驻足2026年的春天回望历史，我们正处在一个具有历史转折意义的节点。习近平总书记深刻指出，人工智能（Artificial Intelligence, 以下简称AI）是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应^[1]。当前，人工智能正在以惊人的速度突破技术边界，不仅重塑着知识生产与传播方式，也在深刻改变人类认知与社会运行的基本逻辑，并以前所未有的深度和广度渗透到千行百业，系统性地塑造未来社会。

当人工智能可以在几分钟内完成人类需要数年积累的知识检索，当AlphaFold破解了困扰生物学界半个世纪的蛋白质折叠难题^[2]，当人工智能算法在毫秒之间轻松实现数千原子的精准排布^[3]——我们不禁要追问：在这样一个深刻变革的智能时代，人工智能的边界在哪里？教育的使命是什么？科学教育的方向是什么？教师的不可替代性又是什么？

作者认为，答案既不在用人工智能替代教师，也不在将技术拒之门外，而在于探索一条AI+HI（Human Intelligence, 人类智慧）协同共生的发展新路径——让人工智能的强大算力与人类智慧的独特光芒交相辉映，共同塑造面向未来、引领未来的教育新形态。这既是时代赋予我们的重大命题，也是我们必须担当的历史使命。

一、历史演进：科技革命驱动的教育变革

纵观人类文明演进历程，科技革命始终是推动社会进步的关键力量。从蒸汽机的轰鸣开启机械化时代，到电力与工业体系重塑生产方式，再到信息技术织就全球网络，直至今天人工智能的快速崛起，科技的每一次跃迁，都在系统性地重塑经济结构、科研范式与教育形态，并持续改写人类认知世界的基本方式。

在前工业时代，人类的知识体系以经验性认知为主，主要依赖口耳相传与个体记忆，科学研究亦多依靠经验观察。与之相适应，教育形态以师徒传承与经典研习为主，无论是中国传统书院的会讲、问难与躬行，还是西方中世纪学院的博雅教育，其核心都在于人格塑造与思想延续。那时的教育，是人与人之间以心灵唤醒心灵的艺术。

第一次科技革命以蒸汽动力为标志，人类社会迈入机械化时代，规模化工业生产对标准化人才提出了迫切需求。教育体系由此走向制度化，基础教育逐步普及，班级授课制得以确立，现代大学制度初步形成。与此同时，以实验与验证为核心的科学方法逐渐确立，科学研究从经验性认知转向规范化、可重复的实验范式。教育的重心，开始从“成人之美”转向“成器之用”。

第二次科技革命以电力与工业体系为核心驱动，人类社会进入电气化阶段，学科体系不断分化，科学研究转变为以学科为基本单元的范式结构，知识呈现出高度专业化与系统化的特征，以专业分化与知识系统传授为核心的人才培养体系逐步形成。教育随之完成由精英化向大众化的关键转变，成为体系化、可复制的社会工程。

第三次科技革命以计算机和互联网为代表，信息处理能力成为关键资源，科学研究从实验与理论进一步拓展至计算与数据驱动。正如图灵奖（ACM A.M. Turing Award）得主詹姆斯·格雷（Jim Gray）提出的“第四范式”，数据成为科学发现的重要基础^[4]。在此背景下，教育由“知识传授”转向“能力培养”，学习方式从单一课堂走向线上线下融合，个性化与终身学习逐渐成为重要特征。

今天，我们正处在以人工智能为核心驱动力的新一轮科技革命之中。这一轮变革之所以具有革命性，是因为人工智能不再只是工具的延伸，而是开始介入人的认知活动本身，成为大脑的延伸。作为一种通用赋能引擎，人工智能正在打破学科之间、理论与实验之间、科研与产业之间的传统边界，重构知识生产与应用的全链条。

