“新工科”背景下关于人工智能专业的建设发展等问题的思考

于宏斌　范超　钱鹏江　蒋亦樟　袁超　冯永鹏

摘要：近年来随着人工智能技术的迅速发展，国内外各大高校纷纷开设了人工智能专业旨在为国家和社会培养更多的高科技人才，推动我国在这个领域向世界先进技术大国的行列迈进。本文以全国各大高校纷纷开设人工智能专业大背景下为前提，对我国当前人工智能专业的建设和发展展开了一些深入的研究和思考。从宏观层面和微观层面对我国发展人工智能专业的分别进行了深入的思考和研究，并提出了自己的观点和见解。建议通过国家出具相关政策，与高校传统优势专业进行融合互补，利用高校的地理环境等特点来对人工智能专业的发展目标、人才培养机制、和考核机制等方面展开了研究，利用人工智能专业发展的潜力和优势来推动传统优势专业的改革和创新，以传统优势专业建设的宝贵经验来引导人工智能专业的健康发展。发挥各学科的优势，展开学科之间的融合，改革传统的数字媒体技术专业的教学模式，向注重于能力培养、素质培养、兴趣培养和一流人才培养教学模式转变。

关键词：人工智能专业  教育体制的改革  人才培养

一、引言

当前随着人工智能的发展并迅速在很多社会领域的成功应用，人工智能技术相关的人才培养开始受到各国政府的高度重视。毫无疑问，人工智能专业的发展将对一个国家的经济、政治、军事和科技等方面产生巨大的影响，在未来的几十年里，将直接决定这个国家在世界上的军事和科技地位，由此对人工智能的投入和发展已经刻不容缓。我国是世界上的教育大国，但却不是教育强国，科研人员急功近利，学术氛围浮躁，论文高产低质，学术科研资源分配不均，人才培养和评价机制简单粗暴，唯学历唯论文等现象严重制约着我国教育事业的发展，这些问题是我国目前教育事业发展中亟待解决的首要问题。

在这场人工智能人才培育的战略竞赛中，是我国科技和军事感超西方发达国家的重要机遇，也是我国教育体制改革所面临的千载难逢的机会。由此，笔者在本文中针对我国目前教育的发展现状，就我国教育体制的改革问题以及新生专业-人工智能专业的未来发展道路以及发展目标等问题，提出自己的见解和思考。通过国家层面出台相关法律和政策来完善人才的发展机制、评价机制和管理机制，改革传统教育中的弊端和劣势。

二、关于人工智能专业的建设和发展等问题的思考

目前不少国内外院校已经在人工智能专业建设和人才培养模式上展开了探索，并取得了一些卓越的成效。人工智能这个新兴的工科专业，对世界上所有的高等院校来说都属于是一个新兴的事物，对学科的建设和发展也都处于摸索的阶段，没有一个固定的章程和准则可以借鉴和遵循。目前就国内的情况来看，各大高校也都是独自展开人工智能专业学科假设和教学模式方面的研究工作，没有一个统一的框架和标准，呈现出“各自为王，一盘散沙”的混乱局面。

在这里笔者认为，关于人工智能专业的建设和学科发展问题，应该分别从国家层面和高校的层面来考虑。

（一）从国家宏观层面来看，主要涉及如下两个问题

（1）诚然人工智能对我国的科技和经济实力的提升至关重要，在国家颁布的《新一代人工智能发展规划》的报告中指出：人工智能是引领未来的战略性技术，要建立新一代人工智能基础理论和关键性技术体系，完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，壮大人工智能高端人才队伍，形成我国人工智能持续创新能力。这则报告已经从国家的层面上为人工智能的发展奠定了政治基础和社会经济基础。然而，仅仅有行政上的基础和支持是远远不够的，国家还需从根本上为人工智能专业提供发展的土壤，否则就会如同十多年前的在全国各大高校纷纷开设的生物工程专业一样，国家制定出了相应的生物技术发展的长远规划，却没有进一步加大相关产业的发展和政策支持，以至于高校在将一大批生物专业的大学毕业生推向市场的时候，却发现关于生物学方面的就业岗位却少之又少，由此导致大量的毕业生纷纷转向别的生产领域，造成人才和资源的巨大浪费，生物相关专业在高校中也逐渐开始成为冷门专业。由此可见，一门学科的建设和发展仅仅有政策支持是不够的，还需要有这门学科能够持续生长的土壤。所以，对人工智能专业的建设，还需要政府从宏观层面对相关的产业进行结构调整和政策支持，加大对相关产业的投入和支持，构建可持续发展的良性生态产业链。

