地方院校《智能科学技术导论》课程建设策略探索

李兆飞，熊兴中，任小洪，曹立佳，何平

（1.四川轻化工大学 自动化与信息工程学院，四川 宜宾；2.人工智能四川省重点实验室，四川 宜宾；3.暨南大学 智能科学与工程学院(物联网与物流工程研究院)，广东 珠海)

一 引言

随着科技的发展，信息化时代已经由“电子化”发展到“数字化”，其终极阶段必然是其高级阶段“智能化”。智能科学技术正是社会发展的必然，是人类心智能力的机器实现的关键，目前的研究策略主要是类脑计算、脑机融合和非经典计算的“自然机制+算法”的途径[1]。该专业的目标是将人类智能植入机器，使其更加“聪明”灵活地服务于人类社会，是目前科技发展的前沿、交叉学科。自2003 年北京大学率先开办“智能科学与技术”专业，截止2020 年开办该专业的高校已有100 余所。其中，获批该专业的高校到2017 年底为57 所，获批高校中“双一流”建设高校占了大部分[2]，其他地方院校是近两年才申办获批，我校智能科学与技术专业也是2018 年获批，2019 年开始招生。

地方院校的专业建设既是区域经济、社会发展所需要的技术、智力及人才的主要源泉，也是提升区域技术及文化创新的可靠保障[3]。但没有一流课程，就不会有一流专业，就更谈不上一流本科[4]。因此，专业建设中一流本科、一流专业、一流课程之间的关系是相辅相成的，但课程的建设是基础。而目前各高校对“智能科学与技术”专业的理解差异巨大[5]，对专业课程的设置也就存在巨大差异。课程包含学校教师所讲授的各门学科，还有有计划、有目的的教育活动。从广义上讲，是指学校为落实培养目标而精选的教育内容及其进程的总和；从狭义上讲，是指某一门学科[6]。根据教育部对精品课程建设所提出的一流的教师队伍、一流的教学方法、一流的教材、一流的教学内容和一流的教学管理“五个一流”的要求，为地方院校一流课程建设指明方向。因此，本文将结合“五个一流”就四川轻化工大学智能科学与技术专业的“智能科学技术导论”建设一流课程的理念、思路、内容等问题进行有益的探索、创新。

二 《智能科学技术导论》课程建设理念及价值

（一）课程建设理念

为建设我校智能科学与技术一流专业支撑课程，我们将精心打造教学协作课程组团队，以行业前沿及最新发展为依据进行教学大纲、教材、教案和教学案例库、教辅的建设；从传统的“教师讲授”为主导的课程模式转向以“学生体验式智（慧）学（习）”为中心的学习方式，打造“以学生为中心，紧跟专业科技前沿，对标国内一流课程”的《智能科学技术导论》课程理念建设。

（二）建设课程的价值

我校智能科学技术专业的人才培养目标是具有人文素养、社会责任感、职业道德；能够掌握自然科学基础知识和智能科学与技术领域的基本理论、专门知识和技能，能够在科研院所、现代工企业等部门从事人工智能、智能化机器人、智能控制与决策、智能信息处理、智能传感器应用等领域的系统设计开发与调试、运行管理与维护、科学研究和教育教学等工作；能够解决智能科学与技术领域复杂工程的问题，适应科技进步和社会发展需要的复合型应用型人才。同时，我校智能科学与技术专业按照“工程认证”的要求，制定了本专业学生毕业五年后应达到的预期人才培养目标。从该培养目标可以显现出《智能科学技术导论》课程在整个人才培养生态链中扮演着“入门砖”的重要地位[8]。这集中体现于如下两个方面。

（1）课程能力体系。该课程是智能科学技术专业基础必修课,课程聚焦实际需求，能系统、科学地回答学生的专业学习疑问，能帮助学生从整体上认识本专业，并初步的了解智能科学技术领域。

（2）课程教学进程。该课程处在教学进程的第二学期，是该专业的第一门专业课程。是为该专业学生认识和了解智能科学技术的基本知识、概念而设置的一门概述性课程，对专业核心课程的学习具有导向作用[9]。探讨如何建设该课程相当必要。

