人工智能背景下专业学位研究生课程体系研究

包学才　樊棠怀　邓承志

[摘 要]人工智能技术发展对地方院校信息类专业学位研究生的课程体系提出了新的挑战。为建立与人工智能背景相适应的课程体系，课题组提出以人工智能技术和产业需求为中心的地方院校课程体系改革思路;建设面向学科特色和创新应用人才培养的课程体系与专业实践体系，以实现差异特色化的人才培养;构建“五维一体”模式，设计课程改革和资源建设方案;从理论与实践学习成效的角度，创新构建多维度的课程与实践考核方式，为适应人工智能背景下信息类专业学位的创新应用型人才培养提供理念借鉴和实施参考。

[关键词]人工智能;地方院校;专业学位研究生;课程体系改革

[中图分类号] G643.2 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2021）11-0176-04

人工智能作为一项国家发展战略，引起了产业界和高等教育的高度重视[1]。2018年教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，提出要加强人工智能以及人工智能+X相关领域的人才培养，到2020年将建设100个人工智能+X复合特色专业以及一系列本科和研究生教材。该计划对高校未来人工智能相关的人才培养提出了具体任务[2-3]。人工智能作为前沿学科，其理论技术涉及多个学科领域，特别是涉及信息技术类学科之间的交叉融合，传统人才培养模式不能照搬应用于人工智能及人工智能+X相关领域的人才培养，必须探索新的培养方式，这对现有人才培养提出了新的挑战[4]。课程建设作为人才培养的核心，在人才培养中起着重要作用，建立人工智能背景下的专业学位研究生人才培养的课程体系，对未来培养人工智能相关创新应用的高层次复合型人才具有重要作用。

随着人工智能技术的发展，人工智能必将影响众多产业领域，地方院校的信息类专业学位研究生培养应该及时转变观念，顺应时代需要，改革和创新现有课程体系，强化人工智能与培养方向的交叉融合，这对提升人工智能+X的创新应用复合型人才培养质量和促进区域经济发展具有重要意义。

一、人工智能背景下课程体系改革的必要性

根据世界各国制订的人工智能发展战略可知，人工智能发展必然会带动社会各产业发生变革，同时人工智能技术将会成为传统产业转型升级的基础性技术。从目前人工智能与5G、边缘计算以及机器视觉等技术结合的发展趋势看，新产业和传统产业转型升级对人工智能相关技术的人才需求量巨大，这对现有信息类研究生的人才培养提出了新的要求[5-6]。信息類研究生作为信息技术相关产业的重要力量，承担着未来传统产业信息化改造和转型升级的重任，专业学位研究生是高层次创新应用型人才的主要组成部分，因而培养具有扎实人工智能应用技术基础的复合型人才具有重要作用。而现有信息类专业学位研究生的培养目标和课程体系主要围绕学科方向、传统产业需求建立与设置，不能够完全适用于人工智能背景下创新应用复合型人才的培养要求。因此，为适应信息类研究生人工智能+X的复合型人才培养，按照人工智能技术特点，改革现有课程体系结构，完善理论与实践课程设置和安排，构建适应人工智能时代的信息类专业研究生的课程体系，对培养人工智能时代背景下的创新应用复合型人才具有重要意义。特别对地方院校来说，现有信息类专业学位研究生的课程体系对人工智能基础理论、人工智能+行业应用等相关课程涉及较少，在人工智能时代背景下，改革现有课程教学体系对地方特色院校转型发展具有现实的必要性。

二、现有专业学位研究生课程体系存在的问题

（一）专业课程体系分散独立

目前专业学位研究生的课程体系主要包括理论课程教学和实践教学，以理论课程教学为主。在课程设置方面，传统信息类专业学位研究生的课程体系较为固定，主要由公共课、专业基础课和专业选修课组成，专业基础课和选修课基本按学科大方向进行设置，各方向课程之间相对较为分散和独立，缺乏融合交叉及关联性的课程，学生无法进行人工智能背景下各学科知识的融合与创新应用[7-8]。人工智能技术是一门多学科交叉融合的前沿学科，传统独立的理论课程难以适应人工智能时代的人才需求，如何围绕人工智能体系构建人工智能+X的信息类专业学位研究生课程体系是目前需要解决的重要问题。

（二）课程教学模式相对单一

在课程教学内容方面，目前研究生课堂教学模式还是以教师PPT+板书相结合的传授方式为主，模式通常相对固定单一，加上研究生理论课程的课时较少（一般为2学分，按1学分16学时计算，共36学时），造成课程教学主要以基本理论为主，讲授内容相对浅显和笼统，学生主要专注于获取自身研究方向相对成熟的基础理论，课堂给学生自主学习和思考的时间不多，学生缺乏独立思考和解决问题能力的培养。

