智能科學與技術應用型本科人才培養模式研究

肖凱 李雯 湯曉安 曾迎生

摘要：針對人工智能時代對應用型人才的旺盛需求，從職能、知識結構、能力結構、行業（產業）導向等四個方面研究智能科學與技術應用型本科人才培養模式，區別于常規的能力為導向的人才培養，提出了知識型能力本位教育模式，強調能力培養的兩大要素——知識與實踐，以及能力的可持續增長，為學生適應人工智能時代的挑戰與機遇奠定基礎。

關鍵詞： 智能科學與技術; 知識結構; 應用型人才; 人才培養; 知識型能力本位教育

中圖分類號：G64 ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）25-0153-03

Abstract： Aiming at the strong demand for application-oriented talents in the era of artificial intelligence， research the intelligent science and technology application-oriented undergraduate talent training model from four aspects： function， knowledge structure， ability structure， and industry orientation， which is different from the conventional ability-oriented Talent training， put forward a knowledge &competency based education model， emphasizes the two major elements of competence training—knowledge and practice， and sustainable growth of competence， laying a foundation for students to adapt to the challenges and opportunities of the era of artificial intelligence.

Key words： intelligent science and technology; ?knowledge structure; applied talents; talent training; knowledge &competence based education

1 引言

智能科學與技術主要包含智能科學和智能技術兩部分內容[1]：智能科學是以人如何認知和學習為研究對象，探索智能機器的實現機理和方法;智能技術則是將這種方法應用于人造系統，使之具有一定的智能或學習能力，讓機器系統為人類工作。目前，在本科專業目錄中，智能科學與技術專業是計算機類之下的特設專業，在現有的人工智能專業群中，除了新設的人工智能專業外（2019年全國共有35所高校獲首批人工智能新專業建設資格），智能科學與技術專業與全球范圍大力推進與快速發展的人工智能關系最密切，契合度最高。一方面，智能科學與技術的專業發展和人才培養將為人工智能技術提供理論支撐、技術推進和人才支持，另一方面，人工智能產業現狀和未來發展趨勢直接影響著智能科學與技術的專業發展和人才需求。

2 人工智能時代對人才的需求

站在國家戰略的高度來看，人工智能將成為新一輪產業變革的核心驅動力，可以實現社會生產力的整體躍升，因此人工智能將成為引領未來的戰略性技術，世界主要發達國家都把發展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略。

隨著人工智能時代的到來，許多企業對具有智能科學與技術專業背景的人才有著巨大的需求。首先，IT企業紛紛涉足智能科學領域，提高產品智能水平;其次，許多傳統制造業也在轉型，從勞動密集型到知識密集型，進一步提升到智能制造型，并逐漸具備高精尖裝備制造能力;此外，醫療、通訊、交通等行業也對智能科技人才有著迫切的需要。人工智能對各行各業的影響，充分體現了智能科技的高速發展，對人才數量和素質要求也越來越高。

從人才的金字塔型分布來看，智能科學與技術領域不僅需要高端學術型人才，更需要接地氣、重實踐的應用型人才。隨著“中國智造”的不斷推進，智能科學與技術領域已由頂層設計和關鍵技術突破向生產、應用、裝配、服務等環節延伸，迫切需求大批專業技術精、實踐能力強、操作流程熟的應用型人才。2019年，人力資源和社會保障部、國家市場監管總局、國家統計局向社會發布了13個新職業信息，包括人工智能工程技術人員、物聯網工程技術人員、大數據工程技術人員等，這也從另外一個側面說明人工智能等技術推動了產業結構的升級，催生了相關專業技術類新職業，可形成相對穩定的從業人群。

3 應用型人才培養模式分析

《中國制造2025》以推進智能制造為主攻方向，強調健全多層次人才培養體系，提到強化職業教育和技能培訓，引導一批普通本科高等學校向應用技術類高等學校轉型，建立一批實訓基地，開展現代學徒制試點示范，形成一支門類齊全、技藝精湛的技術技能人才隊伍。

