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第1篇

關(guān)鍵詞：林業(yè)院校；人工智能；課程教學(xué)

1背景

近年來，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的快速普及，互聯(lián)網(wǎng)跨界融合創(chuàng)新模式進入林業(yè)領(lǐng)域，利用移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)推動信息化與林業(yè)深度融合，開啟了智慧林業(yè)的大門。我國林業(yè)信息化、智能化建設(shè)逐步走上了有序、快步發(fā)展的軌道，取得了重要的進展。

2011―2013年，國家林業(yè)局先后開展了中國林業(yè)信息化體制機制研究和中國智慧林業(yè)發(fā)展規(guī)劃研究，在此基礎(chǔ)上出臺了《國家林業(yè)局關(guān)于進一步加快林業(yè)信息化發(fā)展的指導(dǎo)意見》和《中國智慧林業(yè)發(fā)展指導(dǎo)意見》。2012―2013年，在深入研究的基礎(chǔ)上，林業(yè)局編制了《中國林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展框架設(shè)計》，2016年3月正式了《“互聯(lián)網(wǎng)+”林業(yè)行動計劃》。

國家林業(yè)局制定的《中國智慧林業(yè)發(fā)展指導(dǎo)意見》指出，信息化、智能化在林業(yè)中的應(yīng)用已經(jīng)從零散的點的應(yīng)用發(fā)展到融合的、全面的創(chuàng)新應(yīng)用。隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的逐步應(yīng)用，能實現(xiàn)林業(yè)資源的實時、動態(tài)監(jiān)測和管理，更透徹地感知生態(tài)環(huán)境狀況、遏制生態(tài)危機，更深入地監(jiān)測預(yù)警事件、支撐生態(tài)行動、預(yù)防生態(tài)災(zāi)害。

人工智能是計算機科學(xué)中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機器的一個重要分支。國際上，人工智能的研究已取得長足的進展；在國內(nèi)，也呈現(xiàn)出極好的發(fā)展勢頭，人工智能已得到迅速的傳播與發(fā)展，并促進了其他學(xué)科的發(fā)展。我國已有數(shù)以萬計的科技人員和大學(xué)師生從事不同層次的人工智能的研究與學(xué)習(xí)，人工智能已成為一個受到廣泛重視并有著廣闊應(yīng)用潛能的龐大的、交叉的前沿學(xué)科。特別是經(jīng)過近幾十年的發(fā)展，智能技術(shù)及其應(yīng)用已經(jīng)成為各行業(yè)創(chuàng)新的重要生長點，其廣泛的應(yīng)用前景日趨明顯，如智能機器人、智能化機器、智能化電器、智能化樓宇、智能化社區(qū)、智能化物流等，對人類生活的方方面面產(chǎn)生了重要的影響。

近年來，人工智能已經(jīng)在智慧林業(yè)相關(guān)領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用，例如，在智能機器人的應(yīng)用方面，已經(jīng)有大量的嫁接機器人、水果采摘機器人、農(nóng)藥噴灑機器人、果實分檢機器人等投入使用；在專家系統(tǒng)的應(yīng)用方面，森林病蟲害診斷專家系統(tǒng)、病蟲預(yù)測預(yù)報專家系統(tǒng)、林產(chǎn)品生產(chǎn)管理專家系統(tǒng)、專家咨詢和人員培訓(xùn)專家系統(tǒng)等也得到了廣泛應(yīng)用。

隨著人工智能在智慧林業(yè)中的廣泛應(yīng)用，涉林企業(yè)和事業(yè)單位對智能型林業(yè)高技術(shù)人才的需求也在不斷加大。為了適應(yīng)市場對智能型人才的需求，自2003年起，國內(nèi)諸多林業(yè)高等院校在計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)本科階段、林業(yè)相關(guān)專業(yè)的研究生階段陸續(xù)開設(shè)人工智能課程，同時不斷加大人工智能課程的比重，因此，人工智能課程教學(xué)對于林業(yè)院校顯得越來越重要。

2林業(yè)院校人工智能課程教學(xué)現(xiàn)狀

林業(yè)院校開設(shè)人工智能課程的專業(yè)不多，但有不斷增加的趨勢。以中南林業(yè)科技大學(xué)為例，該校計算機科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)自2003年起就開設(shè)了人工智能課程，所用教材一直是蔡自興教授主編的《人工智能及其應(yīng)用》；另外，面向部分專業(yè)的碩士和博士研究生開設(shè)了人工智能相關(guān)課程，如農(nóng)業(yè)碩士的農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域研究生開設(shè)了人工智能技術(shù)，森林經(jīng)理和森林培育兩個專業(yè)的博士研究生開設(shè)了人工智能與專家系統(tǒng)。

針對計算機科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)，人工智能課程主要使用蔡自興教授主編的《人工智能及其應(yīng)用》教材施教，但由于課時數(shù)僅有32學(xué)時，關(guān)于人工智能的一些高級應(yīng)用，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)等，采用專題的形式組織教學(xué)。該專業(yè)沒有設(shè)置實驗學(xué)時，僅在理論課堂上演示了一些仿真軟件，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真環(huán)境。

針對農(nóng)業(yè)碩士的農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域研究生和森林經(jīng)理及森林培育兩個專業(yè)的博士研究生，教學(xué)計劃安排的學(xué)時數(shù)為40學(xué)時，沒有指定教材，僅給學(xué)生列了蔡自興教授的《人工智能及其應(yīng)用――研究生用書》等幾本參考教材。課堂主要以專題的形式組織教學(xué)，每一講除了相關(guān)的理論以外，還介紹一些工程實踐應(yīng)用的例子，讓研究生能夠了解這些人工智能算法如何在實際中得到具體應(yīng)用。

3林業(yè)院校人工智能課程教學(xué)存在的問題

全國各高等院校的人工智能課程教學(xué)都或多或少地存在一些問題，林業(yè)院校更有區(qū)別于其他類型院校的顯著特征，而且林業(yè)院校開設(shè)該課程教學(xué)相對較晚，因此林業(yè)院校的人工智能課程教學(xué)存在更多的問題。

（1）師資短缺。在林業(yè)院校，林學(xué)相關(guān)專業(yè)開設(shè)該課程往往由林學(xué)相關(guān)專業(yè)的教師主講。這些非計算機相關(guān)專業(yè)的教師雖然曾從事過人工智能個別算法或領(lǐng)域研究，但不具備全面的人工智能相關(guān)專業(yè)知識，在講授不熟悉的人工智能知識點時顯得力不從心。

（2）教學(xué)內(nèi)容專業(yè)性不強。人工智能是計算機科學(xué)的一個分支學(xué)科，一般的人工智能教材都比較適合計算機相關(guān)專業(yè)的學(xué)生使用，但是農(nóng)業(yè)信息化、森林經(jīng)理、森林培育等專業(yè)的學(xué)生不管是專業(yè)基礎(chǔ)還是行業(yè)應(yīng)用背景均與計算機類專業(yè)學(xué)生不同，如果我們?nèi)匀话雌胀ǖ慕滩氖┙蹋虒W(xué)內(nèi)容就缺乏林科特色，顯得專業(yè)性不強，無法吸引學(xué)生的聽課興趣。

（3）教學(xué)難度過大。林業(yè)院校涉林專業(yè)的學(xué)生一般只有計算機文化基礎(chǔ)、C語言等簡單的計算機課程基礎(chǔ)，缺乏算法思想。而人工智能課程涉及很多高級、復(fù)雜的算法，不論從算法思想，還是從算法實現(xiàn)和算法應(yīng)用，對非計算機類專業(yè)學(xué)生來說難度過大。因此，在教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)要求上要做一些取舍。

除此之外，還存在諸如缺少實驗環(huán)節(jié)、教學(xué)手段單一、教學(xué)案例缺乏等其他普遍性問題。

4林業(yè)院校人工智能課程教學(xué)改革建議

通過分析林業(yè)院校人工智能課程教學(xué)存在的問題，結(jié)合自己近十余年來從事人工智能教學(xué)的經(jīng)驗，我們提出了一些改革建議。

（1）推行專題式教學(xué)，解決師資缺乏的問題。在師資缺乏的情況下，由一名教師完成整個人工智能課程教學(xué)比較困難，同時，可能有多名教師分別在人工智能的不同方面進行過深入研究。因此，可以將該課程按章節(jié)分成各個不同的模塊，每一個模塊設(shè)一個專題，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專題、專家系統(tǒng)專題、機器學(xué)習(xí)專題等，再由多名教師分別承擔(dān)自己熟悉的專題進行講授。這樣既可以解決一位教師的知識不足，又可以讓各位教師結(jié)合自己的科研將每一個熟悉的專題講授得更加詳細(xì)、更加有趣。

（2）教學(xué)內(nèi)容與涉林專業(yè)緊密結(jié)合，解決專業(yè)性不強的問題。事實上，人工智能的各領(lǐng)域應(yīng)用在林業(yè)行業(yè)都能找到對應(yīng)的應(yīng)用實例。例如，林果采摘機器人就是機器人在林業(yè)中的應(yīng)用；林火識別和林木病蟲害監(jiān)測就是模式識別在林業(yè)中的應(yīng)用；林火蔓延預(yù)測可以用到隱馬爾科夫模型；PAID50專家系統(tǒng)平臺就是專家系統(tǒng)在農(nóng)林業(yè)中的應(yīng)用典范等。因此，在教學(xué)過程中，我們可以考慮將人工智能知識與林業(yè)應(yīng)用結(jié)合進行講解，這樣學(xué)生更容易接受也更樂意接受。更進一步，如果能夠結(jié)合這些林業(yè)應(yīng)用編寫一本《人工智能及其林業(yè)應(yīng)用》教材，將會更加適合涉林專業(yè)的學(xué)生學(xué)習(xí)這門課程。

（3）應(yīng)用計算機仿真軟件解決教學(xué)內(nèi)容難度大的問題。非計算機類專業(yè)的學(xué)生計算機基礎(chǔ)較差，編程能力不強，算法訓(xùn)練不足，對各種人工智能高級算法難以理解，更難以編程實現(xiàn)。針對這個實際問題，我們可以主動提供一些相關(guān)算法的計算機仿真軟件，在課堂上通過演示這些仿真軟件，讓學(xué)生直觀地理解算法，甚至能夠通過仿真軟件應(yīng)用這些算法解決本專業(yè)相關(guān)的問題。例如可以開發(fā)如圖1和圖2所示的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法仿真軟件，通過該仿真可以把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練時的權(quán)值偏差變化、訓(xùn)練過程中總誤差的變化等信息完全呈現(xiàn)在學(xué)生面前，學(xué)生通過這個仿真過程就不難理解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，甚至可以使用這個仿真軟件來解決本專業(yè)相關(guān)的一些問題。

第2篇

關(guān)鍵詞：人工智能；研究生教學(xué)；教學(xué)方法

人工智能是一門研究機器智能的學(xué)科，是在研究人類智能行為規(guī)律的基礎(chǔ)上，利用人工的方法和技術(shù)，研制智能機器或智能系統(tǒng)來模仿、延伸和擴展人的智能，實現(xiàn)智能行為。在知識經(jīng)濟向智能經(jīng)濟高度發(fā)展的今天，人工智能具有重要的理論意義和社會價值。人工智能理論已經(jīng)滲透到各個領(lǐng)域，人工智能技術(shù)也得到廣泛應(yīng)用，許多研究成果已經(jīng)進入人們的生活。

人工智能課程是一門多學(xué)科交叉的課程，具有很強前沿性，涉及哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、行為科學(xué)、腦科學(xué)、生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、邏輯學(xué)、物理學(xué)、數(shù)學(xué)等眾多領(lǐng)域；涉及面寬，內(nèi)容廣泛，更新快。人工智能課程的開設(shè)能夠更好地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和技術(shù)創(chuàng)新能力，培養(yǎng)學(xué)生對計算機前沿技術(shù)的前瞻性，提高他們的科技素質(zhì)和學(xué)術(shù)水平[1]。

人工智能課程內(nèi)容的廣泛性、前沿性和應(yīng)用性特點決定了授課方法的多樣性。與本科生相比，研究生在教育目標(biāo)和身心特征方面都有較大的區(qū)別。筆者多年從事研究生人工智能課程教學(xué)工作，現(xiàn)總結(jié)多年教學(xué)經(jīng)驗如下。

1研究生培養(yǎng)目標(biāo)及其教學(xué)特點

研究生教育階段的教育目標(biāo)是使研究生形成具有個性化的研究品格、研究定向和研究視野，以具有獨立思考并獲得獨創(chuàng)研究成果的能力[2]。從這一意義上講，個性化是研究生教育培養(yǎng)目標(biāo)的構(gòu)成主體。尤其隨著我國經(jīng)濟持續(xù)高速增長，社會對知識創(chuàng)新、新經(jīng)濟生長點的期望值增大，這就要求我國研究生教育在其培養(yǎng)目標(biāo)的定位上不僅要重視人才培養(yǎng)的高層次性，更要重視創(chuàng)新能力、實踐能力和創(chuàng)業(yè)精神的培養(yǎng)。并且，研究生身心發(fā)展已較成熟，具有較穩(wěn)定的個性特征，思維力強，具有較高的專業(yè)性思維意識和創(chuàng)造力，為獨立地進行專業(yè)研究活動提供了心理上和智力上的保證。而且，研究生已具備了基礎(chǔ)理論和專業(yè)知識，特別是有一定工作經(jīng)歷的研究生，他們不僅有本科教育階段的知識積累，也有應(yīng)用這些知識的經(jīng)驗，對于擴大其專業(yè)知識領(lǐng)域并進行研究有著積極主動的態(tài)度?？傊?，從年齡構(gòu)成及身心特征上講，研究生適應(yīng)高層次、跨學(xué)科知識領(lǐng)域的學(xué)習(xí)和研究。

研究生的特征及其教育目標(biāo)決定了研究生教學(xué)不應(yīng)該是由教師講授已定論的知識，而應(yīng)是以教學(xué)為基本依托，通過教學(xué)提出具有研究性、探索性、未確定性甚至是尚存爭議性的課題，激勵研究生獨立思考和質(zhì)疑，讓他們在思考和質(zhì)疑的過程中提出問題，培育他們發(fā)現(xiàn)問題、提出質(zhì)疑的科學(xué)批判精神，訓(xùn)練并提高其創(chuàng)新能力、實踐能力和創(chuàng)新精神。創(chuàng)新精神和創(chuàng)新能力主要表現(xiàn)在具有健全的人格、強烈的責(zé)任感、開放的心態(tài)、團結(jié)合作的精神、嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)的思維能力和創(chuàng)新思維方式。

