随着 Deepseek R1 模型的出现，之前我对大语言模型的诸多论断全都被推翻了。比如先前 我在「当患有 ADHD 的工程师坐上了名为人工智能的四驱赛博轮椅」 这篇文章提到的开发范式，已经出现了大幅的松动。

原本我在向大语言模型提出开发需求时还需要剪裁自己手里的代码，把问题的核心全都一一 挖出来陈列好，交给模型处理。可是现在只需要把所有跟业务逻辑有关的几页代码全都粘在 一起，模型就能自己参考有关的实现，完成必要的开发工作。在使用 Rust 这类相对复杂的 语言时，模型也能做到基本不出错，出错只需要简单修正一两次，就可以产出高度可用的成果。

在感慨开源模式对这一代技术的巨大影响之际，作为一名教育领域的作者，我觉得可以借着 这个机会聊一聊这次技术跃迁对教育领域带来的影响，以及我们需要作出的改变。

先从教育聊起

隐藏在教育当中的螺旋结构

在开始整个讨论之前，我想先从几个问题开始：当我们说学习的时候，我们在学什么？我们 学到了什么？考试又究竟在考什么？

你第一时间能够想到的答案可能是「学习知识」，但我认为隐藏在知识之上，有一个更高的 维度——认知能力的构建，也就是解决问题的基本能力。而考试则是在筛选「具备解决复杂 问题能力的人」。

从这个角度来看，教育所牵动的是两个相互交织维度的提升：表层知识的积累与深层认知 能力的构建。这两个维度并非割裂存在，而是以螺旋式结构相互促进。知识技能的积累如同 建筑地基的浇筑，为认知发展提供必要的基础。

要深入理解这个过程，我们需要认识到知识技能的获得并非简单的信息储存，而是一个 系统性的能力建构过程。这个过程包含了两个关键环节：其一是将知识内化为基本技能， 其二是将这些基本技能转化为解决问题的工具。

在这个转化过程中，反复练习和应用扮演着至关重要的角色。正如一个熟练的钢琴家需要 无数次的指法练习，一个优秀的物理学家也需要大量解题训练才能建立起对物理规律的直觉 理解。通过持续的实践，我们才能将表层的知识转化为内在的能力。

能力的提升伴随着看待问题方式的变化。学习的过程就是一次次解决问题的过程，任何知识 形态都必然嵌套在特定的问题框架之中。当我们通过反复练习「掌握某项知识」时，其对应 的认知过程是：你开始能够准确识别该知识适用的具体问题情境，并理解其在整个知识体 系中的坐标位置。这是一个先掌握基本技能，然后打破旧的认知模式，最后形成更深的 理解的过程。

这中习得过程本质上是建立认知冗余。当我们将乘法口诀内化为直觉反应，或在显微镜操作 中形成肌肉记忆时，认知资源便得以从基础操作释放，转向更高阶的思维活动，比如用于 识别活动当中存在的复杂模式、构建更深层次的事物关系，进而探索未知之境。

在脑科学领域，也有研究显示，通过反复的练习，大脑当中对应的神经会产生更加紧密的 连接，就像反复走同一条路会形成小径一样，重复练习会在大脑中形成专门的「快速通道」。 这些通道位于大脑的基底神经节区域，帮助我们把学过的技能变成自动化的动作。像学开车， 刚开始要想着「踩离合 → 换档 → 松离合」，但练熟了就自然而然地会做了。大脑的这种 特性被称作是神经可塑性。

这种动态平衡在教育领域体现为：知识的熟练程度决定了认知发展的下限，而探索未知的 能力决定了认知成长的上限。换言之，扎实的知识基础是认知发展的起点，而持续探索的 精神才是推动认知不断进步的关键。

概念网络与问题空间

为什么看到一个苹果，你会立刻想到红色、甜味、甚至联想到某个很难用的手机品牌？ 为什么学新知识时，如果能和旧知识联系起来，记忆就会更牢固？这和大脑存储知识的方式 「概念网络」有关。

大脑当中知识的组织方式和地图很像。你的每个想法、知识点就像城市中的地标：有的是 一座高塔（比如「数学」），有的是一间咖啡馆（比如「咖啡的香味」），还有的是一座桥 （比如「友谊需要沟通」）。这些地标之间用无数条道路相连，有的路又宽又近（比如「水」 和「口渴」），有的路则弯弯曲曲（比如「量子物理」和「猫」）。

