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    新工科背景下計算智能課程教學(xué)改革探索

    2022-06-20 15:25:25徐弓岳郭二廓江蘇大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院
    中國信息技術(shù)教育 2022年12期
    關(guān)鍵詞:工科智能算法

    徐弓岳 郭二廓 江蘇大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院

    ●研究背景

    隨著全球范圍內(nèi)以大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等信息技術(shù)為核心的新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的興起,我國經(jīng)濟(jì)在創(chuàng)造了連續(xù)多年快速發(fā)展的奇跡后迎來了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期。為主動應(yīng)對新一輪的科技革命和產(chǎn)業(yè)變革,培養(yǎng)創(chuàng)新型卓越工程人才,服務(wù)于國家戰(zhàn)略發(fā)展新需求,自2017年起,教育部積極開展實施新工科戰(zhàn)略,推動形成了“復(fù)旦共識”“天大行動”和“北京指南”,以新工科建設(shè)為突破口,引領(lǐng)我國新一輪高等教育改革。新工科建設(shè)所推動的教育教學(xué)模式變革、學(xué)科交叉融通、專業(yè)建設(shè)升級和產(chǎn)學(xué)研協(xié)同育人等成為當(dāng)前我國高等教育改革的趨勢與焦點。

    為積極落實新工科戰(zhàn)略,各大高校各個專業(yè)紛紛開設(shè)人工智能科學(xué)與技術(shù)的相關(guān)交叉課程,以培養(yǎng)高水平的復(fù)合型人才為建設(shè)目標(biāo)。計算智能是人工智能的新生前沿領(lǐng)域,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯和進(jìn)化計算三個分支的有機(jī)融合而成的科學(xué)方法體系,可為工程領(lǐng)域復(fù)雜建模和優(yōu)化問題提供新的設(shè)計思路與解決方案,是復(fù)合型工程技術(shù)人員特別是復(fù)合型工程研究人員需要掌握的一項重要技能。要想有效保障新工科人才培養(yǎng)質(zhì)量,就必須對計算智能課程教學(xué)方案進(jìn)行積極探索。本文從教學(xué)模式、教學(xué)方法等方面對計算智能課程的教學(xué)進(jìn)行探索,分析新工科人才素養(yǎng)培養(yǎng)方法和途徑,構(gòu)建多元化教學(xué)方法,培養(yǎng)學(xué)生利用計算智能的方法思想解決工程實際問題的能力,以期為本課程的教學(xué)改革提供參考性的研究意見。

    ●課程教學(xué)難題

    計算智能是計算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、生物科學(xué)等不同領(lǐng)域科學(xué)相互交叉所產(chǎn)生的學(xué)科,其本質(zhì)是通過借鑒自然界生物生存演化規(guī)則,模擬生物智能、人類智能及社會運行規(guī)律來進(jìn)行算法設(shè)計。計算智能課程的教學(xué)內(nèi)容可分為以下三個方面:①基礎(chǔ)理論,包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯和進(jìn)化計算的思想淵源,基本架構(gòu)和理論演進(jìn)等。②算法設(shè)計,主要涉及計算智能方法各部分和參數(shù)的定性定量研究,服務(wù)于計算智能方法的實現(xiàn)和創(chuàng)新改進(jìn)。③實踐應(yīng)用,要求能夠以C、Python、Matlab等計算機(jī)語言復(fù)現(xiàn)算法,并在此基礎(chǔ)上開展研究應(yīng)用。計算智能課程是理論、算法和實踐三大內(nèi)容交互融合反饋的教學(xué)體系,基礎(chǔ)理論是算法設(shè)計和實踐應(yīng)用的根本,算法設(shè)計加深了對基礎(chǔ)理論的理解并奠定了實踐應(yīng)用的基礎(chǔ),實踐應(yīng)用則反過來推動了基礎(chǔ)理論的發(fā)展和算法的創(chuàng)新設(shè)計。

