基于OBE理念的高职人工智能课程教学体系探究

摘要：本文基于OBE（成果导向教育）理念，针对高职院校人工智能课程教学体系进行了系统研究。通过模块化课程设计、信息化教学手段和多元化评估体系，提出了教学内容与方法的改革措施。旨在提高高职学生的实践能力和创新能力，培养适应社会需求的人工智能专业人才。

关键词：OBE 理念；高职教育；人工智能课程；教学改革；成果导向教育

中图分类号：TP30 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）06-0136-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

0 引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门新兴技术，正深刻影响着各行各业，并对人才培养提出了新的要求。高职院校肩负着培养应用型人才的使命，但目前在人工智能课程教学中仍存在课程内容陈旧、实践环节薄弱、教学方法单一等问题，难以满足行业对高素质人才的需求[1]。

OBE（成果导向教育）理念以学习成果为导向，为教育改革提供了新的思路。将OBE 理念融入高职人工智能课程教学，有助于提升学生的实践能力和创新能力[2]。本文旨在探讨基于OBE 理念的高职人工智能课程教学体系的构建与改革措施，以促进高职院校人才培养质量的提升。

1 OBE 理念与高职人工智能教育的融合

1.1 OBE 理念的内涵与核心

OBE（Outcome-based Education）理念，即成果导向教育，强调以学生的学习成果为教育目标，采用逆向设计方法构建课程体系。其核心是以学生为中心，关注学生通过学习所获得的知识、能力和素质。该理念最早由Spady 于20 世纪末提出[3]，随后一些学者[4-5]将其应用于教学改革中。目前，OBE 理念已在全球多个国家的教育改革中得到应用，对提高教育质量具有重要作用。

1.2 OBE 理念对高职院校的启示

OBE 理念为高职院校的教学改革提供了新的思路。通过明确的人才培养目标，倒推课程设计与教学实施，强调学生实践能力和职业素养的培养。这与高职院校培养应用型人才的目标高度契合。借助OBE理念，高职院校可以优化课程体系，创新教学方法，建立多元化的评价机制，从而提升教育质量。

1.3 人工智能技术对职业教育的挑战与机遇

人工智能技术的快速发展对职业教育提出了新的要求。一方面，AI 技术为教学模式、资源共享和个性化学习提供了新的工具和平台，带来了教学改革的机遇。另一方面，AI 技术更新快，要求教师不断学习，教学资源需要及时更新，师资短缺等问题成为挑战。高职院校应积极应对这些问题，充分利用AI 技术提升教学效果，培养符合时代需求的高素质人才。

2 高职院校人工智能课程现状分析

2.1 课程设置与教学现状

目前，高职院校的人工智能课程多以基础理论为主，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。然而，课程内容更新速度跟不上AI 技术的快速发展，教材滞后，导致学生无法接触到最新的技术和应用。此外，实践教学环节薄弱，缺乏真实项目和实验设备，学生动手能力不足，难以满足企业的实际需求。

2.2 师资与教学资源现状

教育部在2018年印发的《高等学校人工智能创新行动计划》中提出，职业院校信息管理、大数据等专业须增加人工智能相关内容，加大培养人工智能应用领域技术技能人才的力度，并推动加强重点领域的“人工智能+”行动。但目前，高职院校在人工智能专业教师的招聘和培养方面存在诸多问题。多数教师缺乏企业实践经验，对AI 前沿技术的掌握有限。此外，由于信息类企业（如阿里巴巴、百度、腾讯等）对人工智能专业人才需求量大且薪酬较高，现阶段高职院校人工智能专业的毕业生难以满足企业的招聘需求[6]。

目前，多所高职院校在人工智能专业课程资源方面还存在严重不足：1）课程与实训衔接不足。人工智能课程内容多、涉及面广、难度大，理论性和实践性要求较强，但课程教学与实训衔接不够充分。AI 实训平台的搭建步骤烦琐，且对专业软件依赖性较高，维护费用较高。2）课程与教材更新滞后。人工智能专业课程知识更新较快，但高校构建的精品在线课程和教材更新周期长，导致内容滞后等问题。3）硬件设备匮乏。职业院校在人工智能专业建设中，缺乏高性能计算机、GPU 服务器等硬件设备，无法满足实践教学需求。4）校企合作不足。缺乏稳定的企业合作，限制了校企资源的共享与互动。这些问题已成为高职院校建设人工智能技术专业的重要障碍。

2.3 学生学习成果与行业需求的匹配度

高职院校人工智能专业的毕业生在实践能力、项目经验等方面与企业要求存在差距。企业期待毕业生具备扎实的算法基础、熟练的编程能力和实际项目经验，但当前大部分高职院校的人工智能课程设置主要聚焦于理论基础和简单的算法编程，学生在校期间接触到的实际应用场景有限，缺乏真正面向企业需求的实战训练。这导致学生普遍缺乏项目实践，理论与实践脱节，从而在就业市场中竞争力不足。

