呂 佳，曾夢瑤，彭港建

（重慶師范大學(xué) 計算機(jī)與信息科學(xué)學(xué)院，重慶 401331）

0 引言

“人工智能”的概念在1956 年美國召開的達(dá)特茅斯會議上正式被提出，隨著時代的發(fā)展，加上理論和技術(shù)的不斷創(chuàng)新，以及工業(yè)界推出的各行業(yè)智能系統(tǒng)在其領(lǐng)域的成功落地，人工智能技術(shù)已廣泛應(yīng)用于人們的日常生活，并深刻改變著人類社會的生活方式、生產(chǎn)工具和就業(yè)結(jié)構(gòu)。2016 年起，美國、日本、歐盟等國家和地區(qū)都發(fā)布了人工智能戰(zhàn)略計劃。為滿足人工智能時代的人才需要，國務(wù)院于2017 年發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（以下簡稱《規(guī)劃》），旨在加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強(qiáng)國［1］。為落實《規(guī)劃》精神，教育部于2018 年制定了《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》（以下簡稱《計劃》），要求“引導(dǎo)高等學(xué)校瞄準(zhǔn)世界科技前沿，不斷提高人工智能領(lǐng)域科技創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和國際合作交流等能力”［2］。當(dāng)前社會智能化全面普及，人工智能產(chǎn)業(yè)成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎，國家出臺的上述政策表明了發(fā)展人工智能專業(yè)人才的決心，并且也為高校尤其是地方高校人工智能專業(yè)在當(dāng)前時代背景下培養(yǎng)創(chuàng)新人才指明了新的方向。

1 相關(guān)研究

目前，在教學(xué)模式、課程體系建設(shè)等方向，國內(nèi)有大量高校教學(xué)工作者進(jìn)行了改革探索。陳娟等［6］將成果導(dǎo)向的教學(xué)模式與人工智能課程教學(xué)相結(jié)合，通過組織學(xué)生參與科研實驗，激發(fā)學(xué)生興趣，以項目成果作為驅(qū)動，推動基于成果導(dǎo)向的教學(xué)改革；賴韓江等［7］通過構(gòu)建基于學(xué)者網(wǎng)的協(xié)同教學(xué)平臺，利用線上教學(xué)的海量學(xué)術(shù)與科研資源，以學(xué)生為中心，建立包括教學(xué)協(xié)同、過程協(xié)同、科研協(xié)同的三層階梯式協(xié)同交互方式，從而激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新思維，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率與科研能力；魏娜等［8］根據(jù)人工智能專業(yè)人才要求實踐能力強(qiáng)的特點，改革了傳統(tǒng)純理論教學(xué)的教學(xué)方式，將多種教學(xué)手段綜合應(yīng)用到課程教學(xué)中，探討了人工智能導(dǎo)論課程教學(xué)方法改革；韓士元等［9］根據(jù)人工智能專業(yè)的強(qiáng)融合性，探索了多學(xué)科交叉融合下的學(xué)生創(chuàng)新能力培養(yǎng)模式，從頂層設(shè)計、課程體系、產(chǎn)教融合等多方面著手，以期為國家培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域具有創(chuàng)新與開拓精神的高層次人才。

美國許多高校在人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)方面已經(jīng)有一套較為成熟的方案。例如，麻省理工學(xué)院發(fā)揮電子工程與計算機(jī)科學(xué)系的優(yōu)勢，統(tǒng)籌計算機(jī)科學(xué)與人工智能實驗室、微系統(tǒng)技術(shù)實驗室、電子研究實驗室等多個實驗室的資源，開展人工智能專業(yè)教學(xué)［10］；斯坦福大學(xué)以計算機(jī)科學(xué)系為核心，在生物學(xué)、語言學(xué)、機(jī)械制造等多專業(yè)跨學(xué)科交叉培養(yǎng)人工智能專業(yè)人才［11］；哈佛大學(xué)在人工智能專業(yè)課程體系中開設(shè)了醫(yī)學(xué)、生物、自動駕駛等跨學(xué)科課程，并且加強(qiáng)人工智能人才的算法分析與軟件設(shè)計創(chuàng)新能力培養(yǎng)［12］。

