陈庆风：人工智能创新应用人才培养模式研究

人工智能创新应用人才培养模式研究

陈庆风

（该文章于2022年12月发表于《人工智能与数据合规及应用》）

　　摘要:人工智能迅猛发展，人工智能发展下需要培养大量的应用型人才。当前人工智能创新人才培养主要围绕理论出发，不能满足创新人才要求，所以建构人工智能创新人才培养教学方案迫在眉睫。本文通过研究当前人工智能创新角度下的人才培养教学目标，分析当前教育现状，从而形成科学化人才培养方案，为人工智能应用人才培养形成科学方法。

　　关键词:人工智能；创新应用；人才培养；模式研究

　　人工智能推动了科技革命和产业革命，成为国家的发展重点。当前人工智能发展迅速，但是同其他国家相比，我国仅有5%的智能技术人才，存在大量的人才缺口，实用性人才短缺。人工智能发展为我国科技发展提供机遇，同时也是实现科技强国的途径。

　　一、人工智能创新人才培养目标

　　高等教育能够为我国培养人才，无论是科研人才还是技术人才，肩负着重要的育人责任。人工智能发展迅速，高校要培养创新技术人才，当前人工智能创新人才培养存在着诸多问题，需要进一步改善。创新人才培养目标主要是要融合国际前沿以及最新的研究成果用案例的方法培养学生创新能力。并且提出了obe的教育理念。课程注重提升课程设置、写作能力以及实践能力的提高，将多方协作创新措施融入，培养学生写作能力，最终产出科技成果。对于创新应用人才方面，也要采取全方位的措施。此外，写作能力引导，需要学生提高解决问题的能力和创新能力。在创新成果产出、评价、应用人才的培养过程当中，要形成科学的人才培养方案，结合发展实际，为人工智能创新发展形成创新人才教学方案。

　　二、人工智能创新人才培养现状

　　（一）对人工智能创新人才认识不足

　　当前，高校对于创新型人才缺少正确的认识。我国人工智能发展起步相对较晚，对于创新人才的培养也仅是近几年的教育方向，因此，高校缺少科学的培养方案，忽视了理论和实践能力的结合，学生成为了理论的机器，缺少实践能力，很难实现创新型。大部分高校并未形成创新人才实施方案，也并没有专业特色。对于创新人才的培养也仅是“照葫芦画瓢”的方式，导致学生的基础薄弱，缺少丰富的经验，很难迎合社会发展需要。

　　（二）缺少人工智能创新人才培养评价

　　当前创新人才培养机制影响了教学质量。随着大规模人工智能的应用，企业需要研发产品，就要形成应用型人才。高校在培养人才过程中，围绕相关专业课程展开，例如学习机器学习、挖掘数据识别模式等。对于学生进行专业性的培养，并没有为学生形成学习质量评价。学生仅是局限于会与不会，并不能符合时代的和社会的要求。因此，要建构合理的人工智能评价机制，才能够提高专业教育水平。