徐弓岳 郭二廓 江蘇大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院

●研究背景

隨著全球范圍內(nèi)以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等信息技術(shù)為核心的新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的興起，我國經(jīng)濟(jì)在創(chuàng)造了連續(xù)多年快速發(fā)展的奇跡后迎來了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級(jí)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期。為主動(dòng)應(yīng)對(duì)新一輪的科技革命和產(chǎn)業(yè)變革，培養(yǎng)創(chuàng)新型卓越工程人才，服務(wù)于國家戰(zhàn)略發(fā)展新需求，自2017年起，教育部積極開展實(shí)施新工科戰(zhàn)略，推動(dòng)形成了“復(fù)旦共識(shí)”“天大行動(dòng)”和“北京指南”，以新工科建設(shè)為突破口，引領(lǐng)我國新一輪高等教育改革。新工科建設(shè)所推動(dòng)的教育教學(xué)模式變革、學(xué)科交叉融通、專業(yè)建設(shè)升級(jí)和產(chǎn)學(xué)研協(xié)同育人等成為當(dāng)前我國高等教育改革的趨勢(shì)與焦點(diǎn)。

為積極落實(shí)新工科戰(zhàn)略，各大高校各個(gè)專業(yè)紛紛開設(shè)人工智能科學(xué)與技術(shù)的相關(guān)交叉課程，以培養(yǎng)高水平的復(fù)合型人才為建設(shè)目標(biāo)。計(jì)算智能是人工智能的新生前沿領(lǐng)域，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯和進(jìn)化計(jì)算三個(gè)分支的有機(jī)融合而成的科學(xué)方法體系，可為工程領(lǐng)域復(fù)雜建模和優(yōu)化問題提供新的設(shè)計(jì)思路與解決方案，是復(fù)合型工程技術(shù)人員特別是復(fù)合型工程研究人員需要掌握的一項(xiàng)重要技能。要想有效保障新工科人才培養(yǎng)質(zhì)量，就必須對(duì)計(jì)算智能課程教學(xué)方案進(jìn)行積極探索。本文從教學(xué)模式、教學(xué)方法等方面對(duì)計(jì)算智能課程的教學(xué)進(jìn)行探索，分析新工科人才素養(yǎng)培養(yǎng)方法和途徑，構(gòu)建多元化教學(xué)方法，培養(yǎng)學(xué)生利用計(jì)算智能的方法思想解決工程實(shí)際問題的能力，以期為本課程的教學(xué)改革提供參考性的研究意見。

●課程教學(xué)難題

計(jì)算智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、生物科學(xué)等不同領(lǐng)域科學(xué)相互交叉所產(chǎn)生的學(xué)科，其本質(zhì)是通過借鑒自然界生物生存演化規(guī)則，模擬生物智能、人類智能及社會(huì)運(yùn)行規(guī)律來進(jìn)行算法設(shè)計(jì)。計(jì)算智能課程的教學(xué)內(nèi)容可分為以下三個(gè)方面：①基礎(chǔ)理論，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯和進(jìn)化計(jì)算的思想淵源，基本架構(gòu)和理論演進(jìn)等。②算法設(shè)計(jì)，主要涉及計(jì)算智能方法各部分和參數(shù)的定性定量研究，服務(wù)于計(jì)算智能方法的實(shí)現(xiàn)和創(chuàng)新改進(jìn)。③實(shí)踐應(yīng)用，要求能夠以C、Python、Matlab等計(jì)算機(jī)語言復(fù)現(xiàn)算法，并在此基礎(chǔ)上開展研究應(yīng)用。計(jì)算智能課程是理論、算法和實(shí)踐三大內(nèi)容交互融合反饋的教學(xué)體系，基礎(chǔ)理論是算法設(shè)計(jì)和實(shí)踐應(yīng)用的根本，算法設(shè)計(jì)加深了對(duì)基礎(chǔ)理論的理解并奠定了實(shí)踐應(yīng)用的基礎(chǔ)，實(shí)踐應(yīng)用則反過來推動(dòng)了基礎(chǔ)理論的發(fā)展和算法的創(chuàng)新設(shè)計(jì)。

