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2.2面向研究的情境创设
苏霍姆林斯基认为,研究型教学法应该充分体现学生的主体地位,激励、引导和帮助学生去主动发现问题、分析问题和解决问题,激发学生学习的内在兴趣和成就动机[4]。人工智能课程中包含了大量的前沿问题,研究型课题比比皆是,如何平衡这些研究课题与兴趣、实用的关系,是教学设计中重点考虑的内容。
下面以“规划”中的路径规划内容为例,详细分析以研究为导向的情境创设过程。表2给出了整个教学设计。
综合几次研究课题完成情况,班级中有1/3的学生通过广泛查阅资料和多次与教师讨论,提交了质量尚可的标准格式论文,并因此获得了学院的科研学分。除此之外,教师还组织这部分具备一定科研潜力的学生参加科研项目,进一步磨练科研技能,极大提高了学生的学习兴趣和能力。
3DBR驱动的教学过程
人工智能课程各单元内容相对独立,难以形成统一的联系,怎样验证各单元的学习效果?从提出问题到任务解决,每个单元的学习通常要跨越几节课甚至几周,怎样在此期间保持学生的兴趣和关注?
DBR是情境设计、实施、评价、再设计、理论形成等环节多次迭代循环的过程,柯林斯称之为“不断进步的修正”(Progressive Refinement),以检测设计的价值。因此,评价是教学过程中非常重要的一环。本课程教学主要做好两个环节,以驱动整个教学过程的推进。
1) 实践环节。
通常的实践环节是课程结束后固定时间的实际任务,而本课程的实践却贯穿整个教学过程,是单元教学、教师、学生之间的粘合剂。实践包括应用型实践和研究型实践,一般在每个单元教学开始,提出问题后,实践任务就被布置下去,例如前面所述的“黑白棋”、“路径规划算法研究”等。学生接受任务后,带着问题搜索解决途径,在此期间需要教师提供方法指导及答疑(既可固定时间,也可通过E-mail等形式)。及时地交流,特别是针对实际问题的交流,不仅有效率,而且便于教师及时调整教学设计。
2) 教学评价。
除了课程考核以外,每个教学单元结束时都有反馈和评价环节。评价方式包括单元测试、编写软件测试、研讨会等。具体采用何种形式,要根据前一阶段的反馈信息决定。这些来自学生反馈信息包括前一阶段学习的接受情况、兴趣点、其他课业繁忙情况等。在学期的不同时间点采用合适的评价方式,有助于加强学习刺激,总结和发现教学设计中的问题,及时调整。
通过上述两个环节的推动,精心设计的教学内容得以顺利实施并被学生欣然接受。2/3的学生在整个学期教学中都保持了积极的态度和充分的关注度,确实感受到人工智能的魅力,并能够从技术角度看待人工智能,消除了未学或初学时的神秘感。
4教学实施效果分析
1) 正效果分析。
中原工学院计算机学院作为普通工科院校,以培养实用型人才为主,人工智能并非主干课程,学生重视程度不足。两年来,经过教师与学生的共同努力,教学改革成果逐步体现。人工智能类学生人数从过去的5%上升到15%,科研论文数量从1%上升到20%。有20%的学生接触过或正在从事人工智能类项目的研究与开发,考研选择人工智能科目的学生比例从0上升到15%,考研成功人数占毕业生总人数的20%。
人工智能教学中采用的应用型与研究型情境创设,不仅促进了学生理解接受知识,而且锻炼提高了学生独立分析、解决问题及开发能力。学习也不再局限于课堂,而是拓展到图书馆、互联网等更广阔的空间。学生在学习期间保持了高度的关注,充分发挥了主动性和主体意识,为持续发展奠定了良好的基础。
2) 不足分析。
DBR的方法论能够促使教师在教学过程中不断完善教学设计,融合先进的教学理论及工具,逐步加深学习的理解和设计的提升,切实提高教学效果。然而,仍然存在一些DBR无法解决或完善的问题。具体表现在:
(1) 缺乏合适的教材。目前大多数教材的示例以解答式或推证式为主,设计型或实际项目案例较少。
(2) 投入时间限制。尽管上述教学设计和教学过程都经过精心准备与实施,但是要取得好的成效,还需要教师和学生都投入大量时间交流、研究或开发。而学生课业繁忙造成了实施的瓶颈。
这些不足制约了上述教学方法的实际实施效果,需要今后不断改进。
5小结
本文针对普通工科院校学生特点,将DBR研究成果应用于人工智能课程。教学效果表明,精心设计的应用型与研究型情境有助于维持学生长时间的关注度、主动性和兴趣;强调基于评价的修正使教学过程可调节,学生的学习效果更可靠。希望本文研究能够对人工智能教学及学生培养起到一定的参考作用,下一阶段的主要工作是进行适合的教材建设。
参考文献:
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[3] 李鸣华. 案例教学法在高中人工智能课程中的运用研究[J]. 中国电化教育,2008(2):99-102.
[4] 杨种学. 研究型教学法在数据结构课程中的应用研究[J]. 计算机教育,2007(1):55-56.
DBR Utilized Teaching Method for Artificial Intelligence
WANG Lu, LU Xiao-xia
中图分类号:G642 文献标识码:B
1 引言
人工智能是计算机科学的一个重要分支,是当前科学技术发展中的一门前沿科学,它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,被认为是计算机发展的一个根本目标。
人工智能课程作为计算机科学与技术专业课程体系中的核心课程之一,其地位正在随着该技术的不断发展和广泛应用而得到迅速提高。目前,国内外重点大学都非常重视该门课程的教学和研究,许多重点大学都有自己独立的人工智能研究所。
本文通过多年的人工智能教学实践,对人工智能教学的方法进行了初步的实践和探索。中央民族大学在人工智能课程建设和教学过程中,针对计算机学科的发展趋势,提出摈弃传统讲、学、考模式,注重学生能力培养的措施。在教学和实践过程中,不断进行探索,既从计算机学科本科的教学理念出发,从人工智能这门学科特点出发,以计算机学科分支的角度认知人工智能,组织教材的知识架构并进行教学。用计算机学科的观点分析人工智能的基本原理与方法时,重点强调的是这些基本原理与方法与其他的计算机分支的共同点和不同点。共同点是强调计算机学科的本质,不同点是强调人工智能的本质。本文就针对我校人工智能课程教学的一些基本问题加以初步总结。
2 从计算机学科分支的角度认知人工智能
人工智能属于计算机科学分支的学科,同时又是一门涉及控制论、信息论、语言学、神经生理学、数学、哲学等多学科交叉的课程。我国高等院校计算机学科的本科教学所设置的人工智能课程一般只有40课时左右,以什么角度组织教材内容,提高教学效果,才能使学生较容易地理解和掌握人工智能的原理与技术,是我们值得探索的问题。
人工智能处理的对象是知识,知识处理则需采用知识表示。因此,若以计算机分支的角度也就是用计算机学科的观点看待人工智能,人工智能课程的教学内容应以知识为主线,以知识表示和搜索为基石进行组织。反映到实际教学中,就是人工智能的各个分支的介绍,这包括知识库系统、自然语言理解、规划、机器人等。总之,教学内容可分成两个部分,第一部分是基础理论和基本方法,包括:逻辑表示与归结推理方法、搜索原理,知识表示(包括产生式系统、语义网络、框架)、推理(包括不确定性推理、非单调推理)、机器学习。第二部分是实用技术,包括知识库系统、高级搜索、自然语言理解。
3 优化和更新教学内容、加强双语教学
人工智能作为一门新学科,在1988年前,国内外均未见有教学大纲和教材,开设本课程面临的首要问题就是确定教学内容,包括人工智能的知识表示和推理以及人工智能的应用两个部分。前者是人工智能的重要基础,后者讨论几种人工智能应用系统,包括专家系统、机器学习、自动规划和机器视觉等系统。这些内容只是给出了人工智能课程的初步框架。
随着人工智能研究的进一步深入, 到20世纪90年代中期,人工智能也从符号(逻辑)主义一枝独秀发展到符号主义、连接主义和行为主义多家争鸣的新局面, 模糊计算和神经计算作为新内容列入到人工智能课程,充实了人工智能课程的内容。进入21世纪以来,人工智能学科又有了新的发展。为了及时反映人工智能研究和学科的最新进展,我们及时对教学内容进一步优化和更新:把人工智能分为基础部分和扩展应用部分。
在教学和实践过程中,考虑到本课程的多学科交叉性以及相关信息学科的快速发展, 在目前高校提倡双语教学的环境下,将《人工智能》教材逐步改为全英语教材,这样可以更快地掌握学科的发展动态, 掌握最先进的技术, 与国际发展趋势接轨。Nils J.Nilsson教授所著的《人工智能》教材是美国Stanford大学计算机系本科教材,该教材体系比较符合学生的认知规律,便于学生接受、理解、掌握和巩固所学知识;同时这本书内容丰富、取材新颖,适合作为该课程的英文教材。
4 注重案例教学、改革教学方法
案例教学首创于哈佛大学商学院,在经贸、管理、法学等学科领域的相关专业得到应用并取得显著绩效,然而目前工科专业还较少运用案例教学方法。人工智能的每一部分内容均包含大量概念,内容抽象,算法复杂,学生往往被动“听讲”;并且涉及很多的数理逻辑知识,有些显得难以理解,并且往往让学生感到比较枯燥,学生的学习兴趣就渐渐淡薄,难以获得预期的教学效果。鉴于这一现实问题,我们将案例教学方法引入到该课程的教学之中。
例如在逻辑推理技术和搜索技术这两方面的教学过程中,我们使用参考教材《人工智能:一种现代方法》,并利用其中基于JAVA的教学开发工具包AIMA进行案例设计和实验教学,在教学过程中结合AIMA中的案例来讲解,使比较枯燥的知识以有效、实用和具体的形式表现出来,做到理论与实践相结合。在讲解搜索技术时,以“八皇后”问题为案例,结合AIMA中的设计实现,以讲解和讨论相结合的方式,学习盲目搜索、启发式搜索等算法,使学生不仅能理解状态空间的产生方法,而且能设计算法、实现算法,提高了学生的学习兴趣和实践能力。在学习神经网络、模糊逻辑、进化计算等方面的内容时,我们主要借助于Matlab提供的相关工具箱。
5 加强教学队伍建设、改革考核方法
建立一支爱岗敬业、富有战斗力的教学队伍是出色完成教学任务和提高课程教学质量的根本保证。教学人才资源是教学的第一资源。在学校有关部门的领导和学院的支持下,我们组成一支知识结构和年龄比较合理的教师队伍。
1956年,在美国Dartmouth大学,由数学家J.McCarthy和他的三位朋友M.Minsky、N.Lochester和C.Shannon共同发起一个历时两个月的夏季学术讨论班,他们在此讨论班上第一次正式使用了人工智能(Artificial Intelligence)这一术语。人工智能是一门多学科交叉的课程,涉及计算机科学、数学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、哲学及语言学等多个学科,是新理论和新技术不断出现的综合性学科。当前,人工智能领域加强了从人类智能与生命现象中汲取养分的趋势,加快了向分布式系统与复杂系统靠拢的步伐,智能化的应用更为深入,影响更为广泛,其发展已对人类的经济、社会、文化等方面产生了深远影响[1]。
1人工智能导论课程特点
人工智能导论是人工智能领域的引导性课程,介绍人工智能的基本理论、方法和技术,目的是使学生了解和掌握人工智能的基本概念和方法,为进一步学习奠定基础。人工智能是计算机科学与技术学科一门重要的基础课程,需要相关课程作支撑。离散数学、概率论与数理统计等课程是其数学基础,数据结构、程序设计基础、算法分析与设计等课程则为人工智能中知识表示、逻辑推理和问题求解提供了设计与实现手段。与其他软件课程相比,人工智能课程有鲜明的特点,主要表现在思想方法上强调启发性、算法上强调不确定性。同时,由于人工智能是一个新思想和新技术层出不穷的开拓性领域,因此其对学生的训练是鼓励创新的,具有其他课程不可替代的作用。
人工智能导论是计算机相关专业的必修课,在许多信息类相关的本科教学中也有开设,一般开设在第六或者第七学期。我国目前本科教育的定位是专才教育,培养某方面的专业人才。完成公共基础课程和部分专业基础课程的学习之后,本科高年级学生应该了解本专业的应用领域和发展前景,因此在教学过程中要注意内容的专业性和应用性。由于本科阶段学生缺乏科研意识,初步的科研训练设置在第八学期,即所有课程学习完毕之后的毕业设计,而人工智能课程强调科研性,因此教学难度较大,由此带来的最直接后果就是学生学习兴趣不高。同时,对有志于读研的学生而言,本科阶段的学业也是研究生教育的起点,在教学过程中要适时的进行科研引导,提升学生对科学研究的兴趣,为研究生阶段打下基础。可见,圆满完成人工智能导论课程这一教学任务是重要且极具挑战性的。