個性是創(chuàng)新的源泉，研究生課程體系的設(shè)置應(yīng)該具有一定的靈活性，依據(jù)研究生不同的知識基礎(chǔ)和研究定向，設(shè)置具有彈性化的課程，使研究生的個性化得以凸顯。另外，為提高研究生專業(yè)研究和創(chuàng)新能力，在課程教學(xué)中，也應(yīng)凸顯教學(xué)的研究性和專業(yè)性，重視專業(yè)領(lǐng)域背景知識和研究方法的講授，開展跨學(xué)科、非專業(yè)知識的教學(xué)，教學(xué)內(nèi)容應(yīng)涵蓋專業(yè)領(lǐng)域的研究熱點、難點、爭議問題和最新研究動態(tài)，還應(yīng)包括交叉學(xué)科、邊緣學(xué)科的研究趨勢，以擴展學(xué)生的視野[3]。也就是說，研究生教學(xué)既要凸顯研究生的個性化特點，又要凸顯內(nèi)容的學(xué)術(shù)性和研究的指向性。

2人工智能課程的特點

2.1多學(xué)科交叉，具有很強的前沿性

人工智能是一門多學(xué)科交叉的課程。課程內(nèi)容的理解需要運用多學(xué)科知識和較強的邏輯思維能力，多學(xué)科的知識相互聯(lián)系、相互交叉，融合形成新的知識，成為新的思維方法和綜合能力的萌發(fā)點。通過課程學(xué)習(xí)，學(xué)生可以通過不同學(xué)科知識的融合來達到對原有知識的超越，用一種全新的思維方法來思考所遇到的問題，提出新的解決辦法。這也是創(chuàng)造力的迸發(fā)和智能的飛躍。具有了知識的廣度和深度才具有融會貫通、創(chuàng)新的可能，人工智能課程的開設(shè)能夠更好地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和技術(shù)創(chuàng)新能力，為學(xué)生提供一種新的思維方法和問題求解手段。

2.2涉及面寬，內(nèi)容廣泛，更新快

人工智能課程是一門知識點較多的課程，它以概率統(tǒng)計、離散數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計算機編程語言、數(shù)據(jù)庫原理等課程為基礎(chǔ)，涵蓋了模式識別、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計算智能、自然語言理解、專家系統(tǒng)等眾多研究方向，內(nèi)容涉及面廣，概念抽象，不易理解。并且，人工智能課程內(nèi)容更新快，近年來人工智能科學(xué)的快速發(fā)展，涌現(xiàn)出了大批新方法，研究熱點問題也從符號計算發(fā)展到智能計算和Agent等。其中，計算智能主要涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算和人工生命等領(lǐng)域，在模式識別、圖像處理、自動控制、通信網(wǎng)絡(luò)等很多領(lǐng)域都得到了成功應(yīng)用；Agent最早來自分布式人工智能，隨著并行計算和分布式處理等技術(shù)的發(fā)展而逐漸成為熱點。

在互聯(lián)網(wǎng)上有大量最新的與課程內(nèi)容相關(guān)的研究論文，為學(xué)生提供了很好的查閱文獻的環(huán)境，使學(xué)生能夠根據(jù)所學(xué)習(xí)的內(nèi)容和所在課題組的研究方向閱讀相應(yīng)文獻，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和獨立提出問題、解決問題的能力。

2.3應(yīng)用性強

人工智能理論已經(jīng)滲透到科學(xué)的各個領(lǐng)域，當(dāng)前，幾乎所有的科學(xué)與技術(shù)分支都在共享著人工智能領(lǐng)域所提供的理論和技術(shù)。例如，自第一個專家系統(tǒng)DENDRAL研制成功以來，專家系統(tǒng)已成功地應(yīng)用于數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、醫(yī)學(xué)、地質(zhì)、氣象、農(nóng)業(yè)、法律、教育、交通運輸、軍事、經(jīng)濟等幾乎所有領(lǐng)域；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是以一種更自動化的方式對具有大量數(shù)據(jù)的商業(yè)活動進行分析和預(yù)測，在市場營銷、銀行、制造業(yè)、保險業(yè)、計算機安全、醫(yī)藥、交通、電信等領(lǐng)域已有許多案例；語義Web讓W(xué)eb上的信息能夠被機器所理解，實現(xiàn)Web信息的自動處理，成功地將人工智能的研究成果應(yīng)用到互聯(lián)網(wǎng)。另外，在機器視覺、自然語言理解、智能控制與智能制造等方面，人工智能技術(shù)也得到廣泛的應(yīng)用，有許多研究成果已經(jīng)進入人們的生活。目前，從理論到技術(shù)，從產(chǎn)品到工程，從家庭到社會，智能無處不在，人工智能廣泛的應(yīng)用性給學(xué)生提供了大量的現(xiàn)實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現(xiàn)實中可以觸及的內(nèi)容。

人工智能課程的多學(xué)科交叉性、內(nèi)容廣泛性、概念抽象、不易理解以及前沿性和應(yīng)用性特點決定了在該課程的講授過程中應(yīng)該采用多種授課方法。多種授課方法的采用一方面便于授課內(nèi)容的理解，另一方面也能夠更好地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和技術(shù)創(chuàng)新能力，提高他們的科技素質(zhì)和學(xué)術(shù)水平。

3人工智能課程教學(xué)方法

3.1基于問題的啟發(fā)式教學(xué)法

蘇霍姆林斯基說：“喚起人實行自我教育，乃是一種真正的教育?！被趩栴}的啟發(fā)式教學(xué)法是教師在深入了解學(xué)生心理特點和學(xué)習(xí)規(guī)律的基礎(chǔ)上，設(shè)計適合教學(xué)的啟發(fā)式問題，并采取靈活多樣、生動活潑的啟發(fā)方式，充分調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，激發(fā)、引導(dǎo)學(xué)生進行科學(xué)思維，培養(yǎng)學(xué)生獨立思考問題、提出問題和解決問題的能力。該教學(xué)方法強調(diào)的是過程，教師的主要任務(wù)是提出問題，依據(jù)舉一反三的思路引導(dǎo)學(xué)生展開邏輯推理，通過逐層分析深入思考問題，最后綜合學(xué)生觀點闡述相關(guān)理論。

在課程教學(xué)中，有許多內(nèi)容適合于采用啟發(fā)式教學(xué)方法。例如，在知識表示方法的學(xué)習(xí)過程中，教師首先提出問題：“你是怎樣進行數(shù)學(xué)定理證明的？”并在學(xué)生的回答過程中，引導(dǎo)學(xué)生認(rèn)識到知識及其表示的重要性；隨后，提出問題：“在計算機中如何表示知識？”引導(dǎo)學(xué)生逐步總結(jié)出不同知識表示方法在知識表達能力、推理效率、可實現(xiàn)性、可組織性、可維護性方面的區(qū)別。另外，在確定性推理的教學(xué)過程中，教師可以利用“某處發(fā)生盜竊案，公安局派出5個偵查員去調(diào)查，研究案情時，5個偵查員各給出了一句可信的結(jié)論，據(jù)此判斷誰是盜竊犯”的問題[4]，讓學(xué)生進行判斷和討論，引導(dǎo)學(xué)生認(rèn)識到推理過程中可以使用多條規(guī)則進行推理，并且推理路線也可能存在多條，從而引出推理的兩大基本問題：解決沖突消解等問題的推理策略，以及解決推理線路等問題的搜索策略。

啟發(fā)式教學(xué)法的要點是設(shè)計適當(dāng)?shù)膯l(fā)式問題和啟發(fā)方式、安排能調(diào)動學(xué)生積極性的討論環(huán)境、鼓勵學(xué)生發(fā)表個性化觀點。教師不僅用問題引發(fā)學(xué)生思考，更要鼓勵學(xué)生讓思維自由馳騁，主動提出問題，討論問題，尋求問題解決方案。在探討、研究問題中，不要以現(xiàn)有的結(jié)論和固定的程式束縛思想，鼓勵學(xué)生的個性化觀點。啟發(fā)式教學(xué)是一種民主、科學(xué)的教學(xué)方法，其中包含諸多具體的教學(xué)方法，如激疑啟發(fā)法、比喻啟發(fā)法、類比啟發(fā)法、聯(lián)系啟發(fā)法，等等。啟發(fā)式教學(xué)在傳授知識的同時，更注重的是對創(chuàng)新的孕育、萌芽、生成和壯大，它能促使學(xué)生自己獲取知識、思考問題、提出問題、分析問題、解決問題，培養(yǎng)學(xué)生的自學(xué)能力。以問題為基礎(chǔ)的啟發(fā)式教學(xué)，利用問題引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)，全方位深層次發(fā)展學(xué)生的創(chuàng)新思維和探究性學(xué)習(xí)能力。問題可以誘發(fā)出學(xué)生的求知欲，激發(fā)、喚醒了學(xué)生的主體意識；問題往往是面向生活世界的實踐活動的，它使教學(xué)活動從以傳授知識為中心轉(zhuǎn)化為傳授知識與培養(yǎng)能力并重，理論與實踐相結(jié)合，提高了學(xué)生分析、綜合、觀察、想象等思維能力。

3.2基于案例的探究式教學(xué)法

基于案例的探究式教學(xué)法要求教師能夠根據(jù)學(xué)生的認(rèn)知水平和能力，創(chuàng)設(shè)引導(dǎo)學(xué)生進行探究活動的案例，以激發(fā)學(xué)生探究問題的興趣，促進學(xué)生質(zhì)疑、探求的創(chuàng)造性學(xué)習(xí)動機，通過選擇與確定問題、討論與提出設(shè)想、實踐與尋求結(jié)果、驗證與得出結(jié)論，發(fā)展學(xué)生的創(chuàng)造性思維，培養(yǎng)學(xué)生獨立探究、研究能力和創(chuàng)新能力。探究式教學(xué)強調(diào)學(xué)生的積極參與，強調(diào)師生互動。對教師來說，必須轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的“傳道”觀念，以平等的心態(tài)與學(xué)生交流探討。在課堂上，要努力營造民主、寬松、和諧的教學(xué)氛圍，積極引導(dǎo)學(xué)生大膽設(shè)想，大膽探索。使學(xué)生樹立研究型學(xué)習(xí)的觀念，消除依附心理，養(yǎng)成勤于思考、善于思考的良好學(xué)習(xí)習(xí)慣，通過積極參與研討培養(yǎng)學(xué)生自己獲取新知、探求未知的能力，以及團隊意識和合作精神。

我們在本課程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分的教學(xué)中，將基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的維吾爾文手寫字母識別作為案例開展了探究式教學(xué)活動。在介紹了前饋多層感知器及標(biāo)準(zhǔn)BP算法之后，教師將科研項目中基于標(biāo)準(zhǔn)BP算法的維吾爾文手寫字母識別實驗及其結(jié)果詳細(xì)地在課堂上進行演示，引導(dǎo)學(xué)生對實驗提出質(zhì)疑。在教學(xué)實踐中，學(xué)生提出了大量問題，例如，輸出層神經(jīng)元個數(shù)如何確定，為什么輸出層神經(jīng)元個數(shù)對識別率會有影響？網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中出現(xiàn)震蕩的原因是什么？如何解決？為什么有時誤差較大，權(quán)值的調(diào)整量反而很??？等等。在教師事先準(zhǔn)備好的實驗演示的基礎(chǔ)上，開展學(xué)生進行課堂討論，讓學(xué)生提出解決問題的各種方法，并現(xiàn)場通過實驗進行驗證，逐步讓學(xué)生理解BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計、輸入輸出數(shù)據(jù)的預(yù)處理、初始權(quán)值設(shè)計的必要性及其實現(xiàn)方法。課堂授課實踐表明，這種方法極大地激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，使學(xué)生能夠大膽設(shè)想，大膽探索，增加了學(xué)生的自信心和創(chuàng)新精神。本次課堂討論結(jié)束后，教師根據(jù)學(xué)生的討論以及實驗結(jié)果演示，總結(jié)標(biāo)準(zhǔn)BP算法的局限性，例如，“易形成局部極小”，“訓(xùn)練次數(shù)多，學(xué)習(xí)效率低”，“訓(xùn)練時有學(xué)習(xí)新樣本遺忘舊樣本的趨勢”等，并要求學(xué)生通過查資料、搜集必要的信息、積極地思索和實驗驗證提出解決上述問題的方法，將學(xué)生分組，讓學(xué)生展開討論，為下次討論課作好準(zhǔn)備。

傳統(tǒng)教學(xué)方法是告訴學(xué)生怎么去做，在一定程度上損害了學(xué)生的積極性。而案例教學(xué)要求學(xué)生自己去思考、去創(chuàng)造，使得枯燥乏味的內(nèi)容變得生動活潑，并且案例教學(xué)中，通過學(xué)生之間的交流既可以使學(xué)生取長補短、促進人際交流能力，也可以引導(dǎo)學(xué)生變注重知識為注重能力。

案例教學(xué)法的關(guān)鍵是案例的選擇。案例是為教學(xué)目標(biāo)服務(wù)的，因此它應(yīng)該具有典型性，且應(yīng)該與所對應(yīng)的理論知識有直接的聯(lián)系。案例最好是經(jīng)過深入調(diào)查研究。來源于實踐，不能只是一堆數(shù)據(jù)的羅列。教科書的編寫應(yīng)采用圖片、表格、曲線等方式讓學(xué)生看到算法的實驗結(jié)果，啟發(fā)學(xué)生思考。另外，案例應(yīng)該只有情況沒有結(jié)果，有激烈的矛盾沖突，沒有處理辦法和結(jié)論，由學(xué)生對案例提出質(zhì)疑，從這個意義上講，案例的情況越復(fù)雜，越多樣性，越有價值。

案例教學(xué)法能夠?qū)崿F(xiàn)教學(xué)相長。教學(xué)中，教師不僅是教師而且也是學(xué)員。一方面，教師是整個教學(xué)的主導(dǎo)者，掌握著教學(xué)進程，引導(dǎo)學(xué)生思考、組織討論研究，進行總結(jié)、歸納。另一方面，在教學(xué)中通過共同研討，教師不但可以發(fā)現(xiàn)自己的弱點，而且從學(xué)生那里可以了解到大量感性材料。另外，案例教學(xué)法能夠調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)主動性。教學(xué)中，由于不斷變換教學(xué)形式，學(xué)生大腦興奮不斷轉(zhuǎn)移，注意力能夠得到及時調(diào)節(jié)，有利于學(xué)生精神始終維持最佳狀態(tài)。案例教學(xué)的最大特點是它的真實性。由于教學(xué)內(nèi)容是具體的實例，加之采用是形象、直觀、生動的形式，給人以身臨其境之感，易于學(xué)習(xí)和理解。最后，案例教學(xué)法能夠集思廣益。教師在課堂上不是“獨唱”，而是和大家一起討論思考，學(xué)生在課堂上也不是忙于記筆記，而是共同探討問題。由于調(diào)動集體的智慧和力量，容易開闊思路，收到良好的效果。

