人工智能技术应用专业与计算机视觉1+X证书融合路径研究

邓 柳

(1.长江职业学院,湖北 武汉 430074；2.湖北技能型人才培养研究中心，湖北 武汉 430074)

继国务院发布《国家职业教育改革实施方案》后,教育部等四部门联合印发《关于在院校实施“学历证书+若干职业技能等级证书”制度试点方案，强调试点院校要“将证书培训内容有机融入专业人才培养方案，优化课程设置和教学内容”。2019年6月，在《教育部关于职业院校专业人才培养方案制订与实施工作的指导意见》中，提出将职业技能等级标准有关内容及要求有机融入专业课程教学，优化专业人才培养方案。多个文件的密集出台，且均对1+X证书的概念、实施路径和要求进行了多方位的阐述，由此可见，在职业院校中全面推行1+X证书，是职业教育改革的重要手段，将1+X证书考核要点与技能等级标准融入人才培养方案，融入课堂教学，可切实提升职业教育人才培养质量，助力经济社会高质量发展。

一、人工智能技术应用专业与计算机视觉1+X证书融合的理论基础

人工智能技术应用专业，是教育部2019年度增补的9个专业之一。培养目标是掌握人工智能基础专业理论知识与应用技术，具备人工智能技术应用开发、系统管理与维护等能力，从事人工智能相关的应用开发、系统集成与运维、产品销售与咨询以及售前售后技术支持等工作的高素质技术技能人才。

计算机视觉1+X证书，是由北京百度网讯科技有限公司发起的职业技能等级证书。根据证书标准，考核重点为人工智能理论和技术在计算机视觉领域的应用，面向的高职专业为人工智能技术应用专业。

图1 人工智能技术应用专业人才规格与计算机视觉1+x证书技能标准映射图

融合的涵义是将不同事物经过接触与碰撞之后，在体系结构、价值目标上融为一体。[1]人工智能技术应用专业与计算机视觉1+X证书的融合，是以《教育部关于职业院校专业人才培养方案制订与实施工作的指导意见》等文件精神为指导，挖掘二者在技能定位、认证体系与课程体系、培训资源与教学资源以及培训手段与教学方法等维度的内在联系，创新人才培养方案，达到培养服务国家高质量发展的人工智能领域高素质技术技能人才这一共同目标。

从图1可看出，二者在培养对象和考核对象应具备的知识、技术以及专业能力上，具有较高关联度，具备融合基础。

二、人工智能技术应用专业与计算机视觉1+X证书融合的现实依据

(一)计算机视觉应用是人工智能技术应用专业优选方向

计算机视觉是人工智能的核心技术之一，也是人工智能的发展应用的重要驱动力。[2]计算机视觉技术是最早取得突破性进展、也是落地应用最广泛的人工智能技术。[3]中国企业在计算机视觉领域的成就为培养高质量人才创造了良好的土壤。在产业链生态上，龙头企业均推出了硬件开放和软件开源的策略，发挥企业优势，为中下游企业增值赋能。在从业者生态上，龙头企业推出了开发者粘性措施，海量的数据资源为计算机视觉领域优秀的从业者持续产出提供了条件。职业教育作为重要的技术技能人才培养和输出基地，具备有大产业可融合、知名企业可合作的优良背景。

计算机视觉应用规模保障了人工智能技术应用专业的出口。根据工业和信息化部人才交流中心发布的《人工智能产业人才发展报告(2019-2020 年版)》显示，我国当前人工智能有效人才缺口约30万，其中机器学习和计算机视觉人才供需不平衡最为突出，在整体岗位需求中占比分别为39.1%和33.4%，但相关技术方向的人才极度稀缺，人才供需比仅为0.23和0.09，有效供给严重不足。[4]将计算机视觉应用作为人工智能技术应用专业的优选方向，符合产业经济发展需求，服务国家新一代人工智能发展战略。此外，人才培养过程有着优渥的土壤，人才出口顺应国家急需。

