[出处] 教育教学论坛_2022年第40期

蔡红娟

（武昌首义学院 信息科学与工程学院，湖北 武汉 430064）

一、新工科背景下人工智能（AI）人才需求分析

自2017 年国务院将人工智能技术与产业上升为国家重大发展战略以来，人工智能（AI）已成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。人工智能的技术链分为基础层、技术层和应用层，而技术应用层涉及计算机视觉、智能语音技术、自然语言处理、机器人技术等关键技术及不同场景应用，其产业链分析如图1 所示。广泛渗透到安防、交通、医疗健康、金融、营销等行业领域，形成了人工智能产业生态链。2018 年以来，各高校陆续开设人工智能本科专业，但集中分布在研究型的“双一流”高校，侧重于AI新理论新技术的研究与开发。AI应用型才培养还存在大量缺口［1］。人工智能是一门新的技术科学，涉及大量交叉学科。近年来，随着深度学习开发框架、体积更小的深度模型、性能更优的算法模型、端—边—云全面发展的算力助力人工智能与产业应用的融合，降低了AI工程实现和AI产品开发及应用人才的开发门槛，从而使AI应用型人才的培养在民办高校获得可能。

二、服务地方产业，凝练德能融合的AI应用型人才培养目标

湖北省在“一芯驱动”战略的驱动下，引进小米科技、科大讯飞等国内AI企业领头羊落地，推动人工智能与制造业融合，积极布局智慧城市、智能制造等AI领域。

基于此，我校立足于民办高校学情，结合新工科背景和新时代精神，围绕“为谁培养人、培养什么样的人”，依托首批学科群建设和产教融合优势，以电子信息工程专业为抓手，通过“存量调整”的方式构建了AI应用型人才在计算机视觉细分领域的培养体系，其基本思路如图 2所示。

图2 德能融合的AI应用型人才的培养体系

以四个阶段的课程育人体系为载体，通过两条主线（价值引领、能力培养）的融合渗透，四个层次（行业认知、基础应用、专业综合、创新创业）的毕业要求凝练，协同两个校企合作实践育人平台（人工智能综合实训平台、智云互联综合实践平台），使学生具备利用大数据+深度学习开发框架灵活解决计算机视觉领域的方案设计及场景部署的能力，成为具有社会责任感的新时代人工智能应用开发领域的社会主义建设者和接班人［3］。针对计算机视觉细分领域的AI应用型人才培养提炼了四个层次能力要求，以学习成果为导向，细化课程目标。第一阶段，专业通识课（“专业导论”“职业素养”），引导学生初步体验AI领域的乐趣和探索方法，激发学习兴趣，实现提出问题、习惯思考的养成教育。第二阶段，学科基础课（“电子技术”“编程基础”“微处理器工作原理”），使学生通过软硬件基础训练具备工科的科学基础、思辨方法基础。第三阶段，专业核心课（“数字图像处理”“机器学习”“深度学习”），使学生能够运用专业思维进行问题分析和研究的能力，以及运用专业知识进行系统设计和综合的能力，具备AI工程实现方向和AI产品开发及应用方向的职业技能。第四阶段，专业方向课（“人工智能理论与实践”“机器视觉与实践”），使学生能够利用大数据+深度学习开发框架灵活解决计算机视觉领域的方案设计及场景部署，并具备持续学习、自我发展、贡献社会的能力。

三、构建专业能力、职业认证、价值塑造有机融合的AI应用型人才课程体系

对接岗位需求，根据AI应用型人才的培养总目标，立足于“怎样培养人”，对课程体系进行顶层设计，形成职业认证体系与专业知识体系、价值塑造与专业能力的双融合。

1.职业认证和专业能力有机融合。职业认证既是培养符合社会需求的行业高素质技术人才的过程，也是对高校社会服务能力与质量的评价总结，是对人才培养质量的监控。因此，优化课程教学内容时充分考虑了社会需求和岗位要求，将职业认证体系内容融入专业课程体系内容中，以提升学生的就业适应性。华为HCIA-AI中级职业认证体系从三个方面（平台搭建、数据管理、应用开发）六大模块（软件安装、数据采集、数据处理、人工智能应用软件开发测试、人工智能算法优化、机器学习算法应用建模）对人才培养提出了要求。针对AI应用型人才四层次能力培养的第三阶段和第四阶段，从数据采集（大数据、数据挖掘）、数据清洗（清理、标准化和降维）、特征工程（特征提取与选择）、模型的训练与评估、模型的部署与整合等方面，将HCIA-AI职业认证体系内容和专业课程体系进行深度融合，如图3所示，促进了专业链与创新链、课程内容与职业标准、教学过程与实践环节有效融合。

