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人工智能课堂教学范文

前言:我们精心挑选了数篇优质人工智能课堂教学文章,供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发,助您在写作的道路上更上一层楼。

人工智能课堂教学

第1篇

关键词:乐高教育机器人 创造性思维培养 课堂教学认识

最近几年,许多中小学把乐高教育机器人活动引入到课堂教学中,使机器人创意走进学生的学习生活。作为一种全新的教学内容,很多教师都在探索乐高教育机器人教学,这种跨学科、高操作性、极具挑战性的内容,非常适合课程整合、研究性学习和综合创新活动的需要,培养了学生的创新能力所需要的创造性思维,使学生在积极的学习兴趣中不断探索和研究,实现自己的新创意、新设想和新设计。

一、机器人和创造性思维

机器人是一种通过电脑编程,可以依靠程序自动完成一定操作或移动作业的机械装置,它可以有视觉、听觉、触觉等类似人的感觉功能,有识别功能和自主行动的功能。它是信息技术和工程机械发展的前沿领域,是一门具有高度综合渗透性、前瞻未来性、创新实践性的学科,蕴涵着极其丰富的教育资源。我校从2006年开始开设乐高教育机器人课程,在实际教学活动中,由于学生能充分体会到研究主题的趣味性和挑战性,以及提供给学生的解决开放性问题的机会多,因此对于学生的创新能力所需的创造性思维提供了发展平台。

创造性思维是一种具有开创意义的思维活动,是人类思维的精华,是引发创造活动的前提。一个发挥创造性思维的人,就能发挥自己的创造才能得心应手地解决矛盾、攻克难关。近年来随着科学技术的迅猛发展,创造性思维越来越受到重视,是学校教育和教学中必不可少的内容。

二、乐高教育机器人课堂教学与创造性思维

1、创造性思维的基础是兴趣

心理学研究表明,当人对某一事物感兴趣时,认识就快;如果毫无兴趣,认识就慢,或者不予接受。若想激发创造性思维,就必须首先激发学生的学习兴趣。那么学生的学习兴趣从何而来呢?苏霍姆林斯基曾说:“兴趣的源泉在于体会到智慧能统帅事实和现实,人的内心里有一种根深蒂固的需要――总要感到自己是发现者、研究者、探索者。在儿童的精神世界中,这种需要特别强烈”。所以“兴趣”是一种推动学生学习的内在动力,它激发了学生强烈的求知欲望,从而为创造性思维的产生奠定基础。因此兴趣不是教学目的,而是教学的一个组成部分。实践证明学生对机器人不仅能够产生浓厚的兴趣,而且能够持久和巩固。

为了引发学生的学习兴趣,我校的乐高教育机器人技术课程将学习重点放在学习乐高硬件(例如RCX和各种传感器等)及其乐高应用软件(例如三维设计软件和编程软件)上。学生在学习过程中,积极主动地参与到教学过程中来,充分地展现了自己的想象空间,精心雕琢自己的作品。有的学生曾这样说:“我最喜欢用乐高积木块设计搭建乐高机器人了,特别是每当我编写程序成功时,我就觉得自己已经是一个机器人工程师,心里别提多高兴了!”。而乐高硬件及其乐高应用软件为学生提供了机会,使他们在教室、活动室和电脑上得以展现自己。可以说这些物质基础对学生产生了“诱惑力”。有了“诱惑力”,学生就有兴趣,有了兴趣,就自然而然地产生创造力了。

在乐高教育机器人教学中,精心设计任务是一个很重要的环节。因为“任务”设计的好与坏,直接影响到学生的学习兴趣的培养。一个好的任务,可以使学生在潜移默化中掌握知识,起到事半功倍的作用。教师讲的时候要少而精,要根据学生的认知水平和教学内容,在量上要少讲,把大量时间留给学生去自学、去思考;在质上要精讲排除学生已经掌握的和自己可以理解掌握的知识。在教学中给学生点明问题的关键,指导学生运用各种思维活动解决问题的方法,锻炼独立探讨问题的思维能力。比如,在讲“按钮”时,我只仔细地讲解了其中的一个按钮,其他的让学生自己去体会它的使用方法。在讲传感器时,在学生认识理解后自己到生活中去找、去发现传感器,品味生活中隐藏的科技,知道科技对我们生活的影响,在我们的身边科技无处不在也时刻陪伴着我们。教师的教学目的,绝不只是教会学生具体的科学知识,而是应该着眼于为学生创造一个合适的环境,通过知识的传授开发他们的智力,培养他们的学习能力,这样才能使他们收益终生。

人的创造能力的发挥离不开自信,而自信是实现自我和取得成功的必要前提。学生们正处于成长发展期,渴望别人对自己的尊重和信任,所以对学生恰如其分的鼓励,就会使学生满怀希望和自信心,增强兴趣,使兴趣从外在因素向内在因素的转化能够执行,从而巩固兴趣。在每堂课即将结束时,我都要进行作品展示。同学们总是要争先恐后地展示自己的作品,当自己的作品得到展示时,一种得意的表情便会在他的脸上呈现。当许多新的技巧和操作方法在作品中不断得到体现时,当学生们利用各种传感器设计出了许多具有可操作性的创意方案时,就会看到他们创造发明的信心和能力。兴趣引发了学生的创造性思维的产生,一幅幅作品、一个个设计图案,一个个创意程序都来自他们内心的“灵感”。

2、升华创造性思维离不开运用

学习兴趣的源泉在于学以致用,这时候人们才能真正感受到掌握知识的欢乐。知识运用可以促进学习和智力活动的兴趣。乐高教育机器人模仿于人,又帮助于人们的生活和服务于我们的人类,因此具有广泛的应用范围。

3、良好的多媒体手段是培养创造性思维的保证

第2篇

关键词:人工智能;会计软件开发技术;翻转课堂;知识库;会计信息化

一、引言

近年来,随着云计算、人工智能、大数据和移动计算等新技术的发展与应用,知识管理理念的日趋成熟,新兴技术对高等学校教育教学模式的改革与创新带来了良好的机遇。2012年3月13日,教育部印发的《教育信息化十年发展规划(2011-2020年)》,旨在推进信息技术与教育教学的深度融合,实现教育思想、理念、方法和手段全方位创新。2016年6月7日,教育部颁布实施的《教育信息化“十三五”规划》,以期加快推动信息技术与教学教育的融合发展。这些政策的出台为高校翻转课堂教学模式的发展提供了明确的实施导向和政策支持,也为重庆理工大学会计信息化国家级精品课程之《会计软件开发技术》(AccountingSoftwareDevelopmentTechnology,以下简称为ASDT)课程实施翻转课堂教学模式改革与创新带来了良好的契机。知识库采用知识表示方式来存储、组织、管理和使用互相联系的基础学习知识、学习过程沉淀的知识和学生自我搭建的知识。基于人工智能技术的翻转课堂知识库构建与应用,不但可以调动学生的积极性和主动性,让课程教学延伸到网络平台,还能够在很大程度上提高课程的教学质量和教学效果。大数据、人工智能、知识库等技术的发展为翻转课堂教学模式的有效开展提供了良好的技术支撑,引起了教育界的广泛关注。周宇等人(2016)提出了一种面向关联数据的机构知识库构建方法,该方法能够覆盖机构知识库构建的整个过程,并支持机构知识的资源整合、语义检索、知识推理和关联数据。钟晓流等人(2013)信息化环境中基于翻转课堂理念的有效教学设计模型,对翻转课堂产生的背景与缘起、含义与特征、当前的研究进展与实践案例、相关的技术工具等进行了系统分析。曾明星等人(2014)阐述了翻转课堂的内涵、应用与研究现状,分析了软件开发类课程实施翻转课堂的可行性,探讨了软件开发类课程翻转课堂教学模型及其构成要素。刘清堂等人(2016)分析了机器教学、计算机辅助教学、智能导师系统的基本设计理念、关键技术以及代表性系统,提出以学习分析为核心的智能技术整合、融合人工智能和人类智能的自适应学习。综观上述文献,现有研究主要从翻转课堂的可行性和模型等方面去思考翻转课堂的教学模式改革问题,而利用人工智能、大数据等现代信息技术去改革与创新翻转课堂教学模式的研究文献还相对比较匮乏。基于人工智能技术的翻转课堂知识库构建与应用,通过全程记录课上和课下的教学互动过程,可以改善翻转课堂在教学方式、学生学习方式、评价体系等诸多方面的不足。鉴于此,本文基于大数据、人工智能等技术,探索改进与提升翻转课堂教学模式改革与创新的新技术与新方法。

二、基于人工智能的春秋战国翻转课堂知识的表达

人工智能(ArtificialIntelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,主要包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、智能监控、智能搜索等核心技术。ASDT课程将语音识别、语义识别、图像识别和智能搜索等人工智能技术融入翻转课堂教学改革的同时,导入春秋战国时期的七国争霸作为教学情景,将班上所有学生平均分成七个小组,分别对应齐、楚、燕、赵、韩、魏、秦等七个国家,每个小组的学生进行角色扮演,实施“春秋争霸”翻转课堂教学。在ASDT教学过程中,在讲授会计软件开发技术和会计数据业务处理流程的同时,让学生充分参与课程教学活动,强化互动学习,培养学生的团队协作能力、沟通能力、PPT制作与演讲能力、知识消化吸收及应用等能力。基于人工智能翻转课堂知识库构建的基础是将ASDT课堂的课堂教学活动和学生自主学习活动过程中形成的知识符号化的一个过程,通过对知识的映射转化为可供描述的事实和推理事实的数据结构。在构建知识库的过程中,知识的表达方式是构建知识库的关键。知识表达方式主要包括描述性、直接性、过程性等表达方式。其中,描述性的知识表达方式是客观和完整地反映相关专业领域的理论知识,具有准确性和逻辑性的特点。直接性的表达方式是以专业理论知识为基础,以图片、视频、音频和图形等方式直接表达知识的本质。过程性的知识表达方式是在教学过程中的积累和总结的经验知识。以下具体阐述在课堂教学活动和学生自主学习活动中知识的表达方式。

(一)课堂教学活动课堂教学活动由教师围绕各小组在完成作业的过程中遇到的实际问题,引导学生进行小组作品展示和组织小组间互动讨论。在课堂教学活动中,各小组通过PPT演示讲解本组作品中所涉及的知识点,运行程序进行作品展示。其他小组针对展示的作品轮流提问,小组回答问题以后,教师对作品进行综合性点评并打分。最后,教师根据知识库中的记录的学生自主学习活动中遇到的问题引导学生互动讨论,解决问题,针对学生不能解决的问题,进行重点讲解。在整个课堂教学活动中,教师对知识点的讲解、评价表现为描述性的知识,而教师和学生的角色高频切换,教师和学生评价、引导和提问不停迭代的探究式教学过程,表现为过程性的知识。通过语音识别、语义识别等人工智能技术的运用,自动识别和理解学生作品展示、各小组提问、教师综合点评等教学活动中的语言,转换为相应的文本,按照知识的表达方式自动分类,并实时传送到网络平台,更新知识库。

(二)学生自主学习活动将ASDT课程的教学目标和教学内容按主题进行任务分解,根据教学计划逐步推进,学生根据小组任务在重庆理工大学精品课程网上观看教学视频进行自主学习,小组成员合作完成小组任务。学生在学习过程中产生的疑问,可以借助智能搜索技术检索知识库,知识库推送相关知识点,帮助学生解决问题。在学生的自主学习过程中,学生在网页中通过简单检索、组配检索、限制检索等手段,进行交互式的访问,最终获得所需的知识信息,表现为过程性的知识。学生观看教学视频对相关知识点进行学习表现为直接性的知识。

三、基于人工智能的翻转课堂知识库的构建

在知识的直接性表达、描述性表达和过程性表达等多种方式下,多角度获取教学活动中的各种知识以构建知识库。基于人工智能的翻转课堂知识库包括教师编辑维护的知识库、学生自我搭建的知识库以及课堂学习过程中沉淀积累形成的知识库三部分,在教学活动中不停地进行动态更新,形成一个翻转课堂知识库的生态循环。其中,老师编辑维护的知识库是根据教学计划和教学任务按规则生成课题所需的知识点;学生自我搭建的知识库是根据学生在网络平台上提出的问题,生成的答案和解释;课堂学习过程中沉淀积累形成的知识库是自动记录和存储学生在课堂上的各种学习行为。基于人工智能的翻转课堂知识库,

(一)教师建立维护学生基础学习知识库教师首先根据教学总任务和总目标规划具体小组任务,按照教学大纲小组任务,同时在网络平台上编辑学生完成小组任务所需的基础知识和教学视频。此环节对课程的翻转和构建基础学习知识库具有重要的指导意义。建立基础学习知识库要和小组任务相匹配,并且具备合理性、科学性和可操作性,尽量涵盖完成小组任务所涉及的知识点。否则学生将无法完成小组任务,也无法有效建立基础学习知识库。学生根据小组任务和本小组实际情况,观看教学视频和学习资料,满足基础知识储备,完成小组作品。教师根据学生在自主学习过程中提出的问题不断更新维护基础学习知识库。

(二)学生自主学习形成知识库学生根据教师在网络学习平台上的任务,进行自主学习,完成小组的学习任务。当学生提出疑问时,网络平台会自动检索知识库,找到相应的知识点和教学视频对学生进行智能推送,学生解答问题。并且在人工智能技术的应用下,会自动记录学生在网络学习平台上的问题,形成并更新知识库,把学生的学习记录反馈给教师,帮助教师及时调整教学计划。

(三)课堂教学活动中形成知识库在学生的课堂学习中,小组成员进行PPT讲解和作品展示,在语音识别、语义识别和自动计分等人工智能技术下,自动记录和分析小组的作品展示情况、个人发言情况和积分情况。并且自动记录老师的总结点评和答疑,通过图像分析技术,自动归集学生个人的学习资料。同时,把课堂过程中的学生提问、教师答疑所涉及的知识,自动对接到网络平台,更新知识库。

四、知识库在翻转课堂教学活动中的具体应用

基于人工智能的知识库在翻转课堂教学活动中的具体应用主要包括自主学习、课堂教学和效果评价等三个方面。自主学习是指学生在翻转课堂的网络学习平台上进行课前的基础知识学习和基础知识自测,并且借助知识库解决疑问;课堂教学是利用基于人工智能技术构建的知识库,帮助教师和学生解决教学过程中的问题;效果评价是在翻转课堂的教学模式下,建立的适合现行教学模式下的学生评价体系,教师根据基础学习情况,在线统计问题,制定教学计划。下面将详细阐述人工智能的知识库在翻转课堂教学活动各中的具体应用,如图2所示。

(一)自主学习在自主学习过程中,学生首先了解教师的小组任务,在人工智能技术的应用下,根据老师的学习任务,智能化地制定学习目标。学生根据细化的学习目标进行自主学习,明确自主学习的课程内容,并根据课程内容和自身情况选择合适的学习内容。学生通过网络平台观看教师提供的教学视频或其他形式的学习材料开展学习,对学习收获进行记录,最后在网络平台上进行知识检测。同时,应用智能监控技术可以实时监控学生在网络上的学习情况和发言情况。学生可以根据自己的预习情况,在线提出问题,网络平台会根据学生提出的问题自动检测知识库,知识库推送相关知识点和学习资源,帮助学生分析和解决问题。利用智能监控技术,可以收集学生频繁在网络平台上搜索的所有问题。同时,学生也可以将问题进行拍照或者录制成视频发送给教师,利用图像分析技术可以自动识别图片或者视频中的问题并且推送给教师,根据问题调整教学内容和教学计划。

