人工智能課程論文大全11篇

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篇（1）

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的一門重要專業(yè)課程,是一門研究運用計算機(jī)模擬和延伸人腦功能的綜合性學(xué)科。它研究如何用計算機(jī)模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設(shè)計、學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃以及問題求解等思維活動,并以此解決需要人類專家才能處理的復(fù)雜問題,例如咨詢、診斷、預(yù)測、規(guī)劃等決策性問題[1]。人工智能是一門涉及數(shù)學(xué)、計算機(jī)、控制論、信息學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)等學(xué)科的交叉和綜合學(xué)科。目前,人工智能很多研究領(lǐng)域,如自然語言處理、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、智能檢索、機(jī)器人技術(shù)、智能計算等都走在了信息技術(shù)的前沿,有許多研究成果已經(jīng)進(jìn)入并影響了人們的生活。

2003年12月5日,國內(nèi)第一個“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)在北京大學(xué)誕生[2],它標(biāo)志著我國智能科學(xué)與技術(shù)本科教育的開始,對我國智能科學(xué)技術(shù)人才培養(yǎng)和智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科建設(shè)起到極大的帶動作用。目前,人工智能課程的教學(xué)存在幾個問題:首先,注重講授理論知識,實驗環(huán)節(jié)滯后,這不利于培養(yǎng)學(xué)生的實踐能力,更談不上實踐創(chuàng)新。其次,人工智能是交叉學(xué)科,內(nèi)容比較繁雜,各種教材的內(nèi)容不一樣,授課沒有統(tǒng)一的體系,學(xué)生學(xué)習(xí)時抓不住重點,不能理解人工智能的根本方法和思想。一般說來,計算機(jī)專業(yè)的其他課程,如網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、算法分析與設(shè)計等,都是求解結(jié)構(gòu)化問題的基本技術(shù),而人工智能技術(shù)則是解決非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題的有效技術(shù)。最后,人工智能科學(xué)與技術(shù)飛速發(fā)展,但目前人工智能只被視為一門專業(yè)課,課程講授和人工智能沒有作為一個研究方向結(jié)合起來,也沒有把傳授課本知識和引導(dǎo)啟發(fā)創(chuàng)新結(jié)合起來。

適應(yīng)知識經(jīng)濟(jì)發(fā)展的高等教育,要把培養(yǎng)創(chuàng)造精神和創(chuàng)新能力擺在突出的位置。創(chuàng)新是基礎(chǔ)研究的生命,而高等學(xué)校的教學(xué)只有與科研緊密結(jié)合,才能在培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新精神方面有所作為。為此,針對人工智能的課程特點,我們積極開展研究型教學(xué)、研究型學(xué)習(xí),提高大學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、實踐能力和創(chuàng)新能力的研究與實踐。在教材上,我們選用了清華大學(xué)出版社出版、馬少平等編寫的《人工智能》。我們的教學(xué)研究與實踐的主要內(nèi)容包括三個方面:啟發(fā)式傳授人工智能解決問題的非結(jié)構(gòu)化的思想;成體系的實驗訓(xùn)練;以及與畢業(yè)論文,學(xué)校大學(xué)生科研項目資助計劃,國家大學(xué)生創(chuàng)新性實驗計劃相對接的科研訓(xùn)練。這三個主要方面,層層遞進(jìn)、環(huán)環(huán)相扣,是體系完整的創(chuàng)新型人工智能教學(xué)實踐。下面,我們就這三個方面內(nèi)容展開探討。

1啟發(fā)式傳授人工智能解決問題的非結(jié)構(gòu)化思想

現(xiàn)實世界的問題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個層次[1]:1)結(jié)構(gòu)化問題,能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題;2)非結(jié)構(gòu)化問題,難以用確定的形式來描述,主要根據(jù)經(jīng)驗來求解;3)半結(jié)構(gòu)化問題,介于上述兩者之間。一般說來,計算機(jī)專業(yè)的其他課程如網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、算法分析與設(shè)計等,都是求解結(jié)構(gòu)化問題的基本技術(shù)。而人工智能技術(shù)則是解決非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題的有效技術(shù)。人工智能的教學(xué)可以讓學(xué)生在體驗、認(rèn)識人工智能知識與技術(shù)的過程中獲得對非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題的解決過程的了解,從而達(dá)到培養(yǎng)學(xué)生多角度思維的目的。

我們使用的教材主要內(nèi)容包括搜索和高級搜素、謂詞邏輯和歸結(jié)原理、知識表示、不確定性推理方法、機(jī)器學(xué)習(xí)等。這些主要內(nèi)容也可以相應(yīng)地歸結(jié)為若干個典型算法,如啟發(fā)式A*搜索算法、 剪枝算法、元啟發(fā)式算法(模擬退火,遺傳算法)、謂詞邏輯歸結(jié)算法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP算法、自組織網(wǎng)絡(luò)和Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法)。元啟發(fā)式算法是一種啟發(fā)式的隨機(jī)算法,是用來解決非結(jié)構(gòu)化問題的典型算法,其思想和傳統(tǒng)的決定性算法如動態(tài)規(guī)劃、分支限界完全不一樣。學(xué)生在剛一接觸到這些元啟發(fā)式算法一時難以接受和理解其機(jī)理,對算法的有效性往往半信半疑。根據(jù)非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題的特點,講解和演示算法在解決此類問題的具體步驟和詳細(xì)過程,從而讓學(xué)生掌握人工智能算法的基本思想。在講解不同的元啟發(fā)式算法的時候,學(xué)生會問,是模擬退火算法強,還是遺傳算法強;在講到機(jī)器學(xué)習(xí)算法的時候,學(xué)生會問到底哪個分類算法最好,這時候我們可以把搜索(優(yōu)化)領(lǐng)域和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“沒有免費午餐”定理進(jìn)行適當(dāng)?shù)闹v解和解釋,從而把具體算法實現(xiàn)層面之上的一些人工智能的哲學(xué)思想進(jìn)行傳授。

在人工智能的具體教學(xué)中,采用問題教學(xué)法和參與式教學(xué)法。在問題教學(xué)法中,圍繞人工智能的知識模塊,在引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)各種各樣問題的前提下,傳授知識。教學(xué)活動中,嘗試使人工智能知識圍繞實際問題而展現(xiàn),使問題不僅成為激發(fā)學(xué)生求知欲的前提,也成為學(xué)生期盼、理解和吸收知識的前提,以此激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造動機(jī)和創(chuàng)造性思維。在參與式教學(xué)中,打破人工智能算法的枯燥、沉悶的傳統(tǒng)教學(xué)法,嘗試開放式教學(xué)內(nèi)容;提問式講課;無標(biāo)準(zhǔn)答案的課程設(shè)計;查找文獻(xiàn),分組動手實現(xiàn)人工智能算法等參與式教學(xué)方法,培養(yǎng)和發(fā)揚學(xué)生的參與意識,通過參與式教學(xué)提高學(xué)生學(xué)習(xí)的主動性、積極性和效率,培養(yǎng)學(xué)生的動手能力和創(chuàng)新能力。

2成體系的實驗訓(xùn)練

獨立開展人工智能實驗課程,開發(fā)一批新型、富有創(chuàng)意的實驗案例庫,搭建一個創(chuàng)新實驗和虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)平臺。人工智能實驗課程的特點是應(yīng)用各種人工智能方法,根據(jù)問題的約束、結(jié)構(gòu)、信息進(jìn)行表示建模和計算機(jī)上實現(xiàn),是與人工智能原理同步的實驗課程。學(xué)生必須掌握的人工智能的基本原理和計算機(jī)操作技能,它對于學(xué)生的知識、能力和綜合素質(zhì)的培養(yǎng)與提高起著至關(guān)重要的作用,在整個教學(xué)過程中占有非常重要的地位,是計算機(jī)軟件、計算機(jī)應(yīng)用、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、軟件工程等專業(yè)的一門重要的必修專業(yè)課程。通過實驗,學(xué)生得到嚴(yán)格的訓(xùn)練,能規(guī)范地掌握人工智能的基本理論和主要方法、基本問題求解技術(shù),熟悉各種計算環(huán)境的基本使用。

在培養(yǎng)學(xué)生掌握實驗的基本操作、基本技能和基本知識的同時,努力培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識與創(chuàng)新能力。為實現(xiàn)這一目標(biāo),在課程內(nèi)容安排上采用適量基本原理與方法的實驗內(nèi)容為基本內(nèi)容,增加一系列綜合性實驗和開放性創(chuàng)新實驗問題,在實驗內(nèi)容方面更注重研究性實驗中的創(chuàng)新問題。實驗內(nèi)容方面分為三個層次:基本原理的基礎(chǔ)性實驗、綜合實驗和研究性實驗。在后兩個層次的實驗中,部分引入人工智能課程小組團(tuán)隊的最新科研成果,目的在于通過完成這些研究性實驗,培養(yǎng)學(xué)生獨立解決實際問題的能力,以提升學(xué)生的科研素質(zhì)與創(chuàng)新意識。我們將這些設(shè)計實驗稱為新型實驗案例庫,它被放在人工智能課程小組網(wǎng)站上,以此搭建一個創(chuàng)新實驗和虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)平臺。通過實驗課程的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,學(xué)生應(yīng)達(dá)到下列要求。

1) 掌握人工智能方法的優(yōu)點及其在實際中的應(yīng)用。

2) 學(xué)會對人工智能問題進(jìn)行分析建模和應(yīng)用各種計算工具實現(xiàn)問題求解,熟悉對實驗現(xiàn)象的觀察和記錄,實驗數(shù)據(jù)的獲取與設(shè)計,最佳實驗條件的判斷和選擇,實驗結(jié)果的分析和討論等一套嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶嶒灧椒ā?/p>

3) 鞏固并加深對人工智能原理課程的基本原理和概念的理解,培養(yǎng)學(xué)生勤奮學(xué)習(xí),求真求實的科學(xué)品德,培養(yǎng)學(xué)生的動手能力、觀察能力、查閱文獻(xiàn)能力、思維能力、想象能力、表達(dá)能力。

4) 通過完成綜合研究性實驗,培養(yǎng)學(xué)生獨立解決實際問題的能力,提高學(xué)生的科研素質(zhì)與創(chuàng)新意識。

在培養(yǎng)學(xué)生掌握實驗的基本操作、基本技能和基本知識的同時,進(jìn)一步培養(yǎng)學(xué)生分析問題和解決問題的能力,培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識、創(chuàng)新精神和創(chuàng)新能力,為學(xué)生今后從事科研、教學(xué)或企事業(yè)單位的分析檢驗以及新技術(shù)的研發(fā)工作打下扎實的基礎(chǔ)。

在實驗組織方面,根據(jù)各實驗的目的和要求,學(xué)生分為5人1組,指定一個組長,每組選擇1套實驗題目。基礎(chǔ)實驗題目要求達(dá)到27學(xué)時、綜合性實驗題目選擇1題和研究性實驗題目選擇1題,基礎(chǔ)實驗題目要求在規(guī)定時間內(nèi),小組獨立完成實驗測定、數(shù)據(jù)處理,并撰寫實驗報告。實驗過程中, 要求學(xué)生勤于動手, 敏銳觀察, 細(xì)心操作, 開動腦筋, 分析鉆研問題, 準(zhǔn)確記錄原始數(shù)據(jù), 經(jīng)教師檢查,實驗及其原始數(shù)據(jù)記錄才有效。同時,團(tuán)隊作業(yè),需要多人分工合作、相互幫助,這樣可以提高人際交往和溝通能力,學(xué)會與他人合作,培養(yǎng)團(tuán)隊創(chuàng)新能力。

3課程學(xué)習(xí)與畢業(yè)論文,科研訓(xùn)練相結(jié)合

人工智能技術(shù)在一定程度上代表著信息技術(shù)的前沿和未來,通過學(xué)習(xí)和體驗人工智能的知識和技術(shù),學(xué)生能夠在一定程度上了解信息技術(shù)發(fā)展的前沿知識,這有助學(xué)生開闊視野、培養(yǎng)興趣,為今后繼續(xù)深造或走向社會奠定堅實的基礎(chǔ)[3-4]。

