人工智能专业人才培养模式思考研究

文/梁兆春 王博 罗江林

在信息技术不断提升的今天，人工智能的发展有了非常大的突破和提升，当前针对人工智能的研究力度，已经达到了国家科技发展战略的高度。2017年，我国颁发了《新一代人工智能发展规划》[1]，在该规划当中，明确指出全新的人工智能发展需要完成三步走的战略目标，一直到2030年，确保我国的人工智能技术理论以及实际应用等，可以达到世界领先水平。2018年4月，我国教育部编制了《高等学校人工智能创新行动计划》[2]，在该计划当中，提出全新时代的发展为人工智能提供了更多的机遇，所以高等院校需要将人工智能领域人才的培养体系进行构建，并将其逐步完善。全力支持高校对人工智能学科进行设置，以便对人工智能领域的发展产生推动作用，培养出更多的专业人才，截至2019年3月份，我国教育部批准了35所高等院校可以设置人工智能专业。

一、人工智能专业设置的必要性分析

目前，在人们的生活以及生产当中，对于人工智能的应用开始普及，并且渗透越来越深入，特别是最近几年，我国的人工智能市场有着非常大的热度，人工智能公司越来越多，规模也越来越大。根据《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》当中给出的数据[3]，2015年我国的人工智能市场规模只有112.4亿元，但在2018年，已经提升到了340亿元，预计2020年将会高达700亿元以上，2030年，产业规模将会大于1万亿元，所以为国家培养出更多的人工智能人才，是发展和建设过程中的迫切需求[4]。

二、高校对于人工智能专业特色的设置

（一）构建服务型专业

首先，高校要与企业相互合作，对服务型人工智能专业进行打造，以专业的办学条件与所在区域的行业发展进行对接，紧密结合，才能使得人才的培养更加具体和明确[5]，其次，完善服务型专业可以带动该专业在培养人才、构建专业、素质培养等层面，向服务型转型；最后，要与企业达成深度合作，实现产教融合的目标。

（二）改革教学方法

编制人才培养方案，其基础为目前的人工智能在行业当中的主流设计平台，需要构建技能实践工程项目演习以及体验为一体的培养环境[6]。其需求导向为目前的行业市场，将能力培养作为核心，对相应的课程体系进行构建，并与项目教学方法相互结合，从而完成高效的教学目标，对实训模式和目前的教学方法进行改革，真正实现对应用型高新技术人才的培养。

（三）结合职业管理保障高质量就业

高等院校需要引导学生编制自己的职业规划，之后设计相应的职业素养课程体系，以便为学生营造出与企业相类似的学习环境和氛围。同时，结合人工智能专业人才评价体系，针对各岗位开展有针对性的实训培养，这样职业管理活动的开展才会全面有效，使得企业的文化与岗位相融合。提升学生的职业素养，加之结合校园文化，有益于素质教育更具针对性以及实效性，可以使学生的职业能力素养、学习成果有更高的保障。

三、专业核心竞争力

（一）专业的人才资源服务团队

为了满足建设发展以及企业提出的人才标准要求，企业与学校之间的结合要更加深入，以便为高等院校提供更加全面的人力资源服务[7]。将企业在人工智能领域当中的产业优势全方面发挥出来，确保该专业在人才培养方面有一定的创新和突破。提升专业建设水平，也使得专业教师有更强的技术服务能力以及科研能力。例如：将项目经理作为总负责人，结合工作的性质以及不同的服务内容，将团队进行划分，其中包括企业师资团队、就业服务团队、职业管理团队、商务运作团队以及项目开发团队。

（二）企业师资团队的建设

该团队需要挑选企业内部经验十分丰富的项目经理、高级技术专家以及工程师等，成为专业课程讲师，同时要与学校之间密切沟通，优化和完善人才培养方案，并与教学相互联合，共同建设和维护实践教学平台，对教材以及教学资源共同开发和优化。此外，还需要共同建立教学资源库，共同开展教学研讨会等。这样，在日常授课当中，教师和学生能够学习到实践操作技能以及工程经验，进而将自身的能力、经验等进行提升和丰富，有益于对应用型人才进行培养。

