在这个充满敬意的教师节，我们聚焦于人工智能（AI）如何深刻地改变着教育的面貌，并为科学研究开启新的篇章。
本期亮点：
• 智能时代下的教育变革：
◦ AI技术正驱动大学从教学模式到治理结构的系统性变革，旨在处理好人与人、人与社会、人与自然的关系。
◦ 提升教育公平性： AI的进步将通过“智能辅导、远程课堂、个性化学习平台”等手段，突破地域与师资壁垒，让薄弱地区学生共享高质量内容。自适应系统能依据学生差异规划专属学习路径；智能平台跨越地理障碍，将名师课程送达偏远教室；虚拟导师与智能评估工具则有效缓解师资短缺、提升教学效率。
◦ 挑战与思考： 尽管AI带来希望，但也可能加剧“数字鸿沟”，特别是在发达国家和资源匮乏地区之间。联合国教科文组织强调，教育应秉承“人本主义”理念，避免沦为逐利性AI的“被动实验田”。
◦ 未来计算机教育峰会洞察： 吕建教授、杨宗凯教授、杜小勇教授、毛新军教授等在第九届未来计算机教育峰会上，深入探讨了数智技术驱动的大学变革、规模化与个性化矛盾、项目式学习以及大模型融入教育的两面性（如“人才培养幻觉”）。
• AI赋能科学研究（AI4S）：开启探索未知的新范式：
◦ 新一轮科技革命的核心： 人工智能是可能引发第四次技术革命的关键因素之一。科学智能（AI4S）作为AI赋能科学研究的领域，正通过突破人类认识世界的极限，开启一种全新的探索未知范式。
◦ 提高生产率： AI4S显著提升科研活动的生产率，主要体现在视觉理解、自主知识处理、领域模型精练、智能体协同和实验自动化等方面，实现降本增效。
◦ 突破认知极限： AI4S的最大作用是帮助科学家突破人类认知的极限。这主要通过两种典型技术路线实现：
▪ 无确定物理模型的数据驱动： 如DeepMind的AlphaFold在蛋白质结构预测上的突破，通过海量数据和深度学习颠覆了研究范式。
▪ 有确定物理模型的机理内嵌： 如DeePMD通过高性能计算（HPC）与AI结合，解决了传统分子动力学模拟在处理大体系、长时程问题时的“维度灾难”，实现了高精度模拟。
◦ AI4S支撑平台： 需要构建面向科学研究的“中间件生态”，包括科学基础大模型（建议按一级学科训练学科大模型，再互联形成“科学大模型网络”）、模型工厂等低门槛开发工具 以及面向HPC+AI应用的L0级大原子模型（LAM）。
• AI4S的普及教育与未来展望：
◦ 普及教育的重要性： 鉴于AI在科学研究领域的广泛应用，AI4S的普及教育至关重要。
◦ 三项关键举措：
1. 课程体系革新： 在中小学、大学本科、研究生等各阶段课程中增加AI算法、大模型精调、AI-ready数据准备、智能体开发等内容，培养未来的科学家自然运用AI思维和工具。
2. 专业体系建设： 依托国家超算中心、人工智能国家实验室等机构，建立跨学科的AI4S专业队伍，特别是帮助科学家进行本学科科学数据的AI-ready化。
3. 普惠化实训平台： 利用模型工厂等低门槛平台，结合廉价算力资源，建立学AI、训AI、用AI的全流程AI4S实训平台，并通过“算力劵”等政策促进应用与发展。
结语： AI为教育和科研带来了前所未有的机遇，它不仅是工具，更是重塑我们认知世界、培养人才方式的强大力量。面对“智能+教育”的未来之路，我们需秉持“实事求是”的理念，探索技术如何真正成为教育公平的桥梁，并赋能科研突破人类认知的极限。
