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篇1

2創新型智能技術人才培養

智能科學與技術的發展與計算機技術幾乎同時起步，但其進展比計算機技術要慢許多，根本問題在于高級智能的載體——“人腦”是世界上最復雜的系統，人類對它的認識和了解仍然處于初級階段。近年來通過智能技術解決實際應用問題有了長足進步，國內已相繼有20多所高校面向市場變化和未來需求，自2004年以來陸續開辦了智能科學與技術本科專業。盡管大多數智能技術的理論基礎還不完備，但實際應用的強勁需求與問題解決能力超越了薄弱理論基礎的約束。本專業課程的教學內容與課程實踐都適合教師與學生以研究者的身份參與到“教”與“學”的活動之中。1）研究型教學。蓬勃發展中的智能技術需要教師啟發式、創造式、批判式地“教”，學生也要創造式、批判式地“學”。教與學要能夠從研究思維、問題探索、模型改進、算法優化、腦認知和自然智能指導的角度推進教學活動，進行創新性教學和研究型學習。教學實踐活動中應強調學生半監督式學習與自監督學習為主導，鼓勵引導深度學習，經典案例、前沿講座、討論探索貫穿課堂教學，課程考核注重創新科技實踐、問題探索、課程內容探索、課程研究性專題報告、以課程為基礎的作品開發等創新效果和教學效果。2）“研究型分組”培養。智能科學與技術專業開辦時間不長，成熟教材不多，課程體系需要不斷適應學生和社會的需求做出調整，又加上智能科學專業課程本身的發展探索與實際應用現在處于同步發展階段，決定了專業老師大力推進“研究型班級教學”，在教學過程中實施“大班基礎講授”+“小班研究型討論”+“小組探索型課題實施與報告”的教學體系，同時來自相關研究方向的研究生也作為助教協助專業老師對小班（組）課題討論進行引導。3）科研訓練提高學習積極性。大類培養模式下實施科研訓練引導學習，大一、大二年級主要學習公共基礎課程和大類專業基礎課程，其中的數學基礎課，如線性代數、高等數學、概率統計、離散數學等，由于缺乏實際應用案例支撐，很多學生會懷疑這些知識在將來本專業學習中的用處，課堂課后處于被動學習狀態，個別學生還會由于認識滯后，產生厭學情緒甚至放棄基礎知識學習，以致于專業分流后表現為學習能力嚴重不足。通過吸收本科生參加科學創新實踐和科技活動，使他們發現數學知識能夠用來解決實際問題，有利于提高本科生學習基礎知識的積極性，變被動學習為主動學習。同時，教師也能從中發現部分優秀本科生的創新潛力和研究能力，激發他們科學研究的興趣，引導他們把智能科學技術作為研究方向并致力于攻讀相關方向碩士研究生、博士研究生，進一步強化其科學創新能力，勢必會使其獲得高水平創新性成果。大類培養模式下強化專業教育與實踐，專業老師要積極主動引導學生，變被動地等待學生選專業轉變為吸引優質學生，以大二上學期為主要時間點，引導大類專業學生對特色專業的興趣，通過科學研究和學生科技活動吸引選拔學生進科研團隊，同時實施科研成果進課堂、進教材、進學生活動。專業教師、班導師可宣講專業特色和就業前景，指導本科生申請大學生科研訓練計劃、參加科技競賽、開發智能技術特色作品。大類培養模式下實施科研訓練計劃，需要本科生積極主動地理解大類下各子專業的特點和特色，結合自己的興趣愛好和實際情況，在大類培養結束時分流到各特色專業。因此，本科生參加科研實踐和專業科技活動的時間點很重要，從大一結束后的暑假開始，一直延續到本科畢業，同時實施“泛畢業設計”（即大二選方向并實施課題基礎儲備，大三實施課題，大四結合專業實習完善畢業設計）[3]，這樣既充分利用了本科生大二大三充裕的課后時間，也緩解了大四本科生面臨就業、考研、出國等問題的突出矛盾。

3智能系統開發人才培養

智能技術已成為當前技術革命創新的源泉，智能系統廣泛應用于工業、農業、服務業等各領域，比如2014年11月2日開始處女航的皇家加勒比郵輪公司“海洋量子號”郵輪也因為大規模運用了高科技智能系統而號稱“世界上第一艘智能郵輪”。智能系統是建立在“智能技術+計算技術”基礎上，結合了控制技術、信息技術的軟硬件系統。智能系統開發人才培養目標是社會急需的智能系統開發工程師，其從事的工作主要包括智能系統的設計、開發、維護、運營、服務及相關的技術指導。為了適應智能系統開發人才的培養，應該建設智能終端實驗平臺、計算智能實驗平臺、腦認知實驗平臺、高性能計算平臺等人才培養基地與實訓基地，推進實施智能終端軟件開發技術、智能系統應用課程設計、智能系統與工程課程設計、智能游戲開發與設計、人機交互系統開發與設計等教學實踐活動。

4復合型智能技術人才培養

智能科學與技術是一門綜合學科，智能技術也廣泛應用到智能交通、智慧城市建設、電子信息、信息安全、電子政務、電子商務、工業制造、教育、醫療、管理、農業現代化、國防現代化等眾多領域，需要大量復合型智能技術人才。筆者認為，以下4條措施是智能科學與技術新興專業培養復合型人才切實可行的培養方案：①充分發揮大類培養特色明顯的人才培養優勢，開放“全校特色專業選修課”，跨專業、跨學院科教團隊，與大學生科技創新計劃融合，重點培養學生的綜合性、復合性、應用性；②引導并嚴格要求B學分課程學習，特別是設計規劃實施好“科技創新”、“文體活動”、“技能認證”、“企業實習”、“暑期社會實踐”等綜合能力提高計劃；③交叉融合辦好本科生二專業，鼓勵學有余力的本科生對知識的渴求，允許學生在本專業的基礎上再輔修另一個專業，并提供配套措施，保證二專業學生能獲得優質教育，發揮學科交叉融合優勢，使本科生形成寬廣深厚的知識結構，培養有特色的智能科學技術專業復合人才；④通過與企業橫向合作，建立校企實訓基地，緊跟企業和市場需求，與企業聯合培養復合應用人才。

篇2

“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。

參考文獻:

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[3] 中國高等教育學會. 中國高校國家精品課程,工學類,(上冊),2003-2007[M]. 北京:北京大學出版社,2008:426-429.

[4] 國家教育部和財政部關于立項建設國家級教學團隊、國家級精品課程、全國雙語教學示范課程的通知[EB/OL]. [2010-5-1]. http///轉高等教育司.

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[8] 蔡自興,肖曉明,蒙祖強,等. 樹立精品意識,搞好人工智能課程建設[J]. 中國大學教學,2004(1):28-29.

[9] 陳愛斌,肖曉明,魏世勇,等. 智能控制的學科發展與學科教育[J]. 現代大學教育,2006(3):102-105.

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[14] 蔡自興,謝斌,魏世勇,等.《機器人學》教材建設的體會[C]//2009年全國人工智能大會(CAAI-13). 北京:北京郵電大學出版社,2009:252-255.

[15] 2010年全國智能科學技術課程教學研討會征文通知[J]. 計算機科學,2010,37(6):封3.

Construction of State Teaching Group of Series Course for Intelligence Science Basis in CSU

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

篇3

《北京市教育委員會關于印發北京高等學校高水平人才交叉培養計劃的通知》（京教高[2015]1號）提出共建高校雙方要根據經濟社會發展急需人才所應具有的知識、能力與素質，聯合相關行業企業，共同制訂專業和方向的培養目標、培養標準，構建與之相匹配的專業培養計劃，包括專業核心課程體系、實踐能力培養體系和素質提升體系，培養基礎扎實、專業過硬、能力突出的高素質人才。

北京科技大學、北京信息科技大學智能科學與技術專業“機器人大腦方向”雙培項目于2015年開始正式實施。目前主要采用“3+1”培養模式，即前3年在北京科技大學自動化學院智能科學與技術專業學習，第4年在北京信息科技大學自動化學院智能科學與技術專業學習并完成畢業論文。

2“機器人大腦方向”雙培方案的構建

北京科技大學是教育部直屬的985、211大學，其智能科學與技術專業在京為一本招生，而北京信息科技大學為北京市屬學校，其智能科學與技術專業在京為二本招生。兩校要交叉聯合培養學生，需要充分考慮兩校的生源情況，在充分論證的基礎上制訂出相應的培養方案。

2015年4―5月，北京信息科技大學與北京科技大學相關負責人先后進行兩次會談，就兩校智能科學與技術專業的建設情況、雙培計劃的基本情況，“機器人大腦方向”教學計劃和培養方案交換了意見，形成了雙培計劃培養方案制訂的初步設想。兩校的智能科學與技術專業具有相似的歷史淵源和專業方向，因此，在充分討論的基礎上，決定以兩校現有的教學計劃為基礎，按市教委雙培的要求修訂“機器人大腦方向”教學計劃和培養方案。兩校分工實施課程教學、實踐教學、學生指導、質量評價、組織學生科技創新、學科競賽等工作。

2.1專業培養目標

具有堅實的數理基礎、信息技術的基礎知識以及腦科學與認知科學的基礎知識，系統地掌握智能科學技術的基礎理論、基礎知識和基本技能與方法，受到初步科學研究和工程實現的訓練，具備智能系統集成、智能技術應用方面研究和開發的基本能力。同時具有全面的文化素質、良好的知識結構和較強的新環境適應能力、自主學習能力和創新意識，并具有良好的語言和計算機運用能力。本科畢業后能夠在研發部門、學科交叉研究機構以及高校從事與智能科技相關領域的科研、開發、管理或教學工作，并可繼續攻讀智能科學與技術專業以及相關學科和交叉學科的碩士和博士學位。

2.2專業課程體系

智能科學技術是一門研究智能現象的本質與機理、智能模擬的方法與技術以及智能機器與智能系統應用的新興學科，由腦科學、認知科學、人工智能、信息科學技術等學科綜合交叉而成。圖1給出的智能科學與技術專業的知識體系，確定了課程設計的基本原則：智能應用的過程中需要有信息學科中的計算機、通信、控制和檢測等方面技術的支撐；建立以計算機、通信、控制和檢測技術為工具，以智能機器人為載體，結合信息科學和智能科學理論基礎的課程體系。

為體現“機器人大腦”的專業方向與特色，課程體系中加強了腦科學與認知科學、腦機接口、軟件開發與應用、虛擬現實技術等內容。表1給出了智能科學與技術“機器人大腦方向”的專業課程體系，其課程體系模塊設計為計算機基礎、電路基礎、信息與控制基礎、機器智能、智能系統五大模塊。

“機器人大腦方向”專業核心課程確定為：電路分析基礎、模擬電子技術、數字電子技術、信息論與編碼、信號處理、控制工程基礎、嵌入式系統、微機原理與應用、腦科學與認知科學、人工智能基礎、機器人組成原理、計算智能基礎、智能機器人、機器學習等。

2.3專業實踐體系

按照工程認證相關標準要求，建立了包括金工實習、電子工藝實習、各類課程設計與綜合實驗、工程認識實習、專業實習（實踐）在內的、完備的、面向工程需要的實踐教學體系，如圖2所示。

3“機器人大腦方向”雙培方案的實施

“機器人大腦方向”雙培計劃是北京地區高等教育綜合改革的試點，其目的在于推進北京地區高校之間的合作和優質教育資源的共享，提升北京高校辦學水平和人才培養質量。為此，兩校通力合作進行了有益的探索與實踐。

3.1學風建設

北京信息科技大學為雙培學生配備了輔導員和班導師，班導師由學院主管教學的副院長承擔。在新生入學的第一個學期，班導師就從中學生到大學生的過渡、適應大學高強度的學習、學習方式方法、班委改選、期中考試后的總結等方面對學生進行指導。學院組織學生集中晚自習，由班導師、輔導員檢查。同時班導師、輔導員經常走訪宿舍，與同學談心，使他們明確目標并養成良好的學習習慣。

同時，學校通過微信，不定期與共建高校的教師、學生溝通，隨時掌握雙培學生的學習生活狀況，如自動化學院開通的心動傳媒公眾號，成為雙培學生母校情節的有效紐帶。

3.2學生活動情況

北京信息科技大學和北京科技大學充分利用本校的資源，要求雙培學生積極參加兩校的各類活動，以達到市屬學校和央屬學校聯合培養學生的目的。例如，北京信息科技大學2015年4月邀請雙培學生開展了師生黨建活動“奔跑的人工智能”研討會，組織專業引領型學科競賽――新生R Auto杯智能小車競速比賽。

篇4

 

諾貝爾獎金獲得者西蒙把自然科學定義為探索自然界的奧秘，闡明自然現象，發現自然現象之間的規律及定律。具體到智能科學，就是研究人的智慧，建立人機結合系統理論，并用其模擬人的智慧。但是，值得注意的是，技術科學從本質上是有別于自然科學的，技術科學是利用自然科學的一般規律與理論，研究人造物的構成方法及原理的科學[1]。如智能技術是在智能科學的框架內創建人機結合智能系統所需要的方法、工具和技術。然而，除了智能科學和智能技術，智能科學技術的研究任務還涵蓋一個重要的組成部分——智能工程，即利用智能科學的理念和思想，充分運用智能技術工具創建各種應用系統[2]。由于智能科學、智能技術和智能工程三個領域所強調的研究任務不同，因此智能科學與技術專業人才培養目標可以分為科學技術型(或稱為研究型)和工程技術型(或稱為應用型)。前者是研究型培養模式，以培養具有學術研究或應用研究能力的人才為主，尤其要體現人才培養的綜合性、復合性和創新性；后者是工程型培養模式，以培養在工程領域中具有應用復合能力的人才為主，尤其要體現人才培養的綜合性、復合性和應用性[3]。更值得注意的是，進入21世紀之后，隨著科學技術的迅猛發展，工程問題的綜合性與復雜性也不斷增強。在這種情況下，智能科學與技術專業如何解決復雜系統提出的一系列工程問題，培養出具有時代特色的優秀工程人才，是新時代賦予新專業的一種使命。 

