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「AI可以协助搜索文献，做一些行政事务；但是，即使让学生用 AI 做头脑风暴，我都认为是有损害的。」
前天，群友在我的教育 + AI 社群中分享了一位讲座人的担忧。
他认为，语言和思维是一个硬币的两面，在阅读和写作过程中的每一个步骤，都是对思维的锻炼。
如果这些练习被 AI 替代，虽然效率提高了，但可能会阻碍学生的语言思维能力发展。
这个观点引发了群友的热烈讨论。
「认为让 AI 帮助头脑风暴会有负面作用，和认为让计算器帮助做算术题、让翻译工具帮助读写英文会有负面作用，其实是一回事。」
南瓜博士一针见血地指出，「关键在于：省下来的时间和力气，到底用来干什么了。」
许多人似乎只把工具用来提升效率，但其实工具不仅仅是为了快，而是带人类登上新的思维高度。
借此，我想浅谈：
在 AI 时代，什么才是未来必备的高阶思维能力？
如果说工具注定会成为人类的延伸，我们又如何让孩子成为「工具之上的人」？
01
高阶能力
AI 时代的高阶思维能力，体现在三个递进维度：
1.识别价值信息
在信息爆炸的年代，简单的信息获取不再是难点。
高阶能力是在巨量信息中「一眼识珠」：
-浏览 AI 生成的 100 条建议，瞬间抓住其中最有价值的 3 条；
-阅读 AI 整理的 20 页文献，直接锁定能启发新思路的段落。
再通过深度追问，进一步挖掘价值。
2.选择思维模型
过去，掌握思维模型很难。
要读大量书籍，听专业培训，才能掌握 SCAMPER、六顶思考帽、五个为什么、同理心地图这样的思维工具。
在后台回复「四种思维模型」获得 SCAMPER，六顶思考帽等思维模型的解释。
而现在，只要向 AI 提问，就能快速了解任何一个思维模型。
真正的难点变成了：面对具体问题，该选择什么工具？
-创新时，用 SCAMPER 够不够？
-决策时，要不要用六顶思考帽？
-分析问题，是直接用五个为什么，还是先画同理心地图？
3.构建模式之森
在掌握选择方法论的能力后，更高阶的思维是：
如何将不同的方法论组合或融合，形成自己的「模型树」，甚至「模式之森」？
比如做产品创新时：
-先用同理心地图理解用户
-再用 SCAMPER 发散创意
-最后用六顶思考帽评估方案
这就像搭建「思维乐高」，在搭建过程中，可以根据问题动态调整思路，让不同思维模型相互借力。
慢慢地，这些工具就会在你脑中形成「模式之森」，面对不同问题，你会产生主观直觉，知道该用什么组合，该怎么融合。
高阶能力的共同特点是：
它们不是简单的取代，而是人类借助 AI 实现了思维的跃迁，让我们能触及过去难以企及，或者没时间企及的思维高度。
02
具体场景
让我用一个学习场景来说明这三种思考如何层层递进。
一位中学生正在准备一份关于「丝绸之路」的课题报告。
第一步：识别价值信息
学生用 AI 搜索找到大量丝绸之路的资料。面对海量信息，他快速区分：
-常规信息：路线、贸易品、重要城市
-价值信息：发现「科技传播」这个角度特别有趣
*造纸术、火药传到西方
*天文学、数学知识传入东方
第二步：选择思维模型
面对「丝绸之路上的科技传播」这个主题，他思考该用什么思维模型来做课题分析：
-用 SCAMPER 来发散创新角度？
-用同理心地图理解当时的商人、学者？
-用五个为什么深入探究传播原因？
-还是用六顶思考帽来全面分析？
第三步：构建模式之森
他决定把这些工具组合起来：
-先用同理心地图：理解当时传播者的处境
*商人想传播什么？为什么传播？
*学者如何看待新知识？
-再用五个为什么：深入分析传播链条
*为什么是这些科技在传播？
*为什么能传播这么远？
-最后用 SCAMPER 拓展思考：
*如果这些科技没有传播，历史会怎样？
*把这种传播模式用在现代会怎样？
当然，他还可以融合不同方法论，形成自己的分析框架。
比如融合SCAMPER与SWOT，评估每个创意拓展思考的优势、劣势、机会和威胁。
以「如果把丝绸之路的传播模式用在现代」为例：
-替代（Substitute）：用互联网替代实体路线
*优势：传播速度快，成本低
*劣势：缺少面对面交流
*机会：可以突破地理限制
*威胁：信息安全风险
最终形成了自己独特的分析框架：
-目标明确：始终围绕丝绸之路科技交流这个核心主题
-方法融合：让不同思维工具相互补充
-举一反三：还可以把这个框架用于分析其他历史事件
03
如何培养
说完高阶能力的三个维度，关键问题来了：如何培养这些能力？
我发现一个有趣的现象，很多人在使用 AI 时，习惯于一问一答的固定模式：
「帮我润色这段文字」、「帮我想个主题」、「帮我列个大纲」……
这其实是在用[老思维]使用[新工具]。
真正的高阶思维，是把 AI 当作思维的延伸和放大器。
要培养这种思维，核心是，我们需要先思考，再提问。
提问题之前，先告诉模型我们的观点是什么。这么做的好处在这篇文章里：4个层次，1个方法：AI助你从信息碎片到深度思考
其次，我们需要：
1.学会追问「为什么」
比如你让 AI 润色文字：
-表层问题：「请帮我润色这段文字？」
-深层问题：「为什么你要做这样的修改？」
2.识别共同模式
当我们拿到多个方案时，不要急于选择，而要思考它们背后的共性。
比如思考：
-表层问题：「给我的公众号推文取 5 个好标题」
-深层问题：「你给我的公众号推文取了 5 个好标题，这些标题有哪些共同的关键词或结构来吸引核心受众？」
通过提炼共性模式，我们可以获得更有价值的洞见。
3.系统性思考
不要局限于单一视角，而是结合多个思维模型，从多个角度分析问题。
比如前文分析丝绸之路的科技传播时，我们可以把因果关系图和 SWOT 分析结合起来，既理解传播的链条，又评估其影响。
通过不断练习深层思考方式，我们才能真正提升认知能力，而不是简单地提高工作效率。
04
总结
回到开头讲座者担忧：如果让 AI 替代思维锻炼，会不会阻碍人类发展？
工具从来不是阻碍，关键在于我们如何使用它。
就像计算器不会降低我们的数学能力，翻译软件不会弱化我们的语言思维。
相反，当基础工作交给工具后，我们能把注意力放在更有价值的思考上：不仅仅是背公式，而是理解数学原理；不仅仅是记单词，而是感受语言之美。
同样，AI 时代的挑战不是工具会取代人类思维，而是我们能否利用工具登上新的思维高度。
当我们学会在信息海洋中一眼识珠，掌握选择和融合思维模型的能力，形成自己的「模式之森」时，我们就真正成为了「工具之上的人」。
这种转变不会一蹴而就，但方向很明确：
不是抗拒工具，而是驾驭工具；
不是简单效率提升，而是思维层次的跃迁。
毕竟，人类进步的历史，就是不断创造并超越工具的历史。
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