新工科背景下的新型人工智能課程體系構(gòu)建

何東曉，金 弟，王英奎，2

（1.天津大學(xué) 智能與計算學(xué)部，天津 300350；2.天津仁愛學(xué)院 計算機科學(xué)與技術(shù)系，天津 301636）

0 引言

為深化工程教育改革、建設(shè)工程教育強國，2017年2月以來，教育部積極推進新工科建設(shè)，先后形成了“復(fù)旦共識”、“天大行動”［1］和“北京指南”，并發(fā)布了《關(guān)于開展新工科研究與實踐的通知》［2］和《關(guān)于推薦新工科研究與實踐項目的通知》［3］。教育部、中央政法委、科技部等13個部門于2019年4月29日在天津聯(lián)合啟動“六卓越一拔尖”計劃2.0，全面推進新工科、新醫(yī)科、新農(nóng)科、新文科建設(shè)，以提升高校服務(wù)經(jīng)濟社會發(fā)展的能力［4］。

針對科技發(fā)展的新形勢，新工科建設(shè)一方面開設(shè)了新專業(yè)，另一方面對已有工科專業(yè)提出了全新要求。人工智能作為一門交叉學(xué)科，在新工科建設(shè)中有著非常重要的地位，在眾多現(xiàn)實領(lǐng)域中都具有廣泛的應(yīng)用前景，如自然語言理解、計算機視覺、自動駕駛、語音處理等［5］。2017年7月，國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》［6］；2018年4月，教育部制定了《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》［7］。人工智能已經(jīng)成為中國科技發(fā)展的“頭雁”，人工智能教育在高校中逐步成為了核心內(nèi)容。

人工智能的研究對象是知識，目標(biāo)是讓機器模擬人類大腦，從而實現(xiàn)機器智能。在無法從生物學(xué)角度完全揭示人類大腦組織結(jié)構(gòu)和工作原理的情況下，人工智能需要進行復(fù)雜而系統(tǒng)的建模，然后對模型不斷進行優(yōu)化，最終實現(xiàn)具有一定人類智能程度的機器智能。因此，人工智能人才必須掌握全面的人工智能專業(yè)知識，具有深入的數(shù)學(xué)功底，以及較強的程序開發(fā)能力［8］。

綜上所述，新工科建設(shè)為人工智能教育提供了新的機遇和挑戰(zhàn)，高校人工智能課程的教學(xué)目標(biāo)是讓學(xué)生系統(tǒng)、全面地掌握人工智能學(xué)科的知識結(jié)構(gòu)和理論體系［9］。無論是當(dāng)今社會科技的發(fā)展對人工智能人才的孜孜以求，還是新工科建設(shè)對人工智能教育領(lǐng)域的重點關(guān)注，都在促使人工智能大學(xué)教育思索如何使教育發(fā)揮最大實效［10-17］。目前高校中的人工智能課程體系需要適應(yīng)當(dāng)前的社會發(fā)展需求。

1 相關(guān)工作

近年來隨著新工科建設(shè)要求的提出，學(xué)者們進行了大量的人工智能教學(xué)相關(guān)研究［18-29］。文獻［24］從理論課、實踐課、科研訓(xùn)練及創(chuàng)新幾個方面分析了人工智能課程體系構(gòu)建；文獻［25］研究了新工科建設(shè)背景下人工智能人才培養(yǎng)路徑；文獻［26］通過對新工科背景下地方高校在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育中存在問題的研究，提出“創(chuàng)意、創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)”“三創(chuàng)合一”的智能人才培養(yǎng)體系；文獻［27］研究了“教研賽訓(xùn)”工作室人才培養(yǎng)模式在人工智能教育中的實踐；文獻［28］從教學(xué)方法、教育理念、培養(yǎng)模式等方面提出人工智能人才培養(yǎng)改革思路；文獻［29］從人工智能人才培養(yǎng)方案、人工智能課程體系構(gòu)建和本碩博人才培養(yǎng)路徑三方面研究了新工科背景下人工智能課程體系建設(shè)思路。

然而，以上研究工作缺少對人工智能課程體系本質(zhì)特征的分析。人工智能課程體系涉及眾多基礎(chǔ)理論知識，例如數(shù)學(xué)、信息科學(xué)、數(shù)理邏輯［30］等，學(xué)生有大量知識需要掌握。此外，學(xué)生還需要參與課程實踐以及項目實習(xí)活動。在新工科建設(shè)背景下，目前的人工智能課程存在以下痛點：

