人工智能課程教什么怎么教——對全球高校人工智能課程體系的觀察

　　在人工智能不斷迭代的今天，全球高校正在重新定義人工智能教育的內(nèi)涵和外延。從美國斯坦福大學(xué)將大語言模型開發(fā)納入本科生必修課，到美國麻省理工學(xué)院開設(shè)“數(shù)字孿生課堂”，再到瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的本科生用自主研發(fā)的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制四足機器人穿越復(fù)雜地形，一場場課堂革命折射出全球頂尖高校人工智能教育的核心邏輯——將教育系統(tǒng)改造成技術(shù)創(chuàng)新的“加速器”。
　　
　　課程理念革新
　　
　　從知識傳授到認知進化
　　
　　構(gòu)建動態(tài)知識生態(tài)系統(tǒng)。例如，斯坦福大學(xué)人工智能實驗室建立了“人工智能課程引擎”三級課程體系，包括基礎(chǔ)理論、算法框架和系統(tǒng)應(yīng)用。在基礎(chǔ)理論層面，實驗室每5年重構(gòu)一次數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程，2023年引入了微分幾何和拓撲學(xué)概念來解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流形。在算法框架層面，實驗室設(shè)置了“頂會響應(yīng)機制”，神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會、國際機器學(xué)習(xí)大會等國際頂尖會議的獲獎?wù)撐臅��?8小時內(nèi)進入該實驗室的教學(xué)案例庫，確保學(xué)生及時接觸國際最前沿的研究。在系統(tǒng)應(yīng)用層面，實驗室與美國開放人工智能研究中心（OpenAI）、深度思維公司（DeepMind）建立了“技術(shù)預(yù)見通道”，提前6個月預(yù)研下一代大模型教學(xué)方案。
　　
　　培養(yǎng)“反脆弱能力”。反脆弱能力，是一種從隨機性和不確定性事件中收獲有益結(jié)果的能力。美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機學(xué)院推行“黑天鵝教學(xué)法”，每學(xué)期預(yù)留30%的課時，用于探索尚未形成理論體系的技術(shù)方向。在2024年春季課程中，學(xué)生團隊基于未正式發(fā)布的GPT-4.5（OpenAI公司研發(fā)的人工智能模型）技術(shù)文檔，開發(fā)出新型提示詞優(yōu)化框架，相關(guān)成果被納入課程教材。
　　
　　塑造“元認知能力”。元認知，指人對自己認知和思考過程的認知和理解。麻省理工學(xué)院媒體實驗室開發(fā)了“認知增強課程”，通過腦機接口實時監(jiān)測學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的神經(jīng)可塑性變化。在機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)課上，人工智能系統(tǒng)會根據(jù)學(xué)生前額葉皮層激活模式，動態(tài)調(diào)整授課難度和知識呈現(xiàn)方式。腦機接口與人工智能融合，實現(xiàn)了課程講授的個性化和精準化。
　　
　　課程體系架構(gòu)
　　
　　多維融合的知識網(wǎng)絡(luò)
　　
　　基礎(chǔ)理論重構(gòu)。英國劍橋大學(xué)開設(shè)“人工智能驅(qū)動的數(shù)學(xué)發(fā)現(xiàn)”課程，將傳統(tǒng)數(shù)學(xué)分支重新組織為微分流形和張量計算（面向幾何深度學(xué)習(xí)）、隨機矩陣理論（服務(wù)大模型參數(shù)分析）和拓撲數(shù)據(jù)分析（支撐圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。劍橋大學(xué)充分釋放了人工智能與傳統(tǒng)學(xué)科課程融合的潛能，形成了人工智能賦能科學(xué)發(fā)現(xiàn)（AI4Science）的新范式。
　　
　　技術(shù)棧垂直整合。技術(shù)棧是在軟件開發(fā)或系統(tǒng)構(gòu)建過程中使用的一組技術(shù)和工具的集合。蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的“智能系統(tǒng)開發(fā)”課程構(gòu)建了四層教學(xué)體系：光子芯片設(shè)計（物理層）、神經(jīng)架構(gòu)搜索（算法層）、分布式訓(xùn)練框架（系統(tǒng)層）和多模態(tài)交互系統(tǒng)（應(yīng)用層）。其學(xué)生團隊在2023年實現(xiàn)了從硅基芯片設(shè)計到多模態(tài)大模型部署的完整技術(shù)鏈，開發(fā)的類腦芯片能耗僅為傳統(tǒng)圖形處理器的3%。
