基于OBE理念下的《人工智能》课程教学改革
胡 雪
（辽宁理工学院 辽宁 锦州 121000）
1.1 课程性质
《人工智能》是计算机科学的一个重要分支，人工智能是通过电脑模拟、延伸和扩展人类智能行为来研究计算机的智能性，利用知识处理问题来模拟人类的智能行为，从而揭示人类智能的根本机制，是一门理论基础完善、多学科交叉、应用领域广阔的前沿学科。
1.2 学情分析
我国高等教育中占据主要地位的即是高等工程教育[1]，通过理论与实践的结合，让学生更好地掌握专业技能和知识，本校学生具有以下特点：
（1）有了大一课程的基础，学生们基本具备一定的数学和计算机技术功底。
（2）大部分学生的学习观念比较差，整体的主观能动性不足。
（3）本课程的理论知识量较多，容易使学生产生厌烦心理。
1.3 期望教学目标
希望学生通过学习本门课程，能够掌握人工智能的基本概念以及理论方法，具备一定的实践能力。通过该课程的有效教学能够将本科阶段所学习的计算机类相关基础知识，如数学、算法分析设计等进行有效的融合，并培养其将所学技能应用于实践的能力。
《人工智能》这门课本身具有广泛性、前沿性、时代性以及应型性等特点，其相关教学不断地涌现出新的理论和新的问题。在新的工科教学和转型发展的背景下，推动社会经济发展的关键所在是培养特定领域的高素质应用型人才，而进行人才培养的载体之一就是教学课程改革。《人工智能》课程的教学总体存在以下几种问题，具体包含：
2.1 课程的整体架构内容过分依赖教材，缺少特色与创新
《人工智能》要求学生在学习本课程之前先学习数学知识，还需要计算机知识，如程序编程、算法分析等。相比于上述先修课程来说，此门课程的难度系数较大，尤其是原理性知识较多，实践要求也十分高。结合本门课程教学总时长要求，如何在有限的时间内将本课程的理论教学和实践教学完美结合，使学生在掌握相关知识的同时提升整体实践能力是整体教学设计需要重点考虑的问题。
就现有的问题来说，很多教师过于遵从教材的整体编排，其会严格遵循整本教材的布局进行课程的讲解，更有甚者直接下载该本教材的相关课件资料直接复用。教师这样的做法不仅丧失了自身的钻研创新精神，也失去了课程本身的特色，未做到与时俱进，致使学生的学习也有一定盲目性，无法拓宽视野。
2.2 实践教学内容与实际问题连接过少，与理论知识融合不透彻，不利于培养学生创新能力
实践课的主要目的在于培养学生利用专业知识进行问题的求解，进而促进学生的开发设计能力。当前大部分大学的课程实践部分仍然使用传统方法，甚至今年的内容明年依然复用，实践的课程内容过于依赖于教材所限定的课题，反复复用无法与现实社会的飞速发展做完美的衔接。这样一来就会导致学生缺乏自我主动性，无法掌握知识的系统性和完整性，没有真正地将实践课程的作用发挥出来。
初步进入大学的本科生群体本身具有较高的好奇心，这类群体也非常具有创新潜力，配合着课程教师的积极引导才能使实践课程发挥最大的作用。针对实践课程中涉及的课程设计或者实验项目等，如何进行教学才能让学生学到技术、提升创新能力无非是一种挑战。纵观大部分学校现有的教学设计，大多过分注重整体原理性知识介绍和讲解，因此需要进行教学改革。
2.3 教学评价指标不完善不科学
对于大部分学校现在的教学，教师通常将期末考试视为完成科目和评估学生成绩的标志，缺少平时成绩的细化。一个合理的教学过程应该是闭环的，要具有科学性、合理性和客观性。良好的教学评价标准不仅仅是对学生负责，也彰显了老师的教学能力，其对学生的学习效果有着极大的促进作用，能使成绩较好的学生再接再厉，成绩较弱的学生不断的进行“反思”。
教学评价主要侧重在教师的考核方式上。近些年很多大学中提出了多元化的考核方式，即增加了过程性的考核，但仍然治标不治本，无法恰当地评价学生的学习效果，无法知晓学生的学习效果具体达到一个怎样的水准，学生的总体能力是否达到了教师预定的预期目标等，进而导致教师无法精准的去指导和控制整个教学过程。
3.1 课程的整体架构改革
人工智能是一门交叉性学科，课程的内容涉及数学、心理、计算机科学等多种学科。在各大高校中，该门课程主要被作为智能相关专业的主修课程和其他专业的选修课程。不论课程类型的重要程度如何，最终目标都是要培养具有创新性和高素质的人工智能人才，为学生将来从事该方向工作打下坚实的基础。本文设计了基于OBE理念的《人工智能》教学改革，需要与当前的OBE理念紧密结合。具体的结合内容如下：
