必看!人工智能通识课怎么上?解答你最关心这 6 个问题!(2)
2024 年政府工作报告中,“人工智能+”行动首次被明确提及,这标志着人工智能技术在国家战略中的重要地位。人工智能不仅是科技发展的前沿领域,更是推动新质生产力形成的核心动力。众多高校已将人工智能通识课程纳入通识教育范畴,然而在课程筹备的过程中,如何编排教学内容、如何设计实验实训、如何进行教学平台选型、如何进行算力资源配备?这些问题若处理不当,可能会成为制约课程建设顺利推进的关键因素。
为应对以上挑战,2024 年 12 月 19 日,和鲸科技成功举办了“人工智能通识教育与实践发展暨和鲸科技 AI 通识课解决方案发布会”。本次活动特别邀请了南京大学计算机学院教授,大学计算机基础教学部执行主任金莹老师,分享了南京大学在人工智能通识课程体系构建的探索。南京大学作为国内早期从事计算机科学与技术教育和研究的单位之一,其计算机科学与技术系作为全国首批国家重点一级学科,在队伍建设、人才培养、科学研究等方面长期位居国内先进行列。今年 2 月 27 日,南京大学首开先例,宣布面向全体本科新生开设“人工智能通识核心课程体系”,并于 9 月 13 日正式开讲。
会上,和鲸科技社区合伙人、运营总监唐铭首次公开介绍了和鲸人工智能通识教育解决方案。该方案集合教学平台、精品课程、实验资源于一体,可助力高校于 2025 年春季学期快速启动课程,调整人才培养方案的课程策略,达成教学模式革新与成效跃升。
基于会议内容,和鲸科技梳理了参会教师们关心的几个核心问题,旨在融合南京大学在人工智能通识教育领域的建设经验以及和鲸科技多年来的实践积累,为更多致力于推动人工智能通识教育的高等院校及教师提供有益的参考与借鉴~
Q3:人工智能通识课程上机实训环节是怎么做的?
国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中,明确了要利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革。当前,关于是否在人工智能通识课程中纳入代码编写环节成为一大挑战,而基于和鲸即开即用的 AI 通识课实训平台 ModelWhale,极大地提升了学生的上机实训体验,更成功打破了“不学写代码就无法运行 AI 模型、难以动手实践与深入体验 AI”的困境。通过 ModelWhale,学生无需编写复杂代码,即可轻松上手、实践 AI,从而更加深入地理解和掌握人工智能的核心原理与应用;ModelWhale 也为课程提供了多种特有的作业形式,针对机器学习模型好坏的评估过程,ModelWhale 可以实现自动化评估模型产出的结果,帮助学生更快地进行调优。
实践类型一:快速理解模型搭建与迭代流程
ModelWhale 提供拖拉拽式模块化编程组件,学生无需编写代码,即可快速理解机器学习的建模流程以及人工智能模型的迭代过程。
实践类型二:深入体验“数据”的准备工作及重要性
ModelWhale 能够全面辅助学生完成数据采集与标注的整个过程,从而让学生深刻理解数据作为人工智能核心要素的运行机制,并意识到在未来有效管理个人及工作中的数据至关重要。
实践类型三:结合大模型和智能体解决复杂问题
掌握大模型与智能体的组合运用,以构建工作流解决复杂方案是未来职场中的一项稀缺技能,需要经过专门训练才可驾驭。ModelWhale 支持集成当前流行的模型编排工具,简化这一学习路径,使学生能够更加轻松上手,熟练驾驭各种大型模型和智能体,增强实战技能。
Q4:人工智能通识课的教学场景是全部采用云端平台,还是可以部分本地部署?
在教学场景的选择上,学校是否应全面拥抱云端平台,还是适度结合本地部署,核心考量在于学校的实际需求与预算条件。对于涉及大量学生的通识课程,特别是实验类课程,云端平台通常是更优选项。本地实验室在应对大规模学生群体时可能力不从心,而云端平台则能轻松承载。和鲸已成功助力某高校人工智能通识课程全校覆盖,超过 6000 名学生在云端学习。
人工智能通识课程面向的是全校学生,人数众多且学科背景各异,单靠一位老师显然无法胜任教学任务,需要多位老师共同参与授课;再者人工智能的基本理论或许相同,但在实践部分,面对不同学科背景的学生确实应该讲授不同的内容。例如,学习化学化工的学生可能对 AI 在材料设计和筛选方面更感兴趣,而学习人文社科的同学则可能对文本的挖掘与分析更感兴趣。实际上,几乎所有学校都可能面临类似情况。如何确保同一门课程既保持教学统一性,又展现内容多样性,成为教师们面临的共同挑战。
为了解决这一问题,和鲸采取了以下策略:依托 ModelWhale 教学实训平台这一统一基础设施,结合和鲸社区丰富的多学科实验资源,提供多样化的教学实训案例。在基础设施层面,每位教师均可独立管理班级,包括学情监控、课件作业发布及计算资源分配等,实现了上千学生的在线并发学习。同时,统一的课件材料便于教师间共享复用,显著提升教学效率。对于需连续开设的课程,新任教师可迅速掌握过往教学情况,甚至直接复用旧课件,并在此基础上进行迭代优化,从而进一步提升教学质量与效率。
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