　　
　　跨學(xué)科知識熔爐。斯坦福大學(xué)以人為本人工智能研究院注重跨學(xué)科知識的融合。該院開設(shè)的“人工智能+X”學(xué)位要求每名學(xué)生完成3個跨領(lǐng)域項目：生物醫(yī)學(xué)方向，使用擴散模型預(yù)測蛋白質(zhì)折疊路徑；城市科學(xué)方向，構(gòu)建數(shù)字孿生城市仿真系統(tǒng)；人文藝術(shù)方向，開發(fā)文學(xué)風(fēng)格遷移大模型。該學(xué)院2023屆畢業(yè)生19%的研究成果轉(zhuǎn)化為初創(chuàng)企業(yè)，7項研究登上國際頂級科學(xué)研究期刊《自然》、《科學(xué)》的封面。
　　
　　教學(xué)方法創(chuàng)新
　　
　　虛實交織的認知革命
　　
　　采用增強現(xiàn)實教學(xué)場域。麻省理工學(xué)院的“數(shù)字孿生課堂”構(gòu)建了三維教學(xué)空間，引入Transformer（一種基于注意力機制的序列模型）訓(xùn)練大模型。
　　
　　建立自主進化的知識庫。卡內(nèi)基梅隆大學(xué)開發(fā)課程內(nèi)容生成系統(tǒng)（CourseGPT），自動抓取GitHub（一個開源項目托管平臺）的項目代碼，智能分析arXiv（一個收集物理學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)和生物學(xué)等領(lǐng)域論文預(yù)印本的開放獲取網(wǎng)站）每日論文，動態(tài)生成個性化實驗項目。2023年，該系統(tǒng)自動更新課程內(nèi)容1273次，產(chǎn)生教學(xué)案例485個。
　　
　　采取對抗式學(xué)習(xí)機制。劍橋大學(xué)設(shè)立“人工智能競技場”，每周發(fā)布來自深度思維公司的技術(shù)挑戰(zhàn)，實時對接Kaggle（一個國際知名數(shù)據(jù)科學(xué)競賽平臺）的競賽排行榜。2023年該平臺產(chǎn)生專利技術(shù)21項，孵化初創(chuàng)企業(yè)5家。
　　
　　評估體系變革
　　
　　面向未來的能力圖譜
　　
　　歐洲一些大學(xué)采用了創(chuàng)新的潛能量化評估方式。蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院開發(fā)了“技術(shù)熵”評估模型，包括3個維度：聚焦知識獲取速度，每周追蹤學(xué)生在公共研究數(shù)據(jù)庫的知識獲取軌跡；聚焦系統(tǒng)思維構(gòu)建，評估多模態(tài)信息整合能力；旨在突破潛能，運用功能性磁共振成像技術(shù)來監(jiān)測學(xué)生解決開放性問題時前額葉激活強度。
　　
　　一些大學(xué)采用動態(tài)能力雷達圖，可視化評估學(xué)生的人工智能核心素養(yǎng)。典型的例子是美國加州大學(xué)伯克利分校建立了六維評估體系，包括數(shù)學(xué)抽象、算法創(chuàng)新、系統(tǒng)構(gòu)建、硬件協(xié)同、倫理思辨和技術(shù)預(yù)見，每個維度設(shè)置10級成長刻度。學(xué)生每學(xué)期都會獲得自己的進化路徑圖。
　　
　　北美的一些大學(xué)建立了課程成績鏈式認證體系。值得關(guān)注的是麻省理工學(xué)院的“技術(shù)護照”制度。該制度將課程成績轉(zhuǎn)化為數(shù)字權(quán)益憑證。學(xué)生的課程和項目成果自動生成可驗證憑證，按能力圖譜接入領(lǐng)英（LinkedIn，一個職場社交平臺）人才數(shù)據(jù)庫。該學(xué)院2023屆畢業(yè)生平均獲得7.2個企業(yè)直接認證的技能徽章。
　　
　　課程生態(tài)重構(gòu)
　　
　　產(chǎn)學(xué)研共生進化
　　
　　完善校企對接系統(tǒng)。深度思維公司和加拿大多倫多大學(xué)通過多種方式實現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研合作，包括：建立技術(shù)預(yù)見工作坊，提前18個月共享研發(fā)路線圖；建立問題漂流池，企業(yè)開放尚未發(fā)表的論文預(yù)印本作為課程素材，大學(xué)和企業(yè)合作解決技術(shù)瓶頸問題；開通人才旋轉(zhuǎn)門，學(xué)生直接參與核心項目開發(fā)。2023年校企聯(lián)合培養(yǎng)的學(xué)生中，32%獲得企業(yè)首席科學(xué)家職位邀約。
　　
