唐江澎等：智能时代“数理化”课程往何处去？

【特约主持人】

唐江澎   中国教育学会副会长、香港中文大学（深圳）、当代教育研究所所长

【访谈嘉宾】  

唐本忠   中国科学院院士，英国皇家化学学会会士唐叔贤   中国科学院院士，发展中国家科学院院士

吴辰晔   香港中文大学（深圳）理工学院助理教授

胡守川   AIMS Press（美国数学科学学会出版社）创办人

王学锋   香港中文大学（深圳）教授

周   勇   南京大学物理学院教授

朱   熹   香港中文大学（深圳）理工学院副教授

彭小水   香港中文大学（深圳）理工学院副教授

在人工智能、大数据等新兴技术迅猛发展的背景下，数理化教育正面临前所未有的机遇与挑战。研究智能时代的数理化课程发展，不仅关乎基础学科人才培养模式的创新，更是把握未来科技竞争主动权的关键。为深入了解智能时代数理化课程的发展趋势与变革方向，本刊特邀中国教育学会副会长、香港中文大学（深圳）当代教育研究所所长唐江澎作为特约主持人，与来自中国科学院、南京大学、香港中文大学（深圳）等高校和机构的多位专家学者展开深度对话访谈。本次访谈聚焦理科课程内容、学科交叉融合、计算思维培养等前沿问题，旨在为教育工作者和政策制定者提供有益参考。

唐江澎：任何一次课程改革，都必须关注时代和人的发展需求，也必须关注课程的学科基础，这是课程构建的三大基石。AI时代对高中数学、物理、化学课程内容会提出哪些新要求？传统课程的基本内容哪些不会变化，哪些必须改变？请大家结合自身学科专业，对AI时代重构高中数理化课程体系提出专业建议。

唐本忠：AI对教育的冲击会非常大，填鸭式教育在AI面前会碰到很多问题。当前教育的一大问题就是只教结论，不讲结论是怎么来的。我们知道，科学上一些重大的发明和原理，都是碰到问题后去设法解决，经过探索的过程最终得到结论。从科学研究的角度看，结论怎么来的比结论本身更重要。教学也是如此，让学生知道课本上的结论是怎么来的，对学生会有非常大的启发。在AI回答科学上的结论比人还要回答得好的情况下，我们现在要做哪些变革呢？学生掌握一定的基础知识是必要的，但并不是要把这些结论背下来，而是要知道这些知识怎么来的。同时要知道这些结论不是一成不变的，也不一定永远都是对的，所以培养学生批判性思维非常重要。发现问题、提出问题是解决问题的前提，比解决问题更重要。

唐叔贤：AI时代学生的数理基本功必须扎实，这与以前的要求是一样的。必须改变的，一是非理性内卷下的超前学习，二是高中数理化课程内容对新技术要保持开放心态。

吴辰晔：该理解和记忆的基础性内容，我觉得应该不会减少。不过，随着AI工具的运用，学习效率会大大提高，在此背景下可以考虑增加一些必要的知识点。AI时代必须改变的是目前的学习方式。

胡守川：我认为传统高中数学课程内容应该大体不变，但重心可能更偏向新概念的阐述和与现实生活的关联。大量做题的学习方式必须改变。

王学锋：高中数学课程的新要求，应该强化批判性思维（甄别AI输出）、深化数据素养（获取、清洗、建模）、培养人机协同能力（用AI工具聚焦策略）。

传统课程的有些内容不会变化，比如数学思想方法、符号化表达、基本的代数运算、训练逻辑推理和学习基本的欧式几何为目标的几何证明、函数关系、三角函数基础、方程建模等。必须改变的是过多的技能训练内容，过于强化的重复数值计算和机械解题技巧训练。这些必须减下来，把节省下来的时间和精力用在学习数学里的大思想、大方法方面。教授一个新的数学概念、方法、定理时，不要只讲所谓的“干货”，需要系统地讲背景和原始驱动问题；加强算法思想、植入逼近思维与价值观；增加数据科学模块；融入统计学基础、概率模型、算法逻辑。

