信息安全与管理专业（人工智能方向）人才培养方案

淄博师范高等专科学校

信息安全与管理专业（人工智能方向）人才培养方案

（试 行）

 

为贯彻落实国家教育部、山东省教育厅职业教育系列文件精神，参照国务院《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35号)、教育部《高等学校人工智能创新行动计划》等文件指示，开设人工智能方向的专业教育。通过深入研究《教育部关于全面提高高等职业教育教学质量的若干意见（教高[2006] 16号）》和《教育部关于深化职业教育教学改革全面提高人才培养质量的若干意见（教职成[2015]6号）》等文件，经专业建设委员组充分论证和社会市场调研的基础上，结合专科培养人才的目标、方向，制定出符合社会实际需要，满足用人单位要求的人才培养方案。

该方案借鉴近几年来各大高校的办学经验，以学生的实际认真水平和学习能力为基础，结合专业特点，利用产教融合、校企合作的办学形式，开发面向人工智能、人工智能技术服务、机器人、机器人教育，涉及人工智能、大数据等领域的课程体系，为培养人工智能技术服务型人才、人工智能和机器人技术服务教育的应用型人才服务。

一、制定方案的主要依据

1、《新一代人工智能发展规划》(国发[2017] 35号)。

2、《高等学校人工智能创新行动计划》（教技[2018] 3号）。

3、《教育部关于全面提高高等职业教育教学质量的若干意见》（教高[2006] 16号）。

4、《教育部关于深化职业教育教学改革全面提高人才培养质量的若干意见（教职成[2015]6号）》。

5、《普通高等学校高等职业教育（专科）专业目录（2015）》 。

二、专业名称与专业代码

1、专业名称：信息安全与管理专业（人工智能方向）

2、专业代码：610212

三、招生对象、学制与学历

1、招生对象：全省范围，招收高中或中职毕业生，理工科非师范类。全日制学习。

2、学制：三年

3、学历：专科

四、培养目标与培养规格

（一）培养目标

本专业培养学生德、智、体、美、劳全面发展，掌握人工智能理论知识、应用技术，接受“AI+教育”项目实践及教育机器人技术服务应用能力的系统化训练，具备人工智能技术应用开发与大数据系统管理与维护等能力，能适应人工智能领域及教育机器人领域的教育师资，产品应用开发、系统集成与运维、产品销售与咨询、售前售后技术支持等岗位的高素质、应用型、技术服务型人才。

（二）培养规格

本专业是培养学生学习人工智能应用技术的基础理论和专业知识，学生能够从事人工智能应用、人工智能技术开发、人工智能教学、人工智能机器人管理及应用等方面所需要的基本训练，具备从事人工智能技术服务、人工智能机器人的教学、应用、开发、运维、推广的综合能力。本专业毕业生在知识、能力和素质等方面应达到如下具体要求：

1.知识结构要求

1)掌握必备的思想政治理论，科学文化基础知识；

2)掌握必要的人工智能相关理论知识和专业应用技能；

3)掌握人工智能在教育教学、应用、开发、运维、推广的综合能力；

4)能熟练控制人工智能机器人服务教育教学和教育教学管理等方面；

5)掌握教育教学的基本方法和技能，能设计和开发人工智能教学课程；

6)熟练使用Python工具，进行人工智能软件的开发和部署实施；

7)熟练掌握基本Linux系统的安装部署，搭建基本服务器，能使用Liunx作为人工智能的开发平台和实施维护平台；

8)掌握基本的数据库部署，使用SQL语言进行数据库查询和数据分析；

9)掌握人工智能开发和设计的基本技术，了解图像识别与视觉应用技术，语音识别与自然语言处理技术，机器学习与深度学习方法；

10)了解基于人工智能、大数据所需的技术内容，对未来技术的发展有基本的了解；

11)了解电气和机械自动化原理，掌握基于ARM的传感信息处理、工业机器人控制和PLC编程，可以进行电气和自动化简单设计和部署或机器人设计与操作维护。

2.能力结构要求

1)能够熟练进行口语和书面表达与交流；

2)具备探究学习和终身学习的能力；

3)具备团队合作能力；

4)具备本专业必须的信息技术和维护能力；

5)具备课程设计和开发的能力；

6)具备人工智能软硬件安装部署能力；

7)具备机器人技术开发，调试，操作，维护，保养能力；

8)具备人工智能技术的开发，部署，维护能力。

3.素质结构要求

毕业生身心健康；有良好的道德修养和机器人伦理道德，尊重生命、遵纪守法、诚信友善、乐于奉献；有高尚的民族精神，积极弘扬传统文化，热爱祖国，祟尚集体主义精神；有坚定的理想信念，拥护并贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想。