三 地方院校《智能科学与技术导论》课程建设存在的主要问题

（一）教学团队方面，没有形成稳定的课程协作教学及课业辅导团队

一门沁人心扉的课程，不仅需要配置专业的课堂教学师资，同样应该有稳定的课程协作教学团队，而目前的状况是不少课程往往缺乏这样的一支团队。智能科学技术专业的《智能科学技术导论》课程开设于大一下学期，是该专业的第一门专业基础课，在于全面了解该专业的概况。是后续《模式识别》、《图像处理》及《自然语言处理》等多门专业核心课程的凝练，涉及的知识点多、面、广并不断演化。并且专业核心课程一般在大三、大四开设，由于认知能力和知识结构的不足，新生难于将深奥的专业教学及知识形成整体性认知，对从整体上介绍本专业的导论课程所涉及的学科形态掌握程度有限，也就是导论学习和专业学习存在断层。因而该课程对授课教师本身的专业素养要求较高，想要高质量的完成教学任务，需要课程生态链上多位教师之间相互紧密协作。此外，目前的现状教师一到下课就离开了，在课堂之外教师对学生的学习支持、辅导及进一步咨询不够，缺乏一种制度性的安排。一门沁人心扉的课程，需要在课堂内外同时提供给学生高质量的学习机会。

因此，需要通过课程的特点和课程间的相关性，形成教学协作课程组，通过课程协作的形式“解答”学生对专业问题的疑惑，为学生提供该课程的课业辅导、课后咨询。

（二）教学内容上，缺乏与时俱进，不断演进的课程教材、教案及教学案例库

由于智能科学技术专业研究领域的前沿性和交叉性，使得该“入门”性质的导论课程教学知识点庞杂、独立，导致老师组织课堂讲授内容宽泛，缺少针对性。授课内容既不能涉及高深的理论（学生会失去信心），也不能对内容进行重复性的讲解（学生会失去学习兴趣），更不能没有最新科技成果融入课程（学生会与该专业产生距离感），所以在教学内容的组织和安排上就相当关键[7]。但目前的现状是教师可供选择的符合教学内容的相关针对性的教材太少，也没有符合各自高校培养理念的教材。要知道一套与时俱进、持续演进的、贴近学生生活的且符合高校专业特色的课程教材、配套教案及教学案例库将大大提升教学效果及课程建设的质量。对于课程案例库，相关高校已进行了建设，但有的缺乏有效的管理，分类也不科学，利用率较低，没有权限取得相关资源。另外，由于老师对课程案例库建设缺乏热情，学生也缺乏参与度，以往相关联课程已经建设的课程案例库类型较为单一，专业针对性不强。

因此，在教学内容上，教学协作课程组团队将持续跟踪技术发展前沿，精心组织教学内容、定期编著及持续修订、演化课程教材、教案及课程案例库。

（三）教学模式方面，缺乏因材施教、因时而变、因地制宜的智慧教育模式

由于智能系统强调的是用机器模拟人类心智，强调人机交互，研究对象是智能机器，需要时常与机器打交道。但目前只注重从老师方面加强课程建设，只强调课程内容广度的输入，淡化了学生学习成效的体验和展示，学生没有建立完整的知识体系，未能通过课程学习延伸知识结构，深度获得感、成就感也就无从谈起，对后续专业课教学产生极为不利影响。因此，传统的教学模式已不能满足智能时代智能科学与技术专业学生的课程教育需求。虽然新型教学模式“翻转课堂”创建了“半开放式”的教学形式、MOOC构建了自组织的开放式深度协作式教学，让人们看到了希望。但如何使信息时代的高校教育模式与智能时代智能科学技术专业人才培养模式相匹配，使教育模式升级成为智能化时代的智慧模式。

因此，在教学模式上该课程目前拟采用的讲座+小组讨论的混合教学并和建立的真实的“教、学互动体验平台”“人工智能体验中心”结合起来，通过体验、互动，能进一步刺激学生的学习激情，反之，也将对课程建设形成反馈的积极作用。

