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【摘 要】本文以新工科要求为导向，以实践创新为核心，以社会需求为目标，构建新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台，涵盖课程设置、共享中心、实训中心、团队师资和人才评价五个方面，提出该平台的实施步骤：做好人工智能专业课程设置的调研论证工作，开展实地调查和网络调查，了解企业的用人需求，确定平台的教学任务;发挥平台在学科研究和实践创新方面的独特作用，突出平台特色教学;完善跨学科课程集群工程实践平台的教学考核与评价工作。
【关键词】新工科 人工智能+ 跨学科课程集群 工程实践平台 建设与实施
【中图分类号】G 【文献标识码】A
【文章编号】0450-9889（2020）39-0162-03
教育的发展促进了新工科的关联发展，电子信息技术、软件工程技术、信息安全技术、通信工程技术、物联网应用技术、自动化控制技术在同一产业应用的催化下，学科间的联系日益紧密。学科知识的交叉融合成为新工科发展的必然趋势，在复杂的知识体系结构中，学科的交叉融合使人工智能能够在新的挑战下更加深入、系统地发展，同时也能明确其与其他相关学科的关系，从而加强其交叉知识的积累和应用研究。新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台，作为高校人才培养和科学研究的重要载体，是人工智能背景下教育教学改革的新方向。
新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台的搭建，主要解决以下问题：首先，传统工科下的实验室硬件体系无法满足新工科专业对硬件设备的需求;其次，传统工科實验室以实践教学为主，而对科学研究的支撑作用相对较弱，实验室体系开发程度有待提高;再次，现有实验项目和实验数据资源远不够支撑人工智能复合课程的实践教学与科学研究需要，而实验室教师掌握的专业知识、技术跟不上人工智能学科变化发展，缺少工程实践平台的管理人才;最后，跨学科课程体系和教学模式不健全，展现学校优势的“人工智能+”复合特色课程集群有待建设。
一、新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台的构建目标与思路
工程实践平台建设在于统筹规划、顶层设计和布局，根据自身实际情况，结合学校特色优势找准定位，对接科学发展前沿，重构专业课程体系，转变教育教学模式，实施教育教学动态评价体系，建设高素质的教学与科研团队，开展产教融合、科教融合，聚焦各类人员共同实现人工智能专业教学理论与实践的创新，最终实现行业人才培养的目标。工程实践平台建设是工程教育的本质要求，“人工智能+”多学科交叉课程教学与新产业需求相结合，以实践教学解决人工智能专业领域工程问题;人工智能产业科学研究与跨学科课程集群认知相结合，以专业知识带动人工智能科学研究成果转化。
为保证实践平台高水平、有规模、成体系地建设，平台可遵循以下建设思路：其一，添置实践平台软硬件设备，或在原实验室基础上升级改造实验设施;提高实践平台的开放程度，面向产学研最大限度地发挥其应有的功能。其二，构建人工智能复合课程资源库，加强实践教学和科学研究中综合性、设计性实验项目的建设。其三，建设跨学科智慧教学工匠队伍，在专业知识结构重组下能够完成跨学科教学任务。其四，打造人工智能专业集群，新工科建设以应用型、复合型、技术技能型的多元化人才培养为目标，人工智能课程知识体系的学习使从业者将所学到的人工智能技术体系应用到该领域。其五，探索多种教学新方法，不拘泥于一对多单向传授，引入驱动式学习、模块式学习、主题式学习和基于项目学习等学习方式，促进程式化教学向云端与感知教学转型升级。
二、新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台的框架
