人工智能專業課程思政建設方案探索

董永 李蓬勃 祝志奇

摘 要： 近年來 人工智能發展迅速 熱點事件不時涌現 例如AIphaGo 先后在圍棋對弈上戰勝李世石 柯潔 在全世界范圍內引起了轟動2023年年初chatCPT 更是在全世界掀起了AI熱潮 在此浪潮下 很多國內高校爭相設立人工智能專業 如何在人工智能這個新興專業的教學中探索課程思政的實施方案 是人工智能專業的任課教師面臨的一項挑戰 對此 文章以 機器學習應用技術 課程為例提出了一種可行的方案

關鍵詞 人工智能 課程思政 機器學習

中圖法分類號TP181? ?文獻標識碼A

１ 人工智能專業課程思政建設面臨的問題

自１９６５ 年達特茅斯會議提出“人工智能”的概念后，人工智能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ， ＡＩ） 的發展經歷了多次的低谷期和繁榮期。早期的人工智能主要研究傳統的機器學習算法及其應用，并未受到太多的關注，直至杰弗里·辛頓先生和他的學生開始研究深度學習。以多層神經網絡為核心的深度學習技術在圖像識別、智能語音識別、自然語言處理等方面表現出了無與倫比的優勢［１］ 。尤其是棋牌競技引起全世界廣泛的關注。２０１６ 年３ 月，由谷歌下屬人工智能子公司ＤｅｅｐＭｉｎｄ 開發的計算機圍棋程序ＡｌｐｈａＧｏ 戰勝了前世界冠軍韓國圍棋選手李世石，此后在２０１７ 年５月的烏鎮圍棋峰會上，ＡｌｐｈａＧｏ 再次戰勝世界圍棋冠軍中國選手柯潔，在全世界引起了不小的轟動［２］ ，并使得人工智能受到大量的討論。在此浪潮下，近些年很多國內高校爭相設立人工智能專業。

人工智能專業的核心課以機器學習和深度學習為代表。這些課程涉及大量數學、算法以及程序設計方面的知識，具有知識點多、技術性強、思政元素偏少等特點。例如機器學習，該課程主要研究ｋ 近鄰、貝葉斯、決策樹、邏輯回歸、線性回歸、支持向量機等傳統機器學習算法的基本原理，以及如何用這些算法解決實際的問題，并通過編程將其實現。在這門課程中，客觀的技術性知識貫穿整個教學過程，如何在其中融入主觀的思政內容是很多人工智能專業課教師所面臨的問題，本文以人工智能專業核心課之一的“機器學習應用技術”課程為例，探討如何在人工智能各類專業課的教學中實施課程思政。

２ 人工智能專業課程思政建設的一種可行方案

本文提出了１ 種人工智能專業課程思政建設的可行方案，如圖１ 所示。本方案認為，課程思政的建設應從國家期望和行業特色入手，仔細研讀國家對高校育人的期望，并結合行業特色確定本專業的育人目標。然后結合具體課程的知識目標，確立課程目標。再結合課程思政重點，確定適合某一課程的課程思政目標。最終結合課程思政目標開展課程思政，以提升學生的思政素養，為社會主義現代化建設培養高質量的專門技術人才。

“機器學習應用技術”是人工智能專業的一門專業課程，具有典型的代表性，本文以該課程為例，具體闡述該思政建設方案的實施細節。

２．１ 根據國家期望、行業特色確定專業育人目標

２．１．１ 把握國家期望

在２０２０ 年，國家教育部印發了《高等學校課程思政建設指導綱要》，要求全面推進高等學校課程思政建設，培養學生的政治認同、家國情懷、文化素養、憲法法治意識、道德修養。

國家期望是全國所有高校培養人才的目標和方向，所有學科和所有專業的人才培養都應該首先把握國家的期望和要求，以明確正確的方向。此外，還要挖掘新興科技的傳統文化淵源，培養學生的文化自信；結合具體案例，培養學生的職業道德和工匠精神；持續培養高素質的技術技能人才，以不辜負國家的期望。

