高職院校開展人工智能視角下的的計算機基礎通識課程建設的探析

黃月妹

摘 要：在人工智能取得突破性發展的今天，將人工智能教育納入高職院校計算機通識課程，成為通識教育的一部分是勢在必行的。本文主要從課程內容、教學方法和手段、評價體系等方面入手，提出了關于非計算機專業計算機基礎通識課程改革思路和方案，探索以人工智能為核心的計算機基礎公共課程的建設和實施方案。

關鍵詞：人工智能;計算思維;通識教育;計算機基礎課程

人工智能是信息科學領域最前沿的學科之一，經歷 60 余年的發展之后， AI對醫療、交通、商業、航天、農業等領域產生重大影響。人工智能其突破性進展是人類發展史上一個重大轉折，人類的思維方式和工作方式將發生重大轉變，快速推動信息時代進入人工智能時代。在智能時代，信息科學與技術在各學科領域的交叉滲透，新興學科或新技術專業等都體現出信息技術融合學科交叉的特點。因此，需要大力推進信息技術與各產業的深度融合，實現學科交叉和跨界整合，這對各專業人才應具備的計算機知識結構與能力結構的深度、廣度以及信息技術與其它產業融合創新能力都提出了更高的要求。如何在大學計算機基礎課程中開展人工智能教育，對這門課程教學的目標、內容、方式和評價等方面要求都迫切需要順應這個快速發展時代我們國家對人才戰略需求。

一、人工智能視角下的計算機基礎通識課程教學課程目標的重新定位

計算機基礎通識教育在人工智能時代應當培養學生以下幾個方面的能力：

1.認知與理解計算系統與方法。理解計算機系統、網絡及其它相關信息技術的基本知識和基本原理;理解計算機分析問題、解決問題的基本方法，包括算法、程序設計、數據管理與信息處理的基本方法。

2.應用計算機技術分析解決問題的能力

應用計算機技術分析解決問題是面向不同專業領域的，如應用計算機的存儲能力對數據進行組織、管理和分析;應用計算機的多媒體表現能力更形象是表現專業問題和數據;應用計算機的快速計算能力對專業問題進行數據計算;應用網絡的傳輸能力實現對象的遠程控制。

3.正確獲取、評價與使用信息的能力。了解以計算機技術為核心的信息技術對社會經濟發展的意義和作用。掌握與運用信息技術及工具，能夠有效地對信息進行獲取、分析。

4.基于信息技術的交流與持續學習能力。能熟練運用計算機與網絡技術進行交流，掌握利用互聯網平臺學習和掌握新知識和新技術的能力，適應互聯網時代的職業發展模式。

二、課程內容體系結構

課程主要內容包括以下幾個模塊：

1.人工智能緒論

●什么是人類智能

即人類在認識客觀世界的過程中，由思維過程和認知活動表現出來的綜合能力。

●人類智能的主要表現

感知能力：接受并理解文字、圖片、語音、語言等外界信息，認知和理解外界環境的能力。

推理與決策的能力：將感性知識轉化為理性知識，并能對事物運行的規律進行分析、判斷和推理，采取相應決策的能力。

學習能力：通過教育、訓練和學習，更新和豐富相關知識和能力。

適應能力：對變化的外界環境，能靈活的做出正確反應的能力。

●智能的判斷-圖靈測試

如果一個人（代號C）使用測試對象皆理解的語言去詢問兩個他不能看見的對象任意一串問題。對象為：一個是正常思維的人（代號B）、一個是機器（代號A）。如果經過若干詢問以后，C不能得出實質的區別來分辨A與B的不同，則此機器A通過圖靈測試。

●人工智能的發展過程

●人工智能的應用

2.人工智能之Python基礎

課程選用了 Python 作為講授計算思維和人工智能的載體，Python 語法簡單、功能強大、編寫簡潔可讀性好、編程產出較高、維護代價較低。Python 語言重要優勢是能夠與各種編程語言所編寫的程序對接，俗稱：粘性語言（或膠水語言），因此，它能夠用簡單的語法結構封裝各編程語言最優秀的程序代碼，進而非常迅速地成為各專業應用接口型編程語言。以美國為例，超過 100 所知名大學，例如斯坦福大學、卡耐基梅隆大學、普林斯頓大學等都將 Python 作為面向非計算機專業學生的教學語言，替代 C 語言或 Java 語言等。

