民办高校如何融入地方经济社会，“重服务、强贡献”？
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今日 0 条熊丙奇精选 尹建莉精选 自由不反规则，规则也不排斥自由。
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Adam Boxer精选 我们追求宏大的结构性方案，可更该关注的是，怎样营造安静、平和的课堂。
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Tom Sherrington精选 在世界各地，我们这个行业都被几十年糟糕的问责式检查伤得很深，而这些检查又由不切实际的“教师评价”流程主导。
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Carl Hendrick精选 禁令出台后，学校里的手机使用反而增加了。这是“眼镜蛇效应”的一个好例子。
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Dylan Wiliam精选 如果老师接受 25 小时高质量的学习科学专业培训，学生的学习速度会提高多少？
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焦建利精选 如果只是发文件、提要求，而不给教师实际的支持和激励，AI教学改革很难真正落地。
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Jonathan Haidt精选 社交媒体导致心理健康问题，而不只是与之相关——支持这一点的证据还在不断累积。
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Daniel Willingham精选 聪明的孩子也需要关注和好的教学。
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Jeff Sharlet精选 还有一点值得说：我们校方在 AI 上投入了很多，却没有征求教师的意见。
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Angela Duckworth精选 但在个人生活和工作中，美国人更常被鼓励凡事靠自己，而不是互相依靠。
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宝玉精选 忍不住想，当年上学时要是有 AI，这篇课文理解起来、背起来应该容易一点。
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Marc Watkins · Rhetorica精选 AI 接手批改，学生会开始“写给机器看”吗？
批改越来越便宜，写作却可能变成迎合评分算法。写作教师 Marc Watkins 试用自动评分后，担心的不是机器能否打分，而是学生还会不会在意真实的读者。
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李飞飞 · Fei-Fei Li精选 科研正在分岔：一边是 token 充裕的研究，一边是 token 匮乏的研究。未来属于前者。
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Randi Weingarten精选 年纪较小的学生需要学会思考——这意味着少看屏幕，少把思考交给工具代劳。
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谢康 · 公开对谈精选 开了 AI 课，就算是面向未来的教育吗？
给课表加一门 AI，并不等于学校就为未来做好了准备。从数据分析工作转向办学的谢康，与乔晓春谈起一个更深的变化：当答案不再稀缺，合作、判断和感受生活的能力，要在哪里长出来？
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Pasi Sahlberg｜教育改革精选 孩子被分进不同的学校，还怎么学会一起生活？
学校不只决定学什么，也决定孩子会遇见谁。Sahlberg 与 Cobbold 讨论澳大利亚公私立学校分化：如果不同背景的孩子越来越少相遇，多开几节包容教育课够不够？两人把改革焦点放回学校组织与公共教育投入。
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中国教育报 / 中国教育新闻网精选 老师知道 AI 能做什么，为什么课堂上仍觉得没准备好？
设备和工具都有了，老师却不知道该用在哪一节课、哪一个难点。左晓梅在多地中小学调研中发现，培训与真实教学之间还有一道缝：技术操作有人教，学科方法和持续教研支持却常常缺位。
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Andrej Karpathy · Eureka Labs精选 老师设计课程，AI 一对一辅导：重读 Eureka Labs
让好课程不再受限于教师能亲自辅导多少人，这是 Eureka Labs 在 2024 年提出的设想。教师负责课程，AI 扩展个别支持——今天的教育实验，走到了这幅蓝图的哪一步？
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