高职院校人工智能通识课程实践探索

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  [摘           要]  在人工智能日益普及的今天,原有的信息技术课程已不能满足时代的要求,主要探索在高职院校设立人工智能通识课的必要性和方法,人工智能通识课不仅仅要注重智能技术传授,还要注意人工智能与其他学科的交叉融合,通过人工智能通识课程启迪思维,激发专业创新力,通过人工智能进行专业赋能,可以有效促进各专业的融合发展,有效培养更多的“人工智能+X”应用型、复合型、创新型人才。
  [关    键   词]  高职院校;人工智能;通识课
  [中图分类号]  G712                   [文献标志码]  A                      [文章编号]  2096-0603(2021)17-0034-02
   近年来,人工智能相关技术的发展,正在加速推动产业升级、新旧动能转换。2017年7月国务院发布的《新一代人工智能发展规划》明确提出完善人工智能教育体系,形成人工智能人才高地,要求设立人工智能专业,形成“人工智能+X”复合专业培养新模式[1]。为新一代人工智能技术发展提供支撑,教育部2018年出台了《高等学校人工智能创新行动计划》,要求不断推动人工智能与教育深度融合,构建人工智能多层次教育体系[2]。
   一、人工智能方面的知识和技能难点
   人工智能通识课程应该成为所有高职院校各个专业学生的必修基础课程,但是由于人工智能与数学、编程语言高度相关,对于非计算机类专业高职学生来说,掌握人工智能方面的知识和技能有以下几个难点需要突破。
   (一)人工智能先导知识薄弱
   人工智能相关知识与高等数学、概率与数理统计知识联系密切,但是目前的高职学生普遍存在数学素养偏低和数学基础较差等问题,很难理解复杂的人工智能相关原理。而且非計算机专业的学生开设的信息技术课程主要是计算机文化基础,相关的信息素养不足以支撑学习复杂的人工智能理论。
   (二)人工智能学习兴趣偏低
   非计算机专业学生往往存在一个误区:人工智能应该是计算机类专业要学的知识,人工智能技术与所学专业不相关,对于找工作、升学帮助不大。所以非计算机类学生面对复杂的人工智能知识,望而却步,不想花很多时间和精力去学习人工智能技术,学习兴趣偏低。
   (三)考核方式欠缺灵活度
   通识课程经常采用的考核方式为期末笔试,学生即使没有理解知识,但是往往通过死记硬背也可能取得一个好成绩,在考核中往往不注重创新意识和创新能力的培养,也忽视了“课程思政”的融合,这样往往培养不出新时代创新型技术技能人才。
   因此,针对以上问题,本文从课程资源建设、教学方法、考核方式等方面对人工智能通识课程教学模式进行探索,以求取得更加适合非计算机类专业高职学生学习人工智能具有重大研究价值和现实意义。
   二、人工智能通识课程建设内涵与研究目标
   (一)人工智能通识课程建设内涵
   1.要求学生掌握人工智能体系架构
   人工智能应用已经遍地开花,如自动驾驶、无人超市、手机美颜、人脸识别等,在这些应用案例中要求学生掌握人工智能的定义、特征、历史发展过程、核心技术等,对于图像识别、语音识别、知识图谱等相关原理知识有明确了解,并可以思考人工智能在本专业的典型融合应用。
   2.要求学生合理使用人工智能
   人工智能技术的飞速发展,由此带来了一系列问题,如数据隐私泄露等问题。通过课程学习,要求学生正确认识、合理使用人工智能技术,坚决不使用人工智能技术做违法的事情。
   3.要求学生从容应对人工智能时代变革
   人工智能时代肯定要砸掉一部分人的饭碗,但是应该引导学生认识到人工智能时代也催生一批新的工作,未来不少产业方向都将与人工智能技术相结合实现智能化,如智能汽车、智能医疗、智能家居等。因此,要求学生树立终身学习的意识,从容应对人工智能时代变革。
   4.要求学生关注人工智能伦理道德问题
   通过无人驾驶“电车难题”,沙特阿拉伯赋予“索菲亚”机器人公民身份等案例展开讨论,要求学生了解人工智能设计的伦理规范,进而能够正视由人工智能技术带来的伦理问题,预判可能出现的道德缺失并进行相应的规制。
   5.要求学生树立民族自信
   我们国家非常重视人工智能技术发展,相关的论文和专利目前均处于世界第一位置,在图像处理、语言处理方面处于世界领先地位,涌现出了旷视、商汤、科大讯飞等优秀的专业公司,百度也发布了飞桨深度学习框架。通过学习,要求学生树立技能强国的目标,树立民族自信力。
   (二)人工智能通识课的课程目标与内容
   1.课程目标
   希望通过本课程的学习,学生能够了解人工智能的基本概念、人工智能的发展进程、我国人工智能发展现状、人工智能的核心技术,以及人工智能在各行各业的典型应用,人工智能面临的技术和道德伦理挑战,树立技能强国的决心。
   2.教学手段
