李寧 AI浪潮下計算機教育的幾點思考.pdf

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1、人工智能浪潮下計算機教育的幾點思考北京信息科技大學 計算機學院 李寧2024.4Some Thoughts on Computer EducationUnder the Wave of Artificial Intelligence01教什么？02如何教？04誰來教？05教給誰？03如何考？目 錄CONTENTSAI教育的內涵教授AI用AI教學和管理（AI賦能教育）AI在教育中的優勢：跨學科博學多識與日俱新新型思維邏輯融合創新站在宏觀的角度怎樣看待AI/大模型？科學/技術/工程？AI/大模型作為一門科學目前是不完善的說不清：可計算性、確定性、可解釋性“一種科學只有在成功地運用數學時，才算達到了

2、真正完善的地步?！瘪R克思雖然AI/大模型目前還不是一門成熟的科學，但是它具備技術和工程的特點?！凹夹g涵蓋了人類在生產勞動中積累的經驗和知識，以及其他操作方面的技巧”某個GPT因此，應該主要用教授技術和工程的方法教授AI/大模型 本人教什么？（1）在傳統課程中加進新的內容？算法（非數值計算、圖計算，穩定的算法？）計算機導論（計算思維）人工智能（深度學習、大語言模型）模式識別（CNN）操作系統（異構CPU/GPU、分布、資源利用）計算機組成原理（CPU/GPU/TPU/NPU，類腦計算，存內計算）編程語言（Copilet）軟件工程（自動代碼生成，智能測試）物聯網（異構、邊緣計算）人機交互（多模態個

3、人助力）自然語言處理處理（？）職業素質（就業指導：新的崗位與要求）.新增課程：Python 深度學習 機器學習 數據挖掘 數據科學與工程.概念知識點能力 今天計算機專業的學生應該具有什么能力？用AI解決問題的能力教什么？（2）挑戰性的新內容智能計算理論（研究）智能計算工程（模型構建、模型的開發與部署、提示工程、人機融合、群智、進化）大模型的安全可靠（消除幻覺、溯源、測試）貫穿始終的實踐平臺（無人駕駛/無人機、醫學智能、金融風險防范、機器人.）創新能力培養（e.g.,信創適配）機器倫理知識產權如何教？教學模式改革的趨勢：課堂講授MOOC研討自主學習+終身學習 單一專業交叉專業（書院制）批量式教學

4、差異化教學個性化教學什么是最適合AI時代的教學模式？KhanLab SchoolKhanmingo=ChatGPT4+Khan Academy+Domingo8000門課、50語言 國家智慧教育平臺AI工具的使用 AI導學 Copilot AI輔助論文報告寫作.看不見的戰斗：學生：怎樣讓AI寫出的東西老師看不出來？教師：怎樣使作業讓學生用AI寫不出來？大模型怎么教？教材、案例、平臺、師資 算力（瓶頸）如何考？考試/單方面評價全流程/全方位/個性化的評價（AI很適合）新的圖靈測試（ChatGPT ZERO）機器人考官（徐志偉：高德納測試教學法）企業招聘早就這樣做了（Doris）挑戰：學生應掌握的

5、是否都可考？通過的是否都是學生掌握的？一點隱憂：AI會不會用來考老師？誰來教？高校教師 機器人（老師、陪讀、書童、學伴、閨蜜.AI buddy）企業教師AI老師的優點：量身定制、隨叫隨到 不會發脾氣 知識淵博（雖然有時出幻覺）不斷進步（新鮮感）免費？缺點：減少了與人相處的機會OpenAI學院教師是否會被AI取代？（懂AI的不會）校企合作的痛點：企業如何融入大學的教學體系？能否做成“公益”？大學需要企業提供什么？如何做到可持續？算力教育基金？教給誰？教育要因材施教讓最適合的學生學時最適合的專業（可行否？）大數據分析（AI）承認差異 正確引導AI的學習是否應該從娃娃抓起？教娃娃什么？興趣 教中學生什么？思維 教大學生什么？應用 教研究生什么？創新教專業人士：理論創新（研究型大學）應用創新（造工具）（應用型大學）教非專業人士：想的到 用的了（用工具）總結大模型的出現促使我們從哲學層面思考社會問題（包括教育）計算機教育需要教學內容、教學方法、教學評價等多方面的創新性變革我們面對AI/大模型，應該：和平共處 相互學習 充分利用敬 請 指 正