當(dāng)今時代，以人工智能為代表的新興技術(shù)正引領(lǐng)各行各業(yè)邁向數(shù)智化轉(zhuǎn)型。人工智能作為一種模擬人類智能的技術(shù)，涵蓋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大語言模型、知識圖譜、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等多種核心技術(shù)。新技術(shù)與公安交通管理工作的深度融合，不僅為公安工作帶來了新的變化，也對公安教育提出了全新的挑戰(zhàn)。

       面對數(shù)智化轉(zhuǎn)型的浪潮，公安院校交通管理工程專業(yè)亟需補(bǔ)齊短板，積極應(yīng)對機(jī)遇與挑戰(zhàn)。交通管理工程專業(yè)的畢業(yè)生需要具備解決復(fù)雜交通管理工程問題的能力，而課程體系是人才培養(yǎng)的核心載體。

       因此，為適應(yīng)時代發(fā)展需求，本文將探討如何通過課程改革，優(yōu)化交通管理工程專業(yè)的課程設(shè)計，培養(yǎng)具有跨學(xué)科綜合能力的交通管理工程專業(yè)人才，從而全面提升公安機(jī)關(guān)的新質(zhì)戰(zhàn)斗力。

        一、交通管理工程專業(yè)課程改革是人工智能時代的客觀要求 

       交通管理工程專業(yè)課程改革是國家政策的驅(qū)動所需

       近年來，我國持續(xù)推進(jìn)教育現(xiàn)代化和教育強(qiáng)國建設(shè)。

       2019年，中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《中國教育現(xiàn)代化2035》聚焦教育發(fā)展的突出問題和薄弱環(huán)節(jié)，立足當(dāng)前，著眼長遠(yuǎn)，重點部署了面向教育現(xiàn)代化的十大戰(zhàn)略任務(wù)，其中包括“提升一流人才培養(yǎng)與創(chuàng)新能力”，“加快信息化時代教育變革”。

       2022年，黨的二十大著眼于新時代新征程，對教育科技人才、法治建設(shè)和國家安全進(jìn)行了專章部署，進(jìn)一步提高了對公安人才隊伍建設(shè)的要求。中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《教育強(qiáng)國建設(shè)規(guī)劃綱要（2024－2035年）》指出：“要根據(jù)不同類型高校功能定位、實際貢獻(xiàn)、特色優(yōu)勢，引導(dǎo)高校在不同領(lǐng)域不同賽道發(fā)揮優(yōu)勢、辦出特色”；“深化新工科、新醫(yī)科、新農(nóng)科、新文科建設(shè)，強(qiáng)化科技教育和人文教育協(xié)同”。

       在這一系列政策的引領(lǐng)下，探索公安院校交通管理工程專業(yè)課程的創(chuàng)新與改革方式，以更好地適應(yīng)現(xiàn)代警務(wù)體系的需求，培養(yǎng)高素質(zhì)警務(wù)人才，具有重要的現(xiàn)實意義和戰(zhàn)略價值。

       交通管理工程專業(yè)課程改革是技術(shù)變革的引領(lǐng)要求

       人工智能技術(shù)的發(fā)展，為交通管理提供了新手段，提升了交通效率與安全。例如，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人工智能算法不僅能夠精準(zhǔn)識別疲勞駕駛、高速逃費等復(fù)雜違法行為，還能通過分析歷史交通事故數(shù)據(jù)，預(yù)測高風(fēng)險區(qū)域和時段，從而優(yōu)化警力調(diào)配；依托知識圖譜和云邊端協(xié)同技術(shù)的智慧交通管理系統(tǒng)，交通數(shù)據(jù)的利用效率顯著提升。

       此外，最新研究表明，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能交通控制系統(tǒng)和自動駕駛決策規(guī)劃系統(tǒng)在提升道路交通運行效率方面表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，與傳統(tǒng)自適應(yīng)交通信號控制算法相比，基于人工智能的交通信號控制方法可將車輛排隊長度降低17%，同時根據(jù)《自然通訊》發(fā)表的一項研究，自動駕駛車輛在執(zhí)行常規(guī)駕駛?cè)蝿?wù)以及應(yīng)對追尾和側(cè)擦事故時的安全性顯著提升，事故發(fā)生率分別降低了50%和20%。

