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摘 要：人工智能是当下科技发展的主流趋势，涉及了多个行业的发展。人工智能学科的人才培养因此成为高等教育的重中之重。如何让学生能学有所成、学以致用，是人才培养的新目标。鉴于人工智能学科的特点，如何将课本理论知识和实际应用有效结合，可以看作是提升人工智能学科学生综合能力的重要环节。本文以提高人工智能学科课程的“教-学”质量为根本目的，探索融合课本知识和学科竞赛的课程建设。近两年的教学实践也表明，充分利用课堂时间，用竞赛活动调动學生的学习兴趣，锻炼其理论联系实践的能力，有望实现培养动手能力强、学以致用的人工智能学科人才的教学目标。
关键词：教学设计 教学探索 人工智能 学科竞赛
中图分类号：G64 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2021）07（b）-0124-03
Exploration on the Teaching Mode of Talent Training of Artificial Intelligence Subject Based on the Integration of "Course Competition"
ZHANG Jianlei
（College of Artificial Intelligence， Nankai University， Tianjin， 300371 China）
Abstract： Artificial intelligence is the mainstream trend of current scientific and technological development， involving the development of many industries. Therefore， the talent training of artificial intelligence has become the top priority of higher education. How to make students succeed and apply what they have learned is the new goal of talent training. In view of the characteristics of artificial intelligence， how to effectively combine the theoretical knowledge of textbooks with practical application can be regarded as an important link to improve the comprehensive ability of students in artificial intelligence. With the fundamental purpose of improving the "teaching learning" quality of artificial intelligence curriculum， this study explores the course construction integrating textbook knowledge and discipline competition. The teaching practice in recent two years also shows that making full use of classroom time， using competition activities to mobilize students' learning interest and exercise their ability to integrate theory with practice is expected to achieve the teaching goal of cultivating artificial intelligence talents with strong practical ability and learning for application.
Key Words： Teaching exploration; Teaching design; Artificial intelligence; Course competition
党的十八大以来，我国的高等教育改革和发展取得了很多成就，也日益步入新的发展阶段，对国家发展和民族复兴的贡献逐渐增强。从某种意义上说，我国正在从高等教育大国向高等教育强国迈进。在2016年“全国高校思想政治工作会议”上，习近平总书记指出：“我们对高等教育的需要比以往任何时候都更加迫切，对科学知识和卓越人才的渴求比以往任何时候都更加强烈。党中央作出加快建设世界一流大学和一流学科的战略决策，就是要提高我国高等教育发展水平，增强国家核心竞争力。”
在当前激烈的国际竞争环境下，国家的发展对人工智能人才的需求变得更加迫切，加强培养人工智能人才是重中之重的任务。2017年7月8日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，这为我国发展人工智能提供了思路和方向。近年来，人工智能技术已经逐步开始在多个行业落地，被纳入国家发展战略。2018年，李克强总理在政府工作报告中明确提出要“加强新一代人工智能研发应用”，这就要求教育工作者积极了解人工智能技术和其发展趋势，升级课堂授课和考试方式、实现技能教育和市场需求的有效链接、快速更新知识结构等。
