人工智能學科導論范文
時間:2023-08-18 17:49:17
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篇1
關鍵詞:人工智能;教學內容;教學方法
中圖分類號:G642 文獻標識碼:A
1 引言
人工智能(AI)是二十世紀五十年代后期興起的利用計算機模擬人類智能活動去求解問題的學科,與空間技術、原子能技術一起被譽為二十世紀三大科學技術成就,目前廣泛應用于專家系統、機器翻譯、語音識別、文字識別、計算機視覺、機器人、電子游戲等方面,已經成為計算機技術發展以及許多高新技術產品中的核心技術。
為了適應人工智能技術日益廣泛的需要,國內外高校普遍開設了“人工智能”方面的課程,特別是作為計算機方面專業的核心課程之一。我校自從1993年開始為自動化專業本科生開設“智能控制”選修課,1996年為自動化、計算機、機械等專業本科生開設“人工智能導論”、“人工智能及其應用”課程。目前,我校軟件學院、信息學院、機電學院都開設了“人工智能導論”課程,已經成為計算機科學與技術、軟件工程、數字媒體技術、自動化、機械制造與自動化等許多專業本科生的一門重要的技術基礎課程,也是面向包括人文社科等全校所有專業的公選課之一,其目的是使學生了解人工智能的基本概念和基本原理,初步學習和掌握人工智能的基本技術和前沿內容,拓寬知識面,啟發思路,為學生提供最基本的人工智能技術和有關問題的入門性知識,提高學生應用開發軟件的能力和水平,為今后在相關領域的研究和應用奠定更為堅實的基礎。因此,建設好“人工智能導論”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科,涉及面廣、內容抽象、不易理解,學生往往有望而生畏的感覺,在教學過程中,老師教、學生學都比較吃力。為了更好地實現上述教學目標,提高本課程的教學質量,協調好教與學的雙邊關系,使學生由望而生畏的感覺,變為有用有趣的感覺,根據已有人工智能課程在教學與實踐方面的經驗和方法,結合“人工智能導論”課程的近幾年教學實踐,對課程的教學體系、教學內容、教學方法、教學手段、考核方式等方面進行了探索總結。
2 調整與優化教學體系和教學內容
“人工智能導論”是計算機科學與技術、軟件工程、數字媒體技術、自動化、機械制造與自動化等許多專業本科生的一門重要的技術基礎課程,也是面向包括人文社科等全校所有專業的公選課之一,其研究領域及內容十分豐富,涉及的基礎面廣。因此如何選好教學內容,既能使學生了解本領域的概貌,又能適合學生的基礎,便于他們在有限的時間完成學習任務,是一件重要而又困難的事情。
進入21世紀以來,人工智能學科又有了新的發展。為了及時反映人工智能研究和學科的最新進展,我們修訂了“人工智能導論”的教學大綱,對教學內容進一步優化和更新,極大充實了各個系統的內容。我們確定的教學內容主要分為三部分:第1部分為概論,介紹人工智能的基本概念、基本內容、主要研究領域及發展過程;第2部分是知識表示,推理和搜索技術,討論幾種常用的知識表示方法、推理技術(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部分是人工智能應用研究領域,包括專家系統、自然語言理解、機器學習、人工神經網絡、遺傳算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基礎理論,是人工智能的重要基礎,應該循序學習。第3部分是人工智能的應用,由于每個研究內容都相對獨立、自成體系且有其專門的學術著作研究、熱點,因此針對高等院校的本專科生來說,不必循序學習,而且結合專業特點可以選擇其中幾個研究領域。例如對自動化專業的學生來說,可以選擇專家系統、人工神經網絡、遺傳算法等,同時可增加在自動控制領域的應用,包括專家控制、神經網絡控制和進化控制等熱點:而對計算機科學與技術專業來說,可以選擇專家系統、自然語言理解、機器學習等,并輔以動物識別系統、語音識別系統、智能機器人等實例。總之就是要把握課程性質和教學目的,調整本課程教學體系,優化教學內容,讓學生以有限的時間學到人工智能的基礎知識和基本方法。
另外,在選擇和確定教學內容時必須兼顧基礎知識和新興技術,注意與相關課程(如離散數學、數據結構、概率論、自動控制原理、Matlab系統仿真、面向對象的編程技術等)的鏈接,密切理論與實際的關系,通過課堂講授和課外訓練,注意學生能力培養,提高他們的學習效果和整體素質。
3 加強課程立體化建設和系列教材研究
