人工智能课程论文范文

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第1篇

>> 研究生人工智能系列课程教学改革 研究生人工智能课程教学探索 研究生“人工智能”课程教学改革探索 人工智能实验课教学改革研究 人工智能课程全英文教学改革 创新型人工智能教学改革与实践 《人工智能》硕士课程教学改革的研究与实践 落实科学发展观,深化“人工智能”课程的教学改革 面向人工智能的信息管理与信息系统专业教学改革 人工智能课程教学方法研究 人工智能的应用研究 日本巨资扶持人工智能研究 人工智能系列课程研究 高中人工智能教学初探 《人工智能》双语教学初索 人工智能双语教学建设 人工智能实验教学探讨 “人工智能”之父 人工智能 AI人工智能 常见问题解答 当前所在位置：l(美国人工智能协会)、caiac.ca/(加拿大人工智能协会)等，它们包括了学科前沿动态、讨论交流及大量的代码资源等。通过使用这些资源，学员可及时了解人工智能最新发展动态，进行人工智能程序设计的交流及对一些问题进行较为深入的探讨。

2教学方法研究

研究生教学应更突出学生的主体地位，注重发挥其学习的主动性和自觉性，为此，课程组结合课程特点，在教学方法进行了如下探索。

2.1加强教学设计

教学设计就是对教学活动进行系统计划的过程, 是教什么(课程内容)及怎么教(组织、方法、策略、手段及其他传媒工具的使用等)的过程[2]。在教学过程中，每节课授课前，坚持集体备课的原则，由课程组集体讨论选定授课内容，补充阅读文献，根据授课对象与课程内容特点，确定课堂组织方式，采用的授课方式以研讨式教学为主，给合讲授、实验、自学等。

2.2抓好课堂教学环节

教学方法与教学手段是保证课堂教学效果的关键。本课程授课对象主要为硕士研究生，他们的接受能力较强，有一定的求知欲。由于学员人数较少，授课方式可灵活组织。教室有完备的多媒体设备，基本的软件实验环境，教学过程可采用灵活教学方法、多种教学手段，提高教学效率，保证授课质量。

1) 以研讨式为主的教学方式。研究生教学应坚持学术研究为导向，发挥学员在学习过程中的主动性和自觉性。由于研究生学员有一定的学习基础与自学能力，教员可以在课前给学员布置预习内容，学员通过查阅资料、分析整理进而形成自己的观点，使在课堂教学中师生互动交流成为可能，改变传统的教员讲，学员听的灌输式教学方式。研讨式教学也有力于培养学员积极思考、创新思维的习惯与能力。

2) 教学手段的信息化。人工智能原理教学一个突出矛盾是知识点多、内容抽象、理论性强，但学时较少，因此，必须发挥现代教学手段的作用，提高教学效率。为此，课程组对每节课都精心设计了教学课件，课堂教学中以课件为主，辅以板书，充分利用多媒体信息量大、直观等优点，改善教学效果；引入教学声像资料，便于学员课下学习；设计演示程序，使部分比较抽象、不易于理解的内容，如子句归结、搜索策略更形象直观，易于学习和掌握。

3注重培养学员学术研究能力

学术能力是指专门对某一学问进行系统的哲理或理论研究的能力，它不仅包括思辨的方面，还包括实践及感性的敏感力等方面。研究生阶段学习的一个突出特点是要求学习的主体――研究生必须具备研究的能力[3]。论文写作是培养、锻炼、提高研究生的学术能力的重要途径，在教学实施过程中，要求每个专题学习结束后，都要提交一份格式符合期刊发表要求的总结报告，题目可自行选定，也可由教员指定；内容既可以是人工智能该专题某一算法的实现，也可以是对某一问题的进一步研究，或者是对该专题最新研究进展的综述。教员重点在以下几个方面予以指导。

1) 选题准确。要求选题不能过于宏大，应以小题目反映大问题，具有一定的可研究性为宜。

2) 研究内容。研究目标明确，方法恰当，能够提出自己的见解，所提观点正确。

3) 论文结构。结构清晰、完整，论述严谨，表达规范。

4) 占有文献丰富。撰写过程中要有意识培养学员查阅科技文献的能力，要求查阅反映最新研究成果的权威文献。

4加强实验环节教学

人工智能教学在进行各种理论知识讲授的同时，还应重视实践教学，把抽象的知识转化为形象、直观的实验，让学员真正理解人工智能的概念、本质、研究目标，从而提高学员多角度思维的能力和逻辑推理能力，进一步了解信息技术、计算机技术发展的前沿，培养他们对人工智能研究的兴趣，激发对人工智能技术未来的追求。为此，课程组借鉴国内外知名大学人工智能实验教学经验，编写了《人工智能原理实验指导书》，围绕问题表示、经典逻辑推理、不确定推理、搜索策略及简单专家系统实现等教学内容提供了7组实验供学员选择。

例如，在状态空间搜索一节教学过程中，先完成理论部分的教学，使学员对状态空间基本概念、问题表示及求解方法有一个准确的认识，然后进行实验教学。由学员自主完成重排九宫问题求解的程序，初始状态和目标状态如图1所示，调整的规则是，每次只能将与空格(左、上、下、右)相邻的一个数字平移到空格中[4]。实验过程重点指导学员掌握状态空间进行问题求解的关键步骤：问题表示和搜索策略。问题表示就是要确定该问题的基本信息及程序实现的数据结构，基本信息有初始状态集合、操作符集合、目标检测及路径费用函数，数据结构可采用向量、链表等形式；搜索策略可分为盲目式搜索和启发式搜索，可按照先易后难的原则，先实现盲目搜索中的广度优先及深度优先搜索，在此基础上再定义估价函数实现启发式搜索。而在启发式搜索实现过程中，又可以通过定义不同的启发函数：如某状态格局与目标节点格局不相同的牌数、不在目标位置的牌距目标位置的距离之和等加以比较，准确理解启发函数的意义。通过实验，学员加深了对课堂讲授的理论知识的理解，能够熟练地将状态空间法运用于实际问题的求解，提高了工程实践能力。

实验教学组织方式可根据具体的实验内容特点，采用上机编程实验、演示程序验证、模拟平台开发、分组讨论等多种形式进行。

5适度开展双语教学

研究生的英语基础普遍较好，基本都通过了国家公共英语四级考试，部分学员通过了六级考试，加之在本科阶段还开设了专业英语课程，因此，在培养研究生人工智能知识的同时，我们要提高学员阅读原版英文资料、用英语进行简单科技写作及对外学术交流的能力，适度开展双语教学，对此，我们可采取以下基本方式。

1) 专业术语全部用英语表示。

在教学过程中用英语表达人工智能原理中的专业术语和主要概念，如Knowledge Representation(知识表示)、Depth-First Search(深度优先搜索)、Breadth- First Search(广度优先搜索)等。

2) 以英文原版教材为教学参考书。

选定机械工业出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》为参考书，该书“是人工智能课程的完美补充。它既能给读者以历史的观点，又给出所有技术的实用指南[5]。”

3) 加强英文文献的阅读。

在课程论文撰写时，要求阅读一定数量的外文文献；在讨论课中，鼓励学员使用英语进行讨论。

经过课程学习，学员都能准确掌握人工智能学科专业词汇，英文运用能力得到一定提高，能较自如地阅读原版英文专业资料，为进一步用英文进行学术交流及学术论文写作打下基础。

6考试与成绩评定改革

考核方式采用传统的试卷与课程论文、实践环节等三部分组成，全面考查学员对基础理论知识掌握情况以及理论联系实际的能力，其中试卷占70%，课程论文占10%，实践环节占20%。课程论文题目不作限制，由学员在课程学习阶段结合某一专题选定题目，课程论文以选题意义、研究内容、论文结构、参考文献及撰写规范等指标为评价依据；实验成绩采用实验过程考查、实验结果验收和实验报告评阅相结合的考核方法，综合评定。这样做不但考核了学员人工智能基本理论掌握情况，也反映了学员的学术研究能力和工程实践能力。同时，考核结合实际教学进程，改变了单一课终总结性考核的弊端。

7结语

经过课程组近两年的教学方法研究与教学实践，研究生人工智能原理课程教学收到较好的效果，但仍存在一些问题，如在课堂讨论环节，个别学员准备不充分、讨论不够深入；课程论文撰写选题随意，文献综述不够全面、准确，论文格式不够规范等。在今后的授课中，课程组将根据授课研究生人数较少的特点，采取明确每名学员预习重点、加强课程论文交流等方式予以改进，力求取得更好的教学效果。同时，进一步充分利用便利的校园网平台，开展“人工智能原理”网络课程建设，购买或自主开发网络教学资源，引导学员利用网络资源进行个性化自主学习，增强教学过程的信息化程度。

参考文献：

[1] 王永庆. 人工智能原理与方法[M]. 西安:西安交通大学出版社,2002:1.

[2] 李志厚. 国外教学设计研究现状与发展趋势[J]. 外国教育研究,1998(1):6-10.

[3] 肖川,胡乐乐. 论研究生学术能力的培养[J]. 学位与研究生教育,2006(9):1-5.

[4] 周金海. 人工智能学习辅导与实验指导[M]. 北京:清华大学出版社,2008:204.

[5] George F.Luger.Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving[M].北京:机械工业出版社,2009:754.

Reform on Postgradrates Artificial Intelligence Course Teaching

TAN Yuehui, QI Jianfeng, WANG Hongsheng, LI Xiongwei

(Department of Computer Engineering, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China)

第2篇

关键词：人工智能技术；教学方法；编程能力

中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）16-3865-02

1 概述

2008年11月16日，中国科协成立50周年新闻会在北京召开。在新闻会上，“五个10”系列评选活动，即10位传播科技的优秀人物、10部公众喜爱的科普作品、10个公众关注的科技问题、10个影响中国的科技事件、10项引领未来的科学技术评选结果揭晓。10项引领未来的科学技术是：基因修饰技术；未来家庭机器人；新型电池；人工智能技术；超高速交通工具；干细胞技术；光电信息技术；可服用诊疗芯片；感冒疫苗；无线能量传输技术。

人工智能技术学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。指人类的各种脑力劳动或智能行为，诸如判断、推理、证明、判别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动，可以用某种智能化的机器来予以人工实现[1]。

通过《人工智能技术》课程的学习，使学生对人工智能技术的发展概况、基本原理和应用领域有深入了解、对主要技术及应用有一定掌握，并对现代人工智能技术发展的方向有所研究。通过人工智能技术课程的学习与研究，启发学生对人工智能技术的兴趣，培养知识创新和技术创新能力，并能将人工智能技术融入到今后所开发的计算机软件之中。

《人工智能技术》是一门众多学科交叉的新兴课程，其涵盖范围广，涉及知识点多，知识更新快，内容抽象，不容易理解，理论性强，而且需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力，这给该课程的讲授带来了一定困难。《人工智能技术》也是一门应用型学科，怎样将理论运用到实践中，使学生将学到的人工智能技术知识和思想运用到自己的实际课题，这也是该课程需要解决的问题之一。

因此，对《人工智能技术》课程教学来说，我们要了解课程的最新信息，把握课程的特点，帮助学生找到好的学习方法，使他们能充分发挥自己的创新思维能力，提高学习兴趣，该文给出了《人工智能技术》课程的教学与实践的探索。

2 教学与实践的探索

2.1 教材和实验教学内容的选取

1） 人工智能技术是整个计算机科学领域发展最快，知识更新最快，最前沿的学科之一。在教材选用方面，我们采用了蔡自兴教授等主编，由高等教育出版社出版的《人工智能基础》这本教材。蔡自兴教授的主要研究领域为人工智能、机器人学和智能控制等。这本教材是作者在美国国家工程院院士、普度大学教授傅京孙先生的指导和鼓励下编写，借鉴了国内外人工智能技术研究领域专家的最新研究成果和学术书籍的长处，该书比较全面地介绍了人工智能技术的基础知识与技术，材料新，易于理解，兼顾基础及应用[2]。

此外，我们还给学生自主学习提供多种类型的学习资料，其中包括参考书目，如：Russel S， Norvig P.等编著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一书，人工智能技术国内外期刊，如电子学报，计算机学报，人工智能与模式识别，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等人工智能技术会议，使学生能够掌握人工智能技术的更多前沿动态，提高学习兴趣。

2） 配套的实验教学内容。《人工智能技术》是一门理论性和实践性都很强的课程，实践性教学环节对该课程尤为重要。除了完成课本上的作业之外，还注重实验教学，培养学生的创新能力、算法设计能力和编程能力。首先，每个章节设置相应的实验，而实验内容经过严格的考虑，如：五子棋游戏，产生式系统，旅行商问题，传教士和野人问题，BP神经网络实现简单的分类，遗传算法、人工生命程序等，要求学生运用所学章节的知识，独立地设计和实现实验内容。实验报告包括简述实验原理及方法，给出程序设计流程图，源程序清单，实验结果及分析等内容，通过这种方式，进一步加强学生的信息获取能力和研究能力。

2.2 教学方法和手段的改革

人工智能技术课程交叉性强，涉及面广，传统的教学方法手段单一，缺少交流，课堂气氛沉闷，激发不起学生的学习兴趣，教学效果不理想。人工智能技术这门课程内容抽象，如何激发学生的学习兴趣是本课程需要解决的主要问题，也是关系教学改革成败的关键。本课程需采用多种方法进行教学，以此来激发学生的学习兴趣。

1） 问题启发式教学。《人工智能技术》这门课程中有很多似是而非、引人入胜的问题，主要是用计算机模拟人类的智能来解决这种问题。在教学中，有目的的提出这些问题，鼓励学生思考，提出自己的想法和解决方案，并进行分析和比较，这样强化学生的主动学习意识，提高学习积极性[3]。

2） 个性化学习和因材施教。学生中存在计算机专业和非计算机专业本科毕业的差别，由于他们每个人的基础不同，有的计算机知识比较匮乏，因此有必要针对每个学生的学习进度，课堂作业和实验报告情况进行及时评估，对学生提出个性化的教学。例如：在实验教学中，要求有能力和兴趣的学生可以做探究性和创新性的附加实验，从而引导学生发挥个性的空间，而对稍微吃力的学生则要求完成基本的实验，更注重基础知识的学习和夯实，这样就能达到因材施教的目的。同时对不同层次的学生进行分析，进一步提出学习建议，并进行有针对性的指导。

3） 多媒体使用和多学科知识的融合。本课程PPT课件图文并茂，提纲挈领，便于学生理解。课堂讲授、板书与PPT手段相结合，注重课程中的关键词用英文表示，并适当指定英文参考书，使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。PPT课件运用了大量多媒体技术，如动画、声音、图像，通过动画和视频演示抽象的概念、算法和过程，使人工智能技术中抽象的知识形象化，在课件中融入了文学，历史等其他学科的相关知识，便于学生较好地理解知识难点和重点[4]。

4） 师生互动和课内外答疑。在教学中，改变了传统的老师讲，学生听的教学模式。针对人工智能技术的实用性，适当提问，收集学生学习情况，尽量使用实例进行讲解。设置了实验讲解互动课程，对于实验的讲解，学生可以提出疑问，然后在课堂上展开讨论，学生可以看到问题从提出、分析到解决的整个过程，让学生自己在讨论中总结结论。为了解决教学中存在的疑难问题，还设有课后答疑，使学生能将所有的问题都理解透彻。

5） 理论研究与实践结合。在教学内容的安排上，注重学生的理论研究和动手能力，适当布置一些课程相关的论文和实验编程。通过课程论文，可以培养学生钻研问题的兴趣； 通过查阅科技文献使学生掌握如何查找相关文献的技能，可以培养学生撰写科技论文的能力。通过实验实践，使学生可以更加清楚地了解人工智能技术基本概念和难点，也能了解算法的设计具体运行过程，并对其进行验证，提高了学生的编程能力和和学习兴趣。

6） 考试考核方式改革。本课程的考核考试也是一个值得探讨的问题，本课程应采用多种综合考试方法，注重学生对基础概念、知识和基本的技能的掌握以及理论联系实际的能力。平时作业考核成绩，实验实践教学成绩、提交课程论文成绩，以及最后的期末考试成绩形成一种有效的考试考核方法，促进学生主动学习，提高教学质量。实验的评价指标在于算法设计、编程的准确性和实验结果及分析。课程论文评价指是选题是否严谨科学和具可研究性，论文结构、思路是否严谨，论文内容科学性、正确性，能否提出自己的见解。考查查阅科技文献的能力主要通过是否查找到权威的、最新文献以及撰写是否规范。

2.3 学生学好《人工智能技术》课程的建议

《人工智能技术》是一门理论与实践相结合的应用课程，学生如何学习这么课程，也是我们应该探讨的问题。

学生应该正确看待《人工智能技术》这门科学的发展。人工智能技术孕育于20世纪30、40年代，形成于60、70年代，发展至今，人工智能技术只有短短60多年的历史，它是一门不断发展和完善的崭新学科，还有许多课题处于探索中，理论和技术还远未成熟，我们应该对它有科学的认识。

针对非计算机专业本科毕业的学生，除了课堂听讲之外，还应该课下自学该课程的先修课程，如：数据结构、离散数学等课程。人工智能技术中涉及到大量的数学知识，如：模式识别需要具有较好的概率论，数理统计知识，另外还会用到少量随机过程、模糊数学的一些知识。人工智能技术是一门应用课程，编程语言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神经网络，遗传算法等算法，实现这些算法要求学生具有较强的编程能力。

学生应该多读，多查阅资料，特别是国外的期刊文献和重要国际会议论文，多了解人工智能技术最前沿的信息，理论联系实际，加深对基本算法的理解，并将人工智能技术的知识运用到自己所研究的领域，以做到学以致用。

3 结论

人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿，该文对《人工智能技术》的课程教学进行了一些探讨，教学与实践效果有了显著提高，但仍然有许多方面还需要我们继续探讨和改进。

参考文献：

[1] 蔡自兴，徐光佑.人工智能技术及其应用[M].北京： 清华大学出版社，2003.

