“新工科”背景下省屬高?！度斯ぶ悄芑A》課程思政建設探究

葉青 劉長華

摘要：針對“新工科”背景下省屬高校所具有的典型特點以及“雙一流”建設的迫切需求，通過充分調研學生的學習能力以及思想政治素養(yǎng)方面的差異性，從“思政融入理論教學、思政融入實踐教學、思政融入教學方法”三個方面入手，對地方高校的人工智能課程思想政治建設進行深入探究。首先，分析人工智能課程的思想政治建設內涵。其次，在教學內容層面對思想政治元素進行深度挖掘與融合。再次，對實踐教學中的思政元素進行挖掘。最后，對思想政治教育下的教學方法進行改革和重新定制。

關鍵詞：新工科；人工智能；課程思政；實踐教學；深度挖掘

中圖分類號：G642? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）06-0018-04

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

1 引言

2016年，“新工科”概念的提出為工程人才的培養(yǎng)與工程教育理論的探索提供了新視角和新思路?！靶鹿た啤苯ㄔO指出，要將人工智能等新產(chǎn)業(yè)作為培養(yǎng)專業(yè)技術人才的載體[1]。與“老工科”相比，“新工科”更加強調學科的實用性以及各個學科之間的交叉性與綜合性，以立德樹人為引領，以應對變化、塑造未來為建設理念，以繼承與創(chuàng)新、交叉與融合、協(xié)調與共享為主要途徑，致力于培養(yǎng)多元化、創(chuàng)新性的卓越工程人才[2]。

2019年3月，習近平總書記在全國高等學校的思想政治教育理論課改革創(chuàng)新教師工作座談會上提出“要堅持顯性教育和隱性教育相統(tǒng)一”，即要求高校教師積極挖掘課程中所蘊含的思政元素，將思想政治教育貫穿于教學過程的每一個環(huán)節(jié)，做到“全程育人、全方位育人”[3-4]。課程理論教學為思想政治教育提供了廣闊的學科應用背景和堅實的科學基礎，反之，思想政治教育也通過課程理論教學的開展向受教育者提供了正確的價值觀導向和人生引領。習近平總書記所指出的“使各類課程與思想政治理論課同向同行，形成協(xié)同效應”是一個值得思考的課題。

本文圍繞“新工科”背景下省屬高校所具有的典型特點展開研究，通過充分調研學生學習能力及能力素養(yǎng)方面的差異性，對地方高校的人工智能課程思想政治建設進行探究。首先，分析人工智能課程的思想政治建設內涵，在教學內容層面對思想政治元素進行深度挖掘與融合，并對教學方法進行重新梳理和定制。

2 人工智能課程思政建設內涵

隨著人工智能技術的迅猛發(fā)展，人類社會的規(guī)則和運作方式都進行了重構，與此同時，也對社會倫理、道德規(guī)范、法制體系提出了全新的挑戰(zhàn)。作為智能系統(tǒng)的技術支撐，算法中蘊含著開發(fā)者的價值觀體現(xiàn)，因此，智能算法的價值觀考量必須成為技術人員所重視的問題，避免出現(xiàn)“算法歧視”[5-6]。在ABC（AI、Big data、Clouds）時代下，大數(shù)據(jù)的敏感性對數(shù)據(jù)安全的要求更高。綜合上述因素，對人工智能人才的培養(yǎng)不僅要重視專業(yè)技能，更要從倫理問題、道德準則、社會責任、國家建設等多個角度出發(fā)，在知識點中融入思想政治元素，為智能系統(tǒng)的開發(fā)人員畫出一道底線，力爭培養(yǎng)出具有習近平新時代中國特色社會主義思想觀和價值觀的專業(yè)人才[7]。基于此，將人工智能課程建設目標制定為三維，即思政教育目標、理論知識目標和實踐能力目標。

為了更好地了解學生對于人工智能學科的認識深度和廣度，在課前對計算機科學與技術專業(yè)的同學進行了調研。以計科系20級本科生為例，參與調研的學生共計248人。調研過程中，通過問題“你是否聽說過AI”篩查出本專業(yè)對人工智能有所耳聞的學生有235人，占比94.76%。通過問題“請列舉出兩個人工智能的典型應用”篩選出對人工智能相關技術有所了解的學生有127人，占比51.21%。進而通過更細致的問題如“請闡述人工智能、機器學習和深度學習之間地關系”考查學生對人工智能技術的理解程度，能較準確地給出答案的學生有29人，占比11.69%。

