一、前言
2018 年，教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》，明确提出 “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”。
过去，人工智能教育多集中于研究生阶段，本科生接触机会相对有限。2019 年，教育部批准 35 所高校增设 “人工智能” 本科专业，这标志着人工智能正式纳入本科教育体系。如今，人工智能课程大多是计算机类专业的核心课程，面向全校的通识教育课程仍处于起步阶段。随着 “四新” 建设的不断推进，各学科专业亟需适应数字化、智能化发展的课程需求。政策导向显示，高等教育应积极探索 “人工智能 +X” 人才培养模式，着力培养创新型、应用型、复合型人才，为我国人工智能的发展提供有力支撑。
二、人工智能通识教育课程建设难点
人工智能通识教育课程建设对于培养学生的基本人工智能素养和创新能力具有关键作用。随着人工智能技术的迅猛发展，社会对掌握相关知识和技能的人才需求不断攀升。目前，国内高校的人工智能专业课程实验设计主要聚焦于机器学习和深度学习算法的理论讲解以及综合实验项目，然而，这些实验的专业性较强，缺乏面向通识教育的优化设计，不利于学科交叉人才的培养。因此，人工智能通识教育课程建设的难点主要集中在实验内容和实验环境两个方面。
一方面，学科交叉知识跨度和难度较大，且实验案例相对匮乏。人工智能涵盖了计算机、数学、心理学、哲学等多个学科领域，而国内通识教育课程建设仍处于起步阶段，实验案例体系设计不够完善。现有的实验内容复杂且专业性突出，对于不同学科背景的学生而言门槛较高，可能会抑制学生的学习积极性，进而导致学习效果参差不齐。所以，设计覆盖面广、实用性强的实验案例显得尤为重要。
另一方面，人工智能实验教学平台建设相对滞后，使得实验开展面临诸多困难。实践对于深入理解人工智能原理和运作机制起着关键作用，但硬件设备成本高昂，实验环境配置复杂（例如搭建 Tensorflow、Pytorch 等深度学习框架），学生操作起来难度较大，尤其是非理工科学生。教师在协助学生过程中成本较高，学生也容易产生畏难情绪。因此，亟须建设操作简便、易于管理的实验平台，以提升学习效果。
三、实验教学设计思路
1) 设计实验
为了促进各专业与人工智能内容的有效衔接和深度融合，我们针对不同学院、专业及学科背景的学生设计了“基础算法—学科交叉—实际应用”的三层递进式实验体系。这种结构化的实验设计旨在通过三个层次逐步加深学生对人工智能的理解和应用能力：
基础算法：涵盖传统机器学习方法（如线性模型、决策树）和深度学习方法（如卷积神经网络、生成对抗模型），为后续的实际应用提供必要的算法支持。
学科交叉：以“四新”建设为导向，结合传统学科与新兴专业的特点，提炼共性知识，探索跨学科的融合点，为实际应用奠定理论基础。
实际应用：根据各专业的具体需求和现实问题，设计针对性强的实验项目，帮助学生在特定领域内应用所学知识解决实际问题，增强动手实践能力。
该实验设计不仅整合了前沿技术和多学科的应用场景，还随着技术的进步不断更新实验任务。此外，根据不同专业的需求，我们设计了一系列实用性强、覆盖面广的实验案例，例如文学类的文本分类与生成、语言学类的机器翻译、艺术设计类的风格迁移与图像生成以及金融经济类的数据挖掘与分析等，让学生能够依据自己的专业兴趣选择合适的实验项目，提高实践技能。
2) 建设人工智能实验教学平台
实验教学对于深化学生对人工智能算法原理及其运作机制的理解至关重要，它有助于将理论知识转化为解决实际问题的能力。然而，人工智能实验往往需要依赖于特定的硬件和软件环境，而这些技术框架因不同的实验项目而异。考虑到非计算机专业学生可能缺乏专业的设备和技术背景，构建一个易于操作的人工智能实验教学平台显得尤为关键。
该平台基于理论学习，提供了多样化的实验环境，支持学生自主进行实验操作，实现理论与实践的完美结合。同时，它也为教师配备了强大的教学管理系统，便于对实验资源和学生的学习过程进行全面管理。
为了满足不断变化的教学需求，平台需持续更新实验项目，紧跟技术发展的步伐，及时引入最新的人工智能实验项目，确保教学内容与行业需求保持一致。此外，通过收集师生的反馈意见，优化实验设计和平台管理流程，进一步提升教学质量。借助完善的实验教学体系，此平台将为跨学科人才的培养提供强有力的支持。
四、实验项目设计
4.1 实验设计
在人工智能通识教育中，我们的目标是培养全面发展、具备跨学科能力的复合型人才。鉴于现有实验教学内容的专业性较强，对于跨学科学生而言存在较高的学习门槛，我们特别设计了一套覆盖面广且实用性强的实验案例。
基础算法层：作为整个实验体系的基础，这一层次为具体案例的设计提供理论支持和算法框架。
学科交叉层：该层致力于传统学科与人工智能技术的融合，依据不同学科的特点提炼出实验的重点需求，为实验内容的设计提供指导。
实际应用层：根据各学科的具体应用场景，设计广泛的实验案例，旨在增强学生对人工智能技术的应用能力和实践技能。
我们将实验案例分为基本型、综合型和探究型三类：
基本型实验：主要涵盖编程语言（如Python）的学习、编程工具（如PyCharm、Jupyter Notebook）的使用以及深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的选择等基础知识。
综合型实验：注重培养学生针对现实问题选择并应用模型的能力，包括理解和掌握传统机器学习及深度学习算法及其原理，并能运用多种经典模型。
探究型实验：重点在于提升学生的问题分析、模型构建、编程实现及实验验证的综合能力。
4.2 人工智能实验教学平台建设
为了帮助不同专业背景的学生更快地入门人工智能实验，我们构建了一个开放、共享且不受课堂时间和地域限制的实践平台。此平台以其操作简便、易于管理、方便学习等特点，极大地方便了师生的教学与学习过程。
平台底层采用了OpenStack和Docker技术，整合所有物理资源形成虚拟资源池，实现了计算、存储、网络资源的高效利用和动态分配。此外，平台设置了学生、教师和管理员三种角色：
学生：可以根据个人兴趣和需求加入相应的实验课程学习，每个实验都配备了满足要求的配置环境，学生无需自行安装或配置即可快速开始实验。
教师：登录后可以对其负责的课程、教学案例、班级及学生进行各种管理操作。
管理员：负责监控和维护平台的日常运行，管理平台内的所有资源。
目前，已经完成建设的实验案例和课程涵盖了从Python语言基础到TensorFlow基础、卷积神经网络等基础课程，再到“车牌识别”、“验证码识别”、“人脸识别综合案例分析”等综合性较强的实验案例。同时，还提供了“信息社会与人工智能”、“人工智能原理与应用（实验）”等一系列完整的课程体系。