苑健聪

　　近日，中国科学院院士、西湖大学校长施一公在《人民日报》发表署名文章，提出人工智能正在改变教育的底层逻辑和样态，高等教育不能仅仅培养流水线上的“知识容器”，要推动育人从知识传授为重转向能力提升为本。

　　这句话让笔者想起自己的大学经历。笔者学的是广播电视编导专业，入学时，对摄影、摄像和影视制作充满期待，但真正走进课堂后，却发现不少课程离实际操作很远。比如，灯光课用了大量时间讲勒克斯计算和反射率公式，却没有实际完成过一次布光；“广播电视系统”课讲CMOS工作原理、导播台电路，却很少接触真实设备。大学四年数十门专业课，真正让学生动手完成项目的课程并不多。

　　毕业工作七八年后回头看，大学所学并非全无价值。艺术史、美学、视听语言，都会在潜移默化中影响一个人的眼界和判断。问题在于，许多知识停留在课本、公式和考试里，没有被放进真实任务中检验，也没有转化成学生解决问题的能力。

　　一个学生能够说出伦勃朗光的特点，到了空间狭小、设备有限的现场，却未必知道怎样根据实际条件完成布光；能够背出摄影机的工作原理，面对一场只能拍一次的活动，却可能不知道机位怎么选、焦点怎么跟、突发情况怎么处理。理论学了不少，真正需要动手时仍然无从下手。这样的落差，不能简单归结为学生不努力。

　　过去，获取系统知识的渠道有限，学校承担着重要的知识传授功能。如今，借助人工智能，许多定义、资料和操作方法可以迅速获得。教育当然仍要教知识，但更要回答：学生学到的知识，能不能用来分析问题、完成任务、作出判断？

　　这不是让课堂只教眼前有用的技巧，更不是用操作训练取代理论学习。技术会更新，设备会换代，今天熟练掌握的软件，几年后可能已经退出市场。若只会使用某一种工具，仍然难以适应变化。真正需要改变的，是理论与实践各走各路的教学方式：理论不能只为考试服务，实践也不能停留在毕业前走一遍的短期流程。

　　以影视专业为例，光学原理不妨放到一次真实布光中理解，视听语言可以通过具体拍摄任务检验，传播规律也应让学生面对真实受众去观察。知识进入实践，学生才会明白它为何要学，又该怎样使用。

　　AI时代，学校不必和机器比赛谁记得更多、答得更快。教育更重要的任务，是让学生学会提出问题、辨别真伪、调动知识、解决现实难题。人工智能可以随时提供一个答案，却不能替人确认问题是否真实、判断答案是否可靠，更不能代替人在复杂现实中承担选择的后果。

　　走出“知识容器”的窠臼不是少装一些知识，而是不只让知识“装”进去。知识只有经过观察、动手、试错和反思，最终转化为独立判断和行动能力，才真正属于学生。

责编：杨金凤
审核：叶 健