DeepSeek为啥吹的这么过分?与ChatGPT的实测对比

一夜之间，中国AI新势力震撼国际视野!1月27日，由杭州深度求索自主研发的智能应用DeepSeek强势登顶苹果应用商店双区榜首——不仅横扫中国免费APP下载榜，更在美国市场力压ChatGPT登顶冠军!

那么，DeepSeek与ChatGPT的区别在哪里呢?本文将通过与核心素养相关的三个问题来感受两者的差异。

01

Q

核心素养的定义是什么？

C

“核心素养”通常是指学生在适应个人终身发展和社会发展过程中所必备的、能够综合调动和运用的品质与关键能力。它既包括“学科核心素养”，也涵盖跨学科的综合素养。不同国家和地区对核心素养的具体内涵和表述有所差异，但一般都强调以下几个方面：

1.知识与理解

对学科基础知识或跨学科知识的深层理解，以及将这些知识灵活运用于解决实际问题的能力。

2.思维与学习能力

强调批判性思维、创造性思维以及自主学习的能力;包括发现问题、提出假设、分析论证、反思评价等。

3.社会参与与责任意识

强调个体的社会责任感、道德意识、文化理解和国际视野;关注人与社会、人与自然、人与自我的和谐发展。

4.情感态度与价值观

强调个体积极向上的心理品质、沟通合作意识、审美情趣和坚韧的意志品质等，关照学生人格和品德的养成。

在中国基础教育领域，自2016年《普通高中课程方案和语文等学科课程标准》逐步提出和完善学科核心素养的框架后，“核心素养”也成为衡量教育教学质量的重要指标。

D

1.多维度整合

核心素养包含知识、技能、态度的融合，例如批判性思维(认知维度)、团队协作(社会维度)、跨文化理解(价值观维度)等。例如，经济合作与发展组织(OECD)提出的“关键能力框架”涵盖“使用工具互动”“在异质群体中合作”“自主行动”三大类能力。

2.情境化与实践导向

核心素养强调在真实情境中的应用能力，如通过项目式学习(PBL)培养学生整合数学、科学、语言等知识解决环保问题的能力，而非仅掌握公式和定理。

3.终身学习基础

其目标指向个体适应未来不确定性的能力，如自主学习能力、数字素养、抗挫力等，而非单纯应对考试。

总结对比：

ChatGPT 更侧重于知识、技能和思维能力的深度应用，强调学生在社会与文化背景中的责任意识、情感态度和价值观的培养。

DeepSeek 强调跨学科能力培养和实践应用，注重批判性思维、团队协作等综合素质的提升，并通过项目式学习等方式促进实际情境中的能力运用。

02

Q

核心素养应该如何指导教育实践，有什么具体案例？

Deepseek：

核心素养的落地需通过教育目标重构、教学方式革新和评价体系转型来实现。其核心在于将抽象的能力目标转化为可操作的实践路径。以下从实施策略、学科整合及典型案例三个维度展开说明：

一、核心素养导向的教育实践路径

1. 重构教学目标：从“知识点”到“能力链”

传统目标：掌握《牛顿定律》的公式与计算。

核心素养目标：运用物理原理设计节能装置(科学探究+工程思维+社会责任)。

案例：上海某中学“校园节能改造”项目，学生需计算能量损耗、设计模型并撰写提案，整合物理、数学、语文能力。

2. 变革教学方式：情境化与跨学科融合

项目式学习(PBL)：

学生以“如何减少校园塑料污染”为课题，通过化学实验分析降解周期、用统计学制作调查报告、拍摄公益短片呼吁行动。整合科学探究、数据分析、艺术表达、社会责任感(OECD 2030教育框架中的“变革能力”)。

