高职人工智能技术应用专业人才培养探索与实践

2022-07-02 12:23杨欣李晓雨
电脑知识与技术 2022年15期
关键词:专业建设课程建设校企合作

杨欣 李晓雨

摘要:通过系统分析N校建设人工智能技术应用专业的产业背景、所具备的优势,以及面临的挑战,对专业建设总体思路、人才培养目标、课程培养方案、师资建设情况和校企合作现状等方面存在的问题进行深入剖析,在此基础上,结合嘉兴人工智能产业发展的现状和专业从筹备、组建到实践三年来的探索经验,提出优化课程设置、夯实编程基础、着重应用场景、校企共建课程等对策建议以更好地培养人工智能技术应用专业人才,助力嘉兴人工智能产业的发展。

关键词:人工智能;专业建设;人才培养;课程建设;校企合作

中图分类号:TP311      文献标识码:A

文章编号:1009-3044(2022)15-0178-03

1 人工智能技术应用专业建设的背景

近年来,我国高度重视人工智能产业的发展,2015年以来陆续出台了多项发展规划,将人工智能提升为国家发展的重大战略。2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》[1],提出我国人工智能发展战略和目标计划,到 2030 年我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先 水平,成为世界主要人工智能创新中心,智能经济、智能社会取得明显成效,为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。同年12月,工信部发布的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划 (2018-2020 年)》,提出促进人工智能产业发展,提升制造业智能化水平,推动人工智能和实体经济深度融合。2018年,教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》[2],提出人工智能发展的科技创新体系和学科体系,并有35所高等学校获得人工智能专业建设资格。2019年,教育部增设高职人工智能技术服务专业[3],加快人工智能应用型人才的培养,N校成为首批成功申报该专业的171所高职院校之一,自2020年起执行,从2021年起更名为人工智能技术应用专业。

作为高职专业目录中开设的新专业,人工智能技术应用专业包含众多的技术理论知识,具有较大的学习难度,给高职院校的人才培养、教学管理和校企合作带来了全新的挑战。人工智能专业目前主要针对国内的顶级院校本科阶段学生以及其他本科院校的研究生博士生阶段学生,旨在培养创新性、科研型和交叉复合型的人工智能人才,要求学生具有良好的计算机软硬件基础、高等数学理论和人工智能专业知识,专业课程体系设置在内容深度和广度方面要求高[4]。这对于当前的高职学生来讲存在很大的难度,尤其是针对生源一般的普通民办院校,如何在这样的条件下培养出大量符合人工智能产业需要的人才,是我们高职院校亟待解决的问题。因此,高职院校需要充分评估当地产业情况,结合自身办学特色,从专业市场定位、人才培养目标、课程体系规划和师资团队建设等方面开展专业建设工作,培养具备行业特色的人工智能人才,满足服务地方经济发展和当地产业升级需求[5]。

本文后续内容安排如下:第2部分分别从专业建设总体思路、人才培养目标、课程培养方案、师资建设情况和校企合作现状等方面讲述N校人工智能技术应用专业的建设实践经验;第3部分讲述在具体的实践过程中遇到的一些问题以及探索的解决方法;第4部分总结全文。

2 N校人工智能技术应用专业建设实践

2018 年“发展工业互联网平台”首次写入政府工作报告,2019 年政府工作报告明确指出“打造工业互联网平台,拓展‘智能+’,为制造业转型升级赋能”。人工智能技术是实现制造强国的必然选择,长三角地区特别是浙江省信息产业及互联网产业在全国领先。在上一个“十三五”期间,嘉兴市已建成全国新一代互联网基础设施先行市,互联网与产业融合创新示范市,全国新型智慧城市标杆市和全国互联网制度与环境建设高地的“互联网+”“三市一地”,打造对接信息技术产业的高水平人工智能技术应用专业,是充分发挥新一代信息技术在推动社会智慧化和推进传统产业转型升级等过程中的战略举措。

在 “十四五”期间,嘉兴计划建成全国数字产业发展高地,做优做强智能终端、智能光伏和新一代网络通信三大优势产业,谋划布局柔性电子、人工智能和车联网三大新兴产业。依托南湖研究院,聚焦人工智能、未来网络等领域,开展应用研究与技术开发[6]。

2.1 专业建设总体思路

N校在上一个五年发展规划中就提出依靠交大,立足嘉兴,全面对接地方经济发展的新思路,从2019年起,积极筹建人工智能技術服务专业,在专业筹建过程中,围绕明确的人才培养目标,积极投入专业建设。在加强师资队伍建设、完善课程体系、加强实验室建设、拓展产学研合作平台等活动中有条不紊地开展工作。通过多次调研嘉兴及周边长三角地区人工智能产业的相关企业(中电海康威视、中电36所、上海西信、麒盛科技等),同时与省内和周边的兄弟院校保持密切的交流与联系,制定了具有N校特色的以Python编程为基础的计算机视觉和数据处理的课程方向群。这两个方向不仅考虑到当前人工智能行业热点的计算机视觉方向,而且兼顾了人工智能行业的数据处理方向,目标在于让学生掌握这两个方向一定的基础知识,便于他们在以后的择业就业时,能够在数据处理和计算机视觉相关的产业继续深耕。

