高职人工智能专业多方协同育人模式的改革与实践

侯宇 郭俊亮

摘  要：人工智能技术是新一代信息技术发展到一定程度的产物，技术的发展和国家政策的扶持加速了人工智能技术与各行业的融合，形成了促进经济社会发展的新动力，催生了人才的大量需求，如何培养与经济社会发展相适应的人工智能专业复合型人才成为人才培养亟待解决的问题。文章以铜仁职业技术学院人工智能专业建设入手，依托校企共建生产性实训基地，探索构建多方协同育人新模式。

关键词：人工智能  多方协同  产教融合  高职

中图分类号：G712                             文献标识码：A                  文章编号：1674-098X（2020）09（a）-0216-03

Abstract：Artificial intelligence technology is the product of the development of the new generation of information technology to a certain extent. The development of technology and the support of national policies have accelerated the integration of artificial intelligence technology and various industries， formed a new impetus to promote economic and social development， and generated a large number of demand for talents.How to train the professional compound talents of artificial intelligence to adapt to the development of economy and society has become an urgent problem. Based on the construction of artificial intelligence specialty in TongrenPolytechnic College， relying on the productive practical training base jointly built by schools and enterprises， we will explore the construction of a new mode of multi-party collaborative education.

Key Words： Artificial intelligence; Multi-party coordination;Integration of production and education; Highervocational education

随着新一代信息技术的加速发展，人工智能技术趋向成熟，成为国际竞争的新焦点。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升为国家战略，构筑我国人工智能发展的先发优势，提出培育人工智能基础研究、应用研究、运行维护等方面的专业技术人才;2018年4月，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，提出加强人工智能领域人才培养，构建人工智能多层次教育体系。铜仁职业技术学院抢抓机遇，依托2017年贵州省人才质量提升工程“大数据人工智能”开放实训基地项目建设，探索高职人工智能专业人才培养，于2019年申报设立了人工智能技术服务专业，开启了高职人工智能技术人才培养的探索与实践。

1  高职人工智能专业人才培养定位

1.1 专业人才培养职业面向

人工智能技术正处在一个高速发展的时代，加速了与传统产业的融合。人工智能专业人才培养的职业面向是围绕人工智能在各行业的创新应用，在大数据分析师、人工智能运维工程师、机器学习工程师、NLP应用工程师等工作岗位群，从事人工智能应用产品开发与测试、数据处理、系统运维、产品营销、技术支持等相关工作。

1.2 专业人才培养目标

人工智能专业主要培养德、智、体、美、劳等全面发展，能够较快适应生产、建设、管理、服务等一线岗位需要的，面向金融、醫疗、教育、制造、政府等部门的计算机软件工程技术人员、信息系统分析工程技术人员等职业岗位群，具有人工智能理论基础知识，掌握人工智能技术应用的基本技能，了解人工智能技术应用框架与其生态系统，能够从事大数据分析师、人工智能运维工程师、机器学习工程师、NLP应用工程师等工作的高素质技术技能人才。

1.3 专业人才培养规格

与本科院校人工智能专业注重和引导人工智能算法和科研人才培养不同，职业院校人工智能专业重在培养学生的技术应用能力和操作水平。掌握人工智能应用技术的基础理论和专业知识，能够从事人工智能技术应用、科学研究、智能技术开发、管理及应用等方面所需要的基本训练，具备从事智能数据处理、智能行为决策等方面研究、开发、应用及管理的综合能力。

2  高职人工智能专业建设面临的挑战

2.1 课程体系结构不成熟

本科院校首批人工智能专业于2019年9月开始招生，高职院校2019年11月增设人工智能技术服务专业，将于2020年9月开始招生。在此之前，仅有部分院校开展了人工智能专业人才培养的探索，还未形成成熟的具有特色的课程体系结构，也未有比较成熟的经验可供借鉴。同时，受实践教学条件、师资队伍水平等因素的影响，在课程体系构建过程中，与产业需求融合不高、职业岗位元素融入不足，课程开发与企业实际项目结合不深，人才培养标准与企业岗位需求出现脱节、存在偏差。

2.2 实践教学条件不足

实践教学是职业院校技术技能人才培养的重要环节，是实现专业人才培养目标的主要途径，是保证教学质量的关键因素。新兴人工智能专业人才的培养依赖于校内外实践教学条件。人工智能专业实训室建设投入较大，受办学经费的限制，实践教学条件建设具有一定的滞后性，难以跟上技术发展的步伐，无法满足新工科背景下的人工智能专业的实践教学需求，致使学生的技术技能操作水平难以得到保障。

2.3 教师项目实战经验欠缺

师资紧缺是人工智能专业发展亟待解决的问题，内培外引成为师资队伍建设的重要手段。由于高职院校对人工智能专业人才的吸引力不强，专业人才引进困难，更多的是依赖于自身师资的培养。由于原有教师存在着知识储备不足，参与到企业的真实工程实践项目机会较少，缺乏企业项目工作经历，对新技术理解不深、把握不準，从而难以对人工智能技术专业知识应用进行有效掌控。加上教师职业倦怠因素的影响，对新技术的学习上进心不强，影响了师资队伍的水平。

