人工智能人才培养模式研究

滕飞 杨燕 彭博 龚勋

关键词：人工智能；培养模式；课程建设；教学方法探索

1引言

随着新一代信息技术不断创新发展，人工智能逐渐融人各行各业，社会建设对相应领域人才的需求程度日益提高，新工科改革正是我国工程教育为应对第四次工业革命到来而进行的全方位变革[1]。在“人工智能+”时代下，培养具有时代特点，满足行业发展新要求的人才是教育的关键所在。而在信息化普及的过程中，其他学科专业也逐渐崛起，高校计算机类专业的人才培养面临新的挑战。作为为国家输送人才的基地，高校应以顺应时代发展，围绕国家战略和区域发展需要为前提，对人工智能专业学生培养规划进行升级，在实践中创新改革传统的教学模式，培养应用型人才。

2国内外现状分析

2017年至今，相关部门及相关单位先后发布《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》《高等学校人工智能创新行动计划》《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》，对我国高校人工智能人才培养模式提出了更高要求，旨在为我国科技发展提供更加充分的人才支撑。截至2020年2月，新增人工智能专业的高校多达180所，并且有171所高职院校成功申报人工智能技术服务专业。在国家的大力扶持和发展下，我国高校积极跟进，清华大学成立人工智能学堂班，通过“AI+X”课程项目，使学生将人工智能与其他学科结合，深化对人工智能的理解；浙大图灵班提出“四全一专”的培养理念，通过全程导师引领、全球资源导人等方式，多措并举提高人才培养质量。同时，国外著名高校也在着手升级既有人工智能人才培养模式。人工智能专业全球第一的卡内基·梅隆大学定位培养跨界、复合型人才，通过广泛思考、跨学科完成多类别任务培养学生的批判性和探究性思维：斯坦福大学提供“宽幅课程+定制”“宽幅课程+精深专”“宽幅课程+精深专业+研究经验”等一系列方案培养复合型人才：哈佛大学、麻省理工大学等国际名校尝试通过“项目制”“校企合作”等新型培养模式强化学生实践能力，持续发力人工智能尖端人才培养。

对比我国工程技术学科，则更多注重知识传授，而国外更注重多样化、自定义的个性化培养方式，对知识的掌握更强调基础和广博的面，同时非常重视高阶思维（理解、应用、分析、综合和评价）的培养。因此，设置多元的培养路径和灵活的培养方式，对我国人工智能时代的高等教育变革研究具有创新意义。

3人工智能教学改革内容研究

3.1“人工智能+X”模式

人工智能具有跨学科、多元化、迭代快的特点，随着人工智能在医疗、制造、交通、通讯、住宅等领域广泛应用，其与工、农、医、理、文科的联系更加紧密，进一步表明了加快推动“人工智能+X”复合型人才培养的进程的必要性。而如今我国高等教育在人工智能人才培养方面存在一些问题，如本科层次的人工智能专业人才培养目标单一、缺乏成熟的专业课程体系、培养方向分散且创新能力不足等。同时，高校的学科壁垒、学院划分、教职人员流动限制和跨学科教育实践的落后性也在一定程度上阻碍了人工智能专业相关平台和模块化课程的有效实施。因此，高校探索合适的“人工智能+”复合型人才培养模式并调整人才培养方案尤为重要。

要培养特色复合型、跨学科人才，应以培养宽口径复合型人才、高水平专业人才和拔尖创新人才为目标，形成多元模式，在多学科交叉融合的基础上，面向行业领域将人工智能与相应行业的既有专业结合。拓展引入多样化、多层次的人工智能课程培养方案，在延伸专业应用的同时构建复合型人才培养体系。

3.2以学生发展为中心，形成需求引领的教学体系

作为一门快速发展的新兴学科，“人工智能”同其他专业一样需要进行创新实践的教学改革。从以教材、教室、教师为中心，向以学生、学习及其效果为中心转变，能够解决人工智能专业课程内容繁杂，科研实践关系不紧密导致的学生在研究和应用方面“无从下手”“力不从心”等痛点。

