財經院校人工智能基礎課程思政建設探索

摘 要：人工智能基礎課程在財經院校通識教育課程體系中占據重要地位，對于財經院校交叉學科建設以及復合型人才培養都具有重要意義。該文以浙江財經大學為例，通過分析人工智能基礎課程建設的現狀與存在的問題，基于思政元素融入、教學模式改革和教學效果評價等視角，提出人工智能基礎課程思政的建設路徑與策略，從而實現課程思政視域下知識傳授、能力培養、價值引領的教學目標。

關鍵詞：人工智能基礎;課程思政;建設路徑;財經院校;教學模式

中圖分類號：G641 文獻標志碼：A 文章編號：2096-000X（2024）27-0045-04

Abstract： The course of Fundamentals of Artificial Intelligence plays a crucial role in the general education curriculum of economics and finance schools， and is of great significance for the construction of interdisciplinary fields and the cultivation of compound talents. This paper takes Zhejiang University of Finance and Economics as an example， and analyzes the current situation and existing problems of the construction of the course of Fundamentals of Artificial Intelligence. Based on the perspectives of integrating ideological and political elements， reforming teaching modes， and evaluating teaching effects， the construction path and strategies of ideological and political education for the course of Fundamentals of Artificial Intelligence are proposed to achieve the objectives of knowledge impartation， ability cultivation， and value guidance from the view of ideological and political education.

Keywords： Fundamentals of Artificial Intelligence; curriculum ideology and politics; construction path; financial colleges and universities; teaching mode

2020年教育部印發了《高等學校課程思政建設指導綱要》，其中明確提出要全面推進課程思政建設，緊緊抓住課程建設主戰場和課堂教學主渠道，承擔好育人責任，使各類課程與思政課程同向同行，構建全員全程全方位育人大格局[1]。財經院校在專業設置上主要以經管類為主，而隨著人工智能技術的不斷發展，“人工智能+”交叉學科建設與復合型人才培養已受到財經類院校的高度重視。特別是我國發布的《新一代人工智能發展規劃》中已將推進人工智能在金融領域應用和發展作為國家戰略部署的重要內容[2-4]，這對于財經院校而言既是機遇更是挑戰。以浙江財經大學為例，為主動適應社會對于人工智能人才的新需求，積極探索“人工智能+經管”的復合型人才培養模式。2017年，學校積極申報并成功入選教育部“AI+智慧學習”共建人工智能學院項目試點學校19所本科高校之一。為進一步落實教育部“AI+智慧學習”共建人工智能學院項目的建設工作，學校成立了人工智能學院專家委員會與工作委員會。2020年學校獲批人工智能本科專業，有力地支持經濟學、財政學、工商管理、會計學、金融學、統計學和法學等專業學生人工智能應用能力的培養，為智能時代學校經管類優勢專業探索“人工智能+”的復合人才培養模式探索可行路徑。同時，也面向浙江省區域經濟發展需求，努力開展智慧政務、智慧商務、智慧金融、智慧財務等方面的科學研究和社會服務，積極促進學校經、管、文、法、理等多學科的融合創新，以及“人工智能+經濟”“人工智能+管理”等領域的跨學科交叉研究，并對學校“雙一流”建設形成有力支撐。

人工智能基礎作為介紹人工智能知識的導論性課程，對于培養學生學習人工智能類課程的興趣，提升學生人工智能素養都具有十分重要的作用[5]。人工智能基礎主要介紹人工智能的相關概念與理論，使學生掌握人工智能的基礎知識與應用技術，了解人工智能發展的前沿動態，為學生進一步學習和研究人工智能理論與應用奠定基礎[6-7]。因此，探索人工智能基礎課程思政的建設策略與途徑，對于財經院校開展交叉學科建設以及提升復合型人才培養質量都具有重要意義。本文通過介紹人工智能基礎課程建設的背景、現狀和路徑，為財經類院校人工智能基礎課程建設提供思路與方法。

