探討交叉學科背景下人工智能課程教學與實踐

摘要：隨著現代制造業逐漸以智能制造為核心的發展，人工智能與產業深度融合發展也邁入新階段，作為典型的交叉學科，開設人工智能課程培養和提升交叉學科人才的綜合素養要求顯得十分迫切。本文介紹了交叉學科的發展與人工智能教學的重要意義，探討了人工智能課程教學與實踐。

關鍵詞：交叉學科;人工智能;課程創新

一、交叉學科的發展

1.國內外交叉學科教育發展

國外的交叉學科教育已有百年歷史，基于其發展的系統性和綜合性非常值得借鑒和討論。近一個世紀以來，獲得諾貝爾自然科學獎的成果中，近半數為多學科交叉融合所取得的成果。

交叉學科在英文里的表達“interdisciplinary”，翻譯為中文是“交叉學科”、“跨學科”。這個概念最早是由美國社會科學研究理事會提出來，被解釋為自然科學、社會科學、技術科學等各學科互相交叉而成的新論述。[1]

世界知名大學都普遍高度重視多學科交叉融合教育教學，在開設專業和研究項目時都會有所偏重。我國在近些年也越來越重視交叉學科的融合與發展，在教育體制政策上予以放寬限制、人才培養上彌補差距、教學理念上不斷深化改革，讓創新教育得以務實化、不在流于形式，逐漸取得成效。

新時代的科學技術發展讓更多的學科互相交叉、相互融合、體現深刻的系統性和綜合性。學科交叉也體現了科學技術自身發展的進化選擇，越來越多交叉學科在產業變革和發展中發揮關鍵作用。交叉學科在科學領域表現出的生命力也得到社會的充分肯定和期待，交叉學科教育與創新培養人才密不可分，針對交叉學科教學的建設和實踐非常值得探討。

2.人工智能與產業融合的關系

人工智能與制造業的結合改變了制造產業模式;人工智能與自動駕駛融合，推動了傳統自動化控制的變革;人工智能給醫療行業的賦能，大大提高了醫療效率，提升了手術精準度的價值。

新一代人工智能已經從最初的算法驅動逐漸向數據、算法的復合驅動轉變，我國在人工智能的應用探索上比較活躍，尤其是智能安防、智能金融、智能城市相關場景，使得人臉識別技術得到廣泛應用。無人駕駛、智能醫療和智慧教育等發展又使得計算機視覺、語音識別和自然語言理解等技術得到深入拓展。

搭建好人工智能的生態圈和產業鏈，都離不開對人才的需求，需要越來越多的人工智能從業者，各自發揮專長，結合人工智能的交叉學科優勢，取長補短，積極推動產業融合，構建更為高效的產業融合群。

3.人工智能教育教學現狀

社會與產業的發展正在改變傳統高等教育教學模式和格局，學校教育要培育出復合型交叉學科的人才，系統性地掌握智能方法和處理技術的高階人才，單一學科的研究模式和思維方式不利于實現科技創新和重大問題的解決。

人工智能對人才培養的影響更為顯著和直接，主要體現在學科專業的開設和未來發展，很多工科專業都有涉及人工智能的相關課程，更有深度探索和實踐“專業+人工智能”的交叉學科模式，形成對人才的精準培養。全國大部分工科院校的計算機軟件、電氣工程、機械工程、控制工程等專業都開設了人工智能這門課程。

4.人工智能課程的內容與授課方向

人工智能是典型的交叉學科，研究領域涉及計算機科學與技術、信息工程、電子通信技術、自動化控制工程、神經生倫理學等多學科的交叉研究。要對人工智能課程內容做全面和系統的講授既不現實也有困難，因此在實際教學過程中，講授一些普遍意義的人工智能基本知識和原理就非常豐富了。

人工智能課程內容包括機器學習、自然語言處理、人工神經網絡、搜索技術、運籌控制、算法優化等等。[2]授課方向根據所在不同學院和專業可以適當調整側重點，結合實際需求來進行有效學習，為學生今后持續學習打好基礎。

二、人工智能課程教學

1.課程體系搭建

因為人工智能涉及的內容非常廣泛，研究領域也十分豐富，搭建課程體系非常重要。課程體系的搭建有利于學生理解基礎知識，從而掌握相應領域的核心知識點。通常在課程中我們把人工智能分為基礎知識和智能應用兩部分。基礎知識部分包括知識表示方法、確定性推理、非經典推理等;智能應用部分包括專家系統、機器學習、自動規劃、自然語言理解。[3]

2.教學內容優化

人工智能課程目的是使學生了解人工智能的基本原理，掌握人工智能的基本知識和實踐技能。課程內容在講授的基礎上，拓展更多的智能化產品和項目介紹，有條件的可以進行實驗、實訓。

在講義之外，更多地聯系實際情況，擴展教學寬度，聯系大數據和智能制造等交叉學科知識拓寬學生知識面，結合前沿科學內容開展更為深入的教學活動，對學生適度引導，激發學生的求知欲和探索精神，培養更多人工智能學科人才。[4]

3.教學模式創新

人工智能應以人為本，建設多元融合的學校課程體系，引入啟發式教學方法，課堂增加互動和討論，讓學生的疑問能及時得到積極反饋。結合智能化案例，讓學生了解人工智能的應用范圍，如智能機器人，無人駕駛、無人工廠、無人機等先進智能應用場景，開闊學生思路，提高思考能力。在教學過程中，要堅持以學生為主體，以教師為主導的培養模式，對學生進行持續、有效的教育。

三、人工智能課程實踐

人工智能課程實踐應適應新業態下的產業需求，以產業需求為導向，推動人工智能與產業相融合的實踐方向，引導和鼓勵企業深度參與人才培養全過程。

1.實驗教學

人工智能教學實踐應安排部分經典實驗課，結合高智能化產品項目，介紹理論知識在實際中的應用方法，啟發學生獨立完成實驗，通過實驗數據和結果撰寫實驗報告。人工智能實踐重點是培養學生解決問題和提升思維能力，進而培養學生的專業素養和創新能力。

2.校企合作

根據產、學、研合作模式，以校企合作為基礎，提高學生動手能力，和主動參與意識。學校對外合作交流過程中，選擇知名人工智能企業進行合作，給企業輸送其所需人才，供其儲備。學校借助企業培訓，完善校外實踐環節，提高學生實際項目參與度，激發學生探索知識，提升自身的競爭力，逐漸形成校企深度融合。

四、結語

交叉學科融合還處在不斷發展的階段，人工智能課程教學與實踐應該緊跟時代步伐，創新教學模式和改變傳統教學觀念，努力在課堂中呈現更為豐富性的知識和內容來吸引學生興趣。根據社會實際情況和需求探索符合學生特點的教學模式，把人工智能課程變得易于理解和掌握，使得人工智能培養人才方案得到有效地實現。

參考文獻：

[1]陳其榮，殷南根.交叉學科研究與教育：21世紀一流大學的必然選擇[J].研究與發展管理.2001（330-332）.

[2]蔡自興，徐光佑.人工智能及其應用[M].北京：清華大學出版社，2003.

[3]王萬森，人工智能原理及其應用[M].電子工業出版社，2006.

[4]馬建斌，李閱歷，高媛.人工智能課程教學的探索與實踐[J].河北農業大學學報2011.

作者簡介：王穎，1983年2月7日，女，漢族，籍貫：北京學歷：碩士，職稱：中級，畢業院校：北京航空航天大學，畢業專業：工業工程，研究方向：機械工程，工作單位：北京交通運輸職業學院，從事機械工程課程的教學工作。