新工科背景下自動(dòng)化專業(yè)人工智能課程群建設(shè)研究

摘 "要：在新工科背景下如何突出學(xué)校行業(yè)特色、培養(yǎng)具備人工智能技術(shù)的自動(dòng)化領(lǐng)域高素質(zhì)復(fù)合型人才正成為自動(dòng)化專業(yè)人才培養(yǎng)亟需解決的關(guān)鍵問(wèn)題。課程是人才培養(yǎng)的核心，該文探索新工科背景下自動(dòng)化專業(yè)人工智能課程群建設(shè)。圍繞西北工業(yè)大學(xué)航空、航天、航海國(guó)防特色，提出凸顯國(guó)防智能化的教師、學(xué)生、學(xué)校、研究院所及社會(huì)等“五位一體”課程思政建設(shè)；繪制知識(shí)圖譜可視化課程內(nèi)容以制定個(gè)性化選課方案，實(shí)現(xiàn)人工智能類不同課程知識(shí)點(diǎn)無(wú)縫銜接；設(shè)計(jì)“數(shù)據(jù)+需求—算法—應(yīng)用”的閉環(huán)教學(xué)模式，強(qiáng)化學(xué)生知識(shí)理解；結(jié)合感知、控制與決策中國(guó)防需求，建立多學(xué)科交叉實(shí)踐案例，提升學(xué)生工程創(chuàng)新能力。擬為具有行業(yè)特色的工科專業(yè)人工智能課程群建設(shè)提供借鑒。

關(guān)鍵詞：新工科；自動(dòng)化；行業(yè)特色；人工智能；課程群

中圖分類號(hào)：G640 " " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A " " " " "文章編號(hào)：2096-000X（2025）10-0019-04

Abstract： Under the background of new engineering， how to cultivate high-quality and inter-disciplinary undergraduates in the field of automation owning artificial intelligence technology， which also highlights industry characteristics of the university， has become the key issue to be solved in the automation specialty. Since course is the core of undergraduate training， this paper discusses the construction of the course group of artificial intelligence. Focusing on the features of aeronautics， astronautics， marine science and technology， the ideological and political education in the curriculum which involves teachers， students， universities， research institutes and society as the \"five-in-one\" is proposed to show intelligence characteristics of defense application. It is suggested to draw knowledge graph and visualize the course content to formulate the personalized course selection scheme， in order to realize seamless connection of knowledge from different courses. The closed-loop teaching mode of \"data+demand-algorithm-application\" is designed to strengthen students' understanding in class. Based on military demands in perception， control and decision-making， the interdisciplinary experimental projects with practical availability are designed to improve students' engineering innovation ability. This paper aims to provide useful references for the construction of course group of artificial intelligence for engineering majors with industry characteristics.

Keywords： new engineering; automation; industry characteristics; artificial intelligence; course group

當(dāng)前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正處在實(shí)現(xiàn)重大突破的歷史關(guān)口，我國(guó)正在從工業(yè)大國(guó)向工業(yè)強(qiáng)國(guó)穩(wěn)步邁進(jìn)，如何在此百年未有之大變局中把握機(jī)遇、應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，成為各國(guó)共同關(guān)注的焦點(diǎn)，也為以培養(yǎng)中國(guó)工程人才為使命的高等院校工科人才培養(yǎng)提出變革需求[1]。近年來(lái)，教育部曾多次召開(kāi)高等工程教育相關(guān)研討會(huì)，提出新工科建設(shè)要求[2-3]，以加快培養(yǎng)新興領(lǐng)域工程科技人才，改造升級(jí)傳統(tǒng)工科專業(yè)，主動(dòng)布局未來(lái)戰(zhàn)略必爭(zhēng)領(lǐng)域人才培養(yǎng)。

人工智能作為新一輪科技革命的標(biāo)志性技術(shù)和產(chǎn)業(yè)更新變革的重要驅(qū)動(dòng)力，推動(dòng)著產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)的智能化、自動(dòng)化、類人化[4]。為支撐我國(guó)加快發(fā)展人工智能、逐漸從“追趕”到“領(lǐng)導(dǎo)”，迫切需要各高等院校結(jié)合自身學(xué)科發(fā)展、辦學(xué)特色，制定與之適應(yīng)的人工智能課程體系結(jié)構(gòu)[5]，讓人工智能加速融入新工科建設(shè)的進(jìn)程中。

