“人工智能+”背景下交通类实践课程建设

高锐锋，施 佺，周晨璨

（南通大学交通与土木工程学院 江苏 南通 226019）

近年来，国家相继提出了《国家综合立体交通网规划纲要》《中国交通的可持续发展》等系列文件。其中，智能交通被认为是未来交通发展的重要方向之一[1]。作为跨学科的专业，智能交通类专业除了涵盖传统的交通工程等专业外，还与自动化、计算机等专业密切相关。构建融合人工智能的交通类人才培养体系，培养具备人工智能知识储备与技术能力的交通类人才，既是当今社会产业发展对人才的迫切需求，又是高校的人才培养使命[2]。本文以交通类专业的实践课程为例，探讨了在新工科背景下，“人工智能+”交通类专业的实践课程优化设计思路，提升课程的教学质量，提高学生解决智能交通类复杂工程问题的能力，适应我国的交通强国战略发展。

1 课程现状分析

1.1 课程体系缺乏融合支撑

在当前交通类智能交通方向的课程内容中，大多是在讲解课程基础内容的同时，介绍结合人工智能的一些应用，但对如何结合人工智能进行学习并未展开讨论。在相应的实践环节，也未开展相关的训练。结合人工智能，对整个交通系统进行分析，在交通系统设计的过程中融入人工智能技术更是少见。当下，随着智能交通的快速发展，人工智能为交通系统的设计、管理、规划带来了新的机遇与挑战。如何面向智能交通，交叉融合人工智能领域的新技术、新方法到交通类课程的实践环节中，是实现智能交通方向人才培养的关键问题，也是实现新工科教育人才培养的重要环节。

1.2 教学内容脱离前沿技术

交通类专业传统的教学内容大多以教材为载体，主要还是围绕交通理论、交通数据采集与处理等内容开展。从教材的角度出发，目前学生普遍使用的教材在教学内容上存在着滞后等问题。此外，由于教材本身注重知识系统的完整性与完备性，大量篇幅都是对传统方法的介绍，缺乏智能交通前沿的新技术、新理念与新方法。在实践类课程的训练中，上述情况更加凸显，实验设备的开发，实践教学内容的安排，均需要针对前沿知识进行动态调整。在课程的教学内容中，充分体现前沿知识，可以更好地促进学生创新能力的培养。

1.3 教学手段单一

传统的教学大多采用“课堂讲授”的形式开展，按照教学大纲的要求，理论知识为主，实践训练为辅。课程内容的讲解力求面面俱到，旨在帮助学生构建较为完备的知识体系。然而，随着技术的不断发展，传统的理论讲授方式难以适用。传统实验实践课程受限于课时的安排，对于需要学生去进一步学习吸收的人工智能类新技术、新方法难以充分开展，特别是融合了人工智能技术的智能交通系统设计的融合机理，传统的教学手段难以满足上述要求。

1.4 课程评价方式

在传统的教学过程中，课程的评价方式采用“试卷+作业”的方式开展，注重于对学生知识掌握程度的考查，对学生学习能力、动手能力等非知识能力的考查偏弱。在实践内容上，以课程报告为主，重点考查学生的报告完成情况。作为多学科交叉融合的知识内容，传统的课程评价方式难以满足智能交通行业对人才培养目标的要求。以案例、任务、项目等多种形式开展，重点考查学生的知识检索、获取以及学习动手能力是适应当前智能交通行业对人才培养目标的迫切要求，也是课程的评价中应当重点考虑的因素。

2 实践课程优化设计

2.1 “双融合”的教学理念

在新工科建设和工程教育背景下，多学科交叉融合和校企合作产教融合是当前新工科专业在人才培养方案、课程大纲以及教学过程中需要遵循的基本要求。对于当前的交通类专业发展而言，智能交通已经成为未来交通行业/专业发展的趋势。因此，在人工智能+智能交通的理念下，对交通与人工智能进行交叉融合，同时在教学体系中充分体现校企合作产教融合是培养能够面向交通行业且适应社会发展的高素质工程技术人才的根本途径[3]。

2.1.1 学科交叉融合

在智能交通方向的专业学习中，学生不仅需要传统基础的专业理论知识，同时还需要人工智能、计算机、自动控制、电子信息等多学科的交叉融合，特别是在实践课程中熟练掌握运用人工智能技术去解决交通复杂工程问题，如区域的绿波协调控制、交通流量的预测等。在此基础上，学生在学习交通类课程中，也需要充分融入多学科交叉融合的理念，树立大工程观。教师在实践课程的教学过程中，教学内容、实验实践项目需要结合人工智能技术，从“为什么需要人工智能”“人工智能能够带来什么”以及“如何应用人工智能到智能交通系统中”等多个维度出发，帮助学生全方位理解多学科交叉融合的过程，促进知识的融会贯通。

2.1.2 校企产教融合

在面向智能交通行业的复杂工程问题时，教师需要进一步优化实践教学内容与课程目标，可以从自身的实践校企合作项目出发，在实践教学环节中，将实际工程问题提炼为教学案例。进一步，以项目式的方式作为实践教学的内容，加强学生对知识的获取、理解、应用全过程能力的培养。学生在实践过程中，树立正确的学科交叉融合以及校企产教融合的理念，有助于培养系统观，激发学习兴趣，从而达到提高学习主动性、积极性，锻炼解决复杂工程问题能力的目的。