由國內(nèi)外大學(xué)的培養(yǎng)方案可以看出，各高校利用自身學(xué)科平臺優(yōu)勢，建設(shè)以人工智能為核心技術(shù)支撐、交叉學(xué)科為背景的方案是當(dāng)前主流選擇，但是地方高校發(fā)展人工智能專業(yè)有著自己的困境，而且他們的困境還與雙一流等高校不同，地方高校現(xiàn)有的人工智能專業(yè)建設(shè)明顯存在以下問題：

（1）專業(yè)體系建設(shè)尚不明確。地方高校面對新興學(xué)科時，受限于自身發(fā)展水平，對于新興學(xué)科的課程設(shè)計沒有足夠的成本與能力去試錯。比如：應(yīng)當(dāng)開設(shè)哪些課程，這些課程開設(shè)的先后順序應(yīng)如何設(shè)置，需要哪些學(xué)院的教師輔助開展教學(xué)？在設(shè)立專業(yè)時，上述問題對于地方高校而言都需要進(jìn)行考量。

（2）師資力量短缺。人工智能是一門多學(xué)科交叉融合的專業(yè)，計算機(jī)、數(shù)學(xué)、深度學(xué)習(xí)等課程知識缺一不可，地方高校的師資相較于雙一流高校本就是短板，僅僅依靠一個院系的教師無法滿足教學(xué)需求。若貿(mào)然增設(shè)以其他學(xué)科為背景，人工智能學(xué)科為手段的交叉學(xué)科，則會更加加重地方院校的師資力量短缺問題，而且地方高校所在平臺也較難吸引和留住具有人工智能專業(yè)知識的研究人員和學(xué)生，導(dǎo)致課程質(zhì)量下降，并阻礙學(xué)生的專業(yè)發(fā)展。

（3）產(chǎn)研學(xué)結(jié)合難度大。地方高校往往難以與知名企業(yè)建立產(chǎn)研學(xué)合作關(guān)系，這會對發(fā)展人工智能專業(yè)的實踐教學(xué)和科研活動造成影響。而且，現(xiàn)有人工智能專業(yè)的課程體系中設(shè)置了過多的理論課程，忽視了學(xué)生的實踐能力培養(yǎng)，而僅僅依靠計算機(jī)方面的知識，工程實踐能力得不到提升，當(dāng)涉及到以某一具體的行業(yè)為背景時，無法解決具體行業(yè)問題，產(chǎn)研學(xué)的結(jié)合就必然不緊密。

本文從解決上述困境的角度出發(fā)，以智能醫(yī)學(xué)工程專業(yè)為例，探索地方高校培養(yǎng)專業(yè)人才路徑，為地方高校培養(yǎng)創(chuàng)新人才提供參考。

2 人工智能學(xué)科現(xiàn)狀

根據(jù)《人工智能發(fā)展報告2020》［3］，美國的大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)在人工智能各細(xì)分方向上的發(fā)展較為全面且均衡，在機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、自然語言處理等10 多個子領(lǐng)域的發(fā)展居于全球領(lǐng)先地位。與美國相比，中國在語音識別、多媒體、可視化和物聯(lián)網(wǎng)等多個領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，但是中國人工智能領(lǐng)域不管是人才數(shù)量，還是人員結(jié)構(gòu)與美國都還存在一些距離。從人才數(shù)量上來看，美國全球高層次的學(xué)者有1 244 人次，占比62.2%，是中國人工智能高層次學(xué)者數(shù)量的6 倍以上，而相關(guān)產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員數(shù)量美國是中國的一倍左右。從人員結(jié)構(gòu)上來看，美國在理論層和技術(shù)層處于領(lǐng)先地位，體現(xiàn)在2010-2019 年10 年間共有16位圖靈獎獲得者，其中美國培養(yǎng)并擁有八成以上的圖靈獎得主，而中國人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)先領(lǐng)域則主要集中在應(yīng)用層，中國在智能家居、智能終端、機(jī)器人等領(lǐng)域均處于世界前列。