(二)课堂教学教师根据知识库中记录的学生自主学习情况,全面系统地了解学生的基础知识学习情况。知识库汇总学生在网络平台上的发言和提问情况,教师根据汇总的问题在课堂上进行重点讲解,使课堂学习更加高效。在学生作品展示、小组互动提问、教师综合点评等教学活动中,学生和教师可以借助知识库智能推送相关知识点,帮助解决教学活动中的问题。同时可以智能推理出合适的教学计划给教师进行选择。在学生提出问题和解答问题的过程中,智能收集问题和答案,形成知识,更新知识库。

(三)效果评价效果评价包含教学质量评价和学生评价两个环节。其中,教学质量评价是全面、系统的了解学生的学习情况和知识储备情况下,合理、客观地评估教师的教学质量。学生评价是考核学生的知识掌握情况、交流与沟通能力、演讲能力、协作能力、PPT制作能力、课堂参与程度和小组展示情况等。在基于人工智能的翻转课堂教学模式下,学生评价包括课堂教学活动和学生自主学习活动两个部分。通过语音识别和语义分析技术等人工智能技术,详细记录每一位学生在课堂上的发言情况、小组展示情况和教师对作品的点评情况。通过大数据分析技术,可以全面地了解学生在课外观看教学视频的情况和自测情况。因此,这种学生评价方式更加具有合理性和精准性。

五、结论

与传统的ASDT课堂相比,基于人工智能下的翻转课堂知识库的构建促使教学逐步从静态走向了动态,实现了以学生为主题,教师为主导的课堂教学理念,是适应新时期ASDT课程教学改革的必然。在基于人工智能的翻转课堂教学模型下,一定程度上改进了翻转课堂中的课堂教学、学生自主学习和效果评价等模块,有效督促学生自主学习,帮助学生在线答疑,同时更加综合地对学生进行考评,让老师教学更加高效。人工智能技术的广泛应用对于解决翻转课堂教学当前所面临问题的是较为理想的方案,它有助于提升翻转课堂整体的教学水平,促进翻转课堂的快速发展。

参考文献:

[1]周宇、欧石燕:《面向关联数据的高校机构知识库构建方法研究》,《图书情报工作》2016年第1期。

[2]刘清堂、毛刚、杨琳等:《智能教学技术的发展与展望》,《中国电化教育》2016年第6期。

[3]曾明星、周清平、蔡国民等:《软件开发类课程翻转课堂教学模式研究》,《实验室研究与探索》2014年第2期。

[4]钟晓流、宋述强、焦丽珍:《信息化环境中基于翻转课堂理念的教学设计研究》,《开放教育研究》2013年第1期。

[5]胡立如、张宝辉:《翻转课堂与翻转学习:剖析“翻转”的有效性》,《远程教育杂志》2016年第4期。

[6]王红、赵蔚、孙立会等:《翻转课堂教学模型设计》,《现代教育技术》2013年第8期。

[7]余燕芳:《基于移动学习的O2O翻转课堂与应用研究》,《中国电化教育》2015年第10期。

第3篇

关键词:人工智能;电气信息类;教学应用

教师在电气信息类专业教育教学中在运用人工智能技术进行教学时,要对人工智能技术的含义和特点进行深入的分析和研究,并且还要了解电气信息类专业的育人目标和教学要求,将人工智能和电气信息类专业教学进行有机的融合,为学生打造全新的教学课堂,从而使学生的专业素质和学习能力能够在人工智能的运用下得到有效的提高,为学生后续的发展提供更多的可能性。

一、人工智能时代的概述

人工智能(ArtificialIntelligence,缩写为AI)亦称智械、机器智能,指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现,以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体(intelligentagent)的研究与设计”,智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯卡普兰(AndreasKaplan)和迈克尔海恩莱因(MichaelHaenlein)将人工智能定义为“系统正确解释外部数据,从这些数据中学习,并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广。人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能是十分广泛的科学,它由不同的领域组成,它是哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。在人工智能时代下进行电气信息类专业教育改革的过程中,需要对人工智能时代的含义和发展背景进行深入的分析和研究,这样才可以给电气信息类专业教育改革指明一个正确的方向,保证后续工作的科学性和有效性。在2016年的世界经济报告中,人工智能被预测为第4次工业革命的主要技术代表,人工智能的发展将从宏观到微观的各个角度进行相互的渗透以及融合,从而符合各个领域对于智能化技术的新要求和新需求。在人工智能技术发展的过程中,产生了大量的新技术和新产品,也形成了新的产业核心的发展模式[1]。我国经济结构在人工智能时代下发生了重大的变革,由于人工智能技术独特的技术形式和技术模式,深刻地改变着人们的生活方式和生活模式。在一定程度上不仅可以推动我国社会生产力的提高,还有助于推动科学技术水平逐渐朝着智能化和数字化的方向而发展,从中可以看出人工智能技术的发展是时展的必然趋势,并且发展前景是比较广阔的。人工智能技术主要是指将多个学科技术进行有效的整合,其中涵盖了计算机学科、语言学科和心理学科,智能化特征是比较明显的。在实际应用的过程中,由于融合了各种尖端的技术,能够将技术能力和技术思维进行有机的结合,模仿人的工作行为和思维,在当前时代下人工智能技术得到了蓬勃的发展,但是人工智能技术的发展也需要一定的时间和精力。首先,在实际用的过程中相关工作人员进行了机器人的研发,机器人可以在复杂的环境中对信息进行有效的替代和处理,模仿人类的思维进行日常的工作。在后续工作的过程中,相关工作人员进行了数据系统的开发,可以自动化和智能化的对计算机数据进行有效的处理以及分析,在较短时间内提取出有效的信息,完成整个工作流程[1]。随着我国当前科学技术的不断发展,一些工作人员纷纷加强了对人工智能技术的研发力度和开发力度,不仅可以提高计算机的使用效果,还可以及时的发现在计算机系统日常运行过程中所存在的故障。在当前时代下人工智能技术的使用范围在不断的扩展,并且人工智能技术的发展前景是非常广阔的,在计算机网络技术中发挥着独特性的作用和决定性的重要影响的作用。

其次,随着人工智能技术的不断发展,人工智能技术和各行各业进行了相互的渗透以及融合。在当前电气信息专业领域中人工智能技术得到了广泛的应用,并在实际工作的过程中对原有的工作模式进行了有效的改进和创新。一些工作人员在实际工作的过程中构建了自动化的工作模式和工作平台,将人工智能技术完美的融入电气信息领域中,不仅为我国电气信息领域指明了一个正确的方向,也在一定程度上提高了人工智能技术的水平。最后,人工智能技术的发展,在电气信息领域中的影响是迅速扩大的,人工智能的使用会对电气信息行业的各个环节产生深刻的影响,甚至是革命性的变化。人工智能的应用不仅仅停留于行业的技术层面,更加重要的是在人工智能时代下一些新的工作思维和发展理念。作为电气信息类专业的工作人员在人工智能的时代下要提高自身的专业素质和专业水平,根据人工智能时代的特点以及发展方向,对原有的工作模式和工作理念进行深入的改革以及创新,并且还要掌握有关人工智能方面的新技能,从而使得电气信息类专业影响力能够得到有效的提高。但是从侧面来看人工智能技术的发展对于电气信息类专业2本刊特稿科学咨询/教育科研2021年第24期(总第745期)来说是把双刃剑,给实际工作带来了新的挑战,一些工作人员不得不提高自身的专业素养和专业素质,掌握更多的人工智能技术。在当前时代下这种影响和变革已经被普遍认可,因此使我国电气信息类专业行业能够得到良好的发展。高校要对电气信息类专业教育进行适当的改革以及创新,根据当前人工智能时代的发展方向和对人才的要求,对学生的综合素质和创新能力进行良好的培育,从而使学生能够充分的发挥人工智能技术的优势,提高电气信息类专业的水平和质量,再一次加深人工智能和电气信息行业的融合力度。相关负责教师要加强对这一问题的理解,对原有人才培养模式和课程教育重点进行适当的改革和创新,根据人工智能时代和电气信息领域融合的背景,提高课堂教学的科学性和针对性,从而使学生在毕业之后能够获得良好的发展。

二、人工智能对电气信息类专业人才需求的影响分析

人工智能主要是利用计算机对人脑功能进行模拟,具备一定程度的人类认知和分析问题的能力,人工智能是人类所制造的智能化技术,也是机器智能化发展的主要载体。在人工智能发展的过程中,由于是计算机科学领域的一个分支,所以在人工智能研究的过程中,涉及有关语言识别和图像识别方面的功能。在当前时代下,人工智能所形成的热点效应是比较广阔的,人工智能技术的应用,使得各行各业朝着智能化的方向而发展,对于电气信息类专业人才需求来说,也逐渐朝着智能化的方向而发展。电气信息类的教学,主要是为了让学生能够在班级学习的过程中,将理论和实践进行有机的结合,提高学生的实践能力和操作能力,实践性是比较强的。在电气信息类专业发展的过程中各种新兴的技术被应用其中,扩展了电气信息类专业的发展实力,并且人工智能和电气信息类专业进行了有机的融合和渗透。人们在互联网思维的影响下已经形成了互联网思维的发展理念,随着人工智能技术的广泛运用再加上云技术和算法技术的普遍化,这又给电气信息类专业的发展提供了重要的支撑。在相互融合的技术背景下,电气信息类专业也即将进入到人工智能发展的领域中[2]。因此对于电气信息类专业行业的工作人员来说,要了解人工智能时代下先进的信息技术,并且还要结合电气信息类专业在人工智能背景下的新特点,树立新的工作模式和工作理念,从而使得电气信息类专业能够在人工智能技术背景下得到广泛的发展。对于人才需求方面,要求高校要对原有课堂教学模式和课程教学重点进行深入的改革和创新,融入人工智能方面的内容,对学生的综合素质和专业能力进行良好的培育,高校要正确地理解人工智能对电气信息类专业教学的影响,从而使得电气信息类专业能够朝着生态化和持续性的方向而发展。

三、人工智能给电气信息类专业提供的机遇

在人工智能技术中,所涵盖的技术内容相对来说是较为丰富的,这在一定程度上有助于提高电气信息类专业的教学水平和教学质量。从中可以看出在当前时代下的电气信息类专业教育教学中,教师要充分地把握人工智能技术所带来的机遇,从而提高课堂教学的效果和质量。在人工智能技术中包含着语言识别技术和图像辨认技术,也可以对一些语言进行有效的处理和研究。在课堂教学的过程中,教师要充分的发挥人工智能技术的优势,让学生了解当前电气信息领域的发展方向和主要的发展特点[3]。由于电气信息类专业所涵盖的内容是相对来说较为复杂的,学生在日常学习的过程中,需要进行多个学科知识内容的学习,这给学生日常学习和教师的课堂教学带来了诸多的挑战,教师要结合课程教学的内容,对课堂教学模式和流程进行精心的安排。在实际工作过程中,要以计算机作为主要的辅助手段兼容,并且充分利用其他专业领域的技术来开展日常的教学。在课堂教学过程中,教师要充分的利用人工智能技术,对原有课堂教学模式进行深入的改革以及研究,并且结合新一代人工智能发展规划的这一大背景,对原有课程教育模式进行创新和调整,从而给学生提供更加广阔的发展空间。首先,在实际工作的过程中,人工智能技术重新构造了电气信息专业的课程,由于电气信息类的实用性是比较强的,在人工智能的技术下能够取得不一样的教学效果。将语言识别技术和图像辨认技术进行了有机的结合,教师可以充分发挥这些专业技术的优势,提高课堂教学的效果。另外在课堂教学情景中,教师可以利用人工智能技术来实现网络化的教学,并且为学生打造智能化的工厂开展虚拟实验室,从而对学生的专业能力和操作水平进行良好的培育。其次,在电气信息类专业教学中人工智能技术的应用能够对传统课程教育模式进行有效的转型和升级。在以往课程教学中,由于电气信息类专业所涉及的知识学科是相对来说较为丰富的,这给教师的日常教学带来了诸多的问题。比如在实际教学的过程中很难实现课程的有效统一,也无法为学生打造标准化的课程教育体系,在进行个性化和独特性课程教学方面的力度还是不足的,甚至也没有完善的教育体系进行主要的支撑,这给实际的教学工作带来了诸多的问题。随着人工智能技术的应用,在课程教育的过程中,教师可以充分的发挥人工智能技术的优势,对相关信息进行有效的总结和收集。从而为学生打造个性化的教学课堂,并且运用人工智能技术,还可以对不同学生的学习需求进行分析和研究,提高课堂教学的针对性,从而使学生可以更加积极地进行知识内容的学习,实现快乐学习的效果[4]。在专业教育中教师要充分的发挥人工智能技术的优势,提高人工智能技术的应用性效果,对学生的知识需求进行深入的挖掘以及研究,从而使学生的学习质量能够得到有效的提高。与此同时,在课程教育的过程中,教师还可以进行课堂情景的构建,通过网络化的教学为学生再现一些生活中的真实案例,为学生全面素质的提高奠定坚实的基础。

四、人工智能技术在电气信息类专业教育教学中的应用路径

(一)转变人才培养目标在人工智能时代下的电气信息类专业教育中,由于原有的教育重点和人才培养模式已经无法顺应人工智能时代的发展特点和对人才的需求了,所以在实际工作的过程中,要对电气信息类专业教育进行有效的改革,帮助学生在毕业之后能够获得稳定的发展。首先,在对电气信息类专业教育进行改革时,要转变人才培养的目标,这主要是由于人工智能技术在电气信息类专业行业中的运用对各个环节都产生了非常深刻的影响,并且电气信息类专业对于人才的需求发生了很大的变化。比如,对人才的知识结构和专业技能方面都和传统发现模式有所不同,在电气信息处理的过程中提出了诸多的要求。相关电气信息类专业从业者不仅要具备完善的理论知识,还要具备创新性的思维能力,能够面对当前变化多端的人工智能时代,具备新的技术和新的思维,灵活地运用在实际工作中所存在的问题。因此对于电气信息类专业教育来说,要对人才培养目标精准定位,实现良好的变革。其次,电气信息类专业要着眼于当前国际发展方向和新业务的特征,了解有关业态产品和专业能力方面的内容。从这些问题入手提出正确的人才培养目标,并且对原有课程教学进行改革和创新,从而促进学生能够在课堂学习的过程中加深对人工智能技术的了解,提高学生的专业素质和创新能力。

