还有一个方面是教育领域的人才政策与人才培养模式，也将发生很大变化，它有惯性。
 
院士提出，人工智能时代教师角色要发生转变。
 
教师要从原来的知识传授者，转变成学习的引领者。
 
教育者不能局限于向学习者传递存量知识，要引导学习者掌握正确的学习方法。
 
过往大众的普遍经历都证明，学习能力才是最重要的核心素养。
 
良好学习习惯本身就是学习能力的组成部分，学习者需要保持长期学习的状态。
 
参与讨论的另一方对此提出不同观点。
 
学习能力固然十分重要，但如果没有一定的记忆储备和知识总量积累，很难做到触类旁通、综合运用与推陈出新。
 
参与讨论的人员一方回忆，自己刚上大学一年级时，学院的老教授明确提出要求。
 
老教授没有留下商量空间，要求学生一年阅读200至300本书，作为知识基础打底。
 
当时的学生大多对海量阅读要求存在抵触情绪，一边抱怨，一边不得不完成阅读任务。
 
如今回看，当年完成的海量阅读储备价值极高。
 
这类知识人工智能同样可以掌握，但如果没有当年的海量阅读过程，学习者的头脑中很难形成大量知识点的复杂交叉与连接。
 
参与讨论的另一方完全认同上述观点。
 
该人员并不反对阅读、记忆这类基础学习行为的价值。
 
他自身也有相关切身体会，知识点积累到一定量级后，不同内容之间会自然产生关联作用。
 
绝大多数有过大量知识积累经历的人，都能感知到这类关联作用的存在。
 
整体来看，当前大众对于人工智能时代的教育内容、教育方法，尚未形成统一的固定答案。
 
这一现状恰好印证开篇提及的人才培养模式变革存在发展惯性的特征，人工智能时代教育领域的新探索仍有大量待填补的空白，留给所有身处其中的实践者共同讨论思考。