該調研結果表明在地方省屬高校絕大部分學生對前沿科技并不陌生的，但是對核心技術的認識程度參差不齊。對人工智能相關技術較熟悉的少量學生多為初高中階段參與各類競賽時涉獵了相關技術，而更多學生對人工智能的認識僅僅浮于表面，說明該類學生的前期知識儲備是不充足的。面對省屬高校普遍存在的問題，應該更積極探索如何在開展人工智能課程理論教學的同時展開思想政治教育，塑造學生的人格，培養(yǎng)學生的思維，提升學生的技術認知。

3 教學內容層面的思政元素探索

3.1 課堂理論教學中思政元素的挖掘

《人工智能基礎》課程是許多高校計算機類專業(yè)的一門專業(yè)選修課程。人工智能是一門研究機器智能的學科，即用人工的方法和技術，研制智能機器或智能系統(tǒng)來模仿、延伸和擴展人的智能，實現(xiàn)智能行為[8]。本課程主要介紹如何用計算機來模擬人類智能，即如何用計算機實現(xiàn)諸如問題求解、規(guī)劃推理、模式識別、知識工程、機器學習等只有人類才具備的“智能”，是開發(fā)智能機器或智能系統(tǒng)的理論基礎。

課程內容包括四部分：第一部分緒論，介紹人工智能的定義、形成過程、研究內容、學派之爭、應用領域和發(fā)展趨勢；第二部分介紹人工智能經(jīng)典的三大基本技術，包括知識表示技術、搜索技術以及推理技術；第三部分介紹人工智能的典型應用領域，包括機器學習、深度學習、計算機視覺等；第四部分介紹典型的計算智能方法，如進化計算等。其中核心內容是第二部分和第三部分。目前，大量的思政元素已經(jīng)覆蓋本課程的所有授課章節(jié)，以“潤物細無聲”的方式在理論教學中對學生開展思想政治教育。各章節(jié)的教學內容中所融入的思政元素詳見表1，人工智能課程思政教育協(xié)同育人的部分典型案例列舉如下。

1）緒論：緒論部分主要介紹人工智能的概念提出、發(fā)展歷史、研究基礎、人工智能的分支以及應用領域。這一部分的理論教學應采用啟發(fā)式教學法與案例教學法，引入Alpha大戰(zhàn)圍棋高手的案例，深挖案例背后所蘊藏的人工智能思維模式以及價值觀和文化意義，從哲學的否定之否定規(guī)律導入新技術的產(chǎn)生與發(fā)展，并圍繞AI技術與人類的關系展開討論。

2）問題求解技術——圖搜索技術：圖搜索技術屬于全觀察問題，即每個狀態(tài)下對自身的所有情況都是已知的，因此可以通過預估去選擇最優(yōu)的后繼狀態(tài)，這與“只有胸有成竹才能事半功倍”的道理非常相似。通過該搜索技術的實現(xiàn)過程引導學生在學習和生活中，當面對問題時要多觀察、多了解、多調查，才能得出最好的解決方案，進一步樹立健康的人生觀和價值觀。

3）監(jiān)督學習——決策樹算法：作為中國創(chuàng)新典范的幾大科技巨頭，阿里巴巴、京東都有核心業(yè)務結合了人工智能技術，如同學們非常熟悉的淘寶花唄分期以及京東推出的一種新型付款方式“打白條”都使用了決策樹算法對用戶的信用等級進行評估，從而給出一定的信用額度。引入該案例幫助學生樹立正確的消費觀念，培養(yǎng)良好的消費習慣。

4）無監(jiān)督學習——聚類算法：通過《戰(zhàn)國策·齊策三》中的“物以類聚，人以群分”引出聚類算法的基本原理。引入淘寶、京東的典型應用案例，如使用聚類算法通過客戶特征進行客戶分群，以了解不同群體的需求提供個性化服務。阿里云和騰訊云則利用聚類算法進行計算機集群的組織和管理。我國的國家天文科學數(shù)據(jù)中心將聚類算法應用于天文數(shù)據(jù)的分析領域，取得了大量研究成果。通過這些案例的引入，激發(fā)學生對學科的熱愛，培養(yǎng)學生的科學思維和創(chuàng)新精神。

