在当今快速发展的科技和经济环境中，新质生产力理念日益凸显其在推动经济高质量发展中的重要性[1]。作为这一理念的关键驱动力，人工智能技术不仅颠覆传统产业模式，还为创新产业注入了新的活力和可能性[2]。然而，现行的人工智能教育体系面临着多样化和快速变化的人才需求挑战。因此，本文旨在探索如何在新质生产力的框架下构建符合未来发展需求的人工智能专业人才培养体系。通过深入分析当前教育现状和挑战，以及提出创新的培养策略和教育模式，旨在为推动人工智能教育的质量和效果提供理论指导和实践支持。

一、新质生产力背景分析

新质生产力（New Quality Productivity）是现代经济发展的核心理念之一，指通过技术创新和高效管理，实现经济的高质量增长，并推动社会可持续发展的新型经济发展模式。它不仅关注经济增长的速度，更重视增长的质量和效益，从而促进经济、社会、环境的协调发展。新质生产力的首要特征是技术创新驱动，它不仅仅是指研发新的科技产品和服务，更包括在生产过程中引入先进技术，提升生产效率和产品质量[3]。例如，人工智能、物联网、大数据等技术的应用，能够极大地优化生产流程，减少人为错误和资源浪费，从而提高生产力和竞争力。这些技术创新不仅能为企业带来直接的经济效益，还能促进整个产业链的升级和转型。其次，高效管理是新质生产力的重要组成部分，它强调通过优化管理模式和工作流程，提升资源配置的效率和效能。现代管理技术，如大数据分析和精益生产等，不仅可以帮助企业更好地理解市场需求，优化生产计划，还能通过智能化的管理手段，实现生产过程的自动化和精细化管理。通过这些技术，企业可以大幅度降低生产成本，提高产品质量，并快速响应市场变化，提升整体竞争力。新质生产力倡导绿色可持续发展[4]。通过采用环保技术和资源循环利用措施，企业能够有效降低生产过程中的碳排放和其他污染物排放，减少对环境的负面影响。例如，使用可再生能源和循环经济模式，不仅能够降低生产成本，还能为企业创造长期的环保效益和社会效益。绿色发展不仅是新质生产力的目标，也是企业实现可持续发展的关键路径。在新质生产力的蓬勃发展浪潮中，其独特的创新特质和前沿技术的应用，无疑对高校人才培养体系提出了前所未有的新挑战。这些挑战不仅要求高校在教育理念、课程设置、教学方法上进行深刻变革，更促使高校在人才培养的全过程中，注重培养学生的创新思维、跨学科能力，以及对新技术、新模式的适应能力。新质生产力背景下的人才需求，促使高校必须重新审视和优化人才培养体系，确保所培养的人才能够紧跟时代步伐，满足未来社会和经济发展的需求。

二、人工智能人才培养体系的现状与挑战

近年来，人工智能（AI）已经跃升为全球科技领域的明星，吸引了无数人的目光。作为一个充满无限可能的前沿技术领域，AI不仅引发了科技行业的革新，也促使全球高校纷纷将目光投向这一领域，寻求为社会培养更多的专业人才，纷纷开设AI相关专业和课程，以填补人才缺口，满足市场对AI人才的需求。据中国教育部发布的数据，自从2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》以来，国内高校对AI专业的关注度和投入力度显著增强。这一规划不仅为AI技术的发展指明了方向，也为高校开设AI相关专业提供了政策支持。经过几年的发展，截至2023年，全国已有超过200所高校开设了AI本科专业，这一数字还在持续增长中。这些AI专业的课程内容涵盖了基础理论、算法设计、机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等多个方向，为学生提供了全面而系统的知识体系。学生们通过这些课程的学习，能够掌握AI领域的核心技术和理论，为未来从事相关工作打下坚实的基础。