（三）就业面向与职业证书

1、就业面向：包括人工智能开发工程师，人工智能产品工程师，人工智能销售工程师、机器人应用工程师、机器人销售工程师（市场推广）、人工智能/机器人教育讲师（人工智能、创客教育机构运行策划）、机器人运维工程师、机器人产业公司的教育咨询（或驻校支撑教学服务）、Python开发工程师等，扩展方向包括工业机器人，智能制造工程师。

2、职业证书：

①华为人工智能人才认证证书(HCIA、HCIP、HCIE之一)。

②工业和信息化部颁发的《工业和信息化领域急需紧缺人才培养工程证书》。

③其他本专业对应的国家、行业、社会、企业中(初)级且经本人工智能学院认定的职业技能证书。

（四）人才培养模式

1、人才培养模式

以“育人为本、教产融合、校企融通、工学结合”为核心指导思想的“综合培养+项目引领+顶岗实习+产教融合”的人才培养模式。

2、培养模式内涵

综合培养：以人工智能为学习的中心点，形成人工智能+教育、人工智能机器人+教育、人工智能产业运维开发为主干线，辐射人工智能、大数据、云计算、区域链的领域面，实现学生综合能力素养。

项目引领：以工科思维为导向，结合企业一线高级工程师和学校一线教学团队，针对市场、企业的真实研究应用情况，制定项目教学为主的课程体系。立在培养学生将所学知识和技能应用于实际应用的能力，实现学生职业素养和职业能力的养成。

顶岗实习：基于2+1的人才培养机制，学生在最后一年深入企业实际岗位上进行实训（0.5）和实习（0.5）锻炼。从高校到社会无缝衔接，实训期间强化专业技能、职业素养及动手实践能力，实习期间真正履行其企业岗位的所有职责，独当一面，这对学生的综合能力具有很大的挑战性，也对学生的工作处理能力起很好的锻炼作用。

产教融合：联合行业龙头企业，将产业与教学密切结合，形成企业与学校相互支持，相互促进的培养模式。实现学生知识落地企业，技能服务产业的高素质人才培养。

五、课程设置

（一）本专业课程体系设置原则

依据本专业的岗位要求，基于产教融合，校企合作的办学理念，坚持德智体美全面发展的全面教育观和人才培养的全面质量观，设计并开发本专业的课程体系，具体依据原则归纳如下：

1.根据国务院《新一代人工智能发展规划》、教育部《高等学校人工智能创新行动计划》的文件精神，全面贯彻党的教育方针，培养学生在德智体美等诸方面全面发展。

2.课程设置重视人工智能专业素质的培养，加强程序设计与开发理论课、加强专业技能的实践训练。在科学文化知识、专业知识和基本职业能力等方面综合达到专科程度。

3.实行以课堂教学为主，理论课与技能课相结合，必修课与选修课相结合，学校教育与企业实训相结合，构建必修课、选修课和企业实训有机结合的课程体系。

4.根据学生的身心发展规律和认知水平，重视学生的个性发展，因材施教，注重培养学生的创新精神和创造能力，为学生发展个人兴趣与特长的途径，促进学生在全面发展的基础上形成专长。  

（二）工作岗位及职业能力需求分析

本专业培养的毕业生主要面向ICT互联网企业，互联网转型的传统型企事业单位，政府部门，教育部门等的需要使用到人工智能技术的岗位，包括，在人工智能技术应用开发、系统运维、产品营销、技术支持等岗位群，从事人工智能平台部署，数据分析，应用产品开发与测试、数据处理、系统运维、产品营销、技术支持等工作。岗位包括人工智能开发工程师，人工智能产品工程师，人工智能销售工程师等等。扩展方向包括工业机器人，智能制造工程师。

表1 ：信息安全管理专业职业岗位群

 

（三）主要核心课程介绍

1. 计算机网络

课程主要内容：计算机网络概述、计算机网络的体系结构、计算机局域网络、网络互联及建网技术因特网的重要协议、网络设备。

课程基本要求：通过学习本课程，使学生了解计算机网络的基本知识，掌握计算机网络的基本概念和原理；通过实验掌握主要网络设备应用方法。

2. 机器学习与深度学习

课程主要内容：机器学习基本知识、深度学习基本知识、典型的机器学习算法包括决策树、随机森林、人工神经网络、贝叶斯学习等、典型的深度学习算法包括卷积神经网络( convolutional neural network)、DBN和堆栈自编码网络(stacked auto-encoder network)模型等。

