面向人工智能专业的实践教学思政案例开发与实践

针对目前人工智能专业课程思政建设中存在的问题,分析实践教学思政教育的核心元素和思政案例设计原则,提出产科教融合驱动的思政案例设计方法,构建实践能力和思政育人的综合评价机制,以“人工智能助力智慧化城市治理”为例,介绍基于对分课堂法和线上线下混合教学模式的实践教学过程设计,推进该专业实践教学的思政案例建设取得良好成效。

人工智能专业群“AI+X”工匠人才培养模式探索与实践

2018年4月,教育部提出将逐步推动建构“AI+X”的复合专业培养新模式。宁波职业技术学院通过将专业群建在AI产业链上,围绕AI产业链,探索构建“链式衔接、闭环反馈”的高职“AI+X”工匠人才培养链。具体而言,通过多元主体的深度协同,厘清人才培养目标和规格,培养精通编程语言、熟悉数据处理、掌握硬件操作、擅长智能应用、秉承精益求精态度的“AI+X”工匠人才;坚持工作坊赋能,通过跨工作坊融合运行培养软硬件复合人才,实现人才的分层次和多元化培养;促进“课赛研”融通,拓展“AI+X”工匠人才培养的优质资源,校企双方共同指导,营造“以赛促学、以赛促建、以践促训、以研促创”的良好氛围,实现“教赛融通、课岗融通、学创融通、践研融通”。

人工智能专业大学生专业认同对学习投入的影响

研究影响大学生学习投入度的显著因素,对优化专业人才培养方案和课程体系、改进专业教学和管理、提高专业人才培养质量等有显著的参考价值。专业认同度在一定程度上影响着大学生的学习投入度,深入分析两者之间的动态变化关系有助于探究提升学习投入的方法途径,从而提升人才培养质量。文章以人工智能专业大学生为研究对象,构建了专业认同和学习投入之间的关联模型,发现专业认同的情感、行为和适切3个维度能显著预测学习投入。基于研究结果,文章提出可通过提升专业情感、专业行为和专业适切来提升学习投入,更好地提高人才培养质量。

人工智能专业学位硕士研究生实践能力培养模式探索

通过对人工智能专业学位硕士研究生实践能力相对薄弱的具体成因分析,文章提出了基于实践能力提升的人工智能专业学位硕士研究生“五位一体”的培养模式,具体实施路径包括完善课程设置、优化教学方法、加深产学研融合、加强双导师协作和健全评价机制。与此同时,以北京工商大学人工智能学院为例,列举了五大实施路径对应的具体实施方法。

基于混合教学模式下人工智能专业数据库课程改革研究

混合式教学改革已经成了高校课程教学改革的主要方向,混合式教学的特征是以学生为中心,培养高职学生的自主探究学习和实践的能力。线上线下混合教学模式,使教师从传统的“讲授者”转换为课堂的“引导者”,使学生从“被动灌输”转变为“主动探索”,在推进人工智能专业数据库课程教学改革中,使学生自主学习和创新能力得到提高,并逐步摸索出更加适合人工智能专业数据库课程的线上线下混合教学模式和方法,提高课堂效率和学生学习效率。

应用型本科高校人工智能专业培养探索实践——以南京工程学院为例

人工智能是新一轮科技革命的重要标志,加快人工智能专业人士的培养对我国在世界科研竞争中占领高地有重大意义。立足项目化教学传统优势,南京工程学院以产业需求为导向,运用能力驱动的人才培养理念统筹人工智能顶层设计,以课程建设为抓手,推动项目化课程开发、多元师资力量跨界整合、产学研实践基地建设,以学生全面发展为中心,鼓励基层教学班级因人制宜、因材施教,初步形成了特色鲜明的人工智能人才培养模式,对江苏省乃至全国应用型本科院校人工智能专业建设具有重要的借鉴意义。

“导师牵引+竞赛驱动”的人工智能专业人才创新实践能力培养

针对一般本科院校人工智能专业人才实践创新能力培养过程中存在的学生自律能力欠佳、办学经费有限、校企融合有难度的问题,提出“导师牵引+竞赛驱动”的人工智能专业人才创新实践能力培养体系,介绍具体教学实施过程,最后通过3年的实践效果说明人才培养的有效性。

OBE背景下人工智能专业Python课程案例式教学探讨

OBE理念是一种以学生为中心,以成果为导向的教学新理念,引导着本科阶段的教学。人工智能专业作为新兴本科专业,培养计划的制订上仍需探讨。Python作为人工智能领域最常用的编程语言,在人工智能专业的本科教育阶段至关重要。文章从OBE理念出发,开展案例驱动的教学方法,将实例贯穿整个课程的教学中,可以帮助学生针对算法开展Python程序语言的学习,不仅可以增强学生的编程基础,而且可以提高学生对于人工智能领域算法的熟悉度,从而具备分析和解决实际问题的能力,真正实现学以致用。

人工智能专业本科生导师制实训课程设计与实践

基于人工智能专业内容变化迅速、前沿理论与新技术层出不穷、专业应用实践与社会生活及经济联系紧密的特殊性,探讨构建以递进式、多层次实训课程为框架,结合专业课程、各级竞赛、创新科研等培养要素的人工智能专业导师制实训课程模式。实践证明:在人工智能专业本科实施导师制能建立紧密的师生互动关系,更好地满足学生的学习需求,帮助他们更好地掌握前沿理论知识和实践技能;导师制实训课程体系能够解决人工智能专业实训教育缺乏结构性和持续性、教育成果转化困难以及缺乏层次性的问题。

人工智能专业实践教学课程地图研究

当前人工智能领域的人才培养是时代的焦点,国内外各个高校纷纷设立相关专业,办学思路各具特色,学术界也热议AI的边界和发展方向,对“学什么,教什么”等问题各抒己见,但是对本科专业实践教学内容鲜有研究,AI专业培养方案课程体系中的实践教学环节规划是块短板.本文对比了国内外各个高校新设立的人工智能专业的人才培养方案和本科专业课程设置情况,总结各个高校的该专业的发展历史和当前特色,讨论分析了AI教育存在的问题,对于AI专业实践教学课程设置的体系化和有序衔接方面做了探讨,提出理论支撑和基础培养、AI通识和技能培养和综合实践培养的三阶段实践教学环节安排和课程内容,结合中山大学智能科学与技术专业办学特色和建设经验,凝练形成了人工智能专业实践教学课程地图.