图3 HCIA-AI职业认证体系与人才培养体系的融合

2.价值塑造和专业能力有机融合。结合新工科特色、新时代人才培养使命、AI应用型人才素养能力要求，深入挖掘各门课程的育人功能，并将思政元素融入教学资源和教学评价，将思想政治教育功能固化到教学方法中，使思想政治教育与专业能力培养同向同行，逐步形成全面的具有AI应用型人才特色的课程思政体系。在教学内容中，要体现社会主义核心价值观、爱国主义情怀、改革创新的时代精神、科学思维、辩证唯物主义思维，将思政元素有机融入专业知识体系，并作为必要章节直接体现在各类教学资源中。在教学方法中，立足于科学思维、职业素养的养成教育，在专业课面授知识、实践指导的过程中，结合专业知识所蕴含的思政元素，通过创新教学方法，尝试多维课程组织形式，实现知识传授与价值塑造的融合。在教学评价中，要体现学生用马克思主义基本原理分析具体社会问题，以及用马克思主义哲学分析自然科学问题的能力，将思想道德修养的提升融入过程性评价标准，并将学生的价值认同、内化、践行的目标达成度与专业能力目标达成度有机融合。

四、升级全方位的人工智能实践创新教育基地

人工智能领域人才培养要求高校充分利用AI企业的行业技术优势、应用案例、职业技能培训、人员管理等优质资源，深入校企合作［3］，探索如何将企业资源有效融合本科人才培养的全过程，聚焦实践能力的提升。

我校通过深化产教融合成果，建设了满足四阶段能力培养的人工智能实践创新教育基地：以现有的校企联合实验室（泰克智能教学联合实验室、Altera FPGA&openCL教学联合实验室、软帝高性能嵌入式实验室）为基础，搭建人工智能综合实训平台，支撑AI能力培养的第二阶段（锻炼基础实践能力）的实验教学和第三阶段（以项目案例为导向训练工程实践能力）的实训教学；依托现有的校企共建基地（深圳讯方、中软国际、武汉厚溥），搭建智云互联综合实践平台，支撑AI能力培养的第一阶段（行业认知和基础课实践）的专业导入教学和第四阶段（HCIA-AI职业技能实践训练与实践创新创业训练）的企业实战训练。

人工智能实践创新教育基地的建设，参考华为ModelArts全周期AI工作流的功能，其中，实验室的实验环境包括公有云、各种边缘计算及消费类终端等端、边、云的部署。在创新平台的开发终端电脑上，从AI编程语言、Python IDE到机器学习第三方算法库和深度学习框架，解决了数据采集清洗、模型参数优化与评估、模型部署与整合等课程实践教学，以满足机器视觉应用开发的实验教学、综合实训、认证培训等功能。

五、画好三环同心圆，拓宽全员育人途径

新工科背景下，要求培养具有较强行业背景知识、工程实践能力、胜任行业发展需求的社会主义建设者和接班人，这就要求我们从专人思政向全员育人转变，必须把思想政治育人贯穿教学全过程。我校在人才培养过程中引入了有经验的企业工程师、辅导员和专业教师组成联合AI人才培养团队。以学生为圆心，画好专业教师、企业工程师、辅导员的三环同心圆，不断提升育人实效。

1.专业教师以课堂教学为半径画好同心圆。一方面，专业教师团队引进具有AI科研背景的师资，将科研成果、学科前沿、企业创新成果融入教学体系，以人工智能数据、算力、算例和场景四要素训练项目为载体，实现专业课课堂教学与思想政治教育目标的精准对接，加强科学方法论和辩证唯物主义的引导，以及科学思维和工程思维的培养；另一方面，依托学院创新创业基地和人工智能实践创新教育基地，以项目为牵引，将专业知识体系与实践项目课题对接，培养学生解决实际工程问题的能力，引导学生精益求精的大国工匠精神；通过华为认证培训、AI新技术培训、AI产品技术讲座等多种形式，让学生了解我国科技的生命力，厚植爱国主义情怀，增强学生投身专业研究、致力人工智能产业发展的使命感和自信心。

2.企业工程师以实景化教学为半径画好同心圆。以实践课程为纽带，以培养学术职业精神和创新能力为目标，依托我院校企合作企业的优秀师资，校企共同开发AI课程体系，制定人才质量评价标准，促进专业链与创新链、课程内容与职业标准、教学过程与实践环节有效融合。聘请行业企业资深工程师担任实践环节的课程导师，负责专业项目、行业综合案例资源的建设，以及AI产品开发的指导，并在企业实战案例实景化教学中，让学生深入了解企业实际工作流程和新技术应用趋势，真正体验工程伦理、行业标准、岗位职责及职业道德。由高学历高职称教师（专任教师）、行业企业工程师（兼职教师）和企业区域教育负责人组成教师团队，负责将HCIA-AI课程本地化，以更好地服务本科生的工程素养的培养。

3.辅导员以思想政治教育为半径画好同心圆。吸收具有电子信息工程专业背景的辅导员加入AI教学团队，在学科竞赛、双创项目、创新创业实践课程、大学生学习生涯规划、职业素养等教学环节中，辅导员与专业教师、企业工程师形成双导师制，共同备课、共同制订课程目标、共同管理学生学习过程，负责学生思想政治教育目标达成度的评价。

结语

本文对新工科背景下民办高校的AI应用型人才培养模式进行了探索与研究，完成了德能融合的顶层设计，构建了全过程的课程育人体系；介绍了将HCIA-AI人工智能工程师职业认证知识体系与AI专业课程群教学体系有机融合的路径，为应用型本科AI人才培养提供了一种新范式；专业教师、企业工程师、辅导员三方联动育人，拓宽了课程育人的途径，形成了学业思想政治的育人闭环。经过近几年的实践，人才培养质量显著提高，专业对口就业率得到了大幅提升。