爱丁堡大学人工智能本科人才培养 摘要：爱丁堡大学人工智能专业有着悠久的历史传统，可以追溯到20世纪50年代创办的AI实验室，在人工智能理论和技术研究上实力雄厚其人才培养在顶层设计上具备明晰具体、交叉融合、推陈出新的培养目标；在培养过程中开展合理有序、结构均衡、能动高效的课程和教学活动；在质量输出上拥有科学专业的评价体制和完备细致的质量保障关键词：爱丁堡大学，人工智能，人才培养，高端才人，创新人才人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种用计算机软硬件来模拟人类智能行为、探索人类智能活动规律的技术科学，被视为提高生产力和增强国际竞争力的重要推手当今世界，发展人工智能技术和培养人工智能人才已成为各国在国际竞争中增加话语权、掌握主动权的重要举措2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划的通知》，明确规划了未来几年内人工智能领域的发展布局，要求培养聚集人工智能高端人才、建设人工智能学科[1]2018年4月，教育部出台了《高等学校人工智能创新行动计划》，其中明确提出，到2030年，高校要成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地，为中国跻身创新型国家前列提供科技支撑和人才保障[2]。
在国家战略的推动下，国内众多高校成立了人工智能学院或相关专业，如中国人民大学、南京大学成立人工智能学院，而人工智能也成为高考的热门专业然而，由于人工智能兼备技术属性和社会属性的双重特点，且涉及到多个学科的交叉，对于已经开设或预备开设人工智能专业的高校来说，在人工智能人才培养上仍存在不少未解难题本研究选取英国的爱丁堡大学（University of Edinburgh）作为案例院校的原因有两个：一是爱丁堡大学人工智能专业有着悠久的传统，其历史可以追溯到1956年由唐纳德米奇（Donald Michie）在爱丁堡大学建立的AI实验室，发展初期就勇于开拓创新，实现人工智能与其他学科的交叉融合，在人工智能人才培养上积蓄了丰富的经验[3]二是爱丁堡大学在人工智能理论和技术研究上实力雄厚在20世纪60年代后期，其与麻省理工学院AI研究组、卡内基梅隆大学AI工作组以及斯坦福大学的AI项目并称AI学术界的研究中心除此之外，在2014年的计算机科学和信息学卓越研究框架（Research Excellence Framework，REF）评估中，爱丁堡大学有4个AI主题研究所参选，在“世界领先”和“国际一流”两个评价指标上远优于英国其他大学[4]。
一、爱丁堡大学人工智能专业本科人才培养的要素分析人才培养是高等教育内部质量保障的重要环节，包含人才培养目标和规格、专业建设、课程设置和教学内容、教学方法和组织形式、资源配置与管理等重要组成部分从已有研究来看，高等教育内部质量保障体系包括五大核心要素，即人才培养目标、质量标准等背景保障；教学条件、资源配备等投入保障；人才培养的管理与监控等过程保障；教学效果评价等结果保障；反馈改进等机制保障[5]其中，投入保障中的教学条件和资源配备主要指人才培养过程中人力、物力和财力资源的投入，属于人才培养的硬件支撑范畴，在本研究中不予进一步讨论本研究主要考虑高等教育内部保障体系中的背景保障、过程保障、结果保障和机制保障四类要素，笔者将其进一步概括为人才培养过程中的顶层设计、过程保障和质量输出，分别包括培养目标及其核心要点、课程设置和教学组织形式、人才培养质量评价及保障措施三大要素一）培养目标及其核心要点爱丁堡大学人工智能专业本科生培养目标包括六项核心能力[6]：（1）专业能力：展示对人工智能专业、学科领域内的基本内容、核心知识、研究方法的理解与掌握；（2）研究和探究能力：在学习的过程中学习、探究，形成逻辑推理、批判性思考和问题解决能力；（3）沟通、协助和合作能力：有效融入团队合作，并能通过多种渠道展现有效沟通；（4）个人效能：展现良好的自我管理、时间管理和高效能学习能力；（5）实践和操作技能：展示将知识积累转化为实践操作的能力；（6）社会应用：将人工智能知识与社会应用巧妙结合，分析人工智能蕴含的社会问题。