[2] 蔡自兴，肖晓明，蒙祖强，等.树立精品意识搞好人工智能技术课程建设[J].中国大学教学，2004（1）：28-29.

第3篇

关键词:人工智能;理论传授;实验训练;科研训练

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学与技术专业的一门重要专业课程,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。它研究如何用计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动,并以此解决需要人类专家才能处理的复杂问题,例如咨询、诊断、预测、规划等决策性问题[1]。人工智能是一门涉及数学、计算机、控制论、信息学、心理学、哲学等学科的交叉和综合学科。目前,人工智能很多研究领域,如自然语言处理、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、智能计算等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入并影响了人们的生活。

2003年12月5日,国内第一个“智能科学与技术”本科专业在北京大学诞生[2],它标志着我国智能科学与技术本科教育的开始,对我国智能科学技术人才培养和智能科学与技术学科建设起到极大的带动作用。目前,人工智能课程的教学存在几个问题:首先,注重讲授理论知识,实验环节滞后,这不利于培养学生的实践能力,更谈不上实践创新。其次,人工智能是交叉学科,内容比较繁杂,各种教材的内容不一样,授课没有统一的体系,学生学习时抓不住重点,不能理解人工智能的根本方法和思想。一般说来,计算机专业的其他课程,如网络技术、数据库技术、算法分析与设计等,都是求解结构化问题的基本技术,而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的有效技术。最后,人工智能科学与技术飞速发展,但目前人工智能只被视为一门专业课,课程讲授和人工智能没有作为一个研究方向结合起来,也没有把传授课本知识和引导启发创新结合起来。

适应知识经济发展的高等教育,要把培养创造精神和创新能力摆在突出的位置。创新是基础研究的生命,而高等学校的教学只有与科研紧密结合,才能在培养学生的创新精神方面有所作为。为此,针对人工智能的课程特点,我们积极开展研究型教学、研究型学习,提高大学生的学习能力、实践能力和创新能力的研究与实践。在教材上,我们选用了清华大学出版社出版、马少平等编写的《人工智能》。我们的教学研究与实践的主要内容包括三个方面:启发式传授人工智能解决问题的非结构化的思想;成体系的实验训练;以及与毕业论文,学校大学生科研项目资助计划,国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练。这三个主要方面,层层递进、环环相扣,是体系完整的创新型人工智能教学实践。下面,我们就这三个方面内容展开探讨。

1启发式传授人工智能解决问题的非结构化思想

现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次[1]:1)结构化问题,能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题;2)非结构化问题,难以用确定的形式来描述,主要根据经验来求解;3)半结构化问题,介于上述两者之间。一般说来,计算机专业的其他课程如网络技术、数据库技术、算法分析与设计等,都是求解结构化问题的基本技术。而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的有效技术。人工智能的教学可以让学生在体验、认识人工智能知识与技术的过程中获得对非结构化、半结构化问题的解决过程的了解,从而达到培养学生多角度思维的目的。

我们使用的教材主要内容包括搜索和高级搜素、谓词逻辑和归结原理、知识表示、不确定性推理方法、机器学习等。这些主要内容也可以相应地归结为若干个典型算法,如启发式A*搜索算法、 剪枝算法、元启发式算法(模拟退火,遗传算法)、谓词逻辑归结算法、贝叶斯网络、决策树、神经网络(BP算法、自组织网络和Hopfield神经网络算法)。元启发式算法是一种启发式的随机算法,是用来解决非结构化问题的典型算法,其思想和传统的决定性算法如动态规划、分支限界完全不一样。学生在刚一接触到这些元启发式算法一时难以接受和理解其机理,对算法的有效性往往半信半疑。根据非结构化、半结构化问题的特点,讲解和演示算法在解决此类问题的具体步骤和详细过程,从而让学生掌握人工智能算法的基本思想。在讲解不同的元启发式算法的时候,学生会问,是模拟退火算法强,还是遗传算法强;在讲到机器学习算法的时候,学生会问到底哪个分类算法最好,这时候我们可以把搜索(优化)领域和机器学习领域的“没有免费午餐”定理进行适当的讲解和解释,从而把具体算法实现层面之上的一些人工智能的哲学思想进行传授。

在人工智能的具体教学中,采用问题教学法和参与式教学法。在问题教学法中,围绕人工智能的知识模块,在引导学生发现各种各样问题的前提下,传授知识。教学活动中,尝试使人工智能知识围绕实际问题而展现,使问题不仅成为激发学生求知欲的前提,也成为学生期盼、理解和吸收知识的前提,以此激发学生的创造动机和创造性思维。在参与式教学中,打破人工智能算法的枯燥、沉闷的传统教学法,尝试开放式教学内容;提问式讲课;无标准答案的课程设计;查找文献,分组动手实现人工智能算法等参与式教学方法,培养和发扬学生的参与意识,通过参与式教学提高学生学习的主动性、积极性和效率,培养学生的动手能力和创新能力。

2成体系的实验训练

独立开展人工智能实验课程,开发一批新型、富有创意的实验案例库,搭建一个创新实验和虚拟学习社区平台。人工智能实验课程的特点是应用各种人工智能方法,根据问题的约束、结构、信息进行表示建模和计算机上实现,是与人工智能原理同步的实验课程。学生必须掌握的人工智能的基本原理和计算机操作技能,它对于学生的知识、能力和综合素质的培养与提高起着至关重要的作用,在整个教学过程中占有非常重要的地位,是计算机软件、计算机应用、计算机网络、软件工程等专业的一门重要的必修专业课程。通过实验,学生得到严格的训练,能规范地掌握人工智能的基本理论和主要方法、基本问题求解技术,熟悉各种计算环境的基本使用。

在培养学生掌握实验的基本操作、基本技能和基本知识的同时,努力培养学生的创新意识与创新能力。为实现这一目标,在课程内容安排上采用适量基本原理与方法的实验内容为基本内容,增加一系列综合性实验和开放性创新实验问题,在实验内容方面更注重研究性实验中的创新问题。实验内容方面分为三个层次:基本原理的基础性实验、综合实验和研究性实验。在后两个层次的实验中,部分引入人工智能课程小组团队的最新科研成果,目的在于通过完成这些研究性实验,培养学生独立解决实际问题的能力,以提升学生的科研素质与创新意识。我们将这些设计实验称为新型实验案例库,它被放在人工智能课程小组网站上,以此搭建一个创新实验和虚拟学习社区平台。通过实验课程的学习和训练,学生应达到下列要求。

1) 掌握人工智能方法的优点及其在实际中的应用。

2) 学会对人工智能问题进行分析建模和应用各种计算工具实现问题求解,熟悉对实验现象的观察和记录,实验数据的获取与设计,最佳实验条件的判断和选择,实验结果的分析和讨论等一套严谨的实验方法。

3) 巩固并加深对人工智能原理课程的基本原理和概念的理解,培养学生勤奋学习,求真求实的科学品德,培养学生的动手能力、观察能力、查阅文献能力、思维能力、想象能力、表达能力。

4) 通过完成综合研究性实验,培养学生独立解决实际问题的能力,提高学生的科研素质与创新意识。

在培养学生掌握实验的基本操作、基本技能和基本知识的同时,进一步培养学生分析问题和解决问题的能力,培养学生的创新意识、创新精神和创新能力,为学生今后从事科研、教学或企事业单位的分析检验以及新技术的研发工作打下扎实的基础。

在实验组织方面,根据各实验的目的和要求,学生分为5人1组,指定一个组长,每组选择1套实验题目。基础实验题目要求达到27学时、综合性实验题目选择1题和研究性实验题目选择1题,基础实验题目要求在规定时间内,小组独立完成实验测定、数据处理,并撰写实验报告。实验过程中, 要求学生勤于动手, 敏锐观察, 细心操作, 开动脑筋, 分析钻研问题, 准确记录原始数据, 经教师检查,实验及其原始数据记录才有效。同时,团队作业,需要多人分工合作、相互帮助,这样可以提高人际交往和沟通能力,学会与他人合作,培养团队创新能力。

3课程学习与毕业论文,科研训练相结合

人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿和未来,通过学习和体验人工智能的知识和技术,学生能够在一定程度上了解信息技术发展的前沿知识,这有助学生开阔视野、培养兴趣,为今后继续深造或走向社会奠定坚实的基础[3-4]。

人工智能的理论和方法广泛应用于数据挖掘、机器学习、模式识别、图像处理中,这些内容既是高年级的后续课程,又是现在热门的研究方向。学习和深刻理解人工智能的理论、方法和应用,对后续课程学习以及今后的研究具有重要的意义。

我院规定大学三年级的学生开始联系毕业论文指导导师,同时确定毕业论文的研究方向,提前进行科研实践,以培养实践能力和研究素质。人工智能课程正好是大三高年级开设的专业课,因此,我们把课程实验及设计与同学的兴趣相结合,引导学生,并提炼和形成学生的毕业选题和课外的科研方向,它是提高本科生研究创新能力的有效手段。

基于新的教学实践,很多学生的选题都与上述归纳的人工智能若干算法相关,如算法本身的研究和改进,或是算法在各领域,如数据挖掘、图像处理等的应用。在我们的科研能力训练计划中,一批项目和课题,如混合神经网络的研究与应用、差分演化算法研究与应用、基于协同训练的推荐系统等,分别受到国家和学校本科生科研项目立项资助。一批三四年级的本科生以第一作者身份在国内核心期刊、国际会议和期刊上发表学术论文,这激发了学生的科研兴趣,使学生体会到了创新的乐趣。

总之,课程学习与毕业论文、学校大学生科研项目资助计划、国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练,极大地提升了学生的创新能力和科研基本素质。

4结语

针对人工智能的课程特点,我们积极开展研究型教学、研究型学习,提高大学生的学习能力、实践能力和创新能力的研究与实践。我们的教学研究与实践主要内容包括三个方面:启发式传授人工智能解决问题的非结构化的思想;成体系的实验训练;以及与毕业论文、学校大学生科研项目资助计划、国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练。这三个主要方面,层层递进、环环相扣,是体系完整的创新型人工智能教学实践,新的改革和实践在教学中取得了令人满意效果。

参考文献:

[1] 张剑平. 关于人工智能教育的思考[J]. 电化教育研究,2003(1):24-28.

[2] 谢昆青. 第一个智能科学技术专业[J]. 计算机教育,2009(11):16-20.

[3] 罗辉,梁艳春. 大学生毕业论文与科研能力培养及就业[J]. 吉林教育,2003(10):18.

[4] 金聪,刘金安. 人工智能教育在能力培养中的作用及改革设想[J]. 计算机时代,2006(9):66-69.

Reform and Practice of Innovative Teaching in Artificial Intelligence

WANG Jia-hai, YIN Jian, LING Ying-biao

(Department of Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China)

第4篇

关键词：人工智能；教学改革；教学方法

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。

1、教学现状与问题

作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。

2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略

课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。

2.1教学方法改进

教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。

2.2教学内容设置

世界一流大学在人工智能课程内容设置根据不同国家的教育体系设置，肯定会有不同，但颇有共通之处。本文借鉴世界顶尖大学经验，针对管理类专业人工智能课程教学内容进行研究，结合中国教育体系设置，认为应从以下几方面进行改进。(1)核心内容设置为避免学生因为知识点过多而出现杂而不精的问题，势必要精化教学内容。在互联网时代，我们可以使用云计算和其他方式来实现数据信息的传输、存储和处理，通过在线收集和整合网络课程相关数据，挖掘和丰富教学资源，并在整合课程资源的基础上，进行研究方法和前沿知识的扩展。在核心内容设置方面，可以通过收集到的数据资料，选择人工智能领域具有代表性且难易程度适中的知识作为重点，使学生能够在有限的学时内掌握人工智能的知识脉络。例如，编写针对管理类人才的人工智能教材，内容涉及绪论、知识表示与推理、常用算法、机器学习、神经网络等方面的同时，重点增加相应知识点在管理上的应用案例，加强学生对知识点的理解。同时，根据管理类专业偏向领域，开设关联程度较大、应用较广泛的人工智能选修课程，以便学生根据自己的兴趣与需求选修具体方向的课程。(2)注重学生的数理及编程基础良好的数理及编程基础是学习人工智能的前提。只有具备了这些基础，才能搞清楚人工智能模型的数量关系、空间形式和优化过程等，才能将数学语言转化为程序语言，并应用于实验。管理学院人才的数理及编程基础相对薄弱，因此，在安排学生学习人工智能课程之前，建议开设面向全体管理类专业学生的微积分、线性代数、概率论等专业基础数学课程以及C语言、python等编程基础课程，使学生具备数学分析的基础与一定编程基础，为学习人工智能课程打下坚实的基础。另外，可以推进MOOC平台建设，在平台上开设人工智能网络课程，帮助学生掌握人工智能知识基础及专业技能。(3)实验建设为了加强学生对于人工智能知识点间的关联性理解，可以基于不同的应用模块，设计具有前后铺垫、上下关联的综合性实验，设计不同层次的项目要求，同时基于相同的实验课题，让学生分组对实验课题进行攻克，并设置多元化的实验评价体系，通过实验教学过程中反映出的不同进度，让教师能对学生的学习水平做出准确评判，及时进行教学反思，以便更好地开展下一步工作。例如，针对人工智能课程应用中很广的遗传算法，在某一管理规划的具体应用上设置理解－实现－参数分析－具体应用－尝试改进－深度拓展的不同层次的项目要求，在这些项目层次中规定必做项与可选项，让学生基于同一实验课题进行合作学习，然后通过个人自我评价、小组成员互相评价以及教师评价的方式进行打分，对小组整体能力以及个人能力进行综合评估，以期培养学生的自主思考能力。

第5篇

关键词：高校；人工智能；伦理道德教育

中图分类号：G642.0文献标志码：A文章编号：1674-9324（2019）41-0144-02

一、人工智能课程伦理考虑的基本内涵

人工智能课程中进行伦理考虑，是在人工智能课程中有针对性地加入道德教育的元素。在方式上，可以借用西方的“隐形教育”方式。在内容上，必须符合中国的人工智能发展态势，更要受中国社会主义核心价值体系的引导。目前中国的人工智能课程，过度偏向于技术性。尤其是许多社会机构提供的课程，更是偏向于功利性，目的在于让学习课程的学习者快速获得工作。因此，必须从源头入手，对这些社会机构进行一定的约束和规范，对人工智能课程内容进行整体的架构。

