数学：传统工业时代的数学，其训练方法是数值计算，指向是力学计算，这种侧重至今还非常浓厚。随着知识库普及和共享以及计算工具进化，越来越少的人将来会从事传统的工程计算行业，而正宗的工科专业越来越向专业化和高端化演化（如学材料的进入门槛很可能是博士）。数学是一个典型的年龄相关性学科，一定要从小学，而且要转向数值和算法类的学习，从偏向材料计算的高等数学方向，转向偏向矩阵计算的统计数学，逻辑学、几何学和统计学成为数学学习的三个支柱。
物理：有一位著名的物理学家回顾物理的百年发展时，发现一个有趣的现象。“力”这个概念，在物理学上看，已经不是一个原始的变量，能量和质量才是，为什么我们的教师还在使用这个概念呢？那是因为在机械时代，“力”是较容易理解的组合概念。在工业革命前后的几百年直到今天，物理学教育的重点是偏向传统力学计算方向，在中小学就是牛顿力学。然而，随着工业时代的结束，人们更容易见到的力学概念不再是机械和天体，而是转向社交网络、计算机图像、信息变量、生物体和电子学以及更容易接受的能量、时间维度。数学教师们转向统计学的同时，物理教师应该考虑从牛顿力学转向量子力学和热力学甚至时空维度，这些对于学生未来的人生可能是基础，而通过物理学进行基础的科学证实训练以及科学观测和数据处理，才是物理学基础的作用和价值体现。不然，人在什么年龄都可以学物理而不必非要从未成年时期去学。
外语：工具性的外语逐渐失去市场，形式节奏上的美学、逻辑学角度的词源学、社会学角度的语言学、心理学角度的语义学成为外语复兴的落脚点。另外，似乎从来没有人将计算机程序当作外语来教，事实上，随着工具性外语被人工智能取代，计算机程序语言很可能成为一种外语，而很多软件人才是学外语出身的，也在不断印证这个结论。(www.xing528.com)
语文：可以预料的是，随着工具性的人工智能出现，原先学习语文工具性的方法（如语法）逐渐退出语言学习（包括外语），而作为母语的语文之所以在工具化人工智能时代还得到重视，重要的也许是仪式感的表达：回到经典，回到表达，回到应用，回到美学。
除了以上学科教育的重点随着技术经济的发展必然发生变化外，学科学习醒悟和内在逻辑将更加重要，学科历史、学科逻辑、学科故事将替代题库训练，因为作为计算的精确性除了用于特殊人才培养外，将让位于工具和人工智能，而人要考虑体验和持续学习的兴趣与逻辑。学科学习之间还将朝着融合的方向发展；应用学科和元学科的分离意味着应用学科更加朝着整合的方向发展；地理、生物、科技等融合课程，朝向综合应用发展。
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