2教学内容安排
人工智能的研究和应用领域非常广泛,包括问题求解、机器学习、自然语言理解、专家系统、模式识别、计算机视觉、机器人学、搏弈、计算智能、人工生命自动定理证明、自动程序设计、智能控制、智能检索、智能调度与指挥、智能决策支持系统、人工神经网络、数据挖掘和知识发现等。人工智能导论旨在为这些具体领域的研究提供引导和基础保障。
人工智能导论课程涵盖内容较多,因此需要明确“精讲”和“泛讲”的内容,以使教师和学生在教学活动中都有所侧重。当然,首先应和学生说明,泛讲并不代表内容不重要,只是由于课程性质和课时的关系,暂时不作深入探讨。日后如有需要,可在此基础上进一步学习和研究。结合当前人工智能学科的发展状况,根据教学大纲和作者的教学经验,对人工智能导论课程教学内容的精讲和泛讲安排如表1所示。
3提升学生学习兴趣的教学方法
3.1穿插背景故事
为激发学习积极性,针对学生喜欢听奇闻轶事、想象力丰富的心理特点,通过讲述一些与教学内容有关的故事或者趣事来吸引其注意力,辅助思维并丰富联想,使学生在愉悦中完成学习[2]。下面列举几个我们在课程教学中用到的背景故事,通过这些故事,不但传授了知识,也活跃了课堂气氛。
1) 人类智能的计算机模拟与人机大战。
讲授人类智能的计算机模拟时,可以给学生简述一下IBM公司的超级电脑和国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫之间的人机大战,以促进学生对人类智能和人工智能的进一步思考。北京时间1997年5月12日凌晨4点50分,在美国纽约公平大厦,当IBM公司的“深蓝”超级电脑将棋盘上的一个兵走到C4的位置上时,国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对“深蓝”的人机大战落下帷幕,“深蓝” 以3.5U2.5的总比分战胜卡斯帕罗夫。2003年1月26日至2月7日,卡斯帕罗夫与深蓝的升级版“小深”又进行了一场人机大战,先后进行了6局比赛,最终卡斯帕罗夫以1胜1负4平的结果和“小深”握手言和。这也表明了人工智能和人类智能之间的较量还将持续下去。
2) 问题规约法与老和尚说教。
问题规约法是从要解决的问题出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直到最后把初始问题归约为一个本原问题集合。本原问题指不能再分解或变换且直接可解的子问题。可见,问题规约的本质是递归的思想。此时,可以给学生简述我们小时候就听说过的老和尚说教的故事,即“从前有座山,山上有座庙,庙里有个老和尚,老和尚对小和尚说,从前有座山……”。
3) 模糊理论与秃头悖论。
模糊推理是一种重要的不确定性推理方式,是指基于模糊理论进行的推理。讲授模糊理论时,可以先讲一下秃头悖论让学生讨论。一个人有10万根头发,肯定不能算秃头,不是秃头的人,掉了一头发,仍然不是秃头,按照这个道理,让一个不是秃头的人一根一根地减少头发,就得出一条结论,即没有一根头发的光头也不是秃头!秃头悖论的出现源于在严格的逻辑推理中使用了“秃头”这一模糊概念,因此需要以模糊逻辑代替传统的二值逻辑解决该问题。
3.2课堂辩论和多媒体教学
人工智能从其诞生之日起就充满争议,各种学派的争论使得人工智能的发展更趋完善,加快了其纵深发展。目前,人工智能的争论主要有两方面,即研究方法的争论和技术路线的争论。前者争论的主要问题有人工智能是否得模拟人的智能;对结构模拟和行为模拟是否可以分离研究;对感知、思维和行为是否可分离研究;对认知与学习以及逻辑思维和形象思维等问题是否可以分离研究;是否有必要建立人工智能的统一理论体系。后者争论的主要问题是沿着什么样的技术路线和策略来发展人工智能。
在课堂教学中,可以充分利用人工智能中存在的争论较多这一特点,针对相关议题组织课堂辩论,如可用议题“机器的反叛――机器的智能会超越人类吗?”。让学生在图书馆或者从网上查阅相关资料,明确自己的论点并准备证据材料,并在课堂上进行辩论。这类辩论无所谓输赢,旨在通过这种活动,增进学生思考[3]。教学中,还可以充分利用多媒体教学的特点,如让学生观摩电影《终结者》系列、《人工智能》、《黑客帝国》等,增强学生对人工智能的直观感受,提高课堂教学效果[4]。
3.3应用实例分析
普遍而言,本科学生对单纯的理论讲解不太感兴趣,因此在教学过程中,适当增加一些实验和设计,提高学生分析问题的能力和实际动手能力。比如,讲解知识的产生式表示法时,给出产生式的概念和基本表示形式之后,可以通过“野人与传教士过河”问题来说明产生式表示法的具体应用过程;讲解计算智能的进化计算部分时,给出进化算法的几种具体形式和算法流程之后,可以通过中国旅行商问题(CTSP)来说明算法求解问题的过程。教师在教学过程中,可以根据需要,选择一些合适的应用实例进行分析。通过这些实例,既能加深学生对知识的理解,又能增加学习的兴趣。下面给出两个实例的简单描述。
1) 产生式表示法求解“野人与传教士过河”问题。
问题:传教士和野人各N人过河,现只有一条船,传教士和野人都会划船,船一次只能载k人,船上野人多于传教士时野人就会吃掉传教士,问如何安全过河?(不失一般性,以N=3,k=2为例求解)。
求解简述:设综合数据库中状态用三元组(m, c, b)表示,其中m、c、b分别表示传教士、野人和船的数目,则有:
0≤m, c≤3, b ∈{0, 1}
以左岸为参照点,则初始状态和目标状态分别为(3,3,1)和(0,0,0)。据此,可以给出一条产生式规则如下:
IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0)
以此类推,把所有可行的规则都求出之后,就可按照规则集和控制策略得到问题的解。
2) 遗传算法求解31个城市的CTSP问题[5]。
问题:给定有限个城市的集合C={c1,c2, …,cm}及每两个城市之间的距离矩阵D=[dij]m×m,其中m∈N,dij=d(ci, cj)∈Z+,ci、 cj∈C,1≤i、j≤m,求出满足的城市序列cπ(1)、cπ(2)、…、cπ(m),其中π(1),π(2),…,π(m)是1、2、…、m的一个全排列。我们以CTSP问题为例,即求解中国31个城市之间最短巡回路线的问题。
求解简述:路径表示直接使用城市在路径中的相对位置,如有编号分别为1、2、3、4、5的5个城市的一条路径4-1-2-5-3,用路径表示方法直接可写为(4 1 2 5 3)。适应度函数值用路径的实际长度表示。交叉算子采用次序杂交,即选择父体的两杂交点,交换相应的段,其它城市则保持在父体中的相应次序。变异算子采用倒位算子,即随机选择两个位置,然后将它们之间的城市反序。通过运用遗传算法求解,可得最优解为15 404 km,对应的巡回路线为“北京―呼和浩特―太原―石家庄―郑州―西安―银川―兰州―西宁―乌鲁木齐―拉萨―成都―昆明―贵阳―南宁―海口―广州―长沙―武汉―南昌―福州―台北―杭州―上海―南京―合肥―济南―天津―沈阳―长春―哈尔滨―北京”。实例讲解完成后,可要求学生采用相同或者不同的方案自己去实现一下问题的求解过程。
4结语
人工智能是计算机科学与技术专业的一门核心课程,同时也是一门交叉学科,涉及面广,理论性强,教学难度较大,学生的学习兴趣有待提高。本文作者根据自己在人工智能导论课程中的教学实践和课程特点,明确了教学中的精讲内容和泛讲内容,总结了三种提高学生学习兴趣的教学方法,并给出相应的实例说明,旨在为本门课程的教师提供教学参考。
参考文献:
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Teaching Methods for Promoting Learning Interests in Introduction to Artificial Intelligence
YANG Liying
(School of Computer Science, Xidian University, Xi’An 710071, China)
人工智能是一门研究机器智能的学科,是在研究人类智能行为规律的基础上,利用人工的方法和技术,研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能,实现智能行为。在知识经济向智能经济高度发展的今天,人工智能具有重要的理论意义和社会价值。人工智能理论已经渗透到各个领域,人工智能技术也得到广泛应用,许多研究成果已经进入人们的生活。
人工智能课程是一门多学科交叉的课程,具有很强前沿性,涉及哲学、认知科学、行为科学、脑科学、生理学、心理学、语言学、逻辑学、物理学、数学等众多领域;涉及面宽,内容广泛,更新快。人工智能课程的开设能够更好地培养学生的创新思维和技术创新能力,培养学生对计算机前沿技术的前瞻性,提高他们的科技素质和学术水平[1]。
人工智能课程内容的广泛性、前沿性和应用性特点决定了授课方法的多样性。与本科生相比,研究生在教育目标和身心特征方面都有较大的区别。笔者多年从事研究生人工智能课程教学工作,现总结多年教学经验如下。
1研究生培养目标及其教学特点
研究生教育阶段的教育目标是使研究生形成具有个性化的研究品格、研究定向和研究视野,以具有独立思考并获得独创研究成果的能力[2]。从这一意义上讲,个性化是研究生教育培养目标的构成主体。尤其随着我国经济持续高速增长,社会对知识创新、新经济生长点的期望值增大,这就要求我国研究生教育在其培养目标的定位上不仅要重视人才培养的高层次性,更要重视创新能力、实践能力和创业精神的培养。并且,研究生身心发展已较成熟,具有较稳定的个性特征,思维力强,具有较高的专业性思维意识和创造力,为独立地进行专业研究活动提供了心理上和智力上的保证。而且,研究生已具备了基础理论和专业知识,特别是有一定工作经历的研究生,他们不仅有本科教育阶段的知识积累,也有应用这些知识的经验,对于扩大其专业知识领域并进行研究有着积极主动的态度。总之,从年龄构成及身心特征上讲,研究生适应高层次、跨学科知识领域的学习和研究。
研究生的特征及其教育目标决定了研究生教学不应该是由教师讲授已定论的知识,而应是以教学为基本依托,通过教学提出具有研究性、探索性、未确定性甚至是尚存争议性的课题,激励研究生独立思考和质疑,让他们在思考和质疑的过程中提出问题,培育他们发现问题、提出质疑的科学批判精神,训练并提高其创新能力、实践能力和创新精神。创新精神和创新能力主要表现在具有健全的人格、强烈的责任感、开放的心态、团结合作的精神、严谨科学的思维能力和创新思维方式。
个性是创新的源泉,研究生课程体系的设置应该具有一定的灵活性,依据研究生不同的知识基础和研究定向,设置具有弹性化的课程,使研究生的个性化得以凸显。另外,为提高研究生专业研究和创新能力,在课程教学中,也应凸显教学的研究性和专业性,重视专业领域背景知识和研究方法的讲授,开展跨学科、非专业知识的教学,教学内容应涵盖专业领域的研究热点、难点、争议问题和最新研究动态,还应包括交叉学科、边缘学科的研究趋势,以扩展学生的视野[3]。也就是说,研究生教学既要凸显研究生的个性化特点,又要凸显内容的学术性和研究的指向性。
2人工智能课程的特点
2.1多学科交叉,具有很强的前沿性
人工智能是一门多学科交叉的课程。课程内容的理解需要运用多学科知识和较强的逻辑思维能力,多学科的知识相互联系、相互交叉,融合形成新的知识,成为新的思维方法和综合能力的萌发点。通过课程学习,学生可以通过不同学科知识的融合来达到对原有知识的超越,用一种全新的思维方法来思考所遇到的问题,提出新的解决办法。这也是创造力的迸发和智能的飞跃。具有了知识的广度和深度才具有融会贯通、创新的可能,人工智能课程的开设能够更好地培养学生的创新思维和技术创新能力,为学生提供一种新的思维方法和问题求解手段。
2.2涉及面宽,内容广泛,更新快
人工智能课程是一门知识点较多的课程,它以概率统计、离散数学、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等课程为基础,涵盖了模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、自然语言理解、专家系统等众多研究方向,内容涉及面广,概念抽象,不易理解。并且,人工智能课程内容更新快,近年来人工智能科学的快速发展,涌现出了大批新方法,研究热点问题也从符号计算发展到智能计算和Agent等。其中,计算智能主要涉及神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等领域,在模式识别、图像处理、自动控制、通信网络等很多领域都得到了成功应用;Agent最早来自分布式人工智能,随着并行计算和分布式处理等技术的发展而逐渐成为热点。