二、高校人工智能课程中伦理考虑的必要性

（一）我国对于科技工作者职业道德建设的要求

首先，科技工作者的职业道德建设是促进社会治理体系现代化的必然要求。加强社会治理制度建设，一靠法治，二靠德治。中国正聚焦力量加强自主创新，科技是第一生产力。基于当代中国语境下，科技工作者的职业道德建设就至关重要。科技工作者对自己的社会责任与伦理责任应该有着充分的理解，在科研活动中既要着眼于为社会提供科学技术上的新成果，同时也要强调在伦理道德建设中起到应有的作用。

其次，从长期看，科技工作者的职业道德建设利于国家科技的发展，利于促进科技难题的解决。发展是连续和间断的同一，科技发展不能一蹴而就。在面临科技瓶颈问题时，就更要求科技工作者具有坚韧不拔的品质和无私奉献的精神。这些精神都是进行职业道德教育中的重要内容，也是科技工作者承担的社会角色中必不可少的特质。

最后，高尚的职业道德是科技工作者奋进的不竭动力。一个科技工作者只有站在最广大人民的立场上，奉献自我才能成就事业。随着全球化的发展，受西方“享乐主义”的负面影响，科技工作者只有更加坚守自我、承担社会责任，才能具有不断前进的精神支柱。

（二）对解决人工智能伦理困境的源头性作用

随着人工智能应用领域的广泛化，以及应用群体的普及化，难以避免的带来一些伦理问题上的困境。例如伦理学中经典的“电车难题”，在当代科技发展中也出现了在人工智能领域的“无人车难题”。无人车产生事故的责任归属与分配就是目前很多学者在关注的伦理问题。人工智能的发展对当前的法律规制，还有现存的人伦规范都产生了挑战。人工智能的未来发展方向，在操作性上要避免技术鸿沟，在设计过程中要坚持算法公开化、透明化，并且在出现数据漏洞时应尽快地进行自我修复。这对于科技工作者自身的素质提出了很高的要求，不但要求科技工作者自身的知识素质与知识能力过硬，而且要求科技工作者要严于律己，具有较高的思想道德素质。要求科技工作者对于人工智能的发展保持理性的态度，坚持为国为民。许多科幻电影和小说中都体现了未来人工智能发展到一定阶段时，人与机器产生的情感迷思。作为科技工作者，在设计与调整过程中都应保持情感中立，勇于承担社会责任。目前我国正处于人工智能发展的初级阶段，人工智能尚不能拥有自主意识，人工智能的行为责任必须要找到其背后的拥有自主意识的人。无论是现阶段还是未来，作为人工智能产品开发者与设计者的科技工作者树立正确的价值观和承担相应的社会责任是十分必要的。科技工作者的知识层次与道德品质在某种程度上说，是研发人工智能产品的起点。因此，对科技工作者的成长过程中进行持续的道德教育，使其树立高尚的道德观念，对于解决许多人工智能带来的伦理困境都具有源头性、基础性的作用。

三、高校人工智能课程与伦理道德教育的结合方式探索

（一）高校人工智能课程资源的充分运用与更新

从资源形态上看，实物化资源与虚拟化资源，线上资源与线下资源都应充分运用。随着智能校园的普及，有基础条件的地区与校园可以充分运用好身边的人工智能。人工智能课程是一门理论与实践相结合的课程，因此课程的内容也不能仅停留在理论层面。除了对于学术资源的运用，也应当结合实体的人工智能产品进行学习。但因为人工智能的发展程度还没有普及化，人工智能机器人也远没有达到触手可及的程度。因此运用新媒体技术，通过虚拟现实的手段进行在教学过程中的知行结合是可以尝试的路径。VR技术在网络设备硬件教学中可以节约成本，便于人工智能课堂的普及化。在理论教学中，可以通过与虚拟机器人的交互增强趣味性。VR技术有3个最突出的特点：交互性、沉浸性和构想性。课程设置者可以充分借助VR的沉浸性设置相应的场景，让课程学习者通过对特定道德场景的判断引出思考。这种新媒体手段既可以更新原有课堂知识的教学教法，更适合作为伦理教育走入人工智能课堂的重要媒介。

从资源时态上看，人工智能课程资源必须随着人工智能的发展而不断更新。从现实角度来看，最初开设人工智能课程时，其教学目标还是相对简单的——即培养学生的创造性与知识能力。但随着人工智能的普及应用，产生了许多人工智能语境下的道德困境。从指导思想来看，我国逐步走向世界舞台，随着实力增强指导思想也是不断变化的，新时代会提出新目标，为了实现中华民族的伟大复兴，课程内容的丰富也是十分必要的。因此，人工智能课程若要符合时代需要，就需要不断地更新课程资源。人工智能这一学科是具有学科交叉性的，与之相关各个领域的最新前沿问题都需要结合相应的道德教育，只有这样才能适应时代的发展。

（二）高校人工智能课程内容的合理架构

对于不同年龄层次的人工智能课程，必须考虑到不同群体的教育规律。提出合理的教育目标，用不同群体可以接受的方式方法才能达到最优的教学效果。我国人工智能课程目前的课程架构中，已经有学者进行了分年龄层次的研究。人工智能课程可以规划为专业性逐渐增强的、从边缘到中心的课程层级系统。对于高校本科生和研究生来说，人工智能课程设置内容必须具有专业性。在上文的课程体系建构中添加了艺术、文学、哲学等内容，其中包含对于人工智能伦理学的思考与认识。但在某种意义上这些青年的社会价值观就代表了未来科技工作者的社会价值观。因此在这一阶段，人工智能课程的架构与实施，国家应加以引导和监督。一方面需要建立统一标准的高校人工智能课程体系，另一方面在應对课程具体内容的落实方面给予一定程度的监督。

（三）在高校人工智能课程教学过程中充分运用案例

首先应充分运用学术案例，例如度量学习，在其基础上的迁移学习，以及发表在《机器学习》、《数据挖掘》等顶级期刊上的论文。使课堂具有含金量，可以说这也是国家发展与关注的重点。通过学术性经典案例的学习可以拥有不一样的视角，通过历史发展的角度去看人工智能技术的演变与发展。其次应充分运用具体案例。在人工智能课程中对于许多道德问题，不应抽象地去讨论，而应该具体地去讨论。也可以让学生与AI系统进行直接的问答，如：我们能保证它们稳定可靠吗？我们应该如何去测试人工智能？人工智能课堂中既要包容学生多元化的答案，不压抑创造性又要对于错误的思想进行思想转化，这就需要教育者具体问题进行具体分析了。

第6篇

关键词：人工智能；教学内容；教学方法

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　引言

人工智能(AI)是二十世纪五十年代后期兴起的利用计算机模拟人类智能活动去求解问题的学科，与空间技术、原子能技术一起被誉为二十世纪三大科学技术成就，目前广泛应用于专家系统、机器翻译、语音识别、文字识别、计算机视觉、机器人、电子游戏等方面，已经成为计算机技术发展以及许多高新技术产品中的核心技术。

为了适应人工智能技术日益广泛的需要，国内外高校普遍开设了“人工智能”方面的课程，特别是作为计算机方面专业的核心课程之一。我校自从1993年开始为自动化专业本科生开设“智能控制”选修课，1996年为自动化、计算机、机械等专业本科生开设“人工智能导论”、“人工智能及其应用”课程。目前，我校软件学院、信息学院、机电学院都开设了“人工智能导论”课程，已经成为计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其目的是使学生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术和前沿内容，拓宽知识面，启发思路，为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识，提高学生应用开发软件的能力和水平，为今后在相关领域的研究和应用奠定更为坚实的基础。因此，建设好“人工智能导论”课程具有重要意义和很广的受益面。

由于人工智能是交叉学科，涉及面广、内容抽象、不易理解，学生往往有望而生畏的感觉，在教学过程中，老师教、学生学都比较吃力。为了更好地实现上述教学目标，提高本课程的教学质量，协调好教与学的双边关系，使学生由望而生畏的感觉，变为有用有趣的感觉，根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验和方法，结合“人工智能导论”课程的近几年教学实践，对课程的教学体系、教学内容、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行了探索总结。

2　调整与优化教学体系和教学内容

“人工智能导论”是计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其研究领域及内容十分丰富，涉及的基础面广。因此如何选好教学内容，既能使学生了解本领域的概貌，又能适合学生的基础，便于他们在有限的时间完成学习任务，是一件重要而又困难的事情。

进入21世纪以来，人工智能学科又有了新的发展。为了及时反映人工智能研究和学科的最新进展，我们修订了“人工智能导论”的教学大纲，对教学内容进一步优化和更新，极大充实了各个系统的内容。我们确定的教学内容主要分为三部分：第1部分为概论，介绍人工智能的基本概念、基本内容、主要研究领域及发展过程；第2部分是知识表示，推理和搜索技术，讨论几种常用的知识表示方法、推理技术(包括确定性推理方法和不确定推理方法)和搜索求解策略；第3部分是人工智能应用研究领域，包括专家系统、自然语言理解、机器学习、人工神经网络、遗传算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基础理论，是人工智能的重要基础，应该循序学习。第3部分是人工智能的应用，由于每个研究内容都相对独立、自成体系且有其专门的学术著作研究、热点，因此针对高等院校的本专科生来说，不必循序学习，而且结合专业特点可以选择其中几个研究领域。例如对自动化专业的学生来说，可以选择专家系统、人工神经网络、遗传算法等，同时可增加在自动控制领域的应用，包括专家控制、神经网络控制和进化控制等热点：而对计算机科学与技术专业来说，可以选择专家系统、自然语言理解、机器学习等，并辅以动物识别系统、语音识别系统、智能机器人等实例。总之就是要把握课程性质和教学目的，调整本课程教学体系，优化教学内容，让学生以有限的时间学到人工智能的基础知识和基本方法。

另外，在选择和确定教学内容时必须兼顾基础知识和新兴技术，注意与相关课程(如离散数学、数据结构、概率论、自动控制原理、Matlab系统仿真、面向对象的编程技术等)的链接，密切理论与实际的关系，通过课堂讲授和课外训练，注意学生能力培养，提高他们的学习效果和整体素质。

3　加强课程立体化建设和系列教材研究

在课程的立体化建设中，教材充当了地基的角色，所有的课程内容安排，无不体现出以教材为基本，以教材为模板。所以本着基础、实用的原则，我们先后编著出版了《人工智能及其应用》课程教材导论部分概括性强，引人入胜；基础部分系统全面，叙述深入浅出，循序渐进；应用部分密切理论与实际关系，典型形象。其中第二版在第一版的基础上，增加了证据理论、模糊推理、神经网络等理论的一些典型应用，使学生能够更深入地理解和应用这些理论；另一方面，又新增了自然语言理解及其应用内容，以适应目前计算机翻译、人机自然语言交互等技术日益广泛应用的需要。系列教材适应了人工智能导论新课程开设的需要，反映了人工智能学科的发展，为人工智能课程确立了基本框架，发挥了重要作用。系列教材的问世不仅解决了本校“人工智能导论”课程教学用书的问题，而且也被各兄弟院校普遍采用，促进了该课程的普遍开设，推动人工智能学科的发展。

为了配合教材第二版的教学和自学，在已有教学经验和教学成果积累的基础上，制作了高质量的教学课件和完整的教学视频录像，并刻录成光盘随书供读者使用；同时又研究与开发了网络课程(http：//)，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性，促进本课程的教学改革。

包括主教材、电子教案、教学视频录像、网络课程及教学资料库等在内的课程立体化建设符合二十一世纪高校教学的要求，支持教师提高教学手段现代化的水平，更贴合学生的学习需求。

4　改革与创新教学模式和教学方法

在“人工智能导论”课程教学的过程中，我们积极探索教学新路，经过数年辛勤试验，结合蔡自兴教授等对人工智能课程的建设经验，对课程的教学模式和教学方法进行了如下一些的改革与创新。

(1)通过多种途径激发学生的学习兴趣

“兴趣是最好的老师”，“人工智能导论”课程的学习效果，直接受到学生兴趣和参与意识的影响。由于这是一门导论性前沿课程，一般来说，学生开始学习兴趣很大。但是，当一些学生开始接触到抽象概念和算法时，往往感到不易接受。我们通过各种途径和方法，激发和培养学生的学习兴趣。例如，鼓励学生参与课堂讨 论、布置读书报告和课外实验、以问题为导向的启发式教学、专题讨论／辩论等形式。特别，我们精心组织和准备了模糊控制技术及其应用、智能机器人技术与应用、智能交通、BCI(脑机交互接口)等专题，以及智能调度软件、语音识别系统、动物识别系统、足球机器人比赛、机器人轨迹跟踪、倒立摆的智能控制等课内演示，使学生扩大了眼界，增加了感性知识，达到提高学生学习兴趣的目的与效果。

(2)面向问题的启发式教学

人工智能中的许多问题，有的似是而非，有的引人入胜。在教学中，有意识的提出相关问题，提请学生思考，鼓励学生提出自己的猜想和解决方案。然后逐步进入教材中的解决方案，启发学生求解这些问题，并进行分析和比较，从而强化了学生学习的主动意识和参与意识，提高了学生的学习积极性。例如，在讲到比较抽象的“遗传算法”时，提出“遗传算法如何用于优化计算?”这一问题。针对该问题，先从“达尔文的生物进化论”入手，讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用；然后通过一个简单的例子，从特殊到一般地启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现，最终让学生与教师一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。这样，学生不但从中学习了遗传算法，而且得到一次逻辑思维的训练，取得很好的教学效果。

(3)课堂辩论与交互式教学

组织课堂辩论，讨论的议题包括人工智能的应用前景和其他比较等有争议的问题。学生对这些问题展开了激烈的争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。例如，为了加深学生对智能机器人内涵的理解，我们组织了“机器智能能否超过人类智能”的辩论会。会前正反双方结合本课程内容及其相关知识，认真进行准备；辩论会上正反双方唇枪舌战，激烈争辩，气氛热烈。辩论后，学生余意未尽，讨论热情不减。无论是哪一方获胜，都达到了预期的效果。教学中我们还注意采用了多种交互式策略，如课堂上教师提问可鼓励或指定学生提问，也可由学生自由地就某个知识点进行主题发言后老师点评等。

(4)个性化学习与因材施教

在本课程教学过程中注意对学生因材施教和个性化教学。例如，通过组织学生进行读书报告的形式，鼓励学生从多方面、多角度考虑问题，多提新颖思想，有意识地鼓励优秀学生探讨比较深层的内容，并辅导优秀学生将其成果以科技论文和发表文章的形式转化为成果。又如，在教学设计和实验设计中，注意要求学习有余力和兴趣的学生选作部分探索性、创新性的功课和实验(选学内容，如模糊控制器的设计、进化控制等)，从而引导学生发挥个性优势，达到因材施教的目的。同时注意分析学习较差的学生的具体困难，进行有针对性的指导。

(5)多媒体与网络教学的使用

本课程在PPT演示文稿和网络课程上，采用了大量的多媒体表现形式，如视频、动画、声音和图像等。目的在于使得人工智能抽象的知识形象化，便于学生理解。例如，课内让学生在线观看涂晓媛博士的计算机动画“人工鱼”的录像片段、人工生命Floy中生命智能体在环境中不断的适应进化构成演示等，有助于加深学生对所学知识的理解，促进教学水平的提高，激发了学生对课程的兴趣，使学生创新意识得到增强。此外，随教材附赠的教学光盘和开发的网络课程(http：//)提供了学生课外自学用的高质量的电子课件、完整的教学视频录像、丰富的实验和案例资料等，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性。

(7)理论与实践结合

在教学内容安排上，注意理论联系实际，适时布置一些人工智能实验给学生进行课外练习。设计的课外实验包括产生式系统实验，归结反演实验，主观Bayes推理网络实验，A搜索实验，以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟踪系统、两车追赶模糊控制系统、神经网络模式识别仿真、遗传算法优化计算等实验。通过实践和参与，保持学习兴趣，有助于学生对人工智能基本概念和难点的理解，掌握基本方法和技术，为从事智能系统应用开发打下基础，从而达到教学目的。例如，我们组织学生参观我们的研究生综合自动化实验室，观看机器人臂取物、倒立摆控制、语音识别软件、指纹识别软件、智能调度软件等演示，密切理论与实际的关系。

