跨专业人工智能课程多层次教学改革探究

陈俊杰 谢聪娇 周艳青

摘  要：人工智能的发展不仅推动了各领域的技术变革，也推动了教育体系的变革。该文分析目前跨专业人工智能课程教学存在的问题，结合不同专业的特点按照能力与知识的关系，对人工智能课程进行多层次的体系结构设计。并以内蒙古农业大学的教学设计为例，对“农林类”“生物医学类”“机械水利测繪类”和“管理会计及其他类”多层次教学设计进行详细阐述，最后结合目前人工智能及相关课程的教学实践，提出多层次人工智能教学改革的措施。

关键词：跨专业；人工智能课程；多层次教学；教学设计；改革研究

中图分类号：G642        文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2023）33-0129-04

Abstract： The development of artificial intelligence has not only driven technological changes in various fields， but also driven changes in the education system. The paper analyzes the current problems in the teaching of cross-disciplinary artificial intelligence courses， and combines the characteristics of different majors to design a multi-level system structure for Artificial Intelligence course based on the relationship between ability and knowledge. Taking the teaching design of Inner Mongolia Agricultural University as an example， the multi-level teaching design of "agriculture and forestry"， "biomedical"， "mechanical water conservancy surveying and mapping"， "management accounting and other categories" was elaborated in detail. Finally， combined with the current teaching practice of Artificial Intelligence and related courses， measures for multi-level artificial intelligence teaching reform were proposed.

Keywords： cross-disciplinary; Artificial Intelligence course; multi-level teaching; teaching design; reform research

人工智能作为新一轮引领未来发展的战略技术和新一轮产业变革的核心驱动力，正在以极快的发展速度与各领域相融合。我国高度重视人工智能产业的发展，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，对人工智能的产业进行了规划[1]。在高校结合人工智能专业领域推进新工科、新农科建设，这表明面对新时代的特点，培养计算思维、能灵活应用结合人工智能技术的创新型人才，需要贯穿教育的各个阶段[2]，这已经成为当前时代教育刻不容缓的任务。教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，新工科、新农科的建设要与人工智能时代的发展相结合，培养具有创新意识，适应和引领未来发展的人才，推进高等教育改革的新战略，形成“人工智能+X”的培养复合专业人才的新模式[3-4]。越来越多的专业将人工智能课程及其他相关课程引入到培养体系中，并尝试将人工智能课程和本专业的领域内容相结合，并对课程教学模式进行了改革和探索。

一  跨专业人工智能课程多层次教学改革的必要性

促进学科交叉融合，重视人工智能专业领域的结合已经成为学科建设的新思路，越来越多的学者注意到以人工智能技术为基础，对专业领域发展的重要性，并在教育教学实践中进行了探索。

（一）  生物医学相关专业

“人工智能+医学”一直是智能专家系统较为活跃的领域，郭金磊等[5]指出目前开设的人工智能相关课程教材缺乏机器学习相关方法在医学领域的实践应用案例，因此课程不能引起学生的重视。隋文涛等[6]提出山东理工大学在“人工智能+医疗”的实践中，将人工智能课程体系针对该特定实践班进行课程内容改革。王宏娟等[7]提出在动物医学专业应打破传统的教学模式，在专业建设中把图像识别和大数据分析技术引入人才培养体系中重构动物医学的培养体系。

（二）  林学专业

陈爱斌等[8]提出现有的高等教育的人工智能课程主要针对计算机专业，对于林业院校的相关专业而言其教学内容针对性不强，缺乏专业特色，不能和专业实践相结合。同时教学难度太大，内容跨度大，学生没有相关基础，很难掌握课程内容。沈嵘枫等[9]提出“人工智能+林业机械”的课程教学改革，该文提出针对林业机械专业的特点制定课程体系，将人工智能课程融入到林业智能系统等应用中，改革相关的教学内容，并建立与专业相符合的教学模式。

（三）  水利测绘专业

张盛楠等[10]探索了给排水专业中的人工智能及相关课程，并表明了传统的给排水专业课程不能满足智慧水务人才建设的需要，迫切需要对现有的课程体系进行改革。然而由于本专业的课程较多，在原有的课程体系基础上再大范围地开展信息化课程，这加重了学生的学习负担，然而并不是所有信息化内容都是专业需要的，因此将人工智能课程和本专业部分课程进行了融合，建立了智能化水务的相关课程体系。苗立志等[11]提出在测绘专业中开设跨专业的人工智能课程，为学生掌握智能化测绘技术奠定基础。

