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专业建设

2021级人工智能技术应用专业人才培养方案.doc

2021人工智能技术服务专业人才培养方案

一、专业名称与代码

(一)专业名称:人工智能技术应用

(二)专业代码:510209

二、入学要求与基本修业年限

(一)入学要求高中阶段教育毕业生或具有同等学力者

(二)基本修业年限:3年

三、职业面向

所属专业大类

(代码)

所属专业类

(代码)

对应行业(代码)

主要职业类别

(代码)

主要岗位群或技术领域举例

职业技能 证书举例

电子信息大类51)

计算机5102

1.互联网和相关服务(64)

2.软件和信息技术服务业(65)

1.信息和通信工程技术人员(2-02-10)

2.信息通信网络维护人员(4-04-02)

3.信息通信网络运行管理人员(4-04-04)

4.物联网工程技术人员(2-02-10-10)

1.人工智能应用工程师

2.人工智能技术支持与平台运维

3.物联网系统运维

4.大数据系统部署、运维与应用

5.计算机网络运维与应用

1+X大数据平台运维职业技能等级证书、1+X传感网应用开发职业技能等级证书、1+X人工智能语音应用开发

云计算平台运维与开发职业技能等级证书、1+X智能计算平台应用开发、H3CNE、RHCSA

四、培养目标

本专业培养适应首都人工智能技术服务相关领域发展的需要,理想信念坚定的,德、智、体、美、劳全面发展,掌握本专业所需的人工智能技术服务、大数据的采集处理、云计算与虚拟化、机器学习与深度学习等相关的专业知识,具有专业的人工智能运维部署、应用开发、人工智能产品技术支持与运营推广、大数据处理分析与统计的职业能力,具备较强的实践能力、创新意识、团队协作精神和终身学习能力等职业素养,能在人工智能技术服务领域从事人工智能技术应用开发、系统运维、人工智能产品营销、人工智能产品技术支持与运营推广工作、大数据平台运维部署、数据处理分析的高素质技术技能人才。

五、培养规格

(一)素质

1.坚定拥护中国共产党领导和我国社会主义制度,在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下,践行社会主义核心价值观,具有深厚的爱国情感和中华民族自豪感

2.崇尚宪法、遵法守纪、崇德向善、诚实守信、尊重生命、热爱劳动,履行道德准则和行为规范,具有社会责任感和社会参与意识

3.具有创业意识、质量意识、环保意识、安全意识、信息素养、工匠精神、创新思维

4.用于奋斗、乐观向上,具有自我管理能力、职业生涯规划的意识,有较强的集体意识和团队合作精神

5.具有健康的体魄、心理健全的人格,掌握基本运动知识和1-2项运动技能,养成良好的健身与卫生习惯,良好的行为习惯

6.具有一定的审美和人文素养,能够形成1-2项艺术特长或爱好

7.具有良好的团队合作意识和工作责任心,遵守行业规范

(二)知识

1.掌握本专业所必需的计算机应用英语、数学基础知识

2.掌握必要的人文社会科学知识

3.掌握云计算设计管理、嵌入式开发的专业知识

4.掌握大数据技术与应用所需要的云计算、大数据部署与测试、分析与处理运维的专业知识

5.掌握人工智能应用开发、运维部署、技术服务的专业知识

6.掌握人工智能产品营销、人工智能产品技术支持与运营推广工作

(三)能力

1.具有大数据运维部署、大数据应用开发的专业能力。

2.具有大数据数据分析、数据可视化的专业能力。

3.具有人工智能应用开发、运维部署的专业能力。

4.具有人工智能软硬件测试、技术支持的能力。

5. 具有从事人工智能标准数据集的开发与测试、技术支持与产品运营的能力。

6.具有较强的社会适应能力和人际沟通交往能力。

六、课程设置及要求

(一)公共基础课程

1毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

该课程为本专业公共基础课。通过本课程的学习,培养学生运用马克思主义的立场、观点和方法分析问题、解决问题的能力,坚定政治立场,提高政治素养。主要内容是着重讲授中国共产党把马克思主义基本原理与中国实际相结合的历史进程,充分反映马克思主义中国化的两次历史飞跃和两大理论成果。该课程以理论讲授为主,辅以课内外实践教学等多种形式。