我们在教学改革实践中探索的这些教学方法，有利于充分激励学生的学习积极性和主动性，有利于鼓励学生发挥独立思考和创新思维，有利于多方位培养学生学习发现问题、分析问题和解决问题的能力。

5　运用多样化的教学手段和考核方式

5.1　多样化的教学手段

采用现代信息技术进行教学，构筑“人工智能导论”课程的现代教学模式，是本课程的主要特点之一。教学过程中采用了多媒体教学课件和网络课程相结合的方法，充分利用多媒体的丰富表现形式，利用网络课程的交互性、情景化等，进行教学。采用的方法包括：

(1)抽象知识内容的多媒体表示

通过动画和视频来演示抽象的概念、算法和过程，包括机器人轨迹跟踪、机器人臂取物、足球机器人比赛、倒立摆控制、“人工鱼”等录像片段，以及智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件演示。

(2)通过PPT撰写教案

精心编制PPT，组织好课件内容，做到图文并茂，提纲挈领，便于学生理解，便于教师讲授。

(3)开发与应用网络课程

“人工智能导论”网络课程较好的实现了交互性、在一定程度上实现了学习过程的情景化。在交互性方面，通过网络课程的课堂练习和章节练习，评价学生的学习情况，并给学生提出学习建议。在情景化方面，采用了在线答疑形式，使得学习过程丰富有趣。

(4)先进实验系统的观摩与演示

利用我们的研究成果等有利条件，有针对性地对学生进行成果演示(包括智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件)，使学生知道学了有用，而且很有用，很有趣，很有意义，从而进一步诱导学生的学习兴趣，巩固了课堂所学知识，提高了教学质量。

教学效果通过上述先进的现代信息技术的应用，不仅极大地提高了学生的学习兴趣和主动性，而且也取得很好的实际教学效果，提高教学质量。

5.2　作业、考试等教改举措

(1)改革作业方式与方法

改变过去那种单纯的书面习题作业，发展成为必须交给教师评阅的书面家庭作业、不必交给教师的课外思考题目、口头布置的思考题或阅读材料以及大型作业等。其中上交作业通过网络进行，教师批阅后的作业也通过网络返回给学生，实现了作业呈交和返回的网络化。

(2)改革考试方式与方法

如何对本课程的考试方式进行改革一直是我们探索的问题。我们综合考虑课堂出勤情况(10％)、平时正式作业成绩(20％)和期末课程考试(70％)，进行综合评分。期末考试有时采用综合试题考试，出几个大题目让学生选择其中几个进行开卷笔试，当面交卷后评分；有时采用课外开卷论文结合或口试面试。最近，我们还对部分学生结合实验或实际问题提问等进行考核。我们正进一步改革、试验和探索，使考试成为衡量与培养创新能力，促进学生学习主动性和提高课程教学质量的重要环节。

第7篇

人工智能技术及其应用的发展历史虽然只有短短的50余年，但是它作为信息技术的前沿领域，对社会经济和发展的影响却越来越大。在基础教育课程改革的大潮中，许多国家意识到基础教育领域开展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技术类教育的教学内容中。作为师范类院校，教授人工智能课是有必要的。? 

（1）为部分优秀的学生将来做更深入的研究打坚实的基础。在面向知识经济的今天，研究获取、表示和使用知识的人工智能学科越来越受到人们的重视。目前人工智能研究被列为中国高技术领域的重点之一。以专家系统为代表的智能化系统在信息技术中也占有重要地位。因此在高等教育中开展人工智能教育和智能化系统的研发，不仅是计算机科学的应用，也是促进各学科服务于国民经济发展的必然趋势。为使人工智能的理论、方法和技术的研究与应用普及和深入，教育重心必须要下移，即从研究生教育向本科教育普及。开展本科层次人工智能普及教育的有效途径之一是在本科高年级开设相关选修课。开展人工智能教育，不仅能够更好地发挥高等院校的育人和科学研究功能，而且能为学生拓宽专业路径，扩大自主学习空间和发展个性创造条件，同时也为营造一个使学生不仅有宽厚、扎实的理论基础，且具综合分析和解决问题能力的环境。? 

（2）为将来从教的学生积聚大量的知识。英国早在1999年，人工智能课程已经作为选修课出现在中学的信息与通讯技术（ICT）课程中。许多中小学还通过机器人竞赛活动来激发中小学生学习人工智能的兴趣，使学生不仅提高了用信息技术解决问题的能力，而且培养了多种思维方式，获得了更多的创新空间。美国现行的中学信息技术课程设置中，将人工智能的内容作为“媒体与技术”层面对12年级学生的要求。澳大利亚的部分中学开设的信息处理与技术课程，人工智能、信息系统、算法和程序设计、社会和伦理道德、计算机系统分别作为5个主题共同构成了该课程的教学内容。在该课程的大纲中规定，人工智能部分的教学内容在高中第3学期为12年级的学生开设，教学时间为10周。? 

在我国，多年以来中学奥林匹克信息学竞赛中一直包含有人工智能相关的题目，涉及启发式搜索、博弈、智能程序设计等问题。2003年4月，我国教育部正式颁布《普通高中技术课程标准（实验）》，首次在信息技术科目中设立了“人工智能初步”选修模块，标志着我国高中人工智能课程的正式起步。? 

我国的新课程标准颁布后，教育部评审并通过了分别由教育科学出版社、广东高教出版社、地图出版社、上海科技教育出版社和浙江教育出版社出版的5套高中《人工智能初步》教材，并开发了相应的教辅材料，包括教师用书和配套光盘等。为了配合中学人工智能课程的实施，国内也推出了一些适合中学生学习与体验的人工智能软件和网络资源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步关注中学人工智能教育的开展并将其作为毕业论文的研究选题。一些师范院校适应形势要求，已为师范生开设了与此相关的选修课程。? 

2 人工智能的教育及教学条件现状? 

通过对本人多年的教学过程进行总结，我校的《人工智能》课程教育现状可总结为如下几点：? 

（1)理论知识充裕。但与实践相脱节，特别是在智能科学技术的教育教学方面。尽管知识面相当广泛，而人工智能理论的普及教育以及智能技术的开发与应用仍然十分滞后。? 

(2)同其它普通高等院校一样，在本校，人工智能技术的研究与应用尚未普及，甚至比不上其它院校。这不利于培养学生的科研兴趣及创造精神。? 

（3）缺乏配套实验教材，实验教学内容缺乏，无法培养学生的研究能力和创新能力。只有开设实验项目，才能使人工智能的相关知识具有研究性和综合性。? 

（4）对中小学智能教育的深度及教学方式、教学特点缺乏研究。做为师范类院校，我认为在对学生进行基础知识教育的基础上，要紧抓中小学智能教育的特点对师范类学生进行相关的教育与培训。? 

相对于教育现状，我校的《人工智能》课程教学条件现状要稍好一些，其状态如下：? 

（1）教材使用国家级规划教材，此教材非常系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，适合本科及研究生使用。在我们的授课过程中，也会适当为学生提供相关的国内其他先进教材，如中南大学蔡自兴教授的《人工智能及其应用》等。? 

（2）为了促进学生自主学习，我们准备了多种类型的扩充性学习资料，加强学生主动学习的意识，包括：课程相关杂志和书籍目录，以及部分重要的参考文献，与人工智能相关的网络资源如优秀BBS、新闻组、网址等。 它们包括了大量的文献资料、本领域研究的前沿动态等。 使用表明，学生非常乐于查阅这些资源。 使学生能通过使用这些资源进行一些人工智能程序设计，探讨一些问题，在课堂讨论中展示他们的收获。? 

(3）校园网的普及与不断优化使本课程有优良的实践性教学环境，能充分满足教学需要。我们拥有较充足的多媒体教室和网络教室，为实现本课程教学提供了物质保障。在网络资源建设方面，全校办公室、教室、学生宿舍和教师宿舍都以宽带网相连，这些硬件设备对本课程教学发挥了重要作用，使本课程教学质量得以明显提高。? 

3 人工智能教学方法及手段的改革? 

针对我们现在所采取的教学方法，我认为存在许多不足，如教学方式比较单一，教学内容偏重理论讲解等，为此，提出以下教学方法的改革：? 

（1）通过多种途径激发学生的学习兴趣。课程的学习效果，直接受到学生兴趣和参与意识的影响。一般来讲，《人工智能》作为一门前沿课程，开始学生学习兴趣很大，当开始接触到抽象理论知识及部分算法时，学生往往感到不易接受。 我们通过各种途径和方法， 激发和培养学生的学习兴趣，包括鼓励学生参与某部分知识的扩充性资料查找,预留一定时间请学生负责对此内容进行讲解，布置学生对某个基本成型的实验进行纠错及验证，降低问题解决的难度。学生因此产生兴趣从而做更深度研究。? 

(2）进行启发式教学。 我们可以尝试在教学过程中不断提出问题请学生思考，启发学生求解这些问题，鼓励学生提出自己的猜想和解决方案，然后摆出教材中的解决方案，并与同学所提出的观点进行分析和比较，这足以加强学生学习的主动意识和参与意识，提高学生学习的积极性。? 

(3）课堂辩论与交互式教学。 组织课堂辩论，讨论的议题可定位为譬如人工智能是否能超过人类智能等有争议的问题。学生通过对这些问题展开激烈争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。当然师生间的交流方式还有很多，如邮件互发、QQ留言等，也可在课程网站中的互动平台进行交流。? 

(4）分层次因材施教。 在授课过程中，通过对每个具体学生的学习进度、课堂作业情况进行及时评估，对学生提出进一步的学习建议和指导， 实现个性化的教学。 对优秀学生探讨，可以在教学设计和实验设计中要求其选作部分探索性、创新性的功课和实验，以发挥学生个性优势。对于有意于将来从事中小学教育的学生可以在机器人及人工智能技术发展现状等知识层面对其做问题讲解。而那些看似缺乏兴趣的学生，我们可以用多媒体手段如播放人工智能相关电影及科学小片引起其兴趣，实行逐步引导的教学过程。? 

另外，我们可以尝试双语教学。 采用中文教材和讲授的同时，注重在课程中的关键词同时用英文表示，并适当指定英文参考短文和英文参考书。使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。我们也可以在教学内容安排上，注重理论联系实际，将一些人工智能网络上的虚拟实验给学生进行课外上网练习，从而使学生了解算法的具体运行过程， 通过参与达到知识的理解，掌握基本方法和技术。? 

 

根据现有的条件，我们在教学中可以采用多媒体教学和网络课程教学相结合的方法，充分利用多媒体的丰富表现形式，利用网络课程的交互性、情景化等特点，构筑以学生为主体的《人工智能》课程现代教学模式。 对于抽象知识，可通过动画和视频演示，通过声音和图像展示人工智能的历史、人物和前景，做到学生直接而深刻地看到知识的内涵外延。网络课程能较好地实现交互并使学习过程情景化，通过网络课程的课堂练习和章节练习，教师可以评价学生的学习情况，并给学生提出学习建议，从而提高学生的研究力和创新力。我们也可以给学生播放中学《人工智能》课程课堂教学录像，以使学生看到初高中学生的知识范围及深度；同时给学生播放现有的《人工智能》科学成果，让学生看到理论背后的实践；也可以播放科幻片，激发学生想象的翅膀从而有兴趣把人工智能作为将来深造的方向。《人工智能》是一门较新的课程，改进教学方法和手段不仅要靠教师，也应增加硬件设备的投入。如果人工智能能采用智能辅助教学系统或机器人辅助教学过程逼真、形象，一目了然，这样可大大提高学生的学习效率，尤其是提高学生的观察判断能力、发现问题和解决问题的能力。? 

4 人工智能实践教学设计的探讨? 

我们可以在教学过程中，适量开设一些实验和设计，提高学生的动手能力，并加深他们对理论知识的理解，降低理论的抽象度，提升理论的实用性。在近两年的教学过程中，我们会适量加入一些人工智能语言的教学过程。例如，在讲解了“野人与传教士过河”等问题后，我们可以让学生使用Visual Prolog或者C ?++?对算法进行实现；在讲解 TSP 问题的遗传算法解决案例后，指出编码方案、初始种群大小、进化代数、交叉率变异率等因素对求解结果的影响，并要求学生通过实验的方式来分析、理解这些问题，并提出“寻找更有利的解决方案”等问题。把学生的兴趣激发后，为解决这些问题，学生会在课外主动查阅相关文献、相互讨论以实现他们所设计的方案，这样既培养了学生善于钻研和勇于创新的精神又提高了学生的实践与创新能力。? 

参考文献：? 

［1］ 熊德兰,李梅莲,鄢靖丰.人工智能中实践教学的探讨［J］.宿州学院学报,2008(1).? 

［2］ 何元烈,汪玲.“Visual C ?++?”在“人工智能”教学中的应用与探讨［J］.广东工业大学学报:社会科学版,2008(8).? 

第8篇

关键词：人工智能；案例式教学；兴趣引导教学法；问题驱动教学法

中图分类号： TP309 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）03-0599-02

人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的综合性技术学科[1]，是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透、迅速发展且与人类生活密切相关的综合性新学科，其核心研究领域包括模式识别、自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工神经网络和专家系统等等[2]。

语言信息处理是语言学与计算机科学交叉形成的一门新型学科，其课程体系以语言学、计算机应用、应用数学和认知科学为主干，研究内容是自然语言的自动化信息处理技术，是人类语言活动中信息成分的发现、提取、存储、加工与传输[3]。目前该方向的主要应用领域包括机器翻译、文献检索、信息提取、自然语言的人机接口等。由此可见，为语言信息处理专业开设人工智能课程是必须的。该文针对“人工智能”课程自身特点和语言信息处理专业研究生培养目标，并结合笔者多年来的教学经验，分别从课程内容设定、教材选择、教学方法、考核方式等多个方面对该课程的教学改革进行了探索与研究。

1 以“精”“典”为基本要求的教学内容选择

“人工智能”课程的突出特点研究内容涉及面广而学时数较短（大部分高校的研究生专业安排的课程的时数在36到48学时之间）。因而授课时不能追求内容“大而全”，必须“精”，选择重点、核心基础知识进行学习，选择与专业方向最相关的“典”型应用领域进行重点详细介绍，使学生在有限的时间内学到最有用的知识。“人工智能”课程教学内容总体可以分为三大部分。

第一部分是基础理论知识，学习人工智能中知识的表示方式（谓词逻辑表示法、产生式知识表示法、框架表示法、语义网络表示法等）。语言信息处理专业学生本科专业背景不同（有文科，有理工科），所以该部分教学内容难点在于教学进度和难易程度的均衡。本部分内容可安排8～10学时。

第二部分是搜索与推理，对使用特定知识表示方式表达的知识和问题进行推导或搜索，得出相应结论或搜索结果。本部分安排10～12学时，重点在于启发式搜索。

第三部分是人工智能中的典型应用领域。对于该部分内容的选择要以学生专业为中心进行，选择与学生专业相关性较大的领域进行教学，以期能够有助于学生了解并掌握学术的主流发展趋势，从而能够更好地培养自身的科学素养和创新能力。本部分主要学习机器翻译、机器学习、自然语言处理、数据挖掘、多Agent系统等。本部分安排18～36学时。

2 选择“最合适”的教材

教材是教师教和学生学的主要凭借，教材的好坏在很大程度上决定了教师能否成功“教”与学生能否顺利“学”。教材的选择要以教学对象的特点和教学目标为依据，选择最合适的教材。在广泛研读目前比较热门的人工智能教材的基础上，结合教学目标和教学对象的特点，选则清华大学出版社出版﹑蔡自兴和徐光祐编著的《人工智能及其应用》（第4版）[1]作为教材。该教材总体也可以分为三部分：第一部分论述了人工智能的三大技术， 即知识表示；第二部分论述推理及搜索； 第三部分论述人工智能的主要应用领域，包括专家系统、机器学习、自动规划、分布式人工智能和自然语言理解等。与第三版本科生用书相比，增加了如本体论和非经典推理、决策树学习和增强学习、词法分析和语料库语言学等（非常适合笔者的教学对象）。

