課賽融合背景下人工智能人才培養(yǎng)模式研究

張忠山 宋彥杰

摘 要：隨著人工智能的快速發(fā)展，社會(huì)呈現(xiàn)出對(duì)人工智能人才大量需求的新趨勢(shì)。我國(guó)多所高校設(shè)立了人工智能相關(guān)專業(yè)，希望快速補(bǔ)足人才空缺。高校人工智能人才培養(yǎng)應(yīng)該采用課賽融合的方式，實(shí)現(xiàn)“學(xué)為用，用促學(xué)”。文章從分析現(xiàn)有人才培養(yǎng)中的不足入手，提出人才培養(yǎng)思路，以及適應(yīng)人工智能發(fā)展的人才培養(yǎng)措施。

關(guān)鍵詞：人工智能;人才培養(yǎng);課賽融合;教學(xué)改革

中圖分類號(hào)：G642;C961 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1008-3561（2020）05-0004-02

近年來(lái)，具備人工智能素質(zhì)、可以利用人工智能實(shí)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的新型人才，成為招聘市場(chǎng)中的一個(gè)關(guān)注點(diǎn)。2017年7月8日，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，為我國(guó)人工智能發(fā)展提供了方向。我國(guó)各高校紛紛根據(jù)國(guó)家發(fā)展規(guī)劃設(shè)置人工智能相關(guān)專業(yè)，部分高校還專門成立了人工智能學(xué)院。在人工智能專業(yè)建設(shè)的過(guò)程中，各高校取得了一定的成果，但由于還處在探索和發(fā)展階段，所以仍然存在一些不足，現(xiàn)有的人工智能專業(yè)缺乏學(xué)科建設(shè)和人才培養(yǎng)經(jīng)驗(yàn)。本文在分析現(xiàn)有人工智能人才培養(yǎng)問(wèn)題的基礎(chǔ)上，將課程教學(xué)與學(xué)科競(jìng)賽結(jié)合的方法引入學(xué)科建設(shè)中，并提出人才培養(yǎng)措施，以期為我國(guó)人工智能建設(shè)做出貢獻(xiàn)。本研究從分析當(dāng)前人工智能人才培養(yǎng)中存在的問(wèn)題入手，探索課程教學(xué)和專業(yè)性競(jìng)賽相互配合的課賽融合的人才培養(yǎng)思路。高校應(yīng)在課賽融合人才培養(yǎng)思路的指導(dǎo)下，有針對(duì)性地制定人才培養(yǎng)措施，以培養(yǎng)高素質(zhì)、有能力的人工智能人才。

一、人工智能人才培養(yǎng)中存在的問(wèn)題

人工智能專業(yè)建設(shè)現(xiàn)在仍處于探索和發(fā)展階段，取得了很多顯著成果，使人工智能專業(yè)畢業(yè)的大學(xué)生將所學(xué)知識(shí)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)能，推動(dòng)了我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。然而，與此同時(shí)，學(xué)科建設(shè)與人才培養(yǎng)過(guò)程中也暴露出課程關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)、人工智能理論基礎(chǔ)薄弱、專業(yè)課程實(shí)用性不足的問(wèn)題。

課程關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)。各高校設(shè)立人工智能專業(yè)時(shí)，采用了將原有計(jì)算機(jī)專業(yè)、自動(dòng)化專業(yè)、數(shù)學(xué)專業(yè)等多個(gè)專業(yè)整合并適當(dāng)調(diào)整的方式。課程的設(shè)定也采用了將多學(xué)科課程進(jìn)行合并刪減的原則。在這種模式下，課程與課程之間相對(duì)獨(dú)立，缺少前后聯(lián)結(jié)關(guān)系，難以形成完善的科學(xué)知識(shí)體系。

人工智能理論基礎(chǔ)薄弱。人工智能雖然與企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)結(jié)合緊密，但是缺少理論基礎(chǔ)支撐的人才難以始終走在創(chuàng)新的前沿。人工智能中有很多與概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、矩陣運(yùn)算等相關(guān)的基礎(chǔ)理論知識(shí)，然而很多高校并沒(méi)有將這些基礎(chǔ)課程融入人工智能專業(yè)課程中。將基礎(chǔ)理論知識(shí)與人工智能課程區(qū)分教學(xué)，會(huì)導(dǎo)致學(xué)生雖然可以使用人工智能手段來(lái)解決問(wèn)題，但難以在他人研究的基礎(chǔ)上進(jìn)一步創(chuàng)新。