3.3加強研討

鑒于研究生的培養(yǎng)目標(biāo)和人工智能課程研究范疇的寬泛性、應(yīng)用性、創(chuàng)新性和前沿性，根據(jù)我校計算機系碩士生指導(dǎo)教師的研究領(lǐng)域，我們在課堂教學(xué)中為計算智能、機器學(xué)習(xí)算法、機器視覺、自然語言理解部分增加了研討會，要求學(xué)生上網(wǎng)進行文獻檢索、閱讀和學(xué)術(shù)研討，根據(jù)個人的研究興趣和研究設(shè)想上臺作報告。另外，我們還邀請相應(yīng)專家和成果突出的各屆研究生為學(xué)生做報告，介紹他們的研究實踐、研究成果和心得體會。例如，在自然語言理解部分的課堂教學(xué)中，在介紹完自然語言理解的基本概念與原理之后，我們要求將來做這個領(lǐng)域的研究生在通過查資料了解所在研究小組工作的基礎(chǔ)上，上臺作報告。機器翻譯研究組的同學(xué)在學(xué)習(xí)自然語言理解部分的內(nèi)容之后，對其所在小組目前的工作及采用的技術(shù)、存在的問題做了分析，并通過閱讀文獻，提出了初步的解決問題的設(shè)想。與自己所在研究小組的科研相結(jié)合，開展文獻檢索和學(xué)術(shù)研討，一方面讓學(xué)生開闊了眼界，另一方面也提高了學(xué)生查閱文獻、主動獲取知識、獨立思考的科研能力。

4結(jié)語

人工智能理論已經(jīng)滲透到科學(xué)的各個領(lǐng)域，人工智能技術(shù)也得到了廣泛的應(yīng)用。人工智能課程具有多學(xué)科交叉、內(nèi)容廣泛、前沿性和應(yīng)用性強等特點，課程開設(shè)能夠很好地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和技術(shù)創(chuàng)新能力。教與學(xué)是教師與學(xué)生雙方互動的過程，教學(xué)中要根據(jù)學(xué)生身心特征的實際情況采用相應(yīng)的教學(xué)方法，并結(jié)合本?？蒲嘘犖榈难芯款I(lǐng)域，不斷地探索和提高，才能使教學(xué)工作更上一層樓，切實為國家、為社會培養(yǎng)具有創(chuàng)新能力、實踐能力和創(chuàng)業(yè)精神的高層次人才。

參考文獻：

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Exploration of Artificial Intelligence Course Teaching of Graduate Students

ZHAO Hui1, JIA Zhenhong1, WANG Weiqing2

(1.School of Information Engineering, Xinjiang University, Urumuchi 830046, China;

2.Graduate School, Xinjiang University, Urumuchi 830046, China)

第3篇

關(guān)鍵詞：人工智能；教學(xué)改革；教學(xué)方法

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領(lǐng)域?qū)W科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術(shù)。由于信息環(huán)境巨變與社會新需求的爆發(fā)，人工智能技術(shù)的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數(shù)據(jù)、云計算等新技術(shù)的應(yīng)用也愈發(fā)廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學(xué)習(xí)，不斷將人工智能技術(shù)與管理知識結(jié)合起來，對其未來職業(yè)生涯的發(fā)展有著重要作用。人工智能是一門前沿學(xué)科，管理學(xué)院開設(shè)人工智能課程的目的是為了更好地培養(yǎng)學(xué)生的技術(shù)創(chuàng)新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應(yīng)用需求空間巨大的學(xué)科特點，通過概率統(tǒng)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計算機編程語言、數(shù)據(jù)庫原理等基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)，加強學(xué)生解決實際問題的能力，為就業(yè)打下基礎(chǔ)。本文基于社會對于人工智能領(lǐng)域的人才需求，結(jié)合諸多長期從事經(jīng)管類專業(yè)課程教學(xué)的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學(xué)內(nèi)容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學(xué)改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學(xué)現(xiàn)狀與問題

作為一門綜合性、實踐性和應(yīng)用性很強的理論技術(shù)學(xué)科，人工智能課程內(nèi)容及內(nèi)涵及其豐富，外延極其廣泛。學(xué)習(xí)這門課程，需要較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學(xué)過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學(xué)氛圍枯燥目前，中國大多數(shù)大學(xué)仍采用傳統(tǒng)的課堂教學(xué)模式，在教學(xué)過程中照本宣科，忽略與學(xué)生的互動，并且缺乏能夠有效引起學(xué)生學(xué)習(xí)興趣與加深知識理解的教學(xué)環(huán)節(jié)設(shè)置，如此一來大大降低了學(xué)生自主思考的能力。在進行人工智能相關(guān)課程知識講解時，隨著章節(jié)的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學(xué)方式無法反映人工智能學(xué)科的全貌，課堂講解難以同時給以學(xué)生感性和理性的認(rèn)知，部分學(xué)生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學(xué)進度，導(dǎo)致學(xué)習(xí)動力不足。(2)基礎(chǔ)課程掌握不牢管理類專業(yè)的學(xué)生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學(xué)科的素養(yǎng)，但這也導(dǎo)致很多學(xué)生所學(xué)知識雜而不精。學(xué)生在基礎(chǔ)不夯實的情況下去學(xué)習(xí)更高層面的知識，給學(xué)生學(xué)習(xí)與老師教學(xué)都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等眾多內(nèi)容，概念抽象，不易學(xué)習(xí)。一些管理類專業(yè)的學(xué)生未能熟練掌握高等數(shù)學(xué)、運籌學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等先修課程，缺乏一定的關(guān)聯(lián)思考和研究意識，導(dǎo)致課程學(xué)習(xí)難度增加，產(chǎn)生學(xué)時不足和教學(xué)內(nèi)容難點過多的問題。(3)教學(xué)與實際應(yīng)用脫節(jié)當(dāng)下，人工智能廣泛應(yīng)用于機器視覺、智能制造等各個領(lǐng)域，給學(xué)生提供了大量的現(xiàn)實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現(xiàn)實中可以觸及的內(nèi)容。例如，在機械學(xué)科領(lǐng)域，人工智能技術(shù)是電氣工程、機械設(shè)計制造、車輛工程等方向的重要技術(shù)來源；在醫(yī)療領(lǐng)域，是醫(yī)療器械的創(chuàng)新生產(chǎn)源動力；在能動領(lǐng)域，是高端能源裝備與新能源發(fā)展的重要驅(qū)動；在光電信息與計算機工程領(lǐng)域，技術(shù)的發(fā)展時刻推動著智能科學(xué)與技術(shù)核心價值的提升。然而，對于管理類專業(yè)的學(xué)生來說，現(xiàn)階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關(guān)理論，在教學(xué)過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復(fù)雜算法，書本中的應(yīng)用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業(yè)知識與人工智能技術(shù)相結(jié)合的教學(xué)實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導(dǎo)學(xué)生將人工智能算法應(yīng)用于現(xiàn)實生活。另外，大學(xué)生對知識的理解能力差異很大，教師采用統(tǒng)一的方式教給他們，這使一些學(xué)生無法跟上和理解，教師也無法控制學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，導(dǎo)致學(xué)生缺乏動力。因此，如何結(jié)合學(xué)生的現(xiàn)實情況，提高他們的動手能力和實踐經(jīng)驗也是人工智能課程教學(xué)要考慮的問題。

2、管理類人才的人工智能課程教學(xué)改進策略

課程教學(xué)改革是一項提高大學(xué)教學(xué)效果和人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要手段。如何在時代背景下應(yīng)用新技術(shù)和新思想進行實施課程教學(xué)改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學(xué)工作而言，教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方式的變化不再是課程資源的簡單數(shù)字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優(yōu)勢的新型教學(xué)模式。針對管理類專業(yè)人工智能課程教學(xué)過程中存在的問題，可以從教學(xué)方法改進和教學(xué)內(nèi)容設(shè)置兩個方面進行課程教學(xué)改進。

2.1教學(xué)方法改進

教師對學(xué)生具有引領(lǐng)作用，其教學(xué)方法的改進能夠帶動學(xué)生改進自身學(xué)習(xí)方法。(1)啟發(fā)式案例教學(xué)案例教學(xué)法就是教師根據(jù)教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容以及教學(xué)要求，通過安排一些具體的教學(xué)案例，引導(dǎo)學(xué)生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養(yǎng)學(xué)生認(rèn)知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學(xué)方法。啟發(fā)式案例教學(xué)以自主、合作、探究為主要特征，調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，并緊密結(jié)合人工智能領(lǐng)域的相關(guān)理論與方法，有效理解知識要點及其關(guān)聯(lián)性，適用于管理類專業(yè)學(xué)生的教學(xué)。具體而言，高校基于其問題啟發(fā)性、教學(xué)互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學(xué)案例庫，雖然這項建設(shè)將極具挑戰(zhàn)性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養(yǎng)學(xué)生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學(xué)質(zhì)量、培養(yǎng)具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學(xué)，讓學(xué)生掌握相關(guān)基礎(chǔ)知識原理及應(yīng)用；通過一題多解的案例使學(xué)生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設(shè)計，啟發(fā)學(xué)生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學(xué)研討互動式的各個教學(xué)環(huán)節(jié)是逐漸遞進、有機結(jié)合的。研討是基于學(xué)生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學(xué)生做出評判，從而對不同類型的學(xué)生開展針對性的教學(xué)?；觿t是在研討的基礎(chǔ)上，通過老師與學(xué)生、學(xué)生與學(xué)生的互動，讓學(xué)生主動參與到課堂教學(xué)的過程中來。在人工智能課程教學(xué)過程中，教師通過課堂討論了解學(xué)生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設(shè)計教學(xué)內(nèi)容，例如，對于學(xué)校積極性不強的學(xué)生，將人工智能理論內(nèi)容與學(xué)生個人興趣范疇、社會產(chǎn)業(yè)發(fā)展及研究現(xiàn)狀聯(lián)系起來，能夠極大程度地提高學(xué)生學(xué)習(xí)的自主能力；對于基礎(chǔ)知識較為薄弱的學(xué)生，可以在教師的指導(dǎo)下查閱相關(guān)文獻資料，根據(jù)自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結(jié)合的模式。有助于增強學(xué)生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學(xué)習(xí)氛圍。(3)有效激勵式教學(xué)人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，人才需求量極大，對教師的教學(xué)水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學(xué)生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設(shè)置相應(yīng)項目獎學(xué)金，吸引學(xué)生參與實踐，調(diào)動學(xué)生做研究、發(fā)論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創(chuàng)新大賽，圍繞新一代人工智能創(chuàng)新主題，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新意識，提高學(xué)生的創(chuàng)新實踐能力，為人工智能領(lǐng)域健康發(fā)展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學(xué)院乃至全校開展此類競賽項目，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學(xué)生加入到人工智能課程的學(xué)習(xí)中來，激發(fā)其學(xué)習(xí)興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學(xué)生課程制定、課堂與課外作業(yè)、課程項目和論文指導(dǎo)等看作教學(xué)任務(wù)的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學(xué)科滲透式教學(xué)人工智能學(xué)科知識融合程度較高，學(xué)科交叉性強?；谌斯ぶ悄艿膶W(xué)科交叉性特點，增強管理類人才對學(xué)科應(yīng)用的領(lǐng)悟，可以采取開展學(xué)科滲透式教學(xué)的方法。從2015年起，國務(wù)院和教育部先后印發(fā)了《國務(wù)院關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見教育》、《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》等文件，“互聯(lián)網(wǎng)+”、“智能+”已經(jīng)滲透到各個領(lǐng)域，人類進入數(shù)字經(jīng)濟時代，社會需求“技術(shù)+管理”的高端復(fù)合人才。例如，基于工業(yè)4.0和強國戰(zhàn)略，人工智能技術(shù)在智能制造的應(yīng)用極為廣泛。上海理工大學(xué)非常重視少數(shù)民族預(yù)科班的教育質(zhì)量。為增強少數(shù)民族管理類人才對該領(lǐng)域應(yīng)用的認(rèn)識，我們請機械工程、能源動力領(lǐng)域的相關(guān)專家以授課或講座的形式，進行相關(guān)領(lǐng)域知識和發(fā)展趨勢的講解，使學(xué)生理解更為透徹。此外，在教學(xué)實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業(yè)間老師、學(xué)生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學(xué)習(xí)，從而推動人工智能課程教學(xué)的改進。

2.2教學(xué)內(nèi)容設(shè)置

世界一流大學(xué)在人工智能課程內(nèi)容設(shè)置根據(jù)不同國家的教育體系設(shè)置，肯定會有不同，但頗有共通之處。本文借鑒世界頂尖大學(xué)經(jīng)驗，針對管理類專業(yè)人工智能課程教學(xué)內(nèi)容進行研究，結(jié)合中國教育體系設(shè)置，認(rèn)為應(yīng)從以下幾方面進行改進。(1)核心內(nèi)容設(shè)置為避免學(xué)生因為知識點過多而出現(xiàn)雜而不精的問題，勢必要精化教學(xué)內(nèi)容。在互聯(lián)網(wǎng)時代，我們可以使用云計算和其他方式來實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的傳輸、存儲和處理，通過在線收集和整合網(wǎng)絡(luò)課程相關(guān)數(shù)據(jù)，挖掘和豐富教學(xué)資源，并在整合課程資源的基礎(chǔ)上，進行研究方法和前沿知識的擴展。在核心內(nèi)容設(shè)置方面，可以通過收集到的數(shù)據(jù)資料，選擇人工智能領(lǐng)域具有代表性且難易程度適中的知識作為重點，使學(xué)生能夠在有限的學(xué)時內(nèi)掌握人工智能的知識脈絡(luò)。例如，編寫針對管理類人才的人工智能教材，內(nèi)容涉及緒論、知識表示與推理、常用算法、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面的同時，重點增加相應(yīng)知識點在管理上的應(yīng)用案例，加強學(xué)生對知識點的理解。同時，根據(jù)管理類專業(yè)偏向領(lǐng)域，開設(shè)關(guān)聯(lián)程度較大、應(yīng)用較廣泛的人工智能選修課程，以便學(xué)生根據(jù)自己的興趣與需求選修具體方向的課程。(2)注重學(xué)生的數(shù)理及編程基礎(chǔ)良好的數(shù)理及編程基礎(chǔ)是學(xué)習(xí)人工智能的前提。只有具備了這些基礎(chǔ)，才能搞清楚人工智能模型的數(shù)量關(guān)系、空間形式和優(yōu)化過程等，才能將數(shù)學(xué)語言轉(zhuǎn)化為程序語言，并應(yīng)用于實驗。管理學(xué)院人才的數(shù)理及編程基礎(chǔ)相對薄弱，因此，在安排學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能課程之前，建議開設(shè)面向全體管理類專業(yè)學(xué)生的微積分、線性代數(shù)、概率論等專業(yè)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)課程以及C語言、python等編程基礎(chǔ)課程，使學(xué)生具備數(shù)學(xué)分析的基礎(chǔ)與一定編程基礎(chǔ)，為學(xué)習(xí)人工智能課程打下堅實的基礎(chǔ)。另外，可以推進MOOC平臺建設(shè)，在平臺上開設(shè)人工智能網(wǎng)絡(luò)課程，幫助學(xué)生掌握人工智能知識基礎(chǔ)及專業(yè)技能。(3)實驗建設(shè)為了加強學(xué)生對于人工智能知識點間的關(guān)聯(lián)性理解，可以基于不同的應(yīng)用模塊，設(shè)計具有前后鋪墊、上下關(guān)聯(lián)的綜合性實驗，設(shè)計不同層次的項目要求，同時基于相同的實驗課題，讓學(xué)生分組對實驗課題進行攻克，并設(shè)置多元化的實驗評價體系，通過實驗教學(xué)過程中反映出的不同進度，讓教師能對學(xué)生的學(xué)習(xí)水平做出準(zhǔn)確評判，及時進行教學(xué)反思，以便更好地開展下一步工作。例如，針對人工智能課程應(yīng)用中很廣的遺傳算法，在某一管理規(guī)劃的具體應(yīng)用上設(shè)置理解－實現(xiàn)－參數(shù)分析－具體應(yīng)用－嘗試改進－深度拓展的不同層次的項目要求，在這些項目層次中規(guī)定必做項與可選項，讓學(xué)生基于同一實驗課題進行合作學(xué)習(xí)，然后通過個人自我評價、小組成員互相評價以及教師評價的方式進行打分，對小組整體能力以及個人能力進行綜合評估，以期培養(yǎng)學(xué)生的自主思考能力。

