時間：2023-08-21 17:23:18
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇人工智能基礎教學，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
人工智能即將進入高中課堂。近日，我國第一本面向中學生的AI教材——《人工智能基礎（高中版）》正式。
為什么要在中學開設人工智能課程？這本教材有什么特點？對于中學教師和學生而言，應如何準備才能應對人工智能的教與學？記者對此進行了調查。
全國已有40所學校引入教材
據了解，該教材是華東師范大學慕課中心和商湯科技合作，聯合全國多所知名中學教師共同編寫，由新聞出版總署批準出版并備案。目前，全國已有40所學校引入該教材作為選修課或校本課程，成為首批“人工智能教育實驗基地學校”。
“與其他教材不同，該教材以‘手腦結合’為主要學習方式，不僅關注對人工智能原理的介紹，更加重視這些原理在生活中的運用。”華東師范大學教授，博士生導師陳玉琨介紹說，“作為教材的編者，我們特別希望學生能發揮獨特的想象力，設計一些在高中階段有可能完成的項目，并動手將其轉化為獨具特色的作品。”
記者看到，該教材共分9個章節，以基礎普及性的知識為主，分別介紹了圖片識別、聲音識別、視頻識別、計算機寫作和深度學習等人工智能技術的原理和應用場景，每一頁都配有彩色圖表，并引入了大量科普內容和實例。此外，該教材還配套了一個教學實驗平臺。
香港中文大學教授林達華表示，目前，人工智能人才面臨著全球性短缺，在人工智能和基礎教育結合方面，各個國家都還處在探索的過程中，該教材的出版，是人工智能教育的一次重大突破，意味著人工智能將由此走出“象牙塔”，進入高中生的知識范疇。
“今天，技術更迭速度太快，誰也無法預計未來的職業選擇，我很樂意讓我的孩子在中學階段就了解掌握一些人工智能方面的知識技能。”一位家長這樣告訴記者。
目的在于普及原理引發興趣
作為一門兼具學術含量和技術含量的學科，對高中學生而言，應該怎樣去了解人工智能這門學科；對于高中教師而言，又該如何教學呢？
“大多數中學生的最終職業道路都不會是成為人工智能研究者或工程師，但是未來很多行業都將在不同程度上受益于人工智能的賦能。因此，該學科在中學階段的教學目標應該定位讓學生了解掌握人工智能的基本思想、基礎知識以及常用算法和工具。”林達華說。
在陳玉琨看來，人工智能的教學和研究經常要用到高等數學的知識，這已經超出了高中生的知識范圍，因此，在中學階段，教師應注重對相關概念、算法、原理進行定性介紹，“定量的部分，可以留待以后再學。”
多位專家表示，教師在教學過程中，要特別重視對人工智能應用場景的介紹，這不僅會讓課堂變得更加生動，學生學習的興趣更加高漲，同時也會提升師生的思維與創造能力。
“總體而言，在中學階段開展人工智能課程的主要目的在于普及人工智能的原理與技術，引起學生對人工智能學習的興趣。當然，也期望能為高等學校培養人工智能領域的拔尖人才奠定相應的基礎。”
“校企合作”解決人才缺口
也有專家指出，人工智能是一門新興技術，中學教師在該領域的知識儲備是不足的。
“師資是課程的基礎。”上海師范大學教授岳龍表示，“開設人工智能課程對教師的知識結構也提出了新的挑戰，因此組建專門的師資培訓團隊非常重要。”
據記者了解，為幫助教師克服知識儲備不足的問題，華東師范大學慕課中心與商湯科技將聯合舉辦多期“人工智能教師研修班”——培養一批人工智能的種子教師，在他們帶領下，逐步提升我國教師總體的人工智能素養，從而改善中學教師開展人工智能教育教學面臨的困難和挑戰。
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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：
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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)
關鍵字：人工智能；案例教學；學科分支；雙語教學
中圖分類號：G642 文獻標識碼：B
1 引言
人工智能是計算機科學的一個重要分支，是當前科學技術發展中的一門前沿科學，它的出現及所取得的成就引起了人們的高度重視，被認為是計算機發展的一個根本目標。
人工智能課程作為計算機科學與技術專業課程體系中的核心課程之一，其地位正在隨著該技術的不斷發展和廣泛應用而得到迅速提高。目前，國內外重點大學都非常重視該門課程的教學和研究，許多重點大學都有自己獨立的人工智能研究所。
本文通過多年的人工智能教學實踐，對人工智能教學的方法進行了初步的實踐和探索。中央民族大學在人工智能課程建設和教學過程中，針對計算機學科的發展趨勢，提出擯棄傳統講、學、考模式，注重學生能力培養的措施。在教學和實踐過程中，不斷進行探索，既從計算機學科本科的教學理念出發，從人工智能這門學科特點出發，以計算機學科分支的角度認知人工智能，組織教材的知識架構并進行教學。用計算機學科的觀點分析人工智能的基本原理與方法時，重點強調的是這些基本原理與方法與其他的計算機分支的共同點和不同點。共同點是強調計算機學科的本質，不同點是強調人工智能的本質。本文就針對我校人工智能課程教學的一些基本問題加以初步總結。
2 從計算機學科分支的角度認知人工智能
人工智能屬于計算機科學分支的學科，同時又是一門涉及控制論、信息論、語言學、神經生理學、數學、哲學等多學科交叉的課程。我國高等院校計算機學科的本科教學所設置的人工智能課程一般只有40課時左右，以什么角度組織教材內容，提高教學效果，才能使學生較容易地理解和掌握人工智能的原理與技術，是我們值得探索的問題。
人工智能處理的對象是知識，知識處理則需采用知識表示。因此，若以計算機分支的角度也就是用計算機學科的觀點看待人工智能，人工智能課程的教學內容應以知識為主線，以知識表示和搜索為基石進行組織。反映到實際教學中，就是人工智能的各個分支的介紹，這包括知識庫系統、自然語言理解、規劃、機器人等。總之，教學內容可分成兩個部分，第一部分是基礎理論和基本方法，包括：邏輯表示與歸結推理方法、搜索原理，知識表示(包括產生式系統、語義網絡、框架)、推理(包括不確定性推理、非單調推理)、機器學習。第二部分是實用技術，包括知識庫系統、高級搜索、自然語言理解。
3 優化和更新教學內容、加強雙語教學
人工智能作為一門新學科，在1988年前，國內外均未見有教學大綱和教材，開設本課程面臨的首要問題就是確定教學內容，包括人工智能的知識表示和推理以及人工智能的應用兩個部分。前者是人工智能的重要基礎，后者討論幾種人工智能應用系統，包括專家系統、機器學習、自動規劃和機器視覺等系統。這些內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一步深入， 到20世紀90年代中期，人工智能也從符號(邏輯)主義一枝獨秀發展到符號主義、連接主義和行為主義多家爭鳴的新局面， 模糊計算和神經計算作為新內容列入到人工智能課程，充實了人工智能課程的內容。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，我們及時對教學內容進一步優化和更新：把人工智能分為基礎部分和擴展應用部分。
在教學和實踐過程中，考慮到本課程的多學科交叉性以及相關信息學科的快速發展， 在目前高校提倡雙語教學的環境下，將《人工智能》教材逐步改為全英語教材，這樣可以更快地掌握學科的發展動態， 掌握最先進的技術， 與國際發展趨勢接軌。Nils J.Nilsson教授所著的《人工智能》教材是美國Stanford大學計算機系本科教材，該教材體系比較符合學生的認知規律，便于學生接受、理解、掌握和鞏固所學知識；同時這本書內容豐富、取材新穎，適合作為該課程的英文教材。
4 注重案例教學、改革教學方法
案例教學首創于哈佛大學商學院，在經貿、管理、法學等學科領域的相關專業得到應用并取得顯著績效，然而目前工科專業還較少運用案例教學方法。人工智能的每一部分內容均包含大量概念，內容抽象，算法復雜，學生往往被動“聽講”；并且涉及很多的數理邏輯知識，有些顯得難以理解，并且往往讓學生感到比較枯燥，學生的學習興趣就漸漸淡薄，難以獲得預期的教學效果。鑒于這一現實問題，我們將案例教學方法引入到該課程的教學之中。
例如在邏輯推理技術和搜索技術這兩方面的教學過程中，我們使用參考教材《人工智能：一種現代方法》，并利用其中基于JAVA的教學開發工具包AIMA進行案例設計和實驗教學，在教學過程中結合AIMA中的案例來講解，使比較枯燥的知識以有效、實用和具體的形式表現出來，做到理論與實踐相結合。在講解搜索技術時，以“八皇后”問題為案例，結合AIMA中的設計實現，以講解和討論相結合的方式，學習盲目搜索、啟發式搜索等算法，使學生不僅能理解狀態空間的產生方法，而且能設計算法、實現算法，提高了學生的學習興趣和實踐能力。在學習神經網絡、模糊邏輯、進化計算等方面的內容時，我們主要借助于Matlab提供的相關工具箱。
5 加強教學隊伍建設、改革考核方法
建立一支愛崗敬業、富有戰斗力的教學隊伍是出色完成教學任務和提高課程教學質量的根本保證。教學人才資源是教學的第一資源。在學校有關部門的領導和學院的支持下，我們組成一支知識結構和年齡比較合理的教師隊伍。
在教師隊伍的建設過程中，積極引導鼓勵教師對考試方法的改革。一方面這樣可以打破以往應試教育的弊病；另一方面，也可以使學生從繁重的死記硬背中解脫出來。結合這門課的特點，我們加強平時思維能力的考核，注重學生實驗能力和動手能力的培養，在學習中大量采用寫讀書報告的形式。在此基礎上加大平時成績的比例，使得平時成績占到總成績的40％左右，杜絕依靠一次考試決定成績的狀況。這樣，既迫使學生重視平時的學習思考，也減輕有些學生想通過考試作弊完成學習任務的僥幸心理。
人工智能作為一門課程［1］，開設時間距今只有40多年，但發展極為迅猛。人工智能課程的內容涉及計算機科學、數學、系統科學、控制科學、信息科學、心理學、電子學、生物學、語言學等等，幾乎所有科學工作者都可以在人工智能中找到自己感興趣的問題。目前，國內外已有眾多高校指定人工智能為計算機科學與技術及其相關專業的主修專業基礎課程，它在拓展計算機和自動控制的研究和應用領域方面有著極其誘人的學科發展前景。自2003年起，國內諸多高等院校陸續開設“智能科學與技術”本科專業，同時也有更多高校在傳統信息類專業中加大了人工智能課程的課時比重，因此如何提高人工智能課程的教學質量顯得尤為重要。?
