北京大學人工智能課程教學改革與實踐

羅定生 ，李文新，鄧志鴻，童云海，劉家瑛，陳 婧，謝昆青

（1.北京大學 信息科學技術學院智能科學系，北京 100871；2.北京大學 信息科學技術學院計算機科學系，北京 100871；3.北京大學 計算機技術研究所，北京 100871）

0 引 言

北京大學是我國最早開展人工智能教育和研究的單位之一，已有三十多年的歷史，自北京大學2002 年在國內(nèi)率先創(chuàng)辦“智能科學系”以及2003 年率先設立我國“智能科學與技術”本科專業(yè)以來，人工智能領域的教育和研究再次邁上一個新臺階。在人工智能課程建設方面，北京大學探索和革新一直持續(xù)推進。本文所涉及的人工智能課程教學改革和實踐，是在人工智能領域發(fā)展的新形勢下提出和推動的。

人工智能領域在取得多個技術突破之后，開始進入快速發(fā)展期，在理論和應用兩方面均取得長足進步。2017 年7 月，國務院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[1]，標志著發(fā)展人工智能成為我國的國家戰(zhàn)略。階段性目標包括：①到2020年，中國技術和應用層面的AI 企業(yè)與世界先進水平同步，核心產(chǎn)出規(guī)模超過1 500 億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1 萬億元；初步建立部分領域的AI 倫理規(guī)范和政策法規(guī)；② 到2025 年，中國的基礎理論有重要突破；技術和應用層面的企業(yè)接近國際領先水平，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過4 000 億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過5 萬億元；初步建立AI 法律法規(guī)、倫理規(guī)范和政策體系，形成AI 安全評估和管控能力；③到2030 年，基礎、技術和應用全面突破，中國成為世界AI 的創(chuàng)新中心。

然而，隨著人工智能的飛速發(fā)展以及在人們生產(chǎn)生活的廣泛深入滲透，現(xiàn)階段呈現(xiàn)出專業(yè)人才極度短缺的現(xiàn)狀。為此，教育部2018 年4 月制定了《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》[2]，其核心目標之一是推動高校人工智能領域科技創(chuàng)新體系的優(yōu)化和人工智能領域人才培養(yǎng)體系的完善。

統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，2017 年前10 個月內(nèi)，AI 人才需求量已經(jīng)達到2016 年的近2 倍，2015 年的5.3 倍，人才需求直線上升，年復合增長率超200%[3]。2019 年5 月，《中國新一代人工智能發(fā)展報告 2019》（中英文版）在上海發(fā)布，數(shù)據(jù)顯示我國在人工智能領域多個方面取得了快速進步[4]。以人工智能企業(yè)數(shù)量為例，統(tǒng)計顯示，截至2018 年底，全球共成立人工智能企業(yè)15 916 家，我國人工智能企業(yè)數(shù)量為3 341 家，位居世界第二位。迅速增長的企業(yè)數(shù)量，一方面反映人工智能領域的發(fā)展熱度仍在攀升，另一方面也折射了市場對人工智能領域?qū)I(yè)人才需求的迫切性仍在持續(xù)。

面對人工智能的大發(fā)展背景和專業(yè)人才短缺的當前現(xiàn)狀，“大學教育如何發(fā)揮應有作用？”成為一個緊迫的課題。

1 課程的學科地位及存在的問題

1.1 人工智能領域的本科專業(yè)

目前，大學本科教育階段，針對人工智能學科成體系的人才培養(yǎng)專業(yè)有兩個：智能科學與技術專業(yè)和人工智能專業(yè)。2002 年，北京大學在組建信息科學技術學院之際，自主創(chuàng)辦了國內(nèi)第一個智能科學系和智能科學與技術本科專業(yè)。2003年12 月完成智能科學與技術本科專業(yè)的體系建設并通過教育部備案[5-6]。自2004 年開始招收本科生，2008 年通過了增列智能科學與技術專業(yè)碩士、博士點，形成了本、碩、博完整的培養(yǎng)體系。2018年4 月教育部在制定《高等學校引領人工智能創(chuàng)新行動計劃》之際，為進一步完善中國高校人工智能學科體系，北京大學也研究設立人工智能本科專業(yè)。2019 年3 月，教育部公布了《教育部關于公布2018 年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結果的通知》，確定了新增審批專業(yè)名單，其中新增智能科學與技術本科專業(yè)的院校有96 所，首批獲準設立人工智能本科專業(yè)的院校有35 所[7]。這表明國家層面已為推動人工智能領域人才培養(yǎng)奠定了堅實的基礎，同時也反映高校層面呈現(xiàn)出積極投身人工智能人才培養(yǎng)大發(fā)展戰(zhàn)略的態(tài)勢。

