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  • 本科及高职院校人工智能学科建设情况现状及分析

    点击数:212020-10-03 14:05:26 来源: 人民网

          自2017年7月国务院发布《新一代人工智能发展规划》文件以来,人工智能高端人才队伍建设成为了人工智能发展的重中之重,作为我国人才培养的主阵地,高校建立人工智能学院的消息如今不绝于耳。教育部于2020年2月25日发布了关于2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果,其中共计180所高校新增了人工智能专业。这次新批准的高校加上2019年获批的35所设立人工智能学院的高校,目前全国已有超过200所本科院校设立了人工智能专业。而在高等职业教育院校(专科)方面,教育部于2019年10月发布的《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录(2019年增补专业)》文件中,增加了人工智能技术服务专业(专业代码:610217)。2020年全国共计171所高职院校成功申报了人工智能技术服务专业。

      为考究当前高校的人工智能学科建设情况,因此猎维科技对本科院校及高职院校的人工智能专业及实验室建设时,提出的需求进行了统计分析。在分析对比的过程中发现本科与高职院校的人工智能学科建设需求存在一定的差异性,本文就不同需求表现进行分析,并对存在的问题提出建议。

      人工智能专业建设现状

      本科

      本科的人工智能学科相较于高职的人工智能技术服务专业,获批的时间更早,并且大多具有AI方向研究生及博士培养经验,所以本科院校更加看重人工智能学科的基础类建设。例如,重视人工智能学科的教学体系搭建、学科教材的制定、师资团队的培养及组建等。在实践项目及教学实验室的选择上,本科高校也是以人工智能技术研究为主,例如人工智能CV实验室(计算机视觉向)、人工智能NLP实验室(自然语义向)等,及其细分领域的:图像识别实验室、物体追踪实验室、语音识别实验室、自动驾驶实验室等等。而在面对预防学科同质化方面,本科院校基本选择与企业进行联合,共同研究人工智能与本院校的特色专业结合案例,形成“人工智能+X”复合型特色专业。

      高职

      而高职院校作为我国重要的人才培养阵地,其社会地位及价值不容忽视。由于今年刚开设人工智能服务专业,且高职院校的教育工作核心是以培养职业应用型人才为主,因此当下的高职院校基本将人工智能学科建设的重点,放在了行业结合应用上。高职院校相较于本科院校,由于在专业设置上放宽了对人工智能专业的基础学科建设要求,更偏向于应用服务为主,因此大多高职院校都寻求成套的智能化行业结合方案,直接用于培养学生的实际应用能力。例如,铁路类专科学校就要结合铁路+行业应用、建筑类职校就要结合建筑智能化等方案、交通类职校就一定要有智慧交通解决方案等等。

      分析及建议

      本科

      本科院校开设的人工智能专业从课程设置上来看十分全面,不仅包含了基础的必要知识体系,也通过校企合作平台构建了良好的实践教学体系。坚实的基础知识体系保证了底层的知识沉淀,而良好的实践教育平台则是培养高质量专业人才的有效手段,能够有效提升学生的创新能力与实践能力。但由于本科阶段人工智能专业开设时间较短,并未有效的分化出高效、精准、简洁的课程体系,因此学科设置上存在一定过于零散及臃肿的问题。笔者认为本科院校应当对当下的人工智能课程体系进行重新编排,以高数、编程、机器学习、深度学习等课程作为核心知识,将图像识别、语音识别、自然语言处理、强化学习等算法内容,有偏重的作为课程的必修内容。

      高职

      高职院校目前才刚刚开展人工智能学科建设工作,仅从整体建设方向来看,布局相当超前并且具备一定的优势。直接采用“人工智能+X”复合型专业的模式,不仅基本避免了出现课程同质化的现象,也能满足了国家对高职院校人才培养的要求,特定专业与人工智能技术的有机结合,有助于我国人工智能行业的良性发展。

      但在高职人工智能专业建设在具体实施方面存在着不少问题,首先单靠成套的人工智能行业结合方案并不能实质性的解决人才培养问题。没有充足的人工智能基础教育体系,只通过行业结合案例学习无异于“空中楼阁”。人工智能作为一门独立的学科,其具有了完整的知识体系,因此,人工智能重要的在于其技术本身,而不是单纯的行业结合方案。如果院校只注重购买成熟的行业结合实验设备、实验套件等实验室资源让学生学习,其实培养的并不是真正的人工智能专业技术服务人才,而仅为系统集成的工程师。

      当下新建专业的高职院校不能急于求成,需要从源头搭建人工智能学科。学科基础知识方面应当向本科靠齐,充分的让学生理解并从知识体系、课程体系上学会应用人工智能技术,应用型人才虽然不用去学习晦涩难懂的基础知识,但是也必须从人工智能整体体系上去理解一个人工智能项目应该包含的步骤和过程,同时还要加强培养学生的职业素养和创新意识,促进学生的全面发展,并将创新创业型、应用型人才培养贯穿专业人才培养全过程。

      师资团队搭建方面,由于高职院校起步较晚,专业的人工智能师资力量相当匮乏。因此建议高职院校通过引进人工智能相关专业高层次人才作为专业带头人,引进有项目经验、高层次的企业研发人员作为兼职教师;也可以通过教师进修培养的方式在企业中进行学习培训,并让教师参与到企业的项目研发当中,锤炼教师的技术实际应用水平,积极拓展现有教师的知识体系并将所学知识融入到创新人才培养体系当中。通过上述的方法壮大师资队伍、优化师资结构、构建一支具备理论基础和实际项目能力的高水平教师队伍。

      而在实践教育方面,应当在学校内建立实训室,选用实训的产品也应该倾向于能够从体系上训练学生能力的实训系统,以培养学生的实际动手应用能力。为了防止人才培养与市场需求脱节,还应当对学校现有资源进行整合、优化和完善,与企业深度融合共建人工智能研究及实践基地,共建校企合作平台作为专业教学服务。形成融合“教学、科研、服务一体化”的综合平台,以满足人工智能专业人才培养、专业教学、师资培训及社会服务的需求。

      结语

      人工智能专业在我国还是一门新兴专业,当下尚处于探索时期。无论是高等院校还是高职院校在专业的建设上,都还需要依靠时间长期积累,进一步完善人工智能教学体系。人工智能作为我国新基建的重要组成部分,重视相关人才培养及学科建设发展已是必然。本文旨在对当下的人工智能学科建设情况分析其现状及隐患,结合实际有针对性的提出了优化建议。由于成都猎维科技有限公司数据样本有限,本文中提出的相关数据及研究可能存在不足之处,因此,希望未来有更多的学者关注人工智能专业建设及人才培养问题,从而促进我国人工智能学科的发展,培养出更多满足我国技术人才需求的人工智能高素质人才。

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