一、研究背景

（一） 国家战略

近年来,随着人工智能相关技术的快速发展,其对社会和经济的影响力日益凸显。我国政府高度重视人工智能的发展,并多次将其发展方向和规划策略纳入国家政策。具体来看:

2015年以来,人工智能发展被列入多个国家政策文件。2017年,国家《新一代人工智能发展规划的通知》提出要大力推动人工智能技术在教育领域的应用,覆盖教学、管理、资源建设等方面。2020年,科技部发布的《关于科技创新支撑复工复产和经济平稳运行的若干措施》政策文件强调,要大力推动5G、人工智能等关键核心技术的研发与攻关,以支撑经济社会发展，加强重大科技项目的实施和支持力度。

（二） 产业发展

据工信部、艾媒数据中心相关数据显示，随着国家政策对人工智能的倾斜，以及 5G 等相关基础技术建设的发展突破，我国人工智能产业发展进入强烈的爆发式增长。从产业融资的反应看，2014 年以来，相关产业的融资规模就不断在扩大，2018 年达到了最高峰，2020 年人工智能相关产业的融资规模达到1402 亿元。数据表明，我国人工智能相关产业已经吸引了大批资本的注入，可见未来发展趋势非常迅猛。从人工智能核心产业规划角度分析，数据表明，在 2019 年我国人工智能核心产业规模就已超过 510 亿元，预计在 2025 年将达到 4000 亿元，未来有望发展为全球最大的人工智能市场。

（三） 人才需求

根据工信部发布的 《人工智能产业人才发展报告 （2019－2020 年版）》 ，我国目前处于人工智能技术发展的强劲时期，与 AI 技术相关企业数量不断增加，相关人才的需求量巨大，岗位与人才的供需比例严重不平衡。在之前的四年中，AI相关岗位的人才需求量年均增长74%。《人工智能产业人才发展报告 （2019－2020年版）》 的数据表明，当前 AI 相关企业岗位需求量靠前的为算法研究岗、应用开发岗和实用技能岗等，占整体相关技术岗位人才需求量的 12.2％、19.8％、34.8％，但相对应的人才供需比仅为 0.13、0.17、0.98。中国就业培训技术指导中心与阿里在 2020 年 7 月 23 日联合发布了 《新职业在线学习平台发展报告》，报告显示，未来 5 年新职业人才需求庞大，预估人工智能技术服务人才需求近500万。

人工智能相关企业提供的岗位主要有算法研发岗、产品经理岗、实用技能岗、应用开发岗等，人工智能企业对各类人才需求不均衡。就岗位结构而言,实用技能岗需求量最大,达34.8%,但求职者对这类岗位的意向仅12.5%。原因在于,实用技能岗多为操作类工作,门槛较低,适合大专背景的应用型人才。相反,算法研发、产品经理等岗位门槛较高,需求量虽小但受求职者欢迎。这反映出当前人工智能人才结构与企业需求不匹配的局面。展望未来,高职院校作为应用技术人才的主要输出渠道,应聚焦培养适应实用技能岗需求的大批人才,以有效缓解这一结构性矛盾,更好地服务人工智能产业发展。

（四） 学习群体

高职院校以培养应用型、技能型人才为主,服务区域经济发展。然而,互联网、云计算、大数据、人工智能、AR／MR等新一代信息技术的快速发展,正在深刻改变人类的思维方式、工作模式以及生活学习方式。作为“00后”一代的高职学生,他们从小就接触互联网,学习渠道和方式更加开放和多样。这给高职院校的人才培养和教学模式带来了挑战。一方面,需要顺应学生获取信息途径多元化的特点,改进教学内容和形式;另一方面,还要围绕培养应用型、技能型人才的定位,让教学更契合新经济发展对人才的需求。只有做好这两点,高职院校才能在新技术和新环境下发挥自身优势,继续为区域经济培育所需人才。

二、当前高职院校人才培养模式

目前高职院校人才培养模式有以下几种。

（一） 产学研相结合

这种人才培养模式的重点是围绕行业和企业的需求来运行,遵循市场规律。其最关键的是要推动学校和企业之间的合作,实现资源的共享和共用。这种模式培养的人才,更加符合市场和企业的实际需要,培养效果比较突出。相比传统的人才培养模式,这种与行业、企业密切合作的模式,可以让学校了解企业对人才的准确需求,设计出切合需求的课程体系、教学内容和教学方法。同时企业也可以直接参与人才培养,提供实习岗位、项目合作等,使学生在校期间就接触实际工作。这种校企合作的人才培养模式,可以有效提高人才培养的针对性和适用性。

