數(shù)智時代下“人工智能+X”創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式探究

摘 要：當今社會對具備人工智能和行業(yè)應用能力的高端人才需求日益增長，人工智能與多學科交叉融合已成為新一輪產(chǎn)業(yè)革命的核心驅(qū)動力，但是目前高校在教學中缺乏對國產(chǎn)信創(chuàng)技術平臺的應用，人才培養(yǎng)模式面臨諸多挑戰(zhàn)。本文以“人工智能+X”為核心，將國產(chǎn)信創(chuàng)平臺引入教學體系，通過構建跨學科課程體系和校企合作實踐平臺，將培養(yǎng)學生人工智能技術與行業(yè)應用的綜合技能，極大提升高等教育在人工智能復合型人才培養(yǎng)中的實效。

關鍵詞：人工智能+X；信創(chuàng)平臺；學科交叉；創(chuàng)新人才培養(yǎng)

一、人工智能學科人才培養(yǎng)體系的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

人工智能（AI）引領了全球科技革命，推動了社會經(jīng)濟各領域的快速變革。我國自2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》發(fā)布以來，各高校在政策支持下不斷加大對AI專業(yè)的投入，根據(jù)全國高校人工智能與大數(shù)據(jù)創(chuàng)新聯(lián)盟的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，截至2024年4月，我國已有536所高校開設了人工智能本科專業(yè)。這些課程內(nèi)容涵蓋了AI的基礎理論和多種核心技術，如機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等。盡管教育規(guī)模不斷擴大，當前高校的AI人才培養(yǎng)體系仍面臨諸多挑戰(zhàn)，使得畢業(yè)生在適應職場需求、技術應用和跨學科綜合能力等方面存在不足。

首先，大多數(shù)高校的AI課程體系偏重理論知識傳授，而忽視了實際應用和項目實踐的緊密結合［1］，并且AI課程設置仍以單一學科為主，缺乏跨學科內(nèi)容的融入，造成學科之間“壁壘重重”［2］；同時缺乏融合各學科知識的課程設計和合作機制也導致學生的知識結構碎片化，難以在職場中快速適應實際項目需求。其次，高校AI教師大多來自計算機等傳統(tǒng)學科領域，盡管具備較扎實的學術背景，但在前沿技術和實際應用方面的經(jīng)驗相對有限，難以為學生提供最新的行業(yè)動態(tài)和技術指導，制約了人才培養(yǎng)的效果。高校與企業(yè)之間的合作較為松散，企業(yè)的資源和需求未能有效融入高校的課程設計，制約了產(chǎn)學研一體化合作的深入性和資源的優(yōu)化配置。同時，AI領域技術更新迅速，高校的教學環(huán)境未能滿足學生在真實場景中的應用需求，學生的技術操作和創(chuàng)新能力因此受到制約。最后，高校在人才培養(yǎng)模式中的反饋機制還不夠健全，缺乏系統(tǒng)性和多樣化的評價方式，影響了課程改進的有效性和學生自我提升的機會。培養(yǎng)過程中缺少及時的過程評價和自我反思機制，使得培養(yǎng)效果難以獲得持續(xù)改進。

二、學科交叉與信創(chuàng)平臺融合的“人工智能+X”人才培養(yǎng)模式要素

在數(shù)智時代，市場對具有跨學科知識、實踐能力和國產(chǎn)技術適應性的高素質(zhì)AI人才的需求不斷增加。基于“人工智能+X”模式的創(chuàng)新人才培養(yǎng)體系，通過三大核心要素的協(xié)同作用，致力于構建適應新型科技與產(chǎn)業(yè)需求的教育生態(tài)，見圖1。

（一）三大核心要素

1.跨學科融合的課程體系：構建知識基礎與綜合能力

這一體系通過模塊化和分層次的課程設計，確保學生具備AI技術與“X”學科的基礎知識與交叉應用能力。課程體系從基礎層到交叉層逐級推進，涵蓋“數(shù)學”“統(tǒng)計學”等基礎課程，“機器學習”和“深度學習”等核心技術課程，以及“智能制造”“生物醫(yī)學”等跨學科應用課程，為學生提供系統(tǒng)、完整的知識結構。

2.信創(chuàng)平臺的引入：技術支撐與國產(chǎn)生態(tài)適應性

通過國產(chǎn)軟硬件生態(tài)系統(tǒng)的融入，學生在掌握AI核心技術的同時熟悉國產(chǎn)技術平臺的操作和應用。信創(chuàng)平臺涵蓋國產(chǎn)處理器、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫及AI計算平臺，為學生提供從硬件到軟件的完整技術鏈體驗。這一過程不僅增強了學生的技術適應性，還加深了其對國家信息技術戰(zhàn)略的理解，使其能夠勝任在國產(chǎn)技術體系中的研發(fā)與應用任務。

3.校企合作的實踐教學：深化實踐能力與行業(yè)適應性

校企合作為學生提供了真實的應用環(huán)境和實踐機會，通過項目式實習、企業(yè)導師指導等方式，讓學生能將所學知識應用于實際項目中。這一模式使學生的動手能力和創(chuàng)新實踐能力得到了有效提升，同時加深了其對行業(yè)需求的理解和適應性。