2思想道德修养与法律基础

该课程为本专业公共基础课。通过本课程的学习,引导学生树立理想信念,弘扬爱国主义精神,全面提升思想道德素质和法律素质,培养德智体美劳全面发展的社会主义事业建设者和接班人。主要内容是以学习和践行社会主义核心价值观为主线,针对学生成长过程中面临的思想道德和法律问题,开展马克思主义的世界观、人生观、价值观和法治观教育。该课程以理论讲授为主,辅以小组讨论、课堂演讲、主题辩论等多种教学方法。

3形势与政策

该课程为本专业公共基础课。通过本课程的学习,使学生了解国内外重大时事,理解党的基本路线、方针和政策,增强对改革开放和社会主义现代化建设的信心和责任感。主要内容是紧密结合国际国内形势,特别是我国改革开放和社会主义现代化建设的新成就,进行马克思主义形势观、政策观教育。该课程运用讲授法、讨论法、社会调查法等多种教学方法。

4大学语文

该课程为本专业公共基础课。该课程旨在提高学生对语言文字的理解水平和运用能力,培养语文素养,提升阅读鉴赏能力、应用写作能力、沟通交流能力。主要内容包括古今中外优秀文学作品赏析和语言文字应用等。该课程以讲授法为主,综合运用精讲、泛读、多媒体教学、朗诵大赛、诗词大会等多种教学形式和教学方法。

5基础英语

该课程为本专业公共基础课。该课程坚持实用为主,够用为度,以应用为主的原则,以培养学生英语应用能力为目标。主要内容是结合职场环境和实际生活需要,讲授英语基础知识,进行听说读写译的综合能力训练。该课程以听说训练为主,综合运用情景模拟、英语演讲、英语情景剧展演等多种教学方法。

6计算机应用基础

该课程为本专业公共基础课,通过本课程的学习,提高学生的信息素养,培养学生良好的计算机运用能力和应用Office等应用软件解决办公中的实际问题的能力。主要内容是了解计算机及网络的基本知识;掌握Windows操作系统和Internet应用;熟练使用office办公软件;满足本专业对信息技术应用技能的需要,为后继课程的学习奠定基础。本课程采用任务驱动、理实一体的教学方法,以技能训练为主。

7体育

该课程为本专业公共基础课。该课程旨在以身体练习为主要手段,通过合理的体育教育和科学的体育锻炼,发展耐力、力量、速度,改善心血管系统和身体机能,增强体质、增进健康和提高体育素养。课程内容是根据《全国普通高校体育课程教学指导纲要》和《国家学生体质健康标准》的基本要求,进行身体素质训练,学习田径、篮球、排球、足球、乒乓球、羽毛球、健美操、跆拳道、素质拓展等运动技巧。教学方法是以技能训练为主,辅以理论讲解、示范演练等方法。

8军事理论课

该课程为本专业公共基础课。通过本课程的学习,使学生增强国防观念,培养国家安全意识,提高分析判断形势的能力,加强组织纪律性,从而适应加强国防后备力量建设的需要。主要内容是以国防教育为主线,进行国防知识、军事思想、军事形势及战略战术等知识的学习。教学方法是线上学习和线下指导相结合,运用多媒体教学、小组讨论法、案例分析法等多种教学方法。

9军事技能训练

该课程为本专业公共基础课。课程目标是通过本课程的学习,掌握基本军事技能,提高快速反应能力、合作应战能力、战略防御能力和野战生存能力,增强国防观念和国家安全意识,提高身心素质。主要内容有:中国人民解放军共同条令;队列训练;单兵战术基础训练等。教学方式以训练场实地讲授为主,采用部队教员示范和实际训练相结合等多种形式。

10心理素质训练

该课程为本专业公共基础课。通过本课程的学习,帮助学生化解心理困扰,预防心理疾病和危机事件的发生,开发学生心理潜能,促进学生心理健康成长。主要内容是普及心理健康基本知识,具体包括环境适应、人际交往、情绪调节、时间管理、目标管理、压力应对、人格发展等。该课程注重理论与实践一体化,采用讲授法、小组合作法、心理剧展演等教学方法。

11专业认知和职业素养

该课程为本专业公共基础课。通过本课程的学习,促进学生了解所学专业,树立良好的专业思想、专业意识和专业精神,提升专业认同感,明确专业内涵及目标,为其专业能力的发展注入不竭的动力。主要内容分为专业认知和职业素养两个模块。专业认知模块的主要内容有专业人才培养方案介绍、就业岗位的典型工作任务、专业相关的行业企业介绍、学院概况及本专业主要教学资源介绍、学习方法指导、本专业优秀毕业生典型案例分析等。职业素养模块围绕以下三个核心内容展开:职业信念、职业知识技能、职业行为习惯。教学方法有讲授法、自主学习、小组讨论、交流展示等。

