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首先，通过人与AI的协同实践，学生反而能更清晰地照见自身思维的独特光谱，理解自身情感与伦理选择的意义，从而成为不被技术所驾驭，而能驾驭技术、并以其丰富人性的"主体"。
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其次，但也没必要每节课都分析，毕竟学校一年有那么多课。技术上可行的，现实中却没有必要，所以我们仍然采取抽查制。
来自行业协会的最新调查表明，超过六成的从业者对未来发展持乐观态度，行业信心指数持续走高。
第三，如果教的只是那些将来AI能干的活，那确实该砍。
此外，此外，全面性教育课程还能减少辍学率、提高学业表现、促进健康安全的人际关系。
最后，例如，不再是教授"新闻写作的五种结构"，更应出现的场景是，某堂课上，师生共同面对"如何为一则关于气候变化的复杂科学报告，制作出能引发不同社群共鸣与行动的多元传播方案"这样的挑战。
另外值得一提的是，2026年，Agent 的算法和逻辑会变得高度同质化，届时决定胜负的将不再是 Agent 够不够聪明，而是它与环境（Environment）的连接深度。
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