融合人工智能知識的遙感類研究生課程教學(xué)思考

陳杰 劉慧敏 鄧敏

[摘 要]人工智能的浪潮已在全球范圍內(nèi)席卷各行各業(yè)。各大企業(yè)紛紛釋放人工智能相關(guān)功能的崗位需求，倒逼遙感研究方向的研究生教育改革。因此，在大數(shù)據(jù)與人工智能背景下，需要培養(yǎng)體系從深層次推動研究生課程教學(xué)的改革與創(chuàng)新發(fā)展。思考如何完善融合人工智能知識的遙感類研究生課程教學(xué)各重要環(huán)節(jié)的建設(shè)。

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù);人工智能;實踐教學(xué)

[基金項目]2018年9月中南大學(xué)學(xué)位與研究生教育教學(xué)改革項目“新工科背景下遙感科學(xué)與技術(shù)研究生培養(yǎng)體系優(yōu)化與實踐研究”（2018JG32）

[作者簡介]陳 杰（1980—），男，湖南衡陽人，博士，中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院副教授，主要從事人工智能的遙感應(yīng)用研究;鄧 敏（1974—），男，江西撫州人，博士，中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院教授（通信作者），主要從事地理時空大數(shù)據(jù)分析研究。

[中圖分類號] G643.0[文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A[文章編號] 1674-9324（2020）45-0-02[收稿日期] 2020-05-17

一、引言

人工智能的巨大價值將使其在中國實現(xiàn)“世界制造強(qiáng)國長期發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)”的任務(wù)中扮演引擎作用[1]。2017年國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》給測繪行業(yè)指出了從信息化邁入到智能化測繪4.0時代的技術(shù)發(fā)展機(jī)遇[2]。隨著遙感地理信息服務(wù)不斷融入大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)，目前人才培養(yǎng)體系下成長的研究生已難以為各大IT企業(yè)提供具有競爭力的策略和方案。即傳統(tǒng)培養(yǎng)體系下的遙感方向研究生，會慢慢失去作為企業(yè)核心競爭力的主流人才的機(jī)遇[3]。人工智能的大環(huán)境下，傳統(tǒng)的測量儀器與數(shù)據(jù)處理技術(shù)不再是常態(tài)。測繪學(xué)科的內(nèi)涵、外延將進(jìn)一步延伸，信息化與智能化趨勢會越來越明顯[4]。融入人工智能的遙感方向研究生人才培養(yǎng)無疑是推動此次智能化測繪4.0革命的重要內(nèi)容之一。其目的是為未來儲備更有競爭力的人才，以便符合相關(guān)行業(yè)發(fā)展與專業(yè)教育發(fā)展的需要。

因而，在大數(shù)據(jù)與人工智能背景下，需要培養(yǎng)體系深層次推動研究生教育教學(xué)的改革與創(chuàng)新發(fā)展。本文結(jié)合現(xiàn)有遙感方向人才培養(yǎng)特點，與學(xué)校遙感學(xué)科自身發(fā)展的優(yōu)勢，思考如何完善融合人工智能知識的遙感類研究生課程教學(xué)各重要環(huán)節(jié)的建設(shè)。

二、完善人工智能遙感應(yīng)用的教學(xué)內(nèi)容

（一）加強(qiáng)計算思維與空間認(rèn)知能力培養(yǎng)

計算思維是運用計算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)概念進(jìn)行問題求解、系統(tǒng)設(shè)計以及人類行為理解等涵蓋計算機(jī)科學(xué)之廣度的一系列思維活動[5]。結(jié)合對人工智能的遙感大數(shù)據(jù)信息理解和認(rèn)知，需要學(xué)生在學(xué)習(xí)遙感相關(guān)原理之后，在教師的引導(dǎo)下思考如何利用人工智能技術(shù)從海量遙感數(shù)據(jù)中挖掘地表空間現(xiàn)象或過程蘊含的規(guī)則或知識[1]。另外，基于遙感數(shù)據(jù)的空間認(rèn)知是一個空間關(guān)聯(lián)的過程，人們通過空間認(rèn)知對地物目標(biāo)的空間特性、相對位置等信息進(jìn)行獲取、歸類、記憶、描述等[3]。因此，需要引導(dǎo)學(xué)生思維向分析和解決大數(shù)據(jù)問題的方向拓展，培養(yǎng)學(xué)生基于遙感影像數(shù)據(jù)的視覺圖解，從而認(rèn)知地理環(huán)境過程的綜合信息的能力。