為盡可能地促進(jìn)國家戰(zhàn)略實施和產(chǎn)業(yè)智能化升級，各高校自2018 年以來根據(jù)教育部指示陸續(xù)創(chuàng)辦人工智能學(xué)院，并開設(shè)人工智能相關(guān)專業(yè)。2019 年9 月，全國首批獲得人工智能本科專業(yè)建設(shè)資格的35 所高校開始招收人工智能專業(yè)本科學(xué)生，其中雙一流高校占比近60%［4］。截至2021 年，國內(nèi)開設(shè)人工智能本科專業(yè)的高校已達(dá)345 所，開設(shè)該專業(yè)的學(xué)校層次遍布于各部署高校到市屬院校，甚至于地方民辦高職院校均有涉及［5］。還有高校基于自身其他特色專業(yè)，與人工智能專業(yè)結(jié)合，開設(shè)了與人工智能相關(guān)的“生物信息處理”“智能制造工程”“醫(yī)學(xué)信息工程”等專業(yè)，但是脫胎于傳統(tǒng)計算機(jī)專業(yè)的人工智能相關(guān)專業(yè)無論在課程體系建設(shè)、人才培養(yǎng)方案還是產(chǎn)學(xué)研結(jié)合上均較為欠缺。

因此，在當(dāng)前各行業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的背景下，也亟需一套以學(xué)生為主體，符合人工智能專業(yè)學(xué)習(xí)曲線，契合企業(yè)需求，緊貼地方高校師資力量的實際情況、專業(yè)場景等方面的人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)方案，確定地方高校基于產(chǎn)研學(xué)結(jié)合的人工智能人才培養(yǎng)方向。

3 人工智能專業(yè)課程體系建設(shè)

人工智能學(xué)科旨在培養(yǎng)研究智能系統(tǒng)基本理論、算法設(shè)計以及系統(tǒng)建設(shè)等問題的高級復(fù)合型專業(yè)人才［13］。自2019 年全國首批35 所高校招收人工智能本科專業(yè)學(xué)生以來，諸多高校增設(shè)人工智能專業(yè)并逐漸擴(kuò)大辦學(xué)規(guī)模，希望能夠盡快填補(bǔ)人工智能專業(yè)的人才缺口。然而，部分高校在構(gòu)建培養(yǎng)體系時沒有結(jié)合院校自身實際，未確定合理的目標(biāo)和發(fā)展路徑，盲目跟風(fēng)，培養(yǎng)出來的人才不能切實有效地為地方科技服務(wù)，無法適應(yīng)社會需求。因此，地方高校應(yīng)結(jié)合學(xué)校特點、教育教學(xué)規(guī)律、優(yōu)勢以及人才培養(yǎng)目標(biāo)，依托計算機(jī)、自動化、大數(shù)據(jù)等專業(yè)基礎(chǔ)，按照現(xiàn)有的行業(yè)發(fā)展趨勢和市場應(yīng)用特點開設(shè)人工智能基礎(chǔ)課程，并拓展相關(guān)的專業(yè)課程，延伸專業(yè)應(yīng)用，形成新的專業(yè)特色和優(yōu)勢。

3.1 建設(shè)路徑

人工智能專業(yè)是一門以計算機(jī)科學(xué)為基礎(chǔ)，涵蓋數(shù)學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等多領(lǐng)域的交叉型學(xué)科，其應(yīng)用場景不固定，很多學(xué)科都能與之結(jié)合，形成一門交叉學(xué)科。但是，人工智能專業(yè)需要較高要求的數(shù)理基礎(chǔ)知識，將理論與實際聯(lián)系起來，這就決定該專業(yè)的課程體系不能完全照搬計算機(jī)專業(yè)的設(shè)置，地方高校應(yīng)在明確本校培養(yǎng)目標(biāo)的前提下，制定清晰可行的路線。以某一醫(yī)科大學(xué)的智能醫(yī)學(xué)工程專業(yè)為例，這門專業(yè)能培養(yǎng)出從事智慧醫(yī)療、智能醫(yī)學(xué)影像等方面的工作的醫(yī)工復(fù)合型人才，考慮到實際需求，按照以下路徑推進(jìn)：

（1）以當(dāng)前計算機(jī)類課程為基礎(chǔ)，加強(qiáng)人工智能必修課程教育教學(xué)，如人工智能導(dǎo)論、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等，并豐富人工智能相關(guān)數(shù)學(xué)類課程，如概率論與數(shù)理統(tǒng)計、隨機(jī)過程、數(shù)值分析等。雖然，人工智能是一門交叉學(xué)科，但需要較強(qiáng)的計算機(jī)基礎(chǔ)知識，計算機(jī)類的核心課程也是人工智能的核心課程，熟練掌握計算機(jī)類的知識是深入學(xué)習(xí)人工智能領(lǐng)域的基石。而在工作中，面對現(xiàn)代工程中的一些問題，需要用倫理道德對工程倫理問題進(jìn)行評判，通過開設(shè)“工程倫理”“自然辯證法”“中國特色社會主義概論”等思政公共必修課，培養(yǎng)學(xué)生良好的職業(yè)道德、職業(yè)精神與愛國情懷。

