探討交叉學(xué)科背景下人工智能課程教學(xué)與實踐

摘要：隨著現(xiàn)代制造業(yè)逐漸以智能制造為核心的發(fā)展，人工智能與產(chǎn)業(yè)深度融合發(fā)展也邁入新階段，作為典型的交叉學(xué)科，開設(shè)人工智能課程培養(yǎng)和提升交叉學(xué)科人才的綜合素養(yǎng)要求顯得十分迫切。本文介紹了交叉學(xué)科的發(fā)展與人工智能教學(xué)的重要意義，探討了人工智能課程教學(xué)與實踐。

關(guān)鍵詞：交叉學(xué)科;人工智能;課程創(chuàng)新

一、交叉學(xué)科的發(fā)展

1.國內(nèi)外交叉學(xué)科教育發(fā)展

國外的交叉學(xué)科教育已有百年歷史，基于其發(fā)展的系統(tǒng)性和綜合性非常值得借鑒和討論。近一個世紀以來，獲得諾貝爾自然科學(xué)獎的成果中，近半數(shù)為多學(xué)科交叉融合所取得的成果。

交叉學(xué)科在英文里的表達“interdisciplinary”，翻譯為中文是“交叉學(xué)科”、“跨學(xué)科”。這個概念最早是由美國社會科學(xué)研究理事會提出來，被解釋為自然科學(xué)、社會科學(xué)、技術(shù)科學(xué)等各學(xué)科互相交叉而成的新論述。[1]

世界知名大學(xué)都普遍高度重視多學(xué)科交叉融合教育教學(xué)，在開設(shè)專業(yè)和研究項目時都會有所偏重。我國在近些年也越來越重視交叉學(xué)科的融合與發(fā)展，在教育體制政策上予以放寬限制、人才培養(yǎng)上彌補差距、教學(xué)理念上不斷深化改革，讓創(chuàng)新教育得以務(wù)實化、不在流于形式，逐漸取得成效。

新時代的科學(xué)技術(shù)發(fā)展讓更多的學(xué)科互相交叉、相互融合、體現(xiàn)深刻的系統(tǒng)性和綜合性。學(xué)科交叉也體現(xiàn)了科學(xué)技術(shù)自身發(fā)展的進化選擇，越來越多交叉學(xué)科在產(chǎn)業(yè)變革和發(fā)展中發(fā)揮關(guān)鍵作用。交叉學(xué)科在科學(xué)領(lǐng)域表現(xiàn)出的生命力也得到社會的充分肯定和期待，交叉學(xué)科教育與創(chuàng)新培養(yǎng)人才密不可分，針對交叉學(xué)科教學(xué)的建設(shè)和實踐非常值得探討。

2.人工智能與產(chǎn)業(yè)融合的關(guān)系

人工智能與制造業(yè)的結(jié)合改變了制造產(chǎn)業(yè)模式;人工智能與自動駕駛?cè)诤?，推動了傳統(tǒng)自動化控制的變革;人工智能給醫(yī)療行業(yè)的賦能，大大提高了醫(yī)療效率，提升了手術(shù)精準度的價值。

新一代人工智能已經(jīng)從最初的算法驅(qū)動逐漸向數(shù)據(jù)、算法的復(fù)合驅(qū)動轉(zhuǎn)變，我國在人工智能的應(yīng)用探索上比較活躍，尤其是智能安防、智能金融、智能城市相關(guān)場景，使得人臉識別技術(shù)得到廣泛應(yīng)用。無人駕駛、智能醫(yī)療和智慧教育等發(fā)展又使得計算機視覺、語音識別和自然語言理解等技術(shù)得到深入拓展。

搭建好人工智能的生態(tài)圈和產(chǎn)業(yè)鏈，都離不開對人才的需求，需要越來越多的人工智能從業(yè)者，各自發(fā)揮專長，結(jié)合人工智能的交叉學(xué)科優(yōu)勢，取長補短，積極推動產(chǎn)業(yè)融合，構(gòu)建更為高效的產(chǎn)業(yè)融合群。

3.人工智能教育教學(xué)現(xiàn)狀

社會與產(chǎn)業(yè)的發(fā)展正在改變傳統(tǒng)高等教育教學(xué)模式和格局，學(xué)校教育要培育出復(fù)合型交叉學(xué)科的人才，系統(tǒng)性地掌握智能方法和處理技術(shù)的高階人才，單一學(xué)科的研究模式和思維方式不利于實現(xiàn)科技創(chuàng)新和重大問題的解決。

人工智能對人才培養(yǎng)的影響更為顯著和直接，主要體現(xiàn)在學(xué)科專業(yè)的開設(shè)和未來發(fā)展，很多工科專業(yè)都有涉及人工智能的相關(guān)課程，更有深度探索和實踐“專業(yè)+人工智能”的交叉學(xué)科模式，形成對人才的精準培養(yǎng)。全國大部分工科院校的計算機軟件、電氣工程、機械工程、控制工程等專業(yè)都開設(shè)了人工智能這門課程。

4.人工智能課程的內(nèi)容與授課方向

人工智能是典型的交叉學(xué)科，研究領(lǐng)域涉及計算機科學(xué)與技術(shù)、信息工程、電子通信技術(shù)、自動化控制工程、神經(jīng)生倫理學(xué)等多學(xué)科的交叉研究。要對人工智能課程內(nèi)容做全面和系統(tǒng)的講授既不現(xiàn)實也有困難，因此在實際教學(xué)過程中，講授一些普遍意義的人工智能基本知識和原理就非常豐富了。

