人工智能背景下高校計算機通識課程教學實踐與探索

趙佳琦 周 勇 姚 睿 劉 兵

中國礦業大學計算機科學與技術學院 江蘇徐州 221116

隨著硬件水平、大數據處理以及深度學習等技術的不斷發展，人工智能開始了“井噴式”的發展，“智能+”時代已然來臨。我國政府高度重視并大力支持發展人工智能，相繼發布了一系列措施。2017年，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》[1]。2021年，新華社公布了《國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》，綱要中對人工智能的發展方向、要突破的核心技術作出了具體部署[2]。當前，在國家層面正加速布局的“新基建”計劃中，人工智能更是其中重要的組成部分之一。

政府、企業、研究機構以及創業公司都將人工智能視作自己的核心競爭力，并且認為人工智能將會給人類生活和世界帶來巨大的改變。人工智能在產業界快速發展的同時，各大高校也相繼開設人工智能專業，成立人工智能研究院。從近三年普通高校新增備案數較多的本科專業(如右圖所示)中可以看出：人工智能相對其他熱門專業，受到了各大高校更多的青睞。此外，教育部指出，要重視人工智能與其他學科專業的交叉融合，探索“人工智能+X”的人才培養模式[3]。相對于其他專業，計算機技術和人工智能是信息處理的基本方法，而且越來越成為專業發展與改革的重要手段。但人工智能專業幾乎都開設在與計算機相關的學院，且每年的招生人數還有限制。其他非計算機專業的學生如何了解人工智能，形成基本的人工智能思維，以應對“智能+”時代工作崗位的要求需要引起重視。

大學計算機基礎是非計算機專業的學生進入大學后學習的第一門計算機類通識課程，這門課程不僅可以提升學生計算思維，更是培養人工智能復合型人才的重要途徑。然而，傳統的計算機基礎課程重視計算機基礎知識和辦公軟件的使用，這在信息技術日新月異的今天顯然無法適應課程改革的形勢。隨著智能技術的不斷發展，人工智能不僅是專業人才實現技術創新的途徑，也是普通人員完成工作的基本技能。如何有效利用計算機通識課程這一有效載體，改革教學內容與考核手段，適應非計算機專業的人工智能課程需求，提升學生對基礎課程學習興趣，成為學科交叉融合的重要內容。

2018—2020普通高校新增備案數較多的本科專業變化圖

1 計算機通識課程教學面臨的問題

計算機通識課程的對象是學校中非計算機專業的學生，學生的知識儲備與學科背景存在較大差異。此外，由于通識課程學生人數眾多、學生學習目標不明確，高校計算機通識課程面臨與“計算思維”“智能思維”嚴重脫節的現狀，存在該問題的具體原因分析如下：

1.1 課程內容與飛速發展的新技術存在差異

傳統的計算機通識課程內容關注的是基礎概念與辦公軟件的應用，課程前半部分只需學生生硬地記憶名詞概念，后半部分變成了軟件培訓。在微型計算機普及程度較低的時期，這些內容對學生來說還是很有趣的。但是在互聯網高度發達的今天，這些內容對大多數學生是沒有難度的。此外，軟硬件設施的迅速發展，極大地改變了人們的生活和思維方式，網絡購物、智能推薦、微博、微信成為人們日常生活不可或缺的組成部分。然而，目前的計算機通識課程與幾十年前的教學內容并無太大差別，相關的新技術、新理論沒有得到及時更新，這也導致學生的重視程度和學習欲望較低。跟外語等通識課程一樣，免修已經成為部分新生對計算機通識課程的選擇。

1.2 課程定位與課程體系不能適應改革要求

目前高校對計算機通識課程的定位多數停留在“掃盲式”的普及應用層面，教育部高等學校大學計算機課程教學指導委員會確立了推進課程改革的總體目標以來，計算機通識課程作為基礎課程的重要性正在逐步提升[4]。然而由于師資短缺、教材滯后等原因，大多數院校對課程的定位和認識存在偏差，并沒有充分意識到計算機通識課程這一載體對非理工科專業學生的重要性，以及計算思維與計算能力對學生發展的重要性。此外，現有的課程涉及面廣，但是學生的學習時間是有限的，為了完成課程的考核，學生往往只能死記硬背，無法將知識融會貫通、學以致用。

2 計算思維與人工智能通識課程建設探索

針對上述問題，在建設一流本科專業與人工智能的雙重背景下，中國礦業大學計算機科學與技術學院以“大學計算機基礎”課程為基礎，通過改革教學內容、開發資源平臺、改革課程考核方式等手段，開發了“計算思維與人工智能基礎”這一計算機通識課程[5]。該課程2018年9月在中國礦業大學2018級礦業學院和安全學院430多名學生中進行授課，2019年9月在中國礦業大學2019級非計算機專業4800多名學生中進行授課。該課程以思維能力培養為導向，探索從專業認知到計算思維再到人工智能思維的漸進式培養教學模式，從知識、能力、素質三個維度培養非計算機專業學生的信息素養與解決問題的能力。

2.1 課程教學內容設計

考慮到非計算機專業學生的知識儲備薄弱，尚不具備算法設計能力，教師在分析人工智能思想、方法的基礎上，通過整合計算機基礎知識與人工智能教學內容，有效構建了基礎知識學習、計算思維培養與智能技術應用三大核心能力體系。改革后的課程內容分為四個部分：基礎理論部分(11課時)，內容包括計算機技術與計算思維的基本概念、信息表示、基本組成與工作原理等，該部分內容精簡了大量的常規內容和操作，如：Windows系統介紹、軟件的安裝等；算法基礎培養部分(6課時)，算法是計算機問題求解的“靈魂”，該部分內容以RAPTOR流程圖編程為手段詳細講解了常用的算法設計方法和基本的排序算法；人工智能技術部分(10課時)，該部分包含人工智能的發展、機器學習等內容，通過詳細的實際案例講解了分類與聚類算法，前沿技術部分(5課時)，該部分就大數據、云計算、區塊鏈等內容介紹了最新前沿技術進展。

