没有标准答案的课堂:这正是重点-新东方前途出国

留学顾问卜凡

卜凡

美国硕博咨询组长

成都
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      没有标准答案的课堂:这正是重点

      • 研究生
      • 院校介绍
      2025-11-30

      卜凡美国研究生成都

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      一门“没有答案”的课程

      在进入大学数周后,15名一年级学生开始上了一门特别的课——一门没有标准答案的课。

      这门课由哈佛理学院院长 Jeff Lichtman 构思,名为 “科学中的真正难题”(Genuinely Hard Problems in Science, GHP)
      课程关注那些长期以来难以被解决的自然科学问题,例如:

      • 生命如何从无机物出现?

      • 单细胞如何演化为复杂生命?

      • 衰老的机制是什么?是否可逆?

      • 大脑结构与心理健康之间有什么关系?

      在这个课堂中,不假设科学的答案一定正确。
      教师希望培养的是能跳出常规框架、愿意走新路的学生,而不是重复既有路径的人。

      Lichtman 说:“我们的目标,是让科学发生一些改变——一次从 15 名学生开始。”


      🌱 为本科教育探索新路径

      GHP 试图适应被科技改变的科学环境,推进一种新的学习方式。

      长期以来,科学教育强调在单一学科中积累深度知识
      但如今:

      • 智能手机能提供大量信息

      • AI 可以快速完成一些任务

      • 单一视角容易让科研陷入思维局限

      共同任课的科学教育副院长 Logan McCarty 说:
      “传统意义上的深度知识价值有所变化。如果你需要了解某个概念,你可以随时向 ChatGPT 询问。”

      McCarty 指出:

      • 长时间在某一领域接受训练,会让研究者难以跳出固有框架

      • 思维可能受到既有“学科教条”的限制

      因此,这门课希望在学生接受“固定范式”之前,建立更开放、跨领域的思考方式。

      今年秋季,160名新生申请,15人被录取;春季继续选15人。
      明年这门课将再次开设,并增加针对二年级学生的延伸项目。


      🔬 什么是“真正的难题”?

      “真正的难题”指那些经过长期研究仍未被解决的科学问题。
      它们需要 概念层面的突破,而非简单延续既有方法。

      Lichtman 说:
      “这是一种特别的教育,因为你不是在教学生事实,而是在教他们未知的内容。
      没有一本课本专门写科学里的未解问题。”


      👩‍🔬 向问题学习:每周都有不同领域的学者授课

      每周,课程都会邀请一位研究未解问题的哈佛教授来进行讨论。例如:

      • Michael Segel:衰老机制

      • Dan Freed:千禧年数学难题

      • Dimitar Sasselov & Adam Cohen:生命起源之谜

      学期末,每位学生需要选择一个难题继续深入,并会被安排导师。

      学生来自不同兴趣背景,例如:

      ● Adam Stone

      • 来自北卡罗来纳州

      • 因为希望了解跨学科视野而选课

      • 也因个人原因投入其中——他患有图雷特综合征,希望了解其背后的机制

      ● Belén Franco de la Matta

      • 来自新泽西州

      • 喜欢物理与数学

      • 但也期待从生物学、计算机科学等领域获得新的思考方式


      🕳️ 黑洞与“黑箱”:我们能理解多少?

      九月底,科学史与物理学教授 Peter Galison 介绍他关于黑洞的研究。

      学生问到:
      “你提到很多科学问题都是‘黑箱’,我们有可能逐步揭开它们吗?”

      Galison 的回答是:
      我们可以不断推进理解,但有相当多现象可能无法被完全掌握。
      “几乎没有哪个科学领域能被彻底理解。”

      Lichtman 随后补充另一个视角:
      理解固然重要,但在科学实践中,“预测的能力”同样关键。


      🧬 另一个未解之谜:基因如何变成生命?

      下一周,演化生物学系联合主任 Mansi Srivastava 探讨基因与生命表达之间的复杂关系。

      她指出,早期基因组测序带来很大期待,但结果表明:

      • 基因组并不像蓝图那样清晰

      • 基因表达受环境与表观遗传影响

      • 我们仍无法完全从基因预测表型

      她问学生:
      “如果给你所有数据——环境、表观遗传信息——你觉得能预测一个生物的表型吗?”

      学生 Rosa Kooijmans 回答:
      “部分也许可以,但不一定全部。”

      Srivastava 微笑回应:
      “保持一点希望是好事。如果没有希望,那就没必要继续了。”

      她提醒学生:

      • 科研之路漫长

      • 要花时间思考真正的问题

      • 重要的是在问题本身中找到兴趣

      “你们未来四年——甚至未来几十年——要找的,是自己的问题与道路。”

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