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“人工智能+”现代学徒制创新型人才培养体系的构建
发布时间:2020-06-15   动态浏览次数:10

“人工智能+”现代学徒制培养体系是指将视听识别、直觉感知、综合推理、自适应自主学习、智能监控、服务机器人等加速积累的智能技术、海量共享的大数据资源与多元转换的智能应用场景有机融嵌应用到现代学徒制人才培养体系中,从而升级赋能职业教育对智能经济和智能社会的适应力与服务力,满足由人工智能带来的大量“数据化”“自动化”“个性化”“人机互动情感化”“未知探索实验性”“创新创造性”“知识服务型”职业和工作岗位群对具有“精益思维”“高智能素质”技术技能人才的迫切需求。

在实践深耕“人工智能+”现代学徒制“三位一体”人才培养体系的具体路径方面,一是要打造产教深度融合的智能学习系统,二是要建设具备高人工智能素质的“双师型”师资队伍,三是要建立智能化、定制化的校企双主体治理机制,从而不断拓展校企合作、工学结合新空间,推进产学研创“多引擎”一体化育人。

(一)打造产教深度融合的智能教育系统

伴随着人工智能与教育链、产业链的深广度融嵌,人才培养和企业运作越来越呈现出智能化、信息化、智慧化、数据化等特征,这就要求“人工智能+”现代学徒制既要培养广大学徒适应智能学习的通用技术技能,又要掌握服务智能制造产业发展的专业技术技能。

1.打造人机交互协同的智能学习生态圈

在智能思维学习方面,融嵌应用大数据智能技术能够实现无监督学习和综合深度推理,引导学徒从大数据认知到技术技能内化,再到增强批判性思维能力;融嵌应用人机混合智能技术能够实现人机协同共融的情境理解与决策学习,以及人机智能共生的合作行为增强,引导有效整合直觉推理与因果模型建构,启发经验记忆与创造联想,自主建构技术技能演化图谱,实现技术技能学习与创新性思考、问题分析与科学决策同频共振;融嵌应用自主协同控制与优化决策智能技术能够打造知识驱动的人机物三元协同感知、协同控制、交互操作、多元推理与优化决策教学模式,具有高可解释性和强泛化组织能力,实现分布式学习与交互学习、隐私保护学习、深度强化学习、无监督或半监督学习与主动学习,引导学徒提升感知识别、逻辑推理、自主探索、主动实践等能力。

在智能应用学习方面,融嵌应用知识服务引擎智能技术能够辅助学徒对所学知识进行细解析、显性化和具象化,深度检索、持续拓展、自动获取相关领域的知识增量,形成多数据类型的跨学科知识图谱,引导学徒增强概念识别、实体发现、趋势预测、问题挖掘、科学建模和解决实际问题的能力;融嵌应用跨媒体感知智能技术能够营构高动态、高纬度、多模态、数字化教学实训大场景;融嵌应用虚拟现实智能技术能够打造社会化、多样性和逼真性真实生产服务场景,实现虚拟现实、增强现实等智能技术与实体教学实训环境的有机耦合和高效互动,引导学徒增强对复杂企业生产环境的主动适应能力。

在智能交际学习方面,融嵌应用群体智能技术能够形成基于互联网的学习组织和学习共同体,建立师徒之间、学徒之间可自由探讨、合作攻关、打破传统时空域限的群智激励教学方法和学习方式;融嵌应用具有情感交互功能,能够准确理解学徒需求的智能教育助理产品,实现人机情感交流和需求满足的良性循环,并通过将一些风险系数较高或低端重复性、机械性生产劳动交给贴身智能小助手来完成,来极大缓解学徒的学习和工作压力,充分释放个体和集体的创新创造力。

2. 资源集聚驱动产教深度融合一体化育人

在专业建设方面,职业院校应对照国家和区域人工智能产业集群及职业岗位群的人才需求,对计算机专业类的智能科学与技术、数据科学与大数据技术等专业进行调整和整合,布点建设人工智能品牌专业及专业集群,开展现代学徒制试点工作,稳步增加学徒招生规模、科学确定层次结构,加大对接人工智能全产业链的现代学徒制人才培养力度;根据人工智能理论和技术具有普适性、迁移性和渗透性的特点,主动结合学徒的学习兴趣和企业发展需求,积极开展人工智能研究与操作实践,与行业企业、科研机构共建人工智能产学研用联盟,加强人工智能与专业教育的交叉融合,拓宽人工智能专业教育内容,形成“人工智能+X”的跨专业复合型人才培养新模式。

