智慧水利“教學(xué)+科創(chuàng)+競(jìng)賽”協(xié)同體系構(gòu)建

摘要：水利行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展亟需智慧元素的融入，構(gòu)建緊密結(jié)合智慧元素與專(zhuān)業(yè)的智慧類(lèi)課程體系是智慧水利專(zhuān)業(yè)建設(shè)的必然步驟。文章在深入分析智慧水利“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”課程建設(shè)中存在問(wèn)題的基礎(chǔ)上，提出在教學(xué)過(guò)程中將抽象理論知識(shí)形象化、注重理論算法從頭實(shí)現(xiàn)及課程體系與大學(xué)生科創(chuàng)實(shí)踐有機(jī)融合等措施，構(gòu)建了“教學(xué)+科創(chuàng)+競(jìng)賽”協(xié)同體系，為“智慧+專(zhuān)業(yè)”復(fù)合型人才培養(yǎng)提供范例。關(guān)鍵詞：智慧水利；課程體系；教學(xué)改革；大學(xué)生科創(chuàng)；復(fù)合型人才為了加快智慧水利建設(shè)，推動(dòng)新階段水利高質(zhì)量發(fā)展，2021年10月，水利部制定了《關(guān)于大力推進(jìn)智慧水利建設(shè)的指導(dǎo)意見(jiàn)》《智慧水利建設(shè)頂層設(shè)計(jì)》及《十四五智慧水利建設(shè)規(guī)劃》，確定了建設(shè)數(shù)字孿生流域，實(shí)現(xiàn)具有預(yù)報(bào)、預(yù)警、預(yù)演、預(yù)案功能的智慧水利體系[1]。鑒于智慧水利在促進(jìn)水資源優(yōu)化配置、水利工程智能建造及水災(zāi)害防治等方面表現(xiàn)出的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，目前智慧水利已成為全國(guó)各大水利部門(mén)的研發(fā)熱點(diǎn)，但是智慧水利復(fù)合型人才的稀缺，嚴(yán)重阻礙了智慧水利的發(fā)展速度和研發(fā)進(jìn)度。通過(guò)對(duì)中國(guó)電建集團(tuán)西北勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限公司、南水北調(diào)中線干線工程建設(shè)管理局、大禹節(jié)水集團(tuán)股份有限公司、陜西省寶雞峽引渭灌溉管理局等近20家農(nóng)業(yè)、水利、水電及相關(guān)行業(yè)代表性企事業(yè)單位及政府部門(mén)的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，目前對(duì)智慧水利科學(xué)與工程的人才需求呈逐年上升態(tài)勢(shì)。傳統(tǒng)水利人才熟悉水利工程的規(guī)劃、設(shè)計(jì)和建設(shè)，但是在信息化、智能化領(lǐng)域涉獵不足，難以對(duì)大型水利工程進(jìn)行信息化設(shè)計(jì)與管理。而信息技術(shù)人才精通算法和計(jì)算機(jī)技術(shù)，卻對(duì)水利工程的核心建設(shè)和管理要素理解不夠深入，導(dǎo)致設(shè)計(jì)的產(chǎn)品與實(shí)際生產(chǎn)需要存在偏差。因此，建設(shè)智慧水利專(zhuān)業(yè)，培養(yǎng)既具備水利專(zhuān)業(yè)知識(shí)，又掌握智能生產(chǎn)技術(shù)的復(fù)合型專(zhuān)業(yè)人才，是解決我國(guó)智慧水利研發(fā)人員嚴(yán)重匱乏，提高我國(guó)智慧水利領(lǐng)域創(chuàng)新能力和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的重要舉措，對(duì)于創(chuàng)制具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品以及促進(jìn)我國(guó)水利智能化發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義[2]。為了響應(yīng)新時(shí)代國(guó)家水安全戰(zhàn)略，2022年，西北農(nóng)林科技大學(xué)、河海大學(xué)和南昌工程學(xué)院率先開(kāi)設(shè)了智慧水利專(zhuān)業(yè)，該專(zhuān)業(yè)以現(xiàn)代信息科學(xué)技術(shù)為基礎(chǔ)，以智慧水務(wù)、智慧灌溉、數(shù)字孿生流域、水利工程的智慧設(shè)計(jì)、建造、管理為重點(diǎn)，培養(yǎng)具有扎實(shí)的數(shù)學(xué)、力學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和地理信息學(xué)基礎(chǔ)，具備水利工程智能設(shè)計(jì)與建造、安全智能監(jiān)控與運(yùn)行管理、水利大數(shù)據(jù)分析與智能輔助決策、智慧灌區(qū)設(shè)計(jì)與管理、水資源智能調(diào)度等專(zhuān)業(yè)技能，系統(tǒng)掌握水利信息自動(dòng)采集與解析、智能決策與智能控制知識(shí)于一體的高級(jí)專(zhuān)門(mén)人才?！叭斯ぶ悄芘c機(jī)器學(xué)習(xí)”是智慧水利專(zhuān)業(yè)的專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課程之一，是智慧水利分析與決策的重要基礎(chǔ)，一般設(shè)置在大三第一學(xué)期，該課程對(duì)學(xué)生、教師以及智慧水利學(xué)科發(fā)展都有重要的影響。