西电 人工智能交叉学科拔尖人才培养的探索与实践

人工智能专业体系建设探索作者：周益民田玲陈文宇来源：《高教学刊》2020年第16期摘要：随着人工智能上升为国家发展战略，新一代人工智能的发展由从前的暗潮涌动逐渐呈现出声势浩大的趋势。

高等教育服务于新时代国家发展、社会需要，加快人工智能专业建设工作亟为迫切。

文章分析了高等教育建设人工智能专业进行人才培养的充分必要性，旨在促进现代高等教育与时代发展齐驱并进。

围绕如何培养下一代的学术精英人才、行业领军人物这一主题，系统阐释了在计算机学科大类之下新增人工智能专业，揭示专业内涵，细化培养目标，阐释课程架构，确保师资队伍建设和软硬件资源投入，构建出一整套人工智能专业人才培养体系。

关键词：人工智能;大类培养;课程体系;师资建设;人才培养中图分类号：G640 文獻标志码：A 文章编号：2096-000X（2020）16-0092-05Abstract： With the promotion of artificial intelligence as a national development strategy， the development of the new generation of artificial intelligence has gradually shown a thunderous trend from the previous undercurrent surges. It is urgent to accelerate the construction of artificial intelligence specialty based on that higher education serves national and social development in the modern era. This paper analyzes the sufficiency and necessity of artificial intelligence specialty construction and talent cultivation in higher education， which aims to promote the development of modern higher education with the time. Focusing on the theme of how to cultivate the next generation of academic elites and industry leaders， this paper systematically elucidates the new AI specialty under the general category of computer science， reveals the connotation of the specialty， refines the training objectives， explains the curriculum structure and ensures the faculty construction and the input of software and hardware resources， which build a complete AI professional talent training system.Keywords： artificial intelligence; major cultivation; curriculum system; faculty construction; talent cultivation一、概述自2006年以来，人工智能（artificial intelligence，AI）的发展迎来了第三次浪潮。

人工智能工程西安交大培养方案人工智能作为当今科技发展的重点领域，越来越多的高等教育机构开始注重该方向的人才培养。

本文将为您详细介绍西安交通大学人工智能工程专业的培养方案，帮助您了解这一领域的教育发展。

一、培养目标西安交通大学人工智能工程专业致力于培养具有扎实的数学、计算机科学、人工智能等领域基础知识，具备创新精神和实践能力的高素质人才。

毕业生能够在人工智能领域从事研究、开发、设计、管理等方面的工作，为我国人工智能产业发展贡献力量。

二、课程设置1.公共基础课包括思想政治理论、英语、数学、物理、计算机基础等课程，为学生奠定扎实的理论基础。

2.专业基础课包括数据结构、计算机网络、操作系统、数字电路、模拟电路、信号与系统、概率论与数理统计等课程，使学生对计算机科学和人工智能领域有更深入的了解。

3.专业核心课包括机器学习、模式识别、计算机视觉、自然语言处理、机器人技术、人工智能原理等课程，培养学生掌握人工智能领域的关键技术。

4.实践教学包括课程实验、实习、毕业设计等环节，锻炼学生的实际操作能力和创新能力。

三、培养特色1.实践导向：注重理论与实践相结合，增加实践环节，培养学生的实际操作能力。

2.创新能力：鼓励学生参加各类竞赛、科研项目，提高学生的创新意识和能力。

3.国际化视野：加强与国际知名高校和研究机构的交流合作，拓宽学生的国际视野。

4.产学研结合：与知名企业合作，为学生提供实习、就业机会，助力学生顺利融入社会。

四、就业方向毕业生可在人工智能、计算机视觉、自然语言处理、机器人技术等领域的企业、科研机构、高校从事研究、开发、设计、管理等工作。

五、总结西安交通大学人工智能工程专业的培养方案，以实践为导向，注重创新能力培养，旨在为我国人工智能产业发展输送高素质人才。

人工智能创新实验教材西电
西安电子科技大学（简称西电）作为中国著名的高等学府，一
直致力于人工智能领域的研究与教育。

关于人工智能创新实验教材，西电在这方面也有着丰富的经验和资源。

首先，人工智能创新实验
教材在西电的编写和更新是基于学校深厚的学术积淀和实践经验，
结合了最新的科研成果和工程应用，确保了教材的权威性和前沿性。

其次，西电的人工智能创新实验教材注重理论与实践相结合，
既有扎实的理论基础，又有丰富的实验案例和动手操作指导。

这样
的教材设计有利于帮助学生深入理解人工智能的核心概念和技术原理，培养学生的动手能力和创新思维。

此外，西电的人工智能创新实验教材还注重跨学科融合，涵盖
了计算机科学、信息工程、数学、统计学等多个学科领域的知识，
为学生提供了全面系统的人工智能学习资源，有利于拓宽学生的知
识面和视野。

