表1 2010年至2019年的EAAI會(huì)議征文主題統(tǒng)計(jì)表

另外，近兩年來(lái)中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)、教育部高等學(xué)校計(jì)算機(jī)類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)和信息技術(shù)新工科產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟等機(jī)構(gòu)密集開(kāi)展與人工智能相關(guān)的教育教學(xué)類學(xué)術(shù)會(huì)議和研討會(huì)議，這些會(huì)議資料也作為本研究的基礎(chǔ)。

2.框架設(shè)計(jì)

首先，本研究運(yùn)用系統(tǒng)性文獻(xiàn)綜述法[3]制作“九維文獻(xiàn)內(nèi)涵數(shù)據(jù)抽取單”。其次，探測(cè)人工智能人才培養(yǎng)研究關(guān)注的五個(gè)核心問(wèn)題，即：為何開(kāi)展人工智能人才培養(yǎng)？誰(shuí)來(lái)培養(yǎng)人工智能人才？在什么階段培養(yǎng)人工智能人才？人工智能人才培養(yǎng)與哪些教育情景有關(guān)？怎樣推進(jìn)人工智能人才培養(yǎng)工作？進(jìn)而將這五個(gè)核心問(wèn)題概括為人才培養(yǎng)動(dòng)因、人才培養(yǎng)主體、人才培養(yǎng)層次、人才培養(yǎng)情景和人才培養(yǎng)邏輯五個(gè)維度，并參考“五何”分析框架[4]豐富研究問(wèn)題模塊，從而構(gòu)建了人工智能人才培養(yǎng)研究的九維分析框架（圖1）。

依此框架將以上經(jīng)過(guò)質(zhì)量評(píng)估遴選出的300余篇核心中英文學(xué)術(shù)論文、研究報(bào)告、政策文件、會(huì)議資料和實(shí)踐案例等進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取、整合與分析。

人工智能人才培養(yǎng)源于科學(xué)技術(shù)發(fā)展、應(yīng)用場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)、國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)加劇、高等工程教育發(fā)展四個(gè)動(dòng)因，且這四者并非相互獨(dú)立?？茖W(xué)技術(shù)發(fā)展推動(dòng)了人工智能在應(yīng)用場(chǎng)景中的廣泛滲透，引發(fā)了世界各主要國(guó)家和地區(qū)的科技和人才競(jìng)爭(zhēng)，帶動(dòng)了高等工程教育的不斷發(fā)展；應(yīng)用場(chǎng)景拓展對(duì)科技和人才提出了新的需求，促使各國(guó)在關(guān)鍵應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)發(fā)上激烈競(jìng)爭(zhēng)；國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)對(duì)理論突破、技術(shù)創(chuàng)新和教育提升既有正向促進(jìn)作用，也有在國(guó)與國(guó)實(shí)力不均衡的情況下對(duì)部分國(guó)家的發(fā)展形成抑制和壁壘的負(fù)向作用；高等工程教育的發(fā)展既是其他三個(gè)動(dòng)因的作用結(jié)果，也能對(duì)之起到促進(jìn)作用。因此，對(duì)人工智能人才培養(yǎng)的研究需進(jìn)一步挖掘其綜合作用機(jī)理。

（1）科學(xué)技術(shù)發(fā)展驅(qū)動(dòng)人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)

21世紀(jì)以來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和芯片等技術(shù)的快速發(fā)展推動(dòng)了智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，人工智能進(jìn)入了第三次發(fā)展浪潮，并引領(lǐng)社會(huì)從信息化時(shí)代走向智能化時(shí)代。[2]人工智能的發(fā)展改變了人類的認(rèn)知方式和生活方式，加速了人類對(duì)世界的改造。[5]智能時(shí)代，社會(huì)各行各業(yè)的技術(shù)改造和升級(jí)依賴具有創(chuàng)新精神和深耕人工智能研究領(lǐng)域的專業(yè)人才。然而，全球范圍內(nèi)人工智能專業(yè)人才（特別是杰出人才）緊缺，加強(qiáng)人工智能人才培養(yǎng)已被列入世界多國(guó)的發(fā)展戰(zhàn)略之中。目前，我國(guó)在掌握人工智能領(lǐng)域最核心、最原創(chuàng)技術(shù)的專業(yè)人才培養(yǎng)方面相對(duì)滯后[6]，人工智能領(lǐng)域杰出人才的世界占比偏低，研究領(lǐng)域相對(duì)分散。[7]如何通過(guò)教育范式轉(zhuǎn)型和教育體制機(jī)制改革充分發(fā)揮科學(xué)技術(shù)發(fā)展對(duì)人工智能人才培養(yǎng)的驅(qū)動(dòng)力，從而培養(yǎng)能夠擔(dān)負(fù)全人類命運(yùn)發(fā)展重任的人工智能人才是當(dāng)前和未來(lái)教育面臨的巨大挑戰(zhàn)。

圖1 人工智能人才培養(yǎng)研究的九維分析框架圖

（2）應(yīng)用場(chǎng)景拓展驅(qū)動(dòng)人工智能復(fù)合型人才培養(yǎng)

人工智能與產(chǎn)業(yè)深度融合發(fā)展和走向市場(chǎng)應(yīng)用的過(guò)程，一方面帶來(lái)了產(chǎn)業(yè)對(duì)人工智能復(fù)合型人才和學(xué)科交叉型人才的大量需求，另一方面也帶來(lái)了勞動(dòng)力就業(yè)市場(chǎng)格局的變化。面對(duì)新形勢(shì)，由大量應(yīng)用場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的人工智能人才培養(yǎng)可從加強(qiáng)跨學(xué)科教育、產(chǎn)學(xué)研協(xié)同育人和職業(yè)教育三個(gè)方面發(fā)力。首先，人工智能領(lǐng)域的發(fā)展及其與各行各業(yè)的融合依賴基于學(xué)科知識(shí)交叉的復(fù)合型人才培養(yǎng)，需要打破學(xué)科邊界開(kāi)展跨學(xué)科教育。[8]其次，深化產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人機(jī)制，迫切需要打破校企人才培養(yǎng)邊界，破解高等教育與市場(chǎng)需求“兩張皮”的問(wèn)題，將真實(shí)場(chǎng)景下的人工智能技術(shù)需求與科研需求、產(chǎn)業(yè)需求相結(jié)合，將技術(shù)創(chuàng)新與人才培養(yǎng)改革相結(jié)合。[9]另外，職業(yè)教育應(yīng)主動(dòng)變革，各職業(yè)院校應(yīng)積極適應(yīng)就業(yè)市場(chǎng)對(duì)人工智能人才的需求，拓寬人才培養(yǎng)思路，調(diào)整辦學(xué)方向和專業(yè)設(shè)置，將目標(biāo)高移化、原則個(gè)性化、模式互動(dòng)化、方式智慧化，深化產(chǎn)教融合[10]和人才培養(yǎng)模式創(chuàng)新。