(二)计算机视觉1+X证书是职业技能等级证书在人工智能领域的典型代表

教育部职业技术教育中心研究所公布的第一至第四批国家职业技能等级证书中，与人工智能专业关联度较高的约有10个，通过分析比对各证书的技能等级标准，计算机视觉1+X证书技能等级标准涵盖了人工智能技术从数据采集到数据标注和从模型部署到推理等典型应用的全部环节，定位于应用广泛的计算机视觉领域，在1+X证书中具有较好的代表性，也是人工智能应用专业优先开展1+X融合的证书之一。

三、人工智能技术应用专业与计算机视觉1+X证书融合的主要内容

(一)计算机视觉1+X证书职业技能标准要点分析

计算机视觉应用开发职业技能等级证书(计算机视觉1+X证书)的标准中，将认证对象面向的岗位规范在图像标注师、图像处理工程师、人工智能视觉方向算法测试员、计算机视觉应用开发工程师、视觉方向算法工程师等。[5]对应的主要工作任务为数据标注、智能产品模型训练、计算机视觉应用开发、计算机视觉系统测试以及人工智能算法调优。根据初、中、高级技能标准不同，工作领域覆盖面逐步扩大，能力要求逐渐提升，如表1所示。

结合技能标准中各工作领域对应的工作任务，根据职业教育课程开发逻辑，可归纳行动领域如表2所示。

结合标准中所列证书的工作领域和工作任务的内在逻辑，其涵盖了从图形图像的采集和图像数据预处理，再到深度学习模型的训练、模型的获得和端侧的部署，最后再到调优、评估以及交付的工作环节，覆盖了完整的计算机视觉应用开发的岗位链，是按照企业计算机视觉应用开发及工程应用的工作过程来设计的。从初级到高级的技能要求递进，符合从业者的职业成长规律和知识形成规律，对职业教育开展基于产教深度融合的“课、岗、证”融通，提供了科学的企业方案。

表1 计算机视觉应用开发职业技能等级证书工作领域

表2 计算机视觉应用开发职业技能等级证书工作领域与行动领域

(二)人才培养定位融合

人工智能的飞速发展与一项项标志性成果的形成，离不开数学的强大支撑。人工智能算法研究、深度学习框架研发以及数据分析的从业人员，离不开扎实的理论基础。站在职业教育角度，培养的是高素质劳动者和技术技能人才，并不需要过多的数学与深度学习理论，而要注重深度学习框架和算法的落地实施。不难发现，准确定位培养对象在计算机视觉领域的工作性质、工作环境和任务流程尤为重要。计算机视觉职业技能等级证书面向的初、中级岗位和部分高级岗位，既体现了企业在岗位实际工作中对技术技能型员工的真实用人需求和标准，又体现了计算机视觉领域岗位工作的职业性、技术性和实践性。这与职业院校的人才培养高度吻合。为此，将人工智能技术应用专业计算机视觉方向人才培养定位与计算机视觉职业技能等级证书初、中级岗位融合，并部分关联高级岗位，体现了高等职业教育的职业性，也展示了职业教育在新时代高质量发展阶段，作为职业高等教育类型，彰显了高端性和学术属性回归。

(三)认证技能体系与课程体系“五链”融合

针对计算机视觉方向的人才培养定位，参考表2中对计算机视觉行动领域的归纳，结合学习领域课程开发逻辑，打造语言链、视觉处理基础链、人工智能基础链、深度学习链、工程实践链的“五链”专业学习领域课程体系，是对计算机视觉职业技能等级标准的科学响应，也是“课、岗、证”融通的有效途径。具体内容如表3所示。

表3 计算机视觉方向“五链”专业学习领域课程体系

嵌入式平台及操作系统选择与证书对接的端侧部署平台，基于国产处理器的EAIDK系列开发终端；深度学习框架可优先选择业内获得广泛应用的Paddle Paddle；基于云服务的计算机视觉项目实战可选择百度AI STUDIO提供的算力和接口。

通过“五链”专业学习领域课程体系的学习和实践，学生将全面掌握主流计算机视觉应用的程序设计能力、深度学习框架应用能力、模型训练能力和端侧推理应用能力，掌握的知识和技能全面覆盖计算机视觉1+X证书，也能具备了一定的外延能力，使可持续发展得到支撑。

