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摘要：紧跟国家提出的“新工科”的发展战略，结合我校新工科班的自身情况和发展需求，对人工智能课程建设做了一些探索。在课程资源建设、课程体系优化和教学方法创新等方面，提出了一条适合我校新工科专业的教学模式。
关键词：新工科；教学方法；人工智能；教学模式
本文引用格式：隋文涛,等.新工科背景下的人工智能课程的教学探索[J].教育现代化,2019,6(59):161-162.
一 引言
创新是国家发展的不竭动力，近年来我国提出了“新工科”建设战略，这就要求我国的高等教育机构革新传统工科理念，培养具有创新精神和专业技能的人才。“人工智能+新工科”融入到创新教育中，这有助于未来国家发展人才战略的部署，这已成为当下我国高等教育机构“双一流”建设与发展的重要内容和目标[1]。教育部公布了的首批“新工科”研究项目，包括人工智能[2],大数据[3],在很多热门专业中都有“新工科[5]”的身影，也就是说新工科正在迅速发展。
2018年4月17日，由山东理工大学和新华医疗联合办学的测控技术与仪器专业创新实验班开班仪式隆重举行，山东理工大学机械工程学院和新华医疗就创新实验班相关事宜签署合作文件，开启了我校实验班的建设。“智慧医疗[4]”是医学与工科高度融合的学科，其研究内容包括医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。促进学科融合，培养具有综合技能人才。
“人工智能”是“智慧医疗”新工科专业的一门的综合性前沿课程，要求掌握模式识别与人工智能的基本概念和方法，有效地运用所学知识和方法解决实际问题。“人工智能”课程作为一门涉及面比较广的学科，它的知识面设计的全面，内容抽象不好理解，学习起来难度大，学生对于这方面很难理解，这也给教学带来了不小的挑战。
二 优化课程体系与内容
“人工智能”课程建设在我院新工科培养中具有重要意义，课题组将在课程设置上面向产业发展需求，增设“人工智能”新课程。考虑到实验班培养的目标来制定培养方案和教学计划，旨在联合很多优势学科资源，采用校企联合的办学模式，来适应当下的用人工作环境。
课程的总体设计会在两个方面进行改革，在课堂内外的基础上进行改良。首先，先提供知识资源供学生观看，然后老师结合资源把自己认为是重点难点的部分拿出来单独进行讲解，这样学生学习起来更加深刻易懂。其次，在课外重点给学生一些关于人工智能的资源让他们更加关注这方面知识，达到巩固的效果，从而把在课上的内容进行联系、应用，为后面的学习积累知识。
在课程建设的过程之中，教学方法也要改进，内容进行改革，尽可能的适应现代化新工科的环境。对于教学的重点、难点部分，老师要充分发挥自己的作用，积极引导学生，让他们产生学习的兴趣，尽可能的把知识简单化、趣味化，让他们积极参与到课程的建设中来，让学生主导课堂，成为课堂的中心。同时，要充分准备一些相关实验给学生操作，这样把所学的知识应用起来，达到复习知识与提高动手能力的效果。
新工科的课程建设一定是以学生为主，老师为辅，老师给学生提供思路、方法，让学生自主的学习来提高学生的理论知识和动手能力。在充分考虑了我校的具体情况和人才培养的教学目标，我校决定在以下方面进行课程改革，因材施教的帮助我校学生更好的把握这方面的先进的知识理论，让学生们学有所成，学会这方面的理论与实践，为将来工作打好基础。
所以，我校决定会把课程建设的重点放在内容、知识框架上，主要对重点、难点内容进行讲解和实践。课程资源建设方面有两个思路，那就是课堂内和课堂外相结合，实现课堂内外的一体化教学。同时，有针对性的进行改革现有的考核形式，以满足本门课程的要求。
本课题组将教学内容模板化，重点教授以下模块：（1）模式识别概述；（2）贝叶斯分类器设计；（3）判别函数分类器设计；（4）Fisher的分类器设计；（5）数据聚类-K均值聚类；（6）数据聚类（K-means）；（7）神经网络聚类设计；（8）模拟退火算法的聚类设计；（9）遗传算法聚类设计。
