地方高校“人工智能”本科課程教學實踐

曹 衛，薛煜陽，劉戰東

（1.新疆師范大學計算機科學技術學院 新疆 烏魯木齊 830054；2.新疆財經大學信息與管理學院 新疆 烏魯木齊 830012）

近年來，人工智能技術作為新一輪科技革命和產業變革的核心力量，已成為引領社會變革的技術熱點。為把握時代發展的浪潮，各國都開始大力發展人工智能技術。我國政府也高度重視該領域的發展，國務院在2017 年印發了《新一代人工智能發展規劃》[1]，將人工智能定義為“重大戰略機遇”，要“構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國”。為適應國家發展戰略，教育部及相關部門發文并出臺各種措施，促進人工智能人才的培養，國內很多高校也陸續開設人工智能課程，以滿足國家對新興產業發展的人才需求。作為一門新興課程，人工智能課程教學研究可為我國人工智能教育和產業發展提供較好的人才基礎。基于此背景，本文深入分析了地方高校“人工智能”本科課程的特點及其開設過程中所遇到的問題，并進行了一系列教學和實踐方面的探究。

1 人工智能的課程特點及所帶來的教學挑戰

人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新興交叉科學[2]，其區別于傳統計算機課程的特點，給其教學帶來一定的挑戰。

①知識體系偏技術，課程內容與思政元素的關聯不夠直接。《關于深化新時代學校思想政治理論課改革創新的若干意見》提出，將各類課程與思政課深入結合，形成協同效應，承擔教書育人的責任[3]。然而，人工智能課程技術性強，涉及較多抽象理論和算法模型，如隨機森林、神經網絡等，導致其教學設計中人文元素較少，與思政元素的關聯不夠緊密、融合不夠深入。

②內容邏輯性強，技術前沿、多學科交叉，本科層次的授課難度較大。人工智能是機器執行與人類思維相關的認知功能的能力，如感知、推理、學習、交互等。因此，該課程內容交叉、抽象，含較多公式推演，需要學生有較好的研究背景和理解能力，熟悉數學知識和基礎算法流程。然而，本科學生的專業知識和學科素養還處于初步積累階段，對人工智能的很多相關前導知識和研究背景較缺乏。因此，本科層次的人工智能課程的授課難度較大。

③實驗內容實踐性強、綜合性高，實驗難度較大。計算機科學是一門以應用為導向的學科，作為該學科的重要分支之一，人工智能課程應用范圍極廣、與產業界聯系緊密。因此，學習該課程需大量的動手實踐。此外，人工智能課程屬于交叉學科，涉及許多現實中的復雜問題，其實踐內容綜合性較強。對于本科生來講，實踐動手能力還處于培養和鍛煉階段，對人工智能課程的跨學科實驗往往感覺難度較大。

④平臺要求高、算力需求大，現有實驗平臺和算力資源經常不太充足。人工智能基于算法、算力和大數據三大基石[4]，通過對算力、算法和數據等數字資源的創造、加工和整合，用機器為傳統行業賦能[5]。因此，人工智能相關技術實踐對算力有較高要求。加之當前人工智能領域處于高速發展期，以深度學習、AI 大模型為代表的各項技術和應用對算力的依賴性極大。然而，即使在一些部屬高校，算力等基礎設施也常常無法滿足師生的現實需求[6]，進而限制了人工智能課程實驗的開展。

2 地方高校“人工智能”本科課程的教學現狀

2.1 思政融入過于生硬

新工科背景下，人工智能課程強調對學生科學思維和創新能力的培養[7]。加之人工智能的課程知識偏技術、較抽象，教師在組織教學的過程中，難免會側重于對晦澀難懂的專業知識的講授等教學環節，對思政的融合有所忽視。因此，人工智能課程融入思政元素往往內涵不足。

2.2 課程內容滯后于現實前沿技術

人工智能技術與產業實踐聯系緊密，相關技術發展迅速，新的算法、技術和應用層出不窮，但其課程內容一般涉及經典人工智能理論或模型，不太能及時融入最新的技術應用，經常無法與產業界前沿技術與時俱進。而且，一些西部地方高校遠離京津冀、長三角等人工智能技術落地的前沿陣地，其人工智能教學內容與現實產業界的前沿技術存在一定的脫離，不利于其人工智能課程授課目標的順利實現。

2.3 課程配套體系不太完善

圖靈獎得主姚期智曾提出：人工智能絕對是一個跨學科行業[8]。人工智能涉及計算機、數學、認知科學等多學科的知識。這些學科之間知識關聯性強，存在較強的支撐關系，通常情況下，一門學科需要一門或多門相關學科的支撐[9]。因此，人工智能課程的學習中學生要具備相關領域的研究背景和相關先導課程的學科基礎。然而，現有人工智能本科課程一般是高校為適應國家發展戰略和滿足社會人才需求而開設的。與研究生相比，本科學生較欠缺相關先導課程的學科基礎，如機器學習、優化理論等。而本科課程的設置受諸多因素的影響，與人工智能相關的本科課程配套體系還不太完善。

