OBE理念下的“人工智能基础”课程建设方案探析

［摘 要］ 以广西大学电气工程学院自动化类专业的“人工智能基础”课程为研究对象，通过分析人工智能课程的特点、教学现状以及存在的问题，结合人工智能技术发展趋势，基于OBE理念设计人工智能课程教学大纲和课程建设方案，形成了基于毕业要求指标点的授课内容与以学科竞赛为依托的动手实践环节。设计的课程方案有利于培养学生自主创新和解决工程问题的能力。

［关键词］ OBE；人工智能；课程建设；课程大纲

［基金项目］ 2021年度教育部产学合作协同育人项目“OBE理念下的‘人工智能基础’理论与实践结合的课程改革与实践”（202102248006）；2022年度广西壮族自治区教育厅广西高等教育本科教学改革工程项目“工科学生创新创业能力与专业水平评价体系的改革与实践”（2022JGA110）；2021年度广西教育科学规划领导小组教育科学规划高校创新创业教育专项课题“众创空间模式下基于柯氏四级培训效果评估理论的自动化类大学生创新创业教育课程效度评价研究”（2021ZJY1411）

［作者简介］ 李 勇（1991—），男，河北秦皇岛人，工学博士，广西大学电气工程学院助理教授，硕士生导师，主要从事创新创业、人工智能与机器人相关研究；胡立坤（1977—），男，湖北襄阳人，工学博士，广西大学电气工程学院副院长，教授（通信作者），主要从事创新创业、机器人与自动化等相关研究。

［中图分类号］ G642.3 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2023）52-0074-04 ［收稿日期］ 2022-10-18

近几年，人工智能技术迅猛发展，广泛运用于交通、电力和医疗等诸多领域，很多国家把发展人工智能作为建设科技强国、提升国家核心竞争力的重大战略之一。在工程教育专业认证的背景下，培养符合社会需求的人才，建设高质量的人工智能基础类课程势在必行。“人工智能基础”是自动化、计算机等专业的核心课程之一，对自动化专业发展具有无可替代的作用，也是符合时代发展和培养具有创新能力高质量技术人才的重要基础课程。然而，目前人工智能类课程仍存在诸如课程开设时间过短，梯度过窄、系统性不强，授课内容与方式相对陈旧、单一，以及知识点覆盖范围较小、与企业需求和未来的科研工作匹配度不够高等问题^［1-3］。

OBE（Outcome-based Education）是以学习成果驱动整个课程教学体系并对学生学习作评价的先进教学理念。以学生期望获得的学习成果以及学校毕业要求为导向，反向设计自动化专业人才培养方案和课程内容。在教学过程中，以学生为中心，优化教学评价方式，根据学生毕业要求达成情况持续改进教学体系、修正课程目标，从而形成闭环的理念模型。当前形势下，我国重视工程教育改革和专业建设工作，基于OBE的教育理念对于推动和实现教学改革、提高人才培养质量具有重大而长远的现实意义。

针对自动化专业人才培养需求，本文构建了基于成果导向的课程体系方案，即以学生为中心，提倡学生主动学习、弹性学习、合作学习和深层学习，并结合学科竞赛题目和企业实际需求，提高学生自主创新和解决实际工程问题的能力；同时充分利用网络教育资源，构建人工智能教学资源库，并基于毕业指标点的评价方式，定性和定量的评价学生的学习效果。针对目前人工智能类课程教学内容以及教学资源等方面的不足之处，本文设计以OBE为基础设计理论和实验课课程大纲、教学环节和教学资源平台等，通过任务驱动式和问题启发式等方法改革授课方式，采用自主式、探索式、团队式相互融合的方法进行实践教学改革。

一、人工智能课程研究分析

目前，国内已有较多高校和学者针对人工智能课程教学改革展开了大量研究。近年来，南京邮电大学成立了人工智能学院，针对多个领域的人工智能交叉学科进行研究，开设了计算机、自动化等多个专业的人工智能相关课程^［4］。基于OBE理念设计人工智能程序设计类课程教学改革方案，推行“一课双师”的混合教学模式，因材施教，通过颁发能力证书的方式把学生的注意力转移到对工程能力的培养上来^［5］。产业发展围绕人工智能，与往届学生的就业情况相结合，尝试搭建以需求为导向的人工智能专业实验教学体系，密切关注行业最新动态前沿与教学教研实际，重心偏向学生的创新思维模式、科研素质培养，取得了良好的教学实践效果，收到了学生正向积极的反馈^［6］。基于学校与学生的现实需求，提出以OBE理念为指导的人工智能专业人才能力培养目标，根据能力结构反向设计人工智能课程体系，力求实现课程内容有机结合^［7］。

