數字化背景下高職人工智能專業課程體系建設研究

摘要：隨著數字化時代加速發展，人工智能技術深刻影響各行各業，驅動社會變革與經濟增長。高職人工智能專業課程體系建設亟待完善。本文探討數字化背景下高職人工智能專業課程體系構建，分析教育現狀、市場需求和人才培養關鍵因素，提出基于實踐和理論相結合的課程設計原則，設計專業核心課程、選修課程及實踐環節，并構建多元化教學方法和評估體系，以培養適應未來發展的高素質AI 人才，為人工智能職業教育建設提供參考。

關鍵詞：數字化轉型；人工智能；課程體系；高職教育；技能培養

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）06-0024-03 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

0 引言

近年來，人工智能技術快速發展，已成為驅動社會進步和經濟增長的關鍵力量[1]。人工智能不僅在技術層面上帶來了革命性的變化，更在文化、社會、倫理等多方面引發了廣泛的討論與思考[2]。根據國際數據公司（IDC）的報告，全球AI市場預計將在未來幾年內以超過20%的年增長率持續擴張。人工智能應用已經滲透到金融、醫療、交通、教育等多個領域，改變了傳統行業的運作模式[3-4]。例如，在醫療領域，AI算法可以通過分析患者數據來輔助診斷，提高醫療服務的效率與準確性[5]；在交通領域，自動駕駛技術的不斷進步正在重新定義城市交通的未來[6]。這些變革對人才的技能要求提出了新的挑戰，不僅需要扎實的技術基礎，還須具備創新思維和跨學科的知識[7]。面對人工智能技術快速迭代和市場對AI人才的旺盛需求，高職教育亟需構建與時俱進的人工智能專業課程體系，培養具備扎實理論基礎和實踐能力的高素質AI人才。然而，當前高職院校人工智能課程體系建設面臨諸多挑戰，例如課程內容與行業需求脫節、師資力量不足、實踐環節薄弱等。為此，本文探討數字化背景下高職人工智能專業課程體系的構建，旨在為高職人工智能專業人才培養提供參考。

1 課程體系建設中的挑戰與應對

在高職院校人工智能專業的建設與發展中，教師隊伍建設、課程內容更新以及學習動機與參與度是三大核心要素[8]。首先，師資力量的強化是關鍵，鑒于人工智能技術日新月異，必須不斷提升教師的專業素養，通過定期組織教師參與行業研討會、專業培訓班及在線學習，確保他們緊跟技術前沿。同時，鼓勵教師主導或參與科研項目，與企業合作，積累寶貴的行業經驗，從而優化課程結構。其次，面對人工智能領域的快速變化，課程內容的更新與維護至關重要。高校需構建靈活的課程調整機制，依據學生反饋、行業調研及專家評審結果，定期評估并優化課程內容，確保其既具有前瞻性又貼合社會需求。此外，與企業的長期合作能為課程提供行業趨勢與技術發展的即時信息，確保課程能夠緊跟時代步伐。最后，為了提升課程效果，高校還需關注學生的學習動機與參與度，通過提供多樣化的選修課程、項目實踐、實習機會及科研項目，激發學生的學習興趣，增強其實踐能力和團隊協作精神。這些實踐環節不僅能鞏固學生的理論知識，還能有效提升他們解決實際問題和團隊合作能力，為培養適應未來行業需求的高素質人才奠定堅實基礎。

2 數字化背景下的課程體系要求

在未來的工作環境中，AI技術的普及將帶來技能需求的重大變化。根據世界經濟論壇的報告，到2025 年，全球將面臨高達8500萬個工作崗位被自動化取代[9]，但同時也將創造9 700萬個新的崗位，未來工作中學生需掌握編程、數據分析及AI工具的使用，成為“數字化原住民”。這一點在當今科技驅動的社會中尤為重要，數字素養已成為一項基本技能。在復雜多變的業務環境中，學生需要具備靈活應對問題的能力，能夠將AI技術融入實際問題解決中。這要求學生不僅具備扎實的理論基礎，還要能夠在動態變化的環境中快速反應。此外，創新精神與創業意識也至關重要，是推動經濟發展的關鍵力量。通過企業調研顯示，AI人才需求主要聚焦于三種崗位：一是技術崗位，如數據科學家、機器學習工程師等，要求扎實的數學、編程能力和統計分析技能，技術崗位的工作人員需要不斷更新知識，以跟上快速變化的技術前沿；二是應用崗位，如AI產品經理、AI產品業務員等，需具備跨學科知識、項目管理能力以及良好的溝通技巧，應用崗位不僅要求技術背景，還需理解市場需求和用戶體驗，以推動產品的成功；三是倫理與社會責任，隨著AI 應用的普及，企業也日益關注AI技術帶來的倫理和社會問題，因此具備倫理思維的人才需求逐漸增加，尤其是在涉及數據隱私和算法公正性的問題上，企業需要能夠平衡技術與倫理的專業人士。

3 課程體系的構建措施

課程設計必須以實用性為導向，課程內容需與行業動態保持同步，定期更新，引入最新的研究成果和技術，積極與企業合作，確保課程內容的相關性。通過真實項目的參與，增強學生的實踐能力，使其能夠將理論知識轉化為實踐應用。同時，AI技術的應用往往需要多個學科的知識，因此課程設計應鼓勵學生修習其他學科的課程，以拓寬知識面，確保學生在畢業時具備進入職場所需的技能，課程結構設置如圖1 所示。

