面向智慧建筑领域的人工智能专业人才培养

［摘 要］ 在新工科建设和建筑行业转型升级背景下，立足国家发展战略和建筑行业发展需求，发挥建设类高校学科优势与特色，探索“人工智能+建筑”复合专业人才培养新模式，对为全面建成社会主义现代化强国培养储备智慧建筑领域紧缺人才具有重要的研究价值和实践意义。以沈阳建筑大学人工智能专业为例，从人才培养目标与定位、专业课程体系优化、人才培养评价体系改革、新工科人才实践能力培养等多个方面进行了探讨，初步形成了“人工智能+建筑”专业建设和人才培养改革实践经验，取得了良好的人才培养成效。

［关键词］ 智慧建筑；人工智能；新工科；建设类高校；人才培养

［基金项目］ 2020年度辽宁省社会科学规划基金教育学项目“面向智慧建筑领域的人工智能专业创新人才培养模式研究”（L20BED009）；2022年度沈阳建筑大学第十二批教育科学研究立项课题“新发展阶段下地方高校计算机类高质量人才培养创新与实践”（沈建教字〔2022〕225号）；2023年度中国建设教育协会教育教学科研课题“数智新时代人工智能复合型新工科人才培养模式创新与实践”（2023188）

［作者简介］ 陈智丽（1981—），女，辽宁台安人，博士，沈阳建筑大学计算机科学与工程学院副院长，教授，主要从事计算机视觉、机器学习研究；高治军（1978—），男，辽宁沈阳人，博士，沈阳建筑大学电气与控制工程学院院长，教授，主要从事信号检测与信号处理研究；任 义（1973—），男，河北张家口人，硕士，沈阳建筑大学计算机科学与工程学院人工智能系主任，副教授，主要从事大数据及人工智能算法研究。

引言

2018年4月，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，重点提出了“引导高校通过增量支持和存量调整，加大人工智能领域人才培养力度”“对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业”等任务。2018年，人工智能专业被列入新增审批本科专业名单，目前，我国已有近500所高校增设人工智能本科专业。AI人才培养的需求和地位正随着AI技术的不断发展与广泛应用得到迅速提升，呈现出在全国普及AI教育的发展势头。

尽管人工智能专业发展势头强劲，但受传统教育模式的影响，人工智能人才培养仍然面临培养模式单一、实践能力培养薄弱等现实瓶颈，人才质量与产业需求之间存在鸿沟［1-2］。同时，人工智能专业面临如何打造特色专业，避免专业同质化的问题［3］。因此，对专业准确定位，依托学校优势特色学科，面向行业和地方需求，制定符合国情和高校实际、适应未来经济社会发展需求的人工智能人才培养目标，打造专业特色，创新人才培养模式是目前亟待解决的问题［4］。

一、面向智慧建筑领域的人才培养目标

（一）“人工智能+建筑”复合型人才培养定位

为应对新一轮科技革命和产业变革，教育部大力推进新工科建设，倡导“人工智能+X”复合专业培养新模式。一些高校结合自身学科特点和优势，开展了人工智能与优势学科的交叉融合，并根据当前人工智能的发展趋势进行专业应用延伸，形成“人工智能+X”复合型专业特色和优势［5］。2020年2月，教育部正式批准沈阳建筑大学新增人工智能本科专业，这是对沈阳建筑大学在国内率先开展“人工智能+建筑”特色人才培养的充分认可。

建筑产业是我国的支柱产业，随着新一代信息技术的飞速发展，传统建筑产业转型升级已成为必然要求。习近平总书记在党的二十大报告中强调，“加强城市基础设施建设，打造宜居、韧性、智慧城市”［6］。人工智能与建筑产业的深度融合，对培育智慧建筑新业态、新模式，推动建筑产业转型升级与提质增效、促进高质量发展具有重要意义，为人工智能技术提供了广阔的应用场景和创新空间。培养储备智慧建筑、智慧城市、智能建造等领域的复合专业人才具有重要的战略意义。

