“X+人工智能”個(gè)性化人才培養(yǎng)學(xué)生調(diào)查問卷分析與對策建議

吳 玲，盧發(fā)興，許俊飛，石章松

(海軍工程大學(xué) 兵器工程學(xué)院，湖北 武漢 430033)

為順應(yīng)軍事智能化變革，培養(yǎng)適應(yīng)未來戰(zhàn)爭的一流新型軍事人才，海軍工程大學(xué)結(jié)合學(xué)科專業(yè)建設(shè)需求，在部分專業(yè)推行了“X+人工智能”試點(diǎn)專業(yè)建設(shè)計(jì)劃?！癤+人工智能”計(jì)劃中“X”代指學(xué)科專業(yè)，也包括依托學(xué)科專業(yè)而開展的教育教學(xué)活動(dòng)的某一方面，如教學(xué)方法、教學(xué)條件、教學(xué)內(nèi)容等[1]。在人工智能領(lǐng)域的學(xué)科布局中，傳統(tǒng)工科專業(yè)開展“X+人工智能”，一般是以既有專業(yè)為主體，不改變專業(yè)名稱，而是主動(dòng)尋找專業(yè)與人工智能相結(jié)合的突破點(diǎn)，在課程體系、教學(xué)內(nèi)容、方法手段等方面向人工智能拓展或與人工智能交叉融合[2]；在人才培養(yǎng)目標(biāo)上，“X+人工智能”要在原專業(yè)既定人才培養(yǎng)目標(biāo)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提升學(xué)員對人工智能理論、方法、技術(shù)的認(rèn)知和應(yīng)用能力，從而為未來智能化軍事實(shí)踐活動(dòng)預(yù)置培養(yǎng)人才[3]。

知識(shí)獲取與創(chuàng)新實(shí)踐能力培養(yǎng)是“X+人工智能”人才培養(yǎng)的重要內(nèi)容之一。如果能針對不同學(xué)員的個(gè)性特點(diǎn)、愛好特長，在“X+人工智能”計(jì)劃中實(shí)施適合學(xué)員自身發(fā)展特點(diǎn)的“一對一”或“多對一”的個(gè)性化指導(dǎo)和實(shí)踐活動(dòng)，無疑能最大限度地發(fā)揮學(xué)員個(gè)人優(yōu)勢，獲得更好的培養(yǎng)效果。但傳統(tǒng)工科專業(yè)學(xué)員對開展“X+人工智能”個(gè)性化學(xué)習(xí)和實(shí)踐的能力基礎(chǔ)如何、態(tài)度意愿如何、知識(shí)儲(chǔ)備如何、有何困難和問題等，都需要進(jìn)行合理的分析和評估，并找到相應(yīng)解決問題的對策和方案，從而為更好開展個(gè)性化人才培養(yǎng)提供依據(jù)。

一、調(diào)查問卷設(shè)計(jì)

在開展調(diào)查問卷之前，首先了解了調(diào)查對象的總體情況，并向調(diào)查對象宣講了開展“X+人工智能”計(jì)劃的目的和意義，介紹了在專業(yè)內(nèi)開展“X+人工智能”試點(diǎn)建設(shè)的總體規(guī)劃和實(shí)施方案，特別是計(jì)劃針對部分學(xué)員開展的個(gè)性化人才培養(yǎng)的初步方案；同時(shí)，介紹了本次問卷調(diào)查的目的和問卷填寫要求。

(一)調(diào)查對象

問卷調(diào)查對象為筆者所在學(xué)院內(nèi)8個(gè)本科專業(yè)的2018級至2020級學(xué)員。上述專業(yè)以專業(yè)群形式加入了“X+人工智能”試點(diǎn)專業(yè)建設(shè)，前期建設(shè)過程中已逐步在課程、教學(xué)條件、學(xué)員創(chuàng)新實(shí)踐等方面開展了專業(yè)與人工智能的融合建設(shè)，取得了較好的教學(xué)效果。