從學(xué)生的角度來(lái)看，“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”課程講授機(jī)器學(xué)習(xí)建模的理論及應(yīng)用方法，是開(kāi)發(fā)智慧水利應(yīng)用決策系統(tǒng)必不可少的知識(shí)基礎(chǔ)，該課程對(duì)于學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的培養(yǎng)意義重大，很大程度上也決定了學(xué)生對(duì)后續(xù)專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)的態(tài)度及對(duì)智慧水利學(xué)科的認(rèn)識(shí)。從教師角度上來(lái)看，“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”課程對(duì)于教師教學(xué)與科研素養(yǎng)的提升具有積極作用，該課程教學(xué)涵蓋內(nèi)容較多，知識(shí)點(diǎn)分布十分密集，且相關(guān)理論還在快速發(fā)展當(dāng)中。因此，要求教師要時(shí)刻緊跟學(xué)術(shù)前沿，掌握最新的理論與算法。此外，從學(xué)科發(fā)展的角度上來(lái)看，“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”是實(shí)現(xiàn)智慧水網(wǎng)與智慧灌區(qū)設(shè)計(jì)與管理的核心。為積極響應(yīng)國(guó)家“智慧+”轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略需要，從2019年起，西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院在專(zhuān)業(yè)建設(shè)的過(guò)程中，就積極融入了智慧元素，其中“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”課程已經(jīng)在水文與水資源工程、水利水電工程、能源與動(dòng)力工程和電氣工程及其自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)開(kāi)課。經(jīng)過(guò)多年的探索，已經(jīng)形成了較為成熟的課程教學(xué)體系，但其中存在的問(wèn)題也日益凸顯，本文在綜合分析“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”課程教學(xué)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，將教學(xué)過(guò)程中的潛在問(wèn)題進(jìn)行分析總結(jié)，并提出了相應(yīng)的解決對(duì)策，以期為智慧水利專(zhuān)業(yè)“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”課程建設(shè)提供可參考的經(jīng)驗(yàn)[3-4]。一、智慧水利背景下“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”課程教學(xué)過(guò)程中的潛在問(wèn)題（一）課程涉及知識(shí)面廣且抽象難懂“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”課程涉及“概率論”“線性代數(shù)”“統(tǒng)計(jì)學(xué)”“逼近論”“凸分析”“最優(yōu)化及算法復(fù)雜度理論”等多門(mén)課程，學(xué)生在學(xué)習(xí)“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”課程的時(shí)候，可能只先修了“概率論”“線性代數(shù)”及“統(tǒng)計(jì)學(xué)”等課程，而像“凸分析”“逼近論”及“最優(yōu)化及算法復(fù)雜度理論”等偏數(shù)學(xué)的課程，部分學(xué)生可能完全沒(méi)有基礎(chǔ)，這就導(dǎo)致學(xué)生在上課時(shí)，感到課程內(nèi)容抽象難懂。例如，在線性回歸算法的學(xué)習(xí)過(guò)程中，為了確定線性回歸模型的參數(shù)，使用了基于最小二乘法來(lái)進(jìn)行模型求解，并通過(guò)令損失函數(shù)的梯度為零求解模型的最佳參數(shù)。但是為什么損失函數(shù)梯度為零的點(diǎn)是最佳參數(shù)，如果不講清楚背后的數(shù)學(xué)原理，學(xué)生學(xué)完會(huì)感到一頭霧水。因此，必須在講解的過(guò)程中，補(bǔ)充講解凸充分性定理，闡明若目標(biāo)函數(shù)是凸函數(shù)的話(huà)，則其最優(yōu)解一定是其損失函數(shù)梯度為零的點(diǎn)。只有這樣，學(xué)生才能理清算法的來(lái)龍去脈。此外，對(duì)于“概率論”與“線性代數(shù)”等課程，學(xué)生雖然有一定基礎(chǔ)，但是由于課程設(shè)置缺乏連續(xù)性，導(dǎo)致“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”開(kāi)課時(shí)，學(xué)生學(xué)習(xí)的知識(shí)已經(jīng)遺忘。