来源：滚动播报

（来源：千龙网）

一道题，学生A虽然借助AI（人工智能）完成了八成，却依旧能把其中的思路讲得清清楚楚；学生B的回答100%正确，却只是照搬AI的结果。如果你是导师，更认可谁？10月11日下午，在清华大学求真书院举行的“AI与数学”圆桌论坛上，这个假设引出了一个现实问题：AI越来越会解题，那么学生究竟该学什么？

中国工程院外籍院士、香港中文大学（深圳）副校长罗智泉更倾向于学生A。在他看来，借助AI完成了多少工作，并不是评价学习效果的唯一标准。即使答案正确，如果学生无法解释过程、没有自己的理解，也不能说明他真正掌握了知识。

罗智泉分享了自己指导本科生的经历。他曾邀请学生参加研究组讨论，通过提出有挑战性的问题，观察他们如何使用AI。有些学生借助AI寻找解题思路，再经过自己的分析，能够有条理地说明结果；另一些学生直接提交AI生成的报告，自己却说不清报告写了什么。

遇到后一种情况，罗智泉会追问报告中的细节，检查学生是否理解相关内容。如果发现问题，他会让学生继续思考，必要时再与AI讨论。他认为，学生不能只充当AI与导师之间的“传声筒”，而应当主动判断答案是否正确，把工具提供的帮助转化为自己的认识。

当AI能迅速完成作业，怎样才算真正“学会”？中国科学院院士、中国数学会理事长席南华提出，关键要看学生使用AI后，能力有没有得到提高。完成一项任务或许更快了，但如果只是拿到现成答案，省去了本应经历的思考，学习的目的就没有达到。

席南华并不反对学生使用AI。遇到技术性难题，或者已经有了初步想法，希望进一步完善，都可以借助工具；但对于自己能够解决的问题，仍应尽量独立完成。他提醒，不要用AI代替做作业、代替思考，更不能因为依赖工具而失去锻炼能力的机会。

清华大学讲席教授、求真书院院长丘成桐也不赞成简单禁止学生使用AI。他认为，无论本科生还是博士生，都应学习以恰当方式使用新工具，提高研究效率。但研究不能被拆成一个个环节，全部交给AI，最后让研究者自身的贡献变得微不足道。

在丘成桐看来，科研的重要之处是发现问题、辨明真伪并形成自己的判断。即使研究者的贡献看起来不大，只要研究结果具有实质意义，也有价值。对于刚踏上科研道路的青年学生来说，能否独立思考、把握研究的核心问题，比单纯使用了多少先进工具更重要。

AI不只在改变学生的学习方式，也在向沿用多年的考试制度提出问题。美国艺术与科学院院士、清华大学求真书院讲席教授尼古拉·莱舍提金（Nicolai Reshetikhin）就谈到，传统考试往往通过解题过程和最终结果评价学生。而如今人和AI共同完成一项学习任务时，往往不是简单的“自己做”或者“AI做”两种情况，AI能够参与资料查找、思路整理乃至部分解题步骤，最终呈现的答案未必能完整反映学生自己的能力。

这一情况，也让教学评价遇到痛点：如何分辨哪些工作由学生完成、哪些环节借助了工具，又该怎样衡量学生在整个过程中发挥的作用？对此，莱舍提金表示，如何评价这些中间过程，而非仅凭最后的答案判断学习效果，仍是教育者需要面对的新课题。

记者注意到，几位院士虽然切入角度不同，却都把讨论引向了同一个问题：工具越来越强，人怎样才能真正进步？AI能够提供答案、辅助计算、拓展思路，但理解知识、核实结果、形成判断，仍是学习者必须面对的任务。面对会解题的机器，学生需要练习的不只是怎样更快得到答案，更是怎样提出问题、弄懂过程，并且知道答案为什么可信。

（本文摘自北京日报第9版）

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