基于成果导向的人工智能课程教学改革探索与实践

胡秀华，惠 燕，曹子建

（西安工业大学计算机科学与工程学院 陕西 西安 710021）

人工智能课程作为工科高校计算机学科本科生必修的专业基础课，内容涉及诸多概念、原理、模型与方法[1]，旨在帮助学生了解并掌握人工智能领域的相关基础理论及典型应用技术，涉猎学科前沿知识，找准自身定位，拓宽后续就业乃至继续深造的道路。

现阶段，各高校教学人员积极推进课程改革，在思政教育、课程体系、实践教学等方面取得了一定的改革成效[2-5]。在一流课程建设需求的背景下，人工智能课程的教学更加需要突出以学生为中心，以成果为导向的教学理念，重点培养学生解决实际应用问题的创新实践能力，整体提升课程教学效果。然而，传统抽象的课程教学内容不足以激发学生的学习兴趣，单调的教学方式不能适应学生对知识的渴望与需求，单一片面的考核方式也不能全面评价学生真实的学习效果，学生整体学习效果欠佳，课程教学质量及培养目标达成情况亟待改善。

1 人工智能课程教学过程中存在的问题

1.1 教学内容应用示例单薄，主动学习的积极性欠佳

人工智能学科所涉及的技术理论和实践应用发展迅速，教学内容的单薄与学生对理论知识的需求存在落差，如何增强学生对前沿性知识的掌握与运用，以及提升学生对典型应用问题解决方案的系统认知值得进一步研究。此外，亟须从思想源头在教学过程中开发“育德”内涵，打破原有学科的思维束缚，探索实现知识传授、价值塑造和能力培养的多元统一，让知识的学习更有温度。

1.2 课程教学模式种类单调，学生思维的创新性受限

固有的教学模式会引入教学用例或简单实例进行理论说明，并通过设置思考题及课后作业进行知识巩固，但很难激发学生的自主性与主动性。如何通过这门课程对学生的创新思维与应用能力进行塑造，值得在后续教学过程中深刻思考与探讨。同时，单一的线下授课内容，影响了对学生思维的开拓。因此，如何充分利用线上资源开展教育教学工作值得认真构思。

1.3 考核评价表现形式单一，课程效果的显著性不够

在前期教学中，受限于单一的课堂讲授式教学模式，对学生的课程考核一般包括课后作业和试卷考试，试卷内容主要涉及一些基本概念和基本原理，侧重于理论记忆与公式套用，而灵活运用理论知识解决实际问题的应用型题目偏少。简单片面的习题测验及卷面考核方式影响了对学生综合能力素养的评定，不利于学生主观能动性的激发和个性化人才培养，需要探索多样化的教学模式与评价体制。

2 以成果为导向的人工智能课程改革特色

2.1 教学内容与前沿技术方法深度相融

在教学内容设计环节，引入思政元素，坚持“学生为中心、产出导向、持续改进”的教育理念。在课程目标设计、教学大纲修订、教材资料选用、教案课件编写、思政案例库建设等各方面逐步创新完善，结合学科最新技术方法，拓展基础原理的应用实践，注重开放性与前沿性。

2.2 信息化教学平台助力课程内容拓展

在课程内容讲授环节，借助信息化技术融合多种教学模式，建设线上资源学习平台。以打牢理论知识根基、培养创新思维能力为切入点，注重基础知识剖析，有针对性地引入学科前沿技术与方法，鼓励学生充分利用开源资料掌握典型原理方法，初步构建解决实际应用问题的思路。

2.3 完善评价机制促进学习效果的提升

在课程考核评价环节，拓宽考核考试评价途径，依托信息化学习平台记录学生学习数据，综合构建过程性评价机制。围绕课程目标及毕业要求指标点，依据教学环节逐项评价考核学生的学习效果，强化过程管理和考核，力争所有课程目标均有适当的评价方式，全面体现公正合理科学有效。

3 课程创新改革的具体实践途径

3.1 全面升级教学设计内容体系，广泛拓展知识原理紧贴前沿

构建综合素养、思政理论和专业教育三位一体的专业课程教学内容融合体系。修订教学大纲，确定课程教学内容，突出教学重点与应用难点，启发学生从整体上认识基础原理与实践应用的统一，引导学生真正理解并掌握基础知识，帮助学生深刻剖析应用难点。结合课程特色，通过军工精神、科学思想、励志名人、方法论等主题分类建立思政案例库，力争做到课程讲授中思政元素的融入水到渠成。

通过教育信息化技术，充分应用视频、音频等多种媒体作为教材载体，实现教材形式的立体化，鼓励学生自主拓展查阅与课程相关的学习资料，实现教材内容的立体化，部分课外学习资料通过在线课程平台提前发布。精选参考教材中的经典理论知识进行分析，鼓励学生在实现基本算法的基础上提出改进创新思路，培养学生深度分析、大胆质疑、勇于创新的精神和能力。

