高职人工智能数据工程技术专业教学解决方案（2025年新专业）

一、产业背景

‌人工智能数据工程技术是中国高等职业教育专科专业，于2024年12月列入《职业教育专业目录》，专业代码为510217，属于电子与信息大类和计算机类。

随着信息技术的飞速发展，人工智能（AI）已经从理论研究走向了广泛的产业应用。根据国际数据公司（IDC）和其他市场分析机构的报告，全球AI市场规模预计将在未来几年内持续快速增长，到2025年有望达到数千亿美元。中国作为世界上最大的互联网市场之一，在政策支持和技术积累的双重推动下，AI产业的发展尤为迅猛。中国政府出台了一系列促进AI发展的政策措施，包括《新一代人工智能发展规划》等，旨在加速AI技术的研发和产业化进程。

在当今数字化时代，数据被视为新的生产要素，是推动经济社会发展的关键资源。各行各业都在经历着由数据驱动的深刻变革，从制造业的智能制造到服务业的个性化服务，无不依赖于对海量数据的有效处理和智能分析。人工智能数据工程技术正是应运而生，它通过结合计算机科学、统计学、机器学习等多个学科的知识，以实现数据的价值最大化。

近年来，深度学习算法的进步、硬件计算能力的提升以及云计算平台的普及，使得AI模型训练变得更加高效和便捷。这不仅降低了企业采用AI技术的门槛，也为创业者提供了更多创新的机会。例如，边缘计算的发展让AI可以在更靠近数据源的地方进行实时决策；联邦学习则保护了用户隐私的同时实现了跨组织的数据协作。这些新兴技术的应用将进一步扩大AI的影响范围，并催生出更多的商业模式和服务形态。

面对如此快速变化的技术环境和社会需求，培养既懂AI又熟悉具体应用场景的专业人才显得尤为重要。人工智能数据工程技术专业正是为了满足这一市场需求而设立，它专注于培养学生掌握AI数据处理的核心技能，如数据采集、清洗、转换、建模和部署等方面的能力，同时注重法律伦理意识的培养，确保毕业生能够成为符合行业发展要求的高素质劳动者和技术型人才。

二、人工智能数据工程技术的核心组件与技术栈

人工智能数据工程技术的核心组件主要包括数据采集、数据预处理、数据存储与管理、数据分析与挖掘、以及数据可视化等关键环节。这些组件相互关联，共同构成了数据工程的技术体系。

• 数据采集：通过各种传感器、网络爬虫等技术，从各种数据源中收集原始数据。

• 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去噪、归一化等处理，以提高数据质量。

• 数据存储与管理：利用数据库、数据仓库等技术，实现数据的高效存储和便捷管理。

• 数据分析与挖掘：运用机器学习、深度学习等算法，从数据中提取有价值的信息和模式。

• 数据可视化：通过图表、报表等形式，将数据分析结果以直观的方式呈现出来。

技术栈方面，人工智能数据工程技术涉及Python、R等数据分析语言，Hadoop、Spark等大数据处理框架，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。掌握这些技术和工具，是成为人工智能数据工程师的关键。

三、高职人工智能数据工程技术人才需求

本专业致力于培养理想信念坚定，德、智、体、美、劳全面发展的高素质技术技能人才。学生需具备一定的科学文化素养，拥有良好的职业道德、精益求精的工匠精神和勇于探索的创新精神。同时，本专业强调增强学生的就业竞争力、初步的创业能力以及支撑其终身发展的各项能力。通过系统学习，学生将熟练掌握人工智能数据工程领域的专业知识和技术技能，主要面向人工智能、大数据分析、信息技术服务等行业的数据工程技术人才职业群。毕业生将能够胜任人工智能数据处理与分析、算法研发与优化、数据模型构建与部署、数据平台运维管理、人工智能应用开发及运维等工作，成为推动行业发展的高素质技术技能人才。

四、高职人工智能数据工程技术专业知识体系

高职人工智能数据工程技术专业旨在培养具备扎实理论基础和实践能力的技术技能人才，以满足当前及未来社会对AI领域专业人员的需求。该专业的知识体系涵盖了广泛的学科内容，既包括计算机科学与技术的核心课程，也涉及特定于人工智能（AI）和数据工程的高级主题。

五、以专业课程体系为核心进行实训基地建设

人才培养方案是专业教学的纲领性文件，也是日常教学活动的行动指南。它不仅定义了教育目标和课程设置，还指导着教师的教学方法和学生的学习路径。对于高职人工智能数据工程技术专业而言，构建一个科学合理的人才培养方案至关重要，因为它直接关系到能否培养出符合市场需求的高素质技术技能人才。

5.1优化人工智能数据工程技术专业课程体系结构

课程体系是人才培养方案的重要组成部分，其结构设计直接影响教学质量及学生能力的培养效果。一个优化的课程体系能够确保对学生的能力培养更加合理化、系统化和有序化，并且保障教学内容与教学方法的有效性。因此，建立一套以综合职业能力为导向的专业课程结构，配合实训基地建设，成为当前职业院校提高毕业生就业竞争力的关键策略。

