新质生产力背景下人工智能专业人才培养体系探索

摘  要：在新质生产力背景下，人工智能专业教育需要适应高科技和高质量发展的要求。新质生产力强调技术、管理与制度的创新，推动高效能、精准化和跨学科融合。该文提出一种以个性化学习和创新能力培养为核心的专业人才培养体系，运用大数据分析和智能化教育技术，动态构建个性化学习路径，实现因材施教和高效能培养。该体系通过创新实验室和创业孵化平台，提供从理论研究到实际应用的完整创新链条，鼓励跨学科合作，提升学生的创新实践能力。同时，结合新质生产力的高质量、高效能特性，采用多样化的评估方法，包括项目成果展示和同行评审，确保学生在学习过程中不断反思和提升。该体系旨在培养具备自主学习能力、创新思维和实践能力的高素质人工智能人才，推动科技创新和产业升级，实现高质量发展。

关键词：新质生产力；人才培养；人工智能；个性化学习；创新能力

中图分类号：C961      文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2024）32-0005-05

Abstract： In the context of new quality productivity， professional education in artificial intelligence（AI） needs to adapt to the requirements of high-tech and high-quality development. The emphasis on innovation in technology， management， and systems is central to new quality productivity， promoting efficiency， precision， and interdisciplinary integration. This paper proposes a professional talent training system with personalized learning and innovative ability training as its core. By utilizing big data analysis and intelligent education technology， dynamic personalized learning paths are constructed to achieve individualized teaching and efficient training. Through innovation labs and entrepreneurship incubation platforms， this system provides a complete innovation chain from theoretical research to practical application while encouraging interdisciplinary cooperation and enhancing students' innovative practical abilities. Simultaneously leveraging the characteristics of high-quality and efficient new quality productivity， various evaluation methods including project results presentation and peer review ensure continuous reflection for improvement throughout the learning process. The objective of this system is to cultivate high-quality AI talents with independent learning abilities， innovative thinking skills， practical capabilities; thereby promoting scientific technological innovation as well as industrial upgrading towards achieving high-quality development.

Keywords： new quality productivity; personnel training; artificial intelligence; personalized learning; innovation ability

基金项目：河南省高等教育教学改革研究与实践项目（研究生教育类）“电子信息类研究生校企双赋能协同培养模式研究”（2023SJGLX361Y）；河南省教育科学规划项目“电子信息类大学生创新创业能力培养研究”（2023YB0270）

第一作者简介：黄全振（1979-），男，汉族，河南上蔡人，博士，教授，院长，硕士研究生导师。研究方向为先进智能控制。

*通信作者：窦永江（1993-），男，汉族，河南郑州人，博士，讲师。研究方向为人工智能原理及应用。

在当今快速发展的科技和经济环境中，新质生产力理念日益凸显其在推动经济高质量发展中的重要性[1]。作为这一理念的关键驱动力，人工智能技术不仅颠覆传统产业模式，还为创新产业注入了新的活力和可能性[2]。然而，现行的人工智能教育体系面临着多样化和快速变化的人才需求挑战。因此，本文旨在探索如何在新质生产力的框架下构建符合未来发展需求的人工智能专业人才培养体系。通过深入分析当前教育现状和挑战，以及提出创新的培养策略和教育模式，旨在为推动人工智能教育的质量和效果提供理论指导和实践支持。

一  新质生产力背景分析

新质生产力（New Quality Productivity）是现代经济发展的核心理念之一，指通过技术创新和高效管理，实现经济的高质量增长，并推动社会可持续发展的新型经济发展模式。它不仅关注经济增长的速度，更重视增长的质量和效益，从而促进经济、社会、环境的协调发展。新质生产力的首要特征是技术创新驱动，它不仅仅是指研发新的科技产品和服务，更包括在生产过程中引入先进技术，提升生产效率和产品质量[3]。例如，人工智能、物联网、大数据等技术的应用，能够极大地优化生产流程，减少人为错误和资源浪费，从而提高生产力和竞争力。这些技术创新不仅能为企业带来直接的经济效益，还能促进整个产业链的升级和转型。其次，高效管理是新质生产力的重要组成部分，它强调通过优化管理模式和工作流程，提升资源配置的效率和效能。现代管理技术，如大数据分析和精益生产等，不仅可以帮助企业更好地理解市场需求，优化生产计划，还能通过智能化的管理手段，实现生产过程的自动化和精细化管理。通过这些技术，企业可以大幅度降低生产成本，提高产品质量，并快速响应市场变化，提升整体竞争力。新质生产力倡导绿色可持续发展[4]。通过采用环保技术和资源循环利用措施，企业能够有效降低生产过程中的碳排放和其他污染物排放，减少对环境的负面影响。例如，使用可再生能源和循环经济模式，不仅能够降低生产成本，还能为企业创造长期的环保效益和社会效益。绿色发展不仅是新质生产力的目标，也是企业实现可持续发展的关键路径。在新质生产力的蓬勃发展浪潮中，其独特的创新特质和前沿技术的应用，无疑对高校人才培养体系提出了前所未有的新挑战。这些挑战不仅要求高校在教育理念、课程设置、教学方法上进行深刻变革，更促使高校在人才培养的全过程中，注重培养学生的创新思维、跨学科能力，以及对新技术、新模式的适应能力。新质生产力背景下的人才需求，促使高校必须重新审视和优化人才培养体系，确保所培养的人才能够紧跟时代步伐，满足未来社会和经济发展的需求。

