美国高校计算机科学选课约20年来首次下滑：AI热潮下，CS专业吸引力正在被重新评估

据IT之家7月25日消息，援引《商业内幕》报道，斯坦福大学胡佛研究所经济学家雅各布·莱特的最新研究显示，2025—2026学年美国高校计算机科学专业选课人数出现约二十年来首次同比下降。这一变化发生在生成式AI与大语言模型快速普及的阶段，但研究者同时强调，现有数据尚不能证明AI是导致学生减少选择计算机科学课程的直接原因。

来源显示，该研究基于美国1019所高校、1996年以来超过5000万个课程班次的数据，观察大语言模型能力提升期间的长期选课趋势。莱特称，在样本高校中，计算机科学课程选课人数平均同比下降约4.6%，计算机科学课程在全部课程选课中的占比也下降了6.3个百分点。另一组来自美国国家学生信息交换中心研究中心的数据也显示，2025年秋季，四年制大学“计算机与信息科学及支持服务”专业本科生人数同比减少8.1%。

从高速增长到降温：CS专业周期出现拐点信号

过去十多年，计算机科学一直是美国高校中热度最高的专业方向之一。随着软件工程师、数据岗位和互联网平台经济扩张，CS学位被视为进入高薪科技行业的重要通道。来源数据显示，计算机与信息科学专业本科毕业生人数在十年间增长逾一倍，从2014年的约5.6万人增至2024年的约12.2万人。

因此，2025—2026学年的下滑格外引人关注。莱特认为，近期最明显的变化不是简单的短期起伏，而是计算机科学课程选课占比停止增长并开始回落。这意味着此前多年“异常迅猛”的扩张阶段可能正在告一段落。不过，从历史看，计算机科学专业本身也具有周期性：在科技行业繁荣时期升温，在就业不确定性增加时降温，并非完全没有先例。

• 研究口径一：样本高校计算机科学课程选课人数平均同比下降约4.6%。
• 研究口径二：计算机科学课程占全部课程选课比例下降6.3个百分点。
• 行业口径：四年制大学相关专业本科生人数由2024年的65.97万人降至2025年的60.61万人。
• 背景变量：生成式AI普及、初级岗位变化、相关学科竞争等因素同时存在。

AI不是唯一答案，但正在改变学生对“学编程”的想象

从AI科技观察角度看，这轮变化最值得关注的地方在于：学生和家庭可能正在重新计算计算机科学学位的投入产出比。过去，编程能力本身就是核心壁垒；而现在，AI助手已经能够参与代码生成、调试、文档撰写甚至完成部分技术作业，这让外界开始讨论：未来入门级程序员的需求是否会减少？传统CS课程是否还足以匹配AI时代的岗位结构？

但莱特明确提醒，数据只能说明选课趋势发生变化，不能用来证明ChatGPT或其他AI应用直接削弱了学生对计算机科学专业的需求。来源提到，他列出了五种可能解释：初级软件工程岗位就业市场转弱、AI时代CS学位价值存在不确定性、新生整体学术基础下降、移民政策影响高校生源结构，以及数据科学等相关学科竞争加剧。

这也意味着，AI更像是众多变量中的关键背景，而不是已经被证实的单一原因。尤其是在美国科技行业经历招聘调整、企业对初级开发岗位要求提升的背景下，学生选择专业时可能更加谨慎。与此同时，数据科学、人工智能、机器人、交互设计等相邻方向也在分流一部分原本会进入传统计算机科学路径的学生。

对高校与科技行业的影响：CS教育需要从“会写代码”转向“会用AI解决问题”

如果这一趋势延续，美国高校的计算机科学教育可能会面临课程结构调整压力。过去以算法、系统、软件工程和编程训练为核心的培养模式，仍然具有基础价值；但在大模型时代，学生更需要理解模型能力边界、AI辅助开发流程、数据治理、安全与产品化落地。也就是说，CS学位的价值未必下降，但其内涵正在变化。

对科技公司而言，这一信号同样值得关注。若未来CS毕业生供给增速放缓，同时AI工具提升开发效率，企业招聘可能进一步从“数量扩张”转向“能力筛选”：更看重能把模型工具、工程能力和业务理解结合起来的人才。对学生来说，单纯把CS视为高薪通道的逻辑正在弱化，而具备AI协作能力、系统思维和跨学科应用能力可能会成为新的竞争点。

目前尚无法判断这轮降温是短期波动，还是学生对计算机科学专业态度的长期变化。莱特也表示，未来短期内计算机科学专业选课人数可能继续减少，但计算机科学学位对许多毕业生仍有很高价值。随着更多学生完成课程和专业选择，这一趋势是否会持续，将会逐步清晰。