新工科背景下“计算机与智能基础”课程体系构建

石陆魁，刘靖宇，史巧硕  

（河北工业大学人工智能与数据科学学院，天津，300401）

[摘  要] 针对“新工科”建设对大学计算机基础教育的新要求，结合人工智能、大数据等技术，构建了层次化、模块化的“计算机与智能基础”通识课课程体系。该课程体系包括两门通识教育基础课和六门通识教育任选课，涵盖了计算思维、程序设计、大数据和人工智能的基本知识和应用技术，着力培养学生的计算思维与问题求解能力和智能素养，并从四个层次对“新工科”专业建设进行递进支撑。通过模块化设置能够满足不同专业的需求，同时给出了该课程体系的教学实施路径。

[关键词] 新工科；人工智能；模块化；层次化

[基金项目] 2021年河北工业大学教改项目：基于层次化、定制化和校企合作的“人工智能+”通识教育课程体系建设，项目编号：河北工大（2021）32号；2020年度河北省教育厅高等教育教学改革研究与实践项目，项目名称：人工智能+机器人融合本科人才培养模式的探索与实践，项目编号：2020GJJG022。

[作者简介] 石陆魁（1974-），男，河北省涉县人，博士，教授，河北工业大学人工智能与数据科学学院智能基础教研部主任，研究方向：机器学习、图像处理；刘靖宇（1976-），男，天津人，博士，副教授，河北工业大学人工智能与数据科学学院智能基础教研部副主任，研究方向：人工智能、网络存储；史巧硕（1974-），女，河北省衡水市人，博士，河北工业大学人工智能与数据科学学院智能基础教研部 副教授，研究方向：数据挖掘与智能计算。

[中图分类号]：G642      [文献标识码]： A    

1 引言

“新工科”是当前教育领域关注的重点，是新时代教育改革和发展的主要方向，教育部关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知中明确指出积极开展“新工科”研究与实践，重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合，探索“人工智能+X”的人才培养模式。大学计算机基础教学承担着面向非计算机类专业学生计算机知识、能力和素质的培养任务，在新工科建设中起着不可替代的重要作用^[1]。

大学计算机基础教学是面向全体大学生提供计算机知识、能力、素质方面教育的公共基础课程，是高等学校通识教育的重要组成部分，主要任务是培养大学生的计算思维能力和计算问题求解能力^[2]。目前，国内多数高校开设的面向非计算机专业的计算机通识教育课程主要包括两门：大学计算思维和计算机程序设计。以我校为例，开设了大学计算思维和计算机程序设计两门课程。大学计算思维20学时，主要教学内容包括计算思维部分和计算机基本操作部分。计算思维部分包括信息编码知识、网络及网络新技术初步、人工智能初步、计算思维初步等内容，这部分内容在理论教学环节完成；计算机基本操作部分包括操作系统、文字处理、数据处理、演示文稿、网络操作，这部分内容通过学生自学，教师在上机实践环节测验、辅导完成。课程内容与教学学时严重不匹配，导致各部分内容讲授不够深入，对“新工科”专业建设支撑力度不够。程序设计基础课程定位高度和课程深度上不够，未能很好地将程序设计方法与专业问题求解结合起来，课程定位与专业需求不匹配，尤其是在当前“新工科”的背景下，仅仅强调编程能力的培养已经无法适应本科教育发展的需要，也无法满足各个专业培养复合型人才的需要^[3]。

随着大数据、云计算、人工智能、区块链等技术的快速发展以及第四次工业革命浪潮的到来，都对工程教育提出了新的挑^[4]，利用信息技术对传统工科专业进行提升改造是“新工科”建设的重要抓手。然而，对于当前的大学计算机基础教育课程体系，一方面存在着各学科对计算机相关技术的需求与大学计算机课程教学效果不佳的矛盾，另一方面新工科等对计算机通识课又提出了更高的需求。同时，随着高等教育教学改革的不断深入，也对大学计算机基础教学提出了更高的要求。

