跨专业人工智能课程多层次教学改革探究

摘  要：人工智能的发展不仅推动了各领域的技术变革，也推动了教育体系的变革。该文分析目前跨专业人工智能课程教学存在的问题，结合不同专业的特点按照能力与知识的关系，对人工智能课程进行多层次的体系结构设计。并以内蒙古农业大学的教学设计为例，对“农林类”“生物医学类”“机械水利测绘类”和“管理会计及其他类”多层次教学设计进行详细阐述，最后结合目前人工智能及相关课程的教学实践，提出多层次人工智能教学改革的措施。

关键词：跨专业；人工智能课程；多层次教学；教学设计；改革研究

中图分类号：G642        文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2023）33-0129-04

Abstract： The development of artificial intelligence has not only driven technological changes in various fields， but also driven changes in the education system. The paper analyzes the current problems in the teaching of cross-disciplinary artificial intelligence courses， and combines the characteristics of different majors to design a multi-level system structure for Artificial Intelligence course based on the relationship between ability and knowledge. Taking the teaching design of Inner Mongolia Agricultural University as an example， the multi-level teaching design of "agriculture and forestry"， "biomedical"， "mechanical water conservancy surveying and mapping"， "management accounting and other categories" was elaborated in detail. Finally， combined with the current teaching practice of Artificial Intelligence and related courses， measures for multi-level artificial intelligence teaching reform were proposed.

Keywords： cross-disciplinary; Artificial Intelligence course; multi-level teaching; teaching design; reform research

人工智能作为新一轮引领未来发展的战略技术和新一轮产业变革的核心驱动力，正在以极快的发展速度与各领域相融合。我国高度重视人工智能产业的发展，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，对人工智能的产业进行了规划[1]。在高校结合人工智能专业领域推进新工科、新农科建设，这表明面对新时代的特点，培养计算思维、能灵活应用结合人工智能技术的创新型人才，需要贯穿教育的各个阶段[2]，这已经成为当前时代教育刻不容缓的任务。教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，新工科、新农科的建设要与人工智能时代的发展相结合，培养具有创新意识，适应和引领未来发展的人才，推进高等教育改革的新战略，形成“人工智能+X”的培养复合专业人才的新模式[3-4]。越来越多的专业将人工智能课程及其他相关课程引入到培养体系中，并尝试将人工智能课程和本专业的领域内容相结合，并对课程教学模式进行了改革和探索。

一  跨专业人工智能课程多层次教学改革的必要性

促进学科交叉融合，重视人工智能专业领域的结合已经成为学科建设的新思路，越来越多的学者注意到以人工智能技术为基础，对专业领域发展的重要性，并在教育教学实践中进行了探索。

（一）  生物医学相关专业

“人工智能+医学”一直是智能专家系统较为活跃的领域，郭金磊等[5]指出目前开设的人工智能相关课程教材缺乏机器学习相关方法在医学领域的实践应用案例，因此课程不能引起学生的重视。隋文涛等[6]提出山东理工大学在“人工智能+医疗”的实践中，将人工智能课程体系针对该特定实践班进行课程内容改革。王宏娟等[7]提出在动物医学专业应打破传统的教学模式，在专业建设中把图像识别和大数据分析技术引入人才培养体系中重构动物医学的培养体系。

（二）  林学专业

陈爱斌等[8]提出现有的高等教育的人工智能课程主要针对计算机专业，对于林业院校的相关专业而言其教学内容针对性不强，缺乏专业特色，不能和专业实践相结合。同时教学难度太大，内容跨度大，学生没有相关基础，很难掌握课程内容。沈嵘枫等[9]提出“人工智能+林业机械”的课程教学改革，该文提出针对林业机械专业的特点制定课程体系，将人工智能课程融入到林业智能系统等应用中，改革相关的教学内容，并建立与专业相符合的教学模式。

（三）  水利测绘专业

张盛楠等[10]探索了给排水专业中的人工智能及相关课程，并表明了传统的给排水专业课程不能满足智慧水务人才建设的需要，迫切需要对现有的课程体系进行改革。然而由于本专业的课程较多，在原有的课程体系基础上再大范围地开展信息化课程，这加重了学生的学习负担，然而并不是所有信息化内容都是专业需要的，因此将人工智能课程和本专业部分课程进行了融合，建立了智能化水务的相关课程体系。苗立志等[11]提出在测绘专业中开设跨专业的人工智能课程，为学生掌握智能化测绘技术奠定基础。

（四）  设计类专业

唐智川等[12]在设计学专业的产品设计类课程中围绕“人工智能+设计”的教学理念，将人工智能的课程内容和设计案例相结合，主要围绕产品设计需要用到的深度学习的相关内容进行基础理论教学，通过调用成熟的模型框架实现深度学习模型的使用，并将其与动漫生成、图像转换等案例结合，让学生能通过人工智能方法进行设计创意，提升产品实现能力。