（1）課堂理論教學(xué)難以有效實施。人工智能作為一門學(xué)科，具有系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論體系，涉及到數(shù)學(xué)、信息學(xué)、計算機科學(xué)等眾多學(xué)科。因此，如何把人工智能基礎(chǔ)理論系統(tǒng)地傳授給學(xué)生是一個長期存在的難題。根據(jù)2021年、2022年對天津大學(xué)智能相關(guān)專業(yè)220名學(xué)生的調(diào)查顯示，高達85%的學(xué)生反映基礎(chǔ)理論部分枯燥難懂（如知識表示和推理），部分學(xué)生產(chǎn)生了抵觸情緒，學(xué)生學(xué)習(xí)壓力普遍較大。

（2）教學(xué)手段單一，與社會發(fā)展脫節(jié)。目前的人工智能教學(xué)手段主要包括課堂教學(xué)、機房上機練習(xí)以及課下大作業(yè)等。其中，課堂教學(xué)居主體地位，輔以課上或課下機房上機練習(xí)，課下大作業(yè)由學(xué)生單獨或建立小組完成。這種教學(xué)手段過度依賴于面對面的教師講授，沒有充分利用便捷、有效的網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)，已難以適應(yīng)當(dāng)前社會的快速發(fā)展。尤其是在近兩年的疫情中問題尤為突出，離開現(xiàn)實課堂課程便難以有效、正常運行，無論是上機練習(xí)還是課程大作業(yè)的完成質(zhì)量均難以得到有效保障。因此，如何有效融入在線教學(xué)資源成為將來面臨的一個重要問題。

（3）與前沿科學(xué)研究脫節(jié)。目前，人工智能課堂上講授的知識大部分為基礎(chǔ)知識和經(jīng)典人工智能方法，學(xué)生的課程實踐也主要面向基礎(chǔ)知識。然而，人工智能從1956年誕生開始，經(jīng)歷了3個發(fā)展階段。人工智能本身就是一門發(fā)展十分迅速的學(xué)科，各種新技術(shù)、新模型不斷涌現(xiàn)，例如目前的研究熱點——各種深度學(xué)習(xí)模型得到了廣泛關(guān)注和應(yīng)用。在當(dāng)前的人工智能課題體系下，在校學(xué)生缺乏對人工智能發(fā)展前沿研究的認(rèn)知，與現(xiàn)實人工智能發(fā)展?fàn)顩r脫節(jié)。

（4）與實際應(yīng)用脫節(jié)。人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用于現(xiàn)實場景中，新工科建設(shè)要求培養(yǎng)人工智能應(yīng)用型專業(yè)人才，而目前在校學(xué)生學(xué)到的知識大部分是理論知識，難以解決實際問題，導(dǎo)致理論與實踐應(yīng)用嚴(yán)重脫節(jié)。

綜上所述，目前人工智能課程體系難以滿足新工科建設(shè)以及現(xiàn)實社會對人才的需求，在人才培養(yǎng)過程中需要進行系統(tǒng)的課程體系改革。

2 課程體系改革目標(biāo)

本課程體系改革重點關(guān)注以下3個目標(biāo)：

（1）改進高校人工智能課堂教學(xué)模式，提高學(xué)生課堂學(xué)習(xí)效率，加強學(xué)生與教師之間的互動，為學(xué)生掌握基礎(chǔ)知識打下良好基礎(chǔ)。

（2）提升學(xué)生的科研能力，讓學(xué)生了解人工智能相關(guān)領(lǐng)域的國際前沿研究水平，學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的高水平論文，參與高水平科研項目的開展，不斷拓展學(xué)生視野。

（3）與AI企業(yè)合作，構(gòu)建人工智能校企合作平臺，解決高校實踐教學(xué)滯后于業(yè)界工程技術(shù)的現(xiàn)實問題，打造新型校企合作的人工智能課程體系。

3 新型人工智能課程體系構(gòu)建

為解決上述人工智能課程體系中存在的問題，實現(xiàn)預(yù)定目標(biāo)，本文提出了新工科背景下的新型人工智能課程體系。

3.1 課程體系改革實施基礎(chǔ)條件

筆者來自天津大學(xué)智能與計算學(xué)部人工智能教研組，負(fù)責(zé)計算機專業(yè)本科生人工智能基礎(chǔ)必修課、研究生智能科學(xué)必修課等AI核心課程，在人工智能領(lǐng)域具有豐富的教學(xué)經(jīng)驗，并與多個人工智能高科技企業(yè)有密切合作，以上條件為新型人工智能課程體系的構(gòu)建與實施奠定了良好基礎(chǔ)。

