卓越項目管理體系賦能的人工智能教學(xué)改革

馬 超，石小川，張 典

（武漢大學(xué)國家網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院，湖北武漢 430072）

0 引言

隨著科技不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)不斷提升，由數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能技術(shù)取得了突飛猛進的發(fā)展。人工智能是計算機類專業(yè)新興的一門重要課程［1］，它是自然科學(xué)領(lǐng)域多學(xué)科交叉的綜合學(xué)科，涉及機器學(xué)習(xí)、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論等［2］，需要使用的知識包括計算機科學(xué)、類腦科學(xué)、數(shù)學(xué)、決策等。其前導(dǎo)課程不僅包括高等數(shù)學(xué)、離散數(shù)學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、C 語言程學(xué)設(shè)計等傳統(tǒng)的計算機類基礎(chǔ)課程，其學(xué)習(xí)還需要掌握一定的泛函分析知識。由此可見，人工智能課程涉及的內(nèi)容非常廣泛，是一門綜合性很強的學(xué)科，有許多尚待解決的問題需要研究和探討，并具有一定挑戰(zhàn)性［3］。此外，開設(shè)該課程可有效加強學(xué)生分析、解決問題的能力，鍛煉和提高學(xué)生的創(chuàng)新思維和創(chuàng)新能力，為學(xué)生將來所從事的科學(xué)研究工作打下夯實的基礎(chǔ)。

人工智能是一門飛速發(fā)展的新學(xué)科，發(fā)展歷史并不久遠，受到當前時代技術(shù)發(fā)展的推動，許多新的思想、技術(shù)、方法和應(yīng)用層出不窮。因此，對高等院校人工智能課程的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方式更新提出了更高要求。新興學(xué)科的高速發(fā)展，既帶來了極大機遇，又伴隨著巨大挑戰(zhàn)，如果最新的研究領(lǐng)域和最熱門的研究方向得不到及時體現(xiàn)，不僅會降低學(xué)生學(xué)習(xí)和研究的興趣，還會導(dǎo)致課程教學(xué)與社會需求相互脫節(jié)。從發(fā)展的角度而言，未來是學(xué)科高度交叉、知識高度融合的社會，無論工作還是生活中涉及的知識面都十分廣泛，其中在人工智能領(lǐng)域?qū)w現(xiàn)得更加明顯。未來人工智能領(lǐng)域急需高質(zhì)量復(fù)合型人才，需要將不同學(xué)科、不同領(lǐng)域之間的異質(zhì)性知識與技術(shù)相互融合，因此給人工智能課程的教學(xué)工作提出了更高要求［4］。如何更好地培養(yǎng)學(xué)生的實踐能力，設(shè)計良好的實驗內(nèi)容以及培養(yǎng)模式，一直以來都是值得思考的問題。一方面，實驗教學(xué)內(nèi)容陳舊，更新緩慢，無法反映學(xué)科目前的發(fā)展；另一方面，部分學(xué)校甚至沒有為該課程安排相配套的實驗環(huán)節(jié)，導(dǎo)致教師重理論而輕實踐，學(xué)生對該課程缺少直觀的感受和實踐參與，不利于培養(yǎng)動手能力。

傳統(tǒng)的人工智能實驗課程設(shè)計，主要偏重于單個具體模型或算法的設(shè)計及底層實現(xiàn)。但經(jīng)過教學(xué)診斷反饋，發(fā)現(xiàn)在實際操作過程中，部分學(xué)生往往沒有明確的項目目標，主觀能動性不強，在分組后嚴重依賴動手能力強的隊友，即使團隊完成了很多實驗，自身也體驗不高。教師也陷于兩難的境地：一方面認為預(yù)定的目標低估了部分學(xué)生的潛力，忽略了優(yōu)秀學(xué)生的培養(yǎng)；另一方面，大部分學(xué)生自我解決問題的能力較弱，遇到問題容易退縮。一個項目組的項目往往主要由個別隊員完成，項目的質(zhì)量無法保證，教師缺少有效的監(jiān)控和管理手段，無法高質(zhì)量地培養(yǎng)學(xué)生。在很多情況下，教師的管理手段還有待改善，學(xué)生的潛力仍有待提高。因此，有必要針對人工智能實驗課程中存在的問題，從實驗內(nèi)容和組織形式兩個方面進行有針對性的設(shè)計和創(chuàng)新。

