控制学科群智能化建设的探索

2023-08-09朱浩

创新创业理论研究与实践 2023年12期

朱浩

（重庆邮电大学自动化学院，重庆 400065）

目前，《中国制造2025》“互联网+”“新一代人工智能”等发展战略的实施，迫切需要大量的人工智能领域高素质新型人才[1]。因此，“人工智能+控制科学”等综合型人才成为推动社会产业变革、社会进步的重要资源。但是，现有的人工智能领域在跨学科人才培养方面未形成一个完整可行的模式。本文旨在对“人工智能+控制学科群”建设进行探索与实践，进而分析人工智能与控制交叉学科领域人才培养现状，探索解决途径。

1 “人工智能+控制学科群”现状分析

1.1 课程体系难以培养人工智能综合型人才

现阶段，高校专业教育滞后于时代需求，部分高校的专业课设置具有局限性，不利于学生充分接触课本外的知识，难以培养出人工智能综合型人才[2]。课程体系缺乏系统性设计，授课内容限制在专业内部的学科之中。课程体系中的知识陈旧，注重课本上的知识点，未传授学生综合性知识。实践教学有待改革，尽管高校开设了金工实习、电装实习、毕业实习等诸多实践性质的课程，但是这些课程与国际前沿知识脱节，实习、实训效果难以保证[3]。

1.2 交叉互融团队缺乏人工智能领域运作经验

进入21 世纪，各高校快速发展，招生人数不断增加。但是控制学科群师资人才和团队缺乏关于跨学科交叉互融的教学经验和能力，跨学科教师的创新实践教学能力有待提升。专业划分过细、过窄，不利于培养视野开阔、能进行跨学科研究的人才，难以培养人工智能综合型人才，这已经成为影响高校学科群建设有效推进的重要因素之一[4]。当代科学技术已形成一个日益复杂的大系统，不同学科、相近学科交叉互融[5]，需探索交叉互融的人才培养模式。

1.3 人才培养缺乏人工智能领域前沿知识

目前，部分高校依然采用传统的课堂教学模式，教学内容仅限于教材范围，较少涉及领域前沿知识[6]。指导本科生创新创业活动的部分教师缺乏前沿领域背景和创新意识。一方面，设计选题未针对解决实际问题，使得前沿知识在实践中无法得到充分的运用。另一方面，实习课程教学效果欠佳[7]。

1.4 控制学科群课程联系不够紧密

构建控制学科群课程是推动学科交叉融合的重要一步，但高校在建设控制学科群课程过程中存在诸多问题，例如，培养方案的制定，交叉融合教材的选择等。高校需要针对性解决此类问题，才能切实推动课程群的顺利建设[8]。

2 人工智能与控制科学群建设路线

基于控制学科群现存问题，提出图1 所示的解决方法。

图1 控制学科群建设流程图

2.1 建立人工智能控制学科群交叉融合的科研平台

为适应跨学科科研平台建设的需要，学校要建立专门的跨学科科研平台、机构和人员，统筹多学科资源，加强跨学科科研队伍建设，建设人工智能与控制学科组。根据各科研小组的发展情况，协调员负责协调各组之间的对话。重大项目研究通常涉及不同的机构，因此必须建立相应的机制，实现资源共享，如全职和兼职相结合的员工机制、校长责任制等。此外，还可以利用互联网建立网络协调平台，负责促进教师之间的交流。通过网络平台，教师之间可以进行沟通和交流，学生和教师可以进行学术对话和交流，提高科学管理和研究的有效性[9-10]。

2.2 开展跨学科队伍建设

当前，多数高校依然实行“校—院—系”组织体系，基层的实验团体一般都建立在单一学科之上，跨学科之间的学术交流不顺畅。这样的组织体系不利于学科之间的学术交流，不利于控制学科群的建设。要建立人工智能与控制学科群，重点是实现各学科之间的资源共享，团队之间及时共享科学研究成果，促进校内的学术交流，进一步推动团队之间的融合，有利于更好地开展跨学科队伍建设。开展跨学科队伍建设的目的是为内部学术交流、开展联合科研提供平台[11-12]。

2.3 培养具有交叉学科课程背景的人才

跨学科教育可以弥补大学专业教育的不足，拓展学生理论知识掌握的深度和广度。学校应在综合课程的开发中进行深入反思和实践，以防止学科交叉建设仅仅停留在联合的形式，而不是学科知识的真正交叉融合。高校综合课程开发首先要加强学校的多学科合作，学生受益于多学科和机构合作以及跨学科专业课程的增加，可以加强对专业知识和其他学科知识的认知[13]。开发综合课程，应组建跨学科科研团队，开展跨学科研究讨论、学科竞赛等相关活动。这将使学生真正整合跨学科知识，扩大专业视野，培养创新能力。此外，开设校外企业课程，企业工程师协同教育，帮助学生将专业理论知识付诸实践，实现学以致用。