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【央视新闻客户端】
在人工智能专业扩招的热潮之下，如何提升这一专业的人才培养质量，加强专业的内涵建设，是高校必须认真思考的问题。近日，光明日报《教育周刊》连续刊登人工智能专业人才培养相关文章，引发笔者共鸣。
顺应产业发展和时代变革的必然选择
当前，人工智能已经成为引领未来的战略性技术，更是国际竞争的新焦点。在这种背景下，加强人工智能人才自主培养，无疑是推动人工智能及其产业发展的关键之举。
从产业发展来看，2024年9月，工业和信息化部的信息显示，我国人工智能核心产业规模已接近6000亿元人民币。行业的迅猛发展使得人工智能人才需求与日俱增。北京一家教育创新研究院近日发布的《2024中国人工智能人才发展报告》指出，随着人工智能产业的发展，AI人才供需比从2022年的0.63降至2023年的0.39，人才供不应求的程度加剧。因此，高校加大这类人才培养力度，是顺应产业发展和时代变革的必然选择。
人工智能专业人才培养面临多重挑战
人工智能专业扩招虽是大势所趋，但是培养怎样的人、如何培养人却是热潮之下更应审慎思考的问题。
第一，行业发展“快”节奏与高校育人“慢”特质存在冲突。人工智能行业技术迭代速度快，从2022年11月ChatGPT问世到2025年1月DeepSeek发布，语言大模型的算法已出现阶跃式提升。同时，人工智能技术的应用场景拓展迅速，从工业控制系统、人形机器人到智能驾驶、智慧医疗，应用场景不断丰富发展。但高校的人才培养天然具有“慢”特质，作为一项系统工程，人才培养需要在培养目标设置、课程体系设计、师资队伍建设、硬件环境配备等多方面提前做好规划。这就使得高校人才培养方案难以根据行业动态及时调整，尤其是“快”节奏行业，可能学生还没有毕业、所学知识就已过时。
第二，行业发展高要求与培养条件不到位之间存在供需错位。香港中文大学发布的《2024中国人工智能岗位研究报告》显示，人工智能岗位对专业知识、技术技能和工程实践三大硬技能，以及项目实践经验、沟通能力等软技能均要求较高。这些能力的培养需要有丰富行业经验的教师、先进的设备和资源以及产教融合的专业实践平台来支撑。但是对于大多数高校，尤其是一些地方高校来说，现有的培养条件无法完全满足要求，这就使得所培养的学生难以形成扎实的专业能力和实践能力。
第三，专业调整与课程设置协同不够。人工智能是融合数学、统计学、神经科学等多学科的交叉领域，涵盖通用视觉、自然语言、认知推理、机器学习、多智能体等多个专业方向。因此，人工智能专业的人才培养需要重新建构知识体系。但是，当前一些高校为了搭上人才培养的“快车”，只是在原有的计算机专业、自动化控制专业等培养方案中加入少量所谓人工智能课程，缺乏对人工智能专业知识体系的系统性设计。
提升人才培养质量的实践路径
面对人工智能专业建设中存在的问题，必须积极探寻改进对策，以提升人才培养质量和水平。
第一，改革人才培养模式，建立应对产业变化的动态调整机制。高校在开设人工智能专业之前，需要对产业发展趋势进行深度调研，并结合本校办学条件合理制定人才培养方案。应系统设计专业课程体系，动态调整教学内容，及时更新教材、软硬件与数据训练集等教学资源，确保高校人才培养能够跟上市场发展和技术革新的步伐。同时，高校应认识到，技术变革的脚步永无止境，高等教育培养的学生不应只是拥有技术的人才，同时还应具备广阔视野、自主学习、自我发展等核心素养，以适应行业的快速发展变化。只有这样，才能以教育的“慢”为人才成长与发展蓄力，使其能够适应甚至引领技术进步和产业发展的“快”。
第二，完善校企合作机制，推动优质资源共享。对人工智能等高新技术领域的发展变化，行业企业的敏感性要远高于高校，高校应进一步完善与企业的合作机制，可在人才培养方案制定、课程开发、实习指导、毕业设计等方面开展深度合作，聘请企业技术人员担任校外导师，为学生提供更多实践机会。同时，政府、高校、企业应积极携手合作，进一步扩大优质教学资源，通过汇聚国内外顶尖高校与头部企业的优质课程、项目资源，推动优质资源共享。
第三，提高专业准入门槛，加强人工智能专业人才培养的宏观调控。教育主管部门应加强对人工智能专业人才培养的管理，明确师资配置、硬件投入等方面的底线要求。对于存在“借壳招生”“课程拼凑”等问题的专业，应暂停其招生资格，并建立退出机制。目前，不同人工智能岗位的供需比差异较大，政府部门应帮助高校明确市场需求，避免专业设置“同质化”，构建差异化的“人才金字塔”。同时，高校应进一步改革对学生评价的方式，关注对学生问题解决能力和实践能力的评价，打造学生个性化成长路径。
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