人工智能課程總結(jié)大全11篇

緒論：寫(xiě)作既是個(gè)人情感的抒發(fā)，也是對(duì)學(xué)術(shù)真理的探索，歡迎閱讀由發(fā)表云整理的11篇人工智能課程總結(jié)范文，希望它們能為您的寫(xiě)作提供參考和啟發(fā)。

篇（1）

1背景

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

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

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

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

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

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

2林業(yè)院校人工智能課程教學(xué)現(xiàn)狀

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

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

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

3林業(yè)院校人工智能課程教學(xué)存在的問(wèn)題

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

（1）師資短缺。在林業(yè)院校，林學(xué)相關(guān)專業(yè)開(kāi)設(shè)該課程往往由林學(xué)相關(guān)專業(yè)的教師主講。這些非計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的教師雖然曾從事過(guò)人工智能個(gè)別算法或領(lǐng)域研究，但不具備全面的人工智能相關(guān)專業(yè)知識(shí)，在講授不熟悉的人工智能知識(shí)點(diǎn)時(shí)顯得力不從心。

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

（3）教學(xué)難度過(guò)大。林業(yè)院校涉林專業(yè)的學(xué)生一般只有計(jì)算機(jī)文化基礎(chǔ)、C語(yǔ)言等簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)課程基礎(chǔ)，缺乏算法思想。而人工智能課程涉及很多高級(jí)、復(fù)雜的算法，不論從算法思想，還是從算法實(shí)現(xiàn)和算法應(yīng)用，對(duì)非計(jì)算機(jī)類專業(yè)學(xué)生來(lái)說(shuō)難度過(guò)大。因此，在教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)要求上要做一些取舍。

除此之外，還存在諸如缺少實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)、教學(xué)手段單一、教學(xué)案例缺乏等其他普遍性問(wèn)題。

4林業(yè)院校人工智能課程教學(xué)改革建議

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

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

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

篇（2）

1人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用特質(zhì)

將德勤財(cái)務(wù)機(jī)器人、用友財(cái)務(wù)機(jī)器人等人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用狀況進(jìn)行分析，可以看到人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用有以下特點(diǎn)。（1）大量規(guī)則化應(yīng)用領(lǐng)域被人工智能取代。原始憑證審核，依托于電子票據(jù)二維碼應(yīng)用，票據(jù)關(guān)鍵信息（如發(fā)票抬頭、稅號(hào)、發(fā)票內(nèi)容、金額等）被人工智能識(shí)別并依照規(guī)則進(jìn)行判斷；根據(jù)原始憑證相關(guān)信息依照借、貸規(guī)則選擇相應(yīng)會(huì)計(jì)科目編制會(huì)計(jì)憑證，也是人工智能依照既定規(guī)則完成；根據(jù)記賬憑證完成記賬和報(bào)表編制，在會(huì)計(jì)電算化時(shí)代即已完成，對(duì)于人工智能而言，則更是“小兒科”，僅需要依照既定規(guī)則將數(shù)據(jù)庫(kù)文件以視圖形式呈現(xiàn)。可以看到，從原始憑證審核、記賬憑證編制再到賬簿形成、報(bào)表形成，會(huì)計(jì)明晰的規(guī)則為人工智能應(yīng)用提供了切合的舞臺(tái)，而有明確規(guī)則的領(lǐng)域是人工智能能夠凸顯其計(jì)算能力的優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域。由此可見(jiàn)，以規(guī)則為基礎(chǔ)的會(huì)計(jì)核算應(yīng)用領(lǐng)域能夠被人工智能“完美”替代。這也是德勤機(jī)器人、用友財(cái)務(wù)機(jī)器人等人工智能最先得以應(yīng)用的領(lǐng)域。（2）經(jīng)驗(yàn)化應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒈蝗斯ぶ悄苋〈Ｈ斯ぶ悄芤猿瑥?qiáng)的自我學(xué)習(xí)能力著稱，能夠通過(guò)大數(shù)據(jù)獲取認(rèn)知上的進(jìn)步，可以從大量的圖片中學(xué)習(xí)識(shí)別貓，也可以從大量的棋譜中學(xué)習(xí)對(duì)弈。會(huì)計(jì)、醫(yī)生曾經(jīng)被認(rèn)為“越老越值錢”，即是基于經(jīng)驗(yàn)的價(jià)值增加，在工作中不斷學(xué)習(xí)積累經(jīng)驗(yàn)，能夠借助經(jīng)驗(yàn)處理非常規(guī)、復(fù)雜的情形。通過(guò)學(xué)習(xí)積累經(jīng)驗(yàn)獲得認(rèn)知進(jìn)步，已經(jīng)成為人工智能擅長(zhǎng)的領(lǐng)域。在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，人工智能可以通過(guò)案例學(xué)習(xí)獲得“經(jīng)驗(yàn)”，并且由于存儲(chǔ)記憶能力的顯著優(yōu)勢(shì)超過(guò)會(huì)計(jì)、醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)。因此，經(jīng)驗(yàn)化應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒈蝗斯ぶ悄苋〈＃?）人工智能應(yīng)用推廣速度受到成本的影響。2017年德勤財(cái)務(wù)機(jī)器人推出，隨后用友財(cái)務(wù)機(jī)器人、浪潮財(cái)務(wù)機(jī)器人也相繼面世，一年時(shí)間之后這些財(cái)務(wù)機(jī)器人并沒(méi)有大量應(yīng)用，其原因既有技術(shù)成熟度方面的原因，也有成本方面的原因。財(cái)務(wù)機(jī)器人的應(yīng)用成本，不僅包括購(gòu)買財(cái)務(wù)機(jī)器人的價(jià)格，還包括企業(yè)轉(zhuǎn)換成本。在ERP、財(cái)務(wù)共享中心等信息化建設(shè)之后，信息系統(tǒng)建設(shè)的投入大、實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)高的特征使得企業(yè)對(duì)于系統(tǒng)切換心存顧慮，使用財(cái)務(wù)機(jī)器人是否又將成為投入高、見(jiàn)效慢的項(xiàng)目，成為企業(yè)應(yīng)用財(cái)務(wù)機(jī)器人不得不考慮的問(wèn)題。也正是由于受到應(yīng)用成本的影響，財(cái)務(wù)機(jī)器人在2017年推出之后只是引起了觀念、認(rèn)知上的“地震”，廣泛的應(yīng)用并未看見(jiàn)。

2“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程核心

從目前國(guó)內(nèi)高校會(huì)計(jì)專業(yè)、財(cái)務(wù)管理專業(yè)所開(kāi)設(shè)“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”（會(huì)計(jì)學(xué)）課程的情況來(lái)看，該課程仍然作為專業(yè)基礎(chǔ)課開(kāi)設(shè)，其核心內(nèi)容一般包括：（1）會(huì)計(jì)核算基本方法，涉及會(huì)計(jì)要素、會(huì)計(jì)等式、復(fù)式記賬、憑證、賬簿、財(cái)務(wù)報(bào)告等內(nèi)容。通過(guò)這些內(nèi)容的學(xué)習(xí)，學(xué)生將掌握借貸記賬、憑證編制、賬簿登記、財(cái)務(wù)報(bào)告編制等基本方法，掌握會(huì)計(jì)核算的基本規(guī)則，理解會(huì)計(jì)的基本邏輯與方法。（2）會(huì)計(jì)核算基本操作，涉及憑證填寫(xiě)與審核、賬簿登記、財(cái)務(wù)報(bào)表編制等內(nèi)容。在會(huì)計(jì)基本方法學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，學(xué)生將通過(guò)實(shí)驗(yàn)等方式，掌握憑證填寫(xiě)與審核的規(guī)范、賬簿登記的規(guī)范、財(cái)務(wù)報(bào)表編制規(guī)范等操作環(huán)節(jié)的要求，通過(guò)實(shí)踐體會(huì)從憑證填制與審核、賬簿登記、財(cái)務(wù)報(bào)表編制的規(guī)則與過(guò)程，并完成從理論到實(shí)踐的轉(zhuǎn)換。（3）會(huì)計(jì)視角的形成。在對(duì)會(huì)計(jì)要素、復(fù)式記賬的理解中，學(xué)生將完成對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的會(huì)計(jì)視角理解。例如，企業(yè)完成銷售活動(dòng)，從經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的范疇理解，更多強(qiáng)調(diào)客戶關(guān)系管理、合同簽訂、履行合同等節(jié)點(diǎn)，而從會(huì)計(jì)視角理解，則更強(qiáng)調(diào)伴隨銷售活動(dòng)產(chǎn)生的資金流和成本化物流，即在收入形成的同時(shí)，根據(jù)資金支付的狀況選擇銀行存款、或者應(yīng)收賬款、或者應(yīng)收票據(jù)、或者預(yù)收賬款進(jìn)行核算，同時(shí)在物流發(fā)生后結(jié)轉(zhuǎn)相應(yīng)成本。將經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的會(huì)計(jì)本質(zhì)進(jìn)行識(shí)別，培養(yǎng)和形成會(huì)計(jì)視角成為“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程的關(guān)鍵內(nèi)容。也正是因?yàn)檫@個(gè)原因，“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”成為會(huì)計(jì)入門課程。

3人工智能對(duì)“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程的挑戰(zhàn)

（1）規(guī)則化應(yīng)用將被人工智能取代，但修訂完善規(guī)則為會(huì)計(jì)人員留出了空間。人工智能因其超強(qiáng)的運(yùn)算能力，能夠在既定規(guī)則的指揮下“毫無(wú)怨言”地處理原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、報(bào)表編制等工作，并且處理效率更高。單純地規(guī)則化應(yīng)用，會(huì)計(jì)人員與人工智能相比，完全不具有優(yōu)勢(shì)。僅僅只有在人工智能技術(shù)應(yīng)用的成本還相比人工成本更好的前提下，原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、編表編制工作仍由會(huì)計(jì)人員完成。當(dāng)人工智能技術(shù)應(yīng)用成本得以降低，采用人工智能技術(shù)相比雇傭會(huì)計(jì)人員成本更低，會(huì)計(jì)人員無(wú)疑將面臨被人工智能所取代。這也是業(yè)界認(rèn)為人工智能帶來(lái)會(huì)計(jì)“地震”的重要原因。雖然2017年會(huì)計(jì)人工智能出現(xiàn)后并沒(méi)有馬上帶來(lái)會(huì)計(jì)人員下崗潮，但這一時(shí)刻不會(huì)太遠(yuǎn)，一旦人工智能應(yīng)用成本得以降低，在人工成本逐漸上升的現(xiàn)實(shí)狀況下，處理原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、編表編制的純規(guī)則化會(huì)計(jì)崗位將被人工智能取代。與此同時(shí)，我們必須意識(shí)到，人工智能以規(guī)則為基礎(chǔ)完成會(huì)計(jì)活動(dòng)，那么誰(shuí)來(lái)定義規(guī)則？戰(zhàn)勝棋圣的人工智能以圍棋規(guī)則為基礎(chǔ)開(kāi)展對(duì)弈，無(wú)人駕駛以道路交通規(guī)則為基礎(chǔ)完成駕駛，財(cái)務(wù)機(jī)器人在完成會(huì)計(jì)活動(dòng)時(shí)同樣基于既定的規(guī)則。從國(guó)家層面看，“會(huì)計(jì)準(zhǔn)則”處于不斷的修訂完善過(guò)程中，新的經(jīng)濟(jì)形式不斷出現(xiàn)，會(huì)計(jì)準(zhǔn)則往往緊隨著新經(jīng)濟(jì)活動(dòng)而修訂完善。一旦會(huì)計(jì)準(zhǔn)則變更，意味著完成會(huì)計(jì)活動(dòng)的人工智能所依據(jù)的規(guī)則也需要變更。因此，規(guī)則變更與修訂為會(huì)計(jì)人員留出了空間。“人工制定規(guī)則，人工智能完成規(guī)則”可能成為未來(lái)會(huì)計(jì)活動(dòng)的新形式！會(huì)計(jì)人員制定規(guī)則，是否需要從了解基本規(guī)則入手呢？答案無(wú)疑是肯定的。作為制定規(guī)則的會(huì)計(jì)人員，不可能完全不了解基本的借貸規(guī)則、基本的賬務(wù)處理規(guī)則，就開(kāi)始著手調(diào)整規(guī)則。基于此，了解和掌握基本會(huì)計(jì)規(guī)則應(yīng)當(dāng)成為會(huì)計(jì)人員的必須，通過(guò)“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程促使會(huì)計(jì)人員了解和掌握會(huì)計(jì)基本規(guī)則也成為必要選擇。但人工智能應(yīng)用會(huì)計(jì)規(guī)則的優(yōu)勢(shì)，促使會(huì)計(jì)人員在學(xué)習(xí)掌握基本會(huì)計(jì)規(guī)則時(shí)必須思考，學(xué)習(xí)基本會(huì)計(jì)規(guī)則的目的是應(yīng)用還是修訂完善？如果僅僅將學(xué)習(xí)會(huì)計(jì)規(guī)則的目的定位于應(yīng)用，這樣的會(huì)計(jì)人員只能定義為初級(jí)會(huì)計(jì)人員，一旦其人力成本高于人工智能技術(shù)應(yīng)用成本，這種崗位人員無(wú)疑是會(huì)慘遭淘汰。因此人工智能的出現(xiàn)逼迫會(huì)計(jì)人員將學(xué)習(xí)會(huì)計(jì)規(guī)則的目的定位于修訂會(huì)計(jì)規(guī)則的高端人才，只有在基礎(chǔ)規(guī)則之上，跳出規(guī)則制定規(guī)則，才可能在人工智能應(yīng)用的大趨勢(shì)下贏得一席之地。（2）經(jīng)驗(yàn)積累將被人工智能取代，但經(jīng)驗(yàn)規(guī)則化為會(huì)計(jì)人員留出了空間。會(huì)計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)積累建立在大量案例處理的基礎(chǔ)上，在復(fù)雜經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)處理過(guò)程中形成隱性知識(shí)，如果這些隱性知識(shí)不能顯性化、不能總結(jié)提升為規(guī)則，這些隱性知識(shí)只能藏于人員的頭腦里，導(dǎo)致似乎“越老越值錢”。人工智能具有大數(shù)據(jù)處理能力，在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上形成“經(jīng)驗(yàn)”從而自我學(xué)習(xí)，并且其總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)將以“代碼化”的形式顯性體現(xiàn)，相比會(huì)計(jì)人員而言，經(jīng)驗(yàn)形成的能力更強(qiáng)、經(jīng)驗(yàn)顯性化的能力也更強(qiáng)。但從經(jīng)驗(yàn)到規(guī)則，人工智能還不能直接將積累的經(jīng)驗(yàn)形成規(guī)則，規(guī)則的形成還需要人工干預(yù)。因此，會(huì)計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)積累可以被人工智能取代，但經(jīng)驗(yàn)規(guī)則化為會(huì)計(jì)人員留出了空間。面臨人工智能應(yīng)用，會(huì)計(jì)人員“越老越值錢”的優(yōu)勢(shì)將不復(fù)存在，會(huì)計(jì)人員的價(jià)值不再建立在工作經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，而是建立在經(jīng)驗(yàn)知識(shí)化、并進(jìn)一步規(guī)則化的基礎(chǔ)上。會(huì)計(jì)人員要完成經(jīng)驗(yàn)規(guī)則化過(guò)程，也需要對(duì)基本規(guī)則熟悉了解、并對(duì)經(jīng)驗(yàn)是否作用于規(guī)則修訂進(jìn)行判斷的基礎(chǔ)上，因此對(duì)于基本規(guī)則的了解和掌握也是必不可少的。盡管“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程僅僅是會(huì)計(jì)入門知識(shí)的介紹，不能形成會(huì)計(jì)處理經(jīng)驗(yàn)，在經(jīng)驗(yàn)積累方面不存在是否課程內(nèi)容是否被人工智能取代的問(wèn)題，但由于會(huì)計(jì)人員需要將經(jīng)驗(yàn)規(guī)則化，需要熟悉了解基本規(guī)則，并對(duì)經(jīng)驗(yàn)是否推動(dòng)規(guī)則變化做出判斷，因此通過(guò)“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程學(xué)習(xí)了解基本規(guī)則仍然是必要的。（3）會(huì)計(jì)視角的形成仍需通過(guò)“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程培養(yǎng)。人工智能完成了從原始憑證審核到記賬憑證編制、再到賬簿登記、報(bào)表編制的任務(wù)，使用人工智能完成這些任務(wù)得到的是憑證、賬簿、報(bào)表這些結(jié)果的呈現(xiàn)，對(duì)于這些結(jié)果、這些信息究竟對(duì)于會(huì)計(jì)人員意味著什么，會(huì)計(jì)人員通過(guò)這些信息怎樣從會(huì)計(jì)的視角去理解經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)，人工智能并未給出答案。而“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程則是從經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)到會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)的橋梁和紐帶，通過(guò)“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程的學(xué)習(xí)，會(huì)計(jì)要素、會(huì)計(jì)科目等內(nèi)容成為將經(jīng)濟(jì)語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為會(huì)計(jì)語(yǔ)言的工具，會(huì)計(jì)視角得以培養(yǎng)形成。因此，從會(huì)計(jì)視角培育需要來(lái)看，“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程仍然是有必要開(kāi)設(shè)的。

