CCF YOCSEF 杭州观点论坛——全面推进人工智能通识教育：机遇与挑战

是否开设以及如何开展人工智能通识课程成为各个高校关注的热点话题。2024年8月25日，CCF YOCSEF杭州组织举办“全面推进人工智能通识教育：机遇与挑战”观点论坛，共同探讨全面推进人工智能通识教育必要性、可行性。

在今年的2024年政府工作报告中，“人工智能+”行动首次被明确提及，这标志着人工智能技术在国家战略中的重要地位。人工智能不仅是科技发展的前沿领域，更是推动新质生产力形成的核心动力。此外，各个高校陆续面向全校开展人工智相关课程，旨在培养适应未来社会发展需求的新型人才。2024年2月南京大学宣布面向全体新生开设人工智能通识核心课程。2024年6月19日浙江大学发布了《大学生人工智能素养红皮书》，成立大学人工智能教育创新联盟，并计划于2024年9月面向全校开设人工智能通识课。复旦大学将在2024-2025学年推出至少100门AI领域课程，加快AI+融合创新人才培养新局面。7月29日，在十四届全国政协第二十二次双周协商座谈会上，教育部副部长吴岩提到要：打造人工智能通识课程体系。

是否开设以及如何开展人工智能通识课程成为各个高校关注的热点话题。为此，CCF YOCSEF杭州举办“全面推进人工智能通识教育：机遇与挑战”观点论坛，共同探讨全面推进人工智能通识教育必要性、可行性。

图1：与会嘉宾合照

此次论坛由中国计算机学会青年计算机科技论坛（CCF YOCSEF）主办，由CCF YOCSEF杭州学术委员会组织，由CCF YOCSEF杭州分论坛主席董建锋（浙江工商大学）和副主席况琨（浙江大学）共同担任执行主席，邀请浙江大学求是特聘教授吴飞教授、浙江工业大学国家教学名师王万良教授、浙江工商大学教务处处长伍蓓教授作为引导嘉宾。

此次论坛线下线上同步进行，活动讨论热烈，持续4个半小时，线上超过8000人观看。线下浙江省人工智能学会吴吉义（CCF YOCSEF杭州16-18年老主席），浙江大学纪守领（CCF YOCSEF杭州21-22老主席），浙江大学吴超、朱朝阳、浙江工商大学研究生院副院长蔡美强，西湖大学通识教育中心副主任仇建，杭州电子科技大学发展规划处副处长张建海、计算机学院副书记张桦、计算机学院周文晖，阿里云孔子强，百度钱芳，钉钉谭刚等高校和企业界嘉宾等作为嘉宾；CCF YOCSEF上海分论坛马骏，CCF YOCSEF哈尔滨分论坛贾美娟，CCF YOCSEF郑州分论坛任建吉、黄伟，CCF YOCSEF苏州分论坛戴望州、夏欣、范明凯，以及CCF YOCSEF杭州分论坛的AC、委员等近70余人共同参会。

图2：论坛现场

图3：论坛由董建锋和况琨两位执行主席主持

论坛由董建锋和况琨两位执行主席主持，首先介绍了CCF YOCSEF和CCF YOCSEF杭州分论坛，以及此次论坛背景、引导嘉宾，对与会嘉宾表示感谢。接下来会议进入引导发言环节。

图4：浙江大学吴飞做引导发言

图5：执行主席董建锋为吴飞颁发感谢牌

吴飞分享了计算机101计划建设实践和通识教育的思考，101计划旨在提升本科教育质量，101计划已从计算机专业起步，现已拓展至其他基础学科系列。吴飞老师以“厚基础、强交叉、养品行、促应用”为理念，梳理了人工智能课程的10大模块63个知识点，编写了101计划核心课程《人工智能引论》。围绕“智能时代、教育何为”这一命题，浙江大学发布了《大学生人工智能素养红皮书》，成立大学人工智能教育创新联盟，强调培养学生体系化知识、构建式能力、创造性价值及人本性能力。吴老师团队负责了AI+X微专业的课程建设开发，向浙江大学、复旦大学、中国科学技术大学、上海交通大学、南京大学和同济大学300名非信息类学生讲授人工智能体系化知识，赋能学科交叉。为了向非计算机专业背景的人士、尤其是青少年朋友介绍人工智能，吴飞老师团队以科普通识读物《走进人工智能》为基础，录制了近3000分钟的视频，给国家开放大学和其他高校作为通识课程教学资源，全面科普人工智能历史发展脉络、技术手段形态、学科交叉研究以及创新人才培养。