人工智能的理論和方法廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、圖像處理中,這些內(nèi)容既是高年級的后續(xù)課程,又是現(xiàn)在熱門的研究方向。學(xué)習(xí)和深刻理解人工智能的理論、方法和應(yīng)用,對后續(xù)課程學(xué)習(xí)以及今后的研究具有重要的意義。

我院規(guī)定大學(xué)三年級的學(xué)生開始聯(lián)系畢業(yè)論文指導(dǎo)導(dǎo)師,同時確定畢業(yè)論文的研究方向,提前進(jìn)行科研實踐,以培養(yǎng)實踐能力和研究素質(zhì)。人工智能課程正好是大三高年級開設(shè)的專業(yè)課,因此,我們把課程實驗及設(shè)計與同學(xué)的興趣相結(jié)合,引導(dǎo)學(xué)生,并提煉和形成學(xué)生的畢業(yè)選題和課外的科研方向,它是提高本科生研究創(chuàng)新能力的有效手段。

基于新的教學(xué)實踐,很多學(xué)生的選題都與上述歸納的人工智能若干算法相關(guān),如算法本身的研究和改進(jìn),或是算法在各領(lǐng)域,如數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理等的應(yīng)用。在我們的科研能力訓(xùn)練計劃中,一批項目和課題,如混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用、差分演化算法研究與應(yīng)用、基于協(xié)同訓(xùn)練的推薦系統(tǒng)等,分別受到國家和學(xué)校本科生科研項目立項資助。一批三四年級的本科生以第一作者身份在國內(nèi)核心期刊、國際會議和期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文,這激發(fā)了學(xué)生的科研興趣,使學(xué)生體會到了創(chuàng)新的樂趣。

總之,課程學(xué)習(xí)與畢業(yè)論文、學(xué)校大學(xué)生科研項目資助計劃、國家大學(xué)生創(chuàng)新性實驗計劃相對接的科研訓(xùn)練,極大地提升了學(xué)生的創(chuàng)新能力和科研基本素質(zhì)。

4結(jié)語

針對人工智能的課程特點,我們積極開展研究型教學(xué)、研究型學(xué)習(xí),提高大學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、實踐能力和創(chuàng)新能力的研究與實踐。我們的教學(xué)研究與實踐主要內(nèi)容包括三個方面:啟發(fā)式傳授人工智能解決問題的非結(jié)構(gòu)化的思想;成體系的實驗訓(xùn)練;以及與畢業(yè)論文、學(xué)校大學(xué)生科研項目資助計劃、國家大學(xué)生創(chuàng)新性實驗計劃相對接的科研訓(xùn)練。這三個主要方面,層層遞進(jìn)、環(huán)環(huán)相扣,是體系完整的創(chuàng)新型人工智能教學(xué)實踐,新的改革和實踐在教學(xué)中取得了令人滿意效果。

參考文獻(xiàn):

[1] 張劍平. 關(guān)于人工智能教育的思考[J]. 電化教育研究,2003(1):24-28.

[2] 謝昆青. 第一個智能科學(xué)技術(shù)專業(yè)[J]. 計算機(jī)教育,2009(11):16-20.

[3] 羅輝,梁艷春. 大學(xué)生畢業(yè)論文與科研能力培養(yǎng)及就業(yè)[J]. 吉林教育,2003(10):18.

[4] 金聰,劉金安. 人工智能教育在能力培養(yǎng)中的作用及改革設(shè)想[J]. 計算機(jī)時代,2006(9):66-69.

Reform and Practice of Innovative Teaching in Artificial Intelligence

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

篇（2）

一國家對于高校人工智能教育的發(fā)展的重視

面對AI技術(shù)如火如荼地發(fā)展，我們國家對AI人才和人才培養(yǎng)都非常重視。2017年3月“人工智能”在政府工作報告中曾提及四次，指出要推動人工智能和實體經(jīng)濟(jì)深度融合。2017年7月20日國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[4]。《規(guī)劃》指出完善人工智能領(lǐng)域?qū)W科布局，設(shè)立人工智能專業(yè)，推動人工智能領(lǐng)域一級學(xué)科建設(shè)，盡快在試點院校建立人工智能學(xué)院，增加人工智能相關(guān)學(xué)科方向的博士、碩士招生名額。鼓勵高校在原有基礎(chǔ)上拓寬人工智能專業(yè)教育內(nèi)容，形成“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式，重視人工智能與數(shù)學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、社會學(xué)、法學(xué)等學(xué)科專業(yè)教育的交叉融合。加強產(chǎn)學(xué)研合作，鼓勵高校、科研院所與企業(yè)等機(jī)構(gòu)合作開展人工智能學(xué)科建設(shè)。

二企業(yè)對于人工智能人才的需求

市場上AI技術(shù)人才非常稀缺，據(jù)騰訊研究院聯(lián)合boss直聘的《2017全球人工智能人才白皮書》[5]顯示：目前，全球大約有30萬人從事AI工作。截止到2017年10月，中國人工智能人才缺口至少在100萬以上。2017年頭10個月，AI人才需求量是2016年的近兩倍，2015年的5.3倍之多，年復(fù)合增長率超200%。百度、騰訊、阿里巴巴、京東等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在挖掘AI人才，紛紛開出了高額的薪資。2017年薪資最高的十個職位中AI類崗位占到1/2，其中語音識別、NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)等職位平均月薪資超過2.5萬元。

三高校AI人才培養(yǎng)的思考

高校具有多學(xué)科、高層次人才集中的特點，具備計算機(jī)與多學(xué)科交叉融合的優(yōu)越條件；且大部分學(xué)校都開設(shè)有數(shù)學(xué)、物理等基礎(chǔ)學(xué)科，具備夯實數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)的條件；且人員相對固定，便于溝通交流，具備共同開展AI課題，促進(jìn)發(fā)展AI技術(shù)的人力條件。但是遺憾的是我國開設(shè)人工智能課程的高校較少，2018年只有33所高校設(shè)立了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)[6]。面對AI發(fā)展的火爆，國家對于AI人才發(fā)展的重視以及企業(yè)對于AI人才的嚴(yán)重需求，高校作為人才培養(yǎng)的主要來源，是不是應(yīng)該思考AI人才的培養(yǎng)呢？AI人才可以分為三類：拔尖人才，研究性人才和應(yīng)用型人才，呈金字塔性。當(dāng)下已經(jīng)有一批名牌大學(xué)開展了AI方向拔尖人才的培養(yǎng)，如北京大學(xué)圖靈班、中國科技大學(xué)人工智能技術(shù)學(xué)院、西安交通大學(xué)人工智能拔尖人才培養(yǎng)實驗班，南京大學(xué)計劃成立人工智能學(xué)院等。但是金字塔的底層、中層更需要龐大的AI技術(shù)人才，如應(yīng)用開發(fā)人員、數(shù)據(jù)工程師、AI和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、AI系統(tǒng)架構(gòu)師、AI產(chǎn)品經(jīng)理等崗位的人才，同樣值得重視。很多專家都表示AI人才需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)好、專業(yè)理論全面、具備一些工程基礎(chǔ)，且有自主學(xué)習(xí)的能力。本文從夯實數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、人工智能方向課程的建設(shè)、實踐能力的培養(yǎng)、自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)四個方面闡述高校關(guān)于AI人才培養(yǎng)的一些思考。

1奠定扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

在學(xué)習(xí)AI技術(shù)時，幾乎所有專家學(xué)者都提出需要扎實的數(shù)學(xué)功底，數(shù)學(xué)功底的厚重程度決定了在AI技術(shù)上走多遠(yuǎn)。高等院校計算機(jī)專業(yè)都開設(shè)有“高等數(shù)學(xué)”“線性代數(shù)”“概率論”等數(shù)學(xué)課程，但是課時、難易程度不足，學(xué)生對于數(shù)學(xué)不夠重視，或者覺得晦澀難懂，學(xué)習(xí)效果并不十分理想，因此加強數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的工作刻不容緩。可以通過必修和選修等方式開設(shè)“數(shù)據(jù)分析”“統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)”“凸優(yōu)化”等課程；通過微課或者M(jìn)OOC等方式鞏固數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)；通過優(yōu)秀科普讀物，如《數(shù)學(xué)之美》《編程之美》等書籍的推薦閱讀激發(fā)學(xué)生興趣；通過開展校內(nèi)學(xué)術(shù)討論、數(shù)學(xué)競賽等方式促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的動力，逐步達(dá)到夯實數(shù)據(jù)功底的目的。

2人工智能方向課程的建設(shè)

很多高校計算機(jī)專業(yè)課程中只開設(shè)有《人工智能》導(dǎo)論，有的甚至沒有。智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)開設(shè)有“人工智能”“計算機(jī)視覺”“機(jī)器人學(xué)導(dǎo)論”“計算智能”這幾門課程，但是在編程、算法等方面不足。那么AI技術(shù)人才應(yīng)具備哪些專業(yè)能力呢？如何從專業(yè)角度培養(yǎng)AI技術(shù)人才呢？2018年1月CSDN了“AI技術(shù)人才成長路線圖”[7]，通過專業(yè)路徑和實戰(zhàn)路徑兩方面介紹了AI技術(shù)人才需要具備的知識。需要具備Python、C++、Linux、CUDA編程知識，需要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)課程、掌握TensorFlow框架。該路線圖中列出了機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等10個崗位AI人才應(yīng)具備專業(yè)知識和能力。微軟公司也推出AI人才培養(yǎng)的10門免費課程，如“AI導(dǎo)論”“數(shù)據(jù)科學(xué)會用到的Python語言-導(dǎo)論”“AI領(lǐng)域運用的數(shù)學(xué)概要”“數(shù)據(jù)和分析所需要的道德與法律”“數(shù)據(jù)科學(xué)概要”“機(jī)器學(xué)習(xí)法則”“深度學(xué)習(xí)”“強化學(xué)習(xí)”“微軟專案項目之人工智能”。同時在“文字和自然語言識別”“語音識別”“計算機(jī)視覺和圖像識別”中選擇其一。Google在人工智能學(xué)習(xí)網(wǎng)站開設(shè)有《MachineLearningCrashCourse（簡稱MLCC）》的免費課程[8]，由機(jī)器學(xué)習(xí)概念、機(jī)器學(xué)習(xí)工程、機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)實世界應(yīng)用示例三個部分組成。Intel近期也了三門免費的AI課程，分別是“機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)”“深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)”和“TensorFlow基礎(chǔ)”[9]。AndrewNg在Coursera上也推出了機(jī)器學(xué)習(xí)的課程，且用比較通俗的語言講解機(jī)器學(xué)習(xí)中各個算法。最近在Deeplearn-ing.ai和Coursera平臺又開設(shè)了5門深度學(xué)習(xí)課程[10]。綜上所述，不同的研究機(jī)構(gòu)都著眼于AI編程基礎(chǔ)、AI算法、AI框架、AI實踐這幾個方面。那么高校也可以借鑒這些經(jīng)驗，通過三個階段分層次的開展相應(yīng)的課程。

3實踐能力的培養(yǎng)

AI技術(shù)不能紙上談兵，必須動手實踐才能真正掌握，可以從以下幾個方面著手培養(yǎng)學(xué)生的實踐動手能力。（1）設(shè)計教學(xué)環(huán)節(jié)時多從工程應(yīng)用的角度來介紹，激發(fā)學(xué)生的興趣，培養(yǎng)學(xué)生解決問題的能力。要求學(xué)生新手編程編程實現(xiàn)模型，充分理解算法的含義和原理到實現(xiàn)的過程。（2）在掌握一定的機(jī)器學(xué)習(xí)知識后，鼓勵學(xué)生盡早走進(jìn)實驗室，接觸科研工作。可以從一些AI應(yīng)用方向作為入手，使學(xué)生了解自己的興趣點、培養(yǎng)科學(xué)研究能力。（3）鼓勵學(xué)生參加算法比賽。目前有很多AI方向的競賽，如Kaggle上的挑戰(zhàn)賽，國內(nèi)阿里天池大數(shù)據(jù)競賽等。通過參加競賽刺激學(xué)生學(xué)習(xí)AI的動力和熱情，使得解決問題的能力和實踐動手能力都會大幅度提高。（4）鼓勵學(xué)生到工業(yè)界實習(xí)。很多專家都指出AI人才應(yīng)該具備一定工程基礎(chǔ)。確實，學(xué)術(shù)界往往追求算法的性能，而工業(yè)界更重視經(jīng)濟(jì)效益和解決問題的有效性。到企業(yè)學(xué)習(xí)可以快速了解行業(yè)發(fā)展的框架，掌握算法轉(zhuǎn)化到產(chǎn)品的過程。

