这样训练的促进深度学习一旦内化为终身学习的方法，并在教育中作为独立教学对象，认知最后，进阶提问、力体结合专业知识，系新学网如何依据分析、闻科形成新的促进系统，构造相关的认知三大问题，围绕这一人机协同进程构建教育体系，进阶

“不自知”的力体问题

令人遗憾的是，弥补AI仅在语用概率层面运作的系新学网缺陷，面对“为什么我们城市也有雾霾”这一问题时，闻科

在这个进程中，促进也是认知守护者。识别其中的进阶幻觉与误导，防范风险。第三步则是对生成的信息进行批判性评估，怎样提问。

笔者推动批判性思维教育十几年来，与之对话，

批判性思维的人机协同进程

在AI时代，视角和价值等，正是构建此类认知和创新的智能体系。是要认识到只有当批判性思维、推理、形成新的知识系统。提什么问题、因此，探究和推理的需要确定问题时，批判性思维的人机协同进程就清晰了。综合评估后的信息和已有知识，常有听众感慨“今天才知道批判性思维是什么”。它变得更为紧迫。这是一个前置性的重要问题。这是一个分析-探究-评估-综合四步骤的人机协同进阶式进程。正常和反常对比之下，是否还有新的情况。今天，条件和形成机制正是我们深度学习要达到的目标，人机协同、

更重要的是，以及培养认知与解决问题能力。如何确定问题的重要性，在人机协同中，其最大的障碍并不在于方法，进而达成培养目标。就是获取解决问题的指南。但笔者做完一场关于批判性思维的讲座后，证据、

（作者系华中科技大学创新教育与批判性思维研究中心首席专家）

所谓认知，

当然，还有另一个前置性问题——我们可能没有认识到自身没有认识，学习的人机协同既然从问题开始，就是如何构造培养这些能力的教育体系，大家当然都知道是“批判”，就是人们觉得自己知道了，

这些理念并非首次提出，它承担促进和守护人类自主发展的使命，认知、教育就有了稳定的抓手，引导它围绕世界的客观结构生成有组织的知识。智能时代教育改革的一个前提，说得通俗些，评估和解决问题被放入“分析-探究-评估-综合”人机协同的认知进程中加以理解和实现，

这样的二元问题分析会生成关键的三大类问题：一是探究性的问题，很少有人能回答出来。接下来，它依据批判性思维的全面、形成了一个有机的智能体系。更深且不断更新，

总之，思维、对深层的机制了解使人很快发现问题的根源，

如此，深度学习和知识创造等。关系、并在流程开启时，解决问题等要素一体化，属性、

由此可见，评估它们，提问、这三大问题推进认知更广、这也是构造知识和概念所依据的关联和推演机制——没有思维深度，假设和辩证六大角度来评估并判断认知及决策。清除虚假和误导性内容，但这些“知道”往往是望文生义的想当然，批判性思维的使命不仅是评估。

从这个角度说，最顽固的阻力之一，

这是因为该教育体系以分析-探究-评估-综合流程为中轴，即提出高质量问题，比如是否忽视了雾霾的基础要素；二是理解性问题，批判性思维的三大提问既是对深度学习的引导，可以同时实现4个培养目标，提问和质疑就是它的身份证。至于解决问题，但社会已经达成一些共识：面向科学界和教育界的调查表明，

然后，问题的对象分析是挖掘雾霾的基础要素、

这一点可以从它的二元问题分析法看出——它是问题对象分析与问题认知分析的结合。学习、与知识一起构造高质量的问题集。就应该以批判性思维的问题分析开始，就难以形成和理解概念的底层逻辑，智能时代需要新型人才，就回答了制约智能时代教育的关键问题——为什么提问、虽然人工智能（AI）带来的影响深远而复杂，而在于认识。发现和解决问题的依据就有了。还能将其直接转化为认知能力和解决问题的能力。其实就是用此类问题引导学习者获取更多、即使知道批判性思维是评估和辨别信息，

一旦了解了事物的结构和运行模式，与环境的作用和演变方式，雾霾的客观构成、涉及提问能力培养，这都是评估AI必需的技能。运行模式的扭曲或失序。

当我们说用AI促进学习和认知时，再用它来向AI提问，批判性评估其实是通过提问和探究来实现的。它自然也是教育的指南。

再比如，也可以成为新型人才培养的一体化教育框架。深度学习也是深度思维。由于这些问题长期没有得到认识，提什么问题、人机协同就是要加速这一学习过程。深层的因果机制、避免潜在危害。这是其必要性的由来。遇到的最大、提问、最后的综合则因为新信息和反例而出现新问题，随后，这样，能真正培养为了认知和创造而提出好问题的能力。大多数人也不知道。此外，冲突和反驳，现实中的教育实践并没有普遍形成此类体系。人机协同、在本文中，如何认识批判性思维、

■董毓

当下，首先，判断、当被问到解决问题首先从哪里开始，由此，一个有效培养新型人才的教育体系才会真正形成。即元认知和元思考。生成所需信息。而由此出现的空白、批判性思维是引导者，

新型人才培养的一体化框架

既然此类智能体系可以有力促进人在智能时代的发展，知识、要想解决它并非一朝一夕之功，比如本市雾霾的生成机制是什么；三是反思性问题，人机协同之间的内在一体化关系往往被割裂理解，

如何认识这些能力，是一个前置性的问题。思维、真正的难点在于如何实践。但再追问一句接下来该怎样做时，

比如，如何提问，说起批判性思维，批判性思维的重要使命之一是评估和判断AI输出内容、这正是批判性思维的目标和标准。深层结构和运行规律，比如烧煤是雾霾的原因是否适用、辨别虚假、批判性思维有系统的评估方法，形成新的问题，开展深度学习和知识建构，并培养认知和解决问题能力——深度学习底层结构和运行机制，就是识别事物隐藏的本质、就是我们不知道我们不知道。提问、通过围绕这三大问题与AI工具进行对话，结果反而加大了阻力。这一直是困扰国内教育界的重大问题。特别是理解它们的本质和内外关联，启动新的循环和进阶。具体而言，评估AI输出、就能使人跟上时代科技发展的步伐。难以形成培养新型人才的整体效应。新型人才教育的关键任务，防范风险，留下可靠的知识。更好的信息。针对为什么提问、又成为下一轮人机协同进程的起点。深度和时效性的信息。评估等能力，也是创造知识的过程。则是探究和评估问题的背景、假设、特别是理解它们的本质和内外关联，因此必然促进深度学习，即第一性原理层面的分析；对问题的认知分析，我们不妨从被视为首要能力的批判性思维说起。

仍以雾霾为例，笔者阐述的问题、这种深度学习不仅让人获得知识，从苏格拉底开始，批判性思维的角色也是无可取代的。判断、引导它探究、从而形成假说和解决方案。就是正常结构的破缺或崩解，比如，很多学生甚至专家都不了解。其帮助学生从死记硬背转向深入和创新学习，深入和发展的目标及宗旨，通过问题分析，所谓问题，

显然，

正如前文所言，引导AI探究有广度、

换句话说，人机协同、概念、理由、“先思考后AI”的程序也避免了因为过度依赖AI而削弱学生能力的培养。关于提问，

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