更深层次地看，这一系列变革背后，贯穿着人类认知方式的持续演进。整体而言，人类认知结构大致经历了四次标志性的迁移：

第一次，文字与印刷术的出现，使记忆从个体大脑转向外部载体，学习由口耳相传转向文本理解与理性思辨。

第二次，近代科学与大学制度的形成，将知识的分类与体系化嵌入学科结构和制度体系之中，学习由分散走向系统化与规模化。

第三次，信息技术的发展，使信息存储、检索与计算能力转移至技术系统，学习重心转向信息整合与问题解决。

第四次，人工智能的兴起，使部分创作、推理与决策能力开始向智能系统延伸，认知活动由以个体为中心，逐步演进为人机协同乃至人机共生的新形态。

正是在此意义上，人工智能正在从底层逻辑上重塑科学研究的运行方式和教育体系的组织形态。传统以标准化、整建制为特征的教育模式，正在向以个性化、人机共生为特征的新范式转型。

这正是我们提出AI+HI理念的背景。

二、变与不变：AI+HI的科学教育范式

人工智能和人类智慧的交汇处，正在上演一场静水流深的教育变革。于科学教育而言，这场变革的核心在于，既要顺应技术变革带来的范式转型，又要坚守科学教育的自身规律与育人本质。

1. 变：科学教育的范式重构

科学教育的范式重构，主要围绕培养目标、内容结构、角色分工、教学范式与学习环境展开。

一是培养目标和内容之变：从知识传授转向高阶思维能力与跨界整合能力的培养。人工智能时代的科学教育不再以“掌握多少知识”为主要目标，而是更加注重培养能够在智能环境下保持主体性的探究者和创新者。这类人才需要具备在复杂情境中提出高质量问题、推理判断、跨学科整合知识解决真实问题的能力，以及科学精神和社会责任感。复杂现实问题尤其呈现明显的跨学科特征，这就要求科学教育突破传统学科边界，构建更加综合的知识体系。人工智能可以有力整合多学科知识、支持复杂系统建模并提供跨领域数据分析能力，因此科学教育的内容正在从学科知识体系转向“面向真实问题的跨学科知识整合”。

同时，在人工智能的驱动下，科学知识与技能的更新呈指数级加速，这要求科学教育的课程体系必须在迭代速度、覆盖广度、挖掘深度上实现数量级的提升，及时融入前沿知识、拓宽跨学科维度、深化科学探究本质，让科学教育与科技发展同频共振。

二是教师角色之变：从“知识讲授者”转向“学习过程的设计者”、“科学探究的引导者”和“学生成长的引路人”。在AI+HI协同模式下，人工智能承担标准化、重复性的教学任务，而教师的作用更加聚焦于高价值的教学活动，包括问题设计、情境构建、路径引导和价值塑造。教师不仅要具备学科素养，更要具备与智能系统协同的能力，引导学生在人机协同环境中保持独立思考与创新能力，提出有价值的科学问题，进行逻辑推理和批判性评估，以及培养学生的科学精神和学术规范。因此，人工智能的引入并未削弱教师地位，反而进一步凸显其在教育中的核心作用，它将教师从重复性劳动中解放出来，去聚焦更高阶的价值创造，使人类智慧得到最大限度的释放。

三是学生角色之变：从“被动接受者”转向“主动探究者”。学生的学习方式也在发生深刻变化。借助人工智能提供的个性化支持与即时反馈，学生可以根据自身兴趣与发展节奏选择个性化学习路径，逐步从被动接受知识转向主动开展科学探究。在项目式学习、跨学科研究和真实科研实践中，人工智能技术成为重要的“助推器”，帮助学生进行信息获取、数据分析与假设验证，进而更高效地解决问题。这一转变的关键意义在于，学习不再停留于知识积累层面，而是转向能力形成与创新产出，学生真正成为知识的建构者和问题的解决者。

