高职院校人工智能类专业“四方协同”育人模式研究

2021-11-28安冬封国

电脑知识与技术 2021年30期

安冬封国

摘要：2017年，国家将人工智能上升到国家战略层面，基于人工智能技术发展的时代背景，结合高职院校人工智能领域教学特点，该文提出政府指导+行业协会与企业参与+院校产创学院相结合的协作机制以及“一课双师”+“行业导师负责制”+“创新人才苗圃”的人才培养模式。通过整合行业资源、凝练创新型人才培养核心价值、更新教学内容，形成一套人工智能类专业育人模式的案例样本。

关键词：人工智能;四方协同;育人模式

中图分类号：G642 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）30-0280-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出要完善人工智能教育体系，建设人工智能学科。2020年，高职院校新增人工智能技术服务专业。2019年5月，国际人工智能与教育大会通过了成果文件《北京共识》，文件提出各国要制定相应政策，推动人工智能与教育、教学和学习系统性融合，以应对人工智能浪潮发展的需求。高职院校面对人工智能这一新兴专业，如何能明确专业和人才培养的定位，以及通过何种育人模式，培养出满足市场需求的人工智能行业需求的技能型人才，人工智能类专业育人模式是各高职院校迫切需要解决的重大课题，也是各高职院校面临的重大机遇。

1 人工智能领域人才培养存在的问题及现状

中国人工智能产业起步比美国等国家晚，高校在较长时间内没有人工智能专业，人才培养模式尚在建设当中，人才输出规模及类型也远远满足不了当下高科技企业的需求。2018年10月习总书记在人工智能发展现状和趋势第九次集体学习会议中强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和创业变革机遇的战略问题，人工智能发展上升到了国家战略层面。

工信部教育考试中心副主任周明指出，我国在人工智能领域的人才缺口高达500万。人工智能领域人才的短缺已经成为制约行业发展的主要因素。目前，我国高职院校人工智能专业发展已经从尝试探索阶段发展到细化分层、多元发展的新阶段，但在发展中也面临一些亟待解决的问题。

第一，由于认识理解上的偏差导致人工智能教育出现学科化倾向。人工智能专业在发展过程中，出现了“产”与“教”的割裂，知识内容出现了滞后性，培养的人才难以满足实际产业的发展需要。

第二，人工智能师资队伍建设仍然以高校专职教师为主，重“学”而轻“练”。课程设置往往体系庞大，但是在人工智能应用层面，缺少实操环节的训练及对应用场景的技术应对，理论完备，技能不足。

第三，缺少行业、企业与高校的互动，高校人工智能领域科研成果的输出不畅，在成果输出方面存在“政府热、社会冷”的现象，在校企合作方面存在“学校热、企业冷”的状况，客观上影响了行业发展的速度。

经过对10余所高职院校的调研，尚没有发现成熟的基于人工智能领域人才培养的模式，整合各方资源，创新人才培养方式，促进产业发展，是亟待解决的首要问题，实践中急需找到一种能促进产教融合的，满足人工智能类专业基础层、技术层和应用层各层次需求的技能型人才育人模式。

2 人工智能领域人才培养的路径及模式

通过人工智能教育培养方案建设与区域经济特点相整合，从课程设置、师资队伍建设等角度入手，以形成完整的“政-行-企-校”四方协同的人工智能类专业技能型人才培养模式为研究对象，将人工智能类专业高校人才培养具体路径嵌入到人工智能行业发展环节，形成政府指导下“产”与“教”的双向互动。具体实践中包含以下四方面内容：

（1）以行业导师负责制，促进人工智能类专业师资队伍建设

发挥人工智能行业协会的作用，利用协会的资源，打造“人工智能智库”，人工智能行业导师对教学过程中的学生管理及产业技术内容转化全程参与和负责，保障教学的顺利进行，智库成员由高校人工智能专业专职教师与企业导师共同参与。通过科技转化、科研创新等方式使参与企业获益，在此过程中实现专职教师与行业专家在专业方面的互融互通，在完成人工智能类专业师资队伍建设的同时，保证专业与行业发展接轨，实现学科发展与行业发展的互动。

