高職院校人工智能專業建設的探索

文/夏寶平

人工智能專業作為2019年教育部增補高職院校新開專業，如何培養和定位該專業人才是各高職院校必須思考的問題。本文從高職院校人工智能專業人才培養的現狀入手，從專業的目標定位、職業崗位能力分析、師資配備和課程體系設置四個方面探索高職院校人工智能專業人才的培養。

隨著互聯網的飛速發展，云計算、大數據和物聯網等相關新興技術得到廣泛應用，人工智能目前已經遍布人們的衣食住行領域。隨著人工智能的廣泛運用，市場對人工智能人才的需求不斷加大，人工智能技術人才炙手可熱。

2019年10月，教育部開始增設高職“人工智能技術服務”專業，2020年正式開展實施，全國共有173所高職院校獲批開設。2021年，教育部將原“人工智能技術服務（610217)”專業變更為“人工智能技術應用（510209)”專業，全國共有385所高職院校獲批開設。人工智能職業教育的開啟，加快推動了系統、完整地培養應用型人工智能專業人才的進程。

一、專業建設現狀分析

國內人工智能職業教育開展只有短短3年時間，但是教育部門、企業和高職院校等多方高度重視人工智能人才的培養。自2019年教育部增補“人工智能技術服務”專業后，越來越多的高職院校積極順應社會發展的趨勢，響應市場需求和國家發展戰略，立足學校自身的辦學條件和特色，充分調研人工智能產業發展對人才的需求，認真探索符合產業發展的人工智能專業人才培養模式。[1]但鑒于人工智能是一門新興專業，目前各高職院校在人才培養模式和定位上都處于探索階段，需要進一步深入研究。

（一)專業人才培養目標定位不準確

人才培養方案作為專業建設的“方向盤”，要能清晰明了地指明專業建設中的各個方面。而人工智能專業非一級學科，高職院校中存在多個專業都在進行人工智能人才培養，例如計算機科學與技術、工業機器人技術、嵌入式技術與應用等。對人工智能人才的培養沒有明確指定必須在哪個學院或者哪個專業培養，各高職院校的人才培養方案難以統一，以致整個人工智能人才培養體系不健全。[2]

（二)職業崗位能力分析不到位

人工智能專業作為交叉性學科，其應用的行業領域特別廣泛，所以各高職院校要做到對崗位進行科學分類、對各崗位能力進行深入分析，肯定存在一定難度。[3]

人工智能雖然是高職院校新開專業，但是目前人工智能已經滲入與生活密切相關的各行各業，不同企業對人才要求并不相同。因此，高職院校培養的人才與企業所需人才之間往往會存在一定差距。各高職院校所在的省市區域的人工智能行業發展并不均衡，特別是人工智能行業發展受限的區域。另外，高職院校對人才需求的調研不夠準確，最終導致培養的人才和面向的崗位與行業難以滿足市場需求。

（三)師資力量配備不足

《2022年人工智能教育藍皮書》指出，人工智能專業教師授課能力缺乏和課程體系不夠完善仍是亟待解決的突出問題。高職院校人工智能專業組建的師資團隊是人工智能專業建設的關鍵因素之一。目前，高職院校人工智能專業的師資隊伍，大部分都是由現有的信息技術相關專業教師組成的教學團隊，比如計算機專業、通信專業、電子信息專業、自動化專業等，大部分教師沒有相關崗位的工作經驗，對人工智能行業及技術的了解不夠深入。[4]但是高職院校的人工智能專業課程的教學過程需要結合人工智能在各行各業的應用，特別是需要融合企業的真實項目和案例，才能使學生深入了解和領會人工智能技術的落地運用，而目前高職院校的教師缺乏人工智能企業項目的實踐經驗。

（四)課程體系構建不合理

人工智能專業涉及知識面較廣、理論較深，高職院校人工智能專業若注重專業技術本身，學生就比較難以消化。但如果人工智能涉及的專業內容面面俱到，學生學到的內容往往只是入門級。[5]若只是將人工智能或相關專業的知識直接遷移到人工智能專業的課程中，那么人才培養方案中的專業課程就缺乏系統性和重構性，就不會突出人工智能專業與其他相關專業的獨特性。

