美國研究型大學(xué)人工智能人才培養(yǎng)的革新路徑與演進(jìn)機(jī)理

胡德鑫，紀(jì) 璇

(天津大學(xué) 教育學(xué)院，天津 300354)

一、問題提出

21世紀(jì)以來，各種新興科學(xué)與應(yīng)用技術(shù)駢興錯(cuò)出。以工業(yè)智能化和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)化為代表的新一輪工業(yè)革命已悄然而至。各類智能技術(shù)不斷涌現(xiàn)，以人工智能為代表的人機(jī)互動(dòng)、量子信息、機(jī)器學(xué)習(xí)、虛擬現(xiàn)實(shí)、大數(shù)據(jù)技術(shù)促進(jìn)著當(dāng)今工業(yè)生產(chǎn)模式、經(jīng)濟(jì)組織運(yùn)作方式乃至人類生活方式的急遽變革[1]。發(fā)展人工智能技術(shù)、培養(yǎng)人工智能人才已被世界各國視為在產(chǎn)業(yè)變革中增加話語權(quán)、掌握主動(dòng)權(quán)和維護(hù)國家安全、提升國際競爭力的重要戰(zhàn)略。為了迎接人工智能時(shí)代的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，處于人工智能研究及應(yīng)用全球領(lǐng)先地位的美國，通過強(qiáng)化政策支持、推動(dòng)國會(huì)立法、加大研發(fā)投入等多項(xiàng)措施，力求保持人工智能時(shí)代“領(lǐng)頭羊”地位。在此背景下，美國聯(lián)邦政府于2016年陸續(xù)出臺(tái)《為未來人工智能做準(zhǔn)備》《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》《人工智能、自動(dòng)化與經(jīng)濟(jì)報(bào)告》等文件，并于2019年制定《未來20年美國人工智能研究路線圖》《維護(hù)美國人工智能領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)力的行政命令》，將人工智能戰(zhàn)略提升至國家整體層面。在這一過程中，美國研究型大學(xué)則致力于將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、類腦智能等前沿領(lǐng)域開拓以及跨學(xué)科的人才培養(yǎng)作為人工智能發(fā)展的基石，助力人工智能前沿領(lǐng)域的理論研究與技術(shù)開發(fā)[2]。

綜觀國內(nèi)，當(dāng)前也在大力推進(jìn)人工智能領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)與人才培養(yǎng)。就上層設(shè)計(jì)來看，2017年，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，旨在搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機(jī)遇與先發(fā)優(yōu)勢，把高端人才隊(duì)伍建設(shè)作為人工智能發(fā)展的重中之重[3]。次年，教育部頒布《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，指出“到2030年，高校成為建設(shè)世界主要人工智能創(chuàng)新中心的核心力量和引領(lǐng)新一代人工智能發(fā)展的人才高地，為我國躋身創(chuàng)新型國家前列提供科技支撐和人才保障”[4]。就實(shí)踐而言，目前人工智能人才培養(yǎng)主要集中在一流研究型高校，多數(shù)學(xué)校依托于其深厚的計(jì)算機(jī)科學(xué)、電氣工程等學(xué)科增設(shè)人工智能專業(yè)方向，培養(yǎng)不同層次的人工智能人才[5]。2021年3月，教育部公布的2020年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果顯示，本年度各高校新增備案專業(yè)2046個(gè)，其中有130所高校申請的“人工智能”專業(yè)通過教育部備案，其因此也成為年度高校新增最“熱門”的專業(yè)。然而，雖然我國人工智能人才培養(yǎng)體量持續(xù)增加，但培養(yǎng)模式尚不成熟，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的人才供給側(cè)與需求側(cè)嚴(yán)重失衡；面對(duì)我國人工智能領(lǐng)域百萬量級(jí)的缺口，人才短缺已經(jīng)成為制約人工智能飛速發(fā)展的瓶頸問題。換言之，人工智能的競爭上升到大國間人才的競爭，并最終歸聚到人才培養(yǎng)的競爭[6]。因此，應(yīng)當(dāng)借鑒國外人工智能人才培養(yǎng)的成熟經(jīng)驗(yàn)，抓住當(dāng)前所處的重大戰(zhàn)略機(jī)遇期培養(yǎng)高端科技創(chuàng)新人才。而美國研究型大學(xué)所培養(yǎng)的高素質(zhì)人才通過融會(huì)人工智能的先進(jìn)理念技術(shù)，有效賦能科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展，與之相適應(yīng)的人才培養(yǎng)也成為本研究關(guān)注的焦點(diǎn)。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)案例選擇

在人工智能人才培養(yǎng)方面，美國研究型大學(xué)已進(jìn)行了大量探索與實(shí)踐。本研究根據(jù)US News 2021年度最新美國大學(xué)排名[7]及各院校官網(wǎng)最新資料(表1)，綜合考慮案例選擇的典型性、代表性以及資料的可獲得性，選取了在工程學(xué)科、人工智能方向以及計(jì)算機(jī)科學(xué)大類綜合實(shí)力較強(qiáng)的麻省理工學(xué)院(MIT)、斯坦福大學(xué)(Stanford)、加州大學(xué)伯克利分校(UC Berkeley)、卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)(CMU)以及德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校(UT-Austin)這五所美國一流研究型院校為案例研究對(duì)象。這五所人工智能領(lǐng)域的頂尖院校在人工智能人才培養(yǎng)領(lǐng)域都擁有相對(duì)成熟的經(jīng)驗(yàn)與模式。在當(dāng)前中美人工智能人才培養(yǎng)尚存在較大差距時(shí)，系統(tǒng)剖析美國一流研究型院校人工智能人才培養(yǎng)的內(nèi)涵理念與實(shí)踐機(jī)制，對(duì)于我國人工智能人才培養(yǎng)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

