我知道大多数精英教育下的学生都很痛苦。所以如果你感到痛苦，你需要选择做出改变。 我们时代面临着无意义、孤独、脱节的危机，还有高等教育的危机。 我永远不会告诉任何人，更有意义的生活没有代价的。你可能会放弃一定程度的地位或财富，但这是值得的。 《优秀的绵羊》作者威廉·德雷谢维奇（William Deresiewicz）在上一个十年尖锐批判了精英教育的弊端：顶尖高校培养了一群聪明但没有灵魂的人。他们 就像一群温顺的绵羊，很优秀，但只知道满足外界期望，对自己想要什么毫无想法，害怕失败、不敢冒险。 该书出版后风靡美国教育界，其观点引发了与精英教育困境相关的社会对话与广泛辩论。其中文出版后也持续为国内读者带来启发。作者本人后选择辞去 耶鲁大学的终身教职，但他始终保持对高等教育关注与思考，尤其是名校教育的问题和变革。 此前我们就书中主题，和作者进行了一次深度对话。今年是中信《优秀的绵羊》中文版十周年再版，我们邀请作者进行了以下对话，分享给大家： 出品：Edu指南 采访：何沛宽 作者：天宇 杨定一 所以现在人们更容易被阻止发展某种内在，一种内在的感觉，一种内在的自我。比如当所有这些评判的声音消失时，谁在那里，你甚至不知道。你 ...

【编者按】 在人工智能与人形机器人的一骑绝尘中，中国大学迎来2025。 2025年，注定要成为变革的年份。是以战略敏捷赢得战略主动，还是在延误中错失转型机遇，中国大学踏上征途。 人工智能技术如何赋能学科建设？人工智能技术给创新人才培养带来哪些启示？智通财经特推出"大学2025"专题，以深入探讨人工智能时代的大学之变。 从我的角度来看，人文学科主要面临以下几点困境： 第一，问题的并置与重叠。现在常说百年未有之大变局，在某种意义上说，历史便是在无数个百年未有之大变局中更替和发展的。上一个百年未有之大变 局以五四运动为结束或开端，不仅塑造了现代中国，在相当程度上亦塑造了现代先贤和我们这一代。历史经验和现实经历现在重叠在一起，我们几乎是在 两个百年未有之大变局的重叠中讨论问题的，而问题和问题的语境又比"重叠"更为复杂。当我们面对现实之变手足无措时，我们对历史和历史在当代的新 变同样缺少足够的认识。 苏州大学讲席教授、学术委员会主任王尧。主办方供图 5月17日-18日，由中国人民大学和苏州大学联合主办的首届中国人文学科年度发展大会在苏州举办，大会以"人文学科与文化强国建设：新时代的使命与 责任"为主题，聚焦与人文学科发 ...

精英教育体系问题 - 精英教育体系培养出"优秀的绵羊"，学生缺乏独立思考能力且充满焦虑 [4][6] - 2025年《优秀的绵羊》再版指出，学生加速涌入金融、咨询、法律、医学、科技行业，但面临精神健康危机 [6] - 文凭贬值现象严重，1991-2022年美国学士学位数量增长84%，硕士学位暴涨157% [8] 学科选择与就业趋势 - 美国人文科毕业生占比跌破3%，职业教育类专业（如商科）占比超50%，商科学术严谨性不足 [11] - 顶尖院校毕业生扎堆科技等热门领域导致就业市场饱和，差异化路径更安全 [11] - 交叉学科对STEM和人文科均有价值，人文科提供的"软技能"可防止被AI替代 [22] 人文科价值与挑战 - 美国高校开始取消外语、艺术等科系，未来可能波及哲学、本国语言研究 [18] - AI难以取代人类创造力与情感联结能力，人文艺术学科将更重要 [20] - 70%美国毕业生从事与专业无关工作，但大学教育培养的是可迁移能力 [28][29] 教育体系改革建议 - 通识教育课程质量下滑，需系统性改革激励机制 [29] - 学生应主动发掘优质课程资源，"选老师而非选课程" [30] - 博雅教育核心是培养创造知识的能力，涵盖人文、社科及基础自然科学 [33] 职业与自我实现 - 定义人生意义需探索内在价值，而非依赖外部奖赏（薪资/头衔） [11][13] - 工作数年后重新规划职业是常见现象，美国年轻人多在25-30岁读研 [34] - 有意义的大学生活应追随热忱领域，警惕焦虑疲惫的学习体验 [36]

人文学科与AI的冲击 - 普林斯顿教授D Graham Burnett提出AI可能成为人文学科终结的潜在威胁[3] - 教授使用NotebookLM处理900页德文美学资料，AI在32分钟内生成A-水平的课程讨论[4][5][6][7] - AI表现优于人类学生，引发学生对自身价值的质疑[8][9] AI在生化环材领域的突破性应用 - FutureHouse发布4个AI科学家Agent，科研能力超越人类博士，可生成假设、规划实验并加速生物学发现[11][12] - 北京科技大学团队利用机器学习合成24种耐火高熵合金，突破1200°C高温性能极限[12] - 日本东北大学与MIT开发GNNopt模型，从944种材料中识别246种太阳能转换效率超32%的材料[12] 全球科研机构AI驱动的研究进展 - 上海交通大学贺玉莲课题组基于AutoML揭示催化剂表面反应物吸附能的主导因素[14] - 河北大学联合根特大学开发水分散性X射线闪烁体，并衍生3种新材料[14] - 复旦大学团队在《美国科学院院刊》发表可晶圆级生产的AI自适应微型光谱仪[16] AI跨学科技术应用案例 - AlphaFold和RoseTTAFold实现高精度蛋白质结构预测，推动药物设计[18] - Meta开源数据集OMat24及预训练模型EquiformerV2加速材料研究[18] - 卡耐基梅隆大学开发大语言模型系统，可自主设计化学实验[20] 行业论坛与未来趋势 - ACCSI 2025论坛将聚焦AI驱动科学仪器创新及光谱仪器产业升级，汇聚20位顶尖专家[23]