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摘要：近年来越来越多的高校开设了人工智能类课程，但是人工智能类课程仍存在诸多问题。本文以南京邮电大学为例，分析了人工智能类课程在教学体系、教学内容、教学模式和平台建设方面的问题，并提出了相应的改革思路。
关键词：人工智能；课程；探索与研究
本文引用格式：熊健,等.高校人工智能类课程教学探索与研究——以南京邮电大学为例[J].教育现代化,2019,6(30):213-214,217.
一 引言
2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》的通知，制定了我国人工智能发展的短期、中期和长期的三步走战略发展目标。与此同时，国内知名企业和高校先后发力。2017年11月，国家公布了以BAT等国内知名企业为主导的四大人工智能创新发展平台，大力发展人工智能企业；国内知名高校也先后成立了人工智能学院或研究院，为加快培养和聚集人工智能高端人才、打造人工智能创新高地争当先锋。
作为以信息通信技术为特色的高校代表，南京邮电大学近年来也在人工智能领域开展了相关的科研和教学工作，在图像处理、5G通信、自动化、计算机技术等诸多领域展开了人工智能交叉科学研究，同时针对计算机、通信工程、广播电视工程、自动化工程等本科专业中开设了人工智能相关课程，并于2018年设立了人工智能学院。笔者着眼于人工智能人才培养，以南邮为例，探讨了在创新创业教育综合改革背景下，高校人工智能类课程教学体系的构建问题。
近年来，国内高校和学者已对人工智能课程教学改革展开了研究。丁辉以“人工智能”课程为例，针对工科专业案例教学展开研究[1]，提出了在案例教学过程中如何处理好现实性和精炼性、针对性和综合性、交互性与主导性的意见。张聪品等针对成人高等教育中人工智能课程教学改革展开研究[2]，结合成人学习的特点，就人工智能课程改革实践中如何运用问题教学法、案例教学法和项目教学法等课程教学实践方法提出了见解。赵曼等从教学方法、课程安排和学生反馈等方面针对跨学科人工智能课程教学展开研究[3]。蔡自兴等从教学内容优化、教材编写、教学手段改革和教师队伍建设等方面，就如何搞好人工智能课程建设展开研究[4]。王飞跃针对如何培养人工智能人才展开了研究[5]，分析了如何推进人工智能技术与教育的深度融合，如何变革教育模式、发展平行智能教育，推进形成以学习者为中心的个性化精准高效教育评价。
二 高校人工智能类课程教学现状
目前，国内高校的人工智能类课程教学尚处在初级阶段。本文以南邮为例，其人工智能类课程教学主要呈现以下特点：开设时间短，多为近几年才开发，经验积累不够丰富；基本借助公共选修课，没有梯度、不成系统；知识更新主要集中在讲座、社团、比赛，受众面较小；学时较短，学时在32-48学时之间，学分为2-3分，授课内容知识点覆盖范围较小；平台建设不够完善，教学设备难以支撑人工智能实验教学，缺乏较专业的数据库；教学内容与专业结合度不高；教学内容与产业界需求联系不够紧密。
然而，人工智能类专业课程具有专业性强、知识更新快、与实践结合非常紧密等特点，目前的人工智能教学体系构建、教学内容设置、教学模式建立和教学平台建设等方面仍不能很好地满足教学工作的良好开展。
三 高校人工智能类课程教学问题分析
（一）教学体系
目前国内大部分高校的人工智能类课程基本上是借助公共选修课，课程内容设置上没有梯度、缺乏完善的教学体系。以南京邮电大学为例，只有通信与信息工程学院和计算机学院等开设有《模式识别》《机器学习》等较少的几门人工智能类相关课程，而且此类课程多以公共选修课为主。一方面选修人数有上限要求，没有选修此类课程的学生只能通过讲座、社团和比赛等形式接触到相关知识，受众面很小；另一方面，公共选修课多为授课老师独立开设，缺乏完善的课程教学体系作支撑，而且公共选修课通常学时较短，一般为32-48学时之间，授课内容知识点覆盖范围较小，对很多先导知识只能点到为止，增加了学生学习和教师教学的难度。
（二）教学内容
人工智能技术作为新兴的热点技术，在诸多专业领域应用中都展现了一定的优势。目前国内高校各相关专业已经或多或少开设了人工智能课程。然而，国内高校人工智能课程在教学内容方面的问题主要表现为：（1）课程教学内容和专业结合度不高；（2）课程教学内容知识更新较慢。以南京邮电大学通信工程专业为例，教师在讲授《模式识别》和《机器学习》等课程过程中，如果仅完全按照教科书内容进行授课，而不是结合通信工程专业特色，以及人工智能在通信信息系统中的最新应用来讲解，将会使学生对人工智能技术在本专业的应用缺乏足够深刻的认识，不利于学生创新思维的培养。
（三）教学模式