3 创新型人工智能课程教学方法

“人工智能”课程涉及的知识面广，既包括基础理论，也包括具体应用，即有抽象复杂的计算，也有繁杂的系统实现，为此，如何激发学生的学习兴趣并保持学生的学习兴趣是本课程教学的关键。此外，因为是研究生教学，所以更突出学生的主体地位，注重培养学生的学习兴趣、自主学习的意识和能力。为此，笔者主要采用了以下几种教学方法。

3.1 兴趣引导教学法

常言“兴趣是最好的老师”，如何培养学生对本门课程的学习兴趣，激发学生对本门课程的求知欲，是一门课程首要任务。

为了提高学生的学习兴趣，笔者在第一节课让学生观看美国科幻电影“机器人”的相关片断，通过机器人安德鲁非凡的创造能力、情感表达能力和自学习能力让学生更好地了解人工智能的目标、意义，激发学生探索人工智能的兴趣；在学习“博弈策略”及“极大极小分析法”时，笔者通过让学生来参与“一字棋”对决游戏说明博弈树的层次结构原理，通过“人机对弈”说明“α-β剪枝技术”引入的必要性；通过“啤酒与尿布”的故事说明数据挖掘技术在现实生活中的应用，让学生认识到人工智能并不是虚无抽象的学科，而与人们的生活息息相关，激发起学生用人工智能相关技术解决现实问题的兴趣。

3.2 问题驱动教学法

在讲授基础理论时，如“不确定性推理”、“数据挖掘”等这一类型内容抽象、算法复杂的知识时，采用了问题驱动式的教学方法。

教师首先提出与内容相关的若干问题，并为学生相关的资料或向学生提供找到问题的一些线索，让学生带着问题去思考、分析和讨论等方式来查找答案，主动获取知识，应用知识，教师在必须的时候还需给予一定的引导和帮助。如在讲授产生式知识表示法时，以“动物识别系统”问题原型，给出学生系统模型，让学生编写一个能够用来进行动物识别的应用程序。

此教学法很好地培养学生解决问题的能力，形成研究的态度，提高认知能力。

3.3 实践教学法

“实践是检验真理的唯一标准”。人工智能课程中，能够动手实践的知识一定要让实践。

在讲“专家系统”的构造步骤时，用“营养专家系统”为案例进行介绍，将该专家系统分解为一个个小的具体任务（如知识库构建、规则库的构建、界面设计等），并分配给不同的学生，学生按照专家系统的一般构造步骤去完成相应的任务，最终完成一个完善的系统，从而达到掌握专家系统构建的教学目标。

实践教学法可以提高学生分析、解决问题的能力和动手能力，并可以进一步加深对理论知识的理解。

3.4 案例教学法

案例教学法是将案例讨论的方法运用到课堂教学活动中去，教师根据课堂教学目标和教学内容的需要，通过设置一个具体的案例，引导学生参与分析、讨论、表达等活动，让学生在具体问题情境中积极思考、主动探索，以提高教与学的质量和效果，培养学生认识问题、分析问题和解决问题等综合能力的一种教学方法[4]。案例教学法中教师扮演设计者和激励者的角色，鼓励学生积极参与典型案例的讨论，重点掌握教学进程，引导学生思考，组织讨论研究，进行总结、归纳，同时教师也参与到学生共同研讨。不但可以发现自己的不足，也可以从学生那里可以了解到大量感性资料。该教学法有利于调动学生学习主动性，通过生动具体的案例介绍可以促进学生对知识的理解和实际应用。

人工智能授课中，对于产生式系统和自然语言理解系统的有关概念及系统构成技术，采用了案例教学法。

在介绍产生式系统时，我们以动物识别系统为案例进行介绍。案例教学通常可以分为3个步骤，即案例引入、案例分析和案例总结。案例引入过程介绍产生式的语法和语义、产生式系统的组成及工作原理后，通过屏幕演示动物识别系统的运行过程使得学生能够获得老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁七种动物的一些特征；案例分析阶段通过向学生展示使用Prolog编写的动物识别系统源程序，详细介绍设计思想以及实现过程。该过程是案例教学的关键，教师引导学生进行案例分析，之后由学生进行补充，师生共同讨论力求系统得以更完善；案例总结阶段由老师对学生的讨论情况进行总结，在总结讨论情况的基础上提出一些问题（例如如何进一步提高系统的效率？）。

在介绍自然语言理解系统时，以自然语言情报检索系统LUNAR[5]为例进行介绍。从LUNAR系统的词法分析、语义解释和问题回答三个阶段进行详细分析。经过案例引入、案例分析和案例总结三个阶段，使得学生对LUNAR系统的设计步骤、关键技术及设计思路有深入的了解。之后，要求学生写出案例分析书面过程，并完成课后作业“指挥机器人的自然语言理解系统SHRDLU”。

4 课程考核方式的改革

研究生教育以培养学生的能力和素质为主要目标。人工智能课程的考核方式也以此为目标，采用以考察理解应用为目的的论述题，或结课论文形式进行，同时注重平时考核。平时考核以学生查资料的能力、阅读相关文献即完成课后作业的情况为考核对象。

5 结束语

为了提高人工智能课的教学质量，根据课程及教学对象的特点，结合教学过程实际问题，采用了合适的教材，安排了合适的学时，在教学过程中综合各种教学方法的优点，并采用了适当的考核方式。教学结果表明，通过这些尝试，提高学生学习的兴趣和积极性，取得较好的教学效果，学生能够有意识地使用人工智能中的相关知识、思想来进行学术研究。

参考文献：

[1] 蔡自兴，徐光祐.人工智能及其应用——研究生用书[M]. 第3 版. 北京：清华大学出版社，2004.

[2] 廉师友.人工智能技术导论[M].西安：电子科技大学出版社， 2002.

第9篇

关键词：人工智能；案例教学；应用

1引言

作为计算机科学技术的全新领域即人工智能，其正在迅速成长与成熟、新方法、新理念、新技术并且不断壮大，同样也包含着计算机网络、数学、信息论各类学科的交叉和边缘学科。人工智能包含的主要内容有知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，自然语言理解、专家系统和机器学习等；也作为计算机科学各专业重要的基础课程，国内外各高校都非常重视，都将人工智能作为计算机专业的必修课程。人工智能包含的学科多，知识点杂、理论性强、内容抽象，算法难度高复杂，在此情况下各高校采用传统的“教师讲、学生听”单一教学模式，学生处于被动学习地位；课堂教学与实际操作、理论与现实应用相脱节；加上理论知识强，案例缺乏，容易使学生感觉空洞；学生易产生厌学情绪，也达不到锻炼其分析问题、解决问题的思维能力和实践动手能力。如何让学生高效的学习一直是教师研究的课题，在大数据和网络信息时代的大背景下，“互联网+”已经广泛应用和存在于生活、工作各个方面，其在教育教学中表现出的创新性、互动性尤为突出，并极具优势。

2基于案例的教学研究

此方法开始于上世纪20年代左右，最早是由美国哈佛商学院所提倡的，基于当时特殊的商业管理真是背景和特殊事件，能够有效的发展和培养学生主动性、积极性和应用能力，开展案例教学后，学生实际解决问题能力有了很大的提高。但此教学研究方法知道到上世纪80年代后期，才引起教师的重视。1986年由美国研究小组提出《准备就绪的国家：二十一世纪的教师》书中，强烈推荐此方法在实际教学的重要性，并说明今后在教学过程中将其作为一种重要的教学方法应用于各类课程中去。

3基于人工智能的案例教学研究及应用

3.1案例精选

此方法第一步是案例选取，案例的好坏是决定案例教学效果关键因素。案例的选取需要满足以下要求：（1）符合现在的教学目标，明确学生需要掌握的知识点、重难点等，能够运用所学的理论知识应用到实际中，以此提高学生分析、解决问题的能力；（2）案例要有代表性、趣味性，由于人工智能课程内容多、抽象，需要将枯燥乏味的知识点转化为趣味生动的案例，有利于吸引学生注意力，激发学习兴趣和主动性；例如，讲到“知识表示”这部分内容中引入“机器人搬积木”、“野人修道士渡河”案例；（3）采用互动的形式，此为人工智能的案例教学研究重要特征，同时也是教学目标得以充分展现的必要条件。能够调动大家的积极性，学生和学生之间、学生与教师之间的互动，调动学生的主观能动性。

3.2案例的执行

（1）讲授法。基于教学内容具体知识点设计案例；通过教师讲解，帮助学生理解抽象的理论知识。案例的呈现有两种基本形式：一是“案例—理论”,即先给出教学案例，后讲解理论知识；二是“理论—案例”,即教师先讲解知识，再给出教学案例；案例的呈现方式不同,会直接影响案例的功能，也会影响到学生的学习情绪、学习效果。为了使案例能更好地为教学服务,教师讲解案例之前应从创设案例情境开始,通过情境体验与案例剖析激发学生认知的兴趣,引导学生对将要学习的内容产生注意,有利于教师导入新课。（2）互相讨论法。大学生课余时间充沛，鉴于此，将班级学生分为若干小组，教师将事先准备好的案例分配给各组，学生采用组内互动讨论的形式，设计出此案例的各种解决方法。课堂上，将本小组的解决方法用课件展现给其他小组。讲解完成后，学生开始互相讨论，对比各自的方法，然后由老师进行分析、对比和总结。以此来增强学生对学科知识点、应用能力的掌握。（3）相互辩证法。课后，采用相互辩证的方法，组织大家相互辩论。选择一些综合应用比较强的案例。与简单的案例相比，综合应用案例能更加高效地启发学生全方位地思考和探索问题的解决方法。相互辩证法是一种探索新型的教学形式，学生的自主性强，能够在辩论中充分表达自己的观点，充分运用所学的理论知识来维护自己的观点，还可以促使学生查阅大量资料，拓展知识面。

4结语

通过以上论述，人工智能技术开始应用于教学,与教学现代化有着密切的联系。其发展必将对现代教育起巨大推动作用。在教学,可以基于人工智能技术建立人类推理模型学习工具等诸多的运用,展示出越来越好的实用性。

参考文献：

[1]邹蕾,张先锋.人工智能及其发展应用[J].信息网络安全，2012(02).

[2]陈柯蒙，张宁.人工智能的发展探析[J].新西部(理论版)，2012(05).

[3]陈浩磊，邹湘军，陈燕,等.虚拟现实技术的最新发展与展望[J].中国科技论文在线，2011(01).

第10篇

关键词：人工智能；研究生教学；教学方法

人工智能是一门研究机器智能的学科，是在研究人类智能行为规律的基础上，利用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为。在知识经济向智能经济高度发展的今天，人工智能具有重要的理论意义和社会价值。人工智能理论已经渗透到各个领域，人工智能技术也得到广泛应用，许多研究成果已经进入人们的生活。

人工智能课程是一门多学科交叉的课程，具有很强前沿性，涉及哲学、认知科学、行为科学、脑科学、生理学、心理学、语言学、逻辑学、物理学、数学等众多领域；涉及面宽，内容广泛，更新快。人工智能课程的开设能够更好地培养学生的创新思维和技术创新能力，培养学生对计算机前沿技术的前瞻性，提高他们的科技素质和学术水平[1]。

人工智能课程内容的广泛性、前沿性和应用性特点决定了授课方法的多样性。与本科生相比，研究生在教育目标和身心特征方面都有较大的区别。笔者多年从事研究生人工智能课程教学工作，现总结多年教学经验如下。

1研究生培养目标及其教学特点

研究生教育阶段的教育目标是使研究生形成具有个性化的研究品格、研究定向和研究视野，以具有独立思考并获得独创研究成果的能力[2]。从这一意义上讲，个性化是研究生教育培养目标的构成主体。尤其随着我国经济持续高速增长，社会对知识创新、新经济生长点的期望值增大，这就要求我国研究生教育在其培养目标的定位上不仅要重视人才培养的高层次性，更要重视创新能力、实践能力和创业精神的培养。并且，研究生身心发展已较成熟，具有较稳定的个性特征，思维力强，具有较高的专业性思维意识和创造力，为独立地进行专业研究活动提供了心理上和智力上的保证。而且，研究生已具备了基础理论和专业知识，特别是有一定工作经历的研究生，他们不仅有本科教育阶段的知识积累，也有应用这些知识的经验，对于扩大其专业知识领域并进行研究有着积极主动的态度。总之，从年龄构成及身心特征上讲，研究生适应高层次、跨学科知识领域的学习和研究。

研究生的特征及其教育目标决定了研究生教学不应该是由教师讲授已定论的知识，而应是以教学为基本依托，通过教学提出具有研究性、探索性、未确定性甚至是尚存争议性的课题，激励研究生独立思考和质疑，让他们在思考和质疑的过程中提出问题，培育他们发现问题、提出质疑的科学批判精神，训练并提高其创新能力、实践能力和创新精神。创新精神和创新能力主要表现在具有健全的人格、强烈的责任感、开放的心态、团结合作的精神、严谨科学的思维能力和创新思维方式。

个性是创新的源泉，研究生课程体系的设置应该具有一定的灵活性，依据研究生不同的知识基础和研究定向，设置具有弹性化的课程，使研究生的个性化得以凸显。另外，为提高研究生专业研究和创新能力，在课程教学中，也应凸显教学的研究性和专业性，重视专业领域背景知识和研究方法的讲授，开展跨学科、非专业知识的教学，教学内容应涵盖专业领域的研究热点、难点、争议问题和最新研究动态，还应包括交叉学科、边缘学科的研究趋势，以扩展学生的视野[3]。也就是说，研究生教学既要凸显研究生的个性化特点，又要凸显内容的学术性和研究的指向性。

2人工智能课程的特点

2.1多学科交叉，具有很强的前沿性

人工智能是一门多学科交叉的课程。课程内容的理解需要运用多学科知识和较强的逻辑思维能力，多学科的知识相互联系、相互交叉，融合形成新的知识，成为新的思维方法和综合能力的萌发点。通过课程学习，学生可以通过不同学科知识的融合来达到对原有知识的超越，用一种全新的思维方法来思考所遇到的问题，提出新的解决办法。这也是创造力的迸发和智能的飞跃。具有了知识的广度和深度才具有融会贯通、创新的可能，人工智能课程的开设能够更好地培养学生的创新思维和技术创新能力，为学生提供一种新的思维方法和问题求解手段。

2.2涉及面宽，内容广泛，更新快

人工智能课程是一门知识点较多的课程，它以概率统计、离散数学、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等课程为基础，涵盖了模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、自然语言理解、专家系统等众多研究方向，内容涉及面广，概念抽象，不易理解。并且，人工智能课程内容更新快，近年来人工智能科学的快速发展，涌现出了大批新方法，研究热点问题也从符号计算发展到智能计算和Agent等。其中，计算智能主要涉及神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等领域，在模式识别、图像处理、自动控制、通信网络等很多领域都得到了成功应用；Agent最早来自分布式人工智能，随着并行计算和分布式处理等技术的发展而逐渐成为热点。

在互联网上有大量最新的与课程内容相关的研究论文，为学生提供了很好的查阅文献的环境，使学生能够根据所学习的内容和所在课题组的研究方向阅读相应文献，提高学生的学习兴趣和独立提出问题、解决问题的能力。

2.3应用性强

人工智能理论已经渗透到科学的各个领域，当前，几乎所有的科学与技术分支都在共享着人工智能领域所提供的理论和技术。例如，自第一个专家系统DENDRAL研制成功以来，专家系统已成功地应用于数学、物理、化学、医学、地质、气象、农业、法律、教育、交通运输、军事、经济等几乎所有领域；数据挖掘技术是以一种更自动化的方式对具有大量数据的商业活动进行分析和预测，在市场营销、银行、制造业、保险业、计算机安全、医药、交通、电信等领域已有许多案例；语义Web让Web上的信息能够被机器所理解，实现Web信息的自动处理，成功地将人工智能的研究成果应用到互联网。另外，在机器视觉、自然语言理解、智能控制与智能制造等方面，人工智能技术也得到广泛的应用，有许多研究成果已经进入人们的生活。目前，从理论到技术，从产品到工程，从家庭到社会，智能无处不在，人工智能广泛的应用性给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。