图6：浙江工业大学王万良做引导发言

图7：执行主席况琨为王万良颁发感谢牌

王万良强调了人工智能大模型对传统教育的变革影响，提出人工智能通识教育的必要性。从人工智能通识教育理念思路、通识课程教学内容、教学方法、教学资源等方面，王万良分享了人工智能通识教育内容与教学方法探索与实践的经验。他认为，非IT人员掌握AI技术是创新源泉，AI通识教育应重点讲算法思路和应用，而非技术实现。同时，AI通识课需有广泛覆盖面，内容深度、讲法及要求应随学生层次不同而调整。总之，AI通识教育旨在培养创新思维，助力各行业创新。

图8：浙江工商大学伍蓓做引导发言

图9：执行主席董建锋为伍蓓颁发感谢牌

伍蓓从浙江工商大学发展角度探讨人工智能与教育的融合，强调商学在科技发展中的重要性。介绍了学校人工智能时代创新型人才培养行动方案（158体系）。特别是人工智能课程建设方法，构建“人工智能+”BAT-X模式课程体系：Basic：人工智能公共基础课，Application：人工智能应用通识课程，Technology：人工智能进阶技术课程，以及X：专业特色融合创新课程。她认为，浙江工商大学通过“人工智能+”教育教学建设举措，旨在通过AI技术提升人才培养质量，培养复合型专业人才，并强调实战化、实践化教育的重要性。

在引导报告之后进入思辨环节。与会嘉宾围绕“人工智能通识教育的目标是什么，全面推进人工智能通识教育是否必要，存在哪些挑战？”、“面对这些挑战，有哪些相应的解决方案？”、“立足人工智能通识课程，如何将人工智能更广泛地形成新质生产力，进一步促进社会发展？”三个议题展开了深入思辨。

图10：执行主席董建锋、况琨主持论坛思辨环节

与会专家们围绕这一议题展开了深入讨论，提出了如下观点：

人工智能通识教育的目标：

通识课程的目的是帮助学生涉猎不同学科知识和思想方法，通过知识的基础性、整体性、综合性、广博性，拓宽学生视野、增强创新能力。
使学生能“想到”而非“做到”。
借鉴南京大学的“1+X+Y”模式，目标定位应关注AI底层思想，课程先让学生理解AI的局限性，明确其应用范围，为深入学习打下基础。
了解人工智能方法，熟悉人工智能工具使用，激发学生对人工智能的兴趣、破除畏难，同时了解人工智能的局限，增强学生竞争力应对AI冲击。
了解和熟悉人工智能的“能”与“不能”。
从产业应用角度出发，人工智能通识教育应普及概念，强调接地气。目标非培养开发者，而是让大众理解并应用AI。挑战在于内容需简化，满足实际需求。

全面推进的必要性：

前期调研结果（约100位参与调研）：95.4%认为必要，4.6%认为不必要。
必要性：提高学生的人工智能素养、促进学科交叉、培养创新型人才。
非必要性：需要根据不同学校（985、211，本科院校，专科院校等）、不同专业（理工农医文史等）、不同年级（大学、高中、初中、小学等）、不同水平或需求（已了解、已掌握、已熟悉等）来划分；另外需要防患人工智能在安全和伦理等方面的不足；过分依赖人工智能可能会抑制人类思考和创新等。

挑战：

课程内容设计：保证实用性的同时，增强趣味性。
学生多样性：满足不同专业背景、不同学习能力等不同学生的需求。
教师培训：需要为不同专业的授课老师进行培训，确保其能够有效教授人工智能通识课程。
跨学科合作：人工智能与多个学科有交集，可能需要与其他学科的教师合作，以丰富课程内容。
师资与算力资源：不同层次的高校、不同的学科人工智能通识教育师资不均衡，另外，课程实践需要给学生分配适当的算力资源。
技术更新：人工智能是一个快速发展的领域，课程内容需要定期更新，以保持其相关性。
产教融合：加强企业与学校合作，结合企业资源提升学生实践能力。

