夏雪 姜文暉 左一帆 方玉明

［摘 要］ 針對非理工類院校中管理類與信息類學(xué)科的“人工智能基礎(chǔ)”課程教學(xué)，分析此類院校課程設(shè)計與教學(xué)實施中存在的教學(xué)目標(biāo)與教材單一性、教學(xué)內(nèi)容科普性且缺乏前沿性、實踐環(huán)節(jié)不足等問題，提出基于BOPPPS教學(xué)模式、引入項目驅(qū)動教學(xué)法的“人工智能基礎(chǔ)”課程教學(xué)，說明實施策略與教學(xué)實踐過程，探討應(yīng)用效果與潛在問題，旨在充分發(fā)揮目標(biāo)導(dǎo)向與以學(xué)生為中心的新模式帶來對學(xué)生的推動作用，更新學(xué)生對教學(xué)活動的認知和驅(qū)使學(xué)生形成新的學(xué)習(xí)觀。

［關(guān)鍵詞］ 人工智能基礎(chǔ)；項目驅(qū)動；BOPPPS；教學(xué)改革

［基金項目］ 2020年度江西財經(jīng)大學(xué)教育教學(xué)改革課題“新工科背景下信息類學(xué)科中的‘人工智能基礎(chǔ)課程建設(shè)研究”（JG2020032）

［作者簡介］ 夏 雪（1990—），女，江西南昌人，工學(xué)博士，江西財經(jīng)大學(xué)信息管理學(xué)院講師（通信作者），主要從事計算機視覺、醫(yī)學(xué)圖像處理研究；姜文暉（1989—），男，江西南昌人，工學(xué)博士，江西財經(jīng)大學(xué)信息管理學(xué)院講師，主要從事視覺大數(shù)據(jù)分析、跨媒體內(nèi)容理解研究；左一帆（1987—），男，江西南昌人，工學(xué)博士，江西財經(jīng)大學(xué)信息管理學(xué)院副教授，主要從事計算機視覺、虛擬現(xiàn)實研究。

［中圖分類號］ G640［文獻標(biāo)識碼］ A［文章編號］ 1674-9324（2023）20-0064-05 ［收稿日期］ 2022-03-16

引言

教育部明確提出要改進教學(xué)方法，推進學(xué)生主動學(xué)習(xí)，增強學(xué)生運用信息技術(shù)分析解決問題的能力［1］。信息科學(xué)是與信息論、計算機理論、人工智能理論等知識緊密聯(lián)系的新興的綜合性科學(xué)。國務(wù)院在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中明確提出要建立新一代人工智能基礎(chǔ)理論體系，鼓勵高校形成“人工智能+X”的復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式，重視人工智能與數(shù)學(xué)、計算機等學(xué)科專業(yè)教育的交叉融合［2］。人工智能作為信息科學(xué)的核心內(nèi)容之一，也是互聯(lián)網(wǎng)類企業(yè)普遍看好的發(fā)展方向，能夠作為多學(xué)科交叉、新興技術(shù)落地、跨界融合的基礎(chǔ)性課程與關(guān)鍵性學(xué)科，因此開展人工智能本科教學(xué)顯得尤為重要。

近年來卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、麻省理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)、南洋理工大學(xué)等學(xué)校建立了人工智能核心課程體系，學(xué)校充分與科技企業(yè)合作，利用高性能、龐大的設(shè)備支撐實驗，因此教學(xué)內(nèi)容、實踐項目有時難以借鑒［3］。國內(nèi)北京大學(xué)、浙江大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、華東交通大學(xué)等諸多高校也開設(shè)了人工智能系列基礎(chǔ)課，但其教學(xué)計劃中有一系列計算機、通信類基礎(chǔ)課作為支撐，而本校未開設(shè)相關(guān)課程［4］。因此，針對不同校情、知識背景的本科生設(shè)計合適的教學(xué)目標(biāo)、內(nèi)容與過程，是通過課程培養(yǎng)學(xué)生解決不同學(xué)科問題的能力，引導(dǎo)學(xué)生自主性學(xué)習(xí)，幫助學(xué)生立足時代前沿的關(guān)鍵［5-6］。