表1 五所人工智能頂尖高?；厩闆r

(二)研究思路

從研究方法的選擇與運(yùn)用來看，應(yīng)與研究目的、研究對(duì)象特點(diǎn)相適配。本研究旨在解釋案例大學(xué)人工智能人才培養(yǎng)模式的構(gòu)成要素、運(yùn)作機(jī)制及內(nèi)涵特征，并探討其人才培養(yǎng)模式組成要素與人才產(chǎn)出之間的互動(dòng)關(guān)系與影響機(jī)制?；诎咐治雠c綜合比較的思路，本研究通過對(duì)各院校官網(wǎng)的公開信息以及政策文件的深入研判，對(duì)其人才培養(yǎng)要素構(gòu)成及表征進(jìn)行多維度分析；同時(shí)通過分析框架的搭建探尋美國研究型院校的人工智能人才培養(yǎng)經(jīng)驗(yàn)，以期為我國同層次高校的人工智能專業(yè)建設(shè)以及人才輸出提供參考。據(jù)此，本研究將人才培養(yǎng)解構(gòu)為目標(biāo)定位、資源支撐、課程教學(xué)、項(xiàng)目實(shí)習(xí)、質(zhì)量保障五要素(圖1)；闡述在明晰的目標(biāo)引領(lǐng)下，美國一流研究型大學(xué)如何通過多元主體的協(xié)商共構(gòu)，在人工智能人才培養(yǎng)上實(shí)現(xiàn)價(jià)值耦合與共同進(jìn)步。

圖1 美國研究型院校人工智能人才培養(yǎng)模式圖

三、美國研究型大學(xué)人工智能人才培養(yǎng)的革新路徑

(一)以培養(yǎng)目標(biāo)引領(lǐng)發(fā)展方向

人才培養(yǎng)目標(biāo)是關(guān)于回答“培養(yǎng)怎樣的人、需要取得什么結(jié)果”的問題，是對(duì)人工智能人才所需具備的核心能力要求的價(jià)值引導(dǎo)與明確定位。而人工智能技術(shù)發(fā)展若要滿足國家對(duì)于市場應(yīng)用的需求趨向，必須綜合多元學(xué)科的知識(shí)場域以構(gòu)建一個(gè)技術(shù)融入人類世界的學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)。這就要求研究型大學(xué)在此過程中發(fā)揮“媒介”作用，通過高素質(zhì)、創(chuàng)新型的人才培養(yǎng)與輸出，打通人工智能理論研究與技術(shù)落地之間的橋梁；其培養(yǎng)目標(biāo)也應(yīng)體現(xiàn)高水平人才發(fā)展所應(yīng)具備的價(jià)值取向與能力素養(yǎng)。

就美國一流研究型大學(xué)而言，其目標(biāo)旨在培養(yǎng)引領(lǐng)學(xué)科專業(yè)發(fā)展、能與未來產(chǎn)業(yè)需求對(duì)接、推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的跨界型的復(fù)合高素質(zhì)人工智能人才，強(qiáng)調(diào)高校作為教育提供機(jī)構(gòu)所培養(yǎng)人才應(yīng)與大學(xué)所承載的公共使命保持一致。MIT素以世界頂尖的工程學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)享譽(yù)全球，其電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)系(EECS)下屬的施瓦茨曼計(jì)算機(jī)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室 (CSAIL)是全球最重要的人工智能研發(fā)機(jī)構(gòu)之一[8]。EECS為其下屬實(shí)驗(yàn)室、研究機(jī)構(gòu)從事人工智能研究的學(xué)生列出了四個(gè)培養(yǎng)目標(biāo)。1.工程能力塑造。畢業(yè)生能將在人工智能相關(guān)課程中所學(xué)習(xí)的物理知識(shí)、分析計(jì)算方法熟練應(yīng)用于實(shí)際生活問題，在認(rèn)清事情本質(zhì)以及不確定性來源的同時(shí)，應(yīng)用適當(dāng)?shù)哪Ｐ?、技術(shù)工具和評(píng)估方法來制定問題解決方案。2.領(lǐng)導(dǎo)能力提升。畢業(yè)生能為他們的專業(yè)學(xué)習(xí)、職業(yè)發(fā)展塑造自信、正直的品質(zhì)，具備推動(dòng)創(chuàng)新的技術(shù)優(yōu)勢以及激勵(lì)和引導(dǎo)自身所在團(tuán)隊(duì)將想法付諸實(shí)施的溝通和協(xié)作技能。3.通用能力培養(yǎng)。畢業(yè)生能創(chuàng)造性地應(yīng)用自身的能力、才干和洞察力，在專業(yè)學(xué)習(xí)以及項(xiàng)目實(shí)踐過程中體現(xiàn)出一定成效。4.社會(huì)參與加強(qiáng)。畢業(yè)生能對(duì)專業(yè)發(fā)展和社會(huì)變遷保持敏感度，積極參與公益活動(dòng)以及終身學(xué)習(xí)，成為一個(gè)對(duì)自身所在社區(qū)發(fā)展有用的人[9]。綜上可知，MIT的人工智能人才培養(yǎng)目標(biāo)有效體現(xiàn)了多元價(jià)值取向，并為其從事相關(guān)研究的學(xué)生指明了“工程能力+領(lǐng)導(dǎo)能力+通用能力+社會(huì)參與”四個(gè)維度的發(fā)展方向，強(qiáng)調(diào)了個(gè)人知識(shí)掌握、綜合能力塑造與社會(huì)需求的有機(jī)結(jié)合。

CMU則是美國最早開設(shè)人工智能專業(yè)的院校，其人才培養(yǎng)目標(biāo)是“熟練掌握計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)推理等方面的專業(yè)技能，同時(shí)兼具道德精神與社會(huì)責(zé)任，利用人工智能技術(shù)促進(jìn)醫(yī)療保健、交通和教育等領(lǐng)域的發(fā)展”[10]。Standford的人工智能人才培養(yǎng)目標(biāo)則是“能夠通過廣泛的思考進(jìn)行跨學(xué)科的研究，利用機(jī)器語言、圖形以及數(shù)據(jù)完成多類別的復(fù)雜任務(wù)，建立更好的算法和機(jī)器輔助人們決策，幫助人類過上更安全、更有成效和更健康的生活”[11]。總體來看，美國一流研究型大學(xué)均致力于培養(yǎng)具備多元素養(yǎng)的跨界復(fù)合型人才，并以關(guān)照全人類的培養(yǎng)理念引領(lǐng)全球人工智能人才培養(yǎng)風(fēng)向，在兼顧道德倫理的層面上，發(fā)展學(xué)生運(yùn)用人工智能領(lǐng)域的廣幅知識(shí)與先進(jìn)技術(shù)改善世界、實(shí)現(xiàn)自我發(fā)展和價(jià)值追求的綜合性能力素養(yǎng)。

