人工智能时代高职院校专业建设探析

摘 要 面向人工智能时代，高职院校的专业建设动力既有来自国家政策导向的支持、人工智能产业应用对培养人才提出的新需求、人工智能技术对教学革新的辅助等，也有人工智能专业设置、人才培养目标和规格定位、课程体系构建、教师能力及主体地位、实验实训条件和校企合作程度等因素的挑战。面向人工智能时代高职院校的专业建设应在供需维度上，坚持紧跟前沿原则，提高专业培养的更新性;在培养标准维度上，坚持整合协同原则，强化教学过程的融合性;在发展维度上，坚持以人为本原则，增加培养内容的人文性。重点应建立人工智能专业和相关专业的人才培养制度，探索人工智能专业、相关专业和其他专业的人才培养机制，构建人工智能专业和相关专业的人才培养平台。

关键词 人工智能;高职院校;专业建设;校企合作

中图分类号 G712 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2022）04-0046-07

随着人工智能产业的高速发展和市场需求的快速提升，人工智能产业已成为新的重要经济增长点，人工智能与职业教育领域的联系必然愈发紧密。根据2018年教育部印发的《高等学校人工智能创新行动计划》，人工智能与职业教育专业建设的融合主要体现在两方面：一是人工智能作为一类专业知识，属于具体的教学内容，职业教育要面对市场处理该专业领域的人才储备问题，即开展人工智能或相关领域的技术技能人才培养与应用研究，为社会提供相关的人才支撑;二是人工智能作为一类教育技术，可与教育教学深度融合，推动教学手段、教学媒体、教学环境和教学方法等的改革创新，服务于人才培养质量提升。

由此可见，对高职教育而言，无论是面对日新月异的人工智能技术发展及其产业应用，需要提高人才培养质量以适应人工智能复合型发展要求下的职业生涯，还是利用好建立在多种学科知识基础上的复合技术提高人才培养质量，其背后的逻辑均涉及到面对人工智能时代的高职院校专业建设方向整合与变革问题。在此背景下，本文在分析面向人工智能时代高职院校专业建设内涵的基础上，试图回答为何要改革、应遵循的原则及把握的重点等问题。

一、人工智能时代高职院校专业建设的内涵

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）概念由麦卡锡1956年在达特茅斯会议上首次提出，主要是研究模拟人类能力和智慧行为的跨领域科学[1]，是在计算机、控制论、信息论、数学、心理学等学科融合基础上发展起来的一门交叉学科。人工智能在教育领域的有效应用已被实践所证明，从早期的计算机辅助教学（CBE）到智能指导系统（ITS），再到今天的教育机器人、智能教室、VR/AR和自适应学习系统等，无不体现出人工智能对推动教育现代化的积极作用。新一代人工智能，特别是深度学习技术等在一些行业的成功应用，不仅意味着教育技术即将迎来一场革命，更预示着人才需求的深刻变化。现有高职教育在迈向人工智能时代的过程中，必须进行一场持续而深刻的变革，才能在人工智能时代生存和发展。

面向人工智能时代高职院校专业建设中的“专业”主要分为三个类别：人工智能专业、人工智能相关专业和其他专业。在教育部印发的《普通高等学校高等职业教育（专科）专业目录》2019年增补专业中，共增补了9个专业，包括计算机专业类的“人工智能技术服务”;而在教育部印发的《职业教育专业目录（2021年）》中，人工智能专业名称则更改为“人工智能技术应用”。人工智能相关专业主要包括智能制造装备技术、智能控制技术、智能机器人技术、大数据技术等。其他专业则指与人工智能没有直接关系但置入人工智能技术的专业。专业建设需要依据相应的支撑条件，主要包括专业设置、人才培养目标和规格的定位、课程体系与内容的构建、教师培养、教学与培养模式的改革、实验实训条件建设、校企合作、科技研发与社会服务等方面。

基于此，面向人工智能时代高职院校专业建设的内涵可以概括为：围绕人工智能人才培养和人工智能技术应用，面向人工智能时代发展要求，高职院校的人工智能技术应用专业、人工智能相关专业和其他专业人才培养目标和规格的定位、课程体系与内容构建、教师培养、教学与培养模式的改革、实验实训条件建设、校企合作、科技研发与社会服务等方面开发、应用人工智能专业知识或技术的更新发展过程。高职院校的专业建设是高职教育面向人工智能时代最为重要的变革方面，就专业建设问题开展专门研究，可以为政府制定高职教育宏观调控政策，为高职院校编制专业发展规划，推动专业设置、课程建设、教学改革、师资队伍建设、实验实训条件建设、校企合作、智慧校园建设、国际交流与合作等提供参考借鉴，以更好地适应人工智能时代的需求。

