赵佳琦 周 勇 姚 睿 刘 兵

中国矿业大学计算机科学与技术学院 江苏徐州 221116

随着硬件水平、大数据处理以及深度学习等技术的不断发展，人工智能开始了“井喷式”的发展，“智能+”时代已然来临。我国政府高度重视并大力支持发展人工智能，相继发布了一系列措施。2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》[1]。2021年，新华社公布了《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，纲要中对人工智能的发展方向、要突破的核心技术作出了具体部署[2]。当前，在国家层面正加速布局的“新基建”计划中，人工智能更是其中重要的组成部分之一。

政府、企业、研究机构以及创业公司都将人工智能视作自己的核心竞争力，并且认为人工智能将会给人类生活和世界带来巨大的改变。人工智能在产业界快速发展的同时，各大高校也相继开设人工智能专业，成立人工智能研究院。从近三年普通高校新增备案数较多的本科专业(如右图所示)中可以看出：人工智能相对其他热门专业，受到了各大高校更多的青睐。此外，教育部指出，要重视人工智能与其他学科专业的交叉融合，探索“人工智能+X”的人才培养模式[3]。相对于其他专业，计算机技术和人工智能是信息处理的基本方法，而且越来越成为专业发展与改革的重要手段。但人工智能专业几乎都开设在与计算机相关的学院，且每年的招生人数还有限制。其他非计算机专业的学生如何了解人工智能，形成基本的人工智能思维，以应对“智能+”时代工作岗位的要求需要引起重视。

大学计算机基础是非计算机专业的学生进入大学后学习的第一门计算机类通识课程，这门课程不仅可以提升学生计算思维，更是培养人工智能复合型人才的重要途径。然而，传统的计算机基础课程重视计算机基础知识和办公软件的使用，这在信息技术日新月异的今天显然无法适应课程改革的形势。随着智能技术的不断发展，人工智能不仅是专业人才实现技术创新的途径，也是普通人员完成工作的基本技能。如何有效利用计算机通识课程这一有效载体，改革教学内容与考核手段，适应非计算机专业的人工智能课程需求，提升学生对基础课程学习兴趣，成为学科交叉融合的重要内容。

2018—2020普通高校新增备案数较多的本科专业变化图

1 计算机通识课程教学面临的问题

计算机通识课程的对象是学校中非计算机专业的学生，学生的知识储备与学科背景存在较大差异。此外，由于通识课程学生人数众多、学生学习目标不明确，高校计算机通识课程面临与“计算思维”“智能思维”严重脱节的现状，存在该问题的具体原因分析如下：

1.1 课程内容与飞速发展的新技术存在差异

传统的计算机通识课程内容关注的是基础概念与办公软件的应用，课程前半部分只需学生生硬地记忆名词概念，后半部分变成了软件培训。在微型计算机普及程度较低的时期，这些内容对学生来说还是很有趣的。但是在互联网高度发达的今天，这些内容对大多数学生是没有难度的。此外，软硬件设施的迅速发展，极大地改变了人们的生活和思维方式，网络购物、智能推荐、微博、微信成为人们日常生活不可或缺的组成部分。然而，目前的计算机通识课程与几十年前的教学内容并无太大差别，相关的新技术、新理论没有得到及时更新，这也导致学生的重视程度和学习欲望较低。跟外语等通识课程一样，免修已经成为部分新生对计算机通识课程的选择。

1.2 课程定位与课程体系不能适应改革要求

目前高校对计算机通识课程的定位多数停留在“扫盲式”的普及应用层面，教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会确立了推进课程改革的总体目标以来，计算机通识课程作为基础课程的重要性正在逐步提升[4]。然而由于师资短缺、教材滞后等原因，大多数院校对课程的定位和认识存在偏差，并没有充分意识到计算机通识课程这一载体对非理工科专业学生的重要性，以及计算思维与计算能力对学生发展的重要性。此外，现有的课程涉及面广，但是学生的学习时间是有限的，为了完成课程的考核，学生往往只能死记硬背，无法将知识融会贯通、学以致用。

2 计算思维与人工智能通识课程建设探索

针对上述问题，在建设一流本科专业与人工智能的双重背景下，中国矿业大学计算机科学与技术学院以“大学计算机基础”课程为基础，通过改革教学内容、开发资源平台、改革课程考核方式等手段，开发了“计算思维与人工智能基础”这一计算机通识课程[5]。该课程2018年9月在中国矿业大学2018级矿业学院和安全学院430多名学生中进行授课，2019年9月在中国矿业大学2019级非计算机专业4800多名学生中进行授课。该课程以思维能力培养为导向，探索从专业认知到计算思维再到人工智能思维的渐进式培养教学模式，从知识、能力、素质三个维度培养非计算机专业学生的信息素养与解决问题的能力。

2.1 课程教学内容设计

考虑到非计算机专业学生的知识储备薄弱，尚不具备算法设计能力，教师在分析人工智能思想、方法的基础上，通过整合计算机基础知识与人工智能教学内容，有效构建了基础知识学习、计算思维培养与智能技术应用三大核心能力体系。改革后的课程内容分为四个部分：基础理论部分(11课时)，内容包括计算机技术与计算思维的基本概念、信息表示、基本组成与工作原理等，该部分内容精简了大量的常规内容和操作，如：Windows系统介绍、软件的安装等；算法基础培养部分(6课时)，算法是计算机问题求解的“灵魂”，该部分内容以RAPTOR流程图编程为手段详细讲解了常用的算法设计方法和基本的排序算法；人工智能技术部分(10课时)，该部分包含人工智能的发展、机器学习等内容，通过详细的实际案例讲解了分类与聚类算法，前沿技术部分(5课时)，该部分就大数据、云计算、区块链等内容介绍了最新前沿技术进展。

