高校人工智能專業碩士教育高質量發展問題研究

中圖分類號：G645.1；TP18 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）04-0247-03

Abstract： With therapid development of information technology，the demand for high-quality innovative talents in big data and artificial inteligence technology that can meet the neds of enterprises is becoming increasingly urgent.As the main batlefield for cultivating applied professionals，higher education institutions should focus on the practicalneedsofhigh-techindustriesinthecultivationofmaster'sdegreestudents inartificialintellgence，stimulate students'inovative potential，and improve theiracademiccultivationandresearchabilities.The articlefocusesonthe contradictionbetween therapid developmentoftheartificialintellgence industryandtherelativelylaggingcultivation of applied high-level talents.It analyzes the currnt training mode and plan for professional degree graduate students， and puts forward several suggestions for thefuture developmentpath ofeducation，inorder to provide reference for the country to cultivate more high-quality artifcial intelligence technology talents.

Keywords： universities; artificial intelligence major; master's education; high-quality

近年來，國家將人工智能發展提升為國家戰略，全國高校也相繼大力加強人工智能專業建設和人才培養力度。教育部先后印發《高等學校人工智能創新行動計劃》《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》，著力提升人工智能領域研究生培養水平，為我國搶占世界科技前沿、實現引領性原創成果的重大突破提供更加充分的人才支撐。然而，由于人工智能專業碩士教育領域是一個全新的交叉學科領域，在取得良好成效的同時，也暴露出一些不容忽視的問題。

1 高校人工智能專業碩士教育領域存在的問題

1.1教學目標的模糊性

首先，對于剛進入人工智能研究領域的學生來說，需要花費大量的精力去學習基礎性的科目，如操作系統架構、互聯網工程及數據庫管理技巧等。然而，這類科目的教育宗旨與人工智能的相關度并不是很強。其次，教學計劃過于籠統化[1]。由于人工智能涵蓋了眾多領域，如理論、方法、實際應用等，包括硬件制造與軟件編程等，而各個領域的專門技能都有著明顯的區別。比如，對于機器人的研究者來說，他們需要對硬件構造及控制機制有所了解。然而，如果要深入進行計算機視覺的研究，那么就必須精通模式識別和影像處理技術。如果沒有明確的目標來設定教學計劃，試圖讓學生學習所有的相關主題，這將會大大加重他們的學業壓力，并且無法為他們在實驗室中的科學研究提供有效的支持。最后，教育內容與現實需求存在斷層。因為人工智能是一個新領域，一些高校通常缺乏足夠的實驗環境來支持學生的學習，所以在學習評價環節很大程度上取決于理論測試和課堂作業。這樣的培養方式明顯不能滿足社會對人工智能專才的需求。尤其是針對碩士生來說，他們的工作期望是成為行業的領導者，因而特別強調實操技能的發展。

1.2課程內容的同質化

盡管存在一些跨學科的課程，但人工智能和人文及社會科學之間的聯系相對薄弱，尤其是在法學領域。例如，倫理道德作為人類幾千年來文明發展的關鍵支柱之一，對于未來的智能化社會的構建具有基礎性的作用。而關于人工智能安全控制能力、個人信息保密問題、人和機器人之間責任劃分的難題等都是亟待解決的問題。就人才培育角度而言，通過倫理道德教育可以使學生更全面和冷靜地理解人工智能技術，同時也能讓他們堅定地遵守法律法規，從而更好地利用科技創新為社會帶來積極的影響[2]。此外，雖然全國各地的大部分大學已經開始了關于人工智能專業的碩士生教育工作，然而其教學內容卻存在嚴重的趨同問題。大部分的人工智能相關課程主要包括一些核心公共科自如數學類的課程，同時還涵蓋了一些專門的基礎知識，比如人工智能的理論。此外還有一些涉及視覺、聽力或文字處理等方面的專業課供學生選擇。但是很少能見到那些可以展示出該校特定領域優勢的跨學科整合型課程，這種缺少獨特性的課程設計極大降低了高級人才的專業競爭能力。

