智能時代高校人工智能通識教育培養模式研究

梁羽佳

（中國礦業大學，江蘇徐州 221116）

人工智能通識教育課程是智能時代計算機科學與技術教育的重要補充，是大規模提高高校師生智數素養（人工智能素養AI Literacy和數據素養Data Literacy）的有力措施，也是實現教育現代化2035目標的關鍵一環[1]。高校大力發展人工智能通識教育有助于緩解人工智能產業、高校布局問題導致的東西部地區教育不公現象，也有利于提升普通人才的智能素養，助力人才培養實現寬口徑轉化方面能夠起到正向作用，因此研究高校人工智能通識教育培養模式具有重要的現實意義。

一、高校人工智能通識教育培養模式存在的問題

在教育信息化飛速發展的時代，人工智能通識教育的課程的普及化是通過教育實現社會包容與公平的有效途徑，是實現可持續發展目標2030年教育的重要基石，是改善最弱勢群體受教育機會的關鍵[2]。高校人工智能通識教育培養如何定位并突破現有問題，是當前該領域理論研究和實踐中“破題”的關鍵。

（一）高校人工智能通識課程設置“兩化”問題

1.教育理念去價值化

新時代高校的“教書”水平很重要，但“育人”能力更重要，人工智能通識教育不應局限于讓學生了解“什么是人工智能”“人工智能做什么”“人工智能怎么應用”或為企業培養相關人才的功能，更應積極促進學生在互聯網時代的全面發展和自我實現，幫助學生實現從價值自發向價值自覺的有效轉變。但當前人工智能通識教育普遍出現教育理念“去價值化”的傾向，主要表現為教師過于注重課程的考點講解和作為技術性學科的工具性，忽視人工智能通識課程“人性化”的一面，較少進行“人工智能價值觀念”的引導，難以達到使學生用“人工智能思維”進行專業課拓展或日常思考的目的。學生僅僅記住了“知識點”，卻未能擁有真正與之匹配的“智數素養”，使人工智能技術開花結果的創新性、開放性思維也未能實現普及化，導致開設該課程的價值觀引導作用無效化。

2.教學內容空泛化

目前國內已有200多所高校開設人工智能專業，而開設人工智能通識課的卻屈指可數，即使開設人工智能通識教育必修課的高校也往往陷入講授過程中重理論、輕實踐的情況。多數高校教師將人工智能通識教育課程理解為“人工智能概念”的單純灌輸或“人工智能科學工作原理”的講解，陷入計算機科學技術原理的泛泛之談，導致其成為“死記硬背”的刻板教學課堂。部分人工智能通識課程甚至缺乏實踐教學，學生難以感受人工智能應用的真正魅力，缺乏后續深入學習的動力，無形中減少了人工智能專業的潛在人才；另一方面，也導致學生普遍缺乏“智數素養”和人工智能基礎應用的能力。通識教育具有非功利性和普及性，而人工智能的課程特性又要求其注重學生的探索精神和個人潛力，強調一定的“個性化”和“智能化”，這就要求其有更超越專業課的互動性，空泛的內容、枯燥的“填鴨”只會進一步削弱人工智能教育的作用和影響力。

（二）高校人工智能通識課程教學方式技術嵌入不足

目前人工智能通識課程教育的技術運用主要是通過手機APP實現的，學生可以根據自己的能力和興趣自行利用APP中的知識庫進行查缺補漏，但這種學習方式的效果取決于學生的自覺水平，大部分學生難以在教師未布置作業時自行利用軟件進行課外學習，導致“鼓勵式”學習任務往往難以產生預期效果，而人工智能的VR沉浸式學習等多項新技術尚未大范圍進入課堂，技術的不完全嵌入帶來的是教學過程的枯燥無趣和考評手段的落后低效，無形中拖慢了人工智能通識教育體系大面積鋪開的步伐。

