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第1篇

［關(guān)鍵詞］人工智能；人才培養(yǎng)；AI技術(shù)人才

一國(guó)家對(duì)于高校人工智能教育的發(fā)展的重視

面對(duì)AI技術(shù)如火如荼地發(fā)展，我們國(guó)家對(duì)AI人才和人才培養(yǎng)都非常重視。2017年3月“人工智能”在政府工作報(bào)告中曾提及四次，指出要推動(dòng)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。2017年7月20日國(guó)務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[4]。《規(guī)劃》指出完善人工智能領(lǐng)域?qū)W科布局，設(shè)立人工智能專業(yè)，推動(dòng)人工智能領(lǐng)域一級(jí)學(xué)科建設(shè)，盡快在試點(diǎn)院校建立人工智能學(xué)院，增加人工智能相關(guān)學(xué)科方向的博士、碩士招生名額。鼓勵(lì)高校在原有基礎(chǔ)上拓寬人工智能專業(yè)教育內(nèi)容，形成“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式，重視人工智能與數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、法學(xué)等學(xué)科專業(yè)教育的交叉融合。加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，鼓勵(lì)高校、科研院所與企業(yè)等機(jī)構(gòu)合作開(kāi)展人工智能學(xué)科建設(shè)。

二企業(yè)對(duì)于人工智能人才的需求

市場(chǎng)上AI技術(shù)人才非常稀缺，據(jù)騰訊研究院聯(lián)合boss直聘的《2017全球人工智能人才白皮書》[5]顯示：目前，全球大約有30萬(wàn)人從事AI工作。截止到2017年10月，中國(guó)人工智能人才缺口至少在100萬(wàn)以上。2017年頭10個(gè)月，AI人才需求量是2016年的近兩倍，2015年的5.3倍之多，年復(fù)合增長(zhǎng)率超200%。百度、騰訊、阿里巴巴、京東等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在挖掘AI人才，紛紛開(kāi)出了高額的薪資。2017年薪資最高的十個(gè)職位中AI類崗位占到1/2，其中語(yǔ)音識(shí)別、NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)等職位平均月薪資超過(guò)2.5萬(wàn)元。

三高校AI人才培養(yǎng)的思考

高校具有多學(xué)科、高層次人才集中的特點(diǎn)，具備計(jì)算機(jī)與多學(xué)科交叉融合的優(yōu)越條件；且大部分學(xué)校都開(kāi)設(shè)有數(shù)學(xué)、物理等基礎(chǔ)學(xué)科，具備夯實(shí)數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)的條件；且人員相對(duì)固定，便于溝通交流，具備共同開(kāi)展AI課題，促進(jìn)發(fā)展AI技術(shù)的人力條件。但是遺憾的是我國(guó)開(kāi)設(shè)人工智能課程的高校較少，2018年只有33所高校設(shè)立了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)[6]。面對(duì)AI發(fā)展的火爆，國(guó)家對(duì)于AI人才發(fā)展的重視以及企業(yè)對(duì)于AI人才的嚴(yán)重需求，高校作為人才培養(yǎng)的主要來(lái)源，是不是應(yīng)該思考AI人才的培養(yǎng)呢？AI人才可以分為三類：拔尖人才，研究性人才和應(yīng)用型人才，呈金字塔性。當(dāng)下已經(jīng)有一批名牌大學(xué)開(kāi)展了AI方向拔尖人才的培養(yǎng)，如北京大學(xué)圖靈班、中國(guó)科技大學(xué)人工智能技術(shù)學(xué)院、西安交通大學(xué)人工智能拔尖人才培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)班，南京大學(xué)計(jì)劃成立人工智能學(xué)院等。但是金字塔的底層、中層更需要龐大的AI技術(shù)人才，如應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員、數(shù)據(jù)工程師、AI和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、AI系統(tǒng)架構(gòu)師、AI產(chǎn)品經(jīng)理等崗位的人才，同樣值得重視。很多專家都表示AI人才需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)好、專業(yè)理論全面、具備一些工程基礎(chǔ)，且有自主學(xué)習(xí)的能力。本文從夯實(shí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、人工智能方向課程的建設(shè)、實(shí)踐能力的培養(yǎng)、自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)四個(gè)方面闡述高校關(guān)于AI人才培養(yǎng)的一些思考。

