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        高校人工智能應(yīng)用型人才培養(yǎng)策略研究

        2024-06-26 11:57:46高廣尚
        電腦知識與技術(shù) 2024年13期
        關(guān)鍵詞:產(chǎn)教融合策略研究人才培養(yǎng)

        高廣尚

        摘要:隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,國內(nèi)許多高等院校紛紛開設(shè)了人工智能專業(yè),以培養(yǎng)適應(yīng)該領(lǐng)域發(fā)展需求的高素質(zhì)人才。然而,在人工智能應(yīng)用型人才培養(yǎng)中,存在教學(xué)內(nèi)容與實際應(yīng)用脫節(jié)、專業(yè)課程設(shè)置狹窄單一,以及師資隊伍力量不足等問題。文章從優(yōu)化課程設(shè)置與教學(xué)內(nèi)容、建立課程質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與評估機制、培養(yǎng)產(chǎn)教融合的雙師型教師隊伍,以及推進跨學(xué)科交叉與融合這四個方面,設(shè)計人工智能應(yīng)用型人才培養(yǎng)策略。

        關(guān)鍵詞:人工智能;應(yīng)用型人才;人才培養(yǎng);策略研究;產(chǎn)教融合

        中圖分類號:G642 文獻標(biāo)識碼:A

        文章編號:1009-3044(2024)13-0141-03 開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識碼(OSID) :

        0 引言

        當(dāng)今,人工智能(Artificial Intelligence,AI) 已成為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性核心技術(shù)。與此同時,它正在深刻改變?nèi)祟惖纳a(chǎn)模式、生活方式和學(xué)習(xí)方式[1]。而ChatGPT的出現(xiàn)更彰顯了人工智能應(yīng)用潛力的無限可能[2]。很顯然,隨著人工智能等新技術(shù)快速迭代,應(yīng)用型人才的需求也會進一步擴大[3-5]。然而事實上,相較于歐美等發(fā)達國家,我國人工智能應(yīng)用型人才培養(yǎng)體系目前仍然面臨教學(xué)模式與實踐脫節(jié)、課程設(shè)置難以覆蓋廣泛應(yīng)用場景、師資力量無法匹配行業(yè)需求,以及培養(yǎng)體系分散缺乏系統(tǒng)性等問題。鑒于此,本文將基于上述問題,并從優(yōu)化課程設(shè)置與教學(xué)內(nèi)容、建立課程質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與評估機制、培養(yǎng)產(chǎn)教融合的雙師型教師隊伍,以及推進跨學(xué)科交叉與融合這四個方面,來深層次探索人工智能應(yīng)用型人才培養(yǎng)新模式,以滿足企業(yè)對人工智能應(yīng)用型人才的迫切需求。

        1 相關(guān)研究

        嚴(yán)遠亭等[6]從人工智能人才的柔性培養(yǎng)方案制定、人工智能人才培養(yǎng)的課程體系構(gòu)建,以及本-碩- 博人才培養(yǎng)路徑設(shè)計等三個方面探討了新工科建設(shè)背景下人工智能人才培養(yǎng)體系的建設(shè)思路。然而,該研究未涵蓋具體實施和評估階段,可能需要更多實地調(diào)查和實踐驗證。胡德鑫等[7]通過綜合比較分析美國頂尖研究型大學(xué)的案例,揭示了其人工智能人才培養(yǎng)的革新路徑與演進機理,為我國未來人才培養(yǎng)提供科學(xué)參考。然而,該研究重點關(guān)注美國案例,可能在適應(yīng)中國本土情況方面存在局限性。朱斐等[8]認(rèn)為通過校企課程、師資,以及資源的深度融合,可以實現(xiàn)科教融合和產(chǎn)教融合,進而協(xié)同育人。同時,建立了“產(chǎn)教結(jié)合、校企合作管理委員會”和“產(chǎn)教結(jié)合、校企合作項管理工作小組”兩級管理機構(gòu),以保障產(chǎn)教融合人才培養(yǎng)機制的實施。該研究雖然提出了校企融合的機制,但在實際實施過程中可能會面臨協(xié)調(diào)和資源整合的挑戰(zhàn)。陳廣秋等[9]以改革實踐教學(xué)內(nèi)容和模式為切入點,構(gòu)建了人工智能應(yīng)用實踐課程平臺,并通過開展開放式實踐項目,建立了滿足應(yīng)用型人才需求的多元實驗室評價體系。他們采用項目需求驅(qū)動的方法來指導(dǎo)教學(xué)內(nèi)容,從而提高學(xué)生的主動學(xué)習(xí)、工程實踐和人工智能思維能力。該研究可能缺乏對其他方面的綜合考慮,因為其重點放在實踐課程和多元實驗室評價體系上。周思佳等[10]認(rèn)為人工智能人才培養(yǎng)體系的建設(shè)路徑,需要從學(xué)科交叉、課程體系、實踐平臺和師資隊伍這四個方面展開。該研究提出了建設(shè)路徑,但未具體探討如何解決路徑上的實際挑戰(zhàn)和困難。

