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>> 研究生人工智能原理教學改革 研究生人工智能課程教學探索 研究生“人工智能”課程教學改革探索 人工智能系列課程研究 人工智能課程全英文教學改革 人工智能實驗課教學改革研究 《人工智能》碩士課程教學改革的研究與實踐 落實科學發展觀,深化“人工智能”課程的教學改革 創新型人工智能教學改革與實踐 人工智能課程教學方法研究 “人工智能導論”課程的教學與實踐改革探索 新形勢下本科教育階段人工智能課程教學研究 人工智能課程研究型實驗教學的探索與實踐 航天類專業“人工智能”課程的教學探索 林業院校人工智能課程教學的思考 應用DBR的人工智能課程教學 人工智能導論課程的興趣教學法 人工智能概論課程的教學思考 “人工智能”課程教學的實踐與探索 面向人工智能的信息管理與信息系統專業教學改革 常見問題解答 當前所在位置：l.

[5] 王海,許德章.“機器人學導論”專業課雙語教學改革的實踐[J]. 科技咨詢,2009(3):182-183.

[6] 徐新黎,王萬良,楊旭華.“人工智能導論”課程的教學與實踐改革探索[J]. 計算機教育,2009(11):129-132.

[7] 李竹林,郝繼升,馬樂榮. 人工智能雙語教學體系結構的探索與實踐[J]. 計算機教育,2010(12):81-83.

[8] 冀俊忠. 落實科學發展觀,深化“人工智能”課程的教學改革[J]. 計算機教育,2009(24):105-107.

[9] 朱映輝. 基于導向驅動的《人工智能》課程教學改革研究[J]. 現代計算機:專業版,2009(5):94-96.

Research on Artificial Intelligent Series Courses of Graduate Students

REN Xiao-ping1,2, REN Qing-xiong3, GUO Fan2

(1. Institute of Intelligent System and Software, Central South University, Changsha 410083, China ; 2. Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China ; 3. Shanxi Institute of Metrology Supervision & Verification, Taiyuan 030002, China)

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關鍵詞：人工智能；研究生教學；教學內容；啟發式教學

作者簡介：于化龍（1982-），男，黑龍江哈爾濱人，江蘇科技大學計算機科學與工程學院，講師。（江蘇?鎮江?212003）

基金項目：本文系江蘇科技大學引進人才科研啟動項目（35301002）的研究成果。

中圖分類號：G643.2?????文獻標識碼：A?????文章編號：1007-0079（2012）28-0074-02

人工智能是研究理解和模擬人類智能及其規律的一門學科，中心任務是通過編程賦予計算機部分的“人類智能”，從而使其可替代人類完成某些煩瑣而危險的工作。自1956年人工智能學科誕生以來，其研究成果已廣泛應用于政治、經濟、文化、教育等諸多領域，并對社會發展產生了巨大的影響，[1]因而人工智能逐漸發展成了高等院校信息類專業廣泛開設的一門核心課程。作為一門課程，其具有如下一些特點：涉及知識面廣、研究領域廣泛、內容抽象、實踐性強。[2]

目前，高校“人工智能”課程普遍分本科和研究生兩個教學階段講授，前者注重學生對基本概念、基礎知識的掌握，并使其能應用所學知識進行簡單的開發實踐，而后者更加注重學生自主學習能力、創新能力以及科研能力的培養，因而二者的教學與培養目標是不同的。[3]本文針對“人工智能”課程自身特點和研究生培養目標，并結合筆者多年來的教學經驗，分別從課程內容設定、教材選擇、教學方法、考核方式等多個方面對該課程的教學改革進行了探索與研究。

一、“人工智能”課程教學內容的設計

“人工智能”課程的突出特點是研究領域過于廣泛，而學時數卻較短（據筆者了解，各高校相關研究生專業開設該課程的時數為32～48學時不等），因而在講授該課程時，追求授課內容“大而全”是不切實際的，有必要精選教學內容，使學生在有限的時間內學到最有用的知識。

鑒于大部分學生在本科階段已簡單學習過該課程，因此可適當減少基本概念和基礎知識的授課時數，如知識表示、知識推理及搜索技術等，這部分知識點只需安排共6～8學時即可。而對于一些相對陳舊的知識，如專家系統（該技術興起于20世紀八九十年代，目前相關研究已很少見），可在對其他知識進行講授時，做簡單介紹，沒有必要占用獨立的授課時數。課程的重點應放在新興且實用的人工智能技術上，如計算智能、機器學習、模式識別、數據挖掘、多Agent系統以及自然語言處理等方面。上述知識的特點在于內容更新快且抽象，與實際應用聯系緊密，極有可能成為學生在未來整個研究生階段的研究方向，因此有必要在這些知識點上投入更多的精力，有助于學生了解并掌握學術的主流發展趨勢，從而能夠更好地培養自身的科學素養和創新能力。

當然，授課教師在實際授課過程中也應根據學科的研究進展，學生的基礎﹑研究方向與興趣等特點隨時對教學內容作出調整，真正做到理論聯系實際、與時俱進。

二、精選“人工智能”課程教材

在教材選擇上，筆者分析比較了目前已公開出版的數十本人工智能教材，并結合我校研究生的特點，選定了由清華大學出版社出版﹑蔡自興和徐光祐編著的《人工智能及其應用》（第4版）作為教材，該教材在前一版的基礎上做出了較大的改進與擴展，增加了本體論、蟻群算法、粒子群算法、強化學習、詞法分析以及路徑規劃等很多新內容，具有知識覆蓋面廣、講解深入淺出，實用性、可讀性強等諸多優點。同時，該教材也是普通高校“十一五”國家級規劃教材，輔有國家級精品課程建設網站，是一部經典的人工智能教材。

與此同時，筆者還為學生推薦了多本經典的參考書，如清華大學出版社由拉塞爾等編著的《人工智能——?一種現代方法》（第3版）、科學出版社由史忠植編著的《高級人工智能》等，并圍繞各研究專題精心挑選了數篇經典和最新的文獻，力求反映各相關領域的國內外研究現狀﹑發展趨勢以及存在的問題等，以供學生參考。

三﹑教學方法的改革

相比于本科生，研究生通常具有更強的理論基礎、接受能力和求知欲，因而在教學過程中應避免傳統“填鴨式”的教學方法，要充分突出學生的主體地位，注重培養學生的學習興趣以及自主學習的能力。為此，筆者結合該課程的特點，對教學方法進行了如下探索。

1.多樣化的教學手段

“人工智能”課程的突出特點是涉及知識面廣、理論性與應用性強、內容抽象且學時數短，因此有必要充分發揮現代教學手段的作用，提高教學效率。為此，筆者精心設計了整套多媒體教學課件，將較難的知識點以動畫的形式呈現給學生，如基于問題歸約法的漢諾塔問題求解過程、基于蟻群算法的旅行商問題求解過程等，均可以這種形式呈現。課堂教學中以課件為主，輔以少量的板書，充分利用了多媒體信息量大、直觀性強的優點，改善了教學效果。除此以外，筆者也搜集了大量的視頻資料，如行人檢測與計數視頻、機器人地震現場搜救視頻等，當講解相關專題時，作為應用實例為學生播放，充分吸引了學生的注意力，提升了他們的學習興趣。

2.啟發式的課堂教學

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關鍵詞：信管專業 人工智能 案例教學法

1.引言

信息管理與信息系統專業是管理科學與工程學科的一個重要組成部分，是由信息技術、管理科學和系統科學交叉形成的前沿學科，它運用管理學、運籌學、系統科學和經濟學的知識和方法，通過以計算機為基礎的信息系統實現各種管理活動和信息處理業務。該專業培養的人才在信息化建設中主要承擔信息系統運行管理和伴隨企業成長而不斷更新信息系統的使命，人才的就業崗位歸屬于各種組織（企業）的信息中心或管理行政部門。在信息系統中，人工智能知識和技術的應用隨處可見：專家系統、智能監控、智能信息檢索、組合優化、分布式計算、智能管理和智能決策等。

人工智能課程是一門研究運用計算機模擬并延伸人腦功能，綜合邏輯學和認知科學的綜合性學科，其研究領域廣泛，如自然語言理解、模式識別、機器學習、數據挖掘、智能檢索、機器人技術、人工神經網絡等都走在了信息技術的前沿，有許多研究成果不僅在工業、商業和軍事上使用，而且不同程度地進入了人們的生活、學習和工作中，并對人類的發展產生了重要影響。在信息管理專業中教授人工智能課程的過程，與計算機專業的研究型教學不同，根據課程專業特色更應強調人工智能方法在實際信息管理系統中的應用。由于課程內容涉及大量抽象知識和復雜算法，信管專業學生往往在聽課過程中不能及時消化，甚至認為難以理解而影響學習積極性，本文將在經濟管理類課程中使用的案例教學法引入到人工智能課程教學中。

2.人工智能課程中的案例教學方法應用

案例教學是20世紀初由哈佛大學創造的圍繞一定培訓的目的把實際中真實的情景加以典型化處理，形成供學生思考分析和決斷的教學形式，通過獨立研究和相互討論的方式，提高學生的分析問題和解決問題能力的一種方法。案例教學方法具有明確的目的性、較強的綜合性、突出實踐性、學生主體性、過程動態性、結果多元化等特點。在人工智能課程中，結合案例教學方法，對學生學習理解抽象知識有很大作用。

2.1“智能”概念中的案例選擇

興趣是最好的老師，在學生剛剛進入新課程學習時，能否有效激發其學習興趣，將直接關系到整個課程的教學過程順利與否，學生是否發揮學習主動性和對課程知識的掌握程度的高低。因此，在第一章中引出“人工智能”的基本概念時，我選擇每位同學在兒時的玩具――魔方，將魔方恢復過程轉化為在人工智能搜索原理平臺上的啟發式搜索模型，令學生從兒時簡單地無序轉動魔方的玩法中，體會到魔方模型在搜索運算過程中應該考慮到的問題：衍生出來的節點應盡可能少，又要保持魔方各面在旋轉中顏色屬性的相應變換。同時輔以視頻和實物的演示，使學生對人工智能課程有了初步認識，并對問題建模和搜索策略產生濃厚的興趣。

