隨著人工智能技術的飛速發展與工業機器人的廣泛應用,高職院校機器人技術應用專業群的人才培養面臨著新的機遇與挑戰。作為該專業群的核心課程之一,《人工智能應用基礎》承擔著為學生奠定AI理論認知與初步實踐能力的重任。本文結合教學實踐,以課程中“人工智能基礎軟件開發”模塊為例,探討該課程的教學設計與實施路徑。
一、 課程定位與目標重構:對接崗位,突出應用
傳統的《人工智能應用基礎》課程容易陷入理論講授過多、與專業結合不緊密的困境。針對機器人技術應用專業群,課程定位需緊密對接智能機器人系統的感知、決策、控制等環節中涉及的AI軟件開發需求。教學目標應進行重構,從“知曉概念”轉向“解決微問題”。以“人工智能基礎軟件開發”為例,其核心目標應設定為:使學生理解常用機器學習算法(如分類、回歸)的基本原理;掌握使用Python及相關庫(如scikit-learn, OpenCV)進行數據預處理、模型訓練與評估的基本流程;能夠針對機器人應用場景(如視覺識別、簡單路徑預測)完成一個基礎AI功能模塊的開發與集成。
二、 教學內容設計:項目貫穿,軟硬結合
為實現上述目標,教學內容需打破按章節羅列知識的模式,采用以“項目”為主線的模塊化設計。
通過該項目,學生能將算法學習、編程實踐與機器人應用場景直觀結合,理解從數據到智能功能的完整鏈路。
三、 教學方法與實踐:理實一體,階梯遞進
教學實施采用“理論精講-案例演示-模仿實踐-拓展創新”的階梯式方法。
四、 考核評價方式:過程導向,多元評價
改變“一考定論”的方式,建立過程性考核與終結性考核相結合的評價體系。過程性考核(占60%)包括:項目各階段的任務完成度、代碼質量、實驗報告、團隊協作表現。終結性考核(占40%)可設置為一個綜合性的課程設計,要求學生獨立或小組完成一個與機器人相關的基礎AI應用原型開發,并進行答辯演示,重點考察知識應用能力與工程思維。
五、 與展望
以“人工智能基礎軟件開發”為抓手的《人工智能應用基礎》課程改革,其核心在于“應用”與“集成”。通過項目化教學,將抽象的AI知識與具體的機器人技術應用場景相融合,有效激發了學生的學習興趣,提升了其技術落地能力。課程建設還需進一步深化產教融合,引入企業真實案例與開發規范;加強教學資源庫建設,開發配套的實訓項目與在線學習模塊,以適應人工智能技術快速迭代對高職人才培養提出的持續要求。
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更新時間:2026-01-06 01:49:28