人工智能背景下高职物联网专业人才培养新模式研究

摘 要：随着人工智能技术的发展，“人工智能+X”人才培养已经成为高职人才培养的重要方向。文章提出面向本区域物联网技术发展，探索物联网与人工智能两种技术的深度关联性，整合课程、构建模块化、进阶式课程体系;利用已有智能教学系统，实践出一套将人工智能有效嵌入到教学与管理模式的方法，以此全面提升高职物联网专业学生的竞争力。

关键词：人工智能;物联网;人才培养

0 引言

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。截止到2020年，已经有超过500亿台机器、设备进行了互联，超过2 000亿个联网传感器产生海量数据。人工智能技术成为了移动互联网时代向万物互联时代过渡的突破点。

通过网络搜索高职物联网专业人才培养方案，大部分物联网专业人才培养面向是物联网硬件产品生产，物联网应用系统集成、安装和调试、编程、测试和销售服务等岗位。但近几年，由于人工智能技术的发展，大量智能设备的使用导致物联网设备生产和测试中的重复性劳动岗位逐步消失，导致传统方案培养出的单一技能劳动力面临就业危机。这个现象已在各大网站物联网岗位的招聘中有所反应。

同时，随着智能化物联网设备大量使用在生产制造中，企业需要物联网人才具备面对复杂的工作环境，提供个性化组网服务，能够操控维护智能设备，利用数据进行初步决策的复合技能。以物联网软硬件测试岗位需求的升级为例，现在需求是：熟练使用专业软件，编程操控最新的智能测试设备，排查“定制生产服务”中出现的个性化问题。工作重点已经从过去重复性操作设备进行流程化的测试，转换成为是否有创新思维和协作精神，利用软件编程解决智能设备已测试出的问题[1]。

根据培养方案分析，传统物联网教学内容偏重如何通过各种传感器组建物联网系统，如何通过各个互联设备获取各种数据，偏重于硬件的互联和数据的获得;但面对收集产生的大量数据，如何分析利用却很少涉及。随着人工智能的发展，组网和数据获得越来越程式化，而对数据处理和决策的要求越来越多。利用人工智能强大的数据分析决策能力，将人工智能与物联网相融合，实时分析数据，帮助人类做出最佳的决策，这时的物联网设备才成为了智能终端，物联网成为了智慧网络。可见，这类同时具有物联网和人工智能“复合”高技能人才将是未来需求的方向。

针对以上分析，本文提出了在人工智能背景下，高职物联网专业根据行业发展趋势，及时调整自身人才培养目标和方案，将人工智能技术融入到物联网专业建设中，构建一个为智慧社会培养具有人工智能素养的复合式创新型物联网高素质技能人才的新模式。

1 人工智能背景下高职物联网专业人才培养新模式的构建与探索

1.1 根据高职“人工智能+X”高技能人才需求新特征，确立人才培养目标的新定位

新人才培养规格一定要深入本地物联网企业进行现状调研，在确定“人工智能+X”物联网高技能人才的需求新特征后定位。经过调研，新特征可以归纳为“专业精”“素质广”“视野新”。在此基础上培养目标的定位还要考虑技术的前瞻性，要充分考虑人工智能影响下本地区物联网发展趋势，有利于人才的持续发展。最终的培养目标定位应该是，高职物联网复合型人才应具备扎实的跨学科专业知识，具有问题分析、应用转化、创新意识和终身学习的能力，同时具备精益求精的工匠和团队合作精神[2]。

