依托具身智能技術提高學生創新能力的探索

摘 要：人工智能專業專升本人才培養面臨學生理論基礎薄弱、實踐能力參差不齊等挑戰，亟須構建能夠系統性提升專業能力與創新素養的課程體系。具身智能技術通過融合人工智能與機器人技術，正在推動多領域產業變革，由此產生的復合型人才需求為教育改革提供了明確方向。基于具身智能技術特征，構建了三維度培養體系：圍繞具身智能軟核心技術構建專業課程知識結構、建立遞進式課程實踐路徑、通過跨學科競賽任務搭建創新能力培養平臺。通過探索和實踐，該培養方式顯著提升了學生的項目開發能力和創新思維，在學科競賽和大學生自主創業中，學生展現了強有力的競爭力。

關鍵詞：具身智能；人工智能；實踐教學；創新能力

普通高校全日制培養專升本學生為專科學生提供了提升學歷、就業質量的機會，能向社會輸送更多的專業人才，與現代社會科技發展和人才培養目標理念契合［1］。通過專升本教育，專科學生能夠在原有實踐能力的基礎上，進一步深化理論知識的學習，提升綜合素質，從而更好地適應現代科技發展的需求。然而，專科教育與本科教育在培養目標、課程設置和教學方法等方面存在顯著差異。本科教育注重培養掌握扎實的基礎理論、基本知識和基本技能的高素質人才，強調學生的國際視野、創新意識、工匠精神和實踐能力的全面發展。而專科教育則更側重于學生的實踐動手能力，以培養技術應用型人才為主，目標是使學生能夠勝任服務、生產、管理和技術一線工作，其知識體系以“基礎”和“夠用”為原則，強調動手實踐能力的培養［2］。這種差異使得專升本學生在進入本科階段后，往往面臨理論知識薄弱、學術能力不足等問題，尤其是在人工智能等前沿技術領域，如何有效提升專升本學生的人工智能素養和專業創新實踐能力，成為高校教育中的一項嚴峻挑戰。

近幾年，人工智能技術的快速發展和多模式的產業形態對人工智能人才培養提出了新的需求，特別是具身智能移動機器人技術的崛起，展現了巨大的市場發展潛力［3］。具身智能技術通過將人工智能與機器人技術相結合，賦予機器人類似人類的感知、決策和執行能力，使其能夠在復雜環境中自主完成任務，如醫療、護理、家庭服務、娛樂、教育、生物技術、救災等領域。隨著這些技術的不斷成熟，各大人工智能頭部公司正加大研發和量產力度，推動具身智能技術的廣泛應用。然而，行業的快速發展也帶來了對相關專業人才的迫切需求，尤其是具備具身智能技術的高素質應用型工程人才。這類人才不僅需要掌握人工智能的基礎理論和核心技術，還需要具備跨學科的知識儲備和創新能力，能夠將前沿理論應用于實際工程問題中，開展交叉創新研究。

一、人工智能專業專升本人才培養的現狀

應用型本科高校的人工智能專業以區域經濟社會發展和產業轉型升級需求為導向，致力于培養具有高度社會責任感和科學素質的復合型人才。這類人才不僅需要掌握人工智能的基礎理論、應用工程與技術，還需要熟悉人工智能相關的交叉學科知識，如數學、計算機科學、心理學等，同時具備自主學習能力、創新能力、溝通能力等綜合素質［4］。對于全日制本科生而言，通過四年的系統學習基本能夠達到培養目標。然而，專升本學生的培養路徑與普通本科生存在顯著差異，其生源背景復雜、學習基礎參差不齊，這為人工智能專業的教學帶來了挑戰［5］。要培養智能技術創新人才，需要在專業課程中探索行之有效的實踐教學模式和方法。這種探索應促進理論教學與實踐教學、課內實踐與課外實踐的有機結合，以達到提升教學質量、調動學生自主實踐興趣、幫助學生提高工程實踐能力和創新能力的目的。

