目前，基于大语言模型的人工智能可以快速呈现常见工科课程的背景知识、基本思想、解题步骤、理论与技术细节。既可以生成清晰、形象的文字解释，又能生成代码用于复杂流程与概念的可视化。并且随着模型能力和算力的不断提升——当下仍未看到 scaling law 失效的端兒——人工智能传授与阐述知识的能力只会与日俱增。

这种日新月异的变化对于传统教学提出一个亟需解答的问题：“人工智能已经在知识的梳理与阐释上做得足够好，且仍在加速提升，那么大学教师该扮演什么样的角色？教师自身的素质、学识及其教学方法需要做出哪些方面的革新以做出应对？”

以我目前的感觉来看，仅涉及工程应用和具体操作而不涉及数学洞察、新的理论框架的提出，人工智能还是比较擅长的。传统的课堂教学恰恰停留在了这一层次，便不再有任何优势，从而对学生也难以形成足够的吸引力与启示。

所以，工科教育应当尽快实现理科化，即应大胆、充分吸纳和讲授人类目前已获得的最前沿的数学知识，让学生站在前人的肩膀上高屋建瓴地重新思考、理解，批判、变革工科领域中的科学与技术问题。值得注意的是，这里所说的理科化，是指将数学理论与工科内容放在同一门课里讲，让抽象、统一、严谨的数学理论作为工科课程的根基和贯串前后的主线；而不是把工科课程改成数学系的课程。