       人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，大幅提升了交通管理的效率與精準(zhǔn)度，也對交通管理工程專業(yè)課程內(nèi)容與體系提出了新的要求。課程需要緊跟時代潮流，全面提升信息化、智能化和實戰(zhàn)化的含量，以適應(yīng)人工智能時代交通管理的需求。

       交通管理工程專業(yè)課程改革是專業(yè)發(fā)展的需求

       人工智能技術(shù)的深入應(yīng)用為交通管理帶來了新的機(jī)遇，但同時也伴隨著一系列挑戰(zhàn)。隨著自動駕駛技術(shù)的普及，事故責(zé)任歸屬等問題亟需相關(guān)政策、法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)的完善，以確保法律體系的適應(yīng)性與前瞻性。由于算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不足或概率模型輸出的隨機(jī)性，人工智能可能出現(xiàn)誤判，例如錯誤識別交通違法行為。

       人工智能系統(tǒng)還可能因數(shù)據(jù)污染或網(wǎng)絡(luò)攻擊而失效，導(dǎo)致交通信號控制或車輛控制異常，進(jìn)而引發(fā)交通事故。

此外，人工智能在交通管理系統(tǒng)中的應(yīng)用尚未形成統(tǒng)一的技術(shù)與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致不同交通管理系統(tǒng)之間存在兼容性問題，增加了跨省、跨市協(xié)調(diào)的難度與成本。

       在此背景下，公安交管業(yè)務(wù)的邊界也在不斷擴(kuò)大，從以交通秩序維護(hù)、違法查處為重點，逐步擴(kuò)展到常態(tài)治堵、事故預(yù)防等多項業(yè)務(wù)齊頭并進(jìn)。

面對人工智能時代公安交管業(yè)務(wù)智能化應(yīng)用的不斷深化以及業(yè)務(wù)邊界的持續(xù)拓展，公安院校的交通管理工程專業(yè)教育必須積極擁抱新技術(shù)與新理念，主動推動課程改革與創(chuàng)新，以適應(yīng)新時代交通治理的發(fā)展需求。

       二、交通管理工程專業(yè)課程設(shè)置的現(xiàn)狀 

       課程交叉融合需要完善

       我國公安院校交通管理工程專業(yè)的課程體系遵循以學(xué)科為中心的編制思路，同時結(jié)合交通管理工作崗位的實際需求設(shè)置課程。筆者對中國人民公安大學(xué)、浙江警察學(xué)院、湖南警察學(xué)院和四川警察學(xué)院交通管理工程專業(yè)的主要課程進(jìn)行了梳理與分析。

       結(jié)果表明，這些院校間較為一致的核心課程共有8門，圍繞交通管理工作崗位所需的核心能力進(jìn)行設(shè)置。而交叉融合類課程的設(shè)置相對較少，每所學(xué)校列為專業(yè)主要課程的相關(guān)課程不超過3門，占總體課程的比例不足三成，且內(nèi)容呈現(xiàn)一定差異性。詳見表1：

表1 國內(nèi)公安院校交通管理工程專業(yè)開設(shè)主要課程情況

       這種課程體系有助于學(xué)生快速適應(yīng)公安交通管理工作的實際需求，但在優(yōu)化和完善方面仍有較大提升空間。例如，當(dāng)前課程大多以業(yè)務(wù)導(dǎo)向為核心，雖有部分技術(shù)導(dǎo)向課程，但主要以傳統(tǒng)交通技術(shù)為重點，計算機(jī)類和統(tǒng)計學(xué)類課程的比例相對較低。

