高職院校開設人工智能課程設計與目標定位研究

關鍵詞：人工智能；高職學生；課程設計；非認知技能

0 前言

如今，作為新一輪科技革命的典型代表，非人工智能莫屬。人工智能（Artificial Intelligence，英文縮寫為AI） 是綜合了計算機、信息論、控制論、邏輯學、數(shù)學、統(tǒng)計學、神經(jīng)科學、語言學、倫理學等學科發(fā)展起來的新興交叉學科，是計算機技術發(fā)展的高級階段[1]。人工智能作為一種新型的通用技術，其具備的協(xié)同創(chuàng)造、融合替換的特點將對社會和經(jīng)濟帶來巨大影響，已被世界各國列入國家科技戰(zhàn)略。包括中國在內的多個國家都相繼出臺一系列促進和規(guī)范人工智能發(fā)展的政策。人工智能在近幾年正以迅雷不及掩耳之勢“席卷”并“改造”著人類的各個行業(yè)，甚至部分行業(yè)的改造呈現(xiàn)出顛覆性的態(tài)勢。為了適應這個時代人工智能給社會帶來的不可逆轉的巨變，并考慮到人工智能可能對高職學生就業(yè)形勢的沖擊，高職院校應該將人工智能的相關知識通過專業(yè)必修課或通識選修課的方式融入各個專業(yè)的知識體系，使其成為高職學生必備的知識素養(yǎng)。具體課程設計可以結合新職業(yè)需求，讓各專業(yè)的學生能從編程這個底層邏輯開始，了解人工智能的發(fā)展歷史、掌握其應用方法、培養(yǎng)其思維意識、理解其倫理關系，以達到提升將其運用于本專業(yè)的創(chuàng)新能力。課程教學過程中還應突出非認知技能的重要性，使學生真正意識到非認知技能對其就業(yè)崗位的影響。

1 新職業(yè)需求下的人工智能學習

人工智能涵蓋的學科范圍非常廣泛，由于高職院校學生受知識儲備所限，雖然沒有必要把所有人工智能技術都學精學透，但人工智能課程還是應根據(jù)新職業(yè)的需求特點，有主次、分步驟、分專業(yè)地進行教學設計，進行人工智能典型實訓案例的選取。

1.1 典型人工智能實訓案例設置

分析目前人工智能技術主要包括以下幾種：

機器學習（Machine Learning） ：這是人工智能的核心技術之一，它使機器能夠通過學習數(shù)據(jù)和模式來實現(xiàn)任務或決策的自動化。其典型方法是監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習。

深度學習（Deep Learning） ：深度學習是機器學習的最重要分支之一，它通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的工作方式來處理和分析數(shù)據(jù)。深度學習常用于圖像識別、自然語言處理、語音識別等領域。

自然語言處理（Natural Language Processing，NLP） ：NLP技術使機器能夠理解、解釋和運用人類語言。它涉及的任務包括語音識別、語義理解、文本生成、機器翻譯等。

計算機視覺（Computer Vision） ：計算機視覺技術使機器能夠識別、分析、運用和理解圖像及視頻數(shù)據(jù)。

它常在人臉識別、圖像分類、目標檢測等任務中發(fā)揮作用。

機器人技術（Robotics） ：機器人技術涉及將人工智能應用于機器人的控制和自主決策。它涵蓋了運動控制、感知控制、規(guī)劃與決策、人機交互等多個方面，可以應用于制造業(yè)、服務業(yè)、醫(yī)療健康等領域。

專家系統(tǒng)（Expert Systems） ：專家系統(tǒng)基于規(guī)則和知識庫構建，能夠模仿專家知識和經(jīng)驗，提供專業(yè)級的決策支持。

自主決策（Autonomous Decision-Making） ：自主決策技術使人工智能系統(tǒng)能夠在沒有人類干預的情況下做出決策。這包括強化學習、演化算法、群體智能等技術，可以應用于智能游戲、智能交通、智能金融等領域。

根據(jù)以上各類人工智能技術的特點及落地應用場景，人工智能課程可以設置如人工智能基礎、人工智能編程、圖像識別、人臉識別、生物信息識別、自然語言處理、智能語音、無人駕駛、數(shù)據(jù)挖掘在內的10個典型實訓案例。通過這些交互體驗式案例激發(fā)學生的學習興趣，體驗人工智能技術的應用效果。

1.2 人工智能新職業(yè)分析

為了適應經(jīng)濟和技術的發(fā)展，也為了促進就業(yè)、創(chuàng)業(yè)，國家每隔一段時間都會根據(jù)市場需求公布新的職業(yè)。職業(yè)院校可根據(jù)這些公布的新職業(yè)調整專業(yè)設置和課程內容，提高教育的針對性和實用性。近幾年國家分四批公布了56個新職業(yè)，這里把它們按照數(shù)字智能類、信息管理類、需求服務類進行了匯總分類，具體分類如表1所示。

從表1中可以看出，隨著人工智能技術的不斷普及，大量直接應用人工智能的數(shù)字智能類新職業(yè)快速涌現(xiàn)，占比已達新職業(yè)總和的39%。而信息管理類（占比29%） 和需求服務類（占比27%） 的新職業(yè)也都存在間接使用或服務人工智能的場景。因此，高職院校可以根據(jù)各專業(yè)對應就業(yè)類型的變化，以及對人工智能技術使用需求程度的不同，采用專業(yè)必修或通識選修的方式進行人工智能課程的教學。

