强化学科特色的省属高校人工智能课程体系建设研究

聂秀山　袁艺　刘新锋　袭肖明

［摘 要］为提升省属高校人工智能专业人才的培养质量，课题组基于学科特色的视角构建了兼具科学性和特色性、强化学科特色的人工智能课程体系。本课程体系按实施时间划分为七个阶段（数学基础、编程基础、机器学习、交叉融合、综合项目、实战项目、职业素养），突出数理基础课程的改革、人工智能与高校自身学科特色专业课程的交叉融合、前沿知识和案例分析课程的建设，同时注重理论基础及实践课程的相互融合和促进，为综合型、创新型人才的培养提供坚实的基础。

［关键词］人工智能；学科特色；课程体系

［中图分类号］ G642 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 2095-3437（2022）09-0204-03

为顺应时代发展、满足国家战略需求，高校需要培养大量的人工智能人才。人工智能专业建设应立足于“新人才、新模式、新知识”的要求，塑造“厚基础、强专业、宽领域、重应用”的知识体系[1]，为此相关学者开展了专业建设的相关研究。例如，陶泓杉[2]分别介绍了以美国卡耐基梅隆大学和新加坡南洋理工大学为代表的两种人工智能本科专业特色模式，特色分别是专深和跨学科；周益民[3]基于在计算机学科大类之下新增人工智能专业的思路细化了人工智能专业的培养目标与课程架构；徐晓晖[4]本着差异化教学思想探讨了教学内容选择、教学方式改革、考核体系完善、学习目标确立等多维度问题。

为了切实将专业建设落实到高校日常的教学与实践中、夯实学生技术基础并完善技术训练，需重点关注课程体系的建设。課程体系建设是高校教学工作的核心领域，是实现学生能力培养的主要途径。目前，人工智能技术的发展十分迅速、所包含的知识庞杂且应用领域广泛，要真正培养高质量的人工智能人才，必须建立科学、合理、完善、系统的人工智能课程体系。相关学者也针对课程体系问题展开了具体研究。例如：黄贵懿[5]基于南洋理工大学模式和成果导向的视角，完善了“人工智能+X”的复合型课程体系；张艳玲[6]基于计算机专业的培养方案设计了人工智能方向的课程体系，特色是基础课程体系、专业课程体系和工程实践体系以及校企联合创新相结合；王少青[7]综合了一流大学的本科专业教育培养体系、知名教育机构培训班模式的课程体系、电商平台销售的人工智能专业课程体系，提出了面向应用型本科的人工智能专业课程体系；区苏[8]提出了人工智能课程体系应强化专业课程间的配合教学和实例化的应用型实验；张宇[9]提出了以“一教育（通识教育）、四思维（计算思维、系统思维、专业思维和创新思维）”为主线的专业课程体系。

总的来看，现有的课程体系建设研究工作重点关注的是学科课程及其相关实践，在体系结构上稍显不足。各省属高校一般都具有自身鲜明的学科特色，应探索建立具有自身特色的人工智能专业人才培养体系，其中最为基础性的工作正是进行课程体系的建设。但目前大多数省属高校关于人工智能课程体系与自身特色的结合研究尚有提升空间，亟须对强化学科特色的人工智能课程体系建设进行深入研究。

为给省属高校人工智能课程体系的建立提供参考依据，促进省属高校特色型人工智能人才的培养，本文将对强化学科特色的人工智能课程体系展开深入研究，明确构建原则，提出具体结构，并对重点内容进行详细说明。

一、强化学科特色的人工智能课程体系的构建原则

人工智能属于计算机学科的一个分支，其培养体系显然与计算机专业建设具有一定的共性，但又具有其自身特性。强化学科特色的人工智能课程体系不是人工智能技术和学科特色的简单结合，而是强调培养学生的交叉融合学习能力、交叉创新意识，同时进一步丰富省属高校的办学特色，避免与省内其他学科专业的同质化，为培养特色型、应用复合型人才提供开拓性的思路和方法。

（一）基本原则

“突特色、强专业、厚基础、宽领域、重应用”是构建强化学科特色的人工智能课程体系的基本原则。

例如，对于山东建筑大学这所以土木建筑规划学科为特色，工理管文法农艺多学科交叉渗透、协调发展的多科性大学，可结合学科特色，在人工智能课程体系中以“智慧城市”“智能建造”等为切入点，体现人工智能与规划、建筑行业相结合的特色。对于财经类省属高校，则可以体现人工智能与财政、金融、会计等专业的结合。