問卷采用實(shí)名方式，學(xué)員自愿填寫和提交。問卷中選擇報(bào)名參加試點(diǎn)專業(yè)個(gè)性化培養(yǎng)的學(xué)員，后期將進(jìn)入與試點(diǎn)專業(yè)導(dǎo)師的雙向選擇環(huán)節(jié)。問卷調(diào)查時(shí)間為2020年11月初，此時(shí)2020級新學(xué)員已完成軍訓(xùn)，轉(zhuǎn)入課程學(xué)習(xí)階段。本次調(diào)查共回收有效問卷272份，回收問卷的調(diào)查對象覆蓋了參加調(diào)查的各相關(guān)專業(yè)各年級學(xué)員。

(二)調(diào)查內(nèi)容

問卷調(diào)查題型包括選擇題和主觀題兩類，在了解學(xué)員年級、隊(duì)別、專業(yè)等信息的基礎(chǔ)上，主要對以下四個(gè)方面的內(nèi)容進(jìn)行了調(diào)查：

一是學(xué)員學(xué)習(xí)情況。問卷包括一道填空題“學(xué)習(xí)成績”和一道選擇題“學(xué)習(xí)壓力”。“學(xué)習(xí)成績”中大一年級學(xué)員填入學(xué)成績，其他年級學(xué)員填在校成績，如學(xué)?？偱琶?、標(biāo)準(zhǔn)分等，并選填不及格課程和門數(shù)；“學(xué)習(xí)壓力”一題在“是”或“否”中進(jìn)行選擇。

二是學(xué)員的愛好特長情況。問卷為一道主觀題，學(xué)員自由填寫個(gè)人興趣愛好和能力特長，范圍不限。

三是學(xué)員開展人工智能相關(guān)學(xué)習(xí)和實(shí)踐的經(jīng)歷。問卷包括三道填空題，分別為“人工智能、算法、編程等方面的學(xué)習(xí)經(jīng)歷”“開展創(chuàng)新實(shí)踐活動(dòng)的經(jīng)歷”和“參加相關(guān)競賽和獲獎(jiǎng)經(jīng)歷”。

四是學(xué)員報(bào)名參加“X+人工智能”試點(diǎn)專業(yè)個(gè)性化培養(yǎng)的意愿和動(dòng)機(jī)。問卷包括兩道選擇題和兩道填空題。選擇題為“報(bào)名意向”和“方向選擇”。前者選擇“報(bào)名”和“不報(bào)名”；后者要求選擇了“報(bào)名”選項(xiàng)的學(xué)員在給出的三個(gè)培養(yǎng)方向中選擇一個(gè)自己感興趣的方向。兩道主觀題分別為“報(bào)名動(dòng)機(jī)和意愿(報(bào)名學(xué)員填寫)”和“不報(bào)名原因(不報(bào)名學(xué)員填寫)”。

總體而言，本次問卷主要考察學(xué)員對加入試點(diǎn)專業(yè)個(gè)性化人才培養(yǎng)的意愿，同時(shí)了解學(xué)員的愛好特長、人工智能相關(guān)基礎(chǔ)，并分析學(xué)員的學(xué)習(xí)、愛好特長和相關(guān)基礎(chǔ)與報(bào)名意愿的相關(guān)性，以及學(xué)員不參加個(gè)性化培養(yǎng)的主要原因。

二、調(diào)查數(shù)據(jù)分析

共回收有效問卷272份。其中，大一學(xué)員86份，大二學(xué)員142份，大三學(xué)員44份，覆蓋各專業(yè)和各年級調(diào)查對象(其中專業(yè)1僅大二學(xué)員參加調(diào)查)，問卷基本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 學(xué)員調(diào)查問卷基本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表

續(xù)表1

(一)本科大一學(xué)員問卷調(diào)查數(shù)據(jù)分析

收回2020級本科學(xué)員問卷86份，數(shù)據(jù)分析如下：

79人(占92%)認(rèn)為當(dāng)前無學(xué)習(xí)壓力。主要原因可能是，調(diào)查時(shí)大一學(xué)員剛從軍訓(xùn)轉(zhuǎn)入課程學(xué)習(xí)階段不久，學(xué)習(xí)任務(wù)相對輕松和單純。

