新工科建设背景下人工智能人才培养的路径研究.docx

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新工科建设背景下人工智能人才培养的路径研究

[摘要]目前，国家提出“新工科建设”这一思路，人工智能作为新工科专业中的代表，对于适应其产业发展的人才有着全新的要求，主要表现有综合知识、实践能力、创新意识和前瞻眼光。

为培养出具备较强工程理论能力、胜任工程事业发展需求的应用型、创新型和复合型人才，人工智能人才培养体系的建设路径需从学科交叉、课程体系、实践平台和师资队伍四个方面展开，以期抓住新工科建设和“双一流”建设叠加的历史机遇，借助人工智能的发展为创新型国家的建设贡献力量。

[关键词]新工科;人工智能;人才培养路径

一、新工科建设提出的背景与要求

我国拥有世界上最大规模的工程教育，截至2016年，我国工科在校生约占高等教育在校生总数的1/3，专业布点17037个。

[1]在2017年10月发布的中国高等教育系列质量报告中的《中国工程教育质量报告》指出，“十二五”期间，我国工程教育建成了层次分明、类型多样、专业齐全、区域匹配的世界最大工程教育供给体系。

数据显示，中国普通高校工科专业招生数、在校生数、毕业生数位居世界第一，俄罗斯和美国紧随我国之后，数量却只有我国的五分之一至三分之一不到。

高校工程教育为国家的经济建设发展培养了大量的人才，提供了强大的人才后盾。

我国正式加入《华盛顿协议》这一标志性的事件，表示着我国工程教育获得了国际认可。

然而，根据世界经济论坛发表的《全球竞争力报告（2016-2017年）》，我国在“Availability of scientists and engineering”一项中，仅名列第30位，与美国（第2位）、日本（第3位）、德国（第16位）等主要工业强国的差距非常明显。

[2]我国的工程教育在过去的几十年里，虽然在数量上取得了瞩目的成绩，但是在教育质量上与其他工业强国还存在着不小的差距。

目前，全球正逐步进入以人工智能、清洁能源、机器人技术、量子信息技术、虚拟现实以及生物技术为主的第四次工业革命，国家也在大力实施“中国制造2025”“新工科”等一系列重大国家战略。

为更加契合国家战略布局和产业升级，高等院校须及时调整人才培养方向以及学科发展布局。

为此，近年来，国家在高等教育领域提出“新工科建设”这一思路。

新工科建设首次提出是在2017年2月。

为深度明确新工科的内涵特征、新工科建设与发展的路径选择，教育部组织召开了综合性高校高等工程教育发展战略研讨会，会议明确我国高校必须要加快建设和发展新工科的步伐，并对我国高等工程教育改革发展的历史新方位、新机遇、新挑战，工科优势高校、综合性高校和地方高校在新工科建设中要承担的不同层级的作用，以及新工科建设中所需要的支持达成了一致共识，称为“复旦共识”。

[3]时隔两月，教育部迅速召开新工科建设研讨会，就新工科建设的具体行动路线开展研讨，探索建立工科建设的全新范式，提出“六个问”，初步构建了新工科建设的六个目标导向和六个责任主体，这个全新的新工科建设发展范式称为“天大行动”。

[4]仅仅两月之后，教育部在北京召开新工科研究与实践专家组成立暨第一次工作会议，会议提出新工科建设指导意见，审议通过《新工科研究与实践项目指南》，指南对新工科建设从目标、理念、结构、模式、质量和成果等方面提出了六个“更加”，要求形成一批示范成果，以稳健的脚步脚踏实地地落实新工科建设，这一指南简称“北京指南”。

[5]从“复旦共识”“天大行动”到“北京指南”，开拓了工程教育改革新路径，为新工科建设制定更新的更高的目标和要求。

二、新工科建设背景下人工智能对人才的新要求

新工科建设已然登上高等教育的历史舞台，而何为新工科专业？

新工科专业目前尚无明确定义，但根据《新工科研究与实践项目指南》等相关国家文件可以初步明确，新工科专业并非某一个专业，是以互联网知识和计算机专业知识的基础专业为内核，中层耦合与其相近或相似专业，外围指向新兴产业应用，以“基础内核—辐射协同—外围应用”的逻辑链形成的适应新兴产业发展的专业群。

