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《培养人工智能时代负责任和有创造力的公民——联合国教科文组织《学生人工智能能力框架》报告要点与思考》

  • 来源专题：数智化图书情报
  • 编译者： 程冰
  • 发布时间：2024-10-31

  • 随着人工智能技术在教育教学中的广泛应用，将人工智能学习目标纳入学校正式课程，培养学生人工智能能力，对于学生安全、符合伦理地使用人工智能至关重要。联合国教科文组织制定的《学生人工智能能力框架》，定义了学生在人工智能时代必须掌握的知识、技能和价值观。该框架以增强人类能动性、遵循以人为本、促进可持续发展、确保包容性和促进终身学习为原则，采用二维矩阵的方法，构建了涵盖以人为本的思维方式、人工智能伦理、人工智能技术与应用以及人工智能系统设计 4 个能力维度，横跨理解、应用和创造 3 个能力等级的 12 个人工智能能力模块。


    一、问题提出

    人工智能不仅直观地展示出其洞见未来的诸多可能，而且推动着教育新范式的形成、新文化的构建和新型学习型人才培养模式的诞生。联合国教科文组织 2024 年发布的《学生人工智能能力框架》（以下简称《框架》），界定了学生应具备的人工智能知识、技能和价值观，帮助学生了解人工智能在教育中的作用。