（三）高校人工智能通識課程教師TPACK能力不足

TPACK是關于教師在具體情境中如何利用技術開展有效教學的知識框架，研究表明，我國高校教師的TPACK水平處于中等水平[3]。其中整合技術的教學法知識（TPK）、整合技術的學科內容知識（TCK）和整合技術的學科教學知識（TPACK）相關的水平明顯偏低[4]，距離實現“AI+TPACK”的目標還有很遠的距離。在運用人工智能手段實施精準定位教學內容、按需定制教學計劃、沉浸模式深入學習等方面，和國際平均水平存在較大差距，阻礙了人工智能技術與通識教育課程的有效整合。

（四）高校學生智數素養提升主動性不足

人工智能技術與通識課程實現有機耦合，不僅需要教師具備 TPACK 能力，學生也要具備“整合技術的學科學習知識（TLCK）”，即與教師TPACK能力相對應的，基礎的“元認知”能力。但在教學實踐中，多數高校學生缺乏主動運用人工智能發現問題、解決問題的思維，而是被動地完成作業、通過考試；在學生群體之中并未形成關于智數素養重要性的共識，無疑與人工智能通識教育課程設置的初衷背道而馳。

二、人工智能通識教育培養模式研究的策略

探索人工智能通識教育培養新模式是既符合新時代高校教育教學改革工作的需求，又符合高校通識教育“知行合一”需要的現實選擇。據此，從教學理念、課程體系、教學方式、育人平臺四方面入手，是人工智能新技術與高校通識教育實現“道器結合”的核心手段；從而構建起全員、全程、全方位、全課程的育人格局[5]，使“文”“工”“理”各類課程實現協同發展，以達成高校教育“立德樹人”的根本目標。

（一）革新以提高學生數字化勝任力為核心的教學理念

世界知名人力咨詢機構怡安翰威特提出的數字化人才勝任力模型認為，真正的數字化人才擁有三大核心勝任力——學習能力、靈活性與好奇心，以及八大輔助勝任力——包括成功的意愿、數據處理能力、解決問題的策略、商業敏銳度、遠程協作、數字化溝通、毅力以及樂于助人的品質[6]。以人工智能為主的信息技術作為先進生產力的代表，其教育潛力能否得到充分的釋放已經成為我國實現教育現代化目標的關鍵一環，而學生的數字化勝任力也日益成為國際社會的核心競爭力。因此，“如何全面提升學生的數字化勝任力？”是高校人工智能通識教育的基礎。

首先，教師應鼓勵學生積極申報“人工智能+X”的交叉學科創新創業項目，同時不同學科的教師之間也應加強交流合作，進行跨學科的課題探究。其次，在各學科教學的過程中，教師應積極探索多樣化評價方式，改單一的結果性評價為多元的過程性評價，在教學活動中采取成果“路演”“競標”等新穎的交流形式。最后，高校需要引進更多的前沿數字化技術，轉變以往“引”而不“進”，放置在實驗室“束之高閣”的做法，在保障設備與校園安全的前提下，最大限度解放學生自由探索的創造力、想象力，從而真正提升學生的數字化勝任力。

（二）構建高校人工智能通識“CEE”課程體系

“CEE課程設計模型”即“認知型課程（Cognition）、模擬演練（Experience）、實戰訓練（Entrepreneurship）”三位一體的課程體系，著重強調課程內容的“一核”及“多元”。以互聯網思維與信息素養為引領，牢牢把握人工智能通識課程內容設計的核心，并按照多元化的思路將專業技能和課程設計相融合，正規課程和非正規課程相融合，課程深度漸進式和講解方式綜合式相融合，建設全面化、立體化、深度化的課程體系。1.開設認知型課程（Cognition），即開設人工智能前沿技術產業通識課程，如“智力科學與技術概論”“腦與認知的基礎”“人工智能的基礎”“機器學習”“數據挖掘”和“模式識別”等基礎通識類必修課程。2.增加模擬演練（Experience），將人工智能課程嵌入其他必修課程和選修課程，如人文、藝術、金融、科技等不同領域的選修課，與其聯動，設置不同的課程考核或小組任務，督促學生運用人工智能的宏觀思維而非具體知識點完成課程作業，為日常生活中和專業研究中的思維運用夯實基礎。3.啟用實戰訓練（Entrepreneurship），即開設與正常理論課內容相對應的基礎實踐課，與理論課學分數量相同，提高實踐課地位，督促學生多運用，在操作中發現問題從而實現深度學習。同時引入學習通、MOOC等多種智慧校園APP，對學生學習數據進行采集、畫像、分析等一系列動態監測，通過數據化管理、個性化學習、智能化考評，實現高校學生自我激勵、自我規劃、自我提升，利用智能化技術實現課上課下、線上線下多方面的合力教學，在實戰中使學生體悟到人工智能技術嵌入的意義和通識課程的魅力所在。