（3）國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)加劇驅(qū)動(dòng)人工智能高端人才培養(yǎng)

國(guó)際政治軍事形勢(shì)的變化引發(fā)了各主要國(guó)家和地區(qū)面向前沿顛覆性創(chuàng)新的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)和人才競(jìng)爭(zhēng)。作為人工智能發(fā)展的關(guān)鍵要素，人工智能人才的培養(yǎng)和集聚已成為諸多國(guó)家的戰(zhàn)略重點(diǎn)[11]，以及各國(guó)高等工程教育發(fā)展的新的歷史使命。[12]近年來(lái)，世界各主要國(guó)家和地區(qū)分別針對(duì)加快人工智能技術(shù)的發(fā)展、提升人工智能技術(shù)人才的儲(chǔ)備以及提高廣大社會(huì)公民對(duì)人工智能技術(shù)的認(rèn)知而紛紛出臺(tái)政策、計(jì)劃和方略，以期搶占該領(lǐng)域的發(fā)展先機(jī)，激發(fā)人工智能在本國(guó)的科學(xué)研究、國(guó)民經(jīng)濟(jì)、社會(huì)服務(wù)、文化教育、民生福祉、環(huán)境生態(tài)、國(guó)家安全等領(lǐng)域的巨大潛能。[13]清華大學(xué)發(fā)布的《中國(guó)人工智能發(fā)展報(bào)告2018》和美國(guó)Element AI發(fā)布的《2019年度全球人工智能人才報(bào)告》均對(duì)世界范圍內(nèi)的人工智能高端人才分布進(jìn)行了具體考察，指出世界各國(guó)人工智能人才分布不均、各主要國(guó)家和地區(qū)間人才儲(chǔ)備量差異較大、中國(guó)和美國(guó)之間高層次人才流動(dòng)失衡等問(wèn)題。

（4）高等工程教育發(fā)展助力人工智能人才培養(yǎng)模式創(chuàng)新

在智能時(shí)代，一方面，先進(jìn)的人工智能技術(shù)通過(guò)涌入教育實(shí)踐而提高教育“智慧”；另一方面，世界頂尖高校正在以推進(jìn)全人類發(fā)展和造福全人類為己任，引領(lǐng)全球人工智能科學(xué)研究和人才培養(yǎng)，積極謀劃人工智能的基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和成果轉(zhuǎn)化。[8]從美國(guó)STEM教育計(jì)劃到麻省理工學(xué)院的NEET新工程教育計(jì)劃，再到中國(guó)高校的“新工科”建設(shè)，高等工程教育的范式轉(zhuǎn)型帶來(lái)了新型工程人才培養(yǎng)模式的持續(xù)改進(jìn)。例如，麻省理工學(xué)院自2016年醞釀啟動(dòng)新工程教育轉(zhuǎn)型計(jì)劃以來(lái)，一直致力于面向未來(lái)工程領(lǐng)域的綜合發(fā)展特點(diǎn)而創(chuàng)建跨越學(xué)科邊界的、以項(xiàng)目為中心的新型工程人才培養(yǎng)項(xiàng)目，通過(guò)貫穿始終的科研項(xiàng)目（圖2）讓學(xué)生培養(yǎng)新能力、構(gòu)建新思維和獲得新體驗(yàn)。

2.人才培養(yǎng)主體

起源于聯(lián)想主義的知識(shí)哲學(xué)和人工智能的聯(lián)結(jié)主義理論[14，15]的聯(lián)通主義（Connectivism）強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)是信息、聯(lián)系和資源建立網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程，這些網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于解決實(shí)際問(wèn)題。[16，17，18，19]從聯(lián)通主義學(xué)習(xí)理論的角度看，人工智能人才培養(yǎng)應(yīng)建立于開(kāi)放、復(fù)雜和快速變化的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)之上，其參與主體不僅存在于高校之中，也不僅限于教師和學(xué)生。廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景為人工智能領(lǐng)域新知識(shí)的出現(xiàn)構(gòu)建了龐大的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，因此需要產(chǎn)學(xué)研多主體共同參與人才培養(yǎng)工作，并在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中相互溝通，不斷建立新的聯(lián)系，從而促進(jìn)知識(shí)不斷迭代。同時(shí)，教師與學(xué)生的關(guān)系也發(fā)生了變化，以溝通和互動(dòng)為主的教學(xué)形式將逐漸取代單方向的知識(shí)傳遞。因此，本研究在對(duì)人工智能人才培養(yǎng)研究進(jìn)行回顧的過(guò)程中，集中探討產(chǎn)學(xué)研協(xié)同育人和師生關(guān)系轉(zhuǎn)變兩個(gè)方面的問(wèn)題。

圖2 麻省理工學(xué)院NEET計(jì)劃自動(dòng)機(jī)械項(xiàng)目課程串示意圖

（1）產(chǎn)學(xué)研協(xié)同開(kāi)展人工智能人才培養(yǎng)

由于人工智能學(xué)科具有較強(qiáng)的綜合性和應(yīng)用性，其最終的發(fā)展目標(biāo)是與產(chǎn)業(yè)和行業(yè)結(jié)合，走向市場(chǎng)應(yīng)用。因此，應(yīng)充分發(fā)揮企業(yè)在把握行業(yè)發(fā)展方向、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、制造過(guò)程以及服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)等方面的優(yōu)勢(shì)，為高校人才培養(yǎng)提供信息和指導(dǎo)，并通過(guò)為人才提供實(shí)踐機(jī)會(huì)增強(qiáng)其外部適應(yīng)性。[20]目前，以科大訊飛股份有限公司、騰訊科技（深圳）有限公司、百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司等為代表的高新技術(shù)企業(yè)已與我國(guó)部分高校開(kāi)展深度合作，共同建立“校企合作型”人工智能學(xué)院或人工智能研究院。[21]英特爾、華為、IBM等公司也在校企聯(lián)合培養(yǎng)人工智能人才方面提前布局，通過(guò)開(kāi)發(fā)課程和實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，將企業(yè)所擁有的軟硬件條件、算力、代碼案例、行業(yè)脫敏數(shù)據(jù)及人工智能相關(guān)課程等提供給高校師生使用。