1 卓越項目管理體系的導(dǎo)入

卓越項目管理體系是一套完整的項目管理體系［5］，來自于現(xiàn)代“管理學(xué)之父”彼得·德魯克提出的管理思想，其中包含戰(zhàn)略目標系統(tǒng)、目標分解系統(tǒng)、過程控制系統(tǒng)、激勵系統(tǒng)和支持系統(tǒng)五大部分。2009 年教育部制定了“卓越工程師教育培養(yǎng)計劃”，并將該計劃列入《國家中長期教育改革發(fā)展計劃綱要》，目標是教育培養(yǎng)大量創(chuàng)新能力強、能夠適應(yīng)社會經(jīng)濟發(fā)展需要的高質(zhì)量的工程技術(shù)方面人才。“卓越工程師”培養(yǎng)方案架構(gòu)如圖1 所示。

Fig.1 Training program architecture of“outstanding engineers”圖1 “卓越工程師”培養(yǎng)方案架構(gòu)

如圖2 所示，卓越項目管理體系課程由多個項目組成，是典型的以項目為主導(dǎo)的體系。項目以實現(xiàn)客戶需求為目標，通過需求概要和項目計劃將目標分解，結(jié)合敏捷開發(fā)模式進行過程管理。項目是課程的基石，一切教學(xué)活動都是圍繞著項目管理而展開，因此項目管理的作用至關(guān)重要。卓越項目管理體系課程最早由IBM 公司運用于IT 行業(yè)，我國華為和搜狐暢游都是該體系的受益者。項目管理的重難點不在于成功地完成一個項目，而在于如何讓老師和學(xué)生們共同進步，建立一個優(yōu)秀的項目管理模式。因此，將在IT 企業(yè)中普遍適用的卓越項目管理體系導(dǎo)入人工智能課程教學(xué)，幫助培養(yǎng)學(xué)生的實踐能力、創(chuàng)新能力、執(zhí)行能力及團隊精神［6］。同時，針對企業(yè)的實際需求，按照校企聯(lián)合模式，共同制定和實施培養(yǎng)方案，成立專業(yè)指導(dǎo)委員會，由企業(yè)領(lǐng)域?qū)＜摇W(xué)校專業(yè)負責人、教授組成，負責申請培養(yǎng)方案、指導(dǎo)培養(yǎng)模式和確定課程內(nèi)容體系。與企業(yè)共建實踐教學(xué)模塊，為學(xué)生創(chuàng)造一個實際操作性強的培養(yǎng)模式，讓學(xué)生能夠在各種不同的真實環(huán)境中進行實踐，也在此過程中了解真實的企業(yè)需求與項目管理的工作流程。

Fig.2 System architecture of“outstanding project management”圖2 “卓越項目管理”體系架構(gòu)

2 卓越項目管理體系中項目角色在人工智能課程教學(xué)中的轉(zhuǎn)換

在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)卓越項目管理體系中，項目團隊包括多個不同的角色劃分［7］，主要包括：項目總監(jiān)、項目經(jīng)理、程序員、質(zhì)量保證員與項目總監(jiān)。因此，在人工智能課程教學(xué)中需要對上述角色劃分進行對應(yīng)的轉(zhuǎn)換。一般而言，角色轉(zhuǎn)化關(guān)系為：項目總監(jiān)—任課教師、項目經(jīng)理—組長、程序員—小組成員、質(zhì)量保證員—小組成員。各角色具體負責的工作內(nèi)容如下所述。

（1）項目總監(jiān)—任課教師。任課教師作為整個項目的發(fā)起者和監(jiān)督者，需要從項目立項、需求匯集、開發(fā)規(guī)劃、系統(tǒng)設(shè)計與分析、系統(tǒng)開發(fā)與測試、答辯驗收等諸多環(huán)節(jié)中時刻與組長保持溝通，及時發(fā)現(xiàn)阻礙項目推進的問題并解決。

（2）項目經(jīng)理—項目組組長。項目組組長作為整個項目具體推進的實際負責人，需要定期向任課教師匯報項目進展及存在的問題，同時組織項目組成員開展定期討論以保質(zhì)保量地完成項目計劃。

（3）程序員—項目組成員。作為人工智能課程教學(xué)實踐的重要一環(huán)，系統(tǒng)開發(fā)工作由項目組所有成員按照開發(fā)計劃以功能模塊為單位落實到每個人，進行功能開發(fā)和性能調(diào)優(yōu)。

（4）質(zhì)量保證員-項目組成員。除了完成功能模塊開發(fā)外，項目組成員還必須盡力保障所開發(fā)功能模塊的質(zhì)量。具體的質(zhì)量保證手段包括但不限于：單元測試、集成測試、魯棒性測試、性能測試等。