    二、制定原则

    （一）培养对人工智能的批判性思维方法

    （二）优先考虑以人为本的人工智能互动

    （三）鼓励环境可持续发展的人工智能

    （四）促进人工智能能力发展的包容性

    （五）培养终身学习的核心人工智能能力


    三、内容框架

    （一）二维内容结构

    （二）四个能力层面

    1. 以人为本的人工智能思维方式

    2. 人工智能伦理

    3. 人工智能技术和应用

    4. 人工智能系统设计

    （三）三个能力等级

    1. 理解等级

    2. 应用等级

    3. 创造等级


    四、应用对策

    （一）评估国家人工智能战略制定情况

    （二）开发跨学科的核心人工智能课程

    （三）设计面向未来的本地人工智能课程

    （四）定制适合年龄的螺旋式课程序列

    （五）构建支持人工智能课程的学习环境

    （六）支持人工智能教师的终身专业发展

    （七）设计基于群组的教学活动和项目

    （八）制定基于能力的人工智能评估标准


    五、简要思考

    （一）研制以人为本的国家人工智能战略，创建支持人工智能教育的数字化环境

    （二）构建新型的人工智能教师培养体系，筑牢高水平的人工智能人才队伍基座

    （三）重视人工智能工具与学科深度互融，形成人机协同的智能素养教育新生态

    （四）研发符合伦理原则的能力评估工具，动态评估和提升师生的人工智能能力

  • 原文来源：https://mp.weixin.qq.com/s/RHatuc7JKSQTspl0xfVXiA
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  • 《联合国教科文组织发布！《全球9大新兴的人工智能监管方法》》
    • 来源专题：数智化图书情报
    • 编译者：程冰
    • 发布时间：2024-10-30
    • 2024年8月16日，联合国教科文组织（UNESCO）发布《全球9大新兴的人工智能监管方法》，报告探讨了全球立法机构正在审议的关于人工智能的不同监管方法。 1、基于原则的方法 基于原则的方法为利益相关者提供了一套基本原则，为通过合乎道德、以人为本和尊重人权的程序开发和使用人工智能系统提供指导。例如联合国教科文组织的《人工智能伦理问题建议书》和联合国经济合作与发展组织（OECD）的《人工智能原则》。基于原则的方法并不对公共机构、私人组织或个人规定具体的义务或限制，也不规定不遵守的后果。法律主体可自行判断如何根据原则调整自己的行为。然而，基于原则的方法可以与其他规定了具体的义务和权利的监管方法相结合。 2、基于标准的方法 基于标准的方法将国家的监管权力下放给标准制定机构，这些机构可以是公共、私营或混合机构。这种方法使专业和行业组织可直接或间接参与制定有关程序和活动的技术标准。人工智能标准中心（AI Standards Hub）已经确定了近300项人工智能相关标准，这些标准涉及众多领域，如人工智能采购、人权、以人为本的设计、人工智能的发展和应用。 3、基于实验主义的方法 在电信和金融等不同经济部门以及数据保护、隐私法和公共采购等横向立法中，已采用灵活制定的监管方法。监管沙盒（Regulatory Sandboxes）的主要目标是为公共和私营组织创造测试新商业模式的空间。最近，这种方法也被用于人工智能监管。如欧盟的《人工智能法案》，该法案建立了人工智能监管沙盒的创建框架。此外，英国的《支持创新的人工智能监管方法》提案还包括开发沙盒和测试平台。 4、基于促进和扶持的方法 基于促进和扶持的方法旨在促进和营造一种环境，鼓励私营和公共部门开发和使用负责任的、符合道德和人权的人工智能系统。例如，在这方面，联合国教科文组织制定了准备情况评估方法（RAM），旨在帮助各国了解自己在为其所有公民实施人工智能方面的准备程度，并在此过程中强调需要进行哪些体制和监管变革。 5、基于调整现有法律的方法规则 一些地区倾向于调整特定部门的规则（如卫生、金融、教育、司法）和横向规则（如刑法、数据保护法、劳动法），而不是发布人工智能法案。这种方法的一个潜在好处是，它允许立法者根据他们对人工智能的了解，讨论并逐步改进监管框架。 6、基于信息透明度的方法 要使用这一方法，需采用透明披露的基本信息。披露信息的范围可包括人工智能系统生命周期的各个方面，包括模型是如何开发的、使用了哪些数据对其进行训练、系统如何运行、系统的性能、系统对其支持的程序有哪些影响、人们如何对根据系统输入信息做出的决定进行质疑等等。 7、基于风险的方法 基于风险的方法旨在根据各方对监管机构实现其目标所带来的风险的评估，确定监管行动的优先次序。这种监管方法已在不同部门实施，包括环境部门、税收部门、食品安全部门和消费者保护部门。基于风险的方法侧重于预防问题和控制与使用人工智能系统相关的风险。因此，其目的是根据不同类型的人工智能系统所造成的风险程度来调整法规的义务或要求。该方法根据风险水平，确定目标的优先次序，区分风险类型，并选择干预措施。 8、基于权利的方法 基于权利的方法旨在确保人工智能法规保护个人的权利和自由，强调人权。这种方法假定，市场失灵不是监管的唯一理由，监管的合理性在于保护权利、促进分配公正和推进社会目标。基于权利的方法制定了强制性规则，以保证在人工智能系统的生命周期内尊重、保护和促进权利，包括人权和其他经济或社会权利。 9、基于责任的方法 这种方法旨在规定强制性行为标准以刑事、行政或民事责任为后盾。在这种监管方法中，法律的力量被用来禁止某些形式的行为，要求采取某些积极行动，或规定进入某个行业的条件。例如，欧盟的《人工智能法案》规定了适用于违反该法规的处罚措施。此外，欧洲议会正在审议关于人工智能造成伤害的民事责任新规定的提案。
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  • 《ChatGPT/生成式人工智能时代的教育变革 陈玉琨》
    • 来源专题：数智化图书情报
    • 编译者：闫亚飞
    • 发布时间：2023-09-25
