高職院校人工智能通識課程內容建設的教學與實踐

王建華，閔小翠，吳明宇

摘要：《人工智能》是高職院校新工科專業的通識類課程，該課程強調理論聯系實際，以培養學生的計算思維能力培養為課程培養目標。為了進一步強化高職《人工智能》課程的教學成效，要對課程體系進行有效梳理和針對性設計。本文以高職院校人工智能通識課程教學改革為背景，指出了人工智能課程面臨的主要問題，研究了人工智能課程內容建設的主要思路，介紹了人工智能課程的課程體系模塊化設計內容。

關鍵詞：新工科;通識課程;人工智能;課程內容建設

中圖分類號：TP18? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）20-0108-02

隨著信息時代的到來，人工智能技術的研究和應用已經相對普及。人工智能技術是指企圖了解智能的實質，并希望生產出一種以人類智能相似的方式做出反應的類似于人類智能性質的智能機器。學術界對人工智能的研究范圍十分廣泛，涵蓋了語言識別、圖像識別、自然語言處理及機器人等眾多領域。在技術應用領域則以知識表現、信息檢索、機器學習、組合調度、智能感知、神經網絡、專家系統、博弈系統等為代表，近幾年來取得了舉世矚目的科技領域研究成果，引領了信息技術發展和傳統產業升級的發展風尚。

加快大數據、人工智能等信息時代技術研究發展步伐是我國經濟增長、社會進步的有效途徑，也是搶占未來經濟和科技發展制高點的戰略選擇，對于提高我國互聯網、制造業、服務業的競爭力有著決定性的作用。高職院校為社會培養技術人才，必須在人工智能理論基礎和技術應用層面下功夫，推進師資隊伍建設和教學內容改革，打造惠及面廣、內容實用、教學質量有保障的人工智能通識課程。

1 《人工智能》通識課程開設面臨的主要問題

盡管近年來國內部分高職院校開設了人工智能課程，但授課覆蓋面十分有限，大多集中在計算機和控制類專業，其他新工科專業的學生無法惠及。此外，高職院校層面的人工智能課程教學和科研活動仍處于發展階段，在學時、師資、內容等方面存在高開低走、碎片化、低水平重復等問題，嚴重阻礙了我國智能科學與技術的發展和智能技術人才的培養。

2高職院校《人工智能》通識課程教學體系建設思路

（1）課程設置符合高職院校的應用型人才培養目標要求

人工智能技術涉及的數學和計算機知識較多，本科院校的人工智能課程需要學生具備較強的數學基礎和邏輯思維能力，而高職院校的學生顯然達不到這一要求。因此，高職院校的《人工智能》通識課程要圍繞實用性和應用性展開，力求讓學生聽得懂、用得上。學校要組織集中備課，把人工智能課程的教學內容進行有效梳理，以培養學生利用人工智能技術解決實際問題為培養目標，把復雜的技術問題轉化為通俗、易懂的案例教學內容。利用多媒體和網絡技術來豐富課堂教學內容，激發學生對人工智能的興趣和主動學習自覺性。高職院校《人工智能》通識課程設置要符合高職院校的應用型人才培養目標要求，打造符合專科層次人才培養要求的優質教學體系。

（2）利用多種教學模式實施模塊化教學

模塊化教學是通識類課程的代表特征，利用多種形式的教學模式來實現《人工智能》通識課程多角度、深層次教學設計，以求達到降低課程難度和提高學生學習積極性的目的。人工智能技術的前置課程較多，高等數學、圖論、算法、程序設計等對于高職院校學生來說都是難度較大的課程，如何在沒有完全學習前續課程的條件下實施人工智能課程教學是課程體系設計的一大難題。模塊化教學的思路就是將教學內容分層分批歸納為教學模塊，在不同的模塊中設計獨立的教學環節來提高教學成效。在人工智能通識課程中可以引入線上線下混合式教學模式、任務驅動教學模式、項目教學模式、網絡課堂教學模式等多種教學模式，利用網絡中豐富的教學資源來提高教學深度，使用超星、課堂派、雨課堂等網絡教學平臺來優化教學設計，為每個教學模塊設計實訓項目來實現學生組隊互助學習，保證了教學進度的同時還培養了學生的成就感和團隊意識。

（3）教學內容要符合學生的職業規劃

高職院校的課程教學要突出技能培訓和職業規劃導向，人工智能通識課程的教學內容設計也要以學生的專業技能培訓為導向，幫助學生開闊視野進行有效的職業規劃。人工智能通識課程的教學內容不能一概而論，而是應與學生所學專業相關聯，以高職院校學生特點和職業規劃定位為基礎來進行有效設計。例如在機械制造類專業開設的人工智能通識課程中，可以通過教學任務布置來讓學生了解制造業中人工智能的應用場景和關鍵技術，幫助學生明確自己的崗位定位，提前做好崗位職業規劃。

3 《人工智能》通識課程模塊化教學設計

高職院校《人工智能》通識課程的內容建設采用模塊化教學模式，根據開設專業的知識領域和學生職業規劃需求進行針對性設計，教學模塊要突出人工智能技術素養、計算思維能力、崗位適應能力和解決領域技術問題等教學目標。教學模塊之間進行有效銜接，教師根據實際情況使用講授法、任務驅動、翻轉課堂等多種形式的教學方法來開展教學活動。《人工智能》通識課程模塊化教學體系如圖1所示。

《人工智能》通識課程教學體系按照難度層層遞進的原則設置，分為基礎模塊、應用模塊、程序設計語言模塊和實驗模塊4個模塊，其中基礎模塊介紹人工智能的發展和理論基礎，應用模塊介紹人工智能技術的應用領域和相關技術研究現狀，程序設計語言模塊以Python語言為例介紹人工智能程序編寫的一般技巧，實驗模塊以無人機、智能仿真等人工智能技術應用案例為教學任務幫助學生對所學理論知識進行消化吸收。人工智能課程按照基礎模塊-應用模塊-程序設計語言模塊的順序開展教學活動，在課程過程中穿插實驗模塊的教學任務。

在模塊化教學設計中，每個模塊的教學內容不是固定的，而是由任課教師根據學生所學專業和理解能力進行選擇和順序安排。采用的教學方法也不是固定的，例如在基礎模塊可以采用傳統的講授方式，也可以采用翻轉課堂讓學生去網上自主探究式學習，在實驗模塊可以實施案例教學讓學生進行仿真學習，也可以采用任務驅動教學，讓學生通過動手實踐來解決實際問題，或者邀請企業專家來校講授前沿的科技資訊和企業崗位技術知識。總之，模塊化教學要突出理論聯系實踐，要以學生的學習需求和專業知識為突破點來提高教學成效，實現課程教學內容向崗位技能的有效轉化。