2.2 課程教學方法設計

由于計算機通識課程是面向全校開展的，學生人數眾多，許多靈活的教學方法無法得到有效實施。針對課程特點以及學生的知識結構，教師采用案例分析與項目合作相結合的混合式教學方法，激發學生的學習興趣，從而避免過多概念與抽象理論給學生帶來的困擾。在案例分析教學中，教師從日常生活或熱點新聞中凝練與知識點相關的示例，引導學生思考其背后的原理與知識。例如，可以從第一次象棋人機大戰到AlphaGo與李世石的圍棋人機世界大戰，引出人工智能的發展歷程與起落以及人工智能中監督學習與無監督學習的區別，此外，還有人與智能手機對話、新聞、購物推薦系統等。在項目合作教學中，教師通過分組討論問題以及完成實驗項目，發揮學生的主觀能動性，增強學生團隊協作能力。這樣不僅解決了學生人數多導致老師無法關注每個學生情況的難題，而且提高了師生的教學與學習效率。

2.3 課程教學資源建設

除了對教學內容與教學方法進行改革和創新之外，教師還特別注重資源平臺的建設。通過錄制課程相關視頻、發布在線單元習題庫、開發慕課等網絡資源，構建線上學習與課堂學習相結合的立體式教學模式。資源平臺的建設有效補充了課堂教學中存在的不足，進一步優化和提高了課程的教學效果，為本校師生以及非計算機專業愛好者提供了良好的學習機會。

3 課程特色與創新

3.1 圍繞人工智能與計算思維的教學內容改革

人工智能是一門多學科交叉融合的學科，其包含了大量復雜的算法和模型，具有豐富的應用場景。因此，針對非計算機專業學生，教學內容選取的深度、廣度需要仔細思考。通過研究人工智能思想、技術水平與應用現狀，教師選擇以下四個方面內容培養學生的計算思維、建立智能應用意識。

(1)通過Raptor可視化編程培養算法建模基礎。算法編程是培養學生理解實際問題、設計和創造解決方案的必備技能。然而，這對于非計算機專業的學生來說還是具有相當大的難度。教師采用Raptor編程工具來進一步深化學生的計算思維培養，其是一種基于流程圖的可視化程序設計環境，可以通過縮短實際問題與程序設計概念之間的距離來減少學習上的認知負擔，讓學生短時間就可以進入問題求解的實質性算法學習。

(2)通過搜索與博弈原理培養抽象與邏輯思維。計算機解決實際問題的前提就是需要對實際問題進行形式化描述，就像人類遇到問題一樣，首先思考是否有方法能夠解決問題，然后分析每一種方法的利弊，最終選擇合適的方法。這個過程可以簡單概括為搜索與博弈。通過對廣度、深度搜索策略以及博弈過程的學習，可以深刻理解選出最優結果的核心邏輯，從而提升抽象思維能力和邏輯思維能力。

(3)通過機器學習經典算法學習統計智能思維。機器學習是人工智能的核心技術，是未來產業變革的核心驅動力，其利用各種算法對數據進行深層次統計分析以獲得歸納推理與決策能力，然而，算法學習是抽象與難懂的。因此，我們精選機器學習經典算法，如決策樹、K近鄰以及K-means等，結合大量案例解析(文本聚類、電影推薦)來幫助學生形象直觀地感受算法的原理與應用。

(4)通過大數據、區塊鏈等了解前沿智能技術。隨著時代的發展，技術也發生了巨大的改變，這些技術已經逐步走進人們的生活。對于非專業的學生來說，這些技術既熟悉又陌生，了解最新的計算機技術概念，有助于幫助學生樹立課程自信心。因此，我們整合了最新的技術內容，帶領學生接觸技術前沿。

3.2 全過程多維課程考核改革

計算機通識課程考核方式應遵循基于學習產出的教育理念，突出課程知識獲取與能力提升，避免出現考前突擊復習、無效出勤等情況，引導學生從關注“期末一錘定音”到關注“學習過程”。本課程考核采用全過程多維評價體系，包含平時過程性考核和最終期末考核兩部分。平時過程性考核占比50%，具體分為課堂考勤、線上章節測試、課堂測試(隨堂期中考試、隨機抽測)等，課堂測試可以督促學生及時發現問題、鞏固復習。最終期末考試占比50%，采用的是上機考試的方式。相比較于傳統的注重期末考試的考核方式，全過程多維課程考核方式更加注重過程考核，每一項考核成績可以真實、客觀地體現不同時期學生的學習表現。上課初始，任課教師應明確告知課程考核形式，強調過程性考核對最終成績的影響，從而充分發揮考核效力，提高學生課堂學習的積極性，促進課堂教學成效。

結語

近些年來，各級政府和企業都非常關注人工智能，越來越多的行業開始了智能升級。開展人工智能通識教育，培養人工智能復合型人才，成為未來工作崗位的新要求。“計算思維與人工智能”通識課程體系是中國礦業大學針對計算機基礎課程的教學特點與學生學習現狀提出的，它以思維能力培養為導向，探索從專業認知到計算思維再到人工智能思維的漸進式培養教學模式。同時配套項目驅動式實驗內容以及在線資源平臺建設，實現理論與實踐、線上與線下協同教學的有機統一。實踐證明，改革使得學生計算機通識課程的重視程度以及興趣度得到了跨越式提高，學生的知識探究意識、工程實踐能力有了進一步改善。