STEAM教育理念下高校人工智能课程教学模式研究——以“人工智能与Python编程基础”课程为例

刘海龙（通讯作者） 李可会 信阳学院教育学院

陈冬冬 东莞理工学校计算机专业科

● 研究背景

近年来国内高校纷纷设立人工智能专业,并开展了课程建设和教学模式探索，但在落地过程中存在课程内容重理论轻实践、教学方法创新性不足、评价方式单一等问题。STEAM教育着眼于复合型、创新性人才的培养，在知识结构方面注重培养学习者对跨学科知识的学习和综合应用，在能力培养方面注重学习者创新精神和实践能力相结合，这对在高校人工智能课程教学中开发合适的教学内容、构建适切的教学模式、设计科学的评价体系具有重要的指导价值。在高等教育领域中，对“STEAM教育理念下的人工智能教育”研究较少，且现有研究的对象仍以中小学为主。因此，在我国高校人工智能课程教学中运用STEAM教育理念具有重要的教学改革和实践意义，是解决国内高校人工智能教学发展中所存在问题的一条有效途径。笔者以“人工智能与Python编程基础”课程为例，探究在高校如何运用STEAM教育理念开展人工智能课程教学，希望能为高等教育中人工智能课程创新教学实践和教学改革提供参考和借鉴。

● 融入STEAM教育理念的高校人工智能课程教学模式设计

融入STEAM教育理念的高校人工智能课程教学模式，既是一个包括教学目标设定、教学内容规划、教学方法选择、教学实施、多元评价设计的闭环教学体系，也是一个可持续发展的、动态变化的、不断进化完善的教学过程。

本研究以“人工智能与Python编程基础”课程为例，面向高校本科生，进一步阐述在高等教育阶段，运用STEAM教育理念构建人工智能课程教学模式的路径（如下页图）：通过引导学生围绕生活中的真实情境问题，运用人工智能技术设计并开发创新实践项目优化与重构教学内容；通过跨学科、跨专业、跨领域知识的整合，开展小组合作，探究人工智知识和技能的应用进行教学设计；以多形式共存、多主体参与的多元评价对学生的综合素质进行评判，最终达到培养具备问题解决能力、跨界整合能力、创新实践能力、科研能力和创新创业能力的创新型人才的目标。

1.聚焦创新型人才培养的教学目标设计

融入STEAM教育理念的高校人工智能课程教学目标，可按其面向的知识维度划分为学科目标和课程目标。学科目标要求高校教师应以发展的眼光对待这种类型的课程，并贯穿课程教学的始末，以帮助学生为进入人工智能领域的知识学习、学科教研、创新创业、工作求职等做准备；课程目标要求高校教师制订清晰的课程方向，可按照连接性、持续性、递进性、时效性等原则，优化或重构教学内容，建立“基础知识”+“人工智能专业”+“跨学科特色”+“综合素质”等课程模块，通过专业知识学习、跨学科知识应用和综合项目实践，帮助学生掌握人工智能的基本概念、发展历史、应用领域、技术手段及未来发展方向。

通过学科目标和课程目标最终实现培养具备问题解决能力、跨界整合能力、创新实践能力、科研能力和创新创业能力创新型人才的目标。其中，问题解决能力是能够使用人工智能、物联网、扩展现实、区块链等新一代信息技术解决现实生活、工作或学习中的问题；跨界整合能力是打破专业、学科界限，在人工智能课程中拓展学习其他学科或领域的知识或能力，或将所学的知识或能力迁移应用到其他学科或领域中，实现与不同学科、领域的融合创新；创新实践能力是针对生活、工作或学习中已经解决的现有问题，使用人工智能技术进行创新性的尝试，提出新的解决方案；创新创业能力是基于对人工智能技术的掌握和行业领域的认知，探索未来职业的可能性。

融入STEAM教育理念的高校人工智能课程教学模式

2.重视实践与应用，优化与重构教学内容

STEAM教育强调对跨学科、跨专业、跨领域知识的综合应用，注重学习者创新意识和实践能力的培养，这与人工智能课程交叉学科的性质非常贴切。基于此，从人工智能不同的应用场景和领域出发，以理论教学为基础，以应用实践教学为抓手，围绕人工智能新技术的工程实践，通过对人工智能主流软硬件的融合学习，对传统的知识模块进行重构，将课程内容划分为基础模块、进阶模块和综合模块。

