摘 要：國家出臺(tái)多項(xiàng)政策，要求在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程，教師要適應(yīng)人工智能等新技術(shù)的變革，開展創(chuàng)新型教學(xué)?！陡叩葦?shù)學(xué)》是人工智能理論的基礎(chǔ)，在高職教育中，應(yīng)秉承中小學(xué)《人工智能》課程的思想開展教學(xué)。進(jìn)一步調(diào)整內(nèi)容體系，培養(yǎng)學(xué)生計(jì)算與編程的基本素養(yǎng)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)。

關(guān)鍵詞：人工智能;高職教育;《高等數(shù)學(xué)》;良性互動(dòng)

近年來，人工智能已逐步進(jìn)入我國各行各業(yè)，并納入國家發(fā)展戰(zhàn)略。而人工智能的探索研究、推廣應(yīng)用離不開研發(fā)人才和技術(shù)人才。因此教育與人才將成為人工智能創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)鍵因素，人工智能教育也隨之提升到重要的位置。

1 人工智能背景下高職教育面臨轉(zhuǎn)型升級(jí)

人工智能時(shí)代，制造業(yè)將由生產(chǎn)型制造轉(zhuǎn)向服務(wù)型制造，隨著企業(yè)生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變，今后操作崗位的工作需求將大幅減少。新興產(chǎn)業(yè)需要更多創(chuàng)新型、復(fù)合型人才，因此高職院校的培養(yǎng)目標(biāo)應(yīng)從培養(yǎng)技能型人才向培養(yǎng)創(chuàng)新型、復(fù)合型人才轉(zhuǎn)型。

未來人工智能將延伸至很多領(lǐng)域，與多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域互相交叉，這必將使傳統(tǒng)專業(yè)受到危機(jī)。因此高職院校要圍繞新興產(chǎn)業(yè)重新進(jìn)行專業(yè)布局，建立“人工智能+X”的復(fù)合專業(yè)模式。

2 我國關(guān)于人工智能教育的戰(zhàn)略決策

2017年，國務(wù)院頒發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出實(shí)施全民智能教育項(xiàng)目，在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程。2018年中共中央、國務(wù)院《關(guān)于全面深化新時(shí)代教師隊(duì)伍建設(shè)改革的意見》指出，教師應(yīng)主動(dòng)適應(yīng)信息化、人工智能等新技術(shù)變革，積極有效開展教育教學(xué)。同年教育部印發(fā)的《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》指出，開展人工智能普及教育，在教師職前培訓(xùn)和在職培訓(xùn)中設(shè)置人工智能相關(guān)知識(shí)和技能課程。

2018年4月我國首部《人工智能基礎(chǔ)（高中版）》教材正式出版，在全國40所學(xué)校進(jìn)行試點(diǎn)開設(shè)。

3 《高等數(shù)學(xué)》與人工智能理論的契合點(diǎn)

3.1 《高等數(shù)學(xué)》是人工智能理論的必備基礎(chǔ)

人工智能需要數(shù)學(xué)和編程兩方面知識(shí)作為主要支撐。在高職教育中，《高等數(shù)學(xué)》作為公共基礎(chǔ)課，其中極限、導(dǎo)數(shù)、極值等內(nèi)容都是掌握人工智能理論的基礎(chǔ)。例如，傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法就是基于復(fù)合函數(shù)求導(dǎo)數(shù)思想發(fā)展起來的;又如監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法多數(shù)是基于極大似然估計(jì)的理論，而求解極大似然估計(jì)則先要掌握導(dǎo)數(shù)、極值等相關(guān)知識(shí)。

3.2 《高等數(shù)學(xué)》應(yīng)繼續(xù)秉承中小學(xué)《人工智能》課程的思想開展教學(xué)

