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摘要：如何将思政教育融入人工智能专业课程是“落实立德树人”的重点，是落实人工智能学科交叉融合与教育思政元素深度融合的重要举措。将课程思政的教学改革融入《人工智能概论》这门课的教学过程中，体现了“全程育人”“全方位育人”的重点。对于思政内容如何融入专业课程中的关键问题进行分析，提出了专业课程的思政协同方案内涵，并结合《人工智能概论》这门课程本身的内容特点，针对人工智能在医学影像方面的案例与应用，研究并探讨了将思政元素融入人工智能专业课程的一系列教学设计理念与方法，实现了新工科背景下的专业课程思政改革的重要尝试，对其他新工科课程的教育教学改革具有借鉴意义。
关键词：思政教育;人工智能;新工科;教学设计;教学改革
中图分类号：G642 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2021）27-0205-03
Abstract： How to integrate ideological and political education into professional courses of artificial intelligence is the focus of "implementing virtue teaches people "， It is an important measure to implement the deep integration of artificial intelligence and education. The course of ideological and political teaching reform into the course of "Introduction to Artificial Intelligence" teaching process， reflects the "whole process of education "，" all-round education" focus. In view of the difficult problems of how to integrate ideological and political content into professional courses， this paper analyzes the connotation of ideological and political cooperation in artificial intelligence specialty， and discusses the teaching design idea and method of integrating professional. In view of the case and application of artificial intelligence in medical imaging， this paper discusses the teaching design idea and method of integrating ideological and political elements into professional courses， and realizes the important attempt of ideological and political reform of professional courses under the background of new engineering courses， which has reference significance for the education and teaching reform of other new engineering courses.
Key words：ideological and political education; artificial intelligence; new engineering; instructional design ; teaching reform
1 引言
人工智能專业课程融入思政教育的探索与实践，重点是如何落实专业课程的思政教育、加强教学环节的思政元素的设计。思政教育关系到高校对于人的培养这个关键问题，关系到社会的进步，它是高校坚持社会主义办学的重要阵地[1]，对于学生思政教育的提升单一依靠思想政治课堂是不够的，要在每一门课尤其专业课中融入思政元素，加强对各专业课程的思政元素以及教学环节的设计，同时这也是贯彻落实习总书记关于思想政治工作贯穿教育教学全过程讲话、落实全程育人、全方位育人，努力开创我国高等教育事业发展新局面的重大举措[2]。 在这一发展前提下，如何将思政课程转化为课程思政，以及在专业课课堂上如何更好地加入思政元素是高校教师亟待解决的重要难题。将课程思政的教育教学改革融入新工科课程的教学理念以及教学设计中，体现了教育价值理性的回归，促进了新时代新工科培养思想过硬、技术过关的人才，因此，课程思政的教育教学改革仍然是一个值得研究的重要问题[3-7]。
