陈庆风：人工智能创新应用人才培养模式研究

人工智能创新应用人才培养模式研究

陈庆风

（该文章于2022年12月发表于《人工智能与数据合规及应用》）

　　摘要:人工智能迅猛发展，人工智能发展下需要培养大量的应用型人才。当前人工智能创新人才培养主要围绕理论出发，不能满足创新人才要求，所以建构人工智能创新人才培养教学方案迫在眉睫。本文通过研究当前人工智能创新角度下的人才培养教学目标，分析当前教育现状，从而形成科学化人才培养方案，为人工智能应用人才培养形成科学方法。

　　关键词:人工智能；创新应用；人才培养；模式研究

　　人工智能推动了科技革命和产业革命，成为国家的发展重点。当前人工智能发展迅速，但是同其他国家相比，我国仅有5%的智能技术人才，存在大量的人才缺口，实用性人才短缺。人工智能发展为我国科技发展提供机遇，同时也是实现科技强国的途径。

　　一、人工智能创新人才培养目标

　　高等教育能够为我国培养人才，无论是科研人才还是技术人才，肩负着重要的育人责任。人工智能发展迅速，高校要培养创新技术人才，当前人工智能创新人才培养存在着诸多问题，需要进一步改善。创新人才培养目标主要是要融合国际前沿以及最新的研究成果用案例的方法培养学生创新能力。并且提出了obe的教育理念。课程注重提升课程设置、写作能力以及实践能力的提高，将多方协作创新措施融入，培养学生写作能力，最终产出科技成果。对于创新应用人才方面，也要采取全方位的措施。此外，写作能力引导，需要学生提高解决问题的能力和创新能力。在创新成果产出、评价、应用人才的培养过程当中，要形成科学的人才培养方案，结合发展实际，为人工智能创新发展形成创新人才教学方案。

　　二、人工智能创新人才培养现状

　　（一）对人工智能创新人才认识不足

　　当前，高校对于创新型人才缺少正确的认识。我国人工智能发展起步相对较晚，对于创新人才的培养也仅是近几年的教育方向，因此，高校缺少科学的培养方案，忽视了理论和实践能力的结合，学生成为了理论的机器，缺少实践能力，很难实现创新型。大部分高校并未形成创新人才实施方案，也并没有专业特色。对于创新人才的培养也仅是“照葫芦画瓢”的方式，导致学生的基础薄弱，缺少丰富的经验，很难迎合社会发展需要。

　　（二）缺少人工智能创新人才培养评价

　　当前创新人才培养机制影响了教学质量。随着大规模人工智能的应用，企业需要研发产品，就要形成应用型人才。高校在培养人才过程中，围绕相关专业课程展开，例如学习机器学习、挖掘数据识别模式等。对于学生进行专业性的培养，并没有为学生形成学习质量评价。学生仅是局限于会与不会，并不能符合时代的和社会的要求。因此，要建构合理的人工智能评价机制，才能够提高专业教育水平。

　　（三）教师队伍中人工智能技术薄弱

　　教师队伍中，人工智能技术薄弱的问题较为明显。当前，高校的人工智能专教师的知识仅是停留在理论方面，对于前沿的科技较少研究，导致无法将案例融入到课堂教学之中，因此教师无法对实践进行建议和指导，也不能激发学生的兴趣，无法形成创新意识，对于培养人工智能领域的人才产生了阻碍。

　　（四）无法深入结合校企联合育人模式

　　人工智能需要理论联系实践，只有在实践过程中，才能够形成丰富的经验。因此，高校要重视校企合作的方式培养创新型人才。在培养创新人才的过程中，采取校企合作的方式得到高校的重视，但是，却形成了校企分离的现状。学校重视灌输理论知识，企业重视实践操作，导致理论很难和实践融合。并且，企业并没有对参与到学校的人才培养方案的指定上，因此学校人才培养方案并不科学。学校和企业的合作松散状态并没有发挥培养作用，也不能从各个环节上对学生形成严格要求，学校培养出的人工智能人才并不能符合社会的要求。

　　三、优化人工智能创新应用人才培养对策

　　（一）提升对人工智能专业特点的认知

　　要培养人工智能人才，就要从专业特点出发，形成科学认知。学校要深入研究人工智能，同时也要分析我国工业技术的需要，围绕建模、技术、检测等形成技术培养方向，为学生提供发展方向，增强创新能力和实践能力。同时也要重视成果的产出，教师要在培养中从根本上认识到人才培养的关键因素。

　　（二）课程体系设计评价人工智能创新人才质量

　　培养创新人才就要形成科学的评价体系，要围绕专业知识、思维训练、综合素质进行评价，形成创新型和交叉型的特色，建构实践人工智能培养理论，学习发达国家的方法和技术，为我国培养新一代的人才。创新离不开学生的成果产出，而成果报告撰写是对学生能力的考查。因此，高校要重视培养学生的写作能力，提升写作素养。课程设置上，高校要开设科技写作等方式，提高学生查阅文献和阅读文献的能力，掌握当前科技发展现状，了解国内外创新知识，武装头脑。教师要让学生认识到科技写作的重要性。此外，还要创新传统的考核方法，可以采取撰写申请书、设计科研项目等写作方案，促使学生形成写作意识，将自身的创意以文字的形式写出，提高应用能力。对于高年级的学生可以采取导师制度的方式进行培养，在大学最后一年由研究生团队和专业导致团队进行培养，强化学生能力，激发学生潜能，挖掘学生的创新意识，从而更好的发展。

　　高校要从多方面提高学生创新意识，不仅通过课程设置体现，还要采取多方合作的方式，让学生认识到产业和企业的需求，形成自我创新意识。高校要形成为学生为中心的人才智能培养方案，对学生的应用性进行检验，推动学生进行成果创新，为学生提供平台。例如双创训练的方式，通过导致团队的指导、企业团队的指导能够提高学生的创新能力，体现出学生的个性思维，提高应用能力和实践能力。

　　（三）提升教师队伍的实践能力

　　高校缺乏专业性教师团队，这也是导致人工智能人才培养短板的主要原因。高校要培养科研型教师，鼓励教师进行科研，培养一支具有创新意识和实践意识的教师队伍。人工智能要进行多学科融合，就要围绕多学科为背景。这就要求教师具有扎实的理论基础，丰富知识储备，关注可持续发展，不断学习，提高创新意识。只有教师具有创新意识，才能够培养学生的创新意识。教师要将科研成果融入到课堂之中进行教学，避免重视理论，缺少实践的现象产生。

　　（四）加强校企合作模式在人工智能创新人才培养应用

　　要从人工智能培养的角度出发，积极与企业进行合作。学校和企业要增进交流，实现产教融合和学科融合，通过沟通了解当前企业和社会需要的人才，对人才培养方案进行及时调整，不断丰富人才培养方案。此外，还应该为学生提供丰富的展示机会，与企业合作进行多元培养方案，可以让学生到企业进行实训，提高发现问题，解决问题的能力。

　　结语：

　　高校肩负着是培养应用型人才的任务，因此，要从时代发展的角度出发，探究培养创新人才的模式。学习先进国家的教学经验，结合本国、本校的学生特点。在人工智能迅速发展的形式下，教育工作者要深入研究人工智能的教学规律，培养学生的知识、能力和素养，建构人才培养的评价机制，探索出人工智能创新人才的培养之路，为实现科技强国培养出更多的专业性人才，提升我国专业技能人才的比例，才是高校需要思考的问题。

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