（2）發(fā)揮師生主體互動(dòng)作用

人工智能人才培養(yǎng)的復(fù)雜性、敏捷性和跨學(xué)科性對(duì)高校師資隊(duì)伍建設(shè)提出了更高的要求。面對(duì)近年來(lái)高校開(kāi)展人工智能學(xué)科建設(shè)、專業(yè)建設(shè)和人才培養(yǎng)等工作對(duì)專業(yè)教師數(shù)量和質(zhì)量的雙重要求，信息技術(shù)新工科產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟和全國(guó)高校人工智能人才與科技莫干山論壇多次開(kāi)辦人工智能師資研修班和系列研討班，為從事人工智能相關(guān)教學(xué)的一線教師和專業(yè)責(zé)任教授提供教育教學(xué)技術(shù)支持。從跨學(xué)科教育的角度看，應(yīng)充分結(jié)合人工智能的學(xué)科特色、地域特色和辦學(xué)特色，整合多學(xué)科背景的師資力量進(jìn)行教學(xué)內(nèi)容建構(gòu)。[22]同時(shí)，智能時(shí)代的教師應(yīng)是適應(yīng)定制化和個(gè)性化人才培養(yǎng)模式的導(dǎo)師和引領(lǐng)時(shí)代創(chuàng)新的大師[23]，高校應(yīng)面向復(fù)合型人才的培養(yǎng)目標(biāo)，加強(qiáng)導(dǎo)師對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)和研究的個(gè)性化指導(dǎo)，幫助學(xué)生挖掘?qū)W術(shù)潛能，提高其創(chuàng)新能力和創(chuàng)新素質(zhì)。[24]

3.人才培養(yǎng)層次

面對(duì)全球范圍內(nèi)人工智能人才短缺的現(xiàn)象，人工智能人才培養(yǎng)首先需要厘清人工智能人才的內(nèi)涵、層次與分類。一方面，學(xué)界從該學(xué)科領(lǐng)域的縱向理論延伸和橫向應(yīng)用拓展兩方面對(duì)人才進(jìn)行了分類。另一方面，人才培養(yǎng)層次可分為高等教育階段（如本科階段、碩士階段和博士階段）、職業(yè)教育階段（包含終身教育理念）以及高中及以下階段。高中及以下階段的人工智能知識(shí)普及暫不能被界定為培養(yǎng)人工智能人才，因此本研究暫不展開(kāi)探討。

（1）厘清人工智能人才的層次與分類

從人才知識(shí)需求層次看，人工智能教育應(yīng)以培養(yǎng)寬口徑復(fù)合型人才、高水平專業(yè)人才和拔尖創(chuàng)新人才為目標(biāo)，形成多元模式。[22]由于未來(lái)人工智能專業(yè)體系架構(gòu)被分為由智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)和人工智能專業(yè)教育構(gòu)成的核心層、面向重要學(xué)科方向與經(jīng)濟(jì)社會(huì)重大需求智能應(yīng)用領(lǐng)域的衍生層，以及面向行業(yè)領(lǐng)域?qū)⑷斯ぶ悄芘c相應(yīng)行業(yè)的既有專業(yè)進(jìn)行結(jié)成的復(fù)合層，因此人工智能人才可被劃分為“核心+衍生”“復(fù)合”和“交叉”三個(gè)層次。[25]從類型上也分為核心專業(yè)人才、行業(yè)交叉人才和政府管理人才等。[8]

（2）面向高等教育階段的人工智能人才培

以教育實(shí)踐看，高等教育階段的人工智能人才培養(yǎng)包括分段培養(yǎng)和貫通培養(yǎng)兩種方式?？突仿〈髮W(xué)注重人工智能本科專業(yè)建設(shè)，而斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院等高校則注重研究生階段的人工智能人才培養(yǎng)，通過(guò)內(nèi)部機(jī)構(gòu)重組滿足人工智能教育的跨學(xué)科需求，并吸納優(yōu)秀的本科生參與人工智能研究項(xiàng)目。美國(guó)俄克拉荷馬大學(xué)開(kāi)設(shè)了本科生與研究生通選的人工智能導(dǎo)論課程[26]，馬薩諸塞大學(xué)在本科和研究生人工智能通選課程中融入了數(shù)學(xué)知識(shí)的實(shí)踐教學(xué)[27]，也有高校通過(guò)人工智能導(dǎo)論課程幫助本科生掌握計(jì)算機(jī)學(xué)科的研究方法。[28]

長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)高校通過(guò)建設(shè)智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)開(kāi)展人工智能本科生培養(yǎng)工作，通過(guò)科研帶動(dòng)人工智能相關(guān)研究領(lǐng)域的研究生培養(yǎng)。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)部分高校陸續(xù)成立了人工智能學(xué)院或人工智能研究院，積極參與人工智能本科專業(yè)建設(shè)和“新工科”建設(shè)[29]，為人工智能領(lǐng)域的本科生和研究生培養(yǎng)搭建了更堅(jiān)實(shí)、更開(kāi)放的平臺(tái)。例如，西安電子科技大學(xué)人工智能學(xué)院以競(jìng)賽引導(dǎo)學(xué)生創(chuàng)新、以國(guó)際化帶動(dòng)教學(xué)水平提升、以本碩博銜接與協(xié)同構(gòu)筑人工智能人才培養(yǎng)新模式。[30]

（3）面向職業(yè)教育階段的人工智能人才培養(yǎng)

當(dāng)智能時(shí)代來(lái)臨之際，教育將面臨更加復(fù)雜的環(huán)境和更加棘手的問(wèn)題，然而教育也仍然是人們獲得更高經(jīng)濟(jì)地位[31]和實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值的路徑之一。因此，高等教育不能只聚焦于培養(yǎng)本科生和研究生兩大主體，還需要拓寬教育面向，尋找新的模式和新的定位，成為終身學(xué)習(xí)的引擎。職業(yè)教育院校應(yīng)加強(qiáng)人才培養(yǎng)的謀篇布局[32]，探索新的理論、廣泛開(kāi)展實(shí)踐、開(kāi)發(fā)新型師資、構(gòu)建新型人才培養(yǎng)體系[33]，進(jìn)而調(diào)整培養(yǎng)目標(biāo)、改革培養(yǎng)模式、創(chuàng)新教學(xué)方式、重構(gòu)專業(yè)體系和重組課程內(nèi)容等。[34]目前，部分技工院校也在人工智能人才培養(yǎng)和教學(xué)改革方面進(jìn)行了實(shí)踐。[35]