《人工智能概论》课程主要介绍人工智能概念、知识表示、确定性与不确定性推理搜索策略、机器学习、神经网络、专家系统以及自然语言理解等内容。它主要是用来讲解机器如何智能工作、模仿人类大脑，人类思考问题的方法技术。里面涉及一些关键技术的应用领域像自然语言处理系统、图像识别、疾病诊断与分割等。并对其中的知识表示、搜索推理和计算智能为授课内容的重点应用进行详细介绍，该课程既涉及行业领域发展的前沿，同时又需要学生充分的思考技术在爆炸时代存在的社会进步、 经济发展、伦理科学等问题，因而非常契合新工科背景下对专业的融合、跨界创新的课程建设要求[8-9]。与此同时，由于课程本身知识体系的庞大、涉及的技术类型繁杂，对课程思政内核的融入提出了一定的挑战。 下面主要从《人工智能概论》的课堂教学设计出发，来探讨在新时代教育改革背景下该课程思政的教学方案。
2 人工智能专业课程的思政元素
教育改革的中心思想是打破“学科壁垒”、进行学科交叉融合，适应新时代发展要求要求，进一步加强学生的适应变化能力和工程创新性能力为目标而进行的教育改革。因此本文针对新工科教育背景下的人工智能概论课程思政建设进行了深入的思考。
2.1 专业课教师打破“学科壁垒”
教师是学生效仿的对象，专业课教师如何打破学科壁垒，进行学科交叉融合，至关重要。教师的教育水平对学生有着深刻的影响，在潜移默化中深深影响着学生，这也体现了思政知识教育的实用性[10]，在全面提升专业课教师的专业知识素养外注重加强其思想政治理论素养，同时，也要注重提升其科学素养、法纪素养、道德素养和教育教学素养，目前在校大学生大部分的学习都是对专业课课程的学习，专业课学习的重要性对大学生来讲是深远的，那么作为专业课教师自然就对学生们的价值观起到方向标的作用，如果专业课教师的学科交叉基础不牢固，思政基础不扎实，那么在课堂上就只能传授单一专业课的知识，这也就造成了专业课堂的“重技能、轻素质”这一特点，对学生的思政教育起不到很好的积极的作用。因此，作为专业课教师，应对思政知识教育的内容进行系统学习，掌握其精髓，遵循其规则，强化自身本领，将思政内容融入专業课程中来，充分挖掘专业知识中的思政元素，寻找专业知识与思政内容的契合点，精心研究教材，成为当代大学生思想上的领路人。
下面以人工智能在医学图像处理领域的研究与应用介绍如何打破学科壁垒，进行交叉融合，融入思政元素。
人工智能这门课里面，神经网络、机器学习是非常重要的两个知识点，如何加强对这两个知识点的理解，单纯的理论知识讲解会很枯燥乏味且对于本科生来讲难以理解其真正内涵，因此可以借鉴实例来说明，让学生在具体的研究中，在实际的应用中去体会，增加兴趣点，注入思政元素，增强荣誉感。
如图1是本文提出来的卷积神经网络在脑部肿瘤检索上的应用。这里就用到了人工智能领域的机器学习、神经网络，结合这个脑部肿瘤检索的深度学习框架我们通过实验仿真让学生真正地去理解卷积神经网络如何进行卷积，卷积的意义到底是什么？卷积的过程以及每一步的可视化结果是什么？ 从输入到输出，能从已经确诊的医学图像库中，找到与未确诊图像具有相同或相似病理特征的医学图像为医生提供便捷准确地检索图像手段，并为其诊断提供辅助的建议。这里涉及了人工智能、医学影像学科以及思政元素的交叉融合，医学上来讲，对于肿瘤影像的诊断主要是通过发病位置，病灶形态，边缘，密度（信号强度），数量的多少，钙化囊变的坏死情况，还有一些强化特征等来判断，因此，在课程的讲授过程中，引入了医学方面的这种组织结构的差异知识及医生诊断疾病看影像片子上的特点。
同时对于人工智能神经网络的讲解，我们可以利用大类目识别这个模块来分步讲解，首先介绍进行大类目识别建模，目的是将具有相同视觉特征的图像也即医学上具有相同或相近组织结构的断层图，如图2所示给出颅脑结构中水平剖面图（依次为（a）颅底层面（b）蝶鞍层面（c）鞍上池层面（d）第三脑室层面（e）第三脑室顶部层面（f）侧脑室层面（g）侧脑室顶部层面（h）半卵圆中心层面（i）大脑皮质表面层面）。采用深度DenseNet网络模型训练，可视化每一步的结果，加深学生对卷积的理解。同时让学生意识到人工智能作为科学研究前沿和产业转型升级的发展方向，在我国展现出了百花齐放和欣欣向荣的发展前景，在各个领域都有其重要的应用价值。
2.2 授课内容及教学目标的定位
在该课程中，将通过多样化的教学形式，引导学生系统理解人工智能的概念、发展趋势、原理及应用有所了解，培养学生对人工智能这门课的热情，激发学习潜力，通过实验项目培养学生创新能力。了解人工智能中常用的非确定性推理概念及相关技术，了解知识表示如何进行表示，内涵是什么掌握启发式搜索策略的相关内容，重点掌握一些问题求解的方法，比如状态空间法，它是应用什么样的搜索方法来完成问题的求解。什么是专家系统以及专家系统对人工智能的影响，用大致相同的理论去解决现实生活中的难题。锻炼学生发散思维、解决问题的能力，为今后处理各门学科的智能奠定基础;调动学生从人工智能的角度去研究应用、分析、思考和解决问题。
