本调查报告作为“高职‘人工智能综合项目开发’课程教学资源开发与应用研究”（课题编号 2024-AFCEC-119）课题的核心成果之一，主要目的是系统性探究当前高等职业教育（高职）在推进人工智能（AI）项目开发课程时，所面临的教学资源挑战与未来需求。通过对AI产业人才需求、企业产教融合模式 及前沿技术（如生成式AI）应用 的深度文献分析，结合对高职院校（模拟）的抽样调查，本研究揭示了一个核心矛盾：即高职院校现有的“静态、陈旧、孤立”的教学资源配置模式，与人工智能产业所需求的“动态、前沿、综合”的数字化应用型人才培养目标之间，存在着巨大的供给侧鸿沟。
调查发现，当前高职AI教学资源的核心短板集中表现为“四大缺乏”：
本报告论证，有效解决上述需求的路径在于构建“产教融合” 的资源共建生态。报告最终提出了一个“内容-平台-模块-服务”四位一体的教学资源需求模型，并建议以“产业学院” 模式为组织载体，为本课题后续的“教学资源开发与应用”环节提供坚实的理论依据和可操作的实践指南。
数字经济的浪潮正在催生海量的数字技术人才需求。在此背景下，高等职业教育作为培养一线技术技能人才的主阵地，其定位与产业需求的契合度至关重要。以新华三（H3C）为代表的行业头部企业指出，在研究型、开发型、应用型三类人才中，“数字化应用型人才的需求量更大、范围更广、行业的特征更明显”。H3C明确提出，其人才培养模型的核心即是“培养数字化应用型人才”，重点方向包括云计算、大数据、人工智能等“新型工程专业”。
这一产业界定清晰地指明了高职AI教育的目标：其重点并非培养精于算法数学推导的理论研究者，而是培养能够面向具体行业（如智能制造、智慧医疗等）解决实际工程问题的开发型和应用型人才。因此，本课题所聚焦的“人工智能综合项目开发”课程，其设置的正确性与紧迫性，得到了产业需求的直接印证。该课程的根本任务是提升学生的综合实践能力与工程素养。
尽管产业需求旺盛，但人才供给侧的“结构性短缺”已成为制约AI产业发展的首要瓶颈。根据《IDC中国人工智能软件及应用市场半年度研究报告》显示，企业在采用人工智能时面临的最大挑战是“缺乏技术人员”，占比高达51.7%。
必须深度解析这51.7%的“缺人”数据。这并非一个笼统的人才数量短缺，而是特指“缺乏能够完成综合项目开发”的应用型人才。进一步分析，IDC报告中列举的其他挑战——“缺乏高质量数据集”（45.5%）和“应用场景不明确”（32.9%） —— 表面上是企业的资源挑战，实际上也反向揭示了人才培养环节的缺失。一个合格的AI应用型人才，本就应具备处理数据集、定义应用场景的能力。
因此，一个有效的“人工智能综合项目开发”课程教学资源包，其核心价值必须体现在同时解决这三大挑战：为学生提供清晰的“应用场景”（即项目案例）、高质量的“数据集”、以及完成项目开发所需的“技术能力”培养。本课题（2024-AFCEC-119）的存在价值，即在于通过开发新型教学资源，直接弥合这51.7%的结构性人才缺口。
基于上述背景，本调查报告旨在明确“人工智能综合项目开发”课程所需的教学资源形态、核心内容、平台支撑和服务模式，为课题（2024-AFCEC-119）的后续资源开发工作提供事实依据和需求规范。
本调查采用文献分析法与（模拟）抽样调查法。调查对象覆盖高职院校人工智能相关专业的骨干教师、在校学生，以及深度参与产教融合的企业技术专家（如H3C等企业的认证讲师与解决方案架构师）。
本报告将围绕以下框架展开：
通过对（模拟的）XX所高职院校AI相关专业的调查分析，发现当前“人工智能综合项目开发”课程的教学资源配置普遍呈现“孤岛化”特征：
上述“孤岛化”的资源配置，导致了高职AI应用型人才培养与产业需求之间形成了“四大鸿沟”：
行业技术在2023-2024年已迅速转向生成式AI（GenAI）。以微软Azure的GenAI开发路径为例，行业前沿项目已普遍包含“使用提示流（Prompt Flow）开发语言模型应用”、“开发基于RAG的解决方案（使用自有数据）”、“微调语言模型”以及“实现负责任的生成AI解决方案”等核心模块。与此形成鲜明对比的是，高职的教学资源大多仍停留在传统的监督学习（如图像分类、情感分析）上，在技术的前沿性上存在巨大鸿沟。
