AI浪潮下，探寻批判性思维培养密码|批判性思维|教学|教师

数据改变教育，教育推动发展。在这里，我们对话院校管理者、学校教师，探寻教育背后的思考，与您分享教学管理经验和实践案例。这是麦可思研究2026年人才培养专栏的第1篇文章，来自河南财经政法大学“批判性思维”课程负责人戚笑雨的分享——

在信息爆炸与AI迅猛发展的当下，批判性思维的培养显得愈发关键。当前，多数高校将批判性思维设为选修课，而河南财经政法大学却将其列为必修课。这一颇具前瞻性的决策背后有着怎样的考量？本文为你解答。

当传统教育还在侧重于知识的灌输时，AI的发展已经对人才的思维能力提出了全新要求。在联合国教科文组织2026年《全球教育监测报告》发布仪式上，教育部部长怀进鹏明确指出，高等教育必须加速从“知识传授”向“能力培养”转变，着力培育学生的批判性思维、全球视野及解决复杂问题能力。

作为将“批判性思维”纳入大一通识必修的高校，河南财经政法大学在课程落地过程中，形成了怎样的特色体系与实践路径？麦可思研究（以下简称“麦”）近期特邀该校“批判性思维”课程负责人戚笑雨，为我们深度分享了这一课程建设的实践与思考。

麦：学校将“批判性思维”设为大一本科生通识必修课的考量是什么？

戚笑雨：学校将“批判性思维”设为大一本科生通识必修课，主要基于国家、时代和学校三个层面的考量。从国家层面看，这是响应国家关于创新人才培养的核心部署。批判性思维是“新时代人才核心素养的关键构成”，在AI发展的背景下，培养学生的价值判断、独立思考与复杂问题解决能力，被视为构建“高水平科技自立自强”人才体系不可或缺的思维基石。从时代层面讲，生成式AI的普及带来了思维浅化、认知依赖的新风险，且新生普遍缺乏系统思维训练，将“批判性思维”设为必修课能实现系统性、强制性思维培养。在学校层面，我们在2023年启动了学科治理体系综合改革，学生拥有了比较充分的学习选择权，该课程的设立为学生提供了理性运用“完全学分制”与“自然转专业”等新政策的思维工具，助力人才培养目标从“应用型”向“应用研究型”转型。

麦：这门课程在教学目标和课程设计上有何独特之处？与传统思维类课程相比，是否有明确的能力模型或培养路径？

戚笑雨：学校的“批判性思维”课程区别于传统思维课程，探索构建了从能力模型到培养路径的完整设计体系。课程瞄准学生高阶思维能力培养，通过学习和针对性练习，学生能解构AI生成内容的论证结构，识别核心主张与证据链；能判断信息源可信度，标准算法偏见与数据漏洞。最终能形成持续的自我反思和终身学习能力，塑造出独立思考、心灵开放等积极的思维品格。

在此之上，课程引入“CSTD模型”（能力“Capability”、情境“Scenario”、任务“Task”、数据“Data”英文单词首字母的缩写），将批判性思维核心能力凝练为证据意识、逻辑推理、质疑反思、分析判断、表达论证五大可直接量化、可视化的核心指标。

来源：河南财经政法大学

为实现上述目标，该课程构建了四方面的培养支持体系。一是三图谱驱动，用OBE理念反向构建问题图谱、能力图谱和目标图谱，驱动课堂探究，结合专业场景实现个性化学习；二是价值引领与实践双主线融合，教学案例涉及学生成长、科技伦理、社会热点等领域，在训练逻辑与论证技能的同时，引导学生进行价值辨析，实现思维训练与立德树人的深度融合；三是混合式基于问题的学习（PBL）贯穿学、思、用环节，采用线上（课前）夯实基础、线下（课中）深度研讨、实践（课后）引导学生将批判性思维技能迁移至专业学习与生活决策中的教学模式；四是技术深度赋能，构建智慧资源，运用可视化工具和AI智能体，形成教学、反馈、优化的数据驱动闭环，破解思维训练抽象化难题。

麦：请介绍一下负责这门课程的教师团队。学校在教师选拔、培训和教学质量保障方面采取了哪些制度化措施？

戚笑雨：全校多个部门的40余位跨学科教师组成了“批判性思维”课程的教师团队，师资来源广，基本形成了多学科、强融合的师资队伍。团队实施年度动态轮换机制，每学年有约1/4的教师流动（新教师准入+在岗教师退出）。新教师需通过校内跟课、师资培训和教学演练的考核，轮出教师需将批判性思维融入专业课程。该机制旨在让更多教师掌握批判性思维教学方法，并通过教学实践反哺教师思维能力的提升，形成良性循环。