（二）理論基礎：跨學科與應用驅(qū)動的學習模型

“人工智能+X”人才培養(yǎng)模式以三大教育理論為支撐。

（1）跨學科教育理論：通過學科交叉和協(xié)作學習，促進學生的批判性思維和綜合應用能力，幫助學生形成系統(tǒng)性創(chuàng)新能力。

（2）應用驅(qū)動學習：強調(diào)學生在真實應用場景中學習，通過企業(yè)項目和科研實踐，將理論知識轉(zhuǎn)化為解決實際問題的能力，幫助學生形成深層次的知識理解。

（3）構建主義學習理論：主張情境化、任務驅(qū)動的學習，鼓勵學生通過實際任務自主探究，逐步構建知識體系。

三、學科交叉與信創(chuàng)平臺融合的“人工智能+X”人才培養(yǎng)模式的教學體系與設計框架

（一）模塊化與跨學科相結合的課程體系

（1）基礎課程模塊：包括數(shù)學、統(tǒng)計學、計算機基礎等內(nèi)容，旨在為學生提供扎實的知識根基。

（2）核心技術課程模塊：涵蓋機器學習、深度學習等AI領域的關鍵內(nèi)容，幫助學生深入掌握AI技術的核心原理和應用方法。

（3）應用課程模塊：將AI技術與特定行業(yè)結合，如智能制造、智慧醫(yī)療等，提升學生的行業(yè)應用能力，使其能夠在實際應用場景中靈活使用AI技術。

（4）跨學科課程模塊：通過經(jīng)濟學、管理學、社會學等學科的融入，拓展學生的知識結構，培養(yǎng)其多元化的跨領域思維能力，以應對復雜的多學科應用需求。

（二）基于信創(chuàng)平臺的國產(chǎn)技術深度融入

基于信創(chuàng)平臺的國產(chǎn)技術深度融入是該模式的重要技術支撐。高校引入國產(chǎn)信創(chuàng)平臺，構建“人工智能+信創(chuàng)”融合課程與實踐項目，幫助學生適應國家信息技術體系。在基礎應用課程中，學生學習國產(chǎn)軟硬件的基本知識；在跨學科融合課程中，學生將信創(chuàng)技術應用于生物醫(yī)學、機械工程等領域，如利用信創(chuàng)平臺進行醫(yī)學影像分析和疾病診斷，提升實際應用能力。

（三）校企協(xié)作與實習實踐相結合，增強學生的實戰(zhàn)能力

通過深入的校企協(xié)作，學生不僅參與項目式實習、接受企業(yè)導師指導，還將課堂知識與實際應用結合，了解如何將AI技術與不同學科（如生物醫(yī)學、智能制造等）相融合，解決實際問題。企業(yè)導師為學生提供前沿行業(yè)知識，幫助他們更好地進行職業(yè)規(guī)劃。同時，校企合作也促進了高校教師的成長，教師通過參與企業(yè)項目和指導學生，提升實踐能力和技術水平，從而優(yōu)化教學內(nèi)容和學生培養(yǎng)方式。最終，構建“人工智能+X”培養(yǎng)模式，實現(xiàn)學生、教師與企業(yè)三方協(xié)同發(fā)展的教育生態(tài)。

（四）項目驅(qū)動的創(chuàng)新教育，全面提升學生的創(chuàng)新思維

在培養(yǎng)學生創(chuàng)新能力方面，項目驅(qū)動教育是核心環(huán)節(jié)之一［3］。通過參與校企聯(lián)合科研項目，學生能夠接觸到前沿技術并提升研究能力。該模式不僅關注學生的技術成長，還鼓勵其在社會服務和創(chuàng)業(yè)項目中，將AI技術應用于實際社會問題的解決過程，提升其社會責任感和創(chuàng)新精神［45］。通過對項目的不斷實踐與探索，學生在創(chuàng)新思維、團隊合作和解決實際問題的能力方面都能得到顯著提升。

（五）多維度創(chuàng)新培養(yǎng)與個性化學習路徑

為了適應學生多樣化的學習需求，模式通過多維度的培養(yǎng)方式和個性化學習路徑支持每位學生的成長［6］，具體措施包括引入AI驅(qū)動的自適應學習系統(tǒng)、豐富的選修課程和學習社團等制度。自適應學習系統(tǒng)根據(jù)學生的學習進展實時調(diào)整教學內(nèi)容，確保其在適合的進度下高效學習。同時，通過創(chuàng)新訓練營、競賽項目、創(chuàng)業(yè)支持基金等活動，激發(fā)學生的創(chuàng)新意識，使其在真實情境中不斷提升解決問題的能力。

（六）反饋與改進機制，確保教學的動態(tài)優(yōu)化

“人工智能+X”模式中，反饋與改進機制是確保教學內(nèi)容和實踐項目不斷優(yōu)化的重要手段。通過問卷、面談、在線監(jiān)測等方式，教學團隊能夠及時收集學生的反饋信息，分析其在課程和實踐中的學習效果。完善的反饋機制促進了教學質(zhì)量的持續(xù)改進，同時強化了學生的自我反思和自我提升意識，為人才培養(yǎng)的長效發(fā)展奠定了基礎。

