盧 睿

（遼寧警察學院 公安信息系,遼寧 大連 116036）

2017 年，國務院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能產(chǎn)業(yè)提升為國家戰(zhàn)略[1]。教育部也將完善高校人工智能領域的人才培養(yǎng)體系作為核心目標[2]，要求高校加強教材課件、數(shù)據(jù)案例、實驗實訓等方面的教材和教學資源建設。人工智能正推動新工科人才培養(yǎng)向智能化、自動化等目標轉(zhuǎn)變[3-4]。隨著公安大數(shù)據(jù)資源建設初具規(guī)模，利用人工智能技術(shù)促進大數(shù)據(jù)深度應用、增加公安工作效能成為新的需求。公安機關亟需能夠從事大數(shù)據(jù)智能分析的復合型人才，因此對公安院校提出了人工智能人才培養(yǎng)的迫切需求。

在新工科背景下，公安院校的人工智能人才培養(yǎng)不僅需要盡早起步，更需早上臺階。但是對大多數(shù)公安本科院校而言，人工智能課程是前瞻性課程，課程的教學體系建設仍處于初級階段。課程建設是人才培養(yǎng)的支柱和落腳點，因此有必要從公安院校的特點出發(fā)，對人工智能課程進行教學設計和教學模式的改革。

一、人工智能課程特點分析

在開設人工智能類課程時，公安院校既面臨國內(nèi)高校普遍存在的共性問題，也面臨由于行業(yè)、師資和實驗平臺所帶來的獨特需求和困難。作為以實踐為目標的新開課程，目前公安院校的人工智能課程缺乏經(jīng)過驗證的成熟的課程設計和教學手段，依然采用傳統(tǒng)的校內(nèi)教師講授與設計性實驗作業(yè)相結(jié)合的方式。這種方式與公安院校學生的課程背景不相適應，難以適應行業(yè)對人工智能應用型人才培養(yǎng)的需求。由于學生的學習方式在改變，技術(shù)實踐類課程的教學方式也需與之適應。

（一）理論學習和實踐運用缺乏連續(xù)性

人工智能類課程基礎寬厚，需要多門先修課程的支撐，并需要在具體應用中訓練實踐能力。但是，目前各先修課程大多各自為戰(zhàn)，缺乏從工程實踐出發(fā)的對人工智能課程的系統(tǒng)性支撐。在學習效果上體現(xiàn)為學生很快忘記學過的知識點，實踐過程中難以串聯(lián)前續(xù)知識，更難以將知識能力轉(zhuǎn)化為實踐能力。因此，學生學習人工智能課程的積極性不足，畏難情緒突出。

（二）實驗方式和軟硬件環(huán)境落后

人工智能課程的實踐性實驗對計算機硬件要求高，實驗環(huán)境搭建復雜，特別是深度學習實驗環(huán)境，學校普通機房的配置很難滿足GPU 運算的要求。軟硬件環(huán)境的限制導致部分實驗內(nèi)容無法實施，實驗難度也使學生的學習興趣減弱。

（三）實踐案例和作業(yè)選題缺乏新意

當前，人工智能課程的主要教學模式是授課教師針對知識點進行課程設計和講授，依據(jù)主要技術(shù)來設計實驗作業(yè)。這種教學模式往往偏離行業(yè)的實際需求，缺乏真實的應用場景，導致學生缺乏解決現(xiàn)實世界中復雜問題的能力。

（四）課程內(nèi)容和知識更新迭代快

近年來，人工智能技術(shù)發(fā)展迅猛，知識和技術(shù)的快速更新和迭代使得學習者每隔幾年就需要面對不同的建模思想和工具。人工智能吸引了眾多研究者的關注，AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence)和CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 兩大人工智能會議的投稿數(shù)量呈現(xiàn)逐年增長的趨勢，投稿錄用率總體上呈下降趨勢，其中2021 年AAAI 錄用率21.39%，CVPR錄用率23.71%，如圖1 所示。

