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對于所有人來說，當前學習新技能當然是非常重要的。但是需要考慮技術發(fā)展的速度太快，今天教的技能在學生學完很短時間之內，很可能就會變成過時的東西。所以，在教授技能的同時，傳授知識、訓練思維，才是最重要的。

對于新工科人才的培養(yǎng)，我們想要有家國情懷、具備社會責任感的人才，同時兼有求知欲和好奇心。什么是工科品質？我覺得是理性思維、樂于動手，還有敏捷開發(fā)和具備設計思維。

另外，當前人工智能對高等教育的變革，行政要求是非常重要的推動力，大家都非常急迫。但是，怎樣把行政力量的推動和學科本身、技術發(fā)展的規(guī)律相結合，我認為這是我們面臨的很大問題。

學校在硬件投入、師資、外部資源方面的不平均是永遠存在的。AI不會加強這種學習資源上的不平均。但是學校需要將學生的自主學習，課內外、校內外的學習的成果綜合起來考慮，納入教育評估體系，真正實現(xiàn)“有教無類”和“因材施教”。

澎湃科技：如果現(xiàn)在不是名校的學生，怎么去學習用好AI？人工智能發(fā)展得越快，高校里的師資配比、發(fā)展，學校與學校之間的教育資源會不會更加不公平？

面對這場由技術驅動的高校教育變革，錢衛(wèi)寧一直在思考學科設置中的“變”和“不變”。在他看來，對于新工科人才的培養(yǎng)，需要打破學科的邊界，計算機、統(tǒng)計和應用數學這些傳統(tǒng)學科和各個應用領域相結合會產生大量新的應用創(chuàng)新和交叉學科。面向交叉領域的需要培養(yǎng)新工科人才非常重要，他也擔心今天教給學生的技能隨著技術發(fā)展很快就變成了過時的東西。所以，老師的思維方式必須轉變，老師的職責也要變，如何激發(fā)學生的內驅力，保持對這個世界的好奇心，掌握自學能力，掌握應對變化的思維，也是高校教學的應有之舉。

錢衛(wèi)寧：我們傳統(tǒng)的考試體系，承擔了兩部分的功能，一是對學生的能力評估，另外是選拔。大學里，學生的成績部分反映了自己學習情況。但是從能力評估的角度來看，我認為考試其實并不全面。

在教育資源有限的時候，我們通過“拔尖”或者“掐尖”的模式來培養(yǎng)優(yōu)秀的人才。也就是把優(yōu)秀的人選拔出來，集中在一起，給他們更好的教育資源。不過這些學生本身就很有潛力，即便不集中起來，可能也會非常優(yōu)秀。

但是在創(chuàng)新領域，我們看到越來越多的反社會常識的人才，比如王興興等，他們取得突破的領域可能遠離所學習的專業(yè)。這讓我們去思考在高校里，是繼續(xù)用過往灌輸的方式去教，還是應該去點燃學生的興趣，激發(fā)他內在的動力？

我們正在探索另一種路徑，我們的學生本身也都是傳統(tǒng)意義上的“好學生”，但我們更關注的是如何進一步激發(fā)他們的內在動力。但這個過程很長，沒有成熟的經驗，還需要更多探索。

我們內部曾經討論：現(xiàn)在的大模型已經可以幫助學生寫代碼，那我們還要不要教學生寫代碼這類技能性的內容。但需要強調的是，今天的AI是會用AI的人在用，對于一個沒有計算機基礎知識的人來說，哪怕用今天最強大的人工智能工具，仍然沒法完成一個復雜的開發(fā)任務。

kai云体育app官方下载·現(xiàn)在高校內部教育系統(tǒng)的變化，更多依靠行政命令在推動，大家都非常急迫，但是這種急迫怎樣能夠把行政的推動和學科本身、技術的規(guī)律相結合，我認為這是我們面臨的很大問題。我們認為現(xiàn)在教給學生的內容可能將來用不到，但如果不教這些，我們應該教給學生什么？

另一方面，高校在硬件資源、數據資源等方面的不平均對于在高校從事研究工作而言可能會導致一定程度的不公平。不過研究本身就需要“八仙過海，各顯神通”，就像“大而全”和“小而美”的AI相關研究都能找到自己的生長點。

這給我們帶來很大的挑戰(zhàn)：一方面我們認為教給學生的技能可能將來用不到，但另一方面，如果不教具體的技能，我們應該如何訓練學生掌握未來技能的能力？

對于新工科人才的培養(yǎng)，說到底，需要打破學科的邊界，交叉領域知識的應用，包括傳統(tǒng)計算機統(tǒng)計應用數據和各類應用領域相結合，這對我們培養(yǎng)新工科人才是非常重要的。

目前，數據學院在一線授課的老師還是認為基礎知識的教學是必要的。但我們也都承認，不能用原來的方法來進行教學。我們需要梳理教學內容里“變”與“不變”的內容。因為在AI時代，變化的東西很多，今天哪一所學?；蛘吣囊晃焕蠋熌軌虮M早把那些“不變”的內容提煉、沉淀出來，哪個學?？赡軙诮虒W和研究上走到最前沿。

