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摘 要：针对新工科的培养目标，提出了新兴产业中的人工智能课程体系建设以及相应的教学方法。在课程中，探索人工智能各个阶段的课程规划，建立新的工程模型以及相应模型下的新概念、新结构、新模式、新质量和新系统;同时针对问题驱动的教学方法进行了探索，最后提出检验教学方法的评价手段。
关键词：新工科;人工智能;课程体系;教学方法;评价方法
自人工智能这个概念首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着计算机核心算法的突破、计算能力的迅速提高以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的焦点[1]。目前，人工智能的发展对于我们来说是一个历史性的机遇，抓住人工智能这一机遇，就等于抓住了发展的契机，对于我们解决人口压力问题、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。
人工智能的核心课程主要在人才培养中突出大数据、人工智能、云计算、物联网等新信息技术的交叉融合，多学科的交叉融合推动人工智能人才培养和科技创新，并为智能教育提供更多智慧创造、协同合作和意义建构的教育体验[2]。“人工智能+教育”将进一步改造传统模式，推动教学互动进一步增强，构建智能化、个性化的教育体系，实现以教为主转化为以学为主。当数据采集的数据达到一定的规模，数据本身就会有一定规律，需要采用人工智能的手段进行分析和处理，所以人工智能课程的探索和建设对于现阶段的发展极其重要。人工智能可以使教育成为一个可追溯、可视化和可计算的过程，在“人工智能+教育”普及的情况下，教育更加追求人性化，人工智能技术会渗透到高等教育的各个层面，根据学生的知识结构、智力、知识掌握程度，对学生进行个性化的教学和辅导[3]。
近些年来，对人工智能的人才需求越来越大，研究人工智能方向课程体系，可以开阔专业视野，提高复合型人才培养的水平，开拓学生的就业方向，同时进行企校联合可以有效地促进新兴产业的发展。
一、课程体系
基于新工科的培养目标，建立各阶段的课程设置框架，并在此基础上探索建立人工智能方向的课程体系，探索产学结合的教学方法，旨在解决实际问题，研究相应的教学方法[4]。人工智能专业应当着重培养学生的知识、能力和素质，系统深入地了解人工智能的专业知识和实践能力，使学生具有在人工智能及相关领域跟踪和发展新理论、新知识和新技术的能力[5]。
在主要的课程方面，将人工智能课程分成三部分：人工智能基础算法模块、核心技术模块和创新应用模块。设计并构建每个模块知识点组成，并用具体课程实现模块和知识点的内容，构建的模块如表1所示。此外，在课程内容方面不能把每门课程建设成单一的孤立单元，各课程内容要紧密结合，有序衔接。
在人工智能学科经典理论的基础上，该课程体系将最新、最前沿的创新观点及研究成果引入课堂，鼓励学生了解多种学术观点和对本学科领域的最新发展提出自己的疑问，建立创新思维，形成自己的观点;培养学生探究问题的能力和批判精神，提高学生的创新能力。
相关课程主要基于研究型教学。研究型教学强调学科原理的形成过程，并通过师生互动进行讲授，讲授内容包括了学科知识、理论本身以及研究者的工作经历。在一定程度上鼓励学生抛开书本知识的禁锢，勇于发现书本知识的问题，发表独立见解，进而培养创新能力。
二、教学方法
在教学方法方面，着力培养学生的学习兴趣，鼓励学生自主创新，灵活运用所学的知识，独立地发现、研究和解决问题。同时通过团队讨论提高团队的合作能力。
（1）教学内容注重更新。应顺应科技发展趋势，合理利用前沿的科研成果，不断完善学科内容。
（2）讲授内容重思路。在课堂上应突出重点和难点，引导学生了解课程内容，并且注重培养课外学习的能力。
（3）教学方法重改革。不应只教师讲解而忽略学生的存在，而是通过启发式教学，引导学生的思考方向，充分调动学生的课堂活跃性。在授课过程中，合理安排学生提问、研讨的时间，将课程中的部分内容或一些开放型问题交给学生来讲解。
（4）培养自主学习能力。教师应因材施教，充分了解学生的兴趣方向，在课堂上营造一种多方向发展的氛围。同时要精心布置作业，结合学生本身的能力，安排学生利用课外时间去获取知识，定期安排学术报告。