然而，尽管高校在AI人才培养方面取得了显著成果，但现有的人才培养体系仍面临诸多挑战[5]。首先，大多数高校开设的人工智能课程往往偏重于理论知识的传授，而忽略了与实际应用紧密结合的内容。这种脱节导致毕业生在进入职场后，往往难以迅速适应实际工作中的技术需求和项目要求。其次，高校教师队伍的素质参差不齐也是亟待解决的问题之一。目前，高校AI课程的教师多来自计算机科学、电子信息等传统领域，虽然他们具备一定的理论基础，但在前沿技术和应用实践方面，经验相对不足。这导致他们在教学内容的更新和实际项目指导方面存在困难，难以为学生提供最新的技术指导和实践机会。此外，学生的实践与应用机会不足也是一个需要关注的问题。由于实验室设备、教学资源等方面的限制，许多学生难以获得足够的实践机会来巩固所学知识，更难以将所学应用于实际项目中。这不仅影响了学生的实践能力培养，也限制了他们未来在AI领域的职业发展。另外，跨学科综合能力的培养不足也是当前AI人才培养中的一大短板。AI技术涉及多个学科领域的知识，如数学、统计学、计算机科学和电子工程等。然而，目前许多高校的AI专业课程设置相对单一，缺乏跨学科的融合和交叉。这导致学生难以获得全面的知识体系，也难以适应未来AI领域的多元化需求。最后，缺乏企业合作和实习机会也是当前AI人才培养中的一大问题。由于AI技术的特殊性，企业对于人才的需求往往更加侧重于实践能力和项目经验。然而，目前许多高校与企业之间的合作还不够紧密，学生难以获得足够的实习机会来积累实践经验。这不仅影响了学生的职业发展，也限制了高校与企业之间的深度合作和资源共享。

三、人才培养体系构建

新质生产力背景下传统教育体系已经难以满足对高素质人工智能人才的培养需求，尤其是在个性化学习和创新能力培养方面。国内外研究表明，人工智能教育需要转向更具创新性和实践导向的模式，以应对新兴产业对高技能人才的需求[6]。例如，马萨诸塞大学洛厄尔分校（UMass Lowell）已经开始探索跨学科合作的教育方法，强调实践导向和个性化学习；清华大学推出了“人工智能+X”微专业，鼓励学生将人工智能技术与自己的专业相结合，探索新的研究领域和应用场景；东南大学积极响应国家关于“人工智能+”行动的战略部署，将人工智能技术应用于教育教学领域。

本文旨在构建一个在新质生产力背景下改进的人工智能专业人才培养体系，强调通过技术创新和高效管理，实现经济的高质量增长和社会的可持续发展。包含了课程设计、实习实训、项目实践等方面，并设计了个性化学习需求的课程路径和创新能力培养机制，如图1所示，确保学生能够适应市场和技术的快速变化。

（一）构建AI专业课程体系：以新质生产力为导向，融合核心技术与实际应用

在构建AI专业的课程体系时，必须深入把握新质生产力对高效、创新、可持续发展的根本要求，确保课程内容既涵盖AI领域的核心技术、前沿知识，又能紧密结合实际应用。首先，课程设计需要采用模块化的结构，以提供层次清晰、系统完整的学习路径。基础课程模块是整个课程体系的基石，它包括数学、统计学、计算机科学基础等核心学科。这些课程不仅为学生后续学习AI技术提供必要的知识储备，还培养他们的问题分析和解决能力。核心技术课程模块则是课程的主体部分，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等AI领域的核心技术。学生将深入学习这些技术的原理、算法实现及应用场景，为他们在AI领域的研究和应用奠定坚实的基础。应用课程模块则注重实际应用和行业需求，涵盖智能制造、智慧医疗、金融科技等领域的AI应用。通过案例分析、项目实践等方式，学生将学习如何将AI技术应用于实际场景中，了解行业需求和挑战，并培养解决实际问题的能力。跨学科课程模块则是培养学生跨学科思维和综合应用能力的关键。融合经济学、管理学、社会学等多个学科的知识，学生将更全面地理解AI技术的影响和潜力，并学会将AI技术应用于更广泛的领域。为了满足学生的个性化学习需求，我们还提供定制化的选修课程。这些课程基于学生的个人兴趣和职业规划，涵盖创新、前沿技术课程设计，如边缘计算、高级机器学习等，以及探讨AI伦理和法律问题的课程，如AI伦理与法律。这些课程不仅帮助学生掌握最新的技术发展，还引导他们深入思考AI技术的社会影响和责任。