4自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)

篇（3）

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

面對航天科技迅猛發(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，是我國航天科技發(fā)展的戰(zhàn)略選擇，也是航天重點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，探索新的教學(xué)模式。

人工智能自1956年誕生50多年以來，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)國家都相繼開展了人工智能與航天技術(shù)相結(jié)合的研究，致力于實現(xiàn)可重構(gòu)的、具有容錯能力的、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)特點展開更具有實用性和創(chuàng)新性的教學(xué)。

1 人工智能課程特點

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，具有知識點多、涉及面廣、內(nèi)容抽象、不易理解、理論性強等特點，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，具有較強的前沿性，計算機(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

首先，航天類專業(yè)具有較強的工程性。在專業(yè)的教學(xué)改革中有統(tǒng)一的特點，即強調(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。因為航天飛行器作為現(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)知識更新快成為又一特點；另外，航天類專業(yè)應(yīng)注重實踐性教育。尊重個性和興趣，強調(diào)動手能力，實驗室對學(xué)生開放，要求學(xué)生自主地設(shè)計完成實驗，強調(diào)對學(xué)生設(shè)計理念和創(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)研究和工程實踐兼?zhèn)涞慕處熽犖椤?/p>

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。就目前來看，關(guān)于人工智能的定義和范圍都沒有一個統(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)特點和學(xué)生的知識背景。本課程主要針對航天類專業(yè)高年級本科生，該類學(xué)生具有一定的數(shù)學(xué)、計算機(jī)、信息論、通信理論等基礎(chǔ)知識，對航天應(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，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，借鑒了國內(nèi)外其他專家和作者的最新研究成果，吸取了國內(nèi)和國外人工智能領(lǐng)域?qū)W術(shù)書籍的長處，于1987年編寫了“人工智能及其應(yīng)用”一書，該書根據(jù)人工智能學(xué)科的新發(fā)展不斷修訂，推出四個版本。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，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采用精辟的文字，介紹算法流程時采用圖像，介紹算法應(yīng)用時采用視頻。在PPT中適當(dāng)利用不同的字體、顏色或動畫來突出重點，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內(nèi)容。

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

（3）適當(dāng)采用類比的講解方式。對人工智能的不同學(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，也利于對新內(nèi)容的理解。并且，通過對不同內(nèi)容的比較總結(jié)相似點、區(qū)分不同點，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)強調(diào)通過問題來進(jìn)行學(xué)習(xí)，有必要將實際應(yīng)用案例或者授課教師的科研項目融入日常的教學(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，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)生提出問題、分析問題和解決問題的能力，對學(xué)生課堂討論與練習(xí)的表現(xiàn)進(jìn)行考核評分，作為總成績的參考；另一方面，注重學(xué)生課題調(diào)研和實踐的能力，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)個人興趣、課程內(nèi)容、可行性、實踐難度進(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)研報告或算法實現(xiàn)報告。結(jié)合者兩個方面進(jìn)行最終成績的評定，綜合衡量學(xué)生問題分析能力、論文寫作能力和創(chuàng)新實踐能力。

4 結(jié)語

航天類專業(yè)的本科生教學(xué)需針對專業(yè)特點有的放矢，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，也綜合考慮了航天類專業(yè)的特點。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、項目實踐等相結(jié)合，充分調(diào)動學(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人才。

參考文獻(xiàn)

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篇（4）

中圖分類號：G642　文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

1　引言

人工智能(AI)是二十世紀(jì)五十年代后期興起的利用計算機(jī)模擬人類智能活動去求解問題的學(xué)科，與空間技術(shù)、原子能技術(shù)一起被譽為二十世紀(jì)三大科學(xué)技術(shù)成就，目前廣泛應(yīng)用于專家系統(tǒng)、機(jī)器翻譯、語音識別、文字識別、計算機(jī)視覺、機(jī)器人、電子游戲等方面，已經(jīng)成為計算機(jī)技術(shù)發(fā)展以及許多高新技術(shù)產(chǎn)品中的核心技術(shù)。

為了適應(yīng)人工智能技術(shù)日益廣泛的需要，國內(nèi)外高校普遍開設(shè)了“人工智能”方面的課程，特別是作為計算機(jī)方面專業(yè)的核心課程之一。我校自從1993年開始為自動化專業(yè)本科生開設(shè)“智能控制”選修課，1996年為自動化、計算機(jī)、機(jī)械等專業(yè)本科生開設(shè)“人工智能導(dǎo)論”、“人工智能及其應(yīng)用”課程。目前，我校軟件學(xué)院、信息學(xué)院、機(jī)電學(xué)院都開設(shè)了“人工智能導(dǎo)論”課程，已經(jīng)成為計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、數(shù)字媒體技術(shù)、自動化、機(jī)械制造與自動化等許多專業(yè)本科生的一門重要的技術(shù)基礎(chǔ)課程，也是面向包括人文社科等全校所有專業(yè)的公選課之一，其目的是使學(xué)生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步學(xué)習(xí)和掌握人工智能的基本技術(shù)和前沿內(nèi)容，拓寬知識面，啟發(fā)思路，為學(xué)生提供最基本的人工智能技術(shù)和有關(guān)問題的入門性知識，提高學(xué)生應(yīng)用開發(fā)軟件的能力和水平，為今后在相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用奠定更為堅實的基礎(chǔ)。因此，建設(shè)好“人工智能導(dǎo)論”課程具有重要意義和很廣的受益面。

由于人工智能是交叉學(xué)科，涉及面廣、內(nèi)容抽象、不易理解，學(xué)生往往有望而生畏的感覺，在教學(xué)過程中，老師教、學(xué)生學(xué)都比較吃力。為了更好地實現(xiàn)上述教學(xué)目標(biāo)，提高本課程的教學(xué)質(zhì)量，協(xié)調(diào)好教與學(xué)的雙邊關(guān)系，使學(xué)生由望而生畏的感覺，變?yōu)橛杏糜腥さ母杏X，根據(jù)已有人工智能課程在教學(xué)與實踐方面的經(jīng)驗和方法，結(jié)合“人工智能導(dǎo)論”課程的近幾年教學(xué)實踐，對課程的教學(xué)體系、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)手段、考核方式等方面進(jìn)行了探索總結(jié)。

2　調(diào)整與優(yōu)化教學(xué)體系和教學(xué)內(nèi)容

“人工智能導(dǎo)論”是計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、數(shù)字媒體技術(shù)、自動化、機(jī)械制造與自動化等許多專業(yè)本科生的一門重要的技術(shù)基礎(chǔ)課程，也是面向包括人文社科等全校所有專業(yè)的公選課之一，其研究領(lǐng)域及內(nèi)容十分豐富，涉及的基礎(chǔ)面廣。因此如何選好教學(xué)內(nèi)容，既能使學(xué)生了解本領(lǐng)域的概貌，又能適合學(xué)生的基礎(chǔ)，便于他們在有限的時間完成學(xué)習(xí)任務(wù)，是一件重要而又困難的事情。

進(jìn)入21世紀(jì)以來，人工智能學(xué)科又有了新的發(fā)展。為了及時反映人工智能研究和學(xué)科的最新進(jìn)展，我們修訂了“人工智能導(dǎo)論”的教學(xué)大綱，對教學(xué)內(nèi)容進(jìn)一步優(yōu)化和更新，極大充實了各個系統(tǒng)的內(nèi)容。我們確定的教學(xué)內(nèi)容主要分為三部分：第1部分為概論，介紹人工智能的基本概念、基本內(nèi)容、主要研究領(lǐng)域及發(fā)展過程；第2部分是知識表示，推理和搜索技術(shù)，討論幾種常用的知識表示方法、推理技術(shù)(包括確定性推理方法和不確定推理方法)和搜索求解策略；第3部分是人工智能應(yīng)用研究領(lǐng)域，包括專家系統(tǒng)、自然語言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基礎(chǔ)理論，是人工智能的重要基礎(chǔ)，應(yīng)該循序?qū)W習(xí)。第3部分是人工智能的應(yīng)用，由于每個研究內(nèi)容都相對獨立、自成體系且有其專門的學(xué)術(shù)著作研究、熱點，因此針對高等院校的本專科生來說，不必循序?qū)W習(xí)，而且結(jié)合專業(yè)特點可以選擇其中幾個研究領(lǐng)域。例如對自動化專業(yè)的學(xué)生來說，可以選擇專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等，同時可增加在自動控制領(lǐng)域的應(yīng)用，包括專家控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和進(jìn)化控制等熱點：而對計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)來說，可以選擇專家系統(tǒng)、自然語言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)等，并輔以動物識別系統(tǒng)、語音識別系統(tǒng)、智能機(jī)器人等實例。總之就是要把握課程性質(zhì)和教學(xué)目的，調(diào)整本課程教學(xué)體系，優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容，讓學(xué)生以有限的時間學(xué)到人工智能的基礎(chǔ)知識和基本方法。

另外，在選擇和確定教學(xué)內(nèi)容時必須兼顧基礎(chǔ)知識和新興技術(shù)，注意與相關(guān)課程(如離散數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、概率論、自動控制原理、Matlab系統(tǒng)仿真、面向?qū)ο蟮木幊碳夹g(shù)等)的鏈接，密切理論與實際的關(guān)系，通過課堂講授和課外訓(xùn)練，注意學(xué)生能力培養(yǎng)，提高他們的學(xué)習(xí)效果和整體素質(zhì)。

3　加強課程立體化建設(shè)和系列教材研究

在課程的立體化建設(shè)中，教材充當(dāng)了地基的角色，所有的課程內(nèi)容安排，無不體現(xiàn)出以教材為基本，以教材為模板。所以本著基礎(chǔ)、實用的原則，我們先后編著出版了《人工智能及其應(yīng)用》課程教材導(dǎo)論部分概括性強，引人入勝；基礎(chǔ)部分系統(tǒng)全面，敘述深入淺出，循序漸進(jìn)；應(yīng)用部分密切理論與實際關(guān)系，典型形象。其中第二版在第一版的基礎(chǔ)上，增加了證據(jù)理論、模糊推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等理論的一些典型應(yīng)用，使學(xué)生能夠更深入地理解和應(yīng)用這些理論；另一方面，又新增了自然語言理解及其應(yīng)用內(nèi)容，以適應(yīng)目前計算機(jī)翻譯、人機(jī)自然語言交互等技術(shù)日益廣泛應(yīng)用的需要。系列教材適應(yīng)了人工智能導(dǎo)論新課程開設(shè)的需要，反映了人工智能學(xué)科的發(fā)展，為人工智能課程確立了基本框架，發(fā)揮了重要作用。系列教材的問世不僅解決了本校“人工智能導(dǎo)論”課程教學(xué)用書的問題，而且也被各兄弟院校普遍采用，促進(jìn)了該課程的普遍開設(shè)，推動人工智能學(xué)科的發(fā)展。

為了配合教材第二版的教學(xué)和自學(xué)，在已有教學(xué)經(jīng)驗和教學(xué)成果積累的基礎(chǔ)上，制作了高質(zhì)量的教學(xué)課件和完整的教學(xué)視頻錄像，并刻錄成光盤隨書供讀者使用；同時又研究與開發(fā)了網(wǎng)絡(luò)課程(http：//)，以更好地調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動性，促進(jìn)本課程的教學(xué)改革。

包括主教材、電子教案、教學(xué)視頻錄像、網(wǎng)絡(luò)課程及教學(xué)資料庫等在內(nèi)的課程立體化建設(shè)符合二十一世紀(jì)高校教學(xué)的要求，支持教師提高教學(xué)手段現(xiàn)代化的水平，更貼合學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。

4　改革與創(chuàng)新教學(xué)模式和教學(xué)方法

在“人工智能導(dǎo)論”課程教學(xué)的過程中，我們積極探索教學(xué)新路，經(jīng)過數(shù)年辛勤試驗，結(jié)合蔡自興教授等對人工智能課程的建設(shè)經(jīng)驗，對課程的教學(xué)模式和教學(xué)方法進(jìn)行了如下一些的改革與創(chuàng)新。