3.2 實踐教學中思政元素的挖掘

為了提高學生的工程實踐能力，更好地使用人工智能技術解決實際問題，《人工智能基礎》課程設置了四個實踐教學任務，圍繞以下四小節(jié)內容開展：搜索技術、決策樹算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡以及聚類算法。基于實踐教學的開展，培養(yǎng)學生的創(chuàng)新思維和意識，提高學生的人工智能專業(yè)知識技能，具備對人工智能領域的敏銳洞察力；培養(yǎng)學生的工程推理能力、問題識別與解決的能力，提高學生規(guī)劃、管理和解決人工智能工程實際問題的能力；培養(yǎng)學生的突破性創(chuàng)新能力，激發(fā)其投身科學研究，自主開展創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目的開發(fā)與實現(xiàn)[9，10]。

在開展實踐教學過程中，充分結合國家的前沿發(fā)展以及當前國家時事來確定任務選題，以期在培養(yǎng)學生動手實踐能力的同時提升學生的思想政治認識。本課程在實踐教學中融合思政元素的典型案例如下：

1）圖搜索技術：圖搜索的應用領域非常廣泛，南京河海大學的學者將圖搜索技術應用于巖石圖像微裂紋提取中，利用裂紋的兩個端點構成裂紋區(qū)域，使用圖搜索技術在裂紋區(qū)域尋找完整的路徑，從而自動檢測到裂紋。由于本校的優(yōu)勢學科——地球科學也有許多類似的研究，在實踐任務中采用真實的巖石圖像數(shù)據(jù)，帶領學生深入拓展，實現(xiàn)裂紋檢測。基于該任務的實現(xiàn)，培養(yǎng)學生的探究和創(chuàng)新精神。

2）決策樹算法：作為一種經(jīng)典的機器學習算法，決策樹可以應用于各個領域。在本次實踐任務中，帶領學生以新冠感染數(shù)據(jù)集作為訓練數(shù)據(jù)，基于一個包含了16個屬性、5434個實例的訓練樣本集構建出一棵決策樹模型，從而對新冠肺炎的四個等級做評估?；谠撊蝿盏膶崿F(xiàn)，提升學生對新冠疫情的重視程度，并培養(yǎng)學生在保障隱私的情況下利用自身所掌握的知識去分析問題和解決實際問題的能力。

3）聚類算法：K-均值聚類算法在計算機視覺領域大展拳腳，隨著我國遙感技術的迅猛發(fā)展，我國的林業(yè)部門使用該算法對遙感圖像進行無監(jiān)督分類，實現(xiàn)林地區(qū)域分割，進而監(jiān)測森林資源的動態(tài)變化，對生態(tài)環(huán)境保護以及城市規(guī)劃有重要的意義。在本次實踐任務中，帶領學生采用K-均值聚類算法對遙感圖像進行分類，鼓勵學生通過查找資料等方式獨立解決實踐中遇到的問題，提高分析問題、解決問題的動手能力，培養(yǎng)學生自主學習和終身學習的意識，進一步提高學生的創(chuàng)新能力。

4 融入思政建設的教學方法改革

為了更好地將嵌有豐富思想政治元素的教學內容灌輸給學生并取得較好教學效果，要貼合學生實際、學科前沿以及行業(yè)發(fā)展，人性化地采用“潤物細無聲”的方式開展教學活動，切忌生搬硬造、照貓畫虎[11]。本課程的理論教學采用以多媒體教學為主，以板書為輔的教學方式，并加強圖示教學和實例教學以增強學生的學習興趣并加深學生對重點知識以及理論與實際工程問題相結合的理解。在實踐教學中，借助于科大飛訊、百度飛漿AI Studio等國內自主研發(fā)平臺，讓學生意識到自主創(chuàng)新的意義及價值。在長期的教學實施過程中，筆者概括了以下教學改革方法。

1）項目驅動促提升：項目實踐是培養(yǎng)創(chuàng)新型人才的重要途徑，對實現(xiàn)《人工智能基礎》這類課程的培養(yǎng)目標具有重大意義。為了確保學生通過課程學習具備一定的動手能力，引入EduCoder、科大飛訊、百度飛漿AI Studio等國內自主研發(fā)平臺開展課程的項目實踐。教師和學生都可以在平臺上注冊免費賬戶，教師既能夠自主新建實踐項目，又可以利用平臺現(xiàn)有的資源來創(chuàng)建屬于自己的課堂。學生通過加入任課教師創(chuàng)建的課堂，就能在教師的指導下以闖關的形式完成課程內的各個項目。通過項目實踐，讓學生體驗利用自身技術解決實際問題的成就感，激發(fā)學生從事科學研究的熱情，提升學生的思想政治素質。

