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智能時代“數理化”課程往何處去?

發布時間:2025-09-24 作者:唐江澎等 來源:中國教育新聞網-《人民教育》

【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(美國數學科學學會出版社)創辦人

王學鋒   香港中文大學(深圳)教授

周    南京大學物理學院教授

朱    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、大數據等新興技術迅猛發展的背景下,數理化教育正面臨前所未有的機遇與挑戰。研究智能時代的數理化課程發展,不僅關乎基礎學科人才培養模式的創新,更是把握未來科技競爭主動權的關鍵。為深入了解智能時代數理化課程的發展趨勢與變革方向,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容、學科交叉融合、計算思維培養等前沿問題,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展需求,也必須關注課程的學科基礎,這是課程構建的三大基石。AI時代對高中數學、物理、化學課程內容會提出哪些新要求?傳統課程的基本內容哪些不會變化,哪些必須改變?請大家結合自身學科專業,對AI時代重構高中數理化課程體系提出專業建議。

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論,不講結論是怎么來的。我們知道,科學上一些重大的發明和原理,都是碰到問題后去設法解決,經過探索的過程最終得到結論。從科學研究的角度看,結論怎么來的比結論本身更重要。教學也是如此,讓學生知道課本上的結論是怎么來的,對學生會有非常大的啟發。在AI回答科學上的結論比人還要回答得好的情況下,我們現在要做哪些變革呢?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。同時要知道這些結論不是一成不變的,也不一定永遠都是對的,所以培養學生批判性思維非常重要。發現問題、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,一是非理性內卷下的超前學習,二是高中數理化課程內容對新技術要保持開放心態。

吳辰曄:該理解和記憶的基礎性內容,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:我認為傳統高中數學課程內容應該大體不變,但重心可能更偏向新概念的闡述和與現實生活的關聯。大量做題的學習方式必須改變。

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

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

周勇:AI時代對數理化提出的新要求包括三個方面。一是數據素養,AI是處理數據的強大工具,但理解數據需要人。要培養學生獲取、處理、分析、解讀數據的能力,理解數據背后的意義和不確定性。二是高階思維能力的培養,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、創新設計、數據分析與解讀、跨學科整合的能力。三是人機協作能力,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,物質結構、化學反應、化學鍵、元素周期律等構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、與現代科技脫節的知識點可以適當調整或更新。二是改變教學內容的深度與廣度,大幅度引入現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展。同時,大幅度提升實驗設計、動手實踐、數據處理、信息檢索與甄別、論證表達、合作探究的權重。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,增加對過程性表現和實踐能力的評價。

唐江澎:有學者指出,我國理科課程內容落后于世界領先水平,約60%的中學理科內容仍停留在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,物理公式直接引入卻缺乏數學推導。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:一是內容滯后。教材內容確實存在滯后性,現代科技的基礎知識在中學教材中較為淺顯,化學教材對現代化學研究前沿幾乎沒有提及。二是教學方法僵化。傳統的“刷題”模式和缺乏數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。化學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,培養實踐能力和創新思維,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。經典理論雖然相對“古老”,但它們是現代科學的基石,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,還包括培養學生的科學思維、實驗技能、探究能力和科學素養。這些目標的實現需要通過經典知識的學習和實踐來完成。例如,通過化學實驗操作,學生可以培養嚴謹的科學態度和實驗技能,這些能力對學生的未來發展至關重要。

唐江澎:AI時代的中學數理化課程的教與學,應該采用什么方式?

吳辰曄:傳統的通過作業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個性化教學,更容易弄清楚學生為什么沒理解,主動發現學生的短板,把學生從“題海戰術”中解放出來。

胡守川:在數學學習上,教師注重數學概念的引入解釋、適用條件、相關的數學過程演示及實際應用;學生根據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、調整參數(如濃度、溫度、催化劑等),即時觀察實驗結果(包括數據變化與可視化呈現),并通過試錯機制增強探究能力。此外,結合虛擬現實與增強現實技術,直觀展示分子結構、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據,包括統計分析、曲線擬合與數據可視化,引導學生深入挖掘數據中的模式、異常點及科學意義。學生可以在短時間內預見成果,并迅速進行實驗模擬,在實際操作中驗證理論知識,從而促進創意發揮,提高創新能力。

朱熹:在當今AI逐漸嶄露頭角的時期,學生選擇化學專業時會比其他專業考慮更多的因素。一方面,在產業界都在使用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:中小學能培養拔尖創新人才嗎?應該關注哪些基本素養?這是社會普遍關注的問題,請大家發表意見。

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新的動力和學習能力的培養。三是在AI迅速發展的背景下,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,這也是創新人才培養需要重視的方面。

吳辰曄:現階段基礎教育對奧賽人才的培養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和就業選擇,就會發現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,這些才是拔尖創新人才最需要的。

周勇:拔尖創新人才并非在大學階段突然涌現,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新的環境,助力每個學生成長為具有發展潛力的個體,而非對特定學生進行過早的“催熟”或單一的“定向”培養。

朱熹:當前中小學培養拔尖創新人才應關注以下四方面基本素養的培養。一是基礎能力。加深對基本概念的理解,培養區分AI生成與真實的能力。二是創新能力。重在批判性思維的訓練,培養AI難以替代的創造力。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。四是協作能力。重視團隊領導力的培養,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(動態數學軟件)等軟件,建設數學可視化實驗室。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,用于函數圖像分析、統計模擬,計算器用于驗證手算結果,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。在中小學數學考試和高考中,限制計算器功能首先比較難定規則,其次比較難在考場進行有效監督,所以不建議中小學數學考試和高考允許用計算器。

(本刊記者譚希根據訪談整理)

(作者 唐江澎等)

《人民教育》2025年第13-14


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