5.2 将实践课程体系转化为实践教学体系

根据学生的实际情况和教学需求，结合人工智能数据工程技术专业的逻辑结构，对现有课程体系进行优化调整，确保教师教学更加高效，学生学习更加顺畅。通过这一过程，我们将实践课程体系成功转化为一个更为系统化、针对性更强的实践教学体系，以更好地服务于本专业的人才培养目标。

构建分层递进的实践教学体系

在人工智能数据工程技术专业中，实践教学被划分为基础实训、专业技能实训和综合项目实训三个层次，每个层次都设计了相应的核心课程和选修课程，以满足不同阶段的学习需求和发展方向。

（1）基础实训教学

核心课程：为学生提供必要的技术基础，包括但不限于：

l Linux操作系统：掌握Linux环境下的命令行操作、文件系统管理及基本脚本编写。

l 编程语言（Python）：深入理解Python语法及其在数据分析和AI开发中的应用。

l 数据库技术：学习关系型数据库（如MySQL）与NoSQL数据库的基本概念及使用方法。

辅助课程：补充基础知识，增强学生的综合能力，例如：

l 计算机网络基础：了解网络架构、协议栈以及网络安全的基本原理。

l 数据可视化工具：利用Matplotlib、Seaborn等库进行数据展示。

（2）专业技能实训

深化技能：在此基础上，进一步强化学生的专业技能，开设以下课程：

l 机器学习算法与应用：研究监督学习、非监督学习等多种类型的机器学习算法，并应用于实际问题解决。

l 深度学习框架：熟悉TensorFlow或PyTorch等主流框架，构建和训练神经网络模型。

l 大数据处理平台：掌握Hadoop、Spark等大数据处理工具，能够处理大规模数据集。

行业应用：针对特定领域的应用场景，设置相关课程，如：

l 自然语言处理：探索文本分析、情感识别等NLP任务。

l 计算机视觉：学习图像分类、目标检测等CV技术。

（3）综合项目实训

实战演练：通过参与真实的项目案例，让学生在实践中巩固所学知识，提升解决复杂问题的能力。这些项目可以来自校企合作单位的实际业务需求，或是由教师指导的学生自主选题。

创新创业训练：鼓励和支持学生参加各类竞赛、创业活动，培养创新意识和社会责任感。

通过上述分层递进的实践教学体系设计，我们不仅为学生提供了扎实的技术基础，还帮助他们积累了宝贵的实践经验，使其在未来的职业生涯中更具竞争力。这种从理论到实践的全方位培养模式，旨在打造一批既懂技术又擅应用的人工智能数据工程技术专业人才。

六、理实一体全流程教学

唯众以“微服务架构、数据处理与分析、AI算法应用”等核心技术为支柱，精心打造了助力学校高水平人工智能数据工程技术专业建设的唯众云课堂平台。该平台采用先进的微服务架构，将服务精准细分为公共基础服务、公共应用服务及专业应用服务三大板块。

公共基础服务涵盖了字典管理、banner展示、用户权限控制、文件管理、认证服务、网关管理、订单处理、视频转码、平台运营、学校运营、日志记录、登录验证及搜索功能等，为平台运行提供坚实支撑。专业应用服务则聚焦于KVM虚拟化、容器虚拟化、代码评测、工具集成、资源管理及开发环境配置等，满足专业教学的深度需求。公共应用服务则包括课程管理、考试服务、云盘存储、云资源优选、题库建设、活动组织、工具集成等，为师生提供丰富的教学与学习资源。

唯众云课堂平台通过微服务架构实现了因材施教和按需施教，教师可根据教学需求轻松实施个性化教学模式、具体教学内容及针对性教学流程，为Web前端框架、数据处理与分析、AI算法应用等教学提供精细赋能。教师利用平台可便捷地构建多层次、立体化的教学资源，拓宽学习渠道，激发学生参与学习的积极性，提升教学效率。同时，平台支持教师在家中、办公室或教室等不同环境下进行无差异备课，实现与学生的课前、课中、课后及校内校外有机结合的网络在线学习与在线实践操作，逐步形成课堂教学与云教学相结合的混合式教学模式。

在教学应用方面，唯众云课堂平台打破了校园时空与教学环境的限制，支持学生的远程学习与弹性自主学习，以及远程实训与弹性自主学训。平台充分利用KVM、容器等多种虚拟化技术进行精准化教学，根据教学内容选用不同的虚拟化技术、硬件资源（如GPU、CPU、算力等）及实验环境，针对C、Java、Python、HTML等软件开发语言及同一课程的不同阶段开展精细化教学。

此外，唯众云课堂平台可根据教学需求进行公有云、私有云、混合云等不同方式的部署，适应学校各种复杂的网络环境和资产入库需求，且性价比高、稳定性强。平台还将科研、技能大赛、1+X认证等全流程无缝衔接至计算机网络、智能化安防、物联网、人工智能等前端应用场景，高效开展具有多种功能的开放式、全流程、理实一体化的教学平台。基于唯众云课堂的“6+6”互动教学流程，为人工智能数据工程技术专业的教学提供了全新的视角与高效的解决方案。