張 繼，劉鎖蘭，畢 卉，潘 操，王洪元

（常州大學(xué)計算機與人工智能學(xué)院，江蘇常州 213164）

0 引言

自教育部在2018 年新時代中國高等學(xué)校本科教育工作會議上明確提出“淘汰水課、打造金課”，啟動一流本科課程建設(shè)“雙萬計劃”以來，全國高校掀起了一場教學(xué)“質(zhì)量革命”，以“兩性一度”打造金課、全面實現(xiàn)高等教育內(nèi)涵式發(fā)展的思路深入高校課程改革。同時，為搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機遇，構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強國，我國對于人工智能人才的培養(yǎng)極為重視，而人工智能及其相關(guān)課程如何體現(xiàn)“兩性一度”也成為當前亟需解決的問題。

目前，已有許多教學(xué)工作者針對人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)模式、人工智能及其相關(guān)課程改革開展了大量研究。如孫紅等將人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)與企業(yè)人才需求緊密結(jié)合，并以實際案例為參考提出人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)最關(guān)鍵的在于提高學(xué)生實踐技能的觀點；陳娟等從培養(yǎng)學(xué)生獨立思考、交流協(xié)作能力出發(fā)，設(shè)計完整的案例，以課程項目為驅(qū)動，基于成果導(dǎo)向推進人工智能課程改革，有效提升了學(xué)生的學(xué)習興趣和自信心；鮑鵬等分析軟件工程專業(yè)人工智能課程教學(xué)體系，提出人工智能實踐類課程教學(xué)改革方案，取得了良好效果；陳香以電子信息工程專業(yè)課嵌入式系統(tǒng)為例，將人工智能技術(shù)融入課程教學(xué)中，設(shè)計項目化的教學(xué)方案，并探索課程改革中存在的問題及解決方法；許濤等借鑒歐美高校將創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育融入工程教育的理念，從創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育視角下的“人工智能+新工科”入手，分析課程建設(shè)的路徑、方式及其重要性；楊博雄等針對人工智能專業(yè)定位、課程設(shè)置，以及實踐類教學(xué)、案例式教學(xué)等教學(xué)方法及其效果展開研究，以期拓展學(xué)生思維、提高學(xué)生動手能力、提升學(xué)生學(xué)習興趣。上述研究主要是針對人工智能專業(yè)建設(shè)、人才培養(yǎng)模式以及非人工智能專業(yè)的人工智能課程建設(shè)開展的。由于我國人工智能專業(yè)開設(shè)時間尚短（我國最早一批人工智能專業(yè)開設(shè)于2019 年），目前專門針對人工智能專業(yè)的人工智能基礎(chǔ)及其他課程的教學(xué)改革研究尚少，因此如何以本專業(yè)學(xué)生為主體，講好課、多創(chuàng)新、激發(fā)學(xué)生興趣、契合企業(yè)的人才需求，成為亟待研究與解決的問題。

人工智能基礎(chǔ)課程是常州大學(xué)一門面向人工智能及其相關(guān)專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)課，通過課程學(xué)習，可使學(xué)生了解人工智能的基本概念、算法原理與應(yīng)用、人工智能技術(shù)的挑戰(zhàn)與發(fā)展前景，從而為學(xué)生學(xué)習后續(xù)專業(yè)課程、從事人工智能方向的研究與工作奠定基礎(chǔ)。結(jié)合人工智能及其相關(guān)專業(yè)的培養(yǎng)目標和學(xué)生特點，為達成上述課程目標、打造金課、避免傳統(tǒng)教學(xué)的局限性，主要需要解決以下4個問題：①學(xué)時有限，內(nèi)容繁多；②課程對數(shù)學(xué)要求較高，理論性強、難度較大，學(xué)生學(xué)習興趣不足；③單一的課堂講授、實驗驗證的教學(xué)模式不足以調(diào)動學(xué)生的學(xué)習積極性；④課程考核方法不夠靈活。筆者針對我校人工智能基礎(chǔ)課程教學(xué)時遇到的以上問題，從“兩性一度”的角度出發(fā)，結(jié)合許多教學(xué)工作者在人工智能及其相關(guān)課程的先進經(jīng)驗，對課程體系進行整理與重構(gòu)，對教學(xué)實施方案與考核方式進行改革，杜絕水課，并注重提升學(xué)生能力。

