多措并舉破解電氣工程專業本科生跨學科學習難題

摘" 要：該文針對電氣工程專業本科跨學科教學面臨的教學內容選擇困難、學生跨學科壁壘強、實踐能力提升難和負面情緒影響大等問題，提出思政引領、教研結合、教學相長的特色教改方法，并以華南理工大學人工智能課程為例進行詳細介紹。連續兩學年學生課程考核成績對比、匿名問卷調研結果分析和督導機構評價表明，采用所提教改方法可直擊學生跨學科學習關切，破解跨學科學習難題，持續提升課程目標達成度。

關鍵詞：思政引領;教研結合;教學相長;跨學科課程;人工智能

中圖分類號：G642" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2096-000X（2025）05-0001-07

Abstract： This paper proposes a special teaching reform method combining ideological education， scientific research supervision， and mutually benefits with teaching and learning， to address the problems encounteredinthe interdisciplinary education of electrical engineering， such as the difficulties in selecting teaching contents， strong interdisciplinary barriers for students， difficulty in improving practical ability， and strong negative emotions of students. We takethe course Artificial Intelligence in South China University of Technology as an example to illustrate details of the method. The comparison of students' examination results in two continuous academic years， the analysis of anonymous questionnaire and the evaluation of supervisory institutions show that the proposed method can directly address the students' concerns in theinterdisciplinary learning， solve the interdisciplinary learning difficulties and continuously improve the achievement of course objectives.

Keywords： ideological and political guidance; combination of teaching and research; mutuallybenefitswith teaching and research; interdisciplinary course; Artificial Intelligence

能源革命、“雙碳”戰略以及新型電力系統構建將使電力能源系統發生系統性變革，其實現需要大量數字化、智能化人才[1-2]。為此，教育部指出，圍繞“雙碳”目標，需調整高等教育人才培養目標，修訂培養方案，優化課程體系和教學內容，加強互聯網、人工智能等賦能技術與專業教學緊密結合[3]。

在此背景下，華南理工大學電氣工程及其自動化專業按照教育部新工科“金課”建設的“兩性一度”要求[4]，結合本校“三創型”人才培養定位和本學院學科特色[5]，于2019年起開設了人工智能跨學科課程。2021年，課程基于設計思維理論完成了從零到一的建設，在跨學科人才培養方面取得了初步成效[6]，獲得了省級一流課程認定。

目前，課程培養的學生對人工智能領域有基本認識，可完成課程設計任務，能夠結合行業變革需求進一步學習相關知識、開展簡單的科學研究工作。但是，與“把握人工智能未來發展趨勢;融會貫通算法設計思想，提出適應現實場景的復雜算法，利用信息化技術和編程方法解決實際專業問題;從算法中認識未知世界、悟道人生哲學”的高階課程目標尚有距離，課程質量仍有進一步提升空間。

為對課程開展針對性持續改進，課程團隊通過問卷、訪談、分析求證等形式，對電氣工程專業本科生跨學科學習面臨的困難和挑戰進行了充分調研，總結出以下幾點阻礙課程目標達成的瓶頸。

第一，電氣工程專業關聯的信息學科課程較少，要達成本課程高階目標，課程內容需兼具基礎性、交叉性、前沿性、高階性，教學內容選擇與組織困難。

第二，人工智能理論專業壁壘強，電氣工程學生存在跨學科語言壁壘，理解力偏低制約學習收獲提高。

第三，人工智能學習重技術實操，電氣工程學生編程能力弱，有限學時內提升實踐能力困難。

第四，高階目標導致課程學習和實踐強度大，學生易產生焦慮、自我效能感差等負面情緒，影響學習質量。

針對上述問題，已有教改研究提出了部分解決方案。例如趙彪等[7]提出了教研相融和翻轉課堂的改革措施，解決新工科課程教學難點;孫秋野等[8]、肖華鋒等[9]提出思政融合改革方案，通過思想教育和精神塑造引導學生樹立遠大理想，學好課程內容;叢浩熹等[10]提出“先實驗后理論”的教學方法，幫助學生掌握電工技術基礎知識。然而，以上解決方案均針對本學科課程建設遇到的瓶頸，與跨學科課程建設遇到的問題存在差異，其中最重要的是跨學科課程在目標制定、內容選擇、課程安排等方面均受限于課程在本學科專業整體中的定位，表現為前續后繼課程少、可依托資源少、學生強化訓練不足等現實條件限制。另一方面，在跨學科課程教改領域，“大數據技術與應用”[11]和“人工智能理論及應用”[12]等提出了具體的課程建設措施，但在學生跨學科學習的具體困難方面，還缺少有針對性的方案。