二  人工智能人才培养体系的现状与挑战

近年来，人工智能（AI）已经跃升为全球科技领域的明星，吸引了无数人的目光。作为一个充满无限可能的前沿技术领域，AI不仅引发了科技行业的革新，也促使全球高校纷纷将目光投向这一领域，寻求为社会培养更多的专业人才，纷纷开设AI相关专业和课程，以填补人才缺口，满足市场对AI人才的需求。据中国教育部发布的数据，自从2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》以来，国内高校对AI专业的关注度和投入力度显著增强。这一规划不仅为AI技术的发展指明了方向，也为高校开设AI相关专业提供了政策支持。经过几年的发展，截至2023年，全国已有超过200所高校开设了AI本科专业，这一数字还在持续增长中。这些AI专业的课程内容涵盖了基础理论、算法设计、机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等多个方向，为学生提供了全面而系统的知识体系。学生们通过这些课程的学习，能够掌握AI领域的核心技术和理论，为未来从事相关工作打下坚实的基础。

然而，尽管高校在AI人才培养方面取得了显著成果，但现有的人才培养体系仍面临诸多挑战[5]。首先，大多数高校开设的人工智能课程往往偏重于理论知识的传授，而忽略了与实际应用紧密结合的内容。这种脱节导致毕业生在进入职场后，往往难以迅速适应实际工作中的技术需求和项目要求。其次，高校教师队伍的素质参差不齐也是亟待解决的问题之一。目前，高校AI课程的教师多来自计算机科学、电子信息等传统领域，虽然他们具备一定的理论基础，但在前沿技术和应用实践方面，经验相对不足。这导致他们在教学内容的更新和实际项目指导方面存在困难，难以为学生提供最新的技术指导和实践机会。此外，学生的实践与应用机会不足也是一个需要关注的问题。由于实验室设备、教学资源等方面的限制，许多学生难以获得足够的实践机会来巩固所学知识，更难以将所学应用于实际项目中。这不仅影响了学生的实践能力培养，也限制了他们未来在AI领域的职业发展。另外，跨学科综合能力的培养不足也是当前AI人才培养中的一大短板。AI技术涉及多个学科领域的知识，如数学、统计学、计算机科学和电子工程等。然而，目前许多高校的AI专业课程设置相对单一，缺乏跨学科的融合和交叉。这导致学生难以获得全面的知识体系，也难以适应未来AI领域的多元化需求。最后，缺乏企业合作和实习机会也是当前AI人才培养中的一大问题。由于AI技术的特殊性，企业对于人才的需求往往更加侧重于实践能力和项目经验。然而，目前许多高校与企业之间的合作还不够紧密，学生难以获得足够的实习机会来积累实践经验。这不仅影响了学生的职业发展，也限制了高校与企业之间的深度合作和资源共享。

三  人才培养体系构建

新质生产力背景下传统教育体系已经难以满足对高素质人工智能人才的培养需求，尤其是在个性化学习和创新能力培养方面。国内外研究表明，人工智能教育需要转向更具创新性和实践导向的模式，以应对新兴产业对高技能人才的需求[6]。例如，马萨诸塞大学洛厄尔分校（UMass Lowell）已经开始探索跨学科合作的教育方法，强调实践导向和个性化学习；清华大学推出了“人工智能+X”微专业，鼓励学生将人工智能技术与自己的专业相结合，探索新的研究领域和应用场景；东南大学积极响应国家关于“人工智能+”行动的战略部署，将人工智能技术应用于教育教学领域。

本文旨在构建一个在新质生产力背景下改进的人工智能专业人才培养体系，强调通过技术创新和高效管理，实现经济的高质量增长和社会的可持续发展。包含了课程设计、实习实训、项目实践等方面，并设计了个性化学习需求的课程路径和创新能力培养机制，如图1所示，确保学生能够适应市场和技术的快速变化。

（一）  构建AI专业课程体系：以新质生产力为导向，融合核心技术与实际应用

在构建AI专业的课程体系时，必须深入把握新质生产力对高效、创新、可持续发展的根本要求，确保课程内容既涵盖AI领域的核心技术、前沿知识，又能紧密结合实际应用。首先，课程设计需要采用模块化的结构，以提供层次清晰、系统完整的学习路径。基础课程模块是整个课程体系的基石，它包括数学、统计学、计算机科学基础等核心学科。这些课程不仅为学生后续学习AI技术提供必要的知识储备，还培养他们的问题分析和解决能力。核心技术课程模块则是课程的主体部分，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等AI领域的核心技术。学生将深入学习这些技术的原理、算法实现及应用场景，为他们在AI领域的研究和应用奠定坚实的基础。应用课程模块则注重实际应用和行业需求，涵盖智能制造、智慧医疗、金融科技等领域的AI应用。通过案例分析、项目实践等方式，学生将学习如何将AI技术应用于实际场景中，了解行业需求和挑战，并培养解决实际问题的能力。跨学科课程模块则是培养学生跨学科思维和综合应用能力的关键。融合经济学、管理学、社会学等多个学科的知识，学生将更全面地理解AI技术的影响和潜力，并学会将AI技术应用于更广泛的领域。为了满足学生的个性化学习需求，我们还提供定制化的选修课程。这些课程基于学生的个人兴趣和职业规划，涵盖创新、前沿技术课程设计，如边缘计算、高级机器学习等，以及探讨AI伦理和法律问题的课程，如AI伦理与法律。这些课程不仅帮助学生掌握最新的技术发展，还引导他们深入思考AI技术的社会影响和责任。