2.4 产教融合协同育人不深

职业教育必须围绕区域经济社会发展展开，是区域经济社会发展的重要支撑，产教融合协同创新育人是专业建设的必由之路。但现有校企合作模式更多的是以学校购买企业设备搭建实训环境、植入相关课程的方式进行，企业主动参与的意愿不强，深层次的开展难以展开。由于企业投入周期长、见效慢等因素，校企双方未找到利益的共赢点，一直存在企业积极性不高、参与程度不深、学校投入不足等问题，严重制约了与岗位相适应的专业技术人才培养。

3  人工智能专业多方协同育人模式构建策略

3.1 建立产业学院，搭建育人平台

建立和完善“产业+企业+专业”的校企共建专业机制。为适应区域地方经济发展需求，实行政府主导、校企共育的政校企合作模式，推进双主体协同育人，形成校企命运共同体。引入信息技术龙头企业，将产业资源、政策资质、行业经验、生产工艺、技术标准和经营管理等发展要素植入人工智能专业建设，建设集人才培养（培训）、技术创新应用、实习实训、就业创业、文化传承为一体的产教融合型产业学院，创新运行管理机制，构建校企一体生产性情境教学基地，打造具有创新精神、德技双馨的师资团队、推行现代学徒制培养，实施“项目载体、工程师指导、学生管理”的开放式管理模式。

3.2 优化师资结构，突出胜任力培养

按照“双师素质与双师结构并举、技能水平和素质提升并重”原则，依托产业学院，建立企业工作站，搭建企业工程师和学校教师的交流互动平台。选派优秀教师，以企业在本地实际运营项目为载体，参加企业实战技能培训和工程项目实施，获取企业职业资格认证，提升团队的项目操作能力;选派具有丰富实践经验的企业工程师参与课程实践教学环节，提升项目教学的针对性;将项目应用案例在工作站进行复盘，共同探讨解决项目应用过程中出现的问题，提升团队的项目应用水平;开发匹配教学需要的工程项目综合教学案例，完善教学资源，提升学生培养质量;围绕项目的二次开发开展技术创新，提升团队技术服务水平。

3.3 实施训育结合，推行新型现代学徒制

通过校企联合招生（招工），校企共同研究制定人才培养方案，共建课程标准、考核方案等，施行校企双场景教学、双师授课、双重管理的校企联合培养、双主体育人的企业新型现代学徒制育人模式，形成校企分工合作、协同育人、共同发展的良好格局。实施基于工作过程的课程教学，推行面向企业真实生产环境的项目任务式培养模式，拉近与企业岗位需求的距离，缩短学生与实际岗位之间的差距，实现由学生到企业工程师的平滑过渡，实现人才培养与岗位需求的无缝对接，提升人才培养质量。

3.4 强化实训环节，实施1+X证书培养

以“场景化、标准化和案例化”为主要特征，聚焦真实场景和任务，按照实际工作流程设计学习方案的主线，结合企业在人工智能领域的实际应用案例，强化学生岗位实践能力培养。让学生在真实或仿真的场景，按照自己设计的工程流程进行施工，根据学生学习态度、设计方案的可行性、操作的规范性和项目完成的质量等评定学生的岗位职业能力、职业素质和实训成绩。基于学生职业发展和技能水平考核需要，注重学生职业资格的认证，引入企业培训认证体系，实施1+X证书制度，组织学生通过行业组织的职业资格考试，提升学生针对职业岗位的适应力，拓展就业创业本领。

3.5 深化校企共育，创新运行管理体制

建立校企技术研发协同机制、师资互聘机制、资源共建共享机制、产教融合企业评价体系等，从机制体制上确保校企合作的顺利实施。建立项目运营团队，及时将新技术、新工艺、新规范纳入教学标准和教学内容，强化学生实习实训环节。通过企业研发项目走进校园的模式，开展项目研发和技术服务，实现基地运营管理工作的体制与机制创新。在项目运营团队领导下，以大数据人工智能开放实训基地为工作环境，采用公司管理制度，把实训基地作为工作基地，以学生为中心，施行“项目载体、工程师指导、学生管理”的开放式管理模式，以项目小组为单位，签订目标协议，注重学生学习能力的培养和学生项目应用的指导。

4  结语

人工智能技术新一代信息技术与传统产业深度融合的产物，人工智能产业的发展需要催生了大量人工智能应用领域技术技能人才需求。职业院校人工智能专业人才培养，必须通过产教融合校企合作协同创新育人，提升企业参与度，实施以产业学院为载体，创新“双主体”人才培养模式，完善“训育结合”育人机制，实施企业新型现代学徒制，融入1+X证书制度，基于工作过程系统化重构课程结构，设计教学方法，突出以学生胜任力为中心，建立多元考核评价机制，从而提升人工智能专业人才培养质量。

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