綜上所述，盡管電氣工程基礎和專業課領域有豐富的教學改革成效，其方法直接應用于本類課程有一定局限性。類似地，直接借鑒自動化及計算機學科課程的教改經驗[13-15]，也會存在水土不服的問題。為此，本文針對上述四個難題，以跨學科課程高階目標達成為導向，有針對性地提出思政引領、教研結合、教學相長的特色教改路線，在理論教學、實踐訓練、線上學習和考核方法等方面采取一系列改革措施，解決上述問題。

2022—2023學年，課程團隊對課程進行持續改革，多項數據表明，本文所提教改方法可有效破除本科生跨學科學習難題，大幅提高學生學習收獲。

一" 多措并舉特色改革

（一）" 整體思路

整體改革思路如圖1所示。首先，明確課程目標、資源條件和實施約束，分析可采用的改革手段;然后，針對前文提出的四類困難，基于設計思維，以學生為中心進行多要素、全方位的教學設計;進一步，將各類手段進行聚焦，形成思政引領、教研結合、教學相長的特色改革體系;最后，通過多樣化評價進行驗證。

（二）" 針對性措施設計

針對困難1，首先加強思政引領，采用理念主義方法構建人工智能知識整體體系，綱舉目張，讓學生有大局觀和系統觀，強化學習基礎;在講授基礎知識之前，先講授人工智能哲學內涵與方法論，將學科發展史、思想史、算法思維與方法貫穿整個教學過程，增強課程前沿性和高階性。其次，教研結合，在進階知識點和人工智能實踐案例環節融入實際電氣工程科研內容，使學生了解人工智能與電氣工程的關聯，增強學習內容的交叉性和前沿性。

針對困難2，首先教研結合，結合電氣工程專業實踐，構建跨學科知識到本專業科研之間的映射關系，通過與本專業術語結合提高對人工智能術語的理解力。其次，教學相長，在教的環節安排多位不同風格的教師，以多樣化語言覆蓋不同學生的語言習慣;在學的環節安排同伴教學，通過學生之間互講互學，用同齡人的語言幫助學生理解。

針對困難3，首先教研結合，以項目制考核為手段，讓學生提前接觸人工智能在本專業基礎科研工作中的作用，幫助學生從思想上認識到實踐訓練的重要性;同時運用實際科研研發的軟件工具和抽象案例數據，降低跨學科實踐的門檻。其次，教學相長，在教的環節安排有科研經驗的研究生助教進行答疑，全天候在線，及時提供指導;在學的環節提供往屆學長的優秀案例及答辯視頻作為榜樣，供學生參考借鑒。

針對困難4，首先思政引領，深挖人工智能理論背后的哲學思想，將思政元素融入課堂教學，引導學生樹立正確三觀，建立探索與創新的自信和勇氣。其次，教學相長，在學的環節通過團隊學習實踐，增強學生挫敗時的社會支援，增強信心。

（三）" 思政引領，改革全過程教學內容

思政引領的最終目標是達成課程高階目標中“把握人工智能未來發展趨勢;從算法中認識未知世界、悟道人生哲學”這兩點，同時破除第1和第4類困難。為此，課程在常規人工智能微觀知識傳授基礎上，增加了宏觀層面的授課內容，同時在微觀知識點處挖掘算法背后的人生哲學，如圖2所示。

首先，在課程初始階段介紹關于人工智能的宏觀知識，包括人工智能的科學史、思想史、發展史，從認識世界和改造世界的角度整理出人工智能知識整體體系，涵蓋人工智能的基本框架、發展脈絡及其體現的哲學內涵，讓學生具備大時空觀和大視野體系，能夠理解人工智能思想的發展和技術進步源于底層對思維、方法、模型等認知的不斷深入，從而理解智能時代的演變趨勢。

其次，在教授人工智能知識點時，融入人生哲學，以“數學證明式思政”方式編排教學內容。具體地，將人工智能基礎知識分為搜索與優化、知識工程、規劃、決策和學習五方面內容。針對每一項基礎知識，對人工智能算法進行方法論抽象，并與人生過程結合，形成反映人生哲學的思政點。例如在講解“貪婪最佳優先搜索”時，首先從路徑搜索的完備性和局限性角度，證明短期目標容易陷入局部最優這一數學現象，然后印證樹立遠大目標與理想的重要性;在講解“強化學習探索”的內容時，將探索率的作用進行重點闡述，然后以未知空間探索的期望效益數學證明為論據，告誡學生把人生看成一次強化學習過程，年輕時要積極探索、積極行動，多嘗試新領域。

