高职人工智能技术应用专业建设的困境与对策

［摘 要］ 近年来，随着人工智能技术应用的快速落地，人工智能产业得到了高速发展。人工智能专业人才的缺乏引起国家高度重视，教育部印发的《职业教育专业目录（2021年）》正式将人工智能技术应用专业列入目录，且2021年全国已有387所高职院校备案招生，但绝大部分院校面临缺师资、缺教材、缺资源的困境。为破解专业建设面临的困境，提出了打造校企、校校之间流通、互补、协作的师资队伍，构建对接职业标准的课程体系，开发内容丰富、形式多样的教学资源，构建具有地域优势与体现学校办学特色的育人环境等举措。

［关键词］ 人工智能；职业教育；专业建设；课程体系

［基金项目］ 2020年度全国工业和信息化职业教育教学指导委员会科研课题“高职人工智能技术服务专业人才培养模式及教学资源建设研究”（GXHZW20201605）；2021年度全国高等院校计算机基础教育研究会教学研究项目“基于产教融合的高职人工智能人才培养方案研究”（2021-AFCEC-082）；2021年度苏州市职业大学校级教改项目“产教融合与校企合作在大数据技术与应用专业人才培养模式的创新实践”（ZDJG-21024）

［作者简介］ 李金祥（1963—），男，陕西渭南人，硕士，苏州市职业大学计算机工程学院教授，主要从事职业教育、智能信息处理研究；许 旻（1978—），女，江苏苏州人，硕士，苏州市职业大学计算机工程学院副教授，主要从事大数据技术、计算机应用技术研究；华 英（1980—），女，江苏苏州人，硕士，苏州市职业大学计算机工程学院副教授，主要从事web应用开发研究。

［中图分类号］ G712 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2022）52-0032-05 ［收稿日期］ 2022-01-25

引言

人工智能（Artificial Intelligence， AI）真正引起轰动进入大众视野的是2016年和2017年Google公司组织的两场“人机大战”，谷歌计算机围棋程序“阿尔法围棋”（AlphaGo）4︰1战胜韩国围棋手李世石，3︰0战胜中国围棋手柯洁。此后，世界各国纷纷布局人工智能国家战略。人工智能具有巨大效能，已经成为世界各国科技竞争的焦点和产业政策发力的重点。2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，全面系统阐述了我国人工智能的战略规划和部署，包括总体思路、战略目标、主要任务、保障措施等方面，目标是到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心［1］。

2018年，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，提出加快构建高校新一代人工智能领域人才培养体系和科技创新体系，全面提升高校人工智能领域人才培养、科学研究、社会服务、文化传承创新、国际交流合作的能力，推动人工智能学科建设、人才培养、理论创新、技术突破和应用示范全方位发展，为我国构筑人工智能发展先发优势和建设教育强国、科技强国、智能社会提供战略支撑［2］。2019年，教育部在《普通高等学校高等职业教育（专科）专业目录》中增补了人工智能技术服务专业，2021年更名为人工智能技术应用专业，同时在中职、职业本科专业目录中新增了相应专业。高等职业学校拟招生专业设置备案结果数据检索显示，2019年全国有173所高职院校申报人工智能技术服务专业，2021年有387所高职院校申报人工智能技术应用专业。这一数据表明人工智能专业在社会上的影响力不断扩大。

一、高职人工智能技术应用专业建设面临的困境

（一）人工智能技术应用领域的广泛性给人才培养的职业定位带来困难

以人工智能为代表的新兴信息技术蓬勃发展，人工智能应用技术正加速落地，在制造、农业、医疗健康、教育、金融、安全防务等业务领域的应用非常广泛。随着人类社会从信息化向智能化、数字化的快速转变，“人工智能+行业”的特色日益凸显，特别是2020年以来，传统经济加快智能化转型，推进了以人工智能为代表的新技术转化速度。高等职业院校的人才培养定位、专业建设等都离不开与行业、产业的高度融合。人工智能技术应用专业的职业面向宽，岗位灵活性高，但就一个专业而言不可能面向所有行业，这无疑增大了设定专业人才培养目标与专业定位的难度。