在理论知识丰富的前提下，让学生参加一些人工智能实验的课外练习。课外实验主要包括：（1）基于最小错误率的贝叶斯决策；（2）K-means/KNN算法研究；（3）Fisher判别分析实验；（4）C-means聚类算法实验；（5）神经网络感知器的设计实验；（6）PCA算法的研究。通过对以上实验的参与，他们会保持很大的学习兴趣，这会帮助学生理解人工智能基本概念和难点，从而能够掌握基本方法和技术，为以后从事相关的工作开发打下良好的基础，以此来达到教学的目的。
三 探索新的教学模式与方法
（一）激发学生学习的兴趣
“兴趣是最好的老师”，这门课程前期知识点较杂，学生学习困难且枯燥乏味，很容易让学生在一开始就失去兴趣。所以，要想方设法提高学生的兴趣，这直接关系到这门课程的授课效果。要提高学生的学习兴趣可以引入情景问题，让每个同学都尽可能的参与进来，比如，和同学讨论中国围棋棋手与人工智能围棋程序“阿尔法围棋”之间的两场比赛。
（二）组织课堂辩论
辩论的题目可以使人工智能应用前景或者一些当下比较有争议的话题。在学生激烈争论的同时，学生为了让自己的论据更具有说服力，他们会有目的去查阅相关资料，这样会更加激励学生的学习兴趣。所谓自己主动学的知识会比别人灌输的知识要更加牢靠，印象也更加深刻。所以，在这场辩论中不论是赢了还是输了都不重要，因为学生在参与到这个辩论之中就已经收获到了有关于人工智能的知识，这就达到了预期的目的。
（三）媒体与网络教学
在课程资源和PPT的选择上，主要以视频、图片、动画等形式展现，把抽象的知识具体化，具体案例具体分析，这样便于学生理解，这样的课程形式也更加吸引学生的兴趣。当下较流行的网络课堂也可以尝试一下，要求学生自己通过网站了解相关知识、科技前沿新闻，然后到课堂上和老师同学们交流，达到老师和学生共同学习的效果。
四课程考核的形式与方案
课程考核总体分为平时课堂表现占百分之三十、过程性考核占百分之三十、期末总结考核占百分之四十，共三个部分。这三项考核的主要形式和内容：
（1）平时课堂表现，主要欧式包含平时的考勤和实验表现（实验报告、动手操作结果），分值比例为百分之三十。（2）过程性考核部分为百分之三十，其中有两个主要考核的内容：①课程期间，阶段性考核前面所学的基础知识，让学生对前面所学的知识复习一下，还有就是让学生准备有关课程的PPT讲演。②或者以小组的方式搜集课外的有关本门课程的资源，以PPT的形式在课堂上进行汇报。（3）期末考核方式为提交一篇自己在学习人工智能课程以后的综述性报告比例为百分之四十。
五结束语
本文是对在新工科、大数据等背景下的“人工智能”课程在教学内容、方法、手段和考核方式等方面进行了探索，总结了该课程在教学过程中的一些教改举措。在现代化的背景下，教师提高了教学水平，也让学生以轻松、充满兴趣的方式学完这门课程，让学生更好地掌握在新工科背景下人工智能的基本概念、理论，能够把所学的知识用到实践中去，从而达到本课程预期的教学目的，为学生以后的工作之路打下坚实的基础，培养一批具有创新型技术的人才。
参考文献
[1]徐新黎，王万良，杨旭华.“人工智能导论”课程的教学与实践改革探索[J].浙江工业大学学报,2009（11）:129-132+126.
[2]王光宏,蒋平.数据挖掘综述[J].同济大学学报(自然科学版),2004(02):246-252.
[3]王元卓,靳小龙,程学旗.网络大数据:现状与展望[J].计算机学报,2013,36(06):1125-1138.
[4]李建功,唐雄燕.智慧医疗应用技术特点及发展趋势[J].医学信息学杂志,2013,34(06):2-7+17.
[5]陆国栋,李拓宇.新工科建设与发展的路径思考[J].高等工程教育研究,2017(03):20-26.
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