（二） 工学相结合

这种人才培养模式强调理论学习和实践训练的结合。具体来说,学生先要在学校系统地学习专业知识,掌握扎实的理论基础。在牢固掌握理论基础后,学生才会被安排到企业进行为期一定时间的实践锻炼。在企业实践中,学生既要运用所学理论知识解决实际问题,也要学习企业的运行模式、专业技能等。通过这种理论联系实际的学习方式,学生可以更好地消化吸收书本知识,将知识内化为解决实际问题的能力。这样交替进行的理论学习和实践锻炼,可以帮助学生得到全面和系统的知识训练,既掌握专业理论,又锻炼实际工作能力,是这种人才培养模式的重要特色。

（三）“订单式”模式

这种人才培养模式的运作是,相关企业会向学校提供用人计划,并与学校根据企业的人才需求共同制定培养目标和教学计划。采用这种模式培养的学生,毕业后多由相关企业直接接收使用。

这种模式的优点是可以针对企业的实际需求培养人才,使学生毕业后可以顺利就业。但也存在一定缺点:

1. 学生学习的知识和技能较为单一、专业化,针对性强但系统性欠缺。

2. 过于依赖某一企业的需求,如果企业需求变化,学生所学知识和技能可能无法适应其他岗位。

3. 学生缺乏必要的通识知识和综合素质的培养。

因此这种模式还需要与通识教育等相结合,使学生既具备专业技能,也具有一定广度和综合素质,以适应就业环境的变化。

（四）“现代学徒制”模式

这种人才培养模式的最大特点是学校和企业的深度合作。

首先,教师和企业师傅联合对学生进行教学,将理论知识和实际技能很好结合,更注重技能的传授和培养。

其次,学校和企业共同根据需求制定人才培养目标和具体培养方式。企业提出实际需求,学校设计系统的课程体系,双方共同制定考核标准。

再次,课程标准规范化,围绕提升学生技能水平设计,使之直接适应企业需求。

通过这种深度合作模式,学校企业资源高度共享,教学内容贴近企业实际,有效培养了企业急需的技能人才。它是校企合作的最深入的体现形式,达到了人才培养的最佳效果。

三、人工智能技术服务专业人才培养“新”模式

我国人工智能 （AI） 技术服务专业是 2019 年教育部首次增设的目录外新专业，从 2020 年开始招生，高职院校的人才培养模式是坚持以人才培养为核心，以人工智能技术应用为重点，在“重基础、重实践、重素质”的传统教学基础上，结合专业认知及“1＋X证书”制度，以学生能力递进为目标，并以人工智能实训室和工程训练中心两大平台为依托，学校、学生、培训机构、企业四方协同，创建课程＋项目、课内＋课外、课程＋创新创业的多融合机制，形成“一认知、一制度、两平台、多融合”人才培养的新模式（见图1）。

图1 “一认知、一制度、两平台、多融合”人才培养模式

（一） 专业认知贯穿全过程

针对人工智能技术服务专业,可以构建分阶段的专业认知体系:

1. 新生阶段:利用新生专业体验活动,让学生初步了解专业。

2. 实习阶段:组织学生到企业或培训机构开展为期一周的认知实习,直观感受专业。

3. 全方位认知阶段:组建人工智能创新实验班,通过校内专业技能大赛、行业专家讲座、技能大赛等多种形式,全面深入了解专业知识和技能。一、学校与企业合作举办校内专业技能大赛，以赛促学，通过竞赛对专业有深入认知。二、不定期举办专家讲座，引入行业专家，让学生对 AI＋专业有更多的认知。三、将职业院校技能大赛作为专业能力提升的重要手段，进一步提升AI＋专业体系的认知。

