人工智能课程实践教学改革探讨和研究

秦记峰，任东海

（黄河科技学院 大数据与智能技术学院，河南 郑州 450000）

0 引 言

近几年，随着人工智能技术在各行各业的推广和应用，社会对人工智能人才的需求持续增长，对人工智能人才解决实际应用问题和创新能力的要求不断提高。在学校实验教学中心的支持下，笔者深入调研了国内外人工智能实验教学模式[1]，认真解读教育部在《高等学校人工智能创新行动计划》中强调的人工智能专业实践教学规范，在人工智能专业课程实验教学如何满足应用型人才培养目标问题上，进行了深入探索和研究，充分利用大数据技术平台与工程实践实验教学的深度融合，以改革实验教学方法为切入点，构建人工智能应用实验平台，开展多种形式的实验室开放项目，积极鼓励学生参加学科竞赛，建设满足应用型人才的多元实验室评价体系；以项目需求驱动教学和学习内容，提升学生的主动学习能力、工程实践能力和人工智能思维能力。

1 改革实验教学方法

人工智能专业课程涉及知识面多，学科交叉融合度高、内容抽象、算法复杂、理论枯燥，导致学生学习基本理论积极性不高，进而造成理论教学效果差[2]。另外，培养应用型人工智能专业人才的需求对实验教学提出了新要求。因此，探索和研究基于人工智能专业课程的实践实验教学方法和教学模式势在必行。

1.1 循序渐进，由简入难

在充分掌握学情的情况下，结合教学大纲和教学目标，设置实验内容，从简单入手，循序渐进，逐步增加实验难度。这种教学方法更容易调动学生的学习积极性。

在课程入门实验中，由教师提供一些现成的实验模块或者代码片段，让学生在此基础上进行实验，使学生集中关注关键算法或实验流程环节，避免一开始就陷入复杂的细节中，从而打击学生的积极性。在学生对某课程或某学科有一定了解和认知的基础上，教师设计综合性的实验项目，增强学生系统集成能力和解决复杂问题的能力。例如，在图像处理与模式识别课程实验入门阶段，教师建立课程实验框架，每次实验学生只新增一个函数或在指定函数中实现算法。采用这种设计教学方法，可以让学生抓住主要矛盾和算法关键环节，更容易看到实验结果和某种算法在图像处理中起到的作用，进而增强学生的实验参与度。随着学习的深入，我们增加实验内容的难度，让学生实现一些模式识别算法，综合利用之前所做的实验内容，熟练掌握数字图像处理的基本处理流程，进而实现比较复杂的模式识别算法。在此过程中学生可以提高解决实际问题的能力。

采用循序渐进、由简入难的实验教学方法，从课程教学成效上看，明显促进了学生参与实验的积极性，提高了学生掌握学科知识的水平，并增强了学生处理相应问题的实际能力。

1.2 集中教学，兼容层次

传统工科实验教学大多采用集中式教学方法，该方法能够确保与课堂教学保持同步，便于统一进度和统一管理。但是这种集中式实验教学模式不利于兼顾不同层次学生的要求，也不能充分重视学生的个性发展。为了更好地培养学生的实践能力，需充分考虑集中式教学与学生个体差异之间的统一性和差异性，在同一批次学生中采用集中式教学和差异性教学相互交叉的实验教学模式，提高实验教学环节的整体质量。

通过研究和探讨人工智能学科的特点和应用型学院学生的能力，我们在实验课程上制订面向全体学生并兼容不同层次学生的实验内容和实验要求，从而达到集中教学和兼容不同层次的教学目的。例如，在图像处理与模式识别课程中，教师在充分了解学生对某种算法掌握程度的情况下，设计2～3 种实验操作手册，按照不同学习层次，设计实验内容和实验要求。掌握程度好的学生，独立完成某种图像处理算法；掌握程度一般的学生，完成关键核心算法，把算法补充完整，最终实现实验目的；掌握程度较差的学生，实验手册主要讲解算法流程和具体实现过程，让学生掌握了解具体算法后，补充少量的代码，最终实现实验效果。采用差异性教学模式作为集中式教学模式的补充，使不同层次的学生都能掌握某种技能，也使同一批次学生做到同步，实现应用型能力的提升。

1.3 项目驱动，团队协作

根据人工智能专业课程具有算法复杂、处理流程繁琐的特点，结合应用型人才培养要求，在设计一门课程的实验项目时，至少有1～2 个实验项目按照具体项目需求进行设计。以项目驱动的实验，要求学生以3～5 人为单位组成小组，分工合作，定期汇报方案和进度，教师分阶段对学生的实验技能进行评价和分类指导。

通过项目驱动的实验教学方法，学生熟悉和掌握工程项目开发和设计的流程，综合利用所学知识的能力，培养了学生自主协作的应用能力。例如，在图像处理与模式识别课程中，最后一次实验为“燃气表字符识别”等综合性项目。在课程中期，教师把相关实验题目分发给学生或学生自主选题，要求学生进行项目分析、项目设计、项目实现、项目测试、项目验收等实验环节的设计，实验指导教师可以在实验设备、实验方案、实验手段以及实验检测方法的选取上有针对性地从实验方法学的角度给予学生指导和建设性意见。

按照应用型人工智能人才培养目标，通过项目驱动、团队协作的教学形式，让学生尽早接触实际项目开发流程，培养学生实际动手能力和转换知识能力，提高学生的自主创新能力和团队协作能力，增强社会竞争力。