新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台建设，采用云计算技术、三维建模技术、多媒体技术、大数据与人工智能技术、虚拟现实/增强现实/混合现实技术等智能信息技术，实现人工智能专业教育教学实践的改进，在课程教学中引入综合创新训练，将实践教学作为人工智能课程设计的重要环节。平台建设以项目为牵引、以人为中心，建立开放、共享的课程资源库，实行产教、科教融合、产学研协同等人才培养模式，加强人工智能与工程开发、电气自动化、软件工程、机械制造、建筑、应用数学、心理学、信息论、经济学、管理学、哲学和认知科学等学科与专业领域的融合，从课程教学、学科建设、教育体系与生态等层次突破专业间、机构间、行业间的界线。
新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台建设，包括新工科人工智能工程实践平台、人工智能复合课程资源共享中心和人工智能教育实践实训中心的构建，建立人工智能复合课程资源共享中心和人工智能教育实践实训中心，形成多学科交叉融合的理论教学与创新课程实习训练的实践教学相结合的教学新模式。人工智能跨学科知识融合过程，人工智能可以借鉴其他学科的方法、模型，将其他科学领域作为人工智能技术的应用场景;其他科学可以使用人工智能的方法、技术，讨论人工智能相关的社会问题。通过产学研协同育人的方式，培养基础理论丰富、实践技能高超的智慧工匠。
三、新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台体系的构建
跨学科课程集群工程实践平台是新工科人工智能教育用于人才培养的实验平台，平台体系建设主要包括以下几个方面。
（一）构建新专业课程体系。“素养+技能”人才培养新模式，基础素养包含学习素养、思维素养、创新和发展素养，课程体系设置包括：基础通识课程群着重培养学生的基础通识技能和基本意识能力，专业主干课程群着重培养学生的专业知识技能和专业学习素养，专业方向模块课程群着重培养学生的人工智能方向个性化知识模块能力，创新教育实践实习体系着重培养学生的实践创新技能和创新实践素养。
（二）打造共享课程资源库。建设人工智能复合课程共享中心，资源库涵盖算法设计、硬件设计、软件开发、系统研发等多种类型的资源。校内教学资源对全体师生开放，并支持校外数据资源共享，提高课程资源的利用率，有利于人才的多元化培养。校内资源共享帮助学生获取多学科的实验教学内容，校际资源共享提供实验教学改革与创新借鉴，课程资源库建设实现教学资源和实验成果共享。 （三）搭建教学实践实习平台。建设人工智能教育实践实训中心，由校内教学实践和校外教育实践两部分组成。校内教学实践：创新实验课以项目为驱动培养学生的复合应用能力，专业实验群和创新实验课为实践教学提供课程衔接与知识点融合的渠道;校外教育实践：“学校—企业”协同教育以课程合作、学科竞赛、现场实物教学、科研成果介绍等多元化方式进行，建立实践技能企业培训实习基地和创新创业基地等实践场地，校企联合人才培养激发学生的创新创业热情。
（四）组建教学与科研团队。工程实践平台的运行离不开人员的管理，而一个优秀的团队依赖于团队的构成机制和管理机制。团队构成机制：调动发挥复合课程集群的师资优势，打造优质教育教学师资队伍，教学和科研两者并重，形成教学水平高和科研能力强的团队。团队评价与激励机制：按照教学改革、教学质量、教学水平分层评价教学能力，按照成果产出数量、成果质量、成果转化与应用等方面评价科研能力，团队成员可根据自身优势选择重点领域，形成师资队伍合理重构的教学团队。
（五）重构人才评价机制。人才培养是衡量实践工程平台是否达到教育教学改革与创新的目的，培养过程中采取评价管理和评价体系进行人才质量监控。专业重构、知识结构重组下对教学资源进行整合管理;以“自主学习、思辨分析、应用能力、教学能力”作为标准进行人才重塑。发挥工程实践平台的多元主体作用，形成校内教师、企业工程师、行业用户共同评价的科学体系，改变唯分数论的传统评价标准。