基础模块内容旨在教授人工智能相关的基础概念、基本理论、人工智能的实现技术，使学生建立起对人工智能较为系统的认识。进阶模块首先通过对Python编程基础知识的讲解，让学生具备使用Python语言进行程序设计的能力，为后面的实践实操做好准备；进而结合开源智能硬件、开源算法等主流创客技术，通过人工智能典型教学案例和资源，指导学生利用语音识别、神经网络、机器学习、机器视觉等人工智能技术进行动手实践，运用知识解决实际问题，培养学生的设计思维、计算思维、工程思维等创新实践能力。该模块内容注重与其他学科、领域知识的融合，重视实践性教学，具体教学内容来源于学术界和产业界共同关注的热点问题、专家讲座、教师的科研项目以及大学生创新创业竞赛选题等。综合模块内容一方面从学生生活、兴趣爱好、科研创新和职业发展出发，结合人工智能的应用场景，以专题或主题的形式开展项目实践研究，让学生深入体会人工智能知识和技术的具体应用；另一方面，基于学生的项目研究成果，组织学生之间分享与交流，对所学知识进行回顾和总结，同时锻炼学生的汇报演讲能力。

本研究以学校开设的人工智能公选课“人工智能与Python编程基础”课程为例，对教学内容做如下安排（如下表）。

“人工智能与Python编程基础”教学内容与安排

3.创新教学方法，实现教学环节的三联动

综合考虑高校人工智能课程的特点，采用PBL教学法可充分利用STEAM教育跨学科整合的优势，以主题或专题项目为载体，通过跨学科、跨专业、跨领域知识的融合构建，使学生围绕生活中的真实问题开展学习和研究，提升学生的跨界整合能力及创新实践能力。在具体的教学过程中，通过课前、课中、课后三个教学环节的联动，不仅能够展现出教学动态良性发展的无限可能，还可以通过教师与学生的紧密互动及对研究问题的深入探究，实现教与学的协同创新和可持续发展，具体操作如下。

（1）课前环节

在进行某个主题或专题项目教学之前，教师一方面确定当次课的教学目标，进行教学设计并根据STEAM教育理念，将跨专业、跨学科、跨领域的知识元素与当次课教学相匹配开发教学内容、策划教学活动；另一方面，将相关的教学资源通过线上教学平台（班级微信群、课堂派、雨课堂等）共享给学生，并督促学生充分利用互联网途径查阅相关资料，预先熟悉当次课程所涉及主题或专题的研究现状，以调动学生的学习主动性。

（2）课中环节

首先是以教师为主导的系统讲授，此过程中教师先讲解与当次课教学相关的基础性、原理性和技能性知识，学生根据教师讲授的内容进行模仿操作，以实现对所学内容的进一步巩固和掌握。其次是以学生为中心的小组合作学习，此过程中教师根据任务的难易程度和学生的基础设置有梯度的教学任务；学生以小组合作的形式开展任务分析，依据多学科知识内容探究解决方案，进行动手实践完成项目设计与制作，通过小组内部讨论与交流对项目进行优化和完善；在整个过程中，教师适时介入，引导问题解决方向，帮助学生进行有意义的学习。最后是分享与评价，一方面是“作品秀”环节，即每个小组展示分享自己小组的项目作品，简要阐述项目作品的设计思路、实现方案、遇到的问题及解决方法，同时开展小组互评，组别之间针对项目作品进行评价，阐述优点与不足，或针对一些问题进行讨论与交流；另一方面是教师进行点评和总结，简要概括每组学生的表现及项目作品的优点、不足及需改进的地方，根据课堂教学任务完成的情况引导学生开展拓展任务的学习，如申报科研项目、参加大学生创新创业的竞赛，鼓励学生再接再厉、勇于尝试、不断进步。

（3）课后环节

一方面教师反思教学内容设计、教学活动策划及教学实施过程中存在的问题和不足，并针对性地调整教学策略；另一方面学生通过项目报告或线上交流等方式，将总结的学习收获、学习中遇到的问题或困难、对教师教学实施的意见或建议等汇总给教师，教师需及时反馈。最终促使教学效果的提升和师生的共同成长。

4.科学设计多元评价，侧重学生综合素质的测评

科学、合理、客观的评价对学生的学习积极性和学习效果具有极大的促进作用，能够督促学生勇于创新、敢于尝试，在探索知识的过程不断“反思”，进而反向促进教学。目前，高校人工智能课程大多以期末考试作为课程结束的标志，也基本采用传统的以试卷为中心的测评方式，偏重对知识掌握程度的考核，虽然近年来也增加了过程性考核，但对学生跨学科知识融合能力、智能化软硬件工具应用能力、创新性解决问题能力以及独立思考、协作探究能力等仍不能给予恰当的科学评价。融入STEAM教育理念的高校人工智能课程评价体系通过课程学习、项目实践、科学研究、比赛参与等，采用多形式共存、多主体参与相结合的模式，全面评价学生在知识与技能、跨界整合能力、问题解决能力、创新实践能力、协作探究能力等方面的表现。

其中，多形式共存除了通过试卷考核学生对人工智能基础知识的掌握情况外，领域内教学研究课题、面向大学生的竞赛、学生自选主题项目的设计方案、项目原型设计与制作、研究总结与报告、路演汇报等均可作为考核评价的范畴；多主体参与指采用学生自评、小组互评、教师评价、专家评价（专家包括学术领域内相关学者、企业内专业人士等）并行模式，对学生的综合素质做出准确判断。

