人工智能類課程改革實踐及賦能軍事智能發展探索

汪洪橋　蔡艷寧　伍明　付光遠　魏振華

摘 ?要：針對課程的教學現狀，文章圍繞人工智能類課程的教學改革與實踐展開研究，并對其在軍事智能領域的賦能輻射作用和方式進行了探索。在課程的規劃設置、教學體系和內容的設計與優化、教學方式的改進、考核方式的創新，以及課程教學向科研學術、技術應用、作戰運用的賦能輻射等方面進行了一系列改革實踐，提出了措施。

關鍵詞：人工智能;課程改革;軍事智能;發展探索

中圖分類號：G642 ? ? ? 文獻標志碼：A ? ? ? ? 文章編號：2096-000X（2021）10-0025-04

Abstract： Concerning the current teaching situation， the teaching reform and practice of the Artificial Intelligence courses are studied in this paper， also the radiation and enabling functions and modes in the military intelligence field are explored. A series of reforms and practices are put into effect from planning and setting of courses， the design and optimization of teaching architecture and content， the improvement of teaching approaches， the innovation of evaluation mode to the radiation and enabling from teaching to scientific and academic research， technical applications and military operations， and some measures are proposed.

Keywords： Artificial Intelligence; curriculum reform; military intelligence; development exploration

隨著近些年的統計數據的積累，先是計算能力的逐步提升和算法的日漸創新，人工智能的技術正在以特別快的速度，緊密深刻的影響著各個行業的發展。人工智能是計算機科學、信息科學和自動化領域里的經典課程， 同時也是當前理論研究最熱門、應用拓展最廣泛的一個方向[1-2]。在軍事領域，人工智能科技迅猛發展，正成為引領戰爭形態演進的核心驅動力量，推動機械化戰爭、信息化戰爭向更高形態的智能化戰爭演變。而軍事智能是人工智能技術在軍事領域的重要應用和檢驗戰場，人工智能對軍事智能化發展無疑發揮著重要的引領和賦能作用[3-4]。隨著軍事智能化是繼信息化后的重大變動變革，武器等裝備和軍事指揮控制，能否實現最先進新穎智能化，是軍隊發展的比較重要的戰略問題。雖然人工智能的技術教學時間已有較長的實踐和積累，但是這些課程往往會側重于通用的技術介紹，很難去緊扣軍事的應用，課程內容距離戰斗力的提升，這一目標還是存在差距的。

現在數字信息的技術發展，是現今人類社會正處于一個技術迅速發展的時代，由通信技術、大數據、人工智能、虛擬的現實技術為代表的新一輪的革命教育領域，是人類社會前所未有的機遇和新的挑戰。大力度的發展軍事智能教育，是更有力量的貫徹落實，國家對于人才培養和關于軍事教育的重要論述實際行動，也是培塑學習型的軍人、打造學習型的軍隊重要抓手，是贏得人才強軍加速度的迫切要求。

一、人工智能類課程實施現狀

教育始終是要回答“為誰培養人”“培養什么樣的人”和“怎樣培養人”。隨著人工智能技術的井噴式發展及在社會生產、生活中的快速滲透，人工智能相關專業的人才缺口急速擴大。在部隊院校，人工智能也備受關注，為了培養我校實踐的能力、創新的思維與創造能力，確保并保證院校學生最大程度地適應教學的環境和社會的環境，也提出了人工智能的課程教學模式，創新與改革。首先主要對人工智能的課程教學現狀進行數據分析，然后其次是針對人工智能的課程教學中所存在一些問題，其中包括教學的目標、教學的內容、教學的方法、教學的手段等方面院校的教改措施。根據實踐證明，教學的改革措施的有效實施，明顯提高了課程的教學水平，同時有效的保證了人才培養質量，教學的效果非常良好。[10]而當前現在正在論證的軍事智能也會很快成為現在部隊院校一個特色的專業課程，將來也會發展成為一個新的學科。

我校指揮信息系統工程專業作為指揮和信息通信保障領域的核心專業，也是我校計算機科學與技術學科一級博士授權點的重要支撐。為順應人工智能的發展趨勢，我校在近年來的相關學科、專業的本科、研究生培養方案中，均設置了多門人工智能相關課程，使得人工智能對計算機科學與技術學科以及其它眾多專業的輻射賦能作用愈發凸顯。[11-12]以2016年本專業開設的“人工智能原理及應用”為例，該課程已開四屆，從前期情況看，教學效果良好，也受到了各級的極大關注。通過該課程的學習，學員在掌握人工智能基本原理與方法的同時，運用智能技術解決智能應用問題的能力也得到了明顯提升，在畢業設計、科技創新、各類競賽中發揮了重要作用。但是，從開設的各層次、各專業以及專業內相關課程來看，還存在課程規劃與設置不清、教學內容與方法不新等問題，此外，在教學科研的融合上還遠遠不夠。