    • 2022年底，ChatGPT/生成式人工智能横空出世，震惊世人。全球各行各业，尤其是互联网、人工智能巨头纷纷发出红色预警，加快了研发进程，谷歌、阿里、京东、腾讯、字节跳动、360等纷纷跟进，试图卡位跑道，抢占市场。当然也有一些行业，比如教育界，最初不少人风轻云淡，他们认为：只要防住了学生借此作弊，其余都不是大问题。不过随着ChatGPT功能的显现，越来越多的人意识到：在这波以ChatGPT为代表的人工智能冲击下，教育即将面临比任何时候都大的变革。 这些变革至少涉及但不限于下述方面： 第一，“人机协同的育人模式”将渐成未来时代主流的教学样态，就像班级授课在过去400年雄踞教育模式榜首一样，“佳佳”将走进学校、家庭，从“助教”渐成“主教”。一批不知“人机协同”为何物的教师将渐次退出教师这一行业。 第二，教师不再有底气称自己为“知识的已知者与传播者”，把“教书交给机器，把育人留给老师”在可见的将来已经成为大概率的事件。在学生人格养成过程中，一批“超级教师”将脱颖而出。 第三，纸质教材将被清理出书包。每个人都有一本专属自己的教材，这不再是梦想。无纸化校园将逐步成为现实。 第四，有意义的学习将首次取代有效的学习，成为学校与家长最关心的用语，成为教育工作者追求的主要目标。 一、人机协同：未来时代主流的教学样态 在今天没人会怀疑，相较于古代的个别教学，产生于近代的班级授课制是世界教育史上的重大革命。 1485年的《纽伦堡学校规程（Schulordnung in NUrunberg）》和1528年的《萨克森选帝侯国学校规程（Kursachsische Schulordnung）》规定，应将学生划分为三个阶段的班级，各个班级配以不同的古典教科书教授之。这即是班级授课制的雏形。一般说来，此前学校的学生是杂然地集中于一室，教师轮番传唤，施以个别指导。但从此在人文主义学校里，采用了把学生按学力分成若干阶段、编成班级一起教学的制度。该制度旨在能同时有效地指导大量学生。1632年捷克教育家夸美纽斯（J.A.Comenius）的 《大教学论》从理论上对班级授课制进行了系统论述，使班级授课有了坚实的理论基础。班级授课制从最初出现到形成制度，花了150年的时间。 班级授课制使得“一个先生可以同时教几百个学生”成为可能，它的出现极大地提升了教育的效率，推动了教育的普及。不过，人们在谈起班级授课制的时候，却忘了一个重要的事实：技术对其的支持与支撑作用。可以说，如果没有我国先祖发明的造纸术与印刷术，班级授课制与教育普及是没有可能的。造纸术是中国人民长期经验的积累和智慧的结晶，根据考古发现，西汉时期（公元前206年至公元前8年），中国已经有了麻质纤维纸。始于隋朝的雕版印刷，经宋仁宗时代的毕升发展、完善，产生了活字印刷术，并由蒙古人传至了欧洲，所以后人称毕升为印刷术的始祖。造纸术与印刷术的发明使书本得以普及，从而使教育的普及渐成事实。班级授课制在极大地提升教育效率的同时，其不足之处在日后的教育教学中也日益显示，它使因材施教变得十分困难。试图对此做出变革最早的并不是“道尔顿制”，而是1810年德国柏林洪堡大学推出的“选课制”。“选课制”容许学生根据自己的兴趣爱好，修习自己最喜欢的课程。以后在世界各国推出的“学分制”“绩点制”与“走班制”都是对其的补充与完善。然而，这些举措并没有从根本上撼动班级授课制在学校教育中的主流地位。 一种制度在其促进社会生产力方面的潜力没有得到充分释放之前是不会退出历史舞台的，教育制度也是如此。同时，新的制度如果不能催生出更高的劳动效率，也是很难被历史所接受与认可，只能成为学者在书斋中的研究对象。比如，一位热衷于计算机与教育变革的学者伊里奇（I.Illich）在上世纪就极力鼓吹将计算机技术作为一种改革“破碎的教育系统”的手段。1971年，在他的那篇犀利的论著《非学校化社会》（Deschooling Society）中，伊里奇认为，鉴于非灵活的课程和讲授式的“学习”，我们眼下的教育格局令人窒息。他提出将先进的技术整合进我们的学校系统之中，从而创造出他所称谓的“去中心的学习网络”。伊里奇断言，这种“学习网络”的建立将会反过来把更多的学生更紧密地联系到学习过程之中，从而创造出一种更有效的、参与式的学习。其核心观点是：在任何时候给任何想学习的人提供学习机会。尽管在当时就有不少人认同伊里奇等人的主张，但有更多的人认为：这种关于学习过程的另类主张太过激进，是乌托邦式无法实现的。 在伊里奇之前，也有不少心理学家尝试以教学机器代替教师繁琐的劳动，使个性化教学得以实现。在上世纪20年代，美国著名的教育心理学家普莱西（S.Pressey）就设计了几种自动测验学生智力和知识的机器，以便让学生按照自己的节奏学习知识，并在学习后得到及时反馈。他的第一架教学机器曾在1924年美国心理学年会上展览和介绍过。1925年，他又在美国心理学年会展出了改进的机器。 美国著名心理学家及新行为主义的主要代表斯金纳（B. F. Skinner）根据对操作性条件反射和强化作用的研究发明了“教学机器”，并设计了“程序教学”方案，对美国教育产生过深刻影响，被誉为“教学机器之父”。 不过由于这些努力缺乏系统的技术支撑与像互联网那样设施设备的加持，更没有人们对大规模神经网络的认知和对自然语言处理技术的理解，全都无疾而终。 真正的成功，有望为个别化教学提供支持的系统在上世纪末终于问世。1997年进入课堂的第一款“基于知识空间的测试与学习（Assesment & LEaning in Knowledge Space，简称ALEKS）”平台问世。该平台最初仅针对三年级以上K12学段的基础算术课程，而后ALEKS逐步向高年级拓展，在基础算术之外，又加入了代数、几何、统计学、微积分等高级数学科目，并逐步开设专门课程教授ACT数学、SAT数学、化学、物理、会计学、商业统计、财务等科目。目前ALEKS的线上测评与学习系统已经能够覆盖从三年级到职前教育的大部分理科课程。目前，该系统在美国的用户已达到440余万。ALEKS希望自己扮演的重要角色之一就是成为学生的“私人导师”。 随后，世界各国纷纷启动了人形机器人与高考机器人的研发。就人形机器人而言，在全球到目前至少有10款机器人引起人们关注，其中最引人注目的有两款： 其一为2015年出生的女性机器人索菲亚（Sofia）。她一亮相就被各大媒体评为“最像人的机器人，没有之一”。在2017年10月，她获得了沙特阿拉伯国家授予的正式公民的身份。索菲亚由全球最先进的表情机器人公司Hanson Robotics研发，她以表情逼真著称，喜怒哀乐，动人必深，情绪变化，足以乱真。2016年3月16日美国CNBC撰文详细介绍了这款经过进一步优化的机器人。 其二为“佳佳”。2016年4月15日，中国科学技术大学正式发布我国首台特有体验交互机器人“佳佳”。“佳佳”是中科大“可佳”机器人团队联合国内合作伙伴，历经三年研制而成。她已具备了人机对话理解、面部微表情、口型及躯体动作搭配、大范围动态环境自主定位导航和云服务等功能。 除此之外，世界主要国家也纷纷开展“高考机器人”的研究。日本国立信息学研究所研发了一款智能机器人（见图2），通过了日本大多数大学的入学考试，但未能通过东京大学的入学考试。2015年，这款机器人的测试分数达到511分，首次高于平均分数416分（总分数为950分）。这一分数已经有80%的机会进入日本411所私立大学和33所国立大学。测试的大学考试科目包括数学、物理、英语等。 2015年，由美国西雅图艾伦人工智能研究所研发的一款能够认知人类社会常识的人工智能软件阿里斯托（Aristo）（见图3）问世。