時間：2023-08-21 17:23:06
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篇人工智能教育現狀，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。
人工智能技術及其應用的發展歷史雖然只有短短的50余年，但是它作為信息技術的前沿領域，對社會經濟和發展的影響卻越來越大。在基礎教育課程改革的大潮中，許多國家意識到基礎教育領域開展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技術類教育的教學內容中。作為師范類院校，教授人工智能課是有必要的。?
（1）為部分優秀的學生將來做更深入的研究打堅實的基礎。在面向知識經濟的今天，研究獲取、表示和使用知識的人工智能學科越來越受到人們的重視。目前人工智能研究被列為中國高技術領域的重點之一。以專家系統為代表的智能化系統在信息技術中也占有重要地位。因此在高等教育中開展人工智能教育和智能化系統的研發，不僅是計算機科學的應用，也是促進各學科服務于國民經濟發展的必然趨勢。為使人工智能的理論、方法和技術的研究與應用普及和深入，教育重心必須要下移，即從研究生教育向本科教育普及。開展本科層次人工智能普及教育的有效途徑之一是在本科高年級開設相關選修課。開展人工智能教育，不僅能夠更好地發揮高等院校的育人和科學研究功能，而且能為學生拓寬專業路徑，擴大自主學習空間和發展個性創造條件，同時也為營造一個使學生不僅有寬厚、扎實的理論基礎，且具綜合分析和解決問題能力的環境。?
（2）為將來從教的學生積聚大量的知識。英國早在1999年，人工智能課程已經作為選修課出現在中學的信息與通訊技術（ICT）課程中。許多中小學還通過機器人競賽活動來激發中小學生學習人工智能的興趣，使學生不僅提高了用信息技術解決問題的能力，而且培養了多種思維方式，獲得了更多的創新空間。美國現行的中學信息技術課程設置中，將人工智能的內容作為“媒體與技術”層面對12年級學生的要求。澳大利亞的部分中學開設的信息處理與技術課程，人工智能、信息系統、算法和程序設計、社會和倫理道德、計算機系統分別作為5個主題共同構成了該課程的教學內容。在該課程的大綱中規定，人工智能部分的教學內容在高中第3學期為12年級的學生開設，教學時間為10周。?
在我國，多年以來中學奧林匹克信息學競賽中一直包含有人工智能相關的題目，涉及啟發式搜索、博弈、智能程序設計等問題。2003年4月，我國教育部正式頒布《普通高中技術課程標準（實驗）》，首次在信息技術科目中設立了“人工智能初步”選修模塊，標志著我國高中人工智能課程的正式起步。?
我國的新課程標準頒布后，教育部評審并通過了分別由教育科學出版社、廣東高教出版社、地圖出版社、上海科技教育出版社和浙江教育出版社出版的5套高中《人工智能初步》教材，并開發了相應的教輔材料，包括教師用書和配套光盤等。為了配合中學人工智能課程的實施，國內也推出了一些適合中學生學習與體驗的人工智能軟件和網絡資源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步關注中學人工智能教育的開展并將其作為畢業論文的研究選題。一些師范院校適應形勢要求，已為師范生開設了與此相關的選修課程。?
2 人工智能的教育及教學條件現狀?
通過對本人多年的教學過程進行總結，我校的《人工智能》課程教育現狀可總結為如下幾點：?
（1)理論知識充裕。但與實踐相脫節，特別是在智能科學技術的教育教學方面。盡管知識面相當廣泛，而人工智能理論的普及教育以及智能技術的開發與應用仍然十分滯后。?
(2)同其它普通高等院校一樣，在本校，人工智能技術的研究與應用尚未普及，甚至比不上其它院校。這不利于培養學生的科研興趣及創造精神。?
（3）缺乏配套實驗教材，實驗教學內容缺乏，無法培養學生的研究能力和創新能力。只有開設實驗項目，才能使人工智能的相關知識具有研究性和綜合性。?
（4）對中小學智能教育的深度及教學方式、教學特點缺乏研究。做為師范類院校，我認為在對學生進行基礎知識教育的基礎上，要緊抓中小學智能教育的特點對師范類學生進行相關的教育與培訓。?
相對于教育現狀，我校的《人工智能》課程教學條件現狀要稍好一些，其狀態如下：?
（1）教材使用國家級規劃教材，此教材非常系統地介紹了人工智能的基本原理、方法和應用技術，適合本科及研究生使用。在我們的授課過程中，也會適當為學生提供相關的國內其他先進教材，如中南大學蔡自興教授的《人工智能及其應用》等。?
（2）為了促進學生自主學習，我們準備了多種類型的擴充性學習資料，加強學生主動學習的意識，包括：課程相關雜志和書籍目錄，以及部分重要的參考文獻，與人工智能相關的網絡資源如優秀BBS、新聞組、網址等。 它們包括了大量的文獻資料、本領域研究的前沿動態等。 使用表明，學生非常樂于查閱這些資源。 使學生能通過使用這些資源進行一些人工智能程序設計，探討一些問題，在課堂討論中展示他們的收獲。?
(3）校園網的普及與不斷優化使本課程有優良的實踐性教學環境，能充分滿足教學需要。我們擁有較充足的多媒體教室和網絡教室，為實現本課程教學提供了物質保障。在網絡資源建設方面，全校辦公室、教室、學生宿舍和教師宿舍都以寬帶網相連，這些硬件設備對本課程教學發揮了重要作用，使本課程教學質量得以明顯提高。?
3 人工智能教學方法及手段的改革?
針對我們現在所采取的教學方法，我認為存在許多不足，如教學方式比較單一，教學內容偏重理論講解等，為此，提出以下教學方法的改革：?
（1）通過多種途徑激發學生的學習興趣。課程的學習效果，直接受到學生興趣和參與意識的影響。一般來講，《人工智能》作為一門前沿課程，開始學生學習興趣很大，當開始接觸到抽象理論知識及部分算法時，學生往往感到不易接受。 我們通過各種途徑和方法， 激發和培養學生的學習興趣，包括鼓勵學生參與某部分知識的擴充性資料查找,預留一定時間請學生負責對此內容進行講解，布置學生對某個基本成型的實驗進行糾錯及驗證，降低問題解決的難度。學生因此產生興趣從而做更深度研究。?
(2）進行啟發式教學。 我們可以嘗試在教學過程中不斷提出問題請學生思考，啟發學生求解這些問題，鼓勵學生提出自己的猜想和解決方案，然后擺出教材中的解決方案，并與同學所提出的觀點進行分析和比較，這足以加強學生學習的主動意識和參與意識，提高學生學習的積極性。?
(3）課堂辯論與交互式教學。 組織課堂辯論，討論的議題可定位為譬如人工智能是否能超過人類智能等有爭議的問題。學生通過對這些問題展開激烈爭論，激發了學習潛能，明確了學習目標。當然師生間的交流方式還有很多，如郵件互發、QQ留言等，也可在課程網站中的互動平臺進行交流。?
(4）分層次因材施教。 在授課過程中，通過對每個具體學生的學習進度、課堂作業情況進行及時評估，對學生提出進一步的學習建議和指導， 實現個性化的教學。 對優秀學生探討，可以在教學設計和實驗設計中要求其選作部分探索性、創新性的功課和實驗，以發揮學生個性優勢。對于有意于將來從事中小學教育的學生可以在機器人及人工智能技術發展現狀等知識層面對其做問題講解。而那些看似缺乏興趣的學生，我們可以用多媒體手段如播放人工智能相關電影及科學小片引起其興趣，實行逐步引導的教學過程。?
另外，我們可以嘗試雙語教學。 采用中文教材和講授的同時，注重在課程中的關鍵詞同時用英文表示，并適當指定英文參考短文和英文參考書。使學生能夠接觸國外文獻資料，加深對學習內容的理解，獲得更寬廣的知識。我們也可以在教學內容安排上，注重理論聯系實際，將一些人工智能網絡上的虛擬實驗給學生進行課外上網練習，從而使學生了解算法的具體運行過程， 通過參與達到知識的理解，掌握基本方法和技術。?
根據現有的條件，我們在教學中可以采用多媒體教學和網絡課程教學相結合的方法，充分利用多媒體的豐富表現形式，利用網絡課程的交互性、情景化等特點，構筑以學生為主體的《人工智能》課程現代教學模式。 對于抽象知識，可通過動畫和視頻演示，通過聲音和圖像展示人工智能的歷史、人物和前景，做到學生直接而深刻地看到知識的內涵外延。網絡課程能較好地實現交互并使學習過程情景化，通過網絡課程的課堂練習和章節練習，教師可以評價學生的學習情況，并給學生提出學習建議，從而提高學生的研究力和創新力。我們也可以給學生播放中學《人工智能》課程課堂教學錄像，以使學生看到初高中學生的知識范圍及深度；同時給學生播放現有的《人工智能》科學成果，讓學生看到理論背后的實踐；也可以播放科幻片，激發學生想象的翅膀從而有興趣把人工智能作為將來深造的方向。《人工智能》是一門較新的課程，改進教學方法和手段不僅要靠教師，也應增加硬件設備的投入。如果人工智能能采用智能輔助教學系統或機器人輔助教學過程逼真、形象，一目了然，這樣可大大提高學生的學習效率，尤其是提高學生的觀察判斷能力、發現問題和解決問題的能力。?
4 人工智能實踐教學設計的探討?
我們可以在教學過程中，適量開設一些實驗和設計，提高學生的動手能力，并加深他們對理論知識的理解，降低理論的抽象度，提升理論的實用性。在近兩年的教學過程中，我們會適量加入一些人工智能語言的教學過程。例如，在講解了“野人與傳教士過河”等問題后，我們可以讓學生使用Visual Prolog或者C ?++?對算法進行實現；在講解 TSP 問題的遺傳算法解決案例后，指出編碼方案、初始種群大小、進化代數、交叉率變異率等因素對求解結果的影響，并要求學生通過實驗的方式來分析、理解這些問題，并提出“尋找更有利的解決方案”等問題。把學生的興趣激發后，為解決這些問題，學生會在課外主動查閱相關文獻、相互討論以實現他們所設計的方案，這樣既培養了學生善于鉆研和勇于創新的精神又提高了學生的實踐與創新能力。?
參考文獻：?
［1］ 熊德蘭,李梅蓮,鄢靖豐.人工智能中實踐教學的探討［J］.宿州學院學報,2008(1).?
［2］ 何元烈,汪玲.“Visual C ?++?”在“人工智能”教學中的應用與探討［J］.廣東工業大學學報:社會科學版,2008(8).?
