高職院校人工智能技術教育教學模式研究

朱 玲

重慶安全技術職業學院 重慶 404100

一、概述

人工智能作為新一輪科技革命和產業革命的重要驅動力量,正在深刻改變人們的生活、工作和教育學習方式[2],而人工智能人才的培養是其中的關鍵環節。繼2018年,浙江大學等35所本科院校新增人工智能專業后,緊接著2019年教育部就發布了《普通高等學校高等職業教育(專科)專業設置管理辦法》,正式將人工智能專業加入高校職業教育中,說明我國的AI人才缺口是相當大的,社會急需儲備相關人才。人工智能,是研究、開發用于模擬、延伸和拓展人的智能的理論、方法及應用系統的一門新的技術科學[5],解決現實的人工智能應用任務往往同時涉及多種專業知識,需進行有效的融合發揮[6-7]。因此,高水平的人工智能人才,必須具備全面的人工智能專業知識。那么對于前期知識儲備不足的高職院校如何去培養社會所需要的人工智能方向人才,這點是值得深思的。至少從近幾年來看,從事人工智能方向工作的大多是研究生學歷,因此高職院校應該結合市場需求,有針對性地進行培養,才能促進畢業生的精準就業。

二、人工智能專業教育概念

人工智能技術服務專業是教育部于2019年公布、2020年正式開展實施的新增專業,全國共有171所高職院校獲批開設。2021年年初,教育部印發《職業教育專業目錄(2021年)》中,將原“人工智能技術服務(610217)”變更為“人工智能技術應用(510209)”。越來越多的院校積極響應社會發展趨勢和市場需求,踴躍申請人工智能領域相關專業,致力于培養具有相應的算法、深度學習等多種技術知識,能從事與人工智能相關技術工作的高素質技術技能型人才。

從人工智能產業結構來看,人工智能相關技術和行業可劃分為基礎層、技術層和應用層三個層次。基礎層以大數據與云計算、AI芯片、機器學習平臺等研發為主;技術層以計算機視覺、智能語音、自然語言處理等應用算法研發為主;應用層以AI技術與各行業領域集成和應用開發為主。龐大的產業鏈上存在著數以萬計的上下游企業,在不同領域上的企業需求更是千差萬別。高職院校如何從海量的企業需求中甄別出既符合企業人才需求,又適應學校培養目標,還能較好地服務于當地經濟發展的人才培養體系呢?這一問題值得我們深思,現如今,高職院校在建設人工智能技術專業人才培養方案通常會遇到以下難題:

(一)專業過新,無從下手

其一,人工智能技術應用作為2020年進入目錄的新專業,缺乏國家層面的統一教學標準作為院校參考,因此難以形成一個較為規范的人培方案。其二,具有相應人工智能技術的專業教師也比較匱乏。

(二)領域廣,考慮不全

前面提到過人工智能是一門綜合性學科,應用在各行各業。不同行業乃至同行業的不同企業對人才的要求都不能一概而論,難以簡單地放進一份人培方案中。

(三)實踐少,不接地氣

院校受限于所服務區域范圍及區域內行業發展水平,難以開展有效的人才需求調研,缺少來自企業內真實需求,導致人才培養目標設定與市場需求不一致,課程體系設置難以銜接崗位工作實踐。了解市場需求后,我們會發現大多從事人工智能技術的職員的學歷都是研究生,所以高職院校的學生難以真正上手實踐。

(四)缺專課,系統性弱

現有高職院校教師多來自其他信息技術專業,單純地將相關專業的知識直接遷移到人工智能專業中,人才培養方案中課程體系與內容缺少系統性重構,無法突出人工智能專業的獨特要求。

三、高職院校人工智能專業教育教學模式

隨著網絡技術的飛快發展,可以看到更多高科技產品開始應用到高校教育教學中,用于輔助教師更好地教學,同時也增加學生的學習興趣。那么高職院校如何發展好人工智能技術專業,為市場輸出相關的合格AI人才,成為高校一個重點的思考問題。下面分點羅列出了目前常見的教育教學模式,分析他們的優缺點。