       這種課程設(shè)計使得專業(yè)課程體系或多或少呈現(xiàn)出一定的碎片化傾向，比如人工智能相關(guān)知識被分散到道路交通控制和交通工程等課程中，尚缺乏系統(tǒng)化、體系化的深入講解，導(dǎo)致學(xué)生在學(xué)習(xí)中難以形成完整的知識框架。

      此外，部分課程內(nèi)容與技術(shù)發(fā)展的最新步伐尚存一定差距。例如，在人工智能領(lǐng)域，主流算法多基于Python實現(xiàn)，但部分院校的程序設(shè)計課程仍以C語言為主，這在一定程度上增加了學(xué)生對人工智能算法實踐的學(xué)習(xí)難度，限制了他們對人工智能在交通管理中深度應(yīng)用的理解和能力提升，難以完全契合人工智能時代對復(fù)合型交通管理人才的需求。

       學(xué)生創(chuàng)新能力培養(yǎng)需要加強(qiáng)

       目前，公安院校交通管理工程專業(yè)在學(xué)生創(chuàng)新能力培養(yǎng)方面仍有較大優(yōu)化空間。從課程內(nèi)容與人才培養(yǎng)方案的角度來看，主要存在以下問題：從課程內(nèi)容與人才培養(yǎng)方案來看，存在一些有待完善之處：

       一是課堂尚需注重問題導(dǎo)向。有效培養(yǎng)創(chuàng)新能力應(yīng)鼓勵學(xué)生主動提問和探索，但當(dāng)前教學(xué)更多強(qiáng)調(diào)規(guī)范性要求，學(xué)生的創(chuàng)新意識和試錯意愿相對不足。

       二是課程創(chuàng)新實踐資源建設(shè)有待加強(qiáng)?，F(xiàn)有教材多以理論知識或基礎(chǔ)技能指導(dǎo)為主，創(chuàng)新實踐資源相對薄弱，學(xué)生難以有效將理論與實踐創(chuàng)新融合。

       三是創(chuàng)新訓(xùn)練學(xué)分比例偏低。例如浙江警察學(xué)院的創(chuàng)新訓(xùn)練課程僅占總學(xué)分的1.5%左右，這限制了學(xué)生在創(chuàng)新實踐上的投入。

       四是創(chuàng)新訓(xùn)練學(xué)分認(rèn)定方式有進(jìn)一步優(yōu)化空間。一些學(xué)分認(rèn)定內(nèi)容與實際創(chuàng)新能力關(guān)聯(lián)度較低，難以充分發(fā)揮提升效果。在人工智能時代背景下，加強(qiáng)問題導(dǎo)向教學(xué)、完善課程資源建設(shè)和優(yōu)化學(xué)分設(shè)置，將有助于學(xué)生創(chuàng)新能力的全面提升，更好地適應(yīng)崗位需求與技術(shù)發(fā)展步伐。

       科技教學(xué)手段需要提升

       交通管理工程專業(yè)作為公安技術(shù)類專業(yè)，需要培養(yǎng)學(xué)生的工程設(shè)計能力、信息處理能力等核心能力，而授課教學(xué)是培養(yǎng)專業(yè)人才核心能力的重要途徑。然而，目前課堂中科技教學(xué)手段的應(yīng)用仍存在提升的空間：

       一是課程實驗平臺建設(shè)有待完善。現(xiàn)有的實驗平臺數(shù)量雖多，但呈現(xiàn)分散、獨立的特征，搭建完成后難以持續(xù)優(yōu)化。此外，實驗平臺中，虛擬的數(shù)據(jù)與仿真場景占據(jù)了大部分內(nèi)容，這在一定程度上影響了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣與主動性。

       二是教學(xué)手段現(xiàn)代化程度有待加強(qiáng)。多數(shù)課程仍以板書和PPT講授為主，現(xiàn)代化工具如教學(xué)反饋系統(tǒng)和知識圖譜應(yīng)用較少，教師難以實時了解學(xué)生的知識掌握情況，限制了教學(xué)效果的進(jìn)一步提升。