通過思政引領，引導學生領悟算法蘊含的哲學思想和方法論，正確認識學習新知識、探索新路徑時可能遭遇的挫敗，使學生在學習迷茫時，能關聯課程所學，建立自信與勇氣，邁出舒適圈。

（四）" 教研結合，創造知行合一的教學過程

教研結合的最終目標是達成課程高階目標中的“融會貫通算法設計思想，提出適應現實場景的復雜算法，利用信息化技術和編程方法解決實際專業問題”，同時破除前3類困難。為此，利用科研成果為人工智能教學提供授課基礎，同時培養學生把人工智能知識應用于科研，形成雙向支撐。具體從如下三方面進行教研結合。

1" 科研成果融入教學內容

首先，總結多年科研成果，形成綜述性成果融入人工智能相關教學內容中。例如把對多年強化學習的研究經驗整合起來，提出通用強化學習模型，并設置“強化學習基礎”和“強化學習進階”兩次課程，在教材闡述的基礎強化學習課程之上，抽象出更有泛化能力的進階知識模型，使學生能夠舉一反三。

其次，整理多年科研項目，形成體系化專題，使學生能了解科研領域的最新應用。例如把搜索與優化、知識工程、決策等人工智能技術在狀態估計、事故處理、計劃編排等電力系統應用的經歷進行整合，形成電力系統應用專題;把多個與人工智能相關的電力系統軟件研發項目進行抽象，形成分布式軟件開發專題;把深度學習在醫療健康領域的應用研究進行整合，形成醫療健康領域的應用專題。通過在整體架構、理論知識之后補充專題應用，以案例的形式使學生更易將所學知識應用于專業問題。

2" 基于科研內容設計人工智能項目制課題

項目制課題均來源于實際科研內容的抽象，課題具有實際應用意義。例如2021—2023兩學年的項目制課題內容均抽象自實際科研項目，見表1。

3" 科研工具作為課程資源

將科研過程中研發的計算軟件和科研工具提供給教學，輔助學生完成課程學習。例如教學團隊自研三款與教學緊密相關的實踐工具，其中大型電力系統仿真軟件用于降低學生開展機器學習需使用海量數據樣本的門檻;新型電力系統規劃運行多業務數智一體化平臺為學生開展數據和業務分析提供便捷工具;分布式大型軟件設計與輔助開發系統可提高學生編程實踐和團隊管理效率。三款軟件的應用從總體上降低了學生動手實踐的門檻。

（五）" 教學相長，社團互助克服理解障礙

教學相長分為教環節中教學團隊與學生間的互動和學環節中學生同伴間的互動，其最終目標是綜合達成課程高階目標，同時破除后3類困難。

在教的環節，首先安排不同風格的教師來為學生授課，學生可以體驗不同老師的教授風格和語言習慣，對相通的教學內容可以從不同側面加以理解。其次，安排多名具有科研實踐經驗的助教，為學生提供全天候的答疑，由于助教年齡與學生更為接近，相互之間更易建立信任，能幫助學生更好解決問題。目前，課程已組建“教師團隊+教輔+助教團隊”的教學大團隊，共有教師4名，教輔1名，助教7名，為教的環節提供人力資源基礎。

在學的環節，教學相長體現為同伴教學，通過同伴教學，互講互學，相互合作，用同齡人的語言來幫助自身理解。首先，同學需要在學懂人工智能知識點后，自行錄制講解對該知識點的理解，形成微視頻;這一過程通過“學習輸入—講授輸出”的閉環，加深同學對該知識點理解，提高知識留存率。其次，同學之間需要互相學習彼此錄制的知識點微視頻，并進行評價。這一過程通過同齡人不同的語言視角反復“強化”，幫助學生理解知識點。最后，在考核中，采用團隊協作模式，通過團隊之間相互幫扶，形成集體智慧，從“學徒”“聯邦”學習實踐中切實體會到團隊的力量。目前，學的環節已形成同伴教學網站，積累了370個約2 600分鐘微視頻，線上交流累計評論和彈幕數超8 000，形成了良好的教學相長氛圍。