（2）以产教融合推动人工智能类专业人才培养模式建设

在实际教学的推进过程中，采取专利授权、技术合作与人才培养相结合的方式，与人工智能领域相关企业进行联合研发，扩大项目的产业化规模。通过“网络化”组织结构方式，鼓励企业的现实需求与教学内容相互转化。同时，重新定义教师角色，由“价值传递者”变为“价值生产者”。大力推进人工智能行业企业资源的在教育中的转化效，使教学内容“接地气”，教育过程“不空洞”。

教育培养采用过程性考核，实时反馈本课题的教学成果，保障课题顺利执行，依托前期人工智能行业校企合作成果积累，为其提供全面的成长辅导，这也是人工智能领域人才培养模式建设的重点和难点所在。

（3）以“一课双师”的教学模式，实现专业建设与服务经济发展

在“一课双师”模式的建设中，采取行业调研+“一课双师”的双接口模式。其中，外出调研的对象主要是山东省科协、青岛市科协、驻青高校、驻青上市企业等具有良好技术积累与社会影响力的行业龙头组织与单位，保证产教融合模式下教育内容具备行业领先性，内容及时更新。在调研过程中，通过人工智能在实际应用场景中功能的发挥及企业的生產运营情况，发现人工智能在社会生产和生活中的影响及痛点需求，以需求引导理论发展，最终实现OBE教学理念的形成。

另外，对于“一课双师”的参与企业，以服务区域经济发展为主线，要求具备人工智能行业内容转化的意向与能力。在“一课双师”建设中，积极邀请校外合作单位专家走进课堂，使在校大学生，能够接触生产、研发一线的技术成果，并通过校内仿真实验室等获得知识与实践的融合。

（4）通过“创新人才苗圃”建设，保障人才培养质量

为保证人工智能领域人才培养模式具备更强的可行性，论文提出“创新人才苗圃”建设。利用产教融合的“政-行-企-校”四方协同机制，保障学生在学习初期获得“陪伴式”辅助。“创新人才苗圃”突出人工智能行业资源整合的优势，扎根专业，深挖行业内需，打破传统人工智能领域教学的低水平、低标准等顽疾。“创新人才苗圃”同时反馈实践内容至教学执行过程，为教学提供最快的行业信息反馈，有效促进人工智能领域的教学改革工作。

3 人工智能领域人才培养模式建设的理论与实践价值

人工智能领域人才培养模式建设，基于“应用型人才”培养理念，保持了专业建设及教育开展的时效性与前瞻性，创新了高职院校人才培养思路，提高了高职院校参与人工智能行业发展的专业影响力。在理论与实践中，具有以下价值：

1）理论价值

（1）根据专业培养目标及定位，改革教学方式及课程设置

改变传统学科式教学，采用“行业导师负责制”“一课双师”方式授课，培养过程中以“创新人才苗圃”，融合理论学习、实验室操作及行业跟岗、顶岗实习，实现产教融合的双向互动。

（2）创新人工智能类专业人才培养过程管理及评价机制

课题在现有的“政-行-企-校”四方协同的人工智能类专业技能型人才培养模式基础上，通过人工智能公共服务平台的延伸功能，以模块的形式，实现教育教学及岗位实践全过程的线上线下相结合的管理方式。采用过程性考核，实行企业导师和授课教师双向评价，实时反馈教学成果。

2）实践价值

（1）以产教融合方式，促进专业及行业的双向反馈

依托产教融合协同育人模式，突破现有人工智能教育的固有瓶颈，打造具备竞争优势和落地能力的研究成果。同时，汇总新经验、新办法，将其成果反馈至人才培养方案，并以此提升应用型人才培养的效果与专业建设水平，其循环路径如图1所示。

（2）促进高校专家及企业导师的师资人才流动

通过聘请行业专家任导师，及高校教师进企业的方式，以理实一体为宗旨，促进人工智能类专业师资队伍和企业高级技术人员队伍的双向建设。