人工智能導(dǎo)論課程教學(xué)方法探討

魏 娜，賁可榮，崔良中，張 獻(xiàn)

（海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院，湖北武漢 430033）

0 引言

近年來，布局發(fā)展人工智能已成為世界許多國家的共識與行動。習(xí)近平總書記多次就人工智能作出重要批示，指出人工智能技術(shù)的發(fā)展將深刻改變?nèi)祟惿鐣?、改變世界，要求抓住機(jī)遇，在這一高技術(shù)領(lǐng)域搶占先機(jī)，加快部署和實(shí)施［1］。人工智能已列入我國戰(zhàn)略性發(fā)展學(xué)科中，并在眾多學(xué)科發(fā)展中起到“頭雁”作用。在人工智能成為時代標(biāo)簽的背景下，全國高校普遍開設(shè)了人工智能方面的必修課或選修課。

課程組自從2001 年開始承擔(dān)計(jì)算機(jī)專業(yè)人工智能課程及面向全校研究生的人工智能課程教學(xué)任務(wù)，賁可榮教授主編的《人工智能》《人工智能（第2 版）》分別入選普通高等教育“十一五”“十二五”國家級規(guī)劃教材，《人工智能（第3 版）》評為首屆全國優(yōu)秀教材二等獎［2］。3 年前，海軍工程大學(xué)校新增設(shè)了面向全校本科學(xué)員的《人工智能導(dǎo)論》選修課，選修課采用的教材是李德毅院士主編的《人工智能導(dǎo)論》［3］，該書將人工智能的發(fā)展脈絡(luò)、技術(shù)理論、產(chǎn)業(yè)成果以翔實(shí)的形態(tài)展現(xiàn)出來，適合作為入門人工智能技術(shù)的引導(dǎo)性讀物。

眾多學(xué)者針對高校如何開展人工智能課程教學(xué)展開研究。早在2012 年，西安電子科技大學(xué)劉若辰等［4］探討了人工智能概論教學(xué)問題，從教材選擇、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、考試方法等方面闡述人工智能概論課程的建設(shè)情況，提出從培養(yǎng)學(xué)員的興趣入手，培養(yǎng)學(xué)員實(shí)踐能力、動手能力和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)能力，以提高教學(xué)質(zhì)量。浙江工業(yè)大學(xué)王振華等［5］提出研產(chǎn)教融合引導(dǎo)的《人工智能導(dǎo)論》教學(xué)案例設(shè)計(jì)策略、途徑和方法，以提升教學(xué)效果并實(shí)現(xiàn)課程培養(yǎng)目標(biāo)。安徽信息工程學(xué)院的李月軍［6］依托企業(yè)人才、技術(shù)和資源優(yōu)勢，研究校企深度融合的人工智能專業(yè)工程應(yīng)用型創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式。

上述方法的研究重點(diǎn)都是基于單一某種教學(xué)手段的運(yùn)用，針對人工智能導(dǎo)論課程具有理論性強(qiáng)、技術(shù)更新快、且選修課分配學(xué)時少等特點(diǎn)，如何高效利用課內(nèi)時間、激發(fā)學(xué)員興趣、師生良好互動，如何展示人工智能應(yīng)用成果、啟迪思考，是上好人工智能導(dǎo)論課程需要面對的現(xiàn)實(shí)問題。鑒于此，課程組建立了明確的人工智能導(dǎo)論培養(yǎng)計(jì)劃、課程標(biāo)準(zhǔn)，配備了實(shí)驗(yàn)教學(xué)條件［7］，為學(xué)員學(xué)習(xí)提供了必要的基礎(chǔ)保障。根據(jù)海軍工程大學(xué)師生實(shí)際情況，本文從跟蹤軍事智能化發(fā)展、線上線下多途徑學(xué)習(xí)、按照實(shí)例—概念—應(yīng)用線索組織教學(xué)內(nèi)容、通過實(shí)踐掌握基本原理和基本方法、培養(yǎng)學(xué)員創(chuàng)新意識和前瞻意識、加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)環(huán)境和教學(xué)環(huán)境建設(shè)這6 方面探討人工智能導(dǎo)論課程教學(xué)方法，以激發(fā)學(xué)員學(xué)習(xí)的主動性、積極性，實(shí)現(xiàn)課程培養(yǎng)目標(biāo)。

