基于“人工智能+X”的高职高技能人才培养模式与路径

易雅琴 谢宾

一、“人工智能+X”的高技能人才培养的时代背景

（一）全球人工智能时代加速到来

21世纪以来，人工智能技术迅速发展并取得一系列重大突破，成为引领全球新一轮科技和产业革命的代表性技术，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。首先，人工智能技术发展迅速，应用广泛。 其次，全球高新科技领军企业纷纷布局人工智能。最后，以德国、美国、日本为代表的发达国家纷纷制定人工智能发展战略。可以说，全球经济社会发展的种种迹象和事实都表明，人工智能时代正在加速到来。

（二）我国产业发展迎来迈向中高端的机遇期

首先，从全球范围看，以人工智能技术为代表的新一轮科技和产业革命蓬勃兴起，为我国产业发展迈向中高端创造了难得的历史机遇。其次，从我国国情来看，经过改革开放四十多年的持续发展，我国产业发展已进入从量变向质变飞跃的关键期。不论是从全球科技和产业发展的宏观形势上来看，还是从国内社会经济、科技和产业发展的趋势上来看，我国产业迈向中高端都已经迎来了历史机遇期，大批量培养“人工智能+X”高技能人才正是产业升级的迫切需要和必然要求。

（三）高职教育现代化加速推进

首先，在校园建设方面，经过十多年的信息化建设，我国高职院校已经基本具备了进行全面信息化教学的条件和能力。其次，在专业建设方面，以往高职院校的专业建设以单一学科专业为基本单元，学科专业之间的交叉融合层次较低。最后，在国际化办学方面，随着“一带一路”建设的深入开展，我国对外开放力度逐步扩大，这些都为高职教育国际化创造了更加优越的环境和条件。在国家战略和政策的支持下，国内外高职教育交流与合作明显增多，国际优质职业教育资源流入我国的数量和质量均大幅提升，为国内高职院校加强新兴专业学科的教育布局、更好地利用国内外优秀教育成果提供了便利。

二、“人工智能+X”高技能人才的典型特征

（一）专业精：掌握精湛扎实的专业理论与实践技能

基于“人工智能+X”的高职教育高技能人才培养，首先要凸显高技能人才在专业精度层面的高要求。“人工智能+X”高技能人才的专业精主要体现在：一是要拥有扎实的专业基础知识。“人工智能+X”高技能人才必须是掌握了扎实的复合专业知识的人才，不仅要精通人工智能专业知识，还要至少掌握一门人工智能关联学科的专业知识，拥有完备的知识结构。二是要拥有精湛的专业操作技能。“人工智能+X”高技能人才必然是拥有精湛的人工智能专业操作技能的人才，其不仅可以胜任各类企业应用人工智能技术岗位实际操作的要求，还应当能够承担人工智能技术在应用层面的研发以及创新任务。

（二）素质广：具备多学科交叉的复合型能力素养

“人工智能+X”高技能人才的素质广应体现在两个方面：一是宽知识面。“人工智能+X”高技能人才除掌握专业知识外，还应当广泛涉猎人文学科，尤其是要拥有一定程度的哲学、社会学、美学、语言学、文学等学科知识。二是强通用能力。“人工智能+X”高技能人才要适应不断变化的岗位职责和工作要求，并且实现个人的持续成长和职业的可持续发展，就必须拥有较强的职业通用能力。

（三）视野新：对前瞻性事物的敏锐把握和创新能力

“人工智能+X”高技能人才的视野新包含三方面的内涵：一是对新技术、新应用的敏锐性。人工智能时代的高技能人才要保持视野新，首先要保持对新技术、新应用的敏锐性，时时关注并能够及时发现科技发展的新动向。二是对技术发展趋势的洞察性。 “人工智能+X”高技能人才必须具备深刻的专业洞见和判断力，以最大化开展技术研发并提升应用的效率。三是人工智能应用过程中的创新意识。“人工智能+X”高技能人才要以新视角、新观念、新方法、新路径解决人工智能发展过程中遇到的各类问题，发挥出自身对人工智能发展和应用的支撑作用。