國(guó)外眾多著名高校結(jié)合自身特長(zhǎng)，制定相應(yīng)的人工智能課程體系及人才培養(yǎng)計(jì)劃。麻省理工學(xué)院依托電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院開(kāi)展人工智能領(lǐng)域教學(xué)，并借助其計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室、信息與決策系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室等科研平臺(tái)開(kāi)展跨學(xué)科人才培養(yǎng)[6]。斯坦福大學(xué)將人工智能和傳統(tǒng)工科相結(jié)合進(jìn)行改革，并在生物學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、機(jī)械制造等領(lǐng)域進(jìn)行跨學(xué)科交叉培養(yǎng)[7]。哈佛大學(xué)在人工智能人才培養(yǎng)過(guò)程中重視算法分析與軟件設(shè)計(jì)創(chuàng)新能力培養(yǎng)，并開(kāi)設(shè)自動(dòng)駕駛、生物、醫(yī)學(xué)等跨學(xué)科課程[8]。康奈爾大學(xué)以解決重大工程技術(shù)問(wèn)題為出發(fā)點(diǎn)，將通識(shí)課程與專業(yè)課程相結(jié)合，培養(yǎng)跨界交叉融合的人工智能領(lǐng)域創(chuàng)新工程領(lǐng)軍人才[9]。同時(shí)，我國(guó)眾多理工科院校結(jié)合自身專業(yè)特長(zhǎng)及發(fā)展定位，也分別制定了不同層級(jí)的人工智能專業(yè)/領(lǐng)域的課程計(jì)劃及培養(yǎng)方案[5]。

人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展為自動(dòng)化領(lǐng)域迎來(lái)了重要的技術(shù)革新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)，其對(duì)新工科背景下自動(dòng)化專業(yè)人才培養(yǎng)帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇[10-11]。曹建福等[11]討論了工業(yè)4.0 背景下自動(dòng)化新工科建設(shè)及教改思考，常艷超等[12]探索了新工科背景下自動(dòng)化專業(yè)控制類課程體系重構(gòu)，羅家祥等[13]研究了新工科下自動(dòng)化控制類課程的貫通型案例設(shè)計(jì)。同時(shí)，在人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)方面，樊超等[14]研究了新工科背景下人工智能專業(yè)核心實(shí)驗(yàn)教學(xué)項(xiàng)目設(shè)計(jì)，朱琎等[15]開(kāi)展了人工智能與新工科背景下研究生創(chuàng)新能力培養(yǎng)模式研究，鄧立為等[16]和門(mén)志國(guó)等[17]分別探討了新工科背景下人工智能領(lǐng)域?qū)W生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力培養(yǎng)模式和協(xié)同培養(yǎng)模式的研究，莫宏偉等[18]討論了新工科人工智能導(dǎo)論課程思政體系建設(shè)。然而，現(xiàn)有新工科背景下人才培養(yǎng)教學(xué)改革往往從自動(dòng)化專業(yè)[11-13]或人工智能專業(yè)[14-18]單一角度出發(fā)進(jìn)行探討與研究，人工智能作為一門(mén)交叉學(xué)科，與自動(dòng)化專業(yè)緊密結(jié)合且在自動(dòng)化領(lǐng)域大放光彩，因此，亟須探索新工科背景下自動(dòng)化領(lǐng)域特色與人工智能技術(shù)融合的人才培養(yǎng)教學(xué)改革研究。

課程是人才培養(yǎng)的核心，自動(dòng)化專業(yè)課程教學(xué)涉及人工智能類諸多課程，如模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字圖像處理等。然而，自動(dòng)化專業(yè)人工智能類課程開(kāi)設(shè)往往存在以下問(wèn)題：第一，人工智能類課程開(kāi)設(shè)與講授常常從知識(shí)體系出發(fā)而缺少自身鮮明的辦學(xué)特色及思政元素；第二，人工智能類課程種類多樣、課程銜接松散，且更傾向于通識(shí)教育，與自動(dòng)化專業(yè)的特色研究方向不密切；第三，人工智能類課程講授大多以理論教學(xué)為主，基礎(chǔ)扎實(shí)但自動(dòng)化領(lǐng)域應(yīng)用實(shí)踐能力不足。

