耿 煜，郭敏強(qiáng)，張運(yùn)生，李 欽，賴 紅，嚴(yán)立超

（1.深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院國際交流與合作學(xué)院，廣東 深圳 518172；2.深圳市人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)會，廣東 深圳 518063）

人工智能經(jīng)過幾十年的深度研究和應(yīng)用，已經(jīng)逐漸成熟并應(yīng)用在各行各業(yè)[1]。黨的十九大報(bào)告指出，“推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合，在中高端消費(fèi)、創(chuàng)新引領(lǐng)、綠色低碳、共享經(jīng)濟(jì)、現(xiàn)代供應(yīng)鏈、人力資本服務(wù)等領(lǐng)域培育新增長點(diǎn)、形成新動(dòng)能?！比斯ぶ悄苁俏磥斫?jīng)濟(jì)發(fā)展的發(fā)動(dòng)機(jī)，是各個(gè)領(lǐng)域發(fā)展變革的巨大驅(qū)動(dòng)力；同時(shí)，要充分發(fā)揮人工智能的潛力，就要與各個(gè)行業(yè)相融合，才能發(fā)揮其賦能效應(yīng)。要最大化地發(fā)揮此賦能效應(yīng)，關(guān)鍵在于各行各業(yè)擁有人工智能技術(shù)應(yīng)用人才。如何培養(yǎng)這樣的人才便成為人工智能教育的核心問題之一。2017年國務(wù)院辦公廳頒布的《關(guān)于深化產(chǎn)教融合的若干意見》提出，“用10年左右時(shí)間，實(shí)現(xiàn)教育和產(chǎn)業(yè)統(tǒng)籌融合、良性互動(dòng)的發(fā)展格局?！比斯ぶ悄芗夹g(shù)要發(fā)展，相關(guān)的人才教育一定要先行，職業(yè)教育在歷史機(jī)遇中大有可為[2]。

2019年5月，習(xí)近平總書記在致國際人工智能與教育大會的賀信中指出，“把握全球人工智能發(fā)展態(tài)勢，找準(zhǔn)突破口和主攻方向，培養(yǎng)大批具有創(chuàng)新能力和合作精神的人工智能高端人才，是教育的重要使命?！比斯ぶ悄芘c各行業(yè)的深度融合，需要一大批懂得用人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)行業(yè)發(fā)展的應(yīng)用型人才。這就要求我們采用更適應(yīng)新時(shí)代的人工智能通識課教育方法，以便為社會培養(yǎng)更多急需的人工智能應(yīng)用型人才。

1 人工智能通識課程定位分析

隨著人工智能技術(shù)及其應(yīng)用的不斷成熟，人工智能技術(shù)的教育方法成為高等教育研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域[3]。特別是考慮到人工智能對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的巨大賦能作用，如何開展適應(yīng)時(shí)代的人工智能通識教育已成為各大本科和專科院校研究的重要課題。目前，無論是各省市的政策還是學(xué)校層面的各項(xiàng)措施，都在積極推動(dòng)人工智能教育的發(fā)展[4]。2018年習(xí)近平總書記在中共中央政治局第九次集體學(xué)習(xí)時(shí)指出，人工智能“具有溢出帶動(dòng)性很強(qiáng)的‘頭雁’效應(yīng)”。人工智能通識課程應(yīng)準(zhǔn)確把握人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的屬性，成為所有專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。然而，由于人工智能理論的復(fù)雜性，在高職院校推廣人工智能通識教育面臨著一些困難，如學(xué)生基礎(chǔ)薄弱、學(xué)習(xí)動(dòng)力不足、教學(xué)方法待突破、人工智能教育與產(chǎn)業(yè)結(jié)合待深入等問題。

1.1 產(chǎn)業(yè)升級要求未來人才具有基本的人工智能技術(shù)應(yīng)用能力

產(chǎn)業(yè)升級不可避免地會降低甚至消除部分行業(yè)的就業(yè)機(jī)會，但同時(shí)也會因商業(yè)模式的改變而創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會[5]。這已在行業(yè)內(nèi)導(dǎo)致那些具備更高技能的人才由于人工智能技術(shù)的支持而享受更高的工資，而其他技術(shù)工人則因被人工智能技術(shù)替代而失業(yè)。盡管人工智能技術(shù)替代了部分崗位，但同時(shí)也創(chuàng)造了新的工作崗位，而這些崗位要求從業(yè)者具備更高水平的人工智能應(yīng)用能力。

