摘要：从人工智能课程及管理类专业学生特点出发，结合多年来课程教学实践，探讨人工智能课程的现状及问题，并基于问题提出若干教学方法及教学内容的改进措施，为管理类人才尤其是少数民族管理类人才的人工智能教学改进提供思路。
关键词：人工智能；教学改革；教学方法
引言
人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。
1、教学现状与问题
作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。
(1)课堂教学氛围枯燥
目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。
(2)基础课程掌握不牢
管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。
(3)教学与实际应用脱节
当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。
2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略
课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。
2.1教学方法改进
教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。
(1)启发式案例教学
案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。
(2)研讨互动式教学
研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。
(3)有效激励式教学
人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。
(4)学科渗透式教学
人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。
2.2教学内容设置
世界一流大学在人工智能课程内容设置根据不同国家的教育体系设置，肯定会有不同，但颇有共通之处。本文借鉴世界顶尖大学经验，针对管理类专业人工智能课程教学内容进行研究，结合中国教育体系设置，认为应从以下几方面进行改进。
(1)核心内容设置
为避免学生因为知识点过多而出现杂而不精的问题，势必要精化教学内容。在互联网时代，我们可以使用云计算和其他方式来实现数据信息的传输、存储和处理，通过在线收集和整合网络课程相关数据，挖掘和丰富教学资源，并在整合课程资源的基础上，进行研究方法和前沿知识的扩展。在核心内容设置方面，可以通过收集到的数据资料，选择人工智能领域具有代表性且难易程度适中的知识作为重点，使学生能够在有限的学时内掌握人工智能的知识脉络。例如，编写针对管理类人才的人工智能教材，内容涉及绪论、知识表示与推理、常用算法、机器学习、神经网络等方面的同时，重点增加相应知识点在管理上的应用案例，加强学生对知识点的理解。同时，根据管理类专业偏向领域，开设关联程度较大、应用较广泛的人工智能选修课程，以便学生根据自己的兴趣与需求选修具体方向的课程。
(2)注重学生的数理及编程基础
良好的数理及编程基础是学习人工智能的前提。只有具备了这些基础，才能搞清楚人工智能模型的数量关系、空间形式和优化过程等，才能将数学语言转化为程序语言，并应用于实验。管理学院人才的数理及编程基础相对薄弱，因此，在安排学生学习人工智能课程之前，建议开设面向全体管理类专业学生的微积分、线性代数、概率论等专业基础数学课程以及C语言、python等编程基础课程，使学生具备数学分析的基础与一定编程基础，为学习人工智能课程打下坚实的基础。另外，可以推进MOOC平台建设，在平台上开设人工智能网络课程，帮助学生掌握人工智能知识基础及专业技能。
(3)实验建设
为了加强学生对于人工智能知识点间的关联性理解，可以基于不同的应用模块，设计具有前后铺垫、上下关联的综合性实验，设计不同层次的项目要求，同时基于相同的实验课题，让学生分组对实验课题进行攻克，并设置多元化的实验评价体系，通过实验教学过程中反映出的不同进度，让教师能对学生的学习水平做出准确评判，及时进行教学反思，以便更好地开展下一步工作。例如，针对人工智能课程应用中很广的遗传算法，在某一管理规划的具体应用上设置理解－实现－参数分析－具体应用－尝试改进－深度拓展的不同层次的项目要求，在这些项目层次中规定必做项与可选项，让学生基于同一实验课题进行合作学习，然后通过个人自我评价、小组成员互相评价以及教师评价的方式进行打分，对小组整体能力以及个人能力进行综合评估，以期培养学生的自主思考能力。
3、结语
随着人工智能理论在各领域的飞速渗透，人工智能技术也得到了广泛的应用，各行各业对人才的需求不断变化，将在行业内产生巨大影响。高校作为培养人才的第一线，应积极响应时代变化，进行课程教学改革，促进复合型、学习型和创新型人才的培养建设。本文针对目前人工智能课程教学中存在的问题，提出针对管理类人才的人工智能课程教学方法和教学内容的改进措施，希望通过这些改进措施，培养学生的自主学习和知识探索能力，增强学生的实践和创新能力，为高校管理类人才的人工智能教学培养提供有力借鉴。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。我们针对少数民族预科班学生特点对教学内容进行了调整，大幅增加案例教学内容，提高听课学生的兴趣与知识广泛程度，取得了很好的效果。
参考文献
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作者:樊重俊 朱玥 钱炜 宋丹萍
