职业院校大数据及人工智能专业人才培养模式研究

金光浩,张泰忠,杨建兴

(北京电子科技职业学院电信工程学院,北京100176)

党的二十大报告指出,“统筹职业教育、产教融合、科教融汇,优化职业教育类型定位”,再次明确了职业教育的发展方向。职业院校专业建设要坚持党的领导,坚持正确办学方向,坚持立德树人,深化产教融合,深入推进育人方式,培养更多高素质人才。随着教育创新与改革的深入,职业教育迈入新的发展征程,微课、翻转课堂、雨课堂等新兴教学模式在大数据及人工智能等计算机相关专业课程中开始应用。目前,很多教育创新与改革都以提升职业教育水平,为行业提供更多高素质复合型人才,推动教学改革为目标[1]。为了更符合实际需求,计算机相关专业教学中开始结合“1+X”证书等开展多方向的培养模式,同时探究校企协同育人模式,建立校企协作平台,为企业输送多层次人才[2-4]。在计算机类课程中也相继开展将思政内容与计算机教学相结合的探究,将思政元素有效融入课程教学的每一个环节中[5-6]。

新时代职业教育对教学、企业实践等方面提出了很多挑战。第一个挑战是如何设定课堂教学内容的宽度、深度及方向。职业院校的学生水平参差不齐,教学内容需要包含多层次及多方向的理论、技术、实践等内容。第二个挑战是如何结合企业实践与课堂教学。随着职业化教育逐渐向产教融合、校企合作方向发展,课堂教学不仅需要很好地衔接企业实践,同时需要承载各种实践活动。第三个挑战是如何将思政与教学及实践融合。由于学生、教师、专业等都存在多样性,单纯套用模范课很可能无法达到效果。不合适的思政课内容,也会影响教学的质量和思政的效果。同时,企业无法像学校专业教师那样开展思政教育。本文研究职业院校大数据及人工智能专业人才培养模式,以解决上述三个挑战。

1 总体解决方案

1.1 多层次、多方向课程设计

以2～5人的课程小组为单位,以学期为跨度,形成多层次、多方向课程。前后课程之间保持一定比例的延续内容,使学生感到熟悉,降低学习内容导入难度,同时通过进阶内容强化并提升学习效果。同时,在课程设计上结合多种实践内容,满足各个方向的学生发展需求。

1.2 课程教学与企业实践的双向融合模式

学生在参与企业实践时,需要一定的知识及技术储备。学生在职业院校学习阶段,大多以理论学习为主。而一般情况下这一部分教学主要以教师为主。为了更好地与企业实践对接,教师需要与相关合作企业进行长期的合作,通过业余、半脱产、全脱产等形式参与到企业活动中,从而积累大量企业实践经验。同时,教师需要与企业建立长期教学合作关系,通过共建教学资源库等形式,参与到课程教学内容建设中,有助于提前选择符合企业实践的教学内容,也有利于课程教学与企业实践的有效融合。

1.3 全方位课程思政模式

目前课程思政大多采用在原有教学内容的基础上添加相关思政元素的方式,尽量不改动课程结构,但是思政元素的添加时机、份量及方式等都需要一定的经验。改动课程结构及内容会加大教师负担,但是简单套用或者增加思政元素也会显得很突兀,很难达到“润物无声”和“潜移默化”的效果。特别是在企业实践过程中,由于企业导师无法投入大量精力在思政内容建设上,因此更需要提供系统化的思政教学模式。因此,可以根据大数据及人工智能专业特点建立思政教育数据库,把思政元素融入教学及实践的各个环节,从而做到隐性教育和显性教育的有机融合。

2 实施路径

实施路径如图1所示。在双向产教融合模块,首先以教师实践为基础,构筑企业与教师之间的协作关系。教师要到企业进行实践,然后与企业导师合作制定教学内容,从而形成双向产教融合模式。在多层次、多方向教学模块,根据现有课程内容及难度,将多个课程组成一个课程集。2～5名老师为一个课程组,以学期为规划单位,将课程教学层层递进,形成多方向发展趋势。在全方位课程思政模块,以中国发展成就教学数据为基础数据,加入思政元素、思政案例,建立全方位思政数据库,从而可以在课程中全方位覆盖思政内容。

图1 实施路径

3 预期成果

层次化课程不是简单地增加课程难度,而是在同一个方向上,既有重复加强的部分,又有开拓扩展的部分。在以往的产教融合模式中,教学课程与企业实践课程互相独立,相关性较少。本研究提出的模式充分利用已开展的教师企业实践活动,并通过与企业共同建设课程内容等方式,促进双方的合作及融合。同时,在尽量保持原有教学结构不变的情况下,将教学所面向的数据改为融入思政的数据,可以最大化地提升思政效果。教学思政数据及思政元素、案例等,都采用数据库方式,再基于大数据分析方法,并结合智能搜索及匹配方法,可以大大降低教师及企业导师的负担。

通过建立一套完整的职业院校大数据及人工智能专业人才培养模式,为课程建设、企业实践、课程思政提供完整的优化方案。双向产教融合模式,将改变以往各自为战的局面,在提升教师实战能力的同时,提高企业导师的教学能力。通过与地区企业的紧密合作,不仅可以提升学生实践能力,也能提升教师实践教学能力。同时,建立全方位教学思政数据库有助于减少教师及企业导师的负担,提升教学思政效果。通过上述努力,可以为本地企业提供理论扎实、实践能力强、思想觉悟高的新时代人才。

4 案例介绍

在多层次教学方面,北京电子科技职业学院开展的人工智能应用、人工智能数据处理、AI框架应用开发、大数据模型与人工神经网络、大数据项目岗位实践等有相似性的课程组成课程集,陆续开展多层次、多方向教学。同时,在每一个课程中都采用中国发展成就为基础教学数据开展学习。如图2所示,在人工智能数据处理课程中,导入中国进出口贸易数据等,让学生直观感受中国发展成就,从而树立学生对社会主义道路的自信。

图2 人工智能数据处理课程案例

如图3所示,建立教学思政数据库,与课程及实践内容产生联系,可以将思政内容自然带入,做到教学与思政的有机结合,在不影响课程整体结构及进程的前提下将思政效果最大化。

图3 教学思政数据库案例

5 结语

本研究探讨了如何建立一套完整的职业院校大数据及人工智能专业人才培养模式,为课程建设、企业实践、课程思政提供完整的优化方案。多层次、多方向课程设计可以做到有教无类,符合当前职业院校学生实际需求。双向产教融合模式将改变以往各自为战的局面,提升教师实战能力的同时,提高企业导师教学能力。全方位教学思政数据库的使用,有助于减轻教师及企业导师的负担,提升教学思政效果。