(二)升级人才培养模式在人工智能背景下对电气信息类专业教育进行改革时,要在原有育人模式的基础上实现有效的升级,改变传统的课程教学设置。当前大部分电气信息类专业院校还是采用之前偏理论的课程来对学生进行知识内容的讲授,虽然这些理论知识是学生在学校学习期间必须要掌握的内容,但是假如仍然向学生讲述这些课程的话,也没有将理论和实践进行相互的结合,使得学生无法在人工智能时代下得到良好的发展,因此相关负责教师在实际教育工作中要对原有人才培养模式进行转型和升级。电气信息类专业教师要根据当前电气信息行业的发展和对人才的要求,对课程教育内容进行重新的调整。首先,在实际教育的过程中要向学生全面地展示先进的人工智能技术,技术是推进电气信息专业前进的动力之一。但是在原有的电气信息类专业教育中,教育技术的实施和教学并没有受到相关负责教师的重视,教师在班级教学的过程中,也没有为学生融入当前先进的人工智能技术和运用案例,提高学生的专业素质。在人工智能时代下,人机协作是当前主要的工作模式和发展模式,因此对于电气信息类专业教育来说,要对人才培养课程结构和课程重点进行有效的调整和创新。教师在教学中不仅要加入有关以往课程的教育内容,还要对课程进行有效的扩展,融入新媒体和人工智能技术应用相关的课程。比如教师可以立足于教材中的内容,为学生创设多样化的实训活动和实践操作平台,在学生实践的过程中要融入先进的人工智能技术,这些教学模式的运用不仅可以让学生了解人工智能技术的实际应用情况,还可以多方位的锻炼学生的创新能力和实践应用能力。所以相关高校要适当的借鉴这一教学经验,提高课程教学的针对性。其次,在育人模式中还要加强对学生创新思维和操作能力的培养,在人工智能背景下,电气信息的发展模式和主要的发展方向都发生了一定的改变。在当前电气信息领域发展的过程中,为了使自身能够在人工智能背景下得到有效的发展需要创新和创意的人才,并且要求这部分人才能够掌握先进的人工智能技术,根据电气信息发展的实际需求和人们对电气信息的要求,从而生产出个性化和特色化的产品。在育人模式升级中,教师要将专业和特色进行有机的融合,构建新的教育思路,过硬的专业素质才是人才升级的重要基础。在人工智能时代下,信息的来源和途径逐渐朝着多样化的方向发展,在这些繁杂的信息中既有重要的信息也有多余的信息,所以要使学生能够对这些信息进行有效的辨别。高校在制定人才培养模式中,要专业性的锻炼学生的工作能力和专业素质,从而使学生能够在这些大量的信息中提取有用的信息,提高电气信息类专业的有效性。

(三)引入任务驱动的实验模式在人工智能背景下对院校电气信息类专业进行教学时,教师要在保留原有学习项目的同时,立足于学生当前的理解能力,开发新的教学内容。在教学中教师要求学生进行独立性的思考,并且教师还要对学生的学习思路进行适当的引导以及启发,使学生可以运用课堂中所学到的知识内容灵活的解决实际实验过程中所存在的问题。教师要引导学生运用不同的方法进行学习,鼓励学生进行大胆的设计以及验证。教师在班级教学的过程中,可以为学生引入任务驱动式的教学模式任务,驱动式的教学模式主要是以学生为中心,教师要立足于教材中的内容和课堂教学的目标为学生布置相关的学习任务,实现综合性的学习效果。在为学生布置学习任务时,要融入当前先进的人工智能技术,让学生充分的发挥人工智能技术的优势来完成教师所布置的任务。教师要在任务驱动式的教学模式中增加一些设计型和创新型的学习活动,让学生直接深入到实践学习中进行方案的设定以及验证,并且对最终的实验结果进行多方位的分析以及讨论。在班级教学的过程中,教师要让学生围绕着一个教学目标来开展日常的学习,并且学生在学习和验证的过程中,教师还要加强和学生之间的互动和交流,从而对学生的实验方向和实验思路进行有效的引导,使学生可以在强烈的学习兴趣和学习动力的驱动下进行自主性的探索以及学习,并且也可以在班级中形成良好的互动。

(四)利用人工智能技术进行辅的教学在电气信息类专业教学课堂中,教师在利用人工智能技术进行教学时,要在原有课程的基础上充分地发挥人工智能技术的优势,从而对实际教学起到一个良好的辅助作用。比如,在实际教学的过程中,教师需要将理论知识和学生的实践学习进行相互的结合,提高课堂教学的真实性和有效性,在课程内容中要围绕着各种企业的实际项目来让学生进行知识内容的学习,教师要利用人工智能技术的优势为学生展现真实的一线工作现场,让学生全面的感受工作的环境,不仅有助于提高课堂教学的效果,还可以让一些抽象的理论知识变得生动和直观,促进学生学习效率的提高。

(五)在电气设备故障诊断中的应用在电气设备故障诊断中,人工智能技术中的模糊理论、人工神经网络和专家系统的应用比较广泛。以前我们常常面临的问题是,当电气设备出现问题或故障时,总是表现出比较复杂的症状,采用传统处理手法难以对问题做出准确判断和查找,人工智能技术则很好地解决了上述问题。比如发电机的设备故障具有非线性、不确定和复杂性的特征,传统论断方法准确率非常低,而通过人工智能技术中模糊理论和专家系统的综合应用,能大大提高故障论断的准确率。

第4篇

关键词:人工智能;创新性教学;精品课程;课程建设;教学改革

人工智能课程是计算机类专业的核心课程之一,也是智能科学与技术、自动化和电子信息等专业的重要课程,其知识点具有不可替代的重要作用。该课程内容广泛,具有很强的综合性、应用性、创新性和挑战性[1],其开设能够更好地培养学生的创新思维和技术创新能力,为学生提供了一种新的思维方法和问题求解手段。同时,本课程能够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。通过课程的学习,学生对人工智能的定义和发展、基本原理和应用有一定的了解和掌握,启发了对人工智能的学习兴趣,培养创新能力。

中南大学人工智能课程开设于20世纪80年代中期。1983年,蔡自兴作为访问学者赴美国普度大学研修人工智能,并与美国国家工程科学院院士傅京孙(K. S. Fu)教授及清华大学徐光v教授合作研究人工智能。在傅京孙院士教授的指导下,蔡自兴和徐光v教授执笔编著《人工智能及其应用》一书,并于1987年5月在清华大学出版社问世,成为国内率先出版的具有自主知识产权的人工智能教材。本教材不仅为我校人工智能课程提供了一部好教材,而且促进了国内高校普遍开设人工智能课程。此后,又陆续编著出版了《人工智能及其应用》第二版、第三版“本科生用书”和“研究生用书”、第四版等,修读该课程的学生也与日俱增。该书第二版还获得国家教育部科技进步一等奖。经过近20年建设,该我校人工智能课程于2003年评为国家精品课程,并在2008年评为国家双语教学示范课程。这是至今国内唯一同时获得国家级精品课程和双语教学示范课程的人工智能课程。同时,我们还开发了人工智能网络课程,具有网络化、智能化和个性化等特色,被国家教育部评为优秀网络课程,供兄弟院校人工智能教学参考使用,受到普遍欢迎[2]。

作为国内第一门人工智能精品课程,我们按照教育部精品课程标准建设《人工智能》课程,尤其是在教学内容、创新性教学方法和教学模式上进行不断进行改革与探索,取得了很好的效果。本文即为我校人工智能精品课程建设与改革经验的初步总结。

1教学内容优化

1.1课堂教学内容优化

教学内容的确定是课程的首要任务。如何选好教学内容,使学生既能了解本领域的概貌,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,是一件难事。教学内容除了包含基础理论外,还应该反映人工智能领域的新发展和新动态,跟上学科发展的步伐。本课程最初设定的教学内容分基础部分和扩展应用部分。基础部分主要包括人工智能的定义和发展、知识的表示以及推理,而扩展应用部分主要包括专家系统、机器学习、机器规划、机器视觉等。

近年来人工智能科学的快速发展,涌现出了大批新的方法和算法,研究热点问题也从符号计算发展到智能计算和Agent等。

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,是一件难事。教学内容除了包含基础理论外,还应该反映人工智能领域的新发展和新动态,跟上学科发展的步伐。本人工智能课程最初设定的教学内容分基础部分和扩展应用部分。基础部分主要包括人工智能的定义和发展、知识的表示以及推理,而扩展应用部分主要包括专家系统、机器学习、机器规划、机器视觉等。

近年来人工智能科学的快速发展,涌现出了大批新的方法和算法,研究热点问题也从符号计算发展到智能计算和Agent等。

随着科学技术的不断进步,在科学研究和工程实践中遇到的问题变得越来越复杂,传统的计算方法无法在一定时间内获得精确的解。为了在求解时间和求解精度上取得平衡,很多具有启发式特征的智能计算算法应运而生。这些算法通过模拟大自然和人类的智慧来实现对问题的优化求解。计算智能作为人工智能的一个新的分支是目前的研究热点,它主要涉及神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等领域,在如模式识别、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。另一个近10年来人工智能的研究热点是Agent和多Agent系统,其理论最早来自分布式人工智能,并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。

以上两个内容都是人工智能的重要分支。因此,我们在《人工智能及其应用》第三第3版[3]和第四第4版教材[4]中已经顺应形势加入了这方面的内容,并将教学内容也进行了相应的扩展,加入了计算智能、分布式人工智能与Agent。由于不确定性推理和基于概率的推理方法应用也越来越广泛,我们也将此类非经典推理方法单独作为一章来进行教学。另外,还增加了一些新的内容,如本体论和非经典推理、粒群优化和蚁群计算、决策树学习和增强学习、词法分析和语料库语言学,以及路径规划和基于Web的专家系统等。图1给出本课程的教学内容大纲。

人工智能的教学内容涉及面广且内容较多,要在有限课时内完成教学计划并让学生掌握,具有一定难度。因此需要根据教学对象的需求有所取舍。中南大度。因此需要根据教学对象的需求有所取舍。中南大学在智能科学与技术、计算机、自动化三3个专业中均开设了人工智能课程,根据相关专业课程教学对象,对学时和教学内容进行适当调整。对于智能科学与技术专业,人工智能课程为必修课,共48个学时含实验8个学时。表1表示为相关专业的人工智能课程教学内容分配情况。对于计算机和自动化专业,人工智能课程为选修课,共32个学时含实验8个学时。许多兄弟院校的计算机专业都把人工智能定为必修课,课程学时也在50学时左右。因此,我们一再强烈建议我校的计算机专业把人工智能列为必修课,并适当增加学时。由于智能科学与技术专业开设有专家系统和智能计算选修课程,因此在人工智能教学内容中只将这两部分做简要阐述,而将重点放在知识表示和推理以及扩展应用上。对于计算机专业学生来说,除基本的知识表示和推理外,计算智能和Agent技术也是他们在软件开发和通讯技术理论学习中需掌握的重要概念。同时,计算智能、专家系统对自动控制和电气工程也十分重要,对自动化专业则应掌握该方面的内容。

1.2实验实践教学创新

国内人工智能课程在开设之初大多没有安排实验内容,仅为理论基础和概念讲授。由于理论比较抽象,很难理解,学习效果不理想,学生们对于其应用实现也十分困惑。此后,各高校也逐步在该课程中分配了实验学时,大多数采用prolog语言和专家系统作为实验语言和对象[5]。为了改进该课程的教学,我们也从没有实验到将实验学时从零调整为设置4个学时的实验课时,然后到现在的8个学时的实验课时。随着课堂教学内容的改革,实验内容也进行了优化和更新。

人工智能课程实验的目的是帮助学生掌握基本理论,发挥主动性,研究探讨人工智能算法和系统的运行和实现过程,提出思路并验证自己探索的思路,从而更好的地掌握知识,培养研究能力和创新能力。因此,在实验教学内容的设计上,实验项目应具备研究性和综合性。实验项目目标明确,要求学生带着问题和任务进行实验,但实验过程又要有一定的灵活性,学生可以根据自己的思考进行适当的调整。再者,充分采用虚拟实验方式进行实验,大大提高了学生的兴趣,提供了分析和探讨智能算法的很好平台。同时,学生的实验数据和实验结果分析既有格式要求,又给学生报告自己的研究的过程和结果留有空间,并在评分时加以充分考虑。这些做法能够鼓励学生,特别是鼓励优秀学生进行独立性研究,满足他们学习的需求。

1) 人工智能课程的实验环节不足和课时分配问题。

中南大学的人工智能课程的实验环节经历了从精品课程建设前没有到开设,一直到其内容和形式上的不断改进过程。但目前实验还主要处于演示性和编程的实验阶段,而非设计和训练阶段。此外,由于人工智能课程涵盖范围广、内容多,而课程所设置的学时有限。,如何分配好课堂教学与实验课时也是一个需要在今后课程建设中不断探索的问题。

对于某些专业的人工智能课程,可以考虑单独开设人工智能实验课程或人工智能程序设计与实验课程。

2) 人工智能技术发展迅速情况下如何保持该精品课程持续发展的问题。

人工智能作为一门高度融合的交叉科学,其发展速度迅速,不断有新理论、新问题涌现出来。我们的

人工智能教学既要注重基础理论知识,又要紧跟学科发展的步伐,势必要求对课程内容进行不断更新,这对我们的教学资源和教师素质都提出了更高的要求。

4结语

本文介绍了中南大学的精品课程――人工智能课程教学内容和创新性教学方法的一些探索,已在课堂教学内容的优化、实验环节的改进、教学方法的创新的实施上取得了很好的效果,充分激励了学生的学习积极性和主动性,多方位培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力。我们的想法和做法可供兄弟院校同行参考。不过,仍然存在一些不足之处。随着智能科学与技术的发展和更为广泛的应用,人工智能课程的重要地位必将更加突显,我们也需要继续努力,与时俱进,不断完善人工智能精品课程的建设。

注:本文受教育部质量工程国家级精品课程人工智能(2003)、全国双语教学示范课程人工智能(2007)项目支持。

参考文献:

[1] 薛莹. 创新教育新途径人工智能与机器人教育:哈尔滨市教育研究院张丽华院长访谈录[J]. 中国信息技术教育,2010(1): 20-22.

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

[3] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2003.

[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.

[5] 韩洁琼,闫大顺. 人工智能实验教学探讨[J]. 计算机教育,2009,(11):135-138.

[6] 刘丽珏,陈白帆,王勇,等. 精益求精建设人工智能精品课程[J]. 计算机教育,2009,(17):69-71.

Exploration of Innovative Teaching Mode of Artificial Intelligence Elabrate Course

――Construction and Reformation in Elaborate Course of Artificial Intelligence

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

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

第5篇

关键词:人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践

人工智能(Aritificial Intelligence,英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科,是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为,如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动,来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐,与时俱进,有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代,人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科,必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止,全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今,一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程,到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校,因此,学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下,南邮人经过多年的努力工作,在人工智能科研方面取得了丰硕的成果,如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统,为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。

一、优选教材

目前,国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多,遵循实用、简单、够用的原则,再经过授课老师和学生们的共同调研,我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面,包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写,内容基础,难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域,做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用,受到了全国广大师生们的一致好评,多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。

二、考核方式

在全国大部分高等院校,“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握,南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理,我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核,从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的:平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行教育体制的弊端,避免学生“机械式”地的应对教学和考试,我们对考试题型进行了调整,不再是以往的填空、选择、简答等题型,而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主,这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了,这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。

三、教学内容调整

对于本科生而言,人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多,由于课时所限,我们必须精简教学内容,让学生在掌握基础知识的同时,也能够了解它的具体应用。因此,我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分:第一部分是基本理论和方法,包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用,包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排,使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点,从而满足了学生们的求知需求。

四、教学手段的改进

(一) 激发学生的学习兴趣

经过长时间的教学我们发现,在选修“人工智能”这门课程时,每个学生的心中所想各有不同,这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈,但随着教学内容变得越来越抽象,学生逐渐对这本课的学习失去了信心,甚至上课时间不去听课,使授课教师对教学也渐渐失去了信心,导致恶性循环,严重影响了教学质量。针对这种现象,我们认为,在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件,开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验,通过该实验的演示,让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务,理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用,让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣,实践证明这种方法是有效的。

(二) 借助多媒体教学

多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式,它往往根据教学目的和学生们的特点,通过合理的设计、选择教材内容,应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来,与传统教学手段相结合,形成合理的教学过程结构,达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点,学生学习起来比较困难,为了让学生生动、形象地学习该课程,我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能足球机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时,借助Matlab软件和投影机,直接展现该算法的求解过程,从而改善了课程教学的形式,提高了教学质量。

(三)提倡课堂辩论

我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式,多次组织课堂辩论,辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列辩论会。经过激烈的辩论,无论正方还是反方都感觉自己收获很大,增长了知识,开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色,大大地调动了学生的学习积极性,从而提高了课堂教学质量。

五、实践教学

实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分,通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法,从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课,设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题,要求学生独立完成这2个实验题目的编程,并书写实验报告。通过实验,学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识,加深了对智能算法的理解。

人工智能是一门实用性较强的课程,我们总结了近几年来的教学经验,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看,我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用,需要指出的是,我们仍有很多不足之处,需要在以后的教学过程中不断努力完善,提高自己的教学能力,争取更好的教学效果。

参考文献

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

[2]路小英,周桂红,赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报:农林教育版,2007,9(4):66-68.

