基于产学合作的智能软件基础课程探索与实践

摘要：本文针对智能软件课程存在课程内容设置不够合理，实验环境和实验内容缺乏，师资队伍和产业界存在脱节等问题，提出基于产学合作的课程改革模式，利用产业界在实践环节、应用经验等方面的特长，通过双方协作优化课程体系、建设实验平台、提升师资队伍和深入课程思政等方面探索与实践，推动课程教学质量的提高。

关键词：产教合作；智能软件；课程建设；实践平台

中图分类号：G642

为服务区域经济，培养应用型、复合型人才，浙大城市学院计算机与计算科学学院加强与头部企业的合作，引进企业主流应用技术，提升教学质量，探索基于产学合作的教学模式。该学院软件工程专业设立了“智能软件与先进计算产业班”（简称“产业班”），其依托合作企业在人工智能、大数据等方面的应用场景、数据资源和丰富的实践经验等资源，推动符合产业需求的应用型人才培养。

1课程教学现状

产业班中“智能软件基础”课程是一门重要的基础课程，主要目标是通过介绍机器学习的概念、方法和技术等内容，让学生对人工智能有个基本概念，掌握基本原理，培养学生对机器学习的理解和初步的应用能力。课程涉及的主要内容包括机器学习的基本概念、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型等内容。课程要求学生能够了解机器学习算法的正确运用，能够在实际项目的研究中运用机器学习技术的能力。本课程还承担着培养学生具备精益求精的工匠精神，以及艰苦奋斗、产业报国的价值目标。

原先的智能软件基础课程理论课内容较多，强调算法分析，不能很好地反映技术发展，教学内容存在和业界技术脱节的现象，缺乏合适的实践内容，这些都影响了学生学习积极性［1］。本课程对实验环境要求较高，需要很多算力资源，实验环境搭建比较复杂，缺乏一站式实验实训平台，影响了实践教学的开展，学生缺乏实际训练的环境，实践能力不能得到很好的锻炼。师资队伍和企业界存在一定的脱节现象，缺乏“双师型”人才，存在对企业技术和应用场景不够深入的问题。学生的学习目标不是非常明确，缺乏对行业的理解，急需通过产学合作对课程质量进行提升。

2产学合作课程建设的开展

人工智能和大数据技术的飞速发展，行业应用越来越广泛，对学生实践能力的要求也越来越高，传统的教学模式越来越不能适应技术的发展。为改变这一现状，学校制定了相关的政策，支持专业开展产教融合改革实践，软件工程专业和合作企业共同建立了产业班。产业班以软件工程专业为基础，在大二下学期进行双向选择，组建专业特色班，着力打造信创人才的培养，对完成产业班全部课程的学生，可获得学校产业班证书。

合作企业是信息产业领军企业之一，公司在高性能技术、信息安全、数据中心等技术领域拥很多优势和较强的市场占有率，在云计算、大数据、人工智能等领域有较强的技术储备。经历20余年发展，合作企业在高端计算、存储、安全、数据中心等领域拥有深厚的技术积淀和领先的市场份额，并充分发挥高端计算优势，布局智能计算、云计算、大数据等领域的技术研发，打造计算产业生态，为科研探索创新、行业信息化建设、产业转型升级、数字经济发展提供了坚实可信的支撑。公司非常重视信创人才的培养，建立了相应的部门来支持开展产教融合，专门开发了曙光大数据与人工智能实训平台用于人才培养。公司利用在信创产业的优势，通过公司产业联盟和生态圈促进信创人才的培养。

2.1完善产教融合培养模式

为了更好地培养人才，学校和合作企业签署了战略合作协议，双方专门建立产业班建设协调小组和实施小组，制订了课程建设方案，从制度上保证产业班的顺利开展。成立课程建设小组，成员包括企业具有高级职称或者研究生学历的技术专家、专业负责人、本课程教师等，定期开展教学研讨。根据专业的培养方案和课程目标，结合课程特点和技术的应用现状，双方共同制定详细的教学大纲［2］。双方就人才培养模式、课程目标、实践教学内容、使用的人工智能平台、课程教师的培养和配备、考核评价方式进行了深入的探讨，并确立了相关的规则，编制了课程建设实施方案，从多方面合作来提升产学合作协同育人的实效。方案中确定了双方的权利和义务，企业导师的优势体现在实际应用场景展示、现实案例分析和项目的实际操作，学校教师则在理论知识的体系化讲解、课程教学规范和质量进行把控。