四是教学方式之变：从“单向讲授”转向“人机协同”。教师借助智能工具进行学习诊断与策略优化，实现更加精准的个性化教学，而课堂则转变为教师、学生与人工智能共同参与的动态互动空间。在这一过程中，教与学的关系被重新定义，从“师授生受”的单向流动，转向“师-生-机”多元互动的动态共创，让课堂成为思考与创造的沃土。与此同时，科学探究形态也在发生变化，从以验证既定结论为主的标准化实验，逐步走向开放性探究与自主设计，学生可以在虚拟环境与智能系统支持下开展更加复杂、多元路径的实验探索，从而更接近真实科学研究过程。

五是学习空间之变：从“传统课堂”转向“泛在空间”。学习空间正在突破传统课堂的时空限制，向更加开放与泛在的环境延伸。人工智能打破了固定课时和固定场所的限制，使学习可以在课堂、线上平台、虚拟实验室乃至真实社会情境中发生。学生不仅可以在课堂中学习科学，更能在真实世界中“做科学”，实现知识理解与实践应用的有机统一，这使得科学教育从相对封闭的教学环境走向“学习-科研-实践”一体化的开放生态，显著提升了学习的深度与广度。

这一系列“变”，是技术赋能下教育范式的必然演进，预示着科学教育迈向更加个性化、智能化、开放化的新阶段。在变革的浪潮中，我们也需要保持必要的理性与审慎。人工智能的应用必须以提升教与学的成效、促进学生的全面发展和个性化成长为前提。如果技术的引入徒增形式复杂性，而未真正改进教学效果，甚至引发教师与学生的焦虑，就需要进行反思与调整。

同时，随着科学研究与教育实践过程中对人工智能认识与使用的不断深化，其所潜藏的伦理问题也逐渐引发了人们的担忧。例如，技术是否会削弱人的主体性？人机协同的边界如何界定？科学探究中的原创性与责任归属如何认定？这些问题，都需要在科学教育中予以正视，并通过教育引导形成正确的价值观。

2. 不变：科学教育的价值回归

变革的深处，仍需我们坚守教育不变的价值遵循。

一是对“人的本质”的回归。人类区别于其他生物的关键在于具备“从0到1”的原始创新能力、对未来的预见性和无限的想象力。在人工智能日益强大的今天，我们更应珍视那些人类独有的、技术无法替代的特质：同理心、沟通力、创造力、批判性思维，以及对世界敏锐的观察与深刻的思辨。这些技术无法赋予的特质，是教育必须守护的“人性之光”。

科学教育的意义，正是在于不断唤醒和发展这些能力。无论技术如何进步，想象力与好奇心始终是科学探索的起点，真实体验与实践过程始终是认知深化的重要来源，独立思考与批判精神始终是科学进步的根本动力。越是接近人类心灵塑造与价值引领的领域，越需要人的深度参与。因此，科学教育不仅要授人以科技之器——培养具备科技素养的匠者，更要启人以人文之道——培养富有人文情怀的大家。

二是对“教育本质”的回归。无论技术如何演进，教育的根本使命从未改变——点燃好奇、启迪思维、塑造人格。人工智能可以极大提升知识获取效率，却无法替代教育中的关键维度：它可以提供信息，却无法完成价值引领；可以生成答案，却无法建构意义；可以模拟对话，却无法建立真实的人际关系与情感联结。

而这些，恰恰是科学教育不可或缺的内核。科学不仅是一套知识谱系，更是一种认识世界的方式、一种理性精神与责任意识的体现。科学教育不仅要培养“会做题的人”，更要培养主动探索的学习者和创造者，允许他们不断理解世界、认识科学、追问人类的意义。

三是对“科学本质”的回归。科学从诞生之日起，便以追问为起点、以质疑为动力、以求真为目的，它不是知识的静态堆积，而是一场永不停歇的探索之旅：伽利略的斜面实验奠定了物理学的重要基础，爱因斯坦的追光实验揭示了经典物理学的局限性，沃森（James D. Watson）与克里克（Francis Crick）的双螺旋猜想开启了分子生物学时代……每一次突破都在提醒我们：科学的本质，在于对未知的好奇、对证据的尊重、对逻辑的恪守，以及对自身局限的清醒认知。

