智能科学与技术论文范文

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第1篇

关键词：智能科学技术；课程；教学

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　引言

随着智能科学技术在人类生活各个领域的不断渗透，它所带动的智能技术浪潮正在不断地扩大，并对社会、文化、教育的发展发挥了巨大的作用。

“智能科学与技术”本科专业作为一门刚刚起步的新专业，具有广阔的发展前景和巨大的应用需求。它是一门综合交叉性学科，旨在培养具有脑与认知科学、智能科学、信息科学、现代科学方法学的基本理论知识，掌握计算机、智能系统、信息网络、信息处理的基本技能，综合运用所学知识与技能去分析和解决实际问题，具有较强的自学能力和创新能力的高级复合型人才。

“智能科学技术导论”课程是“智能科学与技术”专业的基础课程，作为本专业的“敲门砖”，可以帮助学生对“智能科学与技术”专业有一个整体上的认识，对智能科学领域有一个初步的了解。

2　课程概述

对于刚刚迈进大学校园的青少年来说，他们面临着许许多多的新问题，其中最重要的一项，就是“专业”问题。自己将要学习的专业究竟是怎样的?它的前景如何?怎样才能学好它?“智能科学技术导论”课程是学生接触到的第一门涉及本专业知识的课程，它针对学生的实际需要，系统、科学地解答了学生各种各样的专业问题，为本专业的新同学们提供适时和恰当的“专业引导”，使他们很快进入环境，成为一批积极主动、方向明确、方法正确的新型学习者。

本课程具有以下特点：

(1)从宏观上介绍智能科学技术领域的相关内容，综合性强。

课程整体地介绍了智能科学技术以及智能科学领域的基本概念、学术思想、知识体系、学术特色，使学生对“智能科学技术”由完全陌生的状态变为能够对它的基本模型和基本问题建立一个初步、宏观的，然而又是准确和科学的认识。

课程剖析了智能科学技术与相关学科之间的关系，使学生明了智能科学技术、信息科学技术、控制科学技术和计算机科学技术各有各的独立研究领域，各有各的独特作用，不能互相替代，但是又互相交叉、互相作用、互相促进。

通过回顾和展望，本课程揭示了智能科学技术的精彩发展前沿技术与巨大的创新机遇，指明当代智能科学与脑科学、神经科学、认知科学的结合将开辟极其广阔的发展空间，同时也指出智能科学技术面临着科学研究方法论的深刻变革。

(2)解析专业课程结构框架，指引学生采用正确的学习方法开展本专业的课程学习。

科学的学习方法是受多因素制约的多层次、多序列的复杂的动态体系。从微观上说，怎样读书，怎样上课，怎样实验，怎样实践，怎样做笔记，怎样记忆，怎样运用学习时间等都是方法问题；从宏观上看，怎样制定学习战略，怎样选择治学途径，怎样不断优化知识结构，如何确立学习观和学习原则等也都包含着“方法”问题。

本课程通过阐述智能科学与技术专业的知识结构，并对其进行深入分析，帮助学生认识整个专业的知识体系，明晰本专业课程的组成、每门课程的作用以及课程之间的逻辑关系，指引学生采用正确得当的学习方法开展本专业的课程学习。

(3)激发学生热情，培养学生兴趣。

本课程从根本上阐明了智能科学技术必然在现今时代崛起并迅速登上现代科学技术舞台的内在缘由，启示学习智能科学技术的必要性和重要性，启发学生的历史责任感和崇高使命感，使他们认识到能够学习“智能科学与技术”专业是他们这一代人的幸运。同时，通过分析和案例介绍，说明智能科学技术对于经济发展和社会进步的巨大作用，认识到信息化必须走向智能化才能建成现代化国家，从而有效地增强学生学习智能科学技术的自觉性、自豪感。

通过介绍一些典型的智能系统，使学生初步建立起智能科学技术的直观形象和感性认识，相当于进行了一次“智能科学技术的认识实习”，以此激发学生的学习热情。

3　课程教学的认识与思考

3.1 着重实际应用，激发学生兴趣

智能科学是一个不断发展的学科，它的技术成果、研究动向更新地很快。教师应及时地介绍智能科学技术领域的最新科技成果，将其引入课程教学，增加操作环节，可由教师进行演示，或由学生自己在实验室进行运行。

通过操作加深感悟，是学生参与知识形成过程的关键。通过亲手执行包含智能技术的应用系统，使学生获得关于智能科学技术更为深刻的体验，大大拉近学生与智能科学技术之间的距离，使他们感觉到“智能科学技术就在自己身边”。这样，既增强了学生对本课程的兴趣，又使学生及时掌握了本学科领域发展的最新动态，扩大了知识面。

3.2　组建研究小组，鼓励创新思维

智能科学技术本身处在创新发展时期，特别需要培养具有创新精神的人才。智能科学技术是一个高度综合又非常深邃的学科，依靠常规的学习方法很难把握，同时，它又是一门研究思维规律的学科，思维规律之中最重要的是创新思维。所以，培养智能科学与技术专业的高层次人才，一定要着重创新思维的建立。

教师可综合考虑课程侧重点与学生兴趣，指定几个研究方向，组建研究小组。鼓励学生通过查阅资料、调查实践等方式解答问题，提出自己的新想法。整个活动以互动的形式开展，教师引导学生积极思考问题，通过师生的交流和探讨使学生获得对同一问题的多种思考结果，学生可依照自己的新思路将研究逐步深入，最终，以组为单位向教师和全体学生做专题介绍。这种参与式教学模式使学生在“教”的同时，巩固提高了对知识的理解，并锻炼了学生的逻辑表达能力和心理素质，给学生一个展现自我的平台。

3.3　采用灵活考评方式，建立综合考评体系

传统的单纯以期末考试成绩作为考量的考评方式过于片面，同时也容易束缚学生的思维。综合考虑智能科学技术专业的培养计划以及智能科学技术导论的课程特点，笔者认为，应采用灵活的考评方式，建立综合的考评体系。

本课程考评体系可分为三部分：期末考卷、调研表现、小论文。期末考卷只要基于本课程教材的基本理论、基础知识、课堂内容进行测试。调研即3.2节中所提到的组建研究小组，每个小组就自己的研究方向进行调研，参阅书籍、查找资料、深入探讨，以PPT的形式向教师和全体学生进行总结汇报。小论文指学生以自己的调研方向为题目，撰写专题论文。这种考评方式是以书本为平台，培养学生主动系统地获得新知识、新技术的能力，主要包括基本学习能力、自学能力、实践操作能力和表达能力，鼓励学生勇于创新的精神。同时，也调动了学生查阅资料，自主思考问题的积极性，扩展了知识面。

3.4　参观实验室，了解领域研究现状

智能科学技术学科的大学毕业生，应该既可以从事智能理论和智能系统的研究、智能科学技术相关专业的教学，又可以从事实际与智能技术相关的工程开发工作。而对于刚刚接触这个专业的学生来说，很难从书本中明了自己今后的究竟能做些什么，也很难将书面知识与实际应用相结合。通过参观与专业相关的实验室，进行现场教学，帮助学生将课本上的抽象理论与具体实践结合起来，让学生了解将来可能会从事的工作，了解学科领域的研究现状，亲身感受实验室的学术氛围，激发学生对专业领域高水平研究的向往。

同时，还可以组织本专业博士、硕士研究生开展系列讲座，讲座内容可包括本科课程学习、专业学习方法、实验室在研项目、领域前沿技术等等。在介绍专业知识的同时，向本科新生传授自己的学习经验，引导他们在智能科学与技术专业的这条道路上稳步前行。

第2篇

关键词：智能科学与技术；专业建设；科研建设；人才培养

1背景介绍

智能科学与技术专业是一门新兴的交叉型学科[1]。随着信息化的进一步深入以及IBM“智慧地球”、我国“感知中国”等战略的实施，智能科学技术正在成为关系国民经济、社会发展和国家安全的一个重要领域。因此，智能科学与技术相关专业的建设也引起了国内外高校的重视。国外许多著名高校都设立了人工智能专业，并授予智能科学专业学位；世界多数知名理工类院校都设立有人工智能研究所或实验室，进行智能科学专业的科学研究和人才培养。

相对而言，国内智能科学与技术专业的起步较晚。2004年，北京大学信息科学技术学院经教育部正式批准设立了全国第一个智能科学与技术本科专业。之后，国内许多高校也相继设立了这一专业，有些高校还成立了相应的系。现在智能科学与技术专业已经从计划外专业变成计划内专业，标志着该专业的建设在国内已逐渐形成气候。

厦门大学是国内较早设立智能科学与技术系的高校之一。基于在智能科学与技术领域多年的研究积累和师资储备，厦门大学于2006向教育部申请并获批设立了智能科学与技术本科专业，之后又于2007年6月6日成立了智能科学与技术系[2]。建系以来，厦门大学智能科学与技术系一直坚持以“科研带动教学、教学促进科研”的办学理念。一方面，我们以系里的科研实力、科研特色为基础，在人才培养过程中发挥优势，为人才培养服务，更好地完成专业培养的目标；另一方面，优秀人才的培养也为我系的科研提供了有生力量和储备力量，反过来促进系里的科研发展。

从2007年成立至今，我系完成了首届本科生完整的一轮培养，因此我们希望能将4年来的专业建设的情况做一次梳理，为下一步的工作提供参考。作为一个新兴专业，各高校对于智能科学与技术专业的建设也都处在探索阶段，因此我们也希望这些工作梳理能对其他院校的专业建设起到参考作用。

我们对专业建设的梳理从两个方面展开：一是科研与学科建设的进展情况；二是教学与人才培养的进展情况。

2科研与学科建设进展

2007年以来，我系科研与学科建设取得了很大进展，下面从凝练科研方向和科研平台与学科点建设两个方面来介绍。

2.1凝练科研方向

在智能科学与技术系成立之前，厦门大学在人工智能领域已经有了不少积累，在心脑计算、艺术认知和自然语言处理等领域形成了一定的优势。

2007年建系以后，我们结合自身研究特色和学术发展前沿，进一步凝练了研究方向，基本上确定了四个重点发展的方向，并成立相应的研究室。

1) 艺术认知与计算方向。

主要围绕人类艺术活动的脑机制，特别是有关诗歌、音乐与舞蹈的审美与创作方面，开展相关的认知与计算研究工作。

2) 智能多媒体方向。

主要从事有关多媒体信息处理方面的关键技术研究和应用系统的研发，涉及视频图像处理与运动目标检测、基于内容的多媒体信息检索、智能中医信息处理等方面的研究。

3) 自然语言处理方向。

主要从事机器翻译、实体关系抽取、跨语言信息检索、语音识别与合成等方面的理论研究和相关应用系统开发。

4) 仿脑智能计算方向。

主要开展有关机器人认知计算引擎的基础性研究工作，目标是开发一个具有普适性的认知推理引擎，并将其嵌入到机器人中，使机器人具有综合的意识、视觉、语言和动作能力。

方向的凝练很好地促进了我系研究队伍的整合，也使系里的人才引进工作有了更好的针对性。经过四年的建设，以上四个方向均逐步形成了一支结构合理的研究团队，如表1所示，科学研究也相应的取得了一些进展。2007-2010年间，我系教师承担国家自然科学基金项目、国家863计划项目、省级课题、企业委托横项课题等各类科研课题近50项，每年新立项的项目数量如表2所示。同时，我们在《Neuroscience Letters》、《Journal of Vision》、《Computational Intelligence》、《中国科学》、《软件学报》及《电子学报》等国内外重要学术期刊和国际会议上发表学术论文200余篇，其中EI/SCI检索论文150余篇。这些方向的发展为我们的人才培养奠定了良好的科研基础。

2.2科研平台与学科点建设

科研平台是学科发展的重要载体，是科技创新的重要源头，是聚集和培养高层次人才的重要场所。因此，科研平台建设是学科建设的重要内容。

一直以来，我们就很重视科研平台的建设，也形

成了较好的基础。2003年，我们建立了一个跨专业的校内科研平台――厦门大学语言技术中心；2005年，我们获批建设了“智能信息技术福建省高校重点实验室”。依托这两个平台，并基于我们对科研方向的进一步凝练，我们最终于2009年获批建设“仿脑智能计算福建省重点实验室”。该重点实验室的建设以人工大脑研究为中心，并包含仿脑计算、智能语言处理、视听感知和机器人及其行为控制等方面的研究，更有利于我系进一步整合和优化科研结构。

学科点建设也是学科建设的重要内容之一。拥有学科点一方面反映了相关领域的学科建设水平，另一方面又能为高层次人才培养提供必要保障。

智能科学与技术至今还未被列为一级学科，因此智能科学与技术专业的研究生目前只能依托其他相关专业进行招生和培养。建系之前，我们已经依托厦门大学“数学”一级学科，自主设立了“人工智能基础”二级学科博士点，具有了培养本专业博士层次研究生的基本保证。2010年，我系与厦门大学计算机系、厦门大学软件学院共同合作成功申报了“计算机科学与技术”一级学科博士点，在此一级学科下设的10个方向中，我系将负责建设其中的数字媒体艺术、信息安全技术、自然语言处理以及模式识别与智能计算等4个方向。该博士学位授予点将于2012年正式招生，这为我们在博士层次上培养智能科学与技术专业人才奠定了更好的基础。

3教学与人才培养进展

下面从本科生和研究生两个层次的学生培养介绍我系教学与人才培养的进展情况。

3.1本科生培养

在本科生方面，厦门大学智能科学与技术系的目标是培养有效和系统地掌握本学科的理论基础，比较深入地理解智能科学与技术理论；具有一定的分析、综合和创新能力，能够承当智能信息系统设计、开发和智能科学与技术学科教学任务的，德、智、体全面发展的科学技术工作者。为了实现这一目标，我们遵循“宽口径、厚基础、抓关键、重实践”四项基本原则，制定了较合理的教学计划，并特别注重学生实践能力的培养，采取了增设实用技术类课程、增设本科生进研究室参与课题研究的“课题实践”环节、组织学生参加企业实习等若干措施，加强学生的实践能力培养[3]。

目前，我系在本科生培养方面已经初具成效，具体体现在两个方面。

1) 多组本科生团队获批立项大学生创新性实验项目。

2009年，我系本科学生组成的创新实验团队中的3支获得了国家级创新性实验项目资助；1支获得了校级创新性实验项目资助；今年的创新性实验项目初评中，我系本科生团队又有3支入选。

2) 首届学生就业形式喜人。

2007级本科生是我系的首届学生，共计31人，其中2/3的学生入学都是经专业调剂的，因此学生入学之初对本专业多是不了解甚至是不感兴趣的。经过4年的学习，他们都能很好地完成学业，多数学生逐渐喜欢上了本专业，部分学生更是将本专业作为其未来进一步学习和工作的方向。今年7月，我系2007级本科生毕业，毕业率和就业率均为100%，毕业去向情况如图1所示。

图1厦门大学智能科学与技术系2007级本科毕业生去向

其中，11名学生进一步升学攻读研究生；4名学生选择了到美国、中国香港的高校深造；其他16名学生则进入企业就业。

3.2研究生培养

我系的研究生培养以加强创新能力的培养为核心，以加强基础课、专业课、实验实践教学、论文创新写作、促进理论与实践相结合为重点，包含硕士研究生和博士研究生两个层次。在硕士研究生方面，有3个学术型硕士学位授予专业(人工智能基础、模式识别与智能系统、计算机应用技术)和1个“计算机技术”工程硕士培养方向(智能工程及网络安全方向)；在博士研究生方面，目前有1个二级学科博士学位授予专业(人工智能基础)。

为了培养研究生的创新能力，我们主要依托系里所承担的科研项目，特别是国家级科研课题。学生们参与到课题研讨中，接触最新的学术前沿问题，并在不断讨论、实验过程中逐步提高独立科研能力。

为了促进学生将理论与实践相结合，我们积极加强与企业的联系，建立联合实验室或联合培养基地，例如，我们与深圳名人公司建立了机器翻译联合实验室，与北京德威特电力系统自动化有限公司建立了电力自动化软件联合实验室，与厦门中资源有限公司建立了智能反垃圾邮件联合研究中心，与厦门东南融通系统工程有限公司建立了计算机软件与理论研究生教育创新基地等。这些基地的建立使学生能够参与企业的实际课题，在提高实践能力的同时也促进了就业。

目前，我系的研究生培养也取得了一些可喜的成果。学生们参加各种竞赛或展示均取得了优异的成绩。例如，2010年，仿脑智能系统方向研究生研发的社交机器人――“文博之星NAO”项目获得第三届海峡两岸(厦门)文化产业博览交易会最佳创意产品铜奖；自然语言处理方向研究生研发的汉语句法分析器和汉语人名消歧系统分别参加2009中文信息学会句法分析评测(CIPS-ParsEval-2009)和2010中文信

息学会与SIGHAN联合会议(CIPS-SIGHAN 2010)的人名消歧评测，均荣获第二名。

4反思

智能科学与技术专业作为一个新兴专业，虽然得到国内许多高校的重视并有良好的发展势头，但目前仍存在一些发展的制约因素。第一，智能科学与技术未能被列为一级学科，因此各高校的智能科学与技术学科建设只能依附于其他相关专业，导致该专业的发展缺少必要的学科保障，高层次人才(博士层次)的培养也受到严重制约；第二，智能科学与技术在国内尚未形成明显的产业群，因此该专业毕业生就业的行业特色不明显，目前各高校智能科学与技术专业毕业生的就业行业与计算机科学与技术、自动化、电子科学与技术等相关专业学生的就业领域基本相近，这导致该专业的特色无法被正确理解，也影响了专业招生。

在这种状况下，我们认为智能科学与技术专业要大力发展，应突出两点。首先，要加强智能科学与技术的科学研究，这一方面可以促进人才培养，另一方面也能通过展现高水平成果进一步扩大专业的学科影响力；其次，要加强智能科学与技术专业学生的实践能力培养，以此提高专业学生的就业竞争力，进而增强专业的吸引力。

参考文献：

[1] 钟义信. 设置“智能科学与技术”博士学位一级学科：必要性、可行性、紧迫性[J]. 计算机教育,2009(11):5-9.