1.2 人工智能課程的核心學科地位

人工智能包含內(nèi)容十分豐富，涉及眾多學科，是一個典型的多學科交叉領域[8]，這使得如何設置課程群教學體系成為一個廣泛討論的話題[9]。在整個教學體系的課程群中，人工智能作為一門專設的課程，旨在對整個人工智能學科知識點及知識結構予以全面、系統(tǒng)性地講授，其在整個學科中的核心地位是毋庸置疑的。

另一方面，由于人工智能多學科交叉的特點，除了具有針對性的兩個專業(yè)之外（2003 年設立的智能科學與技術專業(yè)與2019 年設立的人工智能專業(yè)），還有相當多的相關專業(yè)也事實上屬于人工智能領域的范疇，而人工智能課程在這些相關專業(yè)的課程群中，也毫不意外地處于核心基礎課的地位。

以北京大學為例，人工智能課程同時作為智能科學與技術、計算機科學與技術、數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術等本科專業(yè)的核心基礎課程（如圖1所示）。

圖1 人工智能課程的核心基礎課地位

1.3 課程的設置及存在的問題

每一個學科的本科專業(yè)，都需要一個課程群體系作為支撐。面向人工智能領域的智能科學與技術本科專業(yè)毫不例外，由于人工智能領域的多學科交叉特點，課程群體系的設置顯得更加復雜。圖1 為人工智能課程在課程群中的位置，該課程大多設置在本科第4—6 學期。以北京大學為例，就是在本科第5 學期開設的，一方面，人工智能課程需要支撐本科高年級開設的其他專業(yè)課程，不能太靠后；另一方面，人工智能課程本身也需要多門數(shù)學物理課程的支撐，又不能太靠前，由此造成一些問題。

1）專業(yè)課程部分內(nèi)容重疊。

由于專業(yè)課程群體量較大，部分專業(yè)課程不得不在本科第3、4 學期開設，而此時人工智能課程尚未開設；還有一些專業(yè)課程不得不與人工智能課程同期開設，導致一些必需的基本概念、主要理論以及常用方法等內(nèi)容就需要重疊講授。

2）專業(yè)課程的銜接連貫性下降。

課程群中的專業(yè)課程，彼此之間有著不同程度的銜接或關聯(lián)，其中一些課程以人工智能課程為橋梁而具備前后銜接或呼應對仗的聯(lián)系，但由于人工智能課程開設靠后，學生對這些銜接關聯(lián)關系往往難以深刻體會，甚至模糊不清，使課程教學的銜接連貫性受到影響。

3）人工智能學科體系性的建立過晚。

人工智能課程在后期開設，一個直接的影響是學生不能對整個人工智能學科領域提前形成全面、系統(tǒng)的認識，從而對深刻、體系性地把握整個學科領域帶來影響。

4）專業(yè)課程的學習針對性下降。

由于對整個人工智能學科領域的體系性認識缺乏或體會不深刻，學生可能并不明確相關專業(yè)課程在整個領域體系中的位置，更不是帶著問題或期望去學習相關專業(yè)課程，導致課程學習的針對性下降，學習的主動性也可能受到影響。

5）科研創(chuàng)新素養(yǎng)的培養(yǎng)和實踐動手能力的訓練受到影響。

科研創(chuàng)新素養(yǎng)的培養(yǎng)和實踐動手能力的訓練，現(xiàn)已基本成為大學教育的必要環(huán)節(jié)，對于人工智能領域的學生，顯得尤為重要。學生科研實踐的課題，往往都是圍繞一個智能系統(tǒng)展開，然而由于對學科體系性的把握不深刻、對各相關課程的銜接關聯(lián)認識不清，學生難以形成對課題整體全面的規(guī)劃，也不能很好地做到多個相關課程知識的融合，對科研創(chuàng)新素養(yǎng)的培養(yǎng)以及實踐動手能力的訓練帶來影響。

2 課程改革的具體舉措

為響應國家《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和教育部《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，北京大學以人工智能課程為突破口，針對上述問題，成立了由7 名教師組成的課程教學團隊，推動教學改革與教學實踐，進而實現(xiàn)人工智能領域人才培養(yǎng)體系的優(yōu)化與完善。

