推開AI課堂大門：走進山西大學“人工智能”課程

推開山西大學“人工智能”課堂的教室門，你可能看到的不是埋頭敲代碼的背影，而是一場激烈的辯論——

“算法推薦讓我只看想看的內容，這是便利還是囚籠？”

“如果AI決策出錯，誰來負責？”

這是一場關于“如何讓技術真正服務于人”的探索旅程。

人工智能是驅動數字文明的引擎，是重構產業形態的密碼，更是連接技術突破與社會福祉的橋梁。山西大學“人工智能”課程團隊深耕實踐、迭代創新，構建了“基礎理論+熱點應用+工程實踐”的多層次教學體系，采用以教材更新、前沿追蹤、項目落地為核心的復合模式，讓算法原理跳出課本、讓技術能力對接產業。同時，課程團隊深挖技術倫理與學科思政內涵，將創新精神、產業責任融入案例教學，培養學生既懂技術邏輯、又具人文關懷的綜合素養。這門課程讓學生在代碼與現實的碰撞中，見證技術如何成為照亮未來的火種。

跨界融智：課程特質與育人初心的雙向奔赴

“人工智能”課程具有多學科深度融合、高復雜性以及滲透力和支撐性強等特點，不僅涵蓋了信息科學、認知科學、腦科學、神經科學、數學等自然學科，還涉及心理學、人文社科與哲學等人文領域，形成了跨學科的廣泛交叉。山西大學計算機與信息技術學院白亮教授深耕人工智能領域教研一線，作為智能信息處理研究所所長、中國計算機學會人工智能與模式識別專委會委員，他以深厚的學術積淀與前沿的研究視野，為人工智能課程體系的構建與教學實施提供了學術支撐與方向引領。

“人工智能”課程的研究目的在于深化學生對人工智能基礎理論及前沿研究領域的理解，通過引導學生開展創新性思考、激發學習熱情，將理論學習與實際應用緊密結合，從而培養學生的實踐操作能力，為培養具備創新精神和創業能力的“AI+”領域優秀人才奠定堅實基礎。2023級計算機與信息技術學院計算機科學與技術專業的張星海在采訪中提到：“我認為AI課程建設，應該像一座‘金字塔’，分為三層，層層遞進。”正如他所說，AI課程體系構建涵蓋應用實踐、核心認知與創新融合三大層面：基礎層面聚焦AI工具的實際運用，打破技術黑箱；中間層面夯實機器學習、深度學習等核心原理，避免理論與實踐脫節；最高層面通過場景化案例與項目驅動，引導學生融會貫通，用AI解決真實問題，找到賦能自身專業與興趣的路徑。

“人工智能”課程兼具創新性與應用性，其教學核心已從單純的代碼與理論傳授，轉向學生AI應用能力的培養。該課程以案例貫穿始終，使抽象技術變得具體可感。這一過程表明，真正的 AI 應用能力體現在能夠根據問題場景恰當地選擇、調整并串聯起最合適的技術棧。理解優秀AI系統既要具備“智能內核”，也要擁有“友好外殼”。這種從理論到實驗再到實踐的逐步深入式教學，讓學生在知識運用中加深理解與吸收，充分體現了課程的應用導向與育人價值。2023級計算機與信息技術學院計算機科學與技術專業的黃烈權在多層次的教學體系中的收獲和成長也體現出“人工智能”課程的獨特性。他指出：“從理論到實驗再到實踐逐步深入，知識得以運用，也讓我在學習中更好地理解、吸收和掌握。”由此可見，從“學技術”到“用技術”，課程重點不再是枯燥的代碼和理論，而是培養學生利用AI工具解決實際問題的能力。

精耕細作：內容、實踐與模式的三重創新

“人工智能”課程的內容設計是創新型人才培養的核心環節。課程以學科前沿為錨點，將自然語言處理、計算機視覺等領域的學習技術深度融入案例教學，既引導學生理解算法內在邏輯，又幫助其把握技術的產業應用趨勢，其中以聚類與決策樹為基礎的個性化推薦等典型案例，不僅串聯起多知識點的綜合應用，更讓學生直面真實場景中的技術難點——從聚類參數選擇對結果的微妙影響，到決策樹復雜度的動態平衡，這些實踐場景為學生后續的技術探索積累了寶貴經驗。正如2023級計算機與信息技術學院計算機科學與技術專業的余宏強分享道：“基于聚類算法和決策樹算法搭建推薦系統，先通過聚類完成用戶群體劃分，再借助決策樹分析用戶行為規則、生成可解釋標簽，最終實現個性化推薦，這是一條完整的技術鏈路，讓我對算法的落地應用有了更深刻的認知。”