跨学科主题课程：

芬兰“现象教学”中，学生围绕“气候变化”主题，结合地理(气候模型)、历史(工业革命影响)、经济(碳交易政策)展开探究，最终提出社区行动方案。

3. 重塑评价体系：过程性与多元评价

传统评价：数学考试得分反映公式掌握程度。

素养评价：记录学生解决“社区停车位优化”问题时展现的建模能力、团队协作与沟通表现(如使用量规表评估)。

案例：新加坡部分学校采用“电子档案袋”(E-Portfolio)，动态记录学生项目成果、反思日志与同伴互评。

二、学科教学中核心素养的具体渗透

1. 语文：从“文本分析”到“价值观实践

案例：学习《愚公移山》后，学生分组调研本地公共设施问题(如无障碍通道缺失)，撰写调查报告并向政府部门提交改进方案。

→融合批判性阅读(分析文本精神)、社会参与(解决现实问题)、应用写作(提案撰写)。

2. 数学：从“解题训练”到“真实问题建模

案例：澳大利亚某小学“午餐浪费调查”项目，学生用统计图表分析浪费量、建立线性回归模型预测成本，提出“按需配餐”算法。

→连接数学抽象概念(函数、概率)与生活决策能力。

3. 科学：从“实验操作”到“伦理思辨

案例：美国“基因编辑技术辩论课”，学生需扮演科学家、伦理学家、患者家属，基于CRISPR技术数据展开角色辩论。

→ 培养科学实证能力+伦理判断力(核心素养中的“科学精神”与“责任担当”)。

三、系统性实践案例：学校与社区联动

案例1：日本“地域共创课程”

背景：人口老龄化严重的乡村学校。

实践：学生与老人合作设计“适老化旅游路线”，涉及历史调研(本地文化)、数字工具(制作AR导览)、商业策划(盈利模式)。

素养体现：跨文化理解、信息技术应用、创业意识。

案例2：北京“碳中和校园计划”

背景：响应国家“双碳”目标。

实践：理科生计算校园碳排放，设计光伏发电方案;文科生创作环保戏剧，在社区巡演;艺术生用废旧材料制作装置艺术。

素养体现：系统思维、创新实践、生态价值观。

四、教师角色与支持系统的转型

教师作为“学习设计师”设计驱动性问题(如“如何用数学证明地球是圆的?”)，而非按教材章节授课。

学校管理创新：北京十一学校实行“走班制+导师制”，学生可跨学科选修“人工智能伦理”“城市治理”等素养导向课程。

技术赋能素养评估：香港大学用AI分析学生小组讨论录音，自动识别批判性思维、合作沟通等素养指标(如提问频率、证据引用次数)。

结语：从“教书”到“育人”的范式突破

核心素养导向的教育实践本质是让学习回归真实世界；

知识：不再孤立存在，而是解决问题的工具;

能力：通过复杂任务迭代提升，而非机械训练;

价值观：在行动中内化，如通过社区服务理解“责任”而非背诵定义。

最终目标是通过教育培养“能共创未来的人”——既能用数学建模预测气候危机，也能用人文关怀设计包容性社会方案。

ChatGPT：

在核心素养理念指导下，教育实践需要在课程设计、教学方式、学习活动和评价方式等方面进行转变，注重学生对知识的综合运用、真实情境中的探索与体验，以及情感态度与价值观的积极形成。以下从设计思路与实践案例两个层面进行阐述，供参考与借鉴。

一、核心素养指导教育实践的思路

明确培养目标，突出素养导向

在制定课程与教学计划时，要基于学科核心素养的要求，细化到课程、单元和课时层面。

例如，语文学科可围绕“语言建构与运用”“思维发展与提升”“审美鉴赏与创造”“文化传承与理解”四大核心素养，明确学习者在不同学段需要达成的具体目标。

创设真实任务情境，促进深度学习

教学设计可结合真实的社会情境与生活问题，让学生在解决问题的过程中，综合运用所学知识与技能。倡导项目式学习、探究式学习、跨学科融合等方式，让学生在“做中学”“用中学”，培养批判性思维和创新能力。