圖1 AAAI和CVPR會議投稿數(shù)量和錄用率①

二、人工智能課程的教學設計

為解決以上問題，人工智能課程組利用云平臺提供的“工程項目+數(shù)據(jù)集+免費算力”[5]對人工智能課程的知識內(nèi)容和實踐模式進行融合和改進，同時著力引導學生采用新的學習方式。以學生為中心，以“課程學習—實訓訓練—學生科研—實踐評價—課程思政”為路徑進行課程設計，將行業(yè)脫敏案例加載到課程實踐和參賽培訓等環(huán)節(jié)中，探討如何開展以解決公安實踐問題為目標的、以實踐為驅(qū)動的課程教學，同時思考如何進行隱性課程思政的教學。

（一）雙通道教學模式設計（課程學習）

人工智能類課程的基礎寬厚、內(nèi)容分散，且對數(shù)學、計算機基礎知識、編程語言等基礎的要求較高。在學時受限、學生基礎差異較大的情況下，傳統(tǒng)的強調(diào)理論講授的“灌溉式”教學模式難以實現(xiàn)差異化教學。為在教學中突出實踐能力的訓練，課程組針對網(wǎng)絡安全與執(zhí)法和公安視聽技術(shù)專業(yè)的需要，在理論環(huán)節(jié)從應用出發(fā)反向梳理內(nèi)容模塊，組織核心知識點，形成由淺入深、有所側(cè)重的課程單元。根據(jù)相關知識和理論層次，在實踐環(huán)節(jié)體現(xiàn)出理論的運用，從通用實驗逐漸向公安數(shù)據(jù)智能應用實訓場景轉(zhuǎn)換的路線來組織實踐教學內(nèi)容。學生在實驗過程中，可自下而上、分階段地推進各實驗內(nèi)容。隨著理論知識的加深，教師對實踐環(huán)節(jié)的講解不斷深入，逐步幫助學生實現(xiàn)從理解到應用的能力轉(zhuǎn)化，并且培養(yǎng)學生“自主學習”和探索新知的習慣。

課程組開發(fā)線上實踐教學環(huán)境，采用線上線下雙通道的授課方式進行理論和實踐教學。課程組在線上部署前置知識和基礎知識點的課件或視頻，如將一些概念性知識點放在線上學習，部署實踐類項目，設置答疑和討論通道。線下課堂則集中精力進行核心模型（如全連接神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和注意力機制等）的講解。在課堂設計中，教師采用問答、匯報等方式引導學生對具體問題進行分析討論，設置翻轉(zhuǎn)課堂指導學生對實踐項目的實施過程進行匯報，在有限課時中更多地強調(diào)教師在實訓實驗現(xiàn)場指導中的個性化作用。通過線上線下結(jié)合的雙通道教學可以培養(yǎng)學生自主學習和獲取學習資料的能力，要求學生通過實訓對課堂教學內(nèi)容進行回顧和鞏固。

（二）教學實踐環(huán)境設計（實訓訓練）

課程組對AI Studio 平臺提供的部分樣例工程和領域數(shù)據(jù)集進行了分析，利用其云端的運算及存儲資源在AI Studio 平臺上創(chuàng)建了人工智能課程，構(gòu)建了適合公安院校教學的教學實踐環(huán)境，如圖2 所示。課程加載了人工智能課程教學所涉及的課件、視頻、試題、實踐項目等資源。在實踐模塊中，堅持以問題為導向，根據(jù)專業(yè)特點設置實訓內(nèi)容，如針對公安視聽技術(shù)專業(yè)設計了圖片識別、數(shù)字識別等任務。課程組根據(jù)網(wǎng)絡安全與執(zhí)法和公安視聽技術(shù)專業(yè)學員的基礎情況構(gòu)建了學生學習模型，包括已修課程、學習情況、課程成績、編程能力等個性化信息。根據(jù)通過平臺提交的平時作業(yè)，教師可以實時評估學生對知識的掌握程度，根據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù)及時更新和優(yōu)化學生模型，依托智能教學平臺提供的學習情況分析結(jié)果，對學生開展有針對性的資源推送。

