Python人工智能應用課程的教學改革與實踐探析

岳洪偉，樊亞妮，張輝，邢鳳闖

（廣東第二師范學院 物理與信息工程系，廣東 廣州 510303)

人工智能課程作為一門涉及多學科領域的交叉性學科，其應用遍及通信、工業生產、機器人、科學可視化等諸多領域。人工智能課程對理論和實踐都有著較高的要求，不論在科學研究中還是生產實踐中，兩者的結合非常密切。所以在教學中一方面需要通過理論教學來提高學生的理論知識水平，另一方面也需要進行理論與實踐相結合，通過實踐操作來滿足教學要求[1]。對于人工智能課程，如果采用傳統的教學方法來講授抽象的理論和煩瑣的數學公式推導，普通高等院校的學生很難深入理解概念和算法的物理含義。傳統的教學方式讓公式推導更加枯燥無味，學習積極性的缺少使得整體的教學效果低下。

提高教學質量的關鍵在于培養學生的應用能力，這對于當前推進工科學生教育，建設國家創新體系有著重要意義[2]。在新工科建設背景下[3-4]，如何有效提高人工智能課程的教學質量，培養和提高學生自我學習、獨立分析的能力，并逐步加強學生的工程實踐能力是一項具有重要意義的工作。信息技術為高等教育教學改革提供了新的路徑，孵化了新的教學理念。信息化環境的開放性、交互性、共享性、協作性和自主性,為高校打造高品質教學資源提供了新的手段[5-6]。目前各個高等學校都在充分利用現代化信息技術工具改進已有的教學方式，以先進的教育理念為指導，打破傳統的課程建設模式，打造面向在校師生與社會學習者的、資源充分開放的課程資源，以發展學生自主探究意識，充分挖掘學生的學習興趣與能力。

因此，為了使學生更好地掌握人工智能課程，畢業后能夠利用課程知識在公司、企業、研究所等部門從事相關工作，本文從教學方法、教學內容和教學資源構建上對課程進行改革實踐，結合先進的教學手段和教學方法來改善該課程的教學質量，引導學生積極主動地學好該課程。

1 授課內容和方法的調整

目前本校的Python 人工智能應用課程是32 個授課學時，如果想在有限的學時內讓學生把基本理論和實踐能力構建起來非常困難。如何讓學生理解基本的人工智能理論，同時具有一定的實踐操作能力，就對教師的教學提出了很高的要求。本文首先從以下角度入手對教學內容和方法進行探討。

1) 講述人工智能的內涵，闡述機器視覺、圖像處理、機器學習、深度學習之間的關系，讓學生建立宏觀的知識架構。如果僅僅關注本課的教學內容及知識點的講解，而不能將本課知識點放到整個知識體系中予以考慮，會使得學生只見樹木不見森林，無法真正有效地建構起結構化的知識體系，不利于學生認知結構的發展和思維的提升。當面對不同的技術要求時，學生往往無法進行舉一反三。

2) 通過對案例進行對比分析，讓學生理解知識點之間的演進路徑。比如可以通過案例法講解監督學習、無監督學習、半監督學習之間的區別和聯系。這樣可以避免知識點的破碎，讓學生整體認識這些方法在數據分析和數據挖掘等領域的應用。

3) 削弱部分公式推導，利用具有交互計算功能的應用軟件，在授課過程中對基礎知識點進行代碼實現和結果展示，減少學生學習的難度[7-8]。由于技術的發展日新月異，原有大綱使用的軟件在課堂上沒有較好的直觀展示性。本課程可以通過Jupyter Notebook 軟件進行演示操作，加強學生對相關知識點的理解和掌握。例如，當講解梯度下降算法知識點時，利用Jupyter Notebook 軟件可以直觀演示步長參數對極值點求解的影響。其中梯度下降求解極點過程如圖1所示。通過這樣的例子，有助于讓學生理解公式中的參數對數值求解的影響，明白調參的重要性。進而可以講述梯度下降算法的變體——動量梯度下降法。這樣即使學生沒有理解公式推導過程，也可以讓學生理解該知識點的功能。特別是對于部分難以理解的概念和公式，可以利用該軟件平臺進行直觀認識，因為該軟件可以讓學生直接看到處理結果，增強對公式的理解和認識。

圖1 梯度下降求解過程

4) 根據課程培養目標確定對應的知識模塊、講授內容、實驗內容、教學策略、學生應達到的實驗技能和能力。教學內容將明確教師的教學策略，通過多種教學方式提高教學的時效性；明確每一授課內容可使學生達到怎樣的技能目標和能力目標。

5) 人工智能課程的實驗教學可以分為基礎知識類實驗和實踐類實驗兩大模塊。基礎知識類實驗主要是根據教材內容進行設計，旨在鞏固和檢查學生掌握的課堂理論知識。例如，在機器學習的基礎知識類實驗中，可以通過編寫代碼來實現常見的分類算法，如決策樹、樸素貝葉斯等，并評估它們的分類效果。此外，還可以設計一些小型任務，如手寫數字識別、垃圾郵件過濾等，讓學生運用所學知識解決實際問題。實踐類實驗主要是通過工程項目進行設計，旨在讓學生將理論知識應用到實際工程問題中去。例如，在房價預測項目中，可以將整個項目分解成多個小任務，如數據清洗、數據可視化、特征提取、模型構建等，并指導學生在實踐中逐步完成每個小任務。通過這樣的方式，學生可以更深入地理解回歸、數據維度、數據中心化（標準化）、分類算法、特征提取等知識點，并了解到這些知識點可以直接應用于真實場景中。總體來說，基礎知識類實驗和實踐類實驗都是人工智能課程實驗教學的重要組成部分。通過這兩種實驗模塊的有機結合，可以幫助學生更好地掌握理論知識和實踐技能，為未來的職業發展做好準備。