1.3 高職各類專業(yè)學習人工智能需掌握技術分析

1） 對于計算機類專業(yè)，人工智能課程應作為專業(yè)必修課程納入教學計劃。表1中公布的數(shù)字智能類新職業(yè)、信息管理和需求服務類新職業(yè)已經(jīng)覆蓋了當前大部分人工智能應用場景。前文規(guī)劃的人工智能編程、圖像識別……數(shù)據(jù)挖掘這10個典型實訓案例都應在教學過程中實施。針對高職學生知識儲備特點，人工智能編程實訓案例可采取進階學習方式：在低年級開設Python和C++課程，進行編程語言理論學習，通過調試實踐熟悉Numpy、Pandas數(shù)據(jù)處理、Matplotlib、Seaborn數(shù)據(jù)可視化；在高年級進行Pytorch開源框架的熟悉使用和經(jīng)典算法的應用實踐[2]。

2） 對于非計算機類專業(yè)，人工智能課程可作為通識選修課程納入教學計劃。人工智能技術在不同專業(yè)都存在典型應用場景，這些應用場景大多都能在新公布的職業(yè)中有所體現(xiàn)。可以通過對典型人工智能應用場景對應典型人工智能新職業(yè)的分析，有重點和針對性地選擇實訓案例，具體對應表如表2所示。

在人工智能課程設置的10個典型實訓案例中，人工智能基礎、人工智能編程（Python） 實訓案例在每個非計算機類專業(yè)都應予以學習，畢竟在當前的就業(yè)環(huán)境下，掌握Python編程能為就業(yè)增加競爭優(yōu)勢。此外，建議數(shù)據(jù)挖掘實訓案例也可作為各專業(yè)必修的案例，因為該案例涉及數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)標注等內容，本身就擁有許多就業(yè)機會；該案例涉及的數(shù)據(jù)分析、圖表展示也是職場制作各類報表必不可少的內容，還能為學生在職場增添價值。

2 注重非認知技能的培養(yǎng)

正如有學者所言，“未來的職業(yè)教育必須以提升職業(yè)人綜合素質為根本出發(fā)點，才能適應人工智能時代對人才的要求。”[3]注重非認知技能的培養(yǎng)可以間接地保障學生的就業(yè)，讓學生及時應對未來職業(yè)劃分的挑戰(zhàn)，還能使學生更多地關注人機協(xié)作，實現(xiàn)創(chuàng)新智慧管理。

2.1 保障學生就業(yè)

職業(yè)教育重視培養(yǎng)學生的非認知技能是對學生就業(yè)的一種保障。作為綜合素質里不可或缺的非認知技能主要指社會交往中表現(xiàn)出來的思想、情感和行為[4]。以溝通協(xié)作、自我情緒管理、學習問題解決為特質的非認知技能，具有跨專業(yè)、復合式的特點。2010 年以后，許多國家對能保持就業(yè)穩(wěn)定性的非認知技能日益關注，在人工智能日益普及的形勢下，企業(yè)對于人才技能的需求已悄然發(fā)生改變，已經(jīng)由過去注重認知技能向注重非認知技能轉變。

2.2 應對未來的職業(yè)劃分挑戰(zhàn)

記得一句廣告語“……掌握核心技術……”。如今人工智能技術廣泛的應用帶來一種狀況，那就是核心技術擁有者掌握了核心層面的技術，這使得普通工人只須完成一般簡單化的操作。可以預見未來職業(yè)不管簡單復雜，容易被人工智能代替的往往就是能夠實現(xiàn)程序化的崗位，這可能將使職業(yè)的劃分由“認知技能高低”轉化為“程序化與否”。在這種形勢下，職業(yè)教育更應該注重培養(yǎng)學生的非認知技能——這種無法被程序化的能力。

2.3 關注人機協(xié)作，創(chuàng)新智慧管理

應用人工智能的程序化、規(guī)則性認知勞動會對傳統(tǒng)職業(yè)的知識技能要求有所改變，這不得不讓高等職業(yè)教育重視學生的人機協(xié)作、創(chuàng)新管理能力的培養(yǎng)，尤其是培養(yǎng)能解讀人工智能工具輸出結果或在判別模糊時做出決策能力的智慧型管理人才[3，5]。

3 人工智能教學問題分析

有別于本科院校的雄厚師資和配套科研環(huán)境，高職院校人工智能課程師資和實踐資源的缺乏，是如今亟待解決的問題。

3.1 教師對人工智能技術應用不夠深入

與已熟悉人工智能技術的新進教師不同，學校原有教師應主動參與人工智能相關培訓，學會持續(xù)有效使用人工智能技術，熟悉人工智能的實際應用場景，了解人工智能相關倫理等。同時還要重新審視實踐環(huán)節(jié)的設置，充分挖掘與開發(fā)不易被替代的、人類獨有的思維或人工智能輔助的創(chuàng)新型作業(yè)，培養(yǎng)能夠勝任人工智能難以替代的高素質人才。

3.2 人工智能教學設備與資源不足

人工智能技術應用一般都需要較高性能的計算機硬件設備，另外還需要比較穩(wěn)定的網(wǎng)絡配套設施，數(shù)據(jù)加載、訓練平臺也是不可或缺的。這需要開課學校能夠獨立或尋求企業(yè)合作來加大配套資金的投入和實踐環(huán)境的建設提升，真正提高人工智能技術在教學實踐中的應用效果[6]。

4 結束語

人工智能技術融入各行各業(yè)已是大勢所趨，雖然不同專業(yè)受到人工智能技術影響存在差異，但面對新職業(yè)的挑戰(zhàn)，高職院校各專業(yè)都開設人工智能課程已是勢在必行。一個擁有開放知識體系的、可被多學科兼容的交叉學科取代具有封閉知識體系的單一學科的時代已然到來。