3 導(dǎo)入卓越項目管理體系的人工智能課程教學(xué)過程建構(gòu)

人工智能課程涉及的教學(xué)內(nèi)容較多，知識點之間關(guān)系復(fù)雜，國內(nèi)原創(chuàng)性的教材并不多，大多是以翻譯國外早期教材為主，內(nèi)容側(cè)重于講述基本概念、經(jīng)典算法和應(yīng)用，內(nèi)容枯燥無味，并且與當前的實際應(yīng)用相互脫節(jié)。因此，在教授學(xué)生基礎(chǔ)知識外，還應(yīng)調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新意識［8］。雖然近年來，很多高校針對人工智能教學(xué)的規(guī)劃與探討層出不窮［9］，并設(shè)立了人工智能專業(yè)［10］，但仍然在理論結(jié)合實踐的銜接環(huán)節(jié)存在不足之處［11］。

首先，現(xiàn)有實驗內(nèi)容主要集中在解空間/狀態(tài)空間搜索等類型的模型和算法的學(xué)習(xí)與實踐，針對近年來較前沿的模型和任務(wù)（如：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、增強學(xué)習(xí)、表征學(xué)習(xí)等）相關(guān)實驗內(nèi)容較為缺乏的情況，要結(jié)合當前人工智能模型和算法研究的前沿熱點與從事人工智能業(yè)務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的實際需求，選取部分具有代表性的模型和算法對現(xiàn)有相關(guān)實驗內(nèi)容進行更新［12］。

將實驗內(nèi)容設(shè)置為開放式、可選擇的項目形式，各項目小組選擇自身感興趣的項目題材。并針對所選題材進行討論，了解所用模型和算法的原理、功能，根據(jù)項目需求設(shè)計模塊，該過程可視為項目的立項過程。學(xué)生參與了從選題到討論，再到原理學(xué)習(xí)和應(yīng)用了解，最后到需求分析與目標確定的每個環(huán)節(jié)，因此對于項目的了解程度和目標有著更明確的認識［13-14］，這也是與傳統(tǒng)實驗課的區(qū)別所在。在完成項目立項工作后，由任課教師對學(xué)生進行評價，通過充分考慮學(xué)生在項目中工作的參與度、創(chuàng)意性、可行性、完整性等技術(shù)性環(huán)節(jié)的表現(xiàn)，分別進行評分并給出反饋意見，項目組根據(jù)評審報告意見進行修改，未通過評審的項目組需重新再審。

其次，傳統(tǒng)的實驗課組織形式多采用一人一模型或算法的方式，該方式不利于學(xué)生理解具體模型或算法在不同場景下的適用度。因此，應(yīng)考慮在控制實驗難度的前提下，適當要求每一位學(xué)生在多個場景（如：不同數(shù)據(jù)集）下嘗試實現(xiàn)并對比不同模型或算法的表現(xiàn)，由此進一步加強學(xué)生理解不同類型的模型或算法在不同場景下的適用度。

結(jié)合卓越項目管理體系，在人工智能課程教學(xué)過程中采用項目導(dǎo)向的方式引導(dǎo)學(xué)生將課堂上所學(xué)知識應(yīng)用于實際應(yīng)用場景中［15］，從而進一步提升學(xué)生的動手實踐能力。具體而言，以24 個學(xué)時的教學(xué)安排為例，可依照以下步驟進行。

（1）項目立項（2 學(xué)時）。撰寫項目立項含義、原型開發(fā)以及可交付成果形式的《項目立項說明書》；安排各小組召開項目小組會議，在《項目立項說明書》中確定所選項目并將項目任務(wù)分配落實到每一位小組成員。

（2）項目需求匯集（3 學(xué)時）。首先由任課教師講解需求管理的含義和需求規(guī)格說明書的定義與結(jié)構(gòu)，其中重點介紹功能性需求、非功能性需求、需求分級管理等；其次，各小組依據(jù)《項目立項說明書》討論后完成對應(yīng)的《需求規(guī)格說明書》。

（3）項目開發(fā)規(guī)劃（2 學(xué)時）。項目開發(fā)規(guī)劃過程是了解項目需求后，制定項目的開發(fā)進行計劃，計劃內(nèi)容包括工作周期、分組計劃、編碼計劃和測試計劃。在項目計劃過程中，需要編寫《項目開發(fā)計劃表》。

