基于虚拟教研室的高校人工智能专业(AI+X方向)建设

2024-06-03 00:50袁婧翟雪松吴飞李艳
现代教育技术 2024年5期
关键词:复合型人才人工智能

袁婧 翟雪松 吴飞 李艳

摘要:随着人工智能技术的快速发展和新兴职业的不断涌现,社会对复合型人工智能人才的需求日益迫切。高等院校亟需创新教学组织形式,促进教学资源共享与学科交叉融合。为此,各级教育部门积极推进虚拟教研室建设,探索人工智能专业建设新模式,产生了一系列优秀案例。基于此,文章以浙江大学人工智能专业(AI+X方向)虚拟教研室为例,深入剖析其建设经验与启示。研究发现,浙江大学以知识点为核心组织教学资源,通过创新微专业与微认证、研发特色教材与课程资源、搭建科教实训平台、组织开展师资培训等方式,有效促进了人工智能与多学科交叉融合,实现了优质教学资源的整合与共享,为复合型人工智能人才培养提供了有力支撑。文章的研究对于推动虚拟教研室建设具有重要意义,并可为高校人工智能专业建设和人才培养提供参考。

关键词:虚拟教研室;人工智能;AI+X;微专业;复合型人才

【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009—8097(2024)05—0123—11 【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2024.05.013

引言

随着人工智能(Artificial Intelligent,AI)的快速发展及其在各行各业的深度融合应用,越来越多的国家将发展AI提升到了战略高度,以期推动社会变革和产业升级[1]。例如,在2024年我国两会期间,开展“人工智能+”行动被写进了政府工作报告,诸多代表纷纷提出培养特定行业中应用AI技术的复合型人才具有紧迫性;全球众多高等教育机构也已将具备AI应用能力的交叉复合型人才培养纳入教育规划[2]。而AI复合型人才的培养,也是建设新质生产力、推动经济社会高质量发展的关键。对此,高校要主动适应智能时代对人才培养的新要求,依托智能平台开设“AI+X”微专业,培育学生跨领域的知识与技能,使其能够综合运用AI技术与专业知识去解决特定领域的实际问题[3]

为了深入贯彻全国教育大会精神和《中国教育现代化2035》,更好地利用信息技术推动高校教育教学变革,尤其是更好地开展新兴专业建设,促进教师主动适应智能时代的变迁,教育部高等教育司于2021年发布《关于开展虚拟教研室试点建设工作的通知》[4],提出了开展高校虚拟教研室建設的行动计划,并于2022年先后批准了657个高校虚拟教研室试点(网址:http://vtrs.hep.com.cn/),鼓励开展专业建设类、课程(群)教学类、教学研究改革专题类三种类型的虚拟教研室建设[5][6]。虚拟教研室作为一种创新的教学组织形式,可以突破时空限制,整合校内外优质教学资源,有助于构建良好的教学科研生态[7],对于推动具有交叉特点的人工智能专业建设尤为重要。

为深入探索虚拟教研室与AI专业融合发展的有效策略和实施路径,本研究以浙江大学人工智能专业(AI+X方向)虚拟教研室为例,深入分析其在创新微专业与微认证、研发系列教材与在线课程、搭建科教实训平台、组织开展师资培训等方面的实践经验,并提炼出虚拟教研室建设的重要启示,以期为我国高校推进AI跨学科复合型人才培养提供借鉴。

一 建设背景

1 全球人工智能发展趋势与国家战略需求

近年来,世界各国纷纷在国家层面构筑AI发展战略,并通过顶层设计加强AI人才培养和产业发展,其中,欧美发达国家特别注重制定明确的AI人才培养规划,以保持其在该领域的领先优势[8]:一方面,增设专项经费投入,以保障AI人才培养的可持续性。例如,2019年,美国政府发布“美国人工智能倡议”[9],提出在未来5年内投入近10亿美元用于AI研究和教育,支持从K-12到博士后各个阶段的AI教育和人才培养;2019年,英国政府发布《国家人工智能战略》[10],计划在2030年前培养2000名博士生从事AI研究,并为高校开设AI硕士课程提供经费支持;2020年,德国联邦政府发布《人工智能战略》[11],提出在2025年前投入50亿欧元支持AI研发和应用,加强AI教育和人才培养,鼓励高校设立AI相关专业和研究中心。另一方面,开辟多元协同合作机制,提升了AI人才培养的系统性。例如,2023年,美国国家科学技术委员会发布“国家人工智能研发战略计划2023年更新”[12],进一步强调要加强公私合作伙伴关系,开展国际协作,培养多样化、具有竞争力的AI人才队伍,推动负责任的AI创新和应用。

