付伟：人工智能时代采矿工程专业人才培养模式升级探索

摘要：该文针对目前采矿工程专业人才培养模式中存在的学科交叉融合不足、理论知识和实践应用联系不足等问题，对人才培养模式智能化升级进行探索与实践研究，依据人工智能时代矿山企业对采矿专业人才的综合性需求，提出人才培养模式智能化升级的具体措施，以达到提高专业建设水平和人才培养质量的目的。

关键词：人工智能时代;采矿工程;人才培养模式

1引言

我国正处于经济结构转型升级的关键时期，随着“互联网+”等国家行动计划的实施，传统生产方式势必发生重大变革[1]。智慧矿山建设是加快实现矿业转型升级的重要途径，越来越多的矿企加快了矿山信息化和智能化建设。而在较为传统的矿山企业，信息化人才缺口是长期且巨大的。当前大数据技术迅猛发展，系统掌握采矿工程技术和信息化技术的工程师必将成为整个矿山行业炙手可热的人才。目前，为适应日新月异的智慧矿山建设对人才的需求，已有部分高校开设了智能采矿专业，对采矿工程专业培养目标、教学内容、课程体系和组织方式等进行改革和优化，并取得了一定成效，但在多学科交叉融合与课程体系特色建设等方面尚显不足，很少将物联网、云计算、大数据、人工智能等多学科与传统采矿学科融合起来，采矿专业人才培养模式尚不能满足矿山企业发展的人才需求。针对上述现象和问题，本研究在人才培养方案设计、课程教学体系建设、教学内容更新和教材建设、实践教学环节优化等方面进行了一些探讨和实践，为升级传统采矿专业人才培养模式、满足人工智能时代矿山企业对采矿专业人才的需求提供一些思路和参考。

2采矿专业人才培养现状分析

采矿专业人才培养模式必须满足矿山企业的需求，在数字矿山和智慧矿山建设背景下，矿山企业对同时具备矿业知识、信息技术和大数据管理能力等综合型人才的需求快速增长，部分高校已开始积极探讨优化采矿专业人才的培养模式的方式，但调查发现，目前在采矿工程专业人才培养方面还存在以下问题：

2.1学科交叉融合不足

采矿工程的专业定位立足于传统采矿工艺，在多学科深度交叉融合方面有所欠缺，导致现有课程体系不能很好地适应大数据、智能化对采矿工程专业知识的要求，缺少在知识体系和逻辑上与信息科学综合编排的方式，并严重缺乏智慧矿山专用的交叉学科培养教材。传统较为单一的学科培养模式不能激发学生的学习兴趣，对采矿工程专业学生的职业发展造成了很大影响，导致培养的学生在人才市场竞争中处于尴尬地位[1]。

2.2理论知识和实践应用联系不足

传统采矿工程专业的人才培养多为理论知识灌输，实践环节不足。部分高校虽然配备了实验基地或实验室，但最终还是以分数来评定学生的成绩，实践效果较差。为了让学生同时具备精深系统的专业知识、较高的动手能力和综合应用能力，必须科学合理地制订专业课程规划，既要重视学生对理论知识的掌握，提高学生的理论分析能力，也要组织学生积极参与社会实践，培养学生的实际操作能力，培育采矿工程专业复合型和实用型人才。

2.3创新创业教育训练不足

目前采矿专业的人才培养主要实行以卷面成绩、升学、就业等指标为导向的训练，缺乏在创新创业教育方面的训练，不利于采矿专业人才创新创业能力的发展。在大数据和智能化时代背景下，高校应加强对学生自主创新思维、创新创业能力以及商业计划设计能力的培养，满足矿山企业创新发展对人才的需求。本研究提出构建“平台+系列课程群”模式课程体系、运用智能科学对教材建设进行升级、建设虚拟仿真实验平台、继续深化以案例为驱动的CDIO“做中学”教学组织模式改革等，实现对传统采矿工程专业人才培养模式的智能化改造和结构升级。

3人才培养模式智能化升级设计

针对当前采矿专业人才培养存在的问题，本研究基于现代高等教育理论下的人才培养目标定位、人才培养模式理论研究，采用现代管理理论与方法，从专业知识体系界定、课程体系构建、教材体系规划、创新与实践平台搭建几方面系统地对人才培养模式智能化升级展开研究，通过与实践相结合，达到提升专业建设水平、提高人才培养质量的目的。

