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導語：6月10日，2026年全國高考落下帷幕。據教育部統計，今年全國約有1290萬名學生報名高考。長期以來，作為我國最重要的人才選拔制度，高考一直在促進教育公平、選拔人才方面發揮了重要作用。然而，隨著人工智能正在愈發深刻地改變社會運行方式及人才需求結構，高考內容和形式也急需與時俱進的改革，以適應未來社會發展的需要。

IPP資深研究員余荔、研究助理朱政宇在考察本年度高考考題后認為，盡管輿論中不斷涌現“今年高考變難”的聲音，但真正重要的變化是命題邏輯發生的調整：語文、數學等科目均弱化孤立知識點考查，將基礎內容嵌入真實情境，強化信息提取、邏輯辨析、多路徑探究等能力考察，杜絕偏題怪題，保持總體難度穩定。這意味著，傳統刷題、套模板、背答題公式的解題方式優勢大幅下降，考查重心轉向學生對知識的本質理解、遷移應用能力，倒逼中學教學回歸知識本質，放棄機械訓練。

文章認為，高考作為人才戰略的“指揮棒”，其選拔邏輯始終隨時代需求持續演變。隨著AI技術的普及，長期以來的“學歷崇拜”將被打破，未來的高考改革將指向“去AI化人才選拔”，重點甄選AI無法替代的人類專屬特質。

本文作者

余荔

華南理工大學公共政策研究院（IPP）資深研究員

朱政宇

南開大學周恩來政府管理學院

導言

2026年高考落幕，跳出“數學難哭考生”的淺層吐槽，社會正在形成一個普遍共識：靠刷題、背模板、套答題公式就能拿高分的高考時代，已徹底終結。考場內外，無數深耕題海的考生破防，學生、家長、教師集體感知到一場顛覆性變革：曾經封神的高考“做題家”，正在被新高考體系徹底拋在身后。

誠然，一張高考試卷，從來不止是篩選分數的手段，更是劃定一代人成才標準的標尺，錨定國家未來的拔尖創新人才選拔走向的“指揮棒”。當高考“做題家”紅利消散之后，什么才是AI時代的人才特質？

2026年6月7日，在南京市第九中學考點，考生參加完首場科目考試后走出考場。圖：新華社

一、2026年高考大變局：題目變難了嗎？

2026年6月，新高考Ⅰ卷語文考試結束后，輿論場很快將討論焦點集中在一個字上：難。但是，如果僅以“難”概括今年高考命題的變化，恐怕并不精準。教育部教育考試院相關負責人明確表示，今年高考命題“突出主干知識和重點內容考查，杜絕偏題、怪題、超標題，保持試題總體難度穩定”。

以語文為例，基礎知識并沒有退場，但它不再以孤立、靜態的方式出現，而是被更深地嵌入閱讀、表達、情境和現實問題之中。語文試卷考查的不只是學生能否準確記憶、復述知識點，更是考生能否在復雜材料中提取信息、辨析關系、形成判斷，并將判斷轉化為準確、平實、有層次的表達。考生需要在古典文本中理解歷史經驗和治理智慧，在文學文本中捕捉人物精神與審美意味，在科技材料中識別問題意識和論證邏輯，也要在現實語言環境中辨析社會變化與價值取向。教育部教育考試院對2026年高考語文試題的評析也強調，試題注重“夯實基礎考查、凸顯學科特色、聚焦素養提升、創新試題形式”。

類似變化也出現在數學科目中。今年數學卷將能力考查重點更多放在題目結構、情境設置和設問方式上，通過現場分析、邏輯推理和方法遷移，區分學生的真實數學素養。官方評析指出，2026年高考數學全國卷加強基礎考查，優化試卷結構，創新情境設計，通過開放設問鼓勵多路徑探究與論證，將考查重心聚焦于學生的思維品質與核心素養。比如，新高考全國Ⅰ卷第7題取材于寧夏青銅峽一百零八塔，依據各行塔數和總塔數的數字特征設置探究式情境；全國Ⅱ卷第15題則通過圖表呈現電子產品首次出現故障的時間，引導學生經歷觀察、分析、論證的過程。

因此，今年高考真正釋放出的信號，是單純依賴套路、模板和機械訓練的解題方式正在失去競爭力，學生的理解能力、表達能力和遷移能力被進一步推到前臺。考生面對的第一步，往往不再是迅速套公式、比拼計算速度，而是先讀懂材料、篩選信息、識別結構、判斷考點，再選擇合適的方法解決問題。換言之，高考并沒有拋棄基礎，而恰恰是以更真實、更綜合的方式重新檢驗基礎：只有真正理解概念、掌握方法、具備遷移能力的學生，才能在新情境中穩定發揮。

