新工科背景下智能科學與技術專業建設探究

周麗娟 朱文球 周玉 彭召意 肖會芹

摘?要：隨著人工智能技術研究的不斷深入，智能科學與技術的發展已經成為國家戰略的需要。智能科學與技術專業是一個新興的交叉學科專業，新工科的建設對其專業的發展提出了更高的要求，本文分析了目前我國高校智能科學與技術專業建設中存在的問題，從專業機制、課程體系、師資隊伍、考核體系、實踐平臺五個方面的建設進行了探討，實踐證明，所提方案取得了良好的教學效果。

關鍵詞：新工科；智能科學與技術；專業建設

中圖分類號：G642??文獻標識碼：A

Research?on?the?Construction?of?Intelligent?Science

and?Technology?Specialty?under?the?Background?of?New?Engineering

Zhou?Lijuan?Zhu?Wenqiu?Zhou?Yu?Peng?Zhaoyi?Xiao?Huiqin

School?of?computer?science，Hunan?University?of?technology?HunanZhuzhou?412000

Abstract：With?the?development?of?artificial?intelligence?technology，the?development?of?intelligent?science?and?technology?has?become?a?national?strategy?demand.The?construction?of?the?new?engineering?course?has?put?forward?higher?requirements?for?the?development?of?the?specialty?of?intelligent?science?and?technology，which?is?a?new?interdisciplinary?specialty.The?article?analyzes?the?problems?existing?in?the?construction?of?Intelligent?Science?and?technology?specialty?in?our?country，this?paper?probes?into?the?construction?of?professional?mechanism，curriculum?system，teaching?staff?and?assessment?system，and?the?practice?proves?that?the?proposed?scheme?has?achieved?good?teaching?results.

Keywords：new?engineering；Intelligent?science?and?technology；Specialty?construction

1?概述

新工科建設是應對新經濟的挑戰，從服務國家戰略、滿足產業需求和面向未來發展的高度，構建新興工科和傳統工科相結合的學科專業，探索工程教育人才培養的新模式［1］。教育部從2017年2月開始積極推進新工科專業建設。智能科學與技術專業是面向前沿高新技術的基礎性本科專業，覆蓋面很廣。專業涉及機器人技術，以新一代網絡計算為基礎的智能系統、微機電系統（MEMS），與國民經濟、工業生產及日常生活密切相關的各類智能技術與系統、新一代的人—機系統技術等［2］。與日常生活及工業生成密切相關的各類智能技術與人機系統技術等，是典型的新工科和交叉學科。2022年2月24日，教育部網站普通高等學校本科專業公布2018年全國96所高校成功申報“智能科學與技術”本科專業，2019年新增35所，2020年8所，2021年6所。連續四年，全國145所高校成功申報“智能科學與技術”專業［2］。

經過近幾年的快速發展，智能技術及其應用已經成為IT行業的重要生長點，人們的學習、生活及生產方式在其影響下逐步發生著改變。據了解，目前我國人工智能人才供需比例嚴重失衡，人才缺口高達500萬以上。因此，加快各具特色的智能人才的培養已成為當務之急［34］。本文根據當前社會對人工智能人才的需求，分析了目前我國高校智能科學與技術專業建設中存在的問題，提出了新工科背景下智能科學與技術專業建設的新思路，為高校智能人才的培養提供參考。

2?專業建設中存在的問題

智能科學與技術專業具有理論性強、知識面廣且更新快等特點，加上我國高校智能科學與技術專業本科教育處于起步和發展階段，導致目前我國高校在智能科學與技術專業建設方面普遍存在一定的滯后性，筆者結合學科特點分析了目前智能科學與技術專業建設中存在的問題。

2.1?專業課程體系不系統

智能科學與技術專業是一個涉及計算機科學、認知科學、數學、心理學、哲學等多個學科的交叉學科，需要多學科相關課程的支撐，將分散的內容整合起來形成一個系統的知識體系的專業。若課程設置的時間不充分或者難度不合理，將會給教師的教學和學生的學習加大難度［5］。