        2 優(yōu)化課程設(shè)置與教學(xué)內(nèi)容

        合理的課程設(shè)置與教學(xué)內(nèi)容是培養(yǎng)高素質(zhì)應(yīng)用型人才的基礎(chǔ)?;谖墨I研究,本研究提出以下策略,如圖1所示。

        1) 設(shè)置應(yīng)用性強的課程,增加項目實訓(xùn)環(huán)節(jié)。在課程設(shè)置方面,新增前沿技術(shù)課程,如深度學(xué)習(xí)和計算機視覺,開設(shè)項目設(shè)計和案例分析課程,旨在讓學(xué)生接觸到最新的行業(yè)知識和實際案例,為他們的應(yīng)用基礎(chǔ)打下堅實的基礎(chǔ)。同時,增加團隊項目實訓(xùn)和校企項目基地實習(xí)等實際操作環(huán)節(jié),以幫助學(xué)生在真實項目中培養(yǎng)工程實踐能力,并提高解決實際問題的能力。

        2) 增加工程訓(xùn)練類課程,培養(yǎng)工程思維。工程訓(xùn)練類課程旨在通過案例教學(xué)方法,包括基于實際工程項目的課程設(shè)計、編程訓(xùn)練、測試驅(qū)動開發(fā)等,使學(xué)生深入理解系統(tǒng)化分析問題和應(yīng)用合理開發(fā)模式的工程思維。這不僅有助于學(xué)生理論知識的實際運用,還使他們能夠更好地應(yīng)對復(fù)雜的實際挑戰(zhàn)。

        3) 積極邀請企業(yè)專家來校授課。通過邀請企業(yè)專家來校授課,學(xué)生將有機會從實際行業(yè)專家那里學(xué)習(xí)最新的工業(yè)實踐方法、產(chǎn)品設(shè)計策略,以及高度先進的算法技術(shù)。這不僅能使課程內(nèi)容更貼近產(chǎn)業(yè)需求,還為學(xué)生提供實用的見解和技能,使他們在畢業(yè)后更容易適應(yīng)職業(yè)要求。此外,與企業(yè)專家的直接互動將幫助學(xué)生建立與產(chǎn)業(yè)界的聯(lián)系,了解實際工作環(huán)境,并在實際項目中應(yīng)用他們所學(xué)。

        4) 建立課程反饋機制。通過積極收集學(xué)生和企業(yè)對現(xiàn)有課程的反饋意見,學(xué)??梢粤私獾秸n程的優(yōu)點和不足之處。這種持續(xù)的評估過程有助于學(xué)校跟蹤行業(yè)發(fā)展趨勢和學(xué)生需求的變化,進而根據(jù)這些動態(tài)信息來調(diào)整課程內(nèi)容。

        3 建立課程質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與評估機制

        課程質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)化與評估對保證教學(xué)質(zhì)量至關(guān)重要。基于文獻研究,本研究提出以下策略,如圖2 所示。

        1) 制定明確的課程質(zhì)量評價標(biāo)準(zhǔn)。為了確保課程的質(zhì)量和有效性,評價標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該綜合考慮內(nèi)容的科學(xué)性、先進性和應(yīng)用性。這有助于確保課程與學(xué)科發(fā)展方向、行業(yè)動態(tài),以及培養(yǎng)學(xué)生實際問題解決能力的要求密切相關(guān)。此外,我們需要制定詳細(xì)的考核要求和評價標(biāo)準(zhǔn),以確保它們與人才培養(yǎng)目標(biāo)高度契合,并且可以量化到位。

        2) 建立多元化的課程質(zhì)量監(jiān)控機制。為了全面了解課程的教學(xué)情況,我們可以采用多種方式,如聽課、學(xué)生評教、邀請專家評估等。這不僅可以為教師提供關(guān)于教學(xué)效果的反饋,還有助于學(xué)校識別和解決潛在問題。同時,我們需要建立系統(tǒng)完備的監(jiān)控指標(biāo)和評估體系,以確保對課程質(zhì)量的測評是客觀和準(zhǔn)確的。

