應用型民辦高校人工智能專業人才培養體系構建研究

摘要：隨著人工智能技術的飛速發展，其應用越來越廣泛，社會對相關技術人才的需求也越來越大。為培養符合產業需求的應用型人工智能人才，武漢工商學院以應用為導向，與企業深度融合，構建了突出特色、強化實踐的課程體系。對不同要求的課程采用不同的教學方式，同時整合企業優質資源，引進優秀的工程師為學生授課，引入企業真實項目供學生實踐等途徑，著力培養學生運用人工智能技術解決實際問題的能力。

關鍵詞：人工智能；應用型；人才培養；產教融合

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）02-0117-03 開放科學（資源服務） 標識碼（OSID） ：

0 引言

人工智能技術的快速發展已成為推動新一輪產業革命的核心力量，逐漸成為國際科技競爭的新焦點和經濟發展的新引擎，正深刻影響著各行各業，同時人工智能技術也已滲透到我們生活的方方面面，并且隨著技術的不斷進步，這些應用還在持續拓展。隨著人工智能在不同領域的廣泛應用，社會對專業人才的需求急劇增加，特別是在自然語言處理、計算機視覺等關鍵技術領域，相關崗位顯示出極高的需求。為大力培養人工智能專業人才，自2017年國家發布《新一代人工智能發展規劃》以來，我國在人工智能教育領域已經取得了顯著進展。國內高校紛紛成立人工智能學院和研究院，推動了從基礎教育到高等教育的多層次人才培養體系的建立。通過分析發現，國內外研究型大學主要培養具備原始創新能力的學術研究型人才，對學生的數理基礎要求較高，構建了“厚基礎、強專業、寬領域、重應用”的人工智能知識體系[1-2]。南京大學人工智能專業通過設置數學基礎課程、學科基礎課、專業方向課及專業選修課等模塊化課程，側重培養學生在人工智能領域的源頭創新能力和為企事業單位解決關鍵技術難題的能力[3]。應用型高校則以計算機和數學為基礎，人工智能框架及技術為核心，與學校優勢特色專業緊密結合，構建合理的課程體系，以突出培養學生應用人工智能技術解決實際工程問題的能力[4]。聶秀山基于山東建筑大學的學科專業優勢，構建了突出人工智能在智能設計、智能規劃、智能審圖等方面應用的人才培養路徑[5]。

總的來說，現有的人工智能教育強調多學科交叉融合及注重創新能力培養，但也存在一些不足之處，主要體現在課程設置與企業真實需求存在一定差距；專任教師實踐經驗欠缺，缺乏解決人工智能實際工程問題的經驗和能力；培養的畢業生動手能力不強，難以適應人工智能時代技術日益豐富的工作環境和快速發展的產業變革。

武漢工商學院作為一所應用型民辦高校，牢固樹立教學的中心地位，制定了特色鮮明的應用型人才培養方案。人工智能專業自建設以來，深入開展教學研究，精心設計課程體系，構建了“學科專業基礎課+專業課+專業方向課+集中實踐環節”的專業課程模塊，深化產教融合，著力培養就業有實力、“雙創”有能力、發展有潛力的應用型高級專門人才。

1 應用型人工智能專業人才培養體系構建

項目研究過程中，通過召開校企合作專業建設研討會、企業現場走訪調查，產業一線調研等多種形式，結合學校學科專業布局現狀及發展規劃，并系統梳理產業對人工智能專業人才的技術、能力及素質要求，以OBE教育理念為指導，以學生為中心，以產出為導向，構建了“強專業、突特色、重應用”的課程體系。

1.1 人才培養目標

本專業旨在培養德、智、體、美、勞全面發展，掌握人工智能基礎理論、技術和應用知識，具備較強的實踐能力和創新意識，能夠在智能機器人、智能制造等領域從事智能軟件開發、算法設計等工作的應用型人才。

