人工智能对教育模式的影响 - 生成式人工智能正在改变传统的以知识积累和传递为中心的教学模式[1] - 大学里生成式人工智能工具触手可及，学生的学习方式也随之改变[1] 系统化知识学习的重要性 - 系统学习和继承人类知识依然重要，认知的基石是规范化的知识[1] - 解决复杂问题需要宽广、体系化的知识，这很难仅通过与人工智能的交互问答习得[1] - 学生仍需注重基础知识的积累与整合，并积极拓宽视野、掌握跨学科的知识和技能[1] 批判性思维与提问能力的培养 - 洞悉和评价人工智能合成内容已成为个体在人工智能时代必备的核心竞争力[2] - 需要学会提出有价值的问题，并锻炼批判性思辨能力，不能简单接纳人工智能生成的内容[2] - 批判性思辨能力是对生成式模型“概率组合内容”的必要校验，也是未来与人工智能协作的基础[2] 人机协同与创新能力的发展 - 可以在科研中运用人工智能辅助生成假设、设计实验、计算结果等，再通过筛选甄别来突破个体认知局限[3] - 浙江大学等高校启动了“全球高校人工智能教育教学创新协作机制”，将推出智慧慕课、“AI+X”微专业等资源[3] - 教育的目标是培养能善用机器以更好地思考、创造、关怀他人的人，而非培养像机器一样思考的人[3]

人工智能对教育模式的影响 - 生成式人工智能正在改变传统的以知识积累和传递为中心的教学模式 [1] - 大学里生成式人工智能工具触手可及 学生的学习方式也在随之改变 [1] 人工智能时代仍需重视的核心能力 - 系统学习和继承人类规范化知识依然重要 这是形成整体性理解和科学认知框架的基石 [1] - 解决基础科学、工程技术、人文社科等复杂问题需要宽广、体系化的知识 这很难仅通过与人工智能的交互问答习得 [1] - 大语言模型虽能生成内容 但无法创造语料之外的全新表达 也替代不了沉浸式阅读带来的思维沉淀与情感共鸣 [1] - 需注重基础知识的积累与整合 并积极拓宽视野、掌握跨学科的知识和技能 [1] 与人工智能协作的必备技能 - 善于提出有价值的问题是必备技能 问题的质量直接影响答案的深度 [2] - 需要具备洞悉和评价人工智能合成内容的能力 这是个体立足人工智能时代的核心竞争力 [2] - 必须锻炼批判性思辨能力 对人工智能生成的内容不能简单接纳 而要结合自身知识分析其合理性 [2] - 评价能力是对生成式模型“概率组合内容”的必要校验 也是未来与人工智能协作的基础 [2] 人机协同与创新实践 - 人工智能赋能科学研究 为创新提供了新可能 可在科研中运用其辅助生成假设、设计实验、计算结果、解释机理等 [3] - 通过与人工智能的交互 可以突破个体认知局限 在探索中增强判断力、批判思维和深度思考能力 [3] - 浙江大学等高校启动了“全球高校人工智能教育教学创新协作机制” 将推出智慧慕课、“AI+X”微专业、实训资源等 [3] - 应探索运用人工智能开展创新实践 提升人机协同能力 在“知识积累+AI赋能”的道路上成长 [3] 人工智能时代的教育目标 - 教育的核心目标之一是培养独立思考和判断能力 [3] - 教育的目标绝非培养像机器一样思考的人 而是培养能善用机器以更好地思考、创造、关怀他人的人 [3] - 期待学生能更好地了解、使用、创新人工智能并恪守伦理规范 [3]