生成式人工智能正以颠覆性力量重塑教育生态，中国工程院院士、同济大学党委书记郑庆华表示，这场变革绝非技术的简单叠加，人工智能正触发人类教育的“第三次革命”。

人工智能已经从工具进化为教育主体

在郑庆华看来，技术革命与教育变革相伴共生，他提出“三次教育革命”观点：第一次发生在农耕时代，教育形式从原始的家庭教育转向私塾的个性化教育；第二次在工业时代，班级授课制取代私塾，实现规模化人才培养；而当前，以人工智能为核心的第三次教育革命正席卷全球，人类逐步迈向虚实融合、人机共生的教育新格局。

“今天人工智能全面参与教育，教育结构已从师生二元转变为师生机三元结构，人工智能在这个过程中扮演着和教师、学生一样的角色，并与师生互学习、同进步、共成长。” 郑庆华强调，教师需从知识传授者转型为“学习设计师”与价值引领者，机器应成为协同创新的智能伙伴，而学生未来不可替代的核心竞争力在于“驾驭AI而非依赖AI”的批判性思维与创造力。

郑庆华判断，在新的教育格局中要处理好人对人、人对机、机对人、机对机的关系。

在人对人的关系中，教师将从知识传授转向能力培养，其主要作用在于价值塑造、思维创新、情感教育等，并引导学生运用AI工具进行深度学习。在人对机的关系中，主要体现在人对机器的训练，实现人类和机器价值一体，这是保障机器听人的话、尊重人类价值规定、按照人类意识服务教育的一个重要手段。在机对人的关系中，核心是智能反馈，人工智能赋能教育，改变教、学、评、管、服各种手段和方法，这是机器智能为人类提供知识以及AI for X的各类功能。在机对机的关系中，主要是实现相互学习、对抗博弈，为人类提供各种有智能的，甚至有自主行为的各种智能体。

郑庆华认为，这几种协调关系中，最关键、最重要的是人对机的训练，这是保证人工智能朝着科技向善、为人类提供正确价值引导方向发展的基础。

教育要适应技术变革

面对部分教育工作者对AI的焦虑，郑庆华界定了人工智能的赋能边界，“它只是手段，绝非目的；人机共生不是替代，而是增强”。在郑庆华看来，人工智能既有教育主体的属性，也有帮助人类提高认知的技术手段属性，这是事物不同的面。郑庆华谈到，“不管是获取知识，或做科学研究，只要能促进教育效率提高，帮助人类提高能力，我们都应该充分考虑其存在的必要性，教育要适应技术变革，这也是先进生产力在教育中的应用。”

虽然工具在变，但突破边界的创新精神不能改变。郑庆华强调，学生坚决不能躺在让人工智能提供答案、做作业、考试这些层面。“要应用AI培养学生创新意识，强化学科交叉融合，破解工程技术难题。”他随即提醒，“效率提升不等于教育本质改变。当AI成为‘知识生产者’，学校的知识传授功能必然弱化，但价值引领功能必须强化”。

面对人工智能发展带来的冲突和变化，郑庆华认为最终指向仍然是人文社会科学建设问题，“个人情绪喜好、表达和需求，以及社会层面的伦理道德准则、知识产权、隐私保护、社会治理等问题，是人工智能时代遇到的最大挑战。”

用“变与不变”的哲学视角厘清AI与教育的共生关系

人工智能正以惊人的速度重构知识体系、能力的习得路径，甚至思维图谱的形成过程。郑庆华呼吁要坚守教育初心，“技术奔涌向前，教育中变的是方法手段，不变的是育人本质，而教育的本质应该始终指向人性光芒。教育的灵魂在于‘使人向善，教人求真’，而不能以虚拟交互替代师生间眼神的温度与肢体的互动。” 

“未来人和人之间的竞争主要表现在创造力的竞争，而生产力竞争主要是机器人之间的博弈，我们大学最高的理想是培养出有创新思维和具备家国情怀、人文情怀的人”。郑庆华认为，这类人才要有用技术改造世界的理想，也要有创造更加美好的社会制度的理想，他们的追求永远是让人类更加美好，让社会更加进步，这是教育永恒的主题。

郑庆华认为，教育从来都是塑造全人的过程，但在这个过程中，教育在内容方面是有选择性的，学生将来希望从事什么职业，便会倾向性的多学什么，专业在这里无疑起着极为重要的作用。他认为要重视学生的价值观培养，对基础原理的掌握和在真实场景中的学习。

注重培养学生正确的价值观，强化人文素养。“这是提升知识获取效率、开展科学研究的伦理基础。”郑庆华认为未来更多是借助机器人去改变世界，未来世界的社会结构、组织形态、人与人的关系是否变得更为和谐，是否进化到更高级阶段，都是学生该去思考和研究的问题。

“越快速变革越需要创新，越要重视基础理论、基础方法。”郑庆华谈到，从历史维度看，不管是在工程技术领域，还是人工智能领域，真正取得成就的仍然是掌握核心技术的人，除了个人的天赋和兴趣爱好以外，STEAM依然起决定性作用。

要为学生创造真实的学习场景。郑庆华认为要在真实场景中培养学生提出问题、解决问题的创造性思维，至于具体怎么创造，可能更多的是留给他自己。“过去很多时间都花在怎么实现创造，将来人工智能可以帮助我们做很多过程性的工作，我们有更多的时间和精力投入创造”。

“我也是大学老师，作为教育工作者，我认为基础知识和基础理论不仅过去重要，现在、将来会更重要”。郑庆华表示，如数学、科技、工程等，科学研究过程中关键步骤和原理掌握不能让机器人去做，具体的某个实验方案设计或实验数据选择等，可以利用人工智能提高效率。