4“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”應(yīng)對(duì)人工智能應(yīng)用的適應(yīng)性調(diào)整

概括起來(lái)看，面對(duì)人工智能應(yīng)用的大趨勢(shì)，“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程仍有必要開(kāi)設(shè)，但應(yīng)對(duì)這一趨勢(shì)，需要從課程目標(biāo)、課程內(nèi)容上進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整。具體包括：（1）“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程目標(biāo)需要定位于會(huì)計(jì)基本規(guī)則體系建立而非操作能力。由于人工智能能夠以高效率的優(yōu)勢(shì)完成規(guī)則應(yīng)用，因此“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程目標(biāo)不能再?gòu)?qiáng)調(diào)憑證編制、賬簿登記、報(bào)表編制等應(yīng)用能力，應(yīng)該將“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”的課程目標(biāo)定位于促使學(xué)生構(gòu)建會(huì)計(jì)規(guī)則體系，培育經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)的會(huì)計(jì)視角。學(xué)生學(xué)習(xí)“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”的目的不再是掌握原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、報(bào)表編制操作，而是建立會(huì)計(jì)規(guī)則體系，掌握會(huì)計(jì)語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)從會(huì)計(jì)角度理解經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)。（2）“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程內(nèi)容需要強(qiáng)化會(huì)計(jì)要素、會(huì)計(jì)等式、借貸記賬等基本規(guī)則體系內(nèi)容，弱化憑證、賬簿等操作性內(nèi)容。根據(jù)前面的分析可見(jiàn)，“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”作為基本規(guī)則介紹的入門課程，學(xué)生需要通過(guò)該門課程的學(xué)習(xí)，掌握會(huì)計(jì)基本規(guī)則，并在此基礎(chǔ)上逐步培養(yǎng)提升規(guī)則制定的能力。以往課程中，通過(guò)實(shí)驗(yàn)、實(shí)訓(xùn)提高學(xué)生填寫(xiě)憑證、登記賬簿的操作能力，但這些操作未來(lái)將被人工智能高效替代。在人工智能在會(huì)計(jì)規(guī)則化應(yīng)用領(lǐng)域形成趨勢(shì)的當(dāng)前，操作能力培養(yǎng)這部分內(nèi)容需要弱化，而對(duì)于會(huì)計(jì)規(guī)則體系的理解、會(huì)計(jì)視角的培養(yǎng)應(yīng)當(dāng)強(qiáng)化。（3）“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程內(nèi)容中需要適當(dāng)增加有關(guān)大數(shù)據(jù)、人工智能方面的內(nèi)容，介紹大數(shù)據(jù)、人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用趨勢(shì)，以幫助學(xué)生了解會(huì)計(jì)在信息時(shí)代、人工智能時(shí)代可能發(fā)生的變革，提前應(yīng)對(duì)可能發(fā)生的變化。會(huì)計(jì)不能脫離社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活而存在，人工智能時(shí)代已經(jīng)對(duì)會(huì)計(jì)提出了變革要求，應(yīng)對(duì)這一要求，“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”應(yīng)當(dāng)不回避，主動(dòng)做出調(diào)整和適應(yīng)。例如，對(duì)于會(huì)計(jì)總論的闡述中，介紹會(huì)計(jì)的發(fā)展趨勢(shì)，不能還停留將會(huì)計(jì)電算化作為發(fā)展前沿，電算化階段已經(jīng)成為過(guò)去，大數(shù)據(jù)、人工智能才是未來(lái)的發(fā)展前沿；在會(huì)計(jì)的發(fā)展階段中，古代會(huì)計(jì)階段、現(xiàn)代會(huì)計(jì)階段、電算化會(huì)計(jì)階段的劃分也值得商榷，復(fù)式記賬、計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)作為階段劃分的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，但在2017年人工智能推出后，是否在電算化會(huì)計(jì)階段之后已經(jīng)需要重新再切分出人工智能會(huì)計(jì)應(yīng)用階段，值得學(xué)術(shù)界探討。

5結(jié)語(yǔ)

財(cái)務(wù)機(jī)器人誕生后會(huì)計(jì)崗位可能面臨失業(yè)潮，“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程似乎也已經(jīng)沒(méi)有必要開(kāi)設(shè)。通過(guò)分析人工智能的特質(zhì)、“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程的核心，指出在人工智能應(yīng)用趨勢(shì)到來(lái)的當(dāng)前，規(guī)則化應(yīng)用將被人工智能取代，但修訂完善規(guī)則為會(huì)計(jì)人員留出了空間；經(jīng)驗(yàn)積累將被人工智能取代，但經(jīng)驗(yàn)規(guī)則化為會(huì)計(jì)人員留出了空間；會(huì)計(jì)視角的形成仍需通過(guò)“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程培養(yǎng)。因此“基礎(chǔ)會(huì)計(jì)”課程仍然有必要開(kāi)設(shè)，其課程目標(biāo)需要定位于會(huì)計(jì)基本規(guī)則體系建立而非操作能力，其課程內(nèi)容需要強(qiáng)化會(huì)計(jì)要素、會(huì)計(jì)等式、借貸記賬等基本規(guī)則體系內(nèi)容，弱化憑證、賬簿等操作性內(nèi)容，同時(shí)課程內(nèi)容中需要適當(dāng)增加有關(guān)大數(shù)據(jù)、人工智能方面的內(nèi)容。

主要參考文獻(xiàn)

［1］陳婷蔚．人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用探析———以德勤財(cái)務(wù)機(jī)器人為例［J］．商業(yè)會(huì)計(jì)，2018，5（10）：77－78．

［2］王加燦，蘇陽(yáng)．人工智能與會(huì)計(jì)模式變革［J］．財(cái)會(huì)通訊，2017（22）：41－43．

［3］任世贏．人工智能技術(shù)對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)的影響及對(duì)策［J］．北方經(jīng)貿(mào)，2018（1）：96－97．

篇（3）

中圖分類號(hào)：G64 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2014）10（b）-0155-02

面對(duì)航天科技迅猛發(fā)展，現(xiàn)代軍備技術(shù)快速提升，培養(yǎng)具有專業(yè)性的高素質(zhì)航天類人才，是我國(guó)航天科技發(fā)展的戰(zhàn)略選擇，也是航天重點(diǎn)高校面向并有效服務(wù)航天事業(yè)的歷史責(zé)任。航天類本科生的教育形式也需要突破傳統(tǒng)的方式，著重多樣性、前沿性、工程性，因此，該專業(yè)的各門課程教育都應(yīng)該結(jié)合專業(yè)特點(diǎn)，探索新的教學(xué)模式。

人工智能自1956年誕生50多年以來(lái)，引起眾多科研機(jī)構(gòu)、政府和企業(yè)的空前關(guān)注，已成為一門具有日臻完善的理論基礎(chǔ)、日益廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域和廣泛交叉的前沿學(xué)科。由于航天領(lǐng)域的特殊要求，人工智能在其發(fā)展中發(fā)揮著不可替代的重要作用，各發(fā)達(dá)國(guó)家都相繼開(kāi)展了人工智能與航天技術(shù)相結(jié)合的研究，致力于實(shí)現(xiàn)可重構(gòu)的、具有容錯(cuò)能力的、智能的飛行系統(tǒng)和管理系統(tǒng)。因此，“人工智能”作為航天類專業(yè)的一門特色選修課，應(yīng)結(jié)合專業(yè)特點(diǎn)展開(kāi)更具有實(shí)用性和創(chuàng)新性的教學(xué)。

1 人工智能課程特點(diǎn)

一方面，“人工智能”是一門多學(xué)科交叉的綜合學(xué)科，它涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等眾多領(lǐng)域，具有知識(shí)點(diǎn)多、涉及面廣、內(nèi)容抽象、不易理解、理論性強(qiáng)等特點(diǎn)，使得該課程的教學(xué)具有較大的靈活度和較高的難度。另一方面，“人工智能”是一門正在發(fā)展中的學(xué)科，具有較強(qiáng)的前沿性，計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、生物科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的發(fā)展不斷的提出了許多新的研究目標(biāo)和研究課題，使得人工智能的技術(shù)和算法也需要不斷更新，這在很大程度上增加了“人工智能”課程的教學(xué)難度。

2 航天類專業(yè)特點(diǎn)

首先，航天類專業(yè)具有較強(qiáng)的工程性。在專業(yè)的教學(xué)改革中有統(tǒng)一的特點(diǎn)，即強(qiáng)調(diào)要體現(xiàn)航天工程技術(shù)的綜合性、系統(tǒng)性， 注重培養(yǎng)復(fù)合型人才。其次，航天類專業(yè)具有一定的前沿性。因?yàn)楹教祜w行器作為現(xiàn)代高科技和多種學(xué)科技術(shù)綜合應(yīng)用的結(jié)晶，應(yīng)及時(shí)把現(xiàn)代先進(jìn)科技融入到了專業(yè)基礎(chǔ)和專業(yè)類的課程教學(xué)中， 專業(yè)知識(shí)更新快成為又一特點(diǎn)；另外，航天類專業(yè)應(yīng)注重實(shí)踐性教育。尊重個(gè)性和興趣，強(qiáng)調(diào)動(dòng)手能力，實(shí)驗(yàn)室對(duì)學(xué)生開(kāi)放，要求學(xué)生自主地設(shè)計(jì)完成實(shí)驗(yàn)，強(qiáng)調(diào)對(duì)學(xué)生設(shè)計(jì)理念和創(chuàng)造能力的培養(yǎng)。最后，航天類專業(yè)應(yīng)重視產(chǎn)學(xué)合作。產(chǎn)學(xué)合作的目的在于推動(dòng)學(xué)校與航天產(chǎn)業(yè)的持續(xù)全面合作，造就一支科學(xué)技術(shù)研究和工程實(shí)踐兼?zhèn)涞慕處熽?duì)伍。

3 教學(xué)模式的探索

3.1 教材的選擇

人工智能作為一門新興的學(xué)科，其理論與方法都還在不斷的發(fā)展與完善中。就目前來(lái)看，關(guān)于人工智能的定義和范圍都沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，不同的教材所介紹的內(nèi)容也不盡相同。在教材選用方面，需要綜合考慮專業(yè)特點(diǎn)和學(xué)生的知識(shí)背景。本課程主要針對(duì)航天類專業(yè)高年級(jí)本科生，該類學(xué)生具有一定的數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、信息論、通信理論等基礎(chǔ)知識(shí)，對(duì)航天應(yīng)用的基本需求有初步的了解，因此，“人工智能”課程難度應(yīng)該控制在中級(jí)，可以較深入的介紹人工智能的基礎(chǔ)算法和應(yīng)用案例。

中南大學(xué)蔡自興教授積累了多年的教學(xué)與科研經(jīng)驗(yàn)，借鑒了國(guó)內(nèi)外其他專家和作者的最新研究成果，吸取了國(guó)內(nèi)和國(guó)外人工智能領(lǐng)域?qū)W術(shù)書(shū)籍的長(zhǎng)處，于1987年編寫(xiě)了“人工智能及其應(yīng)用”一書(shū)，該書(shū)根據(jù)人工智能學(xué)科的新發(fā)展不斷修訂，推出四個(gè)版本。本課程采用“人工智能及其應(yīng)用（第4版）”，其中大部分內(nèi)容適合本科生學(xué)習(xí)。另外，本課程還給學(xué)生提供其他一些參考書(shū)目，如N.J.Nilsson 的“Artificial Intelligence：A New Synthesis.Morgan Kanfmann”等經(jīng)典教材。

3.2 課堂教學(xué)形式的探索

“人工智能”課程內(nèi)容較抽象，概念較為繁多，若采用單一的課堂講授的方式，學(xué)生容易概念混淆、理解不透，逐漸產(chǎn)生厭倦情緒，導(dǎo)致教學(xué)效果差。本文探索不同的課堂教學(xué)手段，根據(jù)不同內(nèi)容采用不同的教學(xué)手段，有利于學(xué)生對(duì)課程內(nèi)容的理解與吸收。另外，考慮到航天類的專業(yè)特點(diǎn)，突出課程內(nèi)容的工程應(yīng)用，增加研究性質(zhì)的教學(xué)內(nèi)容與形式，有利于培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力和實(shí)踐能力。

（1）課件采用圖文并茂的PPT。綜合利用文字、圖像、聲音、視頻等多種媒體表示方法，在介紹原理和概念時(shí)采用精辟的文字，介紹算法流程時(shí)采用圖像，介紹算法應(yīng)用時(shí)采用視頻。在PPT中適當(dāng)利用不同的字體、顏色或動(dòng)畫(huà)來(lái)突出重點(diǎn)，細(xì)化流程，引導(dǎo)學(xué)生的思路，便于集中注意力接受重點(diǎn)內(nèi)容。