企业反馈显示，约70% 的用人单位认为应届毕业生在数据处理、深度学习模型优化等实操能力方面存在不足[7]，难以满足企业对高技能型人工智能人才的需求。尽管国内部分院校已尝试通过校企合作来增强实践教学，但总体效果仍有待提升。因此，基于OBE 理念的教学改革应强化课程内容与实际需求的关联，尤其是在技能实训、项目实践和评价标准的调整上，以确保学生在毕业时能够更好地满足行业对专业化和技能化的要求。

3 融合OBE 理念的高职人工智能课程体系建设

本文从课程目标制定、教学内容设计、教学方式改革、评价机制建立四个方面开展探索研究，具体思路如图1 所示。

首先，研究高职人工智能课程与OBE 导向的课程目标的制定，重点在于培养学生的人机协作能力、创新智慧管理能力、熟练使用编程语言的能力、大数据分析能力以及可视化工具的熟练应用能力。

其次，调整教学内容，增加企业前沿知识和项目实践模块，培养学生的问题分析与建模能力。

再次，在教学内容设计的基础上，对教学方式进行调整：引入信息化平台以增强学生学习的趣味性，培养学生的自主学习能力和项目实践能力。

最后，借助多元化评价机制，以学生为主体对教学内容和教学方式进行改进和优化。

3.1 课程目标制定

基于OBE 理念，明确高职人工智能课程的教学目标，注重培养学生的实际应用能力，使其具备直接对接行业岗位需求的技能。为此，教学目标应明确、具体，且能够被量化和评估。具体目标包括：1）编程基础。学生需掌握Python、R 等编程语言的基本语法和编程技巧，能够独立完成数据处理和建模任务。2）算法掌握能力。学生需熟悉机器学习和深度学习的基本算法，包括回归、分类、聚类、神经网络等，能够理解算法原理并在项目中应用。3）数据处理与分析。具备数据分析和处理能力，包括数据清洗、特征工程和可视化，能够针对具体应用场景处理原始数据。4）AI 应用能力。能够运用AI 技术解决实际问题，如图像识别、自然语言处理等，通过项目实践积累应用经验。

教学目标直接对接企业岗位要求，强化项目驱动的学习方式，确保学生毕业后能够胜任相关工作。这一课程目标体系将有效提升学生的职业竞争力和岗位适应性。

3.2 教学内容设计

在OBE（成果导向教育）理念的指导下，基于OBE 的教学内容应围绕明确的学习成果，将教学内容划分为基础理论、核心技能和项目实训三个模块：1）基础理论模块。包括高等数学、线性代数、概率统计、Python 编程基础等，夯实学生的数学和编程基础。2）核心技能模块。涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术，结合最新的行业发展动态。3）项目实训模块。通过校企合作项目和真实案例（如客户数据分析、智能推荐系统的开发等），让学生参与完整的AI 项目开发，培养实践能力和团队合作精神。

教学内容注重动态更新，及时引入新技术和工具，确保与行业发展保持同步。

3.3 教学方式改革

在OBE 理念指导下，高职人工智能课程充分利用信息化平台，实施线上线下混合教学模式，以提高教学效率并确保达成学习成果。具体措施包括：1）课前预习。通过使用超星学习通等平台，教师提供预习资料和视频，其内容涵盖人工智能的基本概念、算法等知识点，帮助学生在课堂前建立初步理解。学生可自主学习基础知识并完成预习任务，使课堂时间聚焦于难点解析和课堂互动。2）课堂互动。利用Rain⁃Classroom 等工具，教师能够实时推送问题，开展实时答题和讨论，提高课堂参与度。3）课后巩固。通过EduCoder 等在线实践平台，教师为学生布置编程练习和项目任务（如简单的AI 模型）。EduCoder 提供丰富的实践项目和自动测评功能，学生可在平台上完成从基础到高级的编程任务，并在完成任务的过程中获得即时反馈，及时修正错误，提升编程能力。

这些信息化平台的应用，使教学活动贯穿课前、课中和课后，形成完整的闭环教学模式，有助于学生掌握知识并达到预期学习成果。整个学习体系如图2 所示。

3.4评价机制建立

基于OBE（成果导向教育）理念的高职人工智能课程评价机制，旨在通过过程性评估和成果性评估相结合的方式，全面、精确地反映学生的学习成果，帮助学生实现持续改进。具体设计如下。