图1 新质生产力背景下人工智能专业人才培养体系构架示意图

（二）强化实习实训：提升新质生产力下学生的实践操作能力

实习实训是高等教育中不可或缺的一环，它通过实践教学的方式，旨在提升学生的实际操作能力和解决问题的能力，以满足新质生产力对高效管理和实践能力的迫切需求。为了实现这一目标，学校需要通过校企合作的方式，积极寻找合作伙伴，为学生创造丰富的实习实训机会。首先，与知名企业和研究机构建立紧密的合作关系，是实习实训工作的重要基础。这些合作伙伴不仅能为学生提供实际项目和实习机会，还能将最前沿的行业知识和技术引入课堂，使学生更好地了解行业动态和技术发展趋势。其次，为了确保实习实训的质量，学校需要设计与企业实际需求紧密对接的实训项目。这些项目可以涵盖智能系统设计、数据分析、机器学习应用等多个领域，让学生在实践中掌握理论知识，积累实践经验。最后，建立企业导师制度也是实习实训中的重要一环。邀请企业技术专家担任学生导师，为学生提供一对一的技术指导和职业建议。这不仅有助于学生更好地完成实习任务，还能帮助他们建立职业网络，为未来的职业发展打下坚实的基础。在实习模式上，学校可以采用轮岗实习和远程实习相结合的方式。轮岗实习可以让学生在不同岗位上进行轮岗实习，积累多样化的实战经验；而远程实习则能让学生通过线上平台参与国际企业的远程项目，提升全球视野和跨文化交流能力。为了确保实习实训的有效实施，还需要加强基础教学实验设备的建设。例如，搭建虚拟仿真实验室，提供远程实验和在线实践机会；建设人工智能创新实验室，配备先进的实验设备和资源，支持学生开展创新实验。这些设施的建设将为学生提供一个良好的实践环境，帮助他们更好地掌握和应用所学知识。

（三）项目实践驱动的创新教育：面向新质生产力的学习与发展

积极设置项目实践机会。通过真实项目的实践训练，不仅能够有效增强学生的创新能力和团队合作精神，更是符合新质生产力中对技术创新和高效管理的高标准要求。首先是科研项目，学生有机会参与高校和企业的联合科研项目，通过深入研究和探索，培养学生的研究能力和创新思维。这种项目通常涉及前沿科技领域，能够让学生接触到最新的科研成果和技术进展。其次，社会服务项目也是高校项目实践的重要组成部分。通过AI技术解决社会问题，如智能城市建设、环境保护等，能够让学生将所学知识应用于实际，提升他们的社会责任感。这些项目不仅有助于学生了解社会需求和问题，还能培养他们的公益意识和奉献精神。高校还应鼓励学生组建创业团队，进行AI技术的商业化探索和应用。创业项目能够激发学生的创业热情和创新精神，帮助他们了解市场需求和商业运作方式。这种项目实践经历对于学生未来的职业发展具有重要意义。为了确保项目实践的有效性和质量，设置合理的项目评估及奖励机制是必不可少的。例如，设立AI技术孵化器，为优秀项目提供资金支持、技术指导和市场资源。同时，建立项目评估机制，定期评估学生项目的进展和成果，确保项目能够按时、高质量地完成。这种评估机制不仅能够激励学生积极参与项目实践，还能够为他们的未来发展提供有力的支持。更为关键的是，高等院校必须着手构建具有针对性的个性化学习路径，同时打造一套完整的创新能力培养机制。这一机制的建立，不仅要求学校能设计出灵活多变的学习路径，以满足不同学生群体的独特学习需求，而且还要能系统地培养学生的创新能力，使他们能够更好地适应日新月异的市场需求和技术环境。

