高職院校人工智能專業(yè)建設的探索

文/夏寶平

人工智能專業(yè)作為2019年教育部增補高職院校新開專業(yè)，如何培養(yǎng)和定位該專業(yè)人才是各高職院校必須思考的問題。本文從高職院校人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)的現狀入手，從專業(yè)的目標定位、職業(yè)崗位能力分析、師資配備和課程體系設置四個方面探索高職院校人工智能專業(yè)人才的培養(yǎng)。

隨著互聯(lián)網的飛速發(fā)展，云計算、大數據和物聯(lián)網等相關新興技術得到廣泛應用，人工智能目前已經遍布人們的衣食住行領域。隨著人工智能的廣泛運用，市場對人工智能人才的需求不斷加大，人工智能技術人才炙手可熱。

2019年10月，教育部開始增設高職“人工智能技術服務”專業(yè)，2020年正式開展實施，全國共有173所高職院校獲批開設。2021年，教育部將原“人工智能技術服務（610217)”專業(yè)變更為“人工智能技術應用（510209)”專業(yè)，全國共有385所高職院校獲批開設。人工智能職業(yè)教育的開啟，加快推動了系統(tǒng)、完整地培養(yǎng)應用型人工智能專業(yè)人才的進程。

一、專業(yè)建設現狀分析

國內人工智能職業(yè)教育開展只有短短3年時間，但是教育部門、企業(yè)和高職院校等多方高度重視人工智能人才的培養(yǎng)。自2019年教育部增補“人工智能技術服務”專業(yè)后，越來越多的高職院校積極順應社會發(fā)展的趨勢，響應市場需求和國家發(fā)展戰(zhàn)略，立足學校自身的辦學條件和特色，充分調研人工智能產業(yè)發(fā)展對人才的需求，認真探索符合產業(yè)發(fā)展的人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)模式。[1]但鑒于人工智能是一門新興專業(yè)，目前各高職院校在人才培養(yǎng)模式和定位上都處于探索階段，需要進一步深入研究。

（一)專業(yè)人才培養(yǎng)目標定位不準確

人才培養(yǎng)方案作為專業(yè)建設的“方向盤”，要能清晰明了地指明專業(yè)建設中的各個方面。而人工智能專業(yè)非一級學科，高職院校中存在多個專業(yè)都在進行人工智能人才培養(yǎng)，例如計算機科學與技術、工業(yè)機器人技術、嵌入式技術與應用等。對人工智能人才的培養(yǎng)沒有明確指定必須在哪個學院或者哪個專業(yè)培養(yǎng)，各高職院校的人才培養(yǎng)方案難以統(tǒng)一，以致整個人工智能人才培養(yǎng)體系不健全。[2]

（二)職業(yè)崗位能力分析不到位

人工智能專業(yè)作為交叉性學科，其應用的行業(yè)領域特別廣泛，所以各高職院校要做到對崗位進行科學分類、對各崗位能力進行深入分析，肯定存在一定難度。[3]

人工智能雖然是高職院校新開專業(yè)，但是目前人工智能已經滲入與生活密切相關的各行各業(yè)，不同企業(yè)對人才要求并不相同。因此，高職院校培養(yǎng)的人才與企業(yè)所需人才之間往往會存在一定差距。各高職院校所在的省市區(qū)域的人工智能行業(yè)發(fā)展并不均衡，特別是人工智能行業(yè)發(fā)展受限的區(qū)域。另外，高職院校對人才需求的調研不夠準確，最終導致培養(yǎng)的人才和面向的崗位與行業(yè)難以滿足市場需求。

（三)師資力量配備不足

《2022年人工智能教育藍皮書》指出，人工智能專業(yè)教師授課能力缺乏和課程體系不夠完善仍是亟待解決的突出問題。高職院校人工智能專業(yè)組建的師資團隊是人工智能專業(yè)建設的關鍵因素之一。目前，高職院校人工智能專業(yè)的師資隊伍，大部分都是由現有的信息技術相關專業(yè)教師組成的教學團隊，比如計算機專業(yè)、通信專業(yè)、電子信息專業(yè)、自動化專業(yè)等，大部分教師沒有相關崗位的工作經驗，對人工智能行業(yè)及技術的了解不夠深入。[4]但是高職院校的人工智能專業(yè)課程的教學過程需要結合人工智能在各行各業(yè)的應用，特別是需要融合企業(yè)的真實項目和案例，才能使學生深入了解和領會人工智能技術的落地運用，而目前高職院校的教師缺乏人工智能企業(yè)項目的實踐經驗。

（四)課程體系構建不合理

人工智能專業(yè)涉及知識面較廣、理論較深，高職院校人工智能專業(yè)若注重專業(yè)技術本身，學生就比較難以消化。但如果人工智能涉及的專業(yè)內容面面俱到，學生學到的內容往往只是入門級。[5]若只是將人工智能或相關專業(yè)的知識直接遷移到人工智能專業(yè)的課程中，那么人才培養(yǎng)方案中的專業(yè)課程就缺乏系統(tǒng)性和重構性，就不會突出人工智能專業(yè)與其他相關專業(yè)的獨特性。

