当前，人工智能产业正迈入“技术深耕、场景落地、伦理规范”协同推进的高质量发展阶段，产业对人才的需求已从“量的补充”转向“质的适配”。然而，高职院校人工智能高技能人才培养仍面临“系统性错配”的结构性困境。

为破解这一困境，四川科技职业学院立足“省级技能人才培养基地”定位，联合四川天府新区眉山管理委员会(以下简称“眉管委”)、西华大学、科大讯飞等政企校单位，以“国家级教学改革项目”为牵引，自2017年起整合计算机应用、电子信息等相关专业，构建起“实战强技、实践育德、靶向评质”三位一体培养体系，形成可复制、可推广的人才培养经验，已累计培育出数千名“忠于党、爱国家、擅调试、精运维”的人工智能高技能人才，毕业生在四川人工智能企业岗位适配率达92%，为区域产业发展注入核心动能。

四川科技职业学院到科大讯飞考察。四川科技职业学院供图

“三引三强”：政企校协同破解“岗位脱节”，构建实战化技能培养闭环

针对人工智能专业教育与一线技能岗位脱节问题，四川科技职业学院创新“三引三强”实战强技模式，以企业真实需求为导向，打通“教学-实训-就业”闭环。

政府搭台“引资源”，强化校企合作“硬支撑”。眉管委发挥“桥梁纽带+政策保障”双重作用，为校企协同提供实质性支持。引入科大讯飞等多家人工智能龙头企业共建“科大讯飞人工智能产业学院”，打造集教学、实训、研发于一体的产教融合平台，让企业资源直接服务人才培养。

企业技术“引课堂”，强化教学内容“鲜活性”。打破“学校编教材、企业用人才”的割裂局面，推动企业技术与教学内容深度融合。吸纳200余项企业人工智能工程岗位实战技术(如人工智能语音识别、智能诊断等)转化为教学内容，联合开发项目化教材8部、人工智能岗位技能实训模块100余个，建成10余个国家级、省级实践基地，让学生接触行业前沿技术。

真实项目“引实训”，强化技能训练“进阶性”。构建“基础-提升-实战”三阶实训体系，让学生在解决真实问题中提升技能。以人工智能企业工程项目技能任务为核心，设计“基础巩固→实训提升→实战深化”三阶训练体系；同时，在西华大学指导下，组织学生参与“大型发电机故障智能诊断与运行状态优化”等国家级、省级科研实战，全面提升“擅调试、精运维”的岗位核心能力，实现技能与企业需求无缝衔接。

AI实践基地。四川科技职业学院供图

“三融三铸”：实践育德破解“素养偏差”，培育“技术向善”的工匠人才

围绕 “培养什么人、怎样培养人、为谁培养人” 的根本问题，四川科技职业学院以“人工智能实践育德”为核心，构建 “三融三铸” 模式，将思政引领、工匠精神、社会责任融入人才培养全过程，避免 “重技能、轻素养” 的培养误区。

融 “忠诚信念” 于实训，铸 “产业报国” 匠心根基。在教学过程中，把“忠于党、热爱国家、人工智能报国”的理想信念融入企业工程实训，通过“产业政策解读+企业党建观摩+岗位建功分享”等形式，引导学生树立“扎根产线提技能、服务产业促发展”的职业追求。

融“实践历练” 于比武，铸“精益求精” 匠德品质。在人工智能企业实战技能训练中，以“精益求精、追求卓越”的工匠精神为标准，通过“岗位技能比武+质量标准学习+技术难题攻关”，培育学生严谨专注、执着坚守的职业品德。

融“公益服务” 于实践，铸“科技为民” 匠魂担当。组织学生组建 “智能助老服务队”，走进20余个社区，为老年人开展智能设备教学(如教老人使用AI语音助手、防范电信诈骗的智能识别APP)，累计服务老人5000余人次，同时开发“适老化智能提醒系统”(如用药时间AI提醒)，解决老年人使用智能技术的痛点。与眉山市彭山区一柑橘种植基地合作，指导学生搭建 “柑橘长势AI监测系统”，通过无人机航拍+AI算法分析，实时监测柑橘病虫害、水分含量，为农户提供精准种植建议，帮助基地增产15%，减少农药使用量20%。

四川科技职业学院被评为全国人工智能行业产教融合共同体常务副理事长单位。四川科技职业学院供图

“三维四化”：靶向评价破解 “标准错位”，建立动态适配的质量保障体系

传统评价体系难以衡量人工智能人才的 “实战能力”，四川科技职业学院联合政企单位构建 “三维四化” 评价体系，实现“培养-评价-改进”的动态闭环，核心是“以产业需求定标准，用数据驱动改培养”。

构建“四化” 评价标准，让能力考核“可量化、可落地”。以岗位需求为核心，建立“知识人工智能化、技术岗位化、技能实战化、素养行业化”评价标准，将抽象的培养目标转化为可量化、可考核的具体指标，如人工智能算法应用熟练度、设备运维故障率等。

开展“三维” 跟踪评价，让培养质量“可追溯、可验证”。从“岗位适配度(入职1年内技能匹配情况)、职业成长度(入职3-5 晋升发展情况)、长期贡献度(入职5-8年行业服务成果)”三个维度，对毕业生进行长期动态跟踪，打破 “毕业即断联” 的评价局限，对毕业生进行长期跟踪，精准匹配产业需求。

依托 AI技术提效，让评价结果“能转化、能改进”。利用人工智能数据分析工具对评价数据进行实时处理，及时发现培养过程中的短板，如某一技能模块通过率低、某类岗位适配度不足等，为专业调整、课程优化提供数据支撑。(李运良、廖川、范镇南、实习生仲梓楠)