【笔记】黄河燕教授:新工科背景下人工智能专业人才培养的认识与思考

一、新工科特性

(1)引领性

人才培养既要服务于现在的产业需要,同时也要引领未来产业的转型、升级和创新发展。

(2)通宽性

人工智能专业交叉融合性强。

教学需要奠定在相关领域、多个职业的共同基础的能力。满足对通识基础知识的需求。

既要在知识的深度和广度方面,也要在人文素养方面有要求。

(3)潜在性

确保最新的科技和工程前沿可以进入课堂,使教学内容具有新颖性,满足时代发展的需求。

(4)交叉性

解决问题时所需要的知识范围越来越宽,人类的需求越来越复杂、多样、交叉。

(5)开放性

教学、课堂、学科、资源方面都要开放共享。

(6)实践性

学习与行业密切参与,为学生提供创新体验式和基于项目的学习场景,为今后进入工作提前做好准备。

 

二、人工智能教育背景

信息技术发展五个时代:信息时代→互联网→移动互联→大数据→人工智能

信息技术发展脉络:信息时代计算机提供了计算能力,互联网和移动互联时代获取到了越来越多的信息,进入大数据,而云计算使得我们获得处理大数据的能力。挖掘大数据中有价值的信息需要人工智能技术。

知识结构层次:基础设施层,核心技术层,支撑技术,系统平台,应用领域。

人才需求缺口大(未来3~5年缺口150万)

人才流动性,竞争激烈。在职周期缩短。

人才分布不均衡(专业上:大多在IT互联网和通讯。地域上:东部和沿海居多)

人工智能相关专业增加。

 

三、人工智能专业人才培养方式

(1)对学生的要求

①知识要求

②对问题的分析,相应的解决方案的设计开发

③研究能力

④工具的使用

先进性,高弹性,模块化,以满足本专业对人才培养的要求。

尤其要注重多元化人才:宽口进复合型、高水平的专业人才、(基础研究方面的)拔尖创新型人才

(2)现有的教育问题

以往的规模化教育,标准化刚性强,泛式教育,创新创业教育与专业知识教育相对分离的状况不利于当前人才培养

①需要对课程知识体系进行重构

②教育教学的方法需要一些创新

改变讲授为主的传统教育方法,充分发挥教育者的主动性和灵动性,多种教学方法满足教学需求,实现新工科的特点

③教学和工程的贯通

让工科教育回归工程本质,改革教育教学的评价体系,实现科教深入融合,教学和科研并重

 

对“新学科出现后为之成立新学院”的现象提出质疑

1、计算机专业分化越来越多,一种专业一个学院会对教学带来难度,没有必要。在大计算机学院下实现不同特色专业的培养是比较好的教学模式。

2、如何保障人工智能专业稳定高质量的师资和毕业生输出。

3、对传统计算机学科建设造成影响

 

计算机学科是研究如何制造、设计计算机(硬件、软件)

两化融合(工业化、信息化):如何把传统工业用信息化手段进行改进。从计算思维到智能化思维。

计算思维:利用计算机技术来支撑传统学科向信息化的过渡

智能化思维:人工智能与传统行业深度融合

实际上人工智能是研究如何实现人工智能基础的平台、资源、算法、模型,以供其他领域使用。计算思维和智能思维都是能力、工具。

 

四、信息技术新工科联盟

总体指导思想:以新技术革命作为引领,以信息化工业化的深度融合作为突破,以商业模式和体制机制创新作为标志,推动新的生产方式的变革和经济结构的变更。

愿景:创新卓越的人才培养体系,以助力信息产业的潮流发展

使命:培育产学的深度融合的生态环境,创建大工程观的卓越人才培养模式,形成信息产业创新产业人才的评价体系,引领信息产业的潮流发展。

 

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