四、新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台的实施步骤
新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台的实施，要与地域经济实际相结合，立足人工智能行业发展特点，突出对人工智能与其他学科融合的专业集群优化建设，增强人工智能专业教育教学特色，培养与人工智能产业需求相匹配的高质量和高水平人才。新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台的实施步骤如下。
（一）做好人工智能专业课程设置的调研论证工作，开展实地调查和网络调查，了解企业的用人需求，确定平台的教学任务。人工智能课程体系以理论课为基础，以实践课为重点，课程设置途径：专业课程的教学内容按“通用、必需”的原则设立，增加人工智能专业方面的选修课程辅助教学;以慕课、微课、翻转课堂和资源共享课等多种形式进行课程教学;以项目为载体实现实践课程项目化，设计实训案例让学生对问题进行分析并解决，推广平台中创新实验课的教学经验，形成可推广的教学模式。
（二）发挥平台在学科研究和实践创新方面的独特作用，突出平台特色教学。在这一阶段，需要组建校内跨学科教学团队，加强团队成员之间对跨学科教学的交流和探討，同时吸纳校外人工智能行业的工程师、专家加入平台教学中，双管齐下共同完成应用型强度高的课程教学，两者在实践课程教学上互补，全面提高平台教学质量;在跨学科课程集群工程实践平台建设过程中，要依靠现成的硬件设施、教学师资和教学资源，立足企业实践大环境，导入企业项目任务，校企协同教学完成实践项目。另外，在人工智能教育实践实训中心建设上，要与人工智能产业需求相结合，展开专业课程有关科研训练方面的实验教学、案例分析，以及实践创新方面的学科竞赛、人工智能前沿讲座等活动。
（三）完善跨学科课程集群工程实践平台的教学考核与评价工作。可以从以下方面完善：一是重构人工智能专业课程知识体系，完善专业课程建设和深化校企合作任务;二是构建新型跨学科教学模式，创新工程实践教学方式和优化课程教学满意度;三是组建卓越跨学科教学团队，实现课程间集群式创新融合和突出项目化课程教学优势;四是搭建跨学科创新实践教学平台，提供科研与教学实践开放基地和提升人才专项技能及实践创新能力。总之，跨学科课程集群工程实践平台建设，针对学生个体差异做到个性化服务，校内外实训、实践对接，有助于学生吸收和掌握多学科交叉融合课程知识，在创新实践教学中更好地投入产教研中。
综上所述，针对人工智能专业课程理论性和应用性强的特点，从课程理论与实践教学的角度出发，构建新工科人工智能+跨学科课程集群工程实践平台，形成融理论学习、科学研究、创新实践为一体的“教—研—用”协同教学模型，发挥平台在理论与实践教学环节优势作用，采用多手段的教学方法，优化配置教学内容，加深学生对人工智能的认识，具备多学科交叉视野的思维，学会应用和创新，为日后从事相关工作打下坚实基础。
【参考文献】
[1]黄河燕.新工科背景下人工智能专业人才培养的认识与思考[J].中国大学教学，2019（2）.
[2]奎晓燕，刘卫国，郭克华，等.构建智能型虚拟实验平台，推进现代教育技术改革[J].计算机工程与科学，2018（Z1）.
[3]梁华，杨光祥，胡健，等.面向新工科的人工智能教学科研复合型实验室体系建设[J].实验技术与管理，2019（7）.
[4]姚琳，石志国.人工智能课程体系与教学方法研究[J].中国大学教学，2019（10）.
[5]张波，方祖华，叶宏.新工科人工智能教育型人才培养模式研究——以上海师范大学“人工智能+教育”人才培养模式为例[J].现代教育技术，2019（8）.
[6]申云凤.基于多重智能算法的个性化学习路径推荐模型[J].中国电化教育，2019（11）.
[7]傅翠霞，罗亦泳.基于高斯过程机器学习算法的高校课堂教学质量评价模型[J].东华理工大学学报（社会科学版），2018（4）.
[8]嵩天.人工智能领域产教融合的边界分析[J].中国大学教学，2018（7）.