1.3實踐技能的缺失性

由于人工智能領域非常重視實際操作技能，但在當前的研究生教學計劃里，理論學習占比較大，且實操型課程數量有限。即使有些學校確實提供了一些實操類的課程，但也面臨著課題過時、評估方法單調以及實驗室設備落伍等諸多問題，這些都無法有效地提高學生們的實戰水平。首先，當前的人工智能實操課程的主要教育方式是教師根據課堂主題獨立制定試驗項目，并使用僅有的測試資料去提升碩士生的動手技能水平。這種類型的題目往往沒有真實的運用環境的支持，對工程師實戰能力的引導效果并不明顯。此外，現存的數據量與真正的工業用數據相比有很大的差距，無法真正展示出實際情況的問題難度及困難程度。其次，目前實施的AI實操型課程教育主要是通過校內的授課老師來引導并完成的，學生只需在學期末交上他們的項目代碼及文件就能輕松地畢業[3]。然而，這樣的評估方法太過簡單，無法滿足企業的真實需要，使畢業生們很難快速融入工作場所的環境中。最后，許多人工智能實踐型教學項目都規定學生必須在個人計算機或者計算設備中執行試驗操作。然而，每個學生的軟件和硬件條件都有所不同，這使得評判的標準變得復雜難定。另外，對于那些使用大量數據和深度學習的技術項目的實踐課來說，他們需要的實驗室環境軟件和硬件設施的要求也相對更高一些，比如可能需要更大的磁盤儲存容量或者是更強大的圖形處理器來支撐，因此普通的個人計算機往往無法達到這樣的實驗需求。

2 高校人工智能專業碩士教育課程體系建設目標

2.1確立人工智能學科的核心地位

在我國，人工智能產業的發展速度已經遠遠超過了高校研究生培養的步伐，導致學科建設相對滯后。當前，一些高校對于人工智能領域的認識存在差異，導致了該領域的專業界定不夠清晰，教育目標及教學框架也顯得零散且無針對性。然而，美國的三家頂級學院通過結合計算機科技，已經培育出眾多具備多元化思考能力和創造力的人才。我國的高等院校可參考這種模式，把人工智能專業融入如計算機科學與工程、電子信息等其他相關學科中去，構建“人工智能 + ”的綜合課程架構，以此夯實人工智能專業在整個學科結構中的關鍵位置[4]。

2.2培養面向行業需求的創新思維能力

人工智能專業的培養目標應當是培養具備跨學科知識和創新能力的創新型應用人才，能夠利用人工智能技術解決各行各業的實際問題。美國高校在人才培養方面注重基礎能力的培養、知識的廣度以及跨學科思維的培養，通過實踐課程和項目訓練來提升學生的創新能力。所以，建議中國高校設立明確的教育目標，重視對應用技能和創新思維的培養，培養面向行業需求的人工智能人才，這樣學生才能更好地適應未來行業的需求。

2.3構建多模塊、多層次、多學科的課程體系

為了更好地滿足學生的學習和未來職業發展需求，建議建立一個涵蓋多種類型課程的多模塊、多層次、跨學科、注重實踐的課程體系。包括公共必修課、專業基礎課、選修課等，打好基礎、滿足興趣和職業規劃。課程可設置為人工智能核心課程、跨學科通識課程、領域應用課程、前沿與實踐課程模塊，并應參考國內外高校成功經驗，根據多個應用行業的需求設置相應學科模塊，以滿足不同學生的多元化需求。

2.4產學研融合，提升學生的崗位適應能力

考慮到科技研究與工業發展間的密切關聯，人工智能專業對于高等院校應當大力推行產學研一體化的思想，并攜手公司共同培育人才，以此提高他們的職業適應能力。提議參考斯坦福大學和清華大學的方法，與行業合作，設立技術類的課題或者課程，給學生創造實踐操作的機會和舞臺，這樣他們就能更有效

地應對未來職場的競爭[5]。

3 高校人工智能專業碩士教育高質量發展路徑研究

3.1乘理論之舟駛向工程創新之洋

過去的教育規劃主要側重于理論，而對學生的實際操作和工程技能的鍛煉相對不足，無法滿足人工智能行業快速發展的需求。因此，高校需要從注重知識教育轉變為重視素質提升和創新能力的培育，把價值觀建設、能力和知識學習三個方面結合起來，打造出一種\"理論-實踐-創新\"的高級工程人才培訓方式。在這個過程中，專業課程不僅僅包括國家情感、職業道德、專業的基本原理，還需要建立起涵蓋通用知識和專業知識、課堂內外、理論和實踐相互融合的教學系統，以激發學生的愛國熱情和服務意識[6]。通過創新教學之法，搭建實踐之橋，以解決實際問題為舵，引導學生質疑、析疑、解疑，使培養之旅由學科之岸向問題之海進發，錘煉學生之動手能力。

