2022-08-02 10:03:36 来源:商业新知网
如今,随着神经网络的卷土重来以及深度学习的蓬勃发展——
让想学AI的学生越来越多,以至于 大学里的老师都不够用了 。
一份报告显示,从2011年到2020年,美国计算机科学专业的 学生人数 增加了两倍, 从60661人增至182262人 。
(资料图片)
但计算机科学专业的 教师人数才从4363人增加到6230人 ,增幅不到50%。
也就是说,以前平均一个老师教14个学生,现在一个老师要教快30个学生。
老师更累了不说,学生获得的教学质量也无非跟以前比了。
所以,为什么计算机专业的老师数量没有跟上来?
这份报告出自美国智库“安全与新兴技术中心” (CSET) 。
该调查收集了140多个公立和私立大学计算机科学系的数据。
负责人表示,调查虽然没有专门统计机器学习课程,但计算机科学系的数据足够说明相关趋势。
正如开头所说,2020年计算机系的学生已是九年前的三倍,不管是本科生、硕士生还是博士生都增势明显。
而教师的数量虽然也在增加,但增幅远跟不上学生。
这种的局面让老师们抱怨自己的工作量越来越大,搞研究的时间越来越少。
学生的教育质量同样受损:
很多学校为了应对这个局面,开始 提高录取门槛,或者取消小班课程 。
就比如2018年时,参与调查的学校中就有60%的学校限制了热门课程的学生人数、61%的学校已经或打算取消小班授课、42%的学校已经或打算提高CS专业的入学门槛……
为什么造成这样的不平衡?
此前有专家警告称,由于工业界给的薪水更高、资源更容易获得等原因,大学面临着人才流失的困境。
此话不假。
一方面,确实有很多 大学教授被一些科技公司挖角 。
最有名的案例包括2015年优步在几个月内从CMU机器人实验室挖走近40名专家,2013年Yann LeCun成为Meta人工智能研究的负责人。
其中,LeCun仍然保留了在纽约大学教课的职位。
这种“双重隶属”关系很常见,很多人教授只花10-20%的时间给公司打工,但总的来看,全职加入工业界的例子还是更多一些。
另一方面,AI相关的 博士毕业生 虽然越来越多,但进入学业界的数量20来年基本没啥变化, 进入工业界的却飞速增长 。从下表的曲线可以很明显地观察到这一趋势。
CRA就曾批评行业在博士毕业之前就把他们录取了的现象。
然而,人才都往工业界流失并非全部原因。
事实上:
(1)调查显示,过去二十年,“被工业界挖角”的现象 并没有显著增加 ,高校教师流失的常见原因 反而是退休和学术界内的工作变动 。
(2)同时,工业界也有一小部分人才往学业界流动。
2020年,有32%的学校表示,他们的老师被工业界聘用;同时,也有38%的学校从工业界聘请了专家来当老师。
同样值得关注的是,有些老师去工业界干了几年后还会选择回到学术界,他们的理由是:工业界工资虽然高、资源多,但无聊,短视。
这在一定程度上缓解了大学教师的人才流失。
(3)另外,对于很多博士生来说,他们的职业选择,并不代表职业偏好。
相反,调查显示,许多博士生对学术界的研究和教课工作比较感兴趣。
报告在此揭开 另一重要的原因,其实是学校的招聘速度没有跟上来 。
看下面这张图就明白了。
从2006年到2020年间,高校教师岗的招聘难度基本保持平稳,没有太大的增幅。
由此我们可以推断出:
教师数量增长相对缓慢的最合理解释,是招聘力度不够。
那么,是学校故意不招么?他们完全意识到了紧缺情况呀。
报告指出,主要是钱不够。
总的来说,计算机专业开销比人文学科要高很多,但政府的拨款增长缓慢,对于很多预算比较刚性的学校来说,要接受更多的学生、开更多的课程花掉很多钱后,就只能自己承担额外的教师招聘费用,或者减少对原来教师的补助。
这俩方案实施起来都面临着巨大的内部阻力。
于是,教师岗位的数量就一直没有跟上学生的增长速度。
如果这种紧缺不解决,后果也很明显,其中,对于博士生来说影响最严重。
调查显示,近年来,博士生入学人数相比本科生和硕士生增长最慢,这跟终身制教师数量的增长密切相关。
由于导师有限,很多没有在顶刊发表过文章的申请者被拒绝了,这个要求其实很高。
反过来,博士生培养速度变慢,又会进一步限制高校合格教师的供应。
在更深层面,这一现象对AI领域的长远发展也很不利。
最直观的表现,老师把任务都耗在教学上了,哪来时间去搞研究呢?
毕竟工业界更注重利益,创造出根本性进展的可能性较小。
所以,应该怎么办?
这份报告在最后也给出了一些建议:
(1)学术界:简单粗暴,增加经费;
(2)工业界:鼓励雇员同时在学校教书;
(3)政府:为学校提供更多数据和基础计算设施,这样人才就不会因为学校资源不够去工业界了;
……
最后,国内是否也存在这种趋势,请大家畅所欲言。
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