● 融入STEAM教育理念的高校人工智能课程教学模式改革实践

本研究以笔者所在学校通识教育全校公选课“人工智能与Python编程基础”课程为例，授课方式以线下授课为主，教师除讲授人工智能基本理论知识与技能外，重点引导学生基于生活实际发现问题，以主题任务的形式开展项目实践研究。同时，课程还分别邀请2名其他高校教授和1名企业专家参与教学指导工作。

1.教学实施

“人工智能与Python编程基础”课程引导学生围绕生活中的真实情境问题，以主题研究的形式，通过跨学科、跨专业、跨领域知识的整合，开展小组合作，设计并完成一个人工智能创新项目，教学内容涵盖人工智能基础知识、开源硬件、Python编程、项目方案设计、项目产品与原型设计、研究总结与报告、路演汇报、创新创业等不同知识板块和交叉学科领域知识。教学程序包括教学准备、协作探究、工程实践、分享与评价和拓展强化五个步骤。

其中，在教学准备环节，教师根据当次教学的主题确定教学目标，选择合适的教学方法，准备与教学主题相关的教学资源，并组织学生快速组建团队，学生根据教师分享的教学资源及通过网络资源预先熟悉当次教学主题的相关信息；在协作探究环节，因项目需求来源于生活实际，并以解决具体问题为导向，所以会涉及相关跨专业、跨学科或跨领域知识，教师组织学生以小组合作的形式针对具体问题进行分析，探究解决方案，思考项目实现需具备哪些功能、相关功能实现所需使用的软硬件设备或技术手段，最终完成项目方案制订并进行项目团队的汇报与分享，此环节学生除借助教师讲授及团队自查的资料外，亦可参考企业专家分享的已面向用户使用的相关产品资料；在工程实践环节，主要引导学生使用开源硬件、Python程序设计、工程设计等技术手段完成项目作品的制作，强调“造物”即真实作品的产出，并进行项目作品的功能验证及测试优化，最后对项目原型的设计、制作进行阶段性总结与汇报；在分享与评价环节，每个项目团队针对项目作品的设计、制作、遇到的问题及问题解决方式做简要介绍，通过小组自评、团队互评、教师评价及专家评价相结合的方式，全面分析、评价每组的项目作品的优点、不足及需改进的地方；在拓展强化环节，教师邀请其他高校教授和企业专家一起给学生讲授有关科研课题申报、创新创业竞赛、项目路演等方面的知识，鼓励学生积极申报科研课题，参加各类比赛，通过项目路演，接受由领域内学术专家、企业专家、投融资专家和教师组成的专家评审团的点评指导，对于优秀的项目，引导学生结合学校在政策、资金等方面激励保障措施，积极申报入驻学校创业园继续培育孵化，以促进教学成果的转化。

2.教学成效与特征

（1）课程教学满意度高

调查问卷的数据显示，课程教学满意度指标围绕教学内容选择、教学活动设计、小组合作方式、多元评价方式、学习体验、学习收获六个维度，学生对融入STEAM教育理念的高校人工智能课程教学实施情况的满意度高达92%以上，从整体来看，学生收获很多，对教学的评价很高。结合学生期末教学评教结果分析，大多数学生在学习过程中，不仅收获了本课程所学知识和技能，还在很大程度上回顾或新学习了其他学科和领域的知识，比较难得的是，可以将所学知识应用于实践解决具体的问题；同时，小组合作的学习方式让学生认识到了团队的重要性和价值；并且，多维度的考核方式不仅增加了学生的阅历，还在很大程度上提高了学生的学习兴趣和学习积极性。

（2）学生的综合能力显著提升

经过一个学期的学习，大部分学生的综合能力都得到了显著提升：在问题解决能力方面，92%以上的学生都得到了较高程度的提升；在跨界整合能力和创新实践能力方面，82%以上的学生得到了较高程度的提升；在科研能力和创新创业能力方面，因涉及的拓展学习知识较多，对学生的挑战性较高，有57%以上的学生得到了较高程度的提升。

（3）适用于实践型课程教学

“人工智能与Python编程基础”课程教学不仅包括人工智能基本知识和原理性内容，还涉及开源硬件、Python编程、项目方案设计、项目产品与原型设计、研究总结与报告、路演汇报、创新创业等不同知识板块和交叉学科知识领域，属于典型的实践性较强的课程。经过一个学期的课程教学，基于对问卷数据和学生期末评教结果的分析可知，学生的学习兴趣显著提高，教学参与度明显提升，学习能力进一步增强，学生深刻体会了合作学习、团结互助的重要性，整体来说取得了较好的教学效果。因此，STEAM教育理念非常适用于实践性课程的教学。

● 结语

本研究为高等教育中人工智能教学发展所面临的问题提供了一条解决路径，并为高校人工智能课程创新教学实践和教学改革提供了参考和借鉴。