人工智能教學課程匯總十篇

序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇人工智能教學課程范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。

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

面對航天科技迅猛發展，現代軍備技術快速提升，培養具有專業性的高素質航天類人才，是我國航天科技發展的戰略選擇，也是航天重點高校面向并有效服務航天事業的歷史責任。航天類本科生的教育形式也需要突破傳統的方式，著重多樣性、前沿性、工程性，因此，該專業的各門課程教育都應該結合專業特點，探索新的教學模式。

人工智能自1956年誕生50多年以來，引起眾多科研機構、政府和企業的空前關注，已成為一門具有日臻完善的理論基礎、日益廣泛的應用領域和廣泛交叉的前沿學科。由于航天領域的特殊要求，人工智能在其發展中發揮著不可替代的重要作用，各發達國家都相繼開展了人工智能與航天技術相結合的研究，致力于實現可重構的、具有容錯能力的、智能的飛行系統和管理系統。因此，“人工智能”作為航天類專業的一門特色選修課，應結合專業特點展開更具有實用性和創新性的教學。

1 人工智能課程特點

一方面，“人工智能”是一門多學科交叉的綜合學科，它涉及計算機科學、數學、心理學、認知科學等眾多領域，具有知識點多、涉及面廣、內容抽象、不易理解、理論性強等特點，使得該課程的教學具有較大的靈活度和較高的難度。另一方面，“人工智能”是一門正在發展中的學科，具有較強的前沿性，計算機科學、信息科學、生物科學等相關學科的發展不斷的提出了許多新的研究目標和研究課題，使得人工智能的技術和算法也需要不斷更新，這在很大程度上增加了“人工智能”課程的教學難度。

2 航天類專業特點

首先，航天類專業具有較強的工程性。在專業的教學改革中有統一的特點，即強調要體現航天工程技術的綜合性、系統性， 注重培養復合型人才。其次，航天類專業具有一定的前沿性。因為航天飛行器作為現代高科技和多種學科技術綜合應用的結晶，應及時把現代先進科技融入到了專業基礎和專業類的課程教學中， 專業知識更新快成為又一特點；另外，航天類專業應注重實踐性教育。尊重個性和興趣，強調動手能力，實驗室對學生開放，要求學生自主地設計完成實驗，強調對學生設計理念和創造能力的培養。最后，航天類專業應重視產學合作。產學合作的目的在于推動學校與航天產業的持續全面合作，造就一支科學技術研究和工程實踐兼備的教師隊伍。

3 教學模式的探索

3.1 教材的選擇

人工智能作為一門新興的學科，其理論與方法都還在不斷的發展與完善中。就目前來看，關于人工智能的定義和范圍都沒有一個統一的標準，不同的教材所介紹的內容也不盡相同。在教材選用方面，需要綜合考慮專業特點和學生的知識背景。本課程主要針對航天類專業高年級本科生，該類學生具有一定的數學、計算機、信息論、通信理論等基礎知識，對航天應用的基本需求有初步的了解，因此，“人工智能”課程難度應該控制在中級，可以較深入的介紹人工智能的基礎算法和應用案例。

中南大學蔡自興教授積累了多年的教學與科研經驗，借鑒了國內外其他專家和作者的最新研究成果，吸取了國內和國外人工智能領域學術書籍的長處，于1987年編寫了“人工智能及其應用”一書，該書根據人工智能學科的新發展不斷修訂，推出四個版本。本課程采用“人工智能及其應用（第4版）”，其中大部分內容適合本科生學習。另外，本課程還給學生提供其他一些參考書目，如N.J.Nilsson 的“Artificial Intelligence：A New Synthesis.Morgan Kanfmann”等經典教材。

3.2 課堂教學形式的探索

“人工智能”課程內容較抽象，概念較為繁多，若采用單一的課堂講授的方式，學生容易概念混淆、理解不透，逐漸產生厭倦情緒，導致教學效果差。本文探索不同的課堂教學手段，根據不同內容采用不同的教學手段，有利于學生對課程內容的理解與吸收。另外，考慮到航天類的專業特點，突出課程內容的工程應用，增加研究性質的教學內容與形式，有利于培養學生的創新能力和實踐能力。

（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，介紹算法應用時采用視頻。在PPT中適當利用不同的字體、顏色或動畫來突出重點，細化流程，引導學生的思路，便于集中注意力接受重點內容。

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

（3）適當采用類比的講解方式。對人工智能的不同學派，不同方方法，以及方法的不同應用，廣泛的采用類比的形式進行講解，不僅可以復習已學習的內容，也利于對新內容的理解。并且，通過對不同內容的比較總結相似點、區分不同點，可以避免概念的混淆，清晰的掌握課程內容。

（4）增加研究性教學。研究性教學強調通過問題來進行學習，有必要將實際應用案例或者授課教師的科研項目融入日常的教學工作中去，用“啟發式”、“案例式”教學激發學生“自主學習”能力。

3.3 課程內容的探索

一方面，鑒于本科生知識結構還不夠完善，“人工智能”課程的內容要控制在適應本科生學科基礎的中等難度；另一方面，鑒于航天類專業的特點，課程內容應更注重與航天應用相結合的內容，并且在課程中增加具體應用的介紹。具體的課程內容如表1所示。

3.4 考核形式的改革

“人工智能”課程注重學生創新能力和實踐能力的培養，傳統的試卷形式不能全面的反應學生的學習效果，因此，應采用課堂表現和課程報告相結合的方式進行綜合考核。

一方面，重視學生提出問題、分析問題和解決問題的能力，對學生課堂討論與練習的表現進行考核評分，作為總成績的參考；另一方面，注重學生課題調研和實踐的能力，采取提交課程論文的形式進行考核。正確引導學生根據個人興趣、課程內容、可行性、實踐難度進行合理選題，并根據所選題目進行文獻查閱和總結，完成調研報告或算法實現報告。結合者兩個方面進行最終成績的評定，綜合衡量學生問題分析能力、論文寫作能力和創新實踐能力。

4 結語

航天類專業的本科生教學需針對專業特點有的放矢，該專業的課程教育都應該趨向于前沿性、專業性和實用性。本文的“人工智能”課程教學改革方案不僅考慮到該課程屬于前沿叉學科的特點，也綜合考慮了航天類專業的特點。為了使課程教學更好地服務于學生，本文提出的改革方案打破傳統的教學模式，將課堂理論講解、課堂討論、課后調研、項目實踐等相結合，充分調動學生的學習興趣和積極性，提高學生的創新能力，有利于培養真正符合航天領域所需要的綜合型高級人才。

參考文獻

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1背景

近年來，隨著“互聯網+”的快速普及，互聯網跨界融合創新模式進入林業領域，利用移動互聯網、物聯網、大數據、云計算等技術推動信息化與林業深度融合，開啟了智慧林業的大門。我國林業信息化、智能化建設逐步走上了有序、快步發展的軌道，取得了重要的進展。

2011―2013年，國家林業局先后開展了中國林業信息化體制機制研究和中國智慧林業發展規劃研究，在此基礎上出臺了《國家林業局關于進一步加快林業信息化發展的指導意見》和《中國智慧林業發展指導意見》。2012―2013年，在深入研究的基礎上，林業局編制了《中國林業物聯網發展框架設計》，2016年3月正式了《“互聯網+”林業行動計劃》。

國家林業局制定的《中國智慧林業發展指導意見》指出，信息化、智能化在林業中的應用已經從零散的點的應用發展到融合的、全面的創新應用。隨著現代信息技術的逐步應用，能實現林業資源的實時、動態監測和管理，更透徹地感知生態環境狀況、遏制生態危機，更深入地監測預警事件、支撐生態行動、預防生態災害。

人工智能是計算機科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個重要分支。國際上，人工智能的研究已取得長足的進展；在國內，也呈現出極好的發展勢頭，人工智能已得到迅速的傳播與發展，并促進了其他學科的發展。我國已有數以萬計的科技人員和大學師生從事不同層次的人工智能的研究與學習，人工智能已成為一個受到廣泛重視并有著廣闊應用潛能的龐大的、交叉的前沿學科。特別是經過近幾十年的發展，智能技術及其應用已經成為各行業創新的重要生長點，其廣泛的應用前景日趨明顯，如智能機器人、智能化機器、智能化電器、智能化樓宇、智能化社區、智能化物流等，對人類生活的方方面面產生了重要的影響。

近年來，人工智能已經在智慧林業相關領域中得到了廣泛應用，例如，在智能機器人的應用方面，已經有大量的嫁接機器人、水果采摘機器人、農藥噴灑機器人、果實分檢機器人等投入使用；在專家系統的應用方面，森林病蟲害診斷專家系統、病蟲預測預報專家系統、林產品生產管理專家系統、專家咨詢和人員培訓專家系統等也得到了廣泛應用。

隨著人工智能在智慧林業中的廣泛應用，涉林企業和事業單位對智能型林業高技術人才的需求也在不斷加大。為了適應市場對智能型人才的需求，自2003年起，國內諸多林業高等院校在計算機科學與技術專業本科階段、林業相關專業的研究生階段陸續開設人工智能課程，同時不斷加大人工智能課程的比重，因此，人工智能課程教學對于林業院校顯得越來越重要。

2林業院校人工智能課程教學現狀

林業院校開設人工智能課程的專業不多，但有不斷增加的趨勢。以中南林業科技大學為例，該校計算機科學與技術本科專業自2003年起就開設了人工智能課程，所用教材一直是蔡自興教授主編的《人工智能及其應用》；另外，面向部分專業的碩士和博士研究生開設了人工智能相關課程，如農業碩士的農業信息化領域研究生開設了人工智能技術，森林經理和森林培育兩個專業的博士研究生開設了人工智能與專家系統。

