論人工智能環境下高職人才培養需求與對策

張治斌 劉瑞新 王浩軒

（北京信息職業技術學院軟件與信息學院，北京 100018）

今天，人工智能的身影在我們工作、學習和生活中隨處可見，它的飛速發展給我們帶來諸多便利的同時，也悄悄改變著我們的生活模式、學習方式、經濟發展和社會變革，人工智能也逐漸成為國際經濟、政治乃至軍事競爭的新焦點，各國紛紛將發展人工智能作為提升國家競爭實力、維護國防安全的重要戰略。

德國在《德國2020 高技術戰略》提出工業4.0的未來十大項目，旨在利用物聯網信息系統構建生產中供應、制造、銷售等信息的智能化、個性化，以提升制造業的智能化水平；美國互聯網與制造業聯手提出“工業互聯網”概念，以期通過網絡和數據的整合提升工業價值的創造力；我國在2014 年提出“中國制造2025”的強國戰略，2016 年進一步提出要深入推進“中國制造+互聯網”發展戰略。2017 年兩會，“人工智能”被首次寫入政府工作報告。同年7 月國務院提出《新一代人工智能發展規劃》的戰略目標，意味著人工智能勢必將成為我國未來科技革命和產業變革的新引擎，也將帶動和促進傳統產業的轉型升級[2]。

1 生產方式與職業教育的關系

不同的生產方式和產業格局決定了特定的職業教育模式，生產方式向職業教育釋放著人才培養的功能需求，而職業教育的發展也促進了生產方式的發展和變革。以作坊式小規模生產的農業社會，勢必會誕生學徒制教育模式以滿足小批量、定制式生產的需求；以機器生產為代表的第一次工業革命的誕生，則衍生出職業學校的教育模式；隨著生產電氣化、流水線標準化、大批量生產的第二次工業革命大工業時代出現，需要培養大批量的操作型、標準化勞動者，以適應大型工廠流水線、標準化和規?；a，進而大幅促進了中等技術性職業教育快速發展；而第三次工業革命中信息化的出現，提高了對職業技術含量的要求，此時高等職業院校應運而生，此時科學技術對生產的推動作用越來越明顯，技術本身的精密度、精確性和復雜性也越來越高，因此需要更多具備高技術、高素質的人才，此時的職業教育、社區學院、成人繼續教育成為執行職業人才培養和培訓的主要渠道。

生產力決定生產關系，進而影響生產關系中的重要組成要素——勞動力的教育。技術的變革、科技的創新，是引起職業教育轉型升級的動力，也是歷史發展的規律。人工智能時代的到來將實現由目前大規模的生產型制造向服務型制造的轉型，重復性、機械系、程式性的加工過程將由靈活性、定制型、個性化的加工所取代，諸多崗位也將被人工智能所替代：無人超市、無人工廠和無人銀行將不再稀奇，面臨著生產加工史無前例的變革和對傳統職業教育人才培養的強大影響，職業教育勢必要快速尋求一種變革，使其能夠迅速搭乘人工智能這列高速列車完成模式轉型。

2 智能化時代對職業教育的挑戰

對比前三次工業革命誕生和培養受機器所控制的勞動者，智能化時代所培養的人才應該是具備控制機器能力的操控和調度型以及對機器能夠進行維修、維護的管理型人才，此前的勞動者要按照機器的節奏去工作，而智能工業時代機器應該成為工人手中被操控的對象，按照人的意識和意愿完成生產工作，人工智能使得數據化、智能化、信息化、柔性化成為未來生產制造車間的主流技術，社會化生產的小批量、自動化、智能化、個性化、差異化趨勢日漸明顯，傳統職業教育背景下技能型勞動力將面臨大規模失業的困境，人工智能已經對職業教育發起嚴峻的挑戰。

3 人工智能對不同層次人才的需求

《高等職業教育創新發展行動計劃（2015—2018年）》明確指出，將?？聘叩嚷殬I院校建設成為區域內技術技能積累的重要資源集聚地。重點服務“中國制造2025”，主動適應數字化、網絡化、智能化制造需要。培養的人才不僅要會操作，還要能夠解決技術難題；不僅要掌握人工智能，還要具有一定的領導力和判斷力，能夠在管理中推動人工智能的優化。

人工智能已經逐漸滲透到各類行業中并占據一席之地，目前比較流行和日漸成熟的智能交通、智能醫療、智能教育、智能制造、智能工廠、智能安防以及商業智能和智能物流已經在各個領域開始嶄露頭角，越來越多的勞動密集型、重復機械型、技術含量不高的產業逐漸被人工智能所替代，如果職業教育繼續延續工業3.0 時代人才培養目標和培養模式，不能及時調整專業與課程體系布標，進行及時地轉型、變革和發展，就無法培養出適應科技變革的人才，而必將被摒棄。

