“人工智能+交通”課程建設(shè)與實踐方法研究

王朋 倪翠

【摘要】針對人工智能教學(xué)和交通行業(yè)需求相脫節(jié)、學(xué)生綜合素質(zhì)的培養(yǎng)以及傳統(tǒng)實踐環(huán)節(jié)無法達(dá)到創(chuàng)新能力培養(yǎng)等問題。本課題建設(shè)自主學(xué)習(xí)為核心的實踐體系建設(shè)和綜合創(chuàng)新設(shè)計，探索實施人工智能+交通專業(yè)教育課程建設(shè)與實踐方法。遵循學(xué)生學(xué)習(xí)能力培養(yǎng)的基本規(guī)律，以真實工作任務(wù)及工作過程為依據(jù)，整合優(yōu)化教學(xué)資源，實現(xiàn)更高水平的“教、學(xué)、做”一體化。

【關(guān)鍵詞】人工智能? 交通專業(yè)? 課程建設(shè)

【基金項目】山東交通學(xué)院本科教學(xué)改革研究項目資助（NO.2020ZD10）。

【中圖分類號】G642;TP18-4? 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】2095-3089（2021）24-0118-02

近年來，由于機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等人工智能領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)的出現(xiàn)，人工智能正以前所未有的速度和趨勢蓬勃發(fā)展，人工智能應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展，廣泛應(yīng)用于教育、安全、醫(yī)療和機器人等領(lǐng)域。人工智能技術(shù)越來越滲透到人們的生活，整個社會對人工智能人才的需求量也愈來愈大。因此，進(jìn)行人工智能課程建設(shè)、服務(wù)社會發(fā)展是大勢所趨[1]。我國高校人工智能專業(yè)建設(shè)起步較早。2003年，北京大學(xué)率先開設(shè)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，2003年至2011年，全國各大高校陸續(xù)新增了19個智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)點，2012年至2016年新增15個，2017年新增19個，目前共有53所高校開設(shè)了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)。國家政策上也高度重視人工智能的發(fā)展，先后出臺了一系列鼓勵指引人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃[2]。2018年8月，教育部公示了2018年度本科專業(yè)申報名單，其中包括智能科學(xué)與技術(shù)備案專業(yè)點100個，人工智能工程備案專業(yè)點49個。此外，還有38所高校申報人工智能專業(yè)點。人工智能相關(guān)專業(yè)點申報呈現(xiàn)井噴趨勢，人工智能專業(yè)建設(shè)進(jìn)入蓬勃發(fā)展時期[3-4]。

以山東交通學(xué)院為例，為了積極適應(yīng)社會發(fā)展形勢，深化人才培養(yǎng)模式改革，2018年，我校成立人工智能學(xué)院，面向全校一年級理工類本科專業(yè)開設(shè)《人工智能基礎(chǔ)》課。同時，信息科學(xué)與電氣工程學(xué)院決定在2018級學(xué)生中探索實施優(yōu)秀學(xué)生“卓越計劃”，遴選62名一年級優(yōu)秀學(xué)生組建人工智能“卓越計劃”創(chuàng)新班。2019年，我校建設(shè)了人工智能機器人教學(xué)實驗平臺。2020年，我校印發(fā)了《學(xué)校加快發(fā)展“人工智能+交通”綜合改革實施方案》，提出要主動推進(jìn)交通領(lǐng)域人工智能的人才培養(yǎng)與科技創(chuàng)新。該實施方案具體提出五個建設(shè)目標(biāo)，其中，在學(xué)科專業(yè)建設(shè)方面和人才培養(yǎng)方面，要求規(guī)劃建設(shè)“人工智能+交通”實驗室與實踐教學(xué)基地，進(jìn)一步優(yōu)化“人工智能+”課程體系。具體到信息科學(xué)與電氣工程學(xué)院，則要求建設(shè)人工智能課程體系，系統(tǒng)培養(yǎng)人工智能專業(yè)人才。因此，在現(xiàn)階段探索人工智能+交通專業(yè)課程建設(shè)與實踐方法研究，具有非常重要的意義和價值，也十分符合我校實際發(fā)展需求。

一、人工智能+交通專業(yè)課程建設(shè)的主要問題

（一）人工智能教學(xué)和交通行業(yè)需求相脫節(jié)。教師對學(xué)生預(yù)備知識和學(xué)習(xí)興趣掌握不夠，對交通行業(yè)和人工智能知識體系的需求不夠了解。如何設(shè)計課程建設(shè)方法提升學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性。如何設(shè)計符合交通行業(yè)實際應(yīng)用的教學(xué)場景，使學(xué)生將人工智能課程模塊的主要內(nèi)容與所學(xué)專業(yè)相結(jié)合，有效提升學(xué)生的實踐能力和實踐積極性，培養(yǎng)學(xué)生的理論認(rèn)知與應(yīng)用能力，需要進(jìn)一步探討和研究。