（四）个性化学习路径的构建：精准定制，引领成长

在个性化学习路径的构建上，力求为学生提供精准且富有针对性的学习体验。首先，引入了先进的自适应学习系统，该系统集成了人工智能技术，能够智能地监测和评估学生的学习状态。通过实时跟踪学生的学习进度和表现，系统能够深度挖掘每位学生的学习兴趣和潜力，从而为他们量身定制个性化的学习计划。这种学习系统能够根据学生的反馈和成绩，动态调整教学内容的难度和节奏，确保学生能够在适合自己的学习步调下不断进步。其次，可以致力于提供丰富多彩的个性化课程选择。学校将开设多样化的选修课程，涵盖各个领域和学科，以满足学生多样化的学习需求。学生可以根据自己的兴趣点和未来的职业规划，自主选择合适的课程进行学习。这样的课程设置不仅能够激发学生的学习兴趣，还能够帮助他们发掘自己的潜力和优势，从而打造出真正符合自身特点的个性化学习路径。此外，建议实施学习导师制度，为每位学生分配一位专业的学习导师。学习导师将深入了解学生的学习情况、兴趣和目标，并为他们提供量身定制的学习建议和职业规划指导。在学习过程中，学习导师将与学生保持密切的沟通和交流，及时解答他们的疑问和困惑，确保他们能够在学习的道路上得到充分的关注和引导。通过这种个性化的学习支持，期望每位学生都能够充分发挥自己的潜力，实现自我提升和成长。

（五）多维度创新培养：打造人工智能时代的创新人才

在创新能力的培养上，我们同样可以采取多种措施。例如，定期举办以人工智能为主题的创新训练营，邀请业内专家进行授课，为学生提供最前沿的技术培训和丰富的创新项目实践机会。在训练营中，学生们不仅能够掌握最新的科技动态和技术方法，还能在导师的引导下，开展创新项目实践，锻炼创新思维和解决问题的能力。为了激发学生的创新思维和竞争意识，积极组织校内外的创新比赛。这些比赛涵盖了多个领域，如人工智能、机器学习、物联网等，旨在为学生提供一个展示自己创新成果的平台。通过比赛，学生们能够锻炼自己的创新思维，提升解决问题的能力，并在与其他选手的交流中拓宽视野，吸收更多的创新思路。为了鼓励学生将创新技术转化为具有市场价值的商业成果，专门设立创业比赛和创业支持基金。创业比赛旨在为学生提供一个展示自己创业项目的机会，让他们能够在比赛中接受专业评委的点评和指导，进一步完善自己的创业计划。同时，为优秀的创业项目提供必要的资金支持和资源对接服务，帮助他们将创业项目从理论走向实践，从校园走向市场。开展校企合作，邀请企业导师进入校园，为学生提供更加贴近实际、具有市场价值的创新指导。企业导师们凭借丰富的行业经验和敏锐的市场洞察力，能够为学生提供宝贵的建议和指导，帮助他们更好地将创新技术与市场需求相结合，实现创新成果的商业化。除此之外，还可以建立创新交流平台，鼓励学生在此分享自己的创新想法、经验和成果。这个平台可以是一个线上论坛、社交媒体群组或定期的线下交流会。通过平台，学生可以互相学习、互相启发，形成浓厚的创新氛围。

