人工智能专业范文

人工智能专业篇1

开设人工智能专业的大学有：北京科技大学、北京交通大学、北京航空航天大学、北京理工大学、上海交通大学、电子科技大学、东北大学、东南大学、哈尔滨工业大学、湖南工程大学、华南师范大学、吉林大学、江苏科技大学、江西理工大学、兰州大学、南京大学、南京农业大学、厦门大学、山东大学等等。

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人工智能专业篇2

论文关键词：人才培养　课题组制度　实践学习　创新工程 

论文摘要：针对智能专业中工程创新人才培养存在的工程实践、专业设置等问题，在分析智能科学与技术专业现状的基础上，本文提出差异性培养目标、课题组制度和以点带面制度等观点，结合河北工业大学智能系三个年级的具体实施情况，在课外实践方面取得令人满意的效果和成绩。 

 

诺贝尔奖金获得者西蒙把自然科学定义为探索自然界的奥秘，阐明自然现象，发现自然现象之间的规律及定律。具体到智能科学，就是研究人的智慧，建立人机结合系统理论，并用其模拟人的智慧。但是，值得注意的是，技术科学从本质上是有别于自然科学的，技术科学是利用自然科学的一般规律与理论，研究人造物的构成方法及原理的科学[1]。如智能技术是在智能科学的框架内创建人机结合智能系统所需要的方法、工具和技术。然而，除了智能科学和智能技术，智能科学技术的研究任务还涵盖一个重要的组成部分——智能工程，即利用智能科学的理念和思想，充分运用智能技术工具创建各种应用系统[2]。由于智能科学、智能技术和智能工程三个领域所强调的研究任务不同，因此智能科学与技术专业人才培养目标可以分为科学技术型(或称为研究型)和工程技术型(或称为应用型)。前者是研究型培养模式，以培养具有学术研究或应用研究能力的人才为主，尤其要体现人才培养的综合性、复合性和创新性；后者是工程型培养模式，以培养在工程领域中具有应用复合能力的人才为主，尤其要体现人才培养的综合性、复合性和应用性[3]。更值得注意的是，进入21世纪之后，随着科学技术的迅猛发展，工程问题的综合性与复杂性也不断增强。在这种情况下，智能科学与技术专业如何解决复杂系统提出的一系列工程问题，培养出具有时代特色的优秀工程人才，是新时代赋予新专业的一种使命。 

1智能科学与技术专业现状问题分析 

由于智能科学与技术专业成立仅有短短7年时间，还处于不断发展之中，所以不可避免地存在一些问题。一般来说，智能科学与技术专业学生的培养存在两种模式：科学型人才和工程型人才。因此，如何根据各个学校的传统优势和培养目标来选择学生的培养模式，非常重要。然而，受传统教育模式的影响，即使在智能科学与技术专业中，对人才的培养仍然偏重科学型，这就导致了目前该专业学生工程能力存在这样或那样的问题[4]。 

1.1缺乏实际的工程训练和实践 

智能科学与技术专业虽然重视基础科学与技术课程学习和学生分析能力的培养，但是对工程实践训练和对学生相关综合素质的培养相对较弱，重理论知识灌输和轻实践能力培养的老问题仍然存在，教学、科研与实际生产的结合不紧密，因此学生的综合能力无法应对如今复杂系统的工程问题，难以满足用人单位的需求[5]。 

1.2专业设置缺乏特色 

随着对智能科学与技术专业的深入理解，人们逐渐认识到这个专业的重要性和光明前景。近几年，设置这个专业的高校正在迅速增加。然而，深入分析这一新专业的高校分布和地域分布，设置该专业的高校有“985”高校、教育部“211”工程重点建设高校、地方重点建设高校；而地域分布更为广泛，在北京、天津、湖南、杭州等多个区域[6]。智能专业的这种不同水平的高校分布和地域分布决定了每个学校的专业设置应该具有自己的特色，应该适应我国产业、经济结构多样性和地区发展不平衡性的需要。因此，院校不问自身条件如何，不看当地经济发展和产业结构如何，使得智能专业的办学模式和专业设置大规模趋同的现象应该得到充分的重视。 

1.3缺乏对学生创新意识的培养 

虽然近几年本科教育模式正在大力革新，如2010年国家层面开始实施的“卓越工程师”教育计划，但是本科教育的填鸭式教学模式仍然广泛存在，使学生被动地学习，以应付考试。这种模式的后果只会导致学生死记硬背，创新意识薄弱，造成了学校培养和实际需要的严重脱节。 

2优秀工程创新人才培养的途径探索 

根据目前智能专业中工程实践和课程设置存在的问题，我们提出了下面的解决方法。首先，根据学校的现实情况设置工程实践的培养目标；其次，根据课程设置的不足提出课题组制度和以点带面制度，作为课程设置的有效补充；最后，结合智能专业较新的专业知识实施创新型选题。通过有效实施这三个方法，培养优秀的工程创新人才。 

2.1差异性培养目标 

培养目标是实现优秀工程创新人才的关键。差异性培养目标是培养学生成才的本质属性，孔子早就说过“因材施教”的理念。所以，对智能科学与技术这个新专业来说，由于它仍处于快速发展和完善之中，尤其是不同类型高校又有实际情况，因此应该制定具有差异性和多样化的培养目标。比如说，研究型大学要致力于培养工程研究型、工程创新型的高端人才，以培养学术研究型的科学家、研发人员和设计工程师为主；而教学型大学工程人才的培养目标定位要突出应用型，以服务地方经济建设为主，培养从事工程施工和管理的工程人才。 

差异性培养目标不但体现在不同地域和不同类型的高校之间，即使在同一所高校，也应根据学生的兴趣和实际情况确定不同的培养目标。具体来说，即使是一个班级的学生，他们的兴趣和目标也不尽相同，如有的学生立志学好英语，有的学生准备全力以赴考研不顾其他，有的学生准备把自己的兴趣当做追求目标。因此，充分考虑和尊重学生目标的差异性，是培养创新人才的一个前提。 

2.2改革培养方式与途径 

目标确定以后，接下来就涉及到优秀工程创新人才培养如何实施的问题，其核心是让学生得到充分的工程训练，调动学生的积极性、主动性。实际操作过程中，教师可以把学生真正放到竞赛的赛场上，如参加教育部“质量工程”建设的物联网创新创业大赛、“挑战杯”设计大赛、“盛群杯”单片机创新设计竞赛、“飞思卡尔”智能车竞赛等。这些竞赛都是以创新为主要诉求，课题的名称自拟。因此，通过这些比赛，学生们可以从选题、制作、参赛、完善作品等多个环节体会工程创新的全过程，大大提高工程实践能力，为成为工程创新人才打下坚实的基础。如何根据智能专业的特点，并结合各种创新竞赛，来实施这样的工程训练呢？通过下面两种制度可以有效实现。 

