0 引 言
拔尖创新人才是具有原创性思想和批判性思维，能够引领相关领域创新发展的复合型人才，是民族复兴的战略性资源[1]。当前我国传统工业以及科技信息企业正在转型升级，亟待培养依托新一代信息技术、促进人工智能时代新工科行业发展的拔尖人才。
科教融合协同育人是培养拔尖创新人才的重要途径之一，其核心理念是实现人才培养、科学研究、社会服务三大使命的有机统一。《高等学校“十三五”科学和技术发展规划》提出“科教融合作为高校高等教育发展的关键，是保证杰出人才产出的重要理念”。人工智能专业技术发展迅速，只有将教师优秀的科学成果转换为人才创新能力培养的优势资源，才能满足拔尖人才创新能力培养的需求。思政教育融入的目标是将人才培养向道德修养和专业技能修养二者兼备的方向转变，培养心怀“国之大者”，把握大势，敢于担当，善于作为，为服务国家富强、民族复兴、人民幸福贡献力量[2]的拔尖人才的强有力保障。
1 人工智能拔尖人才培养面临的困境
当前大数据驱动的深度智能技术正以惊人的效率解决特定领域的问题，高级的机器智能和深度学习算法层出不穷，知识迭代更新速度前所未有，人工智能拔尖人才的国内外争夺更是日益加剧，这使得传统工科人才培养模式面临以下困境。
1）科研和教学脱节，学生创新能力难以保证。
科研和教学是一流大学的一体两面，如何将两者有效融合是一项需要长期探索的课题。传统工科专业人才培养与教学活动过程中，课程教学内容、实习实践环节、毕业论文培养环节均与科研脱节，本科生接触科研、参加科研实践机会少，学生在学习过程中的探索性和挑战性不足。
2）学科交叉融合少，学生知识泛化能力不强。
人工智能是一个多学科交叉研究领域，涉及计算机、软件、电子、机械、人体动力学、心理学等不同学科领域[3]，以高端装备数字孪生为例，其涉及数据采集与存储、大数据智能诊断、机理分析、数据可视化、智能控制等技术。人工智能拔尖人才不仅需要具有扎实的专业基础知识、终身学习能力，还要有很强的知识泛化能力，结合具体应用工作场景，细致地观察分析，发挥或借鉴其精通场合的方法与技巧。传统工科单一学科培养模式难以有效培养学生的知识泛化能力。
3）课程思政融入方式及融入深度均有待提升。
当前人工智能正经历跨越式发展，已成为各国抢占未来科技的制高点[4]。人工智能拔尖人才培养成本高，工作岗位至关重要，一旦流失或误入歧途将造成严重损失，拔尖人才的思想政治觉悟的培养应该是长期润物细无声地深入专业课程教学中，传统工科单纯地开设思想政治课程是远远不够的。
2 人工智能拔尖人才培养改革总体框架
人工智能拔尖人才培养模式改革总体框架如图 1 所示。
2.1 以创新能力为导向的课程教学方法
针对传统教学模式科研和教学脱节、专业能力培养与道德品质培养脱离、学生创新能力培养不足的问题，构建科、教、德融合的人工智能课程教学方法改革方案，通过课程内容融入科研和思政元素，采用研讨型、项目制等新型教学方法，构建出一套以学生创新能力为导向、学习结果具有探究性和个性化的人工智能拔尖人才课程教学方法。
2.2 面向泛化能力的跨学科人才培养体系
针对目前人工智能专业人才培养中存在的学科知识结构单一、知识泛化能力不强的问题，提出面向学生泛化能力培养的改革方案，通过“人工智能+X”课程体系建设、学生科创平台建设、毕业论文真题真做、实训环节引入项目制等改革，拓宽学生的知识面，增强学生实际分析问题和解决问题的能力，构建出一套以增强学生对人工智能应用场景、实际工程需求以及问题导向解决方案能力的培养为目标的人工智能应用型人才培养体系。
2.3 师生双向成长长效激励机制
针对教学改革方法、体系落地难的问题，建立教师和学生双向激励措施，通过政策引导、案例宣传以及建立教师课程资源、科创指导项目后补助机制等措施，激发教师投入热情，通过开设本硕博贯通人工智能拔尖班和人工智能卓越班，激发学生自主利用资源创新实践的热情。
3 人工智能拔尖人才培养改革措施及实践路径