(一)傳統教育模式

由于人工智能技術專業在高職院校還處于發展階段,還未形成一套切實可行的成熟教學體系[5],因此大多數高職院校在這個專業還是延續著其他相近專業的教學模式,即以書本知識內容為主,加上相應的實踐。對于一個新興專業來說,初期用保守方式去進行教育教學是相當保險的一種選擇[3],但是人工智能更新換代非常快,每時每刻可能都有新的技術出來,同時也會淘汰落后的技術,因此對人工智能技術專業教師要求可能會比較高,需要及時接收一些前沿知識,然后將方法教給學生,才能真正培養出社會所需要的對口人才。比如,目前引起熱烈討論的ChatGPT,如果順利落地,那么勢必會對各行各業產生一定的沖擊,那么作為高職院校又該如何思考這個問題呢?也許我們的教學培養策略應該有所改變,不應該讓學生局限于停留在機械地會做,而是要更多地培養學生的創新思維,自主學習,以及綜合分析問題的能力等,這個才是永遠不會被機器人替代的核心競爭力。

(二)基于成果導向教育理念的人工智能專業教學模式

基于成果導向教育理念是一個以學習產出驅動整個課程環節,并對學生學習產出做出評價的結構與系統[1,4]。這種理念的教學注重目標、過程和成果一體化,側重培養學生的能動性,鼓勵學生自主學習前沿知識,更重要的是培養學生的人工智能思維,學會用此思維解決人工智能場景中的現實問題。與傳統教學模式不同,基于成果導向的教學理念不再把整個教學過程封閉在一個空間,而是從社會對這類人才的需求出發,指定教學培養目標,從而制定整門課的課程體系,并且根據社會的需求不斷進行教學目標和內容的更新。

人工智能是一個綜合性學科,涉及的知識非常多,比如英語、數學、計算機、物理等學科,因此該課程具有足夠的開放性和包容性等特色。對于課堂教學可以做適當的調整,要以學生為中心,強調學生的學習效果、學生的接受度。其一,培養學生的自學能力。計算機技術更新換代很快,要想適應這個時代就需要不斷學習,因此在大學期間就擁有一個好的自學能力,為未來更加適應這個行業做準備。其二,彈性教學。每個學生自身基礎不一樣,接受知識的能力也不一樣,針對性地制定相應的教學目標,有條不紊,穩步進行,更加利于學生整體水平的提高。其三,團隊合作。公司的項目不是憑借一人之力就可以完成的,背后需要有個配合默契的團隊,因此我們在教學過程中,適度通過分組,讓他們共同去完成一個項目,其中涉及分工合作是否協調,團隊成員是否有凝聚力等。最大程度地培養每個人的團隊意識,弱化個人的英雄夢,同時增強一些基礎薄弱學生的自信心。

(三)基于問題驅動的研究性教學模式

眾所周知,人工智能的理論課程涉及的數學推導很多,理論性強,對于高職院校的學生來說,一味地聽理論會覺得乏味、枯燥。而基于問題驅動的研究性教學模式就是以我們日常生活中的熱點為基礎,引申到我們實際的教學當中,從而激發學生的興趣,讓學生切實體會到自己所學的技術可以應用的場景。例如,我們可以就ChatGPT這一技術熱點展開討論,分解里面的知識,從而更好地學習。學習Web開發相關知識的時候,可以以學生使用最多的應用軟件舉例,最大程度地提高學生的興趣。學習爬蟲的時候,可以通過社會上出現的熱點話題,吸引學生去完成項目任務。

(四)基于以科研項目為驅動的研討教學模式

雖然基于科研項目為驅動的研討教學模式一般是針對研究生階段,據調查我們發現一些高校,通過科研項目的方式來提升學生的技能水平。對于高職院校的學生雖然前期基礎不足,但是后期主動學習也是能夠彌補的。以科研項目為驅動不僅可以實實在在體驗課堂上知識的應用,而且可以極大增加學生的積極性和興趣,促使學生往上攀升。基于以科研項目為驅動的研討教學模式分為以下步驟:第一,閱讀前言論文,充分考驗和鍛煉學生的語言水平以及查閱瀏覽資料的能力;第二,開啟會議討論,鍛煉學生表達的能力以及分析問題的能力;第三,分析問題的能力,一篇論文肯定要分析這篇論文的優缺點,才能找到突破口去改進它;第四,培養科研能力,為后續的學習提供養料。