（5）充分利用网络资源和图书馆资料等教学资源，进一步培养学生的自主学习能力，为学生互动提供丰富的课外资源。
（6）关注科研方法的训练，培养实践能力。在学科知识的基础上，注重学生实践能力的培养。具体讲授人工智能及其相关知识点的基本思想和方法，避免只局限于工具或应用的介绍，鼓励学生在遇到实际问题时，能够在其已有知识基础上进一步拓展学习，有方向性地寻找解决思路，设计具体解决方案[6]。
同时改进教学手段，学科知识结合多种教学手段（多媒体、演绎推理、仿真模拟等），使教学内容更直观，相对集中在学生面前，让学生积极参与课堂。例如在授课中讲解机器人推箱子的场景可以给学生一种非常直观的印象[7]。
课堂中使用多媒体技术，可以使授课过程更为生动形象，增加课堂信息量，提高学生理解能力。例如使用仿真的方法，模拟课程内容，使知识的获取更加生动深刻，启发学生理解能力，有利于改善教学效果。
根据研究课题组成几个学生小团队，讨论课题中的关键点，难点或热点问题，形成各自的观点。通过讨论发言、答辩和提问，学生可以扩展思维，产生知识并分享成果。教师一般只充当组织和鼓励的角色，提供教学资源和学习建議，控制整个过程，最后进行分析和总结，以学生的自主能力培养为中心，要求学生自己组织课题内容，如图1所示。
此外，还要进行教学内容的优化。对教学内容进行了层次划分，分为理论教学、技术教学和应用教学，针对3种层次采取具有各自特色的教学方法。 利用实验课、实践课进行因材施教，针对学生不同的发展方向和实践需求，组织学生到不同的企业进行实习。
在设计实验内容过程中，应充分利用现有资源，适当考虑到学生本身的能力。实验的内容应由基础实验、综合实验和拓展实验构成，强调基础、全面和创新能力。进一步锻炼学生的创新能力[8]。
三、评价方法
课程考核中应重视学生学习过程，优化课程考核体系，将教学过程与教学目标相结合，评价体系以课内教学为主，课外实践为辅。全面评估学习过程中的知识获取、探索研究、自主学习、思维创新和学习过程中的实践能力。
经过多方面研究，结合该课程特点，将课程考核分为3个部分，闭卷考试占60%，课程答辩占30%，学生平时成绩占10%。其中要求3个部分均通过，其中任何一部分不通过，该课程均不通过。
按照工程教育的評价标准，课程体系的评价方法主要从下面12个方面进行：①工程知识;②问题分析;③设计/开发解决方案;④复杂工程问题研究;⑤使用现代工具;⑥工程与社会影响评价;⑦环境和可持续发展理解评估;
⑧职业规范;⑨个人和团队角色承担;⑩沟通;k项目管理;l终身学习。
此外，还可以采用直接评价与间接评价两种方式进行评价[9]。直接评价根据课程考核的材料，比如考试、随堂测验、课程作业、课程报告等，完成“课程达成度评价”和“毕业要求达成度评价”工作;间接评价主要以第二课堂为主，根据用人单位反馈，毕业生调查问卷等完成评价。
改变工程实践环节的教学方式以培养学生能力为导向，面向工程实际，提高学生创新能力和动手能力，实现技能的培养。专业实践环节课程的目的是培养学生的专业实践能力、自主创新能力以及灵活运用所学知识分析、解决实际问题的能力[10]。
参考文献：
[1] 吴爱华，侯永峰，杨秋波，等. 加快发展和建设新工科 主动适应和引领新经济[J]. 高等工程教育研究，2017（1）.
[2] 吴朝晖. 交叉会聚推动人工智能人才培养和科技创新[J]. 中国大学教学，2019（2） .
[3] 郑南宁. 面对人工智能挑战 人才培养的下一步该如何走[J]. 中国大学教学，2019（2） .
[4] 陈慧，陈敏. 关于综合性大学培养新工科人才的思考与探索[J]. 高等工程教育研究，2017（2）.
[5] 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）.
[6] 吴飞， 杨洋， 何钦铭. 人工智能本科专业课程设置思考：厘清内涵、促进交叉、赋能应用[J]. 中国大学教学，2019（2） .
[7] 石志国，王志良，姚亦飞，等. “物联网技术与应用”课程规划与共享资源建设[J]. 计算机教育，2012（11）.
[8] 胡居荣，曹宁. 基于Matlab的数字信号处理研究型教学的探索[J]. 中国电力教育，2008（9）.
[9] 李红星，方根显，杨海燕. 工程教育认证毕业要求达成度评价方法——以勘查技术与工程专业为例[J]. 高教学刊，2018（4）.