人工智能是一门涉及哲学、数学、经济学等多个学科的课程，同时随着这些学科的发展而不断深化，这些特点决定了人工智能概论课程融合多学科内容，难以全局把握，而且非常抽象难懂，造成了学生们对实际生活环境中的一些具体应用一知半解。那么问题来了，如何在有限的时间内让学生领会掌握这些具体内容并会举一反三，时期待解决的问题，本着该课程“少而精”的特点，需要对这门课程的授课内容、授课方式、学生特点等进行全局的把握与思考，让学生在较短时间内既能理解其思想与概念，又需要对该课程有着全方位的理解，所以在整个课程的讲授内容上应该以传授思想和基本概念为主，并且在讲授的过程中需要加入一些有趣的事例促进学生理解掌握人工智能思想的精髓。
在课程思政融入方面，着重探讨人工智能在各专业行业方面的应用以及人工智能在相关应用领域的行业背景与发展过程中的伦理科学、法律边界、商业道德等话题，引导学生树立社会主义建设的使命感、责任感，培养具备大眼界、大格局、大志向的管理人才。 在思政教育融入设计中， 着重对学生进行了辩证唯物主义与中国特色社会主义制度与文化先进性的强化，培养学生对未来发展方向和社会主义责任感、使命感的树立。同样这样的前景，也证明了我国坚定地走中国特色社会主义道路的正确性以及马克思主义所提倡的辩证唯物主义观点是符合人类社会发展规律，也符合科学研究、技术进步规律，这一点在人工智能领域得到了充分的论证。
2.3 讲授方法的选择
近年来，各种交叉学科对人工智能领域有着较大的推进作用，同样也具有将来交叉融合发展的趋势，那么教师如何在课堂上充分结合具体例子对其进行加以说明是授课内容非常重要的一个环节。可以以目前强人工智能领域的一些争论为例，如何向学生正确的表述这些争论，并通过理论讲解分析有自己独到的见解是非常不容易的，这就要求授课教师讲究方式方法，掌握将思政元素融入专业课程的精髓，用自己的语言将复杂问题进行抽象、简化、有效分解，建立简单环节模型和系统模型，但同时这些内容往往是书本中所没有涉及的。比如：知识表示、确定推理等都是人工智能领域中比较重要的组成部分，虽然书籍有这些内容的具体介绍，对于学生来讲仍然比较抽象。其根本原因在于问题没有得到系统的说明和阐述，如“什么是知识”，“什么是推理”……这些问题看似比较容易回答，但往往会涉及一些比较复杂难懂的哲学内涵，如果想要在这领域有所突破，那就需要阅读大量的哲学方面的书籍著作，当然这也是对授课内容的极大丰富和补充。 在教学手段上采用“启发式”教学，鼓励学生思想创新，再就是“翻转课堂”的使用，把更多的时间去交给学生，让学生有足够的时间在理论课的基础上去完成創新，去完成项目实验的实践，“师傅领进门，修行在个人”。所以，作为教师在课堂的讲授过程中，以理论课的讲解为引领，由浅及深，引领学生入门，构建有效的答疑渠道，让学生遇到难题有章可循，共同进步。在一些实验的创新设计上，可以充分利用现有平台资源，比如一些开源的框架，去开发一些能够可视化，创新性强的并且能够与实际生活相结合的实验，融合多学科知识，激发学生潜力。在讲授方法上，课程采用理论结合案例的教学方法， 对案例开展理论研究， 将案例与现实实际应用场景相关联。教学方法上要注重创新，可以将讨论式教学、网络讨论法、案例教学、情景模拟、角色体验等融入思政教育中，让学生们互相讨论思考与人工智能相关的案例，并有自己的认知见解，实现情感、行为及态度上的认同，最终通过“课程思政”的方式，培育学生们的社会主义核心价值观。
2.4 课程设置的优化
人工智能概论是一门理论性很强但同时又很抽象的课程。基本理论方面主要包括人工智能的概念、贝叶斯方法、模糊与确定性的概念理论、知识表示等部分，其中包含了大量的理论算法和一些概率论的主要内容。最新的一些进展包括机械式学习、指导式学习、归纳学习、B-P网络、Hopfield网络、自然语言理解和专家系统等内容。从上述基本理论内容上可以看出，人工智能这门课对学生的数学知识及逻辑推理要求较高，学习难度也较大。因此，如何在课堂上将基本理论与人工智能的最新的一些进展合理安排、合理结合，如何更好地进行理论与实验的结合创新，是亟待解决的问题。
3 结论
随着人工智能技术的快速发展，对人工智能课程思政的改革也永远不会停止，无论是教学内容、实验开发、教学方法、教学模式等方面，都需要教师去探索和实践，将课程思政与教学内容融合的更加精细化，同时更多地去收集和整理课程思政素材，更好地为专业课程的课程思政提供指导和服务，目标是要激发学生的学习兴趣，培养学生独立思考、勇于探索的能力，让他们能够在创新驱动的时代成为不可或缺的人才。
参考文献：
[1] 胡洪彬.课程思政：从理论基础到制度构建[J].重庆高教研究，2019，7（1）：112-120.
