一、引言

在人工智能技术迅猛发展的当下，社会对兼具相关知识与技能的复合型人才需求与日俱增。当前，国内各大院校人工智能专业课程的实验设计，多聚焦于机器学习与深度学习算法的理论阐释及综合实验项目，然而，此类实验专业性过强，缺乏针对通识教育的精细化优化，不利于跨学科人才的培养。故而，人工智能通识教育课程建设的难点，主要集中于实验内容与实验环境两大方面。

其一，学科交叉知识跨度大、难度高，且实验案例匮乏。人工智能学科广泛涵盖计算机、数学、心理学、哲学等多个领域，而国内通识教育课程建设尚处于探索初期，实验案例体系构建尚不完善。现有的实验内容不仅复杂，而且专业性突出，对不同专业背景的学生设置了较高的学习门槛，这可能会抑制学生的学习热情，进而导致学习效果参差不齐。因此，设计一套涵盖广泛、实用性强的实验案例体系迫在眉睫。

其二，人工智能实验教学平台建设相对滞后，实验开展困难重重。实践是深入领会人工智能原理与运行机制的关键途径，但硬件设备价格高昂，实验环境配置繁琐，学生操作起来困难重重，尤其是非理工科专业的学生。同时，教师在协助学生时成本较高，学生容易产生畏难情绪。因此，迫切需要构建一个操作简便、易于管理的实验平台，以提高学生的学习成效。

二、实验教学设计思路

（1）构建“基础算法—学科交叉—实际应用”三层递进式实验体系

为有效解决各专业与人工智能在学科内容衔接及融合方面存在的不足，针对来自不同学院、专业且学科背景各异的学生，我们精心设计了“基础算法—学科交叉—实际应用”三层递进式实验体系。

“基础算法”层涵盖传统机器学习方法和深度学习方法，这些方法犹如坚实的基石，为后续的实际应用提供了有力的算法支撑。传统机器学习中的线性模型、决策树等，以及深度学习里的卷积神经网络、生成对抗模型等前沿技术，都在此层得以体现，使学生能够系统地掌握人工智能算法的基本原理和方法。

“学科交叉”层以“四新”建设为指引，充分考量传统学科与新兴专业的交叉融合。通过深入分析和提炼不同学科之间的共性知识，为实际应用提供了坚实的理论依据。这一层旨在打破学科壁垒，培养学生的跨学科思维和综合应用能力。

“实际应用”层紧密结合各个专业所面临的现实问题和应用场景，设计了一系列具有针对性的实验项目。例如，文学类专业可开展文本分类与生成实验，让学生在处理文学文本的过程中，运用所学的人工智能算法解决实际问题；语言学类专业设置机器翻译实验，提升学生的语言处理和信息转换能力；艺术设计类专业包含风格迁移与图像生成实验，激发学生的创新思维和艺术表现力；金融经济类专业则侧重数据挖掘与分析实验，培养学生的数据分析和决策能力。学生可以根据自身的专业和兴趣自主选择实验项目，从而有效提升实践能力。

（2）打造人工智能实验教学平台

实验教学在帮助学生深入理解人工智能算法原理和运作机制方面发挥着至关重要的作用，它能够促进学生将理论知识与实际问题相结合，提高解决实际问题的能力。然而，人工智能实验高度依赖硬件和软件的支持，且不同实验项目所采用的技术框架也各不相同。对于非计算机专业的学生而言，他们往往缺乏专业的实验设备，同时实验环境的配置也较为复杂，这给实验教学的开展带来了诸多困难。因此，建设一个操作简便、功能强大的人工智能实验教学平台显得尤为迫切。

该平台以理论学习为基础，为学生提供了多样化的实验环境，支持学生自由开展实验，实现了理论与实践的深度融合。学生可以在平台上轻松获取所需的实验资源，自主进行实验设计和操作，从而更好地掌握人工智能算法的应用技巧。同时，平台还为教师提供了强大的教学管理系统，方便教师对实验资源和学生进行全流程管理。教师可以通过该系统实时监控学生的实验进度和结果，及时给予指导和反馈，提高教学效率和质量。

为了满足不断变化的教学需求，平台需要持续更新实验项目。一方面，要密切关注技术发展的新动态，及时引入新的人工智能实验项目，确保教学内容与行业需求保持同步；另一方面，要积极收集师生的反馈意见，不断优化实验设计和平台管理，提升教学效果。通过完善实验教学体系，该平台将为跨学科人才培养提供有力的支持，培养出更多具有创新精神和实践能力的人工智能专业人才。

三、实验项目设计与建设

3.1 “基础算法—学科交叉—实际应用”三层递进式实验设计

人工智能通识教育的核心目标在于培育全面发展的复合型学科交叉人才。然而，现有的实验教学往往专业性过强，对于跨学科学生而言，学习门槛较高。基于此学情，我们精心设计了覆盖面广、实用性强的三层递进式实验案例体系。

“基础算法—学科交叉—实际应用”三层递进式实验设计的底层是“基础算法”层。这一层为具体案例设计筑牢了理论基础，并提供了关键的算法支撑。学生在此层将深入学习传统机器学习方法和深度学习方法，掌握如线性模型、决策树、卷积神经网络、生成对抗模型等核心算法，为后续的实验项目奠定坚实的技术基础。

