摘要：本研究针对目前高职院校人工智能专业人才培养体系，提出了一种符合人工智能专业发展需要的“双导师+项目驱动”人才培养新模式。本研究结合当前高职院校人工智能专业人才培养模式的现状，指出了现有人才培养模式存在的不足，如培养目标不明确、师资力量不足、课程设置不合理等，并详细介绍了“双导师+项目驱动”式人才培养模式的理论基础、实施与应用以及评估与持续改进机制。该模式结合了学术导师和企业导师的双重指导以及项目驱动的教学方法，旨在提高学生的综合素质和创新能力，实现理论与实践的有机结合。通过实施该模式，高职院校可以更好地培养符合市场需求的高水平技能和职业能力的人工智能专业人才，为产业数字化转型提供有力支持。

关键词：双导师；项目驱动；人工智能

一．引言

随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，各行业对高质量人才的需求日益增长，高职院校作为培养应用型人才的重要阵地，人工智能专业的人才培养模式亟待探索与研究。当前高职院校人工智能专业人才培养粗放不专，核心能力培养层次模糊，创新创业能力不足，与市场匹配度不高。基于人工智能专业属性，转变研究思路，充分利用专业方向明晰、教学项目典型、教学空间灵活、教学方式多样、人才培养层次清晰、创新意识易于培养、创业项目便于孵化等专业优势属性，探索“双导师+项目驱动”人才培养模式显得尤为重要。

“双导师”指的是学术导师与企业导师共同参与学生的培养过程，通过双导师的协同指导，学生可以更好地将理论知识与实际应用相结合，提高自身的综合素养。“项目驱动”则是以实际项目为载体，将学生的学习内容与实际工程问题紧密结合。学生在项目中不仅可以锻炼自己的实践能力，还可以培养团队协作、沟通管理等多方面的能力。

二．人工智能专业人才培养模式的现状分析

（一）高职院校人工智能专业人才培养模式的发展历程

早期，高职院校的人工智能专业的培养主要注重理论知识的传授，学生主要通过课堂学习来掌握相关概念和基础技术。但这种模式存在着理论与实践脱节的问题，学生在实际应用中缺乏经验。随着人工智能技术的不断发展和创新，越来越多的高职院校开始将人工智能作为重点建设方向，开设相关专业课程，并加强实践教学环节，以培养具备人工智能基本知识和技能的专业人才。

近年来，高职院校在人工智能专业的培养模式上进行了积极的探索和创新。一方面，加强与企业的合作，引入企业真实项目和案例，将实践教学环节贯穿于整个培养过程中；另一方面，注重培养学生的创新能力和职业素养，通过举办各类竞赛、开展项目实践等方式，提升学生的综合素质和竞争力。

（二）现有人工智能专业培养模式的不足之处

1.培养目标不明确：部分高职院校对人工智能专业的培养目标定位不够清晰，导致课程设置和教学内容与市场需求脱节。

2.师资力量不足：人工智能领域发展迅速，而部分高职院校的师资力量难以跟上行业发展步伐，存在教师学历层次不高、实践经验不足等问题。

3.课程设置不合理：部分高职院校的人工智能专业课程设置过于追求理论知识的完整性，忽视了实践技能的培养，导致学生难以胜任实际工作。

4.评价体系不完善：现有的评价体系过于注重理论知识考核，而忽视了学生的创新能力和职业素养的评价，影响了学生的全面发展。

5.培养模式相对单一，缺乏特色和差异化。

三.“双导师+项目驱动”式人才培养模式的理论基础

“双导师+项目驱动”式人才培养模式是一种结合了学术导师和企业导师双重指导以及实践项目驱动理论学习的培养方式，以提高学生的综合素质和创新能力为目标，实现理论与实践的有机结合。

（一）“双导师制”的内涵与特点

“双导师制”是最早应用在研究生培养的一种协作式培养模式，起源于20世纪美国的职业学位教育。高职教育“双导师制”借鉴德国“双元制”和英国“导师制”等现代学徒制经验发展而来，着重解决当前职业教育中校企合作层次低、实践技能培养质量差等问题，成为立足校企合作基础上学术导师和企业导师联合传授知识与技能的人才培养模式。[1]学术导师通常由具备深厚学术背景和丰富教学经验的教师担任，他们主要负责提供学术指导，帮助学生掌握学科基础知识，培养学生的科研能力和创新思维，学术导师还会关注学生的学业进展，为学生提供必要的学术资源和学术建议。而企业导师则是来自企业界的专业人士，他们拥有丰富的实践经验和行业知识，企业导师的主要职责是提供实践指导，帮助学生了解职场环境，将所学知识应用于实际工作中，注重培养学生的实践能力和工程应用能力、沟通能力和团队协作能力，同时通过实际项目的操作和实施，提升学生的实际操作技能和解决问题的能力。