（2）適當(dāng)增加課堂討論與練習(xí)。對(duì)于人工智能的一些基本問(wèn)題，可以引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行調(diào)研和討論，來(lái)深化課程內(nèi)容的了解，并提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣；對(duì)于重要的算法和理論，可以增加課堂練習(xí)，讓學(xué)生實(shí)際動(dòng)手進(jìn)行公式的推導(dǎo)或演算，并在練習(xí)中分析學(xué)生對(duì)問(wèn)題的理解程度，有針對(duì)性的增加講解或指導(dǎo)。

（3）適當(dāng)采用類比的講解方式。對(duì)人工智能的不同學(xué)派，不同方方法，以及方法的不同應(yīng)用，廣泛的采用類比的形式進(jìn)行講解，不僅可以復(fù)習(xí)已學(xué)習(xí)的內(nèi)容，也利于對(duì)新內(nèi)容的理解。并且，通過(guò)對(duì)不同內(nèi)容的比較總結(jié)相似點(diǎn)、區(qū)分不同點(diǎn)，可以避免概念的混淆，清晰的掌握課程內(nèi)容。

（4）增加研究性教學(xué)。研究性教學(xué)強(qiáng)調(diào)通過(guò)問(wèn)題來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)，有必要將實(shí)際應(yīng)用案例或者授課教師的科研項(xiàng)目融入日常的教學(xué)工作中去，用“啟發(fā)式”、“案例式”教學(xué)激發(fā)學(xué)生“自主學(xué)習(xí)”能力。

3.3 課程內(nèi)容的探索

一方面，鑒于本科生知識(shí)結(jié)構(gòu)還不夠完善，“人工智能”課程的內(nèi)容要控制在適應(yīng)本科生學(xué)科基礎(chǔ)的中等難度；另一方面，鑒于航天類專業(yè)的特點(diǎn)，課程內(nèi)容應(yīng)更注重與航天應(yīng)用相結(jié)合的內(nèi)容，并且在課程中增加具體應(yīng)用的介紹。具體的課程內(nèi)容如表1所示。

3.4 考核形式的改革

“人工智能”課程注重學(xué)生創(chuàng)新能力和實(shí)踐能力的培養(yǎng)，傳統(tǒng)的試卷形式不能全面的反應(yīng)學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，因此，應(yīng)采用課堂表現(xiàn)和課程報(bào)告相結(jié)合的方式進(jìn)行綜合考核。

一方面，重視學(xué)生提出問(wèn)題、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力，對(duì)學(xué)生課堂討論與練習(xí)的表現(xiàn)進(jìn)行考核評(píng)分，作為總成績(jī)的參考；另一方面，注重學(xué)生課題調(diào)研和實(shí)踐的能力，采取提交課程論文的形式進(jìn)行考核。正確引導(dǎo)學(xué)生根據(jù)個(gè)人興趣、課程內(nèi)容、可行性、實(shí)踐難度進(jìn)行合理選題，并根據(jù)所選題目進(jìn)行文獻(xiàn)查閱和總結(jié)，完成調(diào)研報(bào)告或算法實(shí)現(xiàn)報(bào)告。結(jié)合者兩個(gè)方面進(jìn)行最終成績(jī)的評(píng)定，綜合衡量學(xué)生問(wèn)題分析能力、論文寫(xiě)作能力和創(chuàng)新實(shí)踐能力。

4 結(jié)語(yǔ)

航天類專業(yè)的本科生教學(xué)需針對(duì)專業(yè)特點(diǎn)有的放矢，該專業(yè)的課程教育都應(yīng)該趨向于前沿性、專業(yè)性和實(shí)用性。本文的“人工智能”課程教學(xué)改革方案不僅考慮到該課程屬于前沿叉學(xué)科的特點(diǎn)，也綜合考慮了航天類專業(yè)的特點(diǎn)。為了使課程教學(xué)更好地服務(wù)于學(xué)生，本文提出的改革方案打破傳統(tǒng)的教學(xué)模式，將課堂理論講解、課堂討論、課后調(diào)研、項(xiàng)目實(shí)踐等相結(jié)合，充分調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和積極性，提高學(xué)生的創(chuàng)新能力，有利于培養(yǎng)真正符合航天領(lǐng)域所需要的綜合型高級(jí)人才。

參考文獻(xiàn)

[1] 王甲海，印鑒，凌應(yīng)標(biāo).創(chuàng)新型人工智能教學(xué)改革與實(shí)踐[J].計(jì)算機(jī)教育，2010（15）：136-138，148.

[2] 劉興林.大學(xué)本科人工智能教學(xué)改革與實(shí)踐[J].福建電腦，2010（8）：198-199.

[3] 懷麗波.32課時(shí)《人工智能基礎(chǔ)》課程教學(xué)的幾點(diǎn)思考[J].華章，2013（34）：193-194.

[4] 紀(jì)霞，李龍澍.本科人工智能教學(xué)研究[J].科教文匯（上旬刊），2013（6）：91-92.

[5] 肖春景，李建伏，楊慧.《人工智能》課程教學(xué)方法改革的探索與實(shí)踐[J].現(xiàn)代計(jì)算機(jī)（專業(yè)版），2013（26）：32-34.

[6] 熊德蘭，李梅蓮，鄢靖豐.人工智能中實(shí)踐教學(xué)的探討[J].宿州學(xué)院學(xué)報(bào)，2008（1）：146-148.

篇（4）

（1）為部分優(yōu)秀的學(xué)生將來(lái)做更深入的研究打堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在面向知識(shí)經(jīng)濟(jì)的今天，研究獲取、表示和使用知識(shí)的人工智能學(xué)科越來(lái)越受到人們的重視。目前人工智能研究被列為中國(guó)高技術(shù)領(lǐng)域的重點(diǎn)之一。以專家系統(tǒng)為代表的智能化系統(tǒng)在信息技術(shù)中也占有重要地位。因此在高等教育中開(kāi)展人工智能教育和智能化系統(tǒng)的研發(fā)，不僅是計(jì)算機(jī)科學(xué)的應(yīng)用，也是促進(jìn)各學(xué)科服務(wù)于國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然趨勢(shì)。為使人工智能的理論、方法和技術(shù)的研究與應(yīng)用普及和深入，教育重心必須要下移，即從研究生教育向本科教育普及。開(kāi)展本科層次人工智能普及教育的有效途徑之一是在本科高年級(jí)開(kāi)設(shè)相關(guān)選修課。開(kāi)展人工智能教育，不僅能夠更好地發(fā)揮高等院校的育人和科學(xué)研究功能，而且能為學(xué)生拓寬專業(yè)路徑，擴(kuò)大自主學(xué)習(xí)空間和發(fā)展個(gè)性創(chuàng)造條件，同時(shí)也為營(yíng)造一個(gè)使學(xué)生不僅有寬厚、扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，且具綜合分析和解決問(wèn)題能力的環(huán)境。? 

（2）為將來(lái)從教的學(xué)生積聚大量的知識(shí)。英國(guó)早在1999年，人工智能課程已經(jīng)作為選修課出現(xiàn)在中學(xué)的信息與通訊技術(shù)（ICT）課程中。許多中小學(xué)還通過(guò)機(jī)器人競(jìng)賽活動(dòng)來(lái)激發(fā)中小學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能的興趣，使學(xué)生不僅提高了用信息技術(shù)解決問(wèn)題的能力，而且培養(yǎng)了多種思維方式，獲得了更多的創(chuàng)新空間。美國(guó)現(xiàn)行的中學(xué)信息技術(shù)課程設(shè)置中，將人工智能的內(nèi)容作為“媒體與技術(shù)”層面對(duì)12年級(jí)學(xué)生的要求。澳大利亞的部分中學(xué)開(kāi)設(shè)的信息處理與技術(shù)課程，人工智能、信息系統(tǒng)、算法和程序設(shè)計(jì)、社會(huì)和倫理道德、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)分別作為5個(gè)主題共同構(gòu)成了該課程的教學(xué)內(nèi)容。在該課程的大綱中規(guī)定，人工智能部分的教學(xué)內(nèi)容在高中第3學(xué)期為12年級(jí)的學(xué)生開(kāi)設(shè)，教學(xué)時(shí)間為10周。? 

在我國(guó)，多年以來(lái)中學(xué)奧林匹克信息學(xué)競(jìng)賽中一直包含有人工智能相關(guān)的題目，涉及啟發(fā)式搜索、博弈、智能程序設(shè)計(jì)等問(wèn)題。2003年4月，我國(guó)教育部正式頒布《普通高中技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（實(shí)驗(yàn)）》，首次在信息技術(shù)科目中設(shè)立了“人工智能初步”選修模塊，標(biāo)志著我國(guó)高中人工智能課程的正式起步。? 

我國(guó)的新課程標(biāo)準(zhǔn)頒布后，教育部評(píng)審并通過(guò)了分別由教育科學(xué)出版社、廣東高教出版社、地圖出版社、上海科技教育出版社和浙江教育出版社出版的5套高中《人工智能初步》教材，并開(kāi)發(fā)了相應(yīng)的教輔材料，包括教師用書(shū)和配套光盤(pán)等。為了配合中學(xué)人工智能課程的實(shí)施，國(guó)內(nèi)也推出了一些適合中學(xué)生學(xué)習(xí)與體驗(yàn)的人工智能軟件和網(wǎng)絡(luò)資源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步關(guān)注中學(xué)人工智能教育的開(kāi)展并將其作為畢業(yè)論文的研究選題。一些師范院校適應(yīng)形勢(shì)要求，已為師范生開(kāi)設(shè)了與此相關(guān)的選修課程。? 

2 人工智能的教育及教學(xué)條件現(xiàn)狀? 

通過(guò)對(duì)本人多年的教學(xué)過(guò)程進(jìn)行總結(jié)，我校的《人工智能》課程教育現(xiàn)狀可總結(jié)為如下幾點(diǎn)：? 

（1)理論知識(shí)充裕。但與實(shí)踐相脫節(jié)，特別是在智能科學(xué)技術(shù)的教育教學(xué)方面。盡管知識(shí)面相當(dāng)廣泛，而人工智能理論的普及教育以及智能技術(shù)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用仍然十分滯后。? 

(2)同其它普通高等院校一樣，在本校，人工智能技術(shù)的研究與應(yīng)用尚未普及，甚至比不上其它院校。這不利于培養(yǎng)學(xué)生的科研興趣及創(chuàng)造精神。? 

（3）缺乏配套實(shí)驗(yàn)教材，實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容缺乏，無(wú)法培養(yǎng)學(xué)生的研究能力和創(chuàng)新能力。只有開(kāi)設(shè)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，才能使人工智能的相關(guān)知識(shí)具有研究性和綜合性。? 

（4）對(duì)中小學(xué)智能教育的深度及教學(xué)方式、教學(xué)特點(diǎn)缺乏研究。做為師范類院校，我認(rèn)為在對(duì)學(xué)生進(jìn)行基礎(chǔ)知識(shí)教育的基礎(chǔ)上，要緊抓中小學(xué)智能教育的特點(diǎn)對(duì)師范類學(xué)生進(jìn)行相關(guān)的教育與培訓(xùn)。? 

相對(duì)于教育現(xiàn)狀，我校的《人工智能》課程教學(xué)條件現(xiàn)狀要稍好一些，其狀態(tài)如下：? 

（1）教材使用國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材，此教材非常系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)，適合本科及研究生使用。在我們的授課過(guò)程中，也會(huì)適當(dāng)為學(xué)生提供相關(guān)的國(guó)內(nèi)其他先進(jìn)教材，如中南大學(xué)蔡自興教授的《人工智能及其應(yīng)用》等。? 

（2）為了促進(jìn)學(xué)生自主學(xué)習(xí)，我們準(zhǔn)備了多種類型的擴(kuò)充性學(xué)習(xí)資料，加強(qiáng)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)的意識(shí)，包括：課程相關(guān)雜志和書(shū)籍目錄，以及部分重要的參考文獻(xiàn)，與人工智能相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)資源如優(yōu)秀BBS、新聞組、網(wǎng)址等。 它們包括了大量的文獻(xiàn)資料、本領(lǐng)域研究的前沿動(dòng)態(tài)等。 使用表明，學(xué)生非常樂(lè)于查閱這些資源。 使學(xué)生能通過(guò)使用這些資源進(jìn)行一些人工智能程序設(shè)計(jì)，探討一些問(wèn)題，在課堂討論中展示他們的收獲。? 

(3）校園網(wǎng)的普及與不斷優(yōu)化使本課程有優(yōu)良的實(shí)踐性教學(xué)環(huán)境，能充分滿足教學(xué)需要。我們擁有較充足的多媒體教室和網(wǎng)絡(luò)教室，為實(shí)現(xiàn)本課程教學(xué)提供了物質(zhì)保障。在網(wǎng)絡(luò)資源建設(shè)方面，全校辦公室、教室、學(xué)生宿舍和教師宿舍都以寬帶網(wǎng)相連，這些硬件設(shè)備對(duì)本課程教學(xué)發(fā)揮了重要作用，使本課程教學(xué)質(zhì)量得以明顯提高。? 

3 人工智能教學(xué)方法及手段的改革? 

針對(duì)我們現(xiàn)在所采取的教學(xué)方法，我認(rèn)為存在許多不足，如教學(xué)方式比較單一，教學(xué)內(nèi)容偏重理論講解等，為此，提出以下教學(xué)方法的改革：? 

（1）通過(guò)多種途徑激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。課程的學(xué)習(xí)效果，直接受到學(xué)生興趣和參與意識(shí)的影響。一般來(lái)講，《人工智能》作為一門前沿課程，開(kāi)始學(xué)生學(xué)習(xí)興趣很大，當(dāng)開(kāi)始接觸到抽象理論知識(shí)及部分算法時(shí)，學(xué)生往往感到不易接受。 我們通過(guò)各種途徑和方法， 激發(fā)和培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，包括鼓勵(lì)學(xué)生參與某部分知識(shí)的擴(kuò)充性資料查找,預(yù)留一定時(shí)間請(qǐng)學(xué)生負(fù)責(zé)對(duì)此內(nèi)容進(jìn)行講解，布置學(xué)生對(duì)某個(gè)基本成型的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行糾錯(cuò)及驗(yàn)證，降低問(wèn)題解決的難度。學(xué)生因此產(chǎn)生興趣從而做更深度研究。? 

(2）進(jìn)行啟發(fā)式教學(xué)。 我們可以嘗試在教學(xué)過(guò)程中不斷提出問(wèn)題請(qǐng)學(xué)生思考，啟發(fā)學(xué)生求解這些問(wèn)題，鼓勵(lì)學(xué)生提出自己的猜想和解決方案，然后擺出教材中的解決方案，并與同學(xué)所提出的觀點(diǎn)進(jìn)行分析和比較，這足以加強(qiáng)學(xué)生學(xué)習(xí)的主動(dòng)意識(shí)和參與意識(shí)，提高學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。? 

(3）課堂辯論與交互式教學(xué)。 組織課堂辯論，討論的議題可定位為譬如人工智能是否能超過(guò)人類智能等有爭(zhēng)議的問(wèn)題。學(xué)生通過(guò)對(duì)這些問(wèn)題展開(kāi)激烈爭(zhēng)論，激發(fā)了學(xué)習(xí)潛能，明確了學(xué)習(xí)目標(biāo)。當(dāng)然師生間的交流方式還有很多，如郵件互發(fā)、QQ留言等，也可在課程網(wǎng)站中的互動(dòng)平臺(tái)進(jìn)行交流。? 

