地方院校人工智能专业人才培养思考
孔玲玲 高飞 傅巾洁
摘 要：
文章以国家人工智能产业规划及其所涉的关键技术为基础，分析了人工智能专业设置与建设中存在的主要问题。针对地方院校现状，从整合专业资源、设定培养目标和专业方向、创新课程设置等方面，对地方院校办好人工智能专业、提高人才培养质量的途径进行了研究，提出有意义的建议。
关键词：
人工智能; 人才培养; 地方院校; 课程体系
中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2021）07-68-03
Reflex on the talents training of AI specialty in local universities
Kong Lingling1， Gao Fei1， Fu Jinjie2
（1. School of Electrical and Information Technology， Yunnan Minzu University， Kunming， Yunnan 650050， China;
2. Office of Quality Assurance and Supervision， Yunnan Minzu University）
Abstract：
On the basis of the national artificial intelligence industry planning and the key technologies involved， this paper analyzes the main problems in the establishment and construction of AI specialty. According to the current situation of local colleges and universities， the ways to run AI specialty and to improve the quality of talent training in local colleges and universities are studied on the aspects of integrating professional resources， setting training objectives and professional direction， and innovating curriculum， and meaningful suggestions are put forward.
Key words：
artificial intelligence; talent training; local colleges and universities; curriculum system
0 引言
人工智能逐渐成为当前科技与创新前沿发展的“超级风口”。各个国家纷纷将自己的技术与应用引入到人工智能领域，抢占相关技术及其应用的制高点。我国高度重视人工智能技术的发展，其关系到我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题[1]。
美国在人工智能技术方面处于世界领先地位。在2016年白宫就成立了人工智能和机器学习委员会，负责统筹协调美国各界在人工智能领域方面的行动，探索人工智能相关政策与法律的制订。随后《美国国家人工智能研究与发展战略规划》的出台，标志着美国已将人工智能上升为国家战略，确定了人工智能发展的7项长期战略。该规划在2019年的修订版中又将“该计划认识到国际合作对成功实现这些目标的重要性，同时保护美国AI研发企业免受战略竞争对手和敌对国家的侵害。”列为第八项战略目标[2]。2021年1月12日，美国白宫科技政策办公室成立了国家人工智能倡议（American AI Initiative）办公室，负责监督和实施国家人工智能战略，以确保美国未来几年内在人工智能关键领域的领导地位。欧盟在2016年6月也提出了人工智能立法的动议，2020年2月19日，在布鲁塞尔发布了《人工智能白皮书》，确定了欧盟人工智能的发展战略。2019年6月，日本政府出台了《人工智能战略2019》，旨在建成人工智能强国，并引领人工智能技术研发和产业发展。日本政府以人工智能与本国优势产业相结合为发展思路，将人工智能发展路线分为人工智能与生产相结合、人工智能与医疗健康相结合和人工智能与空间移动相结合三个方面。同时日本还强调以政府、企业、高校为中心，构建人工智能生态系统，以保证人工智能的研发以及成果产业化[3]。