1 人工智能導(dǎo)論課程特點(diǎn)

人工智能導(dǎo)論是人工智能領(lǐng)域的引導(dǎo)性課程，主要作用是入門與引導(dǎo)。課程側(cè)重于幫助學(xué)員了解人工智能的發(fā)展過程、基本概念和方法，熟悉人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及軍事應(yīng)用需求，培養(yǎng)學(xué)員人工智能應(yīng)用能力，為后續(xù)課程學(xué)習(xí)和畢業(yè)設(shè)計(jì)打下一定基礎(chǔ)。

與傳統(tǒng)課程相比，人工智能課程有著鮮明的特點(diǎn)：

（1）理論性較強(qiáng)。人工智能課程內(nèi)容涉及很多抽象理論，需要相關(guān)課程，如離散數(shù)學(xué)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等課程等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)作為支撐，這往往會導(dǎo)致學(xué)員在學(xué)習(xí)時產(chǎn)生望而生畏的畏難情緒。

（2）技術(shù)更新快。人工智能是一個新技術(shù)層出不窮的開拓性領(lǐng)域，其技術(shù)更新快。因此，在教學(xué)過程中，教員要注重跟蹤最近技術(shù)，保持一個不斷學(xué)習(xí)的狀態(tài)。

（3）應(yīng)用廣泛。人工智能是一門多學(xué)科交叉課程，注重多學(xué)科、多領(lǐng)域、多行業(yè)的“跨界融合”發(fā)展，將人工智能技術(shù)應(yīng)用到各行各業(yè)，并進(jìn)一步倒逼人工智能理論完善，為其發(fā)展指明方向和目標(biāo)。

2 人工智能導(dǎo)論課程內(nèi)容組織

人工智能已經(jīng)并正在廣泛而深入地結(jié)合到科學(xué)技術(shù)的各門學(xué)科和社會各領(lǐng)域中。人工智能技術(shù)主要包括知識工程、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、智能機(jī)器人和神經(jīng)計(jì)算等技術(shù)［8］。人工智能課程教學(xué)內(nèi)容涉及面廣、涵蓋內(nèi)容較多，要在有限課時內(nèi)完成教學(xué)計(jì)劃并讓學(xué)員掌握，具有一定難度。課程采用李德毅院士主編的《人工智能導(dǎo)論》教材。在總學(xué)時一定的情況下，需要根據(jù)教學(xué)對象的需求，在廣度和深度之間作出取舍。將教學(xué)內(nèi)容分成以下三大模塊：

（1）知識表示。教材第2-4 章內(nèi)容，分別為概念表示、知識表示、知識圖譜。其中，概念表示主要介紹經(jīng)典概念理論、數(shù)理邏輯、集合論，了解概念的現(xiàn)代表示理論；知識表示主要介紹一階謂詞邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、了解框架表示法、狀態(tài)空間表示法；知識圖譜也是一種重要知識表示方法，進(jìn)一步介紹本體知識表示、萬維網(wǎng)知識表示方法。

（2）知識獲取。教材第5-8 章內(nèi)容，分別包括搜索技術(shù)、群智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)等。其中，搜索技術(shù)主要介紹盲目搜索、啟發(fā)式搜索，了解博弈搜索；群智能算法主要介紹遺傳算法的基本思想、了解粒子群優(yōu)化算法和蟻群算法；機(jī)器學(xué)習(xí)主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的定義、常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，了解弱監(jiān)督學(xué)習(xí)算法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)主要介紹神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)算法，了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)。

（3）知識應(yīng)用。教材余下章節(jié)，涉及計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音處理、專家系統(tǒng)、規(guī)劃、多智能體系統(tǒng)與智能機(jī)器人等。這部分內(nèi)容以講座形式介紹目前廣為流行的人工智能技術(shù)應(yīng)用實(shí)例，主要介紹在不同領(lǐng)域的軍事應(yīng)用和實(shí)踐成果。

