人工智能背景下高職物聯網專業人才培養新模式研究

摘 要：隨著人工智能技術的發展，“人工智能+X”人才培養已經成為高職人才培養的重要方向。文章提出面向本區域物聯網技術發展，探索物聯網與人工智能兩種技術的深度關聯性，整合課程、構建模塊化、進階式課程體系;利用已有智能教學系統，實踐出一套將人工智能有效嵌入到教學與管理模式的方法，以此全面提升高職物聯網專業學生的競爭力。

關鍵詞：人工智能;物聯網;人才培養

0 引言

人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。截止到2020年，已經有超過500億臺機器、設備進行了互聯，超過2 000億個聯網傳感器產生海量數據。人工智能技術成為了移動互聯網時代向萬物互聯時代過渡的突破點。

通過網絡搜索高職物聯網專業人才培養方案，大部分物聯網專業人才培養面向是物聯網硬件產品生產，物聯網應用系統集成、安裝和調試、編程、測試和銷售服務等崗位。但近幾年，由于人工智能技術的發展，大量智能設備的使用導致物聯網設備生產和測試中的重復性勞動崗位逐步消失，導致傳統方案培養出的單一技能勞動力面臨就業危機。這個現象已在各大網站物聯網崗位的招聘中有所反應。

同時，隨著智能化物聯網設備大量使用在生產制造中，企業需要物聯網人才具備面對復雜的工作環境，提供個性化組網服務，能夠操控維護智能設備，利用數據進行初步決策的復合技能。以物聯網軟硬件測試崗位需求的升級為例，現在需求是：熟練使用專業軟件，編程操控最新的智能測試設備，排查“定制生產服務”中出現的個性化問題。工作重點已經從過去重復性操作設備進行流程化的測試，轉換成為是否有創新思維和協作精神，利用軟件編程解決智能設備已測試出的問題[1]。

根據培養方案分析，傳統物聯網教學內容偏重如何通過各種傳感器組建物聯網系統，如何通過各個互聯設備獲取各種數據，偏重于硬件的互聯和數據的獲得;但面對收集產生的大量數據，如何分析利用卻很少涉及。隨著人工智能的發展，組網和數據獲得越來越程式化，而對數據處理和決策的要求越來越多。利用人工智能強大的數據分析決策能力，將人工智能與物聯網相融合，實時分析數據，幫助人類做出最佳的決策，這時的物聯網設備才成為了智能終端，物聯網成為了智慧網絡。可見，這類同時具有物聯網和人工智能“復合”高技能人才將是未來需求的方向。

針對以上分析，本文提出了在人工智能背景下，高職物聯網專業根據行業發展趨勢，及時調整自身人才培養目標和方案，將人工智能技術融入到物聯網專業建設中，構建一個為智慧社會培養具有人工智能素養的復合式創新型物聯網高素質技能人才的新模式。

1 人工智能背景下高職物聯網專業人才培養新模式的構建與探索

1.1 根據高職“人工智能+X”高技能人才需求新特征，確立人才培養目標的新定位

新人才培養規格一定要深入本地物聯網企業進行現狀調研，在確定“人工智能+X”物聯網高技能人才的需求新特征后定位。經過調研，新特征可以歸納為“專業精”“素質廣”“視野新”。在此基礎上培養目標的定位還要考慮技術的前瞻性，要充分考慮人工智能影響下本地區物聯網發展趨勢，有利于人才的持續發展。最終的培養目標定位應該是，高職物聯網復合型人才應具備扎實的跨學科專業知識，具有問題分析、應用轉化、創新意識和終身學習的能力，同時具備精益求精的工匠和團隊合作精神[2]。