　　建立成果轉(zhuǎn)化機制。斯坦福大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移辦公室打破人工智能創(chuàng)新的“最后一公里”。該校課程和項目成果自動進入專利池，學(xué)生可保留51%的知識產(chǎn)權(quán)，企業(yè)通過“技術(shù)期權(quán)”優(yōu)先獲得轉(zhuǎn)化權(quán)。該機制催生了23家獨角獸科技企業(yè)，總估值超過300億美元。
　　
　　編織全球創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。卡內(nèi)基梅隆大學(xué)建立了“24小時開發(fā)鏈”，該校匹茲堡主校區(qū)攻堅基礎(chǔ)理論，硅谷校區(qū)聚焦產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，盧旺達校區(qū)開展社會實驗。學(xué)生團隊可實時切換研發(fā)場景，在醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、教育領(lǐng)域驗證技術(shù)方案。
　　
　　師資結(jié)構(gòu)優(yōu)化
　　
　　跨界融合的教師團隊
　　
　　人工智能課程體系是融合了基礎(chǔ)理論研究、創(chuàng)新實踐、場景應(yīng)用、技術(shù)轉(zhuǎn)化和規(guī)模擴張的完整課程體系。大學(xué)傳統(tǒng)的、單一來源的研究型師資隊伍難以滿足高質(zhì)量人工智能課程體系的要求。為了更加有效地開設(shè)和實施人工智能課程，國際知名大學(xué)紛紛招募和培養(yǎng)雙棲教授、算法教師和人工智能教練。
　　
　　斯坦福大學(xué)30%的人工智能課程由開放人工智能研究中心、深度思維公司的在職科學(xué)家聯(lián)合授課，這些科學(xué)家兼具研究員和大學(xué)教師的雙重角色。劍橋大學(xué)設(shè)立了專門崗位，負責(zé)在GitHub項目中挖掘教學(xué)案例。麻省理工學(xué)院的課程助教團隊包含了GPT-4模型和AlphaGo（一個圍棋人工智能程序）的訓(xùn)練師。此外，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)建立了“知識策展人”制度，由博士生團隊實時監(jiān)控300多個人工智能技術(shù)子領(lǐng)域的進展，每48小時更新一次教學(xué)知識庫。這種機制使2024年春季課程及時納入了Sora（一個文生視頻大模型）的底層技術(shù)解析內(nèi)容。
　　
　　課程倫理體系
　　
　　建造技術(shù)文明的護欄
　　
　　培養(yǎng)價值敏感性。英國牛津大學(xué)開設(shè)了“人工智能倫理沙盤”課程，采用自動駕駛電車難題仿真系統(tǒng)、大模型偏見檢測對抗實驗、腦機接口身份認同等前沿人工智能技術(shù)，培養(yǎng)學(xué)生在人工智能時代的價值敏感性。在學(xué)習(xí)了“人工智能倫理沙盤”這門課程后，學(xué)生需要通過學(xué)校倫理委員會組織的答辯，才能進入技術(shù)開發(fā)階段。
　　
　　預(yù)評估社會影響。美國哈佛大學(xué)肯尼迪政府學(xué)院開發(fā)了“技術(shù)沖擊波”預(yù)測模型、勞動力市場影響模擬器和文化適應(yīng)性評估矩陣，所有人工智能項目必須通過社會影響評估才能獲得經(jīng)費支持。
　　
　　推動完善全球治理。聯(lián)合國教科文組織在2021年的報告《人工智能與教育：政策制定者指南》中提出，要確保人工智能技術(shù)在教育中的應(yīng)用合乎倫理、有助于實現(xiàn)包容和公平。瑞士日內(nèi)瓦大學(xué)建立了“人工智能聯(lián)合國”教學(xué)平臺，實時對接真實的國際組織決策系統(tǒng)，學(xué)生扮演不同國家的政策制定者，協(xié)商制定全球人工智能治理框架。學(xué)生的提案被歐盟《人工智能法案》采納了12處。
　　
　　當下高校的人工智能課程開發(fā)實踐，揭示出了人工智能時代課程的變革邏輯，即人工智能教育已超越單純的知識傳授，正在演變?yōu)榧夹g(shù)文明的孵化器，其核心在于構(gòu)建“教育—科研—產(chǎn)業(yè)”的同頻共振系統(tǒng)，使課堂成為技術(shù)迭代進化的第一現(xiàn)場。在這個過程中，學(xué)生不再是單純的知識接收者，而是科研新范式的共同創(chuàng)造者。這種教育模式的深層價值，在于培養(yǎng)能夠駕馭技術(shù)奇點的“新人類”——既掌握重塑世界的工具，又深諳文明延續(xù)的智慧。正如麻省理工學(xué)院媒體實驗室的名言：“我們不是在培養(yǎng)適應(yīng)未來的人，而是在創(chuàng)造未來本身。”
　　
　　（作者單位系華東師范大學(xué)教育學(xué)部國際與比較教育研究所，祝剛系該所副教授）