“智能＋”创新型人才培养模式的研究

李 川， 刘洲洲， 苏世雄， 张伟健

（1.西安航空学院计算机学院，西安710077；2.西北工业大学计算机学院，西安710072）

0 引 言

2015年7月，国发［2015］40号文件《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》的重点行动中，提出“互联网＋”人工智能，要求加快研究人工智能核心技术，将人工智能推广应用到家居、终端、制造等领域，培育人工智能顶尖企业和创新团队，形成良好的人工智能产业生态，这标志着人工智能进入国家战略视野［1］。2017年7月，国发［2017］35号文件《国务院印发关于新一代人工智能发展规划的通知》明确提出了人工智能的具体目标，标志着人工智能正式独立成为国家战略［2］。2019年《政府工作报告》中提出打造工业互联网平台，拓展“智能＋”，标志着智能科技将成为新一轮科技革命和推进产业变革的核心动力［3］。

现在从“互联网＋”发展到“智能＋”，更多的是针对产业的发展——运用新技术、新业态、新模式，大力改造提升传统产业［4］。推动传统产业改造提升，围绕推动制造业高质量发展，强化工业基础和技术创新能力，促进先进制造业和现代服务业融合发展，加快建设制造强国。“智能＋”的兴起将会对社会经济发展带来强大的助推作用，但同时如何很好地运用“智能＋”，也产生了一种新的人才需求模式。

1 “智能＋”模式简介

“智能＋”不等同于人工智能，“智能＋”代表着人工智能、大数据、云计算等技术发展的更高层次［5］，它以这些技术为基础支撑，为制造业、生物医疗产业、农业、服务业等各个领域营造新的产业形态，助推经济发展。“智能＋”就是智能科学与智能技术及智能应用的一种综合模式，是技术与产业深度融合的应用。

人工智能（Artificial Intelligence）是研究机器如何模拟人的意识与思维的理论、方法、技术的科学［6］。在人工智能的研究过程中，为“智能＋”提供了很多技术支撑，但狭义人工智能的研究，更多意义是在学术方面，而“智能＋”模式的研究意义不仅在学术方面营造了人工智能的新生态，而且在社会应用方面推动了经济社会发展［7］。“智能＋”中的智能科学与智能技术的基本研究内容就是自然语言处理、机器学习、知识获取、组合调度、模式识别、人工生命、神经网络、遗传算法等自然科学，以及机器视觉、指纹识别、人脸识别、专家系统，自动规划、智能搜索、智能控制等技术应用。“智能＋”渗透于生活的各个角落、社会的各个行业、国家经济的各个领域，形成一种全新社会生态环境。

2 “智能＋”模式下的人才培养需求

“智能＋”模式在纵向、横向都有广泛深入的应用与渗透，“智能＋”应用场景的广泛性造就了“智能＋”人才需求的综合性要求，人才的知识需求主要包括3个方面。①智能科学方面，主要研究自然语言处理、知识获取、智能搜索、智能规划、机器学习、情感判断、模式识别，逻辑程序设计、人工生命、神经网络、遗传算法等理论科学［8］，更多偏重理论学习研究。②智能技术方面，主要是在机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、专家系统、博弈、智能控制、机器人学、语言和图像理解等技术领域中展开创新和应用研究［9］。③智能应用方面，主要是研究如何将智能技术应用到社会各行业中，要求具备智能技术和其他专业技术的复合型技术能力［10］。

我国在智能科学方面的学术研究位列世界前列，但是一味的学术理论研究，并没有太多的成果转化，这也说明了我国缺乏人工智能高端专业人才，特别是缺乏人工智能应用创新型人才。因此随着“智能＋”模式的不断发展应用，在上述3种知识能力需求中，智能应用的人才需求无疑是最大的，而智能应用需要的是复合型人才，是要将人工智能技术应用到传统行业中，这强调的是模式的创新，应用的创新，这将对现有的经济环境，社会生态环境带来飞跃式的变革。高校如何在“智能＋”模式下培养创新型人才将是研究的重点问题。

3 “智能＋”创新性人才培养模型构建

3.1 人工智能基本知识体系

“智能＋”是以人工智能为基础的，因此构建合理的人工智能专业知识体系应作为“智能＋”创新型人才培养的基础性工程，“智能＋”人才培养不一定需要学习所有的人工智能基础知识，但对这些知识都要有所了解，就可以在模式或应用上予以创新。根据当前国内外人工智能学科的研究范畴，人工智能的基本知识体系结构如表1所示［11］。

表1 人工智能基本知识体系结构

人工智能重在应用，在具备了人工智能基本知识后，还需要设置合理的应用场景，这些应用场景设置需要与社会中具体的产业相结合，将人工智能技术应用到实践中，以体现人工智能的价值。人工智能应用领域广泛，当今常见的人工智能在不同领域中的应用技术及场景如表2所示［12］。