興趣愛好廣泛，主要集中在運(yùn)動(dòng)、音樂、游戲等方面。

在人工智能基礎(chǔ)方面，在高中階段參加過人工智能相關(guān)創(chuàng)新實(shí)踐競賽的學(xué)員有5人(占5.8%)，學(xué)習(xí)過編程知識(shí)的學(xué)員有12人(占14%)。大一學(xué)員普遍缺乏人工智能相關(guān)的學(xué)習(xí)和實(shí)踐經(jīng)歷，少數(shù)同學(xué)在高中“信息技術(shù)”類課程上開展過簡單的實(shí)驗(yàn)，更多的同學(xué)僅有“與小愛同學(xué)(一種人工智能語音交互引擎)聊天”“用導(dǎo)航程序規(guī)劃出行”等使用智能設(shè)備的經(jīng)歷。

對個(gè)性化培養(yǎng)興趣濃厚。報(bào)名加入個(gè)性化培養(yǎng)的學(xué)員有75人(占87%)。其中，學(xué)習(xí)無壓力的70人，有5人在學(xué)習(xí)有壓力情況下選擇報(bào)名；不報(bào)名的11人中學(xué)習(xí)無壓力的9人，說明大一學(xué)員不報(bào)名的主要原因不是學(xué)習(xí)壓力過大。進(jìn)一步分析填寫的不報(bào)名原因可知，主要是學(xué)員“基礎(chǔ)薄弱”(5人)、“對人工智能無興趣”(2人)、“學(xué)習(xí)較吃力”(2人)、“想集中精力學(xué)專業(yè)知識(shí)”(1人)、“打算觀望一年再看是否報(bào)名”(1人)。

(二)本科大二學(xué)員問卷調(diào)查數(shù)據(jù)分析

收回2019級本科學(xué)員問卷142份，數(shù)據(jù)分析如下：

30人(占21%)認(rèn)為當(dāng)前無學(xué)習(xí)壓力，相比大一學(xué)員92%的比例有了大幅下降，說明進(jìn)入大二后學(xué)員學(xué)習(xí)壓力增加。

興趣愛好與大一學(xué)員類似，個(gè)別學(xué)員對信息技術(shù)、人工智能產(chǎn)生了一定興趣。

在人工智能基礎(chǔ)方面，由于開設(shè)了C++、Python等編程課程，因此學(xué)員在編程基礎(chǔ)方面相比大一學(xué)員有所提升。此外，4人(占2.8%)參加過人工智能學(xué)科專業(yè)競賽，其他開展過創(chuàng)新實(shí)踐經(jīng)歷的學(xué)員仍較少。

報(bào)名加入個(gè)性化培養(yǎng)的學(xué)員有69人(占49%)。其中，學(xué)習(xí)無壓力的30人，有39人在學(xué)習(xí)有壓力情況下選擇報(bào)名；不報(bào)名的73人中均反映學(xué)習(xí)有壓力(占100%)。進(jìn)一步分析問卷中填寫的不報(bào)名原因可知，主要是“學(xué)習(xí)壓力大、時(shí)間不夠用”(30人)、“學(xué)習(xí)壓力大且對人工智能無興趣”(9人)、“人工智能基礎(chǔ)薄弱或?qū)W習(xí)能力較弱”(6人)、“兼職隊(duì)干花費(fèi)較多時(shí)間精力”(3人)、“要抓體能鍛煉”(3人)、“優(yōu)先專業(yè)課學(xué)習(xí)”(1人)，部分同學(xué)未寫具體原因。

(三)本科大三學(xué)員問卷調(diào)查數(shù)據(jù)分析

收回2018級本科學(xué)員問卷共44份，數(shù)據(jù)分析如下。

7人(占16%)認(rèn)為當(dāng)前無學(xué)習(xí)壓力，相比大一、大二學(xué)員比例進(jìn)一步下降，說明隨著年級升高學(xué)習(xí)壓力進(jìn)一步增加。