具身智能技術涉及人工智能、控制科學、信息與通信等現代工程專業的相關內容，能夠與環境交互感知，具備自主規劃、決策、行動、執行能力的機器人或虛擬環境中的仿真人［6］。具身智能的實現依賴于人工智能領域的計算機視覺技術、多模態感知融合技術、自然語言處理技術、因果推斷技術、移動導航與規劃技術等［6］，這些內容與人工智能專業專升本人才培養的課程體系具有對應關系，如圖1所示。探索專升本學生學科知識多樣性的背景下，依托具身智能技術、結合行業的發展需求，設計行之有效的提升學生專業素養和專業實踐能力的培養路徑和依托手段。

圖1 圍繞具身智能軟核心技術的人工智能專業課程

二、依托具身智能技術設計人工智能專升本人才培養路徑

以具身智能技術創新與應用為導向，將相關技術貫穿于專業基礎教育和專業創新教育的全過程，整體提升學生的動手能力和創新創造能力，具體包括課程知識路徑規劃、課程實踐路徑規劃和綜合競賽任務規劃。

（1）圍繞具身智能軟核心技術設計人工智能專升本課程知識路徑。圍繞具身智能的計算機視覺技術、多模態感知融合技術、自然語言處理技術、因果推斷技術和移動導航與規劃技術，將技術細節融入專升本課程中，詳細設計每門課程與核心技術的銜接點、課程與課程之間的知識承接性。以多模態感知技術為例，通過多次的知識梳理和專家論證，專業基礎課程、專業核心課程中均融入了多模態感知技術的內容，如圖2所示。

圖2 圍繞多模態感知技術設計專業課程的目標

通過“信息技術導論”讓學生建立對多模態數據類型的基本認知，在“人工智能導論”中，學生了解多模態感知在AI領域的應用場景。通過“數據結構與算法”的學習，學生能夠掌握處理多模態數據的基礎算法框架，“計算機組成原理和操作系統”的學習為多模態數據的高效處理提供硬件和系統層面的支持，“數據庫系統”的學習使學生能夠有效管理和存儲多模態數據。在此基礎上，從“數據分析程序設計”課程開始，學生需要接觸多模態數據處理的具體編程實現。“機器學習”課程作為多模態感知技術的核心課程，為學生提供了處理多模態數據的各種智能學習算法。“數據可視化”課程幫助學生理解如何展現多模態數據的分析結果，“智能系統設計與開發”課程則需要學生將多模態感知技術整合到完整的智能系統中。

（2）在明確課程知識內容的基礎上，圍繞具身智能軟關鍵技術設計課程實踐路徑。對于人工智能專升本學生，要充分發揮多數學生動手能力強的特點，結合學生在高職階段的知識和技能積累，循序漸進地開展人工智能專業實踐，將五種技術有機融合，構建一個完整的實踐體系。

以“計算機視覺”課程為例，課程實踐框架如圖3所示。第一階段的實踐主要聚焦于圖像處理和基本視覺任務，為后續融合其他技術奠定基礎。第二階段是計算機視覺的進階實驗，包括基于傳統視覺算法和深度學習的圖像分類、目標檢測、圖像分割實驗、視覺三維重建實驗等，從而強化學生對核心視覺技術的理解。第三階段結合自然語言技術，實現圖像描述生成系統、基于視覺的問答系統等，使學生掌握視覺和語言的轉化和融合技術；結合因果推斷技術，設計視覺事件序列分析實驗、場景交互關系分析實驗等，培養學生的視覺推理能力。

圖3 “計算機視覺”課程的實踐框架

（3）結合專升本學生專業能力分層明顯的特點和具身智能學科交叉的特點，設計綜合競賽任務，要求各專題組學生在軟件實現方面展現各自的學習效果。綜合競賽任務，一方面，對學生圍繞具身智能所習得的知識、方法進行綜合考查；另一方面，綜合任務對接國內外相關競賽和科技創新成果展示等活動，作為課堂教學的延伸和拓展。以賽促教、以賽促學，能夠讓學生更好地了解技術革新的方向、動態發展的趨勢以及科學前沿技術等，開拓視野，進而確立職業方向。