第4篇

關(guān)鍵詞： 游戲開發(fā) 人工智能 教學(xué)方法

1．背景

隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，人們的生活方式發(fā)生了許多重大的變革，其中之一便是網(wǎng)絡(luò)游戲的盛行。如同雨后春筍般冒出來的網(wǎng)吧，以及快速增長的PC，使得人們接觸到互聯(lián)網(wǎng)的機會越來越多，這就為網(wǎng)絡(luò)游戲的傳播與發(fā)展創(chuàng)造了可能。一方面，數(shù)量龐大的網(wǎng)民群體中，年輕人占了絕大部分，網(wǎng)絡(luò)游戲豐富了社會公眾的文化娛樂生活，深受廣大年輕人喜愛，這更促進了游戲產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。另一方面，現(xiàn)代社會生活節(jié)奏加快，人們壓力日益增大，許多人傾向于在網(wǎng)游中尋求安慰，釋放壓力，因而全球市場對于網(wǎng)游的需求有增無減。同時，隨著科技的發(fā)展和人們對游戲越來越高的要求，游戲逐漸向真實體驗、感覺、觸覺等人性化發(fā)展，讓玩家有身臨其境的感覺，在整個游戲過程中得到享受游戲的一種特別的快樂和放松。［1］

近年來3D影像和仿真科技的不斷發(fā)展，讓游戲開發(fā)人員得以創(chuàng)建出更吸引人、更令人沉迷其中的游戲環(huán)境。然而要做出更能令人流連忘返的游戲就得應(yīng)用人工智能（AI）。AI的應(yīng)用使游戲角色能夠任意走動、角色可以走進障礙物、能夠控制非玩家角色是否按照團隊運動等，同時，AI還能延長游戲的生命周期，讓游戲更加有趣和更具有挑戰(zhàn)性。

AI能夠處理游戲角色的追趕、躲避、聚集、避障和尋徑問題；AI給游戲角色賦予模糊邏輯和有限狀態(tài)機等基于基本規(guī)則的推理能力；AI腳本可以擴充AI引擎，讓設(shè)計者和玩家更好地設(shè)計和玩游戲，等等。因此，將AI應(yīng)用在游戲開發(fā)中以設(shè)計實現(xiàn)游戲角色的各種行為勢在必行，有著重要的現(xiàn)實意義。

2．教學(xué)內(nèi)容及其特點

本系人工智能課程的教學(xué)內(nèi)容主要是處理追趕、躲避、聚集、攔截和避障等問題，使用經(jīng)典A*算法及其改進算法解決尋路問題，以及有限狀態(tài)機，等等。本文主要針對游戲中游戲角色的尋路問題進行探討。游戲設(shè)計中游戲角色的尋路問題是設(shè)計的關(guān)鍵，傳統(tǒng)的方法是應(yīng)用A*算法及其改進算法等來實現(xiàn)游戲角色的尋路問題，目前逐漸有學(xué)者應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、粒子群算法等智能算法來實現(xiàn)游戲角色的尋路問題。如：迷宮尋路游戲中《幫助Bob找到回家的路》應(yīng)用遺傳算法，《智能采礦》游戲中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用粒子群實現(xiàn)坦克大戰(zhàn)游戲，等等。嘗試應(yīng)用魚群算法、螢火蟲算法等智能算法求解游戲角色的尋路問題中，以實現(xiàn)游戲的更加智能化、人性化，同時，新的仿生算法的學(xué)習(xí)和應(yīng)用能吸引學(xué)生的學(xué)習(xí)注意力、增強學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

智能算法是解決智能計算問題的方法，已成為人工智能界一個研究的熱點領(lǐng)域，研究的最終目標(biāo)就是為了讓計算機和集成有計算功能的各種工具及設(shè)備更加獨立、更加聰明，能夠自主思考和行動，最終成為我們工作和生活中必不可少的一部分。智能算法主要包括：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進化算法、人工免疫算法、模擬退火算法、蟻群算法、粒子群算法、蜂群算法、人工魚群算法、人口遷移算法、人工螢火蟲算法等。［2］智能算法是一類仿生算法，就是向自然界學(xué)習(xí)，采用類比的方法，通過模仿自然界中動物飛行、覓食、求偶等行為以得到解決問題的一般方法，如蟻群、粒子群、蜂群、魚群、螢火蟲算法等。此外，還有很多智能算法通過模仿一些自然或物理現(xiàn)象和規(guī)律，如模擬退火算法通過模擬液體的結(jié)晶過程設(shè)計，免疫算法是模擬生物、植物或動物免疫系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)節(jié)功能設(shè)計的，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人的大腦結(jié)構(gòu)及信號處理過程而設(shè)計的，進化算法是基于達爾文的“優(yōu)勝劣汰、適者生存”原理設(shè)計的。［3］

針對本系人工智能課程的教學(xué)內(nèi)容，建議補充人工智能中幾種簡單的智能算法的知識點，選取相關(guān)人工智能教材的一些內(nèi)容結(jié)合智能算法進行教學(xué)。

3．教學(xué)方法

針對人工智能課程內(nèi)容，根據(jù)高校教育規(guī)律、高校學(xué)生學(xué)習(xí)的特點，采用教學(xué)、實踐相結(jié)合的教學(xué)方法，大小課結(jié)合，大課講授理論知識，小課進行課堂實驗，小課的課堂實驗中嚴(yán)格要求學(xué)生親手編寫代碼，應(yīng)用大課所學(xué)理論知識完成簡單小游戲以實現(xiàn)理論和實踐知識的掌握。同時，借助游戲系的優(yōu)勢，制作動漫，采用動漫技術(shù)來實現(xiàn)人工智能中各種算法的仿生機制，讓學(xué)生深刻體會每一種算法的原理和仿生機制，這樣能增強學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能課程的興趣，可以取得更好的教學(xué)效果。

4．教學(xué)效果評價方法

人工智能這門課，最重要的是注重學(xué)生對人工智能理論及在游戲中應(yīng)用的知識和能力的培養(yǎng)。因此，本課程學(xué)習(xí)結(jié)束后主要采用以下方式進行考查：（1）閉卷考試。主要考查對人工智能理論的理解、掌握和綜合運用能力。（2）課堂練習(xí)。要求對課堂上介紹過的算法理解、分析、應(yīng)用，編程實現(xiàn)游戲中的某個功能，最終課程結(jié)束時能完成一個功能完整的小游戲。（3）大作業(yè)。檢查學(xué)生的動手編程能力，要求從介紹過的算法中找一種算法實現(xiàn)一個小游戲中游戲角色的移動、尋路等行為，形成一個演示游戲。該門課成績分配如下：成績=閉卷考試（70%）+課堂練習(xí)（10%）+大作業(yè)（20%）。

5．結(jié)語

人工智能是隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展和人們對自然界的深入理解而發(fā)展起來的，人工智能的應(yīng)用逐漸廣泛。游戲開發(fā)中人工智能的應(yīng)用實現(xiàn)了游戲逐漸向真實體驗、感覺、觸覺等人性化發(fā)展，讓玩家有身臨其境的感覺。因此，在網(wǎng)絡(luò)游戲相關(guān)專業(yè)開設(shè)人工智能課程勢在必行，有著重要的現(xiàn)實意義。

參考文獻：

［1］周樂.韓國游戲產(chǎn)業(yè)概況..

第5篇

關(guān)鍵詞:人工智能;創(chuàng)新性教學(xué);精品課程;課程建設(shè);教學(xué)改革

人工智能課程是計算機類專業(yè)的核心課程之一,也是智能科學(xué)與技術(shù)、自動化和電子信息等專業(yè)的重要課程,其知識點具有不可替代的重要作用。該課程內(nèi)容廣泛,具有很強的綜合性、應(yīng)用性、創(chuàng)新性和挑戰(zhàn)性[1],其開設(shè)能夠更好地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和技術(shù)創(chuàng)新能力,為學(xué)生提供了一種新的思維方法和問題求解手段。同時,本課程能夠培養(yǎng)學(xué)生對計算機前沿技術(shù)的前瞻性,提高他們的科技素質(zhì)和學(xué)術(shù)水平。通過課程的學(xué)習(xí),學(xué)生對人工智能的定義和發(fā)展、基本原理和應(yīng)用有一定的了解和掌握,啟發(fā)了對人工智能的學(xué)習(xí)興趣,培養(yǎng)創(chuàng)新能力。

中南大學(xué)人工智能課程開設(shè)于20世紀(jì)80年代中期。1983年,蔡自興作為訪問學(xué)者赴美國普度大學(xué)研修人工智能,并與美國國家工程科學(xué)院院士傅京孫(K. S. Fu)教授及清華大學(xué)徐光v教授合作研究人工智能。在傅京孫院士教授的指導(dǎo)下,蔡自興和徐光v教授執(zhí)筆編著《人工智能及其應(yīng)用》一書,并于1987年5月在清華大學(xué)出版社問世,成為國內(nèi)率先出版的具有自主知識產(chǎn)權(quán)的人工智能教材。本教材不僅為我校人工智能課程提供了一部好教材,而且促進了國內(nèi)高校普遍開設(shè)人工智能課程。此后,又陸續(xù)編著出版了《人工智能及其應(yīng)用》第二版、第三版“本科生用書”和“研究生用書”、第四版等,修讀該課程的學(xué)生也與日俱增。該書第二版還獲得國家教育部科技進步一等獎。經(jīng)過近20年建設(shè),該我校人工智能課程于2003年評為國家精品課程,并在2008年評為國家雙語教學(xué)示范課程。這是至今國內(nèi)唯一同時獲得國家級精品課程和雙語教學(xué)示范課程的人工智能課程。同時,我們還開發(fā)了人工智能網(wǎng)絡(luò)課程,具有網(wǎng)絡(luò)化、智能化和個性化等特色,被國家教育部評為優(yōu)秀網(wǎng)絡(luò)課程,供兄弟院校人工智能教學(xué)參考使用,受到普遍歡迎[2]。

作為國內(nèi)第一門人工智能精品課程,我們按照教育部精品課程標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)《人工智能》課程,尤其是在教學(xué)內(nèi)容、創(chuàng)新性教學(xué)方法和教學(xué)模式上進行不斷進行改革與探索,取得了很好的效果。本文即為我校人工智能精品課程建設(shè)與改革經(jīng)驗的初步總結(jié)。

1教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化

1.1課堂教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化

教學(xué)內(nèi)容的確定是課程的首要任務(wù)。如何選好教學(xué)內(nèi)容,使學(xué)生既能了解本領(lǐng)域的概貌,又能適合學(xué)生的基礎(chǔ),便于他們在有限的時間完成學(xué)習(xí)任務(wù),是一件難事。教學(xué)內(nèi)容除了包含基礎(chǔ)理論外,還應(yīng)該反映人工智能領(lǐng)域的新發(fā)展和新動態(tài),跟上學(xué)科發(fā)展的步伐。本課程最初設(shè)定的教學(xué)內(nèi)容分基礎(chǔ)部分和擴展應(yīng)用部分?；A(chǔ)部分主要包括人工智能的定義和發(fā)展、知識的表示以及推理,而擴展應(yīng)用部分主要包括專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、機器規(guī)劃、機器視覺等。

近年來人工智能科學(xué)的快速發(fā)展,涌現(xiàn)出了大批新的方法和算法,研究熱點問題也從符號計算發(fā)展到智能計算和Agent等。

學(xué)內(nèi)容,既能使學(xué)生了解本領(lǐng)域的概貌,又能適合學(xué)生的基礎(chǔ),便于他們在有限的時間完成學(xué)習(xí)任務(wù),是一件難事。教學(xué)內(nèi)容除了包含基礎(chǔ)理論外,還應(yīng)該反映人工智能領(lǐng)域的新發(fā)展和新動態(tài),跟上學(xué)科發(fā)展的步伐。本人工智能課程最初設(shè)定的教學(xué)內(nèi)容分基礎(chǔ)部分和擴展應(yīng)用部分。基礎(chǔ)部分主要包括人工智能的定義和發(fā)展、知識的表示以及推理,而擴展應(yīng)用部分主要包括專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、機器規(guī)劃、機器視覺等。

近年來人工智能科學(xué)的快速發(fā)展,涌現(xiàn)出了大批新的方法和算法,研究熱點問題也從符號計算發(fā)展到智能計算和Agent等。

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進步,在科學(xué)研究和工程實踐中遇到的問題變得越來越復(fù)雜,傳統(tǒng)的計算方法無法在一定時間內(nèi)獲得精確的解。為了在求解時間和求解精度上取得平衡,很多具有啟發(fā)式特征的智能計算算法應(yīng)運而生。這些算法通過模擬大自然和人類的智慧來實現(xiàn)對問題的優(yōu)化求解。計算智能作為人工智能的一個新的分支是目前的研究熱點,它主要涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算和人工生命等領(lǐng)域,在如模式識別、圖像處理、自動控制、通信網(wǎng)絡(luò)等很多領(lǐng)域都得到了成功應(yīng)用。另一個近10年來人工智能的研究熱點是Agent和多Agent系統(tǒng),其理論最早來自分布式人工智能,并隨著并行計算和分布式處理等技術(shù)的發(fā)展而逐漸成為熱點。

