高职院校人工智能专业人才培养模式探究

卢正才，李珊珊

（四川西南航空职业学院 教务处，成都 610400）

一、引言

人工智能塑造新型产业体系,加速培育经济发展新动能,是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。国家高度重视发展人工智能，印发《新一代人工智能发展规划》，从国家战略层面进行规划和部署，全面推动人工智能发展。高等教育作为我国人工智能发展的重要阵地，肩负着人工智能人才培养、科技创新和社会服务的重要职责[1]。教育部《高等学校人工智能创新行动计划》指出，加强人工智能人才培养力度，构建人工智能专业教育、职业教育和大学基础教育于一体的高校教育体系。2019 年，教育部组织研究确定了人工智能技术服务等9 个专业增补入《普通高等学校高等职业教育（专科）专业目录》，标志着人工智能作为独立专业，正式落户高职院校，开启高职院校培养人工智能人才的新征程。

二、人工智能专业各层次人才培养概述

我国人工智能人才培养可分为研究生、本科和高职（专科）三个层次。研究生层次主要开设人工智能研究方向，以“需求导向、应用驱动”“项目牵引、多元支持”“跨界融合、精准培养”为基本原则，瞄准“理论、算法、平台、芯片和应用”等急、断、缺的短板领域，建立人工智能核心知识课程体系和应用模块课程，依托重大科研任务，制定个性化培养方案，实行以问题为导向的学科交叉人才培养模式[2-4]。

本科层次在独立专业正式出台前，主要集中在计算机系、软件学院和信息工程学院等设立人工智能专业方向。目前，本科层次人工智能专业人才培养模式主要有两种形式[5-8]：一是“校企合作协同育人”培养模式，多所高校与相关企业合作共建人工智能学院，深入开展“产学合作、产教融合”，协同培养更加适应社会需求的人才。二是“人工智能+X”培养模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合，侧重培养复合型人才。

高职（专科）层次在独立专业正式出台前，主要设立人工智能专业方向，如湖南科技职业学院开设的大数据技术与应用（人工智能方向）[9]。高职（专科）人工智能专业作为独立专业于2020 年开始实施，人才培养还处于起步阶段[10]。

三、高职院校人才培养的系统观

人才培养指对人才进行教育和培训的过程。从系统论的角度看，可把人才培养作为一个系统来研究，有输入、输出和反馈，如图1 所示。因此，人才培养应遵循“知彼有的，知己放矢，精确反馈，动态迭代”的原则。

图1 人才培养系统图

知彼，就是要充分认识和了解培养对象，也是人才培养系统的输入。高职院校人才培养的对象是高中毕业生和中专毕业生等，熟悉他们的特点才好因材施教。有的，就是根据产业需求和岗位能力要求设定的人才培养目标，也是人才培养系统的输出。知己，就是高职院校要充分认识到自己专业教育优势和短板，要培养与企业无缝对接的人才，需引入企业优质资源，联合企业力量，组成强有力的校企融合型专业教育教学团队。放矢，就是基于培养对象特点，针对人才培养目标，凭借强大的教育教学实力，构建科学的课程体系和人才培养模式，并实施人才培养的全过程，是人才培养系统的重要内容。精确反馈，就是通过挖掘和分析毕业生素质能力、就业创业、岗位胜任和职业发展等数据，形成人才培养总结报告，是人才培养系统的反馈信息。动态迭代，就是根据人才培养总结报告，及时调整和完善人才培养模式，做到人才培养始终与行业、岗位和市场需求相适应，是人才培养系统的自我完善。

