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人工智能的发展是我们至少自互联网发明以来生活和工作的最大变化之一。它将改变我们所有人的日子。它将改变，并且已经在改变我们的管理方式。
结果，几乎每个富裕国家都有呼吁教授“如何在学校中使用AI”，或者“将AI放在课程上”，或者以返工教学和评估，以反映我们要求我们要求的孩子们做的事情。在任何给定的一周中，我每天至少收到一个竞选小组或另一个电子邮件，要求这一点。
这场辩论是关于一项新技术的，但它是教育政策中一个古老的论点的一部分，即学校课程应在多大程度上是“基于技能的”或“知识丰富”。学校是否应该为孩子提供未来所需的技能或给他们宽泛的知识基础吗？
“知识丰富”课程优于“基于技能的”计划的原因之一是，我们在预测未来方面非常糟糕。否则怎么可能呢？不可能期望有人在1977年在俄亥俄州开始强制性教育，当他们离开学校时，他们的州将经历重大的去工业化，冷战将结束，个人计算机将开始在中美洲的大部分地区负担得起。
当今的孩子在AI世界中需要什么“技能”？历史告诉我们，我们曾经认为的人将永远确保可靠的收入永远无法保证任何此类事情。
相对最近被认为是地球的继承者的编码人员现在面临着一个不确定的就业市场，并且可能永远不会回到他们享受的同一地位和安全性。或者，举一个例子，在过去十年中期，在石油富裕的艾伯塔省中，地质学家之间的失业率（以前也被认为是Ironclad的职业）为50％。
在某些方面，技能和知识之间的区别是错误的二元。正如不再标记的教育总监Daisy Christodoulou所说，这就像问“食材和蛋糕之间的正确平衡”。
不再使用AI和其他工具来减少教师时间的数量（学校中最昂贵，最有价值的资源）在标记上花费在标记上，这本身就是差异的一个很好的例证。自动化标记和其他行政任务使教师提高了教师，但是要利用可用的额外时间，他们需要知识库来了解自己在做什么。
我的许多从事熟练行业工作的朋友都使他们在维修工作中的收入大部分，但是他们的培训并不是从漏水或有缺陷的布线开始 – 始于获得一层基本知识。这就是为什么知识丰富的课程比技能繁重的课程更好的另一个原因：知识使您可以部署和利用自己的技能。
AI也是如此。在一系列领域中有效地部署这项技术的一部分是拥有必要的知识库，以了解如何使用它并就其给您正确或适当的答案做出判断。随着人工智能变得更加先进，我的怀疑是，我们自己的知识将越来越重要，因为我们将需要能够证明并解释为什么我们选择了一个特定的选择以及AI为何做出决定。
这并不是说AI不应该改变我们的课程中的内容。英格兰的课程是这里正确方法的一个例子，因为它旨在使学生能够了解编码和计算机的工作原理。
在知道如何编码的同时，在未来的工作场所中可能不是一项有用的技能，但了解代码的工作原理以及计算机“知道”事物的方式至关重要。我们将在一个世界上浏览一个世界，即能够理解AI的行为如此之所以肯定对于评估我们的管理方式到我们是否正在获得足够的服务至关重要。
一门课程，使孩子们使用AI，并在由其塑造的世界中生活和工作，仍然是传授知识的人 关于 该技术（以及有关计算机更广泛的），而不是磨练特定技能。如果我们不首先教他们如何思考，我们将不会装备下一代来充分利用新的思维机器。
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