企业实践（如H3C）在产教融合中，强调采用“‘工作任务单’驱动教学”，让学生在校期间即能接触“行业中真实项目案例”。这种教学法转型的背后，是企业对OBE（Outcome-Based Education，成果导向教育）模式的深度应用。然而，高职现有的、以知识点章节为序的教材和资源，完全无法支撑这种以“工作任务”为中心的项目式学习（PBL）。学生在“实验室”中学习的孤立技能，无法有效迁移到企业的“工作流”中。
AI综合项目开发，特别是模型训练和微调，是计算密集型和数据密集型的。企业面临“缺乏高质量数据集”的挑战，科研（如H3C智慧科研解决方案）则强调必须提供“强大的算力及AI能力”。高职院校作为教育机构，普遍缺乏昂贵的GPU集群和海量存储。算力鸿沟导致“综合项目开发”课程被迫缩水为“小模型、小数据”的“玩具问题”（Toy Problem），学生无法复现真实项目的复杂度与挑战，严重影响了工程能力的培养。
头部企业（如H3C）在校企合作方案中，将“师资培养体系”视为“关键部分”。这一方面体现了企业对合作的投入，另一方面也反向证明：面对AI技术的高速迭代，高职教师自身的知识更新能力和项目经验已成为短板。教师群体自身也急需新型的教学资源和系统化的培训服务，以胜任“综合项目开发”课程的教学。
为直观展示上述挑战，本报告构建了当前高职AI项目资源与产业需求的对比矩阵（见表1）。
| 资源维度 | 高职现状（模拟调查） | 产业真实需求（基于 H3C, IDC等） | 主要鸿沟 |
|---|---|---|---|
| 内容 (Content) | 传统ML/CV教材、教师Demo | 真实项目案例、生成式AI | 内容陈旧鸿沟 |
| 教学法 (Pedagogy) | 知识点讲授、章节练习 | “工作任务单”驱动、OBE模式 | 情境缺失鸿沟 |
| 平台 (Platform) | 本地PC、孤立虚拟仿真 | 一体化云端实训平台、算力支持 | 平台算力鸿沟 |
| 支持 (Support) | 教师答疑、静态文档 | 企业专家、师资培养、智能服务 | 师资支持鸿沟 |
面对“四大鸿沟”，本调查（模拟）的数据旨在量化教师和（潜在的）企业专家对新型教学资源的需求。结果显示，未来的“人工智能综合项目开发”课程资源，必须是一个“内容-平台-模块-服务”四位一体的综合生态。
企业（H3C）在产教融合中强调提供“真实项目案例”和采用“‘工作任务单’驱动教学”。这一模式得到了教学一线的强烈共鸣。
（模拟调查发现）：超过90%的受访高职教师和企业专家认为，“源于企业真实场景的项目案例库”是“综合项目开发”课程 最急需 的教学资源。
需求详述： 这种新型资源库必须具备三大特征：
“工作任务单”是连接“产业工作流”与“学校学习单元”的桥梁。这种资源形态的转变，将倒逼教学模式从“教师中心”转向“学生中心”和“项目中心”（PBL）。
（模拟调查发现）：85%的受访教师坦言自己“难以跟上”AI技术的迭代速度，亟需“即插即用”（Plug-and-Play）的“前沿技术模块”。
需求详述： 教学资源应包含一个 动态更新的模块库。这些模块应紧盯前沿技术（如以微软Azure为代表的GenAI开发路径），并将其封装为独立的教学单元，允许教师像“搭乐高”一样将其灵活组合进“综合项目”中。
这种“模块化”设计是对抗“技术陈旧鸿沟”的可行方案。它将“前沿内容开发”的责任，从 单个高职教师 转移到了 资源平台（即本课题组）。平台负责持续对接产业（如微软、H3C），开发新模块，而教师则可以专注于 应用 这些模块进行教学设计与辅导。
| 前沿技术模块（基于 Microsoft Azure AI） | 教师需求迫切度（模拟） | 学生掌握难度（模拟） | 关键资源需求（基于 H3C, Azure） |
|---|---|---|---|
| 使用Azure AI Studio开发GenAI应用 | ★★★★★ (非常迫切) | ★★★★☆ | SDK、云平台访问权 |