第一，实施课题组制度。即把智能系的学生分成多个课题组。如我校的第一届学生分成了7个课题组，每组4～5人，在课题组的基础上实行导师制，每位导师可带1～2组。课题组的培养目标是培养学生独立提出问题的能力、独立解决工程实际问题的能力、科学研究能力和科技开发及组织管理能力。但是，有一个前提，课题组制度要保证让学生广泛参与，这样才能最大可能和最大范围地培养优秀工程创新人才。因此，实施下面的以点带面制度，对保证学生的参与广度和培养质量非常必要。 

第二，实施以点带面制度。随着智能专业的快速发展，学生越来越多，课题组越来越多，但教师的精力毕竟是有限的，难以指导太多课题组的学生。我们采用以点带面制度来解决这个问题。从横向方面看，我们采用组长负责制和核心组员制，每个课题组的组长和核心组员由能力相对较强的学生担任，作为导师和课题组组员之间的联系纽带，导师仅仅将相关的课题任务传达给他们即可。这样既能够大大降低指导教师的工作量，也能够充分调动学生的积极主动性和自主性，锻炼他们独立解决问题的能力和团结协作、组织管理的能力。从纵向方面看，在课题组还涉及到不同年级的情况下，以点带面制度就是核心组员指导低年级学生。这样就实现了同一年级之间、不同年级之间的良性循环，保证无论那个年级的课题组，总有一个核心组员在指导，而指导教师一般仅仅亲自指导核心组员，最终实现使用指导教师的有限时间，而使学生的收益最大化。以点带面制度保证了教学指导质量和学生深入、广泛、全过程参与工程训练活动，从而锻炼他们的工程创新能力。

2.3重视对学生创新实践能力的培养 

创新是教育部实施的“质量工程”的核心。对智能专业的学生来说，创新的核心是创新意识和选题。该专业学生一般会接触到最新的智能传感技术、智能控制技术、智能执行技术、智能信息处理技术。这些新的技术自然带来一批新的元器件和新的信息处理方式。因此，使用这些新的元器件和新的信息处理方式，结合我们的生活需求，就比较容易实现具有创新性的选题。选题确定后，就可以采用课题组的方式和以点带面的模式，通过“实践学习”方式，将专业理论的学习与科研实践紧密结合，在项目实践中增强学生的自主学习能力、创新思维能力和实践动手能力，促进学生的综合素质发展，最终培养一批兼具创新力和领导力的精英之才。 

通过以上三个方面的实施，智能系的几个课题组在“挑战杯”、“盛群杯”单片机创新设计竞赛等创新类比赛中制作出很有创意的作品，应用了智能专业的许多知识，取得了优异成绩。这极大锻炼了学生的工程创新能力，初步达到了工程创新人才培养的目标。 

3结语 

在国内各个专业普遍重视工程创新人才培养的大环境下，笔者为培养优秀的工程创新人才提供了一种思路和方案。笔者提出差异性培养目标、课题组制度和以点带面制度，并把这些方法应用到智能系学生的工程能力培养上，确立了学生的自我管理方式。学生做出了优秀的创新作品，通过在创新竞赛中的全过程“实践学习”，增强了实践动手、团结协作和组织协调等工程能力，最终成为能够提出创新问题并有效解决问题的具有工程创新能力的人才。该方法具有较强的实践价值和良好的效果，初步达到了将智能系专业学生培养成为工程创新人才的培养目标。 

 

参考文献： 

[1] 蒋新松. 智能科学与智能技术[j]. 信息与控制,1994,23(1):38-39. 

[2] 杨鹏,张建勋,刘冀伟,等. 智能科学与技术专业课程体系和教材建设的思考[j]. 计算机教育,2010(19):11-14. 

[3] 魏秋月. 关于智能科学与技术专业人才培养和学科建设的思考[j]. 教育理论与实践,2009,29(9):18-19. 

[4] 王万森,钟义信,韩力群,等. 我国智能科学技术教育的现状与思考[j]. 计算机教育,2009(11):10-14. 

[5] 王玺. 如何培养具有时代特色的优秀工程师[j]. 上海工程技术大学教育研究,2008(4):7-11. 

人工智能专业篇3

自2006年以来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展迎来了第三次浪潮。谷歌、IBM、百度、腾讯等商业巨头的参与，使得人工智能方向的科学研究从学术界的沙盘模拟演变为大规模团体实战[1]。2017年是中国人工智能战略驱动的最为关键的一年。3月，人工智能首次被写入政府工作报告。7月，国务院重点指出人工智能技术和产业的发展规划，即推动新一代人工智能技术的产业化与集成应用，发展高端智能产品，提升智能制造水平[2]。10月，报告指出促进人工智能和实体经济深度融合的战略方针。12月，工信部印发促进新一代人工智能产业发展的三年行动计划，旨在加快制造强国和网络强国建设。这一系列政策与方针都将人工智能作为重要的国家科技战略规划，为人工智能的发展布局提供了明确的时间表和路线图。

人工智能在国家战略层面地位已然举足轻重。人工智能方面的人才需要掌握系统而庞大的知识体系，涉及脑科学，数学、计算机等多门学科，这已经超出当前狭义计算机专业的培养内容。为加快人工智能方向的人才储备，2018年4月，教育部要求高校在计算机科学与技术学科设置人工智能方向，形成“人工智能＋X”的复合专业培养新模式[3]。2018年，教育部正式批准35所高校首批建设本科人工智能专业，2019年9月首批人工智能专业的本科新生入学。到2020年，基本完成高校科技创新体系建设和学科体系的优化布局以适应新一代人工智能技术发展，在计算机大类专业下以人工智能为视角探讨本学科所应具备的新的内涵与外延。

目前，高校计算机专业采用的宽口径培养模式，在人工智能方面的人才培养具有相当的局限性，以至于高度浓缩到了仅仅给学生做高级科普的程度。学生难以全面深入地掌握人工智能知识技能，难以具备解决企业关键问题、适应产业发展趋势的能力。因此，在计算机大类专业下发展人工智能学科体系，独立建设人工智能专业，培养卓越的领域人才是当下人工智能战略发展的刚性需求。

二、人工智能产业发展现状

我国的人工智能发展仍处于探索阶段。图1显示了2017年全球高科技企业AI团队的规模统计数据。从图1可以看到，谷歌，微软等国外高科技企业，在AI团队上均有千人以上的规模，相较于国内行业领军者百度或腾讯等企业，领先幅度达到数倍之多。这一现象表明，我国在人工智能人才的储备上存在着巨大缺口，如何培养高质量、高水平、高素质的人工智能方向专业人才，是我国当前互联网、信息行业教育方向中一个亟待解决的重要命题。

