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摘  要：在过去几年中，随着人工智能技术的快速发展，人工智能技术对各个领域带来了革命性的改变。当然，教育领域也不例外。人工智能技术的迅猛发展对各专业的人工智能课程教学提出了更高的要求。本文旨在探讨当前大部分专业在人工智能课程教学中所面临的问题，并提出了多层次体系-产学研学协同结构的人工智能课程设计，以应对高校在不同专业中进行人工智能教学改革所面临的实际困难，并有效提高课程的教学效果和人才培养水平。

关键词：人工智能；教学改革；多层次体系；产教研学协同

引言

近年来，由于人工智能理论、方法、技术和应用系统的快速发展，例如搜索引擎、智能手机、智能医疗、人脸识别等产品和技术的大面积应用，给社会生活和工作带来了巨大的变化，人类社会正在加速进入一个新的协作阶段，与人工智能协同生活，人工智能的时代已经到来。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》，同时教育部也印发了《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，形成“人工智能+X”的培养复合专业人才的新模式[1]。

一、人工智能课程的教学难点以及改革的必要性

人工智能是一门兼具理论性与实践性的课程，开设这门课程的目标是让学生了解人工 智能的基础理论知识，同时能够熟练应用深度学习网络解决本专业的实际问题，从而成长为推动前沿科技革命和产业变革需要的卓越工程人才，但是高校开设人工智能课程面临以下难点：

1.课程的理论体系缺乏完善且可解释性差。

2.人工智能知识迭代迅速，对教学内容的设计要求较高。

3.生硬地将人工智能类课程直接加入到原有专业课程体系中，没有与专业实践内容相结合，内容没有针对性，因此不能很好地激发学生的学习兴趣。

二、多层次体系-产教研学协同结构的设计

人工智能作为基础理论和基本方法的课程，类似于数学等自然科学一样逐渐被应用到不同专业的不同课程中。因此将人工智能与不同专业课程结合时，将全部人工智能课程应用于本专业显然是不合适的。从实践教学中得到，根 据专业的特点融合相应的人工智能课程内容是比较好的方式。并且对非计算机专业的学生讲授人工智能课程，由于学时和学分的限制，系统的学习人工智能课程显然也是不现实的[2]。因此按照专业特点，并且结合教学实践经验对人工智能课程进行科学地设计，依据不同专业对人工智能课程的需求和知识关系，将人工智能的知识模块分为“八大模块”，如表1所示。

从上图中我们可以看到，人工智能课程包含的内容非常广泛。例如，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。将整个模块全部的知识对所有专业进行教学，很显然是不合适的。并且不同的专业对这几个部分知识的侧重点都不相同，因此应该结合专业特点，从而学习与其专业结合最紧密的内容。

人工智能知识迭代迅速，仅仅依靠任课老师进行技术更新，不仅加大了任课老师的负担，而且也让知识内容与产业脱节。高科技人才的培养需要科技、产业、教育等各领域地合作，从而汇聚高校和产业界的最新创新资源，实现协同育人和高效创新的目标 。因此，在多层次体系结构的基础上，提出了产教研学协同的结构设计，如表2所示。根据产教研学协同的理念进行了课程设计，课程被设计为从理论开始到实践应用四个环节，分别为前序基础知识、人工智能重要理论与方法、深度学习关键技术和工具、深度学习典型应用实践案例[3]。通过引入“案例教学+产业实验+学术研讨”相结合的授课方式，让学生真正掌握到人工智能技术在本专业领域内的应用。

三、结语

人工智能技术的发展为各领域带来了机遇和挑战，教育也亟需从专业与信息化相结合的方式转变为与人工智能相结合的道路。当前的人工智能课程不再是计算机专业的特有课程，各个专业都有朝向人工智能变革的需求。本文提出了多层次体系结构教学模型，通过对人工智能的知识进行模块化分解，将各个专业要求具备的人工智能能力与知识模块相对应，构建出适合本专业的人工智能教学体系。再者采用产教研学的模式与课堂教学形成互补，通过科技企业的产业实验教学，提高学生在本专业领域内的人工智能技术的应用水平；通过学术研讨让学生自主探索人工智能技术在本专业的前沿技术应用。提高学生对人工智能技术在本专业领域内应用学习的兴趣与积极性，为我国人工智能人才培养做出了有益的贡献。

参考文献：

[1]教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》确定人工智能发展任务[J].中国大学生就业，2018（09）：4-6.

[2]刘璐，张新峰.产学研协同的人工智能课程教学改革——以中国科学院大学“深度学习”课程为例[J].高等工程教育研究，2023（06）：73-77.

[3]蒋翠玲，万永菁，朱煜等.新工科背景下基于华为“智能基座”项目的课程建设探索——以人工智能导论与基础算法实训课程为例[J].化工高等教育，2022，39（05）：77-83.