如何让学生听得懂学得会用得上实用教学指南

在北京航空航天大学的《人工智能导论》课堂上，一种独特的教学氛围正在形成。这里没有艰深概念的简单堆砌，也避开了复杂公式的强行灌输，取而代之的是师生间轻松而深入的互动探讨。课程主讲人、人工智能学院的吴文峻教授，正带领学生们进行一场生动的现场实验：向人工智能模型提出一个贴近生活的决策问题——“洗车店距离我家仅20米，我应该开车去还是推车去？”

AI的推理过程看似环环相扣、逻辑严谨，最终却得出了“推车前往”这一令人啼笑皆非的结论。课堂中瞬间充满了理解的笑声。正是在这轻松的氛围里，大模型那个被称为“幻觉”的核心特性，以一种鲜活而深刻的方式，印入了每一位学生的认知中。

自2024年开始，这门课程已升级为北航面向全体大一新生的通识必修课，每年修读学生超过4000人。面对如此大规模、且专业背景与数理基础差异显著的学生群体，教学团队面临一个核心挑战：如何确保每一位学生都能“听得懂、学得会、用得上”？为此，吴文峻教授组建了一支超过五十人的跨学科教学团队，其核心目标正是为拥有不同知识背景和兴趣方向的学生，量身定制个性化的学习路径与内容。

因材施教，实现内容精准匹配

破解教学难题的首要关键，在于打破传统的学科界限。课程创新性地将学生划分为信息类、航天类、理科类、文科类四大类别。在确保人工智能核心知识体系完整统一的基础上，为每一类学生“烹饪”符合其专业语境的差异化案例“大餐”。

因此，课堂呈现出多元融合的生动图景：信息类专业的学生深入探讨算法优化与模型调参；航天类专业的学生则模拟演练月球探测车的智能路径规划与避障决策；理科生尝试利用AI工具进行化学分子结构的预测与分类；文科生则借助人工智能进行古典诗词创作，或分析《红楼梦》等名著中错综复杂的人物社会网络。同一颗人工智能的“种子”，在不同的专业土壤中，孕育出了形态各异的思维之花。

分层递进，打造可攀爬的学习阶梯

仅有丰富的案例还不够，学习路径的设计必须具有可及性。课程彻底告别“纸上谈兵”的模式，构建起“基础认知—拓展应用—创新挑战”三级实践教学体系，精准适配不同起点的学生的学习节奏与成长需求。

零基础的学生无需担忧，他们可以通过友好的低代码或零代码平台，在短短十几分钟内快速搭建一个手写数字识别模型，轻松收获入门阶段的成就感。对于已有初步基础的学生，中阶的拓展实训将紧密对接其专业领域的真实场景，帮助他们打通人工智能技术与本专业应用的关联脉络。而那些学有余力的尖子生，则可以通过高阶挑战项目，直接对接学校的国家重点实验室及前沿科研课题，开启深度探索与创新的旅程。

对接产业，拓宽前沿应用视野

要让学生深刻领悟人工智能的价值，必须将其置于真实的产业与社会图景中。课程不仅及时融入大语言模型、具身智能、Agent智能体等前沿进展，更关键的是，系统引入了智能制造、智慧航天、生物医药、人文计算等各行业的典型AI落地案例。学生们得以直观地理解，这项技术如何在他们未来可能投身的具体领域中解决核心问题、创造实际价值。课程还大力鼓励学生以课题小组形式，围绕感兴趣的垂直领域进行自主调研与创新构想，将知识的边界从课堂延伸至产业变革的最前沿。

课程结束后的调研反馈显示，“具有时代感”、“启发思维”、“内容充实”、“生动有趣”成为学生们评价这门课的高频词汇。这或许正是教学改革取得成效的最佳印证。

吴文峻教授对此有着深刻的阐述：“人工智能素养已成为当代青年面向未来不可或缺的底层能力与核心素养。”他将这类通识基础课比作支撑学生知识大厦的“地基”，而将各专业课程中融合AI元素比作建于其上的“高楼”。“只有‘地基’扎实，‘高楼’的设计与建造才有依据，”他强调，“通过这种协同与融合，学生才能将所学的人工智能原理与未来的专业发展及创新实践真正结合，构建起稳固、贯通且可持续的知识体系与竞争力。”

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