【特約主持人】

唐江澎   中國教育學(xué)會副會長、香港中文大學(xué)（深圳）當(dāng)代教育研究所所長

【訪談嘉賓】  

唐本忠   中國科學(xué)院院士，英國皇家化學(xué)學(xué)會會士

唐叔賢   中國科學(xué)院院士，發(fā)展中國家科學(xué)院院士

吳辰曄   香港中文大學(xué)（深圳）理工學(xué)院助理教授

胡守川   AIMS Press（美國數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)會出版社）創(chuàng)辦人

王學(xué)鋒   香港中文大學(xué)（深圳）教授

周 勇   南京大學(xué)物理學(xué)院教授

朱 熹   香港中文大學(xué)（深圳）理工學(xué)院副教授

彭小水   香港中文大學(xué)（深圳）理工學(xué)院副教授

在人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)迅猛發(fā)展的背景下，數(shù)理化教育正面臨前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。研究智能時代的數(shù)理化課程發(fā)展，不僅關(guān)乎基礎(chǔ)學(xué)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(guān)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(xué)會副會長、香港中文大學(xué)（深圳）當(dāng)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(xué)院、南京大學(xué)、香港中文大學(xué)（深圳）等高校和機(jī)構(gòu)的多位專家學(xué)者展開深度對話訪談。本次訪談聚焦理科課程內(nèi)容、學(xué)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(guān)注時代和人的發(fā)展需求，也必須關(guān)注課程的學(xué)科基礎(chǔ)，這是課程構(gòu)建的三大基石。AI時代對高中數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)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(xué)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(dāng)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(xué)上一些重大的發(fā)明和原理，都是碰到問題后去設(shè)法解決，經(jīng)過探索的過程最終得到結(jié)論。從科學(xué)研究的角度看，結(jié)論怎么來的比結(jié)論本身更重要。教學(xué)也是如此，讓學(xué)生知道課本上的結(jié)論是怎么來的，對學(xué)生會有非常大的啟發(fā)。在AI回答科學(xué)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(xué)生掌握一定的基礎(chǔ)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(yuǎn)都是對的，所以培養(yǎng)學(xué)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(xué)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(xué)習(xí)，二是高中數(shù)理化課程內(nèi)容對新技術(shù)要保持開放心態(tài)。

吳辰曄：該理解和記憶的基礎(chǔ)性內(nèi)容，我覺得應(yīng)該不會減少。不過，隨著AI工具的運(yùn)用，學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)方式。

胡守川：我認(rèn)為傳統(tǒng)高中數(shù)學(xué)課程內(nèi)容應(yīng)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(guān)聯(lián)。大量做題的學(xué)習(xí)方式必須改變。

王學(xué)鋒：高中數(shù)學(xué)課程的新要求，應(yīng)該強(qiáng)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(jī)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(xué)思想方法、符號化表達(dá)、基本的代數(shù)運(yùn)算、訓(xùn)練邏輯推理和學(xué)習(xí)基本的歐式幾何為目標(biāo)的幾何證明、函數(shù)關(guān)系、三角函數(shù)基礎(chǔ)、方程建模等。必須改變的是過多的技能訓(xùn)練內(nèi)容，過于強(qiáng)化的重復(fù)數(shù)值計算和機(jī)械解題技巧訓(xùn)練。這些必須減下來，把節(jié)省下來的時間和精力用在學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)里的大思想、大方法方面。教授一個新的數(shù)學(xué)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(qiáng)算法思想、植入逼近思維與價值觀；增加數(shù)據(jù)科學(xué)模塊；融入統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)、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(qiáng)大工具，但理解數(shù)據(jù)需要人。要培養(yǎng)學(xué)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(xué)生問題解決、創(chuàng)新設(shè)計、數(shù)據(jù)分析與解讀、跨學(xué)科整合的能力。三是人機(jī)協(xié)作能力，學(xué)習(xí)如何有效利用AI工具輔助學(xué)習(xí)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(chǔ)知識核心地位，物質(zhì)結(jié)構(gòu)、化學(xué)反應(yīng)、化學(xué)鍵、元素周期律等構(gòu)建學(xué)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(xué)本質(zhì)與方法，觀察、假設(shè)、實驗、驗證、推理、證偽等科學(xué)思維和探究方法不能變，這是科學(xué)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(dāng)調(diào)整或更新。二是改變教學(xué)內(nèi)容的深度與廣度，大幅度引入現(xiàn)代科技前沿的基礎(chǔ)概念和應(yīng)用，例如簡要介紹量子點、鈣鈦礦太陽能電池等，讓學(xué)生知道科技的最新發(fā)展。同時，大幅度提升實驗設(shè)計、動手實踐、數(shù)據(jù)處理、信息檢索與甄別、論證表達(dá)、合作探究的權(quán)重。三是改變評價體系，改變過度依賴標(biāo)準(zhǔn)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(xué)者指出，我國理科課程內(nèi)容落后于世界領(lǐng)先水平，約60%的中學(xué)理科內(nèi)容仍停留在200年前的科學(xué)成果（如牛頓力學(xué)、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(xué)方法較為僵化，實驗教學(xué)占比少；學(xué)生以“刷題”為主，物理公式直接引入?yún)s缺乏數(shù)學(xué)推導(dǎo)。各位專家認(rèn)同這種看法嗎？可以舉例子談?wù)劇?/span>

