产教融合模式下智能科学与技术专业应用型人才培养的探究

董如婵，沈维燕，赵海峰，刘娅

摘要：结合金陵科技学院智能科学与技术专业的建设情况，基于产教融合模式，从人才培养定位，课程体系建设，师资队伍建设等方面对应用型智能科学与技术人才培养进行了探究，提出“通识+专业+方向”理论课程体系和“三重教育”场景实践课程体系，实践“2+1+1”阶梯式人才培养方法，构建“双师型”教师队伍，为地方产业和社会发展培养高素质应用型人工智能人才。

关键词：产教融合；智能科学与技术专业；人才培养

中图分类号：TP3       文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）32-0118-04

2017年7月，国家发布《新一代人工智能发展规划》，规划中指出“到2030年，人工智能理论，技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能中心”[1]，这表明我国在未来几十年的国家规划将重点发展人工智能领域。紧接着，全国各地的高等院校开始依据本校特色，申请智能科学与技术专业，从2018到2021连续四年共成功申报智能科学与技术专业的高校约145所，较之前几年拥有智能科学与技术专业的高校数目，增加接近4倍。大量智能科学与技术专业的增加有利于缓解人工智能人才短缺的现状，但是同时，如何建设好该专业，保障人才培养质量是当前大多高等院校遇到的新的挑战。

产教融合主要是通过高校教育与产业实践的深度合作，实现产业人才培养前置化及高校科研能力产业化[2]。2017年12月，国务院办公厅印发《关于深化产教融合的若干意见》，该意见中针对产教融合制定了国家级推进政策，对产教融合赋予结构性改革，构建教育和产业统筹融合发展格局，强化企业重要的主体作用，推动产教融合人才培养改革，促进产教供需双向对接。目前，全国很多高校和企业之间，相互高效协作，形成了各具特色的协同育人机制，共同培养出适应于市场需求的专业人才。

金陵科技学院是一所以培养高素质应用型人才为任务的公办全日制南京市属普通院校，长三角地区应用型本科高校联盟主席单位。为了响应人工智能国家战略，以及南京市人工智能产业发展对人才的迫切需求，该校于2018申请智能科学与技术专业，2019年4月教育部审批通过，同年8月开始招生。该校的智能科学与技术专业依托软件工程专业国一流优势，体现软件赋能思想。为了能够培养出系统掌握智能科学与技术专业的基本理论、专业知识、具有较强工程实践能力，适应地方人工智能产业发展所需的高级应用型专业人才，探究一套产教融合的智能科学与技术人才培养体系是顺应当前国家和社会需求的必需之路。

1 应用型本科院校的智能科学与技术专业人才培养现状

1.1 应用型本科院校的智能科学与技术专业人才培养定位

智能科学与技术本科专业融合了计算机、控制、传感、通讯、自动化等众多学科领域，多学科之间相互协作，相互交叉的跨學科专业[3]。该专业开始于2003年北京大学智能科学与技术专业系，紧接着北京邮电大学，西安电子科技大学等大学也成功申请了该专业。截至2022年，全国开设智能科学与技术的院校已接近200多所。

应用型本科高校的人才培养定位目标主要受制于这几点因素的影响：办学目标、生源素质，师资力量，以及所处地区区域经济发展，因而各个高校的人才培养定位略有不同 [4]。目前，智能科学与技术专业人才培养定位大致可以分为三类类型：第一类主要以培养高层次学术性人才为主，其本科毕业生中较大部分继续攻读研究生学位，或者直接攻读博士研究生学位，其中以北京大学、北京邮电大学、西安电子科技大学等为代表的高校；第二类培养研究型人才，即兼顾学术研究和工程应用的人才，以华北电力大学、杭州电子科技大学、桂林电子科技大学为代表的高校；第三类、主要培养工程应用型人才、其本科毕业生中大部分以就业为主，其中主要以江西理工大学、昆明理工大学、广东科技学院为代表的高校。

金陵科技学院立足于南京，服务于南京，其人才培养目标的定位属于上述的第三类。该校的智能科学与技术专业的立足之本和发展之纲是紧贴南京经济社会发展需求，主动寻找生存空间，抓实机遇，为南京培养出应用能力强、满足南京经济社会发展需求的应用型人才。