針對計算機科學與技術本科專業，人工智能課程主要使用蔡自興教授主編的《人工智能及其應用》教材施教，但由于課時數僅有32學時，關于人工智能的一些高級應用，如神經網絡、專家系統、機器學習等，采用專題的形式組織教學。該專業沒有設置實驗學時，僅在理論課堂上演示了一些仿真軟件，如BP神經網絡仿真環境。

針對農業碩士的農業信息化領域研究生和森林經理及森林培育兩個專業的博士研究生，教學計劃安排的學時數為40學時，沒有指定教材，僅給學生列了蔡自興教授的《人工智能及其應用――研究生用書》等幾本參考教材。課堂主要以專題的形式組織教學，每一講除了相關的理論以外，還介紹一些工程實踐應用的例子，讓研究生能夠了解這些人工智能算法如何在實際中得到具體應用。

3林業院校人工智能課程教學存在的問題

全國各高等院校的人工智能課程教學都或多或少地存在一些問題，林業院校更有區別于其他類型院校的顯著特征，而且林業院校開設該課程教學相對較晚，因此林業院校的人工智能課程教學存在更多的問題。

（1）師資短缺。在林業院校，林學相關專業開設該課程往往由林學相關專業的教師主講。這些非計算機相關專業的教師雖然曾從事過人工智能個別算法或領域研究，但不具備全面的人工智能相關專業知識，在講授不熟悉的人工智能知識點時顯得力不從心。

（2）教學內容專業性不強。人工智能是計算機科學的一個分支學科，一般的人工智能教材都比較適合計算機相關專業的學生使用，但是農業信息化、森林經理、森林培育等專業的學生不管是專業基礎還是行業應用背景均與計算機類專業學生不同，如果我們仍然按普通的教材施教，教學內容就缺乏林科特色，顯得專業性不強，無法吸引學生的聽課興趣。

（3）教學難度過大。林業院校涉林專業的學生一般只有計算機文化基礎、C語言等簡單的計算機課程基礎，缺乏算法思想。而人工智能課程涉及很多高級、復雜的算法，不論從算法思想，還是從算法實現和算法應用，對非計算機類專業學生來說難度過大。因此，在教學內容和教學要求上要做一些取舍。

除此之外，還存在諸如缺少實驗環節、教學手段單一、教學案例缺乏等其他普遍性問題。

4林業院校人工智能課程教學改革建議

通過分析林業院校人工智能課程教學存在的問題，結合自己近十余年來從事人工智能教學的經驗，我們提出了一些改革建議。

（1）推行專題式教學，解決師資缺乏的問題。在師資缺乏的情況下，由一名教師完成整個人工智能課程教學比較困難，同時，可能有多名教師分別在人工智能的不同方面進行過深入研究。因此，可以將該課程按章節分成各個不同的模塊，每一個模塊設一個專題，如神經網絡專題、專家系統專題、機器學習專題等，再由多名教師分別承擔自己熟悉的專題進行講授。這樣既可以解決一位教師的知識不足，又可以讓各位教師結合自己的科研將每一個熟悉的專題講授得更加詳細、更加有趣。

（2）教學內容與涉林專業緊密結合，解決專業性不強的問題。事實上，人工智能的各領域應用在林業行業都能找到對應的應用實例。例如，林果采摘機器人就是機器人在林業中的應用；林火識別和林木病蟲害監測就是模式識別在林業中的應用；林火蔓延預測可以用到隱馬爾科夫模型；PAID50專家系統平臺就是專家系統在農林業中的應用典范等。因此，在教學過程中，我們可以考慮將人工智能知識與林業應用結合進行講解，這樣學生更容易接受也更樂意接受。更進一步，如果能夠結合這些林業應用編寫一本《人工智能及其林業應用》教材，將會更加適合涉林專業的學生學習這門課程。

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人工智能課程是計算機類專業的核心課程之一,也是智能科學與技術、自動化和電子信息等專業的重要課程,其知識點具有不可替代的重要作用。該課程內容廣泛,具有很強的綜合性、應用性、創新性和挑戰性[1],其開設能夠更好地培養學生的創新思維和技術創新能力,為學生提供了一種新的思維方法和問題求解手段。同時,本課程能夠培養學生對計算機前沿技術的前瞻性,提高他們的科技素質和學術水平。通過課程的學習,學生對人工智能的定義和發展、基本原理和應用有一定的了解和掌握,啟發了對人工智能的學習興趣,培養創新能力。

中南大學人工智能課程開設于20世紀80年代中期。1983年,蔡自興作為訪問學者赴美國普度大學研修人工智能,并與美國國家工程科學院院士傅京孫(K. S. Fu)教授及清華大學徐光v教授合作研究人工智能。在傅京孫院士教授的指導下,蔡自興和徐光v教授執筆編著《人工智能及其應用》一書,并于1987年5月在清華大學出版社問世,成為國內率先出版的具有自主知識產權的人工智能教材。本教材不僅為我校人工智能課程提供了一部好教材,而且促進了國內高校普遍開設人工智能課程。此后,又陸續編著出版了《人工智能及其應用》第二版、第三版“本科生用書”和“研究生用書”、第四版等,修讀該課程的學生也與日俱增。該書第二版還獲得國家教育部科技進步一等獎。經過近20年建設,該我校人工智能課程于2003年評為國家精品課程,并在2008年評為國家雙語教學示范課程。這是至今國內唯一同時獲得國家級精品課程和雙語教學示范課程的人工智能課程。同時,我們還開發了人工智能網絡課程,具有網絡化、智能化和個性化等特色,被國家教育部評為優秀網絡課程,供兄弟院校人工智能教學參考使用,受到普遍歡迎[2]。

作為國內第一門人工智能精品課程,我們按照教育部精品課程標準建設《人工智能》課程,尤其是在教學內容、創新性教學方法和教學模式上進行不斷進行改革與探索,取得了很好的效果。本文即為我校人工智能精品課程建設與改革經驗的初步總結。

1教學內容優化

1.1課堂教學內容優化

教學內容的確定是課程的首要任務。如何選好教學內容,使學生既能了解本領域的概貌,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,是一件難事。教學內容除了包含基礎理論外,還應該反映人工智能領域的新發展和新動態,跟上學科發展的步伐。本課程最初設定的教學內容分基礎部分和擴展應用部分。基礎部分主要包括人工智能的定義和發展、知識的表示以及推理,而擴展應用部分主要包括專家系統、機器學習、機器規劃、機器視覺等。

近年來人工智能科學的快速發展,涌現出了大批新的方法和算法,研究熱點問題也從符號計算發展到智能計算和Agent等。

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,是一件難事。教學內容除了包含基礎理論外,還應該反映人工智能領域的新發展和新動態,跟上學科發展的步伐。本人工智能課程最初設定的教學內容分基礎部分和擴展應用部分。基礎部分主要包括人工智能的定義和發展、知識的表示以及推理,而擴展應用部分主要包括專家系統、機器學習、機器規劃、機器視覺等。

近年來人工智能科學的快速發展,涌現出了大批新的方法和算法,研究熱點問題也從符號計算發展到智能計算和Agent等。

隨著科學技術的不斷進步,在科學研究和工程實踐中遇到的問題變得越來越復雜,傳統的計算方法無法在一定時間內獲得精確的解。為了在求解時間和求解精度上取得平衡,很多具有啟發式特征的智能計算算法應運而生。這些算法通過模擬大自然和人類的智慧來實現對問題的優化求解。計算智能作為人工智能的一個新的分支是目前的研究熱點,它主要涉及神經計算、模糊計算、進化計算和人工生命等領域,在如模式識別、圖像處理、自動控制、通信網絡等很多領域都得到了成功應用。另一個近10年來人工智能的研究熱點是Agent和多Agent系統,其理論最早來自分布式人工智能,并隨著并行計算和分布式處理等技術的發展而逐漸成為熱點。

以上兩個內容都是人工智能的重要分支。因此,我們在《人工智能及其應用》第三第3版[3]和第四第4版教材[4]中已經順應形勢加入了這方面的內容,并將教學內容也進行了相應的擴展,加入了計算智能、分布式人工智能與Agent。由于不確定性推理和基于概率的推理方法應用也越來越廣泛,我們也將此類非經典推理方法單獨作為一章來進行教學。另外,還增加了一些新的內容,如本體論和非經典推理、粒群優化和蟻群計算、決策樹學習和增強學習、詞法分析和語料庫語言學,以及路徑規劃和基于Web的專家系統等。圖1給出本課程的教學內容大綱。

人工智能的教學內容涉及面廣且內容較多,要在有限課時內完成教學計劃并讓學生掌握,具有一定難度。因此需要根據教學對象的需求有所取舍。中南大度。因此需要根據教學對象的需求有所取舍。中南大學在智能科學與技術、計算機、自動化三3個專業中均開設了人工智能課程,根據相關專業課程教學對象,對學時和教學內容進行適當調整。對于智能科學與技術專業,人工智能課程為必修課,共48個學時含實驗8個學時。表1表示為相關專業的人工智能課程教學內容分配情況。對于計算機和自動化專業,人工智能課程為選修課,共32個學時含實驗8個學時。許多兄弟院校的計算機專業都把人工智能定為必修課,課程學時也在50學時左右。因此,我們一再強烈建議我校的計算機專業把人工智能列為必修課,并適當增加學時。由于智能科學與技術專業開設有專家系統和智能計算選修課程,因此在人工智能教學內容中只將這兩部分做簡要闡述,而將重點放在知識表示和推理以及擴展應用上。對于計算機專業學生來說,除基本的知識表示和推理外,計算智能和Agent技術也是他們在軟件開發和通訊技術理論學習中需掌握的重要概念。同時,計算智能、專家系統對自動控制和電氣工程也十分重要,對自動化專業則應掌握該方面的內容。

