رتبه‌بندی دانشگاهی جهان QS بر اساس موضوع برای سال 2024، دانشگاه MIT را در رشته تخصصی علوم داده و هوش مصنوعی در جلوه‌گری قرار می‌دهد و امتیاز نزدیک به ایده‌آل 97.4 از 100 را به دست می‌آورد. سه مؤسسه آمریکایی – کارنگی ملون، دانشگاه کالیفرنیا در برکلی و هاروارد – به صورت نزدیک در رتبه‌بندی پنجم نشان داده‌اند که در جایگاه‌های برتر حضور قدرتمندی دارند. دانشگاه آکسفورد از انگلیس با 91.3 امتیاز، به عنوان برترین رقیب اروپایی در رتبه چهارم ایستاده است.
نیمه دوم لیست ده نفره تازه‌واردان چهار مؤیّد جدید را به نمایان می‌کند و به نوعی رشد تأثیرگذاری آموزش علمی آسیایی را نظاره می‌کند. هر دو دانشگاه ملی سنگاپور و دانشگاه فناوری نانیانگ به ترتیب سه تا پنج مرتبه صعود کرده‌اند و رتبه‌های ششم و هشتم را به دست آورده‌اند. دانشگاه ETH زوریخ سوئیس جایگاه هفتم را دارد، در حالی که دانشگاه علوم و فناوری هنگ‌کنگ لیست را با جایگاه دهم کامل می‌کند. دانشگاه تورنتو از کانادا تجربه کاهش آسیب‌پذیری اندکی داشته و در جایگاه نهم قرار گرفته است.
نرخ پذیرش دانشگاه تورنتو و دانشگاه علوم و فناوری هنگ‌کنگ بسیار بالاست، به تقریباً 40٪ از متقاضیان. در تضاد با این مسئله، همتاهای آن‌ها در ایالات متحده نرخ‌های تحصیلی انتخاب‌گرایانه‌تری دارند که بین 3.6 و 5 درصد متغیر است.
هزینه‌های رسید تحصیلی برای دانشجویان بین‌المللی متفاوت است، که دانشگاه‌های آمریکا و انگلیس در محدوده 60,000 دلار سالی حرکت می‌کنند. مؤسسات آموزش عالی آسیایی گزینه اقتصادی‌تری ارائه می‌دهند، با هزینه‌هایی که بین 20,000 و 30,000 دلار جابجا می‌شوند. در چپ‌گرایی مسئولیت تحصیلی، دانشگاه تورنتو تا 67,400 دلار سالی و دانشگاهزوریخ ETH هزینه‌های آموزشی بیشینه را به اندازه‌ای که تقریباً 1,600 دلار سالی ارائه می‌دهد.
QS که به عنوان یکی از سه سازمان اصلی رتبه‌بندی دانشگاهی جهان شناخته می‌شود، به ارزیابی مؤسسات بر اساس شهرت تحصیلی، سنجش کارفرما، شاخص نقل‌قول برای هر مقاله، تأثیر تحقیقات و ارتباطات شبکه تحقیقاتی بین‌المللی وصل شده به محاسبه‌های شهرتی پرداخته است. این سال دوم ایشان در ارزیابی بخش علوم داده و هوش مصنوعی بوده و بیان‌گر مواضع رشد مهم در آموزش عالی بوده‌اند.
سؤالات و پاسخ‌های اساسی:
1. چرا دانشگاه‌های جهانی در برنامه‌های داده‌های علمی و هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند؟
دانشگاه‌ها به علت تقاضای برجسته در بازار کار برای حرفه‌ایان کارآزموده در این حوزه‌ها، در داده‌های عظیم و افزایش اهمیت هوش مصنوعی در صنایع مختلف سرمایه‌گذاری در داده‌های علمی و هوش مصنوعی می‌کنند. رشد دستاوردها و رشد اقتصادی برکرده مداخله در این زمینه‌ها می‌شوند.
2. چه چالش‌های اساسی مرتبط با آموزش داده‌های علمی و هوش مصنوعی وجود دارد؟
یک چالش این است که ماهیت دروس را با فناوری‌های به سرعت تغییر کننده در جریان نگاه دارد. یکی دیگر اطمینان حاصل کردن از آن که دانشجویان نه‌تنها جنبه‌های تکنیکی را درک نمایند بلکه پیامدهای اخلاقی هوش مصنوعی و داده‌های علمی را نیز شناسایی نمایند است. علاوه بر این نیاز به معلمان کارشناس بیشتری در این حوزه‌ها وجود دارد.
3. چه اختلافاتی در مورد هزینه‌های شهرتی این برنامه‌ها وجود دارد؟
هزینه‌های شهرتی بالا، به ویژه در ایالات متحده و انگلیس، باعث نگرانی درباره دسترسی به آموزش در داده‌های علمی و هوش مصنوعی شده است. این هزینه‌ها می‌تواند افراد با استعدادی از زمینه‌های کم‌درآمد را از دنبال کردن مطالعات در این حوزه‌های تأثیرگذار منع نماید.
مزایا و معایب:
مزایا:
– دانشگاه‌های برجسته در این زمینه‌ها نقطه بهتری برای تکنولوژی و رشد اقتصادی هستند.
– فارغ‌التحصیلان برنامه‌های برجسته داده‌های علمی و هوش مصنوعی معمولاً برای کارفرمایان بسیار جذاب هستند.
– مؤسساتی که در این زمینه‌ها سرمایه‌گذاری می‌کنند، می‌توانند از صنعت فناوری به عنوان یک منبع دیگر تأمین و همکاری جذابتری داشته باشند.
معایب:
– افزایش هزینه‌های آموزشی می‌تواند منجر به افزایش بدهی دانشجویان و محدودیت تنوع جمعیت دانشجویی شود.
– نرخ‌های پذیرش انتخابی در مؤسسات برتر ممکن است از شماجه‌های دانشجویانی که می‌خواهند درخواست ارایه دهند بازداشت کند.
– تغییرات سریع در این حوزه نیازمند سرمایه‌گذاری‌های مداوم برای به‌روزرسانی امکانات، نرم‌افزارها و محتوای دوره‌ای مختلف است که ممکن است برای دانشگاه‌ها پرهزینه باشد.
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد رتبه‌بندی دانشگاهی جهانی می‌توانید به وب‌سایت رسمی رتبه‌بندی دانشگاهی جهان QS با این پیوند مراجعه کنید. لطفاً اطمینان حاصل نمایید که URL را قبل از بازدید از آن بررسی مجدد کنید.