3.1 人工智能相關核心課程設計

為了構建完善的課程體系，可以考慮設置以下核心課程。

1）機器學習，包括監督學習、非監督學習和強化學習的基本概念及常用算法。學生應學會如何選擇合適的算法解決特定問題，并理解算法的優缺點。教師應將理論講解與實踐相結合，使用Python和相關庫（如scikit-learn等）進行實驗。強調數據集的選擇和預處理，以提高模型性能，幫助學生理解機器學習的實際應用。

2）深度學習，涵蓋神經網絡結構、卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其應用。介紹深度學習的基礎知識以及如何構建和訓練深度學習模型，并結合百度飛槳（PaddlePaddle）、華為昇思（MindSpore）或PyTorch等國內外深度學習開源框架進行項目實踐，強調模型的訓練、調優和評估過程。通過實際案例幫助學生理解深度學習的應用場景，例如圖像識別和自然語言處理等。

3）數據分析，教授數據預處理、探索性數據分析、可視化技術及常用工具（如Pandas、Matplotlib）。使學生掌握如何從數據中提取有用的信息，并能夠將訓練過程和結果進行可視化展示。通過真實數據集進行項目分析，提升學生的數據處理能力，強調數據驅動決策的重要性。

4）自然語言處理，涉及文本處理、情感分析、機器翻譯等。介紹自然語言處理的基本概念和常用技術，幫助學生理解如何處理和分析文本數據。通過案例分析與項目開發，提升學生在NLP領域的應用能力，強調如何構建和評估自然語言處理模型。

5）AI倫理與社會影響，探討AI技術在社會中的倫理挑戰與責任，分析相關法律法規。針對算法偏見、數據隱私等重要議題開展討論與辯論，增強學生對AI技術影響的全面理解，并促使其形成批判性思維。通過分析真實案例，幫助學生理解技術對社會的影響和倫理決策的復雜性。

3.2 選修課程與實踐環節設計

除核心課程外，還應增加行業應用案例，分析不同行業中的AI應用，如金融風險控制、醫療診斷和智能制造等。將結合行業趨勢，幫助學生理解AI技術的商業價值。邀請行業專家講座，結合實際案例進行深入討論，幫助學生理解AI技術在具體行業中的應用及挑戰。同時高職院校應多與企業合作，為學生提供實習機會，增強學生的實踐能力和就業競爭力，確保學生能夠在實際工作中應用所學知識。實習將為學生提供寶貴的行業經驗，使他們能夠提前了解職場環境。在創新創業培養方面，應通過項目孵化、競賽等形式，培養學生將人工智能與創業思維相結合的創業能力，激發學生的創新意識，鼓勵他們開發實際的產品或服務。

4 教學方法

為提高教學效果，應采用多種教學方法。混合式教學結合線上與線下教學，滿足不同學生的學習需求，增強學習的靈活性。在線課程可用于理論知識的傳授，而線下課程沒有外界的干擾，更有學習氛圍，在這種環境下，學生可以和老師、同學直接溝通，更適合實踐和討論。教學過程中可以圍繞具體項目展開教學活動，以項目為導向，使學生在項目實踐中學習和應用知識。真實的項目可以幫助學生提高解決問題的能力和創新意識。與此同時，可以對學生進行分組，形成協作學習小組。通過小組合作解決問題，促進學生的學習動力和學習興趣，增強學生團隊合作、溝通與協調能力。

5 評估體系

在人工智能專業課程體系構建中，以提升學生的人工智能應用實踐能力為目標，構建以學生為中心的多元綜合性評估體系。依托數字化教學平臺課堂活躍數據和評價功能，定期開展技能測試，考核學生對所學理論知識的掌握情況。依托在線學習平臺、實際項目報告、技能競賽獲獎、專業證書等形成技能實踐能力評價，考核學生對相關技術的實施和實踐能力。根據校內外實訓平臺、教師評價、企業教師評價、項目導師評價和學生評價等多主體評價體系形成的綜合評價更加注重學生技能的提升、團隊項目參與度和學生成績的穩定性，能夠有效促進學生的全面發展。

6 結論

數字化背景下，人工智能的快速發展對教育領域提出了新的要求。構建科學合理的人工智能專業課程體系，不僅能提升學生的專業素養，也為社會培養高素質的AI人才。本文提出的課程體系設計原則與具體課程設置，旨在為高校教育者更好地應對這一挑戰提供借鑒。教育單位應積極建立校企合作機制，為學生提供更多實習和實踐機會，將理論與實踐緊密結合。教育者應關注科技的發展趨勢，鼓勵學生勇于探索和創新。通過培養學生的學習能力、實踐能力、問題解決能力和批判性思維，確保他們能夠適應技術快速迭代的環境。總的來說，人工智能教育將在未來的科技發展與社會進步中扮演更加重要的角色。通過不斷地探索與實踐，培養出更多適應時代需求的AI人才，推動社會的可持續發展。同時，教育工作者應積極面對新技術的挑戰，靈活調整課程內容與教學方法，確保學生能夠學習到企業所需技能，為社會培養出更多高素質的AI人才貢獻力量。