人工智能時代《深度學習》課程思政案例建設與人才培養的研究

高志軍 李懿 史健婷

摘 要：《深度學習》課程是人工智能及計算機相關學科研究生與高年級本科生的專業核心課程，針對該門課程思政案例建設與人才培養中存在痛點或不足，探討了思政案例建設的理論研究價值與實踐研究意義、建設的內容、建設的思路和建設的實施，以促進該門課程思政案例建設和教學研究，為高校更好地培養高質量計算機和人工智能類人才進行有意義的探索。

關鍵詞：《深度學習》課程 思政案例 教學研究 人才培養

中圖分類號：F240

文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2024）05-168-03

一、引言

人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術[1]。培養人工智能人才已成為當前高校發展的目標之一。當前，深度學習是機器學習領域中新的和最火熱的研究方向，更接近于人工智能（AI，Artificial Intelligence）最初的目標，是實現和推動AI研究的核心技術，已逐漸成為推動科技進步和產業升級的重要引擎?！渡疃葘W習》課程是人工智能的驅動器，作為人工智能、計算機、大數據等專業的主干課程，本身就有自己的多學科交叉性的特點，涉及了統計學、概率論、矩陣論、人工智能和算法理論等多門課程理論和技術的融合，在計算機視覺、自然語言處理、大數據分析與數據挖掘等方面人才培養發揮重要作用。

在這樣的背景下，《深度學習》課程不僅承載著傳授專業知識的任務，更肩負著培養具備高度社會責任感、創新精神和實踐能力的高素質人才的重要使命。因此，在《深度學習》課程中有機融入思政元素，優化課程思政案例庫建設，實現知識傳授與價值引領的有機統一，顯得尤為重要。對研究生的個人成長有積極影響，還對學校教育質量的提升、學生家國情懷、社會價值觀的塑造等方面也都起到關鍵作用。

最近相關學者也結合新工科[2-3]、SWOT的分析方法[4]、互聯網+[5]和課程思政元素融入[6]等進行了思政案例及思政教學改革。目前《深度學習》課程教學中，思政案例建設與人才培養仍存在以下痛點或不足：思政元素與深度學習知識元素融合度不高，生搬硬套較多，易導致知識與人才價值觀脫節;案例較為單一，缺乏具有學科特色和課程特色的案例，易導致人才創新能力不足;缺乏有效的課程思政評價體系，難以客觀評價思政效果，易導致人才思政教育質量參差不齊。

為了更好地落實立德樹人的根本任務，開展新工科建設，需要對《深度學習》課程進行思政元素與專業知識進行深度有機地融合，要有潛移默化、潤物細無聲的效果，而且以培養“五育并舉”高素質人才為目標，其具有著重要的理論研究價值和實踐研究意義。

二、理論研究價值和實踐研究意義

（一）促進思政教育與專業人才教育的有機融合

其建設將思政教育與專業人才教育有機地結合起來，實現知識傳授與價值引領的統一。這有助于培養研究生在專業領域中的道德素養和人文精神，提高人才的綜合素質和社會責任感。

（二）推動課程思政建設的發展

結合我國當前繁榮發展的實際，構建《深度學習》課程思政案例，助力研究生對社會主義核心價值觀認同和踐行的培養。

（三）提升研究生人才培養的學術道德素養和激發創新精神

其建設將增強研究生遵守學術道德規范，樹立優良的學術風氣，培養人才嚴謹的學術道德素養。同時，激發研究生的創新精神和提升他們的科研創新實踐能力。

（四）培養研究生的家國情懷和拓寬國際視野

其建設將強化研究生的家國情懷，拓寬國際視野，有助于培養他們成為具有國際競爭力的優秀人才，為推動國家和社會的發展做出貢獻。

（五）強化實踐育人作用

其建設將強化實踐育人的作用，培養研究生在科研創新實踐中體驗和感悟思政元素，提高人才的科研實踐創新能力和創新精神。

（六）完善課程思政評價體系

其建設將建立完善的課程思政評價體系，對深度學習課程思政案例的教學效果進行科學評估，不斷改進和優化案例建設，培養高質量人工智能類人才。

三、課程思政案例建設的內容

通過對《深度學習》課程的教學單元內容和專業知識點進行全面深入的剖析，從人才培養目標和任務、家國精神、工匠精神、科研誠信、職業倫理道德、保護安全隱私等方面深入挖掘、提煉思政元素;構建課程思政案例資源庫，深度學習課程思政案例內容建設和設計如下。

