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1、元宇宙智能算法通用人才能力评价要求目次前言II引言III1 范围12 规范性引用文件13 术语和定义14 缩 略语15 元宇宙智能算法通用人才能力模型2 能力模型基本要素2 能力要素等级及要求2 知识要素等级及要求26 元宇宙智能算法通用人才能力与知识要素2 概述2 需求分析与技术咨询能力2 数据采集能力3 数据标注能力4 特征开发能力4 人工智能框架能力5 编码实现能力5 数据理解能力6 数据处理能力7 算法建模能力7 解释模型能力8 分支领域算法研究与应用能力8 图形渲染与建模能力97 元宇宙智能算法通用人才等级划分与能力结构10 概述10 初级10 中级11 高级128 元宇宙智能算法通
2、用人才能力评价方法14 能力知识综合评价14 评价过程15I 元宇宙智能算法通用人才能力评价要求1 范围本文件规定了元宇宙智能算法通用人才的能力模型、能力与知识要素、人才等级划分与能力结构、能力评价方法。 本文件适用于元宇宙智能算法通用人才能力的评价与培养。 2 规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件， 仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 376962019信息技术服务 从业人员能力评价要求 3 术语和定义下列术语和定义适用于本文件。 元宇宙智能算法 metav
3、erse intelligent algorithm以大数据与人工智能技术为基础，通过机器学习、深度学习以及人工智能分支等技术领域算法解决包括数字孪生、虚拟数字人、人机交互、内容生成等元宇宙核心应用场景关键问题的智能化算法集合。 注1：应在收集和使用数据时，尽量减少对个人隐私和敏感信息的涉及，并采取有效的加密、脱敏、匿名化等措施保护数据安全。 注2：应在设计和实现算法时，充分考虑算法的公平性、可解释性、可理解性、可靠性、可控性等因素，避免算法对特定群体或个体产生不利影响或歧视。 注3：应积极实践新一代人工智能伦理规范，增进人类福祉、促进公平公正、保护隐私安全、确保可控可信、强化责任担当、提升伦
4、理素养。 注4：应在参与元宇宙相关活动时，坚持以人为本，遵循人类共同价值观，尊重人权和人类根本利益诉求，遵守国家或地区伦理道德。 注5：应在提供元宇宙产品和服务时，保障用户知情、同意等权利，并根据需要提供相应替代方案。注6：应在发现元宇宙系统出现问题或风险时，及时采取措施进行纠正或报告，并承担相应责任。 元宇宙智能算法通用人才 metaverse intelligent algorithm general talent具备元宇宙智能算法所需关键能力并能运用其中技能与知识解决元宇宙一个或多个应用场景问题的元宇宙技术研究人员或元宇宙产业从业人员。3.3能力评价 competency evaluat
5、ion对信息技术服务从业人员的能力水平或职业资格进行客观、公正、规范的评价活动。 来源:GB/T 376962019,3.4 4 缩略语下列缩略语适用于本文件。 EQF：欧盟资格框架（European Qualifications Framework）ICT：信息及通信技术或信息通信技术（Information & Communication Technology）3 SFIA：信息时代技能框架（Skills Framework for the Information Age） eCF：欧盟ICT人员能力评估框架（e-Competence Framework）5 元宇宙智能算法通用人才能力模型
6、 能力模型基本要素元宇宙智能算法通用人才能力模型（以下简称能力模型）是基于eCF、SFIA、EQF等国际主流ICT人才能力标准框架，结合国内企业的人才标准实践制定的能力模型。 能力模型中的元宇宙智能算法包含能力要素与能力要素下的知识要素，具体包括能力项名称、能力项描述、能力等级、等级描述与技能、知识要素五个维度的关键信息，见表1。 表1 能力模型基本要素基本要素 释义 能力项名称 元宇宙智能算法通用人才需要具备的专业能力名称。 能力项描述 该能力项的定义与行为描述。 能力等级 该能力项针对不同能力要求对应的不同能力等级。 等级描述与技能 针对不同能力等级的描述与必备技能。 知识要素 该能力等级
7、所对应的知识要素与等级。 能力要素等级及要求能力（Competency，用C表示）要素的等级和要求见表2： 表2 能力要素等级能力等级 等级要求 等级5（C5） 具备战略制定与规划的能力。 等级4（C4） 在某个领域有见解与专长，能影响政策和战略的制定。 等级3（C3） 能调查、明确并解决复杂的问题，指导他人完成工作。 等级2（C2） 能独立完成工作，运用适当的方法定义和解决问题。 等级1（C1） 能在他人的指导和协助下完成工作。 知识要素等级及要求知识（Knowledge,用K表示）要素的等级和要求见表3： 表3 知识要素等级要求知识等级 等级要求 要求详解 等级4（K4） 精通该领域的知识