1.2實驗實踐教學創新

國內人工智能課程在開設之初大多沒有安排實驗內容,僅為理論基礎和概念講授。由于理論比較抽象,很難理解,學習效果不理想,學生們對于其應用實現也十分困惑。此后,各高校也逐步在該課程中分配了實驗學時,大多數采用prolog語言和專家系統作為實驗語言和對象[5]。為了改進該課程的教學,我們也從沒有實驗到將實驗學時從零調整為設置4個學時的實驗課時,然后到現在的8個學時的實驗課時。隨著課堂教學內容的改革,實驗內容也進行了優化和更新。

人工智能課程實驗的目的是幫助學生掌握基本理論,發揮主動性,研究探討人工智能算法和系統的運行和實現過程,提出思路并驗證自己探索的思路,從而更好的地掌握知識,培養研究能力和創新能力。因此,在實驗教學內容的設計上,實驗項目應具備研究性和綜合性。實驗項目目標明確,要求學生帶著問題和任務進行實驗,但實驗過程又要有一定的靈活性,學生可以根據自己的思考進行適當的調整。再者,充分采用虛擬實驗方式進行實驗,大大提高了學生的興趣,提供了分析和探討智能算法的很好平臺。同時,學生的實驗數據和實驗結果分析既有格式要求,又給學生報告自己的研究的過程和結果留有空間,并在評分時加以充分考慮。這些做法能夠鼓勵學生,特別是鼓勵優秀學生進行獨立性研究,滿足他們學習的需求。

1) 人工智能課程的實驗環節不足和課時分配問題。

中南大學的人工智能課程的實驗環節經歷了從精品課程建設前沒有到開設,一直到其內容和形式上的不斷改進過程。但目前實驗還主要處于演示性和編程的實驗階段,而非設計和訓練階段。此外,由于人工智能課程涵蓋范圍廣、內容多,而課程所設置的學時有限。,如何分配好課堂教學與實驗課時也是一個需要在今后課程建設中不斷探索的問題。

對于某些專業的人工智能課程,可以考慮單獨開設人工智能實驗課程或人工智能程序設計與實驗課程。

2) 人工智能技術發展迅速情況下如何保持該精品課程持續發展的問題。

人工智能作為一門高度融合的交叉科學,其發展速度迅速,不斷有新理論、新問題涌現出來。我們的

人工智能教學既要注重基礎理論知識,又要緊跟學科發展的步伐,勢必要求對課程內容進行不斷更新,這對我們的教學資源和教師素質都提出了更高的要求。

4結語

本文介紹了中南大學的精品課程――人工智能課程教學內容和創新性教學方法的一些探索,已在課堂教學內容的優化、實驗環節的改進、教學方法的創新的實施上取得了很好的效果,充分激勵了學生的學習積極性和主動性,多方位培養學生發現問題、分析問題和解決問題的能力。我們的想法和做法可供兄弟院校同行參考。不過,仍然存在一些不足之處。隨著智能科學與技術的發展和更為廣泛的應用,人工智能課程的重要地位必將更加突顯,我們也需要繼續努力,與時俱進,不斷完善人工智能精品課程的建設。

注:本文受教育部質量工程國家級精品課程人工智能(2003)、全國雙語教學示范課程人工智能(2007)項目支持。

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Exploration of Innovative Teaching Mode of Artificial Intelligence Elabrate Course

――Construction and Reformation in Elaborate Course of Artificial Intelligence

CHEN Bai-fan, CAI Zi-xing, LIU Li-jue

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人工智能(AI)[1]是計算機科學的重要分支,是計算機科學與技術專業的核心課程之一。本課程在介紹人工智能的基本概念、基本方法的基礎上,主要是研究如何用計算機來模擬人類智能,即如何用計算機實現諸如問題求解、規劃推理、模式識別、知識工程、自然語言處理、機器學習等只有人類才具備的“智能”,本課程重點闡明這些方法的一般性原理和基本思想,使得計算機更好得為人類服務。

1人工智能課程體系

人工智能主要研究傳統人工智能的知識表示方法,包括狀態空間法、問題歸約法謂詞邏輯法、語義網絡法、框架表示、劇本表示等;搜索推理技術主要包括盲目搜索、啟發式搜索、消解原理、規則演繹算法和產生式系統等。

人工智能的研究論題包括計算機視覺、規劃與行動、多Agent系統、語音識別、自動語言理解、專家系統和機器學習等。這些研究論題的基礎是通用和專用的知識表示和推理機制、問題求解和搜索算法,以及計算智能技術等。

人工智能課程在我校計算機科學與工程學院是作為大三年級的一門專業選修課開設,總共學時數為:60(其中理論學時為36,實驗學時為24),隨著計算機技術的不斷更新發展,人工智能的應用領域變得越來越廣,因此人工智能(AI)這個學科已不再陌生,很多學生對其充滿興趣,所以在選課人數上遠遠超過其他選修課的人數,另外結合我校的實際情況,部分理論或實驗設計項目可以與其他相關專業結合起來而應用。

2人工智能教學實踐

50多年以來,人工智能獲得很大的發展,已經引起眾多學科和不同專業背景學者們的日益重視,成為一門廣泛的交叉和前沿科學,但是到目前為止人工智能至今仍尚無統一的定義,要給人工智能下一個準確、科學和嚴謹的定義也是困難的。

由于人工智能[2]是一門交叉性的學科,涉及到了控制論、語言學、信息論、神經生理學、心理學、數學、哲學等許多學科。所以該學科具有知識點多、涉及面廣、內容抽象、不易理解、理論性強、需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力等特點,導致了在教學過程中老師講得吃力、學生聽得吃力。盡管在多年的教學過程中積累了一些經驗,但是對于如何把握這門課程的特點,提高學生的學習興趣,幫助學生更好的理解這門課程,目前仍然有很多問題需要研究解決。

目前在整個教學過程中存在的主要問題[3]是:

1) 教學內容陳舊,部分參考書相關內容或案例都過于陳舊。在整個教學過程中,多數教學案例涉及到人工智能理論的高級應用――機器人,目前在國際及國內機器人的水平已經達到相當高的水平,但是部分教科書中仍沿用關節型機器人為例,教學內容稍顯陳舊。

2) 教材難易程度不均勻,部分章節學生難以理解。由于人工智能課程的部分章節,本身就可以獨立成一門課程,但由于是面向本科生的內容,因此很多內容壓縮于一章來講解,同時由于課時所限,完全不能將相關的內容講透講通;例如:神經計算中的神經網絡,與模糊邏輯控制的相關理論與應用。

3) 教學手段單一,教學過程中缺乏師生之間的溝通與交流。經過自己的實踐教學及對兄弟院校的人工智能的教學內容與教學手段的調研,同時也在學生之間進行溝通交流,發現多數同學反映,理論與應用雖然前沿,但是在學習過程中,教師教學手段單一,內容枯燥乏味,一般的教學模式,多采用“老師講,學生聽”的方法,整個教學效果并不理想。

4) 考核方法不科學,不能體現學生實際的學習情況。目前對于課程學習的考核采用閉卷考試的方式,很多考點有的同學根本不理解,完全死記硬背,考后又將內容丟棄,從學習的效果來講,收獲甚微且完全沒有達到真正學習及應用的能力。

3教學方法改進

3.1注重激發學生的學習興趣

科學家愛因斯坦曾說過:“興趣是最好的老師。”如何在教學工作中激發和培養學生的學習興趣,提高他們學習的主動性和積極性是當前教學改革中迫切需要解決的重要問題。

在實際的課堂教學中發現,剛開始聽課由于有興趣學生整體學習的積極性很高,但是一段時間過后發現部分學生由于教學內容抽象,難點比較多,不便于理解,興趣日漸變少,針對此種情況,可以采用任務驅動式教學或案例教學。

例如:在講專家系統章節時,在授課之前先通過互聯網,采取案例教學法,給學生們實時在線演示一個醫療專家診斷系統,演示其中的功能,同時與學生互動,以問答式與學生互動,了解目前專家系統的具體應用、可以解決的問題、給人民生活帶來的益處等。通過這種教學的形式,一方面可以激發學生的學習興趣;另一方面也使同學們體會到人工智能與我們生活的貼近程度。第二步,采用任務驅動法,具體來說,它是指教學全過程中,以醫療專家診斷系統若干個具體任務為中心,通過完成任務的過程,介紹和學習基本知識和具體設計方法。

3.2注重教材選擇

這一任務的執行者主要是由教研室主任或任課老師來完成。目前在各高校中所使用的人工智能相關教材的種類繁多,章節和內容的設置上也存在差別。筆者在訂閱教材或參加教材展銷的活動中,都比較重視人工智能教材的情況,通過比較發現,有的教材內容及難度太低,完全不符合高等本科院校的要求,而部分出版社的教材則是內容及章節安排內容太多太泛,有些知識點講的又過于深奧,限于學時所限也不適合選用。在選教材方面,除了關注內容方面外,還要注重書上所講的一些實例,注重這些例子的典型性、時效性及新穎性,例如,部分教材在自動規劃這一章,選用機械手作為例子來說明積木世界的機器人規劃問題,還有一些選擇關節機器人,前些年這樣的機器人技術確實是個難點,但是依據現在成熟的機器人技術,無論是國際還是國內都已不再是技術難點,再拿這個例子去配合理論去講解,無論內容還是形式都稍顯陳舊,目前機器人技術發展水平基本上達到盡可能高仿真狀態。

