提高AI领域人才培养质量

　　博士生教育一直被视为学术培养金字塔的塔尖，是培养高层次引领型人才的重要阶段。为了提高欧洲人工智能（AI）高层次人才培养质量，欧盟于2021年11月创建了国际人工智能博士生院，整合欧盟各国的力量，促进AI教育和研究。它是一个由学术和工业界合作伙伴组成的非营利组织，旨在为更多人提供获取AI知识和专业技能的机会。其主要目标是提高AI教育和研究的可及性，通过协调博士生、博士后的教育和培训活动，建立各大学之间共享AI教育资源的机制。

　　提供多样化的课程选择

　　欧盟国际人工智能博士生院下设课程委员会，成员来自欧洲多所大学和研究机构AI领域的权威教育工作者和研究人员。近年来，欧盟国际人工智能博士生院逐渐建立起能够全面反映AI领域最新进展的课程体系，既平衡专业性与普及性，又兼顾技术深度与人文视野，具有极高的灵活性。具体来说，它提供以下形式的课程：

　　一是短期课程。短期课程通常持续5—16小时。博士生可以选择在一年中的任何时间通过该课程获取1—3个欧洲学分转移和累积系统（ECTS）学分。这一学分系统是根据博洛尼亚进程，在欧洲各国高等教育领域实施的衔接项目，以确保各国高等教育标准一致。

　　二是系列讲座或学期课程。这部分课程通常为学期课程、长系列讲座或网络课程，持续时间约40小时，提供5—7个ECTS学分。它比短期课程规模更大。

　　三是季节性学校。季节性学校经常在夏季以短期课程或系列讲座的形式举办。在学业初期，博士生应至少参加1次由相关领域专家主讲的机器学习等主题暑期班。

　　四是AI博士课程。该课程分为AI核心课程模块和AI专题支柱课程模块两部分。AI核心课程模块包括AI基础、AI范式和表征、决定和学习如何行动、机器学习、计算机视觉、自然语言处理和分析、AI伦理和治理等7门课程。AI专题支柱课程模块则包括4门课程，分别是AI在媒体、社会和民主中的应用，集成可信赖AI的方法，数据驱动的学习，以人为本的AI。

　　总体来看，欧盟国际人工智能博士生院课程丰富，注重博士生能力的全面发展，课程开发过程包括对教育材料的严格分析、专家意见和迭代优化，使AI相关的新兴主题和学科前沿知识得以纳入课程，能准确反映AI领域多样化、跨学科且不断演变的特性，确保学生掌握最新的知识和技能。

　　设定统一的学业质量标准

　　欧盟国际人工智能博士生院为博士生制定了一套通用要求，即学术基准原则。该基准原则规定，一名成功的博士生应在3—4年内作为第一作者在顶级会议或期刊上发表至少3篇论文。学术基准原则还规定，博士生需要在学习过程中通过课程作业或深入学习，获得所需的理论和实践基础。具体来说，学生需要完成以下领域的学习：

　　一是基础领域。主要指数学和计算机科学。数学涵盖微积分、线性代数、逻辑、概率论、统计学等内容。计算机科学则包括编程、算法和数据结构、理论计算机课程。

　　二是核心领域。主要涵盖机器学习算法和范式（包括监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等）、统计学习理论、概率建模、因果和符号AI、知识表示、搜索算法、计算机视觉、自然语言处理、机器人和规划、约束满足问题、推理等内容。

　　三是邻近领域。包括数据科学、物理学、心理学、哲学、伦理学、生物学、医学、经济学、语言学、神经科学等。

　　欧盟国际人工智能博士生院认为，博士生应接受AI或机器学习领域专家的密切指导，频率为至少每月1次，并与从事AI或机器学习研究的同行合作进行课题研究，以掌握必要的学术技能。如果博士生的学习是在没有这种环境的实验室进行的，例如，在工业界或在应用但未开发AI或机器学习技术的其他领域，博士生最好能在学习开始时就到领先的AI或机器学习研究实验室进行至少6个月的研究访问，以具备必要的知识和技能基础。一般来说，欧盟国际人工智能博士生院鼓励博士生与其他国家的研究人员合作或共事，以完善他们的研究网络。

　　以上这些原则是通用的，不仅适用于在学术界进行的科学研究，也适用于在工业界开展的科学研究，旨在保证博士生的培养质量。此外，欧盟国际人工智能博士生院还提倡多元的评价标准，不仅强调出版物的影响力和引用次数，还重视源代码、数据、发明专利、行业标准等所有研究成果，彰显研究的实用性。

　　强调学生能力的全面发展

　　欧盟国际人工智能博士生院重视培养学生的可转移能力。以AI核心课程模块AI基础课程为例，该课程介绍了AI的基础、范围、历史和研究方法，通过学习这门课程，学生能够运用他们的批判和分析能力，从AI的研究历程中论证不同方法和范式的相对优缺点。为了促进学生全面发展，欧盟国际人工智能博士生院还开展了一系列教育活动，包括AI卓越系列讲座、深入了解欧洲AI领域的在线论坛和AI本体论研讨会等。

　　欧盟国际人工智能博士生院还重视跨学科学习，旨在培养复合型拔尖创新人才。以AI专题支柱模块AI在媒体、社会和民主中的应用课程为例，该课程分为音乐、声音分析和合成，AI和游戏媒体，网络和社交媒体分析与挖掘，以人为本的媒体分析4个专题。课程涉及AI、社会学、新闻传播学、政治学等多个学科，强调跨学科主题学习。

　　欧盟国际人工智能博士生院汇集了来自欧洲的各类合作伙伴和资源。成立之初，其联盟就纳入了欧洲50所大学、17家研究中心和企业，之后，联盟成员逐渐增加到60所大学、20家研究中心和企业。2021年至今，它共面向学生提供了42个短期课程、40个系列讲座或学期课程、12个暑期班。如今，它正努力加强与世界范围内顶尖AI研究机构和企业的联系，促进AI与人文学科融合，以创建一个以人类为中心的AI教育体系，培养拥有国际视野、文理兼备的人才。

　　（作者系江南大学教育学院教授、博士生导师。本文系2024年江苏省社会科学基金一般项目［24JYB007］成果）

《中国教育报》2026年04月23日 第09版