[2] 东,李绍滋, 潘伟. 厦门大学“智能科学与技术”专业建设介绍[J]. 计算机教育,2009(11):46-48.

[3] 东,李绍滋. 智能科学与技术专业学生实践能力培养若干探索[J]. 计算机教育,2010(19):61-63.

Specialty Construction of Cognitive Science in Xiamen University

CHEN Yidong, LI Shaozi, PAN Wei

(Department of Cognitive Science, School of Information Science and Technology, Xiamen University, Xiamen 361005, China)

第3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4篇

 

1　智能系·信科院

 

智能科技系是2002年9月初正式成立的，它完全根植于北人信息科学中心，末作增扩。后者的简称——“信息中心”——虽然易与“计算中心”或“情报资料中心”混淆，却是上世纪八十年代中期北大一些有识之士倡议建立的第一个多学科交叉研究中心。它以数学系、无线电f电子学)系和计算机系为主，联合心理学、中文、遥感等共十个系所而组成，宗旨是开展多学科交叉研究，充分发挥北大的综合优势。即使放在二十余年后的今天来看，这样的举措也是颇有前瞻性和魄力的。在此基础上，北大很快于1986年建立了第一个国家重点实验室。就是这样人数不多的一个机构，先后出过三名院士和一名北大常务副校长。以指纹识别为代表的研究成果进入国际先进行列，在国内得到广泛应用。

 

2003年9月10日，北京大学最大的学院——信息科学技术学院——成立。它包括计算机、电子学、微电子学和智能科学四个系，有十二个(研究)所和中心，两个国家重点实验室和若干部门实验室。系是教学单位，所和中心是研究实体。从此，智能科学系(暨信息中心、国家实验室三位一体)翻开了新的一页。

 

2　专业增列·学会指导

 

成立智能科学系除了要顺应北大“系并院”的潮流，也是完善作为学校基本建制单位所必备的。何新贵院士为系取了名称，如今许多学校也大都采用这样的称谓。查红彬教授担任系主任，笔者是主管学科建设和教学的副主任，具体参与负责各项相关工作。创办国内第一个智能科学与技术本科专业也是我们这一班人继承传统的首要任务。事实上，早在一年多前，大家就进行了酝酿，特别是中国人工智能学会教育工作委员会多次组织的相关研讨，成为重要的准备基础。

 

北大是一级学科下自主增设、增列学科专业的学校。系领导上任伊始第一件事就是要在当年申办智能本科专业，而且志在必得。为此，我们在前期制定了详细的步骤计划，进行了深入调研和各项准备工作。我们起草完成了所需的各项材料(人才需求论证、专业建设规划和适应培养目标的教学计划与课程设置方案、教师教辅队伍和基本办学条件说明以及国内外背景对比材料等)，中国人工智能学会涂序彦等学者对此进行了专家论证，协助完成了论证报告。这些工作就绪后，我们在2003年10月下旬向学校主管副校长、教务部负责领导和学院领导做了汇报说明，并于10月30日正式提交申请材料。经学校的学部讨论通过，校教务部审核和校教学科研工作委员会论证(由于是国家公布专业目录外者)，再经校学术委员会审议，报校长办公会批准，最后于12月15日前顺利完成了全部程序，报教育部备案。2004年初，教育部正式批复并公布了北京大学“智能科学与技术”新的本科招生专业。这个专业名称是查红彬教授建议的，日后成为教育部批复新申办学校的统一提法。

 

由于“智能科学与技术”未在国家公布的专业目录中，因此是增列而非设置，北京大学将其置于计算机科学与技术一级学科之下。由于北大历来严格控制招生规模，我们的30名招生计划是由信息学院其他三个系从原有计划分配名额中挤出来的。新专业的计划发展规模最终为50名。

 

3　教学计划·四校会议

 

智能科学系虽然成功地创建了国内第一个“智能科学技术本科”专业，但也面临着许多挑战。首先是缺乏本科教学的经验。尽管信息中心前身具有北大最早的硕士点、博士点和博士后流动站，研究生培养己历十余年，但一直实施科研主导体制，未曾从事过本科教学。师资队伍扩充快，新进年轻博士比例大，而真正有过本科教学经历者寥寥无几。此外，信息学院成立后开始调整教学计划，制定了一年级统一课程内容，新生是按学院统一招进来，第一年共同学习，后三年才分专业培养。我们虽然为申办专业制定了一套课程计划，但因不兼容学院的统一规划而未能第一次通过学院教学指导委员会的审核。为此，我们组织学院经验丰富的老教授，为本系青年教师进行教学培训，听取学院主管负责领导和几位多年从事本科教学管理的老系主任对教学计划的修订意见。

 

通过几个月的努力，我们完善了智能科学系的课程体系，并最终通过学院教学指导委员会的审核。这个教学计划具有几个特点：一个大基础——以学院的数、理和信息类为主，强调宽厚扎实;三个核心课程群作为专业理论基础，包括智能基础课程群(智能科学技术导论、人工智能、脑与认知科学、信息论、信号与系统)、机器感知课程群(生物信息处理、图像处理、数字信号处理、模式识别)和计算智能与知识发现课程群(智能信息处理、机器学习、数据挖掘、计算智能等)，以及两门实验(机器感知和机器智能)和其他各种选修课。四年学分150分，其中必修88学分(包括全校公选26学分、大类平台20学分、学院要求的13学分、专业必修29学分)，专业选修56学分(含专业课44学分、通选课12学分)，毕业设计6学分。

 

为了更好地交流经验，扩大本专业的影响力，2005年5月，我们发起并与第二批获准的学校(南开、北邮、西电)在北大召开了四校研讨会，围绕各个学校在智能科学与技术本科专业的建设、招生、教学计划制定和未来发展设想等方面进行交流研讨，并建立了联系机制和网站。全国一些兄弟院校也纷纷来北大了解情况，开展座谈，我们则尽可能贡献自己的经验，给予支持。

 

4　招生·分流

 

从2004年开始，信息科学技术学院按学院大类招生，每年接收330～340名本科生，占全校的1/9左右。学生高考排名在全校属中上，但成绩分布差异较大。与学校的其他学院(多从一个系成长为一个学院，如数、理、化、生等)相比，信息学院是由四个不同的系合并而来的，专业跨度大，因此采用一年分流的模式(上述学院为二年分流)，笔者被指定负责这项工作。我们提出自愿为主、计划为辅的方针，尽量满足同学们的兴趣志向。制定的分配计划是：电子学系120人、计算机系110人、微电子系70人、智能科学系30人，允许有10%的调整。分流工作在大一下学期(每年4月份)进行，包括全院动员、四个系专题介绍宣传、开放日参观咨询等几个步骤，可谓热闹非凡，同学们可以充分了解了四个系的专业特色。

 

为了克服盲目性引发的偏差，我们建立了一个网上分流系统，在正式填报专业前，增加了摸底预填报的环节，及时反馈群体意向的分布信息，指导学生们的选择，也便于学院掌握动向，调整措施。这种大类招生、进来一段时间后再分专业的举措体现了北大的人文关怀。智能专业初办，基础条件差，缺乏毕业生记录的宣传说明，与学院其他三个老牌系(电子学系50年历史、计算机和微电子系30年历史)相比较并无优势可言，但是我们通过扎扎实实的工作和细致有效的改进，使这个新方向日益显现出魅力。随着智能专业的成熟，特别是有了第一届毕业生后，就愈加受到更多学生的喜爱。

 

选择智能专业的人数逐年上升，2004级34人、2005级36人、2006级39人、2007级43人，目前正在进行的2008级分流达到45人。除了在信息学院内部的影响力不断扩大，北京大学其他学院的转系情况也开始有了可喜的变化。北大最好的元培计划实验班今年第一次有4名学生选择智能专业，医学部和光华管理学院也有申请者(本文成稿时这项工作还在进行)，2008级学生肯定突破50名，我们在第五年就达到了创办智能科学专业的规划目标。

 

5　首届生·班主任

 

在新办专业中，有一项由教授担任智能本科专业班主任的举措。这是利用教授的学识、经验和责任心来更好地管理呵护自己的学生，避免了年轻教师因职称晋升等压力可能出现的疏漏。这一做法取得明显效果，不仅受到同学们的普遍欢迎，信息学院也开始考虑推行。笔者担任了智能专业的第一任班主任。首届学生(2004级)有34名，他们进入北大后毅然选择全新的智能专业是很有勇气的，全班有11名来自北京的学生，5名女同学，这个比例迥异于整个信息学院的总体分布。

 

该班学生的年龄恰与我自己的孩子相同，我天然地熟悉他们的一般特点，也理解家长们的想法。北大信息学院的淘汰率平均是7%，每年都有20多人退学。这班学生在大一时的成绩并不占优，其中有几人处在边缘位置，因此，我立下的最低目标就是确保所有同学不掉队。我首先通过全班民主选举任命了一个5人组成的班委会，这个5人机构在随后的几年中发挥了重要作用：其次走访宿舍，了解每个人的情况，为了消除代沟，我努力融入同学当中，学习熟悉他们的语境和思维想法。我同多数同学家长有过接触，从中更深入地掌握学生的性格特点，也包括寻求家长的必要配合。我与所有同学做过不止一次的个人交谈，经常是在晚间，很多时候是他们主动找我，谈遇到的各种困惑、自己的想法、志向等，我利用这些机会及时解决了具体问题。在学习上，我组织全班同学开展互帮互学，尤其对几门有难度的专业课程进行“联合攻关”。全班的“数据结构与算法”课程成绩甚至超过了计算机系。

 

几年来，全班团结互助，像一个大家庭，班委会也一再连任，得到全体拥护。到毕业时全部合格，实现了我的愿望。不仅如此，全班的学习成绩在学校的综合评估中优良率达93‰毕业设计都在良以上，有14人获优秀，更有三名同学的毕业论文被评为学院“十佳”论文。学院的第一、三名也都出自我班。34名同学中有22名继续保送本校读研(其中20人仍在本系)，4名同学去了大的国企和知名外企工作，8名同学出国深造，在欧、美一些名校攻读博士，其中有一名学生同时拿到了包括哈佛、MIT、CMU、UCLA在内的著名大学的全额奖学金(最后选择MIT)。第一届智能专业学生的良好成绩极大鼓舞了我们，增强了我们办智能专业的信心，也为以后的几届同学做出榜样。

 

几年班主任的经历让我深深地体会到，进入二十一世纪的大学，教书、育人同等重要。要适应新时代年轻人的特点，保持我们民族的优良传统，把人格培养放在首位。能够进入北大的学生都是各地的尖子，当他们聚集在这所著名学府时，首先要调整原来俯视周围的习惯，学会平视甚至仰视其他同学，平和自己的心态，开阔胸怀，树立人生抱负和刻苦努力的决心，这样才能正确对待困难和挫折，才有所作为。班主任的工作往往细致入微，其实是把70%的精力用到30%的人上面。一些学生掉队是否可以避免，关键看班主任的工作是否到位。

 

6　培养体系·本研贯通

 

北大是(文)理科性质的学校，“智能科学与技术”专业也是按理学设置，尽管它更强调学科交叉。从智能科学的内涵来看，我们设立的培养方向更多地是继承自身传统和学校的综合优势，突出“以人为本”的脑认知和与心理生理结合，开展机器感知(视、听、触)和数据转换信息，进而发现知识的机器智能两个方面的研究。同时，我们配合学院的教学指导规划设置课程计划，除了全校的公共必修课程(外语、政治和体育)，还有学院的公共平台课。第一年主要是夯实数学、物理和信息类的基础，后三年的专业课程安排是以必修的专业基础和机器感知与机器智能两个方向的专业核心课程为架构。为了强调学生的动手能力，还重点建设了两门实验课程。此外，还利用学校的各种本科科研基金项目(包括大学生创新基金、著政基金、泰兆基金、校长基金)和各个实验室承担的项目来吸引学生，培养他们思考问题的能力，提高他们的研究兴趣，为日后进一步深造打基础。由于绝大多数学生都将读研，这样的安排无疑起到了积极作用，并成为撰写毕业论文的基础。我们还打通了本科高年级与研究生一年级的课程，利用各种机会举办研究讲座，如龙星计划、专题报告、国际人工智能远程教学等活动，开阔学生的视野，引导研究方向，调动学生的潜质。从专业特点来看，我们的智能学科更偏向于“软”的一侧，因此也充分利用信息学院，特别是计算机系的各类教学资源来帮助扶持新办专业的成长。

 

我们原有的博士、硕士点是计算机应用技术和信号与信息处理两个方向，为了让我们的培养体系更加系统，我们进行了两年的精心准备。2007年底，我们正式向北大研究生院申请增列“智能科学与技术”硕士和博士点。经过必要的论证，最终获得批准，及时衔接第一届本科毕业生升研。至此，本、硕、博一以贯通，作为计算机科学与技术下的二级学科，一个完整的智能科学技术专业培养体系建立起来，从培养体制上保证了新兴智能专业的顺利发展。

 

7　特色专业·教学团队

 

五年来，北京大学智能科学技术本科专业从酝酿到创办，可谓初见成效，走过了颇具挑战的历程。除了确定具有特色的培养目标和方向外，还需要扎扎实实落实每一个环节，并在实践中检验。本科教学迥异于研究生培养，它的计划性、按部就班执行的严格性以及每堂课程的内容安排和效果评估必须一丝不苟。

 

信息学院秉承了北大的优良传统，对这个新办的专业给予了巨大支持和关怀，使我们能迅速成长起来。我们从一开始就有一套严格的课程设置审核程序、教案检查制度和新教师上岗准入的试讲考核手续。学院有一支由经验丰富的退休教师组成的督导组，随堂听课评估每一位教师的讲课内容、方式和教学效果，及时纠正问题。作业批改和试卷出题也都有严格规定。在课程体系的建设方面，信息学院打通了一年级的公共部分，深化和夯实了数理基础。

 

在专业课程上，智能科学系提炼了三个课程群，并组织教师进行重点建设。此外还加强对学生动手能力和独立思考解决问题能力的培养。

 

除了在专业上实施分流培养外，我们还针对北大学生的特点，在基础课采用实验班的A、B分级组合方式，满足不同专业对各自基础培养的要求。在专业课程群中，也允许不同兴趣的组合选择，充分发挥和提升学生的能力。为了更好地关怀学生顺利成长，我们除规定教授担任班主任外，还设立了本科生学术导师制，加强对学生的各种指导。智能科学系也注重师资队伍建设，引进了一大批(半数以上)优秀的年轻教师，其中信息学院中从国外回来的教师比例是最高的，为这一新兴学科注入了最具活力和新思想的力量。在招聘教师时，教学需求和能力成为评价的重要指标。

 

2007年，我们接受了教育部的学科评估，新办专业得到好评。学校开始关注我们的进步，在随后的一年中，我们一再从学校的竞争中脱颖而出，陆续获得了国家一类特色专业、北京市一类特色专业和北京市优秀教学团队等称号，2008年又获得国家级教学团队称号。我们的培养体系和人工智能双语教学也分获北京大学的教学一、二等奖。

 

8　结语·致谢

 

尽管北大年轻的“智能科学与技术”本科专业建设初见成效，但征程是漫长的，我们还会面临更多的挑战和问题。然而，智能科学这个本科专业方向是很有希望的，它不仅吸引了大学的新生，也在高考人群中产生着愈加重要的影响，它的健康发展需要大家共同的努力和精心培植。每所大学都有不同的特点，我们应该从学校、师资、方向、生源以及学科培养性质和目标等条件出发来建设新兴专业。以上是笔者对北京大学第一个“智能科学与技术”本科专业创建历程的回顾，希望与同行共享。

 

在专业建设过程中，许多人给予了热情帮助和支持。这里要特别感谢北大信息学院陈徐宗教授，感谢中国人工智能学会涂序彦和王万森教授。

 

最后引龚定庵一句名言：“但开风气不为师”。

 

9　总结与展望

 

本文介绍了厦门大学智能科学与技术系在学科发展、科学研究和人才培养方面的基本建设情况。我们希望这些初步的工作总结能对目前正积极筹办本专业的兄弟院校起到一定的借鉴作用。

 

“智能科学与技术”专业在我国的发展尚属初级阶段。尽管近几年得到了国内部分高校的重视，但其发展并不是很快，且进一步发展也存在一些障碍。比如，从专业配置来看，目前智能科学与技术并非一级学科，多数学校的“智能科学与技术”专业博士培养都是依附于其他相关专业。从长远来看，这并不利于整个学科的发展。希望通过各相关高校的广泛交流和积极配合，“智能科学与技术”专业在国内的发展能更上一层楼。

第5篇

论文关键词：人才培养　课题组制度　实践学习　创新工程

论文摘要：针对智能专业中工程创新人才培养存在的工程实践、专业设置等问题，在分析智能科学与技术专业现状的基础上，本文提出差异性培养目标、课题组制度和以点带面制度等观点，结合河北工业大学智能系三个年级的具体实施情况，在课外实践方面取得令人满意的效果和成绩。

诺贝尔奖金获得者西蒙把自然科学定义为探索自然界的奥秘，阐明自然现象，发现自然现象之间的规律及定律。具体到智能科学，就是研究人的智慧，建立人机结合系统理论，并用其模拟人的智慧。但是，值得注意的是，技术科学从本质上是有别于自然科学的，技术科学是利用自然科学的一般规律与理论，研究人造物的构成方法及原理的科学[1]。如智能技术是在智能科学的框架内创建人机结合智能系统所需要的方法、工具和技术。然而，除了智能科学和智能技术，智能科学技术的研究任务还涵盖一个重要的组成部分——智能工程，即利用智能科学的理念和思想，充分运用智能技术工具创建各种应用系统[2]。由于智能科学、智能技术和智能工程三个领域所强调的研究任务不同，因此智能科学与技术专业人才培养目标可以分为科学技术型(或称为研究型)和工程技术型(或称为应用型)。前者是研究型培养模式，以培养具有学术研究或应用研究能力的人才为主，尤其要体现人才培养的综合性、复合性和创新性；后者是工程型培养模式，以培养在工程领域中具有应用复合能力的人才为主，尤其要体现人才培养的综合性、复合性和应用性[3]。更值得注意的是，进入21世纪之后，随着科学技术的迅猛发展，工程问题的综合性与复杂性也不断增强。在这种情况下，智能科学与技术专业如何解决复杂系统提出的一系列工程问题，培养出具有时代特色的优秀工程人才，是新时代赋予新专业的一种使命。

