“1+1+2”教学模式的探索与实践

摘  要：针对人工智能课程教学与火箭军作战应用需求存在差距的实际问题，该文以培养德才兼备的高素质专业化新时代军事智能人才为牵引，坚持立德树人、为战育人，提出人工智能课堂“1+1+2”教学模式，即“一种育人理念”，乐学、乐思、乐动的“三乐”育人理念，贯穿教学始终；“一种教学方法”，专题探究式教学方法，在对课程内容体系重构的基础上，注重对学员的引导和启发；“双维度思政育人”，课堂内外“横向+纵向”课程思政育人模式。该文所采用的教学模式已应用在火箭军工程大学人工智能课堂教学中，经多年实践，该模式能够有效提升课堂参与度和活跃度，在培养科学思维的基础上，切实提高学员利用智能技术手段解决军事应用问题的能力。

关键词：人工智能；教学模式；专题探究式；思政育人；育人理念

中图分类号：G642         文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2024）15-0080-06

Abstract： In view of the actual problem that the AI course teaching is divorced from the rocket army's operational application needs. This paper， guided by the cultivation of high-quality and professional military intelligence talents， insists on cultivating people by virtue and training them for war， and puts forward the "1+1+2" teaching model. The model includes one kind of education concept， one teaching method and dual dimension ideological and political education. The education concept means three education concepts of learning， thinking and moving， which runs through the course teaching. The teaching method means thematic inquiry teaching method. The dual dimension means horizontal and vertical curriculum ideological and political education model. This teaching model adopted in this paper has been applied in the AI course teaching of College of War Support. After years of practice， this model can effectively improve the degree of classroom participation and activity. On the basis of cultivating scientific thinking， students' ability to use intelligent technology to solve military application problems can be effectively improved.

Keywords： artificial intelligence; teaching model; thematic inquiry; ideological and political education; education concept

人工智能因其在各个行业取得的巨大成功，已经受到人们的广泛关注，成为未来主流发展方向。当前，在深度学习算法的促进下，人工智能携带着云计算、大数据、卷积神经网络等技术，突破了自然语言处理、图像识别等应用瓶颈，为人类带来了翻天覆地的变化，尤其是在军事应用领域更是如此[1]。人工智能原理及应用课程围绕人工智能基础理论知识传授和应用实践能力培养开展教学，对面向军事应用场景的智能信息挖掘、分析、处理起重要的支撑作用，因此探索研究它的课程教学模式创新具有很重要的现实意义。本文针对教学实施过程中所存在的问题，对课程教学理念、教学方法以及思政育人进行了探索，提出了“1+1+2”课程教学模式，该教学模式能够更好地将课程教学与学员学习诉求统一起来，在持续激发学员学习积极性的同时，突出学员对知识的加工和理解深度，提升学习效果。

一  课程简介及存在的问题

人工智能原理及应用课程是火箭军工程大学（以下简称“我校”）信息类专业学员第六学期开设的专业背景课程。自2016年开设以来，一直以价值塑造、能力培养、知识传授有机融合的人才培养模式，坚持“理论与实践结合、课堂与岗位结合、知识与能力结合”的基本原则，致力于打造高阶性好、创新性优、挑战度高的一流课程。通过全面系统讲授人工智能原理知识，帮助学生熟悉人工智能算法理论，理解算法设计思想，掌握智能算法的基本原理及军事应用手段；通过多种实践教学，使学员对人工智能专业理论知识有更深层次的认识和感悟，同时注重构建学员科学的工程应用思维，使其具备人工智能技术应用开发、系统管理与维护等动手能力；并将以火箭军“三爱、五讲”为核心的砺剑精神融入学生价值塑造，着力培养新时代“四有”军人。

在实施课程教学过程中，虽然课程组十分注重对学员的引导和启发，并有意识地增加学员动手实践比重，但目前教学过程中还存在如下问题。①随着理论学习的逐渐加深，个别学员课堂参与度不够、积极性有所衰退。②课程教学内容体系与新时代部队岗位任职需求还有一定差距[2]。更多的是前沿技术的发展和算法理论学习，反映部队现实应用需要的内容较少，部分学员在对知识的有效运用方面还不知所措。③个别学员在动手实践方面，通常采用“抱大腿、下代码、改框架”的方式，缺乏对实践学习的深入思考，创新能力还有待提升。④思政育人活动持久性不够。个别教员往往只注重课堂“45分钟”，思政育人停留在课堂的某个环节，即讲即过。所采取的思政“手段枯燥缺乏吸引性，形式单一缺乏多样性，内容空洞缺乏影响性”，育人效果不尽人意。

二  “1+1+2”课程教学模式基本内容和方法

针对上述存在的教学问题，课程组对本课程教学理念、内容体系、教学活动方法手段以及课程思政进行了改进和优化，提出 “乐学、乐思、乐动”育人理念，根据岗位任职需求，对教学内容体系进行了重构，并针对教学内体系特点，采用了“专题探究式”教学方法，实践了“双维度”思政模式。所构建的“1+1+2”课程教学模式如图1所示。

