產(chǎn)學合作協(xié)同育人項目教學內(nèi)容和課程體系改革項目申報書模板-高級語言程序設計課程思政教學案例設計

沒有一個冬天不可逾越，沒有一個春天不會來臨?！戏街苣┰改阋簧?，一生被愛。想要的都擁有，得不到的都釋懷?！嗽麻L安填表說明(1)全日制本科高校在職教師或在校學生；(2)原則上不接受之前已獲得過同類項目資助的重復2.有關(guān)項目內(nèi)容、具體要求和說明請參考項目申報指3.項目負責人填寫的內(nèi)容由所在單位負責審核，所填內(nèi)容必須真實、可靠。4.申請書由項目負責人填寫并手寫簽名，報送所在高校主管部門審查、簽署意見并蓋章后，將掃描文件上傳到項目平臺()。項目概況(單選)項目負責人(主要教學及科研工作)獲得藍橋杯軟件設計大賽省賽二等獎2020.10操作系統(tǒng)慕課設計和制作的探究2024.6疫情下教師在線教學能力提升的探究項目主要成員(不含項目負“人工智能+”等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，對新工科人才培養(yǎng)提出了全新要求。課程是人才培養(yǎng)的核心要素，直接決定著人才的培養(yǎng)質(zhì)量。MOOC、翻轉(zhuǎn)課堂和混合式教學為主要特征的智慧教學的出現(xiàn)雖然彌補了傳統(tǒng)講授式教學模式主觀能動性差以及教育資源稀缺的不足，但仍然無法避免人才培養(yǎng)與產(chǎn)業(yè)需求中間存在“裂谷”的本質(zhì)[1-2]。產(chǎn)學研合作實現(xiàn)了學校與企業(yè)資源共享、優(yōu)勢互補，提高了教師教學能力和學生創(chuàng)新水平，因此，通過產(chǎn)教融合、校企合作培養(yǎng)高層次的人工智能人才已成為高校和企業(yè)共同的任務[3-4]。2018年4月，教育部發(fā)布《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，提出要推廣實施人工智能領(lǐng)域產(chǎn)學合作協(xié)同育人項目，以產(chǎn)業(yè)和技術(shù)發(fā)展的最新成果推動人才培養(yǎng)改革[5]。2022年8月，教育部—華為“智能基座”虛擬教研室試點建設啟動，將產(chǎn)業(yè)發(fā)展前沿技術(shù)融入教育教學，著力培養(yǎng)大批高素質(zhì)信息技術(shù)人才。深度學習是一門以計算機科學、數(shù)學、工程學等為基礎(chǔ)的新興交叉學科課程，旨在通過學習和實際應用培養(yǎng)本科生對人工智能領(lǐng)域知識的興趣，掌握該學科的基礎(chǔ)理論、經(jīng)典算法、前沿技術(shù)，對提高學生科學邏輯思維以及用數(shù)學建模思想解決實際問題的能力具有重要作用[6]。如何將理論與實踐緊密結(jié)合，激發(fā)學生的興趣，培養(yǎng)學生的實際動手和創(chuàng)新能力，創(chuàng)建面向產(chǎn)業(yè)和社會需求的拔尖人才培養(yǎng)范式，是目前面向本科生深度學習教學中亟須解決的問題。1當前深度學習課程教學及改革存在的問題1.1課程理論復雜抽象深度學習以數(shù)學和機器學習概念為基礎(chǔ)，并要求學生對計算的性能問題、復雜性理論等有基本的了解。大量的數(shù)學符號、算法偽代碼難以調(diào)動學生的學習積極性，使其容易忽略課程重點；此外，在學習過程中，學生很難較快地回顧已學知識并靈活應用到課程理論，加劇了其認知思考的難度；傳統(tǒng)教學模式下被動地聽講，不能充分激發(fā)學生的創(chuàng)新思維以及融入自身的情感體驗。1.2理論知識到實踐應用轉(zhuǎn)化困難深度學習作為一門經(jīng)驗科學，其課程設置面臨著尷尬局面。目前高校教育投資傾向于理論教學，加之高性能計算實驗室建設投資昂貴，人均使用實驗設備量嚴重不足，因此，深度學習課程實驗往往采用演示實驗等形式。