最后，西电的人工智能创新实验教材还注重与行业需求和科研
前沿的对接，紧密结合人工智能产业的发展趋势和应用需求，不断
更新教材内容，确保教学内容与时俱进，培养学生具备解决实际问
题的能力。

综上所述，西电的人工智能创新实验教材具有丰富的学术资源和实践经验，注重理论与实践相结合，跨学科融合，与行业需求和科研前沿对接，为学生提供了全面系统的学习资源，有助于培养学生的综合能力和创新精神。

西电数学信息拔尖班培养方案
嘿，你知道吗？西电数学信息拔尖班那可真是超厉害的存在！就好像武侠世界里的高手门派，培养出的都是顶尖高手！
在这里，课程设置那叫一个牛！比如说高等代数吧，就像一把钥匙，能打开你对数学深层次结构理解的大门。

“嘿，小张，你说高等代数是不是特别神奇啊！”“对啊，感觉学了这个，看世界的眼光都不一样了！”
还有那些厉害的教授们，就像武林中的宗师，把他们的毕生绝学毫无保留地传授给我们。

“哇，王教授讲解得也太清晰了吧，我一下子就懂了！”大家经常发出这样的感叹。

学习过程可不轻松哦，但正因为这样才更有挑战性嘛！每次攻克一个难题，那种成就感简直爆棚！“哎呀，这个难题可真难啊，但我就是要把它拿下！”这不就是成长的乐趣吗？
实践机会也超多的，就如同给了你一把宝剑让你去闯荡江湖。

与实际项目接轨，让知识不再只是书本上的东西。

“嘿，咱们这次实践项目肯定能做得超级棒！”
西电数学信息拔尖班还注重培养我们的创新思维，就像给我们装上了翅膀，让我们能在数学信息的天空中自由翱翔。

“我有个新点子，肯定能行！”在这样的氛围中，每个人都在不断进步、突破自我。

总之，西电数学信息拔尖班的培养方案简直太棒啦！它能把我们这些对
数学信息充满热情的人培养成行业的佼佼者，引领未来的发展！你难道不想成为其中一员吗？来吧，加入我们，一起在这个神奇的班级里绽放光芒！。

人工智能赋能学科拔尖人才继续教育创新模式研究目录一、内容概览 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状综述 (4)1.3 研究内容与方法 (5)二、人工智能赋能学科拔尖人才继续教育创新模式的理论基础 (6)2.1 人工智能发展概述 (7)2.2 终身学习理念及其在教育中的应用 (9)2.3 赋能理论在继续教育中的应用 (10)三、人工智能赋能学科拔尖人才继续教育创新模式构建 (12)3.1 创新模式构建的原则与目标 (13)3.2 创新模式的主要构成要素 (14)3.3 创新模式的实施步骤 (16)四、人工智能赋能学科拔尖人才继续教育创新模式的实证研究 (17)4.1 实证研究设计 (18)4.2 实证研究过程与数据收集 (19)4.3 实证研究结果与分析 (20)五、人工智能赋能学科拔尖人才继续教育创新模式的评价与优化 (22)5.1 创新模式的评价指标体系构建 (23)5.2 创新模式的评价方法选择 (24)5.3 创新模式的优化策略探讨 (25)六、结论与展望 (27)6.1 研究结论总结 (28)6.2 研究不足与局限 (29)6.3 对未来研究的展望 (29)一、内容概览随着人工智能技术的快速发展，教育领域也逐渐受到了其影响。

为了更好地培养和选拔学科拔尖人才，本研究旨在探讨人工智能在继续教育创新模式中的应用，以期为我国高等教育发展提供有益的借鉴和启示。

本研究将对当前国内外人工智能在继续教育领域的应用现状进行梳理，分析其优势和不足，为后续研究提供理论依据。

通过对学科拔尖人才的需求分析，明确人工智能在继续教育创新模式中的关键作用和应用方向。

结合实际案例，探讨人工智能在继续教育创新模式中的实践策略和方法，包括课程设计、教学资源开发、学习评价等方面。

本研究将对人工智能赋能学科拔尖人才继续教育创新模式的实施效果进行评估，为进一步推广和完善该模式提供参考。

通过本研究的开展，有望为我国高等教育机构在培养学科拔尖人才方面提供新的思路和方法，同时也有助于推动我国继续教育事业的发展。

关于高校、科研院所、企业等围绕人工智能领域开展人才联合培养的建议在人工智能领域，人才的培养是至关重要的。

高校、科研院所和企业作为人才培养和创新的重要力量，应该加强合作，共同推动人工智能领域的人才培养。

以下是一些关于高校、科研院所、企业围绕人工智能领域开展人才联合培养的建议：1.共同制定培养计划：高校、科研院所和企业可以共同制定人才培养计划，确保教学内容与实际需求紧密结合。

