地方应用型高校大数据与人工智能专业产教融合模式的研究与实践
时间：2023-04-25 18:50:06 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
成和平，颜文勇，朱虹锦，周 波，任大源
(成都工业学院 大数据与人工智能学院，成都 611730)
数字化和智能化正催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，成为国家创新的强大引擎。然而，地方应用型高校大数据及人工智能专业建设除存在新专业的共性问题:师资力量薄弱，办学基础条件短缺，办学经验匮乏等外，还存在专业定位不清、建设思路不明确、人才培养模式传统单一、与其他学科的交叉融合以及与地方产业的融通不够、“大数据+”“人工智能+”课程体系不够完善等问题，面临专业建设举步维艰、专业服务地方经济的能力严重不足、学生出路受限等困境。2019年发布的《国家产教融合建设试点实施方案》，将产教融合上升为国家教育改革和人才开发的整体制度安排[1]。相应地，打破教育与产业的边界，推进产教融合、校企合作，主动融入产业创新生态、构建产教融合生态，是培养数智应用型人才、实现人力资源供给性结构改革、推进精准就业、服务经济转型发展的必然要求。
成都工业学院为服务四川省“5+1”现代产业体系，分别于2019年、2020年开办了数据科学与大数据技术、人工智能专业，并不断优化专业人才的培养方案，积极探索专业人才培养模式，实现经济转型对专业人才的需求。
目前，高校产教融合常停留在虚融合或浅融合层面[2]。内容空泛的合作协议、企业方仅参与人才培养方案的讨论、个别学生到企业参观实习等简单的校企互动，导致校企信息资源共享度不高、产学研实践基地建设滞后、实践环节流于形式、教学科研内涵提升与产业快速发展脱节、人才培养方案滞后于产业需求，难以真正围绕社会需求开展人才培养，带来人才培养滞后。学校应该对接地方服务、企业革新，积极接受产业行业规划、行业企业标准，努力获取政府和社会资源，推进政府、行业、企业、高校四方联动，加强“政行企校”多方协同，汇集多方资源，开展“产教多元真融合”、创新“政产学研用”合作模式，构建“大数据+”“人工智能+”产业人才培养生态圈，支撑地方经济社会发展。
1.1 政府资助、政策供给助力校企深度融合
不同主体在政策创新、育人创新、服务创新和技术创新上均发挥重要作用[3]。以地方经济发展和市场需求为学科建设与专业建设的支撑点，抢抓地方政府产业结构调整机遇，促成人才培养与地方经济和市场的接轨。学院认真理清专业办学理念、思路，找准校地企合作办学路径，2021年申报的“校地企深度融合，共育支撑成都市新经济发展的大数据人才”项目获成都市鼓励校地企合作培养产业发展人才补贴专项资金800万元，有效促进了大数据专业的基础教学平台建设、专业课程改革、科研平台提升等，有力支撑了专业人才培养。依托四川省经信厅、四川省教育厅与学校共建的科研平台——“四川省产业大数据应用研究院”，以我省在行业数据整合、区域数据服务、应用数据智能和数据人才培养方面的迫切需求为导向，整合产学研用资源，开展应用创新和产业服务，为学生提供了解行业发展、技术框架、场景应用、就业岗位等服务。
1.2 培养与行业产业发展同步的新时代数智人才
专业办学要及时跟进行业发展，培养有历史感责任感、志存高远的时代新人。在当前经济双循环的发展格局下，加快企业数字化转型，为企业赋能增效、推动经济持续发展具有重要意义。专业主动加入“四川省信息技术应用创新产业联盟”，抢抓成渝地区双城经济圏建设的历史机遇，服务区域发展，成为“重庆市大数据产业人才联盟”常务理事长单位。吸纳四川省应用型本科高校联盟和“全国新建本科院校联盟‘一带一路’工科院校联盟”中其他成员高校参与协同，广泛合作，推进人才培养模式创新的研究与实践。
