产教融合视域下的人工智能应用型人才培养模式构建

0 引 言

人工智能专业作为典型的“新工科”专业，其技术发展对“工业4.0”具有战略引领作用，是企业转型和升级的一次很好契机，但是对高校人才培养而言，也是一次重大的考验，要求高校培养的人工智能人才不仅具有扎实的相关学科理论知识，还需要具有一定的工程能力和工程素养[1]。为此，诸多学者对 “新工科”背景下人才培养模式进行了研究。例如，文献[2]中提出了基于“3S协同”“4C评价”的机电类工程人才培养模式；文献[3]中通过创新管理机制、培养模式和课程体系，建立了新工科创新人才培养体系；文献[4]中基于CDIO理念，对人工智能新工科人才培养的课程体系进行了设计，但是人工智能专业除了具有显著的学科交叉性“新工科”特征外，基于各领域对人工智能人才的迫切需求，培养的人才还应具有显著的产业面向性。

1 传统人才培养模式存在的问题

由于受到传统人才培养理念、运行机制和培养模式等因素的影响，人才培养的供给侧和产业发展的需求侧无法有效对接，“产”和“教”之间契合度不高，产教分离的现象仍然存在，主要体现在如下3个方面。

（1）校企合作不紧密，资源配置不充分[5]。很多高校人工智能专业开设时间不长，具有工程背景的教师较为欠缺；同时，人工智能产业还处于起步阶段，需求变化较快，尽管国家出台了激励人工智能技术发展的政策措施，但绝大多数优势资源没有配置到相关产业，因此，高校需要进一步加强校企合作，充分利用各方资源，助力产业人才培养。

（2）培养机制不健全，学科交叉不充分[6]。作为新兴专业，很多高校对人工智能人才培养的模式、理念、机制等认识还比较模糊，大多仍采用传统专业的人才培养模式，未能和真正的产业及人工智能在多学科、多领域的实际应用相结合，极有可能会导致一方面相关产业对人工智能专业人才需求旺盛，另一方面高校培养出来的人才却无法满足产业的实际需要，出现“产”“教”两层皮的现象。

（3）课程体系不合理，实践教学课时少[7]。人工智能专业具有跨学科、综合性和交叉性等特点，但目前对该专业的课程体系还没有统一的标准，各高校往往根据自身对该专业的理解并结合学校背景，开设的课程门类多、课程总量多。数学基础、计算机类课程、自然语言处理、图像处理等理论课程偏多，而结合产业真实案例的综合设计类课程较少，理论与实践课程的学时占比不合理。

2 基于产教融合的人工智能人才培养模式

基于需求决定论和协同论，要构建理论与实践相融合、线上与线下相融合、课内与课外相融合、企业与学校相融合的“四融合”产教融合人才培养新模式，通过激发学校与企业、教师与学生的“四方联动”，促进高校与企业的深度融合，提高人才培养的产业适配度，实现校企的共同发展和互赢。基于“四融合”的人工智能应用型人才培养模式架构如图1所示。

3 基于产教融合的人工智能人才培养路径

3.1 构建校企协同的课程体系，实现理论与实践有机融合

为了适应人工智能产业对人工智能人才培养的需要，在课程体系设计上分为通识教育和专业教育两部分（图2）。该模式与传统课程体系相比具有以下两个好处：①在专业教育中划分了方向课程，可以根据学生的兴趣自行选择该方向所开设的专业课，避免了以往专业课“泛而不深”“广而不精”的现象，在降低学生总体学分的同时加强专业知识的学习；②增加大量的实践环节，通过在通识教育中开设实践能力培训课程培养学生基本实践技能，在专业教育的方向课程中引入课程设计，提升学生问题解决能力，在最后一年利用合作企业的技术优势，通过开设综合实践课程，引入实例化工程项目，开展顶岗实习，提升学生的产业适应性和工程素养。

