随着物聯網、雲計算、大數據等新一代信息技術深度滲透經濟社會各領域，傳統行業的轉型升級對人才需求提出了全新要求。這一過程中，“互聯網 +” 曾作為重要引擎推動産業與教育融合，而如今 “人工智能 +” 的興起更将人才培養推向 “技術落地” 與 “産業适配” 的核心賽道。地方本科院校作為應用型人才培養的主陣地，需通過課程對接産業、專業錨定鍊條、深化校企協同，才能培育出符合 “人工智能 +” 時代需求的高級應用型人才。
一、從 “互聯網 +” 到 “人工智能 +”：時代演進下的人才需求疊代
1. “互聯網 +” 的教育推動作用
“互聯網 +” 以信息通信技術和互聯網平台為紐帶，實現與傳統行業的深度融合，其對應用型本科教育的推動體現在三方面：
探索創新人才培養模式，打破傳統教育的時空限制;
依托智能教學系統、虛拟現實技術，推動教與學的範式升級;
引入企業虛拟仿真項目，讓學生在場景化實踐中掌握複雜技術。
2. “人工智能 +” 的概念興起與發展基礎
“人工智能 +” 概念由張亞勤于 2015 年在《“智能 +” 大風暴即将深刻影響世界》一文中首次提出，核心是 “以人為核心，通過雲計算、物聯網、大數據與人工智能技術組合，構建物理與數字世界深度融合的生态系統”，最終實現對人類生産生活方式及生産關系的全面改造。
2025 年 3 月，《國務院政府工作報告》首次明确 “持續推進‘人工智能 +’行動”，标志着該戰略從技術探索進入規模化落地階段。當前，國内已具備發展 “人工智能 +” 的堅實基礎：
技術突破：DeepSeek 等國産大模型大幅降低訓練成本，算法疊代速度加快;
算力支撐：全國範圍内算力基礎設施投入持續加大，算力供給能力顯著提升;
數據積累：互聯網技術與經濟的蓬勃發展，沉澱了海量高質量數據資源。
在政策與技術的雙輪驅動下，人類社會正從 “數字化” 邁向 “智能化”，人工智能已成為構建新增長點的核心生産要素。
二、“人工智能 +” 對應用型本科人才培養的系統性挑戰
“人工智能 +” 戰略的深入推進，不再是對傳統人才培養體系的局部調整，而是要求從目标、課程、師資到實踐的全鍊條變革。當前，應用型本科院校在人才培養中面臨的核心矛盾，是 “技術革命的高速疊代” 與 “教育體系的路徑依賴” 之間的不匹配，具體體現在五方面：
培養定位模糊：多數院校未結合區域産業特色與自身優勢明确方向，偏離 “技術技能型” 核心目标，同質化競争嚴重;
課程體系滞後：教材内容更新緩慢，難以覆蓋深度學習、生成式 AI 等前沿技術，跨學科融合不足;
師資結構單一：教師多缺乏企業級 AI 項目實踐經驗，“技術功底 + 行業經驗” 的 “雙能型” 師資缺口較大;
實踐資源匮乏：實訓平台與工業場景脫節，算力、數據資源不足，“學用兩張皮” 現象突出;
評價體系僵化：以期末考試為主的 “終結性評價”，無法有效衡量學生的技術落地能力與産業适配度。
三、“人工智能 +” 背景下高級應用型人才培養的變革路徑
針對上述挑戰，應用型本科院校需以 “産業需求為導向、技術落地為核心”，從五方面構建人才培養新體系：
1. 科學定位培養目标，錨定區域産業特色
避免同質化競争，需立足兩大核心：
精準對接産業：結合區域産業布局(如東北老工業基地的智能制造、長三角的數字經濟等)，明确 “人工智能 + 行業” 的細分培養方向(如 AI + 醫療、AI + 制造、AI + 教育);
嵌入真實場景：将産業标準融入教學内容，把企業真實項目、行業痛點轉化為教學案例，實現人才培養與産業需求的 “無縫銜接”。
2. 動态更新課程體系，強化跨學科與實踐性
破解課程與産業脫節問題，需建立 “快速響應、多學科融合” 的課程機制：
内容前沿化：聯合企業共同開發課程，覆蓋大模型應用、AI 框架開發等前沿技術，同步更新行業典型案例;
模塊跨學科化：圍繞産業場景設計課程模塊，例如 “AI + 農業” 需整合計算機算法、農業物聯網、作物栽培等多學科知識;
實踐場景化：将 AI 技術與行業痛點結合，讓學生在解決 “智能質檢”“精準營銷” 等實際問題中強化知識運用能力。
3. 打造 “雙能型” 師資隊伍，補齊産業實踐短闆
通過 “校企協同” 打破師資來源單一困境：
“引進來”：聘請企業資深 AI 工程師、項目總監擔任兼職教師，參與課程設計、實訓指導;
“走出去”：與企業共建 “雙師培養基地”，組織教師參與企業 AI 項目研發、技術攻關，積累實戰經驗;
“共成長”：建立校企師資聯合教研機制，同步更新技術認知與教學方法。
4. 深化産教融合，構建 “校企同質” 的實踐平台
以真實産業場景為依托，完善實踐教學資源：
搭建實訓環境：引入工業級 AI 系統、高性能算力平台，複制企業生産環境，讓學生接觸真實技術棧;
共享數據資源：聯合企業引入脫敏行業數據，保證教學案例的真實性與代表性;
參與全流程實踐：通過實習實訓、校企聯合項目，讓學生深度參與 AI 模型訓練、部署、優化全流程，提升工程落地能力。
5. 改革教育評價體系，形成 “培養 - 反饋 - 改進” 閉環
摒棄 “一考定終身” 的傳統模式，建立多元化、動态化評價機制：
評價主體多元化：引入企業導師，按照行業标準對學生的項目成果、實踐能力打分，權重不低于 30%;
評價方式過程化：将課堂表現、項目實操、技術報告等納入評價體系，弱化期末考試占比;
評價反饋動态化：定期收集企業、畢業生反饋，調整評價指标，确保評價體系與産業需求同步疊代。
【結論】
“人工智能 +” 時代的高級應用型人才培養，本質是破解 “技術革命速度” 與 “教育體系慣性” 的核心矛盾。這要求應用型本科院校跳出傳統教育框架，從培養定位、課程體系、師資建設、産教融合到評價改革進行系統性重構，最終實現育人邏輯從 “知識傳授” 向 “能力适配” 的轉變。唯有如此，才能培育出既掌握 AI 核心技術、又熟悉行業規律的應用型人才，真正成為連接教育鍊、人才鍊與産業鍊、創新鍊的關鍵紐帶。
(作者單位：沈陽大學。本文系 2024 年沈陽大學本科教育教學改革研究重點項目 “新質生産力視域下基于 ADDIE 模型的微機原理課程思政深度融合研究” 階段性研究成果。)
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