数字化背景下高职人工智能专业课程体系建设研究

摘要：随着数字化时代加速发展，人工智能技术深刻影响各行各业，驱动社会变革与经济增长。高职人工智能专业课程体系建设亟待完善。本文探讨数字化背景下高职人工智能专业课程体系构建，分析教育现状、市场需求和人才培养关键因素，提出基于实践和理论相结合的课程设计原则，设计专业核心课程、选修课程及实践环节，并构建多元化教学方法和评估体系，以培养适应未来发展的高素质AI 人才，为人工智能职业教育建设提供参考。

关键词：数字化转型；人工智能；课程体系；高职教育；技能培养

中图分类号：G642 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）06-0024-03 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

0 引言

近年来，人工智能技术快速发展，已成为驱动社会进步和经济增长的关键力量[1]。人工智能不仅在技术层面上带来了革命性的变化，更在文化、社会、伦理等多方面引发了广泛的讨论与思考[2]。根据国际数据公司（IDC）的报告，全球AI市场预计将在未来几年内以超过20%的年增长率持续扩张。人工智能应用已经渗透到金融、医疗、交通、教育等多个领域，改变了传统行业的运作模式[3-4]。例如，在医疗领域，AI算法可以通过分析患者数据来辅助诊断，提高医疗服务的效率与准确性[5]；在交通领域，自动驾驶技术的不断进步正在重新定义城市交通的未来[6]。这些变革对人才的技能要求提出了新的挑战，不仅需要扎实的技术基础，还须具备创新思维和跨学科的知识[7]。面对人工智能技术快速迭代和市场对AI人才的旺盛需求，高职教育亟需构建与时俱进的人工智能专业课程体系，培养具备扎实理论基础和实践能力的高素质AI人才。然而，当前高职院校人工智能课程体系建设面临诸多挑战，例如课程内容与行业需求脱节、师资力量不足、实践环节薄弱等。为此，本文探讨数字化背景下高职人工智能专业课程体系的构建，旨在为高职人工智能专业人才培养提供参考。

1 课程体系建设中的挑战与应对

在高职院校人工智能专业的建设与发展中，教师队伍建设、课程内容更新以及学习动机与参与度是三大核心要素[8]。首先，师资力量的强化是关键，鉴于人工智能技术日新月异，必须不断提升教师的专业素养，通过定期组织教师参与行业研讨会、专业培训班及在线学习，确保他们紧跟技术前沿。同时，鼓励教师主导或参与科研项目，与企业合作，积累宝贵的行业经验，从而优化课程结构。其次，面对人工智能领域的快速变化，课程内容的更新与维护至关重要。高校需构建灵活的课程调整机制，依据学生反馈、行业调研及专家评审结果，定期评估并优化课程内容，确保其既具有前瞻性又贴合社会需求。此外，与企业的长期合作能为课程提供行业趋势与技术发展的即时信息，确保课程能够紧跟时代步伐。最后，为了提升课程效果，高校还需关注学生的学习动机与参与度，通过提供多样化的选修课程、项目实践、实习机会及科研项目，激发学生的学习兴趣，增强其实践能力和团队协作精神。这些实践环节不仅能巩固学生的理论知识，还能有效提升他们解决实际问题和团队合作能力，为培养适应未来行业需求的高素质人才奠定坚实基础。

2 数字化背景下的课程体系要求

在未来的工作环境中，AI技术的普及将带来技能需求的重大变化。根据世界经济论坛的报告，到2025 年，全球将面临高达8500万个工作岗位被自动化取代[9]，但同时也将创造9 700万个新的岗位，未来工作中学生需掌握编程、数据分析及AI工具的使用，成为“数字化原住民”。这一点在当今科技驱动的社会中尤为重要，数字素养已成为一项基本技能。在复杂多变的业务环境中，学生需要具备灵活应对问题的能力，能够将AI技术融入实际问题解决中。这要求学生不仅具备扎实的理论基础，还要能够在动态变化的环境中快速反应。此外，创新精神与创业意识也至关重要，是推动经济发展的关键力量。通过企业调研显示，AI人才需求主要聚焦于三种岗位：一是技术岗位，如数据科学家、机器学习工程师等，要求扎实的数学、编程能力和统计分析技能，技术岗位的工作人员需要不断更新知识，以跟上快速变化的技术前沿；二是应用岗位，如AI产品经理、AI产品业务员等，需具备跨学科知识、项目管理能力以及良好的沟通技巧，应用岗位不仅要求技术背景，还需理解市场需求和用户体验，以推动产品的成功；三是伦理与社会责任，随着AI 应用的普及，企业也日益关注AI技术带来的伦理和社会问题，因此具备伦理思维的人才需求逐渐增加，尤其是在涉及数据隐私和算法公正性的问题上，企业需要能够平衡技术与伦理的专业人士。

3 课程体系的构建措施

课程设计必须以实用性为导向，课程内容需与行业动态保持同步，定期更新，引入最新的研究成果和技术，积极与企业合作，确保课程内容的相关性。通过真实项目的参与，增强学生的实践能力，使其能够将理论知识转化为实践应用。同时，AI技术的应用往往需要多个学科的知识，因此课程设计应鼓励学生修习其他学科的课程，以拓宽知识面，确保学生在毕业时具备进入职场所需的技能，课程结构设置如图1 所示。