12职业生涯规划和就业指导

该课程为本专业公共基础课。通过本课程的学习,帮助学生客观分析就业形势,从容应对就业竞争,确立职业目标,合理规划学业,为职场成功奠定基础。课程内容分为职业生涯规划和就业指导两个模块。职业生涯规划模块的主要内容有职业生涯规划、认识自我、职业生涯目标等。就业指导模块的主要内容有就业能力提升、求职准备与策略、求职心理调适与就业权益、职业适应与职业发展等。教学方法有线上线下相结合、讲授法、案例分析法、讨论法、练习法等。

13创新创业实务

该课程为本专业公共基础课。通过本课程的学习,使学生掌握创业的基本知识和基本理论,熟悉创业的基本流程和基本方法,了解创业的法律法规和相关政策,激发创业意识,提升创业能力。本课程采用线上教学和线下指导相结合的教学形式,以理论教学为主,理论与实践一体化。

14公益劳动

该课程是一门公共基础课程、劳动实践课程。通过本课程的操作性学习环节,使学生更好地掌握公益劳动知识与公益劳动技能,树立正确的劳动观念,培育学生正确的劳动态度,提高劳动技能,养成良好的劳动习惯。该课程以项目为载体组织劳动与技术教育活动,辅以课内外实践教学等多种形式。

(二)专业(技能)课程

1专业基础课程

(1)计算机网络基础

该课程专业的专业基础课培养学生具备网络设计、管理与应用的能力。该课程讲授计算机网络基本原理、网络体系结构、局域网和广域网一般特性,典型网络的结构特点及具体体现以及计算机网络的实际应用,系统地讲授网络的分层模型及网络设计与管理过程中常用到的网络协议,该课程采用任务驱动项目导向、理实一体化的教学模式,教学中需使用网络技术实训室进行授课。

2MYSQL数据库应用

该课程本专业的专业基础课主要培养学生安装并配置MYSQL、初步具备应用程序开发能力。主要内容为数据库基础知识、MySQL数据库的安装和配置、表的操作、视图管理、事务管理、存储过程管理、数据库开发和管理技术等。该课程采用任务驱动项目导向、理实一体化的教学模式,教学中需使用网络技术实训室进行授课。

3Windows Server网络系统管理

该课程本专业的专业基础课主要培养学生Windows服务器操作系统的安装、配置、管理和维护的能力。主要内容为当前主流Windows服务器操作系统用户管理、文件管理、磁盘管理、常用网络服务的搭建。本课程采用任务式教学,需使用具备电脑配置较高、尤其内存不能低于4G、安装虚拟机软件、服务器操作系统镜像文件的专业技术攻防实训室进行授课。

4 Java程序设计

该课程本专业的专业基础课培养学生具备面向对象软件程序设计与开发的能力。该课程主要内容为程序流程控制语句、类与对象、封装与类、继承与多态、Java图形图像、Java输入输出(I/O)、多线程与异常处理、Applet程序设计等相关知识,该课程采用任务驱动项目导向、理实一体化的教学模式,教学中需使用网络技术实训室或大数据实训室进行授课。

5物联网开发技术

该课程本专业的专业基础课培养学生具备物联网开发与应用的能力。该课程主要内容为C语言的特点、数据类型、运算、语句结构、函数及指针,C程序开发技术及其程序设计的基本方法,各种传感器的基本原理、特点及检测方法、cc2530芯片、GPS定位等,该课程采用任务驱动项目导向、理实一体化的教学模式,教学中需使用物联网实训室进行授课。

2专业核心课

(1)嵌入式开发技术

该课程本专业的专业核心课培养学生具备嵌入式开发技术的能力。该课程主要内容为介绍各种典型的嵌入式处理器,嵌入式操作系统的种类及选用等;嵌入式操作系统的组成、多任务环境的工作原理及其交叉开发环境的使用;进行开发嵌入式系统的相关实训,该课程采用任务驱动项目导向、理实一体化的教学模式,教学中需使用物联网实训室进行授课。

2 Linux大数据系统管理

该课程本专业的专业核心课培养学生具备Linux系统操作、维护和管理的能力。该课程主要内容为Linux文件管理、用户和组群的管理、权限设置、各种网络服务器的配置和维护该课程采用任务驱动项目导向、理实一体化的教学模式,教学中需使用网络技术实训室或大数据实训室进行授课。

