当学生只需对着智能终端说出“解释量子力学的基本原理”，屏幕上便会立刻呈现由浅入深的知识图谱与可视化演示；当论文初稿的文献梳理、数据核验能在AI辅助下一小时内完成，曾经需要耗费数周的学术准备工作被大幅压缩；当编程、设计等技能的学习可以通过AI导师实现个性化纠错与实时反馈，教育的时空限制正被彻底打破。这不是遥远的未来图景，而是AI技术深度融入教育领域后的当下现实。
中国科学院院士鄂维南曾抛出一个直击教育本质的问题：“人工智能让知识更易得，那大学里还能教什么？”这个问题不仅指向高等教育，更叩问着整个教育体系的核心价值。在知识从“稀缺资源”变为“公共产品”的时代，教育的使命正从“传递已知”转向“启迪未知”，人才培养的重心也必须从“知识存量”的比拼，转向“能力增量”与“价值增量”的塑造。教育部《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》的发布，正是对这一变革的回应，明确提出要培养学生“适应智能社会的核心素养”，构建“知识—技能—思维—价值观”四位一体的培养体系。这意味着，未来的人才培养，终将回归“育人”本质，聚焦那些AI无法替代的人类特质，培育既懂技术又有温度、既善思考又敢担当的“完整的人”。
一、塑造AI无法复制的认知能力
在传统教育模式中，“记住知识”往往成为衡量学习效果的核心标准，学生如同“知识容器”，被动接收教师传授的既定内容。而AI的出现彻底颠覆了这一逻辑——当机器能够精准存储海量知识、快速完成检索与运算时，单纯的知识记忆已失去竞争价值。教育的首要任务，便从“知识传递”转向“思维训练”，培养学生建构知识、驾驭知识的高阶认知能力，这正是人类与AI最本质的区别。
AI技术在提升知识获取效率的同时，也带来了“信息过载”与“认知偏见”的挑战。生成式AI可以根据用户偏好推送同质化内容，甚至制造看似权威的虚假信息，若缺乏批判性思维，人们很容易陷入“信息茧房”与“认知误区”。教育部在人工智能通识教育指南中明确提出，初中阶段就要“在生成式人工智能技术应用中辨析虚假信息风险”，高中阶段需强化“辩证思考的批判意识”，这凸显了批判性思维在AI时代的基础地位。
真正的批判性思维，并非简单的“怀疑一切”，而是建立在理性分析基础上的“审慎判断”。它要求学生具备三重能力：一是“信息溯源能力”，面对AI生成的内容或网络上的知识，能够主动核查信息来源的权威性、数据的真实性，而非盲目采信；二是“逻辑解构能力”，能够拆解观点背后的论证链条，识别其中的逻辑漏洞、偷换概念等问题；三是“多元视角能力”，能够跳出单一立场，从不同角度审视问题，避免被片面观点所裹挟。
培养这种思维，需要教育模式的系统性调整。课堂教学应从“标准答案导向”转向“问题探究导向”，通过组织辩论赛、案例辨析会等形式，引导学生围绕复杂议题展开讨论。例如在历史教学中，不再局限于记忆历史事件的时间线，而是借助AI呈现不同史料对同一事件的记载，让学生分析史料背后的立场差异，形成自己的历史认知。这种训练能让学生在面对AI生成的海量信息时，始终保持理性清醒，成为信息的“筛选者”与“判断者”，而非被动的“接收者”。
AI擅长在明确规则下完成局部的精准运算，但在应对多因素交织的复杂问题时，往往难以形成整体性认知。而现实世界中的挑战——无论是气候变化、公共卫生危机，还是科技伦理争议，都需要突破单一维度的局限，从系统层面进行分析与解决。教育部提出高中阶段要建立“技术原理—系统架构—社会影响”的立体思维模型，正是对系统思维培养的明确要求。
系统思维的核心，是能够识别事物之间的内在关联，从整体而非局部、从动态而非静态的视角分析问题。它要求学生具备“结构拆解”与“关联重构”的能力：既能将复杂问题拆解为多个子问题，理清各部分的功能与边界；又能把握子问题之间的相互作用，理解整体系统的运行规律。例如在解决城市交通拥堵问题时，不仅要考虑道路建设、车辆管控等单一因素，还要关联公共交通体系、城市规划、居民出行习惯等多重维度，形成整体性的解决方案。
