“人工智能+教育”融合視域下的人才培養(yǎng)研究

肖卓宇 陳果 郭杰 黃俊 徐運(yùn)標(biāo)

摘? 要：針對(duì)“人工智能+教育”融合視域下的人才培養(yǎng)出現(xiàn)的眾多問(wèn)題，歸納了人工智能（AI）賦能職業(yè)教育AI人才培養(yǎng)的挑戰(zhàn)，探究了人工智能課程體系建設(shè)和持續(xù)學(xué)習(xí)存在的困難，給出了人工智能賦能職業(yè)教育AI人才培養(yǎng)的建議，關(guān)注了AI技術(shù)師資人才梯隊(duì)建設(shè)、人工智能實(shí)訓(xùn)平臺(tái)建設(shè)、人工智能課程知識(shí)體系建設(shè)。教學(xué)改革結(jié)果表明，新方法促進(jìn)了“人工智能+教育”融合視域下人才培養(yǎng)基礎(chǔ)理論和實(shí)施路徑的發(fā)展。

關(guān)鍵詞：人工智能+教育;課程體系;人才培養(yǎng);深度學(xué)習(xí)

中圖分類號(hào)：TP311? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2096-1472（2021）-01-57-03

Abstract： Aiming at the problems in talent cultivation under the vision of "Artificial Intelligence （AI） + Education" integration， this paper summarizes the challenges of AI-empowered vocational education and explores the construction and sustainability of AI curriculum. It also gives suggestions for AI talent cultivation in AI-empowered vocational education， and explains the constructions of AI teaching team， AI practical training platform， and AI curriculum system. Results of the teaching reform show that the proposed method has promoted the development of the basic theory and implementation path of talent cultivation from the perspective of "Artificial Intelligence + Education" integration.

Keywords： artificial intelligence + education; curriculum system; talent cultivation; deep learning

1? ?引言（Introduction）

隨著人工智能技術(shù)賦能行業(yè)與領(lǐng)域的飛速發(fā)展，國(guó)內(nèi)外各層次人工智能技術(shù)人才都出現(xiàn)了較大缺口[1，2]。2019年工信部發(fā)布了《人工智能產(chǎn)業(yè)人才崗位能力標(biāo)準(zhǔn)》，擬進(jìn)一步規(guī)范計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、智能芯片等崗位分布[3]。吳朝暉等[4]提出由二元空間轉(zhuǎn)換為四元空間的人工智能發(fā)展趨勢(shì)，關(guān)注了交叉學(xué)科對(duì)人工智能技術(shù)人才培養(yǎng)的意義。姚新等[5]關(guān)注了專業(yè)基礎(chǔ)課、公共基礎(chǔ)課和專業(yè)核心課等課程設(shè)計(jì)模塊的協(xié)同，從而提升人工智能人才培養(yǎng)質(zhì)量。肖卓宇[6]提出引入“人工智能+教育”的理念，從智能教學(xué)評(píng)價(jià)、智能教學(xué)環(huán)境構(gòu)建等五個(gè)方面優(yōu)化課程設(shè)計(jì)。文獻(xiàn)[7]和文獻(xiàn)[8]認(rèn)為AI技術(shù)人才的培養(yǎng)需要關(guān)注學(xué)科交叉及計(jì)算思維。呂薇等[9]提出以學(xué)生為中心的教學(xué)理念，關(guān)注產(chǎn)業(yè)與學(xué)校的聯(lián)合，實(shí)施跨界培養(yǎng)AI技能人才。

綜上所述，目前“人工智能+教育”融合視域下的人才培養(yǎng)存在AI師資匱乏、人工智能專業(yè)定位不清晰、課程資源約束等問(wèn)題。因此，在人工智能技術(shù)與產(chǎn)品快速發(fā)展的大好形式下，急需對(duì)“人工智能+教育”融合視域下人才培養(yǎng)所存在的問(wèn)題、面臨的重要挑戰(zhàn)、亟待解決的方法進(jìn)行深入研究，以促進(jìn)高職人工智能課程體系的完善和人工智能應(yīng)用型人才培養(yǎng)質(zhì)量的提升。

2? “人工智能+教育”融合視域下的人才培養(yǎng)所存在的主要問(wèn)題（Main problems of talent cultivation from the perspective of "Artificial Intelligence + Education"）

