周洋 王雪逢 李偉坤 劉瑤

關(guān)鍵詞：課賽融合；人工智能；人才培養(yǎng)；教學(xué)方法

1應(yīng)用課賽融合教育模式的意義

采用課賽融合教學(xué)模式需要聯(lián)合課堂教學(xué)規(guī)劃，明確專業(yè)課程的教育任務(wù)，使課程教學(xué)能夠與競(jìng)賽活動(dòng)實(shí)現(xiàn)全面關(guān)聯(lián)。與傳統(tǒng)枯燥的課本知識(shí)學(xué)習(xí)不同的是，在課賽融合教學(xué)模式下學(xué)生能夠通過(guò)自主實(shí)踐提高解決問(wèn)題的能力，而在競(jìng)賽的過(guò)程中，教師能夠給予學(xué)生必要的支持，實(shí)現(xiàn)對(duì)課堂理論知識(shí)的全面應(yīng)用，讓學(xué)生在參賽中既能夠積累經(jīng)驗(yàn)，也能夠?qū)崿F(xiàn)課堂理論知識(shí)的學(xué)以致用。

課賽融合教學(xué)模式明確了課堂教學(xué)的主體地位，同時(shí)將學(xué)科競(jìng)賽作為輔助教學(xué)手段，在競(jìng)賽的過(guò)程中學(xué)生能夠發(fā)現(xiàn)自身學(xué)習(xí)存在的不足，也能夠通過(guò)競(jìng)賽來(lái)激發(fā)學(xué)習(xí)興趣，實(shí)現(xiàn)動(dòng)手能力的全面提升[1]。

2人工智能學(xué)科人才培養(yǎng)的不足

2.1教學(xué)課程關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)

部分院校設(shè)立的人工智能專業(yè)是在原有的計(jì)算機(jī)專業(yè)或自動(dòng)化專業(yè)基礎(chǔ)上整合劃分而來(lái)，課程的設(shè)定也與各類專業(yè)密切相關(guān)，通過(guò)對(duì)各專業(yè)的適當(dāng)調(diào)整，設(shè)立了現(xiàn)有的人工智能專業(yè)。在課程設(shè)定階段，人工智能學(xué)科只是對(duì)其他學(xué)科的課程內(nèi)容進(jìn)行合并與刪減，因此各門課程之間仍然較為獨(dú)立，缺乏必要的連接關(guān)系，使當(dāng)下教學(xué)課程的關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)。學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中難以真正吸收更專業(yè)的人工智能知識(shí)，在較為零散的知識(shí)學(xué)習(xí)中，難以培養(yǎng)學(xué)生的人工智能素質(zhì)，也難以推動(dòng)科學(xué)融合教學(xué)工作的有序開展，制約了高校人工智能專業(yè)水平的提升。

2.2人工智能理論基礎(chǔ)薄弱

人工智能與企業(yè)生產(chǎn)之間密切相關(guān)，但如果缺乏人才的支持，企業(yè)難以靈活應(yīng)用人工智能技術(shù)，也難以推動(dòng)人工智能創(chuàng)新發(fā)展。人工智能專業(yè)涉及概率論、矩陣運(yùn)算、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)等多種理論知識(shí)，但部分高校并未在人工智能專業(yè)課程中融合各種基礎(chǔ)課程知識(shí)，使人工智能理論教育基礎(chǔ)較為薄弱[2]。也有部分高校在設(shè)置人工智能課程時(shí)，將基礎(chǔ)理論與專業(yè)教學(xué)區(qū)分開來(lái)，學(xué)生雖然可能掌握了人工智能技術(shù)，但難以為人工智能理論的發(fā)展、創(chuàng)新提供支持，也難以真正靈活應(yīng)用理論知識(shí)優(yōu)化人工智能技術(shù)。

2.3專業(yè)課程實(shí)用性不足

人工智能課程的教學(xué)內(nèi)容大多數(shù)是以經(jīng)典模型為基礎(chǔ)展開算法教學(xué)，學(xué)生在課程學(xué)習(xí)中雖然能夠掌握各項(xiàng)理論知識(shí)，但卻難以將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)際技能，在學(xué)習(xí)過(guò)程中只是停留于理論基礎(chǔ)層面。學(xué)生在面對(duì)人工智能問(wèn)題時(shí)，也只是圍繞書本探尋問(wèn)題的解決方法，卻難以獲得真正的解決問(wèn)題的思路。

