智能信息化教学改革模式探析——以智能信息处理课程群为例

黄社安 张亚须

智能信息处理课程是智能科学与技术专业的重要基础课程，具有两个鲜明的特点。一是涵盖知识范畴广，涉猎技术多。包括但不限于神经计算、数字图像处理、模糊计算、云计算、量子计算等理论、方法和技术。二是学习难度大。由于包含对最热门、最前沿信息技术、理论的学习，因此对学生本身的综合素质和学习水准提出了很高的要求，注重创新性人才的培养。鉴于以上课程特点，智能信息处理课程群教学改革势在必行。所谓课程群，是指由三门以上性质相关或相近的单门课程所组成的具有承前启后作用、可以互为补充的连环式课程群体。智能信息处理类的相关课程在教学任务、教学内容和方式等方面具有强烈的逻辑耦合性，因此可以构成一个独立的课程群进行专业人才培养。

一、智能信息处理课程概述

自2004年北京大学开设智能科学与技术专业以来，到2021年为止，全国已有50余所高校设置了智能科学与技术专业[1]。虽然该课程群在我国大部分高等院校中均有开设，但各院校在课程名称方面存在不同之处，相关课程的学分也不尽相同。此外，各高校的开课性质也分为必修和选修。在开设时间方面，有的高校在大三阶段开设智能信息处理课程，而有的高校则是在大四阶段才开设该门课程。

从专业教材方面看，智能信息处理包含的知识范畴比较广，《智能信息处理》和《计算智能》是目前已出版且被广泛使用的教材。总体而言，智能信息处理类教材包含了模糊理论、粗集理论、神经网络、进化计算和群体智能等内容，所涉及的知识领域比计算智能类教材内容更广泛。

二、智能信息处理课程群教学存在的问题

（一）课程教学次序安排缺乏合理性

一般情况下，同一体系下的课程之间往往是有衔接关系的，智能信息处理课程群作为一个独立的课程体系，也不例外[2]。在该课程群下，MATLAB程序设计则需作为其他课程的先导课程，而人工智能作为总论课程，亦应先于其他几门课程开设。但目前高校的普遍做法却是在大四阶段才开设相关课程，学生难以系统全面学习课程内容，学生的知识点掌握也因对整个课程体系缺乏统一认识而支离破碎。

（二）课程相对独立，知识点缺乏衔接性

同一课程群下的课程之间往往存在着密切的关联性，然而，目前在该课程群的教学活动中，知识的承接与流动过程未能得到充分体现，教学改革活动一般情况下也是紧紧围绕某一门具体课程而开展。这种硬性割裂开本身具有相互承接关系的知识点的做法，显然会影响教学效果和质量[3]。

（三）授课教师对该课程群缺乏统一的认识，教师团队缺乏合理化的配置

例如，各门课程的授课教师存在各自为战的情况，只关注自己所讲授的某门具体课程，对整个课程群知识结构缺乏清晰的认识和全面的掌控。此外，教师之间也缺乏密切配合，在教学过程中缺乏充分的事前沟通。

（四）实验教学内容安排不够合理，学生智能信息处理综合能力训练不足

众所周知，任何课程都离不开实验教学活动，实验教学旨在更好地培养学生知识综合运用和实践的能力。目前，智能信息处理课程群在实验教学内容的设置方面不够合理，缺乏创新性和前瞻性，实用化的综合性实验偏少，这不利于培养学生的知识综合运用能力，不利于应用型人才的培养。

三、智能信息处理课程群教学改革模式的实践路径

（一）完善课程内容设置，提升育人实效

以往对于智能信息处理课程群的教学内容设置未能充分考虑各个课程的连贯性和衔接性，基本上是各门课程单打独斗的课程改革，没有将智能信息处理课程群所涉及的智能信息处理、MATLAB程序设计、人工智能、数字图像处理、机器学习等课程置于整体性、连贯性理念之下，所以，学生的知识、实验技术获取较为分散，没有产生良好的育人实效。因此，智能信息处理课程群教学内容改革要按照由浅入深、由一到多的原则开展。

其一，做好课群划分，合理安排课时。智能信息处理课程群的相关课程很多，因此势必要对各门课程进行梳理，在此基础上完善课程教学次序。总的来说，按照智能信息处理课程群中各门课程内容的关联性，将课程划分为核心基础课、专业基础课、拓展课、研究新技术课。基于核心基础课与专业基础课同步进行，二者先于拓展课和研究新技术课的原则，将该课程群的教学工作按照教学次序安排连续的3—4个学期进行[4]。

其二，构建知识点互联体系，促进教学工作的连贯性和系统性。课堂教学要注重各门课程之间的相关性与承接性，为此课程教学正式开始之前，就需要教师预先构造出课程群相关知识点的互联网络，并以此制定符合教学实际的教学大纲，使学生能够对整个教学内容建立起系统的认知。比如，在讲授数字图像处理中的图像分割技术时，同时关联性讲解模式识别中的聚类算法和机器学习中的非监督学习，使学生对课程形成完整认知，并学会用联系的、发展的辩证思维进行课程学习。

