中国教育报记者 黄璐璐
走进全国青少年科技创新大赛（以下简称“青创赛”）的现场，仿佛踏入了一座热气腾腾的“微缩科研工厂”：在“生物资源评价与应用”团队项目挑战区，选手们紧盯跳动的参数，从繁杂的核桃数据中抽丝剥茧，用模型追溯生命的基因密码；在“引力波信号检测与识别”个人项目挑战区，少年们借AI在一段引力波探测器数据流中“大海捞针”，当微弱信号被成功剥离，他们仿佛“听见”了数亿光年外的时空涟漪……
这一个个精彩的场景，引发了记者的思考：在AI迅猛发展的背景下，如何与AI双向奔赴赋能科技创新？如何守护学生的原创力？
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帮助学生
直面AI时代双重变局
在青创赛“生物资源评价与应用”团队项目挑战任务结束后，吉林农业大学大二学生张睿弛向记者分享了团队的实战经历。他介绍说，拿到任务书，团队5人迅速分工，其中3人负责分析162份样本信息，以确定核桃正确分类的关键表型及基因要素，并完成建模与训练。
这162份真实样本信息，有的有用、有的是混淆，这正是还原当前AI为学生学习、科研提供海量资料的真实生态。项目考核的核心，就是检验学生在信息冗余的迷雾中，精准筛选关键线索与果断取舍的能力。“我们任务明确，所以很顺利完成了任务。”张睿弛说。
“AI工具简化了数据统计、仿真实验、模型搭建等基础工作，大幅降低科创探究门槛，让学生有条件深耕作物抗逆、生态治理、生物利用等长期课题，开展真正的‘从0到1’自主探究。”中国教育科学研究院数字教育研究所所长曹培杰表示，AI为青少年科技原创能力培育提供了全新机遇。
然而，一个不容忽视的问题是：AI的应用，极易引发学生创造性消解。
在曹培杰看来，过度依赖AI生成选题、实验方案等，会让学生丧失自主思考能力，导致实践探究流于表面，缺失原创内核与思维活力。
北京师范大学人工智能学院教授张家才指出，我国的人工智能教育还处在一个“摸着石头过河”的起步阶段，学校不能简单地将“AI操作”当成“AI素养”。“针对青少年，需要帮助他们直面AI的双重挑战——看清楚AI能做什么、不能做什么，看清楚自己在AI时代的位置，看清楚什么才是人类无法被替代的能力，看清楚人如何与AI进行有效协作。”张家才说。
“AI放大了学生的认知边界与经验，但这也意味着噪声变多了。”中国科协青少年科技中心主任辛兵表示，AI时代引导学生创新不仅需要解决“真问题”，还需要精准挖掘学生的高阶思维与创新能力。
“我们需要做的，就是帮助青少年在AI浪潮中锚定人类独有的核心价值，感受属于人的创造力。”辛兵说。
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引导学生
借助AI追求自己的热爱
“强噪音背景下微弱引力波信号的检测与识别”这一真实科研项目也搬到了青创赛的现场。来自新疆的高一学生崔译今，凭借扎实功底与AI“并肩作战”，面对实时滚动的排名榜，他冷静地与这位“好伙伴”协同写代码，最终斩获该项目个人赛第三名。
“AI就像特别好的搭档。”得知成绩后，这个从小喜欢并开始学编程的男孩腼腆一笑，眼中闪烁着光芒，“未来，我要和AI一起探索更多未知。”
“与其焦虑被AI取代，不如探索人机协同的全新可能，完成个体难以实现的创新突破。”曹培杰强调，青少年不必一味深耕底层AI技术，而要学会借助AI追求自己的热爱、深耕专长领域，让技术成为创新的工具，而非创新的替代。
为了让学生能够学以致用、更好地了解行业中如何实现科技赋能，青创赛期间举办了“青少年成长支持计划双选会”。在现场熙熙攘攘的人潮中，来自北京航空航天大学博士研究生赵振国（化名），攥着简历直奔自己心仪的科技公司的面试区。作为一名主攻模式识别与智能控制的AI方向博士生，他此行的目标十分明确：“我想把学到的AI知识，‘种’进芯片里。”带着这份跨界融合的想法和热情，他自信地坐到了一家芯片研发企业的面试官面前。
“企业要解决的是真实问题，动手能力和对领域的热爱缺一不可。”陕西某医学仪器企业研发负责人告诉记者，AI时代，人才的知识结构与能力模型正在经历重塑，“热爱”这一内驱力正是支撑人才在技术变革中不断前行的不竭动力。
曹培杰提醒，青少年科创切忌追逐模糊概念、跟风热点赛道，要立足生活观察、聚焦现实痛点，用AI赋能原创思考、落地创新构想。“学生以独有的创意视角，和AI协同干的事，是很多成年人想不到的，这是热爱的动力，也是原创力的直接体现。”曹培杰说。
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要把更多目光
投向学生的基础培养
机器人上春晚、机器人参加马拉松比赛……当下，具身智能无疑是科技界最为热门的话题之一。
“具身智能虽是前沿科技，但人形机器人不仅需要‘大脑’，比如智能决策，更离不开‘小脑’，也就是运动控制。”南方科技大学王建坤教授介绍，这背后是数十种核心零部件的支撑，更是对物理、数学、电子与机械等多学科原理的综合考验，“学生们要知道，再尖端的科技，也必须扎根于扎实的基础与过硬的动手能力。”
曹培杰也建议：“培育学生原创能力，必须沉下心抓实基础培养。”
“在互联网行业，许多头部企业创始人及其核心技术骨干，都是在计算机课上完成了思想启蒙。推进人工智能全学段教育，也将成为人工智能人才成长的摇篮。”曹培杰的观察直击科创育人本质：科技创新没有捷径，看似枯燥的基础教学、长期的基础积累，正是顶尖创新的源头活水。
中国人工智能学会教育工委会主任、浙江大学本科生院院长吴飞教授认为，科技创新不仅需要继承已有人类知识，更需要对现有理论体系的批判性反思、超越经验数据的抽象思维能力、基于物理直觉的概念创新和严格的实验验证框架，这种源于“无”的创新是大语言模型的能力边界，也恰恰是创新人才培养的核心：创造，而非重复。
“教育应当回归创造力本身：保护学生‘标新立异’的勇气，培养他们质疑与校勘的习惯，从会读书到会创造，训练他们在不确定中探索的能力。”吴飞说。
“我们不是帮学生‘抢跑’，而是帮他们‘换赛道’。”在张家才看来，创新人才AI素养不可或缺，当前，科技教育关键在于认知范式的转换，更有效的路径是将AI的核心理念与批判性思维嵌入语文、数学、科学及信息技术等既有学科的教学实践之中，使其成为贯穿知识建构过程的认知工具与思维脚手架。唯有如此，才能让AI应用从“技术附加”走向“素养内化”，实现学生跨学科迁移与思维方式的系统性重构。
AI时代，需要以基础培养“深蹲助跑”，才能不断推动技术创新“起飞跳跃”，实现科技成果多点开花。正如吴飞所说：“AI能定义未来的工具，但只有人才能决定其发展方向。”
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