3 人工智能導(dǎo)論課程教學(xué)方法探討

結(jié)合人工智能導(dǎo)論課程教學(xué)特點(diǎn)和教學(xué)內(nèi)容，為達(dá)到更好的教學(xué)效果，在教學(xué)方法上作出如下思考和改革：

3.1 跟蹤軍事智能化發(fā)展，激發(fā)軍校學(xué)員學(xué)習(xí)興趣

中共十九大報(bào)告明確提出，要加快軍事智能化發(fā)展。當(dāng)前，人工智能越來越廣泛地運(yùn)用于軍事領(lǐng)域。教學(xué)中，從國防和軍隊(duì)建設(shè)實(shí)際出發(fā)，介紹智能情報(bào)處理、智能規(guī)劃、智能決策等軍事應(yīng)用案例，激發(fā)學(xué)員的學(xué)習(xí)熱情。

在規(guī)劃技術(shù)方面，除列舉其在地圖尋路、物流調(diào)度、機(jī)器人控制等民用領(lǐng)域的應(yīng)用外，還介紹了該技術(shù)在軍事領(lǐng)域方面的應(yīng)用。例如，海灣戰(zhàn)爭中美軍配備的動態(tài)分析和重規(guī)劃工具DART（Dynamic Analysis and Re-planning Tool）被用于自動后勤規(guī)劃和運(yùn)輸調(diào)度中，從而使過去需要幾個星期才能完成的調(diào)度工作在幾個小時內(nèi)就可以完成。該系統(tǒng)可同時協(xié)調(diào)總數(shù)達(dá)50 000 的車輛、物資與人員運(yùn)輸，能夠同時考慮起點(diǎn)、終點(diǎn)及調(diào)度路徑，并解決所有因素之間的沖突。DART 數(shù)小時就能自動規(guī)劃出合理方案，相比過去的人力規(guī)劃，可節(jié)省近百倍時間。這是美軍在海灣戰(zhàn)爭期間得以及時部署好50 多萬軍隊(duì)及3 000 多萬噸補(bǔ)給的重要因素。

再如，機(jī)器人方面，機(jī)器人的出現(xiàn)一方面給人類生活和工作帶來便利，另一方面也必將改變未來戰(zhàn)爭的態(tài)勢和格局。智能軍用機(jī)器人士兵，目前世界各軍事大國在軍事領(lǐng)域競相發(fā)展和使用這種武器，并作為作戰(zhàn)力量的一部分編入軍隊(duì)之中。典型的軍用機(jī)器人如美國的“哨兵”，能說300 個單詞、能測出聲、火、煙、風(fēng)等異常物體有關(guān)數(shù)據(jù)。對可疑目標(biāo)能發(fā)出口令，如果目標(biāo)答錯口令，“哨兵”會迅速、準(zhǔn)確地開槍射擊。機(jī)器人“激戰(zhàn)哨兵”還裝備反坦克武器，發(fā)現(xiàn)敵裝甲目標(biāo)時，能自動搶占有利地形發(fā)起攻擊。目前，智能軍用機(jī)器人正向模擬化、仿生化、小型化、多樣化方向發(fā)展，預(yù)計(jì)21 世紀(jì)上半葉，以智能軍用機(jī)器人為主的機(jī)器人軍隊(duì)將“走”上戰(zhàn)場。

3.2 發(fā)揮現(xiàn)代教育技術(shù)優(yōu)勢，線上線下多途徑學(xué)習(xí)