一般人才培養方案在學生入學前已經制訂，但由于人工智能是新興專業，行業技術更新速度非常快，高職院校的學生經過3年的學習后，可能會面臨所學的課程體系內容難以滿足實際崗位要求。

二、專業建設探索

（一)專業定位

根據職業教育的特點，高職院校人工智能專業應側重應用型、技術型、實踐型和操作型崗位人才的培養，在專業定位上應面向人工智能方向的技術服務。人工智能的技術方向有應用開發、機器人、運維和營銷等。各高職院校在專業的定位上聚焦在1～2個面向應用或用戶的人工智能技術方向上較為合適。

高職院校在編制人才培養方案對人工智能專業進行定位時，首先可以參考國家行業與職業準則；其次以產教融合為出發點，依托區域人工智能產業，立足行業需求崗位；再次進行充分調研，內容包括企業用人需求、行業就業熱點；最后根據標準、了解行業、運用調研數據支撐人才培養，編制出一套符合學校自身特點的可以落地的人才培養方案。

（二)面向崗位

高職院校人工智能專業人才培養主要面向的崗位可分為技術、運維和營銷三大類，結合人工智能行業的崗位需求，具體為數據處理、人工智能產品應用開發、技術支持、人工智能產品集成與運維、市場營銷等。

首先，高職院校要充分發揮高職職業教育的特點和優勢，密切關注最新發布的與人工智能相關的新職業工種和標準，如人工智能訓練師、人工智能工程技術人員，將新職業要求和標準融入人才培養方案中。

其次，高職院校要從企業用人需求的信息中提煉出高職人工智能專業所面向的典型工作崗位，并對標標桿企業整理出典型的工作崗位，如數據標注員、數據預處理員、智能系統運維工程師、機器學習工程師等。

最后，高職院校在高職應用型人才的培養過程中，應積極推動企業與高職院校的聯合培養模式，尋求與區域標桿的人工智能企業進行深度合作，探索基于產教融合的人才培養模式。

（三)師資隊伍

隨著人工智能行業的迅速發展以及各高校人工智能專業的開設，市場上很多企業已經有較為成熟的人工智能產品，與人工智能相關的課程教材應運而生，配套的教學資源也非常豐富。

人工智能專業師資培養是目前眾多高職院校面臨的問題。師資培養需要有明確的標準規范和完整的配套培養與教育體制，最好的途徑就是結合產學研的企業項目，通過真實的工作場景和實踐需要將培訓內容落地運用。

除了對專業進行深入學習，參與行業相關會議、論壇外，高職院校還要安排教師參加基于“產教融合”的人工智能師資培訓，讓高校與企業之間進行深度師資交流，不斷提升專業技術水平，不斷提升教師的教學能力。

（四)課程體系

根據職業院校學生的特點，為使人工智能課程設置得更加合理化，高職院校首先應把人工智能專業課程的內容先濃縮，然后分解為適合高職學生學習的課程；其次是人工智能專業課程的設置應對應到行業、產業等具體工作崗位；最后作為補充的選修課程，課程設置要遵循學生個性化的發展，如開設人工智能產品營銷和服務類課程，拓展高職學生的職業規劃。

通過分析高職院校中2020年已開設人工智能技術服務和2021年已開設人工智能技術應用專業的人才培養方案，高職院校可以總結和提煉出適應所在區域的課程體系結構，厘清人工智能專業基礎課、專業核心課、專業實踐課與專業拓展課的分類，梳理出這些專業課程知識點的遞進關系，實現課程設置的完整化和系統化。

人工智能專業課程具備多學科交叉性，同時又具有很強的技術前沿性。專業課程的內容和涉及面較廣，技術更新較快，所以人工智能專業課程的教師需要通過不斷學習和培訓來提高自身的知識技能儲備，從而適應行業發展和課程更新。

三、結語

人工智能專業既是綜合性較強的交叉學科，也是新興專業，所以高職院校在設立人工智能專業后，需要從專業定位、面向崗位、師資培養和課程體系等多維度來進行思考和探索，編制一份適合高職院校的科學的人工智能專業應用型人才培養模式，助推人工智能產業的區域發展。