人工智能拔尖人才的培养需要对现有的课程体系、教学方法和激励机制进行改革实践，并在实践的基础上分析迭代。
3.1 人工智能拔尖人才课程体系顶层设计
培养具有创新能力并服务国家需要的人工智能拔尖人才，需要基于新工科背景和学校学科特色，对人才培养的课程体系进行顶层设计。按照夯实学科基础，突出前沿交叉和以学生为中心的理念，构建人工智能拔尖人才培养课程体系，如图 2 所示。
本课程体系结合我校轨道交通特色，包括基础素质、专业技能、个性化与跨学科能力、创新实践能力 4 个层次。课程体系改革的重点包括：①构建“人工智能+X”课程系列：人工智能+交通、人工智能+土木、人工智能+车辆工程等；②重点打造面向学科前沿“探索型实习 / 实训 / 科创”课程系列；③设置方向限选课，支持以学生为中心的个性化专精人才培养。
3.2 科教融合课程教学改革实施路径
科教融合强调科研成果向人才培养资源的转化[5]，鼓励学生以问题为导向，开展研究性学习，激发学生将基础知识融入科研问题的能力，培养学生的创新精神和创新思维[6]。根据课程类型和课程目标的差异，构建图 3 所示的 3 类科教融合实践路径。
（1）理论教学类课程：鼓励教师将人工智能学科前沿、科研成果、卡脖子技术工程案例融入教学单元，构建课程知识点“微课”库，鼓励并推广“线上线下混合教学模式”，线上采用慕课、雨课堂等多种形式，对学生所关心的本专业领域的科学问题、技术进行交流，实现学生对本专业领域及交叉学科知识的更好融入[7]，线下课堂或课外引入前沿文献，引导学生对热点问题展开“头脑风暴”[8]，通过翻转课堂、问题讨论式教学激发学生兴趣。
（2）实验 / 科创 / 实训类课程：逐步向项目制教学方法改进，学院重点建设一支科创竞赛指导教师团队，通过“科研导师制”带动本科生科研，为学生提供真实场景需求，开展知识引导，学生通过案例学习、选题组队、文献阅读、方案设计、实验分析、成果交流等环节，使学习结果具有探究性和个性化。积极组织学生参与全国大学生智能汽车竞赛、ACM 国际大学生程序设计大赛、蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛等国家级、省级竞赛，在实战中增强创新能力。
（3）毕业设计：引导并鼓励教师设置科研项目、生产实际项目类“真题真做”型毕业设计题目，引导学生综合利用学习的知识和技能完成论文研究，在毕业设计题目审核、开题、中期检查及毕业答辩过程中重点考查学生求解复杂工程问题的综合能力。
3.3 思政融入课程教学改革实践路径
2018 年 5 月，习近平总书记在北京大学师生座谈会上指出“人才培养一定是育人和育才相统一的过程，而育人是本。人无德不立，育人的根本在于立德”[9]。本专业通过如下措施，逐步推进课程思政建设，把思想引导和价值观塑造有机融入每门课的教学之中。
（1）教师课程思政案例建设：通过学院党委和教职工支部委宣传引导，强化教师主体育人理念，鼓励教师挖掘专业知识中蕴含的思想、哲理和工匠精神，设计并不断优化思政案例，通过思政案例展示技术创新、科研人员的大国工匠精神和家国情怀。
（2）课程思政项目激励与考核：从学校和学院两级建立课程思政教改项目立项和考核激励机制，从教学目标、课件准备、课堂授课、实验实训、课后作业、学生考试考评等各个环节对思政融入水平进行综合评价，对优秀案例进行宣传，组织课程间交流学习。
3.4 课程质量保障体系构建
健全的教学管理制度是教学改革和人才培养模式转型的重要保障[8]。为保证人工智能拔尖人才培养课程体系的执行，应在学校质量保障体系的基础上，建立学生反馈、学校课程评价、学院本科教学督导组评价和专业教师互评思维一体的课程质量监督反馈体系（如图 4 所示）。
（1）学生评价反馈：系主任和责任教授在学期期中组织学生座谈，调查了解学生对课程体系的反馈，课程结束后，学生网上提交课程质量调查问卷，从学生的角度得到学科知识获得评价、实践能力培养评价、教学方法评价等。
