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摘要：在市场需求急速上升和国家政策大力支持的背景下，我国高校人工智能特色新专业的发展面临着前所未有的机遇。本文对我国高校人工智能特色专业发展现状进行了分析和调查，阐明了师资队伍建设的重要性并指出师资紧缺是高校人工智能专业发展面临的首要问题和挑战。文章分析了高校师资缺乏的主要原因并提出立足高校培养，通过加大人才引进力度，注重自身现有师资力量的培养，鼓励教师积极投身于科学研究，完善考评激励机制，激发教师的内在动力等几个方面来着手解决师资紧缺的问题。
关键词：人工智能（AI）；师资紧缺；师资队伍建设
本文引用格式：刘泽君,等.高校人工智能专业师资队伍建设若干问题思考[J].教育现代化,2019,6(94):111–113.
Thoughts on Construction of Teaching Staff of Artificial Intelligence Specialty in Chinese Universities
LIU Ze-jun1,FAN Xing-rong2
（1.School of Artificial Intelligence,Chongqing Technology and Business University,Chongqing;2.School of Computer Science and Information Engineering,Chongqing Technology and Business University,Chongqing）
Abstract:With the rapid increase of market demand and the strong support of national policies,the development of new professional specialty of colleges and universities in China is facing an unprecedented opportunity.This paper analyzes and investigates the development status of artificial intelligence specialty in Chinese universities,stating the importance of the construction of the teaching staff and pointing out the shortage of teachers.It is the primary problem and challenge faced by the development of artificial intelligence in colleges and universities;The article analyzes the main reasons for the lack of teachers in colleges and universities and proposes to take the measures to solve the problem of teacher shortage by basing on colleges and universities cultivation,enhancing the introduction of talents,paying attention to the cultivation of existing teachers and encouraging teachers to participate in scientific research actively as well as stimulating the internal motivation of teachers through the comprehensive evaluating incentive mechanism.
Key words:Artificial Intelligence(AI);Shortage of teachers;Construction of teaching staff
一我国高校人工智能专业发展面临的机遇
（一）市场需求的大背景
近年来，人工智能逐渐进入我们生活的方方面面。从教育到医疗再到交通，人工智能技术的应用不仅改变了人们的生活，也促进了制造业的发展。社会各领域对人工智能人才的需求空前增加。2017年LinkedIn（领英）发布的《全球AI领域人才报告》显示，过去三年间，AI职位数量从2014年的5万飙升到2016年的44万，增长超过8倍[1]。而2017前半年，工信部教育考试中心副主任周明向媒体透露，中国人工智能人才缺口超过500万人，供求比例仅为1∶10。除了旺盛的人才需求，人工智能专业学生的薪酬也远超于同阶段其他专业的毕业生。
（二）政策层面
