新質生產力背景下人工智能專業人才培養體系探索

摘 要：在新質生產力背景下，人工智能專業教育需要適應高科技和高質量發展的要求。新質生產力強調技術、管理與制度的創新，推動高效能、精準化和跨學科融合。該文提出一種以個性化學習和創新能力培養為核心的專業人才培養體系，運用大數據分析和智能化教育技術，動態構建個性化學習路徑，實現因材施教和高效能培養。該體系通過創新實驗室和創業孵化平臺，提供從理論研究到實際應用的完整創新鏈條，鼓勵跨學科合作，提升學生的創新實踐能力。同時，結合新質生產力的高質量、高效能特性，采用多樣化的評估方法，包括項目成果展示和同行評審，確保學生在學習過程中不斷反思和提升。該體系旨在培養具備自主學習能力、創新思維和實踐能力的高素質人工智能人才，推動科技創新和產業升級，實現高質量發展。

關鍵詞：新質生產力；人才培養；人工智能；個性化學習；創新能力

中圖分類號：C961 文獻標志碼：A 文章編號：2096-000X（2024）32-0005-05

Abstract： In the context of new quality productivity， professional education in artificial intelligence（AI） needs to adapt to the requirements of high-tech and high-quality development. The emphasis on innovation in technology， management， and systems is central to new quality productivity， promoting efficiency， precision， and interdisciplinary integration. This paper proposes a professional talent training system with personalized learning and innovative ability training as its core. By utilizing big data analysis and intelligent education technology， dynamic personalized learning paths are constructed to achieve individualized teaching and efficient training. Through innovation labs and entrepreneurship incubation platforms， this system provides a complete innovation chain from theoretical research to practical application while encouraging interdisciplinary cooperation and enhancing students' innovative practical abilities. Simultaneously leveraging the characteristics of high-quality and efficient new quality productivity， various evaluation methods including project results presentation and peer review ensure continuous reflection for improvement throughout the learning process. The objective of this system is to cultivate high-quality AI talents with independent learning abilities， innovative thinking skills， practical capabilities; thereby promoting scientific technological innovation as well as industrial upgrading towards achieving high-quality development.

Keywords： new quality productivity; personnel training; artificial intelligence; personalized learning; innovation ability

基金項目：河南省高等教育教學改革研究與實踐項目（研究生教育類）“電子信息類研究生校企雙賦能協同培養模式研究”（2023SJGLX361Y）；河南省教育科學規劃項目“電子信息類大學生創新創業能力培養研究”（2023YB0270）

第一作者簡介：黃全振（1979-），男，漢族，河南上蔡人，博士，教授，院長，碩士研究生導師。研究方向為先進智能控制。

*通信作者：竇永江（1993-），男，漢族，河南鄭州人，博士，講師。研究方向為人工智能原理及應用。

在當今快速發展的科技和經濟環境中，新質生產力理念日益凸顯其在推動經濟高質量發展中的重要性[1]。作為這一理念的關鍵驅動力，人工智能技術不僅顛覆傳統產業模式，還為創新產業注入了新的活力和可能性[2]。然而，現行的人工智能教育體系面臨著多樣化和快速變化的人才需求挑戰。因此，本文旨在探索如何在新質生產力的框架下構建符合未來發展需求的人工智能專業人才培養體系。通過深入分析當前教育現狀和挑戰，以及提出創新的培養策略和教育模式，旨在為推動人工智能教育的質量和效果提供理論指導和實踐支持。