周勇：部分認(rèn)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(chǔ)知識在中學(xué)教材中較為淺顯，化學(xué)教材對現(xiàn)代化學(xué)研究前沿幾乎沒有提及。二是教學(xué)方法僵化。傳統(tǒng)的“刷題”模式和缺乏數(shù)學(xué)推導(dǎo)的教學(xué)方式不利于學(xué)生深入理解知識。三是實驗教學(xué)不足?；瘜W(xué)是一門以實驗為基礎(chǔ)的學(xué)科，實驗?zāi)軌驇椭鷮W(xué)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(xué)化學(xué)實驗教學(xué)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(rèn)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(xué)化學(xué)課程的核心是幫助學(xué)生建立扎實的化學(xué)基礎(chǔ)知識體系。經(jīng)典理論雖然相對“古老”，但它們是現(xiàn)代科學(xué)的基石，是學(xué)生進(jìn)一步學(xué)習(xí)和研究的必要前提，這些內(nèi)容在化學(xué)教學(xué)中仍然具有不可替代的作用。二是課程目標(biāo)的多樣性。中學(xué)化學(xué)課程的目標(biāo)不僅是傳授最新的科學(xué)知識，還包括培養(yǎng)學(xué)生的科學(xué)思維、實驗技能、探究能力和科學(xué)素養(yǎng)。這些目標(biāo)的實現(xiàn)需要通過經(jīng)典知識的學(xué)習(xí)和實踐來完成。例如，通過化學(xué)實驗操作，學(xué)生可以培養(yǎng)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度和實驗技能，這些能力對學(xué)生的未來發(fā)展至關(guān)重要。

唐江澎：AI時代的中學(xué)數(shù)理化課程的教與學(xué)，應(yīng)該采用什么方式？

吳辰曄：傳統(tǒng)的通過作業(yè)和習(xí)題讓學(xué)生理解概念，效率是很低的。理解概念與做對習(xí)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(dāng)前班級授課背景下更有利于實現(xiàn)個性化教學(xué)，更容易弄清楚學(xué)生為什么沒理解，主動發(fā)現(xiàn)學(xué)生的短板，把學(xué)生從“題海戰(zhàn)術(shù)”中解放出來。

胡守川：在數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)上，教師注重數(shù)學(xué)概念的引入解釋、適用條件、相關(guān)的數(shù)學(xué)過程演示及實際應(yīng)用；學(xué)生根據(jù)自己的理解選擇性做少量習(xí)題，大量的重復(fù)性練習(xí)可以通過AI平臺觀摩；師生互動主要通過教師指導(dǎo)，由學(xué)生主動解決相關(guān)的實際問題或完成相關(guān)項目。

