随着教育科技人才持续成为社会关注的焦点，越来越多的研究和实践表明，深入理解这一议题对于把握行业脉搏至关重要。
支持砍掉专业的一方，其逻辑建立在AI对具体职业技能的替代性上。
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从实际案例来看，大模型处理文本能力很强，参数量都是千亿级的规模，但向量模型很小，通常只有几十MB的参数量，如果用向量去检索，那么找出来的东西大概率会是断章取义的。因此，真正的进化方向是把决策权还给大模型，让它自己决定深挖哪部分信息。这样Agent才能展现出组合型的推理能力。
来自行业协会的最新调查表明，超过六成的从业者对未来发展持乐观态度，行业信心指数持续走高。
在这一背景下，在AI时代，提问能力特别重要。我们鼓励学生运用所学的知识、技能和技术，提出他们认为值得解决的问题。“提问”本身就是一种考核方式。
从实际案例来看，南方周末：过去几年，你持续关注儿童青少年性教育话题，哪些现象引起了你的重视？
进一步分析发现，大模型处理文本能力很强，参数量都是千亿级的规模，但向量模型很小，通常只有几十MB的参数量，如果用向量去检索，那么找出来的东西大概率会是断章取义的。因此，真正的进化方向是把决策权还给大模型，让它自己决定深挖哪部分信息。这样Agent才能展现出组合型的推理能力。
值得注意的是，要积极践行“通识、通智、通用”的育人范式。中小学层面，我们提供中小学AI通识教育全栈解决方案，推动全民人工智能素养与技能提升。大学本科层面，我们在北大、清华创办“通用人工智能实验班”，开展通识、通智、通用类教育。博士层面，我们启动“通用人工智能协同攻关合作体人才培养计划”，联合15所高校培养博士生，推动重大成果产出。区域层面，我们2024年成立湖北人工智能学院，联合50所高校、30余家AI企业，在地方政府支持下共建“高校+企业+研究院”三元协同的教育创新联合体。
展望未来，教育科技人才的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。