[10] 王红军，常城，钟建琳，等. 基于工程教育认证理念的机械类实践环节教学方法与评价方式改革[J]. 高教学刊，2018（1）.
[责任编辑：余大品]
关键词：新工科;人工智能;课程体系;教学方法;评价方法
自人工智能这个概念首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着计算机核心算法的突破、计算能力的迅速提高以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的焦点[1]。目前，人工智能的发展对于我们来说是一个历史性的机遇，抓住人工智能这一机遇，就等于抓住了发展的契机，对于我们解决人口压力问题、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。
人工智能的核心课程主要在人才培养中突出大数据、人工智能、云计算、物联网等新信息技术的交叉融合，多学科的交叉融合推动人工智能人才培养和科技创新，并为智能教育提供更多智慧创造、协同合作和意义建构的教育体验[2]。“人工智能+教育”将进一步改造传统模式，推动教学互动进一步增强，构建智能化、个性化的教育体系，实现以教为主转化为以学为主。当数据采集的数据达到一定的规模，数据本身就会有一定规律，需要采用人工智能的手段进行分析和处理，所以人工智能课程的探索和建设对于现阶段的发展极其重要。人工智能可以使教育成为一个可追溯、可视化和可计算的过程，在“人工智能+教育”普及的情况下，教育更加追求人性化，人工智能技术会渗透到高等教育的各个层面，根据学生的知识结构、智力、知识掌握程度，对学生进行个性化的教学和辅导[3]。
近些年来，对人工智能的人才需求越来越大，研究人工智能方向课程体系，可以开阔专业视野，提高复合型人才培养的水平，开拓学生的就业方向，同时进行企校联合可以有效地促进新兴产业的发展。
一、课程体系
基于新工科的培养目标，建立各阶段的课程设置框架，并在此基础上探索建立人工智能方向的课程体系，探索产学结合的教学方法，旨在解决实际问题，研究相应的教学方法[4]。人工智能专业应当着重培养学生的知识、能力和素质，系统深入地了解人工智能的专业知识和实践能力，使学生具有在人工智能及相关领域跟踪和发展新理论、新知识和新技术的能力[5]。
在主要的课程方面，将人工智能课程分成三部分：人工智能基础算法模块、核心技术模块和创新应用模块。设计并构建每个模块知识点组成，并用具体课程实现模块和知识点的内容，构建的模块如表1所示。此外，在课程内容方面不能把每门课程建设成单一的孤立单元，各课程内容要紧密结合，有序衔接。
在人工智能学科经典理论的基础上，该课程体系将最新、最前沿的创新观点及研究成果引入课堂，鼓励学生了解多种学术观点和对本学科领域的最新发展提出自己的疑问，建立创新思维，形成自己的观点;培养学生探究问题的能力和批判精神，提高学生的创新能力。
相关课程主要基于研究型教学。研究型教学强调学科原理的形成过程，并通过师生互动进行讲授，讲授内容包括了学科知识、理论本身以及研究者的工作经历。在一定程度上鼓励学生抛开书本知识的禁锢，勇于发现书本知识的问题，发表独立见解，进而培养创新能力。
二、教学方法
在教学方法方面，着力培养学生的学习兴趣，鼓励学生自主创新，灵活运用所学的知识，独立地发现、研究和解决问题。同时通过团队讨论提高团队的合作能力。
（1）教学内容注重更新。应顺应科技发展趋势，合理利用前沿的科研成果，不断完善学科内容。
（2）讲授内容重思路。在课堂上应突出重点和难点，引导学生了解课程内容，并且注重培养课外学习的能力。
（3）教学方法重改革。不应只教师讲解而忽略学生的存在，而是通过启发式教学，引导学生的思考方向，充分调动学生的课堂活跃性。在授课过程中，合理安排学生提问、研讨的时间，将课程中的部分内容或一些开放型问题交给学生来讲解。
（4）培养自主学习能力。教师应因材施教，充分了解学生的兴趣方向，在课堂上营造一种多方向发展的氛围。同时要精心布置作业，结合学生本身的能力，安排学生利用课外时间去获取知识，定期安排学术报告。
（5）充分利用网络资源和图书馆资料等教学资源，进一步培养学生的自主学习能力，为学生互动提供丰富的课外资源。
