顾远及近 | No. 15 将ChatGPT应用于教学时的两个陷阱（也许是三个）

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顾远及近 No. 15

将ChatGPT应用于教学时的两个陷阱

（也许是三个）

作者：顾 远

前一阵子一直在自驾旅行，见了几位好友，滑了几天的雪，还合酿了一款酒，一路闲聊逛吃中顺便把年度工作计划也做了，算是在春天正式开工之前尽享了一段自由自在的时光，也让新的一年倍感希望。

回来以后，关于ChatGPT的文章已经铺天盖地。安顿下来之后，我浏览了一些和教育相关的文章，发现大多数内容都可以归入下列三类：

• 第一类文章强调在人工智能的时代，应试教育已经到了必须改革的时候。

这个主题在2016年AlphaGo出现时也曾经被广泛提及。很多人在紧张了一段时间之后，发现世界似乎并没有发生多大的变化，雷声大雨点小，渐渐地也就不以为意了。直到今天，ChatGPT横空出世，人工智能不再遥不可及，变成了一个只需要简单的网页界面就可以应用的真实存在。

于是这个话题重新被提出，而传递出的紧迫感则大大增加。关于这个话题，一言以蔽之：如果教育还在把人训练成像机器一样，那么被机器替代只是迟早的事。（对于那些关心人工智能是否会替代教师的人，一言以蔽之：如果一个教师能够被机器替代，那么TA理应被替代。）

• 第二类文章则强调了在人工智能的时代，人类有哪些不能被替代的特质，努力地捍卫着作为人类的底线和尊严。

这类文章和第一类文章构成了一体两面，前者破，后者立：死记硬背不行了，学会学习才是王道；信息唾手可得，素养弥足珍贵；机械重复、拼贴组合式的低认知伪知识工作将很快被替代，高情绪性、高交互性、高创造性的工作愈发显示出价值。

关于这个话题，一言以蔽之：人工智能促使我们反思“何为人”，教育支持我们“成为人”。

• 第三类文章则集中在如何将ChatGPT应用于真实的教学场景中。

ChatGPT最亮眼的特点是我们可以直接输入问题，然后立刻得到人工智能给出的回答。这大大降低了人工智能的使用门槛，却对使用者的智能提出了很高的要求。稍不留神，我们便会在人工智能的光环下落入陷阱之中。

陷阱一：提问和回答可不是简单的事儿！

我分别用中英文向ChatGPT提出了很多问题。这些问题都是我在真实的生活中遇到的，有自己的思考，或者和别人探讨过。我想看看ChatGPT会给出怎样的回答。

举几个例子：（为了节省篇幅，就不放截图了，有兴趣的伙伴可以自己也试一试）

问题1：为什么冬天到了，树上的叶子就会落下来？

ChatGPT给出了一个生物学的解释。我之前写过一篇文章《那个十岁的男孩想要踩死一只蝴蝶》，读过的伙伴一定记得这个问题在那篇文章中出现过，是一个四岁的小女孩问妈妈的。

我把这个信息补充给了ChatGPT，它首先为之前的回答道歉，并感谢了我补充的信息，然后给出了一个更详细的生物学解释。而那个小女孩之所以问这个问题是因为“树上的叶子都落光了，那些树会冷吗？”

问题2：“有人提出应该降低驾照申领的年龄上限，你怎么看？”

ChatGPT表示同意，并给出了一些不太对头的理由（比如可以增加年轻人就业）。显然它没有完全理解这个问题。我做了一系列的追问，ChatGPT陆续给出了一些说不上对也说不上错的反馈，并强调作为AI语言模型，自己不能表达个人意见。

这个问题是我在去年群岛夏校上用过的一个例子。当时，我一人分饰了7个角色，分别从7个不同的角度回应了这个问题，用以展示公共政策制定之不易。

问题3：“一位母亲带着5岁的儿子进入女士专用的公厕入厕，你觉得这一行为是否合适？”