1智能科学与技术专业现状问题分析

由于智能科学与技术专业成立仅有短短7年时间，还处于不断发展之中，所以不可避免地存在一些问题。一般来说，智能科学与技术专业学生的培养存在两种模式：科学型人才和工程型人才。因此，如何根据各个学校的传统优势和培养目标来选择学生的培养模式，非常重要。然而，受传统教育模式的影响，即使在智能科学与技术专业中，对人才的培养仍然偏重科学型，这就导致了目前该专业学生工程能力存在这样或那样的问题[4]。

1.1缺乏实际的工程训练和实践

智能科学与技术专业虽然重视基础科学与技术课程学习和学生分析能力的培养，但是对工程实践训练和对学生相关综合素质的培养相对较弱，重理论知识灌输和轻实践能力培养的老问题仍然存在，教学、科研与实际生产的结合不紧密，因此学生的综合能力无法应对如今复杂系统的工程问题，难以满足用人单位的需求[5]。

1.2专业设置缺乏特色

随着对智能科学与技术专业的深入理解，人们逐渐认识到这个专业的重要性和光明前景。近几年，设置这个专业的高校正在迅速增加。然而，深入分析这一新专业的高校分布和地域分布，设置该专业的高校有“985”高校、教育部“211”工程重点建设高校、地方重点建设高校；而地域分布更为广泛，在北京、天津、湖南、杭州等多个区域[6]。智能专业的这种不同水平的高校分布和地域分布决定了每个学校的专业设置应该具有自己的特色，应该适应我国产业、经济结构多样性和地区发展不平衡性的需要。因此，院校不问自身条件如何，不看当地经济发展和产业结构如何，使得智能专业的办学模式和专业设置大规模趋同的现象应该得到充分的重视。

1.3缺乏对学生创新意识的培养

虽然近几年本科教育模式正在大力革新，如2010年国家层面开始实施的“卓越工程师”教育计划，但是本科教育的填鸭式教学模式仍然广泛存在，使学生被动地学习，以应付考试。这种模式的后果只会导致学生死记硬背，创新意识薄弱，造成了学校培养和实际需要的严重脱节。

2优秀工程创新人才培养的途径探索

根据目前智能专业中工程实践和课程设置存在的问题，我们提出了下面的解决方法。首先，根据学校的现实情况设置工程实践的培养目标；其次，根据课程设置的不足提出课题组制度和以点带面制度，作为课程设置的有效补充；最后，结合智能专业较新的专业知识实施创新型选题。通过有效实施这三个方法，培养优秀的工程创新人才。

2.1差异性培养目标

培养目标是实现优秀工程创新人才的关键。差异性培养目标是培养学生成才的本质属性，孔子早就说过“因材施教”的理念。所以，对智能科学与技术这个新专业来说，由于它仍处于快速发展和完善之中，尤其是不同类型高校又有实际情况，因此应该制定具有差异性和多样化的培养目标。比如说，研究型大学要致力于培养工程研究型、工程创新型的高端人才，以培养学术研究型的科学家、研发人员和设计工程师为主；而教学型大学工程人才的培养目标定位要突出应用型，以服务地方经济建设为主，培养从事工程施工和管理的工程人才。

差异性培养目标不但体现在不同地域和不同类型的高校之间，即使在同一所高校，也应根据学生的兴趣和实际情况确定不同的培养目标。具体来说，即使是一个班级的学生，他们的兴趣和目标也不尽相同，如有的学生立志学好英语，有的学生准备全力以赴考研不顾其他，有的学生准备把自己的兴趣当做追求目标。因此，充分考虑和尊重学生目标的差异性，是培养创新人才的一个前提。

2.2改革培养方式与途径

目标确定以后，接下来就涉及到优秀工程创新人才培养如何实施的问题，其核心是让学生得到充分的工程训练，调动学生的积极性、主动性。实际操作过程中，教师可以把学生真正放到竞赛的赛场上，如参加教育部“质量工程”建设的物联网创新创业大赛、“挑战杯”设计大赛、“盛群杯”单片机创新设计竞赛、“飞思卡尔”智能车竞赛等。这些竞赛都是以创新为主要诉求，课题的名称自拟。因此，通过这些比赛，学生们可以从选题、制作、参赛、完善作品等多个环节体会工程创新的全过程，大大提高工程实践能力，为成为工程创新人才打下坚实的基础。如何根据智能专业的特点，并结合各种创新竞赛，来实施这样的工程训练呢？通过下面两种制度可以有效实现。 转贴于

第一，实施课题组制度。即把智能系的学生分成多个课题组。如我校的第一届学生分成了7个课题组，每组4～5人，在课题组的基础上实行导师制，每位导师可带1～2组。课题组的培养目标是培养学生独立提出问题的能力、独立解决工程实际问题的能力、科学研究能力和科技开发及组织管理能力。但是，有一个前提，课题组制度要保证让学生广泛参与，这样才能最大可能和最大范围地培养优秀工程创新人才。因此，实施下面的以点带面制度，对保证学生的参与广度和培养质量非常必要。

第二，实施以点带面制度。随着智能专业的快速发展，学生越来越多，课题组越来越多，但教师的精力毕竟是有限的，难以指导太多课题组的学生。我们采用以点带面制度来解决这个问题。从横向方面看，我们采用组长负责制和核心组员制，每个课题组的组长和核心组员由能力相对较强的学生担任，作为导师和课题组组员之间的联系纽带，导师仅仅将相关的课题任务传达给他们即可。这样既能够大大降低指导教师的工作量，也能够充分调动学生的积极主动性和自主性，锻炼他们独立解决问题的能力和团结协作、组织管理的能力。从纵向方面看，在课题组还涉及到不同年级的情况下，以点带面制度就是核心组员指导低年级学生。这样就实现了同一年级之间、不同年级之间的良性循环，保证无论那个年级的课题组，总有一个核心组员在指导，而指导教师一般仅仅亲自指导核心组员，最终实现使用指导教师的有限时间，而使学生的收益最大化。以点带面制度保证了教学指导质量和学生深入、广泛、全过程参与工程训练活动，从而锻炼他们的工程创新能力。

2.3重视对学生创新实践能力的培养

创新是教育部实施的“质量工程”的核心。对智能专业的学生来说，创新的核心是创新意识和选题。该专业学生一般会接触到最新的智能传感技术、智能控制技术、智能执行技术、智能信息处理技术。这些新的技术自然带来一批新的元器件和新的信息处理方式。因此，使用这些新的元器件和新的信息处理方式，结合我们的生活需求，就比较容易实现具有创新性的选题。选题确定后，就可以采用课题组的方式和以点带面的模式，通过“实践学习”方式，将专业理论的学习与科研实践紧密结合，在项目实践中增强学生的自主学习能力、创新思维能力和实践动手能力，促进学生的综合素质发展，最终培养一批兼具创新力和领导力的精英之才。

通过以上三个方面的实施，智能系的几个课题组在“挑战杯”、“盛群杯”单片机创新设计竞赛等创新类比赛中制作出很有创意的作品，应用了智能专业的许多知识，取得了优异成绩。这极大锻炼了学生的工程创新能力，初步达到了工程创新人才培养的目标。

3结语

在国内各个专业普遍重视工程创新人才培养的大环境下，笔者为培养优秀的工程创新人才提供了一种思路和方案。笔者提出差异性培养目标、课题组制度和以点带面制度，并把这些方法应用到智能系学生的工程能力培养上，确立了学生的自我管理方式。学生做出了优秀的创新作品，通过在创新竞赛中的全过程“实践学习”，增强了实践动手、团结协作和组织协调等工程能力，最终成为能够提出创新问题并有效解决问题的具有工程创新能力的人才。该方法具有较强的实践价值和良好的效果，初步达到了将智能系专业学生培养成为工程创新人才的培养目标。

参考文献

[1] 蒋新松. 智能科学与智能技术[J]. 信息与控制，1994，23(1):38-39.

[2] 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):11-14.

[3] 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.

[4] 王万森，钟义信，韩力群，等. 我国智能科学技术教育的现状与思考[J]. 计算机教育，2009(11):10-14.

第6篇

关键词:专业建设;人才培养;教学改革;课程体系;教学模式

21世纪是智能科学技术快速发展的时期,智能科学与技术本科专业应当抓住这个契机,大力推进智能科学与技术的本科教育和专业建设,培养适合社会发展和市场需求的智能科学技术人才[1]。坚持以学生为根本,以传授知识、培养能力、提高素质和协调发展为己任,以我国经济结构战略性调整的要求和社会发展对人才的迫切需求为重心,针对师资队伍、人才培养模式、教学内容与课程体系、教学方法与手段、教学管理及培养质量等方面进行深入改革,形成具有先进的办学理念、完善的管理体制、领先的改革思路、优秀的师资队伍的龙头专业。智能科学与技术作为具有广阔发展前景和巨大应用需求的综合交叉学科,高校应进一步拓展相关研究领域,结合办学条件、管理制度及政策倾斜,突出人才培养和专业建设的特色。

1深化实践教学改革,探讨多元复合型人才培养模式

智能科学与技术专业要协调发展,首先必须明确专业特色,形成自己特有的学科体系、人才培养模式和课程特色。在智能科学技术相关研究已经渗透到各个领域的形势下,对人才的培养要从多元化角度来考虑[2]。一方面,当前国内外智能科学领域的相关研究如火如荼,原创性理论与核心技术的研究步伐在进一步加快,国际上对智能科学与技术专业研究型人才求

贤若渴。另一方面,智能科学领域的一系列学术研究成果,迫切需要转化成能够产生社会效益、支持社会主义经济发展及人民生活需要的产品,大型企业、著名公司对具有智能科学技术专业知识的应用型和工程型人才的需求势头正旺,因此,目前探讨智能科学与技术专业的人才培养模式正当其时。

1) 多元化人才培养模式。智能科学与技术专业是一个集智能技术、通信技术、计算机技术、控制技术等多学科交叉、跨应用领域的本科专业。根据社会经济的发展、市场对人才的需求以及专业自身的发展特点,智能科学与技术专业的人才培养应当兼顾研究型、应用型和工程型等多元复合型人才需求,因此,智能科学专业在充分整合优质教育资源的基础上,需要不断改革教育模式。一方面,通过各种教学活动,丰富各层次、各类型的课程教学资源,如:积极开设双语教学、探究式教学、“本、研合一”的高水平课程、校外名师课程等,强化学生创新知识和科研学术能力的培养,推进高素质人才的培养计划;另一方面,针对智能科学与技术专业的应用特点,积极开展学生科研活动和实践训练,使学生通过项目实践锻炼自己的实际研发能力,提高运用所学知识解决实际问题的能力。此外,充分利用我校多学科、综合化的人才培养优势,通过以跨学科、跨专业的交叉融合,打通各方的优质教学资源,给学生提供更加广泛的学习空间,促进优质高效的复合型人才培养。

2) 专业素养培养。完善由智能科学与技术专业基础课程、专业核心课程、专业方向课程三部分组成的定位明确、特色突出、规范合理的专业教育课程体系,加强学生在基础知识训练和智能科学专业技能的素养培养,强化专业基础的相关性,突出专业核心的稳定性,扩大专业方向的多样性。

3) 科研素养和适应发展能力培养。智能科学与技术专业面对多元化人才需求,不仅要培养学生独立从事科学研究的能力,自主不断学习新理论、新方法和新技术的能力,以胜任学科的前沿研究和技术发展;同时还要重视学生在研发团队的协同工作能力,以适应学科在实际中的各种应用需求,在不断开发高质量智能软件系统及项目研发的实际锻炼中,培养学生的高效工作能力和良好的沟通能力。

基于以上观点,我校在教学模式的改革中,积极提倡“夯实基础、综合提高、加强实践”的三结合人才培养改革思想,针对学生的专业素养、专业技能等多个方面细化培养方案,不仅注重培养学生的实际应用能力,还要兼顾培养学生的研究型思维、科学研究的能力及创新精神,从整体上提升智能科学技术人才培养的素质。

我校智能科学与技术专业坚持“教学、科研、团队的协调发展,学科、专业、课程的整体建设”,依托北京市实验教学示范中心、北京市高等学校工程研究中心,北京市重点建设学科“计算机应用技术”、校级重点建设学科“软件理论与技术”以及与其他专业和兄弟院校的联合,开展了以教师队伍建设为基础、以人才培养改革为核心,以促进学生知识、能力、素质协调发展为目标的专业建设工作,并形成了层次型人才培养方案,如图1所示。

图1层次型人才培养方案

1.1层次型人才培养方案及教学模式

结合智能科学与技术本科专业的特点,针对多元化人才培养需求,我们构建了“教―学―用”的层次型培养模式,形成了“2+1+1”的教学模式。前两个学年主要学习计算机科学技术和智能科学基础理论知识,以学习、理解和掌握知识为主,同时采用启发引导及探究讨论的教学策略,培养学生自主学习的能力和主动探究的兴趣,进一步结合相关问题、设计方法、分析讨论和问题求解培养学生的专业素养[3]。第三学年侧重学习智能专业核心课程,如:智能机器人、智能游戏与虚拟现实技术、模式识别、智能信息获取与决策管理、自然语言处理等体现智能科学与技术专业特色的课程,使学生在理论方法的学习中提高专业技能,同时所设课程与相应的实验课相结合,加强学生理论知识的消化和实践能力的训练。第四学年,以综合实践训练为主,学生根据各自的情况和兴趣,参加学生科研立项、各类科研竞赛活动、大学生创新实验、专业实习、毕业设计及教师的科研项目等,进一步强化实践能力培养环节,有利于学生整体综合素质的提高。同时,以问题为纲,培养学生在解决问题的同时自主发现新问题和新知识,进一步培养学生的主动思维和创新提高的科学研究素养[4]。

1.2 “本、研合一”的教学体系

本科生与研究生的培养互动是推动本科生创新能力培养的有效措施。我校智能科学与技术专业经过几年的探索和实践,形成了“本、研合一”的教学体系。“本、研合一”教学体系的设计思路是将学生在各个学习阶段的知识结构、实际应用能力和科学研究能力进行一体化设计,使学生在有限的时间里掌握尽可能多的知识,得到尽可能充分的实践与锻炼,并在一体化的教学体系设计中逐步培养学生的研究型思维、应用型和工程型能力,以及创新型精神,提升智能科学与技术专业的人才素质。

我校智能科学与技术专业借助已获批北京市和校级精品课程、探究式课程、双语课程及网络多媒体课程,包括智能信息获取技术、人工智能原理、模式识别、智能科学与技术导论、智能机器人和自然语言处理等,在三年级开设提高性的研究型课程,这种提高性教学采取本科生与研究生合班上课的形式,使一部分本科学生在本科阶段先行选修部分研究生课程,并接受高水平教师的培养。这一阶段要求教师面向研究和学习对象,将每一阶段的理论知识与实际应用系统对应设计,同时要求理论课和专业技术课都要针对研究和学习对象设计问题,留出解决问题的空间。在完成整个学习阶段后,组织学有余力的本科生与研究生联合申请科研立项(由学校条装处资助)、实验室开放基金(由学校学生处资助);有计划地将本科生按照他们的兴趣爱好,逐步吸纳到由研究生导师、研究型教师、研究生、本科生组成的科研课题组或特色研究小组,以科研项目组为单位,对学生进行系统的综合提高训练。

1.3积极开展“研、教互动”,培养具有前沿性、时代性和实用性的复合型人才

教师的科研和教改项目为学生提供了课外学习的平台和广阔的发展空间。部分学生将课程组教师的研究成果,实现了直观验证和探索归纳两种实验分析模式。另外,我们还组织部分有能力、有兴趣的学生成立课外科研兴趣小组,参加各种科研活动,4年来课程组教师指导的36个校级科研项目中有22个获得学校奖励。科研活动与教学的互动不仅提高和增强了学生学习的兴趣和动力,更激发了他们钻研与探索的精神。在本科第三年,一方面聘请国内外知名教授,为本科生开设前沿性的科研讲座;另一方面要求学生去联合实践基地、对口企业进行为期三个月的专业实习和相关实践活动,由双方共派导师形成导师组联合指导培养学生。这些项目不仅给学生从事基础研究创造了机会,也加强了专业科研对外合作,有利于专业人才培养水平的提高。

2以多渠道交流、合作及开放的方式,加强“产、学、研”结合的多元化培养模式

我校智能科学与技术专业广泛利用国内外优势教育资源开展主题鲜明、形式多样的教学科研合作,积极开拓产学研结合渠道,与企业共建科研开发中心合作,一方面提供学生进行专业实习、毕业设计、综合训练等,另一方面,还为学生提供科技创造的实践环境和为社会提供各种技术服务的平台。智能专业除了与本校的兄弟学院建立教学科研合作之外,还与澳洲悉尼科技大学、美国密西根州立大学、中科院高能所、中科院自动化所、IBM公司、北京上善中加信息技术有限公司、北京智能谷科技有限公司等几十家中外著名大学、软件公司、企业及高级研究机构建立了开发、科研与人才培养合作的机制,通过多种多样的方式在学校和校外各方进行联合,积极开拓产学研结合渠道,引进最先进的智能研发环境,培养学生掌握最新的研究成果和开发技术,成为适应国家科学研究、社会主义市场经济和信息产业发展需要的研究型、应用型、工程型的复合型人才,力争在人才竞争中保持优势。