本文結合人工智能課程的特點以及自己教學與研究的實踐，對本課程的教學進行一些探討，以期改進人工智能課程教學方法，達到提高本課程教學質量的目的。??
一、兼顧課程內容的統一性和差異性??
人工智能課程的核心內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用的認識和理解上，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在聯系和規律。從這一點來看，人工智能課程與其他很多計算機課程是不同的，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、知識應用是人工智能課程的三大內容，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構上就有了一個比較清晰的脈絡，即首先必然要學習各種知識表示方法，然后是利用這些知識進行推理，進而實現知識應用，最終達到問題求解的目的。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、啟發式搜索、消解原理以及規則演繹系統等都屬于基本的問題求解方法。計算智能、專家系統、機器學習、自動規劃等屬于高級問題求解方法。?
同時，人工智能課程某些章節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據結構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派［2］，本課程往往同時會介紹不同學派的算法，這些學派在人工智能的基礎理論和方法、技術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過程中不僅要強調人工智能課程理論的統一性和完整性，又要兼顧各學派的特點，尊重甚至調動學生們對不同人工智能學派及其方法的興趣。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《人工智能及其應用》系列教材［1,2］，該教材以邏輯主義學派為主線，兼顧引進其他學派的精華內容，具有較強的科學性。
??二、實施分層次教學??
各高校一般同時為計算機相關專業的本科生和研究生開設了人工智能課程，甚至有的非計算機類專業也開設有人工智能課程。不同層次的學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類專業學生的教學目的和教學內容，做到分層次設計人工智能課程教學?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、認識，少部分達到理解層次。本科生一般都是在高年級（三年級下期或者四年級上期）開設人工智能課程，這時已有不少學生準備繼續讀研或者已經被保研，因此在兼顧全體學生教學層次的同時，要注意給這部分學生足夠的相關參考書目，讓他們能夠利用課余時間廣泛深入了解人工智能相關算法，老師在課后還應和他們進行充分討論，培養他們對人工智能的特別興趣。?
非計算機類專業的學生往往需要學習如何利用人工智能知識解決該專業領域內的問題，因此在教學中要盡量有專業針對性地進行教學。例如針對農科類專業，在教學專家系統過程中，我們要求學生參考北京農業信息技術研究中心開發的農業專家系統開發平臺（paid5?0）理解并開發與本專業領域相關的簡易農業專家系統。?
給研究生開設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、系統地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干應用實例，并且能靈活運用所學知識闡述解決實際問題的方法和途徑。課程教學中要致力于培養學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，并撰寫相關的課程論文，以小型研討會的形式進行報告交流。實踐證明，我們的研究生的人工智能教學效果明顯提升，成效突出。
??三、案例驅動，寓教于樂??
采用案例教學是為了充分調動學生的學習興趣，增強學生學習的自覺性［3］。通過案例教學能把枯燥的人工智能理論知識具體化、形象化，可以使學生更加感性地理解課堂教學內容。這些案例都是以教師所從事的科研項目中的實際應用環境為背景進行闡述的，讓學生能在實際環境中理解概念和知識，學會利用人工智能知識去分析和解決實際問題。在教學過程中要選擇學生容易接受的案例，體現理論聯系實際的特色，激發學生的興趣。?
例如，在講授“計算智能”內容時，我們結合黃河三門峽和小浪底水庫水沙聯合智能調度系統［4］進行講解。綜合三門峽水庫和小浪底水庫防洪運用的基本原則、歷年調度方案、專家的經驗、歷年數據和現有的調水調沙數學模型，分別利用模糊決策、神經網絡、遺傳算法及綜合集成方法來實現三門峽、小浪底水庫水沙聯合調度。?
又例如為了讓學生走近機器人，我們進行了一場機器人展示課，將研究所現有的MOROCS?1（中南一號智能移動機器人）、ASR（廣茂達）、AmigoBot（自主移動機器人）、CanDroid（罐頭機器人）、MD?375 Rover（人控漫游車）、Fokker D7（人控飛機，1:72）、Rockit OWI?769K（聲按、壓控火牛機器人）、Hexapod Monster（六足爬行機器人）、Hubo（多機能歌舞機器人）等各類機器人全部拿出來給學生做了功能演示［5］。親眼看到這么多機器人，同學們都非常興奮，對人工智能課程的興趣高漲。?
在進行案例教學時，引導學生帶著問題和求知欲望深入理論的學習，讓學生在案例中尋找問題的答案并獲取知識。在講授利用神經網絡進行水庫調度時，引導學生分析如何確定神經網絡的輸入端數據，什么是泛化能力以及如何提高神經網絡的泛化能力。?
為了鞏固所學內容，可以讓學生組成討論小組對教師提出的論題進行討論，分小組闡述自己的觀點，這樣有助于提高學生學習的主動性，還有助于培養學生思考問題的能力和提高理論教學的效果。案例教學的關鍵在于引導學生利用所學到的理論知識去解釋、分析和解決現實案例中的問題，以達到訓練學生理論運用和深入理解理論知識的目的。?
此外，我們挑選了機器人足球、拖拉機撲克牌、中國象棋、五子棋等普遍受人喜愛的智能游戲，讓學生親手設計小型智能游戲軟件，在設計的過程中掌握高深的人工智能理論知識，讓學生學得會、用得上、記得牢。
??四、結語??
以上談到的一些教學方法是我們在教學過程中總結體會比較深刻的方面，以供探討。事實上，要進一步提高人工智能課程的教學質量，還有很多方面需要改革和加強。如不斷強調人工智能教師的專業素質，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素質，給學生一個良好的專業素質導向。其次，在人工智能課程教學過程中還需要有培養實用型人才的教學理念，特別是注重培養有創新意識的實用型人才。注重培養學生的質疑能力，只有通過質疑和提出問題，學生的創新意識才能夠得到不斷強化，創新思維能力才能夠得以不斷提高。?
人工智能學科是一門非常年輕、又非常前沿的學科，有其自身的突出特點，人工智能課程教學必然與其他計算機專業課程教學不同，需要更多的從事人工智能教學的教師在自身的教學實踐中不斷積累經驗，進行廣泛的教學交流。
參考文獻?
