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对于面向本科生的计算机通(tong)识教育，钱卫宁认为，不需(xu)要什么(me)课程都强行加入AI，非工科专业的学生掌握一定的编程思维即(ji)可。“编程思维是非(fei)常(chang)必需且基础的(de)，这其实教的是怎样解决问题，怎(zen)么跟(gen)机器打交道(dao)，怎样让机器（也包括人工智能）为人所用。这是进一步培养数字素(su)养、学习人工智能技术(shu)和知识的基(ji)础。”在钱卫宁看来，有良好的编程(cheng)思维的人能(neng)够(gou)更清晰(xi)地知道如何向AI大模(mo)型输入(ru)指令准确的提示词(ci)，而这才(cai)是真正地用好AI。

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1、第三类是以发表为中心的评价体系👚。其问题在于：作品本身价值被忽视，学术评价聚焦在发表上，不关心作者水平与作品质量，只看发表在何处、发了几篇💞。“AI科学家”生成的论文也能通过评审而发表，作品进一步贬值🧄🍉🥾🧄。另外有的单位只统计传统纸质期刊论文，而不统计在权威网络平台发表的文章，与网络化🤬🍌🧅、智能化时代脱节。这是作者-作品-发表关系的颠倒。

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