图1 2017年全球高科技企业AI团队规模

图2 全球AI领域高校数量分布

我国各重点大学早就展开了许多人工智能相关技术的研究，只是当时人工智能一般会放在研究生教育中，作为计算机科学、互联网信息技术等专业的一个研究方向进行具体探索。人工智能领域研究及学科建设方面都有着广泛而坚实的基础，教研成果丰富，师资力量雄厚。响应人工智能国家战略，我国各重点大学责无旁贷。

围绕人工智能专业建设，本文分析了国内外人工智能相关专业招生和就业现状，提出在计算机大类专业下建设人工智能的专业内涵，明确了人才培养目标，构建出有层次的课程体系架构。期望开拓出一条适应我国人工智能领域发展现状的人才培养模式，为人工智能学科体系布局做出贡献，有望为中国高等教育人工智能人才培养探索一条新的路径。

三、国内外人工智能相关专业招生及人才就业情况

一个领域的竞争归根结底是人才的竞争。人工智能的蓬勃发展造成了人工智能软硬件设计、算法设计、工程管理等各方面人才的稀缺。早在2016年的相关数据显示，中国人工智能的技术人才储备与市场需求之间存在着500万人的缺口。全球AI研究及直接从业者约有30万人，主要分布在高校、AI新兴企业、科技巨头以及其他领域。图2给出了截止2017年末，全球在相关人工智能相关领域高校专业的分布情况。全球主要有293所具有人工智能研究方向的高校，其中美国高校较早地开展了人工智能研究，占据全球的57.3%，一枝独秀。加拿大、中国、印度、英国等国家位于第二梯队，有着较大的提升空间。

国内外相关专业招生情况为人工智能专业的建设提供了一条认识与理解的渠道。斯坦福大学在人工智能领域居于世界领先地位，它在人工智能方面的本科教学涵盖的课程全面而前沿，包括计算生物学、语音识别、认知和机器学习等。学校授予计算机科学理学学士学位。加利福尼亚大学伯克利分校在研究生设置了计算机科学理学硕士学位，内置认知科学技术和人工智能相关的课程。卡内基梅隆大学拥有世界首屈一指的机器人技术，其计算机学院设有专门的机器学习系，包括机器学习辅修和统计机器学习专业。目前，国外高校还未直接将人工智能作为专业应用于本科学生培养。

人工智能的就业前景在当前相当广阔，人才市场需求亟大，但是大多集中于计算机视觉和语音识别等热门应用领域，造成其他领域的人才相对匮乏。国内的信息产业升级，互联网行业的转型，服务业、工业的智能研发都需要大量的人工智能专业人才。自2017年5月中国科学院大学成立人工智能技术学院以来，国内很多高校紧跟步伐，在人工智能人才培养上争相布局。清华大学计算机系从大一下学期开始，引导学有余力的学生进入智能技术与系统国家重点实验室或相关科研机构，跟随导师从事科研工作。北京大学开设的智能科学与技术专业主要建设机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。北京航空航天大学、上海交通大学和北京交通大学新设的人工智能研究院均是针对研究生集中培养。南京大学在2018年正式成立人工智能学院，由周志华教授任院长，建设机器学习与数据挖掘和智能系统与应用两个本科专业。

国内外大学本科教育阶段，都还未针对人工智能专业人才进行系统性、独立性地培养。我国每年人工智能方向的毕业生约2万人，远远不能满足市场对人才的需求。成都市人社局的报告明确指出，在成都市人工智能产业中，AI架构师、算法工程师、仿生机器人研发工程师等9类人才紧缺指数达到最高级别。本科教育阶段是学生掌握基础知识技能、形成科学思维、塑造人生价值观的黄金时期。因此，电子科技大学在本科计算机大类专业下开设人工智能专业进行优势提升和改进，直面国家战略需求，紧贴行业形势，为人工智能领域的发展增强年轻的生命力，为国家社会培养人工智能人才提供优质的平台和孵化园，为学生成材孕育强大的基础和肥沃的土壤。

四、人工智能专业建设探索

（一）把握专业建设内涵，明确人才培养目标

国家战略需求、社会人才缺口等宏观背景，是设立人工智能专业的必然因素。长久发展与传承，把握专业建设内涵和人才培养目标是教育的灵魂所在。在筹备人工智能专业的过程中，首先需要明确在计算机大类下建设人工智能专业的意义。自1956年约翰·麦卡锡等科学家正式提出人工智能学科以来，人工智能已逐渐发展成为一门广泛交叉的前沿科学。以计算机学科门类中各专业为基础，吸收生物科学、数学、哲学、文学等学科关键知识，不断促进人工智能学科的前向延伸和拓展。人工智能虽然是多学科融合发展的领域，但是它强调推理、知识、规划、学习、交流、感知，具备影像辨识、语言分析、人机对抗等计算机领域典型应用场景，与其它专业区分明显。同样的，人工智能的学科交叉特性明显不同于目前计算机大类下分的如大数据、信息安全等其他专业，应当作为计算机下独立的学科分支进行探索与研究。

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图3 人工智能专业人才培养的基本要求

人工智能旨在模拟人的意识与思维过程，智能信息处理是它的主流研究和产业化应用方向。其主要的研究内容包括语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。近年来，人工智能在经济政治决策，控制系统，仿真系统等应用场景中得到了愈加广泛的重视。无论是从科学技术发展历史，还是从当今新时代新经济发展趋势来看，增设人工智能专业具有十分明显的合理性、迫切性。国内的许多高校将相关专业设置于自动化大类下，没有考虑到由于互联网、大数据等新技术领域带来的影响和冲击，难以强调并突出人工智能自身理论和技术应用，不能很好地满足工业界普遍趋势所提出的人才需求。

面向国家“创新驱动发展战略”与“新一代人工智能发展规划”的重大需求，本文详细剖析了相适应的专业人才培养的基本要求。本文创新性地提出人工智能专业人才所需的各项基本要求，如图3所示。优秀的人工智能方向专业人才应当具备个人素养，创新实践，领导才能以及专业技能四个基本方面的能力。从这四个方面出发，全方位引导与培养学生具备良好的个人素养、扎实的人工智能专业技能、突出的创新实践能力和卓越的领导才能，有效地成长为国际一流工程师、科学家和企业家，在我国人工智能产业发展中贡献力量。

