高校人工智能拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的探索與實踐
———以福州大學為例

郭文忠 于元隆

（1. 福州大學 數(shù)學與計算機科學學院，福建 福州 350116；2. 福州大學 人工智能研究院，福建 福州 350116）

一、引言

隨著大數(shù)據(jù)科學、移動互聯(lián)網(wǎng)、跨媒體計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的快速進步，人工智能在工業(yè)生產(chǎn)、科學技術(shù)、社會經(jīng)濟、管理決策等各個領域發(fā)揮著巨大作用。 人工智能有助于實現(xiàn)社會生產(chǎn)力的躍進式上升，是社會發(fā)展的“加速器”，是經(jīng)濟發(fā)展的“新引擎”［1］。 人工智能發(fā)展作為國家科技創(chuàng)新戰(zhàn)略受到高度重視。 當前，人工智能的相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，各領域?qū)θ斯ぶ悄艿母叨巳瞬判枨笫志o迫，尤其是科技創(chuàng)新的拔尖人才還存在明顯缺口［2］。 這些需求是傳統(tǒng)的數(shù)學、統(tǒng)計和計算機科學等學科的人才培養(yǎng)體系所無法滿足的。

構(gòu)建前沿先進的復合型知識體系，專注于人工智能的科學研究、應用創(chuàng)新的核心競爭力培育，是社會對高等學校提出的現(xiàn)實要求。 然而面向人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新需求的拔尖人才培養(yǎng)，傳統(tǒng)單一的工科培養(yǎng)模式主要存在的問題有：（1）人工智能的技術(shù)創(chuàng)新依賴于扎實的科研基礎，且由多學科交叉融合，其主干課程多，理論難度大，現(xiàn)有課程體系的前沿性與深度都不足；（2）傳統(tǒng)培養(yǎng)主要還是面向全體學生，即便是設置了實驗班的研究型培養(yǎng)，但仍然沿襲重知識傳授的教學方式，學習的基礎知識較為系統(tǒng)，明顯缺乏自主思考的培養(yǎng)與提升；（3）缺乏培養(yǎng)拔尖人才的良好學術(shù)環(huán)境和氛圍；（4）畢業(yè)生的工程應用能力強，但深度的學術(shù)創(chuàng)新思維能力弱；（5）學術(shù)研究局限于實驗室，學生缺少通過產(chǎn)業(yè)的真實應用優(yōu)化科研成果的實際能力。

二、人才培養(yǎng)思路

福州大學結(jié)合學校的科研優(yōu)勢和辦學實際，以培養(yǎng)人工智能拔尖人才為目標，開展了“一中心、兩支撐、三融合、四構(gòu)建”的培養(yǎng)模式創(chuàng)新與實踐工作，如圖1 所示。 改革的核心思路在于：面向“數(shù)字福建”“數(shù)字中國”的人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新技術(shù)需求，培育人工智能多學科交叉復合的科學素養(yǎng)和創(chuàng)新能力，以學校的科研優(yōu)勢特色方向為抓手，打造特點鮮明的人工智能拔尖人才培養(yǎng)方案、課程體系、實訓實踐、評價與監(jiān)控機制。

具體來說，培養(yǎng)模式的建設思路包括：（1）“一中心”：即面向產(chǎn)業(yè)需求，以人工智能的拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)目標為中心。 （2）“兩支撐”：夯實數(shù)學和計算機的理論基礎支撐，并強化科研實踐實訓支撐。 （3）“三融合”：促進科研與教學深度融合，把前沿科學研究與先進技術(shù)應用及時融入教學內(nèi)容，提升教學內(nèi)容的高階性；實現(xiàn)理論與實踐有機融合，提升學生的原始創(chuàng)新能力；推進基地與平臺密切融合，利用各大平臺和高新企業(yè)落戶學校科技園的“無縫對接”優(yōu)勢，優(yōu)化學生全過程的成長條件［3］。 （4）“四構(gòu)建”：構(gòu)建基于科研優(yōu)勢特色的課程體系；構(gòu)建“實驗課程實操—實驗室科研實訓—企業(yè)科研實戰(zhàn)”的實踐體系；構(gòu)建面向科研成效與成果產(chǎn)出的人才評價與監(jiān)控機制；構(gòu)建科研和教學互相促進的課程團隊。

