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标题

创新能力培养的人工智能人才模式改革探讨

范文

李美满刘小飞李可

摘? 要：针对人工智能专业人才培养中存在的实践和创新能力不足问题，阐述了“政校行企”长期合作培养人才的优势。构建利益共同体机制，丰富合作形式，建立特色的人工智能人才培养体系;创新专业课程和资源库，搭建社会实践课程平台，提供个性化的学习支持服务;以项目和学科竞赛为驱动，提升学生的创新创业能力，促进科研和创业市场化发展，推动高水平专业群建设，为创新能力人才培养提供参考借鉴。

关键词：人工智能; “政校行企”合作; 人才培养; 实践; 创新创业

中图分类号：G642? ? ? ? ? 文献标识码：A? ? ?文章编号：1006-8228（2021）07-71-04

Exploration of the reform of artificial intelligence talent training mode

for innovation ability cultivation

Li Meiman， Liu Xiaofei， Li Ke

（School of Artificial Intelligence， The Open University of Guangdong， Guangzhou， Guangdong 510091， China）

Abstract： Aiming at the problem that insufficient ability of practice and innovation in the cultivation of artificial intelligence talents， this paper expounds the advantages of long-term cooperation between "government， university， industry and enterprise". constructs the mechanism of community of interests， enriches the forms of cooperation， to establish the artificial intelligence talents cultivation system with characteristics; innovates the professional courses and resource library， builds a social practice course platform， to provide the personalized learning support services; driving with projects and subject competitions， improves students' innovation and entrepreneurship ability， promotes the market-oriented development of scientific research and entrepreneurship， to promote the construction of high-level specialty groups， which provides a reference for the cultivation of the talents with innovation ability.

Key words： artificial intelligence; cooperation between "government， university， industry and enterprise"; talent training; practice; innovation and entrepreneurship

0 引言

人工智能科学研究及其技術应用发展迅猛。人工智能的硬件化、芯片化以及平台化发展趋势明显，已成为国际竞争的焦点。《新一代人工智能发展规划》指出：完善人工智能领域学科布局，坚持人才培养的前瞻性和引领性。人工智能相关专业创新人才的社会需求与日俱增，国内部分高校因此成立了人工智能学院。而在人工智能热潮背后，却存在着缺乏成功的专业人才培养经验的问题。企业需要“即来即用型”人才，尤其是具备“素质+应用+创新”专业人才，但多数毕业生工作实践能力不强，独立开发项目的能力差，面对新技术时，需要花费较多的成本进行学习才能完成岗位技能与素质的对接，导致一些毕业生参加高收费的社会培训后才就业。高校须思考造成以上不足的原因。在校企合作方面，还没能形成长期、稳定、深入的合作;在创新创业教育课程体系上还处于模仿与借鉴的摸索阶段，无法满足不同层次学生创新创业的需要，导致学校教育和社会需求衔接不紧密或脱节，人才需求与供给结构性矛盾突出。人工智能对知识的深度与广度有综合性的要求，人才的培养必须依托一体化的培养体系，从内在涵养到外在素养均需要向世界一流高校学习，借鉴成功的人才培养经验，提升学生综合能力为核心，构建政校行企协同培养共同体，打造科技创新平台，建设科技孵化器，释放机器计算和机器学习技术的巨大潜能，挖掘个体的创新潜能，培养具有较好的数学基础和编程能力，能够完成实验和应用项目开发，同时具有创新思维和创业能力的专业人才。

1 建立政校行企长期合作的利益共同体机制，丰富合作形式

由政府相关职能部门牵头，构建与行业企业和科研院所参与校企合作的激励机制，从政策上保证校企合作的规范化和制度化。按照“不拘形式、因地制宜、深挖资源、互惠互利”的原则，建立政校行企长期合作的利益共同体机制。整合资源，引企入校，与人工智能公司、通信公司、数码科技公司、网络公司、软件开发与设计公司、教育培训机构等单位广泛合作，建立教育集团和股份制的企业学院以及产业学院，建设教学工厂和生产性实训基地，统筹经费，探索出一条不完全依靠财政投入而能改善教学条件的市场化新路。搭建区域服务平台，成立公共实训基地和创业孵化基地。校企双方定期沟通会商，及时化解各种矛盾，实现差异化的利益诉求，击中利益各方的共同“兴奋点”，达到互惠多赢。