1智能科學與技術專業現狀問題分析 

由于智能科學與技術專業成立僅有短短7年時間，還處于不斷發展之中，所以不可避免地存在一些問題。一般來說，智能科學與技術專業學生的培養存在兩種模式：科學型人才和工程型人才。因此，如何根據各個學校的傳統優勢和培養目標來選擇學生的培養模式，非常重要。然而，受傳統教育模式的影響，即使在智能科學與技術專業中，對人才的培養仍然偏重科學型，這就導致了目前該專業學生工程能力存在這樣或那樣的問題[4]。 

1.1缺乏實際的工程訓練和實踐 

智能科學與技術專業雖然重視基礎科學與技術課程學習和學生分析能力的培養，但是對工程實踐訓練和對學生相關綜合素質的培養相對較弱，重理論知識灌輸和輕實踐能力培養的老問題仍然存在，教學、科研與實際生產的結合不緊密，因此學生的綜合能力無法應對如今復雜系統的工程問題，難以滿足用人單位的需求[5]。 

1.2專業設置缺乏特色 

隨著對智能科學與技術專業的深入理解，人們逐漸認識到這個專業的重要性和光明前景。近幾年，設置這個專業的高校正在迅速增加。然而，深入分析這一新專業的高校分布和地域分布，設置該專業的高校有“985”高校、教育部“211”工程重點建設高校、地方重點建設高校；而地域分布更為廣泛，在北京、天津、湖南、杭州等多個區域[6]。智能專業的這種不同水平的高校分布和地域分布決定了每個學校的專業設置應該具有自己的特色，應該適應我國產業、經濟結構多樣性和地區發展不平衡性的需要。因此，院校不問自身條件如何，不看當地經濟發展和產業結構如何，使得智能專業的辦學模式和專業設置大規模趨同的現象應該得到充分的重視。 

1.3缺乏對學生創新意識的培養 

雖然近幾年本科教育模式正在大力革新，如2010年國家層面開始實施的“卓越工程師”教育計劃，但是本科教育的填鴨式教學模式仍然廣泛存在，使學生被動地學習，以應付考試。這種模式的后果只會導致學生死記硬背，創新意識薄弱，造成了學校培養和實際需要的嚴重脫節。 

2優秀工程創新人才培養的途徑探索 

根據目前智能專業中工程實踐和課程設置存在的問題，我們提出了下面的解決方法。首先，根據學校的現實情況設置工程實踐的培養目標；其次，根據課程設置的不足提出課題組制度和以點帶面制度，作為課程設置的有效補充；最后，結合智能專業較新的專業知識實施創新型選題。通過有效實施這三個方法，培養優秀的工程創新人才。 

2.1差異性培養目標 

培養目標是實現優秀工程創新人才的關鍵。差異性培養目標是培養學生成才的本質屬性，孔子早就說過“因材施教”的理念。所以，對智能科學與技術這個新專業來說，由于它仍處于快速發展和完善之中，尤其是不同類型高校又有實際情況，因此應該制定具有差異性和多樣化的培養目標。比如說，研究型大學要致力于培養工程研究型、工程創新型的高端人才，以培養學術研究型的科學家、研發人員和設計工程師為主；而教學型大學工程人才的培養目標定位要突出應用型，以服務地方經濟建設為主，培養從事工程施工和管理的工程人才。 

差異性培養目標不但體現在不同地域和不同類型的高校之間，即使在同一所高校，也應根據學生的興趣和實際情況確定不同的培養目標。具體來說，即使是一個班級的學生，他們的興趣和目標也不盡相同，如有的學生立志學好英語，有的學生準備全力以赴考研不顧其他，有的學生準備把自己的興趣當做追求目標。因此，充分考慮和尊重學生目標的差異性，是培養創新人才的一個前提。 

2.2改革培養方式與途徑 

目標確定以后，接下來就涉及到優秀工程創新人才培養如何實施的問題，其核心是讓學生得到充分的工程訓練，調動學生的積極性、主動性。實際操作過程中，教師可以把學生真正放到競賽的賽場上，如參加教育部“質量工程”建設的物聯網創新創業大賽、“挑戰杯”設計大賽、“盛群杯”單片機創新設計競賽、“飛思卡爾”智能車競賽等。這些競賽都是以創新為主要訴求，課題的名稱自擬。因此，通過這些比賽，學生們可以從選題、制作、參賽、完善作品等多個環節體會工程創新的全過程，大大提高工程實踐能力，為成為工程創新人才打下堅實的基礎。如何根據智能專業的特點，并結合各種創新競賽，來實施這樣的工程訓練呢？通過下面兩種制度可以有效實現。 

第一，實施課題組制度。即把智能系的學生分成多個課題組。如我校的第一屆學生分成了7個課題組，每組4～5人，在課題組的基礎上實行導師制，每位導師可帶1～2組。課題組的培養目標是培養學生獨立提出問題的能力、獨立解決工程實際問題的能力、科學研究能力和科技開發及組織管理能力。但是，有一個前提，課題組制度要保證讓學生廣泛參與，這樣才能最大可能和最大范圍地培養優秀工程創新人才。因此，實施下面的以點帶面制度，對保證學生的參與廣度和培養質量非常必要。 

第二，實施以點帶面制度。隨著智能專業的快速發展，學生越來越多，課題組越來越多，但教師的精力畢竟是有限的，難以指導太多課題組的學生。我們采用以點帶面制度來解決這個問題。從橫向方面看，我們采用組長負責制和核心組員制，每個課題組的組長和核心組員由能力相對較強的學生擔任，作為導師和課題組組員之間的聯系紐帶，導師僅僅將相關的課題任務傳達給他們即可。這樣既能夠大大降低指導教師的工作量，也能夠充分調動學生的積極主動性和自主性，鍛煉他們獨立解決問題的能力和團結協作、組織管理的能力。從縱向方面看，在課題組還涉及到不同年級的情況下，以點帶面制度就是核心組員指導低年級學生。這樣就實現了同一年級之間、不同年級之間的良性循環，保證無論那個年級的課題組，總有一個核心組員在指導，而指導教師一般僅僅親自指導核心組員，最終實現使用指導教師的有限時間，而使學生的收益最大化。以點帶面制度保證了教學指導質量和學生深入、廣泛、全過程參與工程訓練活動，從而鍛煉他們的工程創新能力。

2.3重視對學生創新實踐能力的培養 

創新是教育部實施的“質量工程”的核心。對智能專業的學生來說，創新的核心是創新意識和選題。該專業學生一般會接觸到最新的智能傳感技術、智能控制技術、智能執行技術、智能信息處理技術。這些新的技術自然帶來一批新的元器件和新的信息處理方式。因此，使用這些新的元器件和新的信息處理方式，結合我們的生活需求，就比較容易實現具有創新性的選題。選題確定后，就可以采用課題組的方式和以點帶面的模式，通過“實踐學習”方式，將專業理論的學習與科研實踐緊密結合，在項目實踐中增強學生的自主學習能力、創新思維能力和實踐動手能力，促進學生的綜合素質發展，最終培養一批兼具創新力和領導力的精英之才。 

通過以上三個方面的實施，智能系的幾個課題組在“挑戰杯”、“盛群杯”單片機創新設計競賽等創新類比賽中制作出很有創意的作品，應用了智能專業的許多知識，取得了優異成績。這極大鍛煉了學生的工程創新能力，初步達到了工程創新人才培養的目標。 

3結語 

在國內各個專業普遍重視工程創新人才培養的大環境下，筆者為培養優秀的工程創新人才提供了一種思路和方案。筆者提出差異性培養目標、課題組制度和以點帶面制度，并把這些方法應用到智能系學生的工程能力培養上，確立了學生的自我管理方式。學生做出了優秀的創新作品，通過在創新競賽中的全過程“實踐學習”，增強了實踐動手、團結協作和組織協調等工程能力，最終成為能夠提出創新問題并有效解決問題的具有工程創新能力的人才。該方法具有較強的實踐價值和良好的效果，初步達到了將智能系專業學生培養成為工程創新人才的培養目標。 

 

參考文獻： 

[1] 蔣新松. 智能科學與智能技術[j]. 信息與控制,1994,23(1):38-39. 

[2] 楊鵬,張建勛,劉冀偉,等. 智能科學與技術專業課程體系和教材建設的思考[j]. 計算機教育,2010(19):11-14. 

[3] 魏秋月. 關于智能科學與技術專業人才培養和學科建設的思考[j]. 教育理論與實踐,2009,29(9):18-19. 

篇5

智能科學與技術是當前科學研究和工程實踐的理論與技術發展的前沿領域，智能科學與技術專業是一個多學科交叉的跨應用領域專業Ⅲ。智能科學技術的發展將把整個信息科學技術推向“智能化”的高度，這正是當代科學技術發展的大趨勢，對于這方面人才的需求也越來越迫切。智能科學與技術培養掌握堅實智能科學與技術基本理論和系統專門知識，具備作為工程師或領導者及公民的良好人文修養，具有從事科學研究、工程設計、教學工作或獨立擔負本專業技術工作能力，深入了解國內外智能科學與技術領域新技術和發展動向，能結合與本學科有關的實際問題進行創新研究或工程設計的高級專門人才。

高校應穩妥發展與完善智能科學與技術專業的本科生教育，夯實本科教育基礎并積極創造條件，大力開展創新教學，努力培養學生的創新意識、創新精神和工程實踐能力，使之成為具有系統技術基礎理論、專業知識和基本技能，良好科研素質和較強創造能力的智能科學與技術工程師。

2教學計劃與教學管理分析

智能科學與技術屬于計算機類專業，其必修課程設計原則是使學生具備計算機科學與工程的基礎理論知識，尤其是大類專業招生教學的院校，通識課程主要是數學、物理文化基礎，強調扎實的自然科學基礎。專業教學的特色體現在專業必修和專業選修課程，專業必修課一般分為數學基礎和專業課程。計算機類專業數學基礎課程一般包括線性代數、微積分、離散數學、微分方程、概率與統計、數值計算等；專業課程一般包括程序設計基礎、高等程序設計、數據結構、操作系統、計算機組成與結構、數字電路與邏輯設計等。

2.1學分

本科培養計劃的學分中，國內外大學學分總數趨勢是逐步減少，追求少而精。國內院校一般在130～190學分之間，如北京大學為150學分，清華大學為1 70學分，東南大學與浙江大學均為160學分，還有16學時為1學分的，也有18學時為1學分的。

中國臺灣的大學一般在130學分左右。臺灣交通大學最低畢業學分為128學分，其中必修課程須達76學分（共同必修58學分+資工組核心須達分+（資工組副核心課程學分+另2組核心課程學分）），專業選修本系課程須達12學分，其他選修課程須達12學分，通識課程須達28學分（含外語課程必修8學分）。臺灣“中央大學”為136學分，臺灣“清華大學”為136學分，其中必修和必選學分126，其他與導師商量決定。

美國的大學各校差異較大。美國的學分計算有4學期制、兩長一短制及兩學期制，其中加州大學伯克利分校為120學分，麻省理工大學為90學分，加州大學洛杉磯分校為186學分，斯坦福大學為180學分。

2.2教學管理

在教學管理上，斯坦福大學給學生提供了非常寬松的自由發展空間。新生入校后不分專業、不分學院。除了醫學院和法學院學生需要經過一定的選拔程序外，本科生可以在入學后的前一個學期適當時候隨意選擇專業，并且選擇專業后允許更改，只要畢業時滿足專業培養方案即可。

國內的浙江大學是較早實行按大類招生的學校之一，分為大類培養、專業培養和特殊培養3類，前兩年不分專業，按學科分類集中培養。

臺灣的大學專業也是按大類完成前期的基礎課程，再分小專業完成各學程，包括基礎課、核心課和進階課。

教學分組是現在的主流課程架構，也是體現專業方向的主要形式，分組課程是體現專業特色的課程組。國內清華大學采用的是分組教學；臺灣的大學基本上采用的是以教學方向分組的方式，臺灣的大學教學分為課程與修業、學分學程。

2.3實驗與實踐教學

計算機類專業各大院校都強調課程實驗與實驗教學，而目前課程該如何進行教學？這不僅是實驗問題，如何以工程教育專業論證為目標，怎樣使教學目標達到畢業要求是關鍵。做中學是主流實驗教學方式，尤其是美國的大學，大作業體現的是實驗與理論教學的結合，是考查學生是否理解理論知識的重要途徑。學生不僅能夠學習扎實的數學和計算機專業知識，還進行大量的實踐創新訓練。麻省理工大學、加州大學伯克利分校、加州大學洛杉磯分校、斯坦福大學都屬于實踐創新性教學模式。例如，斯坦福大學程序設計范式課程重點比較C、C++、Java的特點和難點，每1～2周有一次大作業，針對不同的任務，要求學生用不同的語言實現，使學生加深理解各類編程語言的應用場合；麻省理工大學的課程計劃是必須先修12學分的實驗課程，再修3門或4門核心課程，最后選擇3門方向學科和1門關于該方向的實驗課、2門專業拓展課。

3智能科學與技術課程體系分析

智能科學與技術課程體系在智能基礎理論研究的基礎上，需要安排基礎性、通用性、關鍵性的智能技術研究，主要包括感知技術和信息融合技術；自然語言處理與理解技術；知識處理（認識）技術，包括知識提煉、知識分類、知識表示技術等；機器學習技術，特別是統計與規則相結合的學習技術；決策技術，即知識演繹技術特別是不確定推理技術等；策略執行技術，即控制與調節技術；智能機器人技術，特別是面向專門領域的智能機器人技術；智能機器人之間的合作技術；基于自然語言理解的智能人機交互與合作技術；智能信息網絡技術。