1奠定扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

在學(xué)習(xí)AI技術(shù)時(shí)，幾乎所有專家學(xué)者都提出需要扎實(shí)的數(shù)學(xué)功底，數(shù)學(xué)功底的厚重程度決定了在AI技術(shù)上走多遠(yuǎn)。高等院校計(jì)算機(jī)專業(yè)都開(kāi)設(shè)有“高等數(shù)學(xué)”“線性代數(shù)”“概率論”等數(shù)學(xué)課程，但是課時(shí)、難易程度不足，學(xué)生對(duì)于數(shù)學(xué)不夠重視，或者覺(jué)得晦澀難懂，學(xué)習(xí)效果并不十分理想，因此加強(qiáng)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的工作刻不容緩。可以通過(guò)必修和選修等方式開(kāi)設(shè)“數(shù)據(jù)分析”“統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)”“凸優(yōu)化”等課程；通過(guò)微課或者M(jìn)OOC等方式鞏固數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)；通過(guò)優(yōu)秀科普讀物，如《數(shù)學(xué)之美》《編程之美》等書籍的推薦閱讀激發(fā)學(xué)生興趣；通過(guò)開(kāi)展校內(nèi)學(xué)術(shù)討論、數(shù)學(xué)競(jìng)賽等方式促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的動(dòng)力，逐步達(dá)到夯實(shí)數(shù)據(jù)功底的目的。

2人工智能方向課程的建設(shè)

很多高校計(jì)算機(jī)專業(yè)課程中只開(kāi)設(shè)有《人工智能》導(dǎo)論，有的甚至沒(méi)有。智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)開(kāi)設(shè)有“人工智能”“計(jì)算機(jī)視覺(jué)”“機(jī)器人學(xué)導(dǎo)論”“計(jì)算智能”這幾門課程，但是在編程、算法等方面不足。那么AI技術(shù)人才應(yīng)具備哪些專業(yè)能力呢？如何從專業(yè)角度培養(yǎng)AI技術(shù)人才呢？2018年1月CSDN了“AI技術(shù)人才成長(zhǎng)路線圖”[7]，通過(guò)專業(yè)路徑和實(shí)戰(zhàn)路徑兩方面介紹了AI技術(shù)人才需要具備的知識(shí)。需要具備Python、C++、Linux、CUDA編程知識(shí)，需要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)課程、掌握TensorFlow框架。該路線圖中列出了機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等10個(gè)崗位AI人才應(yīng)具備專業(yè)知識(shí)和能力。微軟公司也推出AI人才培養(yǎng)的10門免費(fèi)課程，如“AI導(dǎo)論”“數(shù)據(jù)科學(xué)會(huì)用到的Python語(yǔ)言-導(dǎo)論”“AI領(lǐng)域運(yùn)用的數(shù)學(xué)概要”“數(shù)據(jù)和分析所需要的道德與法律”“數(shù)據(jù)科學(xué)概要”“機(jī)器學(xué)習(xí)法則”“深度學(xué)習(xí)”“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”“微軟專案項(xiàng)目之人工智能”。同時(shí)在“文字和自然語(yǔ)言識(shí)別”“語(yǔ)音識(shí)別”“計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像識(shí)別”中選擇其一。Google在人工智能學(xué)習(xí)網(wǎng)站開(kāi)設(shè)有《MachineLearningCrashCourse（簡(jiǎn)稱MLCC）》的免費(fèi)課程[8]，由機(jī)器學(xué)習(xí)概念、機(jī)器學(xué)習(xí)工程、機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用示例三個(gè)部分組成。Intel近期也了三門免費(fèi)的AI課程，分別是“機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)”“深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)”和“TensorFlow基礎(chǔ)”[9]。AndrewNg在Coursera上也推出了機(jī)器學(xué)習(xí)的課程，且用比較通俗的語(yǔ)言講解機(jī)器學(xué)習(xí)中各個(gè)算法。最近在Deeplearn-ing.ai和Coursera平臺(tái)又開(kāi)設(shè)了5門深度學(xué)習(xí)課程[10]。綜上所述，不同的研究機(jī)構(gòu)都著眼于AI編程基礎(chǔ)、AI算法、AI框架、AI實(shí)踐這幾個(gè)方面。那么高校也可以借鑒這些經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)三個(gè)階段分層次的開(kāi)展相應(yīng)的課程。

3實(shí)踐能力的培養(yǎng)