（二）人工智能高端人才的匮乏给教师队伍的建设带来困难

师资是影响职业院校人工智能专业建设的难点之一。近年来，人工智能技术研究及产业应用快速发展，产业链逐步完善。由于我国人工智能学科专业设置较晚，学校教授的知识和技术跟不上产业应用的发展速度。同时，职业院校招聘师资的优势不明显，企业薪资比学校高，导致很大一部分优秀硕士及以上毕业生选择待遇高的企业、研究院所，而不愿选择待遇较低的职业学校，造成工科类教师特别是电子信息大类的教师严重短缺，掌握人工智能核心技术的专业教师更是屈指可数，专业建设后劲不足。

（三）教学资源的缺乏给学校的教学带来困难

从专业学科的角度来看，人工智能涉及哲学、数学、计算机、控制学、经济学、神经学和语言学等学科，所以人工智能是一个非常典型的交叉学科，不仅知识量比较大，学习难度也相对比较高［3］。从技术的角度来看，人工智能的关键技术涉及计算机视觉技术、自然语言处理技术、跨媒体分析推理技术、智适应学习技术、群体智能技术、自主无人系统技术、智能芯片技术、脑机接口技术等［4］，人工智能技术虽然诞生在20世纪50年代，但近几年才纳入学校专业人才培养体系。

从教育行业来看，目前教育部尚未颁布高职教育人工智能技术与应用专业标准、课程标准及考核标准，缺乏体系化的教学方案，专业教材、教学资源严重缺乏；“智能+”时代的来临，使人工智能不仅赋能百业，更可以赋能专业本身。如何突破人工智能教学中算法难以理解的难点，如何解决人工智能知识体系与人工智能应用场景关联度低的难点，如何破解产业发展的区域不平衡给学生顶岗实习、就业等带来的困难……这些问题处理不好，势必会对学校的教学产生较大影响。

二、人工智能技术应用专业建设的对策

近年来，国家陆续出台了一系列职业教育的政策文件，如《国家职业教育改革实施方案》《关于推动现代职业教育高质量发展的意见》等。这些政策文件的出台体现出国家对职业教育的高度重视，是我们专业建设的理论依据和行动指南。

面对人工智能技术应用专业建设的困境，首先要解决师资队伍问题；其次要制定完善的课程教学体系；再次要加强开发教学资源；最后要构建体现地方产业特色的育人环境。

（一）打造互补、协作的师资队伍

教师承担着传播知识、传播思想、传播真理的历史使命，肩负着塑造灵魂、塑造生命、塑造人的时代重任，是教育发展的第一资源，是国家富强、民族振兴、人民幸福的重要基石［5］。面对日新月异的科技发展，更要强化教师队伍的整体素质和能力，优化师资配置，构建“双向交流”的机制。

1.强化教师队伍整体素质、能力的提升。要加强师德师风建设，全面提升教师整体素养。在智能时代的背景下，教与学的方式不再是单纯的课堂教学。特别是2020年以来，各种网络教学平台、云平台应运而生，线上/线下的教学方式已经成为常态。对在职在岗的全体教师定期进行培训，有助于促使广大教师积极适应新的教学模式，自觉学习人工智能、大数据、云计算等相关基础知识，加强新的教学工具的运用。

2.调整优化配置学校内部师资资源。目前，全国大多数学校已经开设计算机应用技术、大数据技术、软件技术、物联网应用技术、云计算技术应用、智能产品开发与应用、嵌入式技术应用等人工智能相关专业及方向，所以可以从这些专业师资中选拔基础好的教师担任人工智能专业的教师，组建跨专业、跨院系的优秀教师团队。

3.构建校企“双向交流”教师团队。构建校企混合型师资团队是职业教育发展的有效途径。支持高水平学校和大中型企业共建“双师型”教师培养培训基地，落实教师定期到企业实践的规定，支持企业技术骨干到学校从教，推进固定岗与流动岗相结合、校企互聘兼职的教师队伍建设改革［6］。选派职业院校青年教师到国家级教师企业实践基地开展产学研训一体化岗位实践，采用教师到企业实践流动站顶岗、参与研发项目、兼职任职等方式，分阶段开展企业跟岗实践。支持职业院校设立一批产业导师特聘岗，聘请企业工程技术人员、高技能人才、管理人员、能工巧匠等到学校工作，采取兼职任教、合作研究、参与项目等方式［7］。