1.2 应用型本科院校的智能科学与技术专业存在的问题

智能科学与技术专业是以人工智能、认知科学等为基础的交叉专业[5]，难度和复杂度都较大，许多已成立该专业的高校目前仍处于摸索改进的阶段，尤其是应用型本科院校在专业基础建设，课程体系，师资能力等方面，更加显得力量不足，主要体现如下[6]：

1）课程体系不系统，不完善

智能科学与技术专业的内涵包括智能科学与智能技术两个方面[3]。智能科学是以探索人的自然智能的工作机理为目标，智能技术则是这种工作机理应用于各类人工智能系统，使得该系统具有类似人的智能[7]。该专业涉及数学、计算机科学、认知科学、心理学等多个学科，需要将这些分散内容整合起来形成一个系统的知识体系。因此，该专业课程体系不仅要涵盖基础性课程、专业化课程，还要有拓展知识面的通识课程及体现学科知识汇集的交叉课程[7]。

以金陵科技学校智能科学与技术专业为例，该专业所在的软件工程学院主要包括了软件工程专业，其课程体系设置中，主要偏向于软件类的智能化课程；而认知科学，电子科学与技术，控制科学与工程等方面的专业学科基础建设较为薄弱，这就导致课程体系不够完整，尚未体现智能科学与技术专业全面、交叉的完整课程体系。

2）师资力量薄弱

教师在学科专业建设和人才培养中起到了关键性的作用。智能科学与技术专业从2003年到现在虽然有二十多年的历史，但是该专业的关注度的聚焦是近几年才开始的，发展历史较短，因此该专业相关的教师资源稀缺。另外一方面，由于人工智能产业的发展是优于人才培养的，在人工智能类人才难求的社会环境下，高校培养的该类专业相关的博士，硕士高素质人才被产业界相关的科技巨头以绝对的高薪招揽[8]，因此也造成了智能科学与技术专业方向教师的缺乏。

金陵科技学院的智能科学与技术专业教师所从事的专业方向主要有计算机科学与技术，控制科学与工程，信息与通信工程等，与智能科学与技术专业的方向相近，但并未系统地经过该专业方面的培养，属于“半路出家”，对于智能科学与技术专业的掌握还不够深入。目前该专业处于起步和发展阶段，需要大量的智能科学与技术专业方向的教师来建设该专业的课程体系，但是能够胜任高校教师岗位的人才主要集中于企业，教师岗位人才欠缺是当前存在的问题。

3）实验资源匮乏

智能科学与技术专业的新兴主要依赖于大规模的数据资源和高性能的计算能力，标准化的数据以及高性能的硬件平台是该专业进行实践教学的重要基础。建设人工智能计算平台耗资较多，需要考虑硬件成本、运维成本和人力成本等方面，这对大多数高校自主建设实践平台带来了较大的困难。

鉴于目前大多数应用型本科高校智能科学与技术专业普遍都存在了如上的一类或者几类问题，因此各个高校都在寻求有效的途径解决这些问题，如打破校内各个专业之间的壁垒，集各专业教师之特长，构建完整的智能科学与技术专业的课程体系；或者通过产教融合，借助企业的工程能力和数据，双方资源整合，构建一组具有实践工程能力的师资团队，提升智能科学与技术专业的应用型人才培养和高校教师实践工程能力；与企业合作共建实践基地，通过实践教学，培养学生将理论知识应用于实践的转化能力 [9]。

2 产教融合智能科学与技术专业应用型创新人才培养的探究和实践

产教融合能够将高校教育与产业深度融合，满足社会对应用型人才的需求，完善人工智能领域的人才培养机制。基于产教融合模式，金陵科技学院智能科学与技术专业，分别从人才培养定位，课程体系建设，师资队伍建设三方面对应用型智能科学与技术人才培养进行了探究。本着以需求为导向，学生为中心的原则，提出产教融合的应用型人才培养的“通识+专业+方向”理论课程体系和“三重教育”场景实践课程体系，基于课程体系，实行校企联合，构建“2+1+1”阶梯式人才培养体系，打造一支高质量高素质的“双师型”教师队伍。