3.1.1 實驗基礎(chǔ)條件

天津大學(xué)智能與計算學(xué)部在衛(wèi)津路校區(qū)和津南校區(qū)擁有兩處計算機實驗教學(xué)中心，可提供人工智能課程體系建設(shè)所需的實驗設(shè)備。

在服務(wù)器方面，可使用天大超級計算中心部署的曙光“星云”系列高性能計算集群，該集群有56個計算節(jié)點，1 232個CPU核，峰值速度高達每秒11萬億次，內(nèi)存總量2TB，并行存儲總量33TB。同時，天大超級計算中心作為國家超算中心的分中心，可連接“天河一號”超級計算機系統(tǒng)，能夠滿足超大規(guī)模計算任務(wù)的計算需求。此外，筆者所在團隊擁有一臺內(nèi)存 128G（可擴展至256G）的GPU服務(wù)器，帶有2塊1080Ti 11G GDDR5X 顯卡；一臺 2TB 內(nèi)存（可擴展至 4TB）的 Dell R920 服務(wù)器，外加一個 Dell PowerVault MD1200 磁盤儲存陣列（12x 4TB）。另外，在人工智能專業(yè)教學(xué)方面，也具備計算機視覺、語音處理、自然語言處理等各個研究方向的基礎(chǔ)實驗條件。

3.1.2 實驗平臺

支撐人工智能課程體系建設(shè)的實驗平臺包括線上實驗平臺和線下實驗平臺兩類，其中線上實驗平臺采用華為云人工智能實驗平臺；線下實驗平臺由天津大學(xué)智能與計算學(xué)部和多家企業(yè)合作打造，包括人工智能綜合教學(xué)實驗箱、人工智能語音開發(fā)套件、機器視覺開發(fā)套件、人工智能機器人開發(fā)套件、人工智能虛擬仿真平臺等。

3.2 課程體系建設(shè)內(nèi)容與實施路徑

3.2.1 新型人工智能課程體系

為解決傳統(tǒng)人工智能課程體系中存在的問題，本文創(chuàng)新性地提出“教學(xué)”+“科研”+“創(chuàng)新”+“實踐”四位一體的人工智能課程體系。體系架構(gòu)如圖1所示（彩圖掃OSID碼可見，下同）。

Fig.1 Architecture of artificial intelligence curriculum system圖1 人工智能課程體系架構(gòu)

（1）基礎(chǔ)知識教育。基礎(chǔ)知識教育部分為人工智能課程體系的基礎(chǔ)，包括3部分：公共基礎(chǔ)課、學(xué)科基礎(chǔ)課、學(xué)科核心課。其中，公共基礎(chǔ)課主要培養(yǎng)學(xué)生的基本能力，包括思想政治教育、大學(xué)英語、高等數(shù)學(xué)、大學(xué)計算機基礎(chǔ)、體育、大學(xué)物理、形勢與政策等；學(xué)科基礎(chǔ)課為人工智能專業(yè)課程打下堅實基礎(chǔ)，主要包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、離散數(shù)學(xué)、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、算法分析與設(shè)計、人工智能概論、Python程序設(shè)計等；學(xué)科核心課包括機器學(xué)習(xí)、人工智能算法基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、知識圖譜、自然語言處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、計算機視覺等。

（2）科研培養(yǎng)。在新型人工智能課程系統(tǒng)中，科研培養(yǎng)為主要的創(chuàng)新點。針對人工智能學(xué)科發(fā)展迅速的特點，要保證學(xué)生掌握知識的及時性和前沿性，必須讓學(xué)生具有初步的科研能力。因此，設(shè)置了科技論文寫作、國內(nèi)外學(xué)術(shù)交流、學(xué)術(shù)道德、科技論文分享和學(xué)者專題講座等課程。

（3）創(chuàng)新教育。創(chuàng)新教育主要培養(yǎng)學(xué)生對學(xué)術(shù)和應(yīng)用的創(chuàng)新能力，包括創(chuàng)業(yè)大賽、科技大賽、新工科創(chuàng)新課程、科研成果（專利/論文）培育等。