國內最早創辦智能科學與技術專業的學校包括北京大學，西安電子科技大學是第2批開始培養智能專業學生的院校。北京大學的本科教學計劃中，專業必修課程（2分）包括：①專業數學/理論基礎（15學分）：算法分析與設計、集合論與圖論、概率統計A、代數結構與組合數學、數理邏輯；②硬件與系統基礎（分）：數字邏輯設計、微機原理和信號與系統；③智能基礎（5學分）：腦與認知科學與人工智能基礎。專業限選課程（15學分）包括信息論基礎、計算方法B、數字邏輯設計實驗、微機實驗、數據結構與算法實習、機器感知和智能處理實驗、智能多媒體信息系統實驗。選修組合課程（29～32學分）：學生按照自己的興趣，參考智能的2個專業方向推薦專業課組合，自行選擇，至少選修20學分的智能專業課程。公共核心+專業方向+新技術及其他：①公共核心課程（分）：智能科學技術導論、模式識別基礎、生物信息處理、智能信息處理；②專業方向課程（11～15學分）：機器感知與智能機器人方向、智能信息處理與機器學習方向、新技術及其他。

西安電子科技大學智能專業主要課程包括電路分析理論、信號與系統、數字信號處理、數字電路及邏輯設計、模擬電子技術基礎、微機原理與系統設計、數據結構、軟件工程、人工智能概論、算法設計與分析、最優化理論與方法、機器學習、計算智能導論、模式識別、圖像理解與計算機視覺、智能傳感技術、移動通信與智能技術、智能控制導論、智能數據挖掘、網絡信息檢索、智能系統平臺專業實驗等課程及30多門選修課程。

建議各學校可以根據學院教學特色與實際需求，設計專業核心課程。北京大學偏重“信息處理”，湖南大學偏重“智能系統”，但需要強調的一個前提就是智能科學與技術專業屬于大計算機類，更需要大EECS專業的基礎。編程、電路、數學、數據結構、計算機系統這五大核心基礎就是大EECS；其次是專業，計算機以系統結構、操作系統、網絡、編譯、數據庫五大經典專業核心課為主，湖南大學的智能科學與技術專業強調系統，因此信號與系統、操作系統、嵌入式系統、人工智能是最基本的專業核心課，然后再分不同的分支。湖南大學智能科學與技術專業核心課程包括人工智能概論、機器學習、計算智能導論、模式識別、智能控制導論、智能數據挖掘、機器人學等；研究學位課程包括模式識別、人工智能等，主要體現為智能科學與技術基礎（人工智能概論、機器學習、計算智能導論、模式識別）、核心（智能控制導論、智能數據挖掘）和應用（機器人學）。

4結語

（1）在課程計劃實施過程中，教師需要遵循課程的時序圖，即描述課程的進階關系，從本科直到研究生，同時還可以實行一定的修課限制，如臺灣交通大學計算機概論與程式設計和面向對象程式設計兩科皆不及格者不得修數據結構與算法概論，若數據結構不及格不能修算法設計課程等。

（2）程序設計類課程用上機程序能力考試來設置合格條件，如臺灣交通大學基礎程式設計及格條件為通過“程式能力鑒定”，湖南大學則以CCF―CSP軟件能力測試作為程序設計課程通過的考核標準。

（3）鼓勵學生參與項目、競賽等課外科技活動，如臺灣“清華大學”的綜合論文訓練是由具有同等水平的項目訓練成果或SRT（student research training）計劃項目以及其他課外科技活動成果經認定后代替的。

篇6

智能科學與技術是人工智能方向的重點交叉學科，是一個包含了認知科學、腦科學、計算機科學的新興學科。按照教育部學科專業目錄，智能科學與技術是一級學科計算機科學與技術下的二級學科。如何在4年的本科教學過程中，既立足于計算機學科內容，又突出智能專業的特點，體現該專業區別于計算機科學專業的特色，培養一流的智能人才，是眾多智能專業積極探索的問題。

本著幫助學生建立寬廣厚實的知識基礎，使學生將來能向本專業任何一個分支方向發展，并能掌握本學科發展的最新動態和發展趨勢，深刻領會本學科與其他相關學科區別的目標，廈門大學智能科學與技術系于2012年合理調整了專業培養方案，制定了一套突出專業特色和個性的教學大綱，課程體系分為學科通修課程、專業必修課程、專業選修課程。其中，專業必修課程細分為智能基礎類課程、軟件理論類課程及硬件基礎類課程3個不同類別。在智能基礎類課程中，開設非經典計算課程。該課程是廈門大學智能科學與設計系最具特色的課程。

該課程以軟件理論類課程算法設計與分析為先導課程，在本科三年級的第一學期先講授算法知識，在同一學年度第三學期講授非經典計算的內容。教師首先介紹經典算法設計與分析中的各種傳統算法，借由經典算法發展過程中遇到的困境問題引出非經典計算的內容，前后呼應，有助于學生在智能計算上獲得完整的系統學習。

2非經典計算在智能科學與技術專業本科教學算法體系中的地位

算法設計是智能科學與技術專業中的核心內容。本科專業4年的專業教學計劃由4門核心課程構成算法體系的主線，包括高級語言程序設計（本科一年級學科通修課程）、數據結構（本科二年級方向必修課程）、算法設計與分析（本科三年級方向必修課程）、非經典計算（本科三年級方向限選課程）。這4門課程的教學內容和組織結構完整地構成了算法體系結構。以圖靈獎獲得者、pascal之父Niklaus Wirth提出的著名公式為參照，即Algorithm+Data Structures=Programs，算法體系以培訓計算機方向學生掌握編程能力，獨立完成分析問題、設計方案、解決問題的綜合能力為主要目標；在這個體系中，程序語言是基礎，數據結構是內涵，算法是框架。

在算法體系中，這4門課程以循序漸進的方式展開，注重對學生算法思維的培訓。

（1）高級語言程序設計講授的是c語言程序設計，通過對C語言的詳細介紹，讓學生掌握程序設計方法和編程技巧。作為初始啟蒙課程，選擇C語言作為程序教學語言，是因為C語言的使用廣泛，擁有嚴格完整的語法結構，適合教學。

（2）數據結構重點講授各種常用的數據表示邏輯結構、存儲結構及其基本的運算操作，并介紹相關算法及效率分析。教師通過在一年級對包括C語言在內的其他程序設計過程的訓練，加人對數據結構中各種數據的邏輯、存儲結構的表示和運算操作，從數據結構的角度闡述典型算法，并簡單介紹算法的效率分析，這是對程序設計訓練的進階內容。

（3）算法設計和分析主要介紹算法設計與分析的基本方法以及算法復雜性理論基礎。我們在本科三年級引入算法設計與分析課程，從算法的抽象角度總結和歸納各種算法思想，包括遞歸與分治法、貪心法、動態規劃法、回溯法、分支定界法、高級圖論算法、線性規劃算法等，最后闡述算法復雜性的分析方法、NP完全性理論基礎等計算復雜性的基本知識及完備性證明概要，重點闡述算法思想，從復雜性角度比較和分析不同的算法。上述（1）、（2）和（3）的內容構成了計算機學科通用算法體系的教學過程。

（4）非經典計算主要討論何為計算的本質以及經典計算在計算能力上遇到的困境，以此為契機討論自然計算――生物計算、集群計算、量子計算等內容。算法設計和分析的最后一個章節是對算法復雜性的分析方法及NP完全性理論基礎的介紹，不可避免地會討論到現代電子數字計算機體系在計算能力上的瓶頸以及由NP完全問題（Non-deterministic Polynomial），號稱世界七大數學難題之一的經典問題，引出對經典計算機體系的深層思考，進一步引導學生思考如何解決計算能力的瓶頸問題。這是教師設計非經典計算課程的出發點，也是對算法體系更完整的補充和更深層次的探討。

此外，我們還需要對授課學期選擇進行考慮。廈門大學實行三學期制度，在第三學期內開設的課程大多是實踐類課程及前沿技術介紹課程。在本科三年級的小學期階段，學生基本完成了智能專業大部分必修課程的學習，擁有了一定的計算機基礎和學科素養。這時，依賴學生已經具有的數據結構與算法的基本知識，可以將學生的學習引向如何理解計算的本質；再從計算本質出發，由易到難，介紹采用非計算機的不同計算媒介和方法，例如DNA計算、元胞自動機、集群計算等知識，結合計算機模擬程序加深認識。在逐步加深學生對非經典方法計算的理解之后，再引入量子信息與量子計算。至此，智能專業關于算法體系的整體構建已基本完成。

3非經典計算課程內容大綱

非經典計算課程的主體課程內容以專題形式展開，分為5個部分。

第一部分：計算本質。從什么是計算人手，列舉各種計算的形式，由數字的計算到命題的證明，由數值計算到符號推導，引出計算本質的廣義定義，“計算是從一個符號串f變換成另一個符號串g”，即從已知符號（串）開始，一步一步地改變符號（串），經過有限步驟，最后得到一個滿足預先規定的符號（串）的變換過程；進一步展開對什么是計算、什么是可計算性的討論，展開介紹計算理論上4個著名的計算模型――般遞歸函數、λ可計算函數、圖靈機和波斯特系統；最后歸結到丘奇?圖靈論點。以上是第一條主線，第二條主線從計算復雜性角度人手，討論在經典算法中難解決的NP完全問題，提出在經典計算體系中隨著輸入數據規模增大而難以計算的瓶頸，從而引發學生對于經典計算的思考。

第二部分：智能計算機的發展。這個部分主要討論計算機硬件的發展歷史，即從原始時期的計算工具，到現代計算機的4個發展階段：史前期、機械式計算機、機電式計算機、電子計算機。教師從模擬型計算機到數字型計算機，闡述馮?諾依曼關于計算機五大基本組成對現代計算機體系結構的影響及其帶來的限制；從硬件角度提出非經典計算機的討論，鼓勵學生對現代智能計算機硬件進行調查。

第三部分：DNA計算。主要闡述DNA計算的基本原理，并以旅行商問題為引子，展開經典計算難解決問題的討論，重點介紹第一個由DNA計算模型解決的問題――L.Adleman構建的7個節點的DHP，并著重指出DNA計算潛在的巨大并行性和待研究的問題；然后介紹R.Lipton用DNA實驗解決的另一個NP問題――可滿足性問題（SAT）；最后將DNA計算與軟計算結合，闡述粘貼模型以及DNA的軟計算模擬與遺傳算法的對比。對于DNA計算強大的并行性，以具體的算法實例加以詳細闡述和說明，教師應指出分子計算的優缺點以及在計算能力上的巨大潛力。

第四部分：細胞自動機和集群計算。這個部分主要討論群體計算，一方面，從細胞自動機的形式化闡述及其所帶來的哲學意義出發，描述細胞自動機在計算機交叉學科上的運用；另一方面，介紹集群計算，以歐盟“藍腦計劃”為出發點，闡述如何從硬件體系和軟件體系上用計算機架構類神經元的協同合作方式。

第五部分：量子計算。從基本的量子力學知識開始，完整闡述量子計算的基本概念、量子信息、量子計算機和量子通信。量子計算機的構建除了要包含最基本的操作外，還需要介紹基本的量子計算機體系結構、計算載體等知識，加深對量子計算的理解，最后介紹的量子通信。這種已經應用在實際生活中的量子計算，更貼合實際。

以上5個專題，結構清晰，分工明確。第一部分討論經典計算的困境，第二部分討論經典計算機的發展瓶頸，從第三部分開始，引入非經典計算模型，分別從生物學和計算機科學的交叉學科DNA計算、細胞自動機和集群計算、量子計算3個方面進行學習。5個專題，完成了對非經典計算中前沿熱門計算模式的闡述，引導了學生對于前沿學科的認識和思考。

4非經典計算課程授課方式

本課程屬于本科三年級第三學期的課程，授課除了上文提到的內容之外，另一個更重要的方面是引導學生對學科前沿以及熱點內容的跟蹤和思考。因此在教學方式上，我們采取了教師授課及學生調查報告相結合的形式。教師上課對應課程的基本內容，學生調查報告對應學科前沿跟蹤與思考。

5個專題內容的授課經過了如下設計。在每個專題的授課結束后，布置相關專題內的一些熱點、難點問題供學生課后查閱、討論和思考。每個專題由學生自主報名，學生需要對相關內容進行跟蹤，查閱近5年的科技文獻，總結出論文綜述，并準備10分鐘左右的課堂報告，教師針對課堂報告指出相關的問題，由學生課后進行進一步的思考和再次的文獻查閱，形成最終報告后提交課程論文。

這樣的課程設計安排，可以很好地實現教學相長。在學生方面，促使學生除了上課聽課，必須主動參與文獻的查詢過程，主動對授課內容或延展部分的概念進行思考。由于提供給學生選擇專題的自由，所以也可以大大提高學生的積極性，讓學生可以從感興趣的角度對本門課程涵蓋的內容進行調查，從而獲得更加深刻的上課體驗。最后，由于每個學生選擇的題目必須提前匯總，不能與別人重復，所以在其聽取其他學生的報告過程中，學生可以更廣地拓展自己的知識面。對于授課教師而言，能夠保持對該門課程研究現狀的實時性跟蹤，更加全面地更新課程內容，還可以將學生查閱的重要理論和知識補充到課程基本內容中，同時促進教師與學生之間的互動，活躍課堂氣氛，提高教學質量。

5關于非經典計算課程的幾點思考

課程從廈門大學智能科學與技術系建系之初開始構思和授課，在授課過程中不斷調整教學內容和課程設計，緊緊圍繞學生的反饋完善課程建設。關于非經典計算課程的幾點教學經驗可以總結如下。

1）增加課時，優化對課程設計的安排。

2015年開始，由于學科教學計劃的調整，非經典計算課程由最初的20課時拓展為30課時，集中在本科三年級第三學期進行講授，一共5周，每周6課時。課時安排上，除了增加教學內容，更加強了對學生的文獻查閱和報告部分的考查。在論文報告環節，爭取做到有目標、有指導、有結論、有總結。學生所做的報告除了在初始選題階段要有區別之外，還要求有一定的文獻查閱難度。從選題確定，到針對報告指出具體的問題，要求學生根據教師指出的問題進行進一步的思考和資料查閱，最后形成論文。這樣的安排貫穿整個課程的全過程，學生的參與度獲得了極大的提高。對于教師而言，在學期末總結學生所做的報告內容，并增加本門課的知識點覆蓋程度，對教學也有比較大的促進作用。

