推开AI课堂大门 走进山西大学“人工智能”课程

推开山西大学“人工智能”课堂的教室门，你可能看到的不是埋头敲代码的背影，而是一场激烈的辩论——

“算法推荐让我只看想看的内容，这是便利还是囚笼？”

“如果AI决策出错，谁来负责？”

这是一场关于“如何让技术真正服务于人”的探索旅程。

人工智能是驱动数字文明的引擎，是重构产业形态的密码，更是连接技术突破与社会福祉的桥梁。山西大学“人工智能”课程团队深耕实践、迭代创新，构建了“基础理论+热点应用+工程实践”的多层次教学体系，采用以教材更新、前沿追踪、项目落地为核心的复合模式，让算法原理跳出课本、让技术能力对接产业。同时，课程团队深挖技术伦理与学科思政内涵，将创新精神、产业责任融入案例教学，培养学生既懂技术逻辑、又具人文关怀的综合素养。这门课程让学生在代码与现实的碰撞中，见证技术如何成为照亮未来的火种。

跨界融智：课程特质与育人初心的双向奔赴

“人工智能”课程具有多学科深度融合、高复杂性以及渗透力和支撑性强等特点，不仅涵盖了信息科学、认知科学、脑科学、神经科学、数学等自然学科，还涉及心理学、人文社科与哲学等人文领域，形成了跨学科的广泛交叉。山西大学计算机与信息技术学院白亮教授深耕人工智能领域教研一线，作为智能信息处理研究所所长、中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员，他以深厚的学术积淀与前沿的研究视野，为人工智能课程体系的构建与教学实施提供了学术支撑与方向引领。

“人工智能”课程的研究目的在于深化学生对人工智能基础理论及前沿研究领域的理解，通过引导学生开展创新性思考、激发学习热情，将理论学习与实际应用紧密结合，从而培养学生的实践操作能力，为培养具备创新精神和创业能力的“AI+”领域优秀人才奠定坚实基础。2023级计算机与信息技术学院计算机科学与技术专业的张星海在采访中提到：“我认为AI课程建设，应该像一座‘金字塔’，分为三层，层层递进。”正如他所说，AI课程体系构建涵盖应用实践、核心认知与创新融合三大层面：基础层面聚焦AI工具的实际运用，打破技术黑箱；中间层面夯实机器学习、深度学习等核心原理，避免理论与实践脱节；最高层面通过场景化案例与项目驱动，引导学生融会贯通，用AI解决真实问题，找到赋能自身专业与兴趣的路径。

“人工智能”课程兼具创新性与应用性，其教学核心已从单纯的代码与理论传授，转向学生AI应用能力的培养。该课程以案例贯穿始终，使抽象技术变得具体可感。这一过程表明，真正的 AI 应用能力体现在能够根据问题场景恰当地选择、调整并串联起最合适的技术栈。理解优秀AI系统既要具备“智能内核”，也要拥有“友好外壳”。这种从理论到实验再到实践的逐步深入式教学，让学生在知识运用中加深理解与吸收，充分体现了课程的应用导向与育人价值。2023级计算机与信息技术学院计算机科学与技术专业的黄烈权在多层次的教学体系中的收获和成长也体现出“人工智能”课程的独特性。他指出：“从理论到实验再到实践逐步深入，知识得以运用，也让我在学习中更好地理解、吸收和掌握。”由此可见，从“学技术”到“用技术”，课程重点不再是枯燥的代码和理论，而是培养学生利用AI工具解决实际问题的能力。

精耕细作：内容、实践与模式的三重创新

“人工智能”课程的内容设计是创新型人才培养的核心环节。课程以学科前沿为锚点，将自然语言处理、计算机视觉等领域的学习技术深度融入案例教学，既引导学生理解算法内在逻辑，又帮助其把握技术的产业应用趋势，其中以聚类与决策树为基础的个性化推荐等典型案例，不仅串联起多知识点的综合应用，更让学生直面真实场景中的技术难点——从聚类参数选择对结果的微妙影响，到决策树复杂度的动态平衡，这些实践场景为学生后续的技术探索积累了宝贵经验。正如2023级计算机与信息技术学院计算机科学与技术专业的余宏强分享道：“基于聚类算法和决策树算法搭建推荐系统，先通过聚类完成用户群体划分，再借助决策树分析用户行为规则、生成可解释标签，最终实现个性化推荐，这是一条完整的技术链路，让我对算法的落地应用有了更深刻的认知。”

