0 引 言
人工智能和 IT 技术的快速发展、知识的“爆炸性”增长，对高等教育提出了复合型和创新型人才培养需求。在“新工科”“创新创业教育”大背景下[1-2]，人工智能应用课程要以智能科技为特色，注重动手实践能力，培养具有创新创业意识和终身学习能力的高级专业技术人才或领军型人才。
人工智能应用的范围很广，课程建设需要转变教学理念，重组教学内容，改革教学方法和手段。遵循“以学生为中心”的教学理念，采用以问题为导向的案例式教学，引导学生进行“沉浸式”项目开发，提高学习兴趣。在教学内容改革中需要解决课程的基础性和前沿性平衡需求与学科交叉融合趋势；在教学方法改革中需要重点解决学生学时有限以及课程间知识“割裂”的问题。
人工智能应用课程应以实践教学为主，因此在教学改革中，结合教师的科研项目，设计大量适用于教学的项目案例[3-4]，更加贴近社会需求和真实应用场景，让学生在“做中学”，尽快接触最新技术，尽快接触完整项目，支撑创新创业，通过问题导向的项目案例式教学，帮助学生提高各方面的能力，培养人工智能专业的卓越工程师。
1 转变教学理念
1.1 知识体系构建
在制订一个专业的培养方案时，往往要针对培养目标，梳理课程体系；然后每门课程要梳理课程大纲，整理课程知识图谱；更进一步，课程间要讨论衔接问题，去掉重复知识点讲解，希望制订的培养方案可以构成相对完整的知识体系。但是这里有两个问题：①随着科技的发展，知识是演进的，即使每隔一年修订一次，我们也总是在制订“未来的”培养方案。②在课程教学实施阶段常常是割裂的，为了解决这个问题，课程组曾经尝试“跨课程”案例教学，但是时间跨度太长，涉及的教师太多，案例比较单一。
近年来人工智能应用新技术不断涌现，人工智能的计算平台、编程模式都在快速发展，实践教学课程内容需要发生很大变化，如大数据平台 HADOOP、SPARK，云 - 边 - 端协同计算，深度神经网络编程框架 Tensorflow、Pytorch，学校赶不上企业的步伐。无论是计算机专业还是其他理工科专业，都不可能针对各种技术都开设相关课程，使得实践教学本就紧张的学时更加不足，怎么把技术的多样性快速教给学生是一大难题。
为了解决以上问题，课程组提出“以学生为中心”、以 “问题为导向”的项目案例式教学，梳理人工智能应用技术的知识体系，通过项目案例式教学，解决各种需求和应用场景、各种技术的融合问题，在一门课程中实施，缓解跨课程知识割裂问题，同时解决学时有限的问题。通过综合性的项目案例教学，提高学生分析问题、解决问题的能力。
图 1 为立足于“以学生为中心”的知识体系构建。
1.2 教学团队建设
高校教师的学术和科研往往侧重某一个或者几个方面的专长，而教学工作需要教师有大局观、历史观，因此教学改革中必须有一只强有力的师资队伍，并且能够通力合作。作为专业实践课，课程团队的教师需要有丰富的项目开发经验。课程团队建设需要培养更多熟悉人工智能项目开发的教师，结合课程的教学需求和教学目标，把科研项目转化为教学案例和工程实践项目，并参与实际教学授课工作。
1.3 课程思政
课程思政[5]需要大学课程在传授知识的同时，关注大学生世界观、人生观、价值观的培养。项目案例式教学有利于融合课程思政，①可以设计时政、环保等为需求的项目案例，如“疫情传播仿真软件”“海洋生态系统模拟”等，供学生参考；②鼓励学生开发扶贫、助老、助残等为目标的项目；③可以设计体现中国文化的项目案例，引导学生设计反映中国文化的项目，如“中国农历微信小程序”“汉服及汉文化宣传网站”等；④引导学生开发基础软件，引导学生设计开发涉及人工智能最新技术的项目，设计关于中国当前“卡脖子”技术的项目等。
2 重组教学内容
2.1 以问题为导向的项目案例设计
针对理工科低年级本科生，在掌握一门程序设计语言和学习了人工智能导论的基础上，人工智能应用课程需要把程序设计方法、人工智能算法、软件工程管理等教学内容进行重组，通过项目案例教学让学生模仿学习，而不是讲解分离的知识点。