三、實施情況和成效

依托具身智能的人工智能專業專升本課程實踐教學改革從最初的探索到逐步完善，取得了顯著成效。

（1）創新能力的提升。通過近一年半的實踐，學生在創新能力方面取得了顯著進步。最初，學生在面對實踐項目時往往缺乏創新意識，習慣于沿用傳統方法或他人的解決方案。隨著具身智能教學的推進和技術的應用，學生逐漸學會了從不同角度思考問題，提出新穎獨特的想法和方案。依據問卷調查和跟蹤訪談的數據顯示，學生在項目開發中提出的創新點從每人平均1.2個提升到每人平均3.5個，學生的創新思維得到了有效激發和培養。

（2）實踐能力的增強。在實踐能力方面，學生從最初的對實踐項目信心不足，逐漸成長為能夠完成智能系統的方案設計和實施的項目團隊，在實踐中靈活運用所學知識，解決遇到的各種技術難題。根據系列課程的考核效果顯示，87%的學生能夠獨立完成項目中的模塊任務，這一比例的提高反映了學生在系統設計、編程實現、調試優化等實踐環節上的顯著提升，具備了較強的工程實踐能力，能夠將理論知識轉化為實際生產力，為今后從事人工智能相關工作提供了有力保障。

（3）學科競賽中的卓越表現。在學科競賽方面，由本課程系列培養的專升本學生團隊在近兩年人工智能類全國大賽中多次獲得國賽一等獎。學生團隊設計的“居家臥床老人陪伴系統”，綜合運用了人臉表情識別、人體姿態識別、多模態傳感器融合等技術，不僅在競賽中脫穎而出，還獲得了某科技公司的投資意向。通過課程項目實踐，學生團隊已成功孵化多個創新產品。同學研發的“明智助手”虛擬人，融合視覺感知、語音識別和自主導航等技術，為視障人士提供出行幫助并已申請發明專利。這些成果充分證明了依托具身智能技術的課程實踐教學改革在激發學生創新潛能、提升實踐能力方面的顯著優勢，為人工智能創新人才培養提供了示范。

結語

基于具身智能技術的實踐教學引導學生將理論知識與實踐應用相結合，既服務于教育和社會需求，又促進了學生自身專業能力的發展。下一步將隨著畢業生的職業發展情況、具身智能技術發展情況，不斷探索新的實踐活動，并加強量化進一步完善創新型應用人才培養體系。

參考文獻：

［1］張策.探究新工科教育下的人才培養面臨問題與解決策略：以電子信息類專升本學生為例［J］.大眾標準化，2021（01）：8283.

［2］教育部.職業教育專業簡介［EB/OL］.（20220907）［2023720］.http：//www.moe.gov.cn/jyb_xxgk/s5743/s5744/A07/2022 09/t20220907_659058.html.

［3］劉華平，郭迪，孫富春，等.基于形態的具身智能研究：歷史回顧與前沿進展［J］.自動化學報，2023，49（06）：11311154.

［4］林鎮南，孫豐偉.中國人工智能人才培養存在的問題和建議［EB/OL］.（20240403）.https：//www.yicai.com/news/102054523.html.

［5］吳祖峰，戴瑞婷，李丹丹，等.面向人工智能前沿領域的創新人才培養［J］.高等工程教育研究，2023（05）：4853.

［6］孟繁科.具身智能：智能進化的新階段［J］.中國工業和信息化，2023（07）：610.

［7］蘭灃卜，趙文博，朱凱，等.基于具身智能的移動操作機器人系統發展研究［J］.中國工程科學，2024，26（01）：139148.

基金項目：寧波大學科學技術學院專升本人才培養校本研究教研專項課題“以具身智能技術為抓手的人工智能專升本人才創新實踐能力培養方法研究”（xyjy202435）

作者簡介：何巖（1979— ），女，漢族，吉林梅河口人，博士研究生，講師，研究方向為機器視覺、深度學習。