1.2 研究人工智能在物聯網方向的應用，重構模塊化、進階式的課程體系

首先依據相關國家職業技能標準要求，按物聯網三層架構：感知層、傳輸層、應用層設計專業技能訓練體系，系統規劃職業發展課程，為學生可持續發展提供基礎保證。

其次對本地物聯網行業對人工智能技術的需求進行調研，通過分析確定這些新需求大部分集中在人機交互、移動數據傳遞、數據分析等方面，移動互聯技術在行業發展中的需求越來越高。因此專業課程設置中增加了對以下技術的研究：（1）移動設備端應用程序的設計開發技術。目標是學生能夠搭建Android 開發環境，會搭建 Android 人機交互界面，并能配置物聯網綜合應用中的 Android 應用程序。（2）WiFi、Zigbee等無線接入與傳輸技術。目標是學生具備無線單片機的裸機調試能力，具備利用WiFi、ZigBee 構建無線網絡的應用能力，能夠掌握無線傳感節點的廣播、組播和點播應用，能夠掌握無線傳感網絡的搭建，能夠掌握上層軟件的安裝、配置。（3）智能感知技術。目標是學生了解機器感知、仿生感知等感知技術（包括生物傳感、物理傳感和化學傳感等等），能利用嵌入式技術將傳感器與微處理器集成為一體，應用開發具有環境感知、數據處理、智能控制與數據通信功能的智能數據終端設備。（4）大數據技術。目的是學生了解大數據的發展歷史及目前發展的現狀以及它們的技術特點，從而把握大數據分析技術未來發展方向，全面掌握大數據的架構原理和使用場景。學習大數據概述，Hadoop安裝部署，HDFS、Hbase、Hive數據倉庫，MapReduce分布式計算模型、數據可視化技術等等。（5）數據庫技術。目的是讓學生初步掌握數據庫的創建、使用和維護，能夠進行數據完整性控制;熟練利用SQL 語言對數據進行增、刪、改、查等操作;會使用存儲過程、觸發器等。同時，觀察到這些新課程對于高職層次的學生有一定的難點。因此新課程的教學更多的采用識讀、調試和創新的進階模式，讓學生在不斷的項目化操作實踐中進行熟悉，進而激發學習興趣和熱情，最終達到掌握。

最后立足本地物聯網行業和學生未來發展，兼顧學生的層次和興趣，針對性選擇對應的人工智能技術，開設“物聯網通信技術應用”“人工智能技術”“云計算部署與管理”“Spark大數據處理技術”“數據可視化技術”等人工智能方向的專業選修課程。這些選修課相較于專業必修課具有更大的靈活性和前沿性，更能夠滿足學生的學習興趣和愛好，開拓學生的視野和提高學生的能力。

1.3 利用人工智能技術，建構人機協同的教學模式和智能評價系統

人工智能背景下各種成熟的智慧教學平臺和教學模式相繼涌現。如何在日常教學中真正利用好這些智能平臺和工具，根據課程內容和學生學習習慣建構高效的人機協同的教學模式，讓自己擺脫繁重的重復性教學工作，集中精力培養學生的專業技能和創新能力，成為對教師的新挑戰;教學中教師不僅僅要自己用好平臺進行教學，更要注重對學生的自主學習能力的培養。要教會學生使用智能學習系統、網絡資源進行自主學習，從而提升學生的終生學習能力。同時利用已有平臺的數據智能分析系統，結合線上線下評價，建構一個智慧化評價模式，形成人才培養質量的反饋性、追蹤性、控制性。

1.4 利用培訓和外聘，提升師資隊伍的“人工智能素養”

通過各類線下線上培訓和企業實踐，提升校內教師的人工智能技術知識儲備和利用智能系統進行教學的信息化能力。首先通過專業技術人員對教師進行針對性的人工智能教學技術的培訓，提高教師對人工智能技術的操作運用能力。接著結合現有人工智能技術應用平臺和軟件，對教師進行新教學方法、教學模式的培訓，幫助教師真正的將人工智能技術應用到教學中，真正為學生學習能力的提升發揮作用[3]。通過外聘人工智能行業專家和企業工程師，提升師資團隊的實踐能力;形成一個“學校教師+企業專家”的雙師團隊。

2 ? 結語

通過實踐，基于“人工智能+X”高技能人才需求新特征定位的新的人才培養規格，在課程體系、教學模式、師資隊伍3個方面進行重構和創新后，人才培養質量得到了提高。但是人工智能技術在不斷發展和進步，高職物聯網專業人才的培養也要隨之不斷的調整和改進。

[參考文獻]

[1]張燚.人工智能加速發展下的職業院校物聯網應用技術專業建設研究[J].天津職業院校聯合學報，2020（1）：12.

[2]易雅琴，謝賓.基于"人工智能+X"的高職高技能人才培養模式與路徑[J].教育與職業，2020（17）：48.

[3]張雯雯.基于人工智能時代背景高職教師專業成長路徑[J].湖北開放職業學院學報，2021（6）：21.

（編輯 傅金睿）

Research on the new talent training mode of Internet of Things in higher vocational

colleges under the background of artificial intelligence

Shi Jihong

（Suzhou Chien-Shiung Institute of Technology， Taicang 215400， China）

Abstract：With the development of artificial intelligence technology， “artificial intelligence + X” talent training has become an important direction of vocational education. This paper proposes to explore the deep correlation between the Internet of Things and artificial intelligence， integrate the curriculum， and build a modular and advanced curriculum system for the development of the Internet of Things technology in the region. By using the existing intelligent teaching system， a set of methods to effectively embed artificial intelligence into the teaching and management mode is put forward. In order to comprehensively enhance the competitiveness of students majoring in the Internet of things in higher vocational colleges.

Key words：artificial intelligence; Internet of Things（IoT）; personnel taining mechanism

作者簡介：施紀紅（1976— ），女，江蘇句容人，講師，碩士;研究方向：電子信息技術。