夏吉安 查英华

[摘 要] 人工智能技术的发展引领新兴科技革命，改变了人们的生活方式和社会就业结构。职业教育直接面临人工智能发展带来的机遇，从而引发了改革的需求。研究了人工智能给高职院校带来的发展机遇和现实挑战，从课程体系建设、课程设置及就业导向几个方面提出了教育教学的改革路径，通过提升高职院校人才培养的格局，对接人工智能专业特点，划分学科及专业，使高职院校能针对性地培育出发展人工智能需要的专业人才。

[关键词] 人工智能;职业教育;发展路径;改革实践

[基金项目] 2020年度高等职业教育研究重点项目“基于人工智能专业的高职院校深化产教融合与校企合作研究”（GJ20-03Z）;2021年度江苏省教育科学研究院现代教育技术项目“基于网络平台的人工智能虚拟仿真实验教学研究与探索”（2021-R-86816）;2021年度江苏职业技术教育学会研究课题“职业院校实践教学改革研究——以南京工业职业技术大学人工智能技术服务专业为例”（XHYBLX2021049）;2020年度江苏省工业软件工程技术研究项目“本科层次的职业教育软件工程专业教学资源与教材开发研究”“基于工业物联网的变电站设备智能传感技术研究”（ZK20-04-01、ZK20-04-12）

[作者简介] 夏吉安（1982—），男，江苏南京人，博士，南京工业职业技术大学计算机与软件学院副教授，主要从事大数据处理、机器学习研究。

[中图分类号] G642   [文献标识码] A    [文章编号] 1674-9324（2021）49-0074-04    [收稿日期] 2021-08-19

一、引言

当前，人工智能相关技术已在各行各业中得到广泛的应用，人工智能正在引发我国产业结构的变革，并通过与各个科学领域的信息融合，形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的人工智能新趋势。2020年2月，中国高等教育学会以“人工智能与高等教育发展”为主题，在《中国教育科研参考》期刊中连续推出了两期专刊，详细介绍了人工智能与高等教育发展的趋势与研究方向，指出了我国目前存在人工智能领域人才不足和关键技术研发不足的问题，明确我国高等教育作为人才培养和科学研究的主阵地，应积极承担起培养高端人工智能人才、突破人工智能核心技术的时代责任[1，2]。

二、高职人工智能人才培养现状

高职院校由于经费、资源等原因，目前较少开设人工智能相关专业，滞后于新兴产业对人才的需求[3，4]。目前高职人工智能人才培养面临缺少人才培养方案计划、教学资源匮乏、实验实训环境欠缺、创新资源缺乏及师资力量薄弱等方面的问题。目前对于高职院校而言，AI技术人才的培养目标主要是面向AI技能型人才的培养，是培养学生学习技能技术的主要教学手段，着重培养学生的实践能力和创新创业能力[5]。人工智能技术服务在高职院校属于新建或新开专业，高职院校在人工智能专业体系建设方面的研究还处于起步和探索阶段，缺乏相关教学体系建设的参考与借鉴[6，7]。在大数据、云计算快速发展的背景下，高职院校未能迅速适应环境，提出完善的职业教育理论[8]。由于大数据背景的形成时间不长，职教理论研究不足，又处于交叉学科领域，相关部门未出台规范文件，不能为高职院校目前的学科专业设计和教育培养规划、完善高职院校人工智能研究指明方向，导致教学理论、教学内容、学科设计等方面存在诸多问题。同时对市场上出现的新科技、新技术、新趋势反应迟钝，滞后于技术和社会发展[9]。另一方面，在人工智能实践教学与实验室建设中，目前大多数新成立的“人工智能”专业在建设人工智能专业实验室方面缺少足够的积累和经验，面临着实验室基础设施配置困难、教学实训环境欠缺、无合适的实验教材、无实训项目等一系列问题[ 10 ]。人工智能与其他领域的结合是社会的必然发展方向，该领域的研究专业性强，对教师素养要求高，而高职院校教师队伍建设不足，一些教师学历与知识水平低，教学科研任务重，需要提高人工智能专业教师的教育教学水平，提高人工智能专业的整体建设水平[ 11 ]。