（三）就业服务与职业管理团队

就业服务以及职业管理团队的构建，需要由企业内部负责管理和培训员工的人力资源专家构成，他们有着非常丰富的经验，可以担任学生的职业导师以及就业经理。在项目经理的引导下，可以开展专业的就业服务、职业管理工作。其一，借助学生管理到职业管理的创新方法，可以使高等院校的职业素质教育更具特色；其二，通过与所在区域企业的积极合作，在高校当中引入更多的企业资源，可以使院校在当地对人力资源服务平台进行构建，以便将毕业生的就业渠道优化，保障就业率，并提升就业质量。

（四）专业资源开发以及建设

企业与学校对于人才的培养要注重培养的重点，应用分层次以及滚动建设的形式，对专业结构体系给予构建，使其更加鲜明合理[8]。同时，对于专业课程的建设，还要不断地优化和提升，借助该课程体系的有效整合，将课程关系理顺，完善教学内容，使得最终构建的教学体系，有着优选的课程内容，能够对当前社会和企业提出的人才需求给予满足，如创新型人才以及高素质人才等。

四、专业人才培养模式分析

（一）基于项目导向的设计工程教学

为了达到理想的教育结果，需要对教学实施体系进行构建，使得企业深入融入人才培养的过程。高校在实施理论教学和实践教学的过程中，最突出的一个问题就是工程类场景比较缺乏，或者由于学生实习身份的原因，不能发挥自身的角色作用，所以从高校到企业实习会有很大落差。

因此，在对学生进行培养时，需要以学生作为中心，构建“三重”教育场景，借助叠加效果帮助学生快速进入到工作情境当中，从而完成工程教学。在心理方面，需要建立行业素质课程，指导学生快速融入自己的工作角色当中，并使其具备相应的行业素养。在专业工程教学当中，对于专业核心课程的设置需要面向行业当中的主流技术，借助真实场景当中的项目，对课程进行驱动，其中学生要解决各项项目任务，并对行业当中的典型业务背景有所理解。在专业核心课程设计方面，需要先对课程项目库进行建立，包括：其一，教学项目库，需要对工程场景当中的真实项目构建，确保学生在各项任务条件当中，实现课程的预计效果；其二，拓展项目库，鼓励学生进行深入的探究和学习，以便完成更加理想的学习效果；其三，评估项目库，当学生的项目完成之后，需要对学生进行鉴别，查看其有没有完成课程提出的培养目标。

（二）评估改进机制

为对人才培养质量给予保障，还需要对人才培养体系进行评估，其中需要从两个维度开展。其一，评估培养目标的达成度以及培养目标，针对行业发展需求的满足程度；其二，评估学生毕业的达成度以及毕业要求对培养目标的符合程度，过程为评估、分析、改进、持续质量改进。通过以上方式的不断循环，可以对学生培养目标、毕业要求、教学活动构建闭合的循环方式，从而将改进机制持续完善，这也是将培养目标进行改进的方式，确保学生与各项要求和标准相符。并且对毕业要求持续改进，使其一直与培养目标相吻合，对教学活动持续改进，使其一直与毕业生提出的要求目标相吻合。评估、改进、分析、持续质量改进的方法，包括了培养目标、教学计划、教学环节等相关调整工作，可以构建质量不断改进的螺旋式上升过程。

五、结语

当前人工智能人才在我国非常稀缺，顶级人才更是少之又少。根据相关数据分析，2017年，对于人才的需求是2016年的两倍以上，接近2015年的5.5倍，由于对人才的需求量非常大，人才极其短缺，很多企业应聘人才会提出非常好的薪资待遇，除高昂的薪资和良好的福利待遇以外，薪资方面的增长也非常可观，所以对其专业人才进行培养，可确保学生的未来发展和自我价值的实现。