高職院校數字化課程資源建設與應用

摘要：文章圍繞人工智能技術應用專業，深入研究與探討數字化課程的建設與應用，并從政策方面、建設方面、應用方面、問題方面、特色方面進行深入探討，旨在提高學生的專業素養和就業競爭力，為培養適應社會發展需求的人工智能技術人才提供有力支持。

關鍵詞：高職；數字化課程資源；人工智能技術應用

國家大力推動職業教育改革，鼓勵院校運用信息技術創新教學方式，為數字化課程建設提供了方向和支持。當下產業界數字化進程加速，這要求職業院校的課程能與社會發展相匹配，培養出適應數字經濟時代的高素質技術技能人才，促使高職院校加快數字化課程建設。

一、高職院校人工智能技術應用專業數字化課程資源建設

（一）課程內容設計

1.緊貼行業需求

高職人工智能技術應用專業應對人工智能相關企業的崗位需求進行深入調研，了解企業對人工智能技術應用專業人才的技能要求，并以調研結果為依據，確定課程教學的核心內容，包括機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等領域的知識與技能。

2.課程模塊化設計

高職人工智能技術應用專業應將專業課程內容劃分為多個模塊，每個模塊均圍繞一個特定的主題或技能點展開，如設置機器學習基礎模塊、深度學習實戰模塊、自然語言處理應用模塊等。

3.注重專業實踐教學

高職人工智能技術應用專業應增加實踐教學的比重，使學生通過實際項目操作，深入掌握人工智能技術的應用方法。在設計實踐項目時，教師要充分考慮項目的真實性和實用性，讓學生在實踐教學環節中提高分析問題和解決問題的能力。

（二）課程數字化資源類型

第一，在線課程視頻。專業教師錄制高質量的專業課程視頻，講解課程的重點和難點。視頻采用分段式錄制，方便學生根據自己的學習進度和實際情況進行觀看，例如，教師將人工智能機器學習、深度學習應用開發、計算機視覺處理、人工智能分布式倉儲等專業核心類課程的理論知識，通過動畫、視頻等形式呈現出來，更易于學生理解。

第二，電子教材和課件。專業教師編寫專業電子教材和課件，可以方便學生隨時隨地學習。電子教材和課件包含豐富的圖片、圖表、案例、視頻，比紙制教材更能激發學生的學習興趣。

第三，實驗指導手冊。教師為實踐教學環節編寫詳細的實驗指導手冊，指導學生完成實驗項目。實驗指導手冊包括實驗目的、實驗注意事項、實驗步驟、實驗結果分析等內容。

第四，在線測試與作業系統。在線測試和作業系統可以自動批改學生的作業、試卷等，教師建立在線測試和作業系統，可以讓學生可以隨時進行自我檢測。

（三）平臺建設

第一，選擇合適的平臺。高職院校可以選擇專業的在線教育平臺，也可以自行搭建課程資源平臺。在選擇平臺時，高職院校要考慮平臺的穩定性、易用性和功能豐富性。

第二，平臺功能設計。平臺應具備課程管理、學生管理、教師管理、在線學習、在線測試、作業提交等功能，還應支持移動設備訪問，以便學生隨時隨地學習。

第三，資源更新和維護。教師定期更新課程資源，確保資源的時效性與準確性，并及時修復平臺出現的問題，以保證平臺的穩定運行。

（四）教學方法創新

第一，混合式教學。教師采用混合式教學模式，讓學生既可以在課堂上進行理論學習，還可以在線上進行實踐操作和自主學習。第二，項目驅動教學。教師以專業實際項目為驅動，讓學生在項目實施中學習和應用人工智能技術，進行項目分析、設計、實現和評估，培養學生團隊合作能力和創新能力。第三，個性化學習。教師利用數字化課程資源平臺的數據分析功能，了解學生的學習情況和需求，并根據學生的個性化需求，為學生提供個性化的學習建議和資源推薦。

二、高職院校人工智能技術應用專業數字化課程資源應用

（一）理論教學

教師可以通過數字化課程資源中的多媒體課件生動形象地將人工智能的概念、原理和應用場景等展示出來，提高學生的學習參與度。教師還可以利用在線教學平臺，播放教學視頻、進行在線測試與提交作業，方便學生隨時隨地學習和復習。教師通過虛擬實驗室等資源，讓學生在虛擬環境中進行人工智能實驗項目，提高學生的實踐能力。例如，在講授機器學習算法時，教師利用在線編程平臺作為數字化課程資源，先在平臺上準備好包含數據預處理、不同算法實現（如決策樹、神經網絡代碼示例）及模型評估等完整流程的代碼文件，并在課堂上共享給學生。學生可以實時運行代碼，修改參數，觀察不同算法在同一數據集上的表現差異，直觀理解算法原理。