（2）除了完整的学科生态产业链条，对人才培养的质量和种类，国家还需要从政策上进行适当的引导。比如，对于涉及到国家安全和涉及重大科研攻关的领域，政府需要给教育机构下达明确的指示，加大资源的投入和人才培养的力度，同时还必须建立健全的考核和考察机制，使资源能够得到优化合理的配置。从最近20多年我国教育的发展现状来看，通过创办大批高等院校和扩招政策，我国的教育事业获得了长足发展，培养出来大量人才满足我国目前经济发展的需要，为我国的社会主义建设发挥重要作用。我们必须清醒认识的到的是：虽然近20年教育改革和发展，已使得我国国民的总体素质得到了显著的提升，培养出了一大批各领域的科学技术和管理人才，对于各行业领域内的高精尖人才培养仍然是我们教育事业的短板之一，归根原因是现行的教育体制和高校的人才培养机制难以造就成为高精尖人才的生长摇篮。可以说，不通过国家的教育立法和政策引導，即使对于新兴的人工智能专业来说，其结果也将会是一样：我们的教育制度将会为我国培养出一大批的人工智能技术人才，然而，却培养不出行业内的高精尖人才。所以，我国的教育体制不改革，小学、初中、高中连同高校的培养机制中的弊端不加以革除，我们的教育将永远只能处于世界三流的水平，这不仅仅是我国教育机构责任和以为，是关系到国家崛起、民族强盛的关键所在。所以要改变当前的现状，必须以国家为主导展开教育体制进行改革，将世界发达国家在人才培养方面的成功经验融入我国传统的教育理念中，推陈出新革故鼎新，推动我国教育强国战略，为我国培养出更多的高精尖的优秀人才，由教育大国向教育强国转变。

（二）从教育机构的微观层面来看涉及到如下三个问题的解决

（1）人工智能专业发展策略

目前国内多数高校都组建了人工智能学院以及人工智能的相关专业，但就如何促进人工智能专业的发展问题，国内外各大高校都开展了一系列的探索工作，目前为止还尚未有统一的标准。笔者认为，就人工智能专业的发展问题，不会有统一固定的模式，也不应该有统一固定的发展模式。人工智能作为一个新学科，不仅不可能通过逐步发展的模式在短期内从无到有发展壮大，而且在发展过程中还容易造成资源的巨大浪费。将人工智能专业与当地的优势产业与高校的传统优势学科相一体化的发展的模式，推动传统优势学科的持续发展，培养出高素质复合型的创新实践人才，同时传统优势学科来带动人工智能专业建设和发展，为人工智能专业的建设和发展提供资源和发展经验，为人工智能专业的发展提供更广阔的发展空间。与传统优势学科融合，展开人工智能专业一体化建设模式。

对人才的管理和考核机制必须作相应的转变。改变传统的唯论文唯项目的单一的评价指标，提升科研人员新资待遇，消除影响科研人员创新的不利因素，激励科研人员以平和的心态进行科学研究，绝不能做急功近利，揠苗助长的行为，构建良好的科研创新氛围和科研管理制度，同时严格施行岗位聘任制度，鼓励科研人员是为科研而进行科学研究，而不是为了发文章，激发科研人员工创新创业的积极性。另一方面，国家和高校要鼓励科研人员积极参与到国际的学术交流中，参与到企业产品的创新和研发中，鼓励科研人员与企业的合作，加快科研成果的转化，以更加务实的态度投入到科学研究中。

