1. 引言
1.1. 研究背景
人工智能，作为驱动未来发展的具有引领性与战略性的关键技术，已深度融入我国国家发展战略的整体布局之中，成为国家战略体系的重要组成部分。2017年，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》明确指出，需加速推进人工智能在教育领域的创新性应用，彰显了国家层面对于人工智能与教育深度融合的前瞻性布局。随后，2018年教育部出台的《高等学校人工智能创新行动计划》进一步聚焦于构建和完善人工智能应用型人才培养体系，凸显了人工智能人才培育在国家战略中的核心地位。应用型本科院校，作为区域经济社会发展的重要服务主体，其核心使命在于培育具备卓越工程实践能力与创新精神的应用型人才。此类院校的人才培养模式与人工智能技术的融合深度与广度，不仅关乎其自身教育质量的提升与人才培养特色的塑造，更直接影响到我国制造业转型升级、“新基建”等国家重大战略的顺利推进与实施成效，对于国家长远发展具有深远意义[1]。
在当下科技迅猛发展的时代，机械工程、自动化、电子信息工程等传统优势专业，正面临着迫切的智能化升级需求。这些专业作为工业发展的基石，其智能化转型对于提升国家产业竞争力至关重要。然而，与此同时，新兴的人工智能专业在发展过程中也暴露出诸多问题，如课程体系尚不系统，缺乏科学合理的架构设计，难以全面覆盖人工智能领域的核心知识与技能；实践资源亦显不足，限制了学生将理论知识转化为实际能力的机会，影响了人才培养质量[2]。值得庆幸的是，智慧教育平台的建设与科教协同评价模型的创新，为这一困境提供了破局之道。智慧教育平台以其丰富的资源与灵活的学习方式，为人工智能教育提供了强有力的技术支撑；而科教协同评价模型则通过科学、全面的评价体系，为人才培养质量提供了有力的评价保障[3] [4]。在此背景下，深入梳理应用型本科院校在人才培养过程中存在的现实问题，积极探索人工智能与人才培养深度融合的有效路径，不仅对于提升应用型本科院校的教育教学质量具有重要理论价值，更对于推动我国产业智能化升级、培养适应未来社会发展需求的高素质人才具有深远的实践意义[5]。
1.2. 人工智能时代应用型本科院校人才培养的现存问题
1.2.1. 培养目标与产业需求脱节
在当前人工智能技术迅猛发展并深度融入产业各领域的时代背景下，部分应用型本科院校的人才培养目标呈现出与产业需求脱节的显著问题，未能精准适配人工智能时代下的产业变革要求。从传统专业维度来看，以电子信息工程等为代表的传统专业，其人才培养目标仍局限于传统技术范畴，未充分将智能感知、机器学习等人工智能核心技术要求纳入其中。这种培养目标的滞后性，使得学生在校期间所掌握的知识与技能结构，难以满足智能装备开发、智能系统运维等新兴岗位对复合型技术能力的需求。学生在毕业后进入职场时，往往因缺乏智能技术相关素养而面临就业困境，无法迅速适应并胜任相关工作任务，进而影响了传统专业学生的职业发展空间与就业质量[6]。
就新兴人工智能专业而言，其培养目标设定存在“重理论轻实践”的倾向性偏差。应用型本科院校本应以“实践导向”为特色，注重培养学生的工程实践能力与解决实际问题的能力。然而，部分院校在人工智能专业培养过程中，过于强调理论知识的传授，忽视了实践环节的深度融入与系统设计。这导致所培养的学生虽具备一定的理论基础，但在面对企业实际工程问题时，缺乏有效的技术应用与问题解决能力，与企业所急需的“能解决实际工程问题的智能技术应用人才”标准存在明显差距。例如，某应用型院校的电子信息工程专业培养方案中，仅在选修课中象征性地设置1门《人工智能导论》课程，未构建起涵盖智能技术基础、核心算法、应用开发等层面的系统性能力培养体系。这使得该专业毕业生在智能网联汽车、智慧医疗等人工智能应用前沿领域的就业竞争力严重不足，难以满足产业快速发展对高素质智能技术人才的需求[7]。
1.2.2. 课程体系滞后于技术发展
在人工智能技术蓬勃发展且快速迭代的当下，其与相对稳定的高校课程体系之间的矛盾日益凸显，这一矛盾在多个层面深刻影响着应用型本科院校人工智能相关人才的培养质量与效率，主要体现在以下三个方面。
