从走下三尺讲台到再做学生,从批改学生试卷到独自赶作业到凌晨——五一小长假前夕,近名高校教师“重返”学生时代,来自海军航空大学的刘凯就是其中一员,而吸引他以学生身份再入课堂的,则是第14期百度全国高校深度学习师资培训班。
(第十四期全国高校深度学习师资培训班全体成员合影)
高校AI专业开课背后,学生难老师更难
近年来,人工智能发展势头迅猛,为加速培养AI人才,高校人工智能专业进入火热建设阶段。但面对这新开设的典型交叉学科,谁来教,怎么教?是计算机专业教师上阵还是数学专业教师迎接挑战?大部分高校人工智能教学史寥寥可数,相关学科教师普遍缺少系统和完整讲授人工智能课程的知识和能力,也只得踏上风口,尽其所能培养AI人才。
有人工智能学习经历的海军航空大学老师刘凯就是这样开始了AI教学,但教学资源有限、缺少实践环境,教学无法演示,学生无处实践,只能纸上谈兵。
“上课最多讲一些原理,学生学了之后做不出来,安装框架、布置环境这些学生不知道怎么去做,因为没有平台。”提及初期的人工智能教学,刘凯充满无奈。
而同是来自海军航空大学的闫文君,则面临着更大的教学困境:求学期间从未接触人工智能,只在项目中自学人工智能。
尽管闫文君所授课程面向非人工智能类专业学生,只需要教授人工智能基本理论及方法,但随着课程逐渐深入,他还是感觉到了“半路出家”的吃力。“即使是基础课程,我们教了3年,实验课越开越多、越开越难,我们半路出家自学的人工智能不够系统,给学生也讲不清楚。”
刘凯和闫文君的故事代表着当下人工智能专业教师最常遇到的困境:自身专业知识资源的匮乏与教学过程中的实践缺失。以上“人工智能怎么教”的难题并非少数,年,所院校申请的人工智能专业通过教育部备案,全国开设人工智能专业的院校已有三百多所。然而教学难点频现,距离实现真正有效培养AI人才还有很大差距。
在近期举行的全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会首次会议上,北方工业大学教授、全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会主席蒋宗礼指出,资源对高校人才培养质量和水平的提高至关重要。当前各大高校都在推进人工智能专业建设,但部分高校办学时间短、师资力量薄弱、人工智能资源贫乏,导致专业学生对真正知识获取甚少,难以解决实际问题。蒋宗礼建议,学校需要联合相关高水平企业,有效利用企业实践资源助力高校人才培养。
师资培训应运而生切实解决AI专业教学难题
面向高校AI专业教学困境,不少企业
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