校院協同視角下的交叉學科師資隊伍建設與管理

楊楊　尚文

摘 要：時代變遷影響了高校的學科發展與人才培養，信息時代與工業時代不同，它的到來對高校的學科與人才培養產生了深刻影響。信息時代使人工智能與經濟社會深度整合，人工智能與計算機軟件、醫療、金融、安防等領域的深度融合也在不斷改變著我們的生活，時代需要人工智能的發展布局，需要多學科交叉融合。

關鍵詞：校院協同 交叉學科 師資隊伍 人工智能學科

1 引言

隨著創新型國家戰略的實施，以知識綜合化為特征的新經濟形態的發展以及我國經濟結構轉型升級，培養多種學科交叉融合的創新型人才成為現代大學的使命，也是新工科人才培養取向的新趨勢。隨著知識社會的到來，學科開始從“高度分化”走向“交叉融合”，知識生產從“學科中心”轉向“問題導向”，人才培養從“專業教育”邁向“學科交叉教育”。而高質量師資隊伍的建設正是實現人工智能學科發展與培養融合創新型人才根本任務的核心和根本。

2 高校人工智能學科師資隊伍現狀及問題

2020年度普通高等學校本科專業備案和審批結果顯示，共有130所高校新增人工智能專業，2019年180所，2018僅35所，增加幅度驚人。《中國互聯網發展報告（2021）》顯示，2020年，我國人工智能產業規模為3031億元，同比增長15%，增速高于全球。2018年《中共中央國務院關于全面深化新時代教師隊伍建設改革的意見》教師隊伍建設目標任務中指出，到2035年，教師主動適應信息化、人工智能等新技術變革，積極有效開展教育教學。與高增長、大需求不匹配的，是我國人工智能人才的數量。據高盛《全球人工智能產業分布》報告統計，2017年全球新興人工智能項目中，中國占據51%，數量上已經超越美國。但在全球人工智能人才儲備方面，中國卻只有5%左右，我國的人工智能人才嚴重匱乏，同時在師資隊伍建設方面也存在著諸多問題。

2.1 專業師資隊伍數量緊缺

從2017年3月人工智能首次被寫入政府工作報告，到2018年第一批人工智能專業本科招生，距今只有短短三四年時間，且開設人工智能專業的高校增速迅猛，但人工智能專業的設立，多數高校沒有經過充分的準備，大多依托計算機科學與技術學科或軟件或信息技術學科設立，師資隊伍也多從這些學科分化而來，在中國整體人工智能人才儲備不足的情況下，通過招聘的方式短時間內難以進行有效補充，也很難以滿足規模膨脹的需求。少數高校在人工智能專業設置時，沒有考慮到實際情況，只是盲目跟風，看到了人工智能專業的熱度和招生吸引力，并沒有配置相應數量的專業師資。專業師資隊伍建設也會受到學校政策支持力度、社會薪酬待遇等因素的影響。由于計算機、軟件等行業尚屬于新興行業，受到經濟社會發展需要、人才數量緊缺等多重因素影響下，企業在招聘這方面人才的投入非常大。據《2020中國大學生就業報告》顯示， 計算機類、電子信息類、自動化類等本科專業畢業生薪資排名前三，這三個專業都與人工智能密切相關。由此可見高校在人工智能領域高層次人才招聘方面的競爭壓力可見一斑，想要建立一支高水平專業人工智能師資隊伍壓力之大。

2.2 師資隊伍質量不高

人工智能是一個跨學科、高度交叉融合的領域，隨著信息時代的到來而產生，既需要有扎實的信息技術基礎學科的底蘊，又因為經濟社會重點產業領域發展需求，而與眾多領域交叉融合，對師資隊伍建設提出了更高的要求。清華大學人工智能領域在國內乃至國際都是首屈一指，成立于2018年的清華大學人工智能研究院的師資隊伍代表了國際高校人工智能領域師資隊伍的頂尖水平。研究院院長張鈸院士，圖靈獎得主、中國科學院院士姚期智教授，都是計算機相關基礎研究和應用領域的頂級專家。即使如此，清華大學的人工智能研究院的師資隊伍是由多個院系的教師聯合構成。國內其它高校的人工智能學科師資隊伍良莠不齊，更無法與清華大學比肩。很多高校人工智能領域的老師屬于“借調”，來自于信息、軟件、計算機、自動化等專業，知識結構局限于自身的研究領域，對人工智能技術，及其交叉領域涉獵較少，也就很難滿足“人工智能+”的研究需求及交叉復合型人才培養的需求。