课程团队的教师需要设计、开发各种需求和应用场景和各种技术的项目式教学案例，保证教学内容的综合性，需要把科研项目转化为教学案例，保证教学内容的先进性。鼓励课程团队教师提供大量的案例，保证案例类型的丰富性，比如多媒体类、网站类、移动应用类、网络和通信类、大数据类、人工智能类和算法类等。项目案例式教学在总体知识体系下，每个案例自成体系，通过设计教学案例可以实现知识下沉，帮助学生建立自己的知识体系。
每个项目案例从知识、能力、认知 3 个层面进行设计：
（1）知识层面，课程教学内容最基本的要求是要教学一些知识，人工智能应用课程的知识主要有软件设计开发过程、系统设计、算法设计及其优化、图形用户界面等。
（2）能力层面，希望学生在学习知识的基础上，锻炼各方面的能力，比如程序设计和代码调试能力，通过撰写项目开发文档提高表达能力，通过项目开发的讨论和技术交流学习，培养协作能力。
（3）认知层面，是课程教学的最高要求，人工智能应用课程要求学生了解软件的服务性、程序的可靠性，具备分析问题和解决问题的能力，以及课程思政。
项目案例式教学可以把教师的科研项目成果传授给学生，可以把课程思政融入项目案例中，可以辅助学生尽快开始创新创业的思考。从学生的角度来讲，首先是项目案例的模仿学习，然后尝试提出问题、分析问题、解决问题，通过设计学生自己小组的项目，进行思考和实践。
项目案例设计每年不断滚动更新，追踪最新技术设计最新的项目案例，有利于学生的知识体系演进。
2.2 教学资源建设
为了实现教学内容的灵活组织，课程组设计的项目案例不限具体技术、不限开发环境和开发方法，教学中可以选讲一个或几个项目案例，大量案例提供给学生参考学习，已经完成的教学资源建设如下：
（1）课程组开发了约 50 个项目式教学案例，包括课件、文档和源码，提供给学生进行学习参考。
（2）把项目案例制作成视频课程[6-7]进行呈现，其中人工智能应用相关的案例见表 1。
（3）编写教材，在《程序设计实践》两版教材的基础上，《人工智能程序设计实践》是立体教材，以人工智能应用为案例，涵盖当前领先技术的应用，引导读者学习人工智能应用程序设计。
3 基于问题导向的人工智能应用案例式教学实践
3.1 教学目标
课程基于理论联系实践、线上线下混合式教学，从以下 4 个方面培养学生的综合能力。
（1）培养学生的动手能力：通过学习演示项目案例，能够设计、实现新的项目；通过教师讲授掌握分析问题、解决问题的方法。
（2）锻炼学生的表达能力：按照软件工程项目规范撰写项目文档；期末进行项目总结和汇报演讲。
（3）锻炼学生的协作能力：要求学生采用小组形式合作完成项目；平时在慕课平台、QQ 群等网络平台讨论和交流技术问题。
（4）培养学生的社会责任感：在教学项目案例设计中增加课程思政相关的项目；引导学生在小组选题时有针对性地开题。
3.2 MOOC 教学方法
（1）利用现代化教学手段，支持学生的碎片化学习、随时随地学习的习惯，开发 MOOC 课程，2018-2022 年已开设 5 期公开课，学生可以有选择地学习，通过观看项目案例视频，自主选择感兴趣的应用领域。
（2）在 MOOC 网站提供视频、源码和相关文档，学生可以通过学习项目案例开发过程，学习相关技术以及项目开发过程。
（3）学生选题不限开发环境、不限语言，提出自己的项目并为之奋斗。项目开发的过程管理模拟软件工程，但是简化为适合教学中模拟实战的 4 个步骤：需求分析( RA )、概要设计( HLD )、详细设计( LLD )和项目总结( PS )，学生以 MOOC 案例作为参考设计实现自己的小组项目，按照规范撰写项目文档。
（4）通过网站答疑、互动交流等形式，掌握技术的同时锻炼协作能力。
3.3 SPOC 教学方法
（1）校内课程基于中国大学 MOOC 网的“慕课堂”，以及其他一些通用平台：QQ 群、腾讯会议、课堂派、爱课堂等，进行 SPOC 教学，综合利用网络平台支撑课程实施过程管理和全新的考核方式。
（2）教学过程管理基于 MOOC 的 RA-HLD-LLD-PS，在此基础上，前期增加演示案例讲解和学生组队选题研讨；后期增加项目验收环节，各阶段构成闭环管理。教学过程管理如图 2 所示。
（3）校内相关专业开设本课程，各个课堂的任课教师可根据本班学生的情况，灵活使用 MOOC 资源提升 SPOC 教学效果。