基于上述考慮，立足西北工業(yè)大學(xué)（下文簡(jiǎn)稱“本校”）自動(dòng)化學(xué)院自動(dòng)化專業(yè)本科生培養(yǎng)，以社會(huì)需求和國(guó)防領(lǐng)域重大戰(zhàn)略應(yīng)用為牽引，結(jié)合本校“三航”（航空、航天、航海）國(guó)防特色，本文開(kāi)展新工科背景下面向自動(dòng)化專業(yè)的人工智能課程群建設(shè)研究，以支撐“人工智能+X”方向上具有創(chuàng)新精神的自動(dòng)化領(lǐng)域?qū)ｉT(mén)人才的培養(yǎng)。

一 "凸顯學(xué)校國(guó)防特色底蘊(yùn)加強(qiáng)課程思政建設(shè)

課程思政是培養(yǎng)并激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的基石，如何挖掘人工智能課程群“智能化”的鮮明特征，結(jié)合學(xué)校“三航”國(guó)防特色，加強(qiáng)課程思政建設(shè)是高質(zhì)量課程建設(shè)的先決條件，也是教育教學(xué)改革中的關(guān)鍵突破點(diǎn)。

利用本校“三航”特色優(yōu)勢(shì)，聚焦國(guó)家戰(zhàn)略需求和世界科技前沿，基于人工智能+自動(dòng)化，圖1給出了結(jié)合國(guó)防應(yīng)用的“五位一體”（教師、學(xué)生、學(xué)校、研究院所及社會(huì)）人工智能課程群課程思政建設(shè)示意圖。

圖1 "結(jié)合國(guó)防應(yīng)用的“五位一體”課程思政建設(shè)示意圖

針對(duì)授課教師，通過(guò)文獻(xiàn)查詢、調(diào)研，總結(jié)歸納人工智能技術(shù)在重大國(guó)防項(xiàng)目、重點(diǎn)型號(hào)中有關(guān)感知、控制與決策等方面的應(yīng)用，并與課程知識(shí)點(diǎn)一一關(guān)聯(lián)，穿插于課堂知識(shí)講解中。同時(shí)，鼓勵(lì)學(xué)生在業(yè)余時(shí)間積極參加本校或其他高校/學(xué)術(shù)協(xié)會(huì)舉辦的各類具有國(guó)防特色的人工智能學(xué)術(shù)活動(dòng)，邀請(qǐng)研究院所專家通過(guò)線上線下結(jié)合的方式與學(xué)生交流國(guó)防應(yīng)用中的智能化。

針對(duì)學(xué)生，在課前或課后，結(jié)合自身學(xué)習(xí)興趣，查詢、閱讀并與同學(xué)交流有關(guān)人工智能+自動(dòng)化在國(guó)防應(yīng)用中的科普知識(shí)。

通過(guò)教師、學(xué)生以及學(xué)校、研究院所、社會(huì)等各方面努力，培養(yǎng)學(xué)生扎根國(guó)防事業(yè)、實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值的家國(guó)情懷，在潛移默化中向?qū)W生灌輸愛(ài)國(guó)主義教育，以“潤(rùn)物細(xì)無(wú)聲”的方式將課程思政融入人工智能相關(guān)課程教學(xué)中，同時(shí)也促進(jìn)學(xué)生熱衷于人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)。

二 "繪制知識(shí)圖譜可視化課程內(nèi)容以制定個(gè)性化選課方案

針對(duì)人工智能類課程種類多樣、結(jié)構(gòu)分散導(dǎo)致課程銜接困難的問(wèn)題，如何向?qū)W生展示可視化、層次化的課程知識(shí)結(jié)構(gòu)，以便學(xué)生有針對(duì)性地進(jìn)行課程選擇，是人工智能相關(guān)知識(shí)高效獲取與快速掌握的必要條件。

圍繞人工智能課程群課程，從編程開(kāi)發(fā)、理論基礎(chǔ)、理論前沿和前沿交叉四個(gè)方面對(duì)課程屬性進(jìn)行劃分。以2021版本科生培養(yǎng)方案為例，表1分類統(tǒng)計(jì)了本校自動(dòng)化專業(yè)人工智能課程群課程開(kāi)設(shè)情況。