（二）實踐教學

1.項目實踐

教師可以通過數字化課程資源中的項目案例、實踐指導，引導學生進行人工智能項目實踐。學生可以從在線平臺獲取項目需求、技術文檔、代碼示例等資源，提高項目實踐的質量和效率。比如，在講授計算機視覺相關項目時，教師可以借助數字化圖像數據庫與模擬軟件，選取不同場景、不同物體的圖像集，通過模擬軟件模擬圖像識別過程。學生可以上傳自己的圖像進行測試，軟件會依據算法模型顯示識別結果，并詳細展示圖像特征提取、分類等中間步驟的可視化數據。

2.實習實訓

學生在實習實訓中可以接觸到實際的人工智能應用場景和技術需求，提高職業素養和就業競爭力。在智能客服系統開發實踐中，學生利用開源自然語言處理框架加速項目推進，從開源代碼托管平臺獲取大量代碼資源。這些資源涵蓋了文本分類、問答匹配、對話管理等功能模塊的實現示例。學生通過研究開源代碼，可以學習到先進的編程技巧與架構設計思路。

（三）考核評價

第一，形成性評價。教師可以通過在線教學平臺的學生學習記錄與數據分析功能，對學生的學習過程進行跟蹤與評價，及時反饋，幫助學生及時調整學習策略。第二，總結性評價。教師結合學生的項目課堂表現、實踐成果、實習實訓表現等，對學生的學習情況進行綜合評價，生成考試分析報告，全面考核學生的綜合素質。

三、高職院校人工智能技術應用專業數字化課程資源建設與應用存在的問題和對策

（一）存在的問題

1.質量參差不齊，缺乏統一標準

目前，大量的數字化課程資源涌現，但這些資源在質量上差異較大，部分資源可能存在概念講解不準確、代碼示例有錯誤等情況。例如，網上一些免費的教程在講解深度學習算法時，為了便于理解，過度簡化，導致學生對算法的理解產生偏差；再如，學校的一些基礎課程，視頻講解簡單照搬課本代碼，未結合實際應用場景，導致學生學習興趣不高。不同的教育機構和開發者制作資源的標準不統一，使得教師和學生在選擇時難以判斷資源的實用性。

2.資源更新滯后，資源整合難度大

人工智能技術發展迅速，新的算法、模型和應用場景不斷出現。然而，很多數字化課程資源的更新速度跟不上技術的發展。例如，學校的一些課程資源中關于目標檢測算法還停留在幾年前的技術，沒有及時更新。同時，不同資源之間缺乏關聯性和系統性，難以形成符合教學大綱和實踐要求的課程資源體系。

（二）對策

1.提高資源質量，制訂統一標準

河北對外經貿職業學院人工智能技術應用專業組建課程資源建設團隊，制訂統一標準，邀請行業專家和企業技術人員參與，確保課程資源內容的準確性和時效性；加強對課程資源制作的審核與把關，提高資源的制作水平和質量；開發專門的人工智能數字化課程資源整合平臺，運用大數據與人工智能技術對各類資源進行智能分類。教師和學生可以通過平臺一站式檢索、獲取所需資源，并清晰看到資源間的邏輯聯系，方便構建教學方案與個性化學習路徑。

2.構建動態更新體系，加強技術支持

河北對外經貿職業學院人工智能技術應用專業與人工智能企業、科研機構建立緊密合作關系，及時獲取技術發展動態與行業應用案例；設立專門的課程資源更新小組，定期根據新技術、新應用對數字化課程資源進行更新迭代。比如，當新的圖像識別算法出現后，更新小組在一個月內將相關知識融入課程資源的對應章節，并補充新算法在專業應用中的實際案例。學校與人工智能企業合作，定期獲取行業最新技術資料和項目案例，通過教師培訓快速轉化為教學資源，每學期更新部分課程案例資源，確保知識與時俱進。

