职业本科人工智能通识课程教学改革与探索

摘要：本文分析了河北工业职业技术大学人工智能通识课程存在的问题，提出了一套面向职业本科的人工智能通识课程改革与探索方案，并总结了课程的创新与特色之处。

关键词：人工智能；通识课程；职业本科；教学改革

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2024）21-0105-04

背景

2018年4月教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，提出“加强人工智能领域专业建设，加强人工智能领域人才培养，构建人工智能多层次教育体系”。随后，全国多所高校的人工智能教育教学工作陆续展开。人工智能通识教育是面向非计算机专业学生进行的非专业性教育，旨在让更多的学生了解并掌握人工智能技术。由于受众广泛、专业差异较大，同时具有知识领域广、理论性较强、数学公式多等特点，人工智能通识课程教学具有一定的挑战性。

职业本科作为高等教育发展中的一个类型，肩负培养面向生产、建设、服务和管理第一线需要的高素质的应用技术型和职业技能型高等专业人才的使命。职业本科的通识教育，既不能照搬普通大学本科的通识教育，又要区别于职业专科，要精准定位，构建职业本科通识教育独有的育人模式。[1]目前，适合职业本科院校人工智能通识课程的教学仍然处在探索阶段，为了进一步提升职业本科人才适应未来产业需求的能力，笔者所在教研团队依托校级教育教学改革课题，致力于开发“人工智能概论”精品通识课程，本文将对该课程体系的教学实践进行详细阐述。

职业本科人工智能通识课程设置

笔者所在学校从2022年秋季开始，面向全校本科二年级非计算机专业学生开设人工智能通识课程，为公共必修课。课程名称为“人工智能概论”，该课程设置为32学时，采用大班教学模式，班容量为120人，师资团队为计算机基础教研室专职教师，共13人。课程安排在第三学期，2022年、2023年秋季学期共有约2000余名学生学习了该课程，学生前期基础为信息技术基础、高等数学。

职业本科人工智能通识课程存在的问题

1.人工智能前期知识薄弱

人工智能与数学知识、编程语言高度相关，虽然面向非计算机专业的二年级本科生开设的信息技术课程主要是计算机文化基础，但其相关的数学基础薄弱，线性代数正在同步学习中，概率论还没有开设，因此现有知识体系不足以支撑学习复杂的人工智能相关原理，学生对人工智能相关算法，如遗传算法、群智能算法等，很难真正理解与掌握。[2]

2.学生学习兴趣偏低

人工智能是一门综合了数学、计算机科学、生理学、哲学等学科的交叉学科，涉及的子领域广泛，从机器学习、计算机视觉、专家系统到自然语言处理、智能机器人学等，这些子领域各自有着不同的研究内容和应用领域。非计算机专业的学生认为人工智能与所学专业关联度不大，面对复杂的人工智能知识与原理，望而止步，不想花过多时间和精力去学习人工智能技术，深入学习人工智能各子领域的兴趣偏低。

3.实践环节欠缺

现有人工智能通识课程以理论学习为主，缺少实践环节，而该课程是一门实践性很强的课程，学生需要通过实践环节来巩固和扩充课堂讲授的理论知识，增强人工智能技术实际应用的能力。

4.考核方式单一

现有人工智能通识课程考核方式比较单一，学生成绩由平时表现（30%）和期末成绩（70%）组成。平时成绩以学生签到情况、是否积极回答教师提问以及正确率来确定学生的平时成绩。期末成绩为笔试形式，学生在考前突击，死记硬背知识点，对人工智能相关知识点并没有真正理解掌握，这样的考核方式不注重学生思想的发挥，与培养新时代创新型技术技能人才的目标相背离。

职业本科人工智能通识课程建设体系

在总结第一轮授课的主要问题之后，笔者所在教研团队对职业本科人工智能通识课程建设体系进行了深入思考，并进行了如下教学改革。

1.人工智能通识课程教学内容

人工智能通识课程面向的是全校各个专业的学生，授课目的是让学生从整体上对包含人工智能技术在内的新一代信息产业技术有较清晰、全面、系统的了解，并能将人工智能技术作为工具来应用。人工智能知识原理、算法等相关内容较深，职业院校的学生普遍不具备较强的数学基础和逻辑思维能力，因此对人工智能课程知识难以消化掌握，但若教学局限于科普性的浅显讲授，则太过简单。

为适应职业本科学生特点，笔者所在教研团队在课程内容方面，舍弃了传统人工智能中的符号主义、因果推理、搜索等抽象内容，增加了新一代人工智能中的机器学习和深度学习内容。由于面向基础薄弱、不区分专业的学生，课程无需介绍过多的算法、编程实现等方面的内容，避免过多的公式推导。机器学习与人工神经网络理论过于抽象，需要用实战来深化，教学环节的最后增加了4学时的实践环节，使用Excel上机实战，深化理论知识理解，并体验百度AI平台，引导学生体验人工智能领域的主要研究方向、技术进展与应用场景。

笔者所在教研团队将职业本科人工智能通识课程内容大体划分为导论、基础、应用及实践四个模块，课程章节与主要内容如下页表所示。

①导论模块主要是人工智能的概述，以身边的人工智能引入，重点介绍人工智能的基本知识，结合图片与视频，内容力求生动有趣，使学生对这门课程产生浓厚的兴趣。

②基础模块分为四部分：人工智能的土壤支撑——物联网；人工智能的数据支撑——大数据；人工智能的算力支撑——云计算；人工智能的理论支撑——机器学习与人工神经网络。职业本科层次的学生难以理解深奥、抽象的算法，尤其是复杂的机器学习算法、深度学习的卷积神经网络与循环神经网络等，故第四部分简化了传统的理论公式，选用较为简单易懂的讲解方式。在机器学习的众多算法中重点介绍了比较简单的决策树算法、K-近邻算法和k-means算法，结合大量案例解析来帮助学生形象直观地感受算法的原理与应用。而在深度学习部分，重点介绍了深度学习的“优秀代表”——卷积神经网络，其中，重点说明卷积的意义，借用生活中的相近案例反向演绎了这个概念，用几个著名的卷积核演示了卷积在图像处理中的应用。[3]整个基础模块共16课时。