在互联网上有大量最新的与课程内容相关的研究论文,为学生提供了很好的查阅文献的环境,使学生能够根据所学习的内容和所在课题组的研究方向阅读相应文献,提高学生的学习兴趣和独立提出问题、解决问题的能力。
2.3应用性强
人工智能理论已经渗透到科学的各个领域,当前,几乎所有的科学与技术分支都在共享着人工智能领域所提供的理论和技术。例如,自第一个专家系统DENDRAL研制成功以来,专家系统已成功地应用于数学、物理、化学、医学、地质、气象、农业、法律、教育、交通运输、军事、经济等几乎所有领域;数据挖掘技术是以一种更自动化的方式对具有大量数据的商业活动进行分析和预测,在市场营销、银行、制造业、保险业、计算机安全、医药、交通、电信等领域已有许多案例;语义Web让Web上的信息能够被机器所理解,实现Web信息的自动处理,成功地将人工智能的研究成果应用到互联网。另外,在机器视觉、自然语言理解、智能控制与智能制造等方面,人工智能技术也得到广泛的应用,有许多研究成果已经进入人们的生活。目前,从理论到技术,从产品到工程,从家庭到社会,智能无处不在,人工智能广泛的应用性给学生提供了大量的现实案例,使得人工智能不再是高深莫测的理论,而是现实中可以触及的内容。
人工智能课程的多学科交叉性、内容广泛性、概念抽象、不易理解以及前沿性和应用性特点决定了在该课程的讲授过程中应该采用多种授课方法。多种授课方法的采用一方面便于授课内容的理解,另一方面也能够更好地培养学生的创新思维和技术创新能力,提高他们的科技素质和学术水平。
3人工智能课程教学方法
3.1基于问题的启发式教学法
苏霍姆林斯基说:“唤起人实行自我教育,乃是一种真正的教育。”基于问题的启发式教学法是教师在深入了解学生心理特点和学习规律的基础上,设计适合教学的启发式问题,并采取灵活多样、生动活泼的启发方式,充分调动学生的学习兴趣,激发、引导学生进行科学思维,培养学生独立思考问题、提出问题和解决问题的能力。该教学方法强调的是过程,教师的主要任务是提出问题,依据举一反三的思路引导学生展开逻辑推理,通过逐层分析深入思考问题,最后综合学生观点阐述相关理论。
在课程教学中,有许多内容适合于采用启发式教学方法。例如,在知识表示方法的学习过程中,教师首先提出问题:“你是怎样进行数学定理证明的?”并在学生的回答过程中,引导学生认识到知识及其表示的重要性;随后,提出问题:“在计算机中如何表示知识?”引导学生逐步总结出不同知识表示方法在知识表达能力、推理效率、可实现性、可组织性、可维护性方面的区别。另外,在确定性推理的教学过程中,教师可以利用“某处发生盗窃案,公安局派出5个侦查员去调查,研究案情时,5个侦查员各给出了一句可信的结论,据此判断谁是盗窃犯”的问题[4],让学生进行判断和讨论,引导学生认识到推理过程中可以使用多条规则进行推理,并且推理路线也可能存在多条,从而引出推理的两大基本问题:解决冲突消解等问题的推理策略,以及解决推理线路等问题的搜索策略。
启发式教学法的要点是设计适当的启发式问题和启发方式、安排能调动学生积极性的讨论环境、鼓励学生发表个性化观点。教师不仅用问题引发学生思考,更要鼓励学生让思维自由驰骋,主动提出问题,讨论问题,寻求问题解决方案。在探讨、研究问题中,不要以现有的结论和固定的程式束缚思想,鼓励学生的个性化观点。启发式教学是一种民主、科学的教学方法,其中包含诸多具体的教学方法,如激疑启发法、比喻启发法、类比启发法、联系启发法,等等。启发式教学在传授知识的同时,更注重的是对创新的孕育、萌芽、生成和壮大,它能促使学生自己获取知识、思考问题、提出问题、分析问题、解决问题,培养学生的自学能力。以问题为基础的启发式教学,利用问题引导学生学习,全方位深层次发展学生的创新思维和探究性学习能力。问题可以诱发出学生的求知欲,激发、唤醒了学生的主体意识;问题往往是面向生活世界的实践活动的,它使教学活动从以传授知识为中心转化为传授知识与培养能力并重,理论与实践相结合,提高了学生分析、综合、观察、想象等思维能力。
3.2基于案例的探究式教学法
基于案例的探究式教学法要求教师能够根据学生的认知水平和能力,创设引导学生进行探究活动的案例,以激发学生探究问题的兴趣,促进学生质疑、探求的创造性学习动机,通过选择与确定问题、讨论与提出设想、实践与寻求结果、验证与得出结论,发展学生的创造性思维,培养学生独立探究、研究能力和创新能力。探究式教学强调学生的积极参与,强调师生互动。对教师来说,必须转变传统的“传道”观念,以平等的心态与学生交流探讨。在课堂上,要努力营造民主、宽松、和谐的教学氛围,积极引导学生大胆设想,大胆探索。使学生树立研究型学习的观念,消除依附心理,养成勤于思考、善于思考的良好学习习惯,通过积极参与研讨培养学生自己获取新知、探求未知的能力,以及团队意识和合作精神。
我们在本课程神经网络部分的教学中,将基于BP神经网络的维吾尔文手写字母识别作为案例开展了探究式教学活动。在介绍了前馈多层感知器及标准BP算法之后,教师将科研项目中基于标准BP算法的维吾尔文手写字母识别实验及其结果详细地在课堂上进行演示,引导学生对实验提出质疑。在教学实践中,学生提出了大量问题,例如,输出层神经元个数如何确定,为什么输出层神经元个数对识别率会有影响?网络训练过程中出现震荡的原因是什么?如何解决?为什么有时误差较大,权值的调整量反而很小?等等。在教师事先准备好的实验演示的基础上,开展学生进行课堂讨论,让学生提出解决问题的各种方法,并现场通过实验进行验证,逐步让学生理解BP网络结构设计、输入输出数据的预处理、初始权值设计的必要性及其实现方法。课堂授课实践表明,这种方法极大地激发了学生的学习兴趣,使学生能够大胆设想,大胆探索,增加了学生的自信心和创新精神。本次课堂讨论结束后,教师根据学生的讨论以及实验结果演示,总结标准BP算法的局限性,例如,“易形成局部极小”,“训练次数多,学习效率低”,“训练时有学习新样本遗忘旧样本的趋势”等,并要求学生通过查资料、搜集必要的信息、积极地思索和实验验证提出解决上述问题的方法,将学生分组,让学生展开讨论,为下次讨论课作好准备。
传统教学方法是告诉学生怎么去做,在一定程度上损害了学生的积极性。而案例教学要求学生自己去思考、去创造,使得枯燥乏味的内容变得生动活泼,并且案例教学中,通过学生之间的交流既可以使学生取长补短、促进人际交流能力,也可以引导学生变注重知识为注重能力。
案例教学法的关键是案例的选择。案例是为教学目标服务的,因此它应该具有典型性,且应该与所对应的理论知识有直接的联系。案例最好是经过深入调查研究。来源于实践,不能只是一堆数据的罗列。教科书的编写应采用图片、表格、曲线等方式让学生看到算法的实验结果,启发学生思考。另外,案例应该只有情况没有结果,有激烈的矛盾冲突,没有处理办法和结论,由学生对案例提出质疑,从这个意义上讲,案例的情况越复杂,越多样性,越有价值。
案例教学法能够实现教学相长。教学中,教师不仅是教师而且也是学员。一方面,教师是整个教学的主导者,掌握着教学进程,引导学生思考、组织讨论研究,进行总结、归纳。另一方面,在教学中通过共同研讨,教师不但可以发现自己的弱点,而且从学生那里可以了解到大量感性材料。另外,案例教学法能够调动学生学习主动性。教学中,由于不断变换教学形式,学生大脑兴奋不断转移,注意力能够得到及时调节,有利于学生精神始终维持最佳状态。案例教学的最大特点是它的真实性。由于教学内容是具体的实例,加之采用是形象、直观、生动的形式,给人以身临其境之感,易于学习和理解。最后,案例教学法能够集思广益。教师在课堂上不是“独唱”,而是和大家一起讨论思考,学生在课堂上也不是忙于记笔记,而是共同探讨问题。由于调动集体的智慧和力量,容易开阔思路,收到良好的效果。
3.3加强研讨
鉴于研究生的培养目标和人工智能课程研究范畴的宽泛性、应用性、创新性和前沿性,根据我校计算机系硕士生指导教师的研究领域,我们在课堂教学中为计算智能、机器学习算法、机器视觉、自然语言理解部分增加了研讨会,要求学生上网进行文献检索、阅读和学术研讨,根据个人的研究兴趣和研究设想上台作报告。另外,我们还邀请相应专家和成果突出的各届研究生为学生做报告,介绍他们的研究实践、研究成果和心得体会。例如,在自然语言理解部分的课堂教学中,在介绍完自然语言理解的基本概念与原理之后,我们要求将来做这个领域的研究生在通过查资料了解所在研究小组工作的基础上,上台作报告。机器翻译研究组的同学在学习自然语言理解部分的内容之后,对其所在小组目前的工作及采用的技术、存在的问题做了分析,并通过阅读文献,提出了初步的解决问题的设想。与自己所在研究小组的科研相结合,开展文献检索和学术研讨,一方面让学生开阔了眼界,另一方面也提高了学生查阅文献、主动获取知识、独立思考的科研能力。
4结语
人工智能理论已经渗透到科学的各个领域,人工智能技术也得到了广泛的应用。人工智能课程具有多学科交叉、内容广泛、前沿性和应用性强等特点,课程开设能够很好地培养学生的创新思维和技术创新能力。教与学是教师与学生双方互动的过程,教学中要根据学生身心特征的实际情况采用相应的教学方法,并结合本校科研队伍的研究领域,不断地探索和提高,才能使教学工作更上一层楼,切实为国家、为社会培养具有创新能力、实践能力和创业精神的高层次人才。
参考文献:
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Exploration of Artificial Intelligence Course Teaching of Graduate Students
ZHAO Hui1, JIA Zhenhong1, WANG Weiqing2
(1.School of Information Engineering, Xinjiang University, Urumuchi 830046, China;
中图分类号:G642 文献标识码:A
1 引言
人工智能(AI)是二十世纪五十年代后期兴起的利用计算机模拟人类智能活动去求解问题的学科,与空间技术、原子能技术一起被誉为二十世纪三大科学技术成就,目前广泛应用于专家系统、机器翻译、语音识别、文字识别、计算机视觉、机器人、电子游戏等方面,已经成为计算机技术发展以及许多高新技术产品中的核心技术。
为了适应人工智能技术日益广泛的需要,国内外高校普遍开设了“人工智能”方面的课程,特别是作为计算机方面专业的核心课程之一。我校自从1993年开始为自动化专业本科生开设“智能控制”选修课,1996年为自动化、计算机、机械等专业本科生开设“人工智能导论”、“人工智能及其应用”课程。目前,我校软件学院、信息学院、机电学院都开设了“人工智能导论”课程,已经成为计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程,也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一,其目的是使学生了解人工智能的基本概念和基本原理,初步学习和掌握人工智能的基本技术和前沿内容,拓宽知识面,启发思路,为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识,提高学生应用开发软件的能力和水平,为今后在相关领域的研究和应用奠定更为坚实的基础。因此,建设好“人工智能导论”课程具有重要意义和很广的受益面。
由于人工智能是交叉学科,涉及面广、内容抽象、不易理解,学生往往有望而生畏的感觉,在教学过程中,老师教、学生学都比较吃力。为了更好地实现上述教学目标,提高本课程的教学质量,协调好教与学的双边关系,使学生由望而生畏的感觉,变为有用有趣的感觉,根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验和方法,结合“人工智能导论”课程的近几年教学实践,对课程的教学体系、教学内容、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行了探索总结。
2 调整与优化教学体系和教学内容
“人工智能导论”是计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程,也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一,其研究领域及内容十分丰富,涉及的基础面广。因此如何选好教学内容,既能使学生了解本领域的概貌,又能适合学生的基础,便于他们在有限的时间完成学习任务,是一件重要而又困难的事情。
