AI会杀死数学吗——AI时代我反而更建议孩子学数学和编程知识最近看到一个观点AI大概率会“杀死数学”。为什么因为过去的数学学习孩子需要计算、推导、证明、画图、寻找规律。而现在呢一道数学题拍给 AI。答案出来了。过程出来了。甚至连证明都出来了。一道 C 编程题不会把题目扔给 AI。代码出来了。测试样例也能跑。甚至连注释都写好了。于是很多家长开始产生一个疑问既然 AI 什么都会孩子还有必要花那么多年学数学、学编程吗我的答案是相反的AI越强我反而越建议孩子们一定要学好数学和编程知识。但有学习的目标必须要做出改变。因为 AI 真正冲击的不是数学本身。而是过去那种“记住公式 → 套用公式 → 得到答案”以及“背算法模板 → 套代码 → AC通过”的学习方式。一、未来最不值钱的东西可能就是“直接给答案”我们必须承认一个现实答案正在变得越来越便宜。过去一道奥数题不会。可能要问老师。查资料。翻参考书。和同学讨论。花两个小时终于做出来。现在AI几秒钟就能给你一个答案。过去写一个排序程序。孩子可能需要学习各种排序方法甚至需要自己研究那种方法更适合。现在“帮我写一个按照成绩从高到低排序的 C 程序。”AI可以直接写。过去需要几个小时调试的代码现在 AI 可能几十秒就能找到 bug。所以一个非常重要的问题出现了如果答案越来越容易获得那么教育究竟应该教什么这可能是 AI 时代所有老师都必须重新思考的问题。二、我真正担心的不是孩子“不会”而是孩子“以为自己会了”这是最危险的地方。比如一道数学题。孩子不会。于是问 AI。AI详细解释第一步……第二步……第三步……最后x12孩子看完“哦我懂了”可是把 AI 关掉。换一道稍微变化的题不会了。为什么因为孩子刚才获得的是答案。而不是产生答案的能力。这两件事情差别巨大。三、“看懂”是学习最大的幻觉之一我经常发现一个现象。老师讲一道题。孩子“老师我懂了。”老师“那你自己再做一道类似的”孩子“……”这其实很正常。因为看懂别人的思路并不等于自己拥有这个思路。就像看别人打篮球。你能看懂“这里应该传球。”“那里应该突破。”“最后应该投篮。”但是让你真正站上球场你还是不会。数学一样。编程一样。算法更是如此。四、真正的数学能力从来不是“算得快”我们过去太容易把数学学习理解成计算得快。公式记得熟。题目做得多。考试分数高。这些当然重要。但它们只是数学能力的一部分。真正重要的问题是为什么为什么这个公式成立为什么这个方法有效为什么这里可以这样分类为什么这个结论一定成立如果条件改变结论还成立吗有没有第二种方法能不能自己证明能不能举出一个反例这才是数学真正的力量。五、比如一个孩子真正理解了平方公式会发生什么我们都知道(ab)^2 a^2 2ab如果只是背下来看到就套。这是“记忆”。但如果孩子知道为什么画一个边长为 ab 的大正方形。把它切开a^2两个ab再加b^2于是自然得到(ab)^2 a^2 ab ab b^2所以(ab)^2 a^2 2ab b^2这时候孩子脑袋里的就不是一个公式。而是一幅图。一个模型。一套可以继续推导的关系。这才叫理解。六、AI最可怕的地方是它可能让孩子跳过“痛苦但重要的思考过程”一个孩子面对一道难题。他皱眉。画图。尝试。失败。重新开始。再尝试。突然“等等”然后“我知道了”这一刻非常珍贵。因为孩子获得的不只是这道题的答案。而是一种非常重要的心理体验“原来我自己真的可以解决困难的问题。”这就是学习带给孩子的真正财富。而如果孩子每一次遇到困难都立即问 AI“答案是什么”那么这个过程就可能被直接切掉。孩子少走了弯路。但也少获得了一次成长。七、所以我不反对孩子用AI我反对孩子“把大脑外包给AI”这两句话看起来很像其实完全不同。第一种不会 → 问AI → 复制答案 → 完成作业。AI成为代写工具。第二种不会 → 自己思考 → 提出猜想 → AI提示 → 自己验证 → 修改 → 总结。AI成为学习教练。我更推荐第二种。八、甚至可以要求AI“不要告诉我答案”比如孩子不会一道数学题可以这样问“请不要直接告诉我答案只给我一个提示。”如果还是不会“再给我一个提示。”C学习也一样。不要问“帮我写完整代码。”而可以问“我觉得这道题可以用 BFS但不知道为什么请引导我理解不要直接给代码。”