高职院校人工智能专业建设研究

章宜玉 刘婷

摘要：在人工智能技术快速发展的背景下，本文对国家和地方的政策文件进行梳理分析，以产业需求为导向，对高职院校人工智能专业建设进行了探索与研究，从人才培养方案、课程体系设置、师资队伍建设等3 个方面进行了分析，希望能够为相关研究提供借鉴。

关键词：高职院校;人工智能;专业建设

1 建设背景

1.1 国家发展战略

人工智能是新时代推动科技跨越发展的重要力量。近年来，我国颁布了多项战略规划和纲要，全方面指引人工智能的发展。2016年5月，为加快人工智能产业发展，国家发展改革委等四个部门联合发布了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》的通知。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，该规划指出目前人工智能专业的人才还远不能满足产业发展需求，要大力推进对人工智能高端人才的规模化培养、加大对人工智能专家的引进力度，以及加强高校人工智能学科的专业建设等。2018年4月，教育部发布了关于《高等学校人工智能创新行动计划》的通知，该通知指出：“要推动人工智能领域学科建设，推动高等院校设置人工智能学科;要加强人工智能专业建设，推进“人工智能+X”的复合型人才培养模式;在职业院校增设人工智能相关学习内容，培养人工智能应用方向的技能人才，构建人工智能多层次教育体系。”

2020年1月，教育部等3个部门联合发布了《关于“双一流”建设高校促进学科融合 加快人工智能领域研究生培养的若干意见》。该意见提到要以产业需求为导向，建设好实践实训平台，对高校教师开展师资培训。

通过对以上国家相关政策文件的分析，可以看出，人工智能已成为推动数字经济快速发展的战略性产业，是推进传统经济向新兴经济转型升级的重要驱动力量。在“新工科”背景下，高职院校应紧紧围绕市场对人才需求，推动人工智能专业建设的变革和创新，推动产教融合人才培养模式发展，精准培养产业所需人才。

1.2 产业发展背景

长沙一直紧跟国家发展战略规划，高度重视人工智能产业发展，在 2017-2020年落地一大批智能化项目。为了推动人工智能产业发展，长沙不仅专门设立部门规划指导产业发展，还出台了多项政策，将“三智一芯”作为重点方向重点推进，因此产业基础越来越雄厚。据了解，长沙人工智能产业领域现有核心和相关企业2400余家，主要分布在基础层（智能软硬件等）、技术层（学习算法与智能技术等）、应用层（智能产品与服务等）。

1.3 行业人才需求

随着人工智能技术的市场规模不断增长，人工智能领域的企业如雨后春笋般涌现，对专业化人才的需求与日俱增。据2020年8月的《2019-2020年人工智能产业人才发展报告》显示：目前我国人工智能领域的专业人才严重不足，累计人才缺口约有30万。目前，人工智能领域相关企业人才供给需求主要为产品经理岗、实用技能岗、应用开发岗、算法研发岗。其中，实用技能岗需求量占比最高，达到 63.8%。而据调研，实用技能型岗多为操作类工作岗位，这也正是高职院校培养人工智能人才的主要方向。

2 人才培養方案

2019年，教育部针对普通高等职业院校增设了人工智能技术服务专业，于2020 年正式开始实施。目前，人工智能技术服务专业的人才培养体系还处于探索阶段，还面临众多问题：比如缺乏标准的人才培养方案与课程知识体系、现有实验室条件还不够完善、缺少专业实践教学平台等。

2.1 培养目标

人才培养目标是人才培养方案的核心，合理地定位高职院校人工智能专业的人才培养目标不仅是高职院校进行课程体系设置和有效开展教学的前提条件，也是确保人才培养质量的重要保障。人工智能专业人才培养目标的制定既要考虑社会发展对人才的时代需求，也要遵循教育的发展规律。人工智能专业人才培养目标定位为：致力于培养具有坚定的理想信念，德、智、体、美、劳全面发展，具有较好的文化素养、职业操守和创新意识，精益求精的工匠精神的人工智能技术服务人才。

