李軍輝

摘要：“Linux操作系統(tǒng)”課程是人工智能專業(yè)的一門重要專業(yè)課程，在計算機科學中有很重要的地位和作用。隨著越來越多的高校開設(shè)人工智能專業(yè)，為了更好地服務(wù)該專業(yè)，文章針對人工智能技術(shù)方向，提出對“Linux操作系統(tǒng)”課程進行項目式教學的討論，分別從Linux基礎(chǔ)知識和人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用兩個方向設(shè)計課程項目內(nèi)容，以提升“Linux操作系統(tǒng)”課程的教學質(zhì)量，提高教學效果。

關(guān)鍵詞：Linux操作系統(tǒng);人工智能專業(yè);項目驅(qū)動式教學

中圖分類號：C642

1緒論

Linux是一個開源、免費的類Unix操作系統(tǒng)，支持多用戶、多線程、多過程，其具備穩(wěn)定性、安全性以及多并發(fā)性等特點，已成為使用量最多的服務(wù)器操作系統(tǒng)。熟練掌握和使用Linux操作系統(tǒng)已成為計算機類專業(yè)人員必備的技能之一。因此，從“雙一流”大學到各類高職院校，我國很多高校的計算機科學技術(shù)、軟件工程、網(wǎng)絡(luò)工程等計算機相關(guān)專業(yè)，都開設(shè)Linux相關(guān)課程，要求學生對Linux操作系統(tǒng)有基本的認識，并能夠比較熟練地應(yīng)用Linux操作系統(tǒng)進行配置與開發(fā)。

隨著近年來人工智能技術(shù)的興起，越來越多的高校設(shè)立“人工智能專業(yè)”，同時也開設(shè)Linux相關(guān)課程。而面向人工智能的應(yīng)用工具，如以TensorFlow、PyTorch為代表的深度學習框架，以及以Hadoop為代表的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理框架等，基本上都是運行在基于Linux操作系統(tǒng)的集群服務(wù)器上。然而，傳統(tǒng)的Linux操作系統(tǒng)課程教學模式并不能滿足人工智能專業(yè)的教學需求。例如，人工智能專業(yè)的自然語言處理、計算機視覺等核心課程十分重視基于Linux平臺和深度學習的程序開發(fā)，而傳統(tǒng)的Linux課程教學內(nèi)容較少涉及基于Linux的程序開發(fā)。此外，傳統(tǒng)Linux課程的教學方式以“教師講授+學生一般性提問”為主，存在內(nèi)容單調(diào)、過程呆板等問題，容易導(dǎo)致學生自主性和創(chuàng)新性不足。為了滿足人工智能技術(shù)專業(yè)的教學要求，避免學生厭倦于Linux命令和選項參數(shù)繁多等現(xiàn)象，如何使學生充分掌握并與其他人工智能課程（如深度學習、機器學習、自然語言處理和計算機視覺等相關(guān)課程）實際應(yīng)用結(jié)合，培養(yǎng)學生知行合一的思維習慣，是本門課程急需解決的問題。

傳統(tǒng)Linux教學中存在的問題，提出面向人工智能專業(yè)的項目驅(qū)動式教學。項目驅(qū)動式教學是比較成熟的教育模式之一，它通過實施一個或多個完整的項目進行教學活動，其目的是將書本上的Linux理論知識與人工智能專業(yè)的實踐有機地結(jié)合起來，提高學生解決實際問題的能力。

2傳統(tǒng)教學中存在的問題

傳統(tǒng)的“Linux操作系統(tǒng)”課程教學的特點可以概括為以下幾點：（1）理論性和邏輯性強，基本知識點抽象復(fù)雜;（2）教學方式比較單一，傳統(tǒng)灌輸知識模式仍普遍;（3）要求學生具備一定的編程能力和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識，對學生要求高，但學生學習興趣低，重視不足。這往往造成學生對該課程的學習過程存在這樣的現(xiàn)象，即一開始對該課程具有較強的興趣，愿意和教師進行交流，但隨著課程內(nèi)容的不斷推進，逐漸對該課程失去主動性。通過多年的教學，下面將傳統(tǒng)“教師講授+學生一般性提問”模式存在的問題分別進行描述：

（1）“Linux操作系統(tǒng)”課程學習困難。Linux操作系統(tǒng)本身具有理論性強和邏輯性強、抽象復(fù)雜煩瑣等的特點，造成學生不易理解，難以完整、全面地掌握Linux的相關(guān)知識，更加難以靈活運用其知識點應(yīng)用于相關(guān)領(lǐng)域，與Linux操作系統(tǒng)課程開設(shè)目標相悖。另外，教師通常將課本上的知識點通過PPT的方式進行講解，但在安排課程內(nèi)容缺乏邏輯性和合理性，知識混亂，讓學生更加難以理解。

