2024年高等职业教育：人工智能技术应用与发展_43页_2mb

报告摘要

AI知能总结

核心内容

人工智能（AI）已成为全球科技竞争的焦点和产业政策发力的重点，其发展推动了新技术、新产品、新产业、新业态、新模式的产生，对经济结构和产业发展产生重大影响。我国高度重视人工智能发展，出台多项政策支持其应用与人才培养。2024年，高职院校新增人工智能技术应用专业点达624个，成为新增备案专业中数量最多的专业。同时，国家也在推进人工智能立法，人工智能法草案已列入国务院立法计划预备审议项目。

主要观点

人工智能技术发展：
- 人工智能技术在2016-2017年因“人机大战”引发广泛关注。
- AI大模型成为全球科技竞争新高地，发展潜力大，应用前景广阔。
- 中国AI大模型产业呈现蓬勃发展的态势，涵盖云侧和端侧大模型。
- 当前AI大模型发展仍面临算力瓶颈、主流架构局限、训练数据不足和商业化应用尚未成熟等挑战。
人工智能产业发展趋势：
- AI大模型将向通用化和专用化发展，垂直行业将成为主战场。
- AI将广泛开源，为小型开发者提供便利。
- AI高性能芯片不断升级，推动产业生态体系完善。
- AI技术将创造新价值、适应新产业、重塑新动能，是加快发展新质生产力的关键要素。
人工智能人才培养与教育改革：
- 国家九部门发布《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案（2024—2026年）》，提出多项行动计划，包括数字技术工程师培育、数字技能提升、数字人才国际交流、创新创业行动、赋能产业发展等。
- 高等教育推动“人工智能+高等教育”融合，构建应用场景典型案例。
- 高职院校积极探索“人工智能+”专业转型，推动课程体系与“1+X”证书制度融合。
校企合作与实践教学：
- 校企合作是推动人工智能专业建设的重要方式，如深圳大学腾讯云人工智能学院、昆明理工大学人工智能产业学院等。
- 实践基地和实训课程是提升学生工程实践能力的重要手段，如“智慧养鹅”系统、多智能体及强化学习课程等。
课程设计与教学改革：
- 课程体系强调“岗课证标”融通，注重学生应用能力与理论知识的结合。
- 多模态知识图谱构建和可视化是提升教学效果的重要方式。
- “项目沉浸式开发”模式通过真实企业项目驱动教学，提升学生解决复杂问题的能力。

关键信息

2024年新增备案专业：人工智能技术应用专业成为新增备案专业中数量最多的专业，广东省新增11个专业点。
政策支持：九部门联合发布《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案》，提出多项专项行动。
人工智能法草案：列入国务院立法计划，推动人工智能发展与安全并重。
校企合作案例：
- 清华大学人工智能学院：聚焦人工智能核心理论与“人工智能+X”方向，吸引顶尖人才。
- 深圳大学腾讯云人工智能学院：构建“产、学、研、创”四位一体人才培养模式，提升学生实践与创新能力。
- 昆明理工大学人工智能产业学院：打造“一院、双联盟、双基地、一中心”建设模式，推动产教融合。
课程体系与教学改革：
- “1+X”证书制度：强调学历证书与职业技能证书结合，提升学生就业竞争力。
- “计算机视觉技术应用”课程：通过“五步六环”教学模式，提升学生课堂参与度与成绩。
- 多模态知识图谱：构建人工智能课程知识图谱，实现知识点可视化与多模态资源链接。
专本贯通人才培养：
- 高职与本科在人工智能人才培养目标与规格上有所区别，高职更强调“零距离”就业，本科更注重理论与研发能力。
- 构建“三段、四模块、多证书”一体化课程体系，实现专本衔接。

专业建设与课程设计

专业建设研究：
- 人工智能技术应用专业需关注产业链中下游的应用场景，注重实践与应用能力培养。
- 高职人工智能专业建设面临技术应用定位模糊、师资短缺、教学资源匮乏等问题，需通过校企合作、师资优化和资源共建等方式解决。
- 湖北高职院校在“51020”现代产业体系背景下，推动人工智能专业建设，但仍存在深层次产教融合不足、高质量教学资源缺乏等问题。
课程设计研究：
- 课程体系应融合“岗课证标”，构建符合学生认知规律和行业需求的课程内容。
- 通过“项目沉浸式开发”和“创新点提炼”，提升学生解决实际问题的能力。
- 多模态知识图谱构建有助于提升学生对抽象知识的理解与掌握。

人才培养研究

专本贯通高质量人才培养：
- 高职与本科在人才培养目标上存在差异，但都强调理论与实践结合。
- 专本贯通需构建一体化课程体系，注重学生能力与素质的全面发展。
- 培养目标包括：政治立场坚定、德智体美劳全面发展、掌握扎实的人工智能技术技能、具备较强的创新能力与职业素养。
实践与就业导向：
- 高职院校需强化实践教学，提升学生就业能力与创新创业能力。
- 通过校企合作、实训基地建设、项目实践等方式，提升学生技术应用与工程实践能力。

阅读推荐

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推荐阅读高职人工智能专业课程设计与教学改革相关研究，以提升课程建设与教学实践水平。

总结

人工智能技术已成为推动全球科技与产业变革的重要力量，我国在政策支持、专业建设、课程设计和人才培养等方面取得了显著进展。高职院校在人工智能专业建设中，通过校企合作、课程改革、实践教学等方式，积极培养适应智能产业发展的技术技能型人才。未来，需进一步加强资源统筹、场景牵引和国际合作，推动人工智能产业高质量发展。

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