8、。 能系统性贯穿知识点的内在联系，能运用知识解决综合、复杂问题。 等级3（K3） 掌握该领域较深的知识。 对知识点有深入的分析，能熟练操作应用。 等级2（K2） 理解该领域的知识和信息。 理解内在原理、逻辑，有基本的动手操作能力。 等级1（K1） 了解该领域概念性和实践性的知识和信息。 对知识点有初步的认识，动手操作经验较少。 注：按照GB/T 376962019中6.1对知识等级的要求，对本文件知识要素等级进行划分。 6 元宇宙智能算法通用人才能力与知识要素 概述根据元宇宙智能算法通用人才能力框架的定义，列举了元宇宙智能算法通用人才需要具备的12项关键能力，分别为需求分析与技术咨询能力、数据
9、采集能力、数据标注能力、特征开发能力、人工智能框架能力、编码实现能力、数据理解能力、数据处理能力、算法建模能力、解释模型能力、分支领域算法研究与应用能力、图形渲染与建模能力。可根据能力框架的基本信息对每项能力进行详细的描述。 需求分析与技术咨询能力需求分析与技术咨询能力见表4。 表4 需求分析与技术咨询能力能力项名称 需求分析与技术咨询能力 能力项描述 对收集的业务需求进行分析，针对需求设计方案，给出咨询意见及规划。 能力等级 等级描述与技能 知识要素等级 知识要素 C1 理解需求文档：根据实际业务与需求理解所需技术与应用领域。 K2 功能分析、产品研发与需求分析等。 C2 协助完成需求文档：
10、与产品业务进行需求沟通，协助理解文档达成共识。 K2 数据关系分析、需求挖掘、非功能性需求分析等。 分析咨询： 1）提供元宇宙项目的技术要素分析、产业成本分析等咨询服务； 2）对元宇宙项目的人机作用、网络作 用、社会作用进行合理性分析。 人工智能各领域算法模型及应用：自然语言处理、计算机视觉、语音识别、时间序列、知识图谱等领域的算法模型及应用等。 C3 K2 K2 项目可研：需求的获取、分析、规格说明、变更、验证、管理等。 制订规划： 1）评估元宇宙项目，对元宇宙领域现状与趋势提出意见并提供咨询服务； 2）组织可行性研究报告与实施方案的编制与评审； 3）编写元宇宙项目计划书，制定相应的实施规划
11、。 可研规划：可行性研究报告、实施方案编制规范等（内部）。 K3 C4 K3 相关规范：项目计划书编写规范（内部）。 数据采集能力数据采集能力见表5。 表5 数据采集能力能力项名称 数据采集能力 能力项描述 能采用各种工具进行数据的收集和整理，并对采集方案进行审核与创新研究。 能力等级 等级描述与技能 知识要素等级 知识要素 C1 手动采集： 1）手动采集各种内外部数据； 2）运用各种数据采集工具，对非结构化的、动态互联网、容器日志等数据来源进行复杂数据采集工作。 K2 日志工具：Linux系统操作及日志管理、日志管理系统ELK等。 编写脚本采集：运用数据采集工具结合编写脚本语言，实现对非结构
12、化、动态互联网、容器日志等数据来源进行复杂数据采集工作。 K2 数据库技术：MySQL、Oracle、DB2、Redis等。 C2 K2 编程语言：Linux Shell、Python,、Scala、R、Numpy等。 制定采集方案： 1）基于多个数据来源和特定的、较高难度数据需求的调研分析，制定复杂数据采集方案； 2）对数据采集进行过程监督和结果检 查，分析数据采集方法的合理性、规范性和有效性并改进和优化，以保持数据采集的可靠性和高效性。 数据管理工具：SQL、Hive SQL、SPARK SQL等。 K3 C3 实时流数据采集技术：Flink、SparkStreaming、Flume、Ka
13、fka等。 K3 C4 采集方案评审：基于对数据需求的调研分析结果，对数据采集方案进行评估、审核和批准。 K3 大数据平台管理：Hadoop数据平台管理及工具使用。 C5 开创新领域采集方案： 1）组织团队完成新领域数据采集任务； 2）带领团队完成该领域的任务探索与研究。 K4 爬虫技术：常见爬虫技术、爬虫框架SCRAPY等。 数据标注能力数据标注能力见表6。 表6 数据标注能力能力项名称 数据标注能力 能力项描述 通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音、文本等数据进行处理，标记其关键特征。 能力等级 等级描述与技能 知识要素等级 知识要素 原始数据清洗与标注： 1）能根据标注规范和要求，完成对文 本、视觉、语音数据清洗和标注； 2）能利用工具，对标注后的数据进行分类与统计并对杂乱数据进行分析，输出内在关联及特征、归类、定义； 3）审核标注数据的准确性和完整性，输出审核报告并纠正错误； 4）根据审核结果完成数据筛选。 数据脱敏：可恢复脱敏算法、不可恢复脱敏算法等。 K2 数据清洗：数据清洗原理、流程、常用工具等。 C1 K2 数据处理及标注工具：文本、语音、图像、视