以上兩個內(nèi)容都是人工智能的重要分支。因此,我們在《人工智能及其應(yīng)用》第三第3版[3]和第四第4版教材[4]中已經(jīng)順應(yīng)形勢加入了這方面的內(nèi)容,并將教學(xué)內(nèi)容也進行了相應(yīng)的擴展,加入了計算智能、分布式人工智能與Agent。由于不確定性推理和基于概率的推理方法應(yīng)用也越來越廣泛,我們也將此類非經(jīng)典推理方法單獨作為一章來進行教學(xué)。另外,還增加了一些新的內(nèi)容,如本體論和非經(jīng)典推理、粒群優(yōu)化和蟻群計算、決策樹學(xué)習(xí)和增強學(xué)習(xí)、詞法分析和語料庫語言學(xué),以及路徑規(guī)劃和基于Web的專家系統(tǒng)等。圖1給出本課程的教學(xué)內(nèi)容大綱。

人工智能的教學(xué)內(nèi)容涉及面廣且內(nèi)容較多,要在有限課時內(nèi)完成教學(xué)計劃并讓學(xué)生掌握,具有一定難度。因此需要根據(jù)教學(xué)對象的需求有所取舍。中南大度。因此需要根據(jù)教學(xué)對象的需求有所取舍。中南大學(xué)在智能科學(xué)與技術(shù)、計算機、自動化三3個專業(yè)中均開設(shè)了人工智能課程,根據(jù)相關(guān)專業(yè)課程教學(xué)對象,對學(xué)時和教學(xué)內(nèi)容進行適當(dāng)調(diào)整。對于智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè),人工智能課程為必修課,共48個學(xué)時含實驗8個學(xué)時。表1表示為相關(guān)專業(yè)的人工智能課程教學(xué)內(nèi)容分配情況。對于計算機和自動化專業(yè),人工智能課程為選修課,共32個學(xué)時含實驗8個學(xué)時。許多兄弟院校的計算機專業(yè)都把人工智能定為必修課,課程學(xué)時也在50學(xué)時左右。因此,我們一再強烈建議我校的計算機專業(yè)把人工智能列為必修課,并適當(dāng)增加學(xué)時。由于智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)開設(shè)有專家系統(tǒng)和智能計算選修課程,因此在人工智能教學(xué)內(nèi)容中只將這兩部分做簡要闡述,而將重點放在知識表示和推理以及擴展應(yīng)用上。對于計算機專業(yè)學(xué)生來說,除基本的知識表示和推理外,計算智能和Agent技術(shù)也是他們在軟件開發(fā)和通訊技術(shù)理論學(xué)習(xí)中需掌握的重要概念。同時,計算智能、專家系統(tǒng)對自動控制和電氣工程也十分重要,對自動化專業(yè)則應(yīng)掌握該方面的內(nèi)容。

1.2實驗實踐教學(xué)創(chuàng)新

國內(nèi)人工智能課程在開設(shè)之初大多沒有安排實驗內(nèi)容,僅為理論基礎(chǔ)和概念講授。由于理論比較抽象,很難理解,學(xué)習(xí)效果不理想,學(xué)生們對于其應(yīng)用實現(xiàn)也十分困惑。此后,各高校也逐步在該課程中分配了實驗學(xué)時,大多數(shù)采用prolog語言和專家系統(tǒng)作為實驗語言和對象[5]。為了改進該課程的教學(xué),我們也從沒有實驗到將實驗學(xué)時從零調(diào)整為設(shè)置4個學(xué)時的實驗課時,然后到現(xiàn)在的8個學(xué)時的實驗課時。隨著課堂教學(xué)內(nèi)容的改革,實驗內(nèi)容也進行了優(yōu)化和更新。

人工智能課程實驗的目的是幫助學(xué)生掌握基本理論,發(fā)揮主動性,研究探討人工智能算法和系統(tǒng)的運行和實現(xiàn)過程,提出思路并驗證自己探索的思路,從而更好的地掌握知識,培養(yǎng)研究能力和創(chuàng)新能力。因此,在實驗教學(xué)內(nèi)容的設(shè)計上,實驗項目應(yīng)具備研究性和綜合性。實驗項目目標(biāo)明確,要求學(xué)生帶著問題和任務(wù)進行實驗,但實驗過程又要有一定的靈活性,學(xué)生可以根據(jù)自己的思考進行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。再者,充分采用虛擬實驗方式進行實驗,大大提高了學(xué)生的興趣,提供了分析和探討智能算法的很好平臺。同時,學(xué)生的實驗數(shù)據(jù)和實驗結(jié)果分析既有格式要求,又給學(xué)生報告自己的研究的過程和結(jié)果留有空間,并在評分時加以充分考慮。這些做法能夠鼓勵學(xué)生,特別是鼓勵優(yōu)秀學(xué)生進行獨立性研究,滿足他們學(xué)習(xí)的需求。

1) 人工智能課程的實驗環(huán)節(jié)不足和課時分配問題。

中南大學(xué)的人工智能課程的實驗環(huán)節(jié)經(jīng)歷了從精品課程建設(shè)前沒有到開設(shè),一直到其內(nèi)容和形式上的不斷改進過程。但目前實驗還主要處于演示性和編程的實驗階段,而非設(shè)計和訓(xùn)練階段。此外,由于人工智能課程涵蓋范圍廣、內(nèi)容多,而課程所設(shè)置的學(xué)時有限。,如何分配好課堂教學(xué)與實驗課時也是一個需要在今后課程建設(shè)中不斷探索的問題。

對于某些專業(yè)的人工智能課程,可以考慮單獨開設(shè)人工智能實驗課程或人工智能程序設(shè)計與實驗課程。

2) 人工智能技術(shù)發(fā)展迅速情況下如何保持該精品課程持續(xù)發(fā)展的問題。

人工智能作為一門高度融合的交叉科學(xué),其發(fā)展速度迅速,不斷有新理論、新問題涌現(xiàn)出來。我們的

人工智能教學(xué)既要注重基礎(chǔ)理論知識,又要緊跟學(xué)科發(fā)展的步伐,勢必要求對課程內(nèi)容進行不斷更新,這對我們的教學(xué)資源和教師素質(zhì)都提出了更高的要求。

4結(jié)語

本文介紹了中南大學(xué)的精品課程――人工智能課程教學(xué)內(nèi)容和創(chuàng)新性教學(xué)方法的一些探索,已在課堂教學(xué)內(nèi)容的優(yōu)化、實驗環(huán)節(jié)的改進、教學(xué)方法的創(chuàng)新的實施上取得了很好的效果,充分激勵了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動性,多方位培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題的能力。我們的想法和做法可供兄弟院校同行參考。不過,仍然存在一些不足之處。隨著智能科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展和更為廣泛的應(yīng)用,人工智能課程的重要地位必將更加突顯,我們也需要繼續(xù)努力,與時俱進,不斷完善人工智能精品課程的建設(shè)。

注:本文受教育部質(zhì)量工程國家級精品課程人工智能(2003)、全國雙語教學(xué)示范課程人工智能(2007)項目支持。

參考文獻:

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[4] 蔡自興,徐光佑. 人工智能及其應(yīng)用[M]. 4版. 北京:清華大學(xué)出版社,2010.

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Exploration of Innovative Teaching Mode of Artificial Intelligence Elabrate Course

――Construction and Reformation in Elaborate Course of Artificial Intelligence

CHEN Bai-fan, CAI Zi-xing, LIU Li-jue

(Institute of Information Science and Engineering, Centnal South University, Changsha 410083, China)

第6篇

關(guān)鍵詞：人工智能；學(xué)習(xí)興趣；教學(xué)方法

1956年，在美國Dartmouth大學(xué)，由數(shù)學(xué)家J.McCarthy和他的三位朋友M.Minsky、N.Lochester和C.Shannon共同發(fā)起一個歷時兩個月的夏季學(xué)術(shù)討論班，他們在此討論班上第一次正式使用了人工智能(Artificial Intelligence)這一術(shù)語。人工智能是一門多學(xué)科交叉的課程，涉及計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)及語言學(xué)等多個學(xué)科，是新理論和新技術(shù)不斷出現(xiàn)的綜合性學(xué)科。當(dāng)前，人工智能領(lǐng)域加強了從人類智能與生命現(xiàn)象中汲取養(yǎng)分的趨勢，加快了向分布式系統(tǒng)與復(fù)雜系統(tǒng)靠攏的步伐，智能化的應(yīng)用更為深入，影響更為廣泛，其發(fā)展已對人類的經(jīng)濟、社會、文化等方面產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響[1]。

1人工智能導(dǎo)論課程特點

人工智能導(dǎo)論是人工智能領(lǐng)域的引導(dǎo)性課程，介紹人工智能的基本理論、方法和技術(shù)，目的是使學(xué)生了解和掌握人工智能的基本概念和方法，為進一步學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。人工智能是計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)科一門重要的基礎(chǔ)課程，需要相關(guān)課程作支撐。離散數(shù)學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計等課程是其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、程序設(shè)計基礎(chǔ)、算法分析與設(shè)計等課程則為人工智能中知識表示、邏輯推理和問題求解提供了設(shè)計與實現(xiàn)手段。與其他軟件課程相比，人工智能課程有鮮明的特點，主要表現(xiàn)在思想方法上強調(diào)啟發(fā)性、算法上強調(diào)不確定性。同時，由于人工智能是一個新思想和新技術(shù)層出不窮的開拓性領(lǐng)域，因此其對學(xué)生的訓(xùn)練是鼓勵創(chuàng)新的，具有其他課程不可替代的作用。

人工智能導(dǎo)論是計算機相關(guān)專業(yè)的必修課，在許多信息類相關(guān)的本科教學(xué)中也有開設(shè)，一般開設(shè)在第六或者第七學(xué)期。我國目前本科教育的定位是專才教育，培養(yǎng)某方面的專業(yè)人才。完成公共基礎(chǔ)課程和部分專業(yè)基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)之后，本科高年級學(xué)生應(yīng)該了解本專業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展前景，因此在教學(xué)過程中要注意內(nèi)容的專業(yè)性和應(yīng)用性。由于本科階段學(xué)生缺乏科研意識，初步的科研訓(xùn)練設(shè)置在第八學(xué)期，即所有課程學(xué)習(xí)完畢之后的畢業(yè)設(shè)計，而人工智能課程強調(diào)科研性，因此教學(xué)難度較大，由此帶來的最直接后果就是學(xué)生學(xué)習(xí)興趣不高。同時，對有志于讀研的學(xué)生而言，本科階段的學(xué)業(yè)也是研究生教育的起點，在教學(xué)過程中要適時的進行科研引導(dǎo)，提升學(xué)生對科學(xué)研究的興趣，為研究生階段打下基礎(chǔ)。可見，圓滿完成人工智能導(dǎo)論課程這一教學(xué)任務(wù)是重要且極具挑戰(zhàn)性的。

2教學(xué)內(nèi)容安排

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，包括問題求解、機器學(xué)習(xí)、自然語言理解、專家系統(tǒng)、模式識別、計算機視覺、機器人學(xué)、搏弈、計算智能、人工生命自動定理證明、自動程序設(shè)計、智能控制、智能檢索、智能調(diào)度與指揮、智能決策支持系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)等。人工智能導(dǎo)論旨在為這些具體領(lǐng)域的研究提供引導(dǎo)和基礎(chǔ)保障。

人工智能導(dǎo)論課程涵蓋內(nèi)容較多，因此需要明確“精講”和“泛講”的內(nèi)容，以使教師和學(xué)生在教學(xué)活動中都有所側(cè)重。當(dāng)然，首先應(yīng)和學(xué)生說明，泛講并不代表內(nèi)容不重要，只是由于課程性質(zhì)和課時的關(guān)系，暫時不作深入探討。日后如有需要，可在此基礎(chǔ)上進一步學(xué)習(xí)和研究。結(jié)合當(dāng)前人工智能學(xué)科的發(fā)展?fàn)顩r，根據(jù)教學(xué)大綱和作者的教學(xué)經(jīng)驗，對人工智能導(dǎo)論課程教學(xué)內(nèi)容的精講和泛講安排如表1所示。

3提升學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的教學(xué)方法

3.1穿插背景故事

為激發(fā)學(xué)習(xí)積極性，針對學(xué)生喜歡聽奇聞軼事、想象力豐富的心理特點，通過講述一些與教學(xué)內(nèi)容有關(guān)的故事或者趣事來吸引其注意力，輔助思維并豐富聯(lián)想，使學(xué)生在愉悅中完成學(xué)習(xí)[2]。下面列舉幾個我們在課程教學(xué)中用到的背景故事，通過這些故事，不但傳授了知識，也活躍了課堂氣氛。

1) 人類智能的計算機模擬與人機大戰(zhàn)。

講授人類智能的計算機模擬時，可以給學(xué)生簡述一下IBM公司的超級電腦和國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫之間的人機大戰(zhàn)，以促進學(xué)生對人類智能和人工智能的進一步思考。北京時間1997年5月12日凌晨4點50分，在美國紐約公平大廈，當(dāng)IBM公司的“深藍”超級電腦將棋盤上的一個兵走到C4的位置上時，國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫?qū)Α吧钏{”的人機大戰(zhàn)落下帷幕，“深藍” 以3.5U2.5的總比分戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫。2003年1月26日至2月7日，卡斯帕羅夫與深藍的升級版“小深”又進行了一場人機大戰(zhàn)，先后進行了6局比賽，最終卡斯帕羅夫以1勝1負(fù)4平的結(jié)果和“小深”握手言和。這也表明了人工智能和人類智能之間的較量還將持續(xù)下去。

2) 問題規(guī)約法與老和尚說教。

問題規(guī)約法是從要解決的問題出發(fā)逆向推理，建立子問題以及子問題的子問題，直到最后把初始問題歸約為一個本原問題集合。本原問題指不能再分解或變換且直接可解的子問題。可見，問題規(guī)約的本質(zhì)是遞歸的思想。此時，可以給學(xué)生簡述我們小時候就聽說過的老和尚說教的故事，即“從前有座山，山上有座廟，廟里有個老和尚，老和尚對小和尚說，從前有座山……”。

3) 模糊理論與禿頭悖論。

模糊推理是一種重要的不確定性推理方式，是指基于模糊理論進行的推理。講授模糊理論時，可以先講一下禿頭悖論讓學(xué)生討論。一個人有10萬根頭發(fā)，肯定不能算禿頭，不是禿頭的人，掉了一頭發(fā)，仍然不是禿頭，按照這個道理，讓一個不是禿頭的人一根一根地減少頭發(fā)，就得出一條結(jié)論，即沒有一根頭發(fā)的光頭也不是禿頭！禿頭悖論的出現(xiàn)源于在嚴(yán)格的邏輯推理中使用了“禿頭”這一模糊概念，因此需要以模糊邏輯代替?zhèn)鹘y(tǒng)的二值邏輯解決該問題。

3.2課堂辯論和多媒體教學(xué)

