今年夏天，MIT Schwarzman计算学院举办了首届AI教育者试点工作坊，为期一周，邀请了大波士顿、南卡罗来纳、西弗吉尼亚和德克萨斯等地区的教师。工作坊以MIT课程C01/C51《机器学习建模》为蓝本，帮助教师将基础AI和机器学习概念迁移到各自学科的教学中。学院院长Dan Huttenlocher指出，目标是通过培训教师，让更多学生成为AI的批判性思考者，而不仅是技术使用者。副院长Asu Ozdaglar强调，要培养学生的判断力。
项目的实施依赖于学院内部的广泛合作，超过半 dozen 的教师来自金融、计算机科学、可持续发展等领域，共同设计了将核心技术概念与可适配教学材料相结合的课程。Saurabh Amin评价说，这是前所未有的教师团队，致力于为教育者提供丰富资源。工作坊共吸引了19位来自Allen University、Babson College、Brandeis University、Marshall University、UMass Lowell、University of North Texas和Wentworth Institute of Technology的参与者。大家在MIT教师的指导下，通过演示、视频和练习，学习《机器学习建模》的教学理念，并尝试将其转化为本学科的课堂活动。
UMass Lowell的Wenjin Zhou表示，正值本系启动AI与数据科学项目，迫切需要了解如何在计算机科学教学中融合AI。Amin指出，现有的AI教材质量很高，但缺少将概念与具体学科、问题和思维方式相连接的上下文，这需要通过对话和推理来实现。教师能力仍是稀缺资源，必须培养能够将AI根植于各自领域、帮助学生审慎使用并拆解“黑箱”模型的教育者。EECS讲师Shen Shen补充，机器学习不应是神秘的黑箱，而是解决特定领域问题的工具。
工作坊结束时，参与者分享了计划在课程中采用的材料和方法，这些反馈将指导后续试点并推动建立更大的AI教育者网络。Wentworth Institute的Weijie Pang期待持续的社区建设，认为跨校跨学科的交流有助于共同应对技术快速变化带来的教学挑战。Brandeis的Dylan Cashman也表示，希望通过前瞻性的教学帮助学生在AI时代取得成功。
点评