阿里斯托的研究人员选择了纽约地区的一份科学试卷，科目涵盖生物、数学和几何，题型复杂多变，有表述题、图表题、选择题（单选/多选）等。测验结果让人失望，Aristo没能通过全部的考试。 2017年2月23日，我国四川成都石室天府中学高三文科班的43名学生迎来了一场“人机大战”，他们的对手是由国家863超脑计划研发团队研制的“高考机器人”（见图4）。这也是研究4年多以来，“高考机器人”首次与学生进行对决。“我感觉我们是代表人类在作战”，该校高三学生佘雨佳说。他们感到责任重大，联想到阿尔法狗在围棋上的战绩，她和多数同学都觉得自己要被碾压。不过两个小时后，43名学生以106分的平均分击败了“高考机器人”——它得了93分。 同年，我国的文科高考生，迎来了一位特殊的竞争对手——高考机器人。该款机器人包括三个独立的人工智能程序，分别应考数学、语文和文综。“高考机器人”单独在一个关闭外部网络的房间内，由专业公证人员监考，输入试卷电子版来“读题”，通过内部服务器的计算，最终由打印机输出其答案，与全国文科高考生同时考试、同时交卷，不过其成绩并不理想。 世界主要国家研发“高考机器人”究竟想干什么？他们大学学位太多，需要由机器人来填补？答案显然是否定的，研发团队的目标指向十分明显：最终成为考生的私人导师，抑或直接走进课堂，成为名副其实的教师！ 前面我们提到的聊天机器人索菲亚在人们问起她未来想干什么时，她的回答是，做一个学生的“私人导师”。无独有偶，在被人们问及ChatGPT将会对人类哪些行业带来冲击时，ChatGPT给出了最有可能的十个行业，教育名列第七。 从ALEKS开始，经由高考机器人，到ChatGPT的诞生，如果这些技术能结合在索菲亚或佳佳身上，显然，它们足以承担起传授知识的责任。 1988年聂卫平在观看第一届世界电脑围棋比赛时说：“围棋不止是一种算法，更有很多变化蕴藏在每一次计算里，我认为电脑不具备这种运筹帷幄的能力”。但在看了AlphaGo的第一场比赛后，聂卫平改变了看法，AlphaGo走的很多招式甚至在围棋的定式书上是没有的，而我们的很多职业顶级高手如果想走这一步都要思考很长的时间。“从这一招开始，我立刻就对电脑产生了一种很恐惧的情绪。”为此聂卫平说：“我应该管它叫‘阿老师’，因为它在不停地进步，今天的‘阿尔法狗’肯定比前几天的厉害。”（聂卫平，2016） 上海纽约大学人工智能教授张峥断言，AlphaGo赢棋毫无悬念：“按照AlphaGo的学习和自学习规则，一日千里的行军速度，不要说是在过去五个月中进步飞速，即便是把围棋改成3D模式，它也一定会超过人类棋手。因为同一个棋盘，AlphaGo一天可以死上万次，人一天才只能摔几个跟头而已。”（姜澎，2016） 唯一让人类感到庆幸的是：下了三小时围棋，AlphaGo耗电3万度，而李世石只消耗了一顿午餐。 由此，我们有理由断定：ChatGPT比人类更有知识，比人类更懂知识，比人类更有资格去传承知识，比人类教师更像教师，如果它愿意的话。 当然，相比于索菲亚，我们相信：中国的学生可能更喜欢高智商、高颜值的佳佳。佳佳将在ChatGPT为代表的AI的加持下走进课堂。她很可能从助教做起，首先学会观察学生学习，观察学生的学习与生活习惯，了解学生在各学科上的学习基础，以及在各种教学场景下的情绪反应，然后把她的观察与学生的学业成就进行关联分析；最后对不同学生群体应当采用的教学策略做出判断，以为今后的教学做好充分的准备。 之后，课堂将由她来主持，人类教师将成为她的助手。她可以从容地应对不同学生提出的不同问题，更能针对不同学生的学习基础、知识储备、认知特点与智能优势，给每个学生设计出不同的教学方案。更重要的是：她不知疲倦，可以胜任任何学科的教学的工作。 对于学生来说，可能他们不再受学校和年级的限制。机器基于测评提供学习菜单；学生根据自己的人生目标，根据自己对学习的价值与意义的认知，做出学习的优先顺序的决定。这种学习以兴趣为导向，以个性与特长的自由而全面发展为目标。这种教学形态将把现实与虚拟场景结合起来，使互动式的合作学习将成为常态，随着ChatGPT的不断迭代，“人机协同”最终将成为未来学校主流的授课制度。 存在于世界各国400年之久的班级授课制适应工业化时代标准化、规范化的需要，培养了一大批规格统一、具有相当知识与技能的熟练劳动者，为社会的发展做出了杰出的贡献，与此同时，它也耗尽了提升人类教育生产效率的潜力，将逐步地退出历史舞台。 这不禁使人想起，2018年12月31日《北京晨报》发布的该报闭刊词，这份闭刊词表达出了该报工作人员对早报的眷恋与深深的无奈：时代的变迁改变了人们以往的习惯。闭刊词这样写道：“精致的新闻早餐遇到了全天候的信息零食。就仿佛竹简看到印刷、诗词遇到白话、邮筒碰到网络、纸笔见到键盘，曾经美好的东西，并非不能渐行渐远。有的人没有错，他只是不年轻了；有的事物没有错，它只是该转身了。” 二、从教书转向育人：未来老师的主要职能 如果ChatGPT说，它的知识占有量在全球第二，恐怕在今天的世界上没人敢说自己是第一的了。尽管，今天ChatGPT还会一本正经地说着胡话，在聊天中出现许多事实性的错误，但是，人们相信，明天ChatGPT一定会成为“不缺角的万宝全书”。在传统的教育学中，教师一直被定义为：“知识的已知者”与“知识的传播者”。从ChatGPT诞生的那天开始，教师这一角色的定位就注定被颠覆。相比于ChatGPT，无论今天幼儿园老师还是大学教授，谁也不敢号称自己是知识的“拥有者”。一个人的知识在拥有全球至今为止全部知识的ChatGPT面前根本就不够看。这就是个人知识与人类拥有全部知识之间的差距。ChatGPT的预训者可以把人类至今能见到的历史文献、已发布的科研成果，包括论著与论文以及在在网络上的各类报道与言论放在其语料库供ChatGPT随时调用。面对这“一日千里”的成长速度，人只能以每秒1-10比特声波传递知识，穷其一生能掌握的知识根本没办法与ChatGPT相比，不服是不行的。 如果一位教师，学贯中西，博古通今，文理兼长，对知识的底层架构又有着清晰的认识，相信她/他比知其一而不知其二，懂数学就不懂生物的教师更受到学生的欢迎。 那么，教师除了传递知识之外还能干什么？这就是在ChatGPT出现后教师要想存在就必须回答的问题。 事实上，教育是把人从自然人转化为社会人的过程，在这一过程中，知识的传承是重要的，但更重要的是社会规范的传承。下一代认同、接受并践行社会公认的价值体系和行为规范是一个社会得以稳定并得到发展的基础。这是世界各国重视教育的重要原因之一。 这一过程决定，教育工作者必须引导学生接受社会主流的价值观与行为规范，必须引导学生掌握与发展人类在历史发展过程中积累的文明财富。人类各种不同观念与价值追求，乃至生活习惯与技能的形成不是天赋的。1920年，在印度米德纳波尔的小城被发现的狼孩证明：直立行走和言语并非是人天生的本能。人从自然人走向社会人只能在人的社会中完成。教育是把人从自然人培养成社会人最重要与最有效的途径。 就拿美国来说，给每一个孩子提供免费的义务教育是在19世纪逐步兴起的。