（二）项目驱动教学法简介

项目驱动教学法是一种以项目为导向的教学方法，项目驱动教学法产生于杜威提出的“从做中学”的教学理念，根据时代的发展经历了三次演变，到今天成为全球主流的教学方式之一。2019年6月，中共中央、国务院颁布了《关于深化教育教学改革全面提高义务教育质量的意见》，明确提出了要开展项目化学习。[2]项目驱动教学法打破了传统教学中教师讲、学生听的单向学习模式，变成了教师指导、学生主动学习的双向循环学习模式[3]。项目驱动教学法以学生为主体，教师为引导，项目为载体，让学生主动加入课堂教学，提高学生学习兴趣，增强动手能力，培养发散思维，其主要特征可概括如下：（1）将学生置于课堂的中心地位；（2）将课堂置于真实情境中；（3）学生创造性地解决问题；（4）形成外显型的学习成果。学生在完成具体项目任务的过程中，不仅能够学习到相关的知识和技能，还能够培养其团队协作、沟通管理、解决问题等多方面的能力。

四.“双导师+项目驱动”式人才培养模式于人工智能专业的实施与应用

（一）模式的总体框架与实施步骤

“双导师+项目驱动”人才培养模式是一种综合性的教育模式，它结合了学术导师和实践导师的双重指导以及项目驱动的教学方法。总体框架包括学术导师与实践导师的选拔与培养机制、项目驱动教学法的实施、人才培养效果的评估与持续改进等。具体学年学期实施步骤如下：

1.第一学年（第一、第二学期）的专业基础课程设置

在这一阶段，学生将学习人工智能专业的基础知识，为后续的专业发展奠定基础。课程内容包括人工智能导论、数学基础、编程语言基础、数据结构与算法等。此外，为了拓宽学生的视野和增强实践能力，还将引入一些与企业实际需求相关的课程，如人工智能应用案例分析、机器学习实践等。

2.第三学期的项目驱动式培养实践

进入第三学期，学生将开始参与项目驱动式的培养实践。开展真实项目驱动，实施“真实典型案例+专业核心课程知识”伴随式学习，学生自学，校内导师跟踪指导，在这一阶段，学生将在校内导师的指导下，分组进行项目设计和实施，包括项目需求分析、方案设计、项目开发、项目测试等环节。通过这一阶段的实践锻炼，学生将更好地理解和掌握人工智能技术的应用场景和开发流程，并在这一结束后根据学生爱好和特点开展岗位分层。

3.第四学期的专业能力培养

在第四学期，按照岗位分层培养，使学生具备项目开发中对某个岗位的专业能力，学生将专注于某一特定领域的人工智能技术或应用进行深入研究。学院将提供相关的课程和研究资源，支持学生开展课题研究。同时，学生还将有机会参加学术竞赛和实践活动，如全国大学生人工智能竞赛、创新创业项目等，以提升自己的学术水平和实践能力。

4.第五学期的项目实战技能培养

第五学期学生能够参与校内专业导师和企业导师共同承担的企业项目，增加项目实战技能，学院将与企业合作，为学生提供真实或模拟的项目场景，让学生在项目中运用所学知识解决实际问题。通过项目实战，学生将进一步提升自己的项目管理和团队协作能力，培养自己的创新精神和实践能力。同时，学院还会组织专家讲座、工作经验分享等活动，帮助学生了解行业动态和市场需求，为未来的职业发展做好准备。

5.第六学期的职场实习与能力提升

第六学期是学生职场实习与能力提升的重要阶段。学生能够进入企业，参与企业导师的项目开发，开展岗位实习。在实习期间，学生在企业导师的指导下将深入了解职场环境和用人需求，将所学知识和技能应用于实际工作中。同时，学生还将积极参加实习单位的培训和交流活动，拓展自己的人脉资源和职业网络。通过实习期间的锻炼和积累，学生将为未来的职业生涯奠定坚实的基础。

（二）学术导师与实践导师的选拔与发展机制

学术导师和实践导师是“双导师+项目驱动”人才培养模式中的关键角色，他们的选拔与培养直接影响到人才培养的质量和效果。

1.选拔机制

学术导师应由具有丰富学术经验和深厚学术造诣的教师担任，负责引导学生进行学术研究和创新。学术导师的选拔可以分为教师自荐和学生推荐两类方式。教师根据自身学术背景、实践经验和教育热情等因素，自荐担任学术导师或实践导师；学生也可以根据导师的学术风格、指导方式和对自己的影响，向学院推荐理想的导师。之后学校对自荐和推荐的人选进行综合评审，综合考虑其学术成果、教学经验、实践能力等因素，确定候选人。另外，对于学术导师，学院可以组织公开招聘，邀请专业领域知名学者参与竞聘；实践导师应由具有丰富实践经验和良好职业素养的企业专家担任，负责指导学生进行实践活动和专业技能训练。对于实践导师，学校可以与相关企业合作，选拔具有丰富实践经验的企业专家。

