软件技术专业群建设背景下人工智能专业课程教学创新思路分析

魏育华

(广州华立科技职业学院，广州 511300)

当前，我国正处在软件企业的高速发展时期，软件人才缺口较大，尤其是高质量的专业技术人才。但是，在各个院校的专业人才培养中也存在诸多问题。高职教育作为培养计算机软件专业技术人员的重要形式，在新时代背景下要实现有效的课程体系建设及教学改革，才能培养出符合时代发展的技术型人才。软件技术专业群建设，就是在这样的时代背景下所提出的专业建设理论。人工智能专业课程教学改革是软件技术专业群建设的重要内容，是实现软件技术综合应用的主要方式。目前，国内外很多高等院校已经开设了人工智能相关课程，我国作为计算机软件大国，在2018年后，相继在各大院校开设了人工智能相关课程。人工智能专业课程教学工作，要依托整个专业群建设思路，针对专业特点，实现专业课程的教学模式创新。

1 人工智能专业概述

人工智能专业隶属于电子信息类专业，它在计算机科学的基础上融合了计算机、心理学和哲学等多门学科，主要学习和人工智能技术相关的理论、方法、技术和应用等，研究的具体内容包括机器人、自然语言处理及机器学习等。因此，人工智能专业具备以下特点：其一，课程内容多样化。人工智能专业需要学习的课程内容较多，包括数学、算法、心理学、哲学等多种课程内容，是一项复合程度较高的专业。其二，专业实用性强。人工智能专业要求学生将理论知识转化为实际应用，在教学过程中更加看重学生对智能化功能的设计水平。其三，知识内容更新速度快。当前，社会正处于人工智能技术飞速发展的时代，各国都在加快对人工智能技术的研究速度，因此不断有人工智能技术和理论的创新，人工智能知识内容更新速度较快。

2 高职院校人工智能专业课程建设概况

目前，国内外许多高校都开设了人工智能相关课程，尤其是人工智能专业、自动化专业、机械专业及大数据专业，已经将人工智能课程列入重要的基础课程。在我国，人工智能专业主要在本科院校中开设，高职院校的人工智能专业建设不足。在教育部发布的《职业教育专业目录(2021年)》(简称《目录》)中，可以看到高等职业教育专科专业目录里，新增了智能机电技术、智能机器人技术、工业互联网应用等专科项目，《目录》聚焦推进数字化升级改造，构建未来技术技能，优化和加强了5G、人工智能、大数据、物联网等领域相关专业设置。由于涉及内容较广，目前只在高等院校中开设。随着我国高职院校的发展以及对职业人才培养的提升，在众多政策的支持下，高职院校的人工智能专业建设也初具规模，在专业教学上，提出了“人工智能+X”等多种人才培养模式。在课程教学中，要根据专业特点以及软件技术专业群的建设背景进行改革与创新，进而符合整体的专业群建设及人才培养模式。

3 高职院校人工智能专业课程教学现状

3.1 教学形式较为单一

目前，高职院校人工智能专业的相关课程教学中，仍摆脱不了传统的授课模式。人工智能专业受传统高等教育教学理念的影响，在日常教学过程中仍然以课堂讲授教学为主，且教学过程中重理论轻应用、重概念轻计算的现象较为普遍，课堂教学过程以教师为中心，忽视了学生的主体性，教师将知识灌输式地传授给学生，但由于人工智能专业学习的大多是比较复杂和前沿的知识体系，学生难以对内容抽象、枯燥复杂的知识产生学习兴趣，因此教学质量和学习效果不理想。人工智能专业本身是一门实用性和应用性非常强的专业，学生缺乏创新能力、思考能力及实践能力，就难以满足人工智能的发展需求。

3.2 专业实践教学环节较为薄弱

在人工智能专业课程学习中，需要理论与实践相互结合。但目前课程教学以理论知识为主，实践环节较为薄弱。导致这种情况的原因主要有两方面：一是高职院校在人工智能专业建设中，缺乏对实践内容的设置，实验设施和场所不够完备。二是理论课程与实践课程的结合不够紧密，导致学生的理论学习与实践相脱节，没有实现良好的衔接。

3.3 课程教学内容未能及时更新

目前，虽然很多高校已经开设了人工智能专业，但人工智能专业课程体系依然比较陈旧和单一，很多高校在设置人工智能专业课程时，仅删减了传统的计算机专业课程，但课程整体安排上与计算机专业相差不多，学习的专业课程与计算机专业课程也比较类似，课程设置缺乏创新性。人工智能技术的主要构成包括机器学习、深度学习、计算机视觉、语音识别以及自然语言处理等，其中机器学习是人工智能技术的核心构成，然而很多高校在课程设置时，将深度学习、自然语言处理与理解等核心课程设置成了专业选修课，这在一定程度上弱化了这些课程知识的重要性，缺少此类专业课程的有力支撑，很难真正培养人工智能专业学生在高端应用领域进行项目设计的实践能力。且在传统的课程体系下，很难及时跟进人工智能行业的新理论、新方法和新技术，造成人工智能专业课程资源规划理念和资源品质滞后。