地方高校是新工科建設(shè)的主體之一，其中部分高校人工智能系列課程的教學(xué)內(nèi)容、考核方式與傳統(tǒng)理論課無異，且未能體現(xiàn)“交叉”特性，有非理工高校開展相關(guān)SPOC課程，但難以保證學(xué)生真正深度自學(xué)［7］。綜上，本課題擬針對現(xiàn)有國內(nèi)外人工智能課程內(nèi)容未能面向地方非理工類高校、未將互動行為與培養(yǎng)目標(biāo)深度融合，教學(xué)活動、考核指標(biāo)未順應(yīng)新工科下的大學(xué)人才培養(yǎng)新方向的問題，進行“人工智能基礎(chǔ)”課程的教學(xué)改革研究。最終希望學(xué)生體會“人工智能+X”，更新學(xué)生對教學(xué)活動的認知，并驅(qū)使其形成新時代的學(xué)習(xí)觀。

一、基于BOPPPS教學(xué)模式與項目驅(qū)動教學(xué)法的“人工智能基礎(chǔ)”課程教學(xué)改革探索

（一）人工智能基礎(chǔ)中的BOPPPS教學(xué)模式

由加拿大教授Douglas Kerr提出的基于教師資格認證的教學(xué)過程模型BOPPPS模式，自創(chuàng)立以來已被全球幾十個國家引進并采用，是靈活進行教學(xué)設(shè)計、教學(xué)活動組織的一種有效模式［8］。以教學(xué)目標(biāo)導(dǎo)向、以學(xué)生為中心，主要由導(dǎo)引（Bridge-in）、目標(biāo)（Objective/Outcome）、前測（Pre-assessment）、參與式學(xué)習(xí)（Participatory Learning）、后測（Post-assessment）和總結(jié)（Summary）這6個教學(xué)環(huán)節(jié)構(gòu)成BOPPPS教學(xué)模式。其中導(dǎo)引與前測環(huán)節(jié)主要為增加學(xué)生的興趣，互動過程能幫助教師動態(tài)地更新學(xué)生知識與能力水平、及時調(diào)整難度。

“人工智能基礎(chǔ)”作為人工智能系列課程的入門與核心，需以“程序設(shè)計”“面向?qū)ο蟆薄案叩葦?shù)學(xué)”“線性代數(shù)”等相關(guān)課程為基礎(chǔ)，也是“機器學(xué)習(xí)”“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”“自然語言處理”“計算機視覺”等課程的前序課程。結(jié)合本校背景以及本院系學(xué)科專業(yè)知識體系，具體從以下幾方面改進教學(xué)。

1.有針對性的課程定位。本校作為非理工類高校，所開設(shè)的先修課程有限，且學(xué)生學(xué)習(xí)“人工智能基礎(chǔ)”課程的目的為應(yīng)用，更少關(guān)注底層算法改進等研究。因此應(yīng)更注重理論聯(lián)系實際而非底層理論講授，需讓學(xué)生真實體會人工智能算法與技術(shù)的實現(xiàn)與應(yīng)用過程。

2.更新教學(xué)與人才培養(yǎng)目標(biāo)以適應(yīng)新時代的新背景。在新工科背景下，能力與素質(zhì)目標(biāo)不再是單純地讓學(xué)生學(xué)會解決實際問題、具有創(chuàng)新能力，而需順應(yīng)社會對復(fù)合人才的需求，使學(xué)生具備跨界融合能力以及主動學(xué)習(xí)與持續(xù)性創(chuàng)新的能力。

3.逐學(xué)年更新內(nèi)容。作為前沿類課程，每年隨著企業(yè)、高校、研究所等機構(gòu)研究成果的公開，技術(shù)與理論不斷更新，故不能完全依照已有教材中的內(nèi)容來講授，應(yīng)當(dāng)追隨國際最新成果，讓學(xué)生了解前沿技術(shù)并學(xué)會自主發(fā)掘或跟進前沿技術(shù)。

4.教學(xué)形式更新以重新定義課堂活動。只有主動學(xué)習(xí)才能真正體會人工智能算法與技術(shù)、真正學(xué)會利用人工智能手段解決行業(yè)問題。經(jīng)歷多年聽講式課堂教育的學(xué)生已經(jīng)完全習(xí)慣于傳統(tǒng)課堂，不積極或不習(xí)慣參與任何主動式學(xué)習(xí)（如發(fā)言、自我規(guī)劃、演講等形式的互動）。此外，現(xiàn)有課堂互動被學(xué)生當(dāng)作測試問答而非交流性互動，學(xué)生大多保留著一切為分數(shù)的心理。因此充分利用BOPPPS教學(xué)模擬中的前測、參與式學(xué)習(xí)與后測環(huán)節(jié)，結(jié)合自學(xué)與提問討論，有利于改善學(xué)生對課堂活動的定位；通過深度參與教學(xué)，才能更深刻掌握知識技能，提升能力。

