李煊鵬， 王 東， 秦文虎

(東南大學 儀器科學與工程學院，江蘇 南京210096)

0 引言

近年來，在人工智能和大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展推動下，各行業(yè)都面臨著重大的變革。汽車行業(yè)加快了從傳統(tǒng)汽車生產(chǎn)制造向新能源智能網(wǎng)聯(lián)汽車研發(fā)制造的轉型步伐，并與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)相結合,共同推動無人駕駛技術的發(fā)展。但是，新技術的發(fā)展面臨著人才短缺的問題，制約了其快速發(fā)展、產(chǎn)品成熟以及商業(yè)應用落地。其原因在于：一方面，智能汽車技術是一門綜合性的工程應用技術，涉及計算機、車輛工程、信息技術等多個學科的交叉融合，對行業(yè)從事人員的綜合能力要求高，特別是高端人才需求量大；另一方面，雖然我國高等教育已開始了人工智能學科方向的拓展延伸，比如建立人工智能學院、開設人工智能相關課程等，但總體上仍處于起步階段，無法形成規(guī)模性領域人才輸出。

為了應對產(chǎn)業(yè)和技術變革、社會需求多樣化、人才需求短缺等全球高等教育新時期的新挑戰(zhàn)，我國率先提出了“新工科”概念，強調(diào)以多樣性、包容性、規(guī)范性為支撐的三維度結構，注重前沿引領與學科交叉、校企合作與科教融合。在新工科的背景下，于本科教學階段引入“智能汽車技術”相關課程，符合新時代工科教育教學的戰(zhàn)略需求，不少學校和機構都開設了線上、線下，且形式內(nèi)容各異的相關課程[1]。

江蘇大學汽車與交通工程學院是國內(nèi)較早開設“智能汽車技術”課程的院校之一，主要在理論教學的基礎上，提出了分組組建車隊對智能汽車進行設計、改裝、試驗，以及安排企業(yè)實習的方式進行實踐教學[2]。北京理工大學車輛工程專業(yè)的智能汽車工程模塊涵蓋了無人駕駛汽車、車聯(lián)網(wǎng)技術、智能懸架、主動轉向等新技術領域，配合其出版的系列教材進行講授[3]。東南大學儀器科學工程學院結合學院特點，面向智能感知和導航定位方向需求，開設“智能汽車技術”本科生課程。該課程側重于車輛在復雜環(huán)境中的感知定位，同時輔以規(guī)劃控制方面的內(nèi)容講授，構建整套智能汽車技術的課程內(nèi)容[4]。

而線上課程，如國內(nèi)深藍學院的“無人駕駛技術”課程是以專題形式邀請行業(yè)內(nèi)部專家進行講授；眾多機構開設了關于智能汽車概要性的在線課程資源，如汽車學堂的“智能網(wǎng)聯(lián)汽車概論”、網(wǎng)易云課堂的“未來汽車大講堂”等。其優(yōu)點在于能夠幫助學生拓展視野，了解行業(yè)內(nèi)部進展，但是這一類在線課程存在各個模塊之間的銜接不明確，沒有完整的課程體系，缺少互動交流的平臺等問題。國外在線課程網(wǎng)站Coursera上線了由加拿大多倫多大學制作的“自動駕駛”課程，這是國內(nèi)外第一個系統(tǒng)的智能汽車相關技術課程，包括概要、感知、規(guī)劃、狀態(tài)估計等方面的內(nèi)容。在線課程網(wǎng)站Udacity上發(fā)布了聯(lián)合百度公司的基于Apollo體系的自動駕駛課程，以及由奔馳、滴滴等公司聯(lián)合開設的“成為無人駕駛車輛工程師”系列課程。上述課程是較早系統(tǒng)性呈現(xiàn)智能汽車技術的相關課程，但是存在部分知識點未能明確、課程內(nèi)容無法定位本科教學、收費昂貴等問題。

總體上講，由于平臺資源不同，很多高校無法開展基于實車實踐的智能汽車技術課程，而智能汽車技術綜合性強、偏前沿，致使采用純理論教學容易導致授課質(zhì)量不高；并且該課程內(nèi)容涉及知識點多且分散，有限的課堂時間里無法有效覆蓋多個模塊內(nèi)容。針對線上線下課程教學中存在的問題，如何利用好在線平臺進行混合式課程教學成為了目前相關課程教學的開展方向。

1 課程現(xiàn)狀

目前，“智能汽車技術”逐漸成為“新工科”背景下具有代表性的跨專業(yè)課程，其難點包括以下四個方面：

1)受課程資源平臺限制，導致重理論少實踐

國內(nèi)智能汽車技術發(fā)展迅速，尤其以工業(yè)界為代表，但是學術科研界往往因為缺少足夠的人力、物力、財力的支持，大部分院校無法開展具體的實車實驗，即使少數(shù)科研單位具備研發(fā)自動駕駛的平臺支持，也無法真正面向教學開展廣泛的實車實驗。導致目前該課程的教學過程更多局限在理論講授。

