高职院校开展人工智能视角下的的计算机基础通识课程建设的探析

黄月妹

摘 要：在人工智能取得突破性发展的今天，将人工智能教育纳入高职院校计算机通识课程，成为通识教育的一部分是势在必行的。本文主要从课程内容、教学方法和手段、评价体系等方面入手，提出了关于非计算机专业计算机基础通识课程改革思路和方案，探索以人工智能为核心的计算机基础公共课程的建设和实施方案。

关键词：人工智能;计算思维;通识教育;计算机基础课程

人工智能是信息科学领域最前沿的学科之一，经历 60 余年的发展之后， AI对医疗、交通、商业、航天、农业等领域产生重大影响。人工智能其突破性进展是人类发展史上一个重大转折，人类的思维方式和工作方式将发生重大转变，快速推动信息时代进入人工智能时代。在智能时代，信息科学与技术在各学科领域的交叉渗透，新兴学科或新技术专业等都体现出信息技术融合学科交叉的特点。因此，需要大力推进信息技术与各产业的深度融合，实现学科交叉和跨界整合，这对各专业人才应具备的计算机知识结构与能力结构的深度、广度以及信息技术与其它产业融合创新能力都提出了更高的要求。如何在大学计算机基础课程中开展人工智能教育，对这门课程教学的目标、内容、方式和评价等方面要求都迫切需要顺应这个快速发展时代我们国家对人才战略需求。

一、人工智能视角下的计算机基础通识课程教学课程目标的重新定位

计算机基础通识教育在人工智能时代应当培养学生以下几个方面的能力：

1.认知与理解计算系统与方法。理解计算机系统、网络及其它相关信息技术的基本知识和基本原理;理解计算机分析问题、解决问题的基本方法，包括算法、程序设计、数据管理与信息处理的基本方法。

2.应用计算机技术分析解决问题的能力

应用计算机技术分析解决问题是面向不同专业领域的，如应用计算机的存储能力对数据进行组织、管理和分析;应用计算机的多媒体表现能力更形象是表现专业问题和数据;应用计算机的快速计算能力对专业问题进行数据计算;应用网络的传输能力实现对象的远程控制。

3.正确获取、评价与使用信息的能力。了解以计算机技术为核心的信息技术对社会经济发展的意义和作用。掌握与运用信息技术及工具，能够有效地对信息进行获取、分析。

4.基于信息技术的交流与持续学习能力。能熟练运用计算机与网络技术进行交流，掌握利用互联网平台学习和掌握新知识和新技术的能力，适应互联网时代的职业发展模式。

二、课程内容体系结构

课程主要内容包括以下几个模块：

1.人工智能绪论

●什么是人类智能

即人类在认识客观世界的过程中，由思维过程和认知活动表现出来的综合能力。

●人类智能的主要表现

感知能力：接受并理解文字、圖片、语音、语言等外界信息，认知和理解外界环境的能力。

推理与决策的能力：将感性知识转化为理性知识，并能对事物运行的规律进行分析、判断和推理，采取相应决策的能力。

学习能力：通过教育、训练和学习，更新和丰富相关知识和能力。

适应能力：对变化的外界环境，能灵活的做出正确反应的能力。

●智能的判断-图灵测试

如果一个人（代号C）使用测试对象皆理解的语言去询问两个他不能看见的对象任意一串问题。对象为：一个是正常思维的人（代号B）、一个是机器（代号A）。如果经过若干询问以后，C不能得出实质的区别来分辨A与B的不同，则此机器A通过图灵测试。

●人工智能的发展过程

●人工智能的应用

2.人工智能之Python基础

课程选用了 Python 作为讲授计算思维和人工智能的载体，Python 语法简单、功能强大、编写简洁可读性好、编程产出较高、维护代价较低。Python 语言重要优势是能够与各种编程语言所编写的程序对接，俗称：粘性语言（或胶水语言），因此，它能够用简单的语法结构封装各编程语言最优秀的程序代码，进而非常迅速地成为各专业应用接口型编程语言。以美国为例，超过 100 所知名大学，例如斯坦福大学、卡耐基梅隆大学、普林斯顿大学等都将 Python 作为面向非计算机专业学生的教学语言，替代 C 语言或 Java 语言等。

