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新质生产力背景下人工智能专业人才培养体系探索

目录

一、概述...................................................2

1.新质生产力发展背景及人工智能的重要性.................2

2.人工智能专业人才培养面向未来的需求...................3

二、现状分析...............................................4

1.国内外人工智能人才培养现状...........................6

2.现有人工智能专业人才培养模式的不足...................7

3.行业对人工智能人才要求及反馈.........................9

三、人工智能专业人才培养体系建设理念......................10

1.人才培养目标定位....................................11

2.核心能力培养体系....................................12

3.创新驱动与实践导向..................................14

4.跨学科融合与生态共建................................15

四、教学模式创新与实践探索................................16

1.项目驱动式学习.....................................18

2.沉浸式体验式学习...................................19

3.远程协同式学习.....................................20

4.案例研究与实践应用.................................21

五、课程体系构建与特色建设................................23

1.基本理论与概念课程体系..............................24

2.专业技术能力课程体系................................25

3.跨学科融合课程设计..................................27

4.软技能培养与提升....................................27

六、教师队伍建设与发展....................................28

1.人工智能领域领域教师队伍建设........................30

2.教学研究与实践能力提升..............................31

3.校企合作培养产业实践能力...........................32

4.国际合作与交流......................................33

七、评估体系改革与促进机制................................35

1.人才培养成效评估指标体系...........................36

2.多元化评估方式与手段...............................37

3.人才培养机制创新与激励机制.........................39

4.人才服务与职业发展指导.............................40

八、展望与挑战...........................................41

一、概述

第四次工业革命的深度发展，为人类社会带来了广泛而深刻的变革，人工智能（AI）作为关键驱动力之一，在各行各业都展现出令人瞩目的应用前景。在新质生产力背景下，AI人才的需求量呈现急剧上升，并呈现出多样化、专业化的趋势。然而，传统的教育体系与培养模式难以有效应对这一挑战，亟需探索更加适应新时代需求的人工智能专业人才培养体系。

分析新质生产力背景下的AI人才需求特点以及与传统人才培养模式的差异。

提出构建适应新时代特点的人工智能专业人才培养体系的结构设计、人才培养方案以及评估体系，促进人工智能技术的可持续发展与推动经济高质量发展。

1.新质生产力发展背景及人工智能的重要性

人工智能（AI）作为新质生产力发展