应用型本科人工智能专业人才培养体系构建与探索

摘 要：针对人工智能行业人才缺口大、师资队伍不足和教学资源匮乏的现状，从人才培养目标定位、人才培养方案的设计分析应用型本科人工智能专业人才培养体系的构建，提出打造“专业核心课程+N方向选修课程+专业与方向综合实训+行业实训”平台，以实现“专、交、实”的高质量“人工智能+”应用型人才培养观点。

关键词：人工智能;应用型本科;人才培养体系

随着计算机科学的飞速发展，人工智能技术的发展与应用受到了广泛的关注。在人工智能行业快速发展的背景下，人才需求量显著增加，人工智能专业人才的培养也迎来了新的挑战。2017年7月，国务院正式发布《新一代人工智能发展规划》，将我国人工智能技术与产业的发展上升为国家重大发展战略，提出要“完善人工智能教育体系”。2018年4月，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向，深入论证并确定人工智能学科内涵，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建设。在专业建设方面，重视人工智能与计算机、控制、数学等学科专业教育的交叉融合，探索“人工智能+X”的人才培养模式。

据统计，截至2021年8月国内共有345所高校开设了人工智能本科专业，其中广西共有12所本科院校获批开设人工智能专业。当前，国内一流研究型大学以培养学科型、研究型、学术型人才为主，侧重于人工智能领域源头创新能力、为企事业单位解决关键技术难题能力的培养。因此，基于地方区域社会经济发展的应用型人工智能专业人才培养探索具有深远的意义。

1 人才培养目标定位

2018年5月，广西壮族自治区人民政府出台了《关于贯彻落实新一代人工智能发展规划的实施意见》（桂政发〔2018〕24号），指出了新一代人工智能技术的发展目标、重点应用领域等，并提出了“加强人工智能人才培育和引进，培养‘人工智能+’复合型专业人才”的重点任务。

结合广西新一代人工智能发展规划目标，人工智能专业应用型人才的培养围绕重点领域基于计算机应用进行课程体系设计，通过打造“专业核心课程+N方向选修课程+专业与方向综合实训+行业实训”平台，以实现学生“一素质、两能力”的培养，即广泛适应能力、较强实践动手能力和职业素养的培养。如图1所示。

学生通过四年学习，掌握扎实的专业基础知识，具有人工智能的基础知识与基本技能，能够针对特定行业问题提出合适的解决方案，具备解决人工智能与传统行业融合过程中出现的特定问题的能力;同时，通过产学合作协同育人平台的企业案例项目实战，使学生能与企业接轨，真正了解企业的实际需求，熟悉行业业务需求，增长项目经验。

2 人才培养方案设计

2.1 毕业要求

人工智能，应用为重。从企业角度来说，要多挖掘人工智能应用场景，将行业和领域知识与人工智能技术融合，从而提高组织的生产效率、降低成本开支、满足经济社会发展需求。高校作为人工智能领域人才的主要培养基地，则应当从企业的人才需求出发开展专业人才培养。当前，人工智能应用方向主要有四个：计算机视觉方向、自然语言处理方向、数据分析挖掘方向和综合应用方向。其中，计算机视觉是通过用计算机来模拟人的视觉工作原理，获取和完成一系列图像信息处理，常见的应用有图像识别、图像分类、目标检测等;自然语言处理方向主要有处理文本、语音等数据，常见的应用有语言识别、语音合成、信息推荐等;数据分析挖掘方向主要是进行大数据分析挖掘处理，以为决策层提供有价值的信息;综合应用方向即综合计算机视觉、自然语言处理、数据分析挖掘技术，典型的应用有无人驾驶、机器人和无人机等。因此，结合广西加快推动传统特色产业转型升级目标，以农业、旅游业中的计算机视觉技术应用为重点，打造具有特色的应用型专业人才培养。因此，对于人工智能学习路径的设计，如图2所示。

围绕“应用型”人才培养，主要针对特定行业计算机视觉应用开发岗位，我们从专业知识、专业能力及专业素养三个方面，进行阶段化、模块化的设计，见表1。

以实战演练为驱动、提升就业技能。

2.2 专业课程体系设计

专业课程体系的设置上既要结合学校发展、人才培养特点和区域需求，确定专业培养方向或模块，还要能体现“专、交、实”的特点，即核心课程中既要有“专业化”课程，使学生掌握系统而牢固的人工智能专业知识，也要有体现若干专业学科知识汇聚的“交叉”课程，通过“交叉”课程的学习使学生具备人工智能+X的知识能力，以及突出应用型人才培养的综合性“实践”课程，使学生具备较强的实践动手能力。如何将人才培养的目标落实贯穿于四年的教育教学中，是专业课程体系设计需要解决的关键问题。如图3所示。

2.3 课程内容设计

围绕支撑毕业要求的指标点，结合本专业学科和师资特色以及企业对计算机视觉应用开发工程师的岗位要求，按照选择部分重要的知识单元和基本的知识点，侧重于应用实践能力的培养原则，进行课程内容的设计，见表2。

2.4 实践、实训项目设计

实践、实训项目的设计，以方向选修课为基础，开设“方向+人工智能”应用开发项目，达到学以致用的效果，以实现“人工智能+X”人才培养。同时，通过实战项目培养学生的职业素养，提升就业竞争力。见表3。

结语

与大部分的工科人才培养不同，人工智能领域的人才培養是一项极其复杂的工程。人工智能产品的落地更多是直接面向各层次广大用户，产品的研发往往涉及人工智能的理论、方法、技术和“人工智能+”经济、社会、管理、法律等“纵向+横向”知识的延伸。因此，在应用型人才培养体系的设计中要体现出“专、交、实”的特点。同时，面对人工智能人才的巨大缺口，师资队伍不足和教学资源匮乏的突出问题，在人才培养方式上可以依托开源平台中丰富的理论教学资源和企业级开源实践项目，从而实现高质量“人工智能+”应用型人才培养。

参考文献：

[1]陈昊，蒋运韫，马歆，等.依托开源社区的人工智能领域人才培养探索[J].中国计算机学会通讯，2021（1）：5761.

[2]陈曦.拒绝简单“拼盘”！AI人才培养探索深度融合新模式[N].科技日报，20200327（7）.

[3]中国计算机学会.计算机科学与技术专业培养方案编制指南[M].北京：清华大学出版社，2018：154.

基金项目：广西大学行健文理学院教改基金项目Y2020JGB17

作者简介：曾毅（1982— ），女，汉族，湖南嘉禾人，副教授，研究方向：计算机及大数据应用技术、算法设计与分析。