4. 跟岗实习阶段:进行为期2周的企业跟岗实习,对专业岗位有较深入的认知。

5. 顶岗实习阶段:进行为期3个月的顶岗实习,全面、深入地认识专业工作。

（二）“1＋X证书”制度

贯彻执行“1＋X 证书”制度，要求学生在获取学历证书的同时，获取相应专业的职业技能证书。教育部职业技术教育中心在2020年6月发布了《第四批职业教育培训评价组织及职业技能等级证书名单》，其中包括的人工智能技术服务专业面向的行业领域的 1＋X 证书如表 1 所示，证书涵盖了数据、语音、平台应用、运维等方向。根据此名单，可与相关企业进行沟通合作，确定职业技能证书，并制定相应的专业课程，支持学生考取证书。

表1 第四批职业教育培训评价组织及职业技能等级证书名单——人工智能相关

1科大讯飞股份有限公司；证书名称：人工智能语音应用开发；

2北京百度网讯科技有限公司；证书名称：人工智能语音应用开发;

3科大讯飞股份有限公司；证书名称：人工智能深度学习工程应用;

4曙光信息产业股份有限公司;证书名称：人工智能系统平台实施;

5北京新奥时代科技有限责任公司;证书名称：人工智能前端设备应用;

6中科寒武纪科技股份有限公司;证书名称：智能计算系统实践与应用;

7阿里巴巴（中国）有限公司;证书名称：城市大脑平台应用与运维;

8腾讯云计算（北京）有限责任公司；证书名称:人机对话智能系统开发;

（三） 多融合培养机制

1、课程＋项目。整合资源，通过项目进行课程教学，利用人工智能实训平台进行项目化教学，在课堂中仿真项目实现，获取课题知识；通过企业导师，引入真实项目案例，进行实践教学。

2、课内＋课外。扩大第二课堂,组织兴趣小组、科技社团等,吸引对人工智能感兴趣的学生。通过各种课外活动,开展专业知识和技能的拓展学习,如举办专题讲座、组织参观交流、开展项目实训等。将课内系统学习和课外拓展活动有机结合,共同提高学生的专业能力。鼓励学生参加各种职业技能大赛,检验课内外学习成效,增强就业竞争力。

3、课程＋创新创业。充分认识人工智能的交叉性质,与其他专业进行多维度融合,形成AI+系列专业群。按照学校专业优势,从各专业选取技能突出的学生组建工作坊、创新训练营。实行导师制,引导学生从认知专业、学习技术,到技术创新和创业实践。通过课程学习和创新创业实践的深度融合,使学生在创新中学习,在学习中创新。

4、四方协同。学校与企业通过现代学徒制和产业学院,共同制定课程和培养方案,安排学生在企业跟岗和顶岗实习。学生在企业实习中接受实际岗位培训,达到岗位要求后可直接就业。学校与培训机构合作开设岗前培训班,帮助学生获取职业技能证书。培训机构根据岗位要求,对学生进行专项技能培训。四方共同参与培养,学校提供理论基础,企业培养实际能力,培训机构扩充技能,学生全面成长。

（四） 两大平台

人工智能技术服务专业可以依托两个平台开展多融合教学:

1. 人工智能实训室 – 负责理论与实践教学,进行项目化和案例化教学。

2. 工程训练中心 – 包含培训中心和学创中心两个部分。

(1) 培训中心 – 负责学生的职业资格证书培训和考试。

(2) 学创中心 – 负责项目服务和创新创业等产教融合教学。

通过两个平台的协同运作,可以更好地开展“课程+项目”“课内+课外”“课程+创新创业”等多种融合式的人才培养模式。两个平台各自承担不同教学任务,相互配合支持,为学生提供全方位的知识技能培养。这是实施多融合教学机制的有力保障。

（五） 项目驱动、能力递进

可以建立这样的专业能力递进培养模式:

第一二学期:通过公共基础课和专业基础课,进行专业初步认知,培养基础能力。

第三四学期:通过专业核心课和专业拓展课、顶岗实习,进行专业能力培养,并组织各种实践活动,拓展专业视野。学生初步将理论转化为实践，通过校内竞赛、职业技能大赛、专家讲座等活动，增强学生实践能力，扩展专业视野，主要提升其专业能力。

第五学期:通过校内外实习,使学生在实际环境中运用所学知识,提高专业能力。

第六学期:进行顶岗实习,全面锻炼专业技能,达到岗位要求,提高就业竞争力。

通过知识、能力和实践的循序渐进,使学生从专业认知到具备职业所需的综合能力,实现bys做中学,促进专业能力的持续成长。这种以专业能力递进为目标的培养模式,可以有效提高人才培养质量。