（四）课程质量评价方面，存在对学习成果评价的不合理机制

由于目前普遍存在“以老师为中心”的课程过于强调老师的教学内容、教学艺术及教学质量的评判方式。直接导致了一流课程建设的效果不甚理想。然而，教学是为提升学生学习的效果而不仅只是提高老师教的效果，注重“学习效果”而不是“教学内容”，强调“引导学生”而不是“灌输学生”，其首要目标在“学”。另外，一般专业课只要学生努力学习，基本就能掌握相关知识，学习效果比较显著。《智能科学技术导论》课程由于其教学目的、内容及要求等方面的导向性，学习效果只能在后续专业课程中逐渐体现，仅仅通过传统考试打分的模式很难检验学习成效，同时也容易束缚学生的思维。

因此，在课程教学质量评价时教师角色由主要作为讲解者变为学习方法、环境及情境的设计者。开设课程之初就建立“以学生及学习为中心”的合理课程质量评价方式。具体我们是采用的多样化的课程成绩评定与课程目标达成度相结合的“专业认证”的评价方式。

四 我校《智能科学技术》导论课程建设策略探讨

（一）整合教学课程组团队及课业辅导、顾问团队

根据课程的教授内容、课程间的相关性及《智能科学技术》导论课程的特点，聚集该课程生态链上的教师形成教学协作课程组，建立一支稳定的教学协作课程组团队和课业顾问团队。《智能科学技术导论》是该专业的第一门专业基础课程，涵盖了该专业的所有基础性及技术性问题，对教师的要求非常高，单靠某个专业教师普遍难以胜任。也就是如果学生没有搞清楚该专业会学些什么、怎么学的问题，会严重影响后续专业课程的学习；同样，如果通过这样一门“入门砖”课程能使学生对该专业产生浓厚兴趣，会大大有益于后续专业课程的学习。

因此，需要聚集课程生态链上多名具有深厚基础理论知识、丰富的科研经验和工程实践经历、宽广的专业知识、高水平的教学艺术和能力及丰富的大学生思想政治教育经验的教师通过教学协作共同完成“授课”。我们打造的协作课程组团队由学院任小洪教授、熊兴中教授、曹立佳副教授、李兆飞博士、赵俊博士、林国军博士、江林巧博士所组成。任小洪教授从事人工智能研究及课程讲授多年；熊兴中教授主要从事智能信息处理研究及管理工作；曹立佳副教授从事智能控制及智能机器人研究及教学、管理工作；李兆飞博士主要从事智能系统及机器学习方面的研究及教学工作，该团队能发挥各自教师的科研、实践经验及学科知识的优势，对共同完成课程不同专题的“授课”（主要由团队前四位老师承担）任务，“解答”学生对专业问题的疑惑有很大的积极影响。同时，该教学协作课程组教师在课后（主要由团队后三位老师完成）也为学生提供课程的作业辅导及咨询，为学生提供高质量的学习机会。

（二）对标行业前沿打造课程教材、组织教学内容、教案及教学案例库

针对该《导论》的课程“入门”性质，教学内容建设方面，对标行业前沿打造课程教材、精心组织教学内容、教案及演示案例库，设计详细教学流程。

1.在教材及教案建设方面

在前期教学协作课程组团队精心共同编制课程教学大纲基础上，根据其基本要求严格筛选教材，我们选择的原则是优先选用国家级规划教材。由于是新兴专业，相关教材太少，最终在北京大学钟义信教授所编写的智能科学技术本科专业系列教材《智能科学技术导论》（2006 年出版）和厦门大学周乐昌教授所编写的智能系统与技术丛书《智能科学技术导论》（2018 年出版）两本教材中选择。通过教学协作课程组老师的讨论，两本教材各有优点：钟教授的教材较贴近本科生作为导论课程学习的体系，而周教授的教材内容偏多，对人脑机制及人体运动原理的介绍偏多，不太适于本科学习体系，但其内容更能反映该专业近年来的研究，也有课后习题。经讨论，还是一致通过选用钟义信教授的《智能科学技术导论》作为我们的教材，周昌乐教授的教材作为主要参考教材，结合其内容和我校专业特点进行相关内容的讲解。

教学协作课程组初步的教学内容专题“讲座”分工是由任小洪教授负责智能科学技术概念及其知识结构专题的“讲授”设计（4 学时）；由熊兴中教授负责智能科学技术专业学习原理及相关学科的关系专题的“讲授”设计（4 学时）；由曹立佳副教授负责智能科学技术与经济发展、社会进步及智能信息网络专题的“讲授”设计（4 学时）；由李兆飞博士负责智能系统及学科前景展望专题的“讲授”设计（4 学时）。在此基础上，我们教学协作课程组集体开发了与该教材和参考教材相配套的符合我校专业特色的各专题多媒体课件和教案。