5.考核形式更新將重點從應(yīng)付考核轉(zhuǎn)為主動學(xué)習(xí)。考評方式、分數(shù)構(gòu)成與比例設(shè)置應(yīng)更充分地反映學(xué)生平時的學(xué)習(xí)行為。BOPPPS教學(xué)模式會利用平時的預(yù)習(xí)、前后測試、課中準(zhǔn)備等過程驅(qū)使學(xué)生充分利用課余碎片時間，打破考前臨時抱佛腳的不良習(xí)慣。

此類理論與動手環(huán)節(jié)相結(jié)合的課程非常適合采用參與式學(xué)習(xí)與多階段性測試，學(xué)生的動手實踐必須基于理論，且實踐展示與討論環(huán)節(jié)會形成豐富的課堂翻轉(zhuǎn)與延伸思考等［9］?？偨Y(jié)而言，BOPPPS教學(xué)模式能夠很好地幫助學(xué)生習(xí)慣一種新的教學(xué)形式，支撐前沿類課程的教學(xué)。

（二）項目驅(qū)動的教學(xué)

項目驅(qū)動不以知識點為邏輯線索，而是用項目串起教學(xué)的邏輯，教學(xué)重點從授之以魚轉(zhuǎn)向授之以漁，驅(qū)動學(xué)生形成學(xué)會學(xué)習(xí)、自主學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)觀［10］。這一學(xué)習(xí)觀有助于學(xué)生自我能力的提升，更符合新時代社會對大學(xué)生的需求?！叭斯ぶ悄芑A(chǔ)”課程中，針對不同階段的知識目標(biāo)與素質(zhì)目標(biāo)設(shè)計貫穿教學(xué)環(huán)節(jié)與學(xué)習(xí)階段的子項目，以充分配合BOPPPS教學(xué)模式中的教學(xué)環(huán)節(jié)，并利用不同子項目壓實學(xué)生從課前至課后的學(xué)習(xí)活動。其中應(yīng)采取個人與小組項目結(jié)合的形式，避免部分學(xué)生乘他人之便虛假地完成目標(biāo)。

二、人工智能基礎(chǔ)課程教學(xué)實踐

經(jīng)過大量教材調(diào)研，發(fā)現(xiàn)主流的“人工智能基礎(chǔ)”課程主要分為搜索、謂詞、推理、機器學(xué)習(xí)幾部分［11-12］?，F(xiàn)有人工智能類課程內(nèi)容主要分為兩大類，一類主要教授搜索、知識表示、推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)等，另一類將教學(xué)重點放在機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)，后者的開設(shè)院系或?qū)W科通常不會再單獨開設(shè)機器學(xué)習(xí)課程。本院系單獨開設(shè)多媒體技術(shù)基礎(chǔ)、機器學(xué)習(xí)本科課程，因此遵循第一類內(nèi)容設(shè)計，即本課程中僅部分章節(jié)涉及機器學(xué)習(xí)，將作為機器學(xué)習(xí)與自然語言處理等后續(xù)算法課的敲門磚。

（一）課程目標(biāo)更新

結(jié)合本地對人才的需求、國家發(fā)展需求等背景，更新知識目標(biāo)：讓學(xué)生了解握人工智能發(fā)展歷程、理解理論與算法基礎(chǔ)、掌握實際應(yīng)用方法；促進學(xué)生體會領(lǐng)悟人工智能思維，為后續(xù)課程的學(xué)習(xí)提供基礎(chǔ)。

1.能力素質(zhì)目標(biāo)：學(xué)會用智能手段解決問題，最終將理論知識與實驗技巧內(nèi)化為自己的思維方式與能力；通過深度參與教學(xué)過程，形成新的學(xué)習(xí)觀，未來通過主動學(xué)習(xí)適應(yīng)學(xué)科、社會的發(fā)展與變化，培養(yǎng)持久性學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力。