2）啟發(fā)互動促感悟：對于授課難點問題尤其是實際運用的問題時，采用翻轉課堂的形式積極引導學生的參與意識，提高學生的創(chuàng)新能力。此外，組織學生小組討論，對于常識性的知識點的表達，要求學生以小組的形式對所學的知識點進行現(xiàn)場討論，培養(yǎng)學生的團隊協(xié)作精神，提高學生的溝通和表達能力。例如，在學習決策樹算法時向學生提出一個問題：什么是信息熵，它與人們的日常生活有什么相關性？啟發(fā)學生查閱資料，并推薦學生閱讀物理學家薛定諤的著作《生命是什么》中的名句：“生命以負熵為生”。引導學生在學習概念的同時，逐步形成正確的人生觀和世界觀。

3）大創(chuàng)項目為依托：從課堂教學過渡到雙創(chuàng)項目的流程如圖1所示，包括課堂教學、課后輔導、雙創(chuàng)項目指導三個環(huán)節(jié)。通過引入多個全國人工智能大賽的獲獎項目、人工智能課程的優(yōu)秀課程設計案例、人工智能技術研究案例以及行業(yè)前沿技術的真實案例，并進行系統(tǒng)的課后答疑和針對性指導，發(fā)掘個人能力強、綜合素質高的學生，培養(yǎng)其完成雙創(chuàng)項目的開發(fā)與實現(xiàn)。由課堂教學逐步過渡為雙創(chuàng)項目，可以有效縮短學生前期知識積累的時間周期，有助于學生快速進入項目的設計與實現(xiàn)環(huán)節(jié)。通過大創(chuàng)項目的開發(fā)與實現(xiàn)，提升學生分析問題與解決問題的能力，實現(xiàn)專業(yè)技術與思想政治的雙培養(yǎng)。

5 結語

針對學生的學習能力和思想政治素養(yǎng)水平，為進一步推動學?！半p一流”建設，對“新工科”背景下的人工智能課程思政建設展開研究。通過在多屆計算機專業(yè)本科生的人工智能課程教學實施中，對理論教學和實踐教學中的思政元素進行深度挖掘和融合，對融入思政建設的教學方法進行改革，取得了較好的教學效果。在后續(xù)的課程教學中繼續(xù)優(yōu)化和推廣，培養(yǎng)“基礎扎實、知識面寬、綜合素質高、社會責任感強，具有國際視野、創(chuàng)業(yè)建設和創(chuàng)新能力的高級專門人才”，著力解決長江中游區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展面臨的重大理論和現(xiàn)實問題，積極開展應用科學技術研究和社會服務。

參考文獻：

[1] 高文超，張國英，錢旭.高校人工智能課程思政的實踐探索[J].計算機教育，2021（3）：90-94.

[2] 顧然，馮國昌.“新工科”背景下人工智能專業(yè)“課程思政”教育研究——以“人工智能導論”課程為例[J].黑龍江教育（理論與實踐），2020（10）：6-7.

[3] 袁藝，聶秀山，襲肖明.面向多層次培養(yǎng)目標的人工智能專業(yè)課程思政建設研究[J].電腦知識與技術，2021，17（25）：231-232.

[4] 臧睦君，柳嬋娟，劉通，等.人工智能專業(yè)的課程思政探索[J].計算機教育，2020（8）：67-69，74.

[5] 閆文君，方偉，張兵強，等.軍事院校“人工智能導論”課程思政教育研究[J].教育教學論壇，2022（1）：78-81.

[6] 張玉宏，蔣玉英，侯惠芳.可持續(xù)發(fā)展的思政工科課程探索與實踐——以機器學習課程為例[J].計算機教育，2021（11）：93-96，105.

[7] 王康，康美玲. “拔尖計劃”2.0背景下課程思政的探索與實踐——以“人工智能及其應用”課程為例，當代教育理論與實踐，2022， 14（1）：10-14.

[8] 王興梅，趙一旭，戰(zhàn)歌.新工科背景下機器學習課程思政建設的研究與實踐[J].高教學刊，2022，8（5）：193-196.

[9] 龐新民. 新工科背景下《人工智能與智能制造》課程的思政教學探索[J]. 中國設備工程， 2021（21）：238-239.

[10] 劉麗玨，陽春華，陳白帆，等.人工智能課程中的思政教育探索與實踐[J].計算機教育，2020（8）：63-66.

[11] 商新娜，宏晨，田娥，等.“機器學習”課程思政教學改革與探究[J].科教文匯，2021（10）：95-97.

【通聯(lián)編輯：王力】