李 超

浙江工業(yè)大學(xué)之江學(xué)院，浙江 紹興 312030

一、研究背景

機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理、自然語言處理等人工智能及其相關(guān)技術(shù)是當(dāng)今商業(yè)、娛樂、媒體和社會(huì)的重要組成部分［1］。將來在人與機(jī)器的交互方面人工智能技術(shù)會(huì)成為一個(gè)關(guān)鍵因素。有專家預(yù)測(cè)，雖然更多專業(yè)學(xué)習(xí)中開始增加人工智能方面的知識(shí)和技能，但在未來數(shù)年人工智能領(lǐng)域人才需求量激增的情況下，人才短缺的問題也會(huì)隨之而來。人工智能在眾多專業(yè)領(lǐng)域都有很多用途與應(yīng)用。AI 將至少在如元宇宙、“物聯(lián)網(wǎng)”、虛擬現(xiàn)實(shí)、自動(dòng)化、無人駕駛汽車、機(jī)器人、安全等方面帶來革命性變化［2］。專業(yè)課程與技能學(xué)習(xí)有助于學(xué)生學(xué)會(huì)運(yùn)用這些技術(shù)以適應(yīng)當(dāng)今商業(yè)，娛樂，社會(huì)互動(dòng)及媒體等方面的要求，為將來的革新做好準(zhǔn)備。

計(jì)算機(jī)類的實(shí)踐課程［3］是計(jì)算機(jī)類、大數(shù)據(jù)類和人工智能專業(yè)的一門重要實(shí)踐課程，可以為未來實(shí)用型技術(shù)人才提供編程和項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)的重要能力。人工智能類的理論實(shí)踐課程［4］涉及許多算法和原理。在傳統(tǒng)的教學(xué)模式下，教師是課堂教學(xué)的引領(lǐng)者。在課堂教學(xué)中，教師只能枯燥地解釋理論知識(shí)，這會(huì)脫離了實(shí)際的應(yīng)用。很多傳統(tǒng)課堂教學(xué)都存在如下問題：（1）教師只注重算法的推導(dǎo)過程而忽視算法的具體運(yùn)用，這使得算法變得比較抽象，學(xué)生難以理解；（2）教師對(duì)課程知識(shí)點(diǎn)獨(dú)立性思考較多，而對(duì)知識(shí)點(diǎn)間連貫性與連續(xù)性思考欠充分，造成學(xué)生知識(shí)綜合運(yùn)用能力差；（3）教師單純強(qiáng)調(diào)老師的權(quán)威，對(duì)學(xué)生引導(dǎo)不夠，從而導(dǎo)致學(xué)生認(rèn)同感不強(qiáng)，易喪失學(xué)習(xí)動(dòng)力。

根據(jù)近期教學(xué)研究結(jié)果，技術(shù)理論教學(xué)中加入項(xiàng)目（project）或案例（case）教學(xué)能夠極大地提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、對(duì)知識(shí)的理解和應(yīng)用技能。有研究指出，項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)的教學(xué)技術(shù)可以使學(xué)生在參與實(shí)際活動(dòng)的同時(shí)，自主調(diào)查和完成學(xué)習(xí)任務(wù)。Tong 等人在研究中指出，基于項(xiàng)目的學(xué)習(xí)（PBL）是一種在全球被廣泛應(yīng)用的教學(xué)范式，采用這種教學(xué)方法能夠讓學(xué)生更容易養(yǎng)成自我探究的習(xí)慣，也更有能力解決困難。

綜上所述，本文針對(duì)人工智能實(shí)踐類課程提出了一種“問題（或/和案例）驅(qū)動(dòng)理論、理論指導(dǎo)應(yīng)用”的拋錨式教學(xué)方法［5］，并采用了多步實(shí)踐內(nèi)容和多維度的評(píng)估體系促進(jìn)學(xué)生開展積極學(xué)習(xí)。

二、教學(xué)的實(shí)施過程

為了激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)主動(dòng)性，我們采用PBL（Problem based learning）教學(xué)模式［6］，利用問題和案例來引導(dǎo)學(xué)生積極學(xué)習(xí)［7］。圖1 展示了教學(xué)的實(shí)施過程。