例如，在主成分分析算法的講解過(guò)程中，涉及特征值與特征向量的計(jì)算，學(xué)生在“線性代數(shù)”課程中都學(xué)過(guò)，但是如果跳過(guò)計(jì)算過(guò)程，而直接給出結(jié)果，很多學(xué)生則難以理解其中的原理。（二）理論學(xué)習(xí)與算法實(shí)現(xiàn)跨度大“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”課程主要講授線性回歸、決策樹(shù)、支持向量機(jī)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等經(jīng)典算法，課上主要以理論講解為主，引導(dǎo)學(xué)生深入理解算法的理論基礎(chǔ)，但是由于從理論學(xué)習(xí)到算法實(shí)現(xiàn)需要學(xué)生具有較強(qiáng)編程能力，且需要掌握數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法實(shí)現(xiàn)等知識(shí)，其中的跨度仍然較大。許多學(xué)生雖然系統(tǒng)地學(xué)習(xí)了相關(guān)理論知識(shí)，但對(duì)如何實(shí)現(xiàn)相應(yīng)算法，如何利用算法解決應(yīng)用問(wèn)題仍然存在困難。目前，有很多集成的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件包可以使用，例如，可利用sklearn進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)，該軟件包封裝了眾多分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、降維及算法評(píng)估的函數(shù)，只需要將數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備好，就可以方便學(xué)生進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。但是，由于這些軟件包都封裝成了函數(shù)，學(xué)生看不到算法的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，無(wú)法學(xué)習(xí)從理論知識(shí)到算法實(shí)現(xiàn)的過(guò)程。因此，從零開(kāi)始實(shí)現(xiàn)算法對(duì)學(xué)生深入學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)理論，提高算法實(shí)現(xiàn)能力非常有必要。（三）課程教學(xué)與實(shí)際應(yīng)用脫節(jié)人工智能在圖像處理、自動(dòng)駕駛及自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了巨大成功，極大地推動(dòng)了社會(huì)的信息和智慧化發(fā)展。在智慧水利方面，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)被用于“河湖四亂”治理、水質(zhì)監(jiān)測(cè)及排污口識(shí)別等方面，并創(chuàng)造了一定的社會(huì)價(jià)值。因此，“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”課程教學(xué)不能僅停留在理論和算法實(shí)現(xiàn)的層面上，應(yīng)當(dāng)學(xué)以致用，使得學(xué)生能夠運(yùn)用學(xué)習(xí)的理論知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題?，F(xiàn)有的課程體系中，機(jī)器學(xué)習(xí)課程只有32個(gè)理論學(xué)時(shí)，但是需要講授分類(lèi)、回歸、降維和聚類(lèi)等機(jī)器學(xué)習(xí)主干內(nèi)容，其中每個(gè)子內(nèi)容又包含若干個(gè)算法，且各個(gè)算法還較為復(fù)雜難懂，課堂學(xué)時(shí)幾乎只夠講解理論知識(shí)。此外，在課程考核上，也主要是基于平時(shí)成績(jī)和期末考試成績(jī)對(duì)學(xué)生的知識(shí)掌握情況進(jìn)行考察。學(xué)生考試成績(jī)的高低，并不能真實(shí)地反映學(xué)生是否已經(jīng)具備了運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)解決實(shí)際問(wèn)題的能力。因此，如何實(shí)現(xiàn)課程教學(xué)與實(shí)際應(yīng)用有機(jī)融合，是“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”課程教學(xué)過(guò)程中的重要課題[5-6]。二、“教學(xué)+科創(chuàng)+競(jìng)賽”協(xié)同體系建設(shè)研究（一）抽象機(jī)器學(xué)習(xí)理論知識(shí)形象化，彌補(bǔ)數(shù)理基礎(chǔ)短板“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”課程涉及學(xué)科較多，因此在上課的過(guò)程中，需要對(duì)必要的數(shù)理知識(shí)進(jìn)行補(bǔ)充，如牛頓法、梯度下降及拉格朗日乘子法等方法，但是如果只是生硬地將數(shù)學(xué)課本上的知識(shí)搬運(yùn)過(guò)來(lái)，學(xué)生可能會(huì)對(duì)枯燥的數(shù)理知識(shí)感到反感，進(jìn)而影響教學(xué)效果。