人工智能背景下電子信息類教育新形態探索

孟慶民，何雪云，鄒玉龍，宛 汀

（南京郵電大學 通信與信息工程學院，南京 210003）

人工智能（Artificial Intelligence，AI）正在成為這兩年最火的“專業”之一。在國內外，AI 都已經是一門學科，對其的一種定義是研究計算機來模擬人的某些思維過程和行為的學科。我們的日常生活已經融入了各種AI 應用，如人臉識別、指紋識別解鎖、無人駕駛的汽車和自動翻譯機器人等。在2021 年11 月，教科文組織在《北京共識》的框架內發表了出版物《人工智能與教育：政策制定者指南》，其正在受到政府相關部門和教育界的關注。其旨在就人工智能為教育帶來的機遇和挑戰，及其對人工智能時代所需的核心能力的影響達成共識。該出版物指出人工智能與教育之間的聯系涉及三個領域：人工智能學習（例如在課堂上使用人工智能工具）、學習人工智能（其技術和技巧）和準備人工智能（例如讓所有公民更好地了解潛在影響、人工智能對人類生活的影響）。在學校教授人工智能項目主要關注后兩者的聯系。目標是促進將人工智能的人文和技術方面納入學校學生培訓計劃的主流。人工智能是一種顛覆性技術，可以定制不同學習小組、教師和導師的體驗。表1列舉應用人工智能工具來改進學習過程的5 種方式和功能。本文將聚焦嵌入人工智能應用的兩門本科課堂創新過程和教育新形態。

表1 應用人工智能工具來改進學習過程的方式和功能

一、人工智能創新教育現狀和對新工科專業建設影響

2017 年7 月，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，確立了新一代人工智能發展三步走戰略目標，將人工智能的發展上升至國家戰略層面。在2018 年7 月，國內的26 所高校聯合申請設立AI 本科專業。至2020 年，國內近300 多所高校增設人工智能專業及相關專業，如數據科學與大數據技術專業、智能科學與技術、機器人工程和大數據技術與應用專業等。電子科學與技術被評為世界一流學科建設學科的南京郵電大學（以下簡稱“我?！保┮苍鲈O人工智能學院和面向本科層次的數據科學與大數據技術專業。盡管如此，我國AI 人才總數僅為5 萬人，這需要我國高校加大相關專業融合的探索。

針對上述的人工智能發展的背景和趨勢，方兵等闡述了我國高校人工智能學院建設的動因。人工智能專業培養目標概述為培養中國人工智能產業的應用型人才，推動人工智能一級學科建設。其次，我國政策層面也鼓勵新工科各個專業與人工智能的復合和交叉。在2018 年4 月2日，教育部給出具體的量化指標概述為到2020 年建設100 個“人工智能+X”復合特色專業等。聯合國教科文組織倡議各國在將21 世紀必需的技能納入各自的教育計劃時，需要準確定義“人工智能能力”，而不是基本的信息和通信技術能力，從而使學習者能夠使用計算方法和技術識別來解決問題。在2020 全球人工智能與教育大數據大會上，教育部專家劉利民提及智能技術在教育資源配置中具有獨特優勢，教育領域已經成為人工智能重要的應用場景，發揮教師在利用智能技術開展教育教學中的主體作用將提供高質量教育。在2021 年5 月，由天津大學主辦的“人工智能交叉學科人才培養論壇”探討了研究生層次的“人工智能+”多學科交叉人才培養和科研攻關新模式。在2021 年7 月世界人工智能大會上，上海交通大學特聘教授余勇提及，AI 教育是思維能力與方式的教育，而不僅是知識層面。針對上述需求，國內大學電子信息類專業正在修改原有的培養計劃和增加不同層次的AI 課程。在2021年10 月，“人工智能與教育轉型發展研究”國際學術論壇在我校舉行，相關的專家提及，人工智能技術將對教育教學方式與教育行業產生變革性影響，高等院校迫切需要強化智慧教育課程建設，以更好地預測和培養學生在人工智能時代生活和工作所需的技能。

