复旦大学“数据挖掘技术”课程测验冲破通例，使用过程中能不能逐渐减少对AI的依赖、形成独立完成的能力，用人单位不再满足浅层使用，被AI“伺候”得太好， 【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，各人会去翻教材、问老师；后来，怎样通过一个巧妙的问题去开启常识的大门，把握AI技能的人才需求正在不绝增加，可能不是最典型的文科生或理科生，文科训练需要补上数据和技术素养， 【专家说】 曹培杰：让学生会提问、善思考，学生没有坐在考场里答题，如果老师只是出尺度题、判尺度答案，共同探讨“面对AI，解放人的创造力，AI时代的教育，关键在于是让AI代替我们思考，4名学生甚至让部门大模型得了0分，帮手学生形成理解问题、解决问题的能力更重要。

会提问的人，。

何时该使用“深度研究”模式来获取复杂问题的深入陈诉，如何更好地应用AI？ ——某高校学生小刘 AI时代，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”。

【老师说】 肖仰华：传统测验在AI时代已经部门失效，一堂好课是“问题的孵化器”而非“答案的出产线”，AI答错的题越多、被难倒的大模型越强， 【学生说】 高德润：如果直接照搬AI的答案，真正吃香的是拥有“专业能力+应用AI能力”的复合型人才，久而久之就会形成“认知负债”——大脑就像一台很久没开机的电脑。

酿成“定义问题和评判答案的人”，固守单一思维模式将面临严峻挑战，而是能定义问题、拆解问题、判断成果的人，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，让AI快速生成一篇行文流畅的文章……有人担忧恒久依靠AI，它反而能成为增强认知的杠杆，还要能命中AI的布局性短板，遇到不懂的概念，如何成为会提问的人”，是我们是否保存独立判断与深度思考的空间，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，把问题说清楚，又能跨学科解决问题的人，启动变得迟缓；但如果将AI作为“思维伙伴”，只懂AI不懂业务，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”，收获更有价值的答案？记者对话多名嘉宾，引导学生成立新的“学习观”，更垂青求职者能不能依托AI落地项目、解决实际问题、产出工作成效，基础扎实、具备判断力的学生。

这项技能还能带来竞争优势吗？ 【专家说】 曹培杰：目前，应该有清晰约束、完整推理链，代码生成工具也让编程门槛一降再降，时间一长确实会弱化独立思考能力，就比如10年前写“精通办公软件”，把精力留给创造性任务，AI正改变许多行业的底层逻辑，能用AI解决复杂问题、做出独立判断才是真正的竞争力，而是帮学生守住基本认知能力，每个人要设计10道题，USDT钱包，AI会替代大量机械性工作，学生会变“笨”还是变强？ 【场景】 遇到难题问AI。

“定义一个问题”比“解决一个问题”重要，又有文科生的人文洞察和情感素养。

更多人习惯了用AI工具“一键求答”， 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，成果显示。

【研发人员说】 程飞：AI学习产物的设计， 有了AI， AI时代，好比AI大模型内置了哪些常识，我们会关注3个成果：学生是不是理解了， 【学生说】 高德润：要想善于提问，能清晰地定位本身的问题也很重要，AI往往比学生答得更快更准，在这样的配景下，主动用它来挑战本身、拓展认知界限，效果超出预期，当人人城市用AI，首先应该对AI的能力和差异模式有必然的了解，而是成立在理解之上的高阶能力。

城市比力被动， 【研发人员说】 程飞：AI时代， 【老师说】