人工智能工業化背景下，智能設備與智能應用服務將作為強大的工具運用到不同的行業場景，勞動者要做到的是研發、操控、維修、維護這些工具，與更高層次的本科和碩士層面人才培養方向不同，專業高職更應該側重于培養適用于各類行業具有實操經驗的技能人才，他們不需要涉足人工智能基礎理論研究，不必參與人工智能發展理論體系的創新，但需要具備對人工智能使用的基本素養，能夠對自然語言、圖像識別、語音識別、計算機視覺等算法技術的應用充分理解；能夠掌握人工智能的設備基本維護保養與操作調度方法；能夠將大數據相關數據進行抓取、清洗、分類、存儲、分析和可視化等操作；能夠將人工智能的技術應用到不同工業場景和行業背景中并具有實操經驗的高級技能人才。這種環境下勞動者的創造性、個性化、應變能力和場景組合能力就尤為重要，以適應用戶個性差異化的生產服務需求[1]。

4 人工智能環境下職業教育對策

4.1 人才培養重點深入調研，挖掘人本需求

人工智能時代諸多行業的職位和崗位將以機器替代人的趨勢已成定局，在進行教育轉型之前，完成行業發展規律和用人需求深入研討，挖掘專業核心技術能力的同時，注重職業教育中具有更高價值的軟技能、綜合素質和人文素養，比如好奇心、創造力、主動性、多學科思維、批判性思維、團隊合作和解決沖突的能力，以適應智能化、個性化、差異化人工智能生產和服務的需求和不斷發展；同時培養學生具備更好的邏輯推理能力、語言理解能力以適應技術日益復雜快速迭代的發展需求，培養學生職業規劃能力、職業拓展能力和創新創業能力等。

4.2 挖掘人工智能應用本質，實現與專業的有機滲透

目前國內大部分職業教育執行的人才培養模式和教學內容還停留在工業3.0 以前的模式，以培養中低端技術含量低、重復性高、無創新需求的人才為主；教學中以理論為主，穿插實踐，大部分專業建設與企業實際需求和工作場景、技能需求相脫離；除信息技術相關專業外，大部分職業教育未能將人工智能對本專業發展的實際影響考慮在未來專業建設中，專業培養的畢業生在未來求職競爭力、生存能力和發展空間受到極大限制。以物流管理專業為例來說：物流的概念最早誕生于美國，中國的物流術語標準將物流定義為：物流是物品從供應地向接收地的實體流動過程中，根據實際需要，將運輸、儲存、裝卸搬運、包裝、流通加工、配送、信息處理等功能有機結合起來實現用戶要求的過程。伴隨著國內電子商務急速上升的用戶交易需求，以及條形碼、射頻識別技術、傳感器、全球定位系統等先進的物聯網技術的發展，傳統由低端人工完成的商品倉儲、配送、運輸等物流規劃、管理活動已經逐步轉向物品識別、地點跟蹤、物品溯源、物品監控、實時響應的過程控制活動偏移，變得更加智能化、系統化、透明化和自動化。對應職業教育中物流專業建設中的倉儲管理業務、庫存管理和倉儲規劃、物流企業市場營銷等專業課程已經不能滿足智能物流發展的需求，而自動識別技術、數據挖掘、人工智能、GIS 甚至智能物流設備的維修、維護技術已成為實際工作場景中必備的基礎知識。崗位需求也由倉管員、運輸調度員、配送員、客服人員等變更為具備物流過程優化和改善能力；掌握物流智能、自動化設備應用方法（例如立體倉庫、智能物流機器人、自動化分選系統）；具備車間調度、智能倉庫管理平臺WMS使用能力等高技能復合型人才[3]。

4.3 加強人工智能概念應用推廣，實現智能思維深度普及

加強人工智能相關算法、應用軟件使用的推廣與普及，特別加強機器學習、自然語言處理、機器識別、數據挖掘等相關課程的教學推廣，大力開展人工智能通識課程例如Python 基礎應用的開設，使各類專業人才培養在具備專業基礎理論和應用的同時，培養智能思維概念，構建學生職業衍生的終身職業教育氛圍；通過與本科高校對口貫通分段培養（3+2）的方式，培養具備本科學習層次的人工智能人才；充分利用高職院校的繼續教育和社區培訓面向傳統生產流水線中的技術人群進行智能理念提升、回爐訓練和技能培訓，使其成為智能制造設備的監控、管理和維修新員工，以期獲得更多可持續發展工作崗位，助力國家終身學習型社會建設。

職業院校是社會生產人才培養的搖籃，也是勞動力繼續教育、終身學習的溫床，人工智能深入生產與生活已勢不可擋，因此，職業教育需要積極思考專業建設轉型，及時適應專業智能化發展的行業需求，培養學生創造力、創新力及可持續發展學習力，滿足未來科技人才的大量需求，適應社會經濟發展的變化，為國家產業順利轉型和創新發展做出人才培養的杰出貢獻。