(1)通過多種途徑激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣

“興趣是最好的老師”，“人工智能導(dǎo)論”課程的學(xué)習(xí)效果，直接受到學(xué)生興趣和參與意識的影響。由于這是一門導(dǎo)論性前沿課程，一般來說，學(xué)生開始學(xué)習(xí)興趣很大。但是，當(dāng)一些學(xué)生開始接觸到抽象概念和算法時，往往感到不易接受。我們通過各種途徑和方法，激發(fā)和培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。例如，鼓勵學(xué)生參與課堂討 論、布置讀書報告和課外實驗、以問題為導(dǎo)向的啟發(fā)式教學(xué)、專題討論／辯論等形式。特別，我們精心組織和準(zhǔn)備了模糊控制技術(shù)及其應(yīng)用、智能機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用、智能交通、BCI(腦機(jī)交互接口)等專題，以及智能調(diào)度軟件、語音識別系統(tǒng)、動物識別系統(tǒng)、足球機(jī)器人比賽、機(jī)器人軌跡跟蹤、倒立擺的智能控制等課內(nèi)演示，使學(xué)生擴(kuò)大了眼界，增加了感性知識，達(dá)到提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的目的與效果。

(2)面向問題的啟發(fā)式教學(xué)

人工智能中的許多問題，有的似是而非，有的引人入勝。在教學(xué)中，有意識的提出相關(guān)問題，提請學(xué)生思考，鼓勵學(xué)生提出自己的猜想和解決方案。然后逐步進(jìn)入教材中的解決方案，啟發(fā)學(xué)生求解這些問題，并進(jìn)行分析和比較，從而強化了學(xué)生學(xué)習(xí)的主動意識和參與意識，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性。例如，在講到比較抽象的“遺傳算法”時，提出“遺傳算法如何用于優(yōu)化計算?”這一問題。針對該問題，先從“達(dá)爾文的生物進(jìn)化論”入手，討論“遺傳”、“變異”和“選擇”作用；然后通過一個簡單的例子，從特殊到一般地啟發(fā)學(xué)生思考“遺傳”、“變異”和“選擇”的實現(xiàn)，最終讓學(xué)生與教師一起導(dǎo)出遺傳算法用于優(yōu)化計算的基本步驟。這樣，學(xué)生不但從中學(xué)習(xí)了遺傳算法，而且得到一次邏輯思維的訓(xùn)練，取得很好的教學(xué)效果。

(3)課堂辯論與交互式教學(xué)

組織課堂辯論，討論的議題包括人工智能的應(yīng)用前景和其他比較等有爭議的問題。學(xué)生對這些問題展開了激烈的爭論，激發(fā)了學(xué)習(xí)潛能，明確了學(xué)習(xí)目標(biāo)。例如，為了加深學(xué)生對智能機(jī)器人內(nèi)涵的理解，我們組織了“機(jī)器智能能否超過人類智能”的辯論會。會前正反雙方結(jié)合本課程內(nèi)容及其相關(guān)知識，認(rèn)真進(jìn)行準(zhǔn)備；辯論會上正反雙方唇槍舌戰(zhàn)，激烈爭辯，氣氛熱烈。辯論后，學(xué)生余意未盡，討論熱情不減。無論是哪一方獲勝，都達(dá)到了預(yù)期的效果。教學(xué)中我們還注意采用了多種交互式策略，如課堂上教師提問可鼓勵或指定學(xué)生提問，也可由學(xué)生自由地就某個知識點進(jìn)行主題發(fā)言后老師點評等。

(4)個性化學(xué)習(xí)與因材施教

在本課程教學(xué)過程中注意對學(xué)生因材施教和個性化教學(xué)。例如，通過組織學(xué)生進(jìn)行讀書報告的形式，鼓勵學(xué)生從多方面、多角度考慮問題，多提新穎思想，有意識地鼓勵優(yōu)秀學(xué)生探討比較深層的內(nèi)容，并輔導(dǎo)優(yōu)秀學(xué)生將其成果以科技論文和發(fā)表文章的形式轉(zhuǎn)化為成果。又如，在教學(xué)設(shè)計和實驗設(shè)計中，注意要求學(xué)習(xí)有余力和興趣的學(xué)生選作部分探索性、創(chuàng)新性的功課和實驗(選學(xué)內(nèi)容，如模糊控制器的設(shè)計、進(jìn)化控制等)，從而引導(dǎo)學(xué)生發(fā)揮個性優(yōu)勢，達(dá)到因材施教的目的。同時注意分析學(xué)習(xí)較差的學(xué)生的具體困難，進(jìn)行有針對性的指導(dǎo)。

(5)多媒體與網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的使用

本課程在PPT演示文稿和網(wǎng)絡(luò)課程上，采用了大量的多媒體表現(xiàn)形式，如視頻、動畫、聲音和圖像等。目的在于使得人工智能抽象的知識形象化，便于學(xué)生理解。例如，課內(nèi)讓學(xué)生在線觀看涂曉媛博士的計算機(jī)動畫“人工魚”的錄像片段、人工生命Floy中生命智能體在環(huán)境中不斷的適應(yīng)進(jìn)化構(gòu)成演示等，有助于加深學(xué)生對所學(xué)知識的理解，促進(jìn)教學(xué)水平的提高，激發(fā)了學(xué)生對課程的興趣，使學(xué)生創(chuàng)新意識得到增強。此外，隨教材附贈的教學(xué)光盤和開發(fā)的網(wǎng)絡(luò)課程(http：//)提供了學(xué)生課外自學(xué)用的高質(zhì)量的電子課件、完整的教學(xué)視頻錄像、豐富的實驗和案例資料等，以更好地調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動性。

(7)理論與實踐結(jié)合

在教學(xué)內(nèi)容安排上，注意理論聯(lián)系實際，適時布置一些人工智能實驗給學(xué)生進(jìn)行課外練習(xí)。設(shè)計的課外實驗包括產(chǎn)生式系統(tǒng)實驗，歸結(jié)反演實驗，主觀Bayes推理網(wǎng)絡(luò)實驗，A搜索實驗，以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟蹤系統(tǒng)、兩車追趕模糊控制系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別仿真、遺傳算法優(yōu)化計算等實驗。通過實踐和參與，保持學(xué)習(xí)興趣，有助于學(xué)生對人工智能基本概念和難點的理解，掌握基本方法和技術(shù)，為從事智能系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)打下基礎(chǔ)，從而達(dá)到教學(xué)目的。例如，我們組織學(xué)生參觀我們的研究生綜合自動化實驗室，觀看機(jī)器人臂取物、倒立擺控制、語音識別軟件、指紋識別軟件、智能調(diào)度軟件等演示，密切理論與實際的關(guān)系。

我們在教學(xué)改革實踐中探索的這些教學(xué)方法，有利于充分激勵學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動性，有利于鼓勵學(xué)生發(fā)揮獨立思考和創(chuàng)新思維，有利于多方位培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題的能力。

5　運用多樣化的教學(xué)手段和考核方式

5.1　多樣化的教學(xué)手段

采用現(xiàn)代信息技術(shù)進(jìn)行教學(xué)，構(gòu)筑“人工智能導(dǎo)論”課程的現(xiàn)代教學(xué)模式，是本課程的主要特點之一。教學(xué)過程中采用了多媒體教學(xué)課件和網(wǎng)絡(luò)課程相結(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，進(jìn)行教學(xué)。采用的方法包括：

(1)抽象知識內(nèi)容的多媒體表示

通過動畫和視頻來演示抽象的概念、算法和過程，包括機(jī)器人軌跡跟蹤、機(jī)器人臂取物、足球機(jī)器人比賽、倒立擺控制、“人工魚”等錄像片段，以及智能調(diào)度軟件、語音識別系統(tǒng)、指紋識別系統(tǒng)、動物識別系統(tǒng)等軟件演示。

(2)通過PPT撰寫教案

精心編制PPT，組織好課件內(nèi)容，做到圖文并茂，提綱挈領(lǐng)，便于學(xué)生理解，便于教師講授。

(3)開發(fā)與應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)課程

“人工智能導(dǎo)論”網(wǎng)絡(luò)課程較好的實現(xiàn)了交互性、在一定程度上實現(xiàn)了學(xué)習(xí)過程的情景化。在交互性方面，通過網(wǎng)絡(luò)課程的課堂練習(xí)和章節(jié)練習(xí)，評價學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，并給學(xué)生提出學(xué)習(xí)建議。在情景化方面，采用了在線答疑形式，使得學(xué)習(xí)過程豐富有趣。

(4)先進(jìn)實驗系統(tǒng)的觀摩與演示

利用我們的研究成果等有利條件，有針對性地對學(xué)生進(jìn)行成果演示(包括智能調(diào)度軟件、語音識別系統(tǒng)、指紋識別系統(tǒng)、動物識別系統(tǒng)等軟件)，使學(xué)生知道學(xué)了有用，而且很有用，很有趣，很有意義，從而進(jìn)一步誘導(dǎo)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，鞏固了課堂所學(xué)知識，提高了教學(xué)質(zhì)量。

教學(xué)效果通過上述先進(jìn)的現(xiàn)代信息技術(shù)的應(yīng)用，不僅極大地提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動性，而且也取得很好的實際教學(xué)效果，提高教學(xué)質(zhì)量。

5.2　作業(yè)、考試等教改舉措

(1)改革作業(yè)方式與方法

改變過去那種單純的書面習(xí)題作業(yè)，發(fā)展成為必須交給教師評閱的書面家庭作業(yè)、不必交給教師的課外思考題目、口頭布置的思考題或閱讀材料以及大型作業(yè)等。其中上交作業(yè)通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行，教師批閱后的作業(yè)也通過網(wǎng)絡(luò)返回給學(xué)生，實現(xiàn)了作業(yè)呈交和返回的網(wǎng)絡(luò)化。

(2)改革考試方式與方法

篇（5）

本文結(jié)合人工智能課程的特點以及自己教學(xué)與研究的實踐，對本課程的教學(xué)進(jìn)行一些探討，以期改進(jìn)人工智能課程教學(xué)方法，達(dá)到提高本課程教學(xué)質(zhì)量的目的。?? 

一、兼顧課程內(nèi)容的統(tǒng)一性和差異性?? 

人工智能課程的核心內(nèi)容主要集中在對基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其應(yīng)用的認(rèn)識和理解上，盡管各種基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成體系，但是它們之間又存在著許多內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律。從這一點來看，人工智能課程與其他很多計算機(jī)課程是不同的，這就要求人工智能課程的授課要具有自己的特色。? 

知識表示、知識推理、知識應(yīng)用是人工智能課程的三大內(nèi)容，解決任何一個人工智能問題都離不開兩個步驟，即知識表示和問題求解。由此，人工智能課程從總體結(jié)構(gòu)上就有了一個比較清晰的脈絡(luò)，即首先必然要學(xué)習(xí)各種知識表示方法，然后是利用這些知識進(jìn)行推理，進(jìn)而實現(xiàn)知識應(yīng)用，最終達(dá)到問題求解的目的。問題求解又分為基本的問題求解方法和高級問題求解方法。圖搜索策略、啟發(fā)式搜索、消解原理以及規(guī)則演繹系統(tǒng)等都屬于基本的問題求解方法。計算智能、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動規(guī)劃等屬于高級問題求解方法。? 

同時，人工智能課程某些章節(jié)或者某些方法算法在一定程度上又自成體系。例如，各種不同的知識表示方法不管是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)還是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有許多不同的學(xué)派［2］，本課程往往同時會介紹不同學(xué)派的算法，這些學(xué)派在人工智能的基礎(chǔ)理論和方法、技術(shù)路線等方面是完全不同的，甚至是對立的。? 

這些都要求我們在教學(xué)過程中不僅要強調(diào)人工智能課程理論的統(tǒng)一性和完整性，又要兼顧各學(xué)派的特點，尊重甚至調(diào)動學(xué)生們對不同人工智能學(xué)派及其方法的興趣。在編寫和選用教材時也要注重這一點，我們選用的是蔡自興教授編寫的《人工智能及其應(yīng)用》系列教材［1,2］，該教材以邏輯主義學(xué)派為主線，兼顧引進(jìn)其他學(xué)派的精華內(nèi)容，具有較強的科學(xué)性。 

??二、實施分層次教學(xué)?? 

