智能科学与技术专业特色方向建设与实践

摘要：本文介绍了长江大学智能科学与技术专业的建设背景，从该校的智能科学与技术专业的培养目标着手，阐述了长江大学的该专业的课程体系建设方案，专业建设要点等主要内容。本研究旨在构建符合新工科要求的创新型课程体系，突出专业特色，着力解决现有培养方案中存在的学科交叉不足、实践环节薄弱等关键问题。

教育部产学合作协同育人项目资助，项目编号230731302107131

中国高校产学研创新基金-讯飞智元高校数字化转型创新研究专项课题资助，项目编号2023ZY021

1、智能科学与技术专业的建设背景

2022年在教育部网站上公布从2018年开始，连续四年，全国有145所高校成功申报“智能科学与技术”本科专业，2018年新增96所，2019年新增35所，2020年新增8所，2021年新增6所，近年来更多高校设置与智能科学相关的交叉学科或学科方向，在普通高等教育中形成了我国多层次多类型的智能科学与技术人才培养体系。

长江大学智能科学与技术专业于2023年获教育部批准，该专业依托的计算机科学学院与科大讯飞合作新建人工智能教学科研平台，通过实验室和学科平台建设，在云计算、人工智能、大数据、数据处理与可视化技术等方面形成了特色显著的研究方向。

本专业现有专职教师20人，高级职称13人，占比65%，具有博士学位教师17人，占比85%。计划未来5年通过人才引进和自我培养，打造一只既具有较高的理论水平、又具备较强的智能科学专业动手能力和丰富实践经验的双师型教师队伍。

2、智能科学与技术专业的培养目标

坚持立德树人根本任务，培养能够适应我国社会主义经济发展和现代化建设需要，德、智、体、美、劳全面发展，掌握扎实的数理基础知识及智能科学与技术相关的基本理论、知识、技能和方法，包括计算思维在内的科学思维能力和设计解决方案、实现智能系统的能力；能从事智能系统相关的研究、开发、部署与应用等领域工作创新型、复合型和工程化的高级专门人才。

本专业毕业生工作 5 年左右在社会和专业领域预期达到的职业能力如下：

（1）人文和社会素养：履行并承担智能科学与技术相关领域工程技术人员应尽的社会义务与责任，具备社会服务职责、社会公德、人文科学素养和工程职业道德。

（2）专业素养：能够从事智能科学与技术的研发和管理工作，运用智能科学与技术基础理论知识，通过分析问题等方式，解决与专业相关的复杂工程问题。

（3）工程管理：能够应用智能系统设计与实现、算法设计与分析等专业能力，承担智能科学与技术及其相关领域的复杂工程系统的分析、设计、开发、维护及管理工作。

（4）持续发展：具有自觉学习意愿和自主学习的能力，获得自身的持续发展，能够胜任不同岗位对创新能力和工程实践能力的需求。

（5）沟通与团队合作：具有国际化视野、沟通意识、团队协作和组织管理能力，能够在团队中独立承担智能科学与技术相关专业领域的工作并发挥特定的作用。

（6）终身学习能力：能够与时俱进，通过不断学习来拓展自己的知识和能力，主动跟踪学习智能科学与技术的前沿发展，实现个人能力和技术水平的持续提升。

3、智能科学与技术专业的课程体系

智能科学与技术作为一门新兴的交叉学科，其课程体系建设需要兼顾理论基础、技术实践和跨学科融合。我们把该专业课程体系框架分为核心模块、方向选修和实践环节三部分：

（1）基础核心模块

扎实数学基础：高等数学，线性代数，概率论与数理统计，数值分析，离散数学；

信息论基础：计算机学科，程序设计（Python/C++），算法与数据结构，计算机组成与体系结构，操作系统，数据库原理；

智能科学理论基础：人工智能导论，自然语言处理，机器学习，脑与认知科学，数据处理与智能决策；

（2）专业方向模块（选修）

机器人概论、嵌入式系统、模式识别、计算机视觉技术、无人机概论、数字孪生技术、智能传感器网络、物联网技术、移动应用开发、无线单片机与协议开发；

在培养学生专业能力的课程上，课程设置包括下列课程群：智能课程群、机器人课程群、WSN课程群、程序开发课程群、

专业特色课程群：智能油气工程概论、智慧农业概论。

这些课程的设计，既考虑了智能科学与技术的专业性及特点，又兼顾了学生的爱好及就业需求。课程体系应根据院校特色（如工科/综合类院校）进行差异化调整，同时建议参考ACM/IEEE的AI课程指南保持国际同步。

