基于人工智能機器學習的課程思政案例設計

張磊 唐蕓 葉婧 蔡霞

（三峽大學電氣與新能源學院 湖北·宜昌 443002）

0 引言

2020年5月，教育部印發的《高等學校課程思政建設指導綱要》中指出，要“全面推進高校課程思政建設，發揮好每門課程的育人作用”“使各類課程與思政課程同向同行，將顯性教育和隱性教育相統一，形成協同效應，構建全員全程全方位育人大格局。”由此可見，黨和國家對高校思想政治教育工作開展高度重視，強調發揮每門課程在立德樹人過程中的協同效應，致力于創建思想政治教育的多主體參與、多形式呈現、多場域運作、多層面影響的“大思政”格局[1-2]。

教育部于2018年印發的《高等學校人工智能創新行動計劃》通知，明確指出加強新一代人工智能基礎理論和核心關鍵技術研究，尤其聚焦并加快機器學習、計算機視覺等核心關鍵技術研究，推動人工智能領域一級學科建設，完善人工智能的學科體系[3]。《機器學習》課程作為人工智能方向的核心課程之一，涉及概率統計學、算法分析、計算機編程等多學科，且其發展也在不斷地吸納其他學科知識，因此需要學生具有良好的數學基礎和計算機編碼實踐能力。課程教學過程中，如何在有限的時間內兼顧到不同層次、不同水平的學生，根據學生的情況進行教學手段和教學模式改革，提高教學效率，讓學生能在掌握專業理論知識的同時，提高學生對課程的學習興趣和實踐動手編程能力，是目前《機器學習》課程教學亟待解決的問題。因此，如何依托人工智能機器學習該專業課程教學，準確定位思政教育的育人價值，創新挖掘思政育人元素，完善人工智能領域人才培養體系，實現人工智能機器學習教學與思政教育的有機融合發展就顯得尤為重要。

1 思想政治教育與機器學習課程的創新融合設計

機器學習課程教學與思政教育的融合發展，強調能將知識傳授、能力培養與價值引領有機結合，提煉專業課程中蘊含的文化基因和價值范式，將其轉化為社會主義核心價值觀具體化、生動化的有效教學載體，大大提升思政教育親和力，以潤物無聲的方式滌蕩學生心靈，在“潤物細無聲”的知識學習中融入理想信念層面的精神指引，獲得學生情感上的共鳴，實現在價值傳播中凝聚知識底蘊、在知識傳播中強調價值引領，于潤物無聲中立德樹人。結合機器學習專業課程的特點，從以下幾個方面開展課程思政融合思路。

1.1 教綱改革與創新設計

通過課程教與學，使學生認識和掌握機器學習的核心分析思維與基本理論方法，為進一步解決工程實際問題奠定良好的理論與實踐基礎。同時明確課程思政目標，立足人工智能機器學習的理論、方法和視野，深入挖掘專業課程的德育內涵和元素，將其轉化為生動有效的教學載體，系統設計德育遞進路徑，并固化于教學大綱中，如圖1所示。

圖1：教綱授課要點與思政元素融合關系圖

1.2 基于SPOC的“互聯網+”混合式教學模式設計

依托在SPOC平臺建設的課程資源，在機器學習課程教學過程中，運用智慧教學工具—雨課堂，采用“互聯網+”環境下的“課前—課中—課后”全過程混合式教學模式，實現“課前”線上導學與“課中”線下教學內容有機銜接，“課后”實踐項目緊密結合理論學習，借助比賽和開放式大作業，鼓勵學生探索機器學習新技術、新方法。借助基于SPOC的“互聯網+”混合式教學模式，將思政元素滲透在每個環節中，“因勢利導，順勢而為”地開展思想政治教育，如圖2所示。

圖2：混合教學模式總體框架圖

1.2.1 思政元素與“課前”導學環節結合，體現課程“高度”

“課前”導學環節作為推行教學模式改革首要之舉，彰顯了課程思政的高度理念。以SPOC互聯網平臺為載體，借助課前發布的章節知識框架和影視導學等材料，在完成課前自學任務的同時，基于機器學習章節知識，發布開放性作業話題，從縱向歷史與橫向現實的維度出發，引導學生挖掘蘊含在知識背后的思維方式、價值觀念和人文內涵，使思政元素既源于歷史又基于現實，既傳承歷史血脈又體現與時俱進。

如通過影視視角來追溯人工智能發展史，以點帶面指明了各行各業與人工智能的交叉是必然趨勢。通過對比分析Pytorch和Tensorflow，結合中興、華為等時事熱點展望當代技術前沿和工程應用，引導學生領略其中所蘊含的中國智慧，潛移默化加深了大學生對“中國品牌”的思想認同和責任擔當。

1.2.2 思政元素與“課中”探討環節結合，體現課程“深度”

“課中”授學環節作為推行教學模式改革關鍵之環，叩響了課程思政的深度理念。在線下翻轉課堂教學中，教師做好線上線下教學內容的有機銜接，借助隨機分小組協作學習，通過傳授經典知識實例和互動探討算法算例，幫助學生了解和掌握專業知識。其中，注重將思政元素通過顯性灌輸和隱性滲透的方式寓思政教育于專業知識之中，通過潤物細無聲、滴水穿石的方式，實現顯性教育與隱性教育的有機結合。

