应用型人工智能专业实践能力培养研究＊

吕新荣，江左文

(宁波大学科学技术学院，浙江 宁波 315300)

0 引言

随着人工智能技术的广泛应用，通过应用牵引推动人工智能技术落地已经成为行业共识。近期科技部等六部门印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》[1]，推动人工智能技术在智能工厂、农场、商业、教育等十个领域的示范性应用。

目前我国开设人工智能相关专业的高校都在积极探索实践能力培养的方法[1-7]。例如北京交通大学的鲍鹏等设计了一个由课程实训体系、学期实训体系和毕业设计体系等三个体系组成的人才培养模式[4]；温州大学的全力等针对地方应用型高校特点，围绕人工智能专业核心能力设计专业课程体系[5]；湖南大学的许莹等充分利用各种知名企业提供的实践平台，如头歌、华为、百度等，设计多元化的实践教学体系，为学生的实践能力培养提供有力支撑[6]；大连理工大学的姚翠莉等通过搭建校企多学科交叉培养平台，培养学生利用人工智能技术进行创新创业的能力[7]。

我校是一所地方应用型本科院校，人工智能专业定位是为地方产业提供人工智能系统设计、实施、维护等技术服务的应用型工程技术人才。应用型人工智能技术人才，不仅需要掌握扎实的人工智能理论和技术，还要能理解必要的行业基础知识，学习中需要融合计算机技术、电子技术、传感器技术、信号处理、控制等多个领域知识。传统的以模拟或者仿真为主的实践教学已不适合当前应用型人才实践教学，非常有必要按照产教融合的最新要求，以能力产出为导向设计新型的实践能力培养模式。

1 应用型人工智能专业实践能力培养思考

与传统面向通用场景的人工智能技术人才不同，面向具体应用场景的应用型人工智能技术人才面对的是非常复杂的产业问题，需要具备复杂性、创造性、负责任的、与情境密切相关的综合实践能力。目前我校面向具体应用场景的专业实践能力培养还存在以下问题。

⑴实践能力培养环境与真实产业环境有差距

理论知识的教学可以在教室中进行，实践能力的培养却需要一个具体的工程实践场景。由于学校教学采用的工程实践场景通常都是由专业教师设计，而教师在设计过程中会有意无意地去掉许多难以设计但实际工作中却非常重要的场景。这种原因在于面向具体应用场景的人工智能项目非常复杂，而学校的资源条件往往难以支撑教师去构建真实的工作环境。这就导致学校提供的实践教学情境限制了工程实践教学内容的复杂性与真实性，进而降低了学生对解决实际复杂工程问题的参与和理解。

⑵非技术性实践能力培养比较薄弱

工程师的职业实践表明非技术性工作往往在现实的工程项目中占有很高的比重[2]。完成一个面向具体场景的人工智能工程项目，需要工程师具备良好的客户沟通、团队合作、主动学习等非技术性实践能力，例如在实际项目中如何正确理解客户的意图、如何和其他专业人员建立良好合作关系等。现有的专业实践能力培养主要集中于技术性能力的培养，对非技术性能力的培养重视不够，这导致培养的毕业生在进入实际工程项目后会出现无从开展工作的窘境。

⑶专业实践能力考核方法有待改进

现有课程考核还是以考察理论知识为主，对实践能力的考核不够重视。主要原因在于实践能力考核的条件、题目和批改都比理论知识复杂。课程考核是检验学生学习成果的主要手段，为了推动专业实践能力培养的科学性和规范性，需要对现有的课程考核办法进行改革，借鉴企业项目考核方式，以实践成果作为实践能力考核的主要方式，以成果质量作为评价实践能力培养水平的主要方式。

2 应用型人工智能专业实践能力培养实施

为了解决应用型专业实践能力培养存在的问题，我校人工智能专业教学团队在实践能力培养内容体系、培养模式和实践支撑条件等方面进行了一些探索实践。

2.1 构建成果导向的进阶式专业实践能力体系

专业实践能力的培养首先是要分析对应岗位所需能力结构和内容。通过学校和企业专家的共同分析得出校毕业生从事岗位的核心实践能力主要包括四种：编程能力、机器学习算法应用能力、深度学习算法应用能力和智能系统开发能力。