在载体建设方面,职业院校应以产教供需双向对接为导向构建交互、泛在、高效、安全的智能化基础设施体系,依托人工智能产业园等创新载体,围绕智能产业集群深化产教融合,加强校企对科技、人才、金融、政策等资源要素的优化配置和组合,发挥互补优势,建设分布式高效能源互联网,形成支撑校企多源协调互补、及时有效接入的新型资源网络,打造集聚各类资源的创新生态,实现校企供需信息的实时匹配和智能化呼应,建立校企常态化供需沟通协调机制;推动国内优势企业、行业组织、科研机构、职业院校等联合组建人工智能产业技术及职业教育创新中心,以及产学研创一体化实训基地和“现代化智能工厂”,依靠龙头骨干企业牵头打造人工智能开源硬件工厂、开源软件平台、智能制造生产线、立体仓库、技术研发实验室、项目工程中心、在线智能教育平台等,加强产教紧密联结,构建校企利益共同体,形成稳定互惠的合作机制,促进人才培养供给侧和企业需求侧结构创新要素全方位融合。

在咨询督导方面,通过职能转移、委托授权、购买服务、合作设立等方式,强化人工智能行业协调指导,统筹培育对接供需、精准服务、市场导向、规范运作的“人工智能+现代学徒制”服务企业,打造个性化、开放式、便捷化智能教育助手,搭建智能化、市场化、专业化、开放共享的产教融合信息服务平台、产业发展复杂性分析与风险评估智能平台,依托平台汇聚行业企业人才需求、产教融合项目、企业技术服务等各类信息,为现代学徒制各利益相关者提供市场信息发布、检索、推荐、人才需求预测、职业技能鉴定、创新创业等相关咨询和指导服务。在督查评价方面,健全社会第三方评价体系,遴选社会第三方机构开展“人工智能+”现代学徒制育人质量评估,健全质量标准体系,强化监测评估结果的倒逼效能,将育人质量评估结果作为校企年度绩效考核、财政投入引导、专业预测预警、各利益相关者奖惩激励的重要参考依据。

(二)建设具备高人工智能素质的“双师型”师资队伍

建设高人工智能素质的“双师型”师资队伍是“人工智能+”现代学徒制创新型人才培养体系构建的重中之重,因此,要将人才吸纳引进与培养培训相结合,强化师资储备、优化梯队结构、促进教师人工智能教学的专业化发展。

1.加快具备人工智能素质的“双师型”人才的吸纳引进

首先,职业院校要加快建立企业高人工智能素质人才的准入机制,吸引更多具有深厚人工智能理论知识和丰富实践操作经验的企业人才担任“人工智能+”现代学徒制师傅,并健全校企人才双向流通机制,畅通在企业一线选拔优秀人工智能技术人才进入现代学徒制师资队伍的渠道,同时要制定配套的人事制度、督导制度和第三方评价制度,确保落实企业人才吸纳引进的职责与任务。

其次,职业院校可通过在校内设立人工智能技术研发创新中心来集聚人工智能领域技能大师、企业家、工程师等高端人才资源,并聘任其担任现代学徒制教师,着力打造一批高水平师资团队;开辟专门渠道、设置专门岗位、实行专项政策,实现人工智能高端人才的精准引进;通过与政府、行业企业、科研机构的人工智能研发项目合作、技术咨询等方式柔性引进人工智能技术人才;统筹利用“千人计划”“万人计划”“长江学者奖励计划”等国家重大人才项目,引进人工智能领域优秀人才,特别是青年人才。

2.加强具备人工智能素质的“双师型”人才的培养培训

首先,职业院校和行业企业应共同搭建现代学徒制师资人工智能素质训练提升平台,建立校企联合培养高人工智能素质“双师型”教师的体制机制,实施“现代学徒制师资人工智能素质培养培训计划”,加强对教师在人工智能基础理论、方法、技术、产品以及人工智能教学技术应用、教学内容设计、学生人工智能学习管理等方面的培养培训,落实相关评价标准和考核制度,配备充足经费。有条件的职业院校可向大型人工智能领军企业和优质培训机构购买培训服务,并定期组织教师人工智能教学技能大赛,对参加培训或大赛提升人工智能素质等级的教师予以奖励或补贴。

其次,职业院校内部应搭建教师人工智能教学专业化发展平台,组织形式多样的研修活动,开展人工智能教育研究与指导,推进人工智能教学改革与创新;加强院系教研室等人工智能教育学习共同体建设,健全完善传帮带机制;系统规划并实施职业院校教师人工智能教学专业化能力提升培训,重点面向新入职教师和青年教师,为高人工智能素质的“双师型”师资队伍培育生力军和后备军;结合国家“一带一路”建设规划和职业教育国际化交流机制,有序推动国内外现代学徒制教师就人工智能教育教学开展双向交流;建立职业院校教师人工智能教育教学资格标准,探索将人工智能素质及人工智能教学能力作为认定职业技术教学能力、获得职业院校教师资格的必要条件,同时将现代学徒制教师的人工智能素质等级纳入绩效考评和职称晋升制度。

(三)构建智能化、定制化的校企双主体治理机制

将互联网、云计算、大数据等人工智能技术融嵌应用到现代学徒制治理机制中,通过人、机、物的互联互通,让来自于教学管理、生产流程与质量监管的大数据流动作用于每一个环节,实现工作过程、管理运行和治理决策的自动化和智能化。

