民办高校人工智能通识课程教学内容探索

张 皓

(广东工业大学华立学院，广州 511325)

0 引 言

教育有多种形式，而通识教育就是其中的一种[1]。这一类教育旨在培养多元社会中不同需求下的教育，为那些受教育的人群提供各个层面的知识和价值观。这一教育模式在之前并没有被热衷讨论，直到19世纪美国博德学院的帕卡德教授[2]首次将其与大学教育进行一定的联系才被研究，通过这次研究成果将其定义为通识教育。这一教育的最重要职能就是希望通过这一教育克服只针对专业方向的狭隘性教育，凝聚成社会共识，形成新的价值观教育，便于表达交流，成为人们终身学习[3]，丰富人生的重要途径，这些方面的需求是其他教育所不能或者较难实现的愿景。

中学教育与大学教育存在较大不同，与大学的通识教育进行对比研究，前者更加侧重于教育的广度和深度，后者则是对于知识进行定位解惑的过程性学习，对比中学教育是一种“三位一体”的全面培养体系[4]，即能力养成、核心知识学习、价值观形成这一过程。

交叉性的学科展示是人工智能的特征，也在一定意义上促进了多重学科的互动，进而重塑了人才培养的通识课程。就人工智能的特性来说，这一技术具有交叉性、迁移性和普适性。教育部在2018年4月，曾就该方向的学科建设颁布《高等学校人工智能创新行动计划》[5]，对培养模式提出了探索性的想法——“人工智能+X”，这一技术对于未来具有极其重要的意义，可以将这一课程下放到计算机基础教育内容中开设。在大学开设的各类通识课中，会面临很多的课程实践问题，如师资教学、培养能力与标准、课程实践等，尤其民办学院开设这类课程时，对于课程体系和教学的困扰会更加凸显[6]。

1 人工智能通识人才培养的需求分析

复合型人才在当今社会被多方所需要，应认真探索分析人工智能这一新型知识的技术体系，有针对性地建立人工智能人才培养目标，为后期课程内容建设提供指导。在《高等学校人工智能创新行动计划》[7]中，教育部明确指出应尽快实现具体培养计划的创新模式，相关人才的引进和培养，人工智能在教育领域的创新应用，构建个性化、有序化、智能化、终身化的教育体系，实现实际教育工作中的方法创新和改革实施，满足教育中治理能力的新要求。在实际授课中，还应关注学生的学习兴趣和社会需求，融合各个交叉学科的知识互嵌，如物理学、生物学、社会学、数学、统计学、法学、心理学等专业性知识结构，结合人工智能知识的普适性和技术的智能性[8]，创新制定“人工智能+X”的创新培养方案。

人工智能得到广泛运用将会成为整个社会的必然趋势，这项技术被较好使用后，一些岗位的工作将会由机器人完成，进而会创造出一些新的工作岗位来适应新的社会需求[9]。我国高校以往的教育中将学生学习的知识限定在一个范围内，不利于创新学习，阻碍了学生接受新知识。应加强通识教育在我国的推行，以更好地适应社会的需求和创新型人才培养的要求[10]。通识教育首先是价值塑造，涉及公平正义、民主法制、自由平等等公民意识，养成诚实正直的品格，建立远大的目标等。其次是能力培养。不论学生学习什么专业，将会从事什么工作，若要做好工作都离不开坚韧、想象力、批判思维以及勤奋这些优良的品质，而这些也正是现代学生在学习过程中需要培养形成的。当前计算机技术已经不仅仅是高校的一门专业课程，更多的是一种解决问题的技术工具，由此形成的计算机思维也是人们解决问题的重要方式之一。因此，人工智能对于现代社会而言具有极其重要的地位，必须将其置于通识教育中学习[11]。