与此同时,我国也在积极谋划智能时代的国家发展战略和AI复合型人才培养规划。党的二十大报告明确提出,要将我国建设成为世界主要的AI创新中心,在全球AI治理体系构建中发挥引领作用[13]。然而,我国AI人才供给与产业需求之间的矛盾日益凸显,表现为AI人才总量不足、质量不高、增量有限,远未满足智能时代对AI人才的迫切需求[14]。为此,国家层面要鼓励更多高校将培养AI创新复合型人才作为首要任务,以缩小人才供需差距,更好地适应经济社会发展对AI人才的强烈需求[15]

2 高等教育变革与人工智能专业发展的内在要求

高校是人工智能人才培养的重要力量。为响应国家战略性发展的要求,我国高校积极推进以AI为主轴的学科建设,加速AI与其他学科的交叉融合[16]。然而,多数高校在AI专业建设中仍以传统计算机科学专业为主导,开设的课程也多局限于偏算法层面的AI技术内容,尚未实现真正意义上的多学科交叉融合。仅具备计算机操作技能和传统AI学科知识的毕业生,难以满足各行各业对复合型人才的迫切需求。特别是新兴的生成式AI技术对师资素养和专业升级提出了更高要求,亟需大量兼具跨学科知识储备和应用技能的复合型教师。在复合型人才培养的AI专业课程设置与教材编写方面,也需要与时俱进地吸收最新技术要素和多学科内容[17]。面对这些挑战,高校必须进一步深化AI专业的内涵建设,建设高素质的师资队伍,构建动态优化的课程体系,以培养适应经济社会需求的AI复合型人才[18]

3 虚拟教研室建设与人工智能专业发展的契合点

高校在AI专业建设过程中面临的挑战,主要表现为师资短缺、课程和教材更新不足等。而虚拟教研室作为一种创新的教学组织形式,为应对这些挑战提供了可能路径:虚拟教研室能够有效整合优质教学资源,促进知识融合与创新,组建灵活的师资队伍,满足交叉专业的教学需求[19]。另外,虚拟教室的开放性突破了传统时空和学科的限制,促进了不同院校教师之间的协同教学、多学科融合、资源共享,从而拓宽了他们的专业视野[20]——这些优势使虚拟教研室成为推动跨学科专业建设、培养复合型人才的重要力量。

通过梳理2022年教育部办公厅公布的首批、第二批虚拟教研室建设试点名单,可以看出:新工科类虚拟教研室占比较高(40%),但仅有17个虚拟教研室与人工智能有关(如表1所示)。其中,浙江大学建设了2个AI相关的虚拟教研室,分别聚焦专业发展和课程教学。深入分析浙江大学的虚拟教研室建设案例,对于推动AI领域的教学资源共享与协同发展具有重要价值。

二 建设思路

浙江大学是教育部首批虚拟教研室建设试点单位之一,其人工智能专业(AI+X方向)虚拟教研室依托计算机学院2020年创建的AI+X微专业教研中心而建。该虚拟教研室的成员构成具有产学研结合的特点:成员既有来自复旦大学、中国科技大学、上海交通大学等一流高校的专家学者,也有来自华为、百度等知名科技企业的管理者和技术研发人员,以及高等教育出版社的编辑;成员的学科背景也充分考虑了计算机、人工智能、电子与信息工程等基础应用学科的覆盖面。该虚拟教研室创设了“教材建设、课程共享、平台增效”三位一体的建设模式:“教材建设”重在育人理念、培养模式、教学内容等方面引领课程和平台的整体发展方向;“课程共享”围绕教材建设的主要任务,充分发挥各方智慧,是解决各方问题的智库,为平台功能建设提供架构支撑;“平台增效”是检测教材建设和课程共享成效的实训工具,推动“知识本位”向“能力本位”转变,实现知行合一[21]。三者相辅相成,共同突破传统专业局限,探索学科交叉人才培养的新模式,实现知识的有效融合。具体来说,浙江大学人工智能专业(AI+X方向)虛拟教研室的建设思路主要包括:

1 依托AI+X微专业建设,拓展人才培养途径

虚拟教研室通过与产业集群合作共建AI+X微专业,依托产业集群中各细分领域的实际需求,为非计算机专业学生提供人工智能核心理论学习和实践应用的机会,培养具备复合知识体系和实践能力的交叉型人才。通过微认证(Micro-credential)项目,开展应用导向和问题导向的培养,将产业实践与教学深度融合,培养能够适应新技术、新业态发展需求的应用型人才[22]

2 建设AI+X优质共享资源,推动资源开发共享

虚拟教研室通过校际合作,系统规划并编写系列AI+X教材。教材的内容创新点体现在:一方面,突出交叉领域基础理论和前沿应用知识,并辅助开发相应的配套视频;另一方面,制定资源开发标准,建立资源共享机制。而推动内容的动态更新迭代,鼓励适宜的教学内容向全国高校开放共享,可为AI+X人才培养提供更为开放、可持续的支持。

3 优化AI+X科教创新平台,打造开放创新社区

虚拟教研室以智能科教与实训平台为依托,开源开放的算法、模型和数据等资源,提供丰富的数字化学习资源和工具,培养并提升学生的实践实训应用能力。基于AI+X科教创新平台,虚拟教研室还建有领域知识库、计算资源池和能力测试标准体系,致力于打造跨学科、开放融合的创新社区——此创新社区不仅能够激发师生的探索兴趣,而且有助于打通理论知识学习、课程具体实践、行业解决方案应用和产品落地的全过程。

4 加强AI+X师资培训,提升教学科研能力

虚拟教研室开展以教师成长为核心的、系统性的AI+X师资培训,除了讲授学科领域的前沿内容,还提供教学方法、教学技术等方面的培训,以全面提升教师的教学科研能力。虚拟教研室创新“问题+方案”的教研形态,打破了传统的学科局限,探索了学科交叉汇聚的教研模式,并以问题解决为驱动,促进不同学科教师进行交流与合作,全面提高教师的问题导向意识和协作解决教学环节中复杂问题的能力。

三 建设实践

依托上述建设思路,浙江大学开展了人工智能专业(AI+X方向)虚拟实验室的建设实践,主要内容如下:

1 创新微专业与微认证,培养AI+X复合应用人才

开设微专业、提供微认证,是全球高等教育发展的重要趋势。AI微专业课程教学通常采用线上线下相结合的方式,其内容既满足学习者的学习需求,又紧密对接社会需求,是培养复合型人才的一个创新方向[23]。微认证是一种基于技术的创新学习模式[24],以微证书形式认证完成特定的学习要求,为终身学习者提供个性化和灵活的学习路径[25]。微认证时间相较于传统学历教育更为紧凑,可在短期内通过模块化和项目化教学传授给学习者一些具体的知识技能,弥补行业亟需人才的缺口[26]

2021年,我国六所高校(即浙江大学、上海交通大学、复旦大学、南京大学、中国科学技术大学、同济大学)与企业(包括华为、百度、商汤等)共同成立“新一代人工智能科教育人联合体”,推出AI+X微专业培养项目。该项目采取“共建共选、学分互认、证书共签和小规模限制性在线课程(SPOC)”相结合的创新人才培养模式[27],以期培育出能在AI领域与其他学科交叉融合的复合型人才。AI+X微专业设置了完整的学习链路,如图1所示。根据培养方案,AI+X微专业学习者需要在1~2年内,通过修读五类(不少于7门)课程,获得至少12个学分,并有机会参与线下实训课,最终获得由五所高校联合签发的微专业证书。

