一、引言

在人工智能技術迅猛發(fā)展的當下,，社會對兼具相關知識與技能的復合型人才需求與日俱增,。當前，國內(nèi)各大院校人工智能專業(yè)課程的實驗設計,，多聚焦于機器學習與深度學習算法的理論闡釋及綜合實驗項目,，然而，此類實驗專業(yè)性過強,，缺乏針對通識教育的精細化優(yōu)化,，不利于跨學科人才的培養(yǎng)。故而,，人工智能通識教育課程建設的難點,，主要集中于實驗內(nèi)容與實驗環(huán)境兩大方面。

其一,，學科交叉知識跨度大,、難度高，且實驗案例匱乏,。人工智能學科廣泛涵蓋計算機,、數(shù)學、心理學,、哲學等多個領域,，而國內(nèi)通識教育課程建設尚處于探索初期，實驗案例體系構建尚不完善?，F(xiàn)有的實驗內(nèi)容不僅復雜,，而且專業(yè)性突出，對不同專業(yè)背景的學生設置了較高的學習門檻,，這可能會抑制學生的學習熱情,，進而導致學習效果參差不齊。因此,，設計一套涵蓋廣泛,、實用性強的實驗案例體系迫在眉睫。

其二,，人工智能實驗教學平臺建設相對滯后,，實驗開展困難重重。實踐是深入領會人工智能原理與運行機制的關鍵途徑，但硬件設備價格高昂,，實驗環(huán)境配置繁瑣,，學生操作起來困難重重，尤其是非理工科專業(yè)的學生,。同時，教師在協(xié)助學生時成本較高,，學生容易產(chǎn)生畏難情緒,。因此，迫切需要構建一個操作簡便,、易于管理的實驗平臺,，以提高學生的學習成效。

二,、實驗教學設計思路

（1）構建“基礎算法—學科交叉—實際應用”三層遞進式實驗體系

為有效解決各專業(yè)與人工智能在學科內(nèi)容銜接及融合方面存在的不足,，針對來自不同學院、專業(yè)且學科背景各異的學生,，我們精心設計了“基礎算法—學科交叉—實際應用”三層遞進式實驗體系,。

“基礎算法”層涵蓋傳統(tǒng)機器學習方法和深度學習方法，這些方法猶如堅實的基石,，為后續(xù)的實際應用提供了有力的算法支撐,。傳統(tǒng)機器學習中的線性模型、決策樹等,，以及深度學習里的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,、生成對抗模型等前沿技術，都在此層得以體現(xiàn),，使學生能夠系統(tǒng)地掌握人工智能算法的基本原理和方法,。

“學科交叉”層以“四新”建設為指引，充分考量傳統(tǒng)學科與新興專業(yè)的交叉融合,。通過深入分析和提煉不同學科之間的共性知識,，為實際應用提供了堅實的理論依據(jù)。這一層旨在打破學科壁壘,，培養(yǎng)學生的跨學科思維和綜合應用能力,。

“實際應用”層緊密結合各個專業(yè)所面臨的現(xiàn)實問題和應用場景，設計了一系列具有針對性的實驗項目,。例如,，文學類專業(yè)可開展文本分類與生成實驗，讓學生在處理文學文本的過程中,，運用所學的人工智能算法解決實際問題,；語言學類專業(yè)設置機器翻譯實驗，提升學生的語言處理和信息轉(zhuǎn)換能力；藝術設計類專業(yè)包含風格遷移與圖像生成實驗,，激發(fā)學生的創(chuàng)新思維和藝術表現(xiàn)力,；金融經(jīng)濟類專業(yè)則側(cè)重數(shù)據(jù)挖掘與分析實驗，培養(yǎng)學生的數(shù)據(jù)分析和決策能力,。學生可以根據(jù)自身的專業(yè)和興趣自主選擇實驗項目,，從而有效提升實踐能力。

（2）打造人工智能實驗教學平臺

實驗教學在幫助學生深入理解人工智能算法原理和運作機制方面發(fā)揮著至關重要的作用,，它能夠促進學生將理論知識與實際問題相結合,，提高解決實際問題的能力。然而,，人工智能實驗高度依賴硬件和軟件的支持,，且不同實驗項目所采用的技術框架也各不相同。對于非計算機專業(yè)的學生而言,，他們往往缺乏專業(yè)的實驗設備,，同時實驗環(huán)境的配置也較為復雜，這給實驗教學的開展帶來了諸多困難,。因此,，建設一個操作簡便、功能強大的人工智能實驗教學平臺顯得尤為迫切,。