AI技術(shù)不能紙上談兵，必須動(dòng)手實(shí)踐才能真正掌握，可以從以下幾個(gè)方面著手培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐動(dòng)手能力。（1）設(shè)計(jì)教學(xué)環(huán)節(jié)時(shí)多從工程應(yīng)用的角度來(lái)介紹，激發(fā)學(xué)生的興趣，培養(yǎng)學(xué)生解決問(wèn)題的能力。要求學(xué)生新手編程編程實(shí)現(xiàn)模型，充分理解算法的含義和原理到實(shí)現(xiàn)的過(guò)程。（2）在掌握一定的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)后，鼓勵(lì)學(xué)生盡早走進(jìn)實(shí)驗(yàn)室，接觸科研工作。可以從一些AI應(yīng)用方向作為入手，使學(xué)生了解自己的興趣點(diǎn)、培養(yǎng)科學(xué)研究能力。（3）鼓勵(lì)學(xué)生參加算法比賽。目前有很多AI方向的競(jìng)賽，如Kaggle上的挑戰(zhàn)賽，國(guó)內(nèi)阿里天池大數(shù)據(jù)競(jìng)賽等。通過(guò)參加競(jìng)賽刺激學(xué)生學(xué)習(xí)AI的動(dòng)力和熱情，使得解決問(wèn)題的能力和實(shí)踐動(dòng)手能力都會(huì)大幅度提高。（4）鼓勵(lì)學(xué)生到工業(yè)界實(shí)習(xí)。很多專家都指出AI人才應(yīng)該具備一定工程基礎(chǔ)。確實(shí)，學(xué)術(shù)界往往追求算法的性能，而工業(yè)界更重視經(jīng)濟(jì)效益和解決問(wèn)題的有效性。到企業(yè)學(xué)習(xí)可以快速了解行業(yè)發(fā)展的框架，掌握算法轉(zhuǎn)化到產(chǎn)品的過(guò)程。

4自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)

AI技術(shù)發(fā)展速度很快，要求不斷地學(xué)習(xí)才能跟上節(jié)奏。可以從以下幾個(gè)方面來(lái)培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力。（1）平時(shí)教學(xué)中，可以給出一些小型的項(xiàng)目，讓學(xué)生自己尋求解決的方案，并把它作為考試成績(jī)的依據(jù)之一。（2）提供給學(xué)生免費(fèi)的AI慕課資源，讓學(xué)生更好的學(xué)習(xí)和鞏固相關(guān)知識(shí)。（3）課外可以開(kāi)展學(xué)術(shù)討論或者通過(guò)社團(tuán)等方式開(kāi)展AI方向的研討，交流，給學(xué)生一個(gè)學(xué)習(xí)的平臺(tái)，讓學(xué)生嘗試選擇自己感興趣的方向。也可以介紹一些近期的AI會(huì)議內(nèi)容，開(kāi)闊學(xué)生的眼界，使其了解AI發(fā)展的動(dòng)態(tài)。（4）鼓勵(lì)高年級(jí)學(xué)生訂閱Arxiv，關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)的頂級(jí)會(huì)議，如ICML/NIPS等。通過(guò)研讀論文，動(dòng)手完成論文中的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)新問(wèn)題；或者擴(kuò)展感興趣的論文的實(shí)驗(yàn)部分；或者嘗試尋求論文中有價(jià)值的地方，找到自己的研究方向。

第2篇

>> 引入深度學(xué)習(xí)的人工智能類課程 中西合璧的人工智能課程雙語(yǔ)教學(xué)模式 可調(diào)戲的人工智能 生活中的人工智能 不斷超越的人工智能 逐漸靠近的人工智能 正在落地的人工智能 2035年的人工智能 航天類專業(yè)“人工智能”課程的教學(xué)探索 林業(yè)院校人工智能課程教學(xué)的思考 人工智能導(dǎo)論課程的興趣教學(xué)法 人工智能概論課程的教學(xué)思考 “人工智能”課程教學(xué)的實(shí)踐與探索 游戲開(kāi)發(fā)應(yīng)用中的“人工智能”課程教學(xué)方法探討 人工智能的應(yīng)用研究 人工智能的日常應(yīng)用 人工智能的應(yīng)用和發(fā)展 淺析電氣自動(dòng)化控制中的人工智能應(yīng)用 分析繼電保護(hù)中的人工智能技術(shù)及其應(yīng)用 電氣自動(dòng)化控制中的人工智能應(yīng)用分析 常見(jiàn)問(wèn)題解答 當(dāng)前所在位置：l)。在情境創(chuàng)設(shè)時(shí),教師根據(jù)學(xué)生特點(diǎn)提出了多種應(yīng)用需求,例如化妝品銷售咨詢等。學(xué)生利用該工具,興趣盎然地開(kāi)發(fā)了自己的小型專家系統(tǒng),不僅理解了專家系統(tǒng)的特點(diǎn)、作用、運(yùn)行方式等,還具有強(qiáng)烈的成就感。

2.2面向研究的情境創(chuàng)設(shè)

蘇霍姆林斯基認(rèn)為,研究型教學(xué)法應(yīng)該充分體現(xiàn)學(xué)生的主體地位,激勵(lì)、引導(dǎo)和幫助學(xué)生去主動(dòng)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題,激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的內(nèi)在興趣和成就動(dòng)機(jī)[4]。人工智能課程中包含了大量的前沿問(wèn)題,研究型課題比比皆是,如何平衡這些研究課題與興趣、實(shí)用的關(guān)系,是教學(xué)設(shè)計(jì)中重點(diǎn)考慮的內(nèi)容。

下面以“規(guī)劃”中的路徑規(guī)劃內(nèi)容為例,詳細(xì)分析以研究為導(dǎo)向的情境創(chuàng)設(shè)過(guò)程。表2給出了整個(gè)教學(xué)設(shè)計(jì)。