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關鍵詞：人工智能計算機技術
一、人工智能的定義
“人工智能”(ArtificialIntelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、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。人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機,人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。人工智能理論進入21世紀,正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領域超越人類智能,人工智能將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大貢獻。
二、人工智能的應用領域
1.在管理系統中的應用
(1)人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現人們非常需要做,但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談談人工智能在企業管理中的應用》一文中劉玉然指出把人工智能應用于企業管理中,以數據管理和處理為中心,圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫,而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。換句話說,就是將企業各部門的數據進行統一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業管理與決策中的關鍵因子。
(2)智能教學系統(ITS)是人工智能與教育結合的主要形式,也是今后教學系統的發展方向。信息技術的飛速發展以及新的教學系統開發模式的提出和不斷完善,推動人們綜合運用超媒體技術、網絡基礎和人工智能技術區開發新的教學系統,計算機智能教學系統就是其中的典型代表。計算機智能教學系統包含學生模塊、教師模塊,體現了教學系統開發的全部內容,擁有著不可比擬的優勢和極大的吸引力。
2.在工程領域的應用
(1)醫學專家系統是人工智能和專家系統理論和技術在醫學領域的重要應用,具有極大的科研和應用價值,它可以幫助醫生解決復雜的醫學問題,作為醫生診斷、治療的輔助工具。事實上,早在1982年,美國匹茲堡大學的Miller就發表了著名的作為內科醫生咨詢的Internist2Ⅰ內科計算機輔助診斷系統的研究成果,由此,掀起了醫學智能系統開發與應用的。目前,醫學智能系統已通過其在醫學影像方面的重要作用,從而應用于內科、骨科等多個醫學領域中,并在不斷發展完善中。
(2)地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要作用發揮領地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”,該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等,是工業領域的首個人工智能專家系統,其發現了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。
3.在技術研究中的應用
(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中,目前主要廣泛采用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質、形狀和大小進行判斷和歸類;專家運用超聲無損檢測儀器,以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動,減少了任務因素造成的無擦,提高了檢測的可靠性,實現了超聲檢測和評價的自動化、智能化。
(2)人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展,網絡技術的安全是我們關心的重點,因此我們必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更,大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術,開發更高級AI通用和專用語言,和應用環境以及開發專用機器,而與人工智能技術則為我們提供了可能性。
三、人工智能的發展方向
1.專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域,它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。近年來,在“專家系統”或“知識工程”的研究中已出現了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識,所以才能達到優異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現和應用這些知識,也應該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發現推理過程中出現的差錯,現在這一點已被證實。
2.智能信息檢索技術的飛速發展。人工智能在網絡信息檢索中的應用,主要表現在:(1)如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術。(2)由于網絡知識信息既包括規律性的知識,如一般原理概念,也包括大量的經驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理,需要利用人工智能的研究成果。
3.SOAr是一種通用智能體系結構,其始終處在人工智能研究的前沿,已顯示出強大的問題求解能力,它認為機器人的開發是人工智能應用的重要領域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統的行為的境地。(2)具體化機器人有軀干,有直接來自周圍世界的經驗,他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置,也是由于與周圍進行交互的動態決定。(4)浮現從系統與周圍世界的交互以及有時候系統的部件間的交互浮現出智能。目前,國內外不少學者都對機器人足球系統頗感興趣,足球機器人涉及機器人學、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領域。足球機器人系統本身既是一個典型的多智能體系統,是一個多機器人協作自治系統,同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標準的實驗平臺。
參考文獻:
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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：
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關鍵詞:智能科學基礎;系列課程;國家級教學團隊;改革;建設
在國家教育部質量工程的支持下,中南大學信息科學與工程學院對國家級精品課程人工智能[1-2]和智能控制[3]、全國雙語教學示范課程人工智能和國家級智能科學基礎系列課程教學團隊[4]等進行持之以恒的改革與建設,取得一些成果。
“智能科學基礎系列課程教學團隊”的教學隊伍是一支由國家級教學名師領銜[5],知識結構、梯隊結構和年齡結構比較合理,具有明顯的學科優勢、課程優勢、人才優勢和教學科研優勢的頗具特色與影響力的教學團隊。該團隊以中南大學智能科學研究中心為核心,主要承擔人工智能基礎、智能控制導論、機器人學、專家系統等本科基礎和專業基礎課程,碩士學位課程人工智能、智能控制和機器人控制技術以及留學生碩士學位課程Artificial Intelligence和博士生學位課程智能系統原理與應用的教學。
教學團隊在建設過程中,注重教學改革,加大課程建設和教材建設力度,不斷改進教學方法,在課程改革、教材建設、教學手段、隊伍建設以及交流合作等方面取得一些進展。本文擬就教學團隊的改革與建設的相關理念與實踐問題加以總結,談談我們的見解。
1創新教學方法
教學是教師的本職和核心工作。本教學團隊一直致力于教學方法與教學模式的改革與創新,虛心學習國內外先進教學經驗和方法,積極探索教學新路,形成了“以趣導課、以疑啟思、以法解惑、以律求知”的教學模式和教學方法[6-7]。充分激勵學生的學習積極性和主動性,發揮獨立思考和創新思維,多方位培養學生發現問題、分析問題和解決問題的能力。我們在教學過程中應用了課堂演示、課堂互動、課堂辯論、課后網絡教學、網絡實驗等一系列現代化全方位的教學新模式。此外,為提高學生的動手能力和理論水平,讓學生直接參與部分教師課題,理論聯系實際,為畢業后的工作學習打下良好基礎。具體措施如下:
1) 舉行課堂討論會,營造自由探索氛圍。