2.2 教学内容

在实践课程的教学内容中，结合智能交通产业的前沿进展，基于多学科交叉融合以及校企产教融合的教学理念，将产业的发展、企业的需求凝练为教学内容。如在交通设备与控制工程专业的人才培养方案中，融入人工智能，将教学内容分为智能交通系统管理技术、智能交通信息处理技术、智能交通信息感知技术三个部分，其中智能交通系统管理为宏观、系统上对交通的管控，包括交通工程学、交通设计以及交通管控。智能交通信息处理技术则对应的是智能交通系统中涉及的海量交通数据处理方法，包括交通大数据原理及应用、交通系统分析、数据库技术等。智能交通信息感知技术主要面向智能交通系统中的数据采集感知部分，包括交通数据采集、智能交通雷达技术、交通图像处理技术等。每个模块都配备有相应的综合实训课程。通过三个模块的学习以及实践训练，旨在让学生能够在学习的过程中充分理解掌握融入人工智能的智能交通基本概念、关键技术以及应用场景，提升对整个智能交通行业前沿技术的感知与认知能力。

2.3 教学模式

2.3.1 混合式教学模式

系统架构、知识应用是实践课程教学重要的教学目标。采用混合式教学模式，让学生主动参与到教学过程中。具体来讲，系统架构是指在教学过程中，通过教师讲授的方式，向学生讲解多个典型的智能交通系统案例，帮助学生了解智能交通系统设计的思路。再通过翻转课堂的方式，要求学生汇报实践内容的知识组成，帮助学生加深对智能交通系统案例架构的理解，并能够探究人工智能、交通、电子信息各类学科在智能交通系统中的作用。再通过小组合作的方式开展实践项目，启发学生动手动脑，完成实践内容。最后，通过小组汇报方式锻炼学生的表达能力，提升综合素质。

2.3.2 案例教学

采用“讲解—讨论—演示—实践”四阶段法融理论于实践。从科研项目、校企合作项目中凝练合适的实际案例，并对案例进行分解。将案例所涉及的知识分解到不同的课程中，如智能交通系统管理、智能交通大数据技术、智能交通信息感知相应的课程。按照各课程之间的先修后修关系，确定各课程的实践教学大纲以及实践内容。在具体课程实践中，学生通过小组讨论的方式，了解本实践内容在整个系统中所占的位置，以及应用了哪些关键技术。由教师对具体的实际案例进行细致的讲解，包括项目背景、项目难点、项目关键点、人工智能的作用等，帮助学生充分理解案例。进一步，授课教师结合实际操作，示范实践过程与步骤。最后，学生在教师提供的实践平台上完成实践能力的锻炼。通过上述方式，在实践教学过程中充分融入了实际工程案例，模拟实际解决问题的场景，充分激发学生的学习兴趣，提升学生学习知识的获得感。

2.4 教学评价方法

在新工科与工程教育认证的背景下，学生的能力培养与评价是检验实践教学目标达成情况的关键指标。在传统的实践教学内容中，以课程报告为主，重点考查学生的报告完成情况，对学生非知识能力的考查偏弱。作为多学科交叉融合的知识内容，传统的课程评价方式难以满足智能交通对人才培养目标的要求。为了改进传统的实践教学方式，应结合“阶段化过程评价、多元化综合能力评价”的方式，对实践教学的全过程进行监督。阶段化是指将整个实践过程分为讨论、总结、动手以及汇报四个部分，每个部分单独打分，分别占最终成绩的20%、20%、40%、20%，最后通过对所有成绩进行加权求和，即可得实践成绩。多元化是指在实践过程中，讨论、总结、动手以及汇报四个部分的评价方式各不相同，讨论主要按照课堂表现给分，总结是通过课堂测验的形式开展，动手主要检验实践内容完成的情况，而汇报是由最终得分组汇报给出。通过采用这种以过程评价为主的教学评价方式，更有利于综合、全面地评价学生的实践能力与学习效果，也更符合新工科与工程教育认证对人才培养的要求。

3 教学实践效果

以智能交通方向专业的“交通信息网络与通信”为例。在网络通信中，如何评估系统的传输时延是该课程的核心内容之一。对时延的准确评估，对实现智能交通中的车联网低时延通信具有重要意义。课程教学过程中，引入人工智能技术，对移动通信网络的时延进行了深入的分析与实践，突出时延分析对于智能交通系统的重要性，以及传统方法分析时延的适用范围。在此基础上，突出结合人工智能技术符合当今网络通信智能化发展的需求。在教学内容上，以当前车联网中移动边缘技术为切入点，构建在移动边缘计算场景中，通信资源与通信时延之间的计算实际案例，设计实践项目。在教学模式上，讲解案例项目的应用场景，将学生分组，通过小组讨论，了解本实践内容在整个系统中所占的位置，以及应用到了哪些关键技术。然后，基于实例，搭建基于强化学习的演示系统，帮助学生了解人工智能技术在该案例中如何应用。进一步，学生通过实际操作，动手编程与调试，分组汇报答辩，完成实践项目。该实践教学已在我校成功推广，覆盖了交通类专业全体学生，累计达200余人，通过问卷调查，学生总体满意度达98%，普遍表示实践能力得到提高。通过对已毕业学生的就业单位调查，用人单位普遍反映学生在就业时已具备一定的分析问题、解决问题的能力，学习成长较快，总体符合新工科背景下解决复杂工程问题能力的智能交通高素质工程人才的培养。

4 结语

“人工智能+”背景对交通类实践课程改革提出了新的要求。本文分别从教学体系、教学内容、教学模式以及教学评价等多个维度出发，要求实践教学内容应注重多学科交叉融合能力的培养，以及实践教学内容应当源自学科前沿与行业实际案例。实践结果表明，本文所提教学改革方法可进一步提升课程教学质量，满足新工科对复合创新型人才的发展需求。