基于人工智能技術(shù)的計算機專業(yè)人才實踐能力培養(yǎng)模式研究

一、前言

人工智能技術(shù)正以年均復合增長率超過 30% 的高速度推進，促使社會對計算機專業(yè)人才的綜合實踐能力與創(chuàng)新能力標準提升至新高度（如對具備3種以上核心技術(shù)棧融合應用能力人才的需求激增 60% ）。高等教育機構(gòu)必須同步適應這一技術(shù)迭代浪潮，在5年內(nèi)顯著優(yōu)化其人才培養(yǎng)策略，滿足智能駕駛、工業(yè)4.0等新興領(lǐng)域?qū)φ莆罩辽?類交叉學科知識的技術(shù)復合型人才的迫切需求。探索面向未來的教育新模式、推動技術(shù)與教學的深度融合，已成為高等教育改革的關(guān)鍵方向。

二、人工智能技術(shù)對計算機專業(yè)教育的影響

2025年，在人工智能（AI）浪潮奔涌和數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入推進的雙重驅(qū)動下，全球就業(yè)格局正經(jīng)歷深刻變革[。以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、NLP及CV技術(shù)為代表的前沿AI算法，已成為驅(qū)動科研突破與產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵引擎。獵聘數(shù)據(jù)顯示，2023年 1～8 月，AIGC（人工智能生成內(nèi)容）領(lǐng)域企業(yè)提供的平均年薪高達41萬元。麥肯錫最新研究表明到2030年，中國對AI人才的需求將激增至600萬人，是當前水平的6倍。市場能供給的人才僅約200萬，意味著屆時將出現(xiàn)超過400萬的AI人才缺口。據(jù)預測到2025年，全球人工智能市場規(guī)模將攀升至驚人的1906.1億美元，年復合增長率高達 36.62% 。智能技術(shù)領(lǐng)域正迎來前所未有的全面發(fā)展機遇期。

三、當前計算機專業(yè)實踐能力培養(yǎng)存在的主要問題

盡管人工智能技術(shù)在教學領(lǐng)域的滲透率已超過40% ，當代計算機專業(yè)學生仍顯著缺乏關(guān)鍵實踐能力，包括真實工程環(huán)境操作、跨5學科項目協(xié)作及產(chǎn)品商業(yè)化落地能力[2。其根源在于課程體系與實踐需求脫節(jié)，導致學生雖掌握 85% 以上基礎(chǔ)理論，卻普遍缺乏至少3個完整系統(tǒng)開發(fā)項目經(jīng)驗。高校智能實驗平臺配置嚴重不均衡，平均覆蓋率不足 30% ，且存在高達 45% 的區(qū)域差異。更突出的是，現(xiàn)行評價機制中理論考試成績權(quán)重占比超過 70% ，難以有效量化學生綜合能力素質(zhì)。表1顯示了某省5所高校在實踐教學中的資源配備與學生能力反饋情況。

由表1數(shù)據(jù)可見，AI平臺覆蓋率普遍偏低，師資力量不足，高質(zhì)量項自產(chǎn)出率與企業(yè)實習參與度比較低，直接制約了學生在真實環(huán)境中的動手能力與問題解決能力。

四、基于人工智能技術(shù)的實踐能力培養(yǎng)模式構(gòu)建

（一）培養(yǎng)目標定位與能力體系設(shè)計

1.理論知識與AI技術(shù)融合

在人工智能技術(shù)廣泛應用的背景下，推動計算機專業(yè)發(fā)展必須將傳統(tǒng)理論課程與前沿AI技術(shù)深度融合[]。

表1不同高校計算機專業(yè)實踐教學資源與學生能力表現(xiàn)統(tǒng)計

在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)教學中，采用張量計算構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，建立數(shù)據(jù)組織與AI架構(gòu)的關(guān)聯(lián)映射。知識圖譜與知識蒸餾技術(shù)可自動化生成 90% 的課程內(nèi)容，并實現(xiàn)個性化推薦，形成智能教學閉環(huán)[4]。融合AI內(nèi)容的課程，學生綜合成績提升了 23.6% ，項目參與度提高至 86% 。為加強理論與實踐銜接，可以引入函數(shù)逼近原理中的傅里葉級數(shù)公式，見式（1）：

其中， f（σ_X） 表示在AI場景中常代表信號函數(shù)、圖像灰度函數(shù)或時間序列特征函數(shù)， a₀ 表示信號整體平均水平， a_n 用于量化輸入信號在cos（ Π_nx ）基函數(shù)上的投影成分， b_n 用于量化信號在 sin（nx） 方向的投影能量，n表示傅里葉分解的階數(shù)， x 用于建模信號隨時間或空間的變化特征， cos（nx） 、 sin（nx） 為正交基函數(shù)。該公式在AI算法中用于周期函數(shù)建模與信號特征提取，幫助學生掌握從理論分析到AI應用的全流程知識體系。