4.人才培養(yǎng)情境

錢(qián)學(xué)森認(rèn)為“系統(tǒng)觀”是科學(xué)技術(shù)的最高概括和最普適規(guī)律[36]，并提出了系統(tǒng)是“由相互作用和相互依賴的若干組成部分結(jié)合成的具有特定功能的有機(jī)整體”的經(jīng)典定義。研究人工智能人才培養(yǎng)情境需要運(yùn)用“系統(tǒng)觀”，基于已有研究，從教育生態(tài)、教育體系、學(xué)科建設(shè)、課程教學(xué)等層次對(duì)人才培養(yǎng)情境這一包羅萬(wàn)物的開(kāi)放復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行解剖分析。

（1）在教育生態(tài)的層次研究人工智能人才培養(yǎng)

人工智能人才培養(yǎng)扎根于新工科建設(shè)和新型工程人才培養(yǎng)的新型教育生態(tài)系統(tǒng)。因此，高校需要建立一個(gè)既能夠與外部乃至國(guó)際教育相關(guān)要素建立多渠道多元化的聯(lián)系與合作，又能夠調(diào)動(dòng)與整合校內(nèi)外資源用于敏捷教育與可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)力教育。[37]同時(shí)，高校需要進(jìn)一步加強(qiáng)通識(shí)教育和多學(xué)科交叉融合，開(kāi)展產(chǎn)學(xué)研協(xié)同育人、國(guó)際合作開(kāi)放育人和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)踐育人，塑造開(kāi)放的國(guó)際化科研與教育生態(tài)。[38]2017年11月中國(guó)軟件行業(yè)協(xié)會(huì)聯(lián)合國(guó)內(nèi)部分高校、科研院所、行業(yè)企業(yè)共同建立了信息技術(shù)新工科產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟，不斷推進(jìn)培育產(chǎn)學(xué)研深度融合的教育生態(tài)構(gòu)建。

（2）在教育體系的層次研究人工智能人才培養(yǎng)

教育部提出要構(gòu)建人工智能多層次教育體系，構(gòu)建人工智能專業(yè)教育、職業(yè)教育和大學(xué)基礎(chǔ)教育于一體的高校教育體系。然而，當(dāng)前我國(guó)人工智能人才培養(yǎng)的高等教育體系尚未構(gòu)建，人才培養(yǎng)理念有待創(chuàng)新、人才培養(yǎng)模式有待探索改進(jìn)、人才培養(yǎng)多主體之間的關(guān)系有待協(xié)調(diào)。[39]構(gòu)建人工智能人才培養(yǎng)體系需要從促進(jìn)人工智能教育與學(xué)科整合、加強(qiáng)教育相關(guān)政策制度保障、加強(qiáng)師資力量建設(shè)和科學(xué)建立等方面出發(fā)[40]，改變當(dāng)前主要依靠高校和研究機(jī)構(gòu)培養(yǎng)人才的模式，整合人工智能產(chǎn)業(yè)鏈、價(jià)值鏈和創(chuàng)新鏈，打造人工智能建設(shè)發(fā)展集聚區(qū)、人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)、國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、工程研究院、企業(yè)人才培養(yǎng)基地等多層次人才集聚和培養(yǎng)的載體。[38]

（3）在學(xué)科建設(shè)的層次研究人工智能人才培養(yǎng)

學(xué)界對(duì)人工智能學(xué)科建設(shè)的探討主要聚焦人工智能學(xué)科內(nèi)涵、人工智能與“新工科”的關(guān)系以及人工智能的跨學(xué)科特點(diǎn)等方面，并以學(xué)科為基礎(chǔ)研究人工智能各類型、各層次人才的培養(yǎng)問(wèn)題。長(zhǎng)期以來(lái)，學(xué)界在對(duì)智能科學(xué)的學(xué)科內(nèi)涵[13]、學(xué)科定位和研究?jī)?nèi)容等進(jìn)行解讀的基礎(chǔ)上，集中探討了智能科學(xué)的學(xué)科體系構(gòu)建問(wèn)題[41]，并提出增設(shè)“智能科學(xué)與技術(shù)”博士學(xué)位授權(quán)一級(jí)學(xué)科的急迫需求。[2]經(jīng)過(guò)多年努力，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)聯(lián)合中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)等20個(gè)學(xué)會(huì)與北京大學(xué)等42所高校，以及相關(guān)領(lǐng)域的科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)等，經(jīng)過(guò)近百次調(diào)研論證，形成了《“智能科學(xué)與技術(shù)”一級(jí)學(xué)科論證報(bào)告》。[42]

另外，學(xué)界也從培養(yǎng)多元復(fù)合型人工智能人才的目標(biāo)出發(fā)對(duì)人工智能的跨學(xué)科建設(shè)進(jìn)行了深入思考。[22]例如斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院和卡耐基梅隆大學(xué)等世界頂尖高校以關(guān)照全人類的人才培養(yǎng)理念、跨學(xué)科的人才培養(yǎng)模式、跨界跨機(jī)構(gòu)的人才培養(yǎng)組織架構(gòu)以及開(kāi)放共享的教育資源平臺(tái)引領(lǐng)全球人工智能人才培養(yǎng)風(fēng)向（圖3）。

（4）在課程教學(xué)的層次研究人工智能人才培養(yǎng)

課程教學(xué)層面包括了人工智能人才培養(yǎng)研究中最為廣泛的研究對(duì)象，國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者基于教育教學(xué)實(shí)踐探討了人工智能領(lǐng)域課程教學(xué)和實(shí)驗(yàn)教學(xué)等方面的改進(jìn)方案。例如，從課程體系設(shè)計(jì)層面探討工程型智能專業(yè)課程方案設(shè)計(jì)[43]、以問(wèn)題為導(dǎo)向的課程設(shè)計(jì)[44]以及課程群建設(shè)和教學(xué)模式[45]；從教學(xué)理念、教學(xué)素材和教學(xué)方法等方面探討教學(xué)方法[46]；從教育理念出發(fā)將“人工智能+工程實(shí)踐”概念引入綜合創(chuàng)新訓(xùn)練的課程設(shè)計(jì)[47]；從具體課程內(nèi)容出發(fā)用科幻小說(shuō)作為導(dǎo)論內(nèi)容[48]、設(shè)計(jì)可供多學(xué)科背景本科生使用的人工智能開(kāi)放學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)[49]、運(yùn)用智能工作流系統(tǒng)講授大數(shù)據(jù)分析技能[50]；以及從知識(shí)認(rèn)知層面出發(fā)考察人工智能導(dǎo)論課程的教育者和學(xué)習(xí)者對(duì)課程內(nèi)容、概念、要素等的認(rèn)知差異。[51]

