王登輝，譚林豐，楊辰月，易玉萍

（華東交通大學 信息工程學院，江西 南昌 330000）

1 研究生創(chuàng)新培養(yǎng)模式背景

人工智能是一個可以正確解釋外部數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中學習，并利用這些學習通過靈活的適應提升實現(xiàn)特定目標和任務的能力的系統(tǒng)。根據(jù)人工智能理論［1］和技術的特點，本課題擬主動結合華東交通大學具有交通特色的信息與通信工程塔尖學科的優(yōu)勢平臺，積極開展 “人工智能＋信息與通信工程” 的創(chuàng)新型研究生人才培養(yǎng)新模式的研究與實踐。人工智能領域已經(jīng)成為全球關注的焦點，社會也急需 “人工智能＋X［2］” 應用創(chuàng)新型人才，世界各國都在積極培養(yǎng)此類人才。但與國外相比，我國在此方面起步較晚，尚未形成完備的具有本國特色的人才的培養(yǎng)模式。

2 “人工智能＋信息與通信工程” 人才培養(yǎng)模式現(xiàn)狀探究

2.1 核心目標不夠明確

目前，華東交通大學研究生人才培養(yǎng)受師資等多種因素限制，不能與新經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展齊頭并進。人才培養(yǎng)體系與新技術發(fā)展不相適應，培養(yǎng)模式不符合新經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的發(fā)展要求，對社會經(jīng)濟的新發(fā)展以及新趨勢變化不夠敏銳，未形成具有本校特色的個性化培養(yǎng)模式。

2.2 課程知識體系無法適應人工智能技術發(fā)展的要求

傳統(tǒng)的研究生課程知識體系結構老舊，創(chuàng)新程度不夠，不能在 “人工智能＋新工科” 背景下有效支撐研究生人才培養(yǎng)目標的達成。課程體系沒有體現(xiàn)出交叉學科和跨專業(yè)的培養(yǎng)，導致研究生跨學科培養(yǎng)力度不夠。目前，研究生導師的知識結構需要優(yōu)化和完善，研究生培養(yǎng)體系大多為單一導師制，因此導師的學術水平和知識量成為影響研究生培養(yǎng)質量的重要因素。然而很多導師主攻傳統(tǒng)研究方向，缺乏交叉跨學科研究生培養(yǎng)經(jīng)驗。

2.3 培養(yǎng)理念難以滿足時代和市場的需求

傳統(tǒng)的研究生人才培養(yǎng)中創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐環(huán)節(jié)模式單一、項目老化、產(chǎn)學研協(xié)同辦學機制缺失，實踐實驗的內(nèi)容與企業(yè)要求脫節(jié)。而且，傳統(tǒng)的研究生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐環(huán)節(jié)在校企合作育人及產(chǎn)教融合方面深度不足，還不能很好地適應人工智能時代的人才培養(yǎng)與協(xié)同創(chuàng)新需求。大部分學校導師更看重學歷，缺乏行業(yè)實踐經(jīng)驗，因此難以對學生做出精準的工程指導。

3 “人工智能＋信息與通信工程” 創(chuàng)新型人才培養(yǎng)模式改革策略

3.1 確立具有科研創(chuàng)新能力為核心的人才培養(yǎng)目標

“人工智能＋X” 創(chuàng)新型研究生人才培養(yǎng)應當構建以學科前沿科研創(chuàng)新能力為核心的培養(yǎng)模式。本校的辦學宗旨一直是服務地方，服務行業(yè)，所以研究生的培養(yǎng)應該根據(jù)本地區(qū)本行業(yè)的科技發(fā)展需求，從學科前沿出發(fā)，從人工智能新時代出發(fā)，從創(chuàng)新教育的含義出發(fā)，將研究生人才培養(yǎng)體系與科研創(chuàng)新能力培養(yǎng)相結合，構建協(xié)同創(chuàng)新＋人工智能＋信息與通信工程 “三位一體” 的科研創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的新模式。在這一模式中將協(xié)同創(chuàng)新融入進去，不僅應該注重創(chuàng)新的思維模式培養(yǎng)，引導方式等，還應該依靠本校信息與通信工程學科的科研優(yōu)勢。

