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    面向“雙一流”建設(shè)的行業(yè)特色高校人工智能實(shí)踐教學(xué)改革研究
    ——以中國礦業(yè)大學(xué)為例

    2022-06-02 09:30:26李會(huì)軍王曄楓
    山東高等教育 2022年2期
    關(guān)鍵詞:安全帽雙一流人工智能

    鄒 亮,李會(huì)軍,王曄楓,雷 萌

    (中國礦業(yè)大學(xué)信息與控制工程學(xué)院,江蘇徐州221116)

    一、引言

    在新時(shí)代背景下,黨的十九大明確了以“加快一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè),實(shí)現(xiàn)高等教育內(nèi)涵式發(fā)展”為基本原則的重要戰(zhàn)略部署。[1][2][3]行業(yè)特色高校是在我國經(jīng)濟(jì)建設(shè)的特殊歷史時(shí)期整合成立的,面向礦業(yè)、石油、地質(zhì)等產(chǎn)業(yè),形成了特色鮮明的學(xué)科專業(yè)和具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)的科研平臺(tái)。[4][5][6]以中國礦業(yè)大學(xué)為例,作為全國唯一一所以礦業(yè)命名的特色行業(yè)高校,是一所工科為主,理、工、文、管等多學(xué)科協(xié)同發(fā)展的綜合性大學(xué)。[7]在“新工科”視域下,[8]為加快我?!半p一流”建設(shè)的進(jìn)程,在一線教學(xué)工作中應(yīng)重視實(shí)踐教學(xué)、強(qiáng)化應(yīng)用型人才培養(yǎng),[9][10]通過積極探索,開設(shè)綜合性、創(chuàng)新性的實(shí)驗(yàn)課程,提高學(xué)生的實(shí)踐和創(chuàng)新能力。

    《人工智能基礎(chǔ)》是為電子信息類、自動(dòng)化類、計(jì)算機(jī)類和智能采礦等專業(yè)的本科生開設(shè)的一門專業(yè)主干課程。該課程數(shù)學(xué)推導(dǎo)多、理論性強(qiáng),實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)是學(xué)生接觸人智能系統(tǒng),并將基礎(chǔ)理論實(shí)用化思維訓(xùn)練的重要教學(xué)手段。[11]然而,現(xiàn)有的實(shí)驗(yàn)課程,以驗(yàn)證性為主,實(shí)驗(yàn)對(duì)象工程性較弱,學(xué)生對(duì)理論與實(shí)際之間的關(guān)聯(lián)認(rèn)識(shí)模糊。如何培養(yǎng)學(xué)生利用人工智能的思想和理論方法,面向?qū)嶋H工程項(xiàng)目,分析問題、設(shè)計(jì)方案并解決問題,是“雙一流”建設(shè)過程中課程教學(xué)改革亟待解決的問題。如何在實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)中,融入思想政治教育,培養(yǎng)“好學(xué)力行、求是創(chuàng)新、艱苦奮斗、自強(qiáng)不息”的“礦大人”特有的精神,[12]也是高校立德樹人的根本任務(wù)。

    鑒于此,以“理實(shí)交融、項(xiàng)目導(dǎo)向、綜合運(yùn)用、注重創(chuàng)新”為實(shí)驗(yàn)教學(xué)理念,融入“課程思政”,依托于現(xiàn)代分析與計(jì)算中心以及學(xué)院國家級(jí)電工電子實(shí)驗(yàn)中心,結(jié)合煤炭能源生產(chǎn)利用的特殊背景,研究面向“雙一流”建設(shè)的行業(yè)特色高校人工智能創(chuàng)新實(shí)踐教學(xué)改革。

    二、傳統(tǒng)《人工智能基礎(chǔ)》實(shí)驗(yàn)課程

    由現(xiàn)有的《人工智能基礎(chǔ)》課程教學(xué)大綱可知,實(shí)驗(yàn)開設(shè)4個(gè)教學(xué)單元,共計(jì)16個(gè)學(xué)時(shí)。教學(xué)內(nèi)容主要包括房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)、手寫字符識(shí)別、聚類算法應(yīng)用和簡(jiǎn)單圖像處理等,具體內(nèi)容如表1所示。現(xiàn)有實(shí)驗(yàn)課程以純理論講述系統(tǒng)工程,教學(xué)模式單一,實(shí)驗(yàn)對(duì)象工程性較弱,一定程度上限制了學(xué)生學(xué)習(xí)的積極主動(dòng)性,興趣難以激發(fā),不能滿足對(duì)實(shí)踐與創(chuàng)新能力培養(yǎng)的要求。

