丁超 田家森

摘 要：人工智能作為當(dāng)前世界前沿科學(xué)技術(shù)其在未來社會發(fā)展中必然有其重要地位，也正因如此，各國對于人工智能技術(shù)的研究都是非常重視的，我國在人工智能技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展比較迅速，而為了應(yīng)對未來人工智能技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展，我們應(yīng)當(dāng)不斷培養(yǎng)相關(guān)方面專業(yè)人才。從人工智能技術(shù)的實用性上來講當(dāng)前很多日常生活中常見的設(shè)備及器材已經(jīng)應(yīng)用了部分人工智能技術(shù)，這說明其市場走向是非常光明的，在這種情況下，高職教育作為培養(yǎng)實用型及應(yīng)用型人才的院校我們在人工智能課程教育中也應(yīng)進(jìn)行相應(yīng)改革，使課程內(nèi)容更適合當(dāng)前高職學(xué)生學(xué)習(xí)，努力培養(yǎng)具有較高專業(yè)素質(zhì)的人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)人才。

關(guān)鍵詞：高職教育;人工智能;教學(xué)改革

想要有效提升高職院校人工智能課程教學(xué)質(zhì)量，我們就應(yīng)了解高職學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的相關(guān)特點，緊緊圍繞高職人才培養(yǎng)目標(biāo)進(jìn)行相應(yīng)的教學(xué)改革。人工智能技術(shù)涉及多個學(xué)科，在這種情況下，其學(xué)習(xí)難度是相對較高的，為了滿足學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中逐漸了解人工智能技術(shù)含義并深入學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)相關(guān)應(yīng)用知識的目的，我們在教學(xué)改革過程中，需要從教學(xué)內(nèi)容，教學(xué)方法，等不同方面來進(jìn)行探索，本文將針對高職院校人工智能課程的改革進(jìn)行詳細(xì)分析。

1 做好第一課教育，加強學(xué)生學(xué)習(xí)興趣

針對高職院校學(xué)生的學(xué)習(xí)特點，我們在人工智能課程的第一講過程中能否抓住學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣并逐漸引導(dǎo)學(xué)生走入人工智能世界，對于后續(xù)教育質(zhì)量有很大影響，因此在教學(xué)過程中，一定要做好第一講相關(guān)內(nèi)容的設(shè)計，對于高職院校學(xué)生來講以生活中熱點事件進(jìn)行課程帶入是激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的良好方式，近期在人工智能領(lǐng)域熱度相對較高的事件比較多，比如柯潔迎戰(zhàn)人工智能棋手阿法狗，柯杰本身作為世界圍棋冠軍，其圍棋技術(shù)水平自然不必多提而圍棋具有較高的學(xué)習(xí)難度，單純一些軟體程序的運算難以達(dá)到世界級圍棋選手的水平，而阿法狗能夠戰(zhàn)勝柯潔自然有其不同之處，通過這一熱點事項，逐步向?qū)W生滲透人工智能技術(shù)中關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的內(nèi)容，這樣可以極大的提升學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，避免學(xué)生在相關(guān)課程第1講過程中大量接觸專業(yè)術(shù)語，而對該學(xué)科產(chǎn)生學(xué)習(xí)抵觸情緒，而且在課程教學(xué)初期我們應(yīng)減少單純的理論性教學(xué)內(nèi)容，適當(dāng)增加實踐及實驗的課程占比，讓學(xué)生通過親身體驗來逐步了解人工智能技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容，并且要鼓勵學(xué)生通過不同途徑去了解人工智能技術(shù)的發(fā)展及未來走向，不要將思路局限于課堂教學(xué)之中，從多角度審視人工智能技術(shù)[1]。

