關(guān)鍵詞：人工智能；高職學(xué)生；課程設(shè)計；非認(rèn)知技能

0 前言

如今，作為新一輪科技革命的典型代表，非人工智能莫屬。人工智能（Artificial Intelligence，英文縮寫為AI） 是綜合了計算機(jī)、信息論、控制論、邏輯學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、語言學(xué)、倫理學(xué)等學(xué)科發(fā)展起來的新興交叉學(xué)科，是計算機(jī)技術(shù)發(fā)展的高級階段[1]。人工智能作為一種新型的通用技術(shù)，其具備的協(xié)同創(chuàng)造、融合替換的特點(diǎn)將對社會和經(jīng)濟(jì)帶來巨大影響，已被世界各國列入國家科技戰(zhàn)略。包括中國在內(nèi)的多個國家都相繼出臺一系列促進(jìn)和規(guī)范人工智能發(fā)展的政策。人工智能在近幾年正以迅雷不及掩耳之勢“席卷”并“改造”著人類的各個行業(yè)，甚至部分行業(yè)的改造呈現(xiàn)出顛覆性的態(tài)勢。為了適應(yīng)這個時代人工智能給社會帶來的不可逆轉(zhuǎn)的巨變，并考慮到人工智能可能對高職學(xué)生就業(yè)形勢的沖擊，高職院校應(yīng)該將人工智能的相關(guān)知識通過專業(yè)必修課或通識選修課的方式融入各個專業(yè)的知識體系，使其成為高職學(xué)生必備的知識素養(yǎng)。具體課程設(shè)計可以結(jié)合新職業(yè)需求，讓各專業(yè)的學(xué)生能從編程這個底層邏輯開始，了解人工智能的發(fā)展歷史、掌握其應(yīng)用方法、培養(yǎng)其思維意識、理解其倫理關(guān)系，以達(dá)到提升將其運(yùn)用于本專業(yè)的創(chuàng)新能力。課程教學(xué)過程中還應(yīng)突出非認(rèn)知技能的重要性，使學(xué)生真正意識到非認(rèn)知技能對其就業(yè)崗位的影響。

1 新職業(yè)需求下的人工智能學(xué)習(xí)

人工智能涵蓋的學(xué)科范圍非常廣泛，由于高職院校學(xué)生受知識儲備所限，雖然沒有必要把所有人工智能技術(shù)都學(xué)精學(xué)透，但人工智能課程還是應(yīng)根據(jù)新職業(yè)的需求特點(diǎn)，有主次、分步驟、分專業(yè)地進(jìn)行教學(xué)設(shè)計，進(jìn)行人工智能典型實(shí)訓(xùn)案例的選取。

1.1 典型人工智能實(shí)訓(xùn)案例設(shè)置

分析目前人工智能技術(shù)主要包括以下幾種：

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning） ：這是人工智能的核心技術(shù)之一，它使機(jī)器能夠通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和模式來實(shí)現(xiàn)任務(wù)或決策的自動化。其典型方法是監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)（Deep Learning） ：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的最重要分支之一，它通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式來處理和分析數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)常用于圖像識別、自然語言處理、語音識別等領(lǐng)域。

自然語言處理（Natural Language Processing，NLP） ：NLP技術(shù)使機(jī)器能夠理解、解釋和運(yùn)用人類語言。它涉及的任務(wù)包括語音識別、語義理解、文本生成、機(jī)器翻譯等。

計算機(jī)視覺（Computer Vision） ：計算機(jī)視覺技術(shù)使機(jī)器能夠識別、分析、運(yùn)用和理解圖像及視頻數(shù)據(jù)。

它常在人臉識別、圖像分類、目標(biāo)檢測等任務(wù)中發(fā)揮作用。

機(jī)器人技術(shù)（Robotics） ：機(jī)器人技術(shù)涉及將人工智能應(yīng)用于機(jī)器人的控制和自主決策。它涵蓋了運(yùn)動控制、感知控制、規(guī)劃與決策、人機(jī)交互等多個方面，可以應(yīng)用于制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、醫(yī)療健康等領(lǐng)域。

專家系統(tǒng)（Expert Systems） ：專家系統(tǒng)基于規(guī)則和知識庫構(gòu)建，能夠模仿專家知識和經(jīng)驗(yàn)，提供專業(yè)級的決策支持。

自主決策（Autonomous Decision-Making） ：自主決策技術(shù)使人工智能系統(tǒng)能夠在沒有人類干預(yù)的情況下做出決策。這包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)、演化算法、群體智能等技術(shù)，可以應(yīng)用于智能游戲、智能交通、智能金融等領(lǐng)域。