这张由「概念地标」和「关系道路」组成的地图，就是概念网络。

当你看到「狗」这个词，大脑里「狗」的概念节点就像被按下了开关，瞬间亮起。这时， 与之相连的「宠物」「忠诚」「汪汪叫」也会跟着微微发光——这就是激活和扩散。

如果「狗」的激活足够强，关联的节点会像多米诺骨牌一样被接连触发。比如想到狗，可能 一路想到「遛狗」→「运动」→「减肥」……这种连锁反应，正是你灵光一现解决难题， 或突然冒出创意想法的根源。

当你学会「自动驾驶」这个新概念时，大脑会立刻把它连接到「汽车」「人工智能」「交通 安全」等现有节点上。知识越多，地图就越复杂，能走的路线也越丰富。

大脑会定期修剪不常用的连接（比如十年前背过的陌生电话号码），同时加固高频使用的 路径（比如每天用的手机解锁密码）。这种「断舍离」让思维更高效，避免变成一团乱麻。

所有概念的存在都是为了解决问题，因此从某种意义上来讲，问题空间可以被视作是概念 空间的一种抽象。

如果说概念网络是大脑中知识的「地理图谱」，那么问题空间就是解决问题的「迷宫导航 图」。它不满足于静态的知识关联，而是动态构建起一个待探索的战场：每个岔路口都是 决策点，每条路径都指向不同的可能性。

具体地讲，在解决特定问题时形成的思维结构。它包含问题的初始状态（起点）、目标状态 （终点）以及所有可能的中间状态和转换步骤。就像玩魔方时，你要从打乱的状态（初始） 通过一系列旋转（操作）最终达到复原（目标）。

你在迷宫中每前进一步，都在应用某个操作符将当前状态转变为新状态。整个过程就像在 黑暗的洞窟中插满火把——每根火把都只能照亮有限区域，我们必须得不断尝试路径直到 发现通往珍贵矿石的道路。

在硕士和博士教育中，问题空间的建立变成了一门显学，研究者需要阅读大量的文献，梳理 某个领域问题发展的脉络，找到整个问题空间的边界，并且通过研究向前推进一步，扩展 人们对某个领域的认知。

从这方面来看，概念空间和问题空间有着相似的结构和性质。

问题空间依赖于概念空间，当你面对一个新问题时，大脑会自动激活相关的概念节点，这些 已有的知识结构会帮助你理解问题、规划解决方案。比如解决一道数学题时，你需要调动 相关的数学概念和运算规则。

问题解决过程也会反过来重塑概念网络，每次成功解决问题，都会在概念网络中形成新的 连接或强化已有连接。这就解释了为什么有经验的专家往往能更快找到问题的解决方案—— 他们的概念网络中已经建立起了更多有效的问题解决路径。

这两个空间会相互促进演化。当你在解决问题时遇到瓶颈，可能需要学习新概念来扩展 思路；而新掌握的概念又会帮助你发现问题空间中新的可能性。这种良性循环推动着认知 能力的提升。

问题空间的探索能力表现在认知框架的适应性调整上。当医生面对非典型病症时，既需要 利用既有的病理学知识，也需要建立新的「症状网络」。这是一个典型的，技能与能力交互 盘旋前进的过程。这种「刻意设置的疑难问题讨论」，能够破坏既有的认知框架，迫使认知 系统在重构中保持某种「弹性」，推动认知边界的延展。

概念网络与问题空间的不断扩展与重组伴随着问题解决思路的拓展和效率的提升。而随着 特定种类问题的解决开始变得「自动化」，某种「封装」开始浮现。如同软件工程师将 复杂的基础逻辑转化为可直接调用的函数，类似追求效率的封装一直在不停地出现。

认知封装的历史进程

工业革命以来，技术发展呈现出显著的认知封装特征。从文字发明到人工智能，每个技术 飞跃都意味着将特定领域的知识技能封装为可调用的工具。这种封装极大提升了社会整体 效率，但也悄然改变着人类的认知模式：传统需要通过长期训练才能获得的认知框架，现在 被压缩为开箱即用的「神奇小盒」。

印刷术将知识传播封装为标准化模板，内燃机将能量转换封装为机械装置。按下开关电视就 会打开，淘宝下单，商品就能送到家门口。我们不再需要知晓这些神奇现代魔法背后的运作 机制，它就能工作。每个历史阶段的重大突破都在构建新的认知接口：将复杂系统转化为可 操作的黑箱。