进入21世纪以来,人工智能学科又有了新的发展。为了及时反映人工智能研究和学科的最新进展,我们修订了“人工智能导论”的教学大纲,对教学内容进一步优化和更新,极大充实了各个系统的内容。我们确定的教学内容主要分为三部分:第1部分为概论,介绍人工智能的基本概念、基本内容、主要研究领域及发展过程;第2部分是知识表示,推理和搜索技术,讨论几种常用的知识表示方法、推理技术(包括确定性推理方法和不确定推理方法)和搜索求解策略;第3部分是人工智能应用研究领域,包括专家系统、自然语言理解、机器学习、人工神经网络、遗传算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基础理论,是人工智能的重要基础,应该循序学习。第3部分是人工智能的应用,由于每个研究内容都相对独立、自成体系且有其专门的学术著作研究、热点,因此针对高等院校的本专科生来说,不必循序学习,而且结合专业特点可以选择其中几个研究领域。例如对自动化专业的学生来说,可以选择专家系统、人工神经网络、遗传算法等,同时可增加在自动控制领域的应用,包括专家控制、神经网络控制和进化控制等热点:而对计算机科学与技术专业来说,可以选择专家系统、自然语言理解、机器学习等,并辅以动物识别系统、语音识别系统、智能机器人等实例。总之就是要把握课程性质和教学目的,调整本课程教学体系,优化教学内容,让学生以有限的时间学到人工智能的基础知识和基本方法。
另外,在选择和确定教学内容时必须兼顾基础知识和新兴技术,注意与相关课程(如离散数学、数据结构、概率论、自动控制原理、Matlab系统仿真、面向对象的编程技术等)的链接,密切理论与实际的关系,通过课堂讲授和课外训练,注意学生能力培养,提高他们的学习效果和整体素质。
3 加强课程立体化建设和系列教材研究
在课程的立体化建设中,教材充当了地基的角色,所有的课程内容安排,无不体现出以教材为基本,以教材为模板。所以本着基础、实用的原则,我们先后编著出版了《人工智能及其应用》课程教材导论部分概括性强,引人入胜;基础部分系统全面,叙述深入浅出,循序渐进;应用部分密切理论与实际关系,典型形象。其中第二版在第一版的基础上,增加了证据理论、模糊推理、神经网络等理论的一些典型应用,使学生能够更深入地理解和应用这些理论;另一方面,又新增了自然语言理解及其应用内容,以适应目前计算机翻译、人机自然语言交互等技术日益广泛应用的需要。系列教材适应了人工智能导论新课程开设的需要,反映了人工智能学科的发展,为人工智能课程确立了基本框架,发挥了重要作用。系列教材的问世不仅解决了本校“人工智能导论”课程教学用书的问题,而且也被各兄弟院校普遍采用,促进了该课程的普遍开设,推动人工智能学科的发展。
为了配合教材第二版的教学和自学,在已有教学经验和教学成果积累的基础上,制作了高质量的教学课件和完整的教学视频录像,并刻录成光盘随书供读者使用;同时又研究与开发了网络课程(http://),以更好地调动学生的学习兴趣和主动性,促进本课程的教学改革。
包括主教材、电子教案、教学视频录像、网络课程及教学资料库等在内的课程立体化建设符合二十一世纪高校教学的要求,支持教师提高教学手段现代化的水平,更贴合学生的学习需求。
4 改革与创新教学模式和教学方法
在“人工智能导论”课程教学的过程中,我们积极探索教学新路,经过数年辛勤试验,结合蔡自兴教授等对人工智能课程的建设经验,对课程的教学模式和教学方法进行了如下一些的改革与创新。
(1)通过多种途径激发学生的学习兴趣
“兴趣是最好的老师”,“人工智能导论”课程的学习效果,直接受到学生兴趣和参与意识的影响。由于这是一门导论性前沿课程,一般来说,学生开始学习兴趣很大。但是,当一些学生开始接触到抽象概念和算法时,往往感到不易接受。我们通过各种途径和方法,激发和培养学生的学习兴趣。例如,鼓励学生参与课堂讨 论、布置读书报告和课外实验、以问题为导向的启发式教学、专题讨论/辩论等形式。特别,我们精心组织和准备了模糊控制技术及其应用、智能机器人技术与应用、智能交通、BCI(脑机交互接口)等专题,以及智能调度软件、语音识别系统、动物识别系统、足球机器人比赛、机器人轨迹跟踪、倒立摆的智能控制等课内演示,使学生扩大了眼界,增加了感性知识,达到提高学生学习兴趣的目的与效果。
(2)面向问题的启发式教学
人工智能中的许多问题,有的似是而非,有的引人入胜。在教学中,有意识的提出相关问题,提请学生思考,鼓励学生提出自己的猜想和解决方案。然后逐步进入教材中的解决方案,启发学生求解这些问题,并进行分析和比较,从而强化了学生学习的主动意识和参与意识,提高了学生的学习积极性。例如,在讲到比较抽象的“遗传算法”时,提出“遗传算法如何用于优化计算?”这一问题。针对该问题,先从“达尔文的生物进化论”入手,讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用;然后通过一个简单的例子,从特殊到一般地启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现,最终让学生与教师一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。这样,学生不但从中学习了遗传算法,而且得到一次逻辑思维的训练,取得很好的教学效果。
(3)课堂辩论与交互式教学
组织课堂辩论,讨论的议题包括人工智能的应用前景和其他比较等有争议的问题。学生对这些问题展开了激烈的争论,激发了学习潜能,明确了学习目标。例如,为了加深学生对智能机器人内涵的理解,我们组织了“机器智能能否超过人类智能”的辩论会。会前正反双方结合本课程内容及其相关知识,认真进行准备;辩论会上正反双方唇枪舌战,激烈争辩,气氛热烈。辩论后,学生余意未尽,讨论热情不减。无论是哪一方获胜,都达到了预期的效果。教学中我们还注意采用了多种交互式策略,如课堂上教师提问可鼓励或指定学生提问,也可由学生自由地就某个知识点进行主题发言后老师点评等。
(4)个性化学习与因材施教
在本课程教学过程中注意对学生因材施教和个性化教学。例如,通过组织学生进行读书报告的形式,鼓励学生从多方面、多角度考虑问题,多提新颖思想,有意识地鼓励优秀学生探讨比较深层的内容,并辅导优秀学生将其成果以科技论文和发表文章的形式转化为成果。又如,在教学设计和实验设计中,注意要求学习有余力和兴趣的学生选作部分探索性、创新性的功课和实验(选学内容,如模糊控制器的设计、进化控制等),从而引导学生发挥个性优势,达到因材施教的目的。同时注意分析学习较差的学生的具体困难,进行有针对性的指导。
(5)多媒体与网络教学的使用
本课程在PPT演示文稿和网络课程上,采用了大量的多媒体表现形式,如视频、动画、声音和图像等。目的在于使得人工智能抽象的知识形象化,便于学生理解。例如,课内让学生在线观看涂晓媛博士的计算机动画“人工鱼”的录像片段、人工生命Floy中生命智能体在环境中不断的适应进化构成演示等,有助于加深学生对所学知识的理解,促进教学水平的提高,激发了学生对课程的兴趣,使学生创新意识得到增强。此外,随教材附赠的教学光盘和开发的网络课程(http://)提供了学生课外自学用的高质量的电子课件、完整的教学视频录像、丰富的实验和案例资料等,以更好地调动学生的学习兴趣和主动性。
(7)理论与实践结合
在教学内容安排上,注意理论联系实际,适时布置一些人工智能实验给学生进行课外练习。设计的课外实验包括产生式系统实验,归结反演实验,主观Bayes推理网络实验,A搜索实验,以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟踪系统、两车追赶模糊控制系统、神经网络模式识别仿真、遗传算法优化计算等实验。通过实践和参与,保持学习兴趣,有助于学生对人工智能基本概念和难点的理解,掌握基本方法和技术,为从事智能系统应用开发打下基础,从而达到教学目的。例如,我们组织学生参观我们的研究生综合自动化实验室,观看机器人臂取物、倒立摆控制、语音识别软件、指纹识别软件、智能调度软件等演示,密切理论与实际的关系。
我们在教学改革实践中探索的这些教学方法,有利于充分激励学生的学习积极性和主动性,有利于鼓励学生发挥独立思考和创新思维,有利于多方位培养学生学习发现问题、分析问题和解决问题的能力。
5 运用多样化的教学手段和考核方式
5.1 多样化的教学手段
采用现代信息技术进行教学,构筑“人工智能导论”课程的现代教学模式,是本课程的主要特点之一。教学过程中采用了多媒体教学课件和网络课程相结合的方法,充分利用多媒体的丰富表现形式,利用网络课程的交互性、情景化等,进行教学。采用的方法包括:
(1)抽象知识内容的多媒体表示
通过动画和视频来演示抽象的概念、算法和过程,包括机器人轨迹跟踪、机器人臂取物、足球机器人比赛、倒立摆控制、“人工鱼”等录像片段,以及智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件演示。
(2)通过PPT撰写教案
精心编制PPT,组织好课件内容,做到图文并茂,提纲挈领,便于学生理解,便于教师讲授。
(3)开发与应用网络课程
“人工智能导论”网络课程较好的实现了交互性、在一定程度上实现了学习过程的情景化。在交互性方面,通过网络课程的课堂练习和章节练习,评价学生的学习情况,并给学生提出学习建议。在情景化方面,采用了在线答疑形式,使得学习过程丰富有趣。
(4)先进实验系统的观摩与演示
利用我们的研究成果等有利条件,有针对性地对学生进行成果演示(包括智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件),使学生知道学了有用,而且很有用,很有趣,很有意义,从而进一步诱导学生的学习兴趣,巩固了课堂所学知识,提高了教学质量。
教学效果通过上述先进的现代信息技术的应用,不仅极大地提高了学生的学习兴趣和主动性,而且也取得很好的实际教学效果,提高教学质量。
5.2 作业、考试等教改举措
(1)改革作业方式与方法
改变过去那种单纯的书面习题作业,发展成为必须交给教师评阅的书面家庭作业、不必交给教师的课外思考题目、口头布置的思考题或阅读材料以及大型作业等。其中上交作业通过网络进行,教师批阅后的作业也通过网络返回给学生,实现了作业呈交和返回的网络化。
(2)改革考试方式与方法
1.背景
随着互联网时代的到来,人们的生活方式发生了许多重大的变革,其中之一便是网络游戏的盛行。如同雨后春笋般冒出来的网吧,以及快速增长的PC,使得人们接触到互联网的机会越来越多,这就为网络游戏的传播与发展创造了可能。一方面,数量庞大的网民群体中,年轻人占了绝大部分,网络游戏丰富了社会公众的文化娱乐生活,深受广大年轻人喜爱,这更促进了游戏产业的蓬勃发展。另一方面,现代社会生活节奏加快,人们压力日益增大,许多人倾向于在网游中寻求安慰,释放压力,因而全球市场对于网游的需求有增无减。同时,随着科技的发展和人们对游戏越来越高的要求,游戏逐渐向真实体验、感觉、触觉等人性化发展,让玩家有身临其境的感觉,在整个游戏过程中得到享受游戏的一种特别的快乐和放松。[1]
近年来3D影像和仿真科技的不断发展,让游戏开发人员得以创建出更吸引人、更令人沉迷其中的游戏环境。然而要做出更能令人流连忘返的游戏就得应用人工智能(AI)。AI的应用使游戏角色能够任意走动、角色可以走进障碍物、能够控制非玩家角色是否按照团队运动等,同时,AI还能延长游戏的生命周期,让游戏更加有趣和更具有挑战性。
AI能够处理游戏角色的追赶、躲避、聚集、避障和寻径问题;AI给游戏角色赋予模糊逻辑和有限状态机等基于基本规则的推理能力;AI脚本可以扩充AI引擎,让设计者和玩家更好地设计和玩游戏,等等。因此,将AI应用在游戏开发中以设计实现游戏角色的各种行为势在必行,有着重要的现实意义。
2.教学内容及其特点
本系人工智能课程的教学内容主要是处理追赶、躲避、聚集、拦截和避障等问题,使用经典A*算法及其改进算法解决寻路问题,以及有限状态机,等等。本文主要针对游戏中游戏角色的寻路问题进行探讨。游戏设计中游戏角色的寻路问题是设计的关键,传统的方法是应用A*算法及其改进算法等来实现游戏角色的寻路问题,目前逐渐有学者应用神经网络、遗传算法、粒子群算法等智能算法来实现游戏角色的寻路问题。如:迷宫寻路游戏中《帮助Bob找到回家的路》应用遗传算法,《智能采矿》游戏中应用神经网络,用粒子群实现坦克大战游戏,等等。尝试应用鱼群算法、萤火虫算法等智能算法求解游戏角色的寻路问题中,以实现游戏的更加智能化、人性化,同时,新的仿生算法的学习和应用能吸引学生的学习注意力、增强学生的学习兴趣。
