摘要：本文分析了河北工業(yè)職業(yè)技術大學人工智能通識課程存在的問題，提出了一套面向職業(yè)本科的人工智能通識課程改革與探索方案，并總結了課程的創(chuàng)新與特色之處。

關鍵詞：人工智能；通識課程；職業(yè)本科；教學改革

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A 論文編號：1674-2117（2024）21-0105-04

背景

2018年4月教育部印發(fā)了《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，提出“加強人工智能領域專業(yè)建設，加強人工智能領域人才培養(yǎng)，構建人工智能多層次教育體系”。隨后，全國多所高校的人工智能教育教學工作陸續(xù)展開。人工智能通識教育是面向非計算機專業(yè)學生進行的非專業(yè)性教育，旨在讓更多的學生了解并掌握人工智能技術。由于受眾廣泛、專業(yè)差異較大，同時具有知識領域廣、理論性較強、數(shù)學公式多等特點，人工智能通識課程教學具有一定的挑戰(zhàn)性。

職業(yè)本科作為高等教育發(fā)展中的一個類型，肩負培養(yǎng)面向生產(chǎn)、建設、服務和管理第一線需要的高素質的應用技術型和職業(yè)技能型高等專業(yè)人才的使命。職業(yè)本科的通識教育，既不能照搬普通大學本科的通識教育，又要區(qū)別于職業(yè)?？?，要精準定位，構建職業(yè)本科通識教育獨有的育人模式。[1]目前，適合職業(yè)本科院校人工智能通識課程的教學仍然處在探索階段，為了進一步提升職業(yè)本科人才適應未來產(chǎn)業(yè)需求的能力，筆者所在教研團隊依托校級教育教學改革課題，致力于開發(fā)“人工智能概論”精品通識課程，本文將對該課程體系的教學實踐進行詳細闡述。

職業(yè)本科人工智能通識課程設置

筆者所在學校從2022年秋季開始，面向全校本科二年級非計算機專業(yè)學生開設人工智能通識課程，為公共必修課。課程名稱為“人工智能概論”，該課程設置為32學時，采用大班教學模式，班容量為120人，師資團隊為計算機基礎教研室專職教師，共13人。課程安排在第三學期，2022年、2023年秋季學期共有約2000余名學生學習了該課程，學生前期基礎為信息技術基礎、高等數(shù)學。

職業(yè)本科人工智能通識課程存在的問題

1.人工智能前期知識薄弱

人工智能與數(shù)學知識、編程語言高度相關，雖然面向非計算機專業(yè)的二年級本科生開設的信息技術課程主要是計算機文化基礎，但其相關的數(shù)學基礎薄弱，線性代數(shù)正在同步學習中，概率論還沒有開設，因此現(xiàn)有知識體系不足以支撐學習復雜的人工智能相關原理，學生對人工智能相關算法，如遺傳算法、群智能算法等，很難真正理解與掌握。[2]

2.學生學習興趣偏低

人工智能是一門綜合了數(shù)學、計算機科學、生理學、哲學等學科的交叉學科，涉及的子領域廣泛，從機器學習、計算機視覺、專家系統(tǒng)到自然語言處理、智能機器人學等，這些子領域各自有著不同的研究內容和應用領域。非計算機專業(yè)的學生認為人工智能與所學專業(yè)關聯(lián)度不大，面對復雜的人工智能知識與原理，望而止步，不想花過多時間和精力去學習人工智能技術，深入學習人工智能各子領域的興趣偏低。

3.實踐環(huán)節(jié)欠缺

現(xiàn)有人工智能通識課程以理論學習為主，缺少實踐環(huán)節(jié)，而該課程是一門實踐性很強的課程，學生需要通過實踐環(huán)節(jié)來鞏固和擴充課堂講授的理論知識，增強人工智能技術實際應用的能力。

4.考核方式單一

現(xiàn)有人工智能通識課程考核方式比較單一，學生成績由平時表現(xiàn)（30%）和期末成績（70%）組成。平時成績以學生簽到情況、是否積極回答教師提問以及正確率來確定學生的平時成績。期末成績?yōu)楣P試形式，學生在考前突擊，死記硬背知識點，對人工智能相關知識點并沒有真正理解掌握，這樣的考核方式不注重學生思想的發(fā)揮，與培養(yǎng)新時代創(chuàng)新型技術技能人才的目標相背離。