1.2 將人工智能技術(shù)納入通識教育以滿足對人工智能應(yīng)用人才需求

產(chǎn)業(yè)升級的要求意味著未來的勞動(dòng)者必須具備人工智能應(yīng)用能力。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，人工智能應(yīng)用技術(shù)教育需要在所有學(xué)生中得到廣泛覆蓋。然而，這種要求無法僅僅依靠人工智能專業(yè)來完成，它必然需要一種以人工智能賦能為核心的新形式的通識教育。以人工智能賦能為核心的通識教育的目標(biāo)是培養(yǎng)所有學(xué)生對人工智能的基本理解和應(yīng)用能力，成為廣大學(xué)生的共同知識和能力基礎(chǔ)。通過普及人工智能的基本概念、原理和技術(shù)，各個(gè)專業(yè)的學(xué)生均可培養(yǎng)出對人工智能的敏感性和適應(yīng)能力。它超越了傳統(tǒng)的專業(yè)邊界，為未來勞動(dòng)者的終身學(xué)習(xí)和適應(yīng)快速變化的技術(shù)環(huán)境提供了重要的基礎(chǔ)。

1.3 人工智能通識課程需要具有良好的應(yīng)用性與實(shí)踐性

全國政協(xié)委員、中國人口與發(fā)展研究中心主任賀丹[6]表示，“面向人工智能時(shí)代，要在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革中贏得主動(dòng)，關(guān)鍵是有充分的人才支撐，教育必須主動(dòng)變革?！庇行У娜斯ぶ悄芡ㄗR課程內(nèi)容應(yīng)當(dāng)緊密聯(lián)系實(shí)際應(yīng)用場景，引導(dǎo)學(xué)生通過案例分析和實(shí)踐項(xiàng)目，深入了解人工智能在不同領(lǐng)域的應(yīng)用。通過實(shí)際操作和模擬體驗(yàn)，學(xué)生可以親身感受到人工智能技術(shù)的潛力和局限性，并培養(yǎng)解決實(shí)際問題的能力。為了確保學(xué)生能夠真正將人工智能技術(shù)應(yīng)用于自己的實(shí)際工作中，人工智能通識課程還應(yīng)該與實(shí)際產(chǎn)業(yè)緊密結(jié)合，引入真實(shí)項(xiàng)目和實(shí)際數(shù)據(jù)，讓學(xué)生能夠直接參與和解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題。這種實(shí)踐性的學(xué)習(xí)方式將幫助學(xué)生更好地理解人工智能技術(shù)的應(yīng)用場景和挑戰(zhàn)，并為他們未來的職業(yè)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

2 人工智能通識教育方法探索與實(shí)踐

開展以人工智能賦能為核心的通識教育需要積極探索與實(shí)踐。目前，人工智能教育最大的難點(diǎn)之一就是入門門檻高，而高職學(xué)生的理論基礎(chǔ)相對薄弱，難以理解人工智能背后的眾多理論知識。此外，絕大多數(shù)非計(jì)算機(jī)類專業(yè)的學(xué)生不具備編程能力，這使得人工智能通識課程往往只能停留在表面的技術(shù)介紹，無法達(dá)到學(xué)以致用的目標(biāo)。高職院校必須充分認(rèn)識到這一點(diǎn)，在開展人工智能應(yīng)用技術(shù)的通識教育時(shí)，要根據(jù)學(xué)科特點(diǎn)和學(xué)生實(shí)際情況設(shè)計(jì)教學(xué)方法與手段，選擇合適的教學(xué)工具。

針對社會經(jīng)濟(jì)對于“人工智能+X”賦能的現(xiàn)實(shí)需求和趨勢，人工智能通識課程的教學(xué)目標(biāo)是培養(yǎng)學(xué)生的人工智能應(yīng)用技能，并將其應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域（即“人工智能+X”）。課程需更多地采用與學(xué)生相關(guān)的案例，并借助可視化理論教學(xué)和低代碼實(shí)踐開發(fā)的手段來保證教學(xué)質(zhì)量。通過引入實(shí)際案例和引導(dǎo)學(xué)生參與實(shí)踐活動(dòng)，不斷激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，并提供一個(gè)真實(shí)且具有挑戰(zhàn)性的學(xué)習(xí)環(huán)境。

