林宛杨

摘要：该文以高职人工智能教师为研究对象，从素质能力提升出发，分别以新入职教师、新开课教师、骨干教师、人工智能带头人、名师名校长这五个不同的发展阶段为研究对象，在知识结构、能力组成和工作职能上出发，培养“双师型”的高职教师队伍。探索了一条阶段递进式的人才素质提升的培养体系，为高职院校的计算机类教师队伍培养提供了一条可复制的路径。

关键词：高职教师;人工智能;素质提升;阶段递进

中图分类号：TP391      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）33-0189-02

開放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Research on Progressive Quality Improvement System of Artificial Intelligence Teachers in Higher Vocational Colleges

LIN Wan-yang

（School of Information and Intelligent Transportation， Fujian Chuanzheng Communication College， Fuzhou 350007， China）

Abstract： The paper takes artificial intelligence teachers in higher vocational colleges as the research object， taking five different development stages of teachers such as newly recruited teachers， newly initiated teachers， backbone teachers， professional artificial intelligence leaders， and famous teachers and principals respectively taken as the research objects. To train the "double-qualified" teachers， we explore a progressive talent quality improvement training system basis on knowledge structure， ability composition and job function， respectively. It provides a replicable path for the training of computer professional teachers in higher vocational colleges.

Key words： higher vocational teachers; artificial intelligence; quality improvement; stage of progressive

当前，我国正处于“十四五”时期高质量发展的新阶段，对高水平技术人才的需求达到了前所未有的程度。为此，国家先后出台了《国家职业教育改革方案》[1]《中国特色高水平高职学校和专业建设计划（双高计划）》[2]等系列文件来规范高职院校学校、专业建设和人才培养。师资队伍建设是培养高素质技术人才的重要保障，2021年8月4日教育部、财政部联合出台了《职业院校教师素质提高计划（2021-2025）》的通知，更是将高职院校师资队伍的建设提升到了一个前所未有的高度。

人工智能当今是引领信息技术领域乃至整个科技创新的重要研究方向，其发展已上升到国家战略，各高校纷纷开设和重点发展人工智能专业。高职院校是应用技术型人才培养的主力军，随着新业态和新技术对人工智能的影响，迫切需引进培养和发展人工智能人才教师团队建设。

由于人工智能具有多学科交叉的特点，传统教学内容受到教师个体研究的限制，因此，人工智能教师队伍建设有其特殊性。当前，高职院校大多有建立以中青年教师为主体、校内培训与校外培训相结合、更加科学的师资培训体系，加强包括数字化能力在内的教师教学能力建设。而在计算机类特别是人工智能领域，高职学校需要培养一线高级技术人才，“双师型”教师队伍建设的特殊性凸显。面对新技术的不断发展，高职人工智能教师队伍建设的研究要集中在对教师综合素质的提高研究上，深化内涵建设，通过跨学院不同层次人才定位，不同学院人工智能资源共享，有序稳步提升人工智能团队综合素质，服务于人工智能专业发展需要。

1 培养体系架构

在培养目标方面，高职教育培养目标是需要为国家提供更多更优秀的高水平技术人才。高水平人工智能技术人才在知识结构上，能够用数学理论课程类、人工智能基础知识类、程序设计类基础[3]和方法方式来解决实际具体问题的应用型人才;在能力组成上，能够动脑且具有“人工智能+”技术改良和创新能力的具体实践操作技能型人才;在工作职能上，能够具有职业道德、服务基层生产一线，适应职业可持续发展的人才。在高职人工智能教师素质能力提升方面，希望侧重教师在知识结构、能力组成和工作职能上的发展，进而培养出三位一体的高级技术人才。

在培养对象方面，由于学科交叉融合较强，高职人工智能专业教师素质提升过程中需要统筹综合考虑，根据不同层次师资人才的不同阶段采取不同的培育方法，更有针对性地提升教师队伍的整体素质。师资队伍建设中增加了一定比例的科研能力强但应用能力偏弱的高校应届人才，这些属于新入职教师范畴。新入职教师随着职业技能的完善逐步能够独立承担高职课程和技能训练进入了新开课教师阶段，随着经验的积累迈入骨干教师，后续进一步升级为专业带头人，最后成为教学名师或名师校长。同时，高职院校也鼓励从行业企业、科研院所聘用专业素质高、实践经验丰富、教学能力强的高级工程技术人员作为专兼职教师。这些教师需要单列考核能力后套用相关的阶段进行相应的教学素质培养和提升。综上，根据当前高职教师队伍的组成，我们将教师分为新入职教师、新开课教师、骨干教师、专业带头人、名师名校长这五个不同发展阶段。

2 培养体系的实施

对不同发展阶段的教师要采取不同的素质提升模式来促进教师面向高职学生培养目标产出教学素质的提升。如图1所示。

首先，针对新入职教师需要聚焦基本教学能力的训练。在教学知识结构方面需要对教师进行教学规范化的培训，如岗前培训，教育学、教育法规的学习，教师资格证的考取。初步了解数学、信息科学、神经生理学、计算机科学、控制论等多学科交叉融合的人工智能知识体系。在能力组成方面教师需要掌握本专业最基本的实践操作知识和方法方式，加强以程序设计为核心的实践课程训练，跟着有经验的骨干教师做助教，通过全程听课、作业批改、辅导进行教学训练;试讲由考核小组专家随堂评价通过认定具有授课资格后方能上岗。在工作职能上希望教师能具备一定思政能力，能够增强“四个意识”，坚定“四个自信”，做到“两个维护”;强化师德师风教育，在一定范围内影响周围的人。