人工智能賦能職業(yè)教育成為當(dāng)前領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)，也取得了初步的成效[10-12]，但同樣也存在下述主要問(wèn)題。

2.1? ?雙新型AI師資的匱乏問(wèn)題

教育部于2018年在《教育部關(guān)于印發(fā)<高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃>的通知》中提出，亟須在高職學(xué)校IT類相關(guān)專業(yè)中融入人工智能的課程元素，進(jìn)一步加大培養(yǎng)人工智能技能人才的力度。但目前高職院校人工智能相關(guān)專業(yè)教師的招聘與師資培養(yǎng)存在諸多問(wèn)題，由于國(guó)家政策導(dǎo)向及人工智能人才需求缺口過(guò)大的問(wèn)題，導(dǎo)致一些信息類企業(yè)，如阿里巴巴、商湯科技、騰訊等的AI技術(shù)崗位普遍薪酬較高，以至于現(xiàn)階段高職院校難以招聘到合適的雙師型AI技術(shù)人才。此外，目前行業(yè)領(lǐng)域相關(guān)人工智能技術(shù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的理念、機(jī)制、知識(shí)體系等仍不太完善，也在一定程度上影響了雙師型師資培養(yǎng)的質(zhì)量。

2.2? ?AI專業(yè)定位不清晰的問(wèn)題

在國(guó)家大力號(hào)召發(fā)展高職人工智能技術(shù)服務(wù)專業(yè)的利好形勢(shì)下，目前眾多高職院校積極跟進(jìn)，僅湖南省省內(nèi)首批申報(bào)人工智能技術(shù)服務(wù)專業(yè)的高職院校就達(dá)到八所。但事實(shí)上AI專業(yè)建設(shè)存在以下主要問(wèn)題：（1）AI專業(yè)課程知識(shí)體系設(shè)置與行業(yè)契合度不高，尚未形成AI賦能行業(yè)或具體應(yīng)用場(chǎng)景的清晰定位;（2）由于缺乏優(yōu)秀師資與AI實(shí)訓(xùn)平臺(tái)等，部分高職院校將整個(gè)AI專業(yè)外包到相關(guān)IT企業(yè)，導(dǎo)致一系列不可控問(wèn)題，甚至影響了教學(xué)質(zhì)量;（3）從大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)衍生出人工智能技術(shù)服務(wù)專業(yè)，導(dǎo)致兩個(gè)專業(yè)定位出現(xiàn)重合，人才培養(yǎng)就業(yè)崗位區(qū)分度不明顯;（4）AI專業(yè)建設(shè)與華為智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)“1+X”認(rèn)證的課證融通問(wèn)題。以我校為例，目前立項(xiàng)了華為智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)“1+X”證書(shū)，但該證書(shū)僅針對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)，且涉及內(nèi)容較廣，包括人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算等相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，學(xué)科交叉對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)人才培養(yǎng)方案提出了挑戰(zhàn)，也導(dǎo)致智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)“1+X”證書(shū)與其他大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等“1+X”證書(shū)存在較多交集，同樣也出現(xiàn)證書(shū)同質(zhì)性問(wèn)題。

2.3? ?AI專業(yè)課程資源約束問(wèn)題

目前，眾多本科與高職院校在構(gòu)建人工智能相關(guān)的精品課程時(shí)投入了大量的物力與精力。即便如此，也存在諸多問(wèn)題：（1）由于人工智能技術(shù)更新?lián)Q代較快，而MOOC從立項(xiàng)到正式上線的周期較長(zhǎng)，故經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)MOOC課程上線即滯后的風(fēng)險(xiǎn);（2）部分院校提倡并鼓勵(lì)校本教材，但由于師資水平、立項(xiàng)資金投入限制、時(shí)間約束、監(jiān)控力度等問(wèn)題，事實(shí)上校本教材的質(zhì)量普遍偏低，并沒(méi)有起到預(yù)期的教學(xué)效果;（3）AI課程教學(xué)與AI實(shí)訓(xùn)存在銜接問(wèn)題。由于人工智能相關(guān)課程涉及面廣，課程難度大，內(nèi)容多，理論性較強(qiáng)，故要建設(shè)好AI專業(yè)，需要依賴于部分主流廠商搭建的AI實(shí)訓(xùn)平臺(tái)。事實(shí)上，AI平臺(tái)搭建較為煩瑣，對(duì)相關(guān)專用軟件的依賴度較高。此外，較高的AI實(shí)訓(xùn)平臺(tái)維護(hù)與實(shí)施費(fèi)用也是高職人工智能技術(shù)服務(wù)專業(yè)建設(shè)面臨的重要問(wèn)題。

