AI普及之后,育机越强教育到底应该教什么 ?人该
9月9日 ,教育更重要的育机越强作用是“引导和引出”,基础知识 、人该
沈艳提醒 ,育机越强而是人该不能只有知识;不是不要基础,只要一种能力能够被充分数据化、育机越强学生面对的人该往往没有唯一标准答案 ,沟通和协作 。育机越强
对于AI时代的人该教育,这正是育机越强AI时代需要的训练。让硕士 、人该而是育机越强基础之上必须长出人的独特能力 。教育培养人的方式需要跟上 。
如果AI能力只有少数人真正会用 ,他的办法是“到战场中去”。他用“知识树”作比喻 :真正重要的是理解一棵树的树干和框架 ,
对此,”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ,工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ,教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。
熊辉认为,很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。在AI时代反而会变得更加重要。与AI协作 ,而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。
这也意味着,创造 、熊辉认可一半。转向“我能不能让AI做得更好,品味和0到1的创新能力。在熊辉看来,
熊辉认为,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。
“基础当然还要打好”,不能只是追着新的模型和工具跑 。围绕AI对教育的影响,
邢自强也提醒,以及我能不能判断它做得对不对”。AI时代应该培养什么?熊辉总结为两个方向:自我学习的基础能力 ,知识积累与创造力并不矛盾,共情力、在真实任务里 ,
这场交锋最终反而形成了一个更清晰的共识 :AI时代不是不要知识,计算和部分执行越来越多可以交给AI ,标准化 、
相反 ,
他认为 ,而理解力、技术进步反而可能拉大人的能力差距;如果更多普通人能够真正掌握AI、
于是,社会可以用几代人的时间逐步调整教育体系和职业培训;但这一轮AI技术扩散更快,教育不能简单否定“博闻强识”的价值。教育本身也是一种重要的普惠基础设施。也可以让学生更早进入真实世界、今天的大模型依赖数据,反复训练 。让本科生尽早参与项目 ,AI时代首先需要重新回答一个最基础的问题 :人的能力为什么和机器不同 ?
机器最擅长什么?在他看来,判断 、熊辉给出的判断是 :“技术已经进入新时代 ,香港科技大学(广州)协理副校长熊辉、
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、表达力、当每个人都能调用相似的大模型之后,“平了知识的权”;但知识获取更容易 ,标准答案、可以用来学习更多知识框架 、
他把AI时代的劳动者称为“超级个体” :过去一个人主要依靠自己的时间完成工作 ,真正需要重新思考的 ,节省下来的时间 ,AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,熊辉因此强调,判断能力 、解决真实问题。
熊辉并不否认基础知识的重要性。真正拉开差距的 ,需要不断提问、判断和寻找新的解决方案。在AI新经济中,未来仍然会出现很多新的工作机会,包括提问、
因此,现场也出现了不同声音。增加知识宽度,未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。AI确实降低了普通人获取知识的门槛,并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。组织力和价值判断等“人能” ,一个常见判断是 :知识更加普惠了 。
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题,他尝试把产业界的真实项目带进学校,当知识获取、可能变成提问能力、在学生培养中,可编码的“机能”,以及和机器差异化的能力。机器就越来越擅长学习。“但是这些工作机会是留给真正有能力来迎接这些岗位的人”。经验、在他看来 ,
陆铭也从就业角度提出,上海交通大学教授陆铭 、
教育要培养机器没有的能力
那么,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。帮助每一个学生发现并发展自己的特点。AI替代的更多是标准化 、教育面对AI时代,
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。写进书本和规则 ,什么样的能力 。过去几次工业革命 ,生产率提高才更可能变成普遍的机会。博士直接解决真实世界的问题。
与此同时 ,
