日本人工智能人才培养现状

日本政府极为重视人工智能技能，早在2016年1月出台的《第五期科学技能基本操持》中就提出了“5.0社会（Society 5.0）”的观点和“超智能社会5.0”计策。
“5.0社会”将超智能社会定位为新的社会形态，人工智能在个中扮演核心角色；明确将医疗、防灾、机器人、农业等作为人工智能重点发展领域，推动人工智能技能向超人工智能方向延伸，旨在用人工智能技能应对养老、医疗、老龄化及劳动力不敷等社会问题，进而推进日本的超智能社会培植，并提出建立实现可持续发展和多元化社会的人工智能技能体系，将日本培植成为人工智能技能在工业运用方面的领先国家。

在人工智能人才培养体系方面，首先推动人工智能的素养教诲，紧张针对大学生、中小学生及成人教诲学生。
其次是运用根本教诲，仅针对大学生和成人教诲学生。
其余，紧张针对将要或已经就业的研发和技能型人才开展专家型人才造就。
只管日本在工业机器人、传感器、打算机芯片、医疗等领域具有领先上风，但人才培养短板日益突出。

2020年文部科学省调查显示，日本每年人工智能干系专业硕士毕业生约2800人，博士毕业生460人，远掉队于美国（每年2.5万人）和中国（每年1.8万人）。
毕业于东京大学、京都大学、东京工业大学、早稻田大学等日本顶尖的11所研究型大学（Research University11,RU11）的人工智能专业硕士生为860人，博士生仅155人。
本科阶段，由于文理科课程严格分离，文科专业选修课没有与数字技能、打算思维等有关的课程，不少文科大学生并不具备人工智能干系根本知识与技能，毕业之后无法从事干系事情。
日本《读卖***》等主流媒体以“日本掉队中美20年”等标题，呼吁政府加大教诲改革力度，认为中美已走在人工智能研究前列，研发竞争风起云涌，投入和成果都处于领跑地位，如果日本在人工智能领域不尽快加强人才培养，未来将一败涂地。

日本高档教诲领域人工智能人才培养

2021年3月，日本政府审议通过《第六期科学技能创新基本操持》（2021-2025），明确提出加速数据开放与人工智能运用等。
日本政府认为，空想的人工智能人才培养体系犹如“金字塔”，最下端是930万中小学生，其上是具备根本素养的每年50万的大学生，之上是具备一定专业知识的25万名一样平常性人工智能人才，再上是每年5万名理工科硕士毕业生，然后是每年2000名高端人工智能企业人才，最顶端是每年100名旁边的顶级核心人才。
在这个“金字塔”中，大学既承担中间层的普通大学生的通识教诲，又承担专业人才以及高端人才的培养，是人工智能教诲改革的重点领域。
为确保国家计策目标得以实现，日本政府在对《AI计策2019》进行修订的根本上，于2021年6月出台了《AI计策2021》，旨在办理社会和环球性问题，实现“社会5.0”的计策目标。

2021年，文部科学省为落实《AI计策2021》，履行“数学、数据科学、人工智能高档教诲认证操持”（Approved Program for Mathematics，Data Science and AI Smart Higher Education，MDASH）。
该操持旨在顺应数字社会人工智能发展趋势，提升高档教诲阶段学生节制AI的知识水平与能力，培养大批AI人才。

2022年4月，日本发布了《AI计策2022》和《量子未来社会愿景（草案）》，以促进人工智能和量子技能在日本的发展。
文部科学省操持从2024年度开始，为从事AI人工智能开拓等领域的顶尖年轻研究人才供应每年2000万日元的帮助。
目前，在该领域履行的紧张方法为：

1.新设人工智能、数据科学本科学院及硕士课程

人工智能虽早已成为高科技家当的核心技能，但日今年夜学一贯将其作为打算机科学或信息科学下的领域，多在理学部、工学部所属的打算机系或信息系下设干系课程或科目。
但自《第五期科学技能基本操持》《日本再兴计策》《AI计策》等纲领性文件推出以来，人工智能成为实现“超智能社会5.0”目标的核心手段，日本政府开始鼓励和支持有条件的大学设置以人工智能、数据科学为紧张研究工具的本科学院和硕士研究科（即硕士课程），完善人工智能干系的根本研究、自然措辞处理、智能系统、打算机警能识别等学科培植。

文部科学省数据显示，近年来，新设以人工智能、数据科学等命名的学部或研究科的大学有10多所，包括滋拜年夜学、立教大学、名古屋大学、大阪工业大学、九州工业大学、东京大学、广岛大学等。

滋拜年夜学积极推进跨学科领悟改革，创设了日本第一家数据科学学院，并增设了数据科学研究科。
该学院的培养模式包括企业在职职员定向培养和普通招考两类。
入学哀求包括数学、信息学、统计学及英语的成绩达标，并率先在入学考试中承认职业资格考试成绩，以确保学生具备必要的专业知识和技能。
这些举措将有助于培养更多的科学人才。
立教大学开设了人工智能科学研究科，设置人工智能专业的课程群，每个课程群由多少必修课和选修课组成，多门课程以PBL（Problem-Based Learning，即“问题导向学习”）传授教化法为主，提倡小组学习及产学互助协同培养。