關鍵詞：人工智能；教學改革；教學方法
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
世界一流大學在人工智能課程內容設置根據不同國家的教育體系設置，肯定會有不同，但頗有共通之處。本文借鑒世界頂尖大學經驗，針對管理類專業人工智能課程教學內容進行研究，結合中國教育體系設置，認為應從以下幾方面進行改進。(1)核心內容設置為避免學生因為知識點過多而出現雜而不精的問題，勢必要精化教學內容。在互聯網時代，我們可以使用云計算和其他方式來實現數據信息的傳輸、存儲和處理，通過在線收集和整合網絡課程相關數據，挖掘和豐富教學資源，并在整合課程資源的基礎上，進行研究方法和前沿知識的擴展。在核心內容設置方面，可以通過收集到的數據資料，選擇人工智能領域具有代表性且難易程度適中的知識作為重點，使學生能夠在有限的學時內掌握人工智能的知識脈絡。例如，編寫針對管理類人才的人工智能教材，內容涉及緒論、知識表示與推理、常用算法、機器學習、神經網絡等方面的同時，重點增加相應知識點在管理上的應用案例，加強學生對知識點的理解。同時，根據管理類專業偏向領域，開設關聯程度較大、應用較廣泛的人工智能選修課程，以便學生根據自己的興趣與需求選修具體方向的課程。(2)注重學生的數理及編程基礎良好的數理及編程基礎是學習人工智能的前提。只有具備了這些基礎，才能搞清楚人工智能模型的數量關系、空間形式和優化過程等，才能將數學語言轉化為程序語言，并應用于實驗。管理學院人才的數理及編程基礎相對薄弱，因此，在安排學生學習人工智能課程之前，建議開設面向全體管理類專業學生的微積分、線性代數、概率論等專業基礎數學課程以及C語言、python等編程基礎課程，使學生具備數學分析的基礎與一定編程基礎，為學習人工智能課程打下堅實的基礎。另外，可以推進MOOC平臺建設，在平臺上開設人工智能網絡課程，幫助學生掌握人工智能知識基礎及專業技能。(3)實驗建設為了加強學生對于人工智能知識點間的關聯性理解，可以基于不同的應用模塊，設計具有前后鋪墊、上下關聯的綜合性實驗，設計不同層次的項目要求，同時基于相同的實驗課題，讓學生分組對實驗課題進行攻克，并設置多元化的實驗評價體系，通過實驗教學過程中反映出的不同進度，讓教師能對學生的學習水平做出準確評判，及時進行教學反思，以便更好地開展下一步工作。例如，針對人工智能課程應用中很廣的遺傳算法，在某一管理規劃的具體應用上設置理解－實現－參數分析－具體應用－嘗試改進－深度拓展的不同層次的項目要求，在這些項目層次中規定必做項與可選項，讓學生基于同一實驗課題進行合作學習，然后通過個人自我評價、小組成員互相評價以及教師評價的方式進行打分，對小組整體能力以及個人能力進行綜合評估，以期培養學生的自主思考能力。
關鍵詞：智能；智能科學與技術；語義分析；知識體系；課程體系
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A
1 引言
“智能科學與技術”專業教育意指將“智能科學與技術的知識體系”傳授給本科生或研究生。構建智能科學與技術的知識體系通常有兩種途徑：(1)經驗歸納法，從社會實踐和科學研究已經獲得的知識集合中選擇出若干，認為這些知識應該歸屬于“智能科學與技術”，且將其結構化與系統化。(2)概念演繹法。追問“智能科學與技術”的確切含義為何，由此聯想其涉及的主要方面，概念推演形成的軌跡即是知識體系。兩種方法的結論應是一致的。就實際操作而言，前者的主要環節是“選擇知識”和“搭建體系”，而“選擇什么”和“搭建成何樣”就與研究者的偏好相關，常出現觀點相左的情形；后者的主要環節是“明確語義”和“語義延伸”，能被稱為概念的東西總是成熟的，即已有大量的先前研究，對此人們的分歧較少，而從概念出發的語義延伸又是遵循演繹邏輯的，由此而得的知識體系就易被公認。
本文的研究采用概念演繹法，具體的討論依層次遞進展開，首先明確“智能科學與技術”的中文語義，其次討論該語義涉及的關鍵概念之內涵，進而合成這些關鍵概念的具體內容，繼之概括“智能科學與技術的知識體系”，最后設計“智能科學與技術專業教育的課程體系”。
2 “智能科學與技術”的語義
盡管有邏輯上的先后，“科學”與“技術”通常被認為是并列的兩種人類文化活動。“智能科學與技術”就應被分為“智能科學”與“智能技術”。
智能是某種行為主體所具有的能力和所表現的行為。這種具有智能的行為主體目前(也許永遠)只有兩類：生物(其中主要是人類)和機器。若以人類代表生物，智能就有兩種表現形態，人類智能(human intelligence)和人工智能(artificial intelligence)，后者是對前者的模仿與延展。
科學是為了獲得所考察對象的知識體系，技術則是依據某種原理設計制造各種人工系統。由此，“人類智能科學”、“人工智能科學”、“人工智能技術”是無歧義的，而“人類智能技術”就不成立(確切地說，是間接地通過“人工智能技術”的方式表現出來)。
基于上述分析，“智能科學與技術”的語義由三部分構成，“關于人類智能的科學”、“關于人工智能的科學”和“應用人工智能的技術”。根據慣常的教育與研究分工，前者是心理科學領域的重點所在，后二者則是信息科學領域的前沿方向。目前國內所開辦的“智能科學與技術”專業教育大多屬于理工科本科，其側重所在自然是“人工智能”。
支撐著“智能科學與技術”及其三部分構成的關鍵概念是“智能”、“科學”與“技術”，對其進行深入剖析有助于推演出“智能科學與技術的知識體系”。
3 關鍵概念的剖析
3.1 “智”對應于Intelligence
漢語中的“智”是“知”的后起字，而“知”是“出于口者疾如矢也”，意指認識的事物可以脫口而出。“知”添加了“曰”即為“智”，再清楚不過，“智，知而道出也”。智，就是人們日常口語中的“知道”。
英語中的Intelligence源于拉丁語的動詞intellegere，意思是to understand。而intellegere是inter(interl與legere(to choose)的合成詞，故它所表達的是“在推理基礎上的理解”。
可見，漢語的“智”關注知識(識，知也。《說文》)及其共享；英文的Intelligence則強調知識及其可靠來源。有所差異并不妨礙將不同文化系統中的這兩個概念對應起來。
3.2 “智”的派生詞
盡管語義十分貼切，卻不可將Intelligence直接漢譯為“智”。在現代漢語中，單字形式的名詞一般不用于表達抽象概念，因為單音節的高頻率使用在言語交流中難以通暢順口。通常都是采用雙字形式的名詞。“智”需要再添加一字。處理的辦法無非兩類，同義重復或附加意義。前者生成的是“智慧”，后者得到的是“智能”和“智力”。
智慧之“慧”，一方面與“智”同義(知或謂之慧。《方言》)，另一方面又與佛教名詞“般若”(Praina)相連，在中國的文化傳統中，佛是高深至上的，這樣，智慧的真理性就毋庸置疑。作為漢語詞匯的“智慧”固定下來之后，除了與英文的Intelligence相對應，還與英文的wisdom(wise“聰明的”+dom“性質或狀態”)相一致。更重要的是，wisdom就是希臘語的sophy，由此構成了philosophia(英文philosophy)。“智慧”連接著中國的佛教(與中國哲學相通)和西方的哲學。智慧是哲學層面的。
“智能”和“智力”都是“智的能力”的簡稱。推敲其中的意味饒是有趣。作為物理學概念的“能”和“力”，二者是一種源流關系，因而在漢語的習慣中，“能”更本質，“力”則外顯，暗含著有高下之分。這樣，智能有“智能人”、“智能機器”、“智能科學”等，智力則是“智力游戲”、“智力玩具”、“智力商數”等。層次的感覺是明顯的。智能和智力是科學層面的。
“智”的派生詞最常用的有三個：智慧、智能和智力，它們均可英譯為Intelligence，但在漢語中分別屬于三個層次，即哲學領域、科學領域(較高層次)和科學領域(較低層次)。
3.3 關鍵概念的文化比較
將與“智”相關的中文概念和與Intelligence相關的英文概念進行對比，可看出中西方文化的相通與差異，有助于更深刻明晰地理解“智能”的語義。表1是基于英語概念的文化比較。從中可見，“智能”較高于“智力”在西方文化中表現為對現在分詞的偏愛。
表2是基于漢語概念的文化比較。英語的Intelligence可以籠統地表示漢語的“智、智慧、智能、智力”。現限定“構建智能科學與技術的知識體系”是一項科學研究(即不考慮“智慧”)，再用“智能”作為“智能”和“智力”的統稱，這樣，“智能”就成為將要繼續討論的唯一概念。
3.4 智能之“能”
前已闡明，智能就是“智的能力”。這種能力究竟為何，學者們曾有過大量的討論。其中一種通俗簡潔的表述 被包含于后者之中。在人工智能中將二者分開，緣于它們的對象不同，前者針對的是自然界，后者則面向人類已有的知識積累。“推理”是生命體存在的基本前提。所以，關于人工智能的科學只有兩個分支：機器感知／發現理論(派生于人的認識論)和機器推理理論(基于人腦推理理論的討論)。
(4)應用人工智能的技術。第3.6節說明，技術就是應用手段、技能和方法設計與制造人工系統。圖4模型所示意要設計與制造的人工系統只有專家系統和機器人。所以，應用人工智能的技術主要有兩個：專家系統技術和機器人技術。
(5)基于現狀的人工智能科學與人工智能技術的內容調整。前面將“機器感知”和“知識發現”歸于科學范疇，其根據就是因為它們均是客觀存在。然而，現在的“機器感知”還非常簡單，對于諸如表情、語氣等稍微復雜的客觀現象就無能為力：“知識發現”也主要依賴于基于語法的關鍵詞匹配，而對于如何有效地理解語義特別是語用還差得很遠。鑒于如此現狀，將“機器感知”和“知識發現”歸于技術更合適一些。
(6)智能科學與技術的知識體系。集成上述的觀點可得圖5所示的知識體系。理論是概念、原理的體系(《辭海》)，本身就是知識體系。技術包括手段、技能和方法，也是知識或知識指導下的操作。所以，智能科學與技術的知識體系由兩個理論和四種技術構成。
圖5的表示是粗線條的。正是因為它沒有將與“智能”有關的科學理論和技術方法全部羅列出來，才有了一個簡潔的框架，以便在此基礎上進一步細分和添加，最終形成一個系統的圖景。
6 “智能科學與技術”專業教育的課程體系
“智能科學與技術”專業教育的使命就是將圖5所示的知識體系教授給本科生或研究生。學校教育總是以課程方式進行的。智能科學與技術的知識體系必須轉化為課程體系。基于圖5所示模型、兼顧目前大學課程設置的現狀、特別是參照國內學者的研究成果和國內率先開辦智能科學與技術專業的大學的探索性經驗，提出“智能科學與技術專業教育的課程體系”的一種方案，見表3。
如表3所示，“智能科學與技術”專業的課程設置對應于智能科學與技術知識體系的主要內容(見圖5)，共六門主干課程：
(1)“腦與認知科學”。包括“腦科學”與“認知科學”。
(2)“機器學習”。推理是學習過程中所采用的主要方法，機器學習包含機器推理，在一般意義上可以認為二者同義。目前講授機器學習的大學課程主要有：“機器學習”、“模式識別”(是實現機器學習的一種方法)、“計算智能”。后者包括“模糊計算”、“神經計算”、“進化計算”，講授一些具有前沿性的理論與方法。
(3)“機器感知”。包括“機器視覺”模仿人類的視覺、“計算機語音技術”模仿人類的聽覺、“自然語言理解”模仿人類對語言與文字的理解。
(4)“知識發現”。包括“信息檢索”和“數據挖掘”，前者在數據庫中進行關鍵字匹配、在萬維網上進行關鍵字匹配、在語義網上進行語義匹配以獲取所需要的信息，后者將信息組織到數據倉庫中以便尋求信息之間的規律性關聯即獲得知識。
(5)“專家系統”。該課程所講授的內容包括管理信息系統、專家系統、決策支持系統、多Agent系統。它們是人工智能為人類提供的實用型信息產品。
(6)“機器人”。利用機器來獲得身心的解放與擴展是人類的夢想和永遠的追求。擬人機器的設計與制造涉及諸多學科，在大學的專業教育中只能講授一些基礎概念。
可以將整個“智能科學與技術的知識體系”看作是一個對知識進行“輸入一加工一輸出”的結構。由表3可見，與知識輸入有關的是“機器感知技術”和“知識發現技術”；與知識加工有關的是“腦科學理論”和“機器推理理論”；與知識輸出有關的是“專家系統技術”和“機器人技術”。在智能科學與技術學科中，分工專門研究知識輸入、知識加工、知識輸出，就構成了其三個主要的研究方向：知識處理、智能理論與方法、智能系統與應用(如表3所示)。
7 結論
(1)智能科學與技術是人類智能科學、人工智能科學和人工智能技術的總稱。技術的標志是用于設計與制造人工系統，因而“人類智能技術”并不直接存在。