2）課程考核方式上的設計。

非經典課程屬于必修課程，在考核方式上除了提交論文外，也必須要有必要的考試環節。在考試環節中，主要考查學生對教師上課內容的理解。在具體授課中，教師從經典計算到非經典計算進行講解，也從算法角度給出了非經典計算強大計算力帶來的改變，既延續了經典算法課程中對算法的介紹和討論方式，又對比了典型問題在經典算法和非經典算法中的不同解決方式。這樣的授課內容作為對算法體系基本知識點的考查，以閉卷考試內容來設計，是十分合適的。課程延展部分的開放知識點由學生的論文及報告內容進行評分衡量。最后，我們將兩個部分的成績作為本門課程的最終成績。

3）課程教材的選定。

篇7

隨著人工智能和智能技術的發展,IDSS在廣泛的工程技術、經濟、管理、醫療和農業科學等諸多領域,得到廣泛應用。了解、掌握智能決策的基本知識和技術是計算機科學、智能科學類專業大學生的基本要求,因此,智能決策類課程應運而生,并逐漸發展成為計算機、自動化、管理科學與工程和智能科學技術等專業的專業課之一[1-4]。

在我校,智能決策系統課程作為計算機科學與技術、軟件工程、網絡工程和其他電子信息類專業的專業限選或選修課程。目前,該課程的教學內容存在如下問題:一是教學內容繁,二是技術更新快,三是涉及的專業知識深,對學生的理論基礎知識(特別是數學知識、計算機技術)要求極高,教學難度大。因此,學生在學習過程中不得要領,抓不住課程的核心,只見樹木、不見森林,從而影響學生們的學習效果。本文就是在這樣背景下,提出并開展教學研究的。

1教學內容改革

智能決策系統是一門計算機科學、管理科學、人工智能和應用數學交叉的新興專業課程,其學分通常為2～2.5學分,即32～40學時,其中包括0.5學分的實驗課程(8學時)。因此,如何在有限學時中容納下本課程教學內容,完成本課程的教學目標,就成為首要問題。

通過實踐和教學改革,我校本課程的理論教學內容主要包括下列6個知識單元。

1) 決策理論概述。主要內容有決策的概念、類型、基礎、流程和目標。理論課時數4學時。

2) 決策系統。主要內容有決策支持系統的概念、結構、功能、主要部件與設計要點。理論課時數控制在6學時。

3) 決策模型。主要內容有數據倉庫、知識管理、數據挖掘、智能算法和數據處理。理論課時數控制在6學時。

4) 智能決策系統。主要內容有計算智能基礎、專家系統的概念和結構、智能決策系統的概念和結構、智能決策系統的設計要點。理論課時數控制在8學時。

5) 群體決策系統。主要內容有協同計算概述,群體決策系統的概念、結構、功能、群體決策過程與建模和實現方法。理論課時數控制在6學時。

6)智能決策系統的發展。主要包括基于網絡的決策系統技術和應用,網絡技術與基于Agent的決策系統,智慧地球與智能化企業。理論課時數控制在2學時。

實踐教學內容包括4個實驗,學時總數為8學時,其教學內容設置見本文§3。

2教學方法改革

教學方法是為完成一定的教學目的、教學任務所采取的教學途徑或教學程序,是以解決教學任務為目的、師生共同進行認識和實踐的方法體系。其方法體系主要包含多個基本要素,比如教、學、信息傳輸載體(包含文字、圖形、圖像、肢體語言、表情、感知等)和教學輔助設備等。教學過程就是要充分利用具有信息優勢、知識優勢的教師,將信息、知識、技能、技巧,系統集成地傳輸給暫時處于低信息狀態的學生。決定這個傳輸過程順利進行的至關重要因素有:教師的積極性與責任心和學生的求知欲與基礎知識及其結構。從教育學和心理學角度看,課程教學方法改革就是圍繞這兩個因素展開[5],限于篇幅,本文的討論僅從如何調動學生的求知欲著手。

2.1探索式教學方法

經過多年教學實踐,本文實踐了“探索式教學法”,此法強調因材施教,在教學全過程創設教學環境、培養學生創新精神。所謂探索式教學方法是指在教學過程中,在教師的啟發、誘導下,學生自主學習和合作討論,以學習課程知識和科學問題為探索目標,以學生熟悉和能接觸到生活原型為研究對象,為學生提供自由表達、質疑、探索、討論問題的環境,學生通過個體、小組、團隊等多種形式完成解難、釋疑、嘗試學習活動,將學生自己所學知識應用于解決實際問題的一種教學程序。探索式教學方法重視發展學生的創造性思維,培養自學能力,力圖通過自我探索引導學生學會學習和初步掌握科學研究方法[6],培養學生的文獻獲取與加工能力、信息分析與加工利用能力、團隊協作與溝通能力、語言表達與寫作能力,和創新精神。為其終身學習和工作奠定良好基礎。

盡管探索式教學法能夠給教師的教學提供思想、理念指導,但是,針對不同教學對象和不同課程內容,其實際應用方法也會存在差異,這就是所謂的教無定法之說。本文以智能決策系統課程第1知識單元課外作業為例,嘗試說明該法的具體應用方法,為保證該方法的實施效果,本文擬定了如下的教師操作流程:

1) 制定論文目標:培養學生綜合利用參考文獻和學會表達的能力。首先,要求學生學會獲取、理解、過濾和分析信息;其次,要求學生掌握撰寫科技論文的基本技巧;最后,要求學生在觀眾面前表達自己觀點,學習說服聽眾、推銷自己觀點的技巧。

2) 論文基本要求:①圍繞“關于信息技術對決策影響”的主題,學生自擬題目;②2周時間內,學生完成1 000字左右(2頁A4幅面)的論文,其中內容需要包括摘要,關鍵詞,問題或觀點概述,目前發展狀況,結論或結語;③制作演示幻燈片。

3) 提供信息查閱途徑:通過網絡教師自己已經掌握的文獻資源和網絡地址資源,指出查詢方法和基本技巧。

4) 抽查式演講:①使用幻燈片;②介紹主要內容;③結論;④點評、提問與回答。

5) 評價標準:①文檔編制能力;②問題發現與分析能力;③表達與陳述能力。

在實施中,要防止出現如下情況:①題目太難或太容易,以免挫傷學生積極性;②提前告示和監督,防止學生偷懶或拷貝;③靈活掌握考評手段,鼓勵創新,保護學生學習積極性。

2.2案例教學方法

案例教學法是在教師指導下,根據教學目標的要求,創設學生身臨案例場境的教學氛圍,使用案例來組織學生的學習、研究、實踐等活動的教學方法。本課程利用該方法,加強了理論與實際的結合,為學生學習提供模仿案例,提高了學生對理論知識的理解和實踐能力,培養學生綜合運用所學知識解決實際問題的能力。案例教學法需要掌握好2個重要環節:

1) 案例選編。必須選擇學生容易理解、常見的例子,案例選編必須圍繞課程某個具體的教學目標,要適當加工,剔除與課程內容關聯性小的內容和技術,降低難度,方便學生理解。同時,案例必須來自于實際,并且問題明確。

2) 案例講解與分析。案例本身只是對實例的某些情況描述,表面上平鋪直敘,但是,其中必須隱藏著多個問題,要引導學生積極思考、深入分析,以發現其中隱藏的問題,并找出問題產生的原因,提出解決方案。在思考和分析過程中,既要培養和開發學生智力,又要培養學生綜合運用所學理論知識的能力。案例分析不能苛求解決問題的結果如何,而應該重點強調分析過程是否正確、方法是否恰當,案例講解和分析的主要任務是培養學生發現問題、分析問題和邏輯思維等能力,通常解決問題的能力正是課程后續需要實施的教學目標。

本文在第4知識單元中,以6子棋計算機博弈系統為例,通過對6子棋計算機博弈平臺的仿真實驗,選擇不同的博弈策略,比如不同的估值函數、不同的搜索策略等,獲得不同的實驗結果,實現人-機對戰、機-機對戰,讓學生切實體會到機器智能的魔力及其智能系統的構造方法,有力地促進了學生對理論知識的理解,并激發了學生的學習興趣。

3實驗教學內容

3.1實驗教學內容的設置

實驗課是智能決策系統課程的重要環節,由于總課時有限,實驗課時也就不多。但是,本校在專業課程中,仍然堅持設置了0.5學分的實驗,以使學生能將理論知識與實踐聯系起來,使抽象的理論不再是深奧,提高學生靈活運用知識的能力。本課程實驗學時為8學時,主要設置了表1中的3個實驗。

3.2實驗課的操作

為提高學生對課程理論知識的理解和應用設計能力,針對課程實驗教學課時少和實驗復雜特點,需要注意以下幾點。

1) 簡化平臺、降低實驗難度。實驗教學過程重在是一個訓練學生動手、動眼和動腦的過程,旨在培養學生好奇心和操作技能,以及觀察問題、分析問題和解決問題能力。因此,在實驗中,要盡量將實驗平臺簡化,以將學生注意力集中于實驗內容,保證實驗效果。比如實驗2,提供給學生智能交通燈控仿真平臺,它實際上是一個軟件模擬平臺,能實現固定交管模式的全部功能,學生能通過標準接口建立自己設計的智能交通管理模式;又如實驗3,以FIRA機器人足球5vs5比賽項目的仿真平臺為實驗平臺,利用平臺已設置的運球、傳球、前進、后退、轉動等命令,學生能通過這些命令建立足球機器人的路徑規劃和避障策略。

2) 科學分組、培養協作能力。由于實驗3工作量比較大,需要多人協作完成,發揮集體智慧作用,因此,在實驗3中,按照3～5人/組,實行組長負責制。組長監督、管理、協調本組實驗過程,每個組員都有明確的任務,并對組長負責,組長對教師負責。實驗3的課內實驗設置4學時/2次,學時主要在課外完成實驗3,歷時1個月。

3) 設計算法、培養智能意識。引導學生,模仿人類智能,設計智能算法,實現簡單的智能決策。由于課時有限,必須注意控制算法的簡潔、實效,以使學生能在短時間內模擬實現簡單的智能行為,著重引導學生分析業務行為,發現系統流程,構造智能算法,以此培養學生開發信息系統的智能意識。

4結語

智能決策系統是人工智能、計算機科學、自動控制科學交叉結合的一門新興專業課程,對推動信息化向智能化方向發展具有重要意義。該課程作為在校主要面對電子信息、計算機專業學生,通過該課程學習,學生反映加深了對智能的理解,提高了對計算機技術應用的認識深度,培養了學生的智能化設計意識,激發了學生的求知欲望。本文的研究成果是源于智能決策系統課程,但是,對其他信息技術課程,也具有積極的借鑒意義。

參考文獻:

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Research on Teaching Reform of Intelligent Decision System Courses

ZHANG Xiao-chuan, CHEN Feng

篇8

關鍵詞 ：CDIO；專業人才培養；智能科學與技術；項目導學

基金項目：2012年度遼寧省普通高等學校本科工程人才培養模式改革試點專業項目(G2201249)。

第一作者簡介：周國順，男，教授，研究方向為嵌入式系統，zhouguoshun@neusoft．edu．cn。

0 引 言

專業人才培養方案是專業建設的根本性文件，主要由專業基本信息、學制與學位、專業人才培養目標、課程體系、培養計劃安排及學時學分要求等內容組成。為了能夠適應當前國民經濟發展的需要，高校有必要對相關學科的專業培養方案進行改革。專業培養方案應該適當加強對工科學生創新設計與實踐能力培養的要求，廣泛調研專業相關企事業用人單位的崗位需求，適當增加符合專業發展趨勢的專業拓展、前沿課程。大連東軟信息學院電子工程系智能科學與技術專業依靠具有豐富的智能產品研發、工程設計、工程實施經驗的師資隊伍和CDIO工程環境，對本專業人才培養方案進行了基于TOPCARES-CDIO的教育教學改革，取得了良好的效果。

1 工程教育改革的意義

CDIO工程教育改革的目的是培養學生具有在工程、產品開發團隊中構思一設計一實施一運行復雜、高附加值產品或過程與系統的能力，通過大學本科的教育與實踐，成為一名具有基本工程創新及設計能力、整裝待發的工程師。為此，教師必須改變傳統工程教育重理論、輕實踐、理論與實踐脫節的教學方式，補充對工程教育至關重要的個人素養、團隊合作與系統構建能力培養的教學內容。

傳統的教與學是建立在布魯納的“認知一發現說”、奧蘇伯爾的“有意義言語學習理論”和加涅的“認知學習理論”基礎上的。大多數高校教師為了讓學生掌握深厚的工程推理能力，基本上采用奧蘇伯爾的“有意義言語學習理論”進行教學。該理論提倡課堂的講授式教學，學生在學習過程中基本是被動地接受學習口。多數學生雖然會關注理論知識在實踐中運用的問題，但是也常常只為應付考試而去記憶工程理論。考試結束，學過的知識、理論也就不用了，甚至忘記了。

2009年，大連東軟信息學院提出創辦獨具特色的、培養應用型人才的國內一流應用型大學的目標，借鑒美國MIT、瑞典皇家理工大學、瑞典查爾莫斯工業大學、瑞典林雪平大學組成的工程教育改革研究團隊倡導的CDIO（Conceive-構思、Design-設計、Implement-實現、Operate-運行）教育教學理念，提出TOPCARES-CDIO人才培養目標體系。TOPCARES分別代表CDIO的8大一級能力指標的首字母，即Technical knowledge and reasoning, Open thinking and innovation, Personal and professional skills,Communication and teamwork, Attitude and manner, Responsibility, Ethicalvalues, Social contribution by application practice。

基于CDIO的教學模式提倡主動學習和經驗學習。主動學習是讓學生在參與學習活動時發現問題、思考與解決問題。教師收集學生提出的在課程學習中的問題，集中回答；同時教師也提出問題，促使學生主動學習、思考問題并尋求解決方法。經驗學習是讓學生在模擬工程師和工程實踐的環境下進行學習，包括基于項目的學習、仿真、案例分析與設計實現。

評估與評價是衡量學生對規定學習內容完成程度的判斷。傳統的教學評價基本上是以筆試成績為標準的，很難評價學生的工程、產品及過程構建能力。CDIO教學模式下的評估以學習為中心，貫穿整個教學過程始終。評估方法主要有筆試和口試、平時表現、項目成果演示、書面報告等。教師可根據一系列考核成績，對教學大綱及教學方法進行持續的改進和完善，這就構成一個工程教學的閉環控制系統。

