面向物流專業(yè)的人工智能課程教學(xué)改革與實(shí)踐

摘" 要：人工智能課程由于其內(nèi)容廣泛、知識(shí)更新較快，面臨著諸多挑戰(zhàn)。文章針對(duì)物流專業(yè)的學(xué)科特點(diǎn)，從分析人工智能課程的特點(diǎn)入手，探討了當(dāng)前物流專業(yè)人工智能課程所面臨的挑戰(zhàn)。隨后，將案例教學(xué)法引入物流專業(yè)的人工智能課程教學(xué)，并詳細(xì)闡述了案例教學(xué)法的實(shí)施過(guò)程，同時(shí)將課程組設(shè)計(jì)的案例運(yùn)用到實(shí)際教學(xué)中。通過(guò)實(shí)驗(yàn)班與對(duì)照班的教學(xué)對(duì)比，驗(yàn)證了案例教學(xué)法在人工智能教學(xué)中的有效性。教學(xué)實(shí)踐顯示，案例教學(xué)法可以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，鼓勵(lì)學(xué)生積極參與教學(xué)的各個(gè)環(huán)節(jié)，從而提高了學(xué)生的綜合能力。

" 關(guān)鍵詞：人工智能；物流專業(yè)；教學(xué)改革

" 中圖分類號(hào)：G642" " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.21.045

Abstract： The artificial intelligence course faces many challenges due to its wide-ranging content and rapidly evolving knowledge. This paper addresses the specific characteristics of the logistics discipline and begins by analyzing the features of the artificial intelligence course in logistics. It explores the challenges currently faced by artificial intelligence courses in the logistics field. Subsequently， the case-based teaching method is introduced into the teaching of artificial intelligence in the logistics discipline. The implementation process of the case-based teaching method is detailed， and the designed cases are applied in practical instruction. The effectiveness of the case-based teaching method in artificial intelligence education is validated through a teaching comparison between the experimental and control classes. Teaching practice shows that case teaching method can improve students' interest in learning， encourage students to actively participate in all aspects of teaching， and thus improve students' comprehensive ability.

Key words： artificial intelligence; logistics major; teaching reform

0" 引" 言

" 如今，人工智能已經(jīng)滲透到生活的各個(gè)方面，且我們正在從中受益。可以舉一些例子來(lái)說(shuō)明人工智能帶來(lái)的便利，如基于人臉識(shí)別的智能門禁系統(tǒng)[1]、智能停車系統(tǒng)[2]、智能導(dǎo)航機(jī)器人[3]、智能物流系統(tǒng)[4]等。隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，人工智能教育受到了越來(lái)越多的關(guān)注，多數(shù)國(guó)家的高等教育機(jī)構(gòu)開設(shè)了人工智能專業(yè)或相近的本科專業(yè)。除了人工智能有關(guān)的本科專業(yè)開設(shè)了全面系統(tǒng)的人工智能課程群以外，數(shù)學(xué)、物理、工程和藝術(shù)等其他專業(yè)也提供了人工智能課程[5]。對(duì)于非人工智能相關(guān)專業(yè)的人工智能課程，人工智能基礎(chǔ)或?qū)д撌撬麄兊闹饕n程。

" 人工智能基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)目標(biāo)是理解人工智能的基本概念和原理，熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念，掌握常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法；學(xué)會(huì)使用相關(guān)工具和庫(kù)，能夠處理和分析數(shù)據(jù)，了解模型評(píng)估和選擇的方法；了解常見的人工智能倫理和法律問(wèn)題，具備解決實(shí)際問(wèn)題的能力，有能力繼續(xù)深入學(xué)習(xí)。針對(duì)物流專業(yè)的人工智能教育，一些教學(xué)人員和研究人員進(jìn)行了教育改革實(shí)踐，以試圖獲得更好的教育效果。例如，季秋等[6]對(duì)人工智能背景下的物流管理課程進(jìn)行了教學(xué)改革研究。針對(duì)物流專業(yè)當(dāng)前所處的數(shù)字化和智慧化時(shí)代，王暉[7]對(duì)智能物流技術(shù)新專業(yè)人才培養(yǎng)路徑進(jìn)行了深入研究。人工智能已廣泛應(yīng)用于理工大學(xué)的物流專業(yè)，楊維新等[8]研究了人工智能在理工大學(xué)中物流專業(yè)教學(xué)中的應(yīng)用。人工智能時(shí)代下，對(duì)高職院校的物流專業(yè)人才培養(yǎng)提出較高的要求，張利梅等[9]研究了人工智能環(huán)境下的高職院校物流專業(yè)教育教學(xué)方法。以上這些教育教學(xué)改革提高了教學(xué)效果，進(jìn)一步增強(qiáng)了學(xué)生在人工智能方面的綜合能力。