(四)基于1+X证书的云资源与线下课程融合

人工智能的三大要素是算力、算法和数据。计算机视觉应用开发过程中的模型训练，因巨大的运算量，对算力要求较高。主要有两种算力模式，即本地算力模式和云算力模式。职业院校作为以人才培养为中心的实体，从财力、必要性和技术迭代速度等方面考虑，本地算力的大规模建设都是非必要的。随着5G通信技术的普及，分布式云算力平台的广泛应用，云算力将获得前所未有的体验，云算力模式可作为职业教育人才培养过程中的首选。计算机视觉应用开发职业技能等级证书评价组织百度建设了相当规模的云资源，包括面向AI学习者的在线一体化开发实训平台AI Studio、百度大脑推出的面向企业和个人的零门槛AI开发平台EasyDL等,从数据集、深度学习框架到集成开发环境，满足了数据采集与标注、模型训练以及模型部署的一站式开发需求，是百度开发者和AI学习者的集散地。将云资源与线下课程对接，开展基于1+X证书云资源的线下课程开发和教学资源建设，成为专业课程与1+X证书有效融合的突破口。

(五)线上线下混合教学模式与PBL教学模式融合

计算机视觉课程在实施过程中的云依赖程度，决定了课程对于线上线下混合式教学的天然适应性。充分利用线上数据集、云算力平台和一站式开发平台开展数据获取、数据标注、深度学习训练和模型调优教学，线下实施端侧部署和应用场景实施，是计算机视觉核心课程开展的不二选择。另一方面，各工作环节的相对独立和完整性，适合通过问题或项目的方式导引学习自主学习和实践，有利于PBL(Project-Based Learning)教学模式的开展。两种模式的有机结合，使得课程的推进更具有效性。

四、人工智能技术应用专业与计算机视觉1+X证书融合的路径分析

以“三教”改革来推动专业与1+X证书的融合，以1+X证书作为支点来支撑“三教”改革的开展，是专业与1+X证书进行融合的有效路径。

以证书赋能教师，打造教学和培训能力兼具的师资队伍。1+X证书的培训和认证，程序规范，过程严谨，需要有专业的考评员队伍。以1+X证书考评员资格为突破口，加快培养具有“培训师”能力的“双师型”教师、培育具备教学、职业培训、创新能力的“职业教育教师教学创新团队”。

将证书内容融入课程，校企双元开发“立体化”教材。计算机视觉1+X证书的认证内容，涉及线上数据集运用、模型训练和线下推理、终端部署，证书的培训、学习以及考证实施过程，也依赖线上线下双环境配合实施。要实现证书内容与课程体系的融合，要联合评价组织，校企共同研制专业教学和课程标准，共同开发教材，将证书涉及的新技术、新工艺、新规范以及新要求纳入教材，通过开发新型活页式、工作手册式教材和信息化课程资源，构成“立体化”教材。

基于证书培训视角，全方位革新教学方法和模式。革新教学方式，教师要借鉴企业和评价组织开展证书培训的经验，围绕计算机视觉1+X证书的认证标准和教学内容，充分利用认证资源，构建教学情境和实训环境，开展项目教学、情景教学和案例教学。革新教学方法，教师要基于教学项目和情境，综合运用讨论式和探究式等教学方法，激发学生自主发现问题，能自行分析问题并自主解决问题。革新教学设计理念，教师要根据证书内容，线上线下教学资源，设计教学任务、教学项目和教学案例，在项目与任务设计中有针对性地设计有关问题，引导和鼓励学生思考、讨论及探索问题的解决，在解决问题的过程中培养学生运用资源、工具选择、设计程序以及性能评估等方面的能力，实现以计算机视觉应用能力为核心的人工智能技术应用综合能力提升。

五、结语

综上所述，人工智能技术应用专业设立是职业教育服务国家高质量发展和顺应经济社会创新发展驱动的智慧决策，在未来较长一段时间，伴随国家建设社会主义现代化强国进程，得到深入的挖掘和发展，为国家培养数以百万计的技术技能型人才。科学实践《国家职业教育改革实施方案》和《职业教育提质培优行动计划(2020—2023年)》等文件精神，围绕产教融合与校企合作，将专业人才培养各要素精准对接1+X证书，开展课程体系、教材与教法改革，将使人工智能技术应用专业得到高质量建设，更好地服务区域人工智能产业发展。