课题申报书：基于人工智能技术的应用型本科高校电子信息工程专业人才培养路径研究

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证求知探理明教育，创新铸魂兴未来。基于人工智能技术的应用型本科高校电子信息工程专业人才培养路径研究课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值研究现状随着科技的飞速发展，电子信息工程专业在当今社会中的重要性日益凸显，其人才需求呈现出旺盛的态势。与此同时，人工智能技术正掀起一场全球性的科技革命，各行各业都在积极探索与人工智能的融合发展路径，电子信息工程领域也不例外，将人工智能技术融入该专业人才培养已势在必行。然而，当前应用型本科高校在电子信息工程专业人才培养方面面临着一些挑战。一方面，实践教学资源存在不足，例如部分院校受限于硬件及软件设施，难以充分满足学生对人工智能相关实践操作的需求，尽管一些高校通过与企业合作等方式在逐步改善，但整体资源紧张的情况仍待进一步缓解。另一方面，课程体系整合困难较大，要让学生扎实掌握人工智能基础理论知识，像机器学习、深度学习以及神经网络等核心内容，同时又要将其延伸至人工智能在电子信息领域的实际应用，如智能化的信号处理、自动控制及智能传感技术等方面，并且保证课程内容连贯、避免冗余和学业压力过重，这需要精心设计与协调。选题意义在这样的背景下，本选题聚焦于应用型本科高校电子信息工程专业人才培养路径研究，且紧密结合人工智能技术，有着重要意义。从社会发展角度来看，当今社会对应用型人才的需求愈发迫切，尤其是既精通电子信息工程专业知识，又能熟练运用人工智能技术解决实际问题的高素质人才。通过探索新的人才培养路径，能为社会输送大量契合产业发展需求的专业人才，有力推动电子信息产业以及相关人工智能应用领域的发展，更好地服务区域经济建设，满足社会对技术创新和产业升级的要求。对于高校自身而言，有助于其优化专业建设，打造特色鲜明的电子信息工程专业，提升在同类院校中的竞争力，同时也能更好地落实“应用型”的办学定位，使培养出来的学生能够更好地适应社会、顺利就业。研究价值该研究具备多方面的重要价值。其一，有助于适应未来科技发展趋势。人工智能已被誉为“全球第四次工业革命”的关键动力之一，将其融入电子信息工程专业人才培养，能让学生紧跟时代步伐，具备运用前沿技术解决复杂问题的能力，为未来科技进步贡献力量。其二，能够提升专业竞争力。学生掌握人工智能技术后，在求职市场上会更具优势，他们不仅拥有扎实的专业基础知识，还具备创新能力以及运用人工智能进行算法设计、数据处理和系统优化等核心技能，可在全球范围内的电子信息工程领域崭露头角。其三，可促进交叉学科融合。电子信息工程与人工智能的融合，加强了与计算机科学、数学、控制科学等多学科的交流互动，激发跨学科研究的新热点，拓展学术边界，为解决复杂工程问题提供全新视角，培养出全面发展且富有创新能力的复合型人才，推动整个学科领域的不断创新与进步。二、研究目标、研究内容、重要观点研究目标本课题旨在构建基于人工智能技术的应用型本科高校电子信息工程专业人才培养路径，使该专业培养出的人才能够更好地适应社会发展对电子信息工程领域的需求，熟练掌握人工智能技术并应用于实际工作中，成为具有创新能力和丰富实践经验的高素质专业人才。研究内容优化课程设置：整合现有电子信息工程专业课程与人工智能相关课程，打破传统课程体系间的壁垒。例如，在基础课程中融入人工智能的数学基础，如概率论、线性代数等内容；在专业核心课程里加入机器学习、深度学习以及神经网络等人工智能理论知识讲解，并结合电子信息工程在图像识别、语音处理等方面的实际应用案例进行分析，让学生明白如何运用人工智能技术解决专业领域问题。加强实践教学：增加实践教学的比重，建设校内人工智能与电子信息工程实践平台，配备先进的实验设备和软件工具。比如搭建智能机器人实践场景，让学生通过编程实现机器人的智能感知、决策与行动，锻炼其实际动手能力；开展电子信息工程专业创新型实验项目，像“同步仿生手”实验，要求学生利用所学知识让仿生手实时检测、识别人手的动作并同步模仿出来，强化学生对知识的综合运用能力。引入创新型实验项目：结合当下行业前沿需求与热点技术，设计一系列创新型实验项目。如以智能驾驶项目为背景，让学生参与不同等级智能小车的设计与实现，从以STM32为主控添加基础功能的Ⅰ型智能小车，到以树莓派为主控实现地图构建和道路识别的Ⅱ型智能小车，再到以JetsonNano为处理器搭载ROS操作系统能实现语音交互、智能驾驶和多机器人编队功能的Ⅲ型智能车，让学生在项目实践中接触行业最新技术，培养创新思维和解决复杂问题的能力。