新工科背景下地方高校人工智能課程體系及實踐教學初探

李賀 劉金江 馬曉普 張新剛

摘 要 以南陽師范學院為例，根據新工科人才要求，結合地方高校特色對人工智能專業課程體系及教學模式進行初探。從探索成效來看，新工科地方高校人工智能專業課程體系建設具有一定的理論和現實意義，可為地方高校人工智能專業課程體系建設及教學模式改革提供參考。

關鍵詞 新工科;實踐教學;人工智能;地方高校;課程體系

中圖分類號：G642.3? ? 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2021）09-0126-03

0? 引言

教育部在2017年提出新工科建設行動路線，推動傳統工科專業改造升級[1]。因此，在這種背景下，地方高校要深化產學研合作，協同育人，從而培養出適應產業經濟創新發展的應用型人才。我國現階段發展的重要驅動力量是創新，經濟發展的重要引擎是人工智能，而人工智能教育也將成為人才紅利中的最大紅利。人工智能是科技發展催生出的專業，國家的重大需求和多學科交叉滲透起到推動作用[2]。在人類進入智能社會后，該學科會漸漸地向其他學科和專業滲透，因此，推動新工科建設的核心驅動力將會是人工智能。

隨著人工智能的發展，高等教育的價值也將進一步提高。因此，各高校應盡快建立與新工科相一致的人工智能專業，并深入研究我國人工智能方面的人才培養體系、課程設置、實驗平臺及成果轉化等方法，改革傳統計算機學科的教育教學方法，形成有新工科特色的人工智能專業工程教育方法。國內外很多大學都意識到人工智能的重要性，紛紛對其展開教學和研究。但是，與“雙一流”高校相比，地方高校由于師資、實驗平臺、科研平臺及學科建設等力量有限，造成人工智能專業課程體系建設相對滯后。部分地方高校盲目跟風，照搬“雙一流”高校的人工智能課程體系，沒有考慮師資和科研力量，在沒有相關二級學科建設支撐情況下，快速開設人工智能課程，造成教學內容無法和社會接軌，以及教學質量和效果不佳的問題。

為了解決這些問題，并使地方高校跟上人工智能時代的腳步，抓住高等教育發展的新機遇，本文以南陽師范學院為例，探索在新工科背景下進行地方高校人工智能專業課程體系建設。

1? 人工智能對新工科人才的新要求

1.1? 具備基于人工智能的多學科交叉知識

隨著物聯網、云計算、大數據等信息技術快速發展，涌現出人工智能學科。人工智能是多個學科交叉而成的一門學科，同時作為計算機科學的一個重要分支，主要包括計算機科學、控制學、心理學、信息論、哲學、語言學及系統論等[3]。因此，一個合格人工智能專業人才需要具備多學科知識。

1.2? 具備基于人工智能的多領域應用能力

人工智能的應用領域廣泛，基本包含工業、農業及社會生活的各個行業（如工業生產、通信、醫療、金融、社會治安、交通領域及服務業等）[4]。人工智能技術主要包括機器學習、自然語言處理、知識系統、神經網絡、深度學習、智能搜索及計算機視覺等。學生在學好專業技術的前提下也需要掌握這些行業的相關知識，這樣才能增加人工智能在各領域的應用。

1.3? 具備人工智能創新創業精神及人文素養

創新驅動發展成為我國現階段發展的重要力量，人工智能成為經濟發展的新引擎[5]。在大眾創業、萬眾創新的號角下，人工智能技術成為創新創業過程中的一個大趨勢。因此，當今新形勢下培養具有創新創業精神的人工智能專業人才，對我國經濟發展及大學畢業生創新創業具有重要意義。人的內在品質就是人文素養，人文科學的知識水平和研究能力是人文素養的重要組成部分，人文素養是人文科學體現出來的以人為研究對象和中心的精神[6]。人工智能技術的應用發展對人類社會帶來的是便利還是災難，關鍵是使用者的思想道德和人文素養。因此，培養具有人文精神的人工智能專業人才具有重要的意義。