因此，在构建新的计算机通识教育课课程体系中，必须考虑如何支撑新工科建设，必须解决各学科对计算机相关技术的需求与大学计算机课程教学效果不佳的矛盾，满足各学科对计算机相关技术的个性化需求，提高大学计算机基础课程的“高阶性”和“创新性”，增加课程的“挑战度”。同时，在构建新的课程体系时，必须考虑与人工智能、大数据等新技术相结合，形成“计算机与智能基础”课程体系，以适应国家对“人工智能+X”的人才培养模式的要求。

2 制定原则

在“计算机与智能基础”课程体系构建中，以满足国家关于建设“新工科”的要求为抓手，以培养“人工智能+”复合型人才的需要为目标，结合工程教育专业认证的要求，按照OBE理念，以学生为中心，按照模块化、订单式的思路构建“计算机与智能基础”课程体系，为各专业注智赋能。在制定方案时主要遵循以下原则：

2.1分层递进支撑“新工科”专业建设。在新的“计算机与智能基础”通识教育课课程体系中明确各门课程在人才培养中的定位，不同课程从不同层次递进式支撑“新工科”专业建设。

2.2课程模块化，专业定制化。为了满足不同专业对信息技术的不同需求，对课程进行模块化建设，每门课程都设置不同的课程模块，不同专业根据专业培养目标进行模块化定制。

2.3紧跟前沿，充分利用校企合作平台。紧密跟踪计算机、人工智能、信息技术前沿，大力加强校企合作，充分利用企业平台进行课程建设。

3课程体系总体架构

在制定“计算机与智能基础”课程体系过程中，依据建设新工科”的要求和培养“人工智能+”复合型人才的需要，结合我校实际，按照课程模块化、专业定制化的思路，调整和优化现有教学内容，进行知识扩展，制定了“计算机与智能基础”课程体系，该课程体系主要包括2门通识教育基础课、6门通识教育任选课。“计算机与智能基础”课程体系如下：

表1本科“计算机与智能基础”课程体系

在新的课程体系中，计算思维与程序设计基础是面向所有专业开设的通识教育基础课，主要以Python为主讲授程序设计基础，并通过程序设计基础的学习培养学生的计算思维和问题求解能力。人工智能应用与开发/C++也称为高级程序设计，包括两门课程：人工智能应用与开发和C++，人工智能应用与开发主要面向文科、理科、非机械电类专业开设，在计算思维与程序设计基础课程基础上，结合Python讲授人工智能基础和相关开发技术，培养学生的智能素养和运用智能技术解决工程问题的能力；“C++”主要面向机械类和电类专业，培养学生利用信息技术解决工程问题的能力。6门通识教育任选课程采用训练营模式，利用华为在线教学平台，采用集中线下授课+实验教学模式。数据挖掘技术与应用”和“机器学习技术”仅适用于第二学期开设“C++”的专业，其余通识教育任选课程适用于全校所有本科生专业。这些课程主要培养学生运用智能技术解决本专业领域工程问题的能力，同时培养学生的创新能力。

4 课程体系“对新工科”专业的支撑作用

“计算机与智能基础”课程体系涵盖了计算思维、程序设计、大数据和人工智能的基本知识和应用技术，培养学生程序设计、数据分析、机器学习建模、深度学习建模的能力，促进大数据、互联网+和人工智能对“新工科”专业及其他专业的赋能，为各个专业培养复合型人才提供了课程体系上的支撑。新的课程体系对“新工科”专业及其他专业的支撑如下:

图1课程体系对“新工科”专业及其他专业的支撑作用

参考文献[2]的思想，该课程体系对“新工科”专业、理科专业及文科专业的支撑从下到上也分为四层，计算思维与问题求解能力和智能素养的培养逐层提升。最底层是计算思维与程序设计基础，通过讲授Python基础培养学生的计算化表达、初步问题求解和程序设计基础能力；第二层是人工智能应用与开发/C++，也称为高级程序设计，衔接“计算思维与程序设计基础”课程，把计算思维能力具体到计算问题求解能力，开展以算法和智能基础为代表的计算能力训练和智能素养的培养，培养学生利用计算机程序和智能技术求解本专业领域基础问题的能力，以支撑各专业学生对后续专业课程的学习；第三层开设人工智能及机器学习相关课程，并根据各专业特点选择不同课程模块，培养学生利用计算机和智能技术求解本专业领域复杂工程问题的能力，使得计算思维能力和智能素养对各专业的教学和学习提供有力支撑；第四层提供与人工智能相关的创新实践类课程，包括“HCIA-AI华为人工智能技术基础”和“HCIA-AI EI Developer华为企业智能技术开发与应用”，结合各专业实际问题，利用华为AI平台完成，学生完成本课程后可报名华为认证考试，进一步提升学生的实践能力和创新能力。

