本文作者：夏吉安 发表期数：现代职业教育 2022年35期 本文字数：2485
[摘 要] 针对我国高等职业教育体系中人工智能（Artificial Intelligence，AI）
专业的实践教学发展现状进行深入分析，指明了其中存在的实际问题，并结合教改课题对AI
专业实践教学的组织形式、师资配置、教学内容设置、考核评价机制等教育教学要素开展深刻研究，对目前AI专业实践教学体系进行补充与完善，力求探索出一套适合高等职业院校人工智能专业的实践教学体系，并且能被南京工业职业技术大学计算机与软件学院其他专业以及兄弟院校的相关专业借鉴与参考。
[关 键 词] 高等职业教育;人工智能专业;实践教学体系;教学模式
[中图分类号] G647 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2022）35-0103-03
伴随人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的飞速发展，AI技术在各行各业中都有广泛的应用，并且进一步引发我国产业结构的变化。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确指出支持高等院校、职业学校开展人工智能技术培养，提升学生专业技能。2015年，教育部发布了《普通高等学校高等职业教育（专科）专业目录》，2019年，开始增补了人工智能技术服务等9个高职专业，从2020年开始执行。目前许多职业院校人工智能专业所设置的课程偏重理论教学，对学生的实际动手能力培养不足，同时受教学计划以及课时的影响，许多实践课程并不能完全满足技能型AI人才培养的要求。职业院校人工智能技术服务专业强调培养学生的动手能力和实际操作能力，需要在实践教学中对AI专业实践教学体系和内容进行完善和补充。
一、高职人工智能人才培养目标
人工智能技术服务作为人工智能专业的重要学科分支，以培养高素质技能型人才为目标，，能够为社会建设事业培养出具有较强的人工智能专业知识技术，具备人工智能系统开发、运行维护、产品营销等综合专业能力的复合型建设人才。2020年，全国有171所高职专科院校成功申报人工智能技术服务专业;2021年，全国有385所高职专科院校申报了人工智能技术应用专业。
高职院校以培养社会急需职业技能人才为培养目标，这与应用型本科高等院校的人才培养目标存在极大不同。以南京工业职业技术大学为例，其培养人才的目标定位于技能型AI人才培养，针对企业实际人才需求设置课程内容、学习模式及培养重点等，根据企业基层的实际工作需要重点培养学生的AI实践操作能力，这与普通高校重点培养研究型、学术型AI建设人才的培养目标大不相同。这种具有较强实践操作能力的专业技能型建设人才，比研究型AI人才更能够有效满足一线岗位需求，更能够对行业领域发展产生直接影响。面对我国人工智能产业高速发展的现状，如何做好产业对接、职业对接，构建现代AI职业教育的人才培养体系是需要研究与探索的问题。
二、技能型人工智能技术人才的知识结构
技能型AI人才首先需要具有扎实的人工智能理论知识，对人工智能基础知识要有完善的理论知识体系结构。其次要具有很强的实际动手能力，对自己所遇到的AI技术问题能有独立的思考与解决的能力。最后需要有技术创新能力，能够将自己所学的知识通过自主学习与实践进而掌握新的知识与技能，这是技能型AI人才培养的核心部分，也是研究型、应用型人才与技能型人才的根本区别。其知识结构构成如表1所示。
（一）AI实践技能
人工智能技术服务专业是一门强调动手能力培养的专业，技能型AI人才培养更需要对学生的实践动手能力进行培养。就目前企业需求来看，数据处理、特征工程、AI系统开发与维护是技能型AI技术人才重点培养内容，包括数据清洗、标注，特征工程和AI系统的配置与管理以及使用AI系统对已有AI模型训练和预测模型进行优化与维护等方面都是学生需要掌握的AI实践技能。
（二）综合实践能力
人工智能技术服务专业实践教学中知识点多且分散，难以形成完整的实验课程体系，对实践能力的培养不单单是人工智能知识点的掌握，也需要将自己所学知识综合使用，综合实际情况采用不同的策略来满足实际应用场景的需求。例如在实际的AI应用场景中，针对具体的问题需要综合使用数据预处理、特征工程、数据降维、数据建模、参数调优等多方面的知识来满
足实际需求，这就需要着重对学生综合实践能力进行培养。
（三）自主学习与创新能力
依托现在互联网的发展，人工智能相关专业的知识发展十分迅速，从传统的数据挖掘、机器/深度学习，到现在的计算机视觉、自然语言处理、集成学习、边缘计算，新概念、新技术源源不断出现，社会与企业对学生AI技能的要求越来越高，这需要学生能够通过自主学习与实践来满足社会与企业对自身的要求，运用学习到的知识技能、方法技巧來推动自身工作效率的提升，深入挖掘工作过程中的新问题并提出新思路，从而不断改革创新。
（四）团队协作与交流能力
对于实践能力的培养，还要注重学生团队协作与沟通交流能力的培养，一个AI项目通常是由一个项目团队负责，团队中各个成员各司其职，同时也需要和客户以及成员之间相互交流，实现无缝对接，这样才能完成一个项目的任务。所以，项目团队要有清晰的职责分工，相互协作，具备强烈的团队意识和口头以及书面表达能力。
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