高職計算機教育融入人工智能的探索與實踐

摘要：在人工智能快速發展的背景下，高職院校計算機教育亟須轉型升級。文章基于跨學科教育理念，從課程體系、教學方法、實踐模式等維度探索高職計算機教育融入人工智能的創新路徑，并構建了相應的人才培養體系。實踐表明，該體系顯著提升了學生的學科知識與專業技能、創新及創造能力，促進了知識的融會貫通，增強了其就業競爭力。文章提出的多維融合、能力導向、產教聯動的教育創新模式，為高職院校相關專業建設提供了新思路。

關鍵詞：高職教育；計算機教育；人工智能；跨學科教育；課程體系

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）01-0152-03 開放科學（資源服務） 標識碼（OSID） ：

0 引言

人工智能技術的迅猛發展正推動著各行各業的變革，對技術技能人才的需求也日益多元化和高端化。傳統的計算機教育模式已難以滿足新時代對人工智能領域專業人才的培養需求。高職院校作為技術技能人才培養的主力軍，亟須探索新的教育模式。跨學科教育強調知識的融通與整合，為高職計算機教育融入人工智能提供了方向。本文將從課程體系、教學方法、實踐模式等維度，探討高職計算機教育的創新路徑，并構建符合高職特色的計算機人工智能復合型人才培養體系。

1 高職計算機與人工智能教育的時代背景與發展態勢

當今世界正經歷著前所未有的新一輪科技革命與產業變革，其中，人工智能技術的加速創新發展尤為引人注目。它不僅重塑了產業格局，更深刻地改變了產業形態，使傳統行業煥發新生。在此背景下，高職院校的計算機教育面臨著迫切的轉型升級需求，以往的人才培養模式已難以適應智能時代對多元化、高層次人才的需求[1]。國家層面高度重視人工智能產業的發展，各地政府也積極響應，持續推進數字經濟建設，這無疑對具備跨界融合能力的復合型技術人才提出了更為迫切的需求。高職院校，作為技術技能人才培養的搖籃，承擔著為區域經濟發展輸送創新型、應用型人才的重要使命。縱觀國內外高職教育的發展趨勢，跨學科教育理念正逐步成為共識，計算機專業的教學改革也在持續深化。高職院校紛紛探索人工智能專業的建設路徑，通過課程體系重構、教學方法創新以及評價機制優化，不斷提升人才培養質量。新一代信息技術的蓬勃發展，為教育教學變革提供了強有力的支撐，智能化教學手段得以廣泛應用，學生的學習方式也因此發生了深刻的變革。高職計算機教育的發展，正呈現出專業交叉融合、產教深度協同、培養模式創新等鮮明特點，為培養適應未來社會需求的高素質技術人才奠定了堅實基礎。

2 高職計算機與人工智能跨學科教育的重要挑戰

2.1 教育理念與課程體系的適應性不足

高職院校計算機教育長期存在學科壁壘，專業課程設置較為單一，難以滿足跨界融合人才培養需求[2]。傳統的計算機教育課程往往聚焦于基礎知識概念和辦公軟件操作技能的培養。課程的前半段要求學生死記硬背各種專業術語和概念，而后半段則轉變為具體的軟件操作培訓。許多高職院校的課程體系仍主要側重傳統計算機知識的傳授，人工智能相關課程的比重明顯偏低，且不同學科之間的協同合作存在明顯不足。比如人工智能相關課程比重偏低，高職院校的計算機課程往往涵蓋計算機基礎、編程語言（如C語言、Java等） 、數據庫管理、網絡技術等傳統內容。相比之下，人工智能相關課程（如機器學習、深度學習、自然語言處理等） 的設置較少，且通常作為選修課或高級課程出現，難以滿足學生對人工智能領域知識的深入學習和實踐需求。以某高職院校的計算機專業為例，其課程設置中傳統計算機課程占比高達70%，而人工智能相關課程僅占10%左右。這導致學生難以接觸到前沿的人工智能技術和應用，限制了其未來的職業發展。

不同學科之間的協同合作不足，以某高職院校的計算機應用專業和人工智能專業為例，盡管這兩個專業在技術上存在緊密的聯系和互補性，但在實際教學中卻缺乏有效的協同合作。計算機應用專業的學生主要學習編程語言、前端框架等傳統內容，而人工智能專業的學生則主要關注算法設計、模型訓練等方面。兩者之間的交流和合作機會有限，難以形成合力推動技術創新和應用發展。因此，高職院校急需對課程體系進行全面改革，以適應智能時代對人才培養的新要求。

