文章总结： 赛宁信息发布大模型实验场AI实训平台，提出教、学、练、赛、评五位一体实战培养体系，旨在解决AI人才紧缺与教学产业脱节问题。平台提供体系化课程、场景化实训、比赛测验及科学人才评估，并针对高职、本科、岗位就业及AI+行业进行分层设计，助力院校培养能解决实际问题的AI人才。 综合评分： 20 文章分类： 软文广告,产品介绍,安全培训,AI安全,安全建设

教、学、练、赛、评五位一体丨赛宁大模型实验场重新定义AI人才培养

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赛宁信息

2026年7月17日 17:47 江苏

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AI浪潮开启，人才极度紧缺

近两年，几乎全国院校都在加速布局AI教学——新增专业、开设课程、引进平台，但核心矛盾却愈发凸显：课程越开越多，但能解决实际问题的AI人才依然极度紧缺……

教材滞后于技术迭代、理论与实践脱节、实训环境建设成本高、学习路径模糊、培养效果难以量化等等，企业需要的是能用AI技术落地解决问题的能力，不是一张写着“学过人工智能”的毕业证书。

从知识灌输到能力培养，打通教学与产业的断层

如何让学生真正学会、练会、会用？如何让人才培养与产业岗位需求紧密衔接？赛宁大模型实验场AI实训平台给出了完整答案：以体系化课程为基础、真实实践为核心，帮助院校搭建更系统、更贴近产业的AI人才培养环境，让学生在实践中理解技术、掌握工具、完成任务，逐步形成面向真实岗位的综合能力。

五位一体AI实战培养体系，贯通AI人才培养全流程**

赛宁大模型实验场AI实训平台 构建「学习路径-课程训练-AI实训-比赛测验-人才评估」五位一体的AI实战人才培养体系，助力打通从入门到上岗的完整能力成长链路。

1、明确学习路径：告别盲目，明确「学什么、怎么学」

人工智能知识体系庞大，覆盖编程、数据、算法、模型、工程应用等多个方向，学生很容易陷入“知识繁杂、无从下手”的困境。

平台针对不同教育层次、专业方向与岗位目标，设计阶梯式学习路径，从基础知识入门，进阶到核心技能训练与综合项目实践，覆盖机器学习、深度学习、数据工程、模型微调等专业能力，让学习过程更清晰，培养目标更明确。

2、体系化课程资源：持续更新，同步产业前沿

平台提供丰富且持续优化的AI课程资源，覆盖AI通识、编程基础、数据工程、机器学习、深度学习、强化学习、模型训练与微调等全方向。课程配套理论课件、视频课件、实验课件与详细操作指导，既适配教师课堂教学，也支持学生自主学习与课后训练。

• 2000+课时教学资源，实操内容占比超60%
• 可支撑长周期、分阶段的AI专业人才培养
• 持续跟踪技术发展与产业变化，缩短课程更新周期

3、场景化AI实训：从听懂了到做出来

AI能力无法只靠课堂讲授形成。平台提供一站式实验与实训环境，将理论知识转化为可操作、可验证的实践任务。学生可跟随指导完成数据处理、算法应用、模型训练等操作，在实践中理解技术原理与工程流程。

AI实训内容强调场景化与任务化，更注重培养学生分析问题、选择方法、完成任务的综合能力，让学生在真实场景中动手实践，通过反复练习积累项目经验，完成从“听懂”到“会做”的工程闭环。

4、比赛测验：以赛促学，以测促练

单纯完成课程，无法全面反映学生的真实能力。平台通过阶段测验、综合训练与竞赛任务，全面检验学生的知识掌握度与实践应用能力。

学生可在限定场景与任务要求下综合运用所学，精准定位自身薄弱环节。教师也可通过测验与竞赛结果及时调整教学重点，从而实现以测验检验学习成果，以训练巩固核心技能，以竞赛激发学习动力，以任务提升实践能力。配套实时竞赛排行榜，直观呈现学习进度与排名。

5、科学人才评估：让培养成果可衡量、可看见

AI人才培养离不开科学的能力评价体系。平台结合学生的课程学习、实验完成、项目实践与比赛测验数据，对学习过程与能力成长进行综合分析。

教师可直观掌握学生的学习进度、知识掌握情况与实践水平，为分层教学、个性化指导与培养方案优化提供依据；学生也能清晰看到自身的能力结构与成长轨迹，针对性补齐短板，提升岗位竞争力。

分层分类设计，匹配差异化培养目标

不同院校、不同专业、不同职业方向，对AI人才的培养要求各不相同。传统一刀切的教学设计，无法适配差异化的培养目标。平台围绕实际教学需求，构建了学习体系、岗位体系与「AI+行业」体系，满足多层次、多方向的人才培养需要。

1、面向高职院校：突出技能实操与场景落地

高职课程体系严格对标教育部《高等职业教育专科人工智能技术应用专业教学标准》(510209)，以AI技术应用岗位为导向，构建「基础筑牢-核心突破-实战赋能」三阶课程体系，突出实践操作与岗位技能，培养符合产业需求的技能型人才。

2、面向应用型本科：兼顾理论深度与工程实践

本科课程体系围绕「理论深度、工程能力、创新素养」三个维度展开，实现从数学与算法基础到工程应用、项目创新的全链条培养，帮助学生形成系统分析、工程实现与创新实践的综合能力。

3、面向岗位就业：匹配职业成长全路径

平台对标国家职业技术技能标准，围绕人工智能产业岗位，按照「基础入门-核心技能-能力进阶-专项深耕」的路径组织课程，覆盖人工智能训练师、生成式AI系统应用员、数据处理工程师、算力中心运维工程师等多个岗位方向，让教学内容与就业要求紧密衔接。

4、面向「AI+行业」：培养复合型应用人才

平台围绕行业认知、核心技术、项目实战三个层次，开设金融NLP算法、医疗AI算法、工业大模型算法、车载多模态大模型等垂直课程方向，学生可在真实行业场景中参与合同审查、医学影像分析、工业缺陷检测、智能座舱交互等项目训练，提升用AI解决行业问题的能力。

为教师减负，为教学提质

赛宁大模型实验场AI实训平台 不仅服务学生成长，更为教师提供全流程教学支撑。依托体系化的课程资源、开箱即用的实验环境与成熟的能力评价机制，教师无需从零搭建复杂实验环境、独立开发全部实训内容，即可快速组织理论教学、实验实训、项目训练与竞赛考核。

平台助力院校：

• 完善AI专业课程体系，降低实验环境建设与维护门槛
• 丰富课堂实验实训内容，推动教学内容同步产业技术
• 全方位支撑专业建设、课程建设与实训基地建设
• 系统性提升学生实践能力与就业竞争力

让学生毕业时，不只是「学过AI」

衡量AI教育质量的核心，从来不是开设了多少门课程，而是学生最终能否用AI技术解决真实问题。赛宁大模型实验场AI实训平台，真正让理论落地实践，让课程衔接岗位。

面向AI时代的人才需求，赛宁期待与更多高校、职校携手，共建实战化、场景化、系统化的AI人才培养新模式。

* 📲 合作洽询：400-8282132-8000

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