（四）  设计类专业

唐智川等[12]在设计学专业的产品设计类课程中围绕“人工智能+设计”的教学理念，将人工智能的课程内容和设计案例相结合，主要围绕产品设计需要用到的深度学习的相关内容进行基础理论教学，通过调用成熟的模型框架实现深度学习模型的使用，并將其与动漫生成、图像转换等案例结合，让学生能通过人工智能方法进行设计创意，提升产品实现能力。

（五）  农学类专业

王海飞等[13]提出在畜牧业专业的生产控制、饲养过程、产品质量追踪等方面对物联网的数据进行采集、处理、分析等操作，并最终为智慧养殖提供决策支持。因此在畜牧业本科教学体系中，应加入信息化的课程，并围绕人工智能技术的应用设计相关课程，推进智慧农业的发展，从而提升农业现代化的水平。为推进新农科的建设，陈禅友等[14]针对汉江大学的园艺专业课程体系改革进行了探索，增加了智慧农业的相关技术内容，并融合到专业课程教学中。例如将园艺研究方法改为园艺研究与大数据分析，增加了数据采集和数据分析处理的相关内容，在植物育种学中增加了种质资源数据库技术和数据挖掘的相关技术。杨娟等[15]提出针对农科现代化人才的培养模式，在实践教学体系中融合人工智能相关技术重构农学的实践教学体系，在远水肥控制中增加农业数据采集内容、在物候管理中增加基于深度学习的标准化种植管理、在病虫害识别中增加图像识别技术等。

（六）  其他类专业

在财经管理类专业领域中部分工作已经被计算机取代，人类工作已经逐步向管理和分析倾斜，该类专业的人工智能中的博弈论、统计机器学习等方法是重要研究方法[16]。电气工程及自动化专业中[17]工程基础课选修模块中增设智能博弈和深度学习模块，并在拓展课程中增加人工智能相关课程以促进新工科背景下的专业建设；柳红东等[18]在材料科学与工程专业中增设人工智能等课程为专业必修课程，并在此基础上对传统课程进行教学改革。

社会的变革、技术的发展与人工智能紧密结合，这种交融影响着时代同时迫切要求科学地规划人工智能和其他领域的结合。综上所述，尽管学者们在不同专业领域的教学中进行了探索，然而现阶段人工智能课程主要存在以下问题：

1）将人工智能类课程直接加入到原有专业课程体系中，课程没有专业特色，教学内容以计算机类专业学生内容。这种方式虽然增加了人工智能课程的教学内容，然而教学内容难度较大，没有与专业实践内容相结合，内容过于宽泛没有针对性，因此不能激发学生的学习兴趣。

2）由于学时、学分等限制将人工智能的相关内容和某一门课程相结合进行讲解，虽然结合了专业领域的相关内容，但是人工智能中涉及的是基本的分析、解决问题的方法和理论，因此在多门课程中会有相关内容的重叠，使得学习内容交叉重复。

3）现有的研究只局限于特定课程或者特定的专业，没有科学地规划与专业结合的相关人工智能内容。

原有的人工智能课程体系结构很难适应新形势下不同学科对人工智能课程内容的需求，跨专业的多层次人工智能课程改革成为现阶段的研究亟待解决的问题。本文探索研究人工智能课程和特定的应用领域结合、与专业特色相融合，实现不同维度的多层次人工智能的课程体系及实践教学模式。

二  多层次教学体系的设计

人工智能作为基础理论和基本方法的课程，与数学等自然科学一样逐渐被应用到不同专业的不同课程内容中，因此将其与某一门课程相结合完成全部本专业应用的内容很显然是不合适的，从实践教学的经验看，根据专业的特点系统科学地规划课程内容是将人工智能内容融入本专业的较好的方式。而对跨专业的学生讲授多门信息类课程，由于学时和学分的限制很显然也是不现实的。对于非计算机专业的学生而言主要是对智能技术的应用，而不是针对具体方法的研究与探索，因此太深的课程内容很显然也是不合适的。本文按照专业特点结合教学实践经验对人工智能课程进行规划，以内蒙古农业大学的专业为例，设计多层次的人工智能教学体系，将其分为“农林类”“生物医学类”“机械水利测绘类”和“管理会计及其他类”四个大类进行设计，科学规划设计课程内容。依据内蒙古农业大学不同专业对人工智能课程的能力要求和知识关系，将人工智能的知识模块分为“知识表示”“知识推理”“搜索技术”“物联网数据采集技术”“数据处理技术”“大数据存储技术”“机器学习”“深度学习”“知识图谱”九个主要部分，每个模块及其对应内容见表1。