四、高职院校人工智能专业人才培养模式

(一)培养对象具有基础薄弱、学习怠惰、个体迥异的特点

高职院校人工智能专业培养对象是高中毕业生和中专毕业生等，具有以下主要特点：一是基础薄弱，学习能力差。近年来高职教育发展迅速，学生规模不断扩大，学生的入学成绩也不断下降。因此，人工智能专业面向的教育对象不再是基础扎实，勤奋好学，有钻研精神的本科生，而是基础薄弱，贪玩随性，不求甚解的手机控。二是要求不高，学习动力不足。大多数高职学生缺少职业发展规划，对将来要从事的职业没有清晰的认识，要求不高，读高职只为拿个毕业证书的想法比较普遍。学习被动，不重视技术技能学习，缺乏对专业技术和技能的进一步理解、钻研和掌握。疲于应付，只要能达到毕业基本条件就行。三是生源较广，个体差异大。与本科生生源主要通过普通高考招生不同，高职院校招生渠道较为灵活，有参加普通高考的应、往届普通高中毕业生，有对口单招生的中高职贯通生，有自主招生的应、往届普通高中毕业生和中职毕业生等，不同渠道入学的高职学生文化水平差异较大。从地域分布看，有省外生源和省内生源，不同地域、不同背景的高职学生在价值观、思想素质、个性方面存在较大差异。

(二)以应用型技术服务人才为培养目标

1.专业定位

人工智能理论深，内容多，涉及面广。高职院校人工智能专业若深入技术内核，学生恐难消化；若面面俱到，学习又易浮于表面。因此，高职院校人工智能专业应定位在人工智能特定方向上的技术服务。从技术深度讲，人工智能技术可分为核心层和应用层。核心层封装了所有功能的技术实现细节；应用层则调用核心层功能，完成用户需求。因此，高职院校人工智能专业在技术深度方面，应定位于应用层，即面向用户，采用技术核心层提供的功能为用户提供定制服务。从技术广度讲，人工智能技术可分成多个方向，如机器人、应用开发、运维、营销等，每个方向均涉及很多相关技术。因此，高职院校人工智能专业在技术广度方面，聚焦在2-3 个特定方向较为适宜。

2.培养目标

人工智能人才培养应立足于属地高新技术开发区，面向人工智能技术应用，服务区域经济发展，培养技术应用型人工智能人才。根据人工智能专业定位，该专业培养德、智、体、美、劳全面发展，具有良好人文素养、职业道德和创新意识，较强就业能力和可持续发展能力；掌握人工智能技术应用领域的基本理论和基本技能，获得项目实践及技术应用能力的系统化训练，在人工智能应用领域适应人工智能、大数据行业及其关联行业智能应用软件开发、人工智能标准数据集开发与测试、人工智能系统运维、人工智能产品销售与咨询、售前售后技术支持等工作的高素质应用型技术服务人才。

3.面向岗位

高职院校人工智能人才培养面向的岗位总体可分成应用开发、运行维护和市场营销三大类，具体包括人工智能应用开发、大数据分析统计与分析、智能系统设计开发与调试、云计算平台运维、智能产品安装调测、智能系统安全维护、智能产品售前售后工程师等。

(三)构建“面向行业、全维合作、产教一体”育人平台

人工智能应用技术依赖于典型应用场景，必须与行业应用和应用场景高度融合。高职院校既缺少支持行业应用所需的环境、数据和算力，又缺少应用项目场景。如果不与企业展开深度合作联合培养学生，则学生所掌握的知识和技能很可能脱离或滞后于产业，很难学以致用，无法实现与企业无缝对接。

高职院校应引企入教，深化产学合作协同育人，完善人工智能领域多主体协同育人机制[11]，构建“面向行业、全维合作、产教一体”的育人平台，推动社会优质资源向育人资源转化，让企业将优秀的智能应用技术及行业经验带入高职院校，让学生浸入企业环境，培养学生技术应用能力和独立解决问题能力，增强学生社会竞争力，提高学生对企业文化的认可度。

育人平台应从顶层设计，面向行业制定人才培养方案。按照行业对人工智能人才的需求，确定人工智能专业面向的岗位，根据职业岗位对从业者知识、能力和态度要求，确定人才培养目标及人才培养规格，设计人才培养方案。展开全维合作，共建共享。校企全维合作，全程参与专业建设的各个环节，共建专业实训基地、专业教学团队、专业课程课件，共享实训资源、教学资源、就业资源。产教一体，促进教学改革。把典型的企业生产岗位工作任务作为教学内容，用人工智能技术服务领域真实工作内容来实训学生。职业考核标准与企业生产岗位考核标准相结合，理论授课与实践教学相结合，突出校内教学的生产性和校外顶岗实习的教学功能。

