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新时代，计算机学科教育的发展趋势是什么？如何进行跨学科的计算机教育？去年年底，第三届全球计算机学科发展论坛于清华大学召开。来自清华大学、美国伊利诺伊大学、英国剑桥大学、韩国科学技术院以及香港科技大学等高校的计算机领域专家、管理者们围绕“新时代下计算机学科的挑战与机遇”这一话题进行了分享与讨论。论坛最后，与会嘉宾一同围绕“新时代计算机学科的发展趋势”展开讨论。我们将分两期分享相关信息，本文为下期。  韩国科学技术院 理解软件 更理解世界 多元是一个事实，平等是一种选择，包容是一项行动，而归属感是最终结果。  韩国科学技术院 韩国科学技术院（简称KAIST）计算机科学与技术学院院长柳锡英教授以“用计算机科学帮助人们、改变世界”为核心命题，讲述KAIST的行动、做法、精神与未来愿景。 以人为本的计算技术 柳锡英以韩国自动聊天机器人LUDA不当发言与互联网巨头Kakao打车软件顾客歧视事件为例，表示，虽然AI技术是创造之源、创意之本，但不符合伦理要求的AI算法也会藏污纳垢，生成包含偏见、歧视与错误的结果。 因此韩国已颁布AI法案，通过不同措施对AI技术进行约束，消除歧视、保护隐私，保障大众的基本权利。而这正意味着，计算机科学为我们带来了无限机遇，也给我们带来了重重挑战，学术机构应积极承担自身责任，通过行动使学生、大众和社会整体受益，通过计算机技术改变世界。 柳锡英表示，KAIST的精神由3C组成，即Caring（关怀）、Challenge（挑战）与Creativity（创造）。3C代表了KAIST对人才培养的要求，希望他们能创造性地、协作式地、怀着包容心地解决问题、迎接挑战。过去，KAIST以硬件研究为中心，但在未来，KAIST将更聚焦于软件与计算，教育学生以人为本，帮助他们通过计算技术触达世界、改变世界。为此，KAIST提出了三项战略：第一，科技与人文合作；第二，学术与业界合作；第三，培养理解技术，更理解人与世界的软件专家。 合作让技术更包容 首先，科技与人文合作。除计算机系外，KAIST在其他院系下也设置了AI相关专业，帮助学生习得AI、机器学习等技能。此外，围绕AI，KAIST举办了各项活动，如创办以AI+ART为主题的国际论坛，讨论AI与艺术共同创造价值的方式；创建AI研究院，促进不同院系利用AI技术进行研究；以及组织主题为“AI与未来社会”的国际研讨会，探讨社会公平、伦理政策、气候变化及AI如何预测未来。同时，KAIST还在今年多次召开研讨会，讨论AI与民主、AI与公平、AI与监管变化及以人为本的AI设计，并计划于今年底将会议内容总结出版。 其次，学界与业界合作。由于IT技术的快速发展，由技术引发的不平等问题也逐步凸显。不擅长技术的人机会更少、收入更低，相关产业薄弱的地区发展速度也会更慢。因此，为借助技术赋能、预防技术“贫困”，KAIST与企业界校友合作，通过开办课程让本科生在企业里学习AI技术，课程也向失业青年开放。 此外，为了确保环境的可持续性，人类需要更好的气候技术，而这也需要计算机领域的科学家与企业界一同合作探索。因此，在KAIST校友某初创公司CEO的提议下，KAIST开创“气候技术初创”课程，介绍各学科领域为应对气候变化所发明的技术，课程受到了普遍欢迎，申请人数高达二百余人。 柳锡英强调，在教学之外，计算机院系更要让学生理解世界，理解人。她介绍，她本人是美国计算机协会（Association for Computing Machinery）编程语言特别兴趣小组（Special Interest Group on Programming Languages，简称SIGPLAN）中的一员，也是SIGPLANCares委员会中的一员。Cares委员会由编程语言界知名人士组成，他们倾听、帮助那些在ACM中受到歧视、骚扰或其他伤害的人，Cares将为这些人发声，就ACM的进一步调查提供建议。 她表示，KAIST也在尽最大努力创造互相尊重、彼此包容的文化。她认为，只有当人们拥抱彼此间的差异，人类社会才能积极、健康地繁荣发展。