（二）人工智能专业人才培养目标

设定兼具“国际视野”和“中国特色”的人才培养目标，着力塑造学生的价值观，坚定学生的理想信念，在人才培养的全过程中培育学生的家国情怀，培养担当民族复兴大任的时代新人。面向国家新一代人工智能发展和智慧建筑未来战略必争领域紧缺人才培养的重大需求，培养思想品德优良，扎实掌握人工智能基础理论、基本方法、应用工程技术，熟悉人工智能相关交叉学科知识，具备科学素养、可持续发展潜质、适应能力、实践能力、创新能力、系统思维能力、智慧建筑产业视野，未来有潜力成长为国内一流工程师、科学家和企业家，能在我国人工智能学科与智慧建筑领域技术发展中发挥重要作用的优秀人才。

二、“人工智能+建筑”专业课程体系和评价体系

（一）人工智能专业课程知识体系

针对“人工智能+建筑”复合型专业人才培养目标，参考借鉴国内外一流大学课程设置与培养理念，充分把握人工智能学科发展、渗透性与学科交叉性强的特点，立足当前、面向未来，并将课程思政落实其中，设置基础课程、核心课程和交叉课程三大专业课程体系，以及数学自然科学课程群、人文社会科学课程群、学科基础课程群、科学与工程课程群、人工智能核心课程群、专业方向课程群、开发工具与平台课程群、实践课程群等八大课程群。

在课程群设置中，注重科学、技术与工程的相辅相成、多学科的交叉融合。数学自然科学课程群除了包含“数学物理”与“概率统计”等通识课程外，还设置了“离散数学”“博弈论”等课程。科学与工程课程群包含“电路与电子技术”“控制系统与信号分析”等课程。学科基础课程群设置了“计算机学科的数据结构”“计算机体系结构”“数据库原理”等课程。以上三个课程群作为人工智能专业的基础课程群。

人工智能核心课程群由“人工智能原理”“机器人学基础”“计算机视觉与模式识别”“机器学习”“神经网络与深度学习”“强化学习与自然计算”“自然语言处理”“知识图谱”等课程组成，引导学生从多个层面、系统学习人工智能的基础理论和核心技术方法。专业方向课程群主要包括智慧建筑方向的专业课程，突出“人工智能+建筑”专业特色。开发工具与平台课程群涵盖“程序设计基础”“Python编程与数据分析”“人工智能平台”等课程，培养学生运用现代化开发工具和平台解决人工智能系统设计与开发、算法架构、技术应用等复杂工程问题的能力。上述三个课程群构成人工智能专业的主干课程群，为学生打下坚实的专业核心技术根基。

人文社会科学课程群包含思政类、军事体育类、英语类、健康教育类、创新创业、人工智能的哲学基础与伦理、社会风险与法律等内容，旨在将学生培养成为身心素质健康、人文科学素养深厚、熟悉和遵守法律伦理、具有高职业操守和社会责任心的科学家与工程师。实践课程群包括通识教育实践课程和专业教育实践课程，其中特别包含了人工智能综合实习和企业实训，旨在强化和培养学生的实践动手能力与创新能力，为高质量就业打下基础。

（二）人工智能专业人才培养评价体系

以问题为导向，改进结果评价，强化过程评价。以学生为中心，以成果产出为导向，研究制定贯穿人才培养全过程的评价体系，重视能力产出，建立毕业要求对培养目标的支撑矩阵，进而建立课程体系对毕业要求的支撑矩阵，将培养目标辐射到课程教学目标，将毕业要求落实到具体的教学内容，注重不同课程间知识的融通和有机衔接，确保学生有扎实的基础和科学的知识结构。客观评价每门课程的课程目标达成情况，通过评价结果引导教师不断进行教学反思，调整课程设计及教学方法等，提高课程教学质量。

具体评价过程包括以下几方面：（1）开课前对教学大纲和考试大纲进行评价，重点评价课程目标与所支撑的毕业要求指标点的对应关系是否合理；课程内容和教学方法是否能够有效支持课程目标的达成；课程考核方式是否能够反映课程目标的达成情况。（2）课程执行中对课程考核的合理性进行评价。在期末考试前，由命题组依据课程考试大纲细化考试内容，填写《命题双向细目表》和《课程考试出题说明》，具体说明考试题目的类型、分值、难易程度、所支撑的课程目标，将试卷中每道试题与课程目标相对应，说明考核内容是否完整体现了对课程目标的考核。最后，由专业教授或专家委员会填写《课程考核合理性确认表》，从课程目标的达成途径、考核依据、考核方式等方面判定课程考核的合理性。（3）课程结束后进行课程目标达成度计算及评价，由课程组根据课程目标各考核项，汇总计算各项课程目标达成情况，填写《课程考核分析表》，并根据课程目标达成度的情况分析问题及原因，提出有效可行的持续改进措施。