二、在電子信息類專業課程中增設人工智能學習環節的思考

就電子信息類專業的課程和教學創新而言，在大學本科低年級和高年級階段分別增設人工智能通識課程和實踐課程應該具有很好的可行性。這因為很多大學都已開啟了科普性的信息技術課程和相關的數學課程。例如我校已在大學二年級開設了數學建模選修課，該課程初步涉及了優化等數學思想在實際問題中的應用。至2020 年，我校已經開設了多門相關通識課程，如人工智能概論全校任選課及現代信息技術與人工智能概論。限于篇幅，本文沒有直接討論這類通識課程的改革，并且將聚焦人工智能實踐性課程與電子信息類本科課程的融合問題，并且認為該實踐性課程的特別之處在于細分特色。下文將以通信原理和無線通信原理（雙語）兩門課程為案例，詳細探討此類課堂變革所引起的細分特色。僅僅從通信原理課程名稱上看，本課程能力培養目標就是基本的信息和通信技術能力，它與上述“人工智能能力”有關的信息通識素養有很大差別。這引起我們思考含有人工智能元素的電子信息類本科課程建設的新形態應該是什么？即如何把AI 實踐引入該門專業基礎課程？與此同時，該新形態在高年級本科生的知識獲取和能力培養上引起了新的挑戰。這部分原因是人工智能專業的學生需要有比較好的數學基礎和動手實踐能力。

三、提出和踐行一種以學生項目為代表的教育新形態

（一）在電子信息專業基礎課引入AI 實踐的必要性

筆者在2019 年度的授課課程分別是專業基礎課通信原理A 和專業課無線通信原理（雙語）。面向三年級通信原理A 學時和學分分別為80 課時和5 學分，該課程含有13章內容，如信息論基礎、模擬調制、數字帶通調制、最佳接收機、信源編碼、信道編碼和同步等。如何在該專業基礎課上引入AI 學習是該課程和教學創新需要考慮的一個問題。因為該課程知識點非常多從而使得總課時不足，直接引入AI 基礎理論知識點和大規模的AI 應用都是不切合實際的解決方法。盡管如此，專業基礎課與AI 應用的交叉依然是必要的。在2020 年7 月9 日，中國科學院院士姚期智在《人工智能理論的新方向》的主題演講中提及：“人工智能絕對是一個跨學科的行業，有許多例證可以表明，在人工智能方面獲得的一些巨大成果往往是因為一些看似完全不搭界學科之間的合作?！笨鐚W科的專業融合將有利于培養電子信息專業的教師和學生的人工智能能力與創新思維。當然，這種交叉可能需要很長時間才能見效。因為我們不知道在電子信息類專業基礎課引入多少AI 實踐內容和課時是合適的。李德毅等認為智能科學與技術的核心課程應成為理工科為主體的本科生通識教育課程。何偉光等指出應該以本科課堂變革為中心來提升一流本科的AI 教育。

此外，對通信原理的后續無線通信原理（雙語），我們也正在開始改革計劃。作為一門與工程相關專業基礎課，我們計劃是在2022 年引入在線開放課程內容和學生項目環節，學生項目將包含基于機器學習的無線定位和綠色安全無線通信等案例，這將有利于培養通信工程專業學生的解決實際問題的能力。

（二）專業融合中大學教師的AI 素養

課程改革目標通常分為如下四個步驟：培育教師隊伍、革新教學內容、改進教學方法和促進教材建設。新工科需求進一步促進了人工智能和教育的一種新交匯，即跨學科學習，并且跨學科學習的主體是大學教師和學生。本章節稍詳細討課程改革目標中的論跨學科學習、培育教師隊伍與革新教學內容。瀏覽上述通信原理A 的課程內容不難發現，其中的幾個章節與機器學習、計算機視覺、語音處理等AI 課程內容有一定的交集?；谇笆龅娜斯ぶ悄苣芰ε囵B的需求，通信原理課程組在2018 年和2019 年度連續進行了如下的AI 專業融合探索，即以學生項目為代表的一種教育新形態。把電子信息類專業的傳統課程轉化為“人工智能+X”復合特色專業課程并不是一件容易的任務，需要大學專業教師結合自身條件和優勢來不斷地學習人工智能新理論和技術，并且利用科研來促進教學內容革新。扮演通信工程師角色的授課老師，需要利用課余時間逐步了解相關的幾門AI 核心課程和進行有關的科研活動（如發表學術論文），然后結合專業基礎課相關知識點來完成學生項目的出題，下面將詳細地介紹學生項目、案例、挑戰與初步成效。