[2] 中共中央文献研究室.习近平关于青少年和共青团工作论述摘编[M].北京：中央文献出版社，2017.
[3] 高德毅，宗爱东.课程思政：有效发挥课堂育人主渠道作用的必然选择[J].思想理论教育导刊，2017（1）：31-34.
[4] 高德毅，宗爱东.从思政课程到课程思政：从战略高度构建高校思想政治教育课程体系[J].中国高等教育，2017（1）：43-46.
[5] 邱伟光.课程思政的价值意蕴与生成路径[J].思想理论教育，2017（7）：10-14.
[6] 闵辉.课程思政与高校哲学社会科学育人功能[J].思想理论教育，2017（7）：21-25.
[7] 高燕.课程思政建设的关键问题与解决路径[J].中国高等教育，2017（Z3）：11-14.
[8] 李海峰，王炜. 国际领域 “人工智能+教育”的研究进展与前沿热点——兼论我国“人工智能+发展策略[J]. 远程教育杂志，2019，37（2）：63-73.
[9] 于泽元，邹静华.人工智能视野下的教学重构[J].现代远程教育研究，2019，31（4）：37-46.
[10] 沈乾飞，夏池旭.高校思政课教学改革的整体观视角探究[J].教育现代化，2018（33）：61-62.
【通联编辑：王力】
关键词：思政教育;人工智能;新工科;教学设计;教学改革
中图分类号：G642 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2021）27-0205-03
Abstract： How to integrate ideological and political education into professional courses of artificial intelligence is the focus of "implementing virtue teaches people "， It is an important measure to implement the deep integration of artificial intelligence and education. The course of ideological and political teaching reform into the course of "Introduction to Artificial Intelligence" teaching process， reflects the "whole process of education "，" all-round education" focus. In view of the difficult problems of how to integrate ideological and political content into professional courses， this paper analyzes the connotation of ideological and political cooperation in artificial intelligence specialty， and discusses the teaching design idea and method of integrating professional. In view of the case and application of artificial intelligence in medical imaging， this paper discusses the teaching design idea and method of integrating ideological and political elements into professional courses， and realizes the important attempt of ideological and political reform of professional courses under the background of new engineering courses， which has reference significance for the education and teaching reform of other new engineering courses.
