人工智能技術課程實踐教學改革

張永梅 杜治蓉 馬禮

摘? 要： 根據人工智能技術課程的教學情況，從教學內容、教學方法、教學案例、考核方式、培養實踐能力五個方面探討教學改革。提出在不斷更新教學內容和“課堂講授-課下輔導”模式的基礎上，加強網絡資源的利用，增加貫穿整個教學過程的分組報告，設計出提高創新能力的教學案例，開展具有多元考核方式以及循序漸進的動態實驗設置模式的實踐教學改革，以有效地提升教學效果。

關鍵詞： 人工智能; 實踐教學; 多元考核方式; 動態實驗設置

中圖分類號：G642? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1006-8228（2021）02-83-03

Abstract： According to the teaching situation of artificial intelligence technology course， the paper discusses the teaching reform on the teaching content， teaching method， teaching case， examination method and practical ability cultivation. It is proposed that on the basis of constantly updating the teaching content and the mode of "in classroom teaching and after class tutoring"， strengthen the use of network resources， increase the group reports throughout the whole teaching process， design the teaching cases benefiting to improve the innovation ability， and carry out the reform of practical teaching with diversified assessment methods and progressive dynamic experiment setup， in order to effectively improve the teaching effect.

Key words： artificial intelligence; practical teaching; diversified assessment methods; dynamic experiment setup

0 引言

人工智能技術已經成為國家重要發展戰略[1]。人工智能是計算機學科的一個分支，得到了學術界的廣泛重視，并在機器人、教育、醫療、交通管理中得到應用。在大數據時代背景下，人工智能技術發展迅速，應用場景不斷拓寬，為人們的生活提供便利。高校是培養人工智能人才的基地，需順應時代的要求，與時俱進。2018年教育部印發的《高等學校人工智能創新行動計劃》[2] 指出要加強高等院校對人工智能創新教育的力度。面對新一代人工智能發展的機遇，高等院校正在不斷強化基礎研究、學科發展和人才培養方面的優勢，促進人工智能與教育深度融合、為教育變革提供新方式[3-4]。人工智能課程改革方面的研究隨著高校人工智能課程的逐漸增加而被廣泛研究[5-6]。

為了滿足社會對應用型人工智能人才的需求，本文以北方工業大學的人工智能技術課程為例，分析目前存在的問題，針對這些問題給出教學內容、教學方法、教學案例、實踐能力以及考核方式改革。通過改革，啟發學生對人工智能技術的興趣，培養學生的知識創新和實踐能力，為今后相關領域的學習及研究奠定基礎。

1 人工智能技術課程存在問題分析

人工智能技術課程具有多學科交叉融合及綜合性、實踐性、前沿性、創新性強的特點，能夠為學生提供一種新的思維方法和問題求解手段，有利于培養學生科學思維、創新精神、實踐能力和前瞻視野。目前高校開設的人工智能課程主要面向理工類學生，以北方工業大學為例，共開設5門人工智能課程，1門面向文科專業，4門面向理工科學生，后者包括機械電子專業、信息與計算機科學專業本科生，以及計算機科學與技術、網絡空間安全、電子信息碩士研究生。

人工智能技術課程的教學內容每年基本不變，缺乏新意，對于一些經典的算法講解過于粗略，新知識補充不及時。在教學方法上比較單一，采用課堂講授，課下輔導的教學模式，不能很好地培養學生的實踐能力，學校開設的人工智能課程多以試卷形式進行考核，考試內容以基本概念和基本原理為主。

人工智能技術課程是一門計算機科學領域中發展最快，知識更新最快，最前沿的學科之一[7]。因此，在新工科背景下，課程改革需要有新的血液融入，更加注重人工智能技術課程的教學。

2 人工智能技術課程改革具體舉措

人工智能技術課程教學改革應以學生為中心，以產出為導向，通過更新教學內容、優化教學方法及創新考核方式，加深學生對人工智能領域相關研究方向的認識，逐步培養學生的實踐能力，激發學生對學習的興趣，將理論知識轉換為實踐技術，提高學生的實踐能力，為培養具備創新創業能力的新工科卓越人才奠定基礎。

⑴ 更新教學內容

根據目前存在的問題，人工智能技術課程采用蔡自興等編寫的《人工智能及其應用（第5版）》教材，該書全面介紹了人工智能的相關技術及最新研究動態等，在前一版的基礎上增加了專家系統的設計方法、基于Web專家系統的開發工具以及深度學習等內容，目前基本教學內容包括七章，具體如表1所示。

人工智能技術發展迅速，相應的課程內容也應該動態變化，授課時將產業和技術的最新發展、行業對人才培養的最新要求引入教學過程，結合課程基本教學內容分享給學生最新的技術方法;同時，精選教材中的經典算法進行詳細分析，引導學生挖掘算法核心模型的構建思路，激發學生的創新思維。例如在講授專家系統時，適當地引入知識圖譜的相關知識，講解機器學習中，除了介紹深度學習，還加入強化學習，深度強化學習的內容，拓寬知識面;在自然語言理解章節，加入自動問答系統的介紹。

