从高中数学建模教育角度看人工智能与大数据-教师感悟( 五 ) _小知识

所谓“学科交叉”，不是把问题在多个领域之间翻译来翻译去，而是多个学科相互合作、各自解决同一个大问题中自己擅长的那部分，最后将结果整合起来。

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图8学科交叉不是学科间的“走马秀场”
“用学科的语言解决学科内的问题”，在教育中，尤其在基础教育阶段，非常重要。以人工智能为例，它可以作为一门数学选修课，也可以开设成计算机选修课。学生如果想要学习数学理论的部分，就去上数学选修课，如果想要去学习计算机实现的部分，就去上计算机选修课。最可怕和耽误时间的，就是在数学课上讲计算机，而在计算机课上讲数学——当然，这不是对数学课上使用信息技术而在计算机课上使用数学的否定，只是针对课程目标来说——如果学生对两个方面都感兴趣，且有时间和精力，那就同时去上这两门选修课。甚至数学理论和计算机实现可以合并在同一门选修课中各自作为前后几个章节，但是绝不可以用计算机科学的语言去讲数学的理论，又用数学的语言去讲计算机科学的技术——一旦这样做了，学生将失去扎实的学科基础，将来也解决不了交叉学科的问题——就好像一个电工，本来可以背上一个分门别类的工具箱去工作，遇到什么情况就抽取什么类别的工具，清晰又迅速；他却把所有工具一股脑放进一个大口袋里，遇到情况找来找去也找不清楚。更可怕的是，如果这位电工是个新手，还很容易因为认错工具而发生安全事故。
作为北京市十一学校兄弟学校的青岛中学在这方面的指导方针是值得佩服的：讲到海洋时，语文、数学、英语、物理、化学、生物、地理、历史、政治所有的学科都在讲各自学科内所认识的海洋——学生在语文和英语课上赏析了有关海洋的诗词文章和异国文化，在数学课上利用解三角形完成了航线的测定，在物理课上通过潮汐明白了万有引力；生物课将海洋里丰富多彩的生态系统介绍给学生认识，地理课上师生讨论哥伦布和郑和的航海大发现，历史课又将这些与黄仁宇的《万历十五年》联系起来，政治课则利用哥伦布和郑和背后政体的不同阐释了大国兴衰崛起的奥秘——每个学科用自己的语言讲自己学科的故事，最后学生看到的才是层次分明，五彩斑斓的立体海洋图景。
同样的方法也可以适用于人工智能和大数据在高中阶段的教育。基于目前中国大陆高中师资水平及其工作量上的考虑，建议还是拆分成多个选修课，由不同的教师负责教授不同的部分。这些教师可以组成一个课题组，不定期研讨、协调各课程进度和设计，以期服务于学生的系统性学习。当然，根据不同地区和不同学校的学生学情，对内容的取材上要有所取舍，不可以让学生吃夹生饭，宁可减少课程容量，也应首要保证课程的系统性。
最后，作为本文的结尾，必须要谈一个沉重的话题，那就是新技术在带来新兴行业和更多知识、财富、便捷的同时，所带来的社会问题——劳动力析出，社会稳定性降低。正如吴军先生在《智能时代》这本书中提到的[8]：“每一次重大的技术革命都需要很长的时间来消除它所带来的负面影响。因为技术革命会使得很多产业消失，或者产业从业人口大量减少，释放出看来的劳动力需要寻找出路。这个时间有多长呢？事实证明至少要一代人以上，因为我们必须承认一个并不愿意承认的事实，那就是被淘汰的产业的从业人员能够进入新行业中的其实非常少。”
这是一个历史进程中必然面对的问题，可能永远不会有十全十美的解决办法。但是至少一个可以尝试的办法是将人工智能和大数据引入到旧的行业，例如十一学校数学建模实验室在2017年5月开始和国文科保公司开展的一个长期合作计划——将数学建模引入到文物保护（先期是石刻文物的保护）中去，为文物工作者提供文物保护的预警和效果分析——这是学生们利用新的理念创造新的技术的实践平台，也给传统行业带来了活力、提升了效率。
这是最好的时代，技术、知识、财富飞速发展，人类不断地从造物主手中窥伺到制衡自然法则的方法；这也是最坏的时代，伦理、道德、法律遭到践踏，人类面对着前所未有的危机和疑虑。对于一个国家，未雨绸缪仿佛是政府和决策层才需要考虑的事情。但是作为中国知识分子，“苟利国家生死以，岂因祸福避趋之”并不仅仅是一句应该被遗忘在历史中的口号。用新的技术造福社会，避免危机，才是这个时代留给知识分子的终极课题。