各高校一般同時為計算機(jī)相關(guān)專業(yè)的本科生和研究生開設(shè)了人工智能課程，甚至有的非計算機(jī)類專業(yè)也開設(shè)有人工智能課程。不同層次的學(xué)生對人工智能課程要求掌握的程度不同，我們首先明確本科生和研究生以及非計算機(jī)類專業(yè)學(xué)生的教學(xué)目的和教學(xué)內(nèi)容，做到分層次設(shè)計人工智能課程教學(xué)?過程。? 

本科階段的人工智能課程課時量較少，本科層次只需要做到對大部分人工智能概念和算法了解、認(rèn)識，少部分達(dá)到理解層次。本科生一般都是在高年級（三年級下期或者四年級上期）開設(shè)人工智能課程，這時已有不少學(xué)生準(zhǔn)備繼續(xù)讀研或者已經(jīng)被保研，因此在兼顧全體學(xué)生教學(xué)層次的同時，要注意給這部分學(xué)生足夠的相關(guān)參考書目，讓他們能夠利用課余時間廣泛深入了解人工智能相關(guān)算法，老師在課后還應(yīng)和他們進(jìn)行充分討論，培養(yǎng)他們對人工智能的特別興趣。? 

非計算機(jī)類專業(yè)的學(xué)生往往需要學(xué)習(xí)如何利用人工智能知識解決該專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的問題，因此在教學(xué)中要盡量有專業(yè)針對性地進(jìn)行教學(xué)。例如針對農(nóng)科類專業(yè)，在教學(xué)專家系統(tǒng)過程中，我們要求學(xué)生參考北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心開發(fā)的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)開發(fā)平臺（paid5?0）理解并開發(fā)與本專業(yè)領(lǐng)域相關(guān)的簡易農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)。? 

給研究生開設(shè)人工智能課程要求做到概念理解，基本算法精通，即要求全面、系統(tǒng)地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干應(yīng)用實例，并且能靈活運用所學(xué)知識闡述解決實際問題的方法和途徑。課程教學(xué)中要致力于培養(yǎng)學(xué)生分析問題與解決問題的能力，要求研究生將人工智能方法與自己的研究方向相結(jié)合，用人工智能方法解決所研究課題中的實際問題，并撰寫相關(guān)的課程論文，以小型研討會的形式進(jìn)行報告交流。實踐證明，我們的研究生的人工智能教學(xué)效果明顯提升，成效突出。 

??三、案例驅(qū)動，寓教于樂?? 

采用案例教學(xué)是為了充分調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，增強學(xué)生學(xué)習(xí)的自覺性［3］。通過案例教學(xué)能把枯燥的人工智能理論知識具體化、形象化，可以使學(xué)生更加感性地理解課堂教學(xué)內(nèi)容。這些案例都是以教師所從事的科研項目中的實際應(yīng)用環(huán)境為背景進(jìn)行闡述的，讓學(xué)生能在實際環(huán)境中理解概念和知識，學(xué)會利用人工智能知識去分析和解決實際問題。在教學(xué)過程中要選擇學(xué)生容易接受的案例，體現(xiàn)理論聯(lián)系實際的特色，激發(fā)學(xué)生的興趣。? 

例如，在講授“計算智能”內(nèi)容時，我們結(jié)合黃河三門峽和小浪底水庫水沙聯(lián)合智能調(diào)度系統(tǒng)［4］進(jìn)行講解。綜合三門峽水庫和小浪底水庫防洪運用的基本原則、歷年調(diào)度方案、專家的經(jīng)驗、歷年數(shù)據(jù)和現(xiàn)有的調(diào)水調(diào)沙數(shù)學(xué)模型，分別利用模糊決策、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法及綜合集成方法來實現(xiàn)三門峽、小浪底水庫水沙聯(lián)合調(diào)度。? 

又例如為了讓學(xué)生走近機(jī)器人，我們進(jìn)行了一場機(jī)器人展示課，將研究所現(xiàn)有的MOROCS?1（中南一號智能移動機(jī)器人）、ASR（廣茂達(dá)）、AmigoBot（自主移動機(jī)器人）、CanDroid（罐頭機(jī)器人）、MD?375 Rover（人控漫游車）、Fokker D7（人控飛機(jī)，1:72）、Rockit OWI?769K（聲按、壓控火牛機(jī)器人）、Hexapod Monster（六足爬行機(jī)器人）、Hubo（多機(jī)能歌舞機(jī)器人）等各類機(jī)器人全部拿出來給學(xué)生做了功能演示［5］。親眼看到這么多機(jī)器人，同學(xué)們都非常興奮，對人工智能課程的興趣高漲。? 

在進(jìn)行案例教學(xué)時，引導(dǎo)學(xué)生帶著問題和求知欲望深入理論的學(xué)習(xí)，讓學(xué)生在案例中尋找問題的答案并獲取知識。在講授利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行水庫調(diào)度時，引導(dǎo)學(xué)生分析如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入端數(shù)據(jù)，什么是泛化能力以及如何提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。? 

為了鞏固所學(xué)內(nèi)容，可以讓學(xué)生組成討論小組對教師提出的論題進(jìn)行討論，分小組闡述自己的觀點，這樣有助于提高學(xué)生學(xué)習(xí)的主動性，還有助于培養(yǎng)學(xué)生思考問題的能力和提高理論教學(xué)的效果。案例教學(xué)的關(guān)鍵在于引導(dǎo)學(xué)生利用所學(xué)到的理論知識去解釋、分析和解決現(xiàn)實案例中的問題，以達(dá)到訓(xùn)練學(xué)生理論運用和深入理解理論知識的目的。? 

此外，我們挑選了機(jī)器人足球、拖拉機(jī)撲克牌、中國象棋、五子棋等普遍受人喜愛的智能游戲，讓學(xué)生親手設(shè)計小型智能游戲軟件，在設(shè)計的過程中掌握高深的人工智能理論知識，讓學(xué)生學(xué)得會、用得上、記得牢。 

??四、結(jié)語?? 

以上談到的一些教學(xué)方法是我們在教學(xué)過程中總結(jié)體會比較深刻的方面，以供探討。事實上，要進(jìn)一步提高人工智能課程的教學(xué)質(zhì)量，還有很多方面需要改革和加強。如不斷強調(diào)人工智能教師的專業(yè)素質(zhì)，要求他們在講授好人工智能課程的同時，努力提升出自身的專業(yè)素質(zhì)，給學(xué)生一個良好的專業(yè)素質(zhì)導(dǎo)向。其次，在人工智能課程教學(xué)過程中還需要有培養(yǎng)實用型人才的教學(xué)理念，特別是注重培養(yǎng)有創(chuàng)新意識的實用型人才。注重培養(yǎng)學(xué)生的質(zhì)疑能力，只有通過質(zhì)疑和提出問題，學(xué)生的創(chuàng)新意識才能夠得到不斷強化，創(chuàng)新思維能力才能夠得以不斷提高。? 

人工智能學(xué)科是一門非常年輕、又非常前沿的學(xué)科，有其自身的突出特點，人工智能課程教學(xué)必然與其他計算機(jī)專業(yè)課程教學(xué)不同，需要更多的從事人工智能教學(xué)的教師在自身的教學(xué)實踐中不斷積累經(jīng)驗，進(jìn)行廣泛的教學(xué)交流。 

 

參考文獻(xiàn)? 

［1］ 

蔡自興, 徐光祐. 人工智能及其應(yīng)用(第三版)(研究生用書)［M］. 北京: 清華大學(xué)出版社， 2004（8）: 1-4.? 

［2］蔡自興, 徐光祐. 人工智能及其應(yīng)用(第三版)(本科生用書)［M］. 北京: 清華大學(xué)出版社， 2003（8）:288-290.? 

篇（6）

教育是著眼于未來的事業(yè)，教育的首要任務(wù)就是為未來社會培養(yǎng)相適應(yīng)的合格人才。隨著人工智能的誕生和發(fā)展，我國已經(jīng)開始將人工智能應(yīng)用于教育領(lǐng)域，并顯示出人工智能對于彌補當(dāng)前教育存在的種種缺陷和不足，推動教學(xué)現(xiàn)代化和教育發(fā)展改革進(jìn)程起著越來越重要的作用。在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展中，工程科學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)不斷融合，相互進(jìn)步。近幾年，隨著人工智能技術(shù)，機(jī)器人技術(shù)，虛擬與增強現(xiàn)實技術(shù)，3D打印技術(shù)與醫(yī)學(xué)不斷的融合發(fā)展，衍生出一系列的醫(yī)學(xué)診療技術(shù)，儀器，大大推進(jìn)了醫(yī)學(xué)發(fā)展。從2013年到2017年，國務(wù)院、發(fā)改委、FAD連續(xù)發(fā)文，多次提及醫(yī)療走智能化、云化的趨勢，為推動智能醫(yī)療領(lǐng)域保駕護(hù)航。智能與醫(yī)學(xué)的結(jié)合已經(jīng)是大勢所趨，因此，為培養(yǎng)大量智能醫(yī)學(xué)人才極有必要對智能醫(yī)學(xué)教育新模式進(jìn)行深入研究。

一、目前醫(yī)學(xué)教育以及醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)狀況

智能醫(yī)學(xué)工程是一門將人工智能、傳感技術(shù)等高科技手段綜合運用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的新興交叉學(xué)科，研究內(nèi)容包括智能藥物研發(fā)、醫(yī)療機(jī)器人、智能診療、智能影像識別、智能健康數(shù)據(jù)管理等。

智能醫(yī)學(xué)工程的畢業(yè)生掌握了基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)理論，對智慧醫(yī)院、區(qū)域醫(yī)療中心、家庭自助健康監(jiān)護(hù)三級網(wǎng)絡(luò)中的醫(yī)學(xué)現(xiàn)象、醫(yī)學(xué)問題和醫(yī)療模式有較深入的理解，能熟練地將電子技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)，應(yīng)用于醫(yī)療信息大數(shù)據(jù)的智能采集、智能分析、智能診療、臨床實踐等各個環(huán)節(jié)。實驗教學(xué)正是融合型創(chuàng)新人才的最好培養(yǎng)方式。智能醫(yī)學(xué)人才的培養(yǎng)需要各學(xué)科間的相互交融更為緊密，學(xué)生的創(chuàng)新應(yīng)用能力才能得到更好的培養(yǎng)。與此同時，由于絕大部分醫(yī)工結(jié)合的專業(yè)大部分歸屬與工科學(xué)院下，缺乏必要的臨床經(jīng)驗，因而學(xué)生不能很好的把握新技術(shù)的應(yīng)用。

而國內(nèi)相關(guān)人才缺口還非常大，目前，國內(nèi)僅僅有生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)信息工程等工科專業(yè)培養(yǎng)醫(yī)工結(jié)合人才。但是囿于培養(yǎng)時間與培養(yǎng)模式，他們往往只能針對具體某一方向，并且目前的培養(yǎng)體系還多著重于工學(xué)技術(shù)的研究，缺乏臨床實踐。

二、智能+醫(yī)學(xué)教育的必要性探究

2.1技術(shù)進(jìn)步對醫(yī)療人員的診療幫助

以癌癥的治療為例，由于針對癌癥藥物的研究何藥物數(shù)量非常巨大，對于普通醫(yī)生在短時間內(nèi)難以進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷針對癌癥的研究和藥物數(shù)量非常巨大，具體來說，目前已有800多種藥物和疫苗用于治療癌癥。但是，這對于醫(yī)生來說卻有負(fù)面的影響，因為有太多種選擇可供選擇，使得為病人選擇合適的抗癌藥物變的更加困難。同樣，精確醫(yī)學(xué)的進(jìn)步也是非常困難的，因為基因規(guī)模的知識和推理成為決定癌癥和其他復(fù)雜疾病的最終瓶頸。今天，許多受過專業(yè)訓(xùn)練的醫(yī)學(xué)研究員需要數(shù)小時的時間來檢查一個病人的基因組數(shù)據(jù)并作出治療決定。