“学科交叉”层则着重考虑传统学科与人工智能的深度融合。该层针对不同学科的特点，精准提炼实验重点需求，为实验内容设计提供了重要依据。通过打破学科壁垒，促进不同学科知识的交叉渗透，培养学生的跨学科思维和综合应用能力。

“实际应用”层依据各学科提炼出的应用需求，设计了一系列覆盖面广的实验案例。这些案例紧密结合各专业面临的现实问题和应用场景，旨在培养学生运用人工智能技术解决实际问题的能力，提升学生的实践操作技能。

依据“基础算法—学科交叉—实际应用”三层递进式实验设计思路和指导思想，实验案例具体划分为基本型、综合型、探究性三类。

基本型实验：主要聚焦于编程语言的学习，如Python的基础语法和应用；编程工具的熟练使用，例如PyCharm、Jupyter Notebook等；以及深度学习框架的选择与入门，如Tensorflow、Pytorch等。通过这些实验，学生能够掌握人工智能开发的基本工具和环境。

综合型实验：着重培养学生根据现实应用场景选择合适模型并运用模型的能力。学生需要了解传统机器学习和深度学习算法的原理，掌握多种经典模型的应用场景和方法，能够运用所学知识解决实际的分类、回归等问题。

探究型实验：致力于培养学生的综合能力，包括问题分析、模型构建、编程实现、实验验证等环节。学生需要自主探索问题，设计解决方案，并通过实验验证其有效性，从而提高学生的创新能力和科研素养。

3.2 人工智能实验教学平台建设

人工智能实验教学在促进学生将理论知识与实际应用深度融合、解决现实工程问题方面发挥着关键作用。为了让来自不同专业背景的学生能够迅速上手人工智能实验项目，我们精心打造了一个开放、共享且不受课堂时间和地域限制的实践平台。该平台具有操作简单、便于管理、利于学习等诸多优势，为师生带来了极大的便利。

平台架构与资源整合

实验平台系统将所有物理资源进行高效整合，形成虚拟资源池。通过这种方式，实现了计算、存储、网络等资源的全面共享，显著提高了资源利用率。同时，平台能够根据不同的计算需求，实现资源的动态分配、灵活调度和跨域共享，确保在各种实验场景下都能提供稳定、高效的资源支持。

角色设置与功能实现

实验平台设置了学生、教师和管理员三种角色，每种角色都拥有特定的功能和权限，以满足不同用户的需求。

学生角色：学生可以根据自身的学习需求和兴趣，自由选择并加入相应的实验课程。平台为每个实验项目提供了满足其需求的配置环境，学生只需进入实验项目，即可方便快捷地使用这些环境，无需自行安装和配置复杂的实验软件，大大降低了学习门槛。

教师角色：教师登录实验平台后，可以对自己的课程、教学案例、教学班以及学生进行全面的管理操作。例如，教师可以发布实验任务、批改学生作业、监控学生的学习进度等，从而更加高效地开展教学工作。

管理员角色：管理员负责监控和维护整个平台的日常稳定运行，确保平台的各项功能正常使用。同时，管理员还需要管理包括学生、教师、课程等在内的所有资源，保障平台的资源安全和合理分配。

通过这样的平台建设，我们为学生提供了一个便捷、高效的学习环境，为教师提供了一个优质的教学平台，为人工智能实验教学的顺利开展提供了有力保障。

四、结语

未来，我们将从以下四个关键方面持续完善相关工作：

其一，紧跟人工智能理论与技术的发展步伐，不断丰富实验案例库。在实验平台现有基础上，系统梳理并整合各类实验案例，形成具有针对性和系统性的案例资源库，实现资源的高效共享。如此一来，不仅能让学生接触到前沿、实用的实验内容，还能促进不同学科背景学生之间的交流与学习，拓宽他们的视野和思维。

其二，依托实验课程，积极鼓励并组织学生参与人工智能相关竞赛。通过竞赛，营造“以赛促学、以赛促教”的良好氛围，激发学生的学习热情和创新能力，同时提升教师的教学水平和专业素养。在竞赛过程中，师生能够共同探索人工智能技术的应用，解决实际问题，实现共同成长和进步。

其三，深度融入学校智能计算等相关微专业建设。充分发挥本课程在学科交叉人才培养中的重要作用，根据学生的不同专业背景和兴趣特点，做到因材施教。进一步加强人工智能与各专业的有机结合，提高学生对人工智能技术的理解和应用能力，为培养具有跨学科素养的复合型人才奠定坚实基础。

其四，强化产学研合作。积极与企业建立紧密合作关系，引入企业实际案例和项目经验，丰富实验教学内容和形式。通过产学研合作，让学生更好地了解企业的实际需求和技术发展趋势，培养出更符合企业和社会需求的高素质人才。

在学科“四新”建设的时代背景下，针对国内面向通识教育的人工智能教学实验设计存在的不足，我们重点聚焦于提升各学科背景下学生的人工智能素养。精心设计的“基础算法—学科交叉—实际应用”三层递进式实验体系，以及配套建设的人工智能实验教学平台，有效解决了不同专业与人工智能学科内容融合不充分、实验案例覆盖不全面等问题。这些举措引导更多跨专业学生走进人工智能领域，掌握人工智能实践技能。同时，开放、共享的实践平台凭借其操作简便等优势，显著提高了人工智能实验教学效果，为我国“人工智能 + X”复合型人才培养贡献了积极力量。