（二）完善人工智能相關(guān)的理論基礎(chǔ)知識

遙感科學(xué)是一門綜合性較強(qiáng)的學(xué)科，不僅需要物理、數(shù)學(xué)、地理的理論知識，還要從機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺和人工智能等相關(guān)學(xué)科吸收精華[6]。除開設(shè)一般的遙感課程之外，有選擇性地補(bǔ)充學(xué)習(xí)人工智能的基礎(chǔ)課程。這些課程的學(xué)習(xí)有利于學(xué)生在積累了遙感知識后，能思考并選擇采用相應(yīng)人工智能技術(shù)來解決遙感應(yīng)用的問題。因此，在培養(yǎng)方案中可適當(dāng)增設(shè)涵蓋數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機(jī)科學(xué)在內(nèi)的基礎(chǔ)理論模塊，有利于學(xué)生構(gòu)建融合人工智能的遙感應(yīng)用知識體系。

（三）注重與現(xiàn)有遙感類課程的融合教學(xué)

在將人工智能理論與方法融入遙感方向的研究生教學(xué)中，要注重與現(xiàn)有研究生培養(yǎng)體系的知識融合。這要求在給研究生開設(shè)遙感專業(yè)課程時，既要對背景、現(xiàn)狀、關(guān)鍵科學(xué)問題發(fā)展進(jìn)行概要介紹，也要對所涉及的人工智能技術(shù)方法進(jìn)行簡要引入，這樣才能讓研究生對相關(guān)知識有清晰的認(rèn)識理解，并能舉一反三。通過讓學(xué)生對前沿領(lǐng)域研究的內(nèi)容與方法進(jìn)行歸納總結(jié)，形成對現(xiàn)有課程所學(xué)到知識的延伸，促進(jìn)學(xué)生聯(lián)系問題和需求來梳理知識體系，從而形成系統(tǒng)的認(rèn)識[7]。因此，要注重新增人工智能理論和方法的內(nèi)容與現(xiàn)有遙感類課程內(nèi)容的融合教學(xué)。

三、推行遙感應(yīng)用導(dǎo)向的多層教學(xué)保障

（一）知識傳授要兼顧廣度與深度

為引入人工智能知識，任課老師不能顧及人工智能理論方法的各方面，若僅對該領(lǐng)域的研究成果進(jìn)行宏觀介紹，則難以對學(xué)生產(chǎn)生足夠的吸引力。因而，任課教師一方面可引導(dǎo)學(xué)生查閱人工智能理論方法的相關(guān)文獻(xiàn)，另一方面要在課程中引入些同學(xué)們感興趣、與研究方向相關(guān)的內(nèi)容，這樣能提高學(xué)生接受知識的針對性。由于人工智能與遙感大數(shù)據(jù)的復(fù)合型、交叉型的知識融合特點，可在教學(xué)過程中向?qū)W生介紹收集整理的多學(xué)科、多領(lǐng)域的應(yīng)用案例，是為既要體現(xiàn)遙感大數(shù)據(jù)智能處理的教學(xué)特色，又能培養(yǎng)研究生人才的綜合應(yīng)用能力。

（二）利用多型方式開展實踐教學(xué)

實施以學(xué)生為主體、以問題為導(dǎo)向、以任務(wù)為驅(qū)動的教學(xué)模式[8]。引導(dǎo)學(xué)生將課程聯(lián)系導(dǎo)師研究項目，使其能了解所做研究的背景與基本認(rèn)知框架，找到問題的領(lǐng)域地位，提升積極性和創(chuàng)造力。聘請不同領(lǐng)域的專家對問題進(jìn)行講解，使得學(xué)生能夠結(jié)合生產(chǎn)實際需求去分析人工智能技術(shù)的遙感應(yīng)用問題。這樣，通過聯(lián)合多類實踐途徑，促使學(xué)生從多個角度進(jìn)行考慮，培養(yǎng)研究生解決實際問題的能力。此外，在課程教學(xué)大綱設(shè)計上，也可遵循“OBE”理念，通過校企共同調(diào)研，結(jié)合遙感行業(yè)的人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢，吸納行業(yè)大型企業(yè)以及教育專家，討論設(shè)計實踐教學(xué)方案[9]。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)新時代下人工智能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，調(diào)整課程的知識結(jié)構(gòu)與專業(yè)實踐的安排，補(bǔ)充學(xué)科應(yīng)用案例庫。