（2）人工智能专业的人才培养机制

对于人工智能新生专业的人才培养问题，是人工智能专业建设的重中之重。目前各大高校都在展开一些相应的探索工作，在这众多高校中，毫无疑问南京大学已经走在前列。早于2018年3月，南京大学从顺应国家科技发展战略，切合产业发展需要的角度出发，组建了南京大学人工智能学院，并出版了《南京大学人工智能本科专业教育培养体系》一书，就人工智能本科专业教育培养模式、教学课程体系和人才培养方案等问题做了相关的探索工作。然而读过南京大学出版的培养体系一书，我们就会发现对人工智能专业人才的培养，的确是一项非常艰巨的任务，培养体系中设置的课程不仅数量庞大，而且对本科生来说学习的难度系数较高。对于授课老师和本科学习的同学来说，如此大规模课程的教导和学习，大学四年的本科学习是远远不够的。南京大学人工智能学院的院长周志华教授也提到过：对于本科生的学习来说，能浅尝已然很难得了，要对该领域有深入的学习的话，还是需要读研究生的。

由此，笔者认为，对于人工智能专业的人才培养体系方案的研究，应采取“宜缓不宜急”的准则;对人工智能专业人才的培养应秉持“宜精不宜多”等原则。无论是新兴专业还是传统专业，都不可能在短期内为各高校找到最佳的人才培养方案，这是需要一个长期不断摸索的过程。同时对人工智能专业的招生，也需要国家和高校的相关政策的出台，建立起本硕连读的培养机制，对人工智能专业的学生实行考核分流机制，考核不合格的学生分流到其他专业进行学习。学校也应该为本校人工智能专业的发展做好明确的定位，确定相关课程的学习并配套相关的师资力量，为人工智能专业人才的培养提供必要的土壤。但客观讲人工智能的理论性、技术性以及综合性很强，不但需要学生有深厚的数学和计算机基础，还需要学生对专业课程进行系统地深入地学习。对教师的综合能力的要求也会比较高，所以高校在对人才的引进和人才的考核机制上也需要作出相应的改革。

人工智能专业培养大致可分为软件和硬件两个方向，软件方向倾重于模式识别和机器学习方面的基本理论学习和相关技术应用;硬件方向主要是倾向于机器人设计和智能制造。

软件方向旨在培养掌握人工智能经典理论，能熟练应用经典机器学习技术的专业型人才。为此，除了基础高等数学知识学习，离散数学、概率论与数理统计、凸优化算法、数字信号处理等也是必选课程;对于编程实践，要求掌握多门程序设计课程，如C、C++、Java、Python、MATLAB等。对于软件方向的学习，经典算法的实现和应用是检验学生学习效果和动手能力重要指标。因此要为软件方向的学生提供算法应用的实践平台，要求学生运用所学知识，基于经典算法设计和编程实现软件系统，在实践平台上检验其实现系统的性能优劣，锻炼学生的实际动手能力并培养其创新意识。

硬件方向擬培养出能够进行机器人研发和生产过程智能化控制的专业人才。学生要学习和掌握传统机械设计制造的基本知识和技能外，还需要具备计算机硬件基础知识及如模电、数电，微电子技术、大规模集成电路技术等相关的电路知识，此外计算机嵌入式开发技术也是必修课程。对于硬件方向的学生，实现各类机器人系统及电路系统的模拟和仿真及智能机械的研究和开发是提高其动手实践能力和创新能力有效举措。大规模集成电路的设计和实现也是硬件方向的必修实践课程之一。

从课程体系方面看，人工智能专业学生所学课程涉及面很广。除各方向必修课程外，根据学生自身兴趣还可选修专业选修课程。例如对于学习模式识别和机器学习方向的本科生来说，除了模式识别的基础知识学习之外，人工智能程序设计、知识表示与处理、自然语言处理、模式识别与机器视觉、随机过程、矩阵计算等课程也可学习。

同时学校应采用多种方式教学，如启发式的教学，课堂辩论等教学方法，鼓励学生主动思考，主动 提出问题和解决问题的能力，这样不仅仅能够强化学生主动参与教学的积极性，而且能够活跃课堂气氛，培养学生自发学习的主动性。

各高校必须根据国内外人工智能产业市场发展的需要，以及高校所在地理周边环境的产业优势，以及高校自身师资力量配置和自身传统专业的特点，设置人工只能专业的培养体系和培养计划。