“人工智能”課程的實踐過程是落實學生創新能力的關鍵路徑。課程實踐環節遵循“理論—實驗—實踐”的遞進邏輯，讓學生在動手操作中深化理解。學生在參與實踐項目時，經歷了從深度學習模型實現到參數調優的全過程。面對復雜的訓練參數設置難題，學生通過查閱前沿文獻、與同學協作調試，最終完成了模型優化。為保障實踐效果，課程搭建了支持測驗、作業、答疑的實踐課程平臺，同時配合分組匯報、案例研討等形式，推動學生在協作與交流中突破能力邊界。

在教學模式上，該課程構建的多層次體系實現了從教學主體到評價方式的全方位創新。區別于傳統以教師講授為主的模式，這里形成了由“教授、副教授、講師、助教”組成的多層次授課團隊，在文獻探討環節，學生圍繞人工智能前沿問題自主梳理理論背景、提煉核心論點并形成綜合性報告，這一過程不僅鍛煉了學術寫作能力，更培養了主動探索的科研思維；同時，課程建立動態考核體系，將基礎理論、平時成績、課后小論文與上機實驗納入考核范圍，打破了“一考定終身”的局限，更精準地反映學生對算法原理的掌握與解決實際問題的能力。

課程改革的推進并非一帆風順，師生在實踐中共同面對困難并解決了諸多難題：針對學生在深度學習實驗中常陷入的“調參困境”，課程增設了參數調優專題講解，結合可視化工具幫助學生理解參數對模型的影響，并通過對比實驗讓學生在試錯中積累經驗；而在教學層面，針對如何平衡理論深度與前沿廣度這一核心難題，課程團隊通過動態調整教學大綱、適當減少純理論學時、增加前沿技術模塊，并建立多渠道師生交流機制來應對，及時掌握學生學習進度并靈活調整策略。這些困難與探索最終都轉化為課程迭代的動力，經過一個學年的教學實踐，課堂參與度顯著提高，學生在算法實現、項目實踐中的能力也得到了扎實提升。

厚積薄發：成效梳理與未來精進的篤行之路

在課程成果方面，“人工智能”課程緊扣AI發展歷程、三大學派、深度學習、大模型與AIGC、國家戰略等學科前沿與熱點問題，組織學生開展課后論文與課程報告研討，引導其圍繞技術演進、產業應用、倫理安全與未來趨勢展開深度思考，學生論文與報告質量顯著提升，及格率達到了99%，其中成績優異的學生占比約為15%。根據學生評教反饋，本年度“人工智能”課程的綜合評價較高，理論課和實驗課的評分均位列前20%。人工智能課程構建了系統化的教學改革方案，包括多層次授課團隊、理論、實驗、實踐的多層次學習環節、“基礎知識、經典問題、熱點應用”的多層次教學內容和“基本理論、文獻綜述、實踐應用”的多層次考核機制。該課程對于推動 AI+時代計算機類專業課程實踐教學的改革與優化，具有重要的示范價值與積極影響。

在整個課程的教學過程中，課程整體效果良好，師生互動頻次與深度顯著提升，學生的參與度進一步增強，使該校“人工智能”課程有了更進一步的發展。但由于“人工智能”課程屬于初步發展階段，在課程研究也有許多需要精進的地方。“人工智能”課程未來將更加深入地對現今的領域研究，多方挖掘AI的功能與作用，不斷拓寬課程內容，將課程與現實AI使用深入連接，使課程更加完善。2023級計算機與技術專業的張星海講道：“在當今社會AI完全可以作為實用工具融入項目，它并非遙不可及的‘黑科技’，而是可以通過清晰路徑和現代工具靈活應用于真實場景中。”從人臉識別到實時翻譯，從自動駕駛到醫療診斷，豐富具體的應用案例讓抽象的技術變得直觀可感。這一過程充分體現了AI的核心應用能力，即能夠結合具體問題場景，合理選擇、優化適配并高效整合最優技術方案。一個好的人工智能系統，不僅要有“智能內核”，還要有“友好外殼”。而我校開設“人工智能”課程的意義就在于此。

“人工智能”課程通過構建多層次的教學內容、創新復合型的實踐模式、完善過程化的評價體系，不僅讓抽象的算法原理變得可學可用，更培養了學生兼具技術能力與人文素養的綜合特質。未來，課程團隊將繼續以產業需求為導向、以技術迭代為驅動，持續優化教學體系，為培養“AI”時代的創新型人才筑牢堅實根基。

（責編 黃晶 通訊員 成清揚 張羽 劉天雪 張胡若靈 編輯 蘭亞丹）