本部分探讨人工智能在科研领域的定位转变,从单纯的工具属性升级为科研合作的重要伙伴,并引出数字技术赋能科研创新的核心议题。
科研工具与合作伙伴的双重身份:"人工智能不仅仅是一个科研的工具,更可以成为科研合作的一个非常重要的合作伙伴。"
科研创新的多维变革:数字浪潮催生着"科研创新、新的研究议题、科研范式发展机遇"
本部分从宏观层面系统阐述人工智能赋能科研创新的核心价值,涵盖知识发现、认知拓展与范式重构三个维度。
加速新知识的发现:人工智能"加速了新知识的发现"
拓展认知的边界:人工智能"拓展了认知的边界"
重构科研的范式:人工智能"重构了科研的范式"
本部分分析人工智能如何同时创造新的研究客体与新的研究手段,形成科研领域的双重变革。
数字空间的社会形态:"人工智能给我们带来了一个数字空间的社会和人际交互的社会"
新的研究议题来源:"这样的新社会形态、新的社会运行过程、新的社会治理模式,就成为我们新的研究对象和研究议题"
AI作为科研助手与伙伴:"人工智能的技术变成了我们的科研助手、科研伙伴,一起去推动新知识的探索和生产"
本部分深入剖析人工智能赋能的内在机制,提出"赋权—赋能—重组"的三层递进框架,强调重组带来的组织模式变革。
赋权——知识平权时代:"第一个我把它称之为赋权,就是人工智能目前带来的是一个知识平权时代"
赋能——能力边界的拓展:"第二个我把它称之为赋能。这是因为知识获取依赖于你自己的认知,赋能就使得你过去的能力有多高,现在你的边界和纵深就会有多深"
重组——组织模式的根本变革:"赋权与赋能最后带来的重组,会产生一个与之前的工业时代的科研创新非常不一样的组织模式"
本部分探讨知识创新过程中人类与AI的角色分工,提出关键的工作分配原则与人类必须保留的核心权利。
AI承担的工作类型:"让人工智能来承担那些文献整理、模式发现、参数优化这一类高重复、低创意的工作"
人类专注的创造性工作:"我们集中精力做一些概念的提炼、跨领域的迁移、价值判断,这样一些深层次的创造性工作"
普及权与问题重构权:"人类必须始终要保留普及权和问题的重构权"
本部分聚焦人工智能对教育体系的冲击与重塑,涵盖教育目标转变、教师角色转型、课程体系重构及创新生态建设等核心议题。
从知识传授到价值引导:"我们的教育不再像过去那样仅仅是知识的传授,而是价值的引导"
与复杂社会和技术变革的衔接:"我们现在必须得去跟世界复杂的社会这个多样化的场景、一个快速变革的技术去衔接"
交叉融合能力的培养需求:"既要掌握AI的这个能力和素养,也要学会去理解这个世界的、人类社会的价值或者意义。我们就需要有这样一种交叉融合的能力"
态度、能力、见识三要素:"人工智能提供的是一个普惠机会,你能用到什么程度取决于你的:1. 态度;2. 能力;3. 见识"
原认知课程的培养:"一定要重构我们的课程体系,要培养学生如何质疑AI输出的原认知课程"
反转人机课堂模式:
a. 课前AI辅助:"学生在课前呢用AI来完成数据的检索和基础分析"
b. 课堂深度互动:"课堂时间呢主要用于讨论甚至辩论,特别是处理他们所发现的AI失效的那些案例"
从知识传授者到能力支撑者:"老师有一个角色的根本性转变,从知识传授者变成了能力养成的支撑者"
新角色的具体要求:
a. 个性化观察:"你要观察每一个学生的个性"
b. 支撑能力的提升:"老师要更有能力,是因为你观察到了学生的这些需要支撑的地方,你有没有能力支撑"
c. 思维点评者与教练:"老师不再是知识的传授者,而是作为思维的点评者和思维的教练"
创新能力的首要地位:"来到这个人工智能时代,我想创新是第一重要的"
多元主体协同的创新生态:"培养学生的创新能力,就必须具备这种创新培养的生态。所以这个生态不是只靠教师和学生就可以了,我们还要靠科技企业、政府,以及产业场景"
AI与社会的衔接机制:"要建立AI和社会衔接。尤其是在跟产业界衔接,来推动创新"
本部分强调人工智能已从工具进化为具有行动者属性的存在,重申其普惠机会的本质及实现条件。
类人行动者的定位:"人工智能目前的角色,已经变成了一个类人的行动者"
态度、能力、实践三要素:"人工智能提供的是一个普惠机会,你能用到什么程度取决于你的第一个态度、第二个能力、第三个实践"
来源:中国教育电视台
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