（三）教師教學(xué)能力培養(yǎng)體系構(gòu)建

人工智能的大浪如此兇猛，迫切需要有相應(yīng)背景的教師帶領(lǐng)學(xué)生融入巨大的技術(shù)變革中，并在遙感與人工智能相互融合的人才培養(yǎng)模式中，扮演導(dǎo)航員與知識傳播者的角色。為此，教師調(diào)整自己的專業(yè)結(jié)構(gòu)，探索人工智能技術(shù)與遙感科學(xué)技術(shù)的契合點，在原有學(xué)科基礎(chǔ)上拓寬人工智能專業(yè)教育的內(nèi)容[2]。學(xué)校與學(xué)院可根據(jù)自身發(fā)展目標(biāo)制定教師智能化發(fā)展計劃，根據(jù)發(fā)展計劃有步驟、措施提高教師的智能化教學(xué)能力[10]。也可拿出激勵措施，來表彰教師的智能化轉(zhuǎn)換的表現(xiàn)，鼓勵教師本人不斷加強(qiáng)信息化、智能化教學(xué)的理論修養(yǎng)。

四、結(jié)語

人工智能技術(shù)將無處不在地融入遙感所涉及的一系列從原理到應(yīng)用的整個領(lǐng)域。本文注重以系統(tǒng)性思維、創(chuàng)新性思維作為遙感方向研究生培養(yǎng)的人工智能教育的重要基礎(chǔ)，通過融合人工智能原理與方法相關(guān)知識完善遙感類課程教學(xué)的內(nèi)容，實現(xiàn)對遙感方向研究生的培養(yǎng)向生態(tài)、持續(xù)、智能、跨界發(fā)展的教學(xué)模式發(fā)展。通過研究生培養(yǎng)過程課程教學(xué)的改革，推動對學(xué)生的項目實踐技能的培養(yǎng)，引導(dǎo)學(xué)生將理論與實際相結(jié)合。

參考文獻(xiàn)

[1]陳杰，康雯，劉慧敏.人工智能時代背景下的遙感課程教學(xué)實踐思考[J].教育現(xiàn)代化，2019，6（2）：176-178.

[2]張靜，梁同立，鄧超.基于人工智能發(fā)展的測繪人才培養(yǎng)體系改革[J].測繪工程，2019，28（3）：76-80.

[3]周立，盧霞，呂海濱，等.智慧時代的空間信息人才培養(yǎng)：挑戰(zhàn)與應(yīng)對[J].測繪通報，2020（4）：147-151.

[4]甘夢仙，胡鵬.新工科階段測繪高等教育的智能化[J].工程技術(shù)研究，2019，4（10）：232-233.

[5]陳凱泉，何瑤，仲國強(qiáng).人工智能視域下的信息素養(yǎng)內(nèi)涵轉(zhuǎn)型及AI教育目標(biāo)定位[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2018，36（1）：61-71.

[6]陳一祥，姜杰，李文梅，等.大數(shù)據(jù)智能時代“遙感原理與方法”創(chuàng)新教學(xué)探索[J].教育現(xiàn)代化，2018，5（36）：112-113.

[7]張自強(qiáng)，趙京.工科研究生培養(yǎng)體系中概述類課程的幾點思考[J].教育教學(xué)論壇，2020（2）：292-293.

[8]馮曉麗.基于個性化人才培養(yǎng)的主動實踐教學(xué)思考[J].中國大學(xué)教學(xué)，2015（2）：84-86.

[9]傅冬穎，遲劍，孫海民.新工科背景下大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)實踐教學(xué)體系研究[J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇，2019，18（17）：250-252.

[10]張圣菊，王新剛，潘志宏，等.培養(yǎng)體系構(gòu)建[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報，2018，15（23）：215-217，219.

Thoughts on the Teaching of Remote Sensing Graduate Courses Integrated with Artificial Intelligence

CHEN Jie， LIU Hui-min， DENG Min

（School of Geosciences and Info-physics， Central South University， Changsha， Hunan 410083， China）

Abstract： The wave of artificial intelligence has swept all walks of life across the globe. Major companies have released job requirements for artificial intelligence-related functions， forcing graduate education reform in the direction of remote sensing research. Therefore， under the background of big data and artificial intelligence， it is necessary for the talent-cultivation system to promote the reform and innovation of graduate course teaching from a deep level. By combining the characteristics of graduate student cultivation in direction of remote sensing， this paper considers the teaching of graduate courses that integrate artificial intelligence knowledge.

Key words： big data; artificial intelligence; practical teaching