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    環球今日報丨想學AI的學生數量已漲200% 老師都不夠用了

    來源:量子位 2022-07-31 16:55:42

    如今,隨著神經網絡的卷土重來以及深度學習的蓬勃發展——讓想學AI的學生越來越多,以至于大學里的老師都不夠用了。一份報告顯示,從2011年到2020年,美國計算機科學專業的學生人數增加了兩倍,從60661人增至182262人。

    訪問:

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    (資料圖片)

    但計算機科學專業的教師人數才從4363人增加到6230人,增幅不到50%。

    也就是說,以前平均一個老師教14個學生,現在一個老師要教快30個學生。

    老師更累了不說,學生獲得的教學質量也無非跟以前比了。

    所以,為什么計算機專業的老師數量沒有跟上來?

    老師數量x1.5,學生數量x3

    這份報告出自美國智庫“安全與新興技術中心”(CSET)。


    該調查收集了140多個公立和私立大學計算機科學系的數據。

    負責人表示,調查雖然沒有專門統計機器學習課程,但計算機科學系的數據足夠說明相關趨勢。

    正如開頭所說,2020年計算機系的學生已是九年前的三倍,不管是本科生、碩士生還是博士生都增勢明顯。


    而教師的數量雖然也在增加,但增幅遠跟不上學生。


    這種的局面讓老師們抱怨自己的工作量越來越大,搞研究的時間越來越少。


    學生的教育質量同樣受損:

    很多學校為了應對這個局面,開始提高錄取門檻,或者取消小班課程。

    就比如2018年時,參與調查的學校中就有60%的學校限制了熱門課程的學生人數、61%的學校已經或打算取消小班授課、42%的學校已經或打算提高CS專業的入學門檻……


    為什么造成這樣的不平衡?

    并非全因為人才流向工業界

    此前有專家警告稱,由于工業界給的薪水更高、資源更容易獲得等原因,大學面臨著人才流失的困境。

    此話不假。

    一方面,確實有很多大學教授被一些科技公司挖角。

    最有名的案例包括2015年優步在幾個月內從CMU機器人實驗室挖走近40名專家,2013年Yann LeCun成為META人工智能研究的負責人。

    其中,LeCun仍然保留了在紐約大學教課的職位。

    這種“雙重隸屬”關系很常見,很多人教授只花10-20%的時間給公司打工,但總的來看,全職加入工業界的例子還是更多一些。

    另一方面,AI相關的博士畢業生雖然越來越多,但進入學業界的數量20來年基本沒啥變化,進入工業界的卻飛速增長。從下表的曲線可以很明顯地觀察到這一趨勢。


    CRA就曾批評行業在博士畢業之前就把他們錄取了的現象。

    然而,人才都往工業界流失并非全部原因。

    事實上:

    (1)調查顯示,過去二十年,“被工業界挖角”的現象并沒有顯著增加,高校教師流失的常見原因反而是退休和學術界內的工作變動。


    (2)同時,工業界也有一小部分人才往學業界流動。

    2020年,有32%的學校表示,他們的老師被工業界聘用;同時,也有38%的學校從工業界聘請了專家來當老師。

    同樣值得關注的是,有些老師去工業界干了幾年后還會選擇回到學術界,他們的理由是:工業界工資雖然高、資源多,但無聊,短視。

    這在一定程度上緩解了大學教師的人才流失。

    (3)另外,對于很多博士生來說,他們的職業選擇,并不代表職業偏好。

    相反,調查顯示,許多博士生對學術界的研究和教課工作比較感興趣。


    報告在此揭開另一重要的原因,其實是學校的招聘速度沒有跟上來。

    看下面這張圖就明白了。

    從2006年到2020年間,高校教師崗的招聘難度基本保持平穩,沒有太大的增幅。


    由此我們可以推斷出:

    教師數量增長相對緩慢的最合理解釋,是招聘力度不夠。

    那么,是學校故意不招么?他們完全意識到了緊缺情況呀。

    報告指出,主要是錢不夠。

    總的來說,計算機專業開銷比人文學科要高很多,但政府的撥款增長緩慢,對于很多預算比較剛性的學校來說,要接受更多的學生、開更多的課程花掉很多錢后,就只能自己承擔額外的教師招聘費用,或者減少對原來教師的補助。

    這倆方案實施起來都面臨著巨大的內部阻力。

    于是,教師崗位的數量就一直沒有跟上學生的增長速度。

    幾點建議

    如果這種緊缺不解決,后果也很明顯,其中,對于博士生來說影響最嚴重。

    調查顯示,近年來,博士生入學人數相比本科生和碩士生增長最慢,這跟終身制教師數量的增長密切相關。

    由于導師有限,很多沒有在頂刊發表過文章的申請者被拒絕了,這個要求其實很高。

    反過來,博士生培養速度變慢,又會進一步限制高校合格教師的供應。

    在更深層面,這一現象對AI領域的長遠發展也很不利。

    最直觀的表現,老師把任務都耗在教學上了,哪來時間去搞研究呢?

    畢竟工業界更注重利益,創造出根本性進展的可能性較小。

    所以,應該怎么辦?

    這份報告在最后也給出了一些建議:

    (1)學術界:簡單粗暴,增加經費;

    (2)工業界:鼓勵雇員同時在學校教書;

    (3)政府:為學校提供更多數據和基礎計算設施,這樣人才就不會因為學校資源不夠去工業界了;

    ……

    最后,國內是否也存在這種趨勢,請大家暢所欲言。

    原報告:

    https://cset.georgetown.edu/publication/ai-faculty-shortages/

    參考鏈接:

    https://www.theregister.com/2022/07/07/comp_sci_students_ai_lecturers/

    關鍵詞: 人工智能 想學AI的學生數量已漲200% 老師都不夠用了 cnBeta

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