3.1.1 通识教育课程体系设计

通识教育课程体系主要包括理论思维培养课程和实践能力培训课程两部分，开设在大学一二年级。其中，理论思维培养课程主要包括大学数学、物理、外语以及计算机编程基础类课程，培养学生的逻辑思维和抽象思维；实践能力培训课程主要包括物理实验、编程实践和文献检索，培养学生的基本实践技能、计算机应用能力和自学能力。通过通识教育课程的学习，学生初步具备对工程问题进行模型化、形式化描述的能力，进而选择恰当的计算机语言进行工程实现和验证[8]。

3.1.2 专业教育课程体系设计

专业课程体系采取方向课程和综合课程相结合的模式。其中，方向课程采用课程群的模式，依据学校学科特色以及合作企业的产业背景，将方向课程划分为图像处理、自然语言处理和语音信号处理3个课程群，确定每一课程群的能力培养目标，并制订相应的课程体系，遵循“以学生为中心”的教育理念，结合学生专业知识的接纳能力和学习特点，将每一课程体系从能力的初阶要求到高阶要求，划分为基础能力模块、应用能力模块、分析能力模块和综合能力模块四大模块（图3），实现从知识点到知识体的提升，逐步将学生培养成为具备初步工程能力的“工程师毛坯”，实现教育链与产业链的对接。

综合课程体系主要由综合项目设计和生产实习两部分构成。其中，综合项目设计开设在第6学期，在每一方向课程群中设置若干来自于企业实际生产案例的项目，将学生分成若干组，每组选择一个案例项目并配备1~2名企业导师，在学期初下达项目的任务要求，每一小组通过论证研讨形成合理的解决方案，进而对项目组成员进行分工协作，临近期末时以答辩的形式对项目完成情况进行演示和验收，由校企双方构成的导师团队对项目的完成情况进行考核与评分。为了进一步培养学生的产业适应性，在大四学年开展生产实习，由合作企业及其生态合作伙伴提供实习岗位，根据岗位需求将学生分为若干组，并进驻企业与工程师构成实际研发团队，学生的毕业设计题目均来自于其在团队研发中承担的实际工作内容。经过一年的实习与锻炼，在提升学生知识应用能力的同时，培养学生的工程素养和创新意识，实现人才培养与产业需求的无缝衔接。

3.2 构建校企协同的智慧化教学平台，实现线上与线下相融合

围绕“教、学、管、练、测”全生命周期教学场景，构建智慧化教学平台（图4），利用校企协同的线上线下教学模式，实现个性化学习、精准化教学和智慧化管理，打造智慧化线上线下相结合的教学生态闭环。

基于该智慧化教学平台，实现web教学端、移动教学端和教学客户端“三端”的便利化登录方式，为教师和学生提供个性化和柔性化的线上与线下相结合的学习环境。对教师而言，通过该平台可以构建贯穿课前、课中和课后全学程的教学服务，课前教师可以将相关课程的课件、教学大纲、辅导资料等教学资源进行上传。课中教师可以通过该平台实现电子点名、随机选人等互动、游戏化体验，紧紧抓住学生注意力，同时课堂互动数据全记录，即时推送，方便学生了解自己的课堂表现和学习情况。课后教师可以发布课堂作业、课程回放、自测习题等，以便学生能够根据课程掌握情况查缺补漏，提高学习效果。对学生而言，可以实现个性化学习资源的推荐，针对不同层次学生，提供个性化引导式学习资源，帮助学生循序渐进地掌握知识技能。其次，可以通过平台提供的社区论坛及在线答疑服务，将来自不同班级、不同专业的学生和高校教师、企业工程师连接起来，形成虚拟化教学空间，学生可随时随地在社区沟通交流，讨论问题，并向老师发起求助，遇到问题不再困惑。最后，可以实现科学化的学习成果评价，学生通过边学边练+阶段性测试模式，实时掌握自己学习进度水平及薄弱点，提高学习效率。

