新工科背景下人工智能課程教學優化措施

王大根

（廣州市交通運輸職業學校 廣東廣州 510440）

一、人工智能課程的特點

人工智能是現階段計算機技術發展的重要體現，同時也是計算機科學的重要組成部分，其涉及多種學科內容，并且包含了計算機領域中的多種技術，具有較強的綜合性與實踐性。在開展人工智能課程教學的過程中，將主要的精力放在人工智能的原理、技術等方面的研究，側重于研究性教學，需要學生通過課程學習，提升自身的分析問題、探究問題、解決問題的能力，并且能夠不斷豐富理論知識，從而能夠在管理、科學研究等方面展示能力，形成綜合型人才；而職業院校在開展人工智能課程教學的過程中，將主要的精力與教學重點放在學生職業技能的培養，需要學生在課程教學中不斷提升自身的實際操作能力，從而為社會培養更多的應用型人才。并且，隨著人工智能的發展和應用，社會和企業會以人工智能技術為基礎，增設較多的新崗位，這也在很大程度上增加了人工智能應用型人才的需求[1]。

二、人工智能課程教學存在的不足

1.教材內容更新滯后

現階段，職業院校在進行人工智能課程教學的過程中，沒有及時地將課程知識內容進行更新，教師與學生無法及時地了解人工智能的發展成果以及發展趨勢，教學內容都一直停留在過去的階段，無法真正了解到現代人工智能領域最為先進的技術水平，使得學生的學習局限在傳統的教學內容上，無法使自身的專業發展與時代的進步實現結合，導致許多的人工智能專業的學生在畢業之后對人工智能技術缺乏足夠的認知，無法與現代人工智能企業實現對接，甚至還需要在進入企業后開展二次培訓，既浪費教育資源，又增加了企業培訓成本，嚴重影響社會和企業對人工智能學生的整體評價。

2.教學模式單一

在職業院校人工智能專業課程實施的過程中，傳統教學方法仍然存在著較大的負面影響，在這種傳統教學模式下，部分教師執著于以書本知識為主的傳授方式，以自身為教學主體，而忽略了學生的實際學習狀態與學習效果，使人工智能課程的教學質量和課堂效果在較大程度上都遭遇了障礙，同時在實施人工智能課程教育的過程中。由于部分老師并沒有較為超前的教育理念，使得人工智能課程的教學既無法充分地調動學生的學習興趣，同時也無法適應學生學習與發展的實際需要。因此，學習者的個性化特征也并未受到廣泛關注，使學生對于人工智能課程的學習變為應為作業應付考試，使教學效果降低，無法體現出以學生發展為中心的職業教學理念，不利于學生的長遠發展。

3.師資力量不足

師資力量不足也是現階段人工智能課程教學中存在的主要問題，因為人工智能在我國屬于新興領域。而且，近年來不斷地優化、升級，而一些職業院校人工智能課程教師缺乏培訓，從而無法掌握現階段人工智能的技術，使職業院校尚未形成完善的人工智能師資團隊，從而在實際的課程教學過程中，只能邊學習、邊教學，甚至在面對人工智能新技術、新應用時會出現茫然的狀態，制約教學質量的提升。盡管部分職業院校為了完善師資隊伍建設，積極地聘請專家到學校開展講座和培訓，但這種方式只能夠短暫的解決師資力量不足的問題，而且外聘專家的穩定性得不到保障，如果這一問題得不到解決和改善，則會嚴重限制人工智能課程教學質量的提升[2]。

4.重理論、輕實踐

在人工智能課程教學過程中，還存在著重理論、輕實踐的問題，傳統教學模式的人工智能課程教學將教學重心放在了課堂之上，并集中講解人工智能基礎理論知識、運行算法等，學生只能夠被動接受，而在實踐教學過程中，實踐課時安排較少，學生沒有充足的練習時間，以至于無法將理論知識與實踐進行結合。而且隨著人工智能技術的不斷發展，實踐教學內容滯后，無法滿足社會和企業對人工智能人才的需求。同時，一些職業院校在開展校企合作的過程中，合作深度不足，產學研模式形同虛設，從而使人工智能理論教學與實踐教學出現脫節，無法實現理論知識與實際應用的接軌，不利于學生實踐能力的提升，也無法為社會培養更加專業化的人才。