(4）分層次因材施教。 在授課過(guò)程中，通過(guò)對(duì)每個(gè)具體學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度、課堂作業(yè)情況進(jìn)行及時(shí)評(píng)估，對(duì)學(xué)生提出進(jìn)一步的學(xué)習(xí)建議和指導(dǎo)， 實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的教學(xué)。 對(duì)優(yōu)秀學(xué)生探討，可以在教學(xué)設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中要求其選作部分探索性、創(chuàng)新性的功課和實(shí)驗(yàn)，以發(fā)揮學(xué)生個(gè)性優(yōu)勢(shì)。對(duì)于有意于將來(lái)從事中小學(xué)教育的學(xué)生可以在機(jī)器人及人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀等知識(shí)層面對(duì)其做問(wèn)題講解。而那些看似缺乏興趣的學(xué)生，我們可以用多媒體手段如播放人工智能相關(guān)電影及科學(xué)小片引起其興趣，實(shí)行逐步引導(dǎo)的教學(xué)過(guò)程。? 

另外，我們可以嘗試雙語(yǔ)教學(xué)。 采用中文教材和講授的同時(shí)，注重在課程中的關(guān)鍵詞同時(shí)用英文表示，并適當(dāng)指定英文參考短文和英文參考書(shū)。使學(xué)生能夠接觸國(guó)外文獻(xiàn)資料，加深對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容的理解，獲得更寬廣的知識(shí)。我們也可以在教學(xué)內(nèi)容安排上，注重理論聯(lián)系實(shí)際，將一些人工智能網(wǎng)絡(luò)上的虛擬實(shí)驗(yàn)給學(xué)生進(jìn)行課外上網(wǎng)練習(xí)，從而使學(xué)生了解算法的具體運(yùn)行過(guò)程， 通過(guò)參與達(dá)到知識(shí)的理解，掌握基本方法和技術(shù)。? 

 

根據(jù)現(xiàn)有的條件，我們?cè)诮虒W(xué)中可以采用多媒體教學(xué)和網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)相結(jié)合的方法，充分利用多媒體的豐富表現(xiàn)形式，利用網(wǎng)絡(luò)課程的交互性、情景化等特點(diǎn)，構(gòu)筑以學(xué)生為主體的《人工智能》課程現(xiàn)代教學(xué)模式。 對(duì)于抽象知識(shí)，可通過(guò)動(dòng)畫(huà)和視頻演示，通過(guò)聲音和圖像展示人工智能的歷史、人物和前景，做到學(xué)生直接而深刻地看到知識(shí)的內(nèi)涵外延。網(wǎng)絡(luò)課程能較好地實(shí)現(xiàn)交互并使學(xué)習(xí)過(guò)程情景化，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)課程的課堂練習(xí)和章節(jié)練習(xí)，教師可以評(píng)價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，并給學(xué)生提出學(xué)習(xí)建議，從而提高學(xué)生的研究力和創(chuàng)新力。我們也可以給學(xué)生播放中學(xué)《人工智能》課程課堂教學(xué)錄像，以使學(xué)生看到初高中學(xué)生的知識(shí)范圍及深度；同時(shí)給學(xué)生播放現(xiàn)有的《人工智能》科學(xué)成果，讓學(xué)生看到理論背后的實(shí)踐；也可以播放科幻片，激發(fā)學(xué)生想象的翅膀從而有興趣把人工智能作為將來(lái)深造的方向。《人工智能》是一門較新的課程，改進(jìn)教學(xué)方法和手段不僅要靠教師，也應(yīng)增加硬件設(shè)備的投入。如果人工智能能采用智能輔助教學(xué)系統(tǒng)或機(jī)器人輔助教學(xué)過(guò)程逼真、形象，一目了然，這樣可大大提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，尤其是提高學(xué)生的觀察判斷能力、發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力。? 

4 人工智能實(shí)踐教學(xué)設(shè)計(jì)的探討? 

我們可以在教學(xué)過(guò)程中，適量開(kāi)設(shè)一些實(shí)驗(yàn)和設(shè)計(jì)，提高學(xué)生的動(dòng)手能力，并加深他們對(duì)理論知識(shí)的理解，降低理論的抽象度，提升理論的實(shí)用性。在近兩年的教學(xué)過(guò)程中，我們會(huì)適量加入一些人工智能語(yǔ)言的教學(xué)過(guò)程。例如，在講解了“野人與傳教士過(guò)河”等問(wèn)題后，我們可以讓學(xué)生使用Visual Prolog或者C ?++?對(duì)算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)；在講解 TSP 問(wèn)題的遺傳算法解決案例后，指出編碼方案、初始種群大小、進(jìn)化代數(shù)、交叉率變異率等因素對(duì)求解結(jié)果的影響，并要求學(xué)生通過(guò)實(shí)驗(yàn)的方式來(lái)分析、理解這些問(wèn)題，并提出“尋找更有利的解決方案”等問(wèn)題。把學(xué)生的興趣激發(fā)后，為解決這些問(wèn)題，學(xué)生會(huì)在課外主動(dòng)查閱相關(guān)文獻(xiàn)、相互討論以實(shí)現(xiàn)他們所設(shè)計(jì)的方案，這樣既培養(yǎng)了學(xué)生善于鉆研和勇于創(chuàng)新的精神又提高了學(xué)生的實(shí)踐與創(chuàng)新能力。? 

參考文獻(xiàn)：? 

［1］ 熊德蘭,李梅蓮,鄢靖豐.人工智能中實(shí)踐教學(xué)的探討［J］.宿州學(xué)院學(xué)報(bào),2008(1).? 

篇（5）

中圖分類號(hào)：G642　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

1　引言

人工智能(AI)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支，同時(shí)也是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的核心課程之一。本課程在介紹人工智能的基本概念、基本方法的基礎(chǔ)上，主要是研究如何用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人類智能，即如何用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)諸如問(wèn)題求解、規(guī)劃推理、模式識(shí)別、知識(shí)工程、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等只有人類才具備的“智能”，本課程重點(diǎn)闡述這些方法的一般性原理和基本思想，使得計(jì)算機(jī)能更好地為人類服務(wù)。

2　人工智能課程體系

人工智能主要研究傳統(tǒng)人工智能的知識(shí)表示方法，其中包括狀態(tài)空間法、問(wèn)題歸約法、謂詞邏輯法、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)法、框架表示、劇本表示等；搜索推理技術(shù)主要包括盲目搜索、啟發(fā)式搜索、消解原理、規(guī)則演繹算法和產(chǎn)生式系統(tǒng)等。

人工智能的研究課題主要包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、規(guī)劃與行動(dòng)、多Agent系統(tǒng)、語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng)語(yǔ)言理解、專家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)等。這些研究論題的基礎(chǔ)是通用和專用的知識(shí)表示和推理機(jī)制、問(wèn)題求解和搜索算法，以及計(jì)算智能技術(shù)等。

經(jīng)過(guò)筆者調(diào)研發(fā)現(xiàn)，目前在本科高校絕大部分將“人工智能”課程性質(zhì)設(shè)為專業(yè)選修課或?qū)I(yè)必修課，而在高職院校相關(guān)專業(yè)基本上不開(kāi)設(shè)此課程，但是在具體實(shí)踐教學(xué)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，在其它專業(yè)課程的教學(xué)過(guò)程中也會(huì)與人工智能理論或技術(shù)相結(jié)合，比如數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、信息系統(tǒng)安全方面等領(lǐng)域，當(dāng)講到相關(guān)課程，同時(shí)會(huì)結(jié)合人工智能的理論，授課過(guò)程中發(fā)現(xiàn)大部分同學(xué)對(duì)該課程很有興趣。

本課程在我校計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院作為一門專業(yè)選修課開(kāi)設(shè)，總學(xué)時(shí)數(shù)為：60(其中理論學(xué)時(shí)為36，實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)為24)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷更新發(fā)展，人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域也變得越來(lái)越廣，因此，人工智能(AI)這個(gè)學(xué)科已不再陌生，很多學(xué)生對(duì)其充滿興趣和好奇，所以在選課人數(shù)上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其他選修課的人數(shù)，另外結(jié)合我校的實(shí)際情況，部分理論或?qū)嶒?yàn)又可以與農(nóng)學(xué)、生命科學(xué)系等其它專業(yè)結(jié)合起來(lái)而應(yīng)用。

3　人工智能理論教學(xué)實(shí)踐

多年以來(lái)，人工智能獲得很大的發(fā)展，已經(jīng)引起眾多學(xué)科和不同專業(yè)背景學(xué)者們的日益重視，成為一門廣泛的交叉和前沿科學(xué)，但是直到目前為止人工智能至今仍尚無(wú)統(tǒng)一的定義，要給人工智能下一個(gè)準(zhǔn)確、科學(xué)和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亩x尚有困難，其現(xiàn)有的一些定義多數(shù)是立足于各自的專業(yè)而定義的，存在片面性。

同時(shí)“人工智能”是一門交叉性的學(xué)科，其主要涉及到了控制論、語(yǔ)言學(xué)、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等許多學(xué)科，所以該學(xué)科具有知識(shí)點(diǎn)多、涉及面廣、內(nèi)容抽象、不易理解、理論性強(qiáng)，與此同時(shí)需要學(xué)生具備較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強(qiáng)的邏輯思維推理能力等特點(diǎn)，從而形成在教學(xué)實(shí)踐中老師講得吃力、學(xué)生聽(tīng)得吃力的局面。盡管在多年的研究和教學(xué)過(guò)程中筆者已積累了一些經(jīng)驗(yàn)，但是對(duì)于如何把握好這門課程的特點(diǎn)，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和熱情，幫助學(xué)生更好的理解和應(yīng)用這門課程，目前仍然有很多問(wèn)題需要研究和解決。

針對(duì)“人工智能”課程相關(guān)內(nèi)容比較抽象，公式推導(dǎo)比較繁瑣等特點(diǎn)，教師除了具有完善的教學(xué)大綱、合理的教學(xué)計(jì)劃以及合適的教材外，還應(yīng)該根據(jù)學(xué)校的實(shí)際硬件條件盡可能地選擇多媒體教學(xué)手段來(lái)輔助教學(xué)，因此在實(shí)踐教學(xué)中，筆者經(jīng)常會(huì)配合教學(xué)內(nèi)容，充分利用計(jì)算機(jī)、投影儀以及互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢(shì)，結(jié)合多種教學(xué)方法與手段去組織整個(gè)教學(xué)過(guò)程。例如：在講述搜索推理技術(shù)時(shí)，使用一些小的演示軟件，將相關(guān)推理技術(shù)的理論通過(guò)動(dòng)畫(huà)的形式一步一步演示出來(lái)；而在講專家系統(tǒng)相關(guān)理論知識(shí)時(shí)，尤其是各種類型的專家系統(tǒng)，利用互聯(lián)網(wǎng)上的一些在線視頻資源為例，給同學(xué)進(jìn)行詳細(xì)講解，通過(guò)具體的案例來(lái)進(jìn)行專項(xiàng)知識(shí)點(diǎn)的講解及實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用；在自動(dòng)規(guī)劃這一章，給同學(xué)們選擇演示發(fā)達(dá)國(guó)家目前研制的各種類型機(jī)器人，通過(guò)這些形象生動(dòng)、行為舉止高仿真的機(jī)器人來(lái)給學(xué)生講理論，這樣學(xué)生通過(guò)親自觀看視頻資源，不僅可以拓寬知識(shí)面及視野，同時(shí)也可以及時(shí)地了解國(guó)際及國(guó)內(nèi)機(jī)器人的發(fā)展水平及差距，不斷糾正自己的錯(cuò)誤觀點(diǎn)并更新自己新的專業(yè)認(rèn)識(shí)；另一個(gè)方面也可以同時(shí)激發(fā)學(xué)生們的學(xué)習(xí)興趣熱情和積極性，俗話說(shuō)：“興趣是學(xué)生最好的老師!”這一點(diǎn)在課堂實(shí)踐教學(xué)中得到驗(yàn)證，得到廣大同學(xué)的認(rèn)可和贊同，整個(gè)教學(xué)課堂不再那么單調(diào)枯燥乏味，基本可以達(dá)到在娛樂(lè)輕松的氛圍中學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)，同時(shí)再整個(gè)教學(xué)過(guò)程中，師生互動(dòng)機(jī)會(huì)增多，學(xué)生不再是被動(dòng)地接受知識(shí)。

4　實(shí)驗(yàn)教學(xué)實(shí)踐

4.1　客觀存在問(wèn)題

本校開(kāi)設(shè)“人工智能”課程，主要是面向計(jì)算機(jī)專業(yè)的大學(xué)三年級(jí)的同學(xué)，同時(shí)作為一門專業(yè)選修課而設(shè)，理論課程為36學(xué)時(shí)，而實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)24學(xué)時(shí)；與此同時(shí)經(jīng)過(guò)對(duì)其它兄弟院校的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，很多高校雖然也是設(shè)為專業(yè)選修課，但建議學(xué)生們都去學(xué)習(xí)這門新學(xué)科，從而為今后的專業(yè)知識(shí)及具體應(yīng)用打下一定的基礎(chǔ)；當(dāng)然在調(diào)研中也發(fā)現(xiàn)，部分本科高校雖然開(kāi)設(shè)了“人工智能”課程，但是僅是純粹理論教學(xué)，從一定角度來(lái)講，理論原理是前沿，但是由于太過(guò)于抽象，而且空洞、難以理解，多數(shù)同學(xué)反映學(xué)習(xí)效果并不理想，有關(guān)具體理論部分的具體實(shí)現(xiàn)仍然不解。

篇（6）

中圖分類號(hào)：G642　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

1　引言

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支，是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)發(fā)展中的一門前沿科學(xué)，它的出現(xiàn)及所取得的成就引起了人們的高度重視，被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)發(fā)展的一個(gè)根本目標(biāo)。

人工智能課程作為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程體系中的核心課程之一，其地位正在隨著該技術(shù)的不斷發(fā)展和廣泛應(yīng)用而得到迅速提高。目前，國(guó)內(nèi)外重點(diǎn)大學(xué)都非常重視該門課程的教學(xué)和研究，許多重點(diǎn)大學(xué)都有自己獨(dú)立的人工智能研究所。

本文通過(guò)多年的人工智能教學(xué)實(shí)踐，對(duì)人工智能教學(xué)的方法進(jìn)行了初步的實(shí)踐和探索。中央民族大學(xué)在人工智能課程建設(shè)和教學(xué)過(guò)程中，針對(duì)計(jì)算機(jī)學(xué)科的發(fā)展趨勢(shì)，提出擯棄傳統(tǒng)講、學(xué)、考模式，注重學(xué)生能力培養(yǎng)的措施。在教學(xué)和實(shí)踐過(guò)程中，不斷進(jìn)行探索，既從計(jì)算機(jī)學(xué)科本科的教學(xué)理念出發(fā)，從人工智能這門學(xué)科特點(diǎn)出發(fā)，以計(jì)算機(jī)學(xué)科分支的角度認(rèn)知人工智能，組織教材的知識(shí)架構(gòu)并進(jìn)行教學(xué)。用計(jì)算機(jī)學(xué)科的觀點(diǎn)分析人工智能的基本原理與方法時(shí)，重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)的是這些基本原理與方法與其他的計(jì)算機(jī)分支的共同點(diǎn)和不同點(diǎn)。共同點(diǎn)是強(qiáng)調(diào)計(jì)算機(jī)學(xué)科的本質(zhì)，不同點(diǎn)是強(qiáng)調(diào)人工智能的本質(zhì)。本文就針對(duì)我校人工智能課程教學(xué)的一些基本問(wèn)題加以初步總結(jié)。

