随着物联网、云计算、大数据等新一代信息技术深度渗透经济社会各领域，传统行业的转型升级对人才需求提出了全新要求。这一过程中，“互联网 +” 曾作为重要引擎推动产业与教育融合，而如今 “人工智能 +” 的兴起更将人才培养推向 “技术落地” 与 “产业适配” 的核心赛道。地方本科院校作为应用型人才培养的主阵地，需通过课程对接产业、专业锚定链条、深化校企协同，才能培育出符合 “人工智能 +” 时代需求的高级应用型人才。
一、从 “互联网 +” 到 “人工智能 +”：时代演进下的人才需求迭代
1. “互联网 +” 的教育推动作用
“互联网 +” 以信息通信技术和互联网平台为纽带，实现与传统行业的深度融合，其对应用型本科教育的推动体现在三方面：
探索创新人才培养模式，打破传统教育的时空限制;
依托智能教学系统、虚拟现实技术，推动教与学的范式升级;
引入企业虚拟仿真项目，让学生在场景化实践中掌握复杂技术。
2. “人工智能 +” 的概念兴起与发展基础
“人工智能 +” 概念由张亚勤于 2015 年在《“智能 +” 大风暴即将深刻影响世界》一文中首次提出，核心是 “以人为核心，通过云计算、物联网、大数据与人工智能技术组合，构建物理与数字世界深度融合的生态系统”，最终实现对人类生产生活方式及生产关系的全面改造。
2025 年 3 月，《国务院政府工作报告》首次明确 “持续推进‘人工智能 +’行动”，标志着该战略从技术探索进入规模化落地阶段。当前，国内已具备发展 “人工智能 +” 的坚实基础：
技术突破：DeepSeek 等国产大模型大幅降低训练成本，算法迭代速度加快;
算力支撑：全国范围内算力基础设施投入持续加大，算力供给能力显著提升;
数据积累：互联网技术与经济的蓬勃发展，沉淀了海量高质量数据资源。
在政策与技术的双轮驱动下，人类社会正从 “数字化” 迈向 “智能化”，人工智能已成为构建新增长点的核心生产要素。
二、“人工智能 +” 对应用型本科人才培养的系统性挑战
“人工智能 +” 战略的深入推进，不再是对传统人才培养体系的局部调整，而是要求从目标、课程、师资到实践的全链条变革。当前，应用型本科院校在人才培养中面临的核心矛盾，是 “技术革命的高速迭代” 与 “教育体系的路径依赖” 之间的不匹配，具体体现在五方面：
培养定位模糊：多数院校未结合区域产业特色与自身优势明确方向，偏离 “技术技能型” 核心目标，同质化竞争严重;
课程体系滞后：教材内容更新缓慢，难以覆盖深度学习、生成式 AI 等前沿技术，跨学科融合不足;
师资结构单一：教师多缺乏企业级 AI 项目实践经验，“技术功底 + 行业经验” 的 “双能型” 师资缺口较大;
实践资源匮乏：实训平台与工业场景脱节，算力、数据资源不足，“学用两张皮” 现象突出;
评价体系僵化：以期末考试为主的 “终结性评价”，无法有效衡量学生的技术落地能力与产业适配度。
三、“人工智能 +” 背景下高级应用型人才培养的变革路径
针对上述挑战，应用型本科院校需以 “产业需求为导向、技术落地为核心”，从五方面构建人才培养新体系：
1. 科学定位培养目标，锚定区域产业特色
避免同质化竞争，需立足两大核心：
精准对接产业：结合区域产业布局(如东北老工业基地的智能制造、长三角的数字经济等)，明确 “人工智能 + 行业” 的细分培养方向(如 AI + 医疗、AI + 制造、AI + 教育);
嵌入真实场景：将产业标准融入教学内容，把企业真实项目、行业痛点转化为教学案例，实现人才培养与产业需求的 “无缝衔接”。
2. 动态更新课程体系，强化跨学科与实践性
破解课程与产业脱节问题，需建立 “快速响应、多学科融合” 的课程机制：
内容前沿化：联合企业共同开发课程，覆盖大模型应用、AI 框架开发等前沿技术，同步更新行业典型案例;
模块跨学科化：围绕产业场景设计课程模块，例如 “AI + 农业” 需整合计算机算法、农业物联网、作物栽培等多学科知识;
实践场景化：将 AI 技术与行业痛点结合，让学生在解决 “智能质检”“精准营销” 等实际问题中强化知识运用能力。
3. 打造 “双能型” 师资队伍，补齐产业实践短板
通过 “校企协同” 打破师资来源单一困境：
“引进来”：聘请企业资深 AI 工程师、项目总监担任兼职教师，参与课程设计、实训指导;
“走出去”：与企业共建 “双师培养基地”，组织教师参与企业 AI 项目研发、技术攻关，积累实战经验;
“共成长”：建立校企师资联合教研机制，同步更新技术认知与教学方法。
4. 深化产教融合，构建 “校企同质” 的实践平台
以真实产业场景为依托，完善实践教学资源：
搭建实训环境：引入工业级 AI 系统、高性能算力平台，复制企业生产环境，让学生接触真实技术栈;
共享数据资源：联合企业引入脱敏行业数据，保证教学案例的真实性与代表性;
参与全流程实践：通过实习实训、校企联合项目，让学生深度参与 AI 模型训练、部署、优化全流程，提升工程落地能力。
5. 改革教育评价体系，形成 “培养 - 反馈 - 改进” 闭环
摒弃 “一考定终身” 的传统模式，建立多元化、动态化评价机制：
评价主体多元化：引入企业导师，按照行业标准对学生的项目成果、实践能力打分，权重不低于 30%;
评价方式过程化：将课堂表现、项目实操、技术报告等纳入评价体系，弱化期末考试占比;
评价反馈动态化：定期收集企业、毕业生反馈，调整评价指标，确保评价体系与产业需求同步迭代。
【结论】
“人工智能 +” 时代的高级应用型人才培养，本质是破解 “技术革命速度” 与 “教育体系惯性” 的核心矛盾。这要求应用型本科院校跳出传统教育框架，从培养定位、课程体系、师资建设、产教融合到评价改革进行系统性重构，最终实现育人逻辑从 “知识传授” 向 “能力适配” 的转变。唯有如此，才能培育出既掌握 AI 核心技术、又熟悉行业规律的应用型人才，真正成为连接教育链、人才链与产业链、创新链的关键纽带。
(作者单位：沈阳大学。本文系 2024 年沈阳大学本科教育教学改革研究重点项目 “新质生产力视域下基于 ADDIE 模型的微机原理课程思政深度融合研究” 阶段性研究成果。)
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