圖2 人工智能實踐教學環(huán)境

（三）差異化實踐教學設計（學生科研）

公安院校的人工智能課程應以實踐為核心。在教學設計中，教師通過課后實踐項目、設計比賽項目和開放性大作業(yè)項目，鼓勵學生進行深入學習和展開實踐，并給予學生展示機會，充分調(diào)動學生的主觀能動性。通過引導學生關注前沿動態(tài)，教師可以幫助學生拓寬人工智能技術(shù)在公安領域應用方面的視野，逐漸培養(yǎng)終身學習意識。因此，課程組通過不斷引導學生對行業(yè)實踐問題和人工智能前沿問題的研究興趣，吸引優(yōu)秀學生參與教師的科研工作，實現(xiàn)課程的差異化教學。高校在人才培養(yǎng)和師資培養(yǎng)的目標和素質(zhì)要求方面是高度趨同的。在指導學生完成公安領域?qū)嵺`項目、參加科研工作的同時，教師也帶領學生實現(xiàn)“科研式”的教與學，以此促進教學能力的提高。特別是在深度學習知識更新迭代速度快的背景下，教師需要通過跟蹤新技術(shù)和科研實踐促進教學質(zhì)量的不斷提升，從而實現(xiàn)科研對教學的反哺。

（四）多方式結(jié)合的評價設計（實踐評價）

要客觀評價學生對知識的掌握情況和能力的訓練情況，需從多個維度進行考察，包括人工智能基本素養(yǎng)、問題理解分析能力、持續(xù)學習演進能力、創(chuàng)新應用拓展能力等。課程組設計三個題目類型，即客觀題、實踐題和實訓題，從不同角度考核學生對知識和能力的掌握程度。實踐性課程需要平衡教學過程中各個環(huán)節(jié)在考核過程中的占比。疫情期間的線上教學考核更需改革評價方式，實現(xiàn)邊學邊考，也需要提升階段成績在評價體系中的占比。在綜合實驗方面，考慮到項目所需時間較長，故將該部分的分數(shù)分成多個階段分步給出。實驗過程和結(jié)果分析的匯報是人工智能課程考核的重要環(huán)節(jié)，對該環(huán)節(jié)的考核也關系到學生的學習積極性和信心。為了使評分過程更加合理，教師指導學生細化匯報內(nèi)容，具體分成知識理解情況、項目進度情況、實踐小組合作情況、語言表達能力等。教師針對匯報過程對項目內(nèi)容和結(jié)果數(shù)據(jù)進行提問，從而把握學生的實際掌握和完成情況，保證每個學生都能參與其中，并對有算法改進的學生進行鼓勵。

（五）隱性課程思政設計（課程思政）

公安院校的課程教學中更應達到培養(yǎng)國家安全觀、忠誠價值觀和職業(yè)使命感的目的，因此課程思政建設不可忽視。抓住課程思政的“隱性”特征是本課程教學的目標之一，教師創(chuàng)新性地對人工智能課程的課程思政進行設計。例如，在課程緒論部分從國際形勢和國家發(fā)展趨勢出發(fā)，使學生明白人工智能與公共安全管理相融合是發(fā)展的必然趨勢，向?qū)W生介紹人工智能技術(shù)在公安領域的應用領域和水平。模型參數(shù)的迭代尋優(yōu)過程可以引導學生思考選對方法的重要性，在學習中培養(yǎng)學生的工作韌性。針對可能存在的數(shù)據(jù)歧視和偏好的問題，引導學生在利用人工智能技術(shù)和方法維護社會穩(wěn)定、打擊違法犯罪過程中秉持公平、公正的態(tài)度[6]。

三、基于AI Studio 的課程教學實踐

為順應國家在信息安全產(chǎn)業(yè)中推進國產(chǎn)化的要求，課程組選用AI Studio平臺建立課程實訓環(huán)境。AI Studio平臺針對深度學習提供了免費的師資培訓，提供較完整的課程課件和代碼，以及豐富的經(jīng)典實踐案例和面向具體應用的實戰(zhàn)案例[7]。而且為支持教學，該平臺提供免費GPU算力，為教師和學生在平臺上進行教學、完成實驗和實訓提供了基礎。

（一）搭建基于AI Studio 的課程平臺

AI Studio 提供了在線課程的統(tǒng)一環(huán)境，包括課程信息、教學內(nèi)容、發(fā)布作業(yè)/考試/比賽、發(fā)布公告/建立討論。教師進入AI Studio 平臺，輸入課程信息后創(chuàng)建課程，并根據(jù)課程需要設置教學內(nèi)容，如圖3 所示。