其一，传统专业课程与智能技术的融合深度严重不足。以电子信息工程专业为例，其核心课程《信号与信息处理》长期以来聚焦于经典算法的讲授，在教学内容上未能及时引入基于深度学习的信号分析前沿案例。这使得学生在掌握传统信号处理知识的同时，缺乏对智能时代新兴信号处理技术的理解与应用能力，难以适应产业界对具备智能技术素养的复合型人才的需求。
其二，人工智能相关课程的系统性构建存在明显缺陷。部分院校在人工智能课程设置上缺乏整体规划，仅零散地开设《Python程序设计》《机器学习基础》等孤立课程，未能构建起涵盖“基础理论–核心技术–行业应用”的完整课程链。这种碎片化的课程设置导致学生难以形成对人工智能技术的全面认知与系统掌握，无法将所学知识有效整合并应用于实际问题的解决。
其三，课程资源整合面临巨大挑战。人工智能作为一门高度交叉的学科，涉及数学、计算机科学、控制工程等多学科知识。然而，当前跨院系课程资源共享机制尚不完善，不同学科之间的课程资源难以实现有效流通与整合。例如，某院校的人工智能专业因无法共享计算机学院的优质课程《数据结构与算法》，不得不重新开设同类课程，这不仅造成了教学资源的严重浪费，还因重复建设导致课程质量参差不齐，进而影响了整体教学效果与人才培养质量。
1.2.3. 师资队伍“智能素养”不足
人工智能作为典型的交叉学科，其融合多学科知识体系的特性，对应用型本科院校教师的知识结构与实践能力提出了全新且更高的要求。然而，当前此类院校在人工智能师资队伍建设方面普遍面临力量薄弱的严峻问题。从知识结构层面来看，现有教师多具备传统专业背景，在人工智能技术储备上存在明显短板。以《深度学习》、《智能系统设计》等核心课程为例，这些课程涉及复杂的算法理论、先进的模型架构以及前沿的应用场景，需要教师具备深厚的数学基础、扎实的编程能力以及对人工智能前沿动态的敏锐洞察力。但传统专业背景的教师由于缺乏系统的学习和研究，难以深入理解并有效传授这些知识，导致教学质量受限，无法满足学生对人工智能专业知识的深度需求。在实践能力方面，“双师型”教师比例偏低成为突出问题。应用型本科院校注重培养学生的工程实践能力，这要求教师不仅要有扎实的理论知识，还需具备丰富的企业实践经验。然而，具备企业智能技术研发经验的教师数量较少，使得教师在指导学生开展工程实践时，难以将实际项目中的问题与解决方案融入教学，学生的实践能力培养与实际需求脱节，毕业后难以快速适应企业岗位。
此外，师资培训机制的不完善也制约了师资队伍的发展。多数院校仅通过短期线上课程开展培训，缺乏系统性和针对性，无法满足教师对人工智能专业知识的深度学习需求。同时，未形成“高校–企业–科研机构”协同的师资培养体系，导致教师无法接触到行业最新技术和实践案例。南京工程学院在人工智能专业建设初期，仅有30%的教师具备机器学习相关教学能力，需通过引进海外人才与企业导师补充师资，这一现象在应用型本科院校中具有普遍性，凸显了加强师资队伍建设的紧迫性[8]。
1.2.4. 实践平台与评价机制不完善
实践教学作为应用型本科院校人才培养的核心环节，对于提升学生的专业技能与实践创新能力起着关键作用。然而，在人工智能领域，实践平台建设与人才培养评价机制方面却存在诸多亟待解决的问题。在人工智能实践平台建设上，面临两大突出难题。其一，硬件投入成本高昂。智能传感器、机器人实验平台、虚拟仿真系统等设备是开展人工智能实践教学不可或缺的硬件支撑，但这些设备价格昂贵，部分院校受限于经费预算，难以承担大规模的采购与更新费用，导致实践平台建设滞后，无法满足教学需求。其二，实践平台与产业实际严重脱节。校内实验室所设置的实验项目大多为验证性内容，侧重于对理论知识的简单验证，缺乏真实场景下的智能技术应用项目。这使得学生在实践过程中难以接触到实际产业中的复杂问题与挑战，无法有效培养解决实际问题的能力和创新思维，毕业后难以快速适应企业的实际工作需求。