（2）教學內(nèi)容枯燥乏味。傳統(tǒng)的教學模式以傳授課本知識為主，Linux操作系統(tǒng)課程理論內(nèi)容本身內(nèi)容復(fù)雜抽象且繁多，加上課時有限，這種情況下教師教學難度大，給教師帶來壓力。一味灌輸課本上的知識讓課堂變得枯燥乏味，很難調(diào)動課堂氛圍，也很難激起學生學習興趣，傳統(tǒng)的教學模式并不適用于“Linux操作系統(tǒng)”課程。

（3）學生和教師交流少。課堂之上學生與教師的交流對調(diào)動課堂氛圍具有重要的作用，課堂之后學生與教師的交流討論對學生充分掌握知識具有重要作用。教師在教學中是主導(dǎo)地位，學生是主體地位。然而，在實際教學過程中，由于教師主體地位的權(quán)威性，學生與教師的交流越來越少，這種情況下，學生往往處于被動地位，被動地學習知識，是傳統(tǒng)的線上課堂教學的弊端之一。師生關(guān)系應(yīng)該不僅體現(xiàn)在課堂之上，也應(yīng)該體現(xiàn)在課堂之后。新型的師生關(guān)系應(yīng)該改變學生在教學中的被動地位，化被動為主動。這種主動除了學生自主學習之外，常常表現(xiàn)在課堂之后學生主動向教師請教和討論問題。

（4）學生課程學習興趣低，重視不足。有些學生由于對“Linu操作系統(tǒng)”課程的認識不足，當發(fā)現(xiàn)課程內(nèi)容變得復(fù)雜時，逐漸消退學習興趣，從而降低自己的要求，僅期望在總評中達到合格。這種心理的存在容易導(dǎo)致學生產(chǎn)生厭學、棄學的念頭，從而影響學生的行為表現(xiàn)。高校通常是大課堂模式，學生人數(shù)多，難以管理。到了惡劣天氣時，有些學生會以各種理由請假，導(dǎo)致出勤率下降。另外，在上課期間有些學生沒有認真聽講，多會出現(xiàn)上課發(fā)呆、睡覺、玩手機等現(xiàn)象。

3基于項目式教學的改革

項目式教學法以項目為主線，在教學過程中以項目的層層推進來帶動學科基礎(chǔ)概念和理論學習，注重解決實際問題，將學習過程與實踐活動相融合，項目的完成驅(qū)使學生進行有意義的知識構(gòu)建;以教師為主導(dǎo)，學生為主體，強調(diào)學生之間的合作學習，將小組協(xié)作和獨立學習相結(jié)合。

3.1教學大綱的重構(gòu)

面向人工智能專業(yè)，修改傳統(tǒng)的Linux操作系統(tǒng)教學大綱，在掌握Linux操作系統(tǒng)相應(yīng)知識的基礎(chǔ)上，新大綱以培訓(xùn)學生的自主能力為主，同時側(cè)重基于Linux平臺的程序開發(fā)，更好地為其他人工智能課程服務(wù)。教學環(huán)節(jié)包括課堂講授、項目實驗、課堂討論等多個環(huán)節(jié)。按一學期17周計算，Linux操作系統(tǒng)共34個理論課時和17實踐課時，理論課和實踐課交叉進行。

需要設(shè)置合理的成績考核，讓學生意識到各部分成績考核的重要性，才能讓學生在各部分表現(xiàn)好，遵守課堂紀律，認真完成課程任務(wù)。教學期間，將所有學生分成若干個小組，并固定小組成員。學生必須按時參加和完成項目，不準無故缺席、早退和調(diào)換組。在項目完成過程中，要求每個小組提交實驗報告。對每個項目，教師組織考核答辯，對項目組每個成員考核成績。成績評定標準包括如下幾項，每項總分為100分：

（1）本組學生自評分，即根據(jù)項目實施過程中的表現(xiàn)，項目組的每位同學給組內(nèi)其他同學打分，并計算每位同學獲得平均分作為該項成績。

（2）教師打分，教師根據(jù)提交的實驗報告、程序代碼質(zhì)量、平時表現(xiàn)等進行打分，作為該項成績。

（3）其他同學打分，即除本組的其他同學，根據(jù)匯報的內(nèi)容，答辯的表現(xiàn)等進行打分，并計算平均分。學生的實驗分數(shù)為20%×小組自評分+40%×教師打分+40%×其他同學打分。