因此，在“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”課程教學(xué)過(guò)程中，可以通過(guò)創(chuàng)設(shè)問(wèn)題情境，巧妙地創(chuàng)設(shè)問(wèn)題情境能激活學(xué)生大腦的興奮細(xì)胞，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，對(duì)即將學(xué)習(xí)的新知識(shí)產(chǎn)生濃厚的興趣。例如，在講授線性回歸模型的時(shí)候，可以采用學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)間與考試分?jǐn)?shù)的關(guān)系講解一元線性模型。在此基礎(chǔ)上，引導(dǎo)學(xué)生思考考試分?jǐn)?shù)還可能跟學(xué)習(xí)能力、復(fù)習(xí)程度及考試時(shí)間等多個(gè)因素相關(guān)，進(jìn)而引出多元線性模型；在講授聚類(lèi)的例子時(shí)，可以根據(jù)學(xué)生的興趣愛(ài)好對(duì)學(xué)生進(jìn)行聚類(lèi)，比如可按喜歡體育運(yùn)動(dòng)、看綜藝節(jié)目及電子游戲?qū)W(xué)生進(jìn)行聚類(lèi)，這種形象貼切的例子，使學(xué)生對(duì)所學(xué)習(xí)算法理解更為深刻，并對(duì)可能應(yīng)用的場(chǎng)景有一定認(rèn)識(shí)。（二）強(qiáng)化實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)，注重算法實(shí)現(xiàn)由于課程學(xué)時(shí)的限制，“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”課程主要以理論知識(shí)講授為主，在算法實(shí)現(xiàn)上只能結(jié)合sklearn進(jìn)行簡(jiǎn)單的講解，對(duì)算法實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)難以展開(kāi)講解，且如果在“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”理論課程中設(shè)置實(shí)驗(yàn)課，可能會(huì)存在實(shí)驗(yàn)課時(shí)不足和學(xué)生重視程度不夠的問(wèn)題。因此，為了算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程學(xué)習(xí)，有必要單獨(dú)設(shè)立“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”實(shí)驗(yàn)課程，針對(duì)理論課程中講解的算法，從頭開(kāi)始學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。西北農(nóng)林科技大學(xué)的“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”實(shí)驗(yàn)課程同樣為32課時(shí)，課上對(duì)理論課程中每個(gè)算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程進(jìn)行教學(xué)。在實(shí)驗(yàn)課前，讓學(xué)生書(shū)寫(xiě)預(yù)習(xí)報(bào)告，對(duì)每次實(shí)驗(yàn)涉及的理論算法知識(shí)進(jìn)行回顧；由于讓非計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)學(xué)生從頭實(shí)現(xiàn)每一個(gè)算法難度很大，因此在上實(shí)驗(yàn)課時(shí)，會(huì)向?qū)W生提供從頭實(shí)現(xiàn)的代碼，學(xué)生通過(guò)調(diào)試工具對(duì)算法的實(shí)現(xiàn)流程進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上，利用所學(xué)習(xí)的算法解決一個(gè)具體問(wèn)題；在實(shí)驗(yàn)課后，要求學(xué)生在書(shū)寫(xiě)實(shí)驗(yàn)報(bào)告的時(shí)候，畫(huà)出程序流程圖考察學(xué)生對(duì)算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程的掌握程度，并通過(guò)思考題，加深學(xué)生從理論到算法的理解。在基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)做完以后，設(shè)置綜合實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)，要求學(xué)生運(yùn)用所學(xué)習(xí)的知識(shí)，系統(tǒng)解決一個(gè)緊密結(jié)合水利工程專(zhuān)業(yè)背景的實(shí)際問(wèn)題，并增加實(shí)驗(yàn)驗(yàn)收環(huán)節(jié)，考察學(xué)生對(duì)算法的掌握情況。