孟庆宽 段海龙

摘要：我国职业院校人工智能教育已进入快速发展期，对人工智能职教师资需求数量不断增加，通过高等职业技术师范院校培养人工智能师资人才就成为解决职教师资不足的一条重要途径。文章针对人工智能专业职教师资培养现状和存在问题进行分析，提出人工智能职教师范生培养总体思路和框架，围绕交叉共融课程体系构建、教学模式与内容优化、产教融合协同育人、复合型师资队伍建设等四个主线环节，通过改进教育方式和育人模式以期培养出具备良好专业理论和工程实践素养、掌握较强教育技能的“双师型”教师，更好地助力未来职业教育发展。

关键词：新工科;人工智能;职教师资;协同育人

中图分类号：G715    文献标识码：A    文章编号：1672-5727（2022）02-0073-05

世界科技的快速发展与社会产业的重大调整，要求高等工程教育必须做出相应的改变。为积极迎接新一轮科技革命与产业变革，服务创新驱动发展战略，教育部于2017年提出基于工程教育的“新工科建设行动计划”。人工智能专业是新工科建设的重要构成单元，作为新一轮科技革命的重要驱动引擎，人工智能技术将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的能量，是推动我国科学技术进步、产业结构调整和社会生产力提升的重要战略资源[1-2]。教育部于2018年印发了《高等教育人工智能创新行动计划》，指出将围绕科教兴国、人才强国等战略的实施，加快构建高校新一代人工智能领域人才培养体系和科技创新体系，建立人工智能专业教育、职业教育和大学基础教育于一体的高校教育体系，为我国新一代人工智能发展提供战略支撑。

职业教育具有紧扣国家社会发展需要、市场反应灵敏度高等优势。2021年10月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于推动现代职业教育高质量发展的意见》，要求优化职业教育供给结构，围绕国家重大战略，紧密对接产业升级和技术变革趋势，优先发展先进制造、新能源、新材料、人工智能等产业需要的一批新兴专业。未来我国职业院校人工智能教育将进入快速发展期，并在培养高质量人工智能技术技能人才方面发挥重要作用[3]。人工智能技能人才培养的关键在教师，随着职业院校人工智能专业的设立以及招生规模的增加，所需要的人工智能职教师资数量也会增加，因此通过高等职业技术师范院校培养人工智能专业师资人才，就成为解决职教师资不足的一条重要途径。

本研究以高等职业技术师范院校人工智能专业师范生为研究对象，按照新工科教育所倡导的“人工智能+X”复合专业培养模式，围绕课程体系构建、教学模式优化、产教融合协同育人、复合型师资队伍建设等四个环节，探索人工智能职教师范生培养路径和方法，以期为人工智能职教师资人才培养提供新的理论视角和思路。

一、人工智能职教师资需求特征

人工智能的发展促进了产业变革和经济结构转型，诞生了新的行业和工作岗位，但也对从业者的知识、技能和能力提出了更高要求。职业院校学生毕业后面对的行业领域非常宽泛，而每个行业的工作岗位职责又有精细划分，这要求职教师资需要有广博而精纯的知识体系和精湛的技能素养，在教学活动中能将自身的知识理论、技术能力进行类化迁移和整合传授给学习者。新工科视域下人工智能职教師资的需求特征表现为智能化、融合化和终身化[4-6]。

（一）智能化

人工智能职教师资要能根据本领域技术发展和产业需求重新塑造自身智能化知识结构与实践技能，使其具有广博性和精专性。此外，需要时刻保持对前沿技术发展的跟踪和社会产业应用的实践探索，掌握新兴智能行业发展所需要的相关理论与能力，并能将其引入课堂教学之中，提升学生在人工智能应用方面的技能和就业本领。

（二） 融合化

需要充分发挥教师在教学中的主动性，并将人工智能技术作为辅助手段融入教学，使教师教育具有丰富性与多样性，学生学习呈现定制化和个性化，进而有效提升教学质量和效率。例如，教师利用人工智能大数据系统跟踪每个学生的学习状态，根据学生个体差异有针对性地调整教学计划和评价方式。

