世界一流大学人工智能本科人才培养模式及启示——基于麻省理工学院、斯坦福大学和卡内基梅隆大学的比较分析

发布时间：2024-02-21 09:45

　　人工智能正在引领新一轮工业革命,我国该如何培养人工智能本科人才是目前需要面对的迫切问题。文章通过分析麻省理工学院、斯坦福大学和卡内基梅隆大学的人才培养目标、师资与教学资源、课程体系后发现,这3所世界一流大学分别采取了不同的人工智能本科人才培养模式:麻省理工学院的通用型人才,斯坦福大学的通专融合型人才以及卡内基梅隆大学的专业型人才。通过对这三种人工智能本科人才培养模式的比较分析,该研究将为我国人工智能本科人才培养提供重要启示。

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【部分图文】：

图1MIT的计算机科学与工程专业课程体系

计算机科学与工程专业的课程体系可分为学校通识课程和院系课程两个层级。其中，院系课程分为6类，分别是学校通识课程、沟通课程、专业入门课程、专业基础课程、专业中级课程和专业高级课程，如图1所示。课程体系按照知识面从宽到专、由易到难的顺序进行循序渐进式设计，其中专业课程按照入门课程、基....

图2Stanford的人工智能专业方向课程体系

Stanford实施博雅教育，计算机科学系的学生除了要满足工程学学位的学科要求，还必须满足学校的一般要求[11]。计算机科学专业人工智能方向课程体系分为六个部分：数学与科学、社会中的技术、工程基础、核心课程、深度课程、高级项目课程——前三个部分是计算机科学专业的共同要求，后三个部....

图3卡内基梅隆大学人工智能本科专业课程体系

CMU人工智能专业的课程体系分为八大类：人工智能核心课、计算机科学核心课、数学与统计核心课、人文与艺术课、科学与工程课、人工智能选修课、SCS（计算机学院）选修课程、伦理选修课，如图3所示。其中，人工智能选修课要求学生从4个模块中各选一门课程。人工智能科学学士学位的获得要求修满3....

本文编号：3905312