月初，牛津词典公布了2024年度词汇——“脑腐”（brain rot），这个梭罗在170年前创造出的词汇。当时，它被用来形容“无可救药”般沉迷于电视的人们，而当下，我们又用这个词来形容因为浏览了过多碎片化、低质量的网络信息而导致的精神或智力衰退。
与此同时，我们也看到“YYDS”“你个老6”“尊嘟假嘟”“我嘞个giao”……这些短视频中层出不穷的“梗”在校园里广为流传，甚至被写入试卷。
“脑腐”时代，是人们被动接收海量信息而缺乏思考的结果，也是填鸭式、教为中心的课堂之毒性在网络时代、AI时代的显现，而这，也再次印证了，未来，我们的教育只有一条路可走——让学生重新站在教室中央，让学习成为一个主动建构的过程。
然而，当我们的学习与网络彼此勾连，当我们的孩子已然是数字时代的原住民，站在教室中央显然不够，我们要让孩子站在一个“联网的真实世界”的正中央。
从“脑腐”成因
为学生找一片网络“浅水区”
无论是技术的支持者或是反对者，我们一定都有着一个共识：互联网的确有着海量的、良莠不齐的、孩子们触手可及的信息。而这三个特点，既是导致学生“脑腐”的原因，也是破局的关键。
成因1：海量信息拖慢大脑的运行速度
一个人每天处理信息的数量是有限的，未成年人大脑仍在发育中，处理信息的上限会更低。扑面而来的海量信息一旦超过学生可以承担的上限，就会导致他们认知负荷过重，焦虑、烦躁、失眠、健忘、伤眼……由此而生，长此以往他们甚至将难以集中精力处理复杂信息。
成因2：让孩子在事实与情感上误解世界
面对未经筛选的、良莠不齐且格外碎片化的信息，成年人尚难以做到清楚辨认每一条，导致“反转新闻”屡屡出现，更何况未成年人？如果他们恰巧错过了“真相”，那便会被一直被困在自己的“茧房”中，甚至对世界产生错误的认知。
除了事实建构，流量导向的社交媒体还会优先推送引起强烈情绪反应的内容，比如有争议、耸人听闻或引起恐惧的帖子，导致处于负面情绪的年轻人状态恶化。美国心理学会的一项统计也显示，在社交媒体使用时间高于3小时的青少年中，抑郁症发病率比平均水平高出35%。
成因3：“温柔乡”瓦解孩子的意志力
“触手可及”是最为危险的。在有用的信息触手可及的同时，打游戏，刷短视频，浏览简短而充满情绪的垃圾信息也更加容易。它们给学生带来了“多巴胺”，让学生感到自己远离了枯燥乏味的学习生活，而陷入“温柔乡”。之后，学生对“快乐”的渴望越来越多，上网的时间也将越来越长。
但其实，我们的大脑会分泌两种物质——多巴胺和内啡肽，来获得愉悦与满足。
前者偏向奖励，会刺激动机、提高专注力，持续时间较短但更容易获得，比如抽烟时短暂的满足。
后者侧重于安慰，是一种身体受到折磨以后的补偿，比如长跑时突破自己的“极点”而获得的“爽感”，它带来的快乐与满足会多于多巴胺。
很多”学习上瘾”的学生，就是追求弄清楚一个复杂的物理原理，解出一道数学压轴题，学会用AI做出一张图、一个小程序而获得的内啡肽，和随之而来的成就感。
而当习惯了网络带来的短暂快速的多巴胺刺激，很多学生便再也无法忍受思考、解题的痛苦并坚持到自己的“极点”，而是转向不写作业，抄作业，用AI写作业等更简单的方法。
不过，以上三个原因，归根结底是“学生处于被动接受信息的状态，而非主动获取、判断、应用自己需要的信息”。
所以，在我们讨论电子产品的使用时，相比于自媒体、搜索引擎更为“弱推送重搜索”的人工智能，更适合作为学生进入网络世界的“浅水区”，用“对话”形式限制信息量，让学生聚焦于内容的获取、筛选与应用，通过体验“内啡肽”带来的快乐，抵抗这个充斥“多巴胺”的网络世界。
怎样用人工智能
捕获“内啡肽”，激发内驱力？
帮学生捕获“内啡肽”，绝对不止是教他们打开chatgpt，输入自己的问题，然后按下回车键。正如丹尼尔·平克在其著作《内驱力》中，提炼了激发人的热情与创造力的三大要素，分别是：
● 自主（Autonomy）——个体对于自己行为的掌控感和自主选择的能力；
● 专精（Mastery）——个体对于技能和知识的不断追求和精进，以及在追求专精的过程中体验到的成长和进步感；
● 意义感（Purpose）——个体行为背后的深层次意义和目标，即人们希望自己的行为能够服务于比自身更伟大的目标或事业。
这也恰恰是人工智能作为网络世界的“浅水区”，让学生习惯通过网络来捕获内啡肽、抵抗多巴胺，打造学习动力系统的路径。
当我们仔细思考学生为什么不愿意搜索信息，而习惯于被动接受信息，会发现难住学生的，是“我要找什么？”
千万不要小看这个问题。在融合了人工智能的教学辅导应用Khanmigo投入试点后，这款产品的推出者之一——可汗学院创始人萨尔曼·可汗发现，大多数学生并不知道自己需要提出什么问题，就像我们的校园中那些从来不会举手提问的孩子一样。
所以，无需急于让孩子学会使用各种高大上的AI插件，我们可以先利用AI对话的私密属性，来降低学生求助的“耻感”，帮他们找回提问的自信。