（一）深度學習概述

1.專業知識點。深度學習的概念、發展歷程;深度學習的教學主要內容、應用領域。

2.思政主題。科學世界觀;科技報國情懷、創新意識和協作精神。

3.思政元素融入點。在深度學習基本概念單元中，通過介紹人工智能、機器學習與深度學習等基本概念，引導研究生正確認識三者之間的關系，樹立正確的世界觀。介紹我國在深度學習領域的創新成果和國際影響力，強調深度學習創新技術的社會價值和國家發展的重要性，培養他們的科技報國情懷和創新意識。同時，強調深度學習領域的開源、協作和共享精神，引導研究生理解團隊協作的重要性，培養他們的協作精神。

4.典型案例分析。傳統醫療與智慧醫療、傳統支付與指紋或刷臉支付之間的對比分析。百度的文心一言、阿里巴巴在圖像識別、疫情精準防空等領域的應用實例，以及我國政府對人工智能產業的支持和政策導向，引導研究生了解我國在人工智能領域的國際地位和發展潛力。

（二）Pytorch語言

1.專業知識點。Pytorch框架的特點、基本操作和編程技巧。

2.思政主題。創新意識、協作精神、科技倫理和社會責任。

3.思政元素融入點。在介紹Pytorch框架的特點時，強調其開源、易用、靈活的優勢，引導研究生理解創新的重要性和開放共享的精神。通過講解其基本操作和編程技巧，培養實踐能力和創新思維。同時，強調科技倫理和社會責任，引導研究生關注深度學習技術的道德和法律約束，培養他們的倫理道德素養和社會責任感。

4.典型案例分析。介紹Pytorch在深度學習領域的重要應用和突破，如新聞評論、目標檢測等領域，引導研究生了解Pytorch的強大功能和廣泛的應用前景。激發其創新意識和創業精神。引入一些科技倫理的案例，引導研究生討論深度學習技術的倫理問題和社會責任，培養他們的科技倫理素養和社會責任感。

（三）全連接神經網絡

1.專業知識點。全連接神經網絡的基本原理、搭建和實例。

2.思政主題?？茖W精神、探索精神和創新意識。

3.思政元素融入點。在講解全連接神經網絡的基本原理時，強調科學精神和探索精神的重要性，引導研究生樹立科學的世界觀和方法論。通過分析全連接神經網絡的搭建過程，引導研究生培養實踐能力和創新意識，激發他們的創新思維和探索精神。

4.典型案例分析。介紹全連接神經網絡在各個領域的重要應用和突破，如垃圾郵件分類、醫學圖像分類等，引導研究生了解全連接神經網絡的強大功能和廣泛的應用前景。

（四）深度卷積神經網絡

1.專業知識點。深度卷積神經網絡的基本原理、搭建和實例。

2.思政主題。創新精神、實踐能力、科技倫理和社會責任。

3.思政元素融入點。在講解深度卷積神經網絡的基本原理時，強調其創新性和實踐性，引導研究生培養創新意識和實踐能力。通過分析深度卷積神經網絡的搭建過程，引導研究生理解深度學習技術的倫理和社會責任，培養他們的科技倫理素養和社會責任感。

4.典型案例分析。介紹深度卷積神經網絡在各個領域的重要應用和突破，如圖像識別、煤矸石目標檢測、病變語義分割等，引導研究生了解深度卷積神經網絡的強大功能和廣泛的應用前景，激發研究生的創新意識和創業精神。

（五）循環神經網絡

1.專業知識點。循環神經網絡的基本原理、搭建和實例。

2.思政主題。邏輯思維、辯證思維、創新意識。

3.思政元素融入點。在講解循環神經網絡的基本原理時，通過長短時記憶網絡的講解，強調邏輯思維和辯證思維的重要性，引導研究生培養嚴謹的思維方式和辯證看待問題的能力。通過分析循環神經網絡的搭建過程，引導研究生培養實踐能力和創新意識，激發他們的創新思維和探索精神。