三、人工智能新工科人才实践能力培养

（一）加强“双师型”教师队伍建设

加强师资培训，组织教师到企业、科研院所、培训机构进行学习，不断积累工程实践教学经验。选聘具有成功经验的企业家、有项目经验、高层次的企业研发人员或校友作为兼职教师，开设专题报告，讲授创新创业课程，让学生得到“第一手”成功的创业指导。参考行业标准，基于个体综合能力分层培养师资人才，建立层级递进式认定机制，构建一支具备理论基础和实际项目能力的“双师型”教师队伍。

（二）形成“以赛促学、以赛促育”机制

通过创新创业竞赛满足学生内在的价值追求、激发学生内在的驱动力。构建三级递进竞赛体系，以校级竞赛选拔为基础，以省级竞赛锻炼为主体，以国家级以上竞赛为标杆，让所有学生都有参与创新创业竞赛的机会，营造全员参与创新创业竞赛的氛围。形成教师指导、队友帮扶、需求牵引、项目驱动的竞赛机制，使学生在创新创业竞赛中主动了解社会需求，实现知识多元化，培养职业素养，实现厚基础、宽口径、强实践、重能力的育人效果。

（三）深入开展产教融合协同育人

围绕人工智能专业高质量人才培养这一协同目标，遵循互惠互利、资源共享的基本原则，以合作主体深度协同为切入点，坚持以学生为中心，在育人过程中充分发挥高校、企业、科研机构、政府等产教融合各方优势，利用现代信息技术手段和平台，积极探索高度开放、深度协同、多元融合的产教融合协同育人模式。通过产教融合为学生提供就业指导和资源支持，帮助学生更好地规划职业生涯。邀请企业合作伙伴，在就业市场信息和岗位需求等方面为学生提供就业指导、职业规划咨询等支持。通过校企合作，为学生争取更多的实习机会，增加学生的实践经验和就业竞争力。

四、人工智能专业人才培养取得阶段性成效

沈阳建筑大学人工智能专业于2020年开始招生，每届招收一个班。针对小班型特点，实行导师制，着力引导学生在理想信念、爱国情怀、品德修养、知识见识、奋斗精神、综合素质等六个方面下功夫、求发展。每学期对每名学生进行学业和综合素质测评，既包括对学生学业成绩的评价，也包括对学习过程、进步发展、综合素质的评价，记录学生成长成才的轨迹，帮助学生实现德智体美劳全面发展。

强化实践培养环节，构建从课内实验、课程设计、专业综合实习到企业实训的贯通式实践培养体系。与多家行业龙头企业建立合作关系，共建学生实习实践和联合培养基地。开展“引企入教”活动，邀请企业教师走进校园、课堂参与教学。企业实训采用校内外“双导师”制，校外导师按照企业标准对学生的实践能力进行考核。毕业设计选题结合工程实际，侧重利用人工智能技术解决智慧建筑、智能建造等领域的复杂工程问题。另外，学生可外出到企业进行毕业设计，直接参与企业的工程设计和技术开发。人工智能专业成立至今，学生实践能力持续提升，至今已获得省级以上学科竞赛奖励20余项，其中国家级奖励5项。

五、下一步推进专业建设和改革的主要思路及举措

（一）提升教学管理科学化水平

树立以人为本的管理理念，改革教学质量评价机制，完善教学奖励资助办法，激发教师的内在动力与创造力。提高基层教学组织的自主权、积极性，对表现优秀的个人和集体给予奖励，增强教师的自豪感和成就感。

（二）开展虚拟教研室平台建设

建设虚拟教研室平台，创新教研室教学研讨形态，推动教师对专业建设、课程实施、教学内容、教学方法、教学手段、教学评价等方面的研究创新。运用信息技术，突破时空限制，开展校际校企合作，实现优质教学资源库的共建共享。

（三）构建“互联网+”“智能+”教学新模式

发挥人工智能专业教师专长，运用先进的数字化教学工具，改革现有的课程教学模式，构建“互联网+”“智能+”教学线上线下混合教学新模式。通过线上线下混合教学、翻转课堂等新型教学模式，满足学生的个性化培养需求。