肖凱 李雯 湯曉安 曾迎生

摘要：針對(duì)人工智能時(shí)代對(duì)應(yīng)用型人才的旺盛需求，從職能、知識(shí)結(jié)構(gòu)、能力結(jié)構(gòu)、行業(yè)（產(chǎn)業(yè)）導(dǎo)向等四個(gè)方面研究智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型本科人才培養(yǎng)模式，區(qū)別于常規(guī)的能力為導(dǎo)向的人才培養(yǎng)，提出了知識(shí)型能力本位教育模式，強(qiáng)調(diào)能力培養(yǎng)的兩大要素——知識(shí)與實(shí)踐，以及能力的可持續(xù)增長(zhǎng)，為學(xué)生適應(yīng)人工智能時(shí)代的挑戰(zhàn)與機(jī)遇奠定基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞： 智能科學(xué)與技術(shù); 知識(shí)結(jié)構(gòu); 應(yīng)用型人才; 人才培養(yǎng); 知識(shí)型能力本位教育

中圖分類號(hào)：G64 ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2020）25-0153-03

Abstract： Aiming at the strong demand for application-oriented talents in the era of artificial intelligence， research the intelligent science and technology application-oriented undergraduate talent training model from four aspects： function， knowledge structure， ability structure， and industry orientation， which is different from the conventional ability-oriented Talent training， put forward a knowledge &competency based education model， emphasizes the two major elements of competence training—knowledge and practice， and sustainable growth of competence， laying a foundation for students to adapt to the challenges and opportunities of the era of artificial intelligence.

Key words： intelligent science and technology; ?knowledge structure; applied talents; talent training; knowledge &competence based education

1 引言

智能科學(xué)與技術(shù)主要包含智能科學(xué)和智能技術(shù)兩部分內(nèi)容[1]：智能科學(xué)是以人如何認(rèn)知和學(xué)習(xí)為研究對(duì)象，探索智能機(jī)器的實(shí)現(xiàn)機(jī)理和方法;智能技術(shù)則是將這種方法應(yīng)用于人造系統(tǒng)，使之具有一定的智能或?qū)W習(xí)能力，讓機(jī)器系統(tǒng)為人類工作。目前，在本科專業(yè)目錄中，智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)是計(jì)算機(jī)類之下的特設(shè)專業(yè)，在現(xiàn)有的人工智能專業(yè)群中，除了新設(shè)的人工智能專業(yè)外（2019年全國(guó)共有35所高校獲首批人工智能新專業(yè)建設(shè)資格），智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)與全球范圍大力推進(jìn)與快速發(fā)展的人工智能關(guān)系最密切，契合度最高。一方面，智能科學(xué)與技術(shù)的專業(yè)發(fā)展和人才培養(yǎng)將為人工智能技術(shù)提供理論支撐、技術(shù)推進(jìn)和人才支持，另一方面，人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢(shì)直接影響著智能科學(xué)與技術(shù)的專業(yè)發(fā)展和人才需求。

2 人工智能時(shí)代對(duì)人才的需求

站在國(guó)家戰(zhàn)略的高度來看，人工智能將成為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，可以實(shí)現(xiàn)社會(huì)生產(chǎn)力的整體躍升，因此人工智能將成為引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，世界主要發(fā)達(dá)國(guó)家都把發(fā)展人工智能作為提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力、維護(hù)國(guó)家安全的重大戰(zhàn)略。

隨著人工智能時(shí)代的到來，許多企業(yè)對(duì)具有智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)背景的人才有著巨大的需求。首先，IT企業(yè)紛紛涉足智能科學(xué)領(lǐng)域，提高產(chǎn)品智能水平;其次，許多傳統(tǒng)制造業(yè)也在轉(zhuǎn)型，從勞動(dòng)密集型到知識(shí)密集型，進(jìn)一步提升到智能制造型，并逐漸具備高精尖裝備制造能力;此外，醫(yī)療、通訊、交通等行業(yè)也對(duì)智能科技人才有著迫切的需要。人工智能對(duì)各行各業(yè)的影響，充分體現(xiàn)了智能科技的高速發(fā)展，對(duì)人才數(shù)量和素質(zhì)要求也越來越高。

