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摘要：随着“云计算、大数据、物联网、移动通信、人工智能”等技术的不断发展，社会对人才的需求与高校人才培养之间出现了明显的不匹配。为了有效解决高校教育培养符合国家战略要求的信息类复合型人才，本文以西京学院信息工程学院为例，分析了信息类人才培养模式存在问题，然后提出了信息类人才培养模式改革方案，为信息类复合型应用人才培养提供现实依据;形成信息大类统一架构下的“云大物移智”人才培养改革优化方案。
关键词：智能时代;信息类;人才培养
引言
“云计算、大数据、物联网、移动通信、人工智能”（以下简称：云大物移智）等新技术的涌现，标志着人类社会正步入智能时代。随着上述技术在社会生产、分配、交换、消费等经济活动环节的影响日益加大，将在各个领域形成智能化的新需求、新产品、新业态，这势必会改变人类的生活方式甚至社会结构。目前，世界各主要发达国家都将人工智能作为国家发展战略，加快推动产业布局，以期在新一轮国际竞争中取得主动。
智能时代的发展之争，归根结底是人才之争。在我国，人工智能的社会需求和专业人才培养之间出现了明显的不匹配。一方面，人工智能技术和产业发展迅速，不断涌现出数目众多的科技创新公司和项目，市场需求大;另一方面，由于人工智能涉及到多个专业领域，需要复合型的人才支撑，而满足要求的复合型人才培养却相对滞后，能够直接从事人工智能技术开发、系统集成、项目管理、市场服务的人才极度缺乏，优秀的工程师，市面上很难招到。2016年，我国人工智能产业规模增长率为43.3%，规模达到了100.60亿元;2017年增长率提高至51.2%，产业规模达到152.10亿元;2019年增长至344.30亿元，即使这样，10个人工智能岗位空缺9人，供需比例仅为1：10。人工智能人才缺失的根本原因除人工智能发展迅猛，速度出人意料之外，更为重要的原因在于高校相关学科重视不够、人工智能专业人才培养体系不完善，尤其是作为产业中坚力量的本科人才培养能力不足。为适应智能时代的要求，如何在高校教育培养符合国家战略要求的信息类复合型人才，是许多高校亟需思考与探索的一个极具挑战性的问题。
1信息类人才培养模式存在问题
（1）信息类相关专业跟踪新型信息类技术和产业发展较慢、人才培养定位不准
信息技术发展日新月异，新知识、新技术层出不穷，这就意味着信息类产业和技能需求时刻都在变化中。在国务院《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，明确指出新一代信息技术是十三五期间的五大主要发展产业之一，在实施的21项重大工程中，物联网、互联网、大数据、集成电路、人工智能等信息类重大工程占了7项。上述内容每一项都和新型信息技术相关，都迫切需要大量优秀的信息类专业人才。而目前信息类专业跟踪技术前沿和产业需求不紧，人才培养定位滞后时代发展。如许多高校的电子信息工程和物联网专业还在培养学生基于51单片机的嵌入式开发技能，而51单片机已经停产，企业也都不再使用，这种技能的培养何谈与时代接轨？再如，我们都已步入4G时代，以5G为代表的万物互联时代正在发展部署，但我们还在教授学生掌握3G、甚至2G的知识;在RISC-V等处理器架构正在成为业界焦点，被各IT巨头争相研发的今天，我们还在传授给学生x86架构的开发技能，甚至连当前市场主流移动计算的ARM架构还涉足不多，这种传授对学生竞争力提升有何帮助？
（2）现有信息类专业顶层筹划不足，专业建设缺乏沟通、合作和共赢，所培养人才知识领域不宽、能力单一