人工智能課程內(nèi)容包括機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、搜索技術(shù)、運籌控制、算法優(yōu)化等等。[2]授課方向根據(jù)所在不同學(xué)院和專業(yè)可以適當(dāng)調(diào)整側(cè)重點，結(jié)合實際需求來進行有效學(xué)習(xí)，為學(xué)生今后持續(xù)學(xué)習(xí)打好基礎(chǔ)。

二、人工智能課程教學(xué)

1.課程體系搭建

因為人工智能涉及的內(nèi)容非常廣泛，研究領(lǐng)域也十分豐富，搭建課程體系非常重要。課程體系的搭建有利于學(xué)生理解基礎(chǔ)知識，從而掌握相應(yīng)領(lǐng)域的核心知識點。通常在課程中我們把人工智能分為基礎(chǔ)知識和智能應(yīng)用兩部分。基礎(chǔ)知識部分包括知識表示方法、確定性推理、非經(jīng)典推理等;智能應(yīng)用部分包括專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、自動規(guī)劃、自然語言理解。[3]

2.教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化

人工智能課程目的是使學(xué)生了解人工智能的基本原理，掌握人工智能的基本知識和實踐技能。課程內(nèi)容在講授的基礎(chǔ)上，拓展更多的智能化產(chǎn)品和項目介紹，有條件的可以進行實驗、實訓(xùn)。

在講義之外，更多地聯(lián)系實際情況，擴展教學(xué)寬度，聯(lián)系大數(shù)據(jù)和智能制造等交叉學(xué)科知識拓寬學(xué)生知識面，結(jié)合前沿科學(xué)內(nèi)容開展更為深入的教學(xué)活動，對學(xué)生適度引導(dǎo)，激發(fā)學(xué)生的求知欲和探索精神，培養(yǎng)更多人工智能學(xué)科人才。[4]

3.教學(xué)模式創(chuàng)新

人工智能應(yīng)以人為本，建設(shè)多元融合的學(xué)校課程體系，引入啟發(fā)式教學(xué)方法，課堂增加互動和討論，讓學(xué)生的疑問能及時得到積極反饋。結(jié)合智能化案例，讓學(xué)生了解人工智能的應(yīng)用范圍，如智能機器人，無人駕駛、無人工廠、無人機等先進智能應(yīng)用場景，開闊學(xué)生思路，提高思考能力。在教學(xué)過程中，要堅持以學(xué)生為主體，以教師為主導(dǎo)的培養(yǎng)模式，對學(xué)生進行持續(xù)、有效的教育。

三、人工智能課程實踐

人工智能課程實踐應(yīng)適應(yīng)新業(yè)態(tài)下的產(chǎn)業(yè)需求，以產(chǎn)業(yè)需求為導(dǎo)向，推動人工智能與產(chǎn)業(yè)相融合的實踐方向，引導(dǎo)和鼓勵企業(yè)深度參與人才培養(yǎng)全過程。

1.實驗教學(xué)

人工智能教學(xué)實踐應(yīng)安排部分經(jīng)典實驗課，結(jié)合高智能化產(chǎn)品項目，介紹理論知識在實際中的應(yīng)用方法，啟發(fā)學(xué)生獨立完成實驗，通過實驗數(shù)據(jù)和結(jié)果撰寫實驗報告。人工智能實踐重點是培養(yǎng)學(xué)生解決問題和提升思維能力，進而培養(yǎng)學(xué)生的專業(yè)素養(yǎng)和創(chuàng)新能力。

2.校企合作

根據(jù)產(chǎn)、學(xué)、研合作模式，以校企合作為基礎(chǔ)，提高學(xué)生動手能力，和主動參與意識。學(xué)校對外合作交流過程中，選擇知名人工智能企業(yè)進行合作，給企業(yè)輸送其所需人才，供其儲備。學(xué)校借助企業(yè)培訓(xùn)，完善校外實踐環(huán)節(jié)，提高學(xué)生實際項目參與度，激發(fā)學(xué)生探索知識，提升自身的競爭力，逐漸形成校企深度融合。

四、結(jié)語

交叉學(xué)科融合還處在不斷發(fā)展的階段，人工智能課程教學(xué)與實踐應(yīng)該緊跟時代步伐，創(chuàng)新教學(xué)模式和改變傳統(tǒng)教學(xué)觀念，努力在課堂中呈現(xiàn)更為豐富性的知識和內(nèi)容來吸引學(xué)生興趣。根據(jù)社會實際情況和需求探索符合學(xué)生特點的教學(xué)模式，把人工智能課程變得易于理解和掌握，使得人工智能培養(yǎng)人才方案得到有效地實現(xiàn)。

參考文獻：

[1]陳其榮，殷南根.交叉學(xué)科研究與教育：21世紀一流大學(xué)的必然選擇[J].研究與發(fā)展管理.2001（330-332）.

[2]蔡自興，徐光佑.人工智能及其應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，2003.

[3]王萬森，人工智能原理及其應(yīng)用[M].電子工業(yè)出版社，2006.

[4]馬建斌，李閱歷，高媛.人工智能課程教學(xué)的探索與實踐[J].河北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報2011.

作者簡介：王穎，1983年2月7日，女，漢族，籍貫：北京學(xué)歷：碩士，職稱：中級，畢業(yè)院校：北京航空航天大學(xué)，畢業(yè)專業(yè)：工業(yè)工程，研究方向：機械工程，工作單位：北京交通運輸職業(yè)學(xué)院，從事機械工程課程的教學(xué)工作。