构建“人工智能+X”复合型人才培养体系的研究

张云鹏

（辽宁理工职业大学，辽宁 锦州 121007）

0 引言

人工智能在生活和工作领域上的普及和应用，是市场未来发展的趋势所在，并且人工智能时代的到来，能够为企业提供更多的商业机会。随着人口老龄化进程的不断加快，导致人力资源的费用和成本也在不断上涨，因此将人工智能取代劳动力，能够有效的降低企业的人力成本，而且人工智能的生产效率远远高于普通劳动力的生产效率，因此将会大幅度提高企业的生产效率，为企业获得十分可观的利润和效益。

1 “人工智能+X”复合型人才培养实施途径与方法

在高校计算机类专业的课程建设中，逐渐加大人工智能方向课程比重。专业培养应适应国家信息化、智能化发展的迫切需要，具有良好的科学素养和文化素养，全面系统地掌握智能科学技术领域的基本理论、基本技术等基础知识体系，同时还具有坚实的数学、物理、计算机、电子与信息处理等多学科交叉的基础知识，具有熟练的智能科学与技术的实验技能，具备从事智能科学领域应用型工作的高级技术人才。明确开设课程与复合型人才定位，从人工智能核心的知识作为基点，用知识层面来划分，确立培养方向，着重指向复合型人才的课程建设方向[1]。

1.1 建立由核心知识为中心，由内向外的复合型人才培养层

高校计算机专业的课程建设方面，将原有专业的基础上引入人工智能相关的核心基础课程与核心专业课程，统称为人工智能科学与技术，也是复合型人才培养层的课程体系圈的中心，如图1 所示，此课程为所有“人工智能”方向的核心，是各类智能设计应用分支的必修核心课。核心课程不仅包括计算机类的电脑认知基础课程与程序设计与数据分析课程，还应加入智能控制、机器学习、智能信息处理与深度学习等新领域的知识体系。

由核心课程人工智能科学与技术向外延伸，称之为人工智能专业方向课程，高校通常设置为：大数据技术、机器人工程、视觉感知处理和语言智能处理等专业方向。此类课程由核心课程出发，发展成专业对口方向，与之相匹配的人才培养类型为专业型人才。其中目前就业前景最好的是数据科学与大数据技术专业，就业方向为：大数据系统研发类、大数据分析类、大数据应用开发类；其次为机器人工程专业，按照工信部的发展原则，工业机器人未来平均每年需要3 万以上的工业机器人专业型人才。

如图1 所示的外层为以专业课程外延的社会需求层，统称为复合型人才培养层。与课程体系区分的是：复合型人才培养层指的是社会需求与岗位对口，更加强调人才的能力与素质。复合型人才总体培养的目标是具备良好的人文科学与工程素质，在智能科学与工程领域具有较强的创新创造能力和科学研究能力，系统地掌握智能科学的基本知识和基本技能，具有良好的科学思维方法和工程实践技术，更重要的是需要有良好的职业道德，能够综合运用交叉知识与国际接轨的创造型及复合型人才。

图1 复合型人才培养层的课程体系圈

1.2 建立多元复合型人才培养体系

1.2.1 “组合式、开放型”专业课程体系

“人工智能+X”多元化复合型人才培养属于典型的复合专业教育，在教学模式构建上要与其它单一专业教学模式不同，而且体现人工智能技术和应用特征必须在教学过程中，进而契合复合型人才培养的客观规律。

在课程设置上，设立课程要紧贴“人工智能”的核心知识点，整合之匹配的教学大纲与教学资源，构建以提高专业能力、社会能力、方法能力为人才培养目标的课程体系框架，进而建立较为完善的课程体系。

多元复合型人才培养体系，具体实践方式为组合式、开放型的教学体系。与常规的教学模式相比较，模块化教学更集中了以学生为中心的教学理念，不仅加大了学生的学习兴趣和积极性，而且课程安排灵活，教学任务突出，内容清晰等优点，适合“人工智能+X”复合型人才培养的需要。