（三）终身化

其一，人工智能背景下相关专业知识更新速度明显加快，教师需要时刻关注人工智能技术在本领域的发展动态和最新应用，保持对新知识和新技术的学习能力，并在教学时及时更新教材内容和教育理念。其二，人工智能的参与使学校的教学形式和教学内容变得更加开放、多元与丰富，教师要时刻做好迎接新的教学方式变化的准备。

综上所述，职教师资要具备终身学习的能力，以应对智能发展、数据爆炸时代对职业院校教师日新月异的要求。

二、人工智能职教师资培养现状

人工智能属于具有包容性的跨专业领域学科，涉及多个专业领域及研究方向，具有理论性强、知识范围宽、技术更新快等特点，很多高等职业技术师范院校在其专业建设方面存在一定的滞后性[7-8]。本文结合人工智能专业特点从课程设置、教学模式、工程实践、师资素质等角度分析人工智能职教师范生的培养现状。

（一）课程设置陈旧且缺乏关联性

人工智能学科在职业技术师范院校设立时间较短，很多院校还没有建立起完整规范的课程培养体系，使用的教材知识陈旧，缺乏对人工智能前沿技术跟踪和企业先进工程案例的融入。此外，专业课程设置相对独立，各专业领域关联程度低，学科之间的交叉融合少，使学生面对重大科学及工程问题时无法以“跨学科融合”的视角进行全面思考，阻碍了学生的创新思维和跨学科解决问题的能力。人工智能职教师范生属于“教师+工程师”的双师型人才，除具备专业理论知识和工程实践技能外，还要具有教育教学能力，一些高等职业技术师范院校存在职业教育课程与专业课程分离割裂的情况，造成学生难以实现教育技能与专业技能的协同发展。

（二）教学模式固化单一

教学模式缺乏灵活性、教学方法单调是高等教育教学中存在的一个共性问题。课堂教学时，教师通过粉笔黑板或者多媒体讲授课程，凭借教师的语言表述、板书或多媒体演示进行系统教学，过于侧重理论知识传授，而忽略启发式、讨论式教学。这种传统的教学模式难以实现学科间交叉融合，导致知识板块缺乏衔接性和连续性，使受教育者无法形成完整的知识框架体系。此外，教学活动中教师占据绝对的中心地位进行知识灌输，学生处于被动接受位置导致主动思考机会偏少，教师无法及时了解学生对于知识的理解和运用情况，使教学进入一种教师为主导的单向传输模式，容易造成学生处于“理论传授多，理解吸收少，实践运用难”的境遇，这将对学生以后独立开展工程项目实践和教育教学产生不利影响。

（三）工程实践能力偏弱

高校职教师范生通常存在侧重理论学习而实验实践环节训练强度不够的问题，导致很多学生在工程实践方面的能力较弱。一方面，学生大部分时间在学校学习知识，很少有机会进入到相关企业实习锻炼，无法将学到的知识通过项目训练进行巩固加强，因而缺少工程设计思维和项目技术难点解决能力。另一方面，人工智能技术对实验实训平台的硬件性能和数据规模有着较高要求，很多学校配套设施相对落后，缺少高性能硬件平台与大数据实验环境支撑，学生难以将所学的理论知识通过实验加以验证。以人工智能领域的深度学习技术为例，算法模型利用深度卷积神经网络进行图像特征提取与计算，需要配备专业高性能显卡才能执行模型训练加速，但高性能显卡价格昂贵，配备多台深度学习服务器将是一笔较大开销，很多学校难以负担。

（四）师资综合素质有待提升

新工科背景下，从事人工智能教学的教师不仅需要具备扎实的专业理论知识和良好的教育教学技能，还要具有多学科交叉融合能力、创新能力和工程实践能力，能够熟练把握专业发展趋势以及前沿技术动态。相比于传统工科专业，人工智能学科属于新工科并且发展时间相对较短，很多高等职业技术师范院校中担任人工智能教学的教师大部分是刚毕业的博士，短时间内难以完全具备上述能力，还需要通过后期的教研教学、校企合作、项目实践等方式提升自身的综合素质，这是一个需要长期积累和持续的过程。此外，普通高等职业技术师范院校学科建设平台不完善，难以引进高层次学科带头人，而高端人才的缺乏又限制了人工智能学科的建设和发展，同时也对人工智能职教师范生的培养质量带来不利影响。

