随着互联网技术的迅猛发展，人工智能成为了一个极其活跃的研究领域。在这一背景下，自然语言处理（NLP）作为人工智能技术的重要组成部分，受到了学术界和工业界的广泛关注。新疆大学信息科学与工程学院的艾山·吾买尔、买合木提·买买提和汪烈军共同撰写的论文《基于人工智能技术的“自然语言处理”课程教学模式改革与探索》，探讨了如何在新疆大学对“自然语言处理”这一研究生课程的教学模式进行改革，以适应新时代的需求。
论文指出，传统教学模式存在单人授课、单次考核等问题，导致教学内容难以覆盖全部知识点，学生基础差异大，以及课程教学与导师的研究方向脱节。为了解决这些问题，论文提出了新的教学模式，即团队和导师共同参与授课和指导的模式。在这种模式下，通过团队授课提高授课内容的深度和质量，采用阶段性理论笔试考核和实践能力考核强化学生的理论与实践能力，并将自学学习效果纳入考核范围。
自然语言处理是一门交叉学科，学生需要掌握数学、语言、计算机编程、心理学等多个学科的相关知识。随着大数据和人工智能技术的快速发展，对自然语言处理人才的需求也在不断增长。针对这一趋势，新疆大学制定的教学改革方案包括对已有教学方案的改革，如有机融合数学基础、机器学习方法、深度学习基础和自然语言处理基础，以实现案例式教学模式，旨在使学生掌握理论知识的同时提高实践能力。
在教学现状分析中，论文提出了三个主要问题：单人授课难以覆盖全部知识点；学生基础差异较大，尤其是在跨学科学生中；课程教学与导师的研究方向脱节。为了解决这些问题，教学改革将采取包括团队授课、导师参与、多阶段多元化考核方式的案例式教学模式。
文章还指出，自然语言处理技术的发展趋势包括深度学习技术的普及，以及自然语言处理技术成为社会热点后，对相关人才的需求猛增。为了应对这些变化，新疆大学“自然语言处理”课程的教学目标是培养学生的理论知识和实践能力，并通过教学改革，使课程内容更加贴近实际需求，强化学生对自然语言处理技术的理解。
论文对自然语言处理课程教学模式改革的探讨，不仅关注了学科发展的趋势和市场需求，还深入分析了当前教学中存在的问题，并提出了具体而有效的改革措施。通过团队授课、导师参与以及多元化考核，旨在实现教学内容与方法的创新，提升学生的学习效果和实践能力，以适应未来人工智能技术的快速发展和人才培养需求。