（一）  “乐学、乐思、乐动”育人理念

关于如何学习，子曰：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者”，如何以学员为中心，让学员在课堂当中，从知之（知道学习）到好之（喜欢学习），再从好之到乐之（享受学习）发生转变，是所有任课教员都应着力解决的重要问题。通过问卷调查、交流沟通以及其他代课教员评价反馈，摸清学员底数，观察学员在课堂表现，挖掘学员学习兴趣逐渐下降、课堂活跃度不高的深层次原因，转变思维，优化教学内容体系、改进授课方式方法[3-4]，以学员能够乐学（乐于学）、乐思（善于思）、乐动（勤于动）为教学出发点，让“三乐”育人理念始终贯穿整个教学过程。

注重激发学员学习兴趣和主观能动性，将学员在课堂中的“乐”摆在重要位置。一方面通过“堂堂有引入、回回有实践”的教学活动，“联系生活、解释现象”的典型案例，“前沿知识、随手可触”的前沿扩展，力争做到让学员“从被动吸引到主动学习”的“乐学”状态；另一方面对于本课程来说，比知识学习更重要的是科学思维的养成，通过主动引导学员在案例实践中不断探索问题解决思路，帮助学员不仅看到各个算法模型表面冰冷的美丽，更能站到科学家的角度感受到算法模型背后火热的思考，把握住各个算法设计的灵魂和出发点，实现学员“乐思”的状态；此外，还通过设置趣味性的算法设计大赛，激发学员动手实践的欲望，采取“分组对抗，个人积分”的形式，进一步打通知识到能力的转化渠道，实现学员的“乐动”。

（二）  “专题探究式”教学方法

1  教学内容优化

人工智能与统计学、心理学、计算机科学、生物学和控制论等都有交叉关系，学科涉及的内容十分庞大。人工智能学科知识的繁多与授课学时有限之间的矛盾比较突出。作为国内模式识别专业的领军院校，如中科院智能所、清华大学、上海交通大学和南京理工大学等，所开设的人工智能课程学时和内容也不尽相同。在参考了上述院校的授课内容的基础上，课程组先后5次赴火箭军基层部队及北京机关，3次赴西安交通大学、西安电子科技大学等高校调研，同时考虑到我校军事特色和部队实战化能力素质需求，采用“重基础、育思维、强实践、宽拓展”的内容优化原则，按照“模块化设计、专题式授课、针对性实践”思路，围绕知识表示逻辑、机器学习、决策系统三条主线，对教学内容进行重构，主要包括知识表示、推理、搜索策略、机器学习、专家系统和决策支持等共40学时，构建了人工智能原理及应用课程“3模块15专题4实践”的内容体系，如图2所示。

另外，针对人工智能领域中新问题、新理论交错涌现的现象，积极将最新技术和科研成果引入到课堂当中，提高课程的研究性和实践性内涵，引导学员探究新技术新方法，体现课程的创新性。

2  教学方法改进

为了更好地鼓励学员自主高效地参与到教学过程中，践行“乐学、乐思、乐动”的育人理念，充分利用授课对象专业通常不超过25人的小班优势，面向专题式教学内容体系特点，实行“专题探究式”教学方法，通过“设置情境-分发案例-提出问题-引导探究-合作学习-交流归纳”等实施环节，根据不同的专题内容，区分阅读、观察、研讨和实验等途径，让学员自行发现并掌握相应原理和结论。

1）着力构建课程探究案例库。每专题设置1～2个案例及配套探究问题，共创建收纳案例25个，建立知识点抽象概念与实体表征的连接关系，并采取多样化的呈现方式（视频、图像、动画等），用以引导学生分组探究解决问题[5]，归纳结论。促使学员提升知识加工深度，在加深对知识点理解的同时，锻炼培养学员分析解决实际问题的科学思维。

2）信息化手段助力云课堂实现。结合在线人工智能实践教学平台、雨课堂、学堂云平台等手段，优化与学员互动形式，提升学员参与课程学习的广度和深度，充分将学员的点滴碎片时间利用起来，提高课堂学习效率，增强课后的参与度。同时，利用智慧教室开启现场云课堂，通过网络视频实时将互联网公司、地方高校、工业部门等专家学者 “请进”课堂，打破线下教学的樊篱，实现与校外各类人员、资源要素的高效对接，提升课堂学习趣味性。

3）扎实推进课程实践教学。采取随堂实践与课程实验相结合的方式，让学员们在动手过程中找到乐趣。①增大课堂实践比例，通过随堂实践让学员在各个知识点的实现中，加深知识理解，聚沙成塔；②开设验证性、综合性、自主性的三性实验项目，由学员分组开发并集中汇报，完成对理论知识的实践理解；③依托人工智能实践教学平台，开设课程算法挑战赛，挑战赛包含经典人工智能军事应用题目（舰船目标分类识别与检测），由学员自由组队进行PK，实时公布最新排名，在竞争中激发学员动手的欲望和兴趣，在竞争中使学员获得“跳一跳就能够得着”的成就感，体现课程的挑战度。