人工智能视角下的高校职业素养教育(3篇)

篇一：人工智能视角下的高校职业素养教育

　　浅析提升学生人工智能职业素养的方法

　　作者：石伟

　　来源：《科学与财富》2020年第23期

　　摘要：随着人工智能发展迅速，世界各国纷纷出台新的政策抢占人工智能发展的制高点，在这种新的形势下研究人工智能对人类社会的影响则显得十分重要。具备良好的职业素养和职业技能的复合型人才，已然成为当下大中专学生择业就业的必要条件，在学好人工智能技术的同时提升学生的职业道德就显得尤为重要。首先介绍提升人工智能职业素养的必要性，进而提出其影响因素，最后提出提升人工智能职业素养的方法。

　　关键词：人工智能;职业素养;职业道德

　　1;;;;引言

　　“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它诞生于信息技术革命以后的信息时代，是一门通过对智能进行解析，探寻智能的本质的技术。这门技术学科依赖于计算机科学技术的发展。人工智能研究领域包括语音识别、图像识别、智能机器人和自动驾驶等，其研究领域十分广泛，涉及到人类社会中的诸多方面[1]。是当今时代发展最快，最具前瞻性的一门学科之一。

　　职业素养是每一个大中专学生所应该具备的品德素质。它包含专业知识、职业技能、职业习惯、职业道德、职业意识和职业态度等多个方面。其中隐性素养包含职业道德、职业意识和职业态度，这些特点并不是体现在一个人成绩上，却是一个人从业的标准准则。职业素养越高的人，获得成功的机会就越多。从学生的角度来看，职业素养是实现就业并胜任工作岗位的基本前提;从用人单位的角度来看，职业素养是选聘人才的首要考虑因素[2]。

　　基于以上两个方面，对于当代大学生来说，提升大学生在人工智能方面下的职业素养是十分有必要的，不但可以提高大学生本身个人素质，对于用人单位，社会发展都是有重要意义的。

　　2;;;;提升人工智能职业素养的必要性

　　人类即将面临人工智能社会的巨大挑战，人工智能作为影响社会方方面面的颠覆性技术，会对学生的生活与学习产生重大影响，学生在日常生活、实践学习、娱乐交际等社会活动中，随时处于人工智能系统与产品的环境中。在学习中，学生应用翻译，计算等人工智能软件，智能在线学习平台，在智能学习系统的帮助与引导下展开自主学习、体验学习、合作学习、探究学习、游戏学习等学习活动[3]。在未来，人工智能的应用难以准确推断。人工智能将使许多

篇二：人工智能视角下的高校职业素养教育

　　人工智能时代教育管理及实践变革探索

　　摘要：目前，伴随着我国科学技术水平的显著提升，在这样的背景下，经济和社会发展进入人工智能时代，人工智能系统的大范围采用，逐渐改变了传统的教育管理模式，高校教育管理开始呈现“信息化”“高效化”特征，这是高校教育管理改革的一种趋势。文章主要围绕“人工智能内涵概述”“人工智能时代教育管理中存在的问题”“人工智能时代教育管理及实践变革措施”这几个方面展开论述，希望合理发挥人工智能系统的优势，打造智慧教育、智慧学习格局，进一步优化高校教育管理模式。