③应用模块按当前热门应用研究领域分为四部分——计算机视觉、自然语音处理、智能机器人、人工智能伦理与发展前沿，共8课时。

④实践模块。实践环节的目的是培养学生的人工智能技术实际应用能力，以及灵活运用所学知识分析、解决实际问题的能力。考虑到学生没有相关编程语言基础、学校算力等基础设施无法满足教学需求等因素，笔者所在教研团队采用了简单易上手的Excel版本实践，实践内容为用Excel完成K-近邻算法实战以及用Excel搭建一个简易的神经网络模型来识别西瓜与香蕉。[4]在两次实践中，学生表现非常积极，通过实践学生更好地认识和理解了机器学习算法与人工神经网络，并且能将学到的知识用于解决现实问题，增强了完成任务的成就感以及学习人工智能的自信心。

2.人工智能通识课程的教学模式

案例教学模式是讲授者选择合适的案例，通过案例的讲授，启发学生将知识与社会生活相融合的教学模式。学生对机器学习的相关算法的理解不能停留于理论上的认识，还要能够在具体应用问题上灵活使用。因此，教师可以先传授核心的概念和方法，然后提供一些针对性的案例，让学生思考讨论。[5]例如，在讲解到决策树、K-近邻算法、k-means算法时，教师给学生提供一些案例，如文本聚类、电影推荐等；在讲到感知机时，教师给学生提供鸢尾花识别的案例，让学生掌握如何运用所学的理论知识解决实际问题。

教师还可通过启发式和讨论式教学模式，引导学生的思考方向，充分调动学生的课堂活跃性。由教师提出问题，学生前期通过查阅资料等方式，独立思考并进行讨论。在讨论中，学生可以自由表达观点、与他人交流和辩论。通过讨论，学生可以主动参与学习、更深刻地理解知识、提升批判性思维和解决问题的能力。例如，在介绍“大数据”和“物联网”章节时，教师先设疑——如何看待新一代信息技术对社会带来的一些新的挑战与冲击，之后组织学生进行讨论，如个人隐私泄露、数据欺骗等现象的出现，给社会治理、法律规范等带来的严峻挑战。[6]通过讨论，学生认识到了数据安全的重要性，了解了相关的法律法规以及保护个人数据安全的具体措施。

3.人工智能通识课程考核方式

经过多次研究，结合课程特点，笔者所在教研团队决定采取多元评价考核方式，其中分为四个部分——学生平时成绩（30%）、实践成绩（20%）、课程学习报告（10%）、期末考试（40%）。平时成绩增加了使用学习通课堂测试的成绩，以便教师随时掌握学生的课堂学习情况。实践成绩为两次上机实践的成绩，考查学生解决实际问题的能力。在课程最后，学生要提交一份课程学习报告，结合自己所在专业，详细介绍和分析至少一种人工智能技术在本专业相关领域应用的案例，并对人工智能技术在本专业相关领域的应用前景进行展望和畅想。期末考试题目更加灵活，将学生从死记硬背中解脱出来，注重考核学生利用人工智能相关技术分析问题、解决问题的能力。

职业本科人工智能通识课程思考

1.探索与专业需求相衔接

人工智能通识课程应结合学生的专业特点，主动与机械、物流、汽车等专业需求衔接，探索“人工智能+X”的人才培养模式。例如，面向汽车系学生，加入人工智能在无人驾驶中的相关知识与应用案例；面向智能制造系学生，增加智能机器人关键技术与应用场景的讲解；面向物流专业学生，加深人工智能机器人在物流分货和送货过程中应用的讲解。

2.把握科技前沿动态发展

近几年，人工智能大模型的技术发展相比以往任何人工智能技术都更为迅猛，其影响力也是史无前例的，并为通用人工智能的实现打开了新的想象空间。在此背景下，职业本科人工智能通识课程教学需要教师更新教学模式，在夯实专业知识储备的同时，及时跟进新兴技术。

3.巧妙融入课程思政

职业本科人工智能通识课程知识体系偏理论、较抽象，在授课过程中将思政元素融入知识点中容易生硬牵强，教师在授课过程中可深挖该课程蕴含的思政教育信息，聚焦创新素养、工匠精神与家国情怀的养成，推动“思政育人”与人工智能通识课程的深度融合。

结语

目前，面向职业本科院校非计算机专业学生的人工智能通识课程体系仍处于改革与探索阶段，改革措施还有不足之处，希望有更多教师投身到人工智能教育中，培养出更多优秀的“人工智能”应用复合型人才。

参考文献：

[1]姚益跃.职业本科通识教育立体化育人模式构建与思考[J].科教导刊，2023（10）：11-13.

[2]邹萃兰，孙锋申，刘晓宁.高职院校人工智能通识课程实践探索[J].现代职业教育，2021（17）：34-35.

[3][4]张玉宏.人工智能极简入门（第一版）[M].北京：清华大学出版社，2021.

[5]汪明慧.人工智能课程教学方法的探索与实践[J].黑龙江教育学院学报，2013（08）：47-48.

[6]魏爽.高校非计算机专业人工智能通识课程教学模式探析[J].软件导刊L：教育技术，2018（11）：52-53.

基金项目：河北工业职业技术大学2024年度教学改革研究一般课题“职业本科人工智能通识课程教学改革与探索”（课题编号：YB20240314）。