        3) 開展定期評估與持續(xù)改進。為了及時發(fā)現(xiàn)問題和不足之處,我們可以通過定期收集學(xué)生和教師的反饋以進行教學(xué)效果評估。這種反饋機制可以幫助我們更好地了解課程的實際表現(xiàn),以便采取針對性的改進措施。這包括調(diào)整課程內(nèi)容,改進教學(xué)方法,或者補充教學(xué)資源,以確保課程能夠持續(xù)優(yōu)化,滿足學(xué)生的需求和期望。

        4) 構(gòu)建系統(tǒng)完備的質(zhì)量保障體系。為了構(gòu)建系統(tǒng)完備的質(zhì)量保障體系,我們可以采取以下關(guān)鍵步驟:首先,建立明確的課程質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和監(jiān)控體系,以確保課程的質(zhì)量得以監(jiān)測和評估。其次,進行持續(xù)的課程質(zhì)量數(shù)據(jù)分析,以了解課程的實際表現(xiàn)和學(xué)生的反饋,從而識別并改進潛在的問題。此外,可以借鑒國內(nèi)外先進的經(jīng)驗,特別是那些在人工智能領(lǐng)域教育方面取得成功的案例,以不斷提升課程質(zhì)量保障體系的系統(tǒng)性和有效性。

        4 培養(yǎng)產(chǎn)教融合的雙師型教師隊伍

        建設(shè)產(chǎn)教融合的雙師型教師隊伍對深化產(chǎn)教融合具有重要意義。根據(jù)文獻研究,本研究提出以下策略,如圖3所示。

        1) 積極引入業(yè)內(nèi)專家任兼職教師。業(yè)內(nèi)專家具有豐富的實踐經(jīng)驗,他們可以幫助教學(xué)更貼近行業(yè)實際,培養(yǎng)學(xué)生解決實際問題的能力。此外,專家的支持可以幫助學(xué)生參與真實工業(yè)項目,從而拓寬他們的視野。這有助于提升學(xué)校的教學(xué)科研水平,并促進產(chǎn)學(xué)交流。

        2) 完善雙師型教學(xué)團隊建設(shè)。在完善雙師型教學(xué)團隊建設(shè)方面,我們可以采取以下措施:首先,聘請那些在創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域有豐富經(jīng)驗的企業(yè)家擔(dān)任創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師。他們可以向?qū)W生提供寶貴的創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)和實戰(zhàn)經(jīng)驗,幫助他們更好地理解創(chuàng)業(yè)過程中的挑戰(zhàn)和機會。其次,建立產(chǎn)學(xué)研用合作平臺,使教師更容易參與校企合作項目。這有助于將課堂知識與實際產(chǎn)業(yè)需求更好地結(jié)合起來,為學(xué)生提供更廣闊的實踐平臺,進一步培養(yǎng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力。

        3) 健全教師評價考核機制。為了構(gòu)建更具活力和有效性的教師評價考核機制,我們需要考慮以下關(guān)鍵因素:首先,合理設(shè)置評價體系,評價體系應(yīng)該綜合考慮教學(xué)效果和社會貢獻度,以更全面的方式衡量教師的績效,從而鼓勵他們在學(xué)術(shù)教育中產(chǎn)生更多的實際價值。其次,建立激勵機制,如獎勵教師深入一線與產(chǎn)業(yè)界合作。這有助于將教育教學(xué)與產(chǎn)業(yè)需求有機結(jié)合,推動雙方互相受益。

        4) 提升教師自主研發(fā)能力。提升教師的自主研發(fā)能力對于學(xué)校的科研和教育質(zhì)量至關(guān)重要。為實現(xiàn)這一目標(biāo),學(xué)??梢圆扇∫韵玛P(guān)鍵措施:首先,增加科研投入,為教師提供更多的研究資源和支持,包括實驗設(shè)備、研究經(jīng)費等,以確保他們能夠開展高水平的研究工作。其次,改善教師的創(chuàng)新條件,為他們提供良好的研究環(huán)境和平臺,鼓勵他們積極參與原創(chuàng)性研究項目。通過這些舉措,學(xué)校將能夠提高科研水平,推動研究成果的產(chǎn)出和轉(zhuǎn)化,為人工智能領(lǐng)域的發(fā)展和創(chuàng)新做出更多貢獻。此外,提升教師的自主研發(fā)能力也將激發(fā)學(xué)生的科研興趣,培養(yǎng)更多的創(chuàng)新人才,為學(xué)科的進一步發(fā)展和社會的進步貢獻力量。

        5) 完善教師聘任制度。完善教師聘任制度代表了學(xué)校對人才培養(yǎng)和學(xué)科發(fā)展的長期承諾,不僅僅是一項行政規(guī)定。在這一制度的完善過程中,需要綜合考慮多個方面的因素,包括教師的招聘、晉升、評估等各個環(huán)節(jié)。通過建立健全的教師崗位聘任制度,學(xué)??梢愿嗅槍π缘匾M和培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域的專業(yè)教師,推動科研團隊的協(xié)同合作,提高教育質(zhì)量,并為學(xué)生提供更多的學(xué)術(shù)支持和指導(dǎo)。