    表1 《人工智能基礎(chǔ)》實(shí)驗(yàn)內(nèi)容安排

    三、構(gòu)建以行業(yè)特色工程問題為載體的實(shí)驗(yàn)教學(xué)模式

    《人工智能基礎(chǔ)》課程教學(xué)多為數(shù)學(xué)公式推導(dǎo),學(xué)生難以將所學(xué)的理論知識(shí)與實(shí)際智能系統(tǒng)工程問題結(jié)合應(yīng)用,進(jìn)而造成諸多學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中存在得過且過的消極心態(tài)。另外,教師課堂講授內(nèi)容過多,學(xué)生缺少獨(dú)立思考與實(shí)踐環(huán)節(jié),將導(dǎo)致學(xué)生對(duì)于抽象的人工智能理論方法和Python編程規(guī)則印象不夠深刻,使教學(xué)質(zhì)量難以達(dá)標(biāo)。

    結(jié)合中國礦業(yè)大學(xué)的行業(yè)特色,以實(shí)際工程項(xiàng)目為載體,開展命題式的實(shí)驗(yàn)教學(xué)模式。將人工智能算法用于煤礦安全生產(chǎn)、加工利用等環(huán)節(jié)中,主要包括:基于近紅外光譜分析技術(shù)的煤矸石分選、煤礦工人安全帽佩戴與人臉在線檢測(cè)、煤礦突水、瓦斯爆炸等煤礦災(zāi)害的區(qū)域態(tài)勢(shì)預(yù)警等方面,具體課時(shí)安排如表2。通過以項(xiàng)目為載體的創(chuàng)新性實(shí)踐訓(xùn)練,讓學(xué)生在完成項(xiàng)目的過程中掌握專業(yè)知識(shí),并培養(yǎng)鍛煉其信息檢索、建模推理、解決復(fù)雜工程問題等方面的能力。

    表2 《人工智能基礎(chǔ)》實(shí)驗(yàn)內(nèi)容安排2.0

    (一)基于近紅外光譜技術(shù)的煤矸石分選

    項(xiàng)目問題:利用近紅外光譜分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)煤與矸石的智能分選。

    實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù):實(shí)驗(yàn)搜集煤塊和矸石樣本各54份,并對(duì)其賦予標(biāo)簽作為模型的輸出變量,其中煤塊標(biāo)簽為1,矸石為0。利用MicroNIR Pro手持式光譜儀分別掃描樣本光譜圖,作為模型的輸入變量。

    實(shí)驗(yàn)方法:核心算法為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于構(gòu)建煤與矸石分類模型,遺傳算法用于優(yōu)化識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)。具體實(shí)驗(yàn)過程如圖1。

    圖1 煤矸石識(shí)別實(shí)驗(yàn)流程圖

    模型評(píng)價(jià):實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)教師準(zhǔn)備待測(cè)煤矸石樣本數(shù)據(jù)20組,輸入已訓(xùn)練好的模型,通過分析計(jì)算煤矸石樣本預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率(Accuracy)、精確率(Precision)和召回率(Recall)3個(gè)指標(biāo),對(duì)學(xué)生實(shí)驗(yàn)成績(jī)予以評(píng)定。各指標(biāo)的計(jì)算公式如下,

    其中TP、TN、FN以及FP的定義如表3所示。

    表3 真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的關(guān)系

    經(jīng)過反復(fù)仿真測(cè)試,模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率最高值和平均值分別約為95%、87%;精確率分別約為95%、89%;召回率分別約為96%、86%。因此,在3個(gè)指標(biāo)平均值的基礎(chǔ)上,若總體增加10%以上,則實(shí)驗(yàn)成績(jī)?yōu)閮?yōu)秀;若增加5~10%為良好;若增加-5~5%為中等;若增加<-5%則為合格。

    (二)基于YOLOV4的煤礦工人安全帽佩戴檢測(cè)

    項(xiàng)目問題:利用深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)煤礦井下工人安全帽佩戴情況的智能在線檢測(cè)。

    實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí):6學(xué)時(shí)

    實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù):從互聯(lián)網(wǎng)搜集5000張工人佩戴安全帽的圖片,并利用labelImg對(duì)圖片樣本進(jìn)行標(biāo)注。其中,標(biāo)簽包括:person為圖片樣本中未佩戴安全帽的人頭部分,hat為圖片樣本中佩戴安全帽的人頭部分。

    實(shí)驗(yàn)方法:核心算法為YOLO目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)安全帽的佩戴檢測(cè)。利用YOLOv4官方發(fā)布的權(quán)重對(duì)安全帽檢測(cè)模型參數(shù)進(jìn)行初始化,并利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化和訓(xùn)練過程監(jiān)控。具體實(shí)驗(yàn)過程如圖2。

    圖2 煤礦井下工人安全帽檢測(cè)流程

    模型評(píng)價(jià):實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)教師將一組煤礦井下某工段攝像頭采集的視頻作為測(cè)試數(shù)據(jù),要求學(xué)生間隔10秒獲取一幀圖像,并對(duì)構(gòu)建的Yolov4模型,利用AP(平均精度)和mAP(平均精度均值)2個(gè)指標(biāo)對(duì)其性能進(jìn)行測(cè)試。其中AP為precision與recall繪制的曲線面積,mAP是AP平均值。