根據(jù)以上各類人工智能技術(shù)的特點(diǎn)及落地應(yīng)用場景，人工智能課程可以設(shè)置如人工智能基礎(chǔ)、人工智能編程、圖像識別、人臉識別、生物信息識別、自然語言處理、智能語音、無人駕駛、數(shù)據(jù)挖掘在內(nèi)的10個典型實(shí)訓(xùn)案例。通過這些交互體驗(yàn)式案例激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，體驗(yàn)人工智能技術(shù)的應(yīng)用效果。

1.2 人工智能新職業(yè)分析

為了適應(yīng)經(jīng)濟(jì)和技術(shù)的發(fā)展，也為了促進(jìn)就業(yè)、創(chuàng)業(yè)，國家每隔一段時間都會根據(jù)市場需求公布新的職業(yè)。職業(yè)院校可根據(jù)這些公布的新職業(yè)調(diào)整專業(yè)設(shè)置和課程內(nèi)容，提高教育的針對性和實(shí)用性。近幾年國家分四批公布了56個新職業(yè)，這里把它們按照數(shù)字智能類、信息管理類、需求服務(wù)類進(jìn)行了匯總分類，具體分類如表1所示。

從表1中可以看出，隨著人工智能技術(shù)的不斷普及，大量直接應(yīng)用人工智能的數(shù)字智能類新職業(yè)快速涌現(xiàn)，占比已達(dá)新職業(yè)總和的39%。而信息管理類（占比29%） 和需求服務(wù)類（占比27%） 的新職業(yè)也都存在間接使用或服務(wù)人工智能的場景。因此，高職院?？梢愿鶕?jù)各專業(yè)對應(yīng)就業(yè)類型的變化，以及對人工智能技術(shù)使用需求程度的不同，采用專業(yè)必修或通識選修的方式進(jìn)行人工智能課程的教學(xué)。

1.3 高職各類專業(yè)學(xué)習(xí)人工智能需掌握技術(shù)分析

1） 對于計算機(jī)類專業(yè)，人工智能課程應(yīng)作為專業(yè)必修課程納入教學(xué)計劃。表1中公布的數(shù)字智能類新職業(yè)、信息管理和需求服務(wù)類新職業(yè)已經(jīng)覆蓋了當(dāng)前大部分人工智能應(yīng)用場景。前文規(guī)劃的人工智能編程、圖像識別……數(shù)據(jù)挖掘這10個典型實(shí)訓(xùn)案例都應(yīng)在教學(xué)過程中實(shí)施。針對高職學(xué)生知識儲備特點(diǎn)，人工智能編程實(shí)訓(xùn)案例可采取進(jìn)階學(xué)習(xí)方式：在低年級開設(shè)Python和C++課程，進(jìn)行編程語言理論學(xué)習(xí)，通過調(diào)試實(shí)踐熟悉Numpy、Pandas數(shù)據(jù)處理、Matplotlib、Seaborn數(shù)據(jù)可視化；在高年級進(jìn)行Pytorch開源框架的熟悉使用和經(jīng)典算法的應(yīng)用實(shí)踐[2]。

2） 對于非計算機(jī)類專業(yè)，人工智能課程可作為通識選修課程納入教學(xué)計劃。人工智能技術(shù)在不同專業(yè)都存在典型應(yīng)用場景，這些應(yīng)用場景大多都能在新公布的職業(yè)中有所體現(xiàn)?？梢酝ㄟ^對典型人工智能應(yīng)用場景對應(yīng)典型人工智能新職業(yè)的分析，有重點(diǎn)和針對性地選擇實(shí)訓(xùn)案例，具體對應(yīng)表如表2所示。

在人工智能課程設(shè)置的10個典型實(shí)訓(xùn)案例中，人工智能基礎(chǔ)、人工智能編程（Python） 實(shí)訓(xùn)案例在每個非計算機(jī)類專業(yè)都應(yīng)予以學(xué)習(xí)，畢竟在當(dāng)前的就業(yè)環(huán)境下，掌握Python編程能為就業(yè)增加競爭優(yōu)勢。此外，建議數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵱?xùn)案例也可作為各專業(yè)必修的案例，因?yàn)樵摪咐婕皵?shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注等內(nèi)容，本身就擁有許多就業(yè)機(jī)會；該案例涉及的數(shù)據(jù)分析、圖表展示也是職場制作各類報表必不可少的內(nèi)容，還能為學(xué)生在職場增添價值。

2 注重非認(rèn)知技能的培養(yǎng)