在此基礎(chǔ)上，為學(xué)生搭建編程開(kāi)發(fā)—理論基礎(chǔ)—理論前沿—前沿交叉的層次化課程選擇模式，以確保學(xué)生從理論到實(shí)踐的全方位培養(yǎng)。

進(jìn)一步地，針對(duì)每門(mén)課程，繪制可視化的課程知識(shí)圖譜，利用圖2所示結(jié)構(gòu)層次展示課程內(nèi)容以便學(xué)生清晰理解課程目標(biāo)。針對(duì)不同課程，了解課程間的側(cè)重點(diǎn)，根據(jù)自身需求，選擇合適課程，實(shí)現(xiàn)不同課程無(wú)縫銜接，盡量避免重復(fù)知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí)，提高學(xué)習(xí)效率。

同時(shí)，授課教師借助課程知識(shí)圖譜可以對(duì)不同課程內(nèi)容一目了然。通過(guò)教學(xué)團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)商，對(duì)相關(guān)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行不同需求、數(shù)據(jù)或理論的側(cè)重，對(duì)缺失內(nèi)容進(jìn)行適當(dāng)增補(bǔ)，確保學(xué)生所學(xué)知識(shí)結(jié)構(gòu)的完整性。

三 "設(shè)計(jì)“數(shù)據(jù)+需求—算法—應(yīng)用”閉環(huán)教學(xué)模式強(qiáng)化知識(shí)理解

圍繞人工智能類技術(shù)以實(shí)際應(yīng)用為導(dǎo)向，如何將“以需求+數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)”的思想始終貫穿算法/模型的課堂教學(xué)過(guò)程，是強(qiáng)化學(xué)生知識(shí)理解的重要途徑，也是培養(yǎng)自動(dòng)化領(lǐng)域“人工智能+X”的復(fù)合型人才的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

相比于自動(dòng)化領(lǐng)域經(jīng)典控制類算法，人工智能類算法在“以需求為驅(qū)動(dòng)”的同時(shí)，強(qiáng)調(diào)“數(shù)據(jù)”是算法的“飼料”，也是算法的核心要素之一。為了讓學(xué)生充分理解人工智能類算法的本質(zhì)內(nèi)涵，構(gòu)建了如圖3所示的“數(shù)據(jù)+需求—算法—應(yīng)用”的閉環(huán)教學(xué)模式。

針對(duì)課程知識(shí)點(diǎn)（即算法/模型），教師在授課前圍繞學(xué)校國(guó)防特色研究領(lǐng)域，從科研項(xiàng)目或公開(kāi)文獻(xiàn)入手，提出應(yīng)用需求，并整理或仿真生成相應(yīng)數(shù)據(jù)集。在課堂教學(xué)過(guò)程中，從算法/模型理論、設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)等多層次進(jìn)行知識(shí)講授。同時(shí)，通過(guò)國(guó)防應(yīng)用示例或課后算法仿真驗(yàn)證加深學(xué)生對(duì)經(jīng)典算法的理解與掌握。

此外，在課堂講授中，要緊密結(jié)合實(shí)際需求與數(shù)據(jù)集。以長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型為例，以語(yǔ)言序列翻譯或機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤為示例的不同授課教師，會(huì)因應(yīng)用需求不同，構(gòu)建結(jié)構(gòu)各異的數(shù)據(jù)集，造成網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、參數(shù)等不同，并獲得完全不同的算法結(jié)果。因此，人工智能類算法不僅要讓學(xué)生掌握模型結(jié)構(gòu)，更要讓學(xué)生理解數(shù)據(jù)集的重要性并學(xué)會(huì)針對(duì)特定數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練與參數(shù)優(yōu)化。

四 "構(gòu)建多學(xué)科交叉實(shí)踐案例提升工程創(chuàng)新能力

實(shí)踐是考核學(xué)生對(duì)人工智能類算法掌握程度的核心舉措，如何設(shè)計(jì)合理的實(shí)踐案例和有效的評(píng)價(jià)機(jī)制，以鍛煉學(xué)生人工智能算法應(yīng)用能力，是提升學(xué)生工程創(chuàng)新能力的重要途徑，也是課程群建設(shè)的關(guān)鍵問(wèn)題。