5.人才培養(yǎng)邏輯

基于已有研究，本文將我國(guó)的人工智能人才培養(yǎng)邏輯歸納為政策主導(dǎo)、技術(shù)創(chuàng)新、知識(shí)融合和國(guó)際借鑒四條主線，為在各教育情景下發(fā)揮多主體協(xié)同育人作用、開(kāi)展不同層次和類型的人工智能人才培養(yǎng)提供思路。

（1）人工智能人才培養(yǎng)的政策主導(dǎo)邏輯

近年來(lái)，我國(guó)政府相繼出臺(tái)支持人工智能人才培養(yǎng)的相關(guān)政策，以及與之緊密相關(guān)的“新工科”建設(shè)、“雙一流”建設(shè)等教育政策，對(duì)高校開(kāi)設(shè)人工智能本科專業(yè)、開(kāi)展人工智能本碩博跨學(xué)科教育、主動(dòng)參與產(chǎn)學(xué)研協(xié)同育人等提供了強(qiáng)有力的政策支撐。因此，高校應(yīng)在充分理解人工智能學(xué)科內(nèi)涵的基礎(chǔ)上，結(jié)合國(guó)家需求和國(guó)際環(huán)境探索人工智能人才培養(yǎng)的戰(zhàn)略和路徑。[13]在國(guó)家重大戰(zhàn)略需求面前，應(yīng)培養(yǎng)能夠深耕芯片、工具和平臺(tái)方面的核心技術(shù)研發(fā)人才，縮小我國(guó)與人工智能領(lǐng)域國(guó)際最先進(jìn)水平國(guó)家的差距。[52]

（2）人工智能人才培養(yǎng)的技術(shù)創(chuàng)新邏輯

面向信息化3.0時(shí)代（王懷民，2019）技術(shù)創(chuàng)新需求，人工智能人才培養(yǎng)應(yīng)依循信息技術(shù)創(chuàng)新的學(xué)科原理、技術(shù)原理、協(xié)作原理和產(chǎn)業(yè)原理[53]，通過(guò)改進(jìn)人才培養(yǎng)模式激發(fā)人才的創(chuàng)新活力，打通產(chǎn)學(xué)研一體的創(chuàng)新發(fā)展鏈條。[8]因此，技術(shù)創(chuàng)新作為人工智能人才培養(yǎng)的重要邏輯之一，強(qiáng)調(diào)高校應(yīng)面向信息化時(shí)代知識(shí)和技術(shù)的快速迭代和升級(jí)進(jìn)行人才培養(yǎng)模式創(chuàng)新，面向廣闊應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)新技術(shù)的需求進(jìn)行知識(shí)體系和課程內(nèi)容改造，并在新的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新生態(tài)中發(fā)揮產(chǎn)學(xué)研協(xié)同育人的最大效益。

圖3 卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院項(xiàng)目設(shè)置和跨機(jī)構(gòu)共建情況示意圖

（3）人工智能人才培養(yǎng)的知識(shí)融合邏輯

結(jié)合相關(guān)學(xué)者對(duì)人工智能與其他學(xué)科之間關(guān)系的計(jì)量分析結(jié)果[54]，本研究將人工智能人才培養(yǎng)的知識(shí)融合邏輯總結(jié)為“人工智能+X”和“X+人工智能”兩條路線，并繪制了人工智能跨學(xué)科知識(shí)融合路線（圖4）。高校需要基于人工智能本身的跨學(xué)科特點(diǎn)和培養(yǎng)復(fù)合型人才的需求，以問(wèn)題為導(dǎo)向、以項(xiàng)目為載體、以創(chuàng)新為目標(biāo)貫通工程教育鏈條[22]，提高人才廣泛的適應(yīng)能力、快速的應(yīng)變能力和可持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)力。[55]例如，國(guó)內(nèi)部分高校為大類培養(yǎng)環(huán)境下的人工智能人才培養(yǎng)具體工作構(gòu)建良性循環(huán)機(jī)制[56]；國(guó)外高校嘗試為計(jì)算機(jī)、經(jīng)濟(jì)以及其他學(xué)科背景的本科生設(shè)計(jì)了人工智能跨學(xué)科課程[57]，由具有不同學(xué)科背景的學(xué)生和教師一同開(kāi)發(fā)人工智能學(xué)習(xí)平臺(tái)。[58]

圖4 人工智能跨學(xué)科知識(shí)融合路線圖

（4）人工智能人才培養(yǎng)的國(guó)際借鑒邏輯

國(guó)際借鑒邏輯作為我國(guó)高校開(kāi)展人工智能人才培養(yǎng)的基本邏輯，強(qiáng)調(diào)通過(guò)對(duì)國(guó)外高校典型案例的剖析，挖掘其在人才培養(yǎng)理念、培養(yǎng)目標(biāo)設(shè)定、培養(yǎng)模式改進(jìn)、體制機(jī)制建設(shè)、組織架構(gòu)搭建、課程內(nèi)容設(shè)計(jì)以及多主體協(xié)同等方面的經(jīng)驗(yàn)與特色，并結(jié)合我國(guó)高等教育特點(diǎn)進(jìn)行本土化創(chuàng)新發(fā)展。例如，對(duì)斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院、加州大學(xué)伯克利分校、臺(tái)灣清華大學(xué)、浙江大學(xué)和西安電子科技大學(xué)等高校的人工智能課程體系進(jìn)行研究[59]，對(duì)斯坦福大學(xué)、卡耐基梅隆大學(xué)和愛(ài)丁堡大學(xué)的人工智能專業(yè)課程內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析[55]，對(duì)主要發(fā)達(dá)國(guó)家人工智能人才培養(yǎng)和科研專門(mén)撥款、人工智能人才培養(yǎng)規(guī)劃制定、人工智能學(xué)院建設(shè)、高校在人工智能建設(shè)集群中的作用發(fā)揮等進(jìn)行研究[60]等。