周勇：AI时代对数理化提出的新要求包括三个方面。一是数据素养，AI是处理数据的强大工具，但理解数据需要人。要培养学生获取、处理、分析、解读数据的能力，理解数据背后的意义和不确定性。二是高阶思维能力的培养，减少对低阶知识记忆和简单计算的要求，大幅度提升学生问题解决、创新设计、数据分析与解读、跨学科整合的能力。三是人机协作能力，学习如何有效利用AI工具辅助学习和研究，而非取代思考和判断。

传统课程中不会变化的包括两方面。一是基础知识核心地位，物质结构、化学反应、化学键、元素周期律等构建学科骨架的核心概念和基本原理不能变，它们是理解更高层次知识的前提。二是科学本质与方法，观察、假设、实验、验证、推理、证伪等科学思维和探究方法不能变，这是科学精神的根本。

传统课程中必须改变的包括三方面。一要改变过时的知识与技能，一些陈旧、与现代科技脱节的知识点可以适当调整或更新。二是改变教学内容的深度与广度，大幅度引入现代科技前沿的基础概念和应用，例如简要介绍量子点、钙钛矿太阳能电池等，让学生知道科技的最新发展。同时，大幅度提升实验设计、动手实践、数据处理、信息检索与甄别、论证表达、合作探究的权重。三是改变评价体系，改变过度依赖标准化纸笔考试的评价方式，增加对过程性表现和实践能力的评价。

唐江澎：有学者指出，我国理科课程内容落后于世界领先水平，约60%的中学理科内容仍停留在200年前的科学成果（如牛顿力学、欧姆定律），而量子计算、基因编辑等现代科技未纳入教材；教学方法较为僵化，实验教学占比少；学生以“刷题”为主，物理公式直接引入却缺乏数学推导。各位专家认同这种看法吗？可以举例子谈谈。

周勇：部分认同的方面：一是内容滞后。教材内容确实存在滞后性，现代科技的基础知识在中学教材中较为浅显，化学教材对现代化学研究前沿几乎没有提及。二是教学方法僵化。传统的“刷题”模式和缺乏数学推导的教学方式不利于学生深入理解知识。三是实验教学不足。化学是一门以实验为基础的学科，实验能够帮助学生更好地理解理论知识，培养实践能力和创新思维，但中学化学实验教学占比不足30%。同时，实验往往沦为验证已知结论的步骤，而非探索未知的工具。

不完全认同的方面：一是“200年前成果”的价值。经典知识具有不可替代性，中学化学课程的核心是帮助学生建立扎实的化学基础知识体系。经典理论虽然相对“古老”，但它们是现代科学的基石，是学生进一步学习和研究的必要前提，这些内容在化学教学中仍然具有不可替代的作用。二是课程目标的多样性。中学化学课程的目标不仅是传授最新的科学知识，还包括培养学生的科学思维、实验技能、探究能力和科学素养。这些目标的实现需要通过经典知识的学习和实践来完成。例如，通过化学实验操作，学生可以培养严谨的科学态度和实验技能，这些能力对学生的未来发展至关重要。

唐江澎：AI时代的中学数理化课程的教与学，应该采用什么方式？

吴辰晔：传统的通过作业和习题让学生理解概念，效率是很低的。理解概念与做对习题两者并不完全等同，即便题目做对了，对概念到底能理解多少，还是要靠“悟”。使用AI工具在当前班级授课背景下更有利于实现个性化教学，更容易弄清楚学生为什么没理解，主动发现学生的短板，把学生从“题海战术”中解放出来。

胡守川：在数学学习上，教师注重数学概念的引入解释、适用条件、相关的数学过程演示及实际应用；学生根据自己的理解选择性做少量习题，大量的重复性练习可以通过AI平台观摩；师生互动主要通过教师指导，由学生主动解决相关的实际问题或完成相关项目。