1.2 研究人工智能在物联网方向的应用，重构模块化、进阶式的课程体系

首先依据相关国家职业技能标准要求，按物联网三层架构：感知层、传输层、应用层设计专业技能训练体系，系统规划职业发展课程，为学生可持续发展提供基础保证。

其次对本地物联网行业对人工智能技术的需求进行调研，通过分析确定这些新需求大部分集中在人机交互、移动数据传递、數据分析等方面，移动互联技术在行业发展中的需求越来越高。因此专业课程设置中增加了对以下技术的研究：（1）移动设备端应用程序的设计开发技术。目标是学生能够搭建Android 开发环境，会搭建 Android 人机交互界面，并能配置物联网综合应用中的 Android 应用程序。（2）WiFi、Zigbee等无线接入与传输技术。目标是学生具备无线单片机的裸机调试能力，具备利用WiFi、ZigBee 构建无线网络的应用能力，能够掌握无线传感节点的广播、组播和点播应用，能够掌握无线传感网络的搭建，能够掌握上层软件的安装、配置。（3）智能感知技术。目标是学生了解机器感知、仿生感知等感知技术（包括生物传感、物理传感和化学传感等等），能利用嵌入式技术将传感器与微处理器集成为一体，应用开发具有环境感知、数据处理、智能控制与数据通信功能的智能数据终端设备。（4）大数据技术。目的是学生了解大数据的发展历史及目前发展的现状以及它们的技术特点，从而把握大数据分析技术未来发展方向，全面掌握大数据的架构原理和使用场景。学习大数据概述，Hadoop安装部署，HDFS、Hbase、Hive数据仓库，MapReduce分布式计算模型、数据可视化技术等等。（5）数据库技术。目的是让学生初步掌握数据库的创建、使用和维护，能够进行数据完整性控制;熟练利用SQL 语言对数据进行增、删、改、查等操作;会使用存储过程、触发器等。同时，观察到这些新课程对于高职层次的学生有一定的难点。因此新课程的教学更多的采用识读、调试和创新的进阶模式，让学生在不断的项目化操作实践中进行熟悉，进而激发学习兴趣和热情，最终达到掌握。

最后立足本地物联网行业和学生未来发展，兼顾学生的层次和兴趣，针对性选择对应的人工智能技术，开设“物联网通信技术应用”“人工智能技术”“云计算部署与管理”“Spark大数据处理技术”“数据可视化技术”等人工智能方向的专业选修课程。这些选修课相较于专业必修课具有更大的灵活性和前沿性，更能够满足学生的学习兴趣和爱好，开拓学生的视野和提高学生的能力。

1.3 利用人工智能技术，建构人机协同的教学模式和智能评价系统

人工智能背景下各种成熟的智慧教学平台和教学模式相继涌现。如何在日常教学中真正利用好这些智能平台和工具，根据课程内容和学生学习习惯建构高效的人机协同的教学模式，让自己摆脱繁重的重复性教学工作，集中精力培养学生的专业技能和创新能力，成为对教师的新挑战;教学中教师不仅仅要自己用好平台进行教学，更要注重对学生的自主学习能力的培养。要教会学生使用智能学习系统、网络资源进行自主学习，从而提升学生的终生学习能力。同时利用已有平台的数据智能分析系统，结合线上线下评价，建构一个智慧化评价模式，形成人才培养质量的反馈性、追踪性、控制性。

1.4 利用培训和外聘，提升师资队伍的“人工智能素养”

通过各类线下线上培训和企业实践，提升校内教师的人工智能技术知识储备和利用智能系统进行教学的信息化能力。首先通过专业技术人员对教师进行针对性的人工智能教学技术的培训，提高教师对人工智能技术的操作运用能力。接着结合现有人工智能技术应用平台和软件，对教师进行新教学方法、教学模式的培训，帮助教师真正的将人工智能技术应用到教学中，真正为学生学习能力的提升发挥作用[3]。通过外聘人工智能行业专家和企业工程师，提升师资团队的实践能力;形成一个“学校教师+企业专家”的双师团队。

2   结语

通过实踐，基于“人工智能+X”高技能人才需求新特征定位的新的人才培养规格，在课程体系、教学模式、师资队伍3个方面进行重构和创新后，人才培养质量得到了提高。但是人工智能技术在不断发展和进步，高职物联网专业人才的培养也要随之不断的调整和改进。

[参考文献]

[1]张燚.人工智能加速发展下的职业院校物联网应用技术专业建设研究[J].天津职业院校联合学报，2020（1）：12.

[2]易雅琴，谢宾.基于"人工智能+X"的高职高技能人才培养模式与路径[J].教育与职业，2020（17）：48.

[3]张雯雯.基于人工智能时代背景高职教师专业成长路径[J].湖北开放职业学院学报，2021（6）：21.

（编辑 傅金睿）

Research on the new talent training mode of Internet of Things in higher vocational

colleges under the background of artificial intelligence

Shi Jihong

（Suzhou Chien-Shiung Institute of Technology， Taicang 215400， China）

Abstract：With the development of artificial intelligence technology， “artificial intelligence + X” talent training has become an important direction of vocational education. This paper proposes to explore the deep correlation between the Internet of Things and artificial intelligence， integrate the curriculum， and build a modular and advanced curriculum system for the development of the Internet of Things technology in the region. By using the existing intelligent teaching system， a set of methods to effectively embed artificial intelligence into the teaching and management mode is put forward. In order to comprehensively enhance the competitiveness of students majoring in the Internet of things in higher vocational colleges.

Key words：artificial intelligence; Internet of Things（IoT）; personnel taining mechanism

作者简介：施纪红（1976— ），女，江苏句容人，讲师，硕士;研究方向：电子信息技术。