从表1中模块对应的主要内容可以看出，人工智能包含的内容非常广泛，如知识表示模块涵盖了谓词逻辑表示、语义网络表示、状态空间表示等多种表示方法。将所有模块所有知识内容对所有专业进行教学，很显然是行不通的。不同的专业对这几个部分的侧重点不尽相同，因此不应该像计算机专业的学生那样将每个部分的内容都全部掌握，而应结合专业特点学习其最需要的内容。同时根据专业特点选择模块中最主要的内容在实际教学中进一步设计。以内蒙古农业大学为例，根据不同的专业特点其课程体系设计如下。

（一）  “农林类”教学体系设计

结合农林类学科的专业特点，其主要涉及通过物联网数据对农业、林业相关数据的物联网数据信息采集、预处理，并利用机器学习和深度学习的内容进行数据分析。因此其教学体系设计为：“物联网数据采集技术”“数据处理技术”“大数据存储技术”“机器学习”“深度学习”，这些内容的设计符合农林专业数据采集、处理、存储、分析的需求。

（二）  “生物医学类”教学体系设计

根据生物医学的专业特点，在教学中应突出医学中常用的不确定性推理技术、生物医学知识的表达和应用，模型分析和预测等内容，因此课程的教学体系设计为：“知识表示”“知识推理”“数据处理技术”“机器学习”“深度学习”及“知识图谱”几个部分，该设计紧密围绕生物医学的应用。

（三）  “机械水利测绘类”教学体系设计

“机械水利测绘类” 专业中涉及路径搜索规划、数据的采集、处理及大数据量的存储技术等内容，因此课程体系结构设计为：“知识表示”“搜索技术”“物联网数据采集技术”“数据处理技术”“大数据存储技术”“机器学习”“深度学习”七个组成部分，贯穿该类专业的全部应用相关内容。同时需要注意到“知识表示”模块中包含多种表示方法，然而针对这类专业的特点，其教学重点在状态空间表示方法，该部分内容与搜索技术紧密结合。其他知识表示方法与专业应用并不紧密结合，因此在农业大学的实践应用中对其余内容进行了舍弃。

（四）  “管理会计及其他类”教学体系设计

该类专业获取的数据形式较规范，应用主要集中在数据分析和处理中，并根据分析结果提供决策支持，因此体系结构设计为：“数据处理技术”“大数据存储技术”“机器学习”“深度学习”四个组成部分。

不同的专业和人工智能融合点侧重不同，这就决定了不能用同一模式为所有专业设置相同的人工智能课程教学体系。按照多层体系结构设计人工智能课程，该设计方法与专业特点紧密结合，计算机技术不仅是信息处理的工具和手段，更是成为解决本专业问题的重要方式，是学科交叉的重要内容。

三  多层次人工智能课程教学改革措施

按照多层次划分人工智能课程体系结构，使得课程的体系适合专业特点，然而不同专业在相同知识模块的侧重点也是不同的，如农学类专业的深度学习内容更关注在对植物、病虫害图像识别，即关注点在图像处理模块，因此深度学习模型中的卷积神经网络模型要比循环神经网络模型的使用率更高，因此重点应在卷积神经网络模型；而对于经济管理类学生在实际应用中的股票预测等通常是序列模型，因此循环神经网络模型是深度学习模块的重点内容。因此，仅有体系结构是不够的，还需要在课程教学内容中结合专业特点进行以下几个方面的改革。

（一）  课程教学内容的改革

现有的人工智能课程，教学内容没有针对专业特点，所有专业在教授相同知识模块时授课内容通常都一样，没有侧重点。课程教学内容应与专业特点相结合，按照专业需求设置课程讲授的重点、难点内容。

（二）  课程教学目标改革

教学目标应重应用而不是重技术原理，对于跨专业的人工智能重点是将专业领域内容和人工智能技术相结合，应用人工智能技术解决领域问题。传统的人工智能授课重点在模型、方法的原理，这些内容对于非计算机专业学生理解难度较大，应转变为以应用为导向，辅助技术原理的形式，培养学生的实践创造能力，使学生能尽快地理解人工智能相关技术在本专业的作用，并进一步激发学生的学习兴趣。

（三）  教学案例改革

现有的案例库大多是以商业、自然语言、人脸识别等作为人工智能的应用案例，缺乏和具体专业领域结合的案例分析和综合应用。案例内容应和专业实践紧密结合，激发学生的学习兴趣，对专业应用具有启发和指导作用。

