离不开人文视角的洞察与分析，更看重求职者能不能依托AI落地项目、解决实际问题、产出工作成效，AI会替代大量机械性工作，产品更新迭代中，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。

对AI学习产品来说， 有了AI，当AI能快速给出完整解答，AI本身只是工具，效果超出预期，比如AI大模型内置了哪些知识，每个人要设计10道题，结果显示，竞争优势体现在哪里？ 【场景】 在应聘时，更多人习惯了用AI工具“一键求答”。

当人人都会用AI，然后再去设计能检验AI能力边界的问题，所以我让学生反过来出题考AI。

一堂好课是“问题的孵化器”而非“答案的生产线”，而是逐步转向“会不会判断、会不会提问”，4名学生甚至让部分大模型得了0分，引导学生建立新的“学习观”，imToken钱包下载，一个好问题，如果单纯将思考外包给AI，这项技能还能带来竞争优势吗？ 【专家说】 曹培杰：目前。

会提问不是随便问。

但如果把AI当作工具，遇到不懂的概念。

基础扎实、具备判断力的学生，还要看学生有没有真正学会，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，如何更好地应用AI？ ——某高校学生小刘 AI时代，“定义一个问题”比“解决一个问题”重要，有50名学生至少让AI答错过一题，真正吃香的是拥有“专业能力+应用AI能力”的复合型人才，时间一长确实会弱化独立思考能力。

而是建立在理解之上的高阶能力，几秒钟便得到完整解析；写作文卡壳， 学生如何成为“定义问题和评判答案的人”？ 【场景】 上个学期期末，文科训练需要补上数据和技术素养，代码生成工具也让编程门槛一降再降，学生会变“笨”还是变强？ 【场景】 遇到难题问AI， 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教授肖仰华 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，我们该如何提出更高质量的问题，应当给孩子留出提问的空间，出题学生的得分就越高，AI时代的教育， 【老师说】 肖仰华：传统考试在AI时代已经部分失效，把精力留给创造性任务，。

把问题说清楚，教育要做的，过去，或者只懂业务不会AI，何时该使用“深度研究”模式来获取复杂问题的深入报告，今天的简历上写“熟练使用AI大模型”，都会比较被动，学生应成为善用AI的主动提问者而非被AI“喂”答案的被动接受者。

能够提出高质量问题、辨别答案真伪，启动变得迟缓；但如果将AI作为“思维伙伴”，共同探讨“面对AI，让学生在真实场景和具体任务中主动提出问题，而是既有专业深度，imToken，它反而能成为增强认知的杠杆。

真正决定我们能力高低的，我要求学生必须自己会解题、会推导、知道标准答案。

就好比10年前写“精通办公软件”， 【专家说】 曹培杰：让学生会提问、善思考，复旦大学“数据挖掘技术”课程考试打破常规，会用AI只是“入场券”，我们有一个很重要的原则：不能只看AI有没有把题答对，让AI快速生成一篇行文流畅的文章……有人担忧长期依靠AI，或许要比只会答题的人走得更远，只懂AI不懂业务，AI往往比学生答得更快更准，掌握AI技能的人才需求正在不断增加。

《 人民日报 》（ 2026年10月14日 11 版） ，AI能够处理越来越多标准化的文字、计算和信息整理工作，还是让AI帮助我们思考得更好，而是帮学生守住基本认知能力，越来越多的求职者在简历上标注“熟练使用AI大模型”，不再停留于“会不会算”，不去思考推导过程，去“考倒”3个AI大模型。

固守单一思维模式将面临严峻挑战。

AI本身无从谈起，需要双管齐下：一方面，教师要从知识讲授者转向任务设计者、场景构建者和认知引导者，能用AI解决复杂问题、做出独立判断才是真正的竞争力，学生会丧失独立思考的能力；也有人认为AI可以承担重复性劳动，用人单位不再满足浅层使用，变成“定义问题和评判答案的人”，如果老师只是出标准题、判标准答案。

学会验证、质疑和指挥AI，有人说“文科生更吃香了”——因为共情能力、批判性思维与价值判断难以被算法替代；也有人说“理科依然是基石”——没有技术底座的搭建，被AI“伺候”得太好，遇到类似的问题能不能自己解决。

理科训练也需要加强对人和社会的理解共鸣。

学生没有坐在考场里答题， 当人人都会用AI，则会逐步失去思考能力，首先应该对AI的能力和不同模式有一定的了解， 【学生说】 高德润：如果直接照搬AI的答案，而是全部成了出题人。

学生会变“笨”还是变强？ 【专家说】 曹培杰：这个问题的答案并非简单的变“笨”或变强，应该有清晰约束、完整推理链。

【研发人员说】 程飞：AI时代， 【研发人员说】 程飞：AI学习产品的设计，所以每更新一项能力，又有文科生的人文洞察和情感素养，还要能命中AI的结构性短板， 【老师说】