2.4 教學模式和實驗資源亟須更新

人工智能技術發展迅猛，相關理論和創新持續推進和涌現，不斷引發鏈式突破和經濟結構的變革。因此，該課程教學需要教師更新教學模式，在夯實專業知識儲備的同時，及時跟進新興技術，注重學生自主探究和可持續創新能力的培養。此外，人工智能相關實踐對硬件配置和算力要求較高。尤其是在當今時代，以ChatGPT 為代表的AI大模型技術席卷全球，催生了人工智能領域的新業態[10]。在此背景下，地方高校人工智能課程實驗資源緊缺的現實亟須改變，以推動該課程實踐教學的開展。

3 人工智能課程教學設計與探究

針對人工智能的課程特點及面臨的挑戰，筆者深入研究其課程內容，基于自身在該課程教學過程中所遇到的實際問題，開展了以下教學和實踐方面的探究。

3.1 深挖專業領域的人文社科元素以實現思政教學

為了更好地實現人工智能課程的課程思政教學，授課教師在授課過程中仔細研究人工智能的學科內容和研究熱點，深挖該課程蘊含的思政教育信息，促進思政教學元素與課程教學內容的結合，寓價值觀引導于知識傳授之中[11]，推動“思政育人”與人工智能課程建設的有機融合。具體來說，教師在講授人工智能的學科發展和未來趨勢時，結合社會現實需求和科研發展環境來進行講授，啟迪學生對社會發展進程的思考；在講授人工智能應用技術時，穿插學者的學術經歷、產業實踐落地的社會背景等進行講授，增強學生作為未來人工智能應用的設計者、推動者和研究者的責任意識；從人工智能與社會學的交叉研究熱點（如大模型價值觀對齊、大數據隱私保護與可信公平等）為切入點，促進理工科學生對人文社會的關注和思考。教師通過上述努力，強化該課程思政融入的針對性和實效性，促進全方位育人[12]。

3.2 借助網絡資源和開展專題講座以保證課程的前沿性

人工智能技術發展迅猛，授課教師需在掌握與其相關知識內容的同時，及時跟蹤領域內前沿技術動態，縮小課本知識與現實產業技術之間的差距，向學生傳授更切合現實的專業知識。因此，為體現該課程內容的前沿性，授課教師可以從以下方面開展教學：

①教師充分利用現有網絡資源，將這些課程資源以微視頻的方式融入授課過程，高效、自然地幫助學生補充相關研究背景和領域知識等，如大型開放式網絡課程（MOOC）上的優質課程資源、Bilibili 視頻網站的前沿技術分享等；

②教師及時跟蹤最新技術，結合自身研究領域向學生介紹人工智能研究的最新動態，強調人工智能技術持續發展、不斷更新，并將持續給社會帶來重大變革的趨勢，以啟發學生主動學習、終身學習的意識；

③教師結合自身研究方向和課題，開展論文導讀和專題講座，鼓勵學生參與課題研究，提高學生的科學素養，培養學生的創新思維和自學能力，為學生后續職業生涯和終身成長打好基礎。

3.3 通過混合式教學方式和虛實結合的實踐平臺達成課程目標

人工智能課程較偏向理論教學，與其應用特點不太相符，不利于學生創新思維的培養，較難適應未來人工智能產業的發展需求。加之地域限制，許多地方高校與人工智能相關企業的合作交流不太深入，導致學生較難真正接觸人工智能前沿技術的應用。這些現實因素加大了人工智能課程教學理論與實踐的差距。因此，授課教師應結合人工智能的課程特點采取體驗式與探究式相結合的教學模式，理論教學和實驗教學兩手抓，同時訓練學生的實踐動手能力和自主探究能力，具體包括三方面：

①理論教學方面，教師通過“雨課堂”線上平臺，開展線上和線下相結合的混合式教學[13]，保證人工智能課程的教學質量。課前，向學生推送課程重難點，引導學生預習；課中，借助雨課堂進行學生考勤管理和知識點練習，提高學生上課的參與度；課后，利用雨課堂督促學生進行知識回顧和復習；

②實踐教學方面，教師充分利用現有實驗資源和網絡資源等虛實結合的實踐平臺開展實驗教學，如借助百度AI開放平臺等設計體驗式實驗、探究式實驗等，引導學生體驗人工智能領域的應用場景，輔助講授人工智能典型應用；借助頭歌教學平臺等輔助開展深度神經網絡章節的教學等；

③學生創新能力的培養方面，考慮到人工智能課程的實驗內容綜合性較高，教師可采取分組方式開展綜合性實驗，由教師進行案例講解、由實踐動手能力強的學生擔任項目組長來主導實驗，啟發學生的自主探究思維，鍛煉學生的團隊協作和動手能力。

4 結語

當前，人工智能技術飛速發展，并滲透于各行各業，各大高校陸續開設人工智能課程。本文分析了該課程區別于傳統計算機課程的學科特點及面臨的教學挑戰，基于自身在該課程實際教學中所遇到的問題，提出深挖該課程的人文社科元素、借助網絡資源和專題講座、使用混合式教學和虛實結合的實踐平臺等手段，改善該課程的思政育人實效性，保證該課程的技術前沿性，提高該課程的教學效果，促進其課程目標的實現，為地方高校人工智能課程的教學改革和課程建設提供思路。當然，人工智能課程教學的開展離不開學校層面的支持，學校可增設相關先導課程來優化人工智能配套的學科體系，并通過師資引進和學科培訓等方式補充本校在人工智能學科的人才儲備。