正如有學(xué)者所言，“未來的職業(yè)教育必須以提升職業(yè)人綜合素質(zhì)為根本出發(fā)點(diǎn)，才能適應(yīng)人工智能時代對人才的要求?！盵3]注重非認(rèn)知技能的培養(yǎng)可以間接地保障學(xué)生的就業(yè)，讓學(xué)生及時應(yīng)對未來職業(yè)劃分的挑戰(zhàn)，還能使學(xué)生更多地關(guān)注人機(jī)協(xié)作，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新智慧管理。

2.1 保障學(xué)生就業(yè)

職業(yè)教育重視培養(yǎng)學(xué)生的非認(rèn)知技能是對學(xué)生就業(yè)的一種保障。作為綜合素質(zhì)里不可或缺的非認(rèn)知技能主要指社會交往中表現(xiàn)出來的思想、情感和行為[4]。以溝通協(xié)作、自我情緒管理、學(xué)習(xí)問題解決為特質(zhì)的非認(rèn)知技能，具有跨專業(yè)、復(fù)合式的特點(diǎn)。2010 年以后，許多國家對能保持就業(yè)穩(wěn)定性的非認(rèn)知技能日益關(guān)注，在人工智能日益普及的形勢下，企業(yè)對于人才技能的需求已悄然發(fā)生改變，已經(jīng)由過去注重認(rèn)知技能向注重非認(rèn)知技能轉(zhuǎn)變。

2.2 應(yīng)對未來的職業(yè)劃分挑戰(zhàn)

記得一句廣告語“……掌握核心技術(shù)……”。如今人工智能技術(shù)廣泛的應(yīng)用帶來一種狀況，那就是核心技術(shù)擁有者掌握了核心層面的技術(shù)，這使得普通工人只須完成一般簡單化的操作?？梢灶A(yù)見未來職業(yè)不管簡單復(fù)雜，容易被人工智能代替的往往就是能夠?qū)崿F(xiàn)程序化的崗位，這可能將使職業(yè)的劃分由“認(rèn)知技能高低”轉(zhuǎn)化為“程序化與否”。在這種形勢下，職業(yè)教育更應(yīng)該注重培養(yǎng)學(xué)生的非認(rèn)知技能——這種無法被程序化的能力。

2.3 關(guān)注人機(jī)協(xié)作，創(chuàng)新智慧管理

應(yīng)用人工智能的程序化、規(guī)則性認(rèn)知勞動會對傳統(tǒng)職業(yè)的知識技能要求有所改變，這不得不讓高等職業(yè)教育重視學(xué)生的人機(jī)協(xié)作、創(chuàng)新管理能力的培養(yǎng)，尤其是培養(yǎng)能解讀人工智能工具輸出結(jié)果或在判別模糊時做出決策能力的智慧型管理人才[3，5]。

3 人工智能教學(xué)問題分析

有別于本科院校的雄厚師資和配套科研環(huán)境，高職院校人工智能課程師資和實(shí)踐資源的缺乏，是如今亟待解決的問題。

3.1 教師對人工智能技術(shù)應(yīng)用不夠深入

與已熟悉人工智能技術(shù)的新進(jìn)教師不同，學(xué)校原有教師應(yīng)主動參與人工智能相關(guān)培訓(xùn)，學(xué)會持續(xù)有效使用人工智能技術(shù)，熟悉人工智能的實(shí)際應(yīng)用場景，了解人工智能相關(guān)倫理等。同時還要重新審視實(shí)踐環(huán)節(jié)的設(shè)置，充分挖掘與開發(fā)不易被替代的、人類獨(dú)有的思維或人工智能輔助的創(chuàng)新型作業(yè)，培養(yǎng)能夠勝任人工智能難以替代的高素質(zhì)人才。

3.2 人工智能教學(xué)設(shè)備與資源不足

人工智能技術(shù)應(yīng)用一般都需要較高性能的計算機(jī)硬件設(shè)備，另外還需要比較穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)配套設(shè)施，數(shù)據(jù)加載、訓(xùn)練平臺也是不可或缺的。這需要開課學(xué)校能夠獨(dú)立或?qū)で笃髽I(yè)合作來加大配套資金的投入和實(shí)踐環(huán)境的建設(shè)提升，真正提高人工智能技術(shù)在教學(xué)實(shí)踐中的應(yīng)用效果[6]。

4 結(jié)束語

人工智能技術(shù)融入各行各業(yè)已是大勢所趨，雖然不同專業(yè)受到人工智能技術(shù)影響存在差異，但面對新職業(yè)的挑戰(zhàn)，高職院校各專業(yè)都開設(shè)人工智能課程已是勢在必行。一個擁有開放知識體系的、可被多學(xué)科兼容的交叉學(xué)科取代具有封閉知識體系的單一學(xué)科的時代已然到來。