(2)“智能”是“智的能力”的統稱。中文的“智”之本義是“知而道出”，與英文的Intelligence(本義“推理基礎上的理解”)盡管側重不同，仍被認為語義相等。現代漢語不習慣單字形式的概念，“智”便有了三個常用派生名詞“智慧”、“智能”和“智力”。前者屬于哲學概念：后二者屬于科學對象，是“智的能力”的兩種不同簡稱，亦有層次高下之分。在科學領域，“智能”通常涵蓋“智能”和“智力”。
(3)智能科學是指，認知智能事實、歸納智能規律、總結智能理論。
(4)智能技術是指，設計與制造人工智能系統的手段、技能和方法。
(5)智能(intelligence)應該是“能智”。即能知、能日、能推理、能理解、能應用。
(6)智能是以知識為主線的三個環節的序貫過程。智能表現為知識在知識獲取、知識推理、知識應用三類活動中的定向流動和逐級提升。
(7)智能首先遇到的問題是知識表示。人類智能的知識表示是在文化傳承中自然實現的，而人工智能的知識表示則依賴于專門的人為規定。這樣，智能的內容就有四個部分：知識表示、知識獲取、知識推理、知識應用。
(8)智能最簡明最本質的定義是：知識+推理。人類智能的特征是，知識用自然語言表示、推理在人腦中進行；人工智能的特征是，知識用機器語言表示、推理用機器實現。
(9)人類智能的內容主要有五個：感官感知、信息檢索、人腦推理、實際問題解決方案、實際問題解決方案的執行。
(10)人工智能是對人類智能的模仿與延伸，其主要內容也相應有五個：機器感知、知識發現、機器推理、專家系統、機器人。
(11)智能科學與技術的知識體系由兩個理論和四種技術構成。智能科學與技術的知識體系涉及關于人類智能的科學、關于人工智能的科學、應用人工智能的技術，具體有腦科學理論、機器推理理論、機器感知技術、知識發現技術、專家系統技術、機器人技術。
關鍵詞：人工智能；本科高年級教學；教學改革
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與技術學科類各專業重要的基礎課程，在信息類相關的許多高年級本科和研究生都開設了人工智能課程。人工智能是一門前沿性的學科，它主要研究計算機實現智能的基本原理和基本方法，同時人工智能也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。廣義的人工智能涵蓋了模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、神經網絡、統計學習理論等眾多研究方向。人工智能作為計算機學科的重要分支，已成為人類在信息社會和網絡經濟時代所必須具備的一項核心技術，并將在未來發揮更大的作用。
由于人工智能課程的學習難度較大，內容更新比較快，也繁多，使得教學有一定的難度。特別是針對本科高年級的人工智能教學，由于本科生的研究意識相對較弱，而人工智能比較強調科研性，所以如何教好本科高年級的人工智能課程是一項非常具有挑戰性的任務。
本文通過分析本科高年級的教學特點和人工智能課程的自身特點，在如何提高教學質量這一問題上提出了幾點思考。
2 本科高年級的教學特點
中國的本科教育，由于歷史和經濟發展水平等諸多原因，目前的定位還是培養某方面專業人才的專才教育。本科高年級學生在完成了低年級公共基礎課程和部分專業基礎課程的學習之后，迫切希望了解本專業的應用領域和發展前景，所以在教學過程中要注意內容的應用性和專業性。另一方面，本科高年級學生也是研究生教育的儲備人才，在教學過程中要適時的進行科研引導，這樣能夠讓畢業生保持對科學的興趣，從而為研究生階段進一步深入研究打下基礎。本科生一般于4年級的10月份開始著手畢業設計，在本科高年級的教學過程中還要注意與畢業設計的內容相結合，這樣可以讓學生提前做好準備，選擇適合自己的方向。
3 人工智能課程的學科特點
與信息類其它專業課程相比，人工智能具有應用性、研究性和發展性三個重要學科特點。首先，人工智能是一門應用性很強的學科。人工智能學科的主要目標在于研究用機器來模仿和執行人腦的某些智力功能，并開發相關理論和技術。人工智能技術廣泛應用于模式識別、數據挖掘、智能控制、信息檢索、智能機器人等領域，在日常生活中，隨處可見人工智能技術的應用實例；其次，人工智能技術具有很強的研究價值，是計算機科學領域中重要的研究方向。技術進步無止境，研究者們不斷追求開發出效率更高、更智能的人工智能技術：最后，人工智能是一門正在發展中的學科。隨著信息化、計算機網絡和Internet技術的發展，人類已步入信息社會和網絡經濟的時代，它們為人工智能提出了許多新的研究目標和研究課題，人工智能的應用領域以及技術算法都在不斷發展。
4 人工智能教學的三點思考及對策
4.1 注重應用性和介紹性
在教學實踐中，筆者發現，本科高年級學生一般比較關心各種人工智能技術的應用領域和使用方法，而對基礎性理論和技術細節不是很感興趣。他們一方面希望能學到很多較新和較實用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老師的教學主要停留在介紹性層面，不想花太多時間在復雜的理論理解上。這也比較符合本科高年級的教學特點，本科階段主要是培養具備較強應用性和基礎科研素質的專業人才。傳統的人工智能教學主要講授知識表示和搜索推理技術，大部分實例都是解答式或推證式的。由于其知識的抽象性，又加之其應用實例較少，所以往往教師感覺難講，學生在學習過程中也感覺乏味，對講授的內容大多都是死記其方法和步驟，因此影響了教學效果。針對這一問題，筆者認為，在設計人工智能教學時，要注重內容的新穎性、實用性和介紹性。除了講授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要著重介紹一些新的和正在研究的人工智能方法和技術，特別是近期發展起來的方法和技術，如支持向量機、決策樹、模糊集、遺傳算法、蟻群算法等。這些內容的理論部分可以不必過分深究，教學重點主要放在介紹每種技術的產生背景、發展狀況、應用領域和具體實現上。此外，要注意理論與實際應用密切結合，在教學過程中加入一些與課程內容結合的、可以用計算機實現的實際應用內容。考慮到目前應用最廣泛的人工智能領域之一是模式識別，而研究模式識別的主要計算機工具是Matlab，所以筆者在教學過程中以手寫數字識別作為教學實例，針對所介紹的每一種人工智能技術，都將其應用于手寫數字識別當中，并講解了這些技術的Matlab實現方法。學生在掌握了基本理論之后，可以按照實現步驟的指導，立刻上機見到算法的實際效果，加深對算法實現思路和方法的認識。
4.2 注重科研引導性
本科教學不僅要培養學生的應用能力，還要培養學生具備基本的科研素質。本科教育一方面為社會培養了大批應用型人才，另一方面也要為我國的科研事業培養后備力量。特別是近幾年來我國對科研的投入不斷增加，研究生招生規模逐年增大，本科高年級學生打算繼續讀研的也不在少數。而人工智能是計算機相關學科非常活躍的研究課題，其涵蓋的分支非常廣泛，如模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、統計學習理論等，都是目前國際和國內熱門的研究方向。針對這一特點，在本科高年級的人工智能教學中，還要注意對學生適時適度的科研引導。這樣可以激發學生的研究興趣，樹立目標意識，找準研究方向，為未來的科研工作打下基礎。在教學過程中，可以引導學生思考每種人工智能技術的優點是什么?缺點是什么?有沒有改進的辦法?比如BP神經網絡是計算智能中較為成熟的技術，具有強大的非線性學習能力，在模式識別、經濟數據分析、生物信息學、數據挖掘等眾多領域都取得過成功應用。然而BP神經網絡算法自身也存在著一些缺點，如會有局部最小解、解受初值影響較大、理論解釋不完善等。近十年來，研究者逐漸把目光轉移到另一種新的非線性學習工具――支持向量機上。同神經網絡相比，支持向量機具有泛化能力強、不受局部最小問題困擾、理論背景完善等顯著優點。在給學生講解BP神經網絡算法的時候，一方面可以通過手寫數字識別實驗展示其強大的非線性分類能力，另一方面也要告訴學生，BP神經網絡并不是完美的，其缺點同樣明顯。然后引導學生對這些問題進行思考，討論有沒有更好的解決辦法。此時，順勢引出支持向量機的內容，并且介紹支持向量機的研究現狀和研究方向。通過兩者的對比，學生不但了解到了較新的人工智能技術，又對人工智能研究中如何去發現問題、解決問題、人工智能技術的進化歷程有了直觀的印象。
4.3 教學內容與畢業設計相結合
本科畢業設計是對本科生用所學知識來解決實際問題和進行專業研究能力的檢驗，是本科高年級學生將要面臨的一項重要任務。由于人工智能學科具有應用性和科研性的特點，人臉識別、網頁檢索、經濟預測、基因數據處理等應用領域都離不開人工智能技術，所以人工智能方向為學生提供了豐富的畢業設計選題。針對這一特點，在本科高年級的人工智能教學中，可以適當穿插介紹有關畢業設計的內容。告訴學生哪些應用領域是目前人工智能研究的熱點方向，哪些人工智能技術可以用來解決這些問題。通過向學生介紹具有一定應用價值和研究意義的題目，然后引導他們查找閱讀相關技術文獻，分析問題，解決問題，最后編寫代碼和撰寫論文。比如筆者給學生提供的選題包括：(1)基于支持向量機的上市公司信用評價；(2)正則化回歸在股票預測中的應用；(3)基于膚色的人臉檢測；(4)基于內容的網頁圖像檢索等。這些題目應用性強，具有一定科研深度但是難度又不至于太大，學生選擇這些題目的積極性很高。通過將教學內容與畢業設計相結合，不但加深了學生對課程的理解，又使其找到了合適的畢業設計題目，可謂一舉兩得。
關鍵詞：人工智能；全英文教學；教學內容改革；教學模式改革
1 實施全英文教學的必要性
隨著國際學術交流的日益活躍以及國際化辦學的趨勢發展，借鑒國外著名大學的辦學理念和管理模式，利用世界優質教育資源，提升教育教學水平，造就具有國際競爭能力的復合型創新人才，正成為我國教育改革與發展的新方向。
智能化是人類社會技術發展的必然趨勢。作為計算機科學與技術專業課程體系中的核心課程之一，人工智能的地位正隨著該學科的不斷發展和其技術的廣泛應用迅速提高，而且在非計算機領域，具有不同專業背景的學者也通過這個年輕的領域發現新思想和新方法。由于人工智能課程內容涉及計算機科學以及邊緣學科的新理論、新方法與新技術，因此在該課程中開展全英文教學不僅可以讓學生充分了解人工智能日新月異的發展，還可以促進本科教學與國際接軌，在培養國際化創新人才方面具有十分積極的現實意義。
2 當前國內全英文教學存在的主要問題
筆者對當前國內高校人工智能課程全英文教學的現狀進行調查分析，調查對象為軟件工程專業本科三年級學生，調研問卷共58份。調查項目、內容及結果見表1。
從項目1和2的調查結果看，大部分學生認為開展全英文教學有必要，其在提高英語應用能力、增強自己的就業競爭力以及了解國際前沿等方面有很大幫助。然而，由于全英語教學在我國尚處于起步階段，進行全英語教學的效果并不十分理想，其教學試點與實踐尚存在一些亟待解決的問題，主要表現在如下幾個方面。
（1）對全英文教學的理解存在偏差。從項目3～5的調查結果看，教師不能正確處理好全英文教學與專業英語課教學的關系，使全英文教學變為純英語課教學或專業英語課的翻版。大部分學生還是希望教學授課語言以雙語為主或以中文為主、英文為輔，多媒體課件形式為中英文相結合。
（2）全英文教學達不到預期的教學效果。從項目6和7的調查結果看，雖然一些大學花了很大代價邀請國外一流教授專家講授課程，但由于人工智能課程理論性強、難度大，學生很難適應全英文課程教學。
（3）缺乏內容全面和難度適中的教材。從項目8和9的調查結果看，一些大學在實施人工智能課程全英語教學時直接引進原版英文教材，但這對本科生來說，原版英文教材內容偏多、難度較大，學生學習時不免有諸多畏難情緒。
（4）師資匱乏。從項目10的調查結果看，學生對承擔全英文教學教師的滿意程度普遍不高。實際上，全英文教學對承擔課程教學的教師要求很高，他們不僅需要具備專業知識，而且還要掌握英語應用技能，而現階段國內高校中能承擔全英語教學的師資仍然十分匱乏。
綜上所述，如何改革全英文教學模式，講授哪些教學內容，采用何種科學的教學方法與手段，是值得我們思考和關注的教學改革重點和難點。
針對以上這些問題，我們深入研究人工智能課程的特點，對現有教學模式、內容及方法進行全方位探索和改革，制訂全英文教學計劃，對促進教學工作、提高教學質量、培養國際創新型人才起重要作用，其重要意義具體體現在以下3個方面。
（1）探索如何將理論知識傳授、綜合能力培養與英語交流運用三者有機結合，建立全英文教學的新型模式，這將對更新教學理念和探索適合于計算機軟件人才培養的教學方法產生深遠影響。
（2）全英文課程教學能夠讓學生掌握最先進的人工智能國際前沿技術，開闊國際視野，有利于培養復合型、實用型、具有國際競爭力的高層次創新人才。
