智能时代，高校培养的人才，不一定都要成为技术专家，但每个人都应具备对人工智能能力边界的基本认知，理解它的潜力与局限，并能基于此创新
人工智能在教育和科研中的发展应建立在伦理可控、法律保障与实践支持的多维基础之上
高校在推动人工智能应用的同时，也应警惕其对学生思维能力的潜在影响。因此，尤其要重视教学方式的调整，引导学生在互动中深化理解、拓展思维
当前，AI赋能科学已成为世界顶尖科研院所竞相发展的领域，这同样为STEM教育带来了前所未有的变革机遇。在2025世界数字教育大会期间，我们就“人工智能赋能STEM教育”专访了前来参会的国际工程技术协会（IETI）主席、牛津大学沃尔森学院教授詹姆斯·克雷布。詹姆斯·克雷布在全球积极推动AI应对健康、气候和生物多样性保护研究与实践，持续引领全球AI赋能工程教育。围绕智能时代STEM教育的理念拓展、实践路径、伦理挑战及高校应对策略等方面，詹姆斯·克雷布进行了分享。
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智能时代STEM教育更需激发人的思维能力和创造力
问：在以生成式为特征的人工智能发展时期，高校STEM教育呈现出哪些新的需求？
詹姆斯·克雷布：智能时代，不论师生的专业背景如何，关键在于能否充分利用人工智能去提升自身的思维能力与创造力。首先，在教学层面，应用人工智能的核心不在于给出答案，而在于激发提问。学生应在掌握技术应用的同时，更注重技术如何启发新问题和新想法的提出。在学习了基础和前人经验后，学生要能够提出有深度的问题，在我看来提问本身比答案更具价值：问题是什么，如何解决，以及是否可行。将问题限定在可解决的范围内很有必要，但这并不妨碍我们进行更广阔的思考。教育应当培养学生提出好问题的能力，并鼓励他们在理解已有知识体系的基础上，以崭新的视角审视世界、启迪创新。
其次，人工智能能够激励我们大胆地生成新思想、新概念。包括艺术在内的各个领域，创意的重要性已超越过往经验，而人工智能正助力我们在思想、理念层面取得突破。从根本上说，通过人工智能产生新思想、新问题解决方案，乃至新的人类经验视角，是我们获取思想自由并迈向未来的关键所在。我们需要拓宽视野，关注的范畴不应局限于传统的STEM（科学、技术、工程、数学）教育，而应拓展至STEAM（科学、技术、工程、艺术、数学）教育。将“艺术”纳入其中，不仅因为人工智能在人文艺术领域已展现巨大潜力和影响力，更重要的是，艺术能够激发人类的创造力，这正是推动各学科领域进步的核心要素。
当然，需要注意的是人工智能本质上是一种工具，一种算法技术，它能高效整合既有知识，亦存在“幻觉”的风险。生成式人工智能在当前科学发现的发展是一个有益的开端，对于STEM教育而言，我们应广泛而深入地探索其应用，开发出能够发展创造力的新算法。
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人工智能在高校STEM教育中的实践经验
问：当前，人工智能助力STEM教育的国际发展趋势如何？牛津大学在这方面有哪些实践和经验？
詹姆斯·克雷布：从全球范围来看，趋势主要体现在3个方面：首先是全学科的融入。在AI赋能科学研究的背景下，全球众多大学都在积极探索人工智能用于大部分STEM学科的研究和教学。自然语言处理、计算机视觉等技术正在被广泛应用于不同实践场景，要推动它们在具体学科领域中的深度融合。以牛津大学为例，不仅是航海、农业和医学等学科，甚至是商科等社会科学也在探索AI向实践场景转化。
其次是相关课程体系是系统性的。除了在课程规划、多学科融合等方面体现AI的作用，也突出了AI伦理规范和人才团队建设的重要性。牛津大学着力培养具备人工智能协同能力的人才团队，并基于此形成人才团队与人工智能协作的新型组织架构。我认为无论是科研机构还是企业组织，团队成员不一定都需要成为技术专家，但每个人都应具备对人工智能能力边界的基本认知，理解它的潜力与局限，并能基于此来支持团队内的创新尝试。
最后是国际间的合作。我本人也参与了多个国际合作项目，如牛津大学的研究团队在冈比亚通过改善土壤来提高当地大米、坚果等农作物的产量。在中国，我们团队也有很多合作。我们利用人工智能和大数据技术，分析来自海岸基站、船只及卫星的环境流数据，实时监测冰层融化造成的冰流，旨在优化气候变化背景下的北极航运路线，为船长提供实时决策信息。这些只是众多应用案例中的一部分，人工智能在医疗诊断、卫星技术等领域已有众多实践案例，未来其应用场景将更加广泛。
3
人工智能赋能高校STEM教育的挑战与机遇
问：人工智能赋能高校STEM教育过程中存在哪些新挑战？
