摘 要：针对目前新工科背景下的教育教学方针，制定适合应用型本科的实践教学，通过案例中心教学法、经典案例教学及教育最优化理论等方法对《人工智能导论》课程进行改革，以达到促进学生全面发展、培养学生理论应用于实践、科学探索的精神，以实现培养高素质应用型人才的目标。

关键词：人工智能；课程改革；应用实践

一、引言

目前，由于计算机技术的迅速发展，特别是图形处理器技术的更新，带来了计算能力的大幅提升，使得借助于计算机技术解决复杂问题成为现实。于是，一大批依赖于计算机算法的人工智能算法应运而生。而这些问题大多涉及多学科，具有交叉学科的特点，不能只依赖于单靠一门学科来解决问题。尤其是在具体领域中的应用问题。因此，在高校教育教学环节中，必须将计算机学科与其他学科有机地结合起来，综合运用多学科的优势，才能更好地实践人工智能教学的思想。《高等学校人工智能创新行动计划》（教技[2018]3号）文件指出：“引导高等学校瞄准世界科技前沿，不断提高人工智能领域科技创新、人才培养和国际合作交流等能力。”为我国高校人工智能及相关专业指明了在新工科时代背景下培养创新人才提出了新的教育教学方针。[1]

人工智能是目前新兴的信息化技术，信息化是当前时代的主旋律。开办人工智能专业及相关课程关系到社会发展，及我国人工智能领域专业人才的培养。因此，加强人工智能专业课程建设迫在眉睫。《人工智能导论》是人工智能专业开设的一门专业必修课程，是根据高技能人才培养目标和教师职业岗位的知识、能力、素质要求，对人工智能专业人才进行专业教育的一门重要课程，在人工智能人才培养方面，有较强的基础性、实用性及实践性。对学生职业能力的培养和职业素质的养成起重要作用，对学生的职业兴趣具有较好的引导作用。《人工智能导论》课程具有较高的思维训练、较强的实践应用和较为活跃的社会前沿问题关注的功能和特点。人工智能领域的发展也是广大科研院所和各大企业巨头关注的重点。人工智能领域中的机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统，都涉及了大量的数学及计算机算法。人工智能是一门交叉性强、数学及计算机基础要求高的综合性学科，不仅适用于计算机类学课的学习，同样具有理工科背景的同学亦可学习。近年来，受计算机硬件设备发展的影响，人工智能领域发展迅速，人才需求不断扩大，成为目前的社会的热门研究领域。由此可见，人工智能与未来社会的发展关系密切，适应社会发展课程改革亟待解决。

《2022年政府工作报告》中指出“加快发展工业互联网，培育壮大集成电路、人工智能等数字产业，提升关键软硬件技术创新和供给能力。”科技创新是我国建设创新型国家一系列战略举措的重要组成部分。开展人工智能方面技术创新教学教育，就是以科技创新、科学实践和创新思维为人才培养导向，创新人才培养体制，全面深化人才培养模式和教育教学方法改革，推动专业教育与创新创业教育有机融合，积极探索产教协同、科教协同等育人模式，实现学生、教师和课程的全覆盖。

在国家层面要求科技创新的时代背景下，作为人工智能核心专业课程《人工智能导论》，在课程改革和实践方面又较多问题需要解决。人工智能专业是培养人工智能领域方面人才的摇篮，应以实践应用作为本课程的重点教学内容。高尖端人才的创新意识培养需要从学生学习阶段抓起，学生首先要具备创新精神，课程需革新教育教学方法，才能较好完成人才培养。故以应用实践、科技创新为导向的《人工智能导论》课程改革与实践亟待解决。[2-3]

二、人工智能导论的教学改革

1.基于案例中心教学法为基础的学习方式（Case-Based learning， CBL）

案例中心教学法是一种以具体案例为导向，以学生为主体，以教师为主导的启发式教学模式。它在20世纪80年代初时引入我国，并被广泛应用于高等教育的教学中不断增强学生自主学习的兴趣。《人工智能导论》是人工智能方向重要的专业基础课程。本课程涉及知识表示、机器学习、逻辑规划等人工智能领域的各个方面，内容丰富，案例详实，为研究型教学的课程开发提供了广阔的空间。因此，对其进行改革，实施以案例为基础的研究型教学是非常必要的。[4]

2.典型案例教学

选择合适的案例，设置适宜难度的问题是CBL教学法的基本要求；典型案例的筛选无疑是实施CBL教学法的前提和基础。在挑选案例时，应将当前社会热点问题的科研课题与课堂教学紧密结合。例如：在讲解搜索问题时，介绍目前在物流运输中的诸如基于回溯搜索的航班调度优化算法，介绍如何建立搜索算法实现并行计算的搜索；在讲解监督学习时，介绍基于隐马尔科夫模型下的无人机运动过程，介绍如何权衡偏置与方差，从而获得较好的学习结果；在讲解神经网络时，介绍基于图形图像的自动自动识别算法研究，介绍如何通过设置合理的步幅，提高神经网络的迭代效率。同时修订适用于研究型教学的《人工智能导论》课程教学大纲；配合使用交互式平台；通过对比教学进行实践研究，从而检验研究成果。[5]

