Seminar教學方法在人工智能課程教學中的應用研究

劉雅雅 楊睿涵

[摘 要] 隨著新一輪人工智能產業化研究熱潮的到來，教育領域對于人工智能課程教學方法的研究與日俱增。超星泛雅等網絡教學平臺的搭建與應用為高校人工智能課程的線上開展提供了系統工具支持。在分析超星泛雅平臺特征的前提下，討論Seminar教學方法在人工智能課程教學過程中的具體應用辦法，提出了人工智能Seminar研究課題選題的三項準則，致力于促進先進教學方法在高校人工智能課程中的靈活應用，提高人工智能課程的教學質量。

[關鍵詞] 人工智能; Seminar教學法;超星平臺

[基金項目] 2020年度國家自然科學基金委員會“基于區間二型模糊集的詞計算及決策方法研究”（62006154）（執行年度：2021/01-2023/12）;2020年度上海市教育委員會上海高校青年教師培養資助計劃“課程思政改革要求下‘數據庫基礎在線教學方案設計”

[作者簡介] 劉雅雅（1989—），女，安徽淮北人，博士，上海理工大學管理學院信息管理與信息系統系講師，主要從事智能信息處理研究;楊睿涵（2001—），女，江蘇泰州人，上海理工大學管理學院會計系本科生，研究方向為智能信息處理。

[中圖分類號] G642.0? ? [文獻標識碼] A? ? [文章編號] 1674-9324（2021）08-0128-04? ? ? [收稿日期] 2020-10-20

一、引言

近年來，人工智能相關技術在經濟、政治、文化、生活等領域蓬勃發展[1，2]。現有人工智能技術在為人民日常生活提供便利的同時，也為教育行業帶來了前所未有的挑戰。這是由于人工智能的研究范疇非常寬泛，它所涵蓋的知識體系龐大，相關技術更新周期短，技術革新速度比以往任何時代更快速，這也就意味著相關教育教學配套方案必須及時更新。

在深度學習技術的驅動下，當代的人工智能比基于傳統機器學習，以及基于人工設立規則的人工智能在諸多領域能夠取得更好的效果;因此，企業對于人工智能的產業化投入空前龐大。在教育領域，為了滿足當代社會對于人工智能領域人才的需求，教育工作者需要及時、持續完善教育模式，發展與革新教學方法，調整教學方案;學校需要在保障與完善軟硬件配套教學設施的同時，加強人工智能師資隊伍建設，使得所培養的人才能夠契合市場對于人工智能領域人才的實際需求。目前國內關于人工智能教學方法的探討方興未艾[3-5]。在人工智能的研究熱潮推動下，我國開設人工智能相關專業的高校不斷增加，目前實力強勁的學校主要包括清華大學、北京大學、浙江大學、上海交大、南京大學、復旦大學和哈工大等。

2020年新型冠狀病毒的肆虐無疑對于中國的教育市場帶來了一場智能教學技術沖擊。為了不影響學生的學習進程，許多高校緊急調整教學策略與方案，應用了超星、雨課堂等一系列新的智能教學平臺。經歷了半年的摸索，師資隊伍從疫情初期懵懵懂懂、在尚未做好充分準備的情況下摸著石頭過河，逐漸變得有的放矢、游刃有余。在這個過程中，學生逐漸適應了網絡平臺的學習方式，教師也總結了許多行之有效的網絡教學經驗。通過實際教學發現，許多先進的教學方法，例如Seminar教學法在網絡教學方面能夠取得良好的成效。那么，將現有的教師在網絡教學過程中所取得的經驗、方法進行整理與分析，將其融入即將開設的人工智能課程教學過程中去，以先進的智能教學技術驅動人工智能教學方案的落實，將為人工智能課程進一步順利、有效開展提供借鑒。

二、人工智能課程特征分析

根據學生層次的不同，研究生、本科生進行人工智能課程學習的學習內容有所區別。本科生人工智能課程的教學內容“寬而粗”，側重于基礎概念知識的介紹，對于應用方法只是進行比較初步的普及。研究生人工智能課程的教學內容“窄而精”，偏向于具體的知識點，在夯實理論基礎的前提下，側重于對具體應用方法以及科學研究方法的介紹。依據教學重點的不同，教師在教材的選擇過程中應注意識別教材的難度與深度。