或者“这是我的代码请帮我找一个可能出错的地方但先不要直接改。”这种使用方式会让 AI 的价值完全不同。九、我认为AI时代掌握编程知识的原理反而更重要很多人会问“AI都能写代码了为什么还要学 C”我的答案是因为我们学 C从来不应该只是为了写出代码。如果学习 C 的目标只是“把代码敲出来。”那么 AI 的确会越来越强。但如果学习 C 的目标是学习如何把现实问题变成一个可以解决的问题。那么价值反而越来越高。十、真正的信息学能力学习的是思想而不是简单“垒代码”比如一道迷宫最短路问题。孩子可以让 AI 直接写queueint q;然后几十行代码。程序通过。但是如果问为什么这里要使用 queue他能不能回答如果再问为什么 BFS 能找到最短路能不能回答如果再问为什么 DFS 不适合直接解决这个问题能不能回答如果再问如果每条边的代价不同还能用 BFS 吗能不能回答如果这些都能够回答。那么这个孩子真正学会的不是BFS代码。而是BFS思想。这才是信息学竞赛真正训练的东西。十一、算法题真正应该学的是“为什么”暴力不是“多写几个 for。”而是“数据范围允许我检查所有可能性。”贪心不是“背一个贪心模板。”而是“为什么现在这个局部最优选择不会破坏最终答案”二分不是“记住 lower_bound。”而是“我发现答案具有单调性所以可以不断砍掉一半搜索空间。”DFS不是“背递归。”而是“我正在搜索一棵决策树走不通就退回来。”BFS不是“记住 queue。”而是“我正在一层一层向外扩散。”DP更不是“背状态转移方程。”而是“一个大问题能不能拆成很多已经解决过的小问题”十二、这也是为什么真正优秀的孩子“不怕陌生题”考试时成绩最稳定的孩子不一定是刷题最多的孩子。而是那种没有见过这道题但能够迅速找到它背后的结构。因为他脑袋里面不是题型A → 模板A而是问题 → 模型 → 思想 → 算法 → 程序所以题目换一个故事。换一个背景。换一种问法。甚至换一种数据结构。他仍然能够慢慢拆出来。这才是真正的能力。十三、数学和信息学其实在训练同一件事情数学训练从复杂现象中抽象出规律。信息学训练把规律变成算法和程序。所以可以把它们理解成现实问题→数学模型→算法→程序→结果数学让孩子学会抽象。算法让孩子学会结构。编程让孩子学会实现。而 AI 可以帮助孩子放大这一切。十四、所以AI时代我真心建议孩子把数学基础打得更深因为 AI 越强越需要人来做三件事第一提出问题AI不会替你决定“什么问题值得解决”第二判断答案AI给出的答案可能是错的。谁来判断需要人。第三理解答案即使答案正确。如果你完全不理解你依然无法真正使用它。所以未来真正稀缺的能力可能不是“知道多少答案。”而是“能够判断一个答案为什么是对的。”十五、未来处境最艰难的孩子不是成绩差的孩子我认为那些特别依赖AI、却没有建立自己思考系统的孩子未来很让人担忧。因为他们的成绩看起来作业完成得很快。代码写得很漂亮。但是一旦考试来了换一个问题。换一个条件。AI不能用了。他就没有方向了。因为他平时的成绩都是AI帮助完成的只会找AI要答案。而不是自己有能力。十六、所以我们的孩子需要建立一种“反AI能力”这里说的“反AI”不是拒绝 AI。而是AI给我答案我要能够判断我要能够理解我要能够提高。AI写了一段代码。我能问时间复杂度是多少空间复杂度是多少数据范围变大怎么办有没有边界错误有没有反例为什么这样设计AI给出一个数学证明。我能问每一步为什么成立有没有隐藏条件能不能找到反例有没有第二种证明方法这才是真正的“AI免疫力”。十七、未来的好学生可能会有一个非常奇怪的特点他会使用 AI。但是不会第一时间使用 AI。遇到问题他会先自己想。想不出来。再问 AI。AI给出答案。他也不会马上相信。他会验证。甚至故意找反例。最后“AI你这里错了。”这才是我们真正希望看到的孩子。十八、因此我特别希望家长改变一个问题以后不要只问孩子“今天做了多少道题”可以问“今天你真正想明白了什么”不要只问“这道题做对了吗”可以问“你为什么这么做”再问“如果条件变了呢”再问“有没有第二种方法”最后问“你能不能把它讲给我听”如果孩子能够讲出来。那么这个知识才真正开始属于他。