從人才的金字塔型分布來看，智能科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域不僅需要高端學(xué)術(shù)型人才，更需要接地氣、重實(shí)踐的應(yīng)用型人才。隨著“中國(guó)智造”的不斷推進(jìn)，智能科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域已由頂層設(shè)計(jì)和關(guān)鍵技術(shù)突破向生產(chǎn)、應(yīng)用、裝配、服務(wù)等環(huán)節(jié)延伸，迫切需求大批專業(yè)技術(shù)精、實(shí)踐能力強(qiáng)、操作流程熟的應(yīng)用型人才。2019年，人力資源和社會(huì)保障部、國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)管總局、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局向社會(huì)發(fā)布了13個(gè)新職業(yè)信息，包括人工智能工程技術(shù)人員、物聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)人員、大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人員等，這也從另外一個(gè)側(cè)面說明人工智能等技術(shù)推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)，催生了相關(guān)專業(yè)技術(shù)類新職業(yè)，可形成相對(duì)穩(wěn)定的從業(yè)人群。

3 應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式分析

《中國(guó)制造2025》以推進(jìn)智能制造為主攻方向，強(qiáng)調(diào)健全多層次人才培養(yǎng)體系，提到強(qiáng)化職業(yè)教育和技能培訓(xùn)，引導(dǎo)一批普通本科高等學(xué)校向應(yīng)用技術(shù)類高等學(xué)校轉(zhuǎn)型，建立一批實(shí)訓(xùn)基地，開展現(xiàn)代學(xué)徒制試點(diǎn)示范，形成一支門類齊全、技藝精湛的技術(shù)技能人才隊(duì)伍。

通常而言，人才類型分為三類[2]：學(xué)術(shù)型人才、應(yīng)用型人才、技能型人才。實(shí)際上從現(xiàn)代職業(yè)教育的發(fā)展和社會(huì)需求來看，應(yīng)用型人才和技能型人才的界限相對(duì)模糊，可統(tǒng)稱為應(yīng)用型人才，即把成熟的技術(shù)和理論應(yīng)用到實(shí)際的生產(chǎn)、生活中的技術(shù)技能型人才。從國(guó)家的層面來看，為了適應(yīng)人工智能時(shí)代發(fā)展，人才需求數(shù)量基數(shù)最多、缺口最大的就是應(yīng)用型人才，這也對(duì)眾多高校培養(yǎng)人才的導(dǎo)向產(chǎn)生重大影響。這里我們重點(diǎn)討論智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型本科人才的培養(yǎng)，可從職能、知識(shí)結(jié)構(gòu)、能力結(jié)構(gòu)、行業(yè)（產(chǎn)業(yè)）導(dǎo)向四個(gè)方面來分析。

3.1 職能

智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型人才是培養(yǎng)面向各類智能科學(xué)與技術(shù)的工程設(shè)計(jì)、開發(fā)及應(yīng)用，掌握各類現(xiàn)代智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)、研發(fā)、集成應(yīng)用、檢測(cè)與維修、運(yùn)行與管理等技術(shù)，具有扎實(shí)理論基礎(chǔ)、較強(qiáng)工程實(shí)踐和創(chuàng)新能力的高素質(zhì)應(yīng)用型工程技術(shù)人才。

3.2 知識(shí)結(jié)構(gòu)

智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)充分體現(xiàn)了跨學(xué)科的特點(diǎn)，其知識(shí)結(jié)構(gòu)包含了三個(gè)并行的基礎(chǔ)領(lǐng)域：電子信息、控制工程、計(jì)算機(jī)，也蘊(yùn)含了電子信息工程、控制科學(xué)與工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等學(xué)科的交叉和融合，體現(xiàn)了智能感知與模式識(shí)別、智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)與制造、智能信息處理三個(gè)方面的專業(yè)內(nèi)涵。

（1）智能感知與模式識(shí)別

屬于電子信息與計(jì)算機(jī)交叉領(lǐng)域，主要定位在機(jī)器視覺與模式識(shí)別。包括三維建模與仿真、圖像處理與分析、圖像理解與識(shí)別、機(jī)器視覺、模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等。主要課程包括：電子技術(shù)基礎(chǔ)、信號(hào)系統(tǒng)與數(shù)字信號(hào)處理、數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別等。

（2）智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)與制造

屬于控制工程領(lǐng)域，包括自動(dòng)控制、無人系統(tǒng)與工程、精密傳感器設(shè)計(jì)與應(yīng)用等。主要課程包括：機(jī)械基礎(chǔ)、工程力學(xué)、自動(dòng)控制原理、傳感器與測(cè)試技術(shù)、計(jì)算機(jī)控制技術(shù)、機(jī)電系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)等。

