职业本科人工智能通识课程教学改革与探索.docx

职业本科人工智能通识课程教学改革与探索

摘要：本文分析了河北工业职业技术大学人工智能通识课程存在的问题，提出了一套面向职业本科的人工智能通识课程改革与探索方案，并总结了课程的创新与特色之处。

中图分类号：G434文献标识码：A论文编号：1674-2117（2024）21-0105-04

职业本科作为高等教育发展中的一个类型，肩负培养面向生产、建设、服务和管理第一线需要的高素质的应用技术型和职业技能型高等专业人才的使命。职业本科的通识教育，既不能照搬普通大学本科的通识教育，又要区别于职业专科，要精准定位，构建职业本科通识教育独有的育人模式。[1]目前，适合职业本科院校人工智能通识课程的教学仍然处在探索阶段，为了进一步提升职业本科人才适应未来产业需求的能力，笔者所在教研团队依托校级教育教学改革课题，致力于开发“人工智能概论”精品通识课程，本文将对该课程体系的教学实践进行详细阐述。

职业本科人工智能通识课程设置

职业本科人工智能通识课程存在的问题

2.学生学习兴趣偏低

人工智能是一门综合了数学、计算机科学、生理学、哲学等学科的交叉学科，涉及的子领域广泛，从机器学习、计算机视觉、专家系统到自然语言处理、智能机器人学等，这些子领域各自有着不同的研究内容和应用领域。非计算机专业的学生认为人工智能与所学专业关联度不大，面对复杂的人工智能知识与原理，望而止步，不想花过多时间和精力去学习人工智能技术，深入学习人工智能各子领域的兴趣偏低。

3.实践环节欠缺

现有人工智能通识课程以理论学习为主，缺少实践环节，而该课程是一门实践性很强的课程，学生需要通过实践环节来巩固和扩充课堂讲授的理论知识，增强人工智能技术实际应用的能力。

4.考核方式单一

职业本科人工智能通识课程建设体系

在总结第一轮授课的主要问题之后，笔者所在教研团队对职业本科人工智能通识课程建设体系进行了深入思考，并进行了如下教学改革。

1.人工智能通识课程教学内容

人工智能通识课程面向的是全校各个专业的学生，授课目的是让学生从整体上对包含人工智能技术在内的新一代信息产业技术有较清晰、全面、系统的了解，并能将人工智能技术作为工具来应用。人工智能知识原理、算法等相关内容较深，职业院校的学生普遍不具备较强的数学基础和逻辑思维能力，因此对人工智能课程知识难以消化掌握，但若教学局限于科普性的浅显讲授，则太过简单。

为适应职业本科学生特点，笔者所在教研团队在课程内容方面，舍弃了传统人工智能中的符号主义、因果推理、搜索等抽象内容，增加了新一代人工智能中的机器学习和深度学习内容。由于面向基础薄弱、不区分专业的学生，课程无需介绍过多的算法、编程实现等方面的内容，避免过多的公式推导。机器学习与人工神经网络理论过于抽象，需要用实战来深化，教学环节的最后增加了4学时的实践环节，使用Excel上机实战，深化理论知识理解，并体验百度AI平台，引导学生体验人工智能领域的主要研究方向、技术进展与应用场景。

笔者所在教研团队将职业本科人工智能通识课程内容大体划分为导论、基础、应用及实践四个模块，课程章节与主要内容如下页表所示。

①导论模块主要是人工智能的概述，以身边的人工智能引入，重点介绍人工智能的基本知识，结合图片与视频，内容力求生动有趣，使学生对这门课程产生浓厚的兴趣。

②基础模块分为四部分：人工智能的土壤支撑——物联网；人工智能的数据支撑——大数据；人工智能的算力支撑——云计算；人工智能的理论支撑——机器学习与人工神经网络。职业本科层次的学生难以理解深奥、抽象的算法，尤其是复杂的机器学习算法、深度学习的卷积神经网络与循环神经网络等，故第四部分简化了传统的理论公式，选用较为简单易懂的讲解方式。在机器学习的众多算法中重点介绍了比较简单的决策树算法、K-近邻算法和k-means算法，结合大量案例解析来帮助学生形象直观地感受算法的原理与应用。而在深度学习部分，重点介绍了深度学习的“优秀代表”——卷积神经网络，其中，重点说明卷积的意义，借用生活中的相近案例反向演绎了这个概念，用几个著名的卷积核演示了卷积在图像处理中的应用。[3]整个基础模块共16课时。

③应用模块按当前热门应用研究领域分为四部分——计算机视觉、自然语音处理、智能机器人、人工智能伦理与发展前沿，共8课时。

④实践模块。实践环节的目的是培养学生的人工智能技术实际应用能力，以及灵活运用所学知识分析、解决实际问题的能力。考虑到学生没有相关编程语言基础、学校算力等基础设施无法满足教学需求等因素，笔者所在教研团队采用了简单易上手的Excel版本实践，实践内容为用Excel完成K-近邻算法实战以及用Excel搭建一个简易的神经网络模型来识别西瓜与香蕉。[4]在两次实践中，学生表现非常积极，通过实践学生更好地认识和理解了机器学习算法与人工神经网络，并且能将学到的知识用于解