人工智能时代人才培育模式改革路径研究

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　　摘要：以推进高校人才培养模式改革事业的发展为目标，结合人工智能时代特征，从人才培养理念、目标、主体和内容等多个方面阐述高校人才培养工作的组成要素，提出相关改革路径，以期为我国高等教育人才培养事业与时俱进的发展提供有利参考。
　　关键词：人工智能时代;才培育模式;改革路径
　　中图分类号：TP3        文献标识码：A
　　文章编号：1009-3044（2020）02-0206-02
　　2015年到2018年的三年时间里，美国、日本、德国以及我国等世界主要国家陆续将人工智能研究列为国家科研发展战略，充分证明了人工智能时代的逐渐到来。人工智能所提出的社会需求，为高校人才培养指明方向，高校人才培养模式也逐渐发生改变，一场结合时代方向、时代特征的人才培养模式改革迫在眉睫。
　　1 人工智能时代高校人才培养模式改革过程中面临的挑战
　　1.1 受传统人才培养理念影响，人才培养目标更新难以与时俱进
　　人才培养理念为高校人才培养工作提供指导方向，其本质在于为培养主体解答“培养出来的人才应该是什么样的”“人才培养应该如何开展与进行”等一系列问题，同时人才培养理念也贯穿于人才培养工作的全生命周期。人才培养目标是人才观念的集中体现，是反映高校应该为社会培养何种人才的价值观，也是人才培养活动进行的根本依据。从更加客观的角度解释了上述一系列的应然问题。人才培养和目标两者之间是一种相互依托、彼此促进影响的关系，只有在应然层和客观层实现有效合力时，才能从根本上提高高等院校人才培养的质量与效率。由此可见，立足于人工智能時代的高等院校人才培养模式改革，将较大限度地对人才培养理念和目标造成影响，使二者发生改变甚至重组。
　　随着欧洲第四次工业革命的推进，人工智能+时代逐渐到来，美国谷歌公司BP神经网络工程师普林斯威尔格鲁依在《人工智能时代将改变你说了解的世界》一说中表示“人工智能产品在不久的将来会渗透到社会的各个领域以及生活的方方面面，包括教育、医疗、制造业、农业、旅游、化工等在内的各行各业，将发生翻天覆地的改变”。以现阶段社会发展的基本程度审视我国高等教育，人工智能必将对教育领域造成强大冲击，尤其是高等教育。因此，高等院校在教学、科研等方面，必需做好充分准备，及时采取相关策略对这种冲击予以有效应对。高等院校作为各行各业人才培养的主基地，需要切实站在人才培养的角度，以实现人才培养模式改革为方向，以人才培养目标理念的重构为切入点，实质性完成社会人才培养任务，推进人才培养理念、目标的与时俱进。
　　以计算机网络技术为支撑的现代人工智能技术，只不过是前者的一种延伸，人工智能技术的发展依托于计算机科学，同时人工智能技术又不止步于计算机科学，人工智能时代的人才培养需要一种横跨多个学科全新培养模式。其中法学、哲学、政治等是为人工智能应用于教育教学领域提供绿林规范的重要来源。因此，人工智能时代的高校人才培养必须兼顾人文素养和科学素养，以复合型人才培养为目标。这也就意味着人工智能时代高校人才培养需要坚持“专业知识和技能+通识”的全新人才培养理念，以全方位培养学生科学和人文素养为目标，继而构建完善的人才培养模式。然而，受第二次工业革命时期高等教育大变革影响深刻，自改革开放以来，长期沿用西方国家高等教育理念，随时代的不断发展，导致我国高校人才培养目标和理念产生一定滞后性，缺乏与时俱进的有效机制。
　　1.2 符合人工智能时代特色的教育教学资源匮乏
　　（1） 高校教师缺乏人工智能相关素养
　　虽然人工智能时代的不断推进，短时间内不会引发教师行业的没落，但是对于教师而言，特别是高校教师，人工智能时代所提出的问题核心就在于，高校教师怎样和人工智能共进共存，继而达到提高人才培养质量和效率的目的。麻省理工学院维斯利尔德马克尔约尔斯表示，互联网中能够搜索到的东西，便不需要教师去教，教师只是一个引导和激发的角色。由此可见，人工智能时代的背景下，高校教师必须实现和人工智能的共进共存，一方面，要学会智能机械设备无法达到的技能，如引导学生树立正确人生观、道德观、教授学生学习方法等，激发学生逻辑思维能力、创新能力、创业意识等。另一方面，教师要了解人工智能技术，掌握相关产品的使用方法，继而确保自身的教育教学主体位置。然而，从现阶段我国高等教育的基本情况来看，高校教师普遍匮乏上述两种素养，特别是后者。例如，哈尔滨理工大学航空航天学院张正源教授曾表示，人工智能是一门单独的学科，和其他学科具有密切的关联。与其说缺少此方面的教师，不如说缺乏人工智能思维模式下培养人才的师资力量。
　　（2） 人才培养内容缺少人工智能方面的知识
　　人才培养内容是确保人才培养行为有效进行的核心因素，从目前我国高校教育开展的基本情况和未来发展趋势来看，以教材、课程为人才培养过程中核心载体的人才培养模式仍然是高等教育人才培养工作的主流形式。然而，从现阶段人工智能时代成熟度和未来发展趋势来看，更加多元、多样的教材将逐渐渗透于高等教育中，甚至占据主要位置。简而言之，随现代人工智能技术的快速发展，相关理论知识和实践技能的深层次学习，必然会依托于多元、多样，有关人工智能的教材课程。然而，从我国高等教育现实情况来看，不仅传统纸质教材人工智能方面的知识更新速度慢，而且也匮乏多元化的教学内容。
