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            人工智能技術對學科的影響:越理性,越感性


             “這是最好的時代,這是最壞的時代;這是智慧的時代,這是愚蠢的時代。”人工智能時代的鐘聲已經敲響,我們還在工業時代的迷夢中尋找教育的未來。誰曾想到,未來來得如此之快,我們是否準備好做出改變?未來,我們需要什么樣的人才?我們需要什么樣的教育?我們不妨想象一下,未來10年、20年的教育將發生怎樣的改變?也許一個嶄新的時代并不會留給我們那么長時間去形成新的教育生態系統。 

            數  學

            傳統的工業時代的數學,其訓練方法是數值計算,其指向是力學計算,這種側重至今還非常濃厚。隨著知識庫的普及和共享以及計算工具的進化,越來越少的人將來從事傳統的工程計算行業,而正宗的工科專業越來越向著專業化和高端化演化(如學材料的將來的進入門檻很可能是博士)。但是,人工智能今后用到的大量的數學以及人與人打交道用到的計算機數學,統計學基礎的數學,這方面中國數學還停留在工業時代。美國學生從高中就開始問卷處理和微積分的學習,大學數學更加有用的是方程組、統計學等。數學是一個典型的年齡相關性學科,一定要從小學,而且轉向數值和算法類的學習,從偏向材料計算的高等數學方向,轉向偏向矩陣計算的統計數學方向,邏輯學、幾何學和統計學成為三個數學學習的支柱。

            物  理

            有一位著名的物理學家回顧過去物理百年,發現一個有趣的現象:“力”這個概念,在物理學上看,已經不是一個原始的變量了,能量和質量才是,為什么我們的老師還在使用這個概念呢?那是因為在機械時代,“力”是最容易理解的組合概念。在工業革命前后的幾百年直到今天,物理學教育的重點還是偏向傳統力學計算方向,從中小學來說就是牛頓力學。然而隨著工業時代的結束,人們更容易見到的力學概念不再是機械和天體,而是轉向社交網絡、計算機圖像、信息變量、生物體和電子學以及更容易接受的能量、時間維度。數學老師們轉向統計學的同時,物理老師應該考慮從牛頓力學轉向量子力學和熱力學甚至時空維度,這些對于孩子未來的人生更是基礎,而通過物理學進行基礎的科學實證的訓練以及科學觀測和數據處理,才是物理學最基礎的作用和價值體現。不然,人生什么年齡都可以去學物理而不必非要從未成年時代去學。

            化  學

             中美物理學和化學都是選擇性的,但比較中美化學教育,卻發現有很大的不同。美國高中化學就允許且必須使用帶有功能性計算的計算器,而中國大學生都沒有這方面的訓練。也就是說,隨著化學和生物化學要求越來越高、知識點越來越多,設法繞過煩人的記憶而走向邏輯,是美國學習化學的方向,這點也值得我們注意。另外,化學的側重由從偏向無機化學方向的基礎化學,轉向偏向生物和有機化學方向甚至與物理相結合的量子規律,是化學學科的重點。例如,很多美國的大學錄取要看高中生在化學創新方面的實踐,能創新的往往是生物化學。

            外  語

            工具性的外語逐漸失去市場,形式節奏上的美學、邏輯學角度的詞源學、社會學角度的語言學、心理學角度的語義學成為外語復興的落腳點。另外,似乎從來沒有人將計算機程序當作外語來教,事實上,隨著工具性的外語被人工智能取代,計算機程序語言很可能成為一種外語,而很多軟件人才是學外語出身的,也不斷印證這個結論。

            語  文

             

            可以預料的是,隨著工具性的人工智能的出現,原先學習語文的工具性的方法(如語法),逐漸將退出語言學習(包括外語),而作為母語的語文之所以在工具化人工智能時代還得到重視,最重要的理由也許是儀式感的表達:回到經典、回到表達、回到應用、回到美學。

            除了以上學科教育的重點隨著技術經濟必然發生變化外,學科學習的醒悟和內在邏輯將更加重要,學科歷史、學科邏輯、學科故事將替代題庫訓練,因為作為計算的精確性除了特殊人才的培養外,將讓位于工具和人工智能,而人要考慮體驗和持續學習的興趣和邏輯。學科學習之間還將朝著融合的方向發展,應用學科和元學科的分離意味著應用學科更加朝著整合的方向發展:地理、生物、科技等融合課程,朝著綜合應用發展。



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