[6]通过智能制造、云计算、人工智能、机器人传统工科专业的升级改造，以期培养出适应于未来新兴产业和新经济需要的高素质复合型新工科人才。

人工智能作为新工科专业中的代表，对于适应其产业发展的人才要求具备综合知识、实践能力、创新意识和前瞻眼光。

（一）知识的综合性

人工智能研究是对人类意识及思维过程的模拟，它不是人类智能，但能模拟人类的思考过程，甚至有可能超越人类的智慧。

[7]人工智能可谓为一个机器所做的大脑，对人工智能研究必涉及多学科专业，包括计算机专业、语言类学科，以及包括工程伦理等。

人工智能仅限于技术层面，但在实际应用中，有很多事情非技术不能为，而是伦理不可为。

以2018年“基因编辑婴儿”一事为例，该事件即是典型的技术能为，但违反科学伦理的事件。

人工智能除本身的工程技术之外，还需要其他学科、包括人文社科的依托，才能保障将技术应用在正确的方向，因此人工智能人才需要掌握综合性的知识。

（二）能力的实践性

将知识转化为有经济价值或社会价值的产品是工科的最终目的。

[8]目前在推进新工科建设的背景下，尤其以人工智能为甚。

2016年9月，国家发布的《十三五国家科技创新规划》中指出，要基于大数据分析的类人智能方向取得重要突破，并在教育、办公、医疗等关键行业形成示范应用。

由此可见，在新一轮工业革命的背景下，人工智能的发展方向是要对传统工程类专业及周边产业产生影响。

据现有文献记载，人工智能已在某些领域取得了部分成功，如：

专家们研发了医疗专家系统MYCIN、探矿专家系统PROSPECTOR、青光眼诊断治疗专家系统CASNET、钻井数据分析专家系统ELAS等。

[9]因此，人工智能人才必须具有较强的实践能力，才能使得人工智能技术解决实际问题。

（三）意识的创新性

2018年2月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，规划指出，新一轮产业变革的核心驱动力将是人工智能，人类历史上历经的数次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量都将通过其进一步释放，同时创造出新的强大引擎，进而对生产、分配、交换、消费等经济活动的各个环节进行重构，从而形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，在技术、产品、产业、业务、模式五个方面催生出新，对经济结构、人类生产生活方式、人类思维模式引发重大变革、产生深刻改变，实现社会生产力的整体跃升。

《新一代人工智能发展规划》对人工智能目前的战略态势做出了全新的研判，因此人工智能人才必须具有创新意识，才能使得人工智能为经济发展的新引擎，催生“五新”。

（四）眼光的前瞻性

新工业革命背景下，知识的更新速度呈指数级增长，任何人想将全部的知识学习是不可能也不必要的。

[10]《新一代人工智能发展规划》指出，人工智能技术可在教育、医疗、养老等领域被广泛应用，合适地应用人工智能将提高公共服务水平的精准化，从而全面提升人民生活品质。

规划还指出，通过准确感知、预测、预警基础设施和社会安全运行的重大态势，人工智能技术可实现及时把握群体认知及心理变化，从而达到主动应对决策，最终实现显著提高社会治理的能力和水平的目的，对有效维护社会稳定具有不可替代的作用。

由于人工智能技术性与应用性兼具，社会对人工智能的应用前景充满期待，因此人工智能人才必须具有前瞻的眼光，把握社会发展方向和产业战略趋势，使人工智能技术为社会发展做好技术支撑。

三、新工科建设背景下人工智能人才培养的建设路径

新工科建设背景下，需要培养出具备较强工程理论能力、胜任工程事业发展需求的应用型、创新型和复合型人才。

交叉与融合是新工业革命背景下开展新工科人才培养的着力点。

[11]因此人工智能人才培养体系的建设路径需从学科交叉、课程体系、实践平台和师资队伍四个方面入手。

（一）交叉学科建设

目前，高校学科专业同质化现象严重。

人工智能作为计算机学科与其他学科的交叉融合的发展方向，可根据其实践应用方向，与其他学科排列组合，变换出各种“人工智能+X”模式。

如，人工智能与工业制造结合，催生了智能制造类家居机器人等;人工智能与交通学科结合，催生了无人驾驶、智能导航等;人工智能与语言学科结合，催生了视觉图像识别、语音识别文本处理等方面技术产品。