在課程的立體化建設中,教材充當了地基的角色,所有的課程內容安排,無不體現出以教材為基本,以教材為模板。所以本著基礎、實用的原則,我們先后編著出版了《人工智能及其應用》課程教材導論部分概括性強,引人入勝;基礎部分系統全面,敘述深入淺出,循序漸進;應用部分密切理論與實際關系,典型形象。其中第二版在第一版的基礎上,增加了證據理論、模糊推理、神經網絡等理論的一些典型應用,使學生能夠更深入地理解和應用這些理論;另一方面,又新增了自然語言理解及其應用內容,以適應目前計算機翻譯、人機自然語言交互等技術日益廣泛應用的需要。系列教材適應了人工智能導論新課程開設的需要,反映了人工智能學科的發展,為人工智能課程確立了基本框架,發揮了重要作用。系列教材的問世不僅解決了本校“人工智能導論”課程教學用書的問題,而且也被各兄弟院校普遍采用,促進了該課程的普遍開設,推動人工智能學科的發展。
為了配合教材第二版的教學和自學,在已有教學經驗和教學成果積累的基礎上,制作了高質量的教學課件和完整的教學視頻錄像,并刻錄成光盤隨書供讀者使用;同時又研究與開發了網絡課程(http://),以更好地調動學生的學習興趣和主動性,促進本課程的教學改革。
包括主教材、電子教案、教學視頻錄像、網絡課程及教學資料庫等在內的課程立體化建設符合二十一世紀高校教學的要求,支持教師提高教學手段現代化的水平,更貼合學生的學習需求。
4 改革與創新教學模式和教學方法
在“人工智能導論”課程教學的過程中,我們積極探索教學新路,經過數年辛勤試驗,結合蔡自興教授等對人工智能課程的建設經驗,對課程的教學模式和教學方法進行了如下一些的改革與創新。
(1)通過多種途徑激發學生的學習興趣
“興趣是最好的老師”,“人工智能導論”課程的學習效果,直接受到學生興趣和參與意識的影響。由于這是一門導論性前沿課程,一般來說,學生開始學習興趣很大。但是,當一些學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,激發和培養學生的學習興趣。例如,鼓勵學生參與課堂討 論、布置讀書報告和課外實驗、以問題為導向的啟發式教學、專題討論/辯論等形式。特別,我們精心組織和準備了模糊控制技術及其應用、智能機器人技術與應用、智能交通、BCI(腦機交互接口)等專題,以及智能調度軟件、語音識別系統、動物識別系統、足球機器人比賽、機器人軌跡跟蹤、倒立擺的智能控制等課內演示,使學生擴大了眼界,增加了感性知識,達到提高學生學習興趣的目的與效果。
(2)面向問題的啟發式教學
人工智能中的許多問題,有的似是而非,有的引人入勝。在教學中,有意識的提出相關問題,提請學生思考,鼓勵學生提出自己的猜想和解決方案。然后逐步進入教材中的解決方案,啟發學生求解這些問題,并進行分析和比較,從而強化了學生學習的主動意識和參與意識,提高了學生的學習積極性。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化計算?”這一問題。針對該問題,先從“達爾文的生物進化論”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學生思考“遺傳”、“變異”和“選擇”的實現,最終讓學生與教師一起導出遺傳算法用于優化計算的基本步驟。這樣,學生不但從中學習了遺傳算法,而且得到一次邏輯思維的訓練,取得很好的教學效果。
(3)課堂辯論與交互式教學
組織課堂辯論,討論的議題包括人工智能的應用前景和其他比較等有爭議的問題。學生對這些問題展開了激烈的爭論,激發了學習潛能,明確了學習目標。例如,為了加深學生對智能機器人內涵的理解,我們組織了“機器智能能否超過人類智能”的辯論會。會前正反雙方結合本課程內容及其相關知識,認真進行準備;辯論會上正反雙方唇槍舌戰,激烈爭辯,氣氛熱烈。辯論后,學生余意未盡,討論熱情不減。無論是哪一方獲勝,都達到了預期的效果。教學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生提問,也可由學生自由地就某個知識點進行主題發言后老師點評等。
(4)個性化學習與因材施教
在本課程教學過程中注意對學生因材施教和個性化教學。例如,通過組織學生進行讀書報告的形式,鼓勵學生從多方面、多角度考慮問題,多提新穎思想,有意識地鼓勵優秀學生探討比較深層的內容,并輔導優秀學生將其成果以科技論文和發表文章的形式轉化為成果。又如,在教學設計和實驗設計中,注意要求學習有余力和興趣的學生選作部分探索性、創新性的功課和實驗(選學內容,如模糊控制器的設計、進化控制等),從而引導學生發揮個性優勢,達到因材施教的目的。同時注意分析學習較差的學生的具體困難,進行有針對性的指導。