（二）學(xué)生綜合素質(zhì)的培養(yǎng)。教學(xué)過程中，大部分采用的是以教師講授為主的教學(xué)模式，學(xué)生處于被動學(xué)習(xí)狀態(tài)，在學(xué)習(xí)的過程中缺乏獨立思考的能力。并且人工智能+交通專業(yè)需要多門相關(guān)課程的支撐，若學(xué)生先導(dǎo)知識不足，會增加學(xué)生的學(xué)習(xí)難度。如何在實踐過程中鍛煉和培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力，團(tuán)結(jié)協(xié)作能力，以及面向過程的管理方式方法等能力，也非常重要。

（三）傳統(tǒng)實踐課程實踐通常采用常規(guī)的課內(nèi)實驗方式，且大多是驗證性實驗，實驗內(nèi)容枯燥乏味，學(xué)生缺乏積極性，不利于學(xué)生動手能力和創(chuàng)造能力的培養(yǎng)。如何解決目前交通行業(yè)關(guān)注的熱點問題，如智慧交通、智能推薦等。如何有效地將最新應(yīng)用案例嵌入課堂內(nèi)容，激發(fā)學(xué)生興趣，培養(yǎng)學(xué)生的實踐創(chuàng)新能力，也是值得我們深入思考的問題。

二、人工智能+交通專業(yè)課程建設(shè)與實踐方法

（一）人工智能+交通專業(yè)課程內(nèi)容建設(shè)

將機器學(xué)習(xí)引入交通專業(yè)。主要講述與機器學(xué)習(xí)的有關(guān)基礎(chǔ)知識，并闡述有關(guān)領(lǐng)域的基本概念與發(fā)展過程。學(xué)習(xí)不同種類型的機器學(xué)習(xí)算法，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)（參數(shù)/非參數(shù)算法、K-近鄰算法、樸素貝葉斯算法、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）和無監(jiān)督學(xué)習(xí)（聚類、主成分分析法、降維、深度學(xué)習(xí)等）。同時，結(jié)合專業(yè)背景、時代特征，在學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上，介紹智慧交通、智能推薦等領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，讓學(xué)生了解機器學(xué)習(xí)的理論知識在交通領(lǐng)域的實際應(yīng)用案例。

調(diào)研我校交通相關(guān)專業(yè)，如交通物流、交通土建、軌道交通、汽車工程等專業(yè)，科學(xué)分析不同專業(yè)的學(xué)生特征和企業(yè)需求，加強人工智能+交通專業(yè)課程建設(shè)內(nèi)容研究。通過問卷調(diào)查、訪談等多種方式，對學(xué)生的學(xué)習(xí)特點和學(xué)習(xí)需求進(jìn)行認(rèn)真研究與剖析，進(jìn)一步掌握學(xué)生的預(yù)備知識、學(xué)習(xí)規(guī)劃和感興趣點，有針對性的為學(xué)生推送學(xué)習(xí)資料。在培養(yǎng)過程中，結(jié)合我校學(xué)生的學(xué)習(xí)特點以及人工智能在交通行業(yè)的最新技術(shù)、工程案例和企業(yè)需求，建設(shè)接近現(xiàn)實應(yīng)用的教學(xué)內(nèi)容和實踐場景，提高教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性。

（二）以自主學(xué)習(xí)為核心的實踐體系建設(shè)

積極探索MDP課程建設(shè)模式，即課前MOOC、課上Discuss、課后Project。在互聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境下，學(xué)習(xí)成為無時不可、無地不可的事情，學(xué)生只有連接網(wǎng)絡(luò)就可以學(xué)習(xí)，不必完全依賴課堂和書本，真正實現(xiàn)時空上的自由。鼓勵學(xué)生積極參與線上學(xué)習(xí)，不僅局限于我校開設(shè)的人工智能MOOC，也要學(xué)習(xí)中國大學(xué)MOOC、智慧樹等多個平臺上的相關(guān)課程，多方面綜合獲取知識，以在線課程等方式構(gòu)建以學(xué)習(xí)者為中心的教育理念和模式，有效滿足學(xué)生個性化和多樣化的學(xué)習(xí)需求。

課程內(nèi)容講授時，由相關(guān)案例引入主要知識和技術(shù)，使學(xué)生將案例中的內(nèi)容和主要知識點相對應(yīng)，通過對案例的深入剖析加深學(xué)生對知識與技術(shù)的原理、應(yīng)用方式的理解。部分內(nèi)容可由學(xué)生自行討論講解，將學(xué)習(xí)的決定權(quán)轉(zhuǎn)移到學(xué)生，使課堂氣氛更為活躍。在課堂內(nèi)的寶貴時間，使學(xué)生更主動地學(xué)習(xí)。

