智能科学与技术专业建设思路探讨

［摘 要］ 首先介绍了智能科学与技术专业的发展历程。随后以长江大学新办智能科学与技术专业为例，分析其当前办学特色，并从专业定位和人才培养目标、教学条件建设以及师资队伍建设三方面探讨了如何结合长江大学现有资源与特色，建设具有明显特色的智能科学与技术专业，对满足新工科中企业发展需求具有重要的理论价值和实际意义。

［关 键 词］ 智能科学与技术；专业定位；人才培养目标；教学条件建设；师资队伍建设

［中图分类号］ G642 ［文献标志码］ A ［文章编号］ 2096-0603（2024）24-0105-04

一、引言

智能科学与技术本科专业是由北京大学智能科学系和西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室在2003年共同提出成立的[1]。智能科学系的前身是北大信息科学中心和西电智能信息处理研究所，由两校数学系、计算机系、电子学系等10个系（所）于1985年成立，主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。截至2024年5月22日，据不完全统计，全国已有217所高校成功备案智能科学与技术本科专业。该专业结合了计算机科学、人工智能、电子工程、控制科学等多个学科领域，其主要研究和应用领域包括机器学习、数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人、智能控制系统等[2]，旨在培养从事智能系统、智能信息处理、智能行为决策、智能机器人、智能产品等方面的科学研究、开发设计、工程应用、决策管理和教学等工作的复合型、应用型科技人才[3]。学生在学习过程中，将系统地学习计算机科学与技术、智能科学与技术等方面的基础理论和应用技术，从而具备分析和解决复杂工程问题的能力[4]。

2023年4月，长江大学申报增设的智能科学与技术专业获批，并在同年9月接收第一批学生。该专业的学生由长江大学计算机科学学院组织教学和管理。此次新增的本科专业是长江大学响应国家发展战略和区域经济发展需求，以“四新”专业建设为引领，按照“需求引领、系统规划，强优拓新、动态发展、提升内涵、争创一流”的建设思路，重点布局设置新工科中社会需求强、就业前景广、人才缺口大的专业[5]。

在人才培养中，要注重理论与实践的结合。实践是检验真理的唯一标准，同样的，实践也是检验智能科学与技术专业能力的唯一标准。学习理论知识的目的是要应用于社会生产。因此，为了提高智能科学与技术专业理论知识的掌握能力，满足新工科中社会的发展需求，在学习智能科学与技术核心课程的基础上，如何结合长江大学现有资源与特色，建设具有显著特色的专业具有重要的理论价值和实际意义。

二、智能科学与技术专业建设思路

智能科学与技术专业建设应从专业定位和人才培养目标、教学条件建设以及师资队伍建设等方面开展相关工作。

（一）专业定位和人才培养目标

长江大学是一所以工、农、理、医、管、文、法、教育等多学科协调发展的综合性大学。地理位置位于湖北省荆州市，其丰富的农业资源和邻近的石油资源为学校的学科发展提供了重要支持。具体表现如下：

1.地理位置与农学学科的关系

（1）丰富的农业资源。荆州地处长江中游平原，土地肥沃，气候温暖湿润，非常适合多种农作物的种植和养殖。长江大学能够依托这一地理优势，发展农学学科，开展农业科学研究和教学。

（2）农业科技需求。现代农业的发展对高效、智能化的农业技术需求不断增加。长江大学可以结合地理位置的优势，开展农业科技研究，推动智慧农业的发展，服务地方经济和农业现代化建设。

2.地理位置与石油工程学科的关系

（1）邻近石油资源丰富地区。湖北省和其邻近的湖南、江西、四川等省份拥有丰富的石油和天然气资源。荆州附近的江汉油田是中国重要的石油产区之一。长江大学可以利用这一地理优势，发展石油工程学科，开展石油勘探、开采和管理等方面的研究和教学。

（2）石油产业的支持。由于荆州及周边地区的石油产业发达，长江大学可以与当地的石油企业和研究机构建立紧密的合作关系，为学生提供实习和就业机会。学生的实践能力和就业竞争力，也促进了学校与企业的合作共赢。