專業(yè)課程實(shí)用性不足。人工智能課程大多講授經(jīng)典的模型、算法等知識(shí)，學(xué)生在學(xué)習(xí)課程后雖然能夠掌握這些知識(shí)，卻不知道如何將其轉(zhuǎn)化為技能，學(xué)習(xí)只是停留在書(shū)本上。同時(shí)，學(xué)生所能解決的問(wèn)題也僅停留在書(shū)本層面，無(wú)法有效解決生活實(shí)際中的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。這對(duì)學(xué)生畢業(yè)后走向社會(huì)求職是非常不利的，無(wú)法使學(xué)生的課堂所學(xué)為其后續(xù)工作、個(gè)人發(fā)展起到重要的推動(dòng)作用。

二、課賽融合背景下人才培養(yǎng)的思路

針對(duì)高校在設(shè)置人工智能專業(yè)、培養(yǎng)人工智能人才過(guò)程中存在的問(wèn)題，本文提出課賽融合的培養(yǎng)模式。課，是指人工智能專業(yè)課程。賽，是指專業(yè)的人工智能競(jìng)賽，如天池、KDD-CUP、DataCastle等專業(yè)性競(jìng)賽。將競(jìng)賽和大學(xué)課程進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，可以滿足人工智能人才培養(yǎng)的要求。將競(jìng)賽與課程融合起來(lái)發(fā)展的方式，必須有科學(xué)的培養(yǎng)思路作為指導(dǎo)。所以，課賽融合背景下人才培養(yǎng)思路要遵循競(jìng)賽推動(dòng)課程學(xué)習(xí)、教師參與競(jìng)賽指導(dǎo)的思路。

競(jìng)賽推動(dòng)課程學(xué)習(xí)。競(jìng)賽是從實(shí)際應(yīng)用的角度而設(shè)計(jì)的，競(jìng)賽可以促使人工智能人才在全面掌握知識(shí)后向?qū)I(yè)性人才發(fā)展，可以以課程構(gòu)建課程之間的關(guān)聯(lián)，讓學(xué)生在他人實(shí)踐的基礎(chǔ)上尋求理論和方法上的創(chuàng)新，讓學(xué)生能夠?qū)⑺鶎W(xué)知識(shí)直接運(yùn)用到工作中。同時(shí)，競(jìng)賽可以推動(dòng)課程學(xué)習(xí)，讓學(xué)生實(shí)現(xiàn)從“讓我學(xué)”到“我要學(xué)”的轉(zhuǎn)變。在競(jìng)賽的過(guò)程中，總會(huì)存在一部分知識(shí)、方法是學(xué)生不了解或從未聽(tīng)說(shuō)過(guò)的，學(xué)生要想完成競(jìng)賽就需要主動(dòng)查找相應(yīng)的資料，學(xué)習(xí)相應(yīng)的方法。在此過(guò)程中，學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)的積極性就會(huì)得到有效培養(yǎng)，學(xué)生就會(huì)產(chǎn)生對(duì)某一方面知識(shí)或某一種方法進(jìn)行深入了解的主動(dòng)性。

教師參與競(jìng)賽指導(dǎo)。人工智能競(jìng)賽往往對(duì)學(xué)生的專業(yè)基礎(chǔ)要求較高，學(xué)生自行研究而缺少指導(dǎo)時(shí)容易在摸索階段喪失積極性，無(wú)法達(dá)到課賽融合的效果。為每一名參賽學(xué)生配備教師，或者在條件允許的情況下設(shè)置專職輔導(dǎo)教師，則可以幫助學(xué)生快速度過(guò)初始階段，進(jìn)入算法實(shí)現(xiàn)與創(chuàng)新階段，使學(xué)生體驗(yàn)到參加人工智能競(jìng)賽的樂(lè)趣。

三、課賽融合背景下人才培養(yǎng)的措施

高校培養(yǎng)人工智能人才，應(yīng)當(dāng)遵循課賽融合的人才培養(yǎng)思路?？茖W(xué)合理的人才培養(yǎng)措施，可以保證學(xué)生學(xué)有所得，全面提升學(xué)生的能力和素養(yǎng)。在人才培養(yǎng)過(guò)程中，高?？梢圆扇?yōu)化課程結(jié)構(gòu)、配備專業(yè)師資、競(jìng)賽參與課程考核的培養(yǎng)措施。

優(yōu)化課程結(jié)構(gòu)。人工智能專業(yè)課程設(shè)置應(yīng)該改變現(xiàn)有課程設(shè)置方式，根據(jù)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展要求構(gòu)建課程體系，貼合競(jìng)賽進(jìn)行課程設(shè)計(jì)，使每一門專業(yè)課程教學(xué)都能夠與專業(yè)競(jìng)賽相關(guān)聯(lián)，努力形成學(xué)后賽、賽輔學(xué)的科學(xué)發(fā)展局面。課程難度應(yīng)當(dāng)循序漸進(jìn)，從實(shí)現(xiàn)最基本的人工智能的方法開(kāi)始，最終構(gòu)建完整的人工智能知識(shí)體系。

