医学教育中的PBL：从真实案例中学习
项目制学习(Project Based Learning，简称PBL)起源于20世纪60年代的加拿大麦克马斯特大学医学院。在传统医学教育中，学生花大量时间听讲座、背诵教科书，但面对真实病例时却常常束手无策。
为什么正式的 PBL 会从医学院开始？原因很容易理解，也恰恰印证了 PBL 学习模式的本意。如果我们想成为一名合格的医生，就必须学会应对以下几种挑战：
一名医生所面对的将是一个个真实的病人，仅仅会背书、记概念、能考试是远远不够的； 每个病人的情况都非常不一样，一名医生必须依靠自己良好的交流能力、果断的决策能力和综合的思考能力才能给出每一个病例一个合理的治疗方案；
医疗界是一个极速变动、永不停歇的世界，新问题层出不穷，新技术不断发展。想要成为一名好的医生，必须善于自我学习、终生学习，并且需要和同行不断交流，随时了解行业发展的最新情况；
医学也是一个社会学科。要治病，光靠技术是远远不够的。如果一个医生只知道钻研医术，诊断病症，却忽略了病人，甚至忽视人的价值和意义的话，后果将非常可怕。
所以在一开始，加拿大医学院所推出的 PBL 教学法中，就将以下三个学习目标综合交织：
“如何理解人类与社会？”
“医学专业及其社会功能？”
“如何自我学习？”
随着人类从大规模工业时代快速进化到信息时代，乃至人工智能时代，我们会越来越意识到，上述的一名医生所要面对的各种挑战，其实也正是我们每个人——不管从事什么职业，都必须应对的。擅长记忆多少信息并不重要，能够根据真实世界中的真实问题去获取信息、协同他人、解决问题，在这个过程中真正认识自己、了解社会，并掌握终生学习的能力，这些才是教育的重点。这也是 PBL 的教学方式日渐被人们所认同的原因。
PBL的精髓：从一个好问题开始
PBL的核心是围绕“真实问题”展开，这个问题不能太简单，也不能有标准答案。它需要有足够的复杂度，引发多角度、跨学科的探究。
比如，北京科技馆曾经设计了一个PBL活动：“寻找消失的蝴蝶”。孩子们来到圆明园，想要观察蝴蝶，却发现一只蝴蝶都没有！于是，一个有趣的问题出现了：“为什么圆明园里找不到蝴蝶？”
乍一看，这似乎是一个简单的生物学问题。但当孩子们深入探究，就会发现它关联着方方面面：
园林植被的种类是否影响了蝴蝶的栖息？这牵涉到植物学知识。
附近是否有蝴蝶的天敌？这需要了解昆虫的生态关系。
圆明园的环境是否适合蝴蝶生存？这又涉及环境科学。
人类活动对蝴蝶有何影响？这让孩子思考起人与自然的关系。
……
看，一个问题竟然连接起如此多的学科！这就是一个好的PBL问题的特点：开放性，能激发多维度思考；连贯性，能将碎片化的知识串联起来；趣味性，能调动孩子主动探究的积极性。在寻找答案的过程中，孩子收获的不仅是知识，更是融会贯通、触类旁通的能力。这正是PBL的魅力所在。
在爱学一派AI实战营里
你就是“问题发现者”
在我们的AI实战营里，孩子们将踏上一段独特的“问题发现之旅”。他们要开发一个AI学习助手，帮助自己更高效、更个性化地学习。但开发的过程可不像读教科书那么简单。孩子们将在现实项目中遇到一个个难题，然后想方设法去解决。
比如，当他们想给助手装上人工智能的“大脑”时，第一个问题就来了：“我如何让我的助手能使用AI的能力呢？”这时，他们需要了解“API”这个概念。但对孩子们来说，“API”可能就像天书一样难懂。没关系，他们可以求助于我们提供的智能学习平板——“爱学一派”。孩子们只需对着平板提问："什么是API？"，平板上的AI助手就会用一个生动有趣的故事来解释：
“小朋友，想象一下，你去餐厅点餐。菜单就是餐厅提供的API，它告诉你餐厅能提供什么食物。你点餐的行为，就是在使用API，就像在跟餐厅说'我要一份这个，一份那个'。后厨就是提供食物的，它根据你点的菜来准备食物。所以，API就像是你和餐厅之间的一个'翻译'，帮你把你的需求告诉餐厅，然后把餐厅做的食物带给你。”
有了“爱学一派”这样一位全天候的"私人教师"，孩子们对API有了初步的理解。但要让助手真正用上AI的本领，光理解还不够，他们还要学会在实践中使用API。这就引出了下一个问题："我到哪里去找AI的API呢？找到了又如何使用呢？"
这时，“爱学一派”会引导孩子们去OpenAI的官网，找API的使用说明和示例代码。孩子们需要仔细读懂这些材料，然后在自己的项目里试着用API来调用AI模型。这个过程中，他们可能会遇到形形色色的问题，比如如何获取API的密钥，如何设置参数，返回的结果如何处理等等。但每一个问题，他们都可以通过自己探索，或在网上搜索，或请教“爱学一派”来解决。
在整个项目中，我们还会指导孩子们搭建AI工作流。搭建工作流就像搭积木，需要把各种AI能力像积木一样组合在一起。这个过程中也会遇到各种各样的问题，比如如何选择合适的AI模块，如何设计它们之间的信息流动，如何处理不同格式的数据等等。同样，孩子们需要发现问题，分析问题，解决问题。
就这样，从项目的起点到终点，从问题的发现到解决，孩子们完成了一次自主学习的旅程。在这个过程中，他们不仅学到了人工智能的知识，更学会了如何独立思考，如何寻找资源，如何应对挫折。这些宝贵的能力，将伴随他们一生，帮助他们在未来的世界中从容应对各种挑战。这就是我们AI实战营的独特魅力：在这里，孩子们是自己学习的主人。遇到问题不用依赖老师，而是主动去发现，积极去解决。