智能算法是解决智能计算问题的方法,已成为人工智能界一个研究的热点领域,研究的最终目标就是为了让计算机和集成有计算功能的各种工具及设备更加独立、更加聪明,能够自主思考和行动,最终成为我们工作和生活中必不可少的一部分。智能算法主要包括:人工神经网络、进化算法、人工免疫算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法、蜂群算法、人工鱼群算法、人口迁移算法、人工萤火虫算法等。[2]智能算法是一类仿生算法,就是向自然界学习,采用类比的方法,通过模仿自然界中动物飞行、觅食、求偶等行为以得到解决问题的一般方法,如蚁群、粒子群、蜂群、鱼群、萤火虫算法等。此外,还有很多智能算法通过模仿一些自然或物理现象和规律,如模拟退火算法通过模拟液体的结晶过程设计,免疫算法是模拟生物、植物或动物免疫系统自适应调节功能设计的,人工神经网络是模拟人的大脑结构及信号处理过程而设计的,进化算法是基于达尔文的“优胜劣汰、适者生存”原理设计的。[3]
针对本系人工智能课程的教学内容,建议补充人工智能中几种简单的智能算法的知识点,选取相关人工智能教材的一些内容结合智能算法进行教学。
3.教学方法
针对人工智能课程内容,根据高校教育规律、高校学生学习的特点,采用教学、实践相结合的教学方法,大小课结合,大课讲授理论知识,小课进行课堂实验,小课的课堂实验中严格要求学生亲手编写代码,应用大课所学理论知识完成简单小游戏以实现理论和实践知识的掌握。同时,借助游戏系的优势,制作动漫,采用动漫技术来实现人工智能中各种算法的仿生机制,让学生深刻体会每一种算法的原理和仿生机制,这样能增强学生学习人工智能课程的兴趣,可以取得更好的教学效果。
4.教学效果评价方法
人工智能这门课,最重要的是注重学生对人工智能理论及在游戏中应用的知识和能力的培养。因此,本课程学习结束后主要采用以下方式进行考查:(1)闭卷考试。主要考查对人工智能理论的理解、掌握和综合运用能力。(2)课堂练习。要求对课堂上介绍过的算法理解、分析、应用,编程实现游戏中的某个功能,最终课程结束时能完成一个功能完整的小游戏。(3)大作业。检查学生的动手编程能力,要求从介绍过的算法中找一种算法实现一个小游戏中游戏角色的移动、寻路等行为,形成一个演示游戏。该门课成绩分配如下:成绩=闭卷考试(70%)+课堂练习(10%)+大作业(20%)。
5.结语
人工智能是随着计算机技术的飞速发展和人们对自然界的深入理解而发展起来的,人工智能的应用逐渐广泛。游戏开发中人工智能的应用实现了游戏逐渐向真实体验、感觉、触觉等人性化发展,让玩家有身临其境的感觉。因此,在网络游戏相关专业开设人工智能课程势在必行,有着重要的现实意义。
参考文献:
[作者简介]罗杰文(1967— ),女,广西南宁人,南宁职业技术学院机电工程学院,副教授、副编审,研究方向为高职人文素质教育。(广西 南宁 530008)
[课题项目]本文系2012年度广西高等教育教学改革工程立项项目一般A类课题“高职院校理工科专业模块化人文课程开发与研究”的研究成果。(课题编号:2012JGA316)
[中图分类号]G712 [文献标识码]A [文章编号]1004—3985(2012)29—0124—02
人文素质教育在高等教育体系中占有基础性地位。高职生作为未来的技能型应用人才,其人文素质修养是体现综合素质的重要内容。高职院校学生在专业知识和技能操作等方面掌握得较好,但人文素养方面欠缺,可持续发展的内驱力不足,成为再发展、再塑造的瓶颈。开设人文素质课程是培养大学生人文素质的重要渠道。本文从工科类高职生的角度,提出模块化人文素质课程改革,试图解决目前高职院校理工科人文课程无序、无效的局面,为高职院校人文素质教育研究提供参考依据。
一、高职理工类学生人文素质调查分析
“人文素质”即人文科学的研究能力、知识水平和人文科学体现出来的以人为对象、以人为中心的精神,也就是人的内在品质。人文素质由知识、能力、观念、情感、意志等多种因素综合而成。为了解目前高职生的人文素质状况,笔者对八百多名新入校的理工类高职生做了问卷调查。在调查的26个问题中,90%的学生认为人文素质教育对大学生的成长起重要作用;80%认为所在的学院不太重视人文教育;没有读过马克思类哲学书籍的占92%;能背出30首以上唐诗宋词的占55%;85%愿意抽出时间读人文书籍;96%觉得最有助于培养人文素质的途径是开设必需的人文素质课程;学生最想学习的是文学、史学、艺术类,最不想学习的是哲学、政治学;在列举的十几门课程中,学生最想选修的人文课程依次是:口才与沟通、社交礼仪与职业形象、中国传统文化、名著欣赏、音乐欣赏、大学生心理健康教育;在处理人际关系能力、表达能力、审美能力、创新能力等方面,60%对自己的评价是一般。
通过调查分析,高职学生学科基础不厚实,学生入学成绩普遍较低。理工类学生重理轻文现象比较严重,文史哲基础浅薄,人文基础相对薄弱。应试教育、题海战术使学生特别是理工类学生缺少对中国文化和哲理贤德的解读,削弱了学生的人际交往能力和审美能力,学生在口才表达、心理素质和气质形象等方面明显弱于文科类学生。除问卷调查外,我们也调查学生的工作能力和行为能力。学生经过两年的专业学习后,掌握了相应的专业技术和技能,动手操作能力有了很大提高,基本能胜任岗位需要,但在处理人际关系、总结经验、表达技巧等方面能力明显不足,只能止步于一般的工作岗位。
二、高职院校理工类专业人文课程开课现状
针对高职学生人文素质基础薄弱的现象,越来越多的专家学者对高职院校人文素质教育的重要性作了探讨和研究。然而,很多研究只侧重于高职院校人文素质薄弱的原因、高职院校人文素质教育的内容、高职院校人文素质教育的误区,以及高职院校人文素质教育的重要性等方面,对高职院校特别是理工科类专业人文素质课程的开发还停留在表面层次,人文课程的开发处于不够科学和完善的状态。主要表现在以下几个方面:一是把人文素质课程放到人文公共选修课中,不分文理,统一开课,学生只能选修一两门课程;二是把人文素质课程等同于才艺教育或文学欣赏,只开设书法、绘画、音乐、舞蹈、影视欣赏等兴趣课;三是各二级学院“各自为政”,有的学院开设“口才与沟通”课,有的学院业开设“公关礼仪”;四是人文课程让位于专业课程,只能以讲座的形式完教育任务。
三、高职理工类专业人文课程改革的目标
在高职院校开展人文教育不仅仅是向学生传播和灌输某些人文社会科学知识,而且要实现人的全面发展,提高综合素质。由于高职院校的管理体制和教育目标和普通高校不同,理工类专业以技术应用能力培养为主要目标,注重专业岗位技能的培养,因而在高职院校理工类专业开设的人文素质课程,不可能与培养专业技能的核心课程相提并论,开设系统而全面的人文素质课程并不客观现实。理工类高职生在知识基础、人文底蕴、人际沟通等方面不如普通高校学生和文科类高职生,其人文素质课的培养目标应有所降低,在内容渗透和功能层次上进行调整。针对理工科学生在知识结构和人文素质上的缺陷,应有目的、有重点地开展人文教育,构建人文课程体系。改革可以从以下几方面入手:第一,针对工科类课程设置特点,有效地实施人文教育;第二,将人文精神的培养与职业能力的培养相结合;第三,把提高综合人文素质和培养健全的社会人格相结合。因此,高职理工类专业人文课程改革的目标可以定位为:使学生掌握基本的人文知识,培养学生健全的社会人格、形象思维和创新思维能力,提高学生的综合人文素质、职业素养和就业能力,使学生全面可持续发展。
四、职业能力与模块化人文课程的构建
1.理工类高职生的主要职业能力。高职理工类专业的培养目标是为生产一线培养从事高技能操作、设计或生产管理以及在服务业提供创造的专门技能型人才。根据高职理工类专业学生未来面向的职业岗位和工作任务,我们归纳了职业能力涵盖的三个方面:方法能力、专业能力和社会能力。其中方法能力和社会能力被学者称为关键能力,是学生作为未来职业人的基本发展能力,主要指专业能力以外的跨岗位、跨专业、跨职业的能力,是从事任何职业都应具备的能力,包括学习能力、外语能力、计算机应用能力、信息能力、交际能力、社会能力、团队能力、创新能力等,对个体的作用表现为帮助个体在未来职业岗位上学会学习、学会工作、学会共处和学会做人。人文课程的定位和功能为培养学生的上述能力服务。2003年教育部进行的高职院校人才培养水平评估将收集处理信息的能力、获取新知识的能力、分析和解决问题的能力、语言文字表达的能力、团结协作和社会活动的能力等指标纳入了学生素质的测评中。
2.理工类专业模块化人文课程的构建。人文素质的内容宽泛而丰富,要在有限的时间里让学生对所有内容都涉足是不可能的。理工类专业模块化人文课程的内容应侧重于培养学生的形象思维能力、审美能力、心理承受能力和人际交往能力,拓展其视野,陶冶其性情,提高学生的心理素质,促进他们人格的自我完善,激发创新能力,使学生既具备科学精神,又具备人文精神,既会做事、又会做人,成为拥有较强持续发展能力的高素质复合型应用人才。模块化人文课程是将模块化教育模式运用于高职人文教育课程的模块化教学,是以学生未来职业生活中必定存在的某种职业核心能力为前提,以能力培养为主,将人文素质教育中的能力要素进行分解整合。在分解人文课程的内容时要找到人文教育与职业能力的契合点。一个人要想在社会上立足,在职场上发展,需要有较强的理解力,如对领导意图的理解,对友情、爱情、亲情、同事之情的理解,对职业理想的追求等;需要有较强的沟通表达能力,如掌握交谈的技巧,具备基本的应用写作能力等;需要有较好的职业形象与礼仪修养,如有规范的仪容仪表仪态,使用规范的职场礼仪等。可以说,培养学生的解读能力、表达能力和职场形象是提升其职业能力的有效途径,提升其人文素养的必经之路。因此,人文素质课程可以分解为“阅读与理解”“沟通与表达”“形象与礼仪”三大模块,这三个模块既是独立的,又是相互关联、相互支撑的。阅读理解是基础,沟通表达是提高,形象礼仪是完善。第一模块:阅读与理解,内容包括文学欣赏(情感篇)、中国文化(理想篇)、艺术欣赏(审美篇);第二模块:沟通与表达,内容包括交谈艺术(口才与沟通)、实用写作;第三模块:形象与礼仪,内容包括职业心理、职业形象、职场礼仪。每个模块可以根据专业的特点和人文知识的内容进行设置组合,模块化的教学内容是理工类学生必修的最基本的人文知识,以此提高学生阅读理解、表达沟通、形象气质等方面的素养。哲学、历史、文化、艺术等人文内容的教学可以通过选修和讲座的形式加以拓展和延伸,构建完整的课程体系,在课程组成的内容和形式方面应调体验式学习,使人文素质教育在职业能力培养中得以体现,职业能力在人文素质教育中得到提升。
3.模块化人文课程的特点。高职院校人文课程教学往往因涉及面宽、课时少,教学效果不是很好。模块化教学可以解决上述问题,几个模块安排在一个学期内完成,也可以分几个阶段完成,具有灵活组合的特点。模块化课程的优越性显而易见:一是用有限的课时学到有价值的人文知识,解决工科类专业课程计划中专业课时多、人文课时少的矛盾;二是每个模块相对独立,可以根据专业发展需要选择模块学习,每学完一个模块可以获得一项技能、知识或能力;三是模块的内容依据职业岗位实际需要确定,实用性强;四是人文与技术相融合,强调技能训练或能力培养,并围绕其组织教学内容;五是每个模块内容有度,讲究“必需、够用”,针对性强;六是根据学生的需求,灵活组合增减模块,模块组合有明确的行为目标和具体要求,以体现不同的教学目标。
五、实施人文课程模块化教学的前提条件
1.领导高度重视。学校领导要真正认识到在工科类学生中开设人文课程的重要性,改变重专业课程、轻人文课程的观念,注重培养学生的专业能力、人文内涵和职业修养,使学生全面发展。
2.配备专任教师。课程模块的内容可以根据学生的需要适当调整、扩展和深化。每个模块要由相对固定且专业的教师担任主讲,逐渐形素质课程教学团队。
3.满足课时需要。模块化人文课程实际是人文素质教育的大整合,可以集中在一个学期完成,也可以分段完成,至少需要48课时。在有限的时间内,学生接触8门科目的知识,有利于提高整体人文素质。
4.编制专用教材。人文课程的整合是一个新的课题,编制教材是首要任务。在教学中,教师要不断积累素材,完善构想,编制出适合不同专业学生使用的教材。
模块化人文课程开发依据职业能力培养需要,体现就业导向、能力本位的人才特点,符合高职教育培养技术应用型人才目标,其教学手段和教学内容等都不能套用传统教学的评价体系。选择什么样的教学内容才能同时提高学生的人文素质与职业能力,如何评定教师的教学效果,如何评定学生的成绩等问题都需要进一步深入研究和探讨,以不断完善模块化人文课程教学改革。
[参考文献]
[1]张国宏.职业素质教程[M].北京:经济管理出版社,2006.