三、基于“人工智能+X”的高技能人才培养模式构建

（一）基于“人工智能+X”的教学模式建构

 基于“人工智能+X”的教学模式构建应当采用模块化教学模式。在具体实施层面，需遵循两大原则：一是理论与实践一体化原则。在教学模式构建过程中，就必须切实遵循理论与实践一体化的原则，添加更多实践教学模块和教学内容。二是学科专业一体化原则。构建基于“人工智能+X”的模块化教学模式必须遵循学科专业一体化的原则，要在各课程模块中充分体现专业群建设、学科交叉融合的要求和特征。在课程模块划分上，可以把专业教学内容总体上分为文化素质模块、专业基础通用模块、专业知识模块、专业操作模块，每一模块下设计若干课程模块，通过科学的知识模块划分与灵活的课程模块设置来实现优质高效的“人工智能+X”复合专业教学。

（二）基于“人工智能+X”的学习模式建构

首先，在学习理论层面，学习者可以根据自身的知识基础、学习能力、个性特征、学习目标的不同，采用不同的学习理论指导自身的学习活动和学习过程，在有必要的情况下可以混合不同的学习理论指导不同的学习任务，实现学习者主动探索式学习。其次，在学习资源层面，学习者除了在课堂上听讲学习之外，不但可以借助校园网络教学平台、移动线上教学平台学习在线课程，深化课堂教学所习得的知识，还可以依托智能学习平台制订适合自身学习特点、知识基础和学习进度的学习方案，增强知识学习的整体性和系统性。再次，在学习环境层面，现代信息化、智能化的学习环境已经突破了传统的学习时空限制，学习者有条件随时随地进行学习，并且可以借助虚拟现实技术进行“跨时空”学习。基于“人工智能+X”的学习模式不仅需要学习人工智能知识，也应当熟悉人工智能应用的操作方法。融合线上环境、线下环境以及虚拟环境的学习模式，既充分发挥了人工智能、信息技术的优势，也进一步增强了学生应用人工智能技术和产品的能力。最后，在学习方式层面，传统的学习方式通常都是个体独自学习，而在信息化、智能化的学习环境中，学习者之间的交流与协作变得十分容易，这无疑为讨论学习、探究学习、协作学习开辟了空间。基于“合作”理念建立的学习小组，可以共同探索某一专题的知识，并在学习过程中相互激励，从而显著增强学习效果。

（三）基于“人工智能+X”的教学管理与评价模式建构

一是教学管理模式要实现数字化、精准化。数字化管理是信息时代特有的管理方式，依托于校园信息平台和智能管理平台，高职院校可以将更多形式的管理信息转化为量化数据，以便比对分析、总结规律，为教学管理者的决策提供更充分的数据支持，提高管理决策的科学性。二是教学评价要实现多元化、伴随化。依托校园信息平台和智能管理平台，高职院校有能力也有条件实施多元化评价。此外，利用大数据技术动态监测每一个学生在不同学习阶段的课堂表现、考试成绩等信息，可以实现教学评价的伴随化，缩短评价周期，更及时地给予所有学生关于学习情况的评价和反馈，帮助其更快地实现自我调整。

四、新形势下“人工智能+X”高技能人才培养的推进路径

（一）突出链式思维，科学确立“人工智能+X”高技能人才培养目标的定位

运用链式思维确立“人工智能+X”高技能人才培养目标的定位，关键是要深入探究影响“人工智能+X”高技能人才培养的根本性因素。从内在因素来看，高职院校人才培养主要受学校教育传统、师资力量、教学条件的影响；从外部因素看，高职院校人才培养主要受产业结构调整、市场需求变化、生产工艺以及技术革新等因素的影响。就前者而言，高职院校在规划设定“人工智能+X”高技能人才培养目标的定位时，必须依次考虑学校办学的类型定位、功能定位、层次定位、学科定位、方向定位、规模定位和特色定位七大要素，从实际出发，根据自身的办学优势确立“人工智能+X”高技能人才培养目标的定位。就后者而言，高职院校在规划设定“人工智能+X”高技能人才培养目标定位的前期，必须深入区域产业、行业一线进行充分细致的考察调研，全面了解现阶段区域产业、行业发展对人工智能技术研发和应用的需求，明确人工智能支撑产业、行业发展的领域和方向，在此基础上结合学校自身的办学优势和办学特色确立“人工智能+X”高技能人才培养目标的定位。