    經(jīng)過反復(fù)測(cè)試,對(duì)于訓(xùn)練集數(shù)據(jù)最優(yōu)mAP大約在88%,測(cè)試集數(shù)據(jù)最優(yōu)mAP約為85%,測(cè)試效果如4所示。根據(jù)模型的mAP值,將學(xué)生實(shí)驗(yàn)操作成績(jī)?yōu)橐韵聨讉€(gè)等級(jí):mAP≥85%為優(yōu)秀;80% ~85%為良好;65%~80%為中等;65%以下為合格。

    (三)命題式的開放式創(chuàng)新性實(shí)踐課程設(shè)計(jì)

    在完成上述兩個(gè)主題的必做實(shí)驗(yàn)內(nèi)容后,學(xué)生還可開展命題式的開放式創(chuàng)新性實(shí)踐教學(xué)。該教學(xué)環(huán)節(jié)中,以學(xué)生為中心,教師在布置任務(wù)要求后自動(dòng)“隱身”,讓學(xué)生自擬主題、自由組隊(duì)、自主研究。最終提交一份包含項(xiàng)目的研究意義、研究現(xiàn)狀、研究方法、研究方案及結(jié)果分析等內(nèi)容的報(bào)告和實(shí)驗(yàn)結(jié)果。具體實(shí)際“項(xiàng)目”問題主要包括3種:

    1.結(jié)合獨(dú)有的行業(yè)特色,將人工智能算法用于煤礦安全方面,如煤礦危險(xiǎn)區(qū)域違章操作檢測(cè)、堆煤預(yù)警、煤流異物檢測(cè)等;

    2.利用開源的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù),將學(xué)習(xí)的理論算法用于前言熱點(diǎn)問題的智能預(yù)測(cè),如新型冠狀病毒感染傳播的預(yù)測(cè)等;

    3.根據(jù)實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)有的機(jī)械臂、機(jī)器人等先進(jìn)的實(shí)驗(yàn)器具,分析所學(xué)理論方法的可行性,讓設(shè)備按任務(wù)要求自主運(yùn)行。

    以項(xiàng)目為載體的實(shí)踐訓(xùn)練,讓學(xué)生在完成項(xiàng)目過程中掌握專業(yè)知識(shí),培養(yǎng)其信息檢索、建模與推理、解決復(fù)雜工程問題等方面的能力。實(shí)驗(yàn)教師發(fā)布基于上述特色主題的項(xiàng)目后,由學(xué)生自主搜集查閱相關(guān)文獻(xiàn)和組建團(tuán)隊(duì);然后,根據(jù)所申項(xiàng)目問題的任務(wù)要求,給出研究方法、具體的研究技術(shù)路線和團(tuán)隊(duì)成員分工;最后,在課程結(jié)束后提交結(jié)題報(bào)告,并由實(shí)驗(yàn)教師項(xiàng)目進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)收?;陧?xiàng)目管理模式的實(shí)驗(yàn)課程考核方法,以學(xué)生為主,自由發(fā)揮自身的創(chuàng)造力。在培養(yǎng)其團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力的同時(shí),加深了對(duì)人工智能理論的認(rèn)知,無形之中訓(xùn)練了學(xué)生利用理論知識(shí)解決智能系統(tǒng)工程問題的思維。

    四、結(jié)語

    基于對(duì)傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)教學(xué)模式的反思,在“雙一流”建設(shè)背景下,結(jié)合中國礦業(yè)大學(xué)鮮明的行業(yè)特色,以煤礦安全生產(chǎn)中實(shí)際工程問題為對(duì)象,營(yíng)造了“理實(shí)交融、項(xiàng)目導(dǎo)向”綜合實(shí)驗(yàn)環(huán)境,構(gòu)建“基礎(chǔ)型驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)—提升型創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)”兩個(gè)層次、虛實(shí)結(jié)合的立體化人工智能實(shí)踐教學(xué)體系。充分發(fā)揮中國礦業(yè)大學(xué)的行業(yè)特色與品牌優(yōu)勢(shì),為社會(huì)培養(yǎng)創(chuàng)新型的工程人才。此外,課程組將在開放實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的基礎(chǔ)上,引入更多的工程問題、開源項(xiàng)目和平臺(tái),推動(dòng)全方位優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源的整合與共享。積極響應(yīng)習(xí)近平總書記“人人皆學(xué)、處處能學(xué)和時(shí)時(shí)可學(xué)”學(xué)習(xí)型社會(huì)建設(shè)的號(hào)召,使《人工智能》這一個(gè)熱門課程的學(xué)習(xí)不再受身份、空間和時(shí)間的限制。

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