2.发展机制

①学术培训：为学术导师提供定期的学术讲座、研讨会、研究方法培训等，提升其学术水平和指导能力。

②实践指导：为实践导师提供项目管理、团队协作、沟通技巧等方面的培训，提升其实践指导能力。

③评价与反馈：建立完善的评价机制，对学术导师和实践导师的指导效果进行评价，及时反馈并改进。

④激励机制：设立激励措施，如评选优秀导师、提供学术资源支持等，鼓励学术导师和实践导师不断提高自身水平。

（三）项目驱动教学法的实施策略与保障措施

项目驱动教学法旨在促进学生学术与实践能力的协调发展。实施策略方面，项目选题应紧密贴近实际，与企业的实际需求相融合，以激发学生兴趣和创新潜能；项目设计需兼具挑战性与难度，旨在促进学生深入思考与自主探索，同时，项目实施过程中强调团队协作与沟通，重点培养学生的团队合作精神和解决问题的能力；项目评估需全面公正，不仅考量学生的学术成果，也注重其实践能力和创新能力的综合表现。保障措施主要包括以下几点：加强项目库建设，为学生提供丰富的实践项目选择，以满足不同学生的需求和发展目标；加大投入与支持，为项目驱动教学法的实施提供充足的经费和物质保障，确保教学活动的顺利进行；加强师资队伍建设，提升教师的实践教学能力和项目指导水平，为学生提供有效的指导与支持；完善教学评价体系，将项目驱动教学法的效果纳入教师考核和学生评价体系，以促进教学活动的持续优化与改进。

（四）人才培养效果的评估与持续改进机制

人才培养效果的评估包括对学生学习成绩、实践能力、创新能力等方面的考核，以及对教师教学质量、指导效果等方面的评价。此外，还需对学院人才培养模式的实施情况进行检查和评估。评估结果应适当方式公布，并作为改进人才培养模式的重要依据。而持续改进机制包括根据评估结果调整和优化教学模式、课程设置，加强师资队伍建设以提高实践教学能力和项目指导水平，加强与企业的合作为学生提供更多实践机会和就业指导，以及完善教学评价体系将项目驱动教学法效果纳入教师考核和学生评价体系。通过持续改进机制的运行，可以不断优化人才培养模式，提高人才培养质量。

五.研究总结与展望

（一）研究总结

本研究聚焦于“双导师+项目驱动”式人才培养模式在高职院校人工智能专业的应用，探索构建了该人才培养模式在人工智能专业的具体实施框架和方案，并对其有效性进行了探讨。通过理论分析和实证设计，评估了该模式在实际应用过程中需要规范的相关保障措施与持续改进机制。通过施行“双导师+项目驱动”的人工智能专业人才培养模式，校企能够共同构建服务产业数字化转型下的人才培养体系，培养复合型人工智能人才，同时解决传统的人工智能专业出现培养定位不准确、口径过宽、技术不专、场景缺失等一系列问题。

（二）研究展望

展望未来，还需致力于进一步拓展研究范围，关注研究目前实施“双导师”制度和“项目驱动”教学法的高职院校的相关专业，以期获得更广泛的数据支持，并从中汲取经验，完善本研究提出的“双导师+项目驱动”的人工智能专业人才培养模式。同时，本研究将尝试采用更多样化的研究方法，如案例研究、行动研究等，以更深入地挖掘“双导师+项目驱动”人才培养模式在实际应用中的优势和不足。此外，本研究也将积极寻求与其他高校和研究机构的合作，共同推动“双导师+项目驱动”的人工智能专业人才培养模式在高职院校人工智能专业中的广泛应用和持续发展。

六.参考文献

[1]付兵，贺念念，吕镇洋，赵鹏娟，马超群.多元化生源背景下高职“双导师协同育人”机制研究[J].高等职业教育探索，2020，19（06）：54-62.

[2]李彦姣，曲楠.项目驱动教学法在高校服装设计专业品牌企划与管理课程中的应用研究[J].化纤与纺织技术，2024，53（04）：201-203.

[3]周小杰.“新能源发电技术”课程项目驱动式教学研究[J].喀什大学学报，2020，41（06）：93-97.

作者简介：韩松（2001，03-），男，汉族，山东省济宁市人，学历：大学，研究方向：职业教育。

基金项目： 2023年度山东省职业教育教学改革研究项目（服务产业数字化转型的高职人工智能技术应用专业人才培养模式的创新研究），项目编号：2023053