阿里天池AI平台驱动课程群建设

采用项目案例式教学的方式，可以让学生学到的知识快速应用到实际问题中，快速得到成果反馈，从而提高学生学习的积极性。针对教学案例库缺少统一的设计这一问题。教学团队可以考虑将一个完整的案例贯穿到整个课程体系中去，通过课程团队协同备课，依据大纲中的知识点将案例分解成与理论知识相对应的若干个子案例，并将拆分后的案例安排到其对应课程内容之中，采取任务驱动的方式来激发学生的求知欲望，学生通过对项目案例操作不仅可以增强实践能力，也可以加强对理论知识的理解。
课程群的项目案例可以考虑设置多种不同的案例，在相同的理论知识下，体验不同子案例之间技术的差异。在课程中可以设置课堂展示环节，让学生体会到不同的案例在操作上的不同，引发学生们的讨论和思考。将一整个案例分解到课程群中去，学生学完课程收获到的是一个完整的故事，这样学生在学完整个课程体系后就能体验到整个实际项目的流程，满足感会大大增加，激发自主学习的动力。
课程团队和阿里云天池AI平台进行合作，建设统一的课程群项目式教学案例库实验室，根据课程群的课程大纲以及思维导图，梳理核心知识点，在项目文档种分解对应的部分资料，基于阿里云天池AI平台，设计并完善分层、递进式项目案例库。
笔者在现有项目沉浸式教学方法的基础上，做进一步创新性的尝试。
（1） 一手项目案例融入课程群
尽管案例教学和项目教学已经广泛应用于专业课程的教学，但在新工科的人才培养过程中，一手项目经验在绝大多数的高校教师中还非常短缺，从课程群的角度融入统一的项目案例的做法难度更大。
申请人团队在过去几年已经多家企业合作了30多个机器学习相关的实战项目，这些项目的成果整理了50多个一手机器学习案例，有效地推动了案例教学和实验教学，学生可访问、分析其思路、代码并测试其效果。可以把其经验推广到课程群的项目案例设计以及实践教学。
（2）建设统一的课程群项目式教学案例库平台
在最近2年，我们与阿里云计算公司合作，在阿里云天池AI平台设计并实践了机器学习的实验和实训案例库，目前已经上线20个综合的项目案例，覆盖了机器学习和深度学习核心的知识点以及典型应用场景，积累了一定的案例库平台建设和使用经验。

图1 案例库协同设计

如图1所示，这种实验案例库一体化的设计方法和平台，对于课程群的价值更明显，可以方便教学团队协同设计和维护案例库，使得同一个项目的素材可以在一个平台上灵活进行组合和练习。这对于以学为中心的教学也有裨益：一方面可以方便学生根据自己的基础，选择合适的案例进行学习和练习，另一方面也可以进行综合的实训，甚至做创新性的工程应用。例如，对于比较复杂的基于目标检测的交通灯模糊控制项目案例，对摄像头采集的视频帧进行探测和可视化，可以作为可视化课程的教学内容；而上述图像的增强和样本分割方法，又可以作为机器学习课程的案例；使用目标检测算法统计摄像头视频帧中的车辆数量，又可以作为深度学习课程目标检测算法的教学案例；交通灯的模糊控制算法又可以作为智能系统应用课程的案例。而整个案例又可以作为综合实训的实验案例。

图2 天池案例分解（可视化库、算法库等）

节选：面向课程群的递进式教学案例库一体化设计
赵卫东
（复旦大学 计算机学院，上海 200433）