在当前发展的大环境下，我们的生活方方面面都会有着“AI味”。
这个无法避免，后果有好有坏。数学教育与数学建模也不例外。
很多同行教师担心学生用了AI，那要教师何用？AI能帮编代码（这件事在以前对不少学生有很高门槛）、能建模型（经典模型问题不大）、能写文章（水平不低还量大）。那教师就靠边站了，有失业的风险。
另一种担忧是出自对AI滥用的担心，担心学生过度依赖，而没有获得真正重要的能力。
其实上述的担忧不无道理，我们来认真探讨这个问题。
首先，当我们要做决策的时候先要明确我们的问题，进而确定我们的目标，然后选择合适的方案。
那么，我们这里遇到的问题是什么？
我们的核心问题是：
如何避免失业？如何不让AI取代学生的编程工作？还是如何在新情境下培养学生的问题解决能力？我认为核心问题应该是如何在新情境下培养学生的问题解决能力。
我们重新审视什么是“问题解决能力”？我认为这种能力不仅仅是一个技术层面的能力，它更多地是一个综合的思维和实践能力。一个学生是否能够解决问题，关键在于他是否具备了以下几个能力：
理解问题的本质：不仅仅是对问题表面现象的感知，而是深入到问题背后的根本原因和核心要素。选择适合的工具和方法：能够根据问题的性质，选择合适的工具、模型以及策略，这时候工具的多样性，如AI的加入，恰恰能够扩展学生的视野，提升解决问题的效率。创新性思维与灵活应变：面对复杂或不确定的问题，能够灵活调整策略，创新性地提出解决方案。持续反思与优化：问题解决不是一蹴而就的，学生需要具备持续的反思与优化能力，不断根据结果调整自己的方法。上述能力展开来说的话又是一篇文章了，我这里重点谈最后一点“持续反思与优化”。我长期坚持的一个观点就是一个人强大在于其“迭代”能力，不管反思、调整、优化，进而达到新的水平和层次。
问题解决能力和建模能力也是如此，在现阶段，指望AI或者基本靠AI很难给出一个非常漂亮的建模方案，我很难想象一个建模小白只通过AI生成一篇我很满意的建模论文，唬一唬外行人或许可以。
如果想给出一个好的方案，就得不断提问优化，提问的方向要导向问题的本质才可能有好的输出。当然单这样还不行，还得融入领域知识才相对靠谱。
或许还不行，自己要把AI怎么输出都输出不到位的地方给补齐。甚至是抛弃AI的大部分结果，自己重新来（何苦呢？为啥当初不直接自己来？）
我们看问题不能只看“初值”，而是真正看是否有解决问题以及结果是否“漂亮”。而要达到这一目标，就得不断迭代，同时也会深刻领悟工具的局限以及自己哪些能力不可或缺。
不过反过来一想，上述结合AI的实践过程不是给建模者最好的教育过程么？一直停留在口头的独立思考与批判精神，在一轮一轮的迭代中“具象化”了，这难道不正是教育的一个重要目标么？
接下来，我们就确认好目标然后选择合适的方案了，我们有如下几个选择：
方案简单含义优点缺点继续坚持传统教育模式，忽略AI的影响依赖传统教学手段，重点在于基础知识的掌握能确保学生扎实掌握数学建模的基本原理可能无法满足学生对现代工具的需求，教学与科技发展脱节对AI进行严格限制，禁止学生在建模过程中使用AI工具禁止学生在建模中使用AI工具，强调独立完成任务保证学生的思考和建模能力不受AI依赖学生无法有效利用现代技术工具，影响竞争力积极引导学生合理使用AI工具引导学生正确使用AI工具，提升工作效率提高学生的效率，帮助学生理解AI的局限性需要教师有较高的教学能力来引导学生整合AI与传统教育方法，推动教育的全面升级将AI与传统教育结合，提升教育效率提高建模效率，培养学生的创新思维和实践能力可能需要较大的教育资源投入，教师需不断适应新技术以AI为基础，培养学生的跨学科能力和协作精神强调AI与跨学科合作的结合，培养团队协作能力培养团队合作和跨学科能力，提升问题解决质量可能面临团队合作中的协调难题，需要更多的课堂时间安排从上述五种方案中来看，我个人认为最符合当前数学教育发展方向的应该是第三和第四种方案的结合。
