地方高校“AI+X”微專業人才培養體系建設探索

［摘 要］微專業是地方高校開展多元化教育和個性化學習的重要方式，是對傳統專業的有益補充。文章分析了高校的轉專業情況和微專業建設的必要性，并基于人工智能復合型人才需求與“AI+X”微專業建設現狀，以“AI+數字醫療”微專業建設為例，探討了人才培養體系重構、師資建設和育人效果評價的具體措施。

［關鍵詞］微專業；人工智能；應用型人才；學科交叉融合；人才培養；地方高校

［中圖分類號］G64 ［文獻標識碼］A ［文章編號］2095-3437（2024）23-0120-05

2016年，AlphaGo戰勝世界圍棋冠軍這一具有代表性的事件，標志著人工智能技術進入快速發展期。2021年，DeepMind宣布開源AlphaFold2，借助人工智能技術精準預測蛋白質結構，使生命科學領域迎來巨變。2022年，ChatGPT的誕生使得生成式人工智能邁入新紀元，掀起了通用人工智能的浪潮。人工智能也從行業典型應用場景向新型工業化賦能演變。人工智能技術用于化工生產行業，能夠實現產品缺陷檢測；人工智能技術用于醫學中，可以進行新藥的研發；人工智能技術用于金融會計，能夠進行財務數據分析，規避財務風險。人工智能技術對不同行業和領域都將產生深遠的影響。

地方高校作為地方經濟發展的智力資源、人才資源，應主動融入區域經濟高質量發展，主動對接地方發展需求，與地方經濟發展形成良性互動，不斷推進校地融合，積極服務地方發展。地方高校只有不斷提升自身對地方發展的支撐力、貢獻度，才能更多地獲得地方的支持，不斷實現自身的價值。當前，地方高校正在順應國家“四新”建設要求，大力培育復合應用型人才，朝著多元化人才培養目標前進[1-2]。

一、高校轉專業情況分析及微專業建設必要性

大學生轉專業是我國高等教育人才培養的一項重要制度，也是地方高校學生培養的普遍現象[3]。項目組調研分析了嘉興大學近3年轉出和轉入人數排名前15的專業情況。從轉入的專業情況看，計算機科學與技術、電氣工程及其自動化、電子信息工程、軟件工程、網絡工程等人工智能領域相關專業均榜上有名，總轉入比例達到20%以上。此外，項目組還調研了北京建筑大學、廣州大學、常州大學、成都大學、北華大學、太原科技大學、吉首大學、合肥大學、井岡山大學、三峽大學、上海應用技術大學、長春大學和沈陽大學等13所地方高校2023年轉出和轉入人數排名前10的專業情況。從轉專業的數據得出，計算機科學與技術、數據科學與大數據技術、電氣工程及其自動化、電子信息工程、軟件工程等涉及人工智能的相關專業均在轉入專業名單中名列前茅。當前高校轉專業人數也存在增加趨勢，一些學生專業意識淡薄，在選擇轉入專業時存在盲目性，特別是轉專業前后不同學院和學科之間存在的差異性會帶來負面影響，轉入的可能并非自己感興趣的專業，導致轉到新專業后學生能力發展水平參差不齊[3-4]。

微專業的設計最早由MOOC巨頭Udacity提出，他們將其稱為微專業方向。隨后另一個MOOC巨頭Coursera免費提供在線頂級大學課程，將這類課程稱為Specialization（專項課程）。微專業是相對傳統專業設置更加靈活的一種人才培養模式，具有復合型、個性化的特點，能在一定程度上解決上述轉專業現象帶來的問題。微專業是對傳統主專業的拓展延伸和有益補充，也是實現不同學科之間復合交叉的重要路徑[5]。

二、人工智能技術及“AI+X”復合型人才需求

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門涉及計算機科學、數學、心理學、語言學、哲學等多學科交叉的綜合性學科，旨在研究、開發能夠模擬、延伸和擴展人腦功能的理論、方法、技術和應用系統。人工智能可以與我們生活的方方面面相結合，有著廣闊的應用空間。近年來，人工智能正在向醫療、教育和金融等各行業進行滲透，隨之涌現出一大批創新應用，包括智慧交通、智慧醫療、無人駕駛、智能家居等技術和產品，積極推動了各行業的發展和變革，也帶來了巨大的經濟效益和社會價值。

根據中國新一代人工智能發展戰略研究院2023年發布的中國新一代人工智能科技產業區域競爭力評價指數表明，京津冀、長三角、珠三角和川渝四大經濟圈的人工智能企業數量達1987家，占全國人工智能企業的90.32%。依據企業能力、學術生態、資本環境、國際開放度、鏈接能力和政府響應能力等6項一級指標排名情況，長三角地區人工智能科技產業區域競爭力評價總分為106.93分，位列四大經濟圈之首[6]。然而，一方面是長三角地區人工智能產業的快速發展，另一方面是人工智能人才嚴重不足，相應的人工智能人才培養數量和質量并沒能跟上產業人才需求。

