十幾年前,我每天上下班路上拍攝沿途的植物,然后上網用各種方式找到它的名字。這需要動用不少信息檢索的技能,每天像挖掘機一樣挖挖挖確認一種新植物后,我都很開心。沿途那些本不認識的植物,知道了名字之后,就像多了個可以打招呼的朋友。
但后來深度神經網絡的發展使得 AI 識圖能力大幅提高。拍張照,植物的名稱立刻就出來了。從此我再也不去辨識植物,很多名稱和科屬的特點都已忘了大半。尋找植物名字的樂趣,就此喪失。
我認為這正是 AI 帶來的一種危險:知識來得太容易,反而失去了發現的樂趣。
最近我卻因為類似的 AI 功能獲得了新愛好。深圳進入了戶外活動的好季節,特別是候鳥南遷,正是觀鳥好時候。上周朋友帶我去鐵仔山看猛禽;這周,剛裝備了望遠鏡和相機的我,帶著從未觀過鳥的朋友去福田紅樹林看水鳥。因為有"懂鳥"APP的幫助,我能迅速識別出鳥兒的名字,觀鳥熱情持續高漲。
同樣是代替了自己查詢信息、仔細對比尋找答案的過程,為什么兩者的作用截然相反?
仔細想來,關鍵在于我所處的階段不同。當年認植物時,我已經有了一些基本的植物學知識,對自己的信息檢索能力也很得意,享受的正是這個搜尋、推理、確認的過程。AI直接給出答案,等于把游戲本身拿走了。
而如今觀鳥,我還處在完全懵懂無知的狀態。AI幫我快速識別,讓我能一天內就多認識十幾種鳥,迅速建立起對鳥類的整體概念,掃清了入門的障礙。
聯想到教育上,學習不就是這樣嘛。阻力太大讓人望而卻步,太小則失去了成就感。有點像車子前行時,路面摩擦力不能太大,但太小了輪子打滑,同樣無法前進。用 AI 把學習的"摩擦力"調節到適當的程度,或許正是我們在教學中使用AI的技巧所在。對于初學者可以用 AI 降低門檻,同時也要小心不讓 AI 剝奪深度探索的樂趣。這個"度"的把握,需要老師們密切關注學生狀態、靈活調整。
p.s. 圖片里的鳥兒分別是 普通翠鳥、白胸翡翠、紅耳鵯、黑領椋鳥、蒼鷺、中杓鷸、黑翅長腳鷸、澤鷸、白鷺、黑臉琵鷺。
雖然只是數碼微單,還是太重,穩住鏡頭拍鳥可太難了,需要好好鍛煉臂力才行。
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