如機器學習這門學科的學習對學生數學基礎要求高，學生在課程學習中很難看到這些專業知識與實際問題的聯系，容易產生消極情緒和思維脫節現象。教師根據課前導學獲悉的學生情況，合理分配線上線下教學內容，讓學生能較快地回顧已學數學知識并靈活應用在理解機器學習方法的理論知識中，并以數學作為人類解決實際問題的重要工具為出發點，基于高斯簡介傳播科學精神，從而提高學生的學術認同和學習內動力。

1.2.3 思政元素與“課后”實踐環節結合，體現課程“熱度”

“課后”實踐環節作為推行教學模式改革結尾之筆，掀起了課程思政的熱度理念。思政教育元素源于社會實際，源于學科知識與社會實踐的結合，源于實踐的解釋和修正，因事而化、因時而進、因勢而新。機器學習作為一門理論性和實踐性都較強的多領域交叉學科，在教學過程中應注重理論教學與實踐教學雙向融合，注重產學融合、創新引領和服務社會。

如開展實踐教學過程中基于經典模型和各類算法，強調“條條大路通羅馬”。在教授經典模型算法的基礎上，借助發布的項目作業鼓勵學生探索新技術和新方法，培養學生的自主學習意識和實踐創新能力。另外值得注意的是，機器學習這門新興理論技術的前沿性無可厚非，但正如“課前”導學環節所展示的一樣，歸其根本是為人服務和為社會服務，教師需引導學生理性看待理論研究與實踐考量的差異性，擴大看待事物的眼界與格局。

2 以無人機操作與智能巡檢為例的課程案例設計與驗證

課程教學融入思政，這種融入不是“生拉硬拽”，不是“牽強附會”，而是強調思政元素與學科知識的水乳交融，以潤物無聲的方式滌蕩學生心靈，獲得學生情感上的共鳴。不同的課程融入思政的點不同，不同的教學環節融入思政內容亦不相同。鑒于機器學習課程的理論性與實際性都較強的專業特點，以機器學習關鍵領域之一——神經網絡與深度學習算法在無人機智能巡檢領域為應用背景，設計了一個綜合無人機智能化操作、故障巡檢缺陷識別的實踐項目，將實踐項目與思政元素有機結合，實現工程教育、思政教育與專業課教育的互融互通，具體教學案例項目設計如表1。

表1：無人機操作與智能巡檢綜合性訓練項目

2.1 電力巡檢項目引入

“課前”借助SPOC線上發布國有工業無人機品牌——大疆智能無人機的介紹資料、演示視頻。用影視中、現實中的典型案例告訴學生，計算機視覺與深度學習算法引入無人機智能巡檢圖像識別領域已成為必然趨勢，并潛移默化地傳遞其中所蘊含的中國智慧。與此同時，教師提前線上發布各類算法資料及代碼演示視頻等學習資源，并布置課后作業，通過一些簡單的生活案例引導學生進行算法嘗試，為后續故障缺陷識別奠定實踐基礎。

2.2 圖像識別算法研討

應配網無人機智能巡檢圖像識別系統的故障缺陷識別的精確和高效性能要求，無人機智能化巡檢中，借助深度學習算法強大的數據分析能力，讓無人機圖像識別系統去深度學習隱患并且較好地識別出各類缺陷故障。教學過程中，教師發布無人機智能巡檢的缺陷數據圖庫等資源，以項目大作業的形式引導學生分小組協作，基于課前代碼編寫訓練經驗，將所學的各種機器學習算法活學活用，最終采用綜合性評價考核機制對學生的學習情況進行考核。

值得注意的是，應當鼓勵學生從實踐中對機器學習中諸多算法的優劣比較問題尋找答案。以故障缺陷識別的準確率為例，應答鼓勵學生盡可能地嘗試各種分類算法，并通過交叉驗證的方式選擇最合適的分類算法，從而讓學生從實踐體驗中獲悉“沒有最好的分類器，只有更適合的分類器”的道理。

2.3 無人機操作智能化實踐

為了給予學生對無人機操作智能化的“感官體驗”，通過切身所見所聞進一步激發學生對《機器學習》課程的興趣和內在學習動力，實現工程實踐教育與思政教育的有機融合。由專業的無人機飛行實操培訓人員牽頭，利用企業實踐教學資源，在申請的合法空域中給學生開展無人機智能化操作實踐教學。

3 結語

在當前的新工科背景下，全面推進課程思政建設是落實立德樹人根本任務的戰略舉措，也是全面提高人才培養質量的重要任務。針對“新工科”建設人工智能領域專業工程教育與思想政治教育有機融合發展的迫切需求，本文基于《機器學習》課程特點與現有教學資源，從完善教綱和改革教學模式兩方面積極開展教學改革研究，堅持價值性和知識性相統一，將思政元素無聲地滲透到教學的各個環節，構建了以工程專業倫理為價值依托的教學內容體系，有助于塑造人工智能時代德智體美勞全面發展的工科專業全面全方位育人大格局。