（3）全英文教學改革的探索與實踐能夠促進國內教育向國際教育邁進。
3 全英文教學內容改革
建立完善的全英語教學體系，需要有系統而完整的教學內容。我國計算機科學與技術本科專業人工智能課程課時一般只有36學時，因此我們需要考慮從什么角度組織教學內容，才能讓學生比較容易地理解、熟悉和掌握人工智能的原理、方法與技術，從而顯著提高教學效果。
與國內教學內容相比，國外教學更注重分析問題的思維方法和解決問題的應用能力，對提高學生的學習興趣以及培養學生的創新能力十分有益，但是原版內容過多，且大多以國外政治、經濟、文化、社會和生活為背景，對于我國學生來說，理解某些內容和背景比較困難。因此直接套用原版教學內容往往存在一定問題，我們需要在引進、消化和吸收國外經典教材內容的基礎上，有選擇性地挑選合適內容。國外經典教材編寫思路不盡相同，一些經典人工智能教材及主要內容見表2。
人工智能的基本思想和主要內容是研究人類智能活動規律和用于模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。從表2中可以看出它們的共同點，即人工智能應圍繞“智能”這個核心，但由于智能本身非常復雜，難以用單一的理論與方法描述，需要從不同的抽象層次刻畫智能這個主題。我們認為，人工智能的主要內容可按圖1所示劃分為不同層次并確定講授順序。
在最底層，神經網絡與演化計算（適應性原理與仿生機制等）輔助感知以及與物理世界的交互；抽象層反映知識在智能中的角色和創建以及圍繞問題求解的知識的抽象、表示和理解；更高層則提出學習、規劃、推理的模型和方式；應用層構造智能化智能體以及具有一定智能的人工系統，讓計算機實現以往需要人的智力才能完成的工作。除了將人工智能課程的教學內容劃分為這4個層次，為保證教學內容的循序漸進性，還可按照抽象層更高層最底層應用層順序安排教學內容。
4 全英文教學模式改革的實施關鍵
針對以上國內全英文教學中存在的主要問題，我們提出人工智能課程全英文教學模式改革的實施關鍵，包括全英文課堂教學模式的重定位，“二三二”模式教學方法的改革，集先進性、前沿性和實用性為一體的教學內容創新以及全專業英語教學團隊的打造。
4.1 全英文課堂教學模式的重定位
人工智能課程教學以培養學生掌握專業基礎知識、培養實踐動手與應用能力以及提高英語交流水平三者相結合為主要目標，分兩個階段進行，國內教師與國外教師共同授課。首先，國內主講教師講授人工智能課程的基礎原理、模型和方法，可采用集中授課、案例教學和課堂實踐等教學方式，使學生掌握人工智能的一般基礎知識；在此基礎上，再邀請國際知名外籍教師為學生講授人工智能國際前沿技術，包括集中授課和專題研討。經過基礎學習，學生一般已掌握人工智能基礎知識，因此對于外籍教師所講授的學科前沿等內容能夠準確理解和把握。與單純采用全英文教學或單純邀請外籍教師授課相比，該模式能收到較好的預期效果。“1+1”全英文雙課堂教學模式如圖2所示。
4.2 “二三二”模式教學方法的改革
實行全英語教學后，由于使用英文教材及中外教育背景存在差異等因素，我們在教學過程中對教學方法進行一定程度的調整和改進，包括全英文授課形式、案例教學、教學內容以及教學手段等方面；配合“1+1”全英文雙課堂教學模式，提出圖3所示的“二三二”模式教學方法，培養學生成為具有綜合能力、創新能力、國際視野和英語技能的復合型人才。
該教學方法模式包括：（1）過渡式全英文與沉浸式全英語兩大英語教學方式；（2）激勵自主式、啟發互動式、體驗學習式三大學習法，激發學生學習興趣，使學生牢固掌握人工智能基礎理論與方法；（3）參與學習式和自我展示式兩大學習法，培養學生綜合運用知識的能力和創新能力。
在全英文課堂授課過程中，我們需要注重把握英語與專業的比例。首先，不能一味地追求全英文授課的形式而忽視教學效果；其次，還需要為學生提供一個良好的語言學習環境，在實際教學中注重培養學生良好的英語思維習慣，從根本上提高學生的英語水平。
人工智能課程包含大量概念，內容抽象，算法復雜，學生往往難以理解與掌握。將案例教學方法引入課程教學能有效提高學生的學習興趣，獲得較好的預期教學效果，但要達到理想的教學目標，僅僅靠課堂教學遠遠不夠，還需要拓展第二課堂。有計劃地邀請國外人工智能專家和教授到大學進行專題講座，鼓勵學生參加相關的課外科研/科技活動，使得學生能夠體驗式地、自主地學習，更好地了解人工智能新技術，從而進一步激發學生的學習熱情。構建案例教學和課堂實踐的雙課堂教學模式，不僅能夠豐富教學內涵，而且可以充實學科前沿知識并拓寬學生的國際視野。
4.3 集先進性、前沿性和實用性為一體的教學內容創新
除了引進、消化和吸收國外經典教材內容以外，我們還需要逐步建立起具有自身特色的教學內容，以保證教學內容集先進性、前沿性和實用性為一體。
（1）先進性。我們提出教學與科研相結合，以科研帶動教學發展的新思路。教師可結合自己的人工智能及其相關領域的科研項目，將科研最新研究成果以及學科前沿知識進行梳理與優化并有機融入課程教學中，確保教學內容的先進性，有效提高教學改革的質量。
（2）前沿性。對人工智能發展較快的領域，如智能計算、數據挖掘等，還需更新和補充全英文教學內容，同時可以邀請國際知名大學教授共同研究與探討教學內容，保證課程內容具有一定的前沿性，通過實現全英語教學保證課程與國際接軌。
（3）實用性。在講授基礎理論知識的基礎上，還應注重實踐的應用，增強學生的動手操作能力，以符合素質教育必須注重實踐的要求。教師可結合教學中的基本理論知識，適當補充案例與實例，使得教學內容與實際相聯系，豐富課程內涵并提高教學效果。
4.4 全專業英語教學團隊的打造
師資力量直接影響教學效果。師資的匱乏是現階段全英語教學面臨的主要問題之一。雖然一些教師具有較扎實的人工智能學科功底，但不能熟練地運用英語進行授課，而有些教師則知識結構單一，缺少人工智能及其相關學科間的交叉與融合，因此我們需要多渠道、多層次地打造既具備專業知識，又具有學科交叉與融合能力，同時掌握英語技能的全英語教師隊伍。將科研與教學相結合，利用與國外人工智能及相關領域學術帶頭人建立的合作關系優勢加強交流與合作，爭取申請國際合作科研項目，利用科研提高教師的教學質量、專業水平和英語技能。
5 全英文教學的具體實施
我們在軟件工程專業本科三年級學生的人工智能課堂上實施全英文教學，具體實施過程如下。
（1）國際軟件學院成立教學主管部門領導小組、從事教學研究的骨干教師組成的全英文教學工作小組以及由教學督導組成的監管小組，三者之間相互配合并共同促進，保障全英文教學工作的順利推進與落實。領導小組對全英文教學的師資培訓、人才引進、多媒體網絡資源開發、實驗室建設、教材編寫等予以政策支持；教學工作小組制訂全英文教學工作規劃和年度計劃；監管小組定期對工作小組的教學完成情況進行評估。
（2）在課程教學中，打破國內常規教學方式，建立開放式全英文教學模式，教學形式多種多樣。教學方式以“1+1”雙課堂教學模式為核心，以講授與專題討論相結合的方式，圍繞基本原理、方法與技術展開教學，激發學生自主學習與創新學習的熱情。
（3）國際軟件學院在人工智能相關領域承擔并完成了一批國家與省部級科研課題，而且取得了一些有影響的研究成果，形成了自己的學科特色和優勢。2006年，國際軟件學院聘請被譽為世界“人工大腦”領域先驅的美國猶他州州立大學計算機系Hugo de Gaffs教授擔任武漢大學全職教授和學院國際人工智能研究室主任。
（4）聘請與國際軟件學院有合作協議的國立首爾大學計算機科學與工程學院Bob McKay教授專職來校為本科生講授人工智能技術前沿。同時，利用國外學者來武漢大學順訪的機會，請其為學生作學術報告，使學生了解國際最新人工智能技術，如邀請曾經在麻省理工學院從事過7年博士后研究的宋森研究員進行“理解大腦與仿制大腦”的講座等。
（5）國際軟件學院在遴選教師到與學院有教學和科研合作的國外大學進修時，優先考慮給本科生授課的全英文教師，并將全英文教學能力作為選拔條件，以教師的學術進修帶動全英文教學建設，使學科和專業建設與全英語教學隊伍打造相結合，全面推進全英語教學工作的開展。
6 結語
人工智能是計算機科學與技術專業的重要課程，目前正面臨著知識更新和教學改革的緊迫任務。筆者以實施全英文教學為契機，針對目前國內全英文教學中存在的亟待解決的主要問題，提出人工智能全英文教學內容與教學模式改革的新思路。
（1）以智能為核心，從不同抽象層次刻畫智能主題，構造人工智能最底層、抽象層、更高層以及應用層4大模塊內容。
（2）突破傳統教學模式，對全英文教學模式進行重定位，提出“1+1”全英文雙課堂教學模式。
（3）提出“二三二”模式教學方法的改革方案，培養具有綜合能力、創新能力、國際視野、英語技能的復合型人才。
（4）提出教學與科研相結合，以科研帶動教學發展的新思路，進行集先進性、前沿性和實用性為一體的教學內容創新。
對于中國而言，人工智能的發展更是一個歷史性的戰略機遇，對于緩解未來人口老齡化壓力、應對可持續發展挑戰、以及促進經濟結構轉型升級至關重要。
那么目前，人工智能在中國的發展條件如何，中國距離成為真正的人工智能強國還有多遠？7月13日，《中國人工智能發展報告2018》在清華大學主樓接待廳。
報 告中稱，目前中國人工智能的發展已經具備非常優越的條件，然而要成為真正的人工智能強國，中國還任重道遠。中國在論文總量和高被引論文數量上都排在世界第 一，但中國在人才總量，以及杰出人才占比偏低。在產業上，中國的人工智能企業數量排在全球第二，不過，中國人工智能領域的投融資占到了全球的60%，成為全球最“吸金”的國家。
報 告指出，中國必須加強基礎研究，優化科研環境，培養和吸引頂尖的人才，在人工智能的新基礎領域實現突破，保證人工智能發展的根基穩固。同時，要大力鼓勵產 學研合作，讓企業成為人工智能創新的主導力量。積極參與到人工智能全球治理機制的構建中，在人工智能未來的技術發展、風險防范、道理倫理規范制定等領域發 揮中國獨特的作用。
這份報告由清華大學中國科技政策研究中心、清華公共管理學院政府文獻中心、北京賽時科技有限公司、科睿唯安、中國信息通信研究院和北京字節跳動科技有限公司聯合。
論文總量世界第一，杰出人才占比偏低
報告中稱，在論文產出上，中國人工智能論文總量和高被引論文數量都是世界第一。中國在人工智能領域論文的全球占比從1997年4.26%增長至2017年的27.68%，遙遙領先其他國家。
高校是人工智能論文產出的絕對主力，在全球論文產出百強機構中，87家為高校。中國頂尖高校的人工智能論文產出在全球范圍內都表現十分出眾。
不僅如此，中國的高被引論文呈現出快速增長的趨勢，并在2013年超過美國成為世界第一。
但在全球企業論文產出排行中，中國只有國家電網公司的排名進入全球20。
從學科分布看，計算機科學、工程和自動控制系統是人工智能論文分布最多的學科。國際合作對人工智能論文產出的影響十分明顯，高水平論文中國通過國際合作而發表的占比高達42.64%。
專利申請上中國專利數量略微領先美國和日本。中國已經成為全球人工智能專利布局最多的國家，數量略微領先于美國和日本，三國占全球總體專利公開數量的74%。
全球專利申請主要集中在語音識別、圖像識別、機器人、以及機器學習等細分方向。中國人工智能專利持有數量前30名的機構中，科研院所與大學和企業的表現相當，技術發明數量分別占比52%和48%。
企業中的主要專利權人表現差異巨大，但中國國家電網近五年的人工智能相關技術發展迅速，在國內布局專利技術量遠高于其他專利權人，而且在全球企業排名中位列第四。
中國的專利技術領域集中在數據處理系統和數字信息傳輸等，其中圖像處理分析的相關專利占總發明件數的16%。電力工程也已成為中國人工智能專利布局的重要領域。
雖然在論文總量和高被引用論文數量上中國排名領先，但在人才投入上，中國表現并不突出。
根據該報告，截至2017年，中國的人工智能人才擁有量達到18232人，占世界總量8.9%，僅次于美國（13.9%）。高校和科研機構是人工智能人才的主要載體，清華大學和中國科學院系統成為全球國際人工智能人才投入量最大的機構。
然而，按高H因子衡量的中國杰出人才只有977人，不及美國的五分之一，排名世界第六。企業人才投入量相對較少，高強度人才投入的企業集中在美國，中國僅有華為">華為一家企業進入全球前20。
中國人工智能人才集中在東部和中部，但個別西部城市如西安和成都也表現十分突出。國際人工智能人才集中在機器學習、數據挖掘和模式識別等領域，而中國的人工智能人才研究領域比較分散。
中國人工智能企業數量全球第二，但投融資規模最大
報告稱，中國人工智能企業數量從2012年開始迅速增長，截至2018年6月，中國人工智能企業數量已達到1011家，位列世界第二，但與美國的差距還非常明顯（2028家）。
