一、引言

在人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下，社會(huì)對(duì)兼具相關(guān)知識(shí)與技能的復(fù)合型人才需求與日俱增。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)各大院校人工智能專業(yè)課程的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，多聚焦于機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法的理論闡釋及綜合實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，然而，此類實(shí)驗(yàn)專業(yè)性過(guò)強(qiáng)，缺乏針對(duì)通識(shí)教育的精細(xì)化優(yōu)化，不利于跨學(xué)科人才的培養(yǎng)。故而，人工智能通識(shí)教育課程建設(shè)的難點(diǎn)，主要集中于實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與實(shí)驗(yàn)環(huán)境兩大方面。

其一，學(xué)科交叉知識(shí)跨度大、難度高，且實(shí)驗(yàn)案例匱乏。人工智能學(xué)科廣泛涵蓋計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域，而國(guó)內(nèi)通識(shí)教育課程建設(shè)尚處于探索初期，實(shí)驗(yàn)案例體系構(gòu)建尚不完善?，F(xiàn)有的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容不僅復(fù)雜，而且專業(yè)性突出，對(duì)不同專業(yè)背景的學(xué)生設(shè)置了較高的學(xué)習(xí)門檻，這可能會(huì)抑制學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情，進(jìn)而導(dǎo)致學(xué)習(xí)效果參差不齊。因此，設(shè)計(jì)一套涵蓋廣泛、實(shí)用性強(qiáng)的實(shí)驗(yàn)案例體系迫在眉睫。

其二，人工智能實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺(tái)建設(shè)相對(duì)滯后，實(shí)驗(yàn)開(kāi)展困難重重。實(shí)踐是深入領(lǐng)會(huì)人工智能原理與運(yùn)行機(jī)制的關(guān)鍵途徑，但硬件設(shè)備價(jià)格高昂，實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置繁瑣，學(xué)生操作起來(lái)困難重重，尤其是非理工科專業(yè)的學(xué)生。同時(shí)，教師在協(xié)助學(xué)生時(shí)成本較高，學(xué)生容易產(chǎn)生畏難情緒。因此，迫切需要構(gòu)建一個(gè)操作簡(jiǎn)便、易于管理的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)成效。

二、實(shí)驗(yàn)教學(xué)設(shè)計(jì)思路

（1）構(gòu)建“基礎(chǔ)算法—學(xué)科交叉—實(shí)際應(yīng)用”三層遞進(jìn)式實(shí)驗(yàn)體系

為有效解決各專業(yè)與人工智能在學(xué)科內(nèi)容銜接及融合方面存在的不足，針對(duì)來(lái)自不同學(xué)院、專業(yè)且學(xué)科背景各異的學(xué)生，我們精心設(shè)計(jì)了“基礎(chǔ)算法—學(xué)科交叉—實(shí)際應(yīng)用”三層遞進(jìn)式實(shí)驗(yàn)體系。

“基礎(chǔ)算法”層涵蓋傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法，這些方法猶如堅(jiān)實(shí)的基石，為后續(xù)的實(shí)際應(yīng)用提供了有力的算法支撐。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性模型、決策樹等，以及深度學(xué)習(xí)里的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗模型等前沿技術(shù)，都在此層得以體現(xiàn)，使學(xué)生能夠系統(tǒng)地掌握人工智能算法的基本原理和方法。

“學(xué)科交叉”層以“四新”建設(shè)為指引，充分考量傳統(tǒng)學(xué)科與新興專業(yè)的交叉融合。通過(guò)深入分析和提煉不同學(xué)科之間的共性知識(shí)，為實(shí)際應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的理論依據(jù)。這一層旨在打破學(xué)科壁壘，培養(yǎng)學(xué)生的跨學(xué)科思維和綜合應(yīng)用能力。

“實(shí)際應(yīng)用”層緊密結(jié)合各個(gè)專業(yè)所面臨的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題和應(yīng)用場(chǎng)景，設(shè)計(jì)了一系列具有針對(duì)性的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目。例如，文學(xué)類專業(yè)可開(kāi)展文本分類與生成實(shí)驗(yàn)，讓學(xué)生在處理文學(xué)文本的過(guò)程中，運(yùn)用所學(xué)的人工智能算法解決實(shí)際問(wèn)題；語(yǔ)言學(xué)類專業(yè)設(shè)置機(jī)器翻譯實(shí)驗(yàn)，提升學(xué)生的語(yǔ)言處理和信息轉(zhuǎn)換能力；藝術(shù)設(shè)計(jì)類專業(yè)包含風(fēng)格遷移與圖像生成實(shí)驗(yàn)，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新思維和藝術(shù)表現(xiàn)力；金融經(jīng)濟(jì)類專業(yè)則側(cè)重?cái)?shù)據(jù)挖掘與分析實(shí)驗(yàn)，培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)分析和決策能力。學(xué)生可以根據(jù)自身的專業(yè)和興趣自主選擇實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，從而有效提升實(shí)踐能力。