2 人工智能課程教學(xué)理念改革

傳統(tǒng)高職院校相關(guān)課程教學(xué)過程中，以理論知識結(jié)合實踐實驗為主要教學(xué)方式，并且理論教學(xué)在教學(xué)整體中占比較大，這種教學(xué)方式容易讓學(xué)生感到厭倦，大量理論知識堆積也并不一定為學(xué)生建立良好的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，因此應(yīng)該對教學(xué)理念進(jìn)行改革。首先是課堂模式，傳統(tǒng)高職課堂教學(xué)以教師講解為主，而對于人工智能課程教學(xué)來講，由于其涉及理論知識相對較多，各課程在進(jìn)行過程中，學(xué)生會存在一定的理解困難，因此我們應(yīng)該采用實例教學(xué)法或問題探究法等教學(xué)方式，來實現(xiàn)提升教學(xué)質(zhì)量的目的，在實力教學(xué)法中進(jìn)行人工智能相關(guān)課程講解過程中要拿出具有代表性的例子引導(dǎo)學(xué)生理解相關(guān)內(nèi)容，比如在進(jìn)行狀態(tài)空間搜索方法教學(xué)時，我們可以引用經(jīng)典旅行商問題將較深奧的理論知識進(jìn)行實體化，這樣更有助于學(xué)生進(jìn)行理解。而在問題探究教學(xué)過程中，我們應(yīng)該設(shè)立課堂中心問題讓學(xué)生根據(jù)課堂中心問題來進(jìn)行討論分析并結(jié)合課程所學(xué)來找出答案，比如人工智能發(fā)展是否會對人類未來生活造成威脅，人工智能最終能否超越人類智慧，出現(xiàn)自主意識等，這些具有探究意義，同時能夠引發(fā)學(xué)生思考興趣的問題能夠有效活躍課堂氛圍，并充分調(diào)動學(xué)生的主觀能動性。在進(jìn)行分析討論的過程中應(yīng)該實現(xiàn)全員參與，讓所有學(xué)生在課堂教學(xué)中都能獲得較強的參與感，這樣有助于提高學(xué)生對人工智能技術(shù)的思考能力[2]。

3 做好精細(xì)化教學(xué)相關(guān)工作

對于高職院校學(xué)生而言，進(jìn)行人工智能課程學(xué)習(xí)的過程中，最主要的是了解人工智能技術(shù)相關(guān)應(yīng)用情況，并對人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)內(nèi)容有較好的掌握程度，所以在教學(xué)過程中，我們應(yīng)緊緊抓住教學(xué)目標(biāo)來對學(xué)生進(jìn)行課堂教學(xué)工作，而在精細(xì)化教學(xué)過程中，應(yīng)該根據(jù)學(xué)生存在的問題進(jìn)行一一解答，消除學(xué)生在課堂教學(xué)過程中存在的疑問。很多情況下，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中存在較多尚未理解的知識，隨著學(xué)習(xí)的不斷深入，尚未理解的知識成為其學(xué)習(xí)新知識的障礙，因此每節(jié)課在教學(xué)過程中都應(yīng)保障學(xué)生能夠完整消化教學(xué)內(nèi)容。在教學(xué)過程中可以引入翻轉(zhuǎn)課堂模式，改變教師為課堂主體的傳統(tǒng)情況，將學(xué)生分組討論以及自主研究做為主要學(xué)習(xí)方式，教師在該過程中起到引導(dǎo)和管理的作用，這樣做不僅能有效提升學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力，強化其學(xué)習(xí)質(zhì)量，同時也能在學(xué)生進(jìn)行相互探究的過程中發(fā)現(xiàn)其中存在的問題并及時進(jìn)行解決。

4 做好教學(xué)質(zhì)量評價工作

教學(xué)改革過程中明確相關(guān)課程教學(xué)質(zhì)量是非常重要的，對于高職院校人工智能課程教學(xué)質(zhì)量評價來講，應(yīng)該以學(xué)生相關(guān)技術(shù)內(nèi)容實際應(yīng)用能力為主要考核標(biāo)準(zhǔn)，同時將理論知識在分值比重上做以合適調(diào)整，以實踐應(yīng)用能力及理論知識水平的綜合考核情況來評價其最終成績并根據(jù)學(xué)生成績來對教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行分析。當(dāng)然，學(xué)生的出勤率以及課堂表現(xiàn)也將成為評價其最終成績的一個組成部分，學(xué)生出勤率及課堂表現(xiàn)代表其對于該課程的重視程度，對于能夠保障出勤率，并且在課堂教學(xué)過程中有積極表現(xiàn)的學(xué)生要酌情提高平時成績，以綜合性評價的標(biāo)準(zhǔn)來最終確認(rèn)該科目成績。

5 結(jié)束語

高職院校開展人工智能課程教學(xué)，不僅因為該技術(shù)具有良好的發(fā)展前景，同時也是為我國能打造較多具備人工智能基礎(chǔ)知識的應(yīng)用型人才做準(zhǔn)備。根據(jù)實際教學(xué)情況對人工智能課程教學(xué)方式進(jìn)行改革能夠有效強化教學(xué)質(zhì)量，為實現(xiàn)高職院校培養(yǎng)實用型，應(yīng)用型技術(shù)人才提供保障。

參考文獻(xiàn)

[1]褚蓉，劉玉升.高職高專院校畢業(yè)生就業(yè)形勢分析及對策[J].文教資料，2019，（8）：123-124.

[2]王子敏，黃忠義.推進(jìn)人工智能促進(jìn)教育教學(xué)改革研究[J].生產(chǎn)力研究，2019，（12）：128-131.

作者簡介

丁超（1980-），女，湖南湘西人，碩士，講師，研究方向：自動化，人工智能及機器人控制系統(tǒng)。