（二）构建课程体系架构，明确毕业评价要求

人工智能专业规划必须清晰、目标明确。在课程设置方面，以学生素质为核心完成课程体系架构设置，构建完备的专业人才培养方案。教学任务分配层次分明地落实在课程实施上，开发严整的教学培养体系。课程体系架构有四大类模块，详细分为公共基础课程、计算机学科基础课程、人工智能专业课程和实践进阶课程。四个模块相互依赖，公共基础课程、计算机学科基础课、人工智能专业课程层层深入，筑起坚实的知识体系高墙，教学过程步步为营，培养学生从基础到专业的能力思维。公共基础课程扎实培养学生基础的人文素养和数理知识，掌握数理相关的建模、仿真、测试与评价过程，完成高中到大学的自然衔接过渡。计算机学科基础课程以硬件类、软件类与计算工具类课程为类别划分，从三个方面循序渐进地培养学生掌握计算机领域的核心知识。学科基础课程侧重于对计算机底层知识、人工智能数学基础能力、计算机原理的教学，为大二专业课程打下坚实基础。

人工智能专业课程下分为核心类、技术支撑类和平台类课程，核心类课程引领学生熟悉人工智能知识基础、行业技术和核心理论。在研究人工智能的众多分支领域中，学习技术支撑类课程力助学生把握成熟的技术和模型。平台类课程基于智能机器人研究创新开发平台，进行智能制造和设计。这些理论课程锻炼学生获取知识、应用知识和创新思维能力，使之为从事人工智能理论研究、技术开发与创新实践保驾护航。

实践进阶课程可以检验学生对理论知识的掌握深度。实践课程与教学贯穿人工智能专业学习始终，以开发动手能力、发掘创新思维、塑造科研精神为目的，培养学生在理论实践、创新创业、合作领导多方面的才能。首先，人工智能专业实验全面覆盖所开设专业的课程。其次，综合素质实践、专业实习、基地实践、毕业设计等环节逐渐帮助学生将课堂知识转换为科研与工程能力。此外，鼓励大二以上的学生加入实验室参与科研，使科研与教学相互融合促进。为学生构建创新实践平台，校企合作的实践实训机制保障了学生真实地了解企业发展动态和社会需求。在人工智能理论与技术两方面都能提升学生的创新实践能力，尽早地明确未来发展方向，制定生涯规划。目前，许多高校学生为了快速迎合时代需求，对人工智能领域浅尝辄止，缺乏扎实的基本功与充分的研究成果，急于求成，在求职过程中屡屡碰壁。因此，学校应提供最大帮助与支持，让学生明确研究方向，鼓励学生在国内外继续深造，成为人工智能领域有真材实料的人才。

国家社会的需求在动态发展，学生受到的教育和训练也应有明确的规划。现阶段的专业培养，对学生的要求应当不仅局限于四年知识的系统传授，更多地要求学生锻炼综合知识，专业技能，创新实践，自我修养等几个方面的能力，使学生成为在人工智能领域独当一面的栋梁之才。

综合知识方面，培养学生具备坚实的人文社科基础知识；具有正确的道德观、社会责任感和工程职业道德；具备数学、自然科学以及人工智能相关基础学科的知识，具备在经济学、管理学等可能应用领域的基本知识，培养学生全方面、多元化的科学素养。

人工智能技能方面，培养学生具备扎实的人工智能专业基础知识，能够针对典型应用领域的复杂工程问题和需求，结合人工智能相关原理与技术，设计系统级或单元级的解决方案。了解人工智能技术前沿研究的状态及趋势，能够基于科学原理并采用科学方法对工程问题进行研究，包括建模、算法设计、程序实现及实验、进行实验收集数据、分析与解释数据以及通过信息综合得到合理有效的结论，加强学生对专业知识的深入理解，分析应用能力。

创新实践方面，借助案例分析、项目设计、科学研究、创新实践竞赛等方式，让学生掌握基本的创新方法，具有创新意识和态度，能够提出创新性的技术路线与方案，并具备较强的方案实现与分析能力。从信息产业、医学、生物学、经济学等实际应用出发，锻炼学生结合面对多样化的应用场景的理论结合、模型设计、实验分析能力。

自我修养方面，让学生对学习过程进行不断的探讨与思辨，组织学生参与知识技术的分享讨论，培养学生在知识综述、工程设计和沟通辩论的能力。通过综合性的实践项目，学生具备充分的组织管理能力、语言和文字表达能力、人际交往能力以及在团队协作能力。培养学生对学习的正确认识，不断适应发展的意识，具备国际视野、跨文化交流、竞争与合作能力，最终成长为人工智能产业的高级人才。

人工智能专业的毕业生可选择继续在人工智能领域深造，进行更深入地研究，或是于信息产业高新技术企业、科研院所、政府部门等行业就业，从事人工智能的技术研究、系统研发以及工程管理和教育等工作。成为该领域的软硬件高端工程师、交叉学科的应用架构师、创新创业家、算法研究与理论创新科学家，为国家科技进步贡献重要力量。

五、结束语

人工智能专业篇4

关键词：智能建筑；工程监理

近年来随着智能建筑的迅猛发展，智能建筑工程监理也日益成为工程监理的一个课题，成为工程建设的一个焦点。同时，智能建筑工程涉及管理部门多，跨专业多，新技术、新产品推出快，监理人员应如何应对？下面笔者结合自己的一些工程监理经验及思考谈一下智能建筑工程监理的几个重点。

一、监理人员应深刻理解智能建筑和智能建筑工程的含义。

1.智能建筑的由来

1984年1月，美国哈特福德市将一座旧金融大厦进行改建，实质是在传统建筑的基础上增加了大量的自动化系统。改建后的大厦，称之为都市大厦。智能建筑这一名称从此出现。从第一座智能建筑诞生到现在，世界范围内，包括中国，智能建筑得到了长足的发展。

2.什么是智能建筑

智能建筑是通过信息技术、自动控制技术、人工智能技术等与传统建筑技术的结合，使传统建筑具备一定程度的自动化和人工智能化，能够自动或智能化地实现和提高安全、便捷、舒适、节能、环保、美观等传统建筑要求的建筑物，以及提供传统建筑物所不能提供的服务。智能建筑是建筑技术与信息技术、自动控制技术、人工智能技术等结合的产物,是有智能化集成系统的建筑。

3.智能建筑与传统建筑的区别

因为无论哪种建筑物都是供人使用的，而对安全、便捷、舒适等的要求内在的存在于建筑的使用要求、建设、设计、施工等内容中，并非智能建筑所特有。智能建筑与传统建筑的根本区别在于实现这些功能的方式和能力的不同。