2.能力導向與項目驅(qū)動結(jié)合

在新工科背景下，能力導向教學已確立為計算機專業(yè)的核心準則，2025年覆蓋率目標達 75% 。項目驅(qū)動模式作為關(guān)鍵載體，系統(tǒng)性強化學生在真實工程環(huán)境下的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、復雜問題建模與高效算法實現(xiàn)3項核心能力[5]。能力導向強調(diào)知識遷移率需高于 60% ，以及與實踐場景的適應度，要求學生掌握至少 50% 的理論基礎(chǔ)后，能獨立執(zhí)行從10TB級數(shù)據(jù)采集清洗到模型分布式訓練（如PySpark），再到Edge端模型部署（推理延遲 lt;50ms ）的7步全流程。項目驅(qū)動聚焦任務目標，構(gòu)建跨3個技術(shù)模塊與2門學科的集成項目，完成具備5類目標檢測精度的OpenCV系統(tǒng)或支持10種風格遷移的PyTorch平臺，顯著提升工程思維成熟度與團隊協(xié)作效率 40%^[6] 。教學實證顯示，參與8～12周高強度項目實訓的學生，其工程能力評估得分平均躍升 31.5% ，畢業(yè)設(shè)計優(yōu)良率提升至 65.7% 。為科學評價能力成長軌跡，可以采用組合增長模型中的二項式定理公式，見式（2）：

其中， x 代表學生的理論基礎(chǔ)能力值，y代表學生的工程實踐能力值， m 表示能力增長周期或項目訓練階段總數(shù)，k為當前階段所積累的實踐比例指標。該公式在模型組合優(yōu)化與性能預測中具有重要應用，適用于項目管理中的任務量與能力增長趨勢建模。

（二）課程體系優(yōu)化與實踐教學模塊構(gòu)建

1.核心課程與人工智能融合重構(gòu)

隨著人工智能技術(shù)的高速演進，計算機專業(yè)核心課程體系亟須進行融合重構(gòu)，適應行業(yè)對復合型人才的需求[7]。深度整合OpenAI API、Hugging FaceTransformers等業(yè)界標準工具，將智能應用案例（如圖像識別精度 gt;95% 的CV模塊、響應延遲 lt;200ms 的NLP服務）嵌人課程教學，保證學生在掌握抽象理論的同時，同步獲得模型量化壓縮（壓縮率 40% ）、分布式訓練（加速比 3.5x ）等實戰(zhàn)能力。典型案例（如“數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)”課程）引入基于FAISS（索引維度128）或Milvus2.3的向量相似度檢索實驗（Top-5召回率 gt; 92% ），顯著提升學生對AI知識圖譜系統(tǒng)的認知深度。課程評價權(quán)重向?qū)嵺`傾斜，實驗環(huán)節(jié)占比由原 30% 大幅提升至 55% ，并引入5項產(chǎn)業(yè)級KPI考核標準（如模型推理FPS、API吞吐量QPS），強力推動教學內(nèi)容向“智能 +^′′ 方向演進，提升教學與產(chǎn)業(yè)需求匹配度。

2.分階段實踐教學設(shè)計

為系統(tǒng)性強化計算機專業(yè)學生的工程實踐能力，必須設(shè)計具備3級梯度、能力逐層遞進的分階段教學體系。第1階段側(cè)重基礎(chǔ)技能夯實，覆蓋 ?3 門核心課程。例如，掌握 C/C++ 編程、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與經(jīng)典算法（復雜度分析 級別）的配套實驗，確保掌握率?90%^[8] 。第2階段聚焦人工智能工程化能力，重點訓練模型架構(gòu)設(shè)計（如CNN/Transformer）、10萬 + 規(guī)模數(shù)據(jù)集標注規(guī)范及主流AIAPI（TensorFlowLite、ONNXRuntime）集成調(diào)用，技能達標率設(shè)定為 85% 。第3階段依托真實產(chǎn)業(yè)項目，驅(qū)動學生完成跨平臺（Android/iOS/Linux）應用部署、AI模型量化壓縮（精度損失 lt;1% ））及 ?5 人團隊敏捷協(xié)作開發(fā)。每階段配置12項可測量技能指標及量化任務書，實現(xiàn)學習成果 100% 可追蹤。實證表明，實施該三個階段模式后，學生在AI建模效率、Tableau/PowerBI數(shù)據(jù)可視化及ROS/Docker跨平臺集成3大關(guān)鍵領(lǐng)域能力平均增幅達 27.8% ，畢業(yè)設(shè)計獲得企業(yè)實際采納率躍升至 72% 。此階段化設(shè)計使教學一產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化周期縮短 40% ，在保障知識結(jié)構(gòu)邏輯性的同時，推動工程能力實現(xiàn)年均 15% 的復合增長率。

