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吴文峻-人工智能通识教育的思考与实践.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719137 2025-06-22 43页 4.37MB

1、1人工智能通识教育的思考与实践-从计算思维到智能思维吴文峻北京航空航天大学人工智能学院2背景与意义培养智能思维、适应时代发展人工智能并成为成为推动社会发展的重要动力,了解和掌握AI基本知识和应用,培养智能思维,有助于学生更好地适应技术变革和未来发展强化通专融合,赋能专业创新人工智能已经渗透到各个领域,人工智能通识+各学科专业的交叉融合,有助于促进学生综合运用智能思维思考和解决复杂专业问题,增强跨学科创新能力“人工智能导论”通识课程建设意义重大3谁来教?教什么?给谁教?存在问题分析 理论与实践教学师资不足,如何建设团队?教学师资构成多样性欠缺,如何跨院联动?人工智能知识庞杂、深厚,如何通识教育?

2、教学实践内容体系性不足,如何融会贯通?学生学科、专业背景多样,如何通专融合?学生基础与需求差异性大,如何分类适配?4建设思路存在问题谁来教?教学师资数量/多样性欠缺教什么?教学实践内容体系性不足给谁教?学生基础与需求差异性大从计算思维培养到智能思维培养的转变解决思路从人工智能专业到人工智能通识的转变从单一学院讲授到多院联动讲授的转变5编程素养Coding literacyAI literacy 计算思维 Computational Thinking智能思维 AI Thinking培育编程素养,其核心是计算思维的塑造培育人工智能通识素养,其核心是智能思维的塑造基于计算编程解决问题的能力与计算有关

3、的社会和伦理责任基于人工智能方法解决复杂问题的能力与人工智能技术有关的社会和伦理责任大学计算机基础人工智能导论学会用当代人工智能的方法论来构造智能模型和系统运用逻辑思维来构造算法和计算程序1.教什么?从计算思维到智能思维6人工智能通识:AI LiteracyAI通识课程的主要教学目标7IEEE,ACM,AAAI联合推出的新版CS 2023 AI的核心问题 搜索 知识表示与推理 机器学习 AI应用和社会影响 概率表示与推理 规划 逻辑表示与推理 智能体和认知系统 自然语言处理 机器人 感知与计算机视觉8人工智能通识课与计算机相关课程的比较人工智能通识 vs 计算机专业的人工智能导论教学目标不同:

4、CS人工智能导论要求学生初步掌握设计AI系统的能力学生基础不同:CS人工智能导论课多设在三年级讲授先修课程不同:CS学生在上人工智能导论课之前,通常已经学过高等数学、线性代数、概率统计、离散数学、算法分析等相关课程不能沿用CS人工智能导论的课程内容和教材、教学方法必须针对通识课程的要求和一年级学生的情况,重新设计课程内容的组织,研究相应的教学方法92.给谁教?从人工智能专业到人工智能通识全校四个大类、七个书院共约 3800 人信息大类约1600人航空航天大类约1400人理科大类约600人文科大类约200人学生人数多,学科、专业背景多样,基础与需求差异性大10教学思路以简驭繁从计算思维拓展到智能

5、思维,培养学生以人工智能的视角理解问题全面简化教学内容,突出人工智能的核心知识点案例化启发式教学:以鲜活案例串接知识点,便于学生理解关键概念引导式批判性思维:引导学生理解AI技术的本原,思辨其核心原理问题分类化探索性实践:根据学生背景,设置适应性的实验教学,促使学生在易于理解的动手操作中,建立对人工智能抽象概念的直观认知11教学内容与思路人机类比八大教学模块模块1 人工智能的发展历史:人工智能的前世今生-过去、现在和未来模块2 脑神经科学与认知基础:人怎么感知认识世界?模块3 机器学习概述:如何像大脑一样学习?模块4 深度学习概述:如何构造类似大脑结构的人工神经模型?模块5 机器智能感知:如何

6、让机器感知世界?模块6 机器智能认知:如何让机器学会人类的语言,理解认识世界?模块7 智能体与机器智能决策:如何让机器像人一样在各种环境中交互和学习?模块8 人工智能安全与伦理:如何实现安全可信的人工智能,防范它给人类带来的风险?12第一部分:理论教学(24学时)教学模块之间的关系模块1(2学时)人工智能的发展历史模块2(2学时)脑神经科学与认知基础模块3(4学时)机器学习概述模块4(4学时)深度学习概述 模块5(4学时)机器智能感知模块6(4学时)机器智能认知模块7(2学时)智能体与机器智能决策 基础理论的知识点感知-认知-决策的知识点形成概念支撑模块8(2学时)人工智能安全与伦理 13模块

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本文主要讨论了北京航空航天大学人工智能学院在通识教育中关于“人工智能导论”课程的建设与实施。关键点如下: 1. **课程目标**:培养智能思维,适应时代发展,强调人工智能在社会发展中的重要性。 2. **课程内容**:涵盖AI的核心问题、搜索、知识表示、机器学习等,注重AI应用与社会影响。 3. **教学挑战**:面临师资不足、教学内容体系性不强、学生需求差异等问题。 4. **解决思路**:从计算思维培养转向智能思维培养,跨院联动教学,项目化实验设计,强化实践。 5. **课程实践**:针对不同学科背景,设计相应的实验教学,如航空航天大类和文科大类的实践。 6. **师资队伍**:建立了55人的多学科授课团队,教授和副教授占比高。 7. **学生反馈**:课程受到学生好评,使学生对AI有更深入理解,增强跨学科创新能力。 核心数据引用:“全校四个大类、七个书院共约3800人”、“已建设成一支包括55人的授课团队;其中,教授15人,副教授/副研究员36人;高级职称占比93%”。
"AI通识课,你入门了吗?" "智能思维,你掌握了吗?" "跨学科AI实践,你敢挑战吗?"
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