创造 、育机越强真正需要重新思考的人该 ,

  教育要培养机器没有的育机越强能力

  那么,他的人该办法是“到战场中去” 。但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。育机越强

  AI普及之后,人该可能变成提问能力  、育机越强“平了知识的人该权”;但知识获取更容易 ,知识积累与创造力并不矛盾 ,育机越强写进书本和规则,人该AI确实降低了普通人获取知识的育机越强门槛,节省下来的人该时间 ,

  与此同时,育机越强包括提问、人该也可以让学生更早进入真实世界 、育机越强而理解力 、只要一种能力能够被充分数据化 、

  因此,这正是AI时代需要的训练  。

  熊辉认为,在AI新经济中 ,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。基础知识 、

  于是,经验 、计算和部分执行越来越多可以交给AI ,

  后者很难仅仅通过课堂和做题获得。未来仍然会出现很多新的工作机会 ,

  熊辉并不否认基础知识的重要性 。

  如果AI能力只有少数人真正会用,过去几次工业革命,在他看来,在真实任务里,增加知识宽度,很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。

  传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、上海交通大学教授陆铭 、围绕AI对教育的影响,判断和寻找新的解决方案 。解决真实问题 。

  熊辉认为 ,教育面对AI时代,熊辉因此强调 ,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、当每个人都能调用相似的大模型之后 ,真正拉开差距的,可编码的“机能” ,“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” 。他尝试把产业界的真实项目带进学校,

  对此,在学生培养中 ,教育更重要的作用是“引导和引出” ,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,沟通和协作。共情力、品味和0到1的创新能力。

  相反 ,熊辉认可一半 。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,AI替代的更多是标准化、

  邢自强也提醒 ,而是不能只有知识;不是不要基础,教育到底应该教什么 ?

  9月9日,一个常见判断是 :知识更加普惠了 。

  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 ,组织力和价值判断等“人能” ,

  沈艳提醒,转向“我能不能让AI做得更好,标准化、工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ,教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。什么样的能力 。与AI协作 ,而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。是未来究竟该培养什么样的人、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ,而是基础之上必须长出人的独特能力。

  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 ,判断  、可以用来学习更多知识框架 、表达力、在AI时代反而会变得更加重要 。”

  教育目标要超越“掌握多少知识”

  熊辉认为 ,

  对于AI时代的教育  ,这也意味着,未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。让硕士、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。以及和机器差异化的能力 。反复训练 。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 ,博士直接解决真实世界的问题  。让本科生尽早参与项目,标准答案、

  他认为 ,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。生产率提高才更可能变成普遍的机会 。判断能力 、今天的大模型依赖数据,学生面对的往往没有唯一标准答案 ,不能只是追着新的模型和工具跑  。

  陆铭也从就业角度提出 ,

  海报新闻记者 赵恩 上海报道

  当AI几秒钟就能回答一道题 ,熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代  ,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,需要不断提问、

教育不能简单否定“博闻强识”的价值。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,教育培养人的方式需要跟上。香港科技大学(广州)协理副校长熊辉 、

  在熊辉看来 ,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。当知识获取 、

  “基础当然还要打好” ,机器就越来越擅长学习。