3Hadoop大数据平台运维

该课程本专业的专业核心课培养学生具备Hadoop大数据平台集群架构、部署与应用的能力。该课程内容主要包括:Hadoop简介与伪分布式集群搭建,HDFS核心元素及原理,MapReduce工作原理与开发实战,Zookeeper集群搭建,Hbase单节点部署与集群部署Hive部署与应用,该课程采用任务驱动项目导向、理实一体化的教学模式,教学中需使用大数据实训室进行授课。

4人工智能语音应用

该课程本专业的专业核心课培养学生分析、解决语音智能识别与应用的实践能力。该课程主要讲授语音识别的原理及分类语音识别的信号处理及分析方法语音识别各种技术该课程采用任务驱动项目导向、理实一体化的教学模式,教学中需使用物联网实训室进行授课。

5Python大数据分析与应用

该课程本专业的专业核心课培养学生具备Python大数据获取、分析、处理与存储的能力。该课程主要内容包括:数据分析和Python 的基本介绍,NumPy 库,pandas 库,使用pandas 读写和提取数据,用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习该课程采用任务驱动项目导向、理实一体化的教学模式,教学中需使用网络技术实训室或大数据实训室进行授课。

6人工智能应用开发实战

该课程本专业的专业核心课培养学生具备大数据系统操作、大数据编程、应用开发实战的能力。该课程全面地介绍了Hadoop大数据开发的相关知识,具体内容包括、MapReduce进阶编程、HDFS编程、HDFS基本操作、分布式分析引擎Hive、结构化数据收集Sqoop 、Flum 、Kafka、zookeeper等hadoop生态,该课程采用任务驱动项目导向、理实一体化的教学模式,教学中需使用大数据实训室进行授课。

7传感网应用开发

该课程是本专业的专业核心课,培养学生在数据采集、有线组网通信、短距离无线组网通信、低功耗窄带组网通信四个工作领域的相应职业技能。该课程主要内容有:数据采集、RS485总线技术基础、CAN总线技术基础、ZigBee基础开发、NB-lot数据传输等。本课程采用任务式教学法,循序渐进的引导学生掌握相关知识点和技能。该课程采用任务驱动项目导向、理实一体化的教学模式,教学中需使用物联网实训室或大数据实训室进行授课。

8Linux web集群架构与运维

该课程本专业的专业核心课培养学生具备Linux web集群架构、负载均衡、高可用运维的能力。该课程主要内容包含:学习当下流行的Web 环境架构(LNMP)搭建及企业级Web 优化Linux、Nginx、MySQL、PHP (LNMP)等当下流行的Web 环境架构的搭建、Nginx负载均衡、Keepalived 高可用及session 共享,规划一个中等规模的网站集群架构解决方案,该课程采用任务驱动项目导向、理实一体化的教学模式,教学中需使用大数据实训室或网络技术实训室进行授课。

3专业拓展课程

(1)虚拟化与云计算

该课程本专业的专业拓展课培养学生具备虚拟化与云计算安装、部署和管理的能力。该课程主要内容为桌面云平台服务系统集群系统安装与操作云平台桌面云应用系统安装与操作云平台热备系统原理及保护操作措施常用的虚拟化技术及应用部署该课程采用任务驱动项目导向、理实一体化的教学模式,教学中需使用大数据实训室进行授课。

2人工智能技术

该课程本专业的专业拓展课培养学生具备人工智能基础、算法和机器学习的能力。该课程主要内容包括人工智能发展历程及应用及未来趋势,人工智能基础、算法、人工智能产业链等知识结构人工智能的基本概念、关键技术应用开发该课程采用任务驱动项目导向、理实一体化的教学模式,教学中需使用大数据实训室进行授课。

3HBase存储与hive编程技术

该课程本专业的专业拓展课培养学生具备分布式数据库安装、配置部署及Hive集群环境配置及管理的能力。该课程主要内容包含HBase概念、安装、配置部署客户端API的使用以及Hive安装、hive数据类型与基础语法、Hive表操作、Hive大数据查询、Hive排序Hive函数从应用的角度介绍了集群监控、性能优化、集群管理等该课程采用任务驱动项目导向、理实一体化的教学模式,教学中需使用大数据实训室进行授课。