课程基本要求：通过本课程的学习要求学生达到掌握机器学习和深度学习基本知识的基础上，熟悉机器学习和深度学习的典型算法，并具备选取具体算法实现人工智能实际应用的目的。

3. 大数据与人工智能

课程主要内容：大数据基础知识、大数据处理架构、大数据的存储和管理、大数据的处理与分析、常见的大数据类型、大数据在人工智能中的作用。

课程基本要求：通过本课程的学习，使学生掌握大数据的搭建、存储、管理、数据处理与分析等基本技能，能结合大数据解决人工智能中的实际应用问题。

4.人工智能导论

课程主要内容：人工智能概述和基本知识、人工智能的发展历程、人工智能的技术理论、人工智能的应用领域、人工智能的产业成果等。

课程基本要求：通过本课程的学习，使学生掌握人工智能的基本概念和发展历程，熟悉人工智能的应用领域和带给不同领域的产业成果，形成对人工智能技术和其应用的基本框架结构。

5.图像识别与视觉应用

课程主要内容：图形识别的基本理论、图像识别的基本技术、图像识别的核心技术、图形识别的应用领域。

课程基本要求：在基本的机器识别和深度识别的人工智能知识的基础上，让学生对图像识别和机器视觉有更进一步的掌握。熟悉图像识别和机器视觉的应用领域，掌握图形识别和机器视觉的应用技术。

6.语音识别与自然语言处理

课程主要内容：语音识别与自然语言的基本知识理论、自然语言的处理技术、中英文的分词原理与应用、语言中的信息提取和分类等。

课程基本要求：在基本的机器识别和深度识别的人工智能知识的基础上，让学生对语音识别与自然语言处理有更进一步的掌握。熟悉语音识别与自然语言处理的应用领域，掌握语音文本的处理技术和方法。

7. 数据分析与可视化

课程主要内容：基于Python语言，结合强大的第三方库，系统地介绍数据分析和可视化绘图的方法和工具的使用。

课程基本要求：在Python编程基础上，让学生掌握数据分析和可视绘图的方法，以及使用NumPy、Pandas、Matplotlib等第三方库进行数据计算、统计和可视化展示处理流程。

8.基于ARM的传感信息处理

课程主要内容： 基于ARM开发板的微控嵌入式系统硬件，进行传感器数据采集、传输及处理。

课程基本要求： 通过本课程的学习，使学生了解ARM开发板的系统平台、系统接口、外设模块技术，理解传感器基本原理、传感器信号处理等知识，为机器人相关课程打下技术基础。

（四）课程开发说明

通过学习国家人工智能教育发展相关要求，结合学校办学理念，针对专科层次的学生实际水平，以工学结合为契入点，利用产教融合、校企办学，实现联合培养面向企业需求的应用型人才的目标。依据充分的市场调研，结合专业建设指导委员会的意见，遵循本专业工作岗位的用人需求，联合龙头企业共同研发从企业需求到教学课程的人才培养方案和课程体系。使得课程满足用人单位需求，又能符合我校的学生培养理念。

六、课程体系

由必修课程、选修课程、实践课程等三部分组成。必修课程包括公共必修课程、专业必修课程；选修课程包括任意选修课程、限定选修课程；实践课程包括军事训练、企业实习、社会实践、劳动教育等。

课程体系及比例结构

课程类型		课时数		比  例
必修课程	公共必修课程	563	1647	17.68%	51.71%
	专业必修课程	1084		34.03%
选修课程	任意选修课程	216	848	6.78%	26.62%
	限定选修课程	632		19.84%
实践课程	军事训练	30	690	0.94%	21.66%
	社会实践	30		0.94%
	劳动教育	30		0.94%
	企业实习	600		18.84%
总  计		3185		100%

（一）必修课程

必修课程是教学活动的主体,是对学生进行职前教育的主要途径。必修课程课时总数约1647，占教学活动课时总数的51.71%，占课程教学课时总数的66.01%，共约86学分。

必修课程分为公共必修课程和专业必修课程两大类。

1、公共基础课程：是国家规定的对大专学生进行思想道德素质和基本文化素质教育的课程，主要包括：毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、思想道德修养与法律基础、形势与政策、大学体育、大学语文、军事理论课、大学生就业指导等课程（注一），共约563课时，占教学活动课时总数的15.03% ，占课程教学课时总数的22.57%，约26学分。