政校行企共同承担决策和组织等管理职能，以主人的身份直接参与办学过程，按协议分享办学效益与成果[1]，紧密结合区域产业经济发展和技术更新情况，从“招生—教学—管理—顶岗实习—就业”进行“一条龙”合作，共同组建专业与教学团队，推进现代学徒制和构建“工作课堂”，根据已深度合作企业的具体要求来设计部分教学课程，融合企业文化与校园文化，做到产教融合、工学结合、知行合一，满足企业用工需求，缩短企业对员工的考察和培养过程，降低企业人力资源成本，增强企业参与人才培养的吸引力，既提高企业知名度，也让企业赢得更多利润。在创新创业和科学研究方面，高校引进高技能人工智能创新创业导师，借助集团的各种资源优势，搭建产学研合作平台，主持横向课题，面向企业开展应用技术研究，新产品研制开发、新技术成果转化，帮助企事业单位解决难题，同时可以获得企业的经费支持。

2 建立特色的人工智能人才培养体系，推动高水平专业群建设

人工智能带来的巨大变化，导致企业对人才的需求呈现出由单一性的知识技能向复合型方向发展。遵循高等教育规律，以最新的教育教学改革理念为指导，建立政校行企合作人才培养定期沟通会商机制。在学习和科研等方面做好国际化协同合作，引进全球知名企业的资源，将国际前沿的人工智能技术引入到学校的教学中。根据龙头企业实际需求及时更新教学与实践资源，校企共同进行实习实训、人才培养、产品研发、生产运营、科研与社会服务的合作。综合运用大数据等技术从根本上解决教学管理中的难题，引导学生重新思考专业学习，持续为学生提供全方位个性化的学习支持服务。邀请行业专家、企业骨干参与到学校教学的各个环节，实现人才培养与社会需求的对接，教学过程与企业生产的对接，教学内容与职业标准的对接。建立开放式创新性教学模式体系，形成以翻转课堂、任务驱动、案例讨论、实训基地模拟教学以及自主学习、MOOC、微课等形式多样的学习方法，线上教育与线下教育互相融合。创新具有示范引领意义的人工智能专业人才培养新模式，提高学生的科研能力和创新创业以及就业能力。

按照“政校行企共同培养、对准岗位设课程、教学资源促质量、实践竞赛为驱动、创新创业助活力”的高水平专业建设思路，立足高校实际，明确地方产业结构调整和经济转型升级目标，按国家级高水平专业建设标准贯通到人才培养全过程，用标准去指引与规范，确保人才培养规格与人才培养过程完全一致。以人工智能专业建设对接行业企业需求，成立协同创新中心，增强内涵建设，适应互联网+时代的产业变化和技术变革，彰显应用创新型的专业特色。组建校外实训基地，推行实训教学现场星级评价管理，有效地提升管理效率和精准度，做到了人才培养质量可追根溯源，提升学科专业建设的应用品质，形成规模效应和品牌优势，带动与区域经济社会相适应的专业群的快速发展。

3 构建基于创新能力培养的人工智能专业课程和资源库

人工智能学科是一门综合性、交叉性、边沿性的学科，涉及数学、语言学、哲学、心理学、控制论、信息论、神经生理学等许多学科，具有理论性强、知识点多、内容抽象等特点[2]，需要强化学生的逻辑思维能力。经过学校和行业以及企业多次论证，开设的人工智能核心专业课程如表1。

以“共享”为目标，以“专业”为展现形式，校企合作创新人工智能专业教学资源库，包括项目化的专业教学资源库、共享实训资源库、创新创业资源库，如图1所示。搭建新一代校企合作APP平台，开发免费的手机移动学习课程和资源共享课程，以企业项目为载体，将行业企业的最新技术融入课程学习包中。

4 搭建社会实践课程平台，提供个性化的学习支持

“互联网+教育”推动了具有智能、交互、协作、共享、开放等特点的智慧教育[3]，智慧教育的核心为“智能”，重点是搭建学习实践环境，所以成立校企合作发展理事会，吸引优秀的行业企业参加，争取中央专项资金和地方共建项目资金，建设高档次的公共实验中心。吸引社会企业资源，与国内外人工智能龙头企业建立合作关系[4]，采取共建、捐赠、股份制等形式建设包括智能技术、计算科学、图像识别、软件技术、大数据智能分析与处理、云计算、通信技术等优势专业实验平台。在保障专业良好基础实验的同时，依托校外实习基地，开设企业综合实训，实训项目的安排需要充分考虑专业课之间的横向联系，以及各个实践教学环节间的相互整合;实践内容需要符合工业界的技术规范，注重不同课程之间的知识交叉与融合，理论与实践互相渗透。为了提升专业学生的实践创新能力，设计具有多层次和学科专业特色的科技创新和竞赛活动，合作企业资助，以创新、创业竞赛基金的形式呈现。