3課賽融合的人工智能人才培養(yǎng)思路

3.1課賽融合定位研究

課賽融合需要保障教學(xué)體系的完整性，通過(guò)對(duì)當(dāng)下教學(xué)現(xiàn)狀的全面研究，制定更為適宜的教學(xué)模式。學(xué)科競(jìng)賽活動(dòng)的開展應(yīng)當(dāng)將人工智能理論知識(shí)作為出發(fā)點(diǎn)，而在設(shè)定課程時(shí)，也要加入學(xué)科競(jìng)賽課程，通過(guò)對(duì)現(xiàn)有教學(xué)內(nèi)容的全面調(diào)整與組合，重新編排各教學(xué)單元模塊，實(shí)現(xiàn)課程教學(xué)與學(xué)科競(jìng)賽之間的全面融合，達(dá)到以賽促教、課賽融合的教學(xué)目標(biāo)[3]。

3.2競(jìng)賽推動(dòng)課程學(xué)習(xí)

競(jìng)賽主要考慮了人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，通過(guò)競(jìng)賽能夠強(qiáng)化學(xué)生對(duì)人工智能知識(shí)的掌握，將學(xué)生培養(yǎng)為專業(yè)型人才，學(xué)生通過(guò)實(shí)踐能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)理論知識(shí)的靈活應(yīng)用，并將其直接應(yīng)用到工作中。在競(jìng)賽的支持下，課程學(xué)習(xí)更加高效，學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度發(fā)生了明顯轉(zhuǎn)變，從原本的被動(dòng)學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)學(xué)習(xí)。

3.3教師參與競(jìng)賽指導(dǎo)

人工智能競(jìng)賽需要學(xué)生擁有較為扎實(shí)的專業(yè)基礎(chǔ)，同時(shí)掌握理論技巧，如果只是由學(xué)生進(jìn)行自主探究，很難摸索出知識(shí)門路，而且容易喪失學(xué)習(xí)積極性，與課賽融合的目標(biāo)漸行漸遠(yuǎn)。因此，在鼓勵(lì)學(xué)生參賽的基礎(chǔ)上，也要為學(xué)生配備指導(dǎo)教師，或者在條件允許的情況下為學(xué)生提供專職輔導(dǎo)教師。教師一方面要擁有較強(qiáng)的專業(yè)實(shí)力，另一方面需要掌握人工智能行業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀，幫助學(xué)生快速度過(guò)初始探究階段，靈活掌握智能算法，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)創(chuàng)新，讓學(xué)生真正感受到人工智能競(jìng)賽帶來(lái)的樂(lè)趣，并全身心投入人工智能學(xué)習(xí)中[4]。

3.4教學(xué)質(zhì)量保障機(jī)制

課賽融合的開展需要綜合考慮環(huán)境、資源、軟硬件條件，同時(shí)要打造參賽隊(duì)伍，設(shè)立虛擬仿真競(jìng)賽平臺(tái)，通過(guò)對(duì)課賽融合教學(xué)機(jī)制的全面探究，優(yōu)化教學(xué)設(shè)計(jì)，合理設(shè)置課程體系，完善教學(xué)內(nèi)容，發(fā)揮雄厚師資力量的優(yōu)勢(shì)。若要保障課賽融合的教學(xué)質(zhì)量，首先要不斷提高教師的專業(yè)能力，讓教師通過(guò)研習(xí)進(jìn)修積累實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為指導(dǎo)學(xué)科競(jìng)賽提供支持。同時(shí)，要建立健全相應(yīng)的獎(jiǎng)懲機(jī)制，針對(duì)熱愛競(jìng)賽的師生，可給予物質(zhì)獎(jiǎng)勵(lì)或精神獎(jiǎng)勵(lì)，針對(duì)過(guò)度逃避的學(xué)生要增強(qiáng)其危機(jī)感，立足于整體，提高各教學(xué)環(huán)節(jié)與教學(xué)階段的教育質(zhì)量，保障課賽融合有序推進(jìn)。

4課賽融合的人工智能人才培養(yǎng)路徑

4.1優(yōu)化課程教學(xué)結(jié)構(gòu)，做好統(tǒng)籌規(guī)劃

人工智能人才的培養(yǎng)需要明確課賽融合的培養(yǎng)思路，不斷優(yōu)化人才培養(yǎng)措施，提高學(xué)生的綜合能力與專業(yè)素養(yǎng)。首先，人工智能專業(yè)課程設(shè)置要做到科學(xué)化發(fā)展，結(jié)合人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，對(duì)課程體系進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整，使課程設(shè)計(jì)與競(jìng)賽需求相關(guān)聯(lián)，而每門專業(yè)課程的學(xué)習(xí)能夠?yàn)閷I(yè)競(jìng)賽提供支持，形成以賽促學(xué)、課賽融合的教育局面。課程難度的設(shè)置也應(yīng)當(dāng)遵循循序漸進(jìn)的原則，通過(guò)人工智能基礎(chǔ)的夯實(shí)、學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)、實(shí)踐技能的強(qiáng)化，構(gòu)建出更為完整的知識(shí)體系[5]。在課堂教學(xué)中應(yīng)當(dāng)以理論知識(shí)講解為主，并在學(xué)校內(nèi)積極組織開展教學(xué)探索與實(shí)踐設(shè)計(jì)活動(dòng)。

