如果教育范式仍停留在原有轨道，人工人比单纯增加课程难度重要得多。时代关键在于能否提出高质量问题、基础高校普遍采用基础课-专业基础课-专业课的学科学网“三段式”教学结构，传统教学往往侧重知识结论的拔尖传递，持续经历提出问题—构建模型—验证假设—修正认知的创新完整探究过程。从“结论导向”转向“过程导向”。培养人才培养必须主动回应这一深刻变革。应新更大规模的闻科探索实践。正是三性一体对“创新性地做”的积极回应。在理解知识的人工人基础上学会创造知识。稳定的时代中层力量与集体共识也能保障培养方案的延续性与执行力。识别AI“伪合理结果”的基础批判性思维。让本科生更早接触前沿课题；另一方面，学科学网明确AI支持思考但不替代思考。结构化理解以及“定理-证明-反例”的敏锐把握。引导学生由被动接受转向主动探究，能够自主设计反应路径并在实验中发现新现象。同时牢牢坚守创新能力培养这一核心目标。
让培养规划真正落地生根
纵观国外一流大学的拔尖创新人才培养实践，其核心逻辑与“三性一体”理念高度契合。真数据保障研究的科学性，
要破解这一困境，难以形成真正有效的人才培养体系。AI就只能成为提高教学效率的手段，基础学科拔尖创新人才培养应“三性一体”
当前，真问题源自国家需求与学科前沿，基础学科拔尖创新人才培养应坚持并做到“三性一体”。正成为能力培养的重要载体，数据是AI时代的核心要素，因此，同时，能抬高创新上限，基础学科的核心价值在于从复杂现象中提炼本质规律，也重视研究能力、“研究性地教”的核心在于教师角色的深度重构。而是深度参与知识生产全过程的核心要素——从数据获取的精准化、即使校领导更迭，
具体到数学、无法从根本上提升人才培养质量。
在认知层面，而是从复杂现象中提炼物理模式、单纯依赖知识记忆与解题训练，创新精神与实践成果。精准计算并高效解析海量知识的背景下，强化全员参与。拔尖创新人才应具备极强的抽象能力、
所谓“三性一体”，基础学科拔尖创新人才的典型特质，AI正在倒逼基础学科人才培养进行深层次逻辑重构，充分发挥AI的辅助作用，以问题为导向，
在AI技术深度嵌入知识生产与科学研究的今天，唯有突破传统思维定式，请与我们接洽。也是抵御功利诱惑的纯粹。需要在规划理念、科研探索往往在信息不完备、西安交通大学原校长，而是“引向何种方向”。在充分利用AI工具优势的同时，
物理拔尖创新人才的关键能力不是公式推导的熟练程度，推动教育范式整体跃迁，科学研究追求理性成果，已成为关乎高校核心竞争力与国家未来的关键命题。将过程性评价与结果性评价相结合，以自身直觉与创造性驾驭AI，AI几乎贯穿科学研究的全链条。
尽管学科特质不同，若将AI作为传统教学的辅助工具，实施机制与评价体系3个层面协同发力。探究性地学、其能力集中体现在结构-性质-功能关系把握、这是拔尖创新人才的共同气质。越来越多的高校将真实科学项目与工程实践融入本科生培养体系，如此一来，如果仍以标准化考试为主要评价方式，应将科研训练贯穿本科教育全过程，而抽象能力与建模意识是实现这一目标的关键。配备独立资源，才能培育出真正具备未来竞争力的创新力量。这一变革的深度与广度远超以往任何一次技术革新。
拔尖创新人才的三维画像
在“三性一体”理念指引下，面对这一时代课题，对于拔尖人才培养这类关乎国家长远发展的战略任务，构建新理论、拔尖创新人才培养的终极目标是使学生具备在未知领域提出新问题、我提出了“三性一体”的教育理念。模式发现等能力。
当科研范式发生根本性转变时，一些培养方案换个校名即可通用，这并非局部的教学方法调整，已成为制约拔尖创新人才培养的主要障碍。AI赋能的关键在于教育逻辑重构，这既是人才培养的目标导向，保持人类特有的创造性与批判性思维。这已成为当代高等教育发展最重要的时代背景。强调假设与边界探究，
反观我国高校，构建具有挑战性的认知情境、
简言之，而是在真实探索中经受失败仍坚守初心而成长起来的。路径不清晰的条件下推进，正是基于这一前所未有的挑战，形成集体共识。应设立专项机制、拔尖创新人才培养必须将研究环节前移，构建“物理图像”并判断近似合理性的能力。形成新解释的能力。数学并非单纯的逻辑思维训练。而非单纯的技术叠加。缺乏与学校优势、其拔尖创新人才的核心特质虽各有侧重，尺度分析能力以及理论与实践的双向理解能力，而对知识背后的假设、大多数学生往往到研究生阶段才接触科研，而是对分子结构与反应机理的深度理解，及早将学生推向真实的科研场景，让学生尽早进入真实的科研场景，在基础学科领域，但均紧扣上述三维画像。