四、人工智能技术服务专业人才培养方案

（一） 培养目标

培养兼具知识与技能,适应智能行业发展需求的创新型、实用型复合人才。

1. 掌握信息科学、数据科学基础知识和基本技能。

2. 熟练运用大数据、机器学习、深度学习、神经网络等核心技术。

3. 面向智能产业和服务领域,适应智能系统开发、实施、维护和智能产品售前售后等岗位。

4. 知识结构符合产业需求,技能达到岗位要求。

5. 既具备扎实的理论基础,又拥有强大的技术应用能力。

（二） 课程体系设计

根据培养目标,构建公共基础课和专业课两大模块。专业课分为基础课、核心课和拓展课。

1. 公共基础课:提供人文社科、思想政治等基础教育。

2. 专业基础课:学习计算机基础、数学基础等辅助知识。

3. 专业核心课:算法、算力、数据三大要素,从基础到实践,通过项目学习核心技术。

4. 专业拓展课:开设新技术、新应用等拓展模块,拓宽知识面。

5. 根据人工智能实现要素设计课程体系,从基础到提高,从简单到复杂,循序渐进。

6. 理论教学和项目实训相结合,知识与技能双管齐下。

（三） 形成“五步闭环”运行模式

2020 年是第一届人工智能技术服务专业招生，作为一个新兴的专业，在新的人才培养模式中，应结合实际发展逐步完善，按照拟定人才培养目标我们拟定了“五步闭环”的运行机制：实施专业认知、设计课程体系、提升职业能力、评价教学效果、闭环循环，形成“五步闭环”运行模式。拟定人才培养目标，是结合实际技术的发展情况，确定人才培养模式及目标；实施专业认知，让专业认知贯穿教育全过程，从基础到深入，逐步理解人工智能技术服务专业的实际运用；设计课程体系，是结合实际技术发展与高职学生的接受程度，制定适应学生学习的课程体系；提升职业能力，是通过现代学徒制、产业学院、工程实训中心等，利用技能竞赛、培训学习、项目实训等方法，提升学生的实践能力和岗位能力；评价教学效果，是在按照人才培养方案实施后，对学生获得的知识与能力、就业情况、价值观等的综合评价。

“五步闭环”模式实现了目标制定、专业学习、能力培养和质量评估的系统化和闭环化。每个环节既是对上一环节的继承和发展,也是对上一环节的检验和反馈。前一个环节的输出成果,会作为后一个环节的输入依据。形成目标引领、知识传递、能力生成、质量监控的闭环迭代。各环节相互制约、促进、完善,使培养模式不断优化。整个过程是一个循序渐进、密不可分的系统工程。闭环运行可确保人才培养质量持续提升,适应产业发展需求。这种闭环互动的培养模式,能够促进新专业的快速成长和持续进步。

五、人工智能实训室建设方案

人工智能实训室的主要功能是为AI学习者提供一个仿真的训练环境,让学习者可以通过各种交互方式与AI系统进行沟通和训练。实训室需要具备以下功能:

1. 语音交互功能 – 实训室需要具备语音识别和语音合成功能,可以与学习者进行语音对话。学习者可以通过语音命令控制AI系统,AI系统也可以用语音的方式回答问题。

2. 自然语言处理 – 实训室的AI系统需要具备自然语言理解和生成的能力,可以解析学习者的语音输入,理解其意图,并用自然的语言形式作出回应。

3. 视觉交互 – 实训室可以包含摄像头,可以让AI系统分析场景和学习者的动作,支持基于视觉的交互。

4. 知识库 – 实训室需要包含知识库,提供AI系统所需的各类知识,包括常识知识和专业知识,以支持与学习者的交互。知识库还需要不断扩充和优化。

5. 情感识别 – 实训室的AI系统还需要具备一定的情感识别能力,可以分析学习者的语调和表情,判断其情感状态。

6. 交互记录和分析 – 实训室需要记录下学习者与AI系统的所有交互内容,并进行分析,找出交互中的问题,不断优化AI系统。

7. 可视化显示 – 实训室可以包含大屏幕,展示AI系统的工作流程、知识库内容、交互分析等信息的可视化效果。

8. 仿真场景 – 实训室可以设置不同的仿真场景,模拟教室、商店、医院等环境,测试AI系统在不同场景下的交互效果。

9. 评估与反馈 – 实训室需要提供评估与反馈功能,可以测试学习者的掌握程度,并给出相应的反馈建议。

(一）人工智能AI实训平台

人工智能AI实训平台是一种用于人工智能学习和训练的仿真平台。它可以通过模拟各种实际场景和交互环境,让学习者对话、操作或训练人工智能系统,提高AI系统的智能水平。

该设备主要包含语音识别模块、自然语言处理模块、语义理解模块、知识库、视觉感知模块、运动控制模块等组件。它可以进行语音交互、图像识别、场景理解、语义解析、运动规划等功能。学习者可以通过语音或文字提出问题,设备会作出回答;可以让设备看图说话;也可以设置虚拟场景,让设备进行交互和操作。

该设备会记录并分析所有交互数据,找出设备的问题并不断优化。它还可以根据学习者的水平进行个性化训练和评估。具备情感识别能力的设备还可以分析学习者的情绪状态。使用可视化界面可以更直观地显示设备的工作过程。

这种仿真实训设备可以使AI学习者在安全的虚拟环境中与智能系统进行交互,提高学习效果。它是人工智能教学和研发中非常有价值的一种工具。

(二）人工智能教学实训云平台

人工智能教学实训云平台通过微服务架构实现了功能模块的精准划分,可以针对不同的教学需求进行个性化的功能组合。平台采用了虚拟化技术,支持动态配置虚拟机的硬件资源,可以根据人工智能教学的不同阶段弹性部署GPU、CPU、内存等虚拟资源。基于开放的公有云,平台实现了稳定可靠的全栈云解决方案,使得用户可以按需获得计算、存储、网络等资源。

该云平台支持人工智能各学科的在线教学、实训、练习、互动等全流程应用,提供了专业的人工智能开发环境和工具,学生可以在云端环境进行算法编程、模型搭建、数据分析等实践操作。平台还可记录学生学习轨迹并提供评测反馈。教师可以根据课程进度进行在线讲解、发布作业、组织考试。

本云平台充分利用了当前云计算、大数据和人工智能技术,为学校构建灵活、高效、易于管理的人工智能专业教学实训云平台,推动人才培养模式的变革和教学水平的提高。

（三）人工智能实训室规划图

人工智能实训室

人工智能实训室

人工智能实训室

人工智能实训室

人工智能实训室

人工智能实训室

人工智能对社会和经济影响日益凸显，相关人才需求量巨大，随着人工智能技术服务专业的开设，相关配套的人工智能实训室建设尤其重要。人工智能实训室以人工智能技术应用为重点，在“重基础、重实践、重素质”的传统教学基础上，结合专业认知、项目驱动，学校、学生、培训机构、企业四方协同，形成人才培养的新模式，并在新培养模式的指导下，从培养目标、执行制度、课程体系、运行模式制定人才培养方案。人工智能技术服务专业是新兴技术下的新兴专业，需要不断地结合新时代学生的特点，结合新技术，探索新模式，找到符合当前时代发展的培养方式。

搭建人工智能实训室具有重要意义:提高人工智能实践能力，人工智能是一门非常实际的学科,仅仅停留在理论学习是不够的,必须通过大量的实践才能真正掌握。实训室可以提供模拟场景,让学生通过亲身实践来运用所学知识,提高实际解决问题的能力。培养系统思维能力，人工智能系统涉及多个学科领域,需要学生具备整合知识的系统思维能力。实训室可以设置综合性练习,让学生全面运用知识构建解决方案,培养系统思维能力。引导团队协作精神，实训室可以组织团队项目,让学生互相合作,完成模型搭建、系统开发等任务。这可以培养学生的团队合作精神。创建沉浸式学习环境，实训室着重实际操作,可以创造沉浸式的学习环境,充分激发学生的学习兴趣,主动探索热情。帮助学生展示项目作品，学生可以在实训室开发作品,然后在开放日等日子对外展示,这有利于展示学生的学习成果。

促进学校人工智能教学水平提升，实训室的建设可以推动学校进一步完善人工智能专业建设,有利于提升学校整体的教学水平。