(二)以資源整合支撐培養(yǎng)基礎(chǔ)

由于人工智能涉及產(chǎn)業(yè)發(fā)展、科技變革、職業(yè)更替等諸多領(lǐng)域，其作用機(jī)制具有多樣性、復(fù)雜性、不確定性，因此其人才培養(yǎng)需要穩(wěn)定充裕的資源支撐，以滿足其在多變環(huán)境中高素質(zhì)人才的培養(yǎng)所需，這主要體現(xiàn)在三個(gè)方面。

首先，多元跨界的師資隊(duì)伍建設(shè)。人工智能專業(yè)知識(shí)及問題涉及多元學(xué)科交互，具有多樣性、復(fù)雜性和廣泛性的特征，因此一支經(jīng)驗(yàn)豐富、高水平、具有差異化學(xué)科背景以及高校和企業(yè)多重經(jīng)歷的跨界來源師資就成為其人才培養(yǎng)質(zhì)量的關(guān)鍵。UC Berkeley的人工智能實(shí)驗(yàn)室(BAIR)匯集了在計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、自動(dòng)控制等領(lǐng)域的教職人員[12]；實(shí)驗(yàn)室所依托的電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)系(EECS)的教師囊獲了包括國家科學(xué)獎(jiǎng)(電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)各1個(gè))、國家技術(shù)與創(chuàng)新獎(jiǎng)以及4個(gè)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的國際最高獎(jiǎng)項(xiàng)——圖靈獎(jiǎng)等。此外還有37名教師被選為美國國家工程院院士，是全美高校EECS中當(dāng)選成員最多的高校院系之一[13]。CMU則利用跨學(xué)科的人工智能研究和教育推進(jìn)技術(shù)落地和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。其于2017年開啟了“AI計(jì)劃”，借助計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院內(nèi)部雄厚的學(xué)科基礎(chǔ)與頂尖師資，通過搭建非實(shí)體平臺(tái)的方式整合全校23個(gè)系所近200余名教職員工從事人工智能相關(guān)研究[14]，涉及生物、認(rèn)知神經(jīng)、土木環(huán)境、公共政策、人文社會(huì)等多元領(lǐng)域[15]，在開展合作授課、培養(yǎng)高素質(zhì)人才的同時(shí)注重與相關(guān)產(chǎn)業(yè)、政策制定者和公眾的互動(dòng)交流。而MIT則通過機(jī)構(gòu)重組，將EECS系重整為電氣工程 (EE)、計(jì)算機(jī)科學(xué) (CS) 和人工智能與決策 (AI+D) 三個(gè)重疊的子單元，聯(lián)結(jié)施瓦茨曼計(jì)算學(xué)院和工程學(xué)院的高水平研究人員[16]，共同培養(yǎng)人工智能人才。

其次，強(qiáng)勁的學(xué)科平臺(tái)與穩(wěn)定充裕的資源投入。1.在學(xué)科平臺(tái)的基礎(chǔ)建設(shè)上，MIT擁有美國最高機(jī)密的林肯實(shí)驗(yàn)室(MIT Lincoln Lab)、世界一流的計(jì)算機(jī)科學(xué)及人工智能實(shí)驗(yàn)室(MIT CSAIL)、匯集世界各類頂尖科技的麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室(MIT Media Lab)，具有深厚的人工智能學(xué)科積淀與硬件支撐。同樣，Standford下屬的斯坦福語言和信息研究中心(CSLI)同樣是世界知名的信息、計(jì)算機(jī)與認(rèn)知科學(xué)等交叉科學(xué)研究中心。而CMU的計(jì)算機(jī)科學(xué)世界排名第一，其軟件工程研究院作為美國國防部軍管研究所，更是遙遙領(lǐng)先于其它院校。2.在資源投入上，美國高校研發(fā)經(jīng)費(fèi)與硬件資源來源廣泛，涵蓋聯(lián)邦和地方政府、企業(yè)及其他社會(huì)組織等。就政府層面，2019年美國白宮在《國家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃更新版》中指出，“與學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界、國際合作伙伴和盟友以及其他非聯(lián)邦實(shí)體合作，助力教育人工智能技術(shù)發(fā)展，促進(jìn)對(duì)人工智能研發(fā)的持續(xù)投資[17]”；據(jù)此，美國國家科學(xué)基金會(huì)于2020年8月宣布投資超過 1 億美元建立五個(gè)人工智能 (AI) 研究所，每個(gè)研究所在五年內(nèi)獲得大約 2000 萬美元的資助[18]。而在工業(yè)企業(yè)及其他組織機(jī)構(gòu)的資助上，各院校也形成了各具特色的籌資方式與資助渠道。 以UT-Austin為例，其人工智能實(shí)驗(yàn)室所依托的奧登計(jì)算工程和科學(xué)研究所與工業(yè)界、非營利組織以及國家實(shí)驗(yàn)室下屬的研究發(fā)展中心(FFRDCs)進(jìn)行長期互動(dòng)，為其人才培養(yǎng)的長期發(fā)展和成功提供了有力支撐。圖2總結(jié)了2017—2020年的合作情況[19]。

數(shù)據(jù)來源：奧登計(jì)算工程與科學(xué)研究所官網(wǎng)。圖2 UT-Austin工業(yè)企業(yè)、其他組織資助項(xiàng)目數(shù)及占比