（2）根據(jù)本校其他特色優(yōu)勢專業(yè)，結(jié)合人工智能人才培養(yǎng)目標(biāo)，利用人工智能專業(yè)強(qiáng)融合性，加強(qiáng)學(xué)科之間的聯(lián)系，建立跨學(xué)科專業(yè)的合作機(jī)制，培養(yǎng)交叉學(xué)科人才。智能醫(yī)學(xué)工程專業(yè)既需要了解生理學(xué)、病理學(xué)、組織胚胎學(xué)等這些醫(yī)學(xué)背景的基礎(chǔ)知識，還需要學(xué)習(xí)結(jié)合了計算機(jī)知識的醫(yī)學(xué)決策分析、醫(yī)學(xué)圖像處理、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)等融合課程。只有具有一定的應(yīng)用背景，才能真正實現(xiàn)具有自身優(yōu)勢和特色的人工智能人才培養(yǎng)目標(biāo)。

（3）人工智能專業(yè)人才需要有較強(qiáng)的編程能力，難點在于將抽象化的數(shù)學(xué)模型通過編程的形式實現(xiàn)，涉及到具體的應(yīng)用背景時，又需要將實際背景能夠用數(shù)學(xué)模型表達(dá)出來，結(jié)合算法分析設(shè)計的具體環(huán)節(jié)，即能夠?qū)⒕幊獭⒈尘?、?shù)學(xué)模型三者較為完美地結(jié)合起來，要求學(xué)生具備良好的專業(yè)素養(yǎng)與實踐能力。但由于人工智能專業(yè)面臨著計算資源需求高、應(yīng)用場景復(fù)雜、實驗框架環(huán)境多樣等問題，傳統(tǒng)以單個設(shè)備或模擬仿真為主的實踐教學(xué)已無法滿足人工智能課程的實踐教學(xué)需要［14］。這就需要地方高校與企業(yè)合作，依托知名企業(yè)的人工智能實踐平臺，提高學(xué)生的專業(yè)素養(yǎng)與實踐能力。

上述路徑從學(xué)生的知識、能力和素養(yǎng)三大核心要素出發(fā)，以計算機(jī)專業(yè)課程知識為基石，交叉學(xué)科的背景作為能力提升，專業(yè)素養(yǎng)與實踐能力為抓手，實現(xiàn)人工智能專業(yè)跨學(xué)科的技術(shù)交叉融合。具體的課程體系架構(gòu)如圖1所示。

Fig.1 Course system architecture圖1 課程體系架構(gòu)

3.2 課程體系方案

人才培養(yǎng)方案反映了高校對該專業(yè)培養(yǎng)方向的定位，課程體系設(shè)置則是人才培養(yǎng)的根據(jù)。當(dāng)前，國內(nèi)高校人才培養(yǎng)方案的修訂多以工程專業(yè)認(rèn)證的考核為準(zhǔn)，以滿足工程專業(yè)認(rèn)證的要求進(jìn)行。各高校對人工智能這一新興交叉學(xué)科到底開設(shè)哪些課程、怎么設(shè)置課程結(jié)構(gòu)沒有統(tǒng)一要求和說法，因為各高校自己的人才培養(yǎng)特色和目標(biāo)不盡相同。但就總體而言，人工智能專業(yè)的課程體系主要分為4個部分：公共基礎(chǔ)、專業(yè)基礎(chǔ)、專業(yè)方向（選修與必修）、實踐教學(xué)。公共基礎(chǔ)和專業(yè)基礎(chǔ)注重培養(yǎng)學(xué)生基礎(chǔ)，各高校之間差距不大。專業(yè)方向和實踐教學(xué)這兩部分則體現(xiàn)了高校自身特色，課程開設(shè)方面則以高校其他特色優(yōu)勢課程為導(dǎo)向，如偏電子類、偏網(wǎng)絡(luò)類、偏特色應(yīng)用類等。