4.典型案例分析。介紹循環神經網絡在自然語言處理領域的應用，如機器翻譯、對話系統等，引導研究生了解循環神經網絡的強大功能和應用前景，激發研究生的探索精神和創新意識。

（六）生成對抗網絡

1.專業知識點。生成對抗網絡的基本原理、搭建和實例。

2.思政主題。批判性思維、求真務實、誠實守信。

3.思政元素融入點。在講解生成對抗網絡的基本原理時，通過生成門與判別門的講解，強調批判性思維和求真務實的重要性，引導研究生培養獨立思考和判斷的能力，不盲目跟從，要勇于質疑和挑戰權威。通過分析生成對抗網絡的搭建過程，引導研究生理解人工智能技術的復雜性和不確定性，培養他們的誠實守信的品質。

4.典型案例分析。介紹生成對抗網絡在醫學圖像生成等領域的應用，引導研究生了解生成對抗網絡的強大功能和應用前景，激發研究生的探索精神和創新意識。可以通過鑒別生成圖像的案例，引導研究生討論學術道德和科研誠信的重要性，培養他們的學術道德素養和科研誠信意識。

四、課程思政案例建設的思路

（一）找準思政元素與課程內容的契合點

在深度學習課程的教學內容中，深入挖掘與社會主義核心價值觀、愛國主義精神等思政元素相關的內容，找準契合點，確保思政教育與知識傳授的緊密結合。例如，在講解深度學習的基本原理時，可以引入我國在智慧醫療、人臉識別、指紋支付等人工智能領域的創新成果，激發研究生的民族自豪感和愛國情懷。

（二）采用多樣化的教學手段

通過采用多樣化的教學手段，如案例分析、小組討論、角色扮演等，讓研究生在參與中體驗、感悟思政元素與《深度學習》知識元素的有機融合。例如，在分析深度學習應用案例時，可以引導研究生探討科技倫理、人工智能的道德邊界等問題，培養他們的批判性思維和道德素養。

（三）強化教師的引導作用

教師作為課程思政案例建設的引導者和實施者，應具備較高的政治素養和課程思政能力。通過加強全國高校教師網絡培訓中心舉辦的課程思政教學能力等教師培訓、開展思政案例教學研討等活動，提高教師的思政意識和教學水平，確保思政教育與知識傳授的自然銜接。

（四）建立有效的評價機制

建立有效的評價機制是檢驗思政元素與《深度學習》知識元素融合效果的重要手段。通過綜合運用多種評價方法，如課堂觀察、研究生反饋、研究生參加高水平創新競賽獲獎等，對思政案例建設的實施效果進行全面評估，及時發現問題并改進教學方法。

（五）持續優化和更新案例資源庫

隨著深度學習技術的不斷發展，思政案例資源庫也應持續優化和更新。通過收集和整理最新的案例素材、教學經驗等資源，不斷豐富和完善思政案例資源庫，以滿足不同時期的教學需求。

五、課程思政案例建設的實施

（一）實施原則

避免思政元素與《深度學習》知識元素的簡單疊加或生搬硬套，而是通過案例設計、問題導向等教學方式，使研究生在學習專業知識的過程中自然而然地接觸、理解和認同思政理念。

通過精心設計的思政案例，使思政元素與專業知識相互促進、相互補充，從而達到提升教學效果和人才質量培養、增強研究生綜合素質的目的。

客觀有效地落實課程思政評價體系，建立課堂觀察、研究生反饋、研究生參加高水平創新競賽獲獎和發表高水平學術論文等科學、客觀的課程思政評價體系，對研究生的學習成果進行全面、準確的評價，以確保思政教育的有效性和針對性。

