基于魔搭社区的人工智能导论课程教学模式探究

关键词：人工智能导论；魔搭社区；实践教学；教学改革；机器学习

中图分类号：G642 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）03-0161-04 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0引言

实践教学在人工智能课程的教学体系中扮演着至关重要的角色，是培养学生理论知识应用能力和创新思维，提高学生运用人工智能技术解决实际问题能力的关键环节。比如：刘璐等探索了借助产业平台，搭建产学共同体的方法，通过可持续互动的课程实践教学，有效提升课程的教学效果和应用型卓越工程人才的培养水平[1]；张晓孪等在人工智能课程教学过程中，积极发挥虚拟仿真实验、云端实验教学等新途径的优势，构建有效工程实践途径，建立多层次实践平台，发挥出实践教学在工程实践型人才培养中的作用[2]。然而，实践环境搭建困难、耗费高是人工智能相关课程教学过程面临的棘手问题[3-7]，文献[3]提到人工智能教学实践环境建设门槛高，机器学习和模式识别等内容的学习涉及Matlab、Python、R 等不同编程语言，对深度学习来说，又需要搭建不同的框架，如Ten⁃ sorFlow、Caffe、Pytorch等，各种环境的安装配置非常烦琐；文献[4]阐述了目前人工智能类课程实验教学过程中存在的实验设备不足问题，如人工智能实验通常需要大量的计算资源和高性能的硬件设施，而这些硬件设施的成本高，大部分学校和实验室难以提供充足的资源，相应的配套软件也难以提供，导致实验教学效果不佳。

具体到本校实际，无论经费还是技术，都无法保障建立一个完善的人工智能技术实践场景以支持人工智能课程应用实验的顺利开展。针对此问题，实践以开放教育计算机科学与技术本科人工智能导论课程为例，致力于两方面的教学改革。第一，引入开放平台魔搭社区作为课程教学实践平台，以有效解决实践环境搭建困难问题；第二，通过人工智能技术的实践应用，促进学生对人工智能导论课程相关知识点的理解，提高其人工智能技术应用水平，以期达到令人满意的教学效果。

1 课程教学设计与实践

魔搭社区是阿里达摩院的人工智能模型开放平台，为人工智能的爱好者、开发者提供优质、免费的学习、研发平台。用户不仅可以在平台上学习、体验各类工智能模型，还能借助平台提供的开发环境和云资源，在线训练、部署人工智能模型，也可以搭建本地环境下载、训练、改进各类人工智能模型。

课程教学把魔搭社区作为实践平台，有效解决课程实践环境搭建困难问题。通过熟悉平台使用、学习平台上的人工智能模型、完成教师布置的实践任务等步骤，提升学生人工智能技术的应用能力，加深其对课程知识点的理解。

1.1 教学设计

课程教学在沿用以往线上自学与线下面授课、上机课相结合的混合式教学模式基础上，引入人工智能开放平台魔搭社区作为课程学习的实践平台，理论与实践相结合，开展人工智能导论课程的教学工作。魔搭社区的课程实践过程及其对课程学习产生的影响是本文讨论的重点。课程教学具体设计如下。

1） 线上学习

①课程知识点学习

学生以《人工智能导论》教材和国开学习平台的课程资源（包括课程讲义、课程视频、测试练习、课程讨论区、复习指导等） 为主要学习资源，根据任课教师提供的教学进度表，制定相应的学习计划，完成课程知识点的自学。

②魔搭社区平台学习

在魔搭社区寻找自己感兴趣的人工智能模型，通过平台提供的模型文档、模型体验模块、模型调用方法、模型训练代码等，进行模型的学习研究。在此过程中，了解人工智能模型的设计、训练、推理和使用方法，熟悉人工智能技术的应用场景，加深对课程重要概念的理解掌握，提高专业技术水平。

③学习互动

依托班级QQ群和国开学习平台交流讨论区，任课教师发布相关学习信息，解答学生疑问，发放、收集课程作业，跟进学生学习进度。学生通过互动平台咨询问题，解决问题，讨论学习重难点，及时掌握课程教学信息。