这种封装机制创造了空前的认知效率。当使用者无需理解蒸汽机的热力学原理就能驱动火车， 当程序员不必深究晶体管物理特性即可编写代码，社会生产力获得了指数级提升。大语言 模型的出现，将这种封装推向了极致：它能将人类千年积累的语法规则、文学表达、逻辑 推理封装为概率模型和自然语言接口。

这直接动摇了传统教育的基础——原本需要数年训练的写作能力，被简化为提示词的组合 游戏。这种封装不再停留于工具层面，而是直接介入认知建构的核心领域。当算法可以自动 生成学术论文框架、撰写综述文章时，写作训练的价值根基开始动摇。

教育体系遭遇的危机，本质是螺旋结构无法维系带来的系统性风险。大语言模型不仅接管 了知识应用环节，也在侵蚀认知发展的基础环节。编程能力的封装使学习者失去算法思维的 训练机会，智能写作工具的普及弱化了逻辑建构的能力培养。这种趋势可能导致认知进化的 停滞：当知识获取变得唾手可得，问题空间的探索动力将会衰减。

更深刻的危机在于认知代际传递的中断。传统师徒制强调的「手艺」传承，不仅是操作技能 的传授，更是问题意识的培养过程。而大语言模型的介入，使得新一代学习者可能跳过必要 的认知爬坡阶段，直接站在技术黑箱的顶端。

我有一些朋友在初高中教书，他们已经开始抱怨自己的学生用大语言模型写作业的问题。 也有很多新闻报道，高校开始禁止学生使用大语言模型服务完成自己的作业。而在很多电商 平台也悄然上架了生成痕迹清洗的服务。可见矛盾已经出现、学生和教育工作者们展开了 一场博弈。

当知识记忆和技能训练可以通过调用 API 接口完成，教育究竟要如何执行下去？或者说， 教育是否还有存在的必要？

四类问题

为了回答上面的提问，我想先和你共同区分学生如何看待自己所面对的「问题」，或者更 具体地讲——学业问题。

我们可以将它分为三种不同的类别：麻烦（Trouble）、题目（Question）、研究课题 （Topic）。

麻烦（Trouble）是学生最原始的问题认知方式。在这个层面，问题被视为需要快速消除的 障碍物，类似于考试成绩不及格这样的困境。在认知加工层面，它们往往激活杏仁核的应激 反应，引发情绪主导的应对模式。面对「麻烦」，学生往往采取规避和快速解决的策略， 比如抄袭作业、临时突击、寻求捷径等。学生会更关注如何尽快摆脱当前的困境，优先调用 既往成功经验，比如直接套用公式模板，而非理解问题本身。

在新的时代，这种倾向可能会更加明显。当学生把作业视为「麻烦」时，大语言模型就会被 异化为作弊工具。他们可能直接让大语言模型完成整篇论文，或者生成答案后简单修改以 逃避检测。

这种行为不仅损害了教育的根本目的，也会导致认知能力的衰退。因为在规避过程中，学生 失去了通过思考和实践构建知识体系的机会。

题目（Question）则代表了更高一层的认知。此时学生已经意识到问题是需要解答的谜题， 而非单纯的障碍。他们开始关注解题思路、方法论，并试图建立知识间的联系。这类问题对 应标准化的认知框架，其解决路径已被教育系统预先编码。学习者的核心任务不是开拓而是 复现，典型如教科书例题、标准化考试题型。此时海马体与额叶联合皮层协同工作，主要 激活模式识别与程序提取功能。

这类学生会思考「这道题考察了什么知识点」、「解题需要用到哪些公式」、「类似题目是 如何解决的」等问题。

在使用大语言模型时，这类学生倾向于将其作为辅助手段。他们可能会让模型解释难懂的 概念，或者验证自己的解题思路是否正确。这种使用方式保留了独立思考的空间，但仍然 局限于既定答案的框架之内。

学生追求的是「答对这道题」，而非透过题目看到更广阔的知识图景。

研究课题（Topic）是问题认知的最高层次。当学生将问题视为研究课题时，他们开始关注 问题背后的原理、发展脉络和更深层的联系。这类学生会追问「为什么会有这个问题」、 「这个问题与其他领域有什么关联」、「是否存在更好的解决方案」等。他们不再满足于 找到标准答案，而是将每个问题视为探索知识的起点。

对这类学生而言，大语言模型工具成为了强大的研究助手。他们会利用这些工具收集资料、 梳理观点、探讨可能性，但始终保持批判性思维。他们明白这些服务的局限性，知道技术 只是辅助思考的工具，而非替代思考的捷径。在这个过程中，他们不仅获得了知识，也培养 了独立研究的能力。

