【特約主持人】

唐江澎   中國教育學會副會長、香港中文大學（深圳）當代教育研究所所長

【訪談嘉賓】  

唐本忠   中國科學院院士，英國皇家化學學會會士

唐叔賢   中國科學院院士，發(fā)展中國家科學院院士

吳辰曄   香港中文大學（深圳）理工學院助理教授

胡守川   AIMS Press（美國數(shù)學科學學會出版社）創(chuàng)辦人

王學鋒   香港中文大學（深圳）教授

周 勇   南京大學物理學院教授

朱 熹   香港中文大學（深圳）理工學院副教授

彭小水   香港中文大學（深圳）理工學院副教授

在人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術迅猛發(fā)展的背景下，數(shù)理化教育正面臨前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。研究智能時代的數(shù)理化課程發(fā)展，不僅關乎基礎學科人才培養(yǎng)模式的創(chuàng)新，更是把握未來科技競爭主動權(quán)的關鍵。為深入了解智能時代數(shù)理化課程的發(fā)展趨勢與變革方向，本刊特邀中國教育學會副會長、香港中文大學（深圳）當代教育研究所所長唐江澎作為特約主持人，與來自中國科學院、南京大學、香港中文大學（深圳）等高校和機構(gòu)的多位專家學者展開深度對話訪談。本次訪談聚焦理科課程內(nèi)容、學科交叉融合、計算思維培養(yǎng)等前沿問題，旨在為教育工作者和政策制定者提供有益參考。

唐江澎：任何一次課程改革，都必須關注時代和人的發(fā)展需求，也必須關注課程的學科基礎，這是課程構(gòu)建的三大基石。AI時代對高中數(shù)學、物理、化學課程內(nèi)容會提出哪些新要求？傳統(tǒng)課程的基本內(nèi)容哪些不會變化，哪些必須改變？請大家結(jié)合自身學科專業(yè)，對AI時代重構(gòu)高中數(shù)理化課程體系提出專業(yè)建議。

唐本忠：AI對教育的沖擊會非常大，填鴨式教育在AI面前會碰到很多問題。當前教育的一大問題就是只教結(jié)論，不講結(jié)論是怎么來的。我們知道，科學上一些重大的發(fā)明和原理，都是碰到問題后去設法解決，經(jīng)過探索的過程最終得到結(jié)論。從科學研究的角度看，結(jié)論怎么來的比結(jié)論本身更重要。教學也是如此，讓學生知道課本上的結(jié)論是怎么來的，對學生會有非常大的啟發(fā)。在AI回答科學上的結(jié)論比人還要回答得好的情況下，我們現(xiàn)在要做哪些變革呢？學生掌握一定的基礎知識是必要的，但并不是要把這些結(jié)論背下來，而是要知道這些知識怎么來的。同時要知道這些結(jié)論不是一成不變的，也不一定永遠都是對的，所以培養(yǎng)學生批判性思維非常重要。發(fā)現(xiàn)問題、提出問題是解決問題的前提，比解決問題更重要。

唐叔賢：AI時代學生的數(shù)理基本功必須扎實，這與以前的要求是一樣的。必須改變的，一是非理性內(nèi)卷下的超前學習，二是高中數(shù)理化課程內(nèi)容對新技術要保持開放心態(tài)。

吳辰曄：該理解和記憶的基礎性內(nèi)容，我覺得應該不會減少。不過，隨著AI工具的運用，學習效率會大大提高，在此背景下可以考慮增加一些必要的知識點。AI時代必須改變的是目前的學習方式。

胡守川：我認為傳統(tǒng)高中數(shù)學課程內(nèi)容應該大體不變，但重心可能更偏向新概念的闡述和與現(xiàn)實生活的關聯(lián)。大量做題的學習方式必須改變。

王學鋒：高中數(shù)學課程的新要求，應該強化批判性思維（甄別AI輸出）、深化數(shù)據(jù)素養(yǎng)（獲取、清洗、建模）、培養(yǎng)人機協(xié)同能力（用AI工具聚焦策略）。

傳統(tǒng)課程的有些內(nèi)容不會變化，比如數(shù)學思想方法、符號化表達、基本的代數(shù)運算、訓練邏輯推理和學習基本的歐式幾何為目標的幾何證明、函數(shù)關系、三角函數(shù)基礎、方程建模等。必須改變的是過多的技能訓練內(nèi)容，過于強化的重復數(shù)值計算和機械解題技巧訓練。這些必須減下來，把節(jié)省下來的時間和精力用在學習數(shù)學里的大思想、大方法方面。教授一個新的數(shù)學概念、方法、定理時，不要只講所謂的“干貨”，需要系統(tǒng)地講背景和原始驅(qū)動問題；加強算法思想、植入逼近思維與價值觀；增加數(shù)據(jù)科學模塊；融入統(tǒng)計學基礎、概率模型、算法邏輯。

