人工智能时代计算机科学教育的新挑战与机遇（音频）

一位大学四年级学生在《纽约时报》中表示，计算机科学学位曾是通向理想工作的金钥匙，但如今这一情况已不再。根据技术研究与教育组织CompTIA的分析，过去三年，企业对拥有两年以下工作经验的求职者的需求下降了65%，许多技术公司因此“更依赖于人工智能来处理一些编码工作，从而减少了入门级工作。因此，大学教授们在人工智能快速发展的背景下，如何调整计算机科学课程内容？ 全国大学的计算机科学项目正急于理解这一技术转型的影响，努力保持课程的相关性。教育工作者们正在考虑减少对编程语言的强调，转而注重将计算机知识融入各个职业的混合课程，因为他们想知道未来的技术职位在人工智能经济中将如何发展。 部分教育者认为，计算机科学的课程可能会拓宽，更像人文科学学位，强调批判性思维和沟通能力。美国国家科学基金会正在资助一个名为Level Up AI的项目，旨在联合大学和社区学院的教育工作者和研究人员，推进人工智能教育的共同愿景。该18个月的项目由计算研究协会与新墨西哥州立大学合作举办，包括会议和圆桌讨论，并撰写白皮书以分享资源和最佳实践。计算研究协会的董事玛丽·露·马赫表示，因为“我们迫切需要更多了解人工智能的计算机学生和人才”，所以创建了这一举措。 马赫指出，计算机科学教育的未来可能会更少关注编码，更多关注计算思维和人工智能素养。计算思维是指将问题拆解为小任务，开发逐步解决方案，并利用数据得出基于证据的结论。人工智能素养则是以不同的深度理解人工智能如何运作、如何负责任地使用它以及它对社会的影响。她表示，培养知情的怀疑精神应该是教育目标之一。 文章还提到，专家们认为，随着聊天机器人式工具在医学、市场营销等领域的使用，可能会出现技术民主化的爆发，行业人员可以利用特定数据集创建适合自己的程序。斯坦福大学计算机科学教授亚历克斯·艾肯甚至认为，虽然软件工程职位的增长可能会下降，但从事编程的人数将增加。去年，卡内基梅隆大学甚至批准在其基础计算机科学课程中使用人工智能。该校本科项目的院长指出，课程应包括传统计算和人工智能原理的基础知识，随后是利用新工具进行软件设计的丰富实践。

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