图11：思辨议题1现场图

图12：“哪些类型的大学有必要开展人工智能通识教育”的调研问卷结果

图13： “哪些类别的专业有必要开展人工智能通识教育”的调研问卷结果

图14：“全面推进人工智能通识教育存在哪些挑战”的调研问卷结果

与会专家们围绕这一议题展开了深入讨论，提出了如下观点：

课程内容设计与学生多样性：

通识课现阶段重标准化，轻多样性和个性化。为确保教学质量，建议采取标准化部署，但需预留个性化空间，如模块定制、课外课程选择及实训项目高天花板。
AI通识教育需构建原知识，梳理能力图谱，培养阅读能力与运用AI模型能力。同时，建立AI思考方式，理解AI编码与思维，促进思辨与批判能力。通识教学应重AI思想，而非技术细节。
人工智能通识课应关注学生与AI共生的素质培养，培训学生的逻辑思维和批判思维，而非单纯技能掌握。课程设计可围绕AI影响、价值、危害等角度，引导学生思辨，如分析抖音推荐机制、提升网络内容曝光度等，以锻炼学生驾驭AI而非被其操控的能力。
通识课应侧重反思与思辨，培养批判性思维，与专业技能训练互补。根据学生不同的专业，设计不同层次的课程内容。建议分无需代码的课程，微代码的课程，以及需一定代码基础的课程。
高职AI通识课以应用为主，不必深入算法细节。教学应关注思路而非公式，让学生大致了解即可。通过实践案例加深理解，教师可根据教材基础自由发挥，注重实验和作业的实际应用。课程内容需迭代优化，学生反馈是关键。

跨学科问题：

跨学科合作需避免过度赋予责任，应聚焦本质目的，促进不同领域融合与互补，而非强加多重任务。
应考虑不同学科背景的教师，并进行系统的教学培训。可优先选择有跨学科交叉背景的教师。。跨学科合作重要，通识课应打破专业障碍。
课程内容需稳定基础，鼓励跨学科融合，但应增强课程普适性，避免过度细分导致的师资分散，强调知识抽象与高层次表现的重要性。

算力问题：

高校和企业合作共建计算平台，课程中加入企业框架和案例，产业界与学界合作解决算力资源问题，
利用免费GPU算力资源例如阿里云为高校学生提供一定额度代金券等。
课程实验设计应结合基础与企业高端实验，基础实验对算力要求低，应支持无GPU机器；企业实验对算力要求高，可与企业合作。两者结合，既实用又高效。
建议政府部门为高校提供算力优惠政策，并为向高校免费提供算力优惠的企业提供减税优惠政策。

师资问题：

需调动教师积极性，比如提高课程酬金，鼓励教师自我提升等。通识课目标在启发思维，内容需有覆盖面，与专业结合。时代需求下，教师应积极应对，通识课不求精通，但求启发。
提供专门的人工智能培训和进修课程，让现有的教师提升人工智能相关知识和教学能力。
面对教师资源不足，课程内容标准化是现阶段必要措施，未来可在此基础上探索个性化教学。
企业与高校合作试点AI通识课，根据不同学校需求，推出不同版本课程及产业案例库；邀请企业专家参与课程的部分教学或专题讲座。这样不仅可以缓解师资不足，还能为学生带来实践经验和最新的行业动态。

图15：思辨议题2现场图

与会专家们围绕这一议题展开了深入讨论，提出了如下观点：

人工智能虽不成熟，但其潜力巨大。需讨论其如何在高速发展中实现价值，整合现有系统并推动创新变革。关注技术核心，不仅作为工具，更需主动引领各行业变革，创造新产品，提升价值。
AI落地受阻因技术局限，需发展自身适应更多领域。通识课培养跨行业AI应用能力，促进AI与各行业沟通，了解局限并提需求，推动AI研究与发展，共促社会进步。
课程需引导学生了解AI技术，促进专业与AI结合，培养未来行业领导者对AI的理性与开放态度，推动数字经济发展。
人工智能通识教育需培养三类人才：商务需求翻译者、安全伦理支撑者、高精尖技术人才。产教融合需精准平台，加强合作与联系，共同推动AI发展。
人工智能通识课程需明确“通识”概念，结合各学科特点具象化内容。认知需统一，课程内容应跨领域，既针对特定学科又兼顾广泛适用性。
通过人工智能通识课程，培养跨学科新型创新人才，支撑技术转化成新质生产力，把握我国数据优势，强调数据重要性，推动使用国产AI模型形成更多数据，提升中国AI竞争力，进一步促进中国社会发展。

图16：思辨议题3现场图

通过这次深入讨论，广泛思辨的论坛，线上线下嘉宾和观众了解到了全面推进人工智能通识教育的必要性，但确实也存在诸如课程内容设计、学生多样性、教师培训、跨学科合作等挑战，也集思广益了一系列解决方案。最后一致认为人工智能通识教育要围绕培养跨学科新型创新人才，支撑技术转化成新质生产力展开，将人工智能更广泛的形成新质生产力，进一步促进中国社会发展。

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