2.2“知識表示”中案例選擇

知識表示是人工智能研究內容的基礎部分，涉及狀態空間表示法、問題規約法、謂詞邏輯法、產生式法、語義網絡法和框架表示法，為了充分發揮學生的聯想能力，案例選擇語義網絡法的圖形表示案例。語義網絡是一種采用網絡形式表示人類知識的方法。在語義網絡知識表示中，結點一般劃分為實例結點和類結點兩種類型。結點之間帶有標識的有向弧表示結點之間的語義聯系，是語義網絡組織知識的關鍵。在“連接詞在語義網絡的表示方法”內容中，選擇帶有蘊含關系的命題：“如果車庫起火，那么用CO2或沙來滅火。”的案例，首先構造簡單的語義網絡，抽取出蘊含連接詞前件“車庫起火”和結論“用CO2或沙來滅火”兩個命題。再抽取出前件命題事件結點“起火”和地點“車庫”；結論命題事件結點“滅火”和事件工具屬性“CO2”和“沙”，且兩工具間是“或”的關系。學生可以在課堂上及時地應用剛學到的知識表示出此語義網絡，我在此基礎上擴展，對具體事件進行聯想，可以得到失火事件的實例聯系后的復雜語義網絡。再輔以其他負責命題的語義網絡表示練習題，讓學生體會理解并及時掌握語義網絡知識表示法。

2.3“專家系統”中案例選擇

專家系統是一類包含知識和推理的智能計算機程序，是可以根據人們在專業領域內的知識、經驗和技術求解問題并做出決策的計算機軟件系統。專家系統已廣泛應用于醫療診斷、地質勘探、石油化工、軍事、文化教育等各方面。在講授此部分內容時，選擇“營養配餐系統”給學生演示，同時輔以講解，邀請學生參與系統操作，讓他們為自己量身設計一套科學營養的菜單，在完成任務的過程中，掌握專家系統的基本結構與工作原理；了解專家系統正向、反向推理和不精確推理的基本原理；了解專家系統解釋機制的基本概念。在案例教學后，利用Visual Prolog工具，完成簡單的專家系統的設計。

3.結語

本文介紹了在信息管理專業中人工智能課程的教學內容，運用案例教學方法對課程中抽象內容講解并激發學生學習興趣，在案例教學過程中注意和學生的互動，將他們帶入到學習環境中，誘發他們的發散聯想思維，同時又參與到案例的應用中。實踐證明，將案例式的教學方法引入到非計算機專業的人工智能課程中，能取得良好的教學效果。

參考文獻

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>> 研究生人工智能系列課程教學改革 研究生人工智能課程教學探索 研究生“人工智能”課程教學改革探索 人工智能實驗課教學改革研究 人工智能課程全英文教學改革 創新型人工智能教學改革與實踐 《人工智能》碩士課程教學改革的研究與實踐 落實科學發展觀,深化“人工智能”課程的教學改革 面向人工智能的信息管理與信息系統專業教學改革 人工智能課程教學方法研究 人工智能的應用研究 日本巨資扶持人工智能研究 人工智能系列課程研究 高中人工智能教學初探 《人工智能》雙語教學初索 人工智能雙語教學建設 人工智能實驗教學探討 “人工智能”之父 人工智能 AI人工智能 常見問題解答 當前所在位置：l(美國人工智能協會)、caiac.ca/(加拿大人工智能協會)等，它們包括了學科前沿動態、討論交流及大量的代碼資源等。通過使用這些資源，學員可及時了解人工智能最新發展動態，進行人工智能程序設計的交流及對一些問題進行較為深入的探討。

2教學方法研究

研究生教學應更突出學生的主體地位，注重發揮其學習的主動性和自覺性，為此，課程組結合課程特點，在教學方法進行了如下探索。

2.1加強教學設計

教學設計就是對教學活動進行系統計劃的過程, 是教什么(課程內容)及怎么教(組織、方法、策略、手段及其他傳媒工具的使用等)的過程[2]。在教學過程中，每節課授課前，堅持集體備課的原則，由課程組集體討論選定授課內容，補充閱讀文獻，根據授課對象與課程內容特點，確定課堂組織方式，采用的授課方式以研討式教學為主，給合講授、實驗、自學等。

2.2抓好課堂教學環節

教學方法與教學手段是保證課堂教學效果的關鍵。本課程授課對象主要為碩士研究生，他們的接受能力較強，有一定的求知欲。由于學員人數較少，授課方式可靈活組織。教室有完備的多媒體設備，基本的軟件實驗環境，教學過程可采用靈活教學方法、多種教學手段，提高教學效率，保證授課質量。

1) 以研討式為主的教學方式。研究生教學應堅持學術研究為導向，發揮學員在學習過程中的主動性和自覺性。由于研究生學員有一定的學習基礎與自學能力，教員可以在課前給學員布置預習內容，學員通過查閱資料、分析整理進而形成自己的觀點，使在課堂教學中師生互動交流成為可能，改變傳統的教員講，學員聽的灌輸式教學方式。研討式教學也有力于培養學員積極思考、創新思維的習慣與能力。

2) 教學手段的信息化。人工智能原理教學一個突出矛盾是知識點多、內容抽象、理論性強，但學時較少，因此，必須發揮現代教學手段的作用，提高教學效率。為此，課程組對每節課都精心設計了教學課件，課堂教學中以課件為主，輔以板書，充分利用多媒體信息量大、直觀等優點，改善教學效果；引入教學聲像資料，便于學員課下學習；設計演示程序，使部分比較抽象、不易于理解的內容，如子句歸結、搜索策略更形象直觀，易于學習和掌握。

3注重培養學員學術研究能力

學術能力是指專門對某一學問進行系統的哲理或理論研究的能力，它不僅包括思辨的方面，還包括實踐及感性的敏感力等方面。研究生階段學習的一個突出特點是要求學習的主體――研究生必須具備研究的能力[3]。論文寫作是培養、鍛煉、提高研究生的學術能力的重要途徑，在教學實施過程中，要求每個專題學習結束后，都要提交一份格式符合期刊發表要求的總結報告，題目可自行選定，也可由教員指定；內容既可以是人工智能該專題某一算法的實現，也可以是對某一問題的進一步研究，或者是對該專題最新研究進展的綜述。教員重點在以下幾個方面予以指導。

1) 選題準確。要求選題不能過于宏大，應以小題目反映大問題，具有一定的可研究性為宜。

2) 研究內容。研究目標明確，方法恰當，能夠提出自己的見解，所提觀點正確。

3) 論文結構。結構清晰、完整，論述嚴謹，表達規范。

4) 占有文獻豐富。撰寫過程中要有意識培養學員查閱科技文獻的能力，要求查閱反映最新研究成果的權威文獻。

4加強實驗環節教學

人工智能教學在進行各種理論知識講授的同時，還應重視實踐教學，把抽象的知識轉化為形象、直觀的實驗，讓學員真正理解人工智能的概念、本質、研究目標，從而提高學員多角度思維的能力和邏輯推理能力，進一步了解信息技術、計算機技術發展的前沿，培養他們對人工智能研究的興趣，激發對人工智能技術未來的追求。為此，課程組借鑒國內外知名大學人工智能實驗教學經驗，編寫了《人工智能原理實驗指導書》，圍繞問題表示、經典邏輯推理、不確定推理、搜索策略及簡單專家系統實現等教學內容提供了7組實驗供學員選擇。

例如，在狀態空間搜索一節教學過程中，先完成理論部分的教學，使學員對狀態空間基本概念、問題表示及求解方法有一個準確的認識，然后進行實驗教學。由學員自主完成重排九宮問題求解的程序，初始狀態和目標狀態如圖1所示，調整的規則是，每次只能將與空格(左、上、下、右)相鄰的一個數字平移到空格中[4]。實驗過程重點指導學員掌握狀態空間進行問題求解的關鍵步驟：問題表示和搜索策略。問題表示就是要確定該問題的基本信息及程序實現的數據結構，基本信息有初始狀態集合、操作符集合、目標檢測及路徑費用函數，數據結構可采用向量、鏈表等形式；搜索策略可分為盲目式搜索和啟發式搜索，可按照先易后難的原則，先實現盲目搜索中的廣度優先及深度優先搜索，在此基礎上再定義估價函數實現啟發式搜索。而在啟發式搜索實現過程中，又可以通過定義不同的啟發函數：如某狀態格局與目標節點格局不相同的牌數、不在目標位置的牌距目標位置的距離之和等加以比較，準確理解啟發函數的意義。通過實驗，學員加深了對課堂講授的理論知識的理解，能夠熟練地將狀態空間法運用于實際問題的求解，提高了工程實踐能力。

實驗教學組織方式可根據具體的實驗內容特點，采用上機編程實驗、演示程序驗證、模擬平臺開發、分組討論等多種形式進行。

5適度開展雙語教學

研究生的英語基礎普遍較好，基本都通過了國家公共英語四級考試，部分學員通過了六級考試，加之在本科階段還開設了專業英語課程，因此，在培養研究生人工智能知識的同時，我們要提高學員閱讀原版英文資料、用英語進行簡單科技寫作及對外學術交流的能力，適度開展雙語教學，對此，我們可采取以下基本方式。

1) 專業術語全部用英語表示。

在教學過程中用英語表達人工智能原理中的專業術語和主要概念，如Knowledge Representation(知識表示)、Depth-First Search(深度優先搜索)、Breadth- First Search(廣度優先搜索)等。

2) 以英文原版教材為教學參考書。

選定機械工業出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》為參考書，該書“是人工智能課程的完美補充。它既能給讀者以歷史的觀點，又給出所有技術的實用指南[5]。”

3) 加強英文文獻的閱讀。

在課程論文撰寫時，要求閱讀一定數量的外文文獻；在討論課中，鼓勵學員使用英語進行討論。

經過課程學習，學員都能準確掌握人工智能學科專業詞匯，英文運用能力得到一定提高，能較自如地閱讀原版英文專業資料，為進一步用英文進行學術交流及學術論文寫作打下基礎。

6考試與成績評定改革

考核方式采用傳統的試卷與課程論文、實踐環節等三部分組成，全面考查學員對基礎理論知識掌握情況以及理論聯系實際的能力，其中試卷占70%，課程論文占10%，實踐環節占20%。課程論文題目不作限制，由學員在課程學習階段結合某一專題選定題目，課程論文以選題意義、研究內容、論文結構、參考文獻及撰寫規范等指標為評價依據；實驗成績采用實驗過程考查、實驗結果驗收和實驗報告評閱相結合的考核方法，綜合評定。這樣做不但考核了學員人工智能基本理論掌握情況，也反映了學員的學術研究能力和工程實踐能力。同時，考核結合實際教學進程，改變了單一課終總結性考核的弊端。

7結語

經過課程組近兩年的教學方法研究與教學實踐，研究生人工智能原理課程教學收到較好的效果，但仍存在一些問題，如在課堂討論環節，個別學員準備不充分、討論不夠深入；課程論文撰寫選題隨意，文獻綜述不夠全面、準確，論文格式不夠規范等。在今后的授課中，課程組將根據授課研究生人數較少的特點，采取明確每名學員預習重點、加強課程論文交流等方式予以改進，力求取得更好的教學效果。同時，進一步充分利用便利的校園網平臺，開展“人工智能原理”網絡課程建設，購買或自主開發網絡教學資源，引導學員利用網絡資源進行個性化自主學習，增強教學過程的信息化程度。

參考文獻：

[1] 王永慶. 人工智能原理與方法[M]. 西安:西安交通大學出版社,2002:1.