（2）打造人工智能實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺(tái)

實(shí)驗(yàn)教學(xué)在幫助學(xué)生深入理解人工智能算法原理和運(yùn)作機(jī)制方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，它能夠促進(jìn)學(xué)生將理論知識(shí)與實(shí)際問(wèn)題相結(jié)合，提高解決實(shí)際問(wèn)題的能力。然而，人工智能實(shí)驗(yàn)高度依賴硬件和軟件的支持，且不同實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目所采用的技術(shù)框架也各不相同。對(duì)于非計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生而言，他們往往缺乏專業(yè)的實(shí)驗(yàn)設(shè)備，同時(shí)實(shí)驗(yàn)環(huán)境的配置也較為復(fù)雜，這給實(shí)驗(yàn)教學(xué)的開(kāi)展帶來(lái)了諸多困難。因此，建設(shè)一個(gè)操作簡(jiǎn)便、功能強(qiáng)大的人工智能實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺(tái)顯得尤為迫切。

該平臺(tái)以理論學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)，為學(xué)生提供了多樣化的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，支持學(xué)生自由開(kāi)展實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了理論與實(shí)踐的深度融合。學(xué)生可以在平臺(tái)上輕松獲取所需的實(shí)驗(yàn)資源，自主進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和操作，從而更好地掌握人工智能算法的應(yīng)用技巧。同時(shí)，平臺(tái)還為教師提供了強(qiáng)大的教學(xué)管理系統(tǒng)，方便教師對(duì)實(shí)驗(yàn)資源和學(xué)生進(jìn)行全流程管理。教師可以通過(guò)該系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控學(xué)生的實(shí)驗(yàn)進(jìn)度和結(jié)果，及時(shí)給予指導(dǎo)和反饋，提高教學(xué)效率和質(zhì)量。

為了滿足不斷變化的教學(xué)需求，平臺(tái)需要持續(xù)更新實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目。一方面，要密切關(guān)注技術(shù)發(fā)展的新動(dòng)態(tài)，及時(shí)引入新的人工智能實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，確保教學(xué)內(nèi)容與行業(yè)需求保持同步；另一方面，要積極收集師生的反饋意見(jiàn)，不斷優(yōu)化實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和平臺(tái)管理，提升教學(xué)效果。通過(guò)完善實(shí)驗(yàn)教學(xué)體系，該平臺(tái)將為跨學(xué)科人才培養(yǎng)提供有力的支持，培養(yǎng)出更多具有創(chuàng)新精神和實(shí)踐能力的人工智能專業(yè)人才。

三、實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目設(shè)計(jì)與建設(shè)

3.1 “基礎(chǔ)算法—學(xué)科交叉—實(shí)際應(yīng)用”三層遞進(jìn)式實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

人工智能通識(shí)教育的核心目標(biāo)在于培育全面發(fā)展的復(fù)合型學(xué)科交叉人才。然而，現(xiàn)有的實(shí)驗(yàn)教學(xué)往往專業(yè)性過(guò)強(qiáng)，對(duì)于跨學(xué)科學(xué)生而言，學(xué)習(xí)門檻較高?；诖藢W(xué)情，我們精心設(shè)計(jì)了覆蓋面廣、實(shí)用性強(qiáng)的三層遞進(jìn)式實(shí)驗(yàn)案例體系。

“基礎(chǔ)算法—學(xué)科交叉—實(shí)際應(yīng)用”三層遞進(jìn)式實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的底層是“基礎(chǔ)算法”層。這一層為具體案例設(shè)計(jì)筑牢了理論基礎(chǔ)，并提供了關(guān)鍵的算法支撐。學(xué)生在此層將深入學(xué)習(xí)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法，掌握如線性模型、決策樹、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗模型等核心算法，為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目奠定堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

