“人工智能+交通”课程建设与实践方法研究

王朋 倪翠

【摘要】针对人工智能教学和交通行业需求相脱节、学生综合素质的培养以及传统实践环节无法达到创新能力培养等问题。本课题建设自主学习为核心的实践体系建设和综合创新设计，探索实施人工智能+交通专业教育课程建设与实践方法。遵循学生学习能力培养的基本规律，以真实工作任务及工作过程为依据，整合优化教学资源，实现更高水平的“教、学、做”一体化。

【关键词】人工智能  交通专业  课程建设

【基金项目】山东交通学院本科教学改革研究项目资助（NO.2020ZD10）。

【中图分类号】G642;TP18-4  【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2021）24-0118-02

近年来，由于机器学习、大数据分析等人工智能领域关键技术的出现，人工智能正以前所未有的速度和趋势蓬勃发展，人工智能应用领域不断拓展，广泛应用于教育、安全、医疗和机器人等领域。人工智能技术越来越渗透到人们的生活，整个社会对人工智能人才的需求量也愈来愈大。因此，进行人工智能课程建设、服务社会发展是大势所趋[1]。我国高校人工智能专业建设起步较早。2003年，北京大学率先开设智能科学与技术专业，2003年至2011年，全国各大高校陆续新增了19个智能科学与技术专业点，2012年至2016年新增15个，2017年新增19个，目前共有53所高校开设了智能科学与技术专业。国家政策上也高度重视人工智能的发展，先后出台了一系列鼓励指引人工智能发展的战略规划[2]。2018年8月，教育部公示了2018年度本科专业申报名单，其中包括智能科学与技术备案专业点100个，人工智能工程备案专业点49个。此外，还有38所高校申报人工智能专业点。人工智能相关专业点申报呈现井喷趋势，人工智能专业建设进入蓬勃发展时期[3-4]。

以山东交通学院为例，为了积极适应社会发展形势，深化人才培养模式改革，2018年，我校成立人工智能学院，面向全校一年级理工类本科专业开设《人工智能基础》课。同时，信息科学与电气工程学院决定在2018级学生中探索实施优秀学生“卓越计划”，遴选62名一年级优秀学生组建人工智能“卓越计划”创新班。2019年，我校建设了人工智能机器人教学实验平台。2020年，我校印发了《学校加快发展“人工智能+交通”综合改革实施方案》，提出要主动推进交通领域人工智能的人才培养与科技创新。该实施方案具体提出五个建设目标，其中，在学科专业建设方面和人才培养方面，要求规划建设“人工智能+交通”实验室与实践教学基地，进一步优化“人工智能+”课程体系。具体到信息科学与电气工程学院，则要求建设人工智能课程体系，系统培养人工智能专业人才。因此，在现阶段探索人工智能+交通专业课程建设与实践方法研究，具有非常重要的意义和价值，也十分符合我校实际发展需求。

一、人工智能+交通专业课程建设的主要问题

（一）人工智能教学和交通行业需求相脱节。教师对学生预备知识和学习兴趣掌握不夠，对交通行业和人工智能知识体系的需求不够了解。如何设计课程建设方法提升学生的学习积极性。如何设计符合交通行业实际应用的教学场景，使学生将人工智能课程模块的主要内容与所学专业相结合，有效提升学生的实践能力和实践积极性，培养学生的理论认知与应用能力，需要进一步探讨和研究。

（二）学生综合素质的培养。教学过程中，大部分采用的是以教师讲授为主的教学模式，学生处于被动学习状态，在学习的过程中缺乏独立思考的能力。并且人工智能+交通专业需要多门相关课程的支撑，若学生先导知识不足，会增加学生的学习难度。如何在实践过程中锻炼和培养学生的自主学习能力，团结协作能力，以及面向过程的管理方式方法等能力，也非常重要。

（三）传统实践课程实践通常采用常规的课内实验方式，且大多是验证性实验，实验内容枯燥乏味，学生缺乏积极性，不利于学生动手能力和创造能力的培养。如何解决目前交通行业关注的热点问题，如智慧交通、智能推荐等。如何有效地将最新应用案例嵌入课堂内容，激发学生兴趣，培养学生的实践创新能力，也是值得我们深入思考的问题。

二、人工智能+交通专业课程建设与实践方法

（一）人工智能+交通专业课程内容建设

将机器学习引入交通专业。主要讲述与机器学习的有关基础知识，并阐述有关领域的基本概念与发展过程。学习不同种类型的机器学习算法，包括监督学习（参数/非参数算法、K-近邻算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机、神经网络等）和无监督学习（聚类、主成分分析法、降维、深度学习等）。同时，结合专业背景、时代特征，在学习理论的基础上，介绍智慧交通、智能推荐等领域的关键技术，让学生了解机器学习的理论知识在交通领域的实际应用案例。