綜合幾次研究課題完成情況,班級(jí)中有1/3的學(xué)生通過(guò)廣泛查閱資料和多次與教師討論,提交了質(zhì)量尚可的標(biāo)準(zhǔn)格式論文,并因此獲得了學(xué)院的科研學(xué)分。除此之外,教師還組織這部分具備一定科研潛力的學(xué)生參加科研項(xiàng)目,進(jìn)一步磨練科研技能,極大提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和能力。

3DBR驅(qū)動(dòng)的教學(xué)過(guò)程

人工智能課程各單元內(nèi)容相對(duì)獨(dú)立,難以形成統(tǒng)一的聯(lián)系,怎樣驗(yàn)證各單元的學(xué)習(xí)效果?從提出問(wèn)題到任務(wù)解決,每個(gè)單元的學(xué)習(xí)通常要跨越幾節(jié)課甚至幾周,怎樣在此期間保持學(xué)生的興趣和關(guān)注?

DBR是情境設(shè)計(jì)、實(shí)施、評(píng)價(jià)、再設(shè)計(jì)、理論形成等環(huán)節(jié)多次迭代循環(huán)的過(guò)程,柯林斯稱之為“不斷進(jìn)步的修正”(Progressive Refinement),以檢測(cè)設(shè)計(jì)的價(jià)值。因此,評(píng)價(jià)是教學(xué)過(guò)程中非常重要的一環(huán)。本課程教學(xué)主要做好兩個(gè)環(huán)節(jié),以驅(qū)動(dòng)整個(gè)教學(xué)過(guò)程的推進(jìn)。

1) 實(shí)踐環(huán)節(jié)。

通常的實(shí)踐環(huán)節(jié)是課程結(jié)束后固定時(shí)間的實(shí)際任務(wù),而本課程的實(shí)踐卻貫穿整個(gè)教學(xué)過(guò)程,是單元教學(xué)、教師、學(xué)生之間的粘合劑。實(shí)踐包括應(yīng)用型實(shí)踐和研究型實(shí)踐,一般在每個(gè)單元教學(xué)開(kāi)始,提出問(wèn)題后,實(shí)踐任務(wù)就被布置下去,例如前面所述的“黑白棋”、“路徑規(guī)劃算法研究”等。學(xué)生接受任務(wù)后,帶著問(wèn)題搜索解決途徑,在此期間需要教師提供方法指導(dǎo)及答疑(既可固定時(shí)間,也可通過(guò)E-mail等形式)。及時(shí)地交流,特別是針對(duì)實(shí)際問(wèn)題的交流,不僅有效率,而且便于教師及時(shí)調(diào)整教學(xué)設(shè)計(jì)。

2) 教學(xué)評(píng)價(jià)。

除了課程考核以外,每個(gè)教學(xué)單元結(jié)束時(shí)都有反饋和評(píng)價(jià)環(huán)節(jié)。評(píng)價(jià)方式包括單元測(cè)試、編寫軟件測(cè)試、研討會(huì)等。具體采用何種形式,要根據(jù)前一階段的反饋信息決定。這些來(lái)自學(xué)生反饋信息包括前一階段學(xué)習(xí)的接受情況、興趣點(diǎn)、其他課業(yè)繁忙情況等。在學(xué)期的不同時(shí)間點(diǎn)采用合適的評(píng)價(jià)方式,有助于加強(qiáng)學(xué)習(xí)刺激,總結(jié)和發(fā)現(xiàn)教學(xué)設(shè)計(jì)中的問(wèn)題,及時(shí)調(diào)整。

通過(guò)上述兩個(gè)環(huán)節(jié)的推動(dòng),精心設(shè)計(jì)的教學(xué)內(nèi)容得以順利實(shí)施并被學(xué)生欣然接受。2/3的學(xué)生在整個(gè)學(xué)期教學(xué)中都保持了積極的態(tài)度和充分的關(guān)注度,確實(shí)感受到人工智能的魅力,并能夠從技術(shù)角度看待人工智能,消除了未學(xué)或初學(xué)時(shí)的神秘感。

4教學(xué)實(shí)施效果分析

1) 正效果分析。

中原工學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院作為普通工科院校,以培養(yǎng)實(shí)用型人才為主,人工智能并非主干課程,學(xué)生重視程度不足。兩年來(lái),經(jīng)過(guò)教師與學(xué)生的共同努力,教學(xué)改革成果逐步體現(xiàn)。人工智能類學(xué)生人數(shù)從過(guò)去的5%上升到15%,科研論文數(shù)量從1%上升到20%。有20%的學(xué)生接觸過(guò)或正在從事人工智能類項(xiàng)目的研究與開(kāi)發(fā),考研選擇人工智能科目的學(xué)生比例從0上升到15%,考研成功人數(shù)占畢業(yè)生總?cè)藬?shù)的20%。

