在人工智能时代，传统教育模式面临着激发学生学习兴趣不足、学习效率低下及无法有效培养未来所需核心素养等多重挑战。本文系统性地构建并分析了“创造式学习法”（Creativational Learning Method）这一新型教育范式。该方法论以认知神经科学、自我决定理论为理论基石，颠覆了传统的“先学后用”模式，倡导“先创后学”的核心理念。通过人机协同的创造性任务，将知识输入内化为实现个人创作意图的必要工具，从而激发学生的内在动机。本文深度剖析了该方法的五层动机模型和应对未来教育变革中的深刻启示。研究认为，创造式学习法不仅为解决当前教育困境提供了有效的实践路径，更为培养具备创新精神、问题发现能力和终身学习能力的未来人才指明了方向。

关键词：创造式学习法；人工智能教育；自驱力；核心素养；人机协同

当前教育领域普遍面临着学生学习动力缺失的困境，表现为“没兴趣、习惯差、效率低、知识不会灵活用”等一系列难题。这种现象的核心在于学习活动未能有效激发学生的内在驱动力（简称“自驱力”），导致学习过程异化为一种被动的、由外部压力驱动的任务，即从“我要学”向“要我学”的转变。随着人工智能（AI）技术的飞速发展，对人才能力模型的要求发生了根本性变化，重复性、程式化的认知工作将逐渐被机器取代，而人类的独特价值将更多地体现在创新、共情及构建意义等高阶能力上（Levy & Murnane, 2013）。

在此背景下，“创造式学习法”的教育新范式应运而生。该方法论由教育专家刘瞻先生及其团队在长达十年的“AI+教育”实践中提炼而成，旨在通过重构学习流程，将学生的内在创造欲作为学习的起点，利用AI技术作为个性化赋能工具，实现学习效率与内在动机的双重提升。本文旨在对“创造式学习法”进行系统性的理论梳理与学术阐释，探讨其理论基础、核心原则、实施框架及其在应对未来教育挑战中的重要价值。

创造式学习法的理论基础

创造式学习法并非凭空构建，而是深度整合了认知神经科学、动机心理学等多个领域的成熟理论。

学习动机的层次化模型与神经机制

该方法论对学习动机进行了层次化解构，将其划分为五个层次，并揭示了其相应的神经科学基础，这为精准干预学生动机提供了理论依据。

好奇心驱动：此为最高层次的内在动机。当个体对新事物产生好奇时，大脑会释放多巴胺，激活与愉悦感相关的奖赏回路，同时增强与记忆功能相关的海马体和与高阶思维相关的前额叶皮质的活动。这种动机是自发的、持久的，且对大脑发育具有积极作用。

成就感驱动：在好奇心引领下，通过完成具有一定挑战性的任务获得的满足感。这种正向反馈能进一步强化大脑的奖赏回路，形成“努力-进步-满足-再努力”的良性循环。关键在于设置“最近发展区”内的“可控速达”目标（Vygotsky, 1978）。

责任感驱动：将外部社会期望（如家庭责任、家国情怀）内化为个人行为准则。该动机激活了与道德判断、共情能力相关的脑区（如镜像神经元系统），是一种较为成熟的社会化动机。

外部奖励驱动：通过物质或精神奖励引导行为。这种方式能快速见效，但过度依赖会削弱内在动机，导致学习行为的“交易化”，并可能引发“多巴胺耐受”现象，即需要更强的外部刺激才能获得同等愉悦感。

压力驱动：基于恐惧和惩罚的动机。它主要激活与负面情绪相关的杏仁核，释放压力激素皮质醇。长期处于高压状态会损害海马体的功能，导致“越吼越笨”的生理现象，对学习和身心健康造成负面影响。

创造式学习法的设计原则是，优先激活并培育前三种高层次、内源性的动机，同时审慎、策略性地使用后两种外源性动机。

自我决定理论（Self-Determination Theory, SDT）的应用

该方法论与Deci和Ryan（2000）提出的自我决定理论高度契合。SDT理论认为，满足个体的三种基本心理需求——自主性（Autonomy）、胜任感（Competence）和归属感（Relatedness）——是促进内在动机形成的关键。创造式学习法通过以下方式满足这些需求：

自主性：允许学生选择自己感兴趣的创造主题（如编故事、写歌词、做游戏解说），使学习内容与个人兴趣强相关，让学生感知到学习是“自己做主”的。

胜任感：借助AI的个性化脚手架，将高阶任务（如掌握高中词汇）分解为小步快跑的微任务，确保学生在“踮脚够得着”的挑战中持续获得成功体验。

归属感：强调家长或教练的支持性角色，营造一个允许犯错、关注进步而非结果的环境，为学生的探索提供心理安全保障。

创造式学习法的核心原则与实施路径

创造式学习法的构建，并非简单的方法论叠加，而是一场深刻的教育哲学变革。它旨在从根本上重塑学习者与知识之间的关系，将学习从一种外部强加的、以“输入”为导向的任务，转变为一种内在驱动的、以“创造”为导向的探索旅程。其有效性根植于三大紧密相连的核心原则：一是以“先创后学”颠覆传统学习流程，重塑动机来源；二是以“人机协同”作为个性化赋能的智能脚手架，降低创造门槛；三是以“造船用船”作为情境化记忆的认知策略，实现高效巩固。 这三大原则共同构成了该方法论的实践骨架，为解决当前教育困境提供了系统性的实施路径。

核心原则一：范式颠覆——从“先学后用”到“先创后学”的流程重构

传统教育模式，无论其形式如何变化，其底层逻辑几乎都遵循着“先学后用”（Learn-then-Use）的线性路径。该模式将学习过程切割为三个相对独立的阶段：知识输入、理解内化和实践应用。学生首先被要求被动地接收和记忆大量被预先编排好的、与个人即时需求脱节的知识点（如单词列表、数学公式、历史年代）；然后，通过练习和测验来检验其理解和记忆程度；最后，在遥远的未来某个不确定的应用场景中（通常是考试），才可能用到这些知识。这种模式存在着几个根本性的认知与动机缺陷：

动机衰减与异化：知识输入的源头并非来自学习者内在的探索欲，而是来自外部（教学大纲、家长要求）的规定。这种学习的“被动性”使得学生的自主性需求被严重压抑，学习动机极易从高层次的好奇心驱动滑落至低层次的压力驱动。学习的目标不再是掌握知识本身，而是为了应付考试、获取奖励或逃避惩罚，导致学习行为的异化。

认知负荷过高与情境剥离：孤立的、抽象的知识点对大脑而言是无意义的符号，需要消耗大量的认知资源进行机械记忆。由于缺乏具体的应用情境，这些知识难以与已有的知识网络建立有效连接，导致记忆编码效率低下，遗忘速度快，形成“学得苦、忘得快”的恶性循环。

应用能力缺失：长期处于“输入-复述”模式下的学生，即使掌握了大量事实性知识，也往往缺乏将其迁移应用于解决真实、复杂问题的能力。知识成为储存在大脑中的“惰性知识”，无法转化为实际的生产力或创造力。

创造式学习法提出的“先创后学”（Create-then-Learn）范式，正是对上述困境的颠覆性回应。其核心逻辑是以输出助推输入，将学习流程重构为：激发创造意图 → 遭遇认知缺口 → 主动寻求知识 → 应用知识完成创造 → 获得成就反馈。

具体而言，学习的起点不再是教科书上的某个章节，而是学生内心一个具体的、个性化的创造性目标。例如，一个喜欢《哈利·波特》的学生，其目标可能是“用英语为斯内普教授写一篇外传故事”。在这个过程中：

激发创造意图： 这是学习的“点火”阶段。教师或家长需要引导学生发现并确立一个自己真正感兴趣的创造性项目。这个项目必须是学生发自内心“想要”完成的，而非“被要求”完成的。这直接满足了自我决定理论中的“自主性”需求，从源头上注入了最强大的内源性动机。

遭遇认知缺口：当学生开始着手创作时，他会立即发现自己现有知识的不足。例如，他想描述“斯内普教授在月光下熬制魔药的复杂神情”，却发现自己缺乏描述神态、动作和氛围的高级词汇和句式。此时，新知识的学习需求不再是抽象和遥远的，而是具体的、迫切的、服务于当前创作目标的。这种“为我所用”的需求，将学习从被动接受转变为主动探求。

主动寻求与应用知识：学生带着明确的问题和目标去学习。他会主动查阅词典、学习语法范例，或者在AI工具的帮助下寻找合适的表达方式。每一个新学到的单词或句型，都会被立刻应用到他的故事创作中，实现了知识的“即学即用”。这种应用过程本身就是对知识最深刻的理解和编码过程。

