面向人工智能时代的高校电子信息专业人才培养方案改革研究

引言

人工智能正在深刻改变社会生产和生活方式，对高等教育人才培养体系提出结构性重塑要求。电子信息专业作为技术交叉密集型学科，其培养目标必须适应AI 技术所引发的知识重构和能力更新趋势。当前高校相关专业课程内容滞后、实践体系割裂、复合能力弱化等问题愈发突出，亟须在人工智能引领下进行系统性改革。本文聚焦于高校电子信息专业，分析现行培养模式的症结，并结合技术发展方向，提出面向 AI 时代的改革路径，以期为专业转型升级提供现实支撑。

一、当前电子信息专业人才培养体系的问题分析

1.课程设置缺乏技术演进的适应性

高校电子信息专业课程普遍延续传统教学结构，课程模块以电路分析、数字逻辑、模拟电子技术等为核心，未能及时纳入人工智能相关内容。学生在学习过程中接触较少的知识点包括神经网络结构优化、边缘计算技术实现等关键能力，这使得他们在进入智能终端研发领域时普遍缺乏适应能力。某高校电子信息专业课程体系设置中，人工智能相关课程仅为选修类课程，占比不足 。学生即使具备扎实的基础理论，仍难以对接企业对AI 工程能力的需求。

2.实践教学内容与真实应用场景脱节

实践教学模式长期依赖标准化实验平台，实验任务多集中于电压测量、放大电路搭建等基础操作，缺乏与人工智能技术融合的任务驱动型训练。某高校电子信息实验中心提供的课程实验中，学生需完成基于单片机的交通灯控制实验，但缺少对图像识别、智能判断等能力的训练拓展。毕业设计阶段，多数学生依然围绕嵌入式开发基础内容进行选题，未能形成完整的“感知-决策-执行”系统模型设计经验。这种实践内容与智能化应用的错位使得学生创新性工程能力长期处于弱化状态。

3.培养模式未形成交叉复合能力体系

电子信息专业教学管理划分明确，各类课程独立设置，教学过程中不同模块之间缺乏融合设计，难以支持跨学科知识综合应用能力的培养。学生普遍反映，在完成电子线路设计任务时遇到与数据分析相关问题时缺少处理经验。在一项面向电子信息学生的课题调研中，90%以上学生对Python 语言在人工智能中的作用表示认知模糊，对主流AI 框架如MindSpore 的操作流程不熟悉。课程设计中未设置跨专业合作内容，学生难以在任务中锻炼沟通协作、系统集成、数据理解等综合性能力。电子信息专业当前培养体系未能及时匹配智能技术的发展节奏，缺少面向未来的课程架构、实践任务与融合机制，导致学生整体能力结构与行业需求出现结构性错位。

二、面向 AI 时代的电子信息人才培养改革路径

1.优化课程体系，融入人工智能核心内容

课程结构改革应以人工智能基础能力为核心，以电子信息传统技能为支撑，形成“硬件基础+智能算法+工程应用”的课程链条。以《信号与系统》课程为例，可在教学设计中引入基于 Python 的信号仿真训练模块，通过调用国内开源平台如飞桨框架，实现傅里叶变换与卷积神经网络感知层的关联教学。在《嵌入式系统设计》课程中，嵌入基于海思芯片的 AI 边缘处理案例，引导学生完成智能门禁设备的系统开发任务。课程设置应覆盖AI 算法原理、边缘AI 部署、传感器数据预处理等主题，

构建学生对AI 系统架构的整体感知。

2.构建协同实践平台，推动产教融合项目落地

联合高校、企业与研究机构，共建多元实践基地，通过项目化课程教学打通校内外资源通道。在人工智能联合实验平台建设中，引入华为昇腾硬件平台与 MindX SDK 开发环境，组织学生围绕“智能巡检机器人”展开项目开发，完成从图像识别到动作控制的全流程任务。设置企业导师指导机制，由技术工程师参与学生实践全过程，从硬件选型到算法部署进行实时辅导。实验平台需支持多模态数据采集、异构算力融合与云边协同测试，为学生提供面向未来智能场景的训练空间。

3.强化交叉融合课程设计，培养系统集成能力

设立面向多学科交叉的教学模块，将电子设计、数据分析、计算智能等课程进行组合重构，打破传统课程边界。例如开设《AI 系统建模与仿真》课程，基于 MATLAB 与 Simulink 软件完成智能交通系统的设计仿真，结合电路设计与数据逻辑推理，提升学生建模与综合集成能力。设计跨专业综合项目，如与大数据专业联合实施“环境感知与预测平台”，由电子信息学生负责硬件搭建与传感器部署，大数据学生负责建模分析与结果可视化。教学过程中通过“联合课题—协同开发—分组答辩”的方式，全面训练学生的协作与系统思维能力。课程体系、实践机制与跨学科设计需同步改革，构建契合人工智能技术逻辑的全链条人才培养结构，提升学生面向未来的综合竞争力。

结论

人工智能技术已成为驱动产业变革和社会发展的关键力量，高校电子信息类专业作为技术密集型学科，其人才培养模式必须紧跟智能时代的技术脉络与需求变化。在当前教育体系中，课程内容滞后、实践环节薄弱、交叉融合不足等问题制约了人才质量的持续提升，导致毕业生在人工智能相关岗位中的适应性与竞争力不足。教育体系亟需从内容结构、教学方法、协同机制等多个维度进行系统性重构，以回应智能社会对复合型、应用型人才的迫切需要。在课程体系改革方面，应突破传统“以学科为界”的模块式教学，整合电子信息基础与人工智能前沿内容，通过引入智能传感、嵌入式AI、数据建模等新兴课程，构建兼顾基础稳定性与技术前瞻性的专业课程链条。在实践教学建设中，需依托真实场景与企业资源，打破封闭式训练模式，构建多源数据驱动、任务导向清晰、协同开发参与度高的实践平台，强化学生的问题解决能力与工程实现能力。

参考文献

[1] 刘志峰, 育研究, 2023(2): 45-50.

[2] 张楠. 新工科视域下电子信息类人才培养模式改革探索[J]. 教育教学论坛, 2022(36): 112-115.

[3] 孙浩然. 产教融合视角下电子信息类专业实践教学体系构建[J]. 实验技术与管理, 2023(8): 78-81.

[4] 郑国兴. 面向人工智能时代的高校专业交叉融合教学改革研究[J]. 中国电化教育, 2023(6): 103-108.