詹姆斯·克雷布：人工智能本质上只是一种工具，需要人类对其进行监管。我们应将负责任的人工智能原则融入到所有应用实践中，这不仅需要全球治理框架的支持，也要求每个使用人工智能的团体、组织或个体遵守负责任的规范，并及时纠正任何误用或错误。从全球到个人层面，我们都需要明确如何负责任地使用人工智能的原则和指引，综合考量多方伦理因素，才能确保人工智能的普遍正确使用。
在艺术领域中，类似的问题也在显现。许多作曲家担忧人工智能会复制他们的创作成果，这确实构成挑战。但通过健全法律和规章制度，我们可以规范各创意和艺术领域（包括科学创意、商业创意、视觉艺术、音乐艺术等）中人工智能的使用。此外，创意的价值不仅在于其产生，更在于其落地、演化与实践。一个技术创想若要发挥实际效用，离不开多方力量的推动与实践验证。当新的想法或技术（比如创新材料的应用）被他人采纳、发展和完善时，它才能真正获得生命力并惠及更广泛的使用者和实践者。人工智能在教育和科研中的发展也应建立在伦理可控、法律保障与实践支持的多维基础之上。
问：高校应如何以人工智能促进STEM教育发展，从而培养智能时代人才？
詹姆斯·克雷布：高校推动人工智能赋能科学教育发展，首先应做到“发声”，要在全校范围内形成广泛的公开讨论氛围，使人工智能成为教学、研究、出版等各个环节中广泛讨论的议题。教师、学生、行政人员及各级管理者都应根据职责分工，明确人工智能使用规范，制定契合本部门实际的指导政策。
高校在推动人工智能应用的同时，也应警惕其对学生思维能力的潜在影响。比如在课堂上抛出一个封闭式问题，学生可能直接向人工智能询问答案。若学生仅将人工智能作为面对问题时获取答案的工具，就容易削弱其主动思考与深度学习的能力。因此，教学方式的调整尤为关键，例如导师制、指导式教学更能引导学生在互动中深化理解、拓展思维。以前我在高校担任导师期间，每周会定期与学生学习小组交流，通过面对面讨论，共同探究问题的本质、回顾已有成果、提出新的思考方向。我也曾在面向小学的几个教育活动中，通过让学生亲自种植植物体验“做中学”，或是让学生在耐心倾听他人想法和尊重他人意见的互动活动中学习“大概念”。人工智能可以提供知识，但这种高质量的人际交流，以及人类特有的同情心、同理心，是人工智能目前尚无法替代的。
（作者黄璐璐系本报记者，翟雪松系浙江大学教育学院研究员）
智能时代，高校培养的人才，不一定都要成为技术专家，但每个人都应具备对人工智能能力边界的基本认知，理解它的潜力与局限，并能基于此创新
人工智能在教育和科研中的发展应建立在伦理可控、法律保障与实践支持的多维基础之上
高校在推动人工智能应用的同时，也应警惕其对学生思维能力的潜在影响。因此，尤其要重视教学方式的调整，引导学生在互动中深化理解、拓展思维
当前，AI赋能科学已成为世界顶尖科研院所竞相发展的领域，这同样为STEM教育带来了前所未有的变革机遇。在2025世界数字教育大会期间，我们就“人工智能赋能STEM教育”专访了前来参会的国际工程技术协会（IETI）主席、牛津大学沃尔森学院教授詹姆斯·克雷布。詹姆斯·克雷布在全球积极推动AI应对健康、气候和生物多样性保护研究与实践，持续引领全球AI赋能工程教育。围绕智能时代STEM教育的理念拓展、实践路径、伦理挑战及高校应对策略等方面，詹姆斯·克雷布进行了分享。
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智能时代STEM教育更需激发人的思维能力和创造力
问：在以生成式为特征的人工智能发展时期，高校STEM教育呈现出哪些新的需求？
詹姆斯·克雷布：智能时代，不论师生的专业背景如何，关键在于能否充分利用人工智能去提升自身的思维能力与创造力。首先，在教学层面，应用人工智能的核心不在于给出答案，而在于激发提问。学生应在掌握技术应用的同时，更注重技术如何启发新问题和新想法的提出。在学习了基础和前人经验后，学生要能够提出有深度的问题，在我看来提问本身比答案更具价值：问题是什么，如何解决，以及是否可行。将问题限定在可解决的范围内很有必要，但这并不妨碍我们进行更广阔的思考。教育应当培养学生提出好问题的能力，并鼓励他们在理解已有知识体系的基础上，以崭新的视角审视世界、启迪创新。
其次，人工智能能够激励我们大胆地生成新思想、新概念。包括艺术在内的各个领域，创意的重要性已超越过往经验，而人工智能正助力我们在思想、理念层面取得突破。从根本上说，通过人工智能产生新思想、新问题解决方案，乃至新的人类经验视角，是我们获取思想自由并迈向未来的关键所在。我们需要拓宽视野，关注的范畴不应局限于传统的STEM（科学、技术、工程、数学）教育，而应拓展至STEAM（科学、技术、工程、艺术、数学）教育。将“艺术”纳入其中，不仅因为人工智能在人文艺术领域已展现巨大潜力和影响力，更重要的是，艺术能够激发人类的创造力，这正是推动各学科领域进步的核心要素。