人工智能導(dǎo)論課程涵蓋的內(nèi)容多，而作為選修課，其教學(xué)時長僅20 學(xué)時。好在人工智能網(wǎng)絡(luò)資源非常豐富，充分利用好這些優(yōu)質(zhì)資源，可有效緩解課程內(nèi)容多和學(xué)時少之間的矛盾，促進(jìn)感興趣的學(xué)員開闊眼界，將課程學(xué)習(xí)拓展到課堂之外。課程組編寫了《軍事智能化技術(shù)及應(yīng)用》［9］、《機(jī)器學(xué)習(xí)方法及應(yīng)用》［10］，并制作了MOOC《人工智能在艦艇部隊(duì)的應(yīng)用》［11］，已在軍事職業(yè)教育平臺上線，這些資源有效補(bǔ)充并擴(kuò)容了教學(xué)內(nèi)容，特別是疫情期間對學(xué)生預(yù)習(xí)復(fù)習(xí)提供了切實(shí)幫助。同時，充分利用中國大學(xué)MOOC 平臺等互聯(lián)網(wǎng)資源，如吳恩達(dá)的《機(jī)器學(xué)習(xí)》系列課程，北京大學(xué)《人工智能實(shí)踐：Tensorflow 筆記》等，為課程提供了理論和實(shí)踐方面的輔助。此外，利用微信群推送前沿技術(shù)信息，跟蹤華為、科大訊飛、小i 機(jī)器人等大型企業(yè)和軍事上的熱點(diǎn)技術(shù)和應(yīng)用落地情況［12-13］，以及一些頂級學(xué)術(shù)會議的最新成果，極大地拓展學(xué)員的視野和思維，激發(fā)學(xué)習(xí)興趣。

在課堂上，結(jié)合線上資源，系統(tǒng)性地講解章節(jié)重難點(diǎn)。師生可通過共同研討、實(shí)操等方式，增加學(xué)員參與感，調(diào)動起大家的興趣，激發(fā)學(xué)員的主動探究與自學(xué)能力，實(shí)現(xiàn)對理論的進(jìn)一步認(rèn)知與理解。

3.3 遵循教育規(guī)律，按照實(shí)例—概念—應(yīng)用線索組織教學(xué)內(nèi)容

人工智能課程理論性強(qiáng)，且知識點(diǎn)分散，因此需要教員引導(dǎo)，按照實(shí)例—概念—應(yīng)用線索組織教學(xué)內(nèi)容，注重知識點(diǎn)間的邏輯關(guān)聯(lián)，使新知識與舊知識相結(jié)合，理論與實(shí)例和應(yīng)用相結(jié)合。比如，教材前三章教學(xué)內(nèi)容分別是緒論、概念表示和知識表示。需要幫助學(xué)員厘清概念、知識和人工智能這三者之間的區(qū)別和聯(lián)系。為了使計(jì)算機(jī)具有智能，能模擬人類的智能行為，就必須使它具有知識。而概念是構(gòu)成人類知識世界的基本單元。因此，要想表達(dá)知識，能夠準(zhǔn)確表達(dá)概念是先決條件。在概念表示的基礎(chǔ)上表達(dá)知識，使得機(jī)器獲得并運(yùn)用知識，具備智能。

進(jìn)一步，建立概念的三大功能與人工智能流派間的關(guān)系。首先，從經(jīng)典概念定義說起，經(jīng)典概念定義由3 部分組成：概念名、概念的內(nèi)涵表示和概念的外延表示。這3部分各有其功能，分別是指名、指心、指物三大功能。聯(lián)系到人工智能本身也是一個概念，要使概念成為現(xiàn)實(shí)，也需要實(shí)現(xiàn)3 個功能：實(shí)現(xiàn)人工智能的指名、指心和指物功能，分別對應(yīng)人工智能的符號主義、連接主義和行為主義。

在講述第4 章知識圖譜時，聯(lián)系第3 章知識表示，知識圖譜也是一種重要的知識表示方法，但與第3 章中介紹的常規(guī)知識表示方法不同，其主要特征是用圖的形式表達(dá)知識，其優(yōu)勢是有利于機(jī)器理解知識，從而實(shí)現(xiàn)認(rèn)知智能。

第5 章搜索技術(shù)，用到了第2 章中知識表示方法中的狀態(tài)空間表示法，將待求解問題表示為狀態(tài)空間圖并搜索其求解路徑。通過日常生活中的地圖路徑搜尋這一事例引出搜索的概念和不同搜索算法的策略，進(jìn)一步，將搜索技術(shù)與第13 章的規(guī)劃問題聯(lián)合起來，對于經(jīng)典的規(guī)劃問題，如積木世界問題，可通過在狀態(tài)空間的搜索進(jìn)行求解。

