近年、人工知能(AI)は実験室の範囲から脱却し、テクノロジー生活の中心となっています。ChatGPTなどの人気製品の誕生と、この分野をリードする企業、特にNvidiaの価値爆発的な成長により、AIは見過ごせないトレンドとなっています。大手テクノロジー企業がAIプラットフォームの開発に数十億ドルを投資するにつれて、質の高い人材の需要が急増しており、これは急速に大学に広がっています。
米国の多くの主要な教育機関では、注目すべきスピードで変化が起こっています。コンピューター科学の伝統的なプログラムは、長年にわたって支配してきましたが、AIに関する新しい専門分野からのますます明確になる競争に直面し始めています。重要な理由は、採用市場の移行にあります。企業は、基本的なプログラミングに精通しているだけでなく、AIシステムを構築、運用、形成する方法を理解している人々を探しています。これにより、学生は機会を捉え、選択肢を見つけたいと考えています。
有望な未来を持つ学部
米国の主要大学におけるAI専門分野の台頭は、教育思考における明確な変化を示しています。ChatGPTのような製品が何億人ものユーザーにとって一般的なツールになると、学生はAIがこれまで以上に生活に近づいていることを理解します。これは、急速に変化するテクノロジーの状況において、長期的なキャリア機会を保証できる分野を探している若者にとって斬新な魅力を生み出します。
ここ2年間で、米国全土の数十の大学がAIに関連する新しい学部、学科、およびトレーニングプログラムを発表しました。代表的な例は、マサチューセッツ工科大学(MIT)で、「A.I. and decision-making」(人工知能と意思決定)を専攻しています。短期間の実施後、これは大学で2番目に大きな大学専門分野になりました。ここの学生は、AIシステムを開発する方法を学び、同時に人間との関係を学びます。
サンディエゴのカリフォルニア大学(米国)では、新しいAI専攻も大きな関心を集めており、最年少の学生が多く最初の学期から登録しています。サウスフロリダ大学では、3 000人以上の学生がAIとサイバーセキュリティに関する新しい大学に入学しました。他のいくつかの大学は、ブルバリーのニューヨーク大学で「A.I. and society」を専攻し、政策、管理、環境におけるAIの影響に関心のある学生向けの別のアプローチを開拓しています。
AIの波は主に学生を惹きつけている。なぜなら、彼らは明確なキャリアの機会を見ているからである。Amazon、Microsoft、Google、MetaがAIに数十億ドルを費やしているとき、学生は市場にはデータ、機械学習モデル、自動システム設計に取り組むことができる専門家が必要になることを理解している。AIプログラムは、機械学習の基礎コースからAIの社会的影響に関するトレーニングまで、現実的な方向性をもたらす。
多くの学生は、新しい分野が「適切なタイミング」をもたらすという感覚をもたらすため、従来のコンピュータサイエンスではなくAIを選択したと語っています。チャットボット、言語モデル、またはビッグデータ処理ツールとの接触は、世界を変えつつあるテクノロジーの運用方法をより深く理解するのに役立ちます。AIプログラムはまた、彼らが知識を生物学、医療、経済、公共政策などの多くの分野に応用することを可能にします。
一部の学生は、AIが独立した学科として開かれていない場合、コンピューターサイエンスを選択する可能性があると述べています。しかし、明確なブランドを持つAIトレーニングプログラムの登場は、違いを生み出し、将来の職業能力に対する安心感をもたらしました。大学がAIトレーニングを積極的に行うことは、これが新しい教育時代に重点を置いている学科であるという信念を強めています。
コンピュータサイエンスのトレンドと課題 。
過去15年間で、コンピュータサイエンスは米国の大学で最も急速に発展している分野の1つでした。スマートフォン、ソーシャルネットワークの爆発的な普及、および大規模な採用ニーズにより、卒業生数は過去10年間で約65 000人から約17 000人に増加しました。これはかつて、テクノロジー分野を追求する学生にとってほぼデフォルトの道でした。しかし、AIの台頭が教育ニーズと採用市場の両方をシフトさせるにつれて、この見通しは大きく変化しています。
Computing Research Associationの調査によると、今年の秋には、計算分野のトレーニングプログラムの最大62%が入学学生数が減少していると報告されています。これは、多くの大手テクノロジー企業が人員削減を行っている状況における就職の可能性への懸念を示しています。多くの企業で数千人のソフトウェアエンジニアが解雇され、最終学年の学生と新卒者のグループに不安感を生み出しています。
テクノロジー企業も、ソフトウェアエンジニアにAIツールを使用してコードを書くように要求し始めており、低レベルのプログラマーの地位が縮小の危機に瀕しています。多くのプロセスが機械学習技術とバイコードモデルなどのシステムによって自動化されるにつれて、コンピュータサイエンス学科は以前ほど単一の役割を果たしていません。これは、AI業界グループが市場の変化に対するより高い適応性をもたらしていると学生の選択に分散性をもたらします。
CRAの調査によると、トレーニングプログラムの66%が、計算学科を卒業した学生が以前よりも仕事を見つけるのが困難になっている状況を記録しています。ロシュスター・インキュベーター・テクノロジー大学などの大学の教育担当者は、これは優れた能力を持つ学生グループでさえ明確に示されています。市場があらゆる分野でAIの応用に高い期待を寄せているため、AIに直接関連するスキルはこれまで以上に重要になっています。
コンピューター科学の衰退は、この分野が地位を失うことを意味するものではありませんが、より専門的になりつつあるニーズを反映しています。新しいトレーニングプログラムは、機械学習、ビッグデータ、モデル化、AI技術の社会的影響などの分野に焦点を当てています。一部の大学はコンピューター科学を維持していますが、専門化された部門に分かれており、学生が以前のように広範な教育方針に従うのではなく、より明確な方向性を持つための条件を作り出しています。
この傾向は、AI技術が企業の活動と大学教育の両方を支配する新しい時代の兆候と見なされています。AI専門分野は、職業的要因だけでなく、関連性、医療、生物学、環境、政策における仕事の機会の開花により、ますます学生を惹きつけています。この発展は、従来のコンピュータ科学部門が役割を再定義し、新しい状況に適応するための教育内容を更新する上での課題を提起しています。
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