肖卓宇 陈果 郭杰 黄俊 徐运标

摘  要：针对“人工智能+教育”融合视域下的人才培养出现的众多问题，归纳了人工智能（AI）赋能职业教育AI人才培养的挑战，探究了人工智能课程体系建设和持续学习存在的困难，给出了人工智能赋能职业教育AI人才培养的建议，关注了AI技术师资人才梯队建设、人工智能实训平台建设、人工智能课程知识体系建设。教学改革结果表明，新方法促进了“人工智能+教育”融合视域下人才培养基础理论和实施路径的发展。

关键词：人工智能+教育;课程体系;人才培养;深度学习

中图分类号：TP311     文献标识码：A

文章编号：2096-1472（2021）-01-57-03

Abstract： Aiming at the problems in talent cultivation under the vision of "Artificial Intelligence （AI） + Education" integration， this paper summarizes the challenges of AI-empowered vocational education and explores the construction and sustainability of AI curriculum. It also gives suggestions for AI talent cultivation in AI-empowered vocational education， and explains the constructions of AI teaching team， AI practical training platform， and AI curriculum system. Results of the teaching reform show that the proposed method has promoted the development of the basic theory and implementation path of talent cultivation from the perspective of "Artificial Intelligence + Education" integration.

Keywords： artificial intelligence + education; curriculum system; talent cultivation; deep learning

1   引言（Introduction）

隨着人工智能技术赋能行业与领域的飞速发展，国内外各层次人工智能技术人才都出现了较大缺口[1，2]。2019年工信部发布了《人工智能产业人才岗位能力标准》，拟进一步规范计算机视觉、深度学习、自然语言处理、智能芯片等岗位分布[3]。吴朝晖等[4]提出由二元空间转换为四元空间的人工智能发展趋势，关注了交叉学科对人工智能技术人才培养的意义。姚新等[5]关注了专业基础课、公共基础课和专业核心课等课程设计模块的协同，从而提升人工智能人才培养质量。肖卓宇[6]提出引入“人工智能+教育”的理念，从智能教学评价、智能教学环境构建等五个方面优化课程设计。文献[7]和文献[8]认为AI技术人才的培养需要关注学科交叉及计算思维。吕薇等[9]提出以学生为中心的教学理念，关注产业与学校的联合，实施跨界培养AI技能人才。……