　　关键词：人工智能；教育管理；问题分析；变革措施

　　引言

　　随着高校教育智能化进程的发展趋势，传统的课堂教学方式发生了一定的变化，促进了高校教学课堂和教育的诸多自主创新和挑战，提高了教学水平和学习能力。

　　然而，高校教育信息化的发展过程存在一定的问题，这对高等学校文化教育的管理提出了一些新的规定。

　　因此，在信息化管理时代下，必须不断探索适合高校教育的方式，进而推动高校文化教育管理向前发展。

　　1人工智能内涵概述

　　“人工智能”指的是在大数据、物联网、云计算的支持下，进行数据统计、数据分析，得出相应结论，服务于具体工作。在人工智能系统中，大数据技术主要负责存储和整理物联网数据，构建一个系统化的“数据仓库”。这个数据仓库虽然结构简单，但存取速度快，工作效率高；物联网技术可以收集大量数据，而且精准度极高。这些精准化数据，可以作为一种分析依据，便于工作人员分析处理问题，为人工智能系统整体运行提供支撑；云计算技术可以支持底层算法，是对人工智能系统的一种补充和完善，可以保证最终的计算结果。随着大数据、物联网、云计算的不断发展，人工智能系统也在不断进步。探究人工智能时代教育管理及实践变革相关问题，旨在从“人工智能”视角，分析人工智能与教育管理

　　之间的内在关联，这既是对人工智能领域的关注，也是对教育领域的重视，具有极其深刻的研究意义。

　　2人工智能时代教育管理及实践变革

　　2.1推进高校数字化管理基础设施建设

　　为了更好地应对信息时代高校教育科研数字化管理中存在的问题，有必要推进高校数字化管理基础设施建设，完善计算机设备基础建设，完善课程管理、信息化管理、智能化管理的管理系统。

　　此外，要高度重视信息化建设的进程。

　　在文化、教育和科研项目管理的具体工作中，要在早期调查观察的基础上，制定信息化管理的基本总体方案。

　　还需要考虑相关的经济发展成本，完善具有成本效益的数字化管理和系统。

　　在推进高校信息化管理基础设施建设的全过程中，要及时对阻止信息化管理基础设施的各种要素进行清点清查，确保有针对性地开展文化教育课程管理工作。此外，高校应整合智能教学资源。

　　在整个整合过程中，及时升级全新的信息管理资料，替代陈旧资源，保证信息管理文教教育资源质量，打造学生和学生自主学习的服务平台，确保学生或教师可以使用校园宽带网络检索资料。

　　2.2完善高等教育管理信息系统，构建全方位的大数据信息共享平台

　　大数据技术的优势在于其能够从海量数据中发现其中某组数据和结果之间的关联，并通过数据模型进行验证，因此，为突出大数据技术对高等教育管理质量的影响,则需要进一步完善高等教育管理信息系统，将教育管理工作“数据化”，以增加数据样本总量，为大数据技术在高等教育管理中的应用奠定基础。其中，教育管理信息系统功能缺失是影响大数据技术应用的关键，随着高等教育管理信息系统的逐步完善，以及全方位大数据信息共享平台的构建，则能够有效解决长久以来困扰高等教育管理质量的诸多问题。例如，优化高等教育考勤管理信息系统，实现自动考勤功能，由此，大数据平台能够对考勤数据与课堂教学质量、学生成绩等进行关联，使高校教育管理更加科学。

　　2.3加强教育管理人员培训

　　为了更好地发挥人工智能系统的优势，高校可以从以下方面加强人员培训：首先，高校教育管理人员可以从不同方面提升综合管理能力。举例来说，高校可以建立“专业教学+思想教育+智慧管理培训体系”，重点针对教学层面、思政层面、管理层面，帮助教育管理人员进步，以满足学生多样化学习需求，加快高校智慧化管理进程；其次，人工智能系统只是一个工具，一个渠道，目的是为了促进教育教学，帮助学生取得更大收获。高校教育管理人员不能盲目追求人工智能管理的形式，要从实际出发，尊重学校客观环境，合理利用人工智能系统。比如说，高校可以围绕“职业素养”，举行“人工智能管理与教育目标培训”“人工智能管理与人才计划培训”“人工智能管理与责任感培训”“人工智能管理与职业素养培训”等，启发教师深入思考人工智能与教育管理关系，理解人工智能系统的意义和价值。

　　2.4优化校内外信息整合措施

　　信息数据采集的困难是当前高校在进行大数据升级优化过程中所面临的主要问题，需要政府部门积极发挥引导作用，主要可以从以下五个方面来落实：

　　（1）教育管理部门要深入市场进行数据的收集和整理，利用互联网平台实现信息的不断对比，并对所收集到的信息进行分析和处理，从而可以有效地发现未来企业在发展过程中所要面临的基本问题和情况；

