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摘要：人工智能不僅改變了知識的生產與傳播方式，而且直接改變了高等教育的教學形態，已成為高校教育革新的技術驅動力與現實需求。針對傳統計算機專業人才培養模式已不能適應智能時代產業發展需求的問題，分析人工智能知識體系和智能時代人才需求，對高校計算機類專業群建設進行革新，提出新計算機類專業群架構，并對其人才培養的生態環境、知識體系、教學方法及保障機制進行探索研究，可為智能時代計算機類專業人才的培養提供參考。

關鍵詞：專業群建設；人工智能；計算機專業

以深度學習、大數據分析挖掘、機器人技術等為代表的人工智能時代已經來臨，傳統產業受到了巨大沖擊，人才需求也發生了根本性改變。2018年4月教育部的《高等學校人工智能創新行動計劃》全方位、綜合性地確定了高校人工智能領域人才培養的指導方針。傳統的計算機專業必須調整更新專業結構，重點強化與其他學科的交叉融合，多維度拓展計算機專業學科知識和實踐體系，系統布局計算機類專業群，進一步促進資源集成與共享[1]。

一、新計算機類專業群架構

人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）是指采用人工方法模擬人類行為特征，研究人類智能活動規律，以智能計算機方式加以實現，替代某些人類行為的學科，同時也是一個高度交叉融合的學科，涉及計算機科學、信息論、控制論、神經心理學及哲學等[2]。李德毅院士認為“信息化時代我們有五個小兄弟”，將AI和控制科學和工程、計算機科學與技術、通信網絡及電子工程等學科密切關聯，認為他們是交叉融合關系；中國AI學會教育工作委員會王萬森主任構建了核心層、衍生層、復合層與交叉層四層AI專業體系結構[3]。因此，單一知識領域的人才培養方式已不適應智能時代的人才需求，需將不同學科融合，建立包容的復合知識體系。計算機類專業以培養具備硬件設計、軟件開發、網絡維護和數據計算與處理等能力的應用人才為主，而AI是以模擬人類大腦思維，信息感知、認知與綜合處理等能力為主，不僅是計算和數據處理能力。目前某些高校計算機類專業與AI的結合只是簡單地加入幾門AI課程實現形式上的拼湊，并未融入其核心內涵以實現本質上的提升。因此以AI為引導，面向其產業鏈和職業崗位群，構建以計算機科學與技術專業為核心，整合優化其他相關專業，融合課程體系、師資隊伍、實踐平臺、校企合作等建設要素，以互聯網與大數據為技術支撐，以大數據智能、機器人為軟硬件應用方向的新計算機類專業群架構（見圖1），實現計算機類專業間的共享與延伸，形成“軟硬結合”的聚合裂變，優勢互補，協調發展。

二、新計算機類專業人才培養的生態環境

人才培養生態環境構建關乎培養目標定位與質量。智能時代計算機人才需求可概括為三類：研究人員———AI發展的核心人才，奠定AI理論基礎和推動相關技術進步；技術開發人員———推動AI發展的中堅力量，解決某些特定問題的AI算法、程序開發及智能系統設計；實踐應用人員———AI實施的根本基礎，負責特定環境下的操作程序執行及項目應用實踐。計算機類本科專業群人才培養的目標定位為技術開發人員，構建“計算機學科素養+人工智能思維模式與技能+產業應用需求與實踐”相融合的培養生態，培養的人才不僅具備較強的數學基礎、知識工程、數據計算與處理和智能硬件等相關的知識與技能，還能熟練掌握大數據分析、數據挖掘與深度學習、傳感網與物聯網及機器人開發等專業知識，可以協同智能產品的設計研發與生產。人才培養定位為智能系統設計師、算法工程師、智能設備和無人系統研發師、智能服務應用工程師、大數據分析與處理工程師等[4]。培養人才的跨學科與領域的綜合性思維、計算機學科相關的專業性思維和具體應用相關的功能性思維，營造培養具備顛覆性的創新能力、跨學科的快速自學能力及協調創造能力人才的生態環境。