1.2 畢業要求

根據人才培養目標，武漢工商學院人工智能專業確定了如下的畢業要求，包括知識、能力和素質目標3 個方面。

知識目標：掌握扎實的數學和計算機科學基礎知識，系統掌握機器學習、深度學習、計算機視覺等人工智能核心知識。

能力目標：能夠運用人工智能理論和技術，分析和解決復雜工程問題，具備智能系統設計、開發和應用能力。

素質目標：具備良好的職業道德、團隊合作精神和溝通能力，具有持續學習和適應發展的能力。

1.3 專業課程體系

本專業課程體系除包含通識課程以外，還包含了學科專業基礎課，專業課以及集中實踐環節，下面主要介紹學科專業基礎課，專業課以及集中實踐環節等部分的設置。

1） 學科專業基礎課。人工智能專業學科專業基礎課程模塊，旨在為學生學習專業課程奠定堅實的數學和計算機基礎，具體課程設置，如表1所示。

人工智能專業對數學，計算機等學科知識要求較高，因此在學科基礎課程模塊設置了較多的相關學生的課程，為后續課程的學習奠定基礎。

2） 專業課。在專業課模塊，將人工智能應用較普遍的“聽、說、看”所涵蓋的主要技術都包括進來。具體課程設置，如表2所示，其中標注*的為專業核心課程。

語音識別、語言處理、圖像識別、視頻處理是人工智能當今應用較廣泛和成熟的領域，專業課程模塊主要包括了這些技術的課程，并設置為專業核心課程，旨在強化學生對相關技術應用能力的培養。

3） 專業方向課。在專業方向課模塊，結合武漢工商學院優勢專業及中長期專業發展建設規劃，人工智能專業設置了智能網聯汽車及智慧環保兩個專業方向，并確定了相應的方向課程，如表3所示。

人工智能需要結合具體的應用場景，將其技術運用到實際的工程案例中去，無人駕駛、智慧環保應用非常普及，其對人工智能專業技術人才需求數量急劇增加。

4） 集中實踐環節。每個學期設置了集中實踐環節，以鞏固理論知識，加強實踐動手能力的培養，具體設置如表4所示。

應用型人才除掌握基礎的理論知識以外，更重要的是能夠運用知識解決實際問題，在集中實踐環節模塊，需要結合具體的應用，以項目化進行實施教學，強化學生實踐能力的培養。

2“ 五融合”人才培養路徑的探索與實踐

在項目研究過程中，人工智能專業結合本校的學情、校情，與行業優質企業深入開展合作，構建了“專業教師與企業工程師融合、線上資源與自主學習融合、多元教學模式與理論教學融合、企業項目與實踐教學融合、專業平臺與技能訓練融合”的“五融合” 的獨具特色的人才培養路徑。

2.1 專業教師與企業工程師融合

共建專業教師和企業工程師結合的師資隊伍，打造優勢互補的教師團隊。一方面安排教師進企業參加實訓，另一方面安排優秀企業工程師為學生講課、授課，同時教師和工程師共同組成團隊，共同開展課程及項目研究。這樣較好地彌補了民辦高校教師數量不足，師資實踐水平不高的短板。

2.2 線上資源與自主學習相融合

人工智能是一個交叉學科，它融合了計算機科學、心理學、數學、語言學等多個學科的知識，包含的知識范圍較廣，因此人工智能專業的人才需要了解的知識內容很多，同時對不同學科的知識掌握要求有所區別。人工智能技術應用型人才，計算機科學和人工智能技術是核心知識領域需要熟練掌握，而心理學、倫理學等則作為拓展知識領域了解即可。對于不同掌握程度的課程，學習方法也有很大區別。《人工智能導論》《認知科學導論》《人工智能倫理與法律》等課程，教師從中國大學慕課、國家高等教育智慧教育平臺等在線課程資源中，遴選一些優質的課程推薦給學生課外觀看，這樣一方面提高了學習效率，同時也極大地擴充了學生的知識面。