為了讓學(xué)生更好地理解并學(xué)會(huì)使用經(jīng)典人工智能算法，以學(xué)校國(guó)防應(yīng)用為背景，考慮實(shí)際需求的多學(xué)科交叉屬性，利用小組團(tuán)隊(duì)形式開(kāi)展典型應(yīng)用案例的實(shí)踐教學(xué)，設(shè)計(jì)如圖4所示的案例實(shí)踐流程框圖。

圖4 "多學(xué)科交叉下人工智能算法案例實(shí)踐流程框圖

從自動(dòng)化領(lǐng)域感知、控制與決策不同方向出發(fā)，需求分析通過(guò)授課教師提供，或由學(xué)生自發(fā)提出并由授課教師進(jìn)行審核。通過(guò)細(xì)化需求，設(shè)計(jì)可操作的合適案例并作為素材補(bǔ)充案例庫(kù)，完成課題認(rèn)知。為提高效率，數(shù)據(jù)集構(gòu)建與算法設(shè)計(jì)迭代進(jìn)行。結(jié)合人工智能與相關(guān)應(yīng)用的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，完成算法優(yōu)化與結(jié)果分析。最后，完成案例實(shí)踐的報(bào)告撰寫(xiě)。

同時(shí)，在成果導(dǎo)向教育理念下，授課教師以畢業(yè)能力培養(yǎng)為導(dǎo)向?qū)W(xué)生實(shí)踐過(guò)程進(jìn)行評(píng)價(jià)，取代傳統(tǒng)的以報(bào)告或?qū)嶒?yàn)結(jié)果為主要評(píng)價(jià)依據(jù)的方式。表2列舉了人工智能算法案例實(shí)踐五個(gè)過(guò)程對(duì)畢業(yè)能力要求的支撐情況。教師通過(guò)設(shè)置合理的五級(jí)評(píng)價(jià)機(jī)制以及合適的加權(quán)組合，在案例實(shí)踐全過(guò)程給出學(xué)生建議反饋，以便學(xué)生取長(zhǎng)補(bǔ)短，在實(shí)踐過(guò)程中不斷提升工程創(chuàng)新能力。同時(shí)，案例實(shí)踐考核結(jié)果作為課程成績(jī)重要組成部分，促使學(xué)生重視課程實(shí)踐，以拓展不同層面的知識(shí)應(yīng)用。

五 "結(jié)束語(yǔ)

在積極建設(shè)新工科背景下，培養(yǎng)自動(dòng)化領(lǐng)域掌握人工智能技術(shù)的高素質(zhì)復(fù)合型人才，正成為自動(dòng)化類專業(yè)人才培養(yǎng)的關(guān)鍵。本文圍繞新工科背景下自動(dòng)化專業(yè)人工智能課程群建設(shè)開(kāi)展探究。結(jié)合學(xué)校“三航”國(guó)防特色，提出教師、學(xué)生、學(xué)校、研究院所及社會(huì)等“五位一體”課程思政建設(shè)思路，培養(yǎng)學(xué)生扎根國(guó)防事業(yè)、實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值的家國(guó)情懷。針對(duì)人工智能類課程種類多樣、結(jié)構(gòu)分散問(wèn)題，按照編程開(kāi)發(fā)、理論基礎(chǔ)、理論前沿和前沿交叉等屬性對(duì)課程劃分，繪制知識(shí)圖譜可視化課程內(nèi)容，幫助學(xué)生制定個(gè)性化選課方案，實(shí)現(xiàn)不同課程知識(shí)點(diǎn)無(wú)縫銜接。圍繞人工智能類算法同時(shí)強(qiáng)調(diào)“需求”和“數(shù)據(jù)”，設(shè)計(jì)“數(shù)據(jù)+需求—算法—應(yīng)用”的閉環(huán)教學(xué)模式，將“需求+數(shù)據(jù)”的思想貫穿課堂教學(xué)全過(guò)程，強(qiáng)化學(xué)生知識(shí)理解。結(jié)合自動(dòng)化領(lǐng)域感知、控制與決策中涉及的實(shí)際需求，建立多學(xué)科交叉的實(shí)踐案例，提升學(xué)生工程創(chuàng)新能力，并考核學(xué)生對(duì)人工智能類算法掌握程度。課程質(zhì)量直接影響著人才培養(yǎng)效果，通過(guò)自動(dòng)化專業(yè)人工智能課程群建設(shè)的教學(xué)改革，來(lái)支撐“人工智能+X”方向上具有創(chuàng)新精神的自動(dòng)化領(lǐng)域?qū)ｉT(mén)人才培養(yǎng)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 鄭慶華.新工科建設(shè)內(nèi)涵解析及實(shí)踐探索[J].高等工程教育研究，2020（2）：25-30.

