1、52 电子技术 第 52 卷 第 5 期（总第 558 期）2023 年 5 月Computer Engineering计算机工程活中的应用，不利于人工智能专业学生编程思维的训练和养成，也难以培养出对编程解决实际工程问题浓厚的兴趣。（1）教学内容与人工智能导论类课程讲授内容落差大，难以调动人工智能专业学生充分的好奇心，从而缺乏学习其他相关课程的动力。人工智能专业学生背景不同，对人工智能的初始认识也参差不齐，使得对Python的重要性没有充分的认识，有部分学生不知道是为什么而学，只觉得是在学一种计算工具。导论课所讲的人工智能诸多实际应用与Python课上的内容缺乏有机的关联，不但会使得导论课变得
2、空洞，也会影响学生对Python的认识和兴趣。（2）在新工科背景下，Python作为人工智能专业启蒙编程语言的优点往往被传统的灌输式教学所掩盖，学生在课堂上没有足够的思考时间，学习的主观能动性没有得到发挥。对照幻灯片讲解知识和例题的教学模式对教师而言，可能时间更容易掌控，语法知识点也能讲得更细致，但整个教学过程缺少学生的充分参与，在某种程度上不利于学生自主学习习惯的养成和良好编程实践能力的培养。（3）从教学效果反馈手段来看，目前考核方式普遍比较单一，总的来说一般为期末考试成绩与平时成绩的加权和。较高的期末考试成绩比重往往作者简介：张永拓，北京科技大学天津学院；研究方向：人工智能、普适计算。通信
3、作者：于静，北京科技大学天津学院；研究方向：计算机应用、软件工程。收稿日期：2022-12-30；修回日期：2023-05-12。摘要：阐述人工智能专业的Python程序设计教学难点，探讨Python程序设计教学现状，人工智能课程导向的Python程序设计教学模式，偏重实践的多元教学反馈指标。关键词：人工智能，Python，程序设计，多元教学。中图分类号：TP311.1-4文章编号：1000-0755(2023)05-0052-02文献引用格式：张永拓，于静，顾玲芳，王萌萌，陈儒敏，左恒铭.基于人工智能的Python程序设计教学实践J.电子技术,2023,52(05):52-53.基于人工智能
4、的Python程序设计教学实践张永拓，于静，顾玲芳，王萌萌，陈儒敏，左恒铭（北京科技大学 天津学院，天津301830）Abstract This paper expounds the teaching difficulties of Python programming for AI majors,discusses the current situation of Python programming teaching,the teaching mode of Python programming oriented by AI courses,and focuses on the multi
5、ple teaching feedback indicators of practice.Index Terms artificial intelligence,Python,programming,multiple teaching.Practice of Teaching Python Programming Based on Artificial IntelligenceZHANG Yongtuo,YU Jing,GU Lingfang,WANG Mengmeng,CHEN Rumin,ZUO Hengming(Tianjin University of Science and Tech
6、nology Beijing,Tianjin 301830,China.)0 引言人工智能作为一种最具革命性的技术，已经成为为一种生产要素，改变着各行各业的传统运作方式。普华永道预测，到2035年，人工智能可能为全球经济贡献15.7万亿美元。中国和美国将从即将到来的人工智能热潮中获益最多，占全球影响的近70%1。2017年，国务院印发新一代人工智能发展规划，明确要设立人工智能专业。工业和信息化部人才交流中心也于2019年发布人工智能产业人才岗位能力标准，为高校落实人工智能国家战略提供了具体的人才培养、课程设置等方面的参考。目前，国内已有超过三分之一的本科高校设置了人工智能专业。由于Python
7、有大量实现科学计算、数据可视化等高级功能的预构建库，以及提供TensorFlow、PyTorch等被广泛使用的深度学习框架，且具有可以在面向对象程序设计方法和编写脚本之间进行选择的灵活性，使其成为人工智能的最佳语言之一，越来越多高校将Python作为理工科专业大一新生学习的第一门程序设计语言2。本文针对人工智能专业的Python程序设计课程教学现状进行剖析、研究并提出对策。1 研究背景Python程序设计教学现状分析。传统的程序设计教学模式往往注重语法而忽略程序设计在生产生电子技术 第 52 卷 第 5 期（总第 558 期）2023 年 5 月 53Computer Engineering计