通常而言，人才類型分為三類[2]：學術型人才、應用型人才、技能型人才。實際上從現代職業教育的發展和社會需求來看，應用型人才和技能型人才的界限相對模糊，可統稱為應用型人才，即把成熟的技術和理論應用到實際的生產、生活中的技術技能型人才。從國家的層面來看，為了適應人工智能時代發展，人才需求數量基數最多、缺口最大的就是應用型人才，這也對眾多高校培養人才的導向產生重大影響。這里我們重點討論智能科學與技術應用型本科人才的培養，可從職能、知識結構、能力結構、行業（產業）導向四個方面來分析。

3.1 職能

智能科學與技術應用型人才是培養面向各類智能科學與技術的工程設計、開發及應用，掌握各類現代智能系統設計、研發、集成應用、檢測與維修、運行與管理等技術，具有扎實理論基礎、較強工程實踐和創新能力的高素質應用型工程技術人才。

3.2 知識結構

智能科學與技術專業充分體現了跨學科的特點，其知識結構包含了三個并行的基礎領域：電子信息、控制工程、計算機，也蘊含了電子信息工程、控制科學與工程、計算機科學與技術等學科的交叉和融合，體現了智能感知與模式識別、智能系統設計與制造、智能信息處理三個方面的專業內涵。

（1）智能感知與模式識別

屬于電子信息與計算機交叉領域，主要定位在機器視覺與模式識別。包括三維建模與仿真、圖像處理與分析、圖像理解與識別、機器視覺、模式識別、神經網絡、深度學習等。主要課程包括：電子技術基礎、信號系統與數字信號處理、數字圖像處理、模式識別等。

（2）智能系統設計與制造

屬于控制工程領域，包括自動控制、無人系統與工程、精密傳感器設計與應用等。主要課程包括：機械基礎、工程力學、自動控制原理、傳感器與測試技術、計算機控制技術、機電系統分析與設計等。

（3）智能信息處理

屬于計算機領域，包括交通大數據、汽車與道路安全大數據等的分析與處理、信息處理與知識挖掘、信息可視化等。主要課程包括：智能科學技術導論、計算機程序設計、微機原理與接口技術、數據結構與算法、嵌入式系統設計等。

3.3 能力結構

智能科學與技術應用型人才培養著眼于人工智能工程應用，要求學生具有運用計算機及相關軟硬件工具進行大數據的采集、存儲、處理、分析、應用的能力;具備智能系統的設計、開發、集成、運行與管理的能力;注重培養學生綜合運用所學的智能科學與技術專業的基礎理論和知識，分析并解決工程實際問題的能力，其能力結構可以借鑒能力本位教育（Competency Based Education，簡稱CBE）模式[3]。

CBE是國際上較流行的一種應用型人才培養模式，主要代表國家為加拿大和美國。該模式以能力為人才培養的目標和評價標準，一切教學活動均圍繞綜合職業能力的培養展開，CBE人才培養模式主要有以下三方面的特色：能力導向的教學目標;模塊化的課程結構;能力為基準的目標評價體系。該模式所培養的本科應用型人才具有較強的專業綜合能力和職業能力[4]，在一定時期得到社會的廣泛認可，但是單純的CBE模式并不能完全適應人工智能時代對人才培養的需求，這是由于目前許多職業崗位在人工智能的沖擊下，其形式和內容均會產生動態變化，要求現階段的人才培養具有延伸性和前瞻性，既要兼顧眼前，也要考慮應對智能化浪潮，打好基礎，提高自學習能力。因此，智能科學與技術應用型人才培養有一定崗位針對性，但并不是完全固化崗位內容及層次、固化知識屬性，必須強化自我學習能力，才能實現能力可持續增長，崗位的向上流動性以及知識和經驗的進化，才能真正適應人工智能時代發展的需求。

自我學習能力的形成與提高往往源于知識結構的構建[5]。為了塑造更合適的能力結構，需要CBE模式與知識結構的相輔相成，有鑒于此，將這種新型人才培養模式稱之為知識型能力本位教育（Knowledge & Competency Based Education，簡稱KCBE）模式，這也意味著在人才培養過程中，將知識結構與能力結構放在并重的地位，既著眼于預期能力的培養，也必須讓學生筑牢學科專業基礎，在走向社會以后，在知識引擎的作用下，通過自我學習，具備并提升適應未來的、新的智能化崗位需求的能力。