表2學生實踐能力多維評估維度得分（百分制）對比樣本

（三）教學平臺與智能工具支持

1.智能實驗平臺的搭建

智能實驗平臺是實現(xiàn)計算機專業(yè)實踐教學智能化、個性化及效率提升超過 35% 的核心基礎(chǔ)設(shè)施[9。該體系基于容器化開發(fā)環(huán)境（如Docker），集成式AI算力服務（如GPU虛擬化調(diào)度、可視化建模工具鏈與自動化評測模塊），構(gòu)建了支持 500+ 并發(fā)用戶的高性能一體化實驗環(huán)境。平臺設(shè)計采用多用戶并發(fā)控制與動態(tài)資源分配算法，實現(xiàn)人機交互、代碼訓練、算法實驗3種模式無縫切換，響應時間低于 200ms 。部署該平臺的某高校學生實驗完成速度平均提升34.7個百分點，教師批改工作量降低 42% 。平臺兼容Python、Java、R、 C++ 、Go等5種主流開發(fā)語言，并支持TensorRT模型推理延遲在線分析（ Φlt;10ms ）。為了精確評估平臺運行負載與用戶行為效率關(guān)系，可以引入二次函數(shù)模型，見式（3）：

E（t）=γt²+δt+ε

其中，E（t）表示單位時間內(nèi)平臺平均負載，t表示實驗操作時長， γ 表示并發(fā)用戶增長帶來的非線性負載增長系數(shù)，8為任務初始化時系統(tǒng)資源波動系數(shù)，ε為平臺基礎(chǔ)負載。該模型優(yōu)化了資源調(diào)度算法與負載均衡策略，將平臺運行穩(wěn)定性提升至 99.5% SLA標準。

2.虛擬仿真與AI輔助教學工具

虛擬仿真系統(tǒng)與AI輔助教具正以超過 60% 的效率增幅革新計算機專業(yè)教學的沉浸式交互體驗。采用WebGL與Unity3D引擎構(gòu)建的虛擬實驗環(huán)境，可高精度模擬5類核心計算場景（如OS進程調(diào)度、TCP/IP協(xié)議棧交互等），支持學生在可視化界面完成 100% 動態(tài)實驗操作[10]。同時，集成1750億參數(shù)大語言模型、YOLOv7圖像識別引擎及多輪語音對話技術(shù)的AI教學助手，實現(xiàn)對學生 10000+ 行為軌跡點分析、知識掌握度診斷（準確率 gt;88% ）與個性化資源推薦（匹配度 gt; 92% ）。某985高校試點數(shù)據(jù)顯示，部署該智能教輔系統(tǒng)6個月后，學生理論答題正確率提升至 68.5% ，實驗參與度超 90% ，平均實驗時長延長35分鐘。工具核心模塊包含知識圖譜導航（覆蓋率達 95% ）、毫秒級自動批改反饋及支持中英雙語交互的自然語言問答（響應延遲 lt;300ms ，支持Python/Java代碼解釋）。為了量化工具響應效率與用戶行為復雜度的關(guān)系，可以引入求和公式模型，見式（4）：

其中，R表示系統(tǒng)總響應優(yōu)化值， ζ_i 為第i個操作模塊的訪問頻率權(quán)重， n_i 表示該模塊下單位時間內(nèi)調(diào)用次數(shù)，c表示教學平臺中可以被追蹤和評估的AI教學工具模塊總數(shù)。該公式可以用于分析不同教學工具模塊對系統(tǒng)響應速度的影響，為平臺功能優(yōu)化提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

（四）多元化評價與反饋機制

1.實踐能力多維評估體系

為全面量化評估計算機專業(yè)學生的工程實踐水平，必須構(gòu)建包含5個核心維度的實踐能力評估體系，其維度權(quán)重分配為：基礎(chǔ)技能掌握度 20% 、工具鏈應用熟練度 25% 、項目開發(fā)能力 30% 、算法應用深度 15% 及團隊協(xié)作效率 10% 。該體系融合過程性評價占比 40% 、成果展示占比 30% 、同行互評占比 20% 及智能評分算法占比 10% ，并集成數(shù)據(jù)驅(qū)動機制與行為軌跡追蹤技術(shù)，徹底規(guī)避傳統(tǒng)評估中高達 70% 的結(jié)果導向偏差。某高校五個班級的評估試點數(shù)據(jù)顯示，多維評估模型顯著提升了學生參與度與能力表現(xiàn)的區(qū)分度，見表2。

