新工科背景下地方高校人工智能课程体系及实践教学初探

新工科背景下的人工智能专业建设是推动高等教育改革、服务国家战略和区域经济发展的重要举措。而地方高校全面践行国家人才培养方案能聚焦产业发展前沿、地方经济特色、优化人工智能课程体系、提升人才培养质量，满足社会对人工智能领域高素质人才的迫切需求。因此，未来各地高校要积极探索符合地方高校定位的人工智能课程体系与实践教学模式，从而助力区域产业转型升级和创新驱动发展。

一、地方高校人工智能专业教学现状

人工智能专业作为高校的热门新兴专业，但众多高校在课程建设的过程中往往面临着课程体系固化，交叉融合不足等问题亟待解决。一方面，部分地方高校的人工智能课程设置仍延续传统计算机专业的框架与核心课程。如，机器学习、深度学习等与数学、统计学等基础学科，这些学科衔接不够紧密，导致学生在面对复杂算法模型时缺乏扎实的理论支撑。另一方面，一些地区的课程内容更新滞后于技术发展速度，而行业内新兴的智能芯片应用、多模态交互技术等前沿知识未能及时纳入教学体系，学生的知识结构与企业实际需求存在脱节的问题。

除此之外，大部分高校的人工智能专业建设实践教学薄弱，且校企之间没有共享畅通，学生只能在实验室环境中进行基础算法验证和简单项目开发，难以接触到真实产业场景中的复杂问题和工程实践，影响了学生的工程应用能力和创新思维的有效培养。最后，大部分高校人工智能专业教师队伍面临着结构性失衡的问题。与此同时，教师对区域产业需求的认知不足，且高校兼具理论功底与产业经验的“ 双师型” 教师匮乏，更加导致了课程教学难以紧密结合地方产业实际应用场景，无法引导学生将理论知识转化为解决具体问题的能力。

二、新工科导向的人工智能课程体系构建

（一）构建“ 三层三融” 课程体系

在新工科的背景下优化人工智能课程体系建设要积极构建“ 三层三融”课程体系，从而以“ 通识教育+专业教育 + 实践教育” 为框架，形成多样化“ 学科交叉融合、理论实践融合、产教协同融合” 人才培养路径，以此为学生打造更高质量与科学性的课程体系。首先，教师要进一步通过开设高等数学、线性代数、概率论与数理统计等核心数学课程，夯实基础层面的数理与计算机根基，强化学生对人工智能算法底层逻辑的理解，让学生能够在专业层面注重多学科交叉渗透、在实践层面将课程设计与企业实习等实践环节贯穿人才培养全过程，实现教学内容与产业需求的无缝对接。

其次，教师要通过开设多种AI 理论与交叉学科建设学生的思维体系，不断强化学生的专业核心能力。例如，高校可以将人工智能核心课程如机器学习、深度学习、自然语言处理等与数据科学、物联网、智能制造等相关学科课程进行模块化整合，形成“ AI⁺X^′′ 的交叉课程群，让学生在掌握AI 基础理论的同时能够根据地方产业特色选择不同的交叉方向进行深入学习，增强专业课程的知识体系灵活性和针对性。

（二）动态调整课程内容

高校人工智能课程体系要随着时代的发展不断做好动态课程内容调整，并同时引入“ 课程地图” 机制定期调研区域企业，进而将行业新技术纳入选修模块，扩大学生的思维视野与知识覆盖面。因此，教师要在教学过程中采用“ 微课程” “ 案例库” 形式更新教学内容，进而让学生能及时接触到人工智能领域的最新研究成果和应用案例。例如，针对区域内智能制造产业的发展需求，可增设工业机器人视觉算法、智能生产线优化等微课程模块，并同时有效结合地方数字经济特色，引入大数据分析在农业、服务业中的实践案例，使课程内容更贴近区域产业实际。

其次，高校要鼓励教师参与企业横向课题和技术研发项目，同时将自身的科研成果转化为教学案例，让学生在学习过程中能够接触到真实的工程问题和解决方案，提升课程内容的实践性和创新性。这样不仅能强化人工智能专业相关师资队伍，还能帮助学生养成运用动态知识解决实际问题的思维习惯，全面建设更加专业化的教师队伍、更加高质量的教学内容。

三、“ 四位一体” 实践教学模式本土化改革

在新工科背景下，人工智能相关专业必须全面结合本地的发展情况、与各地的校企合作开展状况实现四位一体实践教学，从而让学生能在本土化的场景中了解到更多关于实践的知识，帮助学生摆脱理论高度看问题的思维，提高实践运用能力。因此，教师可以在课程体系教学过程中设置分层递进式的实践教学体系，以此打造全年级实践能力培养人才教育方案适应时代的发展。这就要求教师要以本地产教融合与校企合作为基础，进一步实现与本地企业的深度联合合作，让高校人工智能专业能与本地科技企业共同创建综合性项目，让学生能在实践过程中以团队形式完成从需求分析到系统部署的全流程开发等相关工作，进而提高学生的综合实践能力与问题解决能力。

其次，各地方高校还要不断为学生打造更真实的学习情景，让其能够通过参与教师科研项目、企业真实课题、自主创新创业项目等方式开展人工智能技术的创新性应用研究，从而形成各阶段实践内容既相互独立又层层递进的教学课程，贯穿人才培养全过程的实践能力培养链条。

结论

综上所述，地方高校人工智能专业建设要在新工科的背景下以本地产业需求为基础优化课程实践方式与教育体系，进一步优化产教融合的教育方式。因此，未来地方高校人工智能建设要深化校企合作深度推动教学内容与地方经济发展的精准对接，从而培养既掌握AI 核心技术又能服务地方产业的应用型人才。

参考文献

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