北京大学人口所教授乔晓春，近期在与推书博主西木的视频对话中，揭示了Al技术对教育公平的深层影响。

乔教授指出，在传统教育体系中，名校与普通院校的差距体现在师资、课程资源等维度，而AI的普及正在消解这种壁垒。

乔教授所指出的确为事实，例如，普通院校学生通过AI工具可获取与清北学子同等的优质课程解析、论文指导资源。

正如乔教授在视频中所言，甚至在编程学习中，自然语言生成代码的技术让编程门槛归零，学生无需掌握复杂语法即可实现功能开发。

乔教授表示，这种“知识平权”现象的核心，在于AI重构了人才评价标准。

过去，知识储备量是衡量人才的关键指标，学生通过死记硬背获取竞争优势。如今，AⅠ可瞬间完成知识检索与整合，人才的核心竞争力转向“定义问题的能力”。

例如，程序员以往耗时数日修复的代码漏洞，现在一个不会编程的同事通过自然语言指令，便可让AⅠ快速解决，这印证了单纯的知识储备已无法构成职业壁垒。

乔教授认为，教育转型的方向现在已十分明朗，学校需从知识传授转向能力培养。

批判性思维训练应成为重点，学生要学会质疑AⅠ生成内容的准确性；AI协作能力则强调人机协同，学生则需掌握如何向AI精准提出需求、以及评估输出结果。

例如，在历史研究中，学生可利用AI快速梳理史料，但需通过批判性思维判断史料真伪，结合社会学、经济学知识形成独到见解。

乔教授这些观点，并非否定传统教育的价值，而是强调教育需适应技术迭代。

当AⅠ承担知识存储与重复劳动，教育的本质回归到培养“定义问题的人”，即那些能够发现问题、提出创新解决方案的个体。

这或许需要在教育方面打破学科壁垒，构建以能力为核心的培养模式，使每个学生都能在AⅠ时代找到自身价值坐标。

信源：乔晓春谈人口与教育

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