圖1 人工智能拔尖創(chuàng)新人才的培養(yǎng)思路

三、人才培養(yǎng)實施舉措

福州大學緊緊圍繞自身在集成電路、大數(shù)據(jù)、計算機視覺等人工智能領域的科研優(yōu)勢方向，自底向上從扎實的學術(shù)理論基礎出發(fā)，驅(qū)動科學思維培養(yǎng)。 切實加強科研實踐與實訓，啟發(fā)學術(shù)興趣，培養(yǎng)創(chuàng)新能力與探索精神，進而提升科研素養(yǎng)。 注重人工智能領域的交叉學科知識，全面促進產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新應用的拔尖人才脫穎而出。 人才培養(yǎng)的體系建設如圖2 所示。

（一）重建知識體系，理論教學與素質(zhì)教育相輔相成

學校對人工智能教學知識體系與課程結(jié)構(gòu)進行全面的梳理和重構(gòu)，夯實理論基礎、覆蓋學科前沿、強化學科交叉、加強課程思政建設，提升綜合素養(yǎng)［4］。 課程體系主要特色在于：

圖2 人工智能拔尖人才培養(yǎng)的體系建設

第一，以導論研討課為起點，啟發(fā)學生的學習興趣，開啟學術(shù)研究之門。 開設集成電路技術(shù)導論、人工智能導論、大數(shù)據(jù)導論等學科導論課，并聘請國內(nèi)外知名專家大師為導論課程做學術(shù)講座。 由此堅定學生的科研學習志向，樹立學生濃厚的學習興趣。 第二，深化基礎知識，尤其是打下扎實的數(shù)學理論基礎。 課程體系中新增了泛函分析、矩陣分析、組合優(yōu)化等課程，涉及深度的矩陣、統(tǒng)計、優(yōu)化等數(shù)學知識，確保學深、學精。 這些都是人工智能核心知識的重要支持，為進一步的學術(shù)研究提供理論保證。 第三，注重學科交叉融合，突出前沿應用。 人工智能的核心領域主要包含機器學習等課程，是計算機科學中對數(shù)學基礎要求最高的。 課程內(nèi)容將高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、最優(yōu)化理論等知識與抽象建模、算法分析、程序設計深度融合，用以解決人工智能的復雜任務。在此基礎上，將核心課程對接前沿技術(shù)應用，針對國家的“卡脖子”技術(shù)或者未來技術(shù)的發(fā)展趨勢，結(jié)合學校的科研優(yōu)勢與產(chǎn)業(yè)需求，開設諸如大規(guī)模集成電路設計、計算機視覺、大數(shù)據(jù)分析等拔尖應用類課程。 第四，強化專業(yè)課程思政建設，加強人文素質(zhì)教育。 踐行社會主義核心價值觀，堅定理想信念；鼓勵學生閱讀名著，促進學生中西融匯、古今貫通、文理滲透，形成整體的知識觀和智慧的生活觀；創(chuàng)立工程倫理課程，培育科學道德、批判精神和創(chuàng)新精神。

（二）注重大師引領，建立大師領銜的導師制

與大師講壇

學校集中一流師資并聘請著名學者組成強大的師資團隊，開設大師講壇，實現(xiàn)與學生的面對面交流、一對一指導，發(fā)現(xiàn)學術(shù)專長，引導學術(shù)興趣。

1. 設置大師領銜的前沿學科課程

由院士、國家杰出青年科學基金獲得者、“長江學者”等教學名師及知名教授等高水平教師組成教學團隊，建立高水平的交流平臺，使學生保持與名師名家的零距離接觸。 通過學術(shù)大師言傳身教，加強對拔尖學生的學術(shù)引領和人生指導，激發(fā)學術(shù)興趣，最大限度地挖掘?qū)W生的自身潛質(zhì)。

2. 融入專家大師的學術(shù)講壇

打破授課計劃約束，采取靈活組織方式，邀請國內(nèi)外知名專家大師、頂尖學者為前沿學科課程做科研講座或?qū)W術(shù)報告，拓寬學生的學術(shù)視野。