[2] 姜曉坤，朱泓，李志義.新工科人才培養(yǎng)新模式[J].高教發(fā)展與評(píng)估，2018，34（2）：17-24.

[3] 顧佩華.新工科與新范式：概念、框架和實(shí)施路徑[J].高等工程教育研究，2017（6）：1-13.

[4] 陳勁，呂文晶.人工智能與新工科人才培養(yǎng)：重大轉(zhuǎn)向[J].高等工程教育研究，2017（6）：18-23.

[5] 張穎慧，劉洋，那順烏力吉，等.“新工科”背景下人工智能專業(yè)建設(shè)與教學(xué)改革探索[J].工業(yè)和信息化教育，2021（8）：27-31.

[6] 韓士元，陳月輝，吳鵬，等.人工智能領(lǐng)域研究生多學(xué)科交叉培養(yǎng)研究與實(shí)踐[J].軟件導(dǎo)刊，2021，20（12）：247-252.

[7] 郄海霞，趙折折.人工智能時(shí)代新工科人才培養(yǎng)質(zhì)量提升路徑探析——以斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)為例[J].科教發(fā)展評(píng)論，2020（8）：13-25.

[8] 梁曉波，涂維，武嘯劍.哈佛大學(xué)人工智能課程設(shè)置特點(diǎn)與啟示[J].中國(guó)教育信息化，2021（14）：34-40.

[9] 王立國(guó)，劉麗，郭犇.以康奈爾大學(xué)ECE4950課程為參考的人工智能課程體系建設(shè)[J].實(shí)驗(yàn)科學(xué)與技術(shù)，2021，19（4）：38-43.

[10] 暴琳，陳熙維，魏海峰，等.人工智能課程群聯(lián)合寬廣數(shù)據(jù)資源拓展自動(dòng)化品牌專業(yè)新工科建設(shè)[J].高教學(xué)刊，2022，8（26）：21-24.

[11] 曹建福，曹雯.工業(yè)4.0背景自動(dòng)化新工科建設(shè)及教改思考[J].電氣電子教學(xué)學(xué)報(bào)，2021，43（3）：1-5，57.

[12] 常艷超，曾慶軍，薛文濤，等.新工科背景下自動(dòng)化專業(yè)控制類課程體系重構(gòu)[J].教育教學(xué)論壇，2020（23）：125-127.

[13] 羅家祥，哀薇，高紅霞，等.新工科下自動(dòng)化控制類課程的貫通型案例設(shè)計(jì)[J].教育現(xiàn)代化，2020，7（14）：134-136.

[14] 樊超，楊鐵軍，侯慧芳，等.“新工科”背景下人工智能專業(yè)核心實(shí)驗(yàn)教學(xué)項(xiàng)目設(shè)計(jì)[J].實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理，2021，38（8）：183-189.

[15] 朱琎，鄧小喬，李效龍，等.“人工智能+新工科”背景下研究生創(chuàng)新能力培養(yǎng)模式研究[J].高教學(xué)刊，2019（21）：35-37.

[16] 鄧立為，宋歌，許家忠.新工科背景下人工智能領(lǐng)域?qū)W生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力培養(yǎng)模式研究[J].高教學(xué)刊，2024，10（23）：89-92.

[17] 門(mén)志國(guó)，李超，高偉.新工科背景下人工智能領(lǐng)域?qū)W生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力協(xié)同培養(yǎng)模式研究[J].高等教育研究學(xué)報(bào)，2021， 44（1）：8-12，80.

[18] 莫宏偉，徐立芳.新工科人工智能導(dǎo)論課程思政體系建設(shè)[J].高教學(xué)刊，2023，9（25）：46-49.