人工智能背景下电子信息类教育新形态探索

摘  要：人工智能被认为是一种引领未来的战略性技术。人工智能与教育的融合所引起的教育新形态变革对大学教师和大学本科生的信息素养提出很高的要求。该文将依次探讨人工智能创新教育现状、电子信息类课程中增设人工智能学习环节的思考。其次，阐述嵌入人工智能应用的两门本科课堂创新过程及其学生项目所代表的教育新形态，旨在为电子信息类的专业基础课与人工智能的融合提供理论和实践参考。

关键词：人工智能; 电子信息; 课堂改革; 新工科; 新模式

中图分类号：G640       文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2022）28-0016-04

Abstract： Artificial intelligence（AI） is considered to be a strategic technology leading the future. The new educational reforms caused by the integration of artificial intelligence and education have placed high demands on the information literacy of university teachers and undergraduates. This article discusses the current situation of artificial intelligence innovation education and the thinking of adding artificial intelligence learning links in electronic information courses， and then it explains the two undergraduate classroom innovation processes embedded in artificial intelligence applications and the new educational forms represented by their student projects， aiming to provide theoretical and practical reference for the integration of basic electronic information professional courses and artificial intelligence.

Keywords： artificial intelligence; electronic information; classroom reform; new engineering; new model

人工智能（Artificial Intelligence，AI）正在成为这两年最火的“专业”之一。在国内外，AI都已经是一门学科，对其的一种定义是研究计算机来模拟人的某些思维过程和行为的学科。我们的日常生活已经融入了各种AI应用，如人脸识别、指纹识别解锁、无人驾驶的汽车和自动翻译机器人等。在2021年11月，教科文组织在《北京共识》的框架内发表了出版物《人工智能与教育：政策制定者指南》，其正在受到政府相关部门和教育界的关注。其旨在就人工智能为教育带来的机遇和挑战，及其对人工智能时代所需的核心能力的影响达成共识。该出版物指出人工智能与教育之间的联系涉及三个领域：人工智能学习（例如在课堂上使用人工智能工具）、学习人工智能（其技术和技巧）和准备人工智能（例如让所有公民更好地了解潜在影响、人工智能对人类生活的影响）。在学校教授人工智能项目主要关注后两者的联系。目标是促进将人工智能的人文和技术方面纳入学校学生培训计划的主流。人工智能是一种颠覆性技术，可以定制不同学习小组、教师和导师的体验。表1列举应用人工智能工具来改进学习过程的5种方式和功能[1]。本文将聚焦嵌入人工智能应用的两门本科课堂创新过程和教育新形态。

一、人工智能创新教育现状和对新工科专业建设影响

2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，确立了新一代人工智能发展三步走战略目标，将人工智能的发展上升至国家战略层面。在2018年7月，国内的26所高校联合申请设立AI本科专业。至2020年，国内近300多所高校增设人工智能专业及相关专业，如数据科学与大数据技术专业、智能科学与技术、机器人工程和大数据技术与应用专业等。电子科学与技术被评为世界一流学科建设学科的南京邮电大学（以下简称“我校”）也增设人工智能学院和面向本科层次的数据科学与大数据技术专业。尽管如此，我国AI人才总数仅为5万人，这需要我国高校加大相关专业融合的探索。

针对上述的人工智能发展的背景和趋势，方兵等[2]阐述了我国高校人工智能学院建设的动因。人工智能专业培养目标概述为培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。其次，我国政策层面也鼓励新工科各个专业与人工智能的复合和交叉。在2018年4月2日，教育部给出具体的量化指标概述为到2020年建设100个“人工智能+X”复合特色专业等[3]。联合国教科文组织倡议各国在将21世纪必需的技能纳入各自的教育计划时，需要准确定义“人工智能能力”，而不是基本的信息和通信技术能力，从而使学习者能够使用计算方法和技术识别来解决问题[4-7]。在2020全球人工智能与教育大数据大会上，教育部专家刘利民提及智能技术在教育资源配置中具有独特优势，教育领域已经成为人工智能重要的应用场景，发挥教师在利用智能技术开展教育教学中的主体作用将提供高质量教育。在2021年5月，由天津大学主办的“人工智能交叉学科人才培养论坛”探讨了研究生层次的“人工智能+”多学科交叉人才培养和科研攻关新模式。在2021年7月世界人工智能大会上，上海交通大学特聘教授余勇提及，AI教育是思维能力与方式的教育，而不仅是知识层面。针对上述需求，国内大学电子信息类专业正在修改原有的培养计划和增加不同层次的AI 课程。在2021年10月，“人工智能与教育转型发展研究”国际学术论坛在我校举行，相关的专家提及，人工智能技术将对教育教学方式与教育行业产生变革性影响，高等院校迫切需要强化智慧教育课程建设，以更好地预测和培养学生在人工智能时代生活和工作所需的技能。