其次，针对新开课教师进一步提升教学能力和水平。的提升。在教学知识结构方面需要提升课程实施能力，夯实以微积分、概率论、线性代数、矩阵分析、离散数学等课程为基础的数学类课程的学习，侧重教学理念、方法和课堂设计把控，真正将知识融入课程，通过督导定期听课、点评、反馈和改进闭环来提高课堂教学能力。在能力组成方面，鼓励其到相关企业或设计院锻炼，要侧重加强学习专业应用实例，如知识表达、问题求解和机器学习等，通过一个个人工智能核心能力基础训练的具体例子融会贯通具体操作的方法和方式。在工作职能方面需要增强课程思政的能力，要能够挖掘和发挥课程，如中华民族传统文化思想、习近平新时代中国特色社会主义思想、社会主义核心价值观等思政资源，以此来加强对学生世界观、人生观和价值观的引导。

第三，在骨干教师阶段需要强化综合教学能力的培养。在教学知识结构方面，需要进行信息化建设管理技术应用能力培训，逐步实现区域职业教育现代化;鼓励其进行相关课程团队的组建，注重对AI概述、知识表达、问题求解、脑与神经科学等人工智能基础课程的掌握;逐步健全习题库、试题库，鼓励其探讨线下一流、线上一流、混合式精品课程的建设;完善相应技术能力指标和非技术能力指标的评价系统，更加客观全面地评价学生学习的效果。在能力组成方面，要丰富“人工智能+”的企业实践经验，如用矩阵论相关知识反向求导神经网络算法来进行模型建立和求解，将技能融入课堂，通过督导组跟踪听课进行把关，并根据教师教育背景和个人特点进行专题研讨和研究，对其能力组成进行精准指导;加强其对相关领域学生技能竞赛的指导能力的培养，争取在国家级、省级技能竞赛方面取得佳绩。在工作职能方面，要建立相关课程组的课程思政案例库，突出其对工匠精神的理解和培训，逐步在课堂教学中融入和加强职业道德[4]。

第四，在专业带头人阶段需要量身定制提升培優。在教学知识结构方面，需要进行1+X证书制度种子教师培训项目，侧重MATLAB等课程学习，鼓励其成为“双师型教师”;同时，鼓励其到境内高校、科研院所访学研究，不断提升教学能力和水平。在能力组成方面，要学习和消化国际职业教育先进理念和实践，侧重面向对象的程序设计、Python课程设计、高级语言持续设计等专项实践;积极进行产教融合，与企业的互动联动，进行项目的挖掘和培育，将项目融入实践，设立具有特色方向的人工智能课程;进行相关特色课程群案例库、项目库的建设;加强其对学生参加互联网+国际大学生创新创业项目的指导，力争能在省赛中取得成绩[5]。在工作职能方面，突出其对能工巧匠、大国重器的学习和消化，逐步在课堂教学中由中国制造的讲述转换为中国创造，突出核心竞争力的培养。

最后，在名师名校长阶段需要着重进行高水平教学梯队的培养。在教学知识结构方面，要认真研读党中央、国务院关于职业教育和教师工作的重要政策，加强其对人工智能教学团队的成立和建设，对人工智能相关进阶和实践课程进行深入研究与创新，积极探讨职业院校治理和职业院校人才培养模式改革，在教材编写、教改项目、教研项目、教改论文、教学成果奖方面有突出的成绩。同时，鼓励其到境内外高水平的高校、科研院所访学或校长研修，不断提升综合教学水平。在能力组成方面，其对应用技术团队的建立，如，如“人工智能+计算科学”等，积极通过共设产业学院、共享导师资源等方式积极深化校企合作，实现人工智能专业与地方特色企业、产业、政府、学会、协会等部门共建、共享和共赢。在工作职能方面，要积极探索结合学科建设凝练对立德树人的理解，实现全员、全过程和全方面育人。

3 结束语

阶段递进式高职人工智能教师素质提升系统针对当前高职院校人工智能专业教师存在的专业高度交叉融合的问题，从知识结构、能力组成和工作职能三个维度出发，分别就新入职 教师、新开课教师、骨干教师、专业带头人和名师名校长这五个不同发展阶段的教师培养体系分阶段、分层次、全方位进行了研究。实现了教师培养全覆盖，贯彻了中青年教师成长全过程，引导教师潜心教学，引领教师全面发展，为高职教师计算机类队伍建设和人才的培养提供了一条可借鉴的路线。

参考文献：

[1] 袁旗.《国家职业教育改革实施方案》十大概念解读[J].职业技术教育，2019，40（33）：44-47.

[2] 周建松.精准把握中国特色高水平高职学校和专业建设的要义[J].中国高等教育，2020（12）：62-64.

[3] 张颖慧，刘洋，那顺乌力吉，等.“新工科”背景下人工智能专业建设与教学改革探索[J].工业和信息化教育，2021（8）：27-31.

[4] 朱祎，朱燕菲，邵然.高职生工匠精神要素及其结构模型[J].高等工程教育研究，2020（3）：132-137，200.

[5] 陈志军，李时辉.高职“学赛一体、研创融教”的双元协同育人体系创新与实践[J].高等工程教育研究，2020（3）：138-142.

【通联编辑：谢媛媛】