人工智能教學(xué)中采用的應(yīng)用型與研究型情境創(chuàng)設(shè),不僅促進(jìn)了學(xué)生理解接受知識(shí),而且鍛煉提高了學(xué)生獨(dú)立分析、解決問(wèn)題及開(kāi)發(fā)能力。學(xué)習(xí)也不再局限于課堂,而是拓展到圖書館、互聯(lián)網(wǎng)等更廣闊的空間。學(xué)生在學(xué)習(xí)期間保持了高度的關(guān)注,充分發(fā)揮了主動(dòng)性和主體意識(shí),為持續(xù)發(fā)展奠定了良好的基礎(chǔ)。

2) 不足分析。

DBR的方法論能夠促使教師在教學(xué)過(guò)程中不斷完善教學(xué)設(shè)計(jì),融合先進(jìn)的教學(xué)理論及工具,逐步加深學(xué)習(xí)的理解和設(shè)計(jì)的提升,切實(shí)提高教學(xué)效果。然而,仍然存在一些DBR無(wú)法解決或完善的問(wèn)題。具體表現(xiàn)在:

(1) 缺乏合適的教材。目前大多數(shù)教材的示例以解答式或推證式為主,設(shè)計(jì)型或?qū)嶋H項(xiàng)目案例較少。

(2) 投入時(shí)間限制。盡管上述教學(xué)設(shè)計(jì)和教學(xué)過(guò)程都經(jīng)過(guò)精心準(zhǔn)備與實(shí)施,但是要取得好的成效,還需要教師和學(xué)生都投入大量時(shí)間交流、研究或開(kāi)發(fā)。而學(xué)生課業(yè)繁忙造成了實(shí)施的瓶頸。

這些不足制約了上述教學(xué)方法的實(shí)際實(shí)施效果,需要今后不斷改進(jìn)。

5小結(jié)

本文針對(duì)普通工科院校學(xué)生特點(diǎn),將DBR研究成果應(yīng)用于人工智能課程。教學(xué)效果表明,精心設(shè)計(jì)的應(yīng)用型與研究型情境有助于維持學(xué)生長(zhǎng)時(shí)間的關(guān)注度、主動(dòng)性和興趣;強(qiáng)調(diào)基于評(píng)價(jià)的修正使教學(xué)過(guò)程可調(diào)節(jié),學(xué)生的學(xué)習(xí)效果更可靠。希望本文研究能夠?qū)θ斯ぶ悄芙虒W(xué)及學(xué)生培養(yǎng)起到一定的參考作用,下一階段的主要工作是進(jìn)行適合的教材建設(shè)。

參考文獻(xiàn):

[1] 楊南昌. 基于設(shè)計(jì)的研究:正在興起的學(xué)習(xí)研究新范式[J]. 中國(guó)電化教育,2007(5):6-10.

[2] 曾安,余永權(quán),曾碧. 人工智能課程教學(xué)模式的探討[J]. 江西教育學(xué)院學(xué)報(bào):綜合版,2006,27(6):40-43.

[3] 李鳴華. 案例教學(xué)法在高中人工智能課程中的運(yùn)用研究[J]. 中國(guó)電化教育,2008(2):99-102.

[4] 楊種學(xué). 研究型教學(xué)法在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程中的應(yīng)用研究[J]. 計(jì)算機(jī)教育,2007(1):55-56.

DBR Utilized Teaching Method for Artificial Intelligence

WANG Lu, LU Xiao-xia

(School of Computer, Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou 450007, China)

第3篇

Abstract： In view of the characteristics of artificial intelligence curriculum， including abstract content and complex algorithm， and the actual needs of undergraduate teaching， combined with teaching practice， this paper discusses and sums up the teaching reform and innovation of undergraduate artificial intelligence curriculum from the teaching system， teaching content， teaching methods and assessment methods.

P鍵詞： 人工智能；創(chuàng)新；本科

Key words： artificial intelligence；innovation；undergraduate

中圖分類號(hào)：G642 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2017）22-0230-02