（二）具体原则

1.人工智能类课程应与先行课、后续课等知识体系实现充分的融合 。人工智能课程体系的建立并不是简单机械地将相关课程糅合在一起，而是要紧密围绕课程体系建设的核心需求，将相关课程有机地结合起来。人工智能课程对数理基础有较高的要求，需对数理基础课程进行有针对性的提炼，再与人工智能的专业课进行深度衔接，从而有利于专业课程教学的顺利推进。人工智能具有十分广泛的应用领域，因此还应考虑对数理基础课程进行相应的改革，以对应用领域进行更有针对性的渗透。

2.人工智能课程体系应体现省属高校的学科特色。应实现人工智能课程与特色专业的深度融合。不能简单机械地把特色专业类课程和人工智能类课程糅合在一起，而是要根据培养方案进度和交叉学科课程之间的关系进行知识体系的合理结合，深入研究两类课程之间的结合点以及知识融合方式。

3.注重培养学生的科学素养与创新能力、思维能力、应用能力。本着“时时处处皆课程、一事一物皆教育”的理念，课程体系建设应将综合实践、潜在课程等都纳入其中。不仅要注重培养学生一时的专业能力，更要注重培养学生基础的科学素养和长远的创新能力、思维能力、应用能力，加强培养学生运用理论知识解决本领域问题的能力。同时，要以社会需求为导向，贯彻落实“学以致用”的理念，加强专业实践以及与企业的联系。

总之，人工智能课程体系的建设，既要考虑纳入数理基础课程、人工智能核心课程，又要考虑人工智能的应用性和业界的人才需求以及国家的战略需求。同时，不能仅停留在理论层面，要注重专业实践，以更好地为业界培养人工智能储备人才。

二、强化学科特色的人工智能课程体系的架构及说明

课程体系的实施阶段可划分为7个，课程群的具体架构如图1所示。

（一）数理基础课的建设（对应阶段1）

人工智能技术对数理基础有着非常高的要求。要培养相关人才，首先要对现有的数理基础课程（例如高等数学、概率论与数理统计、线性代数等）进行一定程度的改革。要遵循的改革原则为：既要考虑人工智能核心课程的需要，又不能影响数学类课程在学生考研中的作用。改革要点如下。

1.师资配置方面。尽量配置有人工智能研究背景的师资。此类师资在教学的过程中会注意与人工智能课程的衔接，有利于促进后续课程的学习，也有利于提高学生对数理类课程的学习兴趣。同时，具有科研背景的教师在创造性、科学性教学方面也具有一定的优势。

2.教学方法方面。数理基础类课程中一般包含大量的物理、工程学等相关案例，可在此基础上适当地加入人工智能应用类案例，有利于和后续课程进行衔接；在教授基础知识的过程中，注重数学建模思想的渗透，有利于增强学生分析问题与解决问题的能力。

3.尝试构建人工智能专业专属的数理基础课。为进一步强化学生的数理基础，可抽取部分相关数理知识进行深化，同时增添部分欠缺的数理知识来构建人工智能专业专属的数理基础课。此外，可增加数学实验课，强化数学知识与计算机编程的联系，完成数学知识到应用的过渡。

（二）通识基础课程与专业交叉课程的建设（对应阶段4）

1.通识基础课程。研究开设本校学科特色专业与人工智能课程相结合的通识课程。

2.专业交叉课程。研究开设本校学科特色专业与人工智能深度交叉的课程。

3.有关教材。由于此类课程的特殊性，大多没有现成的教材可直接采用，需要不同高校根据自身实际情况进行建设。具体来说，应在遴选国内教材的基础上积极进行教材的编写工作，编写时注意包含“数据分析、应用问题建模、方法分析”三个要素，逐步形成与课程体系相适应的、符合“先案例，后理论，由案例引出理论，由理论对案例总结”框架的高质量教材体系。

（三）前沿知识和案例分析课程的建设（属于阶段5）

将人工智能和专业领域的知识体系相互融合、梳理并重新搭建后，还需要强化对专业前沿知识和应用案例的介绍，这也是整个课程体系中必不可少的一部分。

为此，可聘请行业技术人员做产业分析和技术更新方面的讲座。聘请对象既可以是业内的著名专家，也可以是产业和技术第一线工作的普通技术人员。核心诉求是让学生更贴近实际，了解相关领域的最新情况。

（四）智能系统设计演练（属于阶段6）

在完成对行业一线教学案例的学习实践后，学生将有机会自行设计与学科特色专业相结合的智能系统，从而真正参与到人工智能与专业应用的实战阵地及真实项目中，初步具备运用人工智能解决专业问题的思维和技能。