2） 线下面授课与小组实践

①线下面授课

在学生自学基础上，任课教师组织线下面授课。一方面，回顾课程核心知识点，另一方面，通过与学生的交流讨论，解决学生自学过程中产生积累的问题，同时，任课教师在线下面授课中，开展魔搭社区平台的框架设计、模块功能、人工智能模型调用等内容的教学，使学生能够较快地掌握平台的使用方法。

②小组实践

任课教师分配学习小组，设计实践任务。学生以小组学习的方式实施教师布置的实践任务，在交流互动过程中，形成任务解决方案，通过实践操作，完成学习任务，在讨论问题过程中，加深对学习任务的理解，对课程知识点的掌握。

1.2 教学实践

参与本次教学改革的学生来自开放本科计算机科学与技术专业班级，选课学生总计41人，学期为2023秋。以人工智能导论课程“专家系统与机器学习”章节的学习为例，阐述教学实践过程。

首先，教师制定“专家系统与机器学习”章节的教学进度表，如表1所示，然后，依照教学进度表的教学安排开展教学工作，具体教学过程实施如下。

1） 学生自学

在线下课之前，学生依托教材和国开学习平台的课程学习资源，包括文档、视频、习题等，学习“专家系统与机器学习”章节的理论知识，掌握专家系统与机器学习的定义、特点、类型、应用等重要知识点，及时完成本章节的线上形成性作业，以巩固章节学习内容，强化学习效果。学习过程中遇到的问题和难点，借助国开学习平台的讨论区或者班级QQ群，与同学、老师进行交流，如“机器学习是不是就是深度学习？”“机器学习的应用实例有哪些？”等问题是学生在本章节的自学过程中讨论较多的问题。

为保障学生的线上自学过程顺利进行，任课教师在学生自学过程中承担如下职责：①制定教学进度表；②梳理“专家系统与机器学习”章节的核心内容并制作PPT，PPT通过QQ群发放给学生；③关注班级QQ 群和国开学习平台的讨论区，就学生提出的问题，及时与学生进行交流，答疑解惑。

2） 线下面授课

“专家系统与机器学习”章节安排2次线下面授课，总计6个课时。

第1次线下面授课利用2课时的时间对章节的重点内容，包括专家系统的知识库、推理机、人机接口，机器学习的分类、机器学习的重点研究方向、深度学习等重要理论知识点进行学习巩固，利用1课时的时间，针对学生自学过程中遇到的典型问题，及课堂上提出的问题进行讨论交流，如针对学生自学过程中提出的“机器学习是不是就是深度学习？”“机器学习的应用实例有哪些？”等问题组织学生发言与讨论，在互动交流过程中，提升巩固学生对章节核心知识点内容的掌握。

另外一次线下面授课，以视觉生成模型“DCT- Net人像卡通化”（一个魔搭社区平台已认证，并且提供了训练代码与训练数据的视觉生成人工智能模型） 为例，带学生一起学习模型描述、模型使用方法、模型推理流程、模型训练等内容模块。在此基础上，进入魔搭社区的在线模型开发平台NOTEBOOK，进行模型的调用、测试等操作，使学生熟悉魔搭社区各功能模块和NOTEBOOK 在线开发测试平台的运用方法。NOTEBOOK是一款云端机器学习开发IDE工具，提供了交互式的编程环境，用户可根据自己的需求选择适合自己的开发工具，图1为NOTEBOOK 的实例界面（①菜单栏；②工具栏；③工具内容；④主工作区） 。

3） 学习魔搭社区平台

学生在熟悉魔搭社区各个功能模块的基础上，利用两周的时间，在平台选取感兴趣的人工智能模型，按照模型说明文档，体验模型的功能，学习模型的使用和推理流程，学习使用在线开发平台NOTEBOOK 调试、训练模型。鼓励对课程学习兴趣浓厚的学生，尝试构建本地环境进行模型的测试、训练和应用。

