近年来,人工智能(AI)特别是生成式人工智能技术的崛起,掀起了计算机科学(CS)教育领域的巨大波澜。作为曾经经历过多次技术浪潮洗礼的资深教育者,许多教授体验到了教育理念和教学内容随着技术发展的反复变迁。过去随着编程语言的更替、互联网的兴起,以及大数据与数据科学的普及,计算机科学课程不断调整,但在新一波针对AI技术的教学压力下,许多人开始反思我们真正应当怎样定义CS教育的核心目标。计算机科学不仅仅是掌握当前最热门的技术工具,更是培养学生计算思维、解决复杂问题和创新能力的学科基础。如今,生成式人工智能的迅猛发展正带来一系列令人担忧的后果。首先,"AI"这个词在公众讨论中常常被泛化,但实际上这里指的是基于机器学习尤其是大规模语言模型的生成式AI。
它固然极具革命性,但AI领域远不止生成模型,诸如符号推理、规划、搜索和知识表示等传统子领域依然对社会科学和技术问题有深远影响。然而,教育界目前对AI的关注过度聚焦在这些炙手可热的技术上,忽视了更广泛、更深层次的AI知识体系。其次,围绕着AI工具的教学实践中,缺少对相关负面影响的深入讨论。例如,巨型人工智能模型的训练和运行需要消耗大量能源,带来严重环境影响,此外,数据隐私保护和数据工人的权益也被忽视。在课堂上直接使用生成式AI辅助编码和作业,可能无意中助长了少数大型科技公司垄断教育资源的局面,学生对这些工具的依赖也随之增强,一旦技术门槛被切断,学生可能难以独立进行学习和创新。此外,教育对AI的盲目拥抱可能掩盖了学生核心能力的培养。
一些行业代表和教育者强调"设计思维"和"提出问题的能力",但依赖AI工具的学生因自动化生产代码和内容,反而可能削弱批判性思考能力和原创性思考,导致学生缺乏解决真正复杂问题的能力。与此相关,评估体系中对学生基于GitHub项目展示的重视亦存在争议,因为这些项目多借助AI编程工具完成,但学生在艺术、辩论、文化和其它非计算领域的成长经历对于全面培养创新型人才同样不可忽视。面对变革,教育界需要反思CS教学的根本目标。相比纯粹追求最新技术的灌输,计算机科学教育应致力于塑造能够在多样化环境中发挥关键作用的问题解决者和创造者。为此,AI应被视为辅助和工具,而非取代学生思考和实验的主体。只有坚持合理节制的融合方式,才能确保学生在享受技术带来的便利时,仍保持独立思考和学习的能力。
跨学科的合作尤为关键。人文学科如哲学、伦理学、社会学等领域对AI技术的技术和道德层面探讨,能够为计算机教育带来更丰富的视角和思考。学习科学和人机交互学的研究成果也能帮助我们更好地理解技术对学习行为的影响,为教学方法提供实证依据。当前,高等教育面临的质疑和压力前所未有:一方面,学生和家长对学费投入的回报持怀疑态度,认为CS学位是否真的具备价值;另一方面,产业界对传统教育模式的适应性表达不满,部分企业领袖甚至公开批评过去的多样性和平等行动。AI技术颠覆性的教育影响加剧了这些挑战。传统课程内容和结构若不从根本上改革,可能难以满足未来人才培养的需要。
只有重新设计课程,鼓励学生培养扎实的计算思维基础,同时具备跨界整合和创新能力,才能帮助高校走出困境。值得注意的是,培养对计算机科学"热爱"的教育目标不可忽视。无论技术如何演进,引发学生对问题的兴趣和激情,鼓励他们乐于深入探索,才是持续推动专业发展的源动力。与此相辅的是,研究生教育亦需突破本科教育的限制,培养更多具备独立研究和创新能力的高端人才。总而言之,人工智能在CS教育的渗透应当谨慎而有节制。在实际教学中,教育者应当从学生长远成长的角度着眼,防止过度依赖技术工具抹杀思考与学习的本质。
只有构筑起既尊重传统学科精神又拥抱合理技术创新的课程体系,才能培养适应未来挑战的多元化计算人才。未来,需要教育界、产业界以及跨学科专家密切合作,共同探讨AI技术应用的伦理、技术与教育策略,以确保计算机科学教育始终走在培养创新者和负责任公民的正确道路上。面对人工智能带来的机遇与挑战,CS教育正站在历史的重要关口,演变方向的每一步选择都将深刻影响下一代信息时代的建设者和领导者。 。
