摘要:当前，数智技术正在加速推动产业深度转型，行业特色高校面临数智化人才培养与产业需求精准对接的迫切任务。北京印刷学院作为国内唯一以出版为学科专业特色、为出版全产业链培养人才的高水平特色型高校，立足自身专业优势，依托新成立的数智学院，以出版印刷行业需求为导向，构建“校企共建、跨界融合、项目驱动、动态迭代”的数智课程体系，将数智人才培养覆盖到所有学科专业，在推动数智科学知识的交叉学习基础上，更加注重数智技能的融通实训，着力培养面向未来的复合创新型数智人才。

关键词:校企协同；行业特色高校；数智课程体系；数智学院

近年来，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正深刻改变生产、生活与学习方式。为落实国家战略部署，教育部和北京市先后出台政策文件，其中《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》明确提出促进人工智能赋能教育创新；《关于加快推进教育数字化的意见》强调推动教育理念、教学模式和治理方式的整体性变革；而《北京市推动“人工智能+”行动计划（2024-2025年）》则提出依托人工智能推动课程体系创新和实践教学改革。这些政策不仅为高校数智化教育提供了方向，更对培养适应未来社会和产业发展的数智人才提出了明确要求。当前，部分高校课程体系一定程度存在内容与行业脱节、技术更新滞后、实践环节薄弱等问题，其培养的人才难以满足行业数智化转型的实际需求^[1]。面对这一挑战，北京印刷学院（以下简称学校）立足自身专业优势，提出通过“校企协同、产教融合、实践导向”的数智教育新路径，着力构建数智课程体系，将人工智能通识教育和行业前沿技术有机融入本科教育全过程。

校企协同数智人才培养体系建设的内涵

1. 校企深度协同的复合创新型数智人才培养模式

2024 年4月，学校正式启动数智学院建设。经过一年多的实践，初步构建了以学生发展为中心、产业需求为导向、校企共建课程为载体、跨学科专业学习为特征的数智教育培养体系。该体系依托校企“六共同”协同机制——共同制定数智教育培养方案、共同开发课程与教材、共同建设实验室与实训基地、共同搭建产学研平台、共同建设校企联合师资团队、共同实施教育过程与质量评价，有效整合校内外育人资源，着力提升学生的专业能力、数字素养与智算技能，增强其在数智时代解决复杂现实问题的能力，促进人才培养与行业需求的高度适配。

2. 教学与产业双向赋能的产教融合运行机制

在教学促产业方面，数智学院以项目教学为核心，将产业培训、实践实习、科研合作与成果转化有机衔接，构建“教学、实践、科研、转化”一体化育人闭环，引导学生在真实情境中发现问题、分析问题与解决问题，提升学习成效并服务产业发展。在产业促教学方面，数智学院以企业前沿技术与行业标准为牵引，形成“产业技术、专业群、课程群、项目案例”的教学转化链条，将最新产业成果系统融入课程内容、实践项目与案例教学之中，推动教学内容与技术演进、行业需求保持动态同步^[2]。

3. 教务部门统筹下专业学院与企业协同的组织保障机制

数智学院在学校教务部门统筹指导下，由教务处与信息工程学院协同建设与管理，形成集中统筹与专业协作相结合的运行机制。数智学院设立教学运行、教研组织与学生管理等职能模块，统筹推进选课报名、课程讲授及实践教学等工作。校内教师与企业导师共同承担教学指导任务，建立课程评价、实践反馈和教学改进机制，通过定期评估和持续优化，保证数智教育体系在资源整合、课程实施、校企协同及人才培养质量方面的高效运转。

4. 专业学院与数智学院协同推进的“双主体”育人路径

数智学院与专业学院形成“共育共促”育人体系，实现“双主体”培养。专业学院立足常规学科专业体系，夯实学生的学科基础与专业核心能力；数智学院则依托产教融合与项目制教学，通过真实产业项目、实验实践和企业协作，重点培养学生的数智应用能力与创新能力。双方在课程体系设计、实践教学组织、科研项目实施与成果评价等方面形成协同机制，既保障专业教育的纵向深化，又拓展数智素养的横向融通，实现知识建构与能力生成的有机统一。

校企协同构建数智课程体系

1. 锚定产业刚需，校企联合拆解岗位能力与场景需求

校企协同课程建设以产业需求为核心，精准对接出版印刷行业的数智化转型要求，课程内容覆盖智能编校、数字版权保护、智能印刷包装等核心应用场景，实现课程设计与岗位能力模型紧密匹配，将企业真实技术需求转化为课程核心知识技能点。例如“：AI+包装”课程聚焦AI技术与包装设计的深度融合，通过“智能认知—技术应用—生产落地”三个环节，系统培养学生的AI设计思维与实战能力，学生学习内容就是企业实际岗位所需技能。

2. 整合跨学科知识，形成“基础、场景、实践”三级课程架构

学校突破院系与专业壁垒，整合工、文、艺、管等多学科资源，构建“1+N+X”的人工智能课程体系，形成逻辑连贯、层层递进的三级课程架构：“基础模块”以“人工智能导论”课程为核心，课程内容注重“文理贯通、艺工融合”，同时结合不同专业人才培养需求，夯实学生大模型应用、数据分析等通用数智素养；“场景模块”聚焦行业应用，围绕“AI+出版”“AI+设计”“AI+印刷”三大特色方向，校企共建16门核心课程，突出“专业领域+人工智能”的融合特征。例如：“AI时代的图书出版”“AI时代的包装设计”“AI设计与绘画：从项目分析到作品落地的全流程方案”等特色课程，实现数智技术与专业场景的深度融合。“实践模块”以“AI赋能数智创新”创客训练营为载体，跨学科组队围绕企业真实项目开展创新实践，培养学生技术开发、视觉呈现与内容优化的综合能力。

