胡金龙 王朋
哈尔滨华德学院 黑龙江省哈尔滨市 150025
摘要：电子信息专业是以处理电子信息为主软、硬件结合的专业。在电子信息专业的培养体系中，注重学生基本电路理论与设计能力的培养，强调知识体系的完整性。在培养方案中，有有关信息处理的软、硬件课程，也有少量控制、机械等专业课程。如何在新工科和人工智能的背景下，改革创新电子信息专业的教学工作，成为适应社会和科技发展的需求，推进学生学习人工智能技术、形成人工智能学科的话语体系和思维方式是非常紧迫的教改任务。
关键词：新工科；人工智能；电信专业；课程教学；改革
1电子信息技术专业现状
电子信息技术是人工智能最底层的核心技术，它可以对获取的信息和数据进行处理。目前，在电子信息课程中，大部分课程都强调部分低层次的信息采集和数据处理。课程只涉及传统的数据采集和分析手段，不能处理信息量大、变化快、多样性强的数据。在新工程、人工智能的背景下，电子信息专业学生的培养过程存在以下不足，不能满足当前社会对人才的需求
1.1缺乏大数据分析能力
电子信息课程侧重于传统的数据采集和分析方法，强调底层数据和算法的设计。例如，数字信号处理仅限于滤波器、频域变换等领域的探索。通信原理包括信号采集、传输和底层处理的方法。然而，在人工智能和大数据的背景下，这些基本的数据处理方法不能快速地对数据类型进行分类，不能有效地识别复杂数据中的实际值，不能准确地采集和分析数据，不能有效地提高数据采集和分析的工作效率。
1.2缺乏大数据挖掘内容
电子信息课程包括电子数据和信息的概念，以及一些数据信息和数据原理。如何利用这些海量数据，找出其内在规律并进行深入的开发利用，是当前电子信息人才必备的技能。现有的课程体系中没有包含相应的深度挖掘信息的内容。要掌握这些技能，我们需要学习人工智能的知识和方法，特别是数据挖掘的知识。
1.3综合实践能力不足
在电子信息专业的培养计划和教学计划中，课程理论教学比重过大，实验教学比重不足。一方面，教师自身缺乏工程技术开发经验和实验设计与教学的项目支持；另一方面，学生的工程实践环节不够，导致实践过程不畅，实验效果不尽如人意。最后，理论没有得到应用，培养模式缺乏适应新工程的工程能力。
1.4缺乏跨学科课程
目前，我国电子信息专业的培养方案中，除本专业课程外，缺乏跨学科的课程。培训计划中有两到三门计算机相关课程。人工智能涉及到材料、控制、数据挖掘等课程，大部分高校都没有开设。在实践教学中，还缺乏面向学生的跨学科综合性项目实践。
因此，在人工智能广泛渗透各行各业及其快速融入高校“新工科”建设的背景下，电子信息类专业课程设置应契合时代发展的需求，在电子信息类课程体系中加入人工智能课程，创新开展融入“人工智能+新工科”的教育理念和模式，使学生具备人工智能开发和研究的基础和能力，把有助于培养符合“中国制造2025”和创新驱动发展战略需求的大量工程技术人才，作为当下我国高等教育建设与发展的关键内容和核心目标。
2电子信息类专业课程的教学改革
本科阶段主要以基础教育为主。培养能够发现问题、综合运用多学科知识解决问题的创新型人才，既是教育界面临的重大挑战，也是建设创新型国家的必要条件。电子信息专业应加强人工智能基础教育。首先，将人工智能的背景知识融入大学物理、电路等基础课程；然后，在学习信号与系统、随机信号处理、信息论、通信原理等专业课程的同时，增加人工智能课程。通过线上线下混合课程等多种形式，增设人工智能选修课，开展人工智能相关基础教育，使学生树立人工智能系统的理念。最后，通过项目驱动、以学生为中心的学习方法，通过给学生布置课题，完成与电子信息专业密切相关的人工智能项目，提高学生的创新能力。人工智能工程要求学生具有较强的理论基础、逻辑思维和实践能力。为了使学生达到完成课题的要求，在教学中要解决以下几个关键问题
2.1改善课程体系中单一的知识结构
目前，电子信息专业学生的知识结构比较单一，对其他学科的了解不够。主要课程涉及信息的基础处理技术。而人工智能涉及从信息到机械、生命科学、材料等多个领域。学生毕业后，综合能力还不够，对人工智能的机遇和挑战并不满意。
通过增加多学科课程，与不同专业的学生合作，可以提高学生的跨学科设计能力。
2.2提高学生逻辑思维能力
人工智能科学主要包括以下内容：自动推理与搜索、知识获取与处理、自动编程、语言理解和智能机器人。在电子产品智能化的今天，学生不仅需要在理论教学中学习和训练逻辑推理过程，还需要通过设计、开发和推广实践项目来提高学生的推理能力。
2.3通过学科竞赛促进人工智能的应用
目前，电子信息专业的学科竞赛包括国家电子设计大赛、互联网+智能车大赛等，近年来，竞争话题不仅与电子信息有关，而且还充分融入到人工智能的内容中。例如，四轴飞行器的设计需要分析大量的数据，智能地解决路径问题。通过参加比赛，特别是全国性比赛，学生可以大大提高人工智能的应用水平。
3教学改革实践过程
采用以学生为中心的项目驱动式法，按照分阶段、分层次的教学改革思路，构建“阶梯式”的系统设计项目，创新电子信息类教学与实践方案，分为以下三个阶段：
3.1人工智能基础教育阶段
基础教育主要包括基本理论的学习，如高等数学、线性代数、最优化方法及概率论等，这些课程以人工智能为背景，以习题或课程设计的形式展开人工智能相关基础教育；
3.2人工智能与电子信息技术融合阶段
针对大三以上高年级学生除了通信原理等专业课程外，还应设置《深度学习》、《语音模式识别》、《大数据》等选修课程，由科研一线的教师进行引导，以研讨方式介绍国内外人工智能的发展方向，同时在实践课程中融入人工智能的相关项目。学生通过课堂教学建立人工智能的系统概念，通过与之对应的课程设计，独立完成一些与电子信息专业密切相关的人工智能项目；
3.3创新创业阶段
在创新阶段，学生将电信技术与人工智能技术相结合，参与创新创业实践项目或各种技术竞赛，运用前两阶段积累的知识和能力进行综合创新，并与人工智能相结合，完成集成工程的设计。
以上三个阶段采用以学生为中心的教学方法，即学生充分参与探究性学习的方法。主动学习的核心是学生在整个项目过程中的主动性和参与性。运用这些方法可以逐步提高学生的学习能力。在传统的课堂教学中，教师是知识的传播者，学生处于被动接受状态，缺乏探索经验；在这个项目中，学生积极参与解决问题，从问题陈述到问题探索，教师从知识传授者转变为项目领导者。教师需要创造一个鼓励学生创新的环境，通过提问和讨论与学生进行积极的交流。
在课程教学中，由于课时有限，基本知识以在线MOOC的形式进行，问题的解决通过课堂讨论进行。在课程开始时，老师向每个学生提问。在每个阶段，学生根据自己的目标进行分析，提出符合设计要求的方案。在每个阶段结束时，老师检查结果，学生通过演示和答辩来演示小组完成的工作。
结论
新工程与人工智能背景下的电子信息专业课程教学改革，将通过三阶段人工智能训练实践，有效地改进现有的课程教学模式，充分调动学生对新技术的兴趣，大力提高学生人工智能开发和研究能力，培养具有创新创业意识和能力的新型工程人才。
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