从国际视野上来看，美国在人工智能的研究和应用领域处于世界前列，对美国人工智能政策的分析，对于探索我国人工智能时代的教育治理与变革路径具有重要的参考意义。

2016年5月3日，机器学习与人工智能分委员会（Subcommittee on Machine Learning and Artificial Intelligence，MLAI）成立，这是一个独立并跨部门的机构，其重要职责是协助美国联邦政府处理人工智能相关事务，进行跨部门协调，提供人工智能相关技术和政策建议，督促企业、研究机构和联邦政府联合进行人工智能技术的升级。

2016年美国联邦政府相继发布了《为未来人工智能做准备》（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）、《国家人工智能研发战略规划》（The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan）等报告。2019年6月，美国白宫科技政策办公室（OSTP）发布了更新版的《2019年国家人工智能研发战略规划》（The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan: 2019 Update）。

该报告认为人工智能的快速发展对具有相关技能的人员支持和相关领域的发展也提出了巨大的需求。人工智能从业者包括：（1）人工智能研究人员，这些人直接推动了相关技术的进步；（2）大量的技术专家，这些人决定了解决某些特定问题的人工智能程序；（3）数量更加庞大的用户，这些人负责在特定的条件设置下操作这些程序。对研究者来说，人工智能训练要求相关人员有极强的跨学科素质，通常包括在计算机科学、统计学、数理逻辑和信息论方面的深厚积累。对技术专家来说，要有在软件工程和应用程序领域的相关背景。对用户来说，需要熟悉人工智能技术，这样能够熟练应用相关的人工智能技术。

报告建议，政府在人才培养方面，应当加强与企业的合作，并在各级政府之间做好协调，致力于提高教育质量、灵活性以及行业影响，从而突出实现经济可持续性发展、增加包容性和多样性以及改善产出衡量标准方面的目标。美国国家科技委员会科学、技术和数学教育分委员会将众多支持STEM教育项目的联邦机构聚集在一起，在多个研究课题上进行协调，其中就包括人工智能教育。美国在初等和中等教育阶段（K-12）要求学生学习计算机科学，并通过联邦的STEM 教育项目开展人工智能教育，要求学生具备人工智能时代要求的公民数据素养（Data-literate Citizenry）和计算思维技能（Computational Thinking Skills）。

学校在人工智能人才培养方面，报告认为将人工智能、数据科学及相关领域与全国教育系统整合起来，对发展出一批突出国家战略重点的从业者是十分必要的。同时学校也应当开设更多人工智能和数据科学相关的项目和课程。对这些学术和教育机构来说有几个关键任务：

（1). 组织和维持研究人员队伍，包括电脑科学家、统计学家、数据库和软件工程师、博物馆和图书馆馆员，以及精通数据学的档案管理员；

（2). 重视人工智能相关专业的人才培养，突出软件开发课程中的人工智能程序，提供可以演示人工智能应用，将相关行业、公民社会和政府所面临的人工智能和数据科学方面的挑战，整合成高效案例学习分析；

（3). 确保学习者对人工智能系统有足够的了解，以满足整个行业、政府和学术机构对用户的要求；

（4). 通过种子基金、职业发展补贴、实习机会、奖学金及暑期研究实习等手段，给予相关教育和培训方面的支持；

（5). 招聘并维持相关教职人员，因为对有经验的研究人员来说，行业内的薪资增长速度要超过学术机构的薪资。

社区大学、高等职业院校和学位课程也扮演了非常重要的角色，它们能为学生和职员提供必要的技能培训，同时在时间和金钱方面的成本也较低。这些学习机会对于从业人员扩展个人的职业技能、退伍老兵再就业以及失业人员培训再就业等，都可能会起到很大的帮助。

2019年6月，美国白宫科技政策办公室（OSTP）人工智能特别委员会（Select Committee on Artificial Intelligence）发布了《2019年国家人工智能研发战略规划》（The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan: 2019 Update）报告。

2016年最初版本的规划针对人工智能研发提出了七个战略规划，具体包括:

（1）对人工智能研究进行长期投资；

（2）研发更有效的人类与人工智能协作方法；

（3）了解和处理人工智能的道德性、法律性和社会性影响；

（4）确保人工智能系统的安全性；

（5）开发用于人工智能训练及测试的共享公共数据集和环境；

（6）通过制定标准和相关参照，对人工智能技术进行测量评估；

（7）了解美国人工智能的人力资源需求。

鉴于私人投资AI研发的快速增长以及工业界对AI技术的快速应用，许多信息征询书的回应要求联邦政府加强与私营部门的研发合作。因此，2019年更新纳入了第8项战略：扩大公私合作伙伴关系以加快AI发展。

2019年版的规划中涉及教育领域的内容主要集中在第七项和第八项战略。

(一)  推动人工智能研发队伍和行业从业者的发展，以维持美国的领导地位（战略七）

美国劳工统计局预计，从2016年到2026年，计算机和信息科学家和工程师的职位数量将增长19%，几乎是所有职业平均增长速度的三倍。随着人工智能学生兴趣和入学人数的爆炸性增长，学术机构正努力跟上步伐。与此同时，业界凭借其持续的财政支持和先进的计算设施和数据集，对学术研究和教学人才产生了强大的吸引力。在人工智能领域保持一个强大的学术研究生态系统十分重要，通过与业界研发合作，可以通过促进国家健康、繁荣和福利，以及确保国防安全，继续带来巨大的红利。

(二)  美国在科学和工程研究与创新方面的领先地位，植根于美国独特的政府-大学-产业研发生态系统（战略八）

自2016年《国家人工智能研发战略计划》发布以来，联邦政府已经扩大了这一愿景，即“与学术界、产业界、国际合作伙伴和盟友以及其他非联邦实体合作，促进对人工智能研发的持续投资，在人工智能和相关技术方面实现技术突破，并将这些突破迅速转化为有助于美国经济和国家安全的能力。”公私伙伴关系常见的结构和机制包括：（1）基于单个项目的协作；（2）促进开放、竞争和基础研究的联合项目；（3）合作部署和加强研究基础设施；（4）合作促进劳动力发展，包括扩大参与范围。

从对美国人工智能教育应用政策的分析和解读中可以发现，美国的相关战略可以为我国人工智能教育应用政策提供有益借鉴。对我国的启示包括但不限于：

此外，人工智能教育的发展与整体人工智能产业进步之间是部分与整体的关系，但毫无疑问教育是人工智能的关键部分之一，人工智能教育发展离不开更高层面的跨领域协同。政府应当在此过程中充分发挥协调者和引导者的作用，激发各方主体的活力，促进人工智能教育应用的发展。