[3]马建斌,李阅历,高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报:农林教育版,2011,13(3):330-332.

[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息,2011,(7):541.

第6篇

摘 要:多媒体教学手段的引入,极大地增加了课堂的信息量,丰富了课堂教学的表现形式,但是同样也暴露了教材信息量不足、多媒体教学素材匮乏等问题。本文结合作者的教学实践介绍了在备课过程中利用Internet搜索引擎拓展多媒体教学内容、丰富多媒体课件素材的方法。经过32学时的“人工智能”本科生课程实践,验证了该方法的可行性和有效性。

关键词:搜索引擎;多媒体教学;备课

中图分类号:G434

文献标识码:B

图文声像并茂、形象生动直观是多媒体教学最基本的特点。多媒体可以在较短时间内提供较传统教学模式更多的信息,提高教学效率,这是多媒体教学最突出的优点。此外,多媒体教学能够充分发挥计算机网络的辅助教学功能,学生可以从网络上查阅教师的电子邮件和教辅资料,最大限度地节约教育资源,把教师从传统的教学模式中解放出来,从而有更多的时间和精力应用到科研、教研等创造性工作中去。但是在多媒体教学备课中也暴露出一些新的问题,比如信息来自哪里?多媒体课件的素材来自哪里?

Internet是一个巨大的信息资源宝库,充分利用Internet资源可以对多媒体教学的信息和素材形成有益的补充。但是Internet信息过载和资源迷向问题又使我们面对浩如烟海的信息资源无所适从。Internet搜索引擎的诞生为我们提供了信息获取的强有力工具,只需要输入关键词或关键词的组合进行搜索即可,高级搜索技巧也可以通过阅读网站上的帮助信息来很快掌握。

下面从四个方面介绍多媒体教学在备课过程中如何利用Internet搜索引擎拓展教学内容、丰富课件素材。

1 利用Internet搜索引擎对教学内容追根溯源

2005年全国高等学校教学督导工作研讨会上,哈尔滨工程大学总督学杨曜根教授在报告《让新的教学理念进课堂》中指出,目前在课堂教学内容上往往是重“结论”、轻“过程”,只是注重传授前人已解决的定理、概念、知识的现成结论,不注重揭示前人对这些知识的艰辛探索过程。其实,这不单纯是理念问题,往往不是教师不想讲过程,而是不会讲,这都受着教材内容和教师知识面的制约。

正如杨教授所言,“每门学科的发展过程,每门学科中新观点、新原理的建立,科学技术的发现、发明和发展,无不是前人向传统、敢于向权威挑战、大胆想象、不断创新的结果,充满了前人大胆求异、创新的事例,展示这些在学生面前,正可以大大启发学生的好奇心、兴趣,培养学生逆向思维,引导学生不断发问‘为什么’,培养学生的求索精神”。但这些过程事例很少编入现行教材中,传统的教学手段课堂信息量有限,作为教师当年也没有在课堂上听过这些过程事例,事实上这是一个盲区,需要另辟蹊径来扫除这个盲区,而Internet搜索引擎则是“扫盲”的有力工具之一。

举例来说明这个问题。人工智能的教材中对人工智能本身的发展历程介绍的较多,但是逻辑演算作为人工智能课程的重要内容,逻辑学本身的来龙去脉在教材中却鲜有提及。备课时,当然可以跳过逻辑学的历史,也可以去图书馆查阅逻辑学专业书籍,但是利用Internet搜索引擎不失为一种便捷的方式。我们只需要在Google等搜索引擎中输入“逻辑学”、“起源”、“发展”、“分支”等关键词的简单组合,就可以很容易地找到“逻辑学传统上可分为古希腊的逻辑学、中国的名辩、古印度的因明学三个分支”、“现代逻辑学已从单一学科逐步发展成为理论严密、分支众多、应用广泛的学科群”等,再顺藤摸瓜,搜索“古希腊 逻辑”、“名辩 逻辑”、“因明学 逻辑”、“现代逻辑学 分支”等关键词,便可向前把2000多年前印度的正理派、中国的墨子、古希腊的亚里士多德都追溯出来,向后把量子逻辑、控制论逻辑、概率逻辑、价值逻辑、法律逻辑、科学逻辑等信手拈来,经过进一步加工提炼,融入到课堂教学中,对拓展学生知识面、激发学生的探究欲望能起到良好的作用。

2 利用Internet搜索引擎为课堂讲解旁征博引

在课堂上旁征博引,能够丰富教学内容,提升知识的吸引力,增强教师的表现力,激发学生学习兴趣,同时,对同一个问题换个角度、换个说法来阐述,也易于学生理解和掌握,提高课堂教学实效。但是旁征博引对任课教师的知识面要求非常高,尤其对于青年教师,因此在备课时有针对性地利用Internet搜索引擎拓展自己的知识面是非常必要的。

还是举例来说明这个问题。Agent是人工智能领域研究的热点问题,Stanford著名人工智能学者Hayes-Roth讲过“Agent是人工智能最初的目标,也是人工智能最终的目标”,而我校现行人工智能课程教学大纲中并不包含这部分内容,为了引领学生走到学科前沿,我准备了2个课时补充讲授Agent。但目前国内的人工智能教材中,仅有蔡自兴教授的《人工智能及其应用》一书将Agent作为一章来讲解。Agent理论部分的几个概念非常抽象,且学术界观点不一,如果仅将一家之言介绍给学生,不但学生难于理解,而且容易片面认识问题,因此广泛引用和介绍学术界的观点是非常必要的。在准备这部分内容时,Internet搜索引擎发挥了重要作用。用“agent definition”等关键词在Google中搜索,并根据搜索结果不断追溯和拓展,就可以查到Agent一词的拉丁语起源――agere。Agent作为人工智能术语首见于Minsky的《Society of Mind》一书,以及Agent在美国传统词典中的定义,Jiming Liu & Jianbing Wu、Hayes-Roth、Smith, Cypher & Spohre、Wooldridge & Jennings、Shoham、Russel & Norvig、IBM等学者和公司从自主、智能、软硬件、心智、实体等各个角度和立场给出的定义和讨论,将这些内容融合提炼之后呈现给学生,无疑会加深学生对抽象概念的理解,同时对教师本人的知识面也是一个丰富和扩展的过程。

3 利用Internet搜索引擎对教学用例举一反三

多媒体教学用例必须遵循针对性、典型性、启发性、科学性、思想性、简洁性、趣味性和生动形象性等原则,才能达到较好的授课效果,提高教学质量,但是备课时要准备如此恰当的例子却非常困难。利用Internet搜索引擎可以开阔备课思路,对教学用例举一反三。

例如,人工智能中著名的“猴子与香蕉”问题在蔡自兴先生的《人工智能及其应用》教材中仅举此例用于讲解状态空间问题表示法。利用Internet搜索引擎还可以找到该问题在讲解问题归约、谓词逻辑、产生式系统等知识表示方法时的举例及动画演示过程,将这些举例贯通起来在知识表示总结时使用,并借用网上制作好的动画演示,课堂效果很好,且备课效率很高。

4 利用Internet搜索引擎对课件素材锦上添花

多媒体课件是多媒体课堂教学的关键,是影响多媒体课堂教学效果的重要因素。课件过于简单和粗糙,或者过于花哨,过多过滥地使用多媒体效果,会分散学生注意力,不利于学生课堂学习,致使教学效果降低。因此简洁明了、形象生动的多媒体素材必不可少。利用Internet搜索引擎的图片、音乐等搜索功能可以获得很多极富表现力的音像资料来阐释或演示抽象的概念和原理。

在人工智能课上讲解语义网络时用到这样一个例子:用语义网络法描述歌曲《军港之夜》中“军港的夜啊静悄悄,海浪把战舰轻轻地摇”这一句的意境。准备这个例子的时候,除了准备解题过程,我还搜索了一首《军港之夜》乐曲、一张军港夜幕降临时的照片和演唱者苏晓明的照片,加工处理后做到多媒体课件中,并做到不喧宾夺主。在课堂教学中讲这个例子时,发现学生随着轻柔的音乐、美丽的画卷一起随着老师分析着问题,都聚精会神的。

在讲解启发式搜索算法时,我从网上搜到了孔子的名句“人无远虑,必有近忧”,唐代诗人卢纶的《送吉中孚校书归楚州旧山》,其中有四句“林昏天未曙,但向云边去,暗入无路山,心知有花处”,同时还下载了学校的平面图,用“人无远虑,必有近忧”引出启发式搜索利用启发式信息的思想,利用卢纶的诗来阐释启发式搜索的意境,再结合学校的平面图提问学生去附近的超市(在图上均有标注)购物时如何规划路径。就在这样一种轻松甚至诗情画意的氛围中,学生便深刻领会了启发式搜索的思想内涵。

此外,利用丰富的多媒体素材还可以对学生进行科学素养的熏陶。例如,在准备人工智能发展史这一课内容时,我们从网上搜到了Turing、McCarthy、Minsky、Shannoon、Simon、Newell、Feigenbaum、Hopfield、Brooks等在人工智能发展史上举足轻重的学者的照片,照片中透出的大家风范、学者目光中流露的执著精神、表情中蕴含的严谨深邃、笑容中深藏的儒雅乐观……无不感染着学生。

5 结论

在开展多媒体教学实践中,利用Internet搜索引擎辅是第一步,对信息的加工处理、凝练升华是备课时一项更艰巨的任务,这个问题已有很多文献探讨过,本文不再赘述。

参考文献

[1] 张红霞.多媒体教学的实践与探讨[J].吉林省教育学院学报,2006,22(6):70-71.

[2] 卢建中.有关计算机辅助教学的几点看法[J].西安邮电学院学报,2002(7):79-81.

[3] 张忠禄,李东侠,张永春.多媒体教学质量研究[J].长春工程学院学报(社会科学版),2006,7(3):83-85,88.

[4] 范秉琪,范秉琳.高校多媒体教学的发展方向[J].河南教育学院学报(自然科学版),2006,15(3):70-72.

[5] 张永红,李泳.多媒体教学的应用与思考[J].中国医药导报,2006,3(29):77.

[6] 杨兰生.以多媒体为教学平台的课堂教学的思考[J].大连民族学院学报,2006,(5):78-80.

第7篇

关键词:人工智能影视教育课堂在场价值观

人工智能技术作为社会媒介化发展的特殊产物,不仅能够建构起智能媒介化的信息社会,更能深入到传媒研究领域,引导影视传媒研究朝着“互联网+教育”的方向发展。当前影视传媒教育正面临重要的转型阶段,如何通过媒介信息技术调整现有的理论学习模式和教学培养目标,已经成为影视教育进行改革创新的突破口。基于人工智能为教育信息化带来的机遇和挑战,影视教育正致力于从“刀切教育”迈向“精准教育”,从“课堂缺席”转为“课堂在场”,从人才培养模式到教育信息平台搭建,都在不断强化智能教育培养,力求为影视传媒教育的智能化改革和实践提供决策依据。

一、影视教育智能化发展的应用价值

智能化影视传媒研究是教育信息化极为重要的应用场景,人工智能技术不仅拓宽了影视传媒教育的研究方向,同时也在技术手段、渠道搭建、傳媒伦理等层面发挥着重要作用。

1.消除数据鸿沟,发挥智能传媒教育技术赋能和知识平权的双重功能。影视传媒研究是以实践为基础的理论性教学,以培养创新型和复合型人才为教育目标。教育学者是影视文化传播的驱动者,因个体间存在传播技能、信息储备和交往行为方面的差异,造成影视传媒教育具有严重的知识鸿沟。在影视研究学者步入算法教育的重要阶段,智能教育平台可通过读取人的反馈改变原有的教学模式,调整每一位受教育者的天赋类型。与此同时,教育学者能够充分利用算法技术和人工智能手段,获取定制化的影视资源和学习条件,以技术逻辑引导学习流程,用分析框架提高教学模式的理论性和可操作性,通过强化教与学的变革场景,激活文化创作的想象力和逻辑性思维,使科技创新在理性与感性、理论与实践的引导作用下,从一般的理论教学形成智能媒介化的信息教学模式,从单向传授转变为双向互动的学习教育模式。

2.拓宽学习渠道,推动教育形态从理论课堂到智能媒体教育课堂的变革。人工智能技术与影视教育教学的深度融合,正引发起一场新的教学革命。从教育手段和学习途径上来看,原有的课堂教学已无法满足理论和实践的双重需求,大数据催生出的智能化影视教育,在虚拟世界和现实世界间搭建起新的算法课堂,利用人工神经网络简化理论教学的概念,又通过具有超强运算能力和通讯能力的技术手段协助实践操作。例如,人工智能照相机作为辅助型的教学工具,被运用于智慧课堂的摄影实践教学中,借助云端技术和物联网连接远程数据中心,可以帮助不懂摄影技术的学习新手尽快了解电影拍摄的理论框架和基本技能,推动教学场景从应用性教学到智慧型课堂的氛围建构。人工智能与影视教学的跨界融合,成为智能传媒教育进行颠覆式创新的重要表现形式,教育形态正逐渐从智慧课堂过渡到智慧校园,从传统的理论范式过渡到智慧媒体的应用型范式,帮助构建起新的学科话语体系。

3.重视传媒伦理,推动智能化影视传媒教育价值观和技术性的生成。人工智能是以追求效益为初心的理性工具,在技能研发阶段尚未对伦理规范提出强制要求,技术伦理向来是人工智能难以逾越的一道鸿沟;影视传媒教育则是以培养学生的伦理观和价值观为出发点,重视以道德审美为核心的理性意识。智能化传媒教育将信息技术和影视教学进行结合,使得理性工具得以同理性意识深度融合,人文关怀建立在技术作用之上,这既是培养受教育者核心价值观的时代需要,亦是强化人工智能技术伦理的有效途径。人工智能时代,强调智能化影视传媒教育技术性和价值观的生成,与其说是建立在影视教育应用场景上的技术伦理规范,不如说是借信息技术完成对传媒伦理和受教育者价值观的理性建构,让人工智能发展紧密联系意识形态和伦理道德问题,加深技术手段和教育学习的彼此作用,从而获得传媒教学在伦理层面的共识。随着传媒影响力的逐步扩大,以内容为载体的影视教学活动意味着要担负起更重要的教学责任,学科研究核心价值观的建设必须以注重传媒伦理和技术伦理为教学基础,重新建构现有的伦理道德观念,为人工智能技术注入价值观的活的灵魂。