这三种认知方式形成了一个进阶链条。从「麻烦」到「题目」再到「研究课题」，反映了 学生认知深度的递进，也展现了教育的真正目标——培养持续探索的能力。

正如前面我们所讨论到的，教育的目的是培养探索边界的能力，这个边界既可以是探索自我 的边界，也可以是探索人类对世界认知的边界。

这种对问题的划分是非常重要的，因为技术工具的价值取决于使用者的认知层次。当学生 始终将问题停留在「麻烦」层面时，再先进的技术也只能沦为投机取巧的工具。

更重要的是，这三种认知方式决定了学生在知识积累与能力培养双螺旋中的位置。将问题 视为「麻烦」的学生难以形成系统的知识结构，他们的学习往往是碎片化和短期的。而 达到「研究课题」层次的学生则能够在探索过程中不断完善自己的认知框架，形成良性循环。

最后，还有一类问题则更为棘手，那就是将这三类「问题」视作错误，觉得它们有问题（Wrong）。

当教育工作者将学生面対问题的三种自然状态——「麻烦」「题目」「研究课题」视为错误 的（Wrong）时，教育系统便不可逆地扭曲了其存在的根本逻辑。

当学生将考试视为需要规避的「麻烦」，教师往往以道德惩戒取代认知疏导；当学生执着于 在「题目」层面寻找最优解，教育系统将其贬斥为缺乏创新意识；当学生试图用「研究 课题」的视角重新构建知识框架，又被质疑偏离标准化教学大纲。

我们发现。这类教育系统真正否定的并非具体行为，而是人类与生俱来的求知冲动在不同 发展阶段的自然呈现。当教育系统用唯一的正确范式约柬学生的认知方式，实质是用 「无机」的思维对待有机生长的生命体——可那些大语言模型才是「硅基生物」！

正是这种充满狂妄的定论和随之而来的偏见与攻击，不停地刺激学生的杏仁核，让「喜欢 学习」变成了童话里才有的事。

喜爱

我在《当代学生生存手册》一书中曾引述过这样的一个观点：「如果一个学生喜欢学习，那 他多半脑袋有点问题」。

这背后隐藏着一个逻辑，大多数学生所面对的学习环境是充满痛苦的。为了提升认知能力， 学生必须得一次一次地将认知系统的载荷拉到极限，伴随而来的是精疲力尽、头昏脑胀。

但这么想似乎有哪里不对。同样是需要经历痛苦，好像很多人喜欢做运动，累到精疲力尽 之后会感受到一种前所未有的畅快。

为什么会这样？

什么是喜爱

为了回答这个问题，让我们从大脑当中存在的四种掌管「快乐」的神经递质谈起：多巴胺、 血清素、内啡肽、催产素。

多巴胺是我们最熟悉的「奖赏递质」，它会在我们预期获得奖励或实际获得奖励时释放。 当我们完成一个具有挑战性的任务、达成目标时，大脑会分泌多巴胺，让我们感受到成就感 和愉悦感。

血清素是「心情稳定剂」，它能调节我们的情绪、睡眠和食欲。充足的血清素水平会让人 感到平和、满足。运动、晒太阳、保持良好的睡眠都有助于提升血清素水平。当血清素水平 过低时，人会容易感到焦虑和抑郁。

内啡肽是天然的「止痛剂」，在剧烈运动后会大量释放。这解释了为什么运动后会感到畅快， 因为内啡肽不仅能缓解疼痛，还能带来欣快感。

催产素常被称为「依恋荷尔蒙」或「拥抱荷尔蒙」，它在亲密关系、社交互动中起着重要 作用。当我们获得他人的认可、感受到归属感时，催产素水平会上升。

当我们在说自己「喜欢做某件事」时，实际上意味着我们找到了「稳定促进这些神经递质 分泌的方法」——那些我们喜欢做的事。

每个人的价值观都有所不同，因此在完成不同任务时，分泌出来的神经递质种类、数量也 有所不同，这就是「人各有所好」的深层原因。

为什么多数学生难以在学习中体验到这种愉悦？关键在于当下的教育系统尚未建立有效的 「认知压力—奖励」循环。与之相反地，它在制造某种「反人性」体验。

当学生被迫在机械重复中透支多巴胺储备，在高压竞争中抑制血清素分泌，在孤立学习中 阻断催产素流动时，学习就变成了生理层面的惩罚系统。

以数学练习为例：在传统课堂中，学生往往需要完成数十道同质化的计算题。这个过程激活 的是基底神经节的自动化处理模式，而非前额叶皮层的创造性思考。多巴胺的释放仅发生在 完成作业的瞬间，形成「开始痛苦—结束愉悦」的断裂体验。

