人工智能足跡實驗室建設實踐微探

摘 要：公安院校足跡實驗室目前存在建設滯后、教學項目單一、實驗室未開放共享、師資隊伍不完善等問題，已無法滿足人工智能時代背景下創新型、應用型警務人才的培養需求。河南警察學院通過搭建人工智能足跡實驗平臺，構建人工智能足跡實驗教學體系，加大實驗室開放力度，完善實驗室師資隊伍，建設人工智能足跡實驗室，有效提升實驗教學水平和人才培養質量。

關鍵詞：人工智能；足跡檢驗；實驗室建設；實踐探索

公安教育作為我國高等教育的重要組成部分，肩負著為黨和國家培養高素質、應用型警務人才的初心使命。實驗室是高校實踐人才培養的基礎平臺和有效載體，是創新人才培養的重要基地。足跡檢驗作為公安院校開設的一門工科類課程，具有較強的實踐性、操作性，需要依托實驗室開展大量實驗教學，隨著人工智能足跡檢驗技術的快速發展，將人工智能技術應用到足跡實驗室建設中，將人工智能足跡檢驗技術引入實驗教學全過程，符合足跡檢驗課程實驗教學未來發展的方向。

一、傳統足跡實驗室存在的不足

（一）實驗室建設滯后

受發展年限、建設資金等因素限制，我國絕大多數公安院校足跡實驗室建設相對滯后。尤其在實驗場所建設上，部分公安院校并沒有專門的足跡實驗場地，學生開展實驗只能在室外進行；在實驗儀器設備上，雖然實驗室展示陳列型設備較多，但可供學生操作使用的儀器設備卻比較少。同時，足跡實驗室只能提供足跡勘查燈、照相機、靜電提取儀、石膏模型等傳統技術設備讓學生操作使用；在實驗課程上，缺少與Python編程基礎、MatLab系統操作、CNN卷積神經網絡等人工智能相關課程的支撐。

（二）實驗教學項目單一

傳統的足跡實驗教學項目逐漸暴露出與創新型人才培養目標不統一的問題。首先，傳統足跡實驗教學項目單一，缺少與計算機技術、信息技術之間的交叉融合，驗證性實驗多，創新性實驗少，不利于培養學生的創新思維和綜合素質。其次，傳統足跡實驗教學項目沒有難度等級劃分，學生學習難度大，無法構建體現學生循序漸進的知識體系。最后，傳統足跡實驗教學項目側重足跡理論知識講解，缺少對新興實戰足跡技戰法的運用，培養的警務人才難以適應大數據、信息化時代背景下更加嚴峻復雜的公安執法環境。

（三）實驗室未開放共享

足跡實驗室作為專業實驗室，其實驗教學對象主要面向刑事科學技術專業的學生。既沒有向學校其他專業學生開放，也沒有與校局合作的實戰一線進行資源共享。由于缺少統一的管理機制，足跡實驗室與其他實驗室共享程度不高，各個實驗室的實驗設施設備很難集中利用，影響了跨學科、跨專業的交叉性、綜合性實驗項目的開展。傳統的足跡實驗室以教師教學為中心，按照固定時間、固定學時開展實驗教學。學生在課上實驗時間有限，課下又受限于實驗條件、實驗場所、實驗項目，不能自主開展各類創新性實驗探索，學生自主學習、科研創新的積極性明顯不高。

（四）實驗室師資隊伍不完善

公安院校受限于人員編制、人才引進等問題，缺少專職實驗人員，足跡實驗教師主要由講授痕跡檢驗課程的教師兼任，實驗室的日常運行維護主要由勤工儉學的學生協助教師完成。現有的實驗教師由于學科專業背景單一、缺乏實戰經驗、教學精力有限等，只能按照教學大綱開展一些傳統的教學實驗，并沒有結合人工智能、大數據等新興前沿技術和實戰前沿技術開展綜合性、創新性實驗項目。

二、人工智能足跡實驗室的建設內容

（一）搭建人工智能足跡實驗平臺

為解決傳統足跡實驗室實驗資源匱乏等問題，河南警察學院在整合優化現有儀器設備資源的基礎上，撥發300余萬元的建設資金用于配置人工智能足跡檢驗相關的實驗資源，搭建人工智能足跡檢驗技術實驗平臺。在硬件設施上，配置了智能足跡采集裝置、成套足跡采集與分析設備等硬件實驗設備裝置，將人工智能技術應用于日常教學、科研和實驗室管理。在軟件資源上，不僅配置了人工智能實驗軟件云平臺，裝載Python、MatLab、TensorFlow等軟件，為人工智能實驗提供軟件支持，還對接了公安實戰一線，配置了鞋底樣本數據系統、足跡信息研判平臺系統，應用于模擬實戰訓練。在課程資源上，配置了Python編程、深度學習算法基礎、深度學習模型實例等課程資源，以供學生學習參考。

