基于个性化导师制的“人工智能+自动化”人才培养模式研究

摘  要：自动化作为与人工智能最紧密相关的学科之一，如何对标国家战略和地方发展需求，培养适应人工智能发展的自动化人才，是自动化学科在新发展背景下必须回答的基本问题。文章提出“精细化”的导师选择机制、多层次的科研指导模式、基于知识融合与学科协同的复合型人才培养模式等一系列培养措施，有助于加强自动化人才培养与人工智能创新研究的融合，完善“人工智能+自动化”的多主体协同育人机制，多形式、多层次地培养人工智能领域的专业人才，为我国的“人工智能+自动化”人才培养提供一些有益参考。

关键词：个性化导师制;自动化;人工智能;人才培养

中图分类号：G649 文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2022）08-0149-04

Abstract： Automation is one of the disciplines most closely related to artificial intelligence. How to target national strategies and local development needs and cultivate automation talents that adapt to the development of artificial intelligence is a fundamental question that the automation discipline must answer in the context of the new development. This article proposes a series of methods such as a refined tutor selection mechanism， a multi-level scientific research guidance model， and a compound talent training model based on knowledge integration and discipline collaboration， which will help strengthen the integration of automation talent training and artificial intelligence innovation research. These approaches will help improve the multi-agent collaborative education mechanism of "artificial intelligence + automation" and cultivate professional talents in the field in multiple forms and levels， which provides useful references for the training of automation + artificial intelligence talents in our country.

Keywords： personalized tutorial system; automation; artificial intelligence; talent training

一、导师制的发展历史与存在问题

导师制诞生于14世纪的英国[1-2]，牛津大学的W.Wykehams教授首次提出了导师制，彼时导师的主要职责是指导学生的学业以及监督其日常行为规范。1643年，牛津大学颁布规定，要求“所有的学生必须配备导师”，要求导师必须具备“良好的品质与广博的学问”，并明确了导师的职责是“教导学生遵教规、守戒律与规范”。20世纪初，以哈佛大学为代表的美国高校也逐步开始推广本科生导师制[3]。区别于英国的导师制，美国的导师制是学分制的补充，主要起辅助作用。20世纪90年代，学分制的弊端开始凸显，导致本科生教育质量严重下滑。随后，美国研究型大学本科教育委员会发布了《重建本科生》报告，建议每名学生均要配备一位导师[4]。

本科生导师制在20世纪30年代传入中国，经过几十年的不断发展，模式大致可分为全程导师制、年级导师制和科研导师制等。与美国高校类似，中国现代意义上的导师制与学分制是密不可分的。1918年，蔡元培率先在北京大学实行了学分制[5]。20世纪40年代，在校长竺可祯的支持下，浙江大学开始实行导师制[6]。改革开放后，中共中央与国务院颁布了《关于教育体制改革的决定》[7]，提出“实行学分制和双学位制”。与此同时，部分高校开始试行本科生导师制。20世纪90年代后期，受到扩招的影响，人才的培养质量不断下降。另一方面，社会对专业人才的能力、素质要求越来越高。在这个背景下，作为学分制有益补充的导师制的重要作用开始凸显出来。进入新世纪，尽管教育部出台了《关于全面提高高等教育质量的若干意见》[8]，并提出“改革人才培养模式，实行导师制”，但由于受到教师数量、教学条件等客观因素的制约，部分高校并没有为本科生安排导师，有的高校尽管安排了导师，但流于形式。随着人工智能技术的突破以及以此为基础的新一代信息科学技术的迅速发展，以学分制为主的“粗糙型”批量培养模式已无法适应当前社会对人才培养质量的要求。

（一）粗糙化带来的形式化、功利化

本科生导师制度核心主体是导师和学生。目前普通高校的生师比较高，导师数量严重不足，导致“僧多粥少”，学生与老师之间无法进行充分的接触与交流[9]。譬如，东北大学秦皇岛分校现有学生11 000余人，而专任教师仅600余人，师生比为18.33∶1。此外，在现有的考核体系下，教师的教学与科研任务较重。双一流高校自动化学科的普通教师每年至少需要完成1门本科生课程以及1门研究生课程的教学量，并完成2～3篇研究论文、申请1～2项课题，难以保证有足够的时间细心指导学生。另一方面，随着大学的扩招，生源质量（特别是研究生质量）急剧下滑，相当比例的学生从事科研活动的动机模糊，缺乏基本的科研素质，部分学生存在较重的功利心。

（二）批判精神的缺失

在学生培养层面，本科生导师制度可细分为两个相互关联的目标：一是求真、求实、求美的科学精神;二是自主学习、解决问题的能力。二者之间存在着内在的逻辑关联，但其立足点是要求学生具备科学的批判精神[10]。应该看到，目前高校学生普遍缺乏批判精神，不懂得如何带着批判的精神阅读科学文献，对科研论文的内容不加思考、全盘吸收，导致论文阅读质量不高，甚至不知道怎么读。学生在学术研讨会上经常一头雾水，不懂得提问，导致科研迟迟打不开局面。部分学生对科研的困难认识不足，以为存在像“解题”一样的固定套路可以顺利读论文、做科研。