长江大学地理位置不仅提供了丰富的教学和科研资源，而且为学校与地方产业的紧密合作创造了条件。其办学特色和区域优势为智能科学与技术专业的定位与人才培养提供了独特的契机和平台。因此，智能科学与技术专业的专业定位和人才培养目标应结合学习优势学科，并跨学科融合，形成2+N的专业定位和人才培养目标，其中，“2”表示两个优势学科，即农学和石油；“N”表示其他学科。

3.智能科学与技术专业定位

（1）智慧农业。在农学领域，智能科学与技术专业应致力于智慧农业的发展。结合现代信息技术、传感器技术和大数据分析等，推动农业生产的智能化。研究方向可以包括智能农机、精准农业、智能灌溉系统、农业物联网和农业数据分析等领域。

（2）智能石油开采与管理。在石油领域，智能科学与技术专业应聚焦智能石油开采和管理。应用人工智能、机器学习和自动化技术，提升石油勘探、开采和管理的效率和安全性。研究方向可以涵盖智能钻探、油田智能监控系统、石油管道智能检测和石油数据分析等。

（3）多学科融合与交叉。智能科学与技术专业应与农学和石油工程等学科进行深度融合，开展多学科交叉研究，形成独特的学科优势和研究特色。通过跨学科合作，推动智能技术在农业和石油领域的应用创新。

4.智能科学与技术专业人才培养目标

（1）智慧农业方向的人才。培养具备智慧农业理论基础和实践能力的高素质人才，掌握智能农机控制、农业数据分析、农作物生长模型和农业物联网应用等技能。

（2）智能石油方向的人才。培养具备智能石油开采和管理技术能力的应用型人才，掌握智能钻探技术、油田智能监控、石油资源管理和油气生产数据分析等专业知识。

（3）培养具备创新能力和综合素质的学生，通过实践教学、项目训练和跨学科研究，提升学生在智能技术应用中的创新能力和实践能力。

（二）教学条件建设

教学条件建设从课程体系建设、教材建设、实践教学环节建设三方面进行讨论。

1.课程体系建设

结合长江大学在农学和石油工程领域的优势和地理位置，智能科学与技术专业的课程体系设计可以分为四个模块。

（1）基础课程模块。基础课程旨在为学生打牢学习智能科学与技术专业所需的坚实基础。具体课程可包括：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数据结构与算法、计算机科学导论、编程语言（如Python、C++）、电路与电子学基础。

（2）核心课程模块。核心课程涵盖人工智能、机器学习、大数据等关键技术，使学生掌握智能科学与技术的核心知识和前沿进展，这些课程是专业的核心部分，确保学生具备专业所需的基本能力。具体课程可包括：人工智能基础、机器学习、深度学习、数据挖掘与大数据分析、计算机视觉、自然语言处理、物联网技术、机器人学、智能系统设计与实现。

（3）应用课程模块。应用课程将智能技术与长江大学的优势学科结合，培养学生在农业和石油工程中的实际应用能力。在农业智能化方向，可以教授农业物联网与传感技术、智慧农业与精准种植、农业数据分析与管理、农业机器人技术等课程；在石油工程智能化方向，可以教授石油勘探与开采中的智能技术、油气田开发智能监控、石油数据处理与分析、智能化油田管理系统等课程。

（4）实践课程模块。实践课程通过实验、项目和实习等方式，培养学生的实际操作能力和创新能力，提高其解决实际问题中的动手能力和实践经验，具体可设置人工智能实验、机器学习与数据挖掘实验、智能系统设计与实现项目、农业智能化项目实践、石油工程智能化项目实践、企业实习与实践、毕业设计与论文等实践课程。

