人工智能背景下地方院校信息类专业学位研究生人才培养模式改革探索

包学才，樊棠怀，邓承志

(南昌工程学院 信息工程学院， 江西 南昌 330099)

引言

人工智能是世界各国科技发展争夺的前沿技术，也是国家实现产业转型升级的重要支撑，人工智能的发展将促进或影响当前所有行业，特别是信息类产业，人工智能与行业相结合是加速经济转型、塑造新型产业的加速器[1]。人工智能涉及的相关前沿理论、创新应用、人才培养等方面是国家增强未来竞争能力和提升社会生产力的重要内容，而人才培养是人工智能持续发展的重要基础[2-3]。随着人工智能的人才培养政策上升为国家战略，加快人工智能以及“人工智能+X”的复合型人才培养已成为国际竞争的新焦点[4]。2017年7月国务院印发了《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35号)以及2018年4月教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》(教技〔2018〕3号) 的通知，通知文件明确了18项重点任务，并提出“三步走”目标，其中重要一条任务就是督促完善人工智能领域人才培养体系，积极探索“人工智能+X”的人才培养模式。在此背景下，对于地方院校，研究如何改革和创新专业学位研究生“人工智能+X”的人才培养模式，特别是人工智能与学科特色相结合的信息类专业学位研究生培养，对提升高水平复合型的人才培养质量和促进区域经济发展具有重要意义。

一、人工智能背景下信息类专业学位研究生人才培养模式改革的必要性

随着人工智能技术的发展，各行各业都将朝着智能化方向发展[5]。人工智能将是推动产业变革的主要驱动力量，吸引了全世界各国的关注，我国与欧美日等发达国家都相继制定了比较明确的人工智能发展战略，未来人工智能发展将是世界各国竞争的科学技术制高点。随着这些战略的深入实施，必将对产业转型、人才需求、创新应用方面产生重要影响。作为高等院校，更应该对接国家战略，适应社会发展需求，培养社会需要的人工智能领域各层次人才，特别高层次人才。因此，人工智能技术作为未来的战略性技术，推动和改革现有信息类研究生人才培养模式具有现实的必要性。

(一)人才培养模式改革是国家高等教育的需要

自从深度学习以及AlphaGo智能机器人等人工智能技术的出现，世界各国都将人工智能技术作为未来发展的战略。欧美日等发达国家人工智能的人才培养起步较早，人才培养体系相对完善，我国与这些发达国家在人工智能技术方面还存在较大差距，特别是人工智能人才培养方面。为此，要缩小与发达国家在人工智能方面的差距，信息类人才的培养是其中最为关键的环节之一[6]。近两年来，国务院和教育部等部门发布的《新一代人工智能发展规划》《高等学校人工智能创新行动计划》等一系列有关人工智能相关文件表明，加快人工智能人才培养是当前和未来一段时间的重要任务。在2018年3月16日全国人大一次会议新闻中心举办的记者会上，教育部长陈宝生说人工智能异军突起，引起全社会的高度关注，要求高等教育要对人才培养的模式进行改革和创新，这样才能培养承担民族伟大复兴的历史任务。所以，在当前人工智能时代背景下，改革现有人才培养模式，特别是信息类专业学位研究生人才培养模式是适应国家社会发展的时代需求，也是适应国家高等教育发展的需要。

(二)人才培养模式改革是社会产业变革的需要

近年来，人工智能技术的蓬勃发展对当前产业转型升级带来重要影响。人工智能技术将为世界各国的经济社会发展带来新的发展机遇，给人民生活带来巨大变化。根据美国斯坦福大学以及美国咨询公司Gartner等机构调研得出，未来几年人工智能需求将新增230万个[3]，未来随着人工智能加快在各行业的应用，人才需求规模将持续扩大。然而，目前信息类专业学位研究生的人才培养主要面向本专业学位研究方向本身，与其他领域的交叉学科知识不熟悉，对行业创新应用的需求了解不深入，不能从根本上满足市场的人才需求。而随着我国逐步加快产业转型升级，必将促使高等学校培养适合产业需求的人才。所以，用传统的人才培养模式看待人工智能将不能适应人工智能背景下的人才培养，必须要改革现有人才培养模式，使新的人才培养模式能够适应未来人工智能背景下的社会发展和市场需求，为未来提供充足的人才储备，持续为市场需求提供服务。因此，推动信息类专业学位研究生人才培养模式改革也是人工智能背景下社会产业变革的需要。

