职业教育人工智能工程技术专业人才培养研究

［摘 要］ 人工智能是我国战略性新兴产业，目前人工智能应用型人才严重短缺。职业院校是培养技术技能型人才的基地，职业教育人工智能专业是新生事物，因缺乏国家专业教学标准指导而面临人才培养困境。通过人工智能产业调研、典型工作岗位提炼、岗位核心职责与职业技能分析，给出了职业本科人工智能工程技术专业能力要求和专业课程体系构建思路，为我国职业院校开展人工智能专业建设和制订人才培养方案提供参考。

［关键词］ 人工智能；职业教育；人才培养

［基金项目］ 2022年度江苏省现代教育技术研究课题“职教本科人工智能工程技术专业人才培养研究”（2022-R-98387）；2022年度第五期江苏省职业教育教学改革研究课题“职业本科专业教学标准研究与实践——以人工智能工程技术专业为例”（ZZZ12）；2020年度南京工业职业技术大学引进人才科研启动基金项目“计算机视觉若干关键技术的研究”（YK20-05-02）

［作者简介］ 刘向东（1971—），男，安徽芜湖人，博士，南京工业职业技术大学计算机与软件学院副教授，工程师，主要从事人工智能工程技术和职业教育研究。

［中图分类号］ G710 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2024）40-0172-04 ［收稿日期］ 2023-09-06

引言

为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，国务院于2017年7月8日印发了《新一代人工智能发展规划》［1］，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。习近平总书记在党的二十大报告中指出，推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎［2］。当前人工智能已深入各行各业，正在推动我国传统行业的智能化升级改造。

目前我国人工智能人才缺口超过500万，供求比例为1∶10，其中需求最大的是技术技能型人才。为此，2019年教育部新增了“人工智能技术服务”职业教育专科专业［3］，2021年新增了“人工智能工程技术”职业教育本科专业［4］，目的是加强人工智能应用型人才培养，补齐人才短板。然而，我国目前仍缺少职业教育人工智能专业的教学标准，导致职业院校在制订人才培养方案时缺乏权威性指导。南京工业职业技术大学是全国第一批开设职业教育人工智能专业的本科院校，经过几轮人才培养实践，积累了一定的专业建设和人才培养经验。本文旨在研究职业教育人工智能工程技术本科专业的人才培养路径，并结合我校专业人才培养实践，为我国职业院校制订人才培养方案、构建专业课程体系提供一定参考。

一、专业内涵与人才培养定位

人工智能工程技术专业是职业教育本科专业，而非普通本科或专科层次职业教育。职业教育与普通教育在教育目标上存在不同，普通教育是以基础科学知识为主要教学内容，而职业教育是让受教育者获得某种职业或生产劳动所需要的职业知识、技能和职业道德，侧重于实践技能和实际工作能力的培养，目的是提升学生的就业竞争力和职场适应力。同时，本科层次职业教育与专科层次职业教育相比，在人才定位、教学理念上存在层次上的区别。因此，作为职业本科专业，人工智能工程技术专业的人才培养应能够对接人工智能领域内的高端产业和产业高端，面向互联网和相关服务、软件和信息技术服务行业的人工智能工程技术人员职业群，培养具备系统的人工智能理论知识和技术技能，具有一定的人工智能研发、设计、实践能力，能够从事人工智能相关的技术与应用研发、数据处理与分析、软硬件系统集成与运维、技术咨询与服务等工作，并能够解决人工智能工程领域的较复杂问题，进行较复杂操作的高层次技术技能型人才。