中國人工智能企業高度集中在北京、上海和廣東。在全球人工智能企業最多的20個城市中，北京以395家企業位列第一，上海、深圳和杭州也名列其中。中國人工智能企業應用技術分布主要集中在語音、視覺和自然語言處理這三個技術，而基礎硬件的占比很小。
風險投資上，從2013到2018年第一季，中國人工智能領域的投融資占到全球的60%，成為全球最“吸金”的國家。但從投融資筆數來看，美國仍是人工智能領域創投最為活躍的國家。
在國內，北京的融資金額和融資筆數都遙遙領先其他地區，上海和廣東的人工智能投資也很活躍。從2014年開始，國內人工智能投融資活動的早期投資的占比逐漸下降，投資活動日趨理性，但A輪融資還是占主導地位。
中 國人工智能市場增長迅速，計算機視覺市場規模最大。2017年中國人工智能市場規模達到237億元，同比增長67%。計算機視覺、語音、自然語言處理的市 場規模分別占34.9%、24.8%、21%，而硬件和算法的市場規模合計不足20%。預計2018年中國人工智能市場增速將達到75%。
在教育信息化飛速發展的時代，經常會聽到某高校建成了“智慧教學環境”或“智慧校園”，甚至有些高校進行了簡單的信息化教學設施的改造，也冠名為“智慧教育環境”建設。是技術發展太快，還是概念炒作呢？或者是人們對“智慧教學環境”的內涵理解有偏差呢？帶著這些問題，筆者對智慧教育的概念進行了深入研究，并對現階段已經建成的智慧教學環境進行了實地調研。希望通過開展此項研究找到當前智慧教學環境建設中存在的問題與漏洞，為今后智慧教學環境的建設提供建議。
一、智慧教學環境的內涵
今天我們所說的智慧教育源于IBM提出的“智慧地球”，智慧地球的核心是以一種更智慧的方法通過利用新一代信息技術來改變政府、公司和人們交互的方式，以便提高交互的明確性、效率、靈活性和響應速度。智慧地球具有三個明顯的特征：①對環境透徹的感知力，通過利用物聯網等實現隨時隨地感知、測量、捕獲和傳遞信息；②更全面的互聯互通，在有線和無線網絡支持下，利用先進的系統協同工作實現全面互通；③深入的智能化，利用人工智能技術獲取智能化的洞察并付諸實踐，進而創造新的價值。[1]
《2015中國智慧學習環境白皮書中》指出，智慧學習作為一類學習系統，是通過物聯網技術、大數據系統和人工智能技術等現代高科技來全面感知學習情境、識別學習者特征，提供合適的學習資源與便利的互動工具，自動記錄學習過程和測評學習結果，有效支持人們的終身學習、職業發展和自我價值的實現。從而可以實現人們能夠在任意時間（Any time）、任意地點（Any where），以任意方式（Any way）和任意步調（Any pace）（簡稱4A）進行學習，這類學習環境能夠支持學習者輕松地（Easy Learning）、投入地（Engaged Learning））和有效地（Effetive Learning））（簡稱3E）學習。[2]
我國學者祝智庭教授認為：智慧教育的真諦就是通過構建技術融合的學習環境，讓教師能夠施展高效的教學方法，讓學習者能夠獲得適宜的個性化學習服務和美好的發展體驗，使其由不能變為可能，由小能變為大能，從而培養具有良好的價值取向、較強的行動能力、較好的思維品質、較深的創造潛能的人才。[3]
通過對上述概念的分析可以看出，智慧教學環境的基本條件是對環境的感知、全面的互聯互通和深入的人工智能；智慧教學環境中主要用到物聯網、大數據和人工智能來感知學習環境和學習者特征、營造學習情景，主動提供學習資源、自動記錄和評價學習結果；智慧教學環境建設為培養具有良好的價值取向、較強的行動能力、較好的思維品質、較深的創造潛能的人才，提供環境保障。
智慧教學環境主要具有如下特征：①?ρ?習者和環境的感知，比如，通過一些傳感設備（物聯網）實時控制教室的溫度、濕度、亮度等，為學習者提供最為舒適的學習環境；②個性化資源的推送，在智慧教學環境中，可以實時感知學習過程，并主動推送個性化的學習資源；③對學習結果的記錄與分析。智慧教學環境通過對學習者學習過程的記錄與分析，可自動分析學習者的特征和學習情況，并產生相應的學習報表或者學習建議；[4]（4）智慧教育最根本的特征是要實現教育信息化的終極目標。
二、智慧學習環境的建設現狀
當前智慧教學環境的建設正在如火如荼的進行，部分高校已經建成了智慧教學環境示范區。為深入研究智慧教學環境的建設與應用情況，筆者對部分高校的智慧教學環境示范區進行了實地考察，發現當前的智慧教學環境可分如下幾類：
1.普通多媒體教室的改造升級
在已經建設成功的“智慧教室”中最為初級的是普通多媒體教室的升級版，此類教室只是對普通多媒體教室進行了裝修和改造，使得教室中的座位靈活、舒適，其多媒體設備配置更加先進。當前改造成功的多媒體教室中基本都安裝了高清投影、交互式電子白板或互動式大屏幕、無線擴音系統等。
2.課堂互動工具應用型
當前智慧教室中的互動系統種類繁多，比較常見的主要包括：利用臺式電腦通過局域網進行互動、利用Internet進行遠程的互動教學、基于手機或平板電腦的互動系統：
（1）基于臺式電腦的互動系統。這種類型的教室中，每個學生座位上配有一臺臺式計算機，通過相關的互動軟件，可實現師生之間、學生之間在網絡環境下的實時互動交流，包括教師單獨輔導，下發、上傳資料等。
（2）基于網絡的遠程直播、互動系統。為實現跨校區之間、跨區域之間的教學直播互動，部分院校建設了“遠程直播”教室。在此類型教室中通過高清攝像機、直播管理系統，可實現遠距離直播、互動等功能。此外，通過錄播控制系統，也可以實現對教師授課過程的自動錄制和保存。
（3）基于智能手機或平板電腦的課堂互動系統。有些學校的“智慧課堂”可以看到基于手機或平板電腦的互動系統，此類互動系統可以讓師生之間通過智能手機或平板電腦進行互動，下發、上傳資料，也實現了學生實時投票、搶答等功能。另外，此類課堂互動系統已經初步實現記錄課堂教學過程，并對授課情況可進行初步分析與統計。
3.教學資源庫及社會化軟件應用型
（1）有些地區或學校建設了相應的資源庫或學習平臺，便稱之為智慧教育環境。
（2）還有些學校可利用微信、QQ等社會化軟件實現新生注冊、宿舍查詢等功能，他們把這些社會化軟件的簡單應用說成了智慧校園。[5]
4.環境友好型
（1）教學環境的提升
部分智慧教學示范區中教室顏色鮮艷、明亮，走廊和學習區溫馨、清爽，桌椅板凳舒適、靈活，教室里面配置了中央空調、電動窗簾等，整個示范區使學生能感受到愉悅、清新。但在信息化智能技術的應用方面，很少看到大數據分析系統、物聯網、云計算等新型技術的應用，因此，這些環境也難以稱為智慧教學環境。
（2）物聯網的初步應用
有些學校建成的“智慧教室”中開始使用一些初級的物聯網設備，比如，顯示溫度、濕度、照度等參數設備。僅僅使用一些物聯網設備也難以稱之為智慧教學環境。
5.綜合應用型
一些學校智慧教室中綜合了各種前沿技術，我們似乎看到了智慧教育的影子。此類教學環境中：教室實現有線和無線網絡的全覆蓋；教室外安裝了人臉識別系統和RFID考勤機，這些系統采集的數據可直接傳送到教務系統；可以感知教室的溫度、光線等，并可實現自動控制；開發了基于云計算的教育資源庫和移動學習管理系統；此外，還有智能控制系?y、增強現實的互動演示和視頻會議系統、自動錄播系統等。[6]
三、現階段高等院校智慧教學環境“智慧”的缺失
通過對智慧教育內涵的研究，結合智慧教學環境的建設現狀，發現現階段“智慧教學環境”的建設與傳統教學環境相比已經有了很大的提升，但還沒真正實現“智慧教育”。下面筆者對照智慧教育的概念與特征，從環境建設、技術的運用以及對人才培養的支持等方面對現階段的“智慧教學環境”加以分析：
1.對環境和學習者的感知
感知學習情景涉及學習者特征分析、傳感器技術和自動推理等方面的應用，通過信息采集、動態建模和情景推理三個模塊來實現[7]，要感知學習情景，物聯網和人工智能技術是必不可少的。目前，智慧教學環境中對物聯網技術的應用還處在最初級的對基本環境的感知方面，比如，溫度、濕度和光線的感知，缺乏對物聯網的深入應用。要實現對學習者特征的自動識別，必然用到人工智能、學習分析等技術，但在目前的智慧教育環境中還沒有看到成功案例。
2.智慧教育資源的提供
智慧資源是指以培養具有21世紀生存技能的智慧創造者為目的，支持智慧學習和智慧教學活動的有效開展，具有泛在性、情景感知性、聯通性、進化性、多維交互性和個性化智能推送等核心特征的新型數字化學習資源[8]。在智慧教育資源的建設和應用過程中：首先，用到大數據分析技術，對學生的學習特征和學習情況進行全面的分析；其次，通過人工智能等技術實現向學習者進行優質教育資源的精準推送；第三，可通過物聯網、大數據和人工智能來全面感知學習環境，利用VR技術營造更為真實的學習情境。在當前建設的“智慧教學環境”中，雖然可以看到豐富的學習資源和互動工具，但它們并沒有達到智慧資源的標準。
3.對學習結果的記錄與分析
Siemens認為學習分析是：“關于學習者以及他們的學習環境的數據測量、收集、分析和匯總呈現，目的是理解和優化學習以及學習情境”[9]，學習分析必然會用到學習科學、人工智能、大數據等方面的理論和技術。目前我們看到的是一些授課軟件對課堂的記錄與初步的數據統計，并不能達到學習分析的標準。在對教學過程的記錄過程中，通過自動錄播系統，可以實現對教學過程的自動錄制，但這種記錄只能是機械的記錄，缺少智能成分。
4.對教育目標的實現
智慧教育最根本的特征是要實現教育信息化的根本目標，即“要破解制約我國教育發展的難題，促進教育的變革與創新；要對教育發展具有革命性影響”[10]。要對教育發展產生革命性影響，智慧教學環境應做到如下幾點：首先，要改變知識產生、傳播和管理的方法和模式，讓知識變得觸手可及；其次，要支持學習者的終身學習、職業發展和自我價值的實現；第三，要營造良性的教育生態環境，使學習者能隨時、隨地開展所需的學習。顯然目前的“智慧教學環境”還不能支持實現教育信息化的根本目標，因此還難以稱之為智慧教學環境。
四、智慧教學環境建設建議
通過上述分析可以看出智慧教學環境的建設還處在初級階段，目前建設的很多“智慧教學環境”只能說是現代教育環境，還不能稱之為智慧教學環境。要真正實現智慧教學環境，還需要在教育理論、技術和方法等方面大幅提升。結合上述分析，本文對智慧教學環境的建設提出如下幾點認識：
1.強化頂層設計，準確定位，系統規劃
智慧教學環境的建設是一個系統工程，它包括校園環境、教室環境、硬件設施、軟件系統，甚至還包括教師的教學理念、方法，學生的學習習慣、方式等方面的內容。因此，智慧教學環境的建設首先需要明確目標，強調頂層設計，對我們將要實現的目標進行系統的規劃。
2.遵從事物發展規律，循序漸進，穩步推進
智慧教學環境的建設是一個長期的過程，不可能一蹴而就。在智慧教學環境的建設過程中還伴隨著教學方法、理念的轉變。因此，智慧教學環境的建設應該在系統規劃的基礎上分階段開展，循序漸進地做好每個階段的工作，最后才有可能實現真正的智慧教育。
3.明確智慧教育本質，平心靜氣，不忘教育根本
智慧教育的本質是利用信息化手段，為學習者的學習提供更優質的環境、更人性化的服務。智慧教學環境的建設必然用到云計算、物聯網、大數據和人工智能等技術；智慧教學環境必然能給師生提供更便捷的教與學支持，讓學生可以開展任何時間、任何地點、任意方式的學習；智慧教學環境必然給師生提供豐富的、個性化的資源和及時的教與學的分析報告；智慧教學環境可以支持實現教育信息化的根本目標。滿足了上述條件才可稱之為智慧教學環境，切不可將簡單的環境改造、軟件應用和資源建設冠名為智慧教學環境。
【摘要】計算機輔助教學的實際需要應用人工智能技術及復雜的程序,如自然語言理解、知識表示、推理方法等,一些人工智能技術的特殊應用成果,同時以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統,以提高其智能性和實用性。早期絕大多數計算機輔助教學技術被應用于建立學習模塊。這種方法能控制調練策略并給出適合學生的學習內容。
【關鍵詞】人工智能計算機輔助教學教學與控制
一、人工智能的定義
人工智能也稱機器智能,它是計算機科學、控制論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統角度來看,人工智能是研究如何制造出智能機器或智能系統,實現模擬人類智能活動的能力,以延伸人們智能的科學。人工智能是一門交叉科學,逐漸形成一門涉及心理學、認知科學、思維可循、信息科學、系統科學和生物學科等多學科的綜合性技術學科。
二、計算輔助教學體系和現狀
計算救助教學是利用多媒體計算機的功能與特點,利用計算機輔助教師完成各個教學環節,并通過與計算機之間的交互活動,激發學生的學習積極性和主動性,幫助學生更有效地學習。實用計算機輔助教學,有利于認識主體作用的發揮,它所提供的圖像、聲音、動畫等信息由利于學生知識的獲得與保持,達到提高教學教學的目的。
