王東　毛玉萃　鄒啟杰

摘 要 人工智能課程具有跨專業(yè)性的特點(diǎn)，它的發(fā)展對(duì)實(shí)踐教學(xué)有重要的支撐作用。發(fā)展人工智能已成為國(guó)家戰(zhàn)略，目前高校大力培養(yǎng)AI人才，助力我國(guó)人工智能發(fā)展戰(zhàn)略。從知識(shí)結(jié)構(gòu)來(lái)看，人工智能包括理論與應(yīng)用，跨越傳統(tǒng)學(xué)科邊界。國(guó)際人工智能發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)表明，人工智能的發(fā)展離不開(kāi)市場(chǎng)導(dǎo)向與系統(tǒng)布局的結(jié)合，通過(guò)高校與企業(yè)的合作，利用企業(yè)的人力資源，結(jié)合我國(guó)國(guó)情和學(xué)校管理經(jīng)驗(yàn)，推進(jìn)校企合作的方式，實(shí)現(xiàn)學(xué)校與企業(yè)的互補(bǔ)，推進(jìn)高校人工智能的發(fā)展路徑。

關(guān)鍵詞 校企合作 人工智能 實(shí)踐與改革

中圖分類號(hào)：G642 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0前言

近年來(lái)，人工智能正在不斷的深入影響經(jīng)濟(jì)、政治、等各個(gè)領(lǐng)域，發(fā)展人工智能已經(jīng)成為一些發(fā)達(dá)國(guó)家的重要科技戰(zhàn)略。國(guó)家現(xiàn)在非常重視AI技術(shù)人才，為了培養(yǎng)AI技術(shù)人才，滿足社會(huì)需求，各大高校應(yīng)重視培養(yǎng)AI技術(shù)人才。隨著AI技術(shù)與經(jīng)濟(jì)不斷的發(fā)展，需求崗位不斷的增加，AI人才培養(yǎng)需要與各大高校合作才能提供企業(yè)所需要的人才，才讓各大高校畢業(yè)生有好的就業(yè)前景。

1高校人工智能人才培養(yǎng)存在的問(wèn)題

當(dāng)前大部分高校把人工智能課程普遍開(kāi)設(shè)在計(jì)算機(jī)專業(yè)當(dāng)中，沒(méi)有獨(dú)立的人工智能學(xué)院和獨(dú)立的課程，這導(dǎo)致人工智能的知識(shí)比較片面、課程比較少，大多都是概念知識(shí)。高校人工智能主要是以概念化、講課方式進(jìn)行，用完整的例子教學(xué)非常的少，這樣會(huì)讓學(xué)生覺(jué)得人工智能全部都是概念化的知識(shí)，文字太多，會(huì)讓學(xué)生覺(jué)得枯燥無(wú)味，漸漸地失去學(xué)習(xí)的興趣。各大高校的人工智能都是制定好的學(xué)習(xí)目標(biāo)，設(shè)置好的專業(yè)課，老師只是去講課，全部都是理論化的教學(xué)，與企業(yè)所需要的人才完全脫軌，在教學(xué)實(shí)施中完全沒(méi)有體現(xiàn)社會(huì)和企業(yè)需要。人工智能教學(xué)不僅要有優(yōu)秀的老師，還需要教學(xué)場(chǎng)地和實(shí)驗(yàn)室和配套設(shè)備，但是現(xiàn)在一些高校沒(méi)有獨(dú)立的實(shí)驗(yàn)室，沒(méi)有人工智能方面優(yōu)秀的老師，所以人工智能的教學(xué)內(nèi)容不夠統(tǒng)一，沒(méi)有針對(duì)性的教材。

2校企合作人工智能實(shí)踐教學(xué)方法

從目前來(lái)看，各大高校人工智能教學(xué)側(cè)重于理論知識(shí)，對(duì)于學(xué)生動(dòng)手實(shí)踐能力的培養(yǎng)明顯不足，使得學(xué)生的能力無(wú)法得到社會(huì)的認(rèn)可，這就需要其在社會(huì)上進(jìn)行二次學(xué)習(xí)來(lái)提高自身的專業(yè)實(shí)踐能力，因此為在校學(xué)生提供社會(huì)實(shí)踐機(jī)會(huì)是各大高校目前最需要做的事情。

2.1培養(yǎng)學(xué)生的自主意識(shí)