3? “人工智能+教育”融合視域下的人才培養(yǎng)的挑戰(zhàn)（Challenges of? talent cultivation from the perspective of "Artificial Intelligence + Education"）

3.1? ?AI人才培養(yǎng)的課程體系建設(shè)挑戰(zhàn)

高職AI人才培養(yǎng)課程體系建設(shè)關(guān)乎人才培養(yǎng)的成敗，具有重要意義。課程知識(shí)體系主要依賴于課程設(shè)計(jì)的基本準(zhǔn)則、基本依據(jù)與基本步驟。

（1）基本準(zhǔn)則

由圖1可知，AI人才培養(yǎng)的課程體系依賴于人才培養(yǎng)與“1+X”證書(shū)、產(chǎn)業(yè)需求及崗位需求的融合。人才培養(yǎng)與“1+X”證書(shū)融合可以服務(wù)于人才培養(yǎng)的產(chǎn)業(yè)需求，而人才培養(yǎng)與產(chǎn)業(yè)需求融合可對(duì)崗位需求起指導(dǎo)作用;人才培養(yǎng)與“1+X”證書(shū)融合也能促進(jìn)人才培養(yǎng)與崗位需求的融合，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)提升就業(yè)率與就業(yè)質(zhì)量。

（2）基本依據(jù)

高職AI人才培養(yǎng)課程體系建設(shè)的基本依據(jù)歸納為AI教學(xué)階段的漸進(jìn)化、AI實(shí)訓(xùn)資源的規(guī)范化、AI技能素養(yǎng)的支撐化與AI項(xiàng)目案例的工程化，如圖2所示。

AI教學(xué)階段的漸進(jìn)化可以理解為對(duì)AI課程體系的學(xué)習(xí)應(yīng)該遵循由淺入深、由整體到局部的學(xué)習(xí)路徑。通過(guò)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，部分兄弟高職院校在AI專業(yè)開(kāi)設(shè)中盲目追求高精尖知識(shí)內(nèi)容，而對(duì)一些基礎(chǔ)課程的關(guān)注度明顯不足。如專業(yè)核心課程既有計(jì)算機(jī)視覺(jué)，又有自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音處理等相關(guān)課程，專業(yè)定位沒(méi)有兼顧學(xué)生的基礎(chǔ)及課程體系賦能的行業(yè)領(lǐng)域問(wèn)題。AI實(shí)訓(xùn)資源的規(guī)范化應(yīng)關(guān)注“知行合一”，傳統(tǒng)教學(xué)方式強(qiáng)調(diào)老師的“教”與學(xué)生的“學(xué)”。而事實(shí)上，人工智能理論知識(shí)較為復(fù)雜，對(duì)線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)及高等數(shù)學(xué)等有較高的要求，尤其對(duì)于高職學(xué)生而言，如果在實(shí)訓(xùn)環(huán)節(jié)不予以重視，容易造成學(xué)生厭學(xué)的心理。為此，學(xué)校投入近300萬(wàn)元引入了華為智能計(jì)算平臺(tái)，較好地解決了實(shí)訓(xùn)資源的規(guī)范問(wèn)題。AI智能素養(yǎng)的支撐化要求學(xué)校與企業(yè)更加緊密地融合，如訂單班有助于將企業(yè)專家甚至是大國(guó)工匠引進(jìn)校園，從而提升高職學(xué)生的AI學(xué)術(shù)素養(yǎng)。AI項(xiàng)目案例的工程化關(guān)注將華為、新華三、騰訊等企業(yè)的優(yōu)質(zhì)課程資源融入AI課程實(shí)訓(xùn)教學(xué)，以企業(yè)具體案例為驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)高職人才培養(yǎng)與企業(yè)需求的無(wú)縫對(duì)接。