２．１．２ 總結行業特色及對人才的素養要求

人工智能的行業特色如下。（１）人工智能是新興龍頭產業，是大國競爭的關鍵領域，是我國向高端產業鏈升級的核心技術，具有重要戰略意義。（２）人工智能是知識、智力高度密集的產業，知識與知識型的勞動力是人工智能發展最核心的要素。（３）研究開發成本高、生產制造成本低，明顯區別于傳統制造業。（４）人工智能是信息技術的前沿分支，具有廣泛的實用性和滲透性，借助人工智能技術，很多傳統產業都可以降低成本、提升效益。（５）技術發展速度快，更新迭代周期短，創新性比較高，新技術、新方法層出不窮。

人工智能行業對人才素養要求如下。（１）具有堅定的民族情懷、國家意識和政治覺悟，具有愛國熱情，能投身到國家需要的技術發展領域，為國家發展、社會進步貢獻一份力。（２）具有扎實的理論基礎、充分的科學素養和豐富的技術知識，具有足夠的實踐應用能力，能在具體問題中應用掌握的理論知識，從而產生價值。（３）具有成本意識，能用最高效的方案解決問題，為客戶提升效益。（４）具有跨界思維，能融合不同領域、不同產業的知識，能解決多領域結合的問題。一專多能，綜合解決多種問題。（５）具有終身學習意識，具備自學能力，及時跟進技術的發展，更新自己的知識，能適應日新月異的生產技術迭代［３～４］ 。

２．１．３ 確定人工智能專業的育人目標

根據以上總結的國家期望和行業特色及對人才素養的要求，可以確定各個專業特定的育人目標。通常，可以把專業育人目標分為素質目標和能力目標。例如人工智能專業中“機器學習應用技術”課程的育人目標可以細化為如下。

（１）素質目標：①具有堅定的政治信念、深厚的愛國情感和強烈的民族使命感、社會責任感；②具有優良的職業素養，具有誠實守信和愛崗敬業的態度，具備與時俱進的創新精神和信息素養，具有良好的人文素養；③德智體美勞全面發展，具有嚴謹規范、精益求精的工匠精神；④具有認真負責的工作態度、嚴格遵守行業標準規范的工作作風，為客戶負責的成本意識和價值觀；⑤具備較強的大局意識、團結協作意識、組織協調能力以及溝通能力。

（２）能力目標：①具有較強的自學能力、終生學習能力。具有良好的語言、文字表達能力和溝通能力以及一定的外語能力；②能夠根據實際需要進行文獻檢索、資料查詢，以及應用互聯網等現代信息技術獲取相關所需信息與資料，以完成相應的工作任務；③基本具備獨立獲取知識、跟蹤新知識新技術的能力，以及創新實踐能力。根據工作需要，能高效地與他人團隊協作完成規定的任務，主動應用多種方式，維護團隊和諧穩定，確保工作質量；④掌握常用的數據采集方法，能對海量數據進行采集、預處理、分析及可視化的開發，根據需求繪制多種圖表，以輔助開發工作順利達到驗收標準。

２．２ 結合課程目標和思政重點確定課程思政目標

２．２．１ 明確課程目標

結合人才培養方案中具體課程的培養目標，選定合適的思政重點方向，從而劃定思政建設的方向和邊界，防止出現泛思政、過度思政。例如，人工智能專業中“機器學習應用技術”的課程目標主要如下。

