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[智能应用]构建人工智能人才培养新范式 [复制链接]

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只看楼主 倒序阅读 楼主  发表于: 05-17
近日,教育部等五部门发布《“人工智能+教育”行动计划》,提出推动人工智能人才培养与素养提升、促进人工智能与教育深度广泛融合等重点任务。

  在当前人工智能广泛应用的浪潮下,如何让新技术服务于育人?如何让大学课堂与大湾区前沿产业同频共振?日前,记者走进中山大学广州、珠海、深圳三个校区的相关学院,探寻这所百年学府的数字化变革实践。

让“因材施教”成为可能

  在中山大学广州校区的一间自习室里,该校化学学院2025级本科生吕紫金正做着“手性碳构型”的习题。她用“人工智能课代表”进行搜索,直接精确定位到教材里的知识点位置,还收到了举一反三的题目。在其一步步引导下,吕紫金逐渐消化了习题中的难点。

  这样的“个性化助学”在中山大学校园里时常发生。今年1月,中山大学自主研发的“逸仙智课”平台正式上线,目前已建有102门智慧课程。该平台通过实时分析学生的学习行为、答题情况等,能精准评估每个学生的知识点掌握程度,为其智能匹配个性化的学习路径。

  人工智能平台还带来了“教”的变革。在备课时,中山大学物理学院教授罗鑫习惯性地打开“逸仙智课”平台。屏幕上,《力学》课堂“角动量守恒”章节的学习数据一目了然:80%的学生对“刚体定轴转动的动能”知识点掌握不扎实——其中30%的人课后反复回看相关授课视频,另有5名学生的习题正确率不足40%。

  第二天上课,罗鑫先拿出一些时间,用一个真实案例带学生拆解能量法的核心逻辑和易错点。课后,平台继续“接棒”:基础薄弱的同学收到了巩固习题、学有余力的同学则领到了拓展任务。

  中山大学校长高松表示:“数字化为教育带来了前所未有的机遇。人工智能与教育融合,不仅是一场技术革命,更是教育理念、教学模式等方面的深刻变革。在这个时代,我们有望通过人工智能的赋能,让高等教育实现既规模化又个性化。”

搭建“通专融合”的人工智能课程体系

  最近,中山大学中文系(珠海)2025级本科生温宇粲格外忙碌。她与同学申报的“人工智能+戏曲传承”项目,刚刚通过“大学生创新创业训练计划”立项审批。

  这一切的起点,源自上学期的一门人工智能通识公选课。上完课,温宇粲发现人工智能生成语言、识别图像、处理文本的能力对于文化传播非常有用。

  “我们坚持以‘通专融合’的模式建设人工智能课程体系。”中山大学副校长谢湜表示,“面向计算机相关专业的基础核心课程,重在筑牢专业根基;面向非计算机专业的人工智能通识课程,偏重底层逻辑与理论掌握;面向所有学生的人机协作课程,要教给学生如何在实际场景中使用人工智能。”

  为何要单独设立一类人机协作课?《人机协作:AI+医学影像学》的课程设计者之一、中山大学附属第一医院放射科副主任医师陈颖茜认为,这更像是一种“传道”,而不是为了教授使用技巧。

  陈颖茜认为:“学生需要在大量真实的诊疗案例中,感受当前人工智能的作用和局限,思考怎样更好地与人工智能‘打配合’。我们希望通过这些实用场景引发学生深入思考——在人工智能浪潮之下,该怎样调整学习方式、建立怎样的基础医学知识体系,才能成为适应未来的医学人才?”

面向未来产业需求培养人才

  2025年4月,教育部等九部门联合印发《关于加快推进教育数字化的意见》,提出“面向数字经济和未来产业发展,优化高等教育学科专业设置”。在数字经济发达的粤港澳大湾区,这一导向已转化为具体行动——前沿产业需求正深度影响高校学科建设,并嵌入人才培养全过程。

  近期,中山大学智能工程学院2025级博士生林敏,因为参加了与华为团队的联合攻关项目,“刷新”了对本专业的认知。

  林敏和团队花费数月,成功训练出一个能在复杂环境中执行长序列任务的“视觉—语言—动作”大模型,并搭建使用了一个机器人,在实验室评测中表现优异。但对企业而言,实验室里的“动作准确率”只是及格线。

  “为了达到商用标准,我们重新将模型与硬件深度结合,最终让机器人能精准完成机房巡检等任务。”林敏感慨,“这种从‘论文指标’到‘真实场景平稳运行’的跨越,在学校里很难体验到。”

  中山大学智能工程学院副院长谭光认为,深圳作为中国科技创新的前沿高地,汇聚了众多全球领军企业,为“人工智能+机器人”领域的产教融合提供了肥沃土壤。学校与华为等龙头企业共建联合实践基地,正是为了帮助学生实现从“知识掌握”到“价值创造”的跃迁。

  在广州校区,依托国家超算广州中心打造的“智算习堂”创新教育实践平台,系统性地将“天河二号”超算资源引入教学。在珠海校区,中山大学依托在大气、海洋等领域的扎实学科基础和数据优势,形成了“特色方向+人工智能”的育人模式,建设“大气科学+人工智能”等双学士学位项目,持续深耕海洋人工智能、智能感知等方向,服务大湾区海洋经济发展。