4） 小组实践任务

在学生掌握章节重点内容和熟悉魔搭社区平台应用的基础上，以5-6人组成一个学习团队，在机房开展课程实践。教师布置实践任务如下。

任务一：运用NOTEBOOK进行“DCT-Net人像卡通化-3D”“DCT-Net人像卡通化-艺术”和“DCT-Net 人像卡通化-素描”三个模型的调用，要求清楚表达模型调用步骤，展示模型调用结果；对比三个模型处理同一张图片的结果有何不同，借此思考并表述三个模型推理算法和训练过程的异同。实践任务的目标是帮助学生熟悉魔搭社区NOTEBOOK的使用，学习模型推理过程，理解模型训练的意义。

任务二：运用魔搭社区的模型部署模块，完成视觉生成模型“DCT-Net人像卡通化”在阿里云上的部署，并在客户端实现模型的调用测试，要求展示模型调用页面和调用结果，写出模型的部署和调用步骤。实践任务的目标是使学生掌握人工智能模型的部署和调用操作。

任务三：利用平台提供的数据集和训练代码，在NOTEBOOK中完成一次“DCT-Net人像卡通化”模型的训练，查看模型训练后的人像生成结果与训练前人像生成结果的区别，明确阐述模型的训练步骤和使用的数据集，展示模型训练前与训练后生成图像的区别。实践任务的目标是学习人工智能模型的简单训练。

任务四：结合实践，再次思考什么是机器学习？机器学习在“DCT-Net人像卡通化”模型中是怎么发挥作用的？在实践报告中准确阐述机器学习概念，并能表述“DCT-Net人像卡通化”模型在设计、运行的哪些步骤中应用到了机器学习方法。实践任务的目标是深化学生对章节核心知识点机器学习的理解。

要求以小组为单位完成以上四项实践任务，撰写实践报告并提交。小组实践任务得分即个人实践考核得分。

2课程教学评价

2.1线上线下学习行为评价

首先是线上学习行为，学期结束后国开学习平台的学习行为统计数据显示，人工智能导论课程2023秋学期线上学习有行为学生数41人，课程行为天数171 天，行为总数7 796次，资源浏览数4 906次，提交形考数251次，学习交流区发帖数11，回帖数24。行为天数、学生行为总数和资源浏览数的生均数据分别达到4.2天、190.1次和119.7次，令人满意，但发回帖数数据有待提高。在学期数据对比方面，当学期与前两学期学生的线上人均学习行为数据基本持平。

其次是线下到课率，签到数据显示学期线下面授课与小组上机实践课的到课率均接近五成，不仅大幅优于本学期学校全部开设课程平均三成五的到课率，也显著优于前两学期人工智能导论课程平均四成左右的到课率。

再则是课堂交流，在线下课过程中，学生提问与交流的积极性也较前两学期有明显提升，相比于人工智能的理论与算法，学生更愿意与教师交流人工智能模型的推理、训练等过程，探讨人工智能技术的应用场景。

最后，通过开展学生访谈得到的反馈信息来看，学生对魔搭社区平台人工智能模型的学习十分感兴趣，并且认为魔搭社区的实践能够帮助他们有效地理解人工智能的概念、人工智能模型的设计过程和人工智能技术的应用等重要知识点。

由此得出结论，引入人工智能实践平台魔搭社区的课程教学改革，对学生在国开学习平台的线上学习行为数据没有显著影响，但对提升线下到课率，促进学生的交流探讨行为和激发学生的学习兴趣有充分的正面影响。

2.2小组实践任务评价

除个别任务外，各学习小组能够较为顺利地完成教师布置的实践任务。总计应收实践报告8份，实收8份，根据评分标准各小组得到的实践成绩如表2所示（其中85分以上为很好地完成实践任务，并准确地表述任务中的相关问题，76～85分为较好完成实践任务，并对实践任务中的问题有较为准确的表述，60～75 分为基本完成实践任务或者对任务中的问题有基本准确的表述，60分以下为没有完成实践任务，且问题表述不准确） 。表2中各小组的实践任务完成情况数据显示，学生对使用NOTEBOOK工具实现魔搭社区平台模型的调用，对人工智能模型运行过程与原理的理解，及利用魔搭社区在阿里云上部署和调用人工智能模型等基本技能和知识点掌握较好（任务1、任务2） ，对于简单的模型训练和数据集的使用缺少理解，实施较为困难（任务3） ，对于人工智能模型设计过程中关键的概念机器学习理解较好（任务4） 。