3加强师资队伍建设

师资队伍建设一直以来都是专业建设的基本保证,我校智能专业注重建立教师深造培训、学术交流和工作分配的有效机制,进一步为教师提供丰富教学经验、了解人才需求的平台,以人尽其才的用人方式激发教师的工作积极性。近年来,我们已先后从中国科学院、北京理工大学、西安工业大学、北京科技大学等国内知名高校和科研机构引进了多名具有博士学位的教师,并结合智能专业的特点,建立了一支多学科、多专业的基础理论课教师、专业核心课教师、科研及工程技术人员组成的专兼结合的教师团队。这支以中青年为主的教师队伍长期工作在教学、科研第一线,积累了丰富的教学经验,教学效果显著,其中教授3人,副教授2人,研究生导师6人,具有博士学位的教师6人。经过多年的建设,专业已形成了一支知识结构、学缘结构和年龄结构比较合理的师资队伍,教师具有扎实的专业基础,深厚的教学功底,开阔的学术视野和较强的科研能力,其中,2人获北京市优秀青年骨干教师称号,3人多次获得学校优秀主讲教师、优秀导师和优秀毕设指导教师等称号。

在专兼结合的教师团队中,智能科学与技术专业的教师侧重培养学生扎实的理论基础和专业知识,同时注重院校内部交叉学科知识的融会贯通,联合院内信息工程专业、计算机科学专业、软件工程专业以及教育科学学院从事相关研究的学者,通过讲座与项目联合的方式,培养学生对跨学科交叉领域知识的掌握与应用。同时,积极开展与国内外著名软件公司、企业及高级研究机构的交流与协作,建立相关产业和领域一线工程技术人员到学校兼职授课的制度和机制,进一步扩充师资队伍的力量。另外,在教师队伍的建设建设中,采用以老带新和以新促长的方式,注重分工协作和交流发展,采用课程主讲教师负责制,全面负责课程的教学、实验、实习和实践;而实验教师负责实验、实习和实践教学,从而保证了队伍的连续性和优势互补性。此外,教授、副教授每学年必须为本科生开设核心课程,并要承担一定的教学实验、专业实习、指导本科学生科研立项、毕业论文指导等工作,切实保障了课程理论学习与实验、实践、研究环节的紧密跟踪与指导。

4优化课程体系

课程建设是专业建设的重要内容,课程教学的质量直接关系到人才培养的质量。智能科学与技术专业目前有北京市、校级精品课程、优秀课程、探究式课程、双语课程及多媒体网络课程7门,智能信息获取技术、人工智能原理、模式识别、智能决策支持系统、智能机器人、自然语言处理,另外还有多门课程的建设工作验收合格。智能科学与技术专业在课程体系的设置和改革方面,参考了国内外著名高等学校,包括麻省理工大学、斯坦福大学、东京大学、悉尼大学以及北京大学、南开大学、西安电子科技大学、北京邮电大学的智能科学专业的课程设置,充分考虑了我院在信息处理技术方面的特色,以及智能科学专业多年来在机器学习、模式识别、自然语言理解以及智能信息处理等方向的科研成果及研究生培养经验积累,以智能机器人、智能游戏及智能信息处理等为特色课程,以建设“理论―研究―实践”为指导思想,设置了协同递进的特色课程体系,如图2所示。通过“学习+提高+实践”的协同递进和不断深化的过程,达到系统掌握和融会贯通,并由“基础训练”提高到“专业素养”,最终上升为综合能力。在理论基础和实践训练的协同学习过程中,案例学习与项目带动的一体化方式可以激发学生的学习热情和科研兴趣,同时使学生感知理论基础知识的重要性。

图2协同递进的课程体系

5拓宽多学科领域的教学科研合作,提高人才培养质量

智能科学与技术专业自身特点决定了在人才培养方面的学科综合交叉性[5],体现了与其他领域的技术相互渗透的必要性,这种跨学科的交叉应用研究更能激发智能科学与技术专业的活力,更能充分发挥智能专业的科研潜力。拓宽领域合作是各个学科在教学改革中值得思考的问题,我校智能科学与技术专业结合本校的办学特色,与教育科学学院教师联合开展了在教育信息智能化方面的相关合作,将专业技术广泛应用于教育信息的智能处理中,从学业表情、知识驱动、网络信息监管与安全分析入手,基于情感计算、数据挖掘、Multi-agent、分布式智能检测、教育信息等技术,在情绪信息认知计算模型和信息安全监控模型方面进行广泛深入的合作研究。这种交叉领域的教研合作,有利于促进专业相关课程及其实验、实习、科研、毕业论文、学生科研活动取得良好的应用效果[6]。

6人才培养和专业建设的架构

本校智能科学与技术专业结合近年来在人才培养和教学改革中的经验和教训,缜密剖析了当前智能科学与技术专业在我国的学科地位、自身特点和未来发展,建立起了“专业基础+项目实践+社会服务”的人才培养与专业建设架构,如图3所示。

图3人才培养与专业建设架构

7结语

智能科学与技术是一个与学科领域前沿及最新发展紧密结合的多学科交叉专业,因此要结合心理学、哲学、生命科学等多学科不断优化知识结构,根据教育部、教学指导委员会和国家及北京市科技发展中长期规划纲要,突出重点领域和前沿技术优先发展的有关要求,认真研究专业定位,规范智能科学与技术专业建设的基本内容,加强基础,提高素质,优化结构,增强优势,协调发展,突出特色;顺应社会的

发展需求,面向市场的用人需求, 构建经济社会发展需要的课程体系,规范课程教学内容设置,加强精品课程建设,开设高水平课程。同时,政策倾斜、条件改善和严格管理是提高人才培养质量的保障,高校应当进一步加大投入,支持智能科学与技术专业的实验室、实习基地、图书资料、基础设施、师资优化等教学条件的建设和改善,使其具有更好的办学条件和更加先进的教学手段,满足多元复合型人才培养的需要。此外,专业建设实行专业责任制,明确专业建设目标,理清专业建设思路,切实制定和完善专业建设实施规划,加强师资队伍建设,在课程改革与建设、教材建设、实践教学基地建设、教学改革与管理等方面落实相关人员责任,落实专业建设经费,确保达到专业建设的预期目标。最后,加强专业毕业生就业服务与跟踪调查:以科学发展观为指导,以学生的全面和谐发展为中心,在统筹兼顾的前提下,重点加强专业的毕业生就业服务与指导工作,努力提高就业率,积极开展就业跟踪调查,多渠道了解信息,建立更加完善的毕业生社会评价反馈体系,加强专业毕业生的后续管理,进一步提高专业的影响力和社会声誉。

参考文献:

[1] 王万森,钟义信,韩力群,等. 我国智能科学技术教育的现状与思考[J]. 计算机教育,2009(11):10-14.

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

[3] 焦李成,石光明,钟华,等. 智能科学与技术本科特色专业建设的实践与探讨[J]. 计算机教育,2009(11):26-29.

[4] 李擎,陈雯柏,李邓化,等. 智能科学技术专业建设的实践[J]. 计算机教育,2009(11):33-37.

[5] 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(9):18-19.

[6] 刘丽珍,王旭仁,刘杰. 智能科学与技术本科专业教学改革及课程建设[J]. 教育信息化,2009(11):112-115.

The Discussion on the Undergraduate Training and Professional Building of the Specialty of

Intelligence Science and Technology

LIU Li-zhen, SHI Chang-di, LI Zhi-ping, ZHANG Cong-xia

(College of Information Engineering, Capital Normal University, Beijing 100048, China)

第7篇

关键词：智能科学与技术；专业启蒙教育；课程

0 引言

经过十几年的发展，目前我国已有几十所高校相继设立了智能科学与技术专业。作为国家民委直属的民族高校，为顺应学科交叉和未来技术发展的趋势，中南民族大学计算机科学学院近年来申请并设立了智能科学与技术本科专业。在对智能专业新生培养的过程中，教学团队借鉴其他高校先进经验并结合计算机科学学院现状，针对智能科学与技术专业学生的特点，探索和尝试一种多元化专业启蒙教育模式，其目标是通过对大一学生进行专业启蒙教育调动学生学习专业的主观能动性，激发学生研究专业知识的兴趣，帮助学生认清自己的优势与不足，制订出适合自己的专业学习规划和职业规划。

我国的传统教育一向重视启蒙教育，宋代朱熹就曾著有《易学启蒙》一书。启蒙是教育永恒的使命，针对个人的启蒙通常是教育活动的主要形式。专业启蒙教育是大学专业教育的起步，对学生的专业学习及职业发展具有基础性意义。

1 专业启蒙教育的现状’

当前一种较普遍的观点认为专业启蒙教育就是对新生进行“专业百科知识”的启蒙，通过专业导论课程教学实现。传统专业导论课程的教学一般可以分为专业概况介绍、专业培养体系与学习目标讲解、学习方法与兴趣培养、该专业的社会需求和就业前景等4个部分。与其他许多理工科专业一样，智能科学与技术专业的教学计划中也会有在第一学期开设智能科学与技术导论课程，但由于智能专业具有交叉性、综合性并且受到传统教学体系等诸多因素的影响，智能专业导论课在实际课堂讲授过程中遇到一些困难。例如，由于受教学计划制订规则的限制，包括平均的周学时数、学分数以及专业课程前后衔接等，教师在学生大学4年的第1学期甚至第1学年很难安排其他专业课教学。

根据笔者对一些开设智能科学与技术专业院校的教学计划和大纲的调研情况看，许多学校和中南民族大学计算机科学学院目前的情况相似，在第一学期安排的专业课是C语言程序设计，在第二学期安排数字逻辑和（或）C++程序设计等专业基础课。这就导致在智能专业第一学年中，智能科学与技术导论课“独挑”专业启蒙教育重担的结果，可能出现的问题主要体现在以下几个方面。

1.1 专业的“点、线、面”难以顾全

1）有限的课时数与丰富的内容难以匹配。

智能科学与技术专业集计算机软硬件、自动控制、网络等现代科技于一身，是一门多学科交叉的综合性学科，因此其内容之丰富、难度之深、应用面之广可想而知，而导论课能安排的学时很有限。这使得教师在上导论课时很难兼顾知识面与知识深度，要想完整并系统地在新生面前展现该专业的前沿性内容非常困难；许多学生听完导论课后难以从宏观角度理解和认识智能专业，常常会产生“雾里看花”、不知所云的感觉。

2）专业导论课与专业理论课衔接不紧密。

万事开头难。大一新生由于知识结构不完整并缺乏认知能力，难以从整体上把握学科形态，对导论所涉及知识的理解和掌握程度有限，然而等到高年级再接触大量专业课时，学生已基本忘记了入学时学习的导论课基本内容。由于缺乏对该专业的宏观把握，学生在后来的专业课学习中常常是孤立地学习某一门专业知识，很少会主动并且有意识地将相关课程联系起来学习。这就妨碍了学生综合运用所学知识能力的提高，不利于学生发散性和创造性思维的养成。

1.2 学生普遍缺乏对未来的规划

1）对专业产生片面性认识。

按照现行的教学计划安排，智能专业的新生多半从计算机类课程开始进行专业课学习。专业启蒙教育中也特别强调计算机技术的重要性，再加上新生易受“先入为主”效应的影响，一些学生在和笔者座谈时就流露出只要学好计算机课程，掌握几门编程语言，今后就能够胜任智能系统开发设计工作的想法，这种想法在以技术至上为学习理念的学生中很具有代表性。

2）对专业的学习兴趣难以维持。

教师在上导论课时都会精心准备一些课件和素材，以便新生一开始就能产生对该专业知识的好奇，但随着时间的推移并且较长时间没有深入到专业学习与研究中，很多学生对该专业的学习兴趣下降，有的甚至将兴趣转向其他专业。笔者在跟踪抽样走访中发现有一些学生已流露出厌学情绪和转专业的想法，对自己的未来也缺乏规划。

1.3 专业认知度与相互沟通能力有待提高

通过对计算机科学学院2012级智能专业新生进行走访和座谈，笔者了解到很多学生特别是来自于民族地区的学生在上大学前很少或者根本没听说过这个专业，许多学生的专业志向是家长或教师帮忙填的，还有相当一部分是专业调剂。这就造成整个年级中，第一志愿报考智能科学与技术专业的学生比例低于50%，也就是说有一半以上的新生是“被智能”。

就民族院校自身而言，少数民族学生的比例超过汉族学生，有较多的学生来自土家、壮、苗、回、畲、朝鲜等民族，即使是汉族学生，他们也多半来自于各地的自治县或自治乡，因此这些学生除了具有一般大学新生的特质，如由于在初高中阶段一心准备高考，而缺乏对社会的了解，对所报考的专业知之甚少外，还受到基础弱、底子薄、知识面窄、见识不多、思维不够活跃、羞于表达、汉语表达能力较弱等因素的困扰。这就势必导致一些学生对智能专业的认知度低，对即将开始的专业知识学习也没有准备，兴趣不高，得过且过，与教师间的相互交流也存在一定障碍。

2 多元化专业启蒙教育模式与实施步骤

在对计算机科学学院当前专业素质教育存在的问题进行探讨后，笔者认为从大一开始就应采用多元化的策略开展智能专业启蒙教育，着手培养学生对学科的认知感，在学习方法和创新思维上给予启蒙和引导，帮助学生形成自己的专业视角和学科分析架构，为今后专业学习打下良好基础。

2.1 制订教改计划。促进专业启蒙教育

刚入学的新生对于学校的学习和生活环境比较陌生，加上不同民族学生在生活习惯、风俗、待人接物观念上有差异，新生之间渴望相互交流对新学校和新专业的看法，但苦于交流渠道的欠缺。根据以往的观察发现，能否有效地融入班级和团队，是影响学生未来专业学习的一个非常重要的因素，因此笔者在新生专业启蒙教育中将如何解决学生与人沟通的问题放在第一位考虑。只有先解决了学生思想和交流方面的问题，才能为他们解开心锁，为专业学习营造一个良好的氛围。

从2012级智能科学专业的学生进校开始，我们就在新生中开展放飞梦想的“云帆计划”。选派优秀专业课教师担任智能科学各小班的班主任。各班主任从新生踏入大学校门的那天起，就从各民族学生自身的特点人手，通过定期个别谈话、班委会、各民族学生宣介会、专业学习规划讨论会等形式有计划、有目的地帮助他们增进彼此了解，加深其对智能专业的认识，引导和强化班级学风建设。这种目的明确、有计划性的活动形式极大地提升了班级凝聚力，使得班上新生之间的关系更加融洽，同时为后续科研兴趣小组和学科研讨小组活动的顺利推进奠定基础。

2.2 建立专业教师辅导访谈制

为了进一步提高学生对智能专业的认知和学习兴趣，智能专业教学团队作为辅导教师组织了多次师生访谈。在访谈过程中学生提出很多他们关心的问题，如大学课程学习和高中课程学习有什么不同？与同班同学和同寝室同学间的关系该如何处理？C语言学习的重要性体现在哪些方面？除了专业书籍之外，还有哪些书籍是学生在大学阶段需要了解的？考研和找工作的关系该如何处理？机器人与智能专业有何关系？智能专业毕业生的就业趋势怎样？少数民族学生如何学好智能科学与技术专业课？

针对这些问题，辅导教师不是只进行简单的说教，而是本着“授人以鱼不如授人以渔”的教育宗旨，尽量从客观、专业的角度阐述自己的观点和看法，通过介绍案例、科技信息动态及教师自我学习的亲身体会，引导学生就自身关心的问题进行思考和探索。此外，教师还特别提出学生要学会根据自身的情况对前人的成功经验有所取舍，批判地继承前人的观点，力求探索出一条适合各民族学生的求学成长道路。

2.3 改进教学模式

在师生间关系更为融洽的基础上，笔者采用“纵、横”结合的方式进行新生专业启蒙教育。“纵向”方面主要是从课程配套与衔接上进行改革尝试，以智能专业导论课为专业启蒙先导，以各专业骨干课程的宣介为后继，让新生既了解将要学习的内容，又在第一时间找到和认识相关教师，为其早日进入专业学习作好铺垫。

“横向”则是将课堂教学与对学生的平时管理相结合，营造出思想与专业教育相互结合和相互促进的教育氛围，在学生的感性世界和理性世界之间搭好桥梁。具体做法有：为了激发学生的学习兴趣，该教学团队抓住智能科学与技术导论课开设的时机，摒弃一贯的说教方式，在导论课教学中引人技术宣讲会、专题报告会、教学实践环节，请不同研究方向的教师就各自研究领域的研究动态和应用前景介绍前沿技术和最新动态，让学生既感到智能的有趣，又了解智能专业的一些重点和难点。

另外，我们还在课余时间通过组织新生参观开放实验室和教师研究室、与课题组中的研究生座谈、鼓励新生与高年级优秀学生组成同民族和同乡学习互助组等活动，让学生在脑海中初步建立起知识、技术、专业和学科间的联系。同时，从大一开始就安排新生参加大学生电子设计比赛、大学生创新比赛、机器人设计比赛等一系列学科竞赛，激发学生的好奇心和求知欲，帮助他们逐步了解智能专业学习和研究的基本方法。

2.4 组建兴趣小组，实现自我引导

在发挥学生自主积极学习的诸多因素中，兴趣爱好尤为关键。为了使得兴趣成为促进学生进一步学习的直接推动力，从新生入学之初，笔者就有意识地引导和协助新生自发组成兴趣小组，以小组为单位参与各类学科竞赛和班级活动。最初的分组情况表明新生在早期更倾向于以寝室为单位参与各类活动，如在专业规划演讲比赛、电工实习、竞赛科目选择等班级活动中，学生更多地以寝室为单位进行分组，原因在于同一个寝室学生的作息时间比较一致，方便大家统一行动。

