西湖大学讲席教授陈华一：警惕将学生培养为“低配版AI”

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西湖大学讲席教授陈华一：警惕将学生培养为“低配版AI”

观察者网风闻 返朴
2小时前

今年1月，陈华一正式辞去法国巴黎西岱大学数学系教授职务，全职加入西湖大学，任数学讲席教授。他在采访中谈到了目前教育中令人担忧的趋势，以及对人才培养的看法。

陈华一说，重视权威的教育，会导致学生一方面不太敢于表达，另一方面被反驳的时候会觉得被冒犯，即不习惯质疑别人，也不习惯被别人质疑。

他提到，如果我们再继续大量给学生刷题，而不是鼓励他们发掘自身的兴趣，真正理解知识并主动去创新，这样培养出来的人才恐怕只能成为“低配版AI”。

撰文 | 王兆昱（《中国科学报》记者 ）

“一些学生不习惯质疑别人，也不习惯被别人质疑。”西湖大学数学讲席教授陈华一认为，如果教育在平等意识方面存在缺位，就会导致学生一方面不敢表达自己的观点，另一方面当被别人质疑时会觉得被冒犯，从而难以成为在人格上独立的、不畏惧权威的人。

今年1月，陈华一正式辞去法国巴黎西岱大学数学系教授职务，全职加入西湖大学，任数学讲席教授。

7月底，西湖大学理论科学研究院教授Ivan Fesenko和陈华一为高中生举办了数学国际暑期学校。在这里，授课老师不断给学生提问题，让学生自由表达对问题的理解，同时鼓励学生“挑战”老师。

出生于1979年的陈华一，高中时获得福建省首个国际数学奥林匹克竞赛金牌，2000年本科毕业于北京大学数学系，毕业后去法国留学、任教20余年。

陈华一在接受《中国科学报》专访时说，“现在很多学校的教育模式和训练AI差不多，采用大量刷题的方式训练学生对考题准确而快速的响应能力。但人由于生理所限，在这样的培养模式下难以与迭代升级越来越快的AI抗衡。如果我们再继续大量给学生刷题，而不是鼓励他们发掘自身的兴趣，真正理解知识并主动去创新，这样培养出来的人才恐怕只能成为‘低配版AI’。”

陈华一 图片来源：西湖大学官网

不要把大学教授看成“巨人”

中国科学报：Ivan Fesenko提议为高中生办数学暑校，你是什么态度？

陈华一：我觉得很有意义。暑校面向高一学生，目的是让他们更早接触现代数学，发展自己的兴趣。现在的教育存在一些令人担忧的趋势，后面我会再谈。（关于Ivan Fesenko为何要在西湖大学举办暑校，请看科学网公号此前报道：《著名海外教授入职西湖大学！他想为中国培养“菲尔兹奖”得主》）

中国科学报：据你观察，暑校的上课情况如何？

陈华一：授课老师来自在中国高校工作的中、俄、意、波兰等国籍的教师，具有不同的文化背景。他们先跟学生互动，了解每位学生的知识结构，然后一步步引导学生搞清楚高等数学的概念。他们不断地给学生提问题，让学生自由表达，同时鼓励学生“挑战”老师。

在暑校结业前，学生要做一个presentation（学术报告）。此环节没有任何选拔的目的，更多是让学生去协作、去表达。我们的目标不是让学生掌握多少知识，或达到什么高度，而是要帮助他们在数学中“找到自己”。

我发现，国内学生在当面互动时，普遍需要老师持续鼓励，而不太愿意主动表达，但学术报告环节却展示了他们的想象力和创造力，这让我感到很惊喜。我希望他们都活泼起来，不要把大学教授看成“巨人”，而不敢去面对面交流。

现在的小孩缺乏一种引导。我们需要让儿童意识到，他们和大人是平等的，只不过处在人生的不同阶段。否则，这些孩子将来走到社会上，难以成为人格独立、有思辨精神的人。

重视权威的教育，会导致学生一方面不太敢于表达，另一方面被反驳的时候会觉得被冒犯，即不习惯质疑别人，也不习惯被别人质疑。

教育中令人担忧的趋势

中国科学报：你提到，现在的教育存在一些令人担忧的趋势，可以展开说说吗？

陈华一：第一，一些学校没有将教育的重心放在培养学生的创造力和自主思维能力上。

从幼儿园开始，就急于让学生的各项表现迅速达到特定的指标。有些中学恨不得在高一讲完三年的课，剩下的时间都在进行针对性答题训练。这不符合教育的客观规律。学习还是要稳扎稳打，尤其是数学，要吃透前面的概念，才能学好后面的知识。