為調動學生的積極性,我們在授課過程中多次開展課堂討論會和辯論會等活動,讓學生自己查閱資料,分析整理,提出自己的觀點,使學生全方位地接觸所學課程,培養學生的研究能力,真正實現師生互動,并鼓勵學生用英語討論。學生對有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。課程中還經常請來在科研工作中擔任主要任務的教授和博士生來給學生介紹最前沿的科學動態,激發學生們對所學知識和科學研究的興趣。在研究生教學方面,我們更進一步通過舉辦課程課堂學術研討會,讓學生在一年級就開始接觸學科前沿,自己查閱資料和動手寫科技論文,并在研討會上宣讀討論,培養獨立工作能力和從事學科前沿研究的能力,為將來的高層次研究打下基礎。
2) 倡導啟發式教學,培養學生學習能力。
注意采用面向問題的啟發式方法進行教學,啟發學生求解問題能力,強化學生的參與意識,提高他們的學習積極性。教學中還注意采用了多種交互式策略,如課堂教師提問、鼓勵或指定學生用英語提問、學生就某個知識點進行主題發言后老師點評等。此外,師生通過互聯網進行交互,方式包括Email、BBS和QQ談和交換文件等。
根據學生的興趣和創新潛力,對有專業特長的本科生,在自愿情況下,挑選2～3名參與國家級項目研究工作,進行中長期培養試點,實現本科培養過程與碩士、博士研究生培養過程的銜接。
3) 增強課程實驗教學環節,籌建智能專業實驗室。
智能科學基礎課程的概念性較強,初學者感到比較抽象,而實驗教學又是薄弱環節。因此,結合學生實際情況,我們對實踐教學環節十分重視,設計了一些新的實驗項目,探索新穎的實驗方法。新開實驗項目包括人工智能實驗、智能控制實驗、專家系統實驗、機器人學實驗、人工智能課程設計等。對相關課程的原有實驗,我們也進行了一些改革,增設了個性化的實驗,使得學生的實驗數據和實驗結果分析既有格式要求,又給學生報告自己研究的過程和結果留有空間。這些做法能夠鼓勵學生進行獨立性研究,滿足他們學習的需求。通過實驗教學,學生能夠理論聯系實際,驗證所學理論知識和概念,加深理解,充分調動了學生的學習積極性,培養了他們的創造能力。
除課堂實驗外,我們還充分發揮虛擬實驗的優點,設計了網絡虛擬實驗,讓學生在課外上網練習。通過虛擬實驗,學生可以了解算法的具體運行過程,調整參數和過程,并進行驗證以加深對知識的理解,提高學習興趣,從而達到教學目的。
結合科研,購進和自制部分新設備、新系統,計劃建設智能專業實驗室,為教學提供更多的優良實驗設備。例如,已研制“中南移動一號”和“中南移動二號”自主移動機器人共7臺,已購進RCB-1型教學機器人20套等。
教學團隊教師還指導學生參加全國大學生“飛思卡爾”杯智能汽車競賽活動、大學生創新性實驗計劃及創新教育計劃項目等,取得優秀成果。
2推進課程改革
教學改革是課程建設和學科發展的生命線。我們把國家級精品課程和全國雙語教學示范課程放在優先建設的位置,并以它們帶動其他課程建設,完善系列課程建設,同時新辦了智能科學與技術專業。
2.1搞好精品課程建設,改進雙語示范課程教學,穩步推進系列課程建設
本團隊著力搞好已有的2門國家級精品課程、1門全國雙語教學示范課程,更新精品課程網站,豐富課程內容。為了及時反映上述課程中相關科學技術的最新進展,我們調整了教學體系和教學內容,修訂了教學大綱,并對教學內容進一步優化和更新,極大充實了各課程教學內容。同時,通過校際教學活動和網上資源共享對精品課程、雙語教學示范課程進行交流和推廣,起到較好的輻射作用[8-9]。
為加強精品課程建設,完善和拓展課程體系,在總結現有精品課程的建設經驗的基礎上,又建成省級精品課程1門,校級精品課程1門。
為提高學生的專業英語水平和學習興趣,使得學生能夠開拓眼界,追蹤國際前沿科學研究,本團隊長期對雙語教學進行研究和實踐。除改進人工智能雙語教學示范課程外,團隊承擔的其他課程,如智能控制、機器人學、專家系統、數據結構等也實行了雙語教學,并為該課程引進英文輔助教材。例如,對人工智能課程,我們先后采用Nilsson和Russell等編著的國外影響較大的英文原版教材作為主要教學參考書[10-11],供學生學習參考。在雙語教學中,一般以漢語講授為主,英語為輔,并對一些關鍵詞同時用漢語和英語表示。對部分章節或某個專題,采用純英語教學或以英語為主漢語為輔的教學。對PPT課件的編寫分為純漢語、純英語和英漢混合幾種方式。英語教學比例要根據教學內容和學生英語水平而定,其檢驗標準是學生的接受程度與學習效果,根據這一點來適時調整雙語教學中英語對漢語的比例。
通過教改實踐,我們承擔的智能科學基礎課程逐步形成為具有明顯特色的課程體系。我們講授的課程從智能科學的基礎課程到專業基礎課程,再到專業實踐課程,形成了配置合理、特色鮮明、循序漸進、優勢互補、協調發展的智能科學與技術學科從基礎到應用的系列課程體系。
2.2新辦智能科學與技術專業
智能科學與技術是當代科技發展的前沿學科和重要組成部分,其人才需求日益增加,超出了目前高校的培養能力[12]。我校的智能科學與技術學科方向經過近20年的發展,已形成了具有自身優勢和特點的學科,在國內具有一定的知名度和優勢。為了促進智能科學與技術學科的發展,經過多年積極準備,我們于2009年申報了智能科學與技術專業并獲得教育部批準。通過向兄弟學校學習調研,了解該專業人才需求、專業建設規劃,設定適應培養目標的教學計劃與課程設置方案。雖然我們開辦“智能科學與技術”專業較晚,但我們從2002年開始,就一直關注和積極參與國內智能科學的學科的討論與新專業籌備工作[13]。
我校于2009年申報獲準,在自動化專業增設了智能科學與技術專業方向,目前已招收2屆學生共84人。我們為選讀智能科學與技術本科專業方向的每個學生選定指導老師。每個學生都可以參加指導老師的課題,指導老師也可以利用自己的學識、經驗和責任心來更好地管理呵護學生。這一做法取得明顯效果,不僅受到同學們的普遍歡迎,也得到了學校的肯定。我們還多次召開師生見面會并通過指導老師走訪宿舍,了解每個人的情況。為了消除代溝,努力融入同學當中,學習熟悉他們的語境和思維想法。我們的目標就是不讓一個學生掉隊。
創建與建設智能科學與技術新專業,將為智能科學基礎系列課程教學建設提供一個更加寬廣的平臺,并對計算機、自動化和電子信息等學科的專業建設和課程建設提供一個新的增長點。我們將以智能科學與技術專業建設為契機,虛心學習兄弟學校的專業建設的做法和經驗,進一步規范智能科學與技術的基礎課程教學,讓智能科學基礎課程教學建設登上一個新的臺階。
3加強教材建設
教材是教學的重要工具和資源,其水平直接影響教學效果和教學質量。在教學過程中,我們與時俱進,對教學內容不斷優化與更新,精益求精地編寫反映學科發展的教材[14]。
我們對原有編寫出版的教材進行修訂,反映新世紀學科發展水平和發展趨向,以適應教改需要。把這些最新內容用于教學,使學生了解到國際前沿動態和本學科的最新成果。
以相關系列課程為平臺,注重教材配套,服務因材施教,著眼長遠教材建設。僅2007年以來我們已出版的相關教材及專著如下:
《智能控制原理與應用》,國家級精品課程配套教材,2007;《智能控制導論》,國家級精品課程配套教材,2007;《未知環境中移動機器人導航控制理論與方法》,2008;《機器人學》,第二版,國家級教學團隊配套教材,2009;《機器人學基礎》,國家級教學團隊配套教材,2009;《人工智能及其應用》,第四版,國家級“十一五”規劃教材,國家精品課程配套教材,2010;《人工智能基礎》,第二版,國家級“十一五”規劃教材,國家精品課程配套教材,2010;《移動機器人協同理論與技術》,2010。
4優化隊伍結構
師資隊伍建設是團隊建設的源頭,沒有一流的教師隊伍就沒有一流的教學團隊。在師資隊伍建設上,我們一直采取引進優秀人才和在職培養相結合的做法。對于人才的引進主要通過辦專業和辦學科點等方式吸引人才,還通過創造教學和科研條件,穩定教師隊伍,解決個人的發展問題。
采取有效措施,提高主講教師的學術積累和教學水平。一是教研組教師,特別是中青年教師積極參加重要科研項目,提高學術水平。二是派中青年教師赴國外研修訪問,了解和學習發達國家同類課程的先進教學經驗、相關課程設置情況與發展趨勢,將國外教學思想引入課程教學。
教學始終是教師的第一要務,為了提高青年教師的教學素質,我們實施并完善了一系列管理措施和制度。
1) 設立名師工作室,實現名師資源共享形成多元化的帶教制度,安排高年資的教師對年輕教師進行傳、幫、帶,可以有業務方面的指導,也可以有認識方面的交流。通過老教師對年輕教師全方位的指導,使老教師的教學理念和經驗得以繼承,加快了年輕教師的成長。
2) 有計劃地安排年輕教師虛心旁聽有經驗教師的講課。通過聽課,不僅使年輕教師進一步掌握課程的內容,更重要的是使年輕教師學到了老教師的教學方法和經驗,對其今后從事教學工作起到了積極的指導作用。
3) 對于第一次上課和第一次上某門新課程的年輕教師,團隊都要在課前組織他們試講。試講前,安排老教師進行指導,傳授教學經驗。試講時,由團隊的教師參加聽課并對其進行講評,肯定其優點,指出其不足,幫助青年教師盡快掌握課程的重點,找到更合適的講授方法。此外,我們還備課,統一基本教案,幫助年輕教師成長。
近兩年來本教學團隊獲得的主要教學獎勵就有徐特立教育獎、茅以升教學專項獎等。
5擴大交流合作
我們在做好自身團隊建設的同時,增進與全國相關高校和教學團隊的交流,學習兄弟團隊的建設經驗,在課程示范、教材推廣、網絡資源輻射等方面發揮積極作用。我們還開展校內合作,聯合不同院系進行教學和精品課程的申報與建設,在校內推廣改革成果;發表了一系列教改論文;發起籌備《全國智能科學技術課程教學研討會》;邀請企業界科技精英做本科生就業指導相關報告。