这是一个真实的情境。我重复问了两遍，ChatGPT分别给出了两个不同的回答，先是回答不合适，女厕是给女性用的；第二次回答合适，并提醒注意儿童安全。

显然两次回答都没有抓住这个问题的核心，在我提醒了5岁男孩的信息之后也仍然没有提供更多视角的回答。

问题4：这个问题是一个惊喜。我请ChatGPT帮我设计一款名为“天真与经验之歌”的精酿啤酒配方。

它“沉吟”片刻便给出了一个包括配料和酿造流程的详细说明，甚至还特别指出了“天真与经验之歌”这个名字的出处，以及自己设计的配方是如何呼应这个名字的意蕴的。

我进一步给出了详细的指标说明（酒精度、风格类型、苦度），ChatGPT又调整了配方。

从专业性的角度，这个配方是很合适的。事实上，这个名字正是我在前几天和朋友合酿的那款酒的名字，甚至ChatGPT的配方里还使用了和我们用的相同的一款酒花。

好，示例就先举这么多。想必很多人也都已经意识到了，ChatGPT最擅长回答的是那些有明确标准答案的问题，而对于开放性的问题则要么给出的是用贝叶斯算法得出的网络上最大概率出现的回答，要么就答非所问不明就里。

ChatGPT的开发者OpenAI知道它的局限所在，所以在涉及政治、宗教、道德等方面的话题，ChatGPT的回答是很受限的。

我们都会提问，但未必意识到问题在性质上是不同的。从问答之间的关系来看，我们可以把问题分为三类：

1. 简单问题：也就是那些清晰的、有明确的、标准答案的问题。应试教育中死记硬背的知识点就是典型的这类问题。

2. 复杂问题：是一个有待解决的问题，解决的方式很多，变量多，组合多，选择多。设计一款精酿啤酒的配方就是这样的问题。复杂的问题往往可以被拆解为一个个的简单问题，在根据某种决策原则加以组合。

3. 错综复杂的问题：可以从很多视角去看待，问题的边界模糊不清，问题的内涵有待去发掘，问题的性质也有多种可能。

史学大师钱穆曾经在回忆录里讲过一个故事：他10岁进入新式小学堂。他的体育老师有一天问所有的学生读过《三国演义》吗？钱穆说“我读过”。老师继续问：“这本书一开始就讲到：‘话说天下大势，分久必合，合久必分’ 。中国几千年来都是这样的，可是为什么是这样呢？难道就一定要这样吗？”

钱穆在回忆录里这样写道：“余此后读书，伯圭师此数言常在心中。东西文化孰得孰失，孰优孰劣，此一问题围困住近一百年来之全中国人，余之一生亦被困在此一问题内。而年方十龄，伯圭师即耳提面令，揭示此一问题，如巨雷轰顶，使余全心震撼。从此七十四年来，脑中所疑，心中所计，全属此一问题。余之用心，亦全在此一问题上。余之毕生从事学问，实皆伯圭师此一番话有以启之。”

这位体育老师所问的这个问题，就属于错综复杂的问题（Wicked Problem） 。人生能遇到这样的导师，在少年时为自己提出这样的问题，从而启发了一生的思考方向，这是一个学习者的幸运，更是身为教育者的幸福。

这个故事也告诉我们，尽管这类问题看上去属于高阶问题，但同样可以对一个年仅10岁的小学生提出。我们做为一个教育者，提出一个问题的作用，并不是要求学习者像问答机一样马上给出答案，而是激发学习者的自我思考动力。

上述我的问题示例中，基本上都属于第三类问题（哪怕是酿酒，我和朋友在设计的时候也绝不仅仅考虑的是原料和技术的组合），而ChatGPT基本上都是把它们当作第一和第二类问题来回答的，哪怕是在不断追问的情况下。

ChatGPT的这种能力缺陷一定会在（很远的）未来有所弥补（但是有天花板），而如果使用者没有意识到这种局限，则很容易在和ChatGPT的交互中进入一种“以为自己都知道了”的状态，而系统思考的能力和对复杂性的认知却在一点点丧失。

ChatGPT快速反馈回答的能力本身也加剧了这种情况。使用者会在享受快捷结果的同时，失去了在搜索、分析、判断的过程中所能获得的学习和成长。

再分享两个场景。

- 影片《惊爆内幕》根据真人真事改变。片头的场景是美国CBS“60分钟新闻”节目的王牌主播博格曼被蒙上眼睛，在中东采访一位巴勒斯坦极端组织的领导人。摘下眼罩，博格曼一句废话没有，看着对方的眼睛，用平静的语气直接开问：“Are you a terrorist?”（你是恐怖分子吗?）