四、高職院校人工智能技術教育探索

分析了人工智能技術教育教學模式后,我們發現簡單改變教學模式并不能從根源上提升學生的質量,達到企業的要求。因此從以下幾個方面來探索如何更好地培養人工智能技術專業的學生。

(一)確定人培方案

首先,高職院校是根據制訂的人才培養方案來落實國家的培養要求。而人工智能技術專業從2020年才開始在高職院校建立,還沒有形成一套成熟可行的方案,大多院校延續的是其他類似專業的一個培養方案。其次,人工智能技術相關教師還比較匱乏。那么該怎么制訂一套切實可行的方案呢?第一,高職院校需要去市場多做調研,與需求企業正向溝通,清楚企業需要的相關專業的技術人才,落實培養目標,并需要定時去更新需求。第二,加強校企合作,共同培養學生。以重慶安全技術職業學院為例,目前這個專業是校企共建,校內教師上基礎課程,企業教師上專業核心課程,更好地將理論與實踐融合在一起,同時立足于企業需求,真正培養企業所需要的人才。不過,高職院校學生前期的文化基礎薄弱,而人工智能專業涉及的學科多。因此,目前來看,人工智能技術專業在高職院校實現對口就業難度頗大,需要院校和企業多方面溝通,探討出一條適合高職院校人工智能專業技術的發展之道。顯然,高職院校的上游中職以及高中也應該發力,才能真正將人工智能技術這個專業發展起來,在企業有立足之地。

(二)完善人工智能課程體系

首先,高校應該制定一個完整的人工智能課程體系。具體而言,首先可以從公共基礎課程開始,如思想政治教育、大學英語、高等數學、職業規劃等,用于培養學生的基礎人文知識以及基礎的數理化知識,使學生能夠樹立正確的人生觀、價值觀,熟練掌握英語的基礎知識,將高中的知識進行一個延展擴增。其次,從計算機基礎課程開始,如計算機基礎、Python程序設計基礎、軟件開發理論、數據庫基礎等,培養學生掌握基本的計算機操作,熏陶專業素養。再次,設置人工智能專業課程,也就是區別于其他計算機專業的課程,比如Python高階數據分析、Python網絡爬蟲、Python機器學習、Python深度學習、計算機視覺等。學生只有掌握核心課程,才能真正走進人工智能行業,為畢業以后從事這個行業做充足準備。最后還應該增加專業實踐課,真正模擬企業工作模式,培養學生的動手實踐能力,創新思維,為未來打好基礎。

建立一個完善的教學體系,僅僅是課程體系架構的一個方面,我們還需要去進行實施。第一,從學校層面來說,需要提供人工智能專業所需要的設備環境。第二,從教師層面來說,人工智能不是一門單純的學科,而是錯綜復雜、交叉性的學科。需要教師提升豐富教學能力,開闊思維,用創新的方式來開展我們的教學,加強各學科之間的聯系。

(三)教師隊伍素質建設

“師者,所以傳道授業解惑也”,教師的職業水平直接影響培養的人才質量。而人工智能專業技術的相關專業教師是非常稀缺的,特別是小城市的一些學校。因此高校需要加大對該專業教師的招聘,并且加快該專業隊伍的建設。第一,高職院校應該結合學校的一些專業特色以及地方優勢、學校的總體定位方向等多方面制定關于人工智能技術專業的發展規劃、發展目標,以及對教師的職業規劃等。第二,深入企業,了解人工智能技術專業在企業的定位、技術需求等,加強教師與企業關于培育學生的交流。通過企業實踐的方式,讓教師深入企業深度調研學習,進而提升并保持教師對該專業技術的能力,全面提升教師的技能水平。

結語

綜上所述,人工智能技術的發展已經成為我國教育的發展的重要內容之一,同時社會也急需相關人才,高校應積極響應國家和社會的號召,加強人工智能專業建設,通過明確人才培養目標、構建課程體系架構、加強教師隊伍建設等方式來提高人才培養質量,同時積極探究如何更好地實施人工智能技術教育教學,為我國人工智能發展貢獻力量。