0 引言

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)中正在迅速發(fā)展、新思想、新觀點(diǎn)、新理論、新技術(shù)不斷涌現(xiàn)的一個(gè)學(xué)科，其屬于一門邊緣學(xué)科，同時(shí)也是多個(gè)學(xué)科交叉而成的一門學(xué)科，包括語(yǔ)言學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、系統(tǒng)論、信息論、控制論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等[1]。當(dāng)前人工智能已經(jīng)是很多高校計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的必修課程，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科類各專業(yè)重要的基礎(chǔ)課程，其教學(xué)內(nèi)容主要包括自然語(yǔ)言理解、計(jì)算智能技術(shù)、問(wèn)題求解和搜索算法、知識(shí)表示和推理機(jī)制、專家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)等，國(guó)內(nèi)外很多大學(xué)都意識(shí)到了其重要性，紛紛對(duì)其展開(kāi)了教學(xué)和研究。人工智能課程包含多個(gè)學(xué)科，具有內(nèi)容抽象、理論性強(qiáng)、知識(shí)點(diǎn)多等特點(diǎn)，且算法復(fù)雜，但是多數(shù)高校采用的教學(xué)方式仍是傳統(tǒng)的課堂教學(xué)方式，即“教師講、學(xué)生聽(tīng)”的教學(xué)模式，這種信息單向傳輸教學(xué)模式以教師為主體，學(xué)生只是在被動(dòng)的接收知識(shí)；存在過(guò)分重視理論教學(xué)，忽視實(shí)踐活動(dòng)教學(xué)的問(wèn)題，導(dǎo)致教育內(nèi)容無(wú)法和社會(huì)接軌；人工智能教材理論性過(guò)強(qiáng)，學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中常常感到枯燥乏味，進(jìn)而對(duì)學(xué)習(xí)該課程失去熱情[2]，久而久之，不僅人工智能課程的教學(xué)質(zhì)量和效果無(wú)法達(dá)到預(yù)期，甚至學(xué)生還會(huì)產(chǎn)生厭學(xué)心理。針對(duì)人工智能課程中現(xiàn)有的各項(xiàng)問(wèn)題，本文作者結(jié)合自身豐富人工智能教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參考人工智能課程特點(diǎn)和教學(xué)目標(biāo)，從多個(gè)方面探討和總結(jié)了人工智能，包括教學(xué)內(nèi)容、教材選擇、教學(xué)方法和考核形式等。

1 教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化與更新

人工智能是一門嶄新的學(xué)科。開(kāi)設(shè)本課程首先是確定教學(xué)內(nèi)容。通常來(lái)講，人工智能學(xué)科的內(nèi)容包括兩個(gè)部分，具體：一是知識(shí)表示和推理；二是人工智能的應(yīng)用。前者是人工智能的重要基礎(chǔ)，后者主要介紹了幾種人工智能應(yīng)用系統(tǒng)，包括自動(dòng)規(guī)劃和機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)等。另外，課程內(nèi)容中還包括了一些人工智能應(yīng)用的實(shí)例，將實(shí)踐和理論緊密結(jié)合起來(lái)[3]。

隨著時(shí)代的發(fā)展和科技的進(jìn)步，人工智能學(xué)科也取得了較大發(fā)展。基于此，人工智能學(xué)科也應(yīng)該與時(shí)俱進(jìn)，更新人工智能教學(xué)大綱，進(jìn)一步完善其教學(xué)內(nèi)容。修訂后的人工智能教學(xué)大綱將人工智能分成兩個(gè)部分，即基礎(chǔ)部分和擴(kuò)展應(yīng)用部分。前者包括計(jì)算智能、搜索原理、知識(shí)表示等，后者包括智能機(jī)器人、智能控制、多智能體、自然語(yǔ)言理解、自動(dòng)規(guī)劃、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)工程等。

教學(xué)內(nèi)容的選擇和確定應(yīng)綜合考慮多項(xiàng)因素，不僅要重視基礎(chǔ)知識(shí)，也應(yīng)注意推陳出新，隨著科技的進(jìn)步做到與時(shí)俱進(jìn)，同時(shí)教學(xué)內(nèi)容應(yīng)符合現(xiàn)實(shí)的需求，能夠與社會(huì)接軌，將理論和實(shí)踐緊密結(jié)合起來(lái)，只有這樣人工智能課程的教學(xué)質(zhì)量和效果才能事半功倍。

2 教學(xué)策略及教學(xué)方法的改革創(chuàng)新

由于人工智能課程具有算法復(fù)雜、內(nèi)容抽象、理論性強(qiáng)、 知識(shí)點(diǎn)多的特點(diǎn)，傳統(tǒng)的教學(xué)模式已經(jīng)無(wú)法滿足人工智能課程的需求，教師應(yīng)探索更加有效的教學(xué)模式和方法，確保人工智能課程能夠取得良好的教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果。具體的改革和創(chuàng)新人工智能課程的手段和方法主要包括以下幾個(gè)方面：

