面向核心能力培養的地方高校人工智能專業課程建設

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.12.061

[中圖分類號］G642；TP18 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）12-0188-03

1人工智能專業核心能力分析

1.1算法設計與優化能力

算法設計與優化能力的培養需要通過多層次遞進式課程體系實現，從基礎算法到高級算法的系統化設計至關重要。在數據結構與算法課程中，要強化基礎算法思維訓練，包括排序算法、查找算法、圖論算法等經典算法的實現與分析；在機器學習算法課程中，要深入學習監督學習、無監督學習、強化學習等核心算法，通過實踐項目培養算法實現能力；在深度學習與計算機視覺課程中，要重點關注卷積神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡等深度學習模型的設計與優化，針對算法優化能力的培養，重點強化模型壓縮、參數調優、性能優化等關鍵技術的實踐[1]。在課程設計中采用項目驅動方式設置不同難度等級的算法實現任務，通過真實場景的算法應用培養學生的實踐能力，采用在線評測系統對算法實現效果進行即時評價，通過算法競賽激發學生的學習興趣，建立算法能力評價體系，對算法的時間復雜度、空間復雜度、代碼質量等進行綜合考核。在教學過程中，教師應注重算法創新能力培養，鼓勵學生提出改進方案，形成創新思維，配置高性能計算機，支持大規模算法訓練與測試。高校可以通過系統化的課程設計和實踐訓練推進職業技能等級認證工作，將專業技能認證與課程考核相結合，開展算法優化競賽活動，提供展示和交流平臺。同時，建立算法實驗室，配備專業的開發環境和測試平臺，引入企業實際算法項目，增加實踐經驗，建立算法評測數據集，支持算法性能驗證，開展算法創新研究，探索新型算法應用，通過完整的人才培養體系全面提升學生的算法設計與優化能力。

1.2數據分析與處理能力

數據分析與處理能力是人工智能應用的基礎，需要通過完整的數據科學課程體系進行培養。在數據獲取方面，高校應重點培養學生的數據采集、數據清洗、數據標注等基礎能力，使其掌握爬蟲技術、數據預處理技術、數據增強技術等關鍵方法。在數據分析方面，應強化統計分析、特征工程、數據挖掘等核心技能的訓練，使學生熟練運用主流數據分析工具和框架。在數據可視化方面，培養學生數據展示設計能力，使其掌握各類可視化庫的應用方法，針對大數據處理需求，營造分布式計算環境，培養分布式數據處理能力[2]。

2 面向核心能力培養的地方高校人工智能專業課程建設方案

2.1人工智能專業課程體系設計

2.1.1課程模塊劃分與銜接

課程體系設計采用模塊化結構，將專業課程劃分為基礎課程模塊、核心課程模塊、拓展課程模塊和實踐課程模塊?；A課程模塊包括高等數學、線性代數、概率論與數理統計、離散數學等數學基礎課程，以及程序設計基礎、數據結構與算法、計算機組成原理等計算機基礎課程，為后續專業課程學習奠定基礎。核心課程模塊包括人工智能導論、機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理等專業核心課程，系統構建專業知識體系。拓展課程模塊包括大數據技術、云計算技術、物聯網技術等新興技術課程，以及行業應用課程，開闊學生視野。實踐課程模塊包括專業實驗、課程設計、創新實踐、畢業設計等實踐環節，培養學生工程實踐能力。各模塊之間有機銜接，構建遞進式培養體系，課程設置充分考慮知識點的關聯性和遞進性，確保學習過程的連貫性。針對不同課程特點，教師要采用多樣化教學方法，包括項目式教學、案例教學、研討式教學等。建立課程質量評價體系，包括過程考核、項目考核、理論考核等多維度評價方式，引入企業需求，開設行業應用課程，建立課程資源庫，積累優質教學資源，開展教學改革研究，持續優化課程體系，營造專業實驗環境，支持實踐教學，建立課程建設機制，保障教學質量，通過系統化課程體系全面提升專業人才培養質量。

