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数字化转型在教育领域的优势是不言而喻的，尤其是考虑到最近疫情造成的破坏。数字化使学生能够不受阻碍地继续他们的努力，同时也允许访问更多的资源，如[人工智能 （AI） 工具]在此基础上，很容易将技术在教育中的日益普及视为一种完全中立或积极的发展。
然而，人们对这种快速转变可能持保留态度。技术[解决方案主义]可以被描述为一种倾向于将技术作为所有个人或社会问题的最终答案的倾向。尽管很明显，近年来整个人类一直在接受技术的快速发展，但它可能并非没有缺点。
解决方案主义及其在社会中的作用的主要问题之一是其对哲学概念的还原论。这就为数字化解决了一个根本问题——提供即时解决方案的便利性，而不是探索障碍和解决障碍的替代途径。
学习的主要目的是检查和分析抽象的概念和想法。与教育相关的一个经常被引用的口头禅暗示它不是“装满桶，而是点燃火”。
虽然这一宣言可能因过度使用而变得陈词滥调，但在面对解决方案主义时，它具有连贯性。很明显，如果不是预期的话，技术被用来回答个人在日常生活中面临的问题。这意味着寻求并迅速找到解决方案，而不是反思特定问题。当答案如此容易获得时，时间不会浪费，这似乎是谨慎的。
然而，可以说，这种冥想可以吸引大脑，并有助于发展更高层次的认知技能，如批判性思维和解决问题的能力。积极主动地花时间思考和评估单个问题的可能解决方案可以发展大脑倡导和做出决定的能力。对于自动机被动地提供解决方案，情况并非如此。这对发展中的思维如何获取信息和解决问题有影响。在缺乏技术的文化中，解决复杂问题的最佳方法是考虑流程。在技术可访问的情况下，该方法很可能以数字代理已经提供的正确答案为指导。因此，用户的批判性思维较少。
目前，很难评估这有多大的损害。毕竟，随着时间的流逝，人类大脑进化和丢弃不再有用的品质一直是常态。一个世纪前，人们认为重要的技能包括良好的记忆力和书法。
随着计算机的出现，这些技能现在基本上已经过时了。相反，有效处理信息的能力现在对个人更有用和更有价值。通过这种方式，技术通过自动化任务和使人类的思想专注于更复杂的事业来帮助社会。通过将批判性思维委托给机器，人类大脑是否有可能进一步发展？无法确定，但是，这是极不可能的。深思熟虑地评估和解释替代方案的能力使个人能够有效地为他们选择的职业做出贡献。在全球范围内，青春期高阶认知技能的发展是教育工作者和心理学家的主要教学目标，而且是有正当理由的。
因此，至关重要的是，在教育中采用数字化不会减损对培养青春期批判性思维的任何重视。在任何话语中都必须弄清楚自我效能的重要性以及被动学习可能对其产生的负面影响。随着 [GPT-4]等复杂生成式 AI 工具的发展，最终可能会将书面作业等任务分配给机器，而不是学生敏锐度的产物。这将影响个人充分构建消费材料的能力，以及他们评估哪些信息与包括相关信息的能力。
批判性思维的指标可以包括成功判断来源可信度、推进和捍卫理性假设以及制定相关澄清问题的技能。这些能力目前并不存在于生成建模中，如果推理完全交给机器，那么这些能力在人类中是最容易被耗尽的能力之一。验证人工智能产生的信息的唯一方法是通过人工检查。因此，意识到人工智能的局限性是根本。如果书面作业被指定给机器人，那么教育工作者就会更迫切地促进和测试批判性思维技能，而不是机器已经擅长的任务，如记忆和格式。
有必要将人工智能工具纳入教育中，而这种必要性是由学生在日常生活中与生成式人工智能的互动水平驱动的。如果人工智能的加入是不可避免的，那么它是否有可能被接受？
当然，似乎有理由抱有希望。
随着时间的流逝，已经广泛记录了课堂教学受到方法的统一性的影响，这种方法并不适合每个学生或最佳。随着教育人工智能的出现，个性化学习体验的前景有望帮助学生更有能力理解复杂的概念和过程。
此外，培训机器可以更好地了解学生的需求，反过来，可以为教师和教育工作者提供有关如何更有效地进行教学的信息。因此，教师作为课堂变革的推动者，必须拥护人工智能的积极方面，并将其深刻地融入教学中。随着人工智能变得越来越复杂，其功能变得更加容易获得，教育可以从它的同化中受益。
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