周勇：中學(xué)化學(xué)學(xué)習(xí)方式除AI支持的個性化學(xué)習(xí)路徑、人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)、跨學(xué)科合作學(xué)習(xí)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(xué)過程，可以采用虛擬實驗與模擬技術(shù)，使學(xué)生能夠自主設(shè)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(jī)制增強(qiáng)探究能力。此外，結(jié)合虛擬現(xiàn)實與增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)，直觀展示分子結(jié)構(gòu)、反應(yīng)歷程及能量變化，將抽象概念具象化，提升學(xué)生的理解深度。二是利用AI技術(shù)輔助學(xué)生處理復(fù)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(dǎo)學(xué)生深入挖掘數(shù)據(jù)中的模式、異常點及科學(xué)意義。學(xué)生可以在短時間內(nèi)預(yù)見成果，并迅速進(jìn)行實驗?zāi)M，在實際操作中驗證理論知識，從而促進(jìn)創(chuàng)意發(fā)揮，提高創(chuàng)新能力。

朱熹：在當(dāng)今AI逐漸嶄露頭角的時期，學(xué)生選擇化學(xué)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(jī)器人進(jìn)行技術(shù)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(jī)器人對傳統(tǒng)實驗學(xué)科進(jìn)行技術(shù)升級，本身也需要全新人才培育方式，通過AI和機(jī)器人進(jìn)行實驗操作也會成為實驗科學(xué)教育的必然組成部分。

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

彭小水：我談三點看法。一是學(xué)生和教師不可過分依賴外部輸入和AI工具，需要學(xué)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(jìn)行深思熟慮，而是第一時間求助AI，久而久之勢必會導(dǎo)致學(xué)生自身的創(chuàng)造性思維不斷萎縮。二是不可讓學(xué)生忽視基礎(chǔ)知識的理解和推導(dǎo)過程，否則會從根本上損害創(chuàng)新的動力和學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)。三是在AI迅速發(fā)展的背景下，學(xué)生過分沉溺虛擬可能會減少與他人合作、溝通的機(jī)會，進(jìn)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(chǔ)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?wù)叩拇髮W(xué)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(xué)科。這也說明，我們在中小學(xué)階段沒有完全挖掘出學(xué)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(yīng)該是在未來取得相關(guān)領(lǐng)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(xué)階段突然涌現(xiàn)，其成長需要中小學(xué)這一早期階段提供肥沃土壤。因此，教育目標(biāo)應(yīng)聚焦于為全體學(xué)生營造有利于創(chuàng)新的環(huán)境，助力每個學(xué)生成長為具有發(fā)展?jié)摿Φ膫€體，而非對特定學(xué)生進(jìn)行過早的“催熟”或單一的“定向”培養(yǎng)。

朱熹：當(dāng)前中小學(xué)培養(yǎng)拔尖創(chuàng)新人才應(yīng)關(guān)注以下四方面基本素養(yǎng)的培養(yǎng)。一是基礎(chǔ)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(xùn)練，培養(yǎng)AI難以替代的創(chuàng)造力。三是實踐能力。注重跨學(xué)科應(yīng)用，利用AI促進(jìn)多領(lǐng)域知識整合補(bǔ)足。四是協(xié)作能力。重視團(tuán)隊領(lǐng)導(dǎo)力的培養(yǎng)，避免人際互動的弱化。

唐江澎：中小學(xué)學(xué)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(xué)鋒教授回答。

王學(xué)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(xué)軟件）等軟件，建設(shè)數(shù)學(xué)可視化實驗室。建議在小學(xué)中高年級探索性使用（不替代基礎(chǔ)運(yùn)算）；初中起開放用于復(fù)雜運(yùn)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(xué)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(shù)計算和畫圖功能。在中小學(xué)數(shù)學(xué)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(jìn)行有效監(jiān)督，所以不建議中小學(xué)數(shù)學(xué)考試和高考允許用計算器。

（本刊記者譚希根據(jù)訪談?wù)恚?/span>

（作者 唐江澎等）

《人民教育》2025年第13-14期