2.思政目標(biāo)：了解在人工智能中的倫理、社會關(guān)聯(lián)，激勵學(xué)生學(xué)會質(zhì)疑與思辨，意識到自主創(chuàng)新與自主知識產(chǎn)權(quán)的重要性以及為本土做貢獻的成就感。

（二）項目內(nèi)容設(shè)計

如表1所示，課程圍繞6個應(yīng)用項目與1個綜合項目展開，所涵蓋理論與算法包含概論、搜索、知識、確定性與不確定性推理、統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)。其中部分課件、源代碼來源于參考材料的公開主頁與網(wǎng)盤，部分自學(xué)視頻來源于中國大學(xué)MOOC等網(wǎng)站（參考內(nèi)容均為原作者已公開資料）。

（三）教學(xué)活動組織

遵循BOPPPS教學(xué)模式［13］，以項目驅(qū)動形成如圖1所示的教學(xué)框架。以項目為載體延伸出教師與學(xué)生的教學(xué)、知識傳授、互動反饋行為。對于此類結(jié)合實踐的前沿課程，在教改實踐中對教學(xué)主體進行了更新，形成以學(xué)生為主、教師為輔的教學(xué)形式。其中，教師知識支撐項目的形成，學(xué)生知識是項目驅(qū)動的教學(xué)成果，項目設(shè)計與完成是教師與學(xué)生行為的載體，同時項目是6個教學(xué)環(huán)節(jié)的驅(qū)動。

1.導(dǎo)引與前測。將項目要求與問題、學(xué)生作品、演示視頻、應(yīng)用類視頻等素材作為導(dǎo)引，讓學(xué)生對每一模塊都有大致概念。同時安排適當(dāng)前測問題，如應(yīng)用調(diào)研、文獻閱讀、代碼閱讀與補全、部分項目預(yù)實現(xiàn)等，驅(qū)使學(xué)生帶著問題與目標(biāo)進入課堂。導(dǎo)引與前測能輔助參與式教學(xué)環(huán)節(jié)，一是讓教師可根據(jù)學(xué)生水平及時調(diào)整上課內(nèi)容與過程，二是保證學(xué)生的基礎(chǔ)，讓課堂講授更有效率。導(dǎo)引與前測可經(jīng)由課堂教學(xué)過程檢測，避免流于形式。

2.參與式學(xué)習(xí)。在導(dǎo)引與前測的基礎(chǔ)上，教師可避免將過多時間花在基礎(chǔ)知識講解上，而應(yīng)更多關(guān)注學(xué)生的吸收情況。在課中適當(dāng)安排實際操演、個案研究、小組討論、疑難解答等環(huán)節(jié)，讓學(xué)生習(xí)慣高度參與課堂教學(xué)，突出學(xué)生在教學(xué)中的主體地位。

3.后測與總結(jié)。后測既可檢驗學(xué)生對知識點的掌握程度，也可與前測對應(yīng)以評估學(xué)生相應(yīng)能力的提升程度。本課程后測主要由理論與編程練習(xí)、項目實現(xiàn)、文獻閱讀與分析、在線任務(wù)點環(huán)節(jié)組成。為保證后測的有效性，將部分以小組形式完成的后測項目或參考資料較多的后測項目在后續(xù)課堂中以匯報形式呈現(xiàn)。

總體而言，基于BOPPPS教學(xué)模式與項目驅(qū)動教學(xué)法的“人工智能基礎(chǔ)”教學(xué)實踐中，會占用部分課堂時間用于檢驗匯報、討論答疑，而非全講授式教學(xué)，因此需確保導(dǎo)引與前測的到位，并注重觀察和調(diào)查學(xué)生的掌握程度。通過將項目打散融入導(dǎo)引、前測、后測3個環(huán)節(jié)，可驅(qū)動學(xué)生利用課前與課后分段地學(xué)習(xí)；互動能檢驗另外3個環(huán)節(jié)的完成情況，課堂精講與總結(jié)能填補自學(xué)的空白并接受學(xué)生反饋。讓學(xué)生逐漸習(xí)慣互動式教學(xué)形式以及主動學(xué)習(xí)。

（四）考核標(biāo)準(zhǔn)更新

課程考核采用課堂表現(xiàn)占10%、前測與后測共占30%、項目與匯報占60%的比例。此類考核比例已廣泛應(yīng)用于理論結(jié)合實踐的課程中，目的是強調(diào)平時學(xué)習(xí)行為的重要性，弱化最后一次考試考核，以此推動參與式教學(xué)的展開與新學(xué)習(xí)觀的形成。