爱丁堡大学人工智能专业在本科生培养目标的能力确立上，纵向上对本科生提出了六项核心能力，体现了人才培养目标类型的交叉性；横向上遵循“学生个人必备技能—专业知识学习—实践探究—社会应用”的内在逻辑二）课程设置与教学组织形式1.课程设置爱丁堡大学人工智能专业在本科课程设置上着眼于知识的基础性、专业性、广博性和发展性的有效结合课程分为三类：（1）必修课程：包括专业课程和专业基础课程；（2）选修课程：包括专业课程、专业基础课程以及公共基础课程；（3）荣誉项目：项目实践和毕业设计[7]第一学年以必修专业基础课程为主，如线性代数、微积分及其应用、信息学1-计算导论等同时也包含1/3的选修公共基础课程，公共基础课以A-Z的字母序列排列，共设120门，学生在A-Q，T和W字母序列中选修40学分的课程第二学年以一年级为基础，共设90学分的专业课程和专业基础课程，30学分的公共基础课程，涵盖了更高级的编程、数据结构以及相关的数学知识，知识学习变得更高阶和深入此外，学生在第二学年可以根据学习兴趣和职业发展方向继续学习本专业或改选人工智能联合专业的课程模块如人工智能与计算机科学专业，在第二学年除了要学习人工智能专业的信息学2D-推理和代理、应用的概率、离散数学与数学推理、信息学2B-学习、信息学2-算法和数据结构简介这五门必修课程，还要学习信息学2C-软件工程概论、信息学2C-计算机系统简介[8]。
第三、第四学年必修课程比重逐渐降低，学校在选修课模块为学生提供了大量人工智能和计算机科学课程除此之外，学生在毕业前还需根据自身兴趣选择适当的研究主题，在导师的指导下独立完成毕业荣誉项目2.教学组织形式在爱丁堡大学人工智能专业本科人才培养过程中，学院通过课堂教学、项目实践、研讨会和等交叉结合的方式进行教学，其背后践行的原则是：保证基础理论和专业知识教学的同时，更注重理论知识与现实生活的结合，以及在实践中的开发与运用以AI专业第二学年的“信息学2-算法和数据结构简介”课程为例，课程采用课堂教学、研讨、实验等方式开展，总课时为200个小时，其中学术讲座30小时、研讨会/与导师交流时间为10小时、工作坊学习时间8小时、课程学习和教学实践4小时、总结评估时间2小时，定向学习与独立学习时间为146个小时[9]教学时间的分配足以显现爱丁堡大学教学方式的多元化，在人工智能人才培养上强调学生在某一领域或某一方向上的定向学习和自主学习在保证课堂教学的同时，给予学生充分的自主学习时间，在自我探讨和实践中实现对知识的突破性理解此外，在教学中注重从现实世界中寻找案例，从而建立与课程之间的联系如教师在“信息学2-算法和数据结构简介”这一课程中介绍不同的特定算法和算法策略时，利用现实世界中的例子对之进行阐释，以加深学生对知识的表征性的理解。
三）人才培养质量评价及保障措施1.人才培养质量评价首先，为了获得学生对课程和教学的反馈，提升人才培养质量，英国高等教育资助和监管机构（Higher Education Funding and Regulators）每年会委托全国学生调查组（National Student Survey，NSS）对全国的大学毕业生进行满意度调查，选取课程教学、学习机会、学术支持、组织和管理、学习资源、学习社区以及学生的心声七个类目，涵盖了人工智能专业人才培养的基本过程，得以总体反映其人才培养情况在2018年NSS对爱丁堡大学人工智能专业本科毕业生进行的人才培养现状调查中，毕业生满意度达到80%[10]其次，爱丁堡大学协助英国高等教育资助和监管机构收集每一学年所有学生的数据，以整合成英国高等教育统计局（Higher Education Statistics Agency，HESA）的学生记录数据的生成将反映学生在人工智能专业学习一年后的状况，仍在课程学习中的学生人数称为“续学率”在英国，学生上完第一学年就离开学校的情况并不罕见，而如果续修率远低于其他课程，则可能表明该课程未达到学生的期望调查显示，爱丁堡大学人工智能专业2018年的续学率为90%，总体续学情况优良[11]。
