美国前奥数总教练：答的快的孩子赢得比赛，答不出的孩子赢得未来

有很多家长都会问罗教授同一个问题：有什么方法可以让孩子在数学竞赛中胜出？

他认为这个能让孩子胜出的方法恰恰是导致孩子输的最大原因。如果他把这个可以赢的方法告诉一个人，他同样可以把这个方法告诉一百个人甚至更多人。当所有人都掌握了同样的方法后，他们就只能拼谁投入的精力更多。如果只是为了赢，竞赛只会导致内卷愈演愈烈。

所以罗教授在判断孩子的数学能力时，并不关注那些最快答出正确答案的孩子，反而更关注那些说不出答案却一直在思考的孩子。

比如他给孩子讲「根号」这个新概念时，有孩子因为提前预习了就可以快速说出「根号四」的正确答案。

但从来没听说过「根号」的孩子在听到他解释「根号里的数是两个相同的数相乘得出的」后，会马上反应「那根号9就是3」时，他认为这才是应该掌握的数学思维。

随着我们国内专业的培训机构越来越多，参加国际竞赛的经验也越来越丰富，尤其网络资源越来越发达，赢比赛的一些方法和套路几乎所有人都唾手可得。以前也许能通过数学竞赛来对孩子的能力分高低，但现在能获得高分甚至胜出的，也不代表他真的就有能力。

所以罗教授透露了美国一些大学目前的招生标准：大多数招生官都会判断，申请学校的孩子到底有没有自己的想法，是否知道自己都做了些什么，为什么要做。那种被父母安排好一个路径走上来的，完全没有自己的认知和判断，纯粹靠填鸭式刷题或套路训练得高分的孩子，招生官会直接扣分。

不管是提前学还是疯狂的刷题训练，本质上都只是在比快，人工智能出现后，我们无论被训练得多快，都不可能超越它。所以数学学习并不是为了培养这种「快狠准」的机械能力，而是为了培养孩子解决问题的能力。

他甚至会告诉他的本科生，如果做作业遇到困难找不到他时，可以直接问 ChatGPT，他认为 ChatGPT 对于数学学习的帮助比其他学科更有优势。他出给学生的都是证明题，学生只要懂得问 ChatGPT 类似的问题，就可以从 ChatGPT 给出的答案中找自己看不懂的点，让它展开解释，就这样不断展开至所有点都能完全理解为止。

延伸到其他我们不懂的知识，也可以用同样的方法借助人工智能的力量。不是让它直接告诉我们怎么做，而是让它给我们一个提示，然后我们再从中不断展开，不断思考，最终找到最适合自己的思路。

这才是AI时代真正需要的核心能力。他认为对于普通人而言，只需要小学和初中的数学思维就够用了，以后需要从事工程和科学相关领域的才会真正用到三角函数这些知识。如果单纯让孩子学习套路来解题，而没有让孩子真正掌握数学思维，是最容易被人工智能取代的。

他自己作为三个孩子的父亲，在给孩子择校时就会故意选择功课没那么多的学校。虽然很多家长会认为，如果孩子有足够多的作业和学习压力就没时间沉迷手机，但他反而希望孩子不要在作业上花太多时间，放学后可以自主控制自己的时间，做各种不一样的事，比如数学或计算机，尤其是多跟不同的人打交道，这更重要。

一直在数学竞赛的教育环境中教学的罗教授，最不看重的就是速度和结果，他喜欢用数学竞赛的题来让孩子们去思考他们从来没想过的东西，他甚至不会告诉大家任何思路，而是让孩子们一起头脑风暴，提出各自的想法。

他认为当孩子不再担心别人会笑话他，有勇气把自己还没完全想通的想法说出来，然后一起合作把各自只有一半的想法加起来变完整时，这才是数学学习的最终目的。

那些故意编得奇奇怪怪且高难度的竞赛题目，在他眼中，除了训练孩子的数学思维，还有更重要的作用：提升孩子解决问题和沟通协作的能力。

他认为人工智能时代最需要的就是理解别人的能力，因为人工智能可以解答一切非黑即白的有正确答案的难题。但没有正确答案的灰色题目，需要靠我们的同理心去理解不同人的需求和痛点才会有解。

他最担心的是数学非常厉害的孩子却搞不懂这个世界需要什么。他曾经在美国辩论赛第一二名的中学演讲，当时那群高中生拿着一道辩题「政府要不要给每个人发放基本生活补贴」请教他。

孩子们都生活在富人区，他们认为如果大家都有基本补贴了，就可以开始写诗、画画，做一切美好的事情。然而，当他问孩子们有没有去过这个城市里最穷的地方，问问那几万名流浪汉「如果有 1000 块钱会不会写诗画画」时，孩子们才恍然大悟自己从来没想过要去跟真人讨论。

所以他认为数学乃至教育，如果只盯着「我要赢比赛」去努力，所有人都会成为输家。未来，那些单纯靠刷题和套路训练而获得知识就能赚很多钱的工作是最容易被人工智能取代的，毕竟硅谷现在已经有不少创业公司在训练人工智能往律师和医生的方向发展了。

我们都希望用最少的精力换取最大的收入。如果我们还在与孩子一起浪费精力去争夺那 0.01% 的所谓顶尖高校，只为成为「我被选中了」的教育竞赛赢家，而忽略了利他价值观和底层核心能力的培养，那所有的努力都跟我们的目标背道而驰。对于社会而言，还造成了 99.99% 的人才浪费。

在这场越来越卷的教育大竞赛中，真正的赢家需要的是那些人工智能不可取代的唯独属于人的能力。