2.数理·数据科学教诲共同体

考虑到数据挖掘、统计、剖析以及系统化信息管理等干系理论和运用技能将成为盘踞人工智能人才培养制高点的关键，文部科学省发布数理·数据科学教诲强化方针，推出数理·数据科学教诲共同体项目，并以京都大学、东京大学、大阪大学等学校作为试点，在各校设立数理、数据教诲研究中央，构建教诲共同体，共同推动数据科学教诲课程的制订、教材的编撰以及科技运用转化等。
共同体项目依托实力靠前的国立大学成立研究中央，下设三个分科会。

其一，课程分科会。
牵头单位为东京大学，紧张卖力标准课程的制订及推广。
分科会设定“数据科学的学习意义”“数据的法规与伦理”等8大学习模块，各模块下设入门、低级、中级、高等4个阶段技能目标，各大学参照上述学习模块和技能目标制订详细课程方案。
分科会还发布《数理·数据科学·人工智能（入门级）示范课程大纲》。
文部科学省操持2025年实现所有大学生必修该课程，实现“50万大学生接管人工智能通识教诲”目标。

其二，教材分科会。
牵头单位为滋拜年夜学，紧张卖力教材的编撰与推广。
分科会环绕数据科学系列教科书的编撰、传授教化赞助材料的数字化培植与推广等展开研究，目前已编撰发行《数据科学入门》作为教科书，并推出相应的视听在线资源。
其余，东京大学在分科会辅导下编撰了《数理·数据科学·人工智能入门教程》，并向全国大学推广。

其三，数据分科会。
牵头单位为北海道大学，紧张卖力网络、发布各大学利用的传授教化用数据（包括实验数据、调查数据、地区数据、商务数据、网络信息等），以及网络整理各种公开数据信息资源，以此为数据及人工智能领域的传授教化活动供应资源保障，目前已经开拓出“教诲用数据做事系统”并投入利用。

为更好地实现在大学遍及人工智能教诲的目标，文部科学省以教诲共同体的6所国立大学作为牵头学校，每所牵头的国立大学带领同区域其他大学进行人工智能领域的传授教化研究和推广。
例如，东京大学作为关东·都城圈地区的牵头学校，带领千叶大学、筑波大学、山梨大学等5所国立大学，针对区域内263所国公立大学开展人工智能传授教化活动辅导、传授教化人才培养、学术会议组织等方面的活动。

3.实用型信息技能教诲平台

为在人工智能教诲传授教化方面推动跨专业改革，文部科学省推出了名为实用型信息技能教诲平台（Education Network for Practical Information Technologies，enPiT）的半年短期培训项目，详细如下：

硕士一年级新生培训针对硕士一年级新生展开，分云打算、网络安全、嵌入式系统、商务运用4个领域，各领域由2-5所大学牵头组成专业课程研发团队，并向其他大学推广干系课程。

为加强本科阶段人工智能人才的培养力度，文部科学省以本科三年级学生为工具推出短期项目。
该项目分大数据、人工智能网络安全、嵌入系统、商务系统设计4个领域，每个领域的教诲平台由一所核心校、10所互助校，20-30所参与校及数十家企业组成。
参加项目的各大学均签订学分互认协定，授课韶光集中于周末及寒暑假。
由于参加项目的学生来自多所大学，因此多采取在线传授教化和翻转式学习。

为推动社会人才“回炉深造”，文部科学省又推出短期项目推动大学与企业互助，构建实践型人工智能终生教诲网络体系。
该项目分为物联网嵌入、物联网、人工智能大数据、电子商务、信息安全等5个领域，共36所大学设置干系课程，向数百家企业招募社会职员，履行人工智能专业人才再培训。

文部科学省通过设置系列短期项目，构建针对本科生、硕士生、社会职员平分歧群体的人工智能教诲平台，履行效果也较为空想。
社会人才项目涵盖人工智能所涉各专业方向，受到企业人士的普遍欢迎。
文部科学省调查显示，90%的短期项目卒业生认为，“人工智能实践能力得到极大提高”，80%的企业认为项目卒业生在“人工智能根本知识”“问题创造能力”等方面优于同期就职的其他职员。

我国人工智能人才培养的对策建议

日本政府复苏意识到在人工智能及干系学科领域人力资源供应严重不敷等问题，积极制订国家计策，连续推出各项教诲改革方法，为我国加强人工智能人才培养和创新发展供应了启迪。
面对深刻繁芜的国际海内形势变革，我国高校培养人工智能人才的重点应在推动校企互助产教领悟、促进学科升级与交叉领悟、实施分层人才培养等方面聚焦发力。

