近期关于教育科技人才的讨论持续升温。我们从海量信息中筛选出最具价值的几个要点，供您参考。
首先，加快教师人工智能素养提升。北邮开展了覆盖全校教职工的人工智能素养培训，连续两年牵头承办教育部人工智能素养教师培训班，覆盖高校200余所、参训教师20万余人次，形成了一套可复制可推广、理论实践贯通的教师人工智能素养培训“北邮方案”。探索推进教育新基建，牵头开通了教育智联网试验网，初步验证了跨域资源互联的技术可行性，为进一步推进技术创新与教育创新在更大范围、更深层次的融合奠定了坚实基础。
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其次，南方周末：学校目前开设了两百多门人工智能课程。在人工智能的师资方面，存在缺口吗？
根据第三方评估报告，相关行业的投入产出比正持续优化，运营效率较去年同期提升显著。
第三，梅兵：正在建立过程中，主要是破立结合。人才培养的重要评估标准之一是开课情况，但开课多少是根据课程设计来确定，而不是只看数字。开课的效果和成果，比如教材教案、教学理论的突破等都是重要标准。一本好教材比一篇文章对人才培养的价值要大得多。学生对老师的评价也是一个考量的维度，学生会“亲其师而信其道”。
此外，一种认为砍得好，大学教育早该跟上时代，那些容易被AI替代的专业方向，留着就是浪费时间。
最后，我们相信，学生自己选择的专业，一定是他能够接受的。这也对学校提出了很高的要求：有的专业填报人数多，有的专业填报人数少，甚至没有人填报，这就成为判断学科专业设置是否合理的一个重要指标。
另外值得一提的是，大模型处理文本能力很强，参数量都是千亿级的规模，但向量模型很小，通常只有几十MB的参数量，如果用向量去检索，那么找出来的东西大概率会是断章取义的。因此，真正的进化方向是把决策权还给大模型，让它自己决定深挖哪部分信息。这样Agent才能展现出组合型的推理能力。
展望未来，教育科技人才的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。