第6 章群智能，屬于一種優(yōu)化方法，該方法可以應(yīng)用于后面的章節(jié)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Agent 等。從優(yōu)化的角度出發(fā)，機(jī)器學(xué)習(xí)基本可以看成是一個優(yōu)化問題，將群智能用于機(jī)器學(xué)習(xí)，一方面可以用來優(yōu)化模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)，另一方面可以通過多目標(biāo)優(yōu)化，以搜尋最好的、用戶最想要的模型。

3.4 注重實(shí)踐，通過實(shí)踐掌握基本原理和基本方法

人工智能是理論與實(shí)踐結(jié)合最緊密的學(xué)科之一。引入高性能的人工智能實(shí)訓(xùn)平臺，設(shè)計(jì)與教材內(nèi)容相對應(yīng)的實(shí)訓(xùn)題，并配有詳細(xì)的案例使用說明書，幫助學(xué)員通過編程實(shí)踐理解理論背后的原理。比如，在講解不確定性知識表示與推理這部分內(nèi)容時，配套有帆船分類專家系統(tǒng)這一案例。案例中收集了不同類型帆船和桅桿結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)圖信息，根據(jù)這些信息，可建立一系列規(guī)則以識別正常天氣下的帆船種類。此外，考慮到非正常情況下的識別問題，比如在大風(fēng)或者大霧時的海面，此時應(yīng)用這些確定性規(guī)則識別帆船就變得困難，因此，需加入帶有確信因子的規(guī)則集，通過不確定性的知識表示和推理解決多種海面環(huán)境下的帆船分類問題。除這些基礎(chǔ)案例集外，還設(shè)計(jì)一些前沿項(xiàng)目，供有能力的學(xué)員實(shí)踐探索，如將合作自主Agent 技術(shù)運(yùn)用到國防運(yùn)輸活動中、采用Agent 規(guī)劃運(yùn)輸路線、實(shí)現(xiàn)監(jiān)控運(yùn)輸路線、改變運(yùn)輸工具等功能。同時，、鼓勵學(xué)員自己搭建平臺，教員會提供一些優(yōu)質(zhì)的實(shí)踐資源，如開放課程、開源社區(qū)、源代碼等，鼓勵學(xué)員采用多種渠道進(jìn)行自主學(xué)習(xí)。

進(jìn)一步，用任務(wù)帶動實(shí)踐，課程考核大作業(yè)是編寫一個小型的智能程序或者撰寫智能機(jī)器人創(chuàng)意設(shè)計(jì)報(bào)告。學(xué)員可以自由結(jié)對，自主角色分工，經(jīng)資料收集、設(shè)計(jì)、查找開源代碼、改進(jìn)、測試等過程，合作完成課程設(shè)計(jì)。通過這樣的方式，讓學(xué)員們學(xué)以致用，熟悉使用人工智能生態(tài)的基本步驟，在此基礎(chǔ)上，期望能培養(yǎng)學(xué)員采用智能方法解決實(shí)際問題的思維方式。

特別地，在實(shí)踐課上，可以考慮將人工智能知識與相關(guān)專業(yè)知識相結(jié)合。比如，針對不同專業(yè)的學(xué)員設(shè)計(jì)專業(yè)特色比較明顯的案例庫，或者在課程大作業(yè)中讓學(xué)員自主設(shè)計(jì)與專業(yè)背景相關(guān)的論文，利用所學(xué)到的人工智能知識解決一些與專業(yè)相關(guān)的問題。比如，在知識圖譜構(gòu)建實(shí)踐應(yīng)用方面，對于艦船維修與管理專業(yè)，可考慮構(gòu)建艦船等裝備維修知識圖譜；對于兵器科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，可考慮構(gòu)建武器裝備領(lǐng)域知識圖譜；對于軍事大數(shù)據(jù)工程專業(yè)，可考慮構(gòu)建戰(zhàn)場情報(bào)知識圖譜等。再如，在機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)踐應(yīng)用中，對于無人裝備工程專業(yè)，可考慮將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于無人機(jī)路徑規(guī)劃問題；對于能源與動力工程專業(yè)，可考慮將機(jī)器學(xué)習(xí)算法與裝置故障診斷技術(shù)相結(jié)合；對于信息對抗技術(shù)專業(yè)，則可考慮設(shè)計(jì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤算法等。