考慮到學生是非計算機專業學生，同時由于通識課的課時數有限，在選取內容上結合教學案例，盡可能以滿足案例應用的最小知識圈量來學習。包括Python 的基本語法規則、數據的基礎知識、程序的基本結構、字符串、列表和字典等組合數據的概念和表示等。

3.人工智能的簡單應用之程序設計

通過學習設計一些人工智能應用的程序，如人工智能之圖像識別、人臉識別、自然語言處理、機器學習、仿真模擬、商業智能等，精選案例，通過案例的完成來理解人工智能的程序設計思維方式，強化概念與應用的關系。

三、課程的教學設計

教學設計的宗旨是培養學生廣泛地思考和實踐如何利用人工智能的手段解決專業行業的各種復雜任務，重點學習如何有效地運用視覺、語言（語音）、大數據等 AI 處理技術，對復雜任務進行輔助決策。在教學過程中注意情感交流、教書育人，并實施分層次教學、因材施教。

課程采用的教學方法主要是案例教學法，使用以實際需求為題材制作的各種經典案例，采用啟發式教學——從提出問題，找出解決方案，到解決問題的操作步驟的任務驅動教學法組織全部教學過程。

在教學中我們不斷強化掌握人工智能解決問題的思路、方法。課程實施采用多種方法的組合教學手段，全部教學過程在電腦機房完成，理論教學和實訓操作相結合。授課采用投影+課件、網絡+交流討論，以及邊講、邊看、邊做、邊討論等多種開放式教學手段，以學生操作為主，精講多練，注重培養學生的自主學習能力。實訓采用學生自主選題，教師把關的原則，選題盡可能接近考慮解決本專業問題和專門設計的應用。

四、課程的教學評價體系

課程評價水平和方法對教學質量的影響是很大的。課程評價主要以過程性評價為主，貫穿課程的各模塊內容和整個的教學過程。課程的教學手段涉及到線上和線下教學，鼓勵學生自主學習和創新思維，因此在教學評價中對這部分思路都有明顯的體現。

課程成績組成：課堂環節（5分）+線上學習（15分）+平時作業（50分）+期末考試（30分）

1.課堂考勤（5 分）：反映到課情況和課堂回答問題情況

2.線上學習（15 分）：獨立、自主完成在線課程學習

這部分內容設置三檔成績：

（1）合格：課程總成績滿足≥60分，且<85 分;（12 分）。

（2）優秀：課程總成績滿足≥85分，且≤100 分;（15 分）。

（3）小于 60 分者 （0分）。

通過學習時間和學習效果兩部分內容來體現學習情況。具體做法主要從小測驗（客觀選擇題）完成情況、整個線上資源的學習進度和學生的學習時長等幾項數據進行考評。其中學習進度是體現任務點完成情況;學習時長是學習的時間長短。

3.平時作業（50 分）：

（1）包括 6 次課內作業：是學生個人成績（5 分/次）

（2）一次實訓大作業：是學生小組作業，自主選題，采用答辯方式進行作品展示。答辯成績為小組成績，由小組組長對組內成員根據其完成工作量比重來衡定學生個人成績。

4.期末考試（30分）：主要考核的內容包括人工智能常識、程序閱讀、代碼填空和程序設計。

小結

在人工智能發展列為國家戰略的背景下，建立和完善人工智能領域人才培養體系已成為高職院校各學科和專業建設的迫切任務。而將人工智能教育納入的高職院校計算機通識教育中更是當前我們面臨的一個具有挑戰性的任務，由于學生都是非計算機專業的，在人工智能相關學科上基礎薄弱且通識課程學時有限，這與人工智能研究和應用所涉及的內容豐富存在著較大的矛盾，如何能更好地完成這一任務，還需要在實際教學中結合具體情況嘗試不同的教學內容和教學方式，讓學生學習有收獲，讓教師教授有成就。