3. 深入實施全程導師制

建立由中外教授引領，構(gòu)建包括學業(yè)導師、科研導師、生活導師組成的導師團隊，在課程學習、科學研究、生涯規(guī)劃等方面對學生給予全方位指導。 為每個學生建立成長發(fā)展檔案，確保每個學生至少參與一項高水平的學術(shù)研究課題或產(chǎn)業(yè)應用的實際項目。

（三）推動教學方法創(chuàng)新，專業(yè)核心課程構(gòu)建基于科研需求的線上線下混合式教學模式

近年來，人工智能相關(guān)領域發(fā)展迅速，新理論和新方法涌現(xiàn)。 培養(yǎng)學生能夠把握核心基礎知識，強化科研思維訓練，從而具備對不斷出現(xiàn)的新成果的自我學習能力，是核心課程的主要教學任務。 發(fā)掘課程特點與教學重難點，以科研需求驅(qū)動，充分整合課前、課堂、課后環(huán)節(jié)，靈活采用線上線下混合的教學模式，加強教學過程的交流互動，可以有效引導學生主動學習，提高自主創(chuàng)新思維［5］。

比如人工智能領域的核心課程機器學習，其特點在于：涵蓋數(shù)學知識范圍廣且分散，不同算法涉及的知識點存在很多關(guān)聯(lián)交叉，數(shù)據(jù)和算法常具高維特性，知識抽象理解難度大等。 針對這些，將機器學習知識進行整合，設計以概率生成模型和代數(shù)判別模型為兩條主線，分別串接貝葉斯推理、線性判據(jù)和回歸，并融合邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度網(wǎng)絡等模塊的體系架構(gòu)，這是人工智能科研創(chuàng)新的基礎理論保障，也為前沿研究的延伸拓展提供重要支撐。 基于該架構(gòu)，展開機器學習課程的線上線下混合式教學，精心設計教學內(nèi)容，讓學生即便面對深奧抽象的知識，也都能夠深入?yún)⑴c，學有所獲。 具體如下：

第一，基于需求引導的在線課前學習。 根據(jù)學生的學習基礎和能力特點，福州大學建設了模式識別與機器學習慕課資源，并在中國大學MOOC 平臺上運行。 學生能夠借助線上資源，預習相關(guān)數(shù)學知識與課程新知識，復習關(guān)聯(lián)的機器學習算法，將相關(guān)零散的知識點有效串接。

第二，基于問題驅(qū)動的課堂教學。 利用智慧教學工具，將易錯、難懂的知識點形成問題并進行當堂測驗，剖析、強化和連接相關(guān)知識點的理解。同時，將高維數(shù)據(jù)通過圖表等形式可視化，解釋幾何含義，加強對抽象概念的理解，提高教學效果。

第三，基于科研實訓的課后指導。 面向國際最新學術(shù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)需求，甄選實際的科研課題，引導學生閱讀相關(guān)前沿文獻并完成科研實訓項目。 由此，課程的理論學習作為科研實訓的基礎，科研實訓的過程又能夯實理論知識掌握，二者相互促進，進而提升課程的高階性。

（四）理論知識與科研實踐深度融合，打造“實操—實訓—實戰(zhàn)”層遞進階的科研實踐體系

人工智能的拔尖創(chuàng)新人才具備應用堅實的理論知識動手解決實際學術(shù)和產(chǎn)業(yè)問題的能力。 因此，學校通過科教、產(chǎn)教的深度協(xié)同，構(gòu)建“實驗課程實操—實驗室科研實訓—企業(yè)科研實戰(zhàn)”的分層式、遞進式、開放式的實踐教學體系。

1. 以實驗課程為認知基礎平臺的動手實操

依托福州大學網(wǎng)絡信息安全與計算機技術(shù)國家級實驗教學示范中心，構(gòu)建一個完整的虛實結(jié)合、科教融合，“課程實驗＋開放實驗”雙軌交叉的實驗教學體系。 重點針對前沿課程，包括計算機視覺實踐、集成電路實踐、圖像學實踐、軟件定義網(wǎng)絡等，構(gòu)建涵蓋原理驗證、實訓應用、綜合分析及自主設計等多層次的虛擬仿真實踐教學平臺，極大地提升理論與實踐的融合程度。 平臺還能夠有效收集和整理學生實驗操作的行為數(shù)據(jù)，也為教學反饋和改進提供了大數(shù)據(jù)支持。