AI+X微专业学习链路的设计突出产教融合和学科交叉,是微专业建设的一种有效实践。首批针对非计算机科学专业学生开放的微专业项目,面向六所高校招收300名学生,提供14门课程。AI+X微专业采用在线课程与线下实训相结合的教学模式,实现线上线下融合。首批学员中有66名完成了12学分的学习,获得了六所高校联合颁发的“AI+X微专业辅修证书”[28]

2 研发特色人工智能教材和课程,支撑AI+X复合人才培养

研发特色人工智能教材和课程既是专业建设的重点,也是难点。自2019年起,浙江大学虚拟教研室的核心成员已积极参与了“新一代人工智能系列教科书”的编纂工作。该系列教材包括25本理论技术相关书籍和11本实操指导书籍,涵盖人工智能的基础理论、关键技术、行业应用、伦理安全等多方面内容,强调AI与其他学科的交叉融合和复合人才培养[29]。为推广优质教材资源,出版社配套发布了与教材内容相匹配的在线开放课程,并在相关在线学习平台发布。同时,浙江大学AI+X微专业教学研究中心也针对AI细分领域,积极开发“通识+专业”的在线微课程,以满足不同学习阶段、不同应用需求的学习者。其中,通识类在线微课程聚焦科普理论层面的知识学习和行业场景,包含“人工智能通识导论”“人工智能导论:模型与算法”“设计思维与创新设计”“大数据可视化”等国家一流课程;专业类在线微课程聚焦实践层面的技术学习及其应用,包含“零基础学Java语言”“程序设计入门——C语言”等国家精品开放课程。此外,浙江大学AI+X微专业教学研究中心还推出了“人工智能编程框架”“模式识别和机器学习”等微专业共享课程。

浙江大学虚拟教研室打破了传统教材中编撰者、教师、学生三方的割裂状态,并通过开展论坛、沙龙等多种形式的交流,深化了师生对教材体系、编辑目标的理解。2022年10月至2023年12月,该虚拟教研室先后协助组织了六期“新一代人工智能系列教材主编谈”系列专题线上论坛,共吸引超过120万在线观众[30]。该论坛由中国人工智能学会主办,邀请教材主编解读教材内容和前沿知识,促进科教协同和产教融合。这些教材和课程的建设,旨在打造一个涵盖前沿知识、实现交叉融合的中国特色人工智能教材课程体系和育人生态,为培养各类复合应用型人工智能人才提供全面支撑[31]

3 搭建科教与实训平台,赋能AI+X复合人才培养

浙江大学虚拟教研室不仅致力于教材编写和课程设置,还积极搭建教学增效平台——“智海”新一代人工智能科教平台(下文简称“智海平台”,网址:https://www.aiplusx.com.cn/),以赋能AI+X复合型人才培养。“智海平台”依托MindSpore、ModelArts等国产AI软硬件,为学生提供开发算子库和应用场景模型的机会,并开源相关案例、算法、模型、数据和应用场景。“智海平台”不仅提供虚拟教研环境,发布数字化教材、课程和学习资源,还支持模拟实际教学场景和多人协同教学[32]。此外,“智海平台”还依托智慧教室、虚拟实训室等产品,拓展了AI助教、自动批改等功能,不断丰富教学资源、优化用户体验。2023年8月,“智海平台”发布“智海-三乐”AI教育大模型,通过教材建设、课程共享和平台支撑,为“人工智能引论”课程教学提供数字化、智能化赋能[33]

作为“智海平台”的核心组成部分,“Mo平台”(网址:https://momodel.cn/)提供开放在线课程和虚拟仿真实训功能,构建了完备的AI编程课程体系,并采用项目驱动法,强调动手实践(如图2所示)。“Mo平台”设置了竞赛机制进行学习评估,拥有在线编程环境,已吸引超10万用户注册,并已举办50余场编程竞赛[34]。“智海平台”打造了较为完整的AI教育生态,并持续开发创新产品,丰富课程资源和教学模式。“智海平台”与“Mo平台”融合了虚拟教研服务和编程技能实训,分工明确、优势互补,通过深度协作和资源整合,共同推动AI+X科教事业发展。