2.2?多學科知識背景教師缺乏

智能科學與技術專業作為一個新興的、涉及多學科的交叉學科專業，對教師的知識面和專業技能要求比較高。目前很多高校智能科學與技術專業的課程開設往往只由單一學院進行，專業教師專業比較單一，存在知識有限或者專業面不全的問題。

2.3?課程考核方式單一

傳統課程考核方式往往由平時作業（占30%）和期末考試（占70%）組成。這種考核方式比較單一，學生的理論和實踐能力得不到體現。

3?智能科學與技術專業建設措施

3.1?依托四個融合進行專業機制的建設

在進行智能科學與技術專業建設構建過程中，依托“四個融合”進行專業機制的創新設置?！八膫€融合”是指雙創（創新與創業）融合、產教融合、科教融合和學科融合，其內在邏輯如右圖所示，具體措施如下：

（1）以產教融合為核心與龍頭，基于產業與高校之間的信息融通、資源共享，建立立足產業發展需要的專業，動態調整與培養目標適應機制、校企、產學深度合作的協同育人體系，服務于產業發展的技術創新共同體。

（2）以“雙創”融合為驅動，提供以創業為激勵的高效能創新，以創新為驅動的高品質創業。采用“三段式”創新人才培養過程，第一階段為學生基本素養培養階段，主要通過對新生入學教育、專業教育講座及學院雙創實驗室和雙創成果參觀及了解為創新創業能力的培養打下基礎；第二階段為創新創業能力培養階段，主要通過建立大學生創新創業教育中心及實驗中心，指導學生參加學科競賽、雙創大賽及大學生創新創業項目的申報與研究來鍛煉學生的創新能力，培養學生創業意識，為今后的就業和創業提供前提條件；第三階段為創新能力檢驗和創業能力實踐階段，主要采用開設創業課程、指導學生創業，采用校企合作形式為學生提供創業鍛煉的場所和機會等［6］。

（3）基于產業創新需求導向的主動科研，以產教融合為前提的科教融合?；诋a業創新需求導向的主動科研，主要通過工程技術理論的研究，了解產業基礎性、戰略性或前沿問題；進行技術創造與發明，掌握產業共性或關鍵技術問題；進行應用開發，了解產業市場化需求。

（4）以科教融合為催化劑的學科融合，提升科研的品質、內涵與價值，促進與服務產業發展；提升對產業發展的分析、預測與判斷能力，與產業互動溝通的能力，有效地進行校企溝通與產教融合；實現知識、能力和素質的持續更新或提升和教學資源的拓展，達到實質性的科研反哺教學；為創業提供創新成果支撐，建立產業界的影響力。

3.2?建立模塊化的課程體系

構建課程體系時考慮以科技為引領開展科技活動、課題研究及項目開發等，從而培養學生的學習興趣，提高教師的專業水平，為提升人才培養質量提供有力保障。通過科技活動、課題研究、項目開發、教師教學能力大賽等，將智能技術領域創新研究與專業化人才培養相結合，解決教育教學中存在的問題，探索適合智能時代教學方法，轉變教學觀念，提高教育教學質量，促進教師專業化發展。

聚焦本地人工智能產業發展現狀，圍繞人工智能重點企業核心和崗位需求，依托學校的教育科研力量開展產業智能研究，推進科技成果轉移轉化，助推人工智能與實體經濟的深度融合，助力新型產業發展格局，實現課程內容和行業標準對接、教學過程與生產過程對接、專業和產業對接。智能科學與技術專業課程體系分為專業基礎層、專業知識提升層和科研實踐創新層三個層次［7］，每層次開設課程如表1所示。

根據課程體系將智能科學與技術專業教學分為兩個階段：

第一階段：第一、二學年，以人文教育、專業基礎課程、學科大類通識課程和公共基礎課程為主，將學生培養成為熟練的程序員。拓寬學生基礎知識，將科學教育和人文教育相結合，培養學生各方面的素質。