在基于PBL 的實(shí)踐課程教學(xué)模式的實(shí)施過程中，我們將引入實(shí)際案例，啟發(fā)學(xué)生探究問題，并通過對(duì)前置課程中新技術(shù)的綜合應(yīng)用，它有助于學(xué)生進(jìn)行深入學(xué)習(xí)，鼓勵(lì)學(xué)生批判性思考問題，利用已學(xué)知識(shí)來解決這些問題。

根據(jù)PBL 的教學(xué)風(fēng)格，我們將教學(xué)過程分為三個(gè)環(huán)節(jié)：課前、課中、課后［8］。在課前，教師會(huì)分配要在課堂上討論的問題，學(xué)生應(yīng)當(dāng)在課前針對(duì)這些問題預(yù)覽并搜集資料；上課時(shí)，教師在課堂開始時(shí)通過介紹案例和問題，引導(dǎo)學(xué)生思考，并通過不斷提問指導(dǎo)學(xué)生開展案例實(shí)踐。接下來，教師提出新知識(shí)點(diǎn)并進(jìn)行解釋，最終結(jié)合案例相對(duì)應(yīng)的實(shí)際材料完成課題。課后，教師們將提供一些與該主題密切相關(guān)的前沿技術(shù)材料。學(xué)生們將通過實(shí)際材料來鞏固在課堂上獲得的知識(shí)和技能，思考新的方法，并通過使用前沿技術(shù)來掌握新技術(shù)，所有這些都將有助于學(xué)生整體項(xiàng)目能力的提升。

在課堂教學(xué)活動(dòng)中，我們采用針對(duì)知識(shí)點(diǎn)的特點(diǎn)量身定制的教學(xué)活動(dòng)，如教授與實(shí)踐相結(jié)合的講座式教學(xué)、促進(jìn)合作學(xué)習(xí)的討論式教學(xué)，鼓勵(lì)學(xué)生從“等待依賴”的被動(dòng)學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)向“我想學(xué)習(xí)”的辯論式教學(xué)［9］。

三、多步驟的專題實(shí)踐內(nèi)容

優(yōu)質(zhì)的實(shí)踐內(nèi)容可以幫助學(xué)生更好地掌握理論知識(shí)。由于每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力都不同，我們建立了一個(gè)學(xué)習(xí)內(nèi)容的階梯。本課程的實(shí)踐內(nèi)容由實(shí)踐項(xiàng)目的主題所決定。每個(gè)主題分為基本問題和提升類問題兩部分?；締栴}直接反映了課程的知識(shí)點(diǎn)，屬于項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)、驗(yàn)證問題，而提升類問題則是知識(shí)的綜合應(yīng)用點(diǎn)，包含一些提高類的選做問題，一般結(jié)合實(shí)際工程應(yīng)用進(jìn)行設(shè)置。可選主題是指學(xué)生可以根據(jù)自己的興趣，確定與課程知識(shí)點(diǎn)相關(guān)的項(xiàng)目，并以項(xiàng)目的形式完成實(shí)際要求。圖2 顯示了基于“阿里云實(shí)踐平臺(tái)”人臉識(shí)別項(xiàng)目開展的全過程。

圖2 人臉識(shí)別項(xiàng)目開展的全過程

綜合實(shí)踐項(xiàng)目需要構(gòu)建實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺(tái)以及教學(xué)目標(biāo)、評(píng)價(jià)體系等內(nèi)容。以人臉識(shí)別項(xiàng)目為例，人臉識(shí)別項(xiàng)目主要涉及知識(shí)點(diǎn)，包括視頻解碼、圖像顏色空間轉(zhuǎn)換、圖像預(yù)處理、人臉檢測(cè)、圖像分割、多目標(biāo)跟蹤，圖像特征描述和表達(dá)、特征比對(duì)等。學(xué)生通過對(duì)本案例的研究和實(shí)施，不僅可以復(fù)習(xí)前置課程中的基本理論，還可以全面了解課程知識(shí)的完整應(yīng)用，這將為今后的新的應(yīng)用場(chǎng)景提供有力的參考。備選案例除人臉識(shí)別外，還包括如客流量統(tǒng)計(jì)、字符識(shí)別、圖像分類、區(qū)域入侵檢測(cè)等，這些應(yīng)用實(shí)例將在整個(gè)課程開展過程中，根據(jù)技術(shù)情況以及學(xué)情進(jìn)行調(diào)整。案例選擇的目的是幫助學(xué)生理解和掌握所提供的內(nèi)容，以及在隨后新的應(yīng)用案例中使用這些知識(shí)。