另一方面，由于實踐性教學經(jīng)費緊張、教學時數(shù)減少等問題，實踐性教學環(huán)節(jié)不得不采取合并、裁減、模擬，甚至“以講代練”等方式。學生在教學過程中得不到足夠的實踐能力訓練，使其實際操作技能難以達到應有的水平。1.3人才培養(yǎng)與學科發(fā)展不協(xié)調(diào)在傳統(tǒng)人才培養(yǎng)模式中，高校的基礎(chǔ)理論知識與課程滯后于實際產(chǎn)業(yè)技術(shù)的應用，教師與企業(yè)實踐脫鉤，學生動手能力逐步弱化，導致人才培養(yǎng)方式和知識體系不健全。以深度學習為代表的人工智能學科發(fā)展迅猛，人才跨界能力要求非常高，但“人工智能+X”的人才培養(yǎng)模式[5]還沒有完全建立起來。此外，高校的教材和實驗建設，遠跟不上該學科的發(fā)展以及工業(yè)界對人才的需求，導致人才培養(yǎng)與產(chǎn)業(yè)需求中間存在“裂谷”，無法適配。2華為昇騰AI生態(tài)融于深度學習課程教學新模式華為昇騰AI生態(tài)融于深度學習課程教學新模式是采用華為昇騰AI生態(tài)作為重要載體，以基于華為智能基座的混合式理論教學和基于昇騰計算的項目式實驗教學為中心的新穎教學模式。該模式從學科特點出發(fā)，重點解決如何兼顧深度學習領(lǐng)域基礎(chǔ)理論和學科前沿的實際問題，同時將思政元素引入課程教學，實現(xiàn)全方位育人。2.1基于華為智能基座的混合式理論教學模式基于華為智能基座的混合式理論教學旨在解決課時有限與課程內(nèi)容復雜抽象矛盾的同時，兼顧昇騰數(shù)字教學資源優(yōu)勢和師生互動情感需求，實現(xiàn)“教師為主導”的課堂教學與“學生為中心”的自主學習的有機融合，并在教學過程中將線上和線下，課前、課中和課后，理論教學、昇騰案例教學和研討教學進行全方位整合，如圖1所示。教師通過智能基座平臺分享課程方案、課件、講義、實驗手冊等資料，發(fā)布在線課程所需的慕課微課視頻、通知、作業(yè)等內(nèi)容，推薦平臺所提供的教材教輔、數(shù)據(jù)集、文獻代碼解析等資源，并向?qū)W生開放答疑社區(qū)和交流論壇。在教師教學進度安排的指導下，學生可以通過智能基座學習平臺自主開展預習與在線學習，進行在線提問與討論，及時反饋并由平臺收集反饋信息。學生在面授課堂上與教師交流學習心得和收獲，從而減少教師利用實體課堂進行基礎(chǔ)知識講授的時間，增加開展教學情境設計、課內(nèi)互動、研討與訓練的頻率。由此，把以教師為中心轉(zhuǎn)變?yōu)橐詫W生為中心，教師角色轉(zhuǎn)變成為課堂的引導者和答疑者，進而高效利用課堂內(nèi)外時間，鍛煉并提升學生獨立自主學習的能力，使其養(yǎng)成獨立思考的思維能力，并有針對性地解決學生的實際困難。2.2基于昇騰計算的項目式實驗教學模式基于昇騰計算的項目式實驗教學旨在從昇騰項目工程實踐入手，結(jié)合混合式理論教學改革和昇騰案例分析，將課程中的關(guān)鍵知識點融入AI項目中，并使用昇騰計算的硬件系統(tǒng)和基礎(chǔ)軟件體系完成指標，實現(xiàn)理論與實踐一體化，使課程目標與人才培養(yǎng)目標更加契合。每個案例均來自昇騰社區(qū)應用開發(fā)案例資源和Gitee鏡像倉。教師按照教學目標對實踐能力的要求，配合昇騰AI技術(shù)指標，精心設計課內(nèi)實驗和動態(tài)擴展課外實驗，以驗收報告及配套代碼的結(jié)果形式發(fā)布于社區(qū)及鏡像倉，并通過昇騰AI平臺邀請領(lǐng)域?qū)＜疫M行專業(yè)指導與綜合評價。學生根據(jù)平臺所提供的詳細實驗指導手冊及示例注釋代碼，對實驗步驟進行模仿、驗證和改進，從而能夠快速得到預期結(jié)果，掌握代碼調(diào)試策略，進而獲得成就感。實驗完成后，學生可通過開源社區(qū)上傳案例代碼、改進過程和分析結(jié)果，便于問題反饋、項目改進、聚焦討論以及高效代碼評審?；跁N騰計算的項目式實驗教學使得學生自我提升協(xié)作能力、實踐能力和創(chuàng)新能力成為可能，并進一步催化以學生為中心的模式轉(zhuǎn)變。