3.3運用現代化的多媒體教學手段

針對人工智能課程相關內容比較抽象,公式推導比較繁瑣,除了具有完善的教學大綱、合理的教學計劃以及好的教材外,還應該根據學校的實際硬件條件盡可能地選擇多媒體教學手段來輔助教學。因此在實踐教學中,配合教學內容,充分利用計算機、投影儀以及互聯網的優勢,結合多種教學方法與手段組織整個教學過程。例如:在講述搜索推理技術時,使用一些小的演示軟件,將相關推理技術的理論通過動畫的形式一步一步演示出來;在講專家系統相關理論知識時,尤其是各種類型的專家系統,采用互聯網上的一些在線視頻資源為例,給同學進行詳細講解,同時結合農業院校的特點,在線資源有如農業專家系統或動物專家診斷系統等,這樣學生可以加強對理論知識的理解,同時也體會到理論不再是抽象空洞的文字描述;在自動規劃這一章,給同學們選擇演示發達國家目前研制的各種類型機器人,通過這些形象生動、行為舉止逼近真實人的機器人來給學生講理論,這樣學生通過觀看視頻資源,不僅可以拓寬知識面及視野,同時也可以及時地了解國際及國內機器人的發展水平及差距,不斷更正自己的錯誤觀點并更新自己新的專業認識,另一個方面也可以同時激發學生們的學習熱情和積極性,這一點在課堂實踐教學中得到驗證,得到廣大同學的認可和接受,整個教學課堂不再那么單調枯燥呆板了,基本可以達到在娛樂中傳授專業知識。

3.4加強對實驗教學的重視

目前高校在人工智能的教學過程中,實驗所占的學時比較少,有的甚至就不安排實驗課學時;另外實驗內容也相對比較簡單,應用不到理論課堂上所學到的人工智能原理,實驗效果不是很好。面向人工智能課程的程序設計語言,多采用Prolog程序設計語言,該語言是一種基于一階謂詞的邏輯程序設計語言,它在AI和知識庫的實現技術方面具有十分重要的作用,具有表達力強、表示方便、便于理解、語法簡單等優點。但在整個實驗教學環境也遇到了如下問題:首先是目前有關人工智能的專門配套實驗教程很少;其次是即使有諸如《面向人工智能程序設計Prolog》教程,則主要是側重介紹這門自然語言的程序設計,而其中很多部分與AI實驗環節關聯度不大,另外教材價位也比較高。針對此種情況,筆者在24個學時的實驗教學過程中,安排7個實驗內容,其中最后一個專家系統的設計與實現作為一個綜合性實驗來設計。在進行實驗教學的過程中,首先參考多本Prolog程序設計教程,選擇其中與實驗教學計劃中相關的內容,專門編寫相應的電子教程,同時也結合我校學生本身的特點[4],有側重地體現和編寫,總的目的是給學生一份完整的、系統的、規范的電子教程。這樣做的目的是:一方面作為學生參考的技術文檔;另一方面也可以節省學生的部分經濟開支。電子教程的結構分為三個部分來完成,首先為人工智能理論及原理,Prolog語言的使用說明;其次具體的例子演示(均經過調試正常運行);最后為布置給學生具體的實驗內容及相關題目,以提供給學生自己動手實踐的機會。此外在實驗教學過程中,同時也會給學生們自由發揮的機會,比如專家系統的設計與實現作為一個綜合性實驗,學生可以采用Prolog編程實現,也可以采用其他自己擅長的程序設計語言,例如有的同學選擇C語言、VC++、Visual Basic、Java及網頁開發設計語言ASP/JSP等,此外在實驗內容方面,實驗遞交的專家系統涉及多個領域(有動物辨別、醫療診斷、動物養殖咨詢等專家系統)、范圍也頗廣,實驗內容重復性很小,在設計過程中,絕大部分同學均是結合自己的興趣愛好來完成設計。

4結語

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,同時將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。作為一名當代的大學生有必要學好這門課程,但是根據實際教學情況,教師與學生仍然需要繼續進行相應的研究與發展,只有不斷地探索和提高,才能使我們的教學工作更上一層樓,才能培養出符合時代和社會需求的人才。另外人工智能與農業等方面存在很多結合應用的契機,這樣計算機就可真正地服務于社會、服務于人類、服務于農業、應用于農業、發展農業。

參考文獻:

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[4] 王蓮芝. 高等農林院校人工智能教學的探討[J]. 高等農業教育,2003(12):64-65

Study of the Artificial Intelligence Teaching Methods

HAN Jie-qiong1, YU Yong-quan2

(1. School of Computer Science and Engineering, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou 510225, China;

篇（5）

中圖分類號：G642.3 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2012）06-0152-02

雖然人工智能的發展歷史只有五十余年，但它已經廣泛應用于專家系統、機器翻譯、圖像處理和機器人技術等領域。隨著人工智能技術對社會經濟發展的影響不斷增大，人工智能課程不再是計算機專業獨有的專業課程，國內外很多高校在自動化、智能交通等專業都開設了選修課，甚至在高中的信息技術課程中也在推廣設置。吉林大學碩士專業“模式識別”將《人工智能》設為專業學位課程，同時也將其設為汽車、機械等其他學科的選修課程。由于研究生相關基礎知識水平參差不齊，課程內容又比較抽象、生澀，為了提高教學質量，在本次教學改革過程中充分考慮學生學習新知識的心理演變過程，認真研究教學內容、教材、教學方法等諸多方面，力求在教授基本原理的同時，培養學生對智能系統進行理論分析、設計并編程實現的能力，為后期的論文研究階段打下堅實的基礎。本次教學改革受到了吉林大學研究生課程體系建設和核心課程建設項目的資助。

一、教學內容

教學改革的關鍵是教學內容。人工智能與統計學、心理學、語言學、計算機科學、生物學、控制論等都有交叉關系，學科涉及的內容十分龐大。人工智能學科知識的繁多與授課學時有限之間的矛盾比較突出。作為國內模式識別專業的領軍院校，如中科院智能所、清華大學、上海交通大學和南京理工大學等，他們所開設的《人工智能》課程學時和內容也不盡相同。我們參考了上述院校的授課內容，同時考慮到本校本學科的學術研究方向，精心歸納、優化教學內容，力爭做到教學內容系統、精煉和實用。目前，我們講授的教學內容主要包括：智能化智能體系統、盲目搜索方法、啟發式搜索方法、局部搜索方法、約束滿足問題、博弈樹搜索方法、知識表示方法、不確定知識與推理、規劃與機器學習等，共40學時。

另外，人工智能領域中新問題、新理論交錯涌現，這就要求教學大綱要定期修訂，教學內容要及時更新，同時教師也需要不斷提高自身的學術水平，以便提高碩士課程的研究性內涵。

二、教材選用

要搞好課程建設，教材是一個很關鍵的問題。我們廣泛閱讀和研究了國內外的經典教材，經過一番斟酌之后，我們選用了Stuart Russell和Peter Norvig所著的《人工智能-一種現代方法（第二版）》。首先，選用國外教材能夠更快地追蹤最新研究成果。同時該教材已經被世界上900多所大學采用，符合促進高校的教學內容向國際水準靠攏、與國際接軌的理念。另外，人民郵電出版社在2002年曾經出版該書的英文版的第一版，雙語學習能有助于提高學生的英語水平，為學生后續的查閱英文文獻，甚至發表英文文章奠定基礎。

三、教學方法

在國內，比較有影響的是中南大學以蔡自興教授為首的教學團隊為計算機科學與技術本科專業開設的人工智能課程，該課程在2003年被評為全國高等學校首批精品課程[1]。2007年該課程又開始進行全國雙語教學示范課程建設，成績斐然[2]。多年來，我們不斷汲取同行的成功教學經驗[3]，結合本學科的碩士專業特點、考慮學生的知識結構和實踐能力，不斷改革和嘗試，總結了一套行之有效的教學方法。我們一切以學生為主體，在教學過程中充分考慮學生學習新知識的心理演變過程，采用靈活多變的教學手段。讓學生從感興趣，保持興趣，到收獲用所學知識解決實際問題的成功喜悅，并進一步增強投身于科研論文研究的熱情。

課程伊始，通過多媒體演示人工智能技術已取得的杰出成就，激發學生的學習興趣。然后布置學生查閱資料，列舉人工智能發展史上的重要事件和最新研究的熱點問題，課上再組織學生做報告。通過上述活動，一方面拓展了學生的專業視野，另一方面鍛煉了學生的表達能力。

隨著課程內容的深入，讓學生組成興趣小組，任意選擇問題實例，利用每節課學習的理論、算法不斷地更新該實例的解決方案，評價性能優劣。學習小組可以培養學生科研協作的精神。另外，課堂上每組輪流做報告闡述各自的研究進展，演示編程效果。其他同學或給出修改意見，或提出個人觀點。最后老師及時總結，引導學生提高分析問題的深入性和廣泛性。充分的課堂討論能夠提高學生多角度思維的能力，培養學生善于鉆研和勇于創新的精神。同學間的這種學術交流也可以讓學生有機會了解彼此的學習狀況與能力，促進學生展開良性的學習競賽，也為學生接受和理解老師最后給出的課程成績做了心理鋪墊。老師總結時要對學生的努力多肯定，激發他們的學習熱情和潛能，讓他們感到學習知識的快樂。

