随着智能技术越来越多地融入高校课堂，传统教学方式已难以留住学生的抬头率。与此同时，学生写作业先问AI也引发公众担忧：算法是否会替代思考？

人工智能时代，教育将受到哪些冲击和挑战？2026年全国两会期间，不少代表委员提出最新思考。他们认为，人工智能会让教育回归育人的本源。AI时代，更需要培养学生的批判性思维、逻辑性思考和创造性想象的能力。“教师和学生不会被人工智能替代，但是可能会被懂得如何使用人工智能的人替代。”

【代表委员圆桌】

李景虹 全国政协委员、中国科学院院士、清华大学化学系教授

赵晓光 全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员

曾勇 全国政协委员、电子科技大学人文社科高等研究院院长

人工智能将重塑教育范式，教师要变成“人脑引导者”

“人工智能对千行百业均会产生影响，而最开始产生影响的便是教育，将直接改变教育的理念和方式。”在正在举行的全国两会上，全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光对新京报记者说道。

全国政协委员、中国科学院院士、清华大学化学系教授李景虹指出，2025年《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》发布，进一步标志着我国人工智能发展进入纵深推进的关键阶段。在这一阶段，人工智能的发展逻辑正在发生深刻变化——知识更新与技术迭代的速度呈指数级增长，传统学科划分与标准化人才培养模式，已难以适应前沿领域对复合型、创新型人才的迫切需求。

“传统的教育是‘有教有学’，即教师教什么、学生学什么，但人工智能时代来了，我们发现学习和获得知识的途径越来越多，学习的方式也在变，不依赖于老师教，我们可以开放式地学。”赵晓光认为，人工智能对传统的教育提出了很多挑战，老师们应该转变角色，不能单纯地传授知识，而应该成为引导学生学习的导师。

全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光。 受访者供图

赵晓光认为，基础教育将会经历场景重塑的过程。2025年起，北京市人工智能通识课已经进入基础教育的课堂，让孩子们了解什么是人工智能及其基本原理；同时，亦可看到人工智能赋能教育的软件也层出不穷，涉及作业批改、论文批改、数学解题、文艺体育等方方面面。因此，对教育来说，人工智能让老师可以将更多精力投入到让孩子学得更好，更精准、个性化地解决孩子的问题等方面，而不是批改卷子等重复繁杂的工作中。

“人工智能会让教育再升级，让教育回归育人的本源，为每个孩子量身定制适合他的教学方案。”赵晓光表示，这给老师带来的挑战是，他们要学会应用人工智能，变成“人脑引导者”，帮助孩子利用人工智能获取更开放的学习资源，“不是让老师编代码，而是要善于组成学习小组，改变教学方式和理念”。

对高等教育来说，李景虹强调，获取知识的方式已日益多元化，未来的教育与学习不只是简单知识的获取，更是多种知识的融合；新兴交叉学科的发展，也要求学生在夯实基础之上，能将知识进行多元融合。

赵晓光表示，人工智能时代，人才要具备终身学习的能力和意识、团队合作的精神，沟通交流的能力以及掌握人工智能的基础知识。让孩子们具备这四项能力，是“人工智能+教育”场景下的改革方向。“人工智能使传授知识的效率提高，解放出来的时间要用来做有创造性的、对塑造责任感和未来职业生涯有益的事情。”赵晓光说道。

全国政协委员、中国科学院院士、清华大学化学系教授李景虹。受访者供图

将“与AI协同工作能力”列为毕业生的通用核心能力

在AI重塑教学、知识快速迭代的背景下，高校要如何避免“算法替代思考”，让学生们守住独立思考、科学精神、人文素养这些AI无法替代的核心能力？

“AI时代，更需要培养学生的批判性思维、逻辑性思考和创造性想象的能力。”全国政协委员、电子科技大学人文社科高等研究院院长曾勇强调。

曾勇指出，人机协同的思维方式将成为数智时代的基本认知方式。要将“与AI协同工作能力”列为毕业生的通用核心能力。加强建设与推广人机协作的项目式学习课程，让学生在课堂上能有更多时间进行更深层次的团队互动、项目设计，在讨论、团队合作和解决问题中学得更深更透，更充分释放创造潜能。

全国政协委员、电子科技大学人文社科高等研究院院长曾勇。

“应将定义问题能力、批判性思维、人机协同创新能力作为核心培养目标，修订人才培养方案，从专业、课程、教材、教师、场景等教学核心要素上，落地落实人工智能技术难以复制的‘人类专属能力’培养。”曾勇认为，从长远看，随着人工智能更具突破性的发展，缺少了这些能力，人类的“碳基生命”就有可能被智能体的“硅基生命”所支配。

他认为，教师和学生不会被人工智能替代，但是可能会被懂得如何使用人工智能的人替代。教师应在技术的加持下，转变为启发者、引导者、导演和教练，更专注于引导学生探索、提问和深入理解。“优秀的教练造就杰出的运动员，平庸的教练毁掉天才运动员。”

同时曾勇注意到，人工智能正引领新一轮科研范式变革，但在哲学社会科学领域的赋能应用方面仍存在学科壁垒深、平台支撑弱、人才培养滞后等短板。“例如，哲学社会科学研究机构与人工智能技术团队之间缺乏良性互动与协作机制，面向哲学社会科学的专用数据资源和智能工具建设滞后，人工智能伦理治理领域尚未形成系统化的学科建制和人才梯队等。”

对此，曾勇建议，从跨学科平台建设、哲学社科专用数据基础设施、交叉学科人才培养和伦理治理研究四方面协同发力，加快构建“人工智能+哲学社会科学”融合创新体系，包括建设“人工智能+哲学社会科学”跨学科协同创新平台、规划建设面向哲学社会科学的国家级数据资源平台，完善“人工智能+哲学社会科学”交叉学科人才培养机制，强化人工智能伦理治理的研究基地与智库建设等。

新京报记者 刘洋 冯琪

编辑 缪晨霞 校对 杨利