2)知識點繁雜且更新快，有限課時下的教學困境

“智能汽車技術”是在人工智能浪潮下面向產(chǎn)業(yè)變革而開設的緊跟研究前沿的工科課程。如果不講授車聯(lián)網(wǎng)相關內(nèi)容，也應包括感知、規(guī)劃、控制等主要模塊，涉及傳感器、機器視覺、雷達信號處理、決策規(guī)劃、自動控制、數(shù)據(jù)融合等多個學科知識。此外，由于相關技術還處于研發(fā)階段，特別是面向全自動駕駛目前尚沒有成熟的技術方案，智能汽車技術的理論研究處于不斷更新的狀態(tài)。這兩方面原因?qū)е略谟邢拚n時下系統(tǒng)性講授該課程的困難。

3)如何深入課程理論，避免浮于表面

相對于知識點繁雜且更新快這一般性難題，如何深入課程，系統(tǒng)性地探索自動駕駛中尚存問題的解決方法則是對于一些有著更高需求的學生所面臨的問題?？紤]到不同學生能力、背景之間差異，設計并采用不同教學方法，使之學有所獲而不是淺嘗輒止，更能夠使學生在形成智能汽車技術框架的認識基礎上，培養(yǎng)學生對相關領域的探索熱情和專業(yè)能力。

4)如何平衡教學過程中的多樣性、包容性與規(guī)范性

多樣性、包容性、規(guī)范性是支撐新工科教育創(chuàng)新發(fā)展的三個要素，彼此相互促進又相互制約。由于智能汽車技術尚處于發(fā)展階段，工業(yè)界往往采用不同的技術方案，呈現(xiàn)出多樣性特征。在教學過程中，一方面，調(diào)研不同的技術方案、研究其背后的創(chuàng)新性，有利于工程教育創(chuàng)新和人才培養(yǎng)。而另一方面，多樣性需要包容性與規(guī)范性作為其發(fā)展的基礎，即方法的設計需要嚴格遵循一定的標準、規(guī)范、原則，在此基礎上鼓勵提出新的設計方法，創(chuàng)造包容性好的教學環(huán)境。如何平衡這三者之間的關系，形成良性的教學效果是該課程的又一難點。

2 教學改革具體方法

針對上述問題，我們將智能汽車技術一課定位為研究性課程，并提出以下四點具體改革方法：

1)利用仿真平臺，重在基于理論的實踐

由于大多數(shù)教學團隊無法提供實車平臺應用于智能汽車技術的教學中， 依托于仿真平臺的使用則更貼合現(xiàn)實條件和教學需求。課程團隊可利用Carla、Airsim、Apollo等仿真平臺，預先設計搭建道路環(huán)境，進而實現(xiàn)算法設計和驗證。不僅省去了硬件配置調(diào)試過程，將重點放在核心模塊和算法的理解與實踐中，也能鍛煉學生動手能力、提升學習興趣。通過布置相關編程作業(yè)，進一步檢驗課程學習效果。

2)模塊化教學，采用總分的思路，重在講授感知、規(guī)劃、控制等部分的基礎內(nèi)容

合理安排教學內(nèi)容是保證教學質(zhì)量的關鍵。針對智能汽車技術知識點多、交叉學科融合性強的特點，采用模塊化教學方式，以駕駛任務為導向的前提下，講授感知、規(guī)劃、控制等模塊的基礎核心知識點和難點。結合本專業(yè)特點，偏重感知部分的原理和算法，再配合規(guī)劃、控制相關理論，形成完整的智能汽車技術授課體系。

3)采用線上線下的混合式教學，利用課前學習、課中研討、課后作業(yè)的模式強化教學效果、拓寬教學廣度和深度

考慮到學生知識結構、學習能力的差異性，單純課堂教學無法深入相關知識點，為了能夠更好調(diào)動學生積極性和課堂參與度，我們采用混合式教學方式，利用課前線上學習、課中研討、課后作業(yè)的模式強化教學效果。要求學生課前完成在線課程的學習，包括視頻觀看、完成客觀測驗、對學習過程中的難點進行討論，以及閱讀相關文獻構建研究基礎。課中由教師進行本節(jié)課程的重點難點回顧，引導學生對相關技術進行創(chuàng)新性思考。在這一環(huán)節(jié)可采用翻轉課堂模式，注重課堂討論以及總結補充。在課后環(huán)節(jié)中，通過編程作業(yè)來提升學習效果，將研討內(nèi)容進一步在實踐中加以強化。依靠課前、課中、課后三個環(huán)節(jié)的整合，提升教學廣度和深度。

