随着人工智能技术的飞速发展与工业机器人的广泛应用，高职院校机器人技术应用专业群的人才培养面临着新的机遇与挑战。作为该专业群的核心课程之一，《人工智能应用基础》承担着为学生奠定AI理论认知与初步实践能力的重任。本文结合教学实践，以课程中“人工智能基础软件开发”模块为例，探讨该课程的教学设计与实施路径。

一、 课程定位与目标重构：对接岗位，突出应用

传统的《人工智能应用基础》课程容易陷入理论讲授过多、与专业结合不紧密的困境。针对机器人技术应用专业群，课程定位需紧密对接智能机器人系统的感知、决策、控制等环节中涉及的AI软件开发需求。教学目标应进行重构，从“知晓概念”转向“解决微问题”。以“人工智能基础软件开发”为例，其核心目标应设定为：使学生理解常用机器学习算法（如分类、回归）的基本原理；掌握使用Python及相关库（如scikit-learn, OpenCV）进行数据预处理、模型训练与评估的基本流程；能够针对机器人应用场景（如视觉识别、简单路径预测）完成一个基础AI功能模块的开发与集成。

二、 教学内容设计：项目贯穿，软硬结合

为实现上述目标，教学内容需打破按章节罗列知识的模式，采用以“项目”为主线的模块化设计。

1. 基础模块：精简必要的数学与算法理论，重点讲解与后续开发直接相关的部分，如特征工程的概念、模型评估指标等。同步强化Python编程与数据处理库（NumPy, Pandas）的实战训练。
2. 核心项目模块——以“机器人视觉识别小程序开发”为例：

• 子任务一：环境搭建与数据准备。学习配置Python AI开发环境，为机器人摄像头采集的图像数据（或标准数据集）制作标签并进行预处理。

• 子任务二：模型训练与验证。选择经典的图像分类模型（如SVM或简单的CNN），使用scikit-learn或Keras进行训练，并评估其准确率。

• 子任务三：功能封装与简易集成。将训练好的模型封装成可调用的函数或类，并尝试与一个模拟的机器人控制程序（如使用PyGame模拟的简单界面）进行联调，实现“识别物体-输出指令”的闭环。

通过该项目，学生能将算法学习、编程实践与机器人应用场景直观结合，理解从数据到智能功能的完整链路。

三、 教学方法与实践：理实一体，阶梯递进

教学实施采用“理论精讲-案例演示-模仿实践-拓展创新”的阶梯式方法。

1. 理论精讲：利用动画、可视化工具直观展示算法原理，避免复杂的公式推导。
2. 案例演示：教师演示一个完整的微项目开发过程，如“基于手写数字识别的分拣指令生成”，边编码边讲解关键点。
3. 模仿实践：学生分组，在教师提供的代码框架和数据集基础上，完成一个类似但参数或对象不同的任务（如“交通标志识别”），强化动手能力。
4. 拓展创新：鼓励学有余力的学生尝试优化模型、改进接口或将其部署到实体机器人仿真平台（如ROS、CoppeliaSim）中进行测试，培养解决复杂工程问题的初步能力。

四、 考核评价方式：过程导向，多元评价

改变“一考定论”的方式，建立过程性考核与终结性考核相结合的评价体系。过程性考核（占60%）包括：项目各阶段的任务完成度、代码质量、实验报告、团队协作表现。终结性考核（占40%）可设置为一个综合性的课程设计，要求学生独立或小组完成一个与机器人相关的基础AI应用原型开发，并进行答辩演示，重点考察知识应用能力与工程思维。

五、 与展望

以“人工智能基础软件开发”为抓手的《人工智能应用基础》课程改革，其核心在于“应用”与“集成”。通过项目化教学，将抽象的AI知识与具体的机器人技术应用场景相融合，有效激发了学生的学习兴趣，提升了其技术落地能力。课程建设还需进一步深化产教融合，引入企业真实案例与开发规范；加强教学资源库建设，开发配套的实训项目与在线学习模块，以适应人工智能技术快速迭代对高职人才培养提出的持续要求。