然而，随着学习的深入，寝室的界限渐渐模糊，将学生联合在一起的更多的是共同兴趣和爱好。这种方式建立起来的关系更加牢固，并且在这样的兴趣小组中每个学生的分工更加明确，团队中的每个成员都希望能为小组作出贡献，因而更能激发出学生的创作灵感，提高学习积极性。这一点在后续开展的机器人创新比赛中得到了很好的证明，如2012级智能专业的学生通过联合、分工、协作，利用课余时间完成了选题、分析、搭建构型、软件编程、报告撰写、视频拍摄上传等流程，最终顺利地完成了预定任务，向组委会提交自己的设计作品。通过兴趣小组的成功运作，各个兴趣小组已开始成为优秀学生专业启蒙教育的宣传站，成为吸引新生钻研科学知识的“吸铁石”。

2.5 设立多层次考评模式

传统的考评体系主要偏重于学生的卷面考试成绩，这种考评模式过于片面，不利于创新型学生的发展。为了适应当今社会对复合型、创新型人才的需求，结合智能科学与技术的多学科交叉性、融合性、综合性很高的学科特点，我们在专业启蒙教育别注重综合考评体系的建立。

我们将专业导论课的考评分为多个层次：（1）卷面考试。期末考试仍然采用书面形式，注重对学生掌握基本概念和基础内容情况的考查。（2）讨论报告。针对导论课教学内容，组织学生进行专业知识认知的专题讨论会，学生以小组为单位进行选题、资料查阅、PPT制作和小论文撰写，最后进行答辩讨论，从而训练和培养新生分析问题、逻辑推理、书面及口头表达的能力。（3）实践环节。教学实践环节会让新生实际动手制作小型简易的微控制装置，增强感性认识，锻炼动手能力。

该考评模式设立的目的是让新生除了重视基本学习能力的提高外，还要从一开始就注重锻炼自己的自学能力、操作能力、表达能力、思维能力和创新能力等。这种多层次的考评结果同时也可以作为日后选拔竞赛学生的重要评判依据。

第8篇

关键词:算法设计与分析;智能科学与技术;教学

算法不仅是计算机科学的一个分支,也是计算机科学的核心,可以说,它与绝大多数科学、商业和技术都是相关的[1]。目前,在国内外大学计算机专业、自动控制、信息工程等相关专业中,这门课程除了作为本科生的必修或选修课程外,还作为研究生的学位课程。

计算机科学是一种创造性思维活动,其教育必须面向设计。无论是计算机系统、系统软件和解决计算机的各种应用课题都可归结为算法的设计。如何上好计算机算法设计与分析课,对广大教师来说是一种挑战和考验。学生普遍反映该课程“难”。的确,这是一门比较难的课程。首先,它需要扎实的数学和数据结构基础。其次,它不同于有些课程靠记忆,而是靠理解,并且能灵活应用。此外,这门课程要求学生具有对问题的理解能力以及独立解决问题的能力。也就是说,这是一门知识和实践技能并重的课程。

我校在2001年首次开设本科生的算法设计与分析课程,作为教师,不仅要传授各种经典的算法,也要注意培养学生设计算法的能力,帮助他们克服“难”关。因此,在该课程的教学过程中,笔者进行了一些尝试,得到了一些经验。

智能科学与技术专业是近年来新设置的本科专业。我校近年也新增了该专业,在该专业的课程体系中,算法设计与分析仍然作为该专业的一门重要的基础课程开设。另外,由于受到学时、学分限制,该课程性质由必修改为选修。因此从新专业与学时压缩的角度考虑,研究和探讨如何讲授该课,以达到新专业人才培养的目标,具有现实意义。

本文针对智能科学与技术的专业特点,研究与探讨新形式下算法设计与分析课程的教学问题。研究内容主要包括教学内容的设计;考核方式与评价标准的改革;其他教学因素的一些思考,比如教学方式的改革、教材选择、双语教学、学生差异性等。

1教学内容

给本科生讲授这门课,切忌讲授太多深奥的理论,这会使学生失去学习的信心;同时,也切忌对数据结构课程内容的重复讲授,使学生失去兴趣。因此,在教学内容的组织上要做到内容难度适中,选择适合学生的内容来授课。结合实际问题和相关专业知识来讲解算法设计技巧及算法分析方法,使学生既能理解,又能拓展创新。

如前所述,算法设计与分析课程是一门知识和技能并重的课程,40个学时的课堂教学是远远不够的,因此,教师要充分调动学生学习的积极性,充分利用他们的课外时间来实践。结合我以前的教学经验,我

如前所述,算法设计与分析课程是一门知识和技能并重的课程,40个学时的课堂教学是远远不够的,因此,教师要充分调动学生学习的积极性,充分利用他们的课外时间来实践。结合我以前的教学经验,我们认为采用32学时左右的“课堂授课”,6学时左右的“讨论课”,学生的学习积极性比较高,学习效果比较好。

们认为采用32学时左右的“课堂授课”,6学时左右的“讨论课”,学生的学习积极性比较高,学习效果比较好。

首先,让我们从以下几点谈谈“课堂授课”。

1) 保留经典算法部分,如涉及分治法、动态规划法、贪心法、回溯法等有关策略的典型算法。

2) 将计算机领域热门话题或前沿知识扩展到教学中,比如增加介绍算法设计与分析领域的新成果,如随机算法、近似算法等。这部分内容重在简单介绍,引领学生了解一些前沿领域。同时,结合ACM比赛或是一些企业组织的比赛介绍一些有关的题目,引导能力比较好的强的学生进一步思考问题以及培养他们解决问题的能力。

3) 注重体现该课程与其他课程的关系,激发学生的学习兴趣。这门课程属于计算机专业的综合性课程,它还可以深化其他专业课程的学习与理解[2]。例如,讲解有限期作业调度问题时,提示学生该算法和操作系”统课程中的资源分配算法、进程调度等关系密切;讲解搜索算法时,可以给学生先简单讲解棋类游戏问题,为后续人工智能等专业课程作铺垫。

4) 结合智能科学与技术的前沿问题[3-5],引导学生设计并实现常见的机器智能算法,比如遗传算法。充分利用互联网信息资源,将更多新知识信息融入教学之中,比如电子商务中的智能推荐。

有教师认为,在32左右学时内完成上述课堂授课内容有困难。的确,在学时缩减的情况下,我们必须改变观点,一定要充分利用启发式教学方法。我的观点是,针对每种经典算法设计思想,选取经典例子讲解,重点讲清楚问题,引导学生思考如何去解决问题,如何类比,让学生看到如何用我们算法课里介绍的方法去解决这个问题。这种思路的引导比直接告诉他们求解算法更重要。笔者一般是用1～2个学时讲一个典型范例,师生共同得出解决方法;然后,教师告诉学生课后如何去思考,如何去完善。这样,我们教师也达到了“抢占”学生课后时间的目的。需要注意的是上述课堂授课内容在安排上并不是单纯的串行关系,如何做好融合需要进一步的探讨。

“讨论课”实际上是“大作业”的延续,它包括以下几点。

1) 给学生的习题集,凝聚着教师对整个专业学科的理解,教师可以在此结合其他课程给出一些训练习题。比如,针对智能科学与技术专业,我们可以给出一些典型的但比较基础的,像神经网络、生物智能、群体智能、网络智能等方面的算法。另外,这里的习题也可以理解为项目,都是一些需要学生通过合作、需要花较多编程时间来完成的。也就是俗称的“大作业”。

2) 学生分组课后完成“大作业”。以学生兴趣为导向,3～5位同学一组,分工协作,共同完成。程序设计期间,请研究生助教辅助指导。最后每组同学提交详细的论文报告。

3) 上讨论课。实际上,讨论课上的主角是学生,教师主要起到一个主持人的作用。一般我会给每个组15～-20分钟(根据组的多少调整)的报告时间,包括程序演示和5分钟的提问时间。教师需要注意控制课堂秩序,纠正学生错误的观点或说法。

“大作业”要记入最终考核成绩,所以,学生比较积极。另外,由于有演示环节,对相当一部分同学来说,这是一个难得的展示机会,通常他们会很认真完成程序部分。讨论课上有的学生做的“大作业”非常漂亮。,这是因为展示给了他们学生压力,也给了他们互相学习的机会。

“大作业”可以锻炼学生实际编程能力,加强学生的分工合作能力,增强学生查找资料的能力,训练学生的口才与应对能力,锻炼学生的写作能力。

2考核方式

目前,算法设计与分析这门课程的成绩大多按两部分计算:一部分是平时作业情况,占总成绩的30%～-40%;另一部分是闭卷考试,占总成绩的60%～-70%。这样,大部分学生只重视闭卷考试部分,不重视平时学习,更不会挖掘潜力进行创新研究。教育部关于进一步深化本科教学改革全面提高教学质量的若干意见中指出教师为教学质量的提高发挥着重要作用[6]。因此,我们教师非常有必要进行考试形式和评分标准的改革,尤其这对于本科生以及本科学历以上的高级人才的培养更为重要。

就算法这门课程,笔者曾对算法课程进行了一些过改革尝试。,通过几届学生学习情况的对比,我们发现,采用上所述“大作业”的考核方式后,学生的学习积极性得到提高,最终成绩也比较好。我们采用的具体方式是实验课成绩占17%;“大作业”40%;测验35%;出勤平时成绩等8%。

其中,“大作业”(40分)又分为提交完整的论文报告(20分)、提交程序(10分)和课堂报告(10分)。论文报告包括问题描述(提出问题)、解题思路(算法设计)、算法描述、算法分析(对比)、试验和结论等各个环节。程序与课堂报告展示部分的成绩由教师和学生共同给出,学生以组为单位参与互相评分。采用此种方式,在一定程度上提高了学生参与的积极性。

实验课成绩反映的是学生在规定时间内完成任务的能力。因为是分组完成的大作业,所以,在测验部分,我们希望能评测出学生的个人能力,出题时基础内容比较少,题目难度相对较大。具体操作时,我们将考试时间缩短。

3相关因素

3.1以学生为中心的教学方式

目前,在大学课堂教学中,常见的模式是大部分时间或所有时间教师唱主角,而学生很少发表自己的独立见解,不爱提问,而算法设计与分析这门课程的目标就是培养学生的能力,应该充分调动学生的积极性。教师授课的重点在于帮助学生理解算法设计的基本策略与分析的基本思路,通过具体实例解析一些经典算法。在课堂上开展讨论时,教师应起主持人的作用,引导学生提问或回答问题,让学生对各种方法加以评价,激发学生探求新的解决思路。文献[7]就是本科生同学针对笔者课堂授课提出的问题进行思考后提出的一个改进算法。

3.2教材的选择与双语教学

近年来,算法设计与分析的教材在国内逐渐丰富[8]。鉴于计算机学科的特点,许多学者主张用英文原版作为教材。考虑到该课程有一定难度,我们认为让一般院校学生直接使用英文教材不适宜。因此,我们仍然选用中文教材,对学有余力的学生,我们采用局部案例使用英文教案的方式进行教学。就结果看,这种方法不会造成学生理解上的困难。

就个人而言,我赞同采用国外优秀原版教材进行教学,这可以使学生更准确地理解课程内容,更及时地把握学科发展脉络。尤其是针对智能科学与技术的学生来说,可以让他们较多地接触到英文的专业术语。这样做是基于如下两点的考虑:一是算法是基于英语描述的,程序的开发环境一般都是英文环境,熟悉这些有助于学生提高表达能力以及编写调试程序的能力,提高学生素质。二是智能科学与技术本身的前沿性要求。像典型的遗传算法、蚁群算法等等有关的大量文献是英文的,较早接触到英文文献,有助于提高学生专业兴趣、培养能力。就个人而言,我赞同采用国外优秀原版教材进行教学,这可以使学生更准确地理解课程内容,更及时地把握学科发展脉络。尤其是针对智能科学与技术的学生来说,可以让他们较多地接触到英文的专业术语。这样做是基于如下两点考虑:一是算法是基于英文描述的,程序的开发环境一般都是英文环境,熟悉这些有助于学生提高表达能力以及编写调试程序的能力,提高学生素质。二是智能科学与技术本身的前沿性要求。像典型的遗传算法、蚁群算法等有关文献都是英文的,较早接触到英文文献,有助于提高学生专业兴趣、培养能力。

3.3学生的差异性的考虑

在校大学生来自全国各地,学生对于计算机熟悉的程度有较大差别。这给教学带来一些困难。目前,我们的教学通常是照顾水平居中的大多数同学生,而如何更好地针对两端的学生展开教学,仍然是一个难题。

笔者认为,教师可以在课堂上有针对性地设置一些问题,讲解一些方法,引导学习好的同学课后更多地思考和展开实践工作。同时,利用学生喜欢的QQ流方式,教师可以有针对性地上传一些学习资料、学习方法等。对于差生,除了鼓励还是鼓励,另外,可以采用分组的方式,帮助其学习。

此外,教师应该注意保护学生的自尊心。比如,在“大作业”中,每个题目的难度不同。所以,分组时,我采取学生自由组织,选题上则采用抓阄的老方式。课下,与学生交流时,教师应注意引导难度小的题目组以“多”来出成绩,对难度大的题目组,教师则要引导学生查资料,找到解决办法。

4结语

本文探讨了面向智能科学与技术专业的算法设计与分析课程教学改革,从该课程新专业要求所面临的问题入手,结合以前的教学经验,针对该课程教学内容、教学方式、考核方式等的变革进行了讨论。同时,针对影响教学的其他因素,比如教材选择和双语教学等进行了探讨。

参考文献:

[1] David Harel, Yishai Feldman. Algorithmics:The Spirit of Computing. 算法学-计算精髓(翻译版)(第三版)[M]. 3版. 霍红卫, 译. 北京:高等教育出版社. ,2007:1-479.

[2] 刘波.算法设计与分析教学探讨[J].高等理科教育,2007(4):78-80.

[3] 蔡自兴,徐光枯.人工智能及其应用(研究生用书)[M].3版.北京:清华大学出版社,2007:1-487.

[4] 钟义信.机器知行学原理:信息. •知识•. 智能的转换与统一理论[M].北京:科学出版社,2007:1-312.

[5] Russel1 S.,Norvig P. Artificial Intelligence:A Modern Approach[M].北京:清华大学出版社,2006:1-1081.

[6] 教育部.关于进一步深化本科教学改革全面提高教学质量的若干意见[J].中国大学教学,2007(3):9-11.

[7] 丁国星,刘飞,刘科,等. 基于动态规划的生产库存问题的改进算法[J]. 重庆邮电大学学报(:自然科学版),2006,18(3): 413-415.

[8] 罗t晟. 提高算法设计与分析面向复杂认知技能的实践[J]. 计算机教育. ,2010(4):136-138.

Study onAlgorithms Design and Analysis Course Teaching for the Specialty of

Intelligence Science and Technology

YU Hong

(College of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China)

第9篇

关键词：智能科学与技术；本科毕业设计；过程管理系统

1智能专业本科毕业论文（设计）改革背景

智能专业是一个新兴专业，在学科建设上各高校百花齐放、各有特色，但目前国内高校的智能专业本科教学普遍存在以下突出问题㈣。

（1）专业课程过于庞杂。专业课程设置重叠较大，本来的出发点是扩大学生的知识面，但由于学时有限，过多的课程反而影响了专业特色。

（2）培养模式落后。缺乏学科交叉，且“教师一学生”的单一教学模式不利于培养学生的团队意识和协作能力。

（3）专业培养缺乏目标导向与社会定位。学生缺乏对智能学科的系统化理解，很难培养其认识问题和解决问题的能力。

因此，沿用传统的毕业论文（设计）管理模式和时间分配方案，以通常的论文撰写和答辩为基本考评方式，效果并不理想。

2智能专业本科毕业论文（设计）的指导思想

高等学校本科毕业论文（设计）是本科教育成果的收官之作，对学生进入社会或继续深造都有重要的过渡作用，需特别重视。通过面向能力培养的本科毕业设计教学改革，智能专业本科毕业设计的指导思想在遵循《南开大学本科生毕业设计手册》的基础上，主要强调以下3个方面。

（1）学生应结合课程学习情况、今后拟就业方向、个人兴趣、继续深造方向等选择适合自己的导师和毕业设计题目，而非功种性地选择难度低、给分高、容易过的题目。在毕业设计过程中，学生应发挥主观能动性，将涉及的核心课程知识点再做温习，与指导教师积极沟通，与团队成员经常讨论。

（2）教师在指导学生选题方面应注重与前沿技术的相关度，可将在研项目、子课题、甚至技术点中的一些工作作为本科生毕业设计题目，鼓励教师多出题目。教师在指导学生过程中应给予参考文献、参考书目建议，并根据项目情况提供之前的项目文档，同时注意培养学生撰写项目文档的能力。

（3）论文撰写符合南开大学本科毕业设计内容、格式规范，做好论文答辩的各项准备。

为了全面贯彻智能专业本科毕业设计的指导思想，使毕业设计工作顺利推进，智能专业本科毕业设计正式开展前要经过两个层次的动员工作，一方面由学院教学领导班子动员毕业设计导师，另一方面，学院组织学生集中召开毕业设计动员大会。

3智能专业本科毕业论文（设计）内容和过程

3.1毕业论文（设计）前导课程

为了使毕业论文（设计）实现更好的效果，学校首先在毕业论文选题前一学年就开设综合课程设计课程，该课程可以分为春、秋两个学期（即第五、六学期），分别为综合课程设计2-1和综合课程设计2-2。由教师根据自己的科研项目或教授课程给出1～3个题目，将智能学科核心课程（如智能工程、机器视觉、现代控制论、过程控制、电路基础、计算机基础等）之间的关联性通过恰当的选题体现出来。学生在自由选择一个题目后，像研究生一样进入实验室，跟随导师完成题目，并做定期进度汇报。