2.2引入人工智能平台

课程需要较为复杂的实验环境和相应的算力支持，由学生自己配置环境的过程比较复杂，每次实验不同，配置的实验环境也有很大的不同。在没有和合作企业建立深层次合作时，学生在实验环境搭建上花费很多时间，对实验的核心内容学习产生了不利的影响。曙光大数据与人工智能实训平台（天玑平台）是一套用于大数据与人工智能领域人才培养的教学辅助系统，提供相应的教学管理系统，能够方便快捷地生成每个学生个人独享的实验环境，拥有不同类型的大数据和人工智能教程和实验案例。该平台是曙光大数据和人工智能多年技术积累和实践经验的体现，还集成了科研需求，实现了算力和课程教学一体化集成。

利用合作企业在人工智能容器部署方面的丰富经验和公司强大的算力支持，有效地提高了学生学习和校验算法效率。利用公司提供的容器化部署，实验环境的可靠性、灵活性和高效性等方面都得到了很大的提高。实验时把学习重点放在专业知识实践上，系统实现实验所需资源动态分配，有效地提高了资源的利用效率。实训平台功能较为完整，从教师这个视角看，包括了教师工作台（教师首页、课程表、消息提醒、我的实验课时进度、我的实验环境、我的实验课时统计）、我的课程（课程管理、课程模版管理）、资料库（在线预览、资源下载、资源编辑、资源共享、Markdown资源）等内容。系统还包括实验室模块，该模块具有申请大数据实验环境、人工智能实验环境、智能分析引擎实验环境、安装配置OpenVPN、Jupyter访问、预置安装包、GPU任务执行、容器管理等功能，方便教师开展大数据和人工智能方面的课程，实现了一站式实验平台的功能，有力地促进了实验课效果的提升。

2.3共同打造案例和实训基地

为设计更加符合课程需要的案例，双方利用各自的优势，设计项目案例，部分案例以学校背景为主，部分则来源于公司的应用场景。如学校共享雨伞设计案例，本案例主要通过教学楼、学生宿舍、食堂、图书馆、体育馆的布局，以及最近一学年学生课表，通过这些数据来确定人流量来绘制出各个节点的交通网络，再进行建模得到学校需要配置多少把雨伞，每个存放点如何布局。根据预测模型来调整参数，最终完成可视化展示。企业也提供多个基于现实需求的案例，如电路板缺陷检测，利用电脑主板照片来判断是否存在的焊接、螺丝等缺陷等类似的案例。对改造完成的项目案例，项目需要内容集成到教学平台，并把原始数据上传到实验平台作为以后的课程教学内容，这样既丰富了课程实验内容，也使得学生更加了解企业当前关注的现实需求。同学们可以在现有案例基础上，发挥才能，扩展功能，持续改进和充实实验项目案例。

本课程是一门实践性很强的课程，需要有合适的实验训练内容和课程匹配，校企双方建立了教学实践基地。通过实践教学基地的建立，企业能够提前发现和培养适合自己的人才，学校可以更好地培养符合现代企业要求的应用型复合型人才，学生通过去企业实践，了解到企业对人才的真实需求和现有技术发展情况，为下一步的学习和工作做好技术储备［3］。

为了巩固教学成果，双方共同研发教材。把教学案例和实践内容以教材的形式进行提炼，充分吸收企业导师意见和建议，使得教材更加符合企业对人才的要求。双方共同编写教材还能较好地做到理论知识和实践的更好融合，学校教师在理论方面的知识更强，而企业导师在实际应用方面更加有优势，双方合作编写的教材，能更好地达成这方面的平衡。理论部分主要由高校教师执笔，而案例和实践部分则主要由企业导师牵头完成，这样的教材能较好地取长补短，体现教材的理论性、实践性和系统性等优点。教程的编写还采用边上课边编写，边作为实践讲义边完善的方式，通过课堂上的反馈及时完善教材内容，使得教材的实用性更强。

2.4加强师资队伍建设

教师在教学工作中具有非常重要的地位，地方应用型高校的专业教师需要及时掌握企业应用技术的“双师型”教师。师资队伍中部分教师和企业的技术存在一定程度的脱节，一定程度上存在年长的教师知识结构陈旧，没有及时更新，不能很好地匹配企业日新月异的新技术。部分刚入校的年轻教师一直在学校学习和工作，博士期间大多从事理论研究，缺乏对企业现实需求的理解［4］。通过产学合作，开展教师培训计划，让部分教师在和企业的交流中得到历练，提高教师的实际项目研发能力，加深对企业业务和技术的理解，从而提高专业课程的教学质量。在校企合作中，采用多种方式来加强师资队伍建设，通过教师到企业挂职、暑期短学期交流、项目合作等多种形式，加强和企业之间的联系，提高教师业务水平。多位教师通过交流学习和参加企业组织的认证考试，获得了相应的资格证书。