学校还为团队教师构建了动态开放、互助共进的发展支持系统：通过“请进来+走出去”策略，定期邀请专家提供专业指导，支持教师参加全国批判性思维培训及各类教学学术会议，与其他高校同行形成跨校教研网络。同时，团队内部开展常态化教研，通过集体备课、案例研讨等，促进跨学科思维碰撞与经验流动。

为保障教师团队的教学质量，课程团队建立了每学期全面评价、每学年更新内容、每两年深入审查的制度化迭代周期。同时，建立以学生反馈为核心的数据驱动优化机制，通过结构化问卷、深度访谈等收集和分析数据，精准识别教学痛点，对案例难度、讲授节奏等进行针对性调整。经过两年的建设，批判性思维课程教学团队入选了学校首批高水平课程教学团队。

麦：这门课主要采用怎样的方式引导学生主动质疑、理性反思，以调动学生参与度？

戚笑雨：该课程构建了一个问题驱动、案例浸染、技术赋能、评价改革的闭环学习生态，引导学生从习惯性接受走向主动追问与理性建构。

课堂采用以学生为中心、促进深度互动的教学方法：基于问题的学习（PBL）以启发性、争议性的真实问题，推动学生主动搜集信息、分析论证，激发思考内驱力。课程还开发了一系列特色课堂活动。如“结构化探究”采用世界咖啡/圆桌讨论形式，用于复杂议题的多轮、多视角深度讨论，推动观点整合与突破。“情境化演练”建立“谬误剧场”，让学生分组自编自演，展示典型逻辑错误，在角色扮演中具象化理解谬误。“论证实战”设置“论证攻防战”角色扮演辩论，让学生进行攻防式辩论，以训练学生灵活运用论证规则和快速反应的能力。

课程的案例设计注重引导学生进行系统性理性反思，将批判性思维工具应用于从澄清自我到分析社会的各个层面。以授课教师张淑的课堂为例，教师引导学生将情绪化、绝对化的自我评判（“我总是拖延”），通过识别具体行为、分析共同情境因素（如任务难度、反馈延迟），重构为具体、可操作的问题描述（“在撰写长篇报告时，我容易因启动困难而延迟”），澄清模糊的自我标签。目的是让学生理解，批判性思维的第一步往往是澄清问题本身，将模糊的困扰转化为可分析、可应对的具体议题，从而增强对自我认知的控制感。

麦：在AI广泛进入课堂的背景下，这门课程是否探索了AI赋能教学？

戚笑雨：目前，“批判性思维”课程中的AI使用已从辅助工具升级为深度嵌入教学全过程的“协同型思维教练”。课程部署了由苏格拉底式提问智能体、诡辩士智能体、多元视角智能体、论证结构分析智能体等多个AI智能体构成的教学支持系统。这些智能体为学生提供了结构化的人机协同思维训练。

课程首创“以人机协同训练人机协同”的递归模式：AI智能体扮演多重核心角色，使教学场景即未来应用场景。学生通过与AI的实时交锋，在对抗中修正论证，实现训练过程即能力生成过程的教学目的。

麦：目前学校通过哪些方式来评估这门课程的教学效果？从已有的评估结果来看，学生在批判性思维能力方面有哪些提升？

戚笑雨：该课程教学效果通过一套科学、多维、动态的评估体系得以精准测量与呈现。课程采用了“过程性考核+期末考核”的混合评估框架。过程性考核占比70%，包括课堂综合表现、课后作业、期中考核和考勤。期末考核采用“阅读报告+论证写作”的形式。该设计与CSTD模型的对应，其评估体系的核心在于通过设计特定的评估情境（S）与任务（T），采集多模态数据（D），最终映射到证据意识、逻辑推理、质疑反思、分析判断、表达论证这五大可量化能力指标（C）。

研究显示，经过该课程学习的学生在批判性思维倾向、策略迁移率、论证完整度、反馈敏感度等方面有明显提升。此外，在常规教学中，学生作业“论证不严谨”的发生率明显下降；在学期末学生学习体验调查中，认同“我能主动质疑前提”和“我会用数据而非直觉作判断”的学生比例大幅上升。

麦：未来这门课程的优化方向是什么？

戚笑雨：下一步，课程团队将编著《数智时代的批判性思维》教材，深度融入人机协同场景设计，设置专门板块教授AI生成内容论证质量评估、提示词工程等主题。

此外，学校还计划实现数字化全面升级，构建以智慧平台为枢纽、以数据为驱动、以人机协同为特色的全新教学生态。一方面将智慧教学平台与AI深度整合，进行教案、案例、题库的人机共建，并配置AI助教和垂直领域智能体，为学生提供思辨陪练。另一方面，实现数据驱动的个性化学习与精准评价，深化AI在评价环节的应用，缩短反馈周期，让批判性思维培养更贴合学生成长和社会需求。