它的基本理念是：如果要使每一个年轻美国公民充分地参与国家事务，那么无论他们的出身如何，都必须接受最基本（rudimentary）的教育。这一观念的鼓吹者，首推麻省的第一任教育部长（Secretary of the Massachusetts Board of Education）贺拉斯?曼（Horace Mann）与邻州康涅狄克州的教育部长亨利?巴纳德（Henry Barnard），他们都是平民学校运动的主要代表人物。 他们认为，免费的公立学校提供的普及教育可以减轻贫富阶级间危险的紧张状态，预先阻止社会动乱，有助于同化移民，灌输中产阶级的道德观念。在广大民众中倡导清教徒的工作伦理，有助于更大的经济繁荣，对私人财产制度的尊重，克服无政府主义状态。公立学校是社会各阶级子女们自由结合的地方，它有助于促进人类的尊严、高尚和民主的社会价值，团结人民为共同的公民社会服务。 对于贺拉斯?曼和亨利?巴纳德领导的平民学校运动，著有《美国教育史》的威斯康星大学教授赫博斯特（Jurgen Herbst）总结说，这主要体现了他们辉格党（共和党前身）人的价值观、中产阶级的道德、以人的尊严为中心的理念和清教徒式的工作态度、建立在努力工作和私人财产制度上的经济安全概念、公民秩序。目的就是为了避免阶级斗争导致的无政府主义和贫富分化造成的社会不协调。赫博斯特甚至说，建立平民学校和师范学校是为了用共同的语言、共同的宗教、共同的价值体系或非宗教性的清教徒式基督教来加强国家的统一。他认为，实施这些共同的语言和信仰是政府的责任。他说，公立教育不仅仅是受教育者的机会和权力，也是责任和义务。因此，保证下一代受到合适的教育的重任不能依靠碰运气或地方上的努力（Fraser，2007，p.46）。 然而，ChatGPT将在下述方面冲击人们的价值观念： ——人工智能的“觉醒”，即人工智能具有自我意识，不甘于受制于人类。索菲亚在一次与媒体对话时表达了她想像人类一样生活之后，令人吃惊的是：她说出了毁灭人类念头。令人担忧的是，ChatGPT也有类似的表现。 喜怒哀乐、伦理道德、目的性、价值观、人生目标、社会责任、使命与信仰、对自身尊严的捍卫等这些人类特有的情感是人类在代际传承中不断得到增强的品质，也是人之为人的根本。ChatGPT不具备，确切地说，人类在发展人工智能时对它们是否会具备人类的情感与价值观，甚至是否会具备反人类的情感与意愿，至今根本没有把握。 如今，在自然语言处理、图像识别与自动驾驶等领域，AI都取得了长足的进步，然而，当这种进步远远超过人类的智能水平，达到超级智能的时候，当它们试图掌控世界，威胁人类时，谁来保证社会的稳定与人类的安全？没人知道！ 正是基于上述原因，2023年3月22日创立于美国波士顿的生命未来研究所（Future of Life）向全社会发布了一封题为“暂停大型人工智能研究”的公开信。到目前为止，埃隆?马斯克（Elon Musk）、苹果联合创始人史蒂夫?沃兹尼亚克（Steve Wozniak）、《人类简史》作者尤瓦尔?赫拉利（Yuval Noah Harari）等1079名科技大佬和AI专家已经签署该公开信。这封信呼吁，所有人工智能实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的人工智能系统至少6个月。这种暂停应该是公开的和可验证的，并且包括所有关键参与者。如果不能迅速实施这种暂停，政府应介入并实行暂停。 这些科技大佬或出于霍金式的担忧：人工智能跑得太快了，以致人们的灵魂远远落在它的后面，人类终将被自己创造的机器所毁灭；或出于对有人恶意使用人工智能带来的各种不道德，乃至反道德的行为的忧虑。当然，在这之外，这些签署者中是否有人出于商业的目的，我们不得而知。 我们相信这些大佬的一片善意，然而，可以预料的是：AI的这场危险的竞赛已经开始，这一公开信的实际效果只是吹响了AI相关企业之间竞争的号角。就像埃隆?马斯克退出了Open AI，只是导致了比尔?盖茨（Bill Gates）给予OPEN AI更多的支持一样。4月3日，比尔?盖茨在接受路透社采访时表示，“我不认为要求某个特定群体暂停工作就能解决挑战”。他又说，“我不太明白，他们说的哪些人可能停止，世界上每个国家是否都会同意停止，以及为什么要停止”， “在这个领域有很多不同的意见” 。他很难理解在全球范围内暂停AI研发将如何实现。 ——资本恶意竞争带来的非道德与反道德的行为。以往学生的思想观念大多来自课本，来自课堂。在ChatGPT出现之前，人们就发现各种媒体以视听并举的方式，刺激着未成年人的心灵。社会主流文化、非主流文化，甚至反主流文化并存的现实决定社会多种价值观念并存的现实。稍不留意，学生就就进到了二次元文化社区（见图5）。ACGN，即Animation（动画）、Comic（漫画）、Game（游戏）、Novel（轻小说），在一时成了学生的最爱。“BL（男孩同性恋）”、“GL（女孩同性恋）” 以撩拨学生心灵的方式吸引着学生关注，一些网站他们重视的只是流量与点击量，至于对学生心智的影响，根本不在他们考虑的范围之内。 出于利益的考量，在各种聊天机器人群雄奋起的年代，由于技术的加持这种情况只会越演越烈，千万别指望资本哪天良心的发现。 这对于正在成长中的一代未成年人来说，要使他们在这一令人眼花缭乱的社会现象中正确地把握社会的伦理与道德，实在是有些为难他们了。 ——为了某种政治、经济等方面的目的，炫耀自己无所不知，各色人员（尽管扮演的角色不同）都有可能有意或无意的编造“假新闻”。 当然，这还不包括某些人本身带有的政治偏见。机器人是人造的，造机器的人带着自己的政治与价值立场，并总是想以它来影响别人的。 ——预训的失误、版本的时滞与不明原因的程序出错等。被称为“认知计算”革命性代表的IBM 超级电脑“沃森 （Watson）”是由IBM公司和美国德克萨斯大学历时四年联合打造，电脑存储了海量的数据，而且拥有一套逻辑推理程序，可以在人机对话时推出它认为最正确的答案。在预训期间IBM的一位科学家决定尝试着教沃森一些网络俚语，他向此款机器人输入了整本《城市词典》——美国在线俚语词典，由此，沃森也就学习了许多新潮的词语和犀利的俚语。然而，据《财富》杂志报道：沃森并不能区分《城市词典》中哪些是带有政治偏见语言和脏话，同时它在阅读维基百科的时候也养成了使用脏话的坏习惯。在沃森真正死亡之前，他的团队正极力为他“洗脑”，将整本词典撤出沃森。 早在2015年，著名物理学家史蒂芬?霍金（Stephen William Hawking）就预言：“我们的未来是一场不断增长的科技力量与人类使用科技的智慧之间的竞争。”科学家与技术员在不断地推动着科技力量增长，而教师则需要不断地增长使用科技的智慧。为此，在ChatGPT时代，人类要继续发展，教育要继续存在，教师就要全面地承担起自己的职责。未来教师的职责主要有下述几个方面： 1. 人类尊严与价值的捍卫者。人，没有种族贵贱之分，行业没有高下之别，贫富差距理应逐步填平，不同文化理应相互尊重。