一 新質生產力背景分析

新質生產力（New Quality Productivity）是現代經濟發展的核心理念之一，指通過技術創新和高效管理，實現經濟的高質量增長，并推動社會可持續發展的新型經濟發展模式。它不僅關注經濟增長的速度，更重視增長的質量和效益，從而促進經濟、社會、環境的協調發展。新質生產力的首要特征是技術創新驅動，它不僅僅是指研發新的科技產品和服務，更包括在生產過程中引入先進技術，提升生產效率和產品質量[3]。例如，人工智能、物聯網、大數據等技術的應用，能夠極大地優化生產流程，減少人為錯誤和資源浪費，從而提高生產力和競爭力。這些技術創新不僅能為企業帶來直接的經濟效益，還能促進整個產業鏈的升級和轉型。其次，高效管理是新質生產力的重要組成部分，它強調通過優化管理模式和工作流程，提升資源配置的效率和效能。現代管理技術，如大數據分析和精益生產等，不僅可以幫助企業更好地理解市場需求，優化生產計劃，還能通過智能化的管理手段，實現生產過程的自動化和精細化管理。通過這些技術，企業可以大幅度降低生產成本，提高產品質量，并快速響應市場變化，提升整體競爭力。新質生產力倡導綠色可持續發展[4]。通過采用環保技術和資源循環利用措施，企業能夠有效降低生產過程中的碳排放和其他污染物排放，減少對環境的負面影響。例如，使用可再生能源和循環經濟模式，不僅能夠降低生產成本，還能為企業創造長期的環保效益和社會效益。綠色發展不僅是新質生產力的目標，也是企業實現可持續發展的關鍵路徑。在新質生產力的蓬勃發展浪潮中，其獨特的創新特質和前沿技術的應用，無疑對高校人才培養體系提出了前所未有的新挑戰。這些挑戰不僅要求高校在教育理念、課程設置、教學方法上進行深刻變革，更促使高校在人才培養的全過程中，注重培養學生的創新思維、跨學科能力，以及對新技術、新模式的適應能力。新質生產力背景下的人才需求，促使高校必須重新審視和優化人才培養體系，確保所培養的人才能夠緊跟時代步伐，滿足未來社會和經濟發展的需求。

二 人工智能人才培養體系的現狀與挑戰

近年來，人工智能（AI）已經躍升為全球科技領域的明星，吸引了無數人的目光。作為一個充滿無限可能的前沿技術領域，AI不僅引發了科技行業的革新，也促使全球高校紛紛將目光投向這一領域，尋求為社會培養更多的專業人才，紛紛開設AI相關專業和課程，以填補人才缺口，滿足市場對AI人才的需求。據中國教育部發布的數據，自從2017年國務院發布《新一代人工智能發展規劃》以來，國內高校對AI專業的關注度和投入力度顯著增強。這一規劃不僅為AI技術的發展指明了方向，也為高校開設AI相關專業提供了政策支持。經過幾年的發展，截至2023年，全國已有超過200所高校開設了AI本科專業，這一數字還在持續增長中。這些AI專業的課程內容涵蓋了基礎理論、算法設計、機器學習、深度學習、計算機視覺和自然語言處理等多個方向，為學生提供了全面而系統的知識體系。學生們通過這些課程的學習，能夠掌握AI領域的核心技術和理論，為未來從事相關工作打下堅實的基礎。

然而，盡管高校在AI人才培養方面取得了顯著成果，但現有的人才培養體系仍面臨諸多挑戰[5]。首先，大多數高校開設的人工智能課程往往偏重于理論知識的傳授，而忽略了與實際應用緊密結合的內容。這種脫節導致畢業生在進入職場后，往往難以迅速適應實際工作中的技術需求和項目要求。其次，高校教師隊伍的素質參差不齊也是亟待解決的問題之一。目前，高校AI課程的教師多來自計算機科學、電子信息等傳統領域，雖然他們具備一定的理論基礎，但在前沿技術和應用實踐方面，經驗相對不足。這導致他們在教學內容的更新和實際項目指導方面存在困難，難以為學生提供最新的技術指導和實踐機會。此外，學生的實踐與應用機會不足也是一個需要關注的問題。由于實驗室設備、教學資源等方面的限制，許多學生難以獲得足夠的實踐機會來鞏固所學知識，更難以將所學應用于實際項目中。這不僅影響了學生的實踐能力培養，也限制了他們未來在AI領域的職業發展。另外，跨學科綜合能力的培養不足也是當前AI人才培養中的一大短板。AI技術涉及多個學科領域的知識，如數學、統計學、計算機科學和電子工程等。然而，目前許多高校的AI專業課程設置相對單一，缺乏跨學科的融合和交叉。這導致學生難以獲得全面的知識體系，也難以適應未來AI領域的多元化需求。最后，缺乏企業合作和實習機會也是當前AI人才培養中的一大問題。由于AI技術的特殊性，企業對于人才的需求往往更加側重于實踐能力和項目經驗。然而，目前許多高校與企業之間的合作還不夠緊密，學生難以獲得足夠的實習機會來積累實踐經驗。這不僅影響了學生的職業發展，也限制了高校與企業之間的深度合作和資源共享。