二、人工智能類課程教學改革與實踐

（一）人工智能類課程的規劃設置

1. 跨層次的人工智能類課程規劃設置

目前，我校在指揮信息系統工程本科專業，計算機科學與技術學科的碩士和博士生培養方案中均開設有人工智能相關課程。如本專業本科開設有“人工智能原理及應用”“數字媒體技術”“數據處理與分析”等課程，“數字圖像處理”“算法分析與設計”“大數據分析與應用”等課程，博士階段有“認知計算與深度學習”“圖像理解與計算機視覺”等課程。針對各層次相關課程規劃不夠清晰，課程內容存在重疊，本碩博可能要學習多門課程的情況。我校在各層次課程在課程內容、教學重點、教學目標方面各有側重，區分了基礎、應用和拔高。

2. 跨專業的人工智能類課程規劃設置

從全校的專業和學科培養方案看，目前開設的人工智能類課程有6門以上。各專業之間，各院系之間，相關課程的設置僅從自身專業或學科出發，缺乏統籌和總體規劃。在最新的審議培養方案過程中，就有學院專家建議，可將兩個專業的兩門智能相關課程合上。因為從專業背景和教學內容看，這兩門課程在人工智能基礎原理的教學上，是存在融合可行性的。通過從整體上規劃設計和統籌，達到了減少課程門數，優化利用教學資源的目的。

3. 專業內人工智能類課程規劃設置

在專業內的相關課程設置上，以2018版培養方案中的“人工智能原理及應用”和“數據處理與分析”兩門課程為例，從課程內在的邏輯關系和內容體系看，考慮將兩門課程合并，將“數據處理與分析”課程基礎原理部分可以歸于“人工智能原理及應用”內，同時新課程重點增加數據處理與分析領域的應用，學時增加至60學時，在減少課程門數的基礎上，可使課程更適配本專業的核心任務。

（二）教學體系和內容的設計與優化

1. 按需設計教學體系

首先從教師的角度，要對課程的內容體系有非常深刻的認識。如對當前人工智能科學和技術的知識體系、前沿技術、發展趨勢和應用場景要有深入的了解，對人工智能在知識表示與推理、搜索、學習等核心方面有系統研究、學習和總結。在知識學習和圖譜表示、NLP、推理與智能決策、機器視覺、機器學習等方面進行綜合內容設置與教學體系優化。此外，人工智能相關課程的教學，必須注重理論與實踐的密切結合與相互促進，這就需要教員結合原理設置大量的編程環節，讓學員通過程序編寫加強對理論方法的掌握，培養出興趣后才能更好地參與到理論的學習與推廣應用[5-6]。

2. 優化教學內容

人工智能屬于新興交叉學科，涉及的內容范圍極廣，因此通常存在授課內容與有限授課學時之間的矛盾。在我校人工智能相關課程的設置方面，我們參考了地方知名高校的授課內容，同時考慮到本校部隊特色和本學科的學術研究方向，對教學內容進行了精心優化和歸納，力爭做到教學內容的系統化和實用化。目前，我們講授的教學內容主要包括：知識表示、推理、搜索策略、機器學習、專家系統、決策支持等。另外，人工智能領域中新問題、新理論交錯涌現，這就要求必須做好各層級課程的銜接，教學大綱要適時優化，教學內容更要不斷推陳出新，同時教員自身也需要不斷提高自身的科研學術水平，以提高課程的研究性和實踐性內涵。

（三）改進教學方法

為了激勵學員自主學習，在基本的理論和實踐教學基礎上，可采用典型實例和工程開發的理念貫徹人工智能原理的整個教學過程。比如從第一次課開始，就利用典型的現實生活智能問題（如車牌識別問題），通過智能原理解析、深層問題剖析、問題應用拓展，不斷引導學員如何提取目標特征，如何設計分類器，還有這項技術能否擴展到其他領域？比如人臉、指紋、虹膜識別問題。通過這種方式，從上課初期就讓學員對人工智能的與原理和應用有了較為直觀的認識，然后通過課程的不斷進展，逐步揭示其中涉及的算法與技術，這樣拓展后，就能激發學員學習興趣。此外，在實踐教學中，可采用小型作業分組的形式，通過對作業小組進行任務劃分與考核，提高團隊協作和共同攻克難題的能力，也能提高對知識點的領悟和運用。