四、考核方式

實踐表明筆試測驗的方式不能全面反映學生的學習情況，所以本課程嘗試采取自選實驗設計題目，根據實驗報告、上機演示結果和口試等方式綜合評定成績。其中，實驗報告要求學生根據實驗題目詳細介紹設計思路，闡述編程方法，分析實驗結果。口試是老師當場就報告中的問題提問，并對學生的回答進行講評。課程成績中，實驗報告設計分析占60%，上機成果演示占30%，口試占10%。

通過實驗設計的考核方式，學生的學習積極性得到了很大的調動，充分發揮了學生的自主創新能力，鍛煉了學生知識綜合應用技能。但美中不足的是該方式不像筆試那么客觀，學生的成績容易受教師的主觀性影響。另外，人工智能作為一門學位課，其成績往往直接影響學生的獎學金評定，學生和相關領導對成績的評定原則十分關心和重視。為了減少人為因素對學生成績的干擾，避免師生因課程成績產生分歧，我們規定了完善的考核細則。考核細則發給同學，作為實驗報告的首頁，方便記錄每一個環節上學生的得分情況，做到成績評定有據可查。

非筆試的成績評定方式對任課教師的要求也提高了，我們教師團隊還規定了詳細的教師工作守則。首先要求教師認真細致地閱讀學生的實驗報告，給出報告得分，并準備口試時提問的問題，得分和問題都要在實驗報告的首頁做好記錄。詢問每個同學的問題都不能重復，上機演示和口試環節都是公開的。問題可以是設計不合理的思路，或是闡述不清的步驟等，教師要注意掌握問題的數量，盡量做到均衡。上機演示時，學生經常因為緊張而漏掉部分功能的演示，因此，教師要跟學生加強溝通。口試時，根據學生的狀態，可以給予適當啟發，但要在成績評定上做出相應調整。經過多年的摸索，我們將上機演示按照實驗報告成績的倒序方式進行，這樣有利于在口試過程中由淺入深，逐漸加深問題的難度，有效避免重復。教師評價時應嚴格縝密，讓學生正確認識自己的設計水平，對課程成績的認定跟老師達成一致。

經過教學團隊的不懈努力，“模式識別”專業的“人工智能”課程建設在教學內容、教學方法、教材選用、考核方式等方面的研究都取得了一些成績，教學實踐表明教改措施已見成效，教學質量有了明顯提高。

參考文獻：

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引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領域學科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術。由于信息環境巨變與社會新需求的爆發，人工智能技術的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數據、云計算等新技術的應用也愈發廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學習，不斷將人工智能技術與管理知識結合起來，對其未來職業生涯的發展有著重要作用。人工智能是一門前沿學科，管理學院開設人工智能課程的目的是為了更好地培養學生的技術創新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應用需求空間巨大的學科特點，通過概率統計、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等基礎課程的學習，加強學生解決實際問題的能力，為就業打下基礎。本文基于社會對于人工智能領域的人才需求，結合諸多長期從事經管類專業課程教學的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學內容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學現狀與問題

作為一門綜合性、實踐性和應用性很強的理論技術學科，人工智能課程內容及內涵及其豐富，外延極其廣泛。學習這門課程，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學氛圍枯燥目前，中國大多數大學仍采用傳統的課堂教學模式，在教學過程中照本宣科，忽略與學生的互動，并且缺乏能夠有效引起學生學習興趣與加深知識理解的教學環節設置，如此一來大大降低了學生自主思考的能力。在進行人工智能相關課程知識講解時，隨著章節的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學方式無法反映人工智能學科的全貌，課堂講解難以同時給以學生感性和理性的認知，部分學生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學進度，導致學習動力不足。(2)基礎課程掌握不牢管理類專業的學生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學科的素養，但這也導致很多學生所學知識雜而不精。學生在基礎不夯實的情況下去學習更高層面的知識，給學生學習與老師教學都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學習、數據挖掘等眾多內容，概念抽象，不易學習。一些管理類專業的學生未能熟練掌握高等數學、運籌學、數據結構、數據庫技術等先修課程，缺乏一定的關聯思考和研究意識，導致課程學習難度增加，產生學時不足和教學內容難點過多的問題。(3)教學與實際應用脫節當下，人工智能廣泛應用于機器視覺、智能制造等各個領域，給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。例如，在機械學科領域，人工智能技術是電氣工程、機械設計制造、車輛工程等方向的重要技術來源；在醫療領域，是醫療器械的創新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發展時刻推動著智能科學與技術核心價值的提升。然而，對于管理類專業的學生來說，現階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關理論，在教學過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復雜算法，書本中的應用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業知識與人工智能技術相結合的教學實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導學生將人工智能算法應用于現實生活。另外，大學生對知識的理解能力差異很大，教師采用統一的方式教給他們，這使一些學生無法跟上和理解，教師也無法控制學生的學習狀況，導致學生缺乏動力。因此，如何結合學生的現實情況，提高他們的動手能力和實踐經驗也是人工智能課程教學要考慮的問題。

2、管理類人才的人工智能課程教學改進策略

課程教學改革是一項提高大學教學效果和人才培養質量的重要手段。如何在時代背景下應用新技術和新思想進行實施課程教學改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學工作而言，教學目標、教學內容和教學方式的變化不再是課程資源的簡單數字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優勢的新型教學模式。針對管理類專業人工智能課程教學過程中存在的問題，可以從教學方法改進和教學內容設置兩個方面進行課程教學改進。

2.1教學方法改進

教師對學生具有引領作用，其教學方法的改進能夠帶動學生改進自身學習方法。(1)啟發式案例教學案例教學法就是教師根據教學目標、教學內容以及教學要求，通過安排一些具體的教學案例，引導學生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養學生認知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學方法。啟發式案例教學以自主、合作、探究為主要特征，調動學生的學習積極性，并緊密結合人工智能領域的相關理論與方法，有效理解知識要點及其關聯性，適用于管理類專業學生的教學。具體而言，高校基于其問題啟發性、教學互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學案例庫，雖然這項建設將極具挑戰性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養學生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學質量、培養具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學，讓學生掌握相關基礎知識原理及應用；通過一題多解的案例使學生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設計，啟發學生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學研討互動式的各個教學環節是逐漸遞進、有機結合的。研討是基于學生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學生做出評判，從而對不同類型的學生開展針對性的教學。互動則是在研討的基礎上，通過老師與學生、學生與學生的互動，讓學生主動參與到課堂教學的過程中來。在人工智能課程教學過程中，教師通過課堂討論了解學生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設計教學內容，例如，對于學校積極性不強的學生，將人工智能理論內容與學生個人興趣范疇、社會產業發展及研究現狀聯系起來，能夠極大程度地提高學生學習的自主能力；對于基礎知識較為薄弱的學生，可以在教師的指導下查閱相關文獻資料，根據自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結合的模式。有助于增強學生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學習氛圍。(3)有效激勵式教學人工智能是引領未來的戰略性技術，人才需求量極大，對教師的教學水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設置相應項目獎學金，吸引學生參與實踐，調動學生做研究、發論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創新大賽，圍繞新一代人工智能創新主題，激發學生的創新意識，提高學生的創新實踐能力，為人工智能領域健康發展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學院乃至全校開展此類競賽項目，激發學生的創新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學生加入到人工智能課程的學習中來，激發其學習興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學生課程制定、課堂與課外作業、課程項目和論文指導等看作教學任務的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學科滲透式教學人工智能學科知識融合程度較高，學科交叉性強。基于人工智能的學科交叉性特點，增強管理類人才對學科應用的領悟，可以采取開展學科滲透式教學的方法。從2015年起，國務院和教育部先后印發了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創新行動計劃》等文件，“互聯網+”、“智能+”已經滲透到各個領域，人類進入數字經濟時代，社會需求“技術+管理”的高端復合人才。例如，基于工業4.0和強國戰略，人工智能技術在智能制造的應用極為廣泛。上海理工大學非常重視少數民族預科班的教育質量。為增強少數民族管理類人才對該領域應用的認識，我們請機械工程、能源動力領域的相關專家以授課或講座的形式，進行相關領域知識和發展趨勢的講解，使學生理解更為透徹。此外，在教學實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業間老師、學生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學習，從而推動人工智能課程教學的改進。

2.2教學內容設置

篇（7）

王湘浩在北京大學數學系學習，如魚得水，才能得到充分發揮，成績遙遙領先，是著名數學家江澤涵教授的高足。在三四年級時他獲得了最高獎學金。

1937年，王湘浩在北京大學數學系畢業時恰值爆發，北京大學南遷。王湘浩在西南聯合大學當了助教，1939年成為江澤涵教授的研究生，專攻拓撲學，1941年畢業，擔任西南聯合大學講師。1946年夏，他到美國普林斯頓大學，在著名代數學家E?阿廷指導下攻讀學位，1947年夏取得碩士學位，1949年春又取得博士學位，其博士論文《關于格倫瓦爾德定理》糾正了格倫瓦爾德定理的錯誤，將該定理做了推廣，重新證明了迪克森猜想。他的這項工作一直享譽代數學界。

1949年6月，王湘浩啟程回國，在母校北京大學數學系任副教授，1950年晉升教授。1952年院系調整時，他到東北人民大學（后改名為吉林大學）數學系任系主任。1955年他被選為中國科學院學部委員（院士），年僅40歲。

1958年，王湘浩以其敏銳的洞察力，率先認識到開拓計算機科學研究的重大意義，毅然從代數方向轉向計算機科學方向，創建了控制論專業，開展了計算機理論研究，使吉林大學成為國內最早開展計算機科學研究的單位之一。

