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深圳大学腾班超90%毕业生半年前就已被“预定”

(深圳大学腾班超90%毕业生半年前就已被“预定”)

  科技日报记者刘传书

  又到一年毕业季,大学生就业问题成为关注焦点。据教育部统计,今年高校毕业生总规模首次突破千万大关,同比增加167万。国家统计局近期公布的数据显示,4月全国城镇调查失业率升至6.1%,青年失业率18.2%创新高。“最难”就业季,高校毕业生如何突围?

  就业形势不明朗之下,深圳大学腾讯云人工智能特色班(下称“腾班”)首届毕业生,超90%学生在毕业半年前已经确定去向。其中,超50%学生进入腾讯、美的等企业就业,40%选择海内外高校深造,其余学生在等待海外高校录取结果。

  6月17日,记者线上采访深圳大学院长、师生,了解到腾班独特的人工智能人才培养模式。

  腾班是由腾讯教育和深圳大学联合打造的人工智能特色班,创办初衷是为大数据、云计算、人工智能等前沿产业提供技术人才资源储备。它所在的深圳大学腾讯云人工智能学院创办于2018年,是广东省首个人工智能学院。这是腾讯在全国合作上千所高校中,首个以特色班的形式向行业输送人工智能人才,少见的全国人工智能校企合作本科班。

  2020年,腾班获得深圳大学独立招生资格,连续2年录取分数线高居全校理工科类第一。2021年,腾班所在学院入选教育部首批现代产业学院名单。“未来,我们想在腾班建立本硕博一体化的人才培养方案,系统化填补人工智能人才的空缺。”院长李坚强说。

  腾讯云工程师参加腾班班会

  超90%毕业生去向落实率背后:高标准的培养模式

  去年10月,2018级腾班学生陈书涵已拿到。2021年5月,他曾在腾讯担任后台实习开发工程师,经历1轮笔试,3轮面试后转正。“实习、转正的时候,经常被面试官问你是腾班的学生,平时学啥,你觉得有啥优势?”

  在陈书涵看来,四年来,人工智能实训课程基础上,跟随产业一线学习大量的代码编写、模型搭建、开源软件等实操内容,是他从“千军万马过独木桥”的校招生中脱颖而出的原因。“《机器学习》课上所学到的人工智能模型,让我实习、工作熟练编写代码,学以致用、解决实际问题。”实训课程让做科研、打比赛也变容易了。腾班2018级学生詹卓欣,是2020年美国大学生数学建模大赛(下称美赛)一等奖获得者。他回忆,“美赛中有一道题是分析足球队的获胜几率。我之前学的《机器学习导论》课程的神经网络原理和神经网络编写的实训,练出的数学建模能力,能将抽象问题转化为数字符号分析,加快模型的搭建,为教练选拔足球队提供依据,成为最终获奖的主要原因。”

  深大腾班学生上课

  成绩的获得,是学生大量阅读、实操、思考的结果。“腾班这种炼狱模式,应该叫‘疼’班才对。”詹卓欣戏称道。一方面,腾班是全校首个、唯一独立招生特色班,汇聚了全校最优秀的师资力量和分数最高的生源。另一方面,课程内容难度大、要求高。除了学计算机通识课程,腾班还需要学习人工智能相关课程。“大二我们几乎修满了32分的课,每天都有课,只能用平时周末的时间做科研。”詹卓欣说。

  腾班校企共建的课程体系

  深圳大学人工智能系副主任冯禹洪表示,“腾班2018级学生大二课程《机器学习》,要求一个学期要看完50篇英文论文并做总结报告,很多研究生三年也未必能够看这么多,学生们都被这个课程难度吓到了。”

  在高标准、高要求的“炼狱”模式淬炼下,学生得到提升。大学期间,詹卓欣发表SCI期刊论文2篇,EI会议论文1篇。毕业前5个月,詹卓欣拿到了加拿大计算机专业排名第三的西蒙菲莎大学的全额奖学金博士,攻读推荐系统方向。

  “课程开发+产业实践”组合拳,校企合作增强人才适配性

  “最难”就业季之下,人工智能人才却面临巨大缺口,不少企业开出百万年薪难寻“千里马”,一端是学生盼就业,一端是企业愁招工。近年来,政策层频频发出信号,要助推校企合作、产教融合,解决高校“关门办教育”的结构性错配。