3.3 构建校企协同的良性互动，实现课内与课外相融合

3.3.1 企业讲师进校园，拓展专业新视野

人工智能专业是以电子信息技术为基础的多学科交叉应用型专业，对学生的实践动手能力和工程应用能力要求较高，而高校教师理论功底扎实，但产业实践能力较弱。为了解决实践能力薄弱的教师无法满足学生工程实践能力培养需求的矛盾，产业学院充分利用校企合作的优势，定期邀请企业工程师开展专业讲座和职业素养培训，通过讲座的形式介绍人工智能产业发展现状、产业发展趋势、人才能力需求、职业道德和职业操守等，为学生指明努力方向，明晰职业定位。例如，学院每学年开学邀请科大讯飞股份有限公司高级工程师为新生开展前沿技术讲座，加强学生对所学专业的进一步认识；以“职上云霄，梦想引航”为主题，校企联合举办 “讯飞杯”职业规划大赛，激发学生科学地规划未来，设计出符合自己特点的合理而又可行的职业生涯发展方向；邀请企业人力高管开展“人工智能时代下的IT产业人才需求”专场教育讲座，帮助学生明确人生定位，适应时代和IT技术的快速发展。

3.3.2 积极开展学科竞赛辅导

学科竞赛是课堂教学的有益补充，可以有效培养学生的实践能力和创新意识。为此，产业学院组建包含高校教师和企业工程师的学科竞赛指导团队，借助企业教师敏锐的产业发展把控能力和预测能力，提出竞赛选题；依托高校教师扎实的科研能力和理论基础，指导学生进行文献查阅、方案调研、技术路线选取和产品研发；在完成竞赛任务的同时，为企业新产品的开发提供解决方案，实现校企双赢，形成“赛学互促”的人才培养模式。例如，针对郑州2021年7·20暴雨引发的道路涵洞积水事故，在企业教师的指导下，学生综合应用智能感知、图像处理和决策算法等知识，建立了人工智能智慧隧道模型，实现隧道方面的洪涝灾害预测预警、态势分析决策。该项目在第七届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛河南赛区选拔赛产业命题赛道中获得省级一等奖，并通过了企业立项与孵化。

3.4 构建校企协同的运行管理体制，实现学校与企业融合

3.4.1 建立理事会领导下的“一会一处三组”的产业学院管理架构

在管理模式上，产业学院打破传统的高校二级学院采用的“院长负责制”管理机制，成立了由学校和企业共同组成的理事会，实施公司化运营管理模式。理事会为学院的最高管理决策机构，下设秘书处及专业发展、产学合作、团队建设3个工作组，构成“一会一处三组”的管理架构（图5）。其中，秘书处负责产业学院的日常行政事务，是理事会和3个工作组之间的联系纽带。专业发展工作组主要负责合作专业的发展规划、人才培养方案制订、课程体系设置、联合授课、共同指导课程设计和毕业设计等工作，同时负责产业学院学生的创新创业选题、培训和指导，通过现代企业管理制度和运营机制，让学生提前适应实际岗位需求，明确职业能力培养要求，提升学生创新创业水平和职业适应性。产学合作工作组主要负责联络产业学院和河南省人工智能产业研究院，通过校企之间互相挂职，组建联合科技攻关团队，提升产业学院的技术创新能力，同时负责产业学院教师科研成果和学生学科竞赛项目的孵化，通过引入企业化运营机制，实现科技成果服务社会和产业，提升产业学院实体化运营的能力。团队建设工作组主要负责为学院教师提供实践技能培训，通过组织教师赴科大讯飞企业锻炼、线上培训等方式为教师赋能，及时了解人工智能产业发展趋势和最新技术，提升教师实践能力，培养“双师双能”型师资队伍。通过“一会一处三组”的现代化产业学院架构，可以有效整合学校与企业各自的优势资源，破解高校工程技术人才培养与产业需求脱节的矛盾。