2.1.2課程內容優化與更新

課程內容優化需要緊跟技術發展趨勢，及時更新教學內容，在基礎課程中強化數學思維和編程能力培養，突出應用性和實踐性；在專業核心課程中融入最新技術發展成果，包括深度學習新模型、新算法、新框架等內容；在拓展課程中引入行業應用案例，以增強實踐效果[3]。一是建立課程內容動態更新機制，定期評估課程內容的時效性和適用性，采用模塊化課程設計，便于內容更新和調整，針對不同課程特點，設計配套的實驗項目和實踐任務。二是建立課程資源庫，包括教材、課件、實驗指導、案例庫等資源，開發在線學習資源，支持混合式教學，引入企業技術標準，開發行業應用課程。三是建立課程質量評價體系，持續優化課程內容，更新專業軟硬件設備，支持課程實踐，開展教學改革研究，創新教學方法。四是建立課程建設團隊，保障教學質量，通過持續優化確保課程內容的先進性和實用性，注重理論與實踐的結合，增強課程的實踐性，引入前沿技術，保持課程的先進性，開發特色課程資源，形成課程特色。

2.2實踐教學體系構建

2.2.1實驗實訓環境建設

實驗實訓環境建設采用“基礎實驗 + 專業實驗 + 創新實驗”三層架構，配置相應的軟硬件設施。基礎實驗室配置基礎編程環境、算法開發平臺、數據分析工具等基礎設施，支持程序設計、算法實現、數據處理等基礎實驗。專業實驗室配置深度學習服務器、圖形處理器（GraphicsProcessingUnit，GPU）計算集群、開發工具鏈等專業設備，支持機器學習、深度學習、計算機視覺等專業實驗。創新實驗室配置智能機器人、無人機、智能傳感器等創新設備，支持創新項目開發，建立實驗教學資源庫，包括實驗指導、案例庫、數據集等資源，開發實驗教學平臺，支持在線實驗，引入企業生產環境，建設實訓基地，建立實驗室管理制度，規范實驗教學，配置實驗室專業人員，保障實驗教學順利開展[4]。開展實驗教學改革，創新實驗方法。首先，建立實驗考核機制，評價實驗效果，通過優質的實驗環境培養學生的實踐能力，注重設備選型，保障實驗效果。其次，建立設備維護機制，確保雙設備正常運行，開展虛擬仿真實驗，擴展實驗內容。再次，建立實驗室開放機制，提高設備利用率，并支持遠程實驗。最后，建立實驗室安全制度，保障實驗安全。

2.2.2項目實踐體系設計

項目實踐體系設計采用遞進式培養模式，包括課程項目、綜合項目、創新項目3個層次。課程項目面向單一課程知識點，設計相應的實踐任務，培養基礎技能。綜合項目整合多門課程知識，設計完整的應用系統，培養系統開發能力。創新項目面向實際應用需求，進行創新性開發，培養創新能力，建立項目庫，積累優質項目案例。同時，開發項目管理平臺，支持項目實施，引入企業真實項目，增強實踐效果。第一，建立項目評價體系，優化項目開發環境，保障項目實施。第二，建立項目指導機制，提供技術支持，注重項目選題，確保實踐效果。第三，加強項目過程管理，規范開發流程，開發項目支撐平臺，提供開發工具。第四，建立項目考核機制，評價實踐效果。第五，建立項目交流機制，分享開發經驗，實施項目化教學，強化實踐能力。

2.3產教融合機制建設

2.3.1校企合作模式創新

校企合作模式創新需要建立多層次、多形式的合作機制，實現資源共享和優勢互補。第一，建立校企合作委員會，搭建合作平臺，定期開展合作研討和項目對接。第二，建立企業技術專家庫，聘請企業工程師參與課程建設和教學活動，開展訂單式培養，根據企業需求定制培養方案。第三，建立聯合實驗室，共建實踐基地，為學生提供真實的工程環境，實施“雙師型”教師培養計劃，安排教師到企業掛職鍛煉，開展項目式教學，引入企業真實項目案例。第四，建立學生實習實訓制度，為企業提供實踐機會，開展技術培訓和認證，提升學生職業技能。第五，建立產學研合作機制，開展應用技術研究，實施校企協同育人項目，共同開發課程資源，建立企業導師制度，加強實踐指導。開展企業專題講座，分享技術經驗。第六，建立就業實習基地，促進學生就業，通過產教深度融合提高人才培養質量，注重合作實效，確保合作質量，建立合作評價機制，考核合作成果，開發合作項目庫，積累合作經驗。第七，建立合作激勵機制，調動企業積極性，支持合作開展。第八，建立合作信息庫，共享合作資源，實施合作項目，深化合作內容。

