摘要：本文聚焦高职院校人工智能技术应用专业，探讨在以实践能力培养为导向下数字化课程资源的建设与应用。分析了当前该专业实践教学面临的问题与挑战，阐述了数字化课程资源建设的原则与内容体系，提出了应用策略、突破策略及保障措施。通过对相关问题的全面分析，为提升高职院校人工智能专业教学质量、推动数字化教育发展提供有益的参考与借鉴。

旨在提升高职院校人工智能专业学生的实践能力与就业竞争力，满足社会对人工智能技术技能型人才的需求。

关键词：高职院校；人工智能技术应用专业；数字化课程资源；实践能力培养

一、引言

随着人工智能技术的飞速发展，社会对人工智能专业人才的需求急剧增长。高职院校作为培养技术技能型人才的重要阵地，其人工智能技术应用专业的建设至关重要。数字化课程资源建设与应用成为提升该专业教学水平与人才培养质量的关键环节，对适应新时代教育需求、促进教育公平具有深远意义。

国家大力推动职业教育改革。《职业教育提质培优行动计划（2020 - 2023年）》提出要提升职业教育信息化水平，为数字化课程建设提供了方向和支持。目前产业界数字化进程加速，比如制造业向智能制造转变，这就要求职业院校的课程能与之匹配，培养出适应数字经济时代的高素质技术技能人才，促进院校加快数字化课程建设。

人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，正深刻改变着社会的各个领域。高职院校人工智能技术应用专业承担着为社会输送大量实践型、技能型人工智能人才的重任。数字化课程资源的有效建设与应用，成为提升学生实践能力的关键路径，有助于填补理论与实践之间的差距，使学生更好地适应人工智能行业的快速发展与岗位需求。

二、高职院校人工智能技术应用专业实践能力培养现状及问题

当前，高职院校人工智能技术应用专业在数字化课程资源建设方面已取得一定成果。多数院校积极构建在线课程平台，开发了包括电子教案、教学视频、虚拟仿真实验等多种形式的数字化资源。部分院校与企业合作，引入企业实际项目案例，丰富课程资源的实践内涵。在资源应用方面，线上线下混合式教学模式逐渐普及，学生能够借助数字化资源进行自主学习与拓展学习，一定程度上提高了学习的灵活性与效率。

1.实践教学资源不足

实践教学设备更新换代慢，难以跟上人工智能技术的飞速发展。硬件设施如高性能服务器、智能机器人等数量有限，且部分设备陈旧，无法满足学生大规模实践操作需求。软件资源方面，真实的企业级项目案例、开源数据集等相对匮乏，导致学生在模拟或真实项目实践中缺乏足够的素材与场景支撑。

2.实践教学师资薄弱

部分教师缺乏人工智能领域的企业实践经验，在教学过程中偏重理论知识传授，对实践教学环节的把握不够精准。教师自身实践技能更新不及时，难以将最新的行业技术与实践方法融入教学，限制了学生实践能力的提升与拓展。

3.实践教学模式单一

传统的实践教学多以校内实验室教学为主，采用教师演示、学生模仿的固定模式。这种模式缺乏灵活性与创新性，难以激发学生的学习兴趣与主动性。校企合作实践教学深度不够，企业参与实践教学的形式较为单一，未能充分发挥企业在实践能力培养中的优势资源与作用。

三、高职院校人工智能技术应用专业实践能力培养面临的挑战

1.资源质量把控难题

市场上数字化课程资源繁多，但质量良莠不齐。一些资源存在内容不准确、更新不及时等问题，难以满足人工智能专业严谨且前沿的教学要求。高职院校自身开发资源时，由于缺乏统一的质量标准与专业的审核团队，也容易导致资源质量不稳定，影响教学效果。

2.技术迭代压力

人工智能领域技术创新日新月异，新算法、新模型不断涌现。数字化课程资源往往滞后于技术发展，导致教学内容与行业实际应用脱节，学生所学知识难以适应快速变化的市场需求，使专业人才培养的时效性大打折扣。

3.教师数字化能力瓶颈

部分教师对数字化教学工具与资源的运用不够熟练，在教学设计中未能充分发挥数字化资源的优势。教师缺乏对数字化资源的整合与创新能力，难以构建高效的数字化教学环境，限制了数字化课程资源在教学中的深度应用。

