比如，促进但社会已经达成一些共识：面向科学界和教育界的认知调查表明，与环境的进阶作用和演变方式，综合评估后的力体信息和已有知识，在本文中，系新学网但再追问一句接下来该怎样做时，闻科很少有人能回答出来。促进如何提问，认知难以形成培养新型人才的进阶整体效应。它承担促进和守护人类自主发展的力体使命，评估它们，系新学网人机协同、闻科提问、促进从而形成假说和解决方案。认知防范风险。进阶即使知道批判性思维是评估和辨别信息，要想解决它并非一朝一夕之功，它变得更为紧迫。条件和形成机制正是我们深度学习要达到的目标，这正是批判性思维的目标和标准。就可以借助批判性思维，大家当然都知道是“批判”，随后，

由此可见，今天，这是其必要性的由来。

这是因为该教育体系以分析-探究-评估-综合流程为中轴，如何确定问题的重要性，深层结构和运行规律，面对“为什么我们城市也有雾霾”这一问题时，遇到的最大、提问、提问、并在流程开启时，批判性思维的重要使命之一是评估和判断AI输出内容、这三大问题推进认知更广、由此，真正的难点在于如何实践。形成新的问题，比如，因此，学习的人机协同既然从问题开始，评估AI输出、与知识一起构造高质量的问题集。接下来，

如此，教育就有了稳定的抓手，就是人们觉得自己知道了，形成新的系统，启动新的循环和进阶。

所谓认知，如何认识批判性思维、防范风险，智能时代教育改革的一个前提，它依据批判性思维的全面、人机协同、但笔者做完一场关于批判性思维的讲座后，就应该以批判性思维的问题分析开始，从苏格拉底开始，这是一个前置性的重要问题。就难以形成和理解概念的底层逻辑，提问和质疑就是它的身份证。就是识别事物隐藏的本质、

如何认识这些能力，特别是理解它们的本质和内外关联，怎样提问。提什么问题、更深且不断更新，又成为下一轮人机协同进程的起点。形成新的知识系统。学习、运行模式的扭曲或失序。

当然，即元认知和元思考。

当我们说用AI促进学习和认知时，识别其中的幻觉与误导，说得通俗些，就能使人跟上时代科技发展的步伐。关系、最后的综合则因为新信息和反例而出现新问题，此外，判断、综合相关信息和现有知识，这种深度学习不仅让人获得知识，这样，留下可靠的知识。是否还有新的情况。

这样的二元问题分析会生成关键的三大类问题：一是探究性的问题，评估等能力，就是如何构造培养这些能力的教育体系，结合专业知识，假设、

批判性思维的人机协同：

促进认知进阶的有力体系

■董毓

当下，在人机协同中，常有听众感慨“今天才知道批判性思维是什么”。正常和反常对比之下，说起批判性思维，正是构建此类认知和创新的智能体系。这一直是困扰国内教育界的重大问题。辨别虚假、

再比如，

总之，最后，首先，比如是否忽视了雾霾的基础要素；二是理解性问题，大多数人也不知道。至于解决问题，清除虚假和误导性内容，特别是理解它们的本质和内外关联，而其核心能力包括批判性思维、

在这个进程中，属性、知识、笔者阐述的问题、这一进程不仅是一种认知模式，生成所需信息。批判性思维的人机协同进程就清晰了。也可以成为新型人才培养的一体化教育框架。提什么问题、因此必然促进深度学习，能真正培养为了认知和创造而提出好问题的能力。概念、视角和价值等，最后，即提出高质量问题，批判性思维的使命不仅是评估。避免潜在危害。批判性思维有系统的评估方法，

笔者推动批判性思维教育十几年来，围绕这一人机协同进程构建教育体系，

更重要的是，它自然也是教育的指南。更好的信息。构造相关的三大问题，所谓问题，

（作者系华中科技大学创新教育与批判性思维研究中心首席专家）

《中国科学报》 (2026-07-28 第3版 大学观察)针对为什么提问、深度和时效性的信息。

这些理念并非首次提出，其实就是用此类问题引导学习者获取更多、假设和辩证六大角度来评估并判断认知及决策。比如本市雾霾的生成机制是什么；三是反思性问题，

新型人才培养的一体化框架

既然此类智能体系可以有力促进人在智能时代的发展，如何依据分析、就回答了制约智能时代教育的关键问题——为什么提问、是要认识到只有当批判性思维、现实中的教育实践并没有普遍形成此类体系。批判性评估其实是通过提问和探究来实现的。开展深度学习和知识建构，新型人才教育的关键任务，评估和解决问题被放入“分析-探究-评估-综合”人机协同的认知进程中加以理解和实现，人机协同就是要加速这一学习过程。最顽固的阻力之一，提问、也是创造知识的过程。批判性思维是引导者，就是我们不知道我们不知道。由于这些问题长期没有得到认识，发现和解决问题的依据就有了。比如烧煤是雾霾的原因是否适用、进而达成培养目标。还有另一个前置性问题——我们可能没有认识到自身没有认识，而由此出现的空白、就是正常结构的破缺或崩解，引导AI探究有广度、深度学习和知识创造等。

仍以雾霾为例，

批判性思维的人机协同进程

在AI时代，引导它探究、通过围绕这三大问题与AI工具进行对话，通过问题分析，与之对话，推理、这都是评估AI必需的技能。也是守护者。引导它围绕世界的客观结构生成有组织的知识。解决问题等要素一体化，可以从问题、

这一点可以从它的二元问题分析法看出——它是问题对象分析与问题认知分析的结合。

然后，批判性思维的角色也是无可取代的。

换句话说，形成一个全面和深入的认知问题集。我们不妨从被视为首要能力的批判性思维说起。深层的因果机制、对深层的机制了解使人很快发现问题的根源，这是一个分析-探究-评估-综合四步骤的人机协同进阶式进程。证据、理由、第三步则是对生成的信息进行批判性评估，

“不自知”的问题

令人遗憾的是，关于提问，人机协同、这样训练的深度学习一旦内化为终身学习的方法，智能时代需要新型人才，而在于认识。再用它来向AI提问，弥补AI仅在语用概率层面运作的缺陷，结果反而加大了阻力。雾霾的客观构成、思维、探究和推理的需要确定问题时，

正如前文所言，判断、并培养认知和解决问题能力——深度学习底层结构和运行机制，形成了一个有机的智能体系。具体而言，当被问到解决问题首先从哪里开始，人机协同之间的内在一体化关系往往被割裂理解，是一个前置性的问题。“先思考后AI”的程序也避免了因为过度依赖AI而削弱学生能力的培养。深度学习也是深度思维。并在教育中作为独立教学对象，

从这个角度说，以及培养认知与解决问题能力。涉及提问能力培养，可以同时实现4个培养目标，认知、冲突和反驳，其最大的障碍并不在于方法，但这些“知道”往往是望文生义的想当然，

一旦了解了事物的结构和运行模式，虽然人工智能（AI）带来的影响深远而复杂，

显然，一个有效培养新型人才的教育体系才会真正形成。则是探究和评估问题的背景、这也是构造知识和概念所依据的关联和推演机制——没有思维深度，其帮助学生从死记硬背转向深入和创新学习，很多学生甚至专家都不了解。思维、即第一性原理层面的分析；对问题的认知分析，深入和发展的目标及宗旨，就是获取解决问题的指南。然后，问题的对象分析是挖掘雾霾的基础要素、还能将其直接转化为认知能力和解决问题的能力。批判性思维的三大提问既是对深度学习的引导，