论人工智能环境下高职人才培养需求与对策
张治斌 刘瑞新 王浩轩
摘要：人工智能和职业教育的发展与建设目前均已提升到国家战略层面，成为我国未来经济和社会发展的主要支撑，人工智能的发展能够迅速改变原有的生产力构成和对劳动者的技能要求，职业教育人才培养的及时转型将直接影响和促进经济与社会的发展。本文从人工智能发展需求、职业教育专业发展规律及国家战略层面讨论将两者互通互促关系进行深度构建，以促进人才培养的创新能力、适应能力与可持续性成长需求，加速我国智能化相关产业的稳步发展。
关键词：人工智能;高职;人才培养;需求;对策
中图分类号：G71文献标识码：A ? ? ? ?文章编号：1003-2177（2020）11-0078-02
今天，人工智能的身影在我们工作、学习和生活中随处可见，它的飞速发展给我们带来诸多便利的同时，也悄悄改变着我们的生活模式、学习方式、经济发展和社会变革，人工智能也逐渐成为国际经济、政治乃至军事竞争的新焦点，各国纷纷将发展人工智能作为提升国家竞争实力、维护国防安全的重要战略。
德国在《德国2020高技术战略》提出工业4.0的未来十大项目，旨在利用物联网信息系统构建生产中供应、制造、销售等信息的智能化、个性化，以提升制造业的智能化水平;美国互联网与制造业联手提出“工业互联网”概念，以期通过网络和数据的整合提升工业价值的创造力;我国在2014年提出“中国制造2025”的强国战略，2016年进一步提出要深入推进“中国制造+互联网”发展战略。2017年两会，“人工智能”被首次写入政府工作报告。同年7月国务院提出《新一代人工智能发展规划》的战略目标，意味着人工智能势必将成为我国未来科技革命和产业变革的新引擎，也将带动和促进传统产业的转型升级[2]。
1 生产方式与职业教育的关系
不同的生产方式和产业格局决定了特定的职业教育模式，生产方式向职业教育释放着人才培养的功能需求，而职业教育的发展也促进了生产方式的发展和变革。以作坊式小规模生产的农业社会，势必会诞生学徒制教育模式以满足小批量、定制式生产的需求;以机器生产为代表的第一次工业革命的诞生，则衍生出职业学校的教育模式;随着生产电气化、流水线标准化、大批量生产的第二次工业革命大工业时代出现，需要培养大批量的操作型、标准化劳动者，以适应大型工厂流水线、标准化和规模化生产，进而大幅促进了中等技术性职业教育快速发展;而第三次工业革命中信息化的出现，提高了对职业技术含量的要求，此时高等职业院校应运而生，此时科学技术对生产的推动作用越来越明显，技术本身的精密度、精确性和复杂性也越来越高，因此需要更多具备高技术、高素质的人才，此时的职业教育、社区学院、成人继续教育成为执行职业人才培养和培训的主要渠道。
生產力决定生产关系，进而影响生产关系中的重要组成要素——劳动力的教育。技术的变革、科技的创新，是引起职业教育转型升级的动力，也是历史发展的规律。人工智能时代的到来将实现由目前大规模的生产型制造向服务型制造的转型，重复性、机械系、程式性的加工过程将由灵活性、定制型、个性化的加工所取代，诸多岗位也将被人工智能所替代：无人超市、无人工厂和无人银行将不再稀奇，面临着生产加工史无前例的变革和对传统职业教育人才培养的强大影响，职业教育势必要快速寻求一种变革，使其能够迅速搭乘人工智能这列高速列车完成模式转型。
2 智能化时代对职业教育的挑战
对比前三次工业革命诞生和培养受机器所控制的劳动者，智能化时代所培养的人才应该是具备控制机器能力的操控和调度型以及对机器能够进行维修、维护的管理型人才，此前的劳动者要按照机器的节奏去工作，而智能工业时代机器应该成为工人手中被操控的对象，按照人的意识和意愿完成生产工作，人工智能使得数据化、智能化、信息化、柔性化成为未来生产制造车间的主流技术，社会化生产的小批量、自动化、智能化、个性化、差异化趋势日渐明显，传统职业教育背景下技能型劳动力将面临大规模失业的困境，人工智能已经对职业教育发起严峻的挑战。
3 人工智能对不同层次人才的需求
《高等职业教育创新发展行动计划（2015—2018年）》明确指出，将专科高等职业院校建设成为区域内技术技能积累的重要资源集聚地。重点服务“中国制造2025”，主动适应数字化、网络化、智能化制造需要。培养的人才不仅要会操作，还要能够解决技术难题;不仅要掌握人工智能，还要具有一定的领导力和判断力，能够在管理中推动人工智能的优化。
人工智能已经逐渐渗透到各类行业中并占据一席之地，目前比较流行和日渐成熟的智能交通、智能医疗、智能教育、智能制造、智能工厂、智能安防以及商业智能和智能物流已经在各个领域开始崭露头角，越来越多的劳动密集型、重复机械型、技术含量不高的产业逐渐被人工智能所替代，如果职业教育继续延续工业3.0时代人才培养目标和培养模式，不能及时调整专业与课程体系布标，进行及时地转型、变革和发展，就无法培养出适应科技变革的人才，而必将被摒弃。