8、算机工程造成学生为了通过考试，只注重在考前一段时间的填鸭式背诵、刷题而忽视整个系统性学习的过程，造成程序设计基础知识不扎实，面对实际问题缺乏初步的工程思维。平时成绩的给分依据也较为单一，除了出勤表现，往往还有以章节知识点为单位的不连贯的编程任务的完成情况。这样的考核体系不但轻忽了Python本身作为解决工程问题的得力工具的特性，而且违背了人工智能专业学习Python程序设计的初衷，容易造成学生眼高手低的不良学习风气，甚至影响整个大学阶段的学习。根据人工智能专业培养定位，利用Python或以Python为基础学习其他程序设计语言，该专业学生应具有算法设计与分析能力、使用主流开源框架进行人工智能技
9、术应用开发能力，来正确描述人工智能领域的复杂工程问题并能建模求解3。因此，人工智能专业导向的Python程序设计课程研究能以点盖面地对人工智能专业人才培养体系的合理建设提供有益的参考。2 人工智能专业导向的Python程序设计教学结合专业培养定位，贯彻OBE思想。在工程教育认证背景下，人工智能专业Python课程的教学大纲设计应基于行业相关岗位要求的调研，遵循OBE思想，着力培养学生解决企业AI相关领域所需关键技术问题的能力。因此，在Python程序设计课程的内容设计上，与其他理工科专业采用项目式教学偏重解决计算问题不同，人工智能专业需要自然地融入智能思维和工程思维，以此基础来训练Python
10、编程能力，为行业所需的模式识别与机器学习、计算机视觉、自然语言处理、深度学习与神经网络、智能数据挖掘、智能感知技术等AI相关领域提供底层支持。以自然语言处理为例，在“Python模块”这一章中“Python第三方库”一节，就可以引课时介绍iOS中的Siri等智能语音助手应用的大致工作流程，然后以第一阶段获取信号为例，介绍wave库或librosa库的安装、导入和库中函数的使用，实现把学生说话的语音转换为波形文件并可视化。实践中，类似这样学生主动参与式的上机案例会使人工智能专业学生更了解人工智能应用的实际开发过程，更契合行业需求，而不是仅仅停留在导论课的灌输上。偏重实践的多元教学反馈指标。任何人
11、工智能任务的解决过程都在前期抽象建模与模型算法分析设计后，需要程序实现模型并进行模型评估优化，因此人工智能专业Python课程考核可以更大胆地在平时成绩中减少考勤、课后作业等比重，加大实践动手部分的占比。在教学实践中，实践内容可以围绕计人工智能简单应用来设计。这种以教师为引导、学生为主体的“沉浸式”小项目既能保证了教学目标的达成，又能引起学生的学习兴趣。例如，在“函数”这一章，分发给学生必要的源文件和模型文件后，要求学生根据实验要求完成main.py的程序补全。例如，图1所示为main.py的源代码，发给学生时，第8到第11行及第12、14行的函数参数都是空缺的。学生以提前发布的详细的实验要求
12、为引导，完成几个函数的参数填写，这样可以重点掌握函数参数及其默认值等知识点。当学生成功运行后，可以发现这是计算机视觉中一个使用预训练模型建立的实时人脸检测系统，也许他们只完成了这几行，还不知道更深层次的特征提取与匹配的知识，但这种小里程碑式的实践设计足以保持学生对人工智能的新鲜感，有利于调动他们对后续专业课的学习热情。此外，随着线上线下混合式教学体系的逐渐完善，各学习平台也都可以被充分利用为学生预习、练习、答疑的有效工具。人工智能专业是一个正在不断发展的领域，自学能力式人工智能专业学生必备的能力。充分利用这些平台工具设计合理的多元评价过程性考核体系，把“期末突击式备考”转换为以学生为中心的全程
13、自主式学习，有利于学生自学习能力的培养和求知欲的养成，这对他们未来从事人工智能专业大有裨益。3 结语人工智能专业大一新生的Python程序设计课程有其不同于其他专业Python课程的使命和地位，因此该课程从教学内容设计到考核体系设计都应该克服学时短、内容杂的困难，贯彻OBE思想，有机地融入人工智能思维，锻炼学生动手能力和自学能力，激发学生对课程和专业的学习热情，这样才能为社会培养高质量的人工智能领域杰出人才。参考文献1 周琪,付随鑫.美国人工智能的发展及政府发展战略J.世界经济与政治,2020(06):28-54+156-157.2 路龙宾,王小银,金小敏,许学斌.工程思维引导的Python语言程序设计教学模式探索J.计算机教育,2022(03):43-48.3 全力,张笑钦,吴承文.面向核心能力培养的地方高校人工智能专业课程建设J.高等工程教育研究,2022(03):102-106.图 1“函数”一章中实践程序main.py完整示例