3.5 言傳身教，培養(yǎng)學(xué)員創(chuàng)新意識與前瞻意識

為了讓學(xué)生學(xué)好這門課，課程組精心設(shè)計(jì)課程教學(xué)內(nèi)容，授課得到學(xué)生普遍認(rèn)可。教員上好一門課，基礎(chǔ)很重要，前沿也非常重要。隨著時代的變化，課程的教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方式和知識點(diǎn)也都隨之更新。在教學(xué)過程中，教員的這種不斷鉆研、把握前沿的精神，會潛移默化地影響學(xué)員，使得他們在學(xué)好基礎(chǔ)知識的同時，有意識地關(guān)注前沿研究。

隨著人工智能與海洋裝備的深度融合，海洋裝備逐步向智能化、無人化海洋裝備的技術(shù)水準(zhǔn)、規(guī)模和任務(wù)能力等轉(zhuǎn)變［14］。比如，中船重工集團(tuán)701 研究所研發(fā)出具有完全自主知識產(chǎn)權(quán)的“海翼1號”無人水面艇，具有自主控制、岸基遠(yuǎn)程遙控和人工駕駛3 種控制模式，具備復(fù)雜海情下的自主巡邏、搜索取證功能。再如，2020 年11 月13日，載有3 名潛航員的“奮斗者”號載人潛水器再次深潛到太平洋馬里亞納海溝進(jìn)行探索和科學(xué)研究。這些都體現(xiàn)了我國在海洋高技術(shù)領(lǐng)域的綜合實(shí)力。通過列舉這些人工智能技術(shù)的前沿應(yīng)用情況，一方面激發(fā)學(xué)生們的愛國主義熱情和民族自信心與自豪感；另一方面也要警醒，海洋裝備能否實(shí)現(xiàn)智能化是海軍發(fā)展的重要戰(zhàn)略問題，不能驕傲自滿，要看到與其他國家的差距，任重道遠(yuǎn)，需要奮起直追。

通過這樣言傳身教的形式，將價值觀培育潤物細(xì)無聲地落實(shí)在課堂教學(xué)上，一方面讓學(xué)員體會到課程的重要性和現(xiàn)實(shí)意義價值，另一方面幫助學(xué)員們體會到中國強(qiáng)大的點(diǎn)點(diǎn)滴滴，進(jìn)一步形成正確的人生導(dǎo)向。

3.6 引入教學(xué)資源管理平臺，加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)環(huán)境與教學(xué)環(huán)境建設(shè)

人工智能課程具有理論強(qiáng)、技術(shù)新、應(yīng)用廣的特點(diǎn)，高校在人工智能基礎(chǔ)理論、前瞻性和交叉性研究等方面發(fā)揮著不可替代的重要作用［15］。在開展實(shí)驗(yàn)環(huán)境建設(shè)和教學(xué)環(huán)境建設(shè)過程中，高校也存在著缺乏平臺、算力、實(shí)踐機(jī)會等問題?？梢?，要建立人工智能學(xué)科生態(tài)，高校亟需產(chǎn)業(yè)界的技術(shù)和實(shí)踐支持。因此，需要主動引入企業(yè)資源，將企業(yè)的先進(jìn)技術(shù)、資源、產(chǎn)品等融入課程實(shí)驗(yàn)環(huán)境和教學(xué)環(huán)境建設(shè)中［16］。課程組積極與地方企業(yè)合作。一方面，利用企業(yè)自身的資源和技術(shù)，搭建高性能教學(xué)實(shí)踐平臺，為課程提供高性能的軟硬件環(huán)境、豐富的多領(lǐng)域案例集；另一方面，還會借助某些企業(yè)自身實(shí)際工程應(yīng)用資源，提供工程項(xiàng)目真實(shí)案例。再根據(jù)教學(xué)計(jì)劃和學(xué)員的接受程度，對資源進(jìn)行分類整合，打造優(yōu)質(zhì)課程資源。