如今，不少雙一流高校都給出了人工智能本科人才培養(yǎng)體系的一個規(guī)范，從理論方法教學(xué)、專業(yè)能力提升到實踐應(yīng)用均有提及［15］。但地方高校相較于雙一流學(xué)校，在硬件設(shè)施、師資力量等方面都具有明顯短板，因此雙一流的課程體系不能完全適用于地方高校，地方高校需因地制宜，穩(wěn)步建設(shè)符合本校實際情況、人才培養(yǎng)定位的課程體系。地方高校在探索本校人工智能專業(yè)的課程體系建設(shè)過程中，應(yīng)從本校的計算機(jī)專業(yè)課程出發(fā)，逐步進(jìn)行改變，為完善人工智能專業(yè)課程體系做鋪墊。以智能醫(yī)學(xué)工程為例，具體課程設(shè)置如表1所示。

Table 1 Main curriculum setting表1 主要課程設(shè)置

與計算機(jī)專業(yè)課程相比，智能醫(yī)學(xué)工程專業(yè)課程具有以下特點：

（1）人工智能與數(shù)學(xué)緊密連接。當(dāng)今的種種人工智能技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，在學(xué)習(xí)人工智能過程中，勢必離不開各種各樣的算法。而對于算法的理解則需要良好的數(shù)理能力，需要具備抽象意義上的學(xué)習(xí)、推理與歸納能力，將許多抽象的內(nèi)容通過建模的形式表示出來，還要進(jìn)行算法分析并設(shè)計具體環(huán)節(jié)，這些都需要具備扎實的數(shù)學(xué)功底，因此學(xué)好人工智能，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)好具備顯著優(yōu)勢。學(xué)生通過高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)等課程，對現(xiàn)實中的實際問題進(jìn)行分析推理、建立模型、計算求解。高等數(shù)學(xué)是建立模型的基本功，線性代數(shù)探究的是如何將對象形式化等，這些都是人工智能理論研究和實際應(yīng)用必不可少的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

（2）應(yīng)加強(qiáng)計算機(jī)專業(yè)基礎(chǔ)課程與醫(yī)學(xué)課程結(jié)合的教學(xué)。人工智能作為一門以計算機(jī)科學(xué)為基礎(chǔ)的專業(yè)，必須夯實計算機(jī)的核心內(nèi)容，牢固掌握這些專業(yè)基礎(chǔ)知識是深入人工智能領(lǐng)域?qū)W習(xí)的基石，因此每個學(xué)期都安排了本專業(yè)所需的計算機(jī)專業(yè)課程，先從人工智能導(dǎo)論這門基礎(chǔ)理論課開始學(xué)習(xí)，然后開設(shè)大數(shù)據(jù)原理與技術(shù)，逐步掌握醫(yī)學(xué)背景的大數(shù)據(jù)理論知識，學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)智能分析與挖掘、醫(yī)學(xué)應(yīng)用軟件開發(fā)與應(yīng)用方面的方法和技術(shù)。而作為智能醫(yī)學(xué)工程的學(xué)生，也需要掌握一定的醫(yī)學(xué)理論知識，每個學(xué)期開設(shè)醫(yī)學(xué)相關(guān)課程，如智能醫(yī)學(xué)工程導(dǎo)論、生理學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)概論等。學(xué)生還應(yīng)當(dāng)樹立高度的工程倫理敏感性，增強(qiáng)倫理判斷能力，面對工程中的倫理道德問題，用道德倫理準(zhǔn)則對工程倫理問題進(jìn)行評判，保持自身良好的職業(yè)道德和職業(yè)精神。當(dāng)學(xué)生都具備了一定的計算機(jī)與醫(yī)學(xué)背景基礎(chǔ)知識時，逐步加深課程難度，設(shè)置深度學(xué)習(xí)與醫(yī)學(xué)應(yīng)用、醫(yī)學(xué)圖像處理等課程，保證學(xué)習(xí)曲線的合理化。

（3）強(qiáng)化學(xué)生編程能力。計算機(jī)相關(guān)學(xué)科的學(xué)習(xí)中，編程能力必不可少，人工智能作為計算機(jī)學(xué)科的衍生專業(yè)同樣如此，因此應(yīng)當(dāng)在課程設(shè)計中添加針對程序語言類的課程環(huán)節(jié)，比如帶領(lǐng)學(xué)生實際開發(fā)一個項目，通過項目化的形式加強(qiáng)工程實踐。大學(xué)生新生編程能力普遍較弱，人工智能專業(yè)編程離不開Python，面對海量數(shù)據(jù)的處理，Python 比其他語言更有優(yōu)勢，后期程序的維護(hù)更加容易。因此，適合在第1 學(xué)期開設(shè)Python 程序設(shè)計。針對現(xiàn)有醫(yī)學(xué)中大量未充分利用的數(shù)據(jù)，開設(shè)醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)與醫(yī)學(xué)應(yīng)用課程，教導(dǎo)學(xué)生有效處理與分析，突出對學(xué)生醫(yī)學(xué)信息資源與數(shù)據(jù)挖掘方面的培養(yǎng)與訓(xùn)練。后續(xù)再安排醫(yī)學(xué)信息系統(tǒng)等課程，培養(yǎng)具有“創(chuàng)新、實踐與協(xié)作”的精神并具備醫(yī)學(xué)信息處理專門知識的高級應(yīng)用型人才。