我听过一些数学公开课，在讲解概念时速度实在太快。有些学生在辅导班提前学过，老师会随着这些学生去设计教学方案，甚至将概念一带而过，就直接进入练习环节。

实际上，教书要根据学生的状态，调整讲课的角度，让学生有新鲜感、参与课堂思考和讨论，并建立起自信心。

第二，我常对自己的学生说——你们不要成为“低配版AI”。

我们的教育很多时候把知识的掌握理解为做题，在大学也不例外。花短时间学习概念，再花大量的时间做题和应用，这是非常不正确的教育方式。

学生并不是以一种非常清晰的方式去理解遇到的问题，是依靠长期做题训练培养出来的一种直觉。虽然这种直觉在一定范围内比较可靠，但问题稍微灵活一点，学生就不知作何解。如果你对概念没有精准、深刻的理解，你的学习方式就与AI没有区别，而且接收信息的速度还比不过AI。

我们一边说机器代替了很多人的工作，一边不计成本地培养机器可以代替的人才。

第三，缺乏“失败的经验”。

我听高中老师讲，一些高中化学课不做实验，实验仪器图画在纸上，学生照着背。

很多学生上大学后做实验，就觉得实验结果应该和实验步骤里描述的现象一模一样，按照所期望的发生。跟教材不一样时，学生就很苦恼、困惑，他的第一反应是“我的实验失败了、做不出来”，而不是探索欲满满地去挖掘背后的原因。

这和科学发展的进程是不符的。许多成名的科学家都说“实验失败”是一种常态，许多重大科学发现都源于对“意外现象”的执着思考与探寻。

中国科学报：有没有一些很有天分的孩子，能冲破教育大环境的限制？

陈华一：在当下的环境中，即使很有天分的孩子也会受到影响。通过层层比较选拔出来的孩子，容易陷入一种“存在的价值是跟别人比较”的语境中。

我们在选拔最有天赋的人才方面做得很好。问题是，选拔的过程也是一个消耗人才的过程。许多人在此过程中，丧失了对科学的兴趣和对未来的把握，早早地将人生依附在一个“优选”的系统上，这是非常遗憾的。

基础科学的突破，其方向往往难以预测。只有每个科学工作者都怀着好奇心、坚持自己的信念去探索，才能推动整体科学的颠覆式创新。

西湖大学数学学科希望给学生传递这样的信息——第一，不管你平时成绩怎么样，你喜欢数学，我们很开心；第二，你来到西湖大学，我们的重点不是放在教会你多少知识之上，而是让你在学习的过程中找到自己觉得有意思的东西，去思考、提炼自己的观点，去跟别人交流，同时坦然接受质疑。

得数学者得创新

中国科学报：在AI盛行的时代，数学的重要性凸显在哪些方面？

陈华一：科技成就的背后往往离不开数学。数学的本质是抽象，即归纳出超越直接经验的结构与规律。创新，不就是创造出之前没有的东西吗？这正是抽象给人带来的关键能力。

当然，艺术中也有抽象，但数学基于逻辑和推理，创造出的东西是别人可以重复的，路径是更加清晰的。

比如，人工智能的理论基础就是神经元运作模式的抽象。在大脑中，不同神经元通过突触相互连接。当神经元兴奋时，就会向相连的神经元发送化学信号，改变接收信号的神经元的电位。当神经元电位超过一定阈值后，它就会被激活，从而进入兴奋状态，向下一个神经元发送信号。

用数学思维去思考，就可以用多元函数去模拟神经元在接收一些信号的前提下是否兴奋的状态，并且用函数的复合来模拟多层神经网络的运作模式。这是一个抽象的过程，并不是简单地对人脑进行仿生。

数学的本质是抽象，而不是对自然界的模仿。从数学的角度，可以推想事物的表象背后有什么样的规律、能推导出什么结果。

我觉得，科学技术的发展，中间都有抽象这一个环节。数学教育应该带给每一位学生抽象的能力和逻辑推导能力，如果每位学生都真正拥有这样的能力，整个人类的未来将会更光明。

本文经授权转载自微信公众号“科学网”。