现有的信息类专业，要么是建设较早的成熟专业——电子信息工程和计算机科学与技术（以下简称：电信和计科），要么是适应时代发展而获批的新增专业——物联网、数据科学与大数据技术和人工智能（以下简称：物网、大数据和AI）。在进行专业建设时，受传统观念和模式影响，基本还是各建各的。虽然各学院在专业建设规划中已经提出各专业统一布局、统筹建设的思路，但在推进专业建设方面力度还有待加强，存在着开新车、走老路的问题。导致各专业本科毕业生生的知识基础和专业技能都难以立即满足新型人工智能行业要求。比如：“电信”的毕业生只擅长硬件设计和开发，对移动终端软件开发（如：微信公众号、小程序和APP开发等）几乎不会，也缺乏从体系上进行深入思考的习惯;“计科”的学生只会进行C++、java、Python语言程序设计和简单的数据库开发，但程序要处理的数据如何引接？处理的结果如何输出？计算结果如何去控制相应的硬件？计算机处理如何和硬件电路板协同等等问题就不会了;“物網”学生还停留在传感器基本原理和组网协议（Lora、NB-Iot、ZigBee等）的理论教学上，并没有结合智能家居、质量溯源、智慧教育等多个物联网应用场景，将各个传感器、组网协议与底层的信息传输（“电信”专业知识）与上层的数据采集、分析控制（“计科”、“大数据”专业知识）整合起来等等。
（3）专业基础课打通不深、共用不足，专业方向课需求不明、复合不够
目前，信息类专业基础课部分已经打通，但打通深度普遍不够，出现了个别专业基础课内容不一致、授课标准各异的问题。还有，目前各专业的方向课存在着照搬照用其他高校课程的现象，与学情不符，在内容上滞后于新涌现的新技术，在授课方法上比较陈旧，在技能培养上与信息类企业人才能力需求有很大差距。
（4）课堂教学与第二课堂衔接不紧、实践活动与理论知识（技能）无关或相关度不高
现有的实践教学和第二课堂活动等虽然丰富，但却各自孤立，且指导老师参与程度过大，很多活动与专业知识关系不大，对复合型应用人才的综合素质提升效果有限。
2信息类人才培养模式改革
本文以西京学院信息工程学院为例，根据社会发展对信息类复合型人才的需求，基于应用型本科院校，从培养方案、课程体系、课程内容、校企协同、第二课堂等人才培养各环节进行思考，研究如何以“人工智能”技术应用为牵引，实现信息工程学院5个信息类本科专业综合优化建设的问题，并给出面向智能时代的复合型、应用型人才培养模式。 （1）智能时代信息类复合型人才能力需求分析
深入分析研究智能时代、特别是以人工智能应用为主要业务的行业对信息类人才的需求现状及存在问题;掌握语音识别、图像识别、自然语言处理、机器视觉、无人系统等领域对人才的能力要求，分析目前信息类本科毕业生在知识、技术和能力等方面的主要差距，形成总体现状、专业设置及人才培养问题的调研报告。真正了解掌握国家人工智能行业对信息类人才的能力素养需求，为后续的专业建设优化和人才培养工作开展奠定基础。
（2）信息类复合型应用人才培养方案顶层设计
“云大物移智”五个领域同属信息大类，在内涵上既各具特色，又相互关联，互为补充，在理论基础、关键技术和实践应用方面很难将它们分隔成一个个单一领域。但是，目前上述信息类专业在人才培养方案拟制时，大都各自为主，仅从自己专业的角度出发来确定培养目标、毕业要求、能力点分解，构建课程体系和实践实训环节，还停留在原来的以教师为中心、老师有多少水平就交给学生多少东西、学生所学内容到底有用没用都得学的教育初级状态;也没有引入OBE教学理念，没有深入思考学生取得的学习成果是什么？为什么要让学生取得这样的学习成果？如何有效地帮助学生取得这些学习成果？如何知道学生已经取得了这些学习成果？等实质性问题。导致各专业的毕业学生专业技能单一，缺乏系统性，竞争力较弱。
针对上述问题，我们深入分析了人工智能对本科毕业生专业能力和素养，依照工程教育专业认证标准和《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》研究信息大类框架下持续优化各专业的人才培养方案，研究信息类专业群的整体人才培养方案制定和优化。通过从顶层上对信息类专业群的各个专业进行设计。在彰显学院5个专业优势和特色的同时，明确信息类复合型应用本科人才培养目标;精心设计支撑人才培养目标的毕业要求并进行指标点分解;设置各专业课程体系和进度安排，并科学关联毕业要求;加大集中实践教学环节等。通过持续优化人才培养方案顶层设计，给出信息类复合型应用人才培养的纲领性指导文件。
（3）基于基础课程打通的信息类课程体系优化设计