该课程近两年开始实施，效果比较显著，主要体现在两个方面。一是合理弥补了本科生毕业设计时间不足的问题，真正的毕业设计过程在大四学期才刚刚开始，而该阶段的学生一般忙于找工作、考研、出国等事务，很难集中全部精力和在校时间投入毕业设计中。尤其工科类的题目需要经过实际调试和设计才能完成，很多学生由于时间所限草草应付。前导课程设置在大三学年，学生就有充沛的时间，有较稳定的学习状态和心理状态。二是使学生提前进入科研环境，熟悉基本的科研条件和论文写作技能，对知识结构做进一步的整理和温习，并对自己的能力有一个初步认识，也能较早发现自己的兴趣点，在后期真正开展毕业设计时选题更准确、进入研究状态更快、论文（设计）质量更好。

3.2时间要求

本科毕业论文（设计）工作时间不得少于12周，不设上限，充足的工作时间是保证质量的重要前提。学校安排学生在大四上学期进行毕业论文（设计）的动员、选题、导师确定、文献查阅等工作；在大四下学期集中完成毕业论文（设计）的实验（调研）、撰写、答辩等环节。大三学年（上下两个学期）开设毕业设计前导课程，客观上也为毕业设计增加了更多时间。

3.3选题要求

（1）以培养智能专业优秀毕业生为目标，充分体现专业特点。同时，鼓励学生选择以本专业为主的交叉学科课题，如近两年有不少学生将机器视觉、图像处理等技术与生物、法语、环境等学科的实际问题结合，做出了有应用价值的毕业设计。

（2）学生应根据自身情况考虑选题，不要随意或者盲目。前文提到的毕业设计前导课程为学生达到此要求提供了帮助。

（3）论文选题应有一定的理论价值或实践价值，本科毕业设计应有1～2个创新点。

（4）学生可选择指导教师提供的题目，也可自拟题目。学院采取开题报告的形式审核全体学生的选题，并填写《智能专业开题报告审查表》，经导师、院主管本科教学副院长签字备案。如题目更改，学生需填写《智能专业本科毕业题目变更审查表》，同样经签字后备案。其中，学院会选拔5～10名学生面向整个专业的师生举行示范性开题报告。

（5）学生选题原则上要求每人1题。但由于智能专业很多题目需团队协作完成，因此规定若2人（或2人以上）合作课题，毕业论文（设计）必须分开撰写，在毕业论文（设计）中要重点阐述本人独立完成的部分，并明确说明本人在课题研究中完成的内容对整个课题的贡献。

3.4资料查阅、实验设计及数据整理

智能专业本科生如同其他工科学生一样，往往直接着手解决具体问题，而忽略了问题背后的理论意义。因此，学生应进行一定量的文献阅读工作，在开展毕业设计前广泛收集资料，以便了解目前该领域国内外研究现状并做好记录。同时，要求学生将课题的研究背景、资料查阅情况、文献阅读心得进行归纳总结，并在初期进行一次详尽汇报。导师对该汇报评价满意后，学生继续进行实验设计和后继答辩工作，若不符合要求则需重新汇报直到符合要求为止。我们要让学生懂得：只有通过丰富翔实的前期调研，才能了解理论界对自己拟研究问题的研究状况，避免低水平重复性工作，也防止侵犯他人知识产权，这对学生今后的研究工作有着重要的意义。

3.5编写提纲和撰写毕业论文（设计）

根据智能专业特点，撰写论文的时间为4周，在撰写前应与指导教师讨论三级目录。学生应主动找导师指导毕业论文（设计），每周至少一次，总次数不少于10次。这里特别强调，如学生没有按要求完成之前的环节，而直接提交论文，则不准许答辩，亦不能获得相应学分。

3.6毕业论文（设计）指导与检查

指导教师应按学校要求对学生进行定期指导，同时对学生毕业论文（设计）的完成进度、质量、出勤等情况进行检查，及时解决检查中发现的问题，如实填写《智能专业毕业论文（设计）开题报告审查表》《智能专业毕业论文（设计）中期检查表》《智能专业毕业论文（设计）进度检查表》等表格。

3.7利用网络系统完成全过程质量控制

良好的改革方案，离不开有效的管理机制。在该方面，南开大学智能科学与技术专业利用学科在信息技术方面的优势，开发了一套完整的管理系统，用于管理本科生毕业设计全过程。学生可以在综合课程设计（前导课程，如图1）和智能专业本科毕业设计（如图2）分别使用系统完成填报志愿、导师双向选择、开题报告提交、中期检查等步骤。相应地，导师可以通过该系统完成题目布置、开题报告审核、中期检查等工作。学科主管教学工作领导也可借助该系统，通过高权限访问，评阅和批示教师及学生的论文进度和质量。

第10篇

涂序彦曾任中国人工智能学会理事长、学术指导委员会主席，是中国人工智能学会的主要创建人、我国“人工智能”学科的奠基人之一，他提出的“广义智能信息系统论”为“人工智能”学科提供了统一的理论架构，他倡导的多学派兼容、多层次结合、多智体协同的“广义人工智能”学科体系，为现代“人工智能”学科的全面、协调、持续发展，提供了研究开发策略，他提出的“广义智能学”促进了“智能科学技术”新学科的诞生。1988年，他编著的高等学校教材《人工智能及其应用》电子工业出版社，获电子工业部优秀教材一等奖。

1977年，他在中国科学院自动化研究所工作，主持“控制论组”，与北京市中医院合作，研究开发我国第一个中医专家系统“关幼波中医肝炎诊断治疗程序”，这也是世界第一个中医专家系统。1985年，主持“国家经济信息专家系统关键技术”研究，提出大型“多级专家系统”新方法，获国家“七，五”攻关重大成果奖。

1960年，在第一届国际自动控制联合会IFAC世界大会，创立多变量控制系统的新原理：“协调控制”理论，他提出的升船机多电机同步的“协调控制”方法应用于三峡工程。1981年，在《科技管理与科学学》发表“论协调”，提出创建“协调学”新学科。

1977年，涂序彦发表我国“大系统理论及应用”首篇论文，1985年，创立“大系统控制论”，1994年，撰写出版《大系统控制论》专著，发展“控制论”的新学科。

1979年，根据国情，他创立具有中国特色的“最经济控制”理论，提出天文科学卫星“最经济姿态控制”新方法，在《自动化学报》发表了关于“最经济控制”多篇论文。

1980年，总结有关“生物控制论”的科研成果，主持编著我国第一本《生物控制论》专著，由科学出版社出版，重点研究“人体控制论”，他提出“针麻－多级协调控制过程”，“经络－人体控制系统”新学说。

1977年，涂序彦发表我国“智能控制及其应用”首篇论文，开拓“智能控制”新技术，1985年，提出“多级自寻优、自协调控制”新方法，1990年，参与发起主办“全球华人智能控制与智能自动化”大会，任大会主席之一。2004年，在国际“人工生命与机器人”AROB学术会议宣读论文“Intelligent Control System based onArtificial Life”。

1985年，在IFAC／IFORS／IFIP国际学术会议，涂序彦提出“智能管理”(Intelligent Management)新概念，开拓我国“智能管理”新方法、新技术，1995年，撰写《智能管理》专著，由清华大学出版社出版。2010年，他和马忠贵博士撰写《协调智能调度》专著，由国防工业出版社出版。

1995年，在“人工智能”与计算机“仿真技术”相结合的基础上，涂序彦提出“智能仿真”的概念与系统架构，2009年，应邀在中国计算机仿真高层论坛作“协同智能仿真”大会报告。

2000年，开发“智能信息推拉”技术、“基于公共知识库的智能通信”系统，2004年，在中国人工智能学会智能信息网络学术会议，作大会报告“智能通信与智能网络”，2005年，提出“互动智能通信”的概念，2008年，他和马忠贵博士撰写《智能通信》专著，由电子工业出版社出版。

2002年，涂序彦发起并主持中国人工智能学会首届“人工生命及应用”学术会议，提出“广义人工生命”的概念和类谱，2003年，在国际“人工生命与机器人”AROB学术会议宣读论文“Generalized Artificial LifeRace＆Model”，2004年，主编《人工生命及应用》论文集，2005年，北京邮电大学出版社。

2002年，涂序彦与曾广平教授等合作，提出“软件人”的新概念，2003年，获国家自然科学基金项目“计算机网络环境中的虚拟机器人一软件人”支持，2004年，提出“广义软件人”，2007年，总结相关研究开发成果，撰写《“软件人”研究及应用》专著，由科学出版社出版。2008年，主持InternationalConference on Humanized Systems，作大会主题报告“Advanced Intelligence，Humanics，SoftMan”。

2002年，涂序彦与韩力群教授合作，提出“多中枢自协调人工脑”的新概念，2004年，在AROB国际学术会议“Study of ArtificialBrain based on Multi-Centrum Self-Coordination Mechanism”，2009年，总结相关研究开发成果，撰写《多中枢自协调人工脑》专著，由科学出版社出版。

2003年，他在中国人工智能学会第十届全国人工智能学术大会报告中，提出“人工智能”的姐妹学科：“人工情感”的新学科架构。2004年，在北京主持召开中日国际学术会议，作大会报告“Artificial Emotionand its Applications”，提出“IntelligentAnimation，Intelligent Game，IntelligentFilm＆Television”。

1991年，在全国“智能控制”学术会议的大会报告中，涂序彦提出“智能控制论”新学科架构，2010年，他与王枞教授等合作，撰写出版《智能控制论》专著，在科学出版社出版。

2004年，在“智能系统”国际学术会议，涂序彦提出“拟人系统”新概念，2005年，在中国武汉，发起并主持第一届“拟人系统”国际学术会议，他提出创建“拟人学”新学科，2008年，在中国北京，主持召开“拟人系统”国际学术大会。

2005年，他的诗集《糊涂集》包括：理智篇、山水篇、情感篇等涂诗四百首，由北京邮电大学出版社出版。

第11篇

近年来，随着科学技术的发展，虚拟现实技术逐渐由高端实验室走向大众和实用化，尤其是在微软公司推出名为HoloLens的商业产品后[5-6]。微软公司在谷歌公司推出的GoogleGlass的基础上引入全息影像技术，将虚拟世界与真实世界连接起来，创造出一种具有全新人机交互模式的虚拟现实交互设备。虚拟现实技术课程作为进入当前最前沿科技领域的学科基础，其课程性质决定了该课程需要不断实时更新教学内容，及时与最新技术、最新发展方向保持一致。现行的虚拟现实技术课程教学面临着严峻的挑战，主要存在的问题是由于传统教科书从撰写到发行的周期较长，往往是课程教材一投入使用，其中的内容已经陈旧，远远落后于学科技术发展的速度。同时，课程教学方式和方法也还采用传统单向交流的方式，互动不够，不利于激发互联网社交思想影响下的90后大学生群体的学习兴趣。

2互联网下教学新方法和举措

2.1社交软件

不管是获取信息还是与他人交流，大部分人都能在社交软件中找到适合自己需求的东西。社交软件的特点就是包罗万象、有不同的人和圈子、内容符合人类的共性，并极有可能形成病毒性传播的趋势等。经过长期与大学生群体的接触及调查，笔者发现当前大学生群体尤其是90后在日常学习、生活中都十分喜爱如下的社交软件。

（1）QQ。QQ是腾讯公司于1999年推出的基于Internet的即时通讯网络工具。随着时间推移，腾讯公司旗下的QQ软件高速发展，逐渐发展成为影响大众日常生活的重要社交软件，其最大特点是不仅可提供点对点即时通讯，还能提供群通讯功能。

（2）微信。微信是腾讯公司于2011年推出的一个为智能手机提供即时通讯服务的免费应用程序，其最大特点是可以跨通信运营商、跨操作系统平台，用极少的网络流量实现语音短信、视频、图片和文字交流，并具有共享流媒体内容和基于位置的社交插件，在广大年轻用户群体中非常流行，尤其是在90后的大学生群体内。

（3）贴吧。贴吧是百度公司于2003年推出的一款重量级产品，是基于关键词的主题交流社区，可以与搜索紧密联系，能够准确把握用户需求，通过用户输入的关键词自动生成讨论区，使用户可实时参加交流、自己感兴趣话题的信息和想法，在各类学生兴趣爱好团体中极具人气。

（4）知乎。知乎作为社交软件中的后起新秀，是一个广受各行各业精英所喜爱的实名制网络问答社区，友好、理性和认真的社区氛围使其成为集求知、分享和社交为一体的UGC（usergeneratedcontent）平台，在求知欲极强的90后大学生群体中也极具人气。

通过对比分析，可以发现上述社交软件具有共同的特点。

（1）社会关系链整合。社交软件可以清晰地整合熟人圈，形成团结程度甚高的小团体，尤其在90后大学生群体中效果最为明显。在这个相对密闭的小团体空间内，用户传播信息，可使该信息快速通过社交软件得到扩散，而且扩散速度在与目标群体相关的临近群体中快得超乎想象，极具传染性。

（2）聊天。社交软件聚合大量同属性的用户形成群体，群体内用户对由群体成员发起的话题进行及时讨论，形成积极快速的讨论氛围。热点话题通常会激发群体内大多数用户的积极性，扩大讨论的范围，增加信息量。

（3）图片/视频/流媒体分享。社交软件大都可以在智能手机/智能平板等终端上应用，很便捷地上传图片/视频/流媒体资料，并使之在目标群体内快速传播。

（4）兴趣聚合。社交软件大多是通过兴趣爱好聚合，即一个群体基本具有一定共同相关属性的联系，这类联系可以使群体内部用户相互之间形成强烈的聚合效应。90后大学生群体基本上都喜爱使用这些社交软件，保持极高的刷屏率，基本贯穿在日常生活、学习中，极具黏性。这些社交软件已经俨然成为90后大学生群体日常生活中不可缺少的一部分。

2.2虚拟现实技术课程教学新方法和举措

基于90后大学生对上述社交软件的应用程度，教师可提出如下课程教学新方法和新手段。

（1）针对教科书教学内容较为陈旧的问题，使用贴吧让学生自主浏览虚拟现实的主题社区关键词。通过浏览主题社区，学生对于当前国内外虚拟现实技术的发展动向能够有一个较直观的认知。由于贴吧每天都有新的话题出现，信息更新速率极快，因此学生通过对话题的浏览可在较短时间内对当前虚拟现实技术的发展状况有较深入的认知。这样就可以达到先导引入虚拟现实技术课程基本概念的目标，令学生对教科书上较枯燥的理论内容有更直观的认知。

（2）在虚拟现实技术课程开始至中期阶段，适时建立相关主题QQ群，给学生一个对课程相关内容自由发言的平台。主讲教师可以适时引入一些与课程相关的话题，发动学生讨论并给予适当的指引；及时回复和解答学生在群里的提问，形成师生间的良好互动；对于学生提问较多或疑惑较大的共性问题，可以作为重点内容进行课堂讲解，提高学生的学习参与度，培养学生对问题本质的探索精神；通过课堂教学和群内讨论，积极发现和挖掘具有一定潜质的学生，使其成为二次传播的源头，为群内其他成员答疑。

（3）虚拟现实技术实验课开始后，教师可以利用群共享流媒体内容，突破传统课堂教学中教学手段陈旧跟不上时代的问题，及时上传与学习内容相关的最新资料，供学生参考。学生也可以积极地把找到的学习资料传到群中，实现资源共享；适时引入相关视频公开课让学生观看及学习，导入基于VRML开发虚拟现实技术的案例，引导学生从虚拟现实技术基础内容入手，学会使用VRML类脚本语言进行相关的应用开发。由于基于VRML的程序调试及编写简单易学并可使用浏览器直接查看、易于掌握，因此能更好地激发学生的学习兴趣。

（4）在虚拟现实技术课程的最后，引导一些对虚拟现实技术有浓厚兴趣并学有余力的学生进入知乎，在知乎上对他们感兴趣的技术问题进行提问，借助软件平台获得其他专业人士的帮助和指导，为学生认知策略的发展提供可行性。通过课程学习，学生逐渐从一个单纯的提问者转变成一个在提问的同时也能为新入门者解惑的专业人士，从而达到能力提升的目的。（5）虚拟现实技术课程结束后仍保留QQ群，功能则转换为主题兴趣爱好群，成为一些对虚拟现实技术有兴趣的学生能够持续交流的平台。到最后毕业设计阶段，又可以转换为毕设主题群，方便选择虚拟现实技术相关毕业设计课题的学生进一步交流，并借助QQ群的特点为学生的毕业设计提供帮助，达到能力提升的目的。

3教学实践

3.1虚拟现实技术课程实践

武汉工程大学智能科学与技术本科专业的虚拟现实技术课程开设在四年级秋季学期，自2012年以来，对该专业4届共计260余名学生开展了课程教学方法和手段的改革实践。实践证明，学生成绩均有所提高。暂不考虑2012级学生的情况，单纯通过平均成绩分析表中期末考试卷面数据，可以发现这几届学生的课程平均成绩有显著提升，而且2011级学生的成绩提升幅度最大，平均已达到80分以上。通过对不及格人数的统计发现，经过几年的实践，学生对课程的喜爱程度逐渐提高，不及格人数明显减少，到2011级不及格人数为0。这说明不断调整课程的教学方法和教学手段后，学生对课程的重视程度和学习热情都有明显提高，通过课程学习起到学以致用、能力提升的作用，消除了不及格情况。所以说，对教学方法和教学手段的改革取得了一定成效，具有积极价值。

3.2虚拟现实技术相关毕业设计实践

自2012年以来，武汉工程大学计算机科学与工程学院对智能科学与技术专业4届共计29位学生开展了与虚拟现实技术相关的毕业设计实践，暂不考虑2012级学生选择虚拟现实技术相关内容课题的情况，从最终获得的评价来看，学生参加实践改革后再进入毕业论文环节，对于虚拟现实技术相关的最新知识较为熟悉，在兴趣驱动下能够较好地完成课题并写出较高质量的毕业论文，而且成绩逐年提高的趋势非常明显；还有2位同学的毕业设计通过专家评审获得湖北省优秀学士学位论文的荣誉。这说明教学改革实践对于毕业论文质量的提高有促进作用，能够为创新人才培养模式的形成提供可借鉴的思路和做法。