2 智能科學與技術專業人才培養方案改革

教師應遵循高等教育教學規律，貫徹落實“國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010-2020年）”精神，以TOPCARES-CDIO教育理念和方法為指導，以培養高素質應用型高級專門人才為目標，以當前“萬眾創新、大眾創業”理念為契機，努力為學生構建合理的知識、能力、素質結構，結合智能行業的新理論、新技術、新工具、新產品更新課程體系與教學內容，強化創新精神和工程實踐能力培養，促進學生的全面發展。

2.1 以知識、能力、素質培養為核心，以項目為導向，構建一體化專業人才培養方案

1)以社會和行業需求為背景，準確定位專業人才培養目標。

教師應深入開展專業調研工作，基于TOPCATES-CDIO人才培養目標體系框架，綜合分析應用型人才的通用標準、行業標準、學校標準和專業標準，構建和確定本專業人才培養的目標和能力培養的具體要求，培養掌握智能信息處理與識別、自動控制方法等方面基礎知識，具備信息處理系統軟硬件平臺開發、自動控制系統設計、人工智能系統開發等基本能力，具有開放式思維與創新能力和較強個人職業能力與團隊合作能力，樹立正確價值觀、態度端正、習慣良好、有責任感的，能在智能醫療設備、多媒體信息處理、工業機械控制、機器人、人工智能等智能科學與技術學科相關的專業領域從事智能產品開發、系統測試、技術支持等工作的應用型高級專門人才。

在專業教育階段，教師可跟蹤專業和產業新理論、新技術、新工具、新產品的要求，通過開設專業特色課和專業拓展課，將創新、創業融入專業教育，培養學生的相應知識和技能。專業課程分類見表1。

2)以項目為導向，構建一體化的課程體系。

學生在學完所有學科課程后，要完成一個貫穿整個課程體系知識及能力的壓頂石項目。為達到專業培養目標和完成壓頂石項目，學生必須具有三大核心應用能力：智能傳感與檢測技術能力，智能機器人傳動、驅動技術能力和智能機器人系統技術能力。專業核心能力對壓頂石項目的支撐關系如圖1所示。

依據專業人才培養目標，教師應以專業核心應用能力培養為主線，面向行業、服務產業、突出應用，以項目訓練為導向，系統構建課程與項目相結合，知識、能力、素質同步培養的一體化課程體系，形成課程培養目標、項目培養目標與專業培養目標的相互對應和支撐。專業課程體系如圖2所示。

3)以能力培養為本，構建一體化的實踐教學體系。

智能科學與技術專業依據專業能力培養目標，以能力為本，以項目為載體，采用“學中做”和“做中學”的方法，統籌安排基礎實踐、專業實踐、創新訓練與實踐、創業訓練與實踐、綜合實訓與實踐、畢業設計（論文）與企業實踐等循序漸進的實踐教學環節，使實踐訓練內容逐級遞進、逐步深化，將實踐學期實訓內容與理論學期的教學內容緊密銜接，形成理論與實踐相結合、課內與課外相結合、學校與企業相結合，貫穿本科教育全程的一體化實踐教學體系。專業培養方案中采用自頂而下的方式設計各級項目。一級項目（壓頂石項目）的設計直接針對專業培養目標，二級和三級項目是一級項目培養能力的分解。專業課程體系中的實踐項目設計如圖3所示。圖中每一魚骨分支上支撐同一個二級項目的一組課程為課程群，課程三級項目進行適當的延伸與擴展將對應二級項目的一部分。專業項目設置見表2。教師可通過從課程的三級項目實踐開始，到實踐學期的有一定綜合能力的二級項目鍛煉，再最后進行一級壓頂石項目實訓，消除學生對智能系統設計的恐懼感，令學生從容應對工程項目的挑戰。

4)創新素質教育，提升學生的綜合能力。

教師需將素質教育項目納入專業人才培養方案，明確學分要求、內容安排、組織方式及考核評價標準。構建與專業教育相呼應的集校、系兩級項目和專業團隊項目為一體的素質教育項目體系，加強學生職業素質、書面表達能力、溝通交流能力、團隊協作能力、實踐能力的培養，全面提升學生的綜合能力。

2.2 “實用化、個性化、國際化”人才培養特色

1)優化專業結構，凝練實用化專業特色。

智能科學與技術專業依據辦學定位、培養目標、服務面向和行業需求，認真梳理和凝練專業特色，提高專業建設質量和水平。

本專業開設了有別于其他高校智能科學與技術專業的特色課程，如智能傳感與檢測技術、智能機器人、智能終端應用開發等。通過學習這些課程，學生能夠掌握智能科學行業前沿的技術與能力，在就業市場上處于有利位置；以強化職業崗位技能訓練、提高工程實踐能力為目標，依托業界先進的機器人實驗室設計課程體系，使畢業生具有智能科學領域由硬件到軟件的設計能力和實際開發經驗。

2)優化課程體系結構，科學設置專業課程。

本專業立足教育教學的全過程，處理好基礎與專業、必修與選修、課內與課外、理論與實踐、專業教育與素質教育的關系，按照整體優化、加強能力、提高素質的思路精心設計教學實踐環節；通過設立全校公共選修課平臺擴大選修課范圍，按照學科門類細化公共選修課類別，提高選修課學分學時比例，增強學生選課自由度和靈活性。

3)以人為本，因材施教，滿足學生多元化需求。

教師需根據學生的學習基礎和個性化需求，實施分類教學、分級教學、分層次教學、分方向培養；通過彈性學制、選課制、主輔修制、重修制、學業導師制、學分替換、實踐獎勵學分等方式，把共性與個性、統一性與差異性、規范性與靈活性有機結合，突出“實用化、個性化、國際化”的人才培養特色。

2.3 以產學融合為途徑，創新人才培養模式

1)校企合作建設課程資源。

高校應加強與相關企業的深度合作，通過承接企業項目，將實際案例和項目引入課程，對學生進行實際項目開發、項目規范流程和創新能力培養；根據行業和職業崗位需求，有針對性地將企業認證課程納入課程體系；通過與企業共建校內外實習、實踐基地，建設真實或仿真實踐環境，將企業實習、實訓、頂崗等實踐環節列入培養方案，并根據行業和企業的實際需要，有計劃地開展定制式的人才培養。

2)校企融合實施卓越計劃。

學校應充分發揮源于企業的辦學體制、產學融合的育人機制；在已實施的3+1模式、CO-OP計劃（校企合作）、項目工作室模式的基礎上，進一步深化人才培養模式改革；按照卓越工程師人才培養的改革思路，對人才培養方案的校內培養與企業培養進行一體化設計與實施的探索，逐步形成具有“TOPCARES-CDIO”特色的IT應用型卓越工程師培養模式。

3 結語

智能科學與技術專業實施CDIO人才培養模式改革以來，學生的工程實踐能力、團隊合作能力和創新能力普遍有所提升，近年來在國家、省、市各級學科競賽中捷報頻傳，而且CO-OP實習學生也受到了用人單位的好評。基于CDIO工程教育模式，系統實施以知識、能力、素質培養為核心，以項目為導向的一體化人才培養方案及產學融合的創新人才培養方式，既能保證學生獲得先進的智能科學與技術專業知識與技能，又能系統地培養學生的創新能力和職業素養，對于智能科學與技術專業培養出適應社會需求的應用型創新人才具有重大實踐意義。通過以上智能科學與技術專業培養方案的改革與實踐，大連東軟信息學院電子工程系智能科學與技術專業今后將繼續發揚、倡導CDIO工程化教育方法，持續完善專業培養方案，為把本專業建設成為有特色、高水平、創新創業應用型專業而繼續努力。

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篇9

創新是民族進步的靈魂，是國家興旺發達的不竭動力。其中，創新人才是創新的主體。因此，高等學校作為人才培養的主體應積極思考如何培養適應國家及社會發展需要的創新型人才。人才培養和科學研究是高校的2項主要任務，研究表明高校人才培養與科學研究之間存在顯著的正相關系。然而，科學研究并不直接對人才培養起作用。科學研究必須有相應的機制、手段和方法才能有效促進人才培養。

智能科學與技術專業是適應國家發展及社會需要而新設立的專業。它是現代檢測技術、電子技術、計算機技術、自動化技術、光學工程和機械工程等多學科相互交叉融合的綜合學科。繼北京大學最早于2004年設立該專業后，其他20余所高校也相繼設立該專業。從目前設立該專業的高校來看，多是在本專業領域有突出科研優勢的高校，如北京大學在視聽研究領域、南開大學在機器人研究領域等。如何將科研優勢轉化為人才培養的優勢是擺在各高校面前的現實問題。

重慶郵電大學是以信息技術為特色的教學研究型大學，致力于信息技術領域的科學研究，并已在智能科學與技術學科建設上取得了突出成績。2009年秋，重慶郵電大學招收了第一批智能科學與技術專業本科學生。為辦好本專業，突出人才培養特色，教師們進行了多項改革與嘗試，已取得了初步成果。

1 教學團隊與科研團隊建設結合

高質量的人才培養離不開高素質的師資隊伍，高素質的師資隊伍不能沒有高水平的科學研究的錘煉。可見，科學研究是促進人才培養質量提升的有效手段。然而，高等教育進入到21世紀后，教學和科研活動的組織不再是單個教師的行為。通過將一些在技能上相互補充，并且愿意為共同的目標、業績目標而相互承擔責任的教師組合在一起，形成教學團體和科研團隊是目前高校教學科研管理的有效手段。

教學團隊以培養高水平學生為目的，科研團隊以出高水平科研成果為目的。教學團隊雖然目標明確，但其顯示度較低，在教學工作中的投入很難在短期內看到成效，無法通過量化的方式進行考核。由于教學活動的組織個體性強，教學團隊的成員間相互協作與溝通較少，使得教學團隊整體缺乏凝聚力。科研團隊的人員組成一般由專業方向相近或互補的人員構成，有具體研究目標和任務指標，因此科研團隊往往結構上更緊密。通過將教學團隊與科研團隊結合，有利于增強團隊的凝聚力，促進優勢學科和科研資源轉化為教學資源。

在具體實施中，教師首先根據學科領域形成科研院所，然后再根據科研方向形成研究組。同時，所有課程根據學科領域分為課程群，教師根據主要承擔的課程形成課程組。每個科研院所設置有負責人，這些負責人同時也是相關課程群的負責人。各負責人在進行科研工作規劃的同時還需要考慮人才培養，這就從工作組織上將科研工作與人才培養有效地結合到一起。經過多年的建設，團隊建設工作已經取得了階段性成果，軟件教學研究部被評為“國家級教學團隊”，并獲首屆“重慶市十大杰出青年群體”稱號，信息安全教學研究部被評為“重慶市教學團隊”。

2 吸納本科生參與科學研究項目

目前，各高校在本科生的培養形式上不外乎理論教學、實驗教學、課程設計、實習實訓等。其中，理論教學主要進行知識性的講解，實驗教學、課程設計、實習實訓等一般都只是根據預先制定好的計劃進行重復性操作。這些形式很難培養學生的創新能力。其根本原因在于理論教學中學生只需要把教師講授內容記住就可以了，實踐教學環節的結果都是既定的，學生在整個學習過程中變成了“記憶器”和“重復器”。學習中少有開放性和探索性的內容。

科學研究是指對一些現象或問題經過調查、驗證、討論及思維，然后進行推論、分析和綜合，來獲得客觀事實的過程。科學研究具有開放性和探索性，其結果有可能成功，也有可能失敗，成敗的關鍵與創新思維密切相關。因此，在本科生的培養過程中，有計劃地引導學生參與科學研究將有效促進學生創新能力的培養。

為培養本科生參加科研的興趣，教師在新生入學初就組織學生到各研究所參觀。通過參觀，學生增強了對本專業的認識，了解到各研究所的一些研究工作情況，同時也激發了其研究興趣。在學習過程中，為加強對學生科研活動的引導，每個班級都設置了班導師，班導師的職責主要是對學生進行專業學習輔導，并在科研活動上給予指導。通過一段時間的基礎課程學習和專業訓練，當學生具備了一定的研究所需的知識和能力，就可以通過自薦或推薦的形式到感興趣的研究所參與科研工作。

目前，各團隊所負責的科研項目中50%都接收了本科學生進行畢業設計和科研實踐訓練。科研工作使學生在學習中思想更開放、更活躍，近年來通過積極組織學生參加全國大學生“挑戰杯”競賽、全國縮微智能車競賽等各類比賽，共獲得國家級、省部級獎勵80余項，近年來指導的本科學生發表研究論文10余篇。

3 科研成果轉化為教學素材

當前社會，科學技術發展迅速，尤其是進入信息化社會后，科學技術的發展更加迅速，并且呈現出加速增長的趨勢。智能科學與技術專業作為多學科交叉所產生的新興專業更是如此，這就要求教師在授課過程中及時更新教學內容，培養學生在知識能力上緊跟科學技術發展的步伐。

團隊教師經過科研歷練，積累了大量的科研成果。近年來團隊獲得包括國家科技進步二等獎在內的國家級、省部級科技獎10余項，發表高水平學術論文500余篇，其中SCI、EI收錄200余篇（次）。這些科研成果一方面促進了科學研究的發展，另一方面通過轉化豐富了教學素材。

團隊教師將科研成果轉化為課堂教學案例、實驗內容和畢業設計題目，學生獲得了良好的熏陶和鍛煉。教師將最新的科學技術、方法和手段引人教學的各個環節，不僅體現在課堂教學內容上，而且表現在課程設計指導、綜合訓練以及各種學生課外科技競賽指導中，提出并設計了許多既有訓練意義又有實用價值的好題目，豐富了教學內容。

4 科研基地補充創新環境

團隊近年來承擔了包括國家973計劃、攀登計劃、863計劃、國家自然科學基金等10余項國家級和30余項省部級科研項目。這些高水平的科研項目不僅為創新人才培養提供了豐富的科研選題，也為人才培養提供了充足的科研經費和優良的科研條件。科研工作直接帶來設備投入的增加，團隊利用自身的科研優勢，在保質保量完成科研項目的同時向本科教學傾斜，以補充學生創新實驗教學條件的不足。