2.3昇騰AI生態(tài)融于課程思政AI人才的培養(yǎng)不僅是專業(yè)技能的提升，價值觀的引導與行為習慣的養(yǎng)成也同樣重要[7]。為此，將華為MindSpore與國際深度學習框架的對比分析貫穿教學整個過程，引導學生認清深度學習領(lǐng)域核心技術(shù)以及“中國品牌”AI產(chǎn)業(yè)鏈的重要性，激勵并啟發(fā)學生敢于擔當深度學習應用與研發(fā)重任的熱情。通過使用昇騰AI平臺，結(jié)合昇騰實際應用案例，培養(yǎng)學生的工匠精神、科學精神、解決復雜問題的能力，鼓勵其大膽探究深度學習理論依據(jù)、推導過程及適用場景，強化學生對民族企業(yè)的認同，增強其文化自信。本次項目的實施為后續(xù)企業(yè)與高校的合作搭建了平臺，具有橋梁的作用，項目實施的意義較大。2.項目培訓方式：本項目培訓的方式更加多元化，采用線上線下、理論+實踐相結(jié)合的培訓方式。大數(shù)據(jù)分析相關(guān)師資培訓研議報告及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)相關(guān)學習資料等，。在進行線下培訓時，采用理論+實踐的培訓方式，不僅要注重理論知識，還要注重實戰(zhàn)鍛煉，在實學習成效。為了提高教師的學習效率，以及更好地掌握教師培訓情況，本項目采用以任務為導向，將培訓內(nèi)容分解成每天的學習任務，最后以學習日志和課程設計的形式提交。除進行線下培訓外，還可以帶領(lǐng)高校教師參觀企業(yè)，組織專任教師去企業(yè)頂中去。項目實施的途徑和方式更加多元化，更具有趣味性，可以訓。3.項目培訓內(nèi)容：本項目實施目的是提高教師專業(yè)技能、教學能力和課程建設水平。本項目對教師專業(yè)技能的培訓更注重教師實踐能力的提升，培訓內(nèi)容不拘泥于課本理論，側(cè)重于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在企業(yè)中的實際應用。通過實際項目演練，加深教師對所學知識點的理解和掌握，使得教師通過培訓達到大數(shù)據(jù)專業(yè)的能力要求。3基于昇騰AI生態(tài)的深度學習教學實踐3.1案例演示教學實踐基于昇騰AI生態(tài)的案例演示教學實踐，通過剖析昇騰AI典型案例，引導學生分析問題并解決問題，使抽象理論變得直觀易懂。案例選取以昇騰AI實際應用為依據(jù)，將深度學習基本概念以實例方式引入，力圖使其生動有趣、易于理解。對于具體網(wǎng)絡算法的解析，則給出多種不同的方案，使學生深刻理解不同架構(gòu)的特點、區(qū)別以及機制間的差異。案例演示教學貫穿整個混合式教學過程。例如，在講解各類網(wǎng)絡算法時，分別從有趣的昇騰應用案例引入，提出要解決的問題，通過昇騰智能基座平臺推送相關(guān)知識點課程視頻、注釋文本、數(shù)據(jù)資料，給出問題背景，總結(jié)共性問題，演示解決問題的過程，并盡可能對結(jié)果進行可視化。在學生對神經(jīng)網(wǎng)絡算法獲得直觀感性認識的基礎(chǔ)上，再利用線下翻轉(zhuǎn)課堂等學習方式從案例中抽象、歸納思想原理，推導公式等，并進一步分析網(wǎng)絡性能，討論不同搭建方案及應用場景。可將學生分成小組，引導學生積極發(fā)言并表達觀點，分組通過平臺展示結(jié)果，在調(diào)動學生學習積極性和興趣的同時，準確迅速地掌握不同學生對于某一算法及其方案的不同看法。