3.4 考核评价方法
学生实现了丰富多样的项目，没有可比性，所以成绩评定要充分考虑阶段成果。对于社会学习者，在中国大学 MOOC 网的考评方式：过程性考核占 60%，要求按照软件工程的过程管理撰写项目文档，包括需求分析（ 15% ）、概要设计（ 15% ）、详细设计（ 15% ）、项目总结（ 15% ）；期末成绩占 30%，对作品进行评定考核；平时成绩占 10%，主要考察在 MOOC 平台的交流互动学习情况。
校内课程采用 SPOC 教学：过程性考核占 40%，要求按照软件工程的过程管理撰写项目文档，包括需求分析（ 10% ）、概要设计（ 10% ）、详细设计（ 10% ）、项目总结（ 10% ）；期末成绩占 50%，通过汇报演讲的方式，对作品进行详细考核，包括成果完整性（ 10% ）、项目实用性（ 10% ）、技术难度（ 10% ）、小组分工合作（ 10% ）、现场汇报效果（ 10% ）；平时成绩占 10%，主要考查在 QQ 群、慕课堂等网络平台的交流互动学习情况。
4 教学效果
本校针对本科生和研究生两个层次的学生开课，本科生在第 4 学期开设，研究生在第一学期开设。从学生作品来看，本科生的成果侧重于我学会了什么；而研究生的作品更侧重于我想到了什么，能解决什么问题。
课程教学已经开设 8 年，最初由教师列出题目列表，供学生选题，而近 5 年的教学鼓励学生自行组队并提出选题。相比教师布置题目和分工，学生自主灵活组队选题的情况下，成果更丰富，发挥得更好。学生作品的特点见表 2。
5 结 语
基于问题导向和项目开发的案例式教学，不仅能够让学生尽快接触最新技术和完整项目，还可以结合科研项目、校企合作项目、课程思政，辅助学生尽快开始创新创业的思考。
（1）技术融合创新：课程针对IT技术的发展，把经典原理和最新技术进行融合，重构了知识体系。以应用需求为导引，提倡“做中学”，立足于“以学生为中心”的教育，帮助学生建立自己的知识体系。
（2）内容融合创新：针对低年级学生接触社会机会有限，创新创业思维局限，课程把程序设计、软件工程、创新创业教育等课程内容进行了重组，结合教师的科研项目、校企合作项目进行结构再造，为学生及早理解社会需求和真实应用创造了条件，实现了个性化教学。
（3）模式融合创新：课程把教学项目案例作为公开课，校内结合 MOOC 进行 SPOC 教学，采用软件工程过程管理，实现了课程内容的丰富性，教学形式的先进性。
课程建设成果支撑了学校的“双一流”建设，支撑了相关专业的工程认证，得到了专家的认可。下一步的工作方向包括：①继续践行科教融合、产教融合、理实融合，探索产学研合作协同育人；②专业课程与思政课程同行，培养学生家国情怀与面向专业特色的行业精神；③加强对同类专业 / 课程的引领和示范，提高影响力；④知识是不断演进的，持续地滚动更新教学项目案例，可以紧跟时代的步伐和科技的发展速度；⑤设计项目管理系统，开发代码查重、文档查重功能，强化过程管理和考核。
参考文献：
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基金项目：北京邮电大学 2018 年 MOOC 建设项目（ 2018KC-A02 ）；北京市教育委员会 2019 北京高等教育“本科教学改革创新项目“AI 驱动的信息通信类人才培养新模式的研究与实践”（京教函 [2019]552 号）；北京邮电大学 2020 年“高新课程”建设项目（教务 [2020]094 号）；2021年北京邮电大学本科教材建设项目（教务 [2021]82 号）；北京邮电大学 2022 年研究生课程建设项目（ 2022ZY066 ）。
第一作者简介：刘瑞芳，女，北京邮电大学副教授，研究方向为机器学习、人工智能应用，lrf@bupt.edu.cn。
引文格式: 刘瑞芳, 孙勇. 基于问题导向的人工智能应用案例式教学 [J]. 计算机教育, 2023(6): 203-208.
转自：“计算机教育”微信公众号
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