三、AI教学体系建设

针对高职院校在AI人才培养中遇到的各种问题，需要从多方面进行探索与改革。职业院校AI专业的建设与创新，可以从人才培养方案的制定、专业课程设置、实验教学、教学资源建设、师资队伍培养及学生就业指导六个方面开展（如表1所示）。

AI人才培养方案的制定需要基于对人工智能时代的发展趋势和对于人才的具体需求进行研究，结合不同地区发展特色，研究其所需的人才技能类型，从而针对性地设计出学生培养方案。进行职业分析，明确培养的技能、素养、知识的目标，探索职业教育培养模式和专业的建设，满足当下经济结构转型升级、新产业新行业不断发展对人才提出的技能要求，紧盯产业变革的关键点，明确学生培养的素质要求。职业教育要积极顺应智能化时代的新特点和新趋势，科学合理地设置AI课程，调整人才培养目标和培养方案，创新教学方式。将人工智能对于学生综合素质和技能的要求体现在课堂设计中，将技能教育融入教材和实践活动中，采用现代化的教学方式，用充满趣味性的教学模式激发学生学习的积极性，提升学生的素养。

此外，在AI课程设计和课堂教学中，要充分考虑相关部门、相关行业为规范人工智能发展出台的系列法律规范、制度文件等，遵守职业道德和伦理道德的要求。结合经济结构变革、国家政策方针等预测AI发展方向，并结合企业及行业发展规划等设置教学资源，进行课程和教材的开发，编写与开发适合高职层次的专业教学资源，适当减少理论内容的比例，加强AI在行业中的應用案例及常用算法框架和数据集的使用技能教学。

高等职业院校AI专业应该具备“双师型”师资。在高职院校打造适应人工智能发展的教师队伍，培育专业性强、职业素养高、学科设置合理的师资队伍，使职业院校发展AI教育有充分的人才保障。需要加强专业师资的培养，进行校企合作及技能培训。此外，要积极与人工智能相关行业相关院校展开密切合作，通过教师交流培训、人才引进等方式充实教师队伍，加强现有的教师队伍素质建设。同时考虑到人工智能学科是交叉学科，要积极引进技术行业的技能人才、人工智能应用型人才、人力资本人才，打造高水平的教师队伍。最后，在学生就业指导中，在对学生进行创新思维培养的基础之上，需要进行校企对接，针对企业需求进行订单式培养，并推荐学生就业。

四、AI专业课程设置

人工智能技术涉及计算机学科的多个领域的相关知识，包括：知识表示和自动推理、非结构化数据处理和搜索、机器学习与深度学习、自然语言处理等[ 12，13 ]。教育部给出的人工智能技术服务专业参考核心课程中则包含了人工智能数据集处理、机器学习、深度学习、智能感知与理解等相关知识领域，需要学习的方向多、理论知识多、课程内容深，这需要高职院校根据人才培养方案及地区的企业岗位的需求来确定相关的知识课程体系，在课程设置时既要重视相关课程的关联性，又要体现人工智能课程的特点，并结合院校自身的优势选择课程知识体系的方向。

在高职专业的AI课程体系设置中，针对高职学生自身的特点及其今后的就业导向，需要把握AI课程学习深度及确定技术应用场景。人工智能课程设计要由易到难，循序渐进，注重理论与应用研究并重，强调系统性培养。基础研究可学习处理和算法，实际应用可学习技术和领域。在技能实训课程中开设AI应用领域相关实训内容，侧重于培养学生在人工智能领域的实际应用能力和为企事业单位解决关键技术难题的能力。

高职院校的人工智能技术服务专业课程设置既要具有相关的理论知识体系，也要体现实训的技能要求[ 14-16 ]。人工智能课程学习的最终目的是实践应用。设置实践课程，在实训中应用基础理论，在实践中发现问题，不断完善课程理论设计，使课程內容更贴合实际。对于人工智能课程学习效果的评价应结合理论和实践学习，更侧重实践操作。在技能实践课程的设计上，要充分考虑人工智能的发展方向及企业所处的行业和发展规划，在课程体系中渗透创新思维，融入企业文化，实现人工智能课程对人才技能、职业道德、行为规范等方面的要求。目前，AI专业课程的内容设置没有完善的体系可以参考，需要我们结合相关理论，对现有AI教育模式做进一步探究并加以不断完善。设置科学合理的人工智能培育课程，还应充分考虑人工智能交叉领域的特性，如要注重材料、教育等学科的研究。顺应人才培养规律，将人工智能理论学习、实践应用相结合，使高职院校培育的人工智能人才真正满足社会发展的要求。