現(xiàn)在人工智能的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛，學(xué)習(xí)人工智能的學(xué)生要不斷的學(xué)習(xí)，不斷的去嘗試，自主學(xué)習(xí)是每個(gè)學(xué)生必備的技能，不斷的在網(wǎng)上學(xué)習(xí)新的知識(shí)，還有相關(guān)的論文，這樣以后遇到問(wèn)題才能夠自主解決。在學(xué)習(xí)的時(shí)候，要求學(xué)生必須學(xué)會(huì)運(yùn)用工具，AI的研究過(guò)程中，互聯(lián)網(wǎng)中存在大量的開(kāi)源代碼以及工具。比如，學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中遇到問(wèn)題可以快速的去解決，如果學(xué)生不懂這些工具以及代碼，那么這些問(wèn)題會(huì)一直存在。還有算法等一些問(wèn)題，只要學(xué)會(huì)這些工具以及代碼和一些經(jīng)典算法，以后遇到問(wèn)題就能快速的解決，還能節(jié)約時(shí)間。

2.2校企合作的人工智能實(shí)踐教學(xué)模式

學(xué)生實(shí)踐能力對(duì)其今后發(fā)展具有重要的影響，為了使學(xué)生將在校學(xué)習(xí)到的人工智能理論知識(shí)與實(shí)踐高度融合，學(xué)校應(yīng)該加強(qiáng)與當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的溝通，為學(xué)生爭(zhēng)取更多的實(shí)踐崗位，這也能夠解決企業(yè)的人才需求。高校需要企業(yè)也參與人工智能教學(xué)過(guò)程中去，這樣才能理論與實(shí)踐相結(jié)合。企業(yè)可以建立相關(guān)的實(shí)踐平臺(tái)，一般學(xué)校不具備建立專業(yè)實(shí)驗(yàn)室的資金，和校企合作，可以利用企業(yè)來(lái)建立實(shí)驗(yàn)室和相關(guān)的平臺(tái)，組織教學(xué)實(shí)踐工作。AI開(kāi)發(fā)工程當(dāng)中，企業(yè)可以累積案例，這些案例都是非常實(shí)用的，是有針對(duì)性的案例。把這樣的案例放在實(shí)際的教學(xué)過(guò)程中去，學(xué)生就會(huì)有興趣學(xué)習(xí)人工智能這門課，可以幫助學(xué)生更好的了解人工智能這門課。高?？梢岳眠@些課程以及和學(xué)生去參與工程項(xiàng)目，能夠提高學(xué)生的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。一些高校比較缺少經(jīng)驗(yàn)豐富的工程老師和實(shí)踐課的老師，高校通過(guò)企業(yè)去聘請(qǐng)一些有能力的老師，這樣可以實(shí)現(xiàn)技術(shù)以及理論的相結(jié)合。高校學(xué)生可以去相應(yīng)的企業(yè)實(shí)習(xí)來(lái)提高學(xué)生的技術(shù)以及職業(yè)素養(yǎng)。企業(yè)和企業(yè)也可以合作，因?yàn)槠髽I(yè)之間也會(huì)有競(jìng)爭(zhēng)，企業(yè)與企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)在于自己企業(yè)的優(yōu)秀學(xué)員。校企合作，企業(yè)可以讓自己的領(lǐng)域提升知名度，實(shí)現(xiàn)很好的廣告效應(yīng)。校企合作可以讓企業(yè)找到適合的人工智能技術(shù)人才。企業(yè)可以組織一些研究課題，讓高校學(xué)生去參與，讓學(xué)生自己去自由發(fā)揮，提高學(xué)生創(chuàng)造性思維能力。所以校企合作是相互的，可以說(shuō)是互利互惠的。

3結(jié)束語(yǔ)

校企合作無(wú)疑是人工智能實(shí)踐教學(xué)的重要力量，在很長(zhǎng)一段時(shí)間里，人工智能技術(shù)人才的提供是非常緊張的，高校的發(fā)展中應(yīng)科學(xué)處理與企業(yè)的關(guān)系。本文主要分析了人工智能教學(xué)的不足，以及企業(yè)與高校教學(xué)過(guò)程中的建立，以及實(shí)驗(yàn)室、自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)，通過(guò)一些問(wèn)題的不斷討論以及深入的了解，在教學(xué)過(guò)程中不斷改進(jìn)和完善，進(jìn)一步提高學(xué)生對(duì)人工智能技術(shù)的掌握。

作者簡(jiǎn)介：一作：王東（1969.12-）男，漢族，遼寧丹東人，碩士，大連大學(xué)信息工程學(xué)院高級(jí)工程師，研究方向：自動(dòng)化、物聯(lián)網(wǎng);二作：毛玉萃（1964.10-）女，漢族，江西高安人，碩士，大學(xué)大學(xué)信息工程學(xué)院副教授，研究方向：操作系統(tǒng)、信息系統(tǒng);三作：鄒啟杰（1978.10-）女，漢族，山東人，博士，大連大學(xué)信息工程學(xué)院副教授，研究方向：智能規(guī)劃與決策。

參考文獻(xiàn)

[1] 蔡冬玲，馮剛，李學(xué)國(guó).民辦高職院校人工智能專業(yè)群的校企合作建設(shè)[J].產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究，2019（03）：53-54.