我记得当时看到这一幕的时候，身上一个激灵，太TM酷了！这才是好问题！单看平淡无奇，最多就是提问者很勇敢。只有置于场景之下，我们才能感受到这句简单的发问背后那种精准的力道、专业的冷静、自信的气度，和开放的姿态。这是一个好的问题的示例。

-《商业2.0》杂志的记者采访德鲁克，其中一个问题是“请问您在闲暇时间里都做些什么？”德鲁克的回答是：“请告诉我，什么是闲暇时间？”

一句如此简单的回答却直接点破了两种范式的区别，也揭示了德鲁克与众不同的思考方式和人生选择。这是一个好的回答的示例。

陷阱二：人都去哪儿了？

2015年我受邀参加了“世界教育创新峰会（WISE）”。其中有一个论坛的主题是关于人工智能和个性化学习，对谈的双方持相反的观点——

一方认为AI的出现会更有利于personalized learning，可以支持学习者制定自己的学习目标、定制性地给出学习材料、按照学习者的节奏进行学习和测评。

反方则反驳说：“人工智能并不能知道一个孩子今天数学没学好是因为ta在学校里被霸凌了。”对方的反应也很快：“人工智能会发展到那一天。”

这场讨论给我留下了极深的印象。在我看来，正反双方其实底层的观念是有一样的：教育和学习终究是与“人”有关的事情。不把人考虑在内的教学设计，无论采用了多么先进的技术，都谈不上是好的教育。

很多教育者已经尝试用ChatGPT做了各种教学设计，惊叹于AI反馈速度之快，给出的设计之丰富，也慨叹教师这么多年的职业功力一夕之间便被降维打击。

有人用ChatGPT设计了读书会，但那更像是标准模板的产物。哪怕在提示里给出了书名、教学目标、学生年龄、课时长度等具体信息，ChatGPT设计的读书会也仍然是高度结构化的、“通用的”。充其量可以作为一个“初始设置”，教育者仍然需要在现场动态调整、根据学习者的真实情况来灵活生成教学内容和方式，而这是AI不能替代的。

最近我正在群岛带着几十位教育者一起共读《教育3.0》，这已经是第三期共读班。有一位教育者连续报了三期，结果惊讶地发现三期的内容和方式竟然都不一样。她问我为什么，我回答：“很简单，因为人不一样。”

同样的，有人用ChatGPT来做书籍推荐、知识图谱，或是设计在线主题讨论、PBL课程，单元教学计划，甚至测评方案和量表。这些原本需要占用教育者很多时间精力去做的事情，一下子变得全都可以交给AI去做了。

不断“继续”，不断添加信息，它还能持续给出不同的方案。殊不知，好的教学设计最需要教育者投入心智的不是吃透教材和教学法，不是按照流程按部就班按图索骥，而是了解人，了解每一位学习者：ta的动机、ta的情绪、ta的特点、ta所处的情境，助力ta去构建一个支持性的学习系统，找到属于自己的独特的学习节拍，享受成长的喜悦。

当我们为ChatGPT能够不断生成各种教学方案而窃喜，觉得自己再也不愁没有好点子的时候，是否意识到这种行为除了效率更高，和从搜索引擎上搜索各种教案、PPT、名师学习资料有什么本质区别？

有人可能会觉得：还是有区别啊，至少我们可以和ChatGPT不断对话，不断输入新的提示，不断“调教”它，让它给出更符合我们需要的结果。

没错，我们可以这么做。我们可以不断补充新的信息，不断发问，而ChatGPT也具有很强的联系上下文的能力，可以不断修正自己的回答，可以和用户持续交流。

问题在于：我们误解了对话的意思。

并非每一次你来我往的talk都可以被冠以对话之名。对话的要义在于对彼此报以真诚的好奇，对话的引擎是在不断的互动问答中形成的add on。

ChatGPT是机器，它显然不关心向它提问的人是谁。即便我们提示了各种关于自己的信息，对它而言也只是可以加以运算处理的抽象符号。更何况我们给出的信息本身就是有局限的，因为语言文字就是有局限的（或许未来ChatGPT加入视觉系统会加深对使用者的了解）。甚至我们用语言文字给出的信息本身也未必是准确的，因为我们未必如我们以为的那样了解自己。