三 人才培養體系構建

新質生產力背景下傳統教育體系已經難以滿足對高素質人工智能人才的培養需求，尤其是在個性化學習和創新能力培養方面。國內外研究表明，人工智能教育需要轉向更具創新性和實踐導向的模式，以應對新興產業對高技能人才的需求[6]。例如，馬薩諸塞大學洛厄爾分校（UMass Lowell）已經開始探索跨學科合作的教育方法，強調實踐導向和個性化學習；清華大學推出了“人工智能+X”微專業，鼓勵學生將人工智能技術與自己的專業相結合，探索新的研究領域和應用場景；東南大學積極響應國家關于“人工智能+”行動的戰略部署，將人工智能技術應用于教育教學領域。

本文旨在構建一個在新質生產力背景下改進的人工智能專業人才培養體系，強調通過技術創新和高效管理，實現經濟的高質量增長和社會的可持續發展。包含了課程設計、實習實訓、項目實踐等方面，并設計了個性化學習需求的課程路徑和創新能力培養機制，如圖1所示，確保學生能夠適應市場和技術的快速變化。

（一） 構建AI專業課程體系：以新質生產力為導向，融合核心技術與實際應用

在構建AI專業的課程體系時，必須深入把握新質生產力對高效、創新、可持續發展的根本要求，確保課程內容既涵蓋AI領域的核心技術、前沿知識，又能緊密結合實際應用。首先，課程設計需要采用模塊化的結構，以提供層次清晰、系統完整的學習路徑。基礎課程模塊是整個課程體系的基石，它包括數學、統計學、計算機科學基礎等核心學科。這些課程不僅為學生后續學習AI技術提供必要的知識儲備，還培養他們的問題分析和解決能力。核心技術課程模塊則是課程的主體部分，涵蓋機器學習、深度學習、自然語言處理和計算機視覺等AI領域的核心技術。學生將深入學習這些技術的原理、算法實現及應用場景，為他們在AI領域的研究和應用奠定堅實的基礎。應用課程模塊則注重實際應用和行業需求，涵蓋智能制造、智慧醫療、金融科技等領域的AI應用。通過案例分析、項目實踐等方式，學生將學習如何將AI技術應用于實際場景中，了解行業需求和挑戰，并培養解決實際問題的能力。跨學科課程模塊則是培養學生跨學科思維和綜合應用能力的關鍵。融合經濟學、管理學、社會學等多個學科的知識，學生將更全面地理解AI技術的影響和潛力，并學會將AI技術應用于更廣泛的領域。為了滿足學生的個性化學習需求，我們還提供定制化的選修課程。這些課程基于學生的個人興趣和職業規劃，涵蓋創新、前沿技術課程設計，如邊緣計算、高級機器學習等，以及探討AI倫理和法律問題的課程，如AI倫理與法律。這些課程不僅幫助學生掌握最新的技術發展，還引導他們深入思考AI技術的社會影響和責任。

（二） 強化實習實訓：提升新質生產力下學生的實踐操作能力

實習實訓是高等教育中不可或缺的一環，它通過實踐教學的方式，旨在提升學生的實際操作能力和解決問題的能力，以滿足新質生產力對高效管理和實踐能力的迫切需求。為了實現這一目標，學校需要通過校企合作的方式，積極尋找合作伙伴，為學生創造豐富的實習實訓機會。首先，與知名企業和研究機構建立緊密的合作關系，是實習實訓工作的重要基礎。這些合作伙伴不僅能為學生提供實際項目和實習機會，還能將最前沿的行業知識和技術引入課堂，使學生更好地了解行業動態和技術發展趨勢。其次，為了確保實習實訓的質量，學校需要設計與企業實際需求緊密對接的實訓項目。這些項目可以涵蓋智能系統設計、數據分析、機器學習應用等多個領域，讓學生在實踐中掌握理論知識，積累實踐經驗。最后，建立企業導師制度也是實習實訓中的重要一環。邀請企業技術專家擔任學生導師，為學生提供一對一的技術指導和職業建議。這不僅有助于學生更好地完成實習任務，還能幫助他們建立職業網絡，為未來的職業發展打下堅實的基礎。在實習模式上，學校可以采用輪崗實習和遠程實習相結合的方式。輪崗實習可以讓學生在不同崗位上進行輪崗實習，積累多樣化的實戰經驗；而遠程實習則能讓學生通過線上平臺參與國際企業的遠程項目，提升全球視野和跨文化交流能力。為了確保實習實訓的有效實施，還需要加強基礎教學實驗設備的建設。例如，搭建虛擬仿真實驗室，提供遠程實驗和在線實踐機會；建設人工智能創新實驗室，配備先進的實驗設備和資源，支持學生開展創新實驗。這些設施的建設將為學生提供一個良好的實踐環境，幫助他們更好地掌握和應用所學知識。