注重合作与多元互动，发展社会责任感

通过小组合作、团队项目等形式，引导学生沟通交流、协同合作、分工配合。将社会实践和社区服务融入到课程中，让学生在接触社会问题的过程中培养责任感与社会参与意识。

关注过程性评价与多维评价

教学评价不只停留在考试成绩，可以采用过程性评价、表现性评价、作品集(Portfolio)等多元评价方式。评价维度上既包含学生的知识与技能，也关注学生的态度、情感、价值观以及个性特长的发展。

加强师资培训与专业发展

教师需要理解并认同核心素养理念，具备组织项目化学习、应用信息技术和实施多元评价的能力。学校可通过校本研修、教师工作坊、外出培训等方式，为教师的专业成长提供持续的支持。

二、核心素养的具体实践案例

以下列举几个不同学科或跨学科融合的案例，以示如何在课堂中落实核心素养的要求。

案例1：语文“辩论与写作”项目

背景与目标：培养语文核心素养中的“语言建构与运用”“思维发展与提升”和“文化理解与传承”。通过辩论与议论文写作，让学生在语言表达、批判思维和社会责任意识等方面得到综合发展。

教学设计：

1.选定辩题：结合学生关心的社会热点(如“应不应该实行垃圾分类强制措施”)，让学生分组收集资料。

2.分组准备：学生利用网络、图书馆等渠道收集资料并整理观点，通过小组讨论明确论点和论据。

3.课堂辩论：模拟正式辩论程序，让学生在陈述、质询、对辩环节中练习表达、反驳和倾听。

4.总结与写作：在辩论结束后，每位学生撰写一篇议论文，对所选辩题进行分析和论证，并在文末提出个人反思与建议。

评价方式：

多元评价：既关注学生在辩论过程中的思维逻辑、语言表达，也注重他们对社会热点问题的态度与价值判断。可采纳“自评+互评+教师评价”相结合的方式，重视学习过程中的表现、合作态度和最终写作成果。

案例2：数学“餐厅用餐成本估算”跨学科项目

背景与目标

培养数学核心素养中的“数学抽象”“逻辑推理”“数学建模”“直观想象”以及综合应用能力;同时与经济、生活规划等内容相结合，提升学生理财意识和实践能力。

教学设计

1. 任务情境：以“如何经营一家小餐厅并制定合理的菜单价格”为问题导向，引出项目任务。

2. 分组协作：学生分组，分别负责市场调查(原材料成本、客流量预估等)、菜单设计、财务预算等。

3. 数学建模与估算：用函数或统计方法对每天食材的消耗量、人工费、水电费等进行数据分析和成本估算。进行盈亏平衡点分析，确定餐厅的定价策略和盈利点。

4. 成果展示：各小组提交项目报告，包括数据处理过程、图表分析、定价结果及可能面临的风险评估。在课堂分享时，学生可用PPT或手绘图表来展示自己的分析过程和结论。

评价方式

关注学生对数学知识和方法的灵活应用、对生活情境的适切运用，以及团队合作与沟通表达能力。

在汇报环节引导学生彼此提问与点评，教师给予针对性的反馈。

案例3：跨学科“环保调研与公益宣传”项目

背景与目标

综合运用地理(环境知识、气候变化)、生物(生态平衡、物种保护)、信息技术(数据收集与分析、海报设计)、语文(宣传文案写作)、美术(视觉呈现)等学科的知识与技能。

培养学生的社会责任感、环保意识、沟通协作与实践能力。

教学设计

1. 主题确定：与学生共同讨论确定“塑料污染的危害”或“城市垃圾分类现状”等具体调研主题。

2. 调研实施：分小组进行问卷设计和实地走访，采访社区居民或环保专家，了解垃圾分类或塑料污染的实际情况。收集到的数据和素材可做统计分析，形成调研报告。

3.公益宣传：根据调研结果，学生们设计宣传手册、公益海报或制作视频短片，利用校内外平台进行展示和呼吁。

4.成果评价：邀请社区代表或相关部门人员参加成果展示会，进行互动点评。考查学生的调研过程、分析能力、创意呈现和社会责任感。

评价方式

采用项目过程评价、成果展示评价、社会反响评价相结合的方式；

不仅要关注研究内容的科学性、艺术性，也要看学生在团队合作和社会倡导方面的行动力和态度。

案例4：信息技术+艺术 “数字故事创作”

