自2022年以来，以ChatGPT为代表的生成式人工智能横空出世，人工智能以超乎预期的方式改变着人类与世界互动的方式，智能时代要求每一位研究生都应当具备人工智能素养。基于时代变化，学校于今年秋季新开研究生公共素养课《人工智能基础》，该课程由信息学院牵头，联合8个学院，面向3785名2024级全体硕士研究生开设，课程设置32学时，其中理论部分16学时，实验部分16学时，本轮开设涉及46个课堂，42位任课教师。近期，笔者走进课堂，采访师生，进行一线探课。

通专结合，建成人工智能“1+N”课程体系

“华为最新智驾系统ADS 3.0支持离车即走智能泊车，珠海首个‘AI红绿灯’根据车流量自主决定红绿灯时长，这些智能化应用都离不开基于大模型的数据处理……”在《人工智能基础》课堂，信息学院李万理老师正在授课，而这样一堂看似平常的课堂后面是多方通力合作的结果，凝聚了很多人的心血与努力。

▲信息学院李万理老师授课（研究生院 供图）

学校从2023年10月开始筹备研究生“人工智能+”系列课程建设。12月完成研究生信息数据类课程现状及需求的调研分析。今年3月，学校领导召集研究生主管院长及人工智能领域学者集中研讨课程建设思路与方向，明确要建成通专结合的人工智能课程体系，“通”的建设目标在“用”，学生要熟练掌握通用型大模型的应用场景和操作技能；“专”的建设目标在“研”，建设各个学科专业的人工智能垂直领域应用课程，使AI助力科学研究。5月，完成组建教学团队、确定课程内容、撰写课程大纲，研究生院联合信息学院逐一审核课程内容，至此建成由《人工智能基础》与16门垂直领域应用课程共同构成的人工智能“1+N”课程体系。6月校领导再次召开课程建设推进会，提出要丰富实验场景，强化过程考核，激发学生创造性，同步研究生院组织各学院修改研究生培养方案，明确将《人工智能基础》列为公共素养必修课，垂直领域应用课程列为一级学科核心课。7月至8月信息学院多次召集任课教师进行集体备课说课，在全校范围内选聘及培训100余位研究生助教。

最终，经历将近一年的酝酿打磨，《人工智能基础》课程在9月与研究生如期见面。

以用为主，“三最”理念设计教学内容

“请给出华中农业大学工学院硕士研究生就业报告”，在《人工智能基础》第三章“机器学习”的讲授中，李伟夫老师以“文心一言”大模型生成我校工学院就业报告作为教学引入，开启了课堂教学。

▲信息学院李伟夫老师授课（研究生院 供图）

伴随着文本框内一行一行文字的自动跳出，研究生感叹人工智能的强大运算与语言输出能力。随后，李伟夫老师引导研究生思考大模型的工作原理与机制，从“why-为什么机器学习”“How-机器学习原理”和“What-机器学习应用”三个层面，利用同学们熟知的“毕业巡游”自动驾驶、粮食产量与施肥量、植物表型等案例，并结合自己的研究项目，深入浅出讲解机器学习的本质、方法和应用。李伟夫老师在最后总结道：机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径；但是，同时机器学习具有数据依赖性强、模型解释性差、学习时间长、模型调优困难等不足，所以需要理性客观看待人工智能大模型给出的答案。

课程主讲教师李国亮教授介绍，《人工智能基础》课程定位以“用”为主，围绕“三最”理念设计课程内容，一是最前沿：讲授自然语言处理与知识图谱、计算机视觉、机器学习、神经网络与深度学习、智能机器人等人工智能领域最前沿的内容；二是最实用：介绍文心一言、Kimi、秘塔AI搜索、通义听悟、智谱清言等目前使用量最大、最实用的大模型；三是最广泛：展示信息检索、公文写作、文献综述、论文润色、数据分析、图表制作、数据标注等最广泛的应用场景，并且在实验课程中设计大量实操案例，引导研究生使用不同的大模型，开展多任务多场景体验。课程旨在引导研究生正确认识我们所处的智能化时代，提升对人工智能学科发展历程、基本概念和基础技术的理解，对人工智能常见大模型、数据分析软件、科技综述文章写作的实操应用能力，以及应用人工智能解决多学科领域复杂问题的创新能力。

同时，本课程的考核方式也很特别，以过程考核为主，结业考核为辅，以文献综述、PPT汇报、数据标注等多种形式全面考察学生学习效果。食品科学技术学院杨静影同学说：“《人工智能基础》课程的考核方式很有特色，要求我们结合自己的研究课题，利用人工智能工具协助完成一篇高质量的文献综述，并请导师批阅，为我们研究生新生进入新的研究领域和将来的开题报告打下了坚实的基础。”

鱼渔兼授，学以致用知行并进

在李林老师的“大语言模型基础”实践课堂上，一场别开生面的与AI大模型“对话”正在热烈开展。看着电脑屏幕上跳跃的字符，同学们眼中闪烁着难以抑制的兴奋，植物科学技术学院李帅豪同学说：“感觉电脑好像具有了自我意识，能够自动生成新闻，很神奇！”。

▲植物科学技术学院李林老师授课（研究生院 供图）

李林老师以使用Kimi大模型撰写新闻稿为例，引导同学们学习如何构建精准有效的提示词，以及如何不断优化以获得更优的输出结果。实践开始，李林老师让同学们将任务直接输入AI软件，感受人工智能的高效便捷，继而他以“角色+任务+要求+背景”的提示词公式，讲解如何构建一条优秀的指令，并展示了如何使用敬称、追问等技巧来不断优化反馈结果。李林老师还提醒同学们，虽然人工智能提供了极大的便利，但它并非无所不能，有时候甚至会“一本正经地胡说八道”，同学们不仅要学会如何使用AI工具，更要正视AI工具的局限性，学会甄别和验证，只有这样，才能真正达到利用人工智能辅助学习和科研的目的。

动物科学技术学院、动物医学院秦紫茹同学表示：“通过《人工智能基础》课程学习，我不仅掌握了基本的人工智能理论和技能，更重要的提升了独立思考和解决问题的能力。我意识到人工智能不仅是一门技术，更是一种思维方式和方法论。它教会我们如何从数据中提取有价值的信息，如何用算法解决实际问题，以及如何不断优化和改进我们的解决方案。”

“《人工智能基础》是我校“人工智能+”系列研究生课程的重要组成部分，春季学期各学院还将开设人工智能垂直领域应用课程，全面提升研究生在学科专业领域应用人工智能的素养和能力。”研究生院培养处处长说。

（本文作者系研究生院通讯员 陈曦 审核人 祁婧 李国亮）