努力提高企业参与办学程度是产教融合的关键。大数据与人工智能的研究对象为数据，研究方法为利用各种算法，包括机器学习与深度学习方法开展数据分析与应用。而数据的来源、数据分析的技术，均需要以“由产入手、合作共赢”主动融入多个产业创新生态，打造产业创新应用场景，并将企业释放的技术集合成整体生态，打通人才生态与产业生态[4]。为此，主动携手科大讯飞、百度、启明星辰——数奴未来等大数据与人工智能领域的龙头企业，以及广州泰迪智能科技有限公司、上海数喆、达智咨询等“专精特新企业”，形成共融、共建、共享的利益共同体，实现校企业“优势互补、资源共享、互惠互利、共同发展”。强化校企在人才共育上的功能，以产业链为牵引，推进教学过程改革。引入企业的人才培养标准和先进技术，共同开发人才培养方案，共同编写应用型教材，共同建设应用型课程资源(含应用案例)，共同搭实践平台、协同育人平台、协同创新平台、就业平台，联合开展学生的实习实训，促成学生专业能力与企业需求精准对接，实现人才链与产业链对接，形成校企互融、互补、互促的格局。企业将最新案例、最先进方法、最前沿技术引入学校，既促成学生对接企业需求，又让学校获得企业先进的案例资源，真正做到“产业高手进入校园课堂，学生走入产业真刀真枪”的产教融合学习模式；
教学团队积极探索人才供给方式变革的路径，与企业共同构建人才培养、双师提升、技术培训、技术服务“四位一体”的产教融合教学模式。“四位一体”产教融合模式，见图1。
图1 大数据及人工智能专业“政行企校”产教融合生态建设
重建人才培养体系是破局大数据与人工智能供需冰火两重天的关键。
3.1 构建DOBE导向的人才培养闭环模式
传统人才培养方案开发虽关注企业需求，但难以跟进数智时代发展。以产业为导向，建立从产业端到教育端的数字化结果导向人才培养(Digital Outcome Based Education，DOBE)闭环模式。一方面，将大数据与人工智能等新技术植入专业人才培养方案的开发，构建专业课程体系、知识体系与企业需求的动态响应新机制，实时调整、动态优化。培养未来多元化、社会急需以及引领未来技术和产业发展的创新型卓越数智人才。另一方面，企业方负责梳理数智产业岗位方向、岗位名称、工作职责、行业技能要求等内容，学校结合多维度的调研、分析、归纳和总结，形成与之高度匹配的课程体系，并负责将企业需要的知识、能力、素质及企业级项目案例等融入人才培养，共育与企业需求高度匹配的人才。DOBE模式充分利用大数据技术，结合企业需求，可建立人才培养与企业技术需求无缝对接、实时响应、动态调整与优化、持续更新的系统、长期、有效新机制。
3.2 打造应用场景，构建学科交叉融合的课程体系
近年来，随着数字经济、智慧城市等信息技术的迅速发展，各种应用场景下的大数据与人工智能技术正在快速释放。在此背景下，融通学术课程和行业背景，通过具体项目和场景切入，打造真实应用场景，才能实现技术落地和应用型人才的培养。先进产业一般涉及多门交叉学科，体系庞杂。如智能网联涉及计算机、通信、机械、电子与交通等领域。秉承以产业需求为导向，深度融入产业创新生态圈，借助头部企业在技术和产业落地的实践优势，打破新兴交叉学科建设面临学科门类、专业划分众多，专业间教学体系与课程结构各自为政的局面，弥补传统专业知识孤立、技术手段分隔、解决问题方法单一的缺陷，整合大数据技术、人工智能中的机器视觉、智能算法以及相关行业知识，重建课程体系，保证人才培养方案及课程体系的完整性、结构的紧密性、知识的连贯性及先进性。培养学科融通、人格健全的复合型专门人才，使学生具备运用新技术和交叉融合知识解决复杂工程问题的能力。这样，将大数据与人工智能等新技术全方位、全维度、全过程地融入产业创新人才培养生态，实现“教育链、人才链、产业链、创新链”四链互通[5]，提升专业对区域经济社会的支撑作用。
4.1 引企入校，驱动教学与产业无缝衔接
大数据与人工智能技术性强，应用广泛。发挥校企资源优势共享，采用“教-学-做”“课程-项目-竞赛”一体化相融合的产教融合人才培养模式，切实提升学生的创新实践动手能力。“数据挖掘”“机器学习”等课程为大数据专业核心主干课程，在课程开设中，组织全体学生参加“‘泰迪杯’数据挖掘挑战赛”，以赛题锻炼并提升学生的综合实践能力。人工智能专业则在机器视觉、自然语言处理等课程中组织全体学生参加“中国高校计算机大赛——人工智能创意赛”，“以赛促学”，调动学生主动求索的积极性、激发学生学习潜能、提升学生综合运用人工智能技术解决现场复杂实际问题的高阶能力。还组织高年级学生参加“互联网+”创新创业大赛等。递阶式、系统化竞赛安排，将课程与竞赛有机融合，实现“以赛促教、以赛促改、以赛促建”的参赛目标。竞赛也让学生在“做中学”中获得创新实践能力提升。引企入校进行“实景”“实例”“实岗”“实训”四实建设，将产业理念、技术、资源整合到课程及实训中，为高校学生提供高质量的实践及前沿指导。以来自企业的真实复杂前沿问题、与企业的合作项目、竞赛题目、协同创新中心任务等为载体，利用与企业共建的课程资源库、专业应用案例库、实践教学平台等，开展项目驱动的教学。让学生获取最新鲜、最生动的案例，得到最实用、最权威的指导，及时跟进先进技术的发展与进步。以此培养学生综合应用专业知识解决复杂问题的高阶能力和实践能力，培养学生创新创业基本能力，提升学生的就业竞争力，激发学生可持续性发展潜质。