三、新計算機類專業人才培養的知識體系

遵循“基礎共享、核心分立、拓展互選”原則，注重整體性、層次性和關聯性，構建“基礎+平臺+模塊+拓展”的知識體系。計算機人才對數學與統計學、計算思維要求較高，除傳統微積分、數理統計、線性代數等，還要掌握數學分析、矩陣運算、凸優化等相關知識，同時還應具備認知科學、語言學、心理學、仿生學等相關知識，強化計算思維能力與學科交叉融合能力訓練，為創新能力的培養提供思維基礎。圍繞計算機軟硬件與人工智能工程技術進行專業知識構建，專業知識包括信息系統設計、機器學習、模式識別及深度學習等。依據智能時代不同崗位的需求確定專業選修課程，要區別于其他專業核心課，與學生未來崗位技能直接對應，提供專業技術學習與訓練機會并實現專業群間的綜合技能協同訓練。以產業與崗位能力需求為依據，直接面向行業應用開發與實踐，進行知識融合與整體性系統研究與開發。依據新計算機類專業人才培養生態，知識體系以培養學生計算思維、學科交叉融合思維為核心，將金字塔結構式知識組織體系轉變為扁平化網絡知識體系。扁平化網絡知識體系是一個網狀知識集合體系，計算機學科素質、人工智能思維及行業應用都是一個個知識點，均處于網絡的節點上。而智能時代計算機技術產業鏈是將多個知識點連接起來構建專業群式的網狀模式，各知識點通過知識的傳遞、交流與創新，實現共享與協調，必要時對知識點進行結構重組和重構來實現體系內各層次專業知識之間的互動。靈活開放的、扁平的網絡化組織體系有利于知識的傳遞和轉化[5]。

四、人才培養的新教學方法與手段

AI為學生提供了快速獲取知識的平臺，學生能實現自適應式學習[6]。教學主要目的轉變為培養學生探索知識的興趣，啟發學生尋求人生的價值與意義。可穿戴設備、虛擬現實與增強現實、語音圖像識別、輔助學習智能機器等技術設備不斷融入教育教學，構建更為豐富的教與學互動新空間，實現物理世界與虛擬信息世界交互，實現人機協作的高效學習。大數據、深度學習等分析技術能實時反饋學生學習效果，更加透徹地分析學生學習特性和習慣，以便教師及時調整教學策略，實現個性化培養，提高學生學習效率。基于“互聯網+”實現泛在網絡教學模式，采用慕課、微課、翻轉課堂和個性化教學等交互認知手段，使教學過程以分散的形式在不同場景發生，形成集線上線下混合學習、課堂內外連貫教學于一體的教學過程[7]。

五、新計算機類專業人才培養的保障機制

（一）師資隊伍建設

打破傳統教師分屬于不同教學單位的固化身份，與企業兼職教師成立課程組（群），構建多元化師資隊伍結構，包括全崗教師、兼職教授、學術型導師和工程實踐型導師。全崗教師由學院和其他學院全職教師組成；兼職教授為合作企業技術研發骨干，包括企業技術專家和創新創業導師；學術型導師由科研人員組成，指導科研和論文及講授學科前沿與進展；工程實踐型導師由技術研發骨干和技術系統開發專家組成，指導科研實踐、講授產業項目案例。隊伍實施三層次構建機制。第一層為專業群負責人，具備多專業融合知識，指導專業群整體規劃、多資源配置、課程群開發及專業間溝通協調；第二層為專業帶頭人，具備深厚的專業理論知識與先進技術能力，教研、科研能力，能凝聚團隊力量，能起到統領和表率作用；第三層為骨干教師，是支撐專業群的主力，具有豐富的教學與實踐經驗，能結合社會、行業企業、學生的不斷發展及時充實、調整自我，滿足教學需求。專業群師資應保持相關專業知識的交叉融會和貫通，以專業群建設為核心提升自身業務素質，強化可持續發展能力，為專業群持續高效發展奠定堅實基礎。