  从深圳的“产业实战”,到广州的“计算底座”,再到珠海的“特色交叉”,中山大学在三个校区形成了功能互补的人工智能人才培养网络,培育懂产业、能创新、会实战的未来产业人才,为大湾区新质生产力发展注入动能。
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只看该作者 沙发  发表于: 05-17
《“人工智能+教育”行动计划》是中国教育部等五部门共同制定的一项重要政策,旨在推动人工智能技术在教育领域的广泛应用,促进人工智能与教育的深度融合。该计划提出了推动人工智能人才培养与素养提升、促进人工智能与教育深度广泛融合等重点任务。

在当前人工智能广泛应用的浪潮下,中山大学等高校积极探索如何让新技术服务于育人,如何让大学课堂与大湾区前沿产业同频共振。中山大学通过搭建“通专融合”的人工智能课程体系、实施个性化助学、搭建创新实践平台等方式,积极探索人工智能在教育中的应用。

具体来说,中山大学通过自主研发的“逸仙智课”平台,实现了对学生学习行为的实时分析,能够精准评估每个学生的知识点掌握程度,为其智能匹配个性化的学习路径。此外,中山大学还开设了多门人工智能通识公选课,让学生了解人工智能的基本原理和应用前景。

此外,中山大学还积极推进产教融合,与华为等龙头企业共建联合实践基地,帮助学生实现从“知识掌握”到“价值创造”的跃迁。同时,学校还依托国家超算广州中心打造“智算习堂”创新教育实践平台,系统性地将“天河二号”超算资源引入教学。

总之,《“人工智能+教育”行动计划》的出台为人工智能在教育领域的应用提供了政策支持和指导,而中山大学等高校的实践则为人工智能+教育的融合发展提供了有益的探索和实践经验。
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只看该作者 板凳  发表于: 05-17
构建人工智能人才培养新范式
一、时代背景与核心挑战
当前人工智能正在以前所未有的速度重构人类社会的生产生活方式,人才培养面临三重结构性挑战


1. 知识围墙之困
传统学科体系将知识分割成孤立堡垒,学生难以形成跨域融合创新思维
课堂知识更新速度远远滞后于人工智能技术演进,学生"拿着旧地图,难寻新大陆"
2. 供需错位之痛
高校人才供给与产业实际需求存在显著断层
毕业生普遍缺乏真实工程实践历练,难以将理论知识转化为解决复杂场景的生产力
3. 资源匮乏之殇
多数高校难以承担智算集群的巨额投入和专业运维团队
算力鸿沟成为制约师生深度参与人工智能生态建设的最大瓶颈
二、新范式构建的三大转型路径
转型一:从"知识单向灌输"转向"开源协同共创"
核心理念:以开源精神为引领,打破壁垒、整合资源、协同创新

实施要点:

建立社区化的分享与反馈机制,让前沿研究成果、一线产业实践迅速转化为教学内容
引入多智能体交互机制,集成多领域专家模型,重塑人机协同学习生态
通过"课程开源"实现知识迭代的"零时差"
转型二:从"技能执行者"转向"人机协同的创新者"
核心理念:培养具备人机协作能力的"增强型创新者"

实施要点:

推动建立校企深度融合长效机制,将前沿产业实践引入课堂
推行"真题真做",把企业研发和应用中的真实痛点转化为实战课题
将贡献成果量化认证,形成伴随终身的"数字能力护照",实现从"学历本位"向"能力本位"跨越
转型三:从"资源孤岛"转向"普惠共享的算力基座"
核心理念:打破算力壁垒,实现教育资源普惠共享

实施要点:

建设区域性、行业性人工智能算力服务平台
通过云平台模式降低高校算力使用门槛
建立算力资源调度与共享机制
三、课程体系创新设计
参考中山大学的"通专融合"模式
,构建三层课程体系:

课程层次    面向对象    培养重点    典型课程
基础核心层    计算机相关专业    筑牢专业根基    机器学习、深度学习、强化学习
通识普及层    非计算机专业    底层逻辑与理论掌握    人工智能导论、AI伦理
人机协作层    全体学生    实际场景应用能力    AI+医学影像、AI+文化传播
四、产教融合实施机制
1. 校企联合培养
共建联合实验室、实习实训基地或产业学院
将真实案例、数据资源和工程经验引入教学环节
根据产业需求动态调整培养方案
2. 区域特色发展
深圳校区:聚焦产业实战,与华为等企业联合攻关
珠海校区:特色方向+人工智能,如大气科学+AI、海洋人工智能
广州校区:打造计算底座,支撑全域人才培养
3. 赛教互促机制
将学科竞赛与课程教学深度融合
通过真实项目锤炼学生工程能力
建立"一体两翼三真四闭环"培养模式
五、保障体系建设
1. 政策保障
落实教育部等五部门《"人工智能+教育"行动计划》
设立专项基金,优化政策环境
明确目标路径与资源投入机制
2. 师资建设
加强人工智能师资队伍建设
建立产业导师制度
推动教师参与开源生态建设
3. 评价机制
建立能力本位评价体系
推行成果认证制度
构建数字能力护照系统
六、实施建议
顶层设计先行:制定人工智能人才培养中长期战略规划,确保与国家战略需求同频共振

分阶段推进:

第一阶段(1-2年):建设基础课程体系和算力平台
第二阶段(3-4年):深化产教融合,建立联合培养机制
第三阶段(5年以上):形成成熟的人才培养生态
持续迭代优化:建立动态调整机制,根据技术发展和产业需求持续优化培养方案

国际合作交流:加强国际交流合作,引进先进经验和资源,提升人才培养国际化水平
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