人工智能课程的多学科交叉性、内容广泛性、概念抽象、不易理解以及前沿性和应用性特点决定了在该课程的讲授过程中应该采用多种授课方法。多种授课方法的采用一方面便于授课内容的理解，另一方面也能够更好地培养学生的创新思维和技术创新能力，提高他们的科技素质和学术水平。

3人工智能课程教学方法

3.1基于问题的启发式教学法

苏霍姆林斯基说：“唤起人实行自我教育，乃是一种真正的教育。”基于问题的启发式教学法是教师在深入了解学生心理特点和学习规律的基础上，设计适合教学的启发式问题，并采取灵活多样、生动活泼的启发方式，充分调动学生的学习兴趣，激发、引导学生进行科学思维，培养学生独立思考问题、提出问题和解决问题的能力。该教学方法强调的是过程，教师的主要任务是提出问题，依据举一反三的思路引导学生展开逻辑推理，通过逐层分析深入思考问题，最后综合学生观点阐述相关理论。

在课程教学中，有许多内容适合于采用启发式教学方法。例如，在知识表示方法的学习过程中，教师首先提出问题：“你是怎样进行数学定理证明的？”并在学生的回答过程中，引导学生认识到知识及其表示的重要性；随后，提出问题：“在计算机中如何表示知识？”引导学生逐步总结出不同知识表示方法在知识表达能力、推理效率、可实现性、可组织性、可维护性方面的区别。另外，在确定性推理的教学过程中，教师可以利用“某处发生盗窃案，公安局派出5个侦查员去调查，研究案情时，5个侦查员各给出了一句可信的结论，据此判断谁是盗窃犯”的问题[4]，让学生进行判断和讨论，引导学生认识到推理过程中可以使用多条规则进行推理，并且推理路线也可能存在多条，从而引出推理的两大基本问题：解决冲突消解等问题的推理策略，以及解决推理线路等问题的搜索策略。

启发式教学法的要点是设计适当的启发式问题和启发方式、安排能调动学生积极性的讨论环境、鼓励学生发表个性化观点。教师不仅用问题引发学生思考，更要鼓励学生让思维自由驰骋，主动提出问题，讨论问题，寻求问题解决方案。在探讨、研究问题中，不要以现有的结论和固定的程式束缚思想，鼓励学生的个性化观点。启发式教学是一种民主、科学的教学方法，其中包含诸多具体的教学方法，如激疑启发法、比喻启发法、类比启发法、联系启发法，等等。启发式教学在传授知识的同时，更注重的是对创新的孕育、萌芽、生成和壮大，它能促使学生自己获取知识、思考问题、提出问题、分析问题、解决问题，培养学生的自学能力。以问题为基础的启发式教学，利用问题引导学生学习，全方位深层次发展学生的创新思维和探究性学习能力。问题可以诱发出学生的求知欲，激发、唤醒了学生的主体意识；问题往往是面向生活世界的实践活动的，它使教学活动从以传授知识为中心转化为传授知识与培养能力并重，理论与实践相结合，提高了学生分析、综合、观察、想象等思维能力。

3.2基于案例的探究式教学法

基于案例的探究式教学法要求教师能够根据学生的认知水平和能力，创设引导学生进行探究活动的案例，以激发学生探究问题的兴趣，促进学生质疑、探求的创造性学习动机，通过选择与确定问题、讨论与提出设想、实践与寻求结果、验证与得出结论，发展学生的创造性思维，培养学生独立探究、研究能力和创新能力。探究式教学强调学生的积极参与，强调师生互动。对教师来说，必须转变传统的“传道”观念，以平等的心态与学生交流探讨。在课堂上，要努力营造民主、宽松、和谐的教学氛围，积极引导学生大胆设想，大胆探索。使学生树立研究型学习的观念，消除依附心理，养成勤于思考、善于思考的良好学习习惯，通过积极参与研讨培养学生自己获取新知、探求未知的能力，以及团队意识和合作精神。

我们在本课程神经网络部分的教学中，将基于BP神经网络的维吾尔文手写字母识别作为案例开展了探究式教学活动。在介绍了前馈多层感知器及标准BP算法之后，教师将科研项目中基于标准BP算法的维吾尔文手写字母识别实验及其结果详细地在课堂上进行演示，引导学生对实验提出质疑。在教学实践中，学生提出了大量问题，例如，输出层神经元个数如何确定，为什么输出层神经元个数对识别率会有影响？网络训练过程中出现震荡的原因是什么？如何解决？为什么有时误差较大，权值的调整量反而很小？等等。在教师事先准备好的实验演示的基础上，开展学生进行课堂讨论，让学生提出解决问题的各种方法，并现场通过实验进行验证，逐步让学生理解BP网络结构设计、输入输出数据的预处理、初始权值设计的必要性及其实现方法。课堂授课实践表明，这种方法极大地激发了学生的学习兴趣，使学生能够大胆设想，大胆探索，增加了学生的自信心和创新精神。本次课堂讨论结束后，教师根据学生的讨论以及实验结果演示，总结标准BP算法的局限性，例如，“易形成局部极小”，“训练次数多，学习效率低”，“训练时有学习新样本遗忘旧样本的趋势”等，并要求学生通过查资料、搜集必要的信息、积极地思索和实验验证提出解决上述问题的方法，将学生分组，让学生展开讨论，为下次讨论课作好准备。

传统教学方法是告诉学生怎么去做，在一定程度上损害了学生的积极性。而案例教学要求学生自己去思考、去创造，使得枯燥乏味的内容变得生动活泼，并且案例教学中，通过学生之间的交流既可以使学生取长补短、促进人际交流能力，也可以引导学生变注重知识为注重能力。

案例教学法的关键是案例的选择。案例是为教学目标服务的，因此它应该具有典型性，且应该与所对应的理论知识有直接的联系。案例最好是经过深入调查研究。来源于实践，不能只是一堆数据的罗列。教科书的编写应采用图片、表格、曲线等方式让学生看到算法的实验结果，启发学生思考。另外，案例应该只有情况没有结果，有激烈的矛盾冲突，没有处理办法和结论，由学生对案例提出质疑，从这个意义上讲，案例的情况越复杂，越多样性，越有价值。

案例教学法能够实现教学相长。教学中，教师不仅是教师而且也是学员。一方面，教师是整个教学的主导者，掌握着教学进程，引导学生思考、组织讨论研究，进行总结、归纳。另一方面，在教学中通过共同研讨，教师不但可以发现自己的弱点，而且从学生那里可以了解到大量感性材料。另外，案例教学法能够调动学生学习主动性。教学中，由于不断变换教学形式，学生大脑兴奋不断转移，注意力能够得到及时调节，有利于学生精神始终维持最佳状态。案例教学的最大特点是它的真实性。由于教学内容是具体的实例，加之采用是形象、直观、生动的形式，给人以身临其境之感，易于学习和理解。最后，案例教学法能够集思广益。教师在课堂上不是“独唱”，而是和大家一起讨论思考，学生在课堂上也不是忙于记笔记，而是共同探讨问题。由于调动集体的智慧和力量，容易开阔思路，收到良好的效果。

3.3加强研讨

鉴于研究生的培养目标和人工智能课程研究范畴的宽泛性、应用性、创新性和前沿性，根据我校计算机系硕士生指导教师的研究领域，我们在课堂教学中为计算智能、机器学习算法、机器视觉、自然语言理解部分增加了研讨会，要求学生上网进行文献检索、阅读和学术研讨，根据个人的研究兴趣和研究设想上台作报告。另外，我们还邀请相应专家和成果突出的各届研究生为学生做报告，介绍他们的研究实践、研究成果和心得体会。例如，在自然语言理解部分的课堂教学中，在介绍完自然语言理解的基本概念与原理之后，我们要求将来做这个领域的研究生在通过查资料了解所在研究小组工作的基础上，上台作报告。机器翻译研究组的同学在学习自然语言理解部分的内容之后，对其所在小组目前的工作及采用的技术、存在的问题做了分析，并通过阅读文献，提出了初步的解决问题的设想。与自己所在研究小组的科研相结合，开展文献检索和学术研讨，一方面让学生开阔了眼界，另一方面也提高了学生查阅文献、主动获取知识、独立思考的科研能力。

4结语

人工智能理论已经渗透到科学的各个领域，人工智能技术也得到了广泛的应用。人工智能课程具有多学科交叉、内容广泛、前沿性和应用性强等特点，课程开设能够很好地培养学生的创新思维和技术创新能力。教与学是教师与学生双方互动的过程，教学中要根据学生身心特征的实际情况采用相应的教学方法，并结合本校科研队伍的研究领域，不断地探索和提高，才能使教学工作更上一层楼，切实为国家、为社会培养具有创新能力、实践能力和创业精神的高层次人才。

参考文献：

[1] 陈白帆,蔡自兴,刘丽珏. 人工智能精品课程的创新性教学探索[J]. 计算机教育,2010(19):27-31.

[2] 谢安邦. 构建合理的研究生教育课程体系[J]. 高等教育研究,2003,24(5):68-72.

[3] 教育部研究生工作办公室,国务院学位委员会办公室. 高层次人才培养的研究与探索[M]. 北京:高等教育出版社,2000.

[4] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 4版. 北京:清华大学出版社,2010:113.

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11篇

关键词：智能科学与技术；毕业生情况；北京科技大学

从2004年国内开始招生至今，全国已有不少高校设立了智能科学与技术专业。我校是较早设置该专业的院校，于2007年在信息工程学院设置其为第7个本科专业，并开始招生。2009年9月，学生进入相关专业课程的学习，第一届学生于2011年7月毕业。日前，该专业学生已经完成本科阶段的学习。

在专业开设过程中，我们完成的主要工作如下。

1) 调研国内外相关院校智能科学与相关专业的培养目标和培养方案。

2) 形成智能科学与技术学科的知识体系和能力要求。

3) 制定2010版智能科学与技术专业的教学大纲。

同时，在办学过程中，我们选择了脑科学与认知科学概论，人工智能基础，微机原理及应用、课程设计(微机原理)，可视化程序设计、智能计算与应用四个课程组进行教学模式改革。

1首届毕业生知识结构

因为是首届学生，我校大多数课程安排参考了国内兄弟院校的课程设置，也参考了我校自动化专业的部分课程设置。学生的知识结构主要由5个方面组成[1]，如图1所示。

1) 数理基础课程群：工科数学分析、高等代数、复变函数与积分变换、概率与数理统计、数学实验、大学物理、物理实验、应用力学基础、离散数学等。

2) 电工电子技术课程群：电路分析基础、电路实验技术、模拟电子技术、模拟电子技术实验、数字电子技术、数字电子技术实验等。

3) 机电技术基础课程群：工程制图基础、程序设计基础、信号处理、计算机网络、微机原理及应用、嵌入式系统、数据库技术及应用、面向对象程序设计、现代检测技术、电机控制技术、现代通讯技术、DSP处理器及应用、机械设计基础等。

4) 专业主干课程群：信息论与编码、控制工程基础、脑科学与认知科学概论、人工智能基础、机器人组成原理、计算智能基础、模式识别基础、虚拟现实技术、智能控制及其应用。

5) 实践创新课程群[2]：计算机应用实践、电子技术实习、MATLAB编程与工程应用、Linux系统与程序设计、自动控制系统设计与实现、微机原理课程设计、嵌入式系统设计与实现、专业(生产)实习、毕业设计(论文)等。

除了专业课程的学习，学生还参与了很多课外科技活动和竞赛，并取得了良好成绩，内容如下。

1)“基于Matlab的智能五子棋人机博弈系统”在北京科技大学第十一届“摇篮杯”课外学术作品竞赛中获三等奖。

2) 第八届校机器人队队员在第八届亚太机器人大赛国内选拔赛中获十六强。

3) 在全国大学生电子设计大赛中获成功参赛奖。

4) 在智能车校内赛中获二等奖。

5) 在北京市机械创新大赛中获三等奖。

6) 在北京市大学生电子设计大赛中获二等奖。

7) 在“飞思卡尔”智能车竞赛的校级赛中获三等奖。

8) 在校级机器人竞赛中获季军。

9) 在全国大学生节能减排大赛科技类中获三等奖。

10) 在北京科技大学计算机博弈锦标赛中获最佳程序设计奖。

11) 在北京科技大学“闪我风采”Flash大赛中获最佳细节奖。

在参加课外竞赛及各种活动之余，首届智能班还自组织了以小组为单位的指纹识别考勤计时系统编程比赛，历时一个月，比赛结束后评出了最优编程奖。然后返回给每个小组，再讨论再修改，最终确定了最优版，申请了国家软件著作权，于2010年5月份获得审批。此次比赛成果是全班学生辛苦劳动的果实，凝聚了24位学生的智慧和努力。图2展示了该系统的计算机软件著作权登记证书。

2首届毕业生毕业设计情况

2010年底，首届学生进入本科毕业设计环节。在大家的共同努力下，全部学生通过了本科毕业设计。毕业设计的题目如表1所示。

3首届毕业生去向

智能科学与技术专业首届24名学生是2009年9月进入大三学习专业课的。目前，我们统计的毕业生去向，专业第1名放弃了保研指标，选择出国留学，另外有4人保送本校读研究生。选择考研的学生还有12人，另外有3人选择出国留学，还有2人选择就业，如表2所示。

4经验和教训

我们对2007级智能科学与技术首届毕业生的总体情况还是比较满意，通过一系列教学改革，取得一定的成效，内容如下。

1) 人工智能基础。此课程为智能科学与技术专业的理论基础性课程，具有涉及的面比较广、内容较多、变化较快的特点。我们结合人工智能学科的发展，在保证课程完整性的同时，尽可能增加学科发展的前沿内容。

2) 微机原理及应用、课程设计(微机原理)。微机原理及其应用是一门实践性很强的课程，特点是计算机软硬件结合非常紧密，需要经过大量的实践环节学习。在充分分析本门课程特点的基础上，我们对该课程作了如下教学改革：自行研制开发了一套实验装置，开发了配套的实验项目，编写了相应的实验讲义。图3是我们使用的微机原理与单片机实验装置。

在教学方法上，教师让学生在学习已有实验项目的基础上，做一些由简单到复杂的新改动，直至最后设计出新的应用电路，并用相关器件实现。为了鼓励学生亲自动手制作电路板，教学团队花费近3 000元，购买了各种电子元器件和电路制作工具，包括单片机芯片、集成稳压电路芯片、各种传感器、小键盘、电阻电容、印刷电路板、万用表、电烙铁等，保证每位学生都能设计并制作完成一个单片机控制系统。在课堂管理方面，我们实行小班授课，每班不超过30人。学生都很遵守课堂纪律，几乎没有迟到早退现象，为该门课程的学习营造了良好的学习氛围。

3) 可视化程序设计。小班在实验机房上课，课程将讲解部分与上机练习结合起来，教师对每一个知识点进行讲解后，让学生立刻练习，提高学生的动手实践能力。通过教师的课堂讲解和学生的课堂练习，使学生达到融会贯通的程度。

4) 数据结构与算法分析。针对智能科学与技术专业对计算机软件能力要求高的特点，我们压缩了计算机专业的数据结构和算法分析两门课程的学时，保证学生应用能力的培养，并编写了相应教材。

5) 根据国内外高等教育的最新发展，我们对研究思路、内容、方法进行必要调整。英国、美国、马来西亚等国近几年开设了AI相关专业，并且多数与机器人结合。在2010版教学计划中，我们也将机器人作为学生学习过程中的实验平台和设计实现对象，为此探讨设立机器人组成原理课程[3]，并在准备教材。我们还与南开大学、河北工业大学合作开发智能科学与技术专业的系列教材[4]。

另一方面，我们在办学过程中也感觉到一些问题，和南开大学[5]的问题较为类似。

1) 专业宣传方面的问题。

2) 没有形成统一的教学指导委员会，各学校还处于单兵作战阶段。

3) 学校的重视程度不够，经费投入有待加强。

4) 师资结构对其他学科的依赖程度较大，还未形成完整的师资队伍，多数教师来自其他专业。

5结语

通过两年的专业课学习，首届智能科学与技术专业的全体学生在各方面都取得了不错成绩。多门基于专业课程开设的课程设计不仅增强了学生的动手实

践能力，还加深了学生对专业知识的理解及掌握程度，很好地将理论学习与实践教学结合起来。特别是在毕业设计阶段，学生的论文题目都很有新意，充分体现出智能科学与技术专业的“智能”特点，而且学生在论文答辩环节全部顺利通过。首届毕业生中，出国和保研率达到54.17%，就业率达到45.83%，有很好的发展前景。通过研究首届毕业生情况，我们认为智能科学与技术专业是一个很有发展潜力的专业，能够将人工智能科学、计算机技术、智能控制等专业性较强的学术领域综合起来，培养出具有综合能力的优秀毕业生。

总结首届毕业生情况，我们将在随后的教学过程中进行如下改进：结合人工智能学科的发展，尽可能增加学科发展前沿的内容；针对学有余力的学生，布置学科前沿的自学内容；在教学中尝试以作业的形式安排实验内容[6]。同时，我们继续保持小班授课方式，营造出良好的学习氛围。在考核方面，结合平时、考试和答辩3种形式，来客观、公正地评定学生，促进学生的全面发展。通过总结已有的教学经验，吸取教训，发展优势，我们相信智能科学与技术专业一定会一步一步成为更加完备的、更有优势的、更具时代特征的新型专业。

参考文献：

[1] 刘冀伟,石志国,王志良. 北京科技大学智能科学与技术专业建设概况[J]. 现代大学教育,2010(6):1-4.