Key words：ideological and political education; artificial intelligence; new engineering; instructional design ; teaching reform
1 引言
人工智能專业课程融入思政教育的探索与实践，重点是如何落实专业课程的思政教育、加强教学环节的思政元素的设计。思政教育关系到高校对于人的培养这个关键问题，关系到社会的进步，它是高校坚持社会主义办学的重要阵地[1]，对于学生思政教育的提升单一依靠思想政治课堂是不够的，要在每一门课尤其专业课中融入思政元素，加强对各专业课程的思政元素以及教学环节的设计，同时这也是贯彻落实习总书记关于思想政治工作贯穿教育教学全过程讲话、落实全程育人、全方位育人，努力开创我国高等教育事业发展新局面的重大举措[2]。 在这一发展前提下，如何将思政课程转化为课程思政，以及在专业课课堂上如何更好地加入思政元素是高校教师亟待解决的重要难题。将课程思政的教育教学改革融入新工科课程的教学理念以及教学设计中，体现了教育价值理性的回归，促进了新时代新工科培养思想过硬、技术过关的人才，因此，课程思政的教育教学改革仍然是一个值得研究的重要问题[3-7]。
《人工智能概论》课程主要介绍人工智能概念、知识表示、确定性与不确定性推理搜索策略、机器学习、神经网络、专家系统以及自然语言理解等内容。它主要是用来讲解机器如何智能工作、模仿人类大脑，人类思考问题的方法技术。里面涉及一些关键技术的应用领域像自然语言处理系统、图像识别、疾病诊断与分割等。并对其中的知识表示、搜索推理和计算智能为授课内容的重点应用进行详细介绍，该课程既涉及行业领域发展的前沿，同时又需要学生充分的思考技术在爆炸时代存在的社会进步、 经济发展、伦理科学等问题，因而非常契合新工科背景下对专业的融合、跨界创新的课程建设要求[8-9]。与此同时，由于课程本身知识体系的庞大、涉及的技术类型繁杂，对课程思政内核的融入提出了一定的挑战。 下面主要从《人工智能概论》的课堂教学设计出发，来探讨在新时代教育改革背景下该课程思政的教学方案。
2 人工智能专业课程的思政元素
教育改革的中心思想是打破“学科壁垒”、进行学科交叉融合，适应新时代发展要求要求，进一步加强学生的适应变化能力和工程创新性能力为目标而进行的教育改革。因此本文针对新工科教育背景下的人工智能概论课程思政建设进行了深入的思考。
2.1 专业课教师打破“学科壁垒”
教师是学生效仿的对象，专业课教师如何打破学科壁垒，进行学科交叉融合，至关重要。教师的教育水平对学生有着深刻的影响，在潜移默化中深深影响着学生，这也体现了思政知识教育的实用性[10]，在全面提升专业课教师的专业知识素养外注重加强其思想政治理论素养，同时，也要注重提升其科学素养、法纪素养、道德素养和教育教学素养，目前在校大学生大部分的学习都是对专业课课程的学习，专业课学习的重要性对大学生来讲是深远的，那么作为专业课教师自然就对学生们的价值观起到方向标的作用，如果专业课教师的学科交叉基础不牢固，思政基础不扎实，那么在课堂上就只能传授单一专业课的知识，这也就造成了专业课堂的“重技能、轻素质”这一特点，对学生的思政教育起不到很好的积极的作用。因此，作为专业课教师，应对思政知识教育的内容进行系统学习，掌握其精髓，遵循其规则，强化自身本领，将思政内容融入专業课程中来，充分挖掘专业知识中的思政元素，寻找专业知识与思政内容的契合点，精心研究教材，成为当代大学生思想上的领路人。
下面以人工智能在医学图像处理领域的研究与应用介绍如何打破学科壁垒，进行交叉融合，融入思政元素。
人工智能这门课里面，神经网络、机器学习是非常重要的两个知识点，如何加强对这两个知识点的理解，单纯的理论知识讲解会很枯燥乏味且对于本科生来讲难以理解其真正内涵，因此可以借鉴实例来说明，让学生在具体的研究中，在实际的应用中去体会，增加兴趣点，注入思政元素，增强荣誉感。