（1）研究?jī)?nèi)容層面

在培養(yǎng)動(dòng)因方面，本研究提出科學(xué)技術(shù)發(fā)展、應(yīng)用場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)、國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)加劇、高等工程教育發(fā)展是驅(qū)動(dòng)人工智能人才培養(yǎng)的主要?jiǎng)右?；同時(shí)，這四個(gè)主要?jiǎng)右蛑g也存在著相互作用的動(dòng)力機(jī)制。在培養(yǎng)主體方面，本研究從聯(lián)通主義學(xué)習(xí)理論的視角出發(fā)，提出人工智能人才培養(yǎng)應(yīng)建立在開(kāi)放、復(fù)雜和快速變化的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)之上，需要產(chǎn)學(xué)研多主體共同參與，師生關(guān)系將以溝通和互動(dòng)為主的教學(xué)形式逐漸取代單方向的知識(shí)傳遞。在人工智能人才培養(yǎng)層次方面，本研究基于已有研究將人才培養(yǎng)分為高等教育階段、職業(yè)教育階段以及高中及以下階段。在培養(yǎng)情景方面，本研究基于錢(qián)學(xué)森提出的“系統(tǒng)觀”從教育生態(tài)、教育體系、學(xué)科建設(shè)、課程教學(xué)四個(gè)層次對(duì)人才培養(yǎng)情景進(jìn)行逐層解剖分析。在培養(yǎng)邏輯方面，本研究歸納了政策主導(dǎo)、技術(shù)創(chuàng)新、知識(shí)融合和國(guó)際借鑒四條邏輯主線，并提出人工智能人才培養(yǎng)邏輯與動(dòng)因、主體、層次和情景四個(gè)維度存在豐富的非線性因果關(guān)系；人才培養(yǎng)邏輯既是其他維度的綜合，又作為其他維度不斷發(fā)展和改進(jìn)的邏輯起點(diǎn)（圖5）。

圖5 人工智能人才培養(yǎng)研究邏輯框架圖

（2）研究視角層面

國(guó)外學(xué)者的研究視角主要集中在教育教學(xué)層面。國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究則覆蓋了宏觀層次的教育生態(tài)和教育系統(tǒng)、中觀層次的學(xué)科建設(shè)和學(xué)院建設(shè)以及微觀層次課程設(shè)計(jì)和教學(xué)改進(jìn)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究覆蓋了高等教育、基礎(chǔ)教育、職業(yè)教育等多層次的人工智能人才培養(yǎng)問(wèn)題；結(jié)合人工智能對(duì)未來(lái)教育的啟示，國(guó)外學(xué)者更加關(guān)注職業(yè)教育和終身學(xué)習(xí)等問(wèn)題。國(guó)內(nèi)學(xué)者廣泛開(kāi)展國(guó)內(nèi)外對(duì)比分析，并嘗試通過(guò)借鑒國(guó)外高校教育改革的經(jīng)驗(yàn)和成果提高我國(guó)人工智能人才培養(yǎng)能力。然而，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)人才培養(yǎng)主體的研究尚缺乏對(duì)學(xué)生這一主體作用的思考；對(duì)企業(yè)這一主體的參與情況也多停留在描述性統(tǒng)計(jì)階段，尚缺乏具體的案例剖析；尚缺乏對(duì)人工智能帶來(lái)的終身學(xué)習(xí)需求做具體考量。

（3）研究方法層面

國(guó)內(nèi)外大多數(shù)研究以實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)為邏輯出發(fā)點(diǎn)，通過(guò)大量的實(shí)際案例分析來(lái)總結(jié)人工智能人才培養(yǎng)的教育教學(xué)、學(xué)科建設(shè)、體系構(gòu)建和生態(tài)營(yíng)造方面的經(jīng)驗(yàn)與不足，因此以案例分析、調(diào)研訪談和比較分析等質(zhì)性研究方法為主，運(yùn)用量化研究方法的較少。從理論運(yùn)用于創(chuàng)新的角度看，尚缺乏對(duì)教育學(xué)、管理學(xué)、心理學(xué)和知識(shí)論等相關(guān)理論的運(yùn)用，尚未能從學(xué)習(xí)理論、知識(shí)生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)型理論和人才成長(zhǎng)規(guī)律出發(fā)對(duì)人工智能人才培養(yǎng)問(wèn)題進(jìn)行深層次思考；相關(guān)研究尚缺乏理論研究框架的建構(gòu)、對(duì)不同研究方法的綜合運(yùn)用和交互驗(yàn)證，以及針對(duì)人工智能人才培養(yǎng)效果評(píng)價(jià)的具體方法設(shè)計(jì)。

（4）跨學(xué)科教育實(shí)踐層面

國(guó)內(nèi)外教育實(shí)踐者和教育研究者都十分關(guān)注人工智能的跨學(xué)科研究和跨學(xué)科教育兩大主題。國(guó)外學(xué)者對(duì)跨學(xué)科的理論研究和實(shí)踐探索開(kāi)展的較早，理論和方法相對(duì)成熟。近年來(lái)，以美國(guó)頂尖高校為代表的人工智能人才培養(yǎng)單位樹(shù)立了具有前瞻性的教育理念，通過(guò)學(xué)科交叉構(gòu)建新的教育教學(xué)平臺(tái)，以適應(yīng)新時(shí)期的人才培養(yǎng)需求。國(guó)外學(xué)者對(duì)人工智能跨學(xué)科表現(xiàn)的考察已從其與鄰近學(xué)科的關(guān)系擴(kuò)展到與更廣范圍的學(xué)科領(lǐng)域（如人文社會(huì)學(xué)科）的關(guān)系，并希望以嶄新的教育理念指導(dǎo)教育實(shí)踐（如更加關(guān)注人本身，以及倫理和藝術(shù)）。國(guó)內(nèi)學(xué)者也普遍關(guān)注人工智能的跨學(xué)科特征，但在實(shí)際研究過(guò)程中尚缺乏對(duì)跨學(xué)科研究與跨學(xué)科教育之間關(guān)系的研究；對(duì)國(guó)外人工智能人才跨學(xué)科培養(yǎng)的案例分析尚缺乏對(duì)知識(shí)內(nèi)容融合層面的深入解讀；跨學(xué)科教育實(shí)踐也相對(duì)滯后，除關(guān)注人工智能倫理教育和擴(kuò)大本科生通識(shí)教育選課范圍外，尚缺乏對(duì)人工智能與人文、藝術(shù)等領(lǐng)域進(jìn)行融合的探索與嘗試。