2019年，上海理工大學人工智能專業獲批新增備案本科專業。自2020年秋季，上海理工大學管理學院開設了人工智能本科課程，目前主要由信息管理與信息系統系教師承擔教學工作。為保障教學工作的順利開展，學院成立了人工智能專業的教學團隊，定期對人工智能課程的教學思路、策略進行討論，對教學內容進行商榷。結合教育對象的特征，該教學團隊選擇了由樊重俊老師主編，管理學院教師施柏州、尹裴、劉臣等參與編著的教材《人工智能基礎與應用》。

前面已經提到過，人工智能本科課程的特征是內容寬泛而基礎。結合現有的知識積累，我們認為人工智能本科課程教學內容應包含人工智能發展現狀與趨勢、知識與知識表示、自動推理與專家系統、搜索算法與智能計算、機器學習、計算機視覺、自然語言處理與語音處理、機器人等。鑒于上海理工大學管理學院將獨立開設計算及視覺、自然語言處理、機器人本科課程，這三門課在人工智能課程中的教學比重有所減輕，僅做簡要介紹。在具體教授每一門課之前，教師需要應用思維導圖幫助梳理各零散章節之間的關聯關系，從而在內容寬泛的前提下幫助學生把握學習脈絡。此外，考慮到人工智能課程具有非常典型的與時俱進特征，在教學過程中應時刻了解人工智能的發展動態，將最新技術研究及應用成果的發展動態帶進課堂，從而提升學生的學習興趣，引導學生形成學以致用的思維習慣。

三、超星平臺網絡教學特征分析

本文中所提到的超星平臺，指的是超星泛雅網絡教學平臺。它的特征是克服了傳統“面授”教學的局限，能夠幫助實現個性化、因材施教的教學管理模式，使得學生和教師跨時間、跨地域的互動交流成為可能。在具體的教學過程中，教師通常通過事先布置任務點的形式進行課堂教學。任務點包括課堂測評習題、觀看事先錄好的教學視頻等。教師可以設置教學視頻的開放時間，系統能夠對學生觀看視頻的實際時長做出統計。那么，利用超星平臺提供的數據，教師很容易判斷哪些內容學生理解起來比較困難，哪些內容學生沒有興趣或者過于簡單。一般來說，觀看時長與視頻時長相同或接近，代表教學內容簡單，學生理解起來沒有難度;觀看時長是視頻長度的1.5～2倍，代表學生需要通過反復觀看，才能夠理解視頻中的教學內容。在此基礎上，教師可以通過適當調整課程難度，幫助學生實現更有效率的學習。此外，通過應用超星平臺的自動統計功能，教師可以時刻對學生的學習情況進行掌握，了解學生有沒有及時課堂簽到、有沒有及時完成學習任務、作業的完成情況與正確率等。相較于線下教學，應用超星平臺等網絡教學平臺的主要優勢在于智能化水平較高，免去人力統計所造成的時間浪費。目前該平臺應用的主要缺點在于教師無法對學生進行實時視頻監測，無法了解到學生在聽課過程中的表情，從而了解學生的情感體驗，這也意味著一定程度的信息缺失。此外，如果課堂教學形式過于單一，應用超星平臺進行學習的學生容易形成感官疲勞，反過來影響學習的效率。為了克服這種感官疲勞，需要應用Seminar教學方法，通過豐富化課程組織形式，調動學生的學生積極性。

四、Seminar教學方法的特點

Seminar教學方法[6，7]指代由教師為學生提供適當的研究素材，由學生進行自主研究和討論，并表述自己的觀點，實現與教師關于研究素材的共同探討，具有很強的師生互動特征，并且能夠很大程度上提高學生的學習自主性和積極性。“授人以魚不如授人以漁”，Seminar教學方法的應用使得學生有機會體驗通過自主搜索、討論、思考與總結獲取知識的滿足感。在高校教學過程中，需要依據學生的年紀高低設計Seminar研究素材或討論對象，低年級選題應注重基礎知識的普及，高年級選題應注重學生的思維發散、理論知識的應用和實際問題的解決。

五、Seminar教學方法在人工智能課程教學過程中的應用

為了實現Seminar教學方法在人工智能課程教學中的應用，需要從教學內容中剝離具體問題形成研究課題，供學生分析、討論，繼而實現學生與教師的互動。基于人工智能課程的特征，筆者認為這些研究課題的特征如下。