（三）打造高校人工智能通識“O2O-IPBL”教學方式

引入“IPBL”即學生“導入—計劃—實施—評價”的項目式學習路徑和教師“激發—整合—深加工—評價”的深度學習過程，同時嵌入“O2O”模型，從學生、線上資源技術、線下課堂實踐、互動平臺、服務中心五部分入手，建設線上理論教育渠道、線下課堂實踐渠道、師生互動渠道、線上資源技術更新渠道、線下活動拓展延伸渠道、學生信息反饋渠道六個教學渠道[7]，保障學生在校期間可使用優質教學資源進行個性化學習，在高校教師的指導下，潛移默化中提升學生融合了信息技術的學科思維能力。

同時教師可通過學習通、雨課堂、騰訊課堂等平臺，進行動態化、常態化、可視化的數據記錄，從單調的日常表現分數記錄，升級為直觀的數據曲線及成長軌跡的分析、預測，實現培養模式的智能化發展。利用智能應用中的AI大數據分析學生的知識漏洞并呈現能力雷達圖，通過系統匹配不同能力側重和知識漏洞互補的同學進行線上下互助學習或云PK，既科學嚴謹，又直觀生動，學生的學習情況一目了然，有助于打造全新的課程考核生態體系。

（四）搭建“AI+U-G-E”協同育人平臺

“AI+U-G-E”即通過大學機構的深度介入、政府部門的政策引領、企業組織的市場導向，增加經費投入、促進課程更迭、師資隊伍建設和實踐基地建設，助力大學生人工智能教育與應用能力融通。該模式將人工智能為代表的信息技術與“U-G-E”模式深度融合，整合優質人工智能教育教學資源，通過提供優質人工智能課程學習資源[8]，搭建數字資源聚合平臺，便于教師學生獲取，從而提高個性化、精準化的AI教與學，實現個體化、體驗式的學習資源聚合，助力高校教師、學生緊跟前沿科技和發展大勢。“AI+U-G-E”模式使大學、政府、企業三方形成的實踐共同體互通有無、合力解決人工智能應用實踐中的問題，達到協同發展的目的。從而促進“技術”嵌入，以智能引領教育，推進整體上智能時代高校人工智能通識教育培養模式飛躍發展。

三、結束語

新技術支持下開放教育的模式變革和生態重構、未來開放教育的發展趨勢、新機遇和新挑戰[8]等日益成為國際社會討論的焦點，當前線上線下、校園內外的邊界日趨模糊，人工智能通識教育開始走向開放和重構。為建設好這一通識課程，各高校必須立足課程體系建設這一提高人才培養質量的關鍵環節，從認識層面，對“人工智能通識教育是什么、怎么做？”“人工智能通識課對專業課的促進和挑戰”和“計算機類專業課對通識課的支撐和導向”等根本問題進行全局考慮和總體設計；從實踐層面，對課程設置的教育理念去價值化、教學內容空泛化、講授片面專業化，課程技術嵌入不足、教師能力TPACK技術融合不足，學生能力提升主動性欠缺等人工智能教育實踐中的新興問題進行深入探索。因此，我國人工智能通識教育課程體系建設應打破落后思維桎梏，借新技術之勢全面創新課程體系：呼應主題，尋求變革，對接時事，融會貫通，做到技術與教育的深度融合，人文與智能的無縫對接；實現“文”“工”“理”多學科的同向同行，打造社會認可的精品課程，為加快實現教育現代化2035愿景和目標、創造人工智能通識教育美好的未來作出新的貢獻。