高职人工智能专业建设的研究

龚 亮

（湖南工程职业技术学院 湖南·长沙 410151）

世界经济论坛创始人兼执行主席施瓦布指出“人类进入第四次工业革命时代，人工智能、物联网为首的领先技术将在多个领域改变人们的生活!”。人工智能技术正在重构产业和经济结构，是当前经济增长的驱动力。根据智研咨询发布的018—2024年中国人工智能市场运行态势及战略咨询研究报告》，2018年全球的AI市场规模约为1.2万亿美元，到2022年有望达到3.9万亿美元。中国高度重视AI产业发展战略，相继出台了人工智能相关的多项政策，政策重点从关注智能技术本身，转向技术和产业的融合和应用，且正在快速形成商业应用开发能力，服务于各行各业，如家居、教育、医疗、金融、安防、无人驾驶、工业机器人等。随着人工智能产业迅速壮大，其人才困境日益凸显，供求比例仅为1:10，相关人才严重不足，这为高职院校发展带来了新的机遇。

1 高职院校开设人工智能的必要性

1.1 社会的生产方式走向人工智能

可以肯定，未来人类的很多工作将逐渐被人工智能所取代。人工智能是当前最具发展前途的行业之一，无论薪资待遇，还是人才缺口来观察，该领域都有着巨大发展空间。高职院校作为培养应用型人才的主要基地，必须紧跟这一趋势，及时调整专业设置，服务产业与社会。

目前开设人工智能相关专业的高等院校并不多，且集中在清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学等高校，普通本科院校不多，高职院校就更少了。然而人工智能产业不仅需要博士、硕士、本科层次的人才，更需要大量的职业教育层次的中坚力量，如数据采集、打标注、运维等岗位。因此，职业教育开办人工智能专业需求旺盛，前途一片光明。

1.2 人工智能领域专业人才短缺

依据当前状况，高职院校开设人工智能专业刻不容缓。为了追赶科技发展的脚步，许多高职院校正在积极筹备适合本校特色的人工智能学科建设、专业建设及人才培养方案。截至当前，已有部分高职院校率先乘上了人工智能专业建设的快车，成为领域的引领者。这部分高职院校有：

（1）重庆电信职业学院于2011年成立了人工智能与电子学院，并与重庆罗博泰尔机器人研究院有限公司等企业开展合作，探索工业机器人人才培养模式；

（2）重庆科创职业学院于2015年与科大讯飞共建科创讯飞人工智能学院，旨在培养人工智能专业高素质技术技能人才；

（3）苏州工业园区职业技术学院于2017年12月成立了麦酷博人工智能学院，进行人工智能应用型人才培养；

（4）福州职业技术学院与阿里集团合作开设了软件技术（阿里大数据、阿里云计算、阿里人工智能）等专业；

（5）湖南三一工业职业技术学院下设的人工智能学院以“智能”与“信息”为特色，着力为“中国智造”培养应用型技术人才和信息化服务人才；

（6）铜仁职业技术学院“大数据人工智能实训基地项目”2017年10月初审成功入围贵州省质量提升工程；

（7）许昌职业技术学院于2018年4月与锐捷网络股份有限公司、百度云智学院等共同发起成立了全国人工智能职教创新联盟；

（8）广东科学技术职业学院成立了机器人学院和大数据与人工智能学院，并与科大讯飞、博大光通等企业展开合作等等。

但与广阔的智能技术人才市场需求相比，国内人工智能人才培养的能力和规模还远远不足。以湖北省为例，据规划到2020年东湖高新区人工智能核心产业规模达100亿元，带动相关产业规模超过500亿元。根据教育部关于公布2019年高等职业教育专业设置备案和审批结果，湖北省开设有智能控制技术”的只有湖北工程职业学院、黄冈科技职业学院、武汉工程职业技术学院3所；开设有“大数据技术与应用”专业的只有湖北科技职业学院、武汉商贸职业学院、湖北生物科技职业学院、湖北水利水电职业技术学院、武汉软件工程职业学院、襄阳职业技术学院等10所；开设有，云计算技术与应用”工业机器人技术”等相关专业的院校约有10所。应用型、技能型人工智能相关人才培养规模较小，远不能满足东湖高新产业区、湖北本地区域发展和规划的需求。

另由于移动互联网发达，应用场景丰富，用户数据资源具有优势，中国已经形成了涵盖计算芯片、开源平台、基础应用、行业应用及产品等环节较完善的人工智能产业链。产业链上对不同层次的人才都有大量需求。在基础层、技术层，尤其是在算法、芯片和数据等核心产业领域，需要的是博士、硕士等学术型科研型人才;而在应用层，产业领域覆盖面非常广泛，人才需求相当多元，应用开发、云计算平台运维、大数据分析、数据标记、智能系统设计开发与调试、智能产品安装调测等岗位都需要大量的应用型人才。所以，高职院校开设人工智能职业为应用层产业培养人才是必需且必要的。