3.1采矿工程复合型人才培养方案设计

采用“平台+系列课程群”模式构建课程体系。平台是根据学生的共性发展和学科专业特征要求设置的，包括公共基础平台、通识教育平台和专业平台[2]。公共基础平台开设的主要目的是实现学生基本素质的培养，对学生正确“三观”的形成、从业基本要求的训练以及专业课程的学习等均起到重要作用[2]。开设通识教育平台的主要目的是拓宽学生的知识面，优化学生的知识结构，使学生掌握比较宽厚的基础理论，体现学科交融、跨学科渗透的精神。专业平台设有采矿工程专业和信息化专业交叉的主体课程。系列课程群是在平台之外，根据学生个性发展要求和综合素质教育的需要设置，旨在拓展学生知识、素质和能力的若干课程系列，体现了个性化教育，反映了人才培养知识综合性、学科交融性和个性要求的结合。为了突出对学生实践能力、创新能力和学科融合能力的培养，根据智能科学和采矿工程专业的特点，组织教师深化对专业升级改造内涵的理解，将实践课贯穿于整个教学过程。

3.2课程教学体系建设

在新的人才培养定位指导下，在人才培养行业化、技能化和国际化的新培养模式改革中，打破学科体系壁垒，拓宽专业口径，突出信息化复合型人才的特色培养，对采矿专业课程体系进行梳理优化。一方面，结合采矿科学与信息科学的现状，根据大数据时代未来采矿技术的发展方向和智慧矿山企业及社会需求做出调整，调研在此专业方向上发展较成熟的院校开设课程的科目与内容，优化专业方向以及支撑专业方向的课程，并结合采矿工程专业学科和智能信息学科的最新发展及社会需求的新变化，动态调整课程设置。在课程体系中增设“智能采矿”方向相关课程，使学生掌握该方向的最新技术。

3.3教学内容更新和教材建设

在大数据时代，高校要将与传统采矿技术相关的最新理论和智能科学紧密结合，通过学科交叉融合带动采矿专业智能化转型升级，注重根据社会发展的需求变化更新教学内容，新开设“智慧矿山物联网”“智能采矿导论”“智能与计算”“矿山机械与智能装备”“矿山工程项目管理”“采矿系统工程”等课程。采取自编教材或选用已有的高质量教材或规划教材，同时要注意各门课程选用教材内容的重合与衔接问题，对选用教材中不适合实际教学的内容进行调整，以保证教学效果和质量。

3.4 实践教学环节优化

学生以兴趣小组方式组成课题研究小组申报科研项目，如国家级、校级大学生创新、创业等项目;实践基地实训项目应多采用集中方式进行。在实践教学中，一方面，应加强与国内外高校及企事业单位的合作、交流，科学合理地设计、制订提升学生创造能力的实践教学指导计划。另一方面，完善实践教学环节还应做到：（1）保证有足够的实践时间。应保证采矿工程专业的学生至少有半年的时间到某一实践基地去接受全面、系统的实训锻炼，甚至是顶岗锻炼。（2）保证有可实践的基地。重点选取技术力量雄厚、专业特征相符且适合大学生实践训练的友好单位作为长期合作实践基地[3]。（3）保证有优秀的实践指导教师。除学校的实践指导教师外，还可在实践基地聘请实践经验丰富的专业人士为实习学生做现场教学指导，有针对性地指导学生参加实践锻炼。

4人才培养模式智能化升级价值分析

（1）以“矿业大数据”市场需求为导向，设计灵活的人才培养方案，既高度重视交叉学科理论知识的学习，又加强了对应用实践能力的培养，为学生搭建矿山智能化实践平台，拓宽实践渠道;

（2）打破传统教学内容和课程设置的限制，将“矿业大数据”相关的最新理论和工程实践紧密结合，通过实战内容带动理论学习;

（3）加强教学条件的软硬件设施建设：加强采矿工程专业实验室建设、加大系统软硬件的投入力度，加大矿山无人采矿自主运行模拟实践平台、数字化虚拟仿真实验平台建设，从而改善采矿工程专业教学和科研效果。

5结语

在大数据人工智能时代，为使采矿专业人才培养模式更好地满足矿山企业及社会需求，本研究以培养采矿专业信息化综合型人才为目标，系统性地探讨和设计了采矿工程专业人才培养智能化升级模式，从而加强采矿工程人才培养的多学科交叉融合程度，提高学生专业实践应用和创新创业等能力，使采矿工程专业学生更加符合人工智能时代矿山企业对人才的需求。

参考文献

[1]冯明佳，孙丽娜.创新创业背景下人工智能与新工科人才培养模式研究：以机械电子工程专业为例[J].科技风，2018（34）：76.

[2]陈劲，吕文晶.人工智能与新工科人才培养：重大转向[J].高等工程教育研究，2017（6）：23-28.

[3] 张波，方祖华，叶宏.新工科人工智能教育型人才培养模式研究：以上海师范大学“人工智能+教育”人才培养模式为例[J].现代教育技术， 2019（8） ：113-119.