人工智能從其誕生之日起就充滿爭議，各種學(xué)派的爭論使得人工智能的發(fā)展更趨完善，加快了其縱深發(fā)展。目前，人工智能的爭論主要有兩方面，即研究方法的爭論和技術(shù)路線的爭論。前者爭論的主要問題有人工智能是否得模擬人的智能；對結(jié)構(gòu)模擬和行為模擬是否可以分離研究；對感知、思維和行為是否可分離研究；對認(rèn)知與學(xué)習(xí)以及邏輯思維和形象思維等問題是否可以分離研究；是否有必要建立人工智能的統(tǒng)一理論體系。后者爭論的主要問題是沿著什么樣的技術(shù)路線和策略來發(fā)展人工智能。

在課堂教學(xué)中，可以充分利用人工智能中存在的爭論較多這一特點，針對相關(guān)議題組織課堂辯論，如可用議題“機器的反叛――機器的智能會超越人類嗎？”。讓學(xué)生在圖書館或者從網(wǎng)上查閱相關(guān)資料，明確自己的論點并準(zhǔn)備證據(jù)材料，并在課堂上進行辯論。這類辯論無所謂輸贏，旨在通過這種活動，增進學(xué)生思考[3]。教學(xué)中，還可以充分利用多媒體教學(xué)的特點，如讓學(xué)生觀摩電影《終結(jié)者》系列、《人工智能》、《黑客帝國》等，增強學(xué)生對人工智能的直觀感受，提高課堂教學(xué)效果[4]。

3.3應(yīng)用實例分析

普遍而言，本科學(xué)生對單純的理論講解不太感興趣，因此在教學(xué)過程中，適當(dāng)增加一些實驗和設(shè)計，提高學(xué)生分析問題的能力和實際動手能力。比如，講解知識的產(chǎn)生式表示法時，給出產(chǎn)生式的概念和基本表示形式之后，可以通過“野人與傳教士過河”問題來說明產(chǎn)生式表示法的具體應(yīng)用過程；講解計算智能的進化計算部分時，給出進化算法的幾種具體形式和算法流程之后，可以通過中國旅行商問題(CTSP)來說明算法求解問題的過程。教師在教學(xué)過程中，可以根據(jù)需要，選擇一些合適的應(yīng)用實例進行分析。通過這些實例，既能加深學(xué)生對知識的理解，又能增加學(xué)習(xí)的興趣。下面給出兩個實例的簡單描述。

1) 產(chǎn)生式表示法求解“野人與傳教士過河”問題。

問題：傳教士和野人各N人過河，現(xiàn)只有一條船，傳教士和野人都會劃船，船一次只能載k人，船上野人多于傳教士時野人就會吃掉傳教士，問如何安全過河？(不失一般性，以N=3，k=2為例求解)。

求解簡述：設(shè)綜合數(shù)據(jù)庫中狀態(tài)用三元組(m, c, b)表示，其中m、c、b分別表示傳教士、野人和船的數(shù)目，則有：

0≤m, c≤3, b ∈{0, 1}

以左岸為參照點，則初始狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)分別為(3，3，1)和(0，0，0)。據(jù)此，可以給出一條產(chǎn)生式規(guī)則如下：

IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0)

以此類推，把所有可行的規(guī)則都求出之后，就可按照規(guī)則集和控制策略得到問題的解。

2) 遺傳算法求解31個城市的CTSP問題[5]。

問題：給定有限個城市的集合C={c1,c2, …,cm}及每兩個城市之間的距離矩陣D＝[dij]m×m，其中m∈N，dij=d(ci, cj)∈Z+，ci、 cj∈C，1≤i、j≤m，求出滿足的城市序列cπ(1)、cπ(2)、…、cπ(m)，其中π(1)，π(2)，…，π(m)是1、2、…、m的一個全排列。我們以CTSP問題為例，即求解中國31個城市之間最短巡回路線的問題。

求解簡述：路徑表示直接使用城市在路徑中的相對位置，如有編號分別為1、2、3、4、5的5個城市的一條路徑4－1－2－5－3，用路徑表示方法直接可寫為(4 1 2 5 3)。適應(yīng)度函數(shù)值用路徑的實際長度表示。交叉算子采用次序雜交，即選擇父體的兩雜交點，交換相應(yīng)的段，其它城市則保持在父體中的相應(yīng)次序。變異算子采用倒位算子，即隨機選擇兩個位置，然后將它們之間的城市反序。通過運用遺傳算法求解，可得最優(yōu)解為15 404 km，對應(yīng)的巡回路線為“北京―呼和浩特―太原―石家莊―鄭州―西安―銀川―蘭州―西寧―烏魯木齊―拉薩―成都―昆明―貴陽―南寧―海口―廣州―長沙―武漢―南昌―福州―臺北―杭州―上海―南京―合肥―濟南―天津―沈陽―長春―哈爾濱―北京”。實例講解完成后，可要求學(xué)生采用相同或者不同的方案自己去實現(xiàn)一下問題的求解過程。

4結(jié)語

人工智能是計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的一門核心課程，同時也是一門交叉學(xué)科，涉及面廣，理論性強，教學(xué)難度較大，學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣有待提高。本文作者根據(jù)自己在人工智能導(dǎo)論課程中的教學(xué)實踐和課程特點，明確了教學(xué)中的精講內(nèi)容和泛講內(nèi)容，總結(jié)了三種提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的教學(xué)方法，并給出相應(yīng)的實例說明，旨在為本門課程的教師提供教學(xué)參考。

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Teaching Methods for Promoting Learning Interests in Introduction to Artificial Intelligence

YANG Liying

(School of Computer Science, Xidian University, Xi’An 710071, China)

Abstract: This paper presents three teaching methods for promoting learning interests based on the characteristics of Introduction to Artificial Intelligence and our teaching experience. These methods have been used in practice. The teaching practice shows that the methods proposed in this paper can promote learning interests effectively.

第7篇

關(guān)鍵詞:中西合璧;人工智能;雙語教學(xué)

雙語教學(xué)是我國高等教育適應(yīng)國際化趨勢、培養(yǎng)富有創(chuàng)新精神和國際視野的復(fù)合型高素質(zhì)人才的需要。作為一種全新的教學(xué)方式,它承接了中外文化的碰撞和融合[1]。各校在教學(xué)過程中都遇到了各種困難,也探索了不少經(jīng)驗。自2005年秋季,我校在人工智能課程中采用雙語授課,在教學(xué)實踐中摸索出一套中西合璧的雙語教學(xué)模式,將中西方的優(yōu)勢有效結(jié)合起來,比較適用于工科專業(yè)課程的雙語教學(xué)。

1中西合璧的雙語教材

教材是體現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容的知識載體,是教師和學(xué)生進行教學(xué)活動的基本工具。我們重點調(diào)查了MIT、Stanford和CMU等國外高校,他們均選用了Stuart J. Russell和Peter Norvig合著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》,該教材幾乎涵蓋了CC2001關(guān)于人工智能課程的全部內(nèi)容。該書網(wǎng)站(aima.cs. berkeley.edu/)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,目前已有100多個國家的1 100多所大學(xué)選用該書作為教材。我們對選用該教材的部分高校授課情況作了追蹤調(diào)查,結(jié)果表明絕大部分人工智能課程的實際授課內(nèi)容都與該教材內(nèi)容基本一致。在國內(nèi),中南大學(xué)的人工智能課程是國家級精品課程,教材是課程負(fù)責(zé)人蔡自興教授與徐光佑教授主編、清華大學(xué)出版社出版的《人工智能及其應(yīng)用》(第三版)(該教材分本科生用書和研究生用書兩種版本),與其課程內(nèi)容設(shè)置完全配套。

我校選用了《Artificial Intelligence: A Modern Approach(2nd)》一書,清華大學(xué)出版社出版了影印版(人民郵電出版社出版了中譯文版本),同時將Nils J. Nilsson著的《Artificial Intelligence: A New Synthesis》作為輔助教材,機械工業(yè)出版社出版了英文影印版及中譯文版本。

人工智能這一學(xué)科誕生于西方,目前該領(lǐng)域的諸多成果和文獻均以英文為語言載體。選用英文原版教材、推行雙語教學(xué),為學(xué)生的后續(xù)學(xué)習(xí)和研究深造奠定了良好基礎(chǔ)。另外,與國內(nèi)教材相比,國外教材更注重知識產(chǎn)生的過程、解決問題的思維方法,對提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力極其有益。另一方面,選用原版教材的問題也顯而易見。一是原版教材內(nèi)容過多,需要精心篩選、分清主次后才能使用;二是原版教材昂貴,增加了學(xué)生的經(jīng)濟負(fù)擔(dān),再購買配套中譯文版,負(fù)擔(dān)更重;三是學(xué)生英語水平參差不齊,雙語授課的課程還不成體系,前后課程缺乏銜接性和延續(xù)性,學(xué)生直接使用原版教材有一定的語言障礙,即使有配套的中譯文版,同時翻看兩本書也不方便。

我們正在逐步消化吸收英文原版教材,在無損原版教材思想精髓的前提下,自主編寫適用于雙語教學(xué)的中西合璧講義。雙語教材以英文語言為主,以中文注釋為輔,有效降低學(xué)生閱讀的難度,更趨實用。

2中西合璧的授課語言

語言是信息傳遞的載體,是教學(xué)過程中必不可少的工具。雙語教學(xué)涉及到這種信息傳遞載體的改變。

在雙語教學(xué)中,外語的使用比例要求不低于50%,這是不夠科學(xué)的。雙語教學(xué)不是語言課,教學(xué)質(zhì)量依然是核心,語言僅僅是載體,引入外語教學(xué)的目的無非是為了保證知識的“原汁原味”,同時訓(xùn)練學(xué)生的專業(yè)外語聽說能力,但這一切都應(yīng)以學(xué)生聽懂課為前提。雙語授課進度慢已是不爭的事實,更有些雙語教師,為了兼顧上述目的,先用外語講一遍,再用漢語解釋一遍,這種做法極不可取,也是緊張的課時限制所不允許的。雙語課味同嚼蠟,引不起學(xué)生興趣,也是普遍存在的現(xiàn)象。

我校人工智能課程的授課對象是計算機專業(yè)的四年級本科生,學(xué)生的英語水平很不均衡,如果不考慮實際情況,大比例地采用英語講授,是難以保證教學(xué)效果的。我們把握的原則是:1)英語主要用于講解專業(yè)性內(nèi)容,如專業(yè)術(shù)語、技術(shù)原理、算法等,這樣學(xué)生在學(xué)術(shù)交流中就不會對專業(yè)技術(shù)內(nèi)容存在語言障礙;2)只用學(xué)生能聽懂的語言講授專業(yè)性內(nèi)容,對過于生澀的專業(yè)技術(shù)內(nèi)容,還要使用漢語講解,這樣學(xué)生就不會把專業(yè)技術(shù)內(nèi)容學(xué)“夾生”了,在作研究時才不會有技術(shù)上的障礙;3)用母語調(diào)節(jié)課堂氣氛,適當(dāng)穿插的人工智能領(lǐng)域人物、故事及笑話以漢語為主,把學(xué)生發(fā)散的注意力快速集中起來,把學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣激發(fā)出來;4)中英文銜接,不重復(fù)表述,這樣就不會額外占用課時。

例如,在講解Agent技術(shù)時,對于Agent的定義、結(jié)構(gòu)等核心內(nèi)容,我們采用英語講解;而對于Agent涉及到的心理學(xué)、邏輯學(xué)等方面的生澀理論,則用漢語給出扼要的說明;對于為闡釋Agent的rationality概念而舉的吸塵機器人、黑足泥蜂搬運食物的例子,則主要用漢語講解,激發(fā)學(xué)生的興趣,抓住學(xué)生的注意力。

3中西合璧的教學(xué)課件

作為一種新型的教學(xué)手段,多媒體以其鮮明的圖像、生動的畫面、靈活多變的動畫及聲音效果克服了傳統(tǒng)教學(xué)模式的諸多不足,受到師生的認(rèn)可與好評[2]。本文探討的重點不是如何設(shè)計媒體的表現(xiàn)形式,而是如何利用課件更好地發(fā)揮雙語教學(xué)的效果。很多雙語教學(xué)任課教師只注重追求授課過程中外語的使用比例,課件全文用外語制作,在講解過程中還要費盡周折地解釋,收效甚微。我們在制作課件時,不單純追求英語比例,而是想方設(shè)法讓課件能更好地輔助學(xué)生理解,在關(guān)鍵處均用雙語同步給出內(nèi)容,或者以英文為主,給出扼要的中文注釋。這樣,學(xué)生能夠通過視覺信息更好地理解授課內(nèi)容,而教師也不必再用中英文重復(fù)敘述。

此外,在課件素材的選取上,也應(yīng)注意國內(nèi)外結(jié)合。比如,在講解啟發(fā)式搜索技術(shù)時,國外課件(包括教材)常用的素材是八皇后、八數(shù)碼等問題,其中八皇后問題相對大多數(shù)同學(xué)來講比較陌生,而國內(nèi)的重排九宮(與八數(shù)碼問題是一個問題)、華容道等問題對學(xué)生來講則更熟悉。用國內(nèi)的素材入門、用國外的素材拓寬視野,也是多媒體課件的中西合璧之道。

4中西合璧的文化熏陶

文化是生活在一定地域內(nèi)的人們的思想、信念及生活與行為方式的總稱。從人才培養(yǎng)的角度,我們一般將培養(yǎng)目標(biāo)分為知識、能力和素質(zhì)三個層面,文化屬素質(zhì)培養(yǎng)范疇。文化的熏陶和感染在育人中具有重要作用,這一點往往容易被工科專業(yè)課教師忽略。

從歷史文化的角度看,中西方文化從萌芽、發(fā)展到現(xiàn)在的格局,無疑是各具特色的。雙語教學(xué)提供了開放的空間,讓學(xué)生在學(xué)習(xí)的同時廣泛吸納西方文化,但這也給中國傳統(tǒng)文化造成了一定的沖擊,如不注意調(diào)和,勢必造成文化失衡,對培養(yǎng)學(xué)生的世界觀、人生觀、價值觀都不利。尤其計算機類課程中的技術(shù)內(nèi)容大部分誕生于西方,如果不在教學(xué)過程中進行一種文化平衡,往往會使學(xué)生產(chǎn)生一種我不如人的自卑心理或崇洋心理。

中西方文化對人與自然的基本觀點是不同的。中國文化關(guān)注的對象是人,人與人的關(guān)系自先秦時期便成為中國文化的核心與基礎(chǔ)問題。而西方文化較多關(guān)注的是自然,人與自然的關(guān)系是古希臘注重的中心問題,由此衍生出理智和科技。中國的哲學(xué)是一種人生哲學(xué),在處理人與自然的關(guān)系上,中國文化講究天人合一、順天應(yīng)物、道法自然。把自然人格化,追求人與自然和諧發(fā)展。從古希臘泰勒斯的自然哲學(xué)開始,探索自然奧秘,開發(fā)和利用自然資源為人類服務(wù)就成為了歐洲思想的主流。西方科學(xué)起源于對自然的探索和研究,很早就出現(xiàn)了畢達哥拉斯、阿基米得這樣名垂千古的科學(xué)家。在人與自然的關(guān)系上,西方文化認(rèn)為人與自然處于對立的斗爭狀態(tài)。西方人也講人與人之間的關(guān)系,但首先關(guān)注的不是倫理而是競爭,因而出現(xiàn)了“優(yōu)勝劣汰”的規(guī)律[3]。