“學(xué)科交叉”層則著重考慮傳統(tǒng)學(xué)科與人工智能的深度融合。該層針對(duì)不同學(xué)科的特點(diǎn)，精準(zhǔn)提煉實(shí)驗(yàn)重點(diǎn)需求，為實(shí)驗(yàn)內(nèi)容設(shè)計(jì)提供了重要依據(jù)。通過(guò)打破學(xué)科壁壘，促進(jìn)不同學(xué)科知識(shí)的交叉滲透，培養(yǎng)學(xué)生的跨學(xué)科思維和綜合應(yīng)用能力。

“實(shí)際應(yīng)用”層依據(jù)各學(xué)科提煉出的應(yīng)用需求，設(shè)計(jì)了一系列覆蓋面廣的實(shí)驗(yàn)案例。這些案例緊密結(jié)合各專業(yè)面臨的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題和應(yīng)用場(chǎng)景，旨在培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用人工智能技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題的能力，提升學(xué)生的實(shí)踐操作技能。

依據(jù)“基礎(chǔ)算法—學(xué)科交叉—實(shí)際應(yīng)用”三層遞進(jìn)式實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)思路和指導(dǎo)思想，實(shí)驗(yàn)案例具體劃分為基本型、綜合型、探究性三類。

基本型實(shí)驗(yàn)：主要聚焦于編程語(yǔ)言的學(xué)習(xí)，如Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法和應(yīng)用；編程工具的熟練使用，例如PyCharm、Jupyter Notebook等；以及深度學(xué)習(xí)框架的選擇與入門，如Tensorflow、Pytorch等。通過(guò)這些實(shí)驗(yàn)，學(xué)生能夠掌握人工智能開(kāi)發(fā)的基本工具和環(huán)境。

綜合型實(shí)驗(yàn)：著重培養(yǎng)學(xué)生根據(jù)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景選擇合適模型并運(yùn)用模型的能力。學(xué)生需要了解傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的原理，掌握多種經(jīng)典模型的應(yīng)用場(chǎng)景和方法，能夠運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際的分類、回歸等問(wèn)題。

探究型實(shí)驗(yàn)：致力于培養(yǎng)學(xué)生的綜合能力，包括問(wèn)題分析、模型構(gòu)建、編程實(shí)現(xiàn)、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等環(huán)節(jié)。學(xué)生需要自主探索問(wèn)題，設(shè)計(jì)解決方案，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其有效性，從而提高學(xué)生的創(chuàng)新能力和科研素養(yǎng)。

3.2 人工智能實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺(tái)建設(shè)

人工智能實(shí)驗(yàn)教學(xué)在促進(jìn)學(xué)生將理論知識(shí)與實(shí)際應(yīng)用深度融合、解決現(xiàn)實(shí)工程問(wèn)題方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。為了讓來(lái)自不同專業(yè)背景的學(xué)生能夠迅速上手人工智能實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，我們精心打造了一個(gè)開(kāi)放、共享且不受課堂時(shí)間和地域限制的實(shí)踐平臺(tái)。該平臺(tái)具有操作簡(jiǎn)單、便于管理、利于學(xué)習(xí)等諸多優(yōu)勢(shì)，為師生帶來(lái)了極大的便利。

平臺(tái)架構(gòu)與資源整合

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)系統(tǒng)將所有物理資源進(jìn)行高效整合，形成虛擬資源池。通過(guò)這種方式，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等資源的全面共享，顯著提高了資源利用率。同時(shí)，平臺(tái)能夠根據(jù)不同的計(jì)算需求，實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)分配、靈活調(diào)度和跨域共享，確保在各種實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景下都能提供穩(wěn)定、高效的資源支持。

角色設(shè)置與功能實(shí)現(xiàn)

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)置了學(xué)生、教師和管理員三種角色，每種角色都擁有特定的功能和權(quán)限，以滿足不同用戶的需求。

學(xué)生角色：學(xué)生可以根據(jù)自身的學(xué)習(xí)需求和興趣，自由選擇并加入相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)課程。平臺(tái)為每個(gè)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目提供了滿足其需求的配置環(huán)境，學(xué)生只需進(jìn)入實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，即可方便快捷地使用這些環(huán)境，無(wú)需自行安裝和配置復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)軟件，大大降低了學(xué)習(xí)門檻。

教師角色：教師登錄實(shí)驗(yàn)平臺(tái)后，可以對(duì)自己的課程、教學(xué)案例、教學(xué)班以及學(xué)生進(jìn)行全面的管理操作。例如，教師可以發(fā)布實(shí)驗(yàn)任務(wù)、批改學(xué)生作業(yè)、監(jiān)控學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度等，從而更加高效地開(kāi)展教學(xué)工作。