其中課堂表現(xiàn)主要包括課堂參與度、互動程度、提問狀況，旨在引導(dǎo)學(xué)生在教學(xué)中更活躍。對于同一項目不明確區(qū)分前測與后測分數(shù)，更側(cè)重完成態(tài)度以及前、后測結(jié)果的差異，即是否真的通過課堂教學(xué)吸收知識、掌握技能。

項目完成度、項目匯報、成果展示、文獻閱讀與報告撰寫等形成占60%，其中重點關(guān)注期末項目完成和文獻報告情況，也適當(dāng)參考平時的成果匯報，而且期末作業(yè)也會基于部分平時成果。以此推動學(xué)生在每一教學(xué)周及時完成任務(wù)，糾正學(xué)生在最后“抱佛腳”式的學(xué)習(xí)。

此外，需善用網(wǎng)絡(luò)平臺的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析功能，將學(xué)生的學(xué)習(xí)行為記錄并量化為評分依據(jù)。利用自動時間節(jié)點功能約束任務(wù)完成的時限，以適當(dāng)減少后補、索取分數(shù)等不良現(xiàn)象。最終通過參與式教學(xué)與主動持續(xù)的學(xué)習(xí)，讓學(xué)生切實體會人工智能思想。

結(jié)語

基于BOPPPS教學(xué)模式與項目驅(qū)動教學(xué)法的“人工智能基礎(chǔ)”課程教學(xué)實踐已開展了兩個學(xué)期。其中一學(xué)期的兩個班級進行了對照教學(xué)，實施改革實踐的班級有3組學(xué)生報名參與模式識別類競賽，且作業(yè)完成度、對底層算法的掌握度明顯高于另一班級；另一班級無人主動參賽，且部分作業(yè)重合度較高。另一學(xué)期僅開出一個班級，因此對該班級實施改革實踐；該班級中來自非理工科專業(yè)的學(xué)生反饋課堂互動增加了難度與學(xué)習(xí)負擔(dān)，因此學(xué)期中組建了學(xué)習(xí)小組，確保知識掌握度較好的本專業(yè)學(xué)生發(fā)揮帶動作用。該學(xué)期有1組同學(xué)申報大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課題、1組同學(xué)參與計算機作品賽。在未來教學(xué)中，希望將此類教學(xué)形式推廣至其他低年級的主干必修課，以此讓學(xué)生盡早習(xí)慣于新的教學(xué)形式、建立新的學(xué)習(xí)觀。

人工智能類課程所涵蓋的是信息時代、數(shù)字時代的前沿動向，該課程的培養(yǎng)目標(biāo)需要面向目前國家與社會對技術(shù)與人才的要求，在為學(xué)生普及基礎(chǔ)知識的同時，在行業(yè)面培養(yǎng)學(xué)生的興趣，讓學(xué)生了解更多前沿技術(shù)的發(fā)展方向。因此，只有壓實平時任務(wù)、推動學(xué)生真正習(xí)慣積極參與教學(xué)活動、自主持續(xù)性學(xué)習(xí)，才能形成教學(xué)和學(xué)習(xí)的共同體，真正達到新時代的人才培養(yǎng)目標(biāo)。

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Teaching Reform of Basic Courses of Artificial Intelligence Based on BOPPPS Teaching Mode and Project Driven

XIA Xue， JIANG Wen-hui， ZUO Yi-fan， FANG Yu-ming

（School of Information Management， Jiangxi University of Finance and Economics， Nanchang，

Jiangxi 330013， China）

Abstract： Aiming at the basic teaching of artificial intelligence in management and information disciplines in non-science and technology universities， this paper analyzes the problems existing in the course design and teaching implementation of such colleges， such as the singleness of teaching objectives and teaching materials， the simpleness and outdatedness of teaching content and being lack of practice， puts forward the basic course teaching of artificial intelligence based on BOPPPS teaching mode and project driven teaching method， explains the implementation strategy and teaching practice process， and discusses the application effect and potential problems. It aims to make full use of the objective-orientation and the new student-centered teaching mode in prompting students， consequently to update students cognition of teaching activities and to adapt students to a new view of learning.

Key words： artificial intelligence foundation; project driven; BOPPPS; teaching reform