人工智能人才梯隊結構從研究型到應用型，可分為AI科學家、AI工程師、AI設計師和AI產業應用工人。除了從事基礎理論研究的AI科學家，還需要從事一線生產的AI應用型人才。從目前高校學生就業的實際情況來看，效果并不樂觀，學生未能真正適應行業企業的需求，分析和解決實際問題的能力還不夠，高校培養的人工智能應用型人才距離企業的要求還有較大的差距，畢業生未能得到用人單位的普遍認可[7]。

2020年3月，教育部、國家發展改革委、財政部制定的《關于“雙一流”建設高校促進學科融合" 加快人工智能領域研究生培養的若干意見》提出了針對人工智能的學科建設目標：學科交叉融合亟待深化，人才培養導向性亟待加強。教育部在《高等學校人工智能創新行動計劃》中要求建設100個“人工智能+X”的學科，重視人工智能技術與數學、統計學、物理學、心理學、生物學、社會學、法學等學科的交叉融合[8]。該計劃還明確指出到2030年高校應成為人工智能人才培養的重要基地，并成為全球人工智能創新中心的核心力量。

三、“AI+X”人工智能微專業建設現狀分析

近年來，高校主動適應新技術、新業態、新模式、新產業發展的需要，在人才培養體系改革方面做出新的嘗試，圍繞新工科建設，開始在人才培養模式方面嘗試微專業的探索和實踐。人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的核心力量，對社會的方方面面產生著深遠的影響。各高校借鑒CDIO、OBE等理念，緊跟時代發展，關注新技術、新產業、新業態和新模式，從課程體系和內容、在線課程建設、實踐平臺建設等方面進行積極改革，拓展各種教學資源，構建產學研融合的協同育人機制，積極開展以微專業建設為突破口的人才培養模式改革與創新，并形成不同的培養模式和特色。2021年1月，由浙江大學、復旦大學、中國科學技術大學、上海交通大學、南京大學率先倡導，并聯合同濟大學、華為、百度以及商湯科技于上海成立了新一代人工智能科教育人聯合體。自 2021 年下半年起，武漢科技大學開啟了微專業的試點工作，目前共設有大數據技術與應用、智能醫學、創新創業管理等 5 個微專業。2022年1月，浙江財經大學東方學院與浙江萬物工場智能科技有限公司協同成立人工智能產業學院。另外，山東大學軟件學院開設了人工智能與工業軟件微專業，徐州醫科大學藥學院攜手藥研社開設了“臨床試驗研究與管理”微專業等。不僅如此，微專業的開設在高職院校中也越來越普遍。開設微專業，已成為高校創新人才培養模式的重要探索[9]。

盡管各高校在微專業建設方面取得了一定的進展，但微專業建設經費不足，保障制度缺乏，微專業課程建設和傳統專業課程建設協調困難，仍是地方高校普遍面臨的問題。因此，微專業建設改革任重道遠[10]。要落實好微專業建設改革，就要擴大相應教學單位的辦學自主權，重視對復合型人才培養的投入，引導教師投入更多精力，制定合理的考核評價制度。當前部分院校開設的一些“微而美”“微而特”的微專業僅僅是非常少數學生的選擇，難以達到微專業開設條件。

對于學科交叉融合的“AI+X”微專業而言，由于人工智能技術與一些學科內涵存在一定差距，“AI+X”的相關理論和融合內容還處于探索階段。不同學科之間存在一定差異，相應的知識構成比較分散[11]，從而導致“AI+X”交叉融合的微專業建設存在困難。“AI+X”微專業要求教師既要有人工智能的基礎理論和應用背景，又要有X學科領域的基礎知識。具有“AI+X”交叉學科背景的師資缺乏，專業結構還有待于進一步完善。此外，“AI+X”交叉學科實踐場所的缺乏也給學科交叉融合“AI+X”人工智能微專業建設實施帶來一定難度。針對學科交叉融合的微專業建設和人才培養問題，探索學科交叉融合“AI+X”人工智能微專業建設、人才培養模式和路徑改革，能進一步拓寬學生跨學科學習渠道，為復合應用型人才培養創造更廣闊的育人空間，從而促進學科交叉，提升學生的核心競爭力。

四、“AI+X”微專業人才培養體系構建

人工智能技術應用的遍地開花、新工科建設的如火如荼、社會對復合應用型人才需求的如饑似渴[12]，給高等教育發展帶來了新的機遇和挑戰。隨著產教融合的深入推進和創新發展，人工智能已經成為校企合作發展的新階段，加強人工智能微專業復合型人才培養是當前校企合作發展的重要方向。針對復合應用型人才培養存在的問題和面臨的挑戰，構建地方高校學科交叉融合“AI+X”人工智能微專業人才培養的新路徑、方法和機制，緊緊圍繞“培養什么人——人才培養目標定位”“怎樣培養人——課程體系和師資建設”“培養得怎么樣——評價體系構建”等內容開展研究，整體思路如圖1所示。

