智能科学与技术应用型本科人才培养模式研究.docx

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1、智能科学与技术应用型本科人才培养模式研究韦岸摘要： 针对人工智能时代对应用型人才的旺盛需求，从职能、学问结构、实力结构、行业（产业）导向等四个方面探讨智能科 学与技术应用型本科人才培育模式，区分于常规的实力为导向的人才培育，提出了学问型实力本位教化模式，强调实力培 养的两大要素学问与实践，以及力的可持续增长，为学生适应人工智能时代的挑战与机遇奠定基础。关键词： 智能科学与技术; 学问结构; 应用型人才; 人才培育; 学问型实力本位教化中图分类号：A 文献标识码：A 文章编号：（2022）-20-107引言我国的人工智能本科专业教化起步较早，可追溯到2001年12月在北京召开的中国人工智能学会第

2、9届学术年会。会上提出了在我国高校创立智能科学与技术专业的倡议。会后，在中国人工智能学会教化工作委员会的主动推动下，2004年3月教化部网站公布了北京高校“智能科学与技术”本科专业备案通过的消息，它标记着我国人工智能本科教化的起先。一、人工智能时代对人才的需求站在国家战略的高度来看，人工智能将成为新一轮产业变革的核心驱动力，可以实现社会生产力的整体跃升，因此人工智能将成为引领将来的战略性技术，世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家平安的重大战略。随着人工智能时代的到来，很多企业对具有智能科学与技术专业背景的人才有着巨大的需求。首先，IT企业纷纷涉足智能科学领域，提高产品智

3、能水平;其次，很多传统制造业也在转型，从劳动密集型到学问密集型，进一步提升到智能制造型，并渐渐具备高精尖装备制造实力;此外，医疗、通讯、交通等行业也对智能科技人才有着迫切的须要。人工智能对各行各业的影响，充分体现了智能科技的高速发展，对人才数量和素养要求也越来越高。从人才的金字塔型分布来看，智能科学与技术领域不仅须要高端学术型人才，更须要接地气、重实践的应用型人才。随 着“中国智造”的不断推动，智能科学与技术领域已由顶层设计和关键技术突破向生产、应用、装配、服务等环节延长，迫切需求大批专业技术精、实践实力强、操作流程熟的应用型人才。2022年，人力资源和社会保障部、国家市场监管总局、国家统计局

4、向社会发布了13个新职业信息，包括人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等，这也从另外一个侧面说明人工智能等技术推动了产业结构的升级，催生了相关专业技术类新职业，可形成相对稳定的从业人群。二、我国人工智能本科教化的现状人工智能诞生六十余年来，几经起伏，走过了一条艰难曲折而又充溢光明的发展道路。近几年，又在云计算、大数据、深度学习、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展剧烈需求的共同驱动下强势崛起，引发了人工智能本科教化的快速发展。根据新一代人工智能的框架结构，人工智能本科教化所包含的专业有智能科学与技术专业、数据科学与大数据技术专业，以及机器人工程专业等。到2022年止，全

5、国经教化部批准或备案通过设置智能科学与技术专业的高校共55所、数据科学与大数据技术专业的高校283所、機器人工程专业的高校86所，其总数为424所。从教化部网站公示的2022年全国高校新申报专业状况看，2022年申报智能科学与技术专业、人工智能专业、科学与大数据技术专业、机器人工程专业的高校分别有101所、38所、226所、 108所，三者共计473所。到2022年全国设置上述4个专业的高校总数将达到896所。可以说，整个人工智能本科教化轰轰烈烈、盛况空前。三、应用型人才培育模式分析中国制造2025以推动智能制造为主攻方向，强调健全多层次人才培育体系，提到强化职业教化和技能培训，引导一批一般本

6、科高等学校向应用技术类高等学校转型，建立一批实训基地，开呈现代学徒制试点示范，形成一支门类齐全、技艺精湛的技术技能人才队伍。通常而言，人才类型分为三类2：学术型人才、应用型人才、技能型人才。事实上从现代职业教化的发展和社会需求来看，应用型人才和技能型人才的界限相对模糊，可统称为应用型人才，即把成熟的技术和理论应用到实际的生产、生活中的技术技能型人才。从国家的层面来看，为了适应人工智能时代发展，人才需求数量基数最多、缺口最大的就是应用型人才，这也对众多高校培育人才的导向产生重大影响。（一）职能智能科学与技术应用型人才是培育面对各类智能科学与技术的工程设计、开发及应用，驾驭各类现代智能系统设计、研

7、 发、集成应用、检测与修理、运行与管理等技术，具有扎实理论基础、较强工程实践和创新实力的高素养应用型工程技术人才。（二）课程设计课程设计的主要目的是让学生对学过的课程内容能够融会贯穿，进而解决有肯定困难性的人工智能问题。依据之前的理论课程体系，课程设计包括编程语言课程设计、模式识别课程设计、机器学习课程设计、深度学习课程设计。编程语言课程设计。其主要内容是让学生运用编程语言实现有肯定困难度且功能较为完整的软件系统，内容涉及编程语言的某些特定用法、较为困难的数据结构和算法原则等。通过此课程设计，让学生驾驭软件系统实现的基本流程和方法，以便解决实际问题。模式识别课程设计、机器学习课程设计、深度学习

8、课程设计。这三门课程设计的目的是让学生依据其在理论课程与配套试验课程上学到的内容，自行设计相关算法，解决人工智能问题。例如，在模式识别课程设计中，学生须要自行设计特征提取方法与分类器，解决手写文字识别问题;在机器学习中，则须要设计监督学习算法，解决商品举荐问题;在深度学习中，设计深度网络模型，构造端到端的学习方法，解决目标快速检测问题。结论在人工智能时代，我国正处于产业转型的重要阶段，迫切须要智能科学与技术应用型人才，对人工智能人才培育的与时俱进也有更高要求。基于KCBE培育模式，高校通过与各型人工智能企业增加校企合作、合作办学，实现人才培育的量身定制，并能与技术发展同步，培育的人才也能更好地

9、适应时代的挑战与机遇。参考文献1 陈雯柏，吴细宝，王万森.创新创业型智能科学与技术专业工程人才培育探究与实践J. 高等工程教化探讨， 2022（4）：84-90.2 吴中江，黄成亮.应用型人才内涵及应用型本科人才培育J.高等工程教化探讨，2022（2）：66-70. 猜你喜爱 学问结构应用型人才人才培育 新时代创新人才培育的探究与实践商情(2022年21期)2022-11-28斯坦福高校创新创业教化对国内高校的启示科教育刊(2022年7期)2022-04-17工程管理专业高校生学问结构及其评价现代职业教化高职高专(2022年11期)2022-06-11“互联网+”背景下高职院校创新创业教化实践

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