　　（2）行业之间可以强强合作，通过合作之后实现信息的共享，建设一个包含各大行业的信息数据库，为时代的未来发展提供基础信息；

　　（3）企业和学校之间可以加强信息的互通和功能，提高整个大数据教学平台的价值。学校可以利用共享平台来对企业进行了解，而企业也可以对学校内部的人才信息做出及时的收集，可以有效地通过该方式来对学校内部的教学方案进行及时调整，而企业在发展过程中所面临的问题也可以交由高校的高素质人才进行研发；

　　（4）产业转型对于企业的可持续发展而言具有极其重要的作用，符合当前经济形势的发展态势，因此，高校必须利用基础信息数据管理平台来对各项信息做出储存，并在此基础上不断培养人才团队，加强科研的力度和探索模式的创新；（5）利用数据的采集来推动高校实现专属数据信息库的建立，提高学校内部发展的科学性和合理性，利用该体系和制度来有效地解决当前发展过程中所面临的各项问题，符合高校现阶段的发展趋势。

　　结语

　　人工智能系统的运用，代表着科技进步和教育进步。相比传统教育管理模式，人工智能系统更加突显“以人为本”，强调学生主体地位，尊重学生个人意愿，重视学生内在潜力，致力于培养有思想、有能力、有创新精神的学生，让越来越多的学生成为高校教育管理工作的主动参与者，而非被动响应者。从这个角度来说，人工智能系统在高校教育管理工作中的运用，既要考虑技术性问题，也要考虑学生兴趣，要让学生带着参与兴趣，积极投身于教育管理活动中。

　　参考文献

　　[1]张宪丽，高奇琦.人工智能时代公民的数据意识及其意义[J].西南民族大学学报（人文社科版)，2017（12）：211-216.

　　[2]孙佳美.探究人工智能发展历程与教育应用[J].电脑迷，2018（12）：200-201.

　　[3]杨奕.浅谈人工智能在教育管理中的有效应用[J].计算机产品与流通，2018（4）：155.

　　[4]李宏堡，袁明远，王海英.“人工智能+教育”的驱动力与新指南——UNESCO《教育中的人工智能》报告的解析与思考[J].远程教育杂志，2019（4）：3-12.

　　[5]苗逢春.引领人工智能时代的教育跃迁：2019年北京国际人工智能与教育大会综述[J].电化教育研究，2019（8）：5-14，29.

篇三：人工智能视角下的高校职业素养教育

　　人工智能视角下的高校职业素养教育

　　人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI），指通过模拟人类思维、意识和行为来完成复杂工作的科学技术，被预测为第四次工业革命的核心技术代表。众所周知，每一次工业革命都会导致生产技术和经济增长方式的重大变革，颠覆性地改变原有的商业模式和劳动力市场，进而推动相关领域的系统性变革，产生“创造性毁灭”和“指数式增长”的双重效应。

　　2016年，我国《政府工作报告》首次提出要加快人工智能研发与转化，2017年《新一代人工智能发展规划》进一步明确了中国人工智能致力于“世界领先水平”的战略发展定位，即2030年发展成为世界主要人工智能创新中心。在国家战略驱动下，引领未来企业发展方向的人工智能产业必将迎来重大发展机遇并迅速崛起。人工智能的政策驱动与产业驱动延伸到劳动力市场领域，必然会导致出现新的组织形态、新型职业、新的岗位技能需求以及劳动力结构的深层变革，这直接为职业教育带来了新的挑战。高等院校尤其是高职院校必须迅速适应智能经济和智能社会的新形势，重视人工智能技能培训与相应的职业素养培育，前瞻性地满足人工智能科技变革对高素质智能型人才的根本性需求。

