高职院校服务人工智能类专业的路径探索

人工智能作为新一轮产业革命的核心驱动力，正深刻改变着各行各业的发展模式和人类的生活方式，人工智能技术广泛的应用促使社会对人工智能专业人才的需求呈现爆发式增长，不仅需要具备深厚理论基础的研究型人才，更需要大量能够将人工智能技术应用于实际生产和服务中的技术技能型人才。

高职院校以培养面向生产、建设、管理和服务一线的高素质技术技能人才为目标，在人工智能人才培养体系中具有独特的地位和作用。通过紧密对接产业需求，开展实践教学，高职院校能够为人工智能产业输送大批实用型人才，助力产业的快速发展。然而，由于人工智能是一门新兴技术，高职院校在服务人工智能类专业过程中面临诸多挑战，如何克服这些挑战，提升服务质量，成为亟待解决的问题。

一、高职院校人工智能类专业现状

1.1 专业设置情况

近年来，随着人工智能产业的兴起，许多高职院校积极响应市场需求，纷纷开设人工智能类专业。从专业名称来看，主要包括人工智能技术应用、智能产品开发与应用、智能控制技术等。这些专业的开设，为高职院校培养人工智能技术技能人才奠定了基础。

1.2 人才培养模式

在人才培养模式方面，高职院校普遍采用 “校企合作、工学结合” 的模式。通过与企业建立合作关系，共同制定人才培养方案，引入企业实际项目，开展实践教学。

1.3 教学资源建设

在教学资源建设上，高职院校也在不断努力。一方面，积极开发人工智能类专业教材，部分院校组织教师编写了具有本校特色的校本教材，以满足教学需求。另一方面，加强在线课程资源建设，利用网络平台开发了一系列人工智能相关的在线课程，学生可以通过在线学习平台进行自主学习。此外，一些高职院校还建设了人工智能实验室，配备了先进的实验设备，为学生提供实践操作的场所。

二、高职院校服务人工智能类专业面临的挑战

2.1 师资队伍建设不足

人工智能是一门跨学科的新兴技术，涉及计算机科学、数学、统计学、控制科学等多个领域的知识。然而，目前高职院校中具有人工智能专业背景的教师相对较少，大多数教师是从计算机、电子等相关专业转型而来，其知识结构难以满足人工智能专业教学的需求。

2.2 实践教学环节薄弱

人工智能技术具有很强的实践性，学生需要通过大量的实践操作来掌握相关技术。然而，目前高职院校在实践教学环节存在诸多问题。一方面，实践教学设备投入不足，无法满足学生的实践需求。另一方面，与企业的合作深度不够，企业参与实践教学的积极性不高，学生难以接触到企业真实的项目和工作环境，实践教学效果不佳。

2.3 课程体系设置不合理

课程体系是人才培养的核心，直接影响着人才培养的质量。目前，部分高职院校人工智能类专业的课程体系设置存在不合理之处。例如，课程设置过于注重理论教学，实践课程占比偏低；课程内容与企业实际需求脱节，缺乏实用性和针对性；课程之间的衔接不够紧密。

2.4 人才培养质量评价体系不完善

目前，高职院校人工智能类专业的人才培养质量评价体系尚不完善。评价指标主要以学生的考试成绩为主，对学生的实践能力、创新能力、职业素养等方面的评价不够全面。评价方式单一，主要采用教师评价学生的方式，缺乏企业、行业等第三方的参与。这种不完善的评价体系难以准确反映学生的综合素质和能力水平，也不利于对教学过程进行有效的监控和改进。

三、高职院校服务人工智能类专业的优化策略

3.1 加强师资队伍建设

引进与培养相结合：高职院校应加大对人工智能专业教师的引进力度，吸引具有丰富行业经验和高学历的专业人才加入教师队伍。同时，加强对现有教师的培养，通过选派教师参加国内外高水平的学术研讨会、专业培训课程，以及到企业挂职锻炼等方式，拓宽教师的知识面，提升其专业实践能力。​整合计算机、数学、电子等相关专业的教师资源，组建人工智能专业教学团队。通过团队协作，提高教学质量和教学效果。

3.2 强化实践教学环节

首先，高职院校应加大对人工智能实验室建设的资金投入，购置先进的实验设备，如高性能计算机、智能机器人、传感器等，为学生提供良好的实践操作环境。同时，利用虚拟现实、仿真等技术，开发虚拟实践教学平台，让学生在虚拟环境中进行实验操作，提高实践教学的效率和效果。​其次，加强与人工智能企业的深度合作，建立长期稳定的合作关系。通过共建实训基地、订单式培养、现代学徒制等模式，让学生在企业中进行实践学习，参与企业真实项目的开发和实施。企业为学生提供实践指导教师，学校为企业提供技术支持和人才储备，实现校企双赢。​再者，指导学生参加各类人工智能相关的技能竞赛、创新创业活动等，以赛促学、以赛促教。通过参与竞赛和活动，激发学生的学习兴趣和创新意识，提高学生的实践能力和团队协作能力。同时，鼓励学生参与教师的科研项目，培养学生的科研能力和创新思维。

3.3 优化课程体系设置

深入开展市场调研，了解人工智能产业的发展趋势和企业对人才的需求，以此为依据制定和优化课程体系。根据企业实际工作岗位的需求，设置具有针对性的专业课程，如人工智能项目开发、智能产品设计与实现等。​对课程内容进行整合，避免课程之间的重复教学。注重课程内容的实用性和前沿性，及时将行业最新技术和应用案例引入课程教学中，使学生所学知识与行业发展保持同步。​在课程设置上，遵循从基础到专业、从理论到实践的原则，使学生逐步构建起完整的知识体系。同时，加强专业课程与公共基础课程的衔接，注重培养学生的综合素质和职业素养。

3.4 完善人才培养质量评价体系

建立多元化的人才培养质量评价指标体系，除了考试成绩外，还应将学生的实践能力、创新能力、职业素养、团队协作能力等纳入评价指标。采用多样化的评价方式，除了教师评价外，还应引入企业评价、学生自评和互评等方式。定期收集企业、学生和教师对评价体系的反馈意见，对评价指标和评价方式进行优化和完善，确保评价体系能够准确反映人才培养质量，为教学改进提供有力依据。

人工智能技术的快速发展为高职院校带来了新的机遇和挑战。高职院校在人工智能类专业建设过程中，学院、教务处、图书馆也应不断探索和创新，形成合力，助力人工智能类专业建设，适应该行业发展的需求，实现自身的高质量发展。

参考文献：

[1] 杨云奇 . 高职院校图书馆服务专业特色建设的实践与思考 [J]. 办公室业务 .2019,(13)

作者简介 : 徐晓琼（1984—），女，湖北鄂州人，馆员，主要研究方向：读者服务、阅读推广