以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡知識點教學為例：①課前，學生利用智能基座平臺所推送的慕課微課視頻了解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的問題背景，完成詞嵌入、網(wǎng)絡記憶、門控機制、情感分析應用場景等課前任務，完成循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡知識體系的初步構(gòu)建，同時，通過答疑社區(qū)和交流論壇向教師提問，教師及時在線解答；②課中，針對課前反饋的共性問題，即LSTM的數(shù)據(jù)演化疑問，教師在線上課堂基于昇騰計算平臺演示LSTM算法的執(zhí)行過程，并利用線下實體課堂講述LSTM算法的核心思想，同時引導學生討論不同形式的實現(xiàn)方案，在此基礎(chǔ)上，引入昇騰MindSpore、ModelArts等實驗教學內(nèi)容，采用昇騰即現(xiàn)功能框架分析LSTM算法性能，建?；谘h(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的情感分析問題，并可視化結(jié)果，讓學生對實踐過程有一個初步印象，初步感受并熟悉實驗操作；③課后，教師通過智能基座平臺發(fā)布基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的昇騰擴展案例作業(yè)，學生以個人或小組形式選擇課題，在線交流并上傳結(jié)果。3.2項目驅(qū)動教學實踐1）項目式綜合課內(nèi)實驗。課題組結(jié)合昇騰AI應用案例設計了4個項目式綜合性實踐題目，包括手寫體圖像識別實驗、花卉圖像分類實驗、基于Mindspore的RNN-IMDB情感分析實驗以及基于DCGAN的動漫頭像生成實驗，作為課內(nèi)8學時的實驗內(nèi)容，用以鞏固復習所講授的深度學習算法理論及網(wǎng)絡架構(gòu)設計原理。同時讓學生熟悉使用MindSpore、Tensorflow等深度學習框架實驗流程以及ModelArts實驗平臺，將模型部署上線，切實提高深度學習算法的編程應用能力。學生使用ModelArts平臺MindSpore-1.1.1搭建不同種類的網(wǎng)絡架構(gòu)，掌握如何基于mindspore.nn的cell模塊配置網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，并通過平臺提供的數(shù)據(jù)集，進行網(wǎng)絡的開發(fā)、性能分析以及結(jié)構(gòu)驗證。此外，針對每個實驗，設置創(chuàng)新設計內(nèi)容，熟悉并掌握利用通用深度學習框架實現(xiàn)相同應用任務。2）擴展性課外實驗。相比課內(nèi)實驗，課外實驗將專題式學習和個性化實踐項目進行組合，致力于模擬真實工作的學習環(huán)境。華為昇騰AI生態(tài)集成了豐富的深度學習開發(fā)與應用案例、各領(lǐng)域經(jīng)典和擴展數(shù)據(jù)集以及昇騰計算的硬件系統(tǒng)和基礎(chǔ)軟件體系，為學生提供一個探究式、討論式、項目式的學習場景（表1）。（1）昇騰計算的硬件系統(tǒng)和基礎(chǔ)軟件體系的使用：學生可通過在線注冊和申請代金券的方式獲取代金券金額，以此使用免費的基于華為達芬奇內(nèi)核的昇騰系列處理器等多樣化AI算力，而后根據(jù)需求采用ModelArts云開發(fā)平臺，或搭建本地實驗環(huán)境。其中，后者支持在Windows系統(tǒng)、MacOS系統(tǒng)或Ubuntu系統(tǒng)中通過Miniconda安裝深度學習框架，并配置JupyterNotebook和PyCharm來使用框架。華為提供開源AI計算框架MindSpore，同時也支持業(yè)界主流AI框架，例如TensorFlow、Pytorch、Caffe等。實驗過程中，學生可通過使用華為模型轉(zhuǎn)換工具實現(xiàn)不同框架間的靈活轉(zhuǎn)換，從而應對不同應用案例的開發(fā)和性能比較。另外，華為昇騰AI也支持底層開發(fā)，學生可基于統(tǒng)一編程接口AscendCL、異構(gòu)計算架構(gòu)CANN以及開發(fā)工具鏈MindStudio，實現(xiàn)算子開發(fā)與調(diào)優(yōu)。