结尾，柳锡英引用心理学家亚瑟·陈的表述作为发言的注脚——“多元是一个事实，平等是一种选择，包容是一项行动，而归属感是最终结果”。 香港科技大学 以任务为导向的跨学科教育 学习不单单是为了“学会”，而是在“学会”的基础上将技能运用到更新颖的创造中，这是跨学科教育的意义所在。  香港科技大学 香港科技大学教务长郭毅可教授表示，跨学科教育与研究应以使命、任务、问题为导向，各学科交叉融合是为了解决问题，一同应对气候危机、生态失衡以及未来发展的不确定性、不稳定性与碎片化趋势。 枢纽制打破学科壁垒 郭毅可介绍，香港科技大学的计算机学科发展主要关注三个维度：未来的生活、未来的工作和未来的人。未来的生活即社会的可持续性和韧性，思考如何在后疫情时代提升人们应对未知风险的能力。未来的工作则涉及自动化、智能化，在人机协作、人机共生愈发频繁的背景下，思考如何提高人工智能的可解读性，确保人机顺畅沟通。 未来的人则拥有两层寓意，一是人的服务更加个性化、定制化，未来将依据更多方式将人分类，并基于不同人群的个性特点提供服务；二是人的连接更加紧密，线上即时通讯使人之间的距离无限接近于零，如何动态组织这种连接，产生去中心式的新型组织结构与制度，也是需要重点关注的命题。 郭毅可表示，为了贯彻落实跨学科发展的三个维度，香港科技大学在广州校区启用了适于融合学科教育的全新教学模式。传统的院系结构消失后，广州校区建设了连接各学科的四大枢纽，包括为技术赋能的功能枢纽，关注AI、大数据的信息枢纽，关注复杂系统的系统枢纽以及关注金融科技和创新创业的社会枢纽，每个枢纽均包含以新兴领域为研究方向的多个学域，例如，信息枢纽中包含人工智能、计算媒体与艺术、数据科学与分析和物联网四个学域。 学域间没有严格的学科边界，也并不局限于某一特定的枢纽，随着现实问题换代更新，学域也在不断发展和演变。他表示，虽然四个枢纽会独立领导不同的研究，但它们之间也会进行交流互动，如信息枢纽可以独立进行电子技术的研究，也可以与社会枢纽合作，探索新的研究领域。 跨学科教育激励自主学习 郭毅可强调，教研制度与模式的改变也将驱动学习方法的改变，知识不应再被动灌输，而是由学生基于兴趣自主学习，在实践中汲取知识、锻炼能力。他表示，过往以学科为导向的教育模式，遵循一套固定的培养方案，学生按部就班地学习基础理论与常规课程，渐次形成整体的知识架构。 然而，跨学科教育以任务为导向，不应统一安排学生的学习计划与目标，知识的习得不仅靠上课听讲，更要靠学生在做中学，要学生在掌握正确的学习方法后，通过阅读教材资料或动手锻炼，自主学习项目中需要的知识。 他以香港浸会大学与清华大学合作创办的将AI应用于音乐创作与表演的艺术实验室为例，表示艺术实验室的目的正是让学生在人工智能的辅助下，融会贯通各学科知识，创造新时代的音乐与电影，成为下一代的艺术家。 在该目标驱动下，学生需自主学习掌握AI技术，再通过它进行艺术创作。因此，学习不单单是为了“学会”，而是在“学会”的基础上将技能运用到更新颖、更独具匠心的创造中，这是跨学科教育的意义，也是为实现意义而必然采取的学习路径。 在这个时代，计算机科学无处不在，不管是工程领域、自然科学领域还是医药领域，每一门学科都可借助AI的力量刺激自身的发展。因此，郭毅可认为，计算机科学的地位将不可避免发生变化，计算机课程可能向物理或数学课靠拢，成为本科生必修的基础课程，而计算机语言也将像数学语言一样，成为学生必须掌握的共同语言。 讨论：计算机学科的边界在何处？ 论坛最后，发言嘉宾围绕“新时代计算机学科的发展趋势”话题展开讨论，讨论由清华大学交叉信息研究院院长姚期智教授主持，清华大学智能产业研究院院长张亚勤教授参与讨论。 围绕新时代计算机学科教育所面临的挑战与机遇，姚期智教授向与会嘉宾提出两个问题。 问题一： 南希表示： 柳锡英表示： 张亚勤教授表示： 问题二： 姚期智教授表示： 柳锡英介绍： 郭毅可介绍说： 南希表示： 本专题根据会议资料整理而成，未经本人审阅 整理：王雅静 |
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