2? 地方高校人工智能課程體系建設

2.1? 地方高校人工智能專業人才培養目標

人工智能是面向前沿高新技術的基礎性本科專業，培養品格健全的具有科學的人文精神、創新創業精神和良好的職業道德品質，以及德、智、體、美、勞全面發展的人才。人工智能專業的本科畢業生要求掌握人工智能、信息科學的基礎知識與基本技能，能夠運用智能科學領域的主流關鍵技術，研究和解決軟件開發、大數據、人工智能及其應用領域的工程技術問題的能力，成為在工業、信息、醫療、教育、電力、金融等行業從事人工智能學科相關領域的開發研究、教學及管理工作的復合型應用人才。人工智能專業的本科畢業生要求基礎理論扎實，科學素養良好，可以綜合運用人工智能專業技術知識解決實際問題。

2.2? 地方高校人工智能專業課程體系

2.2.1? 人工智能課程體系設計? 人工智能課程體系主要包括學科基礎課程、專業核心課程及個性化課程。

學科基礎課程主要包括數學基礎課程、計算機基礎課程、數字電路及大學物理等課程。其中，數學基礎課程主要包括高等數學、線性代數、離散數學、概率論與數理統計;計算機基礎課程主要包括計算機導論、程序設計基礎、計算機應用與編程、面向對象程序設計。

專業核心課程主要是計算機學科主干課程和人工智能相關的基礎課程。其中，計算機學科主干課程主要包括Python程序設計、數據庫概論、計算機組成與結構、計算機網絡、操作系統、數據結構與算法等課程;人工智能相關的基礎課程主要包括人工智能導論、機器人學、數據挖掘與機器學習、神經網絡及智能控制理論等。

為了滿足學生對人工智能專業的不同方向需求以及在各領域的應用需求，在個性化課程中設置兩個培養方向，主要有就業與創新創業方向（服務機器人、數字圖像處理、大數據技術、數據可視化、人工智能與創新創業等）和后備學術人才方向（數字圖像處理、R語言數據分析、人機交互、算法分析與設計、自然語言處理等）。

2.2.2? 優化理論及實踐課程? 在學科基礎課、專業核心課和個性化課程中加大實驗模塊，增加課程設計，建立以理論為基礎、應用為導向的人工智能教學實踐模式。在專業基礎方面，除了基礎的理論學習，在公共課實驗的基礎上增加程序設計實驗課時，并增加課程設計，加強學生的專業基礎。在專業強化階段，除了專業核心課程的學習，還有數據結構實驗、計算機網絡實驗、機器學習及神經網絡等實驗;增加企業和項目實踐課程，從而提高人工智能專業本科學生的實踐能力。在專業應用階段進行個性化培養，以學生興趣為導向，開展相關應用課程實驗，主要包括機器人實驗、大數據實驗、數字圖像處理實驗、自然語言處理實驗等。通過畢業實習（以畢業設計和畢業論文為導向進行），進一步提高學生解決實際問題及創新創業的能力。

3? 地方高校人工智能教學模式初探

3.1? 地方高校人工智能專業教學模式改革：理論實踐結合，突出創新思維

3.1.1? 人工智能實驗平臺建設? 由于人工智能教材理論性強，學生在學習過程中會覺得乏味無聊，當實驗課程較少時，也會漸漸失去興趣。在新工科建設背景下，南陽師范學院廣泛應用多種人工智能實驗教學平臺提高學生興趣，主要包括百度飛槳（PaddlePaddle）深度學習平臺、希冀一體化人工智能實踐教學平臺、機器人教學實驗平臺和大數據綜合實驗平臺等。