除了提高专职教师的专业水平外，还采用了引进来的方式，邀请企业导师到学校共同授课，参与指导毕业设计，把企业案例引入课程当中，丰富教学案例。企业导师也能把企业的现实需求经过裁剪作为期末项目实践的内容让学生完成，实现项目内容和现实需求接轨，提高学生的实践能力。

2.5深度融合课程思政

课程思政是一个非常重要的教学内容，如何将思政内容润物细无声地融入课程当中，提高课程思政的实效，达到提高学生的综合素养这一目标，需要校企双方深入研讨的问题［5］。合作企业在创办过程中，有很多艰苦创业和产业报国方面的案例，这些案例能很好地激发学生们的上进心，让学生能体会到提供优质产品和服务的不易。在讲到公司研发芯片过程中碰到很多困难，通过不断的失败再失败，最终获得了成功，体现了公司努力拼搏、艰苦创业的精神。在讲解实验平台的时候，引入如何通过快速迭代来完善系统，通过对功能细节的讲解，来展现作为一名软件工程师在软件开发过程中需要具备的精益求精的工匠精神。通过引入企业的这些现实案例，学生在学习知识和培养能力的基础上，提高了自身的思政素养。

2.6联合开展课程考核

合理的考核在教学质量评价和促进学生主动学习等方面发挥着积极作用。企业在评价方面更加注重产出导向，这也是专业认证非常强调的，在本课程的考核过程中非常强调学生的学习成果产出，实验和大作业的完成度都是关注的重点［6］。学习过程性评价数据的获取在日常教学过程中比较难获取，利用天玑实验环境记录了学生详细学习过程和实验成果。通过这种方式积累了大量的数据，方便了过程性数据采集，这也为培养学生的学习自驱力提供了良好的支撑环境。课程期末成绩评定按照平时实验50%+期末大作业50%的比例计算，实验以每次课程实验为准，据实记载每次成绩。期末大作业以团队的形式完成公司实际项目中进行裁剪后的项目，以提高项目的实效。

大作业答辩由公司和学校教师组成项目评审小组，项目组推荐组长进行总体汇报，展示功能，说明项目成员的分工情况，提交相关文档，再由每位项目成员展现各自的工作内容。企业导师和学校教师分别就项目内容对项目组成员进行询问，根据每一位学生的完成情况和完成的质量给出相应的成绩，大作业的最终成绩根据企业导师和学校教师给分综合确定。

3课程实践效果评价

学校和行业著名企业进行产学合作，利用双方在课程建设方面的优势，通过深入的课程研讨，使课程内容更加符合现有的技术发展；学生对智能软件技术的应用情况更加清晰，学习目的更加明确，为后续学习打下了扎实的基础，有利于学生进行更加长远的规划；教师通过和公司的深度合作，提高了自身的业务水平，促进了教学水平的提升，为后续课程质量的提高打下了扎实的基础，也为教师服务企业提供了良好的途径；公司通过产学合作，增加了对学生的了解，为企业的人才储备提供了一条不错的渠道。

结语

通过产学合作这一培养模式，课程内容得到了更新，更加符合技术发展和应用现状，课程质量得到了较大的提高，学生对智能软件的应用场景更加清晰，学习目标变得更加明确，取得了较好的效果。教师通过共同授课，加深了对业界的理解，提升了教学科研水平，为后续的课程教学和社会服务打下了扎实基础。企业通过和学校的合作，提升了理论知识水平，促进企业研发水平的提升，也为公司人力资源提供了很好的人才储备，达到了多方共赢的目标。

参考文献：

［1］龙浩，李媛.基于OBE的产学合作协同育人教学改革探索与实践［J］.物联网技术，2022，12（03）：120121+124.

［2］贾宗维，成丽君.产学合作协同创新育人机制下的人才培养模式创新与实践［J］.农业技术与装备，2023（01）：9597.

［3］刘润.产学合作协同育人导向下校企联合实践基地建设探索［J］.高教学刊，2023，9（24）：2124.

［4］隋明，荣加超，张崇军，等.食品专业产教融合教学模式实践研究［J］.福建轻纺，2023（06）：5861+68.

［5］黄岗.产学合作模式下高职学生思政教育工作创新研究［J］.湖北开放职业学院学报，2022，35（13）：1415+18.

［6］赵伟，卫琳.以产教融合为导向的软件工程课实践教学改革［J］.计算机教育，2023（04）：177180.

项目来源：浙大城市学院第一期人才培养创新班（产业班、特色班）专项；浙江省级一流本科专业（软件工程）建设专项

作者简介：金苍宏（1982—），男，汉族，浙江绍兴人，博士，副教授，研究方向：大数据、人工智能；罗荣良（1974—），男，汉族，浙江绍兴人，硕士，副教授，研究方向：移动互联网、企业信息化。