在教育实践中，跨学科融合是培养系统思维的有效路径。打破数学、物理、生物、社会等学科的壁垒，以真实课题为核心整合教学内容，让学生在解决问题的过程中建立系统认知。比如围绕“新能源开发”这一课题，引导学生从物理学科的能量转化原理、化学学科的材料研发、生物学科的生态影响、社会学科的政策支持等多个维度展开探究，在整合多领域知识的过程中，自然形成系统思维方式。这种思维能力，能让学生在AI时代突破技术的局部局限，成为复杂问题的“解决者”而非“旁观者”。
AI可以基于现有数据进行模仿与生成，却无法产生真正的“原创性思想”——它不能提出颠覆现有认知的新理论，也难以创造具有独特价值的新事物。而创新思维，正是人类智慧的核心，也是AI时代人才最核心的竞争力。未来教育的关键在于引导学生“建构知识的意义、发展思维的能力”，在已知的基础上探索未知。
创新思维并非天马行空的空想，而是建立在扎实知识基础上的“理性突破”。它包含三个层次：一是“重组式创新”，能够将不同领域的现有知识进行跨界整合，形成新的应用模式；二是“改进式创新”，能够发现现有技术、方法的不足，提出优化方案；三是“颠覆式创新”，能够突破传统认知的边界，提出全新的理论、方法或产品构想。AI可以成为创新的“辅助工具”，例如通过快速生成多种方案为创新提供灵感，但创新的方向、核心思路与价值判断，仍需依赖人类的智慧。
培养创新思维，需要为学生营造“包容试错”的教育环境。教育者应尊重学生的个性化思考，鼓励打破“标准答案”的束缚，允许探索过程中的失败。在教学中，可以引入项目式学习模式，让学生围绕真实需求展开创新实践。例如在信息技术课程中，引导学生利用AI工具为社区老人设计便捷的智能服务方案，从需求调研、方案设计到原型开发，全程自主探索。这种实践不仅能锻炼创新能力，更能让学生理解创新的本质是“解决实际问题”，而非单纯的“技术炫技”。
二、培育人机协同的核心竞争力
AI时代并非“人机对立”的时代，而是“人机协同”的时代。正如中国经济网所指出的，AI将推动劳动者从“流程操作”向“系统管理和价值创造”转变，实现能力升级与角色转型。这意味着，未来的人才培养不能局限于单一的专业技能，而应聚焦“人机协同能力”，培育既能驾驭AI技术，又能在AI无法覆盖的领域展现优势的综合素养，形成“人+机”的协同竞争力。
人机协作能力的核心，是理解AI的优势与局限，实现“人机优势互补”——让AI承担重复性、技术性的工作，人类则聚焦创造性、战略性的任务，最大化提升工作效率与价值产出。
人机协作能力包含两个核心维度：一是“AI认知能力”，即清晰认识AI技术的功能边界，知道哪些任务适合交给AI，哪些任务必须由人类完成。例如在设计工作中，AI可以快速生成大量设计初稿，而人类则负责把握设计的核心创意、品牌调性与情感表达；在科研工作中，AI可以完成数据处理、文献检索等基础工作，人类则负责提出研究问题、设计实验方案与解读研究结果。二是“AI驾驭能力”，即掌握AI工具的基础应用方法，能够根据需求精准下达指令，引导AI完成任务。这并非要求人人都成为AI技术专家，而是具备“与AI对话”的基本能力，例如通过精准的提示词引导AI生成符合需求的内容，通过简单的参数调整优化AI的输出结果。
培养人机协作能力，需要将AI工具的应用融入日常教学。小学阶段要“掌握简单人工智能工具的基础操作”，初中阶段需“通过智能体搭建开发完成场景化应用实践”，高中阶段则要“基于智能体工具开发跨学科融合的综合性解决方案”。这种分层培养模式，能让学生逐步建立与AI协同工作的习惯与能力。例如在语文写作教学中，让学生利用AI生成写作提纲，再结合自己的思考完成初稿，最后借助AI进行语法纠错与语言优化，在这一过程中，学生始终掌握写作的核心主导权，AI则成为提升效率的辅助工具。