2.1 激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣 無(wú)論是經(jīng)驗(yàn)還是常識(shí)都在告訴我們每個(gè)人最好的老師就是興趣，學(xué)生只有對(duì)某門學(xué)科存在興趣，才會(huì)更加主動(dòng)積極的學(xué)習(xí)該門課程，從而獲得良好的教學(xué)效果。比如，作者在課程的一開(kāi)始先播放了一段著名導(dǎo)演斯蒂文?斯皮爾伯格的《Artificial Intelligence》的相關(guān)片段，由這個(gè)電影學(xué)生知道了世上存在人工智能的機(jī)器人，學(xué)生們隨著電影情節(jié)的發(fā)展而深深感動(dòng)，與此同時(shí)教師讓學(xué)生思考和談?wù)撊斯ぶ悄苁鞘裁矗垦芯咳斯ぶ悄艿囊饬x在哪里？實(shí)踐發(fā)現(xiàn)，在課堂中加入電影因素，能夠大大提升學(xué)生們的注意力，讓學(xué)生更加專注在教學(xué)任務(wù)中，有效提高了學(xué)生探索人工智能的積極性和主動(dòng)性。此外，在教學(xué)中還可以用動(dòng)畫、視頻、圖片等手段將反映人工智能最新研究和應(yīng)用的成果展示出來(lái)，讓學(xué)生更直觀的感受人工智能的奧妙，從而投入更多熱情學(xué)習(xí)人工智能課程。

2.2 面向問(wèn)題的案例教學(xué)法 案例教學(xué)法是一種以案例為基礎(chǔ)、以能力培養(yǎng)為核心的一種教學(xué)方法[11]。針對(duì)學(xué)校學(xué)生特點(diǎn)，我們采取了以下幾種教學(xué)形式實(shí)施案例教學(xué)。①講解式案例教學(xué)：這種案例通過(guò)教師的講解，幫助學(xué)生理解抽象的理論知識(shí)點(diǎn)。案例的呈現(xiàn)有兩種基本形式：一是“案例―理論”，即先給出教學(xué)案例，然后再講解理論知識(shí)；二是“理論―案例”，即教師先講解理論知識(shí)，再給出教學(xué)案例；通過(guò)情境體驗(yàn)與案例剖析激發(fā)學(xué)生認(rèn)知的興趣，引導(dǎo)學(xué)生對(duì)將要學(xué)習(xí)的內(nèi)容產(chǎn)生注意，有利于教師導(dǎo)入新課。②討論式案例教學(xué)：在課程初期將學(xué)生分成若干學(xué)習(xí)小組，每小組3～4人；教師將提前設(shè)計(jì)好的一題多解的教學(xué)案例以及收集的相關(guān)資料分配給每個(gè)小組，要求學(xué)生在課余時(shí)間通過(guò)自學(xué)和組內(nèi)討論的方式給出問(wèn)題的不同解決方案。③辯論式案例教學(xué)：在課程后期，采取專題辯論的方式對(duì)綜合應(yīng)用案例進(jìn)行討論，能有效地啟發(fā)學(xué)生全方位地思考和探索問(wèn)題的解決方法，加深學(xué)生對(duì)人工智能的理解。

2.3 個(gè)性化學(xué)習(xí)與因材施教 在開(kāi)展課程教育過(guò)程中應(yīng)注意對(duì)學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化教學(xué)，結(jié)合學(xué)生特點(diǎn)因材施教。比如，在日常教學(xué)中多觀察學(xué)生情況，鼓勵(lì)那些應(yīng)對(duì)教學(xué)任務(wù)后仍存在余力的W生深入探索較深層次的課程及相關(guān)知識(shí)，同時(shí)友善面對(duì)學(xué)習(xí)較差的學(xué)生，分析其學(xué)習(xí)過(guò)程中面對(duì)的困難，有的放矢地采取應(yīng)對(duì)措施，幫助其不斷進(jìn)步；在教學(xué)過(guò)程中讓學(xué)生以讀書報(bào)告的形式多多思考，鼓勵(lì)學(xué)生發(fā)散性思考問(wèn)題，鼓勵(lì)優(yōu)秀學(xué)生進(jìn)行深一步的探討，并且教師應(yīng)幫助具有新穎思想或論點(diǎn)的學(xué)生將其智慧以科技論文和發(fā)表文章的形式轉(zhuǎn)化為成果。

2.4 注重綜合能力培養(yǎng) 在研究型教學(xué)中任務(wù)驅(qū)動(dòng)是一種常用的教學(xué)方法，其中心導(dǎo)向是任務(wù)，學(xué)生在完成任務(wù)的同時(shí)也在吸收和掌握知識(shí)。通常來(lái)講，該教學(xué)方法的步驟是：教師提出任務(wù)師生共同分析以得出完成任務(wù)的方法和步驟適當(dāng)講解或自學(xué)、協(xié)作學(xué)習(xí)完成任務(wù)交流和總結(jié)。”[3]該教學(xué)模式不僅有利于培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新意識(shí)，還能夠培養(yǎng)學(xué)生解決實(shí)際問(wèn)題的能力，提高其綜合實(shí)力。不僅如此，由于該教學(xué)模式通常是以小組協(xié)作的方式進(jìn)行，教師給出研究范圍，學(xué)生自愿結(jié)組并選擇具體的題目，經(jīng)過(guò)分析和討論后以程序設(shè)計(jì)或者論文的形式協(xié)作完成研究。由此可知，學(xué)生是在以團(tuán)隊(duì)的力量解決問(wèn)題，這十分考驗(yàn)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，對(duì)于學(xué)生團(tuán)隊(duì)合作精神的培養(yǎng)至關(guān)重要，且在完成任務(wù)的過(guò)程中學(xué)生需要查閱大量的資料，久而久之學(xué)生收集資料和創(chuàng)新能力勢(shì)必會(huì)得到提升。