四、可持续发展与社会责任

在人工智能人才培养体系中，高校必须高度重视培养学生的社会责任感和可持续发展意识[7]。

（一）人工智能技术的社会影响与道德法律挑战

人工智能技术的广泛应用对社会产生了深远的影响。一方面，它极大地提高了生产效率，改善了人们的生活质量；另一方面，它也带来了一系列道德和法律问题[8]。例如，自动化和智能化可能导致部分工作岗位的消失，引发就业结构的变革[9]。AI诈骗利用高度仿真的技术手段进行欺诈活动，这些诈骗手段隐蔽且欺骗性强，给受害者带来了巨大的经济损失和心理压力。而AI生成色情视频则利用AI技术模拟真实人物的形象和动作，制作出逼真的色情内容，这不仅侵犯了个人隐私和肖像权，还可能对未成年人的身心健康造成不良影响[10]。因此，面对这些问题，在人工智能教育中，培养学生的社会责任感至关重要。首先，应该让学生了解人工智能技术的潜在风险和挑战，引导他们思考如何在使用技术时遵循道德和法律规范。其次，应该鼓励学生关注社会问题，利用人工智能技术为解决现实问题贡献力量。例如，通过开发智能医疗系统改善医疗服务质量，或者利用大数据和人工智能技术优化城市交通管理等。

（二）人工智能教育生态系统的可持续发展策略

为了实现人工智能教育的可持续发展，需要建立一个完善的教育生态系统。首先，应该加强师资培训，提高教师的专业素养和社会责任感。只有具备高度社会责任感的教师，才能培养出具有社会责任感的学生。其次，我们应该建立科学的评估机制，对学生的学习成果进行全面评价。这不仅可以激励学生积极学习，还可以帮助我们发现教育过程中存在的问题并及时改进。最后，我们应该建立反思机制，定期回顾和总结教育过程中的经验和教训，不断完善教育内容和方式。

五、结束语

本文深刻洞察了新质生产力时代对高质量人工智能人才的迫切需求，提出了以个性化学习和创新能力培养为核心的教育体系。这一体系不仅满足了新兴产业发展对技术人才的需求，更推动了人工智能技术的创新应用，对经济社会的高质量发展具有深远影响。通过引入大数据和智能化技术，本研究推动了教育模式的改革与创新，有效提升了学生的学习效果和实践能力，为学生未来职业发展奠定了坚实基础。同时，强调社会责任感和可持续发展意识的培养，有助于构建可持续发展的教育生态，为社会培养出具备全面素养的高素质人才，支撑经济社会的持续繁荣与进步。

参考文献:

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[3]黄群慧,盛方富.新质生产力系统:要素特质,结构承载与功能取向[J].改革,2024(2):15-24.

[4]韩文龙,董鑫玮,唐湘.新质生产力与绿色发展的辩证关系与实践路径[J].电子科技大学学报社科版,2024,26(3):12-21.

[5]丁金昌.实践导向的高职教育课程改革与创新[J].高等工程教育研究,2015(1):119-124.

[6]马永霞,王琳.人工智能时代的创新创业教育:价值旨归､变革逻辑与实践路径[J].清华大学教育研究,2023,44(6):115-124.

[7]祝智庭,戴岭,赵晓伟,等.新质人才培养:数智时代教育的新使命[J].电化教育研究,2024,45(1):52-60.

[8]伦一.人工智能治理相关问题初探[J].信息通信技术与政策,2018(6):5-9.

[9]彭莹莹,汪昕宇.人工智能技术对制造业就业的影响效应分析——基于中国广东省制造企业用工总量与结构的调查[J].北京工业大学学报(社会科学版),2020,20(5):68-76.

[10]蔡琳,杨广军.著作权视域下深度合成算法技术的法律规制[J].西北工业大学学报(社会科学版),2024(1):108-119.

基金资助:河南省高等教育教学改革研究与实践项目(研究生教育类)“电子信息类研究生校企双赋能协同培养模式研究”(2023SJGLX361Y); 河南省教育科学规划项目“电子信息类大学生创新创业能力培养研究”(2023YB0270);

文章来源:黄全振,窦永江,卢金燕,等.新质生产力背景下人工智能专业人才培养体系探索[J].高教学刊,2024,10(32):5-8+15.