除以上實驗分數(shù)外，同時也組織期末考試，主要考查學生對Linux系統(tǒng)基礎(chǔ)知識的掌握。學生的最終成績?yōu)?0%×期末考試成績+70%實驗分數(shù)。

3.2教學/實驗內(nèi)容的設(shè)計

在設(shè)計教學內(nèi)容時，項目的設(shè)計和實施過程是關(guān)鍵，其涉及項目驅(qū)動教學如何有效促進學生認知能力和創(chuàng)新能力，如果在項目驅(qū)動式教學融合思政元素，也是設(shè)計教學內(nèi)容時要考慮的重要問題。這里將教學/實驗內(nèi)容主要分為兩類：基礎(chǔ)知識相關(guān)，以及人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用相關(guān)。

3.2.1基礎(chǔ)知識相關(guān)教學/實驗內(nèi)容

Linux系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識包括5大模塊，分別是：

（1） Linux系統(tǒng)概述與安裝：知識點包括Unix和Linux操作系統(tǒng)的發(fā)展過程、Linux操作系統(tǒng)的安裝和基本配置、Linux操作系統(tǒng)桌面環(huán)境的使用，以及Linux操作系統(tǒng)的遠程登錄。

（2）文件和磁盤管理：學習Linux文件系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識。其知識點包括Linux文件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、文件相關(guān)操作、文本文件相關(guān)操作、磁盤相關(guān)操作等。

（3） Linux用戶和作業(yè)管理：學習用戶/用戶組和用戶作業(yè)的管理。其知識點包括用戶和用戶組的關(guān)系、文件權(quán)限管理、用戶作業(yè)管理等。此外，還包括文件特殊權(quán)限的管理。

（4） Shell編程：Shell腳本是日常的Linux系統(tǒng)管理工作中必不可少的。其知識點包括變量的賦值及使用、字符串操作、數(shù)值計算、語法結(jié)構(gòu)、控制語句和函數(shù)等。

（5）系統(tǒng)管理等：Linux操作系統(tǒng)的管理，知識點包括系統(tǒng)監(jiān)控、服務(wù)監(jiān)控，以及日志文件的查看與分析等。

以上基本知識采用項目引導(dǎo)式教學，設(shè)計合適的項目，使得學生在完成項目過程中，能夠主動地去掌握其相關(guān)知識。在學生答辯過程中，教師再針對每個模塊，詳細補充各個知識點的內(nèi)容。同時，為了更好地融合思政元素，重點講授以華為OpenEuler為代表的國產(chǎn)操作系統(tǒng)，并以該操作系統(tǒng)為平臺進行基礎(chǔ)知識相關(guān)的教學和實驗平臺。

3.2.2人工智能基礎(chǔ)相關(guān)教學/實驗內(nèi)容

為了更好地與人工智能專業(yè)相結(jié)合，在該課程的教學中，將考慮如下的模塊：

（1）深度學習環(huán)境的配置：深度學習通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模擬人類獲取知識的過程，它的基礎(chǔ)主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計方法，可以廣泛用于圖像識別、文字識別、聲音識別以及大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域，并取得了非常好的效果?？梢哉f，深度學習開啟了第二代人工智能。

（2） Git版本控制工具的使用：GitHub是世界上最大的軟件遠程倉庫，是一個面向開源和私有軟件項目的托管平臺，使用Git做分布式版本控制。

根據(jù)以上知識點，設(shè)計合適的項目，使得學生在完成以上項目過程中，能夠?qū)ι疃葘W習有更好的認識。

4結(jié)語

針對新開設(shè)的人工智能專業(yè)，如何有效開展“Linux操作系統(tǒng)”課程教學與學習是一項值得研究的問題。傳統(tǒng)的“Linux操作系統(tǒng)”教學存在著諸多問題，導(dǎo)致學生陷入死記各種操作指令，降低他們對該課程內(nèi)容學習的主動性。針對這種情況，可以將項目驅(qū)動教學法應(yīng)用于該課程的教學，對課程進行改革。此外，結(jié)合人工智能專業(yè)背景，設(shè)計與其相關(guān)的課程項目，提高學生的主動性。在教學周期中，不但要重視項目驅(qū)動教學法的具體實施，也要重視對教學內(nèi)容的設(shè)計和更新。

作者簡介：李軍輝（1983— ），男，江西崇仁縣人，博士，副教授，研究方向：自然語言處理。