許多學(xué)生對(duì)機(jī)器人的設(shè)計(jì)都有所了解，如水下機(jī)器人以機(jī)器魚為主，在教學(xué)過(guò)程中，教師可選擇趣味性的教學(xué)話題，吸引學(xué)生的注意力，通過(guò)帶領(lǐng)學(xué)生設(shè)計(jì)機(jī)器魚，了解機(jī)器魚群的智能協(xié)作及其他相關(guān)理論知識(shí)。同時(shí)，教師可以積極帶領(lǐng)學(xué)生參加國(guó)際機(jī)器人大賽，在選擇競(jìng)賽題目時(shí)，要與課程知識(shí)點(diǎn)做到緊密融合，實(shí)現(xiàn)理論與實(shí)踐的有效銜接。由于不同年級(jí)學(xué)生的知識(shí)儲(chǔ)備有所差異．因此教師要針對(duì)不同階段學(xué)生的學(xué)習(xí)現(xiàn)狀給予更為合適的指導(dǎo)，避免選題過(guò)難挫傷學(xué)生的自信心；也不可選擇過(guò)于簡(jiǎn)單的競(jìng)賽題目，降低挑戰(zhàn)度。隨著對(duì)教學(xué)結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步探索，課程教學(xué)實(shí)現(xiàn)了與學(xué)科競(jìng)賽的全面融合，學(xué)生能夠掌握相關(guān)知識(shí)點(diǎn)與技術(shù)，從而達(dá)到最終的教學(xué)目的。

4.2聯(lián)合課賽融合特點(diǎn)，調(diào)整課程體系

充分了解課賽融合教學(xué)模式的特點(diǎn)，不斷調(diào)整教學(xué)體系，建立完善的競(jìng)賽隊(duì)伍與保障機(jī)制，使學(xué)科競(jìng)賽課程體系的優(yōu)勢(shì)得到全面發(fā)揮，從而形成以學(xué)科競(jìng)賽為載體、學(xué)生實(shí)踐創(chuàng)新能力全面提升的發(fā)展目標(biāo)。首先，要著重培養(yǎng)學(xué)生的計(jì)算機(jī)技術(shù)能力，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，學(xué)生需要掌握虛擬化技術(shù)、云管理技術(shù)、編程模型技術(shù)、數(shù)據(jù)管理技術(shù)等，并靈活應(yīng)用云計(jì)算管理平臺(tái)，精準(zhǔn)處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時(shí)要落實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)管理、語(yǔ)言編程等課程體系的構(gòu)建，不斷提高學(xué)生的數(shù)據(jù)管理能力與分析能力。其次，要著重培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)挖掘能力，大數(shù)據(jù)時(shí)代的信息量大、信息傳播速度快，可以直接從網(wǎng)絡(luò)上捕捉這些信息。但是，在數(shù)據(jù)中存在諸多噪聲信息，因此需要提高學(xué)生的數(shù)據(jù)處理能力，使學(xué)生能夠正確面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來(lái)的信息化挑戰(zhàn)。最后，要鼓勵(lì)學(xué)生積極參加多種類型的學(xué)科競(jìng)賽，新時(shí)代社會(huì)越來(lái)越關(guān)注復(fù)合型人才，尤其是在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，多元化的數(shù)據(jù)類型需要學(xué)生整理歸類，掌握數(shù)據(jù)的復(fù)雜性與隨機(jī)性，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的優(yōu)化管理與分析，以此掌握系統(tǒng)建模方法，為提高人工智能水平奠定基礎(chǔ)。

高校要積極為學(xué)生構(gòu)建學(xué)科競(jìng)賽平臺(tái)，加深校際交流，拓寬學(xué)生的視野，實(shí)現(xiàn)不同學(xué)科知識(shí)信息之間的有效交流。同時(shí)，要積極完善跨學(xué)科交流體系，推動(dòng)校企合作，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)學(xué)融合，讓學(xué)生在學(xué)科競(jìng)賽中了解企業(yè)生產(chǎn)需求，使課賽融合更加完善、有效。