围绕以学生发展为中心确定培养目标，明确所需的要素，从而根据需求设置课程体系和特色教学项目，体现出人工智能专业教学过程中高水平、定制化、综合性的特点。通过课程改革，把思政工作贯穿于教育的全过程，深入挖掘专业课程中的思政元素，并将思政元素与课程教学进行有机结合，让学生在有针对性的教学培养方案中提高创新思维和综合素质，破除高等教育旧模式，让教学过程更加生动灵活。

3.3搭建企业与国际平台，培养实践创新型人才

如今的教学设计中存在“轻实践”的问题，主要体现在实践比例和内容两方面，导致学生对所学知识的应用能力缺失。而实践环节对学生的科研能力培养很重要，因此在注重理论学习的基础上，应满足实践和学科竞赛需求，保证资源能够有效与实际课程相结合，促进学生动手实践，发掘学生创新潜能。通过参加科研项目加深对科研工作的认识，引导学生深入思考，注重学生科研能力的培养，提高学生分析问题和解决问题的能力，循序渐进，使学生全面掌握人工智能技术理论和应用。

当下高校接触范围不断扩大，校企聯合、国际交流逐渐成为国内人才培养的重要方法，这既能顺应行业发展需求和内在趋势，又能促进产学研深度融合，让师资力量在国内外高校和企业间流转的同时，给学生更开阔的视野及更务实的思维引导和技能训练。虽然已有部分国内高校与企业或国外高校开展了一系列合作，但合作深度不够，流于形式化，建立的国际学术交流平台也没有充分利用。因此，人工智能课程的改革在实践中需要以院系和企业为人才培养的两翼，构建跨界融合的平台和实践基地，有效利用平台提高学生满足企业人才需求的能力和国际化水平。

4人工智能教学改革实践探索

基于我校人工智能专业人才培养模式在创新实践能力培养方面有所欠缺的问题，从教学内容、教学方法上进行改革，不断探索并实践个性化、定制化、可复制推广的特色卓越人才培养模式，从教学反馈来看，目前的探索和实践是有效的，具体措施包含以下七个方面。

4.1跨学科复合培养

抓住人工智能专业多学科交叉的特点，整合跨学科师资力量，引导学生结合其他学科掌握人工智能技术。把握学科融合趋势，以医学健康为主题制定“人工智能+X”的培养方案，在计算机和医学领域的专业教师共同指导下，提高学生的综合能力，使学生掌握机器学习、自然语言处理、图像处理等知识的同时，掌握生物医学的基础理论知识，并将理论知识应用于智慧医疗实际问题，如疾病预测、智能诊断等问题，让学生在学习具体的案例和解决特定问题的过程中利用人工智能技术来克服本专业现阶段面临的挑战，同时开拓在其他领域的创新。此外，提高学生的知识迁移能力，达到在实践中利用人工智能技术和理念跨学科解决问题的目的，在培养复合型人才的同时积聚更多的创新灵感。

4.2课程改革

为保证人才培养的质量，提升本校人工智能学科的竞争力，围绕人才培养目标确定课程体系和特色教学项目。在培养计划上，以学生对专业知识的储备为基础，在有专业领域的系统思维方法后，重视培养实验实践能力，以学生为中心，将计算机专业的传统课程转变为具有人工智能特色的新型专业教学课程。在教学目标中，将思政与课程融合，积极将正确的价值导向贯穿于教学中，培养学生正确的世界观、人生观、价值观，在提升学生专业能力的同时，培养学生的家国情怀和全球视野。在教学中，还要发挥学生的主动性和创造性，提高学生学习能力，让学生成为课堂的主角，以问题为导向，组织学生分组讨论，交流学习中的问题、难点，同时每个小组分配至少一名相关专业导师，引导学生小组找到问题答案，培养学生的专业能力和科研思维。

4.3科研实践

在制定专业的培养计划和教学方法后，团队有效整合科研实践和教学两种活动，推动科研和教学相结合。采用科研和教学相互促进和共同发展的培养模式，在学生对课程的基本理论和实践内容掌握的基础上，鼓励学生参与科研项目，针对具体问题提出解决方案，在不断实践和改进的过程中完善研究项目的技术路线，让学生在密切参与中提高自身科研水平。为保证每名学生都能够参与科研实践环节，由每名导师带领一个五人学生队进行科研项目实践。经师生讨论确定项目内容后，相关项目将并人我校科研训练计划（SRTP），该计划对于项目工作流程、组织管理以及结题验收等方面都做出了规范的要求，既便于项目的统一管理，又避免了学生由于经验不足而导致的盲目情况，让学生在实践探索中明确目标。