[2]武怀军.职业核心能力培养对高职人文素质教育改革的启示[J].职教论坛,2005(7X).
[中图分类号] G642.3 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437(2014)07-0127-02
一、医学生人文素质与其培育现状
教育部在《关于加强大学生文化素质的若干意见》中提出,大学生的素质教育,以文化素质为基础,文化素质中又以人文素质为重点。医学作为一门特殊的专门性学科,对人文素质要求更高。医学生人文素质集中体现在对患者的价值,即对患者的疾病与健康,患者的权利和需求,人格和尊严的关心和关怀。笔者在长期的医学生思想教育实践中,纵观当前医学生人文素质教育现状,认为人文素质教育缺失主要表现在以下一些方面。
(一)医学教育重视专业技能的教育与培训,轻视医学生人文素质的教育
医学是一门专业性强,知识密度大,操作能力高的学科,要求医学生在学期间掌握与运用的技能非常多。基于这一现实,医学院校与医学生往往过于强调医学技能的学习,而忽略人文素质的教育与自我强化,因此也造成医学生服务意识淡薄,难以满足现代医疗服务内容、效果与服务意识的需求。在笔者的日常工作中,发现许多医学生存在着重视医学专业课程学习,轻视人文课程;文化知识结构单一,缺乏基本的人文知识;注重个人利益,缺乏必要的团队精神、利他意识等现象。
(二)医学教育方式落后,教育模式单一
当前,医学模式已从传统的以疾病为中心向以预防为中心转变,这更强调了人的需求,相应的要求医学教育模式也应适时进行调整。但在现实中,笔者发现我们的医学教育方式却不能适应环境的变化,仍沿袭着灌输式的教育方式,缺乏互动式、引导式、启发式的教育新模式,使学生的人文素质得不到有效提升。
(三)人文课程设置不合理,教育效果不明显
有关研究表明,我国医学院校的人文社会科学课程学时大约占总学时的8%左右,而国外如美国、德国的人文医学类课程占总学时的比例高达20%~25%;英国比较低,仍占10%~l5%。这突出反映了我们医学院校人文课程设置在量上过少,更有甚者,一些院校为强化专业课程,而将人文课程进行压缩,减少课时,甚至对人文课程必要的实验、实践活动等进行限制,影响了对医学生人文素质的培育。
二、《行政管理学》课程对医学生人文素质培育功能探析
(一)对树立医学生职业价值、态度、行为和伦理具有强化功能
医学行业作为特殊的职业,要求医护人员必须具备良好的敬业精神和伦理行为。这些应包括认识医学职业的基本要素、正确的职业价值观。必须促进、保护和强化上述医学职业的各个基本要素,从而能保证病人、专业和全社会的利益等。在案例教学中,可通过一些公共卫生与健康的案例,如SARS事件中,公共卫生守护人钟南天教授以超强的自我牺牲精神,科学而严谨的研究态度,从事医学研究,有效处置了非典型性肺炎的蔓延,保护了人民群众的生命安全。在本课程的教学中,类似的案例还有许多。通过这些案例的讲解与教育,可使医学生对医生职业道德与价值信仰追求,培育良好的服务意识等都具有潜移默化的影响与作用。
(二)对培育医学生基本沟通技能具有强化功能
沟通是医学生必须掌握的基本技能,尤其是医患关系的处理上,尤为重要。据有调查表明,医患矛盾70%是由双方沟通不畅或信息传递不全造成的,这也对我们医学生沟通技能掌握提出了更高的要求。本课程以案例教学为主,在教学中,追求教育方法灵活多样,广泛采用启发式教学、案例剖析式教学、行为扮演式教学等多形式,帮助广大医学生学习领悟基本的公共管理理论知识。尤其是课程运用角色扮演方式,让医学生参与案例的讨论与思考,进行实境演练,从而培养医学生紧急事件处置及与陌生人沟通的技巧与能力。
(三)对医学生掌握群体健康和卫生系统知识具有强化功能
群体健康与卫生系统知识是一名医学生应掌握与了解的基本知识,也是将来做一名好医生必须具备的基本素养。《行政管理学》课程内容庞大,知识体系丰富,其中公共卫生与群体健康即为重要内容。通过这些知识的传授,可将人文教育与医学有机结合起来,加强医学生对健康与卫生系统知识的感知与理解。而且本课程作为综合叉学科,教学中还穿插多学科知识,以使医学生能有效学习到哲学、伦理、法律、卫生法规等理论知识,从而强化群体健康与卫生系统知识的学习,树立良好的人文素质。
三、强化《行政管理学》案例分析课程进行教育教学改革的思考
(一)认真开展教学课程设计,培养医学生人文素质意识
意识影响行动。人文素质意识的培养是加强医学生人文素质的首要因素。任何课程的设置都应让学生认识到本课程的目的与价值,《行政管理学》课程也不例外。因此,在本课程的教学前,应认真开展教学课程的设计,特别注重医学生人文素质意识的培育。一是依据医学这一特性开展课程设计。围绕政府卫生行政部门及公共卫生相关知识等内容进行专门性的案例分析与讲解,帮助医学生树立良好人文素质意识,同时培育良好的职业操守与医疗实践行为,并正确认识当前公共卫生知识与卫生政策体系。二是依据医学生生活实际来开展课程设计。医学生相对其他文科类学生,具有生活与思想的局限性,本课程应结合医学生生活实际,定位于选修课的特性来进行有差别性的教学设计。如案例教学中,通过介绍知名的医学大家先进事迹案例或生活中可见可闻的卫生行政部门处置公共卫生危机事件经过,使医学生们有效了解医学前辈及行政部门运行流程,从而培育出良好的人文素质。
(二)大力活跃教学组织,营造思辨、参与、团队精神的教育环境
教育的本质功能是人的发展。大多医学生对人文素质的培育充满着渴求,都以追求未来的“好医生”为目标,但又常常为如何提升自我人文修养而困惑。据此,笔者也认为,教育环境对医学生人文素质的培育影响重大。为此,在本课程的教学中,应活跃教学组织,营造良好的课堂氛围,使医学生能在潜移默化中自觉提升人文素质。笔者认为,应充分发挥好课堂灵活多样教学模式的作用,活跃氛围,让学生参与进来,感受教育宗旨。笔者曾大力组织开展了无领导小组活动与角色扮演活动,如曾模拟某酒店突发公共卫生事件,请多位同学上台扮演政府官员的多个角色,采用会议形式讨论如何处置这一突发性公共事件。教师则发挥着组织与协调作用,给予学生及时有效的引导。这些灵活多样的教学组织,使同学们学习、掌握了人际沟通交流与讨论及问题处置的方法、策略,也提升了他们的人文素质。因此,笔者认为,在后续的教学实践中,还可大力开展多种形式的教学组织,如引导式、启发式、参与式教学,以灵活的方式为医学生营造良好的教育环境。
(三)创新教育教学方法,培养理论知识与实践运用能力
医学教育的核心是为患者治病,是培养医学的实践者。医学教育的目的是使现代医学模式得到更好的贯彻落实。因此,《行政管理学》案例分析课程应与学校人文课程的教学内容改革结合起来,使教学内容体现出医学专业的特点,符合医学人才成长的规律性。为此,笔者曾对本课程教学方法进行创新,以理论知识与实践运用作为教学的“两条腿”,增大教学效果。在教学中,笔者运用了发散式思维与集中式思维进行教学方法创新。这些方式使医学生们在课程理论知识学习与实践运用中获得了良好效果。因此,笔者认为《行政管理学》案例教学课程,仍可沿着如通过“以问题为基础”、“情境教学”等新方式进行授课,坚持课程的理论知识掌握与实践方法运用为中心,积极创造机会让学生阐述自己的观点,使各种思想、观念、感悟在交流中碰撞、汇合,进而上升到一定的高度,达到人文教育“移情作用”的目的。
[ 参 考 文 献 ]
P键词: 人工智能;创新;本科
Key words: artificial intelligence;innovation;undergraduate
中图分类号:G642 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2017)22-0230-02
0 引言
人工智能是计算机科学的一个分支,是当前科学技术中正在迅速发展、新思想、新观点、新理论、新技术不断涌现的一个学科,其属于一门边缘学科,同时也是多个学科交叉而成的一门学科,包括语言学、哲学、心理学、神经生理学、系统论、信息论、控制论、计算机科学、数学等[1]。当前人工智能已经是很多高校计算机相关专业的必修课程,它是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程,其教学内容主要包括自然语言理解、计算智能技术、问题求解和搜索算法、知识表示和推理机制、专家系统和机器学习等,国内外很多大学都意识到了其重要性,纷纷对其展开了教学和研究。人工智能课程包含多个学科,具有内容抽象、理论性强、知识点多等特点,且算法复杂,但是多数高校采用的教学方式仍是传统的课堂教学方式,即“教师讲、学生听”的教学模式,这种信息单向传输教学模式以教师为主体,学生只是在被动的接收知识;存在过分重视理论教学,忽视实践活动教学的问题,导致教育内容无法和社会接轨;人工智能教材理论性过强,学生在学习过程中常常感到枯燥乏味,进而对学习该课程失去热情[2],久而久之,不仅人工智能课程的教学质量和效果无法达到预期,甚至学生还会产生厌学心理。针对人工智能课程中现有的各项问题,本文作者结合自身丰富人工智能教学实践经验,参考人工智能课程特点和教学目标,从多个方面探讨和总结了人工智能,包括教学内容、教材选择、教学方法和考核形式等。
1 教学内容优化与更新
人工智能是一门崭新的学科。开设本课程首先是确定教学内容。通常来讲,人工智能学科的内容包括两个部分,具体:一是知识表示和推理;二是人工智能的应用。前者是人工智能的重要基础,后者主要介绍了几种人工智能应用系统,包括自动规划和机器视觉、机器学习、专家系统等。另外,课程内容中还包括了一些人工智能应用的实例,将实践和理论紧密结合起来[3]。
随着时代的发展和科技的进步,人工智能学科也取得了较大发展。基于此,人工智能学科也应该与时俱进,更新人工智能教学大纲,进一步完善其教学内容。修订后的人工智能教学大纲将人工智能分成两个部分,即基础部分和扩展应用部分。前者包括计算智能、搜索原理、知识表示等,后者包括智能机器人、智能控制、多智能体、自然语言理解、自动规划、机器学习、知识工程等。
教学内容的选择和确定应综合考虑多项因素,不仅要重视基础知识,也应注意推陈出新,随着科技的进步做到与时俱进,同时教学内容应符合现实的需求,能够与社会接轨,将理论和实践紧密结合起来,只有这样人工智能课程的教学质量和效果才能事半功倍。
2 教学策略及教学方法的改革创新
由于人工智能课程具有算法复杂、内容抽象、理论性强、 知识点多的特点,传统的教学模式已经无法满足人工智能课程的需求,教师应探索更加有效的教学模式和方法,确保人工智能课程能够取得良好的教学质量和教学效果。具体的改革和创新人工智能课程的手段和方法主要包括以下几个方面:
2.1 激发学生的学习兴趣 无论是经验还是常识都在告诉我们每个人最好的老师就是兴趣,学生只有对某门学科存在兴趣,才会更加主动积极的学习该门课程,从而获得良好的教学效果。比如,作者在课程的一开始先播放了一段著名导演斯蒂文・斯皮尔伯格的《Artificial Intelligence》的相关片段,由这个电影学生知道了世上存在人工智能的机器人,学生们随着电影情节的发展而深深感动,与此同时教师让学生思考和谈论人工智能是什么?研究人工智能的意义在哪里?实践发现,在课堂中加入电影因素,能够大大提升学生们的注意力,让学生更加专注在教学任务中,有效提高了学生探索人工智能的积极性和主动性。此外,在教学中还可以用动画、视频、图片等手段将反映人工智能最新研究和应用的成果展示出来,让学生更直观的感受人工智能的奥妙,从而投入更多热情学习人工智能课程。
2.2 面向问题的案例教学法 案例教学法是一种以案例为基础、以能力培养为核心的一种教学方法[11]。针对学校学生特点,我们采取了以下几种教学形式实施案例教学。①讲解式案例教学:这种案例通过教师的讲解,帮助学生理解抽象的理论知识点。案例的呈现有两种基本形式:一是“案例―理论”,即先给出教学案例,然后再讲解理论知识;二是“理论―案例”,即教师先讲解理论知识,再给出教学案例;通过情境体验与案例剖析激发学生认知的兴趣,引导学生对将要学习的内容产生注意,有利于教师导入新课。②讨论式案例教学:在课程初期将学生分成若干学习小组,每小组3~4人;教师将提前设计好的一题多解的教学案例以及收集的相关资料分配给每个小组,要求学生在课余时间通过自学和组内讨论的方式给出问题的不同解决方案。③辩论式案例教学:在课程后期,采取专题辩论的方式对综合应用案例进行讨论,能有效地启发学生全方位地思考和探索问题的解决方法,加深学生对人工智能的理解。
2.3 个性化学习与因材施教 在开展课程教育过程中应注意对学生进行个性化教学,结合学生特点因材施教。比如,在日常教学中多观察学生情况,鼓励那些应对教学任务后仍存在余力的W生深入探索较深层次的课程及相关知识,同时友善面对学习较差的学生,分析其学习过程中面对的困难,有的放矢地采取应对措施,帮助其不断进步;在教学过程中让学生以读书报告的形式多多思考,鼓励学生发散性思考问题,鼓励优秀学生进行深一步的探讨,并且教师应帮助具有新颖思想或论点的学生将其智慧以科技论文和发表文章的形式转化为成果。
2.4 注重综合能力培养 在研究型教学中任务驱动是一种常用的教学方法,其中心导向是任务,学生在完成任务的同时也在吸收和掌握知识。通常来讲,该教学方法的步骤是:教师提出任务师生共同分析以得出完成任务的方法和步骤适当讲解或自学、协作学习完成任务交流和总结。”[3]该教学模式不仅有利于培养学生的创新能力和创新意识,还能够培养学生解决实际问题的能力,提高其综合实力。不仅如此,由于该教学模式通常是以小组协作的方式进行,教师给出研究范围,学生自愿结组并选择具体的题目,经过分析和讨论后以程序设计或者论文的形式协作完成研究。由此可知,学生是在以团队的力量解决问题,这十分考验学生的团队协作能力,对于学生团队合作精神的培养至关重要,且在完成任务的过程中学生需要查阅大量的资料,久而久之学生收集资料和创新能力势必会得到提升。
2.5 采用启发式教学 人工智能的很多问题都较为抽象,对学生理解力的要求较高,因此,在实际的教学过程中教师应有意识的就课程内容提出相关问题,让学生自己独立思考,鼓励学生提出自己的想法和解决方案。然后回归到课程上,对比分析教材上的解决方案和学生自己的解决方案,如此不仅培养了学生独立思考的能力,也增加了学生参与教学活动的意识,提高了学生的学习热情。比如,在讲到较为抽象的“遗传算法”时,先提出一个问题,即“遗传算法如何用于优化计算?”,然后从“达尔文的生物进化论”入手,讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用,之后举例分析,启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现,最后师生一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。如此既完成了教授遗传算法的目的,也锻炼了学生逻辑思维的能力,教学效果良好[4]。
3 作业和考核方式的改革创新
过去的课程作业都是单一书面习题作业,发展至今,课程作业形式已经发生了变化,更加丰富多样,包括必须交给教师评阅的书面家庭作业和不必交给教师的课外思考题目、口头布置的思考题或阅读材料以及大型作业等。其中通过网络就可以完成上交作业,并且教师批阅作业后也可以通过网络返回给学生,实现了网络化。课程的考核方式较之以前也发生了较大变化,加强了平时思维能力的考核,更加注重学生实验能力和动手能力的培养,不再是绝对的一次考试定成绩,而是在总评成绩中加入30%的平时成绩,如此不仅减轻了学生的期末负担,也迫使学生更加重视平时的学习思考,有利于课程教学质量的提升。
4 结束语
本文是以提高教学质量为目标,结合教学实践,从教学体系、教学内容、教学方法、考核方式等方面对本科人工智能课程的教学改革进行了探讨,总结了该课程在教学和实践方面的一些教改举措。这些举措符合二十一世纪高校教学的要求,可以支持教师提高教学手段现代化的水平,同时更贴合学生的学习需求。作为该课程的授课教师应始终保持对教学内容的不断更新、教学方法的多样化,才能激发学生的学习兴趣,培养他们的思维创新和技术创新的能力,最终提高本课程的教学质量。从学生的反馈来看,作者所总结的教学实践具有明显的教学效果。但仍有许多方面做得不够,今后将继续在教学过程中不断总结成功的经验,吸取失败的教训。
参考文献:
[1]蔡自兴.人工智能及其应用[M].三版.北京:清华大学出版社,2007.
[2]谢榕,李霞.人工智能课程教学案例库建设及案例教学实践[J].计算机教育,2014(19):92-97.
一、引言
中南大学的人工智能课程是国内高校最早开设的该课程之一。1987年清华大学出版社出版了我校蔡自兴和清华大学徐光编著的《人工智能及其应用》,成为国内率先出版的具有自主知识产权的人工智能教材,为人工智能课程提供了一部好教材,对人工智能在中国的传播和发展起到重大推动作用。
我校人工智能课程自开设以来已培养约30届学生,培养人数超过3000人。授课对象包括计算机、自动化专业的本科生和电子信息类等专业的研究生。2001年,我们研发的“人工智能网络课程”被评为优秀网络课程。2003年和2007年“人工智能”分别被评为首批国家精品课程和全国双语教学示范课程。同时,课程的相关网络资源和知识表示方法的课堂录像陆续上网,向全社会开放,成为学生复习和自学的有力手段和特色环境。
近年来随着国外名校的视频公开课风靡网络,建设我国自己的视频公开课已势在必行。在这种背景下,人工智能课程的等一批国家精品视频公开课应运而生。我们的“人工智能PK人类智能”的视频公开课入选国家精品视频公开课建设计划,已成为首批播出的课程之一,受到公众欢迎与好评。
二、讲授内容选定
人工智能是一门前沿交叉学科,也是一门与人类生活息息相关和公众颇感兴趣的科学。网络视频公开课是以大学生为服务主体,同时面向社会大众,是免费开放的科学与文化素质教育的网络视频课程与学术讲座。由于人工智能属于专业基课程,如何在有限的时间内讲述一个完整的专题,避免艰深的专业知识,让大多数人都能听懂并感兴趣,是安排视频课程内容时需要首先考虑的问题。为此,在内容安排上将重点放在专业史和热点研究介绍上,其目的是通过介绍学科的发展史和一些经典或热点问题的研究情况,激发大家对人工智能研究的兴趣,增进对人工智能知识的了解,认识到前沿科学其实离现实并不遥远。
在上述理念指导下,本视频课程并没有照搬平时上课的内容,而是精选了人工智能领域中一些具有代表性的内容进行介绍。首先概述人工智能的起源与发展历史,以及人工智能领域影响最大的三大流派及其认知观等。然后介绍人工智能中几种经典技术,包括推理证明技术、问题求解技术等。此外,对人工智能中公众最感兴趣的一个应用领域――机器人学进行阐述。最后,对人工智能的一些最新研究发展领域,如计算智能和群智能技术等进行讨论。具体内容安排如下:
第一讲:人工智能的诞生
长期以来人工智能充满了激烈争论,其发展过程不是一帆风顺的,在中国也历经了质疑、批评甚至打压,直至出现希望的曙光,形成今天的可喜局面,其过程可谓艰辛。该讲从不同角度对人工智能的定义进行介绍,分析其异同,介绍人工智能的起源与发展过程,特别是在中国的发展情况,让听众对什么是人工智能有个大致的了解。
第二讲:人工智能的学派
从符号主义为代表的经典人工智能到连接主义、行为主义,人工智能的研究可以说是从一家独秀走向百家争鸣。该讲介绍人工智能的主要学派,各自的理论基和认知观,并论述人工智能对社会、文化、经济等层面的影响。
第三讲:经典人工智能的推理技术
经典人工智能的有关推理技术和方法是早期人工智能研究的主要手段,用于研究基于经典逻辑的自动定理证明等问题,对人工智能学科的发展产生了深远的影响。本讲主要介绍基于数理逻辑方法的推理证明技术,尤其是定理证明方法的代表之一――消解原理。
第四讲:问题求解与搜索
问题求解技术是人工智能研究领域的一个核心问题,涉及问题表示和求解搜索两部分内容。这一讲主要介绍问题求解中的一种常用方法――状态空间法,阐述图搜索方法和求解策略,特别是引入启发式信息的启发式搜索方法。
第五讲:机器人学
机器人是人们听到人工智能时几乎第一时间联想到的事物。机器人学作为一门学科,该讲介绍机器人学的发展过程和机器人的分类,探讨机器人学与人工智能的关系,说明研究开发机器人技术的动机。
第六讲:人工智能的新领域――计算智能
经典人工智能虽在早期占有统治地位,但目前已经不再是研究热点。而计算智能则异军突起,成为智能学科中新的增长点。本讲主要介绍计算智能的几个主要分支神经计算、进化计算、模糊计算和人工生命的一些基知识。
第七讲:人工智能中的仿生学――群智能
人工智能是一门信息科学与生命科学等高度交叉的科学,不仅涉及到计算机、自动化、数学、信息学等学科,还涉及到心理学、脑科学、仿生学等各种学科。群智能就是仿生学在人工智能中应用的典型。该讲主要介绍受到蚁群和鸟群社会行为启发而构建的蚁群算法和粒群算法,将其转换为可计算模型,引入到问题优化求解中。
三、课程建设经验
由于授课对象的不同和授课时间的限制,在只有30分钟的一讲一主题情况下,要像平时上课那样详细讲解是不可能的,为此需要对视频公开课的材料进行重新组织。我们的人工智能课程作为首批国家精品课程,其教学资源还是比较丰富的,具有一定优势。
首先,使用主讲人编著的《人工智能及其应用》作为课程教材。根据教学对象不同,编撰了不同类型的教材,以适应不同层次学生的要求。2003年和2004年在清华大学出版社先后出版了《人工智能及其应用》第三版“本科生用书”和“研究生用书”。2005年在高等教育出版社出版了面向大专院校和网络课程的《人工智能基》,以及在国防科技大学出版社出版了面向管理类学生的《人工智能及其在决策系统中的应用》。2010年又出版了“十一五”规划教材《人工智能及其应用》第四版及《人工智能基》第二版,使教材与时俱进,不断创新,更好地为人工智能教学改革和人才培养服务。这些教材已为高水平课程建设和学科建设做出了重要贡献,也为视频网络课程提供了丰富的素材。