    計算智能課程具有極強(qiáng)的理論性、操作性和實踐性,所涉及的知識面很廣,內(nèi)容較為抽象,學(xué)生對理論知識點往往難以理解,導(dǎo)致理論與實踐脫節(jié),對各種計算智能方法的實際應(yīng)用不能靈活掌握,產(chǎn)生這些問題的原因主要可歸納為以下三個方面:

    (1)缺乏對學(xué)生有效的引導(dǎo)和啟發(fā)。計算智能課程內(nèi)容較多,授課學(xué)時相對較少,教師在課堂上與學(xué)生缺乏互動,存在“填鴨式”教學(xué)的情況。在教學(xué)設(shè)計方面,教師對如何引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣、激發(fā)學(xué)生主動學(xué)習(xí)缺乏考慮。

    (2)缺乏可靠的算法資源和標(biāo)準(zhǔn)的算法實驗平臺。計算智能課程涉及了諸多算法程序,學(xué)生在進(jìn)行算法實驗時所搜羅的算法資源卻存在多種計算機(jī)語言版本,程序質(zhì)量良莠不齊,也缺乏可靠統(tǒng)一通用的算法實驗平臺。

    (3)缺乏足夠深度前沿的應(yīng)用場景。課程實驗常是一些常規(guī)的驗證性實驗,大多數(shù)學(xué)生無需深入思考就可以完成基本的實驗任務(wù),缺乏有深度的創(chuàng)新性實驗。

    ●教學(xué)改革實施方案

    1.問題啟發(fā)式教學(xué)

    問題啟發(fā)式教學(xué)就是教師要通過在教學(xué)過程中有意識地引導(dǎo)學(xué)生產(chǎn)生問題、提出問題,并有的放矢地思考摸索,以解決問題,形成自己的判斷和歸納,達(dá)到舉一反三、觸類旁通的學(xué)習(xí)效果,最終使學(xué)生形成以自我為學(xué)習(xí)主體的學(xué)習(xí)模式,達(dá)成良性的循環(huán)反饋。鑒于計算智能課程概念抽象、知識新穎和學(xué)科交叉的特性,教師需要在各個教學(xué)鏈條上始終注意問題的提煉、剖析和導(dǎo)引,始終做到有的放矢,把握好教學(xué)的節(jié)奏。例如,在講解蟻群優(yōu)化算法時,就可以以經(jīng)典的背包問題或最短路徑問題來啟發(fā)學(xué)生思考各種解決方案及其復(fù)雜度關(guān)系,在學(xué)生思考的過程中,給予適當(dāng)?shù)奶崾九c鼓勵,使學(xué)生的思考更加深入,并基于學(xué)生的回答進(jìn)行一定深度的探討分析,開拓學(xué)生的思維,接著結(jié)合教學(xué)內(nèi)容引出基于蟻群算法的解決方案,使學(xué)生自然而然地產(chǎn)生新的問題——自己所提出的方案相比蟻群算法有何優(yōu)劣,引發(fā)學(xué)生進(jìn)行自主性的探究學(xué)習(xí),對課程的知識有更深刻的體悟。

    2.基于先進(jìn)科研平臺資源的算法探究

    人工智能領(lǐng)域發(fā)展極為迅速,計算智能課程的教學(xué),既要講授經(jīng)典智能算法的內(nèi)容,也要兼顧計算智能發(fā)展的最新趨勢。目前,國內(nèi)外許多知名學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)都建有智能算法網(wǎng)站和個人主頁,提供開源的最新研究成果和程序代碼,這些平臺資源無疑對本門課程的學(xué)習(xí)提供了極大的幫助,教師可以搜羅相關(guān)資源提供給學(xué)生,為學(xué)生的算法學(xué)習(xí)打下堅實基礎(chǔ)。例如,在教學(xué)中可以借助Matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱講解相關(guān)知識,包括介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、梯度下降原理,講解如何構(gòu)造輸入層、隱含層和輸出層,如何執(zhí)行反向傳播等,然后通過選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實際案例進(jìn)行講解,這樣,學(xué)生會對相關(guān)原理知識有更加生動具體的認(rèn)識,也容易調(diào)動學(xué)習(xí)的興趣。又如,安徽大學(xué)生物智能與知識發(fā)現(xiàn)研究所最新開發(fā)的進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化平臺PlatEMO,集成了一百多種算法和優(yōu)化問題,其中包含最先進(jìn)的進(jìn)化算法和最常用的測試問題及性能指標(biāo),所有程序都經(jīng)過了標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化處理,非常適合學(xué)生進(jìn)行算法實驗探究,接觸相關(guān)學(xué)科的前沿知識,開拓學(xué)生的眼界,鍛煉學(xué)生的創(chuàng)造性思維和科研素養(yǎng)。

