苏州高职院校人工智能行业人才培养的研究

田英

【摘 要】本文主要研究了苏州高职院校人工智能行业人才的培养，首先结合研究背景确立研究目标，然后按照四个阶段对课题进行深入研究，研究过程中重视与相关企业的联系与调研，充分了解具体岗位的技能要求，最后分析得出高职院校人工智能人才的培养目标和教学内容。

【关键词】苏州;高职院校;人工智能;人才培养

中图分类号：G712 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2019）24-0171-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.24.081

【Abstract】This paper mainly studies the cultivation of talents in AI industry in Suzhou Vocational Colleges. Firstly， it establishes the research objectives according to the research background. Then， it carries out in-depth research on the subject in four stages. In the process of research， it pays attention to the connection and investigation with relevant enterprises， fully understands the technical requirements of specific posts， and finally comes to the conclusion of the analysis of Higher Vocational colleges.

【Key words】Suzhou; Vocational Colleges; Artificial Intelligence; Personnel training

1 研究背景及目標

人工智能技术是未来产业变革的核心技术。技术的发展与创新离不开人才的培养。2018年教育部出台的《高等学校人工智能创新行动计划》，引导高等学校瞄准世界科技前沿，不断提高人工智能领域科技创新、人才培养和国际合作交流等能力，为我国新一代人工智能发展提供战略支撑。

本课题就将基于这一背景，围绕国家战略和教育部的行动计划要求，结合地方区域经济产业转型升级的需要，开展基于人工智能技术的技能训练课程与资源的研究开发工作，从而满足苏州高职院校人工智能行业人才培养的需要。

目前国内外还没有开设专门培养人工智能人才的专业，如何响应2018年教育部印发的《高等学校人工智能创新行动计划》，在高职院校开设培养人工智能人才的相关专业，培养出符合当前时代需要的人工智能行业紧缺人才，符合人工智能行业发展的需要是本课题最主要的研究目标，具体可以分列为以下三个分目标：

（1）梳理人工智能技术在高职院校教学所需要的基础知识等内容。

（2）梳理人工智能技术在高职院校教学所需要的核心技能等内容。

（3）梳理知识和技能完成后，积极推进课程和资源研究开发工作。

2 研究思路及方法

课题研究过程中，首先深入研究借鉴国内外先进开源技术，校企深度融合，研究地方区域经济转型发展需要，满足人工智能行业企业对人工智能人才的需求;瞄准高等职业院校学生的能力水平，深入了解企业的培训内容，找准技术领域实践技能点，构建人才培养的具体内容。

具体研究过程分为四个阶段：

（1）第一阶段：分析调研：对苏州地区的相关企业和高等职业院校进行考察调研并进行分析。

（2）第二阶段：制订人工智能行业高技能人才培养的技能点。

（3）第三阶段：建设人工智能行业高技能人才培养的代表性课程和资源。

（4）第四阶段：总结思考与研究推广。

3 研究内容

人工智能人才培养涉及众多知识领域和学科，而且这些知识点中有很多对于学生要求是非常高的，因此课题组首先需要在众多人工智能行业岗位中挖掘出与高职院校学生能力相匹配的岗位，并了解该岗位具体的技能要求;然后在纷繁复杂的知识内容中，梳理出高职院校人工智能技术人才的培养目标和教学内容，这就是本课题的主要内容，具体描述如下：

3.1 研究高职院校人工智能人才的培养目标

依据教育部《高等学校人工智能创新行动计划》文件精神，充分体现和加强人工智能领域中，技工类、职业类院校的专业建设。因此，通过推进“新工科”、“新商科”建设，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，明确高职院校人工智能领域人才的培养目标，全面建设人工智能的教学、实验实训资源和开展师资培养，进行课程体系的针对性梳理，渗透、融合人工智能在相关行业应用的教学内容。

建设资源共享的人工智能、大数据实验实训中心。根据高职院校学生动手能力强的特点，开展校企合作建设人工智能应用案例库，满足人工智能行业企业需求的职业类层次人才培养，编写具有鲜明特色的教材;实施人工智能在线开放课程建设;实现示范效应，共培人工智能应用领域技术技能人才。

3.2 研究高职院校人工智能人才的教学内容

3.2.1 真实项目进入课堂

在培养目标指导下，与合作企业提供行业规范和技术标准，共同制定专业课程标准;以合作企业提供商业案例和开发技术为基础，共同设计实训项目内容;按照企业软件开发流程组织教学。

3.2.2 真实技能嵌入课程

在教学过程中，充分发挥专任教师和企业工程师各自的长处，进行联合教学。对于理论性较强的部分，可以由专业教师承担教学;对于岗位性较强的部分，可以由企业工程师承担教学。在整个教学后期实习阶段，让学生真正到企业岗位进行学习锻炼。

