應用型本科高校人工智能導論課程的教學與實踐創新

朱玉祥, 李剛強, 何宇

摘要：文章結合應用型本科高校的人才培養模式，探討了人工智能專業基礎性課程人工智能導論的教學與實踐創新。針對課程 “開放性”“入門性”“引導性”的特點，從人工智能導論創新教學與實踐入手，注重創新意識的應用、理論與實踐相結合和翻轉課堂教學模式這三個方面進行教學改革總結。力爭將教學改革創新模式貫穿到整個教學實踐當中，以達到提高應用型本科高校人才培養質量的目的。

關鍵詞：人工智能導論；創新改革；課堂翻轉

中圖分類號：G642? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）32-0174-03

1 概述

人工智能是一門交叉學科，其導論課程涉及的理論方法有助于進一步學習其他專業課程，使學生對人工智能有全域的認識，培養學生的實踐以及創新能力的課程[1]。人工智能導論主要劃分為六個章節，分別為：緒言、知識表示、搜索算法、邏輯推理、機器學習和人工神經網絡。在緒言中介紹了人工智能的發展史，同時對全書內容進行概括性總結，使用生動的案例將學生引入人工智能課程內容當中。第二章的知識表示介紹知識與知識表示的概念以及基本的確定性知識表示方法。第三章搜索算法介紹了廣度優先搜索，深度優先搜索，迭代加深搜索，A*算法等基礎搜索算法。同時，在本章末尾部分引入了一些更加智能的算法--遺傳算法等，用于對學生知識水平的拔高。第四章邏輯推理以亞里士多德三段論為切入點，主要介紹了三段論，選言推理，假言推理，關系推理等幾種典型的推理形式。第五章和第六章引入一些關于人工智能的基礎知識，涉及機器學習，深度學習，神經網絡等內容。其中，第二章的知識表示以及第三章的基本問題求解方法在本課程中進行了詳細的講解。

此外， 我們在選擇和確定教學內容時兼顧了基礎知識和新興技術， 注意與離散數學、數據結構、概率論、自動控制原理、Matlab系統仿真、面向對象的編程技術等相關課程的連接， 密切理論與實際的關系，通過課堂講授和課外訓練， 注意學生能力培養，提高學生的學習效果和整體素質。人工智能導論課程作為人工智能新工科人才培養興趣和能力的一個重要學科，在全國各大高等院校的課程教學中起著十分重要的作用[2]。通過學習本課程，可以讓學生具備基本的人工智能思想意識和利用智能算法分析和解決實際問題的能力。同時開闊視野，培養學生的智能思維方式，掌握人工智能的基本原理和方法，為將來從事科學研究打下一定的基礎[3]。

2 人工智能導論課程特點

人工智能導論課程是人工智能“開放性”“入門性”和“引導性”的基礎性課程，所講授的也是人工智能中最基本最重要的內容[4]。

本課程較為系統、全面地介紹人工智能的相關概念與理論，既簡明扼要地介紹這一課程的基礎知識與應用技術，并對自然語言處理、專家系統等內容進行擴展，幫助學生扎扎實實打好人工智能的基礎知識。通過提供淺顯易懂的案例，讓學生切實理解與掌握人工智能的基本原理及相關應用知識，重視培養學習方法。所謂“引導性”，即帶領學生從無到有，逐步建立起人工智能的基本思想、理論、方法、開發及應用等知識體系。將經典人工智能方法與前沿技術相結合，激發學生學習人工智能的熱情和人機協同創新思維，介紹人工智能在不同領域的應用，引導學生充分理解人工智能對未來人類社會經濟、科技和文明發展的重要作用，使具備未來智能社會發展需要的人工智能素質[5]。

人工智能導論課程的目的可為進一步學習人工智能其他課程如機器學習、知識工程、計算機視覺等奠定基礎；可與其他學科融合建立關聯；可與相關學科聯合組成體系；可為所有學科開發應用提供方法；同時為學生未來的學習進行入門教育及引導[6]。