加强校企合作：与相关企业建立深度合作关系，共建实习基地、开展产学研合作项目等。例如，安排学生到电子信息类企业进行实习，参与企业的实际工程项目，了解人工智能技术在企业生产、研发等环节的具体应用；邀请企业资深工程师进入校园举办讲座、参与课程教学指导，分享实际工作中的案例和经验；共同开展科研项目，针对企业面临的技术难题进行联合攻关，让学生在真实的产业环境中提升实践能力和创新能力，同时也为企业输送符合需求的高素质人才。重要观点人工智能技术与电子信息工程专业的深度融合，是培养高素质应用型人才的关键所在。一方面，人工智能为电子信息工程带来了新的发展机遇和创新空间，通过融入人工智能技术，电子信息工程专业的应用范围得以拓展，能够更好地解决复杂的实际问题，如智能家居系统中利用人工智能实现智能控制和自动化调节，交通领域借助人工智能优化交通管理等。另一方面，电子信息工程专业为人工智能的落地提供了坚实的技术支撑和应用场景，其在硬件设计、信号处理、数据采集等方面的专业知识和技能，有助于人工智能算法更好地实现和优化。只有将二者紧密结合，才能培养出既精通电子信息工程专业知识，又具备人工智能应用能力，且拥有创新能力和实践经验的高素质人才，满足社会对该专业人才日益增长的需求，推动电子信息产业以及相关人工智能应用领域的蓬勃发展。三、研究思路、研究方法、创新之处研究思路本研究将以人工智能技术为切入点，全面且深入地分析应用型本科高校电子信息工程专业人才培养的现状以及存在的问题。首先，通过文献研究法梳理国内外相关研究成果与实践经验，了解当前该专业人才培养在融合人工智能技术方面的整体情况。接着，运用调查研究法，对多所应用型本科高校展开实地调研，收集诸如课程设置、实践教学资源配备、校企合作等方面的数据信息，精准把握实际现状与面临的困难。再结合案例分析法，对部分在人工智能与电子信息工程专业人才培养融合方面做得较为出色的高校案例进行剖析，总结其成功经验与可借鉴之处。基于上述全面且深入的分析，提出具有针对性、可行性的解决方案，旨在构建一套科学合理且高效的基于人工智能技术的应用型本科高校电子信息工程专业人才培养路径，为相关高校提供有益的参考与借鉴，提升专业人才培养质量，以更好地满足社会对该领域专业人才的需求。研究方法文献研究法：广泛查阅国内外关于人工智能技术在电子信息工程专业人才培养中应用的学术论文、研究报告、专业书籍等文献资料。通过对这些资料的梳理、归纳与分析，了解该领域的前沿研究成果、发展动态以及现存的问题与挑战，为本课题的研究奠定坚实的理论基础，同时也为后续提出创新性的人才培养路径提供参考依据。调查研究法：选取一定数量的应用型本科高校作为调研对象，采用问卷调查、实地访谈、实地观察等多种方式收集一手数据。了解这些高校在电子信息工程专业课程体系设置、实践教学开展、师资队伍建设以及校企合作等方面的实际情况，尤其是涉及人工智能技术融入人才培养过程中的具体做法、遇到的困难以及取得的成效等内容，以便精准把握现状，为后续的问题分析与策略制定提供现实依据。案例分析法：筛选出若干在人工智能与应用型本科高校电子信息工程专业人才培养融合方面具有代表性的成功案例，深入分析这些案例中高校的人才培养目标定位、课程体系构建思路、实践教学平台搭建模式、校企合作机制等关键要素。总结其成功经验与特色做法，找出可推广、可复制的共性模式，为其他高校提供直观且有效的借鉴，助力更多应用型本科高校优化自身人才培养路径。创新之处技术与专业深度融合创新培养模式：将人工智能技术与应用型本科高校电子信息工程专业人才培养紧密结合，打破传统培养模式的局限。例如，在课程设置上，不再是简单地将人工智能相关课程罗列其中，而是围绕人工智能技术在电子信息工程领域的实际应用，如智能信号处理、智能控制系统设计等，构建起连贯性强、逻辑清晰的课程体系；在实践教学方面，创设贴合产业实际应用场景的项目，让学生在实践中深刻体会人工智能技术如何助力解决电子信息工程专业问题，培养出既懂专业知识又能熟练运用前沿技术的复合型人才，探索出一种全新的人才培养模式。因材施教与实验平台搭建提升培养质量：借助人工智能技术实现因材施教，通过对学生学习数据的分析，精准把握每个学生的学习进度、知识掌握薄弱点等情况，为其定制个性化的学习计划与指导方案，充分挖掘学生的潜力，提高学习效果。同时，利用先进的仿真技术与人工智能算法搭建智能化实验平台，高度模拟现实工程环境，克服传统实验平台在资源、复杂度等方面的限制，让学生在虚拟与现实结合的平台上开展实践操作，锻炼其解决复杂工程问题的能力，从学习过程与实践环境两个关键维度有效提升人才培养质量，这也是本研究在人才培养方法上的创新之处。