    3.面向應(yīng)用場景的項目驅(qū)動式教學(xué)

    對于理論性和實踐性極強(qiáng)的計算智能課程,如何搭建理論與實踐之間的橋梁,引導(dǎo)學(xué)生將所學(xué)的算法知識應(yīng)用到具體場景中顯得尤為重要。筆者認(rèn)為,可通過項目驅(qū)動式教學(xué)檢驗學(xué)生綜合運用所學(xué)課程知識的能力,鍛煉學(xué)生分析問題和解決問題的能力,全面開發(fā)其創(chuàng)造性思維,提升創(chuàng)新能力。例如,基于智能算法的人臉識別項目,人臉識別是人工智能非常典型的應(yīng)用場景,也是能觸及科技前沿的方向,而且相關(guān)技術(shù)發(fā)展較為成熟,可參考學(xué)習(xí)的算法資源和數(shù)據(jù)集極為豐富,國際上也制定了通用的評測標(biāo)準(zhǔn)和性能指標(biāo)??梢?至4名學(xué)生為一組,通過團(tuán)隊協(xié)作,完成項目設(shè)計任務(wù),最終以論文報告和小組答辯形式進(jìn)行考核。通過項目驅(qū)動式教學(xué),讓學(xué)生在充分運用挖掘課程相關(guān)知識的基礎(chǔ)上,完成具有一定難度和挑戰(zhàn)性的實踐課題,不僅能激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,鍛煉學(xué)生團(tuán)隊協(xié)作和探索研究的能力,而且縮短了教學(xué)與實踐應(yīng)用的距離,讓學(xué)生能夠更加自信地面對問題、解決問題。

    4.融入課程思政元素

    課程思政是新時期黨中央關(guān)于加強(qiáng)高校思想政治工作的新要求,要以立德樹人為導(dǎo)向,以堅定的政治方向為核心,將明確的德育元素融入到課程的知識傳遞過程中。在教學(xué)活動中,教師既要擔(dān)負(fù)起道德引領(lǐng)職責(zé),也要讓教學(xué)過程充分體現(xiàn)立德樹人的思想。例如,計算智能課程既涉及很多前言科技領(lǐng)域,也在生活中誕生了許多有影響力的應(yīng)用,如刷臉支付、出入門禁等,可讓學(xué)生暢想自己的小發(fā)明、小創(chuàng)造在融入生活服務(wù)于大眾之后,所帶來的光榮與使命。又如,谷歌的AlphaGo在圍棋上成功地實現(xiàn)了對人類的碾壓,震驚世界,然而國內(nèi)人工智能技術(shù)的研究卻只能跟在國際最先進(jìn)技術(shù)的后面亦步亦趨,可讓學(xué)生意識到國內(nèi)的人工智能技術(shù)急需能夠引領(lǐng)世界的重大突破,作為當(dāng)今的年輕人,必須明確自己的使命和擔(dān)當(dāng)。

    ●結(jié)語

    本文針對計算智能課程教學(xué)存在的難點和問題,從課堂教學(xué)模式改革、資源平臺構(gòu)建、項目驅(qū)動式教學(xué)機(jī)制和課程思政元素融入研究等方面對計算智能課程進(jìn)行改革,嘗試探索一條適合高校計算智能本科教育教學(xué)的課程改革與建設(shè)之路,以期為創(chuàng)新型復(fù)合型人才的培養(yǎng)打造良好的課程教學(xué)平臺,從而提升本科教學(xué)質(zhì)量。

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