（四）創新考核方式

人工智能類課程由于其獨有的特點，傳統的單一試卷考核方式并不合適。因為很多知識點難以通過一張考卷來展現，筆試結果也很難衡量學員對基本原理和實踐應用的掌握情況。因此，對人工智能課程的考核，要本著以學員為中心的理念，創新多元化考核方式。除了傳統課程的考勤和作業等方式外，還可以從階段匯報、實踐開發、學術研究等幾個方面進行綜合考評。如學員可將自己的學習成果與算法實踐收獲等信息綜合展示，并在課堂上進行展示與答辯。同樣，學員可以選擇在人工智能領域的一個具體的應用場景（如車牌識別、時間序列預測等）進行自主的設計與開發。這種多元化的考核方式不僅對學員的學習效果和動手能力進行了考核，也對學員的綜合素養進行了全面的考察。

三、人工智能教學賦能軍事智能發展探索

課程的教學，在掌握基礎理論的基礎上，更重要的是對智能技術與方法的實踐應用，特別是在具有部隊特色的軍事智能領域，要發揮課程教學的賦能輻射作用，向科研學術賦能，向技術開發和應用拓展賦能，向軍事智能化作戰運用賦能。

（一）人工智能類課程教學向軍事智能科研學術的

輻射賦能

1. 人工智能類課程教學要注重與科研的良性互動

人工智能的學習，必須以應用為前提。因此，對課程的教學，應當結合科研背景加以籌劃和滲透。在本科階段的課程教學中，可適當引入高年級或高層次的教學內容，如模式分析、機器學習、數據挖掘、智能搜索等，讓學員能夠從人工智能的知識體系中了解其應用場景，加深對原理和技術的認知。注重課程教學與科研訓練的滲透與融合。同其它課程一樣，由于直接目的不同，也存在時間和精力的分配矛盾，人工智能類課程教學與科研學術其實也是有沖突的。但教學與科研學術也是內在統一的，二者是相互幫助、相互促進的關系。科研學術可創新教學內容、可以深化教學的手段和方法;教學水平的提升可以為科研學術提供好的人才隊伍基礎，教學過程也有利于科研的進一步深化，也是一個知識發現的過程;對教員而言，教學是果，科研是根。作為理論研究異常熱門，應用拓展異常廣泛的課程，人工智能的教學與相關的科研學術更應該是相互促進和相互提高的，必須做好教學和科研的良性互動[7]。

2. 人工智能類課程教學要注重培養創新意識

創新意識的培養，是當前大學教育非常重要的環節，對于學習人工智能領域課程、掌握未來智能軍事科技的軍校學員，顯得尤為重要。學員創新意識的培養，通常依托科研實踐課題，往往都是圍繞一項智能技術或一個智能系統展開。但是因為對學科體系不能深刻把握、對相關課程的關系和銜接認識不清，學員很難對實踐課題形成全面的設計和規劃，也無法做到多個相關課程知識點的融合[8]。所以，人工智能類課程的教學，必須讓學員在“學習中研究，研究中學習”，將學習和創新研究緊密結合，以提高學員分析問題、掌握理論工具、創新理論方法、解決實際問題這一系列的能力。教員在授課過程中，通過問題和案例引導，鼓勵大家帶著問題去學習去實踐，通過給學員提供一些經典的參考資料、一些最前沿的技術方法、一些有用的算法和程序代碼等，指導他們如何帶著問題查閱資料和閱讀資料，并從大量文獻中發現總結新理論新方法，思考需要掌握哪些工具;對于實際案例涉及的科學問題，思考用什么理論能解決，如何解決，激發學員的能力素質和創新熱情的積累。條件允許的情況下，引導學員及早參加各種創新科研課題，鼓勵參加各類創新性競賽，全面培養學員的創新意識和素養。

（二）人工智能類課程教學向軍事智能技術應用的

輻射賦能

1. 人工智能類課程教學與軍事智能應用的相互促進

軍事應用特色鮮明的人工智能類課程，更應該注重在軍事智能技術領域的拓展和輻射，以更好的服務部隊、服務戰場。從當前指揮信息系統工程專業和計算機科學與技術學科為例，教研室開設的人工智能類課程在軍事智能領域就具有很好的拓展和輻射作用。在軍事智能系統、智能決策、機器學習、模式識別、遙感圖像分析應用、安全防護等具有鮮明的軍事背景特色和作戰需求方向均取得了大量科研學術成果，反過來這些成果又可以很好的促進教學內容的不斷充實更新。