2.1 構(gòu)建以可視化理論教學(xué)為基礎(chǔ)的人工智能應(yīng)用技術(shù)教育方法

在實(shí)際的人工智能應(yīng)用實(shí)踐中，對實(shí)際問題的分析理解并將實(shí)際問題轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的人工智能模型的能力是至關(guān)重要的，同時(shí)還需要根據(jù)實(shí)際問題的特點(diǎn)選擇合適的算法及其參數(shù)。在模型的應(yīng)用過程中，主要是調(diào)用現(xiàn)有的人工智能框架，這一過程考驗(yàn)的是人工智能應(yīng)用從業(yè)者對各種算法的適用性和參數(shù)功能的理解，而并非依靠公式記憶。從業(yè)者需要對人工智能算法有基本的理解，但一般不需要深入研究。

傳統(tǒng)的教學(xué)方式通常從公式出發(fā)，以理解算法為目標(biāo)。然而，高職院校的學(xué)生普遍對理論教學(xué)不感興趣，甚至有些抵觸，因此課堂理論教學(xué)效果并不理想。公式作為理論的精確表達(dá)形式固然重要，但對于應(yīng)用型人才來說，它并不是理解理論最佳的方式。對于高職院校的學(xué)生來說，理解算法的目的是為了更好地應(yīng)用它們，而不是開發(fā)新算法或新理論。這說明應(yīng)用型人才更應(yīng)該注重應(yīng)用能力的培養(yǎng)，注重實(shí)踐環(huán)節(jié)的教育。

多項(xiàng)研究顯示，課程以可視化圖形等方式呈現(xiàn)更容易讓學(xué)生理解課程內(nèi)容。Jamal Raiyn等人[7]的研究顯示，采用可視化方法進(jìn)行教學(xué)可以顯著提高學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)力，幫助學(xué)生理解教學(xué)內(nèi)容，并提高學(xué)生成績。可視化的教學(xué)方法，讓學(xué)生通過眼睛直觀地“看到”算法，而不是記憶復(fù)雜的公式，可以降低人工智能應(yīng)用的理論門檻。這樣，學(xué)生可以將精力從復(fù)雜的公式中解放出來，更專注于對基礎(chǔ)理論的直觀理解和實(shí)際應(yīng)用，這將有助于培養(yǎng)基礎(chǔ)扎實(shí)的人工智能應(yīng)用型人才。

通過對微積分、矩陣運(yùn)算等數(shù)學(xué)方法的深入剖析，并深入分析這些方法所要解決的理論問題，幫助學(xué)生理解這些理論。圖形化展示理論問題，可以避免學(xué)生陷入令他們感到困惑的數(shù)學(xué)公式之中。在實(shí)踐教學(xué)中，教師可采用理論可視化方法，以基本運(yùn)算的可視化為基礎(chǔ)，進(jìn)一步通過模型理念的可視化加深理解，并通過工作流程的可視化來連接實(shí)際應(yīng)用，從而充分發(fā)揮理論指導(dǎo)實(shí)踐的意義?；谝恍┗镜目梢暬椒?，例如使用線段長度表示標(biāo)量大小、使用面積表示平方等，可進(jìn)一步構(gòu)建更復(fù)雜的可視化方法。

以垃圾郵件過濾任務(wù)作為機(jī)器學(xué)習(xí)中分類算法教學(xué)的例子，任課教師首先通過圖形化手段幫助學(xué)生理解基本的算法原理，并以流程圖或思維導(dǎo)圖形式說明實(shí)現(xiàn)過程。學(xué)生根據(jù)基本原理的圖形化展示，通過閱讀和理解圖形的方式推理出合適的模型參數(shù)，并基于基本的圖形化展示設(shè)計(jì)更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)，更好地實(shí)現(xiàn)特征提取和模型訓(xùn)練等。通過這個(gè)案例，學(xué)生可以更深入地理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的本質(zhì)和實(shí)現(xiàn)方法，從而更好地掌握相關(guān)技能。在此過程中，學(xué)生能夠真正看到理論、內(nèi)化理論和理解理論，并能夠真正運(yùn)用理論指導(dǎo)實(shí)踐。