由上圖結(jié)合UT-Austin奧登研究所官網(wǎng)的資料可知，2019—2020年度來自這些部門總投資為12,878,468美元，其中7,016,326美元來自工業(yè)企業(yè)、合作聯(lián)營公司及行業(yè)訪客等組織，5,862,142美元來自國家實(shí)驗(yàn)室下屬研究發(fā)展中心。工業(yè)界參與的研究資助約占所有正在進(jìn)行的研究資助總額的7%；來自工業(yè)企業(yè)代表、合作聯(lián)營公司、行業(yè)訪客和國家實(shí)驗(yàn)室下屬研究發(fā)展機(jī)構(gòu)的支持加在一起，則占到正在進(jìn)行的資助研究總額的近17%。

(三)以課程教學(xué)驅(qū)動(dòng)培養(yǎng)創(chuàng)新

人工智能人才培養(yǎng)要求相關(guān)利益主體在科學(xué)的價(jià)值引領(lǐng)下，有效參與、加強(qiáng)協(xié)作，注重學(xué)生在各培養(yǎng)環(huán)節(jié)中基礎(chǔ)性、挑戰(zhàn)性與創(chuàng)新性能力的塑造。其中，課程與教學(xué)作為培養(yǎng)環(huán)節(jié)中的重要組成部分，是人工智能人才各項(xiàng)能力養(yǎng)成的必由之路。

首先，培養(yǎng)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)依靠系統(tǒng)科學(xué)的課程體系的支撐。深入推進(jìn)教學(xué)模式與課程體系重構(gòu)，打造多學(xué)科有機(jī)融合的人工智能課程是教學(xué)實(shí)施的基本著力點(diǎn)，是人才培養(yǎng)質(zhì)量提升的“最后一公里”。這就要求人工智能課程體系需以能力為導(dǎo)向，合理有序、結(jié)構(gòu)均衡、能動(dòng)高效。譬如，CMU于2018年開設(shè)了全美第一個(gè)人工智能學(xué)士學(xué)位，課程體系涵蓋計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)、計(jì)算建模、機(jī)器學(xué)習(xí)、人文藝術(shù)等領(lǐng)域的廣泛知識(shí)(表2)。[20]

表2 CMU人工智能學(xué)士學(xué)位課程體系

其課程體系主要有兩個(gè)特點(diǎn)。1.課程結(jié)構(gòu)模塊條理、通專并重。CMU將人工智能所需掌握的知識(shí)和技能劃分成七大能力模塊，課程主次突出、知識(shí)層級(jí)清晰。人工智能學(xué)士學(xué)位需要修滿34門、共計(jì)315個(gè)課程學(xué)分；在基礎(chǔ)課程方面，數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)核心課程以及計(jì)算機(jī)科學(xué)核心課程共計(jì)12門，占課程總學(xué)分比重的36.5%；而在通識(shí)課程以及人工智能專業(yè)課程部分，前者涵蓋人文藝術(shù)課程以及科學(xué)與工程課程，共計(jì)11門，占所修課程學(xué)分的31.4%；后者則共計(jì)10門，占所修課程學(xué)分的29.2%。由此可見，其課程設(shè)置兼顧了基礎(chǔ)、通識(shí)、專業(yè)課程；且厚基礎(chǔ)、拓廣度、精專業(yè)。2.課程內(nèi)容有序遞進(jìn)、融匯均衡。其在大一、大二階段就開設(shè)了人工智能概論、機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論等人工智能核心課程，這可以幫助學(xué)生對(duì)人工智能領(lǐng)域形成初步了解，為后續(xù)深度學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。而人文藝術(shù)、道德倫理等通識(shí)選修課程則貫穿于學(xué)習(xí)始終，人文與專業(yè)并舉的系統(tǒng)安排有助打破原有學(xué)科體系藩籬，將人工智能專業(yè)課程與道德倫理、人文藝術(shù)等社科類課程有機(jī)融合，實(shí)現(xiàn)人文課程中的價(jià)值理性與科學(xué)課程中的工具理性有效均衡，構(gòu)建起包容復(fù)合的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，培養(yǎng)具備復(fù)合知識(shí)體系的人工智能人才[21]。

MIT并沒有設(shè)置人工智能本科專業(yè)，但其EECS系基本所有的專業(yè)都涉及人工智能相關(guān)課程，旨在培養(yǎng)具有寬厚基礎(chǔ)知識(shí)的通用型本科人才。而在研究生階段，MIT則有其人工智能人才培養(yǎng)的獨(dú)特課程體系。其課程組依照“基礎(chǔ)理論—專業(yè)學(xué)習(xí)—系統(tǒng)應(yīng)用”的理念展開設(shè)計(jì)，為從事人工智能研究的學(xué)生提供了科學(xué)的發(fā)展路徑。人工智能方向研究生應(yīng)當(dāng)從計(jì)算機(jī)科學(xué)中的系統(tǒng)(課程組1)、計(jì)算機(jī)科學(xué)中的理論(課程組2)以及人工智能(課程組3)三組課程中共選擇四門課程(其中兩門課程必須在課程組3中選取，另外兩門課程則需要在另外兩個(gè)課程組中選擇)。研究生可以根據(jù)自己的研究興趣選擇人工智能所深研的領(lǐng)域，完成66個(gè)單元的專業(yè)學(xué)習(xí)(四門課程共48單元，其余18個(gè)單元可通過選擇第一年的計(jì)算機(jī)科學(xué)引言課程[22]完成)，而每門課程至少獲得A-才能夠通過學(xué)位授予要求的技術(shù)能力評(píng)估[23]。這種課程體系設(shè)計(jì)以廣幅的課程內(nèi)容為支撐，在幫助研究生鞏固計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)之上兼顧課程的深度與廣度。由此可見，由于人才培養(yǎng)層次側(cè)重有所不同，CMU與MIT兩所學(xué)校對(duì)于課程體系建設(shè)也有差異。本科人工智能課程體系的建設(shè)上更加重基礎(chǔ)、拓寬度；而研究生的課程體系則傾向于厚深度、促創(chuàng)新。

