“人工智能化”計算機應用技術專業課程體系改造

曹宇，朱振華

（上海城建職業學院，上海201415）

0 引言

人工智能（AI）所屬社會科學與自然科學的交叉學科。應用領域廣泛，包含機器翻譯、語言和圖像理解、自動程序設計、專家系統等。人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活、改變世界。特別是在移動互聯網、大數據、超級計算、傳感網、腦科學等新理論新技術以及經濟社會發展強烈需求的共同驅動下，人工智能加速發展，呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征[1]。各行各業影響巨大，許多崗位隨著人工智能應用場景的不斷開發，發生了重大變化[2]。

我國政府對人工智能技術非常重視，主要相關政策有《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》、《智能硬件產業創新發展專項行動（2016-2018 年）》、《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020 年）》等。此外，自2017 年起，每年政府工作報告中也會提及“人工智能”行業。

2017 年《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》中，明確了我國新一代人工智能發展的戰略目標：到2020 年，人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智能產業成為新的重要經濟增長點，人工智能技術應用成為改善民生的新途徑;到2025 年，人工智能基礎理論實現重大突破，部分技術與應用達到世界領先水平，人工智能成為我國產業升級和經濟轉型的主要動力，智能社會建設取得積極進展;到2030年，人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心[3]。

在此背景下，傳統的計算機應用技術不能停留在軟件開發、網絡管理、電子商務等方向上，而像計算機信息管理、計算機系統與維護等方向已經沒有太好的就業市場了。為此，應該積極擁抱新技術，改造現有的計算機應用技術專業課程體系，不至于在當前人工智能技術的大浪潮中落后，甚至淘汰。

1 “人工智能化”專業課程體系改造方式選擇

時不我待，如何將現有計算機應用技術專業的課程體系進行改造。

一種方式是，建立一個全新的課程體系，讓它完全切合“人工智能”學科范疇。但問題在于會受到學情所限，如教師知識和技能是否達到要求、教學環境能否到位、學生是否能接受、就業相關企業是否認可等。所以全面推倒原來課程體系建設全新“人工智能”方向的體系，是存在著比較大的風險的。

另一種方式是，將計算機應用技術專業逐步向人工智能方向轉變。這樣就比較穩妥，不會太過激進造成不可預知的風險。對于多數高校而言，先行試點，再進行全面改造，應該是最適合的方式。因此，這里提出的“人工智能化”計算機應用技術專業課程體系改造，是漸進式的局部改造，目的給計算機應用技術同類專業一個參考。

2 “人工智能化”專業課程體系改造總體思路

計算機應用專業的智能化改造也可以有不同方向，參照2017 年國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》中所提及關鍵共性技術，常見有知識計算引擎與知識服務技術、跨媒體分析推理技術、群體智能關鍵技術、混合增強智能新架構和新技術、自主無人系統的智能技術、虛擬現實智能建模技術、智能計算芯片與系統、自然語言處理技術等[3]。以上技術在應用實施時可歸結為數據驅動決策方向、媒體智能與感知計算方向、智能控制與無人系統方向等。專業課程體系改造時，可結合所在專業現有條件，做出合適的選擇。

結合我校的計算機應用專業的現有特點，主要側重于Java 和.NET 的Web 程序開發，同時兼顧數據分析和網絡營銷等方向。考慮到改造的難度和對原有課程群主體保留的先決條件，先試行植入以下兩個人工智能技術方向：

（1）數據驅動決策方向

這個方向銜接原來人培方案的“數據分析方向”，并可以和本學院的大數據專業形成互補。

（2）媒體智能與感知計算方向

這個方向可與原有專業課程里面的Java 程序設計語言和Python 程序設計語言進行銜接，額外補充計算機視覺、自然語言處理等人工智能課程即可延續。

據此，對原來計算機應用技術專業人才培養方案的崗位目標可做出改造。

3 “人工智能”崗位職業能力分析與課程設置

3.1 增加“AI程序員”

在原來的軟件開發程序員類型：“.NET 程序員”、“Java 程序員”的基礎上，增加“AI 程序員”，使用現有的IT 技術棧完成AI 相關編程任務，具體見表1。

表1 AI 程序員核心職業能力分析與課程設置

3.2 新增“AI數據標注師”

新增“AI 數據標注師”崗位，作為人工智能行業最低層次的崗位，具體見表2。

表2 AI 數據標注師核心職業能力分析與課程設置

3.3 新增“AI訓練師”

新增“AI 訓練師”崗位，作為AI 人工智能行業中的中流砥柱崗位，具體見表3。

4 “人工智能化”專業課程置入分析

綜上，對于我校計算機應用技術專業，應新增7 門AI 相關課程：人工智能基礎、機器學習、計算機視覺、自然語言處理、人工智能生物特征識別綜合實訓、數據標注工程、電商評論及智能推薦項目實訓。而數據庫程序設計課程，在原來專業人培中已經設置，且基本涵蓋AI 所需。

表3 AI 訓練師核心職業能力分析與課程設置

通過課程置換的方式，植入人工智能相關課程：考慮到原來的人培方案的主要目的是培養Web 方面的程序員相關崗位，但是隨著技術的發展，目前的.NET技術棧已經逐漸不再是市場主流方向，因此取舍之后可整體剔除這部分的課程，包括其專業核心課程和非核心課程。另一個被取舍剔除的課程群是網絡營銷，本身和專業方向并沒有太多的關聯性，其課程和其他課程的契合度也比較低，可先剔除。

新增加4 個主要的核心課程：人工智能基礎、機器學習、計算機視覺、自然語言處理。

新增加3 個主要的實踐課程：人工智能生物特征識別綜合實訓、數據標注工程、電商評論及智能推薦項目實訓。

5 結語

在人工智能技術和行業大發展，以及政策的支持促進下，我們結合計算機應用技術專業的現有情況，對專業人才培養方案的課程體系進行了一定探索：分析人工智能崗位職業能力要求，匹配相關課程，并對原專業的部分課程進行科學置換，以使學生掌握人工智能崗位前沿技術、提升綜合素質和實踐能力。