1) 增進校際交流,發揮輻射作用。
我們經常以講座報告形式在許多兄弟院校進行教學與教改交流。例如,最近一年來就應邀先后到上海交通大學、同濟大學、東華大學、東南大學、國防科技大學、中國礦業大學、北京科技大學、清華大學等校就智能科學技術課程的教學、教改和建設問題作專題報告,在兄弟院校師生中引起熱烈反響。已有數以百計的高等院校采用我們編著的教材和網絡課程進行教學,國內已有眾多的從事人工智能課程和智能控制課程教學的教師,來信來函索取我們開發的課程教案、課程演示和網絡課程相關資料等,我們一直盡力地搞好推廣和服務工作。
2) 撰寫課程改革論文,進行國內外交流。
本團隊成員僅近一年多來,就在中國教育開放資源網、中國人工智能學會13屆年會、計算機教育、高等理科教育、計算機與現代化等會議及刊物上發表10篇教改論文,在國內外進行交流,起到介紹情況,交流信息和經驗的積極作用。
3) 籌備全國相關課程教學研討會。
為了更好地交流經驗,擴大影響和輻射作用,我們發起并聯合中國人工智能學會教育工作委員會、中國計算機學會人工智能與模式識別專業委員會、中國人工智能學會智能機器人專業委員會、中國自動化學會智能自動化專業委員會、中國人工智能學會人工智能基礎專業委員會,籌備召開了首屆《全國智能科學技術課程教學研討會》[15]。圍繞各個學校在智能科學與技術本科專業的課程改革與建設、課程和專業教學計劃制定和未來發展設想等方面進行交流研討。通過交流研討,認真學習兄弟學校的經驗,并盡可能匯報我們的經驗。我們相信,在與會全體代表的共同努力下,本次課程教學研討會一定能夠取得積極的成果。
注:本研究獲得教育部國家級精品課程人工智能(2003年)和智能控制(2006年)、全國雙語教學示范課程人工智能(2007年)、國家級智能科學基礎系列課程教學團隊(2008年)等項目支持。
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Construction of State Teaching Group of Series Course for Intelligence Science Basis in CSU
CAI Zi-xing, CHEN Bai-fan, LIU Li-jue
(Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)
關鍵詞:應用型人才;人才培養;人工智能;交叉教學
目前,我國高等教育已經進入大眾化階段,需要用分類發展理念指導高等教育人才培養[1]。從人才培養類型看,高校培養的人才大致可以分為3種:研究型人才、應用型人才和技能型人才。這3類人才主要分別由研究型高校、應用型本科院和高職高專培養[2]。應用型人才主要從事生產實際問題和工程實踐問題的探討和解決,完成從產品的設計到開發的過程,為企業經營的管理和決策提供支持[3]。這類人才的數量最為龐大,他們既要掌握相應的專業理論知識,又要具備嫻熟的實踐技能,具有解決工程實踐的專業水平。但在目前的應用型人才培養中,既定的教學方法、教學考核手段等在很大程度上導致理論教學和實踐性技能教學脫節。
在幾年的教學實踐中,筆者對此深有體會。對學生個人來說,他們經過十幾年寒窗苦讀考進大學,選擇自己喜歡或者感興趣的專業,非常渴望能夠在大學四年期間打下堅實的理論基礎并且掌握相應的應用技術,使得在四年之后走出學校時得到社會和用人單位的認可。作為大一新生班主任,我們都能感覺學生對知識的渴望,對未來的憧憬,以及對老師那一份沉甸甸的期盼。但經過對幾門課程的學習之后(一般是經過一個學期之后),學生的期盼逐漸變成了茫然,因為他們“發現”學習的課程好像并無用處,不知道學習這些課程對他們今后走入社會有什么幫助。任課教師通常只強調本課程的重要性,最后的結論是“必須學好這門課程”。但學生并沒有從“學好這門課”中獲得有用的體驗而是枯燥。在經過大約一年的學習以后,他們會從師兄、師姐那里“調查”得知,這種枯燥很正常,因為往屆學生也是這么過的(惡性循環),于是,學生對課程學習就變成麻木了。如果這種情況得不到及時糾正,大三的時候麻木就變成無所謂。其結果就是在大四后就進入了“畢業即失業”的怪圈。
可見,深入挖掘此類問題產生的深層原因、探討有效的應用型人才培養方法是十分緊迫和必要的。實際上,造成這種局面,除了學生自身的自覺性等主觀因素以外,另一個重要的客觀原因是目前高校各門課程的教學幾乎都是“平行的”,學校沒有很好地提供一種有效的培養方式,使得在這種培養方式下各門課程的教學可以在有效范圍內實現有機的“交叉”,并在這種交叉的基礎上提供進一步升華的途徑,本文正是對后者的一個探討。
1改變傳統的平行教學模式,實現強相關課程中理論和理論之間的交叉和融合
以離散數學[4]和人工智能[5]的教學為例,說明課程中理論和理論交叉教學的基本原理。
離散數學是計算機基礎課程,理論性很強,其涉及的知識不易于在具體應用中直接體現,但它是其他很多課程的理論基礎,是讓學生形成相應的“計算機”思維方式的基礎。這種類型的課程沒有可以動手操作的實驗和課程設計,但是我們要讓學生在學習本課程時就意識到它與具體應用的關系,并即時插入實踐性課程中相應的內容進行教學,即理論課程和實踐性課程中理論知識點的交叉教學。
相對離散數學而言,人工智能是實踐性、技能性較強的課程。但這兩門課程的理論部分很多是強相關的。例如,人工智能中的消解原理和規則演繹部分實際上是離散數學中命題邏輯和謂詞邏輯的重復和部分深化,不同的主要是使用的術語不同,是形式上的不同。在離散數學中,數理邏輯部分已經將命題邏輯和謂詞邏輯講得十分透徹,幾乎比任何一本人工智能教材都講得系統、精確。但遺憾的是,從教學實踐中我們發現,在學習消解原理和規則演繹部分時,很少有學生能夠聯想到他在離散數學中曾學過的相應內容,更是沒有學生能夠將這兩門課程的這兩個內容融合到一起。實際上,人工智能中的消解原理就是離散數學中的等值演算,只不過前者介紹得“技能性”一點而已,而后者已經講得十分清楚了,但對人工智能中的消解原理,很多學生仍然難以接受。可見,同樣的一種理論知識,現有的教學模式已經使學生截然將它們分開了,造成教學內容的嚴重脫節。
顯然,如果實現人工智能和離散數學的交叉教學,可以在很大程度上將相關的內容緊密結合起來。一方面可以有效發揮離散數學的理論基礎作用,另一方面(也是更為重要的一面)可以將抽象的理論知識具體化為實踐技能,使學生感到他們所學的理論知識是有價值的、不是枯燥的,從而激發學生產生對抽象理論知識濃厚的學習興趣,并形成基于深厚理論知識的良好實踐技能。這對培養應用型人才是至關重要的。
2實現強相關課程中理論和實踐的交叉教學
理論基礎課程主要以理論介紹和理論探索為主,涉及的理論知識都相對抽象和枯燥。應用型本科院校學生的高考文化成績相對較差,這決定了他們單純學習抽象理論存在相當大的困難,這是造成他們學習枯燥的主觀因素。因此,如何使他們走出枯燥的學習環境是應用型人才培養的又一關鍵問題。
我們認為,理論部分仍然需要具體化、應用化,這才能激起他們的學習興趣,培養他們的探索精神。理論基礎課程大多是沒有實驗部分,也沒有相應的課程設計。即使有的基礎課程有實驗部分,但由于缺乏具體的應用目標,也使他們覺得索然無味。因此,需要教師在教學活動中創造必要的應用背景,使學生時刻感覺到他們所學的理論是有應用價值的。但人為地創造應用背景無疑極大地增加了教學工作量,使得在有限的教學學時內無法完成既定的教學任務,而交叉教學卻能很好地解決這個問題。
以離散數學中的帶權圖和人工智能中的計算智能為例。離散數學給出了從帶權圖中尋找哈密頓回路的枚舉方法,并指出了這種方法的缺點,但不能進一步介紹克服這種缺點的現有方法(否則超出了此課程的教學范圍);而人工智能中的計算智能部分恰好是介紹克服這種缺點的幾種方法(如遺傳算法、免疫計算等)。如果講授了帶權圖部分以后,接著講授人工智能中的計算智能部分,并要學生編程實現一個啟發式算法,這既可以看成是離散數學的一個實驗課,又可以完成人工智能相應的教學內容,而整個教學活動都是在既定的教學學時內完成,并無增加其他的負擔。
3實現強相關課程中相關知識點的交叉教學
“舉一反三、知己知彼”是啟發式教學的一種重要策略。知識點的孤立教學不但是枯燥學習的根源,也是造成教學內容分割的“罪魁禍首”。同樣,在有限的教學學時內,過多地展開相關知識點的關聯教學,會造成教學活動的“超負荷運載”;但是在兩門強相關課程中展開相關知識點的交叉教學同樣可以避免這種“超負荷運載”,更重要的是它可以使學生建立起良好的知識結構,舉一反三。
以數據結構[6]中圖的廣度優先搜索和人工智能中的寬度優先搜索為例。兩者講的都是圖的遍歷方法,它們的實現原理似乎是一樣的,然而在本質上它們是區別的。這種區別應該讓學生深刻領會,而這種領會也只有在交叉教學中才能有效實施。
實際上,數據結構中圖的廣度優先搜索是人工智能中寬度優先搜索的基礎。如果上了數據結構中圖的廣度優先搜索部分以后,接著上人工智能中寬度優先搜索部分,這時只需引導學生掌握兩個關鍵問題:1)人工智能中寬度優先搜索涉及的OPEN表對應數據結構中圖的廣度優先搜索的哪一個數據結構?2)CLOSED表有何作用?并在這個基礎上,指出兩種搜索方法所搜索的對象的區別:人工智能中的搜索方法所搜索的圖是未知的(已知的只是圖的局部,像是在大霧中尋找要走的路),數據結構中的搜索方法所搜索的是已知的圖(圖的全局信息是已知的,像是在可以俯瞰的、沒有霧的地形上行走)。通過這樣的引導和總結,讓學生深刻領會兩門課程中這兩個緊密相關的知識點的本質聯系和區別,從而加深他們對課程知識的理解,提高他們對知識探索的積極性。