其次，課程體系的落實(shí)依托于多樣靈活、個(gè)性高效的教學(xué)組織模式。美國一流研究型大學(xué)在保證人工智能基礎(chǔ)理論以及專業(yè)知識(shí)教學(xué)的同時(shí)，更加注重培養(yǎng)學(xué)生自主探究、應(yīng)用知識(shí)的能力。1.就教學(xué)組織形式而言，其通過頂尖教師單獨(dú)授課、教師群合作教學(xué)等方式改良傳統(tǒng)教學(xué)模式，穿插采用高水平演講、研討會(huì)、課后指導(dǎo)或課外沙龍等形式，搭建多元開放的綜合教學(xué)平臺(tái)。譬如，除了課堂規(guī)定內(nèi)容的講授之外，斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室(SAIL)定期為學(xué)生組織“杰出演講者”系列講座活動(dòng)，邀請人工智能領(lǐng)域的先行者就特定主題展開談話，以促進(jìn)學(xué)生對(duì)學(xué)科前沿進(jìn)展的深入了解與學(xué)術(shù)發(fā)現(xiàn)[24]。此外，部分授課教師為學(xué)生提供了“研究辦公時(shí)間”，以便在課后為對(duì)人工智能研究感興趣的學(xué)生提供指導(dǎo)與建議，并就具體的研究課題展開交流回答[25]。同時(shí)， SAIL還通過人工智能沙龍的形式開展前瞻性、跨學(xué)科視角的研討。沙龍對(duì)所有在校學(xué)生、博士后和教師開放，約兩周舉辦一次。每次沙龍都會(huì)圍繞人工智能領(lǐng)域的一個(gè)高級(jí)話題展開，由一位專家老師和一位AI實(shí)驗(yàn)室的研究人員主持[26]。2.在教學(xué)方法層面，與傳統(tǒng)填鴨式、自上而下的教學(xué)方法不同，美國研究型大學(xué)通常采用研討式學(xué)習(xí)、研究型教學(xué)，并以小班式教學(xué)為主，通過學(xué)生自主研習(xí)、小組實(shí)踐探討、真實(shí)案例分析、實(shí)地考察研究等方式展開。學(xué)生可以根據(jù)自身基礎(chǔ)稟賦、興趣愛好、發(fā)展規(guī)劃，享有教學(xué)內(nèi)容的充分選擇權(quán)。例如，UC Berkeley為從事人工智能研究的學(xué)生開設(shè) “自定義學(xué)習(xí)進(jìn)度中心”，旨在為學(xué)生打造“定制化”的專業(yè)成長路徑。學(xué)生可以根據(jù)自己的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與節(jié)奏在沒有導(dǎo)師監(jiān)督以及截止日期壓力的情況下自主安排學(xué)習(xí)進(jìn)度，完成相應(yīng)的學(xué)習(xí)與測驗(yàn)[27]。為了激發(fā)學(xué)生自主學(xué)習(xí)的動(dòng)力，學(xué)校還為中心分撥了專門經(jīng)費(fèi)，聘請學(xué)院資歷豐厚的教師、博后等研究人員為學(xué)生提供輔導(dǎo)與幫助。類似的，UT-Austin為了使學(xué)生能夠有更多自主學(xué)習(xí)時(shí)間，在培養(yǎng)計(jì)劃中減少了計(jì)算機(jī)科學(xué)必修課的數(shù)量，學(xué)生有更多時(shí)間與空間選擇人工智能諸多子領(lǐng)域進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，培養(yǎng)自身批判性思維和獨(dú)立思考能力。而學(xué)術(shù)跟蹤小組顧問和主管教師可以就學(xué)生選取的課程提供指導(dǎo)。

(四)以產(chǎn)學(xué)研聯(lián)通深化協(xié)同育人

人工智能具有集學(xué)術(shù)研究、實(shí)踐應(yīng)用、多領(lǐng)域交互于一體的特點(diǎn)，其人才培養(yǎng)的重點(diǎn)就是幫助學(xué)生將所學(xué)的知識(shí)、技術(shù)安全且有效地應(yīng)用到實(shí)際場景。美國研究型大學(xué)通過靈活多樣的研究項(xiàng)目、產(chǎn)教聯(lián)通的實(shí)習(xí)計(jì)劃，創(chuàng)新人工智能人才培養(yǎng)路徑。首先，研究項(xiàng)目。CMU注重以項(xiàng)目為依托的人才培養(yǎng)環(huán)境建設(shè)，其人工智能研究項(xiàng)目主要有三個(gè)導(dǎo)向。一是產(chǎn)業(yè)實(shí)踐導(dǎo)向。例如，其產(chǎn)品設(shè)計(jì)課程旨在培養(yǎng)學(xué)生對(duì)人工智能技術(shù)應(yīng)用與設(shè)計(jì)過程的完整認(rèn)知。授課教師圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)、人機(jī)交互等領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)研發(fā)項(xiàng)目設(shè)計(jì)了以項(xiàng)目為中心的課程安排，融合選修部分 “研究與創(chuàng)新”“研究實(shí)踐”兩個(gè)模塊，加之院校的項(xiàng)目孵化平臺(tái)，學(xué)生可以完成“知識(shí)掌握—確定興趣—研究設(shè)計(jì)—項(xiàng)目落實(shí)”環(huán)環(huán)相扣的項(xiàng)目實(shí)踐流程，保證其人才培養(yǎng)質(zhì)量能夠適應(yīng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、引領(lǐng)技術(shù)變革。二是學(xué)術(shù)研究導(dǎo)向。對(duì)于有較強(qiáng)科研意向與研究興趣的高年級(jí)本科生，CMU鼓勵(lì)其加入長周期、連續(xù)性的科研項(xiàng)目中，經(jīng)過導(dǎo)師及教務(wù)部門批準(zhǔn)后還可選修研究生階段的高深課程，幫助學(xué)生廣泛接觸不同的研究方法并將最新的科研成果納入自身知識(shí)體系建構(gòu)之中，加深學(xué)生對(duì)于人工智能學(xué)科的認(rèn)同感。三是政府賦能導(dǎo)向。由于學(xué)生參與研究的項(xiàng)目涉獵廣泛，涵蓋醫(yī)療健康、市政工程、教育管理等諸多實(shí)際生活領(lǐng)域，因此學(xué)生所從事的人工智能研究項(xiàng)目也與政府部門達(dá)成了密切的合作。例如，由國家科學(xué)基金會(huì)資助的本科生研究經(jīng)歷(REU)計(jì)劃，通過鼓勵(lì)CMU本科生參與人工智能領(lǐng)域跨學(xué)科、跨團(tuán)隊(duì)的前沿課題研究，助力國家亟需領(lǐng)域的研究建設(shè)[28]。