目前国内高校在人工智能课程教学模式方面仍存在诸多问题。一方面授课形式过于单一，通常以传统的教师课堂讲解为主，难以发挥学生的自主性。另一方面实践教学环节较弱，较少的实践环节也通常是以验证性试验为主，不利于学生创新思维和个性化的培养。人工智能类课程通常理论与实践联系非常紧密，教学过程中如果单一地以课堂讲解为主，难以让学生形成更加直观的感受，不利于学生的实践创新能力的培养。
（四）平台建设
人工智能技术兴起主要发生在近几年，国内高校也主要是在近期开始开展人工智能类课程的教学，因此实验室等相关平台建设仍处于起步阶段。平台建设方面目前主要存在如下问题：一、缺乏专业的人工智能实验平台。人工智能和大数据技术对于实验设备有较高的要求，传统的本科教学实验设备难以支撑该类技术的教学。以其中炙手可热的深度神经网络技术为例，要完成该类课程实验需要配备高性能的深度学习GPU服务器，而一台深度学习GPU服务器动辄几万或者几十万，同时需要专业的实验教学和管理人员进行指导，因此搭建专业的人工智能本科教学实验室将需要巨大的经费支持，这给搭建专业的人工智能实验平台带来了难度，二、与产业界结合不够紧密。高等学校人工智能课程平台建设过程中通常会忽略与产业界之间的联系，实践教学和平台建设过程中往往与产业界的需求不符，主要研究领域和产业界关注的方向相差甚远。此外，人工智能技术是基于大数据分析、挖掘和处理的新兴技术，其核心要素就是大数据，而产业界往往更能获得第一手数据，只有与产业界加强紧密的联系，才能够依托产业界掌握其真实需求并获得核心数据，从而更好地实现人工智能平台建设。
四 优化高校人工智能类课程教学改革思路
（一）优化人工智能类课程教学体系
结合各专业特点，修改专业人才培养方案，增设人工智能类课程为本科必修课程，将人工智能的部分基础课程作为高校低年级学生的必修课程，在高年级设置符合专业需求的人工智能类课程。优化更加完善的教学体系，围绕培养学生的应用创新能力，设置相互衔接且依此递进的教学体系。
（二）改革人工智能教学内容
应结合各专业特点改革教学内容，突出人工智能技术在各专业领域中典型应用的讲解，鼓励授课老师紧跟学科发展前沿，促使人工智能科研一线教师积极参与本科教学[6]。鼓励更多的教师参与人工智能类教材的编写。鼓励高校拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，重视人工智能与其他学科专业教育的交叉融合。
（三）建议创新课堂教学模式
鼓励教师采用不同的教学法，如问题教学法、案例教学法、项目教学法；鼓励授课老师将传统的以课堂讲解为主改进为注重项目引导、学生自主参与的模式，形成以学生小组为单位的、项目引导的个性化培养模型；积极推动与产业界之间的联系，将产业教授、行业专家纳入指导教师队伍；规划课内教学向课外实践延伸的路径，鼓励学生参与学科专业竞赛、自主申报基金项目和发明专利等。
（四）优化平台建设
根据人工智能类课程教学需要，加大对专业人工智能实验室的投入，确保有充足的、专业的人工智能设备能用于教学实验，培养和引入专业的人工智能实验教学和实验管理人员。加强与产业界的联系，推动高校与国内人工智能企业、行业组织、科研机构等组建产业技术创新联盟，与企业合作建设产学研联合实验室，形成产业需求到项目引导教学的发展路径；搭建人工智能领域专业化创新平台等新型创业服务机构，完善孵化服务体系，推进人工智能科技成果转移转化，支持人工智能创新创业。
五 结束语
高端人才培养是新一代人工智能发展规划的核心内容之一，国内知名高校先后开设了人工智能学院以着力于人工智能人才的培养。南京邮电大学是一所以信息技术为特色的高校，开展人工智能研究和培养人工智能高端人才责无旁贷。
参考文献
[1]丁辉 . 工科专业案例教学研究——以“人工智能”课程为例 [J]. 教育探索 ,2009(01):52-53.
[2]张聪品 , 史霄波 . 成人高等教育中人工智能课程教学改革探究[J]. 中国成人教育 ,2009(02):120-121.
[3]赵曼 , 何千舟 . 跨学科《人工智能》课程教学探讨 [J]. 中国地质大学学报 ( 社会科学版 ),2013(S1):95-96.
[4]蔡自兴 , 肖晓明 , 蒙祖强等 . 树立精品意识 搞好人工智能课程建设 [J]. 中国大学教学 ,2004(01):28-29.
[5]王飞跃 . 如何培养人工智能人才 : 从平行教学到智慧教育 [J]. 科技导报 ,2018,36(11):9-12.
[6]杨金龙 , 李朝锋 , 方伟《人工智能》课程教学改革模式探讨 [J].教育现代化 ,2017,4(04):32-33.
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