本文将从两个视角介绍我所经历和见识的加拿大大学的教育科研体系，一个视角是我在读硕士研究生和博士时作为学生所见所闻所感所知的加拿大综合性大学（University）里的科研，教授，和研究生体系；另一个视角是我在加拿大公立高等教育学院（College）作老师时参与及带领的应用科研（Applied Research）情况。这里以我所在的计算机领域为例子，其它理工科专业情况应该相差无多，但对于商科，教育，心理学，法律，医学，音乐，艺术，体育等会有很大不同。
加拿大是西方七大工业国之一，也是科技比较发达的国家。加拿大大学的教育科研对促进科技进步，推动社会发展，改善经济环境，提升知识产权的商业化等等都起着不可或缺的重要作用[1]。大学的科研成果通常以学术论文，学术著作，或专利的形式公之于众，一所大学发表论文的数目以及发表刊物级别会显性或隐性地影响该大学的声誉和排名。同时，于个人而言，发表论文和学术著作的数量和质量也常常是大学教授职称晋级的一个重要指标。
加拿大大学实行“终身教授”制度（Tenure），教授一经聘用，将终身受聘，只要不违反法律法规和职业操守，他们就不会被解雇。这意味着绝对的学术自由和安全的学术探究，因此，终身教授可以开展反主流科研甚至发表对抗权威的言论，可以长时间全身心去研究一项短期内不会有成果但会造福于未来的科研项目，而无后顾之忧。终身教授没有强制退休年龄，他们可以工作到他们想工作的任何时间。终身教授制度是加拿大大学确保学术自由，提高科研水平，吸引人才的一个重要保障制度[2]。
目前，加拿大综合性大学的教授体系有两个分支，一支是Tenure/Tenure Track（终身教授）；另一支是Non-tenure Track/Teaching Stream（非终身教授/教学分支），这个分支的教授以教学为主，不做或少做科研，虽然经过一段时间后工作也很稳定，但不归属于终身教授分支。终身教授指副教授（Associate Professor）和正教授（Full Professor）。另外，少数有杰出成就的，对该领域有一定影响力的退休正教授被誉为“荣休教授”（Professor Emeritus）。助理教授（Assistant Professor）属于终身教授分支，但需要晋升为副教授方可成为终身教授。
在加拿大成为终身教授绝非易事。博士毕业生入职大学的教授职位大多是从助理教授做起，一个助理教授职位的招聘收到几百甚至上千份申请并不夸张，助理教授工作三到七年，一般是五年或六年之后，学校会有一个综合的业绩考核，考核通过便晋升为副教授，成为终身教授，考核不通过就要拎包走人另谋高就，所以助理教授压力非常大。考核中一个很重要的硬指标就是科研成果，学术论文，以及各类学术著作，于此期间助理教授以及他/她的研究生们都会非常辛苦，曾有学生这样戏说他的助理教授导师，“我做实验时，他做实验。我休息时，他做实验。我吃饭时，他做实验。我睡觉时，他做实验。”
有人曾问美国卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University (CMU)）教授，兰迪·波许（Randy Pausch），他比大多数教授更快拿到了“终身教授”职称的秘诀是什么呢？波许教授回答说，“其实很简单，你在周五晚上10点钟给我办公室打个电话就懂了。”【注：美国的终身教授制度和加拿大的相似。】
事实上，在我接触的教授中，不仅仅是助理教授努力工作，热衷教育科研，很多已经是终身教授，甚至是资深正教授，依然对教育科研充满热情。我在研究生和博士期间，我的导师已经是20多年的正教授，（on and off）卸任又复任，系主任也做了十几年，同时在学术上，他一直活跃在领域的前沿。作为系主任，他整天被各种会议和行政事务包围着，我曾好奇地问他怎么会有时间做科研呢？他轻描淡写地微笑着回答道，“我就是把孩子们看电视的时间用来看论文了。”后来他干脆辞去了系主任职务，专门做学问。有一次聊天时，他笑谈他妻子的惊讶，“这系主任不做了，工资竟然少了那么多！”
图片来源于 多伦多大学网站 [3]
近几年来，人工智能（AI: Artificial Intelligence）成了家喻户晓的名词，无人驾驶的汽车已经正式上路，人们在刷脸打卡上班，谷歌（Google）旗下DeepMind公司开发的人工智能机器人“阿尔法围棋”（AlphaGo）完胜人类世界围棋冠军，亿欧预测到2025年华尔街将会有23万人被人工智能取代 [4]。人工智能到底将会走向何方，达到何种高度，对人类会有怎样对影响呢？
美国私人太空发射公司SpaceX，特斯拉汽车Tesla的创办者埃隆.马斯克（Elon Musk）说，“我们需要万分警惕人工智能，它比核武器更加危险！”英国著名科学家史蒂芬.霍金（Steven Hawking）曾认为人工智能将会对人类造成难以控制的威胁。以色列历史学家尤瓦尔·赫拉利（Yuval Noah Harari ）在他的《未来简史》一书中提到，未来的人类将能够利用生物算法把自己升级为“神人”。