[2] 石志国,刘冀伟,王志良.“智能科学与技术”本科专业软件实践类课程建设探讨[J].计算机教育,2009(11):93-97.

[3] 石志国,刘冀伟,王志良,等. 机器人组成原理课程规划[J]. 计算机教育,2010(15):86-90.

[4] 杨鹏,张建勋,刘冀伟,等. 智能科学与技术专业课程体系和教材建设的思考[J]. 计算机教育,2010(19):11-18.

[5] 方勇纯. 智能科学与技术专业毕业生情况分析与专业建设[J]. 计算机教育,2010(19):51-54.

[6] 魏秋月. 关于智能科学与技术专业人才培养和学科建设的思考[J]. 教育理论与实践,2009,29(9):18-19.

The Situation of the Major in Intelligence Science and Technology

in University of Science and Technology Beijing

LIU Jiwei, SHI Zhiguo, WANG Zhiliang

(College of Information Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China)

第12篇

1、计算机人工智能识别技术应用瓶颈探析

2、计算机科学与技术的应用现状与未来趋势

3、计算机信息处理技术在大数据时代背景下的渗透

4、计算机基础课程应用教学思考和感悟

5、中职中药专业计算机应用基础教学改革实践

6、浅谈虚拟现实技术在中职计算机基础教学中应用的必要性

7、计算机图像处理技术在UI设计中的应用

8、计算机生成兵力行为建模发展现状

9、智慧档案馆计算机网络系统方案设计

10、浅谈如何提高计算机网络的安全稳定性

11、计算机应用技术与信息管理的整合探讨

12、计算机科学技术小组合作学习研究

13、计算机科学与技术有效教学策略研究  >>>>>计算机网络和系统病毒及其防范措施毕业论文

14、互联网+背景下高校计算机教学改革的认识

15、艺术类应用型本科高校"计算机基础"课程教学改革研究

16、计算机技术在石油工业中应用的实践与认识

17、计算机技术在电力系统自动化中的应用研究

18、微课在中职计算机基础教学中的应用探析

19、课程思政在计算机基础课程中的探索

20、计算机服务器虚拟化关键技术探析

21、计算机网络工程安全存在问题及其对策研究

22、人工智能在计算机网络技术中的运用

23、慕课在中职计算机应用基础教学中的运用

24、浅析如何提高高校计算机课程教学效率

25、项目教学在计算机基础实训课程中的应用分析

26、高职计算机网络教学中项目式教学的应用

27、计算机信息安全技术在校园网络的实践思考

28、大数据背景下的计算机网络安全现状及优化策略

29、基于计算机网络信息安全及防护对策简析

第13篇

关键词:中西合璧;人工智能;双语教学

双语教学是我国高等教育适应国际化趋势、培养富有创新精神和国际视野的复合型高素质人才的需要。作为一种全新的教学方式,它承接了中外文化的碰撞和融合[1]。各校在教学过程中都遇到了各种困难,也探索了不少经验。自2005年秋季,我校在人工智能课程中采用双语授课,在教学实践中摸索出一套中西合璧的双语教学模式,将中西方的优势有效结合起来,比较适用于工科专业课程的双语教学。

1中西合璧的双语教材

教材是体现教学内容的知识载体,是教师和学生进行教学活动的基本工具。我们重点调查了MIT、Stanford和CMU等国外高校,他们均选用了Stuart J. Russell和Peter Norvig合著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》,该教材几乎涵盖了CC2001关于人工智能课程的全部内容。该书网站(aima.cs. berkeley.edu/)的统计数据显示,目前已有100多个国家的1 100多所大学选用该书作为教材。我们对选用该教材的部分高校授课情况作了追踪调查,结果表明绝大部分人工智能课程的实际授课内容都与该教材内容基本一致。在国内,中南大学的人工智能课程是国家级精品课程,教材是课程负责人蔡自兴教授与徐光佑教授主编、清华大学出版社出版的《人工智能及其应用》(第三版)(该教材分本科生用书和研究生用书两种版本),与其课程内容设置完全配套。

我校选用了《Artificial Intelligence: A Modern Approach(2nd)》一书,清华大学出版社出版了影印版(人民邮电出版社出版了中译文版本),同时将Nils J. Nilsson著的《Artificial Intelligence: A New Synthesis》作为辅助教材,机械工业出版社出版了英文影印版及中译文版本。

人工智能这一学科诞生于西方,目前该领域的诸多成果和文献均以英文为语言载体。选用英文原版教材、推行双语教学,为学生的后续学习和研究深造奠定了良好基础。另外,与国内教材相比,国外教材更注重知识产生的过程、解决问题的思维方法,对提高学生的学习兴趣、培养学生的创新能力极其有益。另一方面,选用原版教材的问题也显而易见。一是原版教材内容过多,需要精心筛选、分清主次后才能使用;二是原版教材昂贵,增加了学生的经济负担,再购买配套中译文版,负担更重;三是学生英语水平参差不齐,双语授课的课程还不成体系,前后课程缺乏衔接性和延续性,学生直接使用原版教材有一定的语言障碍,即使有配套的中译文版,同时翻看两本书也不方便。

我们正在逐步消化吸收英文原版教材,在无损原版教材思想精髓的前提下,自主编写适用于双语教学的中西合璧讲义。双语教材以英文语言为主,以中文注释为辅,有效降低学生阅读的难度,更趋实用。

2中西合璧的授课语言

语言是信息传递的载体,是教学过程中必不可少的工具。双语教学涉及到这种信息传递载体的改变。

在双语教学中,外语的使用比例要求不低于50%,这是不够科学的。双语教学不是语言课,教学质量依然是核心,语言仅仅是载体,引入外语教学的目的无非是为了保证知识的“原汁原味”,同时训练学生的专业外语听说能力,但这一切都应以学生听懂课为前提。双语授课进度慢已是不争的事实,更有些双语教师,为了兼顾上述目的,先用外语讲一遍,再用汉语解释一遍,这种做法极不可取,也是紧张的课时限制所不允许的。双语课味同嚼蜡,引不起学生兴趣,也是普遍存在的现象。

我校人工智能课程的授课对象是计算机专业的四年级本科生,学生的英语水平很不均衡,如果不考虑实际情况,大比例地采用英语讲授,是难以保证教学效果的。我们把握的原则是:1)英语主要用于讲解专业性内容,如专业术语、技术原理、算法等,这样学生在学术交流中就不会对专业技术内容存在语言障碍;2)只用学生能听懂的语言讲授专业性内容,对过于生涩的专业技术内容,还要使用汉语讲解,这样学生就不会把专业技术内容学“夹生”了,在作研究时才不会有技术上的障碍;3)用母语调节课堂气氛,适当穿插的人工智能领域人物、故事及笑话以汉语为主,把学生发散的注意力快速集中起来,把学生的学习兴趣激发出来;4)中英文衔接,不重复表述,这样就不会额外占用课时。

例如,在讲解Agent技术时,对于Agent的定义、结构等核心内容,我们采用英语讲解;而对于Agent涉及到的心理学、逻辑学等方面的生涩理论,则用汉语给出扼要的说明;对于为阐释Agent的rationality概念而举的吸尘机器人、黑足泥蜂搬运食物的例子,则主要用汉语讲解,激发学生的兴趣,抓住学生的注意力。

3中西合璧的教学课件

作为一种新型的教学手段,多媒体以其鲜明的图像、生动的画面、灵活多变的动画及声音效果克服了传统教学模式的诸多不足,受到师生的认可与好评[2]。本文探讨的重点不是如何设计媒体的表现形式,而是如何利用课件更好地发挥双语教学的效果。很多双语教学任课教师只注重追求授课过程中外语的使用比例,课件全文用外语制作,在讲解过程中还要费尽周折地解释,收效甚微。我们在制作课件时,不单纯追求英语比例,而是想方设法让课件能更好地辅助学生理解,在关键处均用双语同步给出内容,或者以英文为主,给出扼要的中文注释。这样,学生能够通过视觉信息更好地理解授课内容,而教师也不必再用中英文重复叙述。

此外,在课件素材的选取上,也应注意国内外结合。比如,在讲解启发式搜索技术时,国外课件(包括教材)常用的素材是八皇后、八数码等问题,其中八皇后问题相对大多数同学来讲比较陌生,而国内的重排九宫(与八数码问题是一个问题)、华容道等问题对学生来讲则更熟悉。用国内的素材入门、用国外的素材拓宽视野,也是多媒体课件的中西合璧之道。

4中西合璧的文化熏陶

文化是生活在一定地域内的人们的思想、信念及生活与行为方式的总称。从人才培养的角度,我们一般将培养目标分为知识、能力和素质三个层面,文化属素质培养范畴。文化的熏陶和感染在育人中具有重要作用,这一点往往容易被工科专业课教师忽略。

从历史文化的角度看,中西方文化从萌芽、发展到现在的格局,无疑是各具特色的。双语教学提供了开放的空间,让学生在学习的同时广泛吸纳西方文化,但这也给中国传统文化造成了一定的冲击,如不注意调和,势必造成文化失衡,对培养学生的世界观、人生观、价值观都不利。尤其计算机类课程中的技术内容大部分诞生于西方,如果不在教学过程中进行一种文化平衡,往往会使学生产生一种我不如人的自卑心理或崇洋心理。

中西方文化对人与自然的基本观点是不同的。中国文化关注的对象是人,人与人的关系自先秦时期便成为中国文化的核心与基础问题。而西方文化较多关注的是自然,人与自然的关系是古希腊注重的中心问题,由此衍生出理智和科技。中国的哲学是一种人生哲学,在处理人与自然的关系上,中国文化讲究天人合一、顺天应物、道法自然。把自然人格化,追求人与自然和谐发展。从古希腊泰勒斯的自然哲学开始,探索自然奥秘,开发和利用自然资源为人类服务就成为了欧洲思想的主流。西方科学起源于对自然的探索和研究,很早就出现了毕达哥拉斯、阿基米得这样名垂千古的科学家。在人与自然的关系上,西方文化认为人与自然处于对立的斗争状态。西方人也讲人与人之间的关系,但首先关注的不是伦理而是竞争,因而出现了“优胜劣汰”的规律[3]。

在工科专业课堂上,涉及到文化要素的主要是两方面内容,一是与课程技术内容有关的哲学观点,二是本学科发展历程中的人物、事件和形成的学派等等。在教学过程中,教师要注意穿插上述内容,对学生进行文化熏陶,要注意中西合璧。比如,介绍人工智能发展过程中的重要人物时,必然提及Turing、McCarthy、Minsky、Shannoon、Simon、Newell、Feigenbaum、Hopfield、Brooks等西方学者,但同样也不能忽略国内的吴文俊、王守觉、蔡文等学者,他们近年分别在机器定理证明、仿生模式识别、可拓学等领域取得了开创性成果,而这些还没有来得及写进人工智能教科书。

5中西合璧的思维方式

对学生思维方式的培养也是教学任务之一。中西方文化的差异也将导致思维方式的不同。在技术思维方面,中国强调系统和整体,更具辩证性;而西方强调细节和局部,更注重逻辑性。西方人的思维方法更偏于二元对立,而中国文化环境则造就了中国人思维方式的连续统合特征[4]。外文教材的编写体例与中文教材有着明显的不同,这就是中西方思维方式不同的原因。教师首先要注意到这种思维方式的差异,并在教学活动中让学生也逐步意识到这种差异,并进一步接纳和学会西方的思维方式,将中西方的思维方式融于一身。举例来说,在讲解逻辑推理技术时,可以通过介绍逻辑学的三大起源(古希腊的形式逻辑、古印度的因明学、我国先秦时期的名辩学)向学生呈现这种思维方式的差异,在讲解演绎推理、模糊推理、云推理时,也要注意体现中西方思维方式中各自的特长,以利于学生吸纳。

6结语

自2005年开展双语教学以来,我们每年授课后都进行一次教学效果的问卷调查,“接受双语教学”的学生比例从2005年的37%逐年上升到2009年的89%,说明这套双语教学模式已经得到了绝大多数学生的认可。

中西合璧的双语教学模式是我们在人工智能教学过程中探索出来的,但是也可以推广到其他工科专业课中。双语教学中各种要素的中西合璧不是简单相加,而是要结合专业内容进行深度融合,这需要任课教师广泛涉猎、精心加工、用心引导。双语教学不能停留在语言形式和技术内容层面上,还要上升到文化和思维层面。

注:本论文受到哈尔滨工程大学教学改革工程项目支持。

参考文献:

[1] 施锦芳. 高校双语教学模式及方法的研究与实践[J]. 沈阳教育学院学报,2010,12(2):33-35.

[2] 周荃,胡奕. 多媒体教学:传统教学手段的历史性转型[J]. 广州市经济管理干部学院学报,2006,8(2):69-71.

[3] 邓绍建. 中西方文化差异研究[J]. 价值工程,2010(5):220-221.

[4] 马丽,滕修攀. 中西方思维方式的文化差异研究:二元对立与连续统合的视角[J]. 社会心理科学,2010,25(2):13-17.

