编者的话(hua)：今年以来，多个高(gao)校宣布将人工智能(neng)（AI）加入通识必(bi)修课程(cheng)。据教育(yu)部公(gong)开数据，当前全国有498所高(gao)校开设(she)了“人工智能(neng)”本科专业，209所高(gao)校成功备案或申报“智能(neng)科学与技术”本科专业。伴随着高(gao)考的结束，人工智能(neng)专业也(ye)迎来一波“报考热”。“AI专业”该学点啥？课程(cheng)设(she)置的趋势有哪些？哪些问题应注意？
通识课程(cheng)学什(shi)么
许志星
为了让学生更好地适应未来世界，越来越多的大学开始将AI纳(na)入通识教育(yu)体(ti)系(xi)，将其作为必(bi)修课程(cheng)。比如北京市属(shu)公(gong)办高(gao)校将开设(she)人工智能(neng)通识课，9月起(qi)将覆盖所有大一新(xin)生。这表明，AI已经成为高(gao)等(deng)教育(yu)的重要组成部分，对于(yu)培养学生的创新(xin)能(neng)力和实践能(neng)力具(ju)有重要意义(yi)。通识教育(yu)中AI必(bi)修课的趋势是积极的，顺应了市场对人才的需求。
首先，AI通识课程(cheng)的普(pu)及程(cheng)度不断提高(gao)反映了现实需求。高(gao)考后，学生填报志愿时(shi)越来越倾向于(yu)选(xuan)择与AI相关的专业，如计算机科学、数据科学与大数据技术等(deng)。这一现象表明，社会(hui)对AI人才的需求日益增长，而AI通识课程(cheng)的普(pu)及程(cheng)度不断提高(gao)正是对这一需求的积极响应。通过学习AI通识课程(cheng)，学生可以更好地了解AI技术的原理(li)和应用，为未来的职业生涯打下坚实的基础。
其次，AI通识课程(cheng)的内(nei)容不断丰富(fu)和深入。早期的AI课程(cheng)主要侧(ce)重于(yu)基础知识和算法，而现在的课程(cheng)则(ze)更加注重实际应用和实践操作。许多学校开始引入机器学习和深度学习等(deng)前沿技术，让学生更好地了解AI技术的原理(li)和应用。此外，一些学校还开设(she)了AI伦(lun)理(li)和社会(hui)影响等(deng)课程(cheng)，引导学生思(si)考AI技术可能(neng)带来的道德和法律(lu)问题。
另外，AI通识课程(cheng)的设(she)置有助于(yu)提升(sheng)学生的创新(xin)素养和实践能(neng)力。AI课程(cheng)具(ju)有实践性强、跨学科以及发展迅(xun)速的特点。通过学习AI课程(cheng)，学生可以了解AI技术的原理(li)和应用，掌握一定的编程(cheng)技能(neng)，从而为未来的职业生涯打下坚实的基础。AI课程(cheng)还可以激(ji)发学生的创新(xin)思(si)维，让他(ta)们在面对复(fu)杂问题时(shi)能(neng)够运用AI技术寻求解决方案。
我(wo)们也(ye)应该看到，通识教育(yu)中AI必(bi)修课也(ye)存(cun)在一些问题。例如，一些学校在开设(she)AI课程(cheng)时(shi)过于(yu)追(zhui)求技术领域的“先进性”，忽略了基础知识的教学，导致学生难以形成系(xi)统的知识体(ti)系(xi)。
此外，一些学校在开设(she)AI课程(cheng)时(shi)存(cun)在“跟风效应”，本身并(bing)没有相关的师资储备和配套资源，难以满足教学需求。
还需关注的是，教材的选(xuan)择也(ye)是一个难题。虽然市面上已经有一些AI相关的教材，但它们往往过于(yu)理(li)论化，缺乏实际操作案例。因此，如何选(xuan)择合适的教材，让学生在掌握理(li)论知识的同时(shi)，也(ye)能(neng)够进行实践操作，是亟待解决的问题。
如何评估学生的学习成果也(ye)是一个挑战。由于(yu)AI是一门实践性很强的学科，传统的考试方式可能(neng)无法准确评估学生的实际能(neng)力。因此，开发新(xin)的评估方法，如项目实践、实验报告等(deng)，是提高(gao)教学质量的关键。（作者是北京师范大学经济与工商管理(li)学院人力资源管理(li)系(xi)主任）
跨学科是美高(gao)校趋势
冯亚仁
在美国，人工智能(neng)学科长期以来被纳(na)入学术课程(cheng)的最前沿。回溯美国人工智能(neng)教育(yu)的历史，不得不提到斯坦福(fu)大学。该校位于(yu)硅谷核心(xin)区，长期以来一直是技术创新(xin)和创业的孵化器。在上个世纪(ji)60年代，人工智能(neng)在这里从新(xin)颖(ying)的概念真(zhen)正过渡到了学科教育(yu)。
斯坦福(fu)大学教授约翰(han)·麦卡锡被誉为人工智能(neng)学科的奠基人之一。1963年，他(ta)成立(li)了斯坦福(fu)人工智能(neng)实验室（SAIL），通过多学科和多院系(xi)合作，SAIL推动并(bing)探索通过人工智能(neng)增强人机交互的新(xin)方法，同时(shi)培养下一代研究人员，成为人工智能(neng)研究和教育(yu)的先驱机构。SAIL的成立(li)标志着一个重要的里程(cheng)碑，因为它是全球首批(pi)专门的人工智能(neng)研究中心(xin)之一。在麦卡锡的主导下，斯坦福(fu)大学引入了更多人工智能(neng)课程(cheng)，内(nei)容涵(han)盖了机器学习、自然语言处理(li)和机器人科学等(deng)主题。