（1）知识方面：重点掌握人工智能基础的相关理论知识，精通机器学习、深度学习和图像处理的基本理论等知识。

（2）能力方面：具备一定的对人工智能行业技术发展趋势进行研究与分析的能力，具备企业级应用系统开发能力;具备至少一种主流人工智能开发框架应用能力。

（3）品德方面：具备良好的职业道德素养，德智体美全面发展，健康个性和谐统一。

2.2 培养模式

人工智能企业在理解产业前沿技术与实践运用等方面有着天然优势，高职院校在人才培养体系建设方面有着深厚的积累，因此高职院校要构建产教融合人才培养模式，发挥各自的优势，与企业形成深层次的教育合作关系，探索可落地操作的合作模式，保证人工智能技术服务专业人才的培养模式和课程体系能够持续满足当前人工智能产业的发展需求。

在产教融合过程中，我们要遵照“课程内容与职业标准相结合、实践动手与理论教学相结合、实践练习与岗位需求相结合”的原则，深入企业开展调查研究，弄清楚企业市场对人才的具体技能要求，将市场需求融入到人才培养过程中，将生产技术力量融入到教学实施环节中，实现教育与产业的良性互动。同时在校企业合作的基础上，要推动建设高职院校的人工智能实验室、实训基地，逐步形成教学和生产相结合的教学体系。

3 构建应用型课程体系

人工智能专业课程体系建设要根据人才培养目标展开，因此高职院校的课程体系应该在夯实基础理论知识的基础上，着重引进企业项目与实践课程，以培养实践型、复合型的工程化人才。基于对人工智能企业岗位的技能分析，对高职院校的课程设置进行了初步探索设置，如图1所示。课程体系设置专业基础课有移动互联程序设计、数据结构、Linux 应用基础、人工智能数学基础等。专业核心课为Python程序设计、Flask Web高级开发、机器学习与深度学习算法原理、OpenCV 图像处理、深度学习开发框架等。专业拓展课有人工智能Web开发、项目开发综合实战、毕业设计等。专业选修课有自然语言处理技术、语音识别技术、网络爬虫技术知识、图谱技术。

4 师资队伍建设

要建设好人工智能专业，职业院校必须建设一支专业知识过硬、专业技能精湛的双师型教师队伍，因为高质量的师资队伍是人工智能人才培养的基础，只有建设一支优良的教师队伍，才能推进人才培养的各项工作有序开展。

第一，要重视人才的引进。学校要积极引进人工智能领域的专业人才，可以聘请人工智能相关科技企业中经验丰富、实战技能过硬的技术专家，共同打造高水平的人工智能教学团队。人才引进的同时要充分考虑教师的学科研究背景的专业性、年龄结构的合理性、工作经历的多样性，有梯度、有层次地推进师资队伍建设。

其次，要重视对教师的培训。一方面学校可以定期选送一线教师参加省培、国培等相关培训，不断提升教师们的知识储备和教学能力。另一方面学校可以邀请人工智能企业的领军人才来给教师做技能培训，或者定期组织教师去人工智能相关企业进行下企业实践，从而增强教师对新技术的理解和应用，以便更好地提升教学实践能力。

除此之外，學校还可以建立人工智能网络学习和交流平台，使得教师们能随时学习到最新的人工智能相关课程和项目案例。并且平台可以不定期邀请人工智能领域专家或学者开展线上讲座，以最大限度调动教师学习的主动性和积极性，鼓励教师利用网络资源及时跟踪技术动态，掌握前沿技术。

5 结束语

人工智能作为新时代产业发展和变革的核心驱动力量，正引领世界发生新的更大的变化，高职院校应积极顺应这一时代背景，积极探索人工智能技术服务专业建设。本文从人才培养方案、课程体系设置、师资队伍建设等方面进行了一系列阐述，为高职人工智能技术服务专业建设提供一些思路。

参考文献

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[6]许朝山. 地方产业转型升级背景下高职院校专业设置及优化机制研究[D].中国科学技术大学，2020.作者简介：章宜玉，女，湖南长沙人，工程师，主要研究方向为职业教育、软件技术。

基金项目：该文系长沙市哲学社会科学规划项目：智慧长沙战略下高职院校人工智能专业建设研究（项目编号：2021csskktzc55）的研究成果。