在工科專業(yè)課堂上,涉及到文化要素的主要是兩方面內(nèi)容,一是與課程技術(shù)內(nèi)容有關(guān)的哲學(xué)觀點,二是本學(xué)科發(fā)展歷程中的人物、事件和形成的學(xué)派等等。在教學(xué)過程中,教師要注意穿插上述內(nèi)容,對學(xué)生進行文化熏陶,要注意中西合璧。比如,介紹人工智能發(fā)展過程中的重要人物時,必然提及Turing、McCarthy、Minsky、Shannoon、Simon、Newell、Feigenbaum、Hopfield、Brooks等西方學(xué)者,但同樣也不能忽略國內(nèi)的吳文俊、王守覺、蔡文等學(xué)者,他們近年分別在機器定理證明、仿生模式識別、可拓學(xué)等領(lǐng)域取得了開創(chuàng)性成果,而這些還沒有來得及寫進人工智能教科書。

5中西合璧的思維方式

對學(xué)生思維方式的培養(yǎng)也是教學(xué)任務(wù)之一。中西方文化的差異也將導(dǎo)致思維方式的不同。在技術(shù)思維方面,中國強調(diào)系統(tǒng)和整體,更具辯證性;而西方強調(diào)細(xì)節(jié)和局部,更注重邏輯性。西方人的思維方法更偏于二元對立,而中國文化環(huán)境則造就了中國人思維方式的連續(xù)統(tǒng)合特征[4]。外文教材的編寫體例與中文教材有著明顯的不同,這就是中西方思維方式不同的原因。教師首先要注意到這種思維方式的差異,并在教學(xué)活動中讓學(xué)生也逐步意識到這種差異,并進一步接納和學(xué)會西方的思維方式,將中西方的思維方式融于一身。舉例來說,在講解邏輯推理技術(shù)時,可以通過介紹邏輯學(xué)的三大起源(古希臘的形式邏輯、古印度的因明學(xué)、我國先秦時期的名辯學(xué))向?qū)W生呈現(xiàn)這種思維方式的差異,在講解演繹推理、模糊推理、云推理時,也要注意體現(xiàn)中西方思維方式中各自的特長,以利于學(xué)生吸納。

6結(jié)語

自2005年開展雙語教學(xué)以來,我們每年授課后都進行一次教學(xué)效果的問卷調(diào)查,“接受雙語教學(xué)”的學(xué)生比例從2005年的37%逐年上升到2009年的89%,說明這套雙語教學(xué)模式已經(jīng)得到了絕大多數(shù)學(xué)生的認(rèn)可。

中西合璧的雙語教學(xué)模式是我們在人工智能教學(xué)過程中探索出來的,但是也可以推廣到其他工科專業(yè)課中。雙語教學(xué)中各種要素的中西合璧不是簡單相加,而是要結(jié)合專業(yè)內(nèi)容進行深度融合,這需要任課教師廣泛涉獵、精心加工、用心引導(dǎo)。雙語教學(xué)不能停留在語言形式和技術(shù)內(nèi)容層面上,還要上升到文化和思維層面。

注:本論文受到哈爾濱工程大學(xué)教學(xué)改革工程項目支持。

參考文獻:

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Sino-west Style Bilingual Teaching Mode for Artificial Intelligence

LIU Hai-bo, SHEN Jing, ZHANG Guo-yin, LIU Jie

(College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)

第8篇

關(guān)鍵詞：人工智能；教學(xué)改革；教學(xué)方法

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領(lǐng)域?qū)W科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術(shù)。由于信息環(huán)境巨變與社會新需求的爆發(fā)，人工智能技術(shù)的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數(shù)據(jù)、云計算等新技術(shù)的應(yīng)用也愈發(fā)廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學(xué)習(xí)，不斷將人工智能技術(shù)與管理知識結(jié)合起來，對其未來職業(yè)生涯的發(fā)展有著重要作用。人工智能是一門前沿學(xué)科，管理學(xué)院開設(shè)人工智能課程的目的是為了更好地培養(yǎng)學(xué)生的技術(shù)創(chuàng)新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應(yīng)用需求空間巨大的學(xué)科特點，通過概率統(tǒng)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計算機編程語言、數(shù)據(jù)庫原理等基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)，加強學(xué)生解決實際問題的能力，為就業(yè)打下基礎(chǔ)。本文基于社會對于人工智能領(lǐng)域的人才需求，結(jié)合諸多長期從事經(jīng)管類專業(yè)課程教學(xué)的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學(xué)內(nèi)容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學(xué)改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學(xué)現(xiàn)狀與問題

作為一門綜合性、實踐性和應(yīng)用性很強的理論技術(shù)學(xué)科，人工智能課程內(nèi)容及內(nèi)涵及其豐富，外延極其廣泛。學(xué)習(xí)這門課程，需要較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學(xué)過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學(xué)氛圍枯燥目前，中國大多數(shù)大學(xué)仍采用傳統(tǒng)的課堂教學(xué)模式，在教學(xué)過程中照本宣科，忽略與學(xué)生的互動，并且缺乏能夠有效引起學(xué)生學(xué)習(xí)興趣與加深知識理解的教學(xué)環(huán)節(jié)設(shè)置，如此一來大大降低了學(xué)生自主思考的能力。在進行人工智能相關(guān)課程知識講解時，隨著章節(jié)的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學(xué)方式無法反映人工智能學(xué)科的全貌，課堂講解難以同時給以學(xué)生感性和理性的認(rèn)知，部分學(xué)生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學(xué)進度，導(dǎo)致學(xué)習(xí)動力不足。(2)基礎(chǔ)課程掌握不牢管理類專業(yè)的學(xué)生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學(xué)科的素養(yǎng)，但這也導(dǎo)致很多學(xué)生所學(xué)知識雜而不精。學(xué)生在基礎(chǔ)不夯實的情況下去學(xué)習(xí)更高層面的知識，給學(xué)生學(xué)習(xí)與老師教學(xué)都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等眾多內(nèi)容，概念抽象，不易學(xué)習(xí)。一些管理類專業(yè)的學(xué)生未能熟練掌握高等數(shù)學(xué)、運籌學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等先修課程，缺乏一定的關(guān)聯(lián)思考和研究意識，導(dǎo)致課程學(xué)習(xí)難度增加，產(chǎn)生學(xué)時不足和教學(xué)內(nèi)容難點過多的問題。(3)教學(xué)與實際應(yīng)用脫節(jié)當(dāng)下，人工智能廣泛應(yīng)用于機器視覺、智能制造等各個領(lǐng)域，給學(xué)生提供了大量的現(xiàn)實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現(xiàn)實中可以觸及的內(nèi)容。例如，在機械學(xué)科領(lǐng)域，人工智能技術(shù)是電氣工程、機械設(shè)計制造、車輛工程等方向的重要技術(shù)來源；在醫(yī)療領(lǐng)域，是醫(yī)療器械的創(chuàng)新生產(chǎn)源動力；在能動領(lǐng)域，是高端能源裝備與新能源發(fā)展的重要驅(qū)動；在光電信息與計算機工程領(lǐng)域，技術(shù)的發(fā)展時刻推動著智能科學(xué)與技術(shù)核心價值的提升。然而，對于管理類專業(yè)的學(xué)生來說，現(xiàn)階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關(guān)理論，在教學(xué)過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復(fù)雜算法，書本中的應(yīng)用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業(yè)知識與人工智能技術(shù)相結(jié)合的教學(xué)實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導(dǎo)學(xué)生將人工智能算法應(yīng)用于現(xiàn)實生活。另外，大學(xué)生對知識的理解能力差異很大，教師采用統(tǒng)一的方式教給他們，這使一些學(xué)生無法跟上和理解，教師也無法控制學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，導(dǎo)致學(xué)生缺乏動力。因此，如何結(jié)合學(xué)生的現(xiàn)實情況，提高他們的動手能力和實踐經(jīng)驗也是人工智能課程教學(xué)要考慮的問題。

2、管理類人才的人工智能課程教學(xué)改進策略

課程教學(xué)改革是一項提高大學(xué)教學(xué)效果和人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要手段。如何在時代背景下應(yīng)用新技術(shù)和新思想進行實施課程教學(xué)改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學(xué)工作而言，教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方式的變化不再是課程資源的簡單數(shù)字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優(yōu)勢的新型教學(xué)模式。針對管理類專業(yè)人工智能課程教學(xué)過程中存在的問題，可以從教學(xué)方法改進和教學(xué)內(nèi)容設(shè)置兩個方面進行課程教學(xué)改進。

2.1教學(xué)方法改進

教師對學(xué)生具有引領(lǐng)作用，其教學(xué)方法的改進能夠帶動學(xué)生改進自身學(xué)習(xí)方法。(1)啟發(fā)式案例教學(xué)案例教學(xué)法就是教師根據(jù)教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容以及教學(xué)要求，通過安排一些具體的教學(xué)案例，引導(dǎo)學(xué)生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養(yǎng)學(xué)生認(rèn)知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學(xué)方法。啟發(fā)式案例教學(xué)以自主、合作、探究為主要特征，調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，并緊密結(jié)合人工智能領(lǐng)域的相關(guān)理論與方法，有效理解知識要點及其關(guān)聯(lián)性，適用于管理類專業(yè)學(xué)生的教學(xué)。具體而言，高?；谄鋯栴}啟發(fā)性、教學(xué)互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學(xué)案例庫，雖然這項建設(shè)將極具挑戰(zhàn)性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養(yǎng)學(xué)生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學(xué)質(zhì)量、培養(yǎng)具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學(xué)，讓學(xué)生掌握相關(guān)基礎(chǔ)知識原理及應(yīng)用；通過一題多解的案例使學(xué)生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設(shè)計，啟發(fā)學(xué)生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學(xué)研討互動式的各個教學(xué)環(huán)節(jié)是逐漸遞進、有機結(jié)合的。研討是基于學(xué)生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學(xué)生做出評判，從而對不同類型的學(xué)生開展針對性的教學(xué)?；觿t是在研討的基礎(chǔ)上，通過老師與學(xué)生、學(xué)生與學(xué)生的互動，讓學(xué)生主動參與到課堂教學(xué)的過程中來。在人工智能課程教學(xué)過程中，教師通過課堂討論了解學(xué)生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設(shè)計教學(xué)內(nèi)容，例如，對于學(xué)校積極性不強的學(xué)生，將人工智能理論內(nèi)容與學(xué)生個人興趣范疇、社會產(chǎn)業(yè)發(fā)展及研究現(xiàn)狀聯(lián)系起來，能夠極大程度地提高學(xué)生學(xué)習(xí)的自主能力；對于基礎(chǔ)知識較為薄弱的學(xué)生，可以在教師的指導(dǎo)下查閱相關(guān)文獻資料，根據(jù)自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結(jié)合的模式。有助于增強學(xué)生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學(xué)習(xí)氛圍。(3)有效激勵式教學(xué)人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，人才需求量極大，對教師的教學(xué)水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學(xué)生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設(shè)置相應(yīng)項目獎學(xué)金，吸引學(xué)生參與實踐，調(diào)動學(xué)生做研究、發(fā)論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創(chuàng)新大賽，圍繞新一代人工智能創(chuàng)新主題，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新意識，提高學(xué)生的創(chuàng)新實踐能力，為人工智能領(lǐng)域健康發(fā)展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學(xué)院乃至全校開展此類競賽項目，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學(xué)生加入到人工智能課程的學(xué)習(xí)中來，激發(fā)其學(xué)習(xí)興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學(xué)生課程制定、課堂與課外作業(yè)、課程項目和論文指導(dǎo)等看作教學(xué)任務(wù)的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學(xué)科滲透式教學(xué)人工智能學(xué)科知識融合程度較高，學(xué)科交叉性強?；谌斯ぶ悄艿膶W(xué)科交叉性特點，增強管理類人才對學(xué)科應(yīng)用的領(lǐng)悟，可以采取開展學(xué)科滲透式教學(xué)的方法。從2015年起，國務(wù)院和教育部先后印發(fā)了《國務(wù)院關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見教育》、《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》等文件，“互聯(lián)網(wǎng)+”、“智能+”已經(jīng)滲透到各個領(lǐng)域，人類進入數(shù)字經(jīng)濟時代，社會需求“技術(shù)+管理”的高端復(fù)合人才。例如，基于工業(yè)4.0和強國戰(zhàn)略，人工智能技術(shù)在智能制造的應(yīng)用極為廣泛。上海理工大學(xué)非常重視少數(shù)民族預(yù)科班的教育質(zhì)量。為增強少數(shù)民族管理類人才對該領(lǐng)域應(yīng)用的認(rèn)識，我們請機械工程、能源動力領(lǐng)域的相關(guān)專家以授課或講座的形式，進行相關(guān)領(lǐng)域知識和發(fā)展趨勢的講解，使學(xué)生理解更為透徹。此外，在教學(xué)實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業(yè)間老師、學(xué)生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學(xué)習(xí)，從而推動人工智能課程教學(xué)的改進。