(四)设计“夯基础、强应用、重拓展”课程体系

针对高职学生特点，着眼实现高职人才培养目标，从人才所需知识、能力、素质出发，以培养职业能力为主线，设计夯基础、强应用、重拓展的课程体系。

夯基础，就是要夯实学生的专业基础课，由纯理论主导向实践理论主导转变，点面结合，兼顾理论的系统性和实用性，解决学生基础薄弱的问题。

强应用，就是重点强化实践课程建设，重视培养学生实践应用能力，解决学生学而不实的问题。实践课是检验学生掌握知识和技术的试金石，是巩固和提高技术应用能力的有效途径。以人工智能技术服务行业岗位需求为依据，以岗位职业能力培养为目标，基于人工智能基础应用开发的工作流程，以“工学结合”为切入点，精选企业真实项目，提炼出以职业能力培养为特色的实践教学内容，突出技术实用性。实践课分为基本技术技能训练、专项技术技能训练和综合技术技能训练，分层分步教学，层层把关，步步为营，切实强化学生熟练掌握和应用技术的能力。

重拓展，就是结合理论知识和实践能力设置专业拓展课程，解决学生差异化学习的问题。一是拓展知识体系。人工智能本来就是多学科交叉，学习不能仅仅局限于部分知识和技术，要让学生形成信息技术、计算机技术、电子工程技术等较宽领域的知识体系。二是拓展职业技能。依据行业组织制定的职业能力规范,根据产业需求、就业市场信息和岗位技能要求确定专业课程的具体实施内容，将课程内容与职业技能进行有效衔接，便于学生考取职业技能等级证书，拓展职业技能。三是拓展人文素质。注重人文素质与专业技术的结合，将人文素质教育内容渗透到专业教育过程中，培养学生的综合素质，满足行业多岗位转换甚至岗位工作内涵变化、发展所需的知识和能力，更好地就业，并能适应岗位的迁移。

根据学生特点和培养目标，课程体系采用模块化课程结构设计，体现专业方向，差异化培养，增强岗位的适应力和择业竞争力。人工智能专业人才培养课程结构可分为通识教育课程、职业教育课程和拓展教育课程。其中，通识教育课程包括公共基础课和公共选修课，职业教育课程包括专业基础课、专业核心课（含职业技术技能认证课）、专业选修课。专业基础课用于夯实人工智能技术涉及的基础知识和理论，专业核心课用于学习特定方向的人工智能应用技术，专业选修课设置人工智能技术服务领域的其它方向。学生可结合自身兴趣爱好选择某一方向进行延伸学习，形成个性化优势。

(五)探索“职业环境、业务引领、能力递进”人才培养模式

以学生为中心，突出学生的职业能力培养，探索“职业环境、业务引领、能力递进”人才培养模式。模式分为3 个层次：第一层次为数理基础及专业核心基础课程培养，该阶段强化和拓宽数理基础，专业基础课程学习和应用，为学生后期专业学习打好扎实基础；第二层次为专业核心课、方向课程学习及实训和项目开发能力培养，以企业工程师团队为主，该阶段学生能力从基本技术技能锻炼进阶到项目开发，最后到岗位能力素养培养，逐步从基本知识能力过渡到技术应用能力，最后到岗位职业能力；第三层次为企业实习与毕业设计，在该阶段每个学生至少完成6 个月以上对口企业实习，通过企业实习使学生尽早地融入到社会企业文化当中，真实体验企业的职业要求，为就业做好“准入职式”准备。

五、结语

高职院校人工智能专业人才培养是高校人工智能教育体系的一个重要组成部分，担负着为社会和行业输入人工智能人才的重要使命。高职院校要立足于自身教育实力，积极和企业展开深度合作，搭建人工智能协同育人平台；根据高职学生特点和培养目标，构建“夯基础、强应用、重拓展”课程体系；以学生为中心，实施“职业环境、业务引领、能力递进”人才培养模式，把高职学生培养成岗位竞争能力强、职业发展潜力大的高素质应用型技术服务人才。