（１）能說出人工智能的發展歷史及現狀，清楚我國在人工智能領域取得的成績，樹立民族自豪感。

（２）根據職業發展需求，能夠自行檢索并搜集人工智能、互聯網和信息技術服務業等行業的發展情況、前沿技術，持續更新自己的知識儲備，并能適應不同崗位的需要。

（３）根據開發要求，能搭建機器學習項目Ｐｙｔｈｏｎ語言項目環境，能夠采用合適的方法將數據集導入到項目代碼中，并采用合適的方法實施預處理，剔除其中的問題。

（４）能對數據進行可視化分析，能繪制各種圖表，能從圖表中發現數據的分布規律。能將結果進行可視化展示，以輔助團隊成員及客戶的理解。

（５）根據任務要求，能夠利用常用的交叉驗證方法小心細致地對算法進行交叉驗證，以確定算法的性能，并篩選最優算法，輔助提升最終效果。

２．２．２ 確定課程思政目標

人工智能專業的核心課程都是技術類課程，以數學、算法和編程為主，因此課程思政的重點可以定為“工匠精神”“科學素養”“文化認同”“遵紀守法”等方向，確定課程思政目標時從這些方向入手能更好地融入課堂思政。例如，“機器學習應用技術”的課程思政目標包括如下。

（１）樹立精益求精的工匠精神，養成誠信敬業、認真負責、嚴謹規范的態度。

（２）培育科技人文素養，提高文化自信。

（３）形成理性客觀、實事求是、不懈探索的科學素養，以科學的態度面對問題、分析問題、處理問題。

（４）樹立團結協作、顧全大局的集體意識。

（５）提升學生遵守國家法律法規的意識，形成尊重知識產權的觀念。提升學生遵循國家及行業規范的意識，確保工作質量。

２．３ 根據課程思政目標實施課程思政

有了具體的課程思政目標，人工智能專業課任課教師便可以依據這些課程思政目標，搜集課程思政素材、設計課程思政案例，然后在教學時融入課程思政。針對具體的課程思政開展方式，本文認為可以從教學內容融入課程思政、教學過程融入課程思政、實踐環節融入課程思政３ 方面入手，如圖２所示。

首先，從教學內容方面入手融入課程思政。以“機器學習應用技術”課程為例，該課程涉及大量的程序設計內容，包括Ｐｙｔｈｏｎ 的基礎語法、條件判斷語句、循環語句、模塊、類和對象等。在設計這部分的教學內容時，可以圍繞家國情懷、文化素養、法律法規等方向融入思政元素，以順暢自然、“悄無聲息”的方式達到思政育人的目的。其次，在教學過程中融入課程思政。比如，在“機器學習應用技術”課程的教學過程中，適時向學生介紹人工智能方面的最新進展，并且重點介紹我們中國在人工智能方面取得的成就，這樣在激發學生興趣的同時，還可以培養學生的民族自豪感和愛國熱情。最后，在實踐環境中融入課程思政。人工智能專業課都是實踐性很強的課程，“機器學習應用技術”課程同樣如此。任課教師在帶領學生進行課程實踐時，以身作則、嚴謹細致地編寫每一行代碼，并做好必要的注釋。任課教師可以以這種方式向學生展示工匠精神的內涵，以身示范，帶動學生認可工匠精神，并自覺規范自己的行為。

３ 結束語

為更好地在人工智能專業的核心課程中融入課堂思政，本文探討了一種可行的、模式化的課程思政建設方案，并以“機器學習應用技術”課程為例，講解了該課程思政建設方案的具體應用方法。該思政建設方案的模式不僅適用于機器學習，還適用于深度學習、機器視覺、智能語音等各個人工智能專業核心課程。對于其他理工類專業課程的思政建設方案也能提供一定的借鑒。本文還探討了課程思政具體實施的３ 個入手方向，這些都為課程思政的方案建設和具體實施提供了可行的借鑒。

參考文獻：

［１］ 馮欣，張杰，石美鳳，等．人工智能專業的課程思政建設［Ｊ］．計算機教育，２０２２（１１）：４３?４６．

［２］ 陳東焰，陸暢．從ＡｌｐｈａＧｏ 看機器學習［Ｊ］．科技創新導報，２０２０（１３），１４６?１４８．

［３］ 馬銘含，宋辰陽，馬苗．思政教育融入《機器學習》教學中的探索［Ｊ］．電腦知識與技術，２０２１（１４），１２０?１２１．

［４］ 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（２８）：９５?９７．

作者簡介：

董永（１９８９—），碩士，助教，研究方向：計算機人工智能。