4 以教师全面成长为核心,组织开展多元化AI+X师资培训

教师成长不仅是业务知识的扩容,更包括教学技能的提升和成长社群的建设:①业务知识扩容方面,浙江大学虚拟教研室针对不同学科的培养目标来组织开展师资培训。例如,自2019年开始,浙江大学人工智能研究所主办了多届“灰犀牛”智能技术特训班,其针对精通航天工程和人工智能技术的复合型工程师培养,采用新一代人工智能教材進行实践教学,以支撑航天装备智能化发展[35]。②教学能力提升方面,浙江大学虚拟教研室为提升AI交叉学科领域教师的教学能力,联合人工智能专家、行业协会和科技企业,按中国特色现代化发展的要求来设计人工智能教学模式。③成长社群建设方面,浙江大学虚拟教研室为了促进中西部地区高校和教师的合作,针对中西部发展困境举办了专场论坛;通过推进AI专业建设,协同不同高校之间的合作与发展,促使不同高校教师在AI专业建设过程中利用各校优势实现互补,稳固了教师成长共同体的建设。

四 建设启示

当前,浙江大学开展的基于虚拟教研室的AI交叉复合型人才培养模式改革,初步实现了产教深度融合、链条化培养、知识技能有机统一,对于推进我国AI+X人才培养模式改革具有重要的启示意义。但作为新兴的改革探索,该培养模式仍处于初期发展阶段,其培养质量、师资队伍、资源建设等方面仍存在不足。本研究通过分析浙江大学虚拟教研室建设的案例,归纳总结其带来的有益启示,以期为进一步推进AI复合型人才培养模式的改革提供借鉴。

1 微专业和微认证设置:人工智能专业(AI+X方向)建设的创新路径

浙江大学虚拟实验室的建设实践表明,设置微专业、开展微认证,可为人工智能专业(AI+X方向)建设提供创新路径和重要抓手。微专业与微认证的设置通过理论课程与项目实训的有效结合,采用项目驱动教学法,让学生在真实场景中应用所学,实现产教深度融合[36]。这种人才培养模式突破了传统专业的限制,实现了知识的交叉融合与创新应用。

要想更大程度地发挥微证书的作用,就需得到国家层面甚至跨国层面的战略支持,以解决高等教育机构难以单独应对的政策和技术障碍[37]。参考浙江大学虚拟教研室的建设实践,要想扩大微专业和微认证的影响力,就要更大范围地开放AI微课程,并通过校际合作共享优质资源,促进AI与各学科的交叉融合;同时,可以结合教育大数据的相关分析结果,来优化微专业课程体系和教学策略,创新微认证的评价与管理机制,并与企业合作建立联合认证机构,以提升微认证的社会认可度和影响力,系统地培养符合社会需求的AI复合型人才。

2 课程与教材研发:人工智能专业(AI+X方向)建设的核心支柱

在跨学科人才培养的起步阶段,课程和教材的创新性研发显得尤为关键。浙江大学虚拟教研室聚焦于提供互联互通的在线课程和综合性教学资源,为AI复合型人才培养提供支持。该虚拟教研室汇聚了跨校的教学资源,利用网络平台的优势,推行课程内容和教材的共同研发,强化了教育资源的开放共享,确保了AI专业建设的连续性与创新性。

AI专业需构建一个集通识教育、专业基础和实践操作于一体的课程体系,以实现理论与实践的结合,并采用模块化、项目化教学来满足学生的不同需求[38]。基于此,参考浙江大学虚拟教研室的建设实践,教材开发宜追求系列化和模块化设计,整合行业前沿和多学科知识,并协同打造开放教科书(Open Textbook),实现知识的共享和共同进步[39]。同时,要利用网络课程、电子教材等学习资源和虚拟仿真、增强现实、虚拟现实等数字技术,采用翻转课堂、混合弹性(HyFlex)教学模式等,来提高教学互动效率,支持个性化学习[40]。整体来看,科学的课程设置和数字资源建设,产学研用的深度融合,顺应AI技术与各领域融合的趋势,有助于实现人才培养与社会经济发展的高度一致。

