人工智能微專業構建與實施初探

摘 "要 "近年來，微專業建設在全國各高校興起，成為復合型人才培養的新型教育模式。以大連大學人工智能微專業的建設實際為依托，全面介紹人工智能微專業建設和實施過程中所涉及的培養目標、課程體系、教學模式和運行管理等各個方面，側重以學生為中心的培養模式、基礎與應用并重的課程體系設計、線上線下混合的教學模式、全面細致的運行管理策略，內容具有前瞻性、實用性和可行性，值得其他高校或其他微專業建設參考和借鑒。

關鍵詞 "人工智能；微專業；課程體系；混合式教學模式；復合型人才

中圖分類號：G642.0 " "文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2024）11-00-04

0 "引言

當前，人工智能（AI）技術正蓬勃發展，成為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術。習近平總書記多次強調發展人工智能的重要性與緊迫性。2017年，國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，強調人工智能發展的戰略性地位，并首次提出建設人工智能學科，鼓勵高校在原有基礎上拓寬人工智能專業教育。2018年4月，教育部印發《高等學校人工智能創新行動計劃》，強調完善人工智能領域人才培養體系，加強人工智能與其他學科專業的交叉融合，推進人工智能人才隊伍建設。與此同時，隨著產業智能化升級改造的不斷推進，越來越多的行業和企業需要既有專業背景又懂人工智能技術的復合型人才。2021年3月，我國出臺“十四五”規劃，強調人工智能等新興數字產業在提高國家競爭力上的重要價值，人工智能產業開始步入全面融合發展的新階段，產業對人工智能復合型人才更加青睞。

在新工科教育的大背景下，如何將人工智能復合型人才培養真正落地是目前困擾人工智能人才培養的最大難題。由于人工智能復合型人才培養不僅涉及人工智能領域知識，還涉及不同行業內的不同專業領域知識，很難完全依靠現有的計算機科學與技術專業、軟件工程專業或人工智能專業全面培養。對于非計算機專業來說，依靠自身的師資力量培養人工智能專業學生掌握人工智能領域的知識與技能并不現實。如何解決這一難題是各高校都面臨的共性問題，大連大學同樣面臨這一問題。

近年來，微專業建設在全國各高校逐漸興起。微專業旨在讓學生在完成主修專業的同時，進一步拓展主修專業以外的專業技能。微專業是當前復合型人才培養的新型教育模式，為人工智能復合型人才培養提供了有效途徑。因此，創建人工智能微專業對高校順應教育發展趨勢、滿足行業對人工智能人才需求具有積極意義。本文結合大連大學人工智能微專業建設實際，分別從培養目標、課程體系、招生與運行機制等方面對高等院校開展人工智能微專業建設進行分析和探討。

1 "微專業發展概述

微專業是由MOOC巨頭Udacity最早提出的一種創新人才培養模式。隨后，幾大知名在線教育產品基于這一模式理念將碎片化的在線課程進行體系化、專業化和職業化改善，以就業求職為導向，提煉某一職業崗位的核心技能，采用MOOC教學培養方式，設置5～10門核心課程的集中學習，使學生快速系統地掌握職業崗位的工作方法和技巧，實現快速就業或者職業變遷[1-3]。此后，產生多種多樣的微專業建設模式。

按主導方不同，目前得到普遍實施運行的微專業建設模式可以分為在線課程平臺主導型和高校主導型兩類[4]。平臺主導型微專業主要面向實踐技能培訓，以實訓為賣點、以就業為目標，主要與知名企業和職業培訓機構合作，全線上授課，通常一個專業只有一門大課程，內含多門小課，學習時間少的僅有1個學期。高校主導型微專業是目前我國主要的微專業建設形式，主要面向本校學生。教學內容以專業核心課程為主，采用線上線下混合式或全線下教學模式，學習時長通常為2～4學期。本文所探討的人工智能微專業建設模式屬于高校主導類微專業。

2 "人工智能微專業培養目標

微專業建設雖“微”不“簡”，也屬于專業建設[5-8]。應采用以學生為中心的培養模式，培養學生掌握人工智能領域的基礎理論、基本知識和應用技能，目的是使學生具備初步的人工智能程序開發能力，能正確理解人工智能應用背后的基本原理，并具備“人工智能+”跨領域應用的基本創新能力以及對人工智能技術的持續學習能力，為今后在人工智能程序研發、產品/設備智能化改造與革新設計、智能系統管理與運維等方面的學習和工作打下堅實基礎，成為具有高度社會責任感、良好的文化素養、開闊知識視野的人工智能復合型人才。具體培養目標如下。

2.1 "專業素養目標

系統掌握人工智能核心技術的基本概念和基本方法；具備將人工智能核心理論與具體應用領域相結合，并能在跨專業領域運用人工智能基本方法對簡單的人工智能問題進行分析和建模的能力；具備運用人工智能程序設計語言進行人工智能應用程序開發與編碼實現能力。