2.3 地域發展不均衡

據2019年《全球人工智能發展白皮書》顯示，受政策與資本推動，京津冀、長三角、珠三角成為人工智能企業分布最多的地區，北京上海領跑全國，以北京上海為代表的一線城市在人才數量、科研能力等方面長期處于第一梯隊。北京在人工智能方面的科研院校占據全國50%以上，政府與科研機構與院校成立的實驗室超過10個，上海市依托眾多高校資源，也在人工智能研究方面奠定了一定的學術基礎。因此全國的人工智能高端人才和最優質的師資隊伍在集結在以北京上海為代表的一線城市的高校。這些地區百度、京東、美團等互聯網巨頭投入的大量社會資本也吸引更優質的師資隊伍能進入這些高校開展科研、教學工作。地域不均衡，也與地方政府人工智能發展的政策和高校對人工智能學科的支持政策有關。很明顯東部地區，以北上廣深為代表的一線城市制定了行之有效的政策，與人工智能產業緊密相聯的區域內高校也更容易受到政策的支持，高校的配套支持資源也更豐富。

2.4 體制機制設計局限

為適應經濟社會對人工智能發展的需求，國家、地方政策布局及人才培養的需求，高校紛紛開設人工智能專業，組建人工智能實驗室或研究中心。但沒有考慮到人工智能學科的高度融合性、創新性、前沿性。很多學校在體制機制設計上沒上匹配這一學科的特殊性。使得人工智能領域師資隊伍在組建過程中遇到了很多困難。諸如薪資待遇如何體現行業水準，如何打破現有薪酬分配體系，體現人工智能行業教學科研人員的市場價值;人才評價體系如何打破學科壁壘，組建適合交叉研究成果的評價組織或機構，打通評價通道，構建適合交叉成果評價的評價體系和標準;團隊管理如何打破目前以學科為基礎劃分和設置科系的高校主要科研單位構建方式，以項目或任務為導向，形成完整的團隊式管理體系;由于不同學科或學院錯綜復雜的競爭和利益關系，抵制學科界限被打破，反對現有學科解體，學科發展如何突破學院限制，實際共享平臺、共享資源、跨學科師資隊伍的合作與交流;每一個學科方向都有自己人才招聘的準則和剛性條件，如何突破現有人才招聘條件和招聘方式的限制，形成常規引進與多元柔性引進結合，打破現有剛性條件，多元評價方式招聘人才，這些都是擺在高校面前亟需解決的難題。清華大學人工智能研究院的建立打破了學院和學科的壁壘，但由于體制機制或各個高校現實情況不同，清華大學模式很難迅速在各個高校復制和推廣。而且由于跨學科交叉融合屬于新興事物，組建跨學科師資隊伍沒有太多理論和實踐經驗可借鑒。

3 交叉學科師資隊伍建設管理思考

高質量交叉學科師資隊伍建設在目前高校的體制機制下困難重重，除需要國家正確引導，政府、市場大力支持外，更需要校院協同，互相配合，共同解決。

3.1 學校方面

3.1.1 進一步深化學校綜合預算改革

由于人工智能學科的特殊性，人才市場化定價較高，而高校目前的薪資待遇相較市場而言，競爭力較小。以推動人工智能學科建設發展為目標，通過學校綜合預算改革，實現校院兩級財務管理體制，將財務管理重心下移，優化資源配置，擴大人工智能學科或團隊財務自主權，加強學科經費統籌使用權，放寬經費使用限制，破除經費使用壁壘。為人工智能學科或團隊提供更大的資金支持力度基礎上，學校專門設立人工智能學科建設引導性專項資金，引導支持人工智能學科跨學院、跨校區、校企協同，向對接國家和地方重點卡脖子人工智能項目和人工智能核心技術攻關的團隊提供專項資金支持。強化學校財務的統籌、重點和引導作用，助推人工智能學科匯聚融合交叉，實現強院興校，強學科興校。