之后，美国其他(ta)一些顶(ding)尖学府也(ye)开始着手开发他(ta)们的人工智能(neng)项目。卡内(nei)基梅隆大学（CMU）成为人工智能(neng)教育(yu)的另一个主要参(can)与者。CMU对人工智能(neng)教育(yu)最显著(zhu)的贡(gong)献之一是其机器人研究所，该研究所成立(li)于(yu)1979年，侧(ce)重实用技术的教育(yu)模式，一直处于(yu)开发自动驾驶系(xi)统的最前沿，具(ju)体(ti)项目还包括自动驾驶汽车和机器人助手等(deng)。
麻省理(li)工学院（MIT）在人工智能(neng)方面同样取得了重大进展。该校人工智能(neng)实验室成立(li)于(yu)1959年，其研究范围涵(han)盖了广泛的人工智能(neng)应用、计算机视(shi)觉以及自然语言理(li)解，该学院人工智能(neng)课程(cheng)以其严谨和深度而闻(wen)名。
近年来，美国各(ge)地的大学都认识到为学生提供人工智能(neng)教育(yu)的重要性，人工智能(neng)学科项目在全国范围内(nei)激(ji)增。加州大学伯(bo)克利分校、伊利诺伊大学厄(e)巴纳(na)-香槟分校和华(hua)盛顿(dun)大学等(deng)机构已经开发相关课程(cheng)，并(bing)结合自身院校的优势，提供侧(ce)重不同的学科培养项目。
例如，加州大学伯(bo)克利分校将人工智能(neng)纳(na)入其电气工程(cheng)和计算机科学（EECS）系(xi)。伊利诺伊大学厄(e)巴纳(na)-香槟分校提供涵(han)盖本科和研究生水平(ping)的综合人工智能(neng)项目，该校的国家超级计算应用中心(xin)（NCSA）为学生提供强大的资源，使他(ta)们能(neng)够参(can)与具(ju)有影响力的人工智能(neng)研究。
纵观人工智能(neng)教育(yu)的趋势，跨学科课程(cheng)或将成为美国高(gao)校课程(cheng)设(she)计的关键词之一。这些学科设(she)置的宗旨是让学生探索人工智能(neng)和其他(ta)领域之间的协同作用，比如：生物学、经济学和环境科学等(deng)领域将从人工智能(neng)应用中受益。同时(shi)，大学还将与科技公(gong)司(si)、初创企业和政府机构开展合作，为学生提供丰富(fu)的现实经验。
此外，随着人工智能(neng)在社会(hui)中的影响力越来越大，未来的人工智能(neng)项目将更加重视(shi)技术的道德准则(ze)，其中关于(yu)人工智能(neng)道德、公(gong)平(ping)性和问责制的课程(cheng)也(ye)将成为人工智能(neng)学科的主要内(nei)容。（作者是旅(lu)美媒体(ti)人）
别盲信“热门专业”
熊丙奇(qi)
随着人工智能(neng)快速发展，很多高(gao)校都开设(she)了人工智能(neng)、智能(neng)制造工程(cheng)、大数据管理(li)与应用等(deng)“热门专业”。这些专业顺应了时(shi)代潮(chao)流，被认定为符(fu)合社会(hui)需求和时(shi)代发展的“好专业”。
可具(ju)体(ti)到不同高(gao)校，就需要校方结合本校办学定位、办学条件进行论证，防止出现“一哄(hong)而上”“盲目跟风”导致同类专业设(she)置过多、过滥的问题。在过去的10—20年间，高(gao)校出现过很多符(fu)合当时(shi)热点的“热门专业”“好专业”，却在不久后成为“冷门专业”“差专业”，甚至被质疑为“没有良心(xin)的专业”。当前许多高(gao)校积极开设(she)与人工智能(neng)相关的专业，也(ye)需要关注这一问题，须明确人才培养目标，设(she)置具(ju)有本校特色的课程(cheng)体(ti)系(xi)，避免“华(hua)而不实”。
从高(gao)校的角度，在专业设(she)置过程(cheng)中须发挥教授委员会(hui)和学术委员会(hui)的作用，应由教授委员会(hui)、学术委员会(hui)牵头从学校的办学定位出发，结合办学条件，论证是否(fou)要开设(she)这一专业。如美国普(pu)林斯顿(dun)大学，就没有“时(shi)髦”的法学院、商学院和医学院。并(bing)非学校理(li)事会(hui)不想开设(she)这些学科、学院，而是该校教授委员会(hui)、学术委员会(hui)反对举办，认为开设(she)这些学科专业，将分散(san)学校的办学精力，也(ye)难以办出一流水平(ping)。
从考生、学生的角度，在选(xuan)择专业时(shi)也(ye)应尽量避免“望文生义(yi)”，仅凭字面或较为浅显的调查(cha)，就认定某一些专业是“热门专业”，而另一些专业就是“冷门专业”，甚至“天坑专业”。事实上，对学生个体(ti)来说，专业好不好，要看三(san)个方面。
一是自己有无兴趣，兴趣是最好的老师，选(xuan)择自己感兴趣的专业，可促进学生学好这一专业，成为专业领域的拔尖人才。二是了解专业的真(zhen)实需求，专业“冷”与“热”，取决于(yu)人才培养供给与社会(hui)需求的关系(xi)。诸多被学生、家长认为的“热门专业”，却成为人才供给超过社会(hui)需求的“冷门专业”，这样的案例并(bing)不鲜见。三(san)是结合学校办学定位、办学特色分析具(ju)体(ti)专业。要知道，很多看似“冷门”的专业，却因是某所学校的强势、特色专业，其毕业生在学术精进、毕业就业方面有不俗的表现。（作者是21世纪(ji)教育(yu)研究院院长）