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比如，在课程教学中，人工智能可以协助教师生成课程大纲、习题作业等教学材料，还可以答疑解惑；在人才培养过程中，人工智能可以帮助学生训练辩证、批判、创新等思维，形成独立思考和解决问题的能力。在学科建设中，人工智能还能促进新的研究方法和思路的产生，不仅有助于一些新兴学科和交叉学科的孵化，还有助于基础学科、重点学科、冷门学科找到新的生长点。
2019年12月11日，教育部发布了《严格规范做好2020年普通高校特殊类型招生工作》一文，“校考即将成为历史”这个信号，就已被放了出来。这份文件中提到，2020年艺术类专业考试“除经教育部批准的部分独立设置的本科艺术院校(含参照执行的少数高校)外，其他高校不再组织美术学类、设计学类省级统考所涵盖专业的校考”。
据全国大学生计算机系统能力大赛技术委员会主任、教育部计算机类专业教指委副秘书长高小鹏介绍：“我们将数据库赛道纳入全国大学生计算机系统能力大赛，一是期望通过大赛牵引教学；二是我们需要培养一大批自主计算技术的核心人才，而OceanBase既是自主研发的技术且性能在业界首屈一指；三是数据库开发能帮助学生在思考问题的系统性、全面性基础之上，进一步提升工程实施能力。”
值得注意的是，《行动计划》把培育和发展新质生产力作为实施“数据要素×”行动的重要目标之一。对此，南开大学经济与社会发展研究院教授杜传忠指出，新质生产力的培育有多种推动力量，其中数据要素作为国家基础性战略资源和关键性生产要素，与算力相结合，将衍生形成强劲的数据生产力，成为新质生产力的重要组成部分。杜传忠特别提到类似ChatGPT这样的生成式人工智能大模型，他认为，AI大模型以智能算力作为底座支撑，通过深度学习算法和万亿级别数据的训练，不断迭代，从而形成新质生产力。此外，数据要素在人工智能技术加持下，推出大量具有深度学习、自主学习能力的机器人，可以进一步深化劳动分工、优化劳动力供给结构，从而形成新质生产力。