3 人工智能導論創新改革

3.1? 加強創新意識的應用

在人工智能導論課堂上，單純給學生講解一些理論知識，對于學生主體性的考慮不夠。為了激發學生的創新意識，可以通過課堂案例視頻引導，互聯網+創新創業大賽指導等方法鼓勵學生參加各類科技競賽。學生除了在課堂上掌握好人工智能的基礎理論知識外以及將理論在實驗中進行驗證和實現外，還可以鼓勵學生參加課外興趣小組，或者科技類比賽[7]。

3.1.1? 通過擴散思維培養學生創新意識

擴散性思維是創新思維的重要組成成分之一，思考者根據已有的知識、經驗的全部信息，從不同的角度不同的方向，進行各種不同層次的思考，多觸角，全方位地尋求與探索新的多樣性的方法和結論的開放式思維，這種思維方式能克服常規思維的單一性，能有效鍛煉學生的思維流暢性和靈活性。老師們可以在授課過程中通過給學生一個引導來激發學生的自主、探索和創新思維，并且鼓勵學生提出一些方案。而學生們提出的方案或許是不全面的甚至是錯誤的，但其中無不包含著創新的火花，應該支持并鼓勵學生創新性的想法和回答。

3.1.2? 通過開闊視野培養學生創新意識

單純給學生講解一些理論知識，對于學生主體性的考慮不夠。這里需要激發學生的創新意識，例如課堂案例視頻引導，互聯網+創新創業大賽指導。同時學習的運用和開闊的視野也是至關重要的，而提高大學生的創新能力關鍵要培養科學的學習習慣和思考習慣。教師應該通過學術講座等方式，使學生開闊視野，掌握科學的學習方法。也可以通過鼓勵學生參加各類人工智能科技競賽。

3.2? 注重理論與實踐相結合

人工智能理論的實踐與應用，對企業的進步和社會的發展起到了極大的作用。人工智能導論課程的教學應以學生的興趣為導向，注重理論與實踐的相結合，廣泛應用學校的人工智能實驗室和其他科研教學的平臺，開展相關應用課程實驗。最后通過期末課程設計進一步提高學生對相關人工智能知識的理解能力和創新的能力[8]。

3.2.1 理論應用案例分析，穿插背景故事

以下將通過遺傳算法的實例應用與分析，帶你理解人工智能理論在日常生活中的實際應用。對于遺傳算法，比較好實例就是英國的吉普賽蛾。它經歷了工業革命，吉普賽蛾身體顏色由淺灰色進化成了灰黑色。以此為背景，我們可以知道生物的進化主要包括四個過程。繁殖、突變、競爭和選擇。而這四個過程可以用一個封閉的循環圖來描述，如圖1所示。

物競天擇，適者生存。在生物進化的過程中，優秀個體有更多機會被選擇參與繁殖，低劣個體更少機會參與繁殖，直至逐漸消亡。而在計算機程序中，我們可以進行“人工進化”。直接對結構對象進行操作，不存在求導和函數連續性的限定，具有并行性和較強的全局尋優能力。由此我們可以根據生物進化的理論來延伸到計算機算法的應用上去。通過遺傳算法，我們可以根據其中的思想與方法，來進行科學實驗的驗證，驗證遺傳算法在人工智能領域的一些應用。其在實際中的具體應用如圖2所示。

3.2.2? 實踐教學注重上機配套實驗

實踐教學的目的是提高學生的獨立思考和動手能力，應以學生為主體、以學生興趣為導向開展相關應用課程實驗。同時也需要對傳統的實踐教學模式進行改革，以滿足企業和社會對新工科人工智能應用技術人才的需求。而目前大多數院校的人工智能導論課程理論與實踐聯系不夠緊密，對學生實踐能力的培養不夠。另外，大多數地方高校的人工智能實驗室建設投入不足，實驗條件差，驗證性的實驗較多，實驗課時不足，學生對人工智能新技術的接觸不夠，這些都極大地阻礙了人工智能導論實踐教學的發展與應用。因此需要在傳統的教學方式上進行改革，以滿足實踐教學的需要。