（1）通过预期的学习成果来确定该课程的整体培养目标，严格遵守以成果为导向的OBE理念；
（2）需要结合现实社会对于人才的需求，进而确定学生的预期学习成果；
（3）在教学过程中，需依据学生不同的学习成果对教学实施过程进行实时的变换，做到与时俱进；
（4）需要根据学生是否达到预期学习目标来制定评价指标并进行教学评价。作为一名教师要时刻遵从“以学生为中心”的原则，因此在进行定位教学目标、实施教学过程、评价教学效果等工作时都要以学生为中心；
新的课程体系包含着四个不同的层级，分为整体分析、预期目标、教学实施、教学评价四个部分。其中整体分析主要包含三个方面，分别为社会需求、课程性质、学生自身水平；
预期目标主要分为课程知识与专业技能两部分；
教学实施主要包含理论指导与实践指导两方面；
最后一个是课程的教学评价标准。
课程的整体架构要以学生为中心，一切要从学生角度出发，最终的目的是打造具有创新性、挑战性、高阶性的人工智能课程体系。其中“创新性”反映的是当前的前沿性和时代性，整体的教学形式体现出教育的先进性和师生间积极地互动性，学习效果具有一定的探究性和个性化；
“挑战性”则是根据学生现阶段的知识掌握程度和学生的兴趣意向进行设定，在掌握必要的知识基础上设置更高一层的台阶，最后通过教师合理的引导，学生完成相关知识的学习。“高阶性”则是指知识能力与自身素质的有机融合，目的是培养学生解决复杂问题的能力和提高学生思维的灵活性。有了上述的改进，教学内容不再过分依赖于教材，整体课程具备了一定程度的特色性与创新性。
3.2 实践教学手段改革与实践
为了培养智能类的应用型人才，高校的实践教学手段必须开始逐步转变，首先要做的就是不能与理论课程相脱节，要使理论教学与实践教学一体化[2]。目前大学实践课程的安排模式都是依托于理论讲解部分，在实践过程中一味地追求为实验而实验，学生也是一味地追求为交实验报告而进行实验。部分学校甚至将理论教学与实践教学分开进行，导致实践教学过程与理论教学过程严重脱节，致使整体实践教学效果大打折扣。
在进行实践教学设计时，首先明确理论与实践两者之间的关系，理论教学服务于实践教学，而实践教学活动反而能弥补理论上的缺失。因此需要在理论教学的基础上提高实践教学，可通过以下几个方面：
（1）在专业理论的指导下开展实践教学
首先，实践教学总体要有方向、有计划，切忌盲目。其次，实践教学需要付出更多精力代价，需要结合理论课程衡量好其开展的可行性和对于学生的重要性。
（2）理论教学服务于实践教学
专业理论要具备一定的实用性和适用性，反应领域特点及社会需求，为培养学生的实践能力提供有力的支撑。
（3）以实践教学活动弥补理论缺失
理论教学缺乏感知，实践教学作为相对独立的环节不容忽视，现代教育的趋势是更加注重能动性的技能。
（4）用实践教学检验理论和教学内容
学生的知识系统由直接经验和间接经验构成，人工智能专业理论体系要与时俱进，持续适应智能领域的社会发展趋势，进而用实践证实真理和发现真理[3]。
3.3 设计科学的教学评价指标
为了证明基于OBE理念的教学设计真的能够提升学生的整体能力，了解学生预期学习产出和实际学习产出的差值，本课程设计了多维度的指标评价方法。该方法主要包含教师评价及学生互评的评价方式，根据不同的学习类型还可以进行细化，例如进行小组学习或者小组实践时，可以进行小组之间的互评或者小组成员之间的互评，在进行评价时需严格按照不同级别的指标进行评价。注意从前导、中期和反思三个过程进行评价，点面结合，对于课程内容制作对知识要点的评价量规，对于教学活动和实践项目制作与之配套的能力素养评价量规[4]。总之，评价方式要注重统一性与多样化的结合。
OBE教学理念是一种可以提升学生创新创业能力的理念，通过社会、学校及教师的共同配合，重建教学课程体系，合理开展相关教学活动，完善各类教学评价标准，进而实现对学生培养。将OBE模式应用到人工智能课程的日常教学中，不断地优化理论与实践的相关教学内容，不断优化成绩考核的标准，这对于增强学生创新实践能力和社会适应能力有着极大的促进作用。目前该方法已初见成效，其为人工智能专业的教育教学提供了可行的方法方案。
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