2.未來(lái)展望

未來(lái)我國(guó)在人工智能人才培養(yǎng)方面的研究與實(shí)踐在內(nèi)容、視角和方法等方面均存在進(jìn)一步拓展的空間，而且理論研究與教育實(shí)踐應(yīng)緊密結(jié)合。一是從內(nèi)容上，深入探究人工智能的學(xué)科內(nèi)涵、跨學(xué)科知識(shí)融合特征及其在各應(yīng)用場(chǎng)景中的具體功能，從而揭示出人才培養(yǎng)的更深層動(dòng)因；基于實(shí)踐挖掘人才培養(yǎng)各主體的目標(biāo)與訴求、主體間的協(xié)同與差異、相關(guān)體制機(jī)制的優(yōu)勢(shì)與局限；結(jié)合高等教育的不同層次和面向，針對(duì)不同的人才類型和培養(yǎng)層次，合理制定人才培養(yǎng)方案；圍繞人工智能領(lǐng)域科學(xué)研究和人才培養(yǎng)依賴跨學(xué)科知識(shí)融合的特點(diǎn)，借鑒國(guó)外高校“以人為中心”“以項(xiàng)目為牽引”搭建跨學(xué)科平臺(tái)的創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)，從課程教學(xué)、學(xué)科建設(shè)、教育體系、教育生態(tài)等層次突破學(xué)科間、機(jī)構(gòu)間、領(lǐng)域間的界線，促進(jìn)我國(guó)人工智能人才的跨學(xué)科培養(yǎng)。二是從視角上，加強(qiáng)中觀和微觀層面的研究與實(shí)踐，注重從“新工科”建設(shè)理念和產(chǎn)學(xué)研協(xié)同育人實(shí)踐中汲取養(yǎng)分，加強(qiáng)人工智能學(xué)科的建設(shè)，推進(jìn)其與其他學(xué)科領(lǐng)域的融合；在課程教學(xué)層面，促進(jìn)教師教學(xué)能力的提升和專業(yè)教材的編寫(xiě)，鼓勵(lì)多學(xué)科背景的師生共同參與課程內(nèi)容設(shè)計(jì)和課程體系構(gòu)建，營(yíng)造師生共同成長(zhǎng)的教學(xué)和學(xué)術(shù)氛圍。三是從方法上，加強(qiáng)與教育學(xué)、管理學(xué)、心理學(xué)和知識(shí)論等相關(guān)理論的結(jié)合，為人工智能人才培養(yǎng)研究建構(gòu)理論研究框架；在現(xiàn)有大量案例研究的基礎(chǔ)上，綜合運(yùn)用定性與定量相結(jié)合的研究方法，加強(qiáng)實(shí)證研究和統(tǒng)計(jì)分析，從多個(gè)角度采用定性比較分析法、灰色關(guān)聯(lián)度分析法、扎根理論等研究方法，對(duì)人工智能人才培養(yǎng)的相關(guān)因素進(jìn)行深入剖析；為人工智能人才培養(yǎng)（特別是跨學(xué)科人才培養(yǎng)）的效果評(píng)價(jià)建立科學(xué)合理的指標(biāo)體系。

參考文獻(xiàn)：

[1]鄭南寧.【學(xué)科前瞻三十年】鄭南寧：深化學(xué)科交叉發(fā)展人工智能[EB/OL].[2019-03-07].http：//news.xjtu.edu.cn/info/1004/108506.htm.

[2]王萬(wàn)森.創(chuàng)新型智能科技人才培養(yǎng)探索[J].高科技與產(chǎn)業(yè)化，2013（10）：62-63.

[3]黃甫全，游景如，涂麗娜，等.系統(tǒng)性文獻(xiàn)綜述法：案例、步驟與價(jià)值[J].電化教育研究，2017，38（11）：11-18+25.

[4]李拓宇，施錦誠(chéng).新工科文獻(xiàn)回顧與展望：基于“五何”分析框架[J].高等工程教育研究，2018（04）：29-39.

[5]李德毅.人工智能在奔跑教育的機(jī)遇與挑戰(zhàn)——在“北京聯(lián)合大學(xué)智能機(jī)器人產(chǎn)學(xué)研合作與人才培養(yǎng)創(chuàng)新發(fā)展研討會(huì)暨機(jī)器人學(xué)院成立大會(huì)”上的報(bào)告[J].北京聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(bào)，2016，30（3）：1-4.

[6]張立遷.人工智能發(fā)展關(guān)鍵在“人”[N].中國(guó)教育報(bào)，2018-04-27（002）.

[7]清華大學(xué)中國(guó)科技政策研究中心.中國(guó)人工智能發(fā)展報(bào)告2018[R].清華大學(xué)，2018.

[8]吳朝暉.交叉會(huì)聚推動(dòng)人工智能人才培養(yǎng)和科技創(chuàng)新[J].中國(guó)大學(xué)教學(xué)，2019（2）：4-8.

[9]楊三喜.定向捐贈(zèng)助推人工智能產(chǎn)學(xué)合作[N].中國(guó)教育報(bào)，2018-05-04（002）.

[10]姚玲.人工智能時(shí)代職業(yè)教育人才培養(yǎng)的升級(jí)表征與發(fā)展路徑[J].職教論壇，2019（2）：22-27.

[11]李輝，王迎春.如何培養(yǎng)集聚人工智能高端人才[J].大數(shù)據(jù)時(shí)代，2018（2）：19-26.

[12]段世飛，張偉.人工智能時(shí)代英國(guó)高等教育變革趨向研究[J].比較教育研究，2019，41（1）：3-9.

[13]鐘義信.關(guān)于“智能學(xué)科”的戰(zhàn)略思考[J].計(jì)算機(jī)教育，2018（10）：4-7+11.

[14]胡藝齡，顧小清.從聯(lián)通主義到MOOCs：聯(lián)結(jié)知識(shí)，共享資源——訪國(guó)際知名教育學(xué)者斯蒂芬·唐斯[J].開(kāi)放教育研究，2013，19（6）：4-10.

[15]王志軍，陳麗.聯(lián)通主義學(xué)習(xí)理論及其最新進(jìn)展[J].開(kāi)放教育研究，2014，20（05）：11-28.

[16]SIEMENS G.Connectivism：A learning theory for the digital age[J].International Journal of Instructional Technology&Distance Learning.2005，2（1）：3-10.

[17]SIEMENS G.Connectivism：Learning as network-creation[J].ASTD Learning News，2005，10（1）：1-28.

[18]SIEMENS G.Connectivism：Creating a learning ecology in distributed environments[J].Didactics of microlearning.Concepts，discourses and examples，2007：53-68.

[19]DOWNES S.An introduction to connective knowledge[J].Innsbruck University Press，2005.

[20]彭偉功，李鎮(zhèn).人工智能時(shí)代“新工科”人才培養(yǎng)模式研究[J].科技資訊，2018，16（35）：156-158.

[21]方兵.我國(guó)高?！叭斯ぶ悄軣帷保壕壠?、影響與應(yīng)對(duì)[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2019，29（4）：33-39.

[22]黃河燕.新工科背景下人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)的認(rèn)識(shí)與思考[J].中國(guó)大學(xué)教學(xué)，2019（2）：20-25.

[23]程水源.大學(xué)教師如何應(yīng)對(duì)未來(lái)的挑戰(zhàn)[N].中國(guó)教育報(bào)，2018-10-22（006）.