2.2 教學方法與學生學習特征不匹配

高職院校計算機教學方法較為陳舊，教師習慣采用灌輸式教學，忽視學生主體地位[3]。

教學組織形式較為單一，未能充分利用現代教育技術手段來豐富教學手段，提升教學效果。比如：滿堂灌式教學、死記硬背、一刀切式教學等教學方式，忽略了學生的主體地位。教學過程中缺乏啟發引導，教師往往只是簡單地傳授知識，而未能有效地引導學生思考、探索和創新，不利于學生創新思維的培養。課堂實踐環節的設計也存在不足，實踐內容往往過于簡單或脫離實際，難以有效調動學生的學習積極性。比如，前端課程的實踐環節只是單純地針對知識點進行網頁的設計，而未真正地應對企業的特定需求進行實踐教學。同時，教學內容過于偏重理論知識的傳授，而實踐操作的機會卻相對有限，這使得學生的實踐能力和動手能力得不到充分的鍛煉。

學習任務的設計也未能充分考慮高職學生的認知特點，導致部分學生難以完成學習任務，產生挫敗感。一刀切式教學的教學方式未能根據學生的差異去設計合理的教學方案。教學進度的安排過于統一和固化，難以適應不同層次學生的學習需求，導致部分學生跟不上教學進度，而部分學生則覺得教學進度過于緩慢。

2.3 實踐教學與產業需求脫節

高職院校的實踐教學體系設計尚不夠完善，實驗實訓課程在整個課程體系中的占比偏低，實踐環節的支持力度明顯不足，這不僅限制了學生實踐能力的培養，也影響了他們未來在職業崗位上的競爭力。校企合作的形式往往停留在表面層次，合作形式比較單一，如企業為學生提供實習機會或僅邀請企業專家進行系列講座，導致人才培養與實際產業需求之間存在較大的脫節。實訓基地的建設滯后，設備配置嚴重老化，故障頻發難以開展前沿技術的實踐探索。

創新創業教育體系不夠健全，創新實踐平臺的建設滯后，無法滿足學生創新創業的需求。產教融合機制的不完善，使得校企之間的資源共享程度較低，這限制了實踐教學資源的有效利用。同時，實踐考核評價標準也顯得單一，技能水平的評估體系亟待完善，這不利于全面、客觀地評價學生的實踐能力和技能水平。實踐教學師資力量的薄弱也是一個不容忽視的問題，雙師型教師的數量明顯不足，這影響了實踐教學的質量和效果。

2.4 教育評價體系的科學性待提升

現行評價體系過分強調知識考核，忽視能力培養評估。評價方式以期末考試為主，過程性評價機制不健全。評價標準單一化，未能全面反映學生綜合素質。評價結果運用不夠充分，難以有效促進教學改進。學生自我評價、互評機制缺失，評價主體單一。評價內容偏重理論知識，實踐能力考核力度不夠。評價方法較為落后，智能化評價手段應用不足。評價指標體系設計不夠科學，導向性有待加強。評價結果反饋不夠及時，改進建議針對性不強。職業能力、職業素養評價體系尚未建立。

3 高職計算機與人工智能教育創新體系構建

3.1“ 三元融合”課程體系重塑

基于產業發展需求，重構高職計算機專業課程體系，實現基礎理論、專業技能、人工智能知識深度融合[4]。依據職業崗位能力要求，科學設置課程模塊，構建遞進式培養方案。建立動態調整機制，及時將產業新技術引入課程體系。創新課程組織方式，采用模塊化、項目化設計思路。健全課程標準，細化教學要求，規范教學實施。拓展選修課程資源，為學生個性化發展提供支持。加強教材建設，開發配套數字資源，豐富教學素材。

如圖1所示，以課程數據結構為例。優化課程內容，突出技術應用性，增強課程針對性。在課程內容的設計環節，將理論與實踐相結合、技術與人文相結合、跨學科知識融合。比如跨學科知識融合可以將人工智能核心技術知識融入專業課程，強化學科交叉融合。

3.2“ 雙向互動”教學模式創新

創新教學組織形式，構建線上線下深度融合教學模式。運用智能教學平臺，打造交互式學習環境[5]。設計項目驅動式教學活動，培養學生實踐創新能力。推廣研討式教學方法，激發學生主動探究意識。開展形式多樣教學研討，促進教學相長。強化案例教學，注重理論知識實踐轉化。開發智能化教學工具，提升課堂教學效率。落實因材施教理念，實現教學活動個性化。建立學習成果展示機制，增強學習體驗。構建課堂即時反饋系統，優化教學策略。