結合人工智能競賽來設計相關配套實驗。以賽促學，能更好地提高學生學習興趣。目前，行人重識別已經成為學術界的研究熱點。行人重識別研究可以有效推動計算機視覺算法對相似物體的區分能力，提升對物體類內差異的魯棒性。因此我們可以根據計算視覺來設計相關的實驗課題，以此來以賽促學，更好地讓學生理解和應用所學的理論知識。

3.3? 充分利用翻轉課堂的教學模式

3.3.1? 翻轉課堂將主動權轉為學生

老師們可在課前根據教學任務及安排設計教學內容并通過學習通等教學軟件發布視頻，同時針對課程布置相關習題以便學生進行課前的自主學習，憑借學生相關習題完成率及正確率的數據顯示檢測學生對課程內容的課前學習掌握情況。在授課期間如果遇到合適的、適合學生講解的知識，例如搜索算法或者機器學習算法，可以對學生進行分組，為學生提供自主學習的環境，促進學生間的溝通交流，使學生獲得課堂主動權并且激發對人工智能導論這門課的學習興趣。

以搜索算法為例，每個小組派出代表通過PPT形式在講臺前進行講述，在課堂呈現時，發揚頭腦風暴和反頭腦風暴精神對其他小組的觀點予以評價，各抒己見指出其小組觀點的優勢及劣勢。這種點評式分組討論不僅增加小組間的互動還可讓學生們了解更多新的思路從而進行思考、消轉為自己的知識，提高學習效率。讓學生養成善于思考的良好習慣與批判性思維。這樣使小組每位成員都能熟練掌握該知識。小組成員內有講述者、提問者、答辯者，每位成員都參與其中，提高學生主動學習的積極性。

3.3.2? 翻轉課堂的優勢

課堂翻轉讓學生上臺講述，可以提高學生的獨立思考能力，以及學生之間的溝通交流能力，鍛煉學生的臨場發揮能力。人工智能導論是一門有深度的課程，通過課堂反轉讓學生都加入講課過程中，可以讓學生對人工智能導論課程產生樂趣，并主動地去學習這門課程。

4 結束語

人工智能技術應用廣泛，發展迅速，應用型專業人才需求劇增。學生學習和了解人工智能領域的相關理論、技術和方法，利于其進一步學習深造和就業。本文結合課程特點，從人工智能導論的知識理論和章節內容出發，重點討論了人工智能導論課程的創新改革方法，包括加強創新意識的應用、注重理論與實踐相結合、多媒體功能的使用以及充分利用翻轉課堂的教學模式四個方面，文中提出的方案可以為該門課程的教學提供一定的參考。

參考文獻：

[1] 韓潔瓊，閆大順.人工智能實驗教學探討[J].計算機教育，2009（11）：135-138.

[2] 劉若辰，張向榮，焦李成.人工智能概論教學探討[J].計算機教育，2012（18）：89-91.

[3] 劉金江，李賀，馬曉普，等.面向新工科的人工智能導論實踐教學模式初探[J].計算機時代，2021（5）：91-93.

[4] 李暉.面向地方高校的人工智能導論課程改革與實踐[J].計算機教育，2021（11）：51-53.

[5] 戴華，王勇智，周小強.人工智能導論課程的綜合教學改革方法探索[J].課程教育研究，2018（43）：250.

[6] 趙磊磊，陳祥梅，杜心月.人工智能時代師生關系構建：現實挑戰與應然轉向[J].教育理論與實踐，2021，41（31）：36-41.

[7] 黃河燕.新工科背景下人工智能專業人才培養的認識與思考[J].中國大學教學，2019（2）：20-25.

[8] 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.

【通聯編輯：王力】