1 人工智能学科人才培养中存在的问题
到目前为止，已经有很多高校设置了人工智能学科的相关专业，部分高校还成立了人工智能学院[1-3]。在人工智能学科建设和人才培养的探索中，我国的高等院校已经取得了一定的成果，为国家和行业培养输送了一些符合社会发展需要的人工智能专业人才，为推动我国人工智能产业的发展做出了不可磨灭的贡献[4]。但是，现阶段我国高等教育机构对人工智能专业的人才培养仍然处于摸索阶段，所以仍然存在很多值得探索和改进的地方。例如，有些高校开设的人工智能专业或设置的人工智能学院，是在原有的计算机专业、自动化专业、智能科学技术等专业的整合划分，课程的设定也多建立在这些相关专业的基础上[5]。 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。因此，人工智能学科所包含的系统的知识体系和课程结构，不是所有的高等院校都能完善、准确、切实可行地设立的。
在现有的人工智能学科成立和设置的条件下，人工智能的技术不能完整地由课程来实现，课程与课程之间可能关联性不强，专业课程实用性欠佳，难以形成完善的科学知识体系等[6]。这种现实的背景，容易导致人工智能学科的人才理论基础不够完善和扎实，进而影响他们在工作岗位上的学以致用、融会贯通和创新能力。另外，多数院校的人工智能学科开设的专业课程中，存在与实际应用的脱钩。课本或课堂上的知识以传统的模型、算法等知识为主，教师为了教学而教学，对学生的学以致用的引导欠缺。这样容易导致学生在学完课堂知识后，不懂如何解决实际问题。即使他们在课程结课时取得的期末成绩不错，但仅仅限于课堂知识。
2 课赛融合背景下人工智能人才培养的探索
针对人工智能学科人才培养和课堂教学中可能存在的这些问题，也在进行探索。在人工智能学院的学科背景下，为学生开设了集群智能控制专业课。鉴于在水中机器人大赛的参赛经验，试着将竞赛与专业课程相互融合，在“课赛融合”的新模式下提升学生的学习兴趣。兴趣是最重要的学习动力。在竞赛中认识到实际问题，在课堂知识中找寻对应的理论工具，在相互融合中提高学生的动手能力，是初步设定的教学目标。
当下，学科竞赛种类和名目很多。“课赛融合”不是盲目地选择一个竞赛，将其融合到课堂教学的规划中，而是要以此门专业课程的培养任务为指导纲领。因此，在传统的课堂教学基础上，提出和采用“课赛融合”的新模式，要有科学的教学规划和思路设计。核心目的是用学科竞赛的实践活动推动略显枯燥和晦涩的理论学习。一般来说，竞赛的内容和题目设计都来源于实际问题，如仿真机器鱼抢球大作战比赛、仿真机器鱼双鱼协作过孔、机器鱼水上垃圾清理等。一方面，学生容易理解这些与实际问题相关联的题目，也就产生了兴趣。另一方面，一个实际问题的解决，容易让学生对此类实际问题的解决有了思路启发，能够提高他们融会贯通的能力。这是竞赛问题的参与和设计的优势，略枯燥的课本知识无法带来的效果。
多次参与这种竞赛类问题的设计和解答，有助于提升学生的自信心，促进他们较快成长为人工智能领域的专业人才。而不是带着略枯燥的课本知识，毫无锻炼过的解决实际问题的能力，步入工作岗位后再从零开始学习学以致用。值得注意的是，單纯地参加学科竞赛，没有课堂理论知识的支撑，顶多只是参赛经验的积累，达不到真正追求的学以致用的能力。
因此，需要再强调的是，“课赛融合”的新模式中，竞赛为辅，课堂教学为主。用竞赛去发现可以解决的实际问题，用竞赛来提升学生的学习兴趣，用竞赛来提高学生的动手能力。同时，竞赛可以反哺课堂教学这也是很重要的一点。通过在竞赛中遇到的新问题、发现的新的解决思路、碰到的解决问题的瓶颈，都可以补充到课堂教学的学习与讨论中。通过此种方式的互动，学生会变被动为主动，增加了学习兴趣，提高了学习质量，将这门专业课程的学习变得生动而丰满。
3 课赛融合背景下人工智能学科人才培养的探索
在教学实践中，本院已经开展了此类“课赛融合”的新模式。科学地选择学科竞赛，有针对性地让学生参与实际问题的解决，同时保证课堂教学的主体地位不动摇，是本院的核心教学原则。具体而言，是在开设的人工智能专业课——集群智能控制课程中，将国际水中机器人大赛的题目与课堂教学有机结合。集群智能控制涉及的主体是多自主体的智能协作。
课堂教学以理论知识讲解为主，以机器鱼智能体的实验和水中竞赛为辅，开展教学探索与设计。之所以选择机器鱼，是因为当下普通种类的机器人，大多数学生都接触过或听说过。而因为机器鱼应用范围是在水下，相比传统的机器人，更能吸引学生的兴趣。以他们为例，在课堂上讲授机器鱼群的智能协作及存在的科学问题。同时，也积极引导学生参与国际水中机器人大赛。竞赛的题目选择，力求与课程知识点紧密结合，并能引导理论与实际问题的融合。值得注意的是，在此要考虑学生所处的年级和其知识储备，给予适当引导，否则容易占用学生的较长学习时间去找寻知识，也容易挫伤他们的自信心。通过在实践中的摸索，学生能更深刻理解所涉及的知识点和技术方法，达到了教学目的。