此时，来自对话另一方的澄清和确认就是高质量对话必要的环节，而ChatGPT目前还做不到。

我们在使用ChatGPT时，看似是在问答，但是这个问答是单向的——我们问，ChatGPT答。不管我们如何追问，如何增加提示，如何从ChatGPT给出的回答中形成新的问题，我们终究只是在提问“我们知道自己不知道的”，而无法提问“我们不知道自己不知道的”。后者正是要通过对方的提问我们才得以知晓。

陷阱之三：我们究竟在用ChatGPT做什么？

原本想指出的就是前面两个陷阱，写完了以后意识到，其实两个陷阱的背后指向了同一个更深层次的陷阱。

恰好昨天晚上我在群岛的批判性思维学习群里分享了我在2015年写的一篇书评，评论的是《网络素养》那本书。我在评论里写下了这么一段话：

对于互联网应用，我自己有一个粗略的二维四象限图——

一个维度是“主动-被动”，就是人是在主动的、有选择的使用互联网工具，还是反过来（在明知或不知的情况下）被互联网工具所左右。

另一个维度是“新-旧”，就是我们用互联网干的事情是过去没有互联网时就普遍在干的事情，我们只是从线下搬到了线上呢，还是在用互联网做以前没做过，或者不是普遍性的事情。

很多所谓的“互联网+教育”干的就是前者，把线下应试教育的那一套搬到线上，干得更高效。后者的典型例子就是维基百科、分享经济、开源软件这些今天耳熟能详的新事物。

把这段话里的“互联网”替换成“AI”或者ChatGPT，一样成立。

每一个尝试将ChatGPT应用于教学的人都有必要提醒自己：我究竟是在主动用它做一些之前我从未做过的事情，还是只是在重复之前就一直在做的事情，只是效率可能更高，展示可能更酷炫。

一个1.0范式下的教育者，可以用ChatGPT替自己更高效地设计出标准的Unit Plan，可以借助AI的建议给应试的内容增加更多的“糖衣”，可以让自己作为知识的权威显得更加博学。此时技术的应用不是在改变教育，而只是在强化原有教育范式的种种弊端。

如果一个教育者原本就缺乏对学习者真诚的好奇、信任、尊重，原本就对自由的学习并不真的相信，那么用ChatGPT助力教学很可能会让我们对自己的教学设计更加自满，更不愿意看见真实教学场景中的丰富多样，更愿意跟着教案走而不是和学习者一起建构知识，更加忽略每一个真实的个体学习者。

说到这儿想起一个有趣的案例。很多人以为用ChatGPT替代教师做了流程文案性质的工作后，就能把教师的时间解放出来用于更多地陪伴支持学生。

其实这个想法在ChatGPT出现之前就有了。现实情况并非如此。美国纽约的一项研究表明，公办学校中采用教育技术节省了教师的文案和很多常规教学工作之后，教育当局会倾向于增加班级规模，或者增加教师课时，因为在官员们看来（也包括很多家长），那些工作才是教师应该做的事情，才是在“做教育”。

瞧，底层的认知范式不变，技术并不会天然地带来改变。

对于那些想要将ChatGPT应用于自主学习的人，也有必要提醒一句：一个人的自主学习能力并不会因为使用了ChatGPT就自然地会提高；相反，只有首先具备了良好的自主学习能力，才有可能发挥出ChatGPT的助力作用。

如果一个人不具备提出好问题的能力，不能够依据情境提出好的问题，不具备多角度思维的能力，没有一定的系统思考复杂思考的基础能力，那么用ChatGPT助力学习很可能只会让自己变得更狭隘，更容易以为自己已经知道，更有可能强化一种固有的错误认知——

一个问题，一定有一个通用的、标准的、正确的答案，更有可能把复杂的世界理解地过分简单，更有可能不耐烦探索的过程而期待一个快速的现成的答案。

也正是因为这个原因，乔姆斯基才会嘲讽地说道：“ChatGPT不过就是高科技剽窃和一种逃避学习的方式。（It's basically high-tech plagiarism and a way of avoiding learning）”