（3）智能信息處理

屬于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，包括交通大數(shù)據(jù)、汽車與道路安全大數(shù)據(jù)等的分析與處理、信息處理與知識(shí)挖掘、信息可視化等。主要課程包括：智能科學(xué)技術(shù)導(dǎo)論、計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)、微機(jī)原理與接口技術(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)等。

3.3 能力結(jié)構(gòu)

智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型人才培養(yǎng)著眼于人工智能工程應(yīng)用，要求學(xué)生具有運(yùn)用計(jì)算機(jī)及相關(guān)軟硬件工具進(jìn)行大數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理、分析、應(yīng)用的能力;具備智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開發(fā)、集成、運(yùn)行與管理的能力;注重培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)的智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的基礎(chǔ)理論和知識(shí)，分析并解決工程實(shí)際問題的能力，其能力結(jié)構(gòu)可以借鑒能力本位教育（Competency Based Education，簡(jiǎn)稱CBE）模式[3]。

CBE是國(guó)際上較流行的一種應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式，主要代表國(guó)家為加拿大和美國(guó)。該模式以能力為人才培養(yǎng)的目標(biāo)和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，一切教學(xué)活動(dòng)均圍繞綜合職業(yè)能力的培養(yǎng)展開，CBE人才培養(yǎng)模式主要有以下三方面的特色：能力導(dǎo)向的教學(xué)目標(biāo);模塊化的課程結(jié)構(gòu);能力為基準(zhǔn)的目標(biāo)評(píng)價(jià)體系。該模式所培養(yǎng)的本科應(yīng)用型人才具有較強(qiáng)的專業(yè)綜合能力和職業(yè)能力[4]，在一定時(shí)期得到社會(huì)的廣泛認(rèn)可，但是單純的CBE模式并不能完全適應(yīng)人工智能時(shí)代對(duì)人才培養(yǎng)的需求，這是由于目前許多職業(yè)崗位在人工智能的沖擊下，其形式和內(nèi)容均會(huì)產(chǎn)生動(dòng)態(tài)變化，要求現(xiàn)階段的人才培養(yǎng)具有延伸性和前瞻性，既要兼顧眼前，也要考慮應(yīng)對(duì)智能化浪潮，打好基礎(chǔ)，提高自學(xué)習(xí)能力。因此，智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型人才培養(yǎng)有一定崗位針對(duì)性，但并不是完全固化崗位內(nèi)容及層次、固化知識(shí)屬性，必須強(qiáng)化自我學(xué)習(xí)能力，才能實(shí)現(xiàn)能力可持續(xù)增長(zhǎng)，崗位的向上流動(dòng)性以及知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的進(jìn)化，才能真正適應(yīng)人工智能時(shí)代發(fā)展的需求。

自我學(xué)習(xí)能力的形成與提高往往源于知識(shí)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建[5]。為了塑造更合適的能力結(jié)構(gòu)，需要CBE模式與知識(shí)結(jié)構(gòu)的相輔相成，有鑒于此，將這種新型人才培養(yǎng)模式稱之為知識(shí)型能力本位教育（Knowledge & Competency Based Education，簡(jiǎn)稱KCBE）模式，這也意味著在人才培養(yǎng)過程中，將知識(shí)結(jié)構(gòu)與能力結(jié)構(gòu)放在并重的地位，既著眼于預(yù)期能力的培養(yǎng)，也必須讓學(xué)生筑牢學(xué)科專業(yè)基礎(chǔ)，在走向社會(huì)以后，在知識(shí)引擎的作用下，通過自我學(xué)習(xí)，具備并提升適應(yīng)未來的、新的智能化崗位需求的能力。

3.4 行業(yè)（產(chǎn)業(yè)）導(dǎo)向

從智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的角度，培養(yǎng)的應(yīng)用型人才以“智能化應(yīng)用”為就業(yè)大方向，具體而言，包括：

（1）智能感知與模式識(shí)別領(lǐng)域

主要從事電子信息的獲取、傳輸、處理、分析、應(yīng)用等領(lǐng)域的研究、設(shè)計(jì)及應(yīng)用，包括圖像處理、機(jī)器視覺、工業(yè)視頻檢測(cè)與識(shí)別、視頻監(jiān)控、傳感器設(shè)計(jì)及應(yīng)用等。

（2）智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)與制造領(lǐng)域

主要從事智能裝備、智能制造、智能管理、智能服務(wù)等領(lǐng)域的設(shè)計(jì)、制造及應(yīng)用，包括智能工廠、智能車間、智能生產(chǎn)線、智能物流、以及智能運(yùn)營(yíng)與服務(wù)等。