（六）" 多樣化評價，以強化學習模式持續改進

為評價本課程教學改革措施是否有效解決了學生跨學科學習困難、課程高階目標是否達成，課程設置了如下多樣化評價方式。

1" 課程考核

課程考核由學生自制知識點微視頻、微視頻互評、項目課題與答辯和平時成績四部分組成。通過將課程考題和評分方法標準化，可通過連續兩年的學生考核情況看出學生跨學科學習情況是否改進，例如學生是否掌握知識點，是否能把知識點應用于實際，是否能舉一反三等。

2" 匿名問卷調研

匿名問卷是調研學生對本課程評價的有效方法，其中匿名的意義在于讓學生可以暢所欲言，不受任何約束。通過匿名問卷，主要了解學生對本課程的期待以及通過該課程的學習感受，反映出課程目標的達成情況。

3" 督導機構評價

督導機構評價是校內外多方渠道的綜合評價。通過該評價，可了解到來自社會對本課程改革措施的認可程度。

基于上述多樣化評價方式，可進一步形成課程持續改進模式，如圖3所示。該模式針對學生跨學科學習的四個困難，首先進行多措并舉的特色改革，然后通過多樣化評價獲得改革措施的實施效果，之后基于實施效果形成反饋，調整改革措施，使課程持續改進，最終解決學生跨學科學習的四個困難。

二" 多維度透視改革成效

2022—2023學年，課程采用上述教學改革措施進行持續改革。下面將該學年授課后教學數據與2021—2022學年授課后以及該學年授課前相關數據進行對比，分析教學改革取得的成效。

（一）" 連續兩個學年課程考核成績分析

2022—2023學年課程考核成績情況如圖4所示。在這兩個學年中，微視頻知識點與項目課題內容基本相同。通過對兩學年成績分析，可在考核內容基本一致的情況下，獲取教學改革后學生成績的變化趨勢。

可以看出，知識點微視頻成績、項目課題成績、總成績的平均分均得到了提升，說明在考核內容不變的情況下，得益于教學改革措施的實行，學生對考核內容的興趣和投入增加，學生學習效果提高。從成績分布可以看出，相比上一學年度，2022—2023學年三個成績分布均整體右移，這說明教學改革取得了整體成效，該學年平均分更高并非由于高分同學較多而拉分，而是因為學生整體成績變好。

（二）" 匿名問卷分析

以下對2022—2023學年課程開始前（簡稱“問卷q1”）和課程完結后（簡稱“問卷q2”）以及2021—2022學年課程完結后（簡稱“問卷q3”）三次匿名問卷調查進行分析。

1" 問卷設計

三次問卷針對課程改革是否解決學生跨學科學習困難及課程目標是否達成進行設計。由于三次問卷設計題目有所差異，在進行相關數據分析時，需要對問題進行分類，以反映對學生跨學科學習困難的評價情況。其中，表2反映了學生跨學科學習困難與題目選項的對應關系。表3反映了課程目標達成情況與題目選項的對應關系。

2" 數據處理方法

為了方便量化對比不同問卷結果，為問卷選項進行加權賦分。對于四個選項的問題，正向設置的問題，采用“非常符合/滿意”為10分、“符合/滿意”為8分、“有點符合/比較滿意”為6分、“不符合/滿意”為0分;反向設置的問題，采用“非常符合/滿意”為0分、“符合/滿意”為6分、“有點符合/滿意”為8分、“不符合/滿意”為10分。對于三個選項的問題，“是”為10分、“一般”為6分、“否”為2分。對于五個選項的問題，“非常符合”為10分、“符合”為8分、“一般符合”為6分、“有點符合”為4分、“不符合”為0分。之后，求取選項加權平均分作為最后評分，權值為選擇該選項的人數占比。經過科學處理，相關問卷數據可用于對比分析。

3" 結果分析

通過對比問卷q1和問卷q2中學生對本門課程的評價，可分析跨學科學習困難是否得到有效解決，審視預期課程目標是否達成。同時，通過對比問卷q2和問卷q3的數據，可分析課程持續建設效果，驗證所提教學改革的成效。下面是具體結果及分析。

1）改革前后跨學科困難解決效果分析。問卷q1第4題和問卷q2第3題分別反映了開課前學生對課程的期待和開課后學生的評價。兩題目部分選項內容不同，為公平分析，僅保留類似選項，選出15項數據進行對比，如圖5所示。