這場變化的實質，是高考選拔邏輯從“熟練復現”轉向“理解、遷移與表達”。低水平重復刷題的邊際收益正在下降，單純依賴題型記憶、技巧堆疊和套路復盤，越來越難以應對開放性、綜合性、情境化的試題。對中學教學而言，這提醒訓練必須回到知識本質：語文要回到閱讀、思辨和表達，數學要回到概念理解、邏輯推理和問題建模。真正需要退出考場中心的，是脫離理解、缺少遷移、只追求題型熟練度的機械訓練。

2026年6月4日，廣西柳州鐵一中學高三年級學生在復習功課。 圖：新華社

二、高考折射出的國家人才選拔邏輯演變

熱議“高考變難”的表層情緒之下，藏著一場在2026年全面落地的人才選拔底層邏輯轉向。畢竟，高考在不同時代的更迭變遷，印證了高考從來不止是一場劃分分數、分配高等教育資源的標準化考試，它是國家人才戰略最直觀的“指揮棒”，是一面映照時代發展人才需求的鏡子。

曾幾何時，高等教育擴招前的高考屬于“知識補缺”選拔模式。那時的國家百廢待興、工業化進程剛起步，最需要能熟記課本知識、吃透原理的青年，彼時只要肯埋頭掌握知識、吃透教材內容，就能脫穎而出，這批人才補齊了國內重工業等人才空白，撐起了國家的初代工業化建設底盤。

此后的高考進入“應試技能”選拔模式。中國加入WTO后，迅速融入全球產業鏈，制造業規模化、全球化發展迅猛，需要大量執行力穩定、計算精準、服從流程的標準化專業人才。高考也隨之進入“題海紅利期”，掌握答題模板、刷題技巧成為提分核心，目的是篩選出海量的標準化、可替換、好管控的執行性人才，也就是大眾熟知“做題家”。這群學生依靠大量刷題和熟練的做題技巧突圍，支撐中國制造走向世界，但缺乏原始性創新和顛覆式創新的短板也隨之顯現，這種選拔模式選出來的人才越來越像同質化的“標準件”，有創新思維但不會考試的學生、偏科的天才反而被淘汰。雖然后續的高考考核更加重視素養選拔，但仍依附于“刷題模式”，素養考察往往仍流于表面，拔尖創新人才仍然稀缺。

時至2026年，大國博弈加劇、新質生產力全面落地、生成式AI大規模普及，芯片、人工智能、生物醫藥等“卡脖子”領域的突破，需要的不再是按部就班的執行者，而是能夠提出新問題、創造新技術、開辟新賽道、解決新問題的拔尖創新人才。高考作為人才選拔的第一道關口，必須承擔起為國家發現和篩選這類人才的歷史使命。

因此，國家人才選拔邏輯迎來不可逆的重大轉變，正在徹底改寫成才規則——“做題家”不再是高校優選生源。對考生單一分數高低的評價邏輯，正轉向對價值觀、高階思維、能力和人格特質的多維綜合評判。考察重心正在從考核學生存儲了多少書本知識的知識存量考察，轉向對知識的遷移、跨學科融合和真實應用能力，重在對陌生場景和未知問題的分析、建模和解析能力的考察。AI可以完成的記憶背誦、計算、模板寫作等能力，將徹底退出高分評判體系，取而代之的是對AI所不能替代的，區別于AI的人類特質的考察。畢竟，如果我們依舊只追求將孩子培養成“做題機器”，未來的結局只有被AI輕松替代，淪為時代的陪跑者。

2026年4月28日，在深圳市外國語學校，參加活動的科技企業工作人員（右）向參會嘉賓展示AI輔助教具。圖：新華社

三、“文憑社會”的危機：人才不再由“學歷符號”定義

當我們討論高考時，不能回避一個更宏大的社會學命題：“文憑社會”正在經歷前所未有的危機。

法國社會學家皮埃爾·布爾迪厄早已指出：教育制度并非單純的知識傳授機制，它也是社會分層得以延續的重要場域。學校通過考試、文憑和評價標準，把不同家庭背景帶來的文化資本轉化為看似客觀的學業表現和資格證明。由此，教育競爭表面上強調個人努力，實際也在不斷放大家庭資源、文化積累和社會網絡的差異。