2. 以科研實驗室為實踐平臺的科研實訓

引導學生結(jié)合科研興趣早進實驗室、早進課題、早進團隊［6］。 依托離散數(shù)學及其應用教育部重點實驗室、數(shù)字福建福州研究院、福建金融大數(shù)據(jù)研究所、福建省網(wǎng)絡計算與智能信息處理重點實驗室等科研平臺分別開展集成電路設計、大數(shù)據(jù)、人工智能領域的科研實訓。 同時，通過借助與國內(nèi)外一流科研機構(gòu)的合作關(guān)系，創(chuàng)造學習交流機會，接受大師言傳身教和科研環(huán)境熏陶，促進學生融入科學技術(shù)研究前沿。

3. 以跨學科平臺、高新企業(yè)為實踐基地的科研與創(chuàng)新實戰(zhàn)

推動產(chǎn)教深度融合，將“數(shù)字福建”的產(chǎn)業(yè)應用密切相關(guān)的跨學科科研平臺、高新技術(shù)企業(yè)等作為學生科研訓練的主戰(zhàn)場，實現(xiàn)將學術(shù)研究成果在產(chǎn)業(yè)應用中驗證、優(yōu)化、升級，培養(yǎng)學生學思結(jié)合、知行統(tǒng)一，感悟人工智能科研創(chuàng)新與行業(yè)發(fā)展潮流。

（五）科學選才鑒才，實施拔尖人才培養(yǎng)全周期的動態(tài)評價體系

將選才與鑒才有機結(jié)合，真正發(fā)現(xiàn)和遴選志向遠大、學術(shù)潛力大、綜合能力強、心理素質(zhì)好的優(yōu)秀學生，科學地看待和選拔“偏才”“怪才”。 拔尖人才培養(yǎng)過程采取全周期動態(tài)評價管理。

1. 優(yōu)化小班建制

針對人工智能科研拔尖人才培養(yǎng)，在入學時進行自愿報名、筆試遴選、專家面試，選拔有科研志向的高分優(yōu)秀學生，并建立實驗班的小班管理機制。 在培養(yǎng)全過程中提供專項經(jīng)費，對學生給予充分的資助與獎勵。

2. 完善拔尖人才評價體系

以學業(yè)成績?yōu)榛A，充分結(jié)合科研潛質(zhì)、創(chuàng)新能力等重要指標，注重學生的科研成果產(chǎn)出，綜合考慮學生興趣、個人發(fā)展目標和綜合表現(xiàn)等情況，設置科學的評價方式，對整個學習周期的實時狀態(tài)進行評估和考核。 實行“只出不進”的嚴格淘汰機制，實施拔尖人才培養(yǎng)的動態(tài)管理。

3. 加強質(zhì)量保障，促進改進與提升

建立畢業(yè)生跟蹤調(diào)查機制和人才成長檔案數(shù)據(jù)庫，落實反饋與改進，推動拔尖人才培養(yǎng)的質(zhì)量管理和自我評估［7］。 另外以課程或課程群建設為依托，聚合科研方向相同或相似的優(yōu)秀教師構(gòu)建教學團隊，從課程體系設計、教學方法創(chuàng)新與實施、課程資源建設、科研實訓指導等多方面形成合力，促進教研相長，實現(xiàn)教學團隊的優(yōu)化提升。

人工智能的迅猛發(fā)展已經(jīng)成為國際競爭的新熱點，相關(guān)領域的拔尖人才是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展極其重要的因素。 高校要積極響應人工智能國家戰(zhàn)略，提供拔尖人才的培養(yǎng)輸出。 福州大學作為地方理工為主的綜合性大學，立足于數(shù)字福建的產(chǎn)業(yè)發(fā)展與創(chuàng)新需求，針對人工智能拔尖人才培養(yǎng)模式改革做了一些有益的探索與研究，緊緊圍繞自身的科研優(yōu)勢特色，確立了人才培養(yǎng)的總體思路與具體實施舉措，取得一定成效，對當前同類院校的拔尖人才培養(yǎng)具有一定的示范作用，也能為其他工科專業(yè)拔尖人才培養(yǎng)提供借鑒和參考。