一 人工智能基礎課程思政建設背景

（一） 德才兼備人才培養的需要

人工智能基礎課程在教學過程中通常注重理論方法的知識傳授，而忽視了對于學生的價值引導。因此，推進人工智能課程思政建設，把馬克思主義中國化的最新理論成果有機融入課程內容，通過改革課程教學模式與方法，堅定制度自信，提升職業素養，培育工匠精神，弘揚家國情懷，引導學生樹立中國特色社會主義核心價值觀，對于培養新時代德才兼備高素質專業人才具有重要意義。

（二） 應用復合型人才培養的需要

學科交叉融合是目前高等教育改革和各學科發展的大趨勢、突破點和創新點，財經院校主要以經濟、管理學科為主，應用型、復合型人才主要通過對學生的共性能力和專性能力的培養來實現。目前人工智能正引領著新一輪科技革命和產業變革，其在應用復合型人才培養過程中的重要性更加凸顯。因此，加強人工智能基礎課程教學對于財經院校實現應用復合型人才培養具有重要意義，能為學校經管類專業建設與學科發展注入強大的“人工智能”基因。

（三） 提升課程教學效果的需要

人工智能基礎課程內容以抽象的算法模型和理論方法為主，學生容易感到枯燥難懂，這在很大程度上影響了學生創新思維與實踐能力的培養。而如果能夠深入挖掘可有機融入課程教學的思政元素，運用啟發式、案例式、沉浸式等教學方式，發揮課程思政同向同行的協同效應，更易引發學生的情感共鳴，這對于增強課程教學的吸引力，激發學生的學習積極性，進而提升課程教學效果具有重要的實踐意義。

二 人工智能基礎課程建設現狀

人工智能基礎是浙江財經大學人工智能、軟件工程、信息管理與信息系統等專業的核心課程，同時也是面向全校招生的人工智能微專業的必修課程，此外還是大部分經管類專業的重要選修課程，課程每學年選課人數達400多人。通過人工智能基礎課程的學習，可以使學生了解人工智能的特點、主要研究領域、研究歷史及未來發展動向，把握人工智能技術的發展趨勢，熟悉人工智能前沿知識和研究熱點，掌握人工智能的基本概念、基本原理和基本方法，掌握基本創新方法，能夠針對創新點開展切實有效的理論和應用研究。此外，也可以培養學生的理論聯系實際能力和創新能力，使學生具備發現問題、提出問題、分析問題和解決問題的能力。但與此同時，人工智能基礎課程教學中也存在一些問題。首先是課程知識點枯燥難懂，學生通常缺少學習興趣，特別是經管類專業學生由于缺少前期知識積累，導致對算法理論和應用難以有深刻理解，這在很大程度上局限了學生計算思維和創新思維能力的培養;其次，目前的課程實踐主要基于分散知識點學習，實踐內容不成體系，導致學生雖能較好地完成課程實踐任務，但是在解決實際問題時卻面臨較大困難;最后，作為工科類專業課程，教學上以技術原理、理論方法等知識傳授為主，課程內容不具有與思政教育顯性和直接的關聯因素，導致在教學過程中對思政教育方面的關注度不夠。

因此，目前人工智能基礎在課程內容、教學模式、思政育人等方面難以完全滿足新形勢下學校人才培養的任務，需要在課程思政下結合知識傳授、能力培養、價值引領等目標，研究人工智能基礎課程思政的教學改革與實踐方法，以更好地實現財經院校應用型、復合型、創新型的人才培養目標。

三 人工智能基礎課程思政建設策略

（一） 課程思政建設特色

1 構建多元驅動的人工智能基礎課程內容體系

在知識傳授、能力培養、價值引領等多元視角下，通過深入挖掘人工智能基礎課程中的思政元素，如愛國精神、工匠精神、團隊精神及制度自信等，解決課程內容與思政元素的耦合性，更好地滿足新形勢下經濟社會發展對應用復合型人才培養提出的要求。

2 基于虛擬仿真平臺的課程思政教學方法

充分運用信息技術手段，采用“知識模塊化、實驗項目化”的實踐體系構建、“場景設計、問題導向”的教學案例設計，將課程思政融入到虛擬仿真實驗教學平臺，進一步豐富課程思政教學方法。