四、人才培養(yǎng)模式的實踐探索路徑：產(chǎn)教融合與信創(chuàng)平臺的應用

以下是該模式在高校實際應用中的探索路徑，以產(chǎn)教融合協(xié)同育人基地為例，闡述如何通過多層次課程、信創(chuàng)平臺的深度支持和項目驅(qū)動的教育方式來培養(yǎng)具有創(chuàng)新能力和國產(chǎn)技術適應性的高端AI人才。

（一）產(chǎn)教融合驅(qū)動的實踐導向教育體系

產(chǎn)教融合是“人工智能+X”創(chuàng)新人才培養(yǎng)的重要途徑，通過與企業(yè)的深度合作，高校能夠?qū)⑿袠I(yè)資源引入教學，確保學生在真實的應用環(huán)境中獲得實踐經(jīng)驗。（1）項目式實習與真實任務驅(qū)動：通過在高校設立產(chǎn)教融合協(xié)同育人基地等，讓學生參與企業(yè)相關項目，深入了解行業(yè)需求。（2）混合師資團隊：高校教師可以采用企業(yè)提供的各種教學資源，彌補高校在前沿技術應用中的不足。（3）創(chuàng)新實驗平臺：企業(yè)提供的實驗平臺可以加深學生對信息產(chǎn)業(yè)技術、產(chǎn)品的理解和認識，培養(yǎng)技術應用能力和創(chuàng)新思維。

（二）信創(chuàng)平臺賦能：國產(chǎn)技術生態(tài)下的數(shù)字人才培養(yǎng)

通過引入國產(chǎn)技術產(chǎn)品，確保學生在掌握AI技術的同時，熟悉國產(chǎn)技術生態(tài)，為適應未來國產(chǎn)化技術需求打下基礎。（1）基礎課程中使用國產(chǎn)開發(fā)環(huán)境和處理器，讓學生在國產(chǎn)平臺上練習編程和應用開發(fā)。（2）在“人工智能+X”跨學科應用中，使用國產(chǎn)處理器進行軟硬件結合開發(fā)，推動AI技術在機械工程、智慧醫(yī)療等領域的應用。（3）鼓勵學生參與開源項目，培養(yǎng)協(xié)作和技術分享精神。

（三）多層次、跨學科的課程體系設計

校企雙方以課程立項促進教學改革，推動課程建設、完善課程體系，設立“金課”培育建設，更新豐富的教學內(nèi)容?；诙鄬哟魏涂鐚W科的課程設計，為學生提供系統(tǒng)的知識基礎和多學科視角，確保其在各層次的學習中都獲得扎實的理論和實踐能力。

（四）實踐探索成效

學生通過參加企業(yè)組織的相關大賽，不斷積累實戰(zhàn)經(jīng)驗，形成“以賽代練、以賽促練”的良好學風，不僅收獲了優(yōu)秀的成績，還培養(yǎng)了創(chuàng)新意識和實踐能力，成為具有高素質(zhì)和復合能力的人才。

結語

在數(shù)智時代背景下，人工智能技術的快速發(fā)展深刻地改變了社會的方方面面，各行各業(yè)對具備創(chuàng)新能力、跨學科素養(yǎng)和技術應用能力的高素質(zhì)人才的需求也愈發(fā)迫切。本文以“人工智能+X”創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式為核心，通過學科交叉與國產(chǎn)信創(chuàng)平臺的深度融合，構建出一個符合新時代產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求的教育體系，為高校在人工智能人才培養(yǎng)方面提供了新的思路和實踐路徑。

參考文獻：

［1］黃全振，竇永江，盧金燕，等.新質(zhì)生產(chǎn)力背景下人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)體系探索［J］.高教學刊，2024，10（32）：58+15.

［2］朱秘，廖寧生，彭波，等.聚焦學科交叉融合的“人工智能+X”時代創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式探索［J］.計算機教育，2024（09）：510.

［3］強彥，李玉蓉，賈美麗，等.基于信息技術的人工智能創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式探索［J］.計算機教育，2024（10）：15.

［4］馬永霞，王琳.人工智能時代的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育：價值旨歸、變革邏輯與實踐路徑［J］.清華大學教育研究，2023，44（6）：115124.

［5］祝智庭，戴嶺，趙曉偉，等.新質(zhì)人才培養(yǎng)：數(shù)智時代教育的新使命［J］.電化教育研究，2024，45（1）：5260.

［6］王艷輝.信息技術與計算機基礎課程深度融合的教學改革［J］.計算機教育，2024（10）：5459.

基金項目：校級人工智能通識類課程建設項目；校級教改專項（JGSZB202407）

作者簡介：徐舒婷（1991— ），女，漢族，陜西西安人，碩士研究生，助教，主要從事計算機科學與技術專業(yè)課程教學；白琳（1980— ），女，漢族，陜西西安人，博士研究生，副教授，主要從事智能信息處理。