推动高校和企业通过合作平台线上沟通，主动在平台更新资源信息，分享成功的经验和喜悦，及时解决存在的问题。真实企业环境和良好的文化氛围，有利于促进学生形成团结、进取、创新的职业素养，校企共同建设创新创业双师工作室、创客中心、创业资讯、创新创业实训课程、开发工具、社会服务资源库，共同组织申报相关研究课题。指导教师挖掘学生个性化需求，分析并自动统计兴趣相似性数据，然后对学生进行興趣分类，得出自主传播概率高的学习资源类型，面向智能终端进行互联网个性化教学设计，根据学生兴趣类别，有针对性地推荐个性化的学习资源，做好个性化的学习支持服务，鼓励学生尽早地接触企业项目，将科学精神和人文素养培养有机地结合，促进学生自主创新能力和个性培养协调发展。

5 以项目、学科竞赛为驱动，促进科研和创业市场化发展

申报项目、参加学科和技能竞赛、发表论文、申请专利等都是提升学生专业水平以及创新能力的最直接方式，也是高校有影响力的校园文化。建立“国赛引导、校企交融、互惠共赢”的多层次竞赛机制，精心策划具体的竞赛和创新活动，科学经营，打造政校行企高度认可的特色品牌竞赛，使合作企业既可以招聘到满意的学生，也可以获得品牌宣传等增值服务。校内竞赛的内容由学科带头人、企业专家根据学科和工作岗位技能拟定，比赛评分参照横向项目和纵向项目以及行业技术验收标准进行。通过校内竞赛，选拔突出的学生参加省赛和国赛，指派专业骨干教师进行精心指导，强化训练，同时将参赛作品往市场化的方向改进并在平台展出，激发学生参赛热情，有利于获得全国和省级大赛奖。

校企依托区域产业发展，汇聚多方优势资源，履行为地方经济及社会发展服务的功能，实现教学、科研、实践、生产相结合。学校鼓励教师承担各类纵向、横向项目，成立有教师相关项目支撑的科研小组，通过制定相应的奖励政策，引导学生结合专业特色和教师的科研项目加入感兴趣的小组。项目负责人和指导老师负责招新、组建团队、项目设计、日常管理、考核、指导、评估等工作，并定期组织学术研讨、技术攻关、创新沙龙等活动，培养学生对新技术的探索兴趣和创新思维，结识更多的朋友，拓宽自身事业和就业渠道。教师重视技术产业化以及成果化，以企业的产品研发和真实项目为载体，将科学理论知识运用到企业实际生产中，促进科研项目的市场化发展，提高科技成果的转化率，为社会创造更多的实用价值。学校加大对学生创新创业硬件和软件方面的投入，营造良好的教育氛围，引进创客中心导师，邀请权威专家和成功的创业者为学生传授创业的实用经验，启发学生将创新创业活动与所学专业知识结合起来。指导教师组织学生到企业参观学习等创新创业文化活动[5]，举办创业计划大赛，提升学生的创业愿望，依托政府和学校共建的创新创业孵化基地，为学生提供各项创业孵化基地服务、创业训练税务登记、申请专利和著作权、成果转化等系列服务。学校扶持创新创业先进典型，为创业项目落地保驾护航，对于一些值得推广的成果，以典型案例的形式进行广泛宣传。

6 结束语

政校行企深度合作全面提高了学校办学实力和人才培养质量，解决了学校教育和社会需求存在脱节的问题。我校通过人才培养模式的改革与实践，人工智能高水平专业群建设获得了省级立项，也得到了政府和企业较多的经费和设备支持，服务经济社会能力也得到了大幅提升，毕业生初次就业率名列前茅，技能大赛获得了教育部国赛一等奖，“挑战杯”大学生创新创业大赛均取得可喜成绩，相关人才培养经验得到了推广并获得了省级教学成果奖。我校将继续探索与时俱进的创新能力人才培养新途径，为社会培养出更多适应当前经济及社会发展需求的专业人才。

参考文献（References）：

[1] 尹文涛，李正，翟振东.关于社会力量发展高等职业教育的思考[J].教育与职业，2014.26：8-10

[2] 韩洁琼，余永权.人工智能课程教学方法研究[J].计算机教育，2010.19：71-73

[3]李美滿，陈亚芝，邓哲林.提高计算机专业应用创新型人才培养能力的研究——以广东理工职业学院为例[J].职业教育，2018.17（2）：30-33

[4]王国胤，刘群，夏英.大数据与智能化领域新工科创新人才培养模式探索[J].中国大学教学，2019.4：28-33

[5]魏嘉，马红.新升本院校创新创业教育存在的问题及对策探讨[J].甘肃高师学报，2017.22（11）：38-40

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