4.3重視教學(xué)時(shí)間分配，實(shí)現(xiàn)有機(jī)結(jié)合

在知識(shí)講解與競(jìng)賽研究過(guò)程中，教師要注意教學(xué)時(shí)間的合理分配，同時(shí)要針對(duì)教學(xué)內(nèi)容科學(xué)選擇學(xué)科競(jìng)賽。一旦時(shí)間分配不合理，很容易導(dǎo)致課堂知識(shí)講解時(shí)間不充足，學(xué)生在競(jìng)賽活動(dòng)中難以充分發(fā)揮出理論知識(shí)的優(yōu)勢(shì)，無(wú)法保障二者之間的有效平衡，最終導(dǎo)致專業(yè)課程的開展受到影響，學(xué)生在學(xué)科競(jìng)賽中難以有所收獲，影響了學(xué)生的綜合競(jìng)爭(zhēng)力。若教學(xué)較為盲目，則會(huì)影響培養(yǎng)計(jì)劃的全面執(zhí)行，學(xué)生對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)的掌握不夠充分，所以在競(jìng)賽中難以展現(xiàn)出個(gè)人實(shí)力。

教師應(yīng)當(dāng)明確學(xué)科競(jìng)賽活動(dòng)是課堂教學(xué)的輔助手段，通過(guò)競(jìng)賽幫助學(xué)生認(rèn)識(shí)人工智能的實(shí)際問(wèn)題，通過(guò)解決問(wèn)題，提高學(xué)生對(duì)抽象理論知識(shí)的掌握程度，使學(xué)生能夠靈活應(yīng)用理論知識(shí)，獲得良好的競(jìng)賽結(jié)果，提高學(xué)生的綜合實(shí)力。在此教學(xué)模式下，學(xué)生能夠擺脫傳統(tǒng)課堂的限制，在解決實(shí)際問(wèn)題中深化對(duì)課堂知識(shí)的理解，而且在課堂理論知識(shí)的支持下，學(xué)生面對(duì)問(wèn)題時(shí)有了更為清晰的思路，可以將理論工具作為支撐，推動(dòng)競(jìng)賽的有序開展[6]。因此，教師在課堂教學(xué)中要合理分配教學(xué)時(shí)間，保障教學(xué)結(jié)構(gòu)的合理性，確保課堂教學(xué)與學(xué)科競(jìng)賽有機(jī)結(jié)合。

4.4優(yōu)化專業(yè)師資力量，給予專業(yè)指導(dǎo)

人工智能人才培養(yǎng)離不開專業(yè)教師的指導(dǎo)，教師在課賽融合教學(xué)模式中要明確理論知識(shí)輔導(dǎo)與學(xué)科競(jìng)賽指導(dǎo)的重要性。對(duì)于學(xué)生而言，在短時(shí)間內(nèi)掌握人工智能方法是較為困難的，而且一味地灌輸理論知識(shí)，也容易影響學(xué)生學(xué)習(xí)的主動(dòng)性，因此教師要合理安排教學(xué)計(jì)劃，在課堂教學(xué)中通過(guò)趣味性的教學(xué)形式，讓學(xué)生能夠理解晦澀難懂的理論知識(shí)，同時(shí)可以聯(lián)合實(shí)踐課程，加強(qiáng)學(xué)生對(duì)知識(shí)的應(yīng)用與理解。學(xué)科競(jìng)賽輔導(dǎo)是教師的重要工作內(nèi)容之一，一方面教師需要做到科學(xué)選擇賽題．保障競(jìng)賽隊(duì)伍組成合理，同時(shí)要指導(dǎo)學(xué)生掌握解題方法，帶領(lǐng)學(xué)生真正實(shí)現(xiàn)理論知識(shí)的全面內(nèi)化。通過(guò)教師的精準(zhǔn)指導(dǎo)，無(wú)論是課堂教學(xué)還是學(xué)科競(jìng)賽，都能夠收獲良好效果。

為了全面激發(fā)學(xué)生的積極性，教師可通過(guò)完善的考核機(jī)制來(lái)高效開展教學(xué)。比如，教師可以針對(duì)學(xué)生的專業(yè)成績(jī)，組建競(jìng)賽小組：也可以根據(jù)學(xué)生的競(jìng)賽成績(jī)，嘗試免除學(xué)生的課程考試。但是，教師在制定激勵(lì)機(jī)制時(shí)，要平衡好教學(xué)與競(jìng)賽之間的關(guān)系，確保學(xué)生能夠通過(guò)競(jìng)賽實(shí)現(xiàn)對(duì)課程知識(shí)的掌握及深化理解，達(dá)到輔助學(xué)習(xí)的最終目的。此外，學(xué)校要注重對(duì)教師的培訓(xùn)，鼓勵(lì)教師積極學(xué)習(xí)人工智能領(lǐng)域的新技能、新知識(shí)，同時(shí)要為教師提供學(xué)習(xí)、深造的機(jī)會(huì)，以提高教師的綜合實(shí)力。