1 課程體系設(shè)計

1.1 課程體系構(gòu)建

人工智能基礎(chǔ)作為一門面向人工智能及其相關(guān)專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)課程，共48 學(xué)時。由于課時有限，而需講解的內(nèi)容較多，因此需要對課程內(nèi)容進行調(diào)整與優(yōu)化。同時，考慮到該課程需要較為系統(tǒng)的高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)和概率論等知識，又需要在深入理解算法的基礎(chǔ)上通過編程復(fù)現(xiàn)算法，因此在培養(yǎng)方案設(shè)置上進行了如下調(diào)整：

（1）先行開設(shè)一門32 學(xué)時的人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程，通過對人工智能領(lǐng)域常用的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識（如高等數(shù)學(xué)中的微積分、拉格朗日乘子法等，線性代數(shù)中的特征值分解、奇異值分解等，概率論中的貝葉斯估計、極大似然估計等）進行復(fù)習與擴展，讓學(xué)生打下較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

（2）同步開設(shè)一門32 學(xué)時的人工智能程序設(shè)計（Python）課程，主要講解Python 編程的基本方法，并對人工智能基礎(chǔ)課程中的案例進行分析。

上述兩門課程是常州大學(xué)人工智能專業(yè)培養(yǎng)方案中的專業(yè)基礎(chǔ)課，將這些課程與人工智能基礎(chǔ)課程一起組成課程群，并對開課學(xué)期和開課周數(shù)進行調(diào)整，可在不增加整體課時的情況下，滿足人工智能課程對數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與編程能力的要求，也能讓知識體系更合理，教學(xué)內(nèi)容更加循序漸進。

1.2 基于“兩性一度”的課程內(nèi)容重構(gòu)

針對人工智能基礎(chǔ)課程中的主要知識點，結(jié)合數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和Python 編程，重構(gòu)如表1 所示的人工智能基礎(chǔ)課程群知識點表格。將各方面的知識點逐一細化分解，既能保證學(xué)生在掌握必要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)后再學(xué)習人工智能算法，又能通過編程實現(xiàn)與驗證算法，從而避免了數(shù)學(xué)基礎(chǔ)太抽象、人工智能算法看不懂、Python 程序不會寫等問題。

Table 1 Reconstruction of the content of"fundamentals of AI"under the standard of two properties and one degree表1 “兩性一度”標準下的人工智能基礎(chǔ)課程內(nèi)容重構(gòu)

以“PCA 主成分分析”知識點為例，這是一種經(jīng)典的非監(jiān)督學(xué)習算法，其主要涉及的數(shù)學(xué)原理包括特征根分解與奇異值分解。其中，前者是大一線性代數(shù)所學(xué)內(nèi)容，學(xué)生在學(xué)習完線性代數(shù)后能夠計算方陣的特征根，但并不明確特征根與特征向量的意義；后者則不是線性代數(shù)的內(nèi)容，需要在人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程中進行擴展學(xué)習，同時還需要學(xué)生理解特征根分解與奇異值分解的異同。為此，引入Eigenface 這一人工智能中的經(jīng)典人臉識別算法，給學(xué)生講解基于PCA 的人臉數(shù)據(jù)降維與識別方法，同時借助Python語言進行編程實現(xiàn)，讓學(xué)生直觀地看到人臉識別效果。整個知識點從數(shù)學(xué)原理入手，將看似枯燥無味的公式引入實際問題求解過程，使學(xué)生深入理解特征根、奇異值的物理意義及其在人臉識別中的作用，最終以圖形化界面的方式展現(xiàn)，體現(xiàn)了高階性（融合多學(xué)科知識、培養(yǎng)學(xué)生解決復(fù)雜問題的綜合能力和高級思維）、創(chuàng)新性（結(jié)合人臉識別這一人工智能中的經(jīng)典問題，通過“教、學(xué)、悟、用”過程，體現(xiàn)學(xué)生的探究性和創(chuàng)新性）和挑戰(zhàn)度（順利完成整個流程有一定挑戰(zhàn)度，需要學(xué)生熟練掌握與應(yīng)用知識而不是簡單重復(fù)）。

2 教學(xué)實施

在教學(xué)實施方法上，筆者將多種課程資源合理結(jié)合，采用線上線下混合教學(xué)、案例式與啟發(fā)式教學(xué)方法等，提升學(xué)生的學(xué)習熱情。

2.1 線上線下混合教學(xué)

（1）自建線上教學(xué)資源。當前，線上教學(xué)資源已較為豐富。2020 年疫情期間，我校人工智能基礎(chǔ)教學(xué)團隊克服重重困難，自行錄制5 000min 以上的視頻課程素材，通過繁雜的剪輯工作共形成2 000min 的視頻課程，并上傳到超星平臺。教師在平臺可實現(xiàn)包括點名、發(fā)布討論、布置作業(yè)、考試等多方面的學(xué)生管理工作，學(xué)生可通過超星平臺進行學(xué)習，針對重難點可以反復(fù)學(xué)習直至掌握透徹。同時，課程團隊還向?qū)W生推薦了浙江大學(xué)吳飛教授的“人工智能：模型預(yù)算法”和浙江工業(yè)大學(xué)王萬良教授的“人工智能”兩個MOOC 平臺課程。

通過超星學(xué)習通、MOOC 平臺、QQ 課程群等發(fā)布線上學(xué)習內(nèi)容，并作為師生溝通聯(lián)系的工具。學(xué)生可根據(jù)教師推送的教學(xué)視頻和PPT 完成課前預(yù)習、課程學(xué)習、主題討論、課后作業(yè)和章節(jié)測試等，使教師和學(xué)生都能及時、準確地了解學(xué)習情況，隨時隨地查漏補缺。

（2）不斷豐富線下教學(xué)資源。不可否認的是，線上學(xué)習并不能完全代替線下師生的面對面溝通交流，只能作為補充和拓展。因此，在條件允許的情況下，課程的開設(shè)仍以線下教學(xué)為中心，結(jié)合學(xué)生在線上平臺的課前預(yù)習和結(jié)果反饋，教師可在課堂上更有針對性地講解相關(guān)知識點，讓學(xué)生學(xué)透、學(xué)精。

2.2 校企結(jié)合的案例式、啟發(fā)式教學(xué)

在教學(xué)過程中注重案例式、啟發(fā)式的教學(xué)方法，以案例形式講解課程內(nèi)容或要求學(xué)生進行練習和做實驗。主要體現(xiàn)在：

（1）走出去，引進來。教師團隊走出去，與征圖新視（江蘇）科技股份有限公司、常州中以產(chǎn)業(yè)園等省內(nèi)外人工智能行業(yè)頭部企業(yè)加強交流合作，時刻了解行業(yè)發(fā)展動態(tài)與熱點，共同設(shè)計項目案例并參與實施，如圖1所示。

Fig.1 Combination of university and enterprise with case teaching and heuristic teaching圖1 校企結(jié)合的案例式啟發(fā)式教學(xué)

（2）以趣導(dǎo)課、以疑啟思。要取得良好的教學(xué)效果，首先要培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習興趣。在上述表1 教學(xué)內(nèi)容的基礎(chǔ)上，學(xué)校人工智能基礎(chǔ)課程團隊還設(shè)計了一系列案例，如“基于深度學(xué)習的工業(yè)品瑕疵檢測算法”“基于深度學(xué)習的圖像分類”“游戲地圖最短路徑搜索算法”“基于強化學(xué)習的游戲agent”等。這類案例以工程問題為入口，以學(xué)生興趣為導(dǎo)向，以專業(yè)知識為基礎(chǔ)，以教師引導(dǎo)為輔助，培養(yǎng)學(xué)生提出問題與解決問題的能力。