由于我校是初建该专业，并且该专业也是当今科技研究的前沿，本身在不断演进，因此，后续我们会不断学习，持续跟踪技术发展，在实践教学的基础上“去粗存精”并结合我校专业特色进一步完善、修订、演化讲解内容和讲解体系，同时定期修订、完善课程教案和多媒体课件，最终形成自己的讲义和教案，力争出版我校自己的《智能科学技术》导论课程教材。

2.在教学案例库建设方面

由于该课程是导论课程，学生还未掌握该专业相关的技术和技能，因此，我们会邀请行业专家参与建立智能系统相关的几个典型案例让学生参与演示。该课程案例必须遵循包含该专业课程知识点、贴近生活并有趣的原则。根据这样的原则，我校目前规划的凝练的案例主要有基于自然语言处理的智能人机会话系统演示案列、基于智能控制的无人机系统演示案例及基于图形处理的智慧物流系统演示案例，这些有趣的案例能反映该专业的知识并激发学生学习该专业的兴趣。

后续我们会考虑将课程案例库的建设成果纳入课程质量评价体系，努力争取校、院、系支持或者邀请高年级师生参与建设课程案例库，进一步开发、建立和演化这样的演示教学案例库。

3.开展师生互动的体验式智慧教学

在教学模式上我们采用的是“讲座+小组专题报告+讨论”的混合教学，和建立的真实的“教、学互动体验平台”“学习成果体验环境”相结合能更进一步激发学生学习激情，反之，也能对课程建设产生正反馈的积极作用。

（1）教学模式改进。

《智能科学技术导论》课程遵循“以学生为中心”，教学模式必须转变，即从传统的“以教师讲授”转向“以学生参与”为中心的“讲座+小组专题报告+讨论”的混合教学学习。课程通过每位老师负责一个专题的“讲座”形式，提前设计和布置相关专题的小组专题报告、讨论的问题及课后布置关于该专题最新技术发展的小论文，这样，在课堂上学生都参与到知识的学习和讨论中，就会避免以前“填鸭式”的灌输知识，让师生在专题报告和讨论过程中学习知识。学生不仅主动掌握了某种知识，而且也激发了学生主动学习的热情。通过该教学模式，教师不再是知识的讲解者，而是学习目标的制定人、学习资源的提供者和学习疑难的参谋、顾问；学生也不再是知识的被动接受者，而是问题的提出者和教学的参与者。

（2）教学手段改善。

教学手段方面，通过与科大讯飞合作建立的“小途”机器人“教、学互动平台”、与达内集团共建人工智能学院所建的“人工智能体验中心”两个教学平台，全面改善教学环境，提升学习质量和教学效果。

1）教学互动体验平台。利用学院与科大讯飞合作建立的多套基于“互联网+”思想设计的“小途”机器人教学互动体验平台，该平台具有人脑识别、语音识别等人机交互功能，并通过装载的摄像头、触摸屏、身份证阅读器等外设，能实现业务引导、信息查询、自助缴费等功能，并能进行二次开发。通过在相关专题导论课程中教师对该平台相关功能的展示和简单的二次开发，让同学们对智能科学技术产生浓厚兴趣，改变传统上知识的被动接受及单向传播状况，使其体验式的加入到教学过程中，实现导论课程的体验式教学。这也有利于在后续专业实践、试验课程中利用该平台进行实训，完善专业核心课程如《自然语言处理》、《模式识别》课程的实训式教学体系，实现培养动手能力、掌握技术技能的实训教学目的。

2）人工智能体验中心。借助“AI+智慧学习”项目学院与达内集团共建人工智能学院所建立的“人工智能体验中心”，该体验中心是一个未来智慧物流平台，综合集成了智能控制、目标识别、图像处理等前沿人工智能科技。通过在导论课程相关专题学习中对相应平台的现场演示、体验和讲解，可进一步激发其学习热情。另外，人工智能四川省重点实验室的相关实验平台（智能酿造、柔性机器人仓储系统等）及学生参加电子设计竞赛的成果也可以进行体验式参观学习。从专业角度为学生介绍各平台及各参赛作品的意义、原理和技术。