（3）实践教学体系

我们采用"理论-实验-项目"三位一体的教学模式，配套建设了以下硬件资料和课程资源：

1）超能云端桌面管理系统41套，能够满足一个自然班上课的要求；CV系统运算服务器2台，CV系统存储服务器1台；语音交互开发套件20套、智能机械臂10套、机器人开发平台30套；科大讯飞智能小车20台，从2023年开始，每年都有老师带领学生参加全国的智能车比赛。

2）我们和企业合作，建设了较为完善的实验课程资源，均有提供课程大纲、PPT、实验指导书、实验代码、数据集。《计算机视觉技术与应用》教学资源：包含32理论学时，32 实验课时；《智能机器人系统》教学资源：包含40 理论学时，16实验课时；《机器学习》教学资源包含32理论学时，32实验课时，主要涵盖机器学习概述、机器学习基础知识、决策树与随机森林算法、聚类分析、文本分析、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、演化计算、深度学习技术、推荐系统等内容；《自然语言处理技术与应用》教学资源包含32理论学时，32实验课时，课程内容主要涵盖自然语言处理技术基础、中文分词技术、词性标注、命名实体识别、关键词提取算法、句法分析、文本向量化、文本标注、文本分类、NLP中的机器学习算法等内容；《深度学习原理与应用》教学资源课程内容包含32理论学时，32实验课时，主要涵盖人工智能及深度学习概述、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、轻量化网络、迁移学习、文本识别、图像分类、目标检测、人脸检测与识别、图像超分辨率、语音识别、NLP 等内容。

3）项目实训

《垃圾瓶自动分拣》实训资源。包含4理论学时，20实验课时，本实训项目要求基于OpenVINO+TensorFlow+Python实现垃圾瓶的自动分选。

《电容引脚外观缺陷检测》实训资源。包含4理论学时，20实验课时，本实训项目要求基于OpenVINO+TensorFlow+Python实现电容引脚外观缺陷检测。

4）工业级AI平台实训

工业产品缺陷检测实训平台3套。源自于实际工程项目，通过实训课程+实体传送带、分拣、工业缺陷检测教学实训平台，融合 PLC 控制、视觉算法、分拣技术、机械制造等多学科知识，为学生打造一个真实项目环境下的实训案例。

4、专业特色建设要点

（1）分层递进式教学

一二年级主要夯实数学编程基础，三年级注重算法与系统能力培养，四年级重点突破领域应用与创新研究。

（2）跨学科融合

主动结合长江大学的优势学科，形成两个特点方向：智慧农业和智慧石油，逐步形成计算机学科特点和多学科交叉特点的专业特色。

（3）持续更新机制

按照教育部课程认证的要求，教学资料的收集和管理全部按照规范执行；根据行业发展的情况以及任课老师和同学的反馈信息，每2年修订一次教学计划和课程大纲；动态增设前沿技术短期课程（如AIGC、大模型等）。

5、结束语

长江大学智能科学与技术专业从2023年开始招生，到2025年已经有三个年级的学生，学生人数已经达到了150人，主要的专业课正在教学之中，老师们也摸索了一些新专业建设的经验。未来学子们将奔赴计算机、通信、先进制造等领域的最前沿，成为驱动产业升级的新引擎。

参考文献：

[1]周翔.新工科背景下智能科学与技术专业创新实践型人才培养模式的构建与实践[J].电脑与电信，2024，（09）：69-72.

[2]周丽娟， 朱文球， 周玉， 彭召意， 肖会芹. 新工科背景下智能科学与技术专业建设探究 [J]. 科技风， 2023， （11）： 34-37.

[3]黄继海， 刘秋菊， 张子洋， 夏征. 新工科背景下智能科学与技术专业课程体系研究 [J]. 软件导刊， 2020， 19 （11）： 252-255.

[4]胡伟平. 新工科背景下智能科学与技术专业学生创新实践能力培养研究 [J]. 计算机教育， 2018， （10）： 52-55.