（4）實踐教育。實踐教育的目的是為了培養(yǎng)學(xué)生的知識應(yīng)用能力，讓學(xué)生把課堂上學(xué)到的知識以及前沿學(xué)術(shù)成果應(yīng)用于現(xiàn)實問題解決中，主要包括科技企業(yè)實習(xí)、新工科實踐、教育基地實習(xí)、校企合作實習(xí)、高校實驗室實踐以及示范課程實踐等。

綜上所述，本文提出以基礎(chǔ)知識教育為基礎(chǔ)，科研培養(yǎng)為創(chuàng)新點，創(chuàng)新教育與實踐教育相互融合的“教學(xué)”+“科研”+“創(chuàng)新”+“實踐”四位一體的人工智能課程體系。

3.2.2 新型人工智能課程體系建設(shè)實施路徑

新型人工智能課程體系建設(shè)的整體實施路徑如圖1所示。首先，從基礎(chǔ)知識教育出發(fā)，為科研培養(yǎng)提供保障；其次，科研培養(yǎng)為創(chuàng)新教育和實踐教育提供支撐；最后，創(chuàng)新教育與實踐教育相互支撐，培養(yǎng)學(xué)生良好的創(chuàng)新和實踐能力。實施過程中的創(chuàng)新手段如下：

（1）人工智能課堂教學(xué)改革。在課堂教學(xué)中，將枯燥的人工智能基礎(chǔ)知識用生動化、趣味化的方式呈現(xiàn)，如演示動畫、慕課、翻轉(zhuǎn)課堂等。在教學(xué)工具方面，在傳統(tǒng)多媒體教學(xué)工具（如PPT、Word、電子白板）的基礎(chǔ)上使用可視化教學(xué)演示系統(tǒng)，提升學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)效率。例如采用數(shù)學(xué)畫圖工具GeoGebra，對于復(fù)雜的三維圖形可以進行360度旋轉(zhuǎn)，使數(shù)學(xué)概念變得生動、形象、易于理解，如梯度下降（見圖2）、傅里葉變換、卷積操作等，建立教師與學(xué)生高度互動的課堂教學(xué)風(fēng)格，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)主動性和學(xué)習(xí)效率。在傳統(tǒng)線下教學(xué)的基礎(chǔ)上，引入騰訊會議直播、騰訊課堂、學(xué)習(xí)通、ClassIn等在線教學(xué)工具，探索線上線下相結(jié)合的教學(xué)模式。線上的錄播課程和直播課程能夠解決跨時間與跨空間的授課問題，學(xué)生不再拘泥于在固定的教室、固定的時間上課，這對未來教學(xué)模式的發(fā)展具有重要意義。

Fig.2 Gradient descent of a saddle shape function圖2 有鞍點的梯度下降

此外，在課堂授課中，除講授基本的書本知識外，還邀請國內(nèi)外人工智能領(lǐng)域的著名專家學(xué)者做科普講座和專業(yè)知識講座，讓學(xué)生對人工智能的不同研究領(lǐng)域有初步認(rèn)識。通過與領(lǐng)域?qū)＜颐鎸γ娴臏贤ń涣鳎砷_闊學(xué)生視野，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，為其選擇未來的研究方向作出有益指引。

（2）將高校科研實驗室引入人工智能課程體系。許多高校教師都承擔(dān)著科研任務(wù)，有成熟的科研實驗室。本課程體系的第二個建設(shè)內(nèi)容即為讓學(xué)生參與實驗室前沿科研課題，從基礎(chǔ)的理論理解到模型實現(xiàn)，再到實驗的實施和論文撰寫。還可以讓感興趣的學(xué)生參與研究生組會，共同探討國際前沿研究成果。

（3）與企業(yè)合作，打造校企合作平臺。建立人工智能實訓(xùn)基地，完善學(xué)生實訓(xùn)體系建設(shè)，讓學(xué)生在相對集中的實習(xí)時間內(nèi)參與實際工作，有效提升學(xué)生對人工智能技術(shù)的理解和實踐能力。另外，借助學(xué)校和教師的力量，與AI高科技企業(yè)進行合作，讓學(xué)生進入企業(yè)深入了解人工智能工程領(lǐng)域的前沿應(yīng)用。