職業(yè)本科人工智能通識課程建設體系

在總結第一輪授課的主要問題之后，筆者所在教研團隊對職業(yè)本科人工智能通識課程建設體系進行了深入思考，并進行了如下教學改革。

1.人工智能通識課程教學內容

人工智能通識課程面向的是全校各個專業(yè)的學生，授課目的是讓學生從整體上對包含人工智能技術在內的新一代信息產(chǎn)業(yè)技術有較清晰、全面、系統(tǒng)的了解，并能將人工智能技術作為工具來應用。人工智能知識原理、算法等相關內容較深，職業(yè)院校的學生普遍不具備較強的數(shù)學基礎和邏輯思維能力，因此對人工智能課程知識難以消化掌握，但若教學局限于科普性的淺顯講授，則太過簡單。

為適應職業(yè)本科學生特點，筆者所在教研團隊在課程內容方面，舍棄了傳統(tǒng)人工智能中的符號主義、因果推理、搜索等抽象內容，增加了新一代人工智能中的機器學習和深度學習內容。由于面向基礎薄弱、不區(qū)分專業(yè)的學生，課程無需介紹過多的算法、編程實現(xiàn)等方面的內容，避免過多的公式推導。機器學習與人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論過于抽象，需要用實戰(zhàn)來深化，教學環(huán)節(jié)的最后增加了4學時的實踐環(huán)節(jié)，使用Excel上機實戰(zhàn)，深化理論知識理解，并體驗百度AI平臺，引導學生體驗人工智能領域的主要研究方向、技術進展與應用場景。

筆者所在教研團隊將職業(yè)本科人工智能通識課程內容大體劃分為導論、基礎、應用及實踐四個模塊，課程章節(jié)與主要內容如下頁表所示。

①導論模塊主要是人工智能的概述，以身邊的人工智能引入，重點介紹人工智能的基本知識，結合圖片與視頻，內容力求生動有趣，使學生對這門課程產(chǎn)生濃厚的興趣。

②基礎模塊分為四部分：人工智能的土壤支撐——物聯(lián)網(wǎng)；人工智能的數(shù)據(jù)支撐——大數(shù)據(jù)；人工智能的算力支撐——云計算；人工智能的理論支撐——機器學習與人工神經(jīng)網(wǎng)絡。職業(yè)本科層次的學生難以理解深奧、抽象的算法，尤其是復雜的機器學習算法、深度學習的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等，故第四部分簡化了傳統(tǒng)的理論公式，選用較為簡單易懂的講解方式。在機器學習的眾多算法中重點介紹了比較簡單的決策樹算法、K-近鄰算法和k-means算法，結合大量案例解析來幫助學生形象直觀地感受算法的原理與應用。而在深度學習部分，重點介紹了深度學習的“優(yōu)秀代表”——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，其中，重點說明卷積的意義，借用生活中的相近案例反向演繹了這個概念，用幾個著名的卷積核演示了卷積在圖像處理中的應用。[3]整個基礎模塊共16課時。

③應用模塊按當前熱門應用研究領域分為四部分——計算機視覺、自然語音處理、智能機器人、人工智能倫理與發(fā)展前沿，共8課時。

④實踐模塊。實踐環(huán)節(jié)的目的是培養(yǎng)學生的人工智能技術實際應用能力，以及靈活運用所學知識分析、解決實際問題的能力?？紤]到學生沒有相關編程語言基礎、學校算力等基礎設施無法滿足教學需求等因素，筆者所在教研團隊采用了簡單易上手的Excel版本實踐，實踐內容為用Excel完成K-近鄰算法實戰(zhàn)以及用Excel搭建一個簡易的神經(jīng)網(wǎng)絡模型來識別西瓜與香蕉。[4]在兩次實踐中，學生表現(xiàn)非常積極，通過實踐學生更好地認識和理解了機器學習算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡，并且能將學到的知識用于解決現(xiàn)實問題，增強了完成任務的成就感以及學習人工智能的自信心。

2.人工智能通識課程的教學模式

案例教學模式是講授者選擇合適的案例，通過案例的講授，啟發(fā)學生將知識與社會生活相融合的教學模式。學生對機器學習的相關算法的理解不能停留于理論上的認識，還要能夠在具體應用問題上靈活使用。因此，教師可以先傳授核心的概念和方法，然后提供一些針對性的案例，讓學生思考討論。[5]例如，在講解到?jīng)Q策樹、K-近鄰算法、k-means算法時，教師給學生提供一些案例，如文本聚類、電影推薦等；在講到感知機時，教師給學生提供鳶尾花識別的案例，讓學生掌握如何運用所學的理論知識解決實際問題。