2.2 "科研素養目標

具有運用人工智能方法解決實際問題的創新意識和創新能力、工程實踐與工程應用意識；具備將人工智能理論與實際應用相結合的實際運用能力；具備科研協作和團隊意識。

2.3 "職業發展目標

在畢業后經過五年的崗位實踐，能理解行業中出現的人工智能類問題；能幫助企業在智能化升級改造中明確企業需求、對接技術方案；能勝任企業智能應用系統管理與運維工作；能夠通過繼續學習拓展人工智能知識和能力，適應人工智能技術的

發展。

3 "人工智能微專業的課程體系

微專業應著重提煉專業人才培養的核心技能。通過多門核心學位課程組建的微專業體系的學習，學生能夠達到專業學習的基本要求。由此可見，對課程的凝練和選取是微專業課程體系建設和人才培養的重要部分。

大連大學人工智能微專業課程體系包含人工智能領域的通識性導論類課程、編程基礎類課程、核心技術類課程、應用拓展類課程，共六門課程，具體課程類別和課程名稱如表1所示。

人工智能導論課程旨在普及人工智能發展歷程、基礎概念和基本方法，讓學生既了解經典的人工智能技術，如邏輯與推理、問題求解的搜索策略，也了解當下主流的人工智能技術，如機器學習、深度學習的基本原理以及人工智能的各種應用領域，為后續深入學習人工智能技術打下良好基礎。

Python項目開發實戰課內容包括編程與計算思維、Python語言開發環境安裝與配置、數據類型、基本語句和控制流結構的基本語法、函數與模塊、基本擴展模塊介紹與應用、面向對象編程、項目開發實例等。注重編程實踐與應用，在課程中穿插生動案例，引導學生建立計算思維模式，并培養學生具備分析和解決復雜工程問題的能力，為后續人工智能應用開發打下堅實的編程基礎。

機器學習課程重點介紹機器學習中的核心算法和理論，學生通過理論學習掌握機器學習中的經典理論，了解當前最新發展，并學會針對各自學科的具體問題設計機器學習算法。課程內容包括線性回歸、決策樹、支持向量機、人工神經網絡、貝葉斯分類器、聚類、數據降維、數據預處理等一系列傳統機器學習方法。

深度學習課程重點講述目前流行的卷積神經網絡相關理論、算法及應用，主要內容包括深度學習的主流結構及多種不同的激活函數、深度學習的實用算法細節、深度學習的應用例子。通過課程的學習，學生可以掌握深度學習中主要網絡結構的基本概念和相關算法，掌握通用深度學習網絡的參數訓練、深度學習的結構變種，了解深度學習在圖像處理、自然語言理解等領域的應用，具備運用深度學習技術分析和解決實際問題的基本能力。

數字圖像處理是人工智能應用領域的一個重要分支。本課程涉及數字圖像的基本概念和表示方法、數字圖像的增強和恢復、圖像濾波和去噪、圖像邊緣檢測和分割。通過課程的學習，學生可以掌握數字圖像處理的基本概念、原理和技術，具備分析和解決數字圖像處理問題的基本能力，為今后智能化的數字圖像處理綜合應用和計算機視覺打下基礎。

數據挖掘旨在讓學生掌握數據挖掘的基本概念和方法，包括數據倉庫、數據預處理、關聯規則挖掘、序列模式挖掘和聚類分析等內容。通過學習本課程，學生將了解數據挖掘工具和基本技術，熟悉數據挖掘在各個領域的應用場景和基本問題，具備初步的數據分析和挖掘能力，為未來的職業發展打下堅實的基礎。培養學生數據思維和解決問題的能力，幫助學生更好地理解和應用人工智能，為學習和應用人工智能提供更多的思路與方法。

整個課程體系的設置本著“入門引導、掌握核心、應用拓展”的原則，通過三個學期的教學，逐步引導學生了解和掌握人工智能技術。

首先，通過人工智能導論課程引領學生入門人工智能領域。

其次，Python語言是目前人工智能程序開發的主流語言，Python項目開發實戰課程不僅讓學生了解Python語言的基本語法，還要教會學生如何將Python編程運用到具體的項目實踐中，幫助學生建立程序思維，為后續人工智能程序開發打下基礎。

再次，機器學習和深度學習是當前人工智能領域兩門最主流的技術，本課程體系將這兩門課程設置為核心課程，目的是重點講解人工智能領域的主流算法，帶領學生了解人工智能核心技術的基本

原理。

最后，數據挖掘與數字圖像處理是人工智能領域非常熱門和典型的應用，且在難度上適合非計算機專業學生的學習。通過這兩門課程的講解，學生可以了解人工智能技術如何應用到具體的應用和研究領域，并以此觸類旁通，最終將所學人工智能技術運用到本專業領域中。