调研我校交通相关专业，如交通物流、交通土建、轨道交通、汽车工程等专业，科学分析不同专业的学生特征和企业需求，加强人工智能+交通专业课程建设内容研究。通过问卷调查、访谈等多种方式，对学生的学习特点和学习需求进行认真研究与剖析，进一步掌握学生的预备知识、学习规划和感兴趣点，有针对性的为学生推送学习资料。在培养过程中，结合我校学生的学习特点以及人工智能在交通行业的最新技术、工程案例和企业需求，建设接近现实应用的教学内容和实践场景，提高教学质量和学生的学习积极性。

（二）以自主学习为核心的实践体系建设

积极探索MDP课程建设模式，即课前MOOC、课上Discuss、课后Project。在互联网的环境下，学习成为无时不可、无地不可的事情，学生只有连接网络就可以学习，不必完全依赖课堂和书本，真正实现时空上的自由。鼓励学生积极参与线上学习，不仅局限于我校开设的人工智能MOOC，也要学习中国大学MOOC、智慧树等多个平台上的相关课程，多方面综合获取知识，以在线课程等方式构建以学习者为中心的教育理念和模式，有效满足学生个性化和多样化的学习需求。

课程内容讲授时，由相关案例引入主要知识和技术，使学生将案例中的内容和主要知识点相对应，通过对案例的深入剖析加深学生对知识与技术的原理、应用方式的理解。部分内容可由学生自行讨论讲解，将学习的决定权转移到学生，使课堂气氛更为活跃。在课堂内的宝贵时间，使学生更主动地学习。

在理论教学的基础上，给学生布置课后Project，让学生通过线上学习，分成多个项目小组，结合各自专业，探讨机器学习在本专业的应用，完成课后Project的分析、设计与实现。利用课外时间按课题分组进行人员集中，遇到的难点，同学之间相互讨论，老师点评指导，并选取具体案例，让学生将机器学习方法付诸实践，解决专业难题，并在课堂上以PPT形式对Project进行介绍和演示，引导学生Discuss，启发学生多向思维和设计思路，充分发挥学生的主观能动性。让学生充分利用课外时间进行自主学习，了解所学专业对人工智能知识体系的需求。

（三）综合创新设计

为了让学生更好地运用所学的人工智能知识解决交通专业的实际问题，建设“以学带做，以做促学”实践体系，将人工智能课程与综合创新实践相结合。要求学生进行综合性的项目设计，自行选择感兴趣的课题，组建团队，运用所学知识和技术进行项目研发，开发的具体过程分为系统需求分析、软件设计、实现、集成和测试几个部分，由团队成员分工实践、定期总结汇报、提问互动交流，使全体学生对工程项目的每个环节都有所了解，同时每个人又可以发现自己最为擅长的领域，培养学生的团队协作精神，提升学生的学习积极性，更深入地投入到人工智能技术的应用。同时要求学生积极参加学校、省市及全国性的创新创业比赛或全国电子设计大赛，充分展开“第二课堂”建设。通过大赛了解其他高校的作品和正在开展的研究，以及相关企业需求，加强交流，对比分析，检验自身学习效果，并反哺到以后的学习中，进一步检验和提升学生的自主创新能力。在这一过程中，做到“學生为主，教师为辅”，从发展现状调研、方案制定、作品设计及实现等方面组织学生独立开展工作，让学生边学边做，以学带做，以做促学，将实践环节与交通行业相结合，培养以实践为基础的科学精神和严谨的科学态度，培养学生的创新思维、动手实践能力，不断提高学生自主学习、团结协作和组织实施能力。

三、总结

人工智能+交通专业开设时间较短，该专业课程建设与实践方法存在一些问题。本文针对人工智能+交通专业课程建设和实践中存在的实际问题，并根据问题分析人工智能背景下课程建设模式和实践方法。课程建设打破常规教学模式，采用“翻转课堂”模式，以学生为中心教学，让学习更加灵活、主动，让学生的参与度更强，发挥学生的主体地位。建设“以学带做，以做促学”实践体系，调动学生的主动性，使学生具有系统深入的人工智能专业知识和实践能力，从而提升学生的高阶认知能力，促进课程的学习效率。

参考文献：

[1]王艳.基于“立地顶天”教学理念的人工智能课程建设[J].云南科技管理，2021，34（1）：19-22.

[2]吴秦，宋晓宁，杨金龙.新工科时代“人工智能”课程教学模式探讨[J].教育教学论坛，2021（34）：131-134.

[3]高等学校人工智能创新行动计划[J].中国信息技术教育，2018（8）：2-5.

[4]赵圣鲁，余燕萍.产教融合背景下人工智能技术服务专业课程体系构建[J].电脑知识与技术，2021，17（27）：232-233+256.

作者简介：

王朋（1982年-），男，山东德州人，副教授，博士，研究方向为数字图像处理、计算机视觉。

倪翠（1982年-），女，山东德州人，副教授，博士，研究方向为数字图像处理、数据挖掘。