4数据可视化技术与应用

该课程本专业的专业拓展课培养学生具备数据可视化操作、分析、可视化应用的能力。该课程主要内容包含:数据可视化概述、Tableau基础操作Tableau可视化分析、地图分析、高级可视化分析、数据导出Tableau函数、网站流量统计分析Echarts事件与行为Echarts三维可视化该课程采用任务驱动项目导向、理实一体化的教学模式,教学中需使用专业大数据实训室进行授课。

5人工智能Axure交互原型设计

该课程为本专业的专业拓展课。培养学生设计好产品的各个页面及页面内的组件,组件间的交互方式等的能力。该课程主要讲授axure是一款制作产品原型的软件,主要是产品经理先按照自己的想法设计好产品的各个页面及当前页面内的组件,组件间的交互方式等,然后UI就很清楚PM的目的及意图从而更好的去实现界面设计,而程序员根据原型可以更好的去规划实现的框架,该课程采用任务驱动项目导向、理实一体化的教学模式,教学中需使用网络技术实训室进行授课。

七、教学进程总安排

课程序号

课 程 名 称

课程类型

学 时 (学 分)

考核方式

学年学期安排课时数


理论教学

实践教学

学分

考试

考查

第一

学年

第二

学年

第三

学年


1

2

3

4

5

6


20周

20周

20周

20周

20周

20周



公共基础

思想道德修养与法律基础

A

48

40

8

3

3


军事理论课

A

32

32

0

2

2


军事技能训练

C

112

36

76

2


专业认知和职业素养(师资来自各系)

A

16

16

0

1

1


心理素质训练

B

16

10

6

1

1


基础英语(一)

A

64

64

0

4

4


计算机应用基础

B

32

16

16

2

2


大学语文

A

32

32

0

2

2


体育(一)

B

32

16

16

2

2


基础英语(二)

A

72

72

4

4


毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

A

72

62

10

4

4


形势与政策

A

18

18

0

1

1


职业生涯规划和就业指导(师资来自基础部)

A

18

18

0

1

1


体育(二)

B

36

18

18

2

2


创新创业实务

B

18

12

6

1

1


公益劳动

C

32

0

32

2


650

462

188

34

4

12

17

12

1

0

0


业基础

课程

计算机网络基础

B

64

32

32

4

4


MYSQL数据库应用

B

72

36

36

4

4


Windows server网络系统管理

B

54

27

27

3

3


Java程序设计

B

72

36

36

4

4


物联网开发技术

B

72

36

36

4

4


334

167

167

19

4

1

4

8

7

0

0


专业核心课程

嵌入式开发技术

B

72

36

36

4

4


Linux大数据系统管理

B

72

36

36

4

4


Hadoop大数据平台运维

B

72

36

36

4

4


人工智能语音应用

B

72

36

36

4

4


Python大数据分析及应用

B

72

36

36

4

4


人工智能应用开发实战

B

72

36

36

4

4


传感网应用开发

B

72

36

36

4

4


Linux web集群架构与运维

B

54

18

18

3

3


小计

558

279

279

31

3

5

0

0

12

19

0

0


业拓展课

虚拟化与云计算

C

36

0

36

2

4


人工智能技术

C

36

0

36

2

4


人工智能Axure交互原型设计

C

36

0

36

2

4


hbase存储与hive编程技术

C

54

0

54

2

6


数据可视化技术与应用

C

54

0

54

3

6


小计

216

0

216

12

1

4

0

0

0

0

24


选修

选修一(限选)

32

16

16

2

2


选修二(任选)

36

18

18

2

2


选修三(限选)

36

18

18

2

2


选修四(任选)

36

18

18

2

2


选修五(限选)

36

18

18

2

2


选修六(任选)

36

18

18

2

2


选修七(任选)

36

18

18

2

2


小计

248

124

124

14

7

2

4

4

4


实践教学环节

认知实习

30

0

30

30


认知实习

30

0

30

30


跟岗实习

30

0

30

30


跟岗实习

30

0

30

30


岗前综合实训

220

0

220

22


顶岗实习

240

0

240

30


顶岗实习(含毕业环节)