周勇：AI時代對數(shù)理化提出的新要求包括三個方面。一是數(shù)據(jù)素養(yǎng)，AI是處理數(shù)據(jù)的強大工具，但理解數(shù)據(jù)需要人。要培養(yǎng)學生獲取、處理、分析、解讀數(shù)據(jù)的能力，理解數(shù)據(jù)背后的意義和不確定性。二是高階思維能力的培養(yǎng)，減少對低階知識記憶和簡單計算的要求，大幅度提升學生問題解決、創(chuàng)新設計、數(shù)據(jù)分析與解讀、跨學科整合的能力。三是人機協(xié)作能力，學習如何有效利用AI工具輔助學習和研究，而非取代思考和判斷。

傳統(tǒng)課程中不會變化的包括兩方面。一是基礎知識核心地位，物質(zhì)結(jié)構(gòu)、化學反應、化學鍵、元素周期律等構(gòu)建學科骨架的核心概念和基本原理不能變，它們是理解更高層次知識的前提。二是科學本質(zhì)與方法，觀察、假設、實驗、驗證、推理、證偽等科學思維和探究方法不能變，這是科學精神的根本。

傳統(tǒng)課程中必須改變的包括三方面。一要改變過時的知識與技能，一些陳舊、與現(xiàn)代科技脫節(jié)的知識點可以適當調(diào)整或更新。二是改變教學內(nèi)容的深度與廣度，大幅度引入現(xiàn)代科技前沿的基礎概念和應用，例如簡要介紹量子點、鈣鈦礦太陽能電池等，讓學生知道科技的最新發(fā)展。同時，大幅度提升實驗設計、動手實踐、數(shù)據(jù)處理、信息檢索與甄別、論證表達、合作探究的權(quán)重。三是改變評價體系，改變過度依賴標準化紙筆考試的評價方式，增加對過程性表現(xiàn)和實踐能力的評價。

唐江澎：有學者指出，我國理科課程內(nèi)容落后于世界領先水平，約60%的中學理科內(nèi)容仍停留在200年前的科學成果（如牛頓力學、歐姆定律），而量子計算、基因編輯等現(xiàn)代科技未納入教材；教學方法較為僵化，實驗教學占比少；學生以“刷題”為主，物理公式直接引入?yún)s缺乏數(shù)學推導。各位專家認同這種看法嗎？可以舉例子談談。

周勇：部分認同的方面：一是內(nèi)容滯后。教材內(nèi)容確實存在滯后性，現(xiàn)代科技的基礎知識在中學教材中較為淺顯，化學教材對現(xiàn)代化學研究前沿幾乎沒有提及。二是教學方法僵化。傳統(tǒng)的“刷題”模式和缺乏數(shù)學推導的教學方式不利于學生深入理解知識。三是實驗教學不足?；瘜W是一門以實驗為基礎的學科，實驗能夠幫助學生更好地理解理論知識，培養(yǎng)實踐能力和創(chuàng)新思維，但中學化學實驗教學占比不足30%。同時，實驗往往淪為驗證已知結(jié)論的步驟，而非探索未知的工具。

不完全認同的方面：一是“200年前成果”的價值。經(jīng)典知識具有不可替代性，中學化學課程的核心是幫助學生建立扎實的化學基礎知識體系。經(jīng)典理論雖然相對“古老”，但它們是現(xiàn)代科學的基石，是學生進一步學習和研究的必要前提，這些內(nèi)容在化學教學中仍然具有不可替代的作用。二是課程目標的多樣性。中學化學課程的目標不僅是傳授最新的科學知識，還包括培養(yǎng)學生的科學思維、實驗技能、探究能力和科學素養(yǎng)。這些目標的實現(xiàn)需要通過經(jīng)典知識的學習和實踐來完成。例如，通過化學實驗操作，學生可以培養(yǎng)嚴謹?shù)目茖W態(tài)度和實驗技能，這些能力對學生的未來發(fā)展至關重要。

唐江澎：AI時代的中學數(shù)理化課程的教與學，應該采用什么方式？

吳辰曄：傳統(tǒng)的通過作業(yè)和習題讓學生理解概念，效率是很低的。理解概念與做對習題兩者并不完全等同，即便題目做對了，對概念到底能理解多少，還是要靠“悟”。使用AI工具在當前班級授課背景下更有利于實現(xiàn)個性化教學，更容易弄清楚學生為什么沒理解，主動發(fā)現(xiàn)學生的短板，把學生從“題海戰(zhàn)術”中解放出來。

胡守川：在數(shù)學學習上，教師注重數(shù)學概念的引入解釋、適用條件、相關的數(shù)學過程演示及實際應用；學生根據(jù)自己的理解選擇性做少量習題，大量的重復性練習可以通過AI平臺觀摩；師生互動主要通過教師指導，由學生主動解決相關的實際問題或完成相關項目。