与此同时，人才培养评价机制也存在明显缺陷，呈现出“重结果轻过程”“重分数轻能力”的倾向。传统的考试评价方式主要侧重于对学生理论知识的考核，难以准确衡量学生在智能技术应用能力与创新能力方面的真实水平。例如，某院校对电子信息工程专业学生的评价仍以期末考试成绩为主，未将学科竞赛、智能项目开发等实践成果纳入评价体系。这种单一的评价方式无法全面反映学生的综合素质和实践能力，导致学生过于注重理论知识的记忆，而忽视了实践能力的培养，参与实践的积极性严重不足，进而影响了人才培养质量的提升。因此，应用型本科院校需加大对人工智能实践平台的投入，加强与产业的合作，构建贴近实际需求的实践平台，并完善人才培养评价机制，以提升人工智能人才培养质量。
2. 人工智能赋能应用型本科院校人才培养的优化路径
2.1. 重构培养目标：聚焦“智能 + 专业”复合型能力
在产业智能化加速推进的时代背景下，应用型本科院校肩负着为产业输送适配人才的重要使命，需以“产业需求”为导向，对人才培养目标进行系统性重构，以增强人才培养与产业发展的契合度。
推动传统专业智能化升级是重构人才培养目标的关键举措之一。传统专业在长期发展中积累了深厚的学科基础，但面对产业智能化变革，需融入智能元素以实现转型升级。以电子信息工程专业为例，其培养目标可重新定位为“掌握智能感知技术、嵌入式智能系统开发能力，能胜任智慧医疗、智能网联汽车领域工程应用的复合型人才”。这种定位既保留了电子信息工程专业在信号处理、电路设计等方面的传统优势，又突出了智能感知与嵌入式智能系统开发等新兴技能的培养，使学生能够适应智慧医疗中智能医疗设备的研发、智能网联汽车中车载智能系统的设计等产业需求，成为兼具专业深度与智能广度的复合型人才。
明确人工智能专业的“应用型”定位同样至关重要。人工智能作为新兴技术领域，其专业人才培养应紧密围绕“技术应用”与“工程实践”展开。应用型本科院校应致力于培养“能解决企业实际问题的智能技术工程师”，强调学生将人工智能理论转化为实际工程应用的能力。南京工程学院在人工智能专业培养方案中，将“智能算法工程化应用”“行业智能系统设计”作为核心能力目标，通过设置相关课程与实践项目，使学生在掌握智能算法原理的基础上，能够将其应用于实际行业场景，设计出满足企业需求的智能系统。同时，开设《人工智能理论》课程，兼顾技术能力与职业素养培养，使学生具备良好的职业道德与社会责任感，为未来在企业中稳定发展奠定基础。应用型本科院校以产业需求为导向重构人才培养目标，是实现人才培养与产业需求无缝对接的必由之路。
2.2. 优化课程体系：构建“分层递进 + 跨界融合”模式
在人工智能等新兴技术迅猛发展的当下，应用型本科院校课程体系优化成为提升人才培养质量、增强学生就业竞争力的关键。课程体系优化需秉持“基础扎实、技术前沿、实践导向”原则，构建层次分明、特色鲜明的课程结构，并创新课程共享机制。课程体系应形成三个紧密衔接的层次。首先是“通识基础层”，此层课程旨在为学生奠定坚实的智能技术基础。通过开设《人工智能导论》，让学生全面了解人工智能的基本概念、发展历程与应用领域，激发学生对该领域的兴趣与探索欲望；《Python程序设计》培养学生掌握一门在人工智能领域广泛应用的编程语言，为后续学习与实践提供工具支持；《工程数学(矩阵论、概率论)》则为学生提供必要的数学理论基础，助力其理解人工智能算法背后的数学原理。其次是“专业核心层”，该层课程紧密结合专业特色进行设置。不同专业依据自身定位与行业需求，开设具有针对性的核心课程。例如，电子信息工程专业开设《智能传感器技术》《深度学习与信号处理》，使学生掌握智能感知与信号处理领域的关键技术，能够应对智慧医疗、智能交通等领域的相关问题；机械工程专业开设《工业机器人智能控制》，培养学生具备工业机器人智能控制系统的设计与开发能力，满足智能制造产业的需求。最后是“实践应用层”，设置智能系统设计、行业智能解决方案开发等项目式课程。通过实际项目的锻炼，学生能够将前两个层次所学的理论知识应用于实践，实现“理论–实践”的无缝衔接，提升解决实际问题的能力。
此外，为促进学科交叉融合，应打破院系壁垒，建立跨学科课程共享机制。如计算机学院与电子信息学院联合开设《嵌入式人工智能》课程，整合双方在计算机技术与电子信息领域的优质资源，拓宽学生的知识面与视野，培养复合型创新人才。