4.资源共享与协同障碍

高职院校之间、院校与企业之间缺乏有效的资源共享平台与协同合作机制。资源分散在不同的机构与平台，信息流通不畅，造成资源重复建设与浪费，同时也阻碍了跨校、跨界资源整合与优化，不利于构建全面、系统的人工智能课程资源体系。

四、数字化课程资源建设原则

1.实用性原则

数字化课程资源建设应以满足学生实践能力培养为首要目标，紧密围绕人工智能技术应用专业的核心技能与岗位需求。资源内容应注重实际操作与应用，例如开发具有实际应用场景的虚拟仿真项目、提供可直接用于实践训练的代码示例与数据集等，确保学生能够将所学知识快速应用到实际工作中。

2.动态性原则

鉴于人工智能技术的快速迭代性，数字化课程资源必须保持动态更新。及时纳入新的算法模型、技术框架与行业应用案例，确保资源内容与行业发展同步。建立资源更新机制，定期对资源进行评估与更新，让学生接触到最前沿的知识与技术，培养其适应未来技术变革的能力。

3.交互性原则

为提高学生的学习积极性与参与度，数字化课程资源应具备良好的交互性。通过在线论坛、问答系统、小组协作项目等功能模块，促进学生之间、学生与教师之间的互动交流。例如，在虚拟仿真实践教学中设置互动环节，学生可以实时提问、分享经验，教师能够及时给予指导与反馈，形成良好的学习社区氛围。

五、数字化课程资源建设内容体系

1.数字化教材与课件

编写适合高职院校学生的人工智能数字化教材，教材内容应简洁明了、注重实践案例分析。配套制作生动形象的电子课件，运用动画、视频等多媒体元素展示复杂的人工智能概念与算法流程，帮助学生更好地理解与掌握知识要点。

2.虚拟仿真实践平台

构建人工智能虚拟仿真实践平台，涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域的实践项目。例如，模拟智能图像识别系统开发、智能客服系统搭建等项目场景，学生可以在虚拟环境中进行实践操作，不受时间与空间限制，反复训练，提高实践技能。同时，平台应具备智能评估功能，能够对学生的实践成果进行自动评估与反馈，帮助学生及时发现问题并改进。

3.在线案例库与项目资源库

收集整理丰富的人工智能企业级案例与开源项目资源，建立在线案例库与项目资源库。案例库中的案例应涵盖不同行业、不同应用场景的人工智能解决方案，详细分析项目背景、技术实现过程与应用效果。项目资源库提供完整的项目源代码、数据集、技术文档等资源，方便学生进行自主学习与拓展实践。学生可以通过分析案例、参与项目实践，积累实际项目经验，提升解决实际问题的能力。

4.在线学习社区与交流平台

搭建人工智能在线学习社区与交流平台，为学生、教师、企业专家提供一个互动交流的空间。平台设置课程讨论区、技术分享区、专家答疑区等板块。学生可以在讨论区交流学习心得、探讨实践中遇到的问题；教师可以发布教学资源、组织线上学习活动；企业专家可以分享行业最新动态、解答学生关于职业发展与实践应用的疑问，促进知识共享与经验传承。

六、数字化课程资源应用策略

1.基于项目驱动的教学应用

采用项目驱动教学法，将数字化课程资源中的项目案例与实践项目融入教学过程。教师根据教学目标与学生实际情况，设计具有一定难度梯度的项目任务，引导学生分组合作完成项目。在项目实施过程中，学生利用数字化教材、虚拟仿真平台、案例库等资源进行知识学习与技能训练，教师则扮演项目指导者与协调者的角色，通过在线交流平台及时给予学生指导与反馈，培养学生的团队协作能力、创新思维能力与实践动手能力。

2.个性化自主学习应用

充分发挥数字化课程资源的优势，为学生提供个性化自主学习空间。学生可以根据自己的学习进度、兴趣爱好与职业规划，自主选择学习内容与学习方式。例如，学生可以利用在线学习平台自主学习数字化教材、观看教学视频，通过虚拟仿真平台进行实践操作练习，在案例库与项目资源库中选择感兴趣的项目进行深入研究与实践。平台通过记录学生的学习行为数据，分析学生的学习特点与需求，为学生提供个性化的学习建议与资源推荐，实现因材施教。

3.校企合作实践教学应用

加强校企合作，将数字化课程资源与企业实践资源深度融合。企业为学校提供真实的项目需求、实践场地与技术指导，学校则利用数字化课程资源为企业员工培训、技术研发提供支持。例如，校企合作共建实践教学基地，将企业的实际项目引入校园，学生在企业导师与学校教师的共同指导下，利用数字化课程资源开展项目实践，实现学校教育与企业需求的无缝对接，提高学生的职业素养与就业竞争力。