4加強教師的教學水平,為實現交叉教學奠定技術基礎
“要給學生一杯水,教師要有一桶水”。為實現交叉教學,教師應該具有相關交叉課程的堅實理論基礎和良好的實踐應用技能,并擁有理論-理論、理論-實踐和強相關知識點交叉的教學組織能力。為此,需要教師進行以下幾方面的基本技能訓練。
1) 縱向加強課程所涉及知識的理論學習和實踐技能的訓練。以離散數學為例,作為教師,我們不能僅僅盯住離散數學教材的內容,而是需要對數理邏輯、集合論、代數系統、圖論等有系統、深入的學習,其范圍和深度遠比離散數學教材的內容大得多;又如對人工智能而言,我們應該在啟發式搜索、計算智能、機器學習等方面有很深的造詣;再如,對數據結構而言,我們應該在算法設計、算法分析等方面有堅實的理論基礎,并擁有豐富的代碼編寫經驗。
2) 加強科學研究,促進產、學、研結合。我們注意到,教師在“充電”的過程中,實際上已轉變了角色,成為學習者――學生。作為學生,我們同樣遇到學習枯燥等問題。一般來說,老師不再是老師了(狹義上),那么我們的動力來自哪里呢?那就是科研。教師從事科研不但可以實現理論成果的實用化,而且可以提高教師自身的教學水平,從廣度和深度拓寬教師的教學視野。因此,做科研不但不防礙教學,而且可以極大地促進教學,良好的科研基礎是教師在教學活動中游刃有余的知識源泉。
3) 根據人才培養目標,完成對課程知識點的準確劃分。這是實現課程交叉教學的基本保證。教師根據既定的人才培養目標,并在充分運用自己知識結構的基礎上,為實現交叉教學,準確完成對各門課程的知識點劃分。在對兩門或多門課程的知識點進行劃分時,教師應該做到:同一門課程中的知識點應該相對獨立;確定同一門或不同課程中知識點之間的拓撲關系,確定哪一個知識點是哪個或哪些知識點的基礎,哪一個知識點是另外一些知識點的深化或實例化。只有準確劃分了知識點并確定知識點之間的拓撲關系以后,才能有效付諸實施。
5結語
應用型人才占全體學生人數的大多數,他們畢業后將直接走上工程實踐性工作崗位,擔負著重要的社會責任。但從目前應用型人才培養方式看,普遍存在著理論教學和實踐教學相互脫節的情況,嚴重影響應用型人才培養的質量。為此,本文從課程交叉教學的角度探討應用人才培養的方法,并認為課程交叉教學在應用人才培養過程中可以發揮積極的作用。課程交叉教學可以考慮從以下4個方面展開:1)改變傳統的平行教學模式,實現強相關的理論性課程和實踐性課程中理論和理論的交叉和融合;2)理論和實踐部分的交叉教學;3)相關知識點的交叉教學;4)加強教師的教學水平,提高教師的理論水平和實踐技能。通過課程交叉教學,提高應用人才培養的質量,最終培養以豐富理論內涵為支撐、具有嫻熟計算機操作技能的應用型人才。
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Practical Exploration of Course Intersect-teaching in Applied Talent Training
MENG Zu-qiang1, CAI Zi-xing2, HUANG Bo-xiong1
(1. School of Computer, Electronics and Information, Guangxi University, Nanning 530004, China;
2. Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)
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。
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隨著信息技術的不斷發展，計算機科學滲透生活的各個領域，改變了人們的生活方式和學習方式。其中，人工智能作為計算機科學中迅猛發展的一部分，正在以其獨特的魅力走進人們的視野。“人工智能”（Artificial Intelligence），顧名思義，即通過應用計算機來模擬人腦的信息接收、思考、判斷以及決策等思維行為過程，進而擴展人腦的思維和行動，幫助人們高效智能化地解決特定問題。近年，人工智能在教育領域中發揮的作用越來越顯著[1]，其與眾不同的特點決定了其在教育培訓中的地位，將人工智能應用在農業知識培訓中的可行性也成為教育界熱議的新話題。
1我國農業發展背景和農業培訓必要性分析
11我國農業發展背景
我國是傳統的農業大國，農業對我國的經濟發展具有極其重要的影響，一方面是由于我國人口基數大；另一方面是由于我國進出口貿易主要依靠農產品，農業發展成為影響我國經濟發展最重要的因素之一。但由于各方面原因，我國農業發展還比較落后，尤其與發達國家的現代化農業相比，依舊有較大差距。
12開展農業知識培訓的必要性
反思其他發達國家在?r業發展上實施過的舉措，包括重視農業教育、科研和技術推廣，注意提高勞動者素質；推廣現代農業機械和高技術，重視農場管理；經營集約化、產業化；生產專業化；服務社會化；市場機制與政府扶持相結合；加強農業基礎設施建設等，可以看出，我國在農業知識培訓、素質教育、技術推廣方面與發達國家差距明顯。為發展我國農業，培養一批高素質、懂技術、會經營的農民以及一批愿意為農業發展做出自己貢獻的高學歷人才成為關鍵。農業的發展離不開農民的發展和進步，也離不開受過高等教育的精英人才的共同努力，而開展農業知識培訓，則是為他們的發展奠定了一條夯實的道路。
2人工智能在教育中的應用與發展
近年來，伴隨著人工智能在各行業的應用和發展，人工智能在教育領域中發揮的作用也越來越顯著。例如，智能化的作業批改可以大大減輕教育工作者的沉重負擔，在線學習等網絡教學模式可以讓人們更靈活地接受教育。從人工智能誕生伊始，其就與教育產生了密不可分的聯系，延續發展至今，人工智能在教育領域中的應用主要包含以下幾個方面。
21基于人工智能的計算機網絡課程
計算機網絡教育是對傳統教育方式的一次革新，而人工智能對網絡教育的滲透，又將其推向了新的發展高度。[2]學生可以自主地登錄網絡平臺進行在線學習，根據智能導學系統制訂學習計劃，進行在線測試。例如近年來大為流行的MOOC課程，學生可以便捷地通過網絡獲取全球最高質量的教學資源，并可以量身打造自己的學習計劃。
22基于人工智能的教師輔助系統
近十年來，智能傳感器、語音識別、圖像識別、深度學習、大數據等方面的蓬勃發展令信息的采集及處理越來越準確高效，這無疑使得人工智能與輔助教學系統的融合變得越來越深入。借助于語音識別、圖像識別等技術，學生可以將學習過程中遇到的問題上傳至系統，借助于數據庫系統對信息準確的搜素和整合能力，實時地為學生提供答案或相關信息，答疑解惑。目前此類應用軟件的應用廣泛，例如小猿搜題、百度作業幫等。
23基于人工智能的教育數據庫系統
隨著信息化時代的到來，如何高效地搜集、分類和檢索碎片化的教育信息和教學資源，無疑是一項巨大的挑戰。為了更有效地分配和管理信息，在教育中引入智能化的數據庫系統勢在必行。現如今數據挖掘和深度學習的研究成果不斷深入，依托知識庫系統對教育信息的整合與構建，學生可以將已習得的零星的知識點進行擴充，由點至面的不斷學習新知識；依托教育資源管理系統中來，教育管理工作者可以合理分配教學資源，讓人們從爆炸式的高密度信息中解放出來，真正做到物為己用，因材施教。
3人工智能與農業知識培訓的結合
新時代社會經濟的發展為國家農業產業的發展翻開了新的篇章，如何加快社會主義農業現代化，促進農業轉型，這為新時代的農業知識教育提出了新的要求。另外，近年來勞動力轉型的趨勢日益顯著。隨著農業勞動人口數量的減少，為了提高農業生產效率，需要有素質、懂知識的農民投入農業生產中來。因而，對于農業知識培訓的革新作為農業現代化建設的重中之重，已被提上日程。
人工智能技術和教育領域融合的不斷完善成熟，基于人工智能的農業知識培訓正如雨后春筍般涌現，在農業教育培訓領域嶄露頭角。
31人工智能應用于農業知識培訓的優勢
從我國農業發展的現狀看，較之于發達國家，我國農業從業者的基數巨大但是整體受教育程度偏低，農業專業領域的知識匱乏，農業知識教育的推廣不僅薄弱，而且效率低下。因此，伴隨著信息化時代“互聯網+”的新型教育模式對傳統教模式的強有力革新，基于人工智能的農業知識培訓展示了其強大的威力和優勢，具體可以總結為如下兩個方面。
311個性化教育針對性強
相比于課堂教學的傳統模式，基于人工智能的網上在線教育模式能夠為學生個性化地制訂學習計劃，靈活安排學習時間。這有力地解決了學生參加農業知識培訓的時間成本問題，農業從業者可利用閑暇時間自主安排學習。另外，針對于培訓者的當前知識水平和培訓需求，培訓平臺可以個性化地安排教學相關領域的專業知識和操作技能。
312教育資源利用率高
我國當前的農業知識培訓，教育教師需求數量和實際在崗教師資源極不匹配，具備豐富農業專業知識和農業生產經驗的教師數量缺乏，這是導致農業知識培訓推廣速度緩慢的重要原因。而人工智能為這一問題的解決帶來了福音，智能化的教學進程得以讓教師從繁重的教學負擔中解放。同時，基于網絡的課程資源共享可以讓先進的農業技術走進千家萬戶，讓學生與優秀農業知識的距離不再遙遠。
4平臺開發的系統架構
