以竞赛为主导的AI实践能力提升策略

陈凤妹

（硅湖职业技术学院，江苏 昆山 215332）

一、人工智能需求特征

（一）研究背景

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是计算机科学的一个分支，是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科[1]。

为了理解智能的本质，创造了新的智能机器，这种智能机器用和人类智力相似的方法进行反应，这个领域的研究包括机器人、语言识别、图形识别、自然语言处理及专家系统等。大数据时代的来临加快了人工智能应用的发展，随着大数据应用和计算机计算能力的极大提高，深度学习得到进一步提高，以满足各种需求。数据驱动的人工智能时代即将到来，人工智能的发展进入了一个新的阶段。

在互联网时代，无论是学生还是教师，信息的获取都变得非常方便。为了充分发挥这种优势，以问题导向研讨式认为：以往教学过程中教师在课堂上以“一言堂”的形式，单方面地向学生灌输知识，缺乏实践动手环节，会降低学生的学习效率。[2]传统教学模式不利于培养学生的创新意识和创新能力，教学方式迫切需要改革，教师需要改变固有的陈旧教学方式，以学生的学习效率为中心，把创新能力的培养作为教学方法改革的重点，以竞赛为主导的探究性的教学方法在国际和国内都非常活跃。

本文介绍我们在苏州硅湖学院采用以竞赛为导向的教学方法，进行提升大学生AI能力的实践。

（二）人才需求特征

人才需求是一个时代的主要需求，人工智能时代刚刚来临，正是需要人才的时候，这个时代的AI科技人才需要掌握以下几个特征：

1．专才+创造力

精通人工智能这一领域的专业知识，并且创造挖掘出之前所没有发现的一些知识，具有专业能力和创造力，在这一领域找到你的立足之地。

2．拥有多个领域的理解和沟通合作能力，即跨界思维

每个领域都有自己的独特理解，不管在什么时候，理解力是不可缺失的，多个领域的知识储备是需要的，这能帮助快速学习，具备多领域知识储备的人才是可遇不可求的，在实际工作中，做到与其他人才协同合作，在需要多领域知识储备的同时，也加强沟通合作。

3．既懂技术又有市场头脑

要把垂直场景或用户的AI产品做好，需要像技术人才或垂直行业人才那样两个不同背景的人或者团队去协作共同完成。不同领域的人才合在一起看问题才能更加全面，他们分开时，是各领域内的人才，合一起是这个行业的人才。

4．极高的人文素养和丰富的情怀

机器人是可以有情感的，一个好的AI机器人需要简单的逻辑思维和内涵。可能有些人会认为，机器人嘛，需要什么情感，只要把市场价值和功能价值做好就可以了，但实际上机器人在和人互存时，一定会有着情感影响，所以人性化的特点是在产品设计时不可缺少的因素。

二、我国人工智能人才培养存在的问题

我国在人工智能这个领域还面临着很多的问题，这些问题影响着我国人工智能的发展，美国的人工智能是发展早且比较快的，通过与美国的人工智能比较，可以看出我们国家在人工智能人才培养方面存在的一些问题。

（一）人工智能领域优秀学者少、从业人员少

人才是一个行业、领域发展的主要力量，一个行业、领域的发展首先是一个人才的发展，行业发展之争到最后就是人才之争。我们国家的人工智能在人才方面还是比较稀缺的，这个领域的优秀学者少，从业者少。

（二）人工智能人才结构不合理

从和美国的比较发现，我们国家的人才结构也不合理，缺少创新型人才，而且在技术层和基础层的人才也比较的稀缺，我国人工智能的关注热点和从业人员主要集中在应用层，整体结构失去平衡，这就难以支持人工智能这一领域在我国的快速发展，所以在人工智能的建设中，我们还应关注基础的人才培养，培养技术人才，培养创新型的人才，为人工智能的建设打下坚实的基础。

人工智能这一领域在我们国家还没有形成一个独立的专业技术，它被包含在其他专业中，它不作为学习的重点内容，很多时候只是被涉及一点，所占学时比较少，所以它的内容是比较零碎的，水平也比较低等问题，这些问题不但阻碍了人工智能在我国的发展，也阻碍了有关这领域人才的培养。

（三）实践教学环节薄弱

实践教学是创新人才培养的关键，然而，大部分地方高校的实践教学存在一些问题。我国高校人工智能有关专业的培养方式一般多采用教师授课、学生听课的培养方式，学生真正参与实践环节比较薄弱，与其他专业差不多，侧重于理论讲解。然而人工智能专业恰恰是一个需要非常注重实践环节的专业，一些普通高校也缺乏这种实践的环境。可以从国家出台的一系列与人工智能有关的政策文件看出，人工智能的发展无一不在强调要落实到实际的应用上，这方面，企业在助推人工智能发展，具有无可比拟的优势，有的高校选择与企业有所合作，由于双方受制于运行机制不同等因素的影响，校企合作往往是流于形式，浮于表面的短期行为，很难落地和可持续推进发展。