获得成就反馈：当学生最终完成自己的故事，并与他人分享时，他获得的不仅是知识上的增长，更是一种创造性的成就感和自我效能感的极大满足。这种正向反馈将极大地强化其学习动机，形成一个“我想创造 → 我去学习 → 我能创造”的良性循环，从而系统性地培育了学生的学习自驱力。

核心原则二：技术赋能——人机协同作为个性化创造的“智能脚手架”

“先创后学”的理念虽好，但在实践中面临一个巨大挑战：创造性任务的门槛通常很高。一个初学者可能因为知识储备不足，在“遭遇认知缺口”阶段就因挫败感过强而放弃。这正是人工智能技术发挥关键作用的地方。在创造式学习法中，AI并非取代教师，而是扮演着一个高度个性化、全天候待命的“智能脚手架”角色，其核心价值在于“降低创造门槛，保障成功体验”。

“脚手架”理论源于维果茨基（Vygotsky）的“最近发展区”（Zone of Proximal Development, ZPD）思想，即通过提供恰到好处的外部支持，帮助学习者完成其独立无法完成、但稍加帮助即可达成的任务。AI通过以下几种方式构建了这种智能脚手架：

个性化内容与任务生成：AI可以基于对学生现有知识水平（如已掌握的词汇量、语法结构）和兴趣偏好（如游戏、动漫、科幻）的精准分析，动态生成包含“最近发展区”内新知识点的、个性化的创造性任务。例如，系统可以自动生成一段学生喜欢的手游《王者荣耀》的英雄介绍，其中巧妙地嵌入了5个他需要学习的新托福词汇，并引导他续写或模仿。这使得学习材料既有挑战性，又与学生的兴趣高度相关。

过程性支持与实时反馈：在学生创作的全过程中，AI提供无压力的、即时的支持。当学生卡壳时，它可以提供同义词替换建议、句式改写方案，或展示相关的范例。对于语法错误，它可以像一个耐心的语法老师一样，即时标出并提供修改解释。这种“润物细无声”的辅助，极大地降低了学生因犯错而产生的焦虑和恐惧，保护了其创作的流畅性和积极性。

创意激发与思路拓展：对于创造力本身，AI也能扮演“灵感催化剂”的角色。当学生思路枯竭时，可以向AI提问，如“我想写一个关于未来城市的科幻故事，可以有哪些切入点？”，AI可以提供多种情节走向、角色设定或场景描写的建议，帮助学生打开思路，跨越从0到1的创意鸿沟。

精准评估与迭代强化：在学生完成创作后，AI可以对作品进行多维度分析，精准定位其知识薄弱点（如某个时态的反复误用），并在后续的创造性任务中，有针对性地增加相关知识点的出现频率和应用场景，实现真正个性化的、数据驱动的“因材施教”。

通过人机协同，创造式学习法将一个原本可能令人望而生畏的高阶创造任务，分解为一系列可管理、可达成、充满趣味的微步骤，确保学生在整个学习旅程中，始终处于一种“跳一跳，够得着”的最佳学习状态，持续获得胜任感的满足。

核心原则三：认知优化——“造船用船”作为情境化记忆的认知策略

传统学习中，知识记忆往往是低效且痛苦的。其根源在于机械的、孤立的重复，这种方式违背了大脑的记忆规律。人脑更擅长记忆有意义的、有联系的、有情感卷入的信息网络，而非无序的、离散的数据点。创造式学习法提出的“造船用船”策略，正是对这一认知科学原理的精妙应用，旨在实现知识的深度编码和高效提取。

深度编码阶段——“造船”：

“造船”是一个比喻，指的是将孤立的知识点（好比零散的木板、钉子）通过一个有意义的创造性任务（好比设计并建造一艘船），有机地组织、联结成一个稳固的、有内在逻辑的知识结构。

以学习英语单词为例，传统方法是背诵“单词-词性-中文释义”的列表。而在“造船”模式下，学生需要将这批单词（如 resilience, illuminate, profound, navigate, legacy）融入到一个自己创作的微型故事中。在这个过程中，学生不仅仅是在记忆单词的字面意思，更是在主动地：

