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他认为，大模型生成的内容，本质上是海量信息压缩后形成的统计意义上的共识，它的确是知识，甚至在客观性上超越了小群体的人类共识，而学习则是生物体为适应环境而进行建模的过程。因此，面对AI的冲击，教育的未来并非简单地传授知识，而是要回归人类独特的生态位，帮助学生在知识唾手可得的时代，探索自我、建立身份、获得智慧。单纯的知识获取和记忆已失去意义，关键在于如何判断真伪、明辨是非。

郭毅可认为，人工智能与人类智能正同步迈向“真、善、美”的境界。在“真”即客观事实层面，AI已远超人类，教育重心必须转向人类独有的“善”与“美”。AI时代教育的关键，是让人类从比拼事实记忆中解放出来，专注于发展伦理、审美与创造力，成为更富人性的个体。我们必须转变观念，认识到教育的对象不仅是人，也包括机器，这需要实现从传授知识转向培养能力、从标准化转向个性化、从被动听讲转向主动探索，以及从孤立学习转向人机共创的四个关键转变。

张志勇提醒，通往卓越的道路，必须回归对“人”的完整关照。他指出，当今教育常将认知与情感割裂，沦为追求分数与升学率的功利工具，这背离了“立德树人”的育人初心。未来教育必须回归生活实践，这既是应对AI时代物理空间被压缩、情感被机器争夺等挑战的必然选择，也是培养完整的人的根本路径。我们需要突破传统“教室”的局限，打造开放、灵活的社交空间，并利用广泛的社会与环境资源，让学生在真实互动与深度交流中学习。

未来，AI将扮演三大核心角色：教师的智能搭档、学习者的成长伙伴与反馈的增长引擎。在“教”的层面，AI通过“智能共创”将教师从繁琐事务中解放，使其能专注于学习设计、价值引导和情感支持；在“学”的层面，学习将呈现高度个性化与探究性两大趋势：课程将主动适应学生，AI则作为研究助理和对话导师，让探究学习人人可及，并帮助学生从“寻找答案”转向“提出更好的问题”；在“评”的层面，AI正重构评价体系，其核心是为学生生成个性化的成长路径，而非简单的对错判断。

南京师范大学教授项贤明认为，要深化高考改革，高校可根据自身特色，以及不同专业对人才培养的不同要求，具体制定录取方案，对不同学科、专业的考试成绩赋予不同的权重。同时，要打破目前高考成绩只限于基本学科课程的限制，允许高校根据专业人才培养需要，考查学生各种不同学科专业的考试成绩。此外，鼓励各种考试机构进行相关科学研究，探索各有特色、更加科学合理的教育评价方式。通过多样化的录取方案、多元化的考试体系，推动学校教育多样化发展，从而为不同天赋、不同志趣的学生提供公平的发展机会和教育支持，为自由学习创造更大的教育空间，并进而达成拓宽社会流动通道的目的。