3.1.2? 采用案例教學法? 建立人工智能實踐教學案例庫，主要包括人工智能經典模擬實驗（包括覆蓋網絡搜索、隨機梯度下降、P-R曲線、RMSProp、動量法、隨機梯度下降、監督學習、無監督學習、數據降維、推薦系統、特征工程等）、深度學習算法（深度學習基礎、深度學習計算、TensorFlow基礎、卷積神經網絡、循環神經網絡）實驗及自然語言處理（全局向量的詞嵌入、機器翻譯、文本情感分類、編碼器—解碼器、束搜索、注意力機制、詞向量）機器人實驗等;改革教學方法，以案例導入進行教學;以人工智能綜合實驗實例導向進行畢業實習，提高學生解決實際問題的能力。

3.2? 地方高校人工智能專業實踐教學改革

3.2.1? 校企合作? 在教學資源有限的情況下，利用自身有限的師資增強教學效果，建立起具有學科特色的人工智能專業人才培養模式，校企合作是關鍵。校企深度合作，在企業方面，積極邀請教師進企業進修，了解企業需求，并提高教師的工程能力，從而培養出適合社會發展的人才;同時，學校積極邀請企業中實踐經驗豐富的人才到校任教或任職，改革教學策略及教學方法，建立具有地方區域特色的師資隊伍及校企協調的新工科教學模式，從而避免人工智能專業實踐與企業實際脫節。

3.2.2? “雙導師”負責制? 實行“雙導師”制，通過校企之間建立教師指導團隊，以項目為牽引，將企業實踐作為第二課堂學分，制定人工智能專業相關的學術科技作品競賽獎勵機制，積極引導學生參加各項計算機和人工智能相關的比賽，從而提高學生創新實踐方面的能力。

4? 初探經驗總結

4.1? 初探成效

南陽師范學院自開展人工智能專業課程體系及教學模式探索以來，學生創新創業能力不斷提高，計算機科學與技術學院2019年獲得中國“互聯網+”創新創業大賽、全國軟件信息技術大賽、中國大學生計算機設計大賽、ACM亞洲區域賽及省“挑戰杯”作品競賽等國家級獎勵14人次，省部級獎項26人次。

4.2? 初探啟示

地方高校應對自身發展和人工智能人才培養進行精準定位，根據學科建設與當地的區域經濟之間的關聯度，探索實踐適應區域經濟發展的新工科人工智能專業人才培養目標及學科建設方法。教師是新工科人工智能人才培養中的主導，教師積極性的調動至關重要，出臺合理的教育教學激勵辦法非常關鍵。另外，要加大師資力量建設，積極鼓勵教師進修，提高教師綜合素質和工程實踐能力，積極引進企業中有豐富實踐經驗的人才到高校任職，使高校人才培養與企業發展相適應。學生是新工科人工智能人才培養中的主體，自主學習是成才的核心。通過有效的教學改革，建立合理的課程體系及具有特色的實踐實習平臺，這是調動學生自主學習的重要動力。

南陽師范學院接下來將進一步研究教學資源有限情況下的新工科人才培養機制，不斷完善人工智能專業人才培養的教學改革、課程體系及工程實踐平臺建設，進一步加強與國內企業的合作交流，以新工科理念繼續進行人工智能專業課程體系及人才培養模式的探索。■

參考文獻

[1]徐曉飛，丁效華.面向可持續競爭力的新工科人才培養模式改革探索[J].中國大學教學，2017（6）：6-10.

[2]章云，李麗娟，楊文斌，等.新工科多專業融合培養模式的構建與實踐[J].高等工程教育研究，2019（2）：50-56.

[3]劉永，胡欽曉.論人工智能教育的未來發展：基于學科建設的視角[J].中國電化教育，2020（2）：37-42.

[4]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.

[5]劉冬穎.新工科背景下大學生人文素質教育探索[J].中國大學教學，2018（11）：26-29.

[6]陳勁，呂文晶.人工智能與新工科人才培養：重大轉向[J].高等工程教育研究，2017（6）：18-23.