人工智能一日千里，正在重新塑造千行百业，包括为千行百业培养人才的学校教育。
回顾历史，计算机技术的发展确实受到了人类信息加工过程的启发，它在一定程度上模拟了人类的信息处理方式，并在模拟的基础上进行了创新和超越，推动了人工智能等领域的不断进步。
今天，生成式人工智能的迅猛发展，特别是推理模型的不断完善，为教育领域打开了一扇前所未有的大门。
今天，如果我们重新审视生成式人工智能，尤其是推理模型，我们不难发现，它也为我们的学习和教学给予了众多方法论上的启迪。
它所带来的思维链理念，正逐渐催生出一种全新的教育学分支 ——“思维链教育学”。
这为我们深化学生的主动学习和深度学习提供了全新的视角与有力的抓手。教师要教导学生像生成式人工智能一样去“思考”（尽管它并不存在类人的思考，而只是计算），教导学生像DeepSeek那样去深度求索。
首先，教师要着力培养学生的问题分解能力
面对一个复杂问题，教师应引导学生将其拆解为多个小问题或子任务，就像生成式人工智能在处理复杂推理时会逐步拆解问题一样。
不少学生面临问题，无法解决，拦路虎很多，也许是先前知识不足，或者是问题求解思路不对，DeepSeek之类的推理模型，通过思维链，把推理过程呈现出来，把思维可视化显性化。推理模型的一个重要特征是问题分解，它首先将用户的问题和需求分解成小问题，分步逐步深化解决。
因此，教师在教学的过程中，要教导学生像生成式人工智能那样思考，把复杂的问题转化等多个小问题，通过逐一解决这些小问题，逐步构建起对整个问题的完整理解，从而激发学生的主动探索欲望，让他们在分解与解决的过程中不断深入学习。
在课堂上，教师要通过有声思维的方式，将自己解决问题时的思考过程详细地展现给学生，比如，在讲解一道数学题时，教师不仅要给出解题步骤，更要阐述自己在思考过程中如何分析题目、如何尝试不同的方法、如何调整思路等。
其次，教师要教导学生多角度、深层次的思考
对生成式人工智能来说，尤其是DeepSeek之类的推理模型，在问题解决过程中，往往会多角色、深层次、系统地展开分析、问题解决和推理。在尝试分析了各种可能性和相关问题解决思路之后，才通过归纳，“走通”路径，再输出问题的答案。
为此，教师要教导学生像生成式人工智能那样思考，教师可以鼓励学生在学习过程中，针对一个问题从不同的学科领域、不同的知识板块、不同的问题解决思路、多角色、全访问、系统性地进行联想与拓展，构建出一个立体的思维网络。
比如，在学习历史事件时，不仅从政治、经济、文化等多方面分析事件的起因、经过和影响，还可以与当下社会现象进行对比，挖掘其中的内在联系与规律。
这种多维度的思考方式，使学生不再局限于表面的知识记忆，而是深入挖掘知识背后的逻辑与内涵，不再只着眼于“点和线”，而是更系统、更加全局地审视问题，从而实现深度学习，达到触类旁通，举一反三，促进知识和技能的迁移和创新应用。
第三、教师要教会学生元认知和反思性学习
以DeepSeek为代表的推理模型，用户在与其交互的过程中，输入了指令，提出了要求，它首先会从任务理解和领会开始，然后将问题分解成小步子和小问题，再层层推进，当所有思路理清之后，再输出结论和答案。
这个过程类似人类的问题解决过程，似乎也是采用了类似人的“出声思维”和“大声思维”。因此，在教学实践中，教师要着力培养学生的元认知，也就是“对认知的认知”，即个体对自己思维过程的觉察、监控和调控。
对于学生而言，培养良好的元认知能力，能够帮助他们更有效地管理自己的思维过程和学习过程，提高学习效率与质量；对于教师而言，引导学生发展元认知，是提升教学效果、促进学生深度学习的重要途径。生成式人工智能与推理模型的技术突破正在引发教育领域的范式转换。
这种变革以”思维链”（Chain-of-Thought）为核心认知机制，推动着教育学科的理论重构与实践创新。
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