3.4.2 紧贴产业需求，打造“岗”“课”“赛”“证”一体化人才培养模式

遵循OBE的工程人才培养理念，围绕学生的学习特点，要构建“岗”“课”“赛”“证”一体化人才培养模式，满足人工智能产业对人才专业技能和职业素养能力的需求。围绕“岗”：依托合作企业明晰人工智能行业人才需求及岗位能力要求，梳理岗位序列及岗位画像，构建人工智能算法工程师和软件开发工程师等相关岗位能力画像，制订人工智能行业人才培养顶层能力目标。围绕“课”：依据岗位工程师能力画像，梳理和建立课程群，设置合理的课程体系，制订具体的课程目标，并针对目标及时吸纳和引入产业真实案例和最新研究成果，优化课程内容，促进产业技术创新与人才培养的全链条全环节融合。围绕“赛”：及时发布各类赛事通知，征集学生参赛意愿，组建虚拟化参赛队伍，开展线上指导，充分利用产业学院各类资源，助力学生开展各类学科竞赛训练，提升学生的创新意识和实践能力。围绕“证”：依据岗位能力画像，构建岗位能力学习路径，设计产业人才岗位能力认证体系，通过“课”“证”融通促进企业人才选拔互认机制，构筑“教育链、产业链、人才链、创新链”四链融合新生态，形成独具特色的人工智能人才培养模式。

4 结 语

当前，随着“新工科”教育的深化和基于OBE理念的工程教育广泛开展，产教融合成为推进高等教育内涵式发展的强劲催化剂。近两年来，河南工业大学人工智能产业学院将深化产教融合作为学院发展的契机，积极与国内人工智能领域知名企业开展深度校企合作，有效培养了学生的实践能力、创新意识和产业素养。学生年均获得省级以上各类学科竞赛奖励70余项，引进企业案例20余门次，校企合编教材近10本，教师每年参与各类企业培训30余人次，学生一次就业率92%以上，企业孵化学生创新科技成果4项。学院将持续探索适合地方本科高校的产教融合路径和校企合作机制，不断完善“新工科”背景下面向产业需求的人才培养模式。

参考文献：

[1] 教育部, 工业和信息化部, 中国工程院. 关于加快建设发展新工科实施卓越工程师教育培养计划2.0的意见[EB/OL]. (2018-10-08)[2023-02-06]. http://www.moe.gov.cn/srcsite/A08/ moe_742/s3860/201810/t20181017_351890.html.

[2] 张春良, 刘长红, 江帆, 等.“多元协同、多维评价”工程人才培养模式探索[J]. 高等工程教育研究, 2022(3): 112-116.

[3] 李丽娟, 杨文斌, 肖明, 等. 跨学科多专业融合的新工科人才培养模式探索与实践[J]. 高等工程教育研究, 2020(1): 25-30

[4] 陈义明, 刘桂波, 张林峰, 等. 基于多尺度CDIO的人工智能新工科人才培养模式[J]. 计算机教育, 2022(8): 11-14.

[5] 赵正, 陈琦, 尹杨洋. 区域性职教联盟运行机制的现实困境及优化路向[J]. 教育与职业, 2021(24): 20-27.

[6] 毛锦凰.“双一流”建设背景下跨学科人才培养研究[J]. 高等理科教育, 2022(3): 58-64

[7] 邢应寿, 刘艳. 新工科背景下信息通信类课程实践教学体系的改革与探索[J]. 科技资讯, 2021, 19(11): 131-133.

[8] 樊超, 杨铁军, 侯慧芳, 等. 产教融合视域下人工智能专业课程体系探索与实践[J]. 河南工业大学学报(社会科学版), 2022, 38(1): 98-104.

基金项目：2021年度河南省高等教育教学改革研究与实践项目“基于产教融合的人工智能现代产业学院建设路径研究与实践”（2021SJGLX401）；2021年度河南省高等教育教学改革研究与实践项目“地方本科高校产教融合推进高质量人才培养研究与实践”（2021SJGLX135）；2020年教育部产学合作协同育人项目立“面向新工科的人工智能专业课程体系建设与改革”（202002163007）。

第一作者简介：樊超，男，河南工业大学副院长，研究方向为人工智能，anfan2003@163.com。

引文格式:樊 超，王贵财，杨铁军，等. 产教融合视域下的人工智能应用型人才培养模式构建 [J]. 计算机教育, 2023(9): 14-19.

转自：“计算机教育”微信公众号

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