計(jì)算智能課程具有極強(qiáng)的理論性、操作性和實(shí)踐性，所涉及的知識(shí)面很廣，內(nèi)容較為抽象，學(xué)生對(duì)理論知識(shí)點(diǎn)往往難以理解，導(dǎo)致理論與實(shí)踐脫節(jié)，對(duì)各種計(jì)算智能方法的實(shí)際應(yīng)用不能靈活掌握，產(chǎn)生這些問題的原因主要可歸納為以下三個(gè)方面：

（1）缺乏對(duì)學(xué)生有效的引導(dǎo)和啟發(fā)。計(jì)算智能課程內(nèi)容較多，授課學(xué)時(shí)相對(duì)較少，教師在課堂上與學(xué)生缺乏互動(dòng)，存在“填鴨式”教學(xué)的情況。在教學(xué)設(shè)計(jì)方面，教師對(duì)如何引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣、激發(fā)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)缺乏考慮。

（2）缺乏可靠的算法資源和標(biāo)準(zhǔn)的算法實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。計(jì)算智能課程涉及了諸多算法程序，學(xué)生在進(jìn)行算法實(shí)驗(yàn)時(shí)所搜羅的算法資源卻存在多種計(jì)算機(jī)語言版本，程序質(zhì)量良莠不齊，也缺乏可靠統(tǒng)一通用的算法實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

（3）缺乏足夠深度前沿的應(yīng)用場景。課程實(shí)驗(yàn)常是一些常規(guī)的驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)，大多數(shù)學(xué)生無需深入思考就可以完成基本的實(shí)驗(yàn)任務(wù)，缺乏有深度的創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)。

●教學(xué)改革實(shí)施方案

1.問題啟發(fā)式教學(xué)

問題啟發(fā)式教學(xué)就是教師要通過在教學(xué)過程中有意識(shí)地引導(dǎo)學(xué)生產(chǎn)生問題、提出問題，并有的放矢地思考摸索，以解決問題，形成自己的判斷和歸納，達(dá)到舉一反三、觸類旁通的學(xué)習(xí)效果，最終使學(xué)生形成以自我為學(xué)習(xí)主體的學(xué)習(xí)模式，達(dá)成良性的循環(huán)反饋。鑒于計(jì)算智能課程概念抽象、知識(shí)新穎和學(xué)科交叉的特性，教師需要在各個(gè)教學(xué)鏈條上始終注意問題的提煉、剖析和導(dǎo)引，始終做到有的放矢，把握好教學(xué)的節(jié)奏。例如，在講解蟻群優(yōu)化算法時(shí)，就可以以經(jīng)典的背包問題或最短路徑問題來啟發(fā)學(xué)生思考各種解決方案及其復(fù)雜度關(guān)系，在學(xué)生思考的過程中，給予適當(dāng)?shù)奶崾九c鼓勵(lì)，使學(xué)生的思考更加深入，并基于學(xué)生的回答進(jìn)行一定深度的探討分析，開拓學(xué)生的思維，接著結(jié)合教學(xué)內(nèi)容引出基于蟻群算法的解決方案，使學(xué)生自然而然地產(chǎn)生新的問題——自己所提出的方案相比蟻群算法有何優(yōu)劣，引發(fā)學(xué)生進(jìn)行自主性的探究學(xué)習(xí)，對(duì)課程的知識(shí)有更深刻的體悟。

2.基于先進(jìn)科研平臺(tái)資源的算法探究

人工智能領(lǐng)域發(fā)展極為迅速，計(jì)算智能課程的教學(xué)，既要講授經(jīng)典智能算法的內(nèi)容，也要兼顧計(jì)算智能發(fā)展的最新趨勢(shì)。目前，國內(nèi)外許多知名學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)都建有智能算法網(wǎng)站和個(gè)人主頁，提供開源的最新研究成果和程序代碼，這些平臺(tái)資源無疑對(duì)本門課程的學(xué)習(xí)提供了極大的幫助，教師可以搜羅相關(guān)資源提供給學(xué)生，為學(xué)生的算法學(xué)習(xí)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。例如，在教學(xué)中可以借助Matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱講解相關(guān)知識(shí)，包括介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、梯度下降原理，講解如何構(gòu)造輸入層、隱含層和輸出層，如何執(zhí)行反向傳播等，然后通過選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際案例進(jìn)行講解，這樣，學(xué)生會(huì)對(duì)相關(guān)原理知識(shí)有更加生動(dòng)具體的認(rèn)識(shí)，也容易調(diào)動(dòng)學(xué)習(xí)的興趣。又如，安徽大學(xué)生物智能與知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究所最新開發(fā)的進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化平臺(tái)PlatEMO，集成了一百多種算法和優(yōu)化問題，其中包含最先進(jìn)的進(jìn)化算法和最常用的測試問題及性能指標(biāo)，所有程序都經(jīng)過了標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化處理，非常適合學(xué)生進(jìn)行算法實(shí)驗(yàn)探究，接觸相關(guān)學(xué)科的前沿知識(shí)，開拓學(xué)生的眼界，鍛煉學(xué)生的創(chuàng)造性思維和科研素養(yǎng)。

