人工智能大數(shù)據(jù)技術(shù)下的軟件技術(shù)專業(yè)特色建設(shè)

王建華 蓋東成 吳明宇

摘要：本文首先介紹了人工智能及大數(shù)據(jù)的概念，然后闡述了人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)人才的需求特點(diǎn)，最后提出了軟件技術(shù)專業(yè)的建設(shè)策略。實(shí)踐表明，該策略能夠有效地提升軟件技術(shù)專業(yè)學(xué)生的知識(shí)融匯貫通能力，有效地提升軟件技術(shù)專業(yè)學(xué)生的大數(shù)據(jù)分析能力，有效地提升軟件技術(shù)專業(yè)學(xué)生大數(shù)據(jù)及人工智能軟件技術(shù)的開(kāi)發(fā)能力，對(duì)培養(yǎng)復(fù)合型人才具有一定的價(jià)值。

關(guān)鍵詞：人工智能;大數(shù)據(jù);軟件

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2019）09-0220-02

0 引言

隨著科技不斷發(fā)展，人們已經(jīng)步入人工智能大數(shù)據(jù)時(shí)代，亟需大量的具有較強(qiáng)自主學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)造性思維能力和軟件開(kāi)發(fā)能力的軟件技術(shù)專業(yè)人才。因此，適時(shí)進(jìn)行人工智能大數(shù)據(jù)技術(shù)下的軟件技術(shù)專業(yè)特色建設(shè)，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

1 人工智能及大數(shù)據(jù)的概念

1.1 人工智能

人工智能是一門(mén)利用計(jì)算機(jī)程序模擬人類智能的科學(xué)，其應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛，例如機(jī)器人、模式識(shí)別及專家系統(tǒng)等。人工智能的高科技產(chǎn)品，不僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)人類思維的模擬，在某些方面還超過(guò)了人類。

1.2 大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是指海量信息的集合，一般用常規(guī)軟件工具無(wú)法對(duì)其進(jìn)行有效的采集、存儲(chǔ)和處理，需要借助具有超強(qiáng)洞察力的大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行有效的采集、存儲(chǔ)、處理、分析和共享。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠有效地進(jìn)行超大規(guī)模的并行處理，能夠有效地處理結(jié)構(gòu)化及半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)挖掘能力及分析決策能力。

2 人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)人才的需求特點(diǎn)

2.1 知識(shí)更新能力

人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)日新月異，需要軟件專業(yè)技術(shù)專業(yè)人才具有較強(qiáng)的知識(shí)更新能力，較強(qiáng)的自主學(xué)習(xí)能力，以及較高的技術(shù)應(yīng)用能力。但目前相當(dāng)一部分軟件技術(shù)專業(yè)的大學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力不高，知識(shí)更新能力不強(qiáng)，亟需針對(duì)人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)人才的需求特點(diǎn)改進(jìn)培養(yǎng)方案，增加相關(guān)課程，培養(yǎng)學(xué)生對(duì)新知識(shí)的理解和掌握尤為重要。

2.2 創(chuàng)新思維能力

人工智能及大數(shù)據(jù)時(shí)代下，需要軟件技術(shù)專業(yè)人才具備較強(qiáng)的適應(yīng)創(chuàng)新能力，較強(qiáng)的開(kāi)拓思維能力，以及較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。但目前相當(dāng)一部分軟件技術(shù)專業(yè)的大學(xué)生的創(chuàng)新思維能力較差，新知識(shí)更新缺乏主動(dòng)性，迫切行，學(xué)習(xí)意識(shí)不強(qiáng)。亟需針對(duì)人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)人才的需求特點(diǎn)創(chuàng)新改革培養(yǎng)方案，確定切實(shí)可行培養(yǎng)策略是學(xué)科發(fā)展的需要和任務(wù)。

2.3 大數(shù)據(jù)分析能力

人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)人才的大數(shù)據(jù)分析能力要求較高，主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)描述、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和深度學(xué)習(xí)等諸多方面的能力。但目前相當(dāng)一部分軟件技術(shù)專業(yè)的大學(xué)生的大數(shù)據(jù)分析能力不夠，不能很好地進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、整理、描述、統(tǒng)計(jì)分析和歸納總結(jié)，亟需針對(duì)人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)人才的需求特點(diǎn)創(chuàng)新培養(yǎng)體系。

2.4 軟件開(kāi)發(fā)及測(cè)試能力

人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)人才的軟件開(kāi)發(fā)及測(cè)試能力要求較高，主要包括軟件分析、軟件設(shè)計(jì)、軟件實(shí)現(xiàn)和軟件測(cè)試等方面的能力。但目前相當(dāng)一部分軟件技術(shù)專業(yè)的大學(xué)生的軟件開(kāi)發(fā)及測(cè)試能力較差，不能夠有效地開(kāi)展軟件的規(guī)劃、分析、設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)與測(cè)試等環(huán)節(jié)，亟需針對(duì)人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)人才的需求特點(diǎn)提升學(xué)生的軟件開(kāi)發(fā)與測(cè)試的實(shí)踐能力。

3 建設(shè)策略

3.1 轉(zhuǎn)變教學(xué)理念，順應(yīng)人工智能及大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展要求