2.2 構(gòu)建以低代碼實(shí)踐開發(fā)為保證的人工智能應(yīng)用技術(shù)教育方法

高職院校的人工智能通識課想要真正達(dá)到學(xué)以致用的目標(biāo)，必須在課程中保證充足的實(shí)踐環(huán)節(jié)。編程是一種人工智能應(yīng)用的實(shí)踐方法，卻并不等同于人工智能應(yīng)用實(shí)踐。大多數(shù)學(xué)生沒有編程基礎(chǔ)，或者基礎(chǔ)十分薄弱，以編程方式入門人工智能應(yīng)用門檻過高。而傳統(tǒng)的人工智能教育的實(shí)踐環(huán)節(jié)將學(xué)生的大部分精力都放在了編程上，往往導(dǎo)致學(xué)生在編程之后已經(jīng)無力深入分析人工智能應(yīng)用技術(shù)本身，更無法集中精力解決人工智能賦能這個(gè)更重要的目標(biāo)。一個(gè)人工智能應(yīng)用型人才在實(shí)踐階段要跨過兩個(gè)高門檻：編程和人工智能應(yīng)用技術(shù)。這樣的雙高門檻將大量學(xué)生，尤其是非計(jì)算機(jī)類專業(yè)學(xué)生擋在了人工智能應(yīng)用技術(shù)門外，嚴(yán)重限制了人工智能技術(shù)的應(yīng)用。這就導(dǎo)致人工智能通識課或者成為純理論教學(xué)的課程，或者成為另一門編程課程，嚴(yán)重制約了學(xué)生對人工智能應(yīng)用技術(shù)本身的理解。

低代碼開發(fā)已成為一種大趨勢，也是人工智能應(yīng)用開發(fā)的一種大趨勢，它具有門檻低、易上手的特點(diǎn)，更適合作為入門人工智能應(yīng)用的學(xué)習(xí)工具，且更加適合非計(jì)算機(jī)類專業(yè)學(xué)生應(yīng)用人工智能技術(shù)到自己的行業(yè)中。使用低代碼人工智能應(yīng)用開發(fā)工具，經(jīng)過簡單的托、拉、拽操作，即可完成一個(gè)人工智能工作流程。以垃圾郵件過濾任務(wù)為例，學(xué)生首先使用低代碼工具提供的可視化界面快速收集一組垃圾郵件和正常郵件的數(shù)據(jù)集。然后通過工具提供的數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取模塊，通過參數(shù)選擇的形式進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。在模型選擇和訓(xùn)練階段，快速選擇適合的模型，并自動(dòng)調(diào)參和訓(xùn)練，幫助學(xué)生更快速地優(yōu)化模型。接著，可以通過交互性的界面，快速對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評估，并根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整模型結(jié)構(gòu)或參數(shù)。

可見，使用低代碼工具，可以讓學(xué)生更多地關(guān)注人工智能的整體流程，并減少對編程的依賴，達(dá)到學(xué)生易上手的目的，大大縮短應(yīng)用開發(fā)周期。使用低代碼人工智能應(yīng)用開發(fā)工具，將學(xué)生的精力集中在了人工智能應(yīng)用本身，而不是深陷于編程，可以大大提升學(xué)生的動(dòng)手實(shí)踐能力。

在課題組成員所承擔(dān)的人工智能通識課教學(xué)課堂上，學(xué)生來自校內(nèi)各二級學(xué)院，絕大多數(shù)學(xué)生沒有任何編程基礎(chǔ)，但是通過使用低代碼工具，學(xué)生可將自身學(xué)習(xí)或者生活中的數(shù)據(jù)，構(gòu)建出自己的人工智能模型，解決實(shí)際需求，有效地實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用技術(shù)的教育目標(biāo)?；诖祟惞ぞ?，學(xué)生就能夠以非編程方式實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用，從而賦能各行各業(yè)。對于有余力的學(xué)生，可以此為基礎(chǔ)進(jìn)一步學(xué)習(xí)編程，進(jìn)而開發(fā)更高級的人工智能應(yīng)用，更好地為社會服務(wù)。