二、影视教育智能化发展的风险问题

人工智能技术的迅速发展,赋予影视传媒教育极大的应用价值,与此同时也面临着潜在的风险问题。

1.灌输式教育仍占据主流,智能化影视教学陷入价值认知困境。在人工智能技术出现以前,理论+实践的教学策略已经成为一种固定的形态存在于传统影视教学工作中,受教育者根据统一的培养目标规划自己的学习方式,包括影视创作及影视理论等相关课程都按照相同的培养模式进行。由于教育主体对人工智能的认知存在两极分化的现象,过往只能够通灌输式对学生进行强制教育,智能化影视教学则是处于小范围内的实践和创新。对影视教育而言,理论与实践是学习的内容,继承与创新才是研究的实质。明确人工智能教育的价值认知,从灌输教育逐步迈向定制化教育,为高校的人才培养提供重要的智力支持,应当是影视教育智能化转型发展的着力点。

2.智能教育应用场景缺乏思考,其深度和广度有待进一步挖掘。当前,智慧课堂、智慧校园的出现奠定了智能传媒教育的基本雏形,依靠大数据、物联网等信息技术支撑的智能传媒教育,在平台搭建层面已出现显著性成果,但对应用场景的深度和广度挖掘还存在明显问题。影视教育智能化应当以追求个性化和定制化教育为目标,崇尚的是终身学习的教学理念,不应当将人工智能技术仅局限于传统的教学课堂,除了要从“线下”走向“线上”,还需要考虑到以人机交互为主要形态的教学应用场景,挖掘人工智能教育更多的应用情境和展现方式,从而对影视课堂的理论与实践教学价值提供合理的在场性证明。

3.专业壁垒依然存在,智能化教学成果马太效应极为明显。智能教育世界要求培养更加多元化的应用型人才,但人工智能的马太效应逐渐渗透到影视传媒教育工作中,也会导致教学成果受到出现严重的失衡现象,难以满足高校对人才培养的多元化需求。作为艺术研究的影视教学活动,其科学精神和创新实践同样重要。尤其在媒介融合背景下,要想推进受教育者从“影视学者”逐渐过渡到“影视作者”,人工智能不仅需要满足师生的定制化教学任务,还应当破除专业和行业的壁垒,对其相关联的学科和传媒领域进行合作,才能够改变当前智能化影视教育在教学模式上面临的不足,不断为社会输送更多的应用型人才。

三、影视教育智能化发展的转型实践

面对智能传媒教育的风险与挑战,影视专业更应当立足于自身的教育发展特色,从人才培养模式、应用场景建设、教育资源整合等方面,推进影视教育智能化发展的转型实践。

1.从“灌输教育”走向“精准教育”,创建新的人才培養模式。智能传媒教育范式的自主性建构,应当立足于对传统教学效率和人才培养模式的颠覆。基于当前影视传媒智能化发展在人才培养模式层面的不足,其转型实践需要从受教育者的个性化需求出发,在师生、家长和社会的通力合作下,创建新的人才培养模式,利用碎片化学习完成系统化的学习过程,逐渐从“灌输式教育”走向“精准化教育”。例如,人工智能时代对影视学生的培养更趋向于“以个人为导向的系统化学习”,通过前期对受教育者的大数据整理,对每一位同学的逻辑性、想象力、创造性和沟通能力等进行分析,从影视理论和影视创作两大方向出发对受教育者形成定制化的学生画像,并提供针对性的智慧作业,帮助教师采集学生的学习情况,从而实现规范化的信息管理。可以预见的是,智能传媒时代,“互联网+教育”学习模式的生成,在推动知识平权化等方面发挥重要价值,成为影视教育智能化追求的重要转型路径。

2.从“课堂缺席”走向“课堂在场”,打造新的传媒教育平台。人工智能不仅要改变传统的人才培养模式,同样也应当提供更加多元化的学习应用场景。过去的影视研究多局限于单一的课堂场景,采用课上理论和课下实践的方式进行授课,完成影视教学的闭环。人工智能时代,影视传媒教育应当调整原有的受教育模式,通过搭建合理的人工智能应用平台,可以巧妙地将课堂场景与智能技术结合起来,为受教育者提供更加多样性的教学应用场景,从而实现成长课堂的“在场共生”。例如,人工智能可以带动影视制作的推陈出新,通过搭建智慧超媒体系统,将电影屏幕从影院搬到校园,自动生成无穷界面。与此同时,影视传媒的智能化还可以帮助教师自动生成电影梗概,将理论性教学转变为可视化形象,使电影理论同定制化的影像人物之间建立匹配关联,让教育场景从线下逐步延伸到线上,为影视研究提供重要的云服务。

3.从“媒教分离”走向“共建合作”,实现产研学的自主对接。影视教育智能化发展的最终目的是为了寻求理论与实践的融和,帮助构建起传媒教育和传媒业界的良性生态关系。传媒教育智能化也可以全面提高受教育者的学习效率和工作效率,通过优化教育资源,带动影视内容的高质量生产、影视人才的高质量创作。因此,从“媒教分离”走向“共建合作”,引导产研学的自主对接也成为了影视教育智能化转型实践的有效探索。未来的影视传媒发展,能够抓取海量资源建构独立的影像景观模型,为机器人参加艺考创造可能性,并且也可以紧抓电影内容的智能化生产,从前期的电影脚本自动化写作到后期的虚拟演员个性化定制,系统均可以对剧本创作、电影拍摄等课程进行精准化评估,从中筛选出符合影视公司要求的作品,进入后续的市场化操作。

第8篇

关键词:新工科;人工智能导论;实践教学;校企合作;案例库

随着物联网、大数据、5G及人工智能等信息技术的发展,为了应对中国产业变革及新一轮的科技革命,适应“中国制造2025”国家战略需要及产业经济创新发展,同时将国际工程教育思想本土化,“新工科”应运而生[1]。信息技术发展催生出了人工智能相关的专业,国内高校纷纷设立了智能科学与技术专业。近年来,人工智能技术的发展引领着人类社会正逐渐走进智能社会,人工智能将深刻影响人类社会。随着人工智能的进一步发展,高等教育的价值也将进一步提高[2]。因此,各高校应尽快建立与新工科相一致的智能科学与技术专业,并深入研究我国人工智能的人才培养体系、课程设置、实验平台及成果转化等方法,改革传统人工智能的教育教学方法,形成有新工科特色的智能科学与技术专业工程教育方法。由于传统的专业是按学科划分的,因此,目前的智能科学与技术专业课程体系以理论为主,强调学科知识的系统性和完备性[3]。人工智能导论作为智能科学与技术专业的核心课程,同时也是人工智能“入门性”和“引导性”的课程。但是,目前人工智能导论的课程设置上主要存在课程内容陈旧、实践课程不足、教材理论过强、教学模式老旧及实践教学与企业需求不适应等问题。尤其是人工智能导论课程,缺乏实践教学将会降低学生学习人工智能的兴趣和积极性。因此,为了解决这些问题,并使高校跟上人工智能时代的脚步,抓住高等教育发展的新机遇,进行面向新工科的人工智能导论实践教学模式探索具有重要的现实意义。

1人工智能对新工科人才的新要求

1.1具备多学科交叉知识。人工智能导论是一个多个学科交叉而成的一门课程。人工智能导论主要包括知识系统、智能搜索技术、脑科学、机器学习、神经网络、支持向量机、专家系统、智能计算及分布式智能等内容[4]。因此,一个合格人工智能专业人才需要具备多学科知识。1.2具备多领域应用能力。人工智能导论的应用领域广泛,基本包含工业、农业及社会生活的各个行业(如工业生产、通信、医疗、金融、社会治安、交通领域及服务业等)[5]。人工智能导论课程要求学生在学好理论前提下也应该掌握各行业的相关知识,只有这样才能提高人工智能技术在各领域的应用。1.3具备人工智能创新创业精神。目前,创新驱动发展成为了我国现阶段发展的重要力量,人工智能成为经济发展的新引擎[5]。在大众创业、万众创新的号角下,人工智能技术作为创新创业过程中的一个大趋势。因此,当今新形势下培养具有创新创业精神的人工智能专业人才对我国经济发展及大学毕业生创新创业具有重要意义。1.4具备人工智能人文素养。人的内在品质就是人文素养,人文科学的知识水平和研究能力是人文素养的重要组成部分,人文素养是人文科学体现出来的以人为研究对象和中心的精神[6]。人工智能对人类社会带来的是便利还是带来灾难,关键是使用者的思想道德和人文素养。因此,培养具有人文精神的人工智能专业人才具有重要的意义。

2人工智能导论课程教学现状

目前,许多高校已经认识到传统的人工智能导论课程已经不能适应社会和学生发展的需要。尤其是地方普通高校在师资、科研及学科力量薄弱情况下进行人工智能导论的实践教学。目前人工智能导论的课程设置上主要存在的问题如下:⑴本科生课程内容陈旧。近年来,随着云计算、大数据、5G等信息技术的快速发展,也带动人工智能技术发展日新月异。对于高校来说,要紧跟人工智能技术前沿,传授学生的知识也要紧跟人工智能的发展。目前,虽然也出现了不少新的人工智能导论教材,但在课堂上能够教学的新内容仍然不多,教材内容仍然集中在传统的人工智能技术(如问题求解、知识表示、归结原理及经典推理等技术)上。⑵研究生课程内容重叠。研究生的人工智能导论课程应作为本科生课程的一个延续,但部分高校对研究生人工智能导论课程的教学重视不够。很多本科生已经学过的内容在研究生阶段又进行了重复。因此,在新工科背景下培养高层次的人工智能人才,就必须要在研究生阶段加强新工科人才实践能力的培养,选择合理的人工智能导论课程,改革研究生阶段人工智能导论的教学理念和教学模式。⑶实践课程不足。实践教学是提高人工智能新工科人才能力的重要路径。目前,大多数院校的人工智能导论课程理论与实践联系不够紧密,对学生实践能力的培养不够,只知道理论,而不进行实际的实践应用就不能成为合格的人工智能新工科人才。另外,大多数地方高校的人工智能实验室建设投入不足,实验条件差,验证性的实验较多,实验课时不足,学生对人工智能新技术的接触不够。⑷人工智能导论教材理论性过强。目前,现有的人工智能导论教材以理论为主,缺乏人工智能实践内容。在课程教学过程中学生经常会感觉索然无味,当实践课程开设不足时,这种情况会非常明显。学生会渐渐的对人工智能导论课程失去兴趣和热情,最终会导致课程的教学质量和效果下降,不能达到新工科人工智能专业人才培养的预期。⑸教学模式老旧。人工智能导论是多学科交叉的课程,课程内容理论性强、抽象、多知识点是新工科的特点。然而,大多数地方高校仍然采用过去的课堂教学模式(即“教师讲、学生听”的教学模式),这种单向灌输的教学方式以教师为主,学生的主动性不够,只是在被动接收知识。学校这种重视理论不重视实践的教学模式,在一定程度上影响了新工科人才的实践能力,从而导致教学内容与企业社会需求脱节。

3人工智能导论实践教学初探

3.1人工智能导论课程实践平台建设。为了提高学生对实践教学的兴趣,南阳师范学院计算机科学与技术学院在人工智能导论授课过程中广泛应用多种计算机实验教学平台,如采用开源的PaddlePaddle百度飞桨深度学习平台,希冀一体化人工智能实践教学平台及大数据综合实验平台。教师可以在实践教学过程中方便的使用这些平台进行授课,学生也可以在课堂中跟随老师完成相关实验,并能够在课下进行相关实验练习及提交作业。3.2人工智能导论课程实验内容优化。在人工智能导论实践教学过程中,以学生兴趣为导向,开展相关应用课程实验,南阳师范学院计算机科学与技术学院对人工智能导论实验课程内容进行优化。优化后的主要实验课程包括搜索优化算法实现、智能计算实现、贝叶斯分类实验、最近邻算法实验、机器学习实验及神经网络实验。最后,通过期末课程设计进一步提高学生解决实际问题及创新创业的能力。3.3人工智能导论实践教学模式改革。⑴校企合作为使人工智能导论实践教学不与企业脱节,校企合作是关键。应积极派遣教师进企业进修,了解企业需求,并提高教师的工程能力。从2018年以来,南阳师范学院计算机科学与技术学院每年暑假期间累积派遣教师58人/次前往百度、中兴、科大讯飞、神舟数码及江苏传智播客公司等进修培训。同时已经在固定时间邀请相关企业讲师到学校进行人工智能方面的项目教学。建立起了具有地方区域特色的师资队伍及校企协调的实践教学模式,从而避免人工智能导论课程实践与企业实际脱节。⑵“双导师”负责制人工智能导论实践课程实行“双导师”制,邀请企业中实践经验丰富的人才任教或任职,校企合作建立实践教师指导团队,改革教学策略及教学方法,以项目为牵引,将人工智能导论实践课程作为第二课堂学分。还要积极制定人工智能相关的科技作品竞赛的奖励机制,积极引导学生参加各种人工智能相关的比赛,从而进一步提高学生在创新实践方面的能力。⑶采用案例教学法以案例导入进行教学,提高学生兴趣。首先,从人工智能竞赛的部分赛事中、(如百度的人工智能大赛,“2020年全国人工智能大赛”,“2020中国高校计算机大赛人工智能创意赛”等)中选取贴近实际问题的案例作为人工智能导论实践课程的案例来源。然后,采用目前主流的人工智能开发软件进行算法代码的编写,引导学生采用Python语言调用第三方接口库进行算法的实现。最后,让学生使用主流的编程语言(如C++、Java等)开发完善算法或进行系统设计与实现。

4结束语

在新工科背景下,人工智能导论作为智能科学与技术专业的基础核心课程,人工智能人才培养应注重提高学生解决问题的能力。在这种背景下,笔者结合近年来了解到的企业需求和上课的实际,对人工智能导论实践教学模式进行初探,具体如下:①校企合作,构建人工智能实践平台;②建立案例库,优化实践的内容;③校企“双导师”制,采用案例教学,从而进一步提高学生在创新实践方面的能力。

参考文献:

[1]杨晴,王晓墨,成晓北等.新工科背景下的新能源科学与工程专业——哈佛大学工科教育在学科交叉方面的启示[J].高等工程教育研究,2019.S1:23-24,33

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[4]刘永,胡钦晓.论人工智能教育的未来发展:基于学科建设的视角[J].中国电化教育,2020.2:37-42

[5]姚琳,石志国.人工智能课程体系与教学方法研究[J].中国大学教学,2019.10:19-22

第9篇

关键词:人工智能;学习兴趣;教学方法

1956年,在美国Dartmouth大学,由数学家J.McCarthy和他的三位朋友M.Minsky、N.Lochester和C.Shannon共同发起一个历时两个月的夏季学术讨论班,他们在此讨论班上第一次正式使用了人工智能(Artificial Intelligence)这一术语。人工智能是一门多学科交叉的课程,涉及计算机科学、数学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、哲学及语言学等多个学科,是新理论和新技术不断出现的综合性学科。当前,人工智能领域加强了从人类智能与生命现象中汲取养分的趋势,加快了向分布式系统与复杂系统靠拢的步伐,智能化的应用更为深入,影响更为广泛,其发展已对人类的经济、社会、文化等方面产生了深远影响[1]。