3 科教实训平台搭建:人工智能专业(AI+X方向)建设的关键依托

开放的科教实训平台,是人工智能专业建设的重要基础。浙江大学推出了“智海平台”和“Mo平台”,打破了产教研界限,集资源共享、在线互动和一体化服务于一体,形成了高效的学习生态系统。这两个平台运用个性化推荐算法优化学习体验,并依托云计算、人工智能算法和沉浸式技术,为学生提供沉浸式、交互式的实训环境。同时,浙江大学还通过这两个平台探索新的人才培养模式,建立开放的资源共享机制,研发以需求为导向的服务工具,促进人工智能领域的人才培养和产教深度融合。

科教实训平台未来的发展,正朝着智能化与个性化的方向演进,其致力于利用人工智能技术提供精细化的学习服务。基于此,参考浙江大学“智海平台”与“Mo平台”的建设经验,科教实训平台需强化沉浸式学习体验的设计,运用AR、VR等先进技术模拟真实的工作环境,通过项目化教学整合理论与实践,培养学生的实际问题解决能力,以提升学习成效[41]。同时,科教实训平台还应配备完善的硬件设施、先进的软件系统、规范的管理流程,并与企业紧密合作,为学生提供优质的实践机会。另外,稳固的运营管理体系是保证实训效果的关键。因此,在推动平台开放共享的同时,更要关注其安全与伦理规范。

4 跨校跨学科师资培训:人工智能专业(AI+X方向)建设的战略要义

构建高素质的AI师资队伍,是实现立德树人使命和提高教学质量的基石。当前,AI学科建设仍处于探索期,亟需汇聚不同领域的专家,形成学科共同体,强化产学研协同创新,以促进专业的综合发展。浙江大学人工智能专业通过人才共享机制、引入业界专才任教等举措,组建了一支学术造诣深厚、产业视野开阔的高水平师资队伍。

借鉴浙江大学的做法,高校虚拟教研室的建设可以应用新兴技术和智能系统,遵循智慧教育的理念,实施以人为本的人机协同教育模式,构建人工智能支撑的学习生态系统,以促进教育模式的创新发展[42],为高质量人工智能教师的培训打下坚实基础。而生成对抗网络、元宇宙等新技术的应用,更是为虚拟教研室提供了广阔的应用前景,有利于开展跨校跨学科师资培训:①利用生成对抗网络和元宇宙技术,虚拟教研室可以打造沉浸式的教学与研究环境,为教师提供直观的学习和交流平台[43];②开发人工智能教学辅助系統和AI助教,应用大数据分析技术,可以为教师提供个性化教学设计支持[44][45];③通过虚拟教研室开展在线课程和远程教育研讨,连接国内外高质量的师资和课程资源,可以为教师提供更广阔的专业发展路径。

五 结语

本研究以浙江大学人工智能专业(AI+X方向)虚拟教研室为例,探究了其建设实践,总结了其建设启示。虚拟教研室打破了传统学科壁垒,整合了跨学科优质资源,构建了开放创新社区,为人工智能复合型人才的培养提供了良好平台;加强了人工智能师资队伍的建设,优化了人才成长环境,为国家人工智能发展战略提供了重要的智力支持。高校应充分认识虚拟教研室的独特价值,进一步探索其应用模式,不断完善相关功能,提升人工智能人才培养的质量。但是,本研究的案例选取具有一定的局限性,虚拟教研室的长期效果和运行机制还有待进一步考察优化。未来可以扩大样本,采用纵向研究设计,在实践中不断总结经验,完善制度建设。

参考文献

[1]Chen X, Zou D, Xie H, et al. Two decades of artificial intelligence in education: Contributors, collaborations, research Topics, challenges, and future directions[J]. Educational Technology and Society, 2022,(1):28-47.

[2]Bhutoria A. Personalized education and artificial intelligence in the United States, China, and India: A systematic review using a human-in-the-loop model[J]. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2022,3:100068.

[3]祝智庭,戴岭,赵晓伟,等.新质人才培养:数智时代教育的新使命[J].电化教育研究,2024,(1):52-60.