这样可以使学生更好地理解人工智能技术的实际应用，并培养他们的实际操作能力。

2.建立联合实验室：在人工智能领域，实验是非常重要的。

通过建立联合实验室，高校、科研院所和企业可以共享资源，为学生提供更好的实验环境和条件。

同时，联合实验室也可以成为企业研发的重要基地，推动人工智能技术的创新。

3.开展实习和实训项目：高校可以与企业合作，为学生提供实习和实训的机会。

这样不仅可以让学生更好地了解企业的实际需求，还可以提高他们的实践能力和职业素养。

4.加强师资队伍建设：在人工智能领域，师资力量的培养也非常重要。

高校、科研院所和企业可以共同开展师资培训，提高教师的专业水平和教学能力。

5.举办学术交流活动：通过举办学术交流活动，可以促进高校、科研院所和企业之间的知识共享和合作。

这有助于推动人工智能领域的发展，并提高人才培养的质量。

6.设立联合奖学金和奖励机制：为了更好地激励学生和教师，高校、科研院所和企业可以共同设立联合奖学金和奖励机制。

这样可以鼓励学生和教师在人工智能领域取得更好的成绩。

7.建立反馈机制：人才培养是一个持续的过程，需要不断地反馈和改进。

高校、科研院所和企业可以建立反馈机制，及时了解人才培养的情况，并针对问题进行调整和改进。

总之，高校、科研院所和企业应该围绕人工智能领域开展人才联合培养，共同推动人才的培养和创新。

通过加强合作，可以实现资源共享、优势互补，提高人才培养的质量和效率。

同时，也有助于推动人工智能领域的发展，为社会创造更多的价值。

跨学科视域下新工科人才培养体系构建的思考与实践目录一、内容综述 (2)二、跨学科视域下的新工科人才培养需求分析 (3)1. 行业发展现状及趋势分析 (4)1.1 新工科领域技术发展现状 (6)1.2 未来发展趋势预测 (7)1.3 市场需求分析 (8)2. 新工科人才培养目标定位 (9)2.1 知识与技能需求 (10)2.2 综合素质与能力培养 (11)2.3 创新型人才培养 (12)三、跨学科人才培养体系构建的理论基础 (13)1. 跨学科教育理念及价值 (14)1.1 跨学科教育的内涵与特点 (16)1.2 跨学科教育在人才培养中的作用 (17)2. 国内外跨学科人才培养体系比较与借鉴 (18)2.1 国内外高校跨学科人才培养现状分析 (20)2.2 典型高校跨学科人才培养体系介绍 (21)2.3 经验借鉴与启示 (22)四、新工科人才培养体系构建的实践探索 (23)1. 课程体系构建与优化 (24)1.1 课程内容与结构设置原则 (25)1.2 跨学科课程设置方案 (26)1.3 实践环节设计与实施 (27)2. 教学方法与手段创新 (28)2.1 传统教学方法的改进与优化 (30)2.2 现代教学手段的运用与推广 (31)2.3 教学方法与手段创新的实践案例 (33)五、评价与反馈机制建设及完善路径研究与应用实例分析 (34)一、内容综述在当前科学技术快速发展，跨学科知识融合日益成为趋势的背景下，“跨学科视域下新工科人才培养体系构建的思考与实践”成为教育界和社会发展的热点问题。

本综述旨在探讨跨学科视域下新工科人才培养的重要性和迫切性，分析当前人才培养的现状与面临的挑战，并概括性地介绍本文的主要内容。

随着信息技术的快速发展和新兴产业的崛起，传统工科人才的培养模式已不能满足社会的需求。

跨学科人才的培养已成为新时代工程教育的重要发展方向，跨学科人才的培养涉及多个学科领域的知识融合，旨在培养具有创新能力和综合素质的新工科人才，以适应复杂多变的社会环境和市场需求。

“人工智能+”背景下学科交叉应用型研究生培养实践基地建设模式研究作者：赵涛宋省身邓劲生来源：《科教导刊》2021年第01期摘要智能时代的到来迫切需要学科交叉应用型人才，从而推动社会经济各方面的智能化升级。

为了适应智能时代对人才培养的这一迫切的新需求，本文在“人工智能+”背景下研究学科交叉应用型研究生培养实践基地的建设模式，探讨该类研究生培养实践基地建设的必要性和发展目标，进而提出了学科交叉应用型研究生培养实践基地建设的具体模式，为各高校学科交叉研究生培养模式的制定提供了有益的参考。