二、典型工作岗位与核心职责分析

（一）典型工作岗位分析

国家职业技能标准是岗位技能分析的重要参考，“人工智能工程技术人员”是人社部2019年发布的新职业［5］，且2021年发布的《人工智能工程技术人员国家职业技术技能标准》［6］主要面向已在职若干年的职业人员，其对职业能力的要求已远超职业院校的培养要求，对职业院校人才培养的指导性不够强。此外，目前试点的“1+X”证书制度在实际运行过程中仍存在诸多问题［7-8］，由社会培训评价组织主导的职业技能标准与职业院校教育教学之间存在脱节，对职业院校人才培养的参考性不足。为此，本文专门进行了行业调研，尤其对就业市场进行了大量的数据采集和分析，共采集企业招聘数据51 156条，调研问卷121份，访谈企业16家。在分析调研数据的基础上，结合职业院校人才培养的规律和特点，排除不同企业对相似工作岗位的非关键性差异，并提炼同类工作岗位的共性特征，凝练出人工智能产业中符合职业本科培养定位的典型工作岗位7个，其中包括5个目标岗位：模型开发工程师、应用开发工程师、产品工程师、模型训练工程师、应用测试工程师，以及2个发展岗位：解决方案工程师和系统架构工程师。目标岗位是指本科学生毕业时有能力直接就业的岗位，发展岗位是指在目标岗位上工作3～5年后能够胜任的岗位。

（二）岗位核心职责分析

对岗位职责的理解是职业院校学生对未来就业岗位的总体和直观认识，从宏观上确立了岗位群内不同岗位之间的共性职业能力和差异化职业能力，同时体现了不同岗位之间的关联性和迁移性，能够指导学生根据自身兴趣特点进行职业规划，进一步指导学生进行专业学习。岗位核心职责分析是典型工作任务分析及岗位职业技能分析的基础，是职业院校人才培养规格确定和专业课程体系构建的重要依据，以下为前述7个典型工作岗位的核心职责分析。

1.模型开发工程师核心职责。主要职责是通过分析需求场景和业务数据，从抽象的人工智能算法中提炼出具体的解决方案，运用人工智能的技术和方法构建及开发人工智能算法模型，并使用人工智能模型解决应用场景的实际问题。

2.应用开发工程师核心职责。主要职责是使用人工智能应用开发技术和工具，通过程序设计、代码编写、人工智能模型集成和推理等实现满足功能需求和性能要求的人工智能应用系统。

3.产品工程师核心职责。主要职责是收集与分析用户的定制化需求，在人工智能产品的全生命周期内负责推进用户需求的产品化、产品开发的路线规划、产品的运营管理和产品的竞争分析。

4.模型训练工程师核心职责。主要职责是使用人工智能训练软件，在人工智能技术和产品的研究开发及实际使用过程中，进行人工智能模型的评测、算法参数的设置、模型性能的优化等模型开发的辅助工作。

5.应用测试工程师核心职责。主要职责是根据人工智能产品的设计需求、测试流程和规范制订产品测试方案，运用测试方法和测试工具搭建测试环境，实现产品的功能测试和性能测试，提出产品的改进和优化建议。

6.解决方案工程师核心职责。主要职责是对人工智能行业、市场、用户、需求、竞品等进行深入调研和分析，快速定位行业和用户需求，规划和设计满足需求的整体解决方案，协助进行产品和解决方案的售前技术支持。

7.系统架构工程师核心职责。主要职责是根据确定的需求，从技术路线、技术实现、产品演进等多方面对人工智能系统进行核心架构的搭建，规划和设计满足需求的、能够具体落地的产品和解决方案。

三、职业技能分析与专业能力要求

职业教育人才培养聚焦于工作岗位的职业技能培养，通过对人工智能产业典型工作岗位的梳理、岗位核心职责的分析、岗位典型工作任务的分解及岗位职业技能要求的分析，提炼出人工智能产业人才的职业技能需求及人工智能工程技术专业人才的能力要求，包括共性职业能力要求和专项职业能力要求。共性职业能力是支撑人工智能岗位群内各个不同工作岗位的共同能力基础；专项职业能力是面向产业内特定细分领域的专项能力要求，不同细分领域、不同工作岗位有着不同的专项能力要求，同时，专项职业能力也体现了发展岗位须具备的基本能力及对兼容岗位的适应能力。