2 人工智能专业建设内容及思路

2.1 人才培养目标

教育部信等学校人工智能创新行动计划》要求，加强人才培养与创新研究基地的融合，完善人工智能领域多主体协同育人机制，以多种形式培养多层次的人工智能领域人才。地方院校的专业建设既是区域经济发展所需要的智力、技术及社会人才的主要源泉，又是实现区域技术创新的重要保障。高职院校、应用型大学需要精准定位人才培养层次，立足本地高新技术开发区，服务区域经济发展，培养和学校优势学科相关的应用型、技能型、高素质的人工智能人才。

人工智能专业方向的人才培养面向的岗位包括:人工智能应用开发、云计算平台运维、大数据分析统计与分析、数据标记、智能系统设计开发与调试、智能产品安装调测、智能系统安全维护、数据抓取挖掘等核心职业岗位;以及售前售后工程师、软件测试、网络管理、数据标注、运营维护等初级就业岗位。

2.2 课程体系建设

高校需要根据自身的特点和学科优势，积极参与教育部与知名企业的产学合作协同育人项目，密切联系本地人工智能的企业机构，合理配置教学资源，进行专业建设、课程整合升级，形成具有特定知识传授、专门技能指向的优质、特色课程群。

考虑到当前人工智能理论仍然在快速发展，应用场景也日新月异，人工智能专业方向的学生应该多元化发展。因此人才培养方向需要宽”而尖”，理论够用，技能实用。在打好计算机技术、电子信息工程技术、信息技术等较宽领域的知识体系基础上，掌握人工智能的基本理论，深度学习框架、图像处理与机器视觉等核心专业课程，增强应用性实践性较强的课程，如Python程序设计、传感网、物联网、嵌入式、大数据处理与云计算，智能机器人开发、智能检测综合实践等专业技能课;实训课和实践课结合实际应用场景进行设计，如深度学习框架及应用开发平台、人工智能芯片实验平台、自动控制与智能驾驶、智能教育应用开发、虚拟现实和增强现实平台等。

2.3 推进师资队伍建设，加强信息化教学

信息技术发展飞速，尤其是人工智能领域，从机器学习到深度学习可以说日新月异，例如生成式对抗网络 GANs，2017-2018年仅两年时间 GitHub就提交了约500篇论文 R，GANs在图像、视频、文字等多个领域都有创新应用。此外，互联网上有很多优异的MOOC或视频公开课资源，比如爱课程、网易公开课等开放课程平台就有人工智能原理”大数据算法”传感器技术”数字信号处理”知识工程”模式识别”——机器学习”几十门业界与国内外一流高校合作设计的人工智能领域课程，这对于高校教学来说是一个必须面对的挑战。

高校教师应该充分利用这些网络教学资源，用信息技术手段推动教学改进。在传统的讲授模式基础上，教师利用信息化教学辅助工具，比如云班课，来开展线上线下混合式教学，将传统的“教师讲、学生听”的模式转变为以学生为中心的课堂。使学生为学习的主体，教师变为辅助组织者，学生在教师指引下学习网络资源课程，在课堂上进行互动性、讨论性、实践性的教学活动，能将关键知识深度内化，并提升学生的自主探究能力;教材不限于形式，配合信息化教学辅助工具使用。

以Python程序开发课程为例，通过3个环节，逐步提高学生的实际能力。第一环节是Python编程基础课，学校教师采用混合式教学，学生边学边练，学习核心语法，能完成简单功能的应用开发;第二环节是高级编程，在教师指导下掌握网络爬虫、http服务器等编程技能;第三环节是学生在企业指导教师带领下完成人工智能应用项目，了解深度学习的概念、人工智能开源框架，掌握常用深度学习编程开发环境，掌握图像识别、数据分析、数据可视化的应用开发，提高技能和职业素养。一些业界前沿的新技术，还可以通过企业专家讲座形式进行，拓展学生的知识面。

2.4 校企合作，产教融合

人工智能应用解决方案高度依赖于典型应用和典型应用场景，必须与行业应用和应用场景高度融合。与互联网高新企业如百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞、谷歌等科技公司相比，高校既缺少应用项目场景，也缺乏海量的商业数据和巨额的算力投资。在这种背景下，高校如果不与企业界建立深厚密切的联系，与企业联合培养学生，则学生难以做到学以致用，而且在校所获得的知识和技能很可能远远滞后于产业。

《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》强调，要依托重大工程项目，鼓励校企合作”。要想培养适应社会需求的高素质、高技能应用型人才，高校有必要采用产学合作、协同育人的模式，推动社会优质资源向育人资源转化。产学合作应该从顶层开始设计，多元深入，落到实处;校企实验室共建、共同制定培养方案，联合培养师资，共享案例资源，学生入学即入职，导师和学生共同参与实战项目，形成人才培养的体系性和可持续性。在合作中企业也可以提高学生对企业文化的认可度，增强学生的应用技能，培养独立解决问题的能力。

3 结束语

人工智能技术拥有巨大的发展前景，将深刻改变人们的生活方式，引发经济结构的重大变革，实现社会生产力的整体跃升。高职院校应积极响应国家创新驱动发展战略，抓住先机开设人工智能专业，精准定位人才培养目标，科学制定人才培养模式，合理配置教学资源开展产学合作，为区域发展、为行业产业培养高素质的应用型人才。