（二）教學資源建設

構建滿足專業群各專業學習需求，全時段、全用戶覆蓋的網絡學習平臺[8]。匯聚高校和企業各方力量開發一批知識性和趣味性相結合的在線開放課程，開發虛擬仿真等技術創新實踐教學方式，不斷豐富網絡資源并實現均衡、優質供給，公平共享，為學生、教師和管理者創造個性化的學習環境，為泛在學習提供無限可能，同時為學生配備由企業導師、創業導師、學術導師以及輔導員組成的導師組，保證學生問題的及時咨詢與解決。

（三）質量保障與評價

在征求用人單位代表和校外專家在人才培養模式、培養目標、課程體系、教學內容、教學方法、學生技術水平等方面的意見或建議后，修訂培養目標，不斷改進人才培養模式，提高人才培養和社會需求匹配度，基于認知心理學、大數據、人工智能等技術建立學生成長過程記錄和全程反饋系統[9]，以數據和事實描述學生特點和特長能力等，為畢業生提供全面學習檔案和能力清單，使學生能夠實現自我認知，明確自己能勝任和擅長的工作。

（四）產教融合協同機制

產教深度融合是提升理論水平與實踐能力的必由之路。促進教育鏈、人才鏈與產業鏈、創新鏈的有機銜接，構建校企參與的深度融合機制，建立人才需求信息平臺和人才培養數據平臺，聯合進行人才需求動態預測、專業布局調整、課程教學內容修訂，促進人才培養質量提升，發揮企業的主體作用，促進學校人才培養和產業需求全方位融合；優化校內協同育人組織模式，通過跨專業交融等方式構建校企一體化、共享型協同育人實踐平臺；完善校企協同參與機制，建立由多方組成的專業群建設委員會，實施無縫鏈接對話的交流溝通機制，構建以區域產業為紐帶、多主體參與的產教融合平臺，借助“產業學院”“校企融合發展中心”等構建校企深度合作的協同育人機制。

（五）人才評價機制

AI為人才培養質量評價提供技術保障。依據大數據技術構建評價平臺，通過大數據分析、深度學習等對培養質量提升全過程進行數據統計挖掘分析，實現人才培養的可追溯、可分析、可檢驗及可持續改進，建立更加精確有效的評價體系，減少傳統評價因主觀因素而產生的缺陷和弊端。通過對學生知識結構、實踐技能、素質能力等方面的大數據分析，及時掌握學生的能力水平，根據分析結果對整個培養過程進行持續改進調整，以適應不斷發展的行業需求，制訂個性化培養方案，有針對性地提升學生素質能力，達到人才培養目標。綜上所述，智能時代已經到來，AI技術本身還有待進一步完善。時不我待，計算機類專業群建設必須不斷改革創新，以適應快速變化的AI技術和智能時代人才需求。

參考文獻：

[1]黃榮懷,周偉,杜靜,等.面向智能教育的三個基本計算問題[J].開放教育研究,2019(5):11-20.

[2]李開復,王詠剛.人工智能[M].北京:文化發展出版社,2017:5.

[3]王萬森.人工智能類專業課程體系應該如何建設[EB/OL].(2018-04-19)[2021-05-12].

[4]楊博雄,李社蕾.新一代人工智能學科的專業建設與課程設置研究[J].計算機教育,2018(10):26-29.

[5]王穎.智能時代大學的發展之道[N].中國教育報,2019-04-18(7).

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[7]任增元,劉軍男.人工智能時代高校人才培養變革的思考[J].大學教育科學,2019(4):114-121.

[8]蔣作,王新,周衛紅,等.新工科背景下的計算機科學與技術專業建設研究[J].云南民族大學學報（自然科學版）,2020(2):110-114.

[9]涂家海.面向人工智能時代人工智能技術與應用專業群建設思考[J].湖北廣播電視大學學報,2019(2):37-42.

作者：魯慧民 王紅梅 劉鋼 趙輝