當前，生成式人工智能迅猛發展，它所帶來的思維鏈技術，正逐漸催生出一種全新的教育學分支——“思維鏈教育學”。具體來講，就是教師需要引導學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，教師要著力培養學生的問題分解能力。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，引導學生像生成式人工智能那樣把復雜的問題轉化為多個小問題，通過逐一解決這些小問題，逐步構建起對整個問題的完整理解。在這一過程中，激發學生的主動探索欲望，讓他們在分解與解決的過程中不斷深入學習。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地展現給學生，比如在講解一道數學題時，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、如何調整思路等。
　　
　　其次，教師要教導學生多角度、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。教師在教學中，需要鼓勵學生在學習過程中，針對一個問題從不同的學科領域、不同的知識板塊、不同的問題解決思路，多角色、全方位、系統性地進行聯想與拓展，構建出一個立體的思維網絡。比如在學習歷史事件時，不僅從政治、經濟、文化等多方面分析事件的起因、經過和影響，還可以與當下社會現象進行對比，挖掘其中的內在聯系與規律。這種多維度的思考方式，使學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涵，不再只著眼于“點和線”，而是更加系統、更加全局地審視問題，從而實現深度學習，達到觸類旁通、舉一反三，促進知識和技能的遷移和創新應用。
　　
　　最后，教師要教會學生元認知和反思性學習。以DeepSeek為代表的推理大模型，用戶在輸入指令、提出要求后，它從任務理解到問題分解，再到層層推進，所有思路厘清后輸出結論和答案。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”。在教學中，教師要著力培養學生的元認知，也就是“對認知的認知”，即個體對自己思維過程的覺察、監控和調控。對于學生而言，培養良好的元認知能力，能夠幫助他們更有效地管理自己的思維過程和學習過程，提高學習效率與質量；對于教師而言，引導學生發展元認知，是提升教學效果、促進學生深度學習的重要途徑。
　　
　　（作者系華南師范大學教授）