人工智能时代，高校该如何教授计算机科学？

【导语】以大模型技术为引领的人工智能浪潮正深刻重塑全球学术界(jiè)，计(jì)算机科学作为代码编写的核心学科首当其冲。美国顶尖高校正积极应对AI对计算机科学教育的冲击，探索在AI时代下的教学改革。面对科技就业市场的紧缩与AI技(jì)术(shù)的(de)普(pǔ)及，教育者、学者及学生均在重新思考计算机科学的教学内容与未来方向。尽管充满不确定性，但AI辅助软件市场的广阔前景预示着更多人将参与到编程与AI素养的培养中，共同塑造未来的科技图景。

以大模型技术为代表的人工智能技术正在深刻地影响全球学术界，而计算机科学领域，作为以编写代码为核心的学科，首当其冲地被AI冲击。曾经，计算机科学被视为通往理想工作的金钥匙，如今美国高校里的毕业生却担心找不到合适的工作。

面对这场技术变革，6月30日，《纽约时报》刊文“在人工智能时代，如何教授计算机科学”（How Do You Teach Computer Science”）。文中作者指出，当前，美国顶尖高校正努力厘清AI技术对计算机科学学科的具体影响，思考在AI时代应该保留哪些教学内容。

有些构想包括：是否要减少对编程语言掌握的要求、设置跨(kuà)学(xué)科(kē)课(kè)程(chéng)，将(jiāng)计(jì)算机知识融入各类职业教育，重新想象未来AI经济下的科技岗位。

更紧迫的是，美国科技就业市场近年来日益紧缩。计算机专业的毕业生不再像过去那样容易获得职位。许多技术公司已将部分编程任务交给AI，这取代了一些入门级工作。部分教育者认为，计算机科学应向通识教育靠拢，强调批判性思维与沟通能力。

美国国家科学基金会（NSF）正资(zī)助(zhù)一(yī)项(xiàng)名为(wèi)“Level Up AI”的(de)计(jì)划(huà)，旨(zhǐ)在(zài)推动大学与社区学院的教师和研究者共同制定AI教育的核心框架。该项目由非营利组织计算研究协会与新墨西哥州立大学合作执行，计划用18个月时间组织会议、圆桌讨论并发布白皮书，以共享最佳实践与教学资源。

“这一项目的设立，源于我们需要更多懂AI的计算类人才。”计算研究协会负责人马赫博士说。她认为，未来计算机科学教育将更少关注代码本身，而更多聚焦于“计算思维”与“AI素养”。

计算思维，是指将复杂问题拆解(jiě)为(wèi)小(xiǎo)任(rèn)务(wu)、构(gòu)建(jiàn)解(jiě)决(jué)步(bù)骤(zhòu)，并(bìng)用(yòng)数(shù)据(jù)做(zuò)出(chū)证(zhèng)据(jù)支(zhī)撑(chēng)的(de)决(jué)策(cè)。而(ér)AI素(sù)养(yǎng)，则(zé)是(shì)根(gēn)据(jù)学(xué)生(shēng)的(de)水(shuǐ)平(píng)，对(duì)AI的(de)工(gōng)作(zuò)原(yuán)理(lǐ)、使(shǐ)用(yòng)方(fāng)式(shì)以(yǐ)及(jí)社(shè)会(huì)影(yǐng)响(xiǎng)等(děng)进(jìn)行(xíng)理(lǐ)解(jiě)和(hé)反(fǎn)思(sī)。“培(péi)养(yǎng)理(lǐ)性(xìng)的(de)怀(huái)疑(yí)精(jīng)神(shén)，应(yīng)该(gāi)成(chéng)为(wèi)AI教(jiào)育(yù)的(de)一(yī)部分。”她说。

卡内基梅隆大学曾因其顶尖的计算机科学项目声名远扬。该校的计算机科学系计划于今年夏天组织一次闭门研讨会，重新思考在AI迅速发展的当下，学校应该教授些什么内容。“这项技术已经动摇了计算机科学教育的根基。”该系教授兼本科项目副院长托马斯·科蒂纳（Thomas Cortina）表示。

在卡内基梅隆大学，科蒂纳教授表示，课程设置包括传统的计算机基础与AI原理教学，同时加入大量用新工具来进行软件设计的实操环节。

“我们判断，未来发展会朝这个方向走，”他说，“但我们是否需要对整个课程体系进行更深层次的变革？”