[2] 李志厚. 國外教學設計研究現狀與發展趨勢[J]. 外國教育研究,1998(1):6-10.

[3] 肖川,胡樂樂. 論研究生學術能力的培養[J]. 學位與研究生教育,2006(9):1-5.

[4] 周金海. 人工智能學習輔導與實驗指導[M]. 北京:清華大學出版社,2008:204.

[5] George F.Luger.Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving[M].北京:機械工業出版社,2009:754.

Reform on Postgradrates Artificial Intelligence Course Teaching

TAN Yuehui, QI Jianfeng, WANG Hongsheng, LI Xiongwei

(Department of Computer Engineering, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China)

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關鍵詞:人工智能;理論傳授;實驗訓練;科研訓練

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是計算機科學與技術專業的一門重要專業課程,是一門研究運用計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性學科。它研究如何用計算機模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、思考、規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雜問題,例如咨詢、診斷、預測、規劃等決策性問題[1]。人工智能是一門涉及數學、計算機、控制論、信息學、心理學、哲學等學科的交叉和綜合學科。目前,人工智能很多研究領域,如自然語言處理、模式識別、機器學習、數據挖掘、智能檢索、機器人技術、智能計算等都走在了信息技術的前沿,有許多研究成果已經進入并影響了人們的生活。

2003年12月5日,國內第一個“智能科學與技術”本科專業在北京大學誕生[2],它標志著我國智能科學與技術本科教育的開始,對我國智能科學技術人才培養和智能科學與技術學科建設起到極大的帶動作用。目前,人工智能課程的教學存在幾個問題:首先,注重講授理論知識,實驗環節滯后,這不利于培養學生的實踐能力,更談不上實踐創新。其次,人工智能是交叉學科,內容比較繁雜,各種教材的內容不一樣,授課沒有統一的體系,學生學習時抓不住重點,不能理解人工智能的根本方法和思想。一般說來,計算機專業的其他課程,如網絡技術、數據庫技術、算法分析與設計等,都是求解結構化問題的基本技術,而人工智能技術則是解決非結構化、半結構化問題的有效技術。最后,人工智能科學與技術飛速發展,但目前人工智能只被視為一門專業課,課程講授和人工智能沒有作為一個研究方向結合起來,也沒有把傳授課本知識和引導啟發創新結合起來。

適應知識經濟發展的高等教育,要把培養創造精神和創新能力擺在突出的位置。創新是基礎研究的生命,而高等學校的教學只有與科研緊密結合,才能在培養學生的創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、研究型學習,提高大學生的學習能力、實踐能力和創新能力的研究與實踐。在教材上,我們選用了清華大學出版社出版、馬少平等編寫的《人工智能》。我們的教學研究與實踐的主要內容包括三個方面:啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化的思想;成體系的實驗訓練;以及與畢業論文,學校大學生科研項目資助計劃,國家大學生創新性實驗計劃相對接的科研訓練。這三個主要方面,層層遞進、環環相扣,是體系完整的創新型人工智能教學實踐。下面,我們就這三個方面內容展開探討。

1啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化思想

現實世界的問題可以按照結構化程度劃分成三個層次[1]:1)結構化問題,能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題;2)非結構化問題,難以用確定的形式來描述,主要根據經驗來求解;3)半結構化問題,介于上述兩者之間。一般說來,計算機專業的其他課程如網絡技術、數據庫技術、算法分析與設計等,都是求解結構化問題的基本技術。而人工智能技術則是解決非結構化、半結構化問題的有效技術。人工智能的教學可以讓學生在體驗、認識人工智能知識與技術的過程中獲得對非結構化、半結構化問題的解決過程的了解,從而達到培養學生多角度思維的目的。

我們使用的教材主要內容包括搜索和高級搜素、謂詞邏輯和歸結原理、知識表示、不確定性推理方法、機器學習等。這些主要內容也可以相應地歸結為若干個典型算法,如啟發式A*搜索算法、 剪枝算法、元啟發式算法(模擬退火,遺傳算法)、謂詞邏輯歸結算法、貝葉斯網絡、決策樹、神經網絡(BP算法、自組織網絡和Hopfield神經網絡算法)。元啟發式算法是一種啟發式的隨機算法,是用來解決非結構化問題的典型算法,其思想和傳統的決定性算法如動態規劃、分支限界完全不一樣。學生在剛一接觸到這些元啟發式算法一時難以接受和理解其機理,對算法的有效性往往半信半疑。根據非結構化、半結構化問題的特點,講解和演示算法在解決此類問題的具體步驟和詳細過程,從而讓學生掌握人工智能算法的基本思想。在講解不同的元啟發式算法的時候,學生會問,是模擬退火算法強,還是遺傳算法強;在講到機器學習算法的時候,學生會問到底哪個分類算法最好,這時候我們可以把搜索(優化)領域和機器學習領域的“沒有免費午餐”定理進行適當的講解和解釋,從而把具體算法實現層面之上的一些人工智能的哲學思想進行傳授。

在人工智能的具體教學中,采用問題教學法和參與式教學法。在問題教學法中,圍繞人工智能的知識模塊,在引導學生發現各種各樣問題的前提下,傳授知識。教學活動中,嘗試使人工智能知識圍繞實際問題而展現,使問題不僅成為激發學生求知欲的前提,也成為學生期盼、理解和吸收知識的前提,以此激發學生的創造動機和創造性思維。在參與式教學中,打破人工智能算法的枯燥、沉悶的傳統教學法,嘗試開放式教學內容;提問式講課;無標準答案的課程設計;查找文獻,分組動手實現人工智能算法等參與式教學方法,培養和發揚學生的參與意識,通過參與式教學提高學生學習的主動性、積極性和效率,培養學生的動手能力和創新能力。

2成體系的實驗訓練

獨立開展人工智能實驗課程,開發一批新型、富有創意的實驗案例庫,搭建一個創新實驗和虛擬學習社區平臺。人工智能實驗課程的特點是應用各種人工智能方法,根據問題的約束、結構、信息進行表示建模和計算機上實現,是與人工智能原理同步的實驗課程。學生必須掌握的人工智能的基本原理和計算機操作技能,它對于學生的知識、能力和綜合素質的培養與提高起著至關重要的作用,在整個教學過程中占有非常重要的地位,是計算機軟件、計算機應用、計算機網絡、軟件工程等專業的一門重要的必修專業課程。通過實驗,學生得到嚴格的訓練,能規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,熟悉各種計算環境的基本使用。

在培養學生掌握實驗的基本操作、基本技能和基本知識的同時,努力培養學生的創新意識與創新能力。為實現這一目標,在課程內容安排上采用適量基本原理與方法的實驗內容為基本內容,增加一系列綜合性實驗和開放性創新實驗問題,在實驗內容方面更注重研究性實驗中的創新問題。實驗內容方面分為三個層次:基本原理的基礎性實驗、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,培養學生獨立解決實際問題的能力,以提升學生的科研素質與創新意識。我們將這些設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站上,以此搭建一個創新實驗和虛擬學習社區平臺。通過實驗課程的學習和訓練,學生應達到下列要求。

1) 掌握人工智能方法的優點及其在實際中的應用。

2) 學會對人工智能問題進行分析建模和應用各種計算工具實現問題求解,熟悉對實驗現象的觀察和記錄,實驗數據的獲取與設計,最佳實驗條件的判斷和選擇,實驗結果的分析和討論等一套嚴謹的實驗方法。

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,培養學生勤奮學習,求真求實的科學品德,培養學生的動手能力、觀察能力、查閱文獻能力、思維能力、想象能力、表達能力。

4) 通過完成綜合研究性實驗,培養學生獨立解決實際問題的能力,提高學生的科研素質與創新意識。

在培養學生掌握實驗的基本操作、基本技能和基本知識的同時,進一步培養學生分析問題和解決問題的能力,培養學生的創新意識、創新精神和創新能力,為學生今后從事科研、教學或企事業單位的分析檢驗以及新技術的研發工作打下扎實的基礎。

在實驗組織方面,根據各實驗的目的和要求,學生分為5人1組,指定一個組長,每組選擇1套實驗題目。基礎實驗題目要求達到27學時、綜合性實驗題目選擇1題和研究性實驗題目選擇1題,基礎實驗題目要求在規定時間內,小組獨立完成實驗測定、數據處理,并撰寫實驗報告。實驗過程中, 要求學生勤于動手, 敏銳觀察, 細心操作, 開動腦筋, 分析鉆研問題, 準確記錄原始數據, 經教師檢查,實驗及其原始數據記錄才有效。同時,團隊作業,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,學會與他人合作,培養團隊創新能力。

3課程學習與畢業論文,科研訓練相結合

人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿和未來,通過學習和體驗人工智能的知識和技術,學生能夠在一定程度上了解信息技術發展的前沿知識,這有助學生開闊視野、培養興趣,為今后繼續深造或走向社會奠定堅實的基礎[3-4]。

人工智能的理論和方法廣泛應用于數據挖掘、機器學習、模式識別、圖像處理中,這些內容既是高年級的后續課程,又是現在熱門的研究方向。學習和深刻理解人工智能的理論、方法和應用,對后續課程學習以及今后的研究具有重要的意義。

我院規定大學三年級的學生開始聯系畢業論文指導導師,同時確定畢業論文的研究方向,提前進行科研實踐,以培養實踐能力和研究素質。人工智能課程正好是大三高年級開設的專業課,因此,我們把課程實驗及設計與同學的興趣相結合,引導學生,并提煉和形成學生的畢業選題和課外的科研方向,它是提高本科生研究創新能力的有效手段。

基于新的教學實踐,很多學生的選題都與上述歸納的人工智能若干算法相關,如算法本身的研究和改進,或是算法在各領域,如數據挖掘、圖像處理等的應用。在我們的科研能力訓練計劃中,一批項目和課題,如混合神經網絡的研究與應用、差分演化算法研究與應用、基于協同訓練的推薦系統等,分別受到國家和學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核心期刊、國際會議和期刊上發表學術論文,這激發了學生的科研興趣,使學生體會到了創新的樂趣。

總之,課程學習與畢業論文、學校大學生科研項目資助計劃、國家大學生創新性實驗計劃相對接的科研訓練,極大地提升了學生的創新能力和科研基本素質。

4結語

針對人工智能的課程特點,我們積極開展研究型教學、研究型學習,提高大學生的學習能力、實踐能力和創新能力的研究與實踐。我們的教學研究與實踐主要內容包括三個方面:啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化的思想;成體系的實驗訓練;以及與畢業論文、學校大學生科研項目資助計劃、國家大學生創新性實驗計劃相對接的科研訓練。這三個主要方面,層層遞進、環環相扣,是體系完整的創新型人工智能教學實踐,新的改革和實踐在教學中取得了令人滿意效果。

參考文獻:

[1] 張劍平. 關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. 第一個智能科學技術專業[J]. 計算機教育,2009(11):16-20.