1人工智能导论课程特点

人工智能导论是人工智能领域的引导性课程,介绍人工智能的基本理论、方法和技术,目的是使学生了解和掌握人工智能的基本概念和方法,为进一步学习奠定基础。人工智能是计算机科学与技术学科一门重要的基础课程,需要相关课程作支撑。离散数学、概率论与数理统计等课程是其数学基础,数据结构、程序设计基础、算法分析与设计等课程则为人工智能中知识表示、逻辑推理和问题求解提供了设计与实现手段。与其他软件课程相比,人工智能课程有鲜明的特点,主要表现在思想方法上强调启发性、算法上强调不确定性。同时,由于人工智能是一个新思想和新技术层出不穷的开拓性领域,因此其对学生的训练是鼓励创新的,具有其他课程不可替代的作用。

人工智能导论是计算机相关专业的必修课,在许多信息类相关的本科教学中也有开设,一般开设在第六或者第七学期。我国目前本科教育的定位是专才教育,培养某方面的专业人才。完成公共基础课程和部分专业基础课程的学习之后,本科高年级学生应该了解本专业的应用领域和发展前景,因此在教学过程中要注意内容的专业性和应用性。由于本科阶段学生缺乏科研意识,初步的科研训练设置在第八学期,即所有课程学习完毕之后的毕业设计,而人工智能课程强调科研性,因此教学难度较大,由此带来的最直接后果就是学生学习兴趣不高。同时,对有志于读研的学生而言,本科阶段的学业也是研究生教育的起点,在教学过程中要适时的进行科研引导,提升学生对科学研究的兴趣,为研究生阶段打下基础。可见,圆满完成人工智能导论课程这一教学任务是重要且极具挑战性的。

2教学内容安排

人工智能的研究和应用领域非常广泛,包括问题求解、机器学习、自然语言理解、专家系统、模式识别、计算机视觉、机器人学、搏弈、计算智能、人工生命自动定理证明、自动程序设计、智能控制、智能检索、智能调度与指挥、智能决策支持系统、人工神经网络、数据挖掘和知识发现等。人工智能导论旨在为这些具体领域的研究提供引导和基础保障。

人工智能导论课程涵盖内容较多,因此需要明确“精讲”和“泛讲”的内容,以使教师和学生在教学活动中都有所侧重。当然,首先应和学生说明,泛讲并不代表内容不重要,只是由于课程性质和课时的关系,暂时不作深入探讨。日后如有需要,可在此基础上进一步学习和研究。结合当前人工智能学科的发展状况,根据教学大纲和作者的教学经验,对人工智能导论课程教学内容的精讲和泛讲安排如表1所示。

3提升学生学习兴趣的教学方法

3.1穿插背景故事

为激发学习积极性,针对学生喜欢听奇闻轶事、想象力丰富的心理特点,通过讲述一些与教学内容有关的故事或者趣事来吸引其注意力,辅助思维并丰富联想,使学生在愉悦中完成学习[2]。下面列举几个我们在课程教学中用到的背景故事,通过这些故事,不但传授了知识,也活跃了课堂气氛。

1) 人类智能的计算机模拟与人机大战。

讲授人类智能的计算机模拟时,可以给学生简述一下IBM公司的超级电脑和国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫之间的人机大战,以促进学生对人类智能和人工智能的进一步思考。北京时间1997年5月12日凌晨4点50分,在美国纽约公平大厦,当IBM公司的“深蓝”超级电脑将棋盘上的一个兵走到C4的位置上时,国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对“深蓝”的人机大战落下帷幕,“深蓝” 以3.5U2.5的总比分战胜卡斯帕罗夫。2003年1月26日至2月7日,卡斯帕罗夫与深蓝的升级版“小深”又进行了一场人机大战,先后进行了6局比赛,最终卡斯帕罗夫以1胜1负4平的结果和“小深”握手言和。这也表明了人工智能和人类智能之间的较量还将持续下去。

2) 问题规约法与老和尚说教。

问题规约法是从要解决的问题出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直到最后把初始问题归约为一个本原问题集合。本原问题指不能再分解或变换且直接可解的子问题。可见,问题规约的本质是递归的思想。此时,可以给学生简述我们小时候就听说过的老和尚说教的故事,即“从前有座山,山上有座庙,庙里有个老和尚,老和尚对小和尚说,从前有座山……”。

3) 模糊理论与秃头悖论。

模糊推理是一种重要的不确定性推理方式,是指基于模糊理论进行的推理。讲授模糊理论时,可以先讲一下秃头悖论让学生讨论。一个人有10万根头发,肯定不能算秃头,不是秃头的人,掉了一头发,仍然不是秃头,按照这个道理,让一个不是秃头的人一根一根地减少头发,就得出一条结论,即没有一根头发的光头也不是秃头!秃头悖论的出现源于在严格的逻辑推理中使用了“秃头”这一模糊概念,因此需要以模糊逻辑代替传统的二值逻辑解决该问题。

3.2课堂辩论和多媒体教学

人工智能从其诞生之日起就充满争议,各种学派的争论使得人工智能的发展更趋完善,加快了其纵深发展。目前,人工智能的争论主要有两方面,即研究方法的争论和技术路线的争论。前者争论的主要问题有人工智能是否得模拟人的智能;对结构模拟和行为模拟是否可以分离研究;对感知、思维和行为是否可分离研究;对认知与学习以及逻辑思维和形象思维等问题是否可以分离研究;是否有必要建立人工智能的统一理论体系。后者争论的主要问题是沿着什么样的技术路线和策略来发展人工智能。

在课堂教学中,可以充分利用人工智能中存在的争论较多这一特点,针对相关议题组织课堂辩论,如可用议题“机器的反叛――机器的智能会超越人类吗?”。让学生在图书馆或者从网上查阅相关资料,明确自己的论点并准备证据材料,并在课堂上进行辩论。这类辩论无所谓输赢,旨在通过这种活动,增进学生思考[3]。教学中,还可以充分利用多媒体教学的特点,如让学生观摩电影《终结者》系列、《人工智能》、《黑客帝国》等,增强学生对人工智能的直观感受,提高课堂教学效果[4]。

3.3应用实例分析

普遍而言,本科学生对单纯的理论讲解不太感兴趣,因此在教学过程中,适当增加一些实验和设计,提高学生分析问题的能力和实际动手能力。比如,讲解知识的产生式表示法时,给出产生式的概念和基本表示形式之后,可以通过“野人与传教士过河”问题来说明产生式表示法的具体应用过程;讲解计算智能的进化计算部分时,给出进化算法的几种具体形式和算法流程之后,可以通过中国旅行商问题(CTSP)来说明算法求解问题的过程。教师在教学过程中,可以根据需要,选择一些合适的应用实例进行分析。通过这些实例,既能加深学生对知识的理解,又能增加学习的兴趣。下面给出两个实例的简单描述。

1) 产生式表示法求解“野人与传教士过河”问题。

问题:传教士和野人各N人过河,现只有一条船,传教士和野人都会划船,船一次只能载k人,船上野人多于传教士时野人就会吃掉传教士,问如何安全过河?(不失一般性,以N=3,k=2为例求解)。

求解简述:设综合数据库中状态用三元组(m, c, b)表示,其中m、c、b分别表示传教士、野人和船的数目,则有:

0≤m, c≤3, b ∈{0, 1}

以左岸为参照点,则初始状态和目标状态分别为(3,3,1)和(0,0,0)。据此,可以给出一条产生式规则如下:

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

以此类推,把所有可行的规则都求出之后,就可按照规则集和控制策略得到问题的解。

2) 遗传算法求解31个城市的CTSP问题[5]。

问题:给定有限个城市的集合C={c1,c2, …,cm}及每两个城市之间的距离矩阵D=[dij]m×m,其中m∈N,dij=d(ci, cj)∈Z+,ci、 cj∈C,1≤i、j≤m,求出满足的城市序列cπ(1)、cπ(2)、…、cπ(m),其中π(1),π(2),…,π(m)是1、2、…、m的一个全排列。我们以CTSP问题为例,即求解中国31个城市之间最短巡回路线的问题。

求解简述:路径表示直接使用城市在路径中的相对位置,如有编号分别为1、2、3、4、5的5个城市的一条路径4-1-2-5-3,用路径表示方法直接可写为(4 1 2 5 3)。适应度函数值用路径的实际长度表示。交叉算子采用次序杂交,即选择父体的两杂交点,交换相应的段,其它城市则保持在父体中的相应次序。变异算子采用倒位算子,即随机选择两个位置,然后将它们之间的城市反序。通过运用遗传算法求解,可得最优解为15 404 km,对应的巡回路线为“北京―呼和浩特―太原―石家庄―郑州―西安―银川―兰州―西宁―乌鲁木齐―拉萨―成都―昆明―贵阳―南宁―海口―广州―长沙―武汉―南昌―福州―台北―杭州―上海―南京―合肥―济南―天津―沈阳―长春―哈尔滨―北京”。实例讲解完成后,可要求学生采用相同或者不同的方案自己去实现一下问题的求解过程。

4结语

人工智能是计算机科学与技术专业的一门核心课程,同时也是一门交叉学科,涉及面广,理论性强,教学难度较大,学生的学习兴趣有待提高。本文作者根据自己在人工智能导论课程中的教学实践和课程特点,明确了教学中的精讲内容和泛讲内容,总结了三种提高学生学习兴趣的教学方法,并给出相应的实例说明,旨在为本门课程的教师提供教学参考。

参考文献:

[1] 蔡自兴,徐光v. 人工智能及其应用(本科生用书)[M]. 北京:清华大学出版社,2003:288-296.

[2] 薛占熬,齐歌,杜浩翠,等. 离散数学的课堂导入法研究[J]. 计算机教育,2010(8):95-99.

[3] 徐新黎,王万良,杨旭华. “人工智能导论”课程的教学与实践改革探索[J]. 计算机教育,2009(11):129-132.

[4] 李春贵,王萌,何春华. 基于案例教学的“人工智能”教学的实践与探索[J]. 计算机教育,2008(9):53-54.

[5] 杨利英,覃征,贺升平,等. 改进的演化近似算法求解TSP问题[J]. 微电子学与计算机,2004,21(6):126-128.

Teaching Methods for Promoting Learning Interests in Introduction to Artificial Intelligence

YANG Liying

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

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

第10篇

关键词:人工智能;Python程序设计教学;项目驱动混合教学模式

人工智能技术在教育领域的应用已经非常深入,它可呈现深度学习、跨学科融合、人机协同、群智开放、自主操控等诸多内容,并在教学中引发链式突破、推动教学内容的数字化、网络化与智能化跃升式快速发展。所以说在教育领域中,人工智能如鱼得水,它获得了更大的自我技术展现空间,也为学生学习新知识内容带来诸多福音。

一、高职院校Python程序设计教学引入人工智能技术的必要性

人工智能本身离不开算法,而算法的实现则需要语言做支撑,像目前高职院校的Python程序编程设计教学就可引入人工智能技术,Python作为AI时代的头牌语言其融合性教学也成为了培养AI人才的重要关键。目前国内许多高职院校都在全面推行人工智能技术背景下的Python教学,将其作为是数据分析、网络攻防的第一语言以及编程入门教学的第一语言。

换个角度讲,高职院校在Python程序设计教学中引入人工智能是非常必要的,因为它关系到高职生未来的就业生存、岗位专业能力创新与事业发展,考虑到人工智能领域的知识理论性偏强,且对学生的数学基础能力要求较高,整体学科学习难度较大,所以许多高职院校也在思考如何将人工智能技术内容合理融入到Python程序设计教学体系当中,为学校相关专业领域拓展教育新路,培养对路人才[1]。

二、高职院校人工智能背景下的Python程序设计教学方法应用研究

(一)教学应用概述与教学目标明确

Python语言作为高职院校守门程序设计课程教学语言,相比于其它传统计算机语言具有简单易学、程序可读性、可迁入性、可扩展性、逻辑结构缜密等特点。同时该编程语言采用了开放开源设计,拥有12万以上的第三方库,可有效避免编程重复问题,提高教学中的语言编程教学效率。另外Python是一种解释型语言,它的跨平台与可移植性相当之强,可在任何系统中拷贝运行,对环境配置要求不高。

为了确保某些没有编程基础知识能力的高职生也能学好Python语言程序设计课程,教师专门在教学中加入了人工智能技术内容,围绕该技术融合可开展的Python编程语言课程就包括了Python安装、Python输入输出、Python特性、人工智能编程等等知识内容。在教学中希望明确3点教学目标:

第一,要求学生初步具有利用Python初步编写基本程序的能力。

第二,要求学生掌握Python编程语言的基本特性。

第三,要求学生深入了解某些常用Python库,特别是了解人工智能的基本思想与编程方式,能够利用人工智能和Python编写出某些复杂的处理程序。

(二)创新教法设计应用

为切实达到Python程序设计教学目标,凸显学生在课堂教学中的主体地位,教师可采用任务驱动配合项目驱动的混合教学模式展开一系列的教学设计活动,引导学生循序渐进的完成各项教学任务内容,不断提升自身的Python语言程序设计水平。

具体到教学方案设计中,教师专门围绕学生中心、任务载体将教学内容相对巧妙的隐藏于具体的教学任务中,再通过Python编程语言新知识内容与新教学技能驱动学生深入学习展开基础章节任务,结合任务结果评价评价学生对知识点的掌握情况。这一教法的提出与运用希望解决传统程序设计教学中理论与实践相互分离的不利教学局面,希望将课堂中的所有理论内容全部转移到实践任务中,凸显教学中理论与实践过程的相互和谐统一。如下:

教师为学生设计教学任务,设计Python程序示例任务,将fileA和fileB两个文件各存放于不同的两行字母中,然后将两个文件中的信息数据内容完全合并,按照字母顺序排列并再次输出一个新文件fileC,以下给出该任务教学中的程序设计编写代码:

fp1=open(‘fileA.txt’)

data1=fp1.read()

fp1.close()

fp2=open(‘fileB.txt’)

data2=fp2.read()

fp2.close()

fp3=open(‘fileC.txt’,w)

data_all=list(data1+data2)

fp3.write(data_unite)

fp3.close()

采用上述项目任务驱动项目混合教学法可为学生构建一个相对完整的人工智能Python程序设计教学独立项目,将项目完全交由学生独立处理完成,教师负责设计教学方案,而由学生收集信息,实施项目并最后再由教师给出学生项目完成评价。它全面考验了学生对于Python基本库与第三方库的学习了解与运用程度,同时在融入大量人工智能编程思路后颠覆学生的语言编程学习认知思维,让学生了不但能够练习独立编程,也能共同学习协作编程,全面提高自己的的Python语言编程能力[2]。

总结:

综上所述,在高职院校中采用人工智能技术配合Python语言编程设计可有效拓展教学思路,而本文中所采用的的任务驱动项目混合教学模式则能有效激发学生的学习热情,促进他们合理运用所学习知识解决实际问题,彻底摆脱复杂语法及算法所带来的学习困扰,更好学习Python编程语言知识。

参考文献

第11篇

关键词:人工智能;研究型实验教学;民族关系

人工智能是计算机科学的一个分支,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,对它的研究涉及控制论、信息论、系统论、语言学、神经生理学、数学、哲学等诸多的学科及领域,是一门综合性的交叉学科[1]。

人工智能的研究、应用和发展,在一定程度上代表着信息技术的发展方向,同时信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了迫切的需求。今天,人工智能的不少研究领域如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中,并对人类的发展产生了重要影响[2]。

实践教学环节在大学教育中是一个非常重要的教学环节,是提高人才素质与能力的重要途径。人工智能课程除了具有较强的专业性之外,还具有突出的实践性,为了能深入理解和掌握所学内容,必须把讲授和实践结合起来。本文结合该课程实验教学,将研究型教学的理念引入到实验教学,并对教学过程中的经验和问题加以初步的总结。