  腾讯教育校企合作南区负责人王才荣发现,腾讯云生态企业近1万家,招聘中高校人才供给和产业用人需求匹配存在巨大鸿沟。“即使很多学生毕业来了腾讯,或者是云计算、人工智能相关公司,至少要一年,才能慢慢适应岗位要求。这是因为大多数学校的计算机、软件工程等相关专业开设的都是通识基础课程,并没有云计算、人工智能这些前沿产业的专业或者教学课程,以及配套的实验实操环境,更别提解决实际问题。”

  腾班高就业率、高深造率的背后,正是将人工智能理论和实操深度结合。从教12年的冯禹洪深知,真实世界算法部署非常复杂,必须让课本知识走出校园,融入真实行业场景。这一过程中,腾讯提供了课堂案例、实验平台,课后实践、企业导师定期交流等支持。

  校企双方共同探讨腾班培养方案

  据双方制定的人才培养方案,腾班的课程体系分两步走:在计算机通识课程的基础上,开设腾班六门特色课,如人工智能导论、自然语言处理、脑与认知科学,机器学习、计算机视觉等,构建学生AI基础。“六门课都有腾讯工程师的对接,根据学院的需求,挖掘产业案例提供给学生课上学习。”冯禹洪说。

  例如,腾班大二的一节实训课上,学生实现了“AI对战AI”。深圳大学助理教授张昊迪在教学中,拆解了腾讯提供的AI围棋原始代码,学生在观察代码基础上设计出自己的AI软件。借助腾讯的腾学汇平台,学生将自己设计的围棋AI软件直接与腾讯的围棋AI软件对弈,第一次直观了解AI软件的工作原理。

  这并非孤例。这一过程中,腾讯结合产业互联网实战经验,将教育、医疗、工业、交通等行业100多个案例,整合在课堂之中,并提供课外讲座、冬令营等实习机会、实践机会,开拓学生的技术视野和职业前景。“例如我们打造的小程序智慧养鹅的课外项目,为学生匹配了腾讯工程师和产品经理指导实践,提供云服务器、GPU、小程序开发课程、实验室环境等软硬件产品以及实地农场走访机会,让学生了解AI如何与现代农业实际情况结合。”王才荣说。

  “我们希望通过腾班更好地培养应用型人才,根据产业人才需求、招聘岗位能力项,把腾讯云在云计算、人工智能、大数据等领域积累的应用案例和实践经验等转换成专业建设课程,前置入校入课堂,与高校共同打造人才培养方案,进一步提升学生的就业竞争力,同时也为产业源源不断输送新一代信息技术应用创新型人才。”王才荣说。

  强化产学研用,打造可复制的创新应用型产业学院新模式

  针对人工智能领域,教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》明确,推广实施人工智能领域产学合作协同育人项目,以产业和技术发展的最新成果推动人才培养改革。

  大学生就业难多表现为结构性矛盾,本质是供需错配。在21世纪教育研究院院长熊丙奇看来,高校办学和区域经济社会发展需要尤其是产业需求对齐,是推动毕业生更充分、高质量就业的关键。我国大部分新建本科院校,都应该进一步推进产教融合、校企合作,培养高素质技能人才。

  腾班学生给腾讯企业导师赠送自己订制礼物

  在此背景下,腾班模式是校企共建现代产业学院的一次实践,打造了学习+实训+认证+就业供需对接的人才培养新模式,也为学生提供了理论与真实场景接轨的可能性。这一过程中,腾班模式带来的启发在于,一是要以学校为主阵地,以人才培养为核心,需要结合学校的育人特色和要求开展合作;二是要最大化发挥企业的实践优势,充分利用好企业资源。

  在李坚强看来,腾班开启了特色班独立招生的先河。未来可从两个方面推广:一方面是深大将做好腾班办学质量,从本科推广复制到硕博阶段,增加人工智能人才培养的纵深;另一方面是可以向更多院校推广腾班模式,增加院校及学科覆盖面,让更多新工科学子受益。

  “我们通过校企合作方式和更多高校共建产业学院。腾班模式目前陆续在广东工业大学、南京信息工程大学、深圳技术大学等高校落地;而在高职院校,我们也在深圳信息技术学院等落地‘腾飞班’模式,将产业前沿的实践经验与应用案例引入课堂教学,推动相关专业的教学内容改革及教学资源转化。”王才荣说。

  (文中图片由深圳大学提供)

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