（三）課程體系與大學(xué)生科創(chuàng)有機(jī)融合機(jī)器學(xué)習(xí)具有很強(qiáng)的應(yīng)用性，目前已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用，教師要引導(dǎo)學(xué)生靈活巧妙地把學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到生活中，去解決生活中的實(shí)際問(wèn)題，讓機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)應(yīng)用于生活，服務(wù)于生活，體現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的價(jià)值。西北農(nóng)林科技大學(xué)一直重視大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練，設(shè)置了大學(xué)生國(guó)家級(jí)、省級(jí)及校級(jí)科創(chuàng)項(xiàng)目，并提供一定的經(jīng)費(fèi)支持，此外，每年還支持學(xué)生參加程序設(shè)計(jì)、人工智能及水利創(chuàng)新等學(xué)科競(jìng)賽。如果能夠?qū)ⅰ叭斯ぶ悄芘c機(jī)器學(xué)習(xí)”課程中學(xué)到的內(nèi)容應(yīng)用到大學(xué)生科創(chuàng)或者學(xué)科競(jìng)賽中，可以提高項(xiàng)目的科技水平，并且進(jìn)一步鞏固機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)掌握和應(yīng)用能力。大學(xué)生在科創(chuàng)實(shí)踐過(guò)程中，鍛煉了自身提出問(wèn)題，并運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決問(wèn)題的能力。但是，本科生的主要任務(wù)是學(xué)習(xí)專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)，因此在提出問(wèn)題時(shí)，需要教師站在領(lǐng)域前沿進(jìn)行引領(lǐng)，并對(duì)學(xué)生需要掌握哪些知識(shí)有針對(duì)性地進(jìn)行指導(dǎo)，使學(xué)生直面問(wèn)題，解決問(wèn)題，而不是花費(fèi)大量時(shí)間在尋找問(wèn)題和學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)上。通過(guò)將課程與大學(xué)生科創(chuàng)實(shí)踐體系融合，學(xué)生更加重視對(duì)“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”課程的學(xué)習(xí)，且如果能夠在大學(xué)生科創(chuàng)或?qū)W科競(jìng)賽中取得成績(jī)，將會(huì)為學(xué)生就業(yè)、升學(xué)等提高核心競(jìng)爭(zhēng)力。三、課程中的應(yīng)用為了有機(jī)地構(gòu)建“教學(xué)+科創(chuàng)+競(jìng)賽”協(xié)同體系，從2018年開(kāi)始，西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院開(kāi)始著手“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”課程體系構(gòu)建，并制定了相應(yīng)的課程質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，在四年的教學(xué)過(guò)程中，開(kāi)課5次，教授學(xué)生共計(jì)214人次，已形成較為完善的課程體系，有機(jī)地將數(shù)理知識(shí)融入課程教學(xué)過(guò)程。在實(shí)驗(yàn)教學(xué)過(guò)程中，已形成了面向“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”較為系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書(shū)，覆蓋“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”理論教學(xué)過(guò)程中的大部分算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程，課程達(dá)成度較高。在此基礎(chǔ)上，課程組有機(jī)地將“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)”課程與大學(xué)生科創(chuàng)實(shí)踐體系結(jié)合起來(lái)，指導(dǎo)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目17項(xiàng)，其中已結(jié)題10項(xiàng)，獲得優(yōu)秀4項(xiàng)；以本科生為第一作者發(fā)表SCI三區(qū)論文2篇，登記軟件著作權(quán)6項(xiàng)，獲得中國(guó)大學(xué)生程序設(shè)計(jì)大賽西北地區(qū)二等獎(jiǎng)1項(xiàng)；已畢業(yè)科創(chuàng)負(fù)責(zé)人分別進(jìn)入浙江大學(xué)、西安交通大學(xué)、香港大學(xué)繼續(xù)深造；指導(dǎo)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)34人，其中獲得校級(jí)優(yōu)秀6人，排名前15%10人。四、結(jié)論在新工科背景下，人工智能與傳統(tǒng)專(zhuān)業(yè)融合是高等教育面臨的重要課題。