如图1是本文提出来的卷积神经网络在脑部肿瘤检索上的应用。这里就用到了人工智能领域的机器学习、神经网络，结合这个脑部肿瘤检索的深度学习框架我们通过实验仿真让学生真正地去理解卷积神经网络如何进行卷积，卷积的意义到底是什么？卷积的过程以及每一步的可视化结果是什么？ 从输入到输出，能从已经确诊的医学图像库中，找到与未确诊图像具有相同或相似病理特征的医学图像为医生提供便捷准确地检索图像手段，并为其诊断提供辅助的建议。这里涉及了人工智能、医学影像学科以及思政元素的交叉融合，医学上来讲，对于肿瘤影像的诊断主要是通过发病位置，病灶形态，边缘，密度（信号强度），数量的多少，钙化囊变的坏死情况，还有一些强化特征等来判断，因此，在课程的讲授过程中，引入了医学方面的这种组织结构的差异知识及医生诊断疾病看影像片子上的特点。
同时对于人工智能神经网络的讲解，我们可以利用大类目识别这个模块来分步讲解，首先介绍进行大类目识别建模，目的是将具有相同视觉特征的图像也即医学上具有相同或相近组织结构的断层图，如图2所示给出颅脑结构中水平剖面图（依次为（a）颅底层面（b）蝶鞍层面（c）鞍上池层面（d）第三脑室层面（e）第三脑室顶部层面（f）侧脑室层面（g）侧脑室顶部层面（h）半卵圆中心层面（i）大脑皮质表面层面）。采用深度DenseNet网络模型训练，可视化每一步的结果，加深学生对卷积的理解。同时让学生意识到人工智能作为科学研究前沿和产业转型升级的发展方向，在我国展现出了百花齐放和欣欣向荣的发展前景，在各个领域都有其重要的应用价值。
2.2 授课内容及教学目标的定位
在该课程中，将通过多样化的教学形式，引导学生系统理解人工智能的概念、发展趋势、原理及应用有所了解，培养学生对人工智能这门课的热情，激发学习潜力，通过实验项目培养学生创新能力。了解人工智能中常用的非确定性推理概念及相关技术，了解知识表示如何进行表示，内涵是什么掌握启发式搜索策略的相关内容，重点掌握一些问题求解的方法，比如状态空间法，它是应用什么样的搜索方法来完成问题的求解。什么是专家系统以及专家系统对人工智能的影响，用大致相同的理论去解决现实生活中的难题。锻炼学生发散思维、解决问题的能力，为今后处理各门学科的智能奠定基础;调动学生从人工智能的角度去研究应用、分析、思考和解决问题。
人工智能是一门涉及哲学、数学、经济学等多个学科的课程，同时随着这些学科的发展而不断深化，这些特点决定了人工智能概论课程融合多学科内容，难以全局把握，而且非常抽象难懂，造成了学生们对实际生活环境中的一些具体应用一知半解。那么问题来了，如何在有限的时间内让学生领会掌握这些具体内容并会举一反三，时期待解决的问题，本着该课程“少而精”的特点，需要对这门课程的授课内容、授课方式、学生特点等进行全局的把握与思考，让学生在较短时间内既能理解其思想与概念，又需要对该课程有着全方位的理解，所以在整个课程的讲授内容上应该以传授思想和基本概念为主，并且在讲授的过程中需要加入一些有趣的事例促进学生理解掌握人工智能思想的精髓。
在课程思政融入方面，着重探讨人工智能在各专业行业方面的应用以及人工智能在相关应用领域的行业背景与发展过程中的伦理科学、法律边界、商业道德等话题，引导学生树立社会主义建设的使命感、责任感，培养具备大眼界、大格局、大志向的管理人才。 在思政教育融入设计中， 着重对学生进行了辩证唯物主义与中国特色社会主义制度与文化先进性的强化，培养学生对未来发展方向和社会主义责任感、使命感的树立。同样这样的前景，也证明了我国坚定地走中国特色社会主义道路的正确性以及马克思主义所提倡的辩证唯物主义观点是符合人类社会发展规律，也符合科学研究、技术进步规律，这一点在人工智能领域得到了充分的论证。
2.3 讲授方法的选择