目前為止,所實用的絕大多數傳統以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統,以提高其智能性和實用性。早期絕大多數計算機輔助教學將全部教學信息以編程方式預置于課件中,這樣的以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統,以提高其智能性和實用性。因此現有的以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統,以提高其智能性和實用性。早期絕大多數計算機輔助教學系統面臨許多挑戰,它主要存在以下幾個方面的問題。
1.計算機輔助教學系統的閉塞性
不具有開放性是目前以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統,以提高其智能性和實用性。其弊端在于固定內容的局限性使課件的適用面狹窄,而且設定的運行路線使授課缺乏自主性;授課的針對性不強;無法利用新出現的資源在較高起點上進行二次開發。
2.智能性的欠缺
現有的計算機智能輔助課件系統不能對不同何曾度的學生進行有針對性的教育,學生的學習是被動的,不能由系統自動提供助學信息而使學生有選擇地學習。。
3.人機交互能力較弱
現有計算機智能輔助大多以光盤作為信息的載體,將材料中的內容以多媒體的形式展現出來,教學信息是按預置的教學流程機械式地提供給學者,學習者使用計算機智能輔助課件學習是完全被動的。
4.教師與學生的互動在教學中的缺乏
現有計算機智能輔助課件在學生自學以及進行操作使用時,如何學習都是學生自己的事。教師不能全完了解學習者的情況,學生在蹦到問題時不能向教師求教,師生之間互相封閉,談不上師生互動,因此課件所起的效果大打折扣。
5.課程特點沒有突出
各門課程在教學上有不同的要求,但現有課件對于這些不同要求完全不予理會。例如很多課程都要涉及到大量的曲線或曲面,對有些課程來說,將這些曲線或曲面給出了一個簡單的展示就足夠了,而有些課程這樣的展示不能達到教學目的的要求。
6.教學計劃的欠缺
在課件的開發過程中實際上離不開教學策略的設計,但課件的制作者往往并未意識到這一點。例如:現有的絕大多數課件都是單一的展播式,這樣的可見制作“精美”,但它不可逆、不能互動。實際上運用課件教學只是手段而不是目的,應該在教學設計理論的指導下講求課件的實效性,著眼點在于學生學習新知識、掌握新技術、培養各種能力有幫助,而不是表面上的制作“精美”。
綜上所述,現有的計算機智能輔助存在許多問題,隨著新技術的不斷出現,這些問題將使計算機智能輔助越來越不能適應新的要求。因此以智能計算機智能輔助為代表的心的計算機輔助教學系統將成為教育技術上需要不斷探求、努力實現的發展方向。
三、智能計算機輔助教學系統
智能計算機輔助教學系統(IntelligentComputerAidedInstruction),簡稱ICAI。教學過程是一個復雜的教與學的思維過程,它需要教師以專門知識和經驗為依據,經過吸取、講解、推理、示例、綜合等多個步驟才能較好地完成。計算機輔助教學實際上是一個由計算機系統輔助教師進行教學以及學生進行學習并得以實現的系統。在智能ICAI中,教學思想、方法、學習內容可用知識形式表示,如何解決知識的形式化表示以及知識的訪問與調用問題,是人工智能的核心技術之一,也是將ICAI引入教育技術領域中所要面臨的一個問題。知識庫是實現知識推理與專家系統的基礎,可以用知識庫作為智能ICAI的構建環境。在知識庫中,教學內容等的有關知識可以用事實與規則表示,并存儲于知識庫內,教學與學習過程既是對知識庫中知識進行推理,并最終得出所需結果的過程。ICAI系統的一般包括以下幾個模塊:
1.知識庫。知識庫是關于教學內容的模塊,解決“教什么”問題。知識庫中的教學內容有待于教學與控制模塊和學生模塊進行選取、調用。
2.學生模塊。學生模塊是用于記錄學生的學習情況,對學生學習的各個環節信息進行搜集,以便系統對學生的學習情況進行自動評估,提出具有針對性的學習建議和個別化的輔導。學生模塊描述學生對教學內容理解、掌握的程度,系統可以根據學生模塊的具體情況調整教學策略并提供適當的反饋。
3.用戶接口模塊。這是系統與用戶交流的界面。整個系統依靠用戶接口模塊把教學內容呈現給用戶、接受用戶輸入的信息、并向用戶提供反饋。
關鍵詞：智能控制；教學策略；卓越工程師；模糊控制；神經網絡
中圖分類號：G642.0 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0079（2014）23-0029-02
智能控制作為自動化類專業的一門專業課程，要求學生了解控制學科發展的方向和前沿，熟悉智能控制的主要理論分支、數學基礎以及發展趨勢等，掌握基本智能控制方法的結構和算法，為未來實際工程應用奠定一定的基礎。當前，在國內外備受關注的CDIO模式即把“構思（Conceive）―設計（Design）―執行（Implement）―運作（Operate）”作為工程教育的環境背景，按照產品生命周期構建課程體系，以課堂和項目相結合的方式進行主動學習，使學生達到預想的學習目標。
考慮到安徽工程大學（以下簡稱“我校”）自動化專業被確定為教育部“卓越計劃”試點專業，如何通過智能控制課程教學改革來提高教學質量，充分借鑒CDIO先進的教育理念，推行卓越工程師培養計劃，提高大學生的創新技能、實踐技能，協調課程體系對培養目標支撐力不強以及與我國產業發展和結構的調整不相適應的矛盾，創建適應新形式發展需要的課程教學體系，同時促進我國智能控制學科發展，是我校授課老師所面臨和亟待解決的問題。
一、智能控制課程分析
1.智能控制發展歷程
智能控制是一種新型自動控制技術，代表了自動控制的最新發展階段。[1]20世紀90年代中期之后，智能控制日益成熟，在工業、農業、家用、軍事等領域得到了廣泛的應用，據統計，2012年全球智能控制市場規模接近6800億美元，而我國智能控制行業規模也已經達到4200億元。
智能控制思潮第一次出現于20世紀60年代由Leonaes等人首次正式提出，[2]到了1987年，IEEE控制系統學會和計算機學會在美國費城聯合召開了智能控制國際學術討論會，智能控制正式作為一門新學科，登上歷史舞臺，而“智能控制”課程是在智能控制學科建立之后開設的。
國內首部“智能控制”教材，是在1990年由中南大學蔡自興教授編寫電子工業出版社出版，蔡教授把遞階控制、專家控制、模糊控制、神經控制、學習控制作為智能控制課程的初步框架和主要研究分支。[1]隨后，王耀南、李士勇、李人厚、孫增圻等專家也編寫了智能控制相關教材。這些教材出版對我國智能控制課程教學發揮了積極的作用，為智能控制學科建設和人材培養做出突出貢獻。[3]
近年來，國內學者對智能控制的研究十分活躍，舉行各種與智能控制有關的學術討論會，如全球智能控制與自動化大會（World Congress on Intelligent Control and Automation，WCICA）、中國智能自動化會議（Chinese Intelligent Automation Conference，CIAC）、中國控制會議（Chinese Control Conference，CCC）、中國控制與決策會議（Chinese Control and Decision Conference，CCDC）等，這標志我國智能控制作為獨立學科已正形成。[2]
2.智能控制理論體系
隨著科學技術的發展，智能控制理論和技術得到不斷的發展和完善，受到越來越多科研工作者的關注。常規的智能控制方法主要包括：模糊控制、神經網絡控制、分級遞階控制、專家系統控制以及其他仿人智能控制等。[3，4]
（1）模糊控制：將人類專家對特定對象的控制經驗，運用模糊集理論進行量化，轉化為可數學實現的控制器，從而實現對被控對象的控制，其主要包括輸入模糊化、模糊規則庫、模糊推理以及輸出逆模糊化四個部分。
（2）神經網絡控制：是人工智能、認知科學、神經生理學、非線性動力學等學科的交叉熱點，它利用大量的人工神經元按一定的拓撲結構互連，構建具有仿人控制的功能。神經網絡雖然不善于顯式表達知識，但具有很強的學習能力和自適應能力，能夠任意逼近復雜的非線性系統，對高度非線性和嚴重不確定性系統的控制方面具有良好效果。
（3）分級遞階控制：是從工程控制論的角度總結人工智能與自適應、自學習和自組織的關系之后逐漸形成的，主要由組織級、協調級和執行級構成。其中組織級起主導作用，涉及知識的表示與處理，主要應用人工智能；協調級在組織級和執行級間起連接作用，涉及決策方式及其表示，采用人工智能及運籌學實現控制；執行級是底層，具有很高的控制精度，采用常規自動控制。
（4）專家系統控制：是指具有模糊專家智能的功能，采用專家系統技術與控制理論相結合的方法設計的控制策略，它是人工智能應用領域最成功的分支之一，由知識庫、推理機、解釋機制、知識獲取系統以及綜合數據庫五個部分組成。在工業過程控制中主要呈現直接專家控制和間接專家控制兩種形式。
二、智能控制課程教學改革
1.理論教學
UNESCO在2010年的工程學報告中指出，工程是人類面臨的最大挑戰和機遇，為了滿足卓越工程師培養計劃要求，我校重新修訂課程教學大綱，調整了各知識點的學時分配，擴大了知識面的覆蓋范圍，并提高了實驗內容所占學時比例，注重實踐環節內容設置。在課程建設考慮理論與實踐的均衡，避免理論與實踐用脫節，教材選用為王耀南主編、機械工業出版社出版的《智能控制理論及應用》，[5]總共設計30個學時，具體如圖1所示。概述部分為2個學時，主要講解智能控制理論的歷史背景、研究現狀以及未來的發展趨勢；模糊控制與神經網絡控制是本課程主要講解部分，分別安排9個學時；分級遞階控制與專家系統控制部分要求學生以了解為主，因此分別安排4個學時；最后，剩余2個學時講解當前最新的一些智能控制方法，目的為擴展學生的視野。
考慮到“智能控制”課程涉及的知識面較為廣泛，因此，在教學過程中，教師主要擔負組織者、引導者的職責，課堂上注重采用啟發式的教學模式，并增加案例講解，讓學生明確課程教學服務于國家戰略需要和行業需要，如：液浮陀螺儀溫控系統的模糊控制策略設計、單級倒立擺系統的神經網絡PID控制器的設計、數控機床專家系統設計等。鼓勵學生自由探討，實現教學環節中的互動，提高學生的認知能力。
2.實踐教學
本課程專業性很強，學生缺少對智能控制方法的感性認識，且受學時數的限制，因此鼓勵學生自主學習，充分利用課余時間。[6]每次課后，有針對性地預留課外作業，引導學生復習、預習，這有利于老師教學內容的精練講解，學生對智能控制的熟悉掌握，引導學生注重工程能力和自主學習能力的提高。
另外，在“智能控制”教學計劃中，安排6個學時作為實驗課，讓學生獨自設計相關智能控制器，培養學生的實踐動手能力，增加對模糊控制系統、神經網絡控制系統分析和設計的熟練程度。實驗采用先講解、后實驗、再總結的方式進行。為了保證實踐教學質量，每20位學生安排1名指導教師。實驗前，要求學生實驗之前完成預習報告；實驗中學生每人一臺機，獨立記錄實驗過程和實驗結果，教師全程答疑輔導；實驗后學生及時上交實驗報告，其內容包括：實驗名稱、內容、方法、步驟、結果及個人心得、體會。
3.教學手段
為了適應時代的發展，授課借助先進的教學軟件。在相關理論知識點展開前，可通過實例模擬讓學生初步了解相關方法，再切換到理論知識的講解，以幫助學生做到思維的自然過渡。
課堂還采用多媒體教學，以提高學生獲取信息的效率。多媒體課件制作過程中，力求圖文并茂，能吸引學生的注意力，這有利于實現情景式的教學，充分調動學生的主觀能動性，變被動教育為主動教育，使學生加深對知識的理解。[7，8]
4.考核方式
本課程理論性較強，為避免“一張試卷定乾坤”帶來的弊端，課程成績采用多元化考核制度，主要包括：平時成績（30%）、實驗成績（30%）和期末考試成績（40%）。
三、結束語
綜上所述，我國的智能控制教育已取得了可喜成績，我校在研究專業培養目標和現有教學資源基礎上，借鑒國內相關高校成功教學經驗，并不斷完善智能控制學科教學的方法、手段、策略，研究制訂新的大綱，開發設計多媒體課件，與時俱進，緊密圍繞“卓越工程師培養計劃”的重點和目標，為培養敢創新、會創造的高質量人才不斷努力。
參考文獻：
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（S1）：58-61.
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[6]朱建紅，張蔚，顧菊平，等.基于卓越工程師目標的教學策略改進研究[J].中國電力教育，2013，（5）：90-91.