其次，實(shí)習(xí)計(jì)劃。美國研究型大學(xué)強(qiáng)調(diào)實(shí)習(xí)過程中的“聯(lián)通主義”，旨在將科研院所、行業(yè)企業(yè)所涉及的信息、資源、知識(shí)與聯(lián)系納入到能夠解決實(shí)際問題的聯(lián)通型網(wǎng)絡(luò)之中。其實(shí)習(xí)計(jì)劃主要涵蓋與行業(yè)企業(yè)合作、與科研院所合作兩種模式，以此打造產(chǎn)學(xué)研聯(lián)通合作的人才培養(yǎng)新格局。就前者而言，MIT通過提供來源廣泛的企業(yè)實(shí)習(xí)計(jì)劃，深化校企合作層次，提升學(xué)生在人工智能領(lǐng)域的研發(fā)創(chuàng)新能力。其所開設(shè)的本科生實(shí)踐機(jī)會(huì)計(jì)劃(UPOP)是一個(gè)為大二學(xué)生提供的為期一年的專業(yè)發(fā)展計(jì)劃，重點(diǎn)培養(yǎng)學(xué)生在工業(yè)、研究所或?qū)W術(shù)界工作所需的關(guān)鍵技能。該計(jì)劃由UPOP導(dǎo)師、研究領(lǐng)域校友、合作企業(yè)雇主組成的社區(qū)為有意愿參與的學(xué)生提供個(gè)性化的實(shí)習(xí)咨詢、互動(dòng)研討和實(shí)踐機(jī)會(huì)。參與UPOP的學(xué)生可以通過獲得心儀企業(yè)的暑期實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)，提升自身在人工智能領(lǐng)域的理論應(yīng)用、實(shí)踐操作、人際溝通、團(tuán)隊(duì)合作能力[29]。而在與科研院所合作的實(shí)習(xí)方面，UT-Austin的Moncrief本科生暑期實(shí)習(xí)計(jì)劃為學(xué)業(yè)成績合格的工程學(xué)院本科生提供了與奧登計(jì)算工程和科學(xué)研究所研究人員工作的機(jī)會(huì)。實(shí)習(xí)生可以通過與奧登研究所下屬24個(gè)研究中心及小組的教研人員一起工作，開展與人工智能相關(guān)的課題研究。其研究活動(dòng)涉及計(jì)算機(jī)模擬與建模、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、綠色能源、先進(jìn)材料、生物醫(yī)學(xué)等交叉領(lǐng)域，能夠鍛煉學(xué)生跨學(xué)科的知識(shí)轉(zhuǎn)化與創(chuàng)新性開發(fā)的能力[30]。

(五)以質(zhì)量保障提升卓越品質(zhì)

若要保證人才培養(yǎng)質(zhì)量、實(shí)現(xiàn)高素質(zhì)的復(fù)合型創(chuàng)新人才輸出，作為人才培養(yǎng)最后一環(huán)的質(zhì)量保障則尤為重要。美國研究型大學(xué)通過科學(xué)專業(yè)的評(píng)價(jià)體制和完備細(xì)致的保障措施，以畢業(yè)生能力結(jié)果為導(dǎo)向，抓住質(zhì)量保障中的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)與綜合考核兩個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，以保證適應(yīng)多元利益主體需求的高水平人工智能人才得以有效輸出。首先，完善的質(zhì)量認(rèn)證制度為標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)提供了思路。美國工程教育認(rèn)證協(xié)會(huì)(ABET)為從事工程相關(guān)專業(yè)學(xué)習(xí)的學(xué)生制定了一套畢業(yè)生成果清單。從獲得認(rèn)證的專業(yè)畢業(yè)代表畢業(yè)生擁有了企業(yè)以及用人單位所重視的知識(shí)、能力，是一項(xiàng)社會(huì)證明。因此其能力要求可以作為衡量畢業(yè)生人才素質(zhì)與能力的標(biāo)準(zhǔn)，在此基礎(chǔ)上各個(gè)院校可以根據(jù)自身特點(diǎn)補(bǔ)充相應(yīng)的能力要求。譬如，麻省理工學(xué)院EECS的學(xué)生在滿足上述成果要求外，還需實(shí)現(xiàn)六個(gè)方面的成果(圖3)[9]。通過分析圖3內(nèi)容可知，認(rèn)證成果標(biāo)準(zhǔn)體現(xiàn)了對(duì)人工智能人才多元能力培養(yǎng)的要求。一是通用型能力的培養(yǎng)與輸出，即能夠運(yùn)用知識(shí)進(jìn)行深入思考、有效表達(dá)、團(tuán)隊(duì)合作，在具有扎實(shí)的分析和解決問題的能力的同時(shí)兼具道德意識(shí)與社會(huì)責(zé)任感。二是專業(yè)技能方面的能力塑造，標(biāo)準(zhǔn)就學(xué)生所需具備的工程倫理、專業(yè)技能、知識(shí)建構(gòu)情況做出了符合實(shí)際、完備細(xì)致的要求，要求其培養(yǎng)的學(xué)生在良好的數(shù)學(xué)以及計(jì)算機(jī)專業(yè)知識(shí)的基礎(chǔ)上，具備人工智能理論研究、技術(shù)實(shí)踐、系統(tǒng)應(yīng)用的綜合研究能力以及對(duì)新知識(shí)、新技術(shù)的敏銳性。