那么我们怎么知道我们究竟是在用ChatGPT做什么呢？不妨问自己以下五个问题：

1. 我正在用ChatGPT做的事情，是我以前不曾尝试过或一直想做但做不了的事情吗？

2. 我正在用ChatGPT做的事情，如果没有它，我会怎么做？

3. 我用ChatGPT做的事情，除了提高效率，还带来了哪些新的可能？

4. 我在使用ChatGPT的过程中，是否落入了前文所述的两个陷阱？

5. 从对上面四个问题的回答中，我形成了哪些洞察？这些洞察将如何指引我接下来对ChatGPT的使用？

那么，我们现在可以在教学中用ChatGPT做些什么？

先说个好玩的。

前几天群岛有一场直播，主题是“如何把一本厚书读薄又读厚”（直播回放可以在群岛视频号上找到）。其中的一位对谈者小米事先询问了ChatGPT，得到了一些诸如“先浏览目录”之类的回答。

小米惊讶地发现这些回答正是她自己原本想要说的。她意识到这些回答就是人们最通常的回答，了无新意毫无价值。于是小米很认真地反思了自己的阅读习惯，发现了一些自己以前没有留意到的，熟视无睹的行为。那些才是真正属于她自己的独特的分享。

后来在批判性思维学习群里组织共学的时候，小米分享了这次经历，还开玩笑地说自己发现了一个ChatGPT在教学上的用途：以后任何问题都先在ChatGPT上过一遍，然后让学生想出和机器不同的回答。她戏称这是一个“反平庸”的应用场景。

由此延展，有伙伴又提出了一个应用场景。有感于在回答那些错综复杂的问题时，ChatGPT总是给出一些要么四平八稳要么单一视角的回答，我们完全可以把ChatGPT用在批判性思维课上，以它的回答为素材展开思辨对话。

还有人提出既然有学生用ChatGPT写作文交差，与其禁止使用，不如主动将ChatGPT写出来的文章用做基准线，支持学生写出和机器不同的文章，或者修改机器写的文章。

我自己在使用ChatGPT的过程中，还尝试了其他一些教学应用场景，比如：

- 教育者从ChatGPT的回答中和学习者一起提炼探究式学习的驱动性问题（区别于直接问机器索要驱动性问题）；

- 在有协作的对话式学习中，将ChatGPT视作学习者之一，它可能提供一些其他人没想到的视角或不了解的信息（区别于把它当作知识的权威，此时它更像班上的一位留着齐眉刘海戴着眼镜好脾气的书呆子）；

- 那些高度内倾的英语学习者有福了，不用面对真人交流，和ChatGPT完全可以聊天练习；（我亲测过，它可以帮我们修改语法错误，给出学习建议）

- 教育者和学习者一起做教学设计，时不时地把ChatGPT当作灵感的来源、信息的来源（之一），以及初始设置的参考；（区别于教育者用ChatGPT憋大招，试图向学习者炫耀自己的主意）

- 教师用ChatGPT来判断哪些内容必须掌握，以及如何考察（如果学生很容易从ChatGPT上获得正确答案，该调整的不是学生的行为，而是教师）；

- 更高级的，由上一条延伸，教育者可以反思一些学科的本质（还记得ChatGPT通过了沃顿商学院MBA考试的事情吗？不是ChatGPT有多聪明，而是那些流程运筹的题目是强数据强逻辑的，那理应是机器更有优势的地方，而管理学这门学科并不只是数据和逻辑，它首先关乎人。用德鲁克的话来说：是一门通识教育。）

- 把AI视作一种像计算器一样的日常工具，主动支持学习者使用AI完成创造性的任务，并把熟练应用AI的能力本身作为测评的一项内容。

- ......

注意到了吗？上述的应用场景即便没有ChatGPT也一样可以做，而想要有效地应用ChatGPT在这些场景中助力教学，则需要使用者首先具备相应的能力。

毕竟，有了ChatGPT的加持并不会使原本平庸的教学变得更好（虽然可能会更酷炫），甚至会在错误的范式下变得更糟。

科幻作家威廉吉布森说过一句话：“未来已然发生，尚待分布均衡。”ChatGPT和类似的人工智能已经出现在我们身边，我们既无需因焦虑恐慌而不愿面对，也不必盲目追捧而落入陷阱。

有没有ChatGPT，作为一个真正的教育者，我们做出好的教育的前提都是对人的看见，以及伴随着的提问的能力、批判性思维的能力、共情的能力、和创造力。

学习和教育终究是与人有关的事情，它有温度、有情绪、有感知、有价值、有关系。

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