　　一、人工智能驱动下的产业变革与职业需求变化

　　1.人工智能融合发展将深刻改变现有产业格局。伴随着我国

　　经济发展转型过程中社会老龄化的加速与人口红利的逐步消失，人工智能的“智能”属性决定了其必将促使许多重复性、规律性、程序化、标准化、“低脑力”的传统职业被智能机器人所替代，如诊断、会计、流水线等。与此同时，人工智能技术将和互联网一样成为经济社会发展的基础设施，向各个行业进行技术渗透并通过加乘借力的技术杠杆产生颠覆性链式突破，导致产业边界消融、产业跨界融合或产业要素重组。作为产业变革的核心驱动力与经济发展的新型引擎，人工智能边界的日益扩大与人工智能产业的融合发展，必将从微观到宏观不同层面重构现有产业形态中生产、消费、服务等各个环节，产业智能化新需求也将催生一系列智能业态创新，包含新技术、新产品、新产业、新模式等，进而重塑产业链分工与产业竞争格局。

　　2.人工智能跨界发展将带来人才需求变革。当前，人工智能的初级形态——弱人工智能已经在智能芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉与图像、技术平台、大数据分析、智能无人机、智能机器人、自动驾驶、医疗护理、智能家居等多个领域被广泛应用。反映在人才需求领域，涵盖人工智能基础人才与顶尖人才、研究型人才与应用型人才的人才培养体系亟待确立。而且，“人工智能+”的跨界融合发展必将引发社会人才需求结构的根本性变化。人工智能和互联网、大数据以及实体经济、战略新兴产业的深度融合，使得社会对于具备人工智能素养的复合型创新人才、高科技领军人才、战略性新兴产业高端人才

　　和智能型高技能人才的需求與日俱增，这也契合国家人工智能战略中强化国际竞争力的人才培养政策。

　　3.人工智能普及发展将带来职业素养教育变革。人工智能的发展必将面临智能人才支撑的挑战，人工智能驱动下社会人才需求的深刻变化，也必将引起教育领域尤其是职业教育领域的连锁反应，尽管受办学自主权、传统教育评价体系等管理体制因素制约，其在教育领域的效应会相对滞后。对于职业教育而言，在唯分数论和唯学历论思想指导下培养的应试教育人才必将逐渐被淘汰。传统应试教育通过题海战术强制灌输的所谓知识属于陈述性知识，其在人工智能、大数据时代的被检索性显著增加，而重要性将急剧下降。智能时代就业市场更加注重劳动者立足实践的程序性知识，人工智能的技术变革也将进一步挤压应试教育空间，倒逼教育转型升级。因此，人工智能的普及性发展仍然呼唤素质教育，而且更加强调与人工智能技术变革相适应的综合素质培育。可以预测，人工智能技术变革对教育领域最深刻的影响是人工智能素养将成为人才培养方案中的一种基本素养。

　　二、人工智能视角下的职业素养需求

　　1.善于学习的智能型素养。信息时代简单知识获取的门槛非常低，但人工智能的发展一日千里，技术变革日新月异，人工智能向各个领域的技术渗透要求从业者必须具备主动学习意识与快速的知识聚合能力。在大数据背景下，面对数据容量大、增长速度快及多源异构的特点对知识加工、深度学习带来的挑战，从

　　业者需要培养在不同信息环境下有效进行知识聚合的能力。知识聚合是指在发现本质的目标指引下，通过系统性思维将松散无序的知识单元凝聚成多维有序的知识结构或框架，并能运用知识单元之间的联结，从元数据层面、社会标签、关联数据和共现关系等各类知识组织方法上进行框架构建或实证研究。这种善于挖掘数据、分析信息、发现关联、构建框架、验证假设、整合资源的学习能力符合人工智能的联结主义（神经网络）学习范式，也是人工智能时代迫切需要各类人才提升的智能素养。