AI技术的发展正在打破传统行业的边界，催生大量跨界融合的新职业、新领域。例如“AI伦理师”需要兼具计算机技术、法学、伦理学等多领域知识；“元宇宙设计师”则需要掌握计算机编程、艺术设计、心理学等综合技能。AI时代的重大创新往往产生于学科交叉地带，教育必须打破学科壁垒，培养学生的知识融合能力。
跨学科整合能力，并非简单的“多学几门学科”，而是建立“知识关联”的能力——能够将不同学科的理论、方法与思维模式进行整合，形成解决复杂问题的综合能力。它要求学生具备“学科迁移”意识，例如将数学的逻辑思维应用于艺术设计的构图规划，将生物学的系统思维应用于社会问题的分析。这种能力的价值在于，能够让学生跳出单一学科的局限，从更广阔的视角审视问题，提出创新性的解决方案。
构建跨学科的教育体系，需要从课程设计、教学方法到评价机制进行全面改革。在课程设置上，可以开设“STEAM教育”“项目式学习”等跨学科课程，以真实问题为核心整合多学科知识。例如围绕“智能环保社区”这一项目，学生需要运用数学知识进行社区数据统计，运用物理知识设计节能装置，运用计算机知识开发智能监控系统，运用社会知识分析社区居民需求。在教学方法上，鼓励跨学科教师组建教研团队，共同设计教学方案、指导学生实践。在评价机制上，摒弃单一的学科考试分数，采用项目答辩、成果展示等多元评价方式，重点评估学生整合知识解决问题的能力。
AI技术的迭代速度远超以往任何一种技术，新的知识、新的技能、新的职业不断涌现，“一次性学习、终身受用”的时代已经结束。AI正在推动劳动者“突破传统认知和能力的边界”，这意味着，未来的人才必须具备终身学习能力，能够快速适应技术变革与社会需求的变化。
终身学习能力的核心，是“自主学习”能力——能够主动识别自身知识与技能的短板，制定学习目标，选择学习资源，评估学习效果。它包含三个关键要素：一是“学习意识”，即保持对新知识、新技术的好奇心与敏感度，主动关注行业发展趋势；二是“学习方法”，即掌握高效的学习技巧，例如利用AI工具筛选优质学习资源、制定个性化学习计划；三是“学习韧性”，即能够在学习过程中克服困难，持续坚持，不断积累。
培养终身学习能力，需要教育从“灌输式”转向“引导式”，教会学生“如何学习”。在教学中，教师应从“知识传授者”转变为“学习引导者”，引导学生掌握自主学习的方法。例如在信息技术课程中，不仅教授具体的软件操作，更要教会学生通过官方文档、在线课程等渠道自主学习新软件的使用方法；在语文教学中，引导学生通过AI工具拓展阅读资源，形成自主阅读的习惯。同时，教育应培养学生的“成长型思维”，让他们认识到能力是可以通过学习不断提升的，从而以积极的心态面对技术变革带来的挑战。
三、塑造有温度的“完整的人”
AI可以模拟人类的逻辑与技能，却无法复制人类的情感、伦理与价值判断。在技术快速发展的时代，教育更需要回归“育人”本质，强化人文精神的涵养与价值观的塑造，培养既有专业能力，又有社会责任感、同理心与审美能力的“完整的人”。正如教育部所强调的，人工智能通识教育必须“坚持立德树人，发展素养”，培养学生的“正确价值观、必备品格”，这是AI时代教育不可替代的核心价值。
AI技术的发展带来了一系列伦理挑战：算法歧视可能加剧社会不公，数据滥用可能侵犯个人隐私，深度伪造技术可能破坏社会信任。这些问题的解决，不仅需要技术层面的规范，更需要从业者具备明确的伦理意识与道德判断力。高中阶段要“立足国家科技战略视角审视人工智能技术主权，在复杂伦理情境中平衡技术创新与社会风险”，这凸显了伦理素养培养的重要性。