管理員角色：管理員負(fù)責(zé)監(jiān)控和維護(hù)整個(gè)平臺(tái)的日常穩(wěn)定運(yùn)行，確保平臺(tái)的各項(xiàng)功能正常使用。同時(shí)，管理員還需要管理包括學(xué)生、教師、課程等在內(nèi)的所有資源，保障平臺(tái)的資源安全和合理分配。

通過(guò)這樣的平臺(tái)建設(shè)，我們?yōu)閷W(xué)生提供了一個(gè)便捷、高效的學(xué)習(xí)環(huán)境，為教師提供了一個(gè)優(yōu)質(zhì)的教學(xué)平臺(tái)，為人工智能實(shí)驗(yàn)教學(xué)的順利開(kāi)展提供了有力保障。

四、結(jié)語(yǔ)

未來(lái)，我們將從以下四個(gè)關(guān)鍵方面持續(xù)完善相關(guān)工作：

其一，緊跟人工智能理論與技術(shù)的發(fā)展步伐，不斷豐富實(shí)驗(yàn)案例庫(kù)。在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)現(xiàn)有基礎(chǔ)上，系統(tǒng)梳理并整合各類實(shí)驗(yàn)案例，形成具有針對(duì)性和系統(tǒng)性的案例資源庫(kù)，實(shí)現(xiàn)資源的高效共享。如此一來(lái)，不僅能讓學(xué)生接觸到前沿、實(shí)用的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，還能促進(jìn)不同學(xué)科背景學(xué)生之間的交流與學(xué)習(xí)，拓寬他們的視野和思維。

其二，依托實(shí)驗(yàn)課程，積極鼓勵(lì)并組織學(xué)生參與人工智能相關(guān)競(jìng)賽。通過(guò)競(jìng)賽，營(yíng)造“以賽促學(xué)、以賽促教”的良好氛圍，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情和創(chuàng)新能力，同時(shí)提升教師的教學(xué)水平和專業(yè)素養(yǎng)。在競(jìng)賽過(guò)程中，師生能夠共同探索人工智能技術(shù)的應(yīng)用，解決實(shí)際問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)共同成長(zhǎng)和進(jìn)步。

其三，深度融入學(xué)校智能計(jì)算等相關(guān)微專業(yè)建設(shè)。充分發(fā)揮本課程在學(xué)科交叉人才培養(yǎng)中的重要作用，根據(jù)學(xué)生的不同專業(yè)背景和興趣特點(diǎn)，做到因材施教。進(jìn)一步加強(qiáng)人工智能與各專業(yè)的有機(jī)結(jié)合，提高學(xué)生對(duì)人工智能技術(shù)的理解和應(yīng)用能力，為培養(yǎng)具有跨學(xué)科素養(yǎng)的復(fù)合型人才奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

其四，強(qiáng)化產(chǎn)學(xué)研合作。積極與企業(yè)建立緊密合作關(guān)系，引入企業(yè)實(shí)際案例和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，豐富實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容和形式。通過(guò)產(chǎn)學(xué)研合作，讓學(xué)生更好地了解企業(yè)的實(shí)際需求和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，培養(yǎng)出更符合企業(yè)和社會(huì)需求的高素質(zhì)人才。

在學(xué)科“四新”建設(shè)的時(shí)代背景下，針對(duì)國(guó)內(nèi)面向通識(shí)教育的人工智能教學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)存在的不足，我們重點(diǎn)聚焦于提升各學(xué)科背景下學(xué)生的人工智能素養(yǎng)。精心設(shè)計(jì)的“基礎(chǔ)算法—學(xué)科交叉—實(shí)際應(yīng)用”三層遞進(jìn)式實(shí)驗(yàn)體系，以及配套建設(shè)的人工智能實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺(tái)，有效解決了不同專業(yè)與人工智能學(xué)科內(nèi)容融合不充分、實(shí)驗(yàn)案例覆蓋不全面等問(wèn)題。這些舉措引導(dǎo)更多跨專業(yè)學(xué)生走進(jìn)人工智能領(lǐng)域，掌握人工智能實(shí)踐技能。同時(shí)，開(kāi)放、共享的實(shí)踐平臺(tái)憑借其操作簡(jiǎn)便等優(yōu)勢(shì)，顯著提高了人工智能實(shí)驗(yàn)教學(xué)效果，為我國(guó)“人工智能 + X”復(fù)合型人才培養(yǎng)貢獻(xiàn)了積極力量。