第二階段：第三、四學年，在前兩學年學習的基礎上，以智能科學與技術專業核心課程為主，分模塊進行項目設計及課程教學，進一步拓寬學生專業知識面，旨在提高學生的應用軟件工程方法的技術人員能力，并對學生進行團隊合作能力的培養。重點培養學生IT領域應用和工程實踐能力，以專業核心課程＋專業選修課程為主，注重培養學生的創新意識，提高學生的創業能力。此階段與畢業設計同步進行，模擬AI企業的開發模式進行項目設計及項目管理，指導老師可針對不同學生的具體情況，指導學生選修專業課程，因材施教，發展個性，根據專業方向進一步強化能力。實現“零距離就業”的目標，使學生充分了解企業對人才的需求，了解企業管理模式，積累就業經驗便于找到滿意的工作。

3.3?跨學院聯合建設師資隊伍

智能科學與技術專業是一個前沿領域的交叉學科，專業教師不僅要有熟悉智能科學的理論基礎，還要具備多學科、差異化學科背景和面向行業應用的智能應用經驗［8］。面對這一問題，首先，高校與企業積極開展校企合作，進行產學研項目開發，將高校的智能科學基礎知識創造與企業的技術開發、成果轉化優勢結合，實現智能科學研究領域的優勢互補和校企間的人才互流互通，使教師參與企業的實踐項目，從企業“取經”，從而更新教學內容，提升對智能科學項目的實戰教學能力和實踐開發能力。其次，差異化和多學科背景的師資整合?？鐚W院、跨專業聯合進行師資培養和協同建設，不同學院間多學科師資力量的整合，實現不同學院之間共享智能專業教學資源，有效建設智能科學專業師資［8］。

3.4?創新考核體系

考核體系創新主要從過程考核的強化、考核內容的改革及考核方式的創新進行，具體如下：

（1）強化過程考核：調整過程性評價成績和終結性評價成績的比重分配，加大過程性評價成績在課程考核中的比重，有效發揮平時考評的督促功能和期末考核的檢測功能。過程性評價，是在教學過程中即時、動態、多次對學生實施的評價，注重及時反饋，用以強化和改進學生的學習。過程性評價主要包括課堂學習（如課堂提問、課堂討論、學習筆記等）、課程作業（可包括小論文、研究報告等）、階段性學習測驗與期中考試（筆試或口試等）、教學實踐活動（實驗、創新等）、專題討論、小組學習、自主學習等形式。

（2）改革考核內容：改變以往課程考核過程中考試內容過分依附于教材（講義）、題型僵化、方式單一、重結果而輕過程等傳統方式?？荚噧热莸脑O計要有利于培養學生分析和解決問題的能力，激勵學生善于獨立思考、敢于質疑并大膽創新，減少客觀性、記憶性的考核內容，增加主觀性、綜合性、實踐性的考核內容。

（3）創新考核方式：針對課程性質和特點的不同，靈活設置考核形式，多元評價學生學業成績。鼓勵教師積極實踐多種形式（筆試、口試、答辯、小組合作、讀書報告等）、多個階段（考勤、作業、隨堂測試、平時測評、期末考核等）、多種類型（作品、課堂實訓、課堂討論、項目設計、課程設計、課程論文、調研報告、實踐操作、專業技能測試或認證等）的考核評價方式，或采用上述方法的部分組合。

湖南工業大學智能科學與技術專業課程“數據結構”在開課前課程組確定好本課程的培養目標，課程的培養目標分為4個：目標1為分析算法的時間復雜度和空間復雜度；目標2為依據具體復雜工程問題，設計合適的數據結構；目標3為靈活運用數據查找、排序的常用方法解決復雜工程問題；目標4為根據復雜問題解決方案，編寫程序，測試程序，分析結果，形成報告。教師授課圍繞培養目標展開教學，成績考核按課程培養目標考核，成績登記表如表2所示。

從成績登記表可以看出，總評成績考核涵蓋平時測試、作業、課堂討論、實驗和期末考試等，其中課堂討論、作業和測試通過學習通進行，實驗在頭歌（EduCoder）實踐教學平臺完成。數據以學生為中心，課程教學更注重學生的動手能力和創新能力等能力的培養，課程成績更能體現學生各方面能力的水平，使學生具備了專業核心的能力，專業的技能較強，增進了就業自信心，容易適應社會需求。