三、人工智能职教师资培养路径探索

人工智能技术的加速发展使社会职业形态面临的变革越发迅速，按照新工科教育所倡导的“人工智能+X”复合专业培养模式，需要从顶层规划上优化职业师范教育的培养模式，通过改进教育方式和育人模式培养出具备良好专业理论基础、拥有扎实工程实践素养、掌握较强教育技能的“双师型”职教师资人才，更好地助力未来职业教育发展。基于此，本研究设计新工科视域下人工智能专业职教师范生培养思路和总体框架，如图1所示。以学生为中心，围绕设计交叉共融课程体系、优化教学模式与教学内容、产教融合协同育人、高素质复合师资队伍构建等四个环节，着重以专业技术教育赋能和职业教育技能培养为目标，拓展学生的专业能力和教育能力。

（一）设计交叉共融的课程体系

专业课程建设是学科建设的重要组成部分，人才培养质量取决于专业课程体系发展水平。高等职业技术师范院校应结合“人工智能+X”复合型专业人才培养目标，围绕科学问题、工程实践、产业需求等视角，规划新工科背景下职教师范生人工智能课程体系，主要包括课程内容、实现方式、考核目标等方面。在原有传统课程基础上（如STEM），开设智能程序设计、深度学习、强化学习等课程，结合学科交叉融合需求在教学内容上融入场景应用分析、工程案例设计、产业技術研发需求等创新元素，按照专题式、模块式、情景式进行学习探讨，使课程体系体现出人工智能多学科相生共融的特点，有效提升学生专业知识的学习深度与广度，激发学生学习热情，并为后续的持续学习与终身学习奠定基础。此外，应坚持职教师范生专业课程与教育课程的紧密衔接，通过开设教育学原理、职业教育学、教学管理等教育课程，避免专业教育与职业教育的分离割裂，努力构建教育课程与专业课程交叉融合体系，使培养的职教师范生实现专业能力与教学技能的同步提升。

（二）优化教学模式与教学内容

人工智能技术的发展使知识体系更新速度明显提升，教师作为教育实施的主体，需要主动适应人工智能技术变革对教育所产生的影响，积极将人工智能思维和技术融入到教育教学中，通过优化教学模式和教学内容，使教育质量得到显著提升，如图2所示。

在教学模式方面，基于人工智能技术开展网络式、开放式教学探索，实现线上与线下教学的融合协同。在保证正常课堂教学的基础上，利用中国慕课、翻转课堂、网络知识平台等手段组织学生进行课下学习，使学习者不再受教学条件、传送地域、时间空间等因素限制，使教学方式呈现多样性和个性化的特点。此外，根据学生学习状态和学习能力的差异性设计定制化教学方案，利用大数据工具对学生进行精准学情分析和需求调查反馈，有理有据的跟踪学生学习动态，针对学习困难同学及时提供教学帮扶。

在理论教学方面，将教材作为参考，针对原有章节存在的知识点分散、基础概念偏多、课程内容深度不够等问题进行整理优化，保留关键知识点，删除较为基础、偏重概念和过于陈旧的教学内容，适当引入人工智能领域前沿知识，拓展学生视野与思维;加入项目引导式教学内容，将人工智能工程实践案例引入课堂教学，让学生融入真实开发环境，帮助学生深入理解知识体系脉络，提高学生利用理论知识解决复杂工程问题的能力。