   在教学过程中,利用信息化教学平台、动画、微课、视频等资源开展线上线下混合式教学方式,体现教师主导,学生主体教学思想,实施项目驱动,探究式学习。
   3.课程内容
   人工智能课程通识课的主要内容包括以下几个方面:人工智能的定义;人工智能的发展史;我国和世界人工智能的发展现状;人工智能如何进行自主学习;人工智能核心技术;人工智能给我们的生活带来哪些影响;人工智能面临的伦理挑战和道德问题;人工智能时代我们应该如何去学习;人工智能与自己所学专业的融合。    三、人工智能通识课程建设内容
   (一)人工智能通识课程教学设计
   人工智能通识课程面向的群体是高职所有专业学生,因此应该根据高职学生的学习特点,抛开纯理论的学习,主动与机电、机械、护理、会计、商贸等专业知识交叉融合,结合各个专业特点,实现“人工智能+X”的人才培养。把高职人工智能通识课程内容大体划分为导论、基础、应用及伦理四个模块。
   1.导论模块主要讲述人工智能的基本概念、发展历史、研究范式、人工智能应用领域等,使学生对人工智能有初步的了解,明确在人工智能时代,任何人都置身其中,需要主动对接,拥抱人工智能。
   2.基础模块主要讲述机器学习与深度学习的知识,机器学习主要包括回归(线性回归、逻辑回归)与聚类(K均值聚类、层次聚类),深度学习主要讲述多层神经网络、激活函数等内容。结合热点事情,如阿尔法狗围棋大战李世石、柯洁等,将最新的研究成果融入典型案例中,激发学生的学习兴趣。
   3.应用模块主要讲述图像处理、自然语音处理等应用。图像处理包括图像的基本运算、图像增强、图像分割、图像压缩、卷积神经网络、视频运动检测、视频目标跟踪等知识。自然语音处理包括语音基础、识别原理、词法分析、语义分析、自然语言特征提取等知识,教学案例中有机融入旷视科技、商汤科技、科大讯飞等公司“课程思政”资源,激发学生学习动力。
   4.道德模块从技术视角、人文视角、伦理规范视角三个方面介绍了人工智能面临的技术难题、道德责任及设计伦理规范。通过本模块的学习,了解人工智能中的“奇点”困惑,掌握人工智能设计的伦理规范。
   (二)人工智能通识课程教学方法
   人工智能通识课程,应当在尊重人工智能基础理论、核心技术和典型应用的同时,打通不同学科之间的学术壁垒。教学设计不应该过分强调理论知识,而应该融会贯通,结合专业需求留给学生思维驰骋的空间,如在护理专业中可以结合智慧养老的案例,在机电一体化专业中结合智能制造的典型案例。
   (三)人工智能通识课程考核方式
   人工智能通识课程侧重于培养学生的应用、创新等高阶思维能力,因此在考核方式上需要注重过程性考核和终结性考核相结合的方式。终结性评价也杜绝一考定成绩的方式,采用论文答辩、创新项目等多种考核方式,将学生从死记硬背中解脱出来,考核学生利用人工智能相关技术分析问题、解决问题的能力。
   四、人工智能通识课程建设注意事项
   (一)人工智能通识教育不能忽视人文教育
   高职学生就业面向一线岗位,在智能化时代对高职学生的人文素养和审美情趣也有较高要求。因此,人工智能通识教育不能忽视人文教育,应该将中国传统文化中的“仁、义、礼、智、信”等带入课堂中,培养学生的审美品位,树立工匠精神、劳模精神,促进学生的全面成长。
   (二)人工智能通识教育应理清教育与就业的关系
   人工智能通识教育应该引导学生理解人工智能的确会替代部分工作,有助于人类从繁重的体力劳动中解脱出来,并会创造很多新的就业机会,人工智能与人是伙伴,不是敌人。因此,学生“打铁还需自身硬”,努力提升自己的通用职业能力,积极面对就业市场的变化。
   (三)人工智能通识教育应培养学生创新意识
   人工智能通识教育应注重培养学生的创新意识,结合身边的“黑科技”、典型的案例事件、前沿的技術讲座、完备的竞赛体系等展开。另外,鼓励学生不迷信教材,不迷信教师,注重专业知识的交叉和融合,结合本专业与人工智能找到合适的契合点,产生创新点。
   (四)人工智能通识教育应培养学生具有“终生学习”的理念
   每个人应该树立“终生学习”的理念,主动更新自己的知识体系,积极掌握新技术、新工艺、新技能。通过课程学习,学生应该明确学校的学习不是终点,要注重“终生学习”,活到老,学到老。
   五、总结
   高职院校人工智能通识课程的改革,注重培养学生的高阶思维能力,让人工智能思维过程融合到不同专业的问题处理中,让不同专业的学生从自身视角了解人工智能理论研究、应用开发等。另外引导学生积极面对人工智能带来的技术挑战和伦理困境,启发学生积极拥抱人工智能,培养职业通用能力,提升面对未来职场挑战的能力。
   参考文献:
   [1]王万森.“梅花”傲雪,笑迎人工智能教育满园春色[J].计算机教育,2018(10):3.
   [2]方兵,胡仁东.我国高校人工智能学院:现状、问题及发展方向[J].中国科技产业,2019(9):70-75.
  编辑 张 慧
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