二、人工智能时代高职院校专业建设的机遇

除了行业企业对人工智能专业或具有人工智能技术背景的专业人才需求猛增，国家政策对人工智能技术的高度重视，职业教育特别是高职教育专业建设的发展还面临着各层面的机遇。

（一）国家政策导向为人工智能专业建设提供了强有力支撑

2016年起，国家从战略层面对人工智能及相应的人才需求制定了规划，并在接下来的政策文件中提出了明确要求，从关注人工智能技术本身逐渐转向技术和产业的融合及应用。2016年，为加快人工智能产业发展，充分发挥人工智能技术创新的引领作用，国家发改委等部门印发的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》提出支持在教育等重要领域开展人工智能应用试点示范;同年，国务院印发的《“十三五”国家科技创新规划》指出我国新一代信息技术的主要发展方向之一是人工智能，要重点关注人工智能技术的开发，推动人工智能与实体经济深度融合。2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》明确将人工智能上升至国家战略，将建设人工智能学科、设立人工智能专业、形成“人工智能+X”复合专业培养新模式、加强产学研合作等作为重点任务之一;同年，工信部印发的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》指出以信息技术和制造技术深度融合为主线，对接“中国智造2025”。2018年，教育部印发的《高等学校人工智能创新行动计划》对加快人工智能在教育领域尤其是专业建设方面的创新应用提出了具体要求，鼓励对计算机专业类的智能科学与技术、数据科学与大数据技术等专业进行调整和整合，对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业……构建技术赋能的教学环境，探索基于人工智能的新教学模式，重构教学流程，并运用人工智能开展教学过程监测、学情分析和学业水平诊断等，并对高校提出深化产学合作协同育人，推广实施人工智能领域产学合作协同育人项目;同年，教育部学校规划发展中心确立了9所高职院校为“AI+智慧学习”共建人工智能学院项目试点学校;也是在2018年国务院印发的《关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》明确提出“教师要主动适应信息化、人工智能等新技术变革，积极有效开展教育教学”;同年，教育部印发的《教育信息化2.0行动计划》提出“利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革”。2019年，中共中央、国务院印发《中国教育现代化2035》再次强调“实施人工智能助推教师队伍建设行动，推动教师转变角色定位，做学生学习的指导者和支持者”。2020年，教育部等部门印发的《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》着力在人工智能高层次人才培养的理念思路、多维融合的推动策略和具体举措上进一步创新突破。

可见，国家一系列政策的出台，尤其是《新一代人工智能发展规划》《高等学校人工智能创新行动计划》和《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》等文件对人工智能的人才培养、学科建设及专业建设等提出了具体要求，对高职院校人工智能专业及相关专业人才培养目标和规格的明确、课程设置的优化、人工智能助力师资队伍的建设改革、实验实训条件完善及资源整合等均提供了政策支持和引导借鉴。

（二）人工智能的产业应用为高职院校人才培养提出了新需求

为适应当前人工智能领域对于人才需求量的不断提升，高等教育必然需要全面拓展人工智能人才的培养渠道，人工智能人才培养从研究生教育向本科教育再到高职教育覆盖，是符合市场需求的必然选择。我国已形成了涵盖计算机芯片、开源平台、基础应用、行业应用及产品等环节较为完善的人工智能产业链，产业链在基础层、技术层和应用层对人才均提出了大量的需求[2]。技术变迁也创造了许多新岗位，对高职院校而言主要体现在应用层，人工智能在应用研发、管理、维护等过程中为市场创造出大量新增就业岗位，“应用开发、云计算平台运维、大数据分析、数据标记、智能系统设计开发与调试、智能产品安装调测”[3]等人工智能技术的新领域、新兴岗位都需要大量技术技能型人才，高职院校需要设置和发展新专业。

（三）人工智能有助于提升教师教学能力

人工智能可以帮助教师从大量重复性工作（如布置作业、批改作业），需要大量信息资料收集、数据积淀和分析的工作，需要精准定位的工作（如学生的个性特质、个性需求分析，学生的学习难点、障碍点分析等）中“解放”出来，减轻教师的教学负担，减少更多的重复性消耗，把时间精力用在教学改革和创新方面。此外，教师可以利用人工智能技术和大数据更加精细、精准地了解学生特点、个性和需要，提高课程资源和课程定制的丰富性、专业性和针对性。通过创设智能教育环境，开展生动特色化的课堂教学和课后辅导与评估，采用更精准、更有效的方法来教学，从而达到更理想的教学效果。