【基金项目】教育部人文社会科学研究规划基金项目“人工智能背景下职业师范新工科发展模式与路径选择研究”（20YJA880028）;广西高等教育本科教学改革工程重点项目“人工智能创新行动计划下中国—东盟产教融合国际化人才培养研究”（2019JGZ172）;广西高等学校高水平创新团队及卓越学者计划资助（桂教师范〔2019〕52号-6）
【作者简介】林兴志（1973— ），广西北流人，广西职业师范学院教授，研究方向：物联网技术研究;潘 翔（1981— ），广西南宁人，广西职业师范学院教授，研究方向：物联网与智能系统研究。
（责编 黎 原）
【关键词】新工科 人工智能+ 跨学科课程集群 工程实践平台 建设与实施
【中图分类号】G 【文献标识码】A
【文章编号】0450-9889（2020）39-0162-03
教育的发展促进了新工科的关联发展，电子信息技术、软件工程技术、信息安全技术、通信工程技术、物联网应用技术、自动化控制技术在同一产业应用的催化下，学科间的联系日益紧密。学科知识的交叉融合成为新工科发展的必然趋势，在复杂的知识体系结构中，学科的交叉融合使人工智能能够在新的挑战下更加深入、系统地发展，同时也能明确其与其他相关学科的关系，从而加强其交叉知识的积累和应用研究。新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台，作为高校人才培养和科学研究的重要载体，是人工智能背景下教育教学改革的新方向。
新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台的搭建，主要解决以下问题：首先，传统工科下的实验室硬件体系无法满足新工科专业对硬件设备的需求;其次，传统工科實验室以实践教学为主，而对科学研究的支撑作用相对较弱，实验室体系开发程度有待提高;再次，现有实验项目和实验数据资源远不够支撑人工智能复合课程的实践教学与科学研究需要，而实验室教师掌握的专业知识、技术跟不上人工智能学科变化发展，缺少工程实践平台的管理人才;最后，跨学科课程体系和教学模式不健全，展现学校优势的“人工智能+”复合特色课程集群有待建设。
一、新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台的构建目标与思路
工程实践平台建设在于统筹规划、顶层设计和布局，根据自身实际情况，结合学校特色优势找准定位，对接科学发展前沿，重构专业课程体系，转变教育教学模式，实施教育教学动态评价体系，建设高素质的教学与科研团队，开展产教融合、科教融合，聚焦各类人员共同实现人工智能专业教学理论与实践的创新，最终实现行业人才培养的目标。工程实践平台建设是工程教育的本质要求，“人工智能+”多学科交叉课程教学与新产业需求相结合，以实践教学解决人工智能专业领域工程问题;人工智能产业科学研究与跨学科课程集群认知相结合，以专业知识带动人工智能科学研究成果转化。
为保证实践平台高水平、有规模、成体系地建设，平台可遵循以下建设思路：其一，添置实践平台软硬件设备，或在原实验室基础上升级改造实验设施;提高实践平台的开放程度，面向产学研最大限度地发挥其应有的功能。其二，构建人工智能复合课程资源库，加强实践教学和科学研究中综合性、设计性实验项目的建设。其三，建设跨学科智慧教学工匠队伍，在专业知识结构重组下能够完成跨学科教学任务。其四，打造人工智能专业集群，新工科建设以应用型、复合型、技术技能型的多元化人才培养为目标，人工智能课程知识体系的学习使从业者将所学到的人工智能技术体系应用到该领域。其五，探索多种教学新方法，不拘泥于一对多单向传授，引入驱动式学习、模块式学习、主题式学习和基于项目学习等学习方式，促进程式化教学向云端与感知教学转型升级。
二、新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台的框架