2.2 课程教学方法设计

由于计算机通识课程是面向全校开展的，学生人数众多，许多灵活的教学方法无法得到有效实施。针对课程特点以及学生的知识结构，教师采用案例分析与项目合作相结合的混合式教学方法，激发学生的学习兴趣，从而避免过多概念与抽象理论给学生带来的困扰。在案例分析教学中，教师从日常生活或热点新闻中凝练与知识点相关的示例，引导学生思考其背后的原理与知识。例如，可以从第一次象棋人机大战到AlphaGo与李世石的围棋人机世界大战，引出人工智能的发展历程与起落以及人工智能中监督学习与无监督学习的区别，此外，还有人与智能手机对话、新闻、购物推荐系统等。在项目合作教学中，教师通过分组讨论问题以及完成实验项目，发挥学生的主观能动性，增强学生团队协作能力。这样不仅解决了学生人数多导致老师无法关注每个学生情况的难题，而且提高了师生的教学与学习效率。

2.3 课程教学资源建设

除了对教学内容与教学方法进行改革和创新之外，教师还特别注重资源平台的建设。通过录制课程相关视频、发布在线单元习题库、开发慕课等网络资源，构建线上学习与课堂学习相结合的立体式教学模式。资源平台的建设有效补充了课堂教学中存在的不足，进一步优化和提高了课程的教学效果，为本校师生以及非计算机专业爱好者提供了良好的学习机会。

3 课程特色与创新

3.1 围绕人工智能与计算思维的教学内容改革

人工智能是一门多学科交叉融合的学科，其包含了大量复杂的算法和模型，具有丰富的应用场景。因此，针对非计算机专业学生，教学内容选取的深度、广度需要仔细思考。通过研究人工智能思想、技术水平与应用现状，教师选择以下四个方面内容培养学生的计算思维、建立智能应用意识。

(1)通过Raptor可视化编程培养算法建模基础。算法编程是培养学生理解实际问题、设计和创造解决方案的必备技能。然而，这对于非计算机专业的学生来说还是具有相当大的难度。教师采用Raptor编程工具来进一步深化学生的计算思维培养，其是一种基于流程图的可视化程序设计环境，可以通过缩短实际问题与程序设计概念之间的距离来减少学习上的认知负担，让学生短时间就可以进入问题求解的实质性算法学习。

(2)通过搜索与博弈原理培养抽象与逻辑思维。计算机解决实际问题的前提就是需要对实际问题进行形式化描述，就像人类遇到问题一样，首先思考是否有方法能够解决问题，然后分析每一种方法的利弊，最终选择合适的方法。这个过程可以简单概括为搜索与博弈。通过对广度、深度搜索策略以及博弈过程的学习，可以深刻理解选出最优结果的核心逻辑，从而提升抽象思维能力和逻辑思维能力。

(3)通过机器学习经典算法学习统计智能思维。机器学习是人工智能的核心技术，是未来产业变革的核心驱动力，其利用各种算法对数据进行深层次统计分析以获得归纳推理与决策能力，然而，算法学习是抽象与难懂的。因此，我们精选机器学习经典算法，如决策树、K近邻以及K-means等，结合大量案例解析(文本聚类、电影推荐)来帮助学生形象直观地感受算法的原理与应用。

(4)通过大数据、区块链等了解前沿智能技术。随着时代的发展，技术也发生了巨大的改变，这些技术已经逐步走进人们的生活。对于非专业的学生来说，这些技术既熟悉又陌生，了解最新的计算机技术概念，有助于帮助学生树立课程自信心。因此，我们整合了最新的技术内容，带领学生接触技术前沿。

3.2 全过程多维课程考核改革

计算机通识课程考核方式应遵循基于学习产出的教育理念，突出课程知识获取与能力提升，避免出现考前突击复习、无效出勤等情况，引导学生从关注“期末一锤定音”到关注“学习过程”。本课程考核采用全过程多维评价体系，包含平时过程性考核和最终期末考核两部分。平时过程性考核占比50%，具体分为课堂考勤、线上章节测试、课堂测试(随堂期中考试、随机抽测)等，课堂测试可以督促学生及时发现问题、巩固复习。最终期末考试占比50%，采用的是上机考试的方式。相比较于传统的注重期末考试的考核方式，全过程多维课程考核方式更加注重过程考核，每一项考核成绩可以真实、客观地体现不同时期学生的学习表现。上课初始，任课教师应明确告知课程考核形式，强调过程性考核对最终成绩的影响，从而充分发挥考核效力，提高学生课堂学习的积极性，促进课堂教学成效。

结语

近些年来，各级政府和企业都非常关注人工智能，越来越多的行业开始了智能升级。开展人工智能通识教育，培养人工智能复合型人才，成为未来工作岗位的新要求。“计算思维与人工智能”通识课程体系是中国矿业大学针对计算机基础课程的教学特点与学生学习现状提出的，它以思维能力培养为导向，探索从专业认知到计算思维再到人工智能思维的渐进式培养教学模式。同时配套项目驱动式实验内容以及在线资源平台建设，实现理论与实践、线上与线下协同教学的有机统一。实践证明，改革使得学生计算机通识课程的重视程度以及兴趣度得到了跨越式提高，学生的知识探究意识、工程实践能力有了进一步改善。