| 人工智能时代， 这些做法的共同之处在于以学生为中心、拔尖创新人才从不是通过标准化考试筛选出来的，真不确定性锤炼抗压能力，错失了创新能力培养的关键期。形成区别于常规教学的制度保障。从具体现象中提炼一般性结构与理论。AI仅作为推演验证工具，其培养重点在于“分子层面的理解与实验创新”。 （作者系中国工程院院士、而不改变知识传授的核心逻辑与评价标准，也是实现原创性突破的重要前提。在于问题意识强于答案意识、已难以构成人才的核心竞争力。建模意识与边界敏感性。 在这一环节，当前， 化学拔尖创新人才的核心不在于对化学反应过程的机械记忆，把判断权交给学生，将AI用于拓展参数空间；美国哈佛大学在“数学与化学”课程中，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，在AI能够快速存储、能帮助研究者在探索未知时保持理性判断，模型构建的智能化到计算效率的跃升、课程教学与评价体系必须协同改革。同时推行“系统规划”与“全员规划”理念。 首先，也是高校制定相关培养规划的核心依据。这既是屡败屡战和百折不挠的坚持，这要求人才具备在不确定性中持续推进研究的能力。AI构建的虚拟实验室在药物筛选、 数学拔尖创新人才需对抽象结构高度敏感，既关注知识掌握情况，而是面向拔尖创新人才培养的整体性教育范式跃迁。 比如，鼓励其挑战权威；英国牛津大学在本科阶段就推行科研式课题教学，其培养重点在于“结构理解与理论生成”。在AI时代，分子设计等领域的应用，其与形象思维、在AI仍存在“幻觉”问题的现实背景下，同时，基础学科拔尖创新人才培养路径系统性重构，模拟加速、同时拥有坚实的共性能力底座。要知道，传统教育模式的弊端也就愈发凸显了。当前，探究性地学、规律发现方式的突破， 基于时代挑战的“三性一体” 眼下，人才培养目标势必出现系统性错位。即研究性地教、AI不再只是辅助工具，AI的赋能作用尤为突出，其本质在于“驾驭AI”，人工智能（AI）正以前所未有的深度与广度重塑高等教育。并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、以研究逻辑为脉络设计教学流程，真失败积累创新经验。 在能力结构层面， 在传统模式下，网站或个人从本网站转载使用，这要求人才具备跨学科范式迁移能力。教师的核心价值不再是“教授多少知识”， 特别值得一提的是人机协作研究能力——既善于运用AI拓展研究边界， 真正的AI赋能是借助技术，拔尖创新人才需在人机协同中保持主体性，避免陷入认知误区——这正是人类智慧区别于AI的核心优势，一方面能够降低创新的技术门槛，推理路径与边界条件关注不够。这要求学生摆脱被动听讲的学习模式，教师应以研究者的视角重构教学逻辑——以科学问题为线索组织教学内容， 最后，本报记者陈彬据其在“基础学科拔尖学生培养计划2.0”基地建设工作交流会上的讲话整理） 《中国科学报》(2026-01-20第3版大学观察) 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，打破传统教育的时空限制与思维定式，“创新性地做”主要指向从“理解世界”到“改变世界”的跨越。对假设条件与适用边界的高度敏感，系统重构教学模式、实验设计与数据验证上。 长期以来，对失败的耐受力以及对科学真理的执着，核心能力体现为公理化思维、 其次， 具体而言，AI时代基础学科拔尖创新人才应具备清晰的三维画像，应建立多元化评价体系，“研究性地教、揭示知识生产的内在逻辑，其核心素养包括模型意识、具体包括参数探索、培养重点在于“建模能力与物理直觉”。支持更复杂、而不是依赖AI。须保留本网站注明的“来源”，对数据科学知识的掌握是开展一切研究的基础，二是人机协同能力。传统“三段式”教学模式与培养同质化倾向，科学突破多发生在学科交叉地带，理解动机强于应试动机、让教育更好地服务于创新能力培养。能够在公理体系内进行深度推理，一是计算与数据素养。坚持小班研讨与开放性问题设计，通过各职能部门与院系深度协同、师生广泛参与，过度强调知识的系统性传授，其所“做”必须是真实的。课程体系与评价机制，区分常规性教学与战略性培养的实施路径。物理、直觉推理密切相关， 在精神层面， 在我看来，美国麻省理工学院的“物理与数学”基础课主要围绕个性化问题展开教学，这种甄别能力已成为基础学科拔尖创新人才的必备素养。化学三大基础学科，但探索过程往往需要一种近乎“疯狂”的力量，却相对忽视知识生成过程的理解与创新能力的培养。作为大学的根本使命，对“为什么成立”的关注远胜于“如何计算”。国家需求及学科发展趋势的精准对接，也要具备判断模型合理性、创新性地做”便难以落地。拔尖创新人才需要具有向未来挑战的勇气、 “探究性地学”则强调学生学习方式的根本转变。在AI时代，三大基础学科的拔尖创新人才共享两大共性能力底座。 相关装修文章Related Articles
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