芬兰奥卢大学教育学教授桑娜·耶尔韦拉表示，人工智能时代最大的难题，是找到学习与单纯完成任务之间的平衡。她研究学习以及人工智能在教育中的应用。
“我们应该如何引导人工智能去帮助人类理解，而不是让它夺走人类自己承担思考的责任？”耶尔韦拉问道。
论文写出来了，但理解能力没有得到发展
耶尔韦拉领导着一个学习与教育技术研究团队。她担心，人工智能正在诱使学生完成任务，而不是从任务中学习。
“例如，当使用人工智能写论文时，结果会很快产生。”耶尔韦拉说。
然而，学生进行论证和撰写论文的能力反而会变弱。学生不再真正学习，而只是完成任务。
这位教授认为，这是当前一个亟待解决的问题，人们正在寻找解决办法。
教育体系正在发生变化
耶尔韦拉认为，为了让教育体系能够满足工作生活的要求，需要进行两方面的改变。
扎实的基础学位教育仍然是能力培养的重要基础。同时，还需要持续学习，例如通过微型课程（microkurssit）和微型学位（mikrotutkinnot），来补充那些变化迅速的知识和技能。
耶尔韦拉认为，这种转型已经开始，而人工智能和技术将在其中发挥重要作用。
各种模拟训练为人们提供了体验问题和不同情境的机会，也可以让人们进行练习。人工智能将提高教育效率。如果正确使用人工智能，它可以提高教育质量。
人工智能素养意味着思考能力
耶尔韦拉强调，人工智能素养并不意味着理解人工智能的运行原理，也不仅仅意味着会使用某些应用程序。
“在我看来，它意味着如何利用人工智能来增强自己的理解能力。不是把权力和力量交给人工智能，让它夺走我们自己的思考。”耶尔韦拉说。
她强调，最重要的是人自身的学习能力。
学习者必须理解自己的学习过程，能够设定目标、进行规划、调整策略、认识自己的优势和弱点，并持续跟踪和发展自己的学习。
一个可能的解决方案是“混合智能”
研究人员目前正在寻找应对这一局面的解决方案。耶尔韦拉提出了一个概念：“混合智能”（hybridiälykkyys）。
其目标是利用人工智能与学习者之间的合作。
“我们应该达到这样一种状态：人工智能和学习者进行合作学习，最终产生的结果比双方单独完成时都更好。”耶尔韦拉说。
她承认，这个想法听起来很宏大，但她认为，找到解决方案是不可避免的。
在耶尔韦拉看来，应该以这样的方式利用人工智能：帮助学习者发现自己的优势和弱点。人工智能可以提醒学习者注意这些方面，提供示范，并增强学习者自身的能力。
“这样一来，学习和思考的责任就仍然掌握在学习者自己手中。我希望我们能够朝这个方向发展。”耶尔韦拉说。
模拟训练无法取代真实体验
人工智能使各种模拟训练和虚拟学习环境成为可能。耶尔韦拉认为，这是练习真实、复杂情境的优秀方式，也能够增加练习机会。
然而，模拟训练无法取代真正的工作经验。
因为模拟环境中缺少成功、失败以及由此产生的后果。
“以及人与人之间所发生的事情。”耶尔韦拉说。
工作经验的重要性正在发生变化
耶尔韦拉对传统的工作经验观念提出了挑战。
在她看来，经验并不仅仅是随着工作年限增加或者完成的任务数量增加而形成的专业能力。
“年轻人同样也可能拥有各种各样的专业知识和经验。”
多元化的思维方式以及寻找解决方案的能力，来自不同的经历，而不仅仅是在漫长时间中逐渐积累形成。
耶尔韦拉表示，如今人文科学和社会科学研究的需求比几年前更大。当不同学科共同寻找解决方案时，就能够让人工智能与人类展开合作。
“我们的目标是，不要让人工智能成为一种控制人类的力量。”耶尔韦拉总结道。
信息来源：芬兰国家广播公司 Yle，报道《教授：人工智能诱使学生完成任务，而不是学习》（Professori: Tekoäly houkuttelee opiskelijoita suorittamaan tehtäviä, ei oppimaan），记者 Kimmo Hiltula，2026年8月19日。