2.3 構(gòu)建以“人工智能+X”為目標(biāo)的人工智能應(yīng)用技術(shù)教育方法

人工智能技術(shù)的真正爆發(fā)力源自于“人工智能+X”的巨大驅(qū)動(dòng)力，而這與人工智能應(yīng)用型人才的數(shù)量和質(zhì)量密切相關(guān)。因此，人工智能技術(shù)的應(yīng)用人才不僅僅局限于計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)，還需要來自各個(gè)專業(yè)的學(xué)生熟悉并掌握人工智能技術(shù)的應(yīng)用方法。高職院校人工智能教育的重點(diǎn)并不是培養(yǎng)人工智能算法層面的創(chuàng)新型人才，而是利用人工智能技術(shù)巨大的賦能作用，培養(yǎng)各行各業(yè)能夠運(yùn)用人工智能技術(shù)的應(yīng)用型人才。通過“人工智能+X”的升級改造，農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、零售業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)得以變革為智能農(nóng)業(yè)、智能制造業(yè)、智能零售業(yè)等，從而形成經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的新動(dòng)能。

在課題組的教學(xué)活動(dòng)中，教師不僅使用公開數(shù)據(jù)，還利用了學(xué)校內(nèi)部與學(xué)生相關(guān)的數(shù)據(jù)，以更貼近學(xué)生的生活，并讓學(xué)生能夠真正使用自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。與以往使用Python作為工具的通識課程不同，學(xué)生不會陷入Python語法中而無法真正應(yīng)用人工智能。例如，在數(shù)據(jù)方面，課題組通過學(xué)校食堂的歷史數(shù)據(jù)，使用隨機(jī)森林等模型就可以有效地預(yù)測食堂未來的銷量，從而減少浪費(fèi)。文科類專業(yè)的學(xué)生根據(jù)自己專業(yè)課中的客戶數(shù)據(jù)，利用人工智能模型便能更快速準(zhǔn)確地分析客戶類型和客戶流失等信息。理工科專業(yè)的學(xué)生根據(jù)機(jī)器的運(yùn)行數(shù)據(jù)，使用人工智能工作流，可以快速定位機(jī)器運(yùn)行問題，實(shí)現(xiàn)及時(shí)檢修。

通過使用低代碼人工智能應(yīng)用開發(fā)工具，非計(jì)算機(jī)專業(yè)背景的業(yè)務(wù)人員能夠迅速解決業(yè)務(wù)問題，學(xué)生也能夠快速上手人工智能應(yīng)用，將學(xué)習(xí)重點(diǎn)放在人工智能模型的應(yīng)用和將行業(yè)問題轉(zhuǎn)化為人工智能建模的能力培養(yǎng)上。低代碼人工智能應(yīng)用開發(fā)工具有助于更好地培養(yǎng)出“人工智能+X”復(fù)合型人才，突出人工智能技術(shù)的賦能作用。而計(jì)算機(jī)類專業(yè)的學(xué)生可以加深對人工智能算法的理解和應(yīng)用，為進(jìn)一步深造打下基礎(chǔ)。未來教學(xué)過程還需充分發(fā)揮低代碼工具的優(yōu)勢，進(jìn)一步提升學(xué)生探索積極性，采用啟發(fā)式教學(xué)方法引導(dǎo)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)。

3 思考與展望

人工智能技術(shù)的發(fā)展為各行各業(yè)帶來了巨大的潛力，但要最大化地發(fā)揮此賦能效應(yīng)，關(guān)鍵在于各行各業(yè)擁有人工智能技術(shù)應(yīng)用人才。因此，如何培養(yǎng)這樣的人才便成為人工智能教育的核心問題之一。新形式的通識教育，以人工智能賦能為核心，旨在培養(yǎng)所有學(xué)生對人工智能的基本理解和應(yīng)用能力。新形式的人工智能通識教育，采用可視化理論教學(xué)和低代碼實(shí)踐開發(fā)的手段來保證教學(xué)質(zhì)量，可以為社會培養(yǎng)更多急需的人工智能應(yīng)用型人才。