篇10

周濟同志在實施“質量工程”的二號文件中指出： “提高高等教育質量，本科教學質量是關鍵”。智能科學與技術是信息類學科中最年輕的本科專業，也是最具有發展潛力的專業。2008年中國科協舉行的“五個10”系列評選活動中，作為智能科學技術核心的“人工智能技術”和作為智能科學技術重要應用領域的“未來家庭機器人”均入選“10項引領未來的科學技術”，這在當今所有學科中獨一無二。

文獻[2]對中國計算機相關專業作了一次比較全面的調查，調查中發現，目前學生仍處于應試教育模式中，要考很多基礎理論課程，而實踐課程少，動手能力不強，致使畢業后競爭力較差。調查結果顯示，認為畢業生在實際工作中動手能力培養不足的比例高達70％。有的用人單位還反映，學生在校學習過程中沒有形成一個好的習慣，沒有把基礎的東西學好，而是認為學一個語言就可以去用了，結果編程基礎很不扎實，稍微復雜點的編程就會出問題，而且編程不太規范，項目工程能力較差，突出的例子就是不喜歡寫項目文檔。

學生在校期間缺乏有效的、足量的實踐環節，是企業和畢業生的共同反映。例如，關于“工作中最有用的技能或知識的來源”的多選題，70.7％的畢業生認為是參加工作之后逐漸學習到的；其次為課程實習，例如硬件試驗和上機項目實習題，占40％；第三為到公司實習，占39.2％，都高出大學教師的課堂教學。

對于智能科學與技術專業，將所有專業課程分成兩大類：理論性課程和應用實踐性課程。有的課程既兼顧理論性，又兼顧實踐性，但是有所側重。理論性課程是方法論的內容，是知識傳承的載體，是本科階段必須強化的內容，目前對于理論性或者偏理論性的課程比較重視，但是比較忽略實踐性課程。

雖然每年各類公司招聘應屆畢業生的標準幾乎一致，但是貌似并未對教學大綱產生過影響。每年各類公司到學校招聘，要求掌握的開發工具和開發平臺等，大多沒有在課程體系中出現，如圖1所示。

為什么在課程體系中沒有出現的這些技術呢?不少老師會認為我們是本科教學，這些是專科甚至是職高應該學的內容。然而事實并非如此，2002年開始，我校和比利時魯汶工學院合辦了一個碩士班，這個專業是魯汶工學院的碩士類專業中的最好專業，畢業生在比利時非常受歡迎。他們的課程覆蓋了大部分企業的招聘需求：c++程序設計(QT平臺)、用戶界面(UI)設計、JavaWeb開發和Flas設計，等等。除了一門“電子媒體導論”屬于偏理論性的課程，其他全部是實踐性的課程。這些課程是目前國內不屑于開的一些科目，而恰恰又是企業所需要的。

目前對于課程的設置，國內很多專業課程體系和10年前的課程體系設置大體相同。當然，對于基礎類課程，沒有多大變化是可以理解的。信息類學科每隔5年都會發生重大變化，課程體系卻變化很小。這有兩方面原因：(1)課程內容變化，第一遍講解需要大量的備課時間，而且講課效果還不一定好。(2)要繼續學習新技術，不如講老課程來得熟練、輕松。這樣導致新課程開不出來，即使開出來也沒有人愿意講。

2　軟件應用實踐類課程設計探討

首先要明確這個體系中有些什么，才能決定需要設置什么。用人單位和畢業生都認為，現在的本科教學有一種教師“閉門造車”之嫌，教師是根據院系的課程安排和課本上的內容、按照自己的思維方式去講解，其實，就課程安排本身而言就可能已經與社會需求脫節了。

在對所使用的操作平臺的調查中，選擇使用UNIX／Linux開發平臺的比例明顯居高。學生在校期間和實際工作中所使用的平臺有一些差異，如果能在本科課程中增大UNIX／Linux平臺的比例，效果會更好些。在對開發語言與環境方面的調查中，也發現目前在校期間和工作中使用的開發語言和環境不太一致，相差最大的是Java和JSP／J2EE。可見，高校關于開發語言的課程設置中也存在一定問題。

目前在應用開發領域中，從軟件開發體系上分類，主要分成三大體系，一種是基于瀏覽器的B／S(Brower／Server)架構，另一種是C／S(ClientJServer)架構、面向嵌入式系統的開發架構。開發體系如圖2所示。

基于B／S架構的開發，目前主要采用三種服務器端語言：JSP(Java Server Pages)、PHP和，這三種語言構成三種常用應用開發組合：JSP+Oracle體系、PHP+MySQL體系以及ASP，NET+SQL Server體系。

基于C／S架構的開發，傳統的開發環境有VB、VC以及Delphi等，隨著Java體系以及，NET體系的普及，目前更流行NET編程體系和Java編程體系。

對于嵌入式開發，很多老師可能覺得應該并入硬件類課程。我們認為應當并入軟件類課程，主要有如下兩個原因：(1)目前面向嵌入式的開發，并需要涉及多少硬件設計，開發板都是定制好的，和開發軟件的套路沒有區別。(2)嵌入式開發環境與普通計算機開發環境已經基本統一，比如QT，Eclipse和Visual 開發套件等。目前，面向嵌入式系統的主流平臺分成兩種：Linux和WinCE，從開發角度上劃分，可以粗略分成應用開發與驅動開發。

將每一個體系都分成基礎部分和提高部分，為了能將擴大知識面，將基礎部分設置成為必修課程或者選修課，提高部分設置成為選修課。同學可以根據自己的興趣和發展方向，選擇某一個分支學習下去，并在這個方向進行綜合案例設計和畢業設計，并以此為作為就業的方向，從而提高最終的就業成功率。基本課程規劃如圖3所示。

將“算法分析與設計”作為軟件類課程的基礎，參考MIT大學的智能方向的課程規劃，主要講解智能搜索、排序以及動態規劃方面的內容；然后設置3個主線結構：(1)Java基礎J2EE開發；(2)NET應用開發基礎NET Web開發；(3)基于ARM／DSP系統的Linux應用開發一基于ARM／DSP系統的驅動開發，其中大部分基礎類的課程以必修課的形式開出，后面的課程以選修課的形式開出。

通過基礎類課程的學習，可以對這個體系的內容有一個初步的認識，學生可以根據自己的就業方向以及興趣合理選擇后續的課程。

3　軟件應用實踐類課程的教學方法探討

大部分實踐類課程由課堂講解和上機組成，課堂講解 將大部分知識點講解清楚，然后通過上機將課堂的內容進一步鞏固，并通過練習，提高課程的動手能力。

如果上午課堂講解，下午上機練習，效果還可以。很多情況下，要間隔好幾天，這樣再上機效果將大大降低，根據遺忘規則，很多同學已經忘記課上的大部分內容，上機的效果將大大降低。

我們計劃采取一種折中的方法，分成小班在實驗機房上課。將講解部分與上機練習結合起來，對每一個知識點進行講解后，讓同學立刻進行練習，這樣可以提高同學的動手實踐能力。通過教師的課堂講解和同學的課堂練習，將知識達到融會貫通的程度，如圖4所示。

這種設置提高了對教師的要求，教師除了熟練的知識講解，還要有快速發現問題的能力，及時查找同學練習中出現了問題。還需要對知識有良好的把握和課堂的整體控制能力。

4　軟件應用實踐類課程的講義教材建設探討

對于講課的積累，除教學大綱和完整的PPT以外，還應該根據專業特色建立一套完整講義。每年要對講義的內容進行完善和修改。講義是教學過程的總結，一套完善的講義不僅方便老師教學和同學學習，還能為其他老師授課提供有益的參考。

但是，講義的編寫需要耗費大量時間，是知識再加工整理的過程。內容是講義和教材的生命，保證內容質量，是提高教學質量的關鍵。300頁的講義至少需要1200小時以上的時間投入，即使是講了很多遍的課程，建立講義的周期也需要半年到1年的時間。

講義一般情況下使用Word錄入，如果對Word不熟悉，對300頁左右的書稿進行整理將會非常辛苦。靈活使用Word樣式表，可以使排版更加輕松，使整個稿件條理性很強。除此之外，圖表的清晰程度也很重要，圖題和表題要按照章節進行標注。由于書稿是單欄排列，為了使自己的書稿能夠美觀大方，盡量不要使用高度大于寬度的圖，圖的高度與寬度的比例在1：1.5到1：2.5之間比較適宜，比例盡量接近黃金分割點“0.618：1”，這樣的圖從視覺上是最舒服的。從開始設計大綱到正式完成，科學的方法大概需要5步左右，如圖5所示。

前期的預研階段，需要與同行討論規劃講義的大綱與章節，并針對每一章定出一級節標題，并反復與同行討論并修改大綱。如果作為規劃講義的一部分，還需要考慮與其他講義的銜接、知識點的統籌規劃等。根據實際情況，這一階段一般需要1個月左右。

即使作了充足的預研，到實際寫作的時候，也會舉“手”維艱，往往投入大量的時間，也看不到多少產出。但是如果不投入時間，則一定不會有產出。很多第一次接手講義或者教材編寫的老師，經常會選擇在這個階段放棄。其實對于第一遍編寫，并不需要過于細致，這一階段需要調動發散性思維，將自己授課的材料，“填鴨式”放到規劃的每個章節上，并不斷地對資料進行整理，用非口語化的語句，整理素材。講課的思維很容易影響講義的語句，因此會出現大量的類似“我們看這樣是不是更好啊”、“這樣不行了啊”等語句，這些口語化的文字，盡量避免。

第二遍編寫和修改，是決定講義質量好壞的關鍵過程。按照規劃將理論知識、實際案例和綜合應用等補充完整。控制好各部分的比例，例如理論知識與實際例子的比例為7：3或者6：4等。對每一章節進行反復細致的修改，并根據內容編寫每章習題以及答案。

經過第二遍的編寫和修訂，寫出的內容已經可讀了。找個同行進行內容上、技術上和概念上的審查，并根據意見進行修改。因為最終面向的是學生，找幾個同學從初學者的角度閱讀，只有他們才能感覺到什么地方不連貫、什么地方跳躍有些大了或者什么地方看不懂等。

第三遍修改是一個逐步“求精”的過程。根據同行以及同學的意見，再進行修改，修改的同時，再請他們對相應的地方進行閱讀，看調整是否恰當。經過反復修改后，就可以定稿了，在稿件的基礎上再編寫內容提要和前言等。

經過兩遍以上的使用，學生反映良好，就可以在此基礎上將講義建設成為一本教材。如果教材不來源于講義，不經過課堂的檢測，很難是一本好教材。

5　應用實踐類課程的考試方法探討

閉卷考試有很多缺陷，不能客觀反映出學生理解、掌握、應用知識的實際情況，但是如果沒有閉卷考試的督促，學生會放松學習，從而不能產生良好的學習效果。可以不應拘泥于閉卷這一種形式，對考核內容和形式作適當調整，形成多樣化的考評方法。例如：

(1)減少閉卷考試的科目，安排具體實踐項目，結合平時組織的小討論、小論文，做項目、寫方案報告，以論文考核為主。

(2)更多地通過課程的實驗和成果來考核，鼓勵在實驗中的創新，理論成績所占比例可以縮小到總成績的50％以下。

(3)布置給每位學生的作業都不一樣，不以統一的答案標準作為考核依據。

(4)減少必修課比例，鼓勵學生選擇選修課程。

大部分專業核心課程都有實驗環節和課程設計環節。課程設計環節對學生是一個綜合性鍛煉的機會，要求學生從工程的角度進行考慮和設計，考核時不僅要看程序的運行，更重要的是要看設計思想和程序代碼及邏輯，這樣就有效地防止了一個學生做出來其他同學就都拷貝的現象。為了保證課程設計的質量，題目事先要進行篩選和評議，根據課程設計的時間長短，題目的難度要進行相應調整，偏難和偏易都不合適。

參考歐洲一些科目考試的經驗，并結合國內的課程的特點，我們將課程考核分成3個部分，平時的成績占10％，課程最終的答辯占30％，閉卷考試占60％，如果有任何一個類別不通過，課程都算不及格，如圖6所示。

其中，試卷答題和項目答辯同時進行，某一組在答辯時，其他小組在考試，這樣交替進行。每組的項目需要設計出完整的程序演示、系統的需求分析、詳細設計以及答辯PPT等。

篇11

1課程建設情況

專家系統使用人類專家推理的計算機模型處理現實世界中需要專家做出解釋的復雜問題,并得出與專家相同的結論[3]。其最大特點是不僅可以幫助人們處理信息,還能說明處理的方式和理由[4]。我們結合專家系統課程特色與學習認知過程特點,采取認知教學作為專家系統教學的理論基礎[5-6],根據智能科學與技術系列課程教研經驗,融合雙語教學方式,初步提出課程定位和建設目標,給出了教學基本要求。

1.1課程定位與建設目標

在學習本課程之前,學生最好已經選修過離散數學、人工智能和面向對象的程序設計課程,本課程32個學時,2個學分,其中實驗課6學時。此外,“專家系統”還可作為自動化、計算機科學與技術等相關專業有興趣的學生的選修課程。可為學生提供一種新的手段和方法求解傳統方法難解問題,也為學生們了解智能科學與技術領域知識提供良好的窗口。

專家系統成為智能科學與技術本科專業的專業基礎課程,目的在于培養學生理解和掌握專家系統技術的基本觀念、基本理論和智能科學方法;并靈活設計和構建不同領域的專家系統,解決實際問題,為學習后續課程奠定方法基礎。通過教學過程,培養學生善于分析繼承已有的科學進步成果、激勵學生善于發現問題、分析問題和解決問題的自主科學創新精神。

1.2課程教材設計

本校專家系統課程選用了蔡自興編寫的《高級專家系統:原理、設計及應用》[3]一書,該教材包括專家系統的基本理論、技術方法和實際應用的諸多內容,知識點介紹全面詳盡,同時列舉了諸多實例,便于課堂分析與課后理解。

