肖卓宇 陳果 徐運(yùn)標(biāo) 郭杰

摘 ?要： 針對新工科視角下學(xué)生程序設(shè)計(jì)能力較弱的問題，基于計(jì)算思維為導(dǎo)向，以深度學(xué)習(xí)課程為例，通過計(jì)算思維能力與深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識點(diǎn)映射、計(jì)算思維能力與Python數(shù)據(jù)分析知識點(diǎn)映射、計(jì)算思維能力與機(jī)器學(xué)習(xí)算法知識點(diǎn)映射、計(jì)算思維能力與深度學(xué)習(xí)算法知識點(diǎn)映射四個(gè)階段對課程進(jìn)行改革。事實(shí)證明，教學(xué)改革激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，有助于高職學(xué)生程序設(shè)計(jì)能力的提升，教學(xué)取得了較好的效果。

關(guān)鍵詞： 新工科; 計(jì)算思維; 機(jī)器學(xué)習(xí); 深度學(xué)習(xí)

中圖分類號：G642 ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ? 文章編號：1006-8228（2020）06-106-03

Abstract： In view of the weak programming ability of students from the perspective of new engineering， guided by computational thinking， taking the deep learning course as an example， carry out the course reform through four stages， i.e. the mapping of computational thinking ability and basic knowledge points of deep learning， the mapping of computational thinking ability and python data analysis knowledge points， the mapping of computational thinking ability and machine learning algorithm knowledge points， and the mapping of computational thinking ability and deep learning algorithm knowledge points. It has been proved that the teaching reform has stimulated the students' enthusiasm for learning， helped to improve the programming ability of higher vocational students， and achieved good results in teaching.

Key words： new engineering; computational thinking; machine learning; deep learning

0 引言

為應(yīng)對新型科技革命與產(chǎn)業(yè)變革，2017年2月教育部發(fā)出《關(guān)于推進(jìn)新工科研究與實(shí)踐項(xiàng)目的通知》，以促進(jìn)新工科相關(guān)專業(yè)的發(fā)展[1]。2019年教育部根據(jù)《普通高等學(xué)校高等職業(yè)教育（?？疲I(yè)設(shè)置管理辦法》，在相關(guān)學(xué)校和行業(yè)提交增補(bǔ)專業(yè)建議的基礎(chǔ)上，增設(shè)了人工智能技術(shù)服務(wù)專業(yè)[2]。周以真教授于2006年3月首次提出了計(jì)算思維的概念，旨在基于計(jì)算機(jī)的視角對問題進(jìn)行求解。2010年，周以真教授進(jìn)而指出計(jì)算思維是與形式化問題及其解決方案相關(guān)的思維過程[3]。肖卓宇等人將計(jì)算思維引入到軟件工程、大數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等課程，提升了學(xué)生創(chuàng)新意識與實(shí)踐能力[4-7]。

人工智能技術(shù)服務(wù)作為今年新增的新工科類專業(yè)，如何辦出自己的特色，讓學(xué)生受益落到實(shí)處，成為不可回避的問題。我院作為工科類專業(yè)為主導(dǎo)的國家示范高職院校，亟需在“云物移大智”方向有所發(fā)展，為此，以計(jì)算思維為導(dǎo)向?qū)Ω呗毿畔㈩悓I(yè)學(xué)生人工智能程序設(shè)計(jì)能力深入研究有著積極的意義。

1 現(xiàn)狀與存在的問題

1.1 高職學(xué)生程序設(shè)計(jì)能力現(xiàn)狀

目前，信息工程學(xué)院已開設(shè)專業(yè)包括軟件技術(shù)、移動(dòng)應(yīng)用技術(shù)、軟件測試、大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用等專業(yè)共計(jì)近1000余人，學(xué)生中近半數(shù)來自高考，另外一半主要來自不同批次的單招，學(xué)生程序設(shè)計(jì)能力良莠不齊，尤其數(shù)學(xué)、英語等科目略顯薄弱。

1.2 教學(xué)課程體系陳舊

目前，學(xué)院教學(xué)從傳統(tǒng)灌輸式教學(xué)向超星、智慧職教等MOOC平臺的混合式教學(xué)過渡，雖然目前在省級、校級MOOC建設(shè)上取得了一些成果，但MOOC課程與中國大學(xué)MOOC中的精品MOOC存在同質(zhì)性，且存在較大的差距。另由于高職學(xué)校教師對新工科類相關(guān)課程認(rèn)識的缺乏，導(dǎo)致一些應(yīng)用型較強(qiáng)的新工科類課程難以及時(shí)向?qū)W生分享。

1.3 缺乏計(jì)算思維視域下的程序設(shè)計(jì)能力

高職院校學(xué)生學(xué)習(xí)基礎(chǔ)相對薄弱，對于一些應(yīng)用性較強(qiáng)，不涉及復(fù)雜理論，不涉及交叉學(xué)科的課程尚且能夠駕馭，但對于新工科系列的課程明顯感覺力不從心。以課程“機(jī)器學(xué)習(xí)”為例，在初步引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行了線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī) 、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法的實(shí)現(xiàn)后，發(fā)現(xiàn)學(xué)生很難從計(jì)算思維的角度對這些算法進(jìn)行有效的歸納，如怎么將算法界定為監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等。

