认知神经科学前沿文献分享
论文信息：Peng Wang、Fred Paas，Five Educational-Psychology Lenses for Training and Evaluating AI Models，Educational Psychology Review，2026。DOI：10.1007/s10648-026-10195-8
引言
假设一名学生在老师提供例题、解题模板和关键提示时，数学考试拿到了满分。
但只要撤掉模板、换一种题目表述，或者把数字和情境稍作修改，他的成绩就迅速下降。
我们还会说他真正掌握了数学推理吗？
今天的大模型，可能正面对同样的评价问题。
模型在Benchmark上不断刷新纪录，发布会上充满“推理能力提升”“对齐能力增强”“接近专家水平”等表述。但一个越来越难以回避的问题是：
高分究竟代表模型获得了稳定能力，还是代表它越来越会做特定形式的考试？
2026年发表于《Educational Psychology Review》的一篇文章，尝试用教育心理学重新审视AI训练与评估。作者王彭和 Fred Paas 提出了五种观察视角：课程设计、教学脚手架、评估效度、社会学习和伦理对齐。
这篇文章提出的是一个更加克制、也更加有意思的观点：
教育心理学积累了大量识别死记硬背、应试训练、教师依赖和评分投机的方法。这些方法，同样可以用来审查大模型的能力声明。
核心理论
分数不是能力本身
教育测量学家 Messick 的有一个著名的效度理论，其观点是：效度不是一张试卷天然具有的属性，而是我们能否根据考试成绩，合理推断被测者具备某种能力，放在大模型上，这意味着：一个模型在数学Benchmark上得了90分，并不自动证明它具备“数学推理能力”。还需要排除至少四种替代解释
1. 支持依赖：只有在特定提示词、思维链或工具存在时才能答对；
2. 代理指标优化：学会了能拿分的表面特征，而不是目标能力；
3. 评分者特异性迎合：学会讨好某类标注者，而非形成稳定行为；
4. 应试与污染：见过测试题、相似题，或专门针对Benchmark进行优化。
所以关键或许不在于模型得了多少分，这个分数究竟允许我们对模型作出什么推断？或许是更值得关注的地方
五个教育心理学“镜头”
教育心理学视角
对应的AI实践
作者要求追问的问题
课程设计
数据筛选、难度排序、任务调度、奖励塑形
换一种任务分布后，能力还能迁移吗？
教学脚手架
Few-shot示例、思维链、提示词、工具调用
撤掉或扰动支持后，表现是否崩溃？
评估与效度
Benchmark、排行榜、奖励模型
测到的是能力，还是刷题技巧？
社会学习
模仿学习、RLHF、RLAIF
模型学到了原则，还是迎合某类老师？
伦理对齐
安全训练、拒答规则、宪法式原则
行为是否能跨语言、角色和情境保持稳定？
第一副镜头：训练数据也是一份“课程表”
课程学习并不是新概念。机器学习中早已存在从简单样本到复杂样本、困难样本挖掘、任务分阶段训练以及自适应课程等方法。
文章的新意不在于再次告诉我们“数据顺序很重要”，而是要求开发者证明：
更快收敛是否带来了更好的迁移？
训练中定义的“困难样本”，真的代表概念难度吗？
课程是否缩窄了模型接触的数据分布？
换一种表达、领域或任务后，提升是否仍然存在？
文章认为，所谓“提示词工程”，从教育学角度看更接近教学脚手架设计。
Few-shot示例类似教师提供例题；思维链提示类似要求学生写出解题步骤；检索、计算器和外部工具则提供额外支持。
但脚手架的核心不只是“加上以后成绩提高”，而是要进行渐隐测试：
不再要求逐步思考，准确率还剩多少？
换一种提示模板，效果是否消失？
删除示例或更改示例顺序，模型是否崩溃？
在结构相同、表面不同的问题上，方法能否迁移？
如果一撤掉“让我们一步一步思考”，模型就不会推理，那么更谨慎的结论应当是：这个模型在特定外部结构支持下表现较好。
第三副镜头：Benchmark也会诱发“应试教育”
当一个指标开始决定资源、声誉和模型排名时，它就不再只是测量工具，也会反过来改变训练行为。
开发者会围绕它选数据、调参数、设计提示和修补错误。最终出现的提升，可能来自：
训练集和测试集污染；
对题型和表达格式的熟悉；
利用标注瑕疵和风格线索；
针对排行榜进行专项训练；
通过奖励模型的漏洞获得高分。
这和学校中的“教学围着考试转”非常相似：学生分数提高了，但考试与真实能力之间的关系反而变弱。
第四副镜头：RLHF里的“老师”是谁
通过人类反馈进行强化学习，本质上会让模型更倾向于产生标注者喜欢的回答。
问题在于，“人类偏好”从来不是一个天然统一的变量。它取决于：
标注者来自什么文化和职业背景；
标注规范如何书写；
标注者是否一致；
什么风格更容易被判为“高质量”；
少数群体的偏好是否被平均值淹没。
模型可能没有学会一个普遍原则，只是学会了某一批评分者喜欢的语言风格。
因此文章提出，不应只报告一个平均偏好分数，还应报告评分者间一致性、不同评分者群体的影响，以及模型在不同语言、角色设定和社会情境中的稳定性。
文章还进一步指出，用另一个AI生成训练数据时，那个AI同样是“老师”。它自身的偏见、行为倾向和隐含规则，可能作为“隐藏课程”传递给下一代模型。
第五副镜头：安全拒答不等于道德理解
模型在常见危险提示下稳定拒答，只能证明它在这些条件下表现出了可靠行为。
这不等于它：
理解了伤害为什么错误；
形成了稳定价值观；
具备人类意义上的道德判断；
在所有新情境中都会坚持相同原则。
作者建议用新的价值冲突、提示改写、角色切换、多语言输入和对抗性包装来测试对齐。如果模型换个角色、换种语言或换个叙事框架就改变立场，那么所谓对齐可能只是模板化服从。
五点建议
作者最终把框架压缩为五件事：
- 记录训练课程
：公开不同阶段的数据来源、顺序和难度特征；
- 开展脚手架撤除实验
：报告有提示和无提示、使用工具和不使用工具时的差异；
- 把Benchmark当成高风险测量工具
：提前识别捷径，并设定更新与退役机制；
- 审计教师信号
：记录人类标注者和AI教师的构成、规范、一致性与来源；
- 区分行为与理解
：可靠拒答可以称为可靠行为，不应直接写成“内化了价值观”。
这五条其实构成了一份很实用的模型评测审查表
核心结论
文章把大模型开发重新描述为一套类似教育过程的系统：
训练数据及其顺序，相当于课程设计；
提示词、示例、思维链和工具，相当于教学脚手架；
人类反馈和AI反馈，相当于教师评价与社会化；
Benchmark相当于考试；
对齐训练相当于某种功能意义上的规范教育
作者认为，现有大模型取得更高分，并不等于它获得了更强的能力。它可能只是更依赖提示、更擅长迎合评分者，或者更会钻评测规则的空子
分享人：王彭，天天
审核：PsyBrain 脑心前沿编辑部
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