新工科教育改革中的人工智能课程建设思考①

金婕，王春媛，袁天夫，陈益平

[摘           要]  在新工科教育改革中，针对融合多学科的人工智能课程，提出了基于创新的实验开发与翻转课堂的教学模式，实现破除“学科壁垒”“专业藩篱”和“师生淡漠”，旨在提高学生工程创新能力的课程建设思路。

[关    键   词]  新工科教育改革;人工智能;翻转课堂

[中图分类号]  G642                 [文献标志码]  A            [文章编号]  2096-0603（2018）27-0014-01

一、引言

随着一个名为“阿尔法狗”（AlphaGo）的人工智能计算机程序战胜了世界上最顶尖的围棋选手，人工智能又一次在人类历史上掀起的一股科技创新的热潮。其中，人才，尤其是工科人才，是科技创新的主体。而我国拥有世界范围内规模最大的工程教育，其中高校工科在校生占在校生总数的1/3，人数高达538万人。因此，如何将这些工科大学生培养成适合科技创新发展的人才，成为高等教育面临的“巨大挑战”。为此，我国在2017年6月，发起了“新工科”高等教育的系列研讨会，分别被称为“复旦共识”“天大行动”和“北京指南”。这些纲领性文件指出，要注重“大数据、云计算、物联网、人工智能、集成电路等11类新产业对卓越工程科技人才的需求状况及变化趋势”。而人工智能课程正是一门跨多学科的课程，这门课程以创新创业的项目为导向，取代无法有效对接现实世界问题的传统课程，赢得学生的兴趣，把学生培养成为可创造性解决现实问题的“科技人才”，将是人工智能课程建设的目标。

二、“新工科”——人工智能课程建设

“新工科”教育改革的核心思想是打破“学科壁垒”“专业藩篱”“本研隔断”“校企隔阂”和“师生淡漠”，适应时代变化和产业升级，旨在提高学生适应变化能力与工程创新能力为目标的教育改革。因此本文针对新工科教育改革中的人工智能课程建设进行了深入的思考。

（一）课堂教学内容优化

人工智能是理论性强又抽象的课程。基础部分主要包括人工智能的定义与发展、确定性推理、非经典推理、智能计算等部分，其中包含了大量的算法和概率论的内容。最新的进展包括机器学习、专家系统、自动规划和自然语言理解等内容。从课堂内容可以发现，人工智能对学生的数学基础要求较高，学习难度大。因此，如何合理安排教学内容将基础理论与最新进展相结合、理论学习与创新实验相结合以及如何选择合理的教材或自主编写教材，是亟待解决的问题。

（二）创新实验的开发

人工智能是一门跨多学科的课程，在传统的教学中由于缺乏较好的案例，造成整体学习效果不理想。采用prolog语言和专家系统作为实验语言和对象，这对教学是远远不够的，缺少真正的多学科融合，很难激发学生的创造性。而现实生活中，人工智能已经和多个领域相结合，比如与自动驾驶相结合，产生了谷歌、特斯拉、蘋果等一大批自动驾驶汽车。因此在创新实验设计时，需要充分利用现有资源，比如TensorFlow，Torch，Caffe等开源框架，开发一些可视性强，富有创造力，与实际相结合的项目。目前，我校在进行相关课程建设时，不仅结合了最新的开源框架，同时结合了Xilinx公司的PYNQ开发板，让学生能够在进行人工智能项目开发时，融合软件设计、操作系统、深度学习算法和FPGA设计等多学科的知识，激发学生的学习兴趣和创造力。

（三）“翻转课堂”的应用

由于人工智能的课程难度较高，因此，教师在教学过程中，需要把更多的工作和时间留给学生，让学生多利用课外的时间去完成项目的设计与实践。按照中国的古话“师傅领进门，修行在个人”。所以，教师在课堂教学过程中，以项目为引领，由浅入深，引领学生入门，同时建立有效的沟通渠道，让教师和学生打破壁垒，共同进步。

三、结语

新工科教育改革是在中国创新经济战略驱动下的重要一步，作为高校的老师应该积极地参与其中。本文对人工智能课程建设的思考，主要针对创新实验开发与创新教学模式两方面，目标是要激发学生的学习兴趣，让他们能够在创新驱动的时代成为不可或缺的人才。

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