“人工智能通识课+X”复合型创新人才培养方案

最新推荐文章于 2025-07-29 21:31:10 发布

武汉唯众智创

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一、前言

在当今科技飞速发展的时代，人工智能已成为推动社会进步和产业变革的核心力量。2018 年，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，明确提出要高度重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合，积极探索“人工智能 + X”的人才培养模式。这一举措旨在打破学科壁垒，培养既具备扎实人工智能专业知识，又能将人工智能技术与其他学科深度融合的创新型、复合型人才，以适应时代发展的需求。

然而，通过对国内多所高校人工智能专业培养模式的深入调查研究，我们发现当前在“人工智能 + X”人才培养过程中仍存在一些亟待解决的问题，这些问题严重制约了人工智能交叉学科人才的培养质量和效果。

（一）尚未形成有效的人工智能交叉学科人才培养体系

目前，人工智能的教学和科研活动主要分散在数学、计算机、信息工程和自动化等几个一级学科中。这种分散的布局导致了一系列问题的出现。一方面，各学科在开展人工智能相关教学和科研时，往往各自为政，缺乏有效的协同合作，使得教学资源难以得到优化整合，出现了“高开低走”的现象，即初期投入大量资源，但后续发展乏力。另一方面，教学内容和方式呈现出碎片化的特点，不同学科之间缺乏系统的衔接和整合，导致学生在学习过程中难以形成完整的知识体系。此外，还存在低水平重复的问题，各高校在课程设置、教学方法等方面缺乏创新，导致人才培养质量参差不齐。这些问题严重阻碍了人工智能基础理论研究方面人才的系统培养，使得我国在人工智能领域的核心竞争力难以得到有效提升。

（二）受益面小

尽管许多高校积极响应政策号召，成立了“人工智能与大数据”学院，但这种做法在一定程度上限制了人工智能教育的普及和推广。这些学院往往只能保证本院学生受益，覆盖面相对较小。而且，其培养目标主要集中在人工智能领域的专业人才，难以实现广泛的交叉学科人才培养。在当今社会，人工智能技术已经渗透到各个领域，需要大量既懂人工智能又懂其他学科知识的复合型人才。然而，现有的培养模式使得其他专业的学生难以接触到系统的人工智能教育，无法满足社会对跨学科人才的需求。

（三）学习不够深入，达不到人工智能与各专业的深度融合

在复合型培养模式下，学生需要学习的课程繁多，学习任务繁重。为了在有限的时间内完成学业要求，学生往往难以做到合理的精力分配。在面对人工智能课程时，他们往往只能浅尝辄止，学习流于表面。例如，在学习人工智能算法时，学生可能只是了解了算法的基本原理和操作步骤，而缺乏对其背后数学原理和实际应用场景的深入理解。这种浅层次的学习使得学生难以将人工智能知识与本专业知识进行深度融合，无法真正发挥“人工智能 + X”的优势，难以培养出具有创新能力和实践能力的复合型人才。

（四）缺乏长期有效的科研平台

科研活动是培养创新型人才的重要环节，它需要硬件设备、实验数据、指导教师、应用领域的新兴问题等多方面因素的支持。然而，目前许多高校缺乏长期有效的科研平台，这给学生的科研活动带来了诸多困难。即使学生在学习过程中对某些探索性问题产生了浓厚的兴趣，但由于缺乏必要的科研条件和指导，他们的问题意识很难转化为科研意识和科研成果。例如，在进行人工智能相关的科研项目时，学生可能因为没有先进的硬件设备而无法开展大规模的实验，或者由于缺乏实验数据而无法验证算法的有效性。这不仅影响了学生的科研积极性，也制约了他们在人工智能领域的创新发展。

为了弥补目前复合型人才培养模式的不足，我们提出了一种新的思路和培养方案。该方案旨在构建一个更加完善、系统的人工智能交叉学科人才培养体系，扩大人工智能教育的受益面，提高学生的学习深度和广度，为学生提供长期有效的科研平台，从而培养出更多适应时代发展需求的创新型、复合型人才。

二、“人工智能通识课 + X”复合型人才培养模式

通识教育，作为高等教育阶段面向全体学生开展的一种综合素质教育，属于非专业性的基础教育范畴。其核心目标在于通过广泛传授非专业领域的基本知识、技能，并引导学生树立正确的态度，促使不同学科背景的知识相互交融、贯通。这一教育模式致力于打破专业之间的壁垒，助力学生广泛涉猎不同学科领域的知识与思想，进而拓展其知识体系，健全人格，实现全面发展。通识教育与专业教育相辅相成，共同构成了高等教育体系不可或缺的重要组成部分。