新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台建设，采用云计算技术、三维建模技术、多媒体技术、大数据与人工智能技术、虚拟现实/增强现实/混合现实技术等智能信息技术，实现人工智能专业教育教学实践的改进，在课程教学中引入综合创新训练，将实践教学作为人工智能课程设计的重要环节。平台建设以项目为牵引、以人为中心，建立开放、共享的课程资源库，实行产教、科教融合、产学研协同等人才培养模式，加强人工智能与工程开发、电气自动化、软件工程、机械制造、建筑、应用数学、心理学、信息论、经济学、管理学、哲学和认知科学等学科与专业领域的融合，从课程教学、学科建设、教育体系与生态等层次突破专业间、机构间、行业间的界线。
新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台建设，包括新工科人工智能工程实践平台、人工智能复合课程资源共享中心和人工智能教育实践实训中心的构建，建立人工智能复合课程资源共享中心和人工智能教育实践实训中心，形成多学科交叉融合的理论教学与创新课程实习训练的实践教学相结合的教学新模式。人工智能跨学科知识融合过程，人工智能可以借鉴其他学科的方法、模型，将其他科学领域作为人工智能技术的应用场景;其他科学可以使用人工智能的方法、技术，讨论人工智能相关的社会问题。通过产学研协同育人的方式，培养基础理论丰富、实践技能高超的智慧工匠。
三、新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台体系的构建
跨学科课程集群工程实践平台是新工科人工智能教育用于人才培养的实验平台，平台体系建设主要包括以下几个方面。
（一）构建新专业课程体系。“素养+技能”人才培养新模式，基础素养包含学习素养、思维素养、创新和发展素养，课程体系设置包括：基础通识课程群着重培养学生的基础通识技能和基本意识能力，专业主干课程群着重培养学生的专业知识技能和专业学习素养，专业方向模块课程群着重培养学生的人工智能方向个性化知识模块能力，创新教育实践实习体系着重培养学生的实践创新技能和创新实践素养。
（二）打造共享课程资源库。建设人工智能复合课程共享中心，资源库涵盖算法设计、硬件设计、软件开发、系统研发等多种类型的资源。校内教学资源对全体师生开放，并支持校外数据资源共享，提高课程资源的利用率，有利于人才的多元化培养。校内资源共享帮助学生获取多学科的实验教学内容，校际资源共享提供实验教学改革与创新借鉴，课程资源库建设实现教学资源和实验成果共享。 （三）搭建教学实践实习平台。建设人工智能教育实践实训中心，由校内教学实践和校外教育实践两部分组成。校内教学实践：创新实验课以项目为驱动培养学生的复合应用能力，专业实验群和创新实验课为实践教学提供课程衔接与知识点融合的渠道;校外教育实践：“学校—企业”协同教育以课程合作、学科竞赛、现场实物教学、科研成果介绍等多元化方式进行，建立实践技能企业培训实习基地和创新创业基地等实践场地，校企联合人才培养激发学生的创新创业热情。
（四）组建教学与科研团队。工程实践平台的运行离不开人员的管理，而一个优秀的团队依赖于团队的构成机制和管理机制。团队构成机制：调动发挥复合课程集群的师资优势，打造优质教育教学师资队伍，教学和科研两者并重，形成教学水平高和科研能力强的团队。团队评价与激励机制：按照教学改革、教学质量、教学水平分层评价教学能力，按照成果产出数量、成果质量、成果转化与应用等方面评价科研能力，团队成员可根据自身优势选择重点领域，形成师资队伍合理重构的教学团队。
（五）重构人才评价机制。人才培养是衡量实践工程平台是否达到教育教学改革与创新的目的，培养过程中采取评价管理和评价体系进行人才质量监控。专业重构、知识结构重组下对教学资源进行整合管理;以“自主学习、思辨分析、应用能力、教学能力”作为标准进行人才重塑。发挥工程实践平台的多元主体作用，形成校内教师、企业工程师、行业用户共同评价的科学体系，改变唯分数论的传统评价标准。
四、新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台的实施步骤
新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台的实施，要与地域经济实际相结合，立足人工智能行业发展特点，突出对人工智能与其他学科融合的专业集群优化建设，增强人工智能专业教育教学特色，培养与人工智能产业需求相匹配的高质量和高水平人才。新工科“人工智能+”跨学科课程集群工程实践平台的实施步骤如下。