3.1 人工智能相关核心课程设计

为了构建完善的课程体系，可以考虑设置以下核心课程。

1）机器学习，包括监督学习、非监督学习和强化学习的基本概念及常用算法。学生应学会如何选择合适的算法解决特定问题，并理解算法的优缺点。教师应将理论讲解与实践相结合，使用Python和相关库（如scikit-learn等）进行实验。强调数据集的选择和预处理，以提高模型性能，帮助学生理解机器学习的实际应用。

2）深度学习，涵盖神经网络结构、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其应用。介绍深度学习的基础知识以及如何构建和训练深度学习模型，并结合百度飞桨（PaddlePaddle）、华为昇思（MindSpore）或PyTorch等国内外深度学习开源框架进行项目实践，强调模型的训练、调优和评估过程。通过实际案例帮助学生理解深度学习的应用场景，例如图像识别和自然语言处理等。

3）数据分析，教授数据预处理、探索性数据分析、可视化技术及常用工具（如Pandas、Matplotlib）。使学生掌握如何从数据中提取有用的信息，并能够将训练过程和结果进行可视化展示。通过真实数据集进行项目分析，提升学生的数据处理能力，强调数据驱动决策的重要性。

4）自然语言处理，涉及文本处理、情感分析、机器翻译等。介绍自然语言处理的基本概念和常用技术，帮助学生理解如何处理和分析文本数据。通过案例分析与项目开发，提升学生在NLP领域的应用能力，强调如何构建和评估自然语言处理模型。

5）AI伦理与社会影响，探讨AI技术在社会中的伦理挑战与责任，分析相关法律法规。针对算法偏见、数据隐私等重要议题开展讨论与辩论，增强学生对AI技术影响的全面理解，并促使其形成批判性思维。通过分析真实案例，帮助学生理解技术对社会的影响和伦理决策的复杂性。

3.2 选修课程与实践环节设计

除核心课程外，还应增加行业应用案例，分析不同行业中的AI应用，如金融风险控制、医疗诊断和智能制造等。将结合行业趋势，帮助学生理解AI技术的商业价值。邀请行业专家讲座，结合实际案例进行深入讨论，帮助学生理解AI技术在具体行业中的应用及挑战。同时高职院校应多与企业合作，为学生提供实习机会，增强学生的实践能力和就业竞争力，确保学生能够在实际工作中应用所学知识。实习将为学生提供宝贵的行业经验，使他们能够提前了解职场环境。在创新创业培养方面，应通过项目孵化、竞赛等形式，培养学生将人工智能与创业思维相结合的创业能力，激发学生的创新意识，鼓励他们开发实际的产品或服务。

4 教学方法

为提高教学效果，应采用多种教学方法。混合式教学结合线上与线下教学，满足不同学生的学习需求，增强学习的灵活性。在线课程可用于理论知识的传授，而线下课程没有外界的干扰，更有学习氛围，在这种环境下，学生可以和老师、同学直接沟通，更适合实践和讨论。教学过程中可以围绕具体项目展开教学活动，以项目为导向，使学生在项目实践中学习和应用知识。真实的项目可以帮助学生提高解决问题的能力和创新意识。与此同时，可以对学生进行分组，形成协作学习小组。通过小组合作解决问题，促进学生的学习动力和学习兴趣，增强学生团队合作、沟通与协调能力。

5 评估体系

在人工智能专业课程体系构建中，以提升学生的人工智能应用实践能力为目标，构建以学生为中心的多元综合性评估体系。依托数字化教学平台课堂活跃数据和评价功能，定期开展技能测试，考核学生对所学理论知识的掌握情况。依托在线学习平台、实际项目报告、技能竞赛获奖、专业证书等形成技能实践能力评价，考核学生对相关技术的实施和实践能力。根据校内外实训平台、教师评价、企业教师评价、项目导师评价和学生评价等多主体评价体系形成的综合评价更加注重学生技能的提升、团队项目参与度和学生成绩的稳定性，能够有效促进学生的全面发展。

6 结论

数字化背景下，人工智能的快速发展对教育领域提出了新的要求。构建科学合理的人工智能专业课程体系，不仅能提升学生的专业素养，也为社会培养高素质的AI人才。本文提出的课程体系设计原则与具体课程设置，旨在为高校教育者更好地应对这一挑战提供借鉴。教育单位应积极建立校企合作机制，为学生提供更多实习和实践机会，将理论与实践紧密结合。教育者应关注科技的发展趋势，鼓励学生勇于探索和创新。通过培养学生的学习能力、实践能力、问题解决能力和批判性思维，确保他们能够适应技术快速迭代的环境。总的来说，人工智能教育将在未来的科技发展与社会进步中扮演更加重要的角色。通过不断地探索与实践，培养出更多适应时代需求的AI人才，推动社会的可持续发展。同时，教育工作者应积极面对新技术的挑战，灵活调整课程内容与教学方法，确保学生能够学习到企业所需技能，为社会培养出更多高素质的AI人才贡献力量。