4)采用分隊PK模式，強調(diào)系統(tǒng)完整性和邏輯性

為了平衡教學過程中的多樣性、包容性與規(guī)范性，就要求在研究規(guī)范性的前提保證下激勵學生自主探索不同的技術方案。這就需要通過分組的方式實現(xiàn)，而由于“智能汽車技術”一般包括感知、規(guī)劃、控制等模塊，要求單個小組在有限的教學周期內(nèi)完成所有內(nèi)容的深入探索明顯不符合實際。因而，采用分組基礎上的分隊PK方案，即每個小組只負責某個模塊，同時若干個小組組成一隊，隊與隊之間的較量轉變?yōu)楦餍〗M研究內(nèi)容的匯報和挑戰(zhàn)提問。同時，在探索不同技術方案的過程中，要求保證各隊整體技術方案的完整性和邏輯性。

3 教學改革的實施過程

在教學實踐中，我們將教學過程劃分為兩階段：第一階段為側重于個人學習的常規(guī)課程階段，包括課前在線課程學習、課中重點難點梳理以及問題討論、課后編程作業(yè)；第二階段進行以小組為單位的專項研討，包括課前開展小組研究討論、課中小組匯報和提問挑戰(zhàn)、課后報告整理。最終的考核則包括在線課程的測驗與作業(yè)、編程作業(yè)、小組匯報、課程報告，各項得分總和作為最終成績。

在第一階段中，課前學習依托于課程團隊在中國大學MOOC平臺發(fā)布的在線視頻。目前，該在線課程包括九章內(nèi)容，如表1所示：

該部分內(nèi)容要求學生在每次上課之前完成內(nèi)容的學習，包括視頻觀看、完成客觀測驗。在線作業(yè)主要是一些重點難點內(nèi)容的討論，教師匯總學生完成情況，準備課中討論。為了更好的完成重點難點的討論，通常要求學生完成參考文獻的閱讀，教師需提前將相關參考資料在MOOC平臺發(fā)布，供學生參考。

正式上課開始，教師進行本節(jié)課程的重點難點回顧，一般花費約15分鐘的時間。接下來，通過學生在課前完成的討論作業(yè)，進一步引導學生對相關技術進行思考。如有必要時，提前通知學生準備

表1 “智能汽車技術”在線教學內(nèi)容

PPT，在課堂上進行PPT匯報，更有針對性的展開討論。最后，教師對課堂討論的問題進行總結補充， 總結的內(nèi)容一般會和課后環(huán)節(jié)的作業(yè)相關。

在課后環(huán)節(jié)中，學生需要完成編程作業(yè)來進一步提升學習質(zhì)量。編程作業(yè)內(nèi)容是以教學內(nèi)容為基礎，再增加部分拓展題目，構建一套完整功能，比如，實現(xiàn)道路標志標線檢測、車輛位姿估計等。編程作業(yè)可以依賴于仿真平臺提供的數(shù)據(jù)來實現(xiàn)，也可以將學術研究的數(shù)據(jù)提供給學生來完成。作業(yè)總量需要考慮學生實際情況，一般控制在3-4周時間完成提交。

第二階段重點則放在以小組為單位開展翻轉課堂的專項研討，采用組隊PK的方式進行。由若干小組組合成一隊，每隊選出隊長一名，負責統(tǒng)籌安排。各隊可以從實際智能汽車設計角度出發(fā)，選擇Tesla模式、Waymo模式、Apollo模式等具有代表性的技術方案進行研討。隊中各小組負責不同的模塊分析調(diào)研，從感知、預測、定位、規(guī)劃、控制不同層面對無人車設計進行論述。重點是各模塊之間的銜接要明確，比如感知模塊輸出哪些信息給預測模塊，控制模塊需要哪些參量等。在此階段，由各隊隊長負責協(xié)調(diào)，并且與教師保持密切溝通。

課中小組匯報則安排為每小組15分鐘左右時間，就重點核心內(nèi)容進行講述。一般以各隊隊長報告作為開始，進行總體性介紹。接下來每輪PK，每隊均按照相同內(nèi)容的研討小組進行匯報。剩余時間則安排挑戰(zhàn)提問以及教師點評。

課后報告整理則由各小組編寫獨立報告，報告中除了呈現(xiàn)匯報階段所述內(nèi)容以外，還需根據(jù)挑戰(zhàn)提問和教師點評所提問題進行回答。評分則根據(jù)所述內(nèi)容的邏輯性和完整性，以及基于所提問題進行的調(diào)研和回答。

4 結語

本文介紹的“智能汽車技術”研究型課程的教學改革與實踐，利用線上線下混合式教學方法，依托在線課程進行課前準備、以研討為主、授課為輔的課中環(huán)節(jié)、以及課后深化實踐構建一整套教學體系。該模式可以保證學生課后學習的持續(xù)性，并且通過研討和作業(yè)檢驗線上學習質(zhì)量。由于研討貫穿整個教學過程，可達到過程性考核的目的。該項教學改革實踐不僅加強學生資料檢索能力、文獻閱讀能力和編程能力，更可以提升學生對本專業(yè)內(nèi)容興趣度、培養(yǎng)科研習慣、增強其創(chuàng)新意識，切合新工科背景下的課程改革方向。