| RAG解决方案开发（自有数据） | ★★★★★ (非常迫切) | ★★★★★ | 向量数据库、索引服务 |
| 使用Prompt Flow开发语言模型应用 | ★★★★☆ (比较迫切) | ★★★☆☆ | 可视化编排工具 |
| 使用Azure AI Studio微调模型 | ★★★★☆ (比较迫切) | ★★★★★ | 高质量数据集、GPU算力 |
| 实现负责任的GenAI解决方案 | ★★★☆☆ (一般迫切) | ★★★☆☆ | 内容安全服务、评估工具 |
注：表2为本课题（2024-AFCEC-119）后续开发资源模块提供了清晰的优先级排序。
（模拟调查发现）：超过95%的受访者认为，缺乏统一、高性能的实训平台是开展“综合项目开发”教学的最大障碍。
需求详述： 产业界（如H3C）已在推动“数字化实训室模型”、“实训平台” 以及“智慧教育云平台” 的建设。综合项目开发课程亟需一个整合式的实训平台，具备以下功能：
教学资源不应再是“静态的产品”，而应是“动态的服务”。H3C为其“智慧科研解决方案”提供了创新的“保姆式服务”。本调查发现，这一“科研服务”模式可以被完美地 迁移 到“教学服务”中，以解决“师资支持鸿沟”。
需求详述：
调查发现，“四位一体”的资源需求（特别是平台、案例和服务）具有高度的复杂性和动态性，仅靠学校或课题组单方面努力是无法实现的。深度产教融合 是开发和应用上述资源的唯一可行路径。
H3C等企业正大力推广“产业学院”模式，旨在构建集“人才市场需求预测、人才培养、就业服务”为一体的产教融合新模式，实现“产、学、研、工、创一体化”的人才生态。
“产业学院”是实现资源 深度融合 的最佳组织保障。它超越了“签协议”、“挂牌子”的浅层合作，通过“植入产业资源”，确保了企业（作为资源需求方）和学校（作为资源使用者）的利益一致性。
路径建议： 本课题（2024-AFCEC-119）的资源开发，应积极寻求与H3C、微软（Azure）等头部企业共建“人工智能产业学院”或“人工智能微专业”，以此为载体，共同开发“四位一体”的教学资源。
| 资源组件 (需求) | 高职院校（课题组）职责 (基于 4.1) | 企业合作方职责 (基于 4.1) | 预期成果 (资源) |
|---|---|---|---|
| 一体化平台 (3.3) | 提供办学场地、基础课程讲师 | 提供配套实训设备和软件平台，植入产业资源 | “数字化实训室模型” |
| 真实项目库 (3.1) | 组织学生、基础课程讲师 | 提供“真实项目案例”，派驻“企业专家” | “工作任务单” 驱动的课程包 |
| 前沿模块库 (3.2) | 提出教学需求、组织教研 | 提供前沿技术模块 (如GenAI)，配套“教学资源” | 动态更新的GenAI模块库 |
| 师资与服务 (3.4) | 提供运营管理团队 | 提供“师资培养体系”，提供“保姆式”技术支持 | 双师型团队、智能化教学服务 |
注：表3为本课题（2024-AFCEC-119）的“应用研究”环节提供了清晰的“行动蓝图”。
基于产教融合的路径，资源开发的流程应“逆向”进行，以确保其“真实性”和“应用性”：
资源的成功应用，依赖于“人”和“技术”的双重保障：
本调查报告（作为课题 2024-AFCEC-119 的阶段性成果）通过对产业需求、技术前沿和高职现状的系统分析，深入回答了“高职‘人工智能综合项目开发’课程需要什么样的教学资源”这一核心问题。
研究发现，传统的、以知识点为核心的静态资源已彻底无法满足产业对“数字化应用型人才” 的培养需求。未来的高职AI项目开发课程亟需一个“四位一体”的新型教学资源生态，即：
本报告最后论证，这一高度复杂且动态的资源生态，其开发与应用必须依赖于“产业学院” 等深度产教融合模式。
本课题（2024-AFCEC-119）的后续工作，应将本调查报告所提炼的“四大需求”和“三条路径”作为行动指南，联合头部企业（如H3C、微软等），共同开发、应用和验证这一新型教学资源生态。这不仅是完成本课题研究目标的需要，更是为我国高职人工智能教育培养模式的创新提供“样板”，发挥“引领示范作用” 的关键实践。