（三） 項目實踐驅動的創新教育：面向新質生產力的學習與發展

積極設置項目實踐機會。通過真實項目的實踐訓練，不僅能夠有效增強學生的創新能力和團隊合作精神，更是符合新質生產力中對技術創新和高效管理的高標準要求。首先是科研項目，學生有機會參與高校和企業的聯TN3BmrShjoLg1Hi+DEHJ+jEVKDm2yb2qpeceffLqUvg=合科研項目，通過深入研究和探索，培養學生的研究能力和創新思維。這種項目通常涉及前沿科技領域，能夠讓學生接觸到最新的科研成果和技術進展。其次，社會服務項目也是高校項目實踐的重要組成部分。通過AI技術解決社會問題，如智能城市建設、環境保護等，能夠讓學生將所學知識應用于實際，提升他們的社會責任感。這些項目不僅有助于學生了解社會需求和問題，還能培養他們的公益意識和奉獻精神。高校還應鼓勵學生組建創業團隊，進行AI技術的商業化探索和應用。創業項目能夠激發學生的創業熱情和創新精神，幫助他們了解市場需求和商業運作方式。這種項目實踐經歷對于學生未來的職業發展具有重要意義。為了確保項目實踐的有效性和質量，設置合理的項目評估及獎勵機制是必不可少的。例如，設立AI技術孵化器，為優秀項目提供資金支持、技術指導和市場資源。同時，建立項目評估機制，定期評估學生項目的進展和成果，確保項目能夠按時、高質量地完成。這種評估機制不僅能夠激勵學生積極參與項目實踐，還能夠為他們的未來發展提供有力的支持。更為關鍵的是，高等院校必須著手構建具有針對性的個性化學習路徑，同時打造一套完整的創新能力培養機制。這一機制的建立，不僅要求學校能設計出靈活多變的學習路徑，以滿足不同學生群體的獨特學習需求，而且還要能系統地培養學生的創新能力，使他們能夠更好地適應日新月異的市場需求和技術環境。

（四） 個性化學習路徑的構建：精準定制，引領成長

在個性化學習路徑的構建上，力求為學生提供精準且富有針對性的學習體驗。首先，引入了先進的自適應學習系統，該系統集成了人工智能技術，能夠智能地監測和評估學生的學習狀態。通過實時跟蹤學生的學習進度和表現，系統能夠深度挖掘每位學生的學習興趣和潛力，從而為他們量身定制個性化的學習計劃。這種學習系統能夠根據學生的反饋和成績，動態調整教學內容的難度和節奏，確保學生能夠在適合自己的學習步調下不斷進步。其次，可以致力于提供豐富多彩的個性化課程選擇。學校將開設多樣化的選修課程，涵蓋各個領域和學科，以滿足學生多樣化的學習需求。學生可以根據自己的興趣點和未來的職業規劃，自主選擇合適的課程進行學習。這樣的課程設置不僅能夠激發學生的學習興趣，還能夠幫助他們發掘自己的潛力和優勢，從而打造出真正符合自身特點的個性化學習路徑。此外，建議實施學習導師制度，為每位學生分配一位專業的學習導師。學習導師將深入了解學生的學習情況、興趣和目標，并為他們提供量身定制的學習建議和職業規劃指導。在學習過程中，學習導師將與學生保持密切的溝通和交流，及時解答他們的疑問和困惑，確保他們能夠在學習的道路上得到充分的關注和引導。通過這種個性化的學習支持，期望每位學生都能夠充分發揮自己的潛力，實現自我提升和成長。

