大家好，我是William，一名沉迷自学的高中生。

刚刚过去的2023年，被称作是人工智能时代AI元年。

比尔·盖茨在年度展望里提到，他平生见识过两次印象深刻、革命性的技术演示，其中一次是80年代Windows系统的诞生，一次则是2023年与OpenAI的会面：

我大为惊诧地目睹了ChatGPT在AP生物考试中的60道选择题的考试中，答对了其中的59道，并出色地写下了考试中六个开放式问题的答案。我们请了一位外部专家为考试打分，GPT得到了满分5分，相当于在大学水平的生物课程中得到A或A+。

毋庸置疑，AI已经在一点点改变学习性质和教育模式。

我或许是国内第一批用AI自学的高中生。

在过去将近一年的时间里，我用GPT-4、Remnote、Quizlet等工具，在不到2个月的时间内学完了学校大约1年的授课内容，自学考了SAT与A-level两门学科。

没想到的是，成为第一批吃螃蟹的自学者，我却在学校的考试里遇到了不小的挑战。

到底是哪儿出了错呢？

一、AI没教会我的事

先说下自学背景，对我来说，上课是很痛苦的事。80%以上的高中课堂我都在睡觉或开小差，原因也很简单：

上课很无聊。

这不是老师教得不好的问题，我在上海一梯队的国际高中上海领科就读，老师的平均教学能力并不差，问题出在我自己的学习方式上。

我从小就是一个喜欢靠自己去掌控自己学习节奏与习惯的人。

我喜欢发散性地就知识点进行联想（有的时候表现为发呆），喜欢不计时间地探索自己感兴趣的知识点，喜欢先抛出问题，再探索相关知识的“问题导向学习法”。

然而，目前国内课堂上都是线性的讲授，学生是被动学习，作业也是进行不断的重复。

更有意思的是，我在自学备考升学必备的A Level考试时，有个意外的发现：

要想在考试中拿到高分，光靠自学学懂所有知识点，远远不够。

举个例子，下图是我在AL化学考试前刷到的一道题，学过课本知识的同学都能较为轻松地回答：只要给这三种物质的酸性排个序，解释下原因，就能拿下前两分。

不过当我打开这张卷子的答案册时，赫然写着一个我未曾设想的得分点。

没错，要在这道题中得到满分，学生还得很多余地再写一遍酸性的定义：一个物质越酸，越能提供质子。

类似的情况，出现在整张卷子近乎四分之一的题目上。

简单来说，对于其中的很多题目，我已经完全掌握了其背后的所有知识点。但是要想考出高分，就得重新学一遍“如何用正确的措辞与框架答题”。

这些，AI和课本完全无法告诉我。

这让我感到挺无奈的。

我不得不在校外找了一位化学老师，恶补这些内容。老师给了我一份几十页的资料，上面整理了上百个曾经出现在考卷上的所有考点和得分点，我花了一天时间硬是都背了下来。

隔天的大考给我的感觉就像是一次默写测试：

我就像一个上满了发条的打印机器，正以极高的效率往试卷上喷着墨水。

如今想想那场景还是很好笑的，笑着笑着，又觉得笑不起来了。

难道，老师存在的意义仅仅只是那份几十页的考点列表？难道，考试就是学生学完知识点后，再去习得把知识点填到试卷上的学问吗？

二、体制内外殊途同归

理性告诉我，在求学过程中，或许有什么东西错了。

错的并非需要考出好成绩申请大学的学生，也非希望学生能考出成绩的老师，错的甚至可能并非衡量学生的那把标尺：

问题的核心，或许藏在课程体系对学生的期望。

学校要求学生拥有关于事实性知识的精确记忆，却忽视着学生对于知识点与其间连接是否已透彻理解；学校希望学生能够达到解题技巧上的精湛，而常忽视着学生脑海中发散联想的重要性。

所以，即使学生通过自学掌握了充分的知识，也不一定能考出顶尖的成绩，因为没有人划考点。

这揭示了一些矛盾：

当考出好成绩成为学习的目标，学生反而难以进行卓有成效的学习，就像学习答题技巧，的确对我没什么实质上的提升。

我原本以为这是体制内才会这样，没想到转到体制外也是如此。

■一本我最近很喜欢的书，里面详细论述了这种矛盾：过度追求成绩，反而会难以取得学术上的成功。

在AI自学越发被人重视的当下，自学考察的并不是知识性的掌握，而是自主性，并没有那么容易。

这也是为什么虽然线上工具这么多，补习机构也越开越多的原因。

我相信各位家长都多少体会过，要让孩子坚持一件自己不喜欢的事有多难。上小学，我妈当初为了让我长高，要求我每天去楼下跳五百个绳。但我没一次是认真跳完五百个的，基本是象征性跳几下再溜达几圈，最后兴高采烈地上来交差了事。

