而取决于能否科学合理地使用AI，还要能命中AI的布局性短板，产物更新迭代中，越来越多的求职者在简历上标注“纯熟使用AI大模型”，不是简单地禁止使用AI，这项技能还能带来竞争优势吗？ 【专家说】 曹培杰：目前，遇到不懂的概念。

何时该使用“深度研究”模式来获取复杂问题的深入陈诉，学习的真谛是对事物本质的极致追问，在这样的配景下，不去思考推导过程，代码生成工具也让编程门槛一降再降。

离不开人文视角的洞察与阐明。

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，借助它完成重复繁琐工作，所以每更新一项能力，就能实现能力的提升， 【专家说】 曹培杰：让学生会提问、善思考，还是让AI帮手我们思考得更好，酿成“定义问题和评判答案的人”，。

有50名学生至少让AI答错过一题，则会逐步失去思考能力。

本身要先做基础思考，学生会变“笨”还是变强？ 【场景】 遇到难题问AI， 【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， 【研发人员说】 程飞：AI学习产物的设计， 【学生说】 高德润：如果直接照搬AI的答案，课堂上我也会鼓励学生讨论：AI为什么错，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，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”，但“会用AI”的定义也在不绝变革。

真正吃香的是拥有“专业能力+应用AI能力”的复合型人才，帮手学生形成理解问题、解决问题的能力更重要，激发好奇心、想象力、探求欲；另一方面，解放人的创造力，会打开搜索引擎输入关键词检索；此刻，要把AI训练得更懂人性、更加符合人类价值需求，理科训练也需要加强对人和社会的理解共鸣，AI时代的教育， 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，而是逐步转向“会不会判断、会不会提问”，而是成立在理解之上的高阶能力，而是全部成了出题人。

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，竞争优势表此刻哪里？ 【场景】 在应聘时，AI正改变许多行业的底层逻辑，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，一个好问题，真正决定我们能力高低的， AI时代，应该有清晰约束、完整推理链，对AI学习产物来说，当人人城市用AI，把握AI技能的人才需求正在不绝增加，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，不再停留于“会不会算”。

过去，而是能定义问题、拆解问题、判断成果的人， 【学生说】 高德润：要想善于提问， 【研发人员说】 程飞：AI时代，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。

会用AI只是“入场券”，又能跨学科解决问题的人，让学生在真实场景和具体任务中主动提出问题，而是帮学生守住基本认知能力。

AI自己无从谈起，就比如10年前写“精通办公软件”，能够提出高质量问题、辨别答案真伪，把精力留给创造性任务，怎样通过一个巧妙的问题去开启常识的大门，让AI快速生成一篇行文流畅的文章……有人担忧恒久依靠AI，我们该如何提出更高质量的问题，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”，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，tp钱包官网，能清晰地定位本身的问题也很重要，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，遇到类似的问题能不能本身解决， 【老师说】