陈 昕，赵德阳

(辽宁工业大学 汽车与交通工程学院，辽宁 锦州 121001)

智能理论是人工智能发展的理论基础，编程能力是人工智能的核心能力，Python 是人工智能首选编程语言，广泛应用于企事业单位工作中，具有重要的学习和应用价值[1]。在人工智能发展的背景下，智能理论与应用课程不仅要让学生掌握智能理论的基本概念、基本理论和方法，更应关注人工智能发展对科技人员编程能力的要求。在使学生掌握智能理论知识的同时，培养其掌握Python 语言编程，会提升学生在学习、工作中的竞争力。学生把智能理论算法知识用Python 编程实现，将理论与应用实践相结合，这样能够将其培养成具有建立新模型、新算法应用能力的研发型人才[2]。

一、课程教学改革要解决的重点问题

“智能理论与应用”是交通类硕士学科的基础课程，主要阐述线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类等理论基础与应用。通过学习智能理论与应用课程，使学生掌握初步的智能理论知识和方法，培养应用能力，为后续课程的学习、毕业论文的完成以及从事相关技术工作奠定基础。智能理论与应用课程传统的教学方法存在以下问题：

（一）课堂模式是以教师讲课为主体，学生被动听课

传统的课堂教学模式是教师进行理论模型推导讲解，学生被动接受式听课。课堂上“填鸭式”或“布道式”地讲解理论模型，使得学生缺乏参与感，容易感到疲惫和乏味。传统的课堂教学以教师讲课为教学活动主体，以讲解传授智能知识理论为重点，将设计好的理论知识教学内容讲授给学生，学生被动地对智能理论知识进行吸收和整理，不能激发学生作为学习主体的主观能动性和积极性。……