3.2 重構研究生跨學科、跨行業(yè)的多元化課程知識體系

“人工智能＋信息與通信工程” 的課程知識體系特點不僅是前沿引領性的，也是學科交融性的。在研究生知識體系重構的過程中，導師所起到的作用至關重要，但傳統(tǒng)高校的單一導師制難以滿足 “人工智能＋信息與通信工程” 跨專業(yè)、跨學科培養(yǎng)的知識體系要求。因此針對導師團隊指導模式進行實踐是解決這一問題的重要手段。與傳統(tǒng)高校的單一導師制相比，組建導師團隊聯(lián)合培養(yǎng)不僅可以是學校內(nèi)部的不同專業(yè)導師培養(yǎng)，還可以由不同學校的導師聯(lián)合培養(yǎng)。不同學科的導師組成的團隊可以匯聚不同學科的專業(yè)知識，學科之間可滲透的范圍擴大。團隊可以承接重大科研項目，并且在項目研究的不同階段，為解決不斷出現(xiàn)的新問題融入所需要領域的專家。不同學科背景的導師共享研究成果，對研究生資源也進行共享，營造出一種多學科多視角的師生聯(lián)動模式。

3.3 搭建全方位創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐體系

目前，高校人才培養(yǎng)普遍存在 “重理論，輕實踐” 的問題。其原因：一方面是由于教師本身缺乏工程技術開發(fā)的經(jīng)驗，另一方面是由于學生的工程實踐環(huán)節(jié)較少，最終導致研究生培養(yǎng)模式缺乏與人工智能新技術相適應的工程能力。解決這一問題的有效途徑是依托本學科在交通行業(yè)的優(yōu)勢地位，鼓勵教師走出校園，參與人工智能企業(yè)的技術項目，培育真實的人工智能領域內(nèi)產(chǎn)學研合作項目，最大限度地將教師的科研成果轉化為經(jīng)濟效益，服務于社會。

3.4 人工智能技術的新型研究生人才培養(yǎng)教學模式改革

人工智能技術可以在研究生個性化培養(yǎng)、自適應學習能力養(yǎng)成、考評方式和網(wǎng)絡課堂教學方式等多個方面實現(xiàn)相互融合，與傳統(tǒng)教育相輔相成，更有效地為創(chuàng)新型研究生人才培養(yǎng)模式服務［6］。

3.4.1 人工智能的大數(shù)據(jù)處理技術助力研究生個性化培養(yǎng)

人工智能的大數(shù)據(jù)處理技術不僅可以分析在校學生的各項學習指標，還能夠獲得學生在生活方面的興趣愛好、參加的各項實踐活動等數(shù)據(jù)，為學生建立一個專屬于其個人的知識圖譜。研究生在入學研修時期，經(jīng)由大數(shù)據(jù)技術可以調取研究生的知識圖譜，使導師更有針對性地開展教學方案。同時，學院也會根據(jù)知識圖譜的不斷更新及時調整對研究生的個性化培養(yǎng)方案，以便更加快速地開展后續(xù)的更深層次的研究工作。

3.4.2 人工智能技術養(yǎng)成研究生自適應學習能力

人工智能技術的自適應平臺將學習的內(nèi)容開放，使學生獲取資源更加便捷，不論是在時間還是在空間方面都能夠有效地進行自主化學習，提高學習的效率。自適應平臺技術會對在校學生進行知識評估，根據(jù)大量數(shù)據(jù)分析學生的學習成績、能力掌握情況等推薦更加符合該學生的學習內(nèi)容，弱化了舊教學模式中知識單向傳播的缺點，通過個性化推薦算法幫助研究生建立適合的學習路徑。

3.4.3 人工智能技術更好地開展混合式教學

導師在課前進行教學設計，提出問題和任務，課堂中導入知識點，課后進行教學評價并引導學生自我評價。學生在課后線上及時進行復習，聽有關專家的講座，對所學知識及時進行反饋與研究，提升自己的學術研究能力，這樣傳統(tǒng)面對面線下教學與課后網(wǎng)絡線上自主學習相融合的教學模式，將成為各類高校研究生培養(yǎng)的新走向，特別是今年新冠肺炎疫情的爆發(fā)，使人們認識到了大力發(fā)展線上教學發(fā)展的迫切性。

4 結語

人工智能技術的相關特點決定了其有利于幫助研究型教學方法，目的在于提升研究生的科研素養(yǎng)。本文從外因和內(nèi)因兩個方面入手解決了學校如何在教學中實施創(chuàng)新教學的問題。外因方面要校企相融合共建出個新型教學模式，明確人工智能技術在實踐教學中的作用。內(nèi)因方面要注重和科研結合，弱化創(chuàng)新培養(yǎng)的瓶頸，讓研究生加重對實踐操作的理解及分析，增強用所學的理論知識解決實際問題的科研能力。