Datawhale发布
2023 中国人工智能人才学习白皮书
I 导读
日前，由 Datawhale 联合上海白玉兰开源开放研究院、和鲸科技、江南大学教育信息化研究中心编写的《2023中国人工智能人才学习白皮书》（下简称“白皮书”）于8月24日正式发布。
学界大咖祝贺发布
2023年，被称为AI人工智能平民化元年，AI技术全面渗透到经济、社会各个方面。白皮书围绕高校AI人才培养与产业需求不匹配的现实困境，通过桌面研究、问卷调研、深度访谈等研究方法，深入探寻人工智能人才培养的需求与挑战，积极探索开源学习生态在高校人工智能人才培养上的价值路径，为众多高校完善人工智能人才培养体系提供可行方向，为深化产教融合、推动产学合作协同育人、培养适应产业发展需求的优质人才提供创新思路。
(全文共计12000字,本文为概览，公众号回复“白皮书”，可下载完整高清文件)
II 冲击与挑战
中国人工智能人才发展现状
随着人工智能时代加速到来，一方面我国AI人才缺口越来越大，2022年我国AI人才缺口达到500万，脉脉《2023年人才报告》显示，AI相关岗位数量增长了40%，⼈才需求量/⼈才投递量仅为0.83；另一方面随着人工智能技术的高速变革和快速平民化，AI就业市场对于创新型复合型人才的需求将进一步扩大，对AI人才的能力要求也在不断提高。
基于此，我国 “高校毕业生低就业率与产业人才需求缺口”之间的矛盾不断凸显，AI人才发展面临存量不足、质量不高、增量有限等问题。需求冲击下，高校人工智能人才培养面临更大挑战。
III 产教脱钩
我国高校人工智能人才培养痛点在调研了2000+高校师生、与50+师生进行深度访谈之后，我们发现，从知识获取，到能力培养，到场景应用，再到创新挑战，人才培养的各个环节都存在断裂，导致高校培养人才与行业需求之间无法适配。并且，师生普遍反映现有高校人才培养体系存在缺乏实战机会、缺乏师生互动、教学内容过时、教学过于理论化等问题。
IV 多元融通
高校AI人才学习新趋势
基于调研数据分析，我们总结出当前的四种学习模式：广播式的高校学习、汇聚式的在线学习、网络式的社群化学习、问题解决式的实践应用学习，并比较分析了它们的优劣势。我们研究发现，未来AI人才教育学习有融合化的趋势。即充分发挥和融合不同学习方式的优势，在学校学习的不同阶段，去满足学生的个性化的学习需求。
V 开源生态
高校AI人才学习新方式
在此基础上，为了进一步落实产学合作、深化产教融合，我们挖掘了一种基于互联网的新型学习方式——开源学习，它强调学习者之间的互动、共享和合作，通过共同创造知识、协同解决问题和创新应用，实现学习目标。
开源学习有两个主要的特点：强网络属性和强连接属性。开源学习构建了多元学习生态网络，让人才无限接近行业的同时实现了人-知识-场景的高效连接。在开源学习中，学生可以获取更前沿的行业知识，了解行业实际场景，提升实战能力，孵化创新应用能力。
开源学习使得学习者从单一的知识消费者升级为知识生产者，进一步提升了学习者的参与度，加强了学习动机，在锻炼其综合能力的同时提升了学习者的获得感和成就感。
基于对开源人才学习生态的调研，我们根据属性将开源生态构成元素分为资源型、课程型、平台型和社区型，形成了人工智能开源学习生态图谱。
VI 先破后立
高校人工智能人才培养展望
我们期待未来的人工智能人才培养将形成联通的、多元融合的高校教育生态，并据此提出几点创新展望：
1.基于学习平台突破课堂“围墙”，建构多元融合的学习空间；
2.紧跟行业变化，实现动态可持续、可操作的资源供给；
3.“教学+任务”驱动，打造开放、联通、项目化的培养模式；
4. 构建成果导向、面向过程，具备师生双向反馈式的评价机制。
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