当然，需要注意的是人工智能本质上是一种工具，一种算法技术，它能高效整合既有知识，亦存在“幻觉”的风险。生成式人工智能在当前科学发现的发展是一个有益的开端，对于STEM教育而言，我们应广泛而深入地探索其应用，开发出能够发展创造力的新算法。
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人工智能在高校STEM教育中的实践经验
问：当前，人工智能助力STEM教育的国际发展趋势如何？牛津大学在这方面有哪些实践和经验？
詹姆斯·克雷布：从全球范围来看，趋势主要体现在3个方面：首先是全学科的融入。在AI赋能科学研究的背景下，全球众多大学都在积极探索人工智能用于大部分STEM学科的研究和教学。自然语言处理、计算机视觉等技术正在被广泛应用于不同实践场景，要推动它们在具体学科领域中的深度融合。以牛津大学为例，不仅是航海、农业和医学等学科，甚至是商科等社会科学也在探索AI向实践场景转化。
其次是相关课程体系是系统性的。除了在课程规划、多学科融合等方面体现AI的作用，也突出了AI伦理规范和人才团队建设的重要性。牛津大学着力培养具备人工智能协同能力的人才团队，并基于此形成人才团队与人工智能协作的新型组织架构。我认为无论是科研机构还是企业组织，团队成员不一定都需要成为技术专家，但每个人都应具备对人工智能能力边界的基本认知，理解它的潜力与局限，并能基于此来支持团队内的创新尝试。
最后是国际间的合作。我本人也参与了多个国际合作项目，如牛津大学的研究团队在冈比亚通过改善土壤来提高当地大米、坚果等农作物的产量。在中国，我们团队也有很多合作。我们利用人工智能和大数据技术，分析来自海岸基站、船只及卫星的环境流数据，实时监测冰层融化造成的冰流，旨在优化气候变化背景下的北极航运路线，为船长提供实时决策信息。这些只是众多应用案例中的一部分，人工智能在医疗诊断、卫星技术等领域已有众多实践案例，未来其应用场景将更加广泛。
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人工智能赋能高校STEM教育的挑战与机遇
问：人工智能赋能高校STEM教育过程中存在哪些新挑战？
詹姆斯·克雷布：人工智能本质上只是一种工具，需要人类对其进行监管。我们应将负责任的人工智能原则融入到所有应用实践中，这不仅需要全球治理框架的支持，也要求每个使用人工智能的团体、组织或个体遵守负责任的规范，并及时纠正任何误用或错误。从全球到个人层面，我们都需要明确如何负责任地使用人工智能的原则和指引，综合考量多方伦理因素，才能确保人工智能的普遍正确使用。
在艺术领域中，类似的问题也在显现。许多作曲家担忧人工智能会复制他们的创作成果，这确实构成挑战。但通过健全法律和规章制度，我们可以规范各创意和艺术领域（包括科学创意、商业创意、视觉艺术、音乐艺术等）中人工智能的使用。此外，创意的价值不仅在于其产生，更在于其落地、演化与实践。一个技术创想若要发挥实际效用，离不开多方力量的推动与实践验证。当新的想法或技术（比如创新材料的应用）被他人采纳、发展和完善时，它才能真正获得生命力并惠及更广泛的使用者和实践者。人工智能在教育和科研中的发展也应建立在伦理可控、法律保障与实践支持的多维基础之上。
问：高校应如何以人工智能促进STEM教育发展，从而培养智能时代人才？
詹姆斯·克雷布：高校推动人工智能赋能科学教育发展，首先应做到“发声”，要在全校范围内形成广泛的公开讨论氛围，使人工智能成为教学、研究、出版等各个环节中广泛讨论的议题。教师、学生、行政人员及各级管理者都应根据职责分工，明确人工智能使用规范，制定契合本部门实际的指导政策。
高校在推动人工智能应用的同时，也应警惕其对学生思维能力的潜在影响。比如在课堂上抛出一个封闭式问题，学生可能直接向人工智能询问答案。若学生仅将人工智能作为面对问题时获取答案的工具，就容易削弱其主动思考与深度学习的能力。因此，教学方式的调整尤为关键，例如导师制、指导式教学更能引导学生在互动中深化理解、拓展思维。以前我在高校担任导师期间，每周会定期与学生学习小组交流，通过面对面讨论，共同探究问题的本质、回顾已有成果、提出新的思考方向。我也曾在面向小学的几个教育活动中，通过让学生亲自种植植物体验“做中学”，或是让学生在耐心倾听他人想法和尊重他人意见的互动活动中学习“大概念”。人工智能可以提供知识，但这种高质量的人际交流，以及人类特有的同情心、同理心，是人工智能目前尚无法替代的。
（作者黄璐璐系本报记者，翟雪松系浙江大学教育学院研究员）