十九、老师的价值也会因此发生变化AI时代老师最重要的工作可能越来越不是“告诉孩子答案。”而是“帮助孩子建立自己的思考系统。”孩子说“老师我不会。”老师需要判断到底是真的不会还是差一个关键提示孩子说“老师我懂了。”老师需要判断到底是真的理解还是只是看懂了答案孩子做错题。老师也不应该只是说“这里错了。”而应该继续追问“你当时为什么会这么想”因为错误答案背后往往藏着孩子真正的认知结构。这就是 AI 很难完全替代优秀老师的地方。二十、我们真正想培养的从来不是“做题机器”一个孩子学习数学不是为了以后和计算器比赛。学习 C也不是为了以后和 AI 比谁写代码更快。我们真正希望他拥有的是面对一个陌生问题时不会马上逃跑不会马上搜索答案不会马上问 AI而是能够坐下来观察。分析。猜想。尝试。失败。修改。验证。最后“我想明白了”这才是教育最珍贵的时刻。二十一、AI时代的学习最贵的不是答案而是一个人的大脑以前会做题是能力。现在会提问是能力。以前会写代码是能力。现在会设计解决问题的方法是能力。以前知道答案是优势。未来能够判断答案是优势。以前学习就是获得知识。未来学习更重要的是建立自己的知识系统。结语“AI时代还有必要让孩子学数学、学信息学竞赛吗”我的回答是如果只是为了让孩子多做几道题、多背几个公式、多写几个模板意义确实越来越小。但是如果我们真正想培养孩子抽象能力、逻辑能力、推理能力、建模能力、算法思维、独立思考能力、判断能力以及面对困难问题时不轻易放弃的能力——那么AI时代数学和 编程知识不但没有过时反而可能比过去更加重要。因为我们最终要培养的从来不是一个比 AI 算得更快的人。而是一个能够指挥 AI、质疑 AI、纠正 AI、利用 AI并且在没有 AI 的时候依然能够独立思考的人。我们真正要守护的是孩子脑海中那个“为什么”的声音。因为在 AI 时代“知道答案”越来越便宜。而“真正理解”越来越昂贵。这才是未来教育最重要的方向。不要和AI比谁更会回答问题。要让我们孩子成为那个能够提出好问题、判断答案对和错并最终创造新答案的人。 AI会杀死数学吗？——AI时代，我反而更建议孩子学好数学和编程知识！
AI会杀死数学吗——AI时代我反而更建议孩子学数学和编程知识最近看到一个观点AI大概率会“杀死数学”。为什么因为过去的数学学习孩子需要计算、推导、证明、画图、寻找规律。而现在呢一道数学题拍给 AI。答案出来了。过程出来了。甚至连证明都出来了。一道 C 编程题不会把题目扔给 AI。代码出来了。测试样例也能跑。甚至连注释都写好了。于是很多家长开始产生一个疑问既然 AI 什么都会孩子还有必要花那么多年学数学、学编程吗我的答案是相反的AI越强我反而越建议孩子们一定要学好数学和编程知识。但有学习的目标必须要做出改变。因为 AI 真正冲击的不是数学本身。而是过去那种“记住公式 → 套用公式 → 得到答案”以及“背算法模板 → 套代码 → AC通过”的学习方式。一、未来最不值钱的东西可能就是“直接给答案”我们必须承认一个现实答案正在变得越来越便宜。过去一道奥数题不会。可能要问老师。查资料。翻参考书。和同学讨论。花两个小时终于做出来。现在AI几秒钟就能给你一个答案。过去写一个排序程序。孩子可能需要学习各种排序方法甚至需要自己研究那种方法更适合。现在“帮我写一个按照成绩从高到低排序的 C 程序。”AI可以直接写。过去需要几个小时调试的代码现在 AI 可能几十秒就能找到 bug。所以一个非常重要的问题出现了如果答案越来越容易获得那么教育究竟应该教什么这可能是 AI 时代所有老师都必须重新思考的问题。二、我真正担心的不是孩子“不会”而是孩子“以为自己会了”这是最危险的地方。比如一道数学题。孩子不会。于是问 AI。AI详细解释第一步……第二步……第三步……最后x12孩子看完“哦我懂了”可是把 AI 关掉。换一道稍微变化的题不会了。为什么因为孩子刚才获得的是答案。而不是产生答案的能力。这两件事情差别巨大。三、“看懂”是学习最大的幻觉之一我经常发现一个现象。老师讲一道题。孩子“老师我懂了。”老师“那你自己再做一道类似的”孩子“……”这其实很正常。因为看懂别人的思路并不等于自己拥有这个思路。就像看别人打篮球。