（二）落实赋能应用，打造“专业、通用、交叉”的课程体系

一是要体现出高度的专业性。高职院校要高度重视“人工智能+X”课程教材的编订、选用以及师资队伍建设工作，以高质量的教材和师资保障“人工智能+X”课程体系的专业性。二是要体现出较强的通用性。“人工智能+X”的复合型专业教育应当更加关注受教育者通用能力的培养，在课程建设过程中注重课程体系的通用性，提高受教育者对变化中的技术环境和社会经济环境的适应能力。三是要体现出学科间的交叉性。人工智能教育必然是学科交叉型教育，受教育者除了要掌握相关专业知识和技能之外，还必须具备良好的科学精神、人文素养。“人工智能+X”的专业课程体系不仅要包含人工智能的核心内容，还要包含与人工智能相关的人文学科的内容。

（三）强化融会贯通，建立“人工智能+X”的多学科交叉育人机制

一是要整合校内人工智能教学和研究的相关资源，促进学科之间、学院之间的交叉合作育人。第一，推动人工智能相关专业科研与教学的硬件资源整合共享，打通人工智能以及“X”专业的教学系统和实验室，共享科研和教学设施、设备、教具，充分发挥校内多专业学科硬件资源的协同效应；第二，推动人工智能相关专业的教育资源共建共享，建立跨学科专业的研究和教学导师团队，建设跨学科专业的教材体系、课程体系，增强跨专业教学联动性。二是要协调好学科和学院间的关系，构建与多学科交叉育人相适应的管理体系。教学管理、学生管理对专业教育起着规范和支撑的作用，是高职教育人才培养过程中的两项重要工作。在教学管理上，应当增设专门的协调管理专员，帮助各学科专业导师更好地协同指导学生的学习过程；在学生管理上，则应当适当拓展课程选择的范围和灵活性，给予学生更多的专业发展自主权，突出学生在学习过程中的主体性。

（四）拓展育人载体，构建“人工智能+X”高技能人才多维融合育人体系

一是搭建校际之间的合作育人平台，整合各类高职院校中的教育资源。高职院校应当依托自身办学优势和专业优势，与区域内高职院校开展更多形式的“人工智能+X”复合专业教学资源共建共享和教学经验学习交流，发挥区域高职教育资源整合的合力，为“人工智能+X”高技能人才培养创造更优越的物质条件和更充分的资源支撑。二是搭建国际性的合作育人平台，整合国内外高职教育资源。高职院校要积极探索联合培养、暑期学校、短期访学等人才培养新模式和新路径，加强与国际优质高职教育机构的办学合作，积极引进国际学术大师和名师，多举措、多渠道提升“人工智能+X”复合专业学生的国际视野和国际竞争力。三是搭建职业技能竞技平台，以赛促学，以赛促练，增强“人工智能+X”的专业学习效果，提高学生实践技能水平。全国职业院校技能大赛应当增设“人工智能+X”复合专业的比赛项目，高职院校应当鼓励品学兼优的学生积极参与相关比赛，充分发挥职业技能大赛的引导、激励和示范效应，促进“人工智能+X”专业教学水平和质量的提升。

（五）深化产教融合，打造厚植于产学研一体的“人工智能+X”高技能人才培养实践基地

一是要深刻认识到产教融合、校企合作在推进“人工智能+X”复合专业教育过程中的独特作用和战略意义，积极与各类IT企业开展人工智能产学研合作，形成良好的产教融合关系。二是要加大资金投入力度，与合作企业共建共享基于“人工智能+X”的实习实训基地，完善校内实践基地的设施和功能，为学生创造更多的实习实训机会，让所培养的人工智能专业人才能够面向丰富场景应用和重大现实问题发挥出应有的专业能力。三是要利用好IT企业掌握的丰富人工智能应用场景数据和先进的人工智能开发工具、前沿技术，进一步充实自身“人工智能+X”复合专业的教育资源和技术资源，提升人才培养的质量和水平。四是要在实习实训基地建设过程中纳入人工智能创新创业项目孵化器，依托孵化平台鼓励和引导“人工智能+X”复合专业学生探索创新想法，实践创业项目，通过实战训练提升学生对人工智能的认知水平和实操能力。

摘自《教育与职业》2020.17