职业院校大数据及人工智能专业人才培养模式研究

随着各行各业的蓬勃发展及学生生源的多渠道化,职业院校学生能力呈现出多层次化,发展呈现多方向化趋势,这对课程教学及企业实践设计来说是巨大的挑战。同时,随着思政教育日益受到重视,如何在教学及企业实践活动中开展思政教育成为难点。为了解决上述问题,本文面向大数据及人工智能专业,探讨新时代职业院校研究人才培养模式。

人工智能专业算法设计与分析课程教学内容探讨

针对人工智能专业算法设计与分析课程中经典算法与前沿人工智能算法缺乏联系而影响学生学习积极性的问题,探讨了将前沿人工智能算法技术中与经典算法思想相同的算法纳入到课程中。具体而言,选取了具有“剪枝”思想、“局部最优”思想和“递推”思想的安全强化学习算法及其求解悬崖行走问题作为课程补充材料。调查问卷结果显示:该教学设计有助于提高学生对算法设计与分析课程重要性的认同感和学习积极性。

高校人工智能专业核心课程思政教学探究——以机器学习课程为例

随着人工智能的蓬勃发展,如何将思政元素沉浸式融入到人工智能专业人才培养的课程教学中,落实立德树人根本任务,成为一项重要的研究课题。系统地研究机器学习课程思政教育工作的意义,凝练爱国主义情感、危机意识、发展思维、科学探索、哲理思考等多个“思政主题”,丰富课程思政教学元素,逐步探索出符合人才发展要求的机器学习课程思政教学内容,形成有效的教学闭环设计,为我国高校人工智能专业核心课程思政教学的探究提出建议和参考。

基于多学科交叉融合下人工智能专业核心课程的改革与创新

随着人工智能技术的飞速发展和应用场景的不断拓展,人工智能专业,坚持多学科交叉融合的研究思路,将会有助于人工智能的快速发展和创新应用,以及培养社会需求的应用性人才。人工智能专业的多学科交叉融合研究也日益重要。本文就人工智能专业人才分析、课程设置情况,进而阐述改革思路及实现途径,最后得出改革与创新成效。

TinyML边缘计算在高校人工智能专业实验教学中的应用研究

人工智能作为新工科专业之一,是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,必须与产业深度融合发展。TinyML是人工智能领域前景较好的新兴技术,将其融入专业实践教学符合新工科人才培养的要求。本文介绍了TinyML技术特点,分析其在高校人工智能专业实践教学中的应用前景。

OBE理念和“1+X”证书制度下高职人工智能专业教学改革探析

在“1+X”证书制度下,高职人工智能专业的教学改革需要重视与行业合作和实践能力的培养。通过与行业合作,能够掌握行业的最新需求和发展趋势,将这些信息融入教学,使学生能够更好地适应行业的变化。同时,注重实践能力的培养,有助于学生将所学知识应用于实际问题,提高解决问题的能力和创新能力。在OBE理念和“1+X”证书制度下,高职人工智能专业教学改革应关注明确的目标制定、职业技能与职业素养的结合、学生的职业发展和终身学习、与行业合作和实践能力的培养等方面。通过这些改革措施,能够培养出具备全面能力和适应性的人工智能专业人才,为人工智能领域的发展和社会的进步做出贡献。

面向能力产出的人工智能专业人才培养模式探索与实践

针对人工智能专业本科教学中仍存在以知识点灌输方式为主、错误地用知识点匹配学生能力等问题,提出以新工科教育理念为基础、以能力产出为核心的人工智能专业培养体系,介绍面向能力产出的人才培养改革措施。

新工科背景下人工智能专业人才培养的认识与思考

人工智能已进入与产业深度融合发展的新阶段,新工科建设也已经成为我国工程教育改革的重要体现。基于国家战略发展、国际竞争局势以及人才培养内在规律,高等教育机构作为人才储备的重要基地,如何在新工科背景下探索人工智能专业人才培养的新模式和有效途径成为社会各界关注的焦点。本文分析了我国新工科建设背景和国内外人工智能专业教育基本现状,提出了新工科背景下人工智能专业人才培养的认识与思考。在人工智能人才培养中,必须把握新工科内涵,重点关注专业能力目标达成、教育教学各要素重构与多元化革新等关键内容,同时在产教深度融合的工程教育链条中,保障师资队伍的快速建设与稳定发展。

关于人工智能专业中数据结构课程教学的几点思考

分析人工智能相关专业对数据结构课程培养目标的要求,提出从课程内容的建设、教学方法和手段改革方面对该课程进行改革,并结合案例介绍改革过程。

人工智能专业研究生培养方案修订:问题、原因与对策

针对人工智能专业研究生培养方案修订过程中暴露出来的人才培养目标不明确、课程同质化现象严重和学生实践能力薄弱等问题,从学科定位、课程设置和产学合作等方面进行原因分析,据此提出按照一级学科制订研究生培养方案,建立本硕博贯通的研究生培养体系和依托产学合作平台开展校企协同育人的对策。