上述課程設(shè)置保證了學(xué)生在前期能夠盡快掌握智能醫(yī)學(xué)工程專業(yè)所需的數(shù)理知識與計算機(jī)重要內(nèi)容，后續(xù)的人工智能算法課程與實戰(zhàn)項目，能夠極大提升學(xué)生的編程能力與應(yīng)用能力。經(jīng)過這一系列的學(xué)習(xí)安排，避免了數(shù)理知識過于抽象、算法代碼看不懂、不會結(jié)合背景問題編寫程序等困境。

4 教學(xué)實施

4.1 線上線下教學(xué)并進(jìn)

在當(dāng)前智能化與疫情時代，線上課程資源已經(jīng)十分豐富，已有許多學(xué)校采用線上線下混合教學(xué)模式。在這種模式下，學(xué)生可以選擇在線下教室上課，也可以通過線上學(xué)習(xí)平臺進(jìn)行遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)。

對于線上教學(xué)模式而言，國內(nèi)有MOOC、超星學(xué)習(xí)通等線上學(xué)習(xí)平臺，通過此類學(xué)習(xí)平臺，地方高校的學(xué)生可以在任何地方、任何時間獲得其他大學(xué)發(fā)布的優(yōu)質(zhì)專業(yè)課程，并且方便學(xué)生復(fù)習(xí)和回顧課程內(nèi)容，隨時查缺補(bǔ)漏，在一定程度上能夠緩解高校師資力量短缺的問題，還可以借助QQ 群、討論論壇幫助學(xué)生解除困惑。但是線上教學(xué)模式也有一些缺點，比如學(xué)生缺乏與教師、同學(xué)面對面交流的機(jī)會，有些問題難以在線上描述出來，并且學(xué)生長期在網(wǎng)絡(luò)上學(xué)習(xí)，沒有教師的直接指導(dǎo)和同學(xué)之間的溝通，會缺乏學(xué)習(xí)動力。

對于線下教學(xué)模式而言，這是一種傳統(tǒng)的教學(xué)模式，學(xué)生可以和教師、同學(xué)直接溝通，經(jīng)過教師的指導(dǎo)，有助于提升學(xué)生的學(xué)習(xí)動力。并且，線下教學(xué)模式?jīng)]有外界環(huán)境的干擾，更有學(xué)習(xí)的氛圍，有助于學(xué)生更好地專注于學(xué)習(xí)。但是出現(xiàn)疫情、學(xué)生生病或其他原因而無法到校上課時，就容易導(dǎo)致學(xué)習(xí)進(jìn)度滯后。

線上線下教學(xué)模式都有各自的優(yōu)缺點，地方高校宜采取混合教學(xué)模式，通過線上線下教學(xué)并進(jìn)的方式，互相彌補(bǔ)，更好地改善學(xué)生的教學(xué)環(huán)境。

4.2 引進(jìn)外部師資

地方高校在師資方面與雙一流大學(xué)難以競爭，可以采取其他渠道引進(jìn)外部師資力量，解決校內(nèi)師資短缺問題。具體做法如下：

（1）建立聯(lián)合實驗室。聯(lián)合實驗室是指不同的研究機(jī)構(gòu)、企業(yè)或者高校共同建立的實驗室，引進(jìn)來自其他研究機(jī)構(gòu)或企業(yè)的人工智能相關(guān)專家擔(dān)任教師，讓學(xué)生感受企業(yè)的前沿技術(shù)。而與其他高校的聯(lián)合，則可以實現(xiàn)師資力量的聯(lián)合。就智能醫(yī)學(xué)工程專業(yè)而言，可以與醫(yī)院展開合作，進(jìn)行各類疾病的研究；也可以與其他醫(yī)科大學(xué)進(jìn)行合作，畢竟醫(yī)科大學(xué)的優(yōu)勢學(xué)科不一樣，不同高校合作可以彌補(bǔ)自身學(xué)科短板。

