本文作者：黄毅 发表期数：现代职业教育 2023年11期
［摘 要］ 建设不同层次纵向贯通的现代职业教育体系，是国家和社会发展的需求，也是职业教育自身提升的内在要求。通过分析目前专本贯通人才培养体系存在的问题，结合人工智能产业发展需要，构建以学生为主体、“岗课赛证”融通的“三段四模块多证书”的专本贯通人才体系，为人工智能专业“3+2”专本贯通的开展提供经验和借鉴。［关 键 词］ 专本贯通；职业能力；人才培养体系
［中图分类号］ G715 ［文献标志码］ A ［文章编号］ 2096-0603（2023）11-0073-04
2013年，教育部颁布《教育部关于积极推进高等职业教育考试招生制度改革的指导意见》（教学〔2013〕3号）文件，该文件明确提出各省级政府可开展和实行形式多样的高等职业教育招生形式和考核方式。2013年，山东省率先在11所高等职业院校中开展首批“3+2”专本贯通分段培养试点，积极响应教育部提出的搭建职业教育“立交桥”的文件精神，开始“中职—高职—应用型本科”贯通衔接的人才培养试点工作。随后，重庆、江苏等省份也纷纷开展专本贯通人才培养的试点工作。2021年，湖南省教育厅出台的《2021年湖南职业教育与成人教育工作要点》文件中，明确提出了推动职教本科建设，开展本科层次职业教育；同时也提出要加强中职、高职与本科的纵向衔接，按照新业态、新职业、新岗位的产业发展需求培养高层次技术技能型人才。
湖南高等职业教育经过二十余年的发展，为国家和地方培养了大量的技术技能型人才，办学特色鲜明，办学水平和人才培养质量较高，成就显著。 但是随着湖南省 “三高四新”的实施，需要大量能满足新业态、新产业、新岗位发展需求的高素质技术技能型人才，而现有技术技能型人才培养体系不能完全满足产业发展需求。因此，探索构建职业教育专本贯通的人才培养体系是解决我省人力资源需求矛盾的有效方法之一，对“三高四新”战略的实施有巨大的推动作用。
一、专本贯通试点工作存在的问题
高等职业院校与普通高等本科院校开展“3+2”贯通人才培养工作已实施多年，专本贯通培养模式有效地对高等职业教育和普通本科教育进行衔接，解决了高等职业教育纵向发展的问题，拓宽了高职专科学生学业上升通道，满足了广大高职专科毕业生提高学历层次的需要，促进了我国职业教育的健康发展。但是专本贯通试点工作也存在如下问题：第一，两个阶段的培养目标与定位衔接不够，高等职业教育主要培养具备一定理论基础的现代技术技能型人才，以技术应用的培养为目标；普通高等教育主要培养具备扎实的理论基础，有一定技术技能的人才，二者的培养目标与定位存在较大的偏差。第二，课程设置与内容衔接不够，两个阶段中课程设置存在重复，相同课程的内容也存在重复。第三，人才培养质量评价的衔接不够，高等职业教育的质量评价以技術技能应用为主，而普通高等本科教育以理论知识掌握的熟练程度为主。“3+2”专本贯通人才培养要取得较好的效果，达到培养目标，则必须解决上述存在的三个问题。
二、构建“3+2”专本贯通的高质量应用型人才培养模式
（一）人工智能专本人才培养目标比较
1.高职人才培养目标与规格
目标：培养政治立场坚定、道德品质优秀、德智体美劳全面发展，具有良好的人文素养、职业道德和精益求精的工匠精神，有较强的创新创业能力、就业能力和良好的可持续发展能力，掌握人工智能应用开发等知识与技术技能，具备运用工程化方法和工具完成数据的获取、标注、清洗和预处理，能进行数据分析、处理和可视化的工作，能按照需求完成模型的基本部署、性能测试和技术应用，能从事人工智能相关的数据分析与处理、应用开发、服务与管理等工作的高素质技术技能人才。
规格：
（1）素质
坚持中国共产党领导，坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，具有强烈的爱国情感和民族自豪感，始终践行社会主义核心价值观。具有较好的信息素养、一定的创新思维、较强的工匠精神、有较好的质量意识和节能意识。积极进取、乐观向上、有较强的奋斗精神，具备较好的自我管理能力，团队意识和合作意识较强。具有知识更新迭代和自我完善的能力，具有较强的自学能力，有较好的终身学习的信念。具有良好的沟通和表达能力，具有积极的创新精神，有一定的创新能力和创新意识。
（2）知识
掌握必备的思想政治理论、科学文化基础知识和中华优秀传统文化知识。
熟悉相关的法律法规基础知识，以及节能、消防、安全、环保等知识。
掌握一定的数理知识，具有较强的普通话表达能力、文字写作能力和一定的英语听、说、写知识。
熟悉图像处理系统的搭建，掌握视觉成像、图像采集和图像处理等步骤流程的基本方法。
熟悉数据标注的工具、工程化流程和质量检验，掌握数据标注的基本方法。
掌握图像数据的清洗、预处理、分析与可视化的知识。
掌握Web前后端开发的基本方法和技术。
掌握图像处理相关的图像视频保存、图像增强、图像分割、轮廓提取的基本知识和方法。
掌握基于机器学习或深度学习的图像识别、目标检测等应用场景。
掌握人工智能应用场景下的经典机器学习模型、深度学习模型，主要包括：环境部署、训练、评估与应用开发基本方法。 相关阅读：
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本文标题：高职人工智能技术应用专业专本贯通高质量人才培养
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