（四）人工智能为教学改革创新提供技术支持

人工智能支持受教育者学习和评价方面的发展，据此评估并调整课程，以促进人工智能与学习方式变革的深度融合。若以应用场景的不同作为标准，教育中人工智能的应用基本可以划分为三类：面向教育者教学场景的应用、面向受教育者学习场景的应用以及面向学校的管理、考核与决策场景的应用[4]。

一是为个性化的人才培养提供了条件。这方面比较有代表性的就是自适应学习（Adaptive Learning）技术。它在收集、分析、处理以及传授知识方面具备技术优势，基于个人能力和技能水平动态调整课程内容，以进一步适应学习者需求，其功能在于为受教育者提供因材施教的个性化教学;再如，智能教育云服务可以为学习者提供个性化学习服务，以支持其自主发展，这破解了教育在个性培养方面不足的难题。“人工智能+教育”为学习者提供个性化学习服务模式，实现了因学定教和精准教学[5]。可见，应用或开发人工智能工具可支持学生的动态适应性学习过程。

二是为教学资源的整合提供了平台。一方面，人工智能技术基于大数据可以将教学内容资源整合到规模更大的教育云平台上，进行统一管理，并建立更科学的访问机制，实现资源共享;另一方面，可通过专门的平台如虚拟学习环境平台等，把远程交互和面对面的交互按照多种方式结合起来，并提供某种虚拟的时空学习环境，为高职院校的工学一体化教学提供了更加高效真实的场景。

三是为实现教学评价的科学化提供了依据。目前，基于大数据的人工智能在学习分析领域（Learning Analytics）、教育数据挖掘领域（Education Data Mining）等教育管理领域都取得了长足进步，这能够对学习环境、学习风险、学习效果等进行评估，建立智能、快速、全面的教育分析评价系统[6]。对高职院校而言，通过人工智能挖掘数据潜能，可支持学生综合能力的多维度评价，尤其是学生顶岗实习期间可运用人工智能技术开展远程评价等。

三、人工智能时代高职院校专业建设面临的挑战

人工智能以智能技术促进教育信息化，用信息技术改变传统模式，因此人工智能时代会对传统的教育思想、观念、模式、内容和方法产生巨大冲击。

（一）人工智能挑战高职院校的专业设置

人工智能是非常典型的交叉专业，对于高职院校的资源整合能力有较高要求，同时也需要高职院校具有较强的综合专业实力。由于人工智能带来的职业和相应岗位需求的变化，必然会涉及到发展新专业、淘汰不适应的旧专业和对已有专业内涵的升级，在现实操作中也将面临不小困难。

（二）人工智能挑战高职教育人才培养目标和规格定位

人工智能虽为市场新增了大量就业岗位，但重复性和程序化的岗位正被逐步替代，并会降低对低技能人才的需求，创造的工作岗位对人力资本的技术技能提出了更高要求。高职教育需要赋予受教育者新技术和新技能，使其能够适应就业市场的转型而不至于被技术淘汰;同时，高职教育也负担了为人工智能发展提供高技术技能人才的使命，以此满足就业市场的人才需求。当前供求差距较大，除了数量上的供求不匹配，很多高职院校毕业生在校期间所学难以适应新岗位的技术技能要求，无法满足企业行业的用人需求，造成了人工智能技术行业的人才供求出现结构性问题。此外，人工智能是计算机应用学科的一个方向和分支，计算机应用学科又是计算机三个学科之一，所以过去所培养的人工智能人才和现在的发展趋势很不适应。为此，除了要加大专业人才的培养力度，还要加大交叉人才的培养力度。

对就业岗位而言，当程序化工作交由人工智能自动完成后，需要就业者独立解决问题或具有创造性的工作需求会因此上升。因此对专业人才培养目标和课程设置中挖掘学生个体区别于人工智能的特质，如个性化、创造力、适应能力、人际交往技能等提出了更高要求。另一方面，由于培养目标侧重点的改变，无论是引发设置人工智能专业或相关专业，还是带来既有专业内涵的提升，均需要探索新的人才培养模式，以更好地实现人才培养目标，这也是专业建设面临的挑战。