該平臺以理論學習為基礎,，為學生提供了多樣化的實驗環(huán)境，支持學生自由開展實驗,，實現(xiàn)了理論與實踐的深度融合,。學生可以在平臺上輕松獲取所需的實驗資源，自主進行實驗設計和操作,，從而更好地掌握人工智能算法的應用技巧,。同時，平臺還為教師提供了強大的教學管理系統(tǒng),，方便教師對實驗資源和學生進行全流程管理,。教師可以通過該系統(tǒng)實時監(jiān)控學生的實驗進度和結果，及時給予指導和反饋,，提高教學效率和質(zhì)量,。

為了滿足不斷變化的教學需求，平臺需要持續(xù)更新實驗項目,。一方面,，要密切關注技術發(fā)展的新動態(tài)，及時引入新的人工智能實驗項目,，確保教學內(nèi)容與行業(yè)需求保持同步,；另一方面，要積極收集師生的反饋意見，不斷優(yōu)化實驗設計和平臺管理,，提升教學效果,。通過完善實驗教學體系，該平臺將為跨學科人才培養(yǎng)提供有力的支持,，培養(yǎng)出更多具有創(chuàng)新精神和實踐能力的人工智能專業(yè)人才,。

三、實驗項目設計與建設

3.1 “基礎算法—學科交叉—實際應用”三層遞進式實驗設計

人工智能通識教育的核心目標在于培育全面發(fā)展的復合型學科交叉人才,。然而,，現(xiàn)有的實驗教學往往專業(yè)性過強，對于跨學科學生而言,，學習門檻較高?；诖藢W情,，我們精心設計了覆蓋面廣、實用性強的三層遞進式實驗案例體系,。

“基礎算法—學科交叉—實際應用”三層遞進式實驗設計的底層是“基礎算法”層,。這一層為具體案例設計筑牢了理論基礎，并提供了關鍵的算法支撐,。學生在此層將深入學習傳統(tǒng)機器學習方法和深度學習方法,，掌握如線性模型、決策樹,、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,、生成對抗模型等核心算法，為后續(xù)的實驗項目奠定堅實的技術基礎,。

“學科交叉”層則著重考慮傳統(tǒng)學科與人工智能的深度融合,。該層針對不同學科的特點，精準提煉實驗重點需求,，為實驗內(nèi)容設計提供了重要依據(jù),。通過打破學科壁壘，促進不同學科知識的交叉滲透,，培養(yǎng)學生的跨學科思維和綜合應用能力,。

“實際應用”層依據(jù)各學科提煉出的應用需求，設計了一系列覆蓋面廣的實驗案例,。這些案例緊密結合各專業(yè)面臨的現(xiàn)實問題和應用場景,，旨在培養(yǎng)學生運用人工智能技術解決實際問題的能力，提升學生的實踐操作技能,。

依據(jù)“基礎算法—學科交叉—實際應用”三層遞進式實驗設計思路和指導思想,，實驗案例具體劃分為基本型、綜合型、探究性三類,。

基本型實驗：主要聚焦于編程語言的學習,，如Python的基礎語法和應用；編程工具的熟練使用,，例如PyCharm,、Jupyter Notebook等；以及深度學習框架的選擇與入門,，如Tensorflow,、Pytorch等。通過這些實驗,，學生能夠掌握人工智能開發(fā)的基本工具和環(huán)境,。

綜合型實驗：著重培養(yǎng)學生根據(jù)現(xiàn)實應用場景選擇合適模型并運用模型的能力。學生需要了解傳統(tǒng)機器學習和深度學習算法的原理,，掌握多種經(jīng)典模型的應用場景和方法,，能夠運用所學知識解決實際的分類、回歸等問題,。

探究型實驗：致力于培養(yǎng)學生的綜合能力,，包括問題分析、模型構建,、編程實現(xiàn),、實驗驗證等環(huán)節(jié)。學生需要自主探索問題,，設計解決方案,，并通過實驗驗證其有效性，從而提高學生的創(chuàng)新能力和科研素養(yǎng),。

3.2 人工智能實驗教學平臺建設

人工智能實驗教學在促進學生將理論知識與實際應用深度融合,、解決現(xiàn)實工程問題方面發(fā)揮著關鍵作用。為了讓來自不同專業(yè)背景的學生能夠迅速上手人工智能實驗項目,，我們精心打造了一個開放,、共享且不受課堂時間和地域限制的實踐平臺。該平臺具有操作簡單,、便于管理,、利于學習等諸多優(yōu)勢，為師生帶來了極大的便利,。