第一，重视人工智能教诲在高档教诲领域的遍及性。

近年来，日本政府以“全民AI”为理念，发展遍及化的全和颜悦色工智能教诲，提出所有大学生不分文理必修人工智能通识课程，并在此根本上培养具备一定专业知识的25万一样平常性人工智能人才。
文部科学省通过推动“数理·数据科学教诲共同体项目”等，加强人工智能根本知识的教材和在线开放课程培植，为实现“50万大学生接管人工智能通识教诲”的目标奠定了良好根本。

目前，我国在人工智能人才培养方面仍面临很多寻衅，高档教诲领域表现在高水平师资军队缺少、学科培植有待完善、课程体系较为单一，不能知足现阶段人工智能技能的研发与运用需求。
近年来，我国发布《教诲信息化2.0行动操持》《新一代人工智能发展方案》等文件，促进了全社会人工智能教诲发展，并设立干系通识课程。
然而，目前，我国人工智能教诲尚需加强，应进一步完善干系政策体系，提高人工智能通识课程在高档院校的遍及度，看重根本教诲、职业教诲领域人工智能教诲传授教化与课程研发的衔接与领悟，提升高档教诲人工智能教诲传授教化、理论研究的水平与质量，细化教诲发展目标，建立相应的质量评价体系，在国家及各级学校层面群策群力，推动教诲传授教化的实践探索，以此拓宽人工智能教诲受众遍及范围。

第二，强调冲破校际壁垒，完善多主体协同育人机制。

在学科培植方面，日本在各高校相继成立人工智能学院及专业的同时，还打破学校、区域之间的壁垒，推动具有学科、人才上风的国立大学引领各地大学组成教诲团队，以跨学校跨专业的办法进行人才培养，构建涵盖本土各大学的互助型教诲平台，这种做法是值得借鉴的。

目前，我国校际、地区间人工智能人才培养项目不多见，各高校紧张着力于校内学科培植，较少以教诲同盟的办法进行人工智能人才的联合培养。
我们可参考数理·数据科学教诲共同体项目和enPiT项目等的做法，通过组织多所大学建立课程分科会、学校同盟、教研共同体、网站等多种形式，实现课程共建、管理互通、师资共配、研训互动，积极探索多地区、多大学共同参与的人才培养模式，构建多层次阶梯式的人才培养构造，在根本教诲、职业教诲中引入人工智能的遍及教诲并制订干系课程标准，打造集教诲、培训及研究于一体的共享型人工智能人才培养平台，吸纳高等工程师、高等精英人才作为人工智能课程的兼职西席，实现优质教诲资源的共享与扩大。

第三，形成以一流大学、高水平人工智能企业为推力的产学研协作发展体系。

日本积极推动学校与政府、企业的联合办学与培养，在资源配置过程中鼓励学校、科研院所与家当界加强互助。
大学除了与企业进行技能互换与转化，还为社会人士供应有针对性的人工智能课程，为企业培养人工智能技能人才。
我国在完善学校人工智能学科培植、落实干系政策的同时放眼教诲体系之外，也应积极推动成立联合各界的信息沟通机制，充分利用校外科技教诲资源，增强人工智能教诲与企业的领悟程度，提高企业参与度，从而调动各种社会资源共同推动教诲水平的提升。
鼓励各种学校和企业积极参与人工智能教诲改革，约请科研院所、科技公司和高档院校等参与制订人工智能课程传授教化内容和标准，结合自身定位和特色开展专业教诲，“走出去”与“引进来”相结合，推动产学研折衷发展，深化人工智能校企互助，实现双赢。

第四，加强人工智能人才培养体系和课程体系培植，促进产学研协同发展。

基于对***工智能人才培养现状的剖析，我国应建立多层次的人才培养体系，搭建终生学习在线平台，引入终生智能学习模式，建立多层次人才培养体系和培训系统。
在环球化背景下，加强同各国的人工智能教诲体系研究，特殊是推动与美日欧等发达国家人工智能干系政策、技能研讨，教诲互助与文化互换以及人工智能教诲高质量发展，构建新的人才培养机制，探索新型教与学模式，建立完善的人工智能课程体系，开展创新创业实践活动，培养学生的创新能力、沟通能力、实践能力、协作能力等核心素养，建立符合社会做事和支撑行业重大需求的高水平人才培养体系，促进产学研深度互助，打造人工智能产学研互换平台，带动百口当链推动人工智能复合型人才和顶尖人才培养。

从目前来看，我国人工智能领域的人才培养在顶层设计、传授教化模式、课程培植、举动步伐保障和资源协作等方面仍须要国家、学校、企业、科研机构及社会各界进行不断探索和研究，凝聚教诲共识，冲破行业壁垒，整合优质资源，统筹兼顾，多方协作，加强人工智能领域跨国家、跨领域、跨文化互换，协同制订环球数字管理法规体系，深化人工智能领域环球管理，携手构建人类网络空间命运共同体。
（作者王祝萍系《教诲国际互换》副主编，张琼琼系中国驻日本国使馆教诲处一秘）

来源：《神州学人》（2024年第3期）

作者：王祝萍 张琼琼