智能理論與應用課程編程實現式教學改革

陳 昕，趙德陽

(遼寧工業大學 汽車與交通工程學院，遼寧 錦州 121001)

智能理論是人工智能發展的理論基礎，編程能力是人工智能的核心能力，Python 是人工智能首選編程語言，廣泛應用于企事業單位工作中，具有重要的學習和應用價值[1]。在人工智能發展的背景下，智能理論與應用課程不僅要讓學生掌握智能理論的基本概念、基本理論和方法，更應關注人工智能發展對科技人員編程能力的要求。在使學生掌握智能理論知識的同時，培養其掌握Python 語言編程，會提升學生在學習、工作中的競爭力。學生把智能理論算法知識用Python 編程實現，將理論與應用實踐相結合，這樣能夠將其培養成具有建立新模型、新算法應用能力的研發型人才[2]。

一、課程教學改革要解決的重點問題

“智能理論與應用”是交通類碩士學科的基礎課程，主要闡述線性模型、決策樹、神經網絡、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類等理論基礎與應用。通過學習智能理論與應用課程，使學生掌握初步的智能理論知識和方法，培養應用能力，為后續課程的學習、畢業論文的完成以及從事相關技術工作奠定基礎。智能理論與應用課程傳統的教學方法存在以下問題：

（一）課堂模式是以教師講課為主體，學生被動聽課

傳統的課堂教學模式是教師進行理論模型推導講解，學生被動接受式聽課。課堂上“填鴨式”或“布道式”地講解理論模型，使得學生缺乏參與感，容易感到疲憊和乏味。傳統的課堂教學以教師講課為教學活動主體，以講解傳授智能知識理論為重點，將設計好的理論知識教學內容講授給學生，學生被動地對智能理論知識進行吸收和整理，不能激發學生作為學習主體的主觀能動性和積極性。傳統課堂模式忽略了對學生能力的培養，缺少智能理論算法編程實現的案例。

人工智能時代的發展，要求科學技術人才要具有理論知識的應用能力和編程實現能力。傳統的教學模式以智能理論知識掌握為重點，缺乏對學生進行智能理論算法編程實現能力的培養，無法滿足現在學生的學習欲望和人工智能時代對人才的需求[3]。

（二）單純學習智能理論模型方法抽象，學生難以理解

智能理論的模型涉及統計學、數據科學等眾多理論，過于抽象。傳統的單純學習理論模型方法的教學模式，缺少理論模型怎樣實現的案例，使得理論方法的學習艱澀難懂。學生單純地進行智能理論學習、智能理論算法公式推導，缺乏直觀感覺，不易掌握和理解智能理論。同時，過多抽象的理論推導不適合應用型人才的培養。

（三）學生只學會智能理論知識，無法在智能交通領域應用

在智能交通領域的實際工作中，技術人員需要同時具有理論模型和編程實現能力來解決實際問題。只是學會理論知識，無法在智能交通領域的工作中立足[4]。智能理論模型算法能夠用編程實現的能力是技術人員必備的能力。

（四）考核方式不夠完善，缺乏對應用能力和編程能力的過程考核

傳統的考核方式，通常是以試卷形式，考核智能理論基礎知識、推導公式、算法，存在考試形式單一、考試結構單調的問題。并且考卷僅考核學生對智能理論原理的掌握，無法考核學生對理論知識的應用能力、編程實現能力。針對上述智能理論與應用課程傳統教學存在的問題，本文以人工智能發展對科技人才的編程能力需求為出發點，基于“以學生動手學為中心”的教育理念，把“學生動手學”作為課堂教學活動的主體，以同時實現“理論知識掌握與編程應用能力培養”的教學目標為宗旨，對智能理論與應用課程進行教學改革探索。

二、“智能理論算法學習與編程實現結合”的教學模式改革

智能理論與應用課程教學改革，著眼于人工智能的國家發展戰略，智能交通對智能理論與應用人員的巨大需求，從產學研用的角度，以智能交通領域職業需求為導向，研究智能理論與應用人才的培養，為學生們盡快適應未來的工作打好基礎。本文圍繞人工智能發展趨勢下交通領域對人才的需求，以應用型人才的培養為目標定位，以應用能力培養為主線，研究“智能理論算法學習與編程實現結合”的教學模式改革。

