人工智能背景下高职工程造价专业教学转型与实现路径*

李睿璞，王 群，徐 淳

人工智能背景下高职工程造价专业教学转型与实现路径*

李睿璞，王 群*，徐 淳

（深圳职业技术学院 建筑与环境工程学院，广东 深圳 518055）

人工智能技术的兴起为建筑领域带来了新的机遇与挑战，也对高职院校人才培养、教学要求、课程建设等内容提出了新的现实需求．本文总结了建筑大数据挖掘、神经网络以及遗传与仿生学等人工智能技术在智慧建筑中的应用与实践，提出了在新技术背景下工程造人才培养转型的现实需求，指出要通过师资信息化素养的提升、课程体系的综合改革、教学手段的信息化升级以及开放性复合育人体系的有机融合等举措，协同实现高职工程造价专业的教学转型．

人工智能；工程造价；教学转型；高职

计算机辅助设计、专家子系统以及施工集成一体化将实现建筑产业化、工业化的变革[1]．随着人工智能、大数据分析等技术的迅猛发展以及智慧建筑的普及与推广，大量重复性、繁重性、危险性的工作终将被机器所取代．在人工智能背景下，高职院校作为建筑产业的人才培养摇篮，其教学基本要求、人才培养等诸多内容也应及时转变．

工程造价作为文理交叉的高等职业技术应用型专业，其人才培养及教学模式不仅应符合高等教育的流程与方法，更要依据产业变革与新技术推广及时调整专业教学内容．在教学过程中，要坚持以工作任务为中心、项目驱动为导向的教学模式，在课程中借助新技术的实际应用强化学生的业务能力和提升学生的职业素养．

1 人工智能背景下智慧造价管理

随着人工智能技术（Artificial Intelligence，AI）、建筑信息模型（BIM）、区块链、云计算、大数据的不断融合与发展，智慧化工程造价信息的分析、整合、挖掘等应用已完成从理论设计到实践应用的转化，工程造价行业正朝着数字化、智能化、全周期化的方向不断发展与演进．以三维信息为载体的各类BIM模型结合人工智能分析模块和工程造价定额等传统数据模块实现了工程设计与成本控制的一体化管理，为政府、企业、用户搭建了全寿命、多信息、共享用的大数据行业生态平台，在无序、海量的建筑信息中寻找潜在、共性规律，为智慧化造价管理提供了必要的技术支持．

1.1 建筑信息大数据挖掘

建筑信息大数据挖掘是对海量建筑信息进行智能分析，以实现智能建筑的精细化管理．文献[2]借助智能化放线设备，将AI技术与BIM技术综合运用于施工现场地下管线的深化设计和精细施工，多专业的融合与协调提升了项目精细化管理进程；文献[3]将BIM技术与测量机器人综合运用于设计模型的三维信息交互和机电管线的施工优化过程，使施工质量得以提升；文献[4]将RTS机器人应用于钢结构节点的安装工艺，解决了钢结构住宅节点多样、施工复杂的难题．在工程造价领域，多源数据的融合（定额库、规范库、建材信息库等）实现了信息的互通与共享，通过大数据云平台对相关信息的深度挖掘，不仅提升工程造价的工作精准度，也创新了现有的工作模式．由此可见，将AI技术应用于各类专业子系统，不仅完成了建筑工程技术的过程化、信息化管理，更可实现建筑工程造价成本信息的精细化管理．

1.2 BP神经网络模拟

神经网络（Back Propagation，BP）是通过计算机组模拟人体大脑的复杂计算模型，它具有较强的学习性、适应性等特点．文献[5]将BP决策与施工现场管理进行了尝试性探索，解决了城市中心区施工场地狭窄的管理难题；文献[6]将建筑结构系统分为人工智能单元以判定构件的可靠性；文献[7]解析了建筑计算性思维和流程特征，从信息集成、映射建模和决策支持等多视角剖析AI技术在建筑设计中的应用；文献[8]利用描述性语法、人工神经网络和自主体等AI技术在建筑设计、分析和建造中得以应用与实践．在工程造价管理领域，借助BP算法将影响工程项目的因子赋予权重，可快速完成建筑工程高精度的投资估算．