　　2 人工智能时代人才培育模式改革路径
　　学术界从不同方向对高校人才培养模式进行了大量各种各样的研究，认为人才培养模式的改革需要利用各种构成要素之间的重组与新建。本文以此为基础，总结归纳出高校人才培养模式改革中的核心要素，即培养目标和理念、培养主体和方式、培养评价。
　　（1） 与时代看齐，及时更新高校人才培养目标和理念
　　更新人才培养理念和目标，是人工智能时代高校推进人才培养模式改革进程的基础，唯有明确人才培养目标和理念的前提下，我们才可以实现有关人才培养模式其他要素的更新和重组。因此，随人工智能时代的逐渐深入，市场、学校以及政府多方均要为人才培养理念和目标的更新做出努力。一方面，党中央、各省级政府教育行政部门需要为高校起到引导作用。第一，各级政府需要统一思想、节奏一致，站在高等教育本质的角度，充分考虑人工智能时代国家人才实际需求和虚拟需求，以合理的力度、方式为高校调整人才培养目标和理念做出指导、提出要求;第二，社会中的企事业单位，需要主动与当地高等院校交流沟通，建立校企合作、产教研融合平台，及时向学校和政府教育部门传递人才需求信息，为高校制定人才培养目标、树立人才培养理念奠定坚实的市场支撑;第三，作为人才培养主体的高等院校，需要充分结合国家、市场人才需求，加强规章制度建设、优化各学科课程体系和教学内容，为学生拟定科学合理的发展规划，继而有效落实以人才需求为导向的人才培养目标和理念。 　　（2） 优化改革资源，为人才培养模式的改革提供基础保障
　　高校人才培养模式的改革资源不仅仅是物质上的资源，同时也是培养内容、方式等方面的资源，上述内容的共同点在于，其质量的优劣均能影响人才培养质量和效率。因此，全面促进高校教师素养，实现培养内容和方式的完善，就是高校人才培养模式改革中的关键环节。高校作为社会系统中的重要构成，支撑起其人才培养模式改革的资源，与政府、社会企事业单位的支持密切相关，需要政府和社会多方主体的共同参与。
　　（3） 构建评价体系，推进高校人才培养体系的优化与建成进度
　　高校人才培养评价体系是检验学校人才培养工作效果的关键内容，能够有效促进人才培养工作的有序运行，是准确反馈人才培养结果、成效的重要工具，推动人才培养模式的不断完善和更新。就我国高校人才培养体系来看，其运转过程最为关键的便是及时更新人才培养质量观和培养目标，需要树立一种科学、严谨的科学研判方法。因此，在人工智能时代的视域下，以怎样的方建立科学研判方法成了人才培养过程中的核心任务。一方面，随着人工智能时代的推进和深化，建立一个灵活性较高的、动态式的人才培养过程具有较高的必要性，立足于云计算、大数据、互联网等多方面要素的人工智能技术，不断成熟和发展，又为建立科学研判过程提供较高的可行性。鉴于此，高校应积极争取国家政府资金支持，提倡教育部主动参与，与人工智能企业、单位达成战略合作关系，以现代互联网、物联网、大数据、云计算、BP神经网络等技术为支撑，构建高校教育教学状态数据中心，基础参数数据中心，社会交流活动数据中心，生活基础数据中心，毕业生质量和发展数据中心等，其中融括政府经费投入、学生考试成绩、自媒体数据、校园卡数据、毕业生工作情况等多方面信息，利用互联网和人工智能相结合的形式，连贯性、精准性的采集每一位学生从入学到毕业三年中的各项数据，通过数据处理和分析，建立全方位覆盖高校人才培养过程的复合型系统，继而有效实现针对高校人才培养过程方面科学研判。
　　3 结束语
　　综上所述，在欧洲第四次工业革命的全球化推进的驱动下人工智能时代逐渐到来，时代的改变为高校人才培养提出全新要求和艰巨挑战，同时也为人才培养模式的改革提供了一种强大的动力。鉴于此，高校人才培养作为一种基数庞大、烦琐复杂的系统性工程，必须充分认识到人工智能时代为人才培养工作带来的挑战，在充分利用人工智能多方面优势的基础上，向学生和教师传授人工智能知识，积极整合有利于人才培养模式改革的资源，制定以科学研判为核心的人才培養评价体系，继而为人工智能时代我国社会主义人才的培养提供源源不断的动力。
　　参考文献：
　　[1] 张进宝，姬凌岩.是“智能化教育”还是“促进智能发展的教育”——AI时代智能教育的内涵分析与目标定位[J].现代远程教育研究，2018（2）：14-23.
　　[2] 刘念.人工智能时代高职会计人才培养创新研究[J].河北软件职业技术学院学报，2018，20（3）：50-53.
　　[3] 邹玲莉.人工智能背景下会计人才培养面临的挑战与对策[J].经贸实践，2017（7）：237.
　　[4] 叶秀松.什么是人工智能[C]//上海市老科学技术工作者协会第三届学术年会论文集.上海，2003：24-27.
　　[5] 张冬冬，佟凤辉，梁永玲.大数据分析技术在高等教育人才质量评价体系中的应用研究[J].辽宁广播电视大学学报，2017（3）：6-8.
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