呂 佳,曾夢瑤,彭港建
(重慶師范大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)學(xué)院,重慶 401331)
“人工智能”的概念在1956 年美國召開的達(dá)特茅斯會(huì)議上正式被提出,隨著時(shí)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(huì)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(jì)劃。為滿足人工智能時(shí)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(shí)《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(dòng)計(jì)劃》(以下簡稱《計(jì)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(huì)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(shí)代背景下培養(yǎng)創(chuàng)新人才指明了新的方向。
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(shí)驗(yàn),激發(fā)學(xué)生興趣,以項(xiàng)目成果作為驅(qū)動(dòng),推動(dòng)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(shí)踐能力強(qiáng)的特點(diǎn),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(jì)、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(jì)算機(jī)科學(xué)系的優(yōu)勢,統(tǒng)籌計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室、微系統(tǒng)技術(shù)實(shí)驗(yàn)室、電子研究實(shí)驗(yàn)室等多個(gè)實(shí)驗(yàn)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(jì)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(dòng)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(jì)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(shí),受限于自身發(fā)展水平,對于新興學(xué)科的課程設(shè)計(jì)沒有足夠的成本與能力去試錯(cuò)。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(shí),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(jì)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(gè)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(huì)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(huì)對發(fā)展人工智能專業(yè)的實(shí)踐教學(xué)和科研活動(dòng)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(shí)踐能力培養(yǎng),而僅僅依靠計(jì)算機(jī)方面的知識,工程實(shí)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(shí),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。
根據(jù)《人工智能發(fā)展報(bào)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(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等10 多個(gè)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(gè)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(jiǎng)獲得者,其中美國培養(yǎng)并擁有八成以上的圖靈獎(jiǎng)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(shí)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?;谧陨砥渌厣珜I(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(jì)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(shí)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?;诋a(chǎn)研學(xué)結(jié)合的人工智能人才培養(yǎng)方向。
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(jì)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(shí)沒有結(jié)合院校自身實(shí)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(shí)有效地為地方科技服務(wù),無法適應(yīng)社會(huì)需求。因此,地方高校應(yīng)結(jié)合學(xué)校特點(diǎn)、教育教學(xué)規(guī)律、優(yōu)勢以及人才培養(yǎng)目標(biāo),依托計(jì)算機(jī)、自動(dòng)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(diǎn)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。
人工智能專業(yè)是一門以計(jì)算機(jī)科學(xué)為基礎(chǔ),涵蓋數(shù)學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)、計(jì)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(shí)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(jì)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(shí)際需求,按照以下路徑推進(jìn):
(1)以當(dāng)前計(jì)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(jì)、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(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識,計(jì)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(jì)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(huì)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(jì)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(jì)學(xué)等融合課程。只有具有一定的應(yīng)用背景,才能真正實(shí)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(diǎn)在于將抽象化的數(shù)學(xué)模型通過編程的形式實(shí)現(xiàn),涉及到具體的應(yīng)用背景時(shí),又需要將實(shí)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(jì)的具體環(huán)節(jié),即能夠?qū)⒕幊?、背景、?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(shí)踐能力。但由于人工智能專業(yè)面臨著計(jì)算資源需求高、應(yīng)用場景復(fù)雜、實(shí)驗(yàn)框架環(huán)境多樣等問題,傳統(tǒng)以單個(gè)設(shè)備或模擬仿真為主的實(shí)踐教學(xué)已無法滿足人工智能課程的實(shí)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(shí)踐平臺,提高學(xué)生的專業(yè)素養(yǎng)與實(shí)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(jì)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(shí)踐能力為抓手,實(shí)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)
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?yàn)楦鞲咝W约旱娜瞬排囵B(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(gè)部分:公共基礎(chǔ)、專業(yè)基礎(chǔ)、專業(yè)方向(選修與必修)、實(shí)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(shí)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(gè)規(guī)范,從理論方法教學(xué)、專業(yè)能力提升到實(shí)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(shí)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(jì)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(jì)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(diǎn):
(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(jì)具體環(huán)節(jié),這些都需要具備扎實(shí)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(shí)中的實(shí)際問題進(jìn)行分析推理、建立模型、計(jì)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(shí)際應(yīng)用必不可少的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。
(2)應(yīng)加強(qiáng)計(jì)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(jì)算機(jī)科學(xué)為基礎(chǔ)的專業(yè),必須夯實(shí)計(jì)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(gè)學(xué)期都安排了本專業(yè)所需的計(jì)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(gè)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(jì)算機(jī)與醫(yī)學(xué)背景基礎(chǔ)知識時(shí),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(jì)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(jì)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(jì)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(shí)際開發(fā)一個(gè)項(xiàng)目,通過項(xiàng)目化的形式加強(qiáng)工程實(shí)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(jì)。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(shí)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(jì)算機(jī)重要內(nèi)容,后續(xù)的人工智能算法課程與實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)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(huì)結(jié)合背景問題編寫程序等困境。
在當(dāng)前智能化與疫情時(shí)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(shí)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(shí)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(diǎn),比如學(xué)生缺乏與教師、同學(xué)面對面交流的機(jī)會(huì),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(huì)缺乏學(xué)習(xí)動(dòng)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(dòng)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(shí),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(diǎn),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。
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(shí)驗(yàn)室。聯(lián)合實(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn)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(shí)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。地方高校可以建立師資回流機(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(yàn)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(xiàng)目,讓他們接受人工智能方面的專業(yè)培訓(xùn),以備不時(shí)之需。
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(huì)對發(fā)展人工智能專業(yè)的實(shí)踐教學(xué)和科研活動(dòng)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(xiàng)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。
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(dòng)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(dòng)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Γ谶^去幾年里,頒布了多項(xiàng)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(shí)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(shí)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。總而言之,地方高校需放眼于未來,根據(jù)實(shí)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(shí)將實(shí)驗(yàn)成果加以轉(zhuǎn)化應(yīng)用。