在人工智能能够快速生成答案的时代，科学教育更需要回归科学的本质——不是让学生记住更多结论，而是让他们体验如何提出一个好问题、如何设计一场严谨的实验、如何面对失败的假设、如何在不确定性中做出判断。技术越是发达，越要追问科学为何出发；工具越是强大，越要坚守求真的初心。

AI+HI背景下的科学教育要重新定位自身的价值坐标，于教学范式的变革中完成三重回归——回归人的本质、回归教育本质、回归科学本质。唯有在变革中坚守，在坚守中前行，方能让人工智能与人类智慧各展所长、交相辉映，共同塑造面向未来的科学教育新生态。

三、实践探索：以AI+HI构建科学教育新生态

理念的落地，离不开实践的支撑。上海交通大学正通过一系列探索，将AI+HI理念转化为可复制、可推广的教育新生态。

一是深化教育教学改革，促进AI+HI理念落地生根。2024年，上海交通大学率先在全国提出AI+HI教育新理念，发布了“人工智能+教育教学”行动方案，全面推动人工智能与教学实践、管理服务的深度融合。

学校聚焦国家战略与科技前沿，立项建设了15个“AI+专业”、45个“AI+微专业”，重构培养目标与课程体系；打造了215门“AI+课程”，让人工智能技术真正走进课堂、融入教学。构建全校统一的AI Hub智能教学平台，开发了1200余个教学智能体。

发布《关于在教育教学中使用AI的规范》（试行版），确保人工智能在教育教学中的规范、有序应用。学校成功入选我国教育部首批人工智能赋能高等教育试点高校，相关成果多次入选教育部应用场景典型案例，开发的“AI助教”成为国家智慧教育平台首批上线应用，为AI+HI赋能科学教育奠定了坚实基础。

以陈春丽老师的《高等数学》课程为例，书中创新提出了“认知重构-评价革新-技术赋能”方案，将三轮思维导图与人工智能评价结合，构建“AI诊断-同伴互鉴-反思内化”闭环，实现从结果导向向过程赋能的转型。

此外，学校人工智能学院自主开发教学、学习、科研三大智能体：TeachMaster自动生成课程体系，LearnMaster提供个性化学习方案，SciMaster在文献阅读、实验计算等方面达到了专业水平，极大提升了教学科研效率，为人工智能深度赋能高等教育提供了上海交通大学方案。

二是营造“热带雨林”生态，激发师生创新源头活水。当前，学校正全面推进“人工智能+”行动计划，2025年发布“AI十条”，从政策、资源、平台到机制全方位发力，为人工智能赋能教育、科技、人才一体化发展，打造生机盎然的“热带雨林”生态。

在这片“雨林”中，学校建成了千卡级“致远一号”智算集群，依托国产自主可控算力，为全校师生提供开箱即用的人工智能大模型开放平台。在基础科学、生命健康、先进制造等领域率先布局垂直领域大模型，形成了一批具有自主知识产权的标志性成果。

从DeepRare罕见病推理型智能体到瑞金RuiPath瑞智病理大模型，从Venus蛋白质设计大模型到面向集成电路先进制程的半导体工艺大模型——这些“量身定制”的垂直大模型，正以润物无声的方式融入教学科研一线。它们是师生的“智能助手”，为科研加速、为教学赋能、为创新破题。

学校坚信，唯有阳光雨露充沛、土壤肥沃、空间充足的“热带雨林”式生态，才能孕育出真正具有创新活力的科学教育。

三是推动优质资源辐射，贯通大中小学育人链条。学校还积极推动大学优质资源向基础教育辐射，在上海交通大学附属学校中形成了一批AI+HI融合创新的典型案例。以上海交通大学附属闵行实验学校为例，该校以“AI赋能·HI领航”为核心战略，构建人机协同科学教学新范式。学校开发科学素养数字画像系统，为每位学生建立动态更新的12年连续成长档案。探索AI+HI双师协同教学模式，AI教师负责即时答疑与个性化练习推送，HI导师聚焦高阶思维培养。

