人工智能与教育融合趋势 - 人工智能技术正成为赋能学科建设和创新人才培养的关键驱动力 [2] - "AI+教育"已成为明确的发展趋势 特别是在古生物学等专业领域实现技术应用 [2][4] - 人工智能目前已成功应用于化石快速鉴定和分类 未来将深入生物演化和生态环境重建领域 [2][4][11] 跨学科人才培养方向 - 交叉人才培养需同时掌握AI技术原理和生物学/古生物学专业知识 [11] - 青少年应加强AI相关知识学习 以便将来应用到各个领域研究中 [2][4][21] - 科学想象力和知识积累同等重要 直接知识和间接知识积累是AI技术分析的基础 [15][21] 古生物学专业发展现状 - 古生物学属于大众认知中的冷门专业 但能产生重大研究成果 [3][4] - 该领域研究既具有实用价值 也能满足人类对祖先起源的认知需求 [22] - 专业冷热并非绝对 通过优秀成果可使冷门专业获得关注度 [22] 创新人才培养理念 - 理性质疑精神是创新基础 中小学教育应鼓励表达和理性质疑 [5][9][10] - 好奇心培养至关重要 能激发探索未知领域的动力 [7][8] - 科学想象力与知识积累相结合 能达成重大学术突破 [15][17][20] 科研方法论 - 科研需要仰望星空（定向）与脚踏实地（实践）相结合 [21] - 灵感来自积累 包括书本间接知识和实践认知 [14][21] - 跨学科研究需确保基础数据准确性 如化石鉴定准确和数据库真实有效 [12]