540

0

540

30


小计

1120

0

1120

0

0

7


2906

1032

1874

110

12

29

23

24

23

24

24


说明:1.此表为课内理论教学和实践教学学时分配表。

2.本专业总计2906 学时,其中,理论教学时数为1032学时,占总教学时数的 35.5 %;实践教学时数为1874学时,占总教学时数的 64.5 %

3.课程类型(单一选项):纯理论课(A类)/(理论+实践)课(B类)/纯实践课(C类)。


八、实施保障

(一)师资队伍

师资队伍是保证人才培养质量的首要条件,因此实施本人才培养方案对教师的数量和素质有一定的要求。

1队伍结构

计算机网络技术专业教学团队现有专任教师14人,兼职教师7人,学生数与专任教师数比例20:1,专任教师双师型比例100%。现有专职教师高级职2人,中级职称10人。

2专任教师要求

(1)计算机网络技术专业专任教师具有计算机网络技术专业信息处理专业、计算机科学技术等相关专业硕士及以上学历;

(2)本专业专任教师具有高校教师资格和本专业领域有关证书;有理想信念、有道德情操、有扎实学识、有仁爱之心;

(3)本专业专任教师从事一线教学的主讲教师具备物联网大数据与人工智能网络规划设计、建设施工、管理、应用开发和人工智能技术服务专业中级以上的IT认证资格证书(含中级)或工程师资格;具有扎实的大数据人工智能相关理论功底和实践能力;

(4)本专业专任教师具有较强信息化教学能力,能够开展专业课程教学改革和科学研究;每年累计不少于90个学时专业进修培训

(5)本专业教学团队有计划有顺序的选派专任教师到行业挂职锻炼、参与人工智能技术服务与大数据真实项目开发、业务咨询、参与实训基地和实训室建设;专任教师定期参加北京北京市信息技术类教师培训基地举办的专业师资培训项目,考取职业资格证书,进一步增强教师的双师素质

3兼职教师企业师资团队

本专业兼职教师与企业师资团队由具有丰富工程实施经验的工程项目经理、高级工程师和技术专家组成,担任专业的专业指导委员会成员与专业课讲师。这些兼职教师均有丰富的人工智能与大数据企业实战、实操经验,具备良好的思想政治素质、职业道德和工匠精神,具有扎实的专业知识和丰富的实际工作经验,且具有中级及以上相关专业职称,能承担人工智能与大数据专业课程与实训教学、实习指导等专业教学。

(二)教学设施

1专业教室

人工智能技术服务专业教室应全部配备:黑(白)板、多媒体计算机、投影设备、音响设备,互联网接入(或WiFi)环境,并具有网络安全防护措施。安装应急照明装置并保持良好状态,符合紧急疏散要求、标志明显、保持逃生通道畅通无阻。

2校内实训室

人工智能技术服务专业应具有稳定的校内实训场地。物联网实训室具备开展物联网系统的设计、开发、安装、管理与维护;物联网相关产品的检测、维护的功能大数据实训室能够提供大数据平台的部署、运行与维护;云平台部署及运维;大数据的数据提取、数据分析及数据挖掘等实训教学的环境,人工智能实训室支持图像采集、视频解码、人脸检测、人脸识别等计算机视觉相关的教学与实践,支持语音信号处理、语音识别、语音合成等语音识别相关教学与实践。所有实训室网络接入及WiFi 环境健全、监控设施及道具、展示柜等齐备,实训管理及实施规章制度齐全、实训指导教师职责明确。

校内实训室包括:

(1)物联网实训室

配备服务器、投影设备、白板、交换机、计算机、物联网实训套件(CC2530嵌入式开发基础模块,温湿度、大气压、超声波、光照度、三轴加速度传感器模块,无线收发模块,RFID读写设备,Gps定位设备、红外通信设备等),新大陆物联网应用技术国赛设备,云平台用于学生完成物联网开发技术、嵌入式开发技术、物联网调测开发等课程的教学与实训。

(2)大数据网络存储实训室

配备服务器、投影设备、白板、交换机、计算机、存储设备、H3C无线设备、云计算平台等,用于学生完成网络存储、集群系统、数据备份、数据容灾等相关存储行业技术、无线行业知识的学习,掌握H3C无线产品特性与应用部署技术、无线网络工程实施知识、无线网络勘测与设计技术、无线产品运维等内容学习,用于完成无线网络管理、网络存储、Linux操作系统、云计算与虚拟化等课程的教学与实训。

(3)大数据与人工智能综合应用实训室

配备服务器、投影设备、白板、打印机、扫描仪;网络接入或WiFi 环境;配备计算机,安装完整的网络实验环境,提供详细的实验原理说明、操作步骤、实验要求等文档;实训室基于大数据平台Hadoop构建,涵盖Hadoop生态圈的大部分组件,融合了Hadoop集群部署、数据挖掘与分析的实践教学,支持支持语音信号处理、语音识别、语音合成、人脸检测、人脸识别等计算机视觉相关的教学与实践,学生通过实验,能掌握大数据及人工智能技术的采集、存储、处理、分析、可视化及数据安全的相关技能。