二、自动化学科的发展以及实施个性化导师制的必要性与紧迫性

（一）个性化导师制是人工智能背景下自动化学科的客观需求

人工智能是当今世界变革、技术创新和经济发展的推动力，亦是未来信息技术的制高点。我国已将发展新一代人工智能技术纳入国家规划，工业界也在不断加大引入力度，融合和发展相应的人工智能技术。自动化作为与人工智能最紧密相关的学科之一，如何对标国家战略和地方发展需求，培养适应人工智能发展的自动化人才，是自动化学科在新发展背景下必须回答的基本问题。人工智能知识体系的更新迭代速度太快，导致以课程教育为主的“学分制”培养方式无法迅速适应。譬如，若想对本科生的专业课程进行修改，需要对培养方案进行修改与调整，而整个流程可能需要2～3年时间。本科生导师是自动化专业大学教育的重要组成部分，导师的学术视野有助于帮助学生们更早地了解人工智能的国际前沿，树立立德报国的远大志向，从而形成正确的价值观、人生观与世界观。建立个性化导师制度，为自动化专业人才量身定制适合的导师，提高本科生导师在立德树人过程中的准确性、目的性，有助于营造全员、全过程、全方位的育人体系，为培养适应人工智能发展的、精细化的自动化专业人才打下坚实基础。

（二）个性化导师制是培养精细化、递进式自动化人才的必由之路

实施个性化导师制是深化自动化学科教育教学改革，创新学科人才培养模式的重要途径。自动化专业旨在培养具有正确价值观、良好的科学素养、夯实的理论基础、扎实的专业技能、国际化的发展视野，并且能综合运用控制、优化、估计理论和技术解决跨领域问题的精细化、递进式人才。针对自动化学科建立个性化导师制，可响应国家的人工智能发展战略，提升自动化学科教师教书育人的历史使命，是培养能够适应国际发展形势的自动化人才的必由之路。

三、基于个性化导师制的“人工智能+自动化”人才培养模式的建议与举措

（一）“精细化”的导师选择机制

目前本科生导师通常采取双向选择制度，由导师制定相应的课题，学生根据兴趣自主申报，经导师同意后学生进入课题组，基本流程与毕业设计类似。但学生对自身的发展方向不甚清楚，进入课题组的动机并不纯粹，往往就是抱着试一试、镀镀金的态度，从而帮助其实现保研或者出国的目的。另一方面，导师对学生的综合能力、投入时间缺乏了解，导致双向选择效果不甚理想。部分导师在本科生上投入了不少时间与精力，但最终效果不理想，从而对指导本科生失去了兴趣。为此有必要建立以学生发展方向为主导的更为“精细化”的本科生导师选择机制，更加精准地为每一位导师与学生找到自己的“意中人”。

普通高校本科生的主要毕业选择是工作、国内读研以及出国深造。针对毕业后直接工作的学生，可从校企合作单位中为其选择导师，导师需要具备五年及以上工作经历，同时具有较高的专业水平，并且能够为学生提供合适的实践或实习机会。此类学生的培养目标是成为未来企业的领导者或技术革新者。针对国内读研的学生，在相关专业挑选具备较高学术水平的导师对其进行指导。这部分学生的培养重点是学术能力，为学生定制学期目标，并定期对学生的科研进度进行考察、度量。对于打算出国的学生，可尝试配备双导师（国内+国（境）外），利用本科生国际交流项目或者国内导师的资源为其寻找国（境）外高校导师，支持学生走出去，参与国际交流与合作，拓宽国际视野。例如，笔者所指导的部分本科生，已经在新加坡国立大学（NUS）、沙特阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）参与了项目合作，部分学生以第一作者身份发表了SCI收录的期刊论文。

（二）个性化、多层次的科研指导模式

由于生师比过高等因素的制约，有必要建立以导师为主、博士生以及高年级研究生为辅的个性化、多层次的科研指导模式。针对自动化学科的特点，根据每个本科生的学业兴趣为其配备导师，发挥导师在指导学生学习、研究和立德树人方面的作用。鼓励和支持博士、硕士研究生参与对本科生的个性化指导工作，例如本科生的大学生创新训练项目、毕业设计等。让研究生参与科研指导工作，并不意味着导师可以对本科生完全放手，导师仍需定期召开组会，对本科生的科研工作进度进行定期指导，指出其可能存在的问题，并为其未来的工作指明方向。根据本科生的个人兴趣（偏工程或偏理论），通过制定工程课题、理论课题等个性化培养方式帮助本科生积累科研经验，培养科研兴趣。本科生长期在良好的学术氛围中耳濡目染，可以激发本科生参与科学研究、锻炼创新能力的主动性，打破教师与学生之间的壁垒，克服生师比过高等缺陷。

具体而言，针对低年级的学生，结合自动化与人工智能相关领域的科研热点以及导师的科研项目，引导学生在专业教育范畴内围绕自动化学科的相关学术问题展开自主学习与实践。构建多层次的科研指导模式，指导团队以导师为主，博士研究生或高年级研究生为辅，导师负责具体课题的制定、人员安排以及指导工作进度，并对最终科研成果的正确性与先进性把关。为了防止导师与本科生之间脱节，本科生需定期向导师汇报工作，并根据导师的指导意见对项目的方向以及进度进行适当调整。笔者所在的研究团队近三年吸纳了6位本科生参与科研，其中部分学生希望出国深造，团队为其安排了以理论研究为主的课题，最终学生均顺利发表了第一作者的SCI论文并得到了与国外高校合作的机会，为出国深造打下了很好的基础。另一部分学生对工程研究感兴趣，因此团队为其制定了偏工程应用的课题，例如搭建机器人硬件平台及配套的软件系统，并配备了有经验的博士研究生对其进行辅助指导。