高校脑科学人才培养模式初探

2016-10-18 17:03田银赵德春王岫鑫王伟李章勇
科技视界 2016年22期
关键词:脑科学协同创新信息技术

田银 赵德春 王岫鑫 王伟 李章勇

【摘 要】我国“十三五”规划纲把脑科学研究作为国家重大科技项目,而脑科学的持续发展,人才培养至关重要。本文从如何整合现有高校信息技术资源入手,对高校教育中脑科学和类脑研究人才培养模式进行了初步探索。

【关键词】脑科学;信息技术;协同创新

0 引言

目前,我国各地方政府及高校正大力构建脑科学相关的协同创新中心,力图抓住战略机遇加快步伐,及时参与国际竞争,抢占战略制高点,在脑科学领域上大展宏图。而脑计划的持续发展,人才培养至关重要,但如何推动该领域进行研究生教育却鲜见报道。如何推动该领域进行高校本科生和研究生教育亟待解决。本文从整合高校信息技术资源着手,对高校脑科学人才培养模式进行了探讨。

1 脑科学研究背景

脑科学需要大量的研究人才致力于新兴的、跨领域的交叉学科。因此侧重于理论和模型的信息技术与实验科学互动,将会对认识大脑工作机制起到十分关键的作用。为了推动理论和数据分析的发展,必须加强多学科合作,是一个很大的挑战,但同时又在类脑计算、人工智能和脑机接口发展中起关键作用。因此,需要培养学科融合的复合型人才,对脑科学与类脑人工智能重大前沿问题进行联合攻关。我国在信息技术上具有很大的潜力优势,培养脑科学人才是关键,让更多的理工人才进入脑科学;用新的信息科学的工具分析和解读实验中获得的海量数据;用生物医学工程的技术来制造脑机接口。脑科学人才在我国还相对薄弱,但我们拥有大批优秀理工科本科生研究生。他们若有机会在研究生阶段进入脑科学的培养,则我国脑科学的快速发展便指日可待。这不仅会培养脑科学基础研究的下一代领军人,同时会培养出一大批类脑智能工程技术人才。

2 构建协同创新整合信息技术用于高校脑科学研究

利用高校现有信息、生物、材料、物理、微电子等多学科共同推动跨学科的研究发展,构建脑科学协同创新中心。支持以提高脑科学和类脑创新精神和实践能力的高校研究生培养,做到人才、学科、科研三维一体创新能力提升。利用各学科优势借鉴人脑信息处理方式, 融合智能科学、脑与认知科学的多学科优势,推动研究创新性人才培养,实现类脑信息处理、类脑智能机器人等相关领域理论、方法与应用的突破。以协同创新中心为载体,加强创新能力建设,交叉融合工程和生物研究,整合高校各类科研平台,推进脑科学研究和转化应用,建立流动开放协同创新机制。

3 基于信息技术推进科教融合,提高脑科学研究创新人才培养质量

在信息技术领域,由于存储能力的不断扩展,海量数据的产生,大数据技术的发展,特别是深度学习、人工神经网络等相关领域的飞速进展,让人工智能重新进入一个新的发展阶段。积极探索科教融合培养模式,修订教学方案,调整课程结构以优化研究生知识结构,提高综合素质;借鉴国外经验整合现有资源,培养有中国特色的脑科学人才;进行大型综合实践和实验训练,形成综合研究性教学体系和培养模式。积极开展应用研究,努力营造科研创造新知,新知培养人才的良性互动机制。

4 强化决策指挥,构建培养脑科学人才支撑体系

完善高校脑科学人才的培养激励和保障机制,构建支撑体系包括发展规划、组织引导、协同创新、平台建设和激励机制等,考虑建立脑科学中心同时打破学科的界线,开设本科和研究生课程,条件成熟后可建立有关的专业学科。举办研究生暑期学校,训练各学科交互融合的研究生。定期或不定期举办讨论会以便于各领域的专家和学生定期集会、交流和开展合作,在一定的情况下,需要有条件举办定期的会议和暑期学校。高校管理层提供决策建议,引导并支持研究生参与脑科学科技创新实践,促进脑科学基本素质与科技创新能力的发展。

5 培养目标

围绕普通高校整合现有信息资源优势培养脑科学研究创新性研究人才,以各学院各研究部门协同创新中心为载体,探索在研究生教育中脑科学人才培养模式,建立适应脑科学发展规划的人才培养支持体系。主要目标如下:

1)通过整合信息技术与脑科学的研究,推进高校脑科学协同创新培养模式;

2)通过教学与科研相结合,探索学位教育、科学实践、合作培养和学术交流等多种脑科学人才培养模式;

3)强化和完善高校决策体系,从学校、教师、研究生三个方面构建脑科学人才培养体系,对人才培养模式提供决策建议。

6 解决的问题

1)正确处理现有信息技术与脑科学研究的关系

整合信息技术领域满足脑科学科技发展动态及我国脑计划和类脑研究的战略部署和要求。其研究生培养模式也应处理好理论教学与工程研究实践、科技创新与脑科学研究的关系,不断适应脑科学发展模式下的人才培养要求。

2)脑科学研究人才培养与运行机制创新

脑科学在我国是一个刚刚起步的重大项目,其研究人才培养也需要一个不断探索和创新实践过程。立足于新形式下脑科学和类脑研究,高校相关的研究生培养体系和运行机制都需要不断进行探索和完善,推动高校、企事业单位联合进行协同创新,以支撑高层次脑科学科技创新人才培养。

7 培养模式探索

教学组首先调研脑科学研究发展人才培养需求。查阅国内外文献并进行分析,发展现状动态分析找出存在的问题和差距。然后,整合信息技术和脑科学研究。根据脑科学和类脑科学发展趋势,探索相关的研究生人才内涵及特征分析。获取脑科学相关研究人才的培育特征和科教融合要求。脑科学研究人才培养模式与教学探索,以适应脑科学研究计划为指导的人才培养实践,整合学位教育,科学研究和产学研合作。探索脑科学人才培养支撑体系,从学校、教师和学生方面比较案例分析,完善决策规划、保障、激励与政策建议。

8 培养模式特色

1)整合现有信息技术优势,以脑科学研究为引导,促进高校脑科学研究创新实践的研究人才培养,探索适应脑计划发展趋势的人才培养模式。

2)以协同创新中心为载体,以基于脑科学持续发展的研究生创新能力培养为重点,研究并探索复合型人才培养模式,探索构建研究人才,培养支撑体系,为脑计划的可持续性发展提供人才保障。

9 培养模式预期及小结

通过高校脑科学人才培养模式的探索,我们将直接用于指导脑科学创新实践的研究生人才培养,提高人才培养质量,探索导师指导研究生从事脑科学科技创新,为融合信息技术和脑科学培养的新形式提供参考;为高校在研究生教育中培养脑科学人才提供政策建议,希望为我国脑科学持续性发展提供有效的支撑。

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