2　從計(jì)算機(jī)學(xué)科分支的角度認(rèn)知人工智能

人工智能屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)分支的學(xué)科，同時(shí)又是一門涉及控制論、信息論、語(yǔ)言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多學(xué)科交叉的課程。我國(guó)高等院校計(jì)算機(jī)學(xué)科的本科教學(xué)所設(shè)置的人工智能課程一般只有40課時(shí)左右，以什么角度組織教材內(nèi)容，提高教學(xué)效果，才能使學(xué)生較容易地理解和掌握人工智能的原理與技術(shù)，是我們值得探索的問(wèn)題。

人工智能處理的對(duì)象是知識(shí)，知識(shí)處理則需采用知識(shí)表示。因此，若以計(jì)算機(jī)分支的角度也就是用計(jì)算機(jī)學(xué)科的觀點(diǎn)看待人工智能，人工智能課程的教學(xué)內(nèi)容應(yīng)以知識(shí)為主線，以知識(shí)表示和搜索為基石進(jìn)行組織。反映到實(shí)際教學(xué)中，就是人工智能的各個(gè)分支的介紹，這包括知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、規(guī)劃、機(jī)器人等。總之，教學(xué)內(nèi)容可分成兩個(gè)部分，第一部分是基礎(chǔ)理論和基本方法，包括：邏輯表示與歸結(jié)推理方法、搜索原理，知識(shí)表示(包括產(chǎn)生式系統(tǒng)、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、框架)、推理(包括不確定性推理、非單調(diào)推理)、機(jī)器學(xué)習(xí)。第二部分是實(shí)用技術(shù)，包括知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)、高級(jí)搜索、自然語(yǔ)言理解。

3　優(yōu)化和更新教學(xué)內(nèi)容、加強(qiáng)雙語(yǔ)教學(xué)

人工智能作為一門新學(xué)科，在1988年前，國(guó)內(nèi)外均未見(jiàn)有教學(xué)大綱和教材，開(kāi)設(shè)本課程面臨的首要問(wèn)題就是確定教學(xué)內(nèi)容，包括人工智能的知識(shí)表示和推理以及人工智能的應(yīng)用兩個(gè)部分。前者是人工智能的重要基礎(chǔ)，后者討論幾種人工智能應(yīng)用系統(tǒng)，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)規(guī)劃和機(jī)器視覺(jué)等系統(tǒng)。這些內(nèi)容只是給出了人工智能課程的初步框架。

隨著人工智能研究的進(jìn)一步深入， 到20世紀(jì)90年代中期，人工智能也從符號(hào)(邏輯)主義一枝獨(dú)秀發(fā)展到符號(hào)主義、連接主義和行為主義多家爭(zhēng)鳴的新局面， 模糊計(jì)算和神經(jīng)計(jì)算作為新內(nèi)容列入到人工智能課程，充實(shí)了人工智能課程的內(nèi)容。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，人工智能學(xué)科又有了新的發(fā)展。為了及時(shí)反映人工智能研究和學(xué)科的最新進(jìn)展，我們及時(shí)對(duì)教學(xué)內(nèi)容進(jìn)一步優(yōu)化和更新：把人工智能分為基礎(chǔ)部分和擴(kuò)展應(yīng)用部分。

在教學(xué)和實(shí)踐過(guò)程中，考慮到本課程的多學(xué)科交叉性以及相關(guān)信息學(xué)科的快速發(fā)展， 在目前高校提倡雙語(yǔ)教學(xué)的環(huán)境下，將《人工智能》教材逐步改為全英語(yǔ)教材，這樣可以更快地掌握學(xué)科的發(fā)展動(dòng)態(tài)， 掌握最先進(jìn)的技術(shù)， 與國(guó)際發(fā)展趨勢(shì)接軌。Nils J.Nilsson教授所著的《人工智能》教材是美國(guó)Stanford大學(xué)計(jì)算機(jī)系本科教材，該教材體系比較符合學(xué)生的認(rèn)知規(guī)律，便于學(xué)生接受、理解、掌握和鞏固所學(xué)知識(shí)；同時(shí)這本書(shū)內(nèi)容豐富、取材新穎，適合作為該課程的英文教材。

4　注重案例教學(xué)、改革教學(xué)方法

案例教學(xué)首創(chuàng)于哈佛大學(xué)商學(xué)院，在經(jīng)貿(mào)、管理、法學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域的相關(guān)專業(yè)得到應(yīng)用并取得顯著績(jī)效，然而目前工科專業(yè)還較少運(yùn)用案例教學(xué)方法。人工智能的每一部分內(nèi)容均包含大量概念，內(nèi)容抽象，算法復(fù)雜，學(xué)生往往被動(dòng)“聽(tīng)講”；并且涉及很多的數(shù)理邏輯知識(shí)，有些顯得難以理解，并且往往讓學(xué)生感到比較枯燥，學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣就漸漸淡薄，難以獲得預(yù)期的教學(xué)效果。鑒于這一現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，我們將案例教學(xué)方法引入到該課程的教學(xué)之中。

例如在邏輯推理技術(shù)和搜索技術(shù)這兩方面的教學(xué)過(guò)程中，我們使用參考教材《人工智能：一種現(xiàn)代方法》，并利用其中基于JAVA的教學(xué)開(kāi)發(fā)工具包AIMA進(jìn)行案例設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)教學(xué)，在教學(xué)過(guò)程中結(jié)合AIMA中的案例來(lái)講解，使比較枯燥的知識(shí)以有效、實(shí)用和具體的形式表現(xiàn)出來(lái)，做到理論與實(shí)踐相結(jié)合。在講解搜索技術(shù)時(shí)，以“八皇后”問(wèn)題為案例，結(jié)合AIMA中的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，以講解和討論相結(jié)合的方式，學(xué)習(xí)盲目搜索、啟發(fā)式搜索等算法，使學(xué)生不僅能理解狀態(tài)空間的產(chǎn)生方法，而且能設(shè)計(jì)算法、實(shí)現(xiàn)算法，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和實(shí)踐能力。在學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、進(jìn)化計(jì)算等方面的內(nèi)容時(shí)，我們主要借助于Matlab提供的相關(guān)工具箱。

5　加強(qiáng)教學(xué)隊(duì)伍建設(shè)、改革考核方法

建立一支愛(ài)崗敬業(yè)、富有戰(zhàn)斗力的教學(xué)隊(duì)伍是出色完成教學(xué)任務(wù)和提高課程教學(xué)質(zhì)量的根本保證。教學(xué)人才資源是教學(xué)的第一資源。在學(xué)校有關(guān)部門的領(lǐng)導(dǎo)和學(xué)院的支持下，我們組成一支知識(shí)結(jié)構(gòu)和年齡比較合理的教師隊(duì)伍。

篇（7）

1人工智能及大數(shù)據(jù)的概念

1.1人工智能

人工智能是一門利用計(jì)算機(jī)程序模擬人類智能的科學(xué),其應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛,例如機(jī)器人、模式識(shí)別及專家系統(tǒng)等。人工智能的高科技產(chǎn)品,不僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)人類思維的模擬,在某些方面還超過(guò)了人類。

1.2大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是指海量信息的集合,一般用常規(guī)軟件工具無(wú)法對(duì)其進(jìn)行有效的采集、存儲(chǔ)和處理,需要借助具有超強(qiáng)洞察力的大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行有效的采集、存儲(chǔ)、處理、分析和共享。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠有效地進(jìn)行超大規(guī)模的并行處理,能夠有效地處理結(jié)構(gòu)化及半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)挖掘能力及分析決策能力。

2人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)人才的需求特點(diǎn)

2.1知識(shí)更新能力

人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)日新月異,需要軟件專業(yè)技術(shù)專業(yè)人才具有較強(qiáng)的知識(shí)更新能力,較強(qiáng)的自主學(xué)習(xí)能力,以及較高的技術(shù)應(yīng)用能力。但目前相當(dāng)一部分軟件技術(shù)專業(yè)的大學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力不高,知識(shí)更新能力不強(qiáng),亟需針對(duì)人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)人才的需求特點(diǎn)改進(jìn)培養(yǎng)方案,增加相關(guān)課程,培養(yǎng)學(xué)生對(duì)新知識(shí)的理解和掌握尤為重要。

2.2創(chuàng)新思維能力

人工智能及大數(shù)據(jù)時(shí)代下,需要軟件技術(shù)專業(yè)人才具備較強(qiáng)的適應(yīng)創(chuàng)新能力,較強(qiáng)的開(kāi)拓思維能力,以及較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。但目前相當(dāng)一部分軟件技術(shù)專業(yè)的大學(xué)生的創(chuàng)新思維能力較差,新知識(shí)更新缺乏主動(dòng)性,迫切行,學(xué)習(xí)意識(shí)不強(qiáng)。亟需針對(duì)人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)人才的需求特點(diǎn)創(chuàng)新改革培養(yǎng)方案,確定切實(shí)可行培養(yǎng)策略是學(xué)科發(fā)展的需要和任務(wù)。

2.3大數(shù)據(jù)分析能力

人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)人才的大數(shù)據(jù)分析能力要求較高,主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)描述、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和深度學(xué)習(xí)等諸多方面的能力。但目前相當(dāng)一部分軟件技術(shù)專業(yè)的大學(xué)生的大數(shù)據(jù)分析能力不夠,不能很好地進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、整理、描述、統(tǒng)計(jì)分析和歸納總結(jié),亟需針對(duì)人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)人才的需求特點(diǎn)創(chuàng)新培養(yǎng)體系。

2.4軟件開(kāi)發(fā)及測(cè)試能力

人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)人才的軟件開(kāi)發(fā)及測(cè)試能力要求較高,主要包括軟件分析、軟件設(shè)計(jì)、軟件實(shí)現(xiàn)和軟件測(cè)試等方面的能力。但目前相當(dāng)一部分軟件技術(shù)專業(yè)的大學(xué)生的軟件開(kāi)發(fā)及測(cè)試能力較差,不能夠有效地開(kāi)展軟件的規(guī)劃、分析、設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)與測(cè)試等環(huán)節(jié),亟需針對(duì)人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)人才的需求特點(diǎn)提升學(xué)生的軟件開(kāi)發(fā)與測(cè)試的實(shí)踐能力。

3建設(shè)策略

3.1轉(zhuǎn)變教學(xué)理念,順應(yīng)人工智能及大數(shù)據(jù)時(shí)展要求

傳統(tǒng)的教學(xué)理念已經(jīng)不能適應(yīng)人工智能及大數(shù)據(jù)時(shí)代的要求,亟需轉(zhuǎn)變教學(xué)理念,從而適應(yīng)人工智能及大數(shù)據(jù)時(shí)代的要求,進(jìn)而提升軟件技術(shù)專業(yè)人才的培養(yǎng)質(zhì)量。在人工智能及大數(shù)據(jù)背景下,學(xué)校應(yīng)深入分析人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)人才的需求特點(diǎn),從而有針對(duì)性的制定培養(yǎng)目標(biāo)、培養(yǎng)任務(wù)和培養(yǎng)方案。在制定培養(yǎng)目標(biāo)時(shí),應(yīng)著重考慮軟件技術(shù)專業(yè)人才在人工智能及大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)具備的能力素質(zhì)。在制定培養(yǎng)任務(wù)時(shí),應(yīng)著重參考人工智能及大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位的崗位要求。在制定培養(yǎng)方案時(shí),應(yīng)堅(jiān)持以學(xué)生為主體,以學(xué)生為本,突出知識(shí)更新能力、自主學(xué)習(xí)能力、開(kāi)拓創(chuàng)新能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、大數(shù)據(jù)分析能力和軟件開(kāi)發(fā)及測(cè)試能力的培養(yǎng)。

3.2引導(dǎo)學(xué)生利用現(xiàn)代化、智能化的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行自主學(xué)習(xí)

為了更好地適應(yīng)人工智能及大數(shù)據(jù)對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)人才的需求,應(yīng)引導(dǎo)學(xué)生利用現(xiàn)代化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的Web平臺(tái)進(jìn)行自主學(xué)習(xí),從而提升學(xué)生的知識(shí)更新能力、開(kāi)拓創(chuàng)新能力、解決問(wèn)題的能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。首先,在人工智能及大數(shù)據(jù)背景下,網(wǎng)絡(luò)上涌現(xiàn)了大量的人工智能及大數(shù)據(jù)相關(guān)的學(xué)習(xí)資源,但這些網(wǎng)絡(luò)資源存在良莠不齊的現(xiàn)象,因此教師應(yīng)該引導(dǎo)學(xué)生如何搜索、鑒別和使用這些網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源。然后,教師可以引導(dǎo)學(xué)生自由分組開(kāi)展人工智能及大數(shù)據(jù)相關(guān)的學(xué)習(xí),通過(guò)興趣小組的方式激發(fā)學(xué)生對(duì)人工智能及大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)熱情,提升學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力,提升在線學(xué)習(xí)的效率。最后,教師可以自建教學(xué)網(wǎng)站,對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行篩選和優(yōu)化,使學(xué)生能夠更好地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。

3.3構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析課程體系,提升學(xué)生的大數(shù)據(jù)分析能力

篇（8）

1956年，在美國(guó)Dartmouth大學(xué)，由數(shù)學(xué)家J.McCarthy和他的三位朋友M.Minsky、N.Lochester和C.Shannon共同發(fā)起一個(gè)歷時(shí)兩個(gè)月的夏季學(xué)術(shù)討論班，他們?cè)诖擞懻摪嗌系谝淮握绞褂昧巳斯ぶ悄?Artificial Intelligence)這一術(shù)語(yǔ)。人工智能是一門多學(xué)科交叉的課程，涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)及語(yǔ)言學(xué)等多個(gè)學(xué)科，是新理論和新技術(shù)不斷出現(xiàn)的綜合性學(xué)科。當(dāng)前，人工智能領(lǐng)域加強(qiáng)了從人類智能與生命現(xiàn)象中汲取養(yǎng)分的趨勢(shì)，加快了向分布式系統(tǒng)與復(fù)雜系統(tǒng)靠攏的步伐，智能化的應(yīng)用更為深入，影響更為廣泛，其發(fā)展已對(duì)人類的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化等方面產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響[1]。

1人工智能導(dǎo)論課程特點(diǎn)