4综合布线实训室

配备服务器、投影设备、白板、计算机(网络测试常用软件)、综合布线实训装置、多功能仿真墙模块、实训设备、带显示功能的网络配线实训装置、壁装网络机柜、网络配线架(机架式)、通讯跳线架(机架式)、理线环、综合布线实训专用工具箱、工作台等。用于综合布线等课程的教学与实训。

5H3C网络实训室

配备投影、白板、计算机、中端路由器、三层交换机、开放多业务路由器串口模块、同异步串口(SA)V.35 DCE电缆(DB28)、同异步串口(SA)V.35 DTE电缆(DB28)、服务器、网络配置模拟软件、安装网络管理常用软件(多种)等,满足H3C认证、高级路由、高级交换、网络管理工具的使用等课程的教学与实训。

3校外实习实训基地

本专业方向具有稳定的校外实习实训基地。对校外实训基地,要求校外实训基地指导学生实训实习的企业兼职教师与实习学生的比例不得低于1:10。

本专业与科大讯飞科技有限公司、新大陆物联网公司、华三通信技术有限公司、华为中国软件与技术服务股份有限公司(简称中软)、金桥世纪、北京中达金桥技术服务有限公司、金商祺、中海义信、华晟科技、金戈大通、360科技相关公司等建立了长期稳定的校外实习训合作基地。实训岗位、校内及校外实训指导教师职责明确,实训管理及实施规章制度齐全,保证实习生日常工作、学习、生活的规章制度,有安全、保险保障。

通过校内实训室与校外实训基地的建设,构建了立体化的实习实训体系。校内实训室除了完成日常的专业实践教学外,还承担技能大赛备赛、集训,职业资格证书取证,顶岗实习岗前培训,专业社会服务培训等工作。

4信息化教学设施

学院具有利用数字化教学资源库、职教云、三元互动教学平台等的信息化条件。引导鼓励专业教师开发并利用信息化教学资源、教学平台,创新教学方法、提升教学效果。

(三)教学资源

主要包括能够满足学生专业学习、教师专业教学研究和教学实施需要的教材、图书及数字化资源等。

1.本专业的课程应严格在《职业教育国家规划教材书目》中选用公共基础必修课教材,优先在《职业教育国家规划教材书目》中选用专业课教材。教材原则上应选用在《职业教育国家规划教材书目》中近三年出版、高职高专(不得选用本科教材)、精品教材、获奖教材等优质教材,鼓励使用活页教材、工作手册式教材和项目化教材。为确保学院教育教学质量与人才培养质量,所有选用本院教师编著的公开出版的教材,须由系部组成专家审核小组提出审核意见,报学院审批后方可选用。

2.所有课程应使用ppt进行教学,并配备与课程相关的习题和电子学习资料供学生课下复习巩固和拓展学习。鼓励教师通过职教云、百度网盘、微信群等信息化教学手段通过各种方式为学生提供多元化的教学和学习平台,供学生课前预习、课中学习、课后提升。教师亦可通过学生的学习反馈情况了解学生预习情况、存在问题,以便随时调整教学策略和方案设计。

3.图书文献配备基本要求:图书文献配备能满足人才培养、专业建设、教科研等工作的需要,方便师生查询、借阅。

4.数字教学资源配置基本要求:学院和系应建设、配备与本专业有关的音视频素材、教学课件、数字化教学案例库、虚拟仿真软件、数字教材等专业教学资源库,种类丰富、形式多样、使用便捷、动态更新、满足教学。

(四)教学方法

1本专业教学采用适合高职教育教学特点的教学方法,基于定向培养的并不断尝试、探索新的教学方法,常用的教学方法有以下几种:项目教学法、行为导向教学法、案例教学法、任务驱动教学法、分组学习教学法、问题教学法、情景教学法、理实一体化教学法。

2专业课程的教学过程中采用项目化教学以项目为导向、任务为驱动,将课程的知识点融入到每个任务中,在完成任务的同时,不仅学习到理论知识,更能将理论与实践相结合,通过真实的项目案例,学会在实践中应用。结合导师制,凸显学习上学生的主体,帮助学生掌握技能同时,培养其学习主动性。

