写作真的像许多人所说的那样,是思考的核心吗?
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企业的“招聘季”竟然要占用学生这么多时间,真把我惊到了。不能怪他们按既定的游戏规则玩。
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AI 安全很重要。我们用 AI 做些什么,同样重要。
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当 AI 教育在比谁学得更快,Dan Meyer 记录了一堂“慢”数学课:五年级孩子用两道乘法题比较解法、估算、互相解释。那些没体现在刷题速度里的收获,恰恰是这堂课的主角。
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谈 AI 与就业,不能只数消失和新增的岗位。一份经济工作论文把再学习、找工作和转岗所需的时间纳入情景模型——教育面对的难题,也可能藏在两份工作之间。
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别追着热情走。顺着你的天赋走,找到自己的目标。
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这么多年来,高等教育一直只靠对就业的帮助来证明自身价值,结果在 AI 面前变得格外脆弱。
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“X 的答案是什么?” 但在许多情况下,更有价值的问题是:“研究 X 能学到什么?”
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汇总12,693名学生的研究发现,道德教育总体有益,加入讨论比单向灌输更有希望。但“判断变好了”和“品格变好了”仍有距离,而且大多数试验的证据质量有限。
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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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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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答案随时可得,幼儿教育还该把重点放在记住更多知识上吗?李永智、孙蔷蔷把目光转向情感互动、好奇心和主动探索:孩子如何与人建立关系,如何长出自己的问题?
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