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

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

2教學(xué)內(nèi)容安排

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

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

3提升學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的教學(xué)方法

3.1穿插背景故事

為激發(fā)學(xué)習(xí)積極性，針對(duì)學(xué)生喜歡聽(tīng)奇聞?shì)W事、想象力豐富的心理特點(diǎn)，通過(guò)講述一些與教學(xué)內(nèi)容有關(guān)的故事或者趣事來(lái)吸引其注意力，輔助思維并豐富聯(lián)想，使學(xué)生在愉悅中完成學(xué)習(xí)[2]。下面列舉幾個(gè)我們?cè)谡n程教學(xué)中用到的背景故事，通過(guò)這些故事，不但傳授了知識(shí)，也活躍了課堂氣氛。

1) 人類智能的計(jì)算機(jī)模擬與人機(jī)大戰(zhàn)。

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

2) 問(wèn)題規(guī)約法與老和尚說(shuō)教。

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

3) 模糊理論與禿頭悖論。

模糊推理是一種重要的不確定性推理方式，是指基于模糊理論進(jìn)行的推理。講授模糊理論時(shí)，可以先講一下禿頭悖論讓學(xué)生討論。一個(gè)人有10萬(wàn)根頭發(fā)，肯定不能算禿頭，不是禿頭的人，掉了一頭發(fā)，仍然不是禿頭，按照這個(gè)道理，讓一個(gè)不是禿頭的人一根一根地減少頭發(fā)，就得出一條結(jié)論，即沒(méi)有一根頭發(fā)的光頭也不是禿頭！禿頭悖論的出現(xiàn)源于在嚴(yán)格的邏輯推理中使用了“禿頭”這一模糊概念，因此需要以模糊邏輯代替?zhèn)鹘y(tǒng)的二值邏輯解決該問(wèn)題。

3.2課堂辯論和多媒體教學(xué)

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

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

3.3應(yīng)用實(shí)例分析

普遍而言，本科學(xué)生對(duì)單純的理論講解不太感興趣，因此在教學(xué)過(guò)程中，適當(dāng)增加一些實(shí)驗(yàn)和設(shè)計(jì)，提高學(xué)生分析問(wèn)題的能力和實(shí)際動(dòng)手能力。比如，講解知識(shí)的產(chǎn)生式表示法時(shí)，給出產(chǎn)生式的概念和基本表示形式之后，可以通過(guò)“野人與傳教士過(guò)河”問(wèn)題來(lái)說(shuō)明產(chǎn)生式表示法的具體應(yīng)用過(guò)程；講解計(jì)算智能的進(jìn)化計(jì)算部分時(shí)，給出進(jìn)化算法的幾種具體形式和算法流程之后，可以通過(guò)中國(guó)旅行商問(wèn)題(CTSP)來(lái)說(shuō)明算法求解問(wèn)題的過(guò)程。教師在教學(xué)過(guò)程中，可以根據(jù)需要，選擇一些合適的應(yīng)用實(shí)例進(jìn)行分析。通過(guò)這些實(shí)例，既能加深學(xué)生對(duì)知識(shí)的理解，又能增加學(xué)習(xí)的興趣。下面給出兩個(gè)實(shí)例的簡(jiǎn)單描述。

1) 產(chǎn)生式表示法求解“野人與傳教士過(guò)河”問(wèn)題。

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

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

0≤m, c≤3, b ∈{0, 1}

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

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

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

2) 遺傳算法求解31個(gè)城市的CTSP問(wèn)題[5]。

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

求解簡(jiǎn)述：路徑表示直接使用城市在路徑中的相對(duì)位置，如有編號(hào)分別為1、2、3、4、5的5個(gè)城市的一條路徑4－1－2－5－3，用路徑表示方法直接可寫(xiě)為(4 1 2 5 3)。適應(yīng)度函數(shù)值用路徑的實(shí)際長(zhǎng)度表示。交叉算子采用次序雜交，即選擇父體的兩雜交點(diǎn)，交換相應(yīng)的段，其它城市則保持在父體中的相應(yīng)次序。變異算子采用倒位算子，即隨機(jī)選擇兩個(gè)位置，然后將它們之間的城市反序。通過(guò)運(yùn)用遺傳算法求解，可得最優(yōu)解為15 404 km，對(duì)應(yīng)的巡回路線為“北京―呼和浩特―太原―石家莊―鄭州―西安―銀川―蘭州―西寧―烏魯木齊―拉薩―成都―昆明―貴陽(yáng)―南寧―海口―廣州―長(zhǎng)沙―武漢―南昌―福州―臺(tái)北―杭州―上海―南京―合肥―濟(jì)南―天津―沈陽(yáng)―長(zhǎng)春―哈爾濱―北京”。實(shí)例講解完成后，可要求學(xué)生采用相同或者不同的方案自己去實(shí)現(xiàn)一下問(wèn)題的求解過(guò)程。

4結(jié)語(yǔ)

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

參考文獻(xiàn)：

[1] 蔡自興,徐光v. 人工智能及其應(yīng)用(本科生用書(shū))[M]. 北京:清華大學(xué)出版社,2003:288-296.

[2] 薛占熬,齊歌,杜浩翠,等. 離散數(shù)學(xué)的課堂導(dǎo)入法研究[J]. 計(jì)算機(jī)教育,2010(8):95-99.

[3] 徐新黎,王萬(wàn)良,楊旭華. “人工智能導(dǎo)論”課程的教學(xué)與實(shí)踐改革探索[J]. 計(jì)算機(jī)教育,2009(11):129-132.

[4] 李春貴,王萌,何春華. 基于案例教學(xué)的“人工智能”教學(xué)的實(shí)踐與探索[J]. 計(jì)算機(jī)教育,2008(9):53-54.

[5] 楊利英,覃征,賀升平,等. 改進(jìn)的演化近似算法求解TSP問(wèn)題[J]. 微電子學(xué)與計(jì)算機(jī),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)

篇（9）

知識(shí)表示與知識(shí)推理是智能信息處理的基礎(chǔ)。從人工智能的角度看，知識(shí)是構(gòu)成智能的基礎(chǔ)，人類的智能行為依賴于利用已有的知識(shí)進(jìn)行分析、猜測(cè)、判斷和預(yù)測(cè)等。當(dāng)人們希望計(jì)算機(jī)具有智能行為時(shí)，首先需要在計(jì)算機(jī)上表達(dá)人類的知識(shí)，然后再告訴計(jì)算機(jī)如何像人一樣地利用這些知識(shí)。

自從人工智能領(lǐng)域誕生以來(lái)，知識(shí)表示與知識(shí)推理就一直是其中最為重要的子領(lǐng)域。經(jīng)過(guò)五十多年的發(fā)展，知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域的許多研究?jī)?nèi)容、研究方法和研究成果已經(jīng)深深滲入到計(jì)算機(jī)科學(xué)，進(jìn)而對(duì)計(jì)算機(jī)學(xué)科的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。例如，在C++、Java等面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)語(yǔ)言中，“繼承”這一最為核心的技術(shù)就來(lái)源于知識(shí)表示與知識(shí)推理。再如，在軟件自動(dòng)化領(lǐng)域，許多程序規(guī)格語(yǔ)言和程序驗(yàn)證技術(shù)都借鑒了知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域的Prolog語(yǔ)言等研究成果。從工程開(kāi)發(fā)的角度看，專家系統(tǒng)、智能搜索引擎、智能控制系統(tǒng)、智能診斷系統(tǒng)、自動(dòng)規(guī)劃系統(tǒng)等具有所謂智能特征的系統(tǒng)都或多或少地依賴于知識(shí)表示與知識(shí)推理技術(shù)。因此，對(duì)于計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理方面的課程，對(duì)于今后在相關(guān)領(lǐng)域從事系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和科學(xué)研究都大有裨益。

在ACM與IEEE-CS聯(lián)合攻關(guān)組制訂的計(jì)算教程CC2001(Computing Curricula 2001)中，知識(shí)表示與知識(shí)推理得到了高度重視。CC2001給出的計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)體由14個(gè)知識(shí)領(lǐng)域組成：在其中的IS(Intelligent Systems)知識(shí)領(lǐng)域中，關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的內(nèi)容占據(jù)了10個(gè)知識(shí)單元中的2個(gè)，即知識(shí)單元“(Is3)知識(shí)表示與推理”以及知識(shí)單元“(IS5)高級(jí)知識(shí)表示與推理”。在ACM和IEEE-CS進(jìn)一步修訂后的計(jì)算機(jī)科學(xué)教程CS2008(Computer Science Curriculum 2008)中，知識(shí)表示與知識(shí)推理同樣得到了高度重視。此外，在我國(guó)高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)制定的計(jì)算機(jī)專業(yè)規(guī)范中，上述的IS3和IS5兩個(gè)知識(shí)單元被全部包括到計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的核心課程“人工智能”中。然而，據(jù)我們了解，由于“人工智能”在許多高校僅僅作為專業(yè)任選課開(kāi)設(shè)，使得計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的許多學(xué)生無(wú)法接觸到知識(shí)表示與知識(shí)推理方面的內(nèi)容。與此同時(shí)，由于課時(shí)數(shù)限制及沒(méi)有得到重視等因素，實(shí)際開(kāi)設(shè)的“人工智能”課程(包括本科生課程和研究生課程)往往難以覆蓋CC2001在知識(shí)單元IS3和IS5中列出的各個(gè)知識(shí)點(diǎn)。

實(shí)際上，經(jīng)過(guò)五十多年的發(fā)展，知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域已經(jīng)沉淀出一系列基本的方法、理論和技術(shù)；這些方法、理論和技術(shù)在CC2001的知識(shí)單元IS3和IS5中基本上都以知識(shí)點(diǎn)的形式列舉了出來(lái)。作為計(jì)算機(jī)專業(yè)的教育工作者，我們有責(zé)任將這些體現(xiàn)了幾代人智慧結(jié)晶的知識(shí)介紹給學(xué)生。另一方面，從研究者的角度來(lái)看，知識(shí)表示與知識(shí)推理是一個(gè)非常活躍的研究領(lǐng)域；尤其是隨著Web技術(shù)的發(fā)展以及Web科學(xué)的出現(xiàn)，知識(shí)表示與知識(shí)推理將在計(jì)算機(jī)科學(xué)中扮演越來(lái)越重要的角色。面對(duì)萬(wàn)維網(wǎng)這個(gè)全球最大的分布式信息庫(kù)，如何讓計(jì)算機(jī)對(duì)其中海量的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行分析、推理和管理，進(jìn)而為人類提供方便的知識(shí)服務(wù)，是目前信息技術(shù)領(lǐng)域面臨的一個(gè)重大問(wèn)題。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外研究者基本上都是從人工智能的角度尋求解決思路；近年來(lái)成為研究熱點(diǎn)的語(yǔ)義Web更是完全建立在知識(shí)表示與知識(shí)推理的基礎(chǔ)上。因此，從開(kāi)拓學(xué)生思維以及介紹研究與技術(shù)前沿的角度來(lái)看，也非常有必要向?qū)W生講授知識(shí)表示與知識(shí)推理的相關(guān)內(nèi)容。

基于以上認(rèn)識(shí)，我們?yōu)橛?jì)算機(jī)軟件與理論專業(yè)和計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)一年級(jí)的碩士研究生開(kāi)設(shè)了一門32課時(shí)的選修課程，以CC2001和CS2008列出的知識(shí)單元為核心，對(duì)知識(shí)表示與知識(shí)推理的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行教學(xué)。本文對(duì)教學(xué)設(shè)計(jì)和教學(xué)實(shí)踐中遇到的主要問(wèn)題進(jìn)行分析，針對(duì)這些問(wèn)題給出相應(yīng)的解決對(duì)策，并對(duì)我們獲得的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)進(jìn)行總結(jié)。

1　“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體的教學(xué)設(shè)計(jì)

自上世紀(jì)九十年代以來(lái)，國(guó)內(nèi)外許多高校就將“知識(shí)表示與知識(shí)推理”作為一門課程，面向研究生或高年級(jí)的本科生開(kāi)設(shè)。其中比較著名的包括加拿大多倫多大學(xué)Hector J.Levesque教授開(kāi)設(shè)的知識(shí)表示課程，美國(guó)斯坦福大學(xué)Leom Morgenstem教授開(kāi)設(shè)的知識(shí)表示課程，英國(guó)曼徹斯特大學(xué)Ulrike Sattler教授等講授的知識(shí)表示和推理課程，中山大學(xué)劉詠梅教授講授的知識(shí)表示和推理課程等。但是，由于沒(méi)有統(tǒng)一的課程設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)，這些課程講授的知識(shí)點(diǎn)都不盡相同。2000年，Leom Morgenstem和Richmond H.Thomason總結(jié)了開(kāi)設(shè)知識(shí)表示與知識(shí)推理課程時(shí)面臨的挑戰(zhàn)，提出了相應(yīng)的解決思路。其中，針對(duì)該課程缺乏統(tǒng)一的教學(xué)知識(shí)體的情況，他們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)持續(xù)14周、每周2次課的教學(xué)大綱。在文獻(xiàn)[5]中，Leora Morgenstem進(jìn)一步修訂了之前提出的教學(xué)大綱，建議在其中增加語(yǔ)義Web及Web本體語(yǔ)言O(shè)WL等內(nèi)容。

盡管目前各高校開(kāi)設(shè)的知識(shí)表示與知識(shí)推理課程的課程大綱仍然不盡相同，但比較可喜的是，對(duì)知識(shí)表示與知識(shí)推理的教學(xué)在CC2001計(jì)算教程中得到了高度重視。CC2001分別在“知識(shí)表示與推理”和“高級(jí)知識(shí)表示與推理”兩個(gè)知識(shí)單元中列出了關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的教學(xué)內(nèi)容。知識(shí)單元“知識(shí)表示與推理”由以下知識(shí)點(diǎn)組成：命題邏輯和謂詞邏輯回顧，歸結(jié)原理與定理證明，非單調(diào)推理，概率推理，貝葉斯定理。知識(shí)單元“高級(jí)知識(shí)表示與推理”由以下知識(shí)點(diǎn)組成：結(jié)構(gòu)化知識(shí)表示(包括對(duì)象與框架、描述邏輯和繼承系統(tǒng))，非單調(diào)推理(包括非經(jīng)典邏輯、缺省推理、信念修正、偏好邏輯、知識(shí)源的集成、沖突信念的聚合)，對(duì)動(dòng)作和變化的推理(包括情景演算、事件演算和分枝問(wèn)題)，時(shí)態(tài)和空間推理，非確定性推理(包括概率推理、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、粗糙集和可能性理論、決策理論)，針對(duì)診斷的知識(shí)表示與定性知識(shí)表示。在CC2001的基礎(chǔ)上，CS2008在知識(shí)單元“知識(shí)表示與推理”中增加了合一與提升、前向鏈接、反向鏈接以及歸結(jié)等知識(shí)點(diǎn)；在知識(shí)單元“高級(jí)知識(shí)表示與推理”中增加了本體工程和語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)兩個(gè) 知識(shí)點(diǎn)。

以CC2001和CS2008列出的知識(shí)點(diǎn)為基礎(chǔ)，在綜合考察了國(guó)內(nèi)外相關(guān)課程的開(kāi)設(shè)情況之后，我們對(duì)“知識(shí)表示與知識(shí)推理”課程的教學(xué)內(nèi)容及相應(yīng)的學(xué)時(shí)分配設(shè)計(jì)如下。