这些人工智能的实现大多离不开机器学习（Machine Learning）和/或深度学习（Deep Learning）技术。加拿大多伦多大学教授杰弗里.辛顿（Geoffrey Hinton）被誉为人工智能深度学习的“教父”，他用30多年时间潜心钻研这个当时被绝大多数科学家并不看好的领域，直到2012年，他终被证明是正确的[5]。在荣休期间，辛顿教授依然笔耕不辍，最近发表了两篇论文以进一步提高机器通过图像或者录像理解并认知世界的能力，这个算法可被应用于无人驾驶汽车和人工智能医学诊断[3]。
大学里的科研除了这些科技前沿的教授们的杰出贡献，那些孜孜以求的研究生学子也是功不可没。博士招生以培养科学家为目的，要求博士生对自己领域有充分的理解并能够开展高质量的科学研究，能够为所在领域做出重大贡献。博士生研究课题一般是该领域内尚未解决的问题，很多博士在读期间都会有论文发表，毕业论文须经五至六人组成的博士论文委员会（例如包括：博士导师，两名系内教授，一名外系教授，一名校外专家，和委员会主席）答辩通过方可毕业。
硕士研究生一般在导师的指导下选择一个研究课题，然后自己去查阅成山成海的论文，形成自己的算法和主张，或者实现/验证导师的算法和方案，做实验，写程序等。一般是每周和导师见面汇报一下进展情况，提出自己的问题，导师给予相关指导，讨论下周主题，最后将实验结果，算法验证，或者新的发现，撰写毕业论文，答辩毕业。有的研究生能够将自己的研究成果发表成论文，但一般并不硬性要求。
加拿大综合大学的硕士研究生分四种，一种是Research/Thesis-Based Master’s，如上面提到的要做研究写论文做论文答辩的硕士研究生，同时需要再修几门（比如5门）研究生水准的课程，方可毕业。若要继续深造进修博士，应选此类硕士研究生；第二种是Course-Based Master’s，基于修课的硕士研究生，不要求写论文，只需修够规定课程，比如8门研究生水准的课程再加上一个大型的应用项目，或者是实习，即可毕业；第三种是Online Master’s，远程在线研究生；有的学校还提供第四种Master's with Co-Op，带有实习机会的硕士研究生。
综合性大学（University）里本科生以修课为主，偶尔有帮老师做事的不是主体，在此不述。
接下来说说加拿大公立高等教育学院（College）的教育科研情况。加拿大的教育学院侧重于实际应用，学院里的科研是应用研究（Applied Research），主要研究课题通常是工业界实际应用项目，开展方式类似于老师带领学生为公司做项目开发，比如最近较多的项目有关于大数据，机器学习，网络安全，通信工程等。
值得一提的是，学院里应用科研项目中，课题公司投入的钱是非常少的，大部份费用由各种科研经费支撑，学院还需要配备专门人员负责与工业界联络，另有人员负责项目管理，项目主要负责老师也要每周付出一定时间给学生，学院，以及公司负责人指导，联系，沟通等，整个项目下来，学院不见赚钱，老师个人也不会有额外的收入。我曾不解地问过，“（既然不赚钱）那我们为什么要如此劳神费力地做这样的应用研究呢？”答案与钱无关，“就是给学生创造更多的实际工作机会，让学生在走出校门时已经获得真正的工业界的工作经验，学生综合能力和水平都会得到大幅度提高，增加毕业生在就业市场的竞争力，同时提高学院声誉。”
篇幅有限，本文概述了加拿大大学里的教育科研情况，如感兴趣，欢迎联系做进一步深入探讨。
参考文献：
1. University Research and the Commercialization ofIntellectual Property in Canada, https://www.ic.gc.ca/eic/site/eas-aes.nsf/vwapj/op21e.pdf/$file/op21e.pdf
2. Gravestock, P., & Gregor Greenleaf, E. (2008). Overview oftenure and promotion
policies across Canada. Report prepared for Mount RoyalCollege (now Mount Royal University).
3. How U of T’s ‘godfather’ of deep learning isreimagining AI https://www.utoronto.ca/news/how-u-t-s-godfather-deep-learning-reimagining-ai
4. 亿欧（2018）AI步步逼近，华尔街23万人将失业https://www.iyiou.com/p/64185
5. Toronto Life (2018) Mr. Robot, https://torontolife.com/tech/ai-superstars-google-facebook-apple-studied-guy/
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