AI背景下高職院校計算機專業人才培養和教學的思考

張生瑞　楊振宇　李波

摘 要：本文先介紹了人工智能行業的發展現狀，提出了AI背景下高職院校計算機專業人工智能人才的培養和教學過程中的一些思考。

關鍵詞：AI;人工智能;人才培養;教學

1 緒論

2016年谷歌開發的AlphaGo在對戰世界圍棋冠軍李世石的比賽中取得勝利，使得人工智能這一技術越來越多地暴露在了社會各界的視野之中。2016年我國公布的文件，如《“十三五”國家科技創新規劃》和《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》等，都對發展AI產業作出了戰略上的規劃安排。而在2017年的“兩會”上，AI也分別被寫入政府工作報告和黨的十九大報告。斯坦福大學近年的一份報告指出：人工智能將顯著影響交通、服務機器人、醫療健康、教育、低資源社區、公共安全保障、工作就業、娛樂等幾大領域[1]。我們看到人工智能的應用在影響和改變著我們的生活，那么針對高職院校的計算機專業，應如何培養人工智能方向的人才，是我們必須思考的一個問題。

2 人工智能行業發展現狀

自人工智能誕生以來，人工智能的理論和技術日益成熟，它的應用范圍也在不斷擴大，在智能搜索，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計，復雜系統及人類思維方式等方面得到了廣泛的關注和研究。目前人工智能領域最廣泛的實現方法是通過機器學習。機器學習中最為流行和有效的是深度學習技術。它利用深度神經網絡來實現機器學習。機器學習算法依賴大量數據來進行模型訓練、并且模型的訓練測試還需要高性能的計算能力，因此人工智能的實現離不開大數據技術框架下的巨量數據提供的數據樣本支撐、并行分布式計算系統提供的算力支撐。

作為國家未來的發展的重點方向，人工智能對于我國經濟發展、產業轉型和科技進步起著至關重要的作用。而AI項目從研發到應用離不開領域內各方向的人才的配合，他們是推動人工智能發展的關鍵因素。基礎研究型人才專注于算法理論的改進創新;技術研發型人才主要面向AI項目的開發與落地;應用實踐類人才則主要指勝任人工智能帶來的新型職業要求，能滿足新型工作崗位的技能需求的應用實踐型人才。目前中國人工智能人才存在較大缺口。根據中國教育部門測算，我國人工智能人才目前缺口超過500萬，國內的供求比例為1∶10，供需比例嚴重失衡。不斷加強人才培養，補齊人才短板，是我國的當務之急[2]。

3 高職院校計算機專業AI人才的培養與教學的分析

3.1 人才培養路線

與研究型的高校相比，職業院校的人工智能人才培養方向應該更貼近實踐和技能應用的層面。從學習的難易程度來看，人工智能的學習可劃分為三個階段。入門應圍繞大數據的Hadoop框架開始，使學生逐步掌握數據收集、處理、存儲、分析的一些技術，包括數據庫的一些知識。在這個基礎的階段，同時也會對分布式計算框架MapReaduce、Spark等數據處理思路有更深的理解。下一階段則主要學習python爬蟲、數據分析、操作和可視化等。在熟練掌握上一階段的數據操作、并對數據分析有了一定的了解之后，就可以進入最后一階段，機器學習以及深度學習。在最后一個階段，學生將對機器學習所解決的問題、機器學習的整體流程、模型選擇及訓練的方法有所掌握。

由于職業院校學生的有效的在校學習時間只有2年，在進入AI方向之前還需學習如C語言、數據結構、數據庫等計算機通用專業課程及其他課程，因此上述培養路線在實際操作時，可根據學生基礎以及專業定位作適度的側重和取舍。例如學生數學知識比較薄弱、對相關的算法理解吃力，則可將教學重心放在大數據收集及處理、python數據操作、可視化等偏向技能類的教學上。

3.2 教學模式的思考與改進

目前高校內人工智能專業的教育也存在一些問題。首先是在教育體系內，能夠有效實施人工智能教育的教師數量無法滿足需求;其次學生學習時間有限，難以覆蓋大而全的人工智能領域;最后則是校園教學環境與實際生產環境存在區別，容易出現“紙上談兵”的問題。針對這些問題，筆者有以下的思考：

（1） 深化校企合作，聘請企業講師授課，結合企業有經驗的從業者的技能知識優勢和學校方教學與學生管理的優勢，彌補校內相關專業教師缺乏的現象;同時在校企合作的同時，利用企業資源實現高校教師的技能提升，防止學校過度依賴企業講師的現象出現。

（2） 優化學生課程體系，一方面考慮削減部分課程。如AI方向本身因為大數據和數據分析的學習需求，本身就需要學習Java和Python編程語言，那么計算機入門程序設計語言是否可以由C語言替換為Java或Python呢？另一方面，可考慮結合校企合作，將學習課程拆分為學生在校學習和在企業實訓兩個部分。如在校期間針對AI的基礎Hadoop、Python數據操作、數據分析等進行學習，而在企業實訓時則側重拔高并加深到機器學習、深度學習的內容，最終完成AI的教學任務。同時，學生在企業實訓和實踐時，能夠接觸到真實的生產開發環境，這對于學生學習AI的應用會有更符合實際的理解。

參考文獻：

[1]Stone P，Brooks R，Brynjolfsson E，et al.Artificial intelligence and life in 2030[J].One Hundred Year Study on Artificial Intelligence：Report of the 2015-2016 Study Panel，2016：4.

[2]姚凱.缺口超500萬中國如何補齊人工智能人才短板[N].第一財經日報，2019-07-10（A11版）.

作者簡介：張生瑞（1966-），男，內蒙古鄂爾多斯人，理學學士，副教授，研究方向：數學和計算機應用研究。

*通訊作者：楊振宇（1994-），男，內蒙古鄂爾多斯人，碩士，助教，研究方向：計算機應用和軟件工程。