⑵ 優化教學方法

為了更好地鼓勵研究生自主高效地參與到學習過程中，在“課堂講授-課下輔導”模式的基礎上，增加網絡資源的利用以及分組報告貫穿整個教學過程。具體來說，利用MOOC、國家精品課程以及人工智能微信公眾號（AI）等平臺查漏補缺，進一步了解人工智能最新技術。利用校園網，及時發布國際化的、最前沿的、最新的相關國際學術、活動和競賽，增強學生的國際化視野，提高學生的創新能力和國際化交流水平。

分組報告則是從課程開始分組（按照學生研究方向進行分組），在課程的教學過程中，每個小組以團隊的形式進行學習匯報，例如在機器學習這章，學生可以結合自己小組的研究方向，以圖像處理為例，可以選擇貓狗分類，或者新冠肺炎與流行感冒的分類，對神經網絡算法進行學習，最后以報告的形式展示學習成果。分組報告激發了學生對人工智能技術的學習興趣，有效提高了學生的自主研究能力和創新能力。

⑶ 提出并設計提高創新能力的教學案例

人工智能技術以機器學習，特別是深度學習為核心，算法的突破是人工智能發展的核心，我們提出并設計提高創新能力的教學案例，及時將最前沿的科研學術成果不斷充實到課堂，彌補原有課程知識與最新研究之間的“斷層”，提高學生的學習興趣，提升人才培養能力和水平。將深度學習與機器視覺融合及應用，提出基于深度學習的目標跟蹤方法、目標識別方法，以及視頻車輛和人群異常檢測方法，體現產業和技術的最新發展。

機器人的未來趨勢是自動化、智能化，需要在不確定的環境中自主決策。提出并設計智能化機器人的相關算法，具體包括研究機器人運動規劃方法，將基于多模態信息感知與人機交互研究機器人定位技術及運動規劃方法，給出最佳路徑和角度，完成目標位置坐標計算。提出并設計基于機器學習的機器人協調控制方法，協調控制機器人，實現基于少量樣本的機器人高效學習。

⑷ 創新考核方式

人工智能技術課程覆蓋范圍廣，交叉性強，不容易理解，由于獨特的學科特性，傳統的單一試卷考核方式對其適應性不好。我們采取多元化的考核方式，即考核總成績=課堂出勤+課程作業+實驗+分組匯報+期末論文的形式進行考核。期末論文主要是利用本課程所學方法或者學生自學的前沿技術解決與學生研究方向一致的實際或者理論問題。

將分組匯報也列入考核范圍，匯報主要形式是PPT展示，學生將自己的學習成果制作成PPT，在課堂上進行展示和答辯。展示的內容可以是人工智能領域的一個具體應用場景（如車牌識別、手寫數字識別、機器人路徑規劃等）進行自主設計和開發。這種多元化考核方式有效提升了學生的表達能力和科研能力。

⑸ 培養實踐能力

人工智能技術是一門理論性和實踐性都很強的課程，實踐性教學環節對該課程尤為重要。人工智能技術課程主要通過上機實驗，以及參加教師的科研項目來培養學生的實踐能力、算法設計能力和編程能力，不僅涉及程序設計、數據結構、概率論與數理統計等學習過的知識，還涉及到最新的人工智能技術和方法，綜合性比較強。我們采取分章節、分層次、循序漸進的動態上機實踐，推薦采用Python作為編程語言，將創新性作為培養目標，鼓勵學生勇于打破常規的思維，創造性地完成實驗內容，并解決理論或者實際問題。主要實驗內容及更新實驗如表2所示。

人工智能技術實驗注重理論與實踐的結合，培養學生的編程能力。循序漸進式動態實驗設置形式，根據人工智能技術前沿和更新的教學內容及時更新實驗內容。實踐證明，這樣的實驗設置方式更能有效培養學生的創新思維模式，提高學生的實踐能力。

3 結束語

人工智能技術不斷發展，各行各業都需要“人工智能+”型人才。隨著社會人才需求量增加，對人才本身素質的要求也在不斷增加。本文從教學內容、教學方法、教學案例、考核方式、實踐能力五個方面進行探討，給出目前課程存在的問題及具體改進方法，明顯提高了學生的自主研究能力和創新能力。

參考文獻（References）：

[1] 夏小娜，戚萬學，禹繼國等.學習分析視角下的課程群體協作行為——以“高級軟件工程”課程為例[J]. 現代教育技術，2018.28（9）：48-54

[2] 王婷婷，任友群.人工智能時代的人才戰略——《高等學校人工智能創新行動計劃》解讀之三[J]. 遠程教育雜志，2018.36（5）：54-61

[3] 袁廣林.人工智能時代高等教育變革[J].國家教育行政學院學報，2019.8：11-17

[4] 黎加厚.人工智能時代的教育關鍵在于“育人”[J].人民教育，2019.11：134-135

[5] 周立凡，夏瑜，嚴衛.基于藍墨云班課的《人工智能》課程教學改革與實踐[J].電腦知識與技術，2019.15（25）：124-125

[6] 馮驥.人工智能課程教學實踐與探索研究[J].電腦知識與技術，2019.15（17）：126-136

[7] 張永梅，馬禮，吳攀.《人工智能技術》教學與實踐[J].電腦知識與技術，2014.16：3865-3866