3.2跟進國家戰略導向，制定科學的培養方案

為提升當前教育質量，高校應精準定位人工智能學科，并遵照一級學科標準積極制定培養方案。關于人才培養質量，需要遵循教育部要求，以解決重大理論和實踐應用問題為出發點和落腳點，實現高質量研究生教育培養[7]。關于課程體系建設，應依據發展趨勢及高校特色，明確研究方向，構建模塊化課程體系。關于培養模式，學術型研究生可以理論為主，融入前沿進展和論文寫作研討；專業型研究生做到理論與實踐并重，最大限度參與實際項目，并實現考核多元化。

3.3構建一體化培養體系，優化交叉融合環境

首先，構建一體化培養體系。根據培養目標，制定培養方案，研究生課程重點介紹前沿進展，采用案例分析或講座研討等方式。其次，組建跨學科師資團隊。深化與基礎科學、信息科學等相關學科交叉融合，完善知識體系，培育新方向。開設特色交叉課程，參考借鑒武漢大學遙感數據分析、北京交通大學智能交通平臺設計等。最后，創新考評和成果認定。出臺激勵性考評和認定辦法，保障跨學科教師教學權益，鼓勵科研合作成果，各參與團隊根據貢獻享有成果歸屬權[8]。

3.4產業與教育緊密結合，開展協同育人

構建產業與教育攜手并進的合作平臺，精心策劃校企深度交融的課程篇章。依據研究生培養的宏偉藍圖，悉心甄選兩到三門專業課程，由理論深厚的教師與技藝精湛的企業工程師并肩攜手組成課程團隊，共同厘定核心知識要點。設計源自真實應用場域的專題和項目案例，并緊隨行業發展與企業需求的脈動進行靈活調整，力求實現知行合一。企業通過案例的輸出與聯合培養，將精湛的技術體系與深邃的產品邏輯傳遞給研究生。與此同時，搭建產學研合作研究的高地，共同攻克項目難關。除卻課程實驗外，研究生創新實踐能力的錘煉需投身項目研究。企業可以資金與技術為優勢，高校則以其智力資源為榮光。企業可將研發重任托付于高校科研團隊或攜手共同申報并承擔縱向項目。學校與企業共筑聯合導師團隊，引領研究生科研方向。通過參與實際科研項目，使研究生的動手實踐能力得以升華。此外，應優化產學研合作平臺的人員流動機制。建議高校拓寬教師進修途徑，送教師前往行業先鋒企業進修合作，深切領悟行業需求與企業研發流程，以期更好地培育研究生的實踐能力。

4 結束語

綜上所述，人工智能產業的迅猛崛起，對兼具高素質與實戰能力的專業人才的渴求愈發急切。這對人工智能專業學位研究生的課程體系構建，提出了更加苛刻的要求。人工智能專業學位碩士研究生的培育，是一項既繁復又重大的工作，需要高校持續不斷地深入探索與勇于創新。在國內面臨諸多難題之際，高校教師需要緊緊圍繞人工智能專業的實用性和跨領域整合特征，根據職業技能的需求來規劃和構建科學教育框架，借助產、學、研三者緊密結合的培育方式，探索一條符合新時代人工智能產業發展速度的碩士生培訓道路，確保優秀人工智能專業碩士畢業生能在崗位中盡顯其能，共同推動人工智能行業的蓬勃進步并譜寫更燦爛的歷史篇章。

參考文獻

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[6]李澄鋒，王晶晶.ChatGPT/生成式人工智能促進研究生課程教學變革[J].中國高等教育評論，2024，19（1）：59-78.

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[8]胡振濤，李艷陽，金勇.人工智能專業學位碩士研究生朋輩教育模式構建[J].西部素質教育，2024，10（13）：101-104.