[4]教育部高等教育司.教育部高等教育司关于开展虚拟教研室试点建设工作的通知[OL].

[5]教育部办公厅.教育部办公厅关于公布首批虚拟教研室建设试点名单的通知[OL].

[6]教育部办公厅.教育部办公厅关于公布第二批虚拟教研室建设试点名单的通知[OL].

[7]战德臣,聂兰顺,唐德凯,等.虚拟教研室:协同教研新形态[J].现代教育技术,2022,(3):23-31.

[8]Guenduez A A, Mettler T. Strategically constructed narratives on artificial intelligence: What stories are told in governmental artificial intelligence policies?[J]. Government Information Quarterly, 2023,(1):101719.

[9]White House. Artificial intelligence for the American people[OL].

[10]UK Government. National AI strategy[OL].

[11]Die Bundesregierung. Künstliche intelligenz (KI) ist ein schlüssel zur welt von morgen[OL].

[12]National Science and Technology Council. National artificial intelligence research and development strategic plan 2023 update[OL].

[13]習近平.高举中国特色社会主义伟大旗帜为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告[OL].

[14]浙江大学中国科教战略研究院课题组.中国人工智能人才培养报告(2022)[OL].

[15]国务院.国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[OL].

[16]崔金贵,马莹莹.我国人工智能教育研究进展与展望[J].高校教育管理,2023,(6):31-39.

[17]莫荣,战梦霞,吴加富.人才蓝皮书:中国人工智能人才发展报告(2022)[M].北京:社会科学文献出版社,2022:21-60.

[18]Southworth J, Migliaccio K, Glover J, et al. Developing a model for AI across the curriculum: Transforming the higher education landscape via innovation in AI literacy[J]. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2023,4:100127.

[19]战德臣,聂兰顺,唐德凯,等.虚拟教研室:协同教研新形态[J].现代教育技术,2022,(3):23-31.

[20]谢劲,何吉.“智能+”时代教研室的变革图景:虚拟教研室——以清华大学“电路原理”课程虚拟教研室为例[J].现代教育技术,2022,(5):102-109.

[21]陳静远,吴韬,吴飞.课程、教材、平台三位一体的“人工智能引论”育人基座能力建设[J].计算机教育,2023,(11):34-37.

[22]吴飞,陈为,孙凌云,等.以知识点为中心建设AI+X微专业[J].科教发展研究,2023,(1):96-116.

[23]朱雨萌,李艳,杨玉辉,等.智能技术驱动高等教育变革——《2023地平线报告:教与学版》的要点与反思[J].开放教育研究,2023,(3):19-30.

[24]Alamri H A, Watson S, Watson W. Learning technology models that support personalization within blended learning environments in higher education[J]. Tech Trends, 2021,(1):62-78.

[25]Varadarajan S, Koh J H L, Daniel B K. A systematic review of the opportunities and challenges of micro-credentials for multiple stakeholders: Learners, employers, higher education institutions and government[J]. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 2023,(1):13

[26]Ahsan K, Akbar S, Kam B, et al. Implementation of micro-credentials in higher education: A systematic literature review[J]. Education and Information Technologies, 2023,(10):13505-13540.

[27]Wu F, He Q, Wu C. AI+X micro-program fosters interdisciplinary skills in China[J]. Communications of the ACM, 2021,(11):52-54.

[28]上海高等研究院.中国科学报:一张毕业证盖6所高校的章,让人有种莫名的感动[OL].

[29]浙江大学上海高等研究院.首期《新一代人工智能系列教材主编谈》系列专题线上论坛成功举办[OL].

[30]中国人工智能学会.《新一代人工智能系列教材主编谈》系列专题论坛第一期将在线举行[OL].

[31]吴飞,杨洋,何钦铭.人工智能本科专业课程设置思考:厘清内涵、促进交叉、赋能应用[J].中国大学教学,2019,(2):14-19.

[32]智海.智海新一代人工智能科教平台[OL].

[33]上海高等研究院.人民日报报道“智海—三乐”垂直大模型赋能教育场景[OL].

[34]Mo.人工智能教学实训平台年终发布会——发现意外 创造可能[OL].