（二） 課程思政建設路徑

1 課程思政元素挖掘與創新融合

基于知識構建的模塊化教學、以問題為導向的實踐案例設計、由點到面的創新思維培養等手段與方法，從課程教學內容、信息資源、實踐和考核平臺等方面進行課程建設，構建課程內容體系，具體如圖1所示。

圍繞課程思政教學目標，從以下幾個方面開展課程思政建設。

1）培養憂患意識，激發愛國精神。堅持總體國家安全觀，是中國特色社會主義思想的重要內容。黨的十九大報告強調，統籌發展和安全，增強憂患意識，做到居安思危，是我們黨治國理政的一個重大原則。在介紹人工智能發展歷史及現狀時，通過融入上述思政元素，采用分析和對比國內外人工智能技術，并結合西方國家長期對我國實行的高科技技術封鎖，以及我國在打破西方技術壟斷方面的努力，培養學生的憂患意識，激發學生的愛國主義精神，在潤物無聲中培養學生的家國情懷。

2）弘揚工匠精神，培養專業能力。人工智能基礎中涉及大量的算法模型，課程教學中要求學生通過程序設計加以實現，如機器學習中的人工神經網絡模型，需要采用學習策略訓練模型才能較好地實現針對目標問題的非線性映射功能，而這要求學生在編程過程中不斷地調整和嘗試不同算法參數才能得到較好的輸出結果。在此過程中，使學生明白具備“精益求精、開拓創新”的匠心才是擁抱人工智能技術的正確姿態，進而弘揚新時代新國情下的工匠精神，培養學生的專業能力，只有這樣才能應對人工智能浪潮帶來的挑戰與機遇。

3）樹立團隊精神，提升職業素養。人工智能基礎中包含了“群智能算法”這一重要知識點，典型算法模型如粒子群算法，該算法通過模擬鳥群覓食過程中鳥群之間集體協作機理，實現針對復雜工程優化問題的求解，這其中就蘊含了群體智慧重要性的思政元素，進而引導學生樹立團隊精神。此外，目前課程相關實驗項目基本上都按照“知識點-練習題”形式設計，知識以碎片化形式展現，導致學生難以形成對知識點的深刻理解。對此，通過采用知識構建的模塊化教學方法和項目導向的實踐案例設計方式，培養學生分析和解決復雜工程問題的計算思維、創新素質。課程設計采用分組方式完成，小組成員間必須相互協作，緊密配合才能較好地完成相關項目。通過類似項目實踐，進一步培養學生的團隊精神，促進學生良好職業素養的形成。

4）堅定制度自信，增強政治定力。結合社會熱點和實際問題，精心設計課程思政教學案例，特別是全國人民眾志成城戰勝疫情，在這個特殊背景下發生的實際問題為課程教學提供了許多很好的思政素材。例如，針對人工智能基礎中“智能計算”知識點，設計了突發公共衛生事件下的應急物資調度案例。通過介紹實際案例，使學生充分了解疫情期間存在的實際問題，激發學生的學習興趣，加深學生對于“智能計算”的理解，同時也使學生深刻認識疫情期間一線醫護人員所面臨的實際困難和挑戰，充分認識中國特色社會主義制度在疫情防控中體現出的巨大優勢，喚起學生對制度自信的情感共鳴，進一步增強政治定力。

2 課程思政驅動下教學模式改革

在知識層面、教學層面和思政層面的多元目標驅動下，采用啟發式教學、案例教學和情景互動教學等方式，逐層分析問題背后存在的核心技術，以及和人工智能基礎理論與方法的關聯性，采用“問題分析-本質查找-思政教育”的課程教學模式，最終實現學生愛國精神、工匠精神、團隊精神及制度自信等方面的培養，具體改革方案如圖2所示。

1）基于“虛實結合、以虛補實”的互動式情景教學模式。科學運用信息技術和可視化方法，真實再現疫情防控期間的復工復產決策、醫療應急物資調度等應用場景，在虛擬仿真中實現互動情景教學，寓教于樂，使學生更易理解和掌握問題特點及建模方法。

2）基于“場景設計、問題導向”的思政案例教學方式。引入疫情防控期間的實際案例，使學生充分了解企業運營和應急物資調度存在的實際問題，通過案例引發學生思考，提高學生參與課程教學的積極性，激發學生對算法知識點的學習興趣，加深學生對于算法模型應用方法的理解，充分挖掘案例背后的思政元素，培養學生的愛國精神和家國情懷。

