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2010 年代初，几乎每个精通 STEM 的准大学生都听到了相同的建议：学习编程。Python 犹如新拉丁语，计算机科学是通往稳定、高薪、有前途生活的门票。但到 2025 年，这股热潮已消退。“学习编程”如今听起来有点像“学习速记”。青少年仍想在科技领域找工作，但不再认为只有一条路可走。人工智能似乎准备抢走编程工作，且也没有大量的 AP 课程教授相关内容。老师们正努力跟上步伐。纽约曼哈顿村学院的助理校长本杰明·鲁宾斯坦表示：“从尽可能多地学习计算机科学，转向现在尽可能多地学习统计学课程。”鲁宾斯坦在纽约市的课堂已工作 20 年，见证了“STEM 管道”演变成一个分支路径网络，而非一条直线。对他的学生来说，学习统计学更实用。四十年前，受 NASA 启发的学生梦想成为物理学家或工程师。二十年后，谷歌等科技巨头的工作吸引力让他们投身计算机科学。如今，他们的志向受人工智能影响，从人工智能能做的（编程）转向它仍在努力的领域。随着寻求计算机科学学位的孩子数量减少，有 STEM 思维的高中生正关注将计算与分析、解读和数据相结合的领域。鲁宾斯坦仍要求每个学生毕业前学习计算机科学，“以便他们能理解幕后发生的事情”。但他学校的数学系现在将数据素养与目标相结合：一门应用数学课程，学生分析纽约警察局数据以提出政策变更；一门民族数学课程，将数学与文化和身份联系起来。他说：“我们不想让数学感觉与现实生活脱节。”这是一个虽小但有启示性的转变——鲁宾斯坦称，这并非孤立发生的。在长期繁荣之后，大学看到计算机科学热潮降温。根据非营利性计算研究协会的一项调查，2023 - 2024 学年美国和加拿大授予的计算机科学、计算机工程和信息学位数量比前一年下降了约 5.5%。在高中层面，对数据的需求显而易见。2024 年，AP 统计学有 264262 次考试报名，成为需求最多的 AP 考试之一。AP 计算机科学考试仍吸引大量学生——2024 年有 175261 名学生参加 AP 计算机科学原理考试，98136 名学生参加 AP 计算机科学 A 考试——但信号很明确：数据素养现在与编程并驾齐驱，而非低于它。鲁宾斯坦说：“将自己视为 STEM 人才的学生将追求他们认为能让自己成为商品、在工作场所有价值的东西。如果职场想说‘这是我们需要学生具备的’，它基本上可以改变教育。中小学也会随之跟进。”在这一切中，人工智能的崛起让教师处于困境。他们试图让学生为机器学习定义的未来做好准备，同时管理这些工具如何轻易地阻碍学习过程。然而，鲁宾斯坦认为人工智能可以成为 STEM 教育者的真正盟友，而非替代品。他设想在课堂上，算法帮助教师确定哪些学生掌握了概念，哪些需要更多时间，或建议与学生兴趣相符的数据项目——使学习更个性化和应用化的方法。这与他在学生身上看到的转变是一致的：从学习如何构建技术转向学习如何解释和使用技术。其他教育工作者也开始沿类似思路思考，探索人工智能工具如何加强数据素养或扩大个性化 STEM 教学的机会。在佐治亚大学，科学教育研究员翟小明已经在测试……