2.3. 强化师资队伍：打造“跨界协同 + 动态成长”团队
在人工智能快速发展并深度融入各行业的背景下，应用型本科院校肩负着培养适应产业需求人才的重任，而师资队伍建设是实现这一目标的关键。通过“引、培、聘”三维联动策略，可有效突破师资瓶颈，提升师资队伍整体水平。“外引”高端人才是充实师资力量的重要途径。引进具有人工智能领域科研经历的海内外学者，能够为院校带来前沿的学术理念、先进的研究方法以及丰富的行业资源。这些高端人才不仅可以承担高水平的课程教学任务，还能引领学科研究方向，带动整个师资队伍的学术水平提升，为院校在人工智能领域的发展奠定坚实基础。“内培”现有教师是提升师资队伍智能技术能力的核心举措。通过“高校–企业”联合培训，教师能够深入了解企业的实际需求和技术应用场景，将理论知识与实践紧密结合；国内访问学者项目则为教师提供了与国内顶尖院校和科研机构交流学习的机会，拓宽学术视野；参与科研项目能够促使教师紧跟学科前沿动态，提升科研能力和创新思维[9]。例如，平顶山学院组织电子信息工程专业教师参与华为ICT认证培训，使其掌握5G与人工智能融合技术，有效提升了教师的实践教学能力。“外聘”行业导师是强化学生实践能力培养的有效方式。邀请企业智能技术研发负责人担任兼职教师，他们丰富的企业实践经验和实际项目开发能力，能够为学生提供更具针对性和实用性的指导。在指导学生实践项目过程中，行业导师可以将企业的实际问题和解决方案引入教学，让学生接触到真实的产业环境，提高学生的实践操作能力和解决实际问题的能力。
2.4. 深化产教融合：建立“协同育人 + 利益共享”机制
在人工智能技术迅猛发展且对各行业渗透日益加深的背景下，产教融合成为推动人工智能技术有效落地人才培养的核心路径。为达成这一目标，需从人才培养协同、实践教学协同、就业服务协同三个关键维度协同推进[10]。
人才培养协同是产教融合的基础环节。院校与企业深度合作，联合制定贴合产业需求的培养方案，共同开发兼具理论深度与实践价值的课程资源。例如，南京工程学院与腾讯云共建人工智能学院，双方凭借各自在学术研究与产业实践领域的优势，精心打造《智能数据分析》《云计算与AI部署》等课程。此类课程不仅涵盖了人工智能领域的前沿理论知识，还融入了企业的实际案例与项目经验，使学生所学知识与市场需求紧密对接，为未来职业发展筑牢根基。实践教学协同是提升学生实践能力与创新能力的关键举措。院校将企业真实项目转化为教学案例，组织学生深度参与企业智能技术研发过程。以西安航空学院为例，该校与本地航空企业紧密合作，让学生投身于“飞机智能故障诊断系统”开发项目。学生在实际项目锻炼中，能够亲身体验企业研发流程，运用所学知识解决实际问题，从而有效提升实践操作能力与团队协作能力，培养创新思维与工程素养。就业服务协同是保障学生顺利就业、提升就业质量的重要支撑。院校针对“长三角”“珠三角”等电子信息产业密集区，建立实习就业一体化基地，为学生搭建精准就业服务平台。平顶山学院通过与珠三角地区的电子企业合作，实现了人才培养与企业需求的无缝对接，使电子信息工程专业毕业生的就业率提升15%，就业质量得到显著改善，充分彰显了就业服务协同的重要价值。
2.5. 创新评价模型：构建“数据驱动 + 多维度”评价体系
在人工智能技术蓬勃发展并深度融入教育领域的当下，应用型本科院校为提升科教协同育人质量，借鉴马龙等人提出的“人工智能赋能科教协同育人评价模型”，构建“过程性 + 能力导向”的评价机制。精准量化评价是该机制的基础[11]。借助RBF神经网络算法，对学生的学习过程数据和实践成果进行全面且精准的量化分析。学习过程数据涵盖课程参与度、实验操作记录等，能反映学生在日常学习中的投入程度与学习状态；实践成果包括学科竞赛成绩、项目开发报告等，体现学生将理论知识应用于实践的能力。通过这些算法对这些数据进行深度挖掘与分析，可打破传统评价方式的主观性与片面性，实现评价的精准化，为全面了解学生的学习情况提供科学依据。丰富评价主体是确保评价全面性的关键。引入企业导师、行业专家参与评价，从“技术应用能力”“工程问题解决能力”等多个维度对学生进行多视角评估。企业导师和行业专家具有丰富的产业实践经验，能够从实际工作需求的角度出发，对学生的能力进行客观评价，使评价结果更贴合产业实际，有助于学生明确自身能力与产业要求之间的差距，为后续的学习与提升指明方向[12]。