三、实施方案及效果

人工智能面临的问题需要解决，人工智能被认为是科技发展的新一轮科技革新，人工智能的出现给人们的生活带来了便利，我们应该顺应时代的发展，要与时俱进，提高AI实践能力。

AI人工智能必须要掌握的模型是深度学习模型，而它的基础是神经网络，AI实践的重点理解神经网络模型原理。AI研究要有明确的方向和目标，沿着这个目标和方向，能够知道自己学习什么样的知识，了解什么样的内容，增加学生学习的积极性。而要想学好人工智能，就要对这个领域产生学习的动力，有了动力，就能学好专业知识，就能真正地了解人工智能这个领域。

人工智能时代，它的创新能力是作为推动社会发展的发动机。保护学生的学习积极性，是学生树立独立学习及创新的自信心使其创新思维处于活跃状态，要培养学生发现问题、提出问题和解决问题的能力，还要培养学生动手实践的能力，给学生创造有利的实践环境。

创意活动是提供创新的、独特的、社会化的产物的活动。而这项活动在创造性思维中起着非常重要的作用角色。对于在探索人工智能的过程中，我们需要运用多种创造性和灵活的方法来探索目标和方法研究。因此，创新意识的培养是本项目的一个重要目标。

依据研究目标，确定以下研究内容：

（一）分析具有实际应用意义的项目，实现“练中学”

通过深度学习项目的学习，解决理论与实践脱节的问题。现代教学手段的发展，使得知识获取变得成本很低、时间大大缩短，但如果书本知识不结合实际应用场景，学到的知识也是不扎实的，不知道如何去应用所学知识，不足以拥有解决实际问题的能力。

飞浆PaddlePaddle是百度开放的一个深度学习平台，它拥有全面的官方支持的工业产业应用模式，涵盖自然语言处理、计算机视觉、推荐引擎等领域，并同时开放多个领先的预训练的中文模型。

通过实施飞浆PaddlePaddle项目，基本解决了深度学习是人工智能领域热点问题。飞浆PaddlePaddle在预测性能有显著优势，它可以支持密集参数场景、少数参数场景下的大规模的深度学习并行训练，支持千亿个参数和上百个点的高效并行训练，也为深度学习者提供了一个深度学习框架的并行技术。基于飞浆PaddlePaddle平台的教学解决了传统算力不足的瓶颈。百度飞浆PaddlePaddle平台提供了大量真实的应用场景案例，让学生分析具有实际应用意义的项目，实现“练中学”。

（二）参加竞赛，快速提升体验感，实现“赛中学”

人工智能教学遇到的最大的问题是学生们对这门课不感兴趣。因为这门课包含了大量的数学知识和逻辑知识，学习起来既难理解又枯燥。

百度依据飞浆PaddlePaddle平台，持续提供了“百度之星”“大数据竞赛”“人工智能创意赛”等，参赛的“竞技性”恰好与青少年的好奇心、好胜心和强烈的求知欲相吻合，百度提供的竞赛在云端进行，持续时间长，减轻了对环境的依赖，只要有网，学生可以随时随地参与，这在某种程度上更加满足了青少年的“猎奇”心理，从而吸引了他们的注意力。并且能够做到全身心地去研究。按照心理学的观点：“兴趣总是以需要为基础的”。基于以上分析，我们提出了以竞赛为主导的提升大学生AI能力的人工智能教学设想。让学生通过参加竞赛，快速提升体验感，实现“赛中学”。宽松学习，把竞赛的成绩作为注意的考核成绩。

（三）充分挖掘自己的创新潜力，实现“研中学”

科技创新教育和能力培养虽然不是一种新思想，但在知识经济的今天无疑是一个新课题。由于社会、学校、家庭等诸方面因素的影响，高职教育中的创新能力培养现状令人担忧。从以往毕业生反馈的信息表明：在大学期间学习的知识不能适应实际工作的需要，创新思维能力不够活跃，对解决实际问题的目标不明，基本知识不知如何应用。在这样的背景下，我们提出“教—引导—自主”一体化教学模式。充分挖掘自己的创新潜力，实现“研中学”。

四、总结与展望

依据百度开放的飞浆PaddlePaddle平台和百度持续提供的“百度之星”“大数据竞赛”“人工智能创意赛”等，让学生分析具有实际应用意义的项目，实现“练中学”；让学生通过参加竞赛快速提升体验感，实现“赛中学”；让学生主持创新项目研究、充分挖掘自己的潜力，实现“研中学”。高职人才培养在保障质量的前提下，实现创新意识的培养，提升高职人才的AI素质和综合能力。

生活在信息时代的当代大学生，都具有很强的获取信息的能力。以竞赛为导向的教学法，可以进一步训练学生获取正确信息的能力，培养学生的集体思想，促进学生个性发展，能够有效地激励学生的上进心。