1.构建基于智能技术的治理生态系统

在现代学徒制的实际运行中,职业院校与合作企业之间通常会出现数据割据、信息孤岛等“两张皮”问题,导致治理结构僵化、治理方式低效、教育管理理范围狭隘和治理制度碎片化,而人工智能在数据的获得性和流动性上具有得天独厚的优势。因此,可以通过与人工智能耦合来深化现代学徒制治理结构改革,打造校企双主体共同参与、多源整合的数字治理格局,加深拓宽大数据的结构化、关联度和融合度,打通信息壁垒,形成基于大数据的统筹利用、统一接入的快速响应架构,实现有步骤、有规则、有边界的开放共享,汇聚可持续、创新驱动的治理动能,促进现代学徒制由科层制教学管理和运行模式向扁平化、智能化治理模式转变,由指令导向模式向服务导向模式转变。

首先,利用智能技术开源倒逼运行治理流程的智能化管理改革,加强数字化工作流程的执行力。通过数据“留痕”、关联分析,对现代学徒制招生就业、教学管理、实训实践、学徒学习动向等各类数据进行交叉融合和深度挖掘,准确把握现代学徒制各利益相关者的真实情况,对教学管理和运行动向进行预测预警,准确定位、及时发现存在的问题,不断提升治理精准度和针对性,在校企数据共享和协同育人的基础上,实现从事中干预、事后反应向事前预测、超前研判转变;构建数据驱动的科研引导、高效透明、民主开放的现代学徒制运行治理决策机制;通过实时、动态、全样本大数据的综合推理,相关性、因果性模块化分析和政策模拟,为现代学徒制运行治理提供更为全面系统、精准理性的参考依据和真实可靠的即时跟踪,深度推进高水平决策。

其次,职业院校与合作企业要共建共享智能化、制度化、常态化、规范化的现代学徒制质量监管保障机制。通过大数据的采集、互联、互通,推进从点状监测向连续监测、从短流程管理向全流程管理转变,构建多源异构数据互证融合的质量保障网络和面向开放环境的智能预测预警引擎,实现对关键育人要素的全面监管和对复杂运行系统的深度监管,推进现代学徒制全生命周期的智能化督导与质量保证;打造信息共享智能平台,推进职业院校同企业积累的相关质量监测与保障数据进行平台对接,从而打通校企之间的横向纵向监管壁垒,破除体制机制障碍;制定完善的智能监管规范和标准,强化政策引导和法律法规保障,营造促进可持续、高质量发展的良好外部环境,推动形成以政府为主导,全社会力量共同参与监管与保障的治理机制,形成智能治理强大合力。

2.打造“个人+平台”的治理组织形态

人工智能的全面深度耦合应用不仅带来了现代学徒制教学管理、运行流程和质量监管保障等治理机制的深刻变革,还孵化出全新的“个人+平台”定制化治理组织形态。治理组织中的各个结构单元可以被无限细分,从而使组织形态呈现出个性化和社会化的特点。例如,定制式教学资源共享平台、虚拟开放学习和实训空间,将促进形成以学徒为本位、以师徒团队为单位的“微学徒制”教学管理组织方式和“个人+平台”的创新型组织形态。这种兼容学徒个体需求和企业发展需求的私人定制式智能治理组织生态将成为“人工智能+”现代学徒制的核心竞争优势。

治理组织形态的智能化转型将引发治理组织结构、工作结构和管理结构形态的链式连锁改革。传统科层制的“金字塔”型治理组织结构将颠倒过来、塔尖朝下,并越来越朝向扁平化形态发展。工作结构形态也将相应调整,即充分发挥人工智能的资源集聚整合效应,将企业生产服务项目与现代学徒制项目有效对接,根据企业项目进展情况、阶段目标完成情况、技术发展新动向来加强对现代学徒制项目规划的动态调整。在管理结构形态变革方面,原位于塔尖的管理决策层将承担所有试错责任,把原位于底端的院校教师、企业师傅和学徒托举到顶端的舞台,从而将校企协同育人质量与领导权责体系密切关联起来,使行政权力为教学一线服务,充分释放基层利益相关者的工作和学习动能。

在应用人工智能驱动校企双主体治理组织形态变革的过程中,要始终坚持问题和需求导向,准确把握现代学徒制教学和运行发展态势,密切关注学徒学习成效和实习就业质量,以及人工智能对个人隐私和社会伦理的影响,时刻保持风险意识,加强风险评估和防控,强化前瞻预防和约束引导。职业院校要联合政府和行业企业等社会机构共建公开透明的督查评价体系,实行“人工智能+”现代学徒制项目问责和人工智能应用监督并重的双层监管结构,实现人才培养的全周期、整环节监管,定期发布年度质量监测评估报告,并强化人工智能系统网络安全防护,构建动态的智能应用评估评价机制,确保把“人工智能+”现代学徒制培养体系规制在安全可控范围内。

作者:王鑫明 南通职业大学副研究员             文章来源:《教育与职业》第8期,文章有删减

 

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