2.2教學(xué)內(nèi)容設(shè)置

世界一流大學(xué)在人工智能課程內(nèi)容設(shè)置根據(jù)不同國家的教育體系設(shè)置，肯定會有不同，但頗有共通之處。本文借鑒世界頂尖大學(xué)經(jīng)驗，針對管理類專業(yè)人工智能課程教學(xué)內(nèi)容進行研究，結(jié)合中國教育體系設(shè)置，認(rèn)為應(yīng)從以下幾方面進行改進。(1)核心內(nèi)容設(shè)置為避免學(xué)生因為知識點過多而出現(xiàn)雜而不精的問題，勢必要精化教學(xué)內(nèi)容。在互聯(lián)網(wǎng)時代，我們可以使用云計算和其他方式來實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的傳輸、存儲和處理，通過在線收集和整合網(wǎng)絡(luò)課程相關(guān)數(shù)據(jù)，挖掘和豐富教學(xué)資源，并在整合課程資源的基礎(chǔ)上，進行研究方法和前沿知識的擴展。在核心內(nèi)容設(shè)置方面，可以通過收集到的數(shù)據(jù)資料，選擇人工智能領(lǐng)域具有代表性且難易程度適中的知識作為重點，使學(xué)生能夠在有限的學(xué)時內(nèi)掌握人工智能的知識脈絡(luò)。例如，編寫針對管理類人才的人工智能教材，內(nèi)容涉及緒論、知識表示與推理、常用算法、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面的同時，重點增加相應(yīng)知識點在管理上的應(yīng)用案例，加強學(xué)生對知識點的理解。同時，根據(jù)管理類專業(yè)偏向領(lǐng)域，開設(shè)關(guān)聯(lián)程度較大、應(yīng)用較廣泛的人工智能選修課程，以便學(xué)生根據(jù)自己的興趣與需求選修具體方向的課程。(2)注重學(xué)生的數(shù)理及編程基礎(chǔ)良好的數(shù)理及編程基礎(chǔ)是學(xué)習(xí)人工智能的前提。只有具備了這些基礎(chǔ)，才能搞清楚人工智能模型的數(shù)量關(guān)系、空間形式和優(yōu)化過程等，才能將數(shù)學(xué)語言轉(zhuǎn)化為程序語言，并應(yīng)用于實驗。管理學(xué)院人才的數(shù)理及編程基礎(chǔ)相對薄弱，因此，在安排學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能課程之前，建議開設(shè)面向全體管理類專業(yè)學(xué)生的微積分、線性代數(shù)、概率論等專業(yè)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)課程以及C語言、python等編程基礎(chǔ)課程，使學(xué)生具備數(shù)學(xué)分析的基礎(chǔ)與一定編程基礎(chǔ)，為學(xué)習(xí)人工智能課程打下堅實的基礎(chǔ)。另外，可以推進MOOC平臺建設(shè)，在平臺上開設(shè)人工智能網(wǎng)絡(luò)課程，幫助學(xué)生掌握人工智能知識基礎(chǔ)及專業(yè)技能。(3)實驗建設(shè)為了加強學(xué)生對于人工智能知識點間的關(guān)聯(lián)性理解，可以基于不同的應(yīng)用模塊，設(shè)計具有前后鋪墊、上下關(guān)聯(lián)的綜合性實驗，設(shè)計不同層次的項目要求，同時基于相同的實驗課題，讓學(xué)生分組對實驗課題進行攻克，并設(shè)置多元化的實驗評價體系，通過實驗教學(xué)過程中反映出的不同進度，讓教師能對學(xué)生的學(xué)習(xí)水平做出準(zhǔn)確評判，及時進行教學(xué)反思，以便更好地開展下一步工作。例如，針對人工智能課程應(yīng)用中很廣的遺傳算法，在某一管理規(guī)劃的具體應(yīng)用上設(shè)置理解－實現(xiàn)－參數(shù)分析－具體應(yīng)用－嘗試改進－深度拓展的不同層次的項目要求，在這些項目層次中規(guī)定必做項與可選項，讓學(xué)生基于同一實驗課題進行合作學(xué)習(xí)，然后通過個人自我評價、小組成員互相評價以及教師評價的方式進行打分，對小組整體能力以及個人能力進行綜合評估，以期培養(yǎng)學(xué)生的自主思考能力。

第9篇

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；教學(xué)方法；編程能力

中圖分類號：TP3 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）16-3865-02

1 概述

2008年11月16日，中國科協(xié)成立50周年新聞會在北京召開。在新聞會上，“五個10”系列評選活動，即10位傳播科技的優(yōu)秀人物、10部公眾喜愛的科普作品、10個公眾關(guān)注的科技問題、10個影響中國的科技事件、10項引領(lǐng)未來的科學(xué)技術(shù)評選結(jié)果揭曉。10項引領(lǐng)未來的科學(xué)技術(shù)是：基因修飾技術(shù)；未來家庭機器人；新型電池；人工智能技術(shù)；超高速交通工具；干細(xì)胞技術(shù)；光電信息技術(shù)；可服用診療芯片；感冒疫苗；無線能量傳輸技術(shù)。

人工智能技術(shù)學(xué)科是計算機科學(xué)中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機器的一個分支。指人類的各種腦力勞動或智能行為，諸如判斷、推理、證明、判別、感知、理解、通信、設(shè)計、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動，可以用某種智能化的機器來予以人工實現(xiàn)[1]。

通過《人工智能技術(shù)》課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生對人工智能技術(shù)的發(fā)展概況、基本原理和應(yīng)用領(lǐng)域有深入了解、對主要技術(shù)及應(yīng)用有一定掌握，并對現(xiàn)代人工智能技術(shù)發(fā)展的方向有所研究。通過人工智能技術(shù)課程的學(xué)習(xí)與研究，啟發(fā)學(xué)生對人工智能技術(shù)的興趣，培養(yǎng)知識創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新能力，并能將人工智能技術(shù)融入到今后所開發(fā)的計算機軟件之中。

《人工智能技術(shù)》是一門眾多學(xué)科交叉的新興課程，其涵蓋范圍廣，涉及知識點多，知識更新快，內(nèi)容抽象，不容易理解，理論性強，而且需要較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強的邏輯思維能力，這給該課程的講授帶來了一定困難。《人工智能技術(shù)》也是一門應(yīng)用型學(xué)科，怎樣將理論運用到實踐中，使學(xué)生將學(xué)到的人工智能技術(shù)知識和思想運用到自己的實際課題，這也是該課程需要解決的問題之一。

因此，對《人工智能技術(shù)》課程教學(xué)來說，我們要了解課程的最新信息，把握課程的特點，幫助學(xué)生找到好的學(xué)習(xí)方法，使他們能充分發(fā)揮自己的創(chuàng)新思維能力，提高學(xué)習(xí)興趣，該文給出了《人工智能技術(shù)》課程的教學(xué)與實踐的探索。

2 教學(xué)與實踐的探索

2.1 教材和實驗教學(xué)內(nèi)容的選取

1） 人工智能技術(shù)是整個計算機科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展最快，知識更新最快，最前沿的學(xué)科之一。在教材選用方面，我們采用了蔡自興教授等主編，由高等教育出版社出版的《人工智能基礎(chǔ)》這本教材。蔡自興教授的主要研究領(lǐng)域為人工智能、機器人學(xué)和智能控制等。這本教材是作者在美國國家工程院院士、普度大學(xué)教授傅京孫先生的指導(dǎo)和鼓勵下編寫，借鑒了國內(nèi)外人工智能技術(shù)研究領(lǐng)域?qū)＜业淖钚卵芯砍晒蛯W(xué)術(shù)書籍的長處，該書比較全面地介紹了人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)知識與技術(shù)，材料新，易于理解，兼顧基礎(chǔ)及應(yīng)用[2]。

此外，我們還給學(xué)生自主學(xué)習(xí)提供多種類型的學(xué)習(xí)資料，其中包括參考書目，如：Russel S， Norvig P.等編著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一書，人工智能技術(shù)國內(nèi)外期刊，如電子學(xué)報，計算機學(xué)報，人工智能與模式識別，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技術(shù)會議，使學(xué)生能夠掌握人工智能技術(shù)的更多前沿動態(tài)，提高學(xué)習(xí)興趣。

2） 配套的實驗教學(xué)內(nèi)容?！度斯ぶ悄芗夹g(shù)》是一門理論性和實踐性都很強的課程，實踐性教學(xué)環(huán)節(jié)對該課程尤為重要。除了完成課本上的作業(yè)之外，還注重實驗教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力、算法設(shè)計能力和編程能力。首先，每個章節(jié)設(shè)置相應(yīng)的實驗，而實驗內(nèi)容經(jīng)過嚴(yán)格的考慮，如：五子棋游戲，產(chǎn)生式系統(tǒng)，旅行商問題，傳教士和野人問題，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)簡單的分類，遺傳算法、人工生命程序等，要求學(xué)生運用所學(xué)章節(jié)的知識，獨立地設(shè)計和實現(xiàn)實驗內(nèi)容。實驗報告包括簡述實驗原理及方法，給出程序設(shè)計流程圖，源程序清單，實驗結(jié)果及分析等內(nèi)容，通過這種方式，進一步加強學(xué)生的信息獲取能力和研究能力。

2.2 教學(xué)方法和手段的改革

人工智能技術(shù)課程交叉性強，涉及面廣，傳統(tǒng)的教學(xué)方法手段單一，缺少交流，課堂氣氛沉悶，激發(fā)不起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，教學(xué)效果不理想。人工智能技術(shù)這門課程內(nèi)容抽象，如何激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣是本課程需要解決的主要問題，也是關(guān)系教學(xué)改革成敗的關(guān)鍵。本課程需采用多種方法進行教學(xué)，以此來激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

1） 問題啟發(fā)式教學(xué)。《人工智能技術(shù)》這門課程中有很多似是而非、引人入勝的問題，主要是用計算機模擬人類的智能來解決這種問題。在教學(xué)中，有目的的提出這些問題，鼓勵學(xué)生思考，提出自己的想法和解決方案，并進行分析和比較，這樣強化學(xué)生的主動學(xué)習(xí)意識，提高學(xué)習(xí)積極性[3]。

2） 個性化學(xué)習(xí)和因材施教。學(xué)生中存在計算機專業(yè)和非計算機專業(yè)本科畢業(yè)的差別，由于他們每個人的基礎(chǔ)不同，有的計算機知識比較匱乏，因此有必要針對每個學(xué)生的學(xué)習(xí)進度，課堂作業(yè)和實驗報告情況進行及時評估，對學(xué)生提出個性化的教學(xué)。例如：在實驗教學(xué)中，要求有能力和興趣的學(xué)生可以做探究性和創(chuàng)新性的附加實驗，從而引導(dǎo)學(xué)生發(fā)揮個性的空間，而對稍微吃力的學(xué)生則要求完成基本的實驗，更注重基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí)和夯實，這樣就能達到因材施教的目的。同時對不同層次的學(xué)生進行分析，進一步提出學(xué)習(xí)建議，并進行有針對性的指導(dǎo)。

3） 多媒體使用和多學(xué)科知識的融合。本課程PPT課件圖文并茂，提綱挈領(lǐng)，便于學(xué)生理解。課堂講授、板書與PPT手段相結(jié)合，注重課程中的關(guān)鍵詞用英文表示，并適當(dāng)指定英文參考書，使學(xué)生能夠接觸國外文獻資料，加深對學(xué)習(xí)內(nèi)容的理解，獲得更寬廣的知識。PPT課件運用了大量多媒體技術(shù)，如動畫、聲音、圖像，通過動畫和視頻演示抽象的概念、算法和過程，使人工智能技術(shù)中抽象的知識形象化，在課件中融入了文學(xué)，歷史等其他學(xué)科的相關(guān)知識，便于學(xué)生較好地理解知識難點和重點[4]。

4） 師生互動和課內(nèi)外答疑。在教學(xué)中，改變了傳統(tǒng)的老師講，學(xué)生聽的教學(xué)模式。針對人工智能技術(shù)的實用性，適當(dāng)提問，收集學(xué)生學(xué)習(xí)情況，盡量使用實例進行講解。設(shè)置了實驗講解互動課程，對于實驗的講解，學(xué)生可以提出疑問，然后在課堂上展開討論，學(xué)生可以看到問題從提出、分析到解決的整個過程，讓學(xué)生自己在討論中總結(jié)結(jié)論。為了解決教學(xué)中存在的疑難問題，還設(shè)有課后答疑，使學(xué)生能將所有的問題都理解透徹。

5） 理論研究與實踐結(jié)合。在教學(xué)內(nèi)容的安排上，注重學(xué)生的理論研究和動手能力，適當(dāng)布置一些課程相關(guān)的論文和實驗編程。通過課程論文，可以培養(yǎng)學(xué)生鉆研問題的興趣； 通過查閱科技文獻使學(xué)生掌握如何查找相關(guān)文獻的技能，可以培養(yǎng)學(xué)生撰寫科技論文的能力。通過實驗實踐，使學(xué)生可以更加清楚地了解人工智能技術(shù)基本概念和難點，也能了解算法的設(shè)計具體運行過程，并對其進行驗證，提高了學(xué)生的編程能力和和學(xué)習(xí)興趣。

6） 考試考核方式改革。本課程的考核考試也是一個值得探討的問題，本課程應(yīng)采用多種綜合考試方法，注重學(xué)生對基礎(chǔ)概念、知識和基本的技能的掌握以及理論聯(lián)系實際的能力。平時作業(yè)考核成績，實驗實踐教學(xué)成績、提交課程論文成績，以及最后的期末考試成績形成一種有效的考試考核方法，促進學(xué)生主動學(xué)習(xí)，提高教學(xué)質(zhì)量。實驗的評價指標(biāo)在于算法設(shè)計、編程的準(zhǔn)確性和實驗結(jié)果及分析。課程論文評價指是選題是否嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)和具可研究性，論文結(jié)構(gòu)、思路是否嚴(yán)謹(jǐn)，論文內(nèi)容科學(xué)性、正確性，能否提出自己的見解?？疾椴殚喛萍嘉墨I的能力主要通過是否查找到權(quán)威的、最新文獻以及撰寫是否規(guī)范。

2.3 學(xué)生學(xué)好《人工智能技術(shù)》課程的建議

《人工智能技術(shù)》是一門理論與實踐相結(jié)合的應(yīng)用課程，學(xué)生如何學(xué)習(xí)這么課程，也是我們應(yīng)該探討的問題。

學(xué)生應(yīng)該正確看待《人工智能技術(shù)》這門科學(xué)的發(fā)展。人工智能技術(shù)孕育于20世紀(jì)30、40年代，形成于60、70年代，發(fā)展至今，人工智能技術(shù)只有短短60多年的歷史，它是一門不斷發(fā)展和完善的嶄新學(xué)科，還有許多課題處于探索中，理論和技術(shù)還遠(yuǎn)未成熟，我們應(yīng)該對它有科學(xué)的認(rèn)識。

針對非計算機專業(yè)本科畢業(yè)的學(xué)生，除了課堂聽講之外，還應(yīng)該課下自學(xué)該課程的先修課程，如：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、離散數(shù)學(xué)等課程。人工智能技術(shù)中涉及到大量的數(shù)學(xué)知識，如：模式識別需要具有較好的概率論，數(shù)理統(tǒng)計知識，另外還會用到少量隨機過程、模糊數(shù)學(xué)的一些知識。人工智能技術(shù)是一門應(yīng)用課程，編程語言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法等算法，實現(xiàn)這些算法要求學(xué)生具有較強的編程能力。

學(xué)生應(yīng)該多讀，多查閱資料，特別是國外的期刊文獻和重要國際會議論文，多了解人工智能技術(shù)最前沿的信息，理論聯(lián)系實際，加深對基本算法的理解，并將人工智能技術(shù)的知識運用到自己所研究的領(lǐng)域，以做到學(xué)以致用。

3 結(jié)論

人工智能技術(shù)在一定程度上代表著信息技術(shù)的前沿，該文對《人工智能技術(shù)》的課程教學(xué)進行了一些探討，教學(xué)與實踐效果有了顯著提高，但仍然有許多方面還需要我們繼續(xù)探討和改進。

參考文獻：

[1] 蔡自興，徐光佑.人工智能技術(shù)及其應(yīng)用[M].北京： 清華大學(xué)出版社，2003.

[2] 蔡自興，肖曉明，蒙祖強，等.樹立精品意識搞好人工智能技術(shù)課程建設(shè)[J].中國大學(xué)教學(xué)，2004（1）：28-29.