圖3 ABET工程專業(yè)及MIT EECS學(xué)院畢業(yè)生能力要求

其次，在認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)的引導(dǎo)下綜合運(yùn)用多種方法進(jìn)行畢業(yè)生成果質(zhì)量綜合考核。綜合考核就是通過對(duì)畢業(yè)生進(jìn)行多主體、多方法、可調(diào)整、重反饋的評(píng)價(jià)，從而對(duì)畢業(yè)生的能力素養(yǎng)得出一個(gè)全面科學(xué)的結(jié)論。1.多主體、多方法。就校內(nèi)而言，MIT EECS根據(jù)工程專業(yè)認(rèn)證的畢業(yè)生能力清單，依據(jù)不同指標(biāo)要求設(shè)置水平能力測試，在校內(nèi)以教師以及同伴互評(píng)的方法對(duì)學(xué)生所掌握的人工智能相關(guān)知識(shí)進(jìn)行客觀考察。而對(duì)于外部用人單位或者雇主而言，其通過發(fā)放滿意度問卷的形式對(duì)畢業(yè)生實(shí)際工作能力進(jìn)行質(zhì)性評(píng)估，并結(jié)合畢業(yè)生就業(yè)率以及收入情況等進(jìn)行定量分析，在評(píng)估方法上采用量質(zhì)結(jié)合的復(fù)合型評(píng)價(jià)手段。2.可調(diào)整、重反饋。UC Berkeley專門為畢業(yè)生開設(shè)了職業(yè)規(guī)劃中心，并出臺(tái)了相應(yīng)的研究生、本科生指南，通過對(duì)學(xué)生能力素養(yǎng)的合理評(píng)估為伙伴公司人才招聘提供建議[31]；同時(shí)通過對(duì)企業(yè)的反饋調(diào)查來對(duì)學(xué)生畢業(yè)成果的考核要求進(jìn)一步調(diào)整。此外，其為畢業(yè)生就業(yè)開設(shè)了寫作與交流、研究與數(shù)據(jù)分析、領(lǐng)導(dǎo)與管理、職業(yè)探索與準(zhǔn)備、專業(yè)精神等拓展課程，學(xué)生可以根據(jù)自身需求選擇適合的課程，提高自身多元能力素養(yǎng)以便更好地適配雇主調(diào)查反饋中的需求[32]。

四、美國研究型大學(xué)人工智能人才培養(yǎng)的演進(jìn)機(jī)理

(一)“個(gè)人發(fā)展+社會(huì)本位”的人才培養(yǎng)目標(biāo)

作為人才培養(yǎng)的頂層設(shè)計(jì)，人才培養(yǎng)目標(biāo)對(duì)于人工智能人才體系的建構(gòu)具有引領(lǐng)性作用。智能時(shí)代，在為社會(huì)實(shí)際問題提出解決對(duì)策的同時(shí)，應(yīng)當(dāng)同時(shí)關(guān)注學(xué)生個(gè)人素養(yǎng)與技術(shù)能力的提升。就學(xué)生個(gè)人發(fā)展目標(biāo)而言，根據(jù)自我決定理論的觀點(diǎn)，美國一流研究型大學(xué)給予學(xué)生自主學(xué)習(xí)的空間，鼓勵(lì)學(xué)生基于自身興趣愛好、特長稟賦做出個(gè)性化選擇，在塑造知識(shí)掌握能力、研究分析能力、復(fù)雜問題解決能力、高階認(rèn)知?jiǎng)?chuàng)新能力、團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)協(xié)作能力的同時(shí)，充分發(fā)揮其在自我管理以及高效能學(xué)習(xí)方面的素養(yǎng)。就社會(huì)層面的目標(biāo)而言，通過多元融合、明晰具體的目標(biāo)設(shè)置，美國研究型大學(xué)有效傳遞出高素質(zhì)人工智能人才所應(yīng)具備的社會(huì)價(jià)值與功能定位，強(qiáng)調(diào)學(xué)生運(yùn)用所掌握的知識(shí)服務(wù)社會(huì)現(xiàn)實(shí)需求，即不僅能夠利用人工智能技術(shù)促進(jìn)學(xué)科的學(xué)理性發(fā)展，也能呼應(yīng)社會(huì)層面的工具性需要，為當(dāng)今技術(shù)變革和面對(duì)“技術(shù)奇點(diǎn)”可能存在的風(fēng)險(xiǎn)[33]提供可行的解決方案。

(二)“跨界融合+均衡高效”的整合式資源供給

美國研究型大學(xué)基于院校整體人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，打通各學(xué)院專業(yè)出于對(duì)自身知識(shí)體系的保護(hù)而造成的隔閡，對(duì)內(nèi)整合協(xié)調(diào)不同學(xué)科專業(yè)的教師以及教育教學(xué)資源，對(duì)外則依托于國家層面的政策支持，聯(lián)合產(chǎn)業(yè)界、政府以及其他社會(huì)機(jī)構(gòu)深化產(chǎn)教研一體化的體制機(jī)制重構(gòu)。就師資而言，美國研究型大學(xué)通過校內(nèi)組織重組、非實(shí)體平臺(tái)建構(gòu)、以項(xiàng)目為導(dǎo)向的臨時(shí)性科研團(tuán)隊(duì)等方式，破除由于各方制度資源差異造成的組織壁壘，并通過優(yōu)厚的薪資吸引感興趣的教師加入，為人才培養(yǎng)提供跨界來源的高水平師資，協(xié)助學(xué)生進(jìn)行科研攻關(guān)。在學(xué)科平臺(tái)方面，五所院校的計(jì)算機(jī)科學(xué)、綜合實(shí)力排名均位居美國大學(xué)前列，且不乏排名前十的頂尖院校，部分院校還設(shè)有國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室以及研究課題，這為人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)提供了先進(jìn)的學(xué)科研究基礎(chǔ)平臺(tái)以及硬件技術(shù)支撐。此外，在多元主體利益驅(qū)使下，五所高校都注重加強(qiáng)與政府、產(chǎn)業(yè)界、研究機(jī)構(gòu)的合作，打造彼此協(xié)同互補(bǔ)、高效均衡的整合式資源輸送模式。

(三)“通專結(jié)合+推陳出新”的復(fù)合型課程教學(xué)