上述問題在擁有工學(xué)、醫(yī)學(xué)雙背景的醫(yī)生手中已經(jīng)不是問題，通過目前日漸成熟的AI技術(shù)，對于大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索，通過可靠的編程手段，通過人工智能技術(shù)，建立完備的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，幫助醫(yī)生進(jìn)行診療。據(jù)調(diào)查，美國微軟公司已經(jīng)研制出幫助醫(yī)生治療癌癥的人工智能機(jī)器，其原理是對于所有關(guān)于癌癥的論文進(jìn)行檢索，并提出對于病人治療最有效的參考方案，它可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)來幫助醫(yī)生找到最有效，最個性化的癌癥治療方案，同時提供可視化的研究數(shù)據(jù)。

2.2智能醫(yī)學(xué)對于新時代醫(yī)生培養(yǎng)的影響

人工智能通過計算機(jī)可為學(xué)生提供圖文并茂的豐富信息和數(shù)據(jù)，一方面加強了學(xué)生的感性認(rèn)識，加強了對所學(xué)知識的理解和掌握，從而提高了教學(xué)質(zhì)量。同時，人工智能可幫助教師完成繁雜的、需適應(yīng)各種教學(xué)的教學(xué)課程、課件等設(shè)計，使教師將更多的精力專注于學(xué)與教的行為和過程，從而提高教學(xué)效率。正如前面所述例子，智能網(wǎng)絡(luò)模塊化學(xué)習(xí)平臺可使教學(xué)擺脫以往對于示教病例的依賴，拓展了學(xué)生們的學(xué)習(xí)空間和時間，可極大地提高醫(yī)學(xué)學(xué)習(xí)效率和教學(xué)質(zhì)量。

教育與人工智能相結(jié)合將會創(chuàng)新教育方式和理念。北京師范大學(xué)何克抗教授在《當(dāng)代教育技術(shù)的研究內(nèi)容與發(fā)展趨勢》中提到當(dāng)代教育技術(shù)的五大發(fā)展趨勢之一就是“愈來愈重視人工智能在教育中應(yīng)用的研究”。結(jié)合上述人工結(jié)合上述人工智能在醫(yī)學(xué)教育中的創(chuàng)新作用，下面就人工智能結(jié)合醫(yī)學(xué)學(xué)教育新模式提出一些構(gòu)想。

三、交叉醫(yī)學(xué)人才的培養(yǎng)

3.1建立智能醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)體系的必要性

目前智能醫(yī)學(xué)的研發(fā)和臨床還存在隔閡，臨床醫(yī)生并沒有很好地理解人工智能，無法從實踐出發(fā)提出人工智能能夠解決的方向，而人工智能的產(chǎn)業(yè)界熱情高漲，卻未必能踩準(zhǔn)點，所以產(chǎn)業(yè)界需要和臨床深度溝通融合，才能真正解決看病難、看病貴的問題，緩解醫(yī)療資源緊張。目前，國內(nèi)僅僅有生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)信息工程等工科專業(yè)培養(yǎng)醫(yī)工結(jié)合人才。

3.2醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)體系初步構(gòu)想

篇（7）

1引言

作為計算機(jī)科學(xué)技術(shù)的全新領(lǐng)域即人工智能，其正在迅速成長與成熟、新方法、新理念、新技術(shù)并且不斷壯大，同樣也包含著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)學(xué)、信息論各類學(xué)科的交叉和邊緣學(xué)科。人工智能包含的主要內(nèi)容有知識表示和推理機(jī)制、問題求解和搜索算法，自然語言理解、專家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)等；也作為計算機(jī)科學(xué)各專業(yè)重要的基礎(chǔ)課程，國內(nèi)外各高校都非常重視，都將人工智能作為計算機(jī)專業(yè)的必修課程。人工智能包含的學(xué)科多，知識點雜、理論性強、內(nèi)容抽象，算法難度高復(fù)雜，在此情況下各高校采用傳統(tǒng)的“教師講、學(xué)生聽”單一教學(xué)模式，學(xué)生處于被動學(xué)習(xí)地位；課堂教學(xué)與實際操作、理論與現(xiàn)實應(yīng)用相脫節(jié)；加上理論知識強，案例缺乏，容易使學(xué)生感覺空洞；學(xué)生易產(chǎn)生厭學(xué)情緒，也達(dá)不到鍛煉其分析問題、解決問題的思維能力和實踐動手能力。如何讓學(xué)生高效的學(xué)習(xí)一直是教師研究的課題，在大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)信息時代的大背景下，“互聯(lián)網(wǎng)+”已經(jīng)廣泛應(yīng)用和存在于生活、工作各個方面，其在教育教學(xué)中表現(xiàn)出的創(chuàng)新性、互動性尤為突出，并極具優(yōu)勢。

2基于案例的教學(xué)研究

此方法開始于上世紀(jì)20年代左右，最早是由美國哈佛商學(xué)院所提倡的，基于當(dāng)時特殊的商業(yè)管理真是背景和特殊事件，能夠有效的發(fā)展和培養(yǎng)學(xué)生主動性、積極性和應(yīng)用能力，開展案例教學(xué)后，學(xué)生實際解決問題能力有了很大的提高。但此教學(xué)研究方法知道到上世紀(jì)80年代后期，才引起教師的重視。1986年由美國研究小組提出《準(zhǔn)備就緒的國家：二十一世紀(jì)的教師》書中，強烈推薦此方法在實際教學(xué)的重要性，并說明今后在教學(xué)過程中將其作為一種重要的教學(xué)方法應(yīng)用于各類課程中去。

3基于人工智能的案例教學(xué)研究及應(yīng)用

3.1案例精選

此方法第一步是案例選取，案例的好壞是決定案例教學(xué)效果關(guān)鍵因素。案例的選取需要滿足以下要求：（1）符合現(xiàn)在的教學(xué)目標(biāo)，明確學(xué)生需要掌握的知識點、重難點等，能夠運用所學(xué)的理論知識應(yīng)用到實際中，以此提高學(xué)生分析、解決問題的能力；（2）案例要有代表性、趣味性，由于人工智能課程內(nèi)容多、抽象，需要將枯燥乏味的知識點轉(zhuǎn)化為趣味生動的案例，有利于吸引學(xué)生注意力，激發(fā)學(xué)習(xí)興趣和主動性；例如，講到“知識表示”這部分內(nèi)容中引入“機(jī)器人搬積木”、“野人修道士渡河”案例；（3）采用互動的形式，此為人工智能的案例教學(xué)研究重要特征，同時也是教學(xué)目標(biāo)得以充分展現(xiàn)的必要條件。能夠調(diào)動大家的積極性，學(xué)生和學(xué)生之間、學(xué)生與教師之間的互動，調(diào)動學(xué)生的主觀能動性。

3.2案例的執(zhí)行

（1）講授法。基于教學(xué)內(nèi)容具體知識點設(shè)計案例；通過教師講解，幫助學(xué)生理解抽象的理論知識。案例的呈現(xiàn)有兩種基本形式：一是“案例—理論”,即先給出教學(xué)案例，后講解理論知識；二是“理論—案例”,即教師先講解知識，再給出教學(xué)案例；案例的呈現(xiàn)方式不同,會直接影響案例的功能，也會影響到學(xué)生的學(xué)習(xí)情緒、學(xué)習(xí)效果。為了使案例能更好地為教學(xué)服務(wù),教師講解案例之前應(yīng)從創(chuàng)設(shè)案例情境開始,通過情境體驗與案例剖析激發(fā)學(xué)生認(rèn)知的興趣,引導(dǎo)學(xué)生對將要學(xué)習(xí)的內(nèi)容產(chǎn)生注意,有利于教師導(dǎo)入新課。（2）互相討論法。大學(xué)生課余時間充沛，鑒于此，將班級學(xué)生分為若干小組，教師將事先準(zhǔn)備好的案例分配給各組，學(xué)生采用組內(nèi)互動討論的形式，設(shè)計出此案例的各種解決方法。課堂上，將本小組的解決方法用課件展現(xiàn)給其他小組。講解完成后，學(xué)生開始互相討論，對比各自的方法，然后由老師進(jìn)行分析、對比和總結(jié)。以此來增強學(xué)生對學(xué)科知識點、應(yīng)用能力的掌握。（3）相互辯證法。課后，采用相互辯證的方法，組織大家相互辯論。選擇一些綜合應(yīng)用比較強的案例。與簡單的案例相比，綜合應(yīng)用案例能更加高效地啟發(fā)學(xué)生全方位地思考和探索問題的解決方法。相互辯證法是一種探索新型的教學(xué)形式，學(xué)生的自主性強，能夠在辯論中充分表達(dá)自己的觀點，充分運用所學(xué)的理論知識來維護(hù)自己的觀點，還可以促使學(xué)生查閱大量資料，拓展知識面。

4結(jié)語

通過以上論述，人工智能技術(shù)開始應(yīng)用于教學(xué),與教學(xué)現(xiàn)代化有著密切的聯(lián)系。其發(fā)展必將對現(xiàn)代教育起巨大推動作用。在教學(xué),可以基于人工智能技術(shù)建立人類推理模型學(xué)習(xí)工具等諸多的運用,展示出越來越好的實用性。

參考文獻(xiàn)：

[1]鄒蕾,張先鋒.人工智能及其發(fā)展應(yīng)用[J].信息網(wǎng)絡(luò)安全，2012(02).

[2]陳柯蒙，張寧.人工智能的發(fā)展探析[J].新西部(理論版)，2012(05).

篇（8）

近年來，隨著計算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，科技期刊出版正在經(jīng)歷著前所未有的巨大變革。目前，信息技術(shù)已呈現(xiàn)出“人-機(jī)-物”三元融合的態(tài)勢，數(shù)據(jù)分析工具和基于云計算的數(shù)據(jù)資源成為期刊出版的重要特征［1］，期刊出版的數(shù)字化和集群化發(fā)展成為當(dāng)下期刊發(fā)展的主流趨勢，人工智能也將在學(xué)術(shù)期刊的出版、存取、質(zhì)量評價等多個環(huán)節(jié)上得到廣泛應(yīng)用，并推動科技期刊出版方式的變革［2］。目前，在科技期刊界，學(xué)者們就如何促進(jìn)科技期刊媒體融合發(fā)展開展了大量的研究，既包括理論層面的探討，又包括從實踐和案例的角度開展的應(yīng)用研究［3-6］。與此同時，我們注意到，全球的科學(xué)產(chǎn)出以極快的速度增長，從第二次世界大戰(zhàn)結(jié)束以來，全球的科學(xué)產(chǎn)出相當(dāng)于每9年就會翻1番［7］，讀者也更容易被無用的信息轟炸，難以在期刊論文的海洋中高效準(zhǔn)確地找到自己需要的內(nèi)容，科技期刊要想擴(kuò)大自身的影響力也愈來愈難。信息爆炸時代，科技期刊關(guān)注讀者“需要什么”比“提供了什么”更重要。在智能技術(shù)變革的時展潮流中，科技期刊應(yīng)如何順應(yīng)時展趨勢，利用智能技術(shù)整合資源，更好地滿足讀者的需求，擴(kuò)大期刊的影響力，創(chuàng)造科技期刊人、出版商、作者、讀者的共贏局面?本文從以上問題切入，嘗試從擴(kuò)展學(xué)術(shù)搜索的路徑、構(gòu)建個性化的精準(zhǔn)推送平臺和多元化的傳播模式、向用戶提供有針對性的服務(wù)方面探索在媒體融合形勢下如何提升科技期刊的精準(zhǔn)傳播能力，以期為我國科技期刊媒體融合建設(shè)增瓦添磚。