关键词人工智能+ 学科交叉研究生培养实践基地中图分类号：G643 文献标识码：A DOI：10.16400/ki.kjdks.2021.01.003Abstract The arrival of the era of intelligence urgently needs interdisciplinary applied talents，so as to promote the intelligent upgrading of all aspects of society and economy. In order to meet the urgent new demand of talent training in the era of intelligence， this paper studies the construction mode of interdisciplinary applied postgraduate training practice base under the background of "artificial intelligence +"， discusses the necessity and development goal of the construction of this kind of postgraduate training practice base， and further puts forward the specific construction mode of interdisciplinary applied postgraduate training practice base，which could provide a useful reference for the establishment of interdisciplinary postgraduate training mode.Keywords artificial intelligence+; interdisciplinary; postgraduate training practice base時代的变迁改变了经济社会发展所需的人才类型，对人才培养提出了新需求。

西安电子科技大学第19个学院丨教育部直属高校首个人工智能学院成立此前，西安电子科技大学共有18个学院。

11月2日下午，西安电子科技大学第19个学院——人工智能学院正式揭牌成立。

该学院系教育部直属高校首个致力于人工智能领域高端人才培养、创新成果研发和高层次团队培育的实体性学院。

成立仪式在南校区办公楼602报告厅举行。

党委书记、校长郑晓静院士出席成立仪式并发表讲话，与副校长郝跃院士共同为人工智能学院揭牌。

党委副书记龙建成宣读了成立人工智能学院的决定。

空军军医大学罗二平少将代表来宾致辞，对西安电子科技大学人工智能学院的成立表示祝贺。

校长助理高新波介绍了人工智能学院的筹备情况、建设基础和发展规划。

成立仪式由副校长杨银堂主持。

郑晓静：对标国家重大发展战略迈向一流建设的“西电道路”郑晓静在讲话中表示，十八大以来，西安电子科技大学面向世界科技前沿，面向经济主战场，面向国家重大需求，新成立了空间科学与技术学院、先进材料与纳米科技学院、网络与信息安全学院、马克思主义学院。

学校以电子信息为核心的学科布局不断拓展，与国家发展战略的契合程度更高，服务关键需求的能力更强，逐渐摸索和展现出一流建设的西电特色。

学校取得的一系列科研成果和发展成绩表明，抢抓机遇、彰显特色、拓展领域、亮旗争先，对西电迈向一流至关重要。

郑晓静指出，学校在人工智能领域有着长期的、相对雄厚的积累。

智能科学与技术专业，作为迄今为止全国唯一的人工智能领域国家级特色专业，培养了大批人才和相关领域的领军人物，取得了一些有显示度的科研成果，为国家人工智能的发展做出了西电应有的贡献。

郑晓静强调，面对前所未有的机遇，响应人工智能发展需求，对标国家重大发展战略，建立人工智能学院，努力为支撑我国人工智能发展输送骨干人才，提供核心技术，这是学校对党的十九大积极回应的举措之一，也是学校为国家服务、人才培养做出贡献的最为庄严的承诺。

郑晓静对人工智能学院提三点要求和希望：一是要勇担历史使命，找准方面，趁势而为。

人工智能专业学位研究生实践课程体系建设探索与实践目录1. 内容综述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的及意义 (4)1.3 研究方法 (5)1.4 研究结构 (6)2. 人工智能专业学位培养目标分析 (7)2.1 学位教育和职业教育的结合点 (8)2.2 理论与实践的平衡 (10)3. 国内外研究生人工智能实践课程体系比较研究 (11)3.1 国内外实践课程体系概述 (13)3.2 国内外实践课程内容差异 (13)3.3 国内外实践课程体系评价机制 (15)4. 人工智能专业学位研究生实践能力现状及问题分析 (16)4.1 人工智能领域实践技能需求分析 (17)4.2 当前研究生实践课程存在的问题 (18)4.3 学生实践能力现状调查与分析 (19)5. 实践课程体系建设目标设定与框架构建 (21)5.1 实践课程的目标设定 (22)5.2 实践课程体系框架设计 (23)5.3 多元化的实践教学模式探索 (24)6. 人工智能实践课程设计与开发 (26)6.1 课程目标及教学内容设计 (27)6.2 实践项目的选择与案例分析 (29)6.3 学生参与项目开发的过程管理 (30)7. 实践教学支持与保障机制的建设 (31)7.1 实践教学师资队伍建设 (32)7.2 实践教学基础设施的完善 (33)7.3 评价与反馈机制的构建 (34)8. 实践课程体系的实施与效果评价 (36)8.1 实践课程实施流程 (37)8.2 课程实施中的挑战与对策 (38)8.3 实践课程效果评估方法与结果 (40)9. 结论与未来展望 (41)9.1 主要研究成果总结 (42)9.2 未来研究的发展方向 (43)9.3 对人工智能专业学位研究生教育的建议 (45)1. 内容综述国内外高校纷纷开设人工智能相关专业，但研究生层次实践课程体系的建设尚处于探索阶段。

多数高校在课程设置上侧重于理论知识的传授，而针对实践应用能力的培养相对欠缺。