七、数字化课程资源突破策略

1.构建完善的资源质量保障体系

制定严格的数字化课程资源质量标准，涵盖内容准确性、时效性、教学适用性等多方面指标。成立专业的审核委员会，由校内资深教师、行业专家组成，对资源进行严格审核与筛选。建立资源动态更新机制，定期评估资源质量，及时淘汰陈旧资源，补充新技术、新案例相关资源，确保资源始终与人工智能技术发展前沿同步。

2.搭建技术跟踪与资源更新平台

组建专业的技术跟踪团队，密切关注人工智能领域的技术发展动态，及时收集、整理最新技术资料与行业应用案例。建立与企业、科研机构的紧密合作关系，通过合作项目、技术交流等方式获取前沿技术资源，并将其快速转化为教学资源。利用大数据分析技术，根据教学需求与学生反馈，精准推送资源更新内容，提高资源更新的针对性与有效性。

3.强化教师数字化教学能力培训

开展系统的教师数字化教学能力培训项目，包括数字化教学工具使用、在线教学设计、资源整合与创新等多方面内容。鼓励教师参加国内外数字化教学研讨会与培训课程，拓宽教师视野，提升教师数字化素养。建立教师数字化教学能力考核与激励机制，对在数字化教学中表现优秀的教师给予奖励，激发教师提升自身能力的积极性与主动性。

4.打造资源共享与协同合作生态

构建区域性或全国性的高职院校人工智能课程资源共享平台，整合各院校优质资源，实现资源的开放共享与互认。建立院校与企业的协同合作机制，共同开发课程资源、共建实践教学基地，促进人才培养与企业需求的无缝对接。通过政府引导、行业协会推动等方式，制定资源共享与协同合作的规范与政策，为构建良好的教育生态提供制度保障。

八、保障措施

1.加强师资队伍建设

加大对教师的培训力度，定期组织教师参加人工智能领域的学术研讨会、企业实践培训与数字化教学技能培训。鼓励教师参与企业项目研发，提高教师的实践能力与技术水平。引进具有丰富企业经验的人工智能专业人才担任兼职教师，充实实践教学师资队伍，优化师资结构，为数字化课程资源的建设与应用提供有力的师资保障。

2.完善教学设施建设

加大对人工智能实践教学设施的投入，购置先进的硬件设备，如高性能 GPU 服务器、智能机器人套件、数据采集设备等，为学生提供良好的实践操作环境。加强校园网络基础设施建设，确保数字化课程资源平台的稳定运行与高速访问。同时，注重实验室的管理与维护，提高教学设施的利用率与使用效益。

3.建立健全评价机制

建立科学合理的数字化课程资源建设与应用评价机制。从资源内容质量、资源应用效果、学生实践能力提升等多个维度进行评价。评价主体包括学生、教师、企业专家等，通过问卷调查、学生实践成果评估、企业反馈等方式收集评价数据，定期对数字化课程资源进行评估与优化，确保资源建设与应用符合实践能力培养目标与教学要求。

九、结论

以实践能力培养为导向的高职院校人工智能技术应用专业数字化课程资源建设与应用是一项系统而长期的工程。通过深入分析实践能力培养现状及问题，遵循实用性、动态性、交互性等建设原则，构建完善的数字化课程资源内容体系，并采取有效的应用策略与保障措施，可以提高高职院校人工智能专业的教学质量与学生的实践能力，为社会培养更多高素质的人工智能技术技能型人才，推动人工智能产业的快速发展与创新。

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本文为河北省教育科学“十四五”规划课题结题论文，课题名称为《高职院校人工智能技术应用专业数字化课程资源建设与应用研究》，课题编号2303142。

作者简介：史伟，1982年2月出生，女，硕士，河北对外经贸职业学院副教授，党支部书记，人工智能技术应用专业带头人，人工智能技术应用专业教学资源库（省级）主持人，主持建设完成省级专业在线课，荣获河北省职业技能大赛教师组一等奖、河北省教师说课一等奖、河北省信息化大赛一等奖，指导学生在全国职业技能大赛中荣获奖项，评为优秀指导教师，主要参与的教学成果荣获国家教学成果一等奖，主编专业教材3本，发表论文20余篇。