當(dāng)前，生成式人工智能迅猛發(fā)展，它所帶來的思維鏈技術(shù)，正逐漸催生出一種全新的教育學(xué)分支——“思維鏈教育學(xué)”。具體來講，就是教師需要引導(dǎo)學(xué)生像生成式人工智能一樣去“思考”，像DeepSeek那樣去深度求索。
　　
　　首先，教師要著力培養(yǎng)學(xué)生的問題分解能力。推理大模型的一個重要特征是問題分解，它將用戶的問題和需求分解成小問題，分步逐步深化解決。這一點教師可以充分借鑒，引導(dǎo)學(xué)生像生成式人工智能那樣把復(fù)雜的問題轉(zhuǎn)化為多個小問題，通過逐一解決這些小問題，逐步構(gòu)建起對整個問題的完整理解。在這一過程中，激發(fā)學(xué)生的主動探索欲望，讓他們在分解與解決的過程中不斷深入學(xué)習(xí)。在課堂講授時，教師也要通過有聲思維的方式，將自己解決問題時的思考過程詳細(xì)地展現(xiàn)給學(xué)生，比如在講解一道數(shù)學(xué)題時，教師不僅要給出解題步驟，更要闡述自己在思考過程中如何分析題目、如何嘗試不同的方法、如何調(diào)整思路等。
　　
　　其次，教師要教導(dǎo)學(xué)生多角度、深層次地思考。對生成式人工智能來說，尤其是DeepSeek之類的推理大模型，在問題解決過程中，往往會多角色、深層次、系統(tǒng)地展開分析、問題解決和推理。在嘗試分析了各種可能性和相關(guān)問題解決思路之后，才通過歸納，“走通”路徑，輸出問題的答案。教師在教學(xué)中，需要鼓勵學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中，針對一個問題從不同的學(xué)科領(lǐng)域、不同的知識板塊、不同的問題解決思路，多角色、全方位、系統(tǒng)性地進行聯(lián)想與拓展，構(gòu)建出一個立體的思維網(wǎng)絡(luò)。比如在學(xué)習(xí)歷史事件時，不僅從政治、經(jīng)濟、文化等多方面分析事件的起因、經(jīng)過和影響，還可以與當(dāng)下社會現(xiàn)象進行對比，挖掘其中的內(nèi)在聯(lián)系與規(guī)律。這種多維度的思考方式，使學(xué)生不再局限于表面的知識記憶，而是深入挖掘知識背后的邏輯與內(nèi)涵，不再只著眼于“點和線”，而是更加系統(tǒng)、更加全局地審視問題，從而實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)，達到觸類旁通、舉一反三，促進知識和技能的遷移和創(chuàng)新應(yīng)用。
　　
　　最后，教師要教會學(xué)生元認(rèn)知和反思性學(xué)習(xí)。以DeepSeek為代表的推理大模型，用戶在輸入指令、提出要求后，它從任務(wù)理解到問題分解，再到層層推進，所有思路厘清后輸出結(jié)論和答案。這個過程類似人類的問題解決過程，似乎也是采用了類似人的“出聲思維”和“大聲思維”。在教學(xué)中，教師要著力培養(yǎng)學(xué)生的元認(rèn)知，也就是“對認(rèn)知的認(rèn)知”，即個體對自己思維過程的覺察、監(jiān)控和調(diào)控。對于學(xué)生而言，培養(yǎng)良好的元認(rèn)知能力，能夠幫助他們更有效地管理自己的思維過程和學(xué)習(xí)過程，提高學(xué)習(xí)效率與質(zhì)量；對于教師而言，引導(dǎo)學(xué)生發(fā)展元認(rèn)知，是提升教學(xué)效果、促進學(xué)生深度學(xué)習(xí)的重要途徑。
　　
　　（作者系華南師范大學(xué)教授）