周勇：中學化學學習方式除AI支持的個性化學習路徑、人機協(xié)同學習、跨學科合作學習外，我想重點談兩方面。一是針對危險性高、成本昂貴、耗時較長或微觀層面的化學過程，可以采用虛擬實驗與模擬技術，使學生能夠自主設計實驗方案、調(diào)整參數(shù)（如濃度、溫度、催化劑等），即時觀察實驗結(jié)果（包括數(shù)據(jù)變化與可視化呈現(xiàn)），并通過試錯機制增強探究能力。此外，結(jié)合虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實技術，直觀展示分子結(jié)構(gòu)、反應歷程及能量變化，將抽象概念具象化，提升學生的理解深度。二是利用AI技術輔助學生處理復雜的實驗數(shù)據(jù)，包括統(tǒng)計分析、曲線擬合與數(shù)據(jù)可視化，引導學生深入挖掘數(shù)據(jù)中的模式、異常點及科學意義。學生可以在短時間內(nèi)預見成果，并迅速進行實驗模擬，在實際操作中驗證理論知識，從而促進創(chuàng)意發(fā)揮，提高創(chuàng)新能力。

朱熹：在當今AI逐漸嶄露頭角的時期，學生選擇化學專業(yè)時會比其他專業(yè)考慮更多的因素。一方面，在產(chǎn)業(yè)界都在使用AI和機器人進行技術革新的背景下，手工實驗教育正在逐漸失去客觀意義。另一方面，高效使用AI和機器人對傳統(tǒng)實驗學科進行技術升級，本身也需要全新人才培育方式，通過AI和機器人進行實驗操作也會成為實驗科學教育的必然組成部分。

唐江澎：中小學能培養(yǎng)拔尖創(chuàng)新人才嗎？應該關注哪些基本素養(yǎng)？這是社會普遍關注的問題，請大家發(fā)表意見。

彭小水：我談三點看法。一是學生和教師不可過分依賴外部輸入和AI工具，需要學會自我判斷外部知識的正確性和借鑒價值。如若碰到難題時，不是先進行深思熟慮，而是第一時間求助AI，久而久之勢必會導致學生自身的創(chuàng)造性思維不斷萎縮。二是不可讓學生忽視基礎知識的理解和推導過程，否則會從根本上損害創(chuàng)新的動力和學習能力的培養(yǎng)。三是在AI迅速發(fā)展的背景下，學生過分沉溺虛擬可能會減少與他人合作、溝通的機會，進而削弱人際交往能力與心理素質(zhì)，這也是創(chuàng)新人才培養(yǎng)需要重視的方面。

吳辰曄：現(xiàn)階段基礎教育對奧賽人才的培養(yǎng)從成績上看是突出的。但是如果觀察這些奧賽獲獎者的大學專業(yè)和就業(yè)選擇，就會發(fā)現(xiàn)大部分并沒有從事奧賽的學科。這也說明，我們在中小學階段沒有完全挖掘出學生到底喜歡什么、未來的理想是什么。所謂拔尖創(chuàng)新人才，我想不僅僅是在各種競賽上取得成績，而應該是在未來取得相關領域的成就。只有熱愛和執(zhí)著才能帶來長久的動力和一往無前的勇氣，這些才是拔尖創(chuàng)新人才最需要的。

周勇：拔尖創(chuàng)新人才并非在大學階段突然涌現(xiàn)，其成長需要中小學這一早期階段提供肥沃土壤。因此，教育目標應聚焦于為全體學生營造有利于創(chuàng)新的環(huán)境，助力每個學生成長為具有發(fā)展?jié)摿Φ膫€體，而非對特定學生進行過早的“催熟”或單一的“定向”培養(yǎng)。

朱熹：當前中小學培養(yǎng)拔尖創(chuàng)新人才應關注以下四方面基本素養(yǎng)的培養(yǎng)。一是基礎能力。加深對基本概念的理解，培養(yǎng)區(qū)分AI生成與真實的能力。二是創(chuàng)新能力。重在批判性思維的訓練，培養(yǎng)AI難以替代的創(chuàng)造力。三是實踐能力。注重跨學科應用，利用AI促進多領域知識整合補足。四是協(xié)作能力。重視團隊領導力的培養(yǎng)，避免人際互動的弱化。

唐江澎：中小學學生可以使用計算器嗎？如可以，您覺得從幾年級使用比較合適？這個問題請王學鋒教授回答。

王學鋒：可以且必要。但計算器的概念要向外延，如圖形計算器，GGB（動態(tài)數(shù)學軟件）等軟件，建設數(shù)學可視化實驗室。建議在小學中高年級探索性使用（不替代基礎運算）；初中起開放用于復雜運算（聚焦建模與解釋）；高中階段允許使用圖形計算器，用于函數(shù)圖像分析、統(tǒng)計模擬，計算器用于驗證手算結(jié)果，而非替代思考。

一個很重要的問題是，考試是否可以用計算器？在美國大學是可以的，但計算器不可以有符號計算的功能，只可以有算術計算和畫圖功能。在中小學數(shù)學考試和高考中，限制計算器功能首先比較難定規(guī)則，其次比較難在考場進行有效監(jiān)督，所以不建議中小學數(shù)學考試和高考允許用計算器。

（本刊記者譚希根據(jù)訪談整理）

（作者 唐江澎等）

《人民教育》2025年第13-14期