完善评价反馈机制是推动教学持续改进的重要保障。根据评价结果动态调整培养方案与教学内容，形成“评价–改进–提升”的闭环。通过不断循环这一过程，院校能够及时了解教学过程中的优点与不足，针对性地进行改进，使人才培养更加符合市场需求和学生发展需要。西安航空学院利用该评价模型对10所应用型高校的科教协同效果进行评估，准确率达96%以上，充分证明了此评价机制的有效性与可行性，为应用型本科院校的评价改革提供了有益借鉴。
3. 实践案例：南京工程学院人工智能专业培养探索
在人工智能技术迅猛发展、产业对应用型人才需求日益迫切的背景下，应用型本科院校肩负着培养适应产业变革与创新需求人才的重要使命。南京工程学院作为江苏省应用型本科院校的典型代表，依托自身“项目化教学”的传统优势，在人工智能人才培养领域开展了一系列创新实践，构建了独具特色的人才培养模式，为应用型本科院校提供了可借鉴的范例[2]。
南京工程学院在课程建设上大胆创新，构建了“项目牵引”的课程体系。将《机器学习》《智能系统设计》等核心课程进行项目化分解，转化为“人脸识别系统开发”“智能推荐算法实现”等具体项目。这种课程设计方式打破了传统理论教学的局限，使学生在完成项目的过程中，能够深入理解并掌握人工智能领域的核心技术。学生在项目实践中，不仅需要运用所学的理论知识解决实际问题，还能培养团队协作、项目管理等综合能力，实现了知识与技能的有效融合。
师资队伍建设是人才培养的关键。南京工程学院打破院系壁垒，组建了由“计算机学院 + 电子信息学院 + 企业导师”构成的跨界教学团队。计算机学院和电子信息学院的教师具备扎实的学科理论基础，而企业导师则拥有丰富的产业实践经验。这种多元组合的教学团队能够为学生提供全方位的指导，使学生在掌握理论知识的同时，了解产业前沿动态和实际需求。此外，学校还定期组织教师到企业参与智能技术研发，提升教师的实践能力和教学水平，确保教学内容与产业实际紧密结合。
实践教学是培养学生实践能力和创新能力的重要环节。南京工程学院与腾讯云共建“人工智能实训基地”，引入企业的行业数据集与工程项目。学生可以参与“智慧校园能耗监测系统”“工业设备智能预警平台”等真实项目开发，在真实的产业环境中锻炼自己的实践能力。通过与企业合作，学生能够接触到最新的技术和工具，了解企业的研发流程和项目管理方法，为未来进入职场做好充分准备。
4. 结论
在人工智能时代浪潮的席卷下，应用型本科院校人才培养面临着前所未有的挑战，同时也迎来了关键的升级机遇。传统人才培养模式已难以适应人工智能技术快速迭代和产业智能化发展的需求，应用型本科院校必须主动求变，实现系统性变革。应用型本科院校应以“产业需求”为导向，精准对接人工智能产业对人才知识、能力和素质的要求，明确培养目标，确保所培养的人才能够无缝融入产业。以“技术融入”为核心，将人工智能前沿技术深度融入课程体系，构建涵盖基础理论、技术应用和创新实践的多元化课程体系，使学生掌握人工智能关键技术。以“实践创新”为抓手，强化实践教学环节，培养学生的创新能力和解决实际问题的能力。从具体维度来看，需从培养目标、课程体系、师资队伍、实践平台、产教融合与评价机制六个方面协同推进变革。培养目标要契合产业需求，课程体系要突出技术融入，师资队伍要具备跨学科能力和实践经验，实践平台要提供真实项目场景，产教融合要实现深度合作，评价机制要科学全面反映学生能力。展望未来，应用型本科院校还需进一步探索人工智能与不同专业的融合路径，促进学科交叉创新。同时，要着力解决智能实验室建设成本高、学生工程数学基础薄弱等现实问题。通过推动人才培养模式向“智能化、个性化、实战化”转型，为我国培养更多适应人工智能时代需求的高层次应用型人才，助力我国人工智能产业的高质量发展。
NOTES
*通讯作者。