（4）系統(tǒng)分析與設(shè)計（3 學(xué)時）。基于《需求規(guī)格說明書》對目標系統(tǒng)的總體架構(gòu)、模塊劃分、功能/性能列表進行可行性分析與設(shè)計，同時形成包括工作計劃、人員分工、編碼規(guī)范和測試計劃在內(nèi)的項目開發(fā)計劃，從而最終形成《系統(tǒng)設(shè)計說明書》。

（5）系統(tǒng)開發(fā)與測試（12 學(xué)時）。系統(tǒng)開發(fā)與測試過程以《系統(tǒng)設(shè)計說明書》為指導(dǎo)，任課教師需要對照《項目開發(fā)計劃表》定時檢查系統(tǒng)編碼（模塊和功能）和測試（功能測試與性能測試）任務(wù)的進度；若在項目開發(fā)過程中遇到問題和困難，需要及時協(xié)調(diào)小組成員安排技術(shù)討論，群策群力解決問題，在解決問題的過程中提升自身專業(yè)技能的運用能力；當系統(tǒng)開發(fā)與測試工作完成后，需要形成《系統(tǒng)開發(fā)與測試文檔》。

（6）項目答辯驗收（2 學(xué)時）。完成上述工作后，各項目組應(yīng)準備幻燈片對所完成的項目進行全方位的介紹，講述內(nèi)容包括但不限于：小組情況、項目動機、系統(tǒng)架構(gòu)、模塊組織、關(guān)鍵代碼、運行效果、經(jīng)驗收獲、總結(jié)致謝等內(nèi)容；項目評委需結(jié)合項目文檔及現(xiàn)場答辯表現(xiàn)對小組成員進行綜合評分，并形成《項目驗收報告》存檔；項目答辯通過后，項目小組成員需要撰寫《項目總結(jié)報告》并錄入項目庫以備下一屆學(xué)生參考、學(xué)習(xí)。

為了驗證在人工智能課程教學(xué)中引入卓越項目管理體系的實際效果，本文以本專業(yè)2018 級、2019 級和2020 級人工智能課程學(xué)生期末成績作為分析依據(jù)。2018 級和2019 級人工智能課程仍采取教師課堂授課的方式，而2020級人工智能課程中不僅包含了課程授課方式還引入了基于前述卓越項目管理體系的實踐教學(xué)方式。圖3 為2018級、2019 級和2020 級人工智能課程平時作業(yè)按照主題劃分的平均得分情況。圖4 為2018 級、2019 級和2020 級人工智能課程期末考試按照主題劃分的平均得分率情況（考慮三次期末試卷各主題絕對總分不一致，故采用平均得分率進行對比分析）。從圖3-圖4 的對比分析中可見，在所有人工智能教學(xué)主題上，2018 級和2019 級學(xué)生的教學(xué)效果相差不大，而2020 級無論是在平時作業(yè)平均得分還是期末考試平均得分率上均有顯著提升。這充分說明在人工智能課程教學(xué)中，通過導(dǎo)入卓越項目管理體系可有效加強學(xué)生對各類人工智能概念的理解。由此，可證實在人工智能課程中引入卓越項目管理體系是卓有成效的。

Fig.3 Analysis on artificial intelligence homeworks圖3 人工智能課程平時作業(yè)分析

Fig.4 Analysis on artificial intelligence final exams圖4 人工智能課程期末考試分析

4 結(jié)語

本文以提高大學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、動手能力和創(chuàng)新能力為導(dǎo)向，以培養(yǎng)社會主義現(xiàn)代化建設(shè)高質(zhì)量復(fù)合型人才、創(chuàng)新型人才為宗旨［16-17］，對新形勢下人工智能實驗課程的改革需求進行了深入研究和分析，提出了具有針對性的教學(xué)改革建議和意見，積極開展研究型、創(chuàng)新型教學(xué)探索。本文對人工智能課程的特點和存在的問題進行了詳細闡述，并針對相關(guān)問題提出了優(yōu)化方案，嘗試將在IT 行業(yè)中已取得巨大成功的卓越項目管理體系融入人工智能課程教學(xué)中，改進教學(xué)模式，豐富教學(xué)手段和方法，并借助現(xiàn)代化的教學(xué)資源，充分調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動性，從而取得良好的教學(xué)效果。誠然，教學(xué)改革是個永恒的課題，改革一直在路上，沒有終點。本文方案仍然存在著一些不足之處，今后仍需不懈努力，不斷完善人工智能課程的建設(shè)，以更好地為國家培養(yǎng)高素質(zhì)的相關(guān)專業(yè)人才。