智能理论与应用课程编程实现式教学改革

陈 昕，赵德阳

(辽宁工业大学 汽车与交通工程学院，辽宁 锦州 121001)

智能理论是人工智能发展的理论基础，编程能力是人工智能的核心能力，Python 是人工智能首选编程语言，广泛应用于企事业单位工作中，具有重要的学习和应用价值[1]。在人工智能发展的背景下，智能理论与应用课程不仅要让学生掌握智能理论的基本概念、基本理论和方法，更应关注人工智能发展对科技人员编程能力的要求。在使学生掌握智能理论知识的同时，培养其掌握Python 语言编程，会提升学生在学习、工作中的竞争力。学生把智能理论算法知识用Python 编程实现，将理论与应用实践相结合，这样能够将其培养成具有建立新模型、新算法应用能力的研发型人才[2]。

一、课程教学改革要解决的重点问题

“智能理论与应用”是交通类硕士学科的基础课程，主要阐述线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类等理论基础与应用。通过学习智能理论与应用课程，使学生掌握初步的智能理论知识和方法，培养应用能力，为后续课程的学习、毕业论文的完成以及从事相关技术工作奠定基础。智能理论与应用课程传统的教学方法存在以下问题：

（一）课堂模式是以教师讲课为主体，学生被动听课

传统的课堂教学模式是教师进行理论模型推导讲解，学生被动接受式听课。课堂上“填鸭式”或“布道式”地讲解理论模型，使得学生缺乏参与感，容易感到疲惫和乏味。传统的课堂教学以教师讲课为教学活动主体，以讲解传授智能知识理论为重点，将设计好的理论知识教学内容讲授给学生，学生被动地对智能理论知识进行吸收和整理，不能激发学生作为学习主体的主观能动性和积极性。传统课堂模式忽略了对学生能力的培养，缺少智能理论算法编程实现的案例。

人工智能时代的发展，要求科学技术人才要具有理论知识的应用能力和编程实现能力。传统的教学模式以智能理论知识掌握为重点，缺乏对学生进行智能理论算法编程实现能力的培养，无法满足现在学生的学习欲望和人工智能时代对人才的需求[3]。

（二）单纯学习智能理论模型方法抽象，学生难以理解

智能理论的模型涉及统计学、数据科学等众多理论，过于抽象。传统的单纯学习理论模型方法的教学模式，缺少理论模型怎样实现的案例，使得理论方法的学习艰涩难懂。学生单纯地进行智能理论学习、智能理论算法公式推导，缺乏直观感觉，不易掌握和理解智能理论。同时，过多抽象的理论推导不适合应用型人才的培养。

（三）学生只学会智能理论知识，无法在智能交通领域应用

在智能交通领域的实际工作中，技术人员需要同时具有理论模型和编程实现能力来解决实际问题。只是学会理论知识，无法在智能交通领域的工作中立足[4]。智能理论模型算法能够用编程实现的能力是技术人员必备的能力。

（四）考核方式不够完善，缺乏对应用能力和编程能力的过程考核

传统的考核方式，通常是以试卷形式，考核智能理论基础知识、推导公式、算法，存在考试形式单一、考试结构单调的问题。并且考卷仅考核学生对智能理论原理的掌握，无法考核学生对理论知识的应用能力、编程实现能力。针对上述智能理论与应用课程传统教学存在的问题，本文以人工智能发展对科技人才的编程能力需求为出发点，基于“以学生动手学为中心”的教育理念，把“学生动手学”作为课堂教学活动的主体，以同时实现“理论知识掌握与编程应用能力培养”的教学目标为宗旨，对智能理论与应用课程进行教学改革探索。

二、“智能理论算法学习与编程实现结合”的教学模式改革

智能理论与应用课程教学改革，着眼于人工智能的国家发展战略，智能交通对智能理论与应用人员的巨大需求，从产学研用的角度，以智能交通领域职业需求为导向，研究智能理论与应用人才的培养，为学生们尽快适应未来的工作打好基础。本文围绕人工智能发展趋势下交通领域对人才的需求，以应用型人才的培养为目标定位，以应用能力培养为主线，研究“智能理论算法学习与编程实现结合”的教学模式改革。

