赋能未来：学生亟需掌握的五大 AI 协作素养

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此前，我们将大量精力聚焦于提升教师的人机协作素养。然而，AI 浪潮引发的变革不能仅止步于教师的成长，学生的同步发展同样关键。若期望 AI 真正助力学子求学，前提便是学生得学会驾驭 AI，故而将学生的人机协作能力纳入课程培养体系势在必行。

究竟何为有效的人机协作能力？

1. 精准辨识 AI 在课程中的适用情境

试举一例，不少学生遭遇数学难题时，习惯直接投喂题目求取答案。这绝非高效用法，因其抹杀了独立思考环节，仅得结果。倘若学生能指令 AI 采用苏格拉底式提问，循循善诱地引导解题；或让 AI 剖析题目背后的知识脉络，针对性地考核以定位盲区，讲解后再行复练，方为正道。

甄别场景是否有效，关键在于审视思考的密度：是变多了还是变少了？人机协作是增广了见闻还是缩减了收获？思考越深、所得越丰，场景越有效。

2. 甄选契合场景的 AI 利器

各类 AI 工具各具千秋。虽每位学生心中自有首选，但面对迥异的需求，适配的工具亦不相同。制作演示文稿该选谁？攻克数学难题用哪个？探讨古典诗词又该找谁？这要求学生在与多元工具磨合中，通过研判输出成果的质量，锁定最宜当下的那一款。

若欲减轻学生择具负担，避免其因过度纠结工具而分散对知识本体的专注，教师可点拨底层逻辑：需逻辑推演则选对话型，需内容创作则选型生成型。

3. 驾驭人机对话的技艺

此项能力涵盖两大维度。

其一是向 AI 清晰界定任务诉求。若学生发送数学题却未明确要求“苏格拉底式引导”，AI 极可能直给答案，既无启发也无变式训练。因此，布置任务的精髓在于如何把指令交代透彻。

其二为研读 AI 产出成果的能力。面对 AI 生成之物，学生须历经“阅读—内化—辨析—追问”的闭环。先细读并自问“习得何物”，继而辨析存疑之处，随即发起追问。这昭示着，人机对话非一锤子买卖，而是多轮思维碰撞的旅程。

4. 研判 AI 执行成果的效度

尽管 AI 迭代迅猛，但大模型幻觉依旧存在，无论是对图表信息的误读，还是整体执行的偏差。因此，学生务必具备审视 AI 输出有效性的本领。

譬如，借 AI 协同评阅文章时，需深思：其评估皆中肯吗？所提建议必全纳吗？全然认同吗？答案未必。此类评估实则是学生对学科知识的深度理解、掌握与活用，是一种融会贯通的综合素养。

5. 构筑专属 AI 知识库的本领

依托专业 AI 知识库的问答，品质往往更优。学生需亲手积累并建构高效知识库，且建构过程需依标准主动筛选，按指标分类整理。此般筛选与归类，本身就是消化材料的过程。故而，构建知识库即是学习，基于此的对话更能升华协作成效。

若虑及学生精力有限或恐引入谬误，可采取“师生共建框架、学生个性填充”之策。由教师搭建学科基础分类骨架，学生依据自身短板填补血肉。

欲将人机协作植入课程目标，教师需将其融汇于教学全程，在课堂上以身作则提供示范，搭建协作学习的支架，并对学生协作的过程与成果实施有效评估，唯有如此，方能切实助推学生人机协作素养的跃升。

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