人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
我们知道，AI技术的快速进化，尤其是图像大模型每四个月就迭代一个版本的惊人速度，不仅仅是技术的进步，更是对我们思维方式的挑战。这是一场与智慧同行的旅程，我们在探索的不仅仅是技术的边界，更是智慧的深渊。在这个过程中，我们与AI共同成长，逐步迈向人机合一的境界，这是一种对未来的深刻思考与无限无限的憧憬。
人工智能可以研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。在这个未来的世界里，人类可以把某些思维或者创造性活动交给计算机，把更多的精力投入到新的思维模块构建以及更细微的模块应用上来。未来世界里，人依然是一种主题。如何让人从低级智能活动向高级智能转化，教育要进化成更高级层次。
繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。传统那种记忆性缺乏创造性教育就失去价值。创新本质在于培养新一代劳动者具有更强大的智能。
在大数据模型人工智能深化背景下，未来教育可能会产生以下转变:
首先教育从已知向未知转变。传统教育是以知识本位开始，虽然已经开到从知识传授过渡到人的能力养成。但人工智能快速发展，新旧领域和行业快速更替，未来科技、工作、生活等领域的发展具有更大的不确定性。从知识本位向能力本位传统教育不得不向素养本位转变，成为未来教育的必然选择和应然主流。未来的不确定性和难以预知性，要求学习内容从确定性结论转向过程性内容，学习过程从理解性接受转向生成性建构，学习应用从知识性强化转向方法性化用，学习评价从终结性鉴定转向过程性指导，实践活动从学科性探究转向跨科性融合。
传统学校作为一种传输知识地位可以会逐渐丧失。这种单一空同场会向以问题导向的社会各种功能性院所转变，从单一走向散点。未来，大数据、人工智能、物联网等技术将打破现有教育时空局限。云数据的大容量和人工深度挖掘技术，将使教育内容数据资源建设和个体学情数据分析更加立体而精准；虚拟仿真技术和多模态互动技术，将使时空异步的教育情境更加逼真和有效；基于全息媒体和网络交互技术构建的大数据学习模型，将使学习协作和社交发展不再必然依赖现实的物理空间。因此，未来学校将体现出学习时空上的离散型特征，也会日渐增强虚拟性、泛在性、非在场性等特点。
教学方式也会发生裂变，那种教师教学生学课堂结构会失去主导地位。知识传输可能借助AI实现人机协同转变。大数据模型能高度模拟知识、技能等教学情境并使之成为现实。未来，从事教学的将不再全部是教师，也不一定是“全职”教师，而会呈现出人机协同、精细分工特征：一是基于课程标准和选用教材的解读与设计者，更强调学科性专业解读能力和将内隐思维精准文本化的教学预案设计能力。二是将教学或活动方案制作成适合异步时空学习的多模态媒体课程，设计成可由人工智能机器实施的教学程序，并可由机器执行。三是指导学生借助大数据模型构建的学习情境进行个性化学习的人员，主要进行学习方法指导、培优补差、家校沟通等工作。
知识流向也会发生裂变。传统教育中知识存储向信息链接转变。在传统教育里人们注重拥有知识和技能，从而为未来获取知识奠定基础。未来充满不确定性，知识、技能、职业都不断涌现，难以也没有必要完全掌握。因此，未来教育要从重视知识和能力习得转向重视信息获取、建立信息链接等，重视基于知识提供的线索进行想象和发散性思考，重视共享经验和知识并进行协作创新，强化知识链接能力。
未来的世界里，教育不再是一定时间内完成一定知识储备，因为这些都可以借助AI来实现。作为劳动者更多精力应该放到如何充分利用人工智能去解决实际问题，在这个过程里寻找人本事智能的提高和把控能力，终身教育已经不是一句口号，而是一种必须。因为在未来，人工智能自己也可以获得新的知识，那些来自计算机自我学习获得新知识，对人类也是一种新的知识。自我学习不仅仅是面对传统，也需要从人工智能里获取。
AI技术不断迭代，会让教育在短时间里显得苍白无力，教育如何去适应新时代，这是一个宏大课题，需要是我们有那种革命勇气，教育不仅仅是迭代，而是凤凰涅槃后的重生，更需要新的教育理论作为支撑！
年愚人节写于一个无聊会议上