培養“五育并舉”高素質人才，以德育為先，智育為本，注重美育、體育和勞動教育的有機融合，全面提升研究生的綜合素質和創新能力。

（二）實施步驟

1.挖掘思政元素。深入剖析《深度學習》課程中的知識點，挖掘其中蘊含的思政元素，如智能制造、智慧醫療、智慧金融和國家安全等創新精神、團隊協作、誠信意識等。

2.設計思政案例。結合課程內容和研究生實際，設計具有時代性、典型性和啟發性的思政案例。例如，可以選取與國家安全、智慧交通、深度學習倫理等相關的深度學習應用案例，引導研究生在分析、解決問題的過程中增強國家意識和社會責任感。

3.融入教學過程。將思政案例有機融入課堂教學、實驗實踐、項目設計等各個環節，使研究生在學習專業知識的同時，自覺接受思政教育。

4.強化實踐體驗。鼓勵研究生參與深度學習相關的實踐項目、數學建模和人工智能等科技創新競賽，讓研究生在親身體驗中深化對思政理念的理解和認同。

5.完善評價體系。建立課堂觀察、研究生反饋、研究生參加高水平創新競賽獲獎和發表高水平學術論文等多維度、全過程的課程思政評價體系，將研究生的知識掌握、能力提升、價值塑造等方面納入評價范圍，確保思政教育的有效落地。

（三）實施保障

教師團隊建設。通過全國高校教師網絡培訓中心舉辦的課程思政教學能力和百度飛槳舉辦的深度學習等教師培訓，加強教師團隊的思政教育和專業培訓，提升教師的思政素養和教學能力，確保思政案例建設的順利實施。

教學資源支持。整合校內外優質教學資源，通過搭建本地服務器和百度云建設提供必要的硬件和軟件支持。

制度建設與激勵。建立健全相關制度和激勵機制，鼓勵教師積極參與思政案例建設，建立深度學習課程案例庫為思政案例，形成良好的教學氛圍和育人環境。

六、總結

在人工智能的時代背景下，我們在《深度學習》課程思政案例建設與人才培養的研究和實踐中，始終堅持將思政教育有機地融入到專業知識傳授中，力求實現專業技能培養與價值引領的和諧統一。通過深入挖掘課程中的思政元素，精心設計具有時代性、典型性和啟發性的教學案例，我們成功地將思政教育滲透到課堂教學的各個環節，使研究生在學習專業知識的同時，自覺接受思政教育，樹立正確的世界觀、人生觀和價值觀，培養新時代高質量的人工智能人才。展望未來，我們將繼續深化《深度學習》課程思政案例建設與人才質量的研究與實踐，不斷探索更加有效的思政教育教學方法，為培養“五育并舉”高素質人才的社會主義建設者和接班人貢獻智慧和力量。

[基金項目：黑龍江省研究生課程思政高質量建設項目（HLJYJSZLTSGC-

KCSZAL-2022-094）;2023年度黑龍江省教育科學規劃重點課題的階段性成果（項目編號：GJB1423086）;黑龍江省研究生精品課程《數據倉庫與數據挖掘》建設項目的階段性成果;2023年黑龍江科技大學教學研究項目（JY23-06）]

參考文獻：

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[2] 王興梅，趙一旭，戰歌.新工科背景下機器學習課程思政建設的研究與實踐[J].高教學刊，2022，8（05）：193-196.

[3] 葉青，劉長華.“新工科”背景下省屬高?！度斯ぶ悄芑A》課程思政建設探究[J].電腦知識與技術，2023，19（06）：18-21.

[4] 雷晶晶，魏林紅.基于swot分析的行業院校研究生課程思政建設路徑探索[J].中國民航飛行學院學報，2023，34（03）：29-32.

[5] 付楊雪.“互聯網+課程思政”教學模式構建探究[J].現代商貿工業，2023，44（12）：227-229.

[6] 楊揚.課程思政元素融入研究生學術規范課程教學的實踐與探索[J].高教學刊，2023，9（14）：35-38.

（作者單位：黑龍江科技大學 黑龍江哈爾濱 150022）

[作者簡介：高志軍，講師，博士，碩士生導師，研究方向：機器學習與計算機視覺;李懿，講師，碩士，研究方向：機器學習與數據分析。]（責編：賈偉）