在实验实践教学方面，适当增加课程实验、课程设计、课程实践的比重与分数，探索实验实践教学的新方法。课程实验方面，从实验内容、实验过程和考核方式上加以改进。教师将人工智能相关实验根据教学大纲分解成多层次实验子目录，各子目录之间既相互独立又相互关联，内容设计上注重创新和学科交叉融合，考核时根据学生对人工智能相关工具的熟练程度、实验设计思路和动手能力综合给出评价。课程设计方面，教师根据设计目标制定一个较大的实现框架，在该框架下学生按照自己的兴趣和能力制定题目，鼓励学生通过自主学习、小组讨论和资料查阅等方式深入展开研究。课程实践方面，注重培养学生解决实际复杂工程问题的能力和创新创造能力。鼓励学校科研成果突出或具有项目开发经历的教师作为课程实践主体，吸收学生加入项目团队。通过对学生悉心讲授指导，把研究思想、研究方法、技术开发要点融入到项目实践，使学生在学习阶段熟悉当前科学研究和项目研发所涉及的各类编程语言、模型框架和设计方法，提高学生们将所学专业知识应用于实践的能力。此外，积极引导学生参与大学生创新创业竞赛、电子设计竞赛等比赛，通过团队合作、导师指导等方式激发学生进行实践探索。

（三）协同推进产教深度融合

学校邀请人工智能领域优秀企业共同参与人才培养，强化面向学校教育和企业实践的校企协同育人模式，以来源于企业应用和适应产业经济发展的新技术为向导，将职教师范生专业知识培养与企业对学生的专业技能要求相结合，构建开放、协同、创新的职教师范生培养新模式。通过聘请企业中经验丰富的工程专家担任学校合作指导教师，为学生讲授企业项目案例的设计模式、设计方法和设计流程，强化学生对所学专业知识的理解与应用。企业方面需要积极配合学校提供包括实践基地、实训项目、技术开发培训在内的相关服务，努力实现资源双向共享，积极引导学生主动参与企业项目开发，切实增强学生在工程实践领域的创新能力、创造能力和跨学科整合能力。此外，企业与学校需要紧密聚焦产业发展需求与前沿技术动态，联合制定面向人工智能职教师范生协同育人的教学项目、课程内容和考核机制，根据学生专业课学习进度按学年开展实践培训，将学生的企业实践贯穿于培养的各个阶段。

（四）构建高素质复合师资队伍

当前，我国人工智能领域的专业教师数量相对较少，高等职业技术师范院校人工智能学科任课教师大多是从自动化、电子信息、计算机技术等相关专业转行过来，由于原来所学专业与人工智能具有一定交叉性，所以讲授人工智能相关理论知识不存在太大难度。不过，这些教师大多数来源于高校毕业的博士生，毕业后即进入教学岗位，虽然具备扎实的专业理论基础，但缺乏企业工作经历与项目开发经验，教学过程中容易导致学生的工程实践能力不足。学校需要鼓励这些教师及时了解企业项目开发所需要的技术，将自己专业技能与企业工程项目需求密切结合，通过科技特派员项目或与企业进行横向课题合作等方式，深度参与到企业项目开发过程中，通过真实的工程项目应用将专业知识与实践相融合，完善自己的工程实践能力和创新能力。在此基础上，将项目开发经验反哺到教育教学中，指导提升学生的动手能力、工程设计能力和解决实际技术难题的能力。此外，学校引进教师时需要具有国际视野，广泛吸收全球顶尖智能专业人才和青年创新人才，形成人工智能学科教师队伍高地;同时考虑引进实践能力强、具有良好专业知识的企业高级工程人才壮大师资队伍。最后，需要构建合理的教师评价体系，着重从理论知识掌握、实践操作能力、教育教学能力、创新能力等方面全面考核，建构相应的惩罚与激励机制，促进教师能力的全方面成长。

总之，职业教育作为我国教育体系的重要组成部分，将在培养高质量人工智能技术技能人才方面发挥着越发显著的作用。针对当前职业院校人工智能学科职教师资数量缺乏和质量参差不齐等问题，高等职业技术师范院校需要按照新工科教育所倡导的“人工智能+X”复合专业培养模式，以学生为中心，着重以专业技术教育赋能和职业教育技能培养为目标拓展学生的专业知识和教育能力，使其成為具有良好专业技术能力和教育教学能力的“双师型”职教人才，更好地为社会培养出大量高素质人工智能应用技能人才。

参考文献：

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[7]杜圣东，杨燕.“人工智能+”背景下的新工科教育探索与实践[J].计算机教育，2020（7）：106-110.

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（责任编辑：刘东菊）

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