5 基于个性化和案例式的“线上线下”混合式教学实施

“新工科”专业对计算机相关技术的需求提出了更高的要求，这就需要大学计算机课程增加难度，即提高课程的“高阶性”和“创新性”， 增加课程的“挑战度”。为了在满足个性化需求的同时，提高课程的“两性一度”，进而提高课程质量，将结合个性化和案例教学，采用“线上线下”混合的方式，一方面结合个性化需求通过充分利用线上资源增加课程容量，另一面通过案例增加课程的挑战度。具体来说，将根据课程不同教学内容，分别采用线上教学、线下教学和线上线下相结合三种教学方式。

通过课前、课中、课后一体化，提高教学效果。课前通过在线资源预习，并通过相关考核；课中讲授重点和难点，配以适当的测试，考核课堂学习效果；课后完成作业、测试，考核课程内容掌握情况；最后通过扩展学习和案例提高对所学知识的运用能力。

采用弹性线上教学与基于案例考核的个性化教学。由于学生的基础不同，需求也不同，为了满足学时的个性化需求，线上教学采用弹性学时，线上教学设置学时范围，学生根据自己的实际情况利用线上资源进行学习，要求达到最小学时数，最后通过案例考核线上教学效果。例如《计算思维与程序设计基础》中“计算思维”部分教学内容、《高级程序设计》中“人工智能”部分教学内容，充分利用现有课程资源，通过“学生自学+案例考核”方式完成。同时，为了满足部分学生更高的需求，通过扩展案例增加难度，扩展课程的广度。通过弹性线上教学和扩展案例一方面增加了课程的容量，另一方面在增加课程挑战度的同时增加了课程的广度。

采用基于案例的探究式教学和学习。对于《计算思维与程序设计基础》中“程序设计基础”部分教学内容、《高级程序设计》中“高阶程序设计”部分教学内容采用线下教学方式。同时，与华为“人工智能课程”模块相结合，以项目驱动教学，利用华为线上教学平台，采用线上教学与教师线下辅导的混合式教学模式。在教学中，学生需要完成相应的案例和项目，在完成案例和项目的过程中学生需要经历查阅资料、设计方案、实现、测试等过程，通过这一过程来培养学生研究性学习的能力，达到课程“两性一度”目标。

[参考文献]

[1]何钦铭, 王浩. 面向新工科的大学计算机基础课程体系及课程建设[J]. 中国大学教学, 2019, No. 341(01): 41-45.

[2]王立松, 江爱华, 胡军,等. 面向“新工科”建设的非计算机专业计算机基础教学课程体系构建探索[J]. 工业和信息化教育, 2018, No. 69(09): 5-9.

[3]赵广辉. 面向新工科的Python程序设计交叉融合案例教学[J]. 计算机教育, 2017, No. 272(008): 23-27.

[4]王德志, 梁俊艳. 基于Python语言构建面向“新工科”的计算机课程体系研究[J]. 工业和信息化教育, 2020, 000(005): 29-33.

Construction of Fundamentals of Computer and Intelligence in New Engineering

Shi Lukui, Liu Jingyu, Shi Qiaoshuo

(School of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology, Tianjin 300401)

Abstract To aim at the new requirements of the new engineering construction for college computer basic education and to combine with artificial intelligence, big data and other technologies, a hierarchical and modular curriculum system of computer and intelligence fundamentals is constructed in this paper. The curriculum system includes two basic courses of general education and six optional courses of general education, which covers the basic knowledge and application technologies of computing thinking, programming design, big data and artificial intelligence. It focuses on cultivating students' computing thinking, problem-solving ability and intelligent literacy and gradually supports the professional construction of new engineering from four levels. And it could also meet the needs of different majors by the modular setting. At the same time, the teaching implementation path of the curriculum system is given.

Keywords New Engineering; Artificial Intelligence; Modularization; Hierarchy