2.2 人才培养目标

人工智能技术应用专业的人才培养目标,是培养理想信念坚定,德、智、体、美、劳全面发展,掌握本专业知识和技术技能,能够从事人工智能应用产品开发与测试、人工智能应用产品数据处理、人工智能应用产品营销和人工智能应用产品技术支持等工作的高素质技术技能人才。其就业岗位面向计算机、通信和其他电子设备制造业、互联网和相关服务、软件和信息技术服务业等行业的计算机软件技术人员、计算机网络技术人员、计算机系统分析技术人员和其他计算机与应用技术人员等职业群。同时还要具有一定的科学文化水平和良好的人文素养、职业道德和创新意识,精益求精的工匠精神,具备较强的就业能力和可持续发展的能力。

2.3 课程培养方案

课程体系依据计算机和人工智能岗位群构建。课程设置充分对接人工智能技术应用产业需求,课程内容反映技术发展、职业标准,培养学生的综合素质和终身学习能力。人工智能技术应用课程平台集成了Python程序设计、数据分析与处理、计算机视觉开发与应用、Web应用开发等多种技术体系,将综合素质养成、工匠精神培育、专业能力训练和创新能力培养融入人才培养全过程,通过融合、重构现有课程体系,开发基于职业工作过程的模块化课程,形成“底层共享、中层分立、顶层互通”的专业课程体系,如图 1所示。公共基础课程与全校信息类专业共享,专业基础课程(程序设计基础、Web开发基础、数据库基础和计算机网络基础等)实现与学院计算机特色专业共享,培养学生的公共能力和职业基本能力;专业核心课程(计算机视觉基础和应用、程序设计进阶、Web开发进阶、机器学习和数据分析等课程)对接职业标准,培养学生职业专项能力;选修课程(办公软件高级应用、数据挖掘与分析和计算机辅助设计等课程)拓宽学生知识面,培养学生的职业迁移能力;顶层贯通课程对接人工智能技术应用岗位群工作任务,融合Web程序开发、计算机视觉开发、数据分析处理等多种技术技能模块,培养学生的团队协作、项目开发的综合能力和岗位拓展能力。

2.4 师资建设情况

在人工智能领域技术交叉的背景下,对人才的综合素质和技能、跨专业的技术融合能力提出了更高的要求。但是目前人工智能技术应用人才培养平台与当前人工智能相关产业对接深度还不够、培养的学生技术技能相对单一、教师服务智能化产业能力还不高,对人工智能技术应用专业在产教深度融合、复合型人才培养、教学创新团队建设等方面提出了全新的挑战。

因此N校在专业成立之初,就组建了一套精干教学团队,专业带头人具有某通信总体研究所十余年的项目研发经历,对人工智能行业的技术能力要求有着深刻理解;专业资深教师也都有多年的企业项目经历,对人工智能的数据处理算法等有着独到深入的见解。同时专业还配备多名具有相关专业背景和多年海外留学经历的专业教师,对国内外的人工智能行业主流技术、发展现状和未来趋势都十分熟悉。再辅以学校老牌特色专业——计算机应用技术专业的雄厚师资,为新专业保驾护航。在学院的大力支持下,人工智能技术应用专业的多门核心专业课全部由本专业教师和计算机专业老师承担,少数部分非核心课程由外聘企业或其他学校教师承担,取得了不错的教学效果。

2.5 校企合作方式

目前N校人工智能技术应用专业还没有毕业生,因此很多校企合作的内容主要集中在课程建设上,主要是实训室的共建和实践课程的建设上,实训室建设目前主要是搭建对应的软硬件平台,主要包括实训教学软件平台及其对应的服务器设备,为学生竞赛配备的人工智能机器视觉设备等。而在实践课程的建设上,主要包括一系列的实践课程的校企共建,企业将大数据处理、计算机视觉开发中的一些真实应用项目转化为课堂中的实践教学课程,在大三的实践课中进行实际的操作和训练,目前已经转化了两门课程的实践课,待学生进入大三之后进行实际的检验。

3 人工智能技术应用专业建设实践经验

从2020年第一届招生以来,N校人工智能技术应用专业已招收80余名学生,从两年来的教学情况来看,在专业筹建时的想法已有部分内容初具成效,下面从两个方面分享心得体会。