（二）構建人工智能足跡實驗教學項目體系

學校修訂了實驗教學大綱，對傳統足跡實驗教學項目體系進行改革，構建了人工智能足跡實驗教學項目體系。實驗教學體系主要包括通識基礎實驗項目、專業應用實驗項目和專業技術創新項目三個層級。通識基礎實驗項目主要包括足跡特征識別、Python編程、MatLab軟件操作等實驗，實驗對象為全校學生，目的是讓各專業學生對足跡檢驗與人工智能技術相關基礎知識有所了解，拓寬學生的專業知識面。專業應用實驗項目主要包括智能足跡采集、智能足跡分析等實驗，實驗對象為公安技術類專業學生，目的是將人工智能技術與足跡檢驗技術融入各專業，做到理論與實踐相結合，提升學生應用人工智能技術和足跡檢驗技術偵破案件的能力。專業技術創新項目主要包括深度學習足跡圖像識別、深度學習足跡人身特征分析等實驗，實驗對象為刑事科學技術專業學生以及有突出計算機能力和興趣的其他專業學生，目的是瞄準學科前沿知識技術，引導學生參加學術研究和科研競賽，提升學生的科研創新能力。

（三）加大人工智能足跡實驗室開放力度

人工智能足跡實驗室應打破實驗時間、實驗空間、實驗內容的限制，滿足學生的學習及研究需求，學校加大了人工智能足跡實驗室的開放力度。在實驗時間上，在固定的實驗教學時間外，實驗室面向全體學生開放，學生可通過提前預約的方式進入實驗室。在實驗空間上，學生可利用人工智能實驗軟件云平臺在線開展虛擬仿真實驗，打破實驗場地及空間的局限。在實驗內容上，結合教師科研項目、創新創業比賽項目、公安智庫項目，設置一系列具有設計性、探索性的開放實驗項目，引導學生成立項目小組進行實踐探索。為保障實驗室的穩定運行，學校一方面依托智能門禁、智能監控等現代智能設備，提高實驗室運行效率，緩解實驗室管理人員日常管理壓力；另一方面制定開放性實驗室安全管理制度，定期組織教師和學生進行安全知識培訓，加大了實驗室安全管理力度。

（四）加強人工智能足跡實驗室師資隊伍建設

學校為加強實驗室師資隊伍建設，一是統籌協調校內師資力量，根據人工智能足跡實驗項目實施需要，跨系部、跨專業組建精通公安技術和人工智能技術的聯合實驗教學團隊，實驗教學團隊由不同專業背景和不同專業特長的教師組成，通過師資融合、專業互補，充分發揮實驗教學團隊力量。二是通過人才引進、定崗定編等措施，優化實驗人員的年齡結構、學歷結構，增加專職實驗人員，降低兼任教師比例。三是充分發揮公安院校的校局合作優勢，通過“走出去”和“引進來”的方式，一方面組織教師到公安實戰一線進行實踐鍛煉，增強其專業技能和實戰經驗；另一方面聘請具有豐富實戰經驗的公安教官到校參與實踐教學，為學生傳授足跡+DNA、足跡+視頻偵查、足跡+手機號碼等技戰法經驗。

三、人工智能足跡實驗室的實踐效果

（一）提升實驗教學水平

人工智能足跡實驗室利用AI技術為實驗教學賦能，突破傳統實驗教學的重難點，提高了學生的學習興趣和實驗成績。通過對刑事科學技術專業近三年學生畢業論文選題的統計分析，發現2021年學生選做足跡檢驗方向的為6.5%，2022年為10.3%，2023年為15.8%。通過對刑事科學技術專業近三年足跡檢驗課程實驗成績統計分析，未接受人工智能足跡實驗教學的2021級學生實驗合格率為76.3%，接受人工智能足跡實驗教學的2022級學生實驗合格率為80.5%，2023級學生實驗合格率為82.3%，實驗合格率相較未接受人工智能足跡實驗教學前提升了6%。

（二）提升人才培養質量

人工智能足跡實驗室為學生提供了科研創新平臺，學生依托實驗平臺開展交叉學科研究，取得了優異成績。2022年和2023年，學生獲得河南省“挑戰杯”創新創業競賽三等獎2項，申請實用新型專利4項。人工智能足跡實驗室緊貼公安實戰需求，培養的學生深受用人單位歡迎。通過對近兩屆刑事科學技術專業的200余名畢業生就業情況跟蹤調查發現，各地公安機關對這批畢業生有很高的評價，稱這批畢業生實踐能力強，善于運用新技術解決實際難題，已成為單位的工作尖兵和技術骨干。

人工智能足跡實驗室建設將人工智能技術與足跡檢驗教學緊密結合起來，通過搭建人工智能足跡實驗平臺，構建人工智能足跡實驗教學項目體系，加大實驗室開放力度，完善實驗室師資隊伍等措施，彌補了傳統足跡實驗室的不足，滿足了大數據、信息化時代人才培養要求，為公安院校培養理論知識與專業技能兼備的警務人才提供了平臺和基地。

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責編：勉 耘

基金項目：河南警察學院2022年度教育教學改革研究與實踐項目“人工智能足跡檢驗實驗室建設與實踐教學改革”（編號：JY2022018）

作者簡介：朱家成（1992— ），男，河南警察學院刑事科學技術系講師，研究方向為刑事科學技術。