2.3 多元教學模式與理論教學相融合

學科專業基礎課和專業核心課程通常由具備扎實理論基礎的高校教師來承擔。在本項目的實踐過程中，學校教師根據不同課程的特點及學生的學情，采用了合適的教學模式來開展教學。主要運用了翻轉課堂、線上線下混合等教學模式，對《數據結構與算法設計》《Python程序設計》《機器學習》《深度學習》等課程進行了教學創新。例如，在線上線下混合教學中，教師督促并鼓勵學生在課前通過線上資源進行預習；課中采用翻轉課堂模式，引導學生對案例進行分析、實現，對課程中的理論知識進行詳細講解及推理，幫助學生熟練掌握相關算法及框架的原理，并隨機選取學生上臺分享學習效果和案例的實現思路；課后，學生則通過線上資源進行復習鞏固。整個線上線下的學習過程以學生為中心，以任務為牽引，以案例為驅動，使學生從“不想學、不敢學”的被動學習狀態，轉變為“我想學、我要學、我樂學”的主動學習狀態，極大地培養了學生的主動學習意愿和自學能力，提高了學習效率，強化了學習效果。

2.4 企業項目與實踐教學相融合

為充分發揮校企合作優勢，專業方向類課程和集中實踐模塊課程，邀請來自優質企業的資深工程師參與授課，例如《智能環境監測》《智慧環保信息處理技術》《機器學習應用實踐》等課程。工程師將企業真實的項目脫敏處理，分解成子項目，通過項目化教學將子項目作為教學案例設計到課程教學中去，企業工程師在介紹課程基本的理論知識后，指導學生通過大量的實驗案例的訓練以掌握人工智能相關工具及框架的使用，具體實施路徑，如圖1所示。

2.5 專業平臺與技能訓練相融合

應用型高校人工智能專業畢業生，除需要掌握基本理論基礎知識以外，更重要的是具備過硬的實踐動手能力。因為人工智能的應用具有極強的綜合性，因此課程實驗及集中實踐環節的實施途徑和一般計算機類專業的開展不同，其需要大量的數據集及調用服務器的算力資源。開展人工智能專業的實驗、實踐環節，可以借助專業的課程平臺如飛槳paddlepaddle等，在具體的應用場景下通過搭建系統環境，配置數據集，選擇算法模型，申請計算資源進行模型訓練等步驟，完成實踐的教學環節。

3 結束語

人工智能技術在日常工作生活中的應用越來越廣泛且深入，該行業對專業人才的需求也日益增大。武漢工商學院人工智能專業立足培養應用型專門人才，積極開展專業建設和人才培養工作。通過與企業深入開展專業共建合作，共同擬定培養方案，共同開展項目化教學，共同組織實習實踐等活動，著力培養學生掌握人工智能各種軟硬件工具、框架的搭建、應用以及數據分析的能力。經過近幾年的培養，學生的創新思維和實踐動手能力得到了極大的提升。在未來的研究中，我們將進一步在工程項目案例開發、教師實踐能力提升等方面進行深入探索和實踐，以培養更優秀的人工智能專業人才。

參考文獻：

[1] 陶泓杉，郄海霞.高校人工智能本科專業需要怎樣的課程體系：基于卡內基梅隆大學和南洋理工大學的比較分析[J].重慶高教研究，2021，9（5）：44-54.

[2] 陳少飛，張萬鵬.新一代人工智能學科的課程體系建設思考[J].科教導刊（下旬），2019（33）：26-27.

[3] 南京大學人工智能學院.南京大學人工智能本科專業教育培養體系：2019[M].北京：機械工業出版社，2019.

[4] 孫濤.影視傳媒領域中人工智能的應用[J].新聞研究導刊，2020，11（21）：253-254.

[5] 聶秀山，袁藝，劉新鋒，等.強化學科特色的省屬高校人工智能課程體系建設研究[J].大學教育，2022，11（9）：204-206.

【通聯編輯：聞翔軍】

基金項目：湖北高校省級教學改革研究項目《基于校企“五融合”的人工智能專業應用型人才培養體系構建與實踐》（2023543）