[12]人工智能虽涵盖计算机学科的大部分基本知识，但由于其“人工智能+X”

的模式，需将其作为单独的学科进行审视，而我国现有的学科体系内尚为空白，因此人才培养建设路径之首即为建设人工智能学科体系。

高校可依托现有优势学科与计算机学科开展交叉研究，探究新的学科方向。

以河海大学为例，水利学科位列全国第一。

在人工智能学科起步阶段，学校可深入探究计算机学科与水利学科的交叉研究方向，把握国家对新时代水利的战略发展方向，构建智慧水利学科。

抓住优势学科与人工智能学科的交叉发展机遇后，再逐步拓宽人工智能与其他学科的交叉，最终形成高校人工智能学科体系。

（二）课程体系建设

课程体系是人才培养中最为关键的环节，课程建设的科学与否直接关系着人才培养的质量和人才培养的适用性。

人工智能作为一个新兴的技术发展方向，尚未成为独立的学科，并无成熟的课程体系可使用，因此当务之急需构建人工智能人才培养的课程体系。

基于前文所述的人工智能学科交叉融合的趋势和“人工智能+X”的模式，课程体系可从基础课程、交叉课程与实践课程三层次进行设计。

基础课程内容主要为计算机学科的基礎课程，作为人工智能人才的基础计算机技术技能支撑;交叉课程内容视人才培养的方向不同，而选择不同的交叉学科的专业课程进行学习，作为人工智能人才的专业方向技术储备，使其成为发挥技术能力的依托;人工智能技术最为关键的一点在于实际应用、解决实际工程问题，因此实践课程是课程体系最为核心的内容，实践课程的内容为结合相关行业开展生产实习实践，目的为了解实际工作中人工智能可发挥作用的切入点，作为实践课程是人工智能与X交叉融合、产生实际工程技术效应最重要的环节。

（三）实践平台建设

新工科建设中最为重要的一点是应用型人才的培养，参与实践活动是培养应用型人才最为直接的途径。

实践平台的建设可以协同创新中心为载体，吸收整合校校、校企等多主体合作协同参与育人过程;可由政府主导，专项设立政产学研协同育人项目，将产业和技术发展最新成果融入人才实践培养中;可由高校主导，联合其他高校、科研单位与企业，建立人工智能领域建设联盟，吸纳一批集教育、培训及研究于一体的区域共享型人才培养实践平台;还可由高校有关职能部门牵头，设立创新创业专项资金，通过公开选拔遴选创新创业项目给予专项资助，以培养人工智能领域创新创业人才;

还可借助高校现有的研究生企业工作站等资源，作为人工智能领域实践平台，使人工智能专业人才提前接触生产实践。

（四）师资队伍建设

目前，我国高等院校的教师绝大部分是毕业后即就业，从“学校—学校”，企业生产实践经验几乎空白，自身便缺乏工程实践和创新能力。

2019年2月，国家印发《国家职业教育改革实施方案》，方案中大篇幅强调打造“双师型”教师队伍，并明确指出自2019年起，应用型本科高校相关专业教师除具有高职以上学历，原则上还需要具备3年以上企业工作经历，特殊高技能人才可适当放宽学历要求，2020年起基本不再从应届毕业生中招聘，此举措显示出国家对应用型专业教师的企业实践经验的重视，因此人工智能人才培养环节中务必重视师资队伍的建设。

第一，更新教师教学方式，在教师职前培养和在职训练中设置人工智能相关知识和技能课程，培训教师实施智能教育能力;第二，加强教师实践锻炼活动，要积极搭建人工智能领域教师企业挂职锻炼的实践能力训练平台;第三，加大具有企业锻炼经验的实践型教师的引进比例，在人工智能领域的中可适当降低教师的学历水平而对企业实践经验的要求提升;第四，推动高校教师与行业人才双向交流机制;第五，优化导师制度，在人工智能领域试行多导师制度，由计算机学科、交叉学科方向及企业各出一位老师组成导师团队，在不同阶段和不同方向培养锻炼人才。

四、結语

我国高等教育迈入新工科建设阶段，在新工科背景下人工智能有着广阔的应用前景，对于适应其产业发展的人才综合知识、实践能力、创新意识和前瞻眼光有着更高的要求，人工智能人才培养体系的建设