2.1 課程開設年級的下沉

考慮到大學三年級第5 學期人工智能課程開設帶來諸多不利影響，將該課程下沉到大學一年級第2 學期開設。盡管這使得從根本上解決上述問題成為可能，但同時也帶來了新的問題，最直接的新問題就是人工智能課程開設所需的先修知識難以得到完全滿足。

為此，在綜合考慮人工智能課程理論性強、涉及知識面廣、實踐要求高等特點的基礎上，以“注重課程的基礎性、啟發(fā)性、大視野、系統(tǒng)性”理念為指導，重新梳理課程的設置。目標是既要保持人工智能課程的學科專業(yè)核心基礎地位，又要保證在缺失部分先修知識的前提下合理設計教學內(nèi)容而不至過難：前者主要是強調(diào)不能喪失課程的“大視野和系統(tǒng)性”，做到使學生對整個人工智能領域能有全面成體系的基本認識，明確課程群專業(yè)課程之間的彼此銜接連貫的關聯(lián)關系，增強后續(xù)課程群相關專業(yè)課程學習的針對性和主動性；后者則是強調(diào)從課程的“基礎性和啟發(fā)性”定位入手，通過增設部分先修課程預備知識、厘清關鍵的基本概念基本知識點基本思想、細致梳理課程邏輯結構、設置合理的教學內(nèi)容，對超出現(xiàn)有知識結構范圍的內(nèi)容實行啟發(fā)式教學以實現(xiàn)課后延展和后續(xù)學習引導。

2.2 課程內(nèi)容的設計

在上述課程目標和基本思路的基礎上，設計課程教學內(nèi)容（見表1）。課程共計20 次課，其中包括期中考試和期末考試各1 次，學期小組項目匯報2 次，教學內(nèi)容16 次。

表1 人工智能課程教學內(nèi)容的設計

基于涵蓋全面性和課程體系性的角度，課程教學內(nèi)容除包含人工智能的基本教學內(nèi)容之外，還需包含數(shù)學預備知識、腦與神經(jīng)科學、心理與認知科學、哲學、倫理學等相關內(nèi)容。為此，在課程內(nèi)容的設計上，包含了“AI 數(shù)學基礎”“腦與認知”“AI 倫理”等內(nèi)容。其中，“AI 數(shù)學基礎”部分，對算法復雜度分析、線性代數(shù)基本概念、概率論的初步知識、數(shù)理統(tǒng)計的主要思想等內(nèi)容作為預備知識進行講授。

2.3 課程教學模式的架構

在表1 中，除了考試占用4 學時之外，實際授課僅40 學時。大學三年級開設的人工智能課程通常需要54 學時左右，表1 的課程內(nèi)容設計建立在大學一年級本科生缺失部分先修知識這一前提基礎上的，強調(diào)了課程的基礎性和系統(tǒng)性。

為啟迪學生知識延展、增強學習興趣，以“大視野”建立對人工智能領域的認識，筆者設計了“大班課+實踐課”的教學模式。除包含18次授課的“大班課”之外，同時增設了各32 學時的6 門“實踐課”，這是此次教學改革的另一項重要舉措。

增設“實踐課”的主要目標是：使人工智能課程涵智能體主要環(huán)境知覺手段、智能體環(huán)境交互策略、與感知信息分析處理相關的數(shù)據(jù)智能、AI 博弈決策、融合“感知-行動”的智能體系統(tǒng)等內(nèi)容，為此設計了游戲AI、計算機視覺、計算機聽覺、自然語言處理、數(shù)據(jù)智能、智能機器人等6 門“實踐課”（見表2）。

表2 與人工智能課程“大班課”相伴的6 門“實踐課”設計

在以往的“大班課+小班課”教學模式中，“小班課”主要是同步研討“大班課”教學內(nèi)容，使學生做到深刻理解并融會貫通，而在“大班課+實踐課”教學模式中，“實踐課”除具備以往“小班課”上述功能外，還包含與各門“實踐課”相對應的具體教學內(nèi)容、實踐課題、專門的教學平臺與系統(tǒng)以及額外的專門技能知識補充等。新設計的“大班課+實踐課”教學模式，其突出的特點是6 門“實踐課”側(cè)重不同、區(qū)別鮮明、各具特色。