从理论上说，智能建筑是具备一定程度的自动化和人工智能的建筑。若把智能建筑比作一个人的话，目前建筑中的信息中心机房就是大脑，综合布线是神经系统，各类监视系统和传感器类似于人类的感官系统，各类执行机构则相当于人类的手和脚。

4.什么是智能建筑工程？

智能建筑工程是使传统建筑具备智能化的的工程，是整个建筑工程的一个有机组成部分。在>（GB50300-2001）中，智能建筑工程被列为建筑工程的九个分部工程之一，包含通信网络系统、办公自动化系统、建筑设备监控系统、火灾报警及消防联动系统、安全防范系统、综合布线系统、智能化集成系统、电源与接地、环境、住宅（小区）智能化系统共10个子分部工程，每个子分部工程又包含若干分项工程，共38项。其功能是实现建筑物的智能化，或增加传统建筑所无法实现的智能化功能。

5.智能建筑工程与信息工程的区别

智能建筑工程和信息工程都包含大量的信息技术和设备，但智能建筑工程是建筑工程的有机组成部分，应该是一个与结构、装饰、安装等专业并列的专业，这是智能建筑工程与信息工程的根本区别，不具备这个特点的弱电工程不能称之为智能建筑工程，而应当归于其它行业，如信息产业工程、机器人产业工程等。

二、专业监理人员要具备一定的综合素质。

1.要具备较强的弱电专业知识。由于智能建筑工程涉及大量的弱电设备及软件，作为专业监理人员必须具备较强的弱电专业知识。当然，监理工程师很难做到样样精通，主要应掌握各系统、设备和软件的外部特性，重点是功能特点、调试方法、安装要求、接口界面和安装环境、系统接地等内容。

2.要具备一定的土建、安装、装饰等建筑施工知识。由于智能建筑工程施工必然伴随与其它建筑专业的交叉配合施工，因此，要求监理人员还要具备一定的土建、安装、装饰等建筑施工知识。

3.要具有较为丰富的工程实践经验。

4.要具备较强的工程综合管理能力。

三、监理人员要了解所监理项目的具体智能化功能需求。

智能建筑依据使用功能不同可以分为办公建筑、商业建筑、文化建筑、媒体建筑、体育建筑、医院建筑、学校建筑、交通建筑、住宅建筑、通用工业建筑等若干类，就算同一类建筑对建筑的智能化需求也不尽相同。监理人员必须深入了解所监理项目的设计意图、业主要求，掌握项目的功能特点。只有这样才能有针对性地做好智能建筑工程的监理工作。

四、监理人员应了解智能建筑工程的特点。

智能建筑工程有着与传统建筑工程不同的一些特点，工程监理人员只有充分了解这些特点，才能有针对性地高效率地进行监理工作。

1.设计单位与施工单位的一体化

由于智能建筑工程专业性强、发展快，一般设计院对此类专业人才较为缺乏，往往将此专业设计留待施工单位深化设计，施工招标也往往将设计和施工一起发包。因此实际施工时设计和施工经常是一个单位。施工单位有可能从自身的利益出发进行设计，这要求监理人员站在业主的角度对工程设计进行审核把关。

2.涉及管理部门多

智能建筑工程建设除按照传统工程一样要接受建设主管部门管理、遵守相关建设法律法规外，部分专业还要接受一些其它部门的管理。

消防工程的设计、施工、验收要接受当地消防局的管理，消防验收要由消防局按照相关法律、法规的要求进行消防验收，合格后方可使用；

安全防范工程的设计、施工、验收要接受当地公安局的管理，安全防范工程验收要由公安局按照相关法律、法规的要求验收合格后方能投入使用。

卫星电视按照《卫星电视广播地面接收设施管理规定》（国务院第129号令）申请验收。

监理人员应积极协助业主按照相关要求履行建设程序，以免业主因不了解相关要求而造成不必要的损失。

3.专业性系统功能检测多

智能建筑工程的系统多、功能复杂，且专业性强，其功能是否达标需要由专业人员并配备专门仪器检测。根据检测要求，一般将智能建筑工程大致分为以下系统：

通信网络系统、办公自动化系统、建筑设备监控系统、火灾报警及消防联动系统、安全防范系统、综合布线系统、智能化集成系统、电源与接地、环境、住宅（小区）智能化系统等。每一系统又可能包含若干个子系统。

监理人员必须通过对一个个系统进行专业化的检测来检验工程是否合格，不能仅凭感官认识来判断。

4.系统复杂，调试运行周期长，工作量大。

智能建筑系统往往功能复杂、涉及其它专业多，因此往往需要较长的时间调试运行。

监理人员必须充分考虑到智能建筑系统的复杂性和系统调试周期长的特点对工程工期的影响，积极采取必要措施以免影响整个工程的竣工验收。

五、监理人员应严格按照建设工程监理的基本程序开展监理工作

人工智能专业篇5

1．1完善相关法律法规

－于我国的智能化建筑领域许多方面尚不完善，行政管理部门的政策法规制定也不能完全适应智能化建筑领域的发展要求，要在对我国智能化建筑领域进行充分调查研宄之后，大力推进智能化建筑领域法律法规的建立和完善，？以法律形式保障智能化建筑领域持续、健康、稳定发展，由政府启动行政资源，对智能化建筑的技术发展情况和施工管理水平进行充分调査研究，组织各类社科机构和高等学校专业技术人员，与智能化建筑领域专业技术人员和施工管理人员进行沟通交流，将这些交流意见总结成文字的形式加以保存和推广，为智能化建筑领域法律法规的制定和完善提供理论基础，m要加大气量对智能化建筑领域的专业技术进行总结与归纳，并以法律形式保障这些知识产权的合法利益，涉及到智能化建筑的硬件设备，必须严格按照相关标准与规范执行管理，保证智能化建筑的重要部位安全可靠，还要规范智能化建筑性能考核和建筑质量考核的标准，以法律形式统一规范，促进业内交流沟通、人才流通和资源整合，要保证建筑内部各功能的有效发挥，确保建筑设施齐备，在对智能化建筑进行性能测试和功能评估时，要充分利用现代化高科技手段，对智能化建筑的性能和功效进行准确测量，既保证了施工方利益，也保证了工程的顺利进展。

1．2提高技术人员素质

智能化建筑是对建筑科技含量要求很高的工程，m对建筑施工专业技术人员的素质要求很高，智能化建筑领域覆盖面广，相关专业技术人才必须具备全面的专业技能，由于智能化建筑专业技术人员工作量大，工作专业化水平高，专业技术人才的素质对智能化建筑的质量和性能具有决定性作用，为确保客户满意程度，必须进行对专业技术人员素质的培养。专业技术人员必须充分认清客户的需求，按照客户的实际需求，进行智能化建筑的规划和设计，严格按照既定施工方案，对建筑的各项性能认真考察，当前，我国智能化建筑领域专业人才匮乏，这既需要充分重视并帮扶现有的专业技术人员，又需要各级政府部门加大力度培养智能化建筑领域全能型人才。