二、在电子信息类专业课程中增设人工智能学习环节的思考

就电子信息类专业的课程和教学创新而言，在大学本科低年级和高年级阶段分别增设人工智能通识课程和实践课程应该具有很好的可行性。这因为很多大学都已开启了科普性的信息技术课程和相关的数学课程。例如我校已在大学二年级开设了数学建模选修课，该课程初步涉及了优化等数学思想在实际问题中的应用[8]。至2020年，我校已经开设了多门相关通识课程，如人工智能概论全校任选课及现代信息技术与人工智能概论。限于篇幅，本文没有直接讨论这类通识课程的改革，并且将聚焦人工智能实践性课程与电子信息类本科课程的融合问题，并且认为该实践性课程的特别之处在于细分特色。下文将以通信原理和无线通信原理（双语）两门课程为案例，详细探讨此类课堂变革所引起的细分特色。仅仅从通信原理课程名称上看，本课程能力培养目标就是基本的信息和通信技术能力，它与上述“人工智能能力”有关的信息通识素养有很大差别。这引起我们思考含有人工智能元素的电子信息类本科课程建设的新形态应该是什么？即如何把AI实践引入该门专业基础课程？与此同时，该新形态在高年级本科生的知识获取和能力培养上引起了新的挑战[9-10]。这部分原因是人工智能专业的学生需要有比较好的数学基础和动手实践能力。

三、提出和践行一种以学生项目为代表的教育新形态

（一）在电子信息专业基础课引入AI实践的必要性

笔者在2019年度的授课课程分别是专业基础课通信原理A和专业课无线通信原理（双语）。面向三年级通信原理A学时和学分分别为80课时和5学分，该课程含有13章内容，如信息论基础、模拟调制、数字带通调制、最佳接收机、信源编码、信道编码和同步等[11]。如何在该专业基础课上引入AI学习是该课程和教学创新需要考虑的一个问题。因为该课程知识点非常多从而使得总课时不足，直接引入AI基础理论知识点和大规模的AI应用都是不切合实际的解决方法。尽管如此，专业基础课与AI应用的交叉依然是必要的。在2020年7月9日，中国科学院院士姚期智在《人工智能理论的新方向》的主题演讲中提及：“人工智能绝对是一个跨学科的行业，有许多例证可以表明，在人工智能方面获得的一些巨大成果往往是因为一些看似完全不搭界学科之间的合作。”跨学科的专业融合将有利于培养电子信息专业的教师和学生的人工智能能力与创新思维。当然，这种交叉可能需要很长时间才能见效。因为我们不知道在电子信息类专业基础课引入多少AI实践内容和课时是合适的。李德毅等[12]认为智能科学与技术的核心课程应成为理工科为主体的本科生通识教育课程。何伟光等[13]指出应该以本科课堂变革为中心来提升一流本科的AI教育。

此外，对通信原理的后续无线通信原理（双语），我们也正在开始改革计划。作为一门与工程相关专业基础课， 我们计划是在2022年引入在线开放课程内容和学生项目环节，学生项目将包含基于机器学习的无线定位和绿色安全无线通信等案例，这将有利于培养通信工程专业学生的解决实际问题的能力。

（二）专业融合中大学教师的AI素养

课程改革目标通常分为如下四个步骤：培育教师队伍、革新教学内容、改进教学方法和促进教材建设。新工科需求进一步促进了人工智能和教育的一种新交汇，即跨学科学习，并且跨学科学习的主体是大学教师和学生。本章节稍详细讨课程改革目标中的论跨学科学习、培育教师队伍与革新教学内容。浏览上述通信原理A的课程内容不难发现，其中的几个章节与机器学习、计算机视觉、语音处理等AI课程内容有一定的交集。基于前述的人工智能能力培养的需求，通信原理课程组在2018年和2019年度连续进行了如下的AI专业融合探索，即以学生项目为代表的一种教育新形态。把电子信息类专业的传统课程转化为“人工智能+X”复合特色专业课程并不是一件容易的任务，需要大学专业教师结合自身条件和优势来不断地学习人工智能新理论和技术，并且利用科研来促进教学内容革新。扮演通信工程师角色的授课老师，需要利用课余时间逐步了解相关的几门AI核心课程和进行有关的科研活动（如发表学术论文），然后结合专业基础课相关知识点来完成学生项目的出题，下面将详细地介绍学生项目、案例、挑战与初步成效。

（三）专业融合中的学生项目

把学生项目按照15%比例计入通信原理课程总成绩并且结合另外7个教学过程环节，原来的专业基础课程就升级为一门研究性教学课程。由于学生项目的输出为研究性报告，下文也把该项目简称为研究性报告，并且研究性报告的验收包含按照小组的演讲。这里需要说明，研究性报告仅仅是整个研究性教学课程的一个环节，因为该课程教学大纲包含了教学课程各个环节和考核：考勤、作业、小组讨论、实验与仿真、平时测试、期末测试和研究性报告等8个环节。建立研究性教学课程的目的解释是：在新工科背景下，对电子信息类的传统专业基础课通信原理A增添AI实践，有助于学生运用所掌握的知识去解决现有的问题[14]。研究性报告的课程和教学创新另外一个出发点是以学生为中心的协作式学习，并且教师要为学生的思维和能力培养提供必要的教学服务。这里思维包含人工智能等现代信息技术的思维方式，即一种将传统优势学科专业与新兴学科专业相融合的尝试。该研究性报告类似在美国课堂中典型的项目式学习（Project-Based Learning，PBL）教学设计，该专业基础课中专业问题将采用人工智能和机器学习方法来解决，从而引起学习者兴趣。学生需要学习使用工具处理数据与建立图表，并且进行实验验证与推论和完成项目报告等。培养学生的学术诚信价值观是该学生项目一个重要考核目标，教师需要强调诚信的实验验证和写作是前提。我们认为，诚信不仅仅是思政教育的基本内容，也是一种新工科核心素养培养目标。

（四）专业融合中的研究性报告案例

在学习通信与信号处理领域专业知识的同时，利用实验产生数据并且进行基于机器学习的数据分析，最后完成研究性报告。