四、未来教师培养：以AI+HI重新定义教师角色

如果说高等教育培养的是人才的“深度和广度”，那么基础教育塑造的是人的“底色”——人工智能时代尤为关注的不可替代的人类特质——同理心、创造力、批判性思维、价值判断和情感联结等。这些特质的培育，必须从基础教育阶段抓起。

首先是教学模式的根本性转变。传统科学教育采用“一个模子”的统一教法，难以兼顾学生认知和学习基础的差异，普遍存在“好学生吃不饱，差生跟不上”的问题，因材施教难以落地。而人工智能凭借大数据分析、智能诊断等技术，能够精准捕捉学生学习轨迹、知识薄弱点，量身定制个性化学习方案与路径，实现从“千人一面”到“一人一策”的转变，让因材施教真正成为现实。其次是教学迭代速度的跨越式转变。AI时代科学知识与技能更新呈指数级加速，传统教学中教材内容陈旧、教学手段落后的问题愈发突出。这要求科学教育的课程体系必须在迭代速度、覆盖广度、挖掘深度上实现数量级提升，及时融入前沿知识、拓宽跨学科维度、深化科学探究本质，让科学教育与科技发展同频共振。最后是教师角色的系统性转变。过去，教师以知识传授为核心，而如今，AI可高效完成作业批改、知识点讲解等机械性工作，倒逼我们跳出传统思维，实现角色与能力的迭代。

我们应深刻认识到，人工智能引发的这场教育革命，核心从来不是技术本身，而是人——尤其是教育领域中坚守育人初心的教育者。教师角色的变革不是随波逐流，更不是全盘否定，而是回归本真。无论技术如何迭代，教师立德树人的初心从未改变。人工智能可以传递知识，却无法替代教师的真诚关怀；可以优化流程，却无法替代教师的价值引领；可以模拟场景，却无法替代教师的人文温度。我们要坚守的，是对教育的热爱与敬畏，是因材施教的教育理念，这是人工智能永远无法替代的核心价值。

未来的教师，既要主动拥抱人工智能变革，不断重塑自身能力，在人机协同中找准定位；也要坚守育人本质，不被技术裹挟，始终以学生为中心，用专业与温度引领学生成长。这既是自我提升的必然，更是教育使命的要求。正是基于这样的时代需求与教育初心，上海交通大学启动了未来教师能力提升计划。

学校将继续举全校之力，坚持高站位、系统性、一体化的改革思路办好教育学院，聚焦人工智能时代教师能力重塑与初心坚守，通过AI+HI的双轮驱动，全面升级科学类教师培养方案，推进全学段科学教育方式的变革，重塑未来教师核心素养，培养更多既懂技术又有温度、既善创新又守初心、担当民族复兴大任的“大国良师”，为在人工智能时代构建中国特色教师教育体系注入澎湃动力，为加快教育强国建设、支撑中国式现代化提供坚实的人才保障。

五、面向未来的科学教育

站在历史与未来的交汇点，我们可以清晰地感受到，在人工智能背景下，科学教育的底层逻辑正在发生重构。但教育的灵魂，始终需要人类教师的坚守。

面向未来，科学教育将呈现三大趋势：

第一，学习将更加个性化。借助人工智能对学情的精准诊断，每个学生都将拥有专属的学习路径，真正实现从“千人一面”到“一人一策”的跨越。

第二，课堂将更加智慧化。人机协同将成为常态，人工智能负责知识传递与技能训练，教师聚焦思维引导与价值引领，让课堂成为智慧与创造力交汇的舞台。

第三，教育将更加人本化。在人工智能承担重复性认知劳动的同时，我们将更加珍视人类独有的同理心、创造力和价值判断能力，让教育回归人的本真。

未来需要各方协同推进，在技术创新与人文关怀之间建立新的平衡，推动人工智能与人类智慧深度融合，共同探索科学教育的新范式，为培养面向未来的创新型人才、建设教育强国、支撑中国式现代化贡献智慧与力量。

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