（五）  农学类专业

王海飞等[13]提出在畜牧业专业的生产控制、饲养过程、产品质量追踪等方面对物联网的数据进行采集、处理、分析等操作，并最终为智慧养殖提供决策支持。因此在畜牧业本科教学体系中，应加入信息化的课程，并围绕人工智能技术的应用设计相关课程，推进智慧农业的发展，从而提升农业现代化的水平。为推进新农科的建设，陈禅友等[14]针对汉江大学的园艺专业课程体系改革进行了探索，增加了智慧农业的相关技术内容，并融合到专业课程教学中。例如将园艺研究方法改为园艺研究与大数据分析，增加了数据采集和数据分析处理的相关内容，在植物育种学中增加了种质资源数据库技术和数据挖掘的相关技术。杨娟等[15]提出针对农科现代化人才的培养模式，在实践教学体系中融合人工智能相关技术重构农学的实践教学体系，在远水肥控制中增加农业数据采集内容、在物候管理中增加基于深度学习的标准化种植管理、在病虫害识别中增加图像识别技术等。

（六）  其他类专业

在财经管理类专业领域中部分工作已经被计算机取代，人类工作已经逐步向管理和分析倾斜，该类专业的人工智能中的博弈论、统计机器学习等方法是重要研究方法[16]。电气工程及自动化专业中[17]工程基础课选修模块中增设智能博弈和深度学习模块，并在拓展课程中增加人工智能相关课程以促进新工科背景下的专业建设；柳红东等[18]在材料科学与工程专业中增设人工智能等课程为专业必修课程，并在此基础上对传统课程进行教学改革。

社会的变革、技术的发展与人工智能紧密结合，这种交融影响着时代同时迫切要求科学地规划人工智能和其他领域的结合。综上所述，尽管学者们在不同专业领域的教学中进行了探索，然而现阶段人工智能课程主要存在以下问题：

1）将人工智能类课程直接加入到原有专业课程体系中，课程没有专业特色，教学内容以计算机类专业学生内容。这种方式虽然增加了人工智能课程的教学内容，然而教学内容难度较大，没有与专业实践内容相结合，内容过于宽泛没有针对性，因此不能激发学生的学习兴趣。

2）由于学时、学分等限制将人工智能的相关内容和某一门课程相结合进行讲解，虽然结合了专业领域的相关内容，但是人工智能中涉及的是基本的分析、解决问题的方法和理论，因此在多门课程中会有相关内容的重叠，使得学习内容交叉重复。

3）现有的研究只局限于特定课程或者特定的专业，没有科学地规划与专业结合的相关人工智能内容。

原有的人工智能课程体系结构很难适应新形势下不同学科对人工智能课程内容的需求，跨专业的多层次人工智能课程改革成为现阶段的研究亟待解决的问题。本文探索研究人工智能课程和特定的应用领域结合、与专业特色相融合，实现不同维度的多层次人工智能的课程体系及实践教学模式。

二  多层次教学体系的设计

人工智能作为基础理论和基本方法的课程，与数学等自然科学一样逐渐被应用到不同专业的不同课程内容中，因此将其与某一门课程相结合完成全部本专业应用的内容很显然是不合适的，从实践教学的经验看，根据专业的特点系统科学地规划课程内容是将人工智能内容融入本专业的较好的方式。而对跨专业的学生讲授多门信息类课程，由于学时和学分的限制很显然也是不现实的。对于非计算机专业的学生而言主要是对智能技术的应用，而不是针对具体方法的研究与探索，因此太深的课程内容很显然也是不合适的。本文按照专业特点结合教学实践经验对人工智能课程进行规划，以内蒙古农业大学的专业为例，设计多层次的人工智能教学体系，将其分为“农林类”“生物医学类”“机械水利测绘类”和“管理会计及其他类”四个大类进行设计，科学规划设计课程内容。依据内蒙古农业大学不同专业对人工智能课程的能力要求和知识关系，将人工智能的知识模块分为“知识表示”“知识推理”“搜索技术”“物联网数据采集技术”“数据处理技术”“大数据存储技术”“机器学习”“深度学习”“知识图谱”九个主要部分，每个模块及其对应内容见表1。

从表1中模块对应的主要内容可以看出，人工智能包含的内容非常广泛，如知识表示模块涵盖了谓词逻辑表示、语义网络表示、状态空间表示等多种表示方法。将所有模块所有知识内容对所有专业进行教学，很显然是行不通的。不同的专业对这几个部分的侧重点不尽相同，因此不应该像计算机专业的学生那样将每个部分的内容都全部掌握，而应结合专业特点学习其最需要的内容。同时根据专业特点选择模块中最主要的内容在实际教学中进一步设计。以内蒙古农业大学为例，根据不同的专业特点其课程体系设计如下。

（一）  “农林类”教学体系设计

结合农林类学科的专业特点，其主要涉及通过物联网数据对农业、林业相关数据的物联网数据信息采集、预处理，并利用机器学习和深度学习的内容进行数据分析。因此其教学体系设计为：“物联网数据采集技术”“数据处理技术”“大数据存储技术”“机器学习”“深度学习”，这些内容的设计符合农林专业数据采集、处理、存储、分析的需求。

（二）  “生物医学类”教学体系设计

根据生物医学的专业特点，在教学中应突出医学中常用的不确定性推理技术、生物医学知识的表达和应用，模型分析和预测等内容，因此课程的教学体系设计为：“知识表示”“知识推理”“数据处理技术”“机器学习”“深度学习”及“知识图谱”几个部分，该设计紧密围绕生物医学的应用。