20世紀60年代，王湘浩在“多值邏輯”和“自動機理論”兩方面取得了具有國際先進水平的研究成果。

在那個被扭曲了的歲月中，王湘浩作為學術權威，遭受到了不公正待遇。而且還被莫須有地說成是員，被強制去住“牛棚”，遭受了嚴重的摧殘。“”被粉碎后，王湘浩又振作起來，投身于他所熱愛的教學和科研工作。那時，他雖然已經年過花甲，但仍然承擔起吉林大學副校長的工作，承擔起剛剛開始的博士生導師的重任。

1977年，王湘浩在國內最早提出要開展人工智能的研究，并于1980年受教育部委托，在吉林大學舉辦了全國性的人工智能討論班，隨之成立了全國高校人工智能研究會。王湘浩在定理機器證明的歸結方法上做出了研究成果。1982年王湘浩和他的學生研究了歸結方法中的取因子問題并提出了廣義歸結方法。

王湘浩很早就指出，越是有成就的教授，越要上基礎課，為低年級學生上課。這是他從自己的成長道路獲得的一個啟示。他不僅堅持這一觀點，而且身體力行，率先垂范。他的一個學生回憶道：“1957年，當我剛進入吉林大學數學系時，就是王湘浩教授為我們主講數學分析課和高等代數課。名教授的點撥與教誨，對于我掌握這些課程，包括培養科學的治學態度，培養分析問題和解決問題的能力，都具有極其重要的作用。他不僅親自為我們講課，連講課的講義也是他親自編寫的。”這就是1960年代全國高校的通用教材《高等代數》和《離散數學》等。

此后，王湘浩教授仍堅持為低年級學生上課，幾乎每年入學的一年級學生的高等代數，都由王湘浩教授主講。正是這樣的傳統，使得吉林大學數學系的學生，不僅受到嚴格的訓練，而且學者們嚴謹的治學態度、德藝雙馨的人格魅力，成為學子們在大學期間乃至以后人生受用不盡的精神食糧。

王湘浩教授講課，清晰、簡練、明快、邏輯性極強。他善于抓住事物本質，并且引導你一下子就去研究問題的要害。這也就特別有益于學習他分析問題和解決問題的能力。他這樣做時，自己也特別投入，往往是把精力全部集中于引導學生積極探索和深入思考之中。因此，有幾次，當他一手拿粉筆，一手拿香煙時，他競在不知不覺中，把粉筆當成香煙，塞進嘴里。每每在這時，他自己也會和同學們一起會心地笑起來。

王湘浩還業余從事紅學研究，紅學大師周汝昌（1918--2012）晚年以90多歲的高齡評價王湘浩的《紅樓夢新探》道：“誰解其中味？君書動我心。同時不相識，字字惜千金。”

周汝昌說：“我艱難地堅持讀完了王湘浩教授的《紅樓夢新探》，不禁萬感中來，悲喜交集，心中實難平靜。這冊書部頭不大，編收論文只有6篇，正文不過108頁，然而在近年紅學專著中，這是我所見的一部令我心折的、學術品格很高、思力識力很深的著作。它的問世，意義之重大，必將逐步為學術文化界認識與評價。為什么重大？他是一位卓越的自然科學家。這樣的學者，與一般‘紅學家’顯然不盡相同，由他來研

1993年5月4日，王湘浩逝世于大連，時年78歲。

他的《病榻感懷》是：

死去原知萬事空，但悲未見教苑榮。

他的墓碑上鐫刻著他的

這經文，若能背，微積分，便學會；

n次冪，算微商，乘以n，降一方；

賽因x，作微分，結果是，柯賽因；

柯賽因，求導數，得賽因，加個負；

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0前言

現代社會發展呈現出有別于傳統社會特征的信息化、快節奏、高壓力和高競爭等特征，這就對我們的包括高等教育在內的學校教育的人才培養提出了新的要求，即培養適應現代社會生活的具備一定社會適應能力的合格勞動者。在社會學中，社會適應是指個人或群體調整自己的行為使其適應所處社會環境的過程，其實質就是個體的社會化過程。體育是個體社會化的重要方式，與他人和群體的聯系是體育活動的必要條件。4學校體育課程的學習過程不僅體現為個體認知性知識的積累、深化，更體現為個體體能的增強、技能的掌握和行為態度的改變等方面，具有參與性、實踐性特點，因此學校體育課程在個體社會適應能力培養方面將承擔重要的責任。籍此，教育部在2002年頒布的《全國普通高等學校體育課程教學指導綱要》中指出社會適應能力培養是高校體育課程的課程目標之一，并進一步提出“表現出良好的體育道德和合作精神;正確處理競爭與合作的關系”是我國高校大學生社會適應能力培養的基本目標。

“元認知學習”是現代學習理念的一種新觀念。這種新的學習理論在教育觀念上強調的不僅僅是“學會”，而更主要的是“會學”，以及對學習動機、學習方式、學習結果的調節與監控。元認知學習理論所倡導的是學生個體自身對學習的監督和調控及學習過程結束后的自我反饋，要求每個學習個體學會學習、學會生活、學會生存。元認知學習理論指導高校體育學習將徹底改變以往的傳統的體育教學思想，并使每個學習個體對自身學習進行調節和監控，這也是元認知體育教學促進大學生社會適應能力發展的理論依據。本研究旨在探討體育的元認知教學對大學生社會適應能力的影響，進而為高校公共體育教學的社會適應教學目標的實現尋找一條可行途徑。

通過查閱大量的參考文獻，并進行綜述研究之后，本研究提出以下假設:

①元認知教學可有效提高大學生的元認知水平;

②元認知教學是達成高校公共體育課程社會適應目標的有效途徑。

1研究對象與研究方法

1.1研究對象

本研究以大學一、二年級的大學生(開設公共體育課程)為研究對象，樣本為某高校開設公共體育課程的大一、大二部分大學生，共75人，其中男生36人，女生39人。

1.2研究方法

1.2.1文獻資料法。查閱了國內外大量的文獻資料，掌握了有關元認知和社會適應問題的相關研究成果，為本次研究奠定了較好的理論基礎。

1.2.2問卷調查法。本文采用國內研究者根據Gregory .Schrawd等人編制的元認知意識量表(Meta一cognition con-sciousness questionnaire)翻譯修訂而成的中文版量表。該量表采用10等級記分法，從元認知知識、元認知體驗和元認知技能三個維度測量了被試的元認知水平。馬建鋒研究表明該問卷具有較好信效度，適合中國背景下的大學生。

根據社會適應能力的相關研究成果，并結合大學生公共體育課程課堂教學實際與課外體育活動情況自編大學生社會適應能力問卷，該問卷采用5等級記分法，并主要從對活動的規則、紀律的遵守、活動中的人際互動、活動中的自我激勵、自我調控、團隊意識(競爭、合作、集體榮辱感)等社會適應方面對大學生進行考察。該問卷的重測信度:=0.94(時間間隔為3周)，另外就問卷的內容效度對多所高等院校的心理學、體育學專家進行了訪談，最終的反饋結果表明該問卷內容效度良好(每個條目與問卷總分的相關系數在0. 31-0.66之間)，能全面、有效地反映所要研究的問題。因此該問卷具有較好的信效度，可以為本研究服務。

1.2.3實驗法。采用單因素完全隨機等組前測后測實驗設計方法并隨機選取對照組與實驗組(分組時對其元認知水平和體育社會適應水平進行了均衡化處理)。實驗組與對照組課堂教學活動內容相同，時間共16周，并由同一教師教授(實驗組接受元認知教學培訓)。對照組按教學計劃學習，不進行任何干預。實驗組在按教學計劃學習的同時，一是教師在教學過程中提示學生注意運用元認知的方法進行學習，二是實驗者在學習現場進行言語指導，讓學生注意采用元認知的方法進行社會適應訓練。最初和最終學生在體育活動中的社會適應水平由同一教師按同一問卷進行調查。在實驗過程中，注意到了教師及學生主觀期望效應可能對實驗結果的影響，并加以控制。

1.2.4數理統計法。本研究測量所得數據均運用SPSS for Windows 11.0統計軟件進行處理。

2實驗組進行的元認知教學培訓說明

2.1教學目的

對實驗組學生進行另外的元認知能力培訓，以提高其元認知能力。

2.2教學方法

一是采用課堂教學法對實驗組學生講授元認知的理論知識，以及提高元認知能力的方法;二是在公共體育課堂上采用現場言語指導的方法提示學生注意使用元認知有關的技能進行學習活動(主要是體育活動的社會適應方面)。

2.3教學內容

2. 3.1有關元認知理論方面的內容。元認知的基本含義、實質和要素。元認知與體育活動的社會適應方面結合起來，讓學生理解、體會體育活動的社會適應方面的元認知知識、元認知體驗、元認知技能。體育活動的社會適應方面的元認知知識是指對體育活動的社會適應方面認知的知識，即學生對自己的體育社會適應認識活動過程與結果及其影響因素的知識，包括三個方面內容:個人、任務和策略。體育的元認知體驗是指伴隨著體育認知活動的體育認知體驗或體育運動的情感體驗，它包括知的體驗，也包括不知的體驗。體育的元認知技能是指學生在運動學習過程中對動作活動進行調節的技能。

2.3.2培養、訓練元認知的一般方法。自我提問法:在元認知訓練中，通過提供給學習者一系列自我觀察、自我監控、自我評價的問題，不斷地促進學生進行自我反省而提高問題解決的能力。

