斯坦福AI录取新标 | 青苗中加国际部赋能未来
01 教育新纪元的认知觉醒
在斯坦福的那场交流会上，李飞飞话音落下，全场安静了数秒。
这种安静并非困惑，而是一种认知被重新校准的瞬间。当一位全球的AI专家提出这样的录取标准，她并非否定传统学术能力的重要性，而是在宣告： 未来社会的游戏规则已经改变。
李飞飞解释这个想法来自与孩子的对话，她意识到今天的年轻人已经将AI视为“空气和水”一样自然的存在。
对他们而言，与AI的互动能力就是阅读、写作和计算一样的基础能力。
这一观点得到了陆向谦教授的高度认同。作为改革开放后的第一批留学生，他亲身经历了从“数理化走天下”到“数字语言定乾坤”的时代变迁。“我那时候数理化考系里第*名，”陆教授坦言，“凭着数理化，想去哪个学校做老师就去哪个学校。”那是上个世纪的规则。
然而现实是残酷的： 即使是以数理化见长的普林斯顿大学，今年的本科就业率高。
这背后反映的不仅是就业市场的波动，更是能力需求的根本转变。当AI能够在数秒内解决复杂的数学问题，当机器学习模型可以模拟物理实验，传统数理能力虽然依然重要，但已经不足以构成独特的竞争优势。
02 当AI能力成为“新时代识字率”
100年前，能否读写决定了一个人的社会参与度。
50年前，掌握数理化成为衡量人才的关键标尺。今天，AI运用能力正在成为新的“识字率”。
这种转变并非偶然，而是技术渗透社会生活深度的必然结果。北京已经看到了这一点——2024年10月，北京市教委发布《北京市教育领域人工智能应用工作方案》，明确表示到2025年，将实现人工智能教育场景全面覆盖 。
从小学的AI思维启蒙，到初中的AI赋能学习，再到高中的跨学科AI与社会理解，一整套完整的AI教育体系正在构建中。
李飞飞特别强调了一个关键点： 要把AI从“外在工具”转变为“教育体系的一部分” 。这不仅仅是增加一门“AI入门”课程那么简单，而是需要将AI思维和方法论渗透到所有的教学过程中。
在我们的OSSD课程体系中，我们正是这样实践的。
我们不仅设立专门的AI课程和计算机科学课程，更将这些前沿知识融入到数学、科学、商科甚至人文社科的教学中。当学生学习历史时，他们会使用AI工具分析历史数据的模式；当他们研究环境科学时，会利用机器学习模型预测气候变化趋势。
我们相信，未来的教育不是“学习AI”，而是“用AI学习一切”。
03 构建面向未来的教育体系
传统教育体系面临的根本挑战在于： 它的设计理念还停留在为上个世纪培养人才。
分科教学、标准化测试、知识传授为主——这些模式在信息匮乏的时代是高效的，但在信息爆炸、AI普及的今天，却显得越来越力不从心。
陆向谦教授30年前做出了一个前瞻性决定：让自己的两个孩子从小成为“数字语言的原住民”。
这个决定在今天看来尤为明智：他的两个孩子分别毕业于加州大学伯克利分校和斯坦福大学，如今在硅谷有着出色的发展。而那些仅凭传统优势进入学校的学生，却有不少人面临就业困境。
关键差异就在于是否掌握了与数字时代对话的能力。
在我们学校，我们基于OSSD课程框架，构建了一套面向未来的教育体系：
我们的AI课程从基础的机器学习原理讲起，延伸到自然语言处理、计算机视觉和强化学习等前沿领域；我们的计算机科学课程不仅教授编程技能，更注重培养学生的计算思维和系统设计能力。
更为重要的是，我们创造了一个 跨学科融合的学习环境 。学生可以在物理课上用Python模拟物理现象，在艺术课上用生成对抗网络创作数字艺术，在经济课上用数据分析市场趋势。
这种教育模式的结果是显而易见的：我们的学生不仅在学术上表现出色，更重要的是，他们具备了 用AI解决现实问题的能力 ——而这正是李飞飞所强调的“新时代竞争力”。
04 如何培养AI时代的原住民
面对AI时代的到来，许多家长和教育者感到迷茫：我们该如何培养孩子，才能让他们在未来的竞争中立于不败之地？
基于我们对AI教育趋势的深入理解和多年实践经验，我们提出以下几点建议：
第*
转变观念，将AI能力视为基础素养而非专业技能。就像今天没有人会认为“会用Word处理文档”是一项特殊技能一样，未来社会将视“会用AI解决问题”为基本能力。
第二
提供系统化的AI教育，而非零散的技术体验。在我们学校的AI课程体系中，学生从基础概念入手，逐步深入到算法设计、模型训练和实际应用，形成完整的知识结构。
第三
强调实践和应用，而非单纯理论学习。我们鼓励学生参与各类AI项目，从简单的聊天机器人到复杂的数据分析，在实践中培养解决问题的能力。
第四
培养批判性思维和伦理意识。在使用AI的同时，学生需要理解其局限性、偏差和潜在风险，成为负责任的技术使用者。
第五
与学科学习深度融合。我们设计的课程让AI成为学习的加速器而非分心的玩具，学生学会如何利用AI工具提升各的学习效率和深度。
通过这样的培养路径，我们的学生不仅在OSSD课程中获得优异的学术*，更重要的是，他们成为真正的“AI原住民”——能够自然、高效、创新地使用AI技术，在未来的学术和职业道路上一步。
随着越来越多大学开始重新评估录取标准，从北京到硅谷的教育革新者正在重塑学习路径。
在硅谷前沿实验室里，高中生用AI工具分析基因序列；在深圳科创比赛中，初中生团队开发出基于机器学习的环保方案。这些年轻人正在提前掌握未来社会的密码。
当李飞飞在斯坦福提出录取“*会用ChatGPT的学生”时，她描绘的不仅是招生标准，更是未来社会的生存法则。 对于那些已经将AI教育融入核心课程的教育机构，这个未来已不是想象，而是每天在课堂上发生的现实。
END