        5 推進跨學(xué)科交叉與融合

        跨學(xué)科交叉與融合在人工智能人才培養(yǎng)中顯得尤為重要。根據(jù)文獻綜述,本研究提出以下改進策略,如圖4所示。

        1) 開設(shè)多學(xué)科交叉的人工智能課程。為了提供更全面的學(xué)習(xí)體驗,應(yīng)開設(shè)多學(xué)科交叉的人工智能課程。這些課程應(yīng)包含計算機、數(shù)學(xué)、語言、心理等多個學(xué)科知識,幫助學(xué)生深入理解人工智能領(lǐng)域的復(fù)雜性和多樣性。通過跨學(xué)科學(xué)習(xí),學(xué)生將有機會培養(yǎng)跨學(xué)科思維模式和創(chuàng)新能力,為未來科技創(chuàng)新和社會發(fā)展做好充分準(zhǔn)備。

        2) 實施交叉學(xué)科雙學(xué)位培養(yǎng)機制。為了促進跨學(xué)科學(xué)習(xí),學(xué)校應(yīng)采取以下措施:首先,鼓勵計算機、數(shù)學(xué)、工程等專業(yè)學(xué)生選修輔修專業(yè),并同時設(shè)置數(shù)據(jù)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等新興交叉學(xué)科,以吸引不同專業(yè)背景的學(xué)生參與。通過這種交叉學(xué)科培養(yǎng)模式,學(xué)生將能夠拓展知識領(lǐng)域,增強跨學(xué)科應(yīng)用能力和創(chuàng)新思維,為人工智能領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用做出更多貢獻。

        3) 構(gòu)建支持交叉融合的虛擬仿真平臺。為了推動跨學(xué)科交叉與融合,學(xué)校應(yīng)著重構(gòu)建支持交叉融合的虛擬仿真實驗平臺。這一平臺的建立將實現(xiàn)資源共享,促進學(xué)生開展跨學(xué)科實驗和學(xué)習(xí),從而培養(yǎng)實踐能力。通過虛擬仿真平臺,不同領(lǐng)域的知識將得以交叉融合,為人工智能應(yīng)用型人才培養(yǎng)提供強有力支持。

        4) 舉辦多學(xué)科綜合實訓(xùn)、設(shè)計競賽、項目合作等活動。學(xué)??梢酝ㄟ^舉辦多學(xué)科綜合實訓(xùn)、設(shè)計競賽和項目合作等活動來激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和參與度。這些活動不僅可以培養(yǎng)學(xué)生的團隊協(xié)作和創(chuàng)新能力,還可以與企業(yè)合作開展項目實訓(xùn),使學(xué)生深入實踐,增強實際應(yīng)用能力。綜合性活動為學(xué)生提供全方位學(xué)習(xí)體驗,從而為人工智能專業(yè)人才的培養(yǎng)奠定堅實基礎(chǔ)。

        5) 加強國際交流與合作。為了拓展學(xué)生的國際視野和加強對國際科技發(fā)展趨勢的把握,學(xué)校應(yīng)加強國際交流與合作。引入國際先進理念和經(jīng)驗將有助于培養(yǎng)符合全球化背景的創(chuàng)新思維和合作能力。這不僅將為學(xué)生提供更廣闊的發(fā)展空間,還將為我國人工智能領(lǐng)域的國際合作與競爭提供有力支持。

        6 結(jié)束語

        人工智能與各個行業(yè)和場景進行深度融合將是未來的一大發(fā)展趨勢。這種融合將不可避免地滲透到數(shù)字經(jīng)濟、科技發(fā)展,以及日常生活的各個方面,使人工智能成為不可或缺的核心技術(shù)。然而,目前我國人工智能行業(yè)嚴(yán)重缺乏人才,這已成為限制企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素,更進一步影響了人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn),本文將從以下四個方面進行深入分析:優(yōu)化課程設(shè)置與教學(xué)內(nèi)容、建立課程質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與評估機制、培養(yǎng)產(chǎn)教融合的雙師型教師隊伍,以及推進跨學(xué)科交叉與融合。這旨在為高校的人工智能應(yīng)用型人才培養(yǎng)提供理論和實踐指導(dǎo),同時積極為我國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新作出貢獻。

        參考文獻:

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        【通聯(lián)編輯:王力】

        基金項目:基于學(xué)習(xí)者畫像的個性化教學(xué)改革探索與實踐(No.2021B38)

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