       三是專業(yè)資源投入相對有限。相比刑事科學(xué)技術(shù)等專業(yè)，交通管理工程專業(yè)的軟件、硬件配備相對不足，這對學(xué)生實踐能力的培養(yǎng)產(chǎn)生了一定影響。

       四是算力資源需要加強(qiáng)。許多國內(nèi)外高校已開設(shè)人工智能通識課程，并通過校企合作為學(xué)生提供免費算力，滿足訓(xùn)練和推理人工智能模型的需求。而當(dāng)前交通管理工程專業(yè)在算力方面資源不足，校企合作相對薄弱，導(dǎo)致學(xué)生需要依賴個人算力資源訓(xùn)練模型，實踐教學(xué)深度受限。

       三、課程改革的路徑和方法 

       針對我國公安交通管理工程專業(yè)課程設(shè)置的現(xiàn)狀，課程改革已經(jīng)勢在必行，浙江警察學(xué)院面向社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提出“新公科”理念，面向行業(yè)新需求，提出了“學(xué)科交叉、專業(yè)整合、多元協(xié)同”的公安人才培養(yǎng)新思路。

       本文探索了在這一新理念與新思路的指導(dǎo)下，淺析交通管理工程專業(yè)課程改革的思路，為推進(jìn)人工智能賦能公安教育提供了可借鑒的新樣本。

搭建“新公科”新專業(yè)平臺，融入人工智能技術(shù)

       在“新公科”建設(shè)的指導(dǎo)下，浙江警察學(xué)院交通管理工程學(xué)院通過“開新課”與“老課新開”等方式，搭建新專業(yè)平臺，系統(tǒng)化、體系化地強(qiáng)化人工智能技術(shù)的教學(xué)與應(yīng)用。

       學(xué)院以人工智能技術(shù)為核心引領(lǐng)，結(jié)合學(xué)校學(xué)科專業(yè)特色，整合“交通管理發(fā)展前沿”、“智能交通與未來出行”、與“智慧交通警務(wù)”等課程內(nèi)容，融合計算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)與交通工程學(xué)等多學(xué)科知識，創(chuàng)新開設(shè)“人工智能與道路交通管理”課程。

       該課程內(nèi)容從兩大方面展開：

        一方面，系統(tǒng)回顧線性代數(shù)、概率論等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識，深入講解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等人工智能核心概念，夯實學(xué)生的理論基礎(chǔ)；

另一方面，結(jié)合實際交通管理場景，培養(yǎng)學(xué)生運用人工智能技術(shù)解決實際問題的能力，幫助學(xué)生形成辯證思維，正確認(rèn)識人工智能的作用，并靈活應(yīng)用于交通治理實踐。

       此外，隨著DeepSeek、ChatGPT等人工智能應(yīng)用的不斷涌現(xiàn)，學(xué)院組建了一支教師團(tuán)隊，專注于大語言模型技術(shù)的研究與教學(xué)，建設(shè)包含大語言模型技術(shù)相關(guān)的選修課程。

       該課程引導(dǎo)學(xué)生深入了解詞向量、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大語言模型等核心技術(shù)概念，并通過實驗實踐，探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交通流量預(yù)測中的應(yīng)用，以及大語言模型在智慧警務(wù)領(lǐng)域的實際應(yīng)用。

       在“老課新開”方面，以“交通程序設(shè)計”課程為例，學(xué)院將課程內(nèi)容中的C語言替換為Python語言，將課程能力目標(biāo)從單純掌握程序設(shè)計能力轉(zhuǎn)變?yōu)檫\用程序運行人工智能算法解決公安實戰(zhàn)問題的能力，使課程內(nèi)容與人工智能賦能交通管理實戰(zhàn)的需求更加緊密結(jié)合。

        學(xué)院課程緊扣警院實戰(zhàn)化、體系化的辦學(xué)目標(biāo)，積極探索符合現(xiàn)代警務(wù)需求的新公科人才培養(yǎng)模式，為公安機(jī)關(guān)新質(zhì)戰(zhàn)斗力的生成提供有力支撐。

