从“会做题”到“会思考”“会学习”：创生式学习学科实践探索活动举行

近日，由上海市教育学会学习科学专委会、华东师范大学学习科学研究中心、上海市工程师学会青少年工程科创工作部、上海市教师学研究会教科研专委会联合主办的“从‘会做题’到‘会思考’和‘会学习’:创生式学习的学科实践探索活动”，在华东师范大学第二附属中学普陀校区举办。

本次活动吸引来自全市20余所学校的近600名学生参与，与高校学者、一线教育专家齐聚线下，共同体验创新学习方式。家长及其他未到场学生、老师在线上观摩，线上视频直播观看突破40000人次，图文直播浏览量近60万人次。活动参与广泛，现场气氛热烈，线上关注度持续走高。

元认知赋能：让孩子成为自己的学习设计师

活动现场，华东师范大学吴刚教授带来《让孩子成为自己的学习设计师》主题演讲。他指出，很多学生小学阶段依靠记忆与重复训练就能取得不错成绩，但升入初中，学科难度提升、命题趋向情境化与综合性，单纯靠堆砌时间刷题的学习模式逐渐失效。不少学生的错题本沦为 “标准答案抄写本”，只记录结果，不剖析思维卡点，还习惯性将重复失分简单归因为 “粗心”，其本质往往是知识点理解存在漏洞。

吴刚教授批判了两种常见的错误学习观念。一是“灌装式学习观”，把大脑当作装填知识的容器，依靠单向灌输记忆结论，仅能应对基础题目；二是“肌肉训练式学习观”，将大脑类比肌肉，迷信刷题就能够提升能力。而当下考试不再比拼解题速度，这类学习模式的局限性愈发凸显。

真正的学习是知识在头脑中主动生长，也就是创生式学习，包含认知、连接、行动、价值四大逻辑，依托认知建构、图示重组等七大抓手，帮助学生搭建一套可持续迭代的学习系统，成绩提升的关键不在于刷题数量，而在于学习系统的完善。

创生式学习的核心支点是元认知，即认识、监控、调节自我思维的能力，分为元认知知识、元认知体验、元认知调节三层内涵。借助元认知，学生能够跳出片面的思维盲区，区分 “被动看见” 和 “主动思考”，对抗大脑固有的认知偏见。费曼技巧便是检验理解程度的实用工具：尝试用通俗语言向孩童讲解知识点，讲述卡壳之处，就是知识的薄弱点。正如吴刚教授所言：“真正优秀的学习者不是从不犯错，而是能发现错误背后的原因。”

他提出五步闭环学习法，推动元认知落地为学业能力：目标规划，拒绝笼统提分目标，精准拆解知识薄弱项；策略选择，针对不同学习内容匹配适配方法；过程监控，学习中持续自查，辨别是真理解还是机械背诵；反馈调节，按概念、方法、审题、执行四类错因分类整改错题；迁移应用，把解题经验迁移到陌生问题当中。“中考拼到最后，不只是拼谁知道得多，更是拼谁会学。” 吴刚教授说。

元认知可以渗透到各学科日常课堂。数学上，几何辅助线不靠天赋灵感，要梳理已知条件、求证目标与思维堵点，错题本转型为思维诊断工具；物理依托实验证据修正固有认知，训练证据推理能力；语文要挣脱答题模板束缚，回归文本细读，借助作文多轮修改完成阅读理解与写作的自我监控。

与此同时，学生、家长、教师需要协同发力。学生坚持每日复盘，练习把思考过程口述外显；家长转变沟通视角，少问分数作业，多关注学习过程，把错题视作学习的优化提示；教师要从知识讲授者转型为学习环境设计师，多用开放性问题，评价兼顾思考路径与最终答案，营造鼓励反思、允许试错的校园文化。教育的终极目标，是培养能够自主规划学习的孩子，把学习主动权交还学生。

AI时代重构数学学习：跳出刷题，以思维实现创新突破

华东师范大学教授汪晓勤作《从解题到创新：人工智能时代的创生式数学学习》主题分享。他谈到，不少学生埋头苦刷习题，但面对灵活多变的中考新题依旧手足无措，进入大学之后出现思维僵化、动力缺失等问题。在人工智能快速迭代的当下，常规计算、模式识别均可由AI完成，国际奥赛题目人工智能也能够取得满分，“知识就是力量”的传统认知需要更新，思维才是真正的力量。数学学习的内核，是训练归纳、类比、转化等思维，而非死记公式、海量刷题。

为此，汪晓勤教授提出CUTE 创生式学习框架：Connection（建立知识联系）、Use（强化思维运用）、Thinking（开展思维训练）、Extension（拓展延伸）。很多中考压轴题看似新颖，原型都来自小学阶段基础题型：直角梯形等积变形考题源自小学图形变换，三角板拼图改编自赵爽弦图，部分动点考题内核是将军饮马模型。学生如果能够打通新旧知识的关联，就不会被复杂题干迷惑。