比如英语课堂上，我们可以应用AI模拟真实场景，与学生进行角色扮演对话。而像数学、物理等知识点繁杂的科目，老师可以将海量的复习知识提供给AI，生成“复习小助手”，分享给学生。当他们忘记某个知识点时，直接与小助手对话就可以通过对话查漏补缺，获得个性化支持。
还有针对“无标准答案”题目——英语、语文作文的个性化批改。老师可以通过教给学生指令的形式，如“这是一位初一学生，就XX主题写的作文，请评价其优缺点”，让AI成为学生专属的批改专家。
如果学生对答案不满意，还可以通过不断缩小提问范围的方式反复与ChatGPT进行对话，使学生在不断的“反馈—修改—再反馈—再修改”循环中真正提高写作能力。
以上种种应用，虽然没有跳出应试的范畴，但这其中涉及非常重要的学习动力转换，即从被动的“被别人教”变成了主动的“我要求你教”。
现在很多学校都在做技术设备的更新，比如引入3D打印设备，升级编程用的电脑等等，但是深度学习的发生，除了熟练使用创新科技、人工智能，还需要课程、教学以及评价设计能够将学生“逼”到深度学习区。这就需要我们只是把技术当作一个“引子”，让学生对知识产生“用”的需求。
比如将人工智能与常规课程融合呈现。以澳门培正学校特色的AI数学课为例。在观察到学生之间交流常常会发送表情包后，表情包制作课成为了初中AI数学的一个亮点。
在两节40分钟的课内，学生需要依照如下步骤：①识别面部关键点，②观察自己做出各类表情时，嘴角、眼眉等面部轮廓的平移，③将坐标数据的变化输入到函数公式当中，完成表情包的制作。
但是，“制作出一张表情包”并不是课程的终点，课程的核心是让学生在了解人脸识别技术、影像处理技术的同时，复习数学直角坐标系知识，认识电脑图像中的坐标系统，理解图像处理中的平移变换，掌握函数的应用及实践操作。
除了先天存在关联的数学、物理学科，语文、生物、化学、通用技术等学科也可以被卷入。比如在人大附中，就有由语文教师和计算机教师联合开设的《自然语言处理》，在帮助学生了解语言处理逻辑的同时，也让他们学习了中文的语义、句法分析；由生物教师和计算机教师联合开设《人工智能与关于心智的生物学》，则在人工智能的科普中强化了学生对遗传学的理解。
当我们以学生更感兴趣的新兴科技为媒介，引起学生对于抽象知识的探索学习，就可以将他们“逼”到深度学习区。
意义感的生成，是学生在有兴趣的基础上，将使用技术的经验转化为可持续复用的知识与解决问题的思维方式，从而能解决他们自己认为有意义的问题，而非老师限定的问题。
比如在芭德美际学校，为了不让师生只是把AI当百度用，而是真正让AI智能起来，师生会先从一门方法论式的AI指令课入门，学习把文本语言转换成编程式的提示词。
与跟人交谈不同，当前的AI并不能很好地判断一句话中的“背景”与“指令”，也很难精准地处理一些模棱两可的问题，这就需要提问人给出面面俱到的问题。
以“生成一张图片”为例，如果想得到一幅完全符合自己需求的作品，提问人不止要像出题一样给出主题，更要讲清楚需要AI扮演一个怎样的角色（如X年级的学生），需要一幅什么画风的作品，整体色调如何，画面出现哪些元素，这些元素的关系如何……本质是一个完整的思考过程，技术只是绘画的“外挂手臂”。所以，学生会将产出的作品视作“我的作品”，意义感也随之而来。
而杭州云谷学校则直接将技术的部分嫁接在思维训练课程上，形成了设计思维与创新科技的DTI（Design Thinking & Technology Innovation）课程。7年级的孩子会在课程中接触到编程、无人机、3D打印等各种有趣的科技内容。之后，DTI教室会对每一个孩子开放，任何材料在安全规范的情况下都可以自主使用。
今年暑假，课程中的一个研究小组，因为想让家访的老师们“少走冤枉路”，正式落地了一款家访路线规划系统。在开发的过程中，尽管学生只学习了基础编程，但他们已经具备自主规划整个系统逻辑的思维能力，并且习惯于与AI互动来补足执行、细节部分。
“写代码遇到一个bug不会修，就去问AI‘这个bug怎么修？’，然后继续写，可能又遇到了三个bug，再问AI。后来越修越熟练，就慢慢学会了代码。”
但在这个过程中，老师也不是完全放手的，他们会不断地关注学生的学习进展。如果进入死循环了，如果进入了一个完全新的领域，脱离学生的“最近发展区”，这就是老师需要介入的时机了。
最终，真实性任务不断被攻克，又在学生敏锐的观察力下接连涌现，学习不再有“终点”，学生的学习动力也将永不枯竭。而此时，AI已经成为他们自然而然用来“捕获内啡肽”的帮手。
我们常说：“人工智能时代，需要有内驱力的孩子”，但当我们面向未来，当孩子即将被抛入一个线上-线下联通的世界时，人工智能恰恰可以作为一个切口，培养孩子的内驱力；作为一片网络的“浅水区”，让孩子学会在海量的、良莠不齐的、触手可及的信息中自在“冲浪”，主动获取自己需要的信息，而不只是被动地接受。
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