地方院校人工智能专业人才培养模式创新研究.pdf

随着人工智能技术的快速发展，其产业化催生了新的业态和产业发展的新模式。人工智能已成为推动经济发展的重要动力，并被视为第四次工业革命的核心驱动力。国家层面针对新一代人工智能技术的发展作出了战略规划和部署。在这样的背景下，地方院校和高等教育机构作为人工智能专业人才培养的重要基地，肩负着培养适应社会创新发展需求的人才的责任。 地方院校培养人工智能专业人才面临的挑战主要体现在以下几个方面： 1. 学生数量的持续增长导致生源质量相对下降，学生入学成绩普遍下降。 2. 部分学生缺乏明确的职业规划和发展目标，缺乏学习动力和自主学习的积极性。 3. 地方院校生源多样化，包括普通高中和职业高中学生，来自不同地域和背景的学生在价值观、智力素质和个性上存在较大差异。 针对上述挑战，地方院校在人工智能专业人才培养模式创新上需着重以下几点： 1. 确定合理的人才培养目标。人才培养应以高新技术产业的需求为基础，注重应用人工智能技术，推动地区经济发展。目标是培养具备良好道德、智力、身体、美学和劳动素质的综合性人才，并强化其创新能力。 2. 根据地域内产业需求，将教学内容分为三大类：人工智能基础应用、应用技术开发和行业应用。以就业为导向，面向具体技术领域的专业方向进行教育，包括但不限于应用程序开发、业务维护、市场营销、数据分析、智能系统设计、云计算平台及智能产品销售等。 3. 优化课程设置和教学方法。鉴于人工智能理论的复杂性和系统性，地方院校应注重技术应用层的教学，而非过于理论化或泛泛而谈。构建以用户为导向的课程体系，将技术应用层封装在基本核心层之上，满足产业和市场的需求。 4. 建立“产教一体”的育人平台。与产业界紧密合作，建立实践教学平台，让学生在真实的工作场景中学习和运用人工智能技术。这种合作可以是通过校企合作项目、实践基地建设、学生实习计划等形式实现，旨在提高学生的实践能力和就业适应性。 5. 培养学生的自主学习能力和职业规划意识。鼓励学生树立正确的学习动机和职业目标，激发他们的学习积极性和创新潜力。 文章还提到，人工智能专业的学生应具备全面的素质和能力，能够在人工智能基础应用、行业解决方案设计、系统维护和数据分析等多个方面发挥作用。为此，地方院校教育机构应通过理论与实践相结合的教学模式，为学生提供系统化的实践培训活动，使其能够在大数据行业及人工智能相关行业进行智能应用程序的开发和测试，维护人工智能系统的正常运行，并完成智能产品的销售、咨询及售后等全过程活动。 地方院校在人工智能专业人才培养模式创新中需综合考虑学生特点、产业需求和技术发展，通过明确的人才培养目标、优化的课程设置、产教融合的实践平台，以及促进学生自主学习和职业规划意识，培养出符合社会和产业发展需求的高素质人工智能专业人才。