3.5?改善實踐教學平臺

傳統工科教育重理論、輕實踐，學生處理實際問題的能力欠缺。智能科學與技術專業的發展強調理論與實踐相結合，需要有較高的實驗平臺和實踐資源來完成實踐教學。目前許多領先的IT企業掌握了比較先進的前沿技術及開發工具，擁有豐富的應用實踐數據［9］，高校設置的智能科學與技術專業應與這些企業緊密結合，共享企業資源，構建實踐教學體系。在進行實驗課程教學、綜合實踐教學、項目實訓、企業實習等過程中，應根據企業崗位能力的需求，建立校企協同育人實踐體系，構建高校與企業共建、共管、共育模式。與企業共建實驗實踐教學中心、實訓基地，提供實踐能力培養的應用場景，形成有效創新人才培養機制［10］。

結語

高校新工科智能科學人才的培養是一項系統性工作，在新工科背景下，結合智能產業發展的新要求，本文分析了目前我國高校在智能科學與技術專業建設中存在的問題，從專業機制、課程體系、師資隊伍、考核體系、實踐平臺等五個方面提出了智能科學與技術專業建設的思路，在實際應用中取得了一定的教學效果。該建設思路可以為我國其他高校智能科學與技術專業的建設提供參考和借鑒。

參考文獻：

［1］張民，田艷兵，等.新工科背景下人才的培養模式探討［J］.科學咨詢，2021（19）：191192.

［2］高校人工智能與大數據創新聯盟.全國145所高校成功申報智能科學與技術專業教育部公布名單（2022年）［EB/OL］.https：//www.163.com/dy/article/H1AIQPTE0532?N2UB.html/data.2022，02，24.

［3］王津，周小兵，等.面向能力產出的人工智能專業人才培養模式探索與實踐［J］.計算機教育，2021（4）：164168.

［4］周志華.創辦一流大學人工智能教育的思考［J］.中國高等教育，2018（9）：5253.

［5］張穎慧，劉洋，等.“新工科”背景下人工智能專業建設與教學改革探索［J］.工業和信息化教育，2021（8）：2731.

［6］陳雯柏，吳細寶，王萬森.創新創業型智能科學與技術專業過程人才培養探索與實踐［J］.高等工程教育研究，2019（4）：8.

［7］雷玉霞，趙景秀，李廣順.“新工科”背景下人工智能專業課程體系的構建［J］.教育進展，2019，9（2）：7781.

［8］徐玲，錢小龍.世界一流大學人工智能本科人才培養的共同特征與啟示［J］.揚州大學學報，2021，25（6）：2030.

［9］楊燕婷.人工智能人才培養如何破局［J］.中國教育網絡，2019（6）：3233.

［10］李月軍.校企深度融合的人工智能專業工程應用型創新人才培養模式探索［J］.計算機教育，2021（6）：9599.

基金項目：本文得到2021年湖南省教育廳普通高校教學改革研究項目“‘科技引領，產業驅動，質量提升智能科學與技術專業人才培養模式探索與實踐”（No：HNJG20210127）、“基于新工科建設的單片機課程實踐教學改革與研究”（No：HNJG20210709）資助；2022年湖南省教育廳普通高校教學改革研究項目“工程教育認證背景下自動化專業控制核心課程群一體化研究”（No：HNJG20220199）、“‘一個中心，六個融合的計算機科學與技術一流本科專業建設研究與實踐”（No：HNJG20220845）資助

作者簡介：周麗娟（1974—?），女，漢族，湖南瀏陽人，碩士，副教授，研究方向：智能計算、軟件工程；朱文球（1969—?），男，漢族，湖南攸縣人，碩士，教授，研究方向：人工智能；周玉（1974—?），女，漢族，湖南瀏陽人，碩士，副教授，研究方向：圖像處理；彭召意（1968—?），男，漢族，湖南衡陽人，碩士，教授，研究方向：數據庫處理、面向對象處理；肖會芹（1977—?），女，漢族，河北定州人，博士，教授，研究方向：網絡控制。