在理論教學(xué)的基礎(chǔ)上，給學(xué)生布置課后Project，讓學(xué)生通過線上學(xué)習(xí)，分成多個項目小組，結(jié)合各自專業(yè)，探討機器學(xué)習(xí)在本專業(yè)的應(yīng)用，完成課后Project的分析、設(shè)計與實現(xiàn)。利用課外時間按課題分組進(jìn)行人員集中，遇到的難點，同學(xué)之間相互討論，老師點評指導(dǎo)，并選取具體案例，讓學(xué)生將機器學(xué)習(xí)方法付諸實踐，解決專業(yè)難題，并在課堂上以PPT形式對Project進(jìn)行介紹和演示，引導(dǎo)學(xué)生Discuss，啟發(fā)學(xué)生多向思維和設(shè)計思路，充分發(fā)揮學(xué)生的主觀能動性。讓學(xué)生充分利用課外時間進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，了解所學(xué)專業(yè)對人工智能知識體系的需求。

（三）綜合創(chuàng)新設(shè)計

為了讓學(xué)生更好地運用所學(xué)的人工智能知識解決交通專業(yè)的實際問題，建設(shè)“以學(xué)帶做，以做促學(xué)”實踐體系，將人工智能課程與綜合創(chuàng)新實踐相結(jié)合。要求學(xué)生進(jìn)行綜合性的項目設(shè)計，自行選擇感興趣的課題，組建團(tuán)隊，運用所學(xué)知識和技術(shù)進(jìn)行項目研發(fā)，開發(fā)的具體過程分為系統(tǒng)需求分析、軟件設(shè)計、實現(xiàn)、集成和測試幾個部分，由團(tuán)隊成員分工實踐、定期總結(jié)匯報、提問互動交流，使全體學(xué)生對工程項目的每個環(huán)節(jié)都有所了解，同時每個人又可以發(fā)現(xiàn)自己最為擅長的領(lǐng)域，培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊協(xié)作精神，提升學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，更深入地投入到人工智能技術(shù)的應(yīng)用。同時要求學(xué)生積極參加學(xué)校、省市及全國性的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)比賽或全國電子設(shè)計大賽，充分展開“第二課堂”建設(shè)。通過大賽了解其他高校的作品和正在開展的研究，以及相關(guān)企業(yè)需求，加強交流，對比分析，檢驗自身學(xué)習(xí)效果，并反哺到以后的學(xué)習(xí)中，進(jìn)一步檢驗和提升學(xué)生的自主創(chuàng)新能力。在這一過程中，做到“學(xué)生為主，教師為輔”，從發(fā)展現(xiàn)狀調(diào)研、方案制定、作品設(shè)計及實現(xiàn)等方面組織學(xué)生獨立開展工作，讓學(xué)生邊學(xué)邊做，以學(xué)帶做，以做促學(xué)，將實踐環(huán)節(jié)與交通行業(yè)相結(jié)合，培養(yǎng)以實踐為基礎(chǔ)的科學(xué)精神和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維、動手實踐能力，不斷提高學(xué)生自主學(xué)習(xí)、團(tuán)結(jié)協(xié)作和組織實施能力。

三、總結(jié)

人工智能+交通專業(yè)開設(shè)時間較短，該專業(yè)課程建設(shè)與實踐方法存在一些問題。本文針對人工智能+交通專業(yè)課程建設(shè)和實踐中存在的實際問題，并根據(jù)問題分析人工智能背景下課程建設(shè)模式和實踐方法。課程建設(shè)打破常規(guī)教學(xué)模式，采用“翻轉(zhuǎn)課堂”模式，以學(xué)生為中心教學(xué)，讓學(xué)習(xí)更加靈活、主動，讓學(xué)生的參與度更強，發(fā)揮學(xué)生的主體地位。建設(shè)“以學(xué)帶做，以做促學(xué)”實踐體系，調(diào)動學(xué)生的主動性，使學(xué)生具有系統(tǒng)深入的人工智能專業(yè)知識和實踐能力，從而提升學(xué)生的高階認(rèn)知能力，促進(jìn)課程的學(xué)習(xí)效率。

參考文獻(xiàn)：

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作者簡介：

王朋（1982年-），男，山東德州人，副教授，博士，研究方向為數(shù)字圖像處理、計算機視覺。

倪翠（1982年-），女，山東德州人，副教授，博士，研究方向為數(shù)字圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘。