“人工智能的未来将抹去我们的教育优势”是真的吗?

小夏 科技 更新 2024-01-28

钱英怡教授是世界知名经济学家,清华大学文科资深教授,曾任清华大学经济管理学院院长12年。 他曾经说过,“未来的人工智能将使我们的教育体系中培养学生的优势消失。 许多人已经沦为“未来的人工智能将抹去我们的教育优势”。 这句话影响极为广泛,上网查了半天,才发现钱教授当年说过这句话。 我想那是几年前的事了,大概是在 2018 年。

钱教授备受尊敬,他的论断足以让我们深思。 在这里,我敢于与大家分享一些想法和意见。 首先,我们来了解一下这句话的语言环境,从网上找到的自我信息来看,他是这样说的:

今天,在互联网上可以找到很多知识。 将来,可能会有更多的知识机器来帮助你找出答案。 因此,爱因斯坦的话更值得我们深思,无论是现在还是将来。 众所周知,人工智能通过深度学习习机器工作,而这个学习习过程就是识别和记忆大量已有的知识积累。 这样一来,它就可以取代甚至超越通过死记硬背和大量问题获得知识的人脑。 死记硬背和很多问题正是我们今天在学生身上所做的。 因此,未来人工智能很可能会抹去我们教育体系中培养学生的优势。 “说一些个人意见,我希望我的朋友能提出建议。

1.为什么中国的教育是强调知识转移的教育?

1.长期的封建社会强调尊重孔子,读经,参加科举考试。 《四书五经》的读者要反复研读,一般说来只能阐释阐释,不能发挥其创造,所谓“说而不做”,改变不了圣人的初衷。 这导致了死记硬背的学习习惯,读人与**西西。 因此,虽然我们的传统文化博大精深,但我们也应该承认,我们多年来在创新方面相对落后,尤其是在近代。

2. 从历史上看,总的来说,我们的自然科学落后于西方的自然科学(尽管在某些方面,在某些情况下,我们的发现和发明比西方早得多)。 我国经济落后,现代教育起步晚,学校和科研机构的实验研究条件落后,只能背书里的东西。

3.当前,我们片面追求高等教育,大大加剧了只讲知识、轻视实践能力的倾向。 我们的教育规模迅速扩大,无论是大学还是中小学,我们学校的实验习和实践教学条件都比较滞后,所以我们只能多讲黑板,**教学,在线教学,死记硬背书本上的东西。

许多以实践教学为生命线的各级职业学校,都有很好的实践教学条件,在实际情境中培养学生,在实际情境中培养学生,在更真实的商业项目中培养学生。 但也有很多学校太糟糕了。 你去他们的习车间,看看机器是整天运行还是在他们参观时他们的荣誉室里摆满了各种技能比赛的证书,是所有同学都参加了这些比赛,还是事先确定了选手的反复训练?咱们中学生参加世界奥赛,几乎每年都是冠军,因为这种比赛主要是做题,到头来做题还是在已知知识的圈子里兜圈子,没有什么创新。 我们的基础教育在世界上被公认为优秀且非常扎实,但是我们的学生在进入大学时往往缺乏创造力。 这意味着很多科学界人士都说过。

其次,这些年来我们取得了显著进展。

重要的是要仔细辨别“学生在我们教育系统中的优势”这句话的含义。 这是关于我们过去的教育体系在培养学生方面的优势。 有什么优势?全国统一,基础教育规模大,学生习努力学习,老师教得非常认真严谨,一切都以高考为基准,知识教学十分扎实,我们的基础教育闻名天下。 这些优势在人工智能发展后确实会在一定程度上丧失,很多知识学生都可以轻松发现,不需要记住。 不管你做多少题,在训练常规思维方面肯定是有益的,但就创新思维而言,广义上的创新思维(并不是说你对这个问题的解决方案比别人多一个),这是极其有限的。 让你自己想出一点创意,你就瞎了。 当然,许多奥林匹克竞赛的获胜者后来都做得很好,那是因为他们继续在习上获得了更好的平台。

其实,我们的中小学一直在改革,方向是强调创新思维的能力,在学习习中与自然和社会现象相联系的能力,在社会上实践的能力。 今天的教科书也发生了翻天覆地的变化。 五六十岁的中学数学教师很可能无法解决小学数学问题。 这是从小培养学生创新思维的一个非常具体的体现。

我们的大学,包括职业学院,一直在改革和改进。 北京大学、清华大学、习交通大学等著名高校拥有多种优秀的招生模式和教学模式(可称为精英培养模式),钱学森班在全国有100多个(100多个)。 南方科技大学、上海科技大学等创新型高校,在办学理念、办学模式、课程体系、教学方法等方面锐意创新,有迎头赶上的趋势。 以纳米科学与技术专业为例,我校世界领先。

正是人工智能方面要“抹杀我们的教育优势”,以及以人工智能为核心的科技方面,我们的快速发展已经让一些发达国家感到不安。 我们不是世界上最先进的,但我们也比较先进。

3、一般来说,我们必须理性地面对自己的弱点,但不能失去信心。

面对“人工智能的未来,会让我们的教育体系中培养学生的优势消失”的说法,我们应该保持警惕,不能固步自封,不能忽视他人的进步和自己的弱点。 同时,我们要意识到,这里所说的“教育优势”是指我们的传统优势,包括过去几年积累的优势:近年来,我们积极探索和煞费苦心地创造了新的能力或新优势,这些优势不会因为人工智能的发展而丧失。 我们不能因此而失去信心。

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