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摘要：对地方区域人才需求进行调研，了解到人工智能技术服务专业的职业面向和专业对应的岗位群，制定了人工智能技术服务专业的人才培养目标，服务区域经济的发展。依托学校人才培养的模式，把岗位群中典型的工作任务转换成人才培训过程中的学习领域，构建了专业人才培养的课程体系。
关键词：人工智能；高职院校；人才培养；课程体系
本文引用格式：郭俊亮，等.高职院校人工智能技术服务专业人才培养和课程体系的构建[J].教育现代化,2020,7(47):85-87,93.
一引言
人工智能技术服务专业为2019年教育部新增高职专业[1]。根据学院人才培养方案制订相关工作安排，通过调研贵州及周边地区，主要是铜仁地区人才市场需求及岗位的要求，通过参加调研及时了解人工智能技术服务专业对应的职业岗位人才培养要求，研究分析、制订高职院校人工智能技术服务专业人才培养的规格，构建专业人才培养的课程体系。
二 人才培养职业面向
（一）职业面向
见表1。
（二）职业岗位(群)描述
见表2。
三 人才培养目标
本专业培养德、智、体、美、劳等全面发展，能够较快适应生产、建设、管理、服务等一线岗位需要的，面向金融、医疗、制造、政府等部门的计算机软件工程技术人员、信息系统分析工程技术人员等置业群，具有人工智能理论基础知识，掌握人工智能技术的基本技能，了解人工智能技术应用框架与其生态系统，能够从事大数据分析师、人工智能运维工程师机器学习工程师、NLP应用工程师等工作的高素质技术技能人才。
四人才培养模式设计
（一）人才培养模式设计理念
1.以“工学结合”为切入点，坚持“行业指导、能力本位、学生中心、就业导向”的设计原则。
2.遵循高等职业教育规律和从初学者到专家的人才成长规律，参照人工智能技术服务职业资格标准设计人才培养模式。
3.与区域行业企业开展合作办学，对接产业发展，构建特色专业课程体系。
4.构建校企联合培养的模式，把先进的企业文化和行业前沿知识融入到人才培养课程体系中。
（二）人才培养模式设计思路
1.组织人员对地方区域进行人才需求调研，按照职业岗位能力标准，确定专业人才培养的目标和规格。
2.按照专业对应的职业岗位群中的岗位要求，参照人工智能技术职业资格标准，同时参照人工智能技术服务专业教学标准，构建专业人才培养的课程体系，设置课程的教学内容。
3.选取在专业方面有代表性的企业，校企共建一批可以教学、实训、培训、科研的开放性实训基地。
4.加强师资队伍建设，打造一批师德高尚、专业技能强、创新意识强等综合素质能力优秀的“双师型”教师队伍。
5.实施毕业生跟踪调查，修订改进人才培养方案。
6.对毕业生就业情况进行跟踪，收集信息，及时修订人才培养方案。
（三）人才培养模式内涵描述
“产学结合”围绕大数据分析师、人工智能运维工程师、机器学习工程师、NLP应用工程师等职业岗位，将人工智能技术发展与教学紧密结合，以及将教学过程与一线企业对人才的需求紧密结合。构建基于工作岗位过程的课程体系，以项目为载体，任务为驱动，开展教学。其人才培养模式的内涵是按照企业的要求定向培养学生，并实现教学内容与企业生产紧密结合，而采取的教学做一体化工学结合人才培养模式。
五人才培养课程体系建构
（一）课程体系开发理念
1.按照高等职业教育理念，紧密结合人工智能技术服务产业特点，构建符合高职教育规律，适应学生未来发展以职业岗位作业流程为导向的课程体系。
2.课程体系结构体现“立德树人”、“高技能”、“应用型”培养特点。
3.按照区域人才的需求，构建符合区域人才培养的课程体系。
（二）课程体系开发思路
1.由专业负责人、专业骨干教师、企业技术骨干深入企业、行业调研，调研专业岗位群及对应的典型工作任务。
2.根据工作任务确定行动领域，根据行动领域确定学习领域，同时需要按照国家规定的专业教学标准，开发专业基本素质课程、通用能力课程、岗位能力课程和拓展能力课程。
3.基于工作岗位过程的能力要求，设置每门课程的教学情境，构建教学项目，形成任务型的课程体系。
（三）工作任务与能力分析
见表3。
（四）职业行动领域分析
见表4。
（五）学习领域转换
见表5。
（六）课程体系建构
1.基本素质课(公共课)：包括《毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论》、《思想道德修养与法律基础》、《公共英语（1）》、《公共英语（2）》、《体育与健康I》、《体育与健康II》、《军事技能训练》、《军事理论》、《形势与政策I》、《形势与政策II》、《形势与政策III》、《形势与政策IV》、《大学语文I》、《计算机应用基础》、《大学生心理健康教育》、《创新创业教育》、《大学生职业生涯规划与就业指导》、《贵州省情》、《安全教育I》、《安全教育II》、《学习方法》、《创新思维》、《管理沟通》、《入学教育》、《毕业教育》、《高等数学》、《线性代数》27门课程构成，总学时888学时，计47学分[2]。
2.行业通用课程：包括《C语言程序设计》、《计算机网络技术》、《计算机组装与维护》、《数据结构与算法》、《数据库原理及应用》、《数据标注工程》[3]、《大数据概论》[4]、《Linux操作系统》8门课程构成，总学时544学时，计30学分。
3.岗位能力课程(专业核心课)：包括《Python程序设计》、《人工智能导论》、《数据清洗》、《TensorFlow基础、进阶》[5]、《OpenCV》、《机器学习》、《深度学习》[6]、《顶岗实习》8门课程构成，总学时1032学时，计52学分。
4.拓展能力课程：包括《云计算技术》、《数据挖掘》[7]、《数据可视化》、《自然语言处理》、《计算机视觉》[8]、《Java程序设计》和5门网络课程构成，总学时522学时，计29学分。
参考文献
[1]《普通高等学校高等职业教育（专科）专业目录》2019年增补专业[EB/OL].(2019-10-8)[2020-1-3].http://www.moe.gov.cn/s78/A07/zcs_ztzl/2017_zt06/17zt06_bznr/bznr_ptgxgdzjml/ptgx_mlxjzydz/201910/t20191018_404286.html.
[2]教育部发布《关于职业院校专业人才培养方案制订与实施工作的指导意见》[EB/OL].(2019-6-11)[2020-1-3].http://www.moe.gov.cn/srcsite/A07/moe_953/201906/t20190618_386287.html.
[3]周惠巍,林晓惠.新工科建设中人工智能课程教学模式探究[J].计算机教育2019[11]:45-48.
[4]谢榕,李霞.人工智能教学案例库建设及案例教学实践[J].计算机教育,2014(19):92-97.
[5]罗定生,李文新.北京大学人工智能课程教学改革与实践[J].计算机教育,2019(10):3-8.
[6]邹晓冬.高职人工智能专业课程资源建设研究[J].电脑知识与技术,2019(30):204-205.
[7]周文娟.“人工智能+”时代的教育变革路向研究[J].郑州轻工业学院学报：社会科学版,2018(6).62-70.
[8]熊健.高校人工智能类课程教学探索与研究-以南京邮电大学为例[J].教育现代化,2019,6(30):213-214,217.
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