基于人工智能技術，一個合理的農業知識培訓平臺能夠像一個優秀的教師那樣具備完備的農業專業知識和優良的教學技能知識，并且能夠模擬及擴充教師的教學過程。除此之外，該培訓平臺還能夠準確實時地與學生進行信息交互，有針對性地開展個性化教學，并可以自適應地完成教學效力評估和反饋，不斷更新和完善教學內容和教學策略。基于以上分析，該開發平臺的系統架構分為學生模型、教師模型、綜合數據庫模型和人機交互接口四個組成部分，結合下圖對每一部分分別進行詳細闡述。
41學生模型
學生模型應針對不同的學生，準確地評估學生當前的學習水平，對學生的學習背景、知識水平、知識架構進行診斷和評定，以便有針對性地制訂教學方案，進而實施個性化教育。
另外，學生模型需要對學習過程中的學生的學習情況進行記錄入庫，對教育效果進行評定，從而診斷出當前教學計劃是否合適，以便下述教師模型中對教學內容和教學策略的靈活調整。
42教師模型
教師是教學工作開展過程中的主體，一個合理的教師模型應該包括如下三個部分。
教師模型首先完成教學內容的選擇，這要根據學生模型中對學生當前的學習水平的評定，并且針對學生既定的學習目標，并從下述知識庫中調取對應的內容，為教學的開展做好準備。
在確定了教什么的問題之后，教室模型要確定如何教的問題，即選取合理的教學策略開展教學。教學方式的選擇依附于學生模型，而又能根據學生學習情況記錄進行反饋動態，不斷完善和調整教學策略。
另外，在傳統教學模式中，教師傳授知識，并能為學生答疑解惑。當學生在學習過程中遇到問題和疑惑時，教師模型應該實時地提供信息支持，為學生提供針對性的幫助。因而教師模型要實現與人機交互接口的實時連接，在問題到來時控制模塊驅動應答部分為學生答疑解惑。
43綜合數據庫模型
綜合數據庫模塊為農業知識培訓系統提供數據庫支持，主要包括以下三個模塊。
知識庫模塊中分類別地存放著農業領域的專業知識，包括文本、圖像、自然語言、多媒體等多個類型的學習知識。一旦教師模型中完成了教學內容的選擇，便由此模塊中調取相對應的文件開展教學。
專家評估模塊用于處理教學過程中的教學效果評價和經驗總結，為教師模型中的各個環節的反饋和更新迭代提供數據支持。在一個完善的教學過程，教師需要根據學生的學習效果進行總結和反饋，以此指導下一步的教學內容和策略的更新。
為了對學生階段性學習的效果進行評估，還需要引入測試考核模塊對學生的成績進行量化考核。測試考核模塊中包含學生答題庫和成績測評庫，準確檢測出開展農業知識培?的作用與效果。
44人機交互接口
基于人工智能的農業知識培訓的過程是學生和系統進行交流的過程，所以一個友好的人機接口是系統必不可少的組成部分。在這一模塊中，友好的圖形用戶界面的設計能夠幫助學生流暢地接收信息，提高學習效率。同時，借助于人工智能中對語音和圖像信號的先進識別技術，人機交互接口可以智能化地接收分析和理解學生的自然語言信息和動作信息，進而為系統提供寶貴的輸入信息。
1 引言
近年來，任務驅動教學法越來越受到信息技術教師的青睞。教育部于2003年的《普通中學信息技術課程標準》在實施建議中指出：“‘任務驅動’教學強調讓學生在密切聯系學習、生活和社會實際的有意義的‘任務’情境中，通過完成任務來學習知識、獲得技能、形成能力、內化倫理。因此要正確認識任務驅動中‘任務’的特定含義，使用中要堅持科學、適度、適當的原則，避免濫用和泛化；要注意任務的情境性、有意義性、可操作性；任務的大小要適當、要求應具體，各任務之間還要互相聯系，形成循序漸進的梯度，組成一個任務鏈，以便學生踏著任務的階梯去建構知識。”然而在教學實踐中如何設計出恰如其分的任務，如何在任務驅動中更好地落實三維目標，是要解決的問題。
“用智能工具處理信息”是湛江市第二中學許淼淼老師執教的一堂示范課，該課在2010年第六屆廣東省信息技術優質課評比活動（高中組）中獲得一等獎。本課例以“憶上海世博，探智能奧秘”為主線，進行任務設計，是一堂“任務驅動”教學法的典型課例。
2 任務驅動教學的設計
2.1 教學內容分析
教師必須以課標為依據，對教學內容進行認真細致的分析，在充分分析教學內容的基礎上，確定一個單元或一個部分要求學生掌握的知識點。“用智能工具處理信息”是粵教版必修1《信息技術基礎》第四章“信息的加工與表達（下）”第二節的內容。課標要求學生通過部分智能信息處理工具軟件的使用，體驗其工作過程，了解其實際應用價值，提高對信息智能處理內容的學習興趣，從而為選修“人工智能初步”指引方向。對于本節內容，應以體驗為主，最后在體驗的基礎上進行認知和理解。
2.2 學生學習特征分析
本課教學對象是高中一年級的學生，這個階段的學生已經具有一定的邏輯思維能力和學習的自覺性，但還需要教師及時、合理、周詳地引導。通過前面階段的信息技術課的學習，他們已初步掌握一定的操作技能，能夠根據任務的需求，利用工具軟件處理信息。但是他們在自主思考方面還不主動、合作與探究的意識和技能等方面還比較欠缺。
鑒于本節課內容的前沿性和新穎性，教師完全可以放手讓學生自己去實踐，讓學生動手動腦，培養他們自主探索、勇于實踐的能力。通過合作交流，激發學生學習的興趣，提高學習效率。
2.3 確定教學目標
教學目標是指導教學過程設計與教學效果評價的依據。根據教學內容與學生學習特征，確定當前教學內容所要達到的目標水平，這是進行教學設計的首要環節。“用智能工具處理信息”中的教學目標如下：
1）知識與技能目標：①了解信息智能處理的方式；②感受信息智能處理的基本工作過程；③初步了信息解智能處理的工作原理；④體驗信息智能工具的應用價值。
2）過程與方法目標：①掌握簡單智能信息處理工具的使用方法；②通過完成任務，體驗人工智能的獨特魅力；③掌握分析問題、呈現觀點和交流思想的方法。
3）情感、態度、價值觀目標：①感受智能信息處理的魅力，形成對人工智能這一前沿技術的探索愿望；②體驗人工智能技術的實際應用價值。
2.4 教學重點、難點
1）教學重點：體驗信息智能處理工具的應用。
2）教學難點：理解模式識別和自然語言理解的工作原理。
2.5 任務設計說明
本課中，許老師以“憶上海世博，探智能奧秘”為主題，變人工智能由抽象到具體，任務探究活動貫穿整課堂，調動學生的學習熱情，使學生能主動參與、積極探索，掌握技巧的同時培養各種能力。本課中任務的設定由探究任務、繼續探究任務和拓展任務組成，層層遞進，體現了分層任務的概念，并且環環相扣，設計巧妙。
2.6 教學設計流程圖（圖1）
3 任務驅動教學模式的實施過程
3.1 創設情境，引入課題
【情境設置】播放視頻“世博會海寶博士與楊瀾的對話”。
【教師引入】大家思考一下，海寶博士是真人么？他是如何跟主持人交流的呢？
【學生討論】海寶博士不是真人，而是機器人，它植入芯片，有語音識別系統，是一臺高級的電腦……
【教師引申】我們大家說的這些都是人工智能的范疇，今天我們就共同學習如何用智能工具處理信息。（課件展示課題“用智能工具處理信息”）。
【設計意圖】通過智能機器人的演示，創設一種人工智能的神奇氛圍，使學生對智能處理信息有一個全面的認識，還可營造課堂氛圍和激發學生對智能技術的興趣。
3.2 感知體驗，啟發探索
探究活動一：體驗機器翻譯的樂趣
【活動背景】對于英語水平不好的學生來說，翻譯句子是件非常頭疼的事情，現在出現了翻譯軟件，可以幫助人們進行翻譯，但是它翻譯得好不好呢？就讓我們來體驗一下。
【活動任務】將學生分成兩組，分別打開Google在線翻譯和雅虎在線翻譯，分別將“城市，讓生活更美好”譯成英文再譯成中文然后再譯成英文。
【活動探究】是誰在給我們翻譯？為什么兩種翻譯軟件兩次翻譯的中文和英文會有這么大的不同？這些網站又是如何進行雙向翻譯的呢？
探究活動二：體驗手寫輸入的樂趣
【活動背景】用鍵盤錄入漢字對于同學們來講已經不是什么難題，但對于電腦初學者，漢字錄入是他們感到非常頭痛的一件事情。手寫板的出現令輸入漢字不再是一般人使用計算機的關卡，語音輸入更是手疾人士應用計算機時的必需。這里我們借助“微軟拼音2003輸入板”來體驗手寫板的神奇功能。
【活動任務】打開微軟拼音2003手寫輸入板，在桌面上建立記事本文件，內容為“城市，讓生活更美好”。
【任務探究】怎樣書寫漢字可以提高識別率？導致識別率不高的原因有哪些？
3.3 層層深入，探究新知
新知一：自然語言理解
回顧活動一：體驗機器翻譯的樂趣
【教師引申】很顯然，幾秒鐘之內就給出翻譯結果，不可能是人類，給我們翻譯的應該是機器。那為什么一般的工具又不具備翻譯功能呢？
【原理探討】機器翻譯智能工具，它屬于人工智能領域中的自然語言理解，但計算機不是人類，不能理解字里行間的意思，翻譯起來比較生硬，有時候翻譯得荒謬可笑。
【得出結論】下面請大家結合自己的英語知識對“城市，讓生活更美好”進行翻譯，并根據自己翻譯的過程推測出翻譯軟件的工作過程（如圖2所示）。
【概念理解】自然語言理解主要是指研究如何使計算機能夠理解和生成自然語言的技術。自然語言的理解過程可分為3個層次：語法分析、句法分析和語義分析。
【設計意圖】通過活動一的開展，使學生感受自然語言理解技術應用的魅力和價值，激發學習興趣。在已有體驗的基礎上提出概念，加深學生的理解。
新知二：模式識別技術
回顧活動二：體驗手寫輸入的樂趣
【教師引申】在剛才的活動中，同學們體驗了手寫輸入漢字的神奇效果，但是如果我們的書寫不規范，或我們寫的字字庫里還沒有，也是不能輸入的。
【原理探討】智能手寫輸入是人工智能技術的研究領域之一，它所采用的是模式識別技術。
【牛刀小試】接下來我們玩一個游戲“掌中寫字”：兩人一組，甲閉眼伸手，乙在其手心寫字，甲猜字，然后互換角色進行。思考人腦是怎樣猜字的？經歷了怎樣的過程？
【得出結論】根據人腦猜字的過程推斷手寫輸入軟件的工作流程，如圖3所示。