由于人工智能對(duì)于知識(shí)的深度與廣度、跨學(xué)科的復(fù)合型知識(shí)掌握有較高的要求，因此在課程設(shè)計(jì)上應(yīng)當(dāng)做到通專結(jié)合、博精并重。本研究中案例大學(xué)的人工智能專業(yè)通過變革傳統(tǒng)課程體系、均衡課程結(jié)構(gòu)設(shè)置，將通識(shí)課程與專業(yè)課程有機(jī)融合，構(gòu)建了以計(jì)算機(jī)學(xué)科的廣博知識(shí)為依托、數(shù)學(xué)及工程領(lǐng)域的通識(shí)課程為基礎(chǔ)、人工智能專業(yè)課程為核心、多學(xué)科的選修課程為外延的系統(tǒng)科學(xué)、逐層遞進(jìn)的課程體系，秉執(zhí)能力素質(zhì)培養(yǎng)原則，注重學(xué)生表達(dá)分析、邏輯推理、創(chuàng)新合作等個(gè)性化高階素質(zhì)的養(yǎng)成，圍繞人才培養(yǎng)目標(biāo)從通識(shí)基礎(chǔ)課程—專業(yè)延伸課程—拓展實(shí)驗(yàn)課程—系統(tǒng)綜合課程進(jìn)行系統(tǒng)編排。這種模式符合學(xué)生人工智能專業(yè)學(xué)習(xí)的進(jìn)階過程、兼顧不同層次學(xué)生人工智能核心能力培養(yǎng)，同時(shí)能夠反應(yīng)院校學(xué)科設(shè)置的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)以及人才培養(yǎng)的側(cè)重。各院校也結(jié)合自身特點(diǎn)，推陳出新，輔以多樣靈活的教學(xué)模式助力人才培養(yǎng)。

(四)“知行合一+完善靈活”的綜合性項(xiàng)目實(shí)習(xí)

多元靈活的研究項(xiàng)目和實(shí)習(xí)安排是美國高校人才培養(yǎng)的典型特征，這些環(huán)節(jié)類似于我國的畢設(shè)，但前者多源于實(shí)際需求或者真實(shí)問題[34]。譬如CMU以課程為載體開展項(xiàng)目實(shí)踐，為學(xué)生搭建與政府和企業(yè)進(jìn)行雙向交流的平臺(tái)；而MIT的人工智能實(shí)驗(yàn)室通過與附屬伙伴公司的CAP計(jì)劃，為學(xué)生的實(shí)習(xí)安排提供具有競爭力的薪酬[35]；UT-Austin則以自身研究中心為依托，通過暑期實(shí)習(xí)支持學(xué)生與來自不同實(shí)驗(yàn)室或者課題組的研究人員進(jìn)行合作?？傊?，由于各院校辦學(xué)性質(zhì)及資源稟賦有所差異，因此在人才培養(yǎng)時(shí)所采取的方式也有所不同，但歸根結(jié)底都是為了能讓學(xué)生在開放、完善的學(xué)習(xí)實(shí)踐環(huán)境中，經(jīng)歷合作、協(xié)商、情感等人際要素的交互碰撞，培養(yǎng)高素質(zhì)人工智能人才所必備的系統(tǒng)思維、創(chuàng)新思維、綜合能力，使其做到知行合一，賦能人才培養(yǎng)長期進(jìn)步。

五、未來展望

要順應(yīng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的浪潮，力爭在日益激烈的國際競爭中把握主動(dòng)，必須以人才培養(yǎng)為核心，將人才培養(yǎng)作為建設(shè)人工智能專業(yè)的核心要義。通過參考美國研究型大學(xué)在人工智能人才培養(yǎng)方面的經(jīng)驗(yàn)可知，首先，應(yīng)當(dāng)重構(gòu)培養(yǎng)目標(biāo)，以跨學(xué)科的人才培養(yǎng)系統(tǒng)觀為引導(dǎo)，在頂層設(shè)計(jì)上打破傳統(tǒng)工科的專業(yè)線性、一元化的制度藩籬。其次，在資源投入方面，一方面可以通過構(gòu)建非實(shí)體平臺(tái)的方式整合不同學(xué)院、不同學(xué)科門類的教師資源，保證師資充足、靈活；同時(shí)以本領(lǐng)域高水平的專家學(xué)者為核心，融合其他院系優(yōu)質(zhì)師資，組建跨學(xué)科的研究教學(xué)團(tuán)隊(duì)。另一方面，院校可以通過聘請龍頭企業(yè)的高管和技術(shù)人員擔(dān)任兼職專家，彌補(bǔ)內(nèi)部專職教師行業(yè)實(shí)踐能力不足的短板。再次，就培養(yǎng)過程而言，應(yīng)當(dāng)擺脫傳統(tǒng)課程編排與授課模式的桎梏，引進(jìn)先進(jìn)管理理念，以學(xué)生為中心創(chuàng)新教學(xué)組織形式與實(shí)踐方法，發(fā)揮教學(xué)過程中學(xué)生作為認(rèn)知主體的作用，為學(xué)生提供多元化、個(gè)性化的課程模塊與授課方式。此外也可通過與研究機(jī)構(gòu)、合作企業(yè)開展綜合性人才培養(yǎng)實(shí)訓(xùn)，幫助學(xué)生在熟練掌握人工智能專業(yè)知識(shí)的同時(shí)，綜合系統(tǒng)性思維、多學(xué)科視野，具備源頭創(chuàng)新能力以解決企業(yè)關(guān)鍵技術(shù)難題。最后，應(yīng)當(dāng)完善人才培養(yǎng)質(zhì)量保障體系，優(yōu)化評(píng)價(jià)體制機(jī)制建設(shè)，將各方資源有效聯(lián)通，形成開放互補(bǔ)的信息網(wǎng)絡(luò)，通過完成實(shí)習(xí)計(jì)劃或者研究項(xiàng)目為學(xué)生就業(yè)或者學(xué)術(shù)發(fā)展提供合理參考，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)需求與人才培養(yǎng)目標(biāo)、培養(yǎng)路徑的有效對(duì)接，以此構(gòu)建新時(shí)代高效能的人工智能人才培養(yǎng)生態(tài)系統(tǒng)。