四、研究基础、条件保障、研究步骤研究基础理论研究方面：当前学术界已在人工智能技术的发展应用以及电子信息工程专业人才培养等领域有诸多成果，为本课题奠定了坚实的理论基础。例如，众多学者对人工智能中的机器学习、深度学习等关键算法理论进行了深入剖析，还有关于电子信息工程专业课程体系构建、实践教学重要性等方面的系统研究，这些都能为我们探索二者融合的人才培养路径提供参考依据，帮助我们站在已有理论高度上深入开展研究工作。实践经验方面：部分应用型本科高校已经在电子信息工程专业人才培养中尝试融入人工智能技术，并积累了一定的实践经验。比如有的学校通过校企合作，让学生参与到企业的人工智能相关电子信息项目中，锻炼了学生运用人工智能解决实际电子信息工程问题的能力；还有些高校构建了校内的人工智能实践平台，开展创新性实验项目，从实践操作层面为我们此次研究提供了可借鉴的实例，让我们可以总结经验、吸取教训，更好地完善本课题的人才培养路径设计。条件保障师资力量：应用型本科高校通常注重教师队伍的建设，会积极引进既精通电子信息工程专业知识又熟悉人工智能技术的复合型人才，担任专业课程的教学工作。并且，学校会鼓励在职教师参加各类培训、学术交流以及企业挂职锻炼等活动，提升教师的实践能力与教学水平，使其能够更好地传授人工智能技术与电子信息工程融合的知识与技能，保障人才培养路径的顺利实施。例如，定期组织教师参加人工智能领域的研讨会，邀请企业专家到校开展师资培训讲座等。教学设施：随着对应用型人才培养重视程度的不断提高，学校会加大对教学设施的投入。一方面，不断完善电子信息工程专业的基础实验室，配备先进的电子设备、仪器仪表等，为学生学习专业基础知识提供硬件支持；另一方面，着力打造人工智能相关的实践教学平台，购置高性能计算机、智能机器人套件、人工智能开发软件等设施，满足学生进行人工智能算法实践、智能系统开发等实践操作的需求，营造良好的实践教学环境。校企合作资源：众多应用型本科高校与电子信息类企业建立了紧密的合作关系，形成了丰富的校企合作资源。企业可为学校提供实习基地、实践项目以及兼职教师等，让学生有机会深入企业一线，了解行业最新的人工智能应用场景和实际需求；学校则可以为企业输送符合其岗位要求的高素质人才，双方共同开展产学研合作项目，协同攻克技术难题，这种深度的校企合作模式为基于人工智能技术的电子信息工程专业人才培养提供了有力的外部保障。研究步骤确定研究问题：通过对应用型本科高校电子信息工程专业人才培养现状的调研分析，结合人工智能技术发展趋势以及社会对相关专业人才的需求特点，梳理出在人才培养过程中存在的课程体系不合理、实践教学不足、校企合作深度不够等关键问题，明确本课题需要重点解决的研究问题，为后续研究指明方向。收集资料：运用文献研究法，广泛收集国内外关于人工智能技术在电子信息工程专业人才培养中应用的学术文献、政策文件、行业报告等资料；同时，采用调查研究法，选取多所应用型本科高校开展实地调研，收集这些学校在专业课程设置、实践教学开展、师资队伍情况以及校企合作模式等方面的一手数据资料，全面了解实际情况，为后续的分析研究提供充足的数据支撑。分析问题：基于收集到的丰富资料，运用案例分析法等对典型高校的成功案例进行深入剖析，对比不同高校在人才培养过程中的优势与不足，结合行业企业对人工智能技术与电子信息工程专业融合的实际需求，分析问题产生的深层次原因，找出制约人才培养质量提升的关键因素，为提出针对性的解决方案奠定基础。提出解决方案：根据问题分析的结果，从优化课程设置、加强实践教学、创新实验项目以及深化校企合作等多个维度，构建基于人工智能技术的应用型本科高校电子信息工程专业人才培养路径，提出一套系统、科学且具有可操作性的解决方案，旨在解决现存问题，提升人才培养质量，使培养出的人才更好地适应社会发展需求。实施解决方案：选择若干所应用型本科高校作为试点，按照提出的人才培养路径方案进行实践应用，在实践过程中不断调整优化，例如根据实际教学反馈对课程内容进行微调，依据企业合作情况进一步拓展实践项目等，确保解决方案能够落地实施，并取得预期的效果。总结评价：在实施解决方案一段时间后，对试点高校的人才培养效果进行全面总结评价。通过收集学生的学习成果、就业情况、企业的反馈意见以及与未实施该方案的高校进行对比分析等方式，客观评估本课题所构建的人才培养路径的有效性和可行性，总结经验与不足，为进一步推广应用以及后续的研究改进提供参考依据，推动应用型本科高校电子信息工程专业人才培养质量的持续提升。（全文共5736字）课题评审意见：本课题针对教育领