4.2 柔性制订产教融合背景下课程成绩评定办法
破除纯知识性考核，将项目开发、学科竞赛、第二课堂等纳入课程成绩评定，柔性制订课程成绩评定办法。弱化知识性、记忆性考核内容，强化对学生专业素质与综合能力的考核，实现学生个性化发展和创新实践能力的培养。
建立校企师资沟通交流与协调机制。以专家咨询委员会、共建课程资源库、实践教学平台、协同创新中心、创新联盟等为合作窗口，促进校企师资双向有效驱动。
5.1 校企共建师资团队，发挥产业师资的育人功能
通过双向交流、学习、合作，实现师资共育、培训、协同、共建，建立全职师资、协同师资、产业师资等产学研全链条队伍。对接产业需求和人才培养目标，校企师资定期与不定期开展专业建设研讨，共商课程教学内容与实习实训项目。其中产业师资与协同师资完成部分专业核心课程，如“数据仓库”“机器学习”“深度学习”等专业核心课程的实习与实训、校内外专业实习与实训、毕业实习与毕业设计等实践性教学任务，校内师资全程参与实践性环节的辅导与管理，并在产业教师的指导下与学生同步获得实践能力的提升。企业专家常年到校开设专业前沿讲座，开展就业宣传与指导。
5.2 利用校企“协同创新”平台，共建“双师双能”型教学团队
校内师资分批分次派到企业参与工程实践训练、完成项目攻关，企业导师到学校开展实习实训教学。通过互换机制，造就了跨校、跨界的“双师双能”教学团队。“校企共建师资”破题了高校在大数据与人工智能等国家战略新兴专业师资短缺的困境，增强“自我造血”能力。
6.1 校企合作，为地方数智人才提供支撑
专业团队承担教育部产教融合协同项目5项。与达内时代科技集团合作申报的“AI+智慧学习”被列入教育部学校规划建设发展中心的共建人工智能学院项目。以此为契机，加强资源整合与方案优化，在保证质量的前提下，按照合作共赢的原则加快推进产教融合协同育人项目建设，拓宽人工智能专业教育内容，加速人工智能应用场景落地，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，为地方数字经济产业发展提供人才支持和智力支撑。
6.2 赋能企业数字化转型
以大数据、人工智能为代表的新一代信息技术正在蓬勃发展，数字经济成为全球经济增长的新引擎，在赋能传统专业转型升级和国家绿色低碳发展上起着举足轻重的作用。但大数据与人工智能必须与产业融合才能真正实现技术落地。我校有近110年工科办学历史，与众多企业建立了紧密的联系。围绕四川省智能制造、电子信息、现代服务业等产业集群建设，学校与合作企业深度融合，主动对接富士康科技集团、士兰集成电路有限公司等长期合作企业，调研产业环境、深挖产业需求，主动参与工业数据智能的服务。还与四川文轩宝湾供应链共建“智慧供应链协同创新实验室”，协同攻关，解决供应链数字化转型的核心技术难题，促进产业转型升级发展，赋能产业数字化转型与创新。
通过构建产教融合创新生态，重建产教融合视域下校企人才培养新模式，学校不仅克服了新专业建设中的诸多困难，还在师资队伍建设、人才培养、学科竞赛、科学研究与社会服务等方面取得了长足进步。2022年，学生在第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛中获得全国一等奖1个、二等奖2个、三等奖3个，实现了学校在该项学科竞赛中成绩的历史性突破。学生参加2022年第二届四川省大学生数据挖掘挑战赛，共获一等奖4个，二等奖5个，三等奖11个。教师承担了国家重点研发项目3项，多项省部级以上科研课题，获省级以上科技进步奖1项。
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