       開設(shè)人才培養(yǎng)實驗班，創(chuàng)新培養(yǎng)模式

       為應(yīng)對人工智能時代對學(xué)生創(chuàng)新能力培養(yǎng)的需求，浙江警察學(xué)院緊扣智能交通的發(fā)展方向，結(jié)合學(xué)校學(xué)科與專業(yè)優(yōu)勢，自2024級起開設(shè)智能網(wǎng)聯(lián)人才培養(yǎng)實驗班。

       實驗班面向2024級交通管理工程專業(yè)（智能交通方向）的大一學(xué)生，每學(xué)年擇優(yōu)招錄。實驗班以實戰(zhàn)為導(dǎo)向，結(jié)合相關(guān)學(xué)科的最新研究成果，設(shè)置“人工智能導(dǎo)論”、“機(jī)器學(xué)習(xí)”、“智能網(wǎng)聯(lián)自動駕駛”、“智慧交通感知與決策”、“智能網(wǎng)聯(lián)交通控制”、“交通大數(shù)據(jù)建?！焙汀皶r空智能與交通治理”等7門課程，共計13學(xué)分。

        實驗班充分利用校企局合作模式，在當(dāng)?shù)毓簿值闹С窒?，組織學(xué)生利用寒暑假組建實踐小組，赴相關(guān)實習(xí)基地開展實踐鍛煉。實踐周期累計不少于兩周，鍛煉期滿后需通過由校企局聯(lián)合命題的能力測試，合格者將獲得相關(guān)證書及實踐鍛煉4學(xué)分。

       創(chuàng)新訓(xùn)練則主要集中在第6學(xué)期開展，學(xué)生基于課程學(xué)習(xí)與實踐鍛煉的積累，在導(dǎo)師指導(dǎo)下選擇相關(guān)研究方向，開展科研訓(xùn)練項目。學(xué)生需完成科研論文、發(fā)明專利、調(diào)研報告等成果的撰寫，并經(jīng)院部學(xué)術(shù)委員會質(zhì)量評定后，獲得創(chuàng)新訓(xùn)練4學(xué)分。

       通過這一系統(tǒng)化的訓(xùn)練模式，實驗班致力于培養(yǎng)學(xué)生的科研能力和創(chuàng)新思維。

       創(chuàng)新能力的培養(yǎng)是學(xué)院人才培養(yǎng)工作中的重要環(huán)節(jié)。通過智能網(wǎng)聯(lián)人才培養(yǎng)實驗班的設(shè)立，學(xué)院堅持不懈地提升交通管理工程專業(yè)學(xué)生的科技創(chuàng)新能力，確保學(xué)生在畢業(yè)后能夠適應(yīng)人工智能等科技的快速發(fā)展，為智能交通領(lǐng)域的發(fā)展貢獻(xiàn)力量。

       構(gòu)建智慧化課堂，強(qiáng)化科技教學(xué)

       為全面提升教學(xué)效果，浙江警察學(xué)院積極引入人工智能技術(shù)，打造智慧化課堂，強(qiáng)化課程實踐，推動理論與實踐的深度融合。依托超星學(xué)習(xí)通平臺，學(xué)院構(gòu)建了課程教學(xué)知識圖譜，系統(tǒng)梳理課程知識點的概念、層級關(guān)系、關(guān)聯(lián)性及前后序關(guān)系，并以可視化形式呈現(xiàn)，幫助學(xué)生直觀理解課程內(nèi)容，掌握知識結(jié)構(gòu)。

       同時，搭建教學(xué)大模型，進(jìn)一步提升教學(xué)智能化水平。通過大模型對課程內(nèi)容進(jìn)行歸納總結(jié)，提煉核心知識點，生成AI課堂摘要和思維導(dǎo)圖，幫助學(xué)生快速定位知識點，理清知識脈絡(luò)，形成邏輯化的學(xué)習(xí)路徑。

