面向自動(dòng)化類本科生的“人工智能”課程教育教學(xué)改革

杜松林 李駿揚(yáng) 張亞 魏海坤 東南大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院

近幾年，隨著信息技術(shù)及人工智能的不斷發(fā)展，“人工智能”課程逐漸成為新工科背景下本科教育的重要組成部分之一。筆者所在學(xué)院面向自動(dòng)化專業(yè)和機(jī)器人工程專業(yè)本科生開設(shè)了“人工智能”專業(yè)主干課，共安排48學(xué)時(shí)，其中理論講授32學(xué)時(shí)，實(shí)踐16學(xué)時(shí)。本課程主要介紹人工智能問題求解的一般性原理、基本思想及前沿技術(shù)，主要涵蓋知識(shí)表示、確定性推理、不確定性推理、搜索求解、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等方面的技術(shù)，旨在為學(xué)生提供有關(guān)理論和技術(shù)方面的知識(shí)，為進(jìn)一步學(xué)習(xí)和研究人工智能理論與應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，培養(yǎng)學(xué)生在人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新和應(yīng)用能力。[1]

當(dāng)前，人工智能領(lǐng)域表現(xiàn)出以下特點(diǎn)：人工智能技術(shù)的發(fā)展日新月異，學(xué)科內(nèi)涵快速豐富，知識(shí)體系持續(xù)拓展，技術(shù)顛覆和技術(shù)創(chuàng)新比歷史上任何時(shí)期都頻繁[2]；人工智能技術(shù)與幾乎所有國民生產(chǎn)行業(yè)如工業(yè)制造、智能交通、智慧醫(yī)療、航空航天等的交融程度達(dá)到了歷史頂峰，并且其交叉發(fā)展的速度和深度日益提高。上述特點(diǎn)對(duì)本科生“人工智能”課程的教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)方法和評(píng)價(jià)方法都提出了新的要求。而如何更有效地教授學(xué)生人工智能技術(shù)，引導(dǎo)學(xué)生適應(yīng)人工智能技術(shù)的高速發(fā)展、快速迭代更新知識(shí)結(jié)構(gòu)、培養(yǎng)持續(xù)學(xué)習(xí)和創(chuàng)新的能力、塑造大國工匠精神和工程實(shí)踐能力是亟待解決的問題。[3]因此，筆者從教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)案例、教學(xué)評(píng)價(jià)等方面進(jìn)行研究并提出了自動(dòng)化專業(yè)“人工智能”課程的教育教學(xué)改革思路和方法。

●三位一體的綜合性教學(xué)目標(biāo)改革

本研究面向當(dāng)前人工智能技術(shù)的知識(shí)結(jié)構(gòu)和新工科背景下我國高等教育“以學(xué)生為中心，以產(chǎn)出為導(dǎo)向，并持續(xù)改進(jìn)”的發(fā)展趨勢(shì)，將價(jià)值塑造、知識(shí)傳授和能力培養(yǎng)三者融為一體，重點(diǎn)培養(yǎng)學(xué)生以下八方面的能力。

①理論基礎(chǔ)：對(duì)人工智能的基本概念、原理和算法有深入的理解。學(xué)生要掌握知識(shí)表示、確定性推理、不確定性推理、搜索求解、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等核心領(lǐng)域的基本理論和方法。

②編程與工程實(shí)現(xiàn)：具備獨(dú)立進(jìn)行算法設(shè)計(jì)和編程實(shí)現(xiàn)的能力。學(xué)生應(yīng)能夠靈活運(yùn)用各種常見的人工智能算法和工具，特別是要培養(yǎng)基于MindSpore和PaddlePaddle等國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架的編程能力。

③數(shù)據(jù)分析與處理：具備處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力。學(xué)生應(yīng)能夠運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中提取有用的信息和模式。

④應(yīng)用開發(fā)與系統(tǒng)設(shè)計(jì)：在實(shí)際應(yīng)用中能夠開發(fā)和設(shè)計(jì)人工智能系統(tǒng)的能力。學(xué)生應(yīng)能夠?qū)⑷斯ぶ悄芗夹g(shù)應(yīng)用于如自動(dòng)駕駛、智能機(jī)器人、智能推薦等領(lǐng)域，以解決實(shí)際問題。

⑤跨學(xué)科能力：具備與其他學(xué)科合作和交流的能力。人工智能涉及多個(gè)學(xué)科的交叉，學(xué)生應(yīng)能夠?qū)⑷斯ぶ悄芗夹g(shù)用于計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等領(lǐng)域，與相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人士進(jìn)行有效的合作。

⑥倫理與社會(huì)責(zé)任：具備倫理意識(shí)和社會(huì)責(zé)任感。學(xué)生應(yīng)了解人工智能的潛在風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)，并能夠在人工智能應(yīng)用中考慮倫理和社會(huì)影響。

