人工智能綜合實踐教學的探討與研究

梁志貞 楊小冬

摘要： 根據人工智能綜合實踐教學的特點， 結合人工智能應用型人才培養(yǎng)的具體要求，從綜合實踐的教學目標、構建實驗教學平臺、師資隊伍和評價體系等角度進行探討綜合實踐教學的必要性，目的是提高學生學習人工智能的積極性，從而將知識和實際應用相聯系，達到培養(yǎng)學生的工程能力和創(chuàng)新能力。

關鍵詞：人工智能;綜合實踐;實驗平臺;評價體系

中圖分類號：G642? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）14-0173-02

1 引言

隨著人工智能在智能交通、智慧礦山、智慧教育等多個領域的應用及迅速發(fā)展，人工智能的實施離不開大量的應用型人才。 高等學校作為高層次人才培養(yǎng)的重要陣地，開展人工智能綜合實踐教學是培養(yǎng)應用型人才的最基本的途徑。2018年教育部頒布了《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》[1]。 行動計劃明確指出要加強高等院校對人工智能的創(chuàng)新能力的教育。 面對當前人工智能發(fā)展的良好機遇，高等院校正在不斷加強基礎學科的投入、新工科的發(fā)展和應用型人才培養(yǎng)方面的優(yōu)勢，促進人工智能與高等教育緊密結合、為高等教育的深化改革提供新的途徑。 人工智能綜合實踐教學的改革隨著各個高校人工智能課程的增加而被廣泛關注[2-4]。為了滿足社會對人工智能應用型人才的需求，本文以中國礦業(yè)大學的人工智能綜合實踐課程為例，給出實踐教學的具體實施方案。 通過這些措施激發(fā)學生對人工智能技術的興趣并有效推動學生參與人工智能應用項目的熱情， 結合個人特點尋找創(chuàng)新的實踐課題。 這在一定程度上提高了學生的知識創(chuàng)新和實踐能力，從而為以后的相關領域的學習奠定了良好的基礎。

中國礦業(yè)大學計算機科學與技術學院開設了人工智能及相關課程，且學院的學生一般具備良好的編程能力，對人工智能相關算法能較快地編程且驗證相關的算法。 計算機學院的學生畢業(yè)后也能從事與人工智能相關的領域的工作，如：智慧礦山監(jiān)控，智慧礦山的車輛自動檢測等。為了讓學生更好地掌握人工智能等相關課程的知識，以及能夠利用相關知識在公司、 煤礦企業(yè)等從事與人工智能相關的工作， 本課程從綜合實驗教學環(huán)節(jié)進行了多層次的改革， 結合本校學生的實際情況，對人工智能課程上的理論進行了實踐性轉化，且對每個實踐項目進行可視化的軟件實現， 并通過應用案例展示人工智能的在煤礦企業(yè)的應用過程。結合VC++、C、Python等語言編程實現相應的算法， 使學生能較好地掌握人工智能理論知識，滿足當前社會的應用型人才的需求，使學生的就業(yè)競爭力得到加強。

2 人工智能綜合實踐教學的教學目標

人工智能綜合實踐教學強調知識的靈活應用，但這并不否定理論課的教學， 尤其是對于計算機專業(yè)的本科教育， 具備一定的理論知識是大學教育的培養(yǎng)目標之一， 理論知識的掌握也是實踐教學的必要基礎。 在人工智能綜合實踐教學中，學生已經完成人工智能的相關理論課的學習，學生對人工智能的相關概念、研究方法有一定的認識， 學生需要借助后續(xù)的綜合實踐教學環(huán)節(jié)增強對人工智能知識的理解。 以人工智能綜合實踐能力為導向， 形成以 “人工智能” 為主線的新穎的實踐教學體系，根據本院人工智能專業(yè)的培養(yǎng)目標， 構建 “人工智能的教學實驗平臺” 的實踐體系。將人工智能的相關技術引入到綜合實踐教學中， 形成了以“人工智能” 為導向的工程模式結構， 讓學生結合煤礦企業(yè)中的實際問題去主動學習人工智能知識， 從而促進學生系統(tǒng)地掌握已經學習過的知識和技能， 這有利于學生將各種人工智能知識靈活運用到實際問題， 進一步激發(fā)學生的學習人工智能的熱情，提高綜合實踐教學的教學效果。人工智能綜合實踐教學體現在多個方面：人工智能綜合實踐的平臺的搭建、師資隊伍的建設、學生課題的劃分和評價體系等環(huán)節(jié)。