人工智能發(fā)展的速度實在太快了，如果我們用固定的培養(yǎng)方案去教學生永遠是落后的，所以我們也開發(fā)了一系列項目制研究型課程。比如，我們正在開發(fā)的一門新課程，讓學生從零開始自己做一個預訓練模型，學生在完成任務的過程中，要主動額外學習很多知識，也要從應用的角度去思考怎么做設計，去做實現(xiàn)和工程。如果用傳統(tǒng)的方式，講授這些內容通常需要很多門課。用這種新的方式，學生可能會學得更快、更好。

錢衛(wèi)寧：我們學院承擔了數據專業(yè)和學科的本科生、研究生培養(yǎng)、計算機拔尖2.0基地學生培養(yǎng)任務，同時也承擔了全校計算機公共課的教學任務。這些人才培養(yǎng)任務大致分為兩類，也就是專業(yè)新工科人才培養(yǎng)和全民計算機科學教育。

錢衛(wèi)寧：人工智能和大數據、云計算一樣，其實是一種“平民化”的技術。與傳統(tǒng)的需要進入校園、實驗室才能學習的科技相比，今天我們任何人學習AI的門檻要低得多——在網上，有大量名校/培訓機構的免費優(yōu)秀課程、講義、教科書，有大量開源的優(yōu)秀代碼可供學習，有對學生相對便宜的云資源可供實踐使用，在技術論壇上，有很多熱心人回答各個層次的學習者遇到的問題。如果有足夠大的內驅力并且掌握一定的主動學習方法的話，我想每個學生、每一個青年人都能夠學習到足夠的、比較新的AI知識和技能。

今天，在我們這個學科，學生有豐富的工具和外部資源可以使用，課堂知識的學習情況只能反映學生的能力一部分。我們要評估的是學生用課內學到的知識，加上主動獲取的其他知識，解決實際問題的能力。當我們的課程進行了改革，對應的考核方式也要發(fā)生改變。

錢衛(wèi)寧：我們在一些科目上做了“減法”。我們目前在規(guī)劃新的人工智能專業(yè)課程，一方面，傳統(tǒng)計算機類專業(yè)課中一部分相對古老的知識，我們做了裁剪，在課堂上不講了。另一方面，針對學生未來從事人工智能相關工作，我們補充了和矩陣計算、優(yōu)化和運籌學等相關知識。當然，如果所有的計算機、數學知識都要放到課堂來教，本科四年時間是教不完的。所以我們還需要圍繞學生將來從事某些方面的研究和開發(fā)工作需要和學習的規(guī)律，對課程的編排展開設計。

錢衛(wèi)寧：人工智能讓教學模式發(fā)生了很大變化。我們做了一個調研，一周研究生使用AI節(jié)省的時間有多久，去年的學生說每周大概節(jié)約10個小時，但在今年，學生一周使用人工智能能節(jié)省的時間大概有20個小時，此外，學生用人工智能幫助他們在課堂上現(xiàn)場回答老師提問的現(xiàn)象也變得越來越普遍。

我認為，掌握編程思維是非常必須且基礎的，編程思維指在編程中常用到的分而治之、循序漸進、試錯迭代、例外處理的思維方式。這其實教的是怎樣解決問題，怎么跟機器打交道，怎樣讓機器（也包括人工智能）為人所用。這是進一步培養(yǎng)數字素養(yǎng)、學習人工智能技術和知識的基礎。

作為華東師范大學數據科學與工程學院院長，錢衛(wèi)寧觀察到，AI正在越來越深入到學生的日常，譬如數據學院的學生在調研中表示，去年每周用AI節(jié)省的時間大概是10個小時，到了今年，這個數字已經增長至20個小時。

人工智能是典型的“應用驅動創(chuàng)新”的領域。學術界和工業(yè)界之間沒有太清晰的邊界，產業(yè)界、工業(yè)界和高校的人才雙向流動越來越普遍。我們培養(yǎng)人才的邏輯也強調這一點。如果缺少在產業(yè)界深耕過的有工程研發(fā)經驗的老師參與，很難培養(yǎng)好學生。所以，我們目前的40多位專業(yè)課任教老師中有十幾位老師在英特爾、螞蟻、京東、華為、百度等創(chuàng)新型企業(yè)有豐富的工程研發(fā)經歷。

對于高校和高校教師，他們正面臨另一個問題。今天學校和學生、老師和學生的關系正在發(fā)生變化。以前學校和老師的權威性正由于從互聯(lián)網化開始的知識普及，特別是AI的高速發(fā)展而被消解。在有些領域，教師和學生都是學習者。當然，教師可能由于有更多的經驗，掌握更好的學習方法，但反之，也可能由于沉重的傳統(tǒng)知識的包袱，沒有年輕學生那么強的學習能力。學校的培養(yǎng)方案、教學大綱很可能是落后于技術發(fā)展的。