美國社會學家蘭德爾·柯林斯在《文憑社會：教育與分層的歷史社會學》中指出，現代教育擴張并沒有必然帶來更充分的社會流動，反而可能造成“文憑膨脹”：學歷供給不斷增加，用人單位和專業組織隨之抬高準入門檻，文憑逐漸從學習經歷的證明，變成職業篩選、身份區分和地位競爭的工具。全社會內卷刷題、追逐名校，本質是為搶奪文憑符號，實現社會階層的再生產，而非錘煉核心能力。

長久以來，我國教育生態深陷柯林斯筆下的文憑異化困境，成才路徑趨于固化。人們牢牢信奉“知識改變命運”，認為高考成績將決定考生進入什么樣的大學，進而影響未來他們能夠獲得什么層次的就業和階層躍升機會。據此，做題、應試、拿文憑，成為青年成長的首選路徑，導致培養讓位于篩選，育人讓位于分層，成長屈從于內卷。依托刷題能力換取學歷標簽，一度成為“做題家”群體跨越圈層的捷徑，整個社會陷入無意義的學歷軍備競賽。

《文憑社會：教育與分層的歷史社會學》（The Credential Society：An Historical Sociology of Education and Stratification），作者：蘭德爾·柯林斯（Randall Collins），Columbia University Press

而今，AI技術重構生產邏輯、國家重構人才選拔標尺，學歷符號價值被快速剝離，人才評價體系開始跳出單一文憑維度，完成價值范式的重塑。就業數據正在印證文憑符號價值的結構性消解：IMF研究顯示，全球近40%的就業崗位暴露于AI影響，在發達經濟體這一比例約為60%，而大學學歷勞動者由于更多從事認知型工作，暴露度反而更高；OpenAI與賓夕法尼亞大學的研究進一步從任務層面測算，美國約80%的勞動力至少10%的工作任務會受到大語言模型影響，約19%的勞動力至少50%的工作任務會受到影響。換言之，AI對就業的影響，通常以崗位內部的任務重組為起點，優先作用于標準化程度較高、流程規則較明確、產出結果較易驗證的工作環節，隨后進一步改變職業結構和能力評價標準。

這種變化已經體現在具體崗位上。文案崗位中，資料整理、標題生成、摘要提煉、初稿撰寫可以由AI大幅提速；數據崗位中，數據錄入、表格清洗、基礎統計、常規圖表制作正在被自動化工具壓縮；基礎編程崗位中，代碼補全、簡單腳本、接口調用、報錯排查和測試用例生成已經成為AI高頻應用場景。世界經濟論壇《未來就業報告2025》也顯示，數據錄入員、行政助理、秘書、銀行柜員、郵政文員等崗位屬于下降較快的職業類型，而AI與大數據、網絡安全、技術素養則成為增長最快的技能方向。

這說明，學歷價值正在被重新定價。學歷仍然有用，它代表系統學習和基礎篩選；但在AI工具普及之后，單純依賴記憶、復述、套模板和完成標準答案，已經很難形成穩定優勢。世界經濟論壇預計，到2030年，勞動者現有技能中平均39%將發生變化或過時，63%的企業把技能缺口視為業務轉型的最大障礙，85%的企業計劃優先推動員工再培訓。國內同樣存在這一壓力：國家發改委2025年政策解讀提到，我國人工智能相關人才缺口超過500萬人，供求比例約為1∶10。也就是說，就業市場并不是簡單“不需要人”，而是更需要能理解AI、使用AI、駕馭AI，并把AI能力轉化為真實產出的復合型人才。

過去，企業更多是在大學階段通過校招篩選人才；現在，一些頭部科技企業和制造業企業開始把目光投向更早的教育階段，嘗試在高中畢業前后發現有潛力的學生。

比較典型的案例是吉利集團。吉利控股集團聯合芯位科技推出“跨時代躍遷人才培養計劃”，面向2026年應屆高中畢業生，選拔在特定領域有興趣、有潛力、有持續學習能力的年輕人。入選者將進入新能源汽車、人工智能、低空飛行、低軌衛星等前沿方向，在真實產業場景中接受培養，并由企業導師、學術導師和AI智能體導師共同支持。這個項目旨在打通學歷培養與產業實踐之間的銜接鏈條，引導學生在完成系統性專業學習的同時，提前接觸真實產業問題，并在項目訓練、崗位實踐和問題解決中提升綜合能力。騰訊的青科實訓營、犀牛鳥中學科學人才培養計劃等項目，也反映出類似趨勢。這類項目面向中學生或青年學生，通過真實業務場景、項目訓練、科研課程等方式，讓學生接觸人工智能、產品設計、編程開發、云計算等內容。它們更接近科技實踐和人才培養，并不等同于正式招聘，也不能簡單理解為“結業即就業”。但它們說明，企業正在更早觀察年輕人的興趣、學習能力、項目經驗和問題解決能力。