圖3 設置教學內(nèi)容

課程教學內(nèi)容搭建完畢后，教師即可組織學生學習，在平臺上查看和跟蹤學生的學習情況。借助課程平臺的功能，教師可以在每項課程內(nèi)容下查看學生對應的學習狀態(tài)，當學生完成課程內(nèi)容學習后，學習狀態(tài)即更新為“已學習”。教師根據(jù)學習進度及時發(fā)現(xiàn)問題，關注學習成效。

（二）“飛槳”框架下的深度學習實踐項目

AI Studio 采用“飛槳”作為深度學習框架。結(jié)合學生能力和公安智能應用的實際情況，人工智能課程教學在實踐實訓項目設計過程中遵循以下原則。

1.設置應用領域，設計大類實訓項目。根據(jù)學生的畢業(yè)崗位尚未確定，興趣點各不相同的實際情況，依照人工智能在公安行業(yè)的應用領域，設計視頻分析、語音識別、輿情情感分析、智能算法等類型的實踐項目，這樣能夠基本滿足未來學生在警種業(yè)務中智能分析大類的能力需要。

2.細分任務類型，細化知識和技能模塊。不同的應用領域和項目目標有不同的要求，需要選用不同的研究方法。因此，在能力訓練中選取機器學習和深度學習兩大類方法，從任務類型上訓練分類、聚類、回歸和降維四項任務，以方法和任務為主線細化知識和技能設計和規(guī)劃。

3.區(qū)分難易程度，實現(xiàn)差異化能力培養(yǎng)。設置不同難度的項目，在保證大多數(shù)學員具備基本能力的前提下，對不同能力和興趣需要的學員進行分層次、有梯度的實踐教學。為有能力的學生提供專業(yè)競賽培訓，在現(xiàn)有的校局合作框架內(nèi)為學生提供參與一線實踐和教師科研的機會。教師鼓勵學生將項目實踐通過畢業(yè)設計的過程進行完善，達到本科學習和能力訓練的完整性目標。如圖 4 所示，課程組在平臺中添加應用方向不同、難度不同的實踐項目，在實驗設計中引入“飛槳“深度學習框架，學生不需要編寫底層深度學習代碼即可完成較復雜的深度學習任務，因此可以更關注模型的配置和調(diào)參。

圖4 在課程中添加實踐項目

實驗設計遵循從通用應用逐漸向公安應用領域?qū)嵱栄由斓脑O計策略。以自然語言處理應用為例，以詞向量應用項目展示詞語如何表示為實數(shù)向量；中文新聞文本標題分類項目用具體實例說明不同神經(jīng)網(wǎng)絡模型結(jié)構(gòu)對文本分類性能的影響；實體關系抽取項目采用預訓練模型和其它新型模型引導學生實現(xiàn)對人、事、地、物、組織等實體的抽取。能夠從以上經(jīng)典模型中體會到參數(shù)調(diào)節(jié)和模型設計思想，是學生未來能夠解決公安領域具體問題的前提。課程平臺上自然語言處理相關應用的設計，為學生在警務實踐中完成公安文本的智能分析項目提供了能力儲備。

四、結(jié) 語

公安院校人工智能課程更加重視人工智能理念和技能在公安領域中的運用，有針對性地進行人工智能課程設計是必然要求。本文針對網(wǎng)絡安全與執(zhí)法和公安視聽技術(shù)專業(yè)學員的特點，進行了人工智能課程的課程設計和實踐。課程組搭建了基于AI Studio 平臺的集成化教學環(huán)境，并展開教學實踐，解決了人工智能課程實驗中軟硬件環(huán)境難以搭建、行業(yè)數(shù)據(jù)集難于獲取、教學設計分散等亟需解決的問題。在深化校企合作、推動產(chǎn)學研融合的背景下，充分利用國產(chǎn)智能化AI Studio 平臺進行人工智能課程建設，可提升教學能力，可為公安機關培養(yǎng)更多擁有人工智能理念和技術(shù)的優(yōu)秀人才，實現(xiàn)公安機關以智能增效能的目標。