根據雙語教學的要求,外文參考教材[7]選用了Expert Systems Principles and Programming (Third Edition)一書,該書對CLIPS語言分析透徹,有大量的課后習題與資料,適合學生作為主要參考書目進行課后學習。實驗教材選用了電子工業出版社出版的《決策支持與專家系統實驗教程》一書,主要利用了同時,根據雙語教學的要求,外文參考教材選用了China Machine Press出版的Expert Systems Principles and Programming (Third Edition)一書,該書對CLIPS語言分析透徹,有大量的課后習題與資料,有利于學生作為主要參考書目進行課后學習。我校實驗教材選用了電子工業出版社出版的《決策支持與專家系統實驗教程》一書。主要利用了該書后半部分內容。目前,國內基于CLIPS的“專家系統”實驗教學教材在國內幾乎沒有容,專家系統課程實驗及其教材建設還需進一步改革與探索。

1.3教學要求與知識框架

通過學習,使學生了解和掌握專家系統的相關原理和方法,。要求學生掌握知識表示方法、搜索推理技術的相關內容,熟悉和了解常見的專家系統解釋機制、開發工具和評估方法,學會基于規則專家系統、基于框架的專家系統、基于模型的專家系統和基于Web專家系統的結構建立和應用,掌握專家系統的常用編程語言――CLIPS,了解專家系統的發展趨勢和研究課題。經過對專家系統課程知識內容進行分類,可分為以下6個模塊,如表1所示。。

經過對專家系統課程知識內容進行分類,可分為以下6個模塊,如表1所示。

模塊一專家系統的定義、發展歷史、研究內容、類型、結構和特點以及構建步驟;。

模塊二熟悉專家系統時可能采用的人工智能的知識表示方法和搜索推理技術,結合傳統人工智能方法和計算智能的一些方法;。

模塊三了解專家系統的解釋機制、開發工具和評估方法;。

模塊四熟悉基于規則專家系統、基于框架的專家系統、基于模型的專家系統和基于Web專家系統的結構、推理技術、設計方法及應用示例;。

模塊五掌握人工智能和專家系統的編程語言――CLIPS,了解其他LISP,PROLOG和關系數據操作語言等;。

模塊六展望專家系統的發展趨勢和研究課題,并了解新型專家系統的特征與示例。

從教學要求角度出發,模塊一、模塊三和模塊六的教學要求相對一般,但卻是學生涉及專家系統技術的必備知識模塊。相對而言,模塊五是基本教學條件要求中最高的一個模塊,因為模塊二與模塊四的深刻理解與系統設計需通過模塊五而實現的。

從教學內容的重難點角度出發,模塊二是重點部分之一,但因有人工智能課程的基礎,相對而言,教學實施過程中較為順暢。模塊四與模塊五是專家系統課程重點闡述部分,其中模塊五也是難點部分,在實驗教學環節中,由于大部分學生初次接觸推理性的編程語言,所以需要一定的入門時間和練習次數。

2專家系統課程教學改革實施

2.1基于多媒體的專家系統課程教學

教學應以學習者為中心,以先進教育技術為手段,相輔相成,促進教學效果。人類的感官功能中視覺與聽覺器官起到了94%作用[78],而視聽覺的協同作業能大大提高學習效率,而。多媒體教學就是一種集聲、文、圖、色于一體的教學手段之一,其實施。多媒體教學的關鍵實施內容就是教學設計,而教學設計的難點就是在不增加學生信息加工系統中工作記憶負荷的前提下,用促進生成的方式呈現學習材料,包括教材、課件、講義、課堂講解、課后習題等。

結合專家系統課程教學情況,教學設計分為以下3個方面進行詳盡闡述:。

1) 把握好課堂教學知識量。

專家系統課程相對智能科學與技術專業第六期的學生而言是非常新穎的一門非常新穎的課程,學生們相對的學習熱情比較高,但這里還需仍然需要對學生的先前知識結構和能力有個簡單的估計。教師需考慮學生的工作記憶容量,并對學生的長期記憶有個估計,把握學習材料內在負荷。學習材料并非越多越好,關鍵在于精華,給學生留下深刻印象。“專家系統”課堂教授部分以原理性與推理性知識為主,應增加實踐技術實例,這樣讓學生緊密聯系實際應用進行學習,。多媒體視頻就是一個很好的表現手段。將制作好的實例視頻,向學生們展示,不但讓課程氛圍活躍,還激發學生對實踐教學的興趣;不但沒有增加課堂的知識負荷,還可以留給學生課后對比學習。

2) 多元化課件制作呈現形式。

專家系統是一門推理性知識要求很強的課程,同時也需要掌握一門有利的開發工具方能使學生做到靈活應用。經過教學實踐與課后調查發現,學生們對知識表述與相關畫面共同呈現的形式比單一媒體呈現形式學習效果好,知識和畫面也必須是關聯的,呈現位置和各部分的比例也需考慮充分。為此,課件制作是一個“改無止境”的工程,因為每一屆的學生具有自己的特點,且專家系統課程知識點的不斷更新,每一年都要對課件進行大量的補充與改進。

3) 基于認知教學的課堂講解過程。

認知教學模式中,是以學生為主體,教學教師起主導作用。課堂講解是面對面教學活動中的重要環節,,它是多媒體中聯系言語與畫面的橋梁,是減少學生工作記憶負荷的有效手段。

專家系統課程知識可分為表示性知識與推理技術性知識,根據相關認知心理學理論,可將知識分為兩類:陳述性知識和程序性知識[5]。其中在教育心理學中“陳述性知識”是指個人具有有意識的提取線索,能夠直接加以回憶和陳述。其實就是關于“是什么”的知識,包括對事實,規則,事件等信息的表達。教育心理學中“程序性知識”是指個人沒有有意識的提取線索,其存在只能借助某種作業形式簡介推測的知識稱為程序性知識,而現代認知心理學為程序性知識以產生式及產生式系統來表征的。所以可將陳述性知識采用“專家系統”中的語義網絡形式為基礎地表征,而程序性知識的表征形式可用“專家系統”中的產生式系統,以“ifthen”形式表示條件這一關系。眾多形式的產生式規則相互聯系就組成了復雜的產生式系統。基于認知理論的“專家系統”知識教學實施過程中,首先應選定系統設計內容,掌握開發系統時所需的知識與工具,;其次分析問題,并根據系統的具體特征轉化知識。而后;接著對問題模型進行求解,建立和構造知識庫,;最后,利用實現工具編寫代碼,系統聯調。

2.2專家系統課程雙語教學的實施

專家系統課程是信息學科新興發展的一門課程,有許多關鍵性進展相關研究進展和成果的資料均源于英文文獻,因而提高學生雙語水平是一種大勢所需,。同時,雙語教學提高了對教師整體素質的要求,在雙語教學過程中,有意識的增強教學互動,以問題啟發式教學與課堂辯論形式教學,學生通過查閱主題文獻進行針對性的演講或討論,教師對學生的表現加以評述,并進行補充。這種形式可擴大教師的知識面,使得任課老師了解前沿的研究成果。也可培養學生主動學習的積極性和創新能力,使得課程具有鮮活的生命力。雙語教學對教師,特別是教師的其外語水平及其口語表達能力,,。促進了師資整體水平的提高。專家系統的雙語教材已在1.2中介紹,但實驗教材的設計與編寫工作現仍處于空缺,這也是雙語教學的需完善的內容工作之一。由于雙語教學增加了授課難道難度,進而影響了授課的進度,應充分發揮多媒體先進教學手段對專業術語和難以理解的內容,進行注解,幫助于學生理解。在貫徹雙語教學的過程中,除了指定適當英文參考短文或參考書,開發雙語課件外,還應使學生接觸國內外文獻資料,開闊眼界,拓寬知識面,強化雙語的意識,激發學生主觀能動性,使學生找到課程學習的歸屬感。

2.3改革“專家系統”課程實時交互活動

專家系統課程是一門理論與實踐關系密切的課程之一,課堂留下的作業大多需要計算機編程或計算機輔助教學方能較好的地完成。根據此特點,改革傳統的作業形式與批審方法可節約反饋時間,同時可實現“低碳無紙化”辦公。利用網絡進行作業上交,教師批閱后通過網絡及時返回給學生,不但能提高老師的辦公效率,也使學生得到快速與準確的反饋。

針對多校區的現狀,我們利用網絡教學資源,采用了多種交互式策略,通過Email和群討論組等方式進行在線交流,也可傳遞參考資料,交流課外成果,實現只要老師在實驗室,學生在任何有網絡終端PC機處,就能進行了實時交流或批改作業。避免了學生為了課后的困惑問題積壓至下一堂課的矛盾,同時也節約了學生往返路程上耗費的時間。

為了進一步體現教學效果,我們下一步擬進行考試方式的變革,應綜合考慮課堂出勤情況、平時正式作業成績、課堂討論情況和期末課程考試進行綜合評分。還應考慮以雙語形式進行筆試,當面交卷后進行雙語發問。若有課程論文或創新作品表現突出者,可免參加最后的課程考試。使考試不再是學生的負擔,而成為衡量與培養創新能力。和口試。

3基于CLIPS的專家系統實驗教學

3.1專家系統與CLIPS語言

CLIPS(C Language Integrated Production system)是由美國航空航天局約翰遜空間中心(NASA’’s Johnson Space Center)開發的一種專家系統工具,由C語言編寫而成。早期的專家系統工具大都用LISP、Prolog等編程語言開發,共同問題是運行速度慢,可移植性差,解決復雜問題的能力差。CLIPS是基于Rete算法的前向推理語言,其優點包括:①邏輯推理方面的強大功能強。②、可移植性好。③、可擴展性好。④、有利于和其他語言聯合使用等。

3.1專家系統與CLIPS語言

專家系統與傳統的計算機程序系統有著完全不同的體系結構,通常它由知識庫、推理機、綜合數據庫、知識獲取機制、解釋機制和人機接口等幾個基本的、獨立的部分所組成,其中尤以知識庫與推理機相互分離而別具特色。用clips語言能夠更好地熟悉專家系統的整個組成。CLIPS可為基于規則、面向對象以及過程的編程提供支持(rule-based, object-oriented, and procedural programming)。

以基于規則的專家系統利用CLIPS工具編程作為實例闡述。在CLIPS中找到專家系統基礎的組成部分――Fact List、Knowledge Base、Inference Engine。Fact List中存放用于推理的事實,而Knowledge Base包含所有的規則,Inference Engine控制所有的進程。圖1所示為專家系統框架示意圖。專家系統中最核心的就是知識庫,知識庫中包含了大量某個領域專家的知識。,為了使計算機能運用專家的領域知識,必須要采用一定的方式表示知識 。目前常用的知識表示方式有產生式規則、語義網絡、框架、狀態空間、邏輯模式、腳本、過程、面向對象等。基于規則的產生式系統是目前實現知識運用最基本的方法。

3.2專家系統實驗教學內容

通過CLIPS軟件環境提供了的驗證性、設計性和開發性實驗,幫助學生更好地熟悉和掌握專家系統的基本原理和方法;,通過實驗提高學生總結實驗結果的能力,使之對專家系統的相關理論有更深刻的認識。實驗內容如表2所示:。

其中,實驗1為實驗2的基礎,這兩個實驗應與講授課程穿插,使得學生利用課堂學到的理論聯系實際實驗操作,通過這兩個實驗的學習能夠掌握專家系統的開發過程、掌握用產生式規則繪制推理樹的方法、掌握、編寫CLIPS應用程序的方法以及程序運行環境的應用等。實驗3是一個有難度的實驗,需要大量的課余準備時間,所以在完成實驗3的時候,必須預留3周的時間,提前布置給學生,讓學生做好實驗前的準備,這樣方能取得較好的實驗教學效果。這些被挑選出來的CLIPS專家系統的代碼應是經典的學習內容,通過該實驗培養學生獨立分析與開發完整的專家系統的能力。

3.3實驗教學實例分析

1) 實驗目的:學習和理解CLIPS編程語言,通過分析用CLIPS編寫的“野人過河”的程序,深入理解專家系統的編程技巧,加深對專家系統的認識和理解。

2) 實驗說明:野人過河問題屬于智能學科中的一個經典問題,問題描述如下:,有三3個牧師傳教士和三3個野人過河,只有一條能裝下兩個人的船,在河的任何一方或者船上,如果野人的人數大于牧師的人數,那么牧師就會有危險。

假設問題的初始狀態和目標狀態,假設和分為1岸和2岸: 。

初始狀態:1岸,3野人,3牧師;2岸,0野人,0牧師;船停在1岸,船上有0個人;。

目標狀態:1岸,0野人,0牧師;2岸,3野人,3牧師;船停在2岸,船上有0個人;。

整個問題就抽象成了如何從初始狀態經中間的一系列狀態達到目標狀態。問題狀態的改變是通過劃船渡河來引發的,所以合理的渡河操作就成了通常所說的(算符)就是問題求解的關鍵。,根據題目要求,可以得出以下5個算符:渡1野人、渡1牧師、渡1野人1牧師、渡2野人、渡2牧師,。根據渡船方向的不同,也可以理解為10個往還算符。定義算符知道以后,剩下的核心問題就是搜索方法了,。本程序采用深度優先搜索,通過不斷擴展后繼結點節點,逐步找出下一步可以進行的渡河操作,;如果沒有找到則返回其父節點,看看是否有其它其他兄弟節點可以擴展。

搜索中采用的一些規則如下:

(1.) 渡船優先規則:1岸一次運走的人越多越好(即1岸運多人優先),同時野人優先運走;2岸一次運走的人越少越好(即2岸運少人優先),同時傳教士優先運走;。

(2.) 不能重復上次渡船操作,避免進入死循環。;

(3.)任何時候 河兩邊兩岸的野人和牧師數在任何時候均分別大于等于0且小于等于3;

(4.) 由于只是找出最優解,所以當找到某一算符(當前最優先的)滿足操作條件后,不再搜索其兄弟節點,而是直接載入鏈表。

(5.) 若擴展某節點a的時候,沒有找到合適子節點,則從鏈表中返回節點a的父節點b,從上次已經選擇了的算符之后的算符中找最優先的算符繼續擴展b。

通過實驗教學過程中的專家系統開發實例分析,總結了出應用于在許多專家系統項目中的線性生命周期模型,如圖32所示。這個模型包括從計劃到系統評估的許多階段,對系統開發的描述一直到功能評估這種程度上。之后,生命周期不斷重復:從計劃到系統評估,直到系統交付正常使用。

