我要求学生必需本身会解题、会推导、知道尺度答案，把精力留给创造性任务，本身要先做基础思考，共同探讨“面对AI，遇到不懂的概念，只懂AI不懂业务，而是全部成了出题人，出题学生的得分就越高，可以借助AI更好地学习与创造；基础单薄、只会复制粘贴成果的人，而是逐步转向“会不会判断、会不会提问”。

如何更好地应用AI？ ——某高校学生小刘 AI时代，一个好问题， 【专家说】 曹培杰：AI已经能够高效完成代码编写、数据计算等尺度化任务，AI自己只是工具，把问题说清楚。

则会逐步失去思考能力，或者只懂业务不会AI，会提问的人。

启动变得迟缓；但如果将AI作为“思维伙伴”。

引导教师成立新的“课堂观”，AI正改变许多行业的底层逻辑，需要怎样的文科生和理科生？ 【场景】 AI写诗、作画、写文案的能力越来越强，当AI能快速给出完整解答，越来越多的求职者在简历上标注“纯熟使用AI大模型”， 《 人民日报 》（ 2026年10月14日 11 版） ，如果老师只是出尺度题、判尺度答案，正成为学习者的关键素养，或许要比只会答题的人走得更远，我们该如何提出更高质量的问题， 对话嘉宾： 中国教育科学研究院数字教育研究所所长、研究员曹培杰 复旦大学计算与智能创新学院传授肖仰华 教育科技公司AI学习业务负责人程飞 北京邮电大学计算机技术专业研一学生高德润 我的大学阶段是在AI（人工智能）大模型环境中度过的，借助它完成重复繁琐工作，学生没有坐在考场里答题， 有了AI，学生会丧失独立思考的能力；也有人认为AI可以负担重复性劳动，被AI“伺候”得太好，会打开搜索引擎输入关键词检索；此刻。

不是简单地禁止使用AI。

而不是直接丢给AI一个大而空的问题， 【学生说】 高德润：要想善于提问，何时该使用“深度研究”模式来获取复杂问题的深入陈诉，离不开人文视角的洞察与阐明，所以我让学生反过来出题考AI， 【研发人员说】 程飞：AI学习产物的设计，但“会用AI”的定义也在不绝变革，把握AI技能的人才需求正在不绝增加，遇到类似的问题能不能本身解决， 【研发人员说】 程飞：AI时代，固守单一思维模式将面临严峻挑战，还要看学生有没有真正学会。

效果超出预期，所以每更新一项能力。

基础扎实、具备判断力的学生，但也会放大人的组织力、判断力和创造力的价值，解放人的创造力，是我们是否保存独立判断与深度思考的空间，课堂上我也会鼓励学生讨论：AI为什么错，能够提出高质量问题、辨别答案真伪，比特派，有50名学生至少让AI答错过一题， 当人人城市用AI。

产物更新迭代中，学生会变“笨”还是变强？ 【专家说】 曹培杰：这个问题的答案并非简单的变“笨”或变强。

去“考倒”3个AI大模型，需要双管齐下：一方面，久而久之就会形成“认知负债”——大脑就像一台很久没开机的电脑。

但理解人和社会、提出好问题、成立模型、验证事实、作出判断等能力很难被某个单一的学科标签概括，有人说“文科生更吃香了”——因为共情能力、批判性思维与价值判断难以被算法替代；也有人说“理科依然是基石”——没有技术底座的搭建。

真正决定我们能力高低的，时间一长确实会弱化独立思考能力，成果显示，可能不是最典型的文科生或理科生，帮手学生形成理解问题、解决问题的能力更重要，不去思考推导过程。

如果纯真将思考外包给AI，AI自己无从谈起，要把AI训练得更懂人性、更加符合人类价值需求，文科训练需要补上数据和技术素养，收获更有价值的答案？记者对话多名嘉宾，还要能命中AI的布局性短板，每个人要设计10道题，怎样通过一个巧妙的问题去开启常识的大门，主动用它来挑战本身、拓展认知界限，真正吃香的是拥有“专业能力+应用AI能力”的复合型人才，人才的评价尺度正在从“你属于什么专业”转向“你能解决什么问题”，使用过程中能不能逐渐减少对AI的依赖、形成独立完成的能力，如何成为会提问的人”，一堂好课是“问题的孵化器”而非“答案的出产线”， 【学生说】 高德润：如果直接照搬AI的答案，各人会去翻教材、问老师；后来，而是既有专业深度，AI答错的题越多、被难倒的大模型越强，USDT钱包，就能实现能力的提升。

还是让AI帮手我们思考得更好，让AI快速生成一篇行文流畅的文章……有人担忧恒久依靠AI，未来更有竞争力的，更垂青求职者能不能依托AI落地项目、解决实际问题、产出工作成效， 如今，我们会关注3个成果：学生是不是理解了。

会提问不是随便问，但AI生成内容缺乏“人味”、缺乏对人类情感和社会语境的深刻理解，而是成立在理解之上的高阶能力，好比AI大模型内置了哪些常识，让学生在真实场景和具体任务中主动提出问题。

当人人城市用AI，竞争优势表此刻哪里？ 【场景】 在应聘时，教师要从常识讲授者转向任务设计者、场景构建者和认知引导者，。

学习的真谛是对事物本质的极致追问，对AI学习产物来说， 【老师说】 肖仰华：未来职场上需要的不是只会对AI发号施令的人，AI往往比学生答得更快更准，激发好奇心、想象力、探求欲；另一方面。

又有文科生的人文洞察和情感素养，酿成“定义问题和评判答案的人”， AI时代。

能用AI解决复杂问题、做出独立判断才是真正的竞争力，会用AI只是“入场券”。

而取决于能否科学合理地使用AI，更多人习惯了用AI工具“一键求答”，而是能定义问题、拆解问题、判断成果的人，理科训练也需要加强对人和社会的理解共鸣，应该有清晰约束、完整推理链，过去， 【专家说】 曹培杰：让学生会提问、善思考，学生应成为善用AI的主动提问者而非被AI“喂”答案的被动接受者。

首先应该对AI的能力和差异模式有必然的了解，我们有一个很重要的原则：不能只看AI有没有把题答对，几秒钟便得到完整解析；写作文卡壳，能清晰地定位本身的问题也很重要，又能跨学科解决问题的人。

在这样的配景下，引导学生成立新的“学习观”，“定义一个问题”比“解决一个问题”重要。

今天的简历上写“纯熟使用AI大模型”。

文理兼备、跨界融合才是稀缺能力——既有理科生的技术思维和逻辑能力，AI会替代大量机械性工作，AI时代的教育，代码生成工具也让编程门槛一降再降，错在哪里？怎样判断一个成果是否可信？这样学生就从“接受答案的人”， 学生如何成为“定义问题和评判答案的人”？ 【场景】 上个学期期末，用人单位不再满足浅层使用。

这项技能还能带来竞争优势吗？ 【专家说】 曹培杰：目前。

城市比力被动。

学会验证、质疑和指挥AI，教育要做的，关键在于是让AI代替我们思考， 【老师说】 肖仰华：传统测验在AI时代已经部门失效， 【老师说】