[7]林健.卓越工程師教育培養計劃專業培養方案研究[J].清華大學教育研究，2011，32（2）：47-55.
關鍵詞：智能科學與技術；交叉學科；相關學科
我國智能科學與技術本科專業（簡稱智能專業）已經歷了10年的發展歷程，而且越來越多的高校經教育部批準，加入智能領域的人才培養行列中，對智能專業的教育教學已有一定的實踐經驗與成果。如今，社會已經步入信息智能化時代，如何更好地適應智能化社會的人才需求，應在已有基礎上對智能專業及相關學科的發展作進一步探討。
1 智能專業的發展基礎
人類社會從農業社會、.工業社會到信息社會，發展到今天，在越來越多的領域，人工智能工具都能夠根據不斷出現的新情況來調整自身的規則系統，需要人工的產業也越來越少，但卻苦于信息與機器無智能的問題，因此有了以信息智能化和機器智能化為目標的智能科學與技術研究領域的出現。我國也非常重視其發展，在國家863項目指南中，智能化人機交互與中文處理平臺已被列為計算機軟硬件主題的重點項目，并將智能機器人納入863計劃長期支持的重要領域；國家中長期科技發展規劃綱要（2006—2020年）強調發展認知科學、智能交通管理系統、智能信息處理技術、智能感知技術、智能服務機器人等智能科學技術。智能科學與技術將在未來國家科技發展規劃和重大科研課題中扮演重要角色，也將成為智慧地球、智慧城市和智慧生活的引導者。我國智能科學技術教育已走出了一條星光大道，爭取在我國學位體系結構中增設智能科學與技術博士和碩士學位授權一級學科，同時把我國智能科學與技術本科專業建設和人才培養推向一個更高的階段。
近年來，信息領域學科的熱門專業也開始面臨不同程度的就業壓力，作為信息領域的一支新生力量，智能專業便成為高等學校進行專業結構調整的著眼點。繼2003年北京大學首個提出并成立智能專業后，眾多高校把握先機，申請并建設了智能專業。
智能科學與技術本科專業是一門融合了電氣、計算機、傳感、通訊、控制等眾多學科領域，多學科相互合作、相互研究的跨學科專業。它涉及機器人技術、微機電系統、以新一代網絡計算為基礎的智能系統，以及與國民經濟、工業生產及日常生活密切相關的各類智能技術與系統等。
經調研，大部分高校的智能專業是基于自動化、通信與電子系統、計算機科學與技術、電氣工程、人工智能、機器視覺、數據挖掘、信息檢索及知識工程等領域發展而來，并且具有雄厚的師資力量，為智能科學與技術未來的發展做好了充足的準備。部分高校智能科學與技術專業的師資隊伍所屬學科的比例如圖1所示。
2 智能科學與技術專業學生的繼續深造方向
智能科學與技術專業涉及非常多的專業領域，就其中的一個領域而言，就可以進行更深一步的研究，成為其繼續深造學科，例如智能專業本科后可以從事控制工程與科學、計算機科學與技術、智能科學與技術等學科，本文只列舉其中幾個例子。
2.1 控制科學與工程
控制科學與工程是研究控制的理論、方法、技術及其工程應用的學科。
經調研，以湖南科技大學為例，該學科特色研究工作主要體現在群機器人協作控制技術、故障智能診斷方法研究與應用、非線性系統分析與綜合、煤礦安全監控系統應用技術等方面：其中群機器人協作控制技術借鑒昆蟲的群智能行為，利用人工智能等技術使多個個體機器人完成一系列合作任務，面對未知環境搜索定位等復雜任務；故障智能診斷方法研究與應用運用智能檢測、智能故障診斷、傳感器融合等技術研制大型機電設備與其復雜的運動控制及診斷系統，該研究成果已成功應用于“機車走行部在線故障診斷系統”。群智能、智能檢測、故障診斷等技術的運用證明了智能科學與技術在此學科中起到重要的作用。
以北京信息科技大學為例，智能科學與技術系的4位教授分別在控制科學與工程學科的控制理論與控制工程、檢測技術與自動化裝置、模式識別與智能系統、導航制導與控制二級學科指導研究生，從事的相關研究為專家系統、智能檢測系統、服務機器人、智能系統與智能導航。以其導航制導與控制二級學科為例，現設方向1——自主導航與控制，方向2——慣性儀表與慣性基組合系統，方向3——微/納機械傳感器，方向4——多自由度電動伺服定位技術。方向1在研究機器學習在導航與控制中的應用、智能伺服技術、新概念飛行器等方面，方向2在信息融合與估計理論、多模組合導航技術、新型機器人的自然感知和運動機理、自主式初始對準等方面，方向3在研究性能穩定可靠、敏感靈敏度高和準數字輸出的聲表面波慣性傳感器方面，方向4在研究基于模型和基于數據驅動的無模型自適應控制方法方面，都離不開智能理論與方法，并促進智能理論與方法的發展。
2.2 計算機科學與技術
計算機科學與技術學科主要是圍繞計算機的設計與制造，以及信息獲取、標識、存儲、處理、傳輸和利用等領域方向，下設計算機應用和計算機軟件與理論兩個二級學科，其中包括智能信息處理、人工智能與嵌入式系統等方向。信息時代的信息處理要求更高，當前信息處理技術逐漸向智能化方向轉變，以圖像、視頻、音頻等多媒體信息為研究對象，從信息的載體到信息處理的各個環節，都模擬人的智能來處理這些信息。人工智能學科與認知科學的結合，會進一步促進人類的自我了解和控制能力的發揮。目前，我國自主開發的“特定圖像內容監控系統”已通過上海移動公司的實地測試。通過研究具有認知機制的智能信息處理理論與方法，探索認知的機制，建立可實現的計算模型并發展應用，可以帶來未來信息處理技術突破性的發展。
2.3 智能科學與技術
經調研，以廈門大學為例，智能科學與技術作為碩士點一級學科包括認知邏輯學、計算語言學、智能計算方法、藝術認知與計算、腦高級功能成像這5個研究方向。其重點科研平臺之一的“智能信息技術福建省高等學校重點實驗室”的主要研究方向有中文信息處理、中醫信息處理、數字化中國人器官建模仿真及其臨床應用。在中醫信息處理中，主要圍繞著如何構建信息化中醫診斷的智能方法體系展開研究，涉及中醫診斷認知邏輯、中醫智能專家系統的構成技術、中醫海量知識的數據挖掘技術、中醫四診信息的獲取與分析技術、實用中醫信息系統的開發等。此方向的研究可賦予計算機以人的智能，從而實現對病人的癥狀診斷與治療。除此之外，智能機器人也是學習智能科學與技術的一個良好平臺，為了更好地學習智能，研究機器擬人化，FIRA世界杯于1995年被提出，其遠景目標之一是使機器人足球隊戰勝人類足球隊。此平臺大大拓寬了人工智能技術的應用領域。
3 智能科學與技術專業培養方案與專業發展前景分析
從智能專業的發展基礎分析可知，智能科學與技術專業是一個緊跟時代潮流的專業，涉及的知識面和學科領域非常廣。但是，智能專業作為一個全國普通高等學校本科專業，有其不同于其他專業的知識內核。中國人工智能學會教育工作委員會提出智能專業培養方案的核心課程應有：智能科學與技術導論、智能數學基礎、腦與認知科學基礎和機器智能，這是各高校智能專業培養方案的共性部分，是基礎模塊。其他基礎模塊、專業特色模塊，目前階段應在各高校智能專業建立和發展的專業學科基礎上設置，例如，側重控制系統的、側重計算機軟件的、側重知識工程的等。智能專業再發展一段時期后，各高校的智能專業的共性部分應越來越多，個性部分也越來越獨立于源頭專業，例如，獨立于計算機科學與技術專業、自動化專業、電子工程專業等。這樣，在智能專業上層自然就形成智能學科，從而獨立于計算機科學與技術學科。這是專業發展的必然結果。
另一方面，專業的良性發展離不開社會的就業或創業需求。智能專業的本科生，需要了解掌握計算機、電子、控制等各領域的知識和技術，而且在本科生4年課程的教學中融入相關學科的前沿知識，這使得在這個專業學習的學生不僅可以擁有較為廣闊的知識面，對專業知識的理解也有一定深度。可以說這樣一個既有廣度又有深度的專業具有廣闊的就業前景。社會中也有新生的行業，近些年來，有關智能系統開發的公司相繼出現，涉及機器人、交通、樓宇、信息系統等多方向的智能系統開發，為本科畢業生創造了更恰當更明確的就業方向與途徑。
【關鍵詞】人工智能；計算機；輔助教學；應用
計算機輔助教學是一種新興的教學手段，幫助課堂進入到一種更加智能化和現代化的環境與條件中，將傳統的教學模式和方法與多媒體和網絡結合起來，為學生營造更好更有趣的教學氛圍。但是由于技術的不成熟以及經驗的不充分，導致其依舊存在問題和不足。
1計算機輔助教學開展現狀和發展困境
1.1缺少開放包容的特性
近年來，計算機輔助教學的開發和應用已取得了一些較好的成績，但由于我國計算機網絡工程和相關領域的技術革新起步較晚，對于計算機教學的發展與改革依舊存在較多的不足和缺陷。首先是在開放包容性上的缺失。這一缺失的原因主要來自于兩個方面，第一個方面是思想上的落后和閉塞，人們對于計算機輔助教學的態度依舊存在負面和抵觸的情緒，這是由于害怕計算機的加入讓課堂和教學秩序失控，所以并沒有充分開發和展現出計算機在教學中的優勢。第二個方面是技術層面上的限制，我國對于計算機輔助教學的課件和軟件技術都只是按照一種最傳統和安全的方式進行，缺少探索和冒險的精神、開放和包容的態度[1]。
1.2缺少人機交互的能力
計算機輔助教學過程中，計算機不僅僅是一個信息的載體，更應該將其當作課堂的一份子，能夠充分參與到整個課堂的活動和教學工作中。但是大多數的智慧課堂在使用計算機時，僅僅利用其多媒體的播放功能，教學的主體和主要角色依舊是教師，只是把課本和板書照搬到了多媒體課件中。教學的內容仍然是枯燥和單一的，學生依舊帶有一種被強迫的學習心理。這種教學缺乏人機之間的交互，機器不能自主獲取學生學習的狀態和對知識的掌握情況，學生也無法通過計算機主動地得到反饋和解答，讓人機之間僅僅是流程化的配合和交流。在這種刻板的學習模式下，甚至會讓一部分學生喪失學習的樂趣和興趣。
1.3缺少課程教學的特點
不同的課程有著不同的教學重點和偏向，這就對教師的教學工作提出了更高的要求，計算機的加入，本來應該能夠為教師提供一個新的教學方向和思路，但是由于計算機的便捷性導致一部分教師產生偷懶和敷衍的教學心態，在教學過程中全程使用多媒體播放課件，喪失了課程自身的特性和特質。尤其是一些對實踐能力要求較高的課程，教師過度使用計算機只會導致教學趣味性的流失。
1.4缺少師生互動的樂趣
教師作為課堂教學的主要角色，不僅僅是要把知識以一種通俗外化的形式傳遞給學生，更是應該做學生心理特征的發掘者、學生學習習慣的糾正者和幫助者。教師的鼓勵和贊許都會對學生起到重要作用。但是計算機輔助教學之后，教師將更多的精力放到了如何制作精美的教學課件上，而忽略了與學生之間最直接的感情和語言交流，喪失師生互動的樂趣。
1.5缺少有序的教學策略
教學策略是保證一節課是否能夠有序開展和進行的重要條件與因素。但是計算機參與和設計的教學環節，只是一個程式化的展示，在課堂上會遇到多種多變的教學情況，一旦在某一個環節出現問題，就有可能導致計算機設計的教學步驟全部打亂，陷入一種無序的狀態中[2]。1.6缺少靈活的智能性能計算機技術的開發和應用在我國已經逐漸形成了一套完善和成熟的體系，但是計算機在教學中的應用與引進時間并不長，導致當前多數計算機輔助下的課堂并不具備充分的靈活和智能性，大部分的教學工作和考核評價工作依舊是由教師人工完成，對于不同學生的學習狀態掌握也有所偏差。
2人工智能在計算機輔助教學中的應用
2.1建立知識庫
人工智能在計算機輔助教學中應用的主要原則，就是將深度學習與認知學的理論知識作為整個程序模塊設計開發的基礎，通過建立一個知識庫，將收集到的知識案例進行分類，訓練機器進行自動識別，從而提取和分析出不同學生在不同的知識中所表現出來的學習能力與掌握熟練程度，進而可以有針對性和有選擇性地進行復習與鞏固，達到機器代替部分人工教學、緩解教師壓力的目的。第一步就需要進行知識庫的建立，主要包括了專家決策的核心系統對所輸入的知識進行判斷與篩選調取。同時知識庫還可以實現共享的功能，對知識進行簡化與提煉，做到精益求精。知識庫的搭建應該要盡量簡單和易修改[3]。
2.2打造專家模塊
在建立了知識庫之后，就需要圍繞人工智能教學的主要目的進行專家模塊的打造，專家模塊存在的意義在于能夠將其比喻為整個學習系統中的推理機。在需要和使用的情況下，由專家模塊自動隨機地生成問題，并且可以通過知識庫的相關內容調取形成答案并充分解釋。其次，專家模塊的另一個作用就在于能夠幫助評價和考核學生的學習情況，實現一種更加公正透明的評價過程。在進行專家模塊打造時，通常使用的是兩種方法，一種是固定算法，即根據題庫的問題模板，循規蹈矩、規規范范地進行問題的設立和解答的編寫。而另一種就是啟發策略，這種專家模塊更多的是引導學生通過簡單和有限的提示信息，自己推理摸索找尋正確的答案和解決方案。除此之外，專家模塊還可以自動匹配，依據學生能力分配問題。
2.3建立學生模塊