1．3采取科学方式吸纳人才

由于当前智能化建筑领域专业技术人才稀缺，一旦某些专业技术人才离职，将对正在进行的智能化建筑施工产生较大影响，因此，智能化建筑团队的管理层和决策层，要制定科学的经济激励制度，保障专业技术人才的工作积极性和对本工作的高度热情，避免因为人才流失而造成工程质量下降和工程竣工日期拖延，要重视知识产权的保护，施工团队对已经形成成熟理论的施工方案，要严格保护其知识产权，以法律形式确保施工方案设计者的合法权益，在征得设计师同意的基础上，将不同设计方案进行整合互补，以期形成本公司独有的设计性优势。

2结束语

在我国城市化建设不断推进的今天，许多大中型城市都在进行智能化建筑的施工，对智能化建筑的施工管理情况进行充分了解，有助于保证智能化建筑施工的科学高效，智能化建筑规模较大，结构较为复杂，这使得施工团队必须充分重视对人才的保护与培养，对现有智能化建筑领域充分暴露出的问题，要严格按照法律规范进行整改和调整。

人工智能专业篇6

关键词:人工智能；大数据；软件

1人工智能及大数据的概念

1.1人工智能

人工智能是一门利用计算机程序模拟人类智能的科学,其应用领域十分广泛,例如机器人、模式识别及专家系统等。人工智能的高科技产品,不仅实现了对人类思维的模拟,在某些方面还超过了人类。

1.2大数据

大数据是指海量信息的集合,一般用常规软件工具无法对其进行有效的采集、存储和处理,需要借助具有超强洞察力的大数据技术对其进行有效的采集、存储、处理、分析和共享。大数据技术能够有效地进行超大规模的并行处理,能够有效地处理结构化及半结构化的数据,具有较强的数据挖掘能力及分析决策能力。

2人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点

2.1知识更新能力

人工智能及大数据技术日新月异,需要软件专业技术专业人才具有较强的知识更新能力,较强的自主学习能力,以及较高的技术应用能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的自主学习能力不高,知识更新能力不强,亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点改进培养方案,增加相关课程,培养学生对新知识的理解和掌握尤为重要。

2.2创新思维能力

人工智能及大数据时代下,需要软件技术专业人才具备较强的适应创新能力,较强的开拓思维能力,以及较强的团队协作能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的创新思维能力较差,新知识更新缺乏主动性,迫切行,学习意识不强。亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点创新改革培养方案,确定切实可行培养策略是学科发展的需要和任务。

2.3大数据分析能力

人工智能及大数据对人才的大数据分析能力要求较高,主要包括数据采集、数据整理、数据描述、数据统计分析和深度学习等诸多方面的能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的大数据分析能力不够,不能很好地进行数据采集、存储、整理、描述、统计分析和归纳总结,亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点创新培养体系。

2.4软件开发及测试能力

人工智能及大数据对人才的软件开发及测试能力要求较高,主要包括软件分析、软件设计、软件实现和软件测试等方面的能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的软件开发及测试能力较差,不能够有效地开展软件的规划、分析、设计、实现与测试等环节,亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点提升学生的软件开发与测试的实践能力。

3建设策略

3.1转变教学理念,顺应人工智能及大数据时展要求

传统的教学理念已经不能适应人工智能及大数据时代的要求,亟需转变教学理念,从而适应人工智能及大数据时代的要求,进而提升软件技术专业人才的培养质量。在人工智能及大数据背景下,学校应深入分析人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点,从而有针对性的制定培养目标、培养任务和培养方案。在制定培养目标时,应着重考虑软件技术专业人才在人工智能及大数据时代应具备的能力素质。在制定培养任务时,应着重参考人工智能及大数据相关岗位的岗位要求。在制定培养方案时,应坚持以学生为主体,以学生为本,突出知识更新能力、自主学习能力、开拓创新能力、团队协作能力、大数据分析能力和软件开发及测试能力的培养。

3.2引导学生利用现代化、智能化的网络平台进行自主学习

为了更好地适应人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求,应引导学生利用现代化、网络化和智能化的Web平台进行自主学习,从而提升学生的知识更新能力、开拓创新能力、解决问题的能力和团队协作能力。首先,在人工智能及大数据背景下,网络上涌现了大量的人工智能及大数据相关的学习资源,但这些网络资源存在良莠不齐的现象,因此教师应该引导学生如何搜索、鉴别和使用这些网络学习资源。然后,教师可以引导学生自由分组开展人工智能及大数据相关的学习,通过兴趣小组的方式激发学生对人工智能及大数据的学习热情,提升学生的自主学习能力,提升在线学习的效率。最后,教师可以自建教学网站,对网络资源进行筛选和优化,使学生能够更好地进行网络学习。

3.3构建大数据分析课程体系,提升学生的大数据分析能力

人工智能及大数据对软件技术专业人才的数据分析能力要求较高,众多人工智能及大数据相关企业亟需大量的具有较高大数据分析能力的软件技术专业人才。因此,大数据分析能力是目前软件技术专业人才培养的重要内容,应适时构建大数据分析课程体系,进一步提升软件技术专业学生的大数据分析能力。首先,教师是教学的组织者,因此应注重教师的培养,只有提升了教师的大数据分析能力,才能更好地提升学生的大数据分析能力。然后,重点突出数据挖掘能力的培养,包括数据预处理能力和聚类分析能力等。

3.4构建实践课程体系,提升学生软件开发及测试的实践能力

人工智能专业篇7

关键词：智能科学与技术；课程体系；培养管理

1背景

智能科学与技术是当前科学研究和工程实践的理论与技术发展的前沿领域，智能科学与技术专业是一个多学科交叉的跨应用领域专业Ⅲ。智能科学技术的发展将把整个信息科学技术推向“智能化”的高度，这正是当代科学技术发展的大趋势，对于这方面人才的需求也越来越迫切。智能科学与技术培养掌握坚实智能科学与技术基本理论和系统专门知识，具备作为工程师或领导者及公民的良好人文修养，具有从事科学研究、工程设计、教学工作或独立担负本专业技术工作能力，深入了解国内外智能科学与技术领域新技术和发展动向，能结合与本学科有关的实际问题进行创新研究或工程设计的高级专门人才。

