藍鯨教育11月4日訊，隨著高校信息化建設的不斷深入，如何利用信息技術助力高校智慧校園建設與數字人才培養，已逐漸成為高校信息化建設的共識。
11月3日，在2021騰訊數字生態大會智能教育專場，騰訊云副總裁、騰訊教育副總裁王帥正式對外發布了混合式教學平臺和騰訊產業互聯網學堂品牌。
王帥認為，作為信息技術與教育教學深度融合的載體，混合式教學平臺可以幫助高校在教學信息化方面，有效突破建設成本高、底層核心技術缺失、教學業務場景割裂等建設瓶頸。在保證整體教學過程數字化的同時，對提高教育質量、改善教育供給有促進作用。
隨著高等教育事業的發展，高等教育被賦予新的使命和功能，但是最核心的還是人才培養。近年來，我國大力推動深化產教融合，鼓勵產學合作、協同育人。王帥指出，騰訊產業互聯網學堂將依托騰訊教育在校企合作教育平臺的積累，構建課程體系建設、理論實踐轉化、技能等級認證、人才就業推薦的人才培養全閉環體系，攜手高校共同探索新時代數字化人才培育新模式。
王帥表示，未來騰訊產業互聯網學堂將持續整合騰訊內部及生態崗位資源，最終構建完整的產業人才生態庫。
以下為王帥演講全文：
兩年前，騰訊教育在武漢發起了“停課不停學”的聯盟，這件事情給我們的印象非常深刻。同時也感謝各位教育同仁的信任，在“停課不停學”聯盟的發起過程中，騰訊教育也算是交了一個不錯的答卷，比如騰訊會議、騰訊課堂、企業微信等等，承載了很多師生線上學習的需求。
當下，高教領域對線上線下的融合有很大的需求。尤其在后疫情時代，如何從原來純線下的教學轉變為線上線下混合教學，其實是有很多場景驅動的。比如解決海外的學生回不來怎么上課，以及解決一些跨校區的學生一起上課的問題。過去大家一直嘗試了很多場景。在2020年5月30日上海高校國際青年學者啟動論壇的儀式上，有1000余名學者在現場同時開啟視頻，這算是開啟了線上線下論壇的新方式。
后疫情時代我們在反思很多問題，其中大家經常提到的一個問題，就是能否把線上線下融合教室作為未來智慧校園建設的重要部分，過去為什么沒有能力直接承載由于疫情帶來的線上教學需求呢？原因有很多，但是簡單整理起來有三個原因是非常重要的：
一是過去以硬件為核心的信息化建設帶來了一系列的問題。比如說更新迭代的問題，因為好的平臺一定是要能夠更快迭代才可以跟得上市場和潮流；
二是底層核心技術的缺失。因為一提到線上，就需要很多核心能力的建設，比如通信的能力、發消息的能力、音視頻的能力，再到線上檢索的能力；
三是業務場景的割裂。過去很多學校都存在這個問題，各個教學版塊有各自的核心訴求，同時各個系統使用之間是割裂的，造成了數據不融通，用戶使用起來也不是太方便。
騰訊教育要做的解決方案是回到用戶，解決學生、老師和管理者的核心訴求，通過體系化的平臺把他們的核心需求連接起來，最終實現教、學、管三位一體。本質就是，結合騰訊科技和線上能力，把這個能力和原來傳統的教學、傳統的線下需求做結合，最終提供一個融合的教學場景。同時，在融合的教學場景中，我們要做到更靈活的適配。
隨著技術不斷迭代，在今天我們支持線上線下融合需要解決的問題還有很多。我們既要支持老師通過電腦和手機輕便地實現線下線上的教學場景，還要支持分組式研討、虛擬仿真教學等其他場景。因此，我們要做的是讓軟件可以更快地適配各種場景，讓用戶可以方便地購買硬件進行融合使用。當然最終我們希望不要給老師和學生增加額外的負擔，可以讓它常規化地使用，更方便、更易用。
最后就是數據，數據是做決策的核心依據。我們未來希望通過線上線下融合平臺能夠沉淀更多、更有價值的數據。從小到一個課件的更新，到大到優秀教案和優秀老師的評選，都可以有更多的數據支撐，讓數據幫助我們做決策。
接下來，我給各位老師匯報一下騰訊在人才培養方面的實踐。騰訊產業互聯網學堂主要圍繞的是產教融合和協同育人。早在2017年,騰訊就和教育部簽署了產教融合的合作協議。過去幾年，我們先后和天津大學、北航、深大有了深入合作，同時也借助騰訊的資源在拉動政府、學校和企業三端聯合，去打造一些產業基地。產業基地要解決什么呢？核心就是要解決學生實踐就業最后一公里的問題，讓經過培養的學生最終能夠在產業基地里面進行實習，甚至就業。
剛才講到了產教融合，很多人可能在想，騰訊做產教融合有什么優勢？我用一個簡單的案例。比如工業質檢可以說是過去三年AI領域非常熱門的一個話題，因為大家都認為通過AI去賦能傳統工業有非常大的市場空間。騰訊當時接觸了一家做手機配件的企業，這家企業在騰訊進去之前已經花了5000多萬元、先后有5家AI企業進行嘗試，最終的結果都不是太好，所以當我們進去的時候他們對這件事情是抱有不太看好的態度的。
騰訊進去以后，首先洞察了行業的痛點，行業的痛點存不存在？真實存在。因為人工質檢的成本高，同時人員流失多，新招的人素質差異又大。怎么樣解決這個問題？過去我們想的AI都是非常高大上的，用CPU、GPU不斷做算法的優化和迭代，但是AI真正的落地是要理論和實踐深度結合的，比如我們的博士要和工廠工人去討論什么樣的產品是合格的、什么樣的產品是不合格的，我們怎么選擇標注樣本呢？AI需要有大量的標注樣本支撐。
最終騰訊做了第一版解決方案，在實驗室里模擬數據效果不錯，是0.02%的漏檢率，但是在實戰場景里，這個比例一下子翻了10倍，怎么解決這個問題？其實就是通過算法和實踐的結合，我們最后實現了0漏檢率，得到了客戶認可；同時檢測效率是人工的7倍。
因為騰訊已經有數字化轉型和AI場景應用的實踐經驗，所以能夠面向全產業提供數字化轉型的產業培訓。騰訊過去已經和120家中國大型企業、金融企業，還有地方政府進行了合作，也輸出了行業內認可的課程和實訓內容。
面向高校的時候，騰訊希望打造的是理論加實踐的結合。圍繞騰訊過去的經驗，比如說在區塊鏈領域、大數據領域，騰訊都有經驗沉淀，騰訊要做的就是把這些經驗轉化成課程體系、實驗室、實訓等內容，最終輸出到學校。核心是提高學生的動手能力和社會實踐能力。
騰訊以教學練實訓為核心，通過賽事和培訓認證，跟學校和社會做更多融合。比如短訓營和產業學院合作，以及和政府聯動的產學研基地，最終把騰訊在技術方面的優勢輸出到學校，并不斷進行迭代和更新。
最后我介紹一下騰訊的人才生態庫的建設，人才培養最核心的“最后一公里”就是就業。首先，騰訊的畢業生校招是所有互聯網公司招收數量最多的，僅2021年騰訊自身招收的校招學生就超過了5000人，再加上騰訊的生態企業，其實這個數字是非常大的。
我們希望通過構建完整的產業人才生態庫，最終解決學生就業匹配和企業招工匹配的問題。