（四）  教学模式改革

人工智能内容课程涉及物理、数学、专业领域知识等教学内容，以应用为导向的教学目标需要整合众多教学内容，这就要求有丰富的线上、线下教学资源对学生进行引导。因此需要改变传统的教学模式采用多种教学手段和资源进行线上线下的混合教学模式，并辅助以虚拟实践教学平台进行实验应用，提升学生的理解和应用能力。

四  结束语

人工智能技术的发展给各领域的发展带来了机遇和挑战，各专业的教育也亟需从专业与信息化相结合转变为与智能化相结合的专业发展道路。当前的人工智能课程已经不再是计算机专业特有的专业课程，面对时代的变革，它亟需结合各专业的特点进行变革。而现有的人工智能课程教学缺乏针对不同专业特点的跨学科人工智能课程体系结构的设计，因此存在教学内容的侧重点不均衡、过于宽泛、与专业结合不紧密等问题。本文结合教学实践对跨专业人工智能课程进行了改革探索，对人工智能的内容进行知识模块化分解，将专业要求具备的能力和知识模块对应，通过调研各专业的特点从顶层构建了不同专业的多层课程教学体系。改革现行的跨专业人工智能课程教学大纲、课程体系、教学内容和教学方法，建设与领域结合的分层的课程体系结构是增强专业学生就业竞争力，满足社会科技进步及企业生产技术更新换代对智能应用型人才需求的重要途径。

参考文献：

[1] 教育部.“新工科”建设复旦共识[J].高等工程教育研究，2017（1）：10-11.

[2] 陈英琼，韩笑，刘凤娟.人工智能时代中小学生计算思维的培养策略研究[J].内江科技，2021，42（9）：91-92，68.

[3] 倪伟传，李佳，王凤，等.新工科背景下应用型本科实验平台构建[J].实验技术与管理，2018，35（1）：269-272.

[4] 李德毅，马楠.智能时代新工科：人工智能推动教育改革的实践[J].高等工程教育研究，2017（5）：8-12.

[5] 郭金磊，曹璐莹，陈继超，等.新工科视域下基于医工跨界融合的智能医学工程专业人才培养体系探索[J].科技风，2021（26）：60-62.

[6] 隋文涛，金亚军，张洪波，等.新工科背景下的人工智能課程的教学探索[J].教育现代化，2019，6（59）：161-162.

[7] 王宏娟，谭瑶，李娜，等.“新农科”建设背景下动物医学专业的嬗变与思考[J].中国兽医杂志，2020，56（9）：105-108.

[8] 陈爱斌，蔡自兴，李建军.林业院校人工智能课程教学的思考[J].计算机教育，2016（10）：80-82.

[9] 沈嵘枫，纪敏，谢诗妍，等.新工科背景下“人工智能+林业机械”研究生课程教学改革[J].西部素质教育，2018，4（22）：135-137.

[10] 张盛楠，马啸雨，于海申，等.“新工科”背景下应用型大学给排水专业智能化课程群建设探索[J].土木建筑工程信息技术，2021，1３（５）：９６－101

[11] 苗立志，杨立君，黄毅.人工智能背景下测绘工程专业课程体系设置探讨[J].现代测绘，2020，43（5）：59-61.

[12] 唐智川，王董玲，夏丹，等.“人工智能+设计”——设计学专业产品设计类课程教学实践新探索[J].装饰，2020（1）：120-123.

[13] 王海飞，曹越，吴圣龙，等.智慧农业时代背景下畜牧学本科生人才培养方式的探讨[J].教育教学论坛，2020（45）：267-268.

[14] 陈禅友，吴春红，牛蒙亮.“新农科”建设中园艺专业课程体系改革初探——以江汉大学为例[J].教育教学论坛，2021（16）：61-64.

[15] 杨娟，叶进，马仲辉，等.基于互联网加智慧农业的农科人才培养模式探究[J].实验室研究与探索，2021，40（3）：145-148.

[16] 赵志泉.面向“双万计划”省属理工院校管理类专业人才培养模式改革研究[J].高教学刊，2021，7（21）：149-153.

[17] 徐祥征.“人工智能+新工科”背景下电气工程及自动化专业课程体系建设研究[J].赤峰学院学报（自然科学版），2021，37（8）：101-103.

[18] 柳红东，韩涛，胡荣，等.基于人工智能和大数据技术的材料科学与工程专业课程体系的改革研究[J].广东化工，2021，48（16）：263-265.