產教融合型智能專業實踐基地建設研究

牛曉偉　陳強　謝輝　李洪兵

摘要：智能專業的核心是人工智能學科實踐條件建設，工程應用性強，科技含量高。針對我校電信院智能科學技術專業實踐實驗環境現狀，進行深度剖析和研究，提出產教融合，充分發揮高校和科技工資各自優勢，實現資源優化配置，更好提升學生實踐能力，促進產教深度融合。

關鍵詞：人工智能；產教融合；資源優化配置

1.背景與現狀分析

人工智能[1]的相關科學與技術，不但是工科門下新的一級學科，而且會向所有學科和專業滲透，這種滲透會成為推動學生創新能力培養的核心驅動力，可培養具有跨界創新和工程實踐能力的優秀人才。同時智能學科是一門實驗性較強的學科，工程應用性極強，更需大量的實踐應用于工程項目。需要配合大量實驗來輔助教學，因此，建立一套合理而完整的實驗體系和環境是必不可少，然而，當前通用教學模式[2]，已完全不能滿足交叉學科課程需要，急需一套完善合理的實驗環境提供教學支持。

我院電子與信息工程學院“智能科學技術”專業為新工科建設專業。為使人才培養能快速響應落實人工智能案例、實訓，產業設計規模發展之特點。亟需建設符合時代趨勢的人工智能/大數據實驗實訓創新基地，為師生提供集教學、實訓、創新開發于一體的綜合教學環境。服務于我院人工智能人才培養目標，同時面向交通、農業、機器人等專業和學科的輔助教學。滿足學校技術性、應用型以及創新型人才培養目標，也為我院相關科研項目提供技術設備支撐。

我院本專業師資力量雄厚，骨干教師均有博士、教授、或副教授學歷、職稱，因專業差異，亟需高新科企在人工智能、大數據方面進行，案例化、工程化方面深入學習。尤其是建設能支撐現代云智能、大數據、云計算、深度學習、區塊鏈、知識管理新技術的實踐創新基地軟硬件設施。

鑒于此，考慮借助高新企業科技優勢，共建設學院實驗實訓基地，深化產學研全方位合作，深化產教融合[3]，提升AI產業實踐應用和科教轉化產能，促進交叉學科產教融合的新教學模式

2.實踐基地建設模式

高校聯合實驗室建設之所以要依托高新企業，優勢特色如下：

1）依托高科技企業在人工智能、大數據領域技術、設備優勢，引入企業最優質的技術資源設備、工程師、工程意識、知識管理、共享資源等高效資源優勢。

2）聚焦人工智能學科最新實驗基地創新資源建設、產學研用結合的實踐工廠模式建設。依托高新企業在人工智能/大數據實驗實訓建設優勢，為學院提供從實訓方案到軟硬件環境一體化全方位的人工智能整體解決方案，使師生快速掌握人工智能方面的最新技術，并付諸實踐，服務智能產業和地方經濟。

3）依托Docker技術而科學構建的實驗體系，高效便捷的管理軟件，清晰的實驗流程，豐富的行業實訓數據，實訓模塊和教學體系。便于更合理的學習人工智能、大數據核心技術。

3.實踐基地建設目標

購置支持深度學習、人工智能研究方向的實驗實訓的軟硬件實驗設施及訓練數據包。建立能支撐學院開展人工智能學習的實踐實訓基地。

通過購置國內外先進實驗設備和軟件，提高實驗教學和科研水平，充分保證教學和創新訓練需要。

學院“智能科學與技術”專業提供實驗實訓指導，建立一套合理成熟的人工智能/大數據實驗指導講義，并附帶相關軟、硬件操作視頻資料。方便帶動師生積極參與實踐教學，創新項目等實踐交流活動。

為學院師資提供實驗教學一體化課程指導方案，為大學生科研創新、互聯網+大賽，各類實踐應用技術大賽提供支撐訓練環境。

4.實驗建設內容

建設內容：

1）為學院建設一個完整的人工智能/大數據實驗基地（規模初定100人左右，服務器集群組建，網絡區，客戶機分開列置。

2）提供一套完成的虛擬化管理方案和實驗實訓管理策略。包括軟硬件體系及指導說明。提供所有人工智能知識體系和實驗體系學習軟件資源。

3）提供大數據、人工智能實驗體系實驗指導書，教學視頻，PPT。教材實驗軟件等一體化教學資源。理論和實訓教學融為一體，案例化解決方案。

4）企業提供免費培訓，完成實驗實訓所有內容及設備調試維護的培訓。以完成項目為培訓目的。后期提供設備，軟硬件技術顧問。

5.實施計劃及預期成果

1）調研，考查

前期科技公司工程師就實驗建設規模，方案、規模、可行性論證，設備采購及人工智能核心技術等相關事宜進行深入溝通，明確雙方合作意向和意圖。

2）企業派專人講解實驗室建設方案

結合人工智能、云計算、大數據項目解決方案，介紹訊方人工智能/大數據實驗室建設解決方案及技術優勢。通過任務分解、技術綜合，提煉要點，進一步了解企業實驗實訓體系特點。

3）公開招標，競標合作、

學校根據人工智能/大數據實驗實訓基地建設規模，具體設備指標，公開發布招標詳細信息，企業競標成功后，走流程。按照建設單位具體指標要求開始建設，開展雙方合作。

4）建設100人左右的人工智能/大數據聯合實驗實訓基地，驗收通過。

培訓教師達到具備熟練操作設備、處理故障及使用設備開展日常教學的能力。

5）完成培訓資料，設備，總結交接，維保工作事宜。

6.結束語

智能科學技術專業實踐條件建設是涉及工程量大，技術復雜，不斷發展的跨學科交叉知識決定了實踐性、工程應用難度，因此，高校實踐教學與企業技術有效融合是難度很大的系統性工程[4]，需更進一步加大研究深度和廣度，以更好的促進產教融合。

參考文獻：

[1]教育部印發《高等學校人工智能創新行動計劃》確定人工智能發展任務[J].中國大學生就業.2018（09）

[2]教師教育要適應人工智能時代需要[J].墨野.重慶與世界.2018（08）

[3]創辦一流大學人工智能教育的思考[J].周志華.中國高等教育.2018（09）

[4]智能化社會下計算教育的演進趨勢與多元路徑[J].呂正則，高等工程教育研究.2018（05）

通訊作者：牛曉偉，男，電信學院教師，研究方向：智能信號處理，機器學習，模式識別。

基金項目：重慶三峽學院2018年高等教育研究項目（GJ201807）：協同創新機制下我校新工科建設“智能科學技術”專業跨學科產教融合創新應用研究資助。重慶市教委科技項目資助：Project Supported by Scientific and Technological Research Program of Chongqing Municipal Education Commission（Grant No.KJ1601004）寬帶高分辨率雷達目標檢測技術研究，重慶市教委高等教育教學改革項目（183050）行業電子需求牽引下地方高校電子信息工程專業供給側結構性改革實施策略與路徑研究資助，重慶市教委高等教育教學改革項目（182015）新工科背景下嵌入式系統開發課程混合式教學模式探索與實踐資助。