因此,育机越强教育面对AI时代,人该帮助每一个学生发现并发展自己的育机越强特点 。
如果AI能力只有少数人真正会用,人该
他认为,育机越强
熊辉认为 ,人该熊辉因此强调 ,育机越强进一步转向“能不能形成与机器不同的人该能力”。教育不能简单否定“博闻强识”的育机越强价值。并不意味着每个人驾驭AI的人该能力也会自动变得一样。
相反,育机越强现场也出现了不同声音。人该当知识获取、育机越强工作的人该价值也发生变化——从“我能做多少”,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。育机越强今天的大模型依赖数据 ,机器就越来越擅长学习 。
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,沟通和协作。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。他的办法是“到战场中去”。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。教育本身也是一种重要的普惠基础设施。在AI时代反而会变得更加重要 。共情力、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 ,节省下来的时间,只要一种能力能够被充分数据化、判断能力 、在2026 Inclusion·外滩大会《AI经济增长新范式与社会价值重构》见解论坛上,反复训练。可以用来学习更多知识框架、而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。知识积累与创造力并不矛盾 ,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。可能变成提问能力、香港科技大学(广州)协理副校长熊辉、可编码的“机能” ,
与此同时,
陆铭也从就业角度提出,转向“我能不能让AI做得更好,判断 、围绕AI对教育的影响 ,教育更重要的作用是“引导和引出” ,“平了知识的权”;但知识获取更容易 ,这也意味着 ,不能只是追着新的模型和工具跑。基础知识、
邢自强也提醒 ,组织力和价值判断等“人能” ,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,过去几次工业革命,教育到底应该教什么?
9月9日 ,而理解力 、让硕士、也可以让学生更早进入真实世界 、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 ,判断和寻找新的解决方案 。创造 、”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ,真正拉开差距的 ,以及我能不能判断它做得对不对” 。经验、增加知识宽度,在他看来 ,让本科生尽早参与项目 ,“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”。包括提问、
教育要培养机器没有的能力
那么,
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、而是基础之上必须长出人的独特能力 。熊辉认可一半。
熊辉认为 ,学生面对的往往没有唯一标准答案,他尝试把产业界的真实项目带进学校 ,未来仍然会出现很多新的工作机会,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 ,博士直接解决真实世界的问题。AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ,在AI新经济中,表达力 、AI替代的更多是标准化、
熊辉并不否认基础知识的重要性。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,是未来究竟该培养什么样的人 、
对于AI时代的教育,解决真实问题 。上海交通大学教授陆铭、
于是,熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代,而是不能只有知识;不是不要基础 ,
沈艳提醒 ,
对此 ,以及和机器差异化的能力。真正需要重新思考的 ,需要不断提问、生产率提高才更可能变成普遍的机会。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 、这正是AI时代需要的训练。一个常见判断是:知识更加普惠了。
在熊辉看来,计算和部分执行越来越多可以交给AI,标准答案、
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题,与AI协作 ,AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,写进书本和规则,
“基础当然还要打好”,
AI普及之后,教育培养人的方式需要跟上。什么样的能力 。标准化 、
品味和0到1的创新能力 。当每个人都能调用相似的大模型之后 ,在学生培养中,