⑦持續(xù)學(xué)習(xí)與創(chuàng)新：具備持續(xù)學(xué)習(xí)和創(chuàng)新的能力。人工智能領(lǐng)域發(fā)展迅速，學(xué)生應(yīng)具備不斷學(xué)習(xí)新知識(shí)和技術(shù)的能力，并能夠在實(shí)踐中提出創(chuàng)新的解決方案。

⑧價(jià)值觀：將價(jià)值觀引導(dǎo)融入人工智能知識(shí)傳授和能力培養(yǎng)的過程中，幫助學(xué)生在學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的同時(shí)，塑造正確的世界觀、人生觀、價(jià)值觀，增進(jìn)家國情懷，開拓國際視野。

●緊扣國家戰(zhàn)略布局的教學(xué)內(nèi)容設(shè)置

本課程依據(jù)國家戰(zhàn)略方針，結(jié)合自動(dòng)化類專業(yè)本科生的知識(shí)結(jié)構(gòu)和人工智能技術(shù)領(lǐng)域，制訂了如下教學(xué)內(nèi)容。

①知識(shí)表示與推理：主要講解知識(shí)的特性和表示的基本概念、一階謂詞邏輯知識(shí)表示法、產(chǎn)生式知識(shí)表示法、框架表示法、知識(shí)圖譜、確定性推理方法（包括自然演繹推理、謂詞公式化為子句集的方法、魯賓遜歸結(jié)原理等）、確定性推理方法的應(yīng)用（包括歸結(jié)反演、應(yīng)用歸結(jié)原理求解問題等）、不確定性推理方法（包括可信度方法、證據(jù)理論、模糊推理等）。

②搜索求解與智能優(yōu)化：主要講解搜索的概念、狀態(tài)空間的搜索策略、盲目的圖搜索策略、啟發(fā)式圖搜索策略、遺傳算法、遺傳算法的改進(jìn)算法及其應(yīng)用、群智能優(yōu)化算法（包括粒子群優(yōu)化算法、蟻群優(yōu)化算法、蜂群優(yōu)化算法）及其應(yīng)用。

③機(jī)器學(xué)習(xí)：主要講解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法，重點(diǎn)講解典型機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、集成學(xué)習(xí)如AdaBoost等。

④深度學(xué)習(xí)：主要講解深度學(xué)習(xí)的基本原理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和訓(xùn)練方法、典型的深度學(xué)習(xí)模型（如全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer等）、深度學(xué)習(xí)的技巧（如批量梯度下降法、隨機(jī)梯度下降法、學(xué)習(xí)預(yù)熱與調(diào)整、梯度調(diào)整、批歸一化、層歸一化等）、MindSpore和PaddlePaddle國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)編程框架、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用等。

⑤機(jī)器視覺：作為本課程的應(yīng)用教學(xué)內(nèi)容，主要講解機(jī)器視覺的概念與發(fā)展、圖像特征提取的基本方法、視頻特征提取的基本方法、視覺分類、匹配、檢測(cè)、追蹤的典型算法。

⑥自然語言處理：作為本課程另一方面的應(yīng)用教學(xué)內(nèi)容，主要講解自然語言處理的概念與發(fā)展、詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識(shí)別、關(guān)鍵詞提取、句法分詞、文本向量化、情感分析技術(shù)，以及以ChatGPT為代表的基于Transformer和大規(guī)模語料庫監(jiān)督學(xué)習(xí)的新一代自然語言處理技術(shù)。

●理論聯(lián)系實(shí)際的教學(xué)方法改革

本研究從課堂教學(xué)、實(shí)踐教學(xué)和復(fù)合型人才培養(yǎng)三方面同步著手，研究和實(shí)踐了理論聯(lián)系實(shí)際的案例引導(dǎo)式教學(xué)、項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)的實(shí)踐性教學(xué)方式、跨學(xué)科領(lǐng)域的復(fù)合型人才培養(yǎng)模式。

1.理論聯(lián)系實(shí)際的案例引導(dǎo)式教學(xué)

本課程在教授相關(guān)知識(shí)的過程中穿插融合典型案例，一方面提升學(xué)生對(duì)相關(guān)理論和技術(shù)的興趣，另一方面促進(jìn)學(xué)生理解我國正在推動(dòng)人工智能與各行業(yè)融合創(chuàng)新，在制造、物流、金融等重點(diǎn)行業(yè)開展的人工智能應(yīng)用，增強(qiáng)民族自豪感和使命感。[4]表1列舉了本研究構(gòu)建的典型案例與知識(shí)點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系。

表1 本研究構(gòu)建的典型案例與知識(shí)點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系