明确了实践能力培养内容后，借鉴成果导向教育理论和能力成长规律，构建了应用型人工智能专业学生的专业实践能力进阶图。各项能力的具体培养内容、阶段以及产出成果如图1 所示。学生在第一学年需达到专业的编程能力标准。编程能力的水平通过常用数据结构和算法的实现、Web 应用程序开发或移动终端程序开发和互联网数据检索程序等三个具体任务进行测评。第二学年学生需要掌握机器学习算法应用能力，该项能力通过在知名的公开数据集上实现常用监督学习模型和无监督学习模型等具体任务进行测评。第三学年学生需要掌握深度学习算法应用能力，该项能力分为从零开始实现一个神经网络模型和利用常用深度学习开发框架实现一个人脸识别之类的应用程序两个任务进行测评。第四学年，学生需要掌握智能系统开发能力，该阶段学生需要完成工业视觉检测、智能物联网或者商务智能系统等其中一个项目。项目的整个实施过程都会作为考核内容。

图1 应用型人工智能技术专业实践能力进阶图

每个阶段的测评要求“真题真做”，即教学团队和企业专家共同制定考核题目，这些考核题目要求来源于企业实际项目，学生作品的评价也要按照项目质量的标准进行。

2.2 设计“三域联动”的应用型人工智能专业实践能力培养模式

实践能力培养需要理论知识学习和工程项目实践，还需要良性竞争环境。为此，团队设计了一个“学习域、工作域、竞赛域”联动的实践能力培养模式。

⑴学习域

教学团队利用智慧教室和人工智能实训室，为学生构建一个先进的专业学习域。人工智能实训室通过与国内知名的人工智能行业应用领军企业合作共建。课程建设团队全程紧密参与实训室的建设，确保能够满足应用型人工智能人才培养目标要求。所有设备和实训内容贴合人工智能应用技术岗位工作过程，满足基于工作过程的课程教学需要。在这个域中，学生通过项目式专业课程学习，在教师的指导下打牢专业的理论基础和掌握专业基本技能。

⑵工作域

工作域主要包括校内实习基地、工作室和校外实习工厂。那些需要行业应用背景知识的课程教学和实践内容可以在这个工作域中更好地开展教学。通过与企业专家共同设计难度螺旋式提升的实际生产项目，学生可以更好地掌握企业生产所需的新技术和新工具，并将自己在学习域中掌握的理论知识和实际生产内容建立映射关系，努力用理论去解释生产问题以及如何将实际生产问题转变成理论问题。

⑶竞赛域

竞赛域不同于前面的教学域和工作域，不需要专门的工作空间。良性竞争意识和团队合作能力是学生在未来工作中需要具备的职业素养。这类职业素养的培养在传统的课程教学和实践中较难实施。而由各级官方机构主办的学术竞赛由于人数限制大部分同学难以参加。竞赛域可以有效改善传统课程的缺陷和现有学术竞赛的限制。通过学习企业生产竞赛的考核方式，在课程的实践项目教学中，引入小组竞赛，要求所有同学参与，鼓励大家合作和竞争，构建一个良性竞争氛围。同时竞赛域也包括各级专业学术竞赛。在这个域中，学生在利用专业知识和技能迎接各种竞赛挑战的同时，培养自己的良性竞争意识、团队合作意识、工程质量意识。

2.3 搭建应用型人工智能专业实践能力培养支撑平台

为了实施“三域联动”实践能力培养模式，通过与学校兄弟专业共同合作，团队打造了一个由网络教学平台、在线竞赛平台、智能制造平台组成的实践能力培养支撑平台。

⑴人工智能网络教学平台

网络教学平台是与北京知名人工智能企业合作开发。该教学平台上有丰富的课程和数据集，涵盖了人工智能专业所以技术课程。通过利用虚拟化技术，该平台可以通过模拟40 台服务器和必要的显卡允资源供学生进行在线编程实践。

⑵人工智能在线竞赛平台

建设网络教学平台时同步开发在线竞赛平台。竞赛平台努力体现游戏通关理念，将核心技术的编程实现转化为一个个通关挑战，激发学生的学习兴趣。企业一些真实需求也发布在竞赛平台，鼓励学生组成团队进行揭榜挑战。

⑶人工智能智能制造平台

与宁波地区知名的智能制造企业合作，在校内实习基地共建了一条智能制造生产线。基于这条生产线构建包括智能工厂、智慧家居等人工智能示范应用场景，为学生打造一个与真实人工智能工作岗位一致的工作场景。

3 结束语

专业实践能力是应用型人才培养的核心内容。本文通过分析我校人工智能专业实践能力培养方面存在的问题，重构了实践能力培养体系，构建了一个“三域联动”的实践能力培养模式，为应用型本科人才培养提供了一些实践经验。在后续的工作中，专业还将在研究产教融合理论和其他兄弟院校成功经验的基础上，继续深化和完善实践能力培养模式。