重塑学习之道：从填鸭式教育到AI驱动的交互启发探索式学习

我一直觉得，中国传统的填鸭式教育——那种被动接受知识的方式，对我来说简直就是一场噩梦。它效率低得让人难以忍受，而且整个过程充满了机械和痛苦。对于我来说，学习一个新概念或技能时，必须确保它是逻辑自洽的，也就是说，我能用现有的知识体系来支撑并解释新的信息，同时这些新学到的东西也能够反过来丰富我的知识结构。这通常意味着我要花比别人更多的时间去深入理解，但一旦掌握了，往往能表现得更好。

自学之路的挑战

从初三那年，我就开始尝试走出一条自己的自学道路。这条路并不轻松，自学的一个显著问题就是，在出错的时候，很难找到高效的方法进行纠错。错误的理解可能会长期存在，直到遇到依赖于这个知识点的新内容时才会被发现。这时再去追溯和修正，不仅耗时费力，还容易让人感到沮丧。课堂上老师常说“这是重点！要考！”却很少详细说明为什么这些是重点，以及它们在整个学科中的位置。

人工智能带来的变革

但正如所有不合理的事物都会有尽头一样，随着生成式人工智能服务变得像空气和阳光一样唾手可得，我们有了重新塑造学习方式的机会。传统学习模式往往是单向且低效的，而借助AI的帮助，我们可以采用一种全新的学习方法，我将其称为：

• 交互启发探索式学习

  • 想知道某个题目怎么做？你可以要求AI以第一性原理为基础，通过启发式的、探索性的思考方式一步一步推导这个问题，并给出解决这类问题的一般思路。在得到回答后，还可以继续与AI互动，深入探讨某个知识点或者将所学应用到其他领域。

• 双向费曼技术

  • 我们都知道费曼学习法的强大，现在，借助AI，这种学习方法变成了双向的交流。当你觉得AI的回答不够准确时，可以提供额外资料帮助它改进；然后，再次将改进后的答案反馈给AI，检查不一致之处，以此来加深对知识点的理解。
  • 例如，一篇论文：你可以先将其喂给AI，教AI理解这篇论文的内容。这一过程实际上也是你自己对论文内容的梳理和深化。之后，再让AI“教你”，它会根据你提供的材料重新组织信息，用不同的角度解释给你听。这种方法不仅有助于你更好地掌握复杂的信息，还能让你在教与学之间转换角色，更加深刻地理解知识的本质。
  • 你甚至可以将一种新工具的文档丢给AI，让AI成为这个领域中的专家，再让它将知识以一种易于理解,符合人类认知规律的方式重新组织起来再教给你。

• 项目导向学习（PBL）结合OKR反馈链路

  • 传统的学习方式中，检验学习成果几乎只有考试这一种途径，缺乏实践和成就感。而通过PBL，我们可以像玩游戏打怪升级那样，一边完成具体的项目，一边巩固已有的知识，同时获得满足感。例如，想要学习Flask框架，就可以设计一个小的Web应用程序开发项目，每个阶段都设定明确的目标和评估标准，确保学习的有效性和持续性。

综上所述，通过运用这些技巧，你可以充分利用AI的优势来重塑和增强你的学习方式。AI的博学和实效性非常强，能够根据个人需求即时调整教学内容，这一点远远超过了传统教师所能提供的指导。希望这篇文章能够为你打开一扇通往更高效、更有意义的学习之旅的大门。