创新思维下人工智能通识课程探究

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摘要:为了提升人工智能通识课程教学质量，探讨了基于创新思维的人工智能通识课程教学改革策略。分析了人工智能通识课程教学存在的问题:教学内容重知识传授、轻趣味性，实验内容重验证性、轻创新思维培养，考核方法的改革力度不足。从创新思维培养和趣味性教学出发，并结合产学协同育人项目对课程的教学内容、教学方法、效果考核等方面进行分析与研究，每一部分注重依据学生兴趣，结合身边故事进行学习内容设置，并对创新思维的培养方法进行探索。研究成果能够为人工智能的通识教育和有关的系列课程教学提供借鉴。

关键词:创新思维;人工智能通识课;协同育人;趣味性教学

人工智能技术的发展受到国家的高度重视，高等学校作为培养人才的基地，应担负起培养适应智能化时代需要的人才重任。2018年，《高等学校人工智能创新行动计划》［1］的核心目标之一就是推动高校人工智能领域科技创新体系优化和人才培养体系的完善。智能时代信息科学与技术在各学科领域交叉渗透，为了培养合格的智能化人才，必须实现学科交叉融合和跨界整合。学科的交叉融合和跨界整合拓宽了学生的视野，同时也给学生增加了学习内容，造成了一定的学习压力。人工智能通识课程是智能化人才培养的基础课程，面向各学科大学生开设，人工智能通识课程涉及知识表示、搜索策略、不确定推理、机器学习、数据挖掘、大数据、深度学习等多学科知识［2］。如果不进行教学内容、教学方法、考核方式的改革，会影响教学效果，为了探索产学结合的教学方法，培养学生的创新思维能力，应拓展学生的新理论、新知识、新技术，发挥个人所长制订个性化教学方案。近年来，我国对人工智能人才的需求越来越大，为了助推智能化人才的培养，教育部积极推动产学合作，大力支持校企协同育人项目的申报。在教学内容改革、创新人才培养、教师培训等方面进行推动，开拓了专业视野，提高了复合型人才培养水平，扩大了学生就业方向。很多高校于2003年就开设了人工智能等课程，并将其作为本科生的智能基础课。很多学者撰文介绍和交流了该课程的教学方法，刘杰认为应讲解人工智能最新成果，提高学生学习兴趣，鼓励学生创新，建立多元化考核机制［3］;马丽等认为人工智能方向的课程教学应采用启发式教学方法，充分调动学生的学习积极性，实施课内和课外相结合的学习方式［4］;周惠巍等面向生物信息学专业本科生，开展人工智能课程理论与实践相结合的教学模式探究，包括基于案例教学法的人工智能理论教学内容研究［5］。

1人工智能通识课程教学存在的问题

1.1教学内容重知识传授、轻趣味性

部分教师因为课时限制和教学任务要求，过于注重讲授知识和完成教学任务。人工智能通识课程涵盖的内容较多，并且大部分内容需要用数学的方法进行推理，导致学生感觉教学内容枯燥和抽象，体验不到人工智能的魅力，产生厌学情绪，造成对讲授的知识一知半解。学生学完这门课程，只是感觉枯燥难懂，对于里面的算法、推理记忆模糊，这种教学内容和教学方式没有激发学生对人工智能知识的好奇心和探究精神。

1.2实验内容重验证性、轻创新思维培养

目前，人工智能通识课程的实验内容主要是根据教师讲解的内容，去实验室进行验证性实验，验证成功则实验任务结束，未设置体验性内容并培养学生的探究和试错能力。课程实验内容大多是根据教材内容布置的，未结合学生身边的故事，体验性实验内容不足。教师在讲解课程内容时，对于学生创新思维能力的培养重视不够，应增加拓展学生想象空间的实验内容，不要过多强调实验结果的量性评价［3］。

1.3考核方法的改革力度不足

部分高校的课程考核方式不灵活，在课程效果考核方面留给教师进行灵活教学、创新性教学、探究式教学的空间不足。部分高校教务部门统一要求课程考核内容，没有根据专业特色、教师授课情况、学生基础等因素合理、灵活地设置考核任务，导致教师在讲授内容时发挥空间较小，限制了教学内容、教学方法、考核方式的优化改革。

2人工智能通识课程教学改革策略

人工智能学科是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，也是一门交叉学科，其包含了计算机科学、脑科学、认知科学、心理学、语言学、逻辑学、哲学等多学科知识。通过讲解人工智能通识课程，使学生做到知识融会贯通，并以培养学生的创新思维为出发点。知识是多种多样的，应使学生的知识涉猎更广、体系化更强，同时在不断思考和学习中实现知识的融会贯通以及优化组合。为了使课程教学研究内容更具有针对性，对理、工、文、体、艺专业的大一、大二、大三学生进行了问卷调查，发放问卷1000份，回收有效问卷666份。