目前，是否允许学生使用AI工具由该校教授自行决定。去年，卡内基梅隆大学已正式允许在入门课程中使用AI。科蒂纳说，一开始学生们将AI视为“作业神器”，用它(tā)来(lái)完(wán)成(chéng)编(biān)程(chéng)任(rèn)务(wu)。“但(dàn)他(tā)们(men)其(qí)实(shí)看(kàn)不(bù)懂(dǒng)一(yī)半(bàn)的(de)代(dài)码(mǎ)。”他(tā)说(shuō)，许(xǔ)多(duō)学(xué)生(shēng)开(kāi)始(shǐ)意(yì)识(shi)到(dào)自(zì)己掌握编程和调试代码的价值，开始重新学习编程。

很多计算机专业的学生对AI工具持欢迎态度，但仍有所保留。他们用AI生成原型程序、查找代码中的错误，甚至作为问答助手，但又担心过度依赖它，会影响他们自身的编程能力。

不少学生为了找暑期实习或毕业后工作，投出了上百份简历。北卡罗来纳大学夏洛特分校的大四学生康纳·德雷克（Connor Drake）说，自己算是幸运的，只提交了30份简历申请就获得了一次面试机会。今年夏天，他获得了夏洛特一家大型电力公司杜克能源（Duke Energy）的网络安全实习生职位。

“过去，计算机科学学位曾经是通往理想工作的金钥匙，”22岁的德雷克说，“但现在已经不是。”德雷克在这场AI技术浪潮下，决定拓展自己的技能。除了主修计算机科学之外，他还辅修了政治学，专攻安全与情报研究——他的网络安全能力可能正适用于该领域。他还担任校内网络安全俱乐部的主席和学生会成员。

像德雷克这样的学生正被迫适应现在的科技就业市场。美国劳工专家指出，大科技公司在这几年大幅削减招聘，相较疫情期间的扩张出现了明显收缩趋势。唯一例外的是，这类科技公司正疯狂招聘数量相对较少的人工智能专家，他们被开出丰厚的薪酬待遇。

实际上，大多数科技从业者并非在科技公司任职。美国政府数据显示，直(zhí)到(dào)近(jìn)期(qī)，整(zhěng)体科技岗位就业还算稳定，但自今年2月以来已下降6%。

招聘市场释放了更明确的信号，科技类职位空缺数量正大幅减少。科技研究与教育组织CompTIA的数据显示，过去三年，寻求两年或两年以下的经验员工的求职者岗位数量下(xià)降(jiàng)了(le)65%；整(zhěng)体(tǐ)岗(gǎng)位(wèi)数(shù)量(liàng)则(zé)下(xià)降(jiàng)了(le)58%。

CompTIA首(shǒu)席(xí)研(yán)究(jiū)官(guān)蒂(dì)姆(mǔ)·赫(hè)伯(bó)特(tè)（Tim Herbert）说(shuō)，“我(wǒ)们(men)目(mù)前(qián)看(kàn)到(dào)的(de)主要(yào)是(shì)疫(yì)情(qíng)后(hòu)招(zhāo)聘(pìn)的(de)回(huí)落(luò)，以(yǐ)及(jí)经(jīng)济(jì)不(bù)确(què)定(dìng)性(xìng)带(dài)来(lái)的(de)影(yǐng)响(xiǎng)。目(mù)前(qián)尚(shàng)未(wèi)看(kàn)到(dào)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)带(dài)来(lái)的(de)明(míng)显(xiǎn)影(yǐng)响(xiǎng)。”

尽(jǐn)管(guǎn)计(jì)算(suàn)机(jī)科(kē)学(xué)教(jiào)育(yù)的(de)未(wèi)来(lái)充(chōng)满(mǎn)不(bù)确(què)定(dìng)性(xìng)，但(dàn)专(zhuān)家(jiā)表(biǎo)示(shì)，AI辅(fǔ)助(zhù)软(ruǎn)件(jiàn)市(shì)场(chǎng)前(qián)景广阔。AI是一种生产力工具，每一次新的计算浪潮——个人电脑、互联网还是智能手机——都带来了对软件与开发人员的更高需求。

“软件工程岗位的增长可能会放缓，”斯坦福大学计算机科学教授亚历克斯·艾肯（Alex Aiken）说，“但会有更多人参与到编程之中。”