（二）创新课程教学方式，打造体验式课堂

一是采用情景模拟教学。首先，师生互换身份，鼓励学生以授课人的身份讲课，根据自身所学讲重点知识，对于其余知识，学生可以提出问题与教师共同探讨。比如学生讲智能算法的基本应用时，可提前请教授课教师，在网上学习相关内容，经过整理后形成自己的知识体系，在课堂上进行内容输出，从问题分析和定义、问题建模和编码、算法初始参数设定、算子基本定义、算法设计等各个方面讲述智能算法的基本应用方法和步骤，其他学生根据讲述内容提出问题，授课学生进行解答。对于难以解答的难点，由教师补充，从而使学生在自我体验教学中更加扎实地掌握知识。其次，以小组作业的形式组织学生进行应用设计，并在课堂中进行集体展示，使学生将理论知识同技术应用结合起来，教师予以评价指导，帮助学生更好地理论联系实际。

二是感知体验教学。由于智能科技在生活中已被广泛应用，因此教师可以利用生活中的智能应用，引导学生在感知体验中达到最佳教学效果。比如，就人工智能课程而言，教师可以搭建智能家居教室，通过分析智能音箱、语音翻译笔、扫地机器人等学生日常生活中常见的智能产品，帮助学生理解人工智能课程相关理论和应用设计。

（三）开发辅助教学网站，发挥学生主观能动性

由于智能信息处理课程群知识点繁多，高校有必要根据自身实际情况开发设计辅助教学网站，尊重学生自身的学习习惯，以彰显人文性的特点，使辅助教学网站体现课程群的相关性和综合性，帮助学生自主学习，充分激发学生的积极性和主动性。

其一，智能信息处理课程群辅助教学网站的整体结构包括前台功能和后台功能。具体而言，前台功能的使用主体是师生，内容为师生常常使用的板块，包括课程概况、课程资源和师生互动，通过专业简洁的前台设计为学生提供良好的网络学习体验；后台功能的使用主体是网站管理员，管理员可由教务处教师和专业课教师组成，后台可进行的操作包括管理员登录和验证，用户验证和删除，信息的上传、修改和删除管理，留言的查看、识别筛选和过滤删除功能等，通过后台管理帮助学生更好学习[5]。

其二，智能信息处理课程群辅助教学网站的主要内容。这主要是针对前台功能而言，即在课程概况、课程资源和师生互动三大内容板块之下分设不同的子栏目，将内容细化、具体化，帮助学生更好地理解课程群内容。一是课程概况，下设教学内容、教学团队、教学大纲及实验大纲四个子栏目。其中，教学内容按照由粗到细、由专到多的原则进行设计，即分设智能信息处理、MATLAB程序设计、人工智能、数字图像处理、机器学习等课程栏目，介绍课程主要教学任务和内容重点，设置链接功能，关联各课程有联系的内容，学生点击链接就能了解课程内容的串联之处。二是课程资源，这是三大板块中最重要的一部分，关系学生学习的效果。这一部分包括教学课件、参考教材和课外资源三个子栏目，教师提前将教学课件上传至教学网站，使学生能够提前预习相关知识。参考教材包括教师自身使用的授课教材以及参考教材的相关信息，如出版社、出版日期、作者、版次和价格等，为学生寻找参考教材提供科学合理的选择依据。课外资源即高校同本校以外的高校、行业组织机构、网课资源（如慕课、微课）等形成良好合作，学生可以通过资料下载、代码下载及链接下载获取所需信息，通过自主学习扩大知识面和开阔眼界。三是师生互动，下设信息发布和互动交流两个子栏目，通过评论区、交流区打造社群交流模式，形成教学相长的良好互动局面[6]。

（四）打造全方位实践平台，促进能力转换

其一，校企合作。采用校企合作实践培养模式，既能够把企业的科研人员作为师资引进高校，解决智能信息处理课程群教学师资短缺问题，又能够尽早对大学生进行社会工作教育，使学生在社会化的实践中更好掌握未来岗位需要的技能和素养，在不断实践中完善自我，提升综合素质，从而在毕业时减少适应社会的过渡期，以最快的速度进入工作状态。比如，重庆邮电大学自2017年成立了人工智能学院后，就开始探索引企入校的教学模式，随后在重庆市政府牵线下，与科大讯飞开展合作。自开展合作以来，科大讯飞为该校学生提供项目资源教学，组织公司的工程师参与授课，还与重庆邮电大学共同打造了围绕大学生个性化培养的人工智能智慧学习平台，让师生能够参与人工智能的产、学、研，使高校和企业都得到了很好的共同学习的机会，真正实现培养过程与产业无缝对接。

其二，教赛融合。高校可通过建立教赛融合实践教学模式，提升教学水平。首先，智能信息处理课程群主要包括一些应用性、实践性很强的课程，竞赛过程本身也是对学生综合应用能力最直接的锻炼和考验[6]。为此，各大高校要密切关注信息科学、人工智能等赛事，鼓励学生参加全国性、地区性和校际间的竞赛，围绕所学课程的应用方向，开展作品命题、讨论、设计、开发、集成、优化和演示，在合理的竞争中提升专业知识运用能力，加深对基于传感器、物联网和人工智能技术的信息装备系统的认识，同时在竞赛中增强团队协作能力、社交能力。其次，优秀的竞赛作品可以作为后续课程教学的鲜活素材，难忘的竞赛经验也能不同程度地提升学生的技术素养。

在新时代，面对新挑战，高校要致力于智能信息处理课程群建设，通过完善课程内容设置，增强各课程的关联性和承接性，以提升育人实效；创新课程教学方式，打造体验式课堂，不断激发学生学习的主动性；开发辅助教学网站，发挥学生主观能动性，为学生学习提供更为广阔的天地；打造全方位实践平台，促进学生能力转换，培养出专精尖人才。通过有力的举措打造人才培养的沃土，为我国科技事业的发展不断提供智力支撑。