由圖5可知，采取本文所提教學改革措施后，整體上學生面臨的教學內容選擇困難、跨學科壁壘強、實踐能力提升難和負面情緒影響大四類困難均得到有效解決。15項改革措施中有12項改革的學生評價超出預期，占全部改革措施的80%，課程實施成效超出學生預期。在解決跨學科壁壘、實踐能力提升、疏導負面情緒影響等方面，學生實際評價與預期相比分別高出4.77%、5.07%和5.88%，說明改革措施有效針對了學生關切。

2）與其他課程相比跨學科困難解決優勢分析。對比問卷q1第3題和問卷q2第3題，可對本課程與其他課程進行優勢比較，以說明本課程在解決跨學科學習困難方面具有優勢，如圖6所示。

由圖6可知，本課程相比其他課程，四個跨學科學習困難得到了有效解決。其中，在“教學內容選擇困難”方面提升了40.73%;在“跨學科壁壘強”方面提升了38.24%;在“實踐能力提升難”方面提升了21.49%;在“負面情緒影響大”方面提升了32.91%。幾項數據凸顯本課程相比其他課程在解決跨學科學習困難方面的明顯優勢。

3）改革前后課程目標達成分析。對比問卷q1第6、7題和問卷q2第5、6題，分析改革前后課程目標達成情況。兩套題目部分選項內容不一樣，為公平分析，僅保留類似選項，選出16項數據進行對比分析，如圖7所示。

由圖7可知，采取改革措施后，學生課后整體上知識、能力、素質達成情況均超出預期，實際評價較預期分別上升6.61%、4.64%、8.62%。進一步分析每一個具體目標成效，16項具體目標中，除了O22“提高解決問題的能力”在授課前后預期與評價相近外，其余15項目標評價均超預期，說明課程改革措施成效明顯，學生認為自己的能力有了較大提高，課程預期目標達成。

4）解決跨學科困難的持續改進情況分析。對比問卷q3第8、11、13、17、18、19、24、26題和問卷q2第3題，根據表3的對應關系，算出課程實施對學生四項跨學科學習困難解決情況的平均成效評價，如圖8所示。

如圖8可知，采取本文所提改革措施后，課程在解決學生面臨的四項跨學科學習困難方面效果均比前一學年更好。即使課程在2021年度已取得省級一流課程，各方面評價已較高，但在2022—2023學年，四類問題解決的評價依然得到大幅提升，分別提升了6.78%、9.48%、8.59%、5.82%。上述數據說明，2022—2023學年教學改革措施成效明顯，課程質量進一步得到提高，課程持續改進獲得成功。

5）課程目標達成的持續改進情況分析。對比問卷q3第32題和問卷q2第5、6題，分析課程目標達成的持續改進情況。由于題目的部分選項內容不同，為公平分析，僅保留類似的選項，最終選出17項目標進行對比，如圖9所示。

由圖9可以看出，改革后課程知識、能力和素質目標均有明顯提升，分別提高7.34%、10.55%、10.97%。進一步分析每一具體目標成效，17項目標的評分均有所提高，說明采取課程改革措施后，學生各項能力有了進一步提升，課程相比獲得省一流課程時又有了進一步持續改進。

（三）" 督導機構評價分析

為支持課程持續改進，課程在獲得2021年廣東省一流本科課程認定后，在2022—2023學年又進一步獲得了校級本科生教研教改項目、本科課程思政示范課程建設項目以及粵港澳大灣區高校在線開放課程聯盟項目的支持。目前，以本課程為核心，課程團隊成立了廣東省“電氣+信息”跨學科課程教研室，是省內第一個跨學科虛擬教研室，同時獲省本科高校教學質量與教學改革工程建設項目支持。多項支持表明，課程得到了第三方督導機構的廣泛認可。

三" 結束語

本文以華南理工大學人工智能課程為例，介紹了綜合思政引領、教研結合、教學相長多項舉措破除電氣工程本科生跨學科學習面臨的四項瓶頸，最終實現課程目標持續達成的方法。在進行具體課程改革時，可進一步明確課程目標、資源條件和實施約束，形成特色改革體系，并通過多樣化評價進行驗證。本文中人工智能課程改革案例連續兩學年學生課程考核成績對比、匿名問卷調研結果和督導機構評價支持表明，采用的教改方法可直擊學生跨學科學習關切，破除跨學科難題，實現課程目標持續達成提升。

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第一作者簡介：張俊勃（1986-），男，漢族，重慶人，博士，教授，院長助理，中國南方電網-華南理工大學電網智慧運行聯合研究院副院長，博士研究生導師。研究方向為電力系統及其自動化與人工智能、軟件工程的交叉學研產。