四、多維考試分?jǐn)?shù)評(píng)價(jià)系統(tǒng)

就高等教育而言，僅有少量標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)估可用于對(duì)教學(xué)有效性進(jìn)行直接評(píng)價(jià)［10］。筆試考試是傳統(tǒng)考試中最常用的方法。這種評(píng)價(jià)方法可以反映學(xué)生對(duì)一些基本概念、知識(shí)、理論的學(xué)習(xí)態(tài)度以及掌握情況，但它并不能充分反映學(xué)生對(duì)知識(shí)的綜合運(yùn)用能力，還較少注重學(xué)生平時(shí)實(shí)踐能力的培養(yǎng)，因而造成了學(xué)生死記硬背習(xí)慣的形成。學(xué)生對(duì)于知識(shí)點(diǎn)理解不深入，缺乏實(shí)踐能力。本研究認(rèn)為，教師應(yīng)更重視學(xué)生各學(xué)習(xí)領(lǐng)域之表現(xiàn)及評(píng)估體系應(yīng)兼顧學(xué)生多樣性的才能。

良好的課程評(píng)估［11］不僅可以客觀反映學(xué)生對(duì)課程的理解，還可以通過鼓勵(lì)他們參加課堂活動(dòng)來培養(yǎng)學(xué)生對(duì)主動(dòng)學(xué)習(xí)的興趣。本研究為考試評(píng)估提供了一種多維度的評(píng)估手段［12］。該評(píng)估體系除了對(duì)學(xué)生的日常實(shí)踐能力和自學(xué)能力進(jìn)行評(píng)估外，還對(duì)學(xué)生的創(chuàng)新能力和知識(shí)應(yīng)用能力進(jìn)行評(píng)估。評(píng)估貫穿整個(gè)學(xué)習(xí)過程，尤其強(qiáng)調(diào)對(duì)學(xué)生的創(chuàng)新能力和知識(shí)應(yīng)用能力的評(píng)估。學(xué)生課前預(yù)習(xí)、課堂表現(xiàn)、課后實(shí)踐以及最終項(xiàng)目作業(yè)的完成都包含在評(píng)估材料中。本文給出一個(gè)現(xiàn)有的粗略分解，回答預(yù)習(xí)的問題（10%），課堂表現(xiàn)以及討論（20%），實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和擴(kuò)展內(nèi)容（40%），課后作業(yè)（30%）。每學(xué)期課程的開展都會(huì)根據(jù)教學(xué)實(shí)際情況作出相應(yīng)的調(diào)整。

五、結(jié)語

人工智能的應(yīng)用非常廣泛，很多本科專業(yè)（例如計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)，數(shù)字媒體技術(shù)以及人工智能等）和研究生課程中，都開設(shè)了人工智能的理論和實(shí)踐課程。由于人工智能的理論知識(shí)高深隱晦，對(duì)許多學(xué)生而言學(xué)習(xí)起來有一定的難度。所以，本研究認(rèn)為，當(dāng)理論和實(shí)踐結(jié)合在一起的時(shí)候，學(xué)生的學(xué)習(xí)效果會(huì)更好。合理開設(shè)實(shí)踐課程可以提升學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，也有利于學(xué)生在今后工作中更好把握發(fā)展技術(shù)應(yīng)用和技術(shù)創(chuàng)新。

在高等教育改革領(lǐng)域中，混合教學(xué)方式屬于重要的研究方向，它融合了線下面對(duì)面教學(xué)與線上互聯(lián)網(wǎng)教學(xué)的優(yōu)點(diǎn)。今后，我們將對(duì)基于問題學(xué)習(xí)（PBL）的混合式教學(xué)風(fēng)格進(jìn)行研究，以期為學(xué)習(xí)者提供更多的應(yīng)用案例和情境。