除此之外，在探索知识讲解和竞赛融合的过程中，要注意时间的分配，也要慎重选择对应的学科竞赛。如果时间分配不合理，往往会导致课堂知识讲解和竞赛活动的天平失衡，影响大学专业课程的开展和进行。这将严重影响教学培养计划的进行，影响学生对于基础知识的学习和掌握，非常不恰当。竞赛类的活动只是课堂教学的辅助。通过竞赛可以提供给学生见识实际问题的机会，得到对于实际问题的切实理解，提高将枯燥和抽象的理论知识深化为解决实际问题的能力，这是核心所在。一方面，学生对于脱离实际的单调和枯燥的课堂知识的理解，只有在解决实际问题中才能得到提高和深化。另一方面，离开了课堂理论知识的学习和理解，面对实际问题将没有头绪，不知道选择何种理论工具作为支撑。实际问题的解决，离不开理论知识和工具的掌握，离不开扎实的课堂学习。因此，作为工科的课堂教学和知识储备，课堂教学和竞赛最好的融合方式是相辅相成，有机结合，不能顾此失彼，也不能打破教学为主的平衡。
4 结语
在当下人工智能学科人才培养的需求下，积极探索“课赛融合”的模式，以其促进学生学的质量与用的能力。通过竞赛题目提高学生的学习兴趣，通过竞赛活动提高学生的动手能力，通过竞赛反哺的课堂教学培养基础扎实的人工智能人才。总之，抛开单调而枯燥的“填鸭式”教学，用心地探索提高教与学的质量、学与用的能力的教学模式，是高校教师义不容辞的责任和义务。
参考文献
[1] 李艳生，杨美美，魏博，等.人工智能背景下机器人工程专业人才培养策略[J].教育观察，2019，8（1）：68-70.
[2] 李晖，李晓林.“人工智能”热潮下计算机专业人才培养探讨[J].电脑知识与技术，2020，16（11）：209-210.
[3] 包学才，樊棠怀，邓承志.人工智能背景下地方院校信息类专业学位研究生人才培养模式改革探索[J].高教论坛，2020（6）：80-83.
[4] 周益民，张栗粽，陈文宇.新工科背景下人工智能人才培养模式改革[J].现代职业教育，2019（4）：46-47.
[5] 李祥，陈凤.国际人工智能教育研究的进展及其对专业人才培养的启示[J].黑龙江高教研究，2020，38（4）：79-86.
[6] 张海娇，智慧教育背景下职业院校学前教育专业人才培养研究[D].石家庄：河北科技师范学院，2019.
关键词：教学设计 教学探索 人工智能 学科竞赛
中图分类号：G64 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2021）07（b）-0124-03
Exploration on the Teaching Mode of Talent Training of Artificial Intelligence Subject Based on the Integration of "Course Competition"
ZHANG Jianlei
（College of Artificial Intelligence， Nankai University， Tianjin， 300371 China）
Abstract： Artificial intelligence is the mainstream trend of current scientific and technological development， involving the development of many industries. Therefore， the talent training of artificial intelligence has become the top priority of higher education. How to make students succeed and apply what they have learned is the new goal of talent training. In view of the characteristics of artificial intelligence， how to effectively combine the theoretical knowledge of textbooks with practical application can be regarded as an important link to improve the comprehensive ability of students in artificial intelligence. With the fundamental purpose of improving the "teaching learning" quality of artificial intelligence curriculum， this study explores the course construction integrating textbook knowledge and discipline competition. The teaching practice in recent two years also shows that making full use of classroom time， using competition activities to mobilize students' learning interest and exercise their ability to integrate theory with practice is expected to achieve the teaching goal of cultivating artificial intelligence talents with strong practical ability and learning for application.