（2）基于昇騰計算的開發(fā)和應用案例的實踐包括基于MindSpore的深度學習實戰(zhàn)、基于昇騰CANN的深度學習實戰(zhàn)以及基于昇騰MindStudio的深度學習實戰(zhàn)（表1）。針對深度學習課程知識要點，學生在搭建環(huán)境并完成課內(nèi)實驗的基礎(chǔ)上，可根據(jù)自身能力和興趣選做上述課外實驗。每個實驗的難易程度不同，層層深入拓展。在此過程中，學生根據(jù)平臺所提供的詳細實驗指導手冊及示例注釋代碼，對實驗步驟進行模仿、驗證和改進，從而能夠快速得到預期結(jié)果，并掌握訓練及測試的調(diào)優(yōu)策略，進而獲得成就感。實驗完成之后，學生可通過Gitee開源社區(qū)上傳案例代碼、改進過程和結(jié)果分析，便于問題反饋、項目改進、聚焦討論以及高效代碼評審。（3）昇騰眾智國創(chuàng)計劃的參與：綜合性應用實踐能力是深度學習課程的高層培養(yǎng)目標，而昇騰眾智國創(chuàng)計劃為該目標提供了真實的產(chǎn)業(yè)環(huán)境，并作為企業(yè)命題供高校學生及指導教師以“真題真做”的形式申報大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃。為滿足驗收要求和交付要求，學生可自由組隊，選取題目（包括圖像分割、視頻分析、語音識別、自然語言處理等），通過查閱相關(guān)資料，確定任務，設定目標，利用昇騰AI軟硬件平臺完成包括數(shù)據(jù)準備、建模、模型評估、模型應用等深度學習領(lǐng)域的前沿項目，并在截止日期前交付驗收報告及配套代碼。昇騰眾智國創(chuàng)計劃的目的在于促進學生與教師之間、學生與學生之間的協(xié)作交流與知識互補，培養(yǎng)學生查閱資料及閱讀文獻素養(yǎng)，提高其發(fā)現(xiàn)問題與解決問題的能力，激發(fā)其將深度學習與實踐問題對接的綜合創(chuàng)新應用潛力。4建設實踐基地通過昇騰AI項目研究，依托華為—教育部產(chǎn)學合作協(xié)同育人平臺，構(gòu)建校企合作辦學的新模式，采用校企雙導師制，以企業(yè)提供實踐實訓崗位、聯(lián)合開設研究課題等形式開展產(chǎn)教融合人才培養(yǎng)工作。①為智能科學與技術(shù)、人工智能本科兩個專業(yè)提供企業(yè)AI實習實訓平臺，進一步強化實踐教學過程的實踐性、開放性和職業(yè)性，提高學生實際應用能力和就業(yè)能力，并為學生創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)奠定實踐基礎(chǔ)。②通過師資培訓，定向培養(yǎng)企業(yè)所需要的人工智能、深度學習等方面的人才，同時為企業(yè)項目設計、改進、評審等提供信息咨詢服務，增強教師對企業(yè)開源信息技術(shù)、智能計算等問題的研究能力，促進產(chǎn)學研相結(jié)合，強化高校服務社會的功能，為其他企業(yè)實習實訓基地建設提供有益的經(jīng)驗借鑒。通過本課題的研究，力求達到以下預期目標：（1）對區(qū)域代表性企業(yè)進行調(diào)查走訪，通過調(diào)查結(jié)果分析得到圍繞軟件工程專業(yè)人才培養(yǎng)方案要求及畢業(yè)要求的解決復雜工程問題的創(chuàng)新能力需求報告；（2）校企雙方教師嘗試在嵌入式核心課程的實踐教學中將OBE教學模式進行應用，包括共同進行項目選擇、案例設計、場景設計及實施過程；（3）校企雙方教師在課程設計中加入師生協(xié)同創(chuàng)新，制定過程化考核機制，完善軟件工程專業(yè)課程體系；（4）形成帶有實踐效果的應用研究報告；（5）發(fā)表教學改革論文1-2篇。2023年8月-2023年1月：開展性工科產(chǎn)教融合、校企合作模式相關(guān)外政策及文獻的整理，并對相關(guān)文獻和法規(guī)進行研究探索，深入理解國家對新工科專業(yè)人才需求的具體標準和方向，并以此為基礎(chǔ)對國內(nèi)知名高校新工