（2）建立師資回流機(jī)制。地方高?？梢越熧Y回流機(jī)制，盡可能為優(yōu)秀的人工智能教師提供優(yōu)厚待遇，讓曾經(jīng)在學(xué)校任教的教師回到學(xué)校任教，為學(xué)校帶來更多的教學(xué)經(jīng)驗和人才。還可以讓優(yōu)秀應(yīng)屆畢業(yè)生或有意愿回到學(xué)校任教的教師回流，對這類教師開展師資培訓(xùn)項目，讓他們接受人工智能方面的專業(yè)培訓(xùn)，以備不時之需。

4.3 搭建校企合作伙伴

地方高校往往難以與國內(nèi)知名企業(yè)建立產(chǎn)學(xué)研合作關(guān)系，這會對發(fā)展人工智能專業(yè)的實踐教學(xué)和科研活動造成影響?？梢钥紤]與地方企業(yè)建立合作關(guān)系，具體措施如下：

（1）建立合作機(jī)制。高校與地方企業(yè)建立各種形式的合作機(jī)制，如科研合作協(xié)議、科研項目合作、技術(shù)轉(zhuǎn)讓協(xié)議等，以促進(jìn)科學(xué)研究與產(chǎn)業(yè)之間的合作。

（2）創(chuàng)建創(chuàng)新平臺。建立各種形式的創(chuàng)新平臺，如科技園區(qū)、科技孵化器、創(chuàng)新中心等，以促進(jìn)科學(xué)研究成果的轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

（3）創(chuàng)建轉(zhuǎn)化機(jī)制。人工智能專業(yè)作為一門多學(xué)科融合的學(xué)科，極其容易產(chǎn)出成果，如智能醫(yī)學(xué)工程專業(yè)，可以使用深度學(xué)習(xí)中的各類方法去識別各類疾病，在智能化診斷疾病方面已經(jīng)有很多成效。但是其在成果轉(zhuǎn)化過程往往面臨許多問題，應(yīng)建立合理的轉(zhuǎn)化機(jī)制，使研究成果得到有效轉(zhuǎn)化和應(yīng)用，從而促進(jìn)科學(xué)研究與產(chǎn)業(yè)之間的結(jié)合。

5 結(jié)語

人工智能已經(jīng)成為新一輪科技革命的重要代表之一，已經(jīng)發(fā)展成為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)勁動力，許多如制造、生物、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療等與生活息息相關(guān)的行業(yè)，將人工智能技術(shù)應(yīng)用到產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)中，推動行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。而中國政府看到了人工智能的發(fā)展?jié)摿?，在過去幾年里，頒布了多項政策，對人工智能促進(jìn)高等教育改革提出了明確的指示和要求。對于地方高校而言，充分發(fā)展以人工智能為代表的新型交叉學(xué)科將是實現(xiàn)教育體系變革、發(fā)展升級的關(guān)鍵。但是中國對于人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)方案尚處在探索階段，而地方高校受限于師資力量、硬件設(shè)施等多種原因，不管是對于人工智能專業(yè)的基礎(chǔ)理論研究，還是與其他學(xué)科的交叉應(yīng)用都有所欠缺，有的高校甚至于盲目跟風(fēng)，創(chuàng)建一些不符合其實際發(fā)展需要與定位的學(xué)院、專業(yè)，這極大拖累了人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)。

在課程建設(shè)體系方面，地方高校應(yīng)著眼于自身發(fā)展需要，不盲目跟風(fēng)，緊貼本校特色、其他優(yōu)勢專業(yè)和所在地區(qū)的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，科學(xué)地發(fā)展人工智能專業(yè)。在師資力量與產(chǎn)研學(xué)結(jié)合困境方面，通過整合教學(xué)資源，采用線上線下混合教學(xué)、引進(jìn)外部師資、搭建校企合作伙伴等操作進(jìn)行突破?？偠灾胤礁咝Ｐ璺叛塾谖磥?，根據(jù)實際發(fā)展提出培養(yǎng)目標(biāo)，在建設(shè)中制定并不斷改進(jìn)培養(yǎng)方案，與地方企業(yè)建立良好的合作關(guān)系，及時將實驗成果加以轉(zhuǎn)化應(yīng)用。