　　2.人机协同的创造型素养。人工智能时代，智能机器人将被整合到劳动力市场中来，人和机器人的关系将被重新定义，人机协同成为产业发展趋势。被赋予人工智能的机器在智能感知识别、智能算法、智能制造、特种环境作业等方面具有特殊优势，AlphGo击败顶尖棋手的案例就反映出智能计算的优势。然而，机器学习乃至人工智能本身并没有原创能力，即使是可以深度学习的智能机器人，其在涉及创造性、无法给出明确定义和边界以及缺乏现有可数字化知识经验的任务中就表现得无能为力。因此，人机协同的潜在逻辑是差异化发展，相对于机器学习中比较成熟的图音识别、大数据处理技术，人工智能素养更侧重作为“高脑力”层面的高级认知，包括在深度思考基础上的创作、创新和创造等。简而言之，人机协同的人工智能发展模式既需要智能机器人高效型的“左脑”智能，更需要智能产业从业者创造型的“右脑”智能以及人生智慧。

　　3.融会贯通的复合型素养。在人工智能时代，科技素养与人文素养的跨界融合、文科知识与理科知识的交叉渗透是大势所趋。人工智能涉及脑科学、神经心理学、认知语言学、电子自动化、计算机科学、数学等多门学科，辐射领域广泛，是一个交叉性极强的综合领域，这对从业人员跨界融合、融会贯通的复合型素养提出了较高的要求。以问题解决为导向，智能机器的优势在于运算、执行，而人的优势在于思考、决策。在具体的人工智能产业实践中，从业者要提升多领域、跨行业的综合理解力，兼修科技实证与直觉灵感的思维锻炼，打造跨专业发现问题、跨界团队合作、创新解决问题的复合型技能，在“人工智能+”的产业融合变革中增强融会贯通的应用转化能力与举一反三的实践自信。

　　4.德才兼备的社会型素养。本质上而言，人工智能仍然属于模仿人类智能，人工智能技术主要基于程序设计，各种类型的智能机器都仍只是人脑部分功能（主要是记忆与运算）的延展。根据功能（Capability）、智能（Intelligence）、智力（Intellect）、智慧（Wisdom）的智能梯度划分标准，最先进的人工智能处于第二级“智能”层次，即根据人类创造的算法持续提升任务执行效率，而对涉及复杂判断、高级创造、深刻洞察等智力加工层面的能力仍是望尘莫及。如果用现代智慧心理学的智慧分类观来加以审视，人工智能仍属于有智无德的小智慧，体现出部分认知智慧而缺乏理论智慧（哲学智慧）与实践智慧，且难以获得解决与自我高度相关的不确定事件和难题的个人智慧，这也与人工智能本质上缺

　　乏真实情感、自我意识有关。智慧是良好品德与聪明才智的完美合体，人之为人的关于情绪情感、社会合作、公共利益、民生福祉、社会责任、伦理道德方面的聪明才智，恰恰是人工智能时代社会型职业素养的独特价值与魅力所在，这也是人工智能技术难以克服的人权伦理、责任伦理和道德伦理方面的问题缺陷。

　　三、“人工智能+”的职业素养教育路径

　　1.人才培养理念从技能型向智能型转变。随着人工智能与智能制造、自动驾驶、语音图像处理、医疗卫生、金融、教育等多种产业的深度融合发展，人工智能人才需求呈爆炸式增长，高校应敏锐感知产业发展对人才素质需求的变化，通过人才培养体系优化来应对这种挑战。国家新一代人工智能发展规划已经明确鼓励高校完善学科布局、设立相关专业并且通过“人工智能+X”的复合专业培养新型模式延展人工智能教育内容，注重“人工智能+”的学科专业教育跨界融合。这意味着人才培养理念要从传统的以就业为导向的技能型人才培养向多学科交叉融合、智能协同的智能型人才培养转变，从专业体系建设与人才培养方案等方面全方位地积极适应新时代高校云计算、大数据、人工智能及网络空间安全等各类专业领域跨界交叉的人才培养需求。具体到人才培养实践中，应根据人工智能学科及产业对基础型人才（机器学习、人工智能算法等领域）与顶尖型人才、研究型人才及应用型人才（计算机视觉、自然语言处理、机器人等领域）的不同需求开展分类培养，并注重人工智能与实体经济结合下的新型产业形态的人才素质培育。总之，人工智能素养应成为智能化时代高校学生的基本职业素养。