高校应稳妥发展与完善智能科学与技术专业的本科生教育，夯实本科教育基础并积极创造条件，大力开展创新教学，努力培养学生的创新意识、创新精神和工程实践能力，使之成为具有系统技术基础理论、专业知识和基本技能，良好科研素质和较强创造能力的智能科学与技术工程师。

2教学计划与教学管理分析

智能科学与技术属于计算机类专业，其必修课程设计原则是使学生具备计算机科学与工程的基础理论知识，尤其是大类专业招生教学的院校，通识课程主要是数学、物理文化基础，强调扎实的自然科学基础。专业教学的特色体现在专业必修和专业选修课程，专业必修课一般分为数学基础和专业课程。计算机类专业数学基础课程一般包括线性代数、微积分、离散数学、微分方程、概率与统计、数值计算等；专业课程一般包括程序设计基础、高等程序设计、数据结构、操作系统、计算机组成与结构、数字电路与逻辑设计等。

2.1学分

本科培养计划的学分中，国内外大学学分总数趋势是逐步减少，追求少而精。国内院校一般在130～190学分之间，如北京大学为150学分，清华大学为1 70学分，东南大学与浙江大学均为160学分，还有16学时为1学分的，也有18学时为1学分的。

中国台湾的大学一般在130学分左右。台湾交通大学最低毕业学分为128学分，其中必修课程须达76学分（共同必修58学分+资工组核心须达分+（资工组副核心课程学分+另2组核心课程学分）），专业选修本系课程须达12学分，其他选修课程须达12学分，通识课程须达28学分（含外语课程必修8学分）。台湾“中央大学”为136学分，台湾“清华大学”为136学分，其中必修和必选学分126，其他与导师商量决定。

美国的大学各校差异较大。美国的学分计算有4学期制、两长一短制及两学期制，其中加州大学伯克利分校为120学分，麻省理工大学为90学分，加州大学洛杉矶分校为186学分，斯坦福大学为180学分。

2.2教学管理

在教学管理上，斯坦福大学给学生提供了非常宽松的自由发展空间。新生入校后不分专业、不分学院。除了医学院和法学院学生需要经过一定的选拔程序外，本科生可以在入学后的前一个学期适当时候随意选择专业，并且选择专业后允许更改，只要毕业时满足专业培养方案即可。

国内的浙江大学是较早实行按大类招生的学校之一，分为大类培养、专业培养和特殊培养3类，前两年不分专业，按学科分类集中培养。

台湾的大学专业也是按大类完成前期的基础课程，再分小专业完成各学程，包括基础课、核心课和进阶课。

教学分组是现在的主流课程架构，也是体现专业方向的主要形式，分组课程是体现专业特色的课程组。国内清华大学采用的是分组教学；台湾的大学基本上采用的是以教学方向分组的方式，台湾的大学教学分为课程与修业、学分学程。

2.3实验与实践教学

计算机类专业各大院校都强调课程实验与实验教学，而目前课程该如何进行教学？这不仅是实验问题，如何以工程教育专业论证为目标，怎样使教学目标达到毕业要求是关键。做中学是主流实验教学方式，尤其是美国的大学，大作业体现的是实验与理论教学的结合，是考查学生是否理解理论知识的重要途径。学生不仅能够学习扎实的数学和计算机专业知识，还进行大量的实践创新训练。麻省理工大学、加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校、斯坦福大学都属于实践创新性教学模式。例如，斯坦福大学程序设计范式课程重点比较C、C++、Java的特点和难点，每1～2周有一次大作业，针对不同的任务，要求学生用不同的语言实现，使学生加深理解各类编程语言的应用场合；麻省理工大学的课程计划是必须先修12学分的实验课程，再修3门或4门核心课程，最后选择3门方向学科和1门关于该方向的实验课、2门专业拓展课。

3智能科学与技术课程体系分析

智能科学与技术课程体系在智能基础理论研究的基础上，需要安排基础性、通用性、关键性的智能技术研究，主要包括感知技术和信息融合技术；自然语言处理与理解技术；知识处理（认识）技术，包括知识提炼、知识分类、知识表示技术等；机器学习技术，特别是统计与规则相结合的学习技术；决策技术，即知识演绎技术特别是不确定推理技术等；策略执行技术，即控制与调节技术；智能机器人技术，特别是面向专门领域的智能机器人技术；智能机器人之间的合作技术；基于自然语言理解的智能人机交互与合作技术；智能信息网络技术。

国内最早创办智能科学与技术专业的学校包括北京大学，西安电子科技大学是第2批开始培养智能专业学生的院校。北京大学的本科教学计划中，专业必修课程（2分）包括：①专业数学/理论基础（15学分）：算法分析与设计、集合论与图论、概率统计A、代数结构与组合数学、数理逻辑；②硬件与系统基础（分）：数字逻辑设计、微机原理和信号与系统；③智能基础（5学分）：脑与认知科学与人工智能基础。专业限选课程（15学分）包括信息论基础、计算方法B、数字逻辑设计实验、微机实验、数据结构与算法实习、机器感知和智能处理实验、智能多媒体信息系统实验。选修组合课程（29～32学分）：学生按照自己的兴趣，参考智能的2个专业方向推荐专业课组合，自行选择，至少选修20学分的智能专业课程。公共核心+专业方向+新技术及其他：①公共核心课程（分）：智能科学技术导论、模式识别基础、生物信息处理、智能信息处理；②专业方向课程（11～15学分）：机器感知与智能机器人方向、智能信息处理与机器学习方向、新技术及其他。

西安电子科技大学智能专业主要课程包括电路分析理论、信号与系统、数字信号处理、数字电路及逻辑设计、模拟电子技术基础、微机原理与系统设计、数据结构、软件工程、人工智能概论、算法设计与分析、最优化理论与方法、机器学习、计算智能导论、模式识别、图像理解与计算机视觉、智能传感技术、移动通信与智能技术、智能控制导论、智能数据挖掘、网络信息检索、智能系统平台专业实验等课程及30多门选修课程。

建议各学校可以根据学院教学特色与实际需求，设计专业核心课程。北京大学偏重“信息处理”，湖南大学偏重“智能系统”，但需要强调的一个前提就是智能科学与技术专业属于大计算机类，更需要大EECS专业的基础。编程、电路、数学、数据结构、计算机系统这五大核心基础就是大EECS；其次是专业，计算机以系统结构、操作系统、网络、编译、数据库五大经典专业核心课为主，湖南大学的智能科学与技术专业强调系统，因此信号与系统、操作系统、嵌入式系统、人工智能是最基本的专业核心课，然后再分不同的分支。湖南大学智能科学与技术专业核心课程包括人工智能概论、机器学习、计算智能导论、模式识别、智能控制导论、智能数据挖掘、机器人学等；研究学位课程包括模式识别、人工智能等，主要体现为智能科学与技术基础（人工智能概论、机器学习、计算智能导论、模式识别）、核心（智能控制导论、智能数据挖掘）和应用（机器人学）。