傳統(tǒng)的教學(xué)理念已經(jīng)不能適應(yīng)人工智能及大數(shù)據(jù)時(shí)代的要求，亟需轉(zhuǎn)變教學(xué)理念，從而適應(yīng)人工智能及大數(shù)據(jù)時(shí)代的要求，進(jìn)而提升軟件技術(shù)專業(yè)人才的培養(yǎng)質(zhì)量。在人工智能及大數(shù)據(jù)背景下，學(xué)校應(yīng)深入分析人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)人才的需求特點(diǎn)，從而有針對(duì)性的制定培養(yǎng)目標(biāo)、培養(yǎng)任務(wù)和培養(yǎng)方案。在制定培養(yǎng)目標(biāo)時(shí)，應(yīng)著重考慮軟件技術(shù)專業(yè)人才在人工智能及大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)具備的能力素質(zhì)。在制定培養(yǎng)任務(wù)時(shí)，應(yīng)著重參考人工智能及大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位的崗位要求。在制定培養(yǎng)方案時(shí)，應(yīng)堅(jiān)持以學(xué)生為主體，以學(xué)生為本，突出知識(shí)更新能力、自主學(xué)習(xí)能力、開(kāi)拓創(chuàng)新能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、大數(shù)據(jù)分析能力和軟件開(kāi)發(fā)及測(cè)試能力的培養(yǎng)。

3.2 引導(dǎo)學(xué)生利用現(xiàn)代化、智能化的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行自主學(xué)習(xí)

為了更好地適應(yīng)人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)人才的需求，應(yīng)引導(dǎo)學(xué)生利用現(xiàn)代化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的Web平臺(tái)進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，從而提升學(xué)生的知識(shí)更新能力、開(kāi)拓創(chuàng)新能力、解決問(wèn)題的能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。首先，在人工智能及大數(shù)據(jù)背景下，網(wǎng)絡(luò)上涌現(xiàn)了大量的人工智能及大數(shù)據(jù)相關(guān)的學(xué)習(xí)資源，但這些網(wǎng)絡(luò)資源存在良莠不齊的現(xiàn)象，因此教師應(yīng)該引導(dǎo)學(xué)生如何搜索、鑒別和使用這些網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源。然后，教師可以引導(dǎo)學(xué)生自由分組開(kāi)展人工智能及大數(shù)據(jù)相關(guān)的學(xué)習(xí)，通過(guò)興趣小組的方式激發(fā)學(xué)生對(duì)人工智能及大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)熱情，提升學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力，提升在線學(xué)習(xí)的效率。最后，教師可以自建教學(xué)網(wǎng)站，對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行篩選和優(yōu)化，使學(xué)生能夠更好地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。

3.3 構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析課程體系，提升學(xué)生的大數(shù)據(jù)分析能力

人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)人才的數(shù)據(jù)分析能力要求較高，眾多人工智能及大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)亟需大量的具有較高大數(shù)據(jù)分析能力的軟件技術(shù)專業(yè)人才。因此，大數(shù)據(jù)分析能力是目前軟件技術(shù)專業(yè)人才培養(yǎng)的重要內(nèi)容，應(yīng)適時(shí)構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析課程體系，進(jìn)一步提升軟件技術(shù)專業(yè)學(xué)生的大數(shù)據(jù)分析能力。首先，教師是教學(xué)的組織者，因此應(yīng)注重教師的培養(yǎng)，只有提升了教師的大數(shù)據(jù)分析能力，才能更好地提升學(xué)生的大數(shù)據(jù)分析能力。然后，重點(diǎn)突出數(shù)據(jù)挖掘能力的培養(yǎng)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理能力和聚類分析能力等。

3.4 構(gòu)建實(shí)踐課程體系，提升學(xué)生軟件開(kāi)發(fā)及測(cè)試的實(shí)踐能力

實(shí)踐是鍛煉學(xué)生動(dòng)手能力的最佳途徑，學(xué)校應(yīng)根據(jù)人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)人才的需求特點(diǎn)，適當(dāng)增加實(shí)踐課程的比例，從而鍛煉學(xué)生軟件開(kāi)發(fā)及測(cè)試的動(dòng)手實(shí)踐能力。首先，從教學(xué)組織上加強(qiáng)實(shí)踐課程教學(xué)，可以通過(guò)課內(nèi)實(shí)驗(yàn)、期末課程設(shè)計(jì)、課外興趣小組、課外科技協(xié)會(huì)、校內(nèi)實(shí)習(xí)、企業(yè)實(shí)習(xí)和畢業(yè)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)等環(huán)節(jié)，提升學(xué)生軟件開(kāi)發(fā)及測(cè)試的動(dòng)手實(shí)踐能力。然后，開(kāi)展校企合作，借助企業(yè)的力量增強(qiáng)對(duì)學(xué)生實(shí)踐能力的培養(yǎng)，讓學(xué)生參與實(shí)際的企業(yè)項(xiàng)目，了解軟件開(kāi)發(fā)及測(cè)試的流程，進(jìn)一步提升學(xué)生的軟件規(guī)劃、分析、設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和測(cè)試等能力。

參考文獻(xiàn)

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Abstract：This paper first introduces the concepts of AI and big data， then expounds the characteristics of AI and big data demand for software technology professionals， and finally puts forward the construction strategy of software technology professionals. Practice shows that the strategy can effectively enhance the knowledge integration ability of software technology students， effectively enhance the large data analysis ability of software technology students， effectively enhance the development ability of large data and artificial intelligence software technology of software technology students， and has a certain value for training compound talents.

Key words：artificial intelligence; big data; software