（三）專業融合中的學生項目

把學生項目按照15%比例計入通信原理課程總成績并且結合另外7 個教學過程環節，原來的專業基礎課程就升級為一門研究性教學課程。由于學生項目的輸出為研究性報告，下文也把該項目簡稱為研究性報告，并且研究性報告的驗收包含按照小組的演講。這里需要說明，研究性報告僅僅是整個研究性教學課程的一個環節，因為該課程教學大綱包含了教學課程各個環節和考核：考勤、作業、小組討論、實驗與仿真、平時測試、期末測試和研究性報告等8 個環節。建立研究性教學課程的目的解釋是：在新工科背景下，對電子信息類的傳統專業基礎課通信原理A 增添AI 實踐，有助于學生運用所掌握的知識去解決現有的問題。研究性報告的課程和教學創新另外一個出發點是以學生為中心的協作式學習，并且教師要為學生的思維和能力培養提供必要的教學服務。這里思維包含人工智能等現代信息技術的思維方式，即一種將傳統優勢學科專業與新興學科專業相融合的嘗試。該研究性報告類似在美國課堂中典型的項目式學習（Project-Based Learning，PBL）教學設計，該專業基礎課中專業問題將采用人工智能和機器學習方法來解決，從而引起學習者興趣。學生需要學習使用工具處理數據與建立圖表，并且進行實驗驗證與推論和完成項目報告等。培養學生的學術誠信價值觀是該學生項目一個重要考核目標，教師需要強調誠信的實驗驗證和寫作是前提。我們認為，誠信不僅僅是思政教育的基本內容，也是一種新工科核心素養培養目標。

（四）專業融合中的研究性報告案例

在學習通信與信號處理領域專業知識的同時，利用實驗產生數據并且進行基于機器學習的數據分析，最后完成研究性報告。

（1）語音信號捕獲和基于BP 神經網絡的語音識別（涉及課程第10 章的知識點，也涉及數字信號處理課程的知識點；Matlab 或Python）。

（2）圖像信號霍夫曼編碼和數字基帶傳輸（第6—7章、第10—11 章知識點，也涉及信息論與編碼和數字圖像處理等課程的知識點；Matlab 或Python）。

（3）頻率調制（涉及第5 章知識點，需要綜述頻率調制的最新進展如調制識別。參考電子書Contemporary Communication Systems Using MATLAB）。

（4）基于機器學習網絡入侵檢測（如果選擇（4），需要同時做（3）和（4）項目。需要參考樊昌信的《通信原理》第6版中第14 章通信網的知識點；Matlab 或Python）。

（五）教育新形態挑戰和初步成效

上述實踐包含了學生項目教育新形態和在線教育新形態。該實踐受到我校通信與信息工程學院和貝爾英才學院的支持，并且目前僅僅在貝爾英才學院的理工科強化班試驗，尚沒有在其他通信工程教學班推廣。該教育新形態給大學專業課教師的教學設計和學生學習方式都可能帶來新的挑戰。這因為授課教師需要花很多時間來適應如上的教育新形態，如準備課程和教學創新所需要的教學設計并且在課后至少輔導多次，甚至要預先準備驗證性參考程序以便于學生進行實踐訓練。這種教學設計涉及人工智能和機器學習領域與原有專業領域的交叉。在新形態探索中教師已經遇到此類的問題：應該壓縮或者淘汰多少原有專業課程的知識點，以余下時間來讓學生學習交叉領域的知識。對學生而言，這些教育新形態給他們增添了額外學習難度和負擔。因為他們需要利用課余時間進行協作式的小組討論、文獻查詢、相關在線課程的學習、基本的編程訓練和科研論文寫作等。換言之，該課堂改革是一種線上與線下混合的、探究式的、小組合作的改革。學生學習方式變化是需要利用線上資源對人工智能和機器學習做擴展性的學習，而不是僅僅學習一本主要教材的知識點。因此，原來教材內容被擴展了，擴展為在線的學習資源與工具，這里的工具包含基本人工智能框架。這種利用線上資源的擴展性學習是專業基礎課程課堂教育的一小步創新。在課程結束后的兩個月，該班9 個小組中的3 個小組的研究報告擴展版被英文國際會議錄用。通過學生項目中漸進的實驗、仿真和研究報告寫作，部分學生在對專業基礎課知識點理解加深的同時，也完成了最基礎的人工智能實踐訓練，并且提高了利用AI 來解決工程問題的能力。

四、結束語

目前人工智能與相關專業的交叉尚處于探索中，未來智慧教育課程建設將需要更多的理論和案例。本文概述了人工智能創新教育現狀、在電子信息類課程中增設人工智能學習環節的思考，并且提出和踐行一種以學生項目為代表的教育新形態或者新模式。這類新模式可能帶來如下啟示，即逐步在電子信息類的課程體系中，滲透和增加人工智能元素以形成“人工智能+X”復合特色專業將是電子信息類大學教育的一個發展方向，該細分特色利于在傳統優勢學科專業課程的傳承當中也有自己的創新，從而促進一流學科和新工科的創新課程體系的建設。與此同時，含有學科交叉新模式也給大學教師的AI 素養和培訓提出了新挑戰。