技术伦理素养的核心，是建立“技术向善”的价值理念——认识到技术是服务人类的工具，其发展必须符合人类社会的共同利益与道德准则。它要求学生具备三重能力：一是“伦理认知能力”，能够识别AI应用中的伦理风险，例如算法推荐中的信息茧房、数据收集中的隐私问题；二是“伦理判断能力”，能够在技术创新与伦理规范之间做出平衡，例如在开发智能监控系统时，既考虑技术的便捷性，又保障公民的隐私权；三是“伦理践行能力”，能够将伦理理念转化为实际行动，拒绝参与违背伦理的技术研发与应用。
培养技术伦理素养，需要将伦理教育融入技术教学的全过程。可以通过案例分析、伦理辩论赛等形式，引导学生探讨AI伦理议题。例如在计算机课程中，引入“算法歧视”“数据隐私”等真实案例，让学生讨论技术背后的伦理问题，形成自己的价值判断。同时，教育应引导学生树立“技术主权”意识，认识到核心技术自主创新的重要性，在技术学习与实践中坚守国家利益与社会公共利益的底线。
AI技术的价值最终体现在对人类社会的贡献上，而具备社会责任感与同理心，是确保技术服务于人类共同利益的前提。中小学人工智能教育要培养学生的“社会责任意识”，高中阶段要“践行社会责任”，通过教育让学生在掌握技术能力的同时，始终保持对社会、对他人的关怀。
社会责任感与同理心，要求学生具备“跳出自我”的视角：一是能够关注社会需求，认识到技术研发应回应现实问题，例如关注老龄化社会中老人的智能设备使用困境，设计便捷化的智能服务；二是能够理解他人的处境与需求，在技术设计中体现人文关怀，例如为残障人士开发适配的AI辅助工具，让技术不再成为“数字鸿沟”的推手；三是能够主动承担社会责任，将个人发展与社会进步相结合，例如参与公益性质的AI技术研发，用技术为弱势群体提供帮助。
培养这种素养，需要将“社会参与”融入教育实践。可以组织学生参与基于AI技术的公益项目，例如利用AI工具为乡村学校开发个性化学习资源，为社区提供智能便民服务方案。在这些实践中，学生能够真切感受到技术的社会价值，培养对他人、对社会的关怀。同时，人文社科类课程的价值更加凸显——通过文学、历史、哲学等课程的学习，让学生理解人类社会的多样性与复杂性，培养同理心与人文情怀，避免成为“只懂技术、不懂人性”的工具化人才。
AI可以生成符合美学规律的绘画、音乐与文学作品，却无法真正理解作品背后的情感内涵与精神价值。审美能力，作为人类感知美、创造美、鉴赏美的独特能力，是AI无法替代的精神特质，也是丰富个人精神世界的重要支撑。在AI时代，审美能力不仅是艺术领域的需求，更能为技术创新注入人文内涵，让技术产品既实用又美观，既理性又感性。
审美能力的培养，并非简单的“艺术技能训练”，而是“审美素养”的全面提升。它包含三个层面：一是“审美感知能力”，能够从自然、艺术与生活中发现美，感受不同形式的美的内涵；二是“审美判断能力”，能够形成自己的审美标准，区分低俗与高雅、平庸与卓越的审美价值；三是“审美创造能力”，能够运用所学知识与技能，创造出具有个人特色与精神内涵的审美作品。这种能力的价值在于，能够让学生在技术主导的世界中，保持对精神世界的追求，避免被技术异化。
教育应重视美育在人才培养中的核心作用，将美育融入各个学科的教学中。在艺术课程中，不仅教授绘画、音乐等技能，更要引导学生理解作品背后的文化内涵与情感表达；在技术课程中，强调设计的美学价值，例如在AI辅助设计教学中，引导学生关注作品的视觉美感与情感传递；在日常生活中，通过校园文化建设、艺术活动开展，营造崇尚美的校园氛围。通过全方位的美育，让学生在感知美、创造美的过程中，丰富精神世界，提升生命质量。
四、为AI时代重构人才培养体系
培养AI时代所需的人才，核心在于推动教育体系的系统性转型。这种转型并非简单的技术叠加，而是从教育理念、教学模式到评价机制的全面革新，构建以“素养培育”为核心的教育新生态。