（一）做好人工智能专业课程设置的调研论证工作，开展实地调查和网络调查，了解企业的用人需求，确定平台的教学任务。人工智能课程体系以理论课为基础，以实践课为重点，课程设置途径：专业课程的教学内容按“通用、必需”的原则设立，增加人工智能专业方面的选修课程辅助教学;以慕课、微课、翻转课堂和资源共享课等多种形式进行课程教学;以项目为载体实现实践课程项目化，设计实训案例让学生对问题进行分析并解决，推广平台中创新实验课的教学经验，形成可推广的教学模式。
（二）发挥平台在学科研究和实践创新方面的独特作用，突出平台特色教学。在这一阶段，需要组建校内跨学科教学团队，加强团队成员之间对跨学科教学的交流和探討，同时吸纳校外人工智能行业的工程师、专家加入平台教学中，双管齐下共同完成应用型强度高的课程教学，两者在实践课程教学上互补，全面提高平台教学质量;在跨学科课程集群工程实践平台建设过程中，要依靠现成的硬件设施、教学师资和教学资源，立足企业实践大环境，导入企业项目任务，校企协同教学完成实践项目。另外，在人工智能教育实践实训中心建设上，要与人工智能产业需求相结合，展开专业课程有关科研训练方面的实验教学、案例分析，以及实践创新方面的学科竞赛、人工智能前沿讲座等活动。
（三）完善跨学科课程集群工程实践平台的教学考核与评价工作。可以从以下方面完善：一是重构人工智能专业课程知识体系，完善专业课程建设和深化校企合作任务;二是构建新型跨学科教学模式，创新工程实践教学方式和优化课程教学满意度;三是组建卓越跨学科教学团队，实现课程间集群式创新融合和突出项目化课程教学优势;四是搭建跨学科创新实践教学平台，提供科研与教学实践开放基地和提升人才专项技能及实践创新能力。总之，跨学科课程集群工程实践平台建设，针对学生个体差异做到个性化服务，校内外实训、实践对接，有助于学生吸收和掌握多学科交叉融合课程知识，在创新实践教学中更好地投入产教研中。
综上所述，针对人工智能专业课程理论性和应用性强的特点，从课程理论与实践教学的角度出发，构建新工科人工智能+跨学科课程集群工程实践平台，形成融理论学习、科学研究、创新实践为一体的“教—研—用”协同教学模型，发挥平台在理论与实践教学环节优势作用，采用多手段的教学方法，优化配置教学内容，加深学生对人工智能的认识，具备多学科交叉视野的思维，学会应用和创新，为日后从事相关工作打下坚实基础。
【参考文献】
[1]黄河燕.新工科背景下人工智能专业人才培养的认识与思考[J].中国大学教学，2019（2）.
[2]奎晓燕，刘卫国，郭克华，等.构建智能型虚拟实验平台，推进现代教育技术改革[J].计算机工程与科学，2018（Z1）.
[3]梁华，杨光祥，胡健，等.面向新工科的人工智能教学科研复合型实验室体系建设[J].实验技术与管理，2019（7）.
[4]姚琳，石志国.人工智能课程体系与教学方法研究[J].中国大学教学，2019（10）.
[5]张波，方祖华，叶宏.新工科人工智能教育型人才培养模式研究——以上海师范大学“人工智能+教育”人才培养模式为例[J].现代教育技术，2019（8）.
[6]申云凤.基于多重智能算法的个性化学习路径推荐模型[J].中国电化教育，2019（11）.
[7]傅翠霞，罗亦泳.基于高斯过程机器学习算法的高校课堂教学质量评价模型[J].东华理工大学学报（社会科学版），2018（4）.
[8]嵩天.人工智能领域产教融合的边界分析[J].中国大学教学，2018（7）.
【基金项目】教育部人文社会科学研究规划基金项目“人工智能背景下职业师范新工科发展模式与路径选择研究”（20YJA880028）;广西高等教育本科教学改革工程重点项目“人工智能创新行动计划下中国—东盟产教融合国际化人才培养研究”（2019JGZ172）;广西高等学校高水平创新团队及卓越学者计划资助（桂教师范〔2019〕52号-6）
【作者简介】林兴志（1973— ），广西北流人，广西职业师范学院教授，研究方向：物联网技术研究;潘 翔（1981— ），广西南宁人，广西职业师范学院教授，研究方向：物联网与智能系统研究。
（责编 黎 原）