以“AI+數字醫療”微專業為例，項目組聯合校醫學院、附屬醫院積極探索“AI+數字醫療”微專業建設，將人工智能技術服務于臨床健康需求，實現人工智能與醫學的交叉融合。

（一）“AI+數字醫療”微專業人才培養課程體系建設與教學內容重構

人才培養是一個系統工程，需要多科學設計、協同配合。項目組結合社會需求設計培養方案，從培養方案來研究課程體系的構建，設計出符合學生情況和社會需求的課程內容。按照學科專業的特點及其交叉融合內在關系，將“AI+數字醫療”微專業課程分為專業基礎課程、專業核心課程、實踐課程等。專業基礎課程主要包括信息技術基礎、人工智能技術和數字健康政策與法規等，專業核心課程包含醫學影像信息學、醫學圖像處理、醫學數據分析與挖掘、病歷數字化管理等，實踐課程包括醫學影像處理實踐、醫療數據分析實踐等。

（二）“AI+數字醫療”微專業人才培養實踐平臺建設

實踐教學是復合應用型人才培養過程中的重要環節，對學生實踐能力、創新精神的培養具有重要作用。要明確“AI+數字醫療”微專業實踐平臺建設的目標和方向，優化和整合現有的實踐資源。從學生能力培養的角度出發，突破傳統教育模式，采用“產教融合、校企融合、學科融合、科教融合、理實融合”協同育人模式，將課堂理論知識和方法有機、充分地鏈接到實驗室、教師科研工作室、校附屬醫院實踐教學基地中。

（三）“AI+數字醫療”微專業師資建設

師資隊伍建設是確保微專業人才培養質量的根本保證?！癆I+數字醫療”微專業的師資隊伍，既要有數學、計算機科學等相關學科背景，又要有醫療領域相關學科背景。這就要求“AI+數字醫療”微專業教師知識面廣、具有多學科交叉背景。雖然一些微專業師資包含相關行業專家和名師，但他們只是在自己的研究領域上是內行，在教學方法和教育理念上缺乏較為深入的理解，無法達到真正的“雙師”要求。因此，應通過與地方醫療機構、醫療科技公司等合作，邀請醫療行業企業專家作為兼職教師或顧問，校內計算機、醫學教師及校附屬醫院醫生跨學科聯合進行教研，構建一支“復合型”的“AI+數字醫療”微專業師資隊伍。

（四）“AI+數字醫療”微專業育人效果評價

與傳統專業人才培養相比，微專業課程內容更靈活，教學方式更多元，學科交叉更突出，專業設置更前沿、更貼合新興產業發展需求。為了更好地指導“AI+數字醫療”微專業人才培養的實踐，增加微專業人才培養的可持續性，需從行業企業、學校、學生等方面開展育人效果評價。行業企業方面的評價主要包括行業企業對微專業人才培養的參與度、行業企業從學校獲得的收益如何、行業企業與學校合作的融合度。學校方面的評價則需關注學校對微專業建設的投入率、復合型師資的占比率、學科發展的提升率。學生方面的評價主要包括學生就業率、滿意度、學習能力水平、學習興趣度等。

五、結 語

隨著人工智能技術的發展，地方高校通過設置“AI+X”微專業來落實人工智能復合應用型人才培養改革的新舉措，具有重要的現實意義。

首先，學科交叉融合人工智能微專業人才培養，有利于促進人工智能與其他學科之間的交匯融合，促進現有專業的內涵建設，進一步完善高校學科結構體系。

其次，社會經濟發展需求驅動“AI+X”微專業人才的培養。一方面促使地方高校應用型人才培養生態的重構，另一方面緩解在校學生非理性轉專業的問題。

再次，地方高?！癆I+X”微專業人才培養有助于促進專業教師專業能力的可持續發展，進一步提升專業教師的教學水平和實踐能力。

最后，地方應用型本科院?！癆I+X”復合型人才培養倒逼產教融合向縱深發展，促進人工智能教育和產業需求全方位融合。

微專業建設為學生個性化學習提供了更多選擇，學生在專業課程學習中，可以根據自己的興趣、學業發展與職業發展需求，選擇其他學科、專業領域的交叉學科模塊，以此激發學習興趣、拓寬視野、提高就業競爭能力。地方高校學科交叉融合“AI+X”人工智能微專業人才培養不斷接納新的教育理念和方法，把握人工智能時代帶來的機遇，開創高等教育的新篇章。

［ 參 考 文 獻 ］

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［責任編輯：劉鳳華］