（3）人工智能专业考核机制

为培养出高精尖的科技人才，就必须确立科学的人才培养和考核机制，不拘一格降人才，培养学生的兴趣和爱好，然后根据兴趣和爱好进行分别培养，鼓励学生根据自己的兴趣和爱好，主动展开基础的科学研究工作，杜绝绝专业歧视不合理现象。

1.改变传统方式旧的考察评价体系。传统的教学评价方式依旧较片面单一，以考试或书面成绩为主，而这往往不能全面客观地反映出教师的实际教学效果和学生对知识的实际掌握程度，从而一定程度上有损学生的自主学习积极性和扼杀其创新思维意识。前文中，我们已经提到人工智能专业的开设是我国教育体制改革的一次难得的契机，因此必须以此为契机对我国教育体制中的传统的一考定终身的高考制度进行改革创新，开创更加科学，更加公平的人才选拔和培养机制，承认并鼓励学生成才发展的全面性和多样性。对于人工智能专业来说，可以通过创办校级，省级和国家级的各种人工智能比赛和竞赛活动，鼓励学生主动参赛，以任务驱动为导向，让学生将所学应用于实践中，培养主动学习和动手解决问题的能力，最大程度的挖掘学生的自主能动性月和动手实践的能力，全方位提升学生的整体素质。在大学中，设置动手实践课程，以学生参与各种比赛的成绩作为学生动手实践成绩的评估，鼓励学生主动参与到这些比赛中。

2.改变传统考核中以教师为主导，学生被动接受的评价体系。这种评价机制将会严重损伤学生参与的主动性和积极性，评价标准应采用全过程全方位的评价方式，肯定学生成才的多样性和教育的多元化。这样不但有利于促进性学生的积极性和创新性，且最大程度的发挥学生的专业兴趣和优势，又可以从不同角度发现教学 过程中存在的问题，从而进行改进和调整，使得各主体均能从中受益，相互促进，协调进步，共同发展。

3.构建学校人工智能创新平台，倡导并发起学生组建大学生科研小团队，由专门老师对每个团队进行长期的科研和编程开发方面的指导，为每个科研团队确定一个科研题目或创业项目并进行长期的科学研究和创业，最大程度鼓励学生进行创新和创业的实践活动，并为其提供相应的科研和学术平台，这样不但有利于学生自身能力的提升，也有助于鼓励学生积极参与省级或国家级创新创业比赛以及计算机设计大赛，互联网+等大型比赛获得佳绩。

3 总结

人工智能专业的设置和人工智能人才的培养，是我国在科研和军事方面赶超西方发达国家并进行我国教育体制改革的良好契机。我们必须从国家层面和高校层面分别对我国的教育系统进行相应的改革，在开展大众教育的同时，也要开展高精尖人才培养。屏除我国学术界目前存在的一些浮躁虚假的学术风气，建立合理的科研奖惩机制和资源分配机制，改变目前我国高校中存在的唯论文，唯帽子，唯职称，唯学历，唯奖项考核和资源分配乱象。对传统教育中存在的弊端和陋习要坚决革除，同时借鉴和学习西方发达国家先进的经验和教育理念，尊重学生成才的多样性，建立全面的多维的考察評价体系，培养学生参与科研和动手能力的主动性和积极性，推动我国由教育大国向教育强国和科技强国的转变。

参考文献

[1]周益民，孙明，陈文宇.新工科背景下人工智能专业建设探索[J].当代教育实践与教学研究，2019.（4）：107-108.

[2]班岚，杨灿等.创新创业教育视角下的“人工智能+新工科”发展模式和路径研究[J].远程教育杂志，2018.（4）：83-84.

[3]蒋亦樟，詹千熠，王骏，邓赵红，晏涛.大数据时代数字媒体技术专业发展刍议[J].新课程研究，2018，（11）：22-24.

[4]范超，于宏斌，钱鹏江，袁超，章洁.“互联网+”环境下数字媒体技术专业教学思考与优化[J].现代信息科技，2020，（3）：88-91.

作者简介

于宏斌（1982.01-），男，汉，山东青岛，讲师，博士，研究方向为人工智能机器学习。