四、高職院校人工智能技術應用專業數字化課程資源建設與應用創新點和特色

（一）創新點

1.教學內容創新

第一，實時更新課程內容。人工智能技術應用專業緊密跟蹤人工智能技術的最新發展動態，及時把前沿技術與應用案例融入專業課程，確保學生學到的知識始終處于行業的前沿；建立動態更新機制，通過校企深度合作，參加學術會議、教師培訓等方式，不斷收集和整理新的教學素材，保持課程內容的新鮮感與實用性。

第二，個性化學習路徑設計。人工智能技術應用專業通過人工智能技術分析學生的學習行為與能力水平，為每個學生量身定制個性化的學習路徑；依據學生的興趣、優勢與薄弱環節，推薦合適的學習資源與學習活動，讓學生實現個性化學習。

2.教學方法創新

第一，項目驅動式教學。人工智能技術應用專業引入企業真實項目，將課程內容分解為若干個項目任務，讓學生在完成項目的過程中學習和掌握人工智能技術，提高問題分析與解決能力、團隊協作能力、創新能力。

第二，混合式教學模式。在線上教學部分，教師提供豐富的學習資源與互動平臺，方便學生自主學習、交流討論；在線下教學部分，教師注重實踐操作與面對面指導，提高學生的實踐能力，并靈活運用翻轉課堂、小組合作學習等教學方法，激發學生的學習主動性。

3.教學評價創新

第一，多元化評價體系。高職院校建立多元化的專業教學評價體系，綜合考慮學生的學習過程與學習效果，如引入企業評價與社會評價，邀請企業技術人員和行業專家對學生的項目實踐結果進行評價，提高評價的客觀性與專業性。評價內容包括課堂表現、作業完成情況、項目實踐結果、在線測試成績等方面，全面評價學生的學習效果。

第二，過程性評價與形成性評價相結合。教師注重過程性評價，對學生的學習過程進行跟蹤和記錄，及時發現學生的學習問題并進行指導，同時結合形成性評價，對學生的階段性學習成果進行評價和反饋，幫助學生調整學習策略。

（二）特色

1.產教融合特色

第一，校企合作共建課程。高職院校與企業共同制訂專業課程標準、開發教學資源、實施教學過程；建立校外實習實訓基地，企業專業技術人員參與課程教學，將實際工作經驗和技術需求融入專業課程教學，提高課程的實用性、針對性。

第二，產學研一體化教學。人工智能技術應用專業以科研項目為依托，將科研成果轉化為教學資源，豐富課程內容；鼓勵學生參與科研項目，培養學生的創新能力與科研素養。

2.實踐教學特色

第一，完善實踐教學體系。人工智能技術應用專業建立了完善的實踐教學體系，包括課程實驗、項目實踐、實習實訓等環節，與理論教學環節緊密結合，提高學生的綜合素質。

第二，實踐教學資源豐富。人工智能技術應用專業建設先進的實驗室與實訓基地，配備齊全的實驗設備、軟件工具，開發豐富的實踐教學資源，包括實驗指導書、項目案例庫、虛擬仿真實驗平臺等，學生可以利用多種方式進行實踐學習。

3.師資隊伍特色

第一，“雙師型”教師隊伍。人工智能技術應用專業打造一支由高校教師與企業技術人員組成的“雙師型”教師隊伍。教師既具有扎實的理論知識，又具有豐富的實踐經驗，可以為學生提供專業的教學指導；定期組織專業教師參加企業培訓和實踐活動，提高專業教師的實踐能力和教學水平。

第二，國際化師資隊伍。人工智能技術應用專業引進國外優秀的人工智能教育教學資源與師資力量，邀請國外專家來校講學、交流，以拓寬學生的國際視野。

參考文獻：

[1]林小蘭.校企合作建設高職課程數字化資源的機制探索與實踐[J].工業和信息化教育，2021（11）.

[2]張晶鏡，李娟.基于學生深度學習的數字化課程資源建設探析[J].知識文庫，2022（7）.

[3]劉益宏.數字經濟背景下對職業教育的發展與影響[J].經濟管理文摘，2020（20）.

[4]蔣永林，李乾.高職院校數字化資源建設與應用創新實踐研究[J].中國教育信息化，2022（11）.

基金項目：河北省教育科學“十四五”規劃課題“高職院校人工智能技術應用專業數字化課程資源建設與應用研究”結題論文，項目編號：2303142。