[3] 羅輝,梁艷春. 大學生畢業論文與科研能力培養及就業[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中的作用及改革設想[J]. 計算機時代,2006(9):66-69.

Reform and Practice of Innovative Teaching in Artificial Intelligence

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

(Department of Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China)

篇6

【關鍵字】人工智能；課程改革；高中；信息技術；課程實施

【中圖分類號】G420 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009―8097 (2008) 10―0043―04

教育部在2003年頒布的高中信息技術新課程標準中，首次把“人工智能初步”設置為選修模塊，與多媒體、網絡、程序設計、數據庫技術等一起列入信息技術課程體系[1]。此舉曾被視作信息技術課程改革的亮點之一。然而，在如今高中信息技術新課改已經全面鋪開之際，人工智能選修課程的推進仍然舉步維艱，面臨諸多困難和問題。

一 高中人工智能課程的現狀分析

自2004年我國部分省級實驗區開始推進高中新課程改革以來，信息技術課程改革已經開展了四年之久。從目前的總體情況來看，信息技術課程的基礎模塊與多媒體技術、網絡技術、算法與程序設計三個選修模塊的實施情況較好，而數據庫技術與人工智能初步兩個選修模塊的推進情況相對不佳。特別是人工智能課程，至今在全國范圍內正式開設該課程的學校寥寥可數，少數高中展開了一定的探索和實驗，而大多數學校仍持有觀望態度。以下分別從實施取向和實施層次的角度分析該課程的現狀：

（1） 課程實施的取向

由于我國長期以來實行的是全國統一的課程與教材，按照統一規定執行教學計劃，對學校和學生的評價也是按照統一標準與方式實施的，因此我國以往的課程實施基本上都采用了忠實觀的取向[2]。本次新課改中信息技術課程的實施過程難免受到這種取向的影響。然而，新課程標準中對信息技術技術各個模塊的具體實施并沒有明確而詳細的規定，從而使教師對包括人工智能模塊在內的課程實施缺乏長期慣于依賴的參照和依據，增加了課程實施的難度，造成部分模塊的課程難以開設的情況。

（2） 課程實施的層次

課程實施包括五個層面的變化，即教材的改變、組織方式的改變、角色和行為的改變、知識與理解的改變、價值的內化[3]。目前高中人工智能課程在教材改變的層面已經做出了一定的努力。在課程標準的指導下，現已出版的五套教材在體例、版面、學習活動、評價等方面進行了多樣化的設計，基本上貫徹了新課標所倡導的課程目標和理念。在組織方式的層次，少數已經開設人工智能課程的學校結合學生的興趣與學校的實際情況，有針對性地開展了課程的組織。然而，仍然有一些地區或學校不愿或不習慣打破原有的課程組織方式，而是采用硬性規定的方式，人為指定兩三門課程，將選修變為必修，限制學生的自由選擇，依然維持原有的固定班級授課的形式。教材的改變僅僅是課程實施的開始，在組織方式、角色或行為、知識與理解、價值等層次，大部分學校還未發生變化或變化還很小。

（3） 課程實施的典型個案

目前國內開展人工智能課程教學或實驗的典型學校如表1所示。總體來看，這兩所學校都地處東南沿海地區，且學校本身比較積極參與高中新課改的實踐探索，屬于“敢于吃螃蟹”的類型。考慮到課程本身的要求較高，兩所學校都選取了基礎較好的學生開展教學。到目前為止，兩所學校均已開展了三期的教學或實驗探索，任課教師及時總結教學心得體會，并在相關教學刊物或課程研修活動中與廣大一線教師分享教學經驗。

二 高中人工智能課程的影響因素

根據Snyder的研究，可以把課程實施的影響因素歸納為四個方面：課程改革自身的性質、校區的整體情況、學校的水平以及外部環境[4]。結合高中人工智能課程的現狀，本文分別從以上四個方面來探討影響該課程的主要因素。

（1） 課改自身的性質

課程改革本身的性質是影響課程實施的第一要素。它包括課程改革的必要性及其相關性、改革方案的清晰程度、改革內容的復雜性以及改革方案的質量與實用性。結合信息技術新課程改革的相關調查研究，廣大信息技術教師和教研人員對課改的必要性應該認識得比較到位，然而他們對信息技術課程中是否有必要單獨開設人工智能模塊存有疑惑。其次，不少教師對課程改革方案（課程標準）的認識并不是非常清晰。他們認為新課程標準中的教學理念、實施建議等內容相對抽象，不易把握和理解，缺乏具體的針對性，可操作性不強。再次，人工智能課程的實用性相比其他模塊并不明顯，課程內容也相對難度較高。這些因素造成課程設置的必要性不強、實施難度大、實用性不高，直接影響人工智能課程在學校的順利設置。

（2） 校區的整體情況

校區的整體情況主要包括地區的適應性、地方管理部門的支持、教學隊伍的培養、教學研討和交流等等。各地區對課程改革的需要程度會直接影響人們實施課程的積極性和主動性。我國東西部地區的學校對課程改革的需求程度不同，從而造成了課程實施的地區差別。從目前開設人工智能課程或教學實驗的學校來看，均分布于東南沿海較為發達的地區。這些學校的共同特點是基礎條件較好，對課程改革的積極性高，敢于進行教學嘗試和革新。此外，地方管理部分的支持對課程實施也有很大影響，如廣東省為了推動信息技術課程改革，專門出臺了關于課程標準的教學指導意見[5]。其中強調“要特別注意人工智能初步”，并針對人工智能課程提供了較為具體的教學建議，從而促使該省出現了全國最早正式開設人工智能課程的學校。師資隊伍也是影響課程的因素之一。目前大多數高中缺乏熟悉人工智能課程內容和教學方法的專業教師，使得學校無法開設該課程。因此，有關人工智能課程的研討和學習交流顯得尤為重要，然而目前這些方面的活動總體上相對缺乏。

（3） 學校的水平

學校水平對課程實施的影響因素包括校長的作用、教師的個人特征和教師集體的行為取向。學校是課程改革的基本單位，校長和教師是學校課程改革的動因。校長對課改理念的理解，以及對課改的支持、參與程度都會影響課程的順利實施。校長通常會根據上級主管部門的意見，結合本校的實際情況，權衡課程改革可能對學校形成的各種影響。在高考的影響下，信息技術課程在高中各科中長期存在地位“低人一等”的現象，甚至出現課時常被“侵占”的現象。如果校長對信息技術課程本身不重視，那么要求學校開設人工智能選修課無疑是一種奢望。此外，一所學校教師個人和集體的改革意識的強弱也會影響課程的實施。從人工智能課程的現狀來看，恰好印證了這一點：改革意識強的教師個人或教研組即使沒有上級的硬性指令，也能積極展開各選修模塊的教學嘗試和探索，并自覺地從教學者成長為研究者，而思想保守的學校即使具備了課程實施的基本條件，也不愿積極開設相關的選修課程，長期停留于課程的“忠實執行者”的層次。

（4） 外部環境

外部環境因素主要包括政府部門的重視、外部機構的支持以及社區與家長的協助。各國課程改革的經驗表明，教育行政部門和相關機構的態度在很大程度上影響到新課程的順利實施。特別是我國長期以來受到前蘇聯教育模式的影響，課程改革通常是自上而下的模式，新課程的實施主要依靠各級政府教育行政部門的政策和指令的推動。本次新課程改革同樣繼承了這一模式，但是整個教育體制和評價體系未能及時進行相應的調整，因此在某些方面造成各級教育部門的政策抵觸，出現“上有政策、下有對策”的情況。此外，社區與家長對新課改的認識和態度也影響到人工智能課程的實施。研究表明，社區與家長更加關心的是新課改是否有助于提高學生的學業成績，是否會給學生造成更大的負擔，而對學生能力的全面發展和個性的培養則是其次的考慮。因此，要使社區與家長認識和了解課程改革的意義和目標，引導其關心新課程、支持新課程才能更好的促進新課改的健康發展，進而才可能使得包括人工智能在內的高中各科選修模塊得以全面開設與實施。

三 高中人工智能課程的反思

通過調查訪談以及與相關授課教師的交流，筆者了解到高中人工智能課程的教學情況和教師的經驗體會。總體來說，該課程的推進情況不如預期理想，需要從課程的設計、管理、教學以及評價等方面進行反思。

（1） 課程設計

本次高中信息技術課程改革將原來的一門課程分解為1個必修模塊和5個選修模塊，從而給學生提供多樣化的選擇。“人工智能初步”選修模塊是作為智能信息技術處理專題設置的，以反映信息技術學科的發展趨勢，體現教育的時代性要求。課程設置的目的在于使學生在技術掌握與使用的過程中，逐漸領會信息技術在現代社會中的應用以及對科學技術和人類發展的深遠意義[6]。然而，以上的描述更多是該模塊的隱性價值，相比其他模塊該課程的顯性價值并不是很直觀。而一線的信息技術教師較多關注的是該課程的顯性價值：課程能給學生帶來些什么？學生的實踐能力能否有較大提高？教師們在沒有找到一個合理的價值依托之前，一般不會貿然開課。這一點值得課程設計者和教研人員的深刻思考。

