基于黄炎培产教融合思想的人才培养模式探究——以高职院校人工智能技术应用专业为例

蔺建霞 韩 慧

(山西省财政税务专科学校,山西,太原 030024)

2019年,“职教20条”曾明确指出产教融合、校企合作是职业教育的核心和关键环节,党的二十大报告再次提到产教融合,而教育家黄炎培一直提倡的积极开办专业产业、把产业与教学密切结合的产教融合思想与当前职业教育产教融合内涵不谋而合。因此,研究黄炎培产教融合思想,对促进我国职业教育高质量发展,实现我国教育强国梦想有着重要的理论和实践意义。

一、黄炎培产教融合教育思想的内涵

黄炎培产教融合职业教育思想的核心是将教育与产业有机结合起来,使教育更加贴近实际,更好服务于经济和社会的发展。“产”是指以产业与行业为主体的生产活动,“教”是指以职业学校为主体的教育活动。产教融合是“学校与企业、学校与产业的相互支持和协作,职业院校依照学校开设的学科专业,产和教结合,学校的教学优势和课程优势与企业的技术优势和行业优势互补,将学校办成集人才培养、教学实践、科技探究和社会服务为一体的经营实体,也可以是以成立第三方经营实体的形式深度协作融合,形成学校与企业浑然一体的校企合作办学模式”。

二、高职院校人工智能技术应用专业基于黄炎培产教融合思想人才培养的现实需求

风靡全球的人工智能技术(Artificial Intelligence)在我国迅猛发展,社会急需大量AI专业人才,我国目前人工智能专业人才储备量和人工智能产业发展速度严重不匹配,高职院校作为根据产业需求培养技术技能人才的重要场所,亟须加强校企密切合作、产教深度融合,以满足我国人工智能产业对人才的迫切需求。

(一)人工智能产业现状和未来发展的需求

自2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》将发展人工智能上升为新时代国家战略以来,我国人工智能产业进入爆发式增长阶段,人工智能相关产业吸引了大批资本注入,2018年融资规模达到最高峰,截至2021年,累计融资规模达到470.7亿美元,企业数量和投资规模仅次于美国,发展规模潜力巨大,未来极有希望成为世界最大的AI市场。2022年,浙江大学联合百度发布的《中国人工智能人才培养报告》显示,我国人工智能人才缺口达500多万,企业需求和人才供应严重失衡。2023年,Chat GPT等颠覆式人工智能应用引发生成式人工智能全球共振,人才需求数量进一步提升,如不加强培养力度,预计2025年人才缺口将达1 000多万。其中,职业院校培养的实用技能型岗位需求量占比最高达到34.8%,而其中求职群体中仅12.5%的求职意向为实用技能岗位。

(二)高职院校人工智能技术应用专业建设现状的需求

在人工智能技术迅猛发展壮大的产业背景下,2019年教育部首次将人工智能技术类专业增设为目录外新专业。该专业是一门需要数学支撑,涉及计算机科学与技术,要具备认知科学、心理学等多个学科知识的交叉学科,在高职院校刚刚建立,专业建设尚处于探索期,人才培养目标还不够明确,课程体系有待进一步完善,实训实践条件不充足,急需建设一支具备扎实理论功底和丰富实践经验的师资队伍。此外,人工智能技术作为一项能为各行各业赋能的技术,势必要与其他行业企业深度融合以发挥其巨大的潜力。所以加快校企合作,政府部门、行业产业、学校等多元力量协同育人,完善高职院校人工智能专业人才培养体系,校企深度融合是必由之路。

三、高职院校人工智能技术应用专业“产教融合”人才培养模式设计

(一)“产教融合”人才培养模式设计原则

1.市场导向原则。以市场需求为导向,精准对接人工智能领域产业需求,跟踪行业企业,大规模调研人工智能行业需求,全面精准把握好人工智能产业现状,预测未来发展动态,推进人工智能专业育人与产业交叉融合,充分借助产业界资源和优势,深入人工智能相关政府部门、行业企业、职业认证机构等单位,广泛收集、整理人工智能领域技术技能型人才应该具备的知识、技能和素养;与行业企业内专家学者、企业负责人以及一线技术人员多渠道有效沟通、交流、探讨;最终多元协同制定既符合产业需求,但又具有一定前瞻性的可推进人才培养质量提升的高职院校人工智能技术应用专业人才培养目标。

2.教育需求原则。面对人工智能产业发展的现状和趋势,以立德树人为根本任务,坚持人才培养目标和企业用人需求相匹配的理念,以前沿应用为牵引,以夯实基础为基本要求,以核心技术为主线,以项目制课程流引领,重构模块化知识性课程;采用“产教融合”理念设计人才培养模式,考虑人工智能赋能各行业特点,针对人工智能关键技术、人工智能不同领域需求设置可迭代更新的课程体系。

3.创新性原则。积极创新人才培养模式,推行工学结合、校企合作、产教融合等多元化的人才培养方式,加强实践教学和职业体验,提高学生的实践能力和职业素养。产教融合是解决学校教育和产业技能真实场景脱节的最有效途径,通过引进企业前沿技术和优秀工程师等资源,与企业建立联合实训室,打造校企合作的“握手区”和“试验田”,“产”和“教”优势互补,企业可以为学生提供丰富的实践机会,为学生创设真实的应用场景,为学生组织实践性教学平台,校企合作构建多维度、多元化、递进式能力培养实践体系。

