本章深入探讨AI及计算机科学教育的动态，焦点包括学习群体、学习地点以及这些趋势如何随时间发展。面对对AI在教育领域影响的日益担忧，本章还特别考察了教师和学生如何应用ChatGPT等新兴AI工具。 章节首先基于计算机研究协会的年度Taulbee调查，提供美加地区高等计算机科学和AI教育的现状概览，接着审视了Informatics Europe提供的欧洲计算机科学教育数据。在今年的报告中，我们还新增了一个章节，利用Studyportals的数据介绍全球英语授课的AI相关学习课程数量。 本章以Code.org对美国K–12阶段计算机科学教育的见解，以及沃尔顿基金会关于ChatGPT在学校中使用情况的调查发现来作为结尾，为读者提供对于这一教育阶段AI应用的深入洞察。
过去十几年里，尽管从本科毕业并选择继续深造计算机科学领域的研究生的学生人数保持稳定，美国和加拿大计算机科学学士学位毕业生的数量却一直在上升。从2018年开始，计算机科学的硕士和博士学位毕业生数量小幅回落。
2011年时，选择进入工业界和学术界的AI博士毕业生的比例几乎相等，分别为40.9%和41.6%。但是到了2022年，70.7%的新AI博士选择加入工业界，远高于仅有20.0%选择继续留在学术界的。最近一年内，走向工业界的AI博士比例增加了5.3个百分点，明显显示了从高校到行业的人才外流正变得更加严重。
在过去几年中，美国和加拿大担任新AI教职人员中，来自工业界的比例有所下降。2019年，这一比例为13%，而到了2021年下降到11%，2022年时更是降到了7%。这种变化表明，越来越少的高水平AI专家从工业界转投学术圈，说明了学术界对吸引行业资深人才的挑战正在增加。
2022年，从国际背景来的计算机科学学生在本科、硕士及博士层次上毕业的比例均低于2021年，尤其是硕士阶段的国际学生数减少更为明显。
2022年举行的AP计算机科学考试总数达到201,000次，自2007年起，参加考试的学生人数增加了超过十倍。尽管如此，最新数据显示，在规模较大及位于郊区的高中，学生能更易于获得计算机科学课程的机会。
自2017年来，提供英语授课的与AI相关的高等学位课程数量增加了三倍，反映了过去五年这一领域持续稳定的增长趋势。全球的大学正加大力度推出更多以AI为特色的学位课程。
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文章来源：https://aiindex.stanford.edu/report/
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