转化是数学重要思维，他以麻球计数举例：一堆带有缝隙的麻球，无法直接用体积公式统计数量，如果将麻球等价转化为无空隙的豆腐干模型，计数难题便可迎刃而解。中国古代数学 “形诡而量均” 的等积变换思想，正是这一思维的生动体现，古人证明勾股定理依靠图形平移拼接，而非复杂代数演算。

创生式学习最重要的实操工具是“What‑if‑not”设问法，即“如果不是这样，那又会怎样”。针对一道习题，主动改变条件或者结论，就能够衍生大量新题目。鸡兔同笼更换对象、三角形内接图形改变形状、赵爽弦图调整三角形类型，都可以衍生出新的研究问题，甚至推导出高中余弦定理。勾股定理的证明也不止数百种，移动弦图顶点就可以生成无穷多组证明思路。“埋头刷题的日子可以休矣，题目永远刷不完，关键是你要学会创新。创新，就是不断问自己：What if not，如果不是这样，那又会怎样。”汪晓勤教授提醒，变式探究不能颠倒知识逻辑，要尊重原始定理的几何内涵。

许多中考压轴题，都能够回归基础数学模型。一道求正方形内满足条件动点数量的考题，不少学生误用超纲椭圆知识，但其本质是将军饮马模型，结合对称变换与勾股定理，就可以顺利求解。掌握模型关联与变式思考，面对陌生考题便可从容应对。最后他寄语学生三句话：建立问题联系，提高学习效率；运用否定策略，培养创新能力；锤炼数学思维，成就精彩人生。

思维show：让思考的结构自己长出来

这场思维show并不是一次孤立的解题展示，而是STRIP模型（Socius-同侪、Thinking-思维、Reading-阅读、Inquiry-探究和Product-产出）在数学学科中的一次具体应用。在真实解题环节，学生以3—5人小组为单位，依托元认知支架，经历“分工协作—自主探究—思维外显—复盘修正”的完整闭环。

活动伊始，各小组先进行任务分工，每位成员负责不同的思维版块：有的梳理知识概念，有的规划方法与思路，有的承担反思与创新。分工明确后，大家围绕同一道数学题展开热烈讨论，或低头演算，或互相追问，或起身讲解，现场气氛活跃而专注。在AI时代，答案越来越易得，好问题却越来越稀缺。同侪之间的相互激发、相互追问，恰恰能引发孩子自主提问——这种提问能力，正是AI无法替代的核心素养。

讨论中，孩子们不是一次就想出完美答案，而是不断提出假设、接受反馈、修正再试。元认知支架上的一个个方框，成为他们梳理思路的“脚手架”，帮助其辨别“真理解”还是“机械背诵”，也让隐性的思考一步步显性化、结构化。解题结束后，各小组代表轮流上台说题，展示本组的思维过程。汪晓勤教授、朱雁教授和沈子兴老师逐一点评，从思维路径、方法选择、表达逻辑等角度给予指导，充分肯定了学生们将思考过程可视化呈现的实践，认为这种同侪协作与元认知支架相结合的学习方式，让数学思维真正“长”了出来。在互动交流中，学生们还就解题思路、方法选择与变式创新等问题向专家请教，专家逐一回应，现场研讨氛围浓厚。

这场思维show将活动理念转化为可见、可感、可参与的学科实践，也成为“从会做题到会思考、会学习”的生动注脚。更重要的是，它让创生式学习与工程科技教育自然接上了轨。工程思维强调在约束中设计、在失败中迭代、在优化中创造；本次活动中的同侪追问、探究修正、产出检验，与工程实践的“设计—迭代—优化”闭环高度契合。本次思维show是学科实践探索的起点，同学完成了同侪组队、和解题。后续，我们还将推出系列活动与配套指导，让每一位同学都有机会从同侪组队、选题、解题/研究，一路走到论文写作与说题展示，完整体验创生式学习的全过程。届时，思考不再局限于一道题的即时求解，而是在更长的周期里经历提出假设、查阅资料、反复修正、公开表达，真正实现从“会做题”到“会思考”“会学习”的跨越。

人工智能时代，记忆、计算类工作逐步被技术替代，教育不能继续停留在训练“会做题” 的层面。无论是课堂教学、家庭辅导，还是学生自我提升，都应当更加关注思考过程，引导学生学会觉察、反思、追问、迁移。”从“会做题”到“会思考”再到“会学习”，这场探索让与会师生看到了课堂转型的真实可能，也为人工智能时代的学习方式变革提供了可借鉴的实践路径。