教師還可通過啟發(fā)式和討論式教學模式，引導學生的思考方向，充分調動學生的課堂活躍性。由教師提出問題，學生前期通過查閱資料等方式，獨立思考并進行討論。在討論中，學生可以自由表達觀點、與他人交流和辯論。通過討論，學生可以主動參與學習、更深刻地理解知識、提升批判性思維和解決問題的能力。例如，在介紹“大數(shù)據(jù)”和“物聯(lián)網(wǎng)”章節(jié)時，教師先設疑——如何看待新一代信息技術對社會帶來的一些新的挑戰(zhàn)與沖擊，之后組織學生進行討論，如個人隱私泄露、數(shù)據(jù)欺騙等現(xiàn)象的出現(xiàn)，給社會治理、法律規(guī)范等帶來的嚴峻挑戰(zhàn)。[6]通過討論，學生認識到了數(shù)據(jù)安全的重要性，了解了相關的法律法規(guī)以及保護個人數(shù)據(jù)安全的具體措施。

3.人工智能通識課程考核方式

經(jīng)過多次研究，結合課程特點，筆者所在教研團隊決定采取多元評價考核方式，其中分為四個部分——學生平時成績（30%）、實踐成績（20%）、課程學習報告（10%）、期末考試（40%）。平時成績增加了使用學習通課堂測試的成績，以便教師隨時掌握學生的課堂學習情況。實踐成績?yōu)閮纱紊蠙C實踐的成績，考查學生解決實際問題的能力。在課程最后，學生要提交一份課程學習報告，結合自己所在專業(yè)，詳細介紹和分析至少一種人工智能技術在本專業(yè)相關領域應用的案例，并對人工智能技術在本專業(yè)相關領域的應用前景進行展望和暢想。期末考試題目更加靈活，將學生從死記硬背中解脫出來，注重考核學生利用人工智能相關技術分析問題、解決問題的能力。

職業(yè)本科人工智能通識課程思考

1.探索與專業(yè)需求相銜接

人工智能通識課程應結合學生的專業(yè)特點，主動與機械、物流、汽車等專業(yè)需求銜接，探索“人工智能+X”的人才培養(yǎng)模式。例如，面向汽車系學生，加入人工智能在無人駕駛中的相關知識與應用案例；面向智能制造系學生，增加智能機器人關鍵技術與應用場景的講解；面向物流專業(yè)學生，加深人工智能機器人在物流分stZB0l8gGPByrK3iRwBhtw==貨和送貨過程中應用的講解。

2.把握科技前沿動態(tài)發(fā)展

近幾年，人工智能大模型的技術發(fā)展相比以往任何人工智能技術都更為迅猛，其影響力也是史無前例的，并為通用人工智能的實現(xiàn)打開了新的想象空間。在此背景下，職業(yè)本科人工智能通識課程教學需要教師更新教學模式，在夯實專業(yè)知識儲備的同時，及時跟進新興技術。

3.巧妙融入課程思政

職業(yè)本科人工智能通識課程知識體系偏理論、較抽象，在授課過程中將思政元素融入知識點中容易生硬牽強，教師在授課過程中可深挖該課程蘊含的思政教育信息，聚焦創(chuàng)新素養(yǎng)、工匠精神與家國情懷的養(yǎng)成，推動“思政育人”與人工智能通識課程的深度融合。

結語

目前，面向職業(yè)本科院校非計算機專業(yè)學生的人工智能通識課程體系仍處于改革與探索階段，改革措施還有不足之處，希望有更多教師投身到人工智能教育中，培養(yǎng)出更多優(yōu)秀的“人工智能”應用復合型人才。

參考文獻：

[1]姚益躍.職業(yè)本科通識教育立體化育人模式構建與思考[J].科教導刊，2023（10）：11-13.

[2]鄒萃蘭，孫鋒申，劉曉寧.高職院校人工智能通識課程實踐探索[J].現(xiàn)代職業(yè)教育，2021（17）：34-35.

[3][4]張玉宏.人工智能極簡入門（第一版）[M].北京：清華大學出版社，2021.

[5]汪明慧.人工智能課程教學方法的探索與實踐[J].黑龍江教育學院學報，2013（08）：47-48.

[6]魏爽.高校非計算機專業(yè)人工智能通識課程教學模式探析[J].軟件導刊L：教育技術，2018（11）：52-53.

基金項目：河北工業(yè)職業(yè)技術大學2024年度教學改革研究一般課題“職業(yè)本科人工智能通識課程教學改革與探索”（課題編號：YB20240314）。