2.教材建设

针对该专业的定位和培养目标，教材建设需要充分结合长江大学的农学和石油学科优势，以及智能科学与技术的核心知识和前沿进展。具体教材建设方案描述如下。

（1）基础教材应涵盖数学、计算机科学和编程等方面的基本知识，可包括：

◇《高等数学》涵盖微积分、线性代数和概率论等内容。

◇《计算机科学导论》介绍计算机科学的基本概念和原理。

◇《Python编程入门》介绍Python语言基础和应用编程。

◇《数据结构与算法》涵盖数据结构、算法设计与分析。

（2）核心教材应涵盖智能科学与技术的关键知识领域，可包括：

◇《人工智能：一种现代方法》详细讲解人工智能的基本概念、算法和应用。

◇《机器学习》涵盖监督学习、非监督学习、深度学习等内容。

◇《大数据分析基础》介绍大数据的处理与分析方法。

◇《计算机视觉导论》涵盖图像处理和计算机视觉的基本原理与技术。

（3）应用教材应结合农学和石油学科优势，介绍智能技术在这些领域的具体应用，可包括：

◇《农业物联网与智能技术》讲解物联网技术在农业中的应用，包括传感器、数据采集与分析。

◇《智慧农业与精准种植》涵盖智能农业系统设计、精准种植技术等。

◇《智能石油工程》介绍智能技术在石油勘探、开发和生产中的应用。

◇《油气田智能监控》讲解石油工程中的智能监控技术和数据分析方法。

（4）实践教材应注重实际操作和项目案例，可包括：

◇《人工智能项目实战》包括多个AI项目案例，从理论到实践的详细步骤。

◇《机器学习实战》讲解机器学习算法在解决实际问题中的应用案例。

◇《农业机器人技术实践》介绍农业机器人系统设计与实现的实践案例。

◇《石油数据处理与分析实践》涵盖石油工程中的数据处理和分析方法，附带实际案例。

（5）特色教材编写适合长江大学地域优势和学科特色的教材，例如：

◇《长江流域智能农业》结合长江流域的农业特点，介绍智能农业技术的应用。

◇《中国石油智能技术》结合中国石油行业的实际情况，介绍智能技术在石油勘探与开发中的应用。

以上教材建设方案旨在充分发挥长江大学的优势，精准对接智能科学与技术专业的培养需求。具体考虑以下五点。

（1）结合学校特色，突出优势学科。长江大学依托农学和石油学科的学科优势进行教材建设，确保教学内容的实用性和前沿性。例如，智能农业和智能石油工程的教材能够帮助学生了解和掌握智能技术在这些领域的具体应用，从而更好地服务于地方经济和社会发展。

（2）打牢基础，提升专业素养。通过提供系统的基础教材，如《高等数学》《计算机科学导论》《Python编程入门》等，帮助学生打下扎实的理论基础。这对提升科研素养与技术应用能力至关重要，为学生长远发展奠定坚实的基础。

（3）覆盖核心知识，紧跟技术前沿。选用《人工智能：一种现代方法》《机器学习》《大数据分析基础》等核心教材覆盖智能科技的关键领域，确保学生掌握最新理论与技术，增强其在科技浪潮中的竞争力与创新力。

（4）注重应用实践，提升动手能力。实践教材和应用教材能够将理论与实际应用相结合，通过项目案例、实验和实习等方式，培养学生的动手能力和解决实际问题的能力。例如，《农业物联网与智能技术》《智能石油工程》等教材能够让学生了解和实践智能技术在具体行业中的应用，提高其职业素养和实践能力。

（5）满足社会需求，服务地方经济。智能科学与技术专业的教材建设结合学校的地域优势和学科特色，能够培养出适应地方经济和社会发展需求的人才。例如，智能农业和智能石油工程的教材可以帮助学生更好地服务于当地的农业现代化和石油工业发展，满足社会对高素质专业人才的需求。

3.实践教学环节建设

为了实现智能科学与技术专业的定位和人才培养目标，实践教学环节的建设至关重要。实践教学环节不仅能提高学生的实际操作能力，还能帮助学生将理论知识应用于实践，从而培养具有创新精神和解决实际问题能力的高素质人才。以下是开展智能科学与技术专业实践教学的具体举措。

（1）实验课程设计：设计涵盖智能科学与技术各核心领域的实验课程，如计算机编程实验、机器学习实验、传感器与物联网实验等。课程内容应包括基础实验和综合性实验，逐步提高实验难度和综合性。