你能看懂“这里应该传球。”“那里应该突破。”“最后应该投篮。”但是让你真正站上球场你还是不会。数学一样。编程一样。算法更是如此。四、真正的数学能力从来不是“算得快”我们过去太容易把数学学习理解成计算得快。公式记得熟。题目做得多。考试分数高。这些当然重要。但它们只是数学能力的一部分。真正重要的问题是为什么为什么这个公式成立为什么这个方法有效为什么这里可以这样分类为什么这个结论一定成立如果条件改变结论还成立吗有没有第二种方法能不能自己证明能不能举出一个反例这才是数学真正的力量。五、比如一个孩子真正理解了平方公式会发生什么我们都知道(ab)^2 a^2 2ab如果只是背下来看到就套。这是“记忆”。但如果孩子知道为什么画一个边长为 ab 的大正方形。把它切开a^2两个ab再加b^2于是自然得到(ab)^2 a^2 ab ab b^2所以(ab)^2 a^2 2ab b^2这时候孩子脑袋里的就不是一个公式。而是一幅图。一个模型。一套可以继续推导的关系。这才叫理解。六、AI最可怕的地方是它可能让孩子跳过“痛苦但重要的思考过程”一个孩子面对一道难题。他皱眉。画图。尝试。失败。重新开始。再尝试。突然“等等”然后“我知道了”这一刻非常珍贵。因为孩子获得的不只是这道题的答案。而是一种非常重要的心理体验“原来我自己真的可以解决困难的问题。”这就是学习带给孩子的真正财富。而如果孩子每一次遇到困难都立即问 AI“答案是什么”那么这个过程就可能被直接切掉。孩子少走了弯路。但也少获得了一次成长。七、所以我不反对孩子用AI我反对孩子“把大脑外包给AI”这两句话看起来很像其实完全不同。第一种不会 → 问AI → 复制答案 → 完成作业。AI成为代写工具。第二种不会 → 自己思考 → 提出猜想 → AI提示 → 自己验证 → 修改 → 总结。AI成为学习教练。我更推荐第二种。八、甚至可以要求AI“不要告诉我答案”比如孩子不会一道数学题可以这样问“请不要直接告诉我答案只给我一个提示。”如果还是不会“再给我一个提示。”C学习也一样。不要问“帮我写完整代码。”而可以问“我觉得这道题可以用 BFS但不知道为什么请引导我理解不要直接给代码。”或者“这是我的代码请帮我找一个可能出错的地方但先不要直接改。”这种使用方式会让 AI 的价值完全不同。九、我认为AI时代掌握编程知识的原理反而更重要很多人会问“AI都能写代码了为什么还要学 C”我的答案是因为我们学 C从来不应该只是为了写出代码。如果学习 C 的目标只是“把代码敲出来。”那么 AI 的确会越来越强。但如果学习 C 的目标是学习如何把现实问题变成一个可以解决的问题。那么价值反而越来越高。十、真正的信息学能力学习的是思想而不是简单“垒代码”比如一道迷宫最短路问题。孩子可以让 AI 直接写queueint q;然后几十行代码。程序通过。但是如果问为什么这里要使用 queue他能不能回答如果再问为什么 BFS 能找到最短路能不能回答如果再问为什么 DFS 不适合直接解决这个问题能不能回答如果再问如果每条边的代价不同还能用 BFS 吗能不能回答如果这些都能够回答。那么这个孩子真正学会的不是BFS代码。而是BFS思想。这才是信息学竞赛真正训练的东西。十一、算法题真正应该学的是“为什么”暴力不是“多写几个 for。”而是“数据范围允许我检查所有可能性。”贪心不是“背一个贪心模板。”而是“为什么现在这个局部最优选择不会破坏最终答案”二分不是“记住 lower_bound。”而是“我发现答案具有单调性所以可以不断砍掉一半搜索空间。”DFS不是“背递归。”而是“我正在搜索一棵决策树走不通就退回来。”BFS不是“记住 queue。”而是“我正在一层一层向外扩散。”DP更不是“背状态转移方程。”而是“一个大问题能不能拆成很多已经解决过的小问题”十二、这也是为什么真正优秀的孩子“不怕陌生题”考试时成绩最稳定的孩子不一定是刷题最多的孩子。而是那种没有见过这道题但能够迅速找到它背后的结构。因为他脑袋里面不是题型A → 模板A而是问题 → 模型 → 思想 → 算法 → 程序所以题目换一个故事。换一个背景。换一种问法。甚至换一种数据结构。他仍然能够慢慢拆出来。这才是真正的能力。