敬思远

摘 要 提出“人工智能+师范”的复合专业培养新模式。围绕中、小学人工智能师范人才培养这一目标，结合二本院校办学特点，提出了二本院校师范类人工智能课程体系的建设方案。对课程体系的具体实施展方案进行了介绍。最后，对当前西部地区二本师范院校建设人工智能专业的困难进行了分析，并给出对策。

关键词 人工智能 师范 人才培养 课程体系 西部地区

中图分类号：G652                                   文献标识码：A    DOI：10.16400/j.cnki.kjdks.2021.03.012

Research on the Construction of Artificial Intelligence Curriculum

System in the Second Normal University of Western China

JING Siyuan

（School of Computer Science， Leshan Normal University， Leshan， Sichuan 614000）

Abstract A new training mode of "artificial intelligence + teacher training" is put forward. Around the goal of training artificial intelligence teachers in primary and secondary schools， combined with the characteristics of the second University， this paper puts forward the construction scheme of artificial intelligence curriculum system in the second university. The specific implementation plan of the curriculum system is introduced. Finally， this paper analyzes the difficulties in the construction of artificial intelligence specialty in the Second Normal University of Western China， and gives some countermeasures.

Keywords artificial intelligence; normal college; talent training; course system; western area

0引言

隨着国务院和教育部相继印发《新一代人工智能发展规划》（国发[2017]35号，以下简称《发展规划》）和《高等学校人工智能创新行动计划》（教技[2018]3号，以下简称《行动计划》），人工智能已成为我国下一阶段发展的重大战略组成部分。其中，两个重要文件中均提到“鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成‘人工智能+X复合专业培养新模式”。本文以《发展规划》和《行动计划》为纲领，结合师范类二本院校当前的相关专业基础，研究探索了师范类二本院校人工智能课程体系建设的思路和具体实施措施。本文还分析了西部地区二本院校推进人工智能课程体系建设面临的若干困难，并给出解决建议。

1师范类二本院校人工智能课程体系建设思路

当前，提到人工智能技术就不得不提深度学习（Deep Learning）。Deep Learning是机器学习的一个重要分支，也是近10年人工智能爆炸式发展的推动力。它在计算机视觉、图形图像、机器翻译等领域的成功。但是，需要指出的是，人工智能并不等同于深度学习，它的背后还涉及大量数学、计算机科学、信息学等相关领域的知识。客观来说，人工智能是一门涉及多个领域的综合性交叉学科。因此，合理构建人工智能专业的课程体系并非易事。

建设人工智能专业需要结合本校办学特点。[1]对于师范类本科院校而言，不仅需要考虑人工智能专业多学科交叉融合的特点，而且还要结合自身办学定位进行思考，即为国家培养基础教育阶段的师资专业人才。[2]本文认为，师范类二本院校在设计人工智能专业课程体系时需要以“人工智能+师范”的原则为导向，不仅要传授学生的人工智能专业知识，还要使学生发展自己的教育理念和掌握相应的教学技能。本文在设计人工智能课程体系时遵循的原则包括：

1.1课程体系的科学性

课程体系必须具有科学性。首先，它必须是循序渐进式的，应该考虑到学生的知识基础和认知水平;其次，它需要体现出和计算机类其它专业的差异性，不能简单地将计算机类课程体系更换1-2门课就作为人工智能专业的课程;再次，在本科阶段，特别是在二本院校，课程体系设计必须理论与实践相结合，通过实践来加深学生对理论知识的理解。

1.2课程内容的先进性

人工智能是一门相对比较年轻的学科，而且该领域发展非常快，因此确保课程内容的先进性是非常重要的。但是，需要指出的是，课程体系的建设不能一味地只顾“先进”，而忽略基础的重要性。现在很多高校在创建人工智能课程时，完全围绕Deep Learning来设计，好像掌握了该技术就相当于掌握了人工智能。这是一种非常严重的错误思维。要知道，没有一项技术是永恒的，Deep Learning也只不过是人工智能发展道路上的一个阶段。因此，如果仅仅完全围绕Deep Learning进行设计，那么该课程体系就会是无根之木。该课程体系下培养出的学生将不具有持续学习的能力，很容易被淘汰。

1.3体现出师范类特色

师范类二本院校的人工智能课程应该有别于其他类型高校，其培养的人才需满足中、小学阶段的人工智能教学要求，是“人工智能+师范”的复合型人才。同时，也需要兼顾学生进一步深造的要求，课程设置不能与社会需求脱节，应为其转型为研究型或应用型的人工智能专业人才提供可行的发展道路。

2课程体系的具体设置与实施

本节将重点介绍师范类二本院校人工智能专业课程體系的设计。基于当前师范类二本院校的课程设计特点，笔者将学生的学习分为三个阶段，并基于这三个阶段进行课程体系的设计。接下来对这三个阶段进行分别介绍。

2.1基础学习阶段

该阶段主要针对大一新生，其目标是令其掌握人工智能专业的一些必备基础知识（例如基础数理知识、基础编程知识等），同时对学生进行通识教育，提高学生的基础素质。

2.2专业提升阶段

该阶段主要针对大二的学生，其目标是另其在大一学习基础上，进一步夯实专业基础（例如数据结构与算法、机器学习基础等）知识。同时，采用理论+实践的学习方式，让学生通过一些实战项目来加深对理论知识的理解。此外，该阶段的学生应该可以初步参加学科竞赛或者助研，进一步提升专业水平。