同时，后期我们考虑将通过学院的大数据及云计算平台，搭建实际的仿真成果体验环境，大三和大四学习了相关专业课程的同学可以将自己学习中“大创”设计作品上传到平台向其他同学展示。这样学生就能获得成就感，随着“学习成果体验平台”资源的增加和丰富，将进一步激发学生的学习热情。

这样的一种体验式学习模式，能使教师的教与自己的学都有学生全过程积极参与，又能从平台场景中体验和逐步认识、理解、学习掌握智能科学技术知识，从而产生学习获得感。但在课程具体实践中，还需要进一步实践和探索。

4.制定对课程学习成果的合理教学质量评价机制

由于导论课程性质的特殊性，教师的角色不再是主要作为讲解者，而是作为学习方法和环境情境的创设者。因此，对课程学习成果的评价不能简单的采用传统考试给分的方式进行。在课程建设之初我们采用了多样化的课程成绩评定与课程目标达成度相结合的“专业认证”的评价方式。

（1）课程成绩评定。该课程在培养体系中属于考查课，因此，课程成绩的评定我们采用出勤占10%、平时作业（课堂报告、小论文）占30%、期末报告占60%，综合多样化的课程成绩评定方式，最终课程成绩评定=出勤×10%+作业×30%+期末考核成绩×60%。

1）出勤。缺一次扣5 分，两次扣完10 分；无故旷课累计3 次以上，取消考核资格。

2）平时作业。包括每个专题查资料完成的小论文、课堂或课后小报告、课堂发言，使学生了解智能科学技术方面的新技术与新成果，为下一步的学习及实际应用打下基础。每次作业成绩按A+、A、A-；B+、B、B-；C+，……；D 共4 个等级，12 个档次确定，分别对应百分制中的100、95、90；85、80、75；70、65、60；55、50、45。所有作业的平均成绩作为作业成绩。每缺交作业一次总次数均值扣分，迟交作业成绩降一个档次。作业雷同或直接上网抄袭将视情况扣分或按缺交处理。

3）期末报告一份。字数要求五千字以上，图、表清晰、数学公式规范、书写工整、列出报告关键词和参考文献。其中：智能科学技术概念及其知识结构（25 分）；智能科学技术专业学习原理、与相关学科的关系（20 分）；智能科学技术与经济发展、社会进步及智能信息网络（20 分）；智能系统及学科前景展望（25 分）；大学四年自我规划（目标、途径、计划安排，10 分）。

（2）课程目标达成度评定。课程开设之初就以“专业认证”的要求，建立“学生以学习为中心”的课程质量评价方式，聚焦学习，把教学内容和所支撑的课程分目标对应，把课程分目标与相应的评分标准相对应。根据课程每个分目标的课程成绩结合学生问卷调查综合定量的评价课程学习后各个分目标的“达成度”，每个课程分目标又分为“优（90～100分）”“良（80～89 分）”“中（70～79 分）”“及格（60～69 分）”“不及格（0～59 分）”五个等级作为学生学习课程的“获得感”或成功与否的标准。

在当前疫情环境下，我们的这一套教学形式已经全部移植到线上进行，后续我们也在考虑线上教学中通过基于大数据的分析处理，评估学生的知识建构与能力，为学生学习提供更加有效的个性化支持，真正实现“智慧”学习。

五 结语

本文通过《智能科学技术导论》在我校的开课现状，对前期的建设就课程理念、思路及内容进行了一些有益的探索，探讨了整合教学协作课程组团队及课业辅导团队；打造课程教材、教案及教学案例库；开展师生互动的体验式智慧教学；制定对课程学习成果的合理教学质量评价机制的建设策略，以促进其发挥应有的导向作用。随着思考和课程建设实践中对一流课程认识的加深，我们也意识到对“以学生为中心”的线下及线上“讲座+”小组讨论式课堂教学方面构想还不够深入，教学协作课程组团队进行线上互动教学的实践还需要加强等问题。虽然一流课程的内涵也会随着时代的发展而变化，但是为培养适应地方经济社会发展需要的具有创新能力的高质量工程技术人才，我们对课程改革探索的步伐将永不停歇。