3 課程邏輯結構的細致梳理

人工智能課程下沉到大學一年級，由于先修課程缺失基礎薄弱，加之從高中到大學的學習方式方法也才開始轉(zhuǎn)換適應，盡管重新設計了教學內(nèi)容、改革了教學模式，教學質(zhì)量的保障仍然受到威脅。為此，筆者在對重要基礎概念清晰界定的基礎上，全面細致地梳理了課程的邏輯結構，目的是使學生在各學習階段都能清楚地知道相應的知識點、與其他內(nèi)容的銜接關聯(lián)關系以及在整個課程知識結構體系中所處的位置。

從達特茅斯會議（Dartmouth Meeting）算起，人工智能領域已有60 多年的歷史。對于“人工智能”概念的表述可謂不勝枚舉，在本課程中，筆者采用美國伯克利加州大學講席教授Stuart Russell 等人的觀點，以“智能體（Agent）”為主題，將“人工智能”定義為“對從環(huán)境中感知信息并執(zhí)行行動的Agent 進行研究的一門學科”[10]。

在清晰界定“人工智能”這一核心概念的基礎上，對課程的邏輯結構加以細致梳理，不僅包括對“大班課”課程各章節(jié)彼此聯(lián)系的剖析，也包括對專門設定的6 門“實踐課”的定位（如圖2 所示）。

在圖2 中，首先在其右部示意了一個感知環(huán)境并作用于環(huán)境的智能體（機器人）：由智能體為實現(xiàn)“對環(huán)境的感知并交互作用于環(huán)境”這一目的引出6 門“實踐課”（以Class 1 到Class 6來示意），由智能體如何才能實現(xiàn)這一目的引出“大班課”16 次課程。

圖2 人工智能課程邏輯結構梳理

“大班課”的16 次課程的設計，分成了3 個層次：第1 課和第16 課首尾2 次課程，即“AI概述”和“AI 前景”，構成了第1 個層次“全局把握”，體現(xiàn)了對課程全局整體把握的內(nèi)容設置；第2 課和第4 課，即“腦與認知”和“AI 數(shù)學基礎”，構成第2 個層次“基礎準備”，體現(xiàn)了對部分需要卻缺失的先修課程的基礎內(nèi)容補充；其余12 次課構成了第3 個層次“具體分解”，體現(xiàn)了課程的主體內(nèi)容。

在第3 層次“具體分解”中，圍繞智能體如何實現(xiàn)“對環(huán)境的感知并交互作用于環(huán)境”這一目的，從“問題求解（Problem Solving）或完成任務（Task Fulfilling）”的智能體動機入手，由4 種基本實現(xiàn)策略“搜索（Searching）”“推理（Reasoning）”“規(guī)劃（Planning）”“學習（Learning）”引入具體課次內(nèi)容的設置。

由此，完成對課程邏輯結構的梳理。在對圖2 所示課程邏輯結構的講授過程中，以動畫等方式動態(tài)呈現(xiàn)，從而可為學生留下較為深刻的印象，對課程體系性的理解把握具有很好的效果。在以“1 大班課+6 實踐課”教學模式進行課程教學的整個過程中，始終以該邏輯結構圖為綱來銜接貫穿，很好地實現(xiàn)了本課程邏輯結構細致梳理的根本目的。

4 教學實踐和教學考核

在2018—2019 學年第2 學期，教學改革后的人工智能課程，面向北京大學相關專業(yè)本科一年級學生開設。選課學生近300 人。選課學生經(jīng)自愿選擇，均勻分布到6 門實踐課中，也就是說每門實踐課有近50 人。為避免學業(yè)負擔過重，6門實踐課在開設時間上完全同步，即每名同學僅能選1 門實踐課。這也符合筆者課程設計之初的想法。

每次“大班課”均布置作業(yè)，而作業(yè)的評判以及討論卻設置在“實踐課”上。除了作業(yè)、期中和期末考試作為學習效果考核之外，還采用了“學期小組項目”的教學考核。筆者鼓勵學生自由組隊，形成項目小組。各項目小組結合“大班課”和“實踐課”課程的學習，選擇教師給定的項目題目或者自主設立小組項目題目，在學期結束前，分別進行“口頭報告（Oral Presentation）”和“展板展示（Poster Presentation）”2 次集體交流活動。

學期小組項目是筆者納入課程教學的一個必要環(huán)節(jié)，目的是培養(yǎng)學生的科研創(chuàng)新素養(yǎng)、提升實踐動手能力，同時訓練學生的團隊協(xié)作精神和展示表達能力。在此次課程教學實踐中，學生共組成了約80 支學期小組項目隊伍。學期結束前的交流展示沿國際學術交流的慣例進行，對學生以后參加國際學術交流是一次很好的提前訓練。