以“基于網絡平臺的Python程序設計課程”為例，老師借助網絡平臺，將理論講授和實驗上機操作都放到機房中進行，探索使用精講多練、雙向互動的方式開展教學。學生可以在網絡平臺上獲取教學資源，如教學大綱、電子教案、教學案例等，并通過網絡平臺進行答疑、討論、作業提交等活動。教師在學生上機練習的過程中，通過屏幕監控和遠程控制功能，及時掌握學生的學習情況，并進行一對一的輔導。課程還采用案例和問題驅動的教學方法，引導學生思考和探究。學生通過案例分析或問題解決過程，掌握Python 程序設計的相關知識和技能。在互動環節中，學生可以通過網絡平臺與教師或其他同學進行實時交流，分享學習心得和解決問題的經驗。

這種“雙向互動”教學模式不僅提高了學生的學習興趣和積極性，還培養了學生的自主學習能力和團隊協作能力。學生在與教師和其他同學的互動中，能夠更深入地理解課程內容，提高編程思維和計算機應用水平。

3.3“ 多維協同”實踐教學優化

構建虛實結合實踐教學環境，配置智能化實訓設施設備。推進校企協同育人，完善產教融合運行機制。搭建創新實踐平臺，營造創新創業教育生態。開發綜合性實踐項目，提升實踐教學實效。建立實踐教學資源庫，豐富實訓項目內容。健全實踐指導機制，強化過程化訓練指導。完善實踐考核評價，建立多元化評價體系。推動技能競賽改革，發揮以賽促教作用。加強雙師隊伍建設，提高實踐教學水平。深化校企資源共享，實現優勢互補。

3.4“ 全程導向”評價機制建設

構建多元化評價指標體系，科學設置評價維度權重。推行過程性評價方案，強化學習全過程管理。建立綜合素質評價機制，注重能力水平測評。實施智能化評價手段，提高評價效率準確度。完善學生自評互評制度，發揮評價激勵作用。健全評價反饋機制，促進持續改進提升。開展職業能力認證，對接職業標準要求。優化評價結果運用，服務教學質量提升。建立評價信息檔案，實現評價數據分析。形成評價改進閉環，保障人才培養質量。

比如在Python程序設計課程中，多元化評價指標體系的構建包括理論知識掌握、編程實踐能力、團隊合作與溝通能力等多個維度。通過課程作業、項目實踐、課堂表現、在線測試等多種評價方式，全面評估學生的學習效果。過程性評價方案的實施步驟包括：首先，設定明確的評價目標和標準，如理解數據結構的基本概念、掌握常用數據結構的實現和應用等；其次，在課程進行中，通過課堂小測驗、項目中期檢查等方式，及時收集學生的學習數據；最后，對收集到的數據進行分析，形成評價報告，及時向學生反饋，指導其后續學習。綜合素質評價機制的內容則關注學生的創新思維、問題解決能力、自主學習能力和團隊協作能力等方面。通過課程項目、實踐作業、課堂討論等方式，綜合評估學生的綜合素質，為其后續發展提供個性化指導。總之，“全程導向”評價機制在Python程序設計課程中的建設，有助于全面、科學地評價學生的學習效果，促進其全面發展。

4 結束語

跨學科視角下高職計算機人工智能教育創新實踐，體現了新時代人才培養規律。通過課程體系重構、教學模式創新、實踐體系優化，形成了富有特色的人才培養體系。教育創新成果顯著提升了學生綜合素質，增強了就業競爭力，得到了用人單位廣泛認可。高職院校應持續深化教育改革，完善培養方案，強化師資建設，優化評價機制，推動產教深度融合。未來將進一步探索某一具體計算機課程與人工智能跨學科多融合創新路徑，構建高質量人才培養體系，為區域經濟發展培養更多優秀人才。

[1] 梁偉立.高職計算機網絡基礎與應用教學方法改進[J].工程技術研究，2024，9（17）：168-169.

[2] 陳耀文.基于現代教育技術的高職院校計算機教學模式的優化[J].才智，2024（26）：145-148.

[3] 許媛.大數據時代高職計算機基礎課程教學改革研究[J].學周刊，2024（25）：9-12.

[4] 李煒.基于計算機網絡的高職教育數字化轉型內涵與途徑[J].數字技術與應用，2024，42（7）：181-183.

[5] 黃晶晶.基于核心素養的五年制高職計算機網絡基礎課程教學改革研究[J].電腦知識與技術，2024，20（16）：178-180.

【通聯編輯：光文玲】