Postsecondary CS and AI education in the United States and Canada「美国与加拿大计算机科学与人工智能学位生数量趋势分析」

Postsecondary CS and AI education in the United States and Canada

–Postsecondary CS and AI education in the United States and Canada | Image by The Alphabet 

自1974年以来,美国计算研究协会(CRA)每年秋季都会对北美地区信息学、计算机科学与计算机工程领域的教育数据进行全面收集、汇总形成Taulbee调查。Taulbee调查内容非常全面,涵盖了博士生的教育路径、学术就业市场的动态以及教职工的薪酬趋势。由于其全面性和一贯的高响应率,Taulbee调查被认为具有高度的可信度,是学术界和工业界了解相关领域趋势的重要工具。

此外,调查结果还被用来评估教育政策的有效性,提供对教育质量和教育改革效果的洞见,并帮助各教育机构和政府部门制定更为科学的教育政策和项目。每年的调查结果不仅在学术界引起关注,同时也为政策制定者和教育从业者提供了宝贵的信息资源。

该调查2023年度特别关注了297个能够授予博士学位的计算机科学系,这其中有182个系提供了反馈,响应率为61%。这样的响应率使得数据具有一定的广泛代表性和分析准确性,使我们能够从各个角度深入理解这些领域的当前教育和就业状况。我们首先来看本科毕业生的详细数据情况。

计算机科学本科毕业生
New-CS-bachelors-graduates-in-the-United-States-and-Canada-2010–22

调查结果显示,在过去十年间,北美地区计算机科学本科毕业生的数量持续增加,总数增长了三倍以上。特别是从2021年到2022年,这一数量的年增长率达到了7.9%。这一显著的增长不仅反映了对计算机科学专业人才的迫切需求,也显示了该领域技术进步的快速发展。

New international CS bachelor’s graduates (% of total) in the United States and Canada, 2010–22

近八年来首次,美国和加拿大大学计算机科学本科毕业生中国际学生的比例出现了下降。数据显示,2021年国际学生的比例为16.3%,到了2022年则降至15.2%。这一下降趋势可能主要是由于特朗普政府初期学习签证获取难度增加的影响,这种影响现在才在数据中显现出来。此外,国际旅行限制的实施,尤其是在COVID-19大流行期间,也部分限制了国际学生赴美国和加拿大学习的机会。尽管近期出现了这一下滑,但查看过去十年的整体趋势可以看出,国际学生的比例一直在稳定增长。

计算机科学硕士毕业生
New CS master’s graduates in the United States and Canada, 2010–22

人工智能课程是计算机科学硕士学位项目的常见组成部分。虽然过去十年内,从美国和加拿大大学毕业的计算机科学硕士生数量增加了一倍以上,但自2018年起,这一数字似乎已经趋于稳定,并在上一年度微降了2.5%(见上图)。这种稳定后的轻微下降主要是由国际硕士生人数减少导致,这一趋势在如下图示中进一步的说明。

在2022年,美国和加拿大的大学中国际计算机科学硕士生的数量显著下降。这一下降趋势始于2017年,但在2022年的降幅最为突出,达到了14.8个百分点(见上图)。目前,国际学生与本地学生在计算机科学硕士毕业生中的比例大体相等。

计算机科学博士毕业生
New CS PhD graduates in the United States and Canada, 2010–22

首次在过去十年中,美国和加拿大大学计算机科学博士毕业生的数量显著增长。2022年,计算机科学博士毕业生达到了2,105人,这是自2010年以来的最高水平(见上图)。

New international CS PhD graduates (% of total) in the United States and Canada, 2010–22

尽管过去十年中,国际学生在计算机科学博士毕业生中的比例整体呈上升趋势,但在最近一年,这一比例略有下降,从2021年的68.6%减少到2022年的65.9%(见上图)。

Employment of new AI PhDs (% of total) in the United States and Canada by sector, 2010–22

根据最近的AI指数报告,越来越多的人工智能博士毕业生正在选择进入工业界发展。数据显示,在2011年,进入工业界的人工智能博士毕业生占40.9%,与选择学术界的比例(41.6%)几乎持平。然而,到了2022年,选择加入工业界的博士毕业生比例显著上升至70.7%,而选择学术界的比例则降至20.0%。过去五年间,进入政府部门的人工智能博士毕业生比例保持较低且稳定,约为0.7%(参见上图)。这一趋势反映了人工智能领域职业路径的显著变化。

–An index that will track the state of AI over time | Video by Stanford University School of Engineering

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