（一）以學生為中心的邊學邊“編程實現式”教學模式

傳統的課堂教學主體是教師，教師講解知識，灌輸給學生，學生被動盲目接受。網絡的發展和科技的進步使智能理論和知識點獲取比以往更為容易，課堂的價值更應該體現在對學生能力的培養，把以“教師教為主體”轉變成以“學生學為主體”。教師“教”與學生“學”互相融合，學生邊學邊練，“教與學”互相融合演進。以學生學為主體，一方面能激發學生的學習興趣，另一方面更能培養學生主動利用所學的智能理論、知識和方法，去分析智能交通問題和解決問題的意識與能力，從而點燃學生學習智能理論的熱情。學生動手編寫智能理論算法的程序代碼，親手實現理論算法的功能，切身體會智能理論如何應用，能夠增強學生對智能理論學習的實用性和可見性的感知和體會。智能理論學習與編程實現相結合，能夠充分調動學生的主動性、積極性和創造性，突出學生作為教學活動的主體地位。把學生們聽教師講解智能理論的被動學習轉變為編寫程序代碼的主動思考，把學到的智能理論知識轉化為編程應用，這樣一來，學生的主動應用意識及思考能力得到了鍛煉和培養。

（二）理論算法知識掌握與編程應用能力培養同步進行

在智能理論應用算法解析與Python實現相結合的課堂教學中，學生通過動手編寫Python代碼，實現對智能理論應用算法的解析。例如，學習線性回歸理論后，學生針對實際問題建立線性模型，并編寫Python代碼程序進行實現，線性回歸、多元回歸、對數幾率回歸、決策樹分類、神經網絡、支持向量機分類、貝葉斯分類器和聚類等智能理論算法解析，都能與Python編程實現相結合。

學習智能理論算法，學生自己動手編寫程序，能夠利用Python 編寫程序，看到智能理論算法的編程實現，能夠直觀地觀察出抽象理論算法可視化效果，了解理論算法的精妙和實用性。學生們動手編寫程序代碼，使智能理論學習過程生動活潑起來，同時學生們在學習智能理論的過程中做出理論算法的編程實現、在編寫程序代碼的過程中學習智能理論算法。在“智能理論與應用”的授課過程中，要結合生活和工程實際多舉應用案例。在教師講解智能理論時，應強調推導思路和結論的正確性，同時對復雜智能理論證明進行簡單解釋，重點引導學生領會如何應用所學的智能理論去解決生活和工程實踐中的問題，詳見表1。

表1 智能理論學習與應用結合案例

本文研究的智能理論與應用課程的教學改革方法，可以將智能理論算法學習、實例與編程應用能力培養有機地融合，使學生既能理解每種理論算法的原理，也能應用這些算法，同時提升其編程能力。

（三）充分利用Python 代碼庫提升學生編程資源利用能力

Python編程語言火遍全世界，在學術界、在各個行業、企事業工作單位都有廣泛應用，是當前最流行的智能理論機器學習的編程實現工具，重要原因是，Python提供大量智能理論學習的代碼庫和框架，例如NumPy、SciPy用于數學運算，MatplotLib、SeaBorn用于繪圖，結構化數據操作可以通過Pandas，智能理論機器學習可以充分利用Statsmodels庫、Scikit-learn庫[5]。

本文研究的課程改革，智能理論算法，采用Python編程進行實現，充分利用Python代碼庫提升學生的編程資源利用能力。充分利用Python代碼庫資源，可以幫助學生進行智能理論學習，這會大大提高工作效率、節約時間，使其在未來工作中能夠更好地完成自己的工作。

三、課程考核方式改革

合理科學的考核方式是人才培養過程中的一個重要環節。智能理論與應用課程原有的課程考核方式以筆試為主[6]，筆試成績占100%。為了實現“理論知識掌握與編程應用能力培養同步進行”的課程改革目標，針對傳統的課程考核方式缺乏過程和編程能力的考核，考試形式單一、考試結構單調的問題，將智能理論模型應用與編程實現能力也納入考核體系，不僅要考核學生對智能理論算法的掌握，也要考核學生的實踐應用能力和分析解決問題的能力。考核方式改革之后，總評成績由智能理論與應用Python實現上機報告成績（50%）+筆試成績（50%）構成，詳見表2。

表2 課程考核評價表

過程考核材料包括《智能理論與應用Python編程實現報告》、數據集和Python編程代碼，目的是將智能理論算法解析與Python實現相結合，學生通過完成智能理論算法應用于實際問題，并能夠用Python編程實現，從而深化對智能理論算法的掌握程度，提升實踐應用能力。

四、結論

學生基于智能理論建模、Python編程獲得多項競賽獎項。課程改革的效果在學生的企業實習過程中也得到體現。到清華大學蘇州汽車研究院實習的學生反饋，企業非常需要懂智能理論、Python編程的技術人員，在課堂上對學生進行的智能理論結合Python編程的學習訓練，使其在企業得到認可和重用。到毫末智行科技有限公司實習的學生反饋，Python編程使用較多，上手較快。學生的學習效果和企業的認可表明，學生掌握智能理論與Python編程能力，更能適應人工智能發展背景下企事業單位對科技人才的需求，在學習和工作中，會擁有更大的競爭優勢和發展潛能。