1.研究課題難度適中。過于簡單的研究課題不容易調動學生的學習興趣，而過于困難的研究課題會對學生的信心造成打擊。

2.時間占用量適宜。過于復雜的研究課題占用學生過多的課余時間，而目前高校學生的課程相對繁重;因此，如果研究課題過于耗時，可能會消磨學生的學習熱情，給學生造成負擔。

3.能夠引發學生對于人工智能課程的深度思考。設置研究課題的主要目的是為了加深學生對于課程內容的理解，開發學生的思維潛力，如果能夠在此過程中誘導出有研究價值或者有應用價值的思想火花，并以此為基礎參加一些人工智能相關科技競賽，則能夠提高學生的課程學習效果。

接下來，我們將結合人工智能課程個別章節的教學內容，給出Seminar教學法在人工智能課程教學過程中的應用范例。

課程導入部分。由教師采用講授法普及人工智能的發展歷史，以及人工智能的主要研究領域。在講解過程中，引導同學思考人工智能學科的發展規律。依據上文總結的學生研究課題應具備的三個特征，緒論部分的研究素材可以設置為當代人工智能在各個研究領域的發展情況。具體作法是將同學進行分組，每個小組成員通過網搜、問卷等方式研究人工智能某一具體研究領域的發展情況，通過自主研究討論后，選擇小組代表以PPT報告形式在課堂上呈現研究結果。

知識表示。在知識表示部分，在教師講授知識和知識表示的基本概念之后，由分組后的學生研究一階邏輯謂詞、產生式、框架、語義網絡等比較廣泛的知識表示方法，討論每種表示方法的優缺點，由小組代表以簡短PDF形式進行報告，由教師對學生的講述做補充說明，從而實現師生的共同探討。教師應針對學生的講解情況，判斷哪一種方法是學生比較難掌握的、掌握不清的，酌情進行補充講解。

自動推理。為學生設置的研究素材包括分析常用幾種推理方式的特點，討論模糊性與隨機性的概念有什么區別，討論模糊推理的一般過程等。

為了使得Seminar教學法在人工智能課程教學過程中發揮更好的效果，我們對上海理工大學管理學院的171名本科生進行了調研，這些同學均擁有應用超星平臺進行學習的相關經驗，并正在學習人工智能本科課程（個別沒有學習此課程，但對于教學內容有所了解）。調查問題設置為：①從感性偏好的角度，你每學期愿意接受的Seminar教學研究討論次數是多少;②從理性思考的角度，你認為每學期Seminar教學研究討論次數怎樣設置學習效果最好。調研結果如圖1a、圖2b所示。

由圖1圖2可知，無論從感性偏好還是從理性思考的角度，90%以上的學生認為每學期的研究討論次數應控制在1～4次或者5～8次。該調研帶來的啟發是Seminar教學法雖然能夠貫穿人工智能課程教學過程中，然而其應用頻率不宜過高，以免影響學生的學習積極性，影響學生對于課程主脈絡的把握。筆者綜合教師的教學經驗以及學生的學習經驗，建議在人工智能課程教學過程中Seminar研究討論次數應控制在每學期3～6次。在網絡教學模式下，可以由學生針對教師發放的研究課題制作報告視頻，由教師在超星泛雅平臺上進行發放;在線下教學模式下，教師可以應用超星泛雅平臺發放研究課題與相關資料，并通過在超星泛雅平臺發布課余活動并布置作業，實現對學生學習效果的及時監測。

六、結論

高校教育旨在夯實大學生理論基礎，提高學生的思維敏捷度與創造力。超星泛雅平臺等高新教學支持系統的應用為高校教育提供便利的同時，不可避免地帶來了一些新的挑戰。在人工智能線上教學過程中，部分學生單純采用刷視頻的方式進行學習，教師不容易了解學生知識點的掌握情況。通過Seminar教學法在高校人工智能網絡教學過程中的應用，可以提高學生學習的自主性和積極性，進一步激發學生的創造意識，有助于教學目標的達成。

參考文獻

[1]樊重俊，施柏州，尹裴，等.人工智能基礎與應用[M].第3版.北京：清華大學出版社，2019.

[2]殷建平，祝恩，劉越，等.人工智能與應用[M].北京：清華大學出版社，2020.

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[7]馬啟民.“Seminar”教學范式的結構、功能、特征及其對中國大學文科教學的啟示[J].比較教育研究，2003，34（2）：20-23.