三、应用实例

作为一所应用型本科院校，山东建筑大学以重点服务地方基建行业发展为导向，在确立人工智能专业的课程体系时，一是充分考虑对本校学科特色的强化，二是关注土木建筑规划行业的发展趋势。人工智能在智能设计、智能规划、智能审图等方面具有广阔的应用前景，相关人才却处于极度缺乏的状态，因此可采取以下措施。

（一）在课程体系的前三阶段

强化数学基础、编程基础、机器学习类课程的基础地位，采用最新版的相关经典教材，同时组织编写特色讲义，在数学、编程、机器学习类知识的教授中适当插入土木建筑规划类专业的应用实例与相关案例，培养应用与理论相结合的意识。

（二）在课程体系的第四阶段

1.开设本校学科特色专业与人工智能课程相结合的通识课程，如“智能城市计算导论”“智能建筑设计与建造导论”等，使学生对人工智能在相关专业领域的应用产生初步认识，培养利用人工智能技术解决专业问题的兴趣，为后续课程学习打下良好的基础。

2.进一步开设特色学科与人工智能深度交叉的课程，先设定为选修课，供有兴趣的学生以及辅修类学生选择。

3.抓紧组织教材编写，逐步形成“突出跨专业融合，先案例后理论，案例引出理论，理论总结案例”的高质量教材体系。

（三）在课程体系的第五阶段

1.设置特色课程设计，学生在前期各课程知识的基础上完成一个人工智能与土木建筑规划相结合的大型设计任务。

2.开设“行业应用前沿”选修课，同时聘请人工智能领域、土木建筑规划领域的一线专家、技术人员作为讲师来做产业分析和技术更新方面的讲座，向学生传递最新业内进展、突出融合特色。

（四）在课程体系的第六阶段

1.筹划设置融合人工智能与土木建筑规划学科知识的竞赛，激发学生学习与应用的热情。

2.鼓励有相关科研课题的教师向学生开放子课题，使学生进行科研与应用的初步体验；

3.联系规划与建筑设计院进行人工智能应用的探索性实习。

（五）在课程体系的第七阶段

开设规划、建筑项目管理课程，全面系统地介绍项目管理流程与细节，使学生充分认识到各环节之间的关系，更好地明确人工智能技术的应用场景，同时明白团队合作的重要性。

实践证明，强化学科特色的人工智能课程体系能更好地培养具有“精、融”亮点的人才，学生能在土木建筑规划学科与人工智能方面找到很好的结合点，成为稀缺的复合型人才，毕业后有望在短期内成为行业智能化的领军人才，推动传统的土木建筑规划行业搭上智能化的快车，在极大提高规划和设计效率的同时也能利用机器学习等工具极大地提升规划和设计整体水平，在新时代继续保持本校在相关行业内的重要地位与影响力。

四、结语

在当前新工科快速发展的背景下，构建兼具科学性和特色性的人工智能课程体系对于综合型、创新型人才的培养具有重要意义。本文针对省属高校，以学科特色为视角，构建了7个实施阶段的强化学科特色的人工智能课程体系。新课程体系强调数理基础课程的改革、人工智能和省属高校自身学科特色专业课程的交叉融合，注重前沿知识和案例分析课程的建设、理论基础及实践课程的相互融合和促进，为省属高校开展人工智能课程体系建设提供了参考，有望对人工智能高质量储备人才的培养产生显著的促进作用。

［ 参 考 文 献 ］

[1］ 孙涛. 影视传媒领域中人工智能的应用[J]. 新闻研究导刊，2020（21）：253-254.

[2］ 陶泓杉，郄海霞. 高校人工智能本科专业需要怎样的课程体系：基于卡耐基梅隆大学和南洋理工大学的比较分析[J]. 重庆高教研究，2020（11）：1-14.

[3］ 周益民，田玲，陈文宇. 人工智能专业体系建设探索[J]. 高教学刊，2020（16）：92-96.

[4］ 徐晓晖，吴姗. 人工智能课程差异化多维度教学改革研究[J]. 福建电脑，2020（10）：36-38.

[5］ 黄贵懿. “人工智能+X”課程体系的研究与实践[J]. 信息记录材料，2020（6）：49-50.

[6］ 张艳玲. 新工科背景下计算机专业人工智能方向培养方案建设[J]. 教育教学论坛，2020（34）：93-95.

[7］ 王少青. 人工智能应用型人才培养课程体系构建[J]. 计算机时代，2020（7）：93-95.

[8］ 区苏. 人工智能课程仿真教学实践：以计算机科学与技术专业为例[J]. 教育观察，2020（26）：116-118，132.

[9］ 张宇. 新工科背景下对人工智能专业课程体系建设的思考[J]. 教育探索，2020（6）：58-61.

［责任编辑：刘凤华］