(5)多媒體與網絡教學的使用
本課程在PPT演示文稿和網絡課程上,采用了大量的多媒體表現形式,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,便于學生理解。例如,課內讓學生在線觀看涂曉媛博士的計算機動畫“人工魚”的錄像片段、人工生命Floy中生命智能體在環境中不斷的適應進化構成演示等,有助于加深學生對所學知識的理解,促進教學水平的提高,激發了學生對課程的興趣,使學生創新意識得到增強。此外,隨教材附贈的教學光盤和開發的網絡課程(http://)提供了學生課外自學用的高質量的電子課件、完整的教學視頻錄像、豐富的實驗和案例資料等,以更好地調動學生的學習興趣和主動性。
(7)理論與實踐結合
在教學內容安排上,注意理論聯系實際,適時布置一些人工智能實驗給學生進行課外練習。設計的課外實驗包括產生式系統實驗,歸結反演實驗,主觀Bayes推理網絡實驗,A搜索實驗,以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟蹤系統、兩車追趕模糊控制系統、神經網絡模式識別仿真、遺傳算法優化計算等實驗。通過實踐和參與,保持學習興趣,有助于學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,為從事智能系統應用開發打下基礎,從而達到教學目的。例如,我們組織學生參觀我們的研究生綜合自動化實驗室,觀看機器人臂取物、倒立擺控制、語音識別軟件、指紋識別軟件、智能調度軟件等演示,密切理論與實際的關系。
我們在教學改革實踐中探索的這些教學方法,有利于充分激勵學生的學習積極性和主動性,有利于鼓勵學生發揮獨立思考和創新思維,有利于多方位培養學生學習發現問題、分析問題和解決問題的能力。
5 運用多樣化的教學手段和考核方式
5.1 多樣化的教學手段
采用現代信息技術進行教學,構筑“人工智能導論”課程的現代教學模式,是本課程的主要特點之一。教學過程中采用了多媒體教學課件和網絡課程相結合的方法,充分利用多媒體的豐富表現形式,利用網絡課程的交互性、情景化等,進行教學。采用的方法包括:
(1)抽象知識內容的多媒體表示
通過動畫和視頻來演示抽象的概念、算法和過程,包括機器人軌跡跟蹤、機器人臂取物、足球機器人比賽、倒立擺控制、“人工魚”等錄像片段,以及智能調度軟件、語音識別系統、指紋識別系統、動物識別系統等軟件演示。
(2)通過PPT撰寫教案
精心編制PPT,組織好課件內容,做到圖文并茂,提綱挈領,便于學生理解,便于教師講授。
(3)開發與應用網絡課程
“人工智能導論”網絡課程較好的實現了交互性、在一定程度上實現了學習過程的情景化。在交互性方面,通過網絡課程的課堂練習和章節練習,評價學生的學習情況,并給學生提出學習建議。在情景化方面,采用了在線答疑形式,使得學習過程豐富有趣。
(4)先進實驗系統的觀摩與演示
利用我們的研究成果等有利條件,有針對性地對學生進行成果演示(包括智能調度軟件、語音識別系統、指紋識別系統、動物識別系統等軟件),使學生知道學了有用,而且很有用,很有趣,很有意義,從而進一步誘導學生的學習興趣,鞏固了課堂所學知識,提高了教學質量。
教學效果通過上述先進的現代信息技術的應用,不僅極大地提高了學生的學習興趣和主動性,而且也取得很好的實際教學效果,提高教學質量。
5.2 作業、考試等教改舉措
(1)改革作業方式與方法
改變過去那種單純的書面習題作業,發展成為必須交給教師評閱的書面家庭作業、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等。其中上交作業通過網絡進行,教師批閱后的作業也通過網絡返回給學生,實現了作業呈交和返回的網絡化。
(2)改革考試方式與方法
如何對本課程的考試方式進行改革一直是我們探索的問題。我們綜合考慮課堂出勤情況(10%)、平時正式作業成績(20%)和期末課程考試(70%),進行綜合評分。期末考試有時采用綜合試題考試,出幾個大題目讓學生選擇其中幾個進行開卷筆試,當面交卷后評分;有時采用課外開卷論文結合或口試面試。最近,我們還對部分學生結合實驗或實際問題提問等進行考核。我們正進一步改革、試驗和探索,使考試成為衡量與培養創新能力,促進學生學習主動性和提高課程教學質量的重要環節。