面向AI产业需求的软件技术专业人才培养模式改革研究

一、研究背景

目前大多数软件技术专业人培主要侧重于计算机基础理论、编程语言和软件开发方法的教学，课程设置相对固定，教学内容更新缓慢。在实践教学方面，虽然安排了一定的实验和课程设计环节，但往往缺乏与实际AI项目的结合，学生的实践能力和创新能力得不到有效锻炼。此外，传统培养模式下的师资队伍大多缺乏AI 实践经验，对AI 新技术和新应用的理解不够深入，难以将最新的行业动态和技术知识传授给学生。这些局限性导致传统软件技术专业培养的学生难以满足AI 产业的需求，就业竞争力不足。国家《“十四五”数字经济发展规划》明确提出“深化产教融合，建设适应数字经济发展的人才培养体系”，《关于深化现代职业教育体系建设改革的意见》进一步强调“推动专业设置与产业需求对接、课程内容与职业标准对接、教学过程与生产过程对接”。软件技术专业服务人工智能产业发展既是发展规律，也是落实国家对发展数字经济建设任务、建设合格的数字人才所应履行的历史使命和责任担当。传统的以学校为中心、课堂讲授为主的“封闭”式人才培养方式无法掌握行业动态和前沿信息、了解社会真正需要什么样的学生以及需要学生达到何种程度，因此必须产教融合打破以校为“中心”，打通“校－企”之“壁垒”，通过将企业的产业资源转化为教育资源使教学与实践齐头并进。

二、现有人才培养模式痛点

1.现有软件技术专业的课程设置以计算机科学基础课程和软件开发相关课程为主，AI 相关课程开设较少且不够系统，学生无法深入学习和掌握这些关键技术。此外，课程设置缺乏对AI 产业应用场景的针对性设计，学生在学习过程中难以理解所学知识与实际产业应用的联系，导致毕业后无法快速适应AI 产业的工作要求

2.实践教学内容陈旧，一方面，缺乏与 AI 产业前沿技术的结合，学生接触到的项目大多是传统的软件开发项目，无法体验到AI 技术的魅力和应用价值。另一方面，实践教学平台和资源不足，学校缺乏与AI 企业合作的实践基地，学生难以参与到实际的AI 项目中，导致实践技能得不到有效提升。

3.现有软件技术专业教师具有丰富的理论教学经验，但缺乏AI 产业实践经验。部分教师虽然对AI 技术有一定的了解，但由于没有参与过实际的AI 项目开发，对技术的理解和应用不够深入，无法将最新的行业动态和技术知识融入到教学中。此外，师资队伍中缺乏具有跨学科背景的教师，难以开展AI 与软件技术交叉领域的教学和研究。

4.人才培养评价体系主要以考试成绩和课程设计成果为主要评价依据，评价方式单一，缺乏对学生综合素质和创新能力的全面评价。在评价过程中，往往注重学生的理论知识掌握程度，而忽视了学生的实践能力、团队协作能力和解决实际问题的能力。这种不完善的人才培养评价体系无法准确反映学生的实际水平和能力，不利于培养学生的创新精神和综合素质。

三、具体改革研究

①优化课程设置，实现与AI 产业需求的精准对接

通过深入调研 AI 产业的需求，了解企业对软件技术人才的知识、技能和素质要求，对软件技术专业的课程体系进行全面优化。增加AI 相关课程的比重，构建以计算机基础课程、软件开发课程和AI 核心课程为主体的课程体系，确保学生能够系统地学习AI 相关知识和技术。同时，根据AI 产业的应用场景，设置相关的专业方向课程和实践课程，使学生能够更好地适应不同领域的需求。

②加强实践教学环节，提升学生的实践能力和创新能力

建立与AI 产业紧密结合的实践教学体系，增加实践教学的比重和深度。加强与AI 企业的合作，建立校外

实践基地，为学生提供参与实际 AI 项目的机会，让学生在实践中锻炼自己的技能和解决问题的能力。学校内部

建设AI 实验平台和创新实验室，配备先进的实验设备和软件工具，为学生开展创新实践活动提供支持和保障。③优化师资队伍结构，提高教师的产业实践能力和教学水平

加强师资队伍建设，引进具有AI 产业实践经验的高层次人才，充实师资队伍力量。鼓励现有教师到AI 企业挂职锻炼，参与实际的AI 项目开发，积累产业实践经验，提高教学水平。加强教师的跨学科培训，培养一批具有计算机科学、数学、统计学等多学科背景的复合型教师，为开展交叉领域的教学和研究提供支持。

④完善人才培养评价体系，全面评价学生的综合素质和创新能力

建立多元化的人才培养评价体系，综合考虑学生的理论知识、实践能力、团队协作能力、创新能力和职业素养等方面。采用过程性评价和终结性评价相结合的方式，注重对学生学习过程的评价，及时发现学生的问题和不足，并给予针对性的指导和帮助。引入企业评价和社会评价，使评价结果更加客观、公正，能够准确反映学生的实际水平和能力。

四、改革成效

①通过优化课程设置，学生不仅掌握了扎实的计算机基础知识和软件开发技能，还系统地学习了AI 相关知识和技术，如人工智能，虚拟现实技术等，能够更好地适应AI 业的需求。在实践教学中，学生通过参与实际的AI 项目，提高了自己的实践能力和解决实际问题的能力，能够独立完成 AI 软件系统的开发和部署。

②学生在就业上具有明显的竞争优势，能够快速适应 AI 企业的工作要求。据统计，2025 届软件专业毕业生的就业率和就业质量有了显著提高，大部分学生进入了本土知名的AI 企业工作，从事软件开发、算法设计、数据分析等相关工作。

③通过引进具有产业实践经验的高层次人才和鼓励现有教师到企业挂职锻炼，师资队伍的结构得到了优化，教师的教学水平和产业实践能力有了显著提高，能够将最新的行业动态和技术知识融入到教学中，使教学内容更加贴近实际需求，也积累了丰富的科研经验，通过开展AI 相关科研项目，取得了一定的科研成果。

④学院层面陆续与相关 AI 企业建立了紧密的合作关系，开展了产学研合作项目，为企业提供了技术支持和人才保障。同时，学院通过举办学术讲座、技术交流活动等方式，加强了与省内兄弟高校和科研机构的交流与合作，科技成果转化有望进一步提升。

五、结束语

面向AI 产业需求的软件技术专业人才培养模式改革研究取得了一定的成效，但也有不足。在未来的发展中，本人会不断关注AI 产业的发展动态，及时调整和优化人才培养模式，以适应不断变化的市场需求，为社会培养更多高素质的软件技术人才。

参考文献

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作者简介：褚福银（1990-），男讲师，研究方向为大数据、人工智能。