我有理由相信，应该大部分孩子跟我差不多。

当你要在他宝贵的课余时间中扣出一两小时自学，他定会爆发出惊人的战斗力，与你展开艰苦卓绝的斗争，设法逃避。

更何况，对于高效的自学，一台电脑或平板是肯定必不可少的。

俗话说得好，与人斗其乐无穷，为了喜欢的游戏、漫画、小说与父母斗智斗勇，乖乖听你的话自学？不存在的！

自学最大的收获，实际上在于能帮助我们锻炼解决问题、时间规划等各项能力，帮助我们在未来的大学教育与终身学习中做到游刃有余。

不难想到，这些宝贵的能力只有当学生自己积极主动地直面挑战时，才有可能被锻炼到。如果学生只是“被动自学”，那只会事倍功半。

综上所述，一句话：长期自学的前提，是孩子当前愿意主动学习。

自学能帮助已经拥有积极性的孩子实现“从一到十”，最难的反而是从零到一的第一步。不得不承认，这确实是最难的一步。

■我平时自学时的页面，左：可汗学院的课程页面；中：Khanmigo，基于GPT-4的大语言模型；右：Remnote， 一个自带单词卡功能的笔记软件（还有其他自学资源、干货很多，下一篇文章专门分享）

三、学校教育的矛盾

回顾备考的那段时间，给我收获最多的并非考前的背诵与冲刺，而是自学过程中的探索与积累。

从浅处说，自学是一个磨砺能力的过程。

时间管理能力、解决问题能力、自控力……这些能力在充满日程表与监督的学校生活中难以被锻炼到，但在大学与将来的人生旅程中是无比必要的。

往深里说，自学的过程，实是一个对内探索、寻求启发的过程：

当我有了选择，我就会开始思考自己要学什么，以后想做什么；

当我开始运用主动性，我就会开始思考自己要怎么学，以及为什么要学习。

这些思考与探索，才能加速孵化学生的内驱力与勇气——这些是我身边大部分学生都普遍缺乏的力量。

相比而言，知识只是自学的副产品。

可惜，大部分学校无法给学生提供进行自学的时间与自由。

我相信，绝大部分学校早已意识到学生时间管理能力、自控力与内驱力的普遍匮乏。但他们往往是用课表、监督与考试带来的外驱力来掩盖这些问题。

然而，这样的做法虽然高效，却也让在校自学变得难以实现。

在学校时，我观察到我身边的确有那么一小部分学生：

他们已做好探索自我的准备，拥有出色的自学才能，却被困于课表与教室之中，被剥夺了探索自我、畅游知识之海的空间与时间。

他们中不乏有人具备改变这个世界的野心，不乏有人具备足以撼动某个学界的潜质；更有不少人已明白了自己是谁，从哪来，又要到哪去。

他们是未来优秀的理论物理学家、计算机科学家、材料科学家、政客、哲学家与实干家，他们也是曾伴我身边的朋友。

可惜的是，若没有家庭助力，这些“猛虎幼崽”只能被关在笼子中，成为标准化的样子。

写到这里，我很想对我的学校（与那时的学术主管）说一声谢谢。

在充分了解我的情况与成绩后，他们批准了我转向自学的请求，允许我从大部分枯燥的课堂中脱身而出。

可惜的是，我们绝大多数的高中教育环境，无法很好地帮助这些自学比上课更有成效的学生。

毕竟，开展自学需要足够的自由。无论是时间上的自由，还是空间上的自由，还有思想上的自由。

在还稚嫩的我看来，我也有些理解了钱学森之问：为什么国内学得这么好，却难以出顶尖科学家？

四、时间不多了

或许在未来，一种新的高中教育模式能够解决上述的问题。就像我的一位老师构想的一样：

一个学生社区，一个大图书馆，一个自由而充满资源的地方。

在那里，学习作为一个随时随地的可选项存在。在那里，考试与大学申请不再是目的地。

驱动我们的，依然会有来自考试与GPA的压力，但更根本上，会是对知识的渴望，对改变世界、提升自己的渴望。

这样的未来在全球来看，已经并不遥远。

2023年被称为AI元年，比尔盖茨说，未来之路将在2024年迎来转折点，其中最关键的就是人工智能正在塑造未来。

教育也是如此，从“知识导向”到“能力导向”的转变，到新型教育形态的出现，新的评价指标的丰富，大学招考模式的变化，求职能力圈的变化，都会成为新的转机。

对于国内的我们来说，对于创新教育的接纳程度，或许花的时间要更久一些。

我很喜欢《优秀的绵羊》这本书，它向我们展示了教育的一种可能性：

沿着当前的道路勇攀高峰，我们会培养一批具有强大学术素养、超凡竞争力与空洞内心的精英。他们会是他人视角上的强者，会是一批看似光鲜亮丽的绵羊。

而在另一边，当我们放开对于“我/我的孩子要成为一个什么样的人”的执着，随着内心所指在教育路上前进，未来便是完全未知的。

这或许让人心慌，但孩子的内心定会走向丰盈。后者，便是自学的内核与起点。

我忽然想起一句英文谚语，它曾被挂在我初中的宿舍楼外墙上，虽现实中的它已被雨水冲刷得泛白，但在我的心中，它从未褪色：

Education is not filling a pail, but the lighting of a fire.

教育不是灌满一桶水，而是点燃一把火。

可惜的是，连我这样一个自学的高中生都感受到了一些问题，教育者们或许更有切肤的体会：

不管体制内外，我个人亲历的教育正在追逐成绩而忽视真知，追求产出而忽视动力，追求平庸的精英而忽视丰盈的怪才。

更可惜的是，AI时代的转折点已经到来，留给我们去改变的时间，也不多了。

■ChatGPT-4考试通过率基本达到 80%以上，提升非常快。

文章来自于微信公众号 “谷雨星球”*ID：guyujihua2021)，作者 “William”