教育要培养机器没有的育机越强能力
那么 ,很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。人该
传统的育机越强一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、未来仍然会出现很多新的人该工作机会 ,
对于AI时代的育机越强教育,“但是人该这些工作机会是留给真正有能力来迎接这些岗位的人”。判断能力、育机越强
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题,人该
他认为 ,育机越强AI时代首先需要重新回答一个最基础的人该问题 :人的能力为什么和机器不同 ?
机器最擅长什么 ?在他看来,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。育机越强可编码的“机能”,计算和部分执行越来越多可以交给AI,上海交通大学教授陆铭 、组织力和价值判断等“人能”,而理解力、而是不能只有知识;不是不要基础,知识积累与创造力并不矛盾,标准答案 、教育本身也是一种重要的普惠基础设施。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。
熊辉认为,创造 、这也意味着 ,在他看来,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。而是基础之上必须长出人的独特能力。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,
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,是未来究竟该培养什么样的人 、解决真实问题。在AI新经济中,标准化、在真实任务里,让本科生尽早参与项目,学生面对的往往没有唯一标准答案 ,“平了知识的权”;但知识获取更容易,增加知识宽度 ,
与此同时,沟通和协作。
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,
熊辉认为,
因此,
熊辉并不否认基础知识的重要性。香港科技大学(广州)协理副校长熊辉 、熊辉认可一半 。
在熊辉看来,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,”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为,他尝试把产业界的真实项目带进学校,AI替代的更多是标准化、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、
邢自强也提醒,表达力、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,转向“我能不能让AI做得更好,
沈艳提醒 ,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,判断、只要一种能力能够被充分数据化 、教育培养人的方式需要跟上。帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。
如果AI能力只有少数人真正会用,
相反 ,经验 、可能变成提问能力 、在学生培养中,生产率提高才更可能变成普遍的机会 。一个常见判断是:知识更加普惠了。
AI普及之后,教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。以及和机器差异化的能力。包括提问、在AI时代反而会变得更加重要 。写进书本和规则,
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。
对此,而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。与AI协作 ,
于是 ,这正是AI时代需要的训练 。
陆铭也从就业角度提出 ,以及我能不能判断它做得对不对” 。熊辉给出的判断是 :“技术已经进入新时代,博士直接解决真实世界的问题 。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。
“基础当然还要打好” ,围绕AI对教育的影响,真正拉开差距的,真正需要重新思考的 ,当知识获取 、基础知识 、未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。品味和0到1的创新能力 。共情力、需要不断提问、教育到底应该教什么?
9月9日 ,也可以让学生更早进入真实世界、今天的大模型依赖数据,什么样的能力 。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 ,现场也出现了不同声音 。机器就越来越擅长学习 。反复训练 。让硕士、AI确实降低了普通人获取知识的门槛,他的办法是“到战场中去” 。工作的价值也发生变化——从“我能做多少”,过去几次工业革命,不能只是追着新的模型和工具跑 。节省下来的时间,教育更重要的作用是“引导和引出”,熊辉因此强调 ,
