面向人工智能专业研究生培养的案例-项目驱动教学方法

摘  要：随着信息技术的高速发展，国家需要对接企业需求的大数据与人工智能技术高素质创新人才。高校作为人才培养的重要基地，电子信息领域大数据与人工智能方向专业硕士研究生培养要以高新技术产业需求为出发点，培养工程应用型人才。因此，该文结合学生兴趣创新工程实践教学方式和手段，明确案例-项目驱动教学方法在专业硕士研究生人才培养中的重要作用，提出以案例-项目促进实践教学的有效方法，实现将复杂抽象概念用具体生动案例-项目诠释，促进大数据、人工智能与实际项目紧密结合。应用结果表明，案例-项目驱动的教学方法可有效提升专业硕士研究生的综合素质，缓解高新技术领域对大数据与人工智能人才的需求，促进国家经济转型升级和可持续发展。

关键词：大数据与人工智能方向；案例-项目驱动；培养模式；教育教学；创新能力

中图分类号：G642      文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2024）28-00５０-0５

Abstract： With the rapid development of information technology， the country needs high-quality innovative talents in big data and artificial intelligence technology that meet the needs of enterprises. Colleges and universities are important bases for talent cultivation. The cultivation of master's degree candidates in the electronic information， big data and artificial intelligence should be based on the needs of high-tech industries and cultivate engineering application-oriented talents. Therefore， students' interests in innovative engineering practical teaching methods and means are combined， the important role of case-project-driven teaching methods is clarified in the cultivation of professional master's degree graduates in this paper. An effective method is proposed to promote practical teaching through case-project， and the interpretation of complex abstract concepts with concrete and vivid cases/projects is realized. The close integration of big data， artificial intelligence， and actual projects is promoted. The application results show that the case-project-driven teaching method can effectively improve the comprehensive quality of professional master's degree students， alleviate the demand for big data and artificial intelligence talents in the high-tech field， and promote the transformation， upgrading， and sustainable development of the national economy.

Keywords： big data and artificial intelligence; case-project-driven; training mode; education and teaching; innovation ability

人工智能已成为当今世界最热门的技术领域之一，正在推动着科技和社会的快速发展[1]。大数据与人工智能方向人才紧缺是我国人工智能发展面临的主要困境。目前，我国高质量人工智能人才极其短缺[2-5]。随着诸多行业转向人工智能领域，该领域的人才需求量十分巨大。传统IT企业全面向人工智能转型，纷纷抢占智能产业制高点，如谷歌、IBM等[6]。诸多非IT企业也开始布局人工智能产业，这与人工智能逐渐深入各行各业迫使它们向该方向做转型有关[7-9]。我国工信部人才交流中心数据显示，当前我国人工智能产业内，有效人才缺口达30万[10]。可见，人工智能的人才培养已是刻不容缓。因此，2022年教育部发布关于印发《人工智能领域研究生指导性培养方案（试行）》的通知，明确将课程培养与实体经济深度融合，构建大数据与人工智能人才培养体系。教育部新规定五大人工智能研究生培养方向与目前新科技与产业革命发展趋势下，国家战略发展与经济社会发展中智能化发展转型的需求密切相关。形成培养新模式：人工智能具有多学科交叉融合、渗透力和支撑性强的特点。在科研训练方面，鼓励研究生积极参与前瞻性理论问题、关键技术突破问题和重大应用实践问题研究；在考核评价方面，要突出对创新科技前沿、解决实际问题所作实质性贡献的考察。

人工智能是解决复杂工程问题的重要工具，是许多高新技术产品的核心技术。传统人工智能方向硕士研究生人才培养模式主要存在的问题是课程偏重理论，缺乏实验案例/项目的教学实际[11]。采用满堂灌的方式进行授课，教学过程中与具体问题联系也比较少，再加上人工智能的抽象性较强，学生们在听不懂的情况就会感到枯燥乏味[12]。与传统教学方式相比，项目化学习具有的优势十分明显，它可以激发学生兴趣，将学生带入到建立的真实情境中[13]。通过调研发现，目前国内缺乏完整而规范的人工智能课程教学与实验案例库，仅有少量高校开展了人工智能课程案例-项目教学方法的研究[14-17]。因此，综合数理知识与应用场景的各类案例-项目，为学生提供了一个接触实际需求和场景的“练兵场”，是实战的重要方式。培养学生运用信息工具、信息能力、信息资源进行问题求解、思维发展、应用创新的高阶能力，是信息时代对高端AI人才发展的要求。