配備專業(yè)師資。教師應(yīng)當(dāng)發(fā)揮理論輔導(dǎo)、競(jìng)賽指導(dǎo)的作用。讓學(xué)生在短時(shí)間內(nèi)掌握人工智能方法是存在一定難度的，也容易使學(xué)生失去學(xué)習(xí)主動(dòng)性。為此，專職或兼職教師可以向?qū)W生介紹一些難以理解的理論知識(shí)，讓學(xué)生做到對(duì)所學(xué)知識(shí)的快速應(yīng)用。同時(shí)，競(jìng)賽輔導(dǎo)也是教師的一部分工作。從賽題選擇、隊(duì)伍組成，到掌握方法、優(yōu)化方法，教師都可以發(fā)揮相當(dāng)重要的作用。教師對(duì)學(xué)生進(jìn)行競(jìng)賽輔導(dǎo)，可以使人才培養(yǎng)達(dá)到事半功倍的效果。

競(jìng)賽參與課程考核。課程與競(jìng)賽之間不能各自孤立，將競(jìng)賽融入課程考核可以激發(fā)學(xué)生參與人工智能競(jìng)賽的積極性。學(xué)?？梢愿鶕?jù)學(xué)生的競(jìng)賽成績(jī)，免除學(xué)生的課程考試，或者提高學(xué)生的成績(jī)，進(jìn)而鼓勵(lì)學(xué)生參加人工智能競(jìng)賽。但需要注意的是，激勵(lì)是適度的，學(xué)校要權(quán)衡好課程教學(xué)和競(jìng)賽的關(guān)系，讓學(xué)生明白參加競(jìng)賽是為了更好地學(xué)習(xí)課程，是為了輔助課程學(xué)習(xí)。

四、結(jié)語(yǔ)

本文結(jié)合高校人工智能專業(yè)建設(shè)現(xiàn)狀，分析學(xué)科建設(shè)與人才培養(yǎng)過(guò)程中暴露出的課程關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)、人工智能理論基礎(chǔ)薄弱、專業(yè)課程實(shí)用性不足的問(wèn)題，并且針對(duì)現(xiàn)有問(wèn)題，提出課賽融合的人工智能人才培養(yǎng)方式，以及競(jìng)賽推動(dòng)課程學(xué)習(xí)、教師參與競(jìng)賽指導(dǎo)的發(fā)展思路。在培養(yǎng)人工智能人才的過(guò)程中，高校要采用優(yōu)化課程結(jié)構(gòu)、配備專業(yè)師資、競(jìng)賽參與課程考核的培養(yǎng)措施?？茖W(xué)培養(yǎng)人工智能專業(yè)人才，值得各高校進(jìn)行深入的探索和思考。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉辰.國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》：構(gòu)筑我國(guó)人工智能發(fā)展先發(fā)優(yōu)勢(shì)[J].中國(guó)科技產(chǎn)業(yè)，2017（08）.

[2]任重，倪浩，劉揚(yáng).聚焦我國(guó)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃：首批4家國(guó)家創(chuàng)新平臺(tái)確立[J].創(chuàng)新時(shí)代，2018（01）.

[3]王天成，孫百鳴.高職院校關(guān)于課賽結(jié)合教學(xué)的探索[J].湖北函授大學(xué)學(xué)報(bào)，2015（24）.

[4]封帥，周亦奇.人工智能時(shí)代國(guó)家戰(zhàn)略行為的模式變遷——走向數(shù)據(jù)與算法的競(jìng)爭(zhēng)[J].國(guó)際展望，2018（04）.

[5]張岌.“大數(shù)據(jù)”時(shí)代高校信息化對(duì)教學(xué)改革的啟示——基于美國(guó)大學(xué)教學(xué)系統(tǒng)平臺(tái)的分析[J].重慶行政，2017（01）.

[6]劉美冬，樸雪濤.改革開(kāi)放40年中國(guó)大學(xué)教學(xué)改革的階段性特征分析[J].遼寧教育行政學(xué)院學(xué)報(bào)，2018（01）.

Abstract： With the rapid development of artificial intelligence， the society presents a large number of talent needs to meet the development of artificial intelligence industry. Many colleges and universities in China have set up artificial intelligence related majors， hoping to quickly fill the vacancy. The training of artificial intelligence talents in Colleges and universities should adopt the way of class competition integration to realize "learning for use， using to promote learning". Based on the analysis of the deficiencies in the existing personnel training， this paper puts forward the personnel training ideas and measures to adapt to the development of artificial intelligence.

Key words： artificial intelligence; personnel training; class competition integration; teaching reform