3. 实施项目驱动，采用真题真做与真岗实践结合的教学模式

数智类课程教学以项目制为驱动，培养学生具备既掌握技术原理又有面向真实产业环境的岗位适应力。在教学过程中，以企业真实案例为基础，将案例导入课程设计、上机练习和企业实训，形成贯穿全过程的项目驱动链条，学生围绕企业需求完成从问题分析、方案设计到成果落地的全过程学习。例如：“智能产业数据集构建与应用实践”课程，讲述了智能产业数据集从需求拆解、多源数据采集、清洗去噪、标注规范制定、质量校验到最终落地应用的全生命周期核心技术与实操方法，指导学生掌握数据集与算法模型的适配技巧，提升数据集构建与应用的实战能力。

4. 建立动态调整机制，实现课程体系与行业技术同步迭代

组建课程动态优化工作组，跟踪大模型部署、多模态内容生成等前沿技术，及时更新课程实操模块，并依据企业导师反馈、学生实习表现及岗位需求分析，调整课程知识点权重、实践项目难度和教学方法。根据行业技术发展与教学实践反馈，持续优化课程模块、教学内容与实践项目。例如：随着大模型技术升级，及时在课程中新增“大模型部署与微调”“多模态内容生成”等实操模块，确保技术教学的前沿性。

数智课程体系建设的实践路径

1. 构建校企协同的课程运行管理机制

围绕数智课程“教什么”“谁来教”“何时教”“怎么教”“如何评”五个问题，设立人工智能通识课虚拟教研室，组建全校性的“人工智能导论”课程团队，汇聚人工智能领域（包括机器学习、模式识别、自然语言处理）有深入研究或丰富实践经验的教师，统筹开展课程大纲、教案编制、课程教学和考核评价等事项，配备青年博士教师作为实践助教，为学生提供个性化的学习指导和帮助，召开十余次研讨会、集体备课会。在运行层面，形成教务处、二级学院与企业三方协同管理模式。教务处负责统筹协调与学分认定，二级学院负责校内师资统筹与教学组织，企业派驻产业首席专家深度参与课程设计、教学实施与项目指导。

2. 组建校企共担的双师型教学团队

优质课程建设的核心是优质的教学团队。学校组建“校内骨干教师+企业技术专家”双师型教学团队，由校内教师负责理论框架建构与专业知识讲解，企业导师侧重技术工具实操、项目流程解析与行业经验分享，形成理论教学与实践训练相互支撑的教学结构^[3]。学生在企业导师与校内教师的共同指导下，完成从需求分析、方案设计到成果呈现的完整学习过程，使学习活动直接对接产业应用场景。学校先后组织了“AI+X学术创新论坛”“智媒无界——新质媒体国际传播创新论坛”“智汇新传——人工智能与新闻传播发展论坛”“京津冀高校AI科教创新联盟建设研讨会”等，着力提升教师的AI应用能力和课程教学能力。

3. 创新设计多维度课程评价体系

围绕数智能力培养目标，构建以过程评价为主、结果评价为辅的多元评价体系。评价主体由校内教师与企业导师共同组成，分别从理论掌握、实践能力与行业适配度等维度对学生进行综合评价，确保评价标准与产业需求保持一致。

在评价内容上，涵盖“理论知识、项目实操、团队协作、创新潜力”四个维度，既关注理论基础，更突出实践能力与创新意识。在评价方式上，采用过程性评价（课堂表现、实验报告、项目阶段性成果）与成果性评价（项目最终方案、企业实习鉴定、成果展示与答辩）相结合的方式，全面反映学生的综合能力，如“RPA+AI技术前沿与应用场景实训”课程，过程性评价占比60%，成果性评价占比40%，避免“一考定终身”。

4. 完善课程体系运行的条件保障

为保障校企共建课程体系的可持续运行，学校在教材、平台与经费等方面系统整合资源。校企联合编写行业特色教材与实训手册，聚焦“AI+专业”交叉融合，实现教材内容与产业需求的精准对接。联合北大方正、知识产权出版社等单位研发“出版领域PubGPT小模型”，搭建“北印AI内容风控平台”行业技术平台；与百度共建“北印百度人工智能实践创新松果基地”，开设“百度松果菁英班”，为学生提供学校到企业的全方位成长路径。鼓励学生参与高水平人工智能学科竞赛，荣获省部级以上人工智能竞赛奖项80余项，有效锤炼了学生的实践创新能力与团队协作素养，实现以赛育人的目标。

总之，面向数智时代高等教育发展新形势，学校以校企协同为抓手，系统推进数智课程体系构建与育人机制创新，探索形成了以产业需求为导向、以跨学科融合为特征、以项目化实践为载体的数智人才培养新路径。通过统筹课程建设、实践教学与评价改革，数智教育逐步由分散建设走向体系化推进，并深度融入本科人才培养全过程，有效提升了学生的数智素养与数智技术应用能力。

参考文献

[1]张平文.从知识传授到能力塑造：数智驱动高等教育人才培养体系革新[J].中国高等教育,2025(11):10-13.

[2]冯佳慧.生成式人工智能赋能本研一体化课程教学探索[J].北京教育(高教),2025(11):62-64.

[3]罗见闻.媒介融合背景下新闻实践课程教学改革探析[J].传播与版权,2023(23):4-6.