【概念理解】模式識別是利用計算機對物體、圖像、語音、字符等進行自動識別的技術。它的一般過程包括：樣本采集、信息的數字化、預處理、數據特征的提取、與標準模式進行比較、分類識別等。
【設計意圖】通過游戲時猜字過程的對比，加深學生對模式識別過程的理解。
3.4 總結提升，共享交流
【共享交流】請大家就自己所實踐的活動過程及結果發表意見，并結合教材簡單分析其工作流程及原理，了解人工智能的兩個研究領域：模式識別和自然語言處理。
【總結提升】人工智能（AI，artificial intelligence）是研究、開發利用計算機來模擬、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學科。
【設計意圖】通過學生共同討論交流，進一步加深鞏固本節課的知識。
3.5 課外延伸，展望未來
【課后探究】利用飛信與網絡機器人“海寶博士”聊天，試圖發現網絡機器人的語言破綻。
【得出結論】機器不能完全代替人，我們不能完全依賴機器。在現實生活中，同學們應該學會舉一反三，并懂得在適當的情況下選擇合適的智能信息處理工具為自己的學習、生活和工作服務。
【展望未來】人工智能對我們的生活正起著越來越大的作用，它是人類智慧的結晶。作為一名中學生，我們還沒有足夠的知識和能力參與到人工智能的前沿研究當中，但我們可以利用學習到的初步知識，積極探索，多些創意，也許未來就有你想實現的更智能的處理工具，更好地為人類服務。（觀看世博短片《2020年老王的一家》，暢想未來生活中的智能工具。）
【設計意圖】在學生的心中埋下美好的種子，激勵他們探究未來世界的勇氣。
4 結束語
用智能工具處理信息這一課，許老師很好地發揮了“任務驅動”教學法的作用，注重學生的參與體驗，活動設計環環相扣，啟發學生自主探究并總結規律，體現了新課程以教師為主導、學生為主體的教育理念；通過設置幾個活動，層層深入帶領學生研究探討，順利實現預定的目標，同時也有效培養了學生自主學習的能力。
“任務驅動”教學法在信息技術教學中備受關注有其一定的道理，但怎樣使其發揮更大作用，還需要在實踐中繼續探討和研究。
參考文獻
關鍵詞：教學改革；智能科學；精品課程群；人才培養
智能科學精品課程教學團隊長期堅持“嚴肅對待教育工作、嚴格要求學生、嚴密組織教學過程”的先進教育理念，履行“嚴謹教學改革是教育發展的動力”的指導思想[1]。本教學團隊圍繞“人工智能”和“智能控制”國家精品課程、“人工智能”國家級雙語教學示范課程、“人工智能PK人類智能”國家級精品視頻公開課、“智能控制”國家級精品資源共享課程、“智能科學基礎系列課程教學團隊”（國家級）、“人工智能網絡課程”教育部國家新世紀網絡課程建設工程以及“智能控制”、“人工智能”、“機器人學基礎”和“智能系統原理與應用”等省級和校級智能科學系列課程群建設，潛心教學改革，建立了以師生互動、多維交叉、強化實踐為特點的創新型人才培養模式，取得一些獲得同行首肯的教學改革成果[2-7]。
本文著重介紹教學團隊在智能科學精品課程群建設方面的基本情況。
一、智能科學精品課程群的建立
該團隊逐步推進智能科學精品課程群建設，不斷積累教學改革成果。首先，利用頗具特色的優秀教材群，建立起國內首個立體交叉的智能科學教材體系。其次，把多元智能理論和本體論的知識組織方法用于課程群建設，并建立了智能科學課程群之間的內在聯系，建成國家級智能科學精品課程群。再次，增強實驗教學，整合多元資源，創建開放式軟硬件訓練環境，促進智能科學精品課程群的進一步建設與發展。
（1）率先建設立體交叉的智能科學教材體系
智能科學具有高度交叉、多學科融合的特點，結合這些特點研究了不同課程、不同學歷層次、不同學科門類之間的交叉鏈接關系。建設以信息學科類本科生教育為主，兼顧碩士和博士研究生的教材體系，并輻射到管理類、機械類等專業。教學團隊與時俱進，對教材不斷更新，自1987年以來共出版人工智能、機器人學、智能控制等教材共20個版本[8-13]。例如，《人工智能及其應用》、《機器人原理及其應用》和《智能控制》均為我國相關課程的第一部具有自主知識產權的著作，被譽為“智能三部曲”，為國內高等院校廣泛使用。
（2）建立多層次智能科學精品課程群
團隊把多元智能理論和本體論的知識組織方法運用于課程群建設，并依據個性化元素特征和個體差異構建模塊化課程體系及系列化課程設置，并據此設計課程群及課程相關的實踐環節。
設計出各課程間的橫向關系和專業間的縱向關系，即建立智能科學課程群之間在知識、技能、素質三個維度上的橫向聯系，以及在本科生、碩士研究生、博士研究生三個學歷層次與專業基礎課、專業課專業層次上的縱向關系。
經過長期建設，10年來共獲準12項各級質量工程等立項，建立與形成了國家級智能科學精品課程群。其中包括國家級精品課程、全國雙語教學示范課程、國家級教學團隊、全國優秀網絡課程、國家級規劃教材、國家級精品視頻公開課和國家級精品資源共享課程以及省級和校級精品課程等。
（3）整合資源，加強實驗，創建開放式訓練軟硬件教學環境
教學改革沒有最好，只有更好。教學團隊不斷增加與逐步完善智能科學精品課程群的實驗和實踐環節，開設智能科學相關培訓課程和專題講座。注重整合各種資源，增強智能學科與其他學科的交叉，創建開放式訓練環境和訓練中心，建設智能科學與技術創新實驗室、大學生程序設計競賽訓練中心、大學生智能移動機器人科技創新平臺等。此外，還積極參與智能類學科競賽，如“飛思卡爾”大學生智能車競賽、全國大學生智能設計大賽、ACM/ICPC程序設計大賽，以及多種智能機器人和智能小車大賽等。
經過多年精品課程建設與積累，目前，教學大綱、教學日歷、教案或演示文稿、重點難點指導、作業、參考資料目錄和課程全程教學錄像等教學必需資源均進行了持續建設與更新補充。其中一些特色資源得到建設與共享。首先，共享國家級教學名師積累的豐富教學資源。通過建立名師工作室、名師示范項目實驗室和名師圖書室，形成多元化的帶教制度，使老教師的教學理念和經驗得以傳承。這樣就能夠加快年輕教師的培養與成長。其次，共享網絡課程資源。各門網絡課程均采用智能技術中的知識推理和智能算法來實現編程、答疑和虛擬實驗，具有智能化、個性化、情境化和形象化等特色，以及導航系統多樣化、向導學習個性化和情景化學習等功能。促進了各課程教學改革，提高學生培養質量，深受學生歡迎。再次，共享實驗資源。教學實驗從無到有，從弱到強，逐步建立教學實驗室和科研實驗室，全面向學生開放，使廣大學生共享實驗資源。通過實驗，學生發揮了主動性，提出并積極驗證和探索自己的思路，從而更好地掌握知識，培養學生的理論聯系實際能力和創新能力。
二、改革課程教學，建設精品課程群
著力課程教學改革，建立以精品課程群為核心、以課堂教學為基礎、以實踐訓練深化教學效果的課堂教學與實踐教學創新體系。為了實現教學目標，保證課程群的教學和教改的順利進行，加強了教師隊伍建設和教學管理，建立教學質量評價系統，保證課程群的教學質量。
（1）建立以精品課程群為核心，以課堂教學為基礎，以實訓深化教學效果的課堂教學與實踐教學創新體系。
提出“以趣導課、以疑啟思、以法解惑、以律求知”的“四以”教學方法。建立“課堂講授+啟發互動+創新實踐”三位一體的教學模式，探索出“項目驅動教學”（Project-orientedlearning）和“做中學、趣導思”的主動教學方法和學生培養途徑。開發雙語教學平臺，改進與強化雙語教學模式，完善雙語教學的方法和手段，提高教學質量。
（2）加強教師隊伍建設，改進管理，改革考試，促進課程群的教學和教改的順利進行。
總結并推行“嚴肅對待教學工作，嚴格要求學生，嚴密組織教學過程，嚴謹施行教學改革”的“四嚴”教育思想，指導教師隊伍思想建設[1]。注重對青年教師的業務培養，提高他們的授課水平。改革考試制度和方法，培養學生思維、分析能力和創造創新能力。
（3）建立教學質量評價系統，監控課程教學全過程，保證課程群的教學質量。
將控制論（Cybernetics）中的閉環控制信息反饋和故障診斷理念引入教學質量評估過程，建立教學質量的診斷、分析與校正評價系統DIACES （Diagnosis，Analysis and Correction Evaluation System）。
（4）利用教師試講、督導聽課、網上評教、同行評議、講課競賽、質量評優、師生座談、公開示范課等一系列措施，反映教學中的存在問題和成功范例。然后通過集體討論分析，提出對存在問題的糾正措施或對成功范例的推廣意見，實現評估監控過程的自動化、智能化與常態化，保證教師授課技能、教學效果和人才培養質量的提高。
三、經驗與結論
在智能科學精品課程群建設過程中，取得了豐碩成果，探索與積累了豐富經驗。主要體會如下：
（1）在該精品課程群建設中，始終貫徹“以人為本”的育人理念，把多元教學理論和本體論的知識組織方法用于課程群建設，創建因材施教和探索性的學習環境。以“教書育人”為根本任務，堅持“嚴肅對待教學工作，嚴格要求學生，嚴密組織教學過程題，嚴謹施行教學改革”（“四嚴”）教育指導思想，奠定創新型人才培養的理論基礎。
（2）注重“課程核心”教育定位，總結出“以趣導學、以疑啟思、以法解惑、以律求知”（“四以”）的教學方法和“做中學、趣導思”的綜合素質培養方法。做到師生互動，理論聯系實際，深化教學，摸索出創新型人才培養的有效途徑。
（3）建立覆蓋多層次、多專業、多語種、立體配套的智能科學精品課程群系列教材體系，實現課程群系列教材的“精品化”。建立網絡化、個性化、智能化的多維教育網絡課程體系。建立一種教學質量評估系統，即質量診斷、分析與校正閉環評價系統。這些措施為課程教學和創新型人才培養提供了有力保障。
參考文獻：