表2 常见的人工智能应用技术

3.2 新工科下“智能＋”创新人才培养模式

纵观世界潮流，科技与产业在发生巨大的变革，我国为了尽快实现科技兴国的战略方针及“工业4.0”，提出了“中国制造2025”“互联网＋”“网络强国”“一带一路”等国家战略方针。教育部为了顺应潮流，2017年2月，提出了新工科建设，并发布了《关于开展新工科研究与实践的通知》等文件，用以推进我国工程教育发展。

“新工科”代表了新兴产业，并没有明确的专业范围，只要包括了新经济、新产业的专业都可以称为“新工科”专业［13］。它主要包括的专业有：人工智能、数据科学与大数据技术、云计算、机器人工程等，也包括一些传统工科专业的转型，特别是制造业，如数控技术、航空航天装备、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、新材料、高性能医疗器械等专业都属于“新工科”所属范畴。“新工科”定义没有明确的界定，注重的是研究与实践，具有鲜明的特征，如图1所示。

图1 “新工科”五新特征

人工智能、物联网、智能制造等新型产业的高速发展及“新工科”专业火热需求，互联网产业化，工业智能化将是未来社会产业形态的主要发展方向。“新工科”将以互联网和工业智能为核心、以新型信息、能源、控制等领域为主干，因此，在“新工科”的背景下，互联网技术及人工智能技术都是必不可少的要掌握的核心技术。

从表2可见，人工智能的应用非常广泛，因此要在人工智能基本知识技能掌握的基础上结合社会行业需求，将人工智能与交通运输、制造、控制、航天航空技术、新能源、生物医疗、心理健康、社会新闻、法律等学科专业交叉融合，形成“人工智能＋X”复合专业培养新模式。建设“人工智能＋X”复合特色专业，将是开展“新工科”研究与实践的有效方案。

依据学校自己的专业特长、研究成果，创建“人工智能＋X”复合特色专业，才能发挥特色，建出效果。例如上海交通大学的控制工程、船舶与海洋工程、计算机科学与技术专业属于国家一级重点学科，而在语音识别、计算机视觉等方面的研究也具有较强国际影响力，因此学校积极发展智能网联汽车的应用研究，并成立智能网联汽车研究基地，创建“人工智能＋汽车制造”专业模式；为了推进智能自动驾驶，将机械类、电子电气类等多学科大融合，创建“人工智能＋自动控制”专业模式；依据生物医学工程的强项，推进医工融合，提升智能时代的医疗健康水平，创建“人工智能＋生物医疗”专业模式［14］。

人类社会发展历史进程中，社会科学作用举重若轻，而人工智能的本质，是重建人类与机器之间的相互协作关系［15］。例如上海对外经贸大学在研究中提出机器人是一种在人类社会中具有与人平等合作并可以协作的智慧体，要充分考虑这种智慧体的管理问题，确保人类的伦理、规范、尊严和价值能够更好得以保障［14］。人工智能带来了诸多新型权责、义务等问题。因此“人工智能＋社会科学”也是一个非常重要的研究课题。在社会科学中，可以展开以经济为中心的“人工智能＋经济”的专业培养模式，也可以以法学研究为基础，开展“人工智能＋法律实践”的专业模式。

无论是工科还是社会科学，对于“人工智能＋X”专业建设，切记一定不能简单地只在原有专业上加一点，或者在现有课程上加一点，就简单地变成“智能＋”专业，而要深入理解自身专业建设方向后，深度融合课程、实践以及教师团队建设。人工智能专业可以基于硬件和软件两个方向，在开设“人工智能＋X”专业时应结合学校自身优势专业特色，合理地选择人工智能的基础方向，做好专业与人工智能技术的深度融合，才能结合专业本身的优势及人工智能技术，培养出学界业界创新型的人才。

创建“人工智能＋X”专业培养模式，不仅要注重学科建设、课程建设，还要注重科教融合、产教融合。企业一般以社会需求为出发点，因此很多创新源于企业，企业也在发展探索过程中掌握着大量数据。高校重视研究，企业注重实践，企业为了保持竞争力，更需要注重创新。高校与企业在科研、人才培养等方面是互补的，因此要鼓励高校与企业进行科教融合、产教融合，才能达到互助双赢的目的，也能很好地践行“人工智能＋X”的创新型人才培养模式。

“人工智能＋X”的专业培养模式，实际是在“智能＋”时代下的一次教育改革，是将“互联网”思维、人工智能技术应用于高等教育中的一种深度融合，这种改革包括专业需求改革、教育模式改革、教学内容改革、课程评价改革和师资团队建设改革等一系列的改革。

“人工智能＋X”的专业需求，要以人工智能技术为基础，在X专业中人工智能技术的社会应用为目标提出专业人才培养目标，人才培养目标要以“新工科”为基本框架，围绕人工智能与专业的深度融合，注重人才培养的创新性、实践性，重视解决复杂问题的能力培养。