3.3 課程體系特色

本文提出的人工智能課程體系最大的特色是在新工科建設(shè)指導(dǎo)下，構(gòu)建“教學(xué)”+“科研”+“創(chuàng)新”+“實踐”四位一體的人工智能課程體系。其中，“教學(xué)”擬沿用一線年輕骨干教師授課、人工智能領(lǐng)域著名教授講座、企業(yè)實際項目指導(dǎo)三維教學(xué)模式；“科研”擬以高校教師科研實驗室為核心，提升學(xué)生的科研素養(yǎng)，擴展學(xué)生的視野；“創(chuàng)新”包括科研成果和落地應(yīng)用兩個方面，科技企業(yè)參與應(yīng)用落地指導(dǎo)；“實踐”包括學(xué)生參與人工智能企業(yè)實習(xí)、參與人工智能相關(guān)競賽等。

4 課程體系改革效果

本文提出的“教學(xué)”+“科研”+“創(chuàng)新”+“實踐”四位一體的人工智能課程體系已在天津大學(xué)智能與計算學(xué)部和天津大學(xué)仁愛學(xué)院進行實施，下面從3個方面對課程體系改革效果進行評估：

（1）學(xué)生課堂學(xué)習(xí)情況。通過在課堂教學(xué)中引入多種教學(xué)手段，學(xué)生的課堂表現(xiàn)和以前相比有了很大改善，很少發(fā)生走神、玩手機、睡覺等狀況。在講課過程中，學(xué)生能夠積極參與和教師的互動，形成了良好的課堂氛圍。值得注意的是，天津大學(xué)仁愛學(xué)院的學(xué)生變化更為明顯。

在人工智能教學(xué)過程中，筆者邀請了計算機視覺、語音處理、自然語言處理、社交網(wǎng)絡(luò)分析等領(lǐng)域的著名專家給學(xué)生作專題講座，很多學(xué)生都能夠積極參與，向?qū)＜姨岢鋈斯ぶ悄軐I(yè)問題或科研相關(guān)問題，專家們的回答加深了學(xué)生們對專業(yè)知識的理解，甚至對部分學(xué)生未來的職業(yè)規(guī)劃都起到了積極影響。

此外，受新冠疫情影響，2021-2022學(xué)期有大約50%的課時通過在線完成，包括提前錄制后在學(xué)習(xí)通上發(fā)布的課程和在線直播課程。在整個教學(xué)過程中，教師和學(xué)生都感受到了線上教學(xué)模式帶來的便利，師生們逐步接受了這種新的教學(xué)模式，為未來教學(xué)模式的全面變革作好了準(zhǔn)備。

在天津大學(xué)和天津大學(xué)仁愛學(xué)院的人工智能課程期末考試中，學(xué)生們的平均成績與去年相比，分別從74分提升至81分，以及從70分提升至75分。在期末的學(xué)生評教中，人工智能課程均取得了95分以上的優(yōu)秀成績，表明學(xué)生對目前授課形式的肯定和支持態(tài)度。

（2）學(xué)生課程實踐情況。除基本的學(xué)校內(nèi)的課程實踐外，天津大學(xué)智能與計算學(xué)部的學(xué)生還參與了京東、美團等國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的AI合作研究項目（如基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦系統(tǒng)項目等）。學(xué)生能夠認(rèn)真思考如何利用人工智能知識實現(xiàn)企業(yè)中的真實業(yè)務(wù)需求，提交的課程大作業(yè)不再是簡單的實驗報告，而是具有含金量的真實問題解決方案。

此外，學(xué)生還積極參與國內(nèi)外人工智能相關(guān)競賽，取得了較好成績，如：學(xué)生組隊參加“中電慧治”杯政府治理大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用算法大賽，得到了唯一的冠軍。

（3）科研和創(chuàng)新情況。學(xué)生分批次參與了筆者教研室的論文寫作和科研項目，對如何閱讀與撰寫學(xué)術(shù)論文、開展實驗，以及如何撰寫研究計劃和完成項目課題都有了直觀和深入了解。部分學(xué)生能夠針對科研問題提出自己的見解，并成功發(fā)表CCF A類或JCR一區(qū)論文。

5 結(jié)語

本文在新工科建設(shè)的背景下，揭示出目前高校人工智能教學(xué)中存在的主要問題，進而提出“教學(xué)”+“科研”+“創(chuàng)新”+“實踐”四位一體的新型人工智能課程體系。該課程體系已在天津大學(xué)智能與計算學(xué)部和天津大學(xué)仁愛學(xué)院進行實施，結(jié)果證實了人工智能相關(guān)專業(yè)學(xué)生的工程實踐能力、研究能力都得到了顯著提高，同時也提升了學(xué)生的升學(xué)與就業(yè)競爭力。