1研究型教学模式背景

研究型教学是相对于以单向性知识传授为主的传统教学提出的,是指教师以课程内容和学生的学识积累为基础,引导学生创造性地运用知识和能力,自主地发现问题、研究问题和解决问题,在研究中积累知识、培养能力和锻炼思维的新型教学模式。研究性教学是对现有的大学课堂教学模式的突破。有利于开发大学生的创造潜能,提高学生适应社会需要的创造性和创新能力,充分展现现代大学培养人才、发展科学、服务社会的三大基本职能[3]。

19世纪初,德国著名教育家洪堡最早提出了教学与科研相统一的原则,为研究型教学模式的发展奠定了基础。20世纪50、60年代,美国著名教育心理学家布鲁纳提出了著名的“发现教学模式”[4],成为后来探究性学习和研究型教学的先导。20世纪70年代,美国研究教学专家萨奇曼正式提出了研究训练教学模式。他认为学生会本能地对周围新奇事物发生兴趣,并想方设法弄清这些新奇事物背后究竟发生了什么,这是一种进行科学研究的可贵的动力。

自此,研究型教学理念开始广泛使用。现在,哈佛大学、牛津大学、剑桥大学等世界著名大学,都非常注重学生能力的培养,普遍采取了研究型教学模式。以美国高校为例,虽然美国高校83%的教师在课堂教学中主要采用讲授法进行教学,但在整个教学过程中都渗透着研究型教学的方法,如积极引导学生参与教学过程,开设研究性课程,引导学生积极主动地参与科研活动等。我国自20世纪90年代初推出211工程建设以来,清华大学、北京大学、人民大学、复旦大学、浙江大学等一些重点大学都提出了建设世界一流的综合性研究型大学的目标。这些高校在实现从单向知识传授的传统型教学向关注创新性教育的研究型教学转变方面进行了许多有益的尝试。

2研究型实验教学

本科教学不仅要培养学生的应用能力,还要培养学生具备基本的科研素质。大学是培养未来一线创新人才的主要基地,必须从本科教学人手,深入探索研究型教学的手段和方法,才能满足未来经济增长和社会发展的需要,才能符合建设研究型大学的需要。特别是近几年来我国对科研的投入不断增加,研究生招生规模逐年增大,本科高年级学生打算继续读研的也不在少数。而人工智能是计算机相关学科非常活跃的研究课题,其涵盖的分支非常广泛,如模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、统计学习理论等,都是目前国际和国内热门的研究方向。

人工智能课程在计算机专业人才培养方案中占据着重要的位置。在专业理论方面,它承续了离散数学中的逻辑知识;在专业方法方面,是数据结构、算法分析与设计的继续;在专业工具方面,是面向对象程序设计的生动实例。并且人工智能的每一部分内容都可以作为一个深入的研究课题,课堂上讲解的内容不可能面面俱到,学生们也不可能对人工智能的每一领域都做很深入的学习。并且人工智能涉及很多的数理逻辑知识,有些显得难以理解,并且往往让学生感到比较枯燥,学生的学习兴趣就渐渐淡薄,学生往往被动“听讲”,难以获得预期的教学效果。

针对这一特点,在人工智能教学中,如何引导学生系统学习人工智能的知识、激发学生的研究兴趣,树立目标意识找准研究方向,为未来的科研工作打下基础,研究型实验教学就成为了人工智能课程教学的一个重要环节和必然选择。

2.1实验教学中加强学生的研究导向

在实验教学中,如果照搬一些教材中的例子或习题教学,一方面学生们会缺乏兴趣,另一方面学生对这个领域的知识缺乏全面的了解。应不断提出一些学生们感兴趣的开放性课题,比如基于支持向量机的人脸识别、基于肤色的人脸检测,基于内容的图像检索等,培养学生们的学习兴趣,让学生们逐渐深入的学习某一领域的知识。比如BP神经网络,在模式识别、经济数据分析、生物信息学、数据挖掘等众多领域都取得过成功应用,是一种具有强大的非线性学习能力的计算智能技术。然而BP神经网络算法自身也存在着一些缺点,如会有局部最小解、解受初值影响较大、理论解释不完善等,而支持向量机在这些方面具有显著优点。我们可以设计一个人脸识别的实验,用神经网络和支持向量机分别实现,并作以比较。让学生们在了解人工智能新技术的同时,也培养学生们如何分析问题、解决问题的科研能力。

2.2人工智能课程实验

该课程是一门对实验技术有较高要求的课程,对于基本原理和方法的实现,要求学生进行严格的计算机专业技能训练和培养良好的科研工作作风。因此对课程中的技能及技术性内容,除单独进行必要的基础训练外,还融入到综合和研究型试验中,通过多次反复实验练习,达到牢固掌握人工智能原理和人工智能的问题求解技术的目的。

该课程的实践环节主要是实践项目,由具备较强工程实践能力的任课教师和助教负责,学生可在全天候开放的专用机房完成。在实践环节的设计上,我们尝试把验证性实验和开发性实验相结合,结合实验教学进度,安排相应的开放实验,开放性实验以科学研究实验为主。并在课程的教学过程中,不断深化和扩展教学内容,结合人工智能学科的发展趋势和本院老师的最新研究成果,对实验内容进行更新。

课程主要设置三种层次的实验:1)基本原理和算法编程,测试例设计及程序测试实验;2)分析综合实验;3)研究型设计实验。整个实验包括课前讨论、实验操作、实验报告、结果讨论、总结提高等六个环节。对于综合性和研究型实验,把学生分成5个人一小组,每小组选做其中的一个。学生从指导老师处了解到实验课题后,即着手查资料,研读文献,钻研有关理论。在此基础上,学生先提出实验方案,经与老师讨论后,即可开始实验研究。

3实验平台的构建

民族关系问题对被访对象,特别对少数民族被访对象是非常敏感的问题,对民族关系的评价又存在个体层面、群体层面、不同阶层人群之间的差异,因此,仅仅以传统的文献分析、问卷统计和现场观察等民族学方法来进行调查,得到的数据会存在较多误差。

因此结合本校的民族特色和民族学领域独特的研究优势,将信息认知技术引入民族关系研究,运用图像、心电和脑电数据进行分析,将分析的结果和心理场景测试及民族学调查结果进行相互印证和参数修正,从而获得尽可能客观的数据,这些数据将有助于建立一个客观、完备、科学的民族关系监测体系,并真实全面地评估民族关系,从而使决策机构及时做出正确的决策。基于多信息融合的民族关系监测预警系统总体框图如图1所示。

目前该平台已经搭建,由北京市公共安全信息监测平台建设、北京市公共安全信息监测平台建设关键技术研究、基于多源信息融合的民族信任研究等多个重大项目支撑。在这个平台的下面,涉及到人脸识别、表情识别,视频监控、认识等领域,小波分析、神经网络、支持向量机、模糊数学、信息融合等人工智能知识得到了具体的应用。学生可以根据自己的兴趣爱好,自愿参加到该平台下的某一项目,切实对自己所学知识有一个深刻的理解和掌握。

4结语

研究型实验教学激发了学生的学习兴趣,不但使学生更好地掌握了人工智能的基本概念、基本理论和基本技术,也切实提高了学生的实际动手能力和编程能力。研究型实验教学在实践过程中还有以下问题需要改进:

1) 研究型实验教学的理念很难普及。很多教师对研究型教学模式的内涵未能准确把握,把研究型教学模式等同于学生实习或者写论文。

2) 研究型实验教学的辅导老师素养需要提高。研究型实验教学作为体现创新教育要求的现代教学模式,需要的不是知识传授型的教师,而是高素质的研究型教师。教师不仅是单一的教者,更应该成为一个学者,教师不仅要有研究型教学的教育观念、快速接受新知识的能力和高超的教学技能,要能够合理地规划和设计实验内容。

3) 需要建立一套合理的学生学业和教师绩效的评价体系。

参考文献:

[1] 王万森. 人工智能原理及其应用[M]. 北京:电子工业出版社,2007.

[2] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 北京:清华大学出版社,2004.

[3] 李得伟,张超,李海鹰. 大学工科专业课程实施研究型教学的探讨[J]. 高等教育研究,2009(9):74-75.

[4] 彭先桃.大学研究性教学的理念探析[J].教育导刊,2008(3):56-58.

Exploration and Practice of the Research Experiment on Artificial Intelligence

ZHANG Ting, YANG Guo-sheng

(College of Information Engineering, Minzu University of China, Beijing 100081, China)

第12篇

智能化;适时;评价;变革;创新;质量

教学评价是整个教学活动的一个重要环节,目的在于获得反馈信息,改进教学,提升质量,促进发展,实现课程目标。通过开展科学有效的课堂教学评价,能够有效地鉴定教师的教学态度、教学质量、工作能力、业务水平等,使学校的管理工作更系统化,决策更科学化。在推进“智慧校园”研究与建设的大背景下,有条件、有能力运用信息技术前沿技术人工智能于课堂教学评价中,“智能化课堂教学评价系统”在众多的电子课堂教学评价系统中率先融入人工智能技术,课堂组织管理评价、学习知识的定性评价、适时评价信息引导教学进程三个方面的发挥着积极有效的作用,用技术的力量,深化提升教学评价的效果。

一、智能化课堂教学评价系统的概述

1.智能化课堂教学评价系统简介

“智能化课堂教学评价系统”(intelligent teaching evaluation system缩写:ITES)是一套开源的网络教学平台。该平台包括教师平台和学生平台两部分,教师平台主要功能为教学活动管理、教学资源管理、动态教学流程设计、教学评价前置设计和课堂教学评价管理;学生平台主要功能为学习态度管理、学习资源多元化、知识迁移的监测。该平台功能模块的各类教学活动设计都具有评价功能,其中“评价管理”是专门为教学评价活动设计的模块。

2.“智能化”研究的三个主要方面

(1)课堂组织管理评价

一般具备教学评价功能的电子教学平台都是通过登入帐户、密码完成上课报到。普遍存在着代签的盲区。而ITES是学生通过蓝牙(随着“智慧校园”的建设进程)或指纹识别完成上课报到,学生进入网络教室后以学习小组形式等自由入座通过图形界面快速有序地登录课程学习环境,浏览本课学案和教学任务。教师界面高效适时地评价课堂组织状态,学生出勤以及教学目标任务情况;后台运用“逃逸算法”扫描终端机在线在学状态。

(2)课堂知识的定性评价

一般具备教学评价功能的电子教学平台,定性问题(主观题)的评价是用人工(教师)评价方式解决的,评价信息严重滞后,难以像客观性问题评价那样“即时”。而ITES则运用SBT平衡树(AT前沿技术)作为教学资源库数据结构,时空复杂为O(logn),以二分查找法为检索算法,检索速度更快、占用内存更小、更具跨平台性与教学设计同步进行。以一个标准班级56人为计,完成 100字以内主观题,评价平均用时7秒以内。完全适用于课堂定性问题的适时评价。

(3)适时评价信息引导教学进程

每个教学环节评价结束后,教师可以运用评价系统了解教和学两方面的信息,发现问题及时调整教学进程,改进教学方法,指导学习方法。使分层次教与学活动的开展有了依据,评价功能与教学活动形影相随,更方便地服务于教师。

二、运用智能化课堂教学评价系统进行评价

信息技术教学一般都在网络多媒体教室进行。在信息技术教学过程中,必须对教师教学和学生学习质量进行评价。通过评价,了解教和学两方面的评价信息,依据适时的评价信息及时调整教学进程、改变教学方法、指导学习方法,促进知识迁移。根据课程标准的要求,信息技术教学评价可以从认知、操作两个方面进行,具体的有:基本概念、基本技能、创新能力、综合运用能力的 测评。

1.学习态度的评价

学习态度情感价值观的评价因应成为课堂教学评价不可或缺的组成部分。学生登录后,就成为课堂教学被评价的对象(图一左所示),囿于“教学平台”完成一堂课的学习内容。

图1的中图上是监控学生机的运行状况,其中绿色块点表示正常,红块表示某个时间段该机发生“脱机”现象。“脱机、脱系统”的可能性:一是硬件故障(红色!),教师可及时处置。二是故意违纪脱离(终端机更改设置)系统(红色),记录其违规时间,促其在一定的时间范围内返回。三是学生终端脱离系统(蓝色)开小差做学习以外的事,五秒内教师机自动发出“归队”的警示。教师利用课堂教学间隙在投影屏幕显示一下监控画面对违规学生也是一种提醒。

与其它评价系统相比,ITES 上课过程始终运行“逃逸算法”扫描终端机在线在学状态,并记录“脱机”“开小差”时间。下课后给每位学习者一个客观的“学习态度”的分值。使得课堂组织管理更加科学。

2.知识与能力的评价

一般的电子教室教学平台对客观问题的评价基本都准确、及时到位。而主观问题的评价目前则只能采用人工方式进行,做不到“自动及时”。智能化课堂教学评价系统重点解决在课堂教学中主观问题的定性评价上的客观、及时的焦点问题。主要表现在两个方面。

(1)学习态度。从二个方面进行评价:①空白卷;②全文雷同率。雷同率越高, “学习态度”的评价等级就 越低。

第13篇

一、结合生活实际创设情境

生活实际是指与学生的生活密切相关的事物,结合生活实际创设情境是情境教学法的一种重要运用方式。目前的高中信息技术教材中的很多内容均可以与我们的生活实际密切联系在一起,为高中信息技术教师在课堂中创设生活情境提供了重要的前提条件。例如,执教《网络资源下载》一课时,高中信息技术教师可以创设这样一个生活情境:同学们,永州市第十七届中学生运动会刚刚落幕,本届运动会共产生66枚金牌。请同学们分小组上网搜索本届运动会获奖的有关资料,并将相关网页保存在自己的电脑之中。为了引导学生更好地对问题进行探究,信息技术教师还需要提出如下几个问题:(1)总结几种具体的网页保存类型;(2)思考一下哪种网页保存类型更为方便,谈谈你的看法。由于该情境与学生的生活实际密切相关,因此学生参与探究的积极性也非常高,取得了很好的教学效果。对于高中生来说高中信息技术知识的学习是较为枯燥的,如若信息技术教师可以适时地结合学生的生活实际创设情境,则可以在一定程度上激发学生的学习兴趣,进而提高课堂教学的质量。

二、结合多媒体创设情境

多媒体是高中信息技术课堂教学的重要辅助利器。因此,在高中信息技术课堂中结合多媒体创设情境无疑是一个很好的选择。相关研究表明,结合多媒体创设情境可以给学生更加直观的视觉刺激,可以有效激发学生的学习兴趣。例如,执教《人工智能离我们有多远》一课时,高中信息技术教师可以对人工智能进行简要的介绍,然后再利用多媒体播放动画展示人工智能技术在生活中的应用成果,并让学生认真观看,观看完毕之后,学生就可以对人工智能形成了一个直观的了解,进而激发学生学习新课的兴趣。除此之外,教师也可以在上课之前安排学生亲自动手制作多媒体课件。为了提高多媒体课件制作的有效性,教师可以让学生自由分组,合力完成多媒体课件的制作;然后在课堂中选择几个较为优秀的课件播放给学生看。由于课件是学生亲手制作的,因此学生参与课堂学习的积极性也会更高。在高中信息技术课堂中结合多媒体创设情境,不仅可以激发学生的学习兴趣,也可以让多媒体这一现代教学手段更好地服务高中信息技术课堂教学。因此,高中信息技术教师应积极制作精美的多媒体课件,在课堂中创设出更加有效的多媒体教学情境。

