人工智能专业方向和课程模块——莫干山观察2019节选

        2019年3月21日,教育部公布了《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》(教高函〔2019〕7号),35所高校获批设立人工智能本科专业。

        2019年3月,信息技术新工科产学研联盟在德清设立人工智能人才培训基地(以下简称基地),并得到教育部人工智能科技创新专家组、教育部高等学校计算机类专业/自动化类专业/软件工程专业/大学计算机课程四大教学指导委员会、浙江大学、德清县人民政府的大力支持。2019年基地发起和举办了“AI赋能ž教育先行”系列研讨班,聚集高校人工智能相关专业的负责人一起研讨人工智能专业建设方案,分别与华为、百度、英特尔联合举办了三期研讨班:“智能之力”,“创新之源”,“赋能之路”,从人工智能专业的知识内涵、外延交叉及赋能应用三个层面进行深入研讨。

        2019年11月24日在德清举办的第二届全国高校人工智能人才与科技莫干山论坛上,根据基地承担的相关工作基础和掌握的有关数据,从人工智能相关专业发展、专业课程模块设置、学生竞赛数据分析等角度,对我国高校人工智能人才培养实施“第三只眼”观察,编制了《莫干山观察:2019》。以期用一个冷静客观的态度和实证的数据从多维角度描绘我国人工智能人才培养现状,为各高校更好开展人工智能教育提供借鉴和参考。

        这里节选了人工智能专业发展情况和专业课程模块两部分内容,全文内容请登录新工科联盟网站或者点击阅读原文下载。

1.人工智能相关专业总体发展情况

       从专业发展源头来看,人工智能专业发展具有历史延续性,计算机相关专业是人工智能专业的一个重要演变源头。通过教育部学信网和教育部2013-2018年公布的普通高等学校本科专业备案和审批结果的数据采集和数据分析,采集计算机和人工智能相关专业布点,共采集到相关专业布点4004个,分布在1051所本科院校(其中,15个专业布点于军事类院校)。学位授予门类以工学为主,共有2845个专业布点授予工学学位,管理学30个,理学128个,教育学1个(智能体育工程)。

       按照专业名称所反映的与人工智能的相关性,我们将其分为:人工智能强相关专业(简称为“AI主体”专业)、人工智能+相关专业(简称“AI+X”专业)、计算机科学与技术和其他计算机类专业。其中“AI主体”专业主要指专业内涵与人工智能技术强相关的专业,最典型的为“人工智能专业”,其他强相关专业还包括:大数据管理与应用、机器人工程、数据科学与大数据技术、智能科学与技术等。“AI+X”专业的特点是将人工智能要素融入传统专业,使得传统专业得以升级改造或是复合型专业,如人工智能与制造类专业进行交融后,形成了“智能制造工程”专业;将人工智能与医学类专业融合后,形成了“智能医学工程”专业;将人工智能融入体育后,形成了“智能体育工程”专业;将人工智能与警务联系,形成了“数据警务技术”等。第三类专业为人工智能专业的主要渊源专业——计算机科学与技术;第四类专业为其他计算机相关专业,如软件工程、物联网工程、信息安全等,专业内涵中与人工智能都有千丝万缕的联系。

表1‑1计算机和人工智能相关专业布点与类的分布

       将这四类专业布点进行统计分析后,发现目前全国高校与人工智能技术有一定相关性的专业布点中,外围的其他计算机类专业布点最多,共有1917个,占比约一半,这些专业在人才培养过程中,或多或少会涉及人工智能相关要素,如有研究者提出,“人工智能成了各个院校为计算机等相关专业研究生开设的一个必备课程”;计算机科学与技术布点其次,占比约24%;人工智能强相关专业布点共896个,占比达到了22%,且这些专业都是在2012年本科专业目录调整后产生的新兴专业,说明人工智能相关专业的发展还是比较迅猛的;“AI+X”类型的专业占比也达到了6%,说明人工智能技术对于其他工科专业甚至其他学科专业(如智能体育工程)都有渗透,成为其他学科专业升级的方向和趋势。这四类专业的布点数分布如图:

图1‑1计算机和人工智能相关专业布点数

2.专业课程模块——人工智能专业教育的基本支撑

        为更好研究人工智能教育发展,由教育部人工智能科技创新专家组、信息技术新工科产学研联盟联合教育部高等学校计算机类专业、自动化类专业、软件工程专业、大学计算机课程四大教学指导委员会发起和主办了系列的全国高校人工智能人才与科技莫干山论坛“AI赋能 教育先行”系列研讨班,分别在5月11日、5月25日和8月3日连续举办三期,并获得华为、百度和英特尔三家人工智能头部企业的联合支持。

       系列研讨班汇集潘云鹤、焦李成、常毅、黎铭、何钦铭、庄越挺、蒋宗礼、赵生捷、董伟生、孙茂松、黄河燕、薛向阳、吴飞等国内知名专家学者,和400多位来自全国近百所高校人工智能及相关专业领导、专业建设带头人和骨干教师,通过专家报告、经验交流、分组研讨等方式,对专业培养定位、培养方案规划、实践体系规划和产学协同育人展开研讨和交流,提升人工智能专业负责人和骨干教师的专业建设和课程建设能力。

       三期研讨班分别以“理清内涵”、“促进交叉”和“赋能应用”为主题展开:第一期研讨班以确立人工智能专业培养定位和专业培养方向为目标,内容围绕专业设置国内外现状、专业人才培养定位和专业方向设置,通过专家报告和总结分享的方式理清人才培养的内涵;第二期研讨班以设计“专、通、交”人工智能专业课程体系为目标,围绕专业核心课程体系、专业课程模块设置、人工智能+X交叉课程三大内容,通过专题研讨和分组讨论的方式讨论促进交叉的途径;第三期研讨班以加强专业实践体系建设和促进产学协同为目标,围绕实践课程体系打造、场景创新能力培养和产教融合实训锻炼等内容,通过企业考察和头脑风暴的方式探讨赋能应用。

       在三期研讨班中我们借鉴结构化研讨的方式,通过预设主题和目标、发表各自见解、有节奏地汇聚观点、循环迭代等方式,聚焦人工智能专业核心课程、专业模块和实践体系。我们汇总三期研讨中与会代表们的不同观点,将比较有共识(赞同人数最多的)的观点呈现给大家,共大家在专业培养方案设计和课程设置中参考。这些观点包括:47个人工智能专业核心课程,以及涵盖机器学习与数据挖掘类、计算机视觉与感知类、机器人与智能系统类等13个人工智能专业方向及对应课程模块,和人工智能专业实践体系。

图2-1人工智能专业方向及课程模块(一)
图2-1人工智能专业方向及课程模块(二)
图2-3 人工智能专业核心课程
图2-4人工智能专业实践体系

致谢:

        本文的完成得益于浙江大学何钦铭教授、吴飞教授,中国计量大学赵春鱼博士,浙江大学朱强博士、张克俊博士、吴琛等老师的辛苦付出,在此深表感谢。