因此，根据产业需求构建大数据与人工智能方向，更新人工智能原理与应用课程的教学内容体系，在学生已掌握课程有关的基本原理和知识的前提下，结合学生兴趣创新工程实践教学方式和手段，探索以案例-项目促进实践教学的有效方法。将学生分为多个小组，以案例-项目为线索，引导学生分析问题，解决问题，并将研讨结论进行分享和评价，引领学生积极主动地参与到课程讨论中。在教学过程中有针对性地引入大数据、人工智能相关典型的、完整的案例-项目，将复杂抽象的大数据与人工智能原理用具体生动的案例-项目进行诠释，从工程化角度培养学生分析问题的能力，可以有效提升学生处理复杂工程问题能力和创新能力。

一  案例-项目设计的一般原则

基于案例-项目驱动的教学效果的好坏主要依赖于案例-项目的设计与选择，案例-项目的设计与选择应该按照对研究生应用能力培养的要求和课程的培养目标。因此，首先需要明确案例-项目开发的基本要求，以要求为基础设计出既能包含人工智能课程知识体系，又能提高学生分析问题、解决问题能力的项目案例库。案例-项目设计的标准应遵从一致性、新颖性、结构化和综合性，如图1所示。

（一）  一致性

所选择和设计的案例-项目需围绕着人工智能原理与应用的教学目标和教学内容，教学目标是关于教学将使学生发生何种变化的明确表述，是教学活动中所期待得到的学生的学习结果。因此，案例-项目的选择首先应符合教学目标的要求，并按照教学目标的要求进行设计。为教学大纲中的每个知识点选择与之相对应的适合案例-项目，能够通过案例-项目的应用与探讨来加深课程中对于基本原理和算法的理解，通过工程问题或现象，提炼出人工智能领域中面临的工程问题并提出解决方案。

（二）  新颖性

教学案例-项目的选择应考虑案例中涉及的工程问题的新颖性，将有深度和广度的当前研究的热点工程问题引入案例-项目中，通过新颖的案例加强专业研究生对数据处理技术和科学基础素养的培养。通过引入当前的人工智能的热点问题启发学生思考，学以致用来解决热点问题。在前期的理论积累的基础上，完成各界各类研究项目，锻炼学生调查分析与解决实际问题的能力。从案例-项目中探索实际工程问题，从而推动实际工程问题的普及和应用。

（三）  结构化

案例-项目选题具有一定的开放性和架构力，能够组织多个案例-项目，形成结构化的案例-项目群，多个案例-项目之间有相关性、存在内在的逻辑联系。通过案例-项目的设计，将知识点进行串联，由于单一的案例-项目不能很好适应这一需求，因此应围绕教学内容提供具有内在关联的逐层深入的多个实践案例-项目。基于深度学习视域下的案例-项目开发，需要加大结构化的系列“案例-项目群”建设，为学生提供多层次案例问题，不断提高学生的工程实践能力。

（四）  综合性

案例-项目的选择与设计除了让学生熟悉人工智能和计算机科学的基本原理，应用人工智能技能和知识来解决现实世界的问题之外，还必须兼顾对学生人工智能素养的培养，让学生在掌握专业知识与提升解决复杂工程问题能力的同时，树立正确的世界观、人生观和价值观，提升综合素养。确保案例-项目不仅体现知识及其运用的情境，也要体现知识产生的背景、知识对人生的意义，呈现知识内隐的精神价值和历史内涵；不仅体现知识自身的观点 也要体现知识的内在思想、认知方式和具体的思维逻辑；不仅要体现客观真实，也要体现特定的学科精神和学科思维。

二  基于知识点的案例-项目建设

人工智能原理与应用课程知识点与案例-项目设计，见表1。

从人工智能原理与应用课程的教学内容、重难点内容和知识点出发，进行与章节和知识模块相对应的案例-项目的选择与设计。分别从简单案例-项目设计、逐层深入案例-项目设计、复杂案例-项目设计和综合英文案例-项目设计进行介绍。

（一）  简单案例-项目设计

案例-项目介绍：智能语音助手是一种AI应用程序，可以使用语音交互与用户互动。

章节：人工智能的起源与应用。

案例-项目内容：①介绍智能语音助手的基本概念和工作原理，包括它是如何进行语音识别和自然语言处理的。可以使用Google Assistant或Apple的Siri进行演示。②让学生讨论智能语音助手存在的优点和缺点，比如它能够方便快捷地帮助用户完成任务。③引导学生了解如何创建自己的语音应用程序，可以使用相应的编程软件进行实践。

案例-项目目标：通过研究智能语音助手的案例-项目，学生能够了解AI技术如何通过语音交互向用户提供服务，并可以自己创建简单的语音应用程序。

思考并讨论内容：对于智能语音助手可能存在隐私问题进行讨论。

（二）  逐层深入案例-项目设计