三、结合诗词创设情境

第14篇

关键词:多媒体技术;教学;模式;发展趋势

多媒体技术自诞生以来就一直受到人们关注,人们将多媒体技术应用于各个领域,多媒体课堂的诞生给教育领域带来了前所未有的机遇。尤其是随着因特网的快速发展,多媒体技术不断更新进步,多媒体课堂也变得越来越丰富,同时在各个阶段的教学中也发挥着越来越大的作用。它与传统课堂相结合,使理论与实践良好的结合,在未来的发展中更让人们充满憧憬。

多媒体教学的发展是随着计算机的发展展开的,大致可分为三个发展模式。第一种是基于单机的传统多媒体教学模式,自七十年代多媒体技术应用在教学中就是采用这种最基本的模式,因为单机的传统模式技术要求不高,所以在之后的几十年发展过程中,这种模式一直是应用最广泛的,但是其有自身缺点,它的制作周期长,质量和规范上有问题,尤其是课件技术含量低,知识更新慢;第二种为基于局域网的多媒体教学模式,这种模式基于第一种传统单机模式,仍然需要制作单机模式中的课件,其进步之处就是网络教学平台的运用。与单机传统模式相比有许多优点;第三种为基于因特网的现代多媒体教学模式,这种模式较前两个模式有巨大进步,虽然也需要多媒体的基本元素,但是因为因特网的出现,它摆脱了光盘和局域网,能够实现教学资源的共享,提供非常丰富的教育服务。

二十一世纪是互联网的世纪,网络无处不在,在未来的课堂上,网络的运用会愈加成熟,根据国内外学者的观点以及对多媒体技术发展的分析,展望未来多媒体技术在教学中的发展趋势:

一、多媒体技术与网络通信技术的结合

3G是3rd-Generation的简称,即指第三代数字通信技术,大大提高了数据和声音的传输速度,3G技术很强大,它不仅能处理图像和音频这些媒体形式,还能够处理包括视频等多种媒体形式。移动通信网络和有限的网络有效地集成在一起,主要由无线连接,有限的网络和手持终端三部分组成的。传统的封闭学习受到空间的限制,即使是后来的互联网与多媒体技术的整合也无法摆脱有线互联网不能移动的问题,然而3G技术改善此问题,从而可以广泛应用到教育的各个领域中。随着3G技术的发展和广泛的推广应用,教育手段和教学方式将发生革命性的变化。

二、多媒体技术与仿真技术的结合

仿真技术在多媒体技术中的应用可以称为虚拟现实,使身临其境的人进入虚拟现实境界,从而产生一种强烈的幻觉。

由于设备价格昂贵,虚拟现实技术主要应用于一些特殊的部门,如军事模拟和游戏中对虚拟现实技术的应用,但在教育领域有广阔的应用前景,对教育技术来说是一个飞跃。它将"自主学习"的环境引入课堂,学习者通过自身与信息环境的相互作用来得到知识、技能,这种新型的学习方式代替了传统的以教促学的学习方式。

虚拟现实技术能够应用到现实教学之中,可以应用在诸多方面,总结主要有:(1)模拟在现实中存在的,但教师在课堂之中无法表现出来的景物,方便学生的研究和探讨,如火山爆发、人类登月等。(2)模拟在现实中不存在的,但它可能会在将来发生的事情,主要是可以培养学生的创造性思维能力。(3)创造一个外语学习环境,使你如同置身异国他乡,这样可缩短学时,提高效率。(4)模拟一些受时空限制的事物,但在课堂上可以激发学生的兴趣,满足学生的求知欲望,例如地壳变动、大陆板块漂移、海底活动、太空旅行等。通过这种技术应用,可以提高学生的学习兴趣,提供实际生活中观察不到的视点,使得抽象问题形象化。

随着仿真技术的发展与成熟,相信会逐步应用到各个教育领域,现如今许多高校将科研成果转化成了实用技术,如浙江大学、哈尔滨工业大学、清华大学等高校建起了虚拟现实与系统仿真的研究室,拥有传统实验室无法比拟的优势,随着各个科研机构的努力,那么多媒体技术与仿真技术的结合将来就有可能会进入普通课堂之中。

三、多媒体技术与人工智能技术的结合

随着科学技术不断发展,现在人们中生活的智能化水平越来越高。人工智能技术属于计算机科学,人工智能技术涉及很多学科,如生理学、哲学等。它是一门涉及广、综合性强的学科。发展到二十一世纪,人类社会的现代化的步伐加快,科学家对人工智能不断深入研究并与教育信息化相融合,两者的不断发展,使得人工智能技术在教育领域的应用越来越受到人们的重视,同时我国许多专家将人工智能技术与现阶段我国的教育教学相结合,从而适应我国国情发展,从最大利益上推进我国教育事业的发展,并取得了巨大进步。近年来,随着我国技术的成熟,国内教育界对于多媒体技术与人工智能技术的结合的研究范围广泛,同时关注度较高,涉及教育教学的许多方面,主要表现举例如下:一、智能教学系统(ITS),它起源于计算机辅助教学( C A I ) ,并从其基础上进一步发展。它能够模仿人类专家的思维,充分结合学生自身的特征,对其实施个性化教学。二、智能(Agent) 技术,智能(Agent)技术在教育中的应用,是一个移动的计算机程序,主动的服务模式,自动的操作系统,具有自主性、能动性、适应性和灵活性的特点,它已广泛应用于教育教学,智能的典型应用,智能教育学生教师的智能信息等等。三、智能答疑系统,未来开发智能答疑系统,人工智能技术在问答系统中的应用,克服在问答系统中的个性化互动问题的不足,能有效地解决学生困难的问题,消除学生的学习障碍,促进学习。

通过几十年的发展,多媒体教学给学生课堂带来了前所未有的进步,是被教师和学生都接受的教学手段。合理地利用多媒体教学,可以创造生动的教学情景,进而激发学生的学习兴趣,优化课堂教学,提高教学质量。但在实际教学中也确实存在许多问题,多媒体课堂并不能完全代替传统课堂教学,教师无论在何种课堂上都应该以授课为主,以学生为中心,帮助学生学习知识和成长。在未来的多媒体课堂上多少都会对教师有一定的要求,授课教师应该经常更新自己的课件,同时要熟练设备的操作,规划好自己的教学时间与内容。因此,要适应多媒体教学应用的发展趋势,教师要做到一些改变,包括教学观念的变化,教学内容的变化,教学手段的革新等等。时代是发展的,教师们要紧随这种潮流,不断学习,不断更新自己的教学方法和理念。同时,教育界专家和学者也要长期面对和研究多媒体技术在教学中的发展趋势。随着不断的尝试与改变,多媒体教学会给人们带来更多的惊喜与期待。

参考文献:

[1]丁俊.多媒体技术在计算机教学中的应用[J].福建电脑,2006,(5).

[2]赖文继.关于多媒体教学新模式的探究[J].桂林电子工业学院学报,2005,(2).

第15篇

关键词 课堂教学 微博“话题” 微博作业

中图分类号:G642 文献标识码:A 文章编号:1002-7661(2016)01-0001-03

一、引言

教学是一个由外部的实在世界、内部的心理世界以及行为世界三个层面所构成的结构系统。有效的教学是通过教师在一段时间的教学后,学生所获得的具体的进步或发展。研究表明,每个学生都参与教学活动是实施有效教学的前提条件。而现如今,大学课堂成了教师唱“独角戏”的场所,即使教师想方设法设疑、启发,学生大多时候都是无动于衷地看着你,无法取得想要的效果。如何利用微博来改善课堂教学的有效性已经成教学研究的一个重要途经。

微博,即微型博客(MicroBlog)的简称,是一种通过关注机制分享不超过140个文字的简短实时信息的广播式的社交网络平台,其信息传播速度非常迅速。最早的微博平台是美国的twitter,而国内最主要的两大微博平台是新浪微博和腾讯微博,在这两个微博平台上的用户已经超过10亿用户,涉及各个层次的人,特别是年轻用户最为活跃。

二、基于微博的课堂教学过程

基于微博的课堂教学过程,笔者是按照图1所示来构建实施的,具体的过程框架为:

图1 基于微博的课堂教学过程框架图

(一)可行性分析调查

为了更加有效的进行实践实践研究,笔者首先对基于微博的课堂教学实验的可行性进行以下几个方面的基础调查,了解实践的基础条件。主要调查参与同学手机、电脑拥有及上网情况,拥有新浪微博和腾讯微博情况。调查看是否具备了开展本研究的基本条件,并为后续安排提供依据。2013年开展第一次微博实践调查发现,本次参与的同学100%拥有手机,并能通过wifi上网,且绝大多数同学会用手机流量上网;所有同学都有个人电脑,且大部分为笔记本电脑;参与的同学基本上都能很熟练的使用网络资源;只有60%不到的同学有新浪微博账号,有超过60%的同学有腾讯微博账号,但都了解微博的存在,并进行过关注,尚没有同学体验过,都非常有兴趣参与这项实验;同时,100%的同学拥有QQ号,这就为我们选择腾讯微博作为实践平台提供了条件。2014年进行的第二次调查情况和2013年的用户情况基本一致,但是两个平台的微博用户的活跃用户较两年前要更少,而且使用频率也更小,且基本上通过手操作。

(二)建立师生微博实践体

通过调研发现,选择腾讯微博为实践平台较为合适,有微博账号的利用已有账号关注老师的帐号,没有账号的同学通过QQ很方便的开通微博进行关注,同学之间也可以很方便的进行互相关注,形成微博实践体,师生的信息互相可见,建立本门课程“话题”。不改变原有的社交圈,只是微博更新内容多了一项课堂教学相关内容的和参与课程的相关“话题”讨论,以私信@方式进行作业提交,通过学生的社交圈子隐性监督学生学习行为。建立的师生实践体――微博“话题”如图2所示,由教师、学生和学生的粉丝为共同体参与微博“话题”预热课堂教学内容。

图2 师生微博实践体――微博“话题”

建立的师生实践体――微博作业如图3所示,以学生所交微博作业为中心,通过教师指导、评论,学生粉丝的潜在监督即环境影响和课堂反馈形成一个良性监督学习过程。

图3 师生微博实践体――微博作业

(三)基于微博的课堂教学实施过程

微博在课堂教学中的具体实施过程主要从以下三个模块进行:课前模块:教师通过课程“话题”课堂教学内容相关的讲义内容,促使学生预习,学生可以根据内容进行预习,并提出预习中碰到的问题,教师根据问题情况更加有目的备课。课中模块:根据“话题”讨论中存在的常见问题进行详细讲解,对前一次课的作业特别是微博作业进行点评,以及微博作业中提到的较为集中的问题进行复习。并布置常规作业,对每次课堂教学内容进行总结,并对课堂教学情况进行点评,私信给老师。课后模块:学生完成常规作业和微博作业,微博作业内容为,对每次课堂教学内容进行总结,并对课堂教学情况进行点评,私信给老师;老师对学生发的微博进行评论、回复,转播,最后一次微博进行学习情况展示。此过程中的师生微博行为和师生课堂行为的紧密结合非常重要,而且此过程的形成性评价非常重要。

三、基于微博的课堂教学有效性分析

(一)实施过程中有关情况说明

笔者利用《人工智能》和《数据结构》两门课,通过二个专业的三个班级进行了基于微博的课堂教学的实践。选择这两门课的原因是,《人工智能》课程的目标是跟踪人工智能发展前沿,了解人工智能相关技术,选取感兴趣方向深入探讨,是属于知识引导型课程。《数据结构》课程目标是牢固掌握数据结构的基础知识和数据结构的设计思想,并通过实践进行验证。是属于重要理认学习实践型课程。并且选择了计算机科学与技术和数学与应用数学专业班级作为实践班。以实现对不同类型课程和不同专业学生的实践分析。

学生微博用户分为两类进行观察,一类是“活跃微博用户”,指的是平时微博经常更新,有一定数量微博粉丝的用户;反之,另一类是“非活跃微博用户”,指的是因本次实验才开通的微博用户和不经常更新微博内容且微博粉丝数较少的用户。

(二)基于微博的课堂教学几个环节的统计分析

实施过程主要从“话题”讨论参与度、微博作业完成质量情况及学生评教情况等几个方面进行统计分析:

1.“话题”讨论参与度分析

通过对几年“话题”讨论的统计情况,得到师生参加课程“话题”讨论的参与度情况。2013年在本校计算机121的《人工智能》课堂和2014年在计算机131的《人工智能》课堂中,共进行了11次微博“话题”讨论,其中最多的一次有300多人次参与了讨论,最少的一次只有10人次参与;这主要是因为开始的时候,微博活跃用户学生表现得非常谨慎,反而非活跃用户表现得更为积极和活跃。调查原因发现,活跃用户参与课程“话题”讨论的内容与平时所发内容大不一样,表现出更多的顾虑。而非活跃用户则是对新鲜事物的兴趣。随着实践的进行,用户的活跃度趋于平稳,基本上同学都能参与到“话题”讨论当中来。结合课堂教学发现,参与人次越多的课程“话题”讨论的内容在随后的课堂教学中表现的效果越好。所以,同学参与到课程“话题”讨论对课堂教学是非常积极的影响,对提高课堂教学效果打好了基础。而在2014年在数学121班的《数据结构》课堂教学中,其中最多的一次有200多人次参与了讨论,最少的一次只有5人次参与;这表明专业和课程的不同,参与讨论的人次数和热度也有所不同,达到的效果也不同。

2.微博作业完成质量

由各次作业统计分析发现,所有同学都能完成微博作业,能较好的总结课堂教学内容,但对课堂教学的点评较少,而且点评内容单一,多为本次课某某地主没听太董,或是本次课非常有意思,这样笼统的评价,对教师改进课堂教学的意义不大。但是,学生对待微博作业的态度要更为认真,特别是活跃用户表现特别突出,原因是,有其微博粉丝的隐性监督,并且会有部分粉丝进行评论和转发。老师的评论和转发和课堂反馈能得到很好的引导效果,能很好的提高作业质量。

3.学生评教的反馈

从学生的评教反馈情况分析来看,三门课的教学都得到了学生的积极评价,教师得分平均在95分以上。学生评价概括为,老师教学方法新颖,教学活动丰富,特别是微博的引入为我们带来全新的体验。

四、结束语

通过对基于微博的课堂教学较长时间的实践表明,微博应用于课堂教学中能对教学的有效性起到一定的作用,但微博作为一项新兴技术应用到课堂教学当中还需要进行长期的实践,笔者认为基于微博的课堂教学有以下几点显著的影:1.利用微博的“话题”讨论功能及微博的评论、转播互动功能,在增进师生交流方面有显著效果;2.微博可支持片段式学习,开展知识点学习、学习方法指导、布置作业等教学活动;3.借助微博可提升学习者的学习兴趣及学习效果,有利于提升课堂教学质量。

微博不但对课堂教学有影响,它同样在影响人们的学习和生活行为,如,微博使人们越越来习惯于浅阅读和碎片化阅读;同样也改变了人们的思考方式。如何有效的利用微博对们的影响提升教学的有效性,提高高校的教学质量,将是一长期的研究过程。

参考文献:

[1]彭文辉. 网络学习行为分析及建模[D]. 武汉: 华中师范大学, 2012.

[2]张斯琦. 微博文化研究[D]. 吉林: 吉林大学, 2012.