“人工智能”课程的实践过程是落实学生创新能力的关键路径。课程实践环节遵循“理论—实验—实践”的递进逻辑，让学生在动手操作中深化理解。学生在参与实践项目时，经历了从深度学习模型实现到参数调优的全过程。面对复杂的训练参数设置难题，学生通过查阅前沿文献、与同学协作调试，最终完成了模型优化。为保障实践效果，课程搭建了支持测验、作业、答疑的实践课程平台，同时配合分组汇报、案例研讨等形式，推动学生在协作与交流中突破能力边界。

在教学模式上，该课程构建的多层次体系实现了从教学主体到评价方式的全方位创新。区别于传统以教师讲授为主的模式，这里形成了由“教授、副教授、讲师、助教”组成的多层次授课团队，在文献探讨环节，学生围绕人工智能前沿问题自主梳理理论背景、提炼核心论点并形成综合性报告，这一过程不仅锻炼了学术写作能力，更培养了主动探索的科研思维；同时，课程建立动态考核体系，将基础理论、平时成绩、课后小论文与上机实验纳入考核范围，打破了“一考定终身”的局限，更精准地反映学生对算法原理的掌握与解决实际问题的能力。

课程改革的推进并非一帆风顺，师生在实践中共同面对困难并解决了诸多难题：针对学生在深度学习实验中常陷入的“调参困境”，课程增设了参数调优专题讲解，结合可视化工具帮助学生理解参数对模型的影响，并通过对比实验让学生在试错中积累经验；而在教学层面，针对如何平衡理论深度与前沿广度这一核心难题，课程团队通过动态调整教学大纲、适当减少纯理论学时、增加前沿技术模块，并建立多渠道师生交流机制来应对，及时掌握学生学习进度并灵活调整策略。这些困难与探索最终都转化为课程迭代的动力，经过一个学年的教学实践，课堂参与度显著提高，学生在算法实现、项目实践中的能力也得到了扎实提升。

厚积薄发：成效梳理与未来精进的笃行之路

在课程成果方面，“人工智能”课程紧扣AI发展历程、三大学派、深度学习、大模型与AIGC、国家战略等学科前沿与热点问题，组织学生开展课后论文与课程报告研讨，引导其围绕技术演进、产业应用、伦理安全与未来趋势展开深度思考，学生论文与报告质量显著提升，及格率达到了99%，其中成绩优异的学生占比约为15%。根据学生评教反馈，本年度“人工智能”课程的综合评价较高，理论课和实验课的评分均位列前20%。人工智能课程构建了系统化的教学改革方案，包括多层次授课团队、理论、实验、实践的多层次学习环节、“基础知识、经典问题、热点应用”的多层次教学内容和“基本理论、文献综述、实践应用”的多层次考核机制。该课程对于推动 AI+时代计算机类专业课程实践教学的改革与优化，具有重要的示范价值与积极影响。

在整个课程的教学过程中，课程整体效果良好，师生互动频次与深度显著提升，学生的参与度进一步增强，使该校“人工智能”课程有了更进一步的发展。但由于“人工智能”课程属于初步发展阶段，在课程研究也有许多需要精进的地方。“人工智能”课程未来将更加深入地对现今的领域研究，多方挖掘AI的功能与作用，不断拓宽课程内容，将课程与现实AI使用深入连接，使课程更加完善。2023级计算机与技术专业的张星海讲道：“在当今社会AI完全可以作为实用工具融入项目，它并非遥不可及的‘黑科技’，而是可以通过清晰路径和现代工具灵活应用于真实场景中。”从人脸识别到实时翻译，从自动驾驶到医疗诊断，丰富具体的应用案例让抽象的技术变得直观可感。这一过程充分体现了AI的核心应用能力，即能够结合具体问题场景，合理选择、优化适配并高效整合最优技术方案。一个好的人工智能系统，不仅要有“智能内核”，还要有“友好外壳”。而学校开设“人工智能”课程的意义就在于此。

“人工智能”课程通过构建多层次的教学内容、创新复合型的实践模式、完善过程化的评价体系，不仅让抽象的算法原理变得可学可用，更培养了学生兼具技术能力与人文素养的综合特质。未来，该课程团队将继续以产业需求为导向、以技术迭代为驱动，持续优化教学体系，为培养“AI”时代的创新型人才筑牢坚实根基。（通讯员：成清扬 张羽 刘天雪 张胡若灵）