1.2.2 “多元化、复合型”实践教学体系

在计算机专业教学模式中，构建“人工智能+X”的教学原则是理论与实践一体化原则。而且人工智能专业是应用性极强的专业，更要把实践教学摆在更加重要的位置。“人工智能+X”的复合型专业是宽基础教育，实践课程要整合校内人工智能教学和研究的相关资源，促成多元化的资源共通，打破学科专业壁垒，推动专业间各类资源的挖潜[2]。

仅依靠一个或几个专业的教师开展实践课程无法实现复合型人才培养体系，必须由不同学科，不同教学专长，甚至不同学校的教师组成跨校教学联盟，共通拟定实践教学内容，联手开展协同教学，汇集各专业的教学资源和设施，建立合作院校，融合不同学校学科优势群体，集合各类软硬件设备及实训教学基地实验室等，将人工智能等前言技术引入实践教学，创造复合型的实践教学体系。

1.2.3 标准评价体系与证书技能考核制度

高校培养出的复合型人才不仅要有“组合式、开放型”的专业课程体系，还应有以就业为导向的“多元化、复合型”实践教学体系。

如图2 所示，构建多元复合型人才培养体系，需要对应的教学管理与评价机制，充分发挥信息技术和人工智能技术在评价中的作用。教学评价体系要实现数字化与精准化的统一。各高校普遍评价体系依托于校园信息管理平台，数据量化，以便总结规律、对比分析。此外利用大数据技术动态检测并处理数据，更容易看到学生的课堂表现与之相应的因素，而且评价体系要缩短评价周期，更加及时地与教师学生反馈近期的教学效果，帮助教师与学生自我调整[3]。

图2 多元复合型人才培养体系

加强证书与技能考核机制。建立与教育部合作的证书考核机制，更加有目的性的进行教学。例如近年教育部“1+X”职业技能等级证书考核制度，将学生与企业实践，就业专业对口完全统一起来，让教师教学更有目的性，学生学习更有动力和紧迫性，而且能够伴随时代的进步，避免教育与社会人才需要脱节。

1.3 校企联动，面向智慧城市打造人才

“人工智能+X”是结合人工智能同属专业的一个新型专业群的总称。打造智慧城市需要与智能家庭需求相结合。如图3 所示，智慧城市依托于智能应用的各个方面，未来打造智慧城市还需要校方与企业的深度合作，面向量身定做的具体岗位。

图3 智慧城市提供的就业前景

高校要实施真正的双导师制度，将企业导师引入校内，作为实习实践的主要教学主体[4]。校内导师除负责本专业内的基础知识教学，还要负责学生的职业发展规划，将实践学习引入到项目建设。聘请企业“人工智能+X”的业内专家，按照城市需要进行课程体系与教学环节的建设，做到专业对口，人才对岗。此外，在校内建设实训平台与实训室，软硬件要与城市岗位需求对接，使校内教育与社会服务需要不脱节，并保持一致的知识更新。

将“人工智能+X”进行社会行业精确定位，填补高技术人才的岗位空缺。把新一代信息技术充分运用在城市中各行各业基于知识社会下一代创新的城市信息化高级形态，实现信息化、工业化与城镇化深度融合，提高城镇化质量，实现精细化和动态管理，并提升城市管理成效和改善市民生活质量。

2 结语

我国高校人工智能相关学科建设和人才培养与发达国家相比仍有较大差距。建立“人工智能+X”复合型人才培养模式，让学生在知识方面专精在人工智能方面，同时兼备过硬的能力与职业素质。建立人工智能科学的核心课程，建立多元复合的专业型人才培养体系，打造面向智慧城市的复合型人才。同时注重校企联动，与企业深度合作，建立真正的双导师机制，将社会岗位与校内实践完全对接，并建立完善的知识更新模式[5]。人才培养要以需求为导向，以实际应用为驱动，才能加快研究成果在重点科技领域的转化应用。