计算机类、电子信息类技术所基于的基础知识和基本规律具有非常高的统一性，因此，在信息类课程体系构建时可以基于这一特点，研究通识教育类课程和专业基础类课程设置和授课内容上的统一实施问题。以集中优势师资及教学资源，打通基础课程，避免各个专业各自开设相同或相近课程，导致标准不高、资源浪费、知识关联性不强等突出问题。
对于通识教育类课程，需要考虑信息类行业技术迭代更新较传统行业更加迅速、信息类复合型人才综合素质要求相对较高等客观实际，研究论证《大学生创新思维训练》、《大学生创业基础》、《企业创业案例》、《IT项目管理》等创新创业类和管理類课程的增设问题;对于专业基础课，研究打通或部分打通“物网”、“大数据”、“电信”、“计科”等专业的基础课，构建根基一致、侧重清晰的专业基础课群，便于老师在课程建设过程上团队作战、集中力量、打造精品课程。另外，也便于不同专业的老师之间借助基础课群建设熟悉彼此专业特点，掌握专业知识间的联系，从而夯实学生的专业基础。
（4）面向产业需求，联合人工智能企业的专业方向课程共建
课程设置要紧密结合地方产业，突出专业特色，并具有前瞻性。研究了专业方向课的实用性和接地气问题，充分论证联合人工智能相关企业共建课程的各自优势和共赢点，思考学校老师、企业工程师在课程内容方面的联合设计问题和途径。人工智能企业（如百度、阿里巴巴、腾讯、科大讯飞、华为等）指导市场需求，精准把握技术发展趋势，但不具备完善的人才教育和培训资源;高校人才资源丰富，但缺乏对知识技术的敏感性和应用性，二者有机结合，共同建设专业方向类课程，探索建立多维度的校企合作模式，才能更好地发挥学校与企业、科研单位等多种不同教学环境和教学资源的各自优势，实现产、学、研、用为一体的课程建设目标。
（5）强化第二课堂育人功能，培养校企紧密对接的信息类复合人才
第二课堂是人才培养的重要基地。在培养面向智能时代的信息类复合型应用人才过程中，研究探索第二课堂的开展内容、开展方式、考核方法以及学分置换等问题，形成“产教融合、校企合作”的开放式办学模式，优化和完善体现人工智能特点和行业特色的“实训+竞赛”实践教学体系。通过丰富多彩的第二课堂活动让学生寓教于学、寓教于练、寓教于赛、寓教于乐，在竞赛，科研、讲座和创新创业项目训练等活动中掌握知识、获取技能、培养能力。
3.结语
通过以上改革研究，掌握我国人工智能产业布局、发展趋势和人才需求现状及问题，为信息类复合型应用人才培养提供现实依据;形成信息大类统一架构下的“云大物移智”人才培养方案优化建议，持续优化“物网”、“计科”、“电信”和“大数据”人才培养方案，制定面向复合型、应用型的“人工智能”专业人才培养方案;给出课程体系优化设计思路，实现多专业共用的专业基础课打通方案，形成上述5个专业交叉、跨界、连续和耦合的专业方向课程列表，结合各专业对应的业界知名企业，给出校企联合共建课程的思路和模式;探索给出一套促进复合型应用本科人才培养的实践教学新路径，研究多种形式实践活动与课程教学的结合方式和递进关系。
参考文献：
[1]陈殷宁.新时代背景下应用型民办本科院校人才培养模式创新研究[J].黑龙江教师发展学院学报，2020，39（11）：13-15.
[2]张梦涛，任丽鑫.智能化时代应用型本科人才培养模式改革研究[J].内蒙古财经大学学报，2018，16（06）：80-84.
[3]沈建勇.转型期民办本科院校人才培养模式改革研究——以三亚学院为例[J].黄河科技大学学报，2015，17（02）：18-21.
[4]鲁先长.建设有特色民办本科高校的认识和思考——以安徽三联学院为例[J].合肥师范学院学报，2019，37（02）：105-108.
[5]姚琳.应用型本科院校人才培养模式改革现状与展望——以许昌学院为例[J].大学教育，2020（11）：169-171.
[6]金萍，时中荣，徐华丽.地方应用型本科高校信息类创新人才培养模式改革与探索[J].计算机时代，2019（01）：86-89.
[7]靳晓光.民办应用型本科高校人才培养模式存在的问题及改革路径——以德国应用型本科人才培养为鉴[J].浙江树人大学学报（人文社会科学），2018，18（05）：17-21.
[8]林愿，周细凤.基于协同创新的电子信息类专业应用型本科人才培养模式改革研究[J].科教导刊（上旬刊），2016（10）：55-56.