2.3实践创新阶段

实践创新阶段主要针对大三和大四的学生。该阶段的学生应该学习当前的前沿技术（例如人脸识别、文本分类等），同时还应该学习教育学方向的知识。此外，该阶段的学生应该大量参加学科竞赛，同时围绕人工智能教学相关知识展开训练。

综合上述分析，本文提出的人工智能课程体系设计如图1所示。需要特别说明的是，在本文给出的课程体系设计中，仍然包含了传统的通识课程、专业基础课，以及专业选修课。图中主要列出了专业基础课。从图中可以看到，该课程体系设计中有以下几个特色。首先，本文选择了Python作为核心编程语言，并且对于Python的学习贯穿了整个本科教学始终。这是与传统计算机专业课程的主要区别之一。其次，在基础学习阶段，本文新增了认知科学作为该专业的基础课程。笔者认为，认知科学课程能够很好地促进学生对人工智能相关技术的理解。第三，本文在专业提升阶段将机器学习作为专业基础课程。将机器学习作为专业基础课之一的原因是，当前的人工智能发展仍然是以机器学习为主，其它一些人工智能相关知识可以作为专业选修课，例如符号推理、计算智能等等。第四，本文在实践创新阶段将深度学习作为核心专业课程，并且进一步讲授一些目前最新的应用领域，如自然语言处理（文本分类、机器翻译）、模式识别（指纹识别、人脸识别）等，同时引导学生参加大量的实践和学科竞赛。第五，在专业提升阶段和实践创新阶段均引入了师范相关课程，包括教育学综合以及教育实践，可以考虑引导学生开发或使用面向人工智能的基础教学软件（如趣味智能编程等）。

3当前的困境

3.1师资队伍建设困难

开设人工智能相关课程需要非常专业的、高水平的师资队伍。与传统计算机类专业对教师的知识要求不同，人工智能专业教师需要有更强的数理基础，以及更全面的专业知识，不能只了解计算机相关知识。而目前人工智能正处于高速发展阶段，人才供不应求。根据腾讯研究院发布的《2017 全球人工智能人才白皮书》显示，截止到2017年10月，中国人工智能人才的需求缺口已经达到了百万级。此外，目前国内大部分高校都在建设人工智能专业，这使得人工智能专业人才缺口进一步扩大。作为西部师范类二本高校，要开设人工智能专业首先要面对的问题就是师资队伍建设。

3.2学生缺乏相关基础知识

西部师范类二本院校学生的生源大多来自西部地区地级市以下地区，今后就业也大多是面向这些地区。因此，在这类院校培养人工智能+师范的复合型人才，对西部地区普及人工智能是非常重要的。但由于这些地区大多欠发达，因此这些学生也缺乏相应的基础知识，这对该类院校人工智能专业的发展来说也是一个较大困难。

3.3软硬件条件差

西部二本院校的软、硬件设施较差，师范类院校尤为严重，这是客观事实。缺乏相应的基础条件，就难以开展相应的理论和实践教学。人工智能作为一门新兴前沿学科，对软、硬件设施的要求是比较高的。一些课程的开设会非常依赖于一些专业设备或软件。

3.4教学经验的积累非一日之功

人工智能是一门新兴的专业，目前很多专业还没有成熟的教学案例可以参考，教材资源也比较匮乏。一些课程的教学过程中需要具体的教学案例，如机器学习教学中可能会用到训练数据集和测试数据集、程序代码、演示程序等等。这些教学素材的积累，还有教学经验，均非一日之功，需要长时间的总结和积累，才可能把这门专业变得成熟。

接下来给出几条解决措施：（1）应加大人工智能专业人才培养。学校不仅要“引进来”，还需要“走出去”。不仅要引进该专业的新教师，还要鼓励在校教师进行人工智能专业的学历或非学历进修，鼓励他们参加各类相关培训。（2）地方政府和学校应加大对人工智能专业建设的投入。目前国家已经正式把人工智能作为国家未来发展战略的一部分，因此谁能抢占先机，谁就有希望在未来的发展中领先。此外，学校和地方政府也可以积极向国家申请专项资助进行专业建设，否则今后东西部发展不均衡现象会愈发严重。（3）从现在开始，相关专业教师均可以着手开始教学准备，不仅要研读现有教材和一些互联网课程，而且还要搜集素材和案例，建设教学资源库。不能等着正式发文才开始着手准备。

4结语

本文针对西部师范类二本院校人工智能课程体系的建设提出了一些自己的见解。首先，本文认为师范类二本院校建设人工智能专业时应该结合自身特色，以师范为特色，以培养中、小学人工智能教育教学人才为目标，开展“人工智能+师范”的课程体系建设。其次，本文分析了“人工智能+师范”的课程体系建设思路，提出了具体的课程设置方案和措施。最后，对当前西部地区师范类二本院校开设人工智能专业的困难进行了分析，并给出了对策。

参考文献

[1] 向伟，黄勤珍.新工科背景下民族高校人工智能专业建设及创新人才培养探索[J].计算机教育，2019（10）：46-50.

[2] 刘丽珍，宋巍，王万森，等.高师院校人工智能师范类本科专业人才培养分析[J].计算机教育，2019（10）：9-11.