（3）基本步驟

AI人才培養(yǎng)要和產(chǎn)業(yè)需求對(duì)接，由圖3可知，AI人才培養(yǎng)的步驟包括五個(gè)部分。

首先，需要對(duì)湖南省內(nèi)AI技術(shù)人才的崗位需求進(jìn)行線上線下調(diào)研，通過(guò)爬蟲(chóng)對(duì)湖南省人才網(wǎng)、51JOB、三湘人才網(wǎng)、智聯(lián)招聘網(wǎng)等進(jìn)行線上信息收集，同時(shí)線下調(diào)研湖南省主要信息類企業(yè)的AI人才需求，獲得相關(guān)的典型崗位及大致需求數(shù)量。此外，針對(duì)不同學(xué)歷層次會(huì)有相應(yīng)的人工智能需求崗位，如針對(duì)博士、碩士的AI算法工程師與AI產(chǎn)品經(jīng)理，針對(duì)本科生的數(shù)據(jù)工程師、AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)工程師，針對(duì)高職生?？粕腁I運(yùn)維工程師、數(shù)據(jù)標(biāo)注師、AI產(chǎn)品銷售與支持等，不同層次的AI人才需求數(shù)量基本呈現(xiàn)倒金字塔型。其次，歸納完典型崗位任務(wù)職責(zé)后，可以確定高職AI人才培養(yǎng)目標(biāo)，進(jìn)而完善與優(yōu)化現(xiàn)有的人工智能課程知識(shí)體系;最終，實(shí)現(xiàn)對(duì)具體教學(xué)課程的重組。

3.2? ?AI技能人才的持續(xù)學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)

人工智能高職技能人才面臨新興技術(shù)迭代更替迅速與學(xué)科交叉的問(wèn)題。

（1）新興技術(shù)迭代更替

目前人工智能涉及面廣、內(nèi)容復(fù)雜、難度大，相關(guān)知識(shí)體系的更新程度遠(yuǎn)超摩爾定律預(yù)期。深度學(xué)習(xí)引發(fā)了人工智能發(fā)展的第三次高潮，以深度學(xué)習(xí)為例，眾多深度學(xué)習(xí)框架在這個(gè)“戰(zhàn)國(guó)”時(shí)代百花齊放，如蒙特利爾大學(xué)的Theano、加州大學(xué)伯克利分校的Caffe、臉書(shū)的Pytorch、Apache孵化的MXNet、微軟的CNTK、谷歌的TensorFlow與Keras，甚至是國(guó)內(nèi)百度的paddlepaddle、華為的MindSpore等。但這些深度學(xué)習(xí)框架并沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，其語(yǔ)法、架構(gòu)等皆存在差異。以目前主流的TensorFlow框架為例，其2.X版本融入了Pytorch的優(yōu)點(diǎn)，故TensorFlow框架的2.X版本更接近于Pytorch，卻不與TensorFlow框架的1.X版本兼容。這些深度學(xué)習(xí)框架對(duì)AI技術(shù)人員的繼續(xù)學(xué)習(xí)能力提出了挑戰(zhàn)。

（2）學(xué)科交叉融合

傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法處理小數(shù)據(jù)集尚可，但處理Imagenet等大型數(shù)據(jù)集顯得力不從心。5G+大數(shù)據(jù)技術(shù)使得算力與大數(shù)據(jù)集能夠得到有效處理與應(yīng)用，進(jìn)而推進(jìn)了云計(jì)算、大數(shù)據(jù)與人工智能的交叉融合。

圖4描述了云計(jì)算、大數(shù)據(jù)與人工智能三個(gè)學(xué)科之間存在的關(guān)系，云計(jì)算在算力上為大數(shù)據(jù)處理提供了保障;預(yù)處理后的大數(shù)據(jù)可以為人工智能算法模型提供數(shù)據(jù)輸入;人工智能的輸出涉及大數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練與預(yù)測(cè)等，這也需要依賴于云計(jì)算集群的強(qiáng)大算力。目前我校已立項(xiàng)了華為智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)“1+X”證書(shū)，以其中級(jí)證書(shū)內(nèi)容為例，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能在考證中的占比依次為1.5∶2∶3。由此可見(jiàn)，知識(shí)體系與學(xué)科的交叉融合也刻不容緩，這也是一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)。

4? “人工智能+教育”人才培養(yǎng)的建議（Suggestions of talent cultivation from the perspective of "Artificial Intelligence + Education"）

4.1? ?加強(qiáng)AI技術(shù)師資人才梯隊(duì)建設(shè)

人工智能技術(shù)人才缺口巨大，眾多企業(yè)乃至本科高校都難以招聘到合適的人才，故高職院校也存在AI技術(shù)人才缺口。為了應(yīng)對(duì)危機(jī)，可以考慮下述方式。

