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adminddos 2025-07-02 14:53:01 3 抢沙发
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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、设置跨学科课程,将计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)正资助一项名为“Level Up AI”的计划,旨在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为小任务、构建解决步骤,并用数据做出证据支撑的决策。而AI素养,则是根据学生的水平,对AI的工作原理、使用方式以及社会影响等进行理解和反思。“培养理性的怀疑精神,应该成为AI教育的一部分。”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”,用它来完成编程任务。“但他们其实看不懂一半的代码。”他说,许多学生开始意识到自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,直到近期,整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降了65%;整体岗位数量则下降了58%。

CompTIA首席研究官蒂姆·赫伯特(Tim Herbert)说,“我们目前看到的主要是疫情后招聘的回落,以及经济不确定性带来的影响。目前尚未看到人工智能带来的明显影响。”

尽管计算机科学教育的未来充满不确定性,但专家表示,AI辅助软件市场前景广阔。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。”

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