3.面向應(yīng)用場景的項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)式教學(xué)

對(duì)于理論性和實(shí)踐性極強(qiáng)的計(jì)算智能課程，如何搭建理論與實(shí)踐之間的橋梁，引導(dǎo)學(xué)生將所學(xué)的算法知識(shí)應(yīng)用到具體場景中顯得尤為重要。筆者認(rèn)為，可通過項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)式教學(xué)檢驗(yàn)學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)課程知識(shí)的能力，鍛煉學(xué)生分析問題和解決問題的能力，全面開發(fā)其創(chuàng)造性思維，提升創(chuàng)新能力。例如，基于智能算法的人臉識(shí)別項(xiàng)目，人臉識(shí)別是人工智能非常典型的應(yīng)用場景，也是能觸及科技前沿的方向，而且相關(guān)技術(shù)發(fā)展較為成熟，可參考學(xué)習(xí)的算法資源和數(shù)據(jù)集極為豐富，國際上也制定了通用的評(píng)測標(biāo)準(zhǔn)和性能指標(biāo)。可以3至4名學(xué)生為一組，通過團(tuán)隊(duì)協(xié)作，完成項(xiàng)目設(shè)計(jì)任務(wù)，最終以論文報(bào)告和小組答辯形式進(jìn)行考核。通過項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)式教學(xué)，讓學(xué)生在充分運(yùn)用挖掘課程相關(guān)知識(shí)的基礎(chǔ)上，完成具有一定難度和挑戰(zhàn)性的實(shí)踐課題，不僅能激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，鍛煉學(xué)生團(tuán)隊(duì)協(xié)作和探索研究的能力，而且縮短了教學(xué)與實(shí)踐應(yīng)用的距離，讓學(xué)生能夠更加自信地面對(duì)問題、解決問題。

4.融入課程思政元素

課程思政是新時(shí)期黨中央關(guān)于加強(qiáng)高校思想政治工作的新要求，要以立德樹人為導(dǎo)向，以堅(jiān)定的政治方向?yàn)楹诵?，將明確的德育元素融入到課程的知識(shí)傳遞過程中。在教學(xué)活動(dòng)中，教師既要擔(dān)負(fù)起道德引領(lǐng)職責(zé)，也要讓教學(xué)過程充分體現(xiàn)立德樹人的思想。例如，計(jì)算智能課程既涉及很多前言科技領(lǐng)域，也在生活中誕生了許多有影響力的應(yīng)用，如刷臉支付、出入門禁等，可讓學(xué)生暢想自己的小發(fā)明、小創(chuàng)造在融入生活服務(wù)于大眾之后，所帶來的光榮與使命。又如，谷歌的AlphaGo在圍棋上成功地實(shí)現(xiàn)了對(duì)人類的碾壓，震驚世界，然而國內(nèi)人工智能技術(shù)的研究卻只能跟在國際最先進(jìn)技術(shù)的后面亦步亦趨，可讓學(xué)生意識(shí)到國內(nèi)的人工智能技術(shù)急需能夠引領(lǐng)世界的重大突破，作為當(dāng)今的年輕人，必須明確自己的使命和擔(dān)當(dāng)。

●結(jié)語

本文針對(duì)計(jì)算智能課程教學(xué)存在的難點(diǎn)和問題，從課堂教學(xué)模式改革、資源平臺(tái)構(gòu)建、項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)式教學(xué)機(jī)制和課程思政元素融入研究等方面對(duì)計(jì)算智能課程進(jìn)行改革，嘗試探索一條適合高校計(jì)算智能本科教育教學(xué)的課程改革與建設(shè)之路，以期為創(chuàng)新型復(fù)合型人才的培養(yǎng)打造良好的課程教學(xué)平臺(tái)，從而提升本科教學(xué)質(zhì)量。