AI时代的学习
作者：微信文章一、AI时代人的机遇
AI：精于信息，疏于洞见；有计算力，无思考力。这就能明确人的优势，提高洞见和思考力！
二、如何实现
费曼学习法（研究式学习）
1. 研究。针对一个问题看书；2. 推导。写下来，让大脑聚焦；3. 讨论。与人交流，激活大脑其他部位。
四个要点
1. 第一性原理：打破层级，直接重构基础
•核心思想：从问题的最基本真理出发，重新思考解决方案，而不是依赖现有的步骤或传统路径。这类似于跳过中间层级，直接挑战假设。
2. 合格就行：避免过度优化，追求速度
•核心思想：不追求完美，只要达到最低可行标准就推进，以快速验证想法或抢占先机。这类似于“先完成再完美”。
3. 快速迭代：通过试错加速进化
•核心思想：小步快跑，不断根据反馈调整方向，而不是线性前进。这接受过程中可能“踩空”的风险，但通过快速纠正来降低整体失败成本。
4. 长桶理论（长板理论）：发挥优势，而非补足短板
•核心思想：个人或组织成功取决于最长板（优势），而不是短板。这意味着专注于核心能力，通过合作或外包弥补弱点，而不是逐步提升所有方面。
总结：为什么这些理念更适合现代环境？
传统“踩实每层楼”的观点源于工业时代，强调稳定、可预测的积累。但在今天VUCA（易变、不确定、复杂、模糊）的世界中，变化太快，循序渐进可能让你错过机会。第一性原理等人理念更注重：
•效率而非完美：通过最小成本验证假设，避免过度投入。
•适应性而非计划：通过迭代适应不确定性，而不是固守线性计划。
•聚焦而非全面：通过优势快速突破，而不是平均用力。
附录：学习的七个层次
提高的（或者叫学习的）七个层次
① 知道一点
“哦，原来 AI 是‘会自己学习’的算法！”——先打个照面，能复述就行。
② 用得顺手
“来，我用 Python 调个库，跑个模型，把课堂出勤率预测一下。”——知识开始听你的话，解决真问题。
③ 变成自己的
“我把 CNN、Transformer 和教学理论拼在一起，形成一套我自己的‘智能教案生成框架’。”——像乐高一样，随意拆装，知识长在你身上了。
④ 造个新的
“别人都用 Transformer，我提出一个轻量级 EduFormer，专给小规模教学数据用，省 70% 算力还准。”——开始产出专利、论文、开源项目，世界因你不同。
⑤ 教会别人
“我开 MOOC、写博客、做直播，手把手带 3000 名老师入门 AI，期末 80% 能独立跑通项目。”——把晦涩讲得有趣，你成了知识的“路由器”。
⑥ 追问到底
“AI 给出的答案真的可靠吗？教育数据里隐含哪些伦理陷阱？”——对知识本身开刀，质疑前提、边界和代价，像康德那样问“我们到底能知道什么”。
⑦ 跨界交响
“把教育学、心理学、脑科学、伦理学、设计思维全部装进同一个‘智能教育操作系统’，让算法、人、环境一起演奏。”——站在多座山顶同时指挥，系统级创新，改变整个生态。
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