通過網絡問卷調查，不少教師認為人工智能課程在高中開設是有一定必要性的[7]，但并不意味著所有的學生都需要學習該課程。課程應面向對人工智能有一定興趣的學習者，且最好有一定的基礎。事實上，相對于其他選修模塊，選擇人工智能課程的學生并不是很多。因此，結合我國目前的情況，可以考慮優先在發達地區條件較好的部分學校開設，再進一步利用其示范作用，以點帶面，逐步鋪開培訓、指導、交流的規模和影響面，積極穩妥地推進高中人工智能課程的建設。

（2） 課程管理

課程的有效管理有助于提高課程實施的質量。上個世紀90年代以來，我國的中小學課程由原來的中央集權管理體制逐步轉變為國家、地方、學校的三級管理體制。國家負責課程的總體規劃，省級教育部門結合本地區實際制定課程計劃或實施方案，而學校也將有權根據學校傳統或學生興趣開發適合本校的課程。目前人工智能課程雖然已被列入國家課程標準，但在地方管理層面并未得到應有的認可。部分地區考慮到高考因素，直接將人工智能模塊排除在學生的選擇范圍之外，無疑成為阻礙該課程順利實施的一個重要原因。

目前我國高中了解熟悉人工智能教學內容、方法的教師十分缺乏，相關教育主管部門需加強該課程的師資培養，邀請教材編寫人員和相關專家，積極開展各級培訓、研討和交流活動，以務實的態度來聽取學科教師的意見，為他們提供一些明確的、可操作的指導和建議。也可以開展優秀教學案例的征集和評獎，通過公開課的觀摩和點評活動，或吸納中學教師參與有關課程改革和教學研究的課題，以此提高教師參與改革的積極性。此外，國內高等師范院校信息技術相關專業應該對新課改作出及時的反應，針對高中信息技術各選修模塊為師范生開設相關的課程，為課改的成功實施提供后備師資力量的支持。

（3） 課程教學

從已開展的人工智能課程教學或實驗情況來看，主要的教學體會包括：教學對象選取時要有針對性，不宜硬性指定，應結合學習者自己的興趣和學習基礎供其自由選擇；由于課程的理論和技術的要求較高，不宜大量采用“講授法”進行教學，應設計一些有挑戰性的活動供學生實踐；為保證教學進度有序進行，可通過課堂小測及時鞏固所學內容；應提供良好的網絡條件和計算機設備以支持課程教學和實踐的順利開展。

國外一些高校通過遠程網絡的手段與中學合作開展人工智能教學，加快了課程建設的步伐，并提高了教學質量。大學負責教學網站的建設維護，主持與中小學的討論答疑，中學則負責課程教學的具體實施。文中個案也印證了這種做法的有效性：讓一些致力于高中人工智能課程研究的高校和部分條件較好的中學建立共同體，協作推動課程的實施。一方面，高校研究人員能為中學提供教學指導建議、技術和資源的支持；另一方面，中學的教學實踐也為高校進行課程教學研究提供了材料和依據。

（4） 課程評價

研究表明，評價目前已成為影響高中信息技術新課程實施的一個重要問題[8]。從本次課改的動因來看，針對我國現行教育體制下的高考選拔制度在很多方面呈現的弊端，新課改力圖在一定程度上改變這一局面，努力使學習者能夠真正獲得全面的發展。但是，在目前情況下以高考為“指揮棒”的評價體系短期內仍然無法發生質的變化。高中新課改實施以來，部分省份相繼將信息技術課程納入了高考的范疇，以往信息技術課程不受重視的情況逐漸得到了一些改善。然而，高考是否解決信息技術課程評價問題的一劑良藥，進而為人工智能課程的實施及其評價帶來新的希望，目前仍是值得懷疑和思考的問題。特別是當前高考科目已經較多，再增加科目無疑會加重學習者的負擔，且很容易回到應試教育的老路上。

其次，雖然新課程標準中提供了關于課程評價的建議，但是其中的內容仍然比較抽象，可操作性不夠。如在信息技術課程標準的評價建議中，提倡評價主體的多元化，關注學生的個別差異，綜合應用多種過程性評價方式，適當滲透表現性評價的理念，等等。這些內容從理念上來講都是很好的，但是如何在教學實踐中加以操作實施，對一線教師而言仍是不夠明確和難以把握的問題。而且，信息技術課程的每個模塊各有特色，然而課程標準并未就此提供專門的評價建議。因此，一套科學合理、適合人工智能課程的評價體系和方法仍需要教研人員在實踐中不斷摸索總結。

參考文獻

[1] 教育部. 普通高中技術課程標準(實驗) [S].北京:人民教育出版社,2003:9.

[2] 鐘啟泉. 課程論[M].北京:教育科學出版社,2007:207-214.

[3] Fullan, M. & Pomfret, A. Research on curriculum and instruction implementation [J]. Review of education research, 1997, 47(1).

[4] Snyder J.B. & Zumwalt K. Curriculum implementation [M]. In Jackson P. W. (Ed).Handbook of Research on Curriculum. New York: Macmillan Publishing Company, 1992.

[5] 珠海教育信息網. 廣東省普通高中信息技術課程標準教學指導意見 [DB/OL].

[6] 顧建軍等.技術課程標準(實驗)解讀[M].武漢:北教育出版社,004:9.

篇7

關鍵詞：人工智能；選修課；專題討論

中圖分類號：G642.0？搖 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2012）12-0053-02

一、引言

《人工智能》是一門跨學科的課程，它的內涵十分豐富，包含了符號學、數理邏輯、神經網絡、遺傳算法、知識表示和推理、模式識別、機器學習等方面的知識，并且內容抽象，使得一般本科生望而生畏。目前在大多數院校里尤其是二本院校，《人工智能》只是作為一門選修課程。既然是作為選修課程，我們可以不拘泥于傳統的教學方式，采取靈活多樣的教學形式，培養學生研究這個領域的興趣，使得學生既能掌握人工智能領域的基礎理論，又能了解目前人工智能的前沿課題，擴大知識面，并為今后的研究打好基礎。

二、改革教學方法

在傳統的教學模式里，教師往往就一本教材從頭到尾講授給學生，教師講什么，學生就聽什么。但是人工智能涉及太多的數理邏輯推理知識，內容抽象，講解起來不免有點枯燥無味，學生的興趣就會隨著講課的進程逐漸變得淡薄。另一個問題是在傳統的教學模式下，學生接觸不到該研究領域的前沿問題。事實上，隨著科技的進步，人工智能技術也在不斷發展，再加上人工智能本身的特點，即它是一門交叉學科，涉及計算機科學、信息科學、控制科學、認知學、生物學、哲學等等領域。因此當學生了解了當前國內外學者所研究的前沿課題，這樣不僅能克服“枯燥無味”的問題，而且會拓寬他們的知識面，從而他們可以將自己所學專業作為人工智能的潛在應用或研究領域。基于以上分析，考慮到人工智能是適合任何專業學生學習的一門選修課，我們設立分專題講授模式，這些專題包括：人工智能與類人思維，人工智能與機器進化，人工智能與知識表示，人工智能與決策規劃等等。下面分別敘述之。

1.人工智能與類人思維。什么是人工智能？Nilsson指出：“人工智能是關于人造物的智能行為，而智能行為包括知覺、推理、學習、交流和在復雜環境中行為。人工智能的一個長期目標是發明出可以像人類一樣或更好地完成以上行為的機器……”那么為了這個長遠目標，我們應該深入地探討人類大腦是如何思維的，或者說是如何思考問題的，人類是如何感知、理解以及應付外界龐雜的世界。只有深刻理解了人腦功能原理以后，人工智能才能“貢獻出”相應的類人思維模型。這相當于空氣動力學，人類飛行器只是根據空氣動力學的原理構造的，它并不要求人類制造像鳥兒一般的飛行工具。因此在這部分教學過程中，可以先提出“大腦是如何思維的”問題，讓學生自己動腦思考，相互探討：人腦的結構是什么？人類思考問題分層次嗎？什么是智力？智力的本質是什么？……課后，學生可以帶著這些問題查閱資料文獻，分組討論，甚至可以寫一些文章來闡述自己對思維的理解。這樣既充分調動了學生學習的積極性，又培養他們的興趣。然后，我們在課堂上進行具體講解，講解內容自然而然地引入了人工智能的定義，人工智能歷史知識，圖靈測試方法以及認知模型方法，接著再介紹目前國內外類人思維模型的研究現狀。這樣的教授過程，一開始就使得學生不排斥這門課，在了解人工智能基礎知識外也接觸到認識論方面的知識，培養了學生查閱文獻和撰寫科技論文的能力。

2.人工智能與機器進化。這部分專題主要給學生講解遺傳算法方面的知識，比如遺傳算法的產生與發展，遺傳算法的基本操作，遺傳算法的應用情況。并且在教學過程中結合實例來講述。實例可以從最基本的簡單函數優化到復雜的旅行商問題。學生可以自己設計函數優化的解決方案，指出初始種群大小、進化代數、交叉率等因素對求解結果的影響，并要求學生自己編寫程序來分析和理解這些問題。這些實驗和設計極大地提高了學生的動手能力。

3.人工智能與知識表示。知識表示可看成是一組描述事物的約定，在人工智能里，它研究怎樣把“人類知識”表示成機器能處理的數據結構。經典人工智能的主要表示方法有：一階謂詞邏輯表示方法，這是最基本的表示方法，具有嚴謹的公理體系；產生式規則表示方法，這是使用最廣泛的表示方法；語義網絡、框架、腳本表示方法，這是結構化的表示方法，等等。但是學生在學習這部分的知識時，對于邏輯推理覺得非常枯燥無味。我們的想法是在介紹這部分的知識時，不僅透徹闡述各種表示方法的精神實質，而且建議學生閱讀Sowa所編著的《知識表示》一書，該書提供了知識表示方面廣泛的知識，是這一領域的公認權威著作。Sowa在介紹新思想的同時捕捉到這一領域的最新成就，并且將邏輯學、哲學、語言學和計算機科學結合到知識表示，并將其轉換為可計算形式。該書中還包含了大量的哲學和語言學的知識，閱讀該書可以使得學生知識面得以拓寬，加上該書目前沒有翻譯版本，鼓勵學生閱讀英文原著，對學生各方面能力的提高都有所幫助。