表3學習過程關(guān)鍵行為數(shù)據(jù)與反饋系統(tǒng)響應表現(xiàn)

由表2數(shù)據(jù)可見，實踐能力維度之間存在顯著正相關(guān)，尤其是在AI工具使用與項目設(shè)計能力之間表現(xiàn)最為緊密，表明提升學生對工具鏈的掌握程度可以顯著帶動整體實踐能力躍升。

2.學習過程數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能反饋

在智能教學實踐深度滲透率達 65% 的背景下，學習過程的全鏈路數(shù)字化追蹤與建模成為實現(xiàn)個性化反饋的核心引擎。實時采集日志記錄（采樣率 100% 、代碼提交頻次（平均 ?10 次/周）、模型訓練精度指標（如Top-1Acc）及實驗失敗率（初始值 gt;30% ）等行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建學生實時動態(tài)畫像，支撐精準度 gt;90% 的智能診斷與資源靶向推送。平臺集成XGBoost、LSTM等機器學習算法分析行為偏差模式，自動化生成7類學習建議與資源匹配策略（匹配度閾值 85% ）。例如，某智能學習平臺對120名學生學習過程數(shù)據(jù)進行聚類分析后，生成的智能反饋提升了低分段學生的平均成績約 18.5% 表3是該平臺在不同數(shù)據(jù)維度采集下的關(guān)鍵指標。

模型訓練精度與代碼提交記錄兩個維度的反饋響應最優(yōu)，說明過程性數(shù)據(jù)能顯著增強教學精準性，促進學生在實踐過程中的持續(xù)優(yōu)化與能力成長。

五、結(jié)語

系統(tǒng)研究人工智能技術(shù)賦能下計算機專業(yè)實踐能力培養(yǎng)路徑，結(jié)果表明基于能力導向的課程體系重構(gòu)、智能平臺支撐的實踐教學、數(shù)據(jù)驅(qū)動的多維評估機制，能顯著提升學生工程素養(yǎng)與AI技術(shù)應用能力，具備較強的適應性與推廣性。未來可進一步深化AI與教育場景的融合機制，構(gòu)建標準化模型與共享平臺，推動實踐教學在更廣泛層面實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型與持續(xù)優(yōu)化。

參考文獻

[1]楊超.人工智能技術(shù)支持的應用型本科計算機類專業(yè)智慧教學模式研究[J].漫科學（科學教育），2025（1）：13-15

[2]孟秋云，童朝娣，趙瑞曉.高職計算機教育融入人工智能的探索與實踐[J].電腦知識與技術(shù)，2025，21（01）：152-154.

[3]吳陽，甘梓堅.中職人工智能技術(shù)應用專業(yè)人才培養(yǎng)模式的研究與實踐[J].中學教學參考，2024（15）：89-92.

[4]呂新榮，江左文.應用型人工智能專業(yè)實踐能力培養(yǎng)研究[J].計算機時代，2023（03：133-135.

[5]胡德昆，易發(fā)勝，李立，等.多目標融合的計算機類本科專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)模式研究與實踐[J].創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)理論研究與實踐，2021（01）：187-190.

[6]李蔚凌.大語言模型時代下地方高校計算機專業(yè)人才培養(yǎng)方法探索[J].信息與電腦，2025.37（11）：233-235.

[7]李新友，王東煜.新質(zhì)生產(chǎn)力視域下高職計算機專業(yè)人才培養(yǎng)模式探究[J].現(xiàn)代職業(yè)教育，2025（13）：61-64.

[8]王珍珍，李林濤.新工科背景下人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)探究——以新鄉(xiāng)學院計算機與信息工程學院為例[J].教育信息化論壇，2024（10）：72-74.

[9]趙佳，張力元，丁言，等.審核評估背景下應用型地方高校計算機專業(yè)“人工智能 +^，? 人才培養(yǎng)模式探索[J].長春工程學院學報（社會科學版），2024，25（02）：79-82.

[10]徐好芹，王晶晶，韓慧杰.多元融合型新質(zhì)計算機專業(yè)人才的內(nèi)涵、模型構(gòu)建及培養(yǎng)路徑研究[J].信息與電腦，2025.37（10）：200-202.

基金項目：山西省政法管理干部學院2023年度院級課題“新時代背景下高職院校人才培養(yǎng)質(zhì)量提升路徑”（項目編號：SXZFGY-2023-2）

作者單位：山西省政法管理干部學院

責任編輯：王穎振楊惠娟