人工智能課程案例教學論文范文
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1.1集先進性、實用性和前沿性為一體的教學內容改革對國內外優(yōu)秀的人工智能教材[2-6]的內容進行整合，建立人工智能的知識體系，并提取人工智能課程的知識要點，確定集先進性、實用性和前沿性為一體的教學內容。人工智能的核心思想是研究人類智能活動規(guī)律和模擬人類智能行為的理論、方法和技術，因此人工智能應圍繞“智能”這個中心。由于智能本身的復雜性，難以用單一的理論與方法來描述，因此可以通過建立人工智能的不同層次來刻畫智能這個主題。人工智能的主要內容可按圖1所示劃分為最底層、抽象層、邏輯層和應用層這4個不同層次。在最底層，神經網絡與演化計算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(chuàng)建，圍繞問題求解對知識進行抽象、表示與理解。邏輯層提出學習、規(guī)劃、推理、挖掘的模型與方式。應用層構造智能化智能體以及具有一定智能的人工系統(tǒng)。將人工智能劃分為這4個層次可確定人工智能課程的教學內容，并保證教學內容的循序漸進。
1.2基于人工智能知識體系的教學案例庫建設根據(jù)所確定的教學內容、知識重點和知識難點，從國內外經典教材、科研項目、研發(fā)設計、生產建設以及國內外人工智能網站等多種途徑，收集案例素材，加以整理，撰寫各知識要點的教學案例及其內容。表1給出基于人工智能知識體系的教學案例示例。
2人工智能課程教學案例的詳細設計
在教學案例具體設計時應包括章節(jié)、知識重點、知識難點、案例名稱、案例內容、案例分析過程、案例教學手段、思考/討論內容等案例規(guī)范，分別從以下單一案例、一題多解案例和綜合應用案例3種情況進行討論。
2.1單一案例設計以人工智能課程中神經網絡課堂教學內容為例，介紹基于知識點的單一案例的設計。神經網絡在模式識別、圖像處理、組合優(yōu)化、自動控制、信息處理和機器人學等領域具有廣泛的應用，是人工智能課程的主要內容之一。教學內容主要包括介紹人工神經網絡的由來、特性、結構、模型和算法，以及神經網絡的表示和推理。這些內容是神經網絡的基礎知識。其重點在于人工神經網絡的結構、模型和算法。難點是人工神經網絡的結構和算法。從教學要求上，通過對該章節(jié)內容的學習，使學生掌握人工神經網絡的結構、模型和算法，了解人工神經網絡的由來和特性，一般性地了解神經網絡的表示和推理方法。采用課件PPT和演示手段，由簡單到復雜，在學生掌握人工神經網絡的基本原理和方法之后，再講解反向傳播BP算法，然后運用“手寫體如何識別”案例，引導學生學習理解人工神經網絡的核心思想及其應用方法。從國外教材中整理和設計該案例，同時應包括以下規(guī)范內容。章節(jié)：神經網絡。知識重點：神經網絡。知識難點：人工神經網絡的結構、表示、學習算法和推理。案例名稱：手寫體如何識別。案例內容：用訓練樣本集訓練一個神經網絡使其推廣到先前訓練所得結果，正確分類先前未見過的數(shù)據(jù)。案例分析過程：①訓練數(shù)字識別神經網絡的樣本位圖；②反向傳播BP算法；③神經網絡的表示；④使用誤差反向傳播算法訓練的神經網絡的泛化能力；⑤一個神經網絡訓練完畢后，將網絡中的權值保存起來供實際應用。案例教學手段：手寫體識別的神經網絡演示。思考/討論內容：①訓練改進與權值調整改進；②過學習/過擬合現(xiàn)象，即在一個數(shù)據(jù)集上訓練時間過長，導致網絡過擬合于訓練數(shù)據(jù)，對未出現(xiàn)過的新數(shù)據(jù)沒有推廣性。
2.2一題多解案例設計一題多解案例有助于學生把相關知識點聯(lián)系起來，形成相互關聯(lián)的知識網絡。以人工智能課程中知識及其表示教學內容為例，介紹一題多解案例的設計。知識及其表示是人工智能課程三大內容（知識表示、知識推理、知識應用）之一。教學內容主要包括知識表示的各種方法。其重點在于狀態(tài)空間、問題歸約、謂詞邏輯、語義網絡等知識表示方法。難點是知識表示方法的區(qū)別及其應用。從教學要求上，通過對該章節(jié)內容的學習，使學生掌握利用狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞演算法、語義網絡法來描述和解決應用問題，重點掌握幾種主要知識表示方法之間的差別，并對如何選擇知識表示方法有一般性的了解。通過講解和討論“猴子和香蕉問題”案例，來表示抽象概念。該案例從國內外教材中進行整理和設計，同時包括以下規(guī)范內容。章節(jié)：知識及其表示。知識重點：狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網絡法等。知識難點：知識表示方法的區(qū)別及其應用。案例名稱：分別用狀態(tài)空間表示法與謂詞邏輯法表示猴子和香蕉問題。案例內容：房間內有一只機器猴、一個箱子和一束香蕉。香蕉掛在天花板下方，但猴子的高度不足以碰到它。猴子如何摘到香蕉？如何采用多種知識表示方法表示和求解該問題？案例分析過程：①狀態(tài)空間法的解題過程。用n元表列表示該問題的狀態(tài)；定義問題的操作算符；定義初始狀態(tài)變換為目標狀態(tài)的操作序列；畫出該問題的狀態(tài)空間圖。②謂詞邏輯法的解題過程。定義問題的常量；定義問題的謂詞；根據(jù)問題描述用謂詞公式表示問題的初始狀態(tài)、中間狀態(tài)和目標狀態(tài)。案例教學手段：猴子和香蕉問題的演示。思考/討論內容：①選擇知識表示方法時，應考慮哪些主要因素？②如何綜合運用多種知識表示方法獲得最有效的問題解決方案?