多角度全方位引入人工智能学科相关研究领域的前沿知识，结合课程教学内容适时分享最新技术方法，借助通俗易懂的计算机视觉领域目标检测与识别问题引入机器学习及神经网络理论。教学过程中，以计算机视觉领域典型视频目标跟踪技术发展为例，结合近年来顶级会议收录的最新学术成果启发学生挖掘算法核心模型的构建思路，激发学生学习兴趣，积极引导学生进行探究式与个性化学习。

3.2 深入探索知识讲授方法途径，不断激发学生主体创新动力

积极促进学生学习方式的转变，推进现代信息技术在课堂中的应用，创新课堂教学模式，不断探索基于新技术的教育教学模式改革。利用西安工大在线课程平台——泛雅课程平台进行课程建设，充分利用在线教学的优势，完善课程学习资源，具体包括课前发放课程音视频预习资料，课中随时进行互动交流，课外辅导学生创新实践，动态掌握学生的课程学习状态。探讨以成果为导向、参与式教学模式的有机融合，遵循以学生为中心和深度学习的原则，将在线学习与课堂面授教学活动结合起来，突破学习的时空界限。

构建开放、互动、灵活、多样的课堂，实行研讨式、案例式、互动式等教学模式。利用学生感兴趣的内容对课堂教学进行引申和拓展，激发学生学习积极性，实现“寓教于乐”，提升学生自信心和内驱力。通过案例式教学模式，结合人工智能在计算机视觉、智能检索、大数据分析与挖掘等不同领域的典型应用案例进行实训演练，将枯燥的原理应用于具体实际问题，加强知识的呈现与运用力度，有效体现课程的实践性与开放性，鼓励学生积极参与讨论，激发学生学习兴趣，提升学生的自信心和内驱力。采用任务驱动教学方法，通过问题设置、研讨汇报、答辩总结等途径激发学生的主动性与创造性，让学生以主体地位全面融入课堂学习，激发其从被动学习向主动学习快速转变，培养学生的自主探究和团结协作能力。

3.3 持续丰富学习质量评价方式，聚力推动学习效果衡量科学

在课程考核评价环节，拓宽考核考试评价途径，建立过程性评价机制，系统构建课前预习、课中讨论、课后总结环节，采取过程化与个性化相结合、形成性评价与结果性评价相结合的综合性考核方式，由教师、学生共同参与，开展师生互评、生生互评。

采用自学、讨论、答辩、笔试等多类型，平时提问、作业测试、课外阅读、实践应用、闭卷考核等多阶段考核方式，提高过程考核成绩占总评成绩的比重，探讨设计完整丰富且系统规范的长效评价机制。引导学生从注重考试成绩转变为注重学习效果，从注重考试结果转变为注重学习过程，促进学生的有效学习。

依据西安工大在线课程平台——泛雅课程平台中的建课信息，全过程多元化地统计不同教学环节中学生的整体表现，课程评价体系具体内容如图1 所示。

图1 人工智能课程多元化评价体系结构

从图1 可以看出，全过程多元化课程评价体系具体涉及基础考核项、能力考核项、进阶考核项及期末考核项等不同环节，力争所有课程目标均有适当的评价方式。通过在不同环节设置相应比例权重，有效平衡教学目标观测点考核内容，综合评估学生的整体学习效果。此外，依据课程过程性评价环节反馈的数据信息，教师可以全面掌握每位学生的学习进度及动态，做好学业预警，及时做好传帮带工作，全面提升教学质量，实现高素质应用型人才培养。

4 教学成效及推广效应

结合计算机学科不同专业特色和学生基础理论掌握的实际情况，课程组成员主动学习新的理论思想，认真钻研教学方法，积极适应新时代学生学习方式的转变，提高理论教学技能。

笔者认真完成课程的建设与改革，精心设计教学环节，在教学过程中融入思政元素，注重科教融合和实践应用，逐步提升课堂教学效果，2022―2023（2）学期所带3 个教学班课程目标总体达成度平均提高6 个百分点，课程教学质量评价结果优秀。学生在掌握基本理论知识的基础上，积极参与各类创新创业训练项目及学科竞赛，多人次获得省部级以上奖励，有效激发了学生的科学创新思维，锻炼了实践应用能力。

本教学改革方案在于探索一种传统与前沿、理论与实践相结合的教学模式，相关教学改革研究思路可用于基础理论性强、教学内容枯燥、实践环节相对薄弱的专业课程教学，为本学科或其他学科的课程建设提供一定的经验支持。

5 结语

人工智能课程组在教学过程中以一流课程的建设标准，探索构建以学生为中心，以成果为导向的创新教学模式。将思政元素融入教学内容，突出学生的主体地位，有助于实现价值引领，激发学生的内在学习动力。引入多种教学模式，探索不同的教学方法，充分利用现代技术手段及信息化学习平台，辅助学生多渠道掌握知识内容。采用多样化考核评价策略，动态关注学生的个性化发展，并全面客观衡量学生的课程学习效果，实现课程目标的有效达成，促进学生综合能力显著提升。相关改革举措激发了学生的学习兴趣，推动了学生将理论知识转化为应用实践，为培养具备创新创业能力的新工科卓越人才奠定基础。