1借助人工智能，擴(kuò)展學(xué)術(shù)搜索的路徑

互聯(lián)網(wǎng)時代改變了人們獲取信息的方式，搜索引擎在促進(jìn)科技期刊的傳播、提高影響力等方面的功能逐漸凸顯。雖然現(xiàn)有的一些搜索門戶網(wǎng)站諸如Webofscience、PubMed、谷歌學(xué)術(shù)、各圖書館網(wǎng)站、中國知網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)知識服務(wù)平臺等搜索引擎可以幫助讀者檢索科技論文，但是仍不能滿足用戶多樣化的檢索需求。Tancheva等［8］針對康奈爾大學(xué)圖書館開展的一項調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)受訪者“往往既對搜索方法的效率感到滿意，同時又對搜索的棘手和費力感到不滿……當(dāng)研究人員無法完成一個特定的搜索任務(wù)，他們很可能放棄現(xiàn)有的方法(或工具或技術(shù))，而不是找出如何使它工作”。為了解決這一問題，需要開發(fā)新的模式解決學(xué)術(shù)出版的過量負(fù)載，利用智能技術(shù)優(yōu)化搜索引擎的現(xiàn)有功能。目前很多科技公司都在探索開發(fā)基于人工智能的學(xué)術(shù)搜索引擎和知識服務(wù)。例如Springer網(wǎng)絡(luò)平臺不斷對其功能進(jìn)行集成，并提供個性化服務(wù)功能;Elsevier等出版商為用戶等提供搜索引擎培訓(xùn)課程;微軟學(xué)術(shù)(MicrosoftAcademic)通過在實體之間建立有意義的關(guān)聯(lián)，自動生成可視化的知識圖譜，引導(dǎo)學(xué)者閱讀［2］;2014年，Wiley線上圖書館為用戶提供了增強型HTML文章服務(wù)(AnywhereArticle)，它將可讀性、交互性和可移植性設(shè)為用戶體驗的核心，使讀者能夠在頁面中快速找到最重要的信息［9］。一些關(guān)于科學(xué)出版的新模式和平臺被相繼開發(fā)，如Chorus［10］通過集成服務(wù)和開放APIs，優(yōu)化了科技論文被搜索的路徑，并為政府機(jī)構(gòu)、出版商、研究人員、圖書館員和作者提供可持續(xù)的解決方案。目前我國已經(jīng)形成一些專業(yè)的期刊集群，一部分學(xué)術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫平臺也開始進(jìn)行語義出版形式的探索，對科技期刊內(nèi)容進(jìn)行深度加工和挖掘。不同的科技期刊具有不同的特點，在學(xué)術(shù)期刊的數(shù)據(jù)庫平臺建設(shè)過程中需要平臺開發(fā)團(tuán)隊與期刊編輯充分交流［11］，發(fā)揮編輯的優(yōu)勢和主導(dǎo)作用，凸顯本學(xué)科的學(xué)科特色。

2利用智能算法，構(gòu)建個性化的精準(zhǔn)推送平臺

技術(shù)是科技期刊創(chuàng)新發(fā)展的重要推手，技術(shù)應(yīng)用能力也成為科技期刊發(fā)展的競爭資源，充分利用技術(shù)強化科技期刊的知識服務(wù)和加工能力，創(chuàng)新出版和傳播模式，滿足數(shù)字化時代的讀者需求，對于科技期刊的精準(zhǔn)傳播和融合發(fā)展非常重要。在人工智能背景下，可以借助于算法實現(xiàn)科技期刊出版的智能化。算法的設(shè)計程序與設(shè)計者的思維密不可分，設(shè)計者選擇數(shù)據(jù)樣本、賦予數(shù)據(jù)意義、設(shè)計模型與算法，擁有數(shù)據(jù)并設(shè)定算法的智能化平臺具有很強的主導(dǎo)性［12］，因此設(shè)計者需要盡可能考慮并消除算法偏見和利益沖突對精準(zhǔn)傳播帶來的負(fù)面影響。日前，騰訊研究院和騰訊AILab聯(lián)合的人工智能倫理報告指出“人工智能等新技術(shù)需要價值引導(dǎo)，做到可用、可靠、可知、可控”［13］。目前“智能算法+學(xué)術(shù)期刊”已成為創(chuàng)新趨勢，學(xué)術(shù)期刊可構(gòu)建信息數(shù)據(jù)基礎(chǔ)環(huán)境，進(jìn)一步完成動態(tài)精準(zhǔn)信息推薦，最后以傳受關(guān)系交互實現(xiàn)長期有效的黏性連接［14］。一方面可以通過算法整合資源，實現(xiàn)大量科技期刊的數(shù)字資源的聚合;另一方面可以通過算法分析用戶的閱讀興趣、研究領(lǐng)域，基于用戶的需求建立相關(guān)用戶數(shù)據(jù)信息，從而進(jìn)一步將數(shù)字資源和用戶數(shù)據(jù)相匹配，實現(xiàn)科技期刊的智能化精準(zhǔn)傳播。如中國知網(wǎng)推出的“CNKI全球?qū)W術(shù)快報”整合全球文獻(xiàn)和超星集團(tuán)推出的“域出版”超星學(xué)習(xí)通學(xué)術(shù)平臺［15］，用戶不僅可以在其App上進(jìn)行文獻(xiàn)檢索、分版閱讀、專題閱讀等，還可以與作者進(jìn)行互動交流。此外，還可以利用智能算法設(shè)計追蹤用戶的信息反饋，通過學(xué)術(shù)平臺進(jìn)一步增加用戶的體驗感，提升科技期刊的精準(zhǔn)傳播能力。

3創(chuàng)新知識加工，構(gòu)建多元化的傳播模式

在人工智能和融媒體時代，除了運用智能技術(shù)構(gòu)建個性化的知識服務(wù)平臺，科技期刊也需要充分發(fā)揮社交媒體的作用，通過加強期刊網(wǎng)站建設(shè)、建立App客戶端、微信、微博等新媒體傳播平臺，可以根據(jù)各自領(lǐng)域的特點，對科技論文進(jìn)行多次加工和編輯，構(gòu)建個性化的傳播方式。如論文編輯平臺Kudos為作者提供了一種利用社交媒體使他們的論文更易下載和傳播的工具，通過為作者已發(fā)表的文章創(chuàng)建介紹并添加簡短的標(biāo)題、易懂的摘要和補充內(nèi)容，可以使他們的文章對讀者更具吸引力［16］，學(xué)術(shù)出版平臺也可以通過建立二維碼，為讀者提供開放增值服務(wù)，使讀者進(jìn)一步了解論文的數(shù)據(jù)、圖片等資料，實現(xiàn)與用戶的精準(zhǔn)對接。如中國煤炭行業(yè)知識服務(wù)平臺為該平臺上的每篇論文制作了二維碼，用戶閱讀紙刊論文時，通過掃描其中的二維碼可以免費下載PDF、HTML文件，此外讀者還可以通過掃描二維碼向作者提問或向責(zé)任編輯反饋意見［17］。目前，郵件推送也正在成為科技期刊提升精準(zhǔn)傳播能力的一個重要手段，國內(nèi)一些期刊在這方面做了大膽的嘗試。例如:《計算機(jī)工程》基于語義分析和智能分詞等技術(shù)，設(shè)計了一套期刊內(nèi)容精準(zhǔn)推送系統(tǒng)，將讀者—文章—標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配，通過郵件為潛在讀者推送與其研究方向相關(guān)的最新研究論文［18］;《應(yīng)用生態(tài)學(xué)報》通過運用大數(shù)據(jù)和數(shù)理統(tǒng)計方法，構(gòu)建了科技期刊論文單篇推送客體指標(biāo)體系，通過郵件對讀者進(jìn)行單篇精準(zhǔn)推送，取得了較好的傳播效果［19］。此外，利用音頻、視頻、科學(xué)可視化等多媒體技術(shù)可以在短時間內(nèi)表達(dá)豐富的科學(xué)信息，增加科技論文的廣泛傳播。如虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實(VR/AR)為讀者提供沉浸式的閱讀環(huán)境，提升讀者的體驗感，從而吸引了更多讀者的關(guān)注。中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)王國燕博士及其團(tuán)隊開展的前沿科學(xué)可視化研究和設(shè)計，使科技論文通過圖像的形式向讀者展現(xiàn)，提高了科技論文的交流和傳播，她通過對頂級科技期刊《Nature》《Science》《Cell》的一項實證研究發(fā)現(xiàn)，科技期刊封面故事和封面圖像的使用可以提高論文的引用率［20］。《上海大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》借助第三方AR展示平臺實現(xiàn)了學(xué)術(shù)期刊的多模式AR融合出版，取得了很好的效果［21］。

篇（9）

關(guān)鍵詞:知識表示;概念結(jié)構(gòu);概念圖;語義

Key words: knowledge representation;conceptual structure;conceptual graph;semantic

中圖分類號:TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1006-4311(2010)26-0145-02

0引言

知識是人類智能的基礎(chǔ),知識的表示是人工智能學(xué)科研究的三個主要問題之一[1]。人工智能經(jīng)過半個多世紀(jì)的發(fā)展,研究出了多種知識表示方法,如一階謂詞邏輯、規(guī)則、框架、語義網(wǎng)絡(luò)等。這些方法對于描述特定領(lǐng)域的問題求解已足夠了,并已得到廣泛的應(yīng)用,但傳統(tǒng)的知識表示方法就不能確切地表達(dá)語義問題。因此,傳統(tǒng)的知識表達(dá)方法能力還很有限,知識表示仍是很久以來人工智能研究的中心課題,還需要相當(dāng)深入的研究。概念結(jié)構(gòu)理論的出現(xiàn)為知識表示研究帶來了一種新的思路。概念結(jié)構(gòu)(Conceptual Structure)是一種以語言學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)、邏輯學(xué)和數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)的新的知識表示方法,是由美國的計算機(jī)科學(xué)家John F.Sowa在1984年首先提出的,己被從理論上證明了優(yōu)于其它傳統(tǒng)的知識表達(dá)方法。它擴(kuò)展了人工智能的知識表達(dá)方法,對于信息時代從以數(shù)據(jù)處理為主的低級階段向以知識處理為主的高級階段的轉(zhuǎn)變和發(fā)展具有決定性的意義[2]。

概念圖(Conceptual Graph)是支持概念結(jié)構(gòu)思想的一個具體的語義模型,概念結(jié)構(gòu)理論及應(yīng)用就是基于概念圖發(fā)展起來的,也就是說概念圖是概念結(jié)構(gòu)思想的載體,通過它來發(fā)展、傳播、帶動知識表示領(lǐng)域、乃至整個人工智能領(lǐng)域的研究與進(jìn)步。概念圖的發(fā)展經(jīng)歷了二十幾個春秋,“Conceptual Structures: Information Processing in Mind and Machine reading”(sowa1984)揭開了概念結(jié)構(gòu)的序幕,“conceptual graphsfor a database inference”(Sowa1986)奠定了概念圖應(yīng)用的基礎(chǔ)。隨后,IBM公司投入了大量人力和物力,潛心研究,出現(xiàn)了一個又一個的成果。國內(nèi)從90年代開始,西北大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)也進(jìn)行了探索性研究[2]。

1概念圖的知識表示

概念圖是一種描述復(fù)雜對象結(jié)構(gòu)的知識表示工具,其思想來源于C.S.Pierce的存在圖和菲爾墨的語義網(wǎng)絡(luò),是以圖形表示的一種有向連通圖,它包括兩種結(jié)點:概念結(jié)點和概念關(guān)系結(jié)點,弧的方向代表概念結(jié)點和概念關(guān)系結(jié)點之間的聯(lián)系。概念結(jié)點表示問題領(lǐng)域中的一個具體的或抽象的實體,概念關(guān)系結(jié)點指出一種涉及一個或多個概念結(jié)點的關(guān)系[3],如動作(AGNT: AGENT),對象(OBJ: OBJECT),材料(MATR: MATERIAL),具有(POSS: POSSESSES),地點(LOC: LOCATE),狀態(tài)(STAT: STATUS),部分(PART),方式(MANR: MANNER),工具(INST: INSTRUMENT)等。在概念圖中,概念結(jié)點用一個矩形表示,概念關(guān)系結(jié)點用橢圓表示,有向弧標(biāo)出了概念關(guān)系結(jié)點所鄰接的概念結(jié)點。每個概念圖可以表示一個命題,典型的知識庫將包含大量這樣的圖。例如:A girl, Sue is eating pie fast. 其概念圖如下所示。概念圖上可以進(jìn)行拷貝、限制、連接和化簡操作,產(chǎn)生新的概念圖。

概念圖是基于語義網(wǎng)絡(luò)的邏輯系統(tǒng),用它來進(jìn)行知識表達(dá)不但直觀易懂,而且易于操作,通過對概念圖進(jìn)行各種操作,能產(chǎn)生新的概念關(guān)聯(lián)和推理規(guī)則。此外,概念圖還能直接和自然語言建立映射關(guān)系。概念圖所具有的這些優(yōu)點使它更適合于表達(dá)概念結(jié)構(gòu)。