(三)人才培养模式改革是高校自身发展的需要

2015年8月18日国家审议通过了《统筹推进世界一流大学和一流学科建设总体方案》，该方案是我国未来一段时期内对高等教育建设做出的重要部署。此外，为适应新时代科技发展和我国国民经济发展的需要，2017年2月以来教育部积极推进新工科建设，先后发布了《关于开展新工科研究与实践的通知》《关于推进新工科研究与实践项目的通知》，对未来的中国工程教育指明了方向。国家高等院校未来将需要围绕国家建设要求和发展战略，积极制订对应的人才培养目标，助推上述目标的实现。而人工智能的异军突起，使得改革人才培养模式更加迫切，日前教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，要求推进“新工科”建设，并重视人工智能与计算机、控制、数学、统计等学科专业教育的交叉融合，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式。因此，在国家“双一流”“新工科”的教育政策驱动下，人工智能背景下的人才培养模式改革是高等院校特别是地方类院校自身转型发展的需要[7-8]，而人工智能背景下信息类专业学位研究生人才培养模式的改革是其中的重要内容。

二、地方院校信息类专业学位研究生人才培养模式改革面临的困境

(一)现有研究生人才培养模式不适用人工智能背景下产业发展需要

国家对研究生的培养目前分为两类，一类是学术学位，另一类是专业学位。两种类型培养模式在培养目标上有明确区分，学术学位以学术研究为导向，侧重理论研究，培养高等院校或科研院所的研究型人才。对于专业学位来说，主要侧重培养在本专业方向上具有专门技术工作能力的高层次人才。尽管国家对两种不同学位的人才培养有明确定位，但从目前各高校培养的模式来看，学生培养除了获得规定的学分外，主要由导师主导学生的过程培养，而目前硕士生导师队伍都是在国家学术型模式下培养出来的高层次人才。因此，目前国内大部分高校对两种学位研究生的培养从整体下没有实现明显的区分，并且现有这种人才培养模式已经强化了导师的人才培养观念。重要的是现有人才培养模式已实施很多年，形成了较为固定的人才培养观念和模式。然而，在人工智能背景下，前沿技术和创新应用是人工智能发展的两个方向，这两个方向需要用不同的培养观念和模式。对于产业转型发展，企业需要更多创新应用型人工智能方向的高层次人才。因此，现有人才培养模式给人工智能背景下人才培养模式改革提出了挑战，也是目前改革人才培养模式面临的困境。

(二)现有人工智能教育教师不能满足未来人才培养需求

近年来人工智能发展迅速，给行业带来革命性的变革，而且目前正处于大发展阶段，对未来教育将持续影响。然后，目前人工智能教育教师不能满足研究生教育教学的需要，特别是对人工智能理论和应用有丰富经验的教师更为缺乏。2018年教育部办公厅印发了《关于开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》(以下简称 《通知》)，也是对人工智能教育教师的培养提供了指导。但目前人工智能需求较大，地方院校在学科建设和人才经费有限的情况下，难以引进人工智能方向的高层次人才。在人工智能背景下，信息类专业学位研究生需要注重人工智能理论和创新应用方面的能力培养，而现在教师不能满足人才培养需求，这就迫切需要引入和培育一批具有扎实的人工智能理论和创新应用的教师队伍，这也是人工智能背景下地方院校所面临的重要难题。