再者，爱丁堡大学每年协助高等教育离校生目的地调查（Destination of Leavers from Higher Education Survey，DLHES）对学生毕业六个月之后的现状进行调查，其中以就业去向和收入现状为主调查显示，在2018年，爱丁堡大学人工智能专业的本科毕业生就业率达到100%，且有85%的学生从事人工智能领域的专业工作或管理工作；在收入方面，其本科毕业生平均薪资略高于英国国内该领域的平均薪资[12]最后，由爱丁堡大学和英国计算机学会（British Computer Society，BCS）共同举办专业认证[13]获得专业认证是人工智能专业毕业生未来职业发展的重要一步，代表着毕业生拥有了企业所重视的知识、能力、技能，是英国乃至国外企业认可的社会证明2.学业支持与保障措施为增强学生学习深度和广度，充分挖掘学生潜能，爱丁堡大学以提升人才培养质量为导向，为人工智能专业倾力打造出多个支持与服务平台主要有以下四类：（1）社区活动，爱丁堡大学人工智能与计算机学会（CompSoc）是由爱丁堡大学学生经营的一个多元化社区，旨在为学生或其他对IT行业感兴趣的人才提供相关技术支持。
其中，“编辑俱乐部”是针对大学一、二年级学生开设的特别栏目，学生不仅可以在此开展各类学术项目，还可以获取大量优秀的免费课程和资源、有关人工智能领域技术开发的教程和参考资料[14]2）就业服务，“职业服务中心”（Careers and Employment）是由爱丁堡大学信息学院牵头创办的一个组织，旨在为信息学院的学生和毕业生提供职业方面的建议和指导职业服务中心将为学生提供一个支持性的环境，学生在其中可以发现如何在专业领域内充分发展个人潜能，提高自身素质[15]3）奖学金，艾伦图灵研究所与人工智能UKRI办公室展开合作，首次开设了图灵高级人工智能奖学金和图灵人工智能奖学金[16]为做出贡献的研究员或学生提供奖学金，不仅可以激励学生的研究热情和动机，而且也使获得图灵奖学金的学生享受多方面的学术权益，如与图灵大学合作伙伴的交流机会，向潜在的行业合作伙伴、合作者和政府机构介绍自己的机会等4）同行观察教学，为了提升教学和人才培养质量，加强教师在教学中的批判性思考，信息学院推出了同行观察教学制度[17]无论是课程教学，还是研讨会、项目实践，均可采取此方式进行同行观察教学涉及三个阶段：观察前、观察过程和观察后，观察者就以上三个阶段分别作相应记录。
通过观察教学可以给授课教师提供积极评价和改正建议，同时，观察者也可学习授课教师好的教学方法以完善自身不足二、爱丁堡大学人工智能专业本科人才培养的基本特征（一）顶层设计：明晰具体、交叉融合、推陈出新的培养目标首先，培养目标清晰具体爱丁堡大学对培养什么样的人才，其培养的人才具备何种知识、能力、技能、品质、价值取向等素质以及通过何种方式和途径实现等具备可操作性的描述和规定其次，以多种能力交叉发展为导向以人工智能专业能力为核心，以面向人工智能领域的研究探究、自我管理、沟通合作、自主学习等多种能力的培养为依托，旨在塑造和培育专业素质过硬，并兼备多项核心能力的复合型人才最后，人才培养目标的推陈出新，具备先进理念和理论的支持一方面，不囿于传统教育教学理念中的“掌握某个知识”、“记忆某个理论”等低层次的目标，在人工智能特有的研究和实践环境下，培养学生表达分析、逻辑推理、批判思维、创新合作等高阶素质和标准另一方面，与传统计算机学科的培养目标相比，在专业能力、研究和探究技能、实践和操作技能方面有了新的变化。