[24]袁彩霞，李蕾，王小捷，等.智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)本科生導(dǎo)師制及復(fù)合型人才培養(yǎng)[J].計(jì)算機(jī)教育，2013（7）：38-41.

[25]王萬(wàn)森.“梅花”傲雪，笑迎人工智能教育滿園春色[J].計(jì)算機(jī)教育，2018（10）：1-3.

[26]MCGOVERN A，TIDWELL Z，RUSHING D.Teaching Introductory Artificial Intelligence through Java-Based Games[C].In Second AAAI Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence，2011.

[27]MARTIN F G.Introducing Uninformed Search with Tangible Board Games[C].In Second AAAI Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence，2011.

[28]RAMANUJAN R.AI as an introduction to research methods in computer science[C].In AAAI’16 Proceedings of the Thirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence，2016：4128-4129.

[29]李德毅，馬楠.智能時(shí)代新工科[J].高等工程教育研究，2017（5）：8-12.

[30]李陽(yáng)陽(yáng)，張丹，馮婕，等.引領(lǐng)新工科的人才培養(yǎng)實(shí)踐[J].教育教學(xué)論壇，2019（17）：29-30.

[31]AOUN J E.Robot-proof：higher education in the age of artificial intelligence[M].MIT Press，2017.

[32]王壽斌.高?！安季帧睂I(yè)職教如何“謀篇”[N].中國(guó)教育報(bào)，2018-05-15（010）.

[33]李秋斌.人工智能背景下高職人才培養(yǎng)的思考[J].職教論壇，2018（10）：132-136.

[34]郝人緣，吳雪萍.第四次工業(yè)革命背景下的職業(yè)教育改革[J].職業(yè)技術(shù)教育，2018，39（28）：12-16.

[35]李玉軍.技工院校人工智能教育的探索與研究[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2018，14（16）：96-97.

[36]魏宏森.錢(qián)學(xué)森構(gòu)建系統(tǒng)論的基本設(shè)想[J].系統(tǒng)科學(xué)學(xué)報(bào)，2013，21（1）：1-8.

[37]“計(jì)算機(jī)教育20人論壇”報(bào)告撰寫(xiě)組.計(jì)算機(jī)教育與可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)力[M].北京：高等教育出版社，2018.

[38]姚凱.創(chuàng)新人工智能人才培養(yǎng)體系[N].社會(huì)科學(xué)報(bào)，2019-04-11（004）.

[39]劉進(jìn)，呂文晶.人工智能創(chuàng)新與中國(guó)高等教育應(yīng)對(duì)（下）[J].高等工程教育研究，2019（2）：62-72.

[40]王婷婷，任友群.人工智能時(shí)代的人才戰(zhàn)略——《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》解讀之三[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2018，36（5）：52-59.

[41]蔡自興.智能科學(xué)學(xué)科若干問(wèn)題的討論[J].計(jì)算機(jī)教育，2017（10）：6-8.

[42]金振婭.人工智能呼喚建立一級(jí)學(xué)科[N].光明日?qǐng)?bào)，2017-07-28（06）.

[43]陳雯柏，李擎，王萬(wàn)森.工程型智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)知識(shí)體系與課程研究[J].計(jì)算機(jī)教育，2014（19）：29-33.

[44]鄧志鴻，謝昆青.機(jī)器學(xué)習(xí)課程的教學(xué)實(shí)踐[J].計(jì)算機(jī)教育，2016（10）：18-19+62.

[45]陳白帆，劉麗玨，蔡自興，等.智能科學(xué)與技術(shù)課程群建設(shè)的探索[J].計(jì)算機(jī)教育，2017（10）：22-24.

[46]張丹，焦李成，尚榮華.高校智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科教學(xué)方式探析[J].計(jì)算機(jī)教育，2016（10）：77-79.

[47]孫治博，史成坤，耿向偉，等.“人工智能+工程實(shí)踐”的綜合創(chuàng)新訓(xùn)練教學(xué)研究[J/OL].[2019-08-25].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）：1-4.https：//doi.org/10.13766/j.bhsk.1008-2204.2018.0196.

[48]GOLDSMITH J，MATTEI N.Science Fiction as an Introduction to AI Research[C].In Second AAAI Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence，2011.

[49]FISHER D H，DILKINA B，EATON E，et al.Incorporating computational sustainability into AI education through a freely-available，collectively-composed supplementary lab text[C].In AAAI’12 Proceedings of the Twenty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence，2012：2369-2370.

[50]GIL Y.Teaching big data analytics skills with intelligent workflow systems[C].In AAAI’16 Proceedings of the Thirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence，2016：4081-4088.

[51]WOLLOWSKI M，SELKOWITZ R，BROWN L E，et al.A survey of current practice and teaching of AI[C].In AAAI’16 Proceedings of the Thirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence，2016：4119-4124.

[52]鄭南寧.面對(duì)人工智能挑戰(zhàn)人才培養(yǎng)的下一步該如何走[J].中國(guó)大學(xué)教學(xué)，2019（2）：9-13+8.

[53]劉進(jìn)，呂文晶.人工智能創(chuàng)新與中國(guó)高等教育應(yīng)對(duì)（上）[J].高等工程教育研究，2019（1）：52-61.

[54]FRANK M R，WANG D，CEBRIAN M，et al.The evolution of citation graphs in artificial intelligence research[J].Nature Machine Intelligence，2019，1（2）：79-85.

[55]吳飛，楊洋，何欽銘.人工智能本科專業(yè)課程設(shè)置思考：厘清內(nèi)涵、促進(jìn)交叉、賦能應(yīng)用[J].中國(guó)大學(xué)教學(xué)，2019（2）：14-19.

[56]曾憲華，夏英，蘭文富.大類培養(yǎng)模式下的智能科學(xué)與技術(shù)特色人才培養(yǎng)[J].計(jì)算機(jī)教育，2015（12）：7-11.

[57]CONITZER V.An undergraduate course in the intersection of computer science and economics[C].In AAAI’12 Proceedings of the Twenty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence，2012：2357-2362.

[58]SELKOWITZ R，HEILEMANN M，MROWCZYNSKI J.Jim：a platform for affective AI in an interdisciplinary setting[C].In AAAI’14 Proceedings of the Twenty-Eighth AAAI Conference on Artificial Intelligence，2014：3050-3051.

[59]羅娟，李智勇，李仁發(fā).智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程體系建設(shè)思考[J].計(jì)算機(jī)教育，2016（10）：20-21+25.

[60]鞠光宇，馬陸亭.發(fā)達(dá)國(guó)家高等教育如何助推人工智能發(fā)展[J].中國(guó)高?？萍迹?019（Z1）：4-7.