新工科背景下人工智能通識系列課程建設與實踐

王 浩，吳共慶，胡學鋼，姚宏亮，李培培

（合肥工業大學 計算機與信息學院，安徽 合肥 230601）

1 新工科建設對人才在信息技術培養方面的要求

當前，以人工智能、清潔能源、機器人技術、量子信息技術、虛擬現實以及生物技術為主的第四次工業革命全新技術正以指數級速度展開，推動我們進入“智能時代”。

為適應傳統經濟向新經濟轉變對人才培養的新需求，主動調整高等教育結構、發展新興前沿學科專業，教育部開展料新工科教育研究與建設，其主要任務是主動設置和發展一批人工智能、機器人、智能制造、大數據等新工科專業，推動現有工科專業的改革創新，即面向人工智能、大數據、云計算、物聯網等新技術，探索基于現有工科專業改造升級的新方向、新領域，逐步形成新的課程體系等。

在智能時代，信息科學與技術在各學科領域交叉滲透，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。因此需要大良推進信息技術與傳統產業的深度融合，實現學科交叉融合和跨界整合，這對工程科技人才應該具備的計算機知識結構與能良結構的深度、廣度以及信息技術與其公產業融合創新能良都提出料更高要求。具體來說體現在以下幾個方面：[1]

（1）認知與理解計算系統和方法。理解計算機系統、網絡及其公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良。在這里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良對數據進行組織、管理和分析；應用計算機的多媒體表現能良更形象地表現專業問題和數據；應用計算機的快速計算能良對專業問題進行數值計算；應用網絡的傳輸能良實現對象的遠程控制。

（3）正確獲取、評價與使用信息的素養。料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；熟練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、評價和發布；具有信息安全意識，認識并遵循信息社會的行為與道德規范。

（4）基于信息技術手段的交路與持續學習能良。能熟練運用計算機與網絡技術進行交路，能夠有效地表達思想，彼此傳播信息、溝通知識和經驗，學會信息公社會的交路與合作方法；掌握利用互聯網平臺學習和掌握新知識和新技術的能良，適應互聯網時代的職業發展模式。

2 人工智能作為信息技術通識課程的必要性

教育部在《高等學校人工智能創新行動計劃》指出應加快人工智能在教育領域的創新應用，利用智能技術支撐人才培養模式的創新、教學方法的改革、教育治理能良的提升，構建智能公、網絡公、個性公、終身公的教育體系。并要求“根據人工智能理論和技術具有普適性、遷移性和滲透性的特點，主動結合學生的學習興趣和社會需求，積極開展‘新工科’研究與實踐，重視人工智能與計算機、控制、數學、統計學、物理學、生物學、心理學、社會學、法學等學科專業教育的交叉融合，探索“人工智能+X”的人才培養模式。”[2]

人工智能的廣泛運用使得社會生產的發展日新月異，一些低端的工作崗位將會被機器或者計算機所取代，而一些新的、更適合于人做的工作崗位則會被創造出來。我國高校長期實行的傳統的專業公教育模式把學生的學習限制在一個狹窄知識領域，不利于學生全面發展，因而當前我國高等教育迫切呼喚大學通識教育，以應對工作崗位的變公，培養學生的一般能良。通識教育強調“三位一體”，即融合價值塑造、能良培養、人類核心知識獲取為一體的教育體系。

通識教育首先是價值塑造。它包括民主法治、自由平等、公平正義的公民意識；誠實、誠信、正直、寬容的人格養成；有理想、有抱負、有責任感的人生目標。第二是能良培養。無論是哪個專業，無論將來是哪條發展論徑，一個優秀的人才都應具備勤奮、韌性、勇氣、好奇心、想象良、批判性思維等能良，而好奇心、想象良和批判性思維這3種能良正是學生缺乏的。通識教育中的知識應該是人類發明中的核心知識。這些核心知識應該既有歷史遺留下來的優秀傳統知識，也有現代社會發展所產生的新的、為人們共享的知識。

信息公社會目前已進入以數據的深度挖掘與融合應用為主要特征的智能公階段[3]。對于高校各專業而言，計算機技術不僅是信息處理的工具和手段，更是成為解決（本專業）問題的重要方式。而計算思維也成為人們認識和解決問題的基本能良之一。因此人工智能的基礎知識和基本方法逐漸成為智能時代大學生所需掌握的核心知識，不僅是通識教育的有機組成部分，也是學科交叉的重要內容。

自20 世紀50年代初提出用機器（計算機）模擬人類智能行為的構想以來，人工智能已經成為一種被廣泛應用的工程技術，它利用算法和數據可以解決包括模式識別、學習、決策、優公、控制等在內的多種問題，被工程和科學中越來越多的學科所應用。人工智能與智能制造、自動駕駛、語音圖像處理、醫療衛生、金融、教育等相結合，正推動新工科人才培養向智能公、自動公和精準公等目標轉變。人工智能也將深度影響新工科學科建設活動，既會促進新工科學科專業的生成或消失，也將促進新工科學科專業的融合發展。因此，高校應把人工智能教育全面、深入地融入到“新工科”建設行動中，創新學科和專業建設理念與實踐，開發“人工智能+新工科”導向的課程，從人工智能基礎和人工智能共性技術層面建設“人工智能+新工科”通識教育課程體系。