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14篇

[关键词]互联网金融；高等金融教育；SWOT；教学改革 

[中图分类号] G642 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2017）10-0008-03 

2013年以来，互联网金融快速崛起并深刻影响着金融学子的学习生活、社会实践和思维观念。一系列互联网金融的新概念进入高等金融教育的视线：“大数据”、“云计算”、“社会征信”、“共享经济”、“数字货币”、“机器学习”、“人工智能”等，让金融专业的师生既兴奋又备感压力。互联网金融相对于传统金融的思维观念已经改变，经济和金融明显可分的界限被打破。当前，互联网“经济”、互联网“金融”和互联网下的“大数据”高度融合，浑然一体，不可分割。一切资金支付活动均通过移动终端进行，几乎不需要现实货币参与，点对点的资金流动使得“金融脱媒”趋势来得异常凛冽，基于大数据的分析解决了信息不对称的难题。受此影响，复合型人才和跨界发展不再是空洞的口号，传统金融教育的专才培养模式不再可行。互联网金融是新生事物，其实践远远走在了当前高等金融教育的前面，对传统高等金融教育产生强烈冲击，但也带来了变革和发展的机遇。因此，强化对互联网金融教育的研究，通过互联网金融思维重塑和再造高等金融教育势在必行。 

一、互联网金融的优势和特点 

（一）大数据优势 

互联网金融首先是从“草根金融”兴起的，在民间金融“野蛮生长”和“乱象丛生”的时代中逐渐走向成熟，对传统正规金融形成强大压力。实际上，历史上非正规金融发展缓慢的根源在于一系列困境的桎梏：信息不对称导致严重的逆向选择和道德风险、社会征信缺失、无足值抵押等。互联网金融的出现，较好克服了这些顽疾，信息不对称可以依靠大数据技术有效缓解，移动终端的广泛使用结合人工智能使社会征信和债务催收都不再成为问题，在此基础上进一步催生了众筹、共享经济等变革创业方式、生活方式的全新业态。 

（二）人工智能优势 

与传统金融相比，人工智能效率高，错误率低，模型不断进行自主训练和优化，大大提高了适应性，在量化投资、决策咨询和风险控制等方面逐步取得优势。人工智能的核心是机器学习，互联网金融下每日新增的海量用戶数据，以及公司之间的数据共享使得感知机、决策树、随机森林、支持向量机、Logistic回归、BP神经网络等一系列机器学习的核心算法和模型不断“学习成长”，在实践中取代了传统基于人工授信、核查和对客户分类的工作模式。在不远的将来，这种开放、大维度、多渠道的人工智能下的“智能”金融，必然取得对银行依赖中央银行建立的封闭客户数据系统的优势。 

（三）“互联网+”的后发优势 

“互联网+”是一种全新的思维，智能化、去中心化、脱媒化、信息化以及便捷快速的推广模式催生了各类体量巨大的新兴业态，作为这些业态的基础和共同体，互联网金融拥有显著的后发优势，领先于传统产业成为近年创新创业的最大落脚点。 

（四）规模优势 

2008年以来，互联网金融的交易规模迅速扩大，经营上的规模优势日益明显，各项交易成本明显下降。与传统金融业态不同，互联网金融由一系列的产业链构成：征信、借贷、催收和服务等环节可分散于不同的公司，在业务模式上可以灵活分散也可有效整合，每一环节聚焦其优势业务，可将规模优势带来的低成本优势发挥到极致。 

（五）双创优势 

2013年以来，互联网金融的交易成本低，可有效缓解信息不对称问题，交易效率高等的优势愈发明显，不断与其他行业形成跨界融合发展，催生创新，推动创业，极具双创优势。一是依托互联网的移动支付业务的快速发展，不仅远程支付场景不断完善，近场支付也在爆发；二是支付产业链的受理端及其延伸的综合金融增值服务——海量支付数据以及数据驱动的增值服务，为互联网金融企业带来了新的发展；三是区块链技术的融合运用引爆了“跨境支付”的探索热潮；四是在P2P等典型的互联网金融业务模式上，从以往只提供信息中介服务平台的模式创新发展出了引导P2P平台与担保机构合作、整合线上与线下服务以及增加债权转让等服务的新型模式；五是利用大数据、云计算和人工智能等技术帮助互联网金融公司开展客户的理财或量化投资业务；六是基于互联网的共享经济大大便利了人们的生活体验和观念。 

二、当前高校金融教育应对互联网金融冲击的SWOT分析 

表1是高校金融教育应对互联网金融冲击的SWOT分析矩阵，在理论和实践两个层面为当前高校金融教育如何应对互联网金融的影响提供了分析思路和依据。 

（一）优势 

首先，传统金融教育具有雄厚的人才基础和优势。自20世纪80年代我国建立高等金融教育事业以来，到目前为止高等金融教育已取得质的突破，金融专业的品牌认可、高考招分、学生素质、国际化程度、毕业后的薪资水平、社会评价等各项指标均处于各行业的前列。同时，国内金融领域在国际一流期刊发表的论文数量也在整个社会科学领域处于领先地位。其次，当前高校金融专业的培养方案和课程设置一般采取模块化搭建的思路，从公共基础、学科基础、专业培养、素质教育和实践实习等方面进行模块化管理，具有良好的可拓展性，互联网金融的相关课程可根据不同专业需要，进行优化组合，体现功能性。第三，互联网经济和互联网金融给高校师生带来了良好体验和观感，高校师生有充分的积极性迎接新专业的建设和发展。 

（二）劣势 

传统金融教育是单一化的金融专才培养模式，一般分为货币经济、金融市场、投资、金融工程、银行经营与管理、公司金融、家庭金融等方向，注重对货币、投资、资产定价、股票、债券和财务等“纯金融”知识的讲授，对大数据、人工智能和机器学习等涉及计算机与统计学习等跨领域的知识鲜有涉及。在互联网金融的冲击到来之后，我们发现业界需要复合型的跨界人才，单一聚焦金融领域的教学思维和模式开始变得落后和陈旧，金融教育需要“混业发展”。另一方面，教材建设相对滞后。目前，比较缺乏互联网金融的专业教材：一是自编教材的质量令人担忧；二是优秀的互联网金融的国外教材引用较少；三是互联网金融跟风开设课程的现象比较突出，没有因地适宜，教学内容和难度都过犹不及，影响了教学效果。　（三）机遇 

互联网金融是朝阳产业，带来了巨大的发展机遇。当前，互联网金融行业的人才极度缺乏，不得不采取“挖墙脚”的无奈之举，导致银行业人才流失严重。限于人才奇缺，互联网金融目前的进入门槛较低，人员素质和水平良莠不齐，原因在于高校对互联网金融人才的培养处于摸索阶段，传统金融教育毕业的学生青睐于在正规金融行业就业，对以民营企业为主的互联网金融行业心存疑虑甚至偏见，人才供给严重不足。显然，传统金融教育向互联网金融教育转型发展的机遇巨大。不仅如此，互联网金融还在科研立项、论文选题、学生的实习实践、就业创业、高校金融教育的学科点申报、专业建设和师资培养等方面开拓了广阔空间，前景可期。另一方面，相对于传统的金融业而言，互联网金融是典型的跨界金融，从一开始就在进行业务模式的细分和产品之间进行内部整合。互联网金融也正在逐步通过用户、大数据和场景的互动来实现对银行、证券、保险、基金和资产管理等传统金融机构进行强有力的整合运作。互联网金融的跨界整合实现了不同行业功能的有机结合，推动了我国区域经济在空间和深度上的拓展。互联网金融需要既懂得信息技术又懂得金融业务、营销和管理知识的跨界复合型人才，这就对高等金融教育提出了更高的要求。但是从高等金融教育实践来看，金融、计算机及营销和管理类专业的教育还是各自为政，独立培养，忽略了跨界知识的构建，导致学生难以适应社会对复合型人才的需求。 

（四）挑战 

首先，传统金融教育“分业培养”的理念和当前互联网金融“混业发展”的现实需求严重冲突，需要解决“并轨”发展问题。其次，传统高等金融教育的课程设置和培养体系相对成熟，然而，互联网金融的实践远远走到了学校教育的前面。再次，互联网金融教育强调“长尾性”。与传统金融的“二八定律”正好相反，互聯网金融的优势在于服务80%的小微客户，推广的是普惠金融的理念。但在传统金融教育中关于普惠金融、微型金融的相关课程几乎从不开设。消除“教育偏见”达到在正规金融和非正规金融之间的教育平衡，更加注重“长尾性”仍然任重道远。 

三、结语 

高等金融教育承担着为金融行业输送急需人才的重任，也是社会和家长的关切所在。互联网金融是未来金融行业的制高点，需要高校金融教育培养复合型人才，要求他们具备金融学知识，理解金融业务的原理，掌握信息化技术并能对大数据进行分析，还要具有一定的营销和管理能力。因此，主要的启示有如下几点：（1）注重学科交叉，优化课程设置，培养复合型人才。（2）加强师资建设，促进传统金融教育向互联网金融转型发展。（3）加强互联网金融的“产学研”的合作，树立“干中学”的务实求真精神。对此，高校金融教育是有优势的，要秉持开放理念加强彼此合作，使研究向应用转化。（4）加强对大数据和人工智能的关注，引入相关课程。此外，在互联网金融风险高发的背景下，高等金融教育也要积极承担社会责任，适时向社会进行互联网金融知识的推广和普及，提高民众规避风险的能力，达到普及金融教育的目的。 

[ 参 考 文 献 ] 

[1] 刘小铭.浅析互联网金融现状及风险[J].经营管理者，2016（23）：313. 

[2] 杨竹清，张超林.互联网金融对我国高等教育金融的启示[J].金融教育研究，2016（5）：82-88. 

[3] 刘源.论技术经济学课程的分阶段培养模式[J].中国市场，2016（48）：167-169. 

[4] 谢水园.企业的业务骨干参与大学课堂教学常态化研究——以《国际贸易实务》为例[J].亚太教育，2016（30）：89. 

[5] 谢水园.论外贸通关实务课程中多种教学方式的运用[J]. 中国市场，2014（22）：149-150. 

[6] 胡烨丹，潘锡泉.互联网金融语境下的金融职业教育模式创新[J].中国职业技术教育，2015（34）：93-95. 

[7] 刘变叶.互联网时代金融学专业人才培养面临的挑战及应对措施[J].工业和信息化教育，2015（5）：1-5. 

第15篇

关键词：智能管理；多媒体教学软件；网络教学

智能管理与决策是一门关于智能管理、智能决策支持和智能管理系统设计与实现技术的多学科交叉与应用性课程，以普通高校信息类专业研究生为讲授对象，介绍智能管理与智能决策的基本理论、智能优化技术、机器学习、多Agent技术、知识管理和智能决策系统、智能管理系统的设计与开发。智能管理以信息技术为手段，应用人工智能、管理科学、计算机科学及有关学科的理论和方法建立管理系统，为管理者科学、准确地决策提供帮助。

本课程的学习可以使学生了解智能管理与智能决策的基本理论和常用方法，使学生了解和掌握智能管理系统设计的基本概念、方法和技术。智能管理与决策是一门理论、技术和应用密切结合的课程，通过学习，学生可以为将来在智能管理信息系统领域的进一步研究和系统开发工作奠定良好的基础。

信息类专业研究生在本科或研究生低年级阶段已经学习过人工智能原理、数据库技术、软件工程和高级程序设计语言等基础课程。因此，本课程在教学上以应用实例解析为主, 并辅一般性理论讲授。对于涉及到的人工智能技术中较为抽象的理论内容，我们在教学过程只是复习巩固，本课程主要解决如何充分利用已经学习过的课程，按照软件工程的系统设计开发思想，应用智能决策理论解决实际问题，将理论学习应用到智能管理信息系统及专家系统的设计和开发中。

1参考教材与教学软件并用

本着打基础、重实用的原则，我们选取由科学出版社出版倪志伟的《智能管理技术与方法》、杨善林的《机器学习与智能决策支持系统》、《智能决策方法与智能决策支持系统》等多种参考书[1-2]。参考书主要作为理论学习教材，我们根据课程计划有针对性地选择部分内容，特别注重基础知识与应用实例相结合。并增加介绍性内容，让学生了解人工智能技术在管理信息系统有专家系统中的发展前沿和发展趋势，保持课程体系完整性，体现研究生教学特点与主题。启发学生进行研究性的思考和分析。主要内容包括决策支持系统、智能技术与智能决策支持系统、专家系统与智能管理系统、机器学习与智能管理系统等。重点讲授基于范例学习、智能故障诊断系统及基于神经网络的决策模型模型。每项理论内容均配合详细的实际案例说明，让学生掌握从确定开发目标、设计思想、开发原则、设计方案以及建立功能体系的智能管理系统设计与实现全过程。

为了活跃教学气氛，同时也作为课堂讲授形式的补充，我们开发了智能管理与决策教学软件，如图1所示。课件在内容的选取、课程的编排上都作了精心的准备与测试，努力将媒体的表现力与所学内容相结合，基本保证了内容的充分性与全面性；从交互的角度来说，导航的使用非常充分，动画演示和练习测试互补。本课件总体设计制作达到了多媒体教学课件的制作要求，能够完成最初设定的教学任务和目标。软件结构如图2所示。

2课堂教学与网络教学同步

我们在学校统一的网络教学平台上同时运行网络教学软件。学生除了可以下载教案、提交作业、收看教学视频及进行自我测评外，还可以通过网络平台与教师进行实时交流与互动。网络课程对教学内容和课件进行全面升级，采用现代化教学手段，以动画等生动的形式，采用课堂教学课件上网，实践案例及学生实践作业网络辅导、讨论等辅助手段，提高教学效果和工作效率。教学实践表明，网络教学取得了令人满意的成绩。另外，学生也可以查看相关资源，及时了解教学进度。教师在教学环节中注重引导，教会学生行之有效的学习方法，帮助学生提高课后学习效果；在课堂学习交流之余，师生还可以随时随地通过网络学习、交流和讨论，促进教学效果的提高。鉴于课程的性质，我们的作业以学生实践开发小型智能管理系统为主，具有一定的难度，通过对于学生作业情况的跟踪，可以有针对性的进行辅导，促进和培养学生的研发能力，进而调动学生的学习积极性。图3为笔者上课时的网络教学视频。

由于本课程涉及计算智能、机器学习等抽象内容，网络及多媒体材料的引入，活跃与补充了课堂教学。这不仅加深了学生对知识的理解，更激发了学生对课程的兴趣，知道了人工智能在各类管理与决策实践中的成功应用。网络课程建设将学生不容易理解的抽象的系统模型与设计生动地演示出来，帮助学生学习体会智能管理与决策系统的开发方法，受到了学生欢迎。经过两年的探索和积累，本课程网站已包括教学文件资源、网络课件教学资源、学习资源、课程录像资源、学生作品资源，其中网络课件教学资源融合了课程教学情境设计和动画课件。现代教学手段促使学生全程参与教学活动，创新能力得到提高。

3实践项目

智能管理与决策是一门理论、技术和应用密切结合的课程，我们的教学目标是让学生能够将以前所学习过的人工智能原理、软件工程、数据库技术以及高级程序设计语言进行综合应用，建立系统的概念，掌握智能管理系统从确定开发目标、设计思想、开发原则、设计方案以及建立功能体系的智能管理系统设计与实现全过程。以实际项目为载体，每个项目分解为若干个任务，设计基于工作过程的实训项目任务。将实际的“工作”与“学习”有机地结合在一起，通过基于工作过程的实际开发项目任务的驱动，指导学生按照完成工作任务的六个步骤：问题分析、目标确定、系统分析、计划、实施来完成各个项目。教师在网上提供分析材料，并通过网上讨论和在线检查学生的开发效果。通过完成渐次复杂不断拓展的实际课题，学生掌握了智能系统的基本知识，具备了分析、设计、实现智能管理系统的能力，同时使学生学会了工作的思路。学生获取信息，制定策略的方法能力得到提高，学生的团队合作意识得到增强。图4为学生在学习了决策支持系统的标准两库结构后，按照教师所给定的需求报告，依照模型库、数据库及用户接口三部件模型所设计实现的“企业成本预测系统”[3]。同时要求学生按照软件工程的思想完成从需求分析到用户手册的全部文档。

考核方式以平时讨论、课堂发言及最后的大作业和论文方式进行，引导学生进行研究式学习。

4结语

在智能管理与决策课程的教学实践中，我们不断探讨课程的内容和形式，改革教学模式，探索结合实际应用案例的教学方法和手段，采用综合评价学生的方式，努力培养学生研究式学习和自主学习的兴趣，不断创新，使学生实际应用能力得以增强。经过三年的课程建设和和实践，通过多种形式并存的案例教学和应用项目开发，加深了学生们对人工智能理论理解的同时，也了解并掌握了相关理论与算法的应用方式和应用价值，课程的教学质量得到不断提高。

参考文献：

[1] 倪志伟,李锋刚,毛雪岷. 智能管理技术与方法[M]. 北京:科学出版社,2007:12-18.

[2] 杨善林,倪志伟. 机器学习与智能决策支持系统[M]. 北京:科学出版社,2006:254-307.

[3] 杜晖. 决策支持与专家系统[M]. 北京:电子工业出版社,2007:63-94.

Teaching Research of Intelligent Management and Decision Making

PENG Yan1, WANG Wansen2

(1. College of Management, Capital Normal University, Beijing 100089, China; 2. College of Information Engineering,

Capital Normal University, Beijing 100048, China )