" 考慮到人工智能與現(xiàn)實(shí)生活的密切聯(lián)系，已經(jīng)深入滲透到物流專業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域中，我們將案例教學(xué)法引入人工智能課程中，以物流專業(yè)的實(shí)際案例來(lái)提升教學(xué)效果。我們的想法是利用物流領(lǐng)域與人工智能關(guān)系密切的實(shí)際案例來(lái)激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，讓學(xué)生積極參與課程學(xué)習(xí)的各個(gè)方面。我們進(jìn)行了兩個(gè)班級(jí)的教學(xué)實(shí)踐比較，以驗(yàn)證案例教學(xué)法在人工智能課程中的有效性。

1" 物流專業(yè)人工智能課程教學(xué)面臨的挑戰(zhàn)

對(duì)物流專業(yè)的人工智能課程來(lái)說(shuō)，通常在第二學(xué)年或第三學(xué)年初開設(shè)。目前的人工智能課程存在以下方面的挑戰(zhàn)。首先，人工智能涉及到許多不同領(lǐng)域的知識(shí)，如數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等，如何整合這些知識(shí)以確保學(xué)生獲得全面的理解是一個(gè)挑戰(zhàn)；特別是人工智能涉及到許多復(fù)雜的數(shù)學(xué)和編程概念，對(duì)學(xué)生的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和編程能力提出了較高的要求。其次，人工智能是一個(gè)高度動(dòng)態(tài)的領(lǐng)域，新的技術(shù)、模型和方法不斷涌現(xiàn)，課程內(nèi)容需要不斷更新以跟上最新的發(fā)展。而且人工智能是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性但也高度吸引人的領(lǐng)域，如何在教學(xué)中保持學(xué)生的興趣和動(dòng)力是一個(gè)重要的考慮因素。最后，目前的人工智能課程普遍缺乏實(shí)踐教學(xué)。由于課時(shí)安排有限，學(xué)生參與實(shí)際項(xiàng)目的機(jī)會(huì)很少，導(dǎo)致學(xué)生難以理解人工智能的應(yīng)用。在一些情況下，實(shí)施人工智能項(xiàng)目可能需要大量的時(shí)間、數(shù)據(jù)和硬件資源，這可能不易在學(xué)校環(huán)境中實(shí)現(xiàn)。

" 人工智能正以突飛猛進(jìn)的速度發(fā)展，推動(dòng)了人工智能產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。然而，目前的人工智能課程無(wú)法跟上時(shí)代發(fā)展和需求的步伐。鑒于人工智能課程的上述挑戰(zhàn)，考慮到物流專業(yè)具有很強(qiáng)的實(shí)踐性，我們將案例法引入人工智能教學(xué)中，試圖用物流專業(yè)有關(guān)的案例來(lái)提升人工智能教學(xué)效果。

2" 方" 法

" 案例教學(xué)法利用實(shí)際案例來(lái)引導(dǎo)教學(xué)，最初被應(yīng)用于商業(yè)教學(xué)[10]。后來(lái)，這種方法被應(yīng)用到了包括計(jì)算機(jī)科目在內(nèi)的許多學(xué)科的教學(xué)中[11]。根據(jù)教學(xué)目標(biāo)和物流專業(yè)的特點(diǎn)，我們提出了選擇案例的以下要點(diǎn)：

" （1）案例應(yīng)與物流專業(yè)密切相關(guān)。特別是那些深刻影響我們生活的案例，這將增加學(xué)生的興趣，提升學(xué)生的參與度和熱情；

" （2）案例應(yīng)當(dāng)能夠被大多數(shù)學(xué)生接受。過(guò)于困難或過(guò)于簡(jiǎn)單的案例不僅在輔助教學(xué)方面起不到作用，還會(huì)影響學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。因此，需要考慮符合大多數(shù)學(xué)生接受度的案例；

" （3）案例應(yīng)具有明確的方向性。與教學(xué)目標(biāo)密切相關(guān)的案例將有助于理解課程知識(shí)，而目標(biāo)不明確的案例會(huì)降低學(xué)習(xí)效果。

" 在確定好了案例內(nèi)容以后，就需要考慮如何實(shí)施案例教學(xué)。通常來(lái)說(shuō)，實(shí)施案例教學(xué)的主要步驟如圖1所示。接下來(lái)，我們?cè)敿?xì)說(shuō)明這些主要步驟：