背景与目标

培养学生的信息素养、媒介素养以及艺术审美和创造能力。帮助学生掌握数字化工具，表达个人见解和情感。

教学设计

1.主题确定：围绕人生经历、校园生活、传统文化等主题，引导学生撰写故事脚本。

2.技术支持：学习使用数字绘画工具、音视频编辑软件等，完成故事的美术设计与配音。

3.成果发布：将作品上传至网络平台或在校内进行“数字故事分享会”，邀请师生共同观看并给予反馈。

评价方式

使用“作品集(Portfolio)+口头答辩+观众反馈”的形式，既关注技术运用熟练度，也衡量学生表达能力、艺术创造力和对媒介的反思能力。

03

Q

核心素养应该如何测评？

Deepseek：

核心素养的测评需突破传统纸笔测试的局限，构建多维度、动态化、嵌入真实情境的评价体系。其难点在于将抽象能力(如批判性思维、社会责任感)转化为可观测、可量化的指标。以下从测评原则、方法创新、技术工具及实践案例四个层面展开说明：

一、核心素养测评的基本原则

二、测评方法创新：从标准化到情境化

1. 表现性评价（Performance Assessment）

设计逻辑：通过真实任务观察素养表现，如“为校园设计低碳交通方案”需整合科学知识、数据分析、团队协作与伦理判断。

案例：

美国NGSS科学测评：学生需根据地震数据包(地图、伤亡报告)制定救援计划，评估系统思维与科学应用能力。

上海PISA附加测试：用“在线协作解决问题”任务，记录学生在虚拟团队中贡献度、冲突解决策略等。

2. 成长档案袋（Portfolio Assessment）

操作要点：收集学生作品(研究报告、反思日志、项目视频)，按时间轴呈现能力进阶。

案例：芬兰“学习护照”：记录学生从小学到高中参与的社区服务、跨学科项目，作为大学录取参考。

新加坡“技能未来档案”：通过微证书(Micro-Credentials)量化沟通、领导力等软技能。

3. 嵌入式测评（Embedded Assessment）

技术实现：在数字化学习平台中实时采集行为数据(如讨论区发言质量、合作编辑文档的历史记录)。

案例：可汗学院“技能地图”：通过学生解决数学问题的步骤(试错次数、求助策略)，推断其元认知能力。

Minecraft教育版：在虚拟建造任务中自动评估空间推理与资源管理能力。

三、技术赋能：AI与大数据在素养测评中的应用

1. 自然语言处理(NLP)分析高阶思维

案例：香港中文大学用AI分析学生议论文中的论点结构(如反驳证据的复杂度)，生成批判性思维雷达图。

2. 多模态数据融合评估社会情感能力

案例：日本“课堂情感计算系统”通过摄像头捕捉学生小组讨论时的微表情、语音语调，评估同理心与沟通效能。

3. 区块链技术确保评价可信度

案例：欧盟“Europass数字证书”用区块链存储学生的项目经历与能力评价，防止简历造假。

四、实践挑战与对策

五、典型系统案例

1. 澳大利亚“综合能力评估计划”（ICAS）

设计：通过“城市水资源管理”模拟游戏，测评学生科学推理、道德决策与跨学科整合能力。

工具：系统自动记录游戏中的决策路径(如选择建水坝还是湿地修复)，生成能力分析报告。

2. 北京师范大学“21世纪素养雷达图”