（五） 多維度創新培養：打造人工智能時代的創新人才

在創新能力的培養上，我們同樣可以采取多種措施。例如，定期舉辦以人工智能為主題的創新訓練營，邀請業內專家進行授課，為學生提供最前沿的技術培訓和豐富的創新項目實踐機會。在訓練營中，學生們不僅能夠掌握最新的科技動態和技術方法，還能在導師的引導下，開展創新項目實踐，鍛煉創新思維和解決問題的能力。為了激發學生的創新思維和競爭意識，積極組織校內外的創新比賽。這些比賽涵蓋了多個領域，如人工智能、機器學習、物聯網等，旨在為學生提供一個展示自己創新成果的平臺。通過比賽，學生們能夠鍛煉自己的創新思維，提升解決問題的能力，并在與其他選手的交流中拓寬視野，吸收更多的創新思路。為了鼓勵學生將創新技術轉化為具有市場價值的商業成果，專門設立創業比賽和創業支持基金。創業比賽旨在為學生提供一個展示自己創業項目的機會，讓他們能夠在比賽中接受專業評委的點評和指導，進一步完善自己的創業計劃。同時，為優秀的創業項目提供必要的資金支持和資源對接服務，幫助他們將創業項目從理論走向實踐，從校園走向市場。開展校企合作，邀請企業導師進入校園，為學生提供更加貼近實際、具有市場價值的創新指導。企業導師們憑借豐富的行業經驗和敏銳的市場洞察力，能夠為學生提供寶貴的建議和指導，幫助他們更好地將創新技術與市場需求相結合，實現創新成果的商業化。除此之外，還可以建立創新交流平臺，鼓勵學生在此分享自己的創新想法、經驗和成果。這個平臺可以是一個線上論壇、社交媒體群組或定期的線下交流會。通過平臺，學生可以互相學習、互相啟發，形成濃厚的創新氛圍。

四 可持續發展與社會責任

在人工智能人才培養體系中，高校必須高度重視培養學生的社會責任感和可持續發展意識[7]。

（一） 人工智能技術的社會影響與道德法律挑戰

人工智能技術的廣泛應用對社會產生了深遠的影響。一方面，它極大地提高了生產效率，改善了人們的生活質量；另一方面，它也帶來了一系列道德和法律問題[8]。例如，自動化和智能化可能導致部分工作崗位的消失，引發就業結構的變革[9]。AI詐騙利用高度仿真的技術手段進行欺詐活動，這些詐騙手段隱蔽且欺騙性強，給受害者帶來了巨大的經濟損失和心理壓力。而AI生成色情視頻則利用AI技術模擬真實人物的形象和動作，制作出逼真的色情內容，這不僅侵犯了個人隱私和肖像權，還可能對未成年人的身心健康造成不良影響[10]。因此，面對這些問題，在人工智能教育中，培養學生的社會責任感至關重要。首先，應該讓學生了解人工智能技術的潛在風險和挑戰，引導他們思考如何在使用技術時遵循道德和法律規范。其次，應該鼓勵學生關注社會問題，利用人工智能技術為解決現實問題貢獻力量。例如，通過開發智能醫療系統改善醫療服務質量，或者利用大數據和人工智能技術優化城市交通管理等。

（二） 人工智能教育生態系統的可持續發展策略

為了實現人工智能教育的可持續發展，需要建立一個完善的教育生態系統。首先，應該加強師資培訓，提高教師的專業素養和社會責任感。只有具備高度社會責任感的教師，才能培養出具有社會責任感的學生。其次，我們應該建立科學的評估機制，對學生的學習成果進行全面評價。這不僅可以激勵學生積極學習，還可以幫助我們發現教育過程中存在的問題并及時改進。最后，我們應該建立反思機制，定期回顧和總結教育過程中的經驗和教訓，不斷完善教育內容和方式。

五 結束語

本文深刻洞察了新質生產力時代對高質量人工智能人才的迫切需求，提出了以個性化學習和創新能力培養為核心的教育體系。這一體系不僅滿足了新興產業發展對技術人才的需求，更推動了人工智能技術的創新應用，對經濟社會的高質量發展具有深遠影響。通過引入大數據和智能化技術，本研究推動了教育模式的改革與創新，有效提升了學生的學習效果和實踐能力，為學生未來職業發展奠定了堅實基礎。同時，強調社會責任感和可持續發展意識的培養，有助于構建可持續發展的教育生態，為社會培養出具備全面素養的高素質人才，支撐經濟社會的持續繁榮與進步。

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