1.3 仿生学与遗传算法

仿生学分析是借助自然选择与生物的行为特点，通过数学模型辅助管理的智能化应用；而遗传算法则是利用遗传学中有关选择、交叉与变异，经过数理化分析迭代获取最优解的分析模拟过程．文献[9]结合蜻蜓翅膀结构对温室结构的仿生设计进行了可行性研究；文献[10]借助仿生学在宏观与微观仿生方面的应用建立桥梁的“活体”概念，为新型桥梁设计提供新的思路和途径．此外，如粒子算法、萤火虫算法等各类遗传算法应用于建筑工程的成本控制、物料配送以及建筑施工组织等工作环节[11]，极大拓展了工程造价行业的工作内容．

2 人工智能背景下工程造价人才培养转型的现实需求

随着各类新技术在建筑工程领域的逐步融合，建筑“八大员”的传统工作将被机器人所替代．新技术的不断涌现对传统造价行业的工作内容提出了新要求，也增加了市场对此类新型高技能人才的需求程度，这也成为工程造价人才培养体系转型的现实需求．

2.1 工程造价行业全寿命周期管理的本质需求

传统的全过程工程造价管理是以指导施工组织实现经济效益最优化的管理手段，而工程造价全生命周期管理是基于全过程管理基础上的决策管理，它侧重于分析工程项目建设过程中的经济效益、社会效益以及生态效益的综合提升．人工智能技术与各类工程数据的有机结合，将构建全寿命周期的智能数字化生态平台．

在人工智能背景下，工程造价全行业要拓展传统的工作范畴，将工程大数据整合分析、计算机编程以及工作流程的可视化与智慧化与工程造价的传统业务有机融合，而任务操控、过程监管、成品审核以及系统维护等工程全寿命智慧管理将成为工作重点．

2.2 市场对智慧型工程造价管理人才的切实需求

传统高职工程造价人才培养目标一般设定为“培养行业大量需求且具备一定现代造价管理知识的高级技能造价员”．在人工智能背景下，工程造价从业人员的工作内容得以扩展，传统重复性、程序性的工作如分部分项工程量的计量、审核以及工程量清单的编制等已被各类人工智能平台所取代，自动算量、云计价等智能化、全周期管理系统已在行业内得以普遍应用．

工程造价行业与人工智能技术的结合，将提升传统工程计量的准确性与可追溯性，降低系统性误差以及不确定性因素对造价数据精确度的负面影响．以工程计量为例，从业人员依据施工图纸反复计算各分项工程的面积、体积以及数量等信息，此类工作模式不仅效率低下而且计算结果的精确度偏低．随着AI技术、BIM技术与传统工程造价工作内容之间的有机融合，工程量可视化计量的速度以及相关造价文件编制的准确度均大幅提升，从业人员的工作内容已转变为建筑工程全寿命成本管理与造价控制等，对岗位智慧化的职业素养要求较高．

2.3 构建智慧化工程造价人才培养体系的内在需求

人工智能作为科技进步与产业发展的原动力，亟待培养一批具备既精通专业技能又了解新技术的复合创新型人才．在工程造价管理领域，BIM技术为建设工程智慧管理提供了海量数据支撑，也为创建人工智能数理模型以及智慧化管理提供了实现基础．所以，高职工程造价人才培养模式、课程体系中需要将人工智能、BIM、大数据分析与专业课程有机结合，在人才培养过程中体现专业知识与新技术的有机融合．

人工智能技术的应用已经为高职工程造价人才培养提出新的需求，在课程体系中应逐步实现理实融合、产教融合、信息融合的新型教育发展之路．职业教育在侧重技能培养的同时还需注重人工智能综合素养的培育，更新职业教育的教学内容以提高学生的创新能力、综合能力、知识迁移能力以及激发学生的创造力，最终培养学生跨界的逻辑思维体系．

3 人工智能背景下高职工程造价专业转型的实现路径

工程造价专业的教学目标、课程建设、人才培养必须完成数字化、网络化、智能化领域的转型与升级，将工程造价信息的管理、运用和维护等工作与人工智能、大数据分析、智慧建造等技术相结合，以多途径、多方式、多手段协同实现人工智能背景下高职工程造价专业的转型与升级．