实施：学生在完成“社区垃圾分类优化”项目后，通过自评、教师评、居民评三方数据生成六维素养图(含问题解决、公民意识等维度)。

结果应用：雷达图与学科成绩并列计入学生成长档案，用于个性化学习路径规划。

结语：测评不是为了证明，而是为了改进

核心素养测评的终极目标并非给学生贴标签，而是通过动态反馈优化学习过程。例如，当AI系统发现学生在团队项目中总是被动跟随，可自动推送“领导力微课程”;若档案袋显示缺乏跨文化理解案例，则推荐参与国际在线协作项目。这种“评价-反馈-改进”的闭环，才是素养测评撬动教育变革的真正力量。

ChatGPT：

在核心素养理念下，测评的目标不再仅仅局限于对知识点的掌握和对技能的考查，而是更关注学生在真实情境中综合运用知识、能力、情感态度与价值观的表现和发展。因此，核心素养测评需要从多维度、多途径入手，构建一个符合素养培养目标的综合性评价体系。以下是核心素养测评的主要思路和方法：

一、明确测评目标：从知识本位到素养本位

结合学科核心素养和跨学科素养标准

不同学科都提出了各自的核心素养框架(如语文“语言建构与运用”“思维发展与提升”“审美与创造”“文化传承与理解”等)，在进行测评时，需要将相应的素养要素细化为具体指标或观察点。

兼顾多方面表现

核心素养包括知识、技能、思维品质、情感态度价值观等多个维度。测评需要围绕这些综合表现来设计标准或量表，不仅关注“会不会”，也要关注“好不好”“愿不愿意”“能不能自我管理”等更深层次的发展水平。

二、测评原则：真实性、过程性与多元化

真实性原则

测评情境应该尽可能贴近真实生活或工作场景，或以项目、案例、任务为依托，关注学生对知识的应用程度和对问题的解决能力。

例如，通过让学生进行“小组经营一家‘模拟餐厅’”的项目来考察他们的数学应用、财务规划、沟通协作等综合素养。

过程性原则

不能只看学生在某次纸笔测验中的终结性结果，也要关注学习过程中的表现，如参与度、合作度、思维过程、情感投入、创新点等。

通过教师观察、访谈、学习日志、阶段性任务成果等途径，全方位记录学生在学习中的成长轨迹。

多元化原则

评价主体多元：不仅仅是教师，还包括学生自评、同伴互评、家长或社会人士参与评价。

评价方法多元：纸笔测验、表现性测评(如演讲、辩论、创作作品)、作品集(Portfolio)、实践活动记录等。

三、测评方法与工具

表现性评价（Performance Assessment）

通过模拟或真实任务，让学生在情境中完成作品或项目，并根据预先设定的评价量表进行打分。

例如，在语文领域，可以开展“辩论+议论文写作”的综合测评;在信息技术领域，可以让学生完成“数字故事创作”或“程序设计项目”，并用评价量表来衡量学生的创造性、逻辑性、审美性等。

