多知 4 月 17 日消息，近日，斯坦福大学人工智能研究院发布《2024 年人工智能指数报告》，全面分析了 2023 年人工智能 ( AI ) 领域的进展，涵盖了技术进步、经济影响、政策制定和公众舆论等方面。

在教育方面，《2024 年人工智能指数报告》分析了人工智能（AI）和计算机科学（CS）教育的趋势，重点关注谁在学习、他们在哪里学习，以及这些趋势是如何随时间发展的。

教育领域的分析从计算研究协会（Computing Research Association）年度 Taulbee 调查的美国和加拿大高等教育计算机科学 ( CS ) 和 AI 教育状况的概述开始，接着回顾了 Informatics Europe 关于欧洲 CS 教育的数据。今年新增了一个部分，包含了来自 Studyportals 的全球 AI 相关英语学习项目的数据。

其中，报告提到，人工智能（AI）博士毕业生向产业界的流动以加速的速度持续进行；且学术人才从产业界向学术界的转移减少。

以下为教育趋势概括：

1. 美国和加拿大的计算机科学（CS）本科毕业生数量持续上升，新的计算机科学硕士毕业生数量相对持平，而博士毕业生数量则适度增长。

尽管在过去十多年中，新的美国和加拿大本科毕业生的数量一直在稳步上升，但选择继续在计算机科学（CS）领域接受研究生教育的学生数量却趋于平稳。自 2018 年以来，计算机科学硕士和博士毕业生的数量略有下降。

2. 人工智能（AI）博士毕业生向产业界的流动以加速的速度持续进行。

在 2011 年，新获得人工智能（AI）博士学位的人员中，大约相同比例的人选择了在产业界（40.9%）和学术界（41.6%）就业。然而，到了 2022 年，相比进入学术界的人数（20.0%），有显著更多比例的毕业生（70.7%）加入了产业界。仅在过去一年中，选择进入产业界的 AI 博士毕业生比例就上升了 5.3 个百分点，这表明人才从大学流向产业界的趋势正在加剧。

3. 学术人才从产业界向学术界的转移减少。

在 2019 年，美国和加拿大新任人工智能（AI）教职员工中有 13% 来自产业界。到了 2021 年，这一数字下降到了 11%，并且在 2022 年进一步降低到了 7%。这一趋势表明，高级 AI 人才从产业界向学术界的流动正在逐渐减少。

4. 美国和加拿大的计算机科学教育变得不那么国际化。

与 2021 年相比，2022 年国际上计算机科学（CS）本科、硕士和博士学位毕业生的比例有所减少。特别是在硕士类别中，国际学生数量的下降尤为明显。

5. 越来越多的美国高中生学习计算机科学课程，但获取途径的问题依然存在。

在 2022 年，共有 20.1 万次 AP 计算机科学（AP CS）考试被组织进行。自 2007 年以来，参加这些考试的学生人数增加了十倍以上。然而，最近的证据表明，在规模较大的高中就读的学生以及居住在郊区的学生更有可能接触到计算机科学课程。

6. 与人工智能相关的学位项目在国际上呈上升趋势。

自 2017 年以来，与人工智能相关的英语高等教育学位课程的数量增加了两倍，在过去五年中每年稳步增长。世界各地的大学都在提供更多以人工智能为重点的学位课程。

7. 在欧洲，英国和德国在信息学、计算机科学、计算机工程和信息技术毕业生的培养方面处于领先地位。

英国和德国在培养数量最多的新信息学、计算机科学（CS）、计算机工程（CE）以及信息学领域的学士、硕士和博士毕业生方面在欧洲处于领先地位。如果按照人均计算，芬兰在培养学士和博士毕业生方面居于首位，而爱尔兰在培养硕士毕业生方面领先。

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