（一）共性职业能力要求

1.专业基础能力要求。要求掌握操作系统、数据库、计算机网络、计算机系统组成、程序设计、数据结构与算法等专业基础知识与技能，具有较强的知识整合和综合运用能力。

2.专业核心能力要求。要求掌握数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习等专业核心知识与技能，具有从业务需求中提炼解决方案、运用人工智能技术和方法构建及开发方案模型、解决实际问题的能力。

3.专业实践能力要求。要求掌握人工智能应用开发技术和工具使用技能，具有需求分析、总体设计、程序开发、测试验证、模型集成、模型推理等流程的人工智能应用创新全方位综合能力。

4.职业伦理素养要求。要求掌握人工智能伦理及信息安全知识，具有安全使用数据、信息和技术的能力。

（二）专项职业能力要求

1.职业方向能力要求。要求掌握数据采集、数据处理、计算机视觉、自然语言处理、智能语音、知识图谱、人工智能开发平台、软件开发等技术技能，具有在相关技术和应用领域进行产品设计和开发的能力。

2.职业发展能力要求。要求具有一定的行业、市场、用户调研和分析能力，具有快速定位行业和用户需求、规划和设计人工智能整体解决方案的能力。

3.技术支持能力要求。要求掌握人工智能系统的安装、部署、调测、运行、维护等知识和技能，具有人工智能技术支持和服务的能力。

四、专业课程体系构建思路

专业课程体系是落实人才培养的核心，应紧密结合人工智能产业的典型工作任务和职业技能要求，在专业面向的工作岗位及技能分析和素质要求的基础上，根据相应工作岗位确定理论知识的宽度和深度及对实践能力的要求，并结合职业院校各自的特点、条件、优势及面向的行业领域，构建符合自身特色的人工智能专业课程体系，致力于培养满足产业、行业和企业需求的技能型、复合型和创新型人才。在夯实专业基础的前提下，注重对职业技能的培养，积极拓展行业领域知识，提高学生的综合素质，打造人工智能技术赋能传统行业的能力。职业技能分析与专业能力要求是专业课程体系的构建依据，专业课程体系可据此划分为专业基础课程、专业核心课程、专业方向课程、专业拓展课程和实践环节。

（一）专业基础课程和专业核心课程构建

共性职业能力是设计专业基础课程和专业核心课程的依据，目的是培养人工智能领域的共性知识和技能，满足岗位群对共性职业能力的要求。

（二）专业方向课程构建

专项职业能力是构建专业方向课程的主要依据，可面向人工智能产业的细分领域设置专业方向课程，满足不同领域、不同工作岗位对差异化能力的要求。同时，职业院校可结合自身的行业特征和办学优势，打造多个专业方向，重点培养人工智能赋能传统行业的能力。

（三）专业拓展课程构建

专业拓展课程的设置主要立足于拓宽学生的专业视野，提升学生的职业迁移能力。可通过专业任选课程的形式进行设置，并且鼓励学生跨专业选修课程。

（四）实践环节构建

实践环节的设置旨在通过实际工程项目培养学生全方位的职业素养，以及端到端完成工作任务的职业技能。

结语

人工智能是我国战略性新兴产业，在当前产业界面临技术技能型人才严重短缺的情况下，职业院校担负起培养技术技能型人才的重任。职业教育中的人工智能专业是近年来出现的新兴专业，职业院校既缺乏国家专业教学标准的指导，又缺少专业建设实际案例的参考，部分院校陷入了人才培养困境。本文通过人工智能产业调研、典型工作岗位提炼、岗位核心职责与职业技能分析，并结合我校人工智能专业建设实践，给出了职业本科人工智能工程技术专业能力要求及专业课程体系构建思路，为我国职业院校开展人工智能专业建设和制订人才培养方案提供了参考。