基金项目：西京学院教学改革项目面向智能时代的信息类复合型应用本科人才培养模式改革（JGGH1902）。
作者简介：于长青（1972-），男，陕西渭南人，高级工程师，硕士，CCF会员，主要研究方向智能计算、大数据、生物信息学。
（西京学院 信息工程学院 陕西西安 710123）
关键词：智能时代;信息类;人才培养
引言
“云计算、大数据、物联网、移动通信、人工智能”（以下简称：云大物移智）等新技术的涌现，标志着人类社会正步入智能时代。随着上述技术在社会生产、分配、交换、消费等经济活动环节的影响日益加大，将在各个领域形成智能化的新需求、新产品、新业态，这势必会改变人类的生活方式甚至社会结构。目前，世界各主要发达国家都将人工智能作为国家发展战略，加快推动产业布局，以期在新一轮国际竞争中取得主动。
智能时代的发展之争，归根结底是人才之争。在我国，人工智能的社会需求和专业人才培养之间出现了明显的不匹配。一方面，人工智能技术和产业发展迅速，不断涌现出数目众多的科技创新公司和项目，市场需求大;另一方面，由于人工智能涉及到多个专业领域，需要复合型的人才支撑，而满足要求的复合型人才培养却相对滞后，能够直接从事人工智能技术开发、系统集成、项目管理、市场服务的人才极度缺乏，优秀的工程师，市面上很难招到。2016年，我国人工智能产业规模增长率为43.3%，规模达到了100.60亿元;2017年增长率提高至51.2%，产业规模达到152.10亿元;2019年增长至344.30亿元，即使这样，10个人工智能岗位空缺9人，供需比例仅为1：10。人工智能人才缺失的根本原因除人工智能发展迅猛，速度出人意料之外，更为重要的原因在于高校相关学科重视不够、人工智能专业人才培养体系不完善，尤其是作为产业中坚力量的本科人才培养能力不足。为适应智能时代的要求，如何在高校教育培养符合国家战略要求的信息类复合型人才，是许多高校亟需思考与探索的一个极具挑战性的问题。
1信息类人才培养模式存在问题
（1）信息类相关专业跟踪新型信息类技术和产业发展较慢、人才培养定位不准
信息技术发展日新月异，新知识、新技术层出不穷，这就意味着信息类产业和技能需求时刻都在变化中。在国务院《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，明确指出新一代信息技术是十三五期间的五大主要发展产业之一，在实施的21项重大工程中，物联网、互联网、大数据、集成电路、人工智能等信息类重大工程占了7项。上述内容每一项都和新型信息技术相关，都迫切需要大量优秀的信息类专业人才。而目前信息类专业跟踪技术前沿和产业需求不紧，人才培养定位滞后时代发展。如许多高校的电子信息工程和物联网专业还在培养学生基于51单片机的嵌入式开发技能，而51单片机已经停产，企业也都不再使用，这种技能的培养何谈与时代接轨？再如，我们都已步入4G时代，以5G为代表的万物互联时代正在发展部署，但我们还在教授学生掌握3G、甚至2G的知识;在RISC-V等处理器架构正在成为业界焦点，被各IT巨头争相研发的今天，我们还在传授给学生x86架构的开发技能，甚至连当前市场主流移动计算的ARM架构还涉足不多，这种传授对学生竞争力提升有何帮助？
（2）现有信息类专业顶层筹划不足，专业建设缺乏沟通、合作和共赢，所培养人才知识领域不宽、能力单一
现有的信息类专业，要么是建设较早的成熟专业——电子信息工程和计算机科学与技术（以下简称：电信和计科），要么是适应时代发展而获批的新增专业——物联网、数据科学与大数据技术和人工智能（以下简称：物网、大数据和AI）。在进行专业建设时，受传统观念和模式影响，基本还是各建各的。虽然各学院在专业建设规划中已经提出各专业统一布局、统筹建设的思路，但在推进专业建设方面力度还有待加强，存在着开新车、走老路的问题。导致各专业本科毕业生生的知识基础和专业技能都难以立即满足新型人工智能行业要求。比如：“电信”的毕业生只擅长硬件设计和开发，对移动终端软件开发（如：微信公众号、小程序和APP开发等）几乎不会，也缺乏从体系上进行深入思考的习惯;“计科”的学生只会进行C++、java、Python语言程序设计和简单的数据库开发，但程序要处理的数据如何引接？处理的结果如何输出？计算结果如何去控制相应的硬件？计算机处理如何和硬件电路板协同等等问题就不会了;“物網”学生还停留在传感器基本原理和组网协议（Lora、NB-Iot、ZigBee等）的理论教学上，并没有结合智能家居、质量溯源、智慧教育等多个物联网应用场景，将各个传感器、组网协议与底层的信息传输（“电信”专业知识）与上层的数据采集、分析控制（“计科”、“大数据”专业知识）整合起来等等。