（一）以学生为中心的边学边“编程实现式”教学模式

传统的课堂教学主体是教师，教师讲解知识，灌输给学生，学生被动盲目接受。网络的发展和科技的进步使智能理论和知识点获取比以往更为容易，课堂的价值更应该体现在对学生能力的培养，把以“教师教为主体”转变成以“学生学为主体”。教师“教”与学生“学”互相融合，学生边学边练，“教与学”互相融合演进。以学生学为主体，一方面能激发学生的学习兴趣，另一方面更能培养学生主动利用所学的智能理论、知识和方法，去分析智能交通问题和解决问题的意识与能力，从而点燃学生学习智能理论的热情。学生动手编写智能理论算法的程序代码，亲手实现理论算法的功能，切身体会智能理论如何应用，能够增强学生对智能理论学习的实用性和可见性的感知和体会。智能理论学习与编程实现相结合，能够充分调动学生的主动性、积极性和创造性，突出学生作为教学活动的主体地位。把学生们听教师讲解智能理论的被动学习转变为编写程序代码的主动思考，把学到的智能理论知识转化为编程应用，这样一来，学生的主动应用意识及思考能力得到了锻炼和培养。

（二）理论算法知识掌握与编程应用能力培养同步进行

在智能理论应用算法解析与Python实现相结合的课堂教学中，学生通过动手编写Python代码，实现对智能理论应用算法的解析。例如，学习线性回归理论后，学生针对实际问题建立线性模型，并编写Python代码程序进行实现，线性回归、多元回归、对数几率回归、决策树分类、神经网络、支持向量机分类、贝叶斯分类器和聚类等智能理论算法解析，都能与Python编程实现相结合。

学习智能理论算法，学生自己动手编写程序，能够利用Python 编写程序，看到智能理论算法的编程实现，能够直观地观察出抽象理论算法可视化效果，了解理论算法的精妙和实用性。学生们动手编写程序代码，使智能理论学习过程生动活泼起来，同时学生们在学习智能理论的过程中做出理论算法的编程实现、在编写程序代码的过程中学习智能理论算法。在“智能理论与应用”的授课过程中，要结合生活和工程实际多举应用案例。在教师讲解智能理论时，应强调推导思路和结论的正确性，同时对复杂智能理论证明进行简单解释，重点引导学生领会如何应用所学的智能理论去解决生活和工程实践中的问题，详见表1。

表1 智能理论学习与应用结合案例

本文研究的智能理论与应用课程的教学改革方法，可以将智能理论算法学习、实例与编程应用能力培养有机地融合，使学生既能理解每种理论算法的原理，也能应用这些算法，同时提升其编程能力。

（三）充分利用Python 代码库提升学生编程资源利用能力

Python编程语言火遍全世界，在学术界、在各个行业、企事业工作单位都有广泛应用，是当前最流行的智能理论机器学习的编程实现工具，重要原因是，Python提供大量智能理论学习的代码库和框架，例如NumPy、SciPy用于数学运算，MatplotLib、SeaBorn用于绘图，结构化数据操作可以通过Pandas，智能理论机器学习可以充分利用Statsmodels库、Scikit-learn库[5]。

本文研究的课程改革，智能理论算法，采用Python编程进行实现，充分利用Python代码库提升学生的编程资源利用能力。充分利用Python代码库资源，可以帮助学生进行智能理论学习，这会大大提高工作效率、节约时间，使其在未来工作中能够更好地完成自己的工作。

三、课程考核方式改革

合理科学的考核方式是人才培养过程中的一个重要环节。智能理论与应用课程原有的课程考核方式以笔试为主[6]，笔试成绩占100%。为了实现“理论知识掌握与编程应用能力培养同步进行”的课程改革目标，针对传统的课程考核方式缺乏过程和编程能力的考核，考试形式单一、考试结构单调的问题，将智能理论模型应用与编程实现能力也纳入考核体系，不仅要考核学生对智能理论算法的掌握，也要考核学生的实践应用能力和分析解决问题的能力。考核方式改革之后，总评成绩由智能理论与应用Python实现上机报告成绩（50%）+笔试成绩（50%）构成，详见表2。

表2 课程考核评价表

过程考核材料包括《智能理论与应用Python编程实现报告》、数据集和Python编程代码，目的是将智能理论算法解析与Python实现相结合，学生通过完成智能理论算法应用于实际问题，并能够用Python编程实现，从而深化对智能理论算法的掌握程度，提升实践应用能力。

四、结论

学生基于智能理论建模、Python编程获得多项竞赛奖项。课程改革的效果在学生的企业实习过程中也得到体现。到清华大学苏州汽车研究院实习的学生反馈，企业非常需要懂智能理论、Python编程的技术人员，在课堂上对学生进行的智能理论结合Python编程的学习训练，使其在企业得到认可和重用。到毫末智行科技有限公司实习的学生反馈，Python编程使用较多，上手较快。学生的学习效果和企业的认可表明，学生掌握智能理论与Python编程能力，更能适应人工智能发展背景下企事业单位对科技人才的需求，在学习和工作中，会拥有更大的竞争优势和发展潜能。