與專家模塊相互配合相互輔助的就是學生模塊。學生模塊的本質其實也屬于專家系統，模塊內部所存儲和容納的是學生的不同學習習慣和學習行為特征。這個模塊建立的目的主要是兩個，一個是為了讓學生在學習的過程中可能出現的錯誤習慣和方法被快速識別，并且能夠通過機器語言進行記憶與編譯，從而建立一個比較完整和全面的錯誤類型數據庫，進而深層分析找到錯誤的原因。第二個目的就是為了幫助學生對錯誤學習行為和習慣進行解釋，從更加深層次的角度挖掘學生由于知識理論掌握不充分而導致錯誤的原因。學生模式的建立一般依靠的就是人工智能的自我學習和接受訓練讓系統能夠建立起模型對學生的學習習慣進行模擬。這樣在上一步打造的專家模型就可以為學生模型提供一個對比的樣本，專家模型的兩種運算和教學方式可以分別評估學生的學習能力和學習錯誤[4]。
2.4優化教學模塊
教學模塊是人工智能在計算機輔助教學模式中必不可少的一個環節，教學模塊的內容是基于傳統教學設計和規劃之上的。在計算機與人進行交互的過程中，教學策略主要是由教學的不同分支來體現，能夠達到較好的發散性和綜合性的效果。但是其不足的地方也比較明顯，那就是只能按照某一類型或者某一個的教學方法進行，系統不能快速地根據不同內容識別和選擇最適合最有效率的教學模式。具體的應用和實現過程就是將專家模塊和學生模塊的內容進行連接和合并，將專家模塊生成的問題及答案與學生模塊中上傳和學習到的進行對比，選擇覆蓋或者是分析提取，能夠比較客觀地發現學生學習中存在的理解性偏差和實踐性錯誤。之后再將結果傳回到知識庫中，調用相關的知識內容，形成一個完整的反饋鏈，幫助教師做出教學決策，調整教學進度和教學規劃。但是這個模塊的設計也應該充分考慮到諸多情況和因素，因此在條件判斷時應加入更多的循環。
2.5開發智能接口模塊
人工智能在計算機輔助教學模式中的應用和融合最后一步就是要開發出一個穩定和高效能的智能接口模塊，主要作用是為了連接學生和計算機之間的信息交換和溝通，即進行信息的輸入與傳出。在接收到學生傳遞的學習信號后，接口模塊要及時調動起教學模塊、專家模塊和學生模塊，把信息傳遞給不同模塊處理，之后再由教學模塊所作出的教學決策和結果論證信息輸出反饋給人，實現了機器語言與人類語言之間的轉化。一個能夠正常運轉并且具備較高實用性和參考性的教學系統，一定融匯了思想教學、策略和心理學等多方面的因素和知識內容體系，所以智能接口模塊的設計與開發，一定要全面考慮這些成分，開發出更加靈活多變的接口模塊[5]。
3結語
人工智能在近年來獲得了快速的發展和進步，成為我國當前各個行業領域之內炙手可熱的先進技術。對于計算機輔助教學的開展和改革來說，人工智能的融入與應用有著重要的價值與意義。
參考文獻
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關鍵詞：“互聯網+”；應用型人才；過程化考核；立體化考核；應用能力
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）34-0179-03
Abstract： In the “Internet +” environment， application-oriented introduction to computer teaching in the teaching content， teaching mode， teaching methods and evaluation model on the need for reform. First， the teaching content closely combined with the development of the current computer technology， and adapt to the characteristics of the application oriented personnel training requirements in teaching introduction to computer course. Then， the use of a variety of teaching models and teaching methods are adopted in the course， so that students can better understand the computer science and knowledge of the application. Finally， the use of process assessment and full aspect assessment contribute students to understanding and application of introduction to computer course.
Key words： internet+； applied talents； process assessment； full aspect assessment； application ability
1 概述
作為信息共享和交流溝通的平臺，“互聯網+”推動各行各業的快速發展，在當今時代中起著越來越重要的作用。隨著“互聯網+”時代的來臨，教育事業的發展也發生著翻天覆地的變化，教學的形式、教學的內容、教與學之間的相互融合等都得到深入的發展。
應用型本科院校計算機學科專業的人才培養目標是學生既能掌握計算機學科的基本理論，又具有較強的系統開發與維護、軟件開發與測試、網絡規劃與管理以及數據庫開發與應用等能力，能夠從事計算機科學以及各個領域中計算機開發與應用的工作。
計算機導論是計算機學科相關專業的一個入門課程，對學生的專業學習起到承上啟下的作用，引領學生步入計算機學科領域的學習和研究。隨著計算機技術的高速發展，計算機方面新的技術、新的應用也在不斷涌現，應用型本科院校計算機導論的教學也應順應時代的發展做出相應的調整。
因此，計算機導論的教學在“互聯網+”平臺的助推下，通過科學規劃教學內容、采用多種教學模式和教學手段，使得學生能夠在全面了解學科知識的前提下，加強動手能力培養，提升專業素養。
2 豐富教學內容，跟蹤學科最新發展、突出應用型人才培養特點
計算機導論的教學內容在保持全面介紹計算機學科基本知識的基礎上，結合“互聯網+”平臺上計算機各種新技術、新應用，并且根據應用型人才的特點適當拓展以下教學內容。
2. 1 云計算
云計算通過虛擬化技術實現資源的按需分配，提高了資源利用率，增強了計算機系統的服務功能，方便了用戶的使用。云計算還可以通過多種方法對計算機資源進行分配，比如通過拍賣的方法分配資源，云資源的擁有者可以通過不同的拍賣機制實現資源的合理分配。此外，不同企業和組織構建的云可以組成聯邦云，通過聯邦云實現資源的協同利用。
這部分內容主要向學生講解云計算的實現思想、系統架構、主要的云計算系統以及云計算的最新應用等[1]，引導學生建立合理、高效、協同使用計算機資源的思想，了解計算機技術的最新發展和應用。
2. 2 大數據
大數據是通過網絡實現數據實現共享，對大數據進行分析可以獲得潛在的有價值信息，對大數據的合理使用還可以提高生產效率。比如，醫療大數據可以通過不同醫院診治某種疾病的分析，得到診治這種疾病的有效方法，提高診療效果；通過大數據系統，還可以實現遠程診療。對交通大數據進行分析，可以針對不同的交通情況合理設置交通管理方法以及提高公共交通安全等。大數據系統的應用，推動了各個領域的快速發展[2]。
因此，通過大數據的基本原理、主要應用的講解，可以進一步開闊學生的視野，使得學生認識到計算機學科與其他學科進行交叉研究能夠進一步促進計算機學科發展、提升計算機的應用能力。
2. 3 人工智能及其最新l展
人工智能是計算機學科的一個分支，通過研究人類感知、思維與推理能力特點，構造出模擬人類智能的機器和系統推動社會的發展。人工智能綜合計算機科學、信息論、神經科學等學科知識，其中計算機技術在人工智能中起到了重要作用。人工智能的發展異常迅速，從簡單的智能家電向應用于社會生活的各個方面發展[3]，虛擬現實更是成為當下最為熱門的高新技術之一。人工智能改變了人們的生活方式，機器設備的越來越智能化使得人們可以從各種艱苦和繁重的勞動中解脫出來，智能機器人也可以彌補人工勞動力的不足，智能機器人逐步升級到通過情緒感知與人類進行心靈的溝通和交流。
通過人工智能的學習，使得學生對本專業的發展前景有一個很好的展望和期待。
2. 4 計算機應用技能
計算機學科的大學新生和其他專業大學新生知識背景相同，在進入大學之前只有部分學生學習過簡單的辦公軟件和程序設計語言，很多學生對辦公系統軟件和程序設計軟件了解不多。辦公軟件是計算機學科學生學習的一個必備工具，要求學生能夠深入理解和熟練運用。而程序設計語言是計算機學科學生將來主要的開發工具，在學科入門階段的學習中要求學生掌握程序設計語言的相關知識，并能夠進行簡單的程序設計，加深對本學科的理解。
因此，在授課過程中可以采用課內引領和課外指導多種形式對上述計算機應用技能方面的知識進行學習，使得學生能蚨源瞬糠種識很好地掌握和運用。
3 教學模式和教學手段多樣化
“互聯網+”環境下，教育資源得到了最大程度的共享，教學模式和手段得到了不斷創新。根據當前教育的時代特點，應用型本科計算機導論的教學要在教學模式和教學手段上不斷創新，提高學生學習的積極性和主動性，主要包括以下方面。
3. 1 課堂教學與課外實踐相結合
應用型人才要求具有較強的動手能力，因此在計算機導論的教學中加強實踐環節的培養。比如，學生在課內學習了操作系統的知識后，在課外指導學生對具體的操作系統進行實踐。這樣通過學生課外自學、教師輔導等多種措施，提高學生的實際動手能力，加深對課內理論知識的理解。
3. 2 知識學習與探索相結合
通過引導，組織學生參加到教師相關的大學生創新小組、競賽小組以及科研開發小組中去，鼓勵學生參加計算機學科前沿講座。通過這些活動，可以進一步提高學生的學習興趣，激發學生獨立思考、勇于探索的精神，使得學生能夠更為深入地了解本學科的知識體系和發展方向，提高動手能力。這些活動的組織和實施可以充分利用互聯網平臺，使得活動的參與方便和快捷。
3.3 教師教學與企業專家相結合
對教學任務進行模塊化教學，理論部分內容學校教師授課為主，實際應用相關部分聘請企業專家進行授課。在校教師具有扎實的專業理論，而企業專家具有豐富的實踐經驗，從專業入門課程開啟校企聯合的人才培養模式[4]，真正做到理論知識學習和實際應用實踐傳授相結合，提升教學效果。
3.4 課堂教學與互聯網教學相結合
互聯網可以作為學生的第二課堂。首先，教師可以將計算機導論課程學習相關資料放到網絡上供學生下載學習，比如上課的課件、視頻以及探討題目等；其次，學生可以通過微課、慕課等形式進行學習[5，6]；再次，師生可以通過網絡和學生進行實時溝通和交流，做到及時解疑釋惑。
4 考核過程化和立體化，促進學生的深入理解和運用
“互聯網+”環境下，加強過程考核，在教學過程中考核學生的實際分析問題、解決問題的能力，培養學生深入研究、堅忍不拔的精神。傳統考核手段是期末考試，屬于一卷定終身的考核方式。對于計算機導論來說，試卷的題目往往趨于知識淺層次的考核，對于學生知識的運用能力考核不夠，特別是對學生學習過程缺乏考核，部分學生期末通過課本知識的死記硬背也能取得好成績。
在教學過程中進行考核，可以督促學生及時掌握授課內容、并且達到熟練運用。過程考核中，既要進行理論知識考核又要進行實際動手能力考核，體現出應用型人才的培養特點。在過程考核中可以將授課內容設置為不同的知識單元，每個知識單元結束后進行相應的考核，每次單元考核成績納入總評成績，期末進行綜合考試。
此外，課外學習小組的學習情況也納入考核范圍，使得學生在課外學習中真正投入精力，取得收獲。鼓勵學生考取行業內國際知名企業相關應用能力證書，獲得證書也可以得到相應的分數。通過上述措施，既對課內學習進行了考核又對課外學習進行了考核，既對理論學習進行了考核又對知識的運用進行了考核，實現了學習考核的立體化。
5 結論
“互聯網+”不僅僅提供了一個信息交流的平臺，更重要的是改變了傳統的思想觀念和行為方式。 “互聯網+”時代，應用型本科計算機導論課程教學一方面將計算機學科相關的最新技術和應用融入到課程教學，開闊學生的視野；另一方面改變傳統的教與學的方式和方法，采用多種教學模式、多種教學手段提高學生學習的積極性和主動性，提高學生的學習能力和知識應用能力，引領學生步入計算機學科的知識殿堂。
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