1)概述(2學(xué)時(shí))。介紹知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域的發(fā)展歷史、現(xiàn)狀和前景：講授知識(shí)表示的基本思路和基本原理；介紹知識(shí)表示方法和技術(shù)的典型應(yīng)用：列舉典型的采用了知識(shí)表示技術(shù)的系統(tǒng)，與沒(méi)有采用知識(shí)表示技術(shù)的系統(tǒng)進(jìn)行比較分析。

2)基于一階謂詞邏輯的知識(shí)表示和推理(4學(xué)時(shí))。講授一階謂詞邏輯的語(yǔ)法、語(yǔ)義和語(yǔ)用；通過(guò)例子講授如何應(yīng)用一階謂詞邏輯進(jìn)行知識(shí)表示；講授如何應(yīng)用消解原理進(jìn)行知識(shí)推理；講授如何應(yīng)用Tableau算法進(jìn)行知識(shí)推理；分析一階謂詞邏輯存在的局限。

3)Horn子句邏輯與產(chǎn)生式系統(tǒng)(2學(xué)時(shí))。講解Horn子句及其過(guò)程解釋；介紹SLD歸結(jié)以及分別采用反向鏈和正向鏈的推理過(guò)程；通過(guò)例子講授如何應(yīng)用Horn子句邏輯進(jìn)行知識(shí)表示和推理；對(duì)Prolog語(yǔ)言進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹；通過(guò)例子介紹如何應(yīng)用產(chǎn)生式系統(tǒng)進(jìn)行知識(shí)表示和推理。

4)結(jié)構(gòu)化知識(shí)表示(6學(xué)時(shí))。介紹對(duì)象與框架，介紹基本的框架形式系統(tǒng)：介紹語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，對(duì)推理過(guò)程中的繼承機(jī)制進(jìn)行介紹。介紹描述邏輯家族的研究歷史和發(fā)展現(xiàn)狀；以邏輯系統(tǒng)ALC為例，講解描述邏輯的語(yǔ)法和語(yǔ)義；通過(guò)例子講授如何應(yīng)用描述邏輯進(jìn)行知識(shí)表示；講授如何應(yīng)用Tableau算法對(duì)描述邏輯刻畫(huà)的知識(shí)進(jìn)行推理。

5)非單調(diào)知識(shí)表示和推理(4學(xué)時(shí))。介紹非單調(diào)性推理的研究歷史；講解封閉世界假設(shè)與開(kāi)放世界假設(shè)；講解缺省推理和限定推理；對(duì)自認(rèn)知邏輯、偏好邏輯和真值維持系統(tǒng)進(jìn)行介紹；對(duì)信念修正、知識(shí)源的集成以及沖突信念的聚合進(jìn)行介紹。

6)非確定知識(shí)表示和推理(4學(xué)時(shí))。對(duì)模糊邏輯進(jìn)行介紹；講授概率推理和主觀貝葉斯方法；對(duì)粗糙集、可能性理論和決策理論進(jìn)行介紹。

7)解釋與診斷(2學(xué)時(shí))。講授反繹推理的基本思路，將其與演繹推理和歸納推理進(jìn)行比較分析；以一個(gè)電路系統(tǒng)為例，講授如何在知識(shí)表示的基礎(chǔ)上采用反繹推理進(jìn)行故障診斷。

8)動(dòng)作與規(guī)劃(4學(xué)時(shí))。介紹動(dòng)作與規(guī)劃領(lǐng)域的研究歷史和發(fā)展現(xiàn)狀；講授如何在STRIPS系統(tǒng)中對(duì)動(dòng)作進(jìn)行刻畫(huà)以及如何進(jìn)行規(guī)劃求解：講授如何應(yīng)用情景演算和事件演算對(duì)動(dòng)作進(jìn)行刻畫(huà)、推理、及規(guī)劃求解；對(duì)框架問(wèn)題、條件問(wèn)題和分枝問(wèn)題進(jìn)行介紹；對(duì)規(guī)劃語(yǔ)言PDDL進(jìn)行介紹。

9)時(shí)態(tài)和空間推理(2學(xué)時(shí))。對(duì)時(shí)間點(diǎn)／時(shí)間段、離散／連續(xù)、有限／無(wú)限、線性／分支等表示時(shí)態(tài)信息的不同方式進(jìn)行介紹；對(duì)Allen的區(qū)間代數(shù)理論進(jìn)行介紹；對(duì)線性時(shí)態(tài)邏輯和分支時(shí)態(tài)邏輯進(jìn)行介紹；對(duì)基于點(diǎn)／基于區(qū)域、離散／連續(xù)、有限／無(wú)限、同維／混合維等表示空間信息的不同方式進(jìn)行介紹；對(duì)區(qū)域連接演算RCC進(jìn)行介紹；對(duì)時(shí)態(tài)與空間推理的結(jié)合進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。

10)語(yǔ)義Web和本體工程(2學(xué)時(shí))。介紹語(yǔ)義Web的基本思想、技術(shù)現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)；講授語(yǔ)義Web的層次模型以及各個(gè)層次的目標(biāo)和功能；對(duì)資源描述框架RDF、Web本體語(yǔ)言O(shè)WL、Web規(guī)則標(biāo)記語(yǔ)言RIF、Web查詢語(yǔ)言SPARQL等進(jìn)行介紹。對(duì)本體的構(gòu)建、管理和維護(hù)進(jìn)行介紹。

上述教學(xué)內(nèi)容的基本特點(diǎn)是覆蓋了CC2001和CS2008列出的關(guān)于知識(shí)表示與推理的所有知識(shí)點(diǎn)。此外，我們將目前作為計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域研究熱點(diǎn)的語(yǔ)義Web等內(nèi)容引入了課堂教學(xué)，不僅可以將相關(guān)研究前沿展示在學(xué)生面前，而且還可以讓學(xué)生更加深刻地體會(huì)學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理的價(jià)值，進(jìn)一步激發(fā)他們的學(xué)習(xí)熱情。另一方面，上述教學(xué)內(nèi)容存在的一個(gè)缺陷是內(nèi)容過(guò)多。由于受到課時(shí)數(shù)的限制，部分內(nèi)容在講授時(shí)不能充分展開(kāi)，留給學(xué)生課堂練習(xí)和討論的時(shí)間不充裕。

2　教學(xué)實(shí)踐中的主要問(wèn)題及對(duì)策

在圍繞“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體開(kāi)展教學(xué)實(shí)踐時(shí)，我們遇到的問(wèn)題主要來(lái)自以下幾個(gè)方面：教師和學(xué)生對(duì)“人工智能”課程以及其中的“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體不重視，缺乏合適的教材，學(xué)生缺乏必要的基礎(chǔ)知識(shí)。下面對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行逐一分析，對(duì)我們采取的對(duì)策進(jìn)行相應(yīng)介紹。

2.1　師生對(duì)“人工智能”課程不重視

許多教師和學(xué)生對(duì)“人工智能”課程不夠重視，甚至存在偏見(jiàn)。我們覺(jué)得，這種現(xiàn)狀很大程度上是由人工智能自身的發(fā)展歷程造成的。人工智能領(lǐng)域剛誕生時(shí)就被賦予過(guò)高的期望；早期的研究者也過(guò)于樂(lè)觀地給出了一些不切實(shí)際的承諾。由于不能在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)過(guò)高的目標(biāo)和兌現(xiàn)相應(yīng)的承諾，使人工智能領(lǐng)域在上世紀(jì)80年代末90年代初一度跌入低谷，甚至達(dá)到了聲名狼藉的地步。這一特殊的發(fā)展歷程使得一部分對(duì)人工智能了解不多的教師和學(xué)生產(chǎn)生誤解，認(rèn)為人工智能是一個(gè)比較務(wù)虛的領(lǐng)域。這種誤解甚至影響到“人工智能”課程的開(kāi)設(shè)。目前，在許多高校計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的課程設(shè)置中，“人工智能”往往只作為選修課程開(kāi)設(shè)，沒(méi)有得到教師和學(xué)生的普遍重視。

實(shí)際上，從信息技術(shù)發(fā)展規(guī)律的角度來(lái)看，人工智能的上述發(fā)展歷程是很正常的。根據(jù)市場(chǎng)權(quán)威研究機(jī)構(gòu)Gartner給出的“技術(shù)成熟度曲線”(hype cycle)理論，一項(xiàng)新的IT技術(shù)在產(chǎn)生之后，一般先是默默無(wú)聞地奮力發(fā)展幾年，然后會(huì)由于被大家寄予很高的期望而迅速火爆起來(lái)，接著會(huì)因?yàn)闆](méi)能兌現(xiàn)過(guò)高的承諾而跌入谷底，最后會(huì)再次崛起并由于過(guò)硬的成就而被大眾普遍接受。人工智能已經(jīng)經(jīng)歷了從默默無(wú)聞到迅速火爆再到跌入谷底的發(fā)展過(guò)程，目前正處于再次崛起的階段，并且將通過(guò)不斷取得的成就而被大眾普遍接受。

人工智能的教學(xué)在CC2001和CS2008中得到了高度重視。CC2001給出的計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)體由14個(gè)知識(shí)領(lǐng)域組成，作為其中的知識(shí)領(lǐng)域之一，智能系統(tǒng)(即人工智能)與離散結(jié)構(gòu)、程序設(shè)計(jì)、操作系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)等已經(jīng)得到普遍重視的知識(shí)領(lǐng)域具有了相同的地位。在我國(guó)高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)制定的計(jì)算機(jī)專業(yè)規(guī)范中，也將“人工智能”作為了計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的核心課程。但是，對(duì)人工智能相關(guān)知識(shí)的傳播需要一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程，仍然需要廣大科研和教育工作者的不懈努力。

2.2　師生對(duì)“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體不重視

即便部分教師和學(xué)生認(rèn)識(shí)到人工智能知識(shí)領(lǐng)域的重要性，但對(duì)于其中的“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體仍然不夠重視，認(rèn)為沒(méi)有必要專門通過(guò)一門課程進(jìn)行教學(xué)。

針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，我們可以對(duì)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展歷程作進(jìn)一步考察。我們知道，人工智能領(lǐng)域的誕生就是從知識(shí)表示和知識(shí)推理開(kāi)始的。在1956年標(biāo)志著人工智能誕生的Dartmouth會(huì)議上，Herbert Simon和Allen Newell展示的“邏輯理論家”就依賴于知識(shí)表示和知識(shí)推理。在此之后的五十多年中，知識(shí)表示與知識(shí)推理就一直是人工智能中最為重要的子領(lǐng)域。相 應(yīng)的一個(gè)佐證是，1966年到2009年期間，在獲得圖靈獎(jiǎng)的56名科學(xué)家中，Marvin Minsky、John Mccarthy、Herbert Simon、Allen Newell、Edward Feigenbaum和Raj Reddy等6名科學(xué)家都在知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域取得了開(kāi)創(chuàng)性的研究成果。

知識(shí)表示與知識(shí)推理的重要性在CC2001和CS2008中同樣得到了體現(xiàn)。CC2001給出的“智能系統(tǒng)”知識(shí)領(lǐng)域由以下10個(gè)知識(shí)單元組成：智能系統(tǒng)中的基本問(wèn)題、搜索與約束求解、知識(shí)表示與推理、高級(jí)搜索、高級(jí)知識(shí)表示與推理、智能主體、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能規(guī)劃系統(tǒng)、機(jī)器人；C$2008在CC200I的基礎(chǔ)上增加了智能感知這個(gè)知識(shí)單元。其中，關(guān)于知識(shí)表示和知識(shí)推理的教學(xué)內(nèi)容不僅占據(jù)了兩個(gè)知識(shí)單元，而且在智能主體、人工智能規(guī)劃系統(tǒng)、機(jī)器人等知識(shí)單元中也占據(jù)了相應(yīng)的多個(gè)知識(shí)點(diǎn)的位置。由于32課時(shí)的人工智能選修課程通常只能對(duì)上述知識(shí)單元作一個(gè)概要性的介紹，對(duì)于想進(jìn)一步深入學(xué)習(xí)的學(xué)生，在有條件的情況下，我們完全有必要開(kāi)設(shè)一門關(guān)于“知識(shí)表示與知識(shí)推理”的課程。另外，從上一節(jié)給出的教學(xué)設(shè)計(jì)可以看出，如果要覆蓋CC2001和CS2008給出的關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的所有知識(shí)點(diǎn)，一門32課時(shí)的課程在時(shí)間上還很不夠用。因此，基于以上分析，我們希望“知識(shí)表示與知識(shí)推理”的教學(xué)首先能夠得到相關(guān)教師的認(rèn)可和重視，然后通過(guò)課程設(shè)置等途徑逐漸吸引學(xué)生的關(guān)注，并在教學(xué)過(guò)程中激發(fā)起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和熱情。

2.3　缺少合適的教材

盡管CC2001和CS2008詳細(xì)地列出了關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的主要知識(shí)點(diǎn)，但是，據(jù)我們所知，目前還沒(méi)有出現(xiàn)完全覆蓋這些知識(shí)點(diǎn)的合適教材，而中文的相關(guān)教材更是缺乏。

在參考了多方面的資料之后，我們選擇了Ronald Brachman和Hector Levesque撰寫(xiě)的《Knowledge Representation and Reasoning》作為教材。Ronald Brachman和Hector Levesque都是知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域的著名學(xué)者。其中，Ronald Brachman于1977年在哈佛大學(xué)攻讀博士學(xué)位時(shí)提出了KL-ONE系統(tǒng)，開(kāi)創(chuàng)了目前成為研究熱點(diǎn)的描述邏輯領(lǐng)域，之后于2003年擔(dān)任了美國(guó)人工智能學(xué)會(huì)的主席，目前是ACM院士、雅虎全球研究運(yùn)營(yíng)副總裁。Hector Levesque在知識(shí)表示領(lǐng)域也做出了許多開(kāi)創(chuàng)性的研究成果，曾于2001年擔(dān)任人工智能頂級(jí)會(huì)議IJCAI的主席，于2006年當(dāng)選加拿大皇家學(xué)會(huì)會(huì)士。除了時(shí)態(tài)和空間推理以及本體工程這兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)之外，CC2001和CS2008中列出的其他關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的知識(shí)點(diǎn)，在《Knowledge Representation and Reasoning》中都基本上得到了體現(xiàn)。另外，為了在課程中向?qū)W生介紹語(yǔ)義Web方面的知識(shí)，我們選擇了Grigoris Antoniou和Frank van Harmelen撰寫(xiě)的《A Semantic Web Primer》作為參考書(shū)目。

2.4　學(xué)生缺乏必需的基礎(chǔ)知識(shí)

知識(shí)表示與知識(shí)推理的核心思想是采用形式語(yǔ)言(尤其是邏輯語(yǔ)言)對(duì)知識(shí)進(jìn)行刻畫(huà)和推理，因此要求學(xué)生在學(xué)習(xí)該課程前具有扎實(shí)的數(shù)理邏輯基礎(chǔ)知識(shí)。