2.1灵活设置教学内容，开展产学结合

人工智能通识教材版本较多，每个教师可以根据自己的课题内容和研究方向选择合适的教材，以适用为本，并结合产学协同育人项目合作单位在人工智能方面的一些新产品、新技术和培训案例制订教学内容，真正使教学内容与合作企业的优质资源融会贯通、优化组合。为了掌握学生的学习意愿，对理、工、文、体、艺等学科专业学生进行了调研，如表1所示。结果显示，各专业学生对于人工智能通识课程有很多期待，希望课程内容多一些“生动有趣的案例分析”“讲身边人工智能的应用”的学生比例较大。讲解人工智能课程时，可将授课内容从看、听、言、行、思五个方面进行设置［6］。2011年以来，以深度学习为代表的机器学习技术突飞猛进，发展速度较快，人工智能技术也已经渗透到了生产生活的方方面面，为学生认识人工智能和研究人工智能技术提供了范例。人工智能通识课程能够挖掘很多人工智能技术应用到生活中的趣味故事。例如，教师可以在教学内容中引用“机器人群体学习”“机器人足球赛”“AlphaGo战胜李世石”等趣味性教学案例，激发学生的学习兴趣和好奇心，如图1所示。教师应多与企业技术人员沟通，利用产学协同育人平台，时刻关注人工智能的成果发展情况，用最新成果拓展教材内容，及时更新教学内容，开拓学生视野，调节课堂气氛，使学生保持学习兴趣［4］。教师可以根据学生的关注点，邀请企业技术人员举办讲座、演示新产品，将枯燥的算法和生动有趣的体验性实验相结合，使学生体会到人工智能技术的神奇与魅力，激发学生的创新思维，提升学生的学习效果和实践技能。人工智能领域涉及内容较多，教师需要在课堂教学中有效激发学生的学习兴趣和学习主动性，提升学生的探究能力，进而培养更多智能化人才。

2.2创新教学方式，实现校企联动

在教学过程中，教师应该注重创新教学方式，培养学生的创新思维能力，开拓学生视野，全面提升学生的创新实践能力［7］，进而培养更多适应智能时代需要的复合型人才，提升学生的综合素质。2.2.1发挥教师的引导作用。在信息技术飞速发展的今天，课堂教学已不再是教师一人教、学生多人听的模式，教师和学生的角色正在发生改变。随着网络资源、慕课资源的不断丰富，教师应该成为课堂教学和学生学习的组织者、引导者、合作者。敏锐洞察人工智能技术对于人们生产方式、生活方式的改变，注重讲身边故事，为学生提供更多的想象空间，有效挖掘和激发学生自身的好奇心和求知欲［8］。教师在组织课堂活动时，要重点做到“引”“领”的作用，从现实生活中人们熟悉的案例入手，与学生分享一些人工智能技术在日常生活中生动有趣的应用和故事，通过讲趣味故事—形象化描述—感知—推理—生成(语音、图片、文字)这个过程使学生从趣味故事入手，激发学生的学习兴趣和想象空间，增强学生的创新意识［9］。2.2.2增加实验教学内容，引入逆向思维。教师应根据学生的实际情况，灵活设置实验教学内容，做到因材施教，为了更好地了解学生对于实验课的认识以及对实验教学内容的需求，调查了学生对人工智能通识课程实验教学内容的需要，如图2所示。结果显示，希望增加“体验性实验内容”的学生平均占比46.5%、“实验仿真操作”占比54.5%、“实验内容增强趣味性”占比61%、“最新人工智能技术模拟操作”占比64.5%。对于编程能力较强的学生，可以让其选择一些典型算法进行模拟—运行—改进(或用不同程序语言实现或改进程序框架)—比较。对于编程能力较弱但是空间想象力较强的学生，可以让其从认识自己开始，比如开展人脸识别算法实验如图3所示，通过脸部轮廓—脸部特征—人脸检测—人脸识别—在实际中的应用案例等过程进行人脸识别过程的分析与算法的应用，算法的描述可以用伪代码表示。根据学生的不同爱好、兴趣点，划分成项目小组，布置小项目，小组成员分工协作，完成任务［10］。引入逆向思维方式，让学生根据智能技术处理的结果进行大胆地否定或改造，根据结果制订处理方案，突破常规方法，激发创新思维。例如，对于图3中人脸、眼、鼻、嘴巴等的识别，同学们可以观察自己或者同伴的脸部特征，创造各种奇思妙想的解决方案，以全新的视角和突破口解决实际问题。

2.3改革考核模式，激发创新思维

合理的考核方法能够激发学生学习的积极性、连续性，增强学生的求知欲和创新思维。设置灵活多样的分级分层考核方式，不仅能够有效检测学习效果，还能实现因材施教的教学目标。人工智能课程的考核应注重学生创新思维能力培养的阶段性、连续性，重点考查学生创新思维的综合运用能力。根据学生所学专业设置相关考核题目，教师可以与企业技术人员合作，通过视频的方式组织学生答辩，也可以建立信息平台，让学生将文档资料和自己所做题目的目标、方法、步骤、思考角度录制成视频上传。评估小组可以从学生题目的目标、思考方法、灵活性、独创性等角度进行评分。

3结语

在人工智能发展上升为国家战略的背景下，如何培养智能化创新型人才已经成为各高校和专业建设的迫切任务。人工智能系列课程必须做好教学改革，优化课程内容，改进教学方法，并结合身边故事进行学习内容设置，探索学生创新思维的培养方法，以推动人工智能教育走上新台阶，促进交叉学科的深度融合发展，以期为人工智能的通识教育和有关的系列课程教学提供借鉴。

作者:李海军 王振岭 段文秀 单位:德州学院计算机与信息学院