（3）专业基础课打通不深、共用不足，专业方向课需求不明、复合不够
目前，信息类专业基础课部分已经打通，但打通深度普遍不够，出现了个别专业基础课内容不一致、授课标准各异的问题。还有，目前各专业的方向课存在着照搬照用其他高校课程的现象，与学情不符，在内容上滞后于新涌现的新技术，在授课方法上比较陈旧，在技能培养上与信息类企业人才能力需求有很大差距。
（4）课堂教学与第二课堂衔接不紧、实践活动与理论知识（技能）无关或相关度不高
现有的实践教学和第二课堂活动等虽然丰富，但却各自孤立，且指导老师参与程度过大，很多活动与专业知识关系不大，对复合型应用人才的综合素质提升效果有限。
2信息类人才培养模式改革
本文以西京学院信息工程学院为例，根据社会发展对信息类复合型人才的需求，基于应用型本科院校，从培养方案、课程体系、课程内容、校企协同、第二课堂等人才培养各环节进行思考，研究如何以“人工智能”技术应用为牵引，实现信息工程学院5个信息类本科专业综合优化建设的问题，并给出面向智能时代的复合型、应用型人才培养模式。 （1）智能时代信息类复合型人才能力需求分析
深入分析研究智能时代、特别是以人工智能应用为主要业务的行业对信息类人才的需求现状及存在问题;掌握语音识别、图像识别、自然语言处理、机器视觉、无人系统等领域对人才的能力要求，分析目前信息类本科毕业生在知识、技术和能力等方面的主要差距，形成总体现状、专业设置及人才培养问题的调研报告。真正了解掌握国家人工智能行业对信息类人才的能力素养需求，为后续的专业建设优化和人才培养工作开展奠定基础。
（2）信息类复合型应用人才培养方案顶层设计
“云大物移智”五个领域同属信息大类，在内涵上既各具特色，又相互关联，互为补充，在理论基础、关键技术和实践应用方面很难将它们分隔成一个个单一领域。但是，目前上述信息类专业在人才培养方案拟制时，大都各自为主，仅从自己专业的角度出发来确定培养目标、毕业要求、能力点分解，构建课程体系和实践实训环节，还停留在原来的以教师为中心、老师有多少水平就交给学生多少东西、学生所学内容到底有用没用都得学的教育初级状态;也没有引入OBE教学理念，没有深入思考学生取得的学习成果是什么？为什么要让学生取得这样的学习成果？如何有效地帮助学生取得这些学习成果？如何知道学生已经取得了这些学习成果？等实质性问题。导致各专业的毕业学生专业技能单一，缺乏系统性，竞争力较弱。
针对上述问题，我们深入分析了人工智能对本科毕业生专业能力和素养，依照工程教育专业认证标准和《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》研究信息大类框架下持续优化各专业的人才培养方案，研究信息类专业群的整体人才培养方案制定和优化。通过从顶层上对信息类专业群的各个专业进行设计。在彰显学院5个专业优势和特色的同时，明确信息类复合型应用本科人才培养目标;精心设计支撑人才培养目标的毕业要求并进行指标点分解;设置各专业课程体系和进度安排，并科学关联毕业要求;加大集中实践教学环节等。通过持续优化人才培养方案顶层设计，给出信息类复合型应用人才培养的纲领性指导文件。
（3）基于基础课程打通的信息类课程体系优化设计
计算机类、电子信息类技术所基于的基础知识和基本规律具有非常高的统一性，因此，在信息类课程体系构建时可以基于这一特点，研究通识教育类课程和专业基础类课程设置和授课内容上的统一实施问题。以集中优势师资及教学资源，打通基础课程，避免各个专业各自开设相同或相近课程，导致标准不高、资源浪费、知识关联性不强等突出问题。