課程組引入了湖南智擎公司的Educoder 平臺。課程組與湖南智擎公司頭歌團(tuán)隊(duì)定期溝通，研討實(shí)踐課程、案例設(shè)計(jì)、資源建設(shè)等多方面的內(nèi)容，并及時交流學(xué)員們的實(shí)踐情況，并完善平臺內(nèi)容。頭歌團(tuán)隊(duì)為課程組組織的軍隊(duì)院校有關(guān)人工智能教學(xué)研討會、一流課程申報(bào)等提供了會務(wù)、技術(shù)等系列支持，提高了教員的教學(xué)成果輸出。此外，教員利用寒暑假參加百度等企業(yè)組織的師資培訓(xùn)班，以提升自身實(shí)踐教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，同時還能獲得培訓(xùn)班提供的豐富課程資源，如課程配套PPT、套實(shí)驗(yàn)案例和代碼等，可利用這些培訓(xùn)成果指導(dǎo)教學(xué)實(shí)踐。

4 教學(xué)效果

人工智能導(dǎo)論課是面向全校大二、大三學(xué)員開設(shè)的選修課。學(xué)期末，學(xué)員們結(jié)合所學(xué)的人工智能知識撰寫課程報(bào)告。部分學(xué)員進(jìn)行了創(chuàng)意設(shè)計(jì)，如設(shè)計(jì)物流機(jī)器人、智能衣柜、垃圾分類機(jī)器人等；部分學(xué)員設(shè)計(jì)了一個人工智能程序，如一個小型的動物識別專家系統(tǒng)、五子棋程序、過河問題等。選修課共62 人，其中，57 人成績合格，5 人成績不合格（3 人提交報(bào)告不符合要求，2 人未提交報(bào)告），合格率為91.94%。成績分布如圖1，學(xué)員分?jǐn)?shù)集中在80-89 之間，占比48.38%。

Fig.1 Introduction to artificial intelligence course achievement distribution圖1 人工智能導(dǎo)論課程成績分布

期末考查結(jié)果表明，通過教學(xué)改革，大部分學(xué)員對人工智能的主要應(yīng)用及其前沿技術(shù)有一定了解，通過合作可設(shè)計(jì)一個小型的人工智能創(chuàng)意報(bào)告或程序，學(xué)生的創(chuàng)造能力和應(yīng)用能力得到了提升。

學(xué)員評教結(jié)果也進(jìn)一步證實(shí)了此結(jié)論。表1 列舉了部分學(xué)員的評價，并做了簡單的教法歸類。從反饋信息看，學(xué)員們對教學(xué)改革方案的認(rèn)可度較高。

Table 1 Teaching evaluation content from some students表1 部分學(xué)員評教內(nèi)容

5 結(jié)語

人工智能已經(jīng)上升到國家戰(zhàn)略，國內(nèi)外高校普遍開設(shè)了人工智能方面的課程。針對面向本科生開設(shè)的人工智能導(dǎo)論選修課，課題組改革了傳統(tǒng)純理論講授的教學(xué)方式，結(jié)合課題組成員在人工智能相關(guān)課程中的教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，將多種教學(xué)手段綜合應(yīng)用到課程教學(xué)中，并付諸實(shí)踐，取得了良好的教學(xué)效果。大多數(shù)學(xué)員表示教員理論講授生動形象，教學(xué)手段運(yùn)用適當(dāng)，容易理解和掌握；實(shí)驗(yàn)課及課程大作業(yè)不僅激發(fā)了學(xué)生濃烈的興趣，提高了其動手實(shí)踐能力，還促使他們對人工智能有了全新的認(rèn)識、對獨(dú)立完成復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)有了自信心。