值得注意的是，通识教育目标中所强调的学科交叉与深度融合，与教育部提出的“人工智能 + X”复合型专业人才培养模式要求高度契合。鉴于此，以通识课的形式开设人工智能课程，并积极探索与实践“通识课人工智能 + X”的培养模式，无疑是一种切实可行且具有前瞻性的举措。

（一）打破专业壁垒，构建零基础文理通融的个性化人才培养方案

通识课的选课学生来自全校各个文理专业，且年级分布广泛，学习基础差异显著。若要使这些背景各异的学生都能在课程中有所收获，实现无门槛的“AI + X”跨专业学习，就必须实施个性化的教学模式。从基础理论入手，坚信只有深入学习才能达成深度融合的目标。

本课程在教学内容设计上，充分融合了人工神经网络的经典内容与深度学习的最新进展。针对每种网络，都精心增加了数学基础和扩展阅读部分，旨在打造一种既适合零基础学生入门，又能满足高目标学生深入学习需求的课程模式，实现“缺哪补哪”的个性化教学。

考虑到大一新生和文科学生大多未学习过线性代数和高等数学，课程在每一章都针对性地补充了所需的基础知识。例如，在讲解感知器的数学模型时，补充矩阵的基本运算知识；讲解 BP 神经网络时，引入梯度下降算法；讲解竞争型神经网络时，介绍相似性测量和向量归化方法；讲解卷积神经网络时，阐述各种卷积的定义和运算规则等。这些补充内容，部分由教师在课堂上进行详细讲解，部分则要求学生课下通过线上资源进行自主学习，教师通过课堂提问检测学生的学习效果。

为充分发挥高年级学生的学习优势，课程构建了“教师 - 小助教 - 小组同学”的多层次学习结构。每组选拔一名高年级且基础较好的学生担任小助教，协助教师开展教学活动。小助教负责主持小组讨论并总结讨论成果，为基础薄弱的学生提供辅导，及时向教师反馈学生的学习情况等。每名小助教在期末可获得 1 个创新创业学分。同时，鼓励基础较好的学生在课后进行扩展阅读，积极参与更深层次的科研训练小组。总之，课程结构力求体现综合性、专业性和前瞻性，以满足不同学生的学习需求。

（二）依托企业大数据构建丰富的线上案例库平台

科研活动本质上是一项具有创造性的系统工程，具有显著的探索性特征。学生只有亲身参与科研、深入理解科研、积极融入科研，才能培养独立思考的科研意识，具备分析问题和解决问题的科研能力。结合企业大数据，实现多学科思维的深度融合，使学生在熟练掌握神经网络与深度学习理论方法的同时，能够运用所学知识解决各类工程技术的交叉问题，成长为具有国际视野的拔尖创新型人才。

为增强学生的科研体验感，提升其科研技能，树立科研精神，课程在平时的各项实验和期末小论文环节，鼓励学生系统地参与科研工作，并将科研内容与自身专业相结合。当学生遇到感兴趣的问题时，及时引导其将问题转化为科研意识，采用课上课下、线上线下有机结合的方式进行科学实践，并将研究成果集中整理形成案例库。同时，充分利用数字化教学手段，将企业的实际大数据分析案例纳入案例库中。

（三）探索并实践个性化、定制化的双导师制度

双导师制度原本是指将校内导师的学术理论优势与校外导师的多元化资源优势相结合，弥补人才培养过程中实践环节的不足，更好地实现人才培养与企业需求的精准对接。

对于选择“人工智能 + X”复合型人才培养模式的学生而言，最终仍需按照本专业要求毕业，这意味着不同学生的毕业要求存在差异。因此，依据目标导向教育理念，对毕业要求进行反向设计，学生可根据自身需求，选择一名本专业教师（或企业工程师）和本门课程的任课教师作为双导师，共同指导自己的学习和研究，对自己感兴趣的问题开展更为深入、可持续的探索。实施“以学生为中心”的个性化、定制化的双导师制度，有助于学生更好地开展跨学科学习，实现 AI 技术与其他专业的深度融合，为新工科、新农科、新文科建设培养高素质的复合型创新人才。

在课程实验和期末小论文环节，鼓励学生将课程所学知识与自身专业紧密结合进行选题，从而达到既提升专业研究技术水平，又促进智能科学发展的双重目的。