七、考试：过程性的多元评价体系

不是一考定终生，甚至标准化考试的最终成绩也不再那么重要。事实上，现在美国常春藤联盟中的一些院校已经不再看标准化考试的成绩了，比如哥伦比亚大学就表示，其录取过程根植于这样一种信念，即学生是充满活力的多方面的个体，不能用任何单一因素来定义一个人。

通过人工智能技术，我们不仅可以记录学生的学习轨迹（包括最初的问题、追问的问题、行动的过程，以及得出的结论和答案），还可以动态地展示学生的学习过程。同时，人工智能技术还可以帮助提供学生的学业表现，指导学生做自己最适合、最喜欢做的事情。

……

大家还可以写出更多自己的想法。

不过，当写到这里的时候，我不禁问自己：这样的“理想国”能实现吗？我突然冒出一个念头，之前我在清华大学读博士时的那种师徒制的学习方式、所接受的博士生训练和培养过程不就与之类似吗？

在实验室，我们做科研的目的不是学习知识，而是创造知识。实验室是一个实操的环境，我们要用学到的东西去做实验以进行探究，从而解决真实的科学问题。

我们的学习方式不是抱着教科书啃读和背诵，而是约导师去谈课题，平时则跟着师兄师姐学习实验操作。偶尔甚至是在别的同学做实验的时候，我偷着看几眼，听其他人闲聊几句，慢慢地居然就学会了。另外，我们每周都有固定的组会时间，同学们会讲述自己的研究进展并相互讨论，在这种环境下，我的演讲水平也提高了。

我们的导师颜宁老师会给我们自由探索的空间，我们可以自己选择要研究的课题、自行安排课题的进度、自己选择论证的方法、遇到困难时自己解决（自己实在解决不了时可以请人帮忙）。总之，课题是自己的，我们要对自己的课题负责。

实验室里没有人会自称“老大”或者“权威”，在科学面前，我们只追求真理，无须对导师唯命是从。颜老师不仅在学术上非常优秀，在思想上也非常开明，她鼓励我们提问、质疑权威。实验室里人数并不多，一个导师一年最多带两个学生，颜老师不仅负责我们的学术，在我们做不出课题、情绪非常低落的时候，她还会通过请我们吃饭、找我们聊天、陪我们做实验的方式安慰我们，帮我们渡过难关。

我们几乎不考试，印象中只有一次博士生资格考试，但这种考试对训练有素的学生来讲其实很简单。让我们感到困难的是每周的组会汇报上要用全英文汇报，这可比博士生资格考试难多了，因为同学们和导师要根据你的汇报“审查”你这一阶段的实验进展。不过，由于我们平时就严格要求自己，因此最终大多数同学能顺利完成严苛的博士生学术训练。

尽管毕业后不再做科研了，但我发现，在科研上的训练有素居然为我的工作和生活打下了坚实的基础，让我在各方面都还做得不错，因为，做任何事情（教学、写作、带孩子等），本质上用到的是同一种能力——一种拨开纷繁复杂的表象去探究事物底层逻辑的能力，而这正是我从实验室的训练中培养出来的能力。

但是，问题来了，这貌似是少数人才能接受到的教育。于是有人会说：“和老师，你讲这么多，与人工智能有什么关系呢？”

我觉得关系非常大，因为有了人工智能（类似 ChatGPT 一样的工具）的帮助，在未来的某一天，可能每个人都能接受这样的教育。不用上最好的大学，也能得到最好的老师的“指导”，也能与全球最具智慧的“同学”一起讨论，而且有最强大的工具帮你实现梦想……

真的会是这样吗？在第2节中我们会讨论这个话题。