2.1 探索智能科学与技术专业应用型人才培养课程体系

产教融合的智能科学与技术专业的课程体系构建首要的就是要对智能类行业、产业需求进行调研、分析[10]；然后，综合分析和调研的结果，以及区域经济所需人工智能岗位来确定学生从事相关工作所需的必要知识、技能和能力，从而反推相关专业的骨干课程；最后，优化智能科学与技术的专业骨干课程、重构课程内容，形成符合产业人才需求的智能科学与技术专业课程体系[11]。

通过调研南京市人工智能相关产业在用人方面的需求和问题，依托金陵科技学院软件工程国一流专业的优秀经验，以产业需求为驱动，设计循序渐进的课程体系，形成“通识+专业+方向”理论课程体系和“三重教育”场景的实践教学体系。

1）构建“通识+专业+方向”理论课程体系

结合智能科学与技术专业的人才培养定位和培养目标，围绕核心能力需求，在产教融合的模式下，以学生发展为中心，提出了“通识+专业+方向”理论课程体系，如图1所示。“通识”类课程旨在培养学生具备健康的身体素质、良好的心理素质以及思想道德品质，掌握自然科学技术，数学基础，计算机基础等。“專业”主要是智能科学与技术专业所必需的课程，主要包括专业基础课程和专业核心课程，专业基础课如人工智能导论，人工智能基础课程等，专业核心课主要包括模式识别，机器学习，深度学习等。经过“通识+专业”课程的学习，学生理解和掌握了人工智能的基础理论和算法。

“通识+专业+方向”的理论课程体系中，主要在“方向”体现了产教融合，据调研南京的人工智能产业，当前在计算机视觉、智能人机交互和自然语言处理方向上，存在人才缺口较大，结合智能科学与技术专业老师的研究方向背景，以及当前合作企业，诸如征途新视（江苏）科技股份有限公司，江苏润和软件股份有限公司，南京维拓科技股份有限公司等，该专业特设立的三个方向，计算机视觉方向，智能人机交互方向，自然语言处理方向。学生在大三第二学期的时候，以兴趣为导向，选择自己喜欢和合适的方向。并且每个方向的课程设置不同的难易度，依据学生特点，因材施教，为学生未来职业就业打好基础。

2）构建“三重教育”场景的实践教学体系

金陵科技学院智能科学与技术专业的实践教学体系主要采取产教融合的模式，依托高校教育环境，发挥企业在行业发展和前沿技术的优势，培养适应相应行业发展的高素质应用型智能技术人才。产教融合的实践教学体系，能够让学生掌握和运用行业的主流技术，让学生提前了解工业界的需求，驱动学生更有目的地学习。另外，也能弥补高校培养学生的能力与工业实际要求的能力之间落差。因此，我们构建了以学生为中心的“三重”教育场景。三重教育场景如图2所示，主要在产教融合模式下，学校通过建设工程项目所需要的软硬件工作环境，搭建真实场景；企业提供工程师和实际的项目，搭建行业环境和项目所需的工程场景；引导学生能够进入到项目工作的环境，同时培养学生应具备的行业素质，在实践课程中，学生不仅要面对项目任务，还需要理解项目的业务背景，以期在项目工作中将所学习的理论知识应用于实际项目，增加学生学习的积极性。

同时，在“三重”教育场景中，为了与理论课程体系相辅相成，设计了分阶段，分层次的实践教学，即学生在第 2至3 学期开设相关课程的课程设计，在第4至7学期开始专业方向的实训课程。在整个实践教学系统中，将企业项目的功能点拆分为可实施教学的模块，分阶段分层次规划到实践课程中，同时，理论联系实际，在实践课程中抛出工业实际应用中的新问题，结合理论学习的新思路，提高学生学以致用、举一反三的能力，同时，学生的创新型思路也会反哺企业，为行业问题提供新的解决思路。