2.5 采用啟發(fā)式教學(xué) 人工智能的很多問(wèn)題都較為抽象，對(duì)學(xué)生理解力的要求較高，因此，在實(shí)際的教學(xué)過(guò)程中教師應(yīng)有意識(shí)的就課程內(nèi)容提出相關(guān)問(wèn)題，讓學(xué)生自己獨(dú)立思考，鼓勵(lì)學(xué)生提出自己的想法和解決方案。然后回歸到課程上，對(duì)比分析教材上的解決方案和學(xué)生自己的解決方案，如此不僅培養(yǎng)了學(xué)生獨(dú)立思考的能力，也增加了學(xué)生參與教學(xué)活動(dòng)的意識(shí)，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情。比如，在講到較為抽象的“遺傳算法”時(shí)，先提出一個(gè)問(wèn)題，即“遺傳算法如何用于優(yōu)化計(jì)算？”，然后從“達(dá)爾文的生物進(jìn)化論”入手，討論“遺傳”、“變異”和“選擇”作用，之后舉例分析，啟發(fā)學(xué)生思考“遺傳”、“變異”和“選擇”的實(shí)現(xiàn)，最后師生一起導(dǎo)出遺傳算法用于優(yōu)化計(jì)算的基本步驟。如此既完成了教授遺傳算法的目的，也鍛煉了學(xué)生邏輯思維的能力，教學(xué)效果良好[4]。

3 作業(yè)和考核方式的改革創(chuàng)新

過(guò)去的課程作業(yè)都是單一書面習(xí)題作業(yè)，發(fā)展至今，課程作業(yè)形式已經(jīng)發(fā)生了變化，更加豐富多樣，包括必須交給教師評(píng)閱的書面家庭作業(yè)和不必交給教師的課外思考題目、口頭布置的思考題或閱讀材料以及大型作業(yè)等。其中通過(guò)網(wǎng)絡(luò)就可以完成上交作業(yè)，并且教師批閱作業(yè)后也可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)返回給學(xué)生，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)化。課程的考核方式較之以前也發(fā)生了較大變化，加強(qiáng)了平時(shí)思維能力的考核，更加注重學(xué)生實(shí)驗(yàn)?zāi)芰蛣?dòng)手能力的培養(yǎng)，不再是絕對(duì)的一次考試定成績(jī)，而是在總評(píng)成績(jī)中加入30%的平時(shí)成績(jī)，如此不僅減輕了學(xué)生的期末負(fù)擔(dān)，也迫使學(xué)生更加重視平時(shí)的學(xué)習(xí)思考，有利于課程教學(xué)質(zhì)量的提升。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文是以提高教學(xué)質(zhì)量為目標(biāo)，結(jié)合教學(xué)實(shí)踐，從教學(xué)體系、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、考核方式等方面對(duì)本科人工智能課程的教學(xué)改革進(jìn)行了探討，總結(jié)了該課程在教學(xué)和實(shí)踐方面的一些教改舉措。這些舉措符合二十一世紀(jì)高校教學(xué)的要求，可以支持教師提高教學(xué)手段現(xiàn)代化的水平，同時(shí)更貼合學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。作為該課程的授課教師應(yīng)始終保持對(duì)教學(xué)內(nèi)容的不斷更新、教學(xué)方法的多樣化，才能激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，培養(yǎng)他們的思維創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新的能力，最終提高本課程的教學(xué)質(zhì)量。從學(xué)生的反饋來(lái)看，作者所總結(jié)的教學(xué)實(shí)踐具有明顯的教學(xué)效果。但仍有許多方面做得不夠，今后將繼續(xù)在教學(xué)過(guò)程中不斷總結(jié)成功的經(jīng)驗(yàn)，吸取失敗的教訓(xùn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]蔡自興.人工智能及其應(yīng)用[M].三版.北京：清華大學(xué)出版社，2007.

[2]謝榕，李霞.人工智能課程教學(xué)案例庫(kù)建設(shè)及案例教學(xué)實(shí)踐[J].計(jì)算機(jī)教育，2014（19）：92-97.

[3]蔡自興，肖曉明，蒙祖強(qiáng).樹立精品意識(shí)搞好人工智能課程建設(shè)[J].中國(guó)大學(xué)教學(xué)，2004（1）：28-29.