助力區域企業智能化發展的人工智能專業實踐教學方法研究＊
——以“數據倉庫與數據挖掘”課程為例

何巖

(寧波大學科學技術學院，浙江 寧波 315300)

0 引言

從2019 年至2021 年，共有346 所高校開設了人工智能本科專業，涵蓋了研究型、技術開發型、應用型及維護等各個層次的人才培養，這將極大滿足我國對人工智能人才的需求缺口。人工智能專業應用型人才應具有寬廣的知識面、掌握扎實的基礎知識、較強的實踐能力和創新能力，能將理論與實踐恰當結合，辯證地、創造性地應用所掌握的知識指導并解決工程實際問題[1]。

人工智能專業課程涉及多學科交叉領域，主要的學習內容包括機器學習的理論和方法、深度學習框架、自然語言處理技術、語音處理與識別技術、視覺智能處理技術、國際人工智能專業領域最前沿的理論方法等。課程均有一定的難度和深度，對學生的基礎理論、算法研究有較高的要求。如何恰當的匹配人工智能專業的基本理論知識和基本技能，培養具有良好科學素養、能在人工智能領域從事科學研究與工程開發，解決機器學習與數據分析中的工程應用型問題的人才，是應用型本科人工智能專業建設的重點，需要不斷探索。

1 課程現狀及存在的問題分析

要培養創新應用型人工智能人才，在專業課程的實施中，需要探索行之有效的實踐教學模式和方法，從而能夠促進理論教學與實踐教學、課內實踐教學與課外實踐有機結合，達到提升教學質量，調動學生自主實踐興趣，幫助學生提高工程實踐能力、創新能力的目的，為服務地方經濟發展做好人才儲備[2]。

“數據倉庫與數據挖掘”課程是人工智能專業的專業課程，屬于綜合性專業課程。前期專業課程有程序設計基礎、數據結構、數據庫原理、人工智能概述、機器學習算法。課程要求學生掌握數據倉庫體系結構、數據倉庫模型、數據倉庫中的應用，明確數據挖掘過程，在掌握了數據挖掘算法基礎上，設計數據倉庫系統并用數據挖掘算法解決具體問題。然而經過調研發現，多數學校的“數據倉庫與數據挖掘”課程仍沿用傳統的理論為主、實踐為輔的模式，課程內容主要是數據倉庫系統設計的理論和算法基本原理，主要面向學生講授分類、聚類算法、回歸方法、神經網絡算法等，在實踐中多以獨立的算法實現為主，缺乏綜合的數據倉庫系統構建及在此基礎上數據挖掘算法的綜合運用[3]。

在實際的工程實踐中，解決一個問題需要將同類的不同方法進行對比、優化，生成序列化模型，并根據數據源的規模設計合適的數據采集方案、數據存儲、離線計算和實時計算系統。作為一門實踐性較強的課程，“數據倉庫與數據挖掘”課程需要改變實驗教學依附于理論教學的傳統觀念，需要結合地方經濟和社會發展特色，以本地促進企業數字化、智能化轉型為契機，將企業需求引入課堂，改變教學內容與智能產業一線實際脫節的現狀。

2 課程的立體化實踐教學設計

⑴深入地方開展調研，明確課程實踐教學目標。

近幾年來，各制造業密集型城市的數字經濟、電子商務等新經濟業態蓬勃發展。以慈溪市為例，慈溪市全面深化企業智能化改造，加快智能工廠數字化車間建設，構建“設備數字化、生產線數字化、車間數字化、工廠數字化、企業數字化、產業鏈數字化、數字化生態”的典型范式[4]。同時，政府也需要用數字化手段，充分發掘慈溪高新技術產業開發區、環杭州灣創新中心、觀海衛智能家電產業園等重點區域企業間協同放大效應[5]。結合區域經濟和社會發展目標，課程的實踐教學目標確定為：能夠設計針對數字智能化工程問題的解決方案，開發滿足特定需求的系統、軟件、硬件或工藝流程，體現與社會、健康、安全、文化等因素的協調一致發展的創新設計。

⑵在調研基礎上，調整課程結構，強化實踐內容，修改考核評價方式。

在前期調研并與企業充分溝通的基礎上，課程從原來的教師講解、學生跟練的簡單模式，轉變為知識線、實踐線和評價線并行遞進的模式，如圖1所示。這種模式的順利開展，得力于慈溪市有豐富的、有創新思維的中小型家電企業、制造企業。

圖1 實踐教學多線并行模式

在多線并行遞進的實踐教學模式中，知識作為課程的基礎貫穿課程實施的始終。教師以一個企業為實踐教學背景，從調研到設計，再到逐步實施，為學生全面展示一個工程的實施模板。學生以小組為單位，選定一個合作企業，以其為實踐背景，模擬教師的調研、設計和實施過程，運用相關的知識，解決不同情境下的問題。同時，在實踐教學中，增加課內小組競賽和階段答辯環節，教師通過學生在不同階段的任務完成情況、小組競賽成績、答辯成績對課程進行總體評分。課程在實施中，增加實踐教學比例，修改教學方法和課程考核方式，突出體現學生實踐能力的提升水平。

⑶“競賽與合作”相結合，提高團隊協作能力。

課程也積極引入國內外知名的大數據智能競賽題目，將其分解為小型的課題或項目，作為階段考核任務發布給小組去完成。通過學習過程的知識積累、實踐技能積累，再通過資料調研、建立模型、搭建相匹配的系統、提煉結論等諸多環節，提高了學生自主學習的能力和團隊協作能力。通過答辯和辯論的形式，鍛煉了學生的表達能力和思辨能力。不少學生通過分解后的模擬競賽拓寬了視野，增長了知識、見識。

3 課程實踐教學實施效果

課程的實踐教學改革過程從最開始的舉步維艱，到后來學生之間主動傳幫帶，學生主動性、積極性有明顯提高。在課程的實施過程中，學生從開始的怯于參與企業調研，到后期主動與企業進行方案溝通，從開始對知識的死記硬背，逐漸能根據問題主動從知識點獲取解決方案，學生在實踐中，交流溝通能力、分析問題、解決問題能力、團隊協作能力都有明顯提升。以數據采集任務為例，在實踐教學改革之前，學生在校內的實驗中，覺得海量消息處理機制是可有可無的。直到有一組學生為一家小家電在線營銷部門設計的數據采集方案，在周年慶促銷活動中遭遇了數據堵塞，才意識到數據的穩定性是所有功能的基礎保障。

課程中的競賽、辯論和答辯環節，一方面加強了課程的過程控制，促進學生按期完成項目任務，同時也促進學生全面地提升專業技術能力，在實踐課程實施過程中，學生獲得了極大的集體榮譽感和成就感。

4 結束語

應用型本科院校對人才的培養立足于服務區域經濟和社會的發展。人工智能專業“數據倉庫與數據挖掘”課程的實踐教學改革以此為基本出發點，結合區域數字化智能化發展，鼓勵學生走出去，將課程的知識點融入到企業的轉型升級方案設計中，為企業及社會服務的同時也促進了學生自身能力的提升。下一步，將更細粒度量化學生的實踐活動過程，進一步完善評價體系。