随着科技的迅速发展，AI的应用已经无可避免，作为教育者，我们应该顺应这种趋势，不仅要确保学生掌握基本的数学建模技能，还要引导他们正确、合理地使用AI工具。通过这种方式，我们不仅能让学生在当前技术环境中脱颖而出，还能够帮助他们培养未来所需的创新能力和跨学科的协作精神。
当然，这种教育模式的成功实现，离不开教师自身的转变。在面对AI带来的挑战时，教师不仅要更新自己的教学理念，还要与学生一起不断探索AI与教育结合的最佳方法。
教师的角色将发生质的变化，从“指导者”变成“协作者”和“引导者”。在这种新角色下，教师不仅要传授学生基础的数学建模知识，更要激发他们的批判性思维、创新精神，并帮助他们在面对AI等工具时，学会如何充分利用这些工具，同时保留独立思考的能力。
在AI工具使用的新常态下，我发现学生的创造力也有了更大的空间，前些日子我让学生分享他们对AI工具使用的一些心得，我发现自己也学到了不少，分享给大家：
我用过ai写代码，比如在刚刚过去的比赛中我下载了地球的3D模型，并用javascript在模型上进行绘图和标记，而我从没接触过这个编程语言，ai教会我用它编程，真的帮了我大忙。 另外，我还想分享一个看似不那么高大上但真的很好用的方法。写论文时我们常常要插入表格，在Excel里进行表格的记录和计算会非常高效，但是把Excel的表格抄到LaTeX里就非常耗时耗力。因此，我经常将表格复制给ai，让它帮我转化为LaTeX的格式，这样几秒钟就能完成表格的转移，并且ai还会用\textbf或者\hline等方法使得表格更清晰明了。
大语言模型擅长理解自然语言逻辑并关联数学符号，可帮助建模者快速搭建模型框架，避免繁琐的公式推导和代码基础编写。 在课上我们就曾经使用过大语言模型来编写python代码， 也可以把文字直接转化为LaTex语言，不用手动去一行一行的换。大语言模型可以概括帮助理解论文题目，提出有创意的思想，并且能够编写一些数学公式比如： 向模型输入建模需求，例如： “某地区人口增长受资源限制，初始人口1000，最大承载量1万，增长率随时间递减。请建立微分方程模型。”
在使用大语言模型AI进行数学建模时，有一个特别实用的技巧，就是让它帮你快速生成或优化数学模型中的公式和算法。比如，当你遇到一个复杂的问题，不知道该怎么用数学语言描述时，可以直接向AI描述问题的背景和目标，让它帮你写出对应的公式。举个例子，如果你在研究一个关于人口增长的模型，但不太确定如何表达增长率随时间变化的关系，你可以问AI：“假设人口增长率随着资源有限而逐渐减慢，该怎么用数学公式表示？”AI可能会给出一个逻辑斯蒂方程，精确，不会有误。
就先分享这几个，我其实也从中学到了很多。
数学建模作为一种跨学科的应用能力，其本质是开放的。无论是面对真实世界的问题，还是应对复杂的数学模型，学生所能使用的工具与方法是多种多样的。
AI大语言模型的引入，促使我们思考如何真正培养学生的创新能力、批判性思维以及多元化的解决方案。它不仅能够帮助学生提高学习效率，还能激发他们的想象力与创造力。正如同我们不能假装睡着并期待学生不醒一样，我们也不能回避AI带来的变革，而应与学生一同在AI的世界中探索、成长。
