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[智能应用]人工智能人才培养须适应发展“快节奏” [复制链接]

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只看楼主 倒序阅读 使用道具 楼主  发表于: 7小时前
在人工智能专业扩招的热潮之下,如何提升这一专业的人才培养质量,加强专业的内涵建设,是高校必须认真思考的问题。近日,光明日报《教育周刊》连续刊登人工智能专业人才培养相关文章,引发笔者共鸣。

顺应产业发展和时代变革的必然选择

  当前,人工智能已经成为引领未来的战略性技术,更是国际竞争的新焦点。在这种背景下,加强人工智能人才自主培养,无疑是推动人工智能及其产业发展的关键之举。

  我国自2017年起就积极布局人工智能人才培养。2017年教育部《新一代人工智能发展规划》明确提出,“设立人工智能专业,推动人工智能领域一级学科建设”。2018年,教育部《高等学校人工智能创新行动计划》进一步要求“完善学科布局”“加强专业建设”,推进人工智能领域一级学科建设并发展交叉学科;当年,首批人工智能专业成立。截至2024年,已有622所高校通过了教育部人工智能本科专业的备案和审批。

  从产业发展来看,2024年9月,工业和信息化部的信息显示,我国人工智能核心产业规模已接近6000亿元人民币。行业的迅猛发展使得人工智能人才需求与日俱增。北京一家教育创新研究院近日发布的《2024中国人工智能人才发展报告》指出,随着人工智能产业的发展,AI人才供需比从2022年的0.63降至2023年的0.39,人才供不应求的程度加剧。因此,高校加大这类人才培养力度,是顺应产业发展和时代变革的必然选择。

人工智能专业人才培养面临多重挑战

  人工智能专业扩招虽是大势所趋,但是培养怎样的人、如何培养人却是热潮之下更应审慎思考的问题。

  第一,行业发展“快”节奏与高校育人“慢”特质存在冲突。人工智能行业技术迭代速度快,从2022年11月ChatGPT问世到2025年1月DeepSeek发布,语言大模型的算法已出现阶跃式提升。同时,人工智能技术的应用场景拓展迅速,从工业控制系统、人形机器人到智能驾驶、智慧医疗,应用场景不断丰富发展。但高校的人才培养天然具有“慢”特质,作为一项系统工程,人才培养需要在培养目标设置、课程体系设计、师资队伍建设、硬件环境配备等多方面提前做好规划。这就使得高校人才培养方案难以根据行业动态及时调整,尤其是“快”节奏行业,可能学生还没有毕业、所学知识就已过时。

  第二,行业发展高要求与培养条件不到位之间存在供需错位。香港中文大学发布的《2024中国人工智能岗位研究报告》显示,人工智能岗位对专业知识、技术技能和工程实践三大硬技能,以及项目实践经验、沟通能力等软技能均要求较高。这些能力的培养需要有丰富行业经验的教师、先进的设备和资源以及产教融合的专业实践平台来支撑。但是对于大多数高校,尤其是一些地方高校来说,现有的培养条件无法完全满足要求,这就使得所培养的学生难以形成扎实的专业能力和实践能力。

  第三,专业调整与课程设置协同不够。人工智能是融合数学、统计学、神经科学等多学科的交叉领域,涵盖通用视觉、自然语言、认知推理、机器学习、多智能体等多个专业方向。因此,人工智能专业的人才培养需要重新建构知识体系。但是,当前一些高校为了搭上人才培养的“快车”,只是在原有的计算机专业、自动化控制专业等培养方案中加入少量所谓人工智能课程,缺乏对人工智能专业知识体系的系统性设计。

提升人才培养质量的实践路径

  面对人工智能专业建设中存在的问题,必须积极探寻改进对策,以提升人才培养质量和水平。

  第一,改革人才培养模式,建立应对产业变化的动态调整机制。高校在开设人工智能专业之前,需要对产业发展趋势进行深度调研,并结合本校办学条件合理制定人才培养方案。应系统设计专业课程体系,动态调整教学内容,及时更新教材、软硬件与数据训练集等教学资源,确保高校人才培养能够跟上市场发展和技术革新的步伐。同时,高校应认识到,技术变革的脚步永无止境,高等教育培养的学生不应只是拥有技术的人才,同时还应具备广阔视野、自主学习、自我发展等核心素养,以适应行业的快速发展变化。只有这样,才能以教育的“慢”为人才成长与发展蓄力,使其能够适应甚至引领技术进步和产业发展的“快”。

  第二,完善校企合作机制,推动优质资源共享。对人工智能等高新技术领域的发展变化,行业企业的敏感性要远高于高校,高校应进一步完善与企业的合作机制,可在人才培养方案制定、课程开发、实习指导、毕业设计等方面开展深度合作,聘请企业技术人员担任校外导师,为学生提供更多实践机会。同时,政府、高校、企业应积极携手合作,进一步扩大优质教学资源,通过汇聚国内外顶尖高校与头部企业的优质课程、项目资源,推动优质资源共享。

  第三,提高专业准入门槛,加强人工智能专业人才培养的宏观调控。教育主管部门应加强对人工智能专业人才培养的管理,明确师资配置、硬件投入等方面的底线要求。对于存在“借壳招生”“课程拼凑”等问题的专业,应暂停其招生资格,并建立退出机制。目前,不同人工智能岗位的供需比差异较大,政府部门应帮助高校明确市场需求,避免专业设置“同质化”,构建差异化的“人才金字塔”。同时,高校应进一步改革对学生评价的方式,关注对学生问题解决能力和实践能力的评价,打造学生个性化成长路径。
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只看该作者 沙发  发表于: 7小时前
在人工智能(AI)专业持续扩招的背景下,如何在规模扩张的同时保障并提升人才培养质量、深化专业内涵建设,已成为我国高等教育改革中的核心议题。扩招带来了教育资源稀释、师资短缺、课程同质化、实践脱节等多重挑战,亟需从战略高度统筹规划,构建“质量为本、内涵驱动、产教融合、动态优化”的人才培养新范式。以下从五个关键维度系统阐述提升路径:

---

一、重构课程体系:构建“基础—前沿—交叉”三维融合的知识架构

当前AI专业课程普遍存在“重算法轻理论、重工具轻思想”的倾向,课程设置趋同,缺乏层次性与前瞻性。应以“厚基础、宽口径、强能力”为目标,重构课程体系:

- 夯实数理与计算机基础:强化线性代数、概率统计、最优化方法、计算理论等数学根基,避免将AI简化为“调包训练”,培养学生的模型推导与算法设计能力。
- 引入前沿技术模块:动态纳入大模型、多模态学习、可信AI、具身智能、神经符号系统等新兴方向,设立“前沿研讨课”或“技术演进史”类课程,增强学术敏感度。
- 推动学科深度交叉:开设“AI+生物”“AI+材料”“AI+伦理”“AI+认知科学”等跨学科课程,鼓励学生参与交叉课题研究,打破“技术中心主义”思维局限。

同时,建立课程动态更新机制,由学术委员会联合产业专家每两年评估一次课程内容,确保知识体系与时俱进。

---

二、强化师资队伍建设:打造“学术卓越—工程实践—教育创新”三位一体教师团队

师资是内涵建设的核心支撑。当前高校普遍面临AI领域高端人才引进难、青年教师工程经验不足等问题。应实施“引育并举、双师协同”策略:

- 精准引进领军人才:聚焦机器学习理论、强化学习、AI安全等关键方向,吸引具有国际影响力的学者加盟,带动科研与教学双提升。
- 培育“教学型”骨干教师:设立“AI教学名师计划”,支持教师开发精品教材、建设在线课程、探索项目式教学,扭转“重研轻教”倾向。
- 构建产业导师制度:聘请来自头部科技企业(如华为、百度、商汤等)的技术总监、算法负责人担任兼职教授,参与课程设计、指导毕业设计,实现“真实问题进课堂”。

此外,建立教师发展中心,提供AI教育方法论培训、教学案例库共享平台,提升整体教学胜任力。

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三、深化产教融合:构建“真场景—真数据—真问题”的实践育人生态

AI是典型的应用驱动型学科,脱离实际场景的教学难以培养解决复杂问题的能力。必须打破“实验室仿真为主”的局限,推动教育链与产业链深度融合:

- 共建联合实验室与实训基地:与企业合作建设“智能驾驶”“医疗影像分析”“工业质检”等主题实验室,提供真实数据集与部署环境。
- 推行“项目制学习”(PBL)全覆盖:从大二起实行“一年一项目”制度,学生以小组形式承接企业委托的小型研发任务,在导师与工程师共同指导下完成需求分析、模型训练、系统集成全过程。
- 建立“双导师制”毕业设计机制:每位毕业生由校内导师与企业导师联合指导,选题来源于企业实际痛点,成果可直接转化为产品原型或技术方案。

通过真实项目的淬炼,学生不仅能掌握技术栈,更能理解AI系统的社会约束、成本边界与伦理风险。

---

四、健全质量保障体系:建立全周期、多维度的人才培养评价机制

扩招背景下更需建立科学的质量监控体系,防止“宽进宽出”导致学历贬值。应构建涵盖“过程—结果—反馈”的闭环评估机制:

- 实施学习成效追踪:利用教育数据分析技术,记录学生在编程作业、实验报告、项目答辩中的表现,绘制个体能力成长曲线,及时预警学业风险。
- 引入第三方评估机构:委托行业协会或权威认证组织(如中国计算机学会CCF)对毕业生能力进行匿名测评,评估其算法实现、系统设计、沟通协作等核心素养。
- 建立校友反馈机制:定期调研毕业生在职场中的适应性与发展潜力,收集用人单位对课程设置、能力结构的意见,反向优化培养方案。

同时,严格毕业标准,实行“论文+项目+综合面试”三位一体的毕业考核制度,确保出口质量可控可测。

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五、加强专业文化与伦理教育:塑造“技术向善、责任担当”的未来AI人才

AI技术具有强大的社会影响力,若缺乏伦理意识,可能加剧偏见、侵犯隐私、威胁安全。因此,专业内涵建设必须超越技术层面,融入人文关怀与社会责任:

- 开设必修AI伦理课程:涵盖算法公平性、数据隐私保护、自动化决策透明度、AI军事化风险等内容,结合国内外典型案例(如人脸识别争议、招聘算法歧视)开展讨论。
- 设立“AI社会责任”实践学分:鼓励学生参与开源社区贡献、低资源地区智能教育推广、无障碍技术开发等公益项目,培养技术普惠意识。
- 举办“科技与人文对话”系列讲座:邀请哲学家、法学家、社会学家与AI专家共议技术边界,引导学生思考“我们应不应该做某事”,而不仅是“能否做到”。

唯有如此,才能培养出既懂技术、又有温度、具备全球视野和社会责任感的AI领军人才。

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结语:从“量的增长”迈向“质的跃迁”

人工智能专业的扩招是时代所需,但其可持续发展的根本在于内涵建设的深度与质量提升的实效。未来的竞争不再是“谁开的AI专业多”,而是“谁能培养出真正引领技术创新与社会进步的复合型人才”。高校应以系统思维统筹课程、师资、实践、评价与文化五大支柱,推动AI教育从“技术培训”向“智慧育人”转型升级,在规模化发展中守住教育初心,为中国在全球AI格局中赢得人才战略主动权提供坚实支撑。
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