（1）案例展示：學(xué)生閱讀案例材料，全面了解案例，對(duì)案例中的問(wèn)題有初步了解，并熟悉案例活動(dòng)的步驟。教師應(yīng)指出問(wèn)題，也就是在案例情境中需要完成的任務(wù)，并對(duì)問(wèn)題進(jìn)行定位以及解釋問(wèn)題的實(shí)質(zhì)；

" （2）分組討論：學(xué)生嘗試合作探討并解決案例中的問(wèn)題。在此過(guò)程中，學(xué)生將了解到解決問(wèn)題所需的知識(shí)和技能，并主動(dòng)學(xué)習(xí)這些知識(shí)和技能。在分組討論階段，教師可以根據(jù)問(wèn)題的難度決定是否提供指導(dǎo)和幫助；

（3）知識(shí)提取：知識(shí)提取可以在討論之前或之后進(jìn)行，具體取決于案例情況。如果在分析和討論案例之前必須理解某些內(nèi)容，就在討論之前學(xué)習(xí)它。將知識(shí)提取放在討論之后可以幫助學(xué)生認(rèn)識(shí)到理論知識(shí)的支持作用，使案例討論為理論知識(shí)的提取鋪平道路；

" （4）二次討論：在二次討論中，總結(jié)每個(gè)小組的結(jié)果，并進(jìn)一步討論案例的內(nèi)容。任何不同的觀點(diǎn)和無(wú)法解決的問(wèn)題都可以在此討論和解決。小組討論中問(wèn)題的解決是一個(gè)初步討論，二次討論應(yīng)對(duì)問(wèn)題的解決給予反饋，并得到科學(xué)的解決方案。二次討論使學(xué)生能夠在深度和廣度上對(duì)案例有進(jìn)一步了解，從而深入理解其中包含的理論知識(shí)；

" （5）總結(jié)評(píng)估：在這個(gè)階段，教師應(yīng)總結(jié)之前的討論，拓展案例中包含的理論知識(shí)和技術(shù)，并加強(qiáng)對(duì)案例中問(wèn)題的解決方案。這個(gè)階段需要再次提出問(wèn)題并擴(kuò)展，使知識(shí)抽象化和系統(tǒng)化。此外，教師需要根據(jù)各種評(píng)估指標(biāo)全面評(píng)估學(xué)生的表現(xiàn)。

3" 課程教學(xué)效果評(píng)價(jià)

3.1" 案例設(shè)計(jì)

" 根據(jù)前面的分析，本文為物流專業(yè)的人工智能課程設(shè)計(jì)了如表1所示的案例，這些案例都與物流專業(yè)十分密切，偏向于物流專業(yè)的具體應(yīng)用，有利于學(xué)生的理解。

3.2" 案例教學(xué)

本文以“包裹自動(dòng)化分揀”為例來(lái)展示案例教學(xué)的過(guò)程。第一，教師在課堂向?qū)W生展示了“包裹自動(dòng)化分揀”的案例，需要詳細(xì)介紹包裹自動(dòng)化分揀的流程，最后要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，在介紹這個(gè)案例時(shí)，可以介紹一些企業(yè)正在應(yīng)用的自動(dòng)化分揀案例。在老師介紹完該案例后，學(xué)生可以離線查詢資料，全面了解任務(wù)。第二，將學(xué)生分成小組，讓他們討論各自的方法和想法，老師給予指導(dǎo)以糾正錯(cuò)誤的解決方案。分組可以是自由組隊(duì)也可以是教師指定的形式，但是要控制好小組的規(guī)模，小組人數(shù)既不能過(guò)少也不能過(guò)多。在這一階段，學(xué)生需要給出相對(duì)完整的包裹自動(dòng)化分揀解決方案，即包裹自動(dòng)化分揀系統(tǒng)實(shí)施步驟。第三，學(xué)生需要從包裹自動(dòng)化分揀系統(tǒng)中提取主要的技術(shù)，以及該項(xiàng)技術(shù)背后涉及的人工智能知識(shí)模塊——計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。在該階段，學(xué)生需要總結(jié)匯報(bào)該案例的關(guān)鍵知識(shí)和技術(shù)，老師給予評(píng)論并總結(jié)主要的知識(shí)要點(diǎn)。第四，根據(jù)之前的步驟，學(xué)生再次討論，并為任務(wù)提供更具體和更好的解決方案。在二次討論階段，學(xué)生需要給出科學(xué)完整的解決方案，即如何用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)包裹自動(dòng)化分揀，特別是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在包裹自動(dòng)化分揀中的具體實(shí)施過(guò)程。第五，學(xué)生需要報(bào)告總結(jié)好的包裹自動(dòng)化分揀系統(tǒng)解決方案，老師對(duì)解決方案給與總結(jié)點(diǎn)評(píng)，指出方案中存在的問(wèn)題，并抽取其中的關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行講解。