3在教学中,重视实践性教学,配合教材,将基础理论教学和行业实践案例紧紧结合,实现课内与课外相结合、教学与研究想结合、教学与实践相结合的教学手段。教材和课程设置作为知识播的载体,在教学过程中,将教材和课程结构不断的优化,突出了素质教育、创新教育和行业实践教育的特点,教材中充分体现项目式的教学案例、情景化的知识点等特点。综合采用启发式、发现式、学生参与式等教学方式,充分调动学生的学习主动性。结合先进教学机制,夯实学生的理论基础,提高动手实践能力,促进学生产生对行业链的认知,建立对自身的人生定位。

(五)学习评价

本专业的学生学习效果采用多种方式立体结合的方式进行评价。

1采用项目为导向、任务为驱动的教学方式,将对学生的评估点渗透到每个课程、每个任务中,跟踪学生的学习情况,及时反映学生的学习状态,帮助学生和教师正确掌握努力的方向。针对学生完成情况,教师根据评价标准进行评价。学生根据自身完成和掌握情况,完成自评和生生互评。

2改革课程考核方式,专业课教学考核全部采用过程化考核方式,将每一次项目考核的成绩作为期末成绩的一部分,结合期末考核、平时考勤、作业和课堂表现,综合评价学生的学习情况。将学生的学习考核分布在日常教学当中,提升学生专业课程日常学习的积极性和主动性。

3不断改进专业教师评学的评价标准,有针对性的纠正和改进学生专业学习的习惯和方法。

4建立校外专家评学、评教机制,加强学生专业学习的市场导向性。

5建立实习单位实习评价机制,及时反馈学生专业能力与岗位需求的差异。

(六)质量管理

1建立有专业指导委员会

由系部、专业教研室、行业企业专家、学生(毕业生)代表共同组成专业指导委员会负责指导专业建设,监控教学过程,评价人才培养质量。

2加强院系两级督导

学院督导组由校外专家组和校内专家组组成,系督导组由系主任、副主任、系秘书和各教研室主任组成,院系两级督导共同督导听课,严格遵守教学质量监控制度,严格履行教务处学期初、学期中教学检查制度,通过检查性听课、教师互相听课、召开学生座谈会等多种渠道、多种方式收集教学信息,履行教学质量检查与监控职能。

3完善教学日常管理

不断完善教学管理机制,加强日常教学组织运行与管理,定期开展课程建设和教学质量诊断与改进,建立健全听课、评学、评教等制度。

4建立毕业生跟踪调研

应建立毕业生跟踪反馈机制,对毕业生就业情况、职业能力水平、薪资情况等进行分析,定期评价人才培养质量和培养目标达成情况。

5行业、企业等多元评价

建立社会评价机制,遵循校内评价和行业企业评价相结合的原则,建立学院、企业、学生三方的教学质量评价和监控机制,形成以学校为核心、社会参与的教学质量保障体系。

6相关机制

校外依据社会调查、毕业生跟踪调查、企业评估等进行客观的教学质量评价,建立校内、校外质量评价互通机制,及时进行整改,确保教学工作进行高质量运行。

质量保障包括教学督导、同行评价、学生评教、教师评学等信息反馈手段,评价机制包括教学能力比赛、教学基本功大赛、教学成果评比、学生技能大赛等,有效提升教学质量。

九、毕业要求

学生在学院规定年限内,完成教育教学计划规定内容,德、智、体、美、劳达到毕业要求,完成专业教学计划规定课程的学习,须修满专业人才培养方案所规定的学时学分,经过课程考核,成绩合格,英语、计算机水平达到学校规定的相应级别,各项综合考试成绩合格并符合德育培养目标要求及大学生体育合格标准,毕业时在素质、知识、技能方面达到人才培养方案规定的目标,准予毕业。


十、附录

(一)选修课一览表

课程序号

课 程 名 称

课程类型

学 时 (学 分)

考核方式

学年学期安排课时数

备注

理论教学

实践教学

学分

考试

考查

第一

学年

第二

学年

第三

学年

1

2

3

4

5

6

20周

20周

20周

20周

20周

20周

选修课

计算机数学基础

32

16

16

2

2

限选课

人工智能导论

36

18

18

2

2

限选课

python编程基础

36

18

18

2

2

限选课

机器学习

36

18

18

2

2

任选课

图形图像技术

36

18

18

2

2

任选课

人工智能法律素养

36

18

18

2

2

任选课



















修订编制人:胡晓凤

编制单位:信息技术系网络安全教研室

编制日期:2021-3-24

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