3.4 行業（產業）導向

從智能科學與技術專業的角度，培養的應用型人才以“智能化應用”為就業大方向，具體而言，包括：

（1）智能感知與模式識別領域

主要從事電子信息的獲取、傳輸、處理、分析、應用等領域的研究、設計及應用，包括圖像處理、機器視覺、工業視頻檢測與識別、視頻監控、傳感器設計及應用等。

（2）智能系統設計與制造領域

主要從事智能裝備、智能制造、智能管理、智能服務等領域的設計、制造及應用，包括智能工廠、智能車間、智能生產線、智能物流、以及智能運營與服務等。

（3）智能信息處理領域

主要從事計算機數據處理、分析、理解、管理、以及服務等領域的研究、設計及應用，包括數據存儲與管理、數據分析與預測、交通大數據分析應用、道路與汽車安全大數據分析、智能交通、智能電力、智能家居、智慧城市等。

涉及的產業領域主要包括智能制造，如工業互聯網系統集成應用，研發智能產品及智能互聯產品等。其他的領域還包括智能農業、智能物流、智能金融、智能商務等。

產業需求帶動人才培養，人才培養在滿足產業需求的同時推動技術進步，而技術進步又引燃了新的產業需求。產業需求與人才培養的相互作用，呈現出螺旋式上升的發展態勢，這在人工智能相關產業與智能科學與技術應用型本科人才培養之間表現的得尤為突出。

4 KCBE模式人才培養的主要措施和途徑

智能科學與技術專業應用型本科人才的培養模式一定是和人才需求、學校定位相適應的。培養應用型人才，應注重學生實踐能力，從教學體系建設體現“應用”二字，其核心環節是實踐教學。結合上述的KCBE培養模式，知識結構在能力培養過程中也占有非常重要的地位，因此在能力培養方面，知識和實踐作為兩大要素，不能偏廢任何一方，必須齊頭并進，既要固基礎，也要重實踐。

（1）筑牢智能科學與技術專業知識基礎，構建與智能化應用相關的知識體系

在本科的低年級階段，應注重公共基礎課，特別是數學和力學課程，還應充分了解智能科學與技術專業的內涵，讓學生對所學專業有一個比較全面的認識。在本科中高年級階段，重點強化專業基礎，包括電子技術基礎、自動控制原理、傳感器與測試技術、微機原理與接口技術、數據結構與算法等。歸納地說，應該筑牢數理基礎、計算機基礎、機電基礎和控制基礎，因此對原理課程需要強化，這樣對很多工作機理、來龍去脈的理解才能深刻。

（2）增強智能科學與技術專業的實踐環節，構建以能力培養為重心的教學體系

按照KCBE模式，校企合作是強化實踐的一種重要形式[6]。學校根據人工智能企業實際情況靈活設置實踐課程內容，根據企業發展趨勢及時調整課程體系以避免教學內容與企業需求相脫離。人工智能企業還可以參與學校教學目標和教學計劃的制定，并為學校實踐教學提供各方面支持，從而提高人才培養的針對性。

5 應用型人才培養展望

在人工智能時代，我國正處于產業轉型的重要階段，迫切需要智能科學與技術應用型人才，對人工智能人才培養的與時俱進也有更高要求。基于KCBE培養模式，高校通過與各型人工智能企業增強校企合作、合作辦學，實現人才培養的量身定制，并能與技術發展同步，培養的人才也能更好地適應時代的挑戰與機遇。

參考文獻：

[1] 陳雯柏，吳細寶，王萬森.創新創業型智能科學與技術專業工程人才培養探索與實踐[J].高等工程教育研究，2018（4）：84-90.

[2] 吳中江，黃成亮.應用型人才內涵及應用型本科人才培養[J].高等工程教育研究，2014（2）：66-70.

[3] 金保華，劉禹含.發達國家本科應用型創新人才培養模式及啟示[J].教學研究，2015，38（1）：87-92.

[4] 韋文聯.能力本位教育視域下的應用型本科人才培養研究[J].江蘇高教，2017（2）：44-48.

[5] 李丹.創新型人才培養中自我學習能力培育的思考[J].內蒙古農業大學學報（社會科學版），2010，12（6）：106-107.

[6] 張士輝，朱冬光，王國英.計算機網絡相關專業校企合作創新人才培養模式研究[J].實驗技術與管理，2017，34（2）：189-193.

【通聯編輯：王力】