4 "人工智能微專業教學模式

人工智能微專業的課程教學安排在晚上或周末時間進行，教學模式應不同于傳統的主專業教學，要采用更加靈活的教學方式，讓學生隨時學、有針對性地學，在短時間內掌握核心知識點，并能活學活用。為此，筆者采用當下最流行的線上線下混合式教學模式，這種教學模式非常適合微專業教學。由于微專業學習是學生利用課余時間做短時的額外知識擴充，需要有教師實時的、有針對性的引導，而線上線下混合式教學可將線上信息化教學與傳統線下課堂教學有機融合，引導學生線上自主學習和協作學習基本知識點，教師則主要在線下承擔啟發、引導、解惑和提升的作用。這種學習模式可保證學生學習效率，提升學生的學習興趣。在具體實施過程中涉及內容和要點如下。

4.1 "教學設計

教師確定線上和線下教學的內容、形式與安排，制定教學計劃，確定教學目標和評估方式等，形成完善合理的教學設計。

4.2 "線上教學

教師選擇并制定線上教學資源，如在線課程視頻、PPT、文獻閱讀、在線測試等，引導學生進行在線學習和交流，并進行在線答疑和輔導。

4.3 "線下教學

側重提高學生的動手能力和綜合能力，教師準備線下教學資源，如案例分析、對算法解析的課堂討論、實驗項目、小組合作實踐等，對重點和難點進行深化講解，同時引導學生進行實踐探究和交流，并進行現場指導和輔導。

4.4 "學生評估

教師制定學生評估方式和標準，如考試、作業、項目評估等，對學生進行綜合評估和反饋，提高學生學習效率和滿意度。

4.5 "教學管理

教師需要進行課堂管理和教學管理，如進行課程記錄、教學反饋、教學評估、教學改進等，保證教學質量和效果。由于人工智能微專業每門課程均為32學時，屬于理論學時較短的教學時長，非常適合采用線上教學這種對知識進行濃縮和精華提煉式的傳授。

同時，學生可對教學內容反復學習，適合沒有過多計算機基礎的學生的學習節奏，更好地滿足學生的學習需求和教學目標，提高學生的學習效率和滿意度。關于線上線下混合式教學的具體實施內容和步驟需要教師進行充分規劃與準備，同時需要在微專業建設過程中不斷優化和改進，以提高教學效率和滿意度。

5 "人工智能微專業的運行管理

人工智能微專業的運行管理涉及微專業實施過程中的宣傳與招生、學費收取與分配、課程組織、退修與重修、學分與證書發放等環節，在具體實施過程中采取以下管理辦法。

5.1 "宣傳與招生

人工智能微專業面向全校理工醫專業大二、大三年級的本科生招生，每年秋季學期末招生一次，春季開學后的第一周開課。由負責人工智能微專業的信息工程學院做好微專業招生宣傳，學校統一組織招生，學生自主報名，限報60人。

5.2 "收費與支出

微專業課程修讀需繳納學費，按學分收費，收費標準按照學校統一標準執行。如學期中途停止課程學習，已交費用不再退還。學生每學期須在學校規定的時間內繳納學費及重修費，逾期不交費者，將取消課程修讀資格。所有修課學生繳納的學費在扣除學校財務管理費用后，50%～60%的繳費用于微專業課程上課教師的講課費，其余部分用于微專業運轉過程中的業務支出，如微專業宣傳費、管理費、發展建設費等。

5.3 "課程組織

選課人數≥20人，本微專業采取單獨編班形式組織教學，安排在校公共選修課時段排課。課程計劃、課程考試、成績統計錄入等由人工智能微專業負責。學生報名微專業成功后，微專業課程選課、排課及考核成績由教務系統統一管理。選課人數＜20人時不開班。

5.4 "退修與重修

因學習興趣發生轉移等，學生可提出退出申請，經微專業開設單位審核同意后正式退出微專業。微專業課程考核不及格者不予二考，須重修獲得學分，但不影響主修專業的評獎評優和畢業資格。

5.5 "學分與證書發放

在主修專業畢業前，學生按照微專業培養方案要求完成并通過所有微專業課程修讀的，發放大連大學微專業證書。在主修專業畢業前，未完成微專業指定課程的學生不獲得微專業證書，所修課程學分可以申請認定為校公選課選修學分。若微專業開設的某一課程與學生主修專業的某一課程出現重復，不得用主修課程置換微專業課程的學分，也不可以申請用微專業課程置換主修專業中的同一課程的學分。

6 "結束語

本文主要介紹大連大學人工智能微專業在建設過程中所涉及的培養目標、課程體系、教學模式和運行管理等。該人工智能微專業的培養目標、課程體系都非常具有前瞻性和實用性，可為學生提供全面的人工智能知識和技能教學內容，能夠培養具備實際開發能力和應用創新能力的人工智能人才。采用的線上線下混合式教學方式充分利用網絡化教學輔助手段，提高學生的學習效率和滿意度。運行管理過程涉及宣傳與招生、學費收取與分配、課程組織、退修與重修、學分與證書發放等多個環節，所采取的管理措施能夠為微專業的順利運行提供保障，確保學生能夠順利完成學業并得到相應的證書和學分認證。

總之，本文所介紹的大連大學人工智能微專業的建設與實施充分考慮學生的需求和未來發展趨勢，具有前瞻性、實用性和可行性，值得其他高校或其他微專業建設參考和借鑒。

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