(三)现有实践基地不能满足人工智能背景下实践教学需求

在人工智能时代背景下，对于地方院校来说，信息类专业学位研究生的人才培养目标主要是培养具有扎实人工智能理论的创新应用型高层次人才。而人工智能领域的创新应用需要具有较强的实践能力，要培养这种能力，实践条件和基地的建设是创新应用人才高层次培养的核心。目前信息类专业学位研究生实践基地主要以现有相关研究方向相关的信息技术企业为实践基地，实践内容主要围绕基于软件或硬件开发、岗位实践以及工程项目实践等展开。然而，在人工智能背景下，现有实践基础难以满足现有人才培养的需要，主要面临的问题包括：一是现有基地主要还是面向企业传统优势产品的开发，在人工智能背景下，企业本身都有转型升级的需要，不能为人工智能背景下的人才培养提供有效指导；二是现有实践条件和基地不能为人工智能的创新应用人才培养提供实验和实训条件。此外，加上地方院校现有人才培养经费有限，建立适应人工智能背景下的实践教学体系面临重要挑战。

三、人工智能背景下信息类专业学位研究生人才培养模式改革思路探讨

通过上述人工智能背景下信息类专业学位研究生人才培养模式改革的必要性和面临的困境问题分析，针对地方院校转型发展需要，提出人工智能背景下地方院校信息类专业学位研究生的“一推动，二注重，二强化”人才培养模式改革思路，即“一二二”人才培养模式改革思路，具体如下：

(一)推动人工智能背景下的培养理念和课程建设改革

在国家“双一流”和新工科建设等教育政策驱动下，由于地方院校的建设经费有限，又面临着学校迫切转型发展的需要，更新人才培养观念、定位好人才培养目标、走特色发展之路是学校发展的必然选择。作为地方院校，要区别于入选国家“双一流”高校偏重学术型人才培养的模式，特别在当前人工智能快速发展的背景下，更应结合学校特色，主动推动信息类专业学位研究生的人才培养模式改革，推动“人工智能+特色行业”的创新应用型人才培养和课程建设改革。在具体实施过程中，要从人才培养理念和学校人才培养目标的更新、课程设置与课程建设的改革、导师队伍人才培养观念的更新等三方面出发，明确在人工智能背景下地方院校信息类专业学位研究生的人才培养目标，围绕人工智能理论与学科研究方向之间的创新应用，做好人工智能基础理论、研究方向课程以及“人工智能+行业应用课程”的设置。此外，以一流课程建设目标为依据，根据社会需求和发展，持续更新培养理念和课程设置，扎实做好课程建设，为人工智能背景下创新应用型的人才培养提供有效支撑。

(二)注重“人工智能+学科特色”的创新应用能力培养

人工智能技术将推动新一轮科技革命和产业变革，对于地方院校，应把产业变革的需求与信息类研究生人才培养目标结合起来，从人工智能的创新应用方面考虑怎么培养人才。此外，考虑如何结合学校的学科特色，把学科特色与对应行业结合起来统筹规划。重要的是，要根据人工智能的特点，针对人工智能的发展趋势和应用前景，制定相应的信息类专业学位研究生创新创业激励措施和相应的学科竞赛，提供和创造适应“人工智能+学科特色”的创新应用能力培养的平台，激发教师指导学生在基于人工智能技术与学校特色行业的创新应用方面进行大胆探索和科技创新，形成浓厚的“人工智能技术+特色行业应用”的创新创业环境。此外，信息类专业学位研究生可结合专业实践要求，把“人工智能+行业”的应用创新与专业实践结合起来，促进学生在人工智能应用方面的创造力，提升在人工智能背下的创新创业能力，为以后就业适应人工智能背景下的产业变革提供技术和创新能力储备。