興趣愛好與大一、大二學(xué)員類似，個(gè)別同學(xué)展現(xiàn)出對人工智能較濃厚的興趣。

在人工智能基礎(chǔ)方面，基本具有一定的編程能力，大多數(shù)學(xué)員通過了計(jì)算機(jī)等級考試。大三學(xué)員由于陸續(xù)進(jìn)入專業(yè)課程學(xué)習(xí)，在創(chuàng)新實(shí)踐環(huán)節(jié)較大二學(xué)員有較大提升，基本都在課程中或創(chuàng)新實(shí)踐俱樂部中開展過創(chuàng)新實(shí)踐，7人(15.9%)參加過人工智能學(xué)科專業(yè)競賽。

報(bào)名加入個(gè)性化培養(yǎng)的學(xué)員有16人(占36%)。其中，學(xué)習(xí)無壓力的6人，有10人在學(xué)習(xí)有壓力情況下選擇報(bào)名；不報(bào)名的28人中反映學(xué)習(xí)有壓力的27人(96%)。進(jìn)一步分析填寫的不報(bào)名原因可知，表明“學(xué)習(xí)壓力大、學(xué)習(xí)能力較弱”27人、“學(xué)習(xí)壓力不大但對人工智能沒有興趣”1人。由于問卷為學(xué)員自愿返回，因此大三學(xué)員返回問卷比例較少，未返回問卷的學(xué)員至少表明由于各種原因不愿加入個(gè)性化培養(yǎng)，使得愿意接受個(gè)性化培養(yǎng)的大三學(xué)員在年級人數(shù)中占比更低。

三、問卷調(diào)查結(jié)果分析

(一)現(xiàn)狀和問題

1.學(xué)員對人工智能學(xué)習(xí)的興趣和意愿隨年級升高有所下降

新入學(xué)的軍校大一學(xué)員對新事物接收意愿較強(qiáng)，興趣濃厚，學(xué)習(xí)熱情高；隨年級升高，學(xué)員在學(xué)習(xí)、體能訓(xùn)練和考核、兼職學(xué)生干部等各方面壓力增加，課余時(shí)間減少，同時(shí)由于軍校學(xué)員沒有就業(yè)壓力，對學(xué)習(xí)掌握人工智能等新技術(shù)的內(nèi)驅(qū)力不夠，因此加入“X+人工智能”試點(diǎn)專業(yè)個(gè)性化培養(yǎng)的意愿隨年級升高而下降；部分高年級學(xué)員對專業(yè)和人工智能的融合學(xué)習(xí)與實(shí)踐展現(xiàn)出了濃厚興趣，并通過自學(xué)或參加學(xué)科競賽等活動(dòng)積累了較好的基礎(chǔ)，是開展個(gè)性化培養(yǎng)的好苗子。

2.人工智能基礎(chǔ)薄弱和學(xué)習(xí)能力不足是學(xué)員不愿加入個(gè)性化培養(yǎng)的根本原因

返回的有效問卷中明確表示對人工智能沒有興趣的學(xué)員共12人，占總?cè)藬?shù)的4.4%。盡管部分學(xué)員不報(bào)名參加個(gè)性化培養(yǎng)，但接受問卷調(diào)查的絕大部分學(xué)員表現(xiàn)出對人工智能未來軍事應(yīng)用前景的充分肯定，也表示具有學(xué)習(xí)興趣，說明學(xué)員在專業(yè)與人工智能融合學(xué)習(xí)的情感與態(tài)度方面是積極的。進(jìn)一步與問卷調(diào)查中表示“學(xué)習(xí)壓力大”“時(shí)間不夠用”的不報(bào)名學(xué)員溝通了解到，不參加“X+人工智能”試點(diǎn)專業(yè)個(gè)性化培養(yǎng)的根本原因還是“人工智能基礎(chǔ)薄弱”“學(xué)習(xí)能力不足”，從而使學(xué)員擔(dān)心加入個(gè)性化培養(yǎng)難以達(dá)到培養(yǎng)要求。