3.2.3 真实技术融入课本

校企双方共同承担基地的师资培养，提高实训指导水平，教师的教学内容来自企业真实案例。教师在消化吸收的基础上，经过转化，提炼出企业所需要的真实技术，通过编写教材的方式体现出来。专业教师通过挂职锻炼的方式入驻企业，参与企业商业项目开发; 参与企业项目，为企业提供服务，承接横向课题，实现学生、教师、企业三赢。

4 创新特色

本课题率先在国内开展面向高职院校的人工智能行业人才培养的研究，一方面是积极响应国家战略的需要，另一方面也是贴近苏州地方区域经济转型发展的需要，具有鲜明的现实意义和示范引领作用。

4.1 创新一：消化吸收谷歌百度等知名公司的最新开源技术，建设课程资源库

本课题组充分利用2018年5月获批的首批“谷歌高职人工智能人才培养示范基地”（全国共九所高职院校）优势，发挥课题组成员参与研究的主动性，利用谷歌、百度等著名公司在人工智能方面的開源技术，大力推进课程建设、教材建设和资源建设等工作，在国内具有示范引领作用。

4.2 创新二：贴近服务地方经济转型以及面向真实企业需求，提炼技术技能库

通过与苏州工业园区人工智能产业园及苏州当地人工智能企业对接，面向企业真实需求，进一步扩大研究对象，增加新的视角和理念，从中提炼出人工智能行业人才所需要培养的基础技术技能库。

5 结论

本课题针对高职院校开展人工智能行业人才的培养，提出了培养目标要贴近所在地区行业发展的需要，培养内容要匹配所在院校的学生能力，培养过程要体现真实企业的需求。

5.1 主要观点一： 高技能人才培养目标要贴近行业发展需要

经过了移动互联网高速发展的阶段，信息技术领域正遭遇着创新乏力、竞争逐步激烈等困境，产业发展正遭遇天花板，人工智能作为万物互联时代最前沿的基础技术，将能够渗透至各行各业，并助力传统行业实现跨越式升级，实现全行业的重塑，成为掀起互联网颠覆性浪潮的新引擎。国务院发布了《新一代人工智能发展规划》国家战略，教育部也部署了《高等学校人工智能创新行动计划》教育教学改革方向和内容。

因此，贴近当前人工智能发展的热潮，培养高技能人才，满足人工智能行业企业的需求，是现实需要，是国家需要。

5.2 主要观点二： 高技能人才培养内容要匹配院校学生能力

高职院校的学生能力更偏重于技术技能型，这些学生更喜欢在“做中学”，太枯燥的理论很难真正接受，这就要求教学的内容不能太理论化，不能太空泛，不能照本宣科。教学中，教师应多提供练习的机会，为学生提供所教内容的组织和学习心理策略，确保达到中高水平的成功率。

因此，解决好人工智能行业人才知识内容繁杂与学生偏重技术技能等能力之间的矛盾，是本课题面临的最大难点。

5.3 主要观点三：高技能人才培养过程要体现真实企业需求

人工智能高技能人才的培养离不开企业的指导，企业的发展离不开人才，同样人才的培养也离不开企业。以高职院校技术技能型人才培养为目标，紧紧围绕“人才培养高质量、职业素养高品位、教育管理高标准、校企合作高平台”的办学理念，为社会发展和经济建设培养生产、建设、管理和服务第一线的专科层次的高素质技能型专门人才。

整个人才培养过程，通过校企合作，可以充分体现真实企业需求，从而培养出符合行业企业标准的准员工。

因此，人工智能高技能人才培养过程中要真正做到校企合作、校企融合，在过程中充分体现企业要素，充分体现职业素养培养，充分体现企业精神，充分体现企业生产真实环节，从而满足企业对人才各个方面的需求。

【参考文献】

[1]叶玮光，赵丽曼，党龙凤.高职院校技能型人才培养路径研究[J].吉林广播电视大学学报.2016，12：1-2.

[2]陆瑶.人工智能时代下对高职教育的适应与转型[J].海峡科技与产业.2017，7：236-237.

[3]《中国信息安全》编辑部.我国人工智能政策法规汇编[S].中国信息安全.2018，5：74-76.

[4]曾艳.人工智能加速未来教育变革[J].中国教育网络.2018，6.

[5]软件技术专业剖析报告要点解析[OL].https：//max.book118.com/html/2016/0425/41340996.shtm.2016.

[6]2017年中国人工智能行业发展概况及未来发展趋势分析[OL].http：//www.chyxx.com/industry/201703/500670.html.2017.