2024年08月14日 星期三
校企协同创新,推动产教融合
——专访腾讯云副总裁、腾讯教育负责人石梅
图为腾讯云副总裁石梅。
受访单位供图
学生在腾讯AI课堂。 受访单位供图

【百家话职教】

    ◎本报记者 罗云鹏

    2024年伊始,腾讯与深圳市教育局签署深化战略合作协议。双方将围绕深圳教育发展规划,由深圳市教育局牵头,发挥腾讯技术优势,共同推动深圳市教育治理体系改革和教育教学模式创新,助力教育事业高质量发展。

    腾讯教育借助腾讯服务用户的连接能力及在云计算、大数据、人工智能的领先技术,面向教育管理部门、学校、教育机构和个人,助力实现教育公平化、个性化、智慧化,致力于打造属于每个人的智能教育时代。

    近日,科技日报记者专访了腾讯云副总裁、腾讯教育负责人石梅。

    为技术应用提供产业土壤

    记者:校企应如何协同,培育发展新质生产力?

    石梅:高素质人才是科技创新和产业发展的推动力。校企协同既为科学研究提供人才保障,又为技术应用提供产业土壤。

    培育发展新质生产力,需要将科技创新与产业场景深度融合,以此实现技术与产业的相互促进、相互反哺,推动新质生产力螺旋上升式发展。

    腾讯作为一家科技企业,积极投入教育事业,以“科技助教、连接兴学、专业为育”的价值理念,激发教育创新、助力教育普惠。

    在人才培养方面,我们通过与院校深度协同,发挥自身在云计算和人工智能等领域的技术优势和产业应用经验,推动人工智能教育教学及人才培养。目前,腾讯为全国多所高校提供了从人工智能课程、人工智能实训平台到教育大模型及教育服务云等完整方案,基于教学与科研、就业目标,打造符合学校特色的技术实训课程、一站式在线编程与人工智能实训学习空间,助力丰富教学资源、支撑教学实训。目前,腾讯已与全国众多院校开展了多方面合作。

    在科研创新方面,我们通过学科大模型、教育算力云及人工智能等,助力院校及科研机构的技术创新研究和应用。例如,腾讯发起的新基石科学基金会,通过“科学探索奖”“新基石研究员项目”,预计在10年内投入100亿元人民币,支持杰出科学家们长期、稳定地从事研究工作,为国家基础科学研究和前沿核心技术探索提供支撑。截至2024年,“科学探索奖”已经颁发了5届,资助了248位青年科学家。

    记者:您如何理解职业教育实践中的产教融合、科教融汇?

    石梅:当前,我国教育数字化正在从“联结为先、内容为本、合作为要”走向“集成化、智能化、国际化”,突出应用服务导向,扩大优质资源共享,推动教育变革创新。

    在职业教育实践中,相关院校需要通过产教融合、科教融汇,将人才培养与产业发展需求紧密结合,培养面向未来、贴近产业的人才,提高人才和职业的匹配度,助力实现高质量就业。

    今年,人力资源社会保障部公布的新职业名单中,就有包括AIGC系统应用员、智能网联汽车测试员、工业互联网运维员等与人工智能新技术紧密结合的新职业。同时,在以大模型为代表的人工智能技术走向产业应用深水区的进程中,人工智能架构、算法、数据、产品、应用开发、系统测试等相关岗位也成为行业所需的热门职业。

    产教融合将有助于“从出口倒推入口”,重点培养产业所需的人才,解决当下产业发展实际问题。

    打造人才培养创新范式

    记者:腾讯在校企合作及职业教育方面进行了哪些探索,形成了什么模式,取得了哪些成效?

    石梅:在校企合作方面,腾讯将自身在云计算及人工智能等前沿技术领域的优势能力和产业探索应用,与院校人才培养方案进行深度融合。通过共建学院及课程体系、搭建联合实验室等方式,沉淀优质教学资源,提升师资力量, 打造“产—学—研—用—创”一体化的多层次高水平数字化产业人才培养创新范式。

    为培养更多符合产业要求的数字化人才,腾讯的人才培养项目包含云原生开发、云架构、人工智能、大数据、小程序开发和区块链方向,通过与相关院校和教师合作,实现协同育人。

    在职业教育领域,腾讯从规划、平台、内容、服务四个维度提供解决方案,面向学校、教师和学生三个群体,展开深入的产教融合实践,例如深度参与院校和专业建设、课程建设、教材开发等,并为院校提供实践资源、技术培训及产业应用服务。

    例如,由深圳信息职业技术学院软件学院牵头,携手腾讯共同打造的腾讯高等工程师学院,正是以“厚实基础+项目实践+素质赋能”为特色,聚焦培养懂产品、精技术、会管理、善协作、能创新的复合型数字现场工程师。此外,深圳信息职业技术学院还与腾讯建立起工程师人才培养创新范式,搭建“腾飞班”。“腾飞班”的特色模式已入选国家教育部门“职业教育提质培优增值赋能典型案例”。

    记者:未来,校企如何进一步协同创新?

    石梅:校企协同创新需要院校和企业深度、持久地投入与合作。

    在顶层规划方面,需要结合高校特色、资源和产业应用方向,共同厘清人工智能人才培养思路;在搭建教学科研工具方面,应依赖算力、人工智能等基础资源,结合院校多学科共同需求,提升底层工具和平台的支撑能力、拓展能力,适应院校的教学和科研发展;在课程内容建设方面;符合产业发展需求的人才,既要有理论知识,又要有实操技能,因此课程内容建设不仅要快速迭代更新,还需要与之匹配的实训工具平台及产业落地辅导;在服务配套方面,产业实践、联合课题、赛事和成果转化机制还需进一步完善。

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