光明日报客户端：探索人工智能通识课程建设之道——专访北京航空航天大学人工智能学院教授吴文峻

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光明日报客户端2025年6月16日（光明日报全媒体记者 唐芊尔 通讯员 苏晓雨）报道：

探索人工智能通识课程建设之道

——专访北京航空航天大学人工智能学院教授吴文峻

日前，教育部等九部门印发《关于加快推进教育数字化的意见》，提出要统筹推进大中小学人工智能教育一体化，建设“通用+特色”高校人工智能通识课程。随着人工智能逐渐融入大学生学习和生活的方方面面，高校作为育人阵地，与时俱进地推出了人工智能相关课程，引导学生合理、高效地使用AI。

自2025年春季学期起，北京航空航天大学面向全校本科一年级学生开设通识必修课《人工智能导论》，带领同学们跨越学科边界探索AI。为此，记者专访了北航人工通识课程负责人、人工智能学院教授吴文峻，请他来分享人工智能通识课程建设之道。

问：日前，教育部印发文件提出要建设“通用+特色”高校人工智能通识课程。您认为当前推进高校人工智能通识课的意义何在？

吴文峻：当下，从中小学到大学，人工智能教育正在全面铺开，人工智能通识课也已成为不少高校的必修课程。这与人工智能在国家社会经济发展的巨大作用，以及各行各业对人工智能的广泛应用和需求密不可分。事实上，人工智能已经走入千行百业，正在开始深度赋能各种产业场景，无论什么专业的学生，将来毕业走上工作岗位，都离不开人工智能。因此，让每一个学生都学习人工智能知识，是时代发展的需要。在高校开设人工智能通识课的意义，在于让青年人才做好相应的准备，以应对人工智能飞速发展给社会、经济等方面带来的新影响、新变化。

问：当前，人工智能通识课程在课程设计、课堂教学等方面，存在哪些困难或挑战？

吴文峻：目前，高校开设人工智能通识课程，还是要克服一些困难的。

我们可以把人工智能通识课程与在高校已经广泛开设的编程课程做一个对比。人工智能通识课程和编程课很不一样。编程课通常要求学生掌握一门计算机语言的基本语法，比如java或者C语言，然后通过编程练习就能逐渐学会用程序来解决问题，学生的计算思维就能慢慢培养起来。这个过程中，编程教学知识点是比较聚焦的。

但是人工智能通识课程就涉及更宽广的知识面，具有非常典型的交叉学科的特点。在历史发展中，人工智能融合了如认知科学、计算机、自动控制和数学等许多学科的知识。比如，人工神经网络是通识课的必学知识点，这也是现在AI大模型的基础。但是要学会它，首先要了解人工网络的来龙去脉：通过上百年来对人类以及其他高等哺乳动物神经系统的研究，科学界积累了神经科学和认知科学的丰厚理论成果，在此基础上，AI科学家通过算法和数学模型的设计，才逐渐形成了人工神经网络这一套模型和方法。因此，在给学生讲授的时候，需要从头到尾梳理其内在发展逻辑，如果只讲其中的一部分，学生就很难全面理解。当时，受限于人工智能通识课有限的学时，我们要把这么多知识点有机串联起来，让跨越不同专业的学生都能理解，课程设计的复杂性远远超过编程课的设计。

问：那么，如何将人工智能课程中的内容有机串联起来，形成较为生动活泼、难度适中、大家愿意去了解和学习的通识课？

吴文峻：其实要做很多精心的设计。首先是以培养智能思维为目标，训练学生用人工智能来看待世界，既要掌握人工智能的核心概念与原理，又要了解人工智能有关的社会伦理问题，同时初步学会使用人工智解决专业问题。

二是梳理出清晰的教学主线。在北航，我们将这个课程分为八个模块。第一模块讲人工智能的发展历史。第二个到第四个模块则是基础理论部分，分别是脑神经科学、机器学习、深度学习。第五到第七个模块，侧重人工智能的重要方法论，将智能系统的基本过程分成感知、认知和决策这三阶段。感知就是如何用神经网络模仿用人类的视觉、听觉等；认知就是如何用大语言模型和知识图谱模仿人类的语言和逻辑思维等；决策就是如何结合神经网络和机器人本体，实现在各种环境中进行类人的移动和操控决策。最后一个模块介绍人工智能的伦理规范和当前的安全风险问题。

教学时，我们注重引入生活中的鲜活实例，启发学生理解AI的抽象概念和原理。比如在讲感知时，以人脸识别为例，帮助学生理解计算机视觉的原理；讲认知时，以输入法和文字接龙为例子，帮助学生理解大模型怎么掌握人类的语言、能够回答问题的。同时在每个模块，也通过设置思辨的问题引导学生对当前的AI技术进行哲学思考，培养批判性思维，帮助他们更好理解AI技术的未来走向。

三是配备动手实验模块，帮助学生建立直观的认识。针对北航学科特点，我们将实验教学分为四个大类，包括：信息类、航空航天类、理科类和人文社科类。信息类专业会更多涉及编程内容，航空航天类更多涉及无人机、遥感图像等，理科类则侧重人工智能与数理化等研究，人文社科类聚焦AI支持的文学创作与艺术设计等。通过动手实践，使得学生不但掌握课程的复杂知识点，而且初步学会运用当前的AI系统和工具。

问：您对高校人工智能通识课程建设还有什么建议？高校可能还需要哪些支持或帮助？

吴文峻：首先要解决师资问题。老师必须要吃透教材内容，还能够担任讲授任务，而能够胜任教授这门课程的老师数量现在还不足，因此师资培训在未来这几年比较重要。各个学校都需要参加或者自己组织比较系统的师资培训，形成充足的优质师资力量。

二是每个学校应结合自己的学科特色对通识课程进行定制化设计。例如一些偏向行业领域的高校，在设计AI通识课程时，完全可以根据自己的优势学科来设计实践案例，将实验做深做实，做出自己的特色。

三是需要有适当的投入。AI技术只有通过动手使用，才能让学生更好地理解。要让高校上千规模的本科学生都能够使用相关功能，就需要足够的服务器资源、网络带宽资源。除了在线实验以外，AI通识课也需要用到一些硬件设备，比如人形机器人、无人车、无人机等，如果能让学生实际使用和操控，对学生增加学习兴趣和对AI技术的理解都有比较大的帮助，这些都需要持续的资源投入。

媒体链接：https://app.gmdaily.cn/as/opened/n/16dfe5df03354f4d8b606e2c0d180690

编辑：贾爱平

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