（6）关注科研方法的训练，培养实践能力。在学科知识的基础上，注重学生实践能力的培养。具体讲授人工智能及其相关知识点的基本思想和方法，避免只局限于工具或应用的介绍，鼓励学生在遇到实际问题时，能够在其已有知识基础上进一步拓展学习，有方向性地寻找解决思路，设计具体解决方案[6]。
同时改进教学手段，学科知识结合多种教学手段（多媒体、演绎推理、仿真模拟等），使教学内容更直观，相对集中在学生面前，让学生积极参与课堂。例如在授课中讲解机器人推箱子的场景可以给学生一种非常直观的印象[7]。
课堂中使用多媒体技术，可以使授课过程更为生动形象，增加课堂信息量，提高学生理解能力。例如使用仿真的方法，模拟课程内容，使知识的获取更加生动深刻，启发学生理解能力，有利于改善教学效果。
根据研究课题组成几个学生小团队，讨论课题中的关键点，难点或热点问题，形成各自的观点。通过讨论发言、答辩和提问，学生可以扩展思维，产生知识并分享成果。教师一般只充当组织和鼓励的角色，提供教学资源和学习建議，控制整个过程，最后进行分析和总结，以学生的自主能力培养为中心，要求学生自己组织课题内容，如图1所示。
此外，还要进行教学内容的优化。对教学内容进行了层次划分，分为理论教学、技术教学和应用教学，针对3种层次采取具有各自特色的教学方法。 利用实验课、实践课进行因材施教，针对学生不同的发展方向和实践需求，组织学生到不同的企业进行实习。
在设计实验内容过程中，应充分利用现有资源，适当考虑到学生本身的能力。实验的内容应由基础实验、综合实验和拓展实验构成，强调基础、全面和创新能力。进一步锻炼学生的创新能力[8]。
三、评价方法
课程考核中应重视学生学习过程，优化课程考核体系，将教学过程与教学目标相结合，评价体系以课内教学为主，课外实践为辅。全面评估学习过程中的知识获取、探索研究、自主学习、思维创新和学习过程中的实践能力。
经过多方面研究，结合该课程特点，将课程考核分为3个部分，闭卷考试占60%，课程答辩占30%，学生平时成绩占10%。其中要求3个部分均通过，其中任何一部分不通过，该课程均不通过。
按照工程教育的評价标准，课程体系的评价方法主要从下面12个方面进行：①工程知识;②问题分析;③设计/开发解决方案;④复杂工程问题研究;⑤使用现代工具;⑥工程与社会影响评价;⑦环境和可持续发展理解评估;
⑧职业规范;⑨个人和团队角色承担;⑩沟通;k项目管理;l终身学习。
此外，还可以采用直接评价与间接评价两种方式进行评价[9]。直接评价根据课程考核的材料，比如考试、随堂测验、课程作业、课程报告等，完成“课程达成度评价”和“毕业要求达成度评价”工作;间接评价主要以第二课堂为主，根据用人单位反馈，毕业生调查问卷等完成评价。
改变工程实践环节的教学方式以培养学生能力为导向，面向工程实际，提高学生创新能力和动手能力，实现技能的培养。专业实践环节课程的目的是培养学生的专业实践能力、自主创新能力以及灵活运用所学知识分析、解决实际问题的能力[10]。
参考文献：
[1] 吴爱华，侯永峰，杨秋波，等. 加快发展和建设新工科 主动适应和引领新经济[J]. 高等工程教育研究，2017（1）.
[2] 吴朝晖. 交叉会聚推动人工智能人才培养和科技创新[J]. 中国大学教学，2019（2） .
[3] 郑南宁. 面对人工智能挑战 人才培养的下一步该如何走[J]. 中国大学教学，2019（2） .
[4] 陈慧，陈敏. 关于综合性大学培养新工科人才的思考与探索[J]. 高等工程教育研究，2017（2）.
[5] 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）.
[6] 吴飞， 杨洋， 何钦铭. 人工智能本科专业课程设置思考：厘清内涵、促进交叉、赋能应用[J]. 中国大学教学，2019（2） .
[7] 石志国，王志良，姚亦飞，等. “物联网技术与应用”课程规划与共享资源建设[J]. 计算机教育，2012（11）.
[8] 胡居荣，曹宁. 基于Matlab的数字信号处理研究型教学的探索[J]. 中国电力教育，2008（9）.
[9] 李红星，方根显，杨海燕. 工程教育认证毕业要求达成度评价方法——以勘查技术与工程专业为例[J]. 高教学刊，2018（4）.
[10] 王红军，常城，钟建琳，等. 基于工程教育认证理念的机械类实践环节教学方法与评价方式改革[J]. 高教学刊，2018（1）.
[责任编辑：余大品]