4结语

（1）在课程计划实施过程中，教师需要遵循课程的时序图，即描述课程的进阶关系，从本科直到研究生，同时还可以实行一定的修课限制，如台湾交通大学计算机概论与程式设计和面向对象程式设计两科皆不及格者不得修数据结构与算法概论，若数据结构不及格不能修算法设计课程等。

（2）程序设计类课程用上机程序能力考试来设置合格条件，如台湾交通大学基础程式设计及格条件为通过“程式能力鉴定”，湖南大学则以CCF―CSP软件能力测试作为程序设计课程通过的考核标准。

（3）鼓励学生参与项目、竞赛等课外科技活动，如台湾“清华大学”的综合论文训练是由具有同等水平的项目训练成果或SRT（student research training）计划项目以及其他课外科技活动成果经认定后代替的。

（4）精炼的课程教学。核心课程应该精且必须加强课程实验，只有对方法和理论有正确的认识才能掌握这门课程，而动手完成实验才能真正融会贯通。麻省理工大学、加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校的学生具备扎实的数学和计算机专业知识后，都需要进行大量的实践创新训练。

（5）导师制度。哈佛大学学生在大一和大二学习数学和计算机入门的专业课程，在大三时申请导师，实行导师引导制。施行导师制需要落实包括专业介绍、修课指导、学科竞赛等，直至毕业设计，导师需要和学生紧密联系。

人工智能专业篇8

智能楼宇是多学科的高新技术的巧妙集成，大量高新技术竞相在此领域得到广泛运用。然而，21世纪的科学技术发展迅速，高新技术的变化可谓日新月异。通过楼宇智能化工程技术课程的改革，学生才能获得最新的知识和技术。加强专业课程的整合不仅能使对专业人才的教育更加倾向于重点，对学生的培训更有针对性，还能让学生在学习相关技术知识时不盲目，更有方向性。这样既能保证学生跟上时代要求不被淘汰，也能提高高职教育工作者的工作效率，从而为社会为国家输送优秀的楼宇智能化人才。

二 楼宇智能化工程技术课程改革的主要思路

1．理论知识的教授要遵循“必需够用”的原则

楼宇智能化工程技术涉及技术领域广泛，知识面广，要求投身于该领域的人才属于复合型的技能人才。随着时代的发展和社会的进步，必然还会有许多先进的科学技术运用到智能楼宇中。在这种情况下，教育工作者必须时刻关注行业发展动态，时刻更新知识技术信息库，保证学生所学的知识技能能够解决可能面对的所有问题。

2．课程教学的改革要遵循“任务驱动、项目导向”的基本原则

智能楼宇的诞生时间并不长但发展却十分迅速，社会对相关方面人才的需求十分迫切。为了满足社会在这方面的需求，尽快培养出合格的技术型人才，高职楼宇智能化工程技术课程的教学必须遵循“任务驱动、项目导向”的原则，在教学过程中使学生以完成任务的方式实现对知识技术的掌握，提高学生的专业岗位素养，使学生一毕业便能立刻投入到专业的工程建设中去。

三 楼宇智能化工程技术课程整合方法的初步探索

1．对教学课程知识进行整合、拆分及拓展，加强学生技能培养的针对性，适当拓展学生的综合能力

楼宇智能化工程技术专业涉及广泛，知识繁多，是一门多学科交叉的高新技术专业。若对所需学习的知识技术不加区分侧重，学生在学习时难免会因为教学内容的宽泛而感到压力大，导致学习方向、目的不够明确，毕业后的适应能力不强。所以，在楼宇智能化工程技术课程改革中应对一些基础专业课程进行整合。

2．加强实验实训基地的建设及应用，改善实验实训条件，增强学生动手操作能力

高职楼宇智能化工程技术专业的教学强调对学生专业能力的培养。学生对于专业知识技术的学习，不仅要在课堂上吸收理解，更要在实际操作中达到融会贯通、精益求精的境界。对于高职的教育工作者而言，加强实验实训基地的建设、积极推动学生到实训基地里去进行动手操作，让学生在练中学，学中练，不仅能最快地实现学生对于专业知识技能的掌握及应用，还能对学生的专业操作技巧进行实训培养，真正实现专业技术型人才的培养，使学生一毕业即能走向生产建设第一线。

3．积极引入项目教学法，将课程项目化、教师师傅化、学生工人化，注重学生职业岗位素质培养

在楼宇智能化工程技术专业的人才培养实践中，要求以“任务驱动、项目导向”为基本教学原则，这就要求学校不能单一靠自身对学生进行培养，而应走校企联合的模式，实现部分课程由安防行业有施工经验的经理或工程师讲解，充分利用实验实训基地的优势，增加校外实训基地见习时间。在教学过程中，教师要师傅化，学生要工人化。教师需将要解决的问题或是需完成的任务以项目的形式交给学生，引发学生对于项目的思考和探索，从而在教师的指导下，让学生按照实际工作的完整程序，共同制订计划，相互协作，运用所学到的知识技能完成教师交予的项目。在整个教学的过程中，让学生在一种职业氛围下进行专业知识技能的学习，得到职业技能的培养和锻炼，提升团队合作意识以及分析和解决问题的能力，从而提高学生的职业岗位素养，使学生毕业后尽快适应企业单位的工作环境氛围。

四 楼宇智能化工程技术课程整合中需要注意的问题

1．明确高职教育的人才培养目标，不给学生增加负担

高职教育下培养的楼宇智能化专业人才是需要毕业后直接走向生产建设第一线的人才，即以技术为主的人才，所以高职教育培养的目标定位于管理员及助理管理师层次。高职教育工作者在对学生进行培养教育时，应明确人才培养的目标，量力而行，不能对学生要求过高而增加学生的压力负担。

2．充分考虑社会市场需求，注重与实际相结合

在进行楼宇智能化教学时，不可盲目推崇国外的先进技术和理念，而应结合我国的社会环境、企业能力等实际情况，在充分了解企业市场的需求下，对学生进行对口教育。

参考文献

［1］张国伟.楼宇智能化工程技术专业人才培养定位的思考［J］.教育界，2009（2）

［2］蒙朕光.楼宇智能化工程技术专业技能型人才培养问题探讨［J］.高教论坛，2011（4）

［3］高曙光.高职院校楼宇智能化工程技术专业建设策略分析［J］.中国电子商务，2011（1）