当大学开始认真对待AI
昨天看到一条新闻。
复旦大学2026年本科扩招300人，全部精准投向量子科技、具身智能、脑机接口等国家战略领域。校长陈焱教授说得更直接：要让"AI赋能"成为全体复旦学生的标配，构筑"AI for Social Science"的能力。
有意思。
这则新闻发生在高考志愿填报季，热度被各种"选专业还是选学校"的讨论盖过去了。但我盯着这条消息看了很久。
因为它抛出了一个我反复在思考的问题：当顶尖大学开始认真对待AI时代的人才培养时，我们基础教育在做什么？
我不是危言耸听。这些年听了很多课、命了很多题、也写了很多报告。一种隐隐的不安始终在——我们教给孩子的东西，有多少能让他们在AI时代站稳脚跟？
数学课上，我见过太多"秒杀技巧"。老师把一道题讲得行云流水，学生记下套路，下次遇到变式再记一个新的套路。问题是：AI做这件事比你我快一万倍。
我不是说基础运算不重要。恰恰相反，基本功是一切的前提。但仅有基本功远远不够。
复旦的改革信号很清晰：他们要培养的是"能驾驭AI的人"，不是"能被AI替代的人"。这对基础教育意味着什么？
我想至少有三件事值得重新掂量。
第一，问问题比答问题更重要。 AI可以回答任何问题，但提不出真正的好问题。课堂上，我们有没有给孩子留出"问"的空间？
第二，过程比结果更有价值。 一道题做对了，分数到手了，但如果孩子说不清楚自己怎么想到的，这个"对"就打了折扣。AI时代，思维过程才是核心竞争力。
第三，联结比孤立更强大。 知识是散的，模型是活的。能不能把不同领域的知识打通，能不能用数学的眼睛看世界——这种能力，AI目前还做不到。
这不是唱高调。
小学数学教研做了三十多年，我太清楚一线课堂的压力了。分数、排名、升学，每一重压力都在把教学往"高效刷题"的方向推。但复旦这条新闻提醒我：方向比努力更重要。
如果我们现在培养的孩子，十年后进入大学，面对的是量子科技、具身智能、脑机接口——他们需要什么样的数学素养？
答案也许不在任何一份考纲里。
但我们可以从现在开始，多问自己一句：这道题，我有没有让孩子经历"想"的过程？
特级教师/正高级 钱守旺