4.人工智能與決策規劃。在決策規劃中，著重介紹增強學習、偏好理論等基礎知識，由于我們在這個方面上做了許多工作，因此在講解時聯系自己的研究進行一些專題探討，例如雙馬爾科夫過程決策模型，協同算法，超濾偏好模型，樸素描述邏輯在中醫理論上的應用等等，并歡迎學生和我們共同研究這些專題，這樣做無疑會增加師生之間的學術交流，促進學生的研究興趣，形成良好學術氛圍。

5.豐富多樣的教學形式。除了以上的專題外，還可以開設其他的人工智能專題。事實上可以針對不同專業的學生確定專題的內容和形式。例如對于工程類的學生，可以著重講述神經網絡，進化計算等方面的內容，并且借助于Matlab提供的相關工具箱進行實驗設計。因為大多數工程類的本科生都學習過Matlab語言，該語言在科學研究和工程實踐中應用廣泛，在教學過程中也要充分發揮這些優點。如是文科類的學生，教學方面可以著重講述人工智能的符號學，哲學等方面的知識，這讓文科學生從另一個角度去理解人工智能。課堂上，充分利用多媒體教學，采取多樣的教學手段，激發學生的興趣和好奇心。還可以播放國際機器人大賽等錄像片段，增強課堂的教學效果。

三、結束語

總之，將人工智能分專題來講授，讓學生立刻能接觸到當前人工智能的前沿研究問題，并且領會其中的實質。再加以多元化的教學手段，使得學生好學，樂學，更好地實現教學目標，提高教學水平。

參考文獻：

[1]Nils J. Nilsson，著.人工智能[M].鄭扣根，莊越挺，譯.北京：機械工業出版社，2004，6.

[2]John F. Sowa.Knowledge Representation：Logical，Philosophical，and computational Foundations[M].北京：機械工業出版社，2003，6.

[3]韓麗娟，孫玉紅，李圣君.《人工智能》教程改革初探[J].電腦知識與技術，2007，（13）：222-223.

[4]馮愛祥，羅雄麟.本科“人工智能”課程的教學改革探索[J].中國電力教育，2011，（10）：111-112.

[5]李春貴，王萌，何春華.基于案例教學的“人工智能”教學的實踐與探索[J].計算機教育，2008，（9）：53-54.

[6]曾安，余永權，曾碧.人工智能課程教學模式的探討[J].江西教育學院學報（綜合），2006，27（6）：40-43.

[7]王蓁蓁，邢漢承.擬人類思維的形式結構數學模型[J].智能系統學報，2008，3（6）：529-535.

篇8

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[7] Russell S， Norvig P. Artificial intelligence： A Modern Approach[M]. 3rd ed. Edinburgh： Pearson Education Limited， 2014.

[8] 跽蛑甘： 全球人工智能發展報告2016[R]. 嘉興： 烏鎮智庫和網易科技， 2016.

[9] Nilsson N J. Artificial intelligence： A new synthesis[M]. San Francisco： Morgan Kaufmann Publishers， 1998.

[10] Negnevitsky M. Artificial intelligence： A guide to intelligent systems[M]. 2nd ed. Boston： Addison-Wesley， 2004.

[11] Luger G F. Artificial intelligence： Structures and strategies for complex problem solving[M]. 6th ed. Edinburgh： Pearson Education Limited， 2008.

[12] Jones M T. Artificial intelligence： A systems approach[M]. Sudbury： Infinity Science Press， 2009.

[13] Flasiski M. Introduction to artificial intelligence[M]. Wiesbaden： Springer International Publishing， 2016.

[14] Winston P H. Artificial intelligence[M]. 3rd ed. Edinburgh： Pearson Education Limited， 1992.

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關鍵詞：人工智能；會計軟件開發技術；翻轉課堂；知識庫；會計信息化

一、引言

近年來，隨著云計算、人工智能、大數據和移動計算等新技術的發展與應用，知識管理理念的日趨成熟，新興技術對高等學校教育教學模式的改革與創新帶來了良好的機遇。2012年3月13日，教育部印發的《教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）》，旨在推進信息技術與教育教學的深度融合，實現教育思想、理念、方法和手段全方位創新。2016年6月7日，教育部頒布實施的《教育信息化“十三五”規劃》，以期加快推動信息技術與教學教育的融合發展。這些政策的出臺為高校翻轉課堂教學模式的發展提供了明確的實施導向和政策支持，也為重慶理工大學會計信息化國家級精品課程之《會計軟件開發技術》（AccountingSoftwareDevelopmentTechnology，以下簡稱為ASDT）課程實施翻轉課堂教學模式改革與創新帶來了良好的契機。知識庫采用知識表示方式來存儲、組織、管理和使用互相聯系的基礎學習知識、學習過程沉淀的知識和學生自我搭建的知識。基于人工智能技術的翻轉課堂知識庫構建與應用，不但可以調動學生的積極性和主動性，讓課程教學延伸到網絡平臺，還能夠在很大程度上提高課程的教學質量和教學效果。大數據、人工智能、知識庫等技術的發展為翻轉課堂教學模式的有效開展提供了良好的技術支撐，引起了教育界的廣泛關注。周宇等人（2016）提出了一種面向關聯數據的機構知識庫構建方法，該方法能夠覆蓋機構知識庫構建的整個過程，并支持機構知識的資源整合、語義檢索、知識推理和關聯數據。鐘曉流等人（2013）信息化環境中基于翻轉課堂理念的有效教學設計模型，對翻轉課堂產生的背景與緣起、含義與特征、當前的研究進展與實踐案例、相關的技術工具等進行了系統分析。曾明星等人（2014）闡述了翻轉課堂的內涵、應用與研究現狀，分析了軟件開發類課程實施翻轉課堂的可行性，探討了軟件開發類課程翻轉課堂教學模型及其構成要素。劉清堂等人（2016）分析了機器教學、計算機輔助教學、智能導師系統的基本設計理念、關鍵技術以及代表性系統，提出以學習分析為核心的智能技術整合、融合人工智能和人類智能的自適應學習。綜觀上述文獻，現有研究主要從翻轉課堂的可行性和模型等方面去思考翻轉課堂的教學模式改革問題，而利用人工智能、大數據等現代信息技術去改革與創新翻轉課堂教學模式的研究文獻還相對比較匱乏。基于人工智能技術的翻轉課堂知識庫構建與應用，通過全程記錄課上和課下的教學互動過程，可以改善翻轉課堂在教學方式、學生學習方式、評價體系等諸多方面的不足。鑒于此，本文基于大數據、人工智能等技術，探索改進與提升翻轉課堂教學模式改革與創新的新技術與新方法。

二、基于人工智能的春秋戰國翻轉課堂知識的表達

人工智能（ArtificialIntelligence）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，主要包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理、智能監控、智能搜索等核心技術。ASDT課程將語音識別、語義識別、圖像識別和智能搜索等人工智能技術融入翻轉課堂教學改革的同時，導入春秋戰國時期的七國爭霸作為教學情景，將班上所有學生平均分成七個小組，分別對應齊、楚、燕、趙、韓、魏、秦等七個國家，每個小組的學生進行角色扮演，實施“春秋爭霸”翻轉課堂教學。在ASDT教學過程中，在講授會計軟件開發技術和會計數據業務處理流程的同時，讓學生充分參與課程教學活動，強化互動學習，培養學生的團隊協作能力、溝通能力、PPT制作與演講能力、知識消化吸收及應用等能力。基于人工智能翻轉課堂知識庫構建的基礎是將ASDT課堂的課堂教學活動和學生自主學習活動過程中形成的知識符號化的一個過程，通過對知識的映射轉化為可供描述的事實和推理事實的數據結構。在構建知識庫的過程中，知識的表達方式是構建知識庫的關鍵。知識表達方式主要包括描述性、直接性、過程性等表達方式。其中，描述性的知識表達方式是客觀和完整地反映相關專業領域的理論知識，具有準確性和邏輯性的特點。直接性的表達方式是以專業理論知識為基礎，以圖片、視頻、音頻和圖形等方式直接表達知識的本質。過程性的知識表達方式是在教學過程中的積累和總結的經驗知識。以下具體闡述在課堂教學活動和學生自主學習活動中知識的表達方式。

（一）課堂教學活動課堂教學活動由教師圍繞各小組在完成作業的過程中遇到的實際問題，引導學生進行小組作品展示和組織小組間互動討論。在課堂教學活動中，各小組通過PPT演示講解本組作品中所涉及的知識點，運行程序進行作品展示。其他小組針對展示的作品輪流提問，小組回答問題以后，教師對作品進行綜合性點評并打分。最后，教師根據知識庫中的記錄的學生自主學習活動中遇到的問題引導學生互動討論，解決問題，針對學生不能解決的問題，進行重點講解。在整個課堂教學活動中，教師對知識點的講解、評價表現為描述性的知識，而教師和學生的角色高頻切換，教師和學生評價、引導和提問不停迭代的探究式教學過程，表現為過程性的知識。通過語音識別、語義識別等人工智能技術的運用，自動識別和理解學生作品展示、各小組提問、教師綜合點評等教學活動中的語言，轉換為相應的文本，按照知識的表達方式自動分類，并實時傳送到網絡平臺，更新知識庫。

（二）學生自主學習活動將ASDT課程的教學目標和教學內容按主題進行任務分解，根據教學計劃逐步推進，學生根據小組任務在重慶理工大學精品課程網上觀看教學視頻進行自主學習，小組成員合作完成小組任務。學生在學習過程中產生的疑問，可以借助智能搜索技術檢索知識庫，知識庫推送相關知識點，幫助學生解決問題。在學生的自主學習過程中，學生在網頁中通過簡單檢索、組配檢索、限制檢索等手段，進行交互式的訪問，最終獲得所需的知識信息，表現為過程性的知識。學生觀看教學視頻對相關知識點進行學習表現為直接性的知識。

三、基于人工智能的翻轉課堂知識庫的構建

在知識的直接性表達、描述性表達和過程性表達等多種方式下，多角度獲取教學活動中的各種知識以構建知識庫。基于人工智能的翻轉課堂知識庫包括教師編輯維護的知識庫、學生自我搭建的知識庫以及課堂學習過程中沉淀積累形成的知識庫三部分，在教學活動中不停地進行動態更新，形成一個翻轉課堂知識庫的生態循環。其中，老師編輯維護的知識庫是根據教學計劃和教學任務按規則生成課題所需的知識點；學生自我搭建的知識庫是根據學生在網絡平臺上提出的問題，生成的答案和解釋；課堂學習過程中沉淀積累形成的知識庫是自動記錄和存儲學生在課堂上的各種學習行為。基于人工智能的翻轉課堂知識庫，

