（问题） 随着生成式人工智能快速应用到科研、产业与公共服务领域，知识获取与内容生成的门槛显著降低，传统课堂以讲授与记忆为主的模式受到直接冲击。
一些社会讨论聚焦于“技术会不会替代教育”，也有观点认为高等教育的形态将被重构。
徐玖平认为，这类争论的实质，是如何认识人与技术的关系、如何坚守教育的核心价值。
面对技术迭代加速，教育不能停留在局部修补，而需进行系统性转型。
（原因） 徐玖平指出，技术之所以带来“根本性挑战”，关键在于它改变了知识生产与传播方式：一方面，智能系统具备高速计算、海量信息处理与模式识别能力，能够在既有知识框架内快速生成答案；另一方面，人类在情感体验、价值判断、伦理选择与原创想象等方面具有不可替代性。
两者的差异决定了教育的重点不应被“答案”牵引，而应回到“问题意识、思维方法与价值取向”的培育。
若教育仍以标准化知识灌输为主，就容易出现“内容可替代、能力难提升”的结构性矛盾；若仅把改革理解为工具课、技能课的扩容，也难以追上技术更新速度，甚至可能造成新的“会用但不会想、能生成但不懂判断”的能力缺口。
（影响） 这种变化将带来三方面深刻影响：其一，学生获得信息更容易，但辨别真伪、评估风险、形成独立判断更困难，教育的价值引导与思维训练重要性上升；其二，基础知识学习方式将被重塑，课堂的中心从“讲清楚知识点”转向“组织高质量学习与探究”，教师角色更强调引导、设计与评价；其三，人才竞争的关键从“掌握多少既有知识”转向“能否提出好问题、能否在技术辅助下完成复杂决策与创新创造”，这对国家科技创新与产业升级具有直接意义。
徐玖平强调，教育改革必须服务于教育、科技、人才一体推进的整体布局，支撑关键领域自主创新与高水平人才供给。
（对策） 围绕“从知识灌输到认知赋能”的转型方向，徐玖平提出，新时期人才能力结构应更突出三项要点：一是理解智能技术的基本原理、能力边界与适用场景，避免迷信与滥用；二是能够清晰表达需求，善于提出问题、拆解任务，在技术辅助下开展深度分析与复杂问题解决；三是在技术支持下实现认知升级与价值创造，把“会使用”进一步转化为“会判断、会创新、会负责”。
为推动上述目标落地，他建议构建以认知赋能为核心、以多元协同为支撑、以应用场景为载体的育人体系。
在多元协同方面，应形成“师资—教材—课程—测评”闭环：师资建设强调跨学科教研与产教融合能力，推动教师从单一学科讲授向综合能力培养转型；教材建设强调循序渐进融入相关知识、方法与伦理规范，突出问题导向与案例化；课程体系强调必修、选修与实践实训贯通，强化真实任务驱动；测评体系则应兼顾知识、能力与素养，更注重过程性评价与数据化反馈，促进精准改进、持续迭代。
在场景建设方面，他提出通过虚拟仿真、校企合作、专业化实训以及线上线下融合等方式，搭建沉浸式实践平台，推动学生在真实问题中训练思维、在真实约束中形成判断、在真实协作中完成创新，缩短从学习到应用的距离，提升人机协同能力与创新突破能力。
（前景） 徐玖平认为，回顾工业化时期的教育逻辑，以适配机器化生产的标准化训练为主；面向智能化时代，教育更应以促进人的全面发展为根本，强化高阶思维、创造能力与价值判断。
未来一段时期，教育改革的成效将主要体现在：能否形成可复制、可推广的课程与评价范式；能否在校内外协同中建立稳定的实践生态；能否在关键领域持续培养“懂技术、善思考、能创新、守底线”的复合型人才，为高质量发展提供坚实支撑。
站在智能时代的新起点，从"知识灌输"到"认知赋能"的教育转变，不仅是应对技术挑战的必然选择，更是回归育人本真、激发人类潜能的时代召唤。
通过构建科学合理的三维教育体系，培养善用新技术、勇于创新突破的新一代人才，我们必能为民族复兴与人类进步贡献更多智慧力量。