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“找课本茬”背后是平等的学习姿态******

　　用一副三角板能画出多少度数的角？“除了30度、45度、60度、75度……应该还有165度！”据极目新闻报道，四川成都两名四年级学生米之贤、廖钧宇发现课本上一道数学题参考答案“有问题”，自己找到的一个答案不在参考答案中，他们给教材编写组发去了邮件。编写组回信肯定了两名小学生的探究精神和严谨态度，表示要在教材修订中采纳他们的建议。

　　类似“找茬”“挑刺”且成功的例子，并不鲜见。2021年秋，沈阳七年级学生崔宸溪指出英语课本上蜜蜂配图配成了食蚜蝇，出版社编辑为他点赞；当年10月，上海小学生吴叶凡发现美术课本上的“树叶”应该是数亿年前的古生物“海百合”，出版社第一时间将错误进行溯源并上报修订……

　　出版社虚心接纳意见的坦诚固然值得肯定，但这些中小学生敏于思考、敢于质疑的探究精神更难能可贵。面对权威的课本，这些学生不盲从，不盲信，是其所是，非其所非，坚定地表达己见，展现出新时代中小学生积极主动求知求真的价值认定。

　　尽信书不如无书。中小学课本“千锤百炼”，经过诸多专家之手，当然经得起各种推敲，也比其他读物更精准、更标准，但这并不意味着课本就完美无缺、无可挑剔了。中小学生每天与课本生活在一起，当然最熟知课本的角角落落。很多时候，即便发现问题，一些学生也没有选择发出质疑，这恐怕仍与当下部分中小学过于格式化的教育方式有关。

　　我早年曾经做过三年中学语文老师，每每困惑于如何协调学生鲜活的认知与课本刻板答案之间的关系。我并非不知道，学生多一些深入思考，多一些触类旁通，多一些路径方法，更能打开他们的思维，但在应试考试的“硬杠杠面前”，很多时候只能收敛起来、压制回去。表现在行动上，就是把学生们的注意力聚拢到记诵上来，“背会就行了”“答案要标准”，久而久之，这种做法就会变得模式化，最终浓缩为成绩单上的数字。

　　这当然是一种让步，乃至退步，其后果，往往会在学生未来的生涯中一点点呈现。当一茬茬学生走出校门，进入更高的学府，乃至走上社会，不少人都表现出一个共同的特点，就是不会提问，只会照办。尽管我们不能、也不应该把这个结果完全归因于当初的压制质疑，但至少，当下的教育中，应该容得下孩子们表达自己的质疑。

　　此外，学生不去质疑，或者很少质疑，也与传统社会强大的因循习惯有关系。课本代表着权威，课本就是标准，这类意识往往会持续削弱大家的质疑精神。敬惜字纸也好，尊重老师也好，在很多地方、很多时候，这些观念都在无形中过滤着不同的声音。如果学生总想着从课本的纸缝中找出一些问题，难免不会被视为是“有意找茬”。

　　必须认识到，“找课本的茬”，就是一种在问题意识中学习知识的绝好路径。凡事破中有立，问题意识多了，必然会逼迫你去寻求答案，探索路径。这种钻研、探究、严谨的精神，就是创新创造的开始。

　　一方面，这会打破制式化标准模式，让学生从固化思维的桎梏中解脱出来，尝试去寻求不一样的路径和办法，看到不一样的风景。比如，从产生问题意识开始，发展发散思维，找到学习的方法，融会贯通、上下求索，一步步把课本读“薄”读透；又如，大家都来提问题，也会形成一种智力上的砥砺和激荡，这本身就是思想火花得以发生的基础。

　　另一方面，这也会产生某种超越的心理体验，由知识超越抵达价值超越，而这种超越，对于一个崭新的灵魂而言，至关重要。毕竟，课本只是一座知识的桥梁，大家可以凭借它摆渡，但却不必过度依赖它，更不能迷信崇拜它。如此，才能形成一种科学的求知精神。

　　无论如何，学习的过程，可能需要一定程度的知识灌输，以吸纳更多新知，但这不意味着学生要全盘接受。在这个过程中，学习者从姿态上是平等的，唯有时时保持求真的敏感，才能真正窥见通往新知的门径。

　　龙之朱 来源：中国青年报

人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******

　　英国科学家在人工智能（AI）领域取得多项突破，包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作，训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功，有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法，预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构，破解了生物学领域最重大的难题之一，有助于应对抗生素耐药性，加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”（深度纳什）学会了在“西洋陆军棋”游戏中，使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字代理足球运动员，其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作，在玩游戏时共同制定计划。

　　牛津大学研究显示，AI能模拟条件反射进行联想学习，比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。

　　在计算机相关领域，牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备，其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手，设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备，能以超高速传输信息同时产生最少的热量。

　　在机器人领域，利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”，直径只有2毫米，可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人，可在飞行中建造3D打印结构，未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面，所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美，且能承受数百次弯曲，可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术，有助于改进机器人系统，如用于机器人假肢和机械臂。（科技日报记者 刘霞）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）