3 關于課程學習的遠程支持服務搭建

課程學習的遠程支持服務可以讓教師向學生提供作業批改、講解課程內容、制定任務計劃和答疑討論等內容。當下為遠程課程學習提供支持服務的包括學校、公司，也包括教師個人[9]。本文對遠程學習支持服務情況進行了綜合歸納，如圖2所示。遠程學習支持服務通常需要向學生提供師資簡介、課程內容簡介、包含影音資料以及課件的課程輔助資源和交流與互動等功能。這樣學生可以下載影音資料與課件，同時彼此之間也可通過記錄筆記與討論進行交流。

圖2 遠程學習服務支持情況

在移動網絡迅速發展的背景下，高校教學支持環境也面臨著變更調整。微信作為一種移動平臺應用產品，擁有9億多用戶，具有發送語音短信、視頻、圖片和文字等功能[10-11]。基于大量學生成為微信用戶的情況，為順應時代和技術發展，本文提出利用微信環境構建教學公眾平臺的思路。在微信的教學平臺，教師通過教學平臺提供了以下模塊：學習資料模塊、教學活動組織模塊、作業模塊和答疑交互模塊，如圖3 所示。利用該平臺，學生可以檢查學習資源的更新，隨時查看任務列表、學習資料和測試資料，及時地與他人交流。

圖3 基于微信環境的教學平臺示意圖

本文通過微信平臺框架，搭建微信學習平臺，設計學習活動模式。教師可以使用這些微信功能組織適當的教學活動，參與者可以分享有關教學的聲音信息，具體的交互式模型如圖4所示。學生可以通過該平臺進行交流學習，本公眾號可以讓學生非正式學習常態化，為提高教學互動性提供了一個移動學習環境。

圖4 基于微信公眾平臺的交互式模型

通過該微信教學平臺，學生可以進行對話和群討論，可以實時交流也可以留言。教師通過群聊、群發功能向學生發送關于本課程的知識點、重點和難點問題、學習資源。從圖4中可以看出，參與者可以對聲音信息、視頻信息、圖文信息、鏈接地址等進行分享。該微信教學平臺的互動功能也讓學生彼此之間進行思想的碰撞，分享彼此的理解和解決問題的角度，有助于拓寬學生的知識面和創造力。

4 面臨的問題和解決方案

通過對近年來本專業學生關于人工智能課程的考試成績分析可以發現，學生的考試成績有著明顯變化，2022 級和2023 級學生的上課積極性有著明顯不同。但是本課程也面臨著一些問題，本文從以下幾個方面分析。

1) 利用在線學習平臺可以提供豐富的教學資源和互動社區，讓學生們隨時隨地進行學習和交流。經過實踐，我們發現，利用現代教育技術在人工智能課程中取得了一些教學成果。然而，我們也需要看到人工智能課程中仍面臨的一些挑戰和限制。例如，人工智能技術的更新速度非常快，如果教材和教學方法不能及時跟進，則可能會影響學生的學習效果；另外，由于人工智能領域的技術和應用非常廣泛，單一的課程難以涵蓋所有方面，因此需要針對不同的學生需求設計不同的教學內容和方式。因此，在利用現代教育技術進行人工智能課程教學時，我們需要注重教學方法的創新和更新，以適應快速變化的技術和學生的多樣化需求。

2) 教學改革的中心內容是如何讓“教師教得更好、學生學得更好”。交互計算的應用軟件可以通過圖像、動畫、模擬等方式來呈現知識點，使學生們更好地理解和掌握相關內容。當然，使用交互計算的應用軟件也存在一些挑戰和限制。例如，這些軟件往往需要較高的技術門檻，如果學生缺乏必要的計算機操作技能，則可能無法充分利用這些工具；另外，這些軟件可能會對教師的教學方式和內容產生一定的影響，需要教師們適時調整教學策略和方法。總之，利用交互計算的應用軟件可以有效地促進教師和學生之間的互動與合作，提高教學效果和學生的學習興趣。

3) 培養目標是人工智能課程的實驗設計的關鍵，它可以幫助教師確定學生應該掌握的技能和能力。根據培養目標，教師可以設計一系列與之相符合的實驗教學內容，使得學生可以將各知識點串聯起來，從而更好地理解課程涉及的各個功能。例如，通過機器學習實驗讓學生通過構建分類、回歸等機器學習模型，了解機器學習算法的基本原理和應用場景；通過深度學習實驗讓學生通過搭建神經網絡模型，學習深度學習算法的原理和應用。當然，設計人工智能課程的實驗教學內容也存在一定的挑戰和限制。例如，對實驗環境、設備和軟件的要求較高，需要投入大量的資源和精力；另外，實驗內容需要不斷更新和優化，以適應人工智能領域的快速發展和變化。因此，教師需要不斷地進行課程設計和實驗教學的改進，以提高課程的實用性和教學效果，為學生的職業發展和未來的研究奠定良好的基礎。

5 結束語

工科課程往往存在實踐教學薄弱的問題，為了提升Python人工智能應用課程的教學效果，文章從教學方法、教學內容和教學資源上探討了工科院校人工智能課程教學改革，分析了如何在有限學時的限制下，強化學生的感性認知，提升學生的學習興趣，激發學習者的能動性，進而培養學生對基礎理論知識的理解能力，進一步提升人工智能課程的教學效果。隨著人工智能技術的普及，未來社會對學生綜合能力的要求不斷提高，普通高等院校只有緊跟市場發展需求，提升學生的實踐能力，才能為國家提供更多的人才。