3 人工智能綜合實踐教學的實施方案

3.1 借助礦山數字化教育部工程研究中心，打造人工智能綜合實踐教學實驗室

礦山數字化教育部工程研究中心隸屬于中國礦業(yè)大學計算機科學與技術學院。 通過計算機應用技術、軟件工程、 信息安全等學科建設該工程中心。 該中心以礦山數字化和智慧礦山為主要目標，已經建立三個重要方向的產業(yè)化平臺。 綜合實踐教學體系形成需要相關實驗室的有力支撐，在人工智能實驗室建設方面，目前根據計算機學院大數據專業(yè)和人工智能專業(yè)的需要，結合礦山數字化教育部工程研究中心和資源優(yōu)勢，打造了人工智能綜合實踐教學的專門實驗室。 目前礦山數字化教育部工程研究中心提供了大數據處理實驗平臺、 深度學習等幾個實驗平臺。 這幾個平臺提供了實踐項目的許多完整案例、 實驗項目的說明書、實驗項目的相關教材及實驗項目的具體實施辦法。 學生可在專業(yè)機房完成相關的人工智能綜合實踐實驗，并通過這些具體綜合實踐項目來鍛煉和培養(yǎng)分析問題和解決問題的能力。 同時通過這些實踐訓練有助于提高學生學習人工智能的興趣、增強成就感，以及加深對人工智能理論知識的理解。 在綜合實踐教學方面，不僅提供學生一些驗證性的實驗，而且要求學生主動參與開發(fā)綜合性實驗的設計。 首先讓學生在課前完成大部分驗證性的實驗，讓他們弄清一些具體函數的實施策略，并提供自己編寫的代碼，這樣能加深對相關算法的理解。讓學生在這基礎上自主設計自己感興趣的綜合實踐項目， 并上機測試各個模塊，發(fā)現綜合實踐中存在的問題再分析原因，直到實現相應的目標，以鍛煉學生的軟件開發(fā)能力。

3.2? “雙導師” 制的實踐教學師資隊伍

在人工智能應用型人才培養(yǎng)中， 學校與企業(yè)合作是應用型師資隊伍建設中必不可缺少的部分。 要增強高校人工智能教學隊伍的素質， 以及師資隊伍的有效建設與穩(wěn)定發(fā)展，學校每年外派老師參加人工智能相關課程的培訓。 為充分發(fā)揮煤礦企業(yè)人才資源優(yōu)勢，整合學校與煤礦行業(yè)的有關資源， 聘請煤礦企業(yè)技術人員擔任本學院的指導老師。 重視“雙師型”人才的培養(yǎng)， 同時增強對“雙導師” 師資隊伍的培養(yǎng)的力度，通過組織教師暑期赴煤礦企業(yè)參觀學習， 外派部分老師赴煤礦企業(yè)掛職工作以及推動學校老師積極參與煤礦企業(yè)的研發(fā)項目等， 增加教師的企業(yè)工作經歷并讓教師了解煤礦中遇到的實際問題。

3.3 成立課題小組和組織學科競賽

根據學生的不同興趣，在人工智能綜合實踐教學中，根據相關課題的需要，把學生劃分成不同的課題小組，讓他們選擇感興趣的課題。 成立的課題小組有深度學習小組、 計算機視覺小組、自然語言處理小組等。這些小組的課題與企業(yè)的一些項目密切相關。 各個小組的成員都在一定程度上對該方向的問題有較為深入的認識。 盡管對某些實際問題的認識可能存在一定的難度，但是通過在小組成員間進行討論可加深對實際問題的認識。 綜合實踐的內容就是對以前知識的概括和總結， 這對于本科期間的學習也是非常重要的。 通過特定項目的實施，包括良好界面的設計，容易擴充的功能以及成果的演示，可以生動形象展示以前學過的人工智能的理論知識，使學生更深入理解人工智能的知識點。通過參與項目的開發(fā)， 發(fā)揮學習者的主觀能動性， 激發(fā)學生學習人工智能相關課題的興趣， 進一步理解人工智能的諸多抽象概念， 運用人工智能的基本原理解決實際問題。為了進一步提高學生的工程創(chuàng)新能力， 學院還積極組織人工智能專業(yè)學生參加與人工智能相關學科的競賽，如“挑戰(zhàn)杯” “藍橋杯”“互聯網 + 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽” 等賽事。

3.4 實踐教學的教學管理與評價

為保證教學的規(guī)范性， 我們制定了綜合實踐教學各個環(huán)節(jié)規(guī)范性的教學文件，其中包括教學大綱和教學管理規(guī)定/規(guī)范、實驗操作說明書、綜合實驗平臺的實訓手冊、項目設計任務書和指導書、項目任務指導書和項目的日期安排等;同時在綜合實踐教學內容方面，邀請兄弟高校富有經驗的教師對進行指導，以及煤礦技術人員對具體實踐項目提供相關的意見和建議。對學生的結題報告的評價采用了小組答辯的形式。 此外，根據煤礦行業(yè)的標準、煤礦企業(yè)人才的能力標準或職業(yè)等級考試相關的內容進行課題的設計， 從而確保培養(yǎng)出來的學生符合煤礦企業(yè)的實際需求。

4 總結

通過人工智能綜合實踐教學環(huán)節(jié)有助于增強學生對人工智能理論知識的理解和掌握， 從而提高學生的邏輯分析能力和解決現實世界實際問題的能力。 人工智能綜合實踐教學有助于提高學生之間的團隊協(xié)作能力，充分發(fā)揮他們的聰明才智和創(chuàng)新精神。 人工智能綜合實踐教學有助于開闊學生的視野，培養(yǎng)學生參與科研的興趣， 以及激發(fā)對人工智能技術追求。

參考文獻：

[1]教育部.關于印發(fā)《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》的通知[EB/OL].[2018-04-03].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s7062/201804/t20180410_332722.html.

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

[3] 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.

[4] 王旭，周晉，李雙壽.人工智能實踐教學的創(chuàng)新探索[J].教育教學論壇，2021（4）：73-77.

收稿日期：2021-06-23

基金項目：中國礦業(yè)大學計算機學院教學研究項目2020年（序號1）

作者簡介：梁志貞（1976—）， 男， 山東省莒縣人， 副教授， 博士，主要研究方向為人工智能技術及其應用;楊小冬（1972—），男，江蘇省徐州人，副教授，博士，主要研究方向為人工智能技術及其應用。