平臺架構與資源整合

實驗平臺系統(tǒng)將所有物理資源進行高效整合,，形成虛擬資源池。通過這種方式,，實現(xiàn)了計算,、存儲,、網(wǎng)絡等資源的全面共享，顯著提高了資源利用率,。同時,，平臺能夠根據(jù)不同的計算需求，實現(xiàn)資源的動態(tài)分配,、靈活調(diào)度和跨域共享,，確保在各種實驗場景下都能提供穩(wěn)定、高效的資源支持,。

角色設置與功能實現(xiàn)

實驗平臺設置了學生,、教師和管理員三種角色，每種角色都擁有特定的功能和權限,，以滿足不同用戶的需求,。

學生角色：學生可以根據(jù)自身的學習需求和興趣，自由選擇并加入相應的實驗課程,。平臺為每個實驗項目提供了滿足其需求的配置環(huán)境,，學生只需進入實驗項目，即可方便快捷地使用這些環(huán)境,，無需自行安裝和配置復雜的實驗軟件，大大降低了學習門檻,。

教師角色：教師登錄實驗平臺后,，可以對自己的課程、教學案例,、教學班以及學生進行全面的管理操作,。例如，教師可以發(fā)布實驗任務,、批改學生作業(yè),、監(jiān)控學生的學習進度等，從而更加高效地開展教學工作,。

管理員角色：管理員負責監(jiān)控和維護整個平臺的日常穩(wěn)定運行,，確保平臺的各項功能正常使用。同時,，管理員還需要管理包括學生,、教師、課程等在內(nèi)的所有資源,，保障平臺的資源安全和合理分配,。

通過這樣的平臺建設，我們?yōu)閷W生提供了一個便捷,、高效的學習環(huán)境,，為教師提供了一個優(yōu)質(zhì)的教學平臺,，為人工智能實驗教學的順利開展提供了有力保障。

四,、結語

未來,，我們將從以下四個關鍵方面持續(xù)完善相關工作：

其一，緊跟人工智能理論與技術的發(fā)展步伐,，不斷豐富實驗案例庫,。在實驗平臺現(xiàn)有基礎上，系統(tǒng)梳理并整合各類實驗案例,，形成具有針對性和系統(tǒng)性的案例資源庫,，實現(xiàn)資源的高效共享。如此一來,，不僅能讓學生接觸到前沿,、實用的實驗內(nèi)容，還能促進不同學科背景學生之間的交流與學習,，拓寬他們的視野和思維,。

其二，依托實驗課程,，積極鼓勵并組織學生參與人工智能相關競賽,。通過競賽，營造“以賽促學,、以賽促教”的良好氛圍,，激發(fā)學生的學習熱情和創(chuàng)新能力，同時提升教師的教學水平和專業(yè)素養(yǎng),。在競賽過程中,，師生能夠共同探索人工智能技術的應用，解決實際問題,，實現(xiàn)共同成長和進步,。

其三，深度融入學校智能計算等相關微專業(yè)建設,。充分發(fā)揮本課程在學科交叉人才培養(yǎng)中的重要作用,，根據(jù)學生的不同專業(yè)背景和興趣特點，做到因材施教,。進一步加強人工智能與各專業(yè)的有機結合,，提高學生對人工智能技術的理解和應用能力，為培養(yǎng)具有跨學科素養(yǎng)的復合型人才奠定堅實基礎,。

其四,，強化產(chǎn)學研合作。積極與企業(yè)建立緊密合作關系,，引入企業(yè)實際案例和項目經(jīng)驗,，豐富實驗教學內(nèi)容和形式,。通過產(chǎn)學研合作，讓學生更好地了解企業(yè)的實際需求和技術發(fā)展趨勢,，培養(yǎng)出更符合企業(yè)和社會需求的高素質(zhì)人才,。

在學科“四新”建設的時代背景下，針對國內(nèi)面向通識教育的人工智能教學實驗設計存在的不足,，我們重點聚焦于提升各學科背景下學生的人工智能素養(yǎng),。精心設計的“基礎算法—學科交叉—實際應用”三層遞進式實驗體系，以及配套建設的人工智能實驗教學平臺,，有效解決了不同專業(yè)與人工智能學科內(nèi)容融合不充分,、實驗案例覆蓋不全面等問題。這些舉措引導更多跨專業(yè)學生走進人工智能領域,，掌握人工智能實踐技能,。同時，開放,、共享的實踐平臺憑借其操作簡便等優(yōu)勢,，顯著提高了人工智能實驗教學效果，為我國“人工智能 + X”復合型人才培養(yǎng)貢獻了積極力量,。