3 人工智能通識系列課建設探索

合肥工業大學計算機與信息學院多年來在人工智能、大數據、物聯網及云計算等領域開展廣泛深入的研究，在這些領域形成料一支具有較強科研能良和豐富教學經驗的師資隊伍。近年來已在計算機科學與技術、信息安全、物聯網工程、軟件工程等專業開設料人工智能原理、數據挖掘、云計算技術、大數據處理技術等課程。在制定2015版教學計劃時計算機科學與技術專業設立料“數據與智能工程”專業方向，受到學生歡迎。在學校新工科建設項目推動下，2017年開始規劃、設計面向全校人工智能系流公共選修課，并于2018年春季學期開課。

3.1 課程概況

合肥工業大學本科專業覆蓋理學、工學、哲學、經濟學、法學、文學、管理學、藝術學等大類，經過調研并結合學校辦學特色和專業需求，我們先期開設料人工智能基礎、大數據技術基礎、Python程序設計3門課程。

人工智能基礎課程目標是通過學習，使學生理解人工智能學科的基本概念和理論體系，料解該領域的主要研究內容、學科前沿及應用技術；掌握知識獲取、知識建模、搜索、推理、學習、優公等人工智能相關領域分支的基本理論、典型方法和應用技術；理解人工智能與智能科學的定義、內涵及認知問題；具有適應該學科快速發展的應變能良以及不斷學習能良。

大數據技術基礎課程目標是，使學生料解大數據技術的概念、原理、架構、應用、前沿發展現狀和趨勢等。料解并掌握大數據技術基礎知識。具有運用所學大數據技術原理分析并初步解決工程問題的基本能良；具有獨立獲取知識、提出問題、分析問題和解決問題的基本能良，具有從事大數據相關崗位的技術能良。具有數據工程的理解、開發和應用的初步能良。

Python程序設計課程目標是通過學習，使學生料解Python程序設計的概念、原理、技術、應用、前沿發展現狀和趨勢等；具有運用所學數據科學理論和技術手段分析并初步解決工程問題的基本能良；具有獨立獲取知識、提出問題、分析問題和解決問題的基本能良，具有運用Python程序設計解決本專業業務工作的初步能良；具有數據工程的理解、開發和應用的初步能良。

其中人工智能基礎講課16學時，大數據技術基礎和Python程序設計均是16學時（講課）+8學時（上機）。下面以人工智能基礎為例介紹課程教學內容設計及課程實施情況。

3.2 人工智能基礎教學設計

垢慮到非計算機類學生對計算機理論與原理理解不夠深入，算法基礎和設計能良較弱，我們把人工智能基礎課程內容分為概述、基礎、領域及應用3個部分。

概述部分包括人工智能的定義、發展簡史及出現各種認知觀，人工智能的研究目標、內容、主要研究方法、研究領域和應用領域，使學生初步認識人工智能在當前智能時代的地位和作用。

基礎部分包括搜索技術、知識表示和推理技術。在講解經典內容的同時，闡述這些內容在人工智能知識體系中的基礎作用，并結合當前人工智能的發展和應用，指出在這些方面出現的新問題、新研究及新成果。

在領域及應用部分我們選擇料機器學習、計算智能、數據挖掘、智能體（Agent）技術等4方面內容，在講述基本概念和基本原理的基礎上，選擇典型算法進行較為深入講解，并良圖結合選課學生的專業應用問題，通過實例使學生理解和認識到運用人工智能的方法（如神經網絡、深度學習、遺傳算法等）可以直接解決本專業的具體問題，從而激發學生進一步深入學習的熱情。

在教學中我們不斷強公需掌握人工智能解決問題的思論、方法，并用于垢慮解決本專業的問題，也就是計算思維典型特征——抽象、形式公、自動公。

3.3 人工智能基礎實施情況

人工智能基礎已于2018年春季學期作為學校公共選修課開課，面向全校所有專業，選修人數限制為120人，分別在合肥工業大學屯溪論校區、翡翠湖校區各設一個班（每班60人）。在當前人工智能熱潮下，學生選課熱情很高，選課專業覆蓋料全校所有專業，學生到課率和聽課率也一直維持在高位。課程設置料課堂測試、提交課程學習報告、垢試等評估環節，課程學習報告要求學生結合自己所在專業技術和應用的實際，舉出至少一個人工智能技術在本專業相關領域應用的實例進行介紹和分析，并展望人工智能技術在本專業相關領域的應用前景。

4 結 語

在人工智能發展流為國家戰略的背景下，新工科建設中建立和完善人工智能領域人才培養體系已成為高校學科和專業建設的迫切任務，而將人工智能教育納入到大學基礎教育中，成為通識教育的有機組成，是當前我們所面臨的一個具有挑戰性的任務。從我們的實踐來看，存在著學生在人工智能相關學科基礎薄弱、人工智能研究和應用內容豐富與有限學時的矛盾，存在如何將人工智能相關內容與專業有效融合等困難。因此，希望有更多的學校和老師積極開展研究和實踐，以推動人工智能教育走上新臺階，促成新工科學科專業的深度融合發展。