（一）教師建立維護學生基礎學習知識庫教師首先根據教學總任務和總目標規劃具體小組任務，按照教學大綱小組任務，同時在網絡平臺上編輯學生完成小組任務所需的基礎知識和教學視頻。此環節對課程的翻轉和構建基礎學習知識庫具有重要的指導意義。建立基礎學習知識庫要和小組任務相匹配，并且具備合理性、科學性和可操作性，盡量涵蓋完成小組任務所涉及的知識點。否則學生將無法完成小組任務，也無法有效建立基礎學習知識庫。學生根據小組任務和本小組實際情況，觀看教學視頻和學習資料，滿足基礎知識儲備，完成小組作品。教師根據學生在自主學習過程中提出的問題不斷更新維護基礎學習知識庫。

（二）學生自主學習形成知識庫學生根據教師在網絡學習平臺上的任務，進行自主學習，完成小組的學習任務。當學生提出疑問時，網絡平臺會自動檢索知識庫，找到相應的知識點和教學視頻對學生進行智能推送，學生解答問題。并且在人工智能技術的應用下，會自動記錄學生在網絡學習平臺上的問題，形成并更新知識庫，把學生的學習記錄反饋給教師，幫助教師及時調整教學計劃。

（三）課堂教學活動中形成知識庫在學生的課堂學習中，小組成員進行PPT講解和作品展示，在語音識別、語義識別和自動計分等人工智能技術下，自動記錄和分析小組的作品展示情況、個人發言情況和積分情況。并且自動記錄老師的總結點評和答疑，通過圖像分析技術，自動歸集學生個人的學習資料。同時，把課堂過程中的學生提問、教師答疑所涉及的知識，自動對接到網絡平臺，更新知識庫。

四、知識庫在翻轉課堂教學活動中的具體應用

基于人工智能的知識庫在翻轉課堂教學活動中的具體應用主要包括自主學習、課堂教學和效果評價等三個方面。自主學習是指學生在翻轉課堂的網絡學習平臺上進行課前的基礎知識學習和基礎知識自測，并且借助知識庫解決疑問；課堂教學是利用基于人工智能技術構建的知識庫，幫助教師和學生解決教學過程中的問題；效果評價是在翻轉課堂的教學模式下，建立的適合現行教學模式下的學生評價體系，教師根據基礎學習情況，在線統計問題，制定教學計劃。下面將詳細闡述人工智能的知識庫在翻轉課堂教學活動各中的具體應用，如圖2所示。

（一）自主學習在自主學習過程中，學生首先了解教師的小組任務，在人工智能技術的應用下，根據老師的學習任務，智能化地制定學習目標。學生根據細化的學習目標進行自主學習，明確自主學習的課程內容，并根據課程內容和自身情況選擇合適的學習內容。學生通過網絡平臺觀看教師提供的教學視頻或其他形式的學習材料開展學習，對學習收獲進行記錄，最后在網絡平臺上進行知識檢測。同時，應用智能監控技術可以實時監控學生在網絡上的學習情況和發言情況。學生可以根據自己的預習情況，在線提出問題，網絡平臺會根據學生提出的問題自動檢測知識庫，知識庫推送相關知識點和學習資源，幫助學生分析和解決問題。利用智能監控技術，可以收集學生頻繁在網絡平臺上搜索的所有問題。同時，學生也可以將問題進行拍照或者錄制成視頻發送給教師，利用圖像分析技術可以自動識別圖片或者視頻中的問題并且推送給教師，根據問題調整教學內容和教學計劃。

（二）課堂教學教師根據知識庫中記錄的學生自主學習情況，全面系統地了解學生的基礎知識學習情況。知識庫匯總學生在網絡平臺上的發言和提問情況，教師根據匯總的問題在課堂上進行重點講解，使課堂學習更加高效。在學生作品展示、小組互動提問、教師綜合點評等教學活動中，學生和教師可以借助知識庫智能推送相關知識點，幫助解決教學活動中的問題。同時可以智能推理出合適的教學計劃給教師進行選擇。在學生提出問題和解答問題的過程中，智能收集問題和答案，形成知識，更新知識庫。

（三）效果評價效果評價包含教學質量評價和學生評價兩個環節。其中，教學質量評價是全面、系統的了解學生的學習情況和知識儲備情況下，合理、客觀地評估教師的教學質量。學生評價是考核學生的知識掌握情況、交流與溝通能力、演講能力、協作能力、PPT制作能力、課堂參與程度和小組展示情況等。在基于人工智能的翻轉課堂教學模式下，學生評價包括課堂教學活動和學生自主學習活動兩個部分。通過語音識別和語義分析技術等人工智能技術，詳細記錄每一位學生在課堂上的發言情況、小組展示情況和教師對作品的點評情況。通過大數據分析技術，可以全面地了解學生在課外觀看教學視頻的情況和自測情況。因此，這種學生評價方式更加具有合理性和精準性。

五、結論

與傳統的ASDT課堂相比，基于人工智能下的翻轉課堂知識庫的構建促使教學逐步從靜態走向了動態，實現了以學生為主題，教師為主導的課堂教學理念，是適應新時期ASDT課程教學改革的必然。在基于人工智能的翻轉課堂教學模型下，一定程度上改進了翻轉課堂中的課堂教學、學生自主學習和效果評價等模塊，有效督促學生自主學習，幫助學生在線答疑，同時更加綜合地對學生進行考評，讓老師教學更加高效。人工智能技術的廣泛應用對于解決翻轉課堂教學當前所面臨問題的是較為理想的方案，它有助于提升翻轉課堂整體的教學水平，促進翻轉課堂的快速發展。

參考文獻：

［1］周宇、歐石燕：《面向關聯數據的高校機構知識庫構建方法研究》，《圖書情報工作》2016年第1期。

［2］劉清堂、毛剛、楊琳等：《智能教學技術的發展與展望》，《中國電化教育》2016年第6期。

［3］曾明星、周清平、蔡國民等：《軟件開發類課程翻轉課堂教學模式研究》，《實驗室研究與探索》2014年第2期。

［4］鐘曉流、宋述強、焦麗珍：《信息化環境中基于翻轉課堂理念的教學設計研究》，《開放教育研究》2013年第1期。

［5］胡立如、張寶輝：《翻轉課堂與翻轉學習:剖析“翻轉”的有效性》，《遠程教育雜志》2016年第4期。

［6］王紅、趙蔚、孫立會等：《翻轉課堂教學模型設計》，《現代教育技術》2013年第8期。

［7］余燕芳：《基于移動學習的O2O翻轉課堂與應用研究》，《中國電化教育》2015年第10期。

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關鍵詞：人工智能；信息素養；信息技術

中圖分類號：TP18文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2008)35-2417-02

Artificial Intelligence Education and Middle School Students Information Literacy

WU Wen-tie

(Mathematics and Computer Institute of Mianyang Normal University, Mianyang 621000, China)

Abstract: Information Literacy in the Information Age is a national basic literacy, artificial intelligence represents a cutting-edge information technology. Based on the analysis of information quality and substance of the definition on the basis of exploring the field of artificial intelligence research, as well as in education, put forward the theory of artificial intelligence and technology courses in secondary education should be in a more systematic, comprehensive Improve the information literacy of students.

Key words: artificial intelligence; information literacy; information technology

1 信息素養的定義及其內涵

“信息素養”一詞最早產生于信息技術和信息產業發達的美國, 是隨著現代信息社會的逐漸形成而對國民提出的一種兼跨人文和科學范疇的綜合性個人素養要求的描述。隨著研究的深入，人們對信息素養的認識也在不斷深化。

1974年美國信息產業協會主席保羅?澤考斯基最先提出信息素養的概念, 他認為信息素養是“利用大量的信息工具及主要信息源使問題得到解答的技術及技能”。1992年美國圖書館協會提出：“信息素養是人能夠判斷何時需要信息, 并且能夠對信息進行檢索、評價和有效利用的能力。”同年, 道爾在《信息素養全美論壇的終結報告》中給出了一個較為全面的定義：一個具有信息素養的人, 他能夠認識到精確和完整的信息是作出合理決策的基礎, 他能夠確定對信息的需求, 能夠形成基于信息需求的問題, 能夠確定潛在的信息源, 能夠制定成功的檢索方案, 從包括基于計算機的和其他的信息源中獲取信息、評價信息、組織信息用于實際的應用, 將新的信息與原有的知識體系進行融合以及在批判性思考和問題解決過程中使用信息。

綜上所述, 雖然研究人員從不同的視角界定了信息素養的定義, 但可看出, 信息素養既包括認知態度層面上的內容, 也包括技術層面、操作層面和能力層面上的內容。概括起來講, 信息素養主要包括信息意識、信息能力和信息道德三個方面：

1) 信息意識。信息意識是信息素養的首要因素, 主要指人們對信息及其交流活動在社會中的地位、價值、功能和作用的認識, 換句話說, 就是指人們對信息的判斷、捕捉的能力。信息意識的強弱將直接影響人們利用信息的程度和效果。人們只有有了信息意識,才有可能有信息的需求, 進一步去尋找信息和利用信息, 并主動學習與信息處理有關的技術。

2) 信息能力。信息能力是信息素養的重要方面, 是指人們獲取信息、處理信息、利用信息、創造信息、交流信息的技術和能力。人們只有掌握一定的信息技能, 才能有效地開展各種信息活動, 有效地利用信息和創造信息, 充分發揮信息的價值, 變信息為動力和優勢。

3) 信息道德。信息道德是指人們在整個信息交流活動過程中表現出來的信息道德品質。它是對信息生產者、信息加工者、信息傳播者及信息使用者之間相互關系的行為進行規范的倫理準則, 是信息社會每個成員都應該自覺遵守的道德標準。

2 人工智能的研究領域

人工智能的研究領域非常廣泛, 而且涉及的學科也非常多。目前,人工智能的主要研究領域包括：專家系統、機器學習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、機器人學、智能決策支持系統及人工神經網絡等。下面主要介紹在網絡教育環境中常用的智能技術。

2.1 專家系統

所謂專家系統就是一種在相關領域中具有專家水平解題能力的智能程序系統, 它能運用該領域專家多年積累的經驗與知識, 模擬人類的思維過程,求解需要專家才能解決的困難問題。