通过文献调研可知，目前一些国内高校各相关专业已经开设了人工智能课程，但仍存在诸多问题：一是基本借助公共选修课开设，课程学时短、没有梯度、不成系统，且授课内容知识点覆盖范围较小，缺乏专业性强的人工智能技术拔高类课程和资源；二是教学内容与专业结合度不高，也与企业需求和未来科研工作匹配度不够高；三是授课方式过于单一，通常以教师直接讲授为主，与实践教学脱节，难以发挥学生的主观能动性，不利于理论创新和解决实际工程问题能力的培养。然而，人工智能类课程具有知识更新快、与实践结合密切等特点，目前各学校的人工智能教学体系、内容、模式和平台建设等方面不能很好地满足教学工作良好开展的需求^［8-9］。

二、OBE理念下的人工智能课程设计

（一）基于OBE理念的理论和实验课课程大纲设计

面向工程教育人才培养，如表1所示，本文基于广西大学电气工程学院自动化专业毕业要求指标点，设计课程目标及课程目标对毕业要求的支撑关系，结合当下热点和企业实际需求，设计了课程教学的主要内容及考核环节等，并引入课程思政和工程设计理念。

在课程内容上：（1）以人工智能中的与广西大学电气工程学院相关专业的典型应用领域（如无人驾驶、语音识别、智能巡检等）为背景学习人工智能的基础知识，使学生在已有计算机知识基础上，对人工智能形成较全面且清晰的系统认识，掌握人工智能的基本概念、基本原理和基本方法，了解人工智能研究与应用的新进展和新方向，拓宽学生知识视野、提高解决问题的能力，为将来更加深入地学习和运用人工智能相关理论和方法解决实际问题奠定初步基础。（2）课程中通过学生课外自主学习、课堂讲授、汇报点评、课程论文与实验相结合等方式，帮助学生了解人工智能的发展情况与研究内容，掌握人工智能的主要思想和方法，熟悉典型的人工智能系统，初步具备用典型的人工智能方法解决简单实际问题的能力。（3）通过经典案例和实践，设计课程思政点（吴文俊人工智能科学技术奖、华为鸿蒙系统、百度阿波罗等），在人工智能学习过程中了解伦理、社会以及中华优秀传统文化。从国内外人工智能领域发展差距的演进过程中，坚定我国人工智能发展领域的超越性，深入理解事物发展的动态过程，培养科学探究精神和善于发现真相的能力^［10］。

与此同时，结合本专业相关特点，在设计教学方案时充分考虑不同类型学生学习目标和学习方法的差异性，在课程考核评估环节，改变以往的单一考核模式，根据毕业要求采取多元化考核方式。通过以下两个方面对整个课程大纲进行持续改进，形成闭环反馈机制：一是优化课程目标。基于当前相关课程的教学情况，将相关课程的目标达成情况和学生整体情况有机结合，基于OBE理念和工程教育专业认证的要求，完善“人工智能基础”课程目标，使其更加科学、合理，从而促使教学效果进一步提升。二是教学设计和持续改进。基于“人工智能基础”课程目标，多线开展理论和实验教学内容、教学过程、考核评价方法有机融合的设计和实践，根据学生课程目标达成情况，不断对教学设计进行改进和优化，合理调整教学目标和考核评价方式。使授课方式更加高效、教学内容更加丰富实用、教学进度安排更加合理，有助于学生对相关知识的掌握，从而不断提高学生的工程能力和创新能力，促使其成为具备国际竞争力的高素质新工科人才。

（二）提高学生学习主动性的教学环节设计

采用多种教学法，如结合当前人工智能领域面临的伦理问题、学术界研究热点问题、工业界重点关注问题以及身边生活中的人工智能问题，引导学生对人工智能的思考；通过引入经典人工智能方法提出的起源与发展的案例，以及工业界利用人工智能方法为人类解决重大问题的经典案例，激发学生学习人工智能技术的兴趣，培养学生的科研思想和价值观。改变理论课的授课方式，利用翻转课堂等学生主动参与的方式来设计理论课。丰富动手实践环节，结合当下热点，设计丰富多样、多层次的实践内容，以工程应用为导向，将传统以课堂讲解为主的教学方式改进为基于慕课、雨课堂等教学平台线上线下联动的教学方式，增加学生自主参与、融入具体项目的模式，形成以学生小组为单位、项目引导的个性化培养模式，让学生在理论学习后能够通过开放实验室进行开发和实践，鼓励学生对所学的知识进行创作、加工等，培养学生自主创新和解决工程问题的能力。同时，积极推动与工业界的联系，将工业界高级工程师、行业专家等纳入指导教师队伍，实现产学研协同育人。