构建语义网络：他必须思考每个单词在特定语境下的精确含义和用法，以及它们彼此之间的逻辑关系。例如，他可能会写道：“面对profound（深重的）的困境，主角展现了惊人的resilience（韧性），他的故事illuminate（阐明）了一个道理：我们必须学会navigate（驾驭）人生的风浪，才能留下宝贵的legacy（遗产）。”

激活多重感官通道：创作故事会调动视觉想象、内在语言，甚至情感共鸣。这种多通道的、沉浸式的加工，会在大脑中留下更深刻、更立体的记忆痕迹。

进行精细化加工：将新知识与旧知识（故事背景、个人情感）进行关联，是对信息最高效的加工方式，远胜于简单的重复。

这个“造船”的过程，本质上是将需要记忆的知识从“陈述性记忆”转化为带有情节和情感色彩的“情景记忆”。神经科学研究表明，情景记忆由海马体负责编码，其记忆效果远比死记硬背来得持久和牢固。

高效提取阶段——“用船”：当“船”造好之后，复习和提取知识的方式也随之改变。传统复习是逐个回忆孤立的单词，效率低下且容易遗忘。而在“造船用船”模式下，复习时只需要回忆那艘“船”——也就是自己创作的那个故事。

批量化提取：故事的情节线索成为了强大的记忆锚点。当学生想起故事的开头，后续的情节、人物和情感便会自然涌现，而那些被编织进故事的单词，也会被“一串串”地、成体系地被激活和提取出来。这实现了知识的“打包式”回忆，极大地提升了复习效率。

应用导向的巩固：每次回忆这个故事，都是在模拟一次真实语境下的知识应用。这不仅巩固了单词的拼写和释义，更重要的是强化了对其用法和搭配的理解。知识不再是僵化的符号，而是随时可以调用的、鲜活的工具。

综上所述，“先创后学”、“人机协同”和“造船用船”这三大核心原则，共同构建了创造式学习法的理论与实践闭环。它始于对内在动机的尊重与激发，借力于前沿技术的个性化支持，最终落脚于符合大脑认知规律的高效学习策略。这一完整的实施路径，不仅旨在提升学生的学业成绩，更致力于从根本上点燃他们对学习的热爱，培养其终身受用的自驱力与创造力。

应对人工智能时代的教育挑战

创造式学习法不仅关注当下的学业成绩，更着眼于未来的素养培养，展现了其深远的时代价值。

统合当下成绩与未来素养的矛盾：传统观点认为应试教育与素养教育存在冲突。创造式学习法通过提升学习效率，为素养培养节约了时间和精力。更重要的是，它本身就是一种素养导向的学习方式。当中高考命题趋势日益强调情境化、开放性和创新性，淘汰“套路派”和“机械刷题”时，通过创造式学习培养出的灵活应用知识、解决真实问题的能力，本身就构成了最强的应试竞争力。这实现了“当下的成绩”与“未来的素养”的统一。

培养AI时代的核心价值：发现与提出问题的能力。在AI能解决大部分“答案确定”问题的未来，人类的核心价值在于“发现和提出有价值的问题”。创造式学习的过程本质上是一个不断发现问题、定义问题和创造性解决问题的循环。它鼓励学生从被动的知识接收者转变为主动的知识建构者和意义创造者，从而系统性地培养这一未来社会最稀缺的能力。

结论

“创造式学习法”是对传统教育范式的一次深刻反思与重构。它以坚实的心理学和神经科学理论为基础，借助人工智能的技术赋能，构建了一套从激发兴趣到塑造思维的完整实践体系。该方法通过将学习的起点从“知识”转向“创造”，有效地将外在的学习要求转化为内在的成长渴望，破解了长期困扰教育界的“自驱力”难题。

更深远地看，创造式学习法所倡导的理念——以输出助推输入、在创造中学习、培养发现问题的能力——不仅是提升当前学业成绩的高效路径，更是为未来不确定世界培养具备适应力、创造力和幸福感的个体所必需的教育革新。未来的研究可进一步通过大规模的实证研究，量化评估该方法在不同学科、不同年龄段学生中的应用效果，并探索其对学生非认知能力（如毅力、好奇心、团队协作）的长期影响。

参考文献

Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2000). The "What" and "Why" of Goal Pursuits: Human Needs and the Self-Determination of Behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 227–268.

Dweck, C. S. (2006). Mindset: The new psychology of success. Random House.

Levy, F., & Murnane, R. J. (2013). Dancingwith Robots: Human Skills for Computerized Work. Third Way.

Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press.

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