近年来，各种交叉学科对人工智能领域有着较大的推进作用，同样也具有将来交叉融合发展的趋势，那么教师如何在课堂上充分结合具体例子对其进行加以说明是授课内容非常重要的一个环节。可以以目前强人工智能领域的一些争论为例，如何向学生正确的表述这些争论，并通过理论讲解分析有自己独到的见解是非常不容易的，这就要求授课教师讲究方式方法，掌握将思政元素融入专业课程的精髓，用自己的语言将复杂问题进行抽象、简化、有效分解，建立简单环节模型和系统模型，但同时这些内容往往是书本中所没有涉及的。比如：知识表示、确定推理等都是人工智能领域中比较重要的组成部分，虽然书籍有这些内容的具体介绍，对于学生来讲仍然比较抽象。其根本原因在于问题没有得到系统的说明和阐述，如“什么是知识”，“什么是推理”……这些问题看似比较容易回答，但往往会涉及一些比较复杂难懂的哲学内涵，如果想要在这领域有所突破，那就需要阅读大量的哲学方面的书籍著作，当然这也是对授课内容的极大丰富和补充。 在教学手段上采用“启发式”教学，鼓励学生思想创新，再就是“翻转课堂”的使用，把更多的时间去交给学生，让学生有足够的时间在理论课的基础上去完成創新，去完成项目实验的实践，“师傅领进门，修行在个人”。所以，作为教师在课堂的讲授过程中，以理论课的讲解为引领，由浅及深，引领学生入门，构建有效的答疑渠道，让学生遇到难题有章可循，共同进步。在一些实验的创新设计上，可以充分利用现有平台资源，比如一些开源的框架，去开发一些能够可视化，创新性强的并且能够与实际生活相结合的实验，融合多学科知识，激发学生潜力。在讲授方法上，课程采用理论结合案例的教学方法， 对案例开展理论研究， 将案例与现实实际应用场景相关联。教学方法上要注重创新，可以将讨论式教学、网络讨论法、案例教学、情景模拟、角色体验等融入思政教育中，让学生们互相讨论思考与人工智能相关的案例，并有自己的认知见解，实现情感、行为及态度上的认同，最终通过“课程思政”的方式，培育学生们的社会主义核心价值观。
2.4 课程设置的优化
人工智能概论是一门理论性很强但同时又很抽象的课程。基本理论方面主要包括人工智能的概念、贝叶斯方法、模糊与确定性的概念理论、知识表示等部分，其中包含了大量的理论算法和一些概率论的主要内容。最新的一些进展包括机械式学习、指导式学习、归纳学习、B-P网络、Hopfield网络、自然语言理解和专家系统等内容。从上述基本理论内容上可以看出，人工智能这门课对学生的数学知识及逻辑推理要求较高，学习难度也较大。因此，如何在课堂上将基本理论与人工智能的最新的一些进展合理安排、合理结合，如何更好地进行理论与实验的结合创新，是亟待解决的问题。
3 结论
随着人工智能技术的快速发展，对人工智能课程思政的改革也永远不会停止，无论是教学内容、实验开发、教学方法、教学模式等方面，都需要教师去探索和实践，将课程思政与教学内容融合的更加精细化，同时更多地去收集和整理课程思政素材，更好地为专业课程的课程思政提供指导和服务，目标是要激发学生的学习兴趣，培养学生独立思考、勇于探索的能力，让他们能够在创新驱动的时代成为不可或缺的人才。
参考文献：
[1] 胡洪彬.课程思政：从理论基础到制度构建[J].重庆高教研究，2019，7（1）：112-120.
[2] 中共中央文献研究室.习近平关于青少年和共青团工作论述摘编[M].北京：中央文献出版社，2017.
[3] 高德毅，宗爱东.课程思政：有效发挥课堂育人主渠道作用的必然选择[J].思想理论教育导刊，2017（1）：31-34.
[4] 高德毅，宗爱东.从思政课程到课程思政：从战略高度构建高校思想政治教育课程体系[J].中国高等教育，2017（1）：43-46.
[5] 邱伟光.课程思政的价值意蕴与生成路径[J].思想理论教育，2017（7）：10-14.
[6] 闵辉.课程思政与高校哲学社会科学育人功能[J].思想理论教育，2017（7）：21-25.
[7] 高燕.课程思政建设的关键问题与解决路径[J].中国高等教育，2017（Z3）：11-14.
[8] 李海峰，王炜. 国际领域 “人工智能+教育”的研究进展与前沿热点——兼论我国“人工智能+发展策略[J]. 远程教育杂志，2019，37（2）：63-73.
[9] 于泽元，邹静华.人工智能视野下的教学重构[J].现代远程教育研究，2019，31（4）：37-46.
[10] 沈乾飞，夏池旭.高校思政课教学改革的整体观视角探究[J].教育现代化，2018（33）：61-62.
【通联编辑：王力】