（3）教研賽管結(jié)合。團隊教師積極指導(dǎo)學(xué)生參加各級各類人工智能競賽和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)競賽，通過科研和競賽進一步完善項目案例庫，同時學(xué)習企業(yè)項目管理的先進經(jīng)驗，做到“教（項目化教學(xué)）、研（科研）、賽（學(xué)生競賽）、管（項目管理）”相結(jié)合，建設(shè)“兩性一度”的一流課程（見圖1）。

（4）以法解惑、以律求知。教學(xué)與項目案例循序漸進、深入淺出，讓學(xué)生逐步深入學(xué)習校企提供案例中包含的數(shù)學(xué)原理和解決它可能用到的人工智能算法，教授學(xué)生解決問題的科學(xué)思路與方法，鼓勵學(xué)生針對創(chuàng)新性方案申報專利或撰寫論文。在項目實施流程中引入企業(yè)項目的團隊管理制度，使每位學(xué)生分析自己能做什么、該做什么，從而參與其中、各盡其才、學(xué)有所得。

3 課程考核方法

在課程改革過程中，如何公平、公正地考核學(xué)生學(xué)習情況也是一個重要問題。常州大學(xué)人工智能基礎(chǔ)課程團隊設(shè)計了多維度、多樣化的考核方式，考核內(nèi)容包括：①線上表現(xiàn)（占20%），主要包括課前預(yù)習、課后鞏固與討論完成情況；②線下表現(xiàn)（占20%），主要包括考勤、課堂表現(xiàn)、作業(yè)完成情況等；③案例項目實踐（占30%），主要包括項目完成度、PPT 制作與答辯、紙質(zhì)報告等，課程團隊教師與企業(yè)導(dǎo)師共同參與評分；④期末考試（占30%）。

4 改革成效

在人工智能、自動化、智能制造等相關(guān)專業(yè)開展教學(xué)改革兩學(xué)年以來，學(xué)生對人工智能及相關(guān)數(shù)學(xué)原理和編程方法有了較大的學(xué)習興趣，可在后續(xù)課程中學(xué)以致用。據(jù)統(tǒng)計，2020屆常州大學(xué)自動化專業(yè)畢業(yè)生中約有30%的學(xué)生在學(xué)習完該課程后，進一步深入學(xué)習人工智能、機器學(xué)習相關(guān)理論與算法，并參與人工智能、計算機視覺方面的學(xué)科競賽、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽或教師的科研項目等；約有23%的學(xué)生選擇人工智能、機器學(xué)習及其相關(guān)應(yīng)用作為本科畢設(shè)課題；約有20%的學(xué)生主動聯(lián)系人工智能方向的企業(yè)參加實習；約有13%的學(xué)生在畢業(yè)后繼續(xù)從事人工智能相關(guān)工作。相較往年，這些數(shù)據(jù)均有不同程度的提高，如表2所示。一方面體現(xiàn)了人工智能方向越來越受到相關(guān)專業(yè)學(xué)生的青睞，另一方面也體現(xiàn)了課程改革的效果。

Fig.2 Number of 2018-2020 participants of students majoring in automation in AI competitions，graduation projects and enterprise practices圖2 2018-2020屆自動化專業(yè)學(xué)生參與人工智能方向競賽、畢設(shè)、實習等情況

5 結(jié)語

針對人工智能基礎(chǔ)課程在教學(xué)過程中遇到的問題，從“兩性一度”金課建設(shè)的角度入手，構(gòu)造課程教學(xué)團隊，并調(diào)整課程體系與課程內(nèi)容，采用線上線下混合式教學(xué)模式以及案例式、啟發(fā)式教學(xué)手段，改革課程評價與考核機制，使教、學(xué)、研、賽、管形成閉環(huán)，體現(xiàn)了人工智能基礎(chǔ)課程教學(xué)的“創(chuàng)新性”和“高階性”，使課程更具“挑戰(zhàn)度”。通過課程學(xué)習，使學(xué)生打好相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、理解關(guān)鍵算法、熟悉編程實現(xiàn)，并能在相關(guān)學(xué)科競賽、畢設(shè)、實習和工作中學(xué)以致用，取得了良好成效。