2.3.2產業技術融入教學

產業技術融入教學需要建立動態更新機制，及時將新技術、新方法、新工具引入課程體系，通過產業調研分析技術發展趨勢和人才需求，優化課程內容，建立技術更新機制，定期更新教學內容和實驗項目。引入企業技術標準和規范，開發實訓項目，建設技術資源庫，收集整理產業技術資料，開展技術培訓，提升職業技能，建立技術交流機制，分享技術經驗[5]。開展技術研討，探討技術發展，完善技術案例庫，積累應用案例，注重技術實用性；建立技術更新機制，保持先進性，開發技術課程，形成特色課程；建立技術評價機制，考核學習效果；建立技術交流平臺，促進技術交流，實施技術項目，強化應用能力。

2.4教學質量保障體系構建

2.4.1教學評價機制設計

教學評價機制設計采用多維度評價體系，包括過程評價、結果評價、能力評價3個方面。過程評價關注學習過程，包括課堂表現、作業完成、實驗操作等環節的考核。結果評價關注學習成果，包括理論考試、項目驗收、作品展示等方面的考核。能力評價關注綜合能力，包括創新能力、實踐能力、團隊協作能力等方面的考核。一是建立評價指標體系，設計科學的評價方案，開發評價工具，支持評價實施，引入第三方評價，增強評價的客觀性。二是建立評價反饋機制，改進教學方法，配置評價系統，支持評價工作。開展評價研究，優化評價方案。三是建立評價數據庫，積累評價數據，通過系統化評價提升教學質量，注重評價效度，確保評價的準確性。四是建立評價標準，開發評價平臺，提供評價工具，規范評價工作，建立評價分析機制，利用評價結果。五是建立評價交流機制，分享評價經驗，實施評價改革，創新評價方法。

2.4.2持續改進機制構建

持續改進機制構建需要建立完整的質量監控和反饋體系，實現教學質量的持續提升。第一，建立教學質量監控體系，實施全過程監控，開展教學檢查，及時發現問題，實施教學督導，提供改進建議。第二，建立反饋機制，收集各方意見，開展質量分析，找出改進方向，實施改進措施。第三，建立質量評價體系，考核改進效果。開展質量研討，交流改進經驗。第四，建立質量檔案，記錄改進過程，注重改進實效，確保改進質量。第五，建立改進機制，規范改進工作，制訂改進方案，形成改進措施。第六，建立改進評價機制，考核改進效果。第七，建立改進經驗庫，積累改進案例，實施改進項目，優化改進內容。

3 結束語

面向核心能力培養的地方高校人工智能專業課程建設是一項系統工程，需要從課程體系設計、實踐教學體系構建、產教融合機制建設、教學質量保障等多個方面進行統籌規劃和實施。地方高校通過建立健全課程體系和實踐教學體系，創新產教融合機制，完善質量保障體系，能夠有效提升人工智能專業人才培養質量，為產業發展提供人才支撐。未來，地方高校需要持續完善各項機制，以此不斷提升教學質量和人才培養水平。

主要參考文獻

[1]秦飛龍.面向產業需求的人工智能專業人才培養模式研究［C」//河南省民辦教育協會.2024年高等教育發展論壇論文集（上冊）.鄭州：2024年高等教育發展論壇，2024.

[2]張中浩，劉蘆萌.AI時代行業高校地理信息科學專業課程的建設與思考［J].測繪通報，2023（增刊2）：29-33

[3]吳紫俊，孟凡賀，羅維平.新工科背景下人工智能課程教學改革研究初探［C］//湖北省機電工程學會.2023機電創新與產教融合新思考論文集.武漢：湖北省機電工程學會第二屆一次會員大會暨2023第七屆中部（湖北）機電行業產學研訓合作峰會暨第七屆中部機電工程學院（系）院長（系主任）聯席會，2023

[4]徐豐羽，王強，尹海濤，等.信息類高校人工智能專業產教融合課程體系建設與實踐[J].軟件導刊，2023（11）：231-234.

[5」呂佳，曾夢瑤，彭港建.地方高校人工智能專業課程體系建設路徑探究［J].軟件導刊，2023（11）：235-240.