深中大讲堂 | 诺奖得主罗杰·科恩伯格来啦!与深中师生面对面交流

2022-11-16

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“如果你坚信自己的目标能够实现,最后一定会实现!”“相信你自己,你肯定会走得更远!”11月15日下午,在深圳中学成德楼B203学术报告厅内传来了连绵不断的掌声,一场别开生面的深中大讲堂正如火如荼地进行中……


在这里,2006年诺贝尔化学奖得主、斯坦福大学结构生物学教授、世界顶尖科学家协会主席罗杰·科恩伯格(Roger Kornberg)开启了由世界顶尖科学家协会(WLA)举办,主题为“科学向未来:2022年WLA顶尖科学家校园行”活动第三场,深中师生与科学大咖展开了一场关于求学与科研之路的精彩对话。



讲座前,科恩伯格教授一行在朱华伟校长等校领导的陪同下,先后参观了学校图书馆、机器人实验室、腾讯创新体验中心、华为创新体验中心及国际数学资料中心。

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深圳中学国际部林子瑄、张绍熙两名同学作为校园导游,用英文为来宾介绍了深中校园。科恩伯格教授对深圳中学校园优美的环境、智能化的设施设备、丰富的课程及项目连连点赞,他表示,“这为同学们的学习和生活提供了丰富的资源和极大的便利。”参观过程中,科恩伯格教授对深中师生的英语水平和国际视野赞赏有加。


在国际数学资料中心,超八千本数学书刊及影印材料珍藏于此,朱华伟校长向来宾来访者展示珍贵资料,并分享了深中学子喜人的国际学科竞赛成绩。


罗杰·科恩伯格教授对朱华伟校长在数学领域所取得的瞩目成绩表示祝贺,并说:“数学是科学界的皇后,数学进步了,科学就进步了!在朱校长的带领下,深圳中学展现出了坚实的学科领域基础,涌现了一批具有潜力及能力的创新人才。”


在这里,朱华伟校长向科恩伯格教授赠送两本自己编写并亲笔签名的数学专著。


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在同学们热烈的欢呼声中,面对面活动正式拉开序幕。主持人尤赫老师首先介绍了出席活动的主要来宾。他们是世界顶尖科学家协会(WLA)执行理事长吴向东,深圳市科协党组书记、驻会副主席林祥同志,深圳市教育局二级巡视员、副局长张涞临等。


朱华伟校长首先对罗杰·科恩伯格一行的到来表示热烈欢迎。他说,今年是深中建校75周年。多年来,学校秉承“追求卓越、敢为人先”的深中精神,不断探索拔尖创新人才的培养路径,深化课程改革,加强校企合作,朝着“建设中国特色世界一流高中”的办学目标不断前进。对于加入WLA世界顶尖中学联盟,朱校长表示这是深圳中学的一件大事、喜事,他期待有更多深中学子从中受益,取得更好发展。


吴向东理事长介绍,在刚刚过去的第五届世界顶尖科学家论坛开幕式上,由深圳中学作为创始成员,朱华伟校长担任副理事长的WLA世界顶尖中学联盟宣布成立,这将有助于更多优秀青少年尽早接触科学前沿,养成科学思维,获取科学方法论。他希望通过“科学向未来:2022年WLA顶尖科学家校园行”活动,拉近中国顶尖中学和世界顶尖中学的距离,构建教育新生态圈,加强中外师生间交流, 促进双方教育多元发展。


在现场师生热烈的掌声中,科恩伯格教授正式开始演讲。他从自己的求学生涯讲起,告诉同学们要对自己有信心,坚定自己的想法并朝着目标努力奋斗。



科恩伯格教授表示,作为学生,应该广泛地涉猎不同学科,在过程中找到自己最喜欢的、最感兴趣的,然后以严谨的态度去对待它。“如果你有了目标,你要相信自己肯定会实现这个目标,在之后的某一天你也一定会成功的。”


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面对讲台下一张张聪慧而求知的脸庞,罗杰主席又讲了一个小小的故事。“我们那代人经常说,不管怎么努力我们也不可能在4分钟内跑完1英里,因为这已经超过了我们能力的极限。”如今全世界有近1400人跑进了4分钟,1英里的世界纪录是3分43秒。这说明“只要有记录,就会有人想要破。科学领域也不例外!”科恩伯格教授从心理学的角度,告诉大家人是有无限潜力的,要勇敢面对种种困难,并大胆克服。


在互动提问环节,谈及教师该如何培养优秀的拔尖创新人才时,科恩伯格教授表示,要允许学生有自己的兴趣爱好,要给学生提供更多主动学习、主动思考、主动探索的机会,让他们充分发挥想象力,以此培养学生的学习能力。“只有让孩子对学习感兴趣,他们才更愿意学习,才能激发他们的求知欲望。”


作为研究基因转录的专家,科恩伯格教授对于同学们都非常感兴趣的mRNA疫苗,从如何维持mRNA疫苗稳定性,通过RNAi技术进行RNA疫苗的改良等方面做出了专业的回答。


保持原创并作出重大科学发现的最佳年龄是?“10多岁?20岁?30岁?我不能给出精确界定,但一定很年轻。”罗杰主席觉得自己25岁的时候最具有创造力和颠覆性。有一组数据也能支撑罗杰主席的观点,统计分析435位诺奖自然科学奖获得者年龄后发现,78%获奖者的科研成果产生在45岁之前。


最后,同学们问及了最近的热门话题,Alfafold在结构生物学中的应用。科恩伯格教授对此进行了专业的点评,首先教授肯定了Alfafod在蛋白结构预测中的准确性。同时也指出蛋白结构预测解读虽然是结构生物学重要的研究方向,但是通过已知的蛋白结构研发出针对相应疾病的药物才是重中之重。在这个方面,AI的应用还需要进一步的完善。


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