2.2 以产业需求为导向，构建“2+1+1”阶梯式人才培养体系

为了培养面向解决复杂工程问题，符合企业需求的工程应用型创新人才，有效提高学生的分析、解决问题与实践动手能力，智能科学与技术专业采用了以学生为中心、产出为导向、目标牵引、能力持续提升的“2+1+1”的人才培养模式，见图3，第一阶段为大一、大二阶段，主要是数理基础和专业核心课程培养，该阶段强化数学基础，同时拓宽学生对人工智能数学的应用面，为后期专业课的学习打牢基础；第二阶段是大三阶段，主要是专业方向课学习和项目实训，该阶段从基本技能训练进阶为项目开发，同时从企业引入一些应用场景与理论结合较为密切的项目，逐步从基本知识能力过渡到应用能力；第三阶段是大四阶段，开始进入企业实习和进行毕业设计（论文），该阶段需要进入与专业相近的企业，进行半年的企业实习，进行岗位能力与职业素养锻炼和工程实践能力训练。秋季学期主要安排由企业双师团队授课的项目实践环节，让学生提前感受企业工作的模式和节奏，提高自我学习与知识迁移能力。

2.3 产教融合建设“双师型”师资团队

应用型本科高校教师不仅要掌握较高的理论教学知识，更应具有较为专业的实践动手能力及创新能力。通过校企深度融合，形成“企业教师引进来，高校教师走出去”的师资队伍建设机制，借助企业的数据和工程化能力，有效整合双方资源，打造工程实践师资团队，建立适合智能科学与技术人才培养的双师型队伍的培养制度，助力人工智能人才的培养和高校教师实践业务能力的提升。

2021年9月，金陵科技学院智能科学与技术专业与南京维拓科技股份有限公司开展“维拓工业软件人才培养计划”，挂牌“维拓工业软件人才培养基地”，采用“项目”形式，共同培养面向工业软件领域的高素质应用型人才。该专业教师利用空余时间或者假期到企业挂职，参与企业的研发工作，实现科研成果的转化，提升自身的实践能力。另外，聘请了企业的高端技术人才，如产业教授，高级工程师等来学校做兼职教师，带动现有的师资力量。校企合力构建一支拥有丰富的实践教学经验、行业从业经历、实践技能卓越的“双师型”师资团队。

3 结束语

金陵科技学院作为应用型本科高校结合自身特点和产业人才需求，明确智能科学与技术专业的培养目标和定位。通过调研地方产业需求，围绕岗位能力需求，基于产教融合合作教育方式，以学生发展为中心、以能力培养为导向，提出了“通识+专业+方向”理论课程体系和“三重教育”场景的实践教学体系，同时提出了“2+1+1”阶梯式人才培养体系和构建产教融合的“双师型”师资团队，期望能够形成一套适用于应用型本科高校智能科学与专业的培养模式，为同类高校提供示范和借鉴，为应用型本科高校培养高素质的应用型人才提供新的思路。

参考文献：

[1] 国务院印发《新一代人工智能发展规划》[J].广播电视信息，2017（8）：17.

[2] 牛凡超.产教融合，助力培养新时代追梦人[J].现代经济信息，2019（16）：422.

[3] 张昊，李擎.谈智能科学与技术专业及相关学科的发展[J].计算机教育，2013（19）：16-18.

[4] 曹耀钦，秦旗，余文革.应用型智能科学与技术专业建设的几点思考[J].计算机教育，2017（10）：75-77，80.

[5] 蔡自興.智能科学技术课程教学纵横谈[J].计算机教育，2010（19）：2-6.

[6] 白鹤.应用本科院校智能科学与技术专业课程体系建设研究[J].计算机教育，2019（6）：120-123.

[7] 李钰.人工智能热潮下英国顶尖研究型大学计算机专业人才培养模式探析[J].世界教育信息，2021，34（1）：42-50.

[8] 李晓东.关于智能科学与技术专业建设的几点思考——以中山大学智能科学与技术专业为例[J].计算机教育，2015（18）：2-5.

[9] 周文科.产教融合背景下人工智能专业人才培养模式探索[J].教育信息化论坛，2021（9）：83-85.

[10] 董如婵，沈奇，曾岳.产学研合作模式下应用型地方高校基础软件人才培养模式研究[J].软件导刊，2017，16（3）：196-198.

[11] 黄继海，刘秋菊，张子洋，等.新工科背景下智能科学与技术专业课程体系研究[J].软件导刊，2020，19（11）：252-255.

【通联编辑：梁书】