2.3綜合應用案例設計與單一案例、一題多解案例相比，綜合應用案例能更加有效地啟發(fā)學生全方位地思考和探索問題的解決方法。以機器人行動規(guī)劃模擬為例，介紹人工智能綜合應用案例的設計，該案例包括以下規(guī)范內容。章節(jié)：人工智能綜合應用。知識重點：人工智能的研究方向和應用領域。知識難點：人工智能的技術集成。案例名稱：機器人行動規(guī)劃模擬。案例內容：綜合應用行為規(guī)劃、知識表示方法、機器人學、神經網絡、人工智能語言等多種人工智能技術與方法，對機器人行動規(guī)劃問題進行描述和可視化。案例分析過程：①機器人行為規(guī)劃問題求解。采用狀態(tài)歸約法與分層規(guī)劃技術，將機器人須完成的總任務分解為若干依序排列的子任務；依據(jù)任務進程，確定若干關鍵性的中間狀態(tài)，將狀態(tài)對應為進程子規(guī)劃的目標；確定規(guī)劃的執(zhí)行與操作控制，以及機器人過程控制與環(huán)境約束。②基于謂詞邏輯表示的機器人行為規(guī)劃設計。定義表達狀態(tài)的謂詞邏輯；用謂詞邏輯描述問題的初始狀態(tài)、問題的目標狀態(tài)以及機器人行動規(guī)劃過程的中間狀態(tài)；定義操作的約束條件和行為動作。③機器人控制系統(tǒng)。定義機器人平臺的控制體系結構，包括反應式控制、包容結構以及其他控制系統(tǒng)等。④基于神經網絡的模式識別。采用神經網絡方法以及BP算法對桌面茶壺、杯子等物體進行識別，提取物體圖形特征。⑤機器人程序設計語言。運用人工智能語言實現(xiàn)機器人行動規(guī)劃行為的可視化。案例教學手段：機器人行動規(guī)劃的模擬演示。思考/討論內容：人工智能將會怎樣發(fā)展？應該在哪些方面進一步開展研究？
3案例教學環(huán)節(jié)和過程的具體實施細節(jié)
人工智能案例教學的實施面向筆者所在學院軟件工程專業(yè)三年級本科生展開。具體實施細節(jié)如下。（1）教學內容的先進性、實用性和前沿性。引進和整合國外著名人工智能教材內容，保證課程內容具有先進性。同時將前沿人工智能的研究成果與技術有機地融入課程案例教學之中。（2）案例教學的創(chuàng)新教學模式。在教師的引導下，將案例中涉及的人工智能內容推廣到對人工智能的一般性認識。案例的教學過程，成為認識人工智能、初步運用人工智能的理論與方法分析和解決實際應用問題的過程，使學生具備運用人工智能知識解決實際問題的意識和初步能力。在課程教學中，打破國內常規(guī)教學方式，建立和實施開放式案例教學模式。采用動畫課件、錄像教學、實物演示、網絡教學等多種多媒體教學手段，以及集中講授與專題討論相結合的教學方式將理論、方法、技術、算法以及實現(xiàn)有機結合，感性認識與理性認識相結合，理論與實際相結合，極大地激發(fā)學生自主和創(chuàng)新性學習的熱情。（3）“課堂教學—實踐活動—現(xiàn)實應用”的有機融合。在案例教學過程中，從傳統(tǒng)教學觀以學會為中心轉化為創(chuàng)新應用型教學觀以創(chuàng)新為中心，以及從傳統(tǒng)教學的以課堂教學為中心轉化為以課堂教學與實踐活動并重為中心，構造具體問題場景以及設計教學案例在情境中的現(xiàn)實應用，加深學生對教學內容的理解，同時提高學生的思考能力和實際綜合應用能力。
4結語
針對目前國內人工智能課程教學中存在的亟待解決的主要問題，筆者提出集先進性、實用性和前沿性為一體的人工智能教學案例庫的建設方法以及案例教學—實踐活動—現(xiàn)實應用有機融合的案例教學實踐新思想。以現(xiàn)代教育思想為指導，根據(jù)人工智能學科發(fā)展的特點，結合國內外科研和教學成果，不斷更新和完善教學內容，加強人工智能課程教學案例建設，并開展案例教學方法的研究與實踐，使學生不僅能夠掌握人工智能的基本理論與方法，而且具有應用人工智能技術獨立分析、解決實際問題的創(chuàng)新能力。從實踐效果來看，這些教學內容與教學模式的改革對促進教學工作、提高教學質量、培養(yǎng)國際創(chuàng)新型人才具有重要意義。
作者：謝榕李霞單位：武漢大學國際軟件學院