运动带来的愉悦感则遵循完全不同的神经机制。当健身者进行力量训练时，肌纤维会发生 微观层面的损伤。这种损伤，加上运动本身对身体的刺激，会触发一系列的生理反应。

像是内啡肽的释放，尤其是在高强度运动中，内啡肽的释放可以帮助缓解疼痛和不适；完成 训练目标、感受到进步、以及对训练效果的预期，都可以刺激多巴胺的释放，带来愉悦感和 成就感，强化锻炼行为；血清素水平的提升，改善情绪，减轻焦虑和抑郁。

这种符合神经规律的设计，对于同一种行为在不同时间维度给予奖励的系统，使得运动成为 可持续的愉悦体验。

传统课堂中，学生承受的认知压力往往来自外部评价（考试分数），而非内在的探索欲望。 就像在一个漆黑的洞窟中胡乱摸索，学生既不清楚自己的「认知负荷阈值」在哪里，也无法 获得即时的正向反馈。

考虑到「人各有好」的本质，执教者难以针对每一名学生都设计出能够准确促进「快乐神经 递质」分泌的学习方案。

而相对廉价、又高度智能的大语言模型则提供了一种可能的方向。对于不同的教育场景， 有不同的解决思路。我们没有办法在短短一篇几千字的文章中就展开完整的图景。但我可以 给你举一个例子，或许能够带来一些启发。

问题空间的构建

前些日子我和大学老师讨论和问题空间有关的话题。她提及自己家的孩子正处于好奇心爆炸 的年纪，每天都能提出各种各样神奇的问题。我觉得这是一个好机会，大语言模型能够起到 很强的教育辅助作用。于是便建议她收集孩子提出的每个问题，从网上找到答案后，用模型 把它转化成儿童读物，配上拼音，打印出来陪孩子一起读。

很重要的一点是，打印到活页本上，而不是一般的 A4 纸上。隔一段时间陪孩子重新读一读 过去看到的新知识，然后把所有的材料打散了，试着按照不同的方式进行整理。

在教育学领域，已经有 Thinking Map 这种工具能够帮助孩子更有规律地组织信息。家长 可以起到引导的角色，带着孩子一起构建最初始的「问题空间」。

Thinking Map 将人类的基本思维模式归纳为八种类型，每种类型都对应一种特定的视觉 表达方式：

• 用于明确定义的使用同心圆的形式，帮助学习者理解概念的核心含义和相关联系。
• 通过中心辐射的气泡结构，引导学习者思考某个事物的具体特征和属性。
• 采用双核心的气泡图，比较两个概念之间的异同。
• 用树状结构展现概念间的层级关系，帮助学习者理解知识的分类体系。
• 通过线性的流程图展示事件的时间顺序或步骤关系。
• 用双向流动的图示方式，帮助分析事件的原因和结果。
• 使用括号式的结构，展示整体与部分之间的构成关系。
• 通过桥接的方式，建立不同概念之间的类比关系。

这种将「问题空间」外显的方式，能够帮助孩子在知识获取的过程中自然形成认知框架。 当孩子提出问题时，他们不仅获得了具体的答案，也学会了组织和联系这些问题的方法。

让我们以一个具体的例子来说明。

假设孩子问「为什么天空是蓝色的」，这个问题可以引发一系列探索：从光的折射说起， 涉及到大气层的构成，进而延伸到地球环境的特殊性。

通过 Thinking Map 的方式，我们可以帮助孩子将这些零散的知识点连接起来，形成一个 初步的认知网络。当下次孩子问到与天气、光学或者地球环境相关的问题时，他们就能 下意识地将新知识接入已有的框架中。

大语言模型在这个过程中扮演着独特的角色。它像一名富有经验的儿童读物作家一样，将 复杂的科学概念转化为孩子易于理解的语言，还能根据孩子的认知水平和兴趣点，撰写 个性化的学习材料。这种即时的知识转化和定制，让家长能够更好地把握教育机会，将孩子 的自发好奇心转化为系统性的学习体验。