周勇：中学化学学习方式除AI支持的个性化学习路径、人机协同学习、跨学科合作学习外，我想重点谈两方面。一是针对危险性高、成本昂贵、耗时较长或微观层面的化学过程，可以采用虚拟实验与模拟技术，使学生能够自主设计实验方案、调整参数（如浓度、温度、催化剂等），即时观察实验结果（包括数据变化与可视化呈现），并通过试错机制增强探究能力。此外，结合虚拟现实与增强现实技术，直观展示分子结构、反应历程及能量变化，将抽象概念具象化，提升学生的理解深度。二是利用AI技术辅助学生处理复杂的实验数据，包括统计分析、曲线拟合与数据可视化，引导学生深入挖掘数据中的模式、异常点及科学意义。学生可以在短时间内预见成果，并迅速进行实验模拟，在实际操作中验证理论知识，从而促进创意发挥，提高创新能力。

朱熹：在当今AI逐渐崭露头角的时期，学生选择化学专业时会比其他专业考虑更多的因素。一方面，在产业界都在使用AI和机器人进行技术革新的背景下，手工实验教育正在逐渐失去客观意义。另一方面，高效使用AI和机器人对传统实验学科进行技术升级，本身也需要全新人才培育方式，通过AI和机器人进行实验操作也会成为实验科学教育的必然组成部分。

唐江澎：中小学能培养拔尖创新人才吗？应该关注哪些基本素养？这是社会普遍关注的问题，请大家发表意见。

彭小水：我谈三点看法。一是学生和教师不可过分依赖外部输入和AI工具，需要学会自我判断外部知识的正确性和借鉴价值。如若碰到难题时，不是先进行深思熟虑，而是第一时间求助AI，久而久之势必会导致学生自身的创造性思维不断萎缩。二是不可让学生忽视基础知识的理解和推导过程，否则会从根本上损害创新的动力和学习能力的培养。三是在AI迅速发展的背景下，学生过分沉溺虚拟可能会减少与他人合作、沟通的机会，进而削弱人际交往能力与心理素质，这也是创新人才培养需要重视的方面。

吴辰晔：现阶段基础教育对奥赛人才的培养从成绩上看是突出的。但是如果观察这些奥赛获奖者的大学专业和就业选择，就会发现大部分并没有从事奥赛的学科。这也说明，我们在中小学阶段没有完全挖掘出学生到底喜欢什么、未来的理想是什么。所谓拔尖创新人才，我想不仅仅是在各种竞赛上取得成绩，而应该是在未来取得相关领域的成就。只有热爱和执着才能带来长久的动力和一往无前的勇气，这些才是拔尖创新人才最需要的。

周勇：拔尖创新人才并非在大学阶段突然涌现，其成长需要中小学这一早期阶段提供肥沃土壤。因此，教育目标应聚焦于为全体学生营造有利于创新的环境，助力每个学生成长为具有发展潜力的个体，而非对特定学生进行过早的“催熟”或单一的“定向”培养。

朱熹：当前中小学培养拔尖创新人才应关注以下四方面基本素养的培养。一是基础能力。加深对基本概念的理解，培养区分AI生成与真实的能力。二是创新能力。重在批判性思维的训练，培养AI难以替代的创造力。三是实践能力。注重跨学科应用，利用AI促进多领域知识整合补足。四是协作能力。重视团队领导力的培养，避免人际互动的弱化。

唐江澎：中小学学生可以使用计算器吗？如可以，您觉得从几年级使用比较合适？这个问题请王学锋教授回答。

王学锋：可以且必要。但计算器的概念要向外延，如图形计算器，GGB（动态数学软件）等软件，建设数学可视化实验室。建议在小学中高年级探索性使用（不替代基础运算）；初中起开放用于复杂运算（聚焦建模与解释）；高中阶段允许使用图形计算器，用于函数图像分析、统计模拟，计算器用于验证手算结果，而非替代思考。

一个很重要的问题是，考试是否可以用计算器？在美国大学是可以的，但计算器不可以有符号计算的功能，只可以有算术计算和画图功能。在中小学数学考试和高考中，限制计算器功能首先比较难定规则，其次比较难在考场进行有效监督，所以不建议中小学数学考试和高考允许用计算器。

（本刊记者谭希根据访谈整理）