基于人工智能的课程资源开发与整合

2021-01-13杨秋芬胡汀

计算机与网络 2021年21期

杨秋芬胡汀

本文以湖南地区的高职院校为研究对象，在优化资源建设与湖南智造动态优化的关系模型基础上，提出了课程资源库颗粒化模型，进而构建人工智能背景下高职教育与湖南智造课程资源开发与整合的路径。

背景

湖南作为中国制造业强省，在智能制造的探索和实践中具有一定的领先优势，也形成了一系列智能制造成果，作为一支重要的出口力量，应用型人才的出口一直起着非常重要的推动作用。智能制造正处于创业发展的关键时期，在智能制造快速发展的初期，高职院校课程开发基础相对薄弱，跟不上产业发展，难以迅速形成完整的职业教育体系。使得职业教育的基础尤其薄弱，不能适应新的发展需要，不能在可持续发展的过程中不断适应产业的动态变化，特别是课程资源的更新比较困难。

颗粒化教育资源的构建是在统一目标的基础上有序地重构从属知识点，以形成稳定的教育资源构建过程。面对快速的技术发展和环境变化，高等职业教育必须建立整合、结构化、颗粒化资源开发的基本模式，以更好地满足外部发展的要求，提高职业教育的整体质量。高等职业教育资源建设应采取建设持续跟进、动态优化的方式，通过与制造业的深度合作，确保高等职业教育共同打破资源层面的障碍。

研究对象

本论文研究对象为湖南地区的高职院校。

颗粒化资源建设

颗粒化原本是化学工业领域的一个学术术语，在教育资源建设中，颗粒化主要是指通过统一教育目标，围绕特定知识点有序重构教学资源。为了形成一个稳定的教育资源体系，教育资源的细粒度构建有助于职业教育机构以更有效、更具适应性的方式发展，可以根据认知逻辑创建一个完整的细分教育模块，使职业教育更加适应发展。

动态资源建设与湖南智造的关系

在人工智能时代，人才必须具备深入思考和分解问题的能力，以及与机器人对话的能力。过去，高职院校都注重技能操作的培养。在人工智能发展的背景下，有必要重新审视自身的建设与发展，进行职业高等教育专业和实践教学的改革，回归创新型复合型人才的培养，以人工智能产品和服务为载体聚焦教育理念和人才培养模式，在教育内容上进行颗粒化动态资源建设，培养适应未来发展需求的人才。培养既懂操作技术又懂信息技术、具有深厚人文素质的专业技术综合型复合型人才，为湖南智造服务。具体关系如图1所示。

动态优化资源建设与湖南智造的关系主要表现为螺旋上升式关系，通过深入分析湖南智造产业的发展状况、需求和特点，高校将推动自身资源的优化建设，在湖南智造产业发展中发布资源建设成果，并根据反馈不断优化调整、不断分析需求、不断优化建设和协调发展，帮助大学和公司建立更紧密的联系，共同为智制产业的快速发展做出贡献。二者之间的具体关系如图2所示。

课程资源开发与整合路径构建

在推动湖南智能生产产业发展的过程中，高职院校必须按照颗粒化建设的基本原则，对现有课程资源进行深度培育，通过适应性发展和整合，适应智能制造业发展的实际需要，逐步形成完善的专业课程体系和专业建设体系。

例如，在智能湖南生产的发展过程中，工业机器人发展的全球驱动力比较好，对相关专业人才的需求也比较强烈。高职院校可根据工业机器人技术的需求细分需求点，设置智能管理软件、动态响应机构、智能装配等课程目标。利用现有相关专业基础，完成课程内容的建设，建立相应的培训标准，最终形成多个颗粒度独立的课程。根据工业机器人的技术要求，调整颗粒化课程，不断适应工业机器人的边界发展要求，与工业保持同步发展，提高专业课程资源的应用价值。通过构建颗粒度动态优化模型，高职院校将能够进一步消化升级压力，将整体性的升级压力转化为细分的课程资源开发与整合过程，在整合和逐步完善的过程中，积累更丰富的课程资源，最终完善专业课程体系和专业建设体系，并深入融入到湖南智造的生产发展中。

课程资源组织和内容显示如图3所示。

在确立颗粒化动态优化建设的基本原则，完成优质课程资源开发与整合后，还需要根据课程目标和课程培养标准，进行教学方法的智能化创新。在教学过程中，应基于人工智能技術的深度应用，促成教学环节的多样化，教学评价的数据化和教学响应的即时化，让学生在更智能的动态教学环境中，运用智能工具进行技术的智能学习和智能探索，适应智能化环境下的合作学习和独立思考，以便于在进入到智能制造领域后，运用学习所得助推智能制造发展。

2020年，课题组的“线上翻转深度学习课堂，‘疫’路精彩-JavaWeb课程团队创新空中教学模式”获得湖南省教育厅优秀教学案例奖。课程团队按“以学定教、以教导学”的原则设计开发线上教学资源，实现教学资源的“碎片化、颗粒化、层次化”。如图4所示，课程资源库以一个完整的“疫情信息管理系统”项目开发为载体，按照Web项目开发流程重构课程教学资源，将整门课程的教学知识点拆分到150个颗粒化的学习任务中。