对于通识教育类课程，需要考虑信息类行业技术迭代更新较传统行业更加迅速、信息类复合型人才综合素质要求相对较高等客观实际，研究论证《大学生创新思维训练》、《大学生创业基础》、《企业创业案例》、《IT项目管理》等创新创业类和管理類课程的增设问题;对于专业基础课，研究打通或部分打通“物网”、“大数据”、“电信”、“计科”等专业的基础课，构建根基一致、侧重清晰的专业基础课群，便于老师在课程建设过程上团队作战、集中力量、打造精品课程。另外，也便于不同专业的老师之间借助基础课群建设熟悉彼此专业特点，掌握专业知识间的联系，从而夯实学生的专业基础。
（4）面向产业需求，联合人工智能企业的专业方向课程共建
课程设置要紧密结合地方产业，突出专业特色，并具有前瞻性。研究了专业方向课的实用性和接地气问题，充分论证联合人工智能相关企业共建课程的各自优势和共赢点，思考学校老师、企业工程师在课程内容方面的联合设计问题和途径。人工智能企业（如百度、阿里巴巴、腾讯、科大讯飞、华为等）指导市场需求，精准把握技术发展趋势，但不具备完善的人才教育和培训资源;高校人才资源丰富，但缺乏对知识技术的敏感性和应用性，二者有机结合，共同建设专业方向类课程，探索建立多维度的校企合作模式，才能更好地发挥学校与企业、科研单位等多种不同教学环境和教学资源的各自优势，实现产、学、研、用为一体的课程建设目标。
（5）强化第二课堂育人功能，培养校企紧密对接的信息类复合人才
第二课堂是人才培养的重要基地。在培养面向智能时代的信息类复合型应用人才过程中，研究探索第二课堂的开展内容、开展方式、考核方法以及学分置换等问题，形成“产教融合、校企合作”的开放式办学模式，优化和完善体现人工智能特点和行业特色的“实训+竞赛”实践教学体系。通过丰富多彩的第二课堂活动让学生寓教于学、寓教于练、寓教于赛、寓教于乐，在竞赛，科研、讲座和创新创业项目训练等活动中掌握知识、获取技能、培养能力。
3.结语
通过以上改革研究，掌握我国人工智能产业布局、发展趋势和人才需求现状及问题，为信息类复合型应用人才培养提供现实依据;形成信息大类统一架构下的“云大物移智”人才培养方案优化建议，持续优化“物网”、“计科”、“电信”和“大数据”人才培养方案，制定面向复合型、应用型的“人工智能”专业人才培养方案;给出课程体系优化设计思路，实现多专业共用的专业基础课打通方案，形成上述5个专业交叉、跨界、连续和耦合的专业方向课程列表，结合各专业对应的业界知名企业，给出校企联合共建课程的思路和模式;探索给出一套促进复合型应用本科人才培养的实践教学新路径，研究多种形式实践活动与课程教学的结合方式和递进关系。
参考文献：
[1]陈殷宁.新时代背景下应用型民办本科院校人才培养模式创新研究[J].黑龙江教师发展学院学报，2020，39（11）：13-15.
[2]张梦涛，任丽鑫.智能化时代应用型本科人才培养模式改革研究[J].内蒙古财经大学学报，2018，16（06）：80-84.
[3]沈建勇.转型期民办本科院校人才培养模式改革研究——以三亚学院为例[J].黄河科技大学学报，2015，17（02）：18-21.
[4]鲁先长.建设有特色民办本科高校的认识和思考——以安徽三联学院为例[J].合肥师范学院学报，2019，37（02）：105-108.
[5]姚琳.应用型本科院校人才培养模式改革现状与展望——以许昌学院为例[J].大学教育，2020（11）：169-171.
[6]金萍，时中荣，徐华丽.地方应用型本科高校信息类创新人才培养模式改革与探索[J].计算机时代，2019（01）：86-89.
[7]靳晓光.民办应用型本科高校人才培养模式存在的问题及改革路径——以德国应用型本科人才培养为鉴[J].浙江树人大学学报（人文社会科学），2018，18（05）：17-21.
[8]林愿，周细凤.基于协同创新的电子信息类专业应用型本科人才培养模式改革研究[J].科教导刊（上旬刊），2016（10）：55-56.
基金项目：西京学院教学改革项目面向智能时代的信息类复合型应用本科人才培养模式改革（JGGH1902）。
作者简介：于长青（1972-），男，陕西渭南人，高级工程师，硕士，CCF会员，主要研究方向智能计算、大数据、生物信息学。
（西京学院 信息工程学院 陕西西安 710123）