3.本科階段缺乏人工智能學(xué)習(xí)經(jīng)歷可能影響學(xué)員未來崗位任職能力

參加問卷調(diào)查的學(xué)員為傳統(tǒng)工科專業(yè)學(xué)員，非計(jì)算機(jī)或信息類專業(yè)，在高中以及大一、大二階段缺少系統(tǒng)開展人工智能學(xué)習(xí)實(shí)踐的經(jīng)歷，人工智能相關(guān)的學(xué)習(xí)和實(shí)踐基礎(chǔ)總體較薄弱。此外，由于軍隊(duì)院校在時(shí)間管理、上網(wǎng)學(xué)習(xí)、社會(huì)實(shí)踐等方面的特殊性，學(xué)員與地方高校學(xué)生在入學(xué)后，對智能化知識(shí)、技術(shù)的學(xué)習(xí)和實(shí)踐能力的差距，將可能不斷拉大；一旦學(xué)員畢業(yè)后走上任職崗位，更難以系統(tǒng)學(xué)習(xí)掌握人工智能相關(guān)知識(shí)和技術(shù)。軍事智能化技術(shù)的不斷發(fā)展和落地應(yīng)用，已經(jīng)使作戰(zhàn)概念、作戰(zhàn)模式，作戰(zhàn)平臺(tái)和武器裝備發(fā)生了巨大變革，在專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)缺少相關(guān)的人工智能基礎(chǔ)知識(shí)和技能，可能導(dǎo)致軍事人才能力素質(zhì)與不斷深化的軍事智能應(yīng)用要求之間的不匹配。

(二)解決途徑分析

1.本科階段人工智能學(xué)習(xí)實(shí)踐“不斷線”

從上個(gè)世紀(jì)90年代開始，隨著社會(huì)生活的信息化和經(jīng)濟(jì)全球化發(fā)展，很多高校開始重視學(xué)生素質(zhì)和信息化素養(yǎng)的培養(yǎng)，提出了“大學(xué)四年英語和計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)不斷線”的要求[4-5]。教育部1999年頒發(fā)的《大學(xué)英語教學(xué)大綱(修訂版)》規(guī)定，在應(yīng)用提高階段，“專業(yè)英語為必修課”，且“抓好高年級的專業(yè)英語教學(xué)，保證英語學(xué)習(xí)四年不斷線”；教育部計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)也曾提出“大學(xué)計(jì)算機(jī)教育應(yīng)貫穿于整個(gè)大學(xué)教育”。很多高校還提倡學(xué)生在校期間通過英語四級、計(jì)算機(jī)二級考試，這在一定程度上增加了學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)力，也取得了較好的提升個(gè)人素質(zhì)的效果。

隨著智能化技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用的普及，各種智能手機(jī)、智能穿戴設(shè)備已經(jīng)成為學(xué)習(xí)生活必備，學(xué)生對智能設(shè)備和應(yīng)用都不陌生，但是還需學(xué)習(xí)提高“信息素養(yǎng)”，即“智能素養(yǎng)”。因?yàn)檫@是對學(xué)生“智行”“智學(xué)”“智思”和“智辨”能力的全面要求，需要相對系統(tǒng)地學(xué)習(xí)、思辨和實(shí)踐人工智能技術(shù)[6]。

對軍校學(xué)員而言，可以從大一入學(xué)開始，在學(xué)員對新知識(shí)學(xué)習(xí)充滿熱情且時(shí)間相對較為寬裕時(shí)，由各學(xué)科專業(yè)根據(jù)需要，以公共選修課或在線課程學(xué)習(xí)的方式，安排人工智能導(dǎo)論、簡史類的課程和講座，同時(shí)開展基礎(chǔ)軟硬件學(xué)習(xí)和簡單實(shí)踐，打下人工智能的知識(shí)基礎(chǔ)，培養(yǎng)和激發(fā)學(xué)員的學(xué)習(xí)興趣；從大二開始陸續(xù)結(jié)合專業(yè)背景，通過學(xué)員創(chuàng)新實(shí)踐俱樂部、創(chuàng)客空間、學(xué)科專業(yè)競賽等，開展更加高階的創(chuàng)新實(shí)踐活動(dòng)，以實(shí)踐進(jìn)一步牽引人工智能知識(shí)學(xué)習(xí)；從大三開始，轉(zhuǎn)入“專業(yè)+人工智能”的融合性學(xué)習(xí)實(shí)踐中，以未來崗位任職需求為牽引，以個(gè)性化指導(dǎo)為主要方式，以完成本科畢業(yè)設(shè)計(jì)為目標(biāo)，開展導(dǎo)師/導(dǎo)師組指導(dǎo)下的學(xué)員團(tuán)隊(duì)模式的學(xué)習(xí)實(shí)踐，讓學(xué)員通過前期基礎(chǔ)性學(xué)習(xí)實(shí)踐獲得的人工智能知識(shí)和能力，逐漸轉(zhuǎn)化為專業(yè)能力，并進(jìn)一步支撐未來崗位任職能力提升、軍事職業(yè)教育和職業(yè)生涯發(fā)展。