Key Words： Teaching exploration; Teaching design; Artificial intelligence; Course competition
党的十八大以来，我国的高等教育改革和发展取得了很多成就，也日益步入新的发展阶段，对国家发展和民族复兴的贡献逐渐增强。从某种意义上说，我国正在从高等教育大国向高等教育强国迈进。在2016年“全国高校思想政治工作会议”上，习近平总书记指出：“我们对高等教育的需要比以往任何时候都更加迫切，对科学知识和卓越人才的渴求比以往任何时候都更加强烈。党中央作出加快建设世界一流大学和一流学科的战略决策，就是要提高我国高等教育发展水平，增强国家核心竞争力。”
在当前激烈的国际竞争环境下，国家的发展对人工智能人才的需求变得更加迫切，加强培养人工智能人才是重中之重的任务。2017年7月8日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，这为我国发展人工智能提供了思路和方向。近年来，人工智能技术已经逐步开始在多个行业落地，被纳入国家发展战略。2018年，李克强总理在政府工作报告中明确提出要“加强新一代人工智能研发应用”，这就要求教育工作者积极了解人工智能技术和其发展趋势，升级课堂授课和考试方式、实现技能教育和市场需求的有效链接、快速更新知识结构等。
1 人工智能学科人才培养中存在的问题
到目前为止，已经有很多高校设置了人工智能学科的相关专业，部分高校还成立了人工智能学院[1-3]。在人工智能学科建设和人才培养的探索中，我国的高等院校已经取得了一定的成果，为国家和行业培养输送了一些符合社会发展需要的人工智能专业人才，为推动我国人工智能产业的发展做出了不可磨灭的贡献[4]。但是，现阶段我国高等教育机构对人工智能专业的人才培养仍然处于摸索阶段，所以仍然存在很多值得探索和改进的地方。例如，有些高校开设的人工智能专业或设置的人工智能学院，是在原有的计算机专业、自动化专业、智能科学技术等专业的整合划分，课程的设定也多建立在这些相关专业的基础上[5]。 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。因此，人工智能学科所包含的系统的知识体系和课程结构，不是所有的高等院校都能完善、准确、切实可行地设立的。
在现有的人工智能学科成立和设置的条件下，人工智能的技术不能完整地由课程来实现，课程与课程之间可能关联性不强，专业课程实用性欠佳，难以形成完善的科学知识体系等[6]。这种现实的背景，容易导致人工智能学科的人才理论基础不够完善和扎实，进而影响他们在工作岗位上的学以致用、融会贯通和创新能力。另外，多数院校的人工智能学科开设的专业课程中，存在与实际应用的脱钩。课本或课堂上的知识以传统的模型、算法等知识为主，教师为了教学而教学，对学生的学以致用的引导欠缺。这样容易导致学生在学完课堂知识后，不懂如何解决实际问题。即使他们在课程结课时取得的期末成绩不错，但仅仅限于课堂知识。
2 课赛融合背景下人工智能人才培养的探索
针对人工智能学科人才培养和课堂教学中可能存在的这些问题，也在进行探索。在人工智能学院的学科背景下，为学生开设了集群智能控制专业课。鉴于在水中机器人大赛的参赛经验，试着将竞赛与专业课程相互融合，在“课赛融合”的新模式下提升学生的学习兴趣。兴趣是最重要的学习动力。在竞赛中认识到实际问题，在课堂知识中找寻对应的理论工具，在相互融合中提高学生的动手能力，是初步设定的教学目标。
当下，学科竞赛种类和名目很多。“课赛融合”不是盲目地选择一个竞赛，将其融合到课堂教学的规划中，而是要以此门专业课程的培养任务为指导纲领。因此，在传统的课堂教学基础上，提出和采用“课赛融合”的新模式，要有科学的教学规划和思路设计。核心目的是用学科竞赛的实践活动推动略显枯燥和晦涩的理论学习。一般来说，竞赛的内容和题目设计都来源于实际问题，如仿真机器鱼抢球大作战比赛、仿真机器鱼双鱼协作过孔、机器鱼水上垃圾清理等。一方面，学生容易理解这些与实际问题相关联的题目，也就产生了兴趣。另一方面，一个实际问题的解决，容易让学生对此类实际问题的解决有了思路启发，能够提高他们融会贯通的能力。这是竞赛问题的参与和设计的优势，略枯燥的课本知识无法带来的效果。