4结语

第12篇

［关键词］人工智能；人才培养；AI技术人才

一国家对于高校人工智能教育的发展的重视

面对AI技术如火如荼地发展，我们国家对AI人才和人才培养都非常重视。2017年3月“人工智能”在政府工作报告中曾提及四次，指出要推动人工智能和实体经济深度融合。2017年7月20日国务院《新一代人工智能发展规划》[4]。《规划》指出完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。

二企业对于人工智能人才的需求

市场上AI技术人才非常稀缺，据腾讯研究院联合boss直聘的《2017全球人工智能人才白皮书》[5]显示：目前，全球大约有30万人从事AI工作。截止到2017年10月，中国人工智能人才缺口至少在100万以上。2017年头10个月，AI人才需求量是2016年的近两倍，2015年的5.3倍之多，年复合增长率超200%。百度、腾讯、阿里巴巴、京东等互联网巨头都在挖掘AI人才，纷纷开出了高额的薪资。2017年薪资最高的十个职位中AI类岗位占到1/2，其中语音识别、NLP、机器学习等职位平均月薪资超过2.5万元。

三高校AI人才培养的思考

高校具有多学科、高层次人才集中的特点，具备计算机与多学科交叉融合的优越条件；且大部分学校都开设有数学、物理等基础学科，具备夯实数学理论基础的条件；且人员相对固定，便于沟通交流，具备共同开展AI课题，促进发展AI技术的人力条件。但是遗憾的是我国开设人工智能课程的高校较少，2018年只有33所高校设立了智能科学与技术专业[6]。面对AI发展的火爆，国家对于AI人才发展的重视以及企业对于AI人才的严重需求，高校作为人才培养的主要来源，是不是应该思考AI人才的培养呢？AI人才可以分为三类：拔尖人才，研究性人才和应用型人才，呈金字塔性。当下已经有一批名牌大学开展了AI方向拔尖人才的培养，如北京大学图灵班、中国科技大学人工智能技术学院、西安交通大学人工智能拔尖人才培养实验班，南京大学计划成立人工智能学院等。但是金字塔的底层、中层更需要庞大的AI技术人才，如应用开发人员、数据工程师、AI和机器学习工程师、AI系统架构师、AI产品经理等岗位的人才，同样值得重视。很多专家都表示AI人才需要数学基础好、专业理论全面、具备一些工程基础，且有自主学习的能力。本文从夯实数学基础、人工智能方向课程的建设、实践能力的培养、自主学习能力的培养四个方面阐述高校关于AI人才培养的一些思考。

1奠定扎实的数学基础

在学习AI技术时，几乎所有专家学者都提出需要扎实的数学功底，数学功底的厚重程度决定了在AI技术上走多远。高等院校计算机专业都开设有“高等数学”“线性代数”“概率论”等数学课程，但是课时、难易程度不足，学生对于数学不够重视，或者觉得晦涩难懂，学习效果并不十分理想，因此加强数学基础的工作刻不容缓。可以通过必修和选修等方式开设“数据分析”“统计机器学习”“凸优化”等课程；通过微课或者MOOC等方式巩固数学基础的学习；通过优秀科普读物，如《数学之美》《编程之美》等书籍的推荐阅读激发学生兴趣；通过开展校内学术讨论、数学竞赛等方式促进学生学习数据的动力，逐步达到夯实数据功底的目的。

2人工智能方向课程的建设

很多高校计算机专业课程中只开设有《人工智能》导论，有的甚至没有。智能科学与技术专业开设有“人工智能”“计算机视觉”“机器人学导论”“计算智能”这几门课程，但是在编程、算法等方面不足。那么AI技术人才应具备哪些专业能力呢？如何从专业角度培养AI技术人才呢？2018年1月CSDN了“AI技术人才成长路线图”[7]，通过专业路径和实战路径两方面介绍了AI技术人才需要具备的知识。需要具备Python、C++、Linux、CUDA编程知识，需要学习机器学习课程、掌握TensorFlow框架。该路线图中列出了机器学习算法工程师、数据科学家等10个岗位AI人才应具备专业知识和能力。微软公司也推出AI人才培养的10门免费课程，如“AI导论”“数据科学会用到的Python语言-导论”“AI领域运用的数学概要”“数据和分析所需要的道德与法律”“数据科学概要”“机器学习法则”“深度学习”“强化学习”“微软专案项目之人工智能”。同时在“文字和自然语言识别”“语音识别”“计算机视觉和图像识别”中选择其一。Google在人工智能学习网站开设有《MachineLearningCrashCourse（简称MLCC）》的免费课程[8]，由机器学习概念、机器学习工程、机器学习现实世界应用示例三个部分组成。Intel近期也了三门免费的AI课程，分别是“机器学习基础”“深度学习基础”和“TensorFlow基础”[9]。AndrewNg在Coursera上也推出了机器学习的课程，且用比较通俗的语言讲解机器学习中各个算法。最近在Deeplearn-ing.ai和Coursera平台又开设了5门深度学习课程[10]。综上所述，不同的研究机构都着眼于AI编程基础、AI算法、AI框架、AI实践这几个方面。那么高校也可以借鉴这些经验，通过三个阶段分层次的开展相应的课程。

3实践能力的培养

AI技术不能纸上谈兵，必须动手实践才能真正掌握，可以从以下几个方面着手培养学生的实践动手能力。（1）设计教学环节时多从工程应用的角度来介绍，激发学生的兴趣，培养学生解决问题的能力。要求学生新手编程编程实现模型，充分理解算法的含义和原理到实现的过程。（2）在掌握一定的机器学习知识后，鼓励学生尽早走进实验室，接触科研工作。可以从一些AI应用方向作为入手，使学生了解自己的兴趣点、培养科学研究能力。（3）鼓励学生参加算法比赛。目前有很多AI方向的竞赛，如Kaggle上的挑战赛，国内阿里天池大数据竞赛等。通过参加竞赛刺激学生学习AI的动力和热情，使得解决问题的能力和实践动手能力都会大幅度提高。（4）鼓励学生到工业界实习。很多专家都指出AI人才应该具备一定工程基础。确实，学术界往往追求算法的性能，而工业界更重视经济效益和解决问题的有效性。到企业学习可以快速了解行业发展的框架，掌握算法转化到产品的过程。

4自主学习能力的培养

AI技术发展速度很快，要求不断地学习才能跟上节奏。可以从以下几个方面来培养学生的自主学习能力。（1）平时教学中，可以给出一些小型的项目，让学生自己寻求解决的方案，并把它作为考试成绩的依据之一。（2）提供给学生免费的AI慕课资源，让学生更好的学习和巩固相关知识。（3）课外可以开展学术讨论或者通过社团等方式开展AI方向的研讨，交流，给学生一个学习的平台，让学生尝试选择自己感兴趣的方向。也可以介绍一些近期的AI会议内容，开阔学生的眼界，使其了解AI发展的动态。（4）鼓励高年级学生订阅Arxiv，关注机器学习的顶级会议，如ICML/NIPS等。通过研读论文，动手完成论文中的实验发现新问题；或者扩展感兴趣的论文的实验部分；或者尝试寻求论文中有价值的地方，找到自己的研究方向。

第13篇

钟老师，您已经研究了几十年的信息科学。《信息科学原理》一书已经重印到第五版。您能否给读者们讲一讲，信息科学是什么？有什么特点？

钟义信：简要地说，信息科学就是研究信息及其运动规律的科学。具体地说，信息科学是“以信息为研究对象、以信息运动规律为研究内容、以信息科学方法为研究指南、以扩展人的智力能力（它是信息能力的有机整体）为研究目标”的一门新兴横断科学。

武健：从概念、定义来看，信息科学与计算机科学并不完全一样。因为信息科学是以信息运动规律为研究内容的，研究内容既不专指计算，也不是专指计算机。从这个角度思考，信息科技课程与计算机课程的内容将有很大的区别。这对于一线信息技术教师来说，了解信息科学就更加重要了。您能否给我们讲一讲信息科学的核心内容是什么？它对于整个社会能发挥什么作用？

钟义信：信息科学的概念（定义）也可以通过它的基本模型来表现（见下页图1）。

这个模型也可以简化为以下更直观一些的模型（见下页图2）。

考察信息科学的定义和它的基本模型（以及简化模型）可以知道：

信息科学最大的特点是研究“信息”（而不是物质和能量）。

它的核心内容就是研究“信息运动规律，即信息-知识-智能转换的规律”。

世间一切物质的运动都会产生信息。人类正是通过研究信息，才能认识世界（包括自然和社会）。因此，信息科学的研究目标，就是“扩展人类的智力能力，也就是扩展人类认识世界和改造世界的能力”。这就是信息科学对于整个社会的作用所在。

武健：我记得您曾经讲过信息分成主客体关系，那么我们理解基本模型与简化模型也是一步步地发展出来的。从简到繁是否可以这样理解？（如下页图3）

从信息定义的基本模型中，还可以看到信息科学在特别关注着策略，尤其是人的策略。从这个角度来看，信息科技课程中会有着一批以前没有的教学内容。技术课中的学习计算机操作的教学目标是学会操作。而信息科技框架下的课程则需要以应用技术，挖掘其中的问题解决策略，了解信息科学概念与原理为主要目标了。

每个学科都会有一批本学科的科学家，像牛顿对于物理，哈勃对于天文，欧姆对于电学……信息科学是一门新兴的横断科学，那么您认为这门学科中有代表性的信息科学家有哪些人？

钟义信：横断科学，是在概括和综合多门学科的基础上形成的一类学科。它不是以客观世界的某种物质结构及其运动形式为研究对象，而是从许多物质结构及其运动形式中抽出某一特定的共同方面作为研究对象，其研究对象横贯多个领域甚至一切领域。所以，信息科学家、信息技术专家会有自己的领域，但会在共同的信息方向有突出贡献。

如香农（Shannon）在1948年发表了论文“通信的数学理论”，奠定了“通信信息论”;维纳（Wiener）在1948年出版了著作《控制论》，奠定了随机控制理论，贝塔朗菲（Bertalanffy）在20世纪60年代出版了《一般系统论》，建立了系统论。西蒙（Simon）对功能模拟的人工智能理论做出了奠基性的贡献，费根鲍姆（Feigenbaum）是人工智能专家系统的开拓者，闵斯基（Minsky）对人工神经网络和认知理论有突出的贡献，查德（Zadeh）创建了支持信息科学研究的模糊集合和模糊逻辑， 柯尔莫戈洛夫（Kolmogorov）对信息理论和控制理论都有杰出贡献，等等。这些人都在信息科学领域有过不同方面的重要建树，都可以称之为信息科学家。

由于我国只有各种信息技术的学术机构而没有专门的信息科学的学术机构，很少纯粹信息科学方面的交流机会，因此很难确定谁是信息科学家。不过，由于我国信息化建设的迅猛发展，确实出现了不少在信息科学技术方面做出重要贡献的人员。

武健：信息科学是一门新兴的学科。既然是“新兴”，那么它一定在发展，甚至是快速发展。您认为信息科学主要研究的方向与进展如何？现阶段出现了什么样的困难？

钟义信：相对而言，信息科学是一门非常年轻的学科。因此，它的主要研究方向应当是信息科学的基础理论，研究信息的基本运动规律。其中包括信息理论、知识理论、智能理论，特别是信息、知识、智能之间的转换理论（一体化理论）。

经过半个多世纪的研究和探索，我们在这些基础研究方面取得了可喜的进展，具体表现在：建立了超越与拓展传统信息论的“全信息理论”，发现了“知识的生态学规律”，创建了“机制模拟的人工智能理论”，实现了“结构主义、功能主义、行为主义人工智能理论”的统一，还创建了“基础意识―情感―理智三位一体的高等人工智能”，特别值得提到的是，发现了意义重大的“信息转换与智能创生定律”。

在取得这些进展的过程中，发现物质科学（代表性科学是物理科学）的科学观（还原论）和方法论（分而治之）不适用于信息科学（和智能科学）研究，总结并提出了适用于信息科学研究的新的科学观和方法论。

面临的主要困难是：由于信息科学和智能理论的研究对象多数是非常复杂的问题，因此现有的数学工具不敷应用，特别是其中的逻辑理论还相当单薄，不足以支持这些复杂问题的创新研究。这是当前信息科学发展中的“瓶颈”。

武健：信息科学关系到的方法论可以分成信息科学研究的方法论和信息技术应用的方法论。根据这样的观点，在信息科技课程中，需要以完整的信息综合活动展开教学，而不适合片面地学习信息获取、信息处理某一个片段。因为信息科学方法论更强调从整体到局部，不建议从信息运动中的某一细节去理解典型的信息过程。

信息科技的方法论分成理论研究层级和技术应用层级。您认为在信息科学研究中，常用的方法与手段有哪些？

钟义信：与物理科学研究方法最大的不同，是不再采用“分而治之，各个击破”这种流行了数百年之久而且一直行之有效的传统科学研究方法论，而是改为运用全新的“信息转换与智能创生”方法论。

原因是：“分而治之”方法论在把系统分解为若干子系统的时候，必定会丢失各个子系统之间相互联系相互作用的信息，而这些信息正是复杂信息系统的生命线。就像研究人脑思维奥秘的时候，如果采用“分而治之”的方法把人脑分解为若干部分进行研究，即使把每个部分都研究好了，也无法揭示人脑思维的奥秘，因为分解之后的这些人脑部分根本无法复原为活的人脑。

“信息转换与智能创生”方法认为，信息系统是一个生态系统：由信息生成知识进而生成智能（策略），从而按照策略解决问题。它强调信息、知识、智能（策略）之间的相互联系和相互作用，强调信息、知识、智能（策略）之间的生态联系，根据外部世界客体的信息和认识主体的目的，可以通过学习创生解决问题的智能策略。

至于具体的研究工具，基本也是硬件试验和软件仿真（包括虚拟现实）。

武健：在信息科学体系中，您认为这个领域中最基本的概念和原理是什么？

钟义信：信息科学最基本的概念包括信息、知识、智能。人们往往把信息科学技术仅仅局限在“信息”范畴，这其实是对信息科学技术严重的。经过这样的信息科学技术的作用，就大大被削弱了。

信息科学最基本的原理则是：信息―知识―智能转换原理。正确运用这个基本原理，人们就可以在具体的环境中求出解决问题、而且保证实现“主客双赢”的智能策略，从而满意地解决问题。

武健：一般人都知道，现代科学与技术有着不可分割的密切关系。一方面，很多人还不知道什么是信息科学，另一方面，还不能想象信息科学与信息技术之间有什么关系。您认为两者有什么样的区别与联系？

钟义信：信息科学与信息技术是一对孪生的概念，信息科学是信息技术的理论基础，信息技术是信息科学理论的具体实现。两者相互联系，相互促进。

武健：很多人认为信息技术就是计算机技术加上网络技术，信息技术就是能够用计算机上网。这部分人觉得，信息技术就是信息技术，不是什么“关于信息的技术”。关于这些观点您是怎么看的？从信息科学的角度来看信息技术应当包含什么内容？

钟义信：只要对照信息科学的简化模型，就可以很明确地回答：信息技术不等于计算机技术和网络技术，因为这个说法很不全面，忽略了传感技术，忽略了控制技术，特别是忽略了人工智能技术。

实际上，在以往，关于“信息技术”的概念，确实曾经流行过很多各不相同的说法。其中比较出名的包括：

1C说――认为“信息技术就是Communication技术”，理由是：信息论就是通信论;也有一些人认为“信息技术就是Computer技术”，理由是：计算机就是用来处理信息的技术。

2C说――认为“信息技术就是Computer+ Communication技术”。

3C说――认为“信息技术就是Computer+ Communication + Control技术”。

但是，对照信息科学的简化模型就可以明白，这些说法都属于“以偏概全”的认识，都是不全面的认识。

从信息科学的简化模型可以非常清晰地了解到具体的信息技术内容，包括实现信息获取功能的“传感技术”，实现信息传递和策略传递功能的“通信技术”，实现信息预处理功能的“计算机技术和存储技术”，实现信息认知功能和智能决策功能的“人工智能技术”，实现策略执行功能的“控制技术”，以及实现反馈学习和策略优化的“信息系统自组织技术”等。

武健：您认为未来20～30年，信息科技最有意思的发展可能是什么？

钟义信：根据“科学技术拟人律”，未来20～30年，信息科学技术最有意义的发展将是人工智能技术。

对照信息科学简化模型就知道，扩展感觉器官功能的传感技术、扩展传导神经系统的通信技术、扩展思维器官预处理功能的计算机技术以及扩展效应器官功能的控制技术都是相对而言的技术，扩展思维器官认知功能和决策功能的人工智能技术才是核心技术。目前信息技术已经得到长足的发展（未来当然还会继续发展），这就为核心信息技术的发展打好了基础，也产生了需求。因此，未来20～30年间，人工智能科学技术必然成为发展的主导潮流。

武健：您认为学习信息科技的知识对于中小学生来说有何意义？有没有哪一部分内容需要在现阶段特别强调的？

钟义信：中小学生绝对应当学习基本的信息科学知识，掌握信息技术的基本能力。当今的时代是信息时代，不学习信息科学技术，就会成为落伍的一代，被淘汰的一代。这是非常危险的。

当然，中小学生学习信息科学技术应当遵循“循序渐进”的认知规律和“兴趣引导”的教学方法。事实上，信息科学技术本身的发展就是循序渐进的，如图4所示。

武健：您对中小学的信息科学与技术课程（不等同于计算机课程）有何期望与要求？

钟义信：根据“信息科学技术”的定义，“计算机科学技术”只是“信息科学技术”的一个组成部分。部分不等于全体，部分不能代替全体。所以，不能用“计算机”课程代替“信息科学技术”课程。

中小学的信息科学技术教育是一个极其重要的问题，又是一个十分复杂的问题。我们不能就事论事孤立地讨论中小学的信息科学技术课程，而应当把它作为“国家信息科学技术教育系统工程”来统筹考虑：小学阶段学什么？中学阶段学什么？大学阶段学什么？硕士研究生阶段学什么？博士研究生阶段学什么？等等。

按照“信息科学技术教育系统工程”的思路，中小学生应当通过“学习最为基础的信息科学概念”和“掌握最为基本的信息技术能力”形成“最浅层（然而又是准确的）的信息科学技术观念和浓厚的兴趣”。其中，“观念和兴趣”是最重要的，而“概念和能力”则是支撑这种“观念和兴趣”的支柱。

武健：钟老师，感谢您的指导。您认为2010年后，学科基本研究才逐步成熟起来。一门学科从成熟到走进基础教育往往需要十多年的工作，而信息科技课程的发展将是长期的。希望您以后能够经常关注基础教育中的信息科技课程发展，给我们更多指导。

附录：

第14篇

1.我国科技智能养老服务的现状及其改进建议

2.浅谈智能科技与传统儿童玩具结合 

3.智能科技生活化你准备好了吗?