盡管數(shù)理邏輯對(duì)于整個(gè)計(jì)算機(jī)學(xué)科來(lái)說(shuō)具有非常重要的作用，但在目前計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的課程設(shè)置中，數(shù)理邏輯往往只作為離散數(shù)學(xué)課程的一個(gè)部分進(jìn)行教學(xué)，在課時(shí)數(shù)量上非常有限。此外，從教材的角度來(lái)看，大部分離散數(shù)學(xué)教材的數(shù)理邏輯部分主要介紹命題邏輯的相關(guān)知識(shí)，而且只介紹命題邏輯聯(lián)結(jié)詞、范式、等值演算、自然推理系統(tǒng)等最基本的內(nèi)容；對(duì)一階謂詞邏輯以及命題邏輯中更為深入的內(nèi)容介紹得很少，甚至不介紹。這些內(nèi)容對(duì)于學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理知識(shí)體來(lái)說(shuō)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。例如，根據(jù)我們?cè)谥v授“知識(shí)表示與知識(shí)推理”之前的調(diào)查，許多研究生對(duì)于一階謂詞邏輯的語(yǔ)法與語(yǔ)義等基本概念都還比較模糊，對(duì)于消解原理、Tableau方法、可滿足性問(wèn)題等內(nèi)容更是沒(méi)有接觸過(guò)。

針對(duì)上述問(wèn)題，除了原計(jì)劃關(guān)于一階謂詞邏輯知識(shí)表示的4個(gè)課時(shí)之外，我們臨時(shí)增加了2個(gè)課時(shí)的課堂教學(xué)，為學(xué)生補(bǔ)充命題邏輯的語(yǔ)法和語(yǔ)義、公式可滿足性問(wèn)題、Tableau判定算法、基于消解原理的判定算法等內(nèi)容。由于受到課時(shí)的限制，許多重要的結(jié)論及其證明過(guò)程無(wú)法在課堂上詳細(xì)闡述。

值得一提的是，由于研究課題的需要，我們組織部分研究生一起學(xué)習(xí)了John Bell和Moshe Machover撰寫(xiě)的著名教材《A Course in Mathematical Logic》。在學(xué)習(xí)這本教材時(shí)，我們將研究生分為三個(gè)小組，讓各個(gè)小組自學(xué)該教材，對(duì)其中的引理、定理以及問(wèn)題(Problem)進(jìn)行證明或求解，然后在每周一次的學(xué)習(xí)班上使用黑板講解他們的證明或求解過(guò)程。在3個(gè)月的時(shí)間里，將這本教材中的第一章和第二章學(xué)完后，這些研究生的數(shù)理邏輯知識(shí)明顯上了一個(gè)臺(tái)階。在之后學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理的過(guò)程中，這部分研究生的學(xué)習(xí)效果也明顯好得多。在今后的教學(xué)中，我們希望計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的研究生能夠先學(xué)習(xí)一門數(shù)理邏輯方面的課程，然后再學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理課程。

篇（10）

人工智能l展將經(jīng)歷三個(gè)階段：第一個(gè)階段是邏輯智能。該階段智能以模擬人的邏輯思維為主，可憑借強(qiáng)大的記憶力、存儲(chǔ)力在完全信息下執(zhí)行單一領(lǐng)域的任務(wù)并達(dá)到頂尖水平。阿爾法狗（AlphaGo）就是典型的例子；第二階段是抽象智能，該階段智能以模擬人的抽象思維為主，具備經(jīng)驗(yàn)推理能力和歸納總結(jié)能力，在已知領(lǐng)域里，即使信息不完備，也能做出正確判斷或最優(yōu)決策；第三階段是靈感智慧，該階段智能以模擬人的靈感思維為主，盡管在未知領(lǐng)域，仍可以觸類旁通，瞬間直抵事物本質(zhì)或產(chǎn)生新思想。可見(jiàn)，人工智能對(duì)腦力勞動(dòng)的替代逐級(jí)深入，對(duì)產(chǎn)業(yè)的沖擊也將逐級(jí)增強(qiáng)。即便如此，現(xiàn)階段產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心仍然是人才，面對(duì)人工智能的逐級(jí)替代，產(chǎn)業(yè)發(fā)展更需要重新審視人才培養(yǎng)的邏輯與重心，塑造以高階智力為主導(dǎo)的人才核心競(jìng)爭(zhēng)力。

一是培養(yǎng)向機(jī)器學(xué)習(xí)的能力。目前人工智能已在第一階段取得突破性進(jìn)展，未來(lái)會(huì)呈現(xiàn)人機(jī)協(xié)作、各有所長(zhǎng)的局面。人機(jī)溝通將是日常生產(chǎn)所需的基本技能。不僅如此，機(jī)器的計(jì)算、記憶、搜索、識(shí)別等功能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類，人們需要設(shè)法向機(jī)器學(xué)習(xí)，高效歸納人工智能的計(jì)算結(jié)果，并嘗試?yán)萌斯ぶ悄艿挠?jì)算結(jié)果開(kāi)發(fā)全新的思維方式，重新思考產(chǎn)業(yè)發(fā)展的模式和規(guī)律。

篇（11）

課程設(shè)置應(yīng)與高職教育培養(yǎng)目標(biāo)和方式相一致

人工智能課程主要講授當(dāng)今智能領(lǐng)域的理論方法及其應(yīng)用，是一門涉及哲學(xué)、邏輯學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、控制論、生物神經(jīng)學(xué)等多個(gè)學(xué)科的課程。以普通高校高年級(jí)計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生為講授對(duì)象，人工智能課程在教學(xué)上一般以理論講授為主，并輔以一些應(yīng)用實(shí)例加以分析。課程本身理論性強(qiáng)，內(nèi)容較為抽象，因此對(duì)學(xué)生專業(yè)知識(shí)基礎(chǔ)的要求高，在教學(xué)上往往強(qiáng)調(diào)對(duì)各種智能理論的深入講解和分析，以此達(dá)到提高學(xué)生專業(yè)理論水平的目的。

當(dāng)前高職教育中為計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生所開(kāi)設(shè)的人工智能課程很大程度上沿用了普通高等教育環(huán)境下的教學(xué)方式和內(nèi)容，這顯然與高職教育本身培養(yǎng)人才的目標(biāo)和方式不一致。高職教育的最終目標(biāo)是要培養(yǎng)適應(yīng)生產(chǎn)需要的技能型、應(yīng)用型人才，而高職教育在教學(xué)方式上應(yīng)更為注重實(shí)踐教學(xué)，包括各種實(shí)驗(yàn)、實(shí)訓(xùn)、實(shí)習(xí)和設(shè)計(jì)。因此，人工智能課程中單純的理論講授并不能有效地適應(yīng)高職教育的實(shí)際教學(xué)環(huán)境要求，有必要對(duì)人工智能課程在教學(xué)內(nèi)容和方式上加以改革。

三個(gè)改革途徑

（一）引導(dǎo)學(xué)生閱讀應(yīng)用研究文獻(xiàn)

高職教育強(qiáng)調(diào)培養(yǎng)學(xué)生的知識(shí)應(yīng)用技能，其中重要的一點(diǎn)是要培養(yǎng)學(xué)生把理論知識(shí)應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)中的能力。然而在教學(xué)實(shí)踐過(guò)程中，學(xué)生普遍反映由于人工智能課程理論性強(qiáng)，難于從課本理論聯(lián)系到實(shí)際的專業(yè)應(yīng)用上，這樣對(duì)激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高技能應(yīng)用水平是不利的。

實(shí)際上，人工智能涉及的應(yīng)用領(lǐng)域極為廣泛，其中在專家系統(tǒng)、模式識(shí)別、智能控制、數(shù)據(jù)挖掘、自然語(yǔ)言理解等方面尤為突出，每一種應(yīng)用都能夠很好地體現(xiàn)出人工智能學(xué)科的基本理論方法特點(diǎn)。因此，在課程學(xué)習(xí)的開(kāi)始階段，應(yīng)讓學(xué)生按照個(gè)人興趣自行選定某個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，在一定的提示和引導(dǎo)下通過(guò)檢索有關(guān)文獻(xiàn)，訪問(wèn)相關(guān)的科研院校網(wǎng)站等方式獲取資料，了解當(dāng)前該領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀和具體產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)和使用情況，最后在課程的結(jié)束階段以學(xué)習(xí)報(bào)告的形式在課堂上加以演示和共同討論，這樣可以大大激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能課程的主觀能動(dòng)性，開(kāi)闊學(xué)生的知識(shí)視野。資料的收集閱讀與思考是知識(shí)應(yīng)用的首要環(huán)節(jié)，對(duì)于培養(yǎng)應(yīng)用型人才的知識(shí)應(yīng)用技能很有幫助。

（二）安排學(xué)生對(duì)經(jīng)典算法程序進(jìn)行實(shí)驗(yàn)

與普通高等教育相比，高職教育更加強(qiáng)調(diào)實(shí)踐教學(xué)的重要性。從實(shí)踐中學(xué)習(xí)和理解理論知識(shí)，并且把所學(xué)知識(shí)運(yùn)用到實(shí)踐中，這是高職教育的重要特點(diǎn)。人工智能課程內(nèi)容抽象而概念性強(qiáng)，單純的理論講解學(xué)生難以從中得到啟發(fā)，也難以體現(xiàn)出高職教育突出實(shí)踐教學(xué)的特點(diǎn)，為此需要安排學(xué)生動(dòng)手實(shí)驗(yàn)，從實(shí)踐中理解人工智能科學(xué)的理論原理和應(yīng)用途徑。

在人工智能科學(xué)的發(fā)展過(guò)程中，先后提出了一些經(jīng)典的優(yōu)秀算法程序，如A*算法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP學(xué)習(xí)算法等，在科研和工程實(shí)際中得到了廣泛的應(yīng)用，在實(shí)踐教學(xué)中同樣有著重要價(jià)值。根據(jù)教學(xué)要求和實(shí)際情況，學(xué)生并不需要自行設(shè)計(jì)關(guān)于這些算法的具體程序，在提倡開(kāi)放和共享源代碼的今天，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)能夠獲得大量相關(guān)的程序代碼資源。同時(shí)，一些軟件平臺(tái)也集成了一些工具箱，如遺傳算法工具箱、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱等，只需設(shè)定相關(guān)輸入?yún)?shù)和數(shù)據(jù)，便可通過(guò)調(diào)用工具箱函數(shù)實(shí)現(xiàn)算法，極為簡(jiǎn)便而易于理解。

學(xué)生應(yīng)通過(guò)對(duì)這些程序作驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)來(lái)理解所學(xué)內(nèi)容。為安排學(xué)生有效地進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，教師應(yīng)結(jié)合當(dāng)前階段所講授的內(nèi)容準(zhǔn)備相應(yīng)的算法程序，當(dāng)該部分內(nèi)容結(jié)束后在課堂上講解和演示算法程序的運(yùn)行方法。學(xué)生獲得該算法程序以及具體的實(shí)驗(yàn)任務(wù)后在課后完成實(shí)驗(yàn)并提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告。

例如，在講授啟發(fā)式搜索時(shí)，可向?qū)W生提供A*算法求解八數(shù)碼難題的算法程序，并對(duì)某個(gè)學(xué)生給定某個(gè)初始棋盤(pán)狀態(tài)，要求學(xué)生動(dòng)手運(yùn)行程序并記錄由算法擴(kuò)展所得的每個(gè)棋盤(pán)狀態(tài)的估價(jià)函數(shù)計(jì)算結(jié)果，以及相應(yīng)的OPEN表和CLOSED表的變化情況，從中理解A*算法的原理特點(diǎn)。又如，在講授BP學(xué)習(xí)算法時(shí)，可根據(jù)學(xué)生的實(shí)際情況對(duì)內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整，強(qiáng)調(diào)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際工程應(yīng)用價(jià)值，而對(duì)BP算法的基本原理只作簡(jiǎn)單介紹。向?qū)W生提供利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特定目標(biāo)函數(shù)的MATLAB程序代碼后，要求學(xué)生動(dòng)手運(yùn)行該程序，并且記錄和對(duì)比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練前后對(duì)目標(biāo)函數(shù)的逼近效果。

（三）啟發(fā)學(xué)生引入人工智能理論方法對(duì)畢業(yè)設(shè)計(jì)加以創(chuàng)新

畢業(yè)設(shè)計(jì)是高職教育的重要環(huán)節(jié)，學(xué)生通過(guò)畢業(yè)設(shè)計(jì)對(duì)以往所學(xué)知識(shí)作系統(tǒng)性總結(jié)，通過(guò)畢業(yè)設(shè)計(jì)能進(jìn)一步加強(qiáng)學(xué)生的技能訓(xùn)練，提高學(xué)生的技能應(yīng)用水平。從實(shí)踐教學(xué)的角度來(lái)講，畢業(yè)設(shè)計(jì)不僅僅要求學(xué)生對(duì)已學(xué)知識(shí)和技能的簡(jiǎn)單重復(fù)運(yùn)用，更重要的是強(qiáng)調(diào)學(xué)生能夠主動(dòng)獨(dú)立地分析實(shí)際問(wèn)題，對(duì)問(wèn)題的解決方法提出新的觀點(diǎn)并付諸實(shí)踐。然而從教學(xué)的實(shí)際來(lái)看，在畢業(yè)設(shè)計(jì)中學(xué)生創(chuàng)新的主動(dòng)性不足，往往停留在繼承和模仿階段，畢業(yè)設(shè)計(jì)作品少有突破和創(chuàng)新。究其原因，并非學(xué)生所學(xué)知識(shí)和技能不足，而是學(xué)生未懂得如何分析已有問(wèn)題，在其基礎(chǔ)上引入新的解決方法或提出新的應(yīng)用內(nèi)容。

在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中，人工智能屬于研究和創(chuàng)新的前沿和熱點(diǎn)，許多舊有問(wèn)題利用人工智能方法都得到了新的解決途徑。教師在指導(dǎo)學(xué)生畢業(yè)設(shè)計(jì)時(shí)，可針對(duì)某一問(wèn)題恰當(dāng)?shù)貑l(fā)學(xué)生引入人工智能的理論和方法，并嘗試性地運(yùn)用在解決當(dāng)前問(wèn)題之中，這樣能較容易地獲得新的改進(jìn)和突破，對(duì)培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新觀念和能力很有意義。

近年來(lái)，高職教育得到了迅速發(fā)展，其社會(huì)認(rèn)可度也不斷提升。但是，在發(fā)展的過(guò)程中也出現(xiàn)了一些新的問(wèn)題，其中突出的是如何對(duì)以往普通高等教育的教學(xué)方式和內(nèi)容加以改革，以適應(yīng)高職教育的新要求。人工智能課程作為一門重要的計(jì)算機(jī)專業(yè)課程，仍需要結(jié)合高職教育的實(shí)際要求以及學(xué)生的具體情況，在加強(qiáng)培養(yǎng)應(yīng)用型、技能型人才，加強(qiáng)實(shí)踐教學(xué)上不斷進(jìn)行探索和改革。

參考文獻(xiàn)

[1]趙蔓，何千舟.面向21世紀(jì)的《人工智能》課程的教學(xué)思考[J].沈陽(yáng)教育學(xué)院學(xué)報(bào)，2004，6（4）：131-132.