4.4竞赛参与

竞赛也是提升学生综合能力的重要方式，通过在课堂中融人竞赛相关的理论和思想，可以提高学生的专业兴趣和参赛积极性，让专业课程与学科竞赛相互贯通和促进。鼓励学生根据各自兴趣参加相应比赛，通过竞赛了解当前的研究热点和主流方法，发散思维提出自己的创新点，寻找解决赛题的最佳方法或在比赛的公共数据集上验证创新方法的可行性。同时，训练学生的软件开发、数据分析能力，激发学生的自主学习热情，培养他们的动手实践、独立思考能力及团队协作意识。积极发挥竞赛对教学改革的推动作用，形成导师悉心指导、学生积极参与的浓厚创新实践教学氛围。

4.5国际交流

面对高等教育国际化的需求，充分利用国内外高水平教学资源，围绕学科研究领域，建立国际学术交流平台，由领域内顶尖专家或科研团队牵头，定期组织学术交流会议，至少保证高质量讲座的频率在1次／月以上，且持续时间能够覆盖学生整个基础课学习期间，为学生的专业研究提供良好的知识储备，对国内外的研究现状有更为系统的认知。通过国际课程为学生营造国际化教学环境，开展不同的国际化交流形式，让学生适应人工智能时代的国际竞争，提升学生视野，了解不同高校的科研模式，并为学生出国学习打下了一定基础。

4.6校企合作

如今，大学的教学和研究工作并不是孤立进行，在培养方案中设置独立的校企合作模块，与亚马逊AWS开展密切合作，为本专业学生定制个性化培养方案，单独编班，独立授课，制定专门的教学计划，从国内外聘请一流的师资，提供一流的学习条件，营造一流的学习环境和氛围，因材施教。着眼于人才培养的长期目标，提供人工智能领域丰富的课程、实训、大赛等资源，实现跨界融合，取得更好的教学效果。达到高校向企业提供人才资源，为企业发展注入技術力量、研发活力和人才支撑，企业为学生提供开阔的、真实的实践平台和实践基地的目标。

4.7本研协同培养

本、研学生共同交流和学习的过程也是互相促进的过程，抓住本科生和研究生协同培养这个有效途径，让本科生加入研究生导师科研团队，与研究生组建混合科研、竞赛团队，在研究生的带领下发展自己的研究方向并开展较深入的探索，在项目组的工作中树立自己从事科研工作的流程和方法，明确研究目标，有一定的研究成果，最好在在实践创新中能够撰写论文或申请专利。

5结束语

在人工智能新时代背景下，人工智能专业的学生培养是未来中国在人工智能浪潮下能否抢占先机的重要因素。

有效地解决高校教育普遍存在的教学问题需要跳出传统的思维模式，让理论知识、专业实践和社会需求相匹配。人工智能方向的课程是理论性和实践性都很强的课程，为培养更接近社会实际需求的人才，本文提出了该专业的课程建设方案并加以实践，最后给出如下建议：第一，结合自身特色，实现跨界融合，在明确的培养目标下通过“人工智能+X”的模式培养复合型人才，提高学生的创造力和综合素养；第二，注入思政基因，引入深度思考，培养创新思维，建立良好的教学体系，让学生成为课堂的中心，通过启发式教学让学生全面掌握人工智能技术的理论和应用；第三，加强实践环节，提升应用能力，鼓励学生参加学科竞赛或参与科研项目，避免理论和实践脱节，使学生在实际应用中分析和解决问题，同时与社会密切互动，加深与高校和企业的合作。

在以人工智能为代表的新一轮科技革命中，人才培养是关键，高校作为国家人才培养的高地，优化人才培养模式，完善人才培养体系，是推动我国科技实现高质量和跨越式发展，把握世界机遇的必经之路。