       此外，基于大模型的課堂智能導(dǎo)師能夠即時解答學(xué)生疑問，提供個性化學(xué)習(xí)建議，并自動收集學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，生成學(xué)習(xí)分析報告，為教師提供精準(zhǔn)的教學(xué)反饋，幫助教師及時調(diào)整教學(xué)策略。人工智能技術(shù)的深度融入，不僅加深了學(xué)生對課程內(nèi)容的理解，也讓學(xué)生通過實際應(yīng)用對人工智能技術(shù)有了更直觀的認(rèn)識。

       在實踐教學(xué)方面，浙江警察學(xué)院依托交通管理工程專業(yè)（智能交通方向）的教學(xué)實驗實訓(xùn)基地——交通實驗中心，設(shè)計并實施了多項實訓(xùn)項目，包括車輛風(fēng)格聚類、路段交通狀態(tài)預(yù)測、路口交通信號控制等。

       這些實訓(xùn)項目將機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法與交通管理實際問題相結(jié)合，幫助學(xué)生在實踐中掌握人工智能技術(shù)的具體應(yīng)用，提升理論與實踐結(jié)合的能力。為解決校內(nèi)實訓(xùn)資源不足的問題，學(xué)院深化與科研單位和企業(yè)的合作，構(gòu)建多元化實踐教學(xué)體系。

       學(xué)院攜手之江實驗室、浙大城市學(xué)院城市大腦研究院等科研機(jī)構(gòu)，通過線上平臺開展教研活動，圍繞“萬卡集群”“領(lǐng)域大模型”“城市大腦”“網(wǎng)聯(lián)自動駕駛”等前沿技術(shù)進(jìn)行深入探討，并將這些內(nèi)容作為“科教融合”點引入課堂，豐富課程內(nèi)容，幫助學(xué)生了解人工智能技術(shù)的快速迭代與發(fā)展趨勢。

       同時，與中控信息公司合作，持續(xù)開發(fā)和優(yōu)化課程實訓(xùn)模塊，進(jìn)一步拓展實訓(xùn)內(nèi)容，提升學(xué)生的實踐能力和創(chuàng)新意識。

       此外，學(xué)院不斷加強(qiáng)計算資源建設(shè)，并與學(xué)?，F(xiàn)代教育技術(shù)實驗中心聯(lián)合共建教學(xué)專用算力中心，以滿足學(xué)生實訓(xùn)中的算力需求。

       通過智慧課堂的構(gòu)建與實踐教學(xué)的強(qiáng)化，學(xué)院實現(xiàn)了教學(xué)模式的創(chuàng)新升級，既提升了學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，也為培養(yǎng)適應(yīng)人工智能時代需求的高素質(zhì)人才奠定了堅實基礎(chǔ)。

       四、結(jié)束語 

       通過課程改革來適應(yīng)人工智能時代交通管理需求的發(fā)展，具有十分重要的意義。

       在“新公科”建設(shè)理念的指導(dǎo)下，浙江警察學(xué)院積極擁抱人工智能技術(shù)給交通管理工程專業(yè)課程帶來的教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)手段挑戰(zhàn)，提出了搭建“新公科”新專業(yè)平臺，融入人工智能技術(shù)；開設(shè)人才培養(yǎng)實驗班，創(chuàng)新培養(yǎng)模式；構(gòu)建智慧化課堂，強(qiáng)化科技教學(xué)等一系列舉措，這些舉措無疑為我們公安人才的培養(yǎng)提供了新思路，為人工智能賦能公安教育提供了新范式。

       在未來的工作中，交通管理工程專業(yè)仍需要繼續(xù)探索、改進(jìn)和完善課程改革工作，確保學(xué)科交叉更深入，專業(yè)整合更全面，多元協(xié)同更明顯，滿足高質(zhì)量公安人才培養(yǎng)的要求。

作者簡介：徐圖，浙江警察學(xué)院交通管理工程學(xué)院助理研究員；李強(qiáng)偉，浙江警察學(xué)院交通管理工程學(xué)院副教授。

來源：賽文交通網(wǎng)

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