在學期小組項目的現(xiàn)場交流展示環(huán)節(jié)，助教組專門設計了投票軟件。表3 和表4 列出2 次交流展示的投票前10 名的學期小組項目，其目的是想對2019 年人工智能課程中部分小組項目團隊選擇科研訓練的具體題目做個舉例。

表3 第一場學期小組項目交流展示投票前十

表4 第二場學期小組項目交流展示投票前十

學期小組項目主要由6 門實踐課來組織，除了教學團隊教師和助教組研究生的日常指導以外，現(xiàn)場的教師點評和學生之間的交流討論，對進一步提升項目成果質(zhì)量都有非常好的成效。按課程對教學考核的設計，現(xiàn)場展示效果和展示結束后提交的作品報告修訂版，均納入最終的學習成績之中。因此，課程考評涉及的要素包括期中考試、期末考試、大班課作業(yè)、實踐課作業(yè)、學期小組項目展示和學期小組項目成果報告等6項，前2 項考試占比50%，后4 項作為實踐課成績（因大班課作業(yè)由各實踐課負責評閱，故也納入實踐課成績中進行計算）占比50%。

5 結 語

人工智能課程在人工智能領域相關本科專業(yè)中處于核心的基礎地位。然而，由于人工智能課程理論性強、涉及知識面廣、實踐要求高等特點，其自身又需要計算機、數(shù)學、物理等多門課程作為先修課程，這使得傳統(tǒng)上的人工智能課程往往需要在大學三年級左右開設，從而帶來了諸多的問題。與此同時，人工智能領域的快速發(fā)展，以及在人們生產(chǎn)生活中廣泛而又深入的應用，對專業(yè)人才的需求極為迫切。為此，筆者結合國家人工智能大發(fā)展戰(zhàn)略及人工智能人才培養(yǎng)行動計劃，在多年實踐的基礎上，組建教學團隊，開展了相應的教學改革和教學實踐。

筆者以“注重課程的基礎性、啟發(fā)性、大視野、系統(tǒng)性”理念為指導：①提出將課程下沉到大學一年級第2 學期開設的思路；②并在認真梳理課程知識結構的基礎上，重新設計了課程的教學內(nèi)容；③提出了“1 大班課+6 實踐課”的創(chuàng)新教學模式等教學改革措施。為順利實施教學改革的各項舉措，以及保障教學質(zhì)量，筆者基于對重要基礎概念的清晰界定，全面細致地梳理了課程的邏輯結構，提出并強調(diào)以課程邏輯結構為綱，來開展包括“大班課”和“實踐課”在內(nèi)的整個課程的教學。此外，改革后的課程也繼承了課程傳統(tǒng)教學實踐中的一些有效有價值的舉措，比如為培養(yǎng)學生的科研創(chuàng)新素養(yǎng)、提升實踐動手能力，以及訓練學生的團隊協(xié)作精神和展示表達能力等，將“學期小組項目”作為一個必要環(huán)節(jié)納入課程教學中。

北京大學人工智能課程教學團隊，圍繞課程所提出的一系列教學改革舉措，面向北京大學本科生在一年級第2 學期開展了教學實踐，取得了很好的效果。2018 年和2019 年暑期期間（2018年7 月23—29 日；2019 年7 月8—12 日），教育部和北京大學等單位連續(xù)兩年聯(lián)合主辦了“中國高校AI 人才國際培養(yǎng)計劃”活動，目標之一是為全國高校人工智能教師提供為期一周的封閉培訓，而培訓內(nèi)容的設置完全是以北京大學人工智能課程為核心擴展而成。在兩次活動中，圍繞北京大學人工智能課程教學改革的整體架構及具體內(nèi)容，面向來自全國各高校的100 余位教師，課程教學團隊作了細致匯報并與參培教師開展了熱烈的討論交流，受到一致的好評，也收獲了一些很有價值的建議。

在當前人工智能的大發(fā)展背景和專業(yè)人才短缺的現(xiàn)狀之下，“大學教育如何通過不斷革新，發(fā)揮應有作用？”是一個緊迫而又持久的課題。筆者還需在遵照“革新-實踐-探索-再革新”循環(huán)上升的模式上繼續(xù)努力。