3.1 提升师资的信息化素养，探索BIM与人工智能技术的有机融合

为适应人工智能、大数据、区块链、云计算等产业发展的新需求，高校教师只有掌握一定的信息技术、创新思维、专业技术的综合技能，才能培养出新型高技能人才．

高职院校应吸纳工程实践经历丰富的“双师型”人才，也可通过继续教育和师资培训项目完成现有师资的升级与转化．另一方面，工程造价教师资信息化素养的提升应围绕建筑领域的智慧建造、数据挖掘、智慧运维等内容寻找人工智能在建筑全寿命管理的结合点，掌握一定的计算机编程、数理统计以及信息挖掘的基础知识，探索BIM技术与人工智能背景下智慧建筑领域的研究与应用，并要积极开发高职“学历证书+职业技能等级证书”类人工智能与专业技能相结合的职业资格证书．

3.2 课程体系综合化改革，实现传统课程体系与人工智能技术的有机融合

为全面提高职教育服务现代产业发展的需求，高职教育的课程体系、课程内容要主动适应产业升级与创新．高职院校应积极响应国家有关推动人工智能发展的宏观战略，充分调研区域经济社会发展对高技能人才的能力需求．

在建筑工程领域，新时期人才培养应主动适应建筑行业智慧化、产业化的转型升级．课程体系应依据产业发展需求及时调整与更新，合理配比基础知识与新技术的课时比例，逐步强化生产与操作环节对新技术的实践技能．在高职工程造价教育教学课程改革中，应适当调整课程体系与课程结构，删减如“工程招投标”、“工程计量与计价”等原理性、程序性的理论课时比例，增设招投标管理实操沙盘、云计量、云计价等方面的教学内容；借鉴人工智能与智慧建筑前提下的技能分级，使学生在BIM技术下能借助人工智能的分析手段解决建筑领域的实际问题与困难，还应分层次设立智慧造价全寿命管理人才的分段培养计划并合理设置课程组之间的逻辑关系．基于上述分析结论，基于人工智能的工程造价人才培养的课程体系与课程逻辑关系如图1所示．

3.3 教学手段与教学方法信息化提升，搭建智慧型学习平台

教师需协调传统教育、技能培训与人工智能三者之间的互动关系，将传统言传式知识点教育逐步转变为学生个体能力、职业素养以及个性需求、精神与品质的复合培养模式[12]，采用人工智能平台取代传统、常规性的教学手段．

图1 人工智能背景下工程造价课程设置关系图

除使用传统的实训条件以外，更多借助虚拟现实技术（VR）、增强现实技术（AR）、混合现实技术（MR）等手段强化学生的实操技能．在普及人工智能基础、应用方式等知识以外，应将AI与课程体系相结合，智慧化完成技能型人才知识结构的个性化管理，实现因材施教、因材就业、因材发展的核心理念．翻转课堂、小规模限制性在线课程（SPOC）、大规模开放性网络课程（MOOC）等新型教学方法已被应用于教学领域，智慧学习平台集合了丰富的学习视频、题库、在线交流、分组任务等模块．在人工智能背景下，各类学习平台应逐步与学习者之间建立交互关系，依据学生的学习表现以及个人选择偏好推送相关的学习内容，培养高效的智慧型学习模式[13]．

3.4 复合型人才培养的开放性对接，多元育人主体的有机融合

高职院校还应重视职业教育各方面的资源优化配置，增加人工智能背景下人才体系、课程设置、内容建设方面的投入，调研生产、建设、管理、运维等工作阶段人工智能技术对复合人才能力的培养要求．积极搭建平台为校企合作的实施提供土壤，在确保实训基地建设质量的基础上鼓励人工智能技术在教学实施活动中的普及、实施与推广．