一般人才培養(yǎng)方案在學生入學前已經制訂，但由于人工智能是新興專業(yè)，行業(yè)技術更新速度非?？?，高職院校的學生經過3年的學習后，可能會面臨所學的課程體系內容難以滿足實際崗位要求。

二、專業(yè)建設探索

（一)專業(yè)定位

根據職業(yè)教育的特點，高職院校人工智能專業(yè)應側重應用型、技術型、實踐型和操作型崗位人才的培養(yǎng)，在專業(yè)定位上應面向人工智能方向的技術服務。人工智能的技術方向有應用開發(fā)、機器人、運維和營銷等。各高職院校在專業(yè)的定位上聚焦在1～2個面向應用或用戶的人工智能技術方向上較為合適。

高職院校在編制人才培養(yǎng)方案對人工智能專業(yè)進行定位時，首先可以參考國家行業(yè)與職業(yè)準則；其次以產教融合為出發(fā)點，依托區(qū)域人工智能產業(yè)，立足行業(yè)需求崗位；再次進行充分調研，內容包括企業(yè)用人需求、行業(yè)就業(yè)熱點；最后根據標準、了解行業(yè)、運用調研數據支撐人才培養(yǎng)，編制出一套符合學校自身特點的可以落地的人才培養(yǎng)方案。

（二)面向崗位

高職院校人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)主要面向的崗位可分為技術、運維和營銷三大類，結合人工智能行業(yè)的崗位需求，具體為數據處理、人工智能產品應用開發(fā)、技術支持、人工智能產品集成與運維、市場營銷等。

首先，高職院校要充分發(fā)揮高職職業(yè)教育的特點和優(yōu)勢，密切關注最新發(fā)布的與人工智能相關的新職業(yè)工種和標準，如人工智能訓練師、人工智能工程技術人員，將新職業(yè)要求和標準融入人才培養(yǎng)方案中。

其次，高職院校要從企業(yè)用人需求的信息中提煉出高職人工智能專業(yè)所面向的典型工作崗位，并對標標桿企業(yè)整理出典型的工作崗位，如數據標注員、數據預處理員、智能系統(tǒng)運維工程師、機器學習工程師等。

最后，高職院校在高職應用型人才的培養(yǎng)過程中，應積極推動企業(yè)與高職院校的聯(lián)合培養(yǎng)模式，尋求與區(qū)域標桿的人工智能企業(yè)進行深度合作，探索基于產教融合的人才培養(yǎng)模式。

（三)師資隊伍

隨著人工智能行業(yè)的迅速發(fā)展以及各高校人工智能專業(yè)的開設，市場上很多企業(yè)已經有較為成熟的人工智能產品，與人工智能相關的課程教材應運而生，配套的教學資源也非常豐富。

人工智能專業(yè)師資培養(yǎng)是目前眾多高職院校面臨的問題。師資培養(yǎng)需要有明確的標準規(guī)范和完整的配套培養(yǎng)與教育體制，最好的途徑就是結合產學研的企業(yè)項目，通過真實的工作場景和實踐需要將培訓內容落地運用。

除了對專業(yè)進行深入學習，參與行業(yè)相關會議、論壇外，高職院校還要安排教師參加基于“產教融合”的人工智能師資培訓，讓高校與企業(yè)之間進行深度師資交流，不斷提升專業(yè)技術水平，不斷提升教師的教學能力。

（四)課程體系

根據職業(yè)院校學生的特點，為使人工智能課程設置得更加合理化，高職院校首先應把人工智能專業(yè)課程的內容先濃縮，然后分解為適合高職學生學習的課程；其次是人工智能專業(yè)課程的設置應對應到行業(yè)、產業(yè)等具體工作崗位；最后作為補充的選修課程，課程設置要遵循學生個性化的發(fā)展，如開設人工智能產品營銷和服務類課程，拓展高職學生的職業(yè)規(guī)劃。

通過分析高職院校中2020年已開設人工智能技術服務和2021年已開設人工智能技術應用專業(yè)的人才培養(yǎng)方案，高職院?？梢钥偨Y和提煉出適應所在區(qū)域的課程體系結構，厘清人工智能專業(yè)基礎課、專業(yè)核心課、專業(yè)實踐課與專業(yè)拓展課的分類，梳理出這些專業(yè)課程知識點的遞進關系，實現課程設置的完整化和系統(tǒng)化。

人工智能專業(yè)課程具備多學科交叉性，同時又具有很強的技術前沿性。專業(yè)課程的內容和涉及面較廣，技術更新較快，所以人工智能專業(yè)課程的教師需要通過不斷學習和培訓來提高自身的知識技能儲備，從而適應行業(yè)發(fā)展和課程更新。

三、結語

人工智能專業(yè)既是綜合性較強的交叉學科，也是新興專業(yè)，所以高職院校在設立人工智能專業(yè)后，需要從專業(yè)定位、面向崗位、師資培養(yǎng)和課程體系等多維度來進行思考和探索，編制一份適合高職院校的科學的人工智能專業(yè)應用型人才培養(yǎng)模式，助推人工智能產業(yè)的區(qū)域發(fā)展。