我国于2017年7月8日印发了《新一代人工智能发展规划》[4]，提出“到2030年，使中国成为世界主要人工智能创新中心”的战略目标。要达到这样一个战略目标，则需要由覆盖广泛的产业集群来支持。规划中对需突破的关键技术做了比较详尽的描述，重点集中于高灵敏度智能传感器的研发，包括了新型材料制备技术、多源信息融合技術、无损检测系统、高性能嵌入式控制技术、新一代工业机器人等。我们可以清楚地看出，这些共性技术被认为是制约着我国未来几年人工智能能够真正地进入应用领域，发展成为获取和保持其在世界范围内科技市场上竞争主动权的一个重要战略抓手，而这也是我们思考人工智能专业建设问题的重要引领。
1 人工智能专业设置现状
1.1 人工智能领域特征
人工智能概念较为复杂，很难用简单清晰的定义去诠释。一般性的理解是：人工智能即机器智能，是一个可以模仿、研发各种人类在智力行为中所进行的决策、优化、控制、学习、规划、协作等方面问题的集合，几乎和所有的行业都有可能产生密切的相互联系。人工智能是计算机科学、神经科学基础、控制理论、认知心理学、语言与思维学等多种学科的有机交融，是一门综合性的前沿学科。其应用范围主要有：机器译码、语言与图像处理、自动编程系统、专家系统。
1.2 人工智能专业设置状况
随着政府对人工智能领域的大力推崇，高等教育领域也迅速做出了反应。美国Carnegie Mellon大学引导了人工智能教育的发展与创新，于2018年开设了人工智能本科专业[5]。其后，越来越多的大学提供从专科至硕士甚至博士学位的专业、课程群、专业方向。2018年4月，我国教育部研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，同年西安交通大学人工智能拔尖人才培养试验班成立，掀开了我国高校增设人工智能专业的序幕。2019年3月，全国共有35所普通高等学校或首批人工智能专业建设资格[6]。一年后的2020年，此类专业设置呈爆发式增长，教育部批准在180所高校中新增“人工智能”专业。此外，还有数十所高校开设了智能制造工程、机器人工程、智能科学与技术等相关专业。同年，全国171所高职院校设置“人工智能技术服务”专业。截至2020年1月，全国已有48所高校通过独立设置、校校合作、校企合作、校政合作等形式建立人工智能学院或研究院[7]。这些举措旨在促使高校加大力度进行人工智能人才培养，为我国抢占世界人工智能科技前沿，实现引领性原创成果突破，提供了充分的人才支撑[8]。
1.3 人工智能专业建设中的难点问题
人工智能专业设置的热潮既以形成，如何使之成为有持久生命力和竞争力的优质专业，就需要冷静地思考以下四个问题。
问题1：人工智能专业具有很强的应用性和综合性，如何将一个与广泛、繁杂的应用场景紧密相关的专业，准确定向到产业背景与应用需求，并内化于与各院校特点相适应的人才培养方案。
问题2：如何能够把高度复杂的人工智能系统（传感、机械、电子、通信、网络、控制、算法、软件、仿真，等）知识点进行分解、重构，使之适应高校教学规律的人才培养方案及课程体系。
问题3：如何能够把高难度的人工智能理论与算法（如深度学习、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、神经科学、认知心理学等）通过有限的课堂教学与实践让绝大多数学生掌握并加以应用。而不是简单的在电子信息类和自动化类专业基础性课程加入几门含有人工智能技术内容的专业课程。
问题4：随着人工智能技术的突破以及在各类场景中的实践应用，势必对现有的法律体系、社会伦理带来难以预估的影响。如何运用创新的教育方式和手段，有效提高在校大学生对人工智能伦理的关注度和认知度，培养其拥有正确的职业道德观和社会责任感。
这些问题的存在，是摆在教育工作者特别是地方院校的一线教师面前的重要课题。如果不能有效地突破这些课题，开办这些专业的目标就无法达成。
2 地方院校人工智能专业建设的思考
从人工智能类专业特征与知识体系来看，只适合在少数以培养高端人才为目标的高校中设置。原因是他们拥有充足教学资源，特别是高水平师资、课程资源和实验条件，学生的学习能力较强，学分与课程开设数量较多。地方院校在以上方面都显不足，导致其人才培养能力与人工智能专业建设难度不能完全匹配。而地方院校是中国高等教育体系的主体，人工智能产业所需要的数量庞大的专业人才必将主要靠地方院校来培养。因此，对地方院校而言，更要认真思考和实践如何办好的问题。在此，提出五点建议，期与同仁商榷。
⑴ 专业资源整合与学院重组。除了专业性院校外，地方院校二级学院通常是以传统专业为基础来设置的，比较典型的有电子信息、计算机、制造、自动化等几个大类。建议针对人工智能类专业知识体系是多专业知识集成的特点和各校学科型学院的实际情况，打破原有专业组织模式，将若干关联专业整合到一个学院中，这将有利于有限的师资资源与课程资源的有效整合，更有助于实现在传统学科型专业基础上通过知识融合与课程创新办好人工智能类专业。
