高职院校人工智能人才培养的协同育人模式创新与实践

汪露雲

摘 要：随着高等职业教育的快速发展，在人工智能技术飞速发展的时代背景下，人工智能人才培养已经成为社会关注的焦点，对高职院校教育改革带来了全面挑战，探索高职院校人工智能人才培养对可持续发展具有重要的现实意义，力求构建符合人工智能人才培养的协调育人新模式。本文主要分析了高职院校人工智能人才培养的现状，探讨了高职院校有效地展开人工智能人才模式构建的具体策略。

关键词：高职院校;人工智能;人才培养

一、研究背景及目标

随着大数据、云计算以及机器学习算法的快速发展，以智能家居、无人驾驶、城市大脑为代表的行业应用也喷涌而出，并广泛应用于交通、医疗、电商、零售、安防、教育等领域，人工智能与实体经济已经深度融合，从AI基础层、技术层到应用层的创新人才培养已经成为人工智能发展的关键因素。2017年3月，人工智能首次被写入国务院政府工作报告，人工智能正式进入国家战略层面;2018年教育部出台《高等学校人工智能创新行动计划》，指出加强专业建设、加强人才培养力度、完善人工智能领域协同育人机制等，引领高等学校瞄准世界科技前沿，不断提高人工智能领域科技创新、人才培养和国际合作交流等能力。

当前，云计算、大数据等提供丰富的、源源不断的数据资源，人工智能进入了前所未有的发展阶段，在持续改变着包括高职教育在内的各个领域[1]。继浙江大学等35所本科高校新增了人工智能专业后，教育部再次发布公告，高校职业教育（专业）新增人工智能等9个专业，171所高职院校获批开设人工智能相关专业。高职院校积极响应国家开展智能教育的相关要求，到2020年共建设50门人工智能领域国家级精品在线开放课程;进一步完善了人工智能领域人才的培养层次，为国内高职院校在人工智能领域的人才培养指明了新的方向。现代职业教育必须服务区域经济发展，对接地方产业，并积极主动调整专业布局，服务本地产业转型升级，为当地的社会经济培养人工智能应用领域技术技能人才[2]。

二、人工智能人才培养的现状分析

（一）人工智能人才需求现状

在当今的新兴领域中，AI、大数据是最热的领域之一，在2019年全国两会政府工作报告首次提出“智能+”，并强调“深化大数据、人工智能等研发应用”。在国家层面，对AI、大数据都有了明确的规划。但尽管如此，人工智能人才短缺仍是该技术在整个行业广泛应用的主要瓶颈。2019年，人工智能公司ElementAI发布《2019年全球AI人才报告》，报告显示，全球人工智能人才的数量不断攀升，但顶级人才仍然供不应求。根据中国教育部门的测算，我国人工智能人才目前缺口超过500万，国内的供求比例为1：10，供需比例严重不足[3]。

（二）人才培养的协同育人机制不完善

完善人工智能领域的协同育人机制，推动校企合作、产教融合的协同育人模式创新，但是目前高职院校与政企之间多方联动联合协同培养人工智能领域人才还存在一定的不足。目前人才培养与产业发展存在脱节，对人工智能工程应用人才的需要把握不准，与企业之间的协同合作不够深入，企业合作没有深入到教学过程中。学校与企业之间协同创新、共同育人浮于表面，因此需要在人工智能创新行动计划等国家战略的引导下，抓住人工智能人才培养的关键所在，加强校企合作，不断的进行人才培养模式的探索。

三、高职院校人工智能人才培养的协调育人模式的具体策略

（一）紧跟行业发展前沿，优化专业课程设置

随着大数据、云计算以及机器学习算法的快速发展，人工智能和实体经济已经深度融合，面对AI应用层的创新人才培养已经成为人工智能发展的关键因素。为此随着产业结构的转型升级，行业与企业对于人才的需求也发生了改变。针对人工智能发展前沿和巨大社会需求，开设机器学习、机器视觉等前沿课程;智能机器人、人工智能应用等创新实践课程。构建合理的专业知识核心体系，课程内容的设置需具有前瞻心，对专业课程的设置进行优化，以此有效地增进学生对人工智能的認识与把握，让他们更好地适应人工智能的发展[4]。

（二）人工智能人才培养模式改革策略

在人工智能背景下，高职人才培养是一个巨大的工程，需要结合学生的实际，根据“人工智能”领域课题研究对高职学生能力的要求确定，并设计相应教学方案。全面建设人工智能的教学、创新实践资源和开展师资培养，进行课程体系的有针对性的梳理，渗透、融合人工智能在相关行业的教学内容[5]。

1.教学教法改革

改变本科式研究型为主的教学内容，确定项目化活动驱动的教学内容主线，人工智能课程，重构教学内容和知识体系，侧重应用性教学、项目化教学，做到真实项目进入课堂、真实技能嵌入课程、真实技术融入课本。充分贯彻“学生主体、教师主导”理念，推进“教学做”一体化，在整个教学的过程当中，注重“工学结合、学用合一”[6]。使学生学会人工智能开放平台的规划部署，使用深度学习的相关工具、框架以及计算机视觉领域相关知识解决实际问题的能力，激发学生对人工制相关知识和技能的学习兴趣。

2.加强人工智能领域师资队伍建设

人工智能是一个新兴的交叉融合的学科，依赖于计算机、数学、生物医学等学科内容的支撑，因此在人才培养的过程中对师资提出了挑战。打造一支能够适应基于人工智能的新型人才培养模式的教师队伍，以适应新人才培养模式。在师资队伍的建设上，一方面在校内尝试开展多学科交叉的联合培养新模式，充分利用各个学院的优秀师资，择优遴选主讲教师开展联合授课模式;另一方面立足于现有师资队伍，采取“引培并举”策略，引进领军人物和企业导师、培养青年骨干，鼓励教师进行国内专业培训和下企业兼职锻炼。以“双师型、结构化”为导向，打造一支建设专业理论功底扎实、实践经验丰富、专兼结合，具有明确发展目标、良好合作精神和知识结构合理的教学科研团队。

（三）构建校企融合、产学协同的人才培养模式