（三）课程教学资源陈旧过时

专业学位研究生的课程资源相对本科课程较少，而且主要围绕传统学科方向进行建设，在人工智能背景下，这样的课程资源显得陈旧过时，不能满足当前学生的需求。此外，未针对研究生专业课程建立大量的线上慕课平台，加上线上资源、应用案例教学库、课程网站等建设方面存在不足，这使学生不能充分了解课程知识体系和前沿理论情况，因而不能有效培养学生的创新思维和解决问题的能力。在人工智能和新工科建设背景下，学科知识的交叉融合以及新课程不断涌现，人工智能技术迭代和创新应用推广加快，急需建立新形势下的课程教学资源平台来满足学生的学习需求。

（四）专业实践体系机制滞后

专业实践是专业学位研究生人才培养的重要组成部分，专业实践体系机制建设直接关系着专业学位研究生实践能力的培养质量。从各高校专业学位研究生培养方案来看[9]，目前专业学位研究生培养的专业实践采用校内外实践相结合的方式，以校内实践为主，依托国家和省级平台为学生提供实践条件，缺乏系统的实践体系机制和对应的企业岗位实践。此外，现有专业实践体系机制建设没有以学生实践能力成效为依据，而且实践内容和实践能力培养与学位论文的关联度不够。在实践考核方面，通常以实践报告作为实践的最终考核，缺乏有效的实践考核认定办法，不能有效评定学生的实践学习成效，造成学生对专业实践重视不够。在当前国家重视工程教育和人工智能的背景下，建立新的信息类专业学位研究生专业实践体系机制是目前迫切需要解决的问题。

三、人工智能背景下专业学位研究生课程体系改革策略

国家的“双一流建设”“新工科建设”“高等工程教育”等相关教育战略决策以及改革指导性文件，对人工智能及相关学科领域的人才培养提出了新的要求。对于地方院校来说，学校自身的转型发展是当前面临的重要问题，也是迫切需要解决的问题之一。人工智能时代已经来临，人工智能技术与产业融合是未来企业转型升级的发展方向，对创新应用复合型人才的需求将急剧增加，地方院校的信息类专业学位研究生培养更应该抓住机遇，根据学校自身特点，做好信息类专业学位研究生的改革研究工作。课程体系作为专业学位研究生人才培养的重要组成部分，在当前人工智能时代背景下，如何有效改革现有课程教学体系是地方院校创新应用人才培养需要解决的重要问题。本文以南昌工程学院为例，结合学校学科特色，从以下几个方面提出信息类专业学位研究生课程体系改革的思路和措施，为地方院校信息类研究生的课程教学改革提供参考和借鉴。

（一）围绕人工智能技术和产业需求，探索课程体系改革思路

在人工智能背景下，课程体系改革的目的是推动信息类专业学位研究生能够适应人工智能技术的发展，为国家培养社会急需的创新应用复合型人才，满足基于人工智能技术的产业变革需要，让信息类专业学位研究生成為人工智能创新应用的主力军。对于地方院校而言，应明确信息类专业学位研究生培养的定位是培养高层次创新应用型人才，课程体系应面向人工智能背景下的产业发展需求，不仅要重视基础理论，还要重视创新应用。课程教学改革还需结合学校特色，在人工智能+水利信息化应用上创新培养方式，建立相应的产学研合作机制，制订配套的实践课程教学内容，为产业转型升级培养创新应用型人才的同时，还须为特色学科行业的人才培养做出贡献。

结合上述分析，本文提出人工智能背景下地方院校信息类专业学位研究生的课程体系改革思路：首先结合人工智能技术特点、产业发展需求以及学科特色等要素明确培养目标，然后从课程教学体系构成、课程设置、专业实践、课程资源建设和课程与实践考核等方面进行规划，如图1所示。

专业学位课程体系改革以人工智能技术与产业发展需求为依据，分解为三个层次，即人才培养目标、理论课程与实践体系、具体改革内容。人才培养目标通过理论课程体系与专业实践体系两部分的实施来达成，理论课程体系改革内容包括课程设置及考核方式、课程教学模式和课程资源建设。专业实践体系改革内容包括实践设置及要求、实践课程教学、实践基地及产学研合作机制建设。整个课程体系从上至下分解具体改革内容，从下至上完成目标达成，每部分内容都基于人工智能技术及产业发展需求和学科特色进行规划与设计。

（二） 瞄准学校特色与创新应用需求，重构课程体系与专业实践体系

2018年国家将工程专业学位类别调整为电子信息等8个专业学位类别，将信息类专业学位领域归为电子信息授权类别，具体包括电子、通信、计算机、控制等信息类领域，也包括人工智能、大数据与云计算和物联网等新兴方向。这反映了国家对信息类专业学位研究生培养的重视，也反映了信息类交叉复合型人才培养的重要性。作为地方院校，不仅要满足国家人工智能时代背景下的高层次创新应用型人才需求，还需要为学校特色学科行业培养合格的应用型人才。