考虑到学生是非计算机专业学生，同时由于通识课的课时数有限，在选取内容上结合教学案例，尽可能以满足案例应用的最小知识圈量来学习。包括Python 的基本语法规则、数据的基础知识、程序的基本结构、字符串、列表和字典等组合数据的概念和表示等。

3.人工智能的简单应用之程序设计

通过学习设计一些人工智能应用的程序，如人工智能之图像识别、人脸识别、自然语言处理、机器学习、仿真模拟、商业智能等，精选案例，通过案例的完成来理解人工智能的程序设计思维方式，强化概念与应用的关系。

三、课程的教学设计

教学设计的宗旨是培养学生广泛地思考和实践如何利用人工智能的手段解决专业行业的各种复杂任务，重点学习如何有效地运用视觉、语言（语音）、大数据等 AI 处理技术，对复杂任务进行辅助决策。在教学过程中注意情感交流、教书育人，并实施分层次教学、因材施教。

课程采用的教学方法主要是案例教学法，使用以实际需求为题材制作的各种经典案例，采用启发式教学——从提出问题，找出解决方案，到解决问题的操作步骤的任务驱动教学法组织全部教学过程。

在教学中我们不断强化掌握人工智能解决问题的思路、方法。课程实施采用多种方法的组合教学手段，全部教学过程在电脑机房完成，理论教学和实训操作相结合。授课采用投影+课件、网络+交流讨论，以及边讲、边看、边做、边讨论等多种开放式教学手段，以学生操作为主，精讲多练，注重培养学生的自主学习能力。实训采用学生自主选题，教师把关的原则，选题尽可能接近考虑解决本专业问题和专门设计的应用。

四、课程的教学评价体系

课程评价水平和方法对教学质量的影响是很大的。课程评价主要以过程性评价为主，贯穿课程的各模块内容和整个的教学过程。课程的教学手段涉及到线上和线下教学，鼓励学生自主学习和创新思维，因此在教学评价中对这部分思路都有明显的体现。

课程成绩组成：课堂环节（5分）+线上学习（15分）+平时作业（50分）+期末考试（30分）

1.课堂考勤（5 分）：反映到课情况和课堂回答问题情况

2.线上学习（15 分）：独立、自主完成在线课程学习

这部分内容设置三档成绩：

（1）合格：课程总成绩满足≥60分，且<85 分;（12 分）。

（2）优秀：课程总成绩满足≥85分，且≤100 分;（15 分）。

（3）小于 60 分者 （0分）。

通过学习时间和学习效果两部分内容来体现学习情况。具体做法主要从小测验（客观选择题）完成情况、整个线上资源的学习进度和学生的学习时长等几项数据进行考评。其中学习进度是体现任务点完成情况;学习时长是学习的时间长短。

3.平时作业（50 分）：

（1）包括 6 次课内作业：是学生个人成绩（5 分/次）

（2）一次实训大作业：是学生小组作业，自主选题，采用答辩方式进行作品展示。答辩成绩为小组成绩，由小组组长对组内成员根据其完成工作量比重来衡定学生个人成绩。

4.期末考试（30分）：主要考核的内容包括人工智能常识、程序阅读、代码填空和程序设计。

小结

在人工智能发展列为国家战略的背景下，建立和完善人工智能领域人才培养体系已成为高职院校各学科和专业建设的迫切任务。而将人工智能教育纳入的高职院校计算机通识教育中更是当前我们面临的一个具有挑战性的任务，由于学生都是非计算机专业的，在人工智能相关学科上基础薄弱且通识课程学时有限，这与人工智能研究和应用所涉及的内容丰富存在着较大的矛盾，如何能更好地完成这一任务，还需要在实际教学中结合具体情况尝试不同的教学内容和教学方式，让学生学习有收获，让教师教授有成就。