2.項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)的實(shí)踐性教學(xué)方式

本研究打破了傳統(tǒng)的課堂講授單一教學(xué)模式，引入了實(shí)踐項(xiàng)目和案例分析。參照表1所示的典型案例，在每個(gè)課程模塊中設(shè)置類似的實(shí)踐項(xiàng)目，給學(xué)生提供真實(shí)的數(shù)據(jù)和場(chǎng)景，讓學(xué)生能夠?qū)⒗碚撝R(shí)應(yīng)用于解決實(shí)際問題。[5]同時(shí)，鼓勵(lì)學(xué)生主動(dòng)尋找和分析實(shí)際案例，以加深對(duì)人工智能技術(shù)在現(xiàn)實(shí)中的理解；鼓勵(lì)學(xué)生組成團(tuán)隊(duì)開展創(chuàng)新項(xiàng)目，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和團(tuán)隊(duì)合作能力。學(xué)生可以根據(jù)自己對(duì)項(xiàng)目的理解設(shè)計(jì)技術(shù)路線，完善技術(shù)細(xì)節(jié)，并通過編程實(shí)現(xiàn)所設(shè)計(jì)的方案，最后在班級(jí)進(jìn)行展示和討論。在實(shí)踐環(huán)節(jié)特別鼓勵(lì)學(xué)生使用MindSpore和PaddlePaddle國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)編程框架。該方式有利于提高學(xué)生的動(dòng)手能力和創(chuàng)新能力，通過真實(shí)項(xiàng)目的實(shí)踐還可以培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)合作能力和項(xiàng)目管理能力。

3.跨學(xué)科領(lǐng)域的復(fù)合型人才培養(yǎng)模式

為研究從人工智能領(lǐng)域的專門技術(shù)型人才培養(yǎng)向復(fù)合型人才培養(yǎng)過渡的有效方法，本課程在深入培養(yǎng)學(xué)生的人工智能基礎(chǔ)理論和應(yīng)用等方面的專業(yè)知識(shí)的同時(shí)，加大力度開展復(fù)合型人才培養(yǎng)，重點(diǎn)培養(yǎng)貫通人工智能理論、方法、技術(shù)、產(chǎn)品與應(yīng)用等的縱向復(fù)合型人才，以及掌握“人工智能+”經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、管理、建筑、交通、法律等的橫向復(fù)合型人才。[6]一方面吸引經(jīng)濟(jì)、建筑、交通、化工等不同院系的本科生選修本課程，鼓勵(lì)不同專業(yè)背景的學(xué)生積極參與課堂討論和課后應(yīng)用研究；另一方面，將本課程與學(xué)生科研訓(xùn)練項(xiàng)目、本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)等培養(yǎng)環(huán)節(jié)接續(xù)，通過與相關(guān)院系的教師合作，深入培養(yǎng)學(xué)生將人工智能技術(shù)與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、管理、標(biāo)準(zhǔn)、法律等領(lǐng)域融合貫通的綜合能力。

4.以人才培養(yǎng)為中心的多元化評(píng)價(jià)

課程考核強(qiáng)調(diào)采用平時(shí)成績、課程實(shí)踐和最終成績的綜合方式。[7]其中，平時(shí)成績主要包括課內(nèi)討論和平時(shí)作業(yè)；課程實(shí)踐重點(diǎn)考查學(xué)生對(duì)課程內(nèi)容的掌握程度、工程實(shí)踐能力、對(duì)新技術(shù)的探索興趣、創(chuàng)新能力；期末考試按照本課程的教學(xué)目標(biāo)全面考核學(xué)生課程學(xué)習(xí)的效果。[8]在最終成績中，期末考試占比50%，課程實(shí)踐成績占比40%，平時(shí)成績占比10%。

為研究本教學(xué)改革的效果和不足之處，本研究還開展了多元的評(píng)價(jià)。課程結(jié)束后邀請(qǐng)筆者所在學(xué)院選修本課程的48名學(xué)生參與匿名調(diào)查問卷，最終提交評(píng)價(jià)的人數(shù)為47人，實(shí)評(píng)率為97.92%。問卷設(shè)置了如表2所示的評(píng)價(jià)內(nèi)容，學(xué)生匿名對(duì)每項(xiàng)打分，分值介于1～10分之間，分?jǐn)?shù)越高表示越符合實(shí)際情況。匿名調(diào)查問卷表明絕大部分學(xué)生對(duì)教學(xué)改革非常認(rèn)可，反映出本研究的實(shí)踐取得了良好的效果，滿足了培養(yǎng)學(xué)生的知識(shí)需求、能力需求和價(jià)值觀需求，整體教學(xué)質(zhì)量得到了提升。

表2 課后多元化匿名調(diào)查問卷結(jié)果