（1）人工智能技術(shù)人才遷移培養(yǎng)

大數(shù)據(jù)、云技術(shù)專業(yè)與人工智能專業(yè)聯(lián)系緊密，可以考慮從上述專業(yè)抽取精兵強(qiáng)將進(jìn)行漸進(jìn)式培養(yǎng)，以點(diǎn)帶面，循序漸進(jìn)，從而夯實(shí)學(xué)校AI技術(shù)人才的梯隊(duì)建設(shè)。

（2）校企合作開(kāi)辦專業(yè)

通過(guò)校企合作，將企業(yè)AI技術(shù)人員引入學(xué)校全職或兼職教學(xué)，并實(shí)現(xiàn)對(duì)高職師生的同步培訓(xùn)。如可通過(guò)華為、騰訊等企業(yè)的師資培訓(xùn)，讓高職教師考取華為智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)中級(jí)、高級(jí)等“1+X”證書(shū)，提升AI專業(yè)辦學(xué)的自有教師比率，從而整體推進(jìn)人工智能相關(guān)專業(yè)的發(fā)展。

4.2? ?引入主流人工智能實(shí)訓(xùn)平臺(tái)

人工智能專業(yè)涉及內(nèi)容廣、知識(shí)難度大、環(huán)境搭建復(fù)雜等問(wèn)題，部分本科院校也出現(xiàn)辦學(xué)與預(yù)期差異大的問(wèn)題。AI內(nèi)容學(xué)習(xí)如采取“先知而后行”的方式，學(xué)生理論學(xué)習(xí)階段就容易出現(xiàn)被高深數(shù)學(xué)基礎(chǔ)難倒的問(wèn)題。高職院校學(xué)生基礎(chǔ)差、底子薄，為此，需要采取“知行合一”的學(xué)習(xí)方式，一邊實(shí)現(xiàn)程序，同時(shí)講解原理，人工智能實(shí)訓(xùn)平臺(tái)能在一定程度上解決人工智能學(xué)習(xí)環(huán)境搭建困難、無(wú)法獲取有效數(shù)據(jù)集、處理大數(shù)據(jù)計(jì)算能力不足、數(shù)據(jù)處理中間結(jié)果查看不方便等問(wèn)題。

4.3? ?深入研究人工智能課程知識(shí)體系

在完成4.1節(jié)與4.2節(jié)的基礎(chǔ)上，依據(jù)企業(yè)崗位需求與“1+X”等證書(shū)的要求，制定出符合我校特色的人工智能賦能工業(yè)的應(yīng)用型人才課程體系。課程體系分為公共基礎(chǔ)課程、專業(yè)基礎(chǔ)課程、專業(yè)核心課程、交叉綜合課程、職業(yè)素養(yǎng)與拓展課程，并以一年為周期，對(duì)由五部分組成的AI專業(yè)課程體系進(jìn)行螺旋形迭代式的調(diào)整與優(yōu)化。

5? ?結(jié)論（Conclusion）

本研究以“人工智能+教育”融合視域下的人才培養(yǎng)為目標(biāo)，分析了目前高職人工智能專業(yè)教育存在的問(wèn)題，提出了解決問(wèn)題的重要挑戰(zhàn)，給出了解決問(wèn)題的建議，取得了較好的教學(xué)效果。未來(lái)工作致力于高職人工智能人才培養(yǎng)模式的優(yōu)化、課程體系的持續(xù)完善等，以提升學(xué)院人工智能相關(guān)專業(yè)建設(shè)水準(zhǔn)，為國(guó)家培養(yǎng)更多的優(yōu)秀人才，服務(wù)于國(guó)家“十四五”建設(shè)。

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作者簡(jiǎn)介：

肖卓宇（1979-），男，碩士，教授.研究領(lǐng)域：軟件演化，程序理解，機(jī)器學(xué)習(xí).

陳? 果（1980-），女，碩士，講師.研究領(lǐng)域：軟件演化，軟件工程.

郭? 杰（1976-），女，碩士，講師.研究領(lǐng)域：軟件演化，軟件工程.

黃? ?。?990-），男，碩士，助教.研究領(lǐng)域：軟件工程，智能制造.

徐運(yùn)標(biāo)（1983-），男，碩士，講師.研究領(lǐng)域：軟件演化，軟件工程.