(三)注重“人工智能背景+特色行业”的工程伦理教育

随着人工智能技术已取得突破性进展，人类社会已进入智能化时代，但人工智能技术也是一把双刃剑，当人工智能技术使用不当，也会给人类和社会带来重大威胁，可能给国家和人民财产带来重大损失。在2018年2月，牛津大学、剑桥大学和OpenAI公司等14家机构共同发布题为《人工智能的恶意使用：预测、预防和缓解》的报告，指出人工智能可能给人类社会带来数字安全、物理安全和政治安全等潜在威胁[9]。这充分表明，人工智能技术若使用不当，带来的后果将非常严重。因此，在人工智能时代的背景下，作为高等院校，特别是地方院校信息类专业学位研究生的培养，更要高度注重研究生的工程伦理教育，要把工程伦理教育放到思想政治教育相同的高度，注重以案例教学为主，特别注重以人工智能技术和学校特色学科相关行业相结合为案例，进行有针对性的工程伦理教育，让培养的研究生形成具有个人和社会发展的正能量和拥有促进社会发展思想的工程道德价值，杜绝利用人工智能技术来破坏社会或给人类社会发展造成危害。因此，地方院校要通过“人工智能背景+学科特色行业”的工程伦理教育，培养具有工程道德价值的高层次人才，为推动社会发展和我国产业变革做出贡献。

(四)强化人工智能背景下的创新应用型师资队伍建设

人工智能技术的突破必然带动各行业转型发展，各行业企业要实现产业转型升级和产业变革，必然需要大量的人工智能创新应用人才。对于地方类院校，要培养满足市场需求的合格研究生人才，就应该拥有一只高水平的人工智能创新应用型的高层次师资队伍，特别是在行业应用上取得一定成绩的高层次人才。作为地方高校，引进高水平人工智能研究方向的高层次人才具有较大的难度，需要从大力引进和培育两方面着手。学校或二级学院应制订引进和培育人工智能方向教师的相关制度文件和配套政策，在大力引进的同时，积极引导和鼓励具有博士学位的信息类青年教师转型向“人工智能+行业应用”方向发展，在配套条件和研究生分配等方面给予倾斜。此外，依托学校学科特色，利用学科优势成立“人工智能+学科特色”的研究方向，加强实验室建设和资金投入，引导教师到人工智能企业实践锻炼，为人工智能背景下创新应用型师资队伍建设提供条件保障。

(五)强化人工智能背景下与特色行业的产学研合作

作为地方院校，培养具有较强创新应用能力的研究生对学校转型发展具有重要作用。产学研合作是高等院校、科研机构和企业的科技创新成果转化的有效途径，已成为强化人才培养和积累创新应用能力的重要手段。地方院校更应该以学校的学科特色为依托，主动面向特色行业集中发力，全方向动员并积累技术，加强学校与学科特色相关行业的企业、科研院所合作。从企业转型发展的需求出发，通过持续强化产学研合作机制，根据学科特色行业的实际，制定产学研合作机制来推动学校在人工智能创新应用方面的成果转化，带动教师与企业合作。此外，通过建立的产学研合作机制，持续强化人工智能教师的能力培养，为完善信息类专业学位研究生人才培养模式提供重要的平台，进而促进学科在科学研究、人才培养方面迈上新台阶，也为学科特色行业的转型发展做出重要贡献。

结论

随着国家人工智能战略的实施，人工智能时代的到来给高等院校的信息类专业研究生人才培养带来了新的挑战，特别地方类院校的研究生人才培养。在人工智能时代背景下，如何抓住机遇、及时认清形势、更新人才培养观念、开展人才培养模式改革是地方院校转型发展的重要因素。本文从这几方面出发，分析了信息类专业学位研究生人才培养模式改革的必要性，阐述了在人工智能背景下地方院校专业学位研究生人才培养改革面临的问题，从培养理念与课程改革、创新能培养、工程伦理教育、师资队伍和产学研合作等方面，提出了“一推动二注重二强化”的地方院校专业学位研究生人才培养改革的思路，为人工智能背景下地方院校的信息类专业学位研究生人才培养改革提供借鉴，也为地方院校在人工智能背景下转型发展提供理论参考。