多次参与这种竞赛类问题的设计和解答，有助于提升学生的自信心，促进他们较快成长为人工智能领域的专业人才。而不是带着略枯燥的课本知识，毫无锻炼过的解决实际问题的能力，步入工作岗位后再从零开始学习学以致用。值得注意的是，單纯地参加学科竞赛，没有课堂理论知识的支撑，顶多只是参赛经验的积累，达不到真正追求的学以致用的能力。
因此，需要再强调的是，“课赛融合”的新模式中，竞赛为辅，课堂教学为主。用竞赛去发现可以解决的实际问题，用竞赛来提升学生的学习兴趣，用竞赛来提高学生的动手能力。同时，竞赛可以反哺课堂教学这也是很重要的一点。通过在竞赛中遇到的新问题、发现的新的解决思路、碰到的解决问题的瓶颈，都可以补充到课堂教学的学习与讨论中。通过此种方式的互动，学生会变被动为主动，增加了学习兴趣，提高了学习质量，将这门专业课程的学习变得生动而丰满。
3 课赛融合背景下人工智能学科人才培养的探索
在教学实践中，本院已经开展了此类“课赛融合”的新模式。科学地选择学科竞赛，有针对性地让学生参与实际问题的解决，同时保证课堂教学的主体地位不动摇，是本院的核心教学原则。具体而言，是在开设的人工智能专业课——集群智能控制课程中，将国际水中机器人大赛的题目与课堂教学有机结合。集群智能控制涉及的主体是多自主体的智能协作。
课堂教学以理论知识讲解为主，以机器鱼智能体的实验和水中竞赛为辅，开展教学探索与设计。之所以选择机器鱼，是因为当下普通种类的机器人，大多数学生都接触过或听说过。而因为机器鱼应用范围是在水下，相比传统的机器人，更能吸引学生的兴趣。以他们为例，在课堂上讲授机器鱼群的智能协作及存在的科学问题。同时，也积极引导学生参与国际水中机器人大赛。竞赛的题目选择，力求与课程知识点紧密结合，并能引导理论与实际问题的融合。值得注意的是，在此要考虑学生所处的年级和其知识储备，给予适当引导，否则容易占用学生的较长学习时间去找寻知识，也容易挫伤他们的自信心。通过在实践中的摸索，学生能更深刻理解所涉及的知识点和技术方法，达到了教学目的。
除此之外，在探索知识讲解和竞赛融合的过程中，要注意时间的分配，也要慎重选择对应的学科竞赛。如果时间分配不合理，往往会导致课堂知识讲解和竞赛活动的天平失衡，影响大学专业课程的开展和进行。这将严重影响教学培养计划的进行，影响学生对于基础知识的学习和掌握，非常不恰当。竞赛类的活动只是课堂教学的辅助。通过竞赛可以提供给学生见识实际问题的机会，得到对于实际问题的切实理解，提高将枯燥和抽象的理论知识深化为解决实际问题的能力，这是核心所在。一方面，学生对于脱离实际的单调和枯燥的课堂知识的理解，只有在解决实际问题中才能得到提高和深化。另一方面，离开了课堂理论知识的学习和理解，面对实际问题将没有头绪，不知道选择何种理论工具作为支撑。实际问题的解决，离不开理论知识和工具的掌握，离不开扎实的课堂学习。因此，作为工科的课堂教学和知识储备，课堂教学和竞赛最好的融合方式是相辅相成，有机结合，不能顾此失彼，也不能打破教学为主的平衡。
4 结语
在当下人工智能学科人才培养的需求下，积极探索“课赛融合”的模式，以其促进学生学的质量与用的能力。通过竞赛题目提高学生的学习兴趣，通过竞赛活动提高学生的动手能力，通过竞赛反哺的课堂教学培养基础扎实的人工智能人才。总之，抛开单调而枯燥的“填鸭式”教学，用心地探索提高教与学的质量、学与用的能力的教学模式，是高校教师义不容辞的责任和义务。
参考文献
[1] 李艳生，杨美美，魏博，等.人工智能背景下机器人工程专业人才培养策略[J].教育观察，2019，8（1）：68-70.
[2] 李晖，李晓林.“人工智能”热潮下计算机专业人才培养探讨[J].电脑知识与技术，2020，16（11）：209-210.
[3] 包学才，樊棠怀，邓承志.人工智能背景下地方院校信息类专业学位研究生人才培养模式改革探索[J].高教论坛，2020（6）：80-83.
[4] 周益民，张栗粽，陈文宇.新工科背景下人工智能人才培养模式改革[J].现代职业教育，2019（4）：46-47.
[5] 李祥，陈凤.国际人工智能教育研究的进展及其对专业人才培养的启示[J].黑龙江高教研究，2020，38（4）：79-86.
[6] 张海娇，智慧教育背景下职业院校学前教育专业人才培养研究[D].石家庄：河北科技师范学院，2019.