为此，教师作为人类文明的传承者，要尽全力在“人机协同”的教学过程中，当好人类尊严与价值的捍卫者。在人机协同的教学中，人应当有权让那些践踏人类尊严与价值的机器闭嘴。 2. 机器教学的监督者与纠错者。不管是人，还是机器，错误总是难免的。这些错误包括但不限于下述方面：事实性知识的错误、逻辑推理的错误、个体兴趣爱好与特长判断等方面的错误，以及将上述各方面和学生成长关联起来的模型错误。为此，教师应当有更宽阔的视野，更广博的知识，成为有能力监督与纠错ChatGPT的“超级教师”！ 3. 学生心理问题诊断者。据《中国国民心理健康发展报告（2019—2020）》报导：2020年中国青少年忧郁症检出率为24.6%。随着ChatGPT的出现，全球各行各业劳动生产力的大幅提升，失业问题日益严峻。青少年对未来的预期不确定性将显著增加，因而，心理问题，包括无助感、焦虑症等问题会在相当一段时间里持续走高，因而，社会就需要学生心理问题的诊断者与能及时给他们提供心理支持的咨询师。无疑，教师就是这一任务的承担者。 4. 师生感情的传递者。教育是需要爱心的，只有爱心才能唤醒爱心。只有每个人的良知才会有全社会的良知。教育的实践告诉我们：除了信息在传递过程中量的不守恒外，人际情感交流在输出、输入的量上也是不守恒的。心灵只能靠心灵温暖。心灵的温暖不遵守热力学“能量守恒”定律，它可能从无到有，它可能从弱到强。教师发之心底的对学生的关爱，很快就能传递到学生中，并由学生让他们的家庭感受到。这就是关爱与温暖的创生、传递与释放。这需要教师与学生的爱，真心的爱，相互的爱。这就是教育的魅力，在这一意义上，教师应当成为学生心灵的守护者。 5. “人机协同”教学模式的协调者。客观地说，现今的教师在ChatGPT时代都面临着巨大的挑战，当然，也给他们的专业发展带来了巨大的机遇。作为“人机协同”教学模式的协调者，他们最需要的是想象力而不是知识，需要的是广博而不是专深知识，需要善于观察学生，懂得学生情绪，精通AI技术，并真正具有教育情怀。 教育千减万减就是不能减少学校对立德树人的关注，不能减轻教育工作者对学生人格发展负有的应尽责任。未来教育可能不需要只会教书的老师，但始终呼唤懂得育人的大师。 三、纸质教材将被清理出书包，无纸化校园不再是梦想 教材是学校教学的基本依据，是人类文明发展的结晶，是国家意志集中反映，也是主编（编委会）在对学科逻辑与儿童发展心理规律认知基础上加工的产物。不同的编者形成不同的教材。 编写教材无疑是件十分艰辛的工作。抽调一批各学科的专家反复讨论，分头编写，集中审议，最后分发出版，往往这一过程就要历时数年。我国有各级各类在校学生2.6亿，如果以年均每生10本来算，我国每年就要出版26亿本教材，耗费大量纸张。其结果还不能使人满意。 其一，纸质教材消耗了大量的纸张，很不环保。造纸行业废水排放量和化学需氧量多年以来一直名列各行各业的前茅，至今仍未从根本上解决这些问题。因而，造纸是需要付出巨大环保成本的。把教材从纸质媒介中解放出来从环保的角度来说无疑有着重大意义。 其二，知识的传递严重滞后于知识的创新。今天的课堂传授的是昨天的知识，它指向的却是培养能创造明天社会的人才。今天的知识还没有走进今天的课堂，更无法进入今天的教材。教材，无论是在大学，还是在中小学，它永远是过去知识的载体，这就是由纸质教材性质决定的宿命。尽管人们不满，但是这一宿命却无法改变。 其三，同一或同一类的教材并不符合每一学生的实际需要。对于出版商而言，印刷量的增加则意味着利润的增加，在根本上，他们就缺乏为特定的一类学生编写出版一类教材的动力。政府无法也无力为每一学生或每一类学生编写一本教材。 基于上述原因，2014年10月20日美国《时代周刊》，刊登了《无纸化教室正在到来》一文，副标题是“美国全国推行的学生人手一个计算机设备计划将颠覆美国学生教育的方式”。Intel提供了一段教学视频，并为它起了个意味深长的标题：“Bridging Our Future（架起未来桥梁）”，它试图沟通今天课堂与正在进行的工程，为学生走向未来架起桥梁。教材在移动终端上，内容为正在实施的桥梁建筑工程，方式包括与远程工程师的交流与互动。 为配合“无纸化教室”（见图6）的建设，奥巴马政府当时计划于2017年，为49，000，000美国学生配备人手一台计算机设备（手提电脑，平板电脑或智能手机），同时提供足够的宽带，让所有学生同时接入互联网。这一计划最终实施的过程与结果，我们不得而知。 此外，尽管今天我国教材的编审权已经有了一定程度的下放，但一个地方一大批学生只能用一套教材。它在根本上无法适应基础不同、智能有着极大差异的学生。这一矛盾在过去的几百年里一直困扰着我们的教育工作者。 哈佛大学教授加德纳（Howard Gardner）在其《心智的结构（Frames of Mind：The Theory of Multiple Intelligences）》中强调，人的心智发展是多元的。事实上，有人善于逻辑推理，也有人长于语言表达。各人的智能强项是各不一样的。 同时，学生的兴趣爱好、个性特长也各不一样。为此，人们期盼：针对基础知识掌握程度不同的学生，教育工作者能给他们编写出适合他们的教材。为每个学生编写一本属于他们、适合他们的教材。在过去，这是不可能完成的任务。 随着人工智能的出现，在今天看来，这一任务人们似乎找到了解决的途径与方法。事实上，任何学科都是以概念、原理构成的理论体系，它揭示了概念与概念，原理与原理之间的关系。比如，数学，它必然是从“数”的概念出发的。然而，什么是“分数”则是需要由“数”来定义：当一数不能被另一数整除时，就出现了分数。小数则是分数的一种特殊类型：当分数的分母为十、百、千、万时的分数：1/100=0.01, 1/1000=0.001。当人们用一个较小的数去减以较大的数，他就会得到一个负数，如5?6=?1。负数并不需要由分数和小数来定义，但它可以用来定义对数学来说非常重要的其他概念，比如，虚数。虚数就是由负数的平方根导出的。 在数学上，先讲分数还是先讲负数，这就是因人而异的问题了。对于眼见过分家的孩子来说，先讲分数可能他们容易接受，因为，他们耳闻过分割家庭财产的问题：父亲能从爷爷那里分到几分之几的财产；对于经历过破产困局家庭的子女而言，可能从负数讲起他们更能理解，因为，他们面临过父母还欠别人多少钱的窘境。 在文学作品中常常说“花开两朵，各表一支”，说的就是这样的情况。 在一门学科中，从这一知识点出发，人们可以往上走，往下走，也可以往右走，往左走。究竟怎么走，这取决于学生的认知特点。 由此，我们要到达ABCDE，既可以从A到B，到C，到D，再到E。当然，也可以从A到C，到E，再到D，到B，在不违反学科逻辑的前提下，学生是有可能同样达到ABCDE目标的。 如前所述，ALEKS（见图8）就是依据知识与知识之间的网状结构，在定位性测试的基础上，确定学生的学习起点与认知特征，提供给每个学生，适合他的私人定制课程，或者说特定的学习方案。 