相互提問法:讓學生每兩人分成一組，給每個學生一份類似于上述自我提問的問題單，讓學生在嘗試解決問題的同時根據問題單相互提問并做出回答。這種方法能有效地促進學生的思考和競爭，提高元認知水平。

知識傳授法:通過傳授元認知理論的有關內容，使學生認識到元認知在學習中的重要性，自覺地將元認知運用于學習中，以提高學習效果。

元認知培訓和訓練的各方法在體育課程教學活動中實施(主要與大學生體育課程活動的社會適應方面相結合而開展)。

2.4元認知理論教學進度安排

利用體育課程以外的時間，采用課堂教學的方法對實驗組學生進行元認知能力的培訓，培訓共4次課，每次30min，并布置課后作業。教學進度安排如下:

課次1:元認知理論知識的培訓。

課次2;元認知與體育運動的關系、在體育運動中的作用等方面的知識培訓。

課次3:訓練、提高元認知的方法的培訓。

課次4:對所培訓內容復習，鞏固所培訓的知識。

3結果與分析

3.1元認知教學效果考察

實驗組經元認知培訓后，其元認知水平較對照組呈現下表所示變化(調查數據統計采用配對樣本t檢驗方法)。

結果顯示實驗組在經過元認知教學后，整體元認知水平有了顯著提高(實驗組整體元認知水平實驗前后比較P- I) . 046，達到顯著差異)，且元認知知識、元認知體驗、元認知調控水平也都有顯著性提高，而對照組無論整體元認知水平p=0.446)，還是分維度水平前后測均未出現顯著性變化。實驗結果說明元認知教學可有效提高大學生元認知水平，證實了研究假設。這進一步說明個體的元認知能力不僅是在個體長期的學習過程中形成和發展起來的，而且元認知能力是可以教授的，即經過系統、專門的教學培訓，個體的元認知斃力可以在相對較短的時間內得以提高。該結果可解釋為:通過提問、講授等元認知培訓方法的實施并在實踐中加以鍛煉，可使學習者個體更好地掌握自我的元認知知識，加深元認知體驗，增強元認知技能，進而提高個體整個元認知水平。

3.2大學生體育方面的社會適應能力考察

實驗前對普通專業103名大學生(大一、大二)的體育方面的社會適應能力進行了調查，結果如下表:

表2顯示大學生體育社會適應情況:規則適應方面相對較好，達到基本適應水平，且個體差異不大;人際互動、自我調控、團隊意識方面表現較差，且人際互動、自我調控方面的個體差異較大。總體而言，大學生社會適應的整體水平與我們的基本培養目標間還存在一定差距。造成這一差距的原因是多方面的，如由于受中小學應試教育環境影響，學生的社會適應教育得不到足夠重視，缺乏足夠的鍛煉;社會適應能力培養的實施存在一定的難度，由于學生個體差異較大，因此較難采取統一的培養措施。

對性別變量進行考察(表3)，發現:男生在人際互動、團隊意識方面好于女生，在規則適應、自我調控方面差于女生。除規則適應方面，女生顯著好于男生外，社會適應其它方面不存在顯著性別差異。另外統計顯示大學生的元認知水平與社會適應能力之間的相關系數為0. 45，為中度相關，說明兩者之間存在一定程度的共變關系。

3.3體育教學對大學生社會適應能力的影響考察

實驗組接受元認知培訓和元認知教學及相應體育教學，對照組接受相同體育教學。實驗結束后，實驗組和對照組大學生的體育方面的社會適應水平前后呈現表4所示變化。

表4表明，實驗前后實驗組與對照組大學生體育方面的社會適應各維度均存在顯著性差異，實驗組與對照組不同組別大學生體育方面的社會適應各維度均存在顯著性差異，且交互作用不明顯，即實驗后實驗組大學生體育方面的社會適應各維度較實驗前有顯著性改善，實驗后實驗組大學生體育方面的社會適應各維度較對照組均有顯著性改善。統計結果說明元認知體育教學可有效改善大學生的體育社會適應水平，結合對元認知教學效果的考察，這一結論可理解為元認知教學提高了學習者的元認知水平，而提高的元認知水平又在個體的體育社會適應實踐方面發揮作用，即在體育活動實踐中通過比較、反饋、自我暗示、自我調控等手段，逐步提高自我的體育社會適應水平。元認知體育教學以學生的發展為中心，突出學生的主體地位和主觀能動性，在社會適應的教學中，學生不再處于從屬、被動的“他控”地位，他們的社會適應是主動的，并對適應的過程和結果具有深刻的感受和體驗，對自我的社會適應具有高度的自控，因而可有效地促進大學生適應能力的發展。

4結論與建議

4.1結論

通過本實驗研究，可以得出以下結論:在教學中實施現有的提高元認知水平的方法、措施可在相對較短時間內提高大學生的元認知水平;大學生體育方面的社會適應情況處于基本適應狀態，與相關培養目標存在一定差距;元認知體育教學有效地提高了大學生的體育方面的社會適應能力。

4.2建議

元認知理論與現代教育思想緊密相關，并對學校教育目標的實現將起到很好的促進作用。在高校體育教學中采用元認知教學手段，必將為體育教學的各學習目標的實現提高一條可行性途徑。

4.2.1因本次實驗條件的局限，還應進一步考察實驗效果的外部效度，為其應用、推廣提供可靠的理論依據。

篇（9）

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領域學科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術。由于信息環境巨變與社會新需求的爆發，人工智能技術的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數據、云計算等新技術的應用也愈發廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學習，不斷將人工智能技術與管理知識結合起來，對其未來職業生涯的發展有著重要作用。人工智能是一門前沿學科，管理學院開設人工智能課程的目的是為了更好地培養學生的技術創新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應用需求空間巨大的學科特點，通過概率統計、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等基礎課程的學習，加強學生解決實際問題的能力，為就業打下基礎。本文基于社會對于人工智能領域的人才需求，結合諸多長期從事經管類專業課程教學的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學內容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學現狀與問題

作為一門綜合性、實踐性和應用性很強的理論技術學科，人工智能課程內容及內涵及其豐富，外延極其廣泛。學習這門課程，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學氛圍枯燥目前，中國大多數大學仍采用傳統的課堂教學模式，在教學過程中照本宣科，忽略與學生的互動，并且缺乏能夠有效引起學生學習興趣與加深知識理解的教學環節設置，如此一來大大降低了學生自主思考的能力。在進行人工智能相關課程知識講解時，隨著章節的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學方式無法反映人工智能學科的全貌，課堂講解難以同時給以學生感性和理性的認知，部分學生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學進度，導致學習動力不足。(2)基礎課程掌握不牢管理類專業的學生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學科的素養，但這也導致很多學生所學知識雜而不精。學生在基礎不夯實的情況下去學習更高層面的知識，給學生學習與老師教學都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學習、數據挖掘等眾多內容，概念抽象，不易學習。一些管理類專業的學生未能熟練掌握高等數學、運籌學、數據結構、數據庫技術等先修課程，缺乏一定的關聯思考和研究意識，導致課程學習難度增加，產生學時不足和教學內容難點過多的問題。(3)教學與實際應用脫節當下，人工智能廣泛應用于機器視覺、智能制造等各個領域，給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。例如，在機械學科領域，人工智能技術是電氣工程、機械設計制造、車輛工程等方向的重要技術來源；在醫療領域，是醫療器械的創新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發展時刻推動著智能科學與技術核心價值的提升。然而，對于管理類專業的學生來說，現階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關理論，在教學過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復雜算法，書本中的應用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業知識與人工智能技術相結合的教學實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導學生將人工智能算法應用于現實生活。另外，大學生對知識的理解能力差異很大，教師采用統一的方式教給他們，這使一些學生無法跟上和理解，教師也無法控制學生的學習狀況，導致學生缺乏動力。因此，如何結合學生的現實情況，提高他們的動手能力和實踐經驗也是人工智能課程教學要考慮的問題。

2、管理類人才的人工智能課程教學改進策略

課程教學改革是一項提高大學教學效果和人才培養質量的重要手段。如何在時代背景下應用新技術和新思想進行實施課程教學改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學工作而言，教學目標、教學內容和教學方式的變化不再是課程資源的簡單數字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優勢的新型教學模式。針對管理類專業人工智能課程教學過程中存在的問題，可以從教學方法改進和教學內容設置兩個方面進行課程教學改進。