（2）学校课程质量评估：由学校教务处按 4 年一轮对课程质量进行抽评，评估专家通过现场听课、组织学生座谈、查看课程执行大纲、课程作业策略、课程作业、试卷等，对课程教学目标与学习成果、教学内容与教学策略、课堂教学行为与效果、成绩评定与反馈、教学资源与学习支持情况进行评价，给出评价结果和改建建议。
（3）学院课程质量评估：本科教学督导组重点对科教融合、思政融合、跨学科课程进行质量监督，评估专家通过现场听课，组织学生座谈，查看工程案例、思政案例、实训/科创项目资料等，对课程培养学生自主学习能力、创新实践能力、工程应用能力、关注社会能力、工匠精神、团队合作担当能力等方面进行评价，给出评价结果和改建建议。
（4）专业教师互评：系主任组织专业教师互听课及开展课程质量评价，重点对课程内容合理性、教师教学态度、教学方法的启发性互动性等方面给出建议。
4 结 语
人工智能所具有的多学科交叉、融合、迁移、渗透等独特性，使人工智能人才培养与其他工科专业相比具有更高的挑战度[10]。对传统工科培养模式对培养具有创新能力和责任担当的人工智能拔尖人才面临的困境进行分析，从以创新能力为导向的课程教学方法、面向泛化能力的跨学科人才培养体系和师生双向成长长效激励机制 3 个层面提出改进总体框架，对课程体系进行顶层设计，将科教融合、思政融入实施路径和课程质量保障体系，总体改革思路及措施如图 5 所示。
通过近 2 年的不断建设持续改进，本专业在“金课”建设、大学生科创竞赛等领域均取得了显著成效，典型成果包括：①已建立一支优秀的大学生科创教师团队：3 位教师获评全国大学生学科竞赛优秀指导教练，带领学生多次斩获全国大学生智能汽车竞赛、ACM 国际大学生程序设计大赛、蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛全国一等奖，更多青年教师加入大学生科创导师团队；②已打造一批科教融合、思政融合示范课：“从代码到实物：造你所想”项目制+翻转课堂模式取得很好成效，建成国家级一流课程，数据库原理、人工智能导论、操作系统、移动计算等多门课程思政案例已构建；③学生学习热情被激发：高考报考、拔尖班选拔、课堂学习、实习 / 实训、科创竞赛各环节，学生积极性高，学习氛围好。
参考文献：
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[2] 求是网. 为服务国家富强 民族复兴 人民幸福贡献力量[EB/OL].(2021-04-21)[2022-08-22]. http://www.qstheory.cn/qshyjx/2021-04/21/c_1127355547.htm.
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[9] 周纯杰, 何顶新, 张耀, 等. 新工科背景下自动化专业实践课程思政的设计与实施[J]. 高等工程教育研究, 2022(4): 31-37.
[10] 柳婵娟, 邹海林, 王征, 等. 人工智能专业人才协同培养研究与实践[J]. 鲁东大学学报(自然科学版), 2022, 38(3): 193-205.
基金项目：四川省高等教育教学改革研究重点项目“寓教于研，交叉融合，人工智能一流专业人才培养模式研究与实践”（ JG2021-291 ）；四川省高等教育教学改革研究项目“创新引领，交叉融合，‘人工智能+’跨学科人才培养体系研究与实践”（ JG2021-239 ）。
第一作者简介：王淑营，女，研究员，研究方向为大数据应用、人工智能、智能制造等，w_shuying@126.com。
引文格式: 王淑营, 杨 燕, 李天瑞, 等. “科教+思政”融合的人工智能拔尖人才培养模式探索 [J]. 计算机教育, 2023(6): 1-6.
转自：“计算机教育”微信公众号
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