2 搭建实验教学平台软硬件

在完善实验教学内容和实验教学方法的情况下，还需要配套的实验软硬件环境的支撑。按照应用型人工智能人才培养目标的要求，建设应用型实验平台，可以起到事半功倍的效果。

在建设人工智能实验教学软硬件环境时，应结合目前大数据与人工智能深度融合的趋势，以社会对应用型人才能力的要求作为出发点，从实验教学内容、实验教学方法、实验人数、教学经费和教学场地等方面作为落脚点，有计划地建设大数据环境下的人工智能应用型实验平台。在实验室建设上，一方面充分考虑教学和科研相互促进的目的，有选择地将一些科研成果服务于课程实验教学中，更好地服务学生；另一方面充分调动教师的积极性和创造性，根据课程编写配套的实验指导手册，并结合实验平台开发和配置具体实验环境和资源。

黄河科技学院大数据与智能技术学院在大数据和人工智能实验教学软硬件平台建设上取得了一定的成果。两年来，在坚持“应用型教育和创新能力培养”“自编与选用相结合”等精神的指导下，面向人工智能专业课程体系改革和建设的需求上，自编实验操作手册和讲义十几部，例如《Python 语言实验操作手册》《图像处理与模式识别实验项目手册》《机器学习概论实验教学讲义》《大数据导论实验教程》《深度学习与神经网络基础实验讲义》等。在硬件实验平台方面，采用引进和自主开发的方式，已经建设了阿里云大数据与人工智能实验平台、动态模式识别实验室、图像处理实验平台等，在实际实验教学过程中起到了很好的效果，得到了师生的好评。

3 开展开放性实验项目和组织学科竞赛

为充分利用实验室资源，发挥实验室在应用型人才培养中的重要作用，促进实验教学改革，鼓励和支持学生课余时间参加开放实验教学及课外学科竞赛，学院开展了开放性实验项目，组织学院教师从科研项目中抽离一些内容和题目，让学生进行课外实验，以此提高学生的实践能力。

对于低年级学生，主要训练其基本技能和实践能力；对于高年级学生，重在培养其科研意识和科研能力。基础实验室主要采取全面或预约等形式开放；专业基础实验室和专业实验室采取部分实验内容开放、吸收学生参加科研课题或由学生自选题目等灵活多样的开放形式。开放实验内容要与设计性、综合性实验相结合，与课外科技活动、科研相结合，研究学科中的新技术、新方法。

为了提高学生的创新能力，学院还积极组织学生参加学科竞赛，如“挑战杯”“蓝桥杯”“互联网+创新创业大赛”和“数学建模”等赛事。

4 建设多元化实验评价体系

传统的学生实验课程评价以教师为主导，由教师对学生实施评价，学生被动地接受评价及其评价结果，导致学生参与的主动性、积极性不高。建立多元化的学生实验评价体系是素质教育的必然要求，是因材施教发展和学生个性的需要，也是高等教育多类型、多规格、多层次发展的需要。因此，多元化学生学习评价体系对培养具有创新精神和创新能力的高素质应用型人才，对构建科学的课程实验考核和学生实验评价体系，提高课程教学质量具有重要的意义。

4.1 形成性评价与终结性评价相结合

目前绝大多数学校对学生实验的评价只关注实验报告这一种评价形式，往往忽视了形成性评价，对学生实验的实现过程、设计过程、实验效果缺乏了解和考核。教学的主体和客体之间缺少交流和反馈，不能充分全面了解学生、评价学生，不能很好地反映学生发展中的需求，而且对学生的实验状态不能正常的检测评价，使教师忽略了学习者的学习信息，影响实验效果。

在人工智能专业实验教学建设中，要探讨多种形式的评价手段，多角度地评价学生的实验效果[3]。比如，在图像处理与模式识别课程的个人形式实验项目中，根据实验过程中学生的表现情况、实验代码完成情况、实验结果等进行考核，并通过学生自评和互评方式进行综合评价；在小组形式的实现项目中，采用小组内学生自评和互评方式相结合的方式，教师对小组内所做阶段性成果的验收进行过程评价，并在小组答辩环节考察各位学生的表现情况进行综合评价。采用这种多元评价体系，可以充分激发学生的自律性和自主学习的积极性。

4.2 差异性和激励性原则并重

由于在教学方法中采用集中教学、兼容层次的模式，为了兼顾评价公平性，不同层次的实验项目在评价标准上也要体现出差异性，体现出每位学生为实现自我发展所付出的努力程度和难易程度[2]。一般采用难度越大的实验内容，则评价成绩越高，反之则越低。为了激励学生的创造性和积极性，对于有创新或创意的算法实现的实验项目，可以给予加分的激励原则，从而实现对不同层次学生的兼顾又不失公平性，同时鼓励学生积极创新。

在实验课程中，鼓励学生小组之间展开竞赛，通过小组之间的比赛可以起到互相交流、互相鼓励和相互促进的作用。同时，可以在比赛中小组之间相互发现问题，相互学习各自的优点，从而提高实验质量，优化实验过程的目的。

5 结 语

人工智能专业是一门快速发展的综合性前沿学科，实践教学对于提高学生的创新性和实践能力至关重要。除了通过上述讲到的实验教学方法、平台建设、开放性实验项目和组织学科竞赛、构建多元化实验评价体系等方面进行研究和探讨外，还应与国内外同行进行广泛的交流，借鉴国内外人工智能专业实践教学的先进经验，更好地培养学生的创新能力和实际动手能力。