2018年全國首套包含從小學(xué)到高中階段的人工智能教材正式出版，于2019年春季開學(xué)后在全國數(shù)百所中小學(xué)投入使用。未來的學(xué)生從小學(xué)就開始系統(tǒng)地學(xué)習(xí)人工智能理論，進(jìn)入大學(xué)后已經(jīng)在數(shù)學(xué)、算法、編程等方面具備一定的能力。對于《高等數(shù)學(xué)》課程而言，學(xué)生在中小學(xué)階段，經(jīng)過《人工智能》課程的學(xué)習(xí)，已經(jīng)觸及《高等數(shù)學(xué)》領(lǐng)域的部分經(jīng)典問題，但并沒有理解深層次的內(nèi)涵或解決方法。因此《高等數(shù)學(xué)》課程應(yīng)結(jié)合《人工智能》理論開展教學(xué)，讓學(xué)生真正理解人工智能中與數(shù)學(xué)相關(guān)知識(shí)的本質(zhì)。

4 高職院?！陡叩葦?shù)學(xué)》課程教學(xué)現(xiàn)狀

4.1 課程定位、知識(shí)講解依舊沿襲傳統(tǒng)模式，缺乏新思想

教學(xué)內(nèi)容始終圍繞公式、定理、例題展開，并反復(fù)強(qiáng)調(diào)題目的解法與計(jì)算，教學(xué)思想也保持著傳統(tǒng)的系統(tǒng)性和完整性。因此學(xué)生對知識(shí)的理解是被動(dòng)、死板的，不能夠真正靈活運(yùn)用數(shù)學(xué)思想積極主動(dòng)地探究問題。

4.2 有限的應(yīng)用案例不足以培養(yǎng)學(xué)生綜合分析能力

多年來《高等數(shù)學(xué)》在教學(xué)內(nèi)容上，結(jié)合專業(yè)的應(yīng)用問題已經(jīng)成為固定的模塊，但應(yīng)用案例沒有改變與突破。一成不變的應(yīng)用案例不足以提高學(xué)生的綜合應(yīng)用分析能力。

5 人工智能背景下高職院校《高等數(shù)學(xué)》課程改革策略

5.1 調(diào)整《高等數(shù)學(xué)》課程內(nèi)容體系，與人工智能理論對接

人工智能時(shí)代，《高等數(shù)學(xué)》在教學(xué)內(nèi)容上應(yīng)具有與時(shí)俱進(jìn)的特點(diǎn)，向?qū)W生傳遞人工智能的思想和理念。從目前出版的《人工智能》教材來看，導(dǎo)數(shù)、矩陣的運(yùn)算、積分變換、貝葉斯定理等都是《高等數(shù)學(xué)》的重點(diǎn)內(nèi)容。將這些內(nèi)容貫穿于《高等數(shù)學(xué)》課程，深化學(xué)生對人工智能知識(shí)的理解，為培養(yǎng)未來的“人工智能+X”的專業(yè)復(fù)合型人才打下基礎(chǔ)。

5.2 以人工智能時(shí)代必備的基本能力為教學(xué)主線，培養(yǎng)學(xué)生計(jì)算與編程的基本素養(yǎng)

以往在教學(xué)中增設(shè)的數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)，如Mathematic、Matlab等軟件的學(xué)習(xí)，只是單純使用其計(jì)算功能，對其中編程模塊等都沒有涉及，學(xué)生在能力方面沒有明顯提高。經(jīng)過中小學(xué)《人工智能》課程的學(xué)習(xí)，在學(xué)生已經(jīng)具備編程基礎(chǔ)的情況下，今后要對Mathematic、Matlab等軟件的學(xué)習(xí)功能進(jìn)一步拓展，讓學(xué)生用深層功能做出高級(jí)分析。

5.3 以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)為目標(biāo)，積累學(xué)生課堂行為的有效數(shù)據(jù)

自適應(yīng)學(xué)習(xí)作為人工智能與教育融合的教學(xué)模式，能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)。雖然當(dāng)前自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的開發(fā)還未在高職教育中展開，但為做好《高等數(shù)學(xué)》課程今后自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的開發(fā)，高職院校教師應(yīng)記錄學(xué)生有效的認(rèn)知數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)優(yōu)質(zhì)的教學(xué)方案，為開發(fā)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)做好準(zhǔn)備。

參考文獻(xiàn)：

[1] 國務(wù)院.新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃[M].北京：人民出版社，2017.

[2] 教育部.高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃[EB/OL]. http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s7062/201804/t20180410_332722.html，2018-04-02.

作者簡介：張旭（1975—），女，天津人，碩士，副教授，研究方向：高職教育，應(yīng)用數(shù)學(xué)，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)。