（3）智能信息處理領(lǐng)域

主要從事計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理、分析、理解、管理、以及服務(wù)等領(lǐng)域的研究、設(shè)計(jì)及應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)、交通大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用、道路與汽車安全大數(shù)據(jù)分析、智能交通、智能電力、智能家居、智慧城市等。

涉及的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域主要包括智能制造，如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)集成應(yīng)用，研發(fā)智能產(chǎn)品及智能互聯(lián)產(chǎn)品等。其他的領(lǐng)域還包括智能農(nóng)業(yè)、智能物流、智能金融、智能商務(wù)等。

產(chǎn)業(yè)需求帶動(dòng)人才培養(yǎng)，人才培養(yǎng)在滿足產(chǎn)業(yè)需求的同時(shí)推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，而技術(shù)進(jìn)步又引燃了新的產(chǎn)業(yè)需求。產(chǎn)業(yè)需求與人才培養(yǎng)的相互作用，呈現(xiàn)出螺旋式上升的發(fā)展態(tài)勢(shì)，這在人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)與智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型本科人才培養(yǎng)之間表現(xiàn)的得尤為突出。

4 KCBE模式人才培養(yǎng)的主要措施和途徑

智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)應(yīng)用型本科人才的培養(yǎng)模式一定是和人才需求、學(xué)校定位相適應(yīng)的。培養(yǎng)應(yīng)用型人才，應(yīng)注重學(xué)生實(shí)踐能力，從教學(xué)體系建設(shè)體現(xiàn)“應(yīng)用”二字，其核心環(huán)節(jié)是實(shí)踐教學(xué)。結(jié)合上述的KCBE培養(yǎng)模式，知識(shí)結(jié)構(gòu)在能力培養(yǎng)過程中也占有非常重要的地位，因此在能力培養(yǎng)方面，知識(shí)和實(shí)踐作為兩大要素，不能偏廢任何一方，必須齊頭并進(jìn)，既要固基礎(chǔ)，也要重實(shí)踐。

（1）筑牢智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)知識(shí)基礎(chǔ)，構(gòu)建與智能化應(yīng)用相關(guān)的知識(shí)體系

在本科的低年級(jí)階段，應(yīng)注重公共基礎(chǔ)課，特別是數(shù)學(xué)和力學(xué)課程，還應(yīng)充分了解智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的內(nèi)涵，讓學(xué)生對(duì)所學(xué)專業(yè)有一個(gè)比較全面的認(rèn)識(shí)。在本科中高年級(jí)階段，重點(diǎn)強(qiáng)化專業(yè)基礎(chǔ)，包括電子技術(shù)基礎(chǔ)、自動(dòng)控制原理、傳感器與測(cè)試技術(shù)、微機(jī)原理與接口技術(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法等。歸納地說，應(yīng)該筑牢數(shù)理基礎(chǔ)、計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)、機(jī)電基礎(chǔ)和控制基礎(chǔ)，因此對(duì)原理課程需要強(qiáng)化，這樣對(duì)很多工作機(jī)理、來龍去脈的理解才能深刻。

（2）增強(qiáng)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的實(shí)踐環(huán)節(jié)，構(gòu)建以能力培養(yǎng)為重心的教學(xué)體系

按照KCBE模式，校企合作是強(qiáng)化實(shí)踐的一種重要形式[6]。學(xué)校根據(jù)人工智能企業(yè)實(shí)際情況靈活設(shè)置實(shí)踐課程內(nèi)容，根據(jù)企業(yè)發(fā)展趨勢(shì)及時(shí)調(diào)整課程體系以避免教學(xué)內(nèi)容與企業(yè)需求相脫離。人工智能企業(yè)還可以參與學(xué)校教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)計(jì)劃的制定，并為學(xué)校實(shí)踐教學(xué)提供各方面支持，從而提高人才培養(yǎng)的針對(duì)性。

5 應(yīng)用型人才培養(yǎng)展望

在人工智能時(shí)代，我國(guó)正處于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的重要階段，迫切需要智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型人才，對(duì)人工智能人才培養(yǎng)的與時(shí)俱進(jìn)也有更高要求。基于KCBE培養(yǎng)模式，高校通過與各型人工智能企業(yè)增強(qiáng)校企合作、合作辦學(xué)，實(shí)現(xiàn)人才培養(yǎng)的量身定制，并能與技術(shù)發(fā)展同步，培養(yǎng)的人才也能更好地適應(yīng)時(shí)代的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。

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【通聯(lián)編輯：王力】