“人工智能＋X”的教育模式，要改变传统的灌输式教育模式，传统模式可以学习经验，但也容易使人固化思想，难以创新。“人工智能＋X”的教育模式提倡素质教育，教育的宗旨是提高人的基本素质，发挥个体主动性和创造性，注重开发人的智慧潜能。“人工智能＋X”的教育模式根据学生特征为学生生成个性化的学习方案，并在学习过程中根据学生的学习情况不断更新学习方案。教育的结果力求达到让学生发挥自己的特长适应社会，创造未来。

“人工智能＋X”的教学内容，并非两个专业简单的叠加，需要深度融合，跨界融合，将“X”所代表的专业内容在社会中的应用充分数字化，以互联网的思维将专业的教学内容进行转换，并加以人工智能的技术予以应用，结合专业在社会应用的需要，充分发挥人工智能技术的优势，使“人工智能＋X”的教学内容在适应社会需求同时提高学生的学习兴趣。

“人工智能＋X”的课程评价模式，不能再沿用传统的知识点测试的考核模式，而应该采用CIPP（context，input，process，product）评价模式［16］，即由背景、输入、过程及成果评价组成。因此，教学评价不应局限于是否达到了评价目标，而应该是一种多元化的过程评价，可以为课程决策提供有用信息的过程。

“人工智能＋X”的师资团队建设，需要优化教师团队的年龄结构、学历结构和学缘结构，增加师资队伍培训，加强教师的学科交叉能力培养［17］，培养具有“人工智能＋X”综合交叉创新能力的教师队伍，建成一支整体水平较高、充满创造力的适应社会行业发展需求的高素质师资队伍。

创建“人工智能＋X”的创新人才培养模式，必须对当前教育模式进行改革，新的教育模式要求教师转变教育理念，建立以学生为中心，培养学生综合素养、能力为重、夯实基础知识、发掘学生潜力、注重个性化培养、着力培养学生创新能力的智慧教育模式。对于整个学校，不仅学生培养模式要改革，学校的办学模式也要改革，整个学校要突出教学创新实践，在基础研究的平台上突出应用研究，力求模式创新研究。培养学生的同时，也要注重教师的培养，特别在青年骨干教师的专业基础理论、学科融合能力、创新能力、实践能力、团队合作能力方面要着力培养。

4 “人工智能＋X”培养模式的优势

“人工智能＋X”培养模式对新工科专业建设意义重大。新工科代表了新兴产业，大部分的新兴产业实际上是传统行业结合人工智能技术，采用互联网思维的一种提升。“人工智能＋X”的培养模式正是将人工智能技术与专业原有内容进行深度融合，产生新的知识和技能，优化了传统的人才培养模式，培养的人才符合新工科目标，符合当今与未来社会的需求。

“人工智能＋X”培养模式在教学过程的组织上更加符合现代教学模式。不同于传统的一些课程以基础知识为学习重点，“人工智能＋X”专业课程更加注重实践创新，要最大化的发挥学生的主动性、创造性。新的模式有利于采用混合式教学、翻转课堂等一些新型教学方式，这些新型的教学方式有利于教师与学生之间沟通，教师可以很好地掌握学生的学习情况，这更有利于个性化教学，提高学生的创新能力。

“人工智能＋X”专业培养模式可以优化课程体系。在原专业的基础上，要融入智能技术及智能思维，因此课程体系需要重新整合。适当增加实践教学环节学时比例，突出应用实践创新的理念。调整专业课内部知识结构，修订课程大纲，在课程大纲中专门设计实践教学方案、方案中要增加智能思维训练环节。在实践教学任务安排上，采取理实一体化教学模式，理论学习完后立即进行实践，实践过程以学生实际训练为主、教师引导创新为辅的方式，加强学生创新实践能力培养，提升教学效果。增加创新创业训练课程，在创新实践中提升能力培养，教学与创新实践融合。创新实践任务由学生独立分析、设计完成，指导教师只起到答疑解惑、引导方向的作用，以此培养学生解决实际问题的能力和创新创业能力。

5 结 语

通过分析“互联网＋”“人工智能”“智能＋”等模式在我国的发展和现状，研究“智能＋”模式的内涵，“智能＋”就是智能科学与智能技术及智能应用的一种综合模式，是技术与产业的深度融合的应用，明确了“智能＋”模式将是当前和未来社会发展的热点，“智能＋”模式的兴起也带来了人才培养模式的转变。基于此，提出了“智能＋”创新型人才培养模型，该模式以人工智能基本知识体系结构为基础，以常见的人工智能应用技术为出发点，构建新工科下的“智能＋”创新人才培养模式，建设“人工智能＋X”复合特色专业，专业改革要依据学校专业特长，既可以构建“人工智能＋工科”也可以构建“人工智能＋社会科学”的新型复合专业。“人工智能＋X”的专业培养模式建设要从专业需求、教育模式、教学内容、课程评价和师资团队建设等方面的改革深入进行。“人工智能＋X”培养模式对新工科专业建设、教学过程的组织、优化课程体系方面都会起着导向作用，但还需对本模型进行进一步的实践应用，并在应用过程中对模型进一步的优化。