　　2.高校教育模式从静态型向交互型转变。进入人工智能时代，陈述性知识的获取已经变得极其便捷，传统的、静态型的灌输教育模式将逐渐被学习者中心的新型教育模式所替代。高校的人才培养观也将从向社会提供简单就业劳动力，转向提供一种智能交互的学习体验。在体验式的教育服务中，高校更加注重学生全面发展的价值引领、主动学习意识的激发、问题解决思维的引导以及协同创新的合作精神培养等，以学以致用的程序性知识获取练习的实践途径系统培养大学生的智能思维与创造能力。对于学习者而言，则必须从最简单的知识存储式的静态学习模式转向注重知识聚合的交互型深度学习。高校学生在“人工智能+”的学科专业跨界融合教育背景下，要锻炼从不同学科领域知识及海量数据信息中寻找新旧知识关联、发现问题本质的高阶思维，组织开展积极、有意义的知识建构。学生通过与人工智能界面的操作性交互，与学习资源、学习同伴和教师的信息交互（交往、沟通、互动、影响及相互作用），最终达到认知结构中新旧概念的交互、转变与发展。与此同时，高校还应积极推动“人工智能+”的文化育人氛围，建设基于大数据的云端在线学习平台，推进智能素养融通教育，以学习者为中心推进教学方法改革与教育评价制度改革，提供多元化、精准化、定制化的教育服务，并在校園软硬件建设中配套推进人工智能技术的开发应用，建设安全便捷的智能校园，立体化构建交互型学习环境。

　　3.人才培养视野从一专多能型向跨界复合型转变。对于多数高校而言，为区域产业经济社会发展提供智能人才支撑仍是重要职责，高校专业建设调整与产业结构升级同频共振。面临“大物云移”信息技术驱动下的新兴产业及经过智能化改造提升的制造业或服务业，高校在人才培养视野上应改变传统的“一专”思维，积极探索“人工智能+”的复合型人才培养体系。基于人工智能的产业边界在不断扩大且与传统产业的融合日益加深，高校宜建立跨界开放型的人才培养体系，鼓励学科交叉与专业融通，在教育教学改革中注重跨界培养、联合培养，建立跨学科学习保障机制以及专业课程体系与人工智能通识课程体系的融会贯通机制，建设健全立体化的跨界复合型人工智能人才的培养激励与保障机制。在跨界复合型的智能人才培养视野中，每个学生将来都可以成为智能型人才。

　　4.学生综合发展从工具型人才向智慧型人才转变。“钱学森之问”对传统高校培养工具型人才的做法提出了质疑。工具型人才培养观背后的哲学基础仍然是工具主义、实用主义思想，这与教育促进人自身全面发展的本质内涵背道而驰。从本质上来讲，计算机、互联网以及人工智能是一种现代工具，高校的人才培养不应把人异化为就业机器或职业工具，而应更加重视培养学生创造工具（包含人工智能）和使用工具的能力。因此，人工智能只是高校人才培养的一种媒介与载体，是学生适应智能时代潮流，通

　　过快速学习、深度学习，培养系统思维和实践创新能力，进而用于服务经济社会发展的辅助工具。相比较人工智能的有限“智能”，高校更应注重培养智慧型人才。学生的综合发展不仅仅体现在职业技能方面，更体现在自我认知（自知之明）、组织管理（领导智慧）、决策能力、创造创新、批判思维等认知能力提升与情绪管理、社会责任等品德层面的完善。人工智能的技能培训和应用科普有助于促进高校学生的认知能力发展，但人工智能在情感、伦理方面的局限也提示高校在智能人才培养过程中仍要对德育工作给予足够的重视，坚持学生德才兼备、全面发展的智慧型价值导向，避免简单功利的世俗导向或就业导向，要将人文精神教育、社会责任感培育贯彻智能人才培养的始终，从根本上注重立德树人。