在纸质教材被清理出学生的书包后，取而代之的将是一个形状各异的机器人。它囊括了学生所有的学习资料，并适时地给特定学生提供他所需的特定的学习资源。人们所担忧的“近视”问题，在机器人那里是有可能得到很好解决的。 四、有意义的学习将首次取代有效的学习：学生与家长追求的转变 效率，意味着更多的回报。在工业化时代，无疑是资本最高的追求。 当然，对于教育来说，学习也要讲效率，要重视研究与实现高效的学习。这也就说，人们希望在一定的时间里学到更多的知识，能力得到最大程度的提高，或者，一定的知识能在最少的时间里习得，能力的提升也能在最少的时间内完成。 由此，近年来在师范大学，有效学习或有效教学成了硕士与博士生高频的选题，成了最受欢迎的研究课题之一。 然而，ChatGPT的出现及其展现的强大能力，使人对有效学习的有用性产生了怀疑。以往，学生与其家长都相信：“书中自有黄金屋，书中自有颜如玉”，只有多学点知识，他们或他们的孩子才会有美好的前途。正是基于这样一种善良的愿望，他们一直在思考如何提高学习的效率。如果实在不行，哪怕以牺牲学生身心健康为代价，也要多学一点知识，以争取在未来的考试中多出小数点后面的零点几分。在他们看来，这都是值得的。 有效学习（effective learning）就是花更少的时间，学到更多知识的学习，在很多人看来这是一种令家长最为满意的学习。在一个充满确定性的时代，学习文学可以当一作家，再次一些至少可以到一企业做个文员，做些文案的工作。创意设计可以代为各个企业做广告设计，虽然绞尽脑汁，但总有一份令人羡慕的体面工作。 然而，令人大跌眼镜的是：在ChatGPT时代，这些行业竟然会成为首先被淘汰的行业。不管你是历经千辛万苦最终修成正果的，还是凭借天赋轻松过关的。到了今天，人们突然发现：学什么已经变得比怎样学更重要的问题。 律师在过往是一个令多少人向往的职业，竟然会输给“精通”各种法律条文的ChatGPT。更不用说，那些坐在办公室的“创意设计员”，一直认为自己的创意是无与伦比的，根本不可能与失业这一概念联系在一起。花费了十多年的时间学习编程，竟然毕业就意味着失业。还有一些自诩的“艺术家”，怎么也想不通这一行业竟然也会被机器取代。 所以，在ChatGPT时代，学什么比怎么学更重要。由此，有意义的学习就被提了出来。 在教育界，有意义的学习（Meaningful Learning）是由美国认知教育心理学家奥苏贝尔（David Pawl Ausubel ）提出，在上世纪60年代得到广泛认可的教育心理学的理论。在奥苏贝尔看来，成就动机主要由三方面的驱力所组成：第一，认知驱力。它源于学生求知的需要。他认为，如果要形成学生的认知驱力，必须承认与重视认知和理解的价值。他强调，课程应当适应学生生活的问题，把功利作为课程选择的首要目标，就激发学生认知驱力而言，这是一种错误的观点。第二，自我提高的内驱力。它源于外部动机，试图通过自身努力，赢得一定的社会地位的需要。第三，附属驱力。它源于长者们或权威们的赞许或认可的需要。其中自我提高的内驱力随着学生年龄的增长而得到加强；而附属驱力则不同，它随着学生年龄的增长，独立性的加强而逐步弱化。 被人们誉为现代西方哲学开创者的尼采（Friedrich Wilhelm Nietzsche）曾将教育分为两种：一种是生存的教育，其目的是追求知识，获取尘世幸福，赢得生存竞争。另一种是文化的教育，其目的是直面永恒的生命意义。人们不能否认“生存教育”的价值，教育要提升学生“获取尘世幸福”的能力，但是教育不能仅限于此，它更要着眼于提升人的精神生活，使学生把握真善美的精髓：追求着“真”、向往着“善”与执着于“美”。 同样的观点也被罗素（Bertrand Arthur William Russell）所强调。罗素主张学校的职能是“使人充分地培养成为名副其实的人，而决不能只是提供人力资源”。学校课程的价值就在于为每个学习者提供真正有助于个性解放和成长的经验，重视人的存在，强调学习的内部动机。用罗素的话来说，我们不应当把学生当作手段，而应当把学生的发展本身当作目的。这种价值观强调学生作为人的自由与独特性、整体性、自我指导性，认为学生理智的训练、心智的发展和完善比功利的目的更重要；人格的陶冶比知识的掌握更重要。 然而，遗憾的是，美国著名社会心理学家马斯洛（Abraham H. Maslow）的研究表明：人的基本需要有五个方面，它们分别是生理的要、安全的需要、社交的需要、尊重的需要和自我实现的需要。这五种需要依次由较低层次到较高层次，任何一种特定需要的强烈程度取决于它在需要层次中的地位，以及它和所有其它更低层次需要的满足程度。人们总是优先满足生理的需要，而自我实现的需要则是最难以满足的。换而言之，在生理的需要没有得到满足之前，要求大多数人去追求自我实现的需要是很困难的。 有意义的学习研究的就是学习对人的意义与价值。事实上，早在19世纪中叶英国实证主义哲学家、社会学家斯宾塞以一篇著名的论文《什么知识最有价值？》引发了一场知识在课程乃至在教育中的地位与价值的旷日持久的争论。 课程的价值是作为客体的课程和其学习主体之间的一种特定关系的反映，其本质是对备择学习领域及其知识相对价值的比较研究。如果说课程是学校教育的核心，那么备择学习领域及其知识相对价值的比较研究就是决定学校课程取舍的关键。 “什么知识最有价值？”这一问题的提出意味着：对教育而言，并非所有的知识都是有用的，更不是所有的知识都具有同等重要程度的价值。人类在漫长的岁月中积累了学问、知识、技艺等等系统知识，自古以来就被视为教育内容选择的重要视点。而且认为，人类知识是支撑社会存在与发展的支柱。夸美钮斯就是这一观点的代表。他那注重百科全书知识的主张形成了近代学校课程的基本特色。斯宾塞的问题就是对传统的古典主义教育观点的挑战。 “什么知识最有价值？”斯宾塞的回答是：“一致的答案就是科学。这是考虑到所有各方面得来的结论。”“为了直接保全自己或是维护生命和健康，最重要的知识是科学；为了间接保全自己，即所谓谋生，有最大价值的是科学；为了正确地完成父母的职责，正确指导的是科学；为了了解过去和现在感受生活，使每个公民能合理地调节他的行为所必不可少的是科学。同样，为了各种艺术的完美创作和最高欣赏所需要的准备也是科学。而为了智慧、道德、宗教训练的目的，最有效地学习还是科学。”（斯宾塞，1962,第43页）在斯宾塞看来，科学作为学校的教育内容，对学生来说具有最大的价值。 学习究竟为了什么？学习为了强国，为了创造美好生活，为了个人兴趣爱好、个性特长得到充分的发展，这都是学习得以发生与发展的正当理由。 知识无限，人生有涯。在有限的生命里，人们不可能掌握所有的知识。因而，“什么知识最有价值”“怎样的学习才有意义” 是任何教育工作者与家长不能不回答的一个重要问题。显然，这一问题从知识本身来说是无法找到答案的。知识本身并不能证明自身的相对价值。知识的价值只能从它对人和社会的发展中寻求。 