随着全球人工智能人才竞争的加剧和顶尖人才稀缺问题的明显，我国对人工智能高等教育也越来越重视。2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，特别强调“把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重”，“完善人工智能领域学科布局”，“尽快在试点院校建立人工智能学院”等等[2]。教育部2018年4月印发的《高等学校人工智能创新行动计划》中要求，到2020年，我国将建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心，到2030年，高校要成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地，为我国跻身创新型国家前列提供科技支撑和人才保障。同时，教育部还会引导高校通过增量支持和存量调整，加大人工智能领域人才培养制度。
二 我国高校人工智能特色专业发展的现状
人工智能产业的火热以及人才争夺的激烈，同时加上国家的政策支持，我国高校的人工智能学院呈现“井喷”式发展，人工智能专业成为了最新最热门的专业。中山大学2017年5月成立了最早的智能工程学院，同年中国科学院大学、西安电子科技大学等高校也设立了人工智能学院，随后，清华大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、南京大学、重庆邮电大学等一批高校也纷纷设立人工智能学院、人工智能研究院。据互联网教育国家工程实验室不完全统计，截至2018年7月，我国进行人工智能相关研究、开设人工智能相关专业的院校共有89所。
三 师资紧缺是高校人工智能专业发展面临的首要问题和挑战
（一）师资队伍建设的重要性
新兴工科人才是引领未来经济社会发展的重要支撑，师资队伍是高校培养新工科人才的强大引擎。高校的竞争归根结底是人才的竞争，人才的培养质量主要取决于教学，教学效果在很大程度上受制于教师，所以要提高新专业的竞争力，培养出高素质受欢迎的人才最终取决于教师队伍的建设。因此，抓好师资队伍建设，对于普通本科院校建设好新工科，培养新型工程人才具有事半功倍之效[3]。
（二）高校师资缺乏的原因
人工智能专业对于不少大学来说，虽然是时代要求，但大多是最近几年才成立起来的新专业，成立时间不长，所以成立人工智能学院或开设人工智能本科专业，面临着很多问题和挑战。人工智能教育顶尖师资欠缺是目前高校人工智能专业发展面临的首要问题。师资缺乏的原因主要体现在以下几个方面：
1.高等教育人才输出较行业发展滞后
高等教育的人才输出，远远跟不上行业目前发展的速度。从全球范围来看，共有367所具有人工智能研究方向的高校，每年仅输出10万名左右的人才数量。国内的情况更加严峻，具有人工智能研究方向的高校仅有20所。高校所需的往往是既有一定实战经验，教学和科研能力又极强的高端人才,中国高校当前总体来看人工智能师资紧缺。
2.人才质量参差不齐
人工智能技术实现和应用的时间并不是很长，真正人工智能专业毕业的人才少之又少。对于不少高校本身来说，存在着师资储备严重不足的问题。师资队伍中绝大部分是在过去已有的担任计算机课程的老师中抽出来或从外校引进不久的新教师，从师资队伍的年龄来看以年青教师为主，新进的老师大多教学经验不足，而原有的老师可能存在着知识储备不足，科研能力不强等诸多问题。
3.在吸引人才方面，高校和很多顶尖的企业存在着非常激烈的竞争
从2004年至今，AI相关岗位企业平均招聘薪资正以每年近8%的速度增长，远高于一般技术类岗位。不少企业会以高薪甚至为员工提供股票期权和解决户口作为条件吸引顶级人才。可以说，为了争抢优秀人才，许多AI公司和企业已经不惜痛下血本了。这样的高薪和优惠政策对于一般高校来说是很难达到的[4]。
4.普通高校和名校在师资配置上极不均衡
许多“985”和“211”工程的名校与普通高校在人工智能领域顶尖师资配置上极不均衡。从国家财政上来说，“双一流”和“985”、“211”高校各自拥有专项建设和高校工程资金，部属高校也能获得相关部属上级的资金支持。所以，院校层次越高，所属系统资金越充足，获得的国家财政支持也越多。而不同部委，除了会给自己的“直系”院校提供资金支持，也会提供平台搭建和资源联动上的帮助。所以，一些知名高校能比其他高校获得更多国家财政和公共资源支持。相应地，这些高校在人才引进时会更有吸引力，在人工智能人才培养、科研投入上也更有实力，而普通高校则难以吸引顶尖人才。
四师资紧缺问题的解决办法
1.立足高校培养，为人工智能专业提供源源不断的师资力量
人工智能的发展目前正处于人才急需的时期，而人才培养需要一个长久的周期性。随着AI技术不断深入和落实，高校的人才培养逐渐会跟上行业发展的基本需求。近年来，校企联合逐渐紧密，也培养了一批相关人才，人工智能人才团队也逐渐壮大。许多一流的高校，如北大、清华等大学为中国培养了不少年轻的人工智能人才。立足高校培养，将成为源源不断为人工智能专业提供师资力量的一个重要渠道和保障。
2.加大人才引进力度