2、专业方向课程：是学校规定的对学生进行专业能力素质培养的专业方向课程，主要包括：高等数学、计算机网络、数据结构与算法、Python程序设计、机器学习与深度学习、大数据与人工智能、基于ARM的传感信息处理、数据分析与可视化、图像识别与视觉应用、语音识别与自然语言处理课程，约1084课时，占教学活动课时总数的34.03% ，占课程教学课时总数的43.45%，约64学分。

（二）选修课程

选修课程是在必修课程基础上的拓宽、提高，是发展学生兴趣爱好特长、强化学生综合培养的重要途径。选修课程共约690课时，占教学活动课时总数的21.66%，占课程教学课时总数的33.99%，共计28学分。

选修课程由任意选修课程和限定选修课程构成。

1、任意选修课程：是提高学生综合素质，拓展学生知识面，发展学生个性，完善学生知识结构，形成学生爱好与特长，培养学生综合发展、实现学生从教能力“多能”培养目标的课程。设有“人文与社会”“科学与技术”、“艺术与修养”、“体育与健康”四个模块。学生须在每个模块中选修至少4学分，共12学分，约216课时，占教学活动课时总数的6.78%，占课程教学课时总数的8.66%。各模块选修课程按每门1-2学分计算。

2、限定选修课程：是深化、拓宽与专业方向相关的知识和技能的课程，占教学活动课时总数的19.84%，占课程教学课时总数的25.33%。

（三）实践课程

实践课程包括军训教育、劳动教育、社会实践、企业实践等。其中企业实践主要包括企业实习、毕业设计等，共约20周，约600课时，合20学分，占教学活动课时总数的18.84%,实践课程按1周1个学分计，共约20学分，相当于690课时，占教学活动课时总数的21.66%。

七、实践教学体系

实践教学体系的构建由三部分组成：项目实训、课程实训和企业实习。充分结合企业实际需要和用人需求，将实践教学渗透到课程体系中，从而达到校企共同培养，提高学生实践能力和实际应用技术水平的目的。

1、项目实训：指根据教学要求和教学目标，对单元教学内容进行项目实践教学的实训练习。结合企业实际项目实例，在课程的单元教学中融入项目实训内容，从而提高学生的动手能力和实际应用的技术水平。

2、课程实训：指根据课程大纲和培养目标的要求，针对课程阶段学习设计综合的结合企业实际需求的课程项目。通过课程本身的实践课时开展课程实训，可以此判断学生课程学习的成效。

3、企业实习：指在学习的最后阶段（第六学期）深入企业一线，承担企业的实际工作岗位职责，提前熟悉用人单位的规章制度、操作流程、业务范围和岗位职责。达到提前熟悉工作岗位，做到学校到社会的无缝对接。企业实习阶段，学生必须接受专业和企业的工作安排与管理，如无特殊情况，不得随意调换实习单（岗）位。实习期间每天撰写实习日志，对当天的工作内容和实习体会进行总结。实习成绩评定由企业导师和责任教师共同给出，考核依据包括企业导师指导书、责任教师任务书、节点考核成绩、顶岗实习手册中的周记、总结等记录情况，严格按照过程管理进行考核。成绩由以下五部分组成：考勤占15%，工作态度占10%，任务量占40%，顶岗实习总结占15%，提出问题与解决问题能力占20%。

学生实践教学课时占教学活动课时总数的比例：实践课程（约合690课时）、必修课程中的课程实践（约949课时）两项合计达1639课时，约占教学活动课时总数的55.35%。尚不包含：选修课程中的课程实践、课外的技能训练以及利用寒暑假组织的社会实践活动。通过如此大量的时间教学课时，结合企业的实际需求，达到提高学生从业技能和应用能力的要求。

八、教学活动安排与学分

全学程156周，寒暑假36周，教学活动120周。其中，课程教学84周，实践教学23周（含教育实践20周，军训2周，劳动教育1周），机动13周。社会实践一般安排在假期进行，不占用正常教学活动时间。

按课程教学（含必修课、选修课程及其课程实践）18课时1学分、实践教学（仅限实践课程）1周30课时1学分计，教学活动总课时数约3185课时，合138学分。其中，课程教学约2495课时118学分，教育实践活动20周600课时20学分，社会实践、军训、劳动教育90课时为非课程学分。

教学活动周数、周课时数设计表

九、课程教学进程安排

注：课程分类方法，按高等职业院校人才培养工作状态数据采集与管理平台统计口径分为三种：

第一种 ，A 类（纯理论）、B 类（理论+实践）、C 类（纯实践）；

第二种按课程属性分为三类，公共课、专业基础课、专业课；

第三种按课程性质分为三类：必修课、专业选修课、公共选修课。