4.智能农业:“十二五”期间我国农业科技进步前瞻

5.2017浙江华尔智能科技、医疗运动产品推荐会 智能科技让运动更健康

6.创新智能教育,培养时代需求的智能科技人才 

7.让味蕾绽放的智能科技 

8.智能科技概念股初显王者风范

9.领先装备带来非凡体验 新途安树立MPV智能科技新标杆 

10.继续掘金智能科技潜力股

11.秦皇岛尼特智能科技有限公司简介及产品介绍

12.惠而浦:绿色环保与智能科技的融合 

13.智能科技在仪器仪表及测量中的应用 

14.住宅智能科技的发展 

15.智能科技簇拥下的G20峰会

16.秦皇岛富通尼特智能科技有限公司简介及产品介绍(待续)

17.专访上海信业智能科技股份有限公司总经理吴斌

18.做企业,我永远在路上——广州奥格智能科技有限公司总经理

19.深圳银星智能科技股份有限公司

20.拓荒 铺路 登顶——江苏瑞福智能科技有限公司总经理曹宏海与本刊执行主编谭雪清对话

21.上海大众汽车 领先装备带来非凡体验 新途安树立MPV智能科技新标杆

22.适应智能化应用发展趋势,培养创新型智能科技人才

23.当AI遇上VR智能科技或将开启全新产业布局

24.依托智能科技手段搭建高铁信号技能培训新平台

25.用卓越科技为安全护航——采访杭州安保智能科技有限公司周亮先生

26.智能科技对汽车安全性设计的影响

27.智能科技:推动虚拟仪器技术高速发展的强大动力

28.期待智能家居市场曙光——专访科力屋智能科技有限公司

29.腾锦:吊挂输送行业先锋——专访上海腾锦智能科技有限公司副总经理张丽霞

30.民族品牌唱响数字音频市场主旋律——赴深圳市东微智能科技有限公司参观记

31.惠州市茂荣智能科技有限公司

32.秦皇岛尼特智能科技有限公司产品介绍

33.首届“萨驰杯”智能科技创新大赛决赛圆满落幕

34.为电梯生产提供轻劳化和高效率的生产方案 广州瑞松智能科技股份有限公司

35.上海延华 完美转型——上海延华智能科技集团发展记实

36.快仓:英雄史诗的初章——专访上海快仓智能科技有限公司创始人、CEO杨威

37.坚持行业定位 立足自身优势——访上海腾锦智能科技有限公司总经理李爱良

38.投身大业 成就未来——专访北京清华泰豪智能科技有限公司副总工兼楼控技术研究所总工钟衍

39.慧锐通,创造更美好的未来生活——访慧锐通智能科技股份有限公司企划经理钟燕

40.省人社厅与山东星科智能科技股份有限公司签署战略合作协议

41.第18届晋江鞋博会智能科技风正劲

42.科博会:智能科技进我家

43.因为柏诚 冷暖皆知——专访广州柏诚智能科技有限公司董事总经理、高级工程师李孔政

44.用科技创新改变出行观念 访常州爱尔威智能科技有限公司创始人左国刚

45.发展中国脑科学和智能科技的思考和建议

46.沃尔沃汽车Drive-E“E驱智能科技”

47.当现代服务遇上智能科技

48.超越数字化,智能科技人才的需求及培养——写在我国智能科学技术教育开创十年之际

49.立足技术创新 以精英团队打造璀璨未来——访常州明景智能科技有限公司总经理景玉萍

51.大左的创业“经”——湖南旺佳环保智能科技有限公司的儿童房·老人房硅藻泥

52.“上海臻和防雷”正式更名为“上海电科臻和智能科技”

53.“一家人”新塑 探索城市公共服务信息平台的新路径

54.南京大树智能科技推出智能化包装颗粒缺损在线检测装置

55.泛系资源泛通论:交通·通信·金融·数学——计算机·网络·智能·科技史新论识

56.记宁波迅高智能科技有限公司董事长李露 如花绽放的创业人生

57.北京集智达智能科技有限责任公司成立

58.山东冠通智能科技有限公司

59.常州市鸥迅智能科技有限公司

60.惠州市超智能科技发展有限公司

61.世麦智能:谋“移动”定江山——访上海世麦智能科技有限公司总经理高超然

62.“有梦想谁都了不起,有勇气就会有奇迹”——专访泉州市博维智能科技有限公司总经理徐子晴

63.佛山市安讯智能科技有限公司

64.云洲 创新领航——珠海云洲智能科技有限公司创新纪实

65.智能科技 教育为先 松下四款教育专用液晶投影机全新上市

66.机器人 智能科技 未来工厂——访上海新时达电气股份有限公司机器人研发中心副总监、产品部经理周朔鹏

67.智能科技引领“e车生活”

68.中山达华智能科技股份有限公司

69.厦门健康之路智能科技有限公司

70.研祥:当创新成为生存的方式——访研祥集团董事、北京研祥兴业国际智能科技有限公司总经理白洪波

71.开拓纵深市场,打造DIY音乐空间——专访深圳市右转智能科技有限公司

72.文创融合、互联网+、智能科技 宁波婴童企业玩转市场

73.汇泰龙智能科技五金陈鸿填:唯有专注与专业方能引领行业前行

74.BSH2000综合计费管理系统设计方案——广州柏诚智能科技有限公司供热计费管理系统方案

75.科技推动节能——访广州柏诚智能科技有限公司董事长谭文胜

76.创新就是自我超越 访广州柏诚智能科技有限公司董事长谭文胜

77.全新奥迪A6L 以智能科技带来安全与便捷

78.抢占智能装备产业高地国机集团投资设立国机智能科技有限公司

79.西门子智能科技打造绿色节能典范——访西门子基础设施与城市业务领域亚太区总裁肖松博士

80.科技提升建筑价值——记上海延华智能科技股份有限公司

81.在技术升级与创新中缔造企业实力——访深圳市东微智能科技有限公司副总经理及MIDIS系统总设计师曾维雄

82.智能科技 教育为先——松下四款教育专用液晶投影机全新上市

83.全新奥迪A6L 以智能科技带来安全与便捷

84.智能家居 隔靴挠痒几时休?——访弘柯智能科技(上海)有限公司创始人程青

85.宁波优尼博思智能科技有限公司

86.浙江华尔智能科技与医疗运动

87.智能科技开启城市未来——访西门子基础设施与城市业务领域亚太区总裁肖松博士

88.柏诚的不变原则——访广州柏诚智能科技有限公司总经理李孔政

89.中国煤矿智能开采科技创新与发展

90.绵阳卓讯智能科技有限公司

91.秦皇岛尼特智能科技有限公司简介及产品介绍

92.设计更人性 科技再升级 全新朗逸带你体验智能新风尚

93.促进亚太地区智能科技发展

94.Honeywell 迈克.郎 智能科技是工程与IT的混搭艺术

95.科技提升建筑价值——访上海延华智能科技股份有限公司副总经理、总工程师王东伟

96.攀永生:智能科技 与时俱进

97.上海高诚智能科技有限公司楼控系统及其产品

98.智能家居不是雪中送炭,是锦上添花 对话广东瑞德智能科技股份有限公司研发中心副主任姚长标

第15篇

关键词：人工智能；深度学习；教学建议

0 引言

传统的人工智能课程主要包括人工智能导论、模式分析、机器学习、数据挖掘等。这些课程由各个院校根据专业情况不同而选择，课程的内容也有较大差别，但是，基本上都涉及人工神经网络的内容。然而在人工神经网络的教学内容上，一般只讲解经典的多层感知器和反向传播算法，或再加入一些反馈网络的内容，这种教学内容设计的一个不足是忽视了人工智能领域的最新发展——深度学习，它是近几年人工智能领域最具影响力的研究主题，并在大规模语音识别、大规模图像检索等领域取得突破。

北京邮电大学计算机学院开设人工智能科学与技术的本科专业，笔者从事深度学习的研究工作，同时承担了本科生和研究生人工智能类课程的教学工作，因此产生了将深度学习内容引人人工智能类课程的想法。本文先介绍深度学习的背景，说明深度学习在人工智能发展中的地位，之后分析了将深度学习基本内容引入人工智能类课程的必要性和可行性，最后给出了一些实施建议供探讨。

1 深度学习背景

2006年，加拿大多伦多大学的GeoffreyHinton教授与Salakhutdinov博士在美国《科学》杂志发表了题为“Reducing the Dimensionality ofDatawith Neural Networks”的论文，该文提出一种学习多层神经网络的方法，并将这种具有多层结构的学习方法命名为深度学习（Deep Learning），而这成为深度学习研究的一个导火索，从此深度学习的研究与应用蓬勃发展起来。

深度学习在语音识别与生成、计算机视觉等应用领域取得了突出进展。近几年的国际机器学会（International Conference on MachineLearning，ICML）、神经信息处理大会（AnnualConference On Neural Information Processing Systems，NIPS）、计算机视觉大会（InternationalConference on Computer Vision，ICCV）、

声学语音与信号处理大会（International ConferenceOn Acoustics，Speech，and Signal Processing，ICASSP）、计算语言学大会（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.ACL）、计算机视觉与模式识别（InternationalConference on Computer Vision and P atternRecognition，CVPR）等都有不少相关的研究论文、会议教程和小组研讨会（Workshop）。美国国防高级研究计划（DARPA）也提出了关于深层学习的研究项目。此外，2013年6月《程序员杂志》的封面故事，采访了周志华、李航、朱军3位国内的机器学习专家对于深度学习的看法，他们一致肯定了深度学习在机器学习领域的贡献。

工业界对深度学习也寄予了很高期望。2012年6月，《纽约时报》报道了斯坦福大学计算机科学家AndrewNg和谷歌公司的系统专家JeffDean共同研究深度神经网络的机器学习模型在语音识别和图像识别等领域获得的巨大成功。2012年11月，微软公司在天津公开演示了一个全自动的同声传译系统，其关键技术也是深度学习。2013年1月，百度公司首席执行官李彦宏先生宣布建立深度学习研究院（Institute of Deep Learning）。2013年3月，谷歌公司收购了由深度学习创始人Geoffrey Hinton创立的公司。

从学术界与工业界的研究态势看，深度学习已经成为机器学习与模式识别，乃至人工智能领域的研究热点。正是在这样一个背景下，人工神经网络重新回到人们的视野。此前人工神经网络的发展大致可以分为两个时期，1943年，McCulloch和Pitts提出了最早的人工神经元，这种神经元具有学习能力，这是人工神经网络的发端，也可以被认为是人工智能的发端（当时还没有人工智能这个术语）。1949年，Hebb提出了Hebbian学习算法。1957年，Rosenblatt提出了感知器的神经网络模型。1969年，Minsky和Papert分析了这种感知器神经网络模型的局限性。然而，很多研究者认为，感知器的这种局限性对于所有的神经网络模型都适用，这使人工神经网络的研究很快暗淡下来。1980年代中期，诺贝尔奖得主John Hopfield提出了Hopfield神经网络模型，这种Recurrent神经网络具有的动态性有可能用于解决复杂的问题。同时，多层前向神经网络的后传算法也被重新发现，这两个工作使人工神经网络得到重生。这时，人工神经网络已经成为人工智能的一个重要组成部分。但是，在随后的研究中，人们发现，当学习多层神经网络包含更多的隐藏层时，后传算法并不能学到有效的网络权值，这使得神经网络的研究再次陷入低潮。此次以深层神经网络为代表的深度学习重新回到研究的舞台，其中一个重要因素是Hinton提出的逐层预训练神经网络方法治愈了多层神经网络的一个致命伤。

2 必要性与可行性

深度学习的发展使得从事教学一线的教师也无法忽视这个颇具影响力的研究主题。为此，我们提出将深度学习这个主题引入到人工智能类课程中，将它作为课题教学的一部分。

2.1 必要性

将深度学习这个主题引入到人工智能类课程中的必要性主要包括如下4点。

1）深度学习是人工智能的前沿。

2006年以来，深度学习的研究席卷了整个人工智能，从机器学习、机器视觉、语音识别到语言处理，都不断涌现出新的研究工作和突破性进展。深度学习不仅在机器学习领域成为研究热点，同时在多个应用领域也成为有力工具，而且，在工业界的系统应用中，深度学习成为其中的关键解决技术。

2）深度学习是人工智能的突破。

深度学习的发端是神经网络。关于神经网络的论述，在人工智能类常见教科书中还停留在多层神经网络，即神经网络的第二阶段，它们大部分描述多层结构无法训练的现象。但是，从深度学习的角度看，深层神经网络不仅可学习，而且有必要，这与第二代神经网络的观点是完全不同的。深度学习突破了原有人工神经网络的认识，超越了人工智能神经网络教科书中的原有内容，因此，有必要将多层神经网络结构的可学习性告知学生，从新的视角纠正原有的观点。

3）深度学习是人工智能的延伸。

深度学习不仅提供了一种可以在深层神经结构下训练网络的方法，也包含了不少新的内容，是人工智能的新发展，为人工智能补充了新的内容。到目前为止，深度学习至少包括：从生物神经网络与人类认知的角度认识深层神经网络的必要性；如何构建和学习深层学习网络；如何将深层结构用于解决视觉、语音、语言的应用问题；如何看待深度学习与原有的机器学习方法，如流形学习、概率图模型、能量模型的直接关系；深度学习与其他学科的关系等。

4）深度学习是学生的潜在兴趣点。

大学生对知识有着强烈的好奇心，加之当前信息技术的发达，部分对智能感兴趣的学生可以从其他途径了解到这个学科发展的前沿。因此，顺势而为，将深度学习这个主题做具体讲解，满足学生的好奇心，培养他们对学科前沿与发展的认识，是十分必要的。对高年级的学生而言，了解深度学习的基本知识，是他们全面认识人工智能与发展前沿的一个途径，而对于研究生，较多地了解和掌握深度学习的基本知识有助于他们研究工作的开展。

基于以上几点，笔者认为，将深度学习这个主题引入到人工智能类课程中非常有必要。深度学习作为人工智能的前沿，既是对人工智能原有理论和技术的一个突破和补充。

2.2 可行性

将深度学习引入到人工智能类课程中的可行性主要包括如下3点。

1）深度学习与现有人工智能联系密切。

深度学习并不像突兀的山峰拔地而起。而是深深植根于原有的人工智能理论与技术。深度学习是以神经网络为出发点，这正是深度学习教与学的切入点。比如，可以通过对多层感知器隐藏层的增加和后传算法的失效来讲解深度学习是如何解决这个问题的。再者，深度学习的一个核心构建“受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）”，可以被认为是一种能量模型，而这种模型与Hopfield网络都可以从物理学的能量模型角度分析，RBM可以认为是Hopfield网络的随机扩展。总之，深度学习与现有人工智能的联系，使学习深度学习变得容易。

2）深度学习的基本内容并不深。

深度学习有个很好的名字，这个名字恰当地描述了特定的学习结构。比如，深度学习的核心部件受限于波尔兹曼机RBM，其结构非常简单。从神经网络的角度，受限波尔兹曼机是一种随机的双向连接神经网络，信号可以从可见层传递到隐藏层，也可以从隐藏层传递到可见层。网络中每个节点是具有特定结构的神经元，其中的神经元具有典型的包含自身偏置的Logistic函数的随机单元，能够依Logistic函数计算得到的概率输出0状态或1状态。概括地说，深度学习的基本内容在高年级阶段较易掌握。

3）深度学习的资料容易获得。

当前的信息资讯非常发达，有相当多的资料可以通过互联网等多种途径获得，这使学习深度学习成为可能。近期，中国计算机学会主办了多个技术讲座均涉及深度学习的部分；深度学习的创始人Hinton教授的主页也有很多资料；Coursera网站有免费的Hinton教授的神经网络课程；斯坦福大学的Ng教授提供了很多的在线教程；蒙特利尔大学Bengio教授发表的题为“Learning Deep Architectures for AI”的论文也是这领域的优质资料。

3 实施建议

在具体的教学过程中，笔者建议适当安排深度学习的最基本内容，内容不宜过多，也不宜占用过多的学时，可以根据教学对象的不同进行调整。比如，本科生的高年级专业课可以安排1学时的教学量，介绍层次训练的基本算法；也可以在高年级前沿讲座中安排2学时，内容覆盖面尽可能广泛。在研究生的教学中，可以根据教学的课程主题安排内容与学时。比如，神经网络主题的课程可以安排4-6学时的教学内容，包括波尔兹曼机及学习算法、深层信念网络与学习算法、深层波尔兹曼机与学习算法卷、积神经网络、自动编码器等。结合应用，课程还可以包含MNIST数字识别的应用、人脸识别的应用、图像检索的应用、语音识别中的应用等。另外，深度学习是一个实践性很强的研究，随机性：大规模（意味着数据不宜可视化，程序运行时间长）等多种因素混合，使深度学习在学习中不容易理解。为此，可以在条件允许的前提下，增加小规模的实验，辅助理解。最后，课件可以通过对优质资料做修改得到。