3.1 课堂管理

高职学生在自控能力上普遍存在一些问题,尤其体现在课堂的教学上。在调研过程中,发现许多高职院校课堂的管理往往流于形式。本专业教师深耕企业多年,对于企业需要什么样的毕业生深有体会,企业首先需要一个遵纪守法,严守企业规章制度的员工。N校对此从学校顶层成立教学督导处,不仅仅对学生上课迟到、早退、旷课问题严肃处理,同时对课堂中学生看手机、打游戏、睡觉、不带课本、不做笔记等不学习的问题也要求教师严格管理。人工智能专业教师深知此事的重要性,因此严格执行学校的教学管理要求,严格落实课堂考勤要求,严肃课堂学习纪律,同时从思想教育方面让学生认识到课堂认真学习的重要性,并且要求老师在教学过程中加强师生互动,对课堂中学生开小差及时提醒,这对培养学生良好的学习习惯起了极大的促进作用,从另外一个方面来讲,良好的课堂氛围也能够极大促进了教师的课堂教学质量的发展,面对积极响应的课堂,教师也能够从中得到自己教学情况的反馈,积极改进课堂教学内容,对三教改革中的教法改革起到了极大的促进作用,为后续教学的提质增效树立了良好的示范。

3.2 课程管理

N校作为普通民办高职院校,招收的学生在逻辑性较强的课程中比较吃力,尤其是编程类的课程。在专业成立之初,人工智能专业充分吸取计算机专业开设编程类课程中的经验和教训,从多门编程语言课程中挑选了较为容易学习入门的Python语言作为基础语言课程。同时Python作为人工智能行业运用较为广泛的语言,也是行业中编程语言的首选。在其他课程的设置上,本专业在后续开设的程序设计进阶、计算机视觉基础和应用、爬虫和数据处理、机器学习和深度学习的课程都是以Python为基础开展授课,这样使得学生在学习该语言,初步具备编程语言基础后,能够反复地使用该语言开展后续各门课程的学习和实训,进一步掌握该语言,并夯实编程基础。从目前大二学生的编程能力来看,大都具备较扎实的Python编程能力,并能够熟练地运用相关的函数库等,解决计算机视觉和数据处理等方面的问题,达到课程设置的预期。

3.3 课程内容调整

在具体实践过程中,也会发现课程设置中的一些缺陷和不足。问题主要集中在学生人工智能行业中算法的学习上,普遍反映算法学习太难,学习效果差,畏难情绪严重,甚至影响了其他课程的学习。

在首批开设的课程中,包括计算机视觉基础和应用、机器学习和数据分析基础、人工神经网络基础及应用和深度学习与运用等课程,包含了大量的底层算法实现的内容。在计算机视觉基础和应用的课堂讲学中,具體讲解针对图像处理中的平滑处理、边缘检测和形态学操作等内容时,学生普遍对其中的原理产生畏难和厌学情绪。根据学生的知识储备和接受程度,专业教师简化了对原理的深入讲解,将授课重点转移到这些算法的处理结果上,并与生活中的美颜相机等图像处理应用相结合,让学生着重在算法的运用上下功夫,在最后的课程考核中取得了不错的效果。

设置这些课程设计的预期目标,是为了让学生知其然并知其所以然,开拓知识范围,让学生在以后的工作中具备较强的上升空间和潜力。然而在实际的教学过程中,算法的原理只有少部分同学感兴趣,极少数同学愿意去深入钻研。因此,专业后续调整了人培方案,将人工神经网络和深度学习两门课程合二为一,主要是指导学生基于PyTorch的深度学习模型的使用,同时针对机器学习的课程,教师逐步淡化原理部分的讲解,更偏重于算法的应用场景的描述,目前都取得了不错的效果。但是,对一些必要的原理内容,不但不能放弃,而是深入钻研,借助动画、视频等生动形象的多媒体手段,直观地展示出来,使学生更容易接受,从而拓宽其今后职业生涯中上升的通道。

4 总结

N校人工智能技术应用专业在三年来的专业建设过程中,经历了不少风雨,但是也收获满满,目前首届专业学生已经进入大三,等待就业市场的检验。后续专业还需要继续不断完善和改进现有的人才培养方案,并根据人工智能行业热点方向及时调整课程建设内容,同时融入学校相关专业以及兄弟院校优秀的专业建设经验,加强专业之间的交流和合作,使培养出来的学生能够紧跟行业发展方向,成为行业合格的人才。

参考文献:

[1] 国务院.关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL].[2019-02-26].http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

[2] 教育部.关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知[EB/OL].[2019-02-26].http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s7062/201804/t20180410_332722.html.

[3] 中华人民共和国教育部.关于公布2019年高等职业教育专业设置备案和审批结果的通知[EB /OL].[2019-01-18].https://www.zyyxzy.cn/index.shtml.

[4] 王万森.人工智能原理及其應用[M].2版.北京:电子工业出版社,2007.

[5] 伍辉.高职院校人工智能专业建设的研究[J].科技创新与生产力,2019(6):86-88.

[6] 李晓雨,杨欣.一本书读懂数字经济[M].北京:清华大学出版社,2021.

【通联编辑:梁书】

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