3.4 专业教师资源缺乏

良好的师资力量是专业建设及课程教学的基础，但是高职院校中的人工智能专业课程师资力量较为缺乏。在人工智能专业建设中，原有教师对于人工智能相关领域的了解较少，只能通过对教材的分析和掌握进行课程教学。此外，与高等院校相比，高职院校在面向社会的教师招聘中也缺乏优势和竞争力，导致高职院校的人工智能专业建设中专业教师资源缺乏，专业建设整体质量不高，进程较为缓慢。

3.5 人才培养目标和机制不合理

当前，人工智能已在较多领域得到了有效应用，未来的发展空间也十分巨大，这也意味着人工智能具有较强的应用导向性。因此，人工智能专业应该定位于应用复合型人才的培养，着重培养学生的软硬件技能，使学生掌握当前的新兴前沿技术，增强学生的创新能力。但是，部分高校未有效落实这一课程目标，在人才培养过程中更加注重了解和体验，再加上人工智能专业知识大多晦涩难懂、枯燥乏味，专业课程数量庞大、种类繁多，极大地提高了学生学习相关课程的难度。然而部分高校为了追求课程教学进度，将各种课程知识强行灌输给学生，过多追求“量”，忽视了教学过程中的“质”，导致学生无法深入研究课程内容，对课程的学习往往都是浅尝辄止，形成了一种“宜多不宜精”的人才培养机制。

4 高职院校人工智能专业课程教学创新策略

4.1 开展5G+AI的混合式教学模式

在人工智能专业课程教学中，要采取多种灵活有效的教学思路，提升课堂教学的整体效果。随着信息技术的发展，5G技术已经广泛应用于社会生活中，5G+AI的结合，可以为教育赋能，转换为有效的教学手段。在人工智能专业课程教学中，可以通过线上线下混合式教学模式，通过5G的信息传输技术为人工智能相关课程搭建基础。此外，5G+AI技术的研发工作已经开始，是未来社会科技发展的主要趋势。通过开展5G+AI的混合式教学模式，学生能够了解和掌握社会先进科技，促进学生的全面发展。

4.2 增加人工智能的实践教学

人工智能的实践教学要从两个方面进行：一是要加强实践训练基础设施建设，使其能够满足大多数学生的实践训练需求。由于人工智能专业课程的实践教学需要投入大量经费，学校可以联合企业建立校企合作的实践训练和人才培养模式，这样既能够解决经费和场地的问题，同时也能够为企业提供一部分人力资源。二是理论课程与实践课程的比例设置要科学合理。通常情况下，每一节理论课程对应一节实践课程，但鉴于高职院校对于实践型人才的培养需要，可以适当增加实践训练，或将理论课堂搬到实训场所进行授课，使学生能够在学习理论知识的同时，即时开展实践操作。在人工智能实践课程训练中，要使每个学生都拥有实践训练的机会，掌握人工智能的专业知识和专业技能，实现高职院校的人才培养目标。

4.3 充实高职院校专业教师资源

在人工智能专业课程建设中，要不断充实高职院校的专业教师资源，使教师能够承担起专业群建设及课程改革的重任，实现优质的人才培养和人才输出。首先，在高校范围内，要对人工智能专业课程相关教师进行培训，鼓励相关教师继续进修，实现个人专业能力和教学能力的提升。其次，要依托高职院校软件技术专业群建设的优势，邀请专业领域的专家学者来校进行讲座，为高职院校教师讲解相关知识，并答疑解惑，使教师能够对项目产生更加深刻的理解和认识。此外，还可以面向社会广泛招聘人工智能领域的专业技术人才，来校担任相关教学和管理工作，充实专业教师力量，建立一支专业性强的教师队伍。在建立的校企合作人才培养模式中，还可以邀请人工智能相关企业的技术人员和管理人员，担任实践课程的指导教师，弥补人工智能实践课程中的不足。

4.4 加强5G和AI等新技术的引入

人工智能专业课程的实用性较强，因此在教学过程中会安排较多的实训课程，但是受教学资源和教学条件的限制，常常会出现实训项目条件不具备和实际运行困难等问题，导致实训课程难以有效开展，而5G和AI技术的结合可以有效解决人工智能专业实训课程中存在的这些问题。以虚拟现实技术为例，虚拟现实技术是指通过计算机创造一个虚拟的环境，用户在这个虚拟的环境中可以实现与现实社会的交互，虚拟现实技术可以进行虚拟仿真实训平台的构建，并与现实课堂相互配合。在虚拟现实技术中融入5G和AI技术后，可以利用大数据功能对学生的实训情况进行学情分析，并自动出具学生学习情况的数据报告。另外，基于5G和AI技术建立的虚拟现实技术，可以将实际教学中难以准确表达的教学内容通过虚拟的场景呈现出来，增强实训课程的真实性和说服力，提升学生的实训体验感和操作感。

5 结语

高职院校的发展为我国社会的现代化建设提供了强大的人才基础，软件技术专业群建设是国家对发展高科技产业所提出的重要人才战略。在此背景下，高职院校的人工智能专业课程要根据自身特点和教学条件，开展符合要求的人工智能课程教学工作，深入分析本校在专业建设和人才培养中存在的问题和不足，解决在专业建设和课程教学中存在的弊端，积极创新课程教学思路，提升高职院校人才培养质量，实现优质的高科技人才输出。