（2）实习基地建设：与本地及周边地区的农业和石油企业、科技公司、科研院所等合作，建立稳定的实习基地。定期组织学生到实习基地进行实践，了解智能技术在实际生产和管理中的应用。

（3）校企合作项目：与企业共同开发实践项目，将企业的实际需求和前沿技术引入课堂，鼓励学生参与企业项目和科研课题，提升实践能力。

（4）项目式学习：实施项目式学习，设计涵盖智能科学与技术各方面的实践项目。学生通过团队合作，完成从项目立项、设计、实施到结果分析的全过程，培养其项目管理和团队协作能力。

（5）科技竞赛：鼓励学生参加各类科技竞赛，如机器人大赛、人工智能挑战赛、数据分析竞赛等，通过竞赛激发学生的创新思维和动手能力。

（6）实训课程：开设短期实训课程，如智能系统开发、数据挖掘与分析、机器人编程等，通过集中培训和实际操作，使学生掌握关键技术和技能。

（7）创业孵化器：建设创业孵化器，为有创业意向的学生提供资源和支持，帮助他们将创新想法转化为实际产品和项目。

（三）师资队伍建设

针对智能科学与技术专业的专业定位和培养目标，建设高水平的师资队伍至关重要。以下是开展智能科学与技术专业师资队伍建设的一些建议。

1.招聘具有相关背景和丰富经验的教师

面向国内外广泛招聘具有相关专业背景、具有硕士或博士学位的优秀教师。聘请来自相关行业的专业人士或科研机构的研究人员担任兼职教师，以丰富专业教学内容和实践经验。

2.建立学术领军人才团队

吸引国内外顶尖的智能科学与技术领域专家加盟，组建学术团队，开展前沿科研和创新实践。提升学校在该领域的学术地位和影响力。

3.加强教师培训和进修机制

制订教师培训计划，定期邀请国内外专家举办学术讲座和研讨会，更新教师的教学理念，提升其知识水平。支持教师参加国内外学术会议、研讨会和培训班，拓宽教师的学术视野，为其提供交流平台。

4.建设学科交叉和团队协作机制

鼓励教师跨学科进行研究和教学合作，促进智能科学与技术专业与其他学科的融合发展。建立学院内部和学校之间的团队协作机制，支持教师参与跨学科项目和联合科研。

5.加强国际合作与交流

开展国际合作项目，邀请国外知名大学的教师来校讲学、开设课程或进行合作研究，促进国际化人才培养。鼓励教师赴国外高校进行学术访问、交流和合作研究，获取国际最新科研成果和教学理念。

三、结束语

本文首先介绍了智能科学与技术专业的发展历程。然后，以长江大学新办智能科学与技术专业为例，分析其当前办学特色，并从专业定位和人才培养目标、教学条件建设以及师资队伍建设三方面讨论如何结合长江大学现有资源与特色，建设具有明显特色的智能科学与技术专业，从而为长江大学智能科学与技术专业建设献计献策。在未来工作中将继续关注长江大学智能科学与技术专业的建设情况，并根据相关实际数据进行进一步的分析和探讨。

参考文献：

［1］ 赵海峰，刘娅，张燕.智能科学与技术专业人才培养体系的探索与实践［J］.金陵科技学院学报，2020，36（4）：22-26.

［2］ 陈义明，刘桂波，张林峰，等.智能科学与技术专业特色方向的确立与课程体系构建［J］.计算机教育，2020（7）：162-165.

［3］ 尚荣华，张玮桐，魏峻，等.AI赋能智能科学与技术专业课程教学探索［J］.计算机教育，2023（5）：170-174.

［4］ 周丽娟，朱文球，周玉，等.新工科背景下智能科学与技术专业建设探究［J］.科技风，2023（11）：34-37.

［5］ 董如婵，沈维燕，赵海峰，等.产教融合模式下智能科学与技术专业应用型人才培养的探究［J］.电脑知识与技术，2022，18（32）：118-121.

◎编辑 郑晓燕