2.2 機器學習

“學習”是一個有特定目的的知識獲取過程, 其內在行為是獲取知識、積累經驗、發現規律; 外部表現是改進性能、適應環境、實現系統的自我完善。所謂機器學習, 就是要使計算機能模擬人的學習行為, 自動地通過學習獲取知識和技能, 不斷改善性能, 實現自我完善。機器學習主要研究學習的機理、學習的方法以及針對相應的學習系統建立學習系統。

2.3 模式識別

所謂模式識別,是指研究一種自動技術。計算機通過運用這種技術,就可自動地或者人盡可能少干預地把待識別模式歸入到相應的模式類中去。也就是說,模式識別研究的主要內容就是讓計算機具有自動獲取知識的能力,能識別文字、圖形、圖像、聲音等。一般來說,模式識別需要經歷模式信息采集、預處理、特征或基元抽取、模式分類等幾個步驟。

2.4 人工神經網絡

人工神經網絡是指模擬人腦神經系統的結構和功能, 運用大量的處理部件, 由人工方式建立起來的網絡系統。它是在生物神經網絡研究的基礎上建立起來的,是對腦神經系統的結構和功能的模擬, 具有學習能力、記憶能力、計算機能力以及智能處理功能。其中學習是神經網絡的主要特征之一, 可以根據外界環境來修改自身的行為。學習的過程即是對網絡進行訓練的過程和不斷調整它的連接權值, 以使它適應環境變化的過程。學習可分為有教師(或稱有監督)學習與無教師(無監督)學習兩種類型。對神經網絡的研究使人們對思維和智能有了進一步的了解和認識,開辟了另一條模擬人類智能的道路。

3 人工智能技術在教育中的應用

3.1 智能搜索引擎

隨著互聯網站點和頁面的激增以及網絡用戶隊伍的不斷壯大,信息檢索成為人們利用Internet的重要途徑。但是在浩瀚的網頁海洋中尋找有用的信息并不容易,需要借助有力的檢索工具如搜索引擎等等。目前一些著名的搜索引擎有:GOOGLE、YAHOO、EXCITE、INFOSEEK等,他們各有特色,但仍存在不足之處,如檢索到的無關信息過多以及檢索結果排序較混亂。智能化信息檢索是信息檢索的新分支,它是人工智能和信息檢索的交叉學科。它在對內容的分析理解、內容表達、知識學習等基礎上實現檢索的智能化,這樣可以節省學習者在檢索中花費的時間,幫助學習者提高檢索效率。智能化信息檢索所用到的人工智能技術有專家系統、自然語言處理和知識表示。

3.2 智能體(agent)

agent技術早在70年代出現在人工智能領域,通過感知、學習、推理以及行動能夠基于知識庫的訓練模仿人類社會的行為。隨著其進一步發展,它在遠程教育領域發揮著越來越重要的作用。一套完整的遠程教育系統中包含許多子系統,如答疑、作業、考試、交互等等子系統。這些子系統都有各自的數據庫用來存儲信息。為了提高整個系統的智能性,可以引入智能技術,把眾多子系統的數據庫鏈接起來,實現信息資源的共享。通過分析這些信息,智能技術可以發現學習者的個別特征(如興趣愛好信息、點擊知識點信息統計、交互日志等等),并根據這些特征量身訂做出適合學習者的學習方案,也有助于教師及時掌握學習者學習過程中的動態信息。

3.3 智能CAI(ICAI)

隨著計算機技術的飛速發展,計算機輔助教學(CAI)已受到教育界的重視,成為學科教學改革的一種重要手段。許多學校都在開發CAI課件,但大多數CAI課件只是機械地按照教學設計者事先設計好的教學模式和內容向學生傳授知識,并沒有體現出個性化學習,無法做到因材施教。

智能CAI是以人工智能技術為核心,使CAI系統能夠根據學生的學習情況等因素分析學生的特征,合理安排教學內容、變化教學方法去滿足個別教學的需要。使用智能CAI進行教學能夠克服傳統CAI的不足,顯著提高教學效果,是CAI課件發展的趨勢。

3.4 智能教學系統ITS

智能教學系統(intelligent tutoring system,ITS)是涉及人工智能、計算機科學、認知科學、教育學、心理學和行為科學的綜合性課題,其研究的最終目標是由計算機負擔起人類教育的主要責任,即賦予計算機系統以智能,由計算機系統在一定程度上代替人類教師實現最佳教學。我國ITS的研究起步較晚,但近幾年隨著計算機的普及和教育軟件需求增大,ITS的發展較快。ITS按照功能分為四個模塊:專家知識模塊、學生模塊、教師模塊、人機接口模塊。

4 人工智能教育對學生信息素養的作用

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是計算機科學的一個分支,是一門研究運用計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性學科。換言之,它研究如何用計算機模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、思考、規劃以及問題求解等思維活動,來解決需要人類專家才能處理的復雜問題,例如咨詢、診斷、預測、規劃等決策性問題。人工智能也是一門涉及數學、計算機科學、控制論、信息學、心理學、哲學等學科的交叉和邊緣學科。與一般的信息處理技術相比,人工智能技術在求解策略和處理手段上都有其獨特的風格。人工智能研究處于信息技術的前沿,它的研究、應用和發展在一定程度上決定著計算機技術的發展方向。同時,信息技術的廣泛應用也對人工智能技術的發展提出了急切的需求。今天,人工智能的不少研究領域如自然語言理解、模式識別、機器學習、數據挖掘、智能檢索、機器人技術、人工神經網絡等都走在了信息技術的前沿,有許多研究成果已經進入人們的生活、學習和工作中,并對人類的發展產生了重要影響。

綜上所述,作為信息技術一個不可缺少的重要組成部分,人工智能的基本內容在中學信息技術課程中是不能不專門提及的,以往某些教材中用一兩頁篇幅作個簡單介紹的方法根本不足以反映人工智能學科的全貌。因此,十分有必要在高中階段的信息技術課程中專門設立人工智能選修課。我們認為,高中階段開設人工智能課程可以在以下幾個方面對學生的信息素養培養產生積極作用：

1) 多種思維方式的培養和信息素養的綜合鍛煉。

現實世界的問題可以按照結構化程度劃分成三個層次：結構化問題,是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題;非結構化問題,難以用確定的形式來描述,主要根據經驗來求解;半結構化問題則介于上述兩者之間。一般說來,中學階段開設的傳統意義上的信息技術課程中所介紹的信息技術,例如多媒體技術、網絡技術、數據庫技術、算法與程序設計等,都是求解結構化問題的基本技術。而人工智能技術則是解決非結構化、半結構化問題的一類有效技術。

把人工智能課程引入我國現行的高中信息技術教育,可以讓學生在體驗、認識人工智能知識與技術的過程中獲得對非結構化、半結構化問題解決過程的了解,從而培養學生的多種思維方式,達到提高信息素養的目的。通過人工智能課程的學習,學生還將了解人工智能語言的基本特征,學到智能化問題求解的最為基本的策略。

2) 體驗人類專家解決復雜問題的思路,提高學生的邏輯思維能力。

這里以人工智能學科中“專家系統”技術的體驗、學習與應用過程為例進行說明。在專家系統的應用過程中,一個實際的專家系統不僅能夠為用戶給出相關領域的專家水平建議或決策,而且能夠通過解釋機制,以用戶容易理解的方式解釋專家系統的具體推理過程。學生可以向專家系統提出諸如“為什么(Why)”、“如何(How)”、“如果……會怎么樣”等問題,系統接受用戶的問題指令后,可以根據推理的邏輯進程,即時將答案呈現給用戶,整個過程如同教師與學生在進行面對面的教學。在該過程中,學生可以充分體驗人類專家的求解思路和推理風格,有助于提高他們的分析、思維與判斷能力。

另一方面,在專家系統的教學過程中,可以要求學生自行構建由產生式規則組成的知識庫,或進一步利用工具軟件來開發簡單的實用型專家系統。為了完成該項工作,學生一開始就要編制開發規劃、制定知識獲取策略,并具體付諸實施,這是一個不斷深化的過程。學生還得明確與系統有關的所有變量或相關的因素,并且將這些變量和因素轉化為問題求解,得出相應的結論。在進行一系列問題求解分析之后,運用產生式規則來表示知識,以此建立起來的專家系統還可以讓其他學生去運用和體驗,具有一定的實用價值。

由于專家系統中的知識組織與推理過程是對人類專家思維方式的一種模擬,因此上述知識庫的組織和系統的推理過程能夠較好地體現學生的思維過程。在建造知識庫過程中,學生需要將原來零碎的未成型的知識概念化、形式化和條理化,從而內化為學生自己的東西。所以,建造知識庫的過程不但能反映學生的學習過程,而且有助于學生對該領域知識的深層思考并有利于長久記憶,同時也學會了專家系統的基本開發技術。正如美國著名的學習論專家Jonassen所指出的：那些自行設計專家系統的學生將會在這種活動中受益匪淺,因為這是一個對所學知識進行深度加工的過程。

3) 了解信息技術發展的前沿,激發對信息技術未來的追求。

人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿,通過人工智能知識、技術的學習與體驗,高中學生能夠對信息技術發展的前沿知識有一定程度的了解,這樣有助于他們開闊視野,培養興趣,激發對信息技術美好未來的追求,從而為今后進入大學或走向社會奠定良好的基礎。

5 結束語

中學生的信息素養的培養是當前信息技術課的一個重要目標，而在現有的中學信息技術課程中，關于人工智能的知識只作了簡單的介紹，學生們對于人工智能研究的廣大領域不能有詳細的概念，這對于中學生的信息化認識和信息素養的培養不夠全面。因此在中學信息技術課中加大人工智能的知識介紹是信息技術課改革的重要內容。

參考文獻：

[1] 雷曉慶.網絡環境下大學生的信息素養及其培養[J].太原大學學報, 2004(2):38.

[2] 杜玉霞.美國信息素養教育與研究的啟示[J].電化教育研究, 2005(10):42.

[3] 王永慶.人工智能原理與方法[M].西安:西安交通大學出版社,2002,1-53.

[4] 潘瑞玲,余輪.Agent技術在遠程教育系統中應用的研究[J].微型電腦應用,2002,18(4):28-30.

[5] 吳戰杰，秦健.Agent技術及其在網絡教育中的應用研究[J].電化教育研究，2003(3):32-36.

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