在工程造价与管理领域，高职院校应重视优质教学资源建设——以BIM技术为基础，以智慧建筑为研究对象，以建筑全寿命信息管理为目标综合培养高端工程造价高技能型人才．传统的工程造价专业围绕着培养工程建设领域的造价员为目标，而在人工智能背景下将智慧互联与工程建设有机融合，培养学生的创新思维，强化学生与终端智能设备的交互性与实操性，最终提升建筑工程全寿命造价管理人才协同、创新的综合业务能力与职业素养．以深圳市为例，在粤港澳湾区经济带中要打造具有世界影响力的创新创意之都，地区院校人才培养应注重新技术条件下学生创新能力的培养，特别是在人工智能背景下如何实现产业发展、创新驱动、专业素养的有机融合都将成为高职工程造价专业来课程改革的核心内容，只有将师资队伍、教学手段、课程体系与育人主体之间的有机融合才能完成人工智能背景下高职专业的顺利转型．

[1] 张亮．BIM与机器人全站仪在场地地下管线施工中的综合应用[J]．施工技术，2016，45（06）：27-31，48．

[2] 黄正凯，钟剑，张振杰，等．基于BIM平台测量机器人在机电管线施工中的应用[J]．施工技术，2016，45（06）：24-26．

[3] 曹启光，韩立柱．RTS放样机器人在钢结构工程测量中的应用[J]．施工技术，2017，46（18）：30-31，69．

[4] 程朴，张建平，马朝阳．建筑施工设施定位BP神经网络决策[J]．计算机工程，2001（11）：27-29．

[5] 李建平，束拉，邱敏．基于神经网络的模糊综合评判在建筑结构可靠性评估中的应用[J]．湖南科技大学学报（自然科学版），2008（01）：41-44．

[6] 孙澄，韩昀松，任惠．面向人工智能的建筑计算性设计研究[J]．建筑学报，2018（09）：98-104．

[7] 魏力恺，张备，许蓁．建筑智能设计：从思维到建造[J]．建筑学报，2017（05）：6-12．

[8] 史晓君，于海业．温室结构仿生设计的可行性研究[J]．农机化研究，2011，33（07）：73-77．

[9] 胡楠，戴公连．仿生理念在桥梁设计中的应用[J]．世界桥梁，2009（03）：65-69．

[10] LIU H, AL-HUSSEIN M, LU M. BIM-based integrated approach for detailed construction scheduling under resource constraints[J]., 2015，53：29-43．

[11] WANG J, ZHANG X, SHOU W, et al. A BIM-based approach for automated tower crane layout planning[J]., 2015，59：168-178．

[12] 黎修良，沈言锦．人工智能背景下的职业教育教育教学资源共享研究[J]．中国教育技术装备，2018（19）：50-51，54．

[13] 尹霞雨，吕芳卓，刘梦蓉，等．人工智能2.0与教育信息化2.0背景下的职业教育——来自第三届中美智慧教育大会的观点[J]．中国远程教育，2019（01）：18-22．

On Teaching Transformation and Implementation Methods of Quantity Survey Major in Higher Vocational Colleges under the Background of Artificial Intelligence Application

LI Ruipu, WANG Qun, XU Chun

（）

The wide-spreading of artificial intelligence technology has brought new opportunities and challenges to the field of architecture, and has also put forward new realistic demands for talent cultivation, teaching standard and curriculum construction in higher vocational colleges. This paper summarizes the application of artificial intelligence technologies such as data mining, neural network, genetic and bionics in intelligent building. It puts forward the demand for talent training transformation under the background of new technology project. It also points out that through the promotion of teachers' information literacy, comprehensive reform of course system, teaching means and openness of compound cultivation system of comprehensive measures, the major ofcould achieve teaching transformation in higher vocational colleges.

artificial intelligence; quantity survey; teaching transformation; higher vocational colleges

2019-10-30

2019年教育部科技发展中心教学改革项目“基于大数据分析的高职工程造价课程体系改革”（课题编号：2018B01003）部分研究成果；深圳职业技术学院2018年校级教研项目“基于BIM建筑工程全寿命管理的工程造价高级应用型人才培养模式研究”部分研究成果．

李睿璞，男，内蒙古包头人，副教授，博士，研究方向：土地利用与工程管理．

王群，女，辽宁朝阳人，教授，博士，研究方向：工程造价与绿色建筑．

G712

A

1672-0318（2020）03-0053-05

10.13899/j.cnki.szptxb.2020.03.009