五、师资建设

目前人工智能领域相关的技术发展迅速，相关行业应用领域与技术不断涌现，因此，对于人工智能技能型人才的培养，需要职业院校教师自身具有一定的行业背景与实际工作经验，同时需要了解目前人工智能相关产业与企业的实际人才需求与行业技能，进而推进人工智能专业的人才培养质量。

在师资建设方面，首先需要加强职业院校教师的职业技能培训，通过校企合作和产教融合等方式安排教师积极参加相关专业技能培训，提高理论与实践技能水平。其次需要加强“双师型”教师的引进力度，优先考虑有企业工作经验的工程师进入学校担任专职教师，根据企业实际需求及人工智能领域发展动态进行专业课程教学，使学生培养更加符合企业实际需求。此外，对于没有企业工作经历的教师，可以安排其利用空余时间或者假期到企业参加企业实践，了解企业对于人工智能人才的需求，将产业发展、生产实践和教学目标紧密结合，探索新的专业教学模式与方法，同时教师也可以通过企业实践学习新技术和新技能，提高自己在理论和实践方面的教育教学水平。最后，职业院校教师自身也需要进行人工智能专业教育教学的总结与反思，积极参与申报相关专业教科研项目，通过项目驱动的方式，总结在教学中遇到的问题，探索新的教学模式与方法，不断提高自己的专业教育教学水平。

六、就业导向

高职AI技术服务专业主要面向AI生产服务一线，根据专业特点和学习方向，其就业导向可以具体分为运行维护类、应用开发类和市场营销类三个主要类型，如图1所示。其中运行维护类主要包括系统运维工程师、AI测试工程师及交付工程师，主要涉及AI平台的系统监控、数据介入、管理ETL（数据仓库）、数据测试及AI系统平台的部署与客户对接。应用开发类主要面向机器学习、计算机视觉及算法处理等方向的工作岗位，主要包括图像处理、算法模型实现、机器学习框架开发等。AI市场营销类主要包括AI系统市场推广销售、系统解决方案架构师及售前工程师等方向。针对目前对于AI技术服务人才的需求，结合区域经济的发展，明确AI技术人才的岗位和社会需求，对于人才培养有更加明确的定位。

在人工智能时代，无论人力资源市场和劳动力市场如何变化，都要始终坚定职业教育以就业为导向的发展目标。职业教育培养的技能型人才直接面向社会生产服务一线，提升技能型人才的智能知识、技术和素养，为AI技能人才提供技能培训，为新型职业增加的人力资源提供技能培训，实现高质量的就业和再就业，提升学生服务社会的能力。

七、结语

在人工智能高速发展的背景下，高职院校设置的人工智能学科理论知识多，课程难度大，需要结合院校自身优势，合理制定人才培养目标，规划课程体系，从制定培养目标、完善课程体系、优化教学内容、明确就业导向等方面制定适应人工智能专业的教育建设体系。同时开设人工智能技术服务专业的高职院校要充分评估自身所在区域的产业发展情况，加快高职人工智能专业的建设步伐，培养适应AI时代发展和企业真正需要的人工智能技术技能人才。

参考文献

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Teaching Reform and Practice of Artificial Intelligence Course in Higher Vocational Colleges

XIA Ji-an， ZHA Ying-hua

（School of Computer and Software， Nanjing Vocational University of Industry Technology， Nanjing， Jiangsu 210023， China）

Abstract： The development of artificial intelligence technology had led to the emerging technology revolution， changing people’s way of life and social employment structure. Vocational education directly faces the opportunities brought by the development of artificial intelligence， which demands for education reforms. This paper studies the development opportunities and realistic challenges brought by artificial intelligence to higher vocational colleges， and proposes the reform path of education and teaching from the aspects of curriculum system construction， curriculum setting and employment orientation. By improving the pattern of talent training in higher vocational colleges， adapting to the characteristics of artificial intelligence， and dividing disciplines and majors， higher vocational colleges can target at cultivating professional talents needed for the development of artificial intelligence.

Key words： artificial intelligence; vocational education; development path; reform practice

3523501908268