2.1教學方法改進

教師對學生具有引領作用，其教學方法的改進能夠帶動學生改進自身學習方法。(1)啟發式案例教學案例教學法就是教師根據教學目標、教學內容以及教學要求，通過安排一些具體的教學案例，引導學生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養學生認知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學方法。啟發式案例教學以自主、合作、探究為主要特征，調動學生的學習積極性，并緊密結合人工智能領域的相關理論與方法，有效理解知識要點及其關聯性，適用于管理類專業學生的教學。具體而言，高校基于其問題啟發性、教學互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學案例庫，雖然這項建設將極具挑戰性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養學生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學質量、培養具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學，讓學生掌握相關基礎知識原理及應用；通過一題多解的案例使學生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設計，啟發學生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學研討互動式的各個教學環節是逐漸遞進、有機結合的。研討是基于學生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學生做出評判，從而對不同類型的學生開展針對性的教學。互動則是在研討的基礎上，通過老師與學生、學生與學生的互動，讓學生主動參與到課堂教學的過程中來。在人工智能課程教學過程中，教師通過課堂討論了解學生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設計教學內容，例如，對于學校積極性不強的學生，將人工智能理論內容與學生個人興趣范疇、社會產業發展及研究現狀聯系起來，能夠極大程度地提高學生學習的自主能力；對于基礎知識較為薄弱的學生，可以在教師的指導下查閱相關文獻資料，根據自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結合的模式。有助于增強學生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學習氛圍。(3)有效激勵式教學人工智能是引領未來的戰略性技術，人才需求量極大，對教師的教學水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設置相應項目獎學金，吸引學生參與實踐，調動學生做研究、發論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創新大賽，圍繞新一代人工智能創新主題，激發學生的創新意識，提高學生的創新實踐能力，為人工智能領域健康發展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學院乃至全校開展此類競賽項目，激發學生的創新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學生加入到人工智能課程的學習中來，激發其學習興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學生課程制定、課堂與課外作業、課程項目和論文指導等看作教學任務的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學科滲透式教學人工智能學科知識融合程度較高，學科交叉性強。基于人工智能的學科交叉性特點，增強管理類人才對學科應用的領悟，可以采取開展學科滲透式教學的方法。從2015年起，國務院和教育部先后印發了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創新行動計劃》等文件，“互聯網+”、“智能+”已經滲透到各個領域，人類進入數字經濟時代，社會需求“技術+管理”的高端復合人才。例如，基于工業4.0和強國戰略，人工智能技術在智能制造的應用極為廣泛。上海理工大學非常重視少數民族預科班的教育質量。為增強少數民族管理類人才對該領域應用的認識，我們請機械工程、能源動力領域的相關專家以授課或講座的形式，進行相關領域知識和發展趨勢的講解，使學生理解更為透徹。此外，在教學實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業間老師、學生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學習，從而推動人工智能課程教學的改進。

2.2教學內容設置

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人工智能（Aritificial Intelligence，英文縮寫為AI）是一門綜合了應用數學、自動控制、模式識別、系統工程、計算機科學和心理學等多種學科交叉融合而發展起來的的一門新型學科，是21世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。它是研究智能機器所執行的通常與人類智能有關的職能行為，如推理、證明、感知、規劃和問題求解等思維活動，來解決人類處理的復雜問題。人工智能緊跟世界社會進步和科技發展的步伐，與時俱進，有關人工智能的許多研究成果已經廣泛應用到國防建設、工業生產、國民生活中的各個領域。在信息網絡和知識經濟時代，人工智能現已成為一個廣受重視且有著廣闊應用潛能的前沿學科，必將為推動科學技術的進步和產業的發展發揮更大的作用。因此在我國的大中專院校中開展人工智能這門課的教學與科研工作顯得十分緊迫。迄今為止，全國絕大多數工科院校中的自動控制、計算機/軟件工程、電氣工程、機械工程、應用數學等相關專業都開設了人工智能這門課程。南京郵電大學自動化學院自2005年成立至今，一直將“人工智能”列為自動化專業本科生的選修課程，到目前為止已經有八年的歷史了。由于南京郵電大學是一所以郵電、通信、電子、計算機、自動化為特色的工科院校，因此，學校所開設的許多專業都迫切需要用人工智能理論和方法解決科研中的實際問題。在問題需求的推動下，南郵人經過多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了豐碩的成果，如物聯網學院所開發的現代智能物流系統、自動化學院所開發的城市交通流量控制與決策系統，為本課程的開設提供了典型的教學案例。我們結合近幾年的實際教學經驗，從優選教材、考核方式、教學內容調整、教學手段的改進和實踐教學等方面對人工智能課程教學方法進行了總結歸納。

一、優選教材

目前，國內有關人工智能課程的中英版教材種類非常多，遵循實用、簡單、夠用的原則，再經過授課老師和學生們的共同調研，我們選用由中南大學蔡自興教授主編的《人工智能及其應用》第三版作為南郵本課程的授課教材。本書覆蓋的人工智能知識體系比較全面，包含知識表示、搜索推理、模糊計算、專家系統等。本書主要針對計算機、自動化、電氣工程等本科專業的學生所編寫，內容基礎，難度適中。蔡教授所編寫的這本教材全面地介紹了人工智能的研究內容與應用領域，做到了內容新穎、簡單易懂、兼顧基礎和應用，受到了全國廣大師生們的一致好評，多年的教學實踐證明我們所選擇的教材是恰當的、正確的。

二、考核方式

在全國大部分高等院校，“人工智能”這門課大都選擇開卷考試的方式來進行考核。為了強化學生對人工智能這門課基礎知識的掌握，南京郵電大學自動化學院選用閉卷考試的方式來進行考核。為了打消部分學生想在期末閉卷考試中通過作弊手段來完成人工智能這門課考核的僥幸心理，我們加強了對學生平時考勤成績、課下作業成績和實驗成績的考核，從而杜絕了“一紙定成績”的現象。我們對人工智能這門課的最后期末成績是按如下權重來劃分的：平時考勤成績占10%、課下作業成績占10%、實驗成績占20%、最后的期末考試卷面成績只占60%。為了克服國家現行教育體制的弊端，避免學生“機械式”地的應對教學和考試，我們對考試題型進行了調整，不再是以往的填空、選擇、簡答等題型，而是改為以解決實際問題為導向的應用題型為主，這樣學生只需要在理解授課內容的基礎上利用自己的思維來解題就可以了，這也體現了國家目前正在提倡的應用型教學導向。

三、教學內容調整

對于本科生而言，人工智能這門課程所需要講授的內容實在太多，由于課時所限，我們必須精簡教學內容，讓學生在掌握基礎知識的同時，也能夠了解它的具體應用。因此，我們將人工智能這門課程的教學內容分為兩個部分：第一部分是基本理論和方法，包括人工智能的概述、知識表示方法、確定性推理方法等；第二部分為人工智能研究成果的具體應用，包括神經元網絡計算、模糊智能計算、專家知識庫系統、機器語言學習等。通過對教材內容的合理調整和安排，使得授課計劃能夠比較全面地覆蓋了人工智能這門課程的基本知識點，從而滿足了學生們的求知需求。

四、教學手段的改進

（一） 激發學生的學習興趣

經過長時間的教學我們發現，在選修“人工智能”這門課程時，每個學生的心中所想各有不同，這些學生在剛開始學習時興趣還比較強烈，但隨著教學內容變得越來越抽象，學生逐漸對這本課的學習失去了信心，甚至上課時間不去聽課，使授課教師對教學也漸漸失去了信心，導致惡性循環，嚴重影響了教學質量。針對這種現象，我們認為，在開課前充分激發學生的學習興趣是很有必要的。我們要結合學校的實驗條件，開課前給學生演示“機器人醫療服務”實驗，通過該實驗的演示，讓學生們看到機器人能夠給病人提供多項人性化的服務，理解人工智能技術在開發醫療服務機器人多項關鍵技術中的應用，讓學生在開課前能夠對本課程的學習產生極大的興趣，實踐證明這種方法是有效的。

（二） 借助多媒體教學

多媒體教學是現代教學過程中一種非常重要的形式，它往往根據教學目的和學生們的特點，通過合理的設計、選擇教材內容，應用公式、圖形、文字、視頻等多種媒體信息進行有機組合并通過電腦和投影機顯示出來，與傳統教學手段相結合，形成合理的教學過程結構，達到最優化的教學效果。人工智能這門課具有針對性強、內容抽象、公式繁瑣等特點，學生學習起來比較困難，為了讓學生生動、形象地學習該課程，我們在教學過程中充分利用了多媒體技術來組織教學。例如在課堂教學過程中播放南郵自動化學院梁志偉博士帶領學生所開發的“智能足球機器人”比賽片段；讓學生在線觀看北京大學工學院謝廣明博士帶領學生所開發的“自主視覺機器魚”錄像片段等。在講解某些重要的求解算法時，借助Matlab軟件和投影機，直接展現該算法的求解過程，從而改善了課程教學的形式，提高了教學質量。

（三）提倡課堂辯論

我們在教學過程中打破了傳統的“老師講課學生聽課”的教學模式，多次組織課堂辯論，辯論的主題包括人工智能研究過程中出現的技術困惑、人工智能研究成果轉化中的市場前景等。如組織了“電腦PK人腦”“電腦是否讓電視消失”“電腦的未來發展方向在哪里”等一系列辯論會。經過激烈的辯論，無論正方還是反方都感覺自己收獲很大，增長了知識，開闊了眼界。在教學過程中通過將學生由“被動聽課”角色變換為“主動參與”角色，大大地調動了學生的學習積極性，從而提高了課堂教學質量。

五、實踐教學

實踐教學是課堂教學不可缺少的重要組成部分，通過讓學生親自動手實驗來對理論知識進行檢驗和應用是目前國內外各個大學提高學生綜合素質、增強學生市場競爭力的重要手段。人工智能實驗教學的目的是讓學生通過親自動手體會授課中的各種智能控制算法，從而使學生能夠更加形象地掌握課本知識。人工智能教學計劃安排了4學時實驗課，設置了“傳教士和野人過河”“機器人路徑規劃”這兩個人工智能問題，要求學生獨立完成這2個實驗題目的編程，并書寫實驗報告。通過實驗，學生動手實踐了課堂上所掌握的理論知識，加深了對智能算法的理解。

人工智能是一門實用性較強的課程，我們總結了近幾年來的教學經驗，從優選教材、考核方式、教學內容調整、教學手段的改進和實踐教學五個方面對人工智能課程教學進行了總結。從學生的反饋來看，我們所總結的教學經驗對于指導新教師講授“人工智能”這門課程具有積極的作用，需要指出的是，我們仍有很多不足之處，需要在以后的教學過程中不斷努力完善，提高自己的教學能力，爭取更好的教學效果。

參考文獻

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