现在不少高校在加大人才引进力度方面大做文章，争取以有别于企业和其他高校的一些优惠政策和措施来吸引人才。比如通过提高安家费和购住房补贴，提前享受副教授待遇，解决博士们的事业编制等；对特别优秀的博士还可以采用“一事一议”的方式来提高引进待遇，解决配偶工作和子女入学等问题，旨在解决稀缺人才的后顾之忧；同时加大科研奖励力度，让博士们能够安心地从事教学科研工作。
3.注重自身现有师资力量的培养
人工智能是一个典型的交叉学科，涉及数学、计算机、信息以及自动控制等多种学科知识。想要在人工智能方向培养出具备复合技能的具有更强竞争力学生，对教师的知识面，教学科研能力，实际操作能力等等都提出了更高的要求。所以，除了要加大对既有较高科研同时也具有丰富实作能力的人工智能领域人才引进力度的同时，还要注重自身对现有师资水平的提高和培养。主要从以下几个方面去下功夫：
（1）加大培养力度，着力打造“双师型”师资队伍以产业发展需求、专业交叉和融合、服务引领为导向，构建校企合作的教师培养平台，为校企合作做对接，鼓励校企双方共同参与专业建设。鼓励教师到企业挂职锻炼等方式进行校内外培训，提升教师的工程素质和教育能力；另一方面也可以聘任一些有着深厚学术背景的专业技术人员在校内开展实践课程教学工作；这样不仅有效地提升高校工程教育专业师资队伍水平，同时也给师资队伍的成熟壮大提供了条件。
（2）鼓励教师积极投身于科学研究，这是培养教师队伍最好的途径之一人工智能学科交叉性决定了对老师自身的知识能力、科研能力要求更高。《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》发布以来，人工智能的研究得到前所未有的重视。国家自然科学基金委专门增设了人工智能学科代码，将人工智能与计算机、自动化等学科并列设置，推动了相关课题的申报和人才的集聚。当前，我国高校科研经费的主要来源是国家财政支持，此外也会有校友捐赠、企业捐赠、个人捐赠、以及校企共建项目的企业资金投入等。国家的投入以及企业个人的捐赠为教师们在人工智能的科学研究提供了强有力的资金上的支持和动力[5]。
（3）健全教育培训机制，加强对中青年教师的培养加强年轻教师入职前的岗前培训，将国际先进的专业理论、人才培养和专业认证体系、课程体系和设置等纳入新教师培训的基本内容。以多种形式培养和锻炼中青年教师，可以采取老带轻的方式，让年轻教师参加到特色专业的建设中，学习并不断摸索改进教学方法，同时增强他们的归属感；其次，对现有老师可以提供短期的国内外交流、进修或者培训的学习机会，学习国内外兄弟院校在特色专业上人才培养方面的先进教育教学思想，拓宽他们的专业视野，培养教师的国际交流与跨文化理解能力。组织教师走向市场，及时了解市场的需求和企业的发展动态，鼓励教师要善于将工程实践中的背景知识、案例以及发展前景充实到教案中来，从而提高工程教学的质量以及适应人才培养的要求。
（4）完善考评激励机制，激发教师投身新工科建设的内在动力。进一步深化人事制度改革，探索建立和形成推动新工科建设需要的师资考核激励机制以及完善自身发展的用人和激励制度，调动教师的积极性，形成相互竞争的局面。在教师岗位聘任中，强化应用型人才培养和服务新工科建设需求的岗位意识，明确教师的教学科研能力。其次，在教育教学工作中突出跨学科思维训练和跨界整合能力培养。引导教师参与改造升级传统工科专业教学模式的讨论交流，鼓励青年教师参与面向新工科建设的教学模式改革探索与实践。最后，完善教师考核制度，鼓励学科与企业联合组建大学科团队，积极参与国家、区域产业重大科技专项或以区域新兴产业发展需求为导向，通过校企合作培育重大成果[6]。
五结束语
随着智能制造和人工智能深入到人们的日常生活，新工科不仅成为国家战略、产业发展的需求，更是经济全球化对人才的呼唤。相信各个高校在政策的大力支持和人才需求的刺激下，将通过立足高校培养，采取“外引”和“内培”以及考核激励机制等措施来解决师资力量严重不足这个问题，打造出一支具有国际化视野的“高、精、尖”的人工智能师资队伍，为我国培养出越来越多的优秀AI人才。
参考文献
[1]方怡君.今秋AI人才紧俏,有理论懂市场更受欢迎[N].新京报,2017-10-09.
[2]国务院.国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知:国发[2017]35号.
[3]郭俊.高校创新型师资队伍建设的理念与机制研究[J].科教文汇,2014,11(18):18–19.
[4]为什么最近人工智能和Ai人才如此紧缺?2017-12-23文明世界,http://www.360doc.com/content/17/1223/19/27362060_715673659.shtml.
[5]刘博超.人工智能顶尖人才稀缺,高校需打造新教学体系和专业师资队伍[N].光明日报,2018-04-25.
[6]陆先亮.新工科背景下应用型本科院校师资队伍建设[J].教育与职业,2019(05):78–81.
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