3.1.2 改變單一引才方式及評價機制

人工智能方面的人才或專家是發展人工智能學科的關鍵，也是組建人工智能學科或團隊的靈魂，很多高校為發展為工智能學科，通過提高人才待遇，提供住房補助等多種方式吸引優秀人才加入。但目前大部分高校的人才招聘權并沒有完全下放到學院，或限于編制問題，或限于人工智能學科的交叉屬性，很難配備學科或項目所需要的整齊團隊，給開展科研工作帶來困難。山東大學在發展人工智能學科方面進行了很好的嘗試。2019年與人工智能頂尖高校成立了山東大學-南洋理工大學人工智能國際聯合研究院，以建設成為一流的科學研究平臺、一流的學科支撐平臺、一流的人才匯聚平臺、一流的人才培養基地以及一流的成果轉化平臺為目的，并在人工智能師資隊伍建設方面進行了有效的嘗試。學校為配合研究院引才，對研究院“放、管、服”進一步放大，為新引進各類人才開通各項服務新通道，改革新聘教師選人標準“一刀切”做法，充分考慮人工智能學科特點和差異性，將人才引進評價權下放到研究院，由研究院自主制定新進教師遴選標準，自主組織學術評價，并通過人才隊伍建設改革，建立從高層次人才體系到專聘科技人員、校內雙聘的多元人才招聘體系，為人工智能學科多元化的人才需求提供了可能性。

3.1.3 深化收入分配制度改革

制定更加靈活的績效工資分配方案，結合財務預算改革，給予學院更多自主權。

3.1.4 強化人才隊伍培訓力度

人工智能學科屬于新興學科，又需要交叉復合型人才，需要學校構建具有前瞻性的人才隊伍培訓體系，提高人工智能學科人才隊伍可持續發展能力。強化教師職業素養、教學技能和創新能力培訓，增加不同學科交流通道，加強國際化培訓力度，建立人工智能學科海外研修制度，推進教師成班化國際專項培訓。鼓勵人工智能學科青年教師，學科帶頭人積極參加海外各類學術交流，學習頂級人工智能高校及企業的先進經驗及技術。加強人工智能學科教師隊伍師德師風培訓，在注重科研能力培訓、培養的同時注重軟素質能力培養，以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，堅持黨管人才基本原則，充分發揮黨在人才工作中把方向、管大局、做決策、保落實的思想政治優勢和組織優勢，全面貫徹黨的教育方針，將立德樹人貫穿人才培養全過程，充分發揮黨員先鋒模范作用，培養“雙帶頭人”，通過培訓打造政治素質和學術水平都過硬的頂尖人工智能團隊。

3.2 學院方面

3.2.1 校企合作，多渠道開源，加大資金配套支持力度

學院在配合學校財務預算改革，財務自主權增大的條件下，要用好財務統籌分配權，將更多財務資源分配于人工智能學科，支持其發展。加大力度支持人工智能領域的基礎理論研究和國家戰略需求、重點領域的重點科研攻關和卡脖子技術領域，支持重點團隊解決重點問題。同時應該抓住“人工智能+”的優勢，增加與企業的合作，共同實驗室，共同組建科研團隊，為企業解決實際問題的同時，更可以與企業聯合培養、輸送優秀人工智能領域的人才，同時獲得企業的資助，或利用橫向課題獲得企業資金支持，校企合作，實現共贏。

3.2.2 探索適合的學科或團隊建設方案

由于人工智能學科的高度交叉融合屬性，每一個學院或研究機構在組建人工智能團隊的時候要立足于本單位的實際情況，利用自己的優勢和現有的政策條件，探索適合自己的學科或團隊建設形式。山東大學-南洋理工大學人工智能國際聯合研究院在學校支持政策的基礎上，借鑒國外高校先進經驗，通過組建PI團隊的方式，解決交叉學科人才引進的問題，也體現了平臺的開放、包容、自由、靈活性。研究院采用PI管理模式，以PI團隊作為中心的基礎科研活動單元組織科研團隊，建立以PI為主體的人才組織體系和用人機制。團隊PI負責實施所屬研究方向的科研活動、學科建設和人才培養任務，安排研究任務。PI采用選拔聘用，一旦成為團隊PI，研究院將給予PI充分的團隊管理、考核評價自主權。團隊成員由PI自行組建招募，研究院給予協助，這種方式既能組建適合自己團隊研究目標和任務的團隊成員，又能充分利用校內雙聘、專聘科技人員等已有政策，加強人員把關和管理。

項目：山東大學教育教學改革研究項目，項目編號：2021Y105。

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作者簡介：

楊楊：（1987.04—），女，漢族，山東省濰坊青州市人，碩士研究生。研究方向：軟件工程。。