5.評價機制不完善

首先，一些教師在教學的過程中對于學生的成績過于重視，導致在實際的教學過程中忽視了學生的實踐能力，無法有效地促進學生的全面發展，而且現階段推行的以成績為主要的評價方式只會導致學生的思維逐漸固化，導致部分學生在學習的時候采取應試性的學習心態，而不去關注自身的專業能力的提升；其次；對于人工智能課程教師的考核評價體系也存在著不足，一些教師在開展考核評價時忽視了學生的綜合發展，對學生考試成績無關的實踐教學不予重視。這種單一化的考核評價機制，無法真實地反應出學生對于知識的掌握程度，也無法體現學生專業素養的高低，無法滿足新工科背景下對于人工智能人才的需求。

三、新工科背景下人工智能課程教學優化措施

1.優化課程體系，提升實用性

為了進一步優化人工智能課程教學質量，需要不斷優化課程體系，提升實用性。首先，需要不斷開展調研工作，對人工智能的發展現狀、發展成果、發展趨勢進行了解，并將其融入課程體系之中，使職業教育理念與人工智能人才需求不斷融合，從而使人工智能課程體系更加具有實用性；其次，要加強對人工智能課程內容的細化，將課程內容中的重點、難點進行劃分，有針對性地開展教學，提高學生的學習效率，促進教學質量的提升；最后，教師需要在課程體系優化過程中，不斷引入實用性知識內容與案例，提高課程教學內容的實用性，使學生能夠明確學習目標，更好地符合社會實際人才需求[3]。

2.豐富教學資源

為了進一步優化人工智能課程教學質量，需要不斷豐富教學資源。首先，注重教材內容的更新，傳統的教材內容已經無法跟上現階段的人工智能技術的發展速度，需要在教材中持續融入先進的人工智能技術，使學生能夠在第一時間學習到最新的知識，從而及時調整自己的學習方向與未來發展方向，更好地為自身的發展奠定基礎；其次，注重智能化教學實訓設施的引進，使學生能夠親自感受和操作智能化實訓設施，實現理論與實踐的相互轉化，促進學生的全面發展。

3.豐富教學模式

（1）案例教學法

為了進一步優化人工智能課程教學質量，需要不斷豐富教學模式，其中案例教學法發揮著十分重要的作用。由于人工智能技術不斷升級、優化，人工智能課程案例庫也需要及時更新，只有這樣才能夠為課程質量提供保障。教師也需要充分應用案例開展課程教學，將特定的案例應用于特定的課程知識教學環節，將抽象的理論知識以案例的方式進行展示。例如，以人工智能為核心的“人機大戰”，“深藍”計算機依據其強大的計算能力、處理能力戰勝了國際象棋冠軍，教師可以引用該案例，分析人工智能的發展趨勢與發展前景，以及人工智能的實際應用價值，并引導學生發揮想象，將人工智能的未來應用作為自己的學習目標，推動學生將理論知識融入實踐之中，促進學生實踐能力的提升。

（2）探究教學法

探究教學法也是優化人工智能課程教學的重要教學方式。教師能夠通過將一些提前設計好的問題發給學生，引導學生對這些問題進行討論，從而提高學生自主學習的能力，促進學生自主探究能力的提升。尤其在學習一些理論性較強的課程內容時，教師能夠應用探究教學法提高學生對知識的理解。例如，在講解寬度、深度優先算法及A*算法知識點時，教師可以引導學生分組談論，積極探究問題答案。在這個過程中，學生能夠不斷提升自身處理問題的能力。運用探究式教學方法，學生能夠進一步提升對人工智能理論知識的理解，提高了分析問題、處理問題的能力，為學習以后的課程知識奠定基礎。