（三）面向成果导向的教学资源建设

1.线上资源库。充分利用网络资源，构建人工智能线上线下混合式学习模式，通过搜集课程相关教学资源和实际工程案例库，构建课程的网络资源库。

2.人工智能与机器人实验室的搭建。建设人工智能相关的实验平台，设计线下实验平台案例库，结合线上资源，配套对应的实验平台。

3.基于专题的课上课下联动机制资源库。（1）面向学科前沿理论学习，结合人工智能领域顶级会议的最新论文，以专题形式在课上进行理论算法学习，并根据Github提供的开源代码进行课下实验。（2）面向企业实际需求的项目实践，通过课上讲解典型企业项目的设计方法及实现方案，课下由学生根据企业需求自主设计产品及初步实现功能，形成不断更新的案例库。

（四）面向人工智能学科竞赛的实践环节设计

针对中国机器人及人工智能大赛、中国高校智能机器人创意大赛、RoboCup机器人世界杯中国赛、中国智能汽车大赛等重要赛事，依据其竞赛内容，设计理论与实践结合的课程内容，以参加国家级赛事的校级预选赛为课程的考核评价环节指标之一，形成以赛促学、以赛促教和以赛促创的联动机制。

此外，人工智能课程实践环节在深度融合现有实验室课程的前提下，结合学科竞赛内容和企业实际需求，针对学生能力、目标以及就业需求的不同，进行不同的实验方案设计。在实验环节将所有的实验课程按照课程难度分解为基础实践类、综合实践类和创新实践类三大类：（1）基础实践类实验是课程理论知识与基本问题结合的关键，能够便于学生对基础理论知识有直观的理解，是认知理论知识、解决简单工程问题的重要过程，因此有必要作为必选课；（2）综合实践类实验是在基础实践类实验基础上增加一定程度的自主研发与解决实际工程问题的过程，结合学科竞赛（如全国大学生智能汽车竞赛创意组-讯飞智慧餐厅、中国机器人及人工智能大赛等人工智能类指定任务类赛项）设置题目，需要学生自主查询文献资料、分析问题、设计方案、编写程序等，较为综合地完成一个具体的项目；（3）创新实践类实验是开放式的实验，由授课教师结合实际工程问题（如企业生产、研发等过程中的具体需求）或学科竞赛中创新创意类赛项问题设置题目，学生自由结组，根据实际问题设计完整的方案，挖掘技术或应用创新，搭建硬件平台并编写软件，完成具有复杂工程问题的完整项目。

结语

本文以广西大学电气工程学院自动化类专业的“人工智能基础”课程改革为例，针对国家和社会的需求，基于OBE教育理念，强调以学生为中心，建设与时俱进的“人工智能基础”课程，构建了基于OBE理念的课程大纲、课程思政、教学环节和丰富的教学资源，搭建了实验平台，结合国家赛事题目和企业需求丰富了课程内容和实践环节，使课程能够提升学生解决工程问题的能力，使毕业学生更好地适应社会需求。

参考文献

［1］刘丽珍，宋巍，尚媛园，等.推进混合教改和产学研合作，提升智能专业人才的培养质量［J］.计算机教育，2017（10）：84-87.

［2］夏文斌，张若辰.人工智能与教育革命［J］.石河子大学学报（哲学社会科学版），2021，35（3）：125.

［3］黄苏丹，胡智勇，曹广忠，等.基于OBE理念的智能控制课程教学改革［J］.高教学刊，2020（14）：109-113.

［4］熊健，李家艳，桂冠.高校人工智能类课程教学探索与研究：以南京邮电大学为例［J］.教育现代化，2019，6（30）：213-214+217.

［5］陈滨，朱蓉，邓浏旸.基于OBE理念的人工智能程序设计类课程教学改革研究［J］.计算机教育，2020（1）：151-154.

［6］廖文喆，雷兆明，刘斌.以需求为导向的人工智能专业实验教学体系建设与探索［J］.创新创业理论研究与实践，2021，4（4）：89-91.