1）过程性评估（40%）。过程性评估关注学生学习过程中的态度和参与度，旨在激励学生积极参与学习活动并掌握知识。具体内容包括：① 出勤率（10%）。考查学生的学习积极性与纪律性，确保学生按时参与课程活动。② 作业完成情况（15%）。评估学生按时完成作业的情况以及对所学知识的掌握程度。③ 课堂讨论参与度（15%）。通过课堂互动、问题讨论等方式，评估学生对学习内容的理解深度和参与度，增强课堂互动并及时查缺补漏。

2）成果性评估（60%）。成果性评估重点考查学生的实践能力和成果质量，体现学生在课程学习中的实际收获。具体项目包括：① 项目作品（30%）。要求学生在真实案例中应用人工智能技术完成项目作品，评估其创新性、实用性和技术实现能力。② 实践报告（20%）。通过撰写实践报告，反思学习过程与项目实施，展示学生的总结能力、逻辑思维能力和批判性思维。③ 项目答辩（10%）。通过答辩环节，考查学生对技术的理解、表达能力以及对问题的应对能力。

此评价机制不仅能够全面反映学生的学习成果，还能通过持续改进的反馈机制，帮助学生在实践中不断提升自身能力，最终实现高职人工智能课程的教学目标。

4 高职院校人工智能课程的实践与案例分析

4.1 国内外高职院校的成功案例

通过采用OBE 理念进行教学改革，部分高职院校的人工智能课程取得了显著成果。例如，深圳职业技术学院通过实施模块化教学内容、项目驱动的实践课程、企业参与的教学评价体系，使人工智能专业毕业生的就业率从改革前的82% 提升至94%。其中，超过85% 的学生成功进入人工智能或相关技术岗位。根据学院的调研报告和企业反馈显示，毕业生的实践能力、创新能力和适应岗位的速度均有明显提升。深圳职业技术学院的课程改革还结合了OBE 理念，开展了与华为、腾讯、科大讯飞等科技公司合作的实训项目，有效实现了人才培养与企业实际需求的紧密衔接。统计数据显示，该校人工智能专业的毕业生在全国职业技能大赛中多次获奖，就业率达到了95%，并获得用人单位的高度评价。教学改革不仅提升了就业率，同时也增强了学生的职业竞争力和就业适应性，充分体现了OBE 理念在高职院校人工智能教育中的有效性。

国际上，多个发达国家的高职院校也进行了类似的改革。例如，新加坡理工学院（Singapore Polytech⁃nic）与多家科技企业（如IBM）合作开设了人工智能特色课程，课程内容涵盖机器学习、深度学习等AI 核心技术，学生通过校企合作的项目深入企业实践。在“智能交通系统”项目中，学生为当地交通部门开发了基于AI 的流量管理系统，使学生在学中练、练中学。数据显示，90% 的该校毕业生能够在毕业后直接进入AI 或相关岗位，充分体现了OBE 理念在教学中的成功应用。通过真实项目的参与和企业合作，不仅提升了学生的实战能力，也有效增强了其就业竞争力。

4.2 典型教学实践的效果评估

在高职人工智能课程的教学改革中，通过实施基于OBE（Outcome-based Education）理念的课程体系，某高职院校在学生的就业率、专业能力和企业反馈等方面取得了显著成效。改革后，人工智能专业毕业生的就业率从改革前的80% 提升至94%，其中80% 以上进入人工智能相关岗位。该校学生的实践能力在多个层面获得肯定，不仅在全国职业技能大赛中屡获奖项，还在校外实习中表现出快速适应岗位需求的能力。

具体评估方法包括毕业生就业调查、用人单位反馈以及学生项目成果质量分析。在对30 家企业的调查中，90% 以上的企业认为毕业生具备较强的实践操作能力，并能够胜任技术岗位。此外，学生的毕业设计作品质量在同类院校中表现突出，许多项目应用了深度学习、数据分析等前沿技术，获得业内专家的肯定。综上，基于OBE 理念的教学改革有效提升了学生的核心技能和行业适应力，实现了高质量的人才培养目标。

5 结论

本文基于OBE（成果导向教育）理念，对高职院校人工智能课程的教学体系进行了系统性研究。通过明确的课程目标设定、教学内容的模块化优化、教学方法的多样化创新以及建立完善的多元化评价体系，本文提出了符合行业需求的教学改革方法，有效提升了学生的实践能力和职业素养。研究结果表明，采用OBE 理念的教学改革不仅增强了学生的学习成果与岗位需求的匹配度，还为高职院校培养适应人工智能行业发展的高素质技术人才提供了科学的路径。

未来，进一步的发展方向包括强化校企合作，拓展校外实践资源，并构建持续改进的教学反馈机制。同时，建议持续关注人工智能技术前沿，动态更新教学内容，确保课程与行业技术的同步发展。随着教学体系的不断完善，高职人工智能课程将更好地服务于社会和经济发展，为国家的创新人才培养目标提供有力支持。