3）基于“知識模塊化、實驗項目化”的實踐體系構建。人工智能基礎課程包含大量算法知識點，目前相關實驗項目基本上都按照“知識點-練習題”形式設計，知識以碎片化形式展現，導致學生難以形成對知識點的深刻理解。通過采用知識構建的模塊化教學、實驗項目導向、思政元素融入的實踐設計方式，并以小組方式完成項目，有助于培養學生團結、協作、包容等能力，提升學生的職業素養。

3 課程思政教學效果評價

有關課程思政教學效果的評價一直是教學研究關注的重要方面[8]。人工智能基礎課程長期基于校內Blackboard教學平臺開展教學活動，因此可以方便獲取學生學習活動相關數據。在此基礎上，采用數據包絡分析方法[9]，構建課程教學的投入和產出指標體系，進而實現針對課程思政教學的績效評價，形成有效的反饋機制以提升課程改革與實踐的科學性和指向性。其中指標體系的構建在綜合考慮了知識傳授、能力培養、價值引領等不同層面任務指標基礎上，參考了教育部《普通高等學校本科教學工作合格評估指標體系》[10]。具體而言，采用的投入指標包括選課學生人數、課程學時數、教學經費投入、實踐教學所需硬件設備數等，產出指標則包括平均學評教分數、課程平均績點、思政案例數等。

基于上述建設路徑，實現人工智能基礎課程的思政元素融入、教學模式改革和教學效果評價，從而有效提升財經院校人工智能基礎課程思政的建設成效。

四 結束語

人工智能基礎是財經院校通識教育課程體系的重要組成部分，開展課程思政視域下人工智能基礎課程建設對于提升課程教學效果，激發學生學習興趣具有重要作用。本文從思政元素融入、教學模式改革和教學效果評價等角度出發，提出了人工智能基礎課程思政的建設路徑與策略，有助于實現知識傳授、能力培養、價值引領等課程教學目標的有機統一，同時也為財經院校人工智能類課程開展課程思政建設提供思路與方法。

參考文獻：

[1] 龔一鳴.課程思政的知與行[J].中國大學教學，2021（5）：77-84.

[2] 劉辰.國務院印發《新一代人工智能發展規劃》：構筑我國人工智能發展先發優勢[J].中國科技產業，2017（8）：78-79.

[3] 林劍，石向榮，謝鳳華.智能計算虛擬仿真實驗教學平臺建設與實踐[J].高教學刊，2021，7（18）：71-74.

[4] 王方石，劉磊.通用的人工智能基礎課程教學探索與實踐[J].計算機教育，2021（10）：15-18.

[5] 張繼，劉鎖蘭，畢卉，等.地方高校本科一流課程建設探索——以人工智能基礎教學改革為例[J].軟件導刊，2022，21（7）：126-129.

[6] 孫玉昕，徐迪迪，章瑾.人工智能導論課程思政建設實踐探索與研究[J].電腦知識與技術，2022，18（27）：142-144.

[7] 王萬良.人工智能導論[M].北京：高等教育出版社，2017：131-133.

[8] 趙靜，陳禎，王占娣，等.課程思政理念下生物化學課程教學及考核評價體系構建[J].高教學刊，2022，8（28）：107-109.

[9] 李維驍.基于DEA方法以學習成果為導向的教學成果評價研究[J].教育現代化，2020，7（23）：114-117.

[10] 教育部.教育部關于印發《普通高等學校本科教育教學審核評估實施方案（2021—2025年）》的通知[J].中華人民共和國教育部公報，2021（4）：2-15.

基金項目：浙江省第一批省級課程思政教學項目“課程思政視域下《人工智能基礎》教學改革與實踐”（浙教函〔2021〕47號）;浙江省自然科學基金項目“產品傷害危機情境下基于社群營銷的企業服務補救對顧客寬恕的影響機理研究”（LY22G020009）

第一作者簡介：林劍（1983-），男，漢族，浙江溫州人，博士，教授，博士研究生導師，研究生院副院長。研究方向為智能計算，調度優化。