十三、数学和信息学其实在训练同一件事情数学训练从复杂现象中抽象出规律。信息学训练把规律变成算法和程序。所以可以把它们理解成现实问题→数学模型→算法→程序→结果数学让孩子学会抽象。算法让孩子学会结构。编程让孩子学会实现。而 AI 可以帮助孩子放大这一切。十四、所以AI时代我真心建议孩子把数学基础打得更深因为 AI 越强越需要人来做三件事第一提出问题AI不会替你决定“什么问题值得解决”第二判断答案AI给出的答案可能是错的。谁来判断需要人。第三理解答案即使答案正确。如果你完全不理解你依然无法真正使用它。所以未来真正稀缺的能力可能不是“知道多少答案。”而是“能够判断一个答案为什么是对的。”十五、未来处境最艰难的孩子不是成绩差的孩子我认为那些特别依赖AI、却没有建立自己思考系统的孩子未来很让人担忧。因为他们的成绩看起来作业完成得很快。代码写得很漂亮。但是一旦考试来了换一个问题。换一个条件。AI不能用了。他就没有方向了。因为他平时的成绩都是AI帮助完成的只会找AI要答案。而不是自己有能力。十六、所以我们的孩子需要建立一种“反AI能力”这里说的“反AI”不是拒绝 AI。而是AI给我答案我要能够判断我要能够理解我要能够提高。AI写了一段代码。我能问时间复杂度是多少空间复杂度是多少数据范围变大怎么办有没有边界错误有没有反例为什么这样设计AI给出一个数学证明。我能问每一步为什么成立有没有隐藏条件能不能找到反例有没有第二种证明方法这才是真正的“AI免疫力”。十七、未来的好学生可能会有一个非常奇怪的特点他会使用 AI。但是不会第一时间使用 AI。遇到问题他会先自己想。想不出来。再问 AI。AI给出答案。他也不会马上相信。他会验证。甚至故意找反例。最后“AI你这里错了。”这才是我们真正希望看到的孩子。十八、因此我特别希望家长改变一个问题以后不要只问孩子“今天做了多少道题”可以问“今天你真正想明白了什么”不要只问“这道题做对了吗”可以问“你为什么这么做”再问“如果条件变了呢”再问“有没有第二种方法”最后问“你能不能把它讲给我听”如果孩子能够讲出来。那么这个知识才真正开始属于他。十九、老师的价值也会因此发生变化AI时代老师最重要的工作可能越来越不是“告诉孩子答案。”而是“帮助孩子建立自己的思考系统。”孩子说“老师我不会。”老师需要判断到底是真的不会还是差一个关键提示孩子说“老师我懂了。”老师需要判断到底是真的理解还是只是看懂了答案孩子做错题。老师也不应该只是说“这里错了。”而应该继续追问“你当时为什么会这么想”因为错误答案背后往往藏着孩子真正的认知结构。这就是 AI 很难完全替代优秀老师的地方。二十、我们真正想培养的从来不是“做题机器”一个孩子学习数学不是为了以后和计算器比赛。学习 C也不是为了以后和 AI 比谁写代码更快。我们真正希望他拥有的是面对一个陌生问题时不会马上逃跑不会马上搜索答案不会马上问 AI而是能够坐下来观察。分析。猜想。尝试。失败。修改。验证。最后“我想明白了”这才是教育最珍贵的时刻。二十一、AI时代的学习最贵的不是答案而是一个人的大脑以前会做题是能力。现在会提问是能力。以前会写代码是能力。现在会设计解决问题的方法是能力。以前知道答案是优势。未来能够判断答案是优势。以前学习就是获得知识。未来学习更重要的是建立自己的知识系统。结语“AI时代还有必要让孩子学数学、学信息学竞赛吗”我的回答是如果只是为了让孩子多做几道题、多背几个公式、多写几个模板意义确实越来越小。但是如果我们真正想培养孩子抽象能力、逻辑能力、推理能力、建模能力、算法思维、独立思考能力、判断能力以及面对困难问题时不轻易放弃的能力——那么AI时代数学和 编程知识不但没有过时反而可能比过去更加重要。因为我们最终要培养的从来不是一个比 AI 算得更快的人。而是一个能够指挥 AI、质疑 AI、纠正 AI、利用 AI并且在没有 AI 的时候依然能够独立思考的人。我们真正要守护的是孩子脑海中那个“为什么”的声音。因为在 AI 时代“知道答案”越来越便宜。而“真正理解”越来越昂贵。这才是未来教育最重要的方向。不要和AI比谁更会回答问题。要让我们孩子成为那个能够提出好问题、判断答案对和错并最终创造新答案的人。