在当今信息爆炸的时代，我们不仅需要掌握大量知识，更需要具备批判性思维的能力。高等教育应该是培养学生思考、分析和批判的摇篮，而生成模型可能会成为这个过程中的重要催化剂。
生成模型是一种人工智能技术，旨在从已有数据中学习并生成新的数据。通过学习数据的分布特征，生成模型可以产生与原始数据相似的新数据，从而让我们看到问题的不同角度。这种技术不仅在科学研究和商业应用中有着广泛的应用，也可以在高等教育中引发学生对知识的批判性思考。
生成模型的运用可以培养学生的创造力和批判性思维。当学生开始使用生成模型来探索和创造新的数据时，他们将不再被 passively 接受现有知识，而是开始主动思考、质疑和探索问题。这种过程会激发学生的思维活力，让他们更加敏锐地发现问题的本质和多样性。
除此之外，生成模型还可以帮助学生打破传统学科之间的界限。通过将不同领域的知识进行融合和创新，学生可以更好地理解知识之间的联系和互动，从而促进跨学科思维的培养。这种跨学科思维是当今社会复杂问题解决的关键，也正是高等教育应该培养的核心能力之一。
在未来的高等教育中，生成模型可能会扮演越来越重要的角色。它不仅可以帮助学生更好地理解知识和发展思维能力，还可以推动教育方式的创新和进步。让我们拥抱这一变化，让生成模型成为高等教育中批判性思维的催化剂，助力学生成为具备创新、批判和跨学科思维能力的新时代人才。【来源：https://chuahkeeman.substack.com/p/generative-models-as-catalysts-for】.
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