2.3课程考核成绩评价

课程各项考核成绩的人数分布如表3所示。从表中数据可以看出：第一，形成性作业（占综合成绩比例30%） 的得分率高，其在充分发挥巩固章节知识点作用的同时，为学生获得较好的期末综合成绩打下基础；第二，小组实践成绩（占综合成绩比例40%） 与综合成绩的得分相关性较强，是学生取得理想的综合成绩的关键；第三，鉴于期末测试（占综合成绩比例30%） 以考核人工智能导论的教材内容为主，对于开放学生而言有一定难度，得分集中在良好成绩段，且有5位同学成绩不理想。总体而言，100%的及格率和48.8% 的优秀率，有力地反映了良好的教学效果。

2.4教学满意度调查

学期末以问卷形式开展教学满意度调查。问卷在班级QQ群发放，总计发放问卷41份，回收有效问卷36份，表4为教学满意度调查项目设计和调查结果数据。数据显示，学生对课程总体教学设计（1-6项） 的平均满意率达到90.7%，不满意率1.0%；学生对任课教师线上线下的教学支持服务（7-8项） 平均满意率88.9%，无不满意投票；课程学习效果调查选项（9-10 项） 平均满意率87.5%，亦无不满意投票。

由此可见，学生对课程教学设计、教学过程和教学效果的总体满意度高，课程教学改革效果良好。课程考核设计是唯一满意率不足80%的调查选项，且2个不满意的投票均集中在此调查选项。后续教学过程中，针对课程考核设计，及其他一些具备明显提升空间的教学环节，如学生自学过程中教师的在线支持服务、教学实践任务的设计等进行改进，以期达到更好的教学满意度。

3讨论

首先，与传统的教学模式相比，基于魔搭社区的实践教学模式有效解决了人工智能课程教学实践平台搭建困难，课程实践教学环节相对薄弱的问题。学生在解读、使用和训练平台人工智能模型的过程中，能够深入理解智能计算、机器学习、人工智能模型等课程核心知识点，快速提升对人工智能技术及其应用领域、形式的理解，有效提高学生的人工智能技术应用能力，教学效果得到显著提升。

其次，由于开放教育学生的基础参差不齐，对于编程语言基础较弱，缺乏代码阅读、编写能力的学生而言，在使用魔搭社区平台进行实践学习过程中经常会遇到文档阅读理解困难、NOTEBOOK上手慢等问题，独立进行魔搭社区人工智能模型的学习应用存在一定难度。针对这些问题，教学设计注重团队建设，以学习小组为单位，开展基于魔搭社区平台的教学实践，一方面让基础好的同学带动基础一般的同学共同进步，有效解决学生基础差异大的问题，另一方面，通过团队学习方式，锻炼学生的协作能力，培育其社交技能和团队精神，助力其职业生涯发展。

最后，本次教学改革是在课程教学过程中引入人工智能在线开放平台的一次尝试，在保证实践教学质量的同时，省去了人工智能实践环境搭建的人力和物力支出，为人工智能相关课程的教学改革提出一种新的可行且可实现的方式。

4结束语

利用魔搭社区作为实践平台，解决人工智能导论课程教学过程中缺乏实践场景的问题，是本次教学改革的研究重点和创新之处。教学评价数据证明本次教学改革在激发学生学习积极性、提升其课程知识应用能力，及提高教学满意度等方面效果良好。后续将探索把魔搭社区应用于其他人工智能课程的教学实践，并致力于开发基于魔搭社区的个性化学习资源，满足不同学生的学习需求。