4結語

專家系統課程的發展開發過程是教學研究和教學改革實踐相結合的過程,需要不斷加強學習、總結經驗。本文從總結了專家系統課程定位與、建設目標、教材的選用設計和課程知識框架等方面的總結了“專家系統”課程建設情況。在,并就教學改革過程中注重多媒體教學的效果、雙語的實施和課程互動活動的改革等問題進行比較深入的介紹與探討。通過CLIPS語言與專家系統實驗的結合,闡述了實驗教學的目的、CLIPS實驗特色及和實驗方法,體現了基于CLIPS實驗教學的優勢與特色。在未來的教育領域,專家系統技術將成為信息時代教育發展的新生力軍,專家系統也將成為新世紀人類智能管理與決策的得力助手。

致謝注 :本文受國家級智能科學基礎系列課程教學團隊項目(2008)支持,感謝本文得到中南大學信息科學與工程學院智能所的大力支持,特別感謝蔡自興教授的鼓勵與幫助。

參考文獻:

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Exploration in Course Construction and Teaching Reform of Expert System

YU Ling-li, WEI Shi-yong

篇12

在了解阿里云人工智能機器人小Ai的基本運作過程后，鈦媒體認為小Ai的算法其實已經不僅是深度學習，而是在深度學習之上的更高階算法，并就此向阿里云人工智能科學院閔萬里求證，得到的回復：是的。

小Ai算法高階在哪里？

盡管阿里云方面沒有透露關于小Ai更多算法方面的信息，只說小Ai主要基于神經網絡、社會計算(social computing)、情緒感知等原理工作，善于洞察本質和實時預測，并能理解人類情感。

但是小Ai挑戰歌王預測難點有三：首先，這是在7個歌手之間的混戰，并非AlphaGo與李世石之間的兩人對弈；其次，唱歌是情感理解加藝術欣賞，不同的唱法、變聲、假聲等無常法也無定論，現場演唱更是即興創作；再次，最終結果是湖南衛視節目組、電視觀眾、500位大眾評審、7位歌手共同創造的結果，其中充滿了巨大的隨機性。

簡單的理解，用于AlphaGo圍棋對弈、語音識別、圖像識別等的深度學習算法，主要解決的是單目標優化問題，而小Ai要挑戰的本質上是多目標優化問題，這從根本上就“迫使”阿里云選擇更高階的算法。閔萬里告訴鈦媒體記者，小Ai本身是一個基于概率的決策優化過程，在決策過程中需要多組變量輸入，其中的部分變量是通過深度學習優化得來。

之前，小Ai的算法已經被阿里云成功用于浙江省交通廳的路況預測，而能解決城市管理和宏觀經濟問題的人工智能算法都屬于多目標優化算法。西方已經在城市綜合管理和宏觀政策制定等領域長期采用了多目標優化算法，包括模擬退火算法、遺傳算法等。閔萬里向鈦媒體稱，小Ai并沒有采用現成的多目標優化算法，而是自己開發的算法體系。

小Ai之父閔萬里

那么，小Ai憑什么能夠實現高階算法呢？這必須要提到小Ai之父、阿里云人工智能科學院閔萬里。

14歲被中科大的少年班錄取，閔萬里19歲赴美攻讀物理學碩士，2004年獲得芝加哥大學統計學博士，先后在IBM Watson研究院及Google擔任研究員，2013年加入阿里云負責人工智能項目小Ai。

閔萬里說在IBM Watson研究院的經歷讓他受益匪淺。IBM最早提出智慧城市戰略，也是最早看到未來趨勢。2005年，IBM把PC硬件業務賣給聯想后，開始自己的轉型。這個轉型的過程，最缺的就是海量數據分析能力，因此補充了很多相關研究項目，包括海量數據分析、關鍵信息提取、預測建模、機器學習等，閔萬里也借此接觸了一線實戰案例。

之后到了Google，閔萬里比較具體地負責移動端廣告精準推送優化研究，主要是對海量數據進行研判，這其實已經非常接近今天小Ai要解決的問題了。移動端廣告精準推送優化是互聯網廣告最核心的技術，需要通過大數據分析和機器學習等提升廣告的精準推送，從而提高廣告的點擊率。

移動端廣告精準推送優化數據分析包括：研判用戶當前上下文網頁的內容；研判用戶所在地理位置——駕車狀態下推送短廣告、飯館里推送復雜廣告；研判用戶對于推送廣告的喜愛程度等。這些都屬于多情景變量下的實時決策問題，與小Ai要挑戰的歌王預測場景極為類似。

閔萬里長期從事機器學習理論研究與應用算法研發，在腦電波(EEG)解析、高維數據挖掘、隨機過程理論、時間序列分析、網絡流理論等領域獲得多項國際專利。他于2011年發表的道路交通流預測研究，是該領域全球五年來被引用次數最多的論文之一。

2013年，有獵頭找到閔萬里，希望游說他加入阿里云。當時獵頭說了一句話，中國有這樣一家公司，數據總量比亞馬遜、eBay、Paypal加起來還多。“這一句話就已經可以說明一切了，做大數據就要來阿里。”閔萬里如此斷然加入。

小Ai的研發過程

從2012年開始，阿里云研發了后來被稱為“MaxCompute”的海量數據處理計算引擎，當時叫做ODPS，這是小Ai非常重要的計算基礎設施。

ODPS是阿里集團30多個事業部唯一的大數據處理平臺，在2015世界Sort Benchmark排序比賽中，ODPS用377秒完成了100TB的數據排序，打破了此前Apache Spark創造的1406秒紀錄，創造了4項世界紀錄。如今，MaxCompute可在6小時內處理100PB數據、相當于1億部高清電影。

值得一提的是ODPS的實時計算系統StreamSQL，后來在阿里云數據加平臺被稱為“StreamCompute”，可日均處理萬億消息、PB級的數據以及千萬級的每秒查詢率QPS，適用于根據用戶實時行為數據(瀏覽、成交、收藏等)調整推薦商品的實時推薦系統等。

阿里云方面說，小Ai的學習速度是人類的1萬倍，人類需要10萬小時成為某一領域的專家，小Ai只需要10小時。這其實就是基于MaxCompute和StreamCompute等阿里云大數據分析的實戰平臺，“阿里云的大數據分析是經過了實戰檢驗，這是與其它平臺不一樣的地方。”這個平臺經歷了阿里上萬名工程師的實戰，其中包括7次雙十一的考驗。

在研發MaxCompute等計算平臺的同時，阿里云人工智能小組還在開發深度學習、社交網絡情感分析、語意分析、優化算法等人工智能算法體系。到2015年的時候，阿里云的人工智能算法在阿里各個業務場景下實現了成熟的應用，之后被抽象成通用的模塊再嫁接到MaxCompute上。

“所以阿里云的人工智能模塊帶有明確的可應用場景，不是閉門造車。也不是我們憋了4年，就為做這件事(挑戰《我是歌手》)。這其實是在阿里整個業務生態中，慢慢成長起來的。”閔萬里對鈦媒體記者說。

小Ai的算法體系

阿里云于2012年就開始人工智能領域的技術研發和儲備。在參加湖南衛視《我是歌手》比賽之前，小Ai已經積累了不少實戰經驗，比如幫助光伏電廠預估發電產能減少能耗、幫助水利監管部門預測水庫水位以預防災害發生、幫助金融機構客服人員接電話、幫助阿里音樂預測音樂黑馬等等。

小Ai團隊除了工程師、科學家之外，還有多位阿里音樂和專業人士作為教練，學習了幾百萬首歌提升音樂品味和鑒賞能力。小Ai基于阿里音樂數據庫，自動學習音頻的重要特征后形成對歌曲的多維度評價，包括音高、能量、語譜、基頻等，通過特征來訓練小Ai對音頻及受歡迎程度之間的關聯性思維，不過目前小Ai還沒有遍歷韓文等外文歌曲。

那么小Ai是如何現場預測比賽結果的？小Ai從歷史賽事和海量資料中尋找影響比賽結果的變量因子，訓練出一個實時動態模型進行預測，包括歌曲、歌手、粉絲、現場氛圍、網友討論等維度，每種維度都通過機器學習提取海量特征。這些特征有靜態的，也有跟隨比賽而動態變化的，需要現場實時計算。

閔萬里透露，小Ai眼里的歌手是無數標簽的集合，比如李玟就有女歌手、70后、華裔、美國、偶像、性感、奧斯卡、R&B、Soul、粉絲量等標簽。而現場影響評委喜好的因素非常多，小Ai需要找到這些影響因素的每一個信息變量，包括歌手演唱相關的曲風、流派、編曲、幫唱嘉賓、舞蹈、歌手顏值等現場熱數據，以及場外的各種冷數據信息。再把這些信息通過一定邏輯疊加在一起，形成整體決策機制。

總結來說，小Ai要做的是去觀察一切可能影響投票結果的因子，整個過程是在全空間、連續、動態地場景中，“理解人類的喜好”、“洞察人類的思考”。

與微軟小冰的區別

作為同樣主打“情感算法”的微軟小冰，閔萬里表示微軟小冰與人類的一問一答對話很容易帶入上下文情境，之后就可以用語言學等相關的模型進行建模和分析。而小Ai要同時理解7個歌手的混戰以及音樂欣賞等超越語言的內容，這是小Ai的不同之處。

閔萬里舉例小Ai的算法難點，比如上一次的孫楠退賽完全出乎意料，小Ai也不可能預料到這樣的事件，這對當時的模型訓練造成了很大的困擾。在現場比賽的時候，什么狀況都有可能發生，不管最后小Ai預測的結果如何，都是一次成功的嘗試。

此外，在商業模式方面，小Ai看起來也不如微軟小冰有一個比較容易的商業化路線，現在微軟正把小冰變成整個微軟產品與服務的人工智能基礎設施。與當前盛行的深度學習算法相比，小Ai的多目標優化算法似乎也難于看到一個清晰的商業化前景。

篇13

1智能系統控制課程探究式教學設計

智能系統控制課程與智能信息處理課程分別是我院的必修課程和選修課程,其探究式教學平臺主要包括網絡課程、講義下載、學生論文/程序演示等模塊。智能系統控制課程的探究式教學是指教師利用課堂的知識傳授和網絡的開放資源,安排學生分課題組,邊進行科研合作邊學習的教學模式。因此,探究式教學具有學生積極性高、師生/學生之間交互強、學生體驗印象深和師生互相學習等特點。本課程的探究式教學模式設計的步驟有探究式教學模式設計、網絡課程網站設計和實踐展示平臺的設計。

1.1探究式教學模式設計

傳統教學模式往往沒有提供可供學生自主選擇的學習方法,但并不是所有的學生都適合此種教學方式[2]。因此,有必要研究可供學生自主選擇學習進度的探究式教學模式,以實現因材施教。

本課程的探究式教學模式具體來說,是指根據每個學生的專業、基礎、潛力和特點劃分幾個合適的課題組,幫助每個學生選定自己的小課題;接著,在老師指導和組長帶領下分組調研、討論、設計、編程和交流,同時可以利用教學網絡中的各種教學資源;最后,將成果總結為PPT和程序,在課堂上交流,再在網絡上演示。例如,先根據學生學習智能系統控制課程的不同目的和學生的專業基礎,將眾多學生分為自動化組和通信組。然后,由各大組的組長和組員根據專業基礎和興趣探討課題題目和研究子方向,保證每個學生都有具體研究小課題。進而,學生調研、探討、研究、合作、交流,進行PPT陳述。再如,有的學生想學智能控制的理論知識,有些學生則想重點學習智能控制的應用技術,因此將智能系統控制網絡課程分為理論教學和應用教學。

1.2網絡課程網站設計

智能系統控制網絡課程的主要功能是在教學網頁上向學生展示智能系統控制的各種課程知識,要求以邏輯性強、易于理解的方式向學生傳授知識,這是學生自主學習的重要環節。知識點頁面的設計要求排版清楚美觀,色調適合統一,圖文并茂,以多媒體的形式展示知識。為了讓學生及時了解自己的學習進度并能實現知識點頁面的隨意轉換,設計了動態跟隨目錄,以便于學生隨時選擇課程的學習內容。對智能系統控制課程設計了進度參考值,以便于學生知道其學習快慢,從整體上把握學時規劃。

1.3實踐展示平臺的設計

在智能系統控制課程的實踐展示平臺中,習題的存儲和管理都在數據庫中進行,章節自測題的功能模塊如圖1所示[3-4]。學生每學完一章就可通過練習來鞏固該章的知識,了解其對本章節知識的掌握情況。

在課后習題的設計中,特別增加了顯示失分題并列出正確答案的功能以及留言功能。學生利用前一功能了解自己錯誤理解的那些知識點并改正錯誤,學生通過后一功能提交對答案的任何質疑或更好的建議方案,并由專業老師予以點評,如圖2所示。這些功能能提高學生的積極性,增加老師與學生之間的互動性,為學生學習本課程提供了很好的智能助手[5-6]。

智能系統控制課程實踐展示平臺的另一重要功能是利用Java技術等網絡工具展示智能技術的演示程序,促進學生的學習交互性和實踐效果。對于人工智能和智能控制課程中每種能演示程序的知識點,都可以用Java等技術編程實現交互演示實例,也可以推薦學生設計相關的演示程序,開設學生作品的演示區。

2結語

智能系統控制課程的探究式教學方法可以彌補傳統智能控制教學過程中的一些不足,讓任何學生都可以在任何時間、任何地點選擇一種自己想學的教學模式,以自己喜歡的學習方式和學習進度進行學習。學生根據自身的條件選擇一種教學模式,然后進行自主學習。每章最后會設置章節自測題,查看學生對本章節的掌握情況,更主要的目的是鞏固學生本章所學知識。隨著智能網絡技術的發展,智能技術的教學將會更加人性化和個性化[7-8]。

參考文獻:

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Research on Exploring Teaching of Intelligent System Control Course

GONG Tao1, ZHOU Jia-jia2