3.3" 結(jié)果評(píng)估

" 本文選擇了兩個(gè)班級(jí)作為研究對(duì)象，其中一個(gè)采用了案例教學(xué)法，另一個(gè)采用了傳統(tǒng)教學(xué)法作為對(duì)照組。在課程學(xué)習(xí)結(jié)束時(shí)，對(duì)兩個(gè)班級(jí)之間的差異進(jìn)行了評(píng)估。兩個(gè)班級(jí)的考試成績(jī)以及統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

由表2可知，實(shí)驗(yàn)班的平均分高于對(duì)照班。實(shí)驗(yàn)班的z分?jǐn)?shù)為0.127。漸進(jìn)顯著性為0.094，大于0.05，即原假設(shè)被接受，實(shí)驗(yàn)班的分?jǐn)?shù)符合正態(tài)分布。對(duì)照班的z分?jǐn)?shù)為0.112。漸進(jìn)顯著性為0.187，大于0.05，即對(duì)照班的分?jǐn)?shù)也符合正態(tài)分布。

" 本文還采用了t檢驗(yàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)測(cè)試。對(duì)于32個(gè)樣本，統(tǒng)計(jì)量具有31個(gè)自由度的t分布。如果tgt;t=2.04，可以拒絕原假設(shè)。表2顯示，t檢驗(yàn)值為2.75，大于2.04。換句話說(shuō)，實(shí)驗(yàn)班和對(duì)照班之間的差異在統(tǒng)計(jì)上是顯著的。

為了量化教學(xué)效果，本文繪制了學(xué)生在案例教學(xué)模式和傳統(tǒng)教學(xué)模式下的反饋表格。圖2描述了實(shí)驗(yàn)班和對(duì)照班之間在學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)習(xí)慣方面的比較。

圖2（a）的結(jié)果顯示，案例教學(xué)方法在激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣方面起到了明顯的作用。特別是在“不感興趣”和“非常感興趣”的情況下，實(shí)驗(yàn)班和對(duì)照班之間存在明顯差異。圖2（b）的結(jié)果顯示，在學(xué)習(xí)習(xí)慣方面，實(shí)驗(yàn)班和對(duì)照班之間存在明顯差異，特別是在“熱情參與”和“積極完成任務(wù)”方面。總的來(lái)說(shuō)，案例教學(xué)方法在提高學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)習(xí)慣方面具有顯著而有效的作用。

" 我們對(duì)實(shí)驗(yàn)班的學(xué)生做了統(tǒng)計(jì)調(diào)查。問(wèn)卷題目與統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示。

表3的結(jié)果表明，從各個(gè)方面來(lái)看，大多數(shù)學(xué)生更喜歡案例教學(xué)法。此外，案例教學(xué)法不僅可以增加學(xué)習(xí)興趣，還可以全面提升學(xué)生的能力。

4" 結(jié)" 論

" 本文將案例教學(xué)法引入了人工智能課程。從實(shí)踐教學(xué)中可以得出以下幾點(diǎn)結(jié)論：（1）使用案例教學(xué)法可以顯著提高課程成績(jī)；（2）案例教學(xué)法有效地增加了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣；（3）案例教學(xué)法在改善學(xué)習(xí)習(xí)慣方面起到了明顯的作用；（4）學(xué)生更喜歡案例法而非傳統(tǒng)課堂教學(xué)。

案例教學(xué)法只是眾多教學(xué)方法中的一種，教師應(yīng)根據(jù)不同的教學(xué)目標(biāo)、不同的教學(xué)內(nèi)容和不同的學(xué)生情況選擇一種或幾種教學(xué)方法，以便因材施教。在未來(lái)的教學(xué)實(shí)踐中，需要選擇和設(shè)計(jì)符合新事物發(fā)展的案例。此外，可以考慮將案例法與其他教學(xué)方法結(jié)合使用。

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收稿日期：2023-10-25

基金項(xiàng)目：南京郵電大學(xué)教學(xué)改革研究項(xiàng)目（JG01621JX45）

作者簡(jiǎn)介：張友強(qiáng)（1990—），男，陜西漢中人，南京郵電大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)學(xué)院，講師，博士，研究方向：機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別。

引文格式：張友強(qiáng)，馬亞靜. 面向物流專業(yè)的人工智能課程教學(xué)改革與實(shí)踐[J]. 物流科技，2024，47（21）：182-184.