2.多維度創(chuàng)造學(xué)員自主學(xué)習(xí)和創(chuàng)新實(shí)踐條件，提供有力教學(xué)條件支持

調(diào)查中了解到，盡管學(xué)員們都肯定人工智能技術(shù)在軍事應(yīng)用中的重要價(jià)值，但不少人覺得人工智能學(xué)習(xí)門檻高，擔(dān)心自身學(xué)習(xí)能力不足，難以完成學(xué)習(xí)實(shí)踐任務(wù)。這在一定程度上反映出目前的教學(xué)模式下，缺少循序漸進(jìn)、由淺入深的教學(xué)方法和教學(xué)條件來支撐軍校學(xué)員的人工智能學(xué)習(xí)實(shí)踐活動(dòng)。一方面專業(yè)實(shí)驗(yàn)室資源有限、技術(shù)性強(qiáng)、管理嚴(yán)格，不適合學(xué)員日常性的創(chuàng)新實(shí)踐活動(dòng)；另一方面學(xué)員學(xué)到的書本知識(shí)又不能通過實(shí)踐形成能力閉環(huán)，阻礙了學(xué)員的知識(shí)積累和能力養(yǎng)成。

解決上述問題的一種有效途徑是，多維度地打造學(xué)員自主學(xué)習(xí)和創(chuàng)新實(shí)踐平臺(tái)，充分利用“小”“多”“散”等創(chuàng)新實(shí)踐平臺(tái)的靈活性和差異性，采用不同的教學(xué)方法手段，提供不同的教學(xué)資源，設(shè)定不同的階段性目標(biāo)，讓學(xué)員找到適合自身特點(diǎn)的人工智能學(xué)習(xí)和實(shí)踐的途徑。例如，在教學(xué)場所上，從學(xué)習(xí)編程和軟硬件實(shí)踐的基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)室，到學(xué)員創(chuàng)新實(shí)踐俱樂部，到創(chuàng)客空間，到專業(yè)教室，再到專業(yè)實(shí)驗(yàn)室；從教學(xué)方式上，從學(xué)員在線自主學(xué)習(xí)，到組團(tuán)學(xué)習(xí)實(shí)踐，到學(xué)員間開展的互助學(xué)習(xí)，再到教員帶領(lǐng)下的“專業(yè)+人工智能”學(xué)習(xí)實(shí)踐；在教學(xué)資源上，從線上線下講座，到校外實(shí)踐基地，到參觀見學(xué)，到聯(lián)合培養(yǎng)；在階段目標(biāo)上，從計(jì)算機(jī)等級考試，到人工智能相關(guān)學(xué)科競賽，再到專業(yè)領(lǐng)域競賽，最后完成畢業(yè)論文(畢業(yè)設(shè)計(jì))。通過上述方式，創(chuàng)設(shè)人工智能學(xué)習(xí)實(shí)踐的環(huán)境和階梯式遞進(jìn)的學(xué)習(xí)過程，讓學(xué)員逐步培養(yǎng)出人工智能新知識(shí)和新技術(shù)學(xué)習(xí)的風(fēng)氣和習(xí)慣，培養(yǎng)出學(xué)習(xí)的興趣和信心，獲得看得見的進(jìn)步，實(shí)現(xiàn)持續(xù)的自我激勵(lì)。

3.重視專業(yè)教員隊(duì)伍的人工智能相關(guān)教學(xué)和科研能力建設(shè)