2概念圖的特點

概念圖使用帶標(biāo)號的結(jié)點和連接這些結(jié)點間的帶標(biāo)號的弧表示知識,屬于語義網(wǎng)絡(luò)的范疇,其理論建立在謂詞邏輯上,能完全與自然語言相互翻譯,表示出自然語言的語義[5]。概念圖同其他知識表示方法相比,具有更直接的同自然語言之間的映射,圖形化表示、可讀性更佳,比邏輯公式更直觀的特點。概念圖具有結(jié)構(gòu)簡單、易讀、表示范圍廣、能夠確切地表示自然語言的語義、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)嚴(yán)密等優(yōu)點,代表了知識表示的發(fā)展趨勢。

概念圖與經(jīng)典的知識表示方法相比,更符合人類的思維和語言習(xí)慣,但是它只能表達(dá)一些簡單的概念關(guān)系,并不適合于表達(dá)包含復(fù)雜概念結(jié)構(gòu)的常識性知識。用概念圖進(jìn)行知識表示需要分析知識的結(jié)構(gòu),所以其獲取過程要有領(lǐng)域?qū)＜业膮⑴c,還不能通過一個智能系統(tǒng)自動獲取。此外,對于一個復(fù)雜的問題求解而言,這種基于概念圖的推理容易產(chǎn)生冗余或者導(dǎo)致推理結(jié)果的不一致。因此,基于概念圖的智能系統(tǒng)只能進(jìn)行一些簡單的問題求解,而對于包含大量的復(fù)雜概念關(guān)聯(lián)的常識性問題求解,概念圖還不能勝任。

3概念圖的應(yīng)用

概念圖的理論自從被提出來后,受到很多研究者的青睞并將它應(yīng)用到不同領(lǐng)域,例如知識工程、信息檢索等,在自然語言處理方面尤其語義理解方面具有廣泛的應(yīng)用。不少研究者基于概念圖進(jìn)行了研究與探索,并取得了一些成果。例如,殷亞玲[4]提出了一種基于概念圖的相關(guān)反饋技術(shù),采用概念圖的知識表示方式描述概念之間關(guān)系,從語義的層次上進(jìn)行相似度判斷,擴(kuò)展查詢式。朱海平[5]以概念圖作為語義表示,研究了基于概念圖匹配的語義檢索。楊選選[6]提出的基于語義角色和概念圖的信息抽取模型,是在語義層面上對信息抽取的嘗試。它將淺層的語義信息應(yīng)用于場景識別和抽取模式兩個層次上,并通過概念圖將句子的語義形式化、可計算化。劉培奇[7]結(jié)合主觀題中簡答題的人工批改過程,提出以概念圖理論為基礎(chǔ)的模糊含權(quán)概念圖知識表示方法;從漢語自然語言理解的語義分析角度研究了特定課程主觀題自動閱卷問題。

4小結(jié)

人工智能領(lǐng)域中絕大多數(shù)知識表示方法都直接或間接地涉及到概念結(jié)構(gòu),概念結(jié)構(gòu)是人類認(rèn)知能力的重要來源,現(xiàn)代的知識表示方法會越來越重視概念結(jié)構(gòu)。概念圖是一種有力的知識表示工具,能完全描述自然語言所表達(dá)的意思,實現(xiàn)與自然語言的互譯。我們相信對概念結(jié)構(gòu)和概念圖的深入研究必將對解決自然語言理解方面的難題產(chǎn)生重要貢獻(xiàn)和促進(jìn)作用。

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篇（10）

2、計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀與未來趨勢

3、計算機(jī)信息處理技術(shù)在大數(shù)據(jù)時代背景下的滲透

4、計算機(jī)基礎(chǔ)課程應(yīng)用教學(xué)思考和感悟

5、中職中藥專業(yè)計算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)教學(xué)改革實踐

6、淺談虛擬現(xiàn)實技術(shù)在中職計算機(jī)基礎(chǔ)教學(xué)中應(yīng)用的必要性

7、計算機(jī)圖像處理技術(shù)在UI設(shè)計中的應(yīng)用

8、計算機(jī)生成兵力行為建模發(fā)展現(xiàn)狀

9、智慧檔案館計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)方案設(shè)計

10、淺談如何提高計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的安全穩(wěn)定性

11、計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)與信息管理的整合探討

12、計算機(jī)科學(xué)技術(shù)小組合作學(xué)習(xí)研究

13、計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)有效教學(xué)策略研究  >>>>>計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)病毒及其防范措施畢業(yè)論文

14、互聯(lián)網(wǎng)+背景下高校計算機(jī)教學(xué)改革的認(rèn)識

15、藝術(shù)類應(yīng)用型本科高校"計算機(jī)基礎(chǔ)"課程教學(xué)改革研究

16、計算機(jī)技術(shù)在石油工業(yè)中應(yīng)用的實踐與認(rèn)識

17、計算機(jī)技術(shù)在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用研究

18、微課在中職計算機(jī)基礎(chǔ)教學(xué)中的應(yīng)用探析

19、課程思政在計算機(jī)基礎(chǔ)課程中的探索

20、計算機(jī)服務(wù)器虛擬化關(guān)鍵技術(shù)探析

21、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)工程安全存在問題及其對策研究

22、人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運用

23、慕課在中職計算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)教學(xué)中的運用

24、淺析如何提高高校計算機(jī)課程教學(xué)效率

25、項目教學(xué)在計算機(jī)基礎(chǔ)實訓(xùn)課程中的應(yīng)用分析

26、高職計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中項目式教學(xué)的應(yīng)用

27、計算機(jī)信息安全技術(shù)在校園網(wǎng)絡(luò)的實踐思考

28、大數(shù)據(jù)背景下的計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全現(xiàn)狀及優(yōu)化策略

篇（11）

隨著我國素質(zhì)教育的全面推行和智能科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,傳統(tǒng)的教學(xué)模式受到強烈的沖擊,不少學(xué)校已嘗試推行網(wǎng)絡(luò)教學(xué)模式、交互式教學(xué)模式等教學(xué)改革,并且收到一些明顯的效果。這些新教學(xué)模式得到了老師、學(xué)生和家長的關(guān)注,越來越多的教師開始應(yīng)用這些教學(xué)改革成果。根據(jù)“因材施教”原則和智能技術(shù)的原理,我們設(shè)計了智能系統(tǒng)控制課程的探究式教學(xué)方法[1]。

1智能系統(tǒng)控制課程探究式教學(xué)設(shè)計

智能系統(tǒng)控制課程與智能信息處理課程分別是我院的必修課程和選修課程,其探究式教學(xué)平臺主要包括網(wǎng)絡(luò)課程、講義下載、學(xué)生論文/程序演示等模塊。智能系統(tǒng)控制課程的探究式教學(xué)是指教師利用課堂的知識傳授和網(wǎng)絡(luò)的開放資源,安排學(xué)生分課題組,邊進(jìn)行科研合作邊學(xué)習(xí)的教學(xué)模式。因此,探究式教學(xué)具有學(xué)生積極性高、師生/學(xué)生之間交互強、學(xué)生體驗印象深和師生互相學(xué)習(xí)等特點。本課程的探究式教學(xué)模式設(shè)計的步驟有探究式教學(xué)模式設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)課程網(wǎng)站設(shè)計和實踐展示平臺的設(shè)計。

1.1探究式教學(xué)模式設(shè)計

傳統(tǒng)教學(xué)模式往往沒有提供可供學(xué)生自主選擇的學(xué)習(xí)方法,但并不是所有的學(xué)生都適合此種教學(xué)方式[2]。因此,有必要研究可供學(xué)生自主選擇學(xué)習(xí)進(jìn)度的探究式教學(xué)模式,以實現(xiàn)因材施教。

本課程的探究式教學(xué)模式具體來說,是指根據(jù)每個學(xué)生的專業(yè)、基礎(chǔ)、潛力和特點劃分幾個合適的課題組,幫助每個學(xué)生選定自己的小課題;接著,在老師指導(dǎo)和組長帶領(lǐng)下分組調(diào)研、討論、設(shè)計、編程和交流,同時可以利用教學(xué)網(wǎng)絡(luò)中的各種教學(xué)資源;最后,將成果總結(jié)為PPT和程序,在課堂上交流,再在網(wǎng)絡(luò)上演示。例如,先根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)智能系統(tǒng)控制課程的不同目的和學(xué)生的專業(yè)基礎(chǔ),將眾多學(xué)生分為自動化組和通信組。然后,由各大組的組長和組員根據(jù)專業(yè)基礎(chǔ)和興趣探討課題題目和研究子方向,保證每個學(xué)生都有具體研究小課題。進(jìn)而,學(xué)生調(diào)研、探討、研究、合作、交流,進(jìn)行PPT陳述。再如,有的學(xué)生想學(xué)智能控制的理論知識,有些學(xué)生則想重點學(xué)習(xí)智能控制的應(yīng)用技術(shù),因此將智能系統(tǒng)控制網(wǎng)絡(luò)課程分為理論教學(xué)和應(yīng)用教學(xué)。

1.2網(wǎng)絡(luò)課程網(wǎng)站設(shè)計

智能系統(tǒng)控制網(wǎng)絡(luò)課程的主要功能是在教學(xué)網(wǎng)頁上向?qū)W生展示智能系統(tǒng)控制的各種課程知識,要求以邏輯性強、易于理解的方式向?qū)W生傳授知識,這是學(xué)生自主學(xué)習(xí)的重要環(huán)節(jié)。知識點頁面的設(shè)計要求排版清楚美觀,色調(diào)適合統(tǒng)一,圖文并茂,以多媒體的形式展示知識。為了讓學(xué)生及時了解自己的學(xué)習(xí)進(jìn)度并能實現(xiàn)知識點頁面的隨意轉(zhuǎn)換,設(shè)計了動態(tài)跟隨目錄,以便于學(xué)生隨時選擇課程的學(xué)習(xí)內(nèi)容。對智能系統(tǒng)控制課程設(shè)計了進(jìn)度參考值,以便于學(xué)生知道其學(xué)習(xí)快慢,從整體上把握學(xué)時規(guī)劃。

1.3實踐展示平臺的設(shè)計

在智能系統(tǒng)控制課程的實踐展示平臺中,習(xí)題的存儲和管理都在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行,章節(jié)自測題的功能模塊如圖1所示[3-4]。學(xué)生每學(xué)完一章就可通過練習(xí)來鞏固該章的知識,了解其對本章節(jié)知識的掌握情況。

在課后習(xí)題的設(shè)計中,特別增加了顯示失分題并列出正確答案的功能以及留言功能。學(xué)生利用前一功能了解自己錯誤理解的那些知識點并改正錯誤,學(xué)生通過后一功能提交對答案的任何質(zhì)疑或更好的建議方案,并由專業(yè)老師予以點評,如圖2所示。這些功能能提高學(xué)生的積極性,增加老師與學(xué)生之間的互動性,為學(xué)生學(xué)習(xí)本課程提供了很好的智能助手[5-6]。

智能系統(tǒng)控制課程實踐展示平臺的另一重要功能是利用Java技術(shù)等網(wǎng)絡(luò)工具展示智能技術(shù)的演示程序,促進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí)交互性和實踐效果。對于人工智能和智能控制課程中每種能演示程序的知識點,都可以用Java等技術(shù)編程實現(xiàn)交互演示實例,也可以推薦學(xué)生設(shè)計相關(guān)的演示程序,開設(shè)學(xué)生作品的演示區(qū)。

2結(jié)語

智能系統(tǒng)控制課程的探究式教學(xué)方法可以彌補傳統(tǒng)智能控制教學(xué)過程中的一些不足,讓任何學(xué)生都可以在任何時間、任何地點選擇一種自己想學(xué)的教學(xué)模式,以自己喜歡的學(xué)習(xí)方式和學(xué)習(xí)進(jìn)度進(jìn)行學(xué)習(xí)。學(xué)生根據(jù)自身的條件選擇一種教學(xué)模式,然后進(jìn)行自主學(xué)習(xí)。每章最后會設(shè)置章節(jié)自測題,查看學(xué)生對本章節(jié)的掌握情況,更主要的目的是鞏固學(xué)生本章所學(xué)知識。隨著智能網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,智能技術(shù)的教學(xué)將會更加人性化和個性化[7-8]。

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Research on Exploring Teaching of Intelligent System Control Course

GONG Tao1, ZHOU Jia-jia2