[35]房玮.信息与电子工程领域颠覆性技术高端论坛、“灰犀牛”人工智能技术特训班举办——浙江大学人工智能研究所和人工智能协同创新中心全力保障[OL].

[36]吴飞,吴超,朱强.科教融合和产教协同促进人工智能创新人才培养[J].中国大学教学,2022,(Z1):15-19.

[37]Pirkkalainen H, Sood I, Padron Napoles C, et al. How might micro-credentials influence institutions and empower learners in higher education?[J]. Educational Research, 2023,(1):40-63.

[38]李艳,许洁,贾程媛,等.大学生生成式人工智能应用现状与思考——基于浙江大学的调查[J].开放教育研究,2024,(1):89-98.

[39]Sosnovsky S, Brusilovsky P, Lan A. Intelligent textbooks: The fifth international workshop[A]. International Conference on Artificial Intelligence in Education[C]. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023:97-102.

[40]Mentzer N J, Isabell T M, Mohandas L. The impact of interactive synchronous HyFlex model on student academic performance in a large active learning introductory college design course[J]. Journal of Computing in Higher Education, 2023:1-28.

[41]Mouttalib H, Tabaa M, Youssefi M. Revolutionizing engineering education: Creating a web-based teaching platform for immersive learning experiences[J]. Journal of Smart Cities and Society, 2023,(3):1-12.

[42]祝智庭,戴岭,赵晓伟.“近未来”人机协同教育发展新思路[J].开放教育研究,2023,(5):4-13.

[43]翟雪松,楚肖燕,顾建民,等.从知识共享到知识共创:教育元宇宙的去中心化知识观[J].华东师范大学学报(教育科学版),2023,(11):27-37.

[44]翟雪松,楚肖燕,焦丽珍,等.基于“生成式人工智能+元宇宙”的人机协同学习模式研究[J].开放教育研究,2023,(5):26-36.

[45]苗逢春.生成式人工智能技术原理及其教育适用性考证[J].现代教育技术,2023,(11):5-18.

The Construction of Artificial Intelligence Major (AI+X Direction)

in Universities Based on Virtual Teaching and Research Studio

——Taking Zhejiang University for Example

YUAN Jing1ZHAI Xue-Song1WU Fei2LI Yan1[Corresponding Author]

(1. College of Education, Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang, China 310058;

2. College of Computer Sciences, Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang, China 310027)

Abstract: With the rapid development of artificial intelligence (AI) technology and the continuous emergence of new professions, the demand in society for versatile AI talents is becoming increasingly urgent. It is emergent for colleges and universities to innovate the form of teaching organization and promote the sharing of teaching resources and interdisciplinary integration. Therefore, education departments at all levels actively promoted the construction of virtual teaching and research studios, explored the new models for constructing AI majors, and formed a series of excellent cases. Based on this, the paper took the virtual teaching and research studio of AI major (AI+X direction) in Zhejiang University as an example to deeply analyze its construction practices and construction enlightenments. The research found that Zhejiang University organized teaching resources with knowledge points as the core, and effectively promoted the cross integration of AI and multiple disciplines through innovating micro-major and micro-certification, developing characteristic textbooks and curriculum resources, building scientific and educational training platforms, and organizing teacher training, thus realizing the integration and sharing of high-quality teaching resources and providing strong support for cultivating versatile AI talents. This research of the paper had important significance for promoting the construction of virtual teaching and research studios, and could provide reference for the construction of AI majors and talent cultivation in universities.

Keywords: virtual teaching and research studio; artificial intelligence; AI+X; micro-major; versatile talent

*基金项目:本文为科技部科技创新2030“新一代人工智能”国家科技重大項目子课题“人机协同的学习社群建构与支持技术”(项目编号:2022ZD0115904)、浙江大学研究生教育研究中心立项课题“基于生成式人工智能(AI)的研究生科研训练及学术写作行为研究”(项目编号:YJSJY20240101)的阶段性研究成果。

作者简介:袁婧,在读博士,研究方向为高等学校教育领导与管理,邮箱为Janeyuan0225@zju.edu.cn。

收稿日期:2023年8月18日

编辑:小米

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