人工智能工业化背景下，智能设备与智能应用服务将作为强大的工具运用到不同的行业场景，劳动者要做到的是研发、操控、维修、维护这些工具，与更高层次的本科和硕士层面人才培养方向不同，专业高职更应该侧重于培养适用于各类行业具有实操经验的技能人才，他们不需要涉足人工智能基础理论研究，不必参与人工智能发展理论体系的创新，但需要具备对人工智能使用的基本素养，能够对自然语言、图像识别、语音识别、计算机视觉等算法技术的应用充分理解;能够掌握人工智能的设备基本维护保养与操作调度方法;能够将大数据相关数据进行抓取、清洗、分类、存储、分析和可视化等操作;能够将人工智能的技术应用到不同工业场景和行业背景中并具有实操经验的高级技能人才。这种环境下劳动者的创造性、个性化、应变能力和场景组合能力就尤为重要，以适应用户个性差异化的生产服务需求[1]。
4 人工智能环境下职业教育对策
4.1 人才培养重点深入调研，挖掘人本需求
人工智能时代诸多行业的职位和岗位将以机器替代人的趋势已成定局，在进行教育转型之前，完成行业发展规律和用人需求深入研讨，挖掘专业核心技术能力的同时，注重职业教育中具有更高价值的软技能、综合素质和人文素养，比如好奇心、创造力、主动性、多学科思维、批判性思维、团队合作和解决冲突的能力，以适应智能化、个性化、差异化人工智能生产和服务的需求和不断发展;同时培养学生具备更好的逻辑推理能力、语言理解能力以适应技术日益复杂快速迭代的发展需求，培养学生职业规划能力、职业拓展能力和创新创业能力等。
4.2 挖掘人工智能应用本质，实现与专业的有机渗透
目前国内大部分职业教育执行的人才培养模式和教学内容还停留在工业3.0以前的模式，以培养中低端技术含量低、重复性高、无创新需求的人才为主;教学中以理论为主，穿插实践，大部分专业建设与企业实际需求和工作场景、技能需求相脱离;除信息技术相关专业外，大部分职业教育未能将人工智能对本专业发展的实际影响考虑在未来专业建设中，专业培养的毕业生在未来求职竞争力、生存能力和发展空间受到极大限制。以物流管理专业为例来说：物流的概念最早诞生于美国，中国的物流术语标准将物流定义为：物流是物品从供应地向接收地的实体流动过程中，根据实际需要，将运输、储存、装卸搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等功能有机结合起来实现用户要求的过程。伴随着国内电子商务急速上升的用户交易需求，以及条形码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等先进的物联网技术的发展，传统由低端人工完成的商品仓储、配送、运输等物流规划、管理活动已经逐步转向物品识别、地点跟踪、物品溯源、物品监控、实时响应的过程控制活动偏移，变得更加智能化、系统化、透明化和自动化。对应职业教育中物流专业建设中的仓储管理业务、库存管理和仓储规划、物流企业市场营销等专业课程已经不能满足智能物流发展的需求，而自动识别技术、数据挖掘、人工智能、GIS甚至智能物流设备的维修、维护技术已成为实际工作场景中必备的基础知识。岗位需求也由仓管员、运输调度员、配送员、客服人员等变更为具备物流过程优化和改善能力;掌握物流智能、自动化设备应用方法（例如立体仓库、智能物流机器人、自动化分选系统）;具备车间调度、智能仓库管理平台WMS使用能力等高技能复合型人才[3]。
4.3 加强人工智能概念应用推广，实现智能思维深度普及
加强人工智能相关算法、应用软件使用的推广与普及，特别加强机器学习、自然语言处理、机器識别、数据挖掘等相关课程的教学推广，大力开展人工智能通识课程例如Python基础应用的开设，使各类专业人才培养在具备专业基础理论和应用的同时，培养智能思维概念，构建学生职业衍生的终身职业教育氛围;通过与本科高校对口贯通分段培养（3+2）的方式，培养具备本科学习层次的人工智能人才;充分利用高职院校的继续教育和社区培训面向传统生产流水线中的技术人群进行智能理念提升、回炉训练和技能培训，使其成为智能制造设备的监控、管理和维修新员工，以期获得更多可持续发展工作岗位，助力国家终身学习型社会建设。
职业院校是社会生产人才培养的摇篮，也是劳动力继续教育、终身学习的温床，人工智能深入生产与生活已势不可挡，因此，职业教育需要积极思考专业建设转型，及时适应专业智能化发展的行业需求，培养学生创造力、创新力及可持续发展学习力，满足未来科技人才的大量需求，适应社会经济发展的变化，为国家产业顺利转型和创新发展做出人才培养的杰出贡献。
参考文献
[1]姜志坚，赵兴民，卢德生.人工智能背景下职业教育发展的策略[J].中国职业技术教育，2017（30）：54-59.
[2]吕一枚.“工业4.0”将牵引职业教育实现三个转移[J].职教论坛，2016（16）：67-70.
[3]匡瑛，伍强瑞.新工业化与“互联网+”背景下的职业教育：挑战与创新[J].职教论坛，2016（19）：28.
（责编：杨梅）