3.教学最优化理论

教学效果和时间消耗最优化是教学最优化理论的两个重要方面。很多时候教学效果和教学时间不是成正比。如何在有限的教学时间里让学生最大可能掌握知识，提升能力和素养？首先，增强课堂趣味性，选取恰当的应用问题讲解，提出能让学生深入思考的关键问题，答案应该开放型的，不能限制学生思考。作业的布置要联系学生生活经验和实际情况，作业的考评不能只按照一个标准，应该考虑到个体差异。[6]

三、预期成果和要解决的问题

课程改革以实践应用为角度出发，促进学生全面发展为目标，研究中实现学科交叉、优势互补。运用计算机科学、数学、物理学、生物、化学等多种思维方式来研究问题。旨在全面培养学生的知识水平，为后续专业学习培养兴趣并打下牢固基础。

强调企业调研的应用性。从理论学习到实践摸索；从课堂教学到企业问题的实践；从理论学习到实践应用； 通过对企业的调研，指导学习理论与实践相结合，与相关企业进行校企合作，将实际应用问题带入课堂讨论。

人工智能专业是当前高校里的新兴专业，随着社会需求对这方面人才的增加，招生规模逐年上升，设置适合于当前新工科背景下的课程研究、教学改革势在必行。人工智能专业是培养社会高尖端人才的摇篮，因此加强课程建设、科学培养人才、加强师德师风建设非常必要。在新形势下，传统教学模式需要做出调整和革新，适应培养拥有创新思维的人才教育模式，使学生具有探索研究、科学实践的精神。

解决《人工智能导论》教学中知识理论与实践应用相互转化的问题。实现教学目标与教学内容、课堂教学、课外实践紧密结合。解决课程教学重知识传授，轻实践应用的教学方式。将实践应用的教学理念运用到课堂教学中。实现了教授知识与实际应用的有机结合，加强人工智能专业学生的创新思维能力，帮助学生将理论知识转化为实际应用工具。解决学与用脱节问题。实实在在，学以致用，实现学用结合，知行合一。解决学科之间壁垒问题。帮助学生融会贯通，把在校期间所学各科目内容有机结合，激发学生自主学习能力。解决传统灌输式教育向创新型教育转变。实现学生由被动地学到积极探索，自主创新，自我思考。让学生屏气凝神，全身心的投入到学习中，从而体会到动手解决实际问题带来的乐趣，用一己所学造福社会，展现当代大学生的青春风采。

四、结束语

以应用于实践为导向的课程体系是四川工业科技学院面对当前新工科的教育教学方针之一。针对《人工智能导论》课程的教学特点，根据学生的学习现状，开办课程的同时增设对课程理解的协同实验教学，大胆改革课程的教学方式和考核方式，打破传统教学思维，创新实验实训项目。经过一年的实践教学证明，课程的改革得到了广大师生的一致认可，同时巩固了学生的综合理论知识，提高了学生在查阅文献、团队合作等方面的综合素养。使学生具有自主创新意识，获得了良好的沟通能力，起到了比较好的教学效果。经过课程的实践教学，在具体应用中实现课堂中的理论知识，和学生一起进行探索，进一步促进了教学改革，理解了教育现代化建设的内涵核心，为社会培养智能化人才提供了一条较为可靠的路径。

参考文献

[1] 戴琼海;人工智能未来——发现、理解与创造[J];大数据时代;2021年12期

[2] 王思彤;加速拥抱人工智能[J];统计与咨询;2021年06期

[3] 李冬妮;张海燕;温昱晖;人工智能数据集标准化与共享机制的探索[J];金融电子化;2021年07期

[4] 牛琦;案例教学法与任务驱动教学法的比较研究[J];课程教育研究;2019年16期

[5] 王建彬，王颖，孙京恩;基于任务驱动教学法在计算机基础实验教学中的应用[J];信息系统工程;2019年04期

[6] 谢珍萍;信息网络时代：学校人才培养目标的思考[J];福建政法管理干部学院学报;2001年04期

Abstract： In view of the current education and teaching policy in the context of new engineering， the practical teaching suitable for application-oriented undergraduates is formulated， and the course of Introduction to Artificial Intelligence is reformed through case-centered teaching method， classic case teaching and educational optimization theory， so as to promote the all-round development of students， cultivate the spirit of students’ theory application to practice and scientific exploration， and achieve the goal of cultivating high-quality application-oriented talents.

Key words： artificial intelligence; Curriculum reform; Application practice

作者简介：梁朋，男，硕士，助教，研究方向：数据分析、生物医药统计。

基金项目：2022年四川工业科技学院教育教学改革研究项目：以应用实践为导向的《人工智能导论》课程改革与实践研究；项目编号：cgkjg-202239