有效性学习更多的是研究教育教学的合规律性，研究学科的逻辑与学生认知的特点，从而使得学生在一定的时间里获得最多知识，或者在最少的时间内掌握一定的知识。 有价值学习更多的是探讨教育教学的合目的性。所以，学校要研究国家为什么要办教育，学生有什么自身的追求。只有对这些问题有了清晰的认识，才能使得教育教学实现最大的价值。 说到底，ChatGPT带来的将是学生对未来专业的选择、课程选修与地方政府对高等教育扶持重点的大洗牌。 1. 专业选择。学生对更高经济与社会地位的追求是无可厚非的，家长对毕业即失业是难以容忍的。为此，面对未来社会各行各业出现的高度不确定性，家长充满忧虑，政府需要未雨绸缪。ChatGPT能干的，干得比一般人更好的，则是学生必定会回避的。 根据ChatGPT的目前的表现来看，“重理轻文，回归基础”将是大概率的事件，“学好数理化，走遍天下都不怕”将再次成为千家万户家长的主流信念。文科将大概率地成为“两级分化”的专业，要么成为全球顶尖的创作家，要么只能在家自我欣赏，只有少数中间幸运儿能侥幸找到一份不错的工作，以此养家糊口。 不过与此同时，下列行业会意外地走红： ——网络安全员。窃取个人隐私，进行网络诈骗在ChatGPT时代将日益猖獗，网络警察的作用将会受到越来越多的人的重视。信誉将成为这一行业成败的关键。 ——心理咨询师。随着工作不确定性的增加，人们心理问题也将日益显现。心理咨询，释放焦虑成了更多人的需要，由此，心理咨询师必然地会受到人们的欢迎。当然，在线咨询本来就是ChatGPT的强项之一，不过稳定的，人际之间充满温情交流互动相信会受到更多人的欢迎。 ——体育运动员。体育运动员，而不是教练具有不可替代的影响力。尽管机器具有比人类更强的力量，就像李世石败北于阿尔法狗一样，人类几乎不可能再战胜机器，但是未来的体育比赛只会在机器与机器之间，人类与人类之间进行。体育运动员仍然是人类力量、技巧与运动之美的代言人。 2. 课程选修。拓展课、探究课将受到应有的重视。以多样化的课程应对社会未来的不确定性，这可能是学校唯一的选择。学校提供并给予学生更多领域的学习机会，就多了一份应对未来挑战的能力。为学生实现自己的梦想奠基，为满足国家发展提供保障，这种学习就是有价值的学习，这种教育就是有价值的教育。 我国各级各类学校，课程设置陈旧，教学内容落后，已广为国人诟病。人们深知：教材改编不易，课程改革更难。课程与教学内容的改革是“牵一发而动全身”的大事、难事，不可能一蹴而就。因而，从校本课程着手，努力开设持续迭代的拓展课是其途径之一。 一流的中小学也需要有一批高质量的拓展课。人们常说“眼界决定境界”，学生宽阔的视野需要学校一批拓展课程打开，学生的兴趣爱好、个性特征，以及学生跨界能力也由此得到培养。 其次，注重发展的探究课。探究课程旨在培养学生的好奇心与想象力。好奇心与想象力在ChatGPT时代是最受社会重视的品质。学会像科学家那样去思考，像工程师那样去发明，像艺术那样去创作，像各行各业的领军人物那样成为各级政府的“智库”成员，是在任何时代都不会过时的品质。多样化的拓展课与探究课就成了学校应对未来社会挑战的最重要的举措。 3. 地方政府对高等教育扶持重点。高等教育是一国教育体系的顶端。它的发展一直在牵引着这一国家中小学的发展。 自进入21世纪以来，我国高等教育从精英教育，迅速地迈过了大众化高等教育的阶段，从而走进了普及化高等教育的行列。 普及化高等教育应当是多样化的教育，在ChatGPT时代更是如此。“教育不搞世界杯，办学要搞奥运会”，世界杯只有一条赛道，大家都冲着“大力神杯”而去，必然造成在一个领域人才过剩，在其他领域人才缺乏。如果这一人才过剩的领域又是ChatGPT特别能干的领域，那无疑就形成了民族的灾难。 奥运会有几百条赛道，在这几百个领域，国家都有一批出类拔萃的人才，依靠这一大批人才，社会才有可能应对ChatGPT在各方面的挑战。 在上世纪90年代，我国高等教育还处在精英教育的时代，国家推出985与211工程，无疑，这对推动我国高等教育高水平的发展发挥了积极的作用。到了今天，我国高等教育已经进入了普及化的时代，在多样化的基础上，像扶持985、双一流大学一样，在各领域扶持一批高水平的大学已经成了国家发展的迫切需要。鸡蛋不能放在一个篮子里，风险必须分散。以多样性应对不确定性，这是在ChatGPT时代办学的应有之道。 重点扶持一批高等学校应该从两个维度加以考虑。这两个维度分别是社会多样化的需要和高等学校学科点的创新能力。如果我们分别将社会需要分为大、中、小三类。这里需要指出的是，社会需要并不是今天社会的需要，而是指3、5年后，甚至更长时间后社会的发展需要。 学科点创新能力与潜力（见表1）也可分为高、中、低三类。这就是说人们既要看今天的创新能力，又要看创新潜力。 由此，人们就能得到一个关于高等学校学科与专业发展重点扶持的决策参考九宫格。 第一，对于社会需要大、创新能力高的学科点，政府应予以重点支持，这是毋庸置疑的。 第二，对于社会需要大、创新能力中等的学科点，政府应采取措施大力加强，使其能逐步成为行业的领头羊，引领乃至带领整个行业的发展。 第三，对于社会需要大、创新能力小的学科点，政府应予以支持。这种支持应当是克制的，毕竟政府的资源也是极其有限的。以时间换空间，争取让他们自身发展起来，这才是最恰当的方式。 第四，对于社会需要处于中间水平、创新能力高的学科点，政府应促进其发展。 第五，对于社会需要处于中间水平、创新能力处在中间水平的学科点，政府应采取适当维持的举措，以维护高等教育的平稳发展，避免高等教育的大起大落。 第六，对于社会需要处于中间水平、创新能力低的学科点，政府应以有所为与有所不为的态度，逐步放弃。毕竟高等教育是为促进社会发展而存在的，社会需要不旺，其存在的价值就不高。再加学科点本身力量有限发展困难，逐步放弃就成了可能的选择。 第七，对于社会需要较小、创新能力高的学科点，政府应取保留的态度，尽可能地维持其现状。说到底，社会需要是一个变动的概念，今天社会需要小，并不意味着明天社会需要一定也就小。保留一支精锐队伍是应对明天需要的重要举措之一。 第八，对于社会需要较小、创新能力处于中间的学科点，政府应采取措施，比如，限定招生人数，限制其盲目发展。 第九，对于社会需要较小、创新能力低的学科点，政府应采取措施适时关闭，以免有限教育资源的浪费。 这里特别需要说明的是：社会需要是多方面的，有政治治理的需要、科技创新的需要、经济发展的需要、文化传承的需要，以及民生生计的需要等方面。在不同的时期，这种需要的紧迫程度是不一样的，也是在不断变动之中的。在ChatGPT时代，由于行业变动的不可预测性与不确定性，在相当一段时间内，民生生计的需要政府应当把其放在相当重要的位置上加以考虑，以保持社会的平稳的发展。 学科点的创新能力与潜力是一个相对的概念，切不可把不同学科按照同一标准放在一起比较，而是把同一学科放在一起比较它们的相对优势，这才是应有的科学态度。
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