教育理念的转型是人才培养转型的前提。必须彻底摒弃“以知识传递为核心”的传统理念，确立“以素养培育为核心”的新理念，将教育的重心放在思维能力、综合素养与价值观念的培养上。正如鄂维南院士所强调的，教育应“超越传递已知，走向启迪未知”，关注学生的长远发展与终身成长，而非短期的考试成绩。
这种理念转型要求教育者重新定位自身角色：教师从“知识的传授者”转变为“学习的引导者、思维的启发者与成长的陪伴者”；学校从“知识的传授场所”转变为“素养培育的平台、创新实践的空间”。在教学实践中，应减少机械性的知识灌输，增加探究性、实践性的学习环节，让学生在自主探索中发展能力、塑造品格。例如在数学教学中，不再局限于公式的记忆与解题技巧的训练，而是引导学生理解公式的推导过程，探索数学在实际生活中的应用，培养逻辑思维与问题解决能力。
传统的分科教学模式难以培养跨学科整合能力与系统思维，无法适应AI时代的人才需求。教育模式必须从“学科割裂”转向“融合创新”，构建跨学科、项目式、体验式的教学新范式。教育部提出，要“将人工智能教育纳入校本课程实施方案，构建与信息科技、科学、综合实践等课程有机衔接的课程体系”，这正是对融合教学模式的明确倡导。
融合教学模式的核心，是以真实问题为导向，整合多学科知识与资源，让学生在解决问题的过程中实现能力提升。可以通过三种路径推进：一是跨学科课程开发，例如开设“AI与社会”“科技伦理”等融合课程，整合计算机、社会、伦理等多领域知识；二是项目式学习，让学生围绕“智能社区建设”“环保数据监测”等真实项目展开探究，自主整合多学科知识完成任务；三是校企协同育人，通过与科技企业合作，引入真实的行业项目与技术资源，让学生在实践中提升综合能力。这种教学模式，能让学生跳出学科局限，形成以解决问题为核心的学习能力。
人才培养的转型，需要评价机制的同步改革。传统的以考试分数为核心的评价方式，难以全面评估学生的思维能力、综合素养与价值观念，容易引导教学回归“知识本位”。必须构建“多元立体的评价体系”，从“考知识”向“考素养”转变，全面反映学生的成长与发展。
教育部提出，要围绕“知识—技能—思维—价值观”四个维度制定校本评价指标体系，采用“作品展示、项目答辩、实践操作等表现性评价方式”，注重“过程性评价与结果性评价相结合”。这为评价机制改革提供了具体路径。在实践中，多元评价体系应包含三个核心要素：一是评价内容的全面性，不仅关注知识掌握情况，更要评估思维能力、实践能力、伦理素养等多个维度；二是评价方式的多样性，综合运用课堂观察、项目答辩、成果展示、成长档案等多种方式，全面记录学生的学习过程与成长轨迹；三是评价主体的多元性，构建教师、学生、家长、企业专家共同参与的评价机制，确保评价结果的客观性与全面性。通过多元评价，引导教育回归素养培育的本质，为学生的全面发展提供正确导向。
结语：以素养为翼，在AI时代绽放人性光芒
AI教育时代的到来，并非意味着教育的“终结”，而是教育的“重生”。当知识不再稀缺，教育终于能够摆脱“知识传递”的沉重负担，回归“育人”的本质；当技术能够承担重复性劳动，人类终于能够将更多精力投入到思维创新、情感交流与价值创造等更高层次的活动中。
未来的人才，不必再与AI比拼知识记忆的精准度，也无需与机器竞争运算的速度，而是要成为具备批判性思维、系统思维与创新思维的“思考者”，具备人机协作、跨学科整合与终身学习能力的“行动者”，具备伦理素养、社会责任感与审美能力的“有温度的人”。他们将以人类独有的智慧与情怀，驾驭AI技术，解决复杂问题，创造美好未来。
教育的使命，便是为培养这样的人才铺路搭桥。通过理念的革新、模式的转型与评价的完善，让每个学生都能在AI时代找准自身定位，发展核心素养，既懂技术又有担当，既善思考又富情怀。当教育真正聚焦于人的全面发展，当每个个体都能绽放独特的人性光芒，AI技术便不再是取代人类的“对手”，而是推动社会进步的“伙伴”，共同构建一个更智能、更温暖、更具活力的未来世界。