軍校中傳統(tǒng)工科專業(yè)教員常常也缺乏人工智能相關(guān)專業(yè)基礎(chǔ)。師資力量弱，是軍校學(xué)員進(jìn)入專業(yè)課程學(xué)習(xí)階段后開展人工智能學(xué)習(xí)實(shí)踐的主要障礙。這主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是相關(guān)專業(yè)的課程改革建設(shè)難以在教學(xué)內(nèi)容、方法手段上融入人工智能元素。課程是教學(xué)環(huán)節(jié)中最基礎(chǔ)也最重要的單元，缺乏專業(yè)課程學(xué)習(xí)的牽引，會(huì)使學(xué)員在進(jìn)入專業(yè)學(xué)習(xí)后，逐漸失去人工智能學(xué)習(xí)實(shí)踐的動(dòng)力，也破壞了人工智能基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)踐能力向?qū)I(yè)技能的有效轉(zhuǎn)化。二是教員難以真正實(shí)現(xiàn)對學(xué)員“專業(yè)+人工智能”的個(gè)性化培養(yǎng)。既難以結(jié)合學(xué)員個(gè)人能力特長找到合適的培養(yǎng)方向，又難以針對學(xué)員的實(shí)際問題給出具體的指導(dǎo)幫助。

“育人先育己”。只有先建設(shè)好教員隊(duì)伍，才能做好“專業(yè)+人工智能”的融合建設(shè)和人才培養(yǎng)。而教員隊(duì)伍建設(shè)是一個(gè)長期的過程，也是和人才培養(yǎng)過程相輔相成的?？梢詮囊韵聨讉€(gè)方面著手：一是“內(nèi)培”。鼓勵(lì)教員關(guān)注軍事智能化的發(fā)展，關(guān)注學(xué)科領(lǐng)域前沿，探索人工智能等新技術(shù)發(fā)展變化給領(lǐng)域帶來的技術(shù)革新；積極開展相關(guān)學(xué)術(shù)研究和科研，更新自身知識(shí)結(jié)構(gòu)；開展技術(shù)儲(chǔ)備，在此基礎(chǔ)上以研促教，積極將學(xué)術(shù)成果和科研成果向教學(xué)轉(zhuǎn)化；圍繞“專業(yè)+人工智能”開展課程改革建設(shè)，指導(dǎo)學(xué)員參加各類學(xué)科競賽、設(shè)定畢業(yè)設(shè)計(jì)課題等。同時(shí)，對教員能力提升在政策上予以扶持，在學(xué)校的科研自主立項(xiàng)、教學(xué)改革和教育理論研究方面，開設(shè)“專業(yè)+人工智能”專項(xiàng)研究，或在立項(xiàng)上予以傾斜，鼓勵(lì)教員走出傳統(tǒng)專業(yè)的舒適區(qū)，積極接受新知識(shí)和新技術(shù)的挑戰(zhàn)；二是“外引”。采用多種方式靈活引入地方高校、研究院所或高科技企業(yè)的相關(guān)人才，來校為師生開辦系列講座、培訓(xùn)，或作為導(dǎo)師團(tuán)隊(duì)中的“人工智能導(dǎo)師”，參與學(xué)員的個(gè)性化培養(yǎng)工作。也可以通過聯(lián)合培養(yǎng)、假期實(shí)踐、學(xué)研項(xiàng)目合作等方式，讓校外師資參與到人才培養(yǎng)過程中。

四、結(jié)語

通過對“X+人工智能”試點(diǎn)專業(yè)的本科學(xué)員進(jìn)行問卷調(diào)查，了解了學(xué)員對軍事智能化技術(shù)應(yīng)用前景的態(tài)度，掌握了學(xué)員對參與試點(diǎn)專業(yè)建設(shè)的個(gè)性化人才培養(yǎng)的態(tài)度、困惑和實(shí)際困難，并有針對性地提出了開展“X+人工智能”人才培養(yǎng)需要做到的幾方面內(nèi)容，為相關(guān)院校專業(yè)建設(shè)提供參考和借鑒。