创新是一种幻觉

当我们谈到这些「时髦的教育方法」时，很多人可能会给它冠上「创新」的名号。但我并不 认同「创新」这个概念，甚至认为「创新」从根本上就是一个伪概念。

请不要误会，我并非是在否定新事物的产生，而是要重新审视我们对创新本质的理解。表面 上看，科技发展日新月异，新产品、新方法层出不穷。但如果我们深入到问题空间的层面， 会发现这些「创新」往往是在相对稳定的问题框架下，对已有解决方案的重组与优化。

创新神话的破灭源于对认知发展的误解。

从马车到汽车，从汽车到飞机，表面上是革命性的创新，但其解决的核心问题始终是「如何 实现人员和物资的高效移动」。这个基础的问题空间保持相对稳定，而技术的演进是在这个 空间中探索更优解。即便是最新的自动驾驶技术，本质上仍是在这个问题框架下，结合新的 技术能力寻找更好的解决方案。

固定认知框架的桎梏往往源自一种将「概念网络」和「问题空间」的混淆。以固定的「方法 框架」审视不断生长的「问题空间」，必然会产生头晕目眩之感。教育领域对创新能力的 误植同样源于空间认知偏差。强调「发散思维」、「头脑风暴」等表层方法，往往忽视了对 问题空间结构的系统理解。

真正的创造性思维建立在深刻理解空间约束的基础上，如同围棋高手在规则限制中创造 新定式，而非随意改变落子规则。前者是对自我认知边界的突破，而后者只是无聊的自嗨。

在这个视角下，「创新」不是凭空创造出一个充满彩虹泡泡的逸想世界，而是：

• 对问题空间的准确把握： 真正的创新者往往能够准确理解问题的本质和边界，看到 问题空间的演化方向。
• 解决方案的重构与优化： 基于对问题空间的理解，将现有技术、方法重新组合，找到 更优的解决路径。
• 对空间边界的敏锐感知： 能够及时觉察环境变化带来的新约束和机遇，适时调整解 决方案。

希望这种理解能够帮助你摆脱对创新的神秘化想象。

所谓的「创新天才」，往往是那些能够敏锐感知问题空间演化规律，并善于整合已有资源 的人。他们的成功不是偶然的灵光一现，而是建立在对问题空间深刻理解的基础上。

在这个意义上，真正的教育创新不是要打破现有的认知框架，而是要帮助学习者建立起更 富有弹性的认知结构。这种结构能够随着问题空间的扩展而不断调整，保持知识积累与能力 提升的双螺旋上升。

啊，哲学！啊，哲学！！

在完成了对整个问题空间的解构与重述之后，我们需要直面那个最根本的诘问：当概率模型 持续突破认知的边界，人类的智慧门槛究竟应当设立在何处？当大语言模型将知识封装为 即食快餐，当算法推荐系统接管认知路径的选择，人类正面临一场存在的困境：我们越是 便捷地获取答案，越是难以回答「为何发问」的根本命题。

对这个问题的解答，将决定教育这场历时万年的传火仪式是永恒延续还是戛然而止。

在本文的最后，我想提出一个更为根本的观点，也是现代教育中广泛缺乏的构成要素：哲学。

哲学是研究存在、知识、真理、道德、美感、心灵等根本问题的一门学问。它不仅关注 「如何思考」，还试图回答「为什么思考」以及「思考的意义是什么」。这些关于周遭事物 的思考是推进我们「看见」事物运作本质（也就是问题空间）和我们自身样貌（一名思考者） 的必要基础。

在人工智能生成答案如呼吸般自然的时代，哲学教育的缺席正在制造一场静默的认知危机。

我们正在逐步被一个「充满答案」的空间吞噬，浸入虚无当中。人们开始怀疑自己的价值， 人们开始将大语言模型视作宗教，胡乱地挥舞着大锤，砸向每一个「长得像钉子的事物」。

当学生面对大语言模型生成的「完美答案」时，最危险的认知陷阱不是对知识的误解，而是 对「理解」本身的幻觉。

而哲学能引发思考、帮助我们寻找一个方向，引领我们探索问题空间、继续突破边界。这种 训练不是要否定技术工具的价值，而是要在人机协作中确立人类思考者的主体性。

当各类层出不穷的打模型模型不断突破技术天花板时，人类教育最紧迫的任务，是培养「在 答案海洋中保持追问勇气」的品质。

正式这些探索未知突破边界的勇气、突破边界那一瞬间大脑内迸发出来的快乐、遵循本心 不停地向前探索的力量，才让我们以人类的姿态站在这里。

我曾在《当代学生生存手册》一书结尾留下了那句话：「不要停止思考」。

这六个字，时至今日依旧闪耀着光芒。