项目式学习评价（Project-based Assessment）

项目式学习往往跨学科、周期较长，强调学生从选题、计划、实施到成果展示的全过程。

可以采用阶段性反馈和终结性展示相结合的方式：

阶段性反馈关注学生的探索过程、团队合作、问题解决策略等。

最终成果展示通过海报、报告、产品等形式呈现，再结合量表进行综合评分。

作品集（Portfolio）评价

鼓励学生持续记录和收集自己在不同时期或不同课程中的代表性作品(如实验报告、论文、设计作品、绘画、视频制作等)，并进行定期的整理与反思。

教师和学生可共同制定评价标准，关注作品在创意性、技术性、思想深度、表达效果等方面的进步，同时也衡量学生的元认知能力(对自我作品的评价与改进)。

过程性观察与诊断

教师在日常教学过程中，有意识地对学生的课堂表现、合作态度、实践活动进行观察与记录。

较常用的工具包括：课堂观察量表、学生成长记录册、教师与学生的互动笔记、家校沟通记录等。

情感态度价值观评估

通过问卷调查、访谈、情景模拟、角色扮演等方法，关注学生在道德责任感、社会责任心、价值判断、团队意识等方面的表现。

这些软性指标往往难以进行量化，可以结合定量和定性评价的方式，比如：

定量：设计态度量表或社会责任感量表，让学生进行自评和他评。

定性：进行访谈、观察，在具体情境中了解学生的真实态度和行为表现。

大数据与信息技术辅助评价

借助在线学习平台或智慧课堂系统，利用学习行为数据(如在线讨论的质量、作业提交的情况、阅读文献的记录等)进行分析与反馈。

通过学习分析技术，教师能够更准确地追踪每个学生在知识理解、技能掌握、思维过程等方面的弱项和潜能，为个性化指导提供依据。

四、构建科学可行的评价量表或指标体系

具体可操作性

核心素养测评指标需要分层次、分维度进行表述，既体现素养的整体性，也能让教师、学生、家长理解并在具体教学情境中操作。

示例：针对“合作意识与能力”这一指标，可细化为“尊重他人观点、积极倾听、有效分工、主动承担责任、解决冲突”等观察点。

关注定量与定性评价的结合

定量评价有助于对学生表现进行横向和纵向比较，定性评价则能捕捉到学生发展的个性特征和潜在价值。可以通过“量化等级+质性描述”方式，让评价更客观、更具发展性。

形成性反馈与激励

为了发挥评价的改进功能，应将测评结果及时、有效地反馈给学生，并在后续的教学中调整教学策略或提供个性化支持。测评的目的是帮助学生看到自己的优势与不足，并在下一个阶段持续改进。

五、典型案例：一个综合性“项目测评”示例

案例：环保调研与公益宣传（跨学科项目）

测评环节与指标

1.调研计划与实施(过程性评价)：任务理解度(能否明确项目目标和分工)计划的可行性与逻辑性和分工合作与参与度(小组合作、信息汇总)

2.调研结果呈现(终结性评价+过程性观察)：数据收集的全面性和准确性(数学素养、信息素养)、分析与结论的合理性(批判性思维、逻辑推理)和语言表达与展示效果(语言素养、艺术审美)

3.公益宣传与社会影响：宣传材料的创意与设计(信息技术、艺术表达)、社会责任感与团队协作(态度与价值观)和公众反馈和活动影响(实践能力与社会参与度)

评价方式与主体

教师评价：根据评价量表对小组或个人的过程和成果进行评分;关注沟通态度、分析深度、表达效果等。

小组互评：每个组对其他组的调研报告、宣传材料提出问题或建议，促进深度学习和反思。

学生自评：通过项目日志或反思报告，描述个人在团队中的角色、收获与不足。

社会评价：邀请环保组织或社区志愿者参加宣传活动，为学生提供外部反馈。

反馈与改进

教师结合评价结果与各方反馈，为学生提供差异化的指导，并鼓励他们在后续学习中继续完善调研能力和公益行动方案。

学校可以将优秀项目案例进行分享，形成共享资源，提升整体教学质量和学生参与度。

结语：核心素养的测评重在“真”“全”“深”“用”，即：

真：以真实任务和实际问题为载体，考察学生真实的能力与品质。

全：覆盖知识、思维、情感态度与价值观等多个维度，形成多元评价体系。

深：深入关注学生的学习过程、思维过程以及个体差异，不止停留在结果与分数。

用：让评价结果在教学过程中得到有效应用，帮助学生持续改进、激发潜能。

只有在这样的理念与方法指导下，评价才能真正反映学生在核心素养方面的实际发展水平，并对教育实践产生积极的改进效应。

END

根据实测结果，将DeepSeek和ChatGPT在本次指令下表现的差异进行了一定的总结，如下表。

两个AI工具的表现，仅限于特定指令下的应用。欢迎读者们使用相同的指令来复现这些结果。不同的模型和工具各有侧重，这种现象是非常正常的。期望单一工具具备全知全能的能力是有难度的。作为工具的使用者，我们应当通过不断学习和实践，深入了解各工具的特点，从中找到最适合自己需求的解决方案。

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