在人工智能背景下，传统课程体系已不能满足当前地方院校自身发展需求，需要重新构建面向学校行业特色和地方经济发展需求的理论课程体系和专业实践体系。为更直观地描述人工背景下的课程体系与专业实践重构思路，笔者以具有水利特色的地方院校——南昌工程学院的电子信息专业学位授权类别为例，阐述其电子信息专业学位授权点课程体系的具体改革措施。作为水利特色院校，电子信息专业学位授权类型的课程教学体系需要考虑人工智能技术及产业需求、学校特色、学科特色以及自身定位等要素，课程体系需要围绕人工智能背景下工程伦理、前沿技术、研究方向、学科特色以及社会与行业需求等方面进行考虑，重新构建适应人工智能背景下的新课程教学体系。课程体系由理论课程体系和专业实践体系两部分组成，专业实践体系以理论课程体系和学位论文为支撑，开展具有创新应用的专业实践活动。理论课程体系和专业实践体系以人工智能技术和产业需求为基础，以研究方向为主线，以人工智能+方向的创新应用为目标，突出学校特色，强化专业实践与理论教学相结合，培养人工智能背景下具有创新应用能力的复合型人才。

（三）构建“五维一体”模式，推进课程改革与资源建设

根据教育部提出的新工科建设以及一流课程建设等一系列教育指导意见，地方院校信息类专业学位研究生教育作为创新应用型人才培养的重要组成部分，需要构建新的课程教学模式来适应人工智能时代背景下的研究生课程建设。在分析传统研究生教育教学模式和过程管理存在问题的基础上，本文提出以线上线下混合式教学模式作为主体，以人工智能资源库建设、课程教学设计、课程内容安排、课程资源建设、课程案例库建设五个方面为支撑的“五维一体”课程改革新模式，如图2所示。“五维一体”的内涵包括：一是人工智能资源库建设。收集当前人工智能技术有效算法和相应算法代码，以期加快学生熟悉人工智能基础理论和应用开发。二是课程内容安排。为培养创新应用型人才，需要从人工智能技术的基础理论、前沿性理论、创新应用三方面来设定教学内容。三是课程资源建设。需要把教学内容与课程案例库建设相结合，建立基于人工智能的相关创新应用案例分析以及思考习题等系统化课程内容。四是课程案例库建设。建立理论应用和基于人工智能技术的创新应用案例库，为丰富线下教学内容和课堂研讨等提供丰富案例，强化工程应用能力培养。五是课程教学设计。由于线下课程资源为学生提供了基本理论的学习内容，线上教学设计主要面向知识难点、提问互动和问题研讨等内容，培养学生在课堂的思考、分析和解决问题的能力，让学生深入掌握教学内容。

（四）把握学生学习成效，创新课程与实践考核方式

课程考核不仅是验证学生的学习效果的方法，也是学生学习目标的导向。在人工智能背景下，信息类研究生不仅要掌握课程内容，而且要具有解决问题和创新应用的能力。因此，地方院校要以创新应用能力培养的成效为中心，对理论课程和专业实践采用不同的考核方式，注重创新应用和解决问题的考核，促进专业学位研究生人才培养质量的提高，如图3所示。在理论课程考核方面，应从平时线上学习情况、解决问题能力、创新应用能力等三方面进行考核，以线上学习、研讨提问、课堂测验作为平时成绩，结合应用型报告、实践操作或书面综合性考试做出最终的评价，书面考试应侧重解决问题和创新思考等综合性题型。

在專业实践考核认定方面，传统专业实践主要以实践报告的形式来评估，不能完全保证专业实践的实际效果。在人工智能背景下，创新应用是信息类专业学位研究生的关键能力之一，切实加强专业实践管理有助力提升研究生的实践能力，其具体考核方式应结合理论教学和学位论文的需要，以实践操作情况、周记方式、指导教师评定作为平时成绩，以实践内容的创新性、实践成果汇报和实践报告三部分作为期末考核的内容，组织高校和企业导师进行集中考核认定，让专业实践切实为专业能力提升起到促进作用。

四、结论

人工智能技术的快速发展，对创新性应用型人才提出了新的要求，传统信息类专业学位研究生培养体系不能有效适应人工智能背景下创新应用复合型人才培养的需求，建立创新应用型高层次人才培养的课程体系对满足社会和产业需求具有重要意义。对于地方类院校，改革传统信息类专业学位研究生课程体系是当前人工智能背景下学校自身转型发展需要解决的重要问题。本文通过对现有课程体系存在的问题和必要性进行分析，提出了人工智能背景下信息类专业学位研究生课程体系改革措施，主要包括人工智能背景下相应的课程体系与专业实践体系、课程教学改革与资源建设、理论课程与专业实践考核等方面内容，为人工智能背景下信息类专业学位研究生的人才培养课程体系改革提供思路和借鉴。

[ 参 考 文 献 ]

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[责任编辑：钟 岚]