2 新工科視域下以計(jì)算思維為導(dǎo)向的課程教學(xué)改革

研究前期工作針對大數(shù)據(jù)技術(shù)等相關(guān)課程進(jìn)行了教學(xué)改革，取得了初步成效[8-12]。在指導(dǎo)學(xué)生競賽上，獲得了AIIA杯人工智能技能競賽高職專科組全國一等獎(jiǎng)第一名，AIIA杯人工智能技能競賽高職?？平M湖南省一等獎(jiǎng)第一名，以及2019年度湖南省職業(yè)技能競賽人工智能技術(shù)與應(yīng)用賽項(xiàng)三等獎(jiǎng)2項(xiàng)，但仍然存在一些不足。為此，本研究試圖將新工科視域下以計(jì)算思維為導(dǎo)向的高職信息類學(xué)生程序能力培養(yǎng)研究進(jìn)行改革，并將成功經(jīng)驗(yàn)分享給信息類相關(guān)專業(yè)，以促進(jìn)新工科類相關(guān)課程又好又快的發(fā)展。

項(xiàng)目以課程深度學(xué)習(xí)為例，分①計(jì)算思維能力與深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識點(diǎn)映射;②計(jì)算思維能力與Python數(shù)據(jù)分析知識點(diǎn)映射;③計(jì)算思維能力與機(jī)器學(xué)習(xí)算法知識點(diǎn)映射;④計(jì)算思維能力與深度學(xué)習(xí)算法知識點(diǎn)映射四個(gè)階段，闡述深度學(xué)習(xí)知識點(diǎn)與計(jì)算思維能力要求的映射關(guān)系。

2.1 計(jì)算思維能力與深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識點(diǎn)映射階段

該階段屬于入門階段，主要負(fù)責(zé)對深度學(xué)習(xí)所涉及的基礎(chǔ)概念、主要工具、基本框架等進(jìn)行教學(xué)。表1描述了該階段所包括的主要知識點(diǎn)，但如何能夠駕馭這些知識點(diǎn)，計(jì)算思維也會(huì)有著對應(yīng)的能力要求。如要掌握好機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識簡介知識點(diǎn)，就要求學(xué)生需要具備抽象思維能力、形式化證明的能力，而對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識點(diǎn)，要求學(xué)生具備形式化證明、符號表示等方面的計(jì)算思維能力。

2.2 計(jì)算思維能力與Python數(shù)據(jù)分析知識點(diǎn)映射階段

相對于第一階段側(cè)重基礎(chǔ)概念，該階段更加注重具體程序的實(shí)現(xiàn)，Python作為人工智能程序設(shè)計(jì)的重要程序語言，要求學(xué)生熟悉python程序設(shè)計(jì)基本語法的同時(shí)，也要靈活掌握Numpy、Pandas、Matplotlib等幾個(gè)涉及科學(xué)計(jì)算、預(yù)處理、可視化的庫，為后續(xù)第三階段的機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)做準(zhǔn)備。

但第二階段也對計(jì)算思維能力有著較高的要求，如表2中實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目要求利用線性回歸模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，該階段對抽象思維、模型計(jì)算、迭代等計(jì)算思維方法有著較高的要求。

2.3 計(jì)算思維能力與機(jī)器學(xué)習(xí)算法知識點(diǎn)映射階段

在對基本概念、開發(fā)工具、預(yù)處理等方面具備一定的基礎(chǔ)后，可以逐步對機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)等進(jìn)行程序?qū)崿F(xiàn)。

表3描述該階段需要掌握的主要知識點(diǎn)，如實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目泰坦尼克乘客存活率估計(jì)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目需要對高階建模、符號表示、模型計(jì)算、抽象思維等計(jì)算思維方法有著較高的要求。

2.4 計(jì)算思維能力與深度學(xué)習(xí)算法知識點(diǎn)映射階段

深度學(xué)習(xí)階段較第三階段增加了很多的知識點(diǎn)，如卷積塊、池化、激活函數(shù)、學(xué)習(xí)率等全連接等，該階段學(xué)習(xí)難度較大。

表4中描述了該階段需要掌握的主要知識點(diǎn)。該階段需要通過Mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行手寫體識別來將所有新增概念融入其中。在學(xué)生具備一定的基礎(chǔ)后，將一些經(jīng)典的Alexnet、VGG、GoogLeNet、Resnet等卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行程序?qū)崿F(xiàn)，并為后期的目標(biāo)檢測YOLOV3算法做準(zhǔn)備。該階段對計(jì)算思維的數(shù)據(jù)建模、抽象思維、符號表示、模型評估等方法有著較高的要求。

3 結(jié)束語

本研究對新工科視角下以計(jì)算思維為導(dǎo)向的高職信息類學(xué)生程序設(shè)計(jì)能力培養(yǎng)就行了研究，以深度學(xué)習(xí)為例，分四個(gè)階段對計(jì)算思維與需要掌握的專業(yè)知識點(diǎn)映射關(guān)系進(jìn)行了厘析，通過引入計(jì)算思維，逐步夯實(shí)了學(xué)生的專業(yè)基礎(chǔ)。實(shí)踐結(jié)果表明，通過四個(gè)階段遞進(jìn)式教學(xué)設(shè)計(jì)，改革取得了較好的效果。今后工作將致力于把計(jì)算思維的思想遷移到更多新工科類課程，甚至是課程體系，為高職院校學(xué)生程序設(shè)計(jì)能力的提升做更深入的探索。

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