（3）任務驅動法

任務驅動法也在優化人工課程教學中發揮著十分重要的作用，其中心理念在于培養學生的團隊協作能力，通過向學生下發學習任務，使學生能夠以任務內容為中心，以小組為單位，不斷提升自身分析問題、解決問題的能力。例如，在人工智能課程教學過程中，教師為了加強學生對人工智能實際應用領域的學習，可以將班級內學生劃分為多個小組，并要求每一小組都了解兩種算法，然后對算法差異進行對比，然后對人工智能應用領域進行闡述，從而提升學生對人工智能知識的理解[4]。

4.打造“雙師型”教師團隊

為了進一步優化人工智能課程教學質量，需要打造“雙師型”教師團隊，因為人工智能課程涉及范圍較廣，在一定程度上增加了人工智能課程教師的專業要求，不僅需要具備較為豐富的理論知識，而且還要具備較為前瞻性的思想以及實踐操作能力。首先，必須進一步地加大學校人工智能課程師資的培養工作，讓老師進一步地增強自己的課程實施水平，需要引導教師參與學校外的培訓，或者親身參與到項目中，通過深化校企合作，使教師不斷提升自身豐富的實踐經驗，從而使職業院校打造出一支業務能力過硬的“雙師型”教師團隊；其次，加強人工智能專業優秀教師的引進，提升優秀教師的薪資水平、福利水平，同時以聘請的方式引入校外專家，使其能夠在校內長期任職授課，不斷地向“雙師型”教師靠攏，從而更好地為社會和企業培養專業化的人工智能型人才。

5.將課程教學與創新實踐相結合

為了進一步優化人工智能課程教學質量，需要將課程教學與創新實踐進行有機的結合，使學生能夠高效地將人工智能專業知識應用于生活、工作之中。對此，教師可以鼓勵學生以“項目組”的形式，挑選一個自己感興趣的方向，然后將自身的理論知識與實踐能力進行融合，開展項目研發，并投入到人工智能的應用，同時也可以將學生的項目成果帶入到各種創業活動之中，將課程教學延伸到社會實踐，既能夠培養學生的創新能力，又能夠實現學生理論與實踐的結合，使學生更好地了解人工智能技術的發展現狀，從整體上提升學生的人工智能應用水平。例如，Kaggle數據科學競賽，全球AI挑戰賽等。

6.加強跨課程、跨領域、跨學科的交流合作

為了進一步優化人工智能課程教學質量，還需要不斷加強跨課程、跨領域、跨學科的交流合作，人工智能課程教師需要在不斷提升自身教學能力以及知識儲備的同時，加強與其他專業學科教師的溝通與交流，使人工智能課程與其他學科課程進行有機的融合，將其他學科的內容能夠為人工智能課程的優化提供輔助性支持，同時也能夠推動人工智能專業研發，促進人工智能課程內容的綜合性，使其能夠在教學過程中更加深入。

7.建立多元考核評價機制

為了進一步優化人工智能課程教學質量，需要建立多元化考核評價機制，通過對職業院校傳統的教學評價體系進行綜合分析，對教學評價體系重新制定，并與學生、教師進行有效的溝通，充分地聽取不同群體的意見和建議，從而更好地促進職業院校在人工智能課程的教學評價體系。比如，在教學評價過程中，教師要更加注重對學生的全方位培養，既關注學生的成績，又注重學生算法設計能力、代碼調試能力。教師要將對學生的成績為主的學習思想進行調整，使學生能夠充分地發揮自身的主動創造性，從而能夠激發學生對于人工智能的興趣，促進學生更加全面的發展，同時也能夠改善教師的教學方式與教學理念，使教師能夠投入更多的時間和精力到課程的設置和教學模式的創新等方面，從而有利于教學氛圍的改善，促進教學質量的提升[5]。

結語

綜上所述，加強對人工智能課程教學優化能夠更好地符合新工科發展理念，并通過開展多樣化的教學優化措施，重點培養學生的創新能力、實踐能力，同時也使學生能夠更好地了解人工智能的發展現狀、發展趨勢，從而更好地滿足社會對于人工智能人才的需求。