學歷只能證明“學習應試能力”，不等同于人才核心能力與價值，更無法抵御AI技術迭代的沖擊風險。過往以“做題家”培養模式適配標準化考核、流水線工作、低人力成本的時代已經一去不復返了。在AI時代，機器可以復刻所有書本知識、完成所有標準化作業、產出合規標準答案，亟需對人才標準進行重新校準，對學歷價值進行重新評估。

2026年3月，吉利集團宣布正式啟動“跨時代躍遷人才培養計劃”，從高中畢業生中定向選拔培養具有特長稟賦的青年人才，以產教深度融合的創新模式，探索AI時代人才培養的全新路徑，為產業發展注入新鮮血液。圖：觀察者網

四、AI時代的人才特質：以人性之長照見未來

當下新高考大刀闊斧去套路、去機械記憶、去標準化答題，宣告著國家正摒棄“標準化”教育模式，逐步弱化文憑標簽篩選人才的單一機制。新高考改革的本質是一場服務大國競爭、適配新質生產力、賦能中國式現代化的系統性“去AI化人才選拔”。這場改革核心目的十分明確：剝離AI可替代的應試能力，甄選擁有人類專屬特質的新生代人才，用人性特質對沖算法短板，這也是新時代區別人與智能機器、界定優質人才的核心標準。

那么，什么才是AI時代的人才特質？

其一，人擁有自主價值判斷與獨立人格，AI只有工具執行能力，無價值判斷、底線與本心認知，這是人與AI的本質差異。

AI深度融入人類社會后，其極致擴張的技術理性，催生了人類主體性危機。算法能夠無限追逐效率、收益與最優路徑，但天然存在“價值空心化”的缺陷。AI只會機械完成任務，不會做價值取舍；AI可以高效執行指令、精準核算利弊、極限推演數據，既能完成芯片參數測算，也能推演商業盈利模型，但卻無法界定行為目標、劃定道德邊界，更不懂初心與使命。這決定了AI時代頂級人才，首要能力便是擁有完整自洽的價值體系、不被數據裹挾的獨立人格，不迷信算法最優解，面對功利誘惑、復雜抉擇仍能堅守底線、錨定本心，以人格定力抵御技術異化的底層能力。

其二，人具備原生共情能力與人文悲憫情懷。

AI只有情感符號模擬，無真實的感知與人文的溫度。AI可以批量撰寫文案、復刻工藝流程、構建宏大敘事，卻無法體察人間疾苦、讀懂人文情懷、敬畏生命本心；AI可以復刻匠人做事流程，卻體悟不了匠心堅守的精神內核；AI可以解讀文字語義，卻共情不了民生艱難。由此可見，善良、同理心、共情力、穩定心性與人文關懷，不是可有可無的附加品格，而是人類獨有的軟實力。它作為立足時代發展的必備素養，有助于彌補算法冷漠，更是維系社會溫度、無法被人工智能復制替代的特質。

其三，人擁有原創思辨能力與獨特生命力。

AI擅長同質化復刻，卻無原創力。工業化教育打造適配流水線、適配崗位的標準化“制式人才”，而AI是標準化邏輯的終極形態：整合全網經驗、依托海量題庫，輸出穩妥規整、零差錯的標準答案，讓模板化、復刻式能力徹底貶值，也加劇了教育內卷。不同于AI“千人一面”的復刻屬性，新時代人才必須掙脫答題模板、教材權威、固有賽道的馴化，做擁有原生審美、差異化特長的超級個體。敢于質疑權威、敢于原創破局、敢于試錯探索，跳出統一成才模板，擁有獨屬于自我的棱角與創造力，這才是算法邏輯無法復刻、無法趕超的人類核心競爭力。

這一次科技革命看似對普通人并不友好。對年輕人而言，它在提醒我們：應試能力仍然重要，卻不再是最關鍵的標簽。與其追問未來哪個崗位最穩定、哪個專業是“金飯盆”、“鐵飯碗”，不如培養一種更長期的能力：在規則不斷改寫時調整自己，在工具持續更新中保持學習，在新問題不斷出現時主動進入，并把變化轉化為新的能力。這種能力在任何時代都將發光。

知識技能可以被算法習得，但本心、情懷、創造力與生命力卻專屬人類——這正是這場高考改革最深層的時代要義。

*參考文獻：

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*本文作者：余荔 華南理工大學公共政策研究院 資深研究員

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審校｜劉 深

排版｜劉　深

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