充分发挥产业教授、产业导师的作用。很多院校已经开展省、校等多级特聘产业教授、产业导师的工作，要鼓励产业教授、产业导师跨校区兼课，开办“名师工作室”，促进专业建设、课程建设和师资队伍建设，以弥补学校人工智能专业师资的短缺。

（二）构建对接职业标准的课程体系

教育部印发的《关于职业院校专业人才培养方案制订与实施工作的指导意见》是落实《国家职业教育改革实施方案》，推进国家教学标准落地实施，提升职业教育质量的纲领性文件，对职业教育加强专业建设具有重要的指导意义。2019年，教育部在人工智能技术服务专业简介中增设7门核心课程，包括“人工智能数据集处理”“分布式计算与存储技术”“机器学习”“深度学习”“智能感知与理解”“自然语言处理”“智能产品营销与服务”等。

2021年10月，《人工智能工程技术人员国家职业技术技能标准》将该职业分为初级、中级、高级三个技术等级，每个等级均设五个职业方向：人工智能芯片产品实现、人工智能平台产品实现、自然语言及语音处理产品实现、计算机视觉产品实现、人工智能应用产品集成实现［8］，并对每个方向的工作内容、能力、知识进行了详细说明。

通过对开设人工智能技术应用专业的近50所“双高”院校和近10家国内知名企业开展调研，提出“平台+模块”的人工智能技术应用专业课程体系，如图1所示。

人工智能平台：由于人工智能技术教学环境比较复杂，课堂教学及实训时间性强，所以，搭建一个教学平台非常关键。像百度、阿里、华为、科大讯飞等都有自己的解决方案，学校在建设时需要综合考虑，构建适合本校的教学平台。

公共基础模块：涵盖“思想政治理论”“大学英语”“公共体育”“军事理论与技能”“心理健康”“劳动”“美育”“就创业指导”“职业生涯规划”等课程。技术（专业）基础模块包括“数学基础”“信息技术基础”“程序设计基础”“数据结构与算法”“Linux操作系统”“人工智能导论”等课程。

岗位核心模块：由于课时限制，学生学完所有模块难度较大，因而只要选择2～3个模块学习即可。每个模块可以包含2～3门课程，也可以根据实际需要进行动态调整。

个性拓展模块：根据学生个人爱好及参加技能大赛情况等设置选修课程等。企业实践模块：包括知名行业/企业典型应用，如Tensorflow/ModelArts/PaddlePaddle等框架。认证评价模块：主要涉及“1+X证书认证”“企业认证”培训等人工智能相关课程。前沿技术讲座模块：主要为有上进心的学生提供进一步上升的空间，使其了解国内、国际人工智能最新技术及发展动态。

合理的课程体系是基于专业调研、师资力量、地方产业经济发展综合考量的结果，总体要把握以下几个方面：（1）宽基础。培养学生宽泛的专业视野与良好的认知能力。（2）强应用。强化结合地方产业经济特色，注重人工智能技术应用。（3）重创新。注重学生综合素质与创新能力的培养。

（三）开发多种形态共享型教学资源

教学资源对于新建专业来说非常重要，主要包括教材、课程、教学案例和实训项目等。目前，适合高职人工智能专业的教材非常少，只有《人工智能导论（概论）》《人工智能应用》等少量的基础类教材。各大出版社都在紧锣密鼓组织学校教师、企业技术人员编写人工智能专业系列教材，相信未来2～3年很快将有一批专业教材推出。

教学资源的开发要以教育部印发的《职业院校教材管理办法》为指导，必须体现党和国家意志，全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务；深挖思政元素，弘扬爱国精神。随着信息技术的快速发展，特别是突发公共卫生事件对教育的影响，线下+线上的教学方式已经成为常态，普遍被大家接受和认可。目前，最为紧迫的任务是核心课程教学资源的开发，要发挥好校本教材、校企合作教材（讲义）的作用，在总结完善的基础上再正式出版。