4.协作性原则。加强学校与企业的深度合作。企业行业专家通过检查、监督和指导等方式参与评价的全过程,以产出为导向,以学生为中心,以全面持续提升人工智能人才培养质量为目标,构建产教融合、多元协同、可持续改进的人才培养方案与人才培养质量评价体系,形成协同育人的良好局面。

(二)“产教融合+课证融通”人工智能技术应用人才培养模式

在人工智能技术迅猛发展、人工智能专业人才需求旺盛背景下,在黄炎培产教融合职业教育思想指导下,为更好衔接人工智能技术产业需求,提升高职院校人工智能专业人才培养质量,推动产学一体,学以致用,深化产教融合,学历证书与职业资格证书相融合,本文打造“产教融合+课证融通”人才培养模式,为人工智能专业技术技能高素质人才培养搭建高层次产教融合平台,如图1所示。

图1 “产教融合+双证融通”人才培养模式

在这一模式下,职业认证机构、企业和学校共同整合岗位职业能力需求,制定职业能力认证标准,协同开发与之相适应的能力递进式课程体系,依托考取职业资格证书等渠道,构建“课证”一体化人才培养策略。认证标准要紧跟市场需求变化,也要根据高职教育教学规律调整;行业企业根据人工智能技术和产业发展趋势不断更新认证体系;学校据此及时调整更新课程类别、课程内容和培养规模,形成人才培养的动态运行机制。

四、“产教融合+课证融通”人工智能技术应用专业人才培养模式实施

(一)人工智能技术应用专业人才培养目标体系

坚持立德树人的人才培养理念,通过双证融通体系,培养学生具备一定的科学素养和数据科学基础知识与技能,系统掌握人工智能的基本理论、专业知识、专业技术与应用,在人工智能领域具有可持续学习能力、实践能力和创新能力;培养人工智能技术需要的数据思维,具备程序思维和算法理解能力,能够掌握应用开发技能和提升技术创新能力。可以自主探究学习跨领域知识,以从事智慧城市、无人驾驶、智慧医疗等人工智能赋能领域的工作。

(二)人工智能技术应用专业人才培养课程与实践体系

根据职业能力认证标准所形成的“课证”一体化人才培养目标,从人工智能技术的三要素算法、算力和数据角度出发,以项目制课程引领来重构模块化知识体系课程,形成项目驱动、能力递进式课程体系,该体系可分为三个阶段。

第一阶段:公共基础课和专业基础课。公共基础课是专业知识学习的基础,由思想政治课程、文化基础课程和人文素质课程构成,旨在对学生进行价值塑造和素质培养,还可以为学生接受更高层次教育和终身学习预留空间。

专业基础课由人工智能应用导论、程序设计基础、Python应用开发、Linux操作系统、数据库技术、计算机网络技术等课程组成。通过学习这些课程,学生可以对专业有初步认知,获得基础专业能力。

第二阶段:专业核心课。专业核心课包括人工智能数据服务、计算机视觉应用开发和深度学习应用开发等课程,在仿真实训室完成。通过企业真实项目二次开发的教学项目学和做,通过校内竞赛和职业技能大赛,训练项目应用能力,培养项目实战能力,拓宽专业视野,提升专业能力。

第三阶段:“1+X”认证培训和企业顶岗实习。在真实工作环境实践,训练岗位职业技能和职业理解力,培养数据科学思维能力与应用分析能力,全面提升综合职业能力。最终获得学历证书和多项人工智能专业相关职业认证证书,如表 1所示。

表1 人工智能专业相关的职业教育培训评价组织和职业技能等级证书

(三)人工智能技术应用专业人才培养评价体系

1.以产出为导向,制定过程化、多元化的评价流程,形成人工智能技术应用人才培养目标标准化、资源配置综合化、质量过程管理信息化、质量监控全程化的“四维一体化”的人才培养评价体系。

2.校企合作建立专家库,行业企业专家通过检查、监督和指导等形式参与人才培养评价的全过程,形成“分析—评价—反馈—改进”闭环模式,适时反映产业需求动态,建立人才培养质量长效保障机制。

3.建立一个科学合理的,由诊断性评价、形成性评价和结果性评价构成的教学考核评价方式。

(1)诊断性评价。教学实施前,对学生所做的工作计划进行检查,调查学生已有的知识水平,能力发展情况以及学习上的特点、优点与不足之处。根据职业教育人才培养规律,设计课程教案,选择有效的教学方法和教学组织形式,因材施教,有教无类。

(2)形成性评价。教学实施中,多观察,多交流,收集学生反馈信息,发现学生在学习过程中存在的方法问题和操作偏差,修订教学设计。引导学生深入思考,指导学生掌握正确的学习方法和技巧,及时调整教学方案。

(3)结果性评价。教学实施后,评定学生学习实效,考核学生掌握知识、技能的程度和能力水平以及达成教学目标的程度。加强与毕业生沟通,倾听毕业生反馈,跟踪毕业生的职业发展状况;和企业深度交流沟通,了解行业最新动态和发展趋势,调查企业对毕业生质量反馈,知悉企业人才需求,定期调整人才培养方案,持续不断提升人才培养质量。