⑵ 产业规划引导培养目标。由于地方院校基本上都是应用型院校，地方学校的人工智能类专业建设必须针对应用领域的需求出发，以解决本地区人工智能领域产业人才需要为目标。在对国家规划、人工智能产业发展状况、近年毕业生去向进行分析的基础上，充分考虑到地方院校学科建设、专业能力、生源质量的现实情况，我们认为地方院校人工智能专业人才培养目标应重点聚焦于能够解决智能检测、系统集成维护、应用软件开发中的某一方面的一般性技术问题的初中级应用人才。
⑶ 应用领域关键技术决定专业方向。由于人工智能具有技术高度集成的特征，能力需求也就多方向的。但我们不可能也没有必要去构造一个包罗万象、面面俱到的课程体系。我们建议依据培养目标和各校原有的专业基础，设置传感器与嵌入式技术、自动控制与智能设备、网络与系统集成、应用软件开发四个方向来构建人工智能专业的知识结构与课程体系。
⑷ 专业基础课必须强调基础。我国地方院校工科教育中一直存在“去基础、重技能”的倾向。要达成人工智能专业的培养目标，必备的理论与实验基础是不可或缺的。专业基础至少应该包括以下几个课程集群：数理基础、电子基础、算法与编程基础、互联网基础、制图与CAD。其中，数理基础、电子基础、算法与编程应该处于核心地位，需保证足够的学分。
⑸ 重视课程思政，完善工程伦理教育培养体系。人工智能领域存在着广泛的科学认知、技术滥用和其他伦理问题，必须在专业课程的教学中融入正确的科学观、价值观教育，并将其与工程伦理课程的教学紧密结合起来。并通过校外专题实践活动、在毕业设计中增加对所设计的系统、产品、模型的伦理风险分析，可使学生加深对技术与人类生存环境、人类道德紧密关系的理解，學会把人工智能的不确定风险及伦理思考放在开发及运用人工智能技术的过程中。
3 结束语
人工智能新工科专业建设正如火如荼。地方院校人工智能类专业的建设是在内外支撑条件均不足的条件下起步的，需要另辟蹊径，做出自己的特色，才可能实现专业设置的初衷。事实上，已经有许多开办人工智能专业的地方院校在基于多学科交叉融合的专门学院设置、专业群重组、课程体系构建、师资水平提升上做了许多有创新意义的探索。本文所论述的主要内容，在多个学术研讨会上进行过宣介，一些院校以此为指导加快了人工智能专业建设的步伐，正在取得成效。随着教育部新一轮本科教学质量评估工作的启动，人工智能这一类知识构成复杂、面向领域广泛、技术迭代较快的新工科专业建设所面临的困难和问题还会不断涌现，如产教协同的有效机制建立、知识与技能的交织递进关系、有限学习时间内可持续发展能力培养等，都还需要广大教师、工程师和教育管理者共同努力、深化研究、促进发展。
参考文献（References）：
[1] 習近平谈人工智能：赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手[EB/OL].http：//cpc.people.com.cn/xuexi/n1/2018/1101/c385476-30376558.html
[2] NATIONAL SCIENCE & TECHNOLOGY COUNCIL，National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan，2019.6.
[3] 刘姣姣，黄膺旭，徐晓林.日本人工智能战略：机构、路线及生态系统[J].科技管理研究，2020.12.
[4] 新一代人工智能发展规划[EB/OL].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm
[5] Carnegie Mellon Launches Undergraduate Degree inArtificial Intelligence[EB/OL].https：//www.cmu.edu/news/stories/archives/2018/may/ai-undergraduate-degee.html
[6] 教育部关于公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知[EB/OL].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A08/moe_1034/s4930/202003/t20200303_426853.html
[7] 林健，郑丽娜.美国人工智能专业发展分析及对新兴工科专业建设的启示[J].高等工程教育研究，2020.4.
[8] 吴飞，来疆亮.AI赋能 教育先行 构建人工智能生态圈[J].杭州科技，2020.3.
[9] 吴飞，杨洋等.人工智能本科专业课程设置思考：厘清内涵、促进交叉、赋能应用[J].中国大学教学，2019.2.
[10] 王雪，何海燕等.人工智能人才培养研究：回顾、比较与展望[J].高等工程教育研究，2020.1.
[11] 张海生.我国高校人工智能人才培养：问题与策略[J].高校教育管理，2020.2.
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