2 人工智能通识课程建设探索

近年来，在云计算、大数据、人工智能领域中广东工业大学计算机与信息工程学院已经进行了多年的研究，在这些领域内已经形成了一大批具有一定教学资质、教学经验和科研能力的教师团队，并且在授课中也形成了一套完善的教学体系。在其他相近专业中也陆续开设了一系列相关课程，辅助相近专业的学生学习和掌握先进知识。设立的“大数据与人工智能专业方向”，在2019年制定的培养方案中也得到了学生的认可和支持，各项学科建设项目也在逐步推进，如相关讲座和论坛的开设。

人工智能技术算法较之前的技术更为复杂，模型结构也更加多变，学科内容覆盖面也更广，普及性强，应用广，对于课程内容的广度、深度，学生的实践能力都要进行反复多次的调查和研究。梅隆大学的教授卡内基[12]曾经在谈及教育问题时，做出相关论述：“这类课程的开设，其核心意义不只是要培养一代又一代具有编程能力和技术开发技能的人才，而是希望通过这一教育使学生从青少年时期就具有智能化思考的思维习惯，将来不断提出具有思辨性的建设方案”。这种教育过程是为将来社会培养复合型的思考人才[13]，这样的人才不仅仅可以完成技术工作，还具有一定的创造力和团队协作能力，每一个人都是具有独特性、创造性特质的人才，学生对于人工智能的学习从被动转变为主动。通识教育的意义是从技术方面完成人才培养的目标，建立复合型人才整合体系，从智能思维的锻炼上、技术的应用上完成获得性的学习，平衡各学科的差异性，运用例子启发思维，掌握相关技术的实现过程。

3 课程概况

广东工业大学华立学院本科阶段设计的课程涵盖理工哲经管艺这几个大类，具有一定的办学特色，在此基础上增加一门人工智能通识课。学生对于这门课程的掌握基于讲座的形式，从其基本概念、理论体系、主要研究领域以及前沿技术等方面展开，便于学生掌握相关知识，学会建模，分析探究，搜集资料，推理研究进而学会该领域内的典型方法和应用技术。具体的设立方向是以过程为导向，建立通识课体系[14]。横向设置四个技术模块——感知机制、深度学习、聚类算法、自然语言处理，根据知识的难易程度进行学习，层层展开。纵向设置三个步骤——基础知识详解、原理阐述、模型展示，步步推进。

第一，人工智能起源模块。教学内容主要从整个课程的发源历程开始，对神经元结构和信号传递过程做阐述，从而引入ANN(人工神经网络)模型[15]。通过这一授课方向，基本讲清工作原理，对于线性分类器的应用、原理做深度讲解将会更为容易，在进入到最后一步“人脸识别”时，将会巩固知识内容，进行知识串联。

第二，机器学习和深度学习模块。神经网络与该模块建立联系后，成为其切入点，详细诠释卷积神经网络(CNN)的理论知识，讲解机器学习和深度学习的历经过程，阐述图像处理的现实状况，卷积运算中的意义概念，演示数据学习和模型训练的过程，进而对知识进行复习。

第三，聚类算法模块。回顾算法知识，对那些有监督学习的算法进行复习。以“猫狗分类”为例，对比分类整理，总结算法学习的原理概念。将K均值聚类算法引入其中，并进行原理和用法的介绍，使学生更好地理解无监督学习的特性，加深知识的掌握程度。

第四，计算机视觉模块。该模块的发展历程可以通过阐述相关概念进行呈现，在概念解析中掌握基本原理和流程，也可以运用图像的成像处理技能进行运动跟踪和识别判定，处理好传播中的数据化问题，“残差网络”和“迁移学习”等计算机视觉原理的意义可以通过相关技术进行处理[16]。

4 结语

我校自2019年秋季学期开始逐步在教学中开设人工智能技术与应用课程，通过两轮的实践教学后，摸索教学方法和经验，与人工智能专家进行专业方面的讨论和经验分享，将企业的经验和案例引入教学中，使通识教育成为可以支撑文理工农等多门学科交叉式发展的创新型教育。