2. 人工智能類課程教學與軍事智能技術的相互印證

作為部隊院校，人工智能課程的教學更應該具有軍事特色。比如：可以通過案例等方式，向學員展示人工智能在軍事應用領域的新技術和新趨勢。[9]也可以從具體軍事智能系統和技術入手，如無人作戰系統、群智能系統、戰場感知系統、導彈精確制導、智能指揮控制、智能決策支持等，剖析其涵蓋的智能理論和方法。如美軍裝備的“大狗”機器人，就是得益于其先進的智能控制、機器視覺、人機交互、多傳感器信息融合、機器學習等技術的發展，推動了機器人學的迅速發展和機器人的大范圍推廣應用。再如機器學習、模式識別教學內容，可以結合大量的軍事科研成果，引入高光譜圖像目標分類這一典型應用場景，使理論方法的教學有的放矢，言之有物。

3. 人工智能類課程教學向軍事智能化作戰運用輻射賦能

未來智能化戰爭，對信息、知識的運用和決策提出了更高的要求。作為核心的人工智能類課程的規劃設置、教學改革和實踐，必須加快向軍事智能化領域和作戰運用方向的輻射賦能。在人機融合的智能籌劃、智能指控、智能決策、無人作戰系統等領域充分發揮智能技術優勢，為快速、精準決策提供支持，提升打贏智能化戰爭的能力。

四、結束語

人工智能技術是前所未有的發展，而現在軍事智能化已經成為世界各地主要的軍事力量，引起不約而同的關注和軍事智能的發展目標，想必對未來的戰爭形態會產生比較大的深刻的影響。本文圍繞人工智能類課程的建設改革與實踐展開研究，并對其在軍事智能領域的賦能輻射作用和方式進行了探索。相關的改革與實踐措施，將為各層次、各專業的人工智能類課程的總體規劃設置提供為參考，為相關專業和學科新版人才培養方案與教學大綱的修訂，教學內容、方法的實施提供指導，為具有軍事智能特色的智能科學技術研究方向的輻射拓展提供借鑒。通過不斷分析各層次與各專業的教學癥結，實踐課程建設與總結教學手段，探索科研創新素養和實踐動手能力培養方法，一定可以解決當前人工智能類課程存在的規劃與設置、教學資源利用不夠科學，教學效果適應智能技術快速發展不足，教、研、戰融合賦能不夠等問題。

參考文獻：

[1]楊曄.人工智能課程的知識體系與案例體系架構設計[J].辦公自動化，2020，25（08）：24-25.

[2]姚琳，石志國.人工智能課程體系與教學方法研究[J].中國大學教學，2019（10）：19-22.

[3]馬麗，曾三友，侯強，等.面向本科生科研能力培養的人工智能方向課程體系建設[J].教育教學論壇，2019（51）：64-65.

[4]王新良，馬耀博.基于“問題驅動、任務導向”的《人工智能》課程教學改革研究[J].教育現代化，2019，6（97）：47-49.

[5]陳少飛，劉鴻福.新形勢下“人工智能基礎”課程教學改革的思考[J].科教導刊（中旬刊），2019（11）：100-101.

[6]秦記峰，任東海.人工智能課程實踐教學改革探討和研究[J].計算機教育，2019（10）：12-15.

[7]李云亮.基于創新型教學觀的人工智能課程教學改革思考[J].數字通信世界，2019（11）：247.

[8]王文晶.人工智能課程建設與實踐教學探索[J].辦公自動化，2019，24（19）：29-30.

[9]王濤，馮旸赫，舒宇，等.基于能力素質模型的聯合作戰保障人才培養目標設計方法研究[J].高等教育研究學報，2018（4）：62-65.

[10]高文超，趙瑞潔，張國英，等.思維導圖在本科“人工智能”課程教學中的實踐研究[J].工業和信息化教育，2018（03）：27-32.

[11]教育部印發《高等學校人工智能創新行動計劃》確定人工智能發展任務[J].中國大學生就業，2018（09）：4-6.

[12]教育部關于印發《高等學校人工智能創新行動計劃》的通知[J].中華人民共和國教育部公報，2018（04）：127-135.

基金項目：國家自然科學青年基金“非結構化數據模式分析中的多核融合理論與學習方法研究”（編號：61202332）;陜西省自然科學基金面上項目“數據驅動的高光譜圖像像元解混與高精度地物分類”（編號：2020JM-358）;陜西省自然科學基金面上項目“視覺認知驅動的SAR圖像典型目標非結構化信息表示及識別技術”（編號：2015JM6313）

作者簡介：汪洪橋（1979-），男，漢族，湖北云夢人，博士，副教授，研究方向：人工智能、機器學習、智能技術與信息系統。