其次,教学资源丰富,知识融会沟通。课程主讲人也是国家级教学团队“智能科学基系列课程教学团队”的负责人,团队成员除承担人工智能课程教学外,还负责智能控制、机器人学等相关课程的教学。这些课程也都有对应的自编优秀教材,都可直接作为课程的参考资料。
“人工智能网络课程”具有明显特色(网络化、智能化和个性化),得到专家和同行的认可和肯定,被教育部评为国家级优秀网络课程。特别是更新后的向导学习、个性化以及算法实验,采用了人工智能技术本身来实现人工智能网络课程,具有显著的特色和先进性。网站上课程的教学大纲、教案、课件、实验指导书、课堂录像和参考文献一应俱全。人工智能相关的网络资源,如网站、新闻组、BBS等,包括了大量的文献资料、讨论、本领域研究的前沿动态、人工智能课程相关的演示动画
和实验等。
虽然有相当丰富的教学资源,但为了适应视频公开课的需要,在视频公开课材料的组织上仍然花费了大量的时间和精力。本视频公开课课程具有下列主要特色:
(1)材料翔实、图文并茂
人工智能的发展经过几代人的努力奋斗,其在中国的发展尤其曲折。在课程资料组织过程中,对许多重要理论与方法的提出者以及一些会议与纪念活动等介绍,基本上都配以图片。这些图片有的是自己的第一手资料,有些则是从网络搜索得到。这些图片的引入,给本来相当枯燥无味的文字和概念增加了趣味性和对观众的吸引力,也是视频教学优势的一个体现。
(2)深入浅出、直观生动
人工智能作为一门讲述前沿理论的专业基课,其复杂的技术、算法、理论是一般观众很难理解的。视频课程不可能在较短时间内将这些问题讲透,而是通过形象的动画说明基本原理和概念,激发学生进一步学习的兴趣,真正起到带“入门”的作用。这也是视频课程的优势所在。
(3)精选题材、注重趣味
人工智能是一门高度交叉的科学,涉及面极广。为了让观众尽可能全面地了解这门学科,公开课着力于讲授内容的精选。从人工智能的起源开始,分别介绍了经典人工智能的搜索推理技术、当前的研究热点计算智能和群智能技术,以及人们对人工智能最直观的印象――机器人学,形成一定的体系。在这些题材中包括了逻辑学、生物学、脑科学、神经学乃至仿生学等不同的学科交叉,力求使枯燥的科学理论变成美味的知识盛宴。
四、问题与体会
经过紧张的准备和拍摄过程,“人工智能PK人类智能”精品视频公开课终于上网与广大观众见面了。由于时间仓促和经验不足等原因,本视频课程仍存在一些不足之处,值得今后弥补。
(1)考虑到比较通俗易懂的要求,使没有相关专业基的公众也能够基本上听懂,因而将很大一部分内容的重点放在了专业史上,其专业深度不够。
(2)由于每讲必须在30分钟内讲完一个专题,因此难以对相关技术进行深入探讨,只能简要介绍其原理和概念,使观众能知其然,却没法知其所以然。
(3)国外的公开课基本上都是随堂录像,视频课讲的内容就是平时课堂讲授的内容。而我国的视频公开课课程却强调普及性,相应的牺牲了部分专业性,在定位上仍有犹豫。这可能是我们的公开课与国外公开课的一个重要差别。
要把我国的视频公开课建设好,不能盲目追求观看率和点击率。从课程性质上看,文史类课程由于受众面广,容易被更多的人群接受和理解,观看的人就自然会多。理工类课程由于受限于领域基知识,受众面相对较窄,其接受程度肯定较低。要真正建设一门好的视频公开课,还是应该明确定位,内容贵精不贵多,完整清晰的讲述好若干知识点,让观众真正有所收获就是成功的。
参考文献:
[1]傅京孙,蔡自兴,徐光,人工智能及其应用,北京:清华大学出版社,1987
[2]宋健,学科前沿的最精彩成就[C],见蔡自兴,徐光编著的人工智能及其应用(第四版)[M],北京:清华大学出版社,2010
[3]蔡自兴,徐光,人工智能及其应用(第三版),本科生用书[M],北京:清华大学出版社,2003
[4]蔡自兴,徐光,人工智能及其应用(第三版),研究生用书[M],北京:清华大学出版社,2004
[5]蔡自兴,蒙祖强,人工智能基[M],北京:高等教育出版社,2005
(1)为部分优秀的学生将来做更深入的研究打坚实的基础。在面向知识经济的今天,研究获取、表示和使用知识的人工智能学科越来越受到人们的重视。目前人工智能研究被列为中国高技术领域的重点之一。以专家系统为代表的智能化系统在信息技术中也占有重要地位。因此在高等教育中开展人工智能教育和智能化系统的研发,不仅是计算机科学的应用,也是促进各学科服务于国民经济发展的必然趋势。为使人工智能的理论、方法和技术的研究与应用普及和深入,教育重心必须要下移,即从研究生教育向本科教育普及。开展本科层次人工智能普及教育的有效途径之一是在本科高年级开设相关选修课。开展人工智能教育,不仅能够更好地发挥高等院校的育人和科学研究功能,而且能为学生拓宽专业路径,扩大自主学习空间和发展个性创造条件,同时也为营造一个使学生不仅有宽厚、扎实的理论基础,且具综合分析和解决问题能力的环境。?
(2)为将来从教的学生积聚大量的知识。英国早在1999年,人工智能课程已经作为选修课出现在中学的信息与通讯技术(ICT)课程中。许多中小学还通过机器人竞赛活动来激发中小学生学习人工智能的兴趣,使学生不仅提高了用信息技术解决问题的能力,而且培养了多种思维方式,获得了更多的创新空间。美国现行的中学信息技术课程设置中,将人工智能的内容作为“媒体与技术”层面对12年级学生的要求。澳大利亚的部分中学开设的信息处理与技术课程,人工智能、信息系统、算法和程序设计、社会和伦理道德、计算机系统分别作为5个主题共同构成了该课程的教学内容。在该课程的大纲中规定,人工智能部分的教学内容在高中第3学期为12年级的学生开设,教学时间为10周。?
在我国,多年以来中学奥林匹克信息学竞赛中一直包含有人工智能相关的题目,涉及启发式搜索、博弈、智能程序设计等问题。2003年4月,我国教育部正式颁布《普通高中技术课程标准(实验)》,首次在信息技术科目中设立了“人工智能初步”选修模块,标志着我国高中人工智能课程的正式起步。?
我国的新课程标准颁布后,教育部评审并通过了分别由教育科学出版社、广东高教出版社、地图出版社、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,并开发了相应的教辅材料,包括教师用书和配套光盘等。为了配合中学人工智能课程的实施,国内也推出了一些适合中学生学习与体验的人工智能软件和网络资源。另一方面,一些高校的本科生、研究生也逐步关注中学人工智能教育的开展并将其作为毕业论文的研究选题。一些师范院校适应形势要求,已为师范生开设了与此相关的选修课程。?
2 人工智能的教育及教学条件现状?
通过对本人多年的教学过程进行总结,我校的《人工智能》课程教育现状可总结为如下几点:?
(1)理论知识充裕。但与实践相脱节,特别是在智能科学技术的教育教学方面。尽管知识面相当广泛,而人工智能理论的普及教育以及智能技术的开发与应用仍然十分滞后。?
(2)同其它普通高等院校一样,在本校,人工智能技术的研究与应用尚未普及,甚至比不上其它院校。这不利于培养学生的科研兴趣及创造精神。?
(3)缺乏配套实验教材,实验教学内容缺乏,无法培养学生的研究能力和创新能力。只有开设实验项目,才能使人工智能的相关知识具有研究性和综合性。?
(4)对中小学智能教育的深度及教学方式、教学特点缺乏研究。做为师范类院校,我认为在对学生进行基础知识教育的基础上,要紧抓中小学智能教育的特点对师范类学生进行相关的教育与培训。?
相对于教育现状,我校的《人工智能》课程教学条件现状要稍好一些,其状态如下:?
(1)教材使用国家级规划教材,此教材非常系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术,适合本科及研究生使用。在我们的授课过程中,也会适当为学生提供相关的国内其他先进教材,如中南大学蔡自兴教授的《人工智能及其应用》等。?
(2)为了促进学生自主学习,我们准备了多种类型的扩充性学习资料,加强学生主动学习的意识,包括:课程相关杂志和书籍目录,以及部分重要的参考文献,与人工智能相关的网络资源如优秀BBS、新闻组、网址等。 它们包括了大量的文献资料、本领域研究的前沿动态等。 使用表明,学生非常乐于查阅这些资源。 使学生能通过使用这些资源进行一些人工智能程序设计,探讨一些问题,在课堂讨论中展示他们的收获。?
(3)校园网的普及与不断优化使本课程有优良的实践性教学环境,能充分满足教学需要。我们拥有较充足的多媒体教室和网络教室,为实现本课程教学提供了物质保障。在网络资源建设方面,全校办公室、教室、学生宿舍和教师宿舍都以宽带网相连,这些硬件设备对本课程教学发挥了重要作用,使本课程教学质量得以明显提高。?
3 人工智能教学方法及手段的改革?
针对我们现在所采取的教学方法,我认为存在许多不足,如教学方式比较单一,教学内容偏重理论讲解等,为此,提出以下教学方法的改革:?
(1)通过多种途径激发学生的学习兴趣。课程的学习效果,直接受到学生兴趣和参与意识的影响。一般来讲,《人工智能》作为一门前沿课程,开始学生学习兴趣很大,当开始接触到抽象理论知识及部分算法时,学生往往感到不易接受。 我们通过各种途径和方法, 激发和培养学生的学习兴趣,包括鼓励学生参与某部分知识的扩充性资料查找,预留一定时间请学生负责对此内容进行讲解,布置学生对某个基本成型的实验进行纠错及验证,降低问题解决的难度。学生因此产生兴趣从而做更深度研究。?
(2)进行启发式教学。 我们可以尝试在教学过程中不断提出问题请学生思考,启发学生求解这些问题,鼓励学生提出自己的猜想和解决方案,然后摆出教材中的解决方案,并与同学所提出的观点进行分析和比较,这足以加强学生学习的主动意识和参与意识,提高学生学习的积极性。?
(3)课堂辩论与交互式教学。 组织课堂辩论,讨论的议题可定位为譬如人工智能是否能超过人类智能等有争议的问题。学生通过对这些问题展开激烈争论,激发了学习潜能,明确了学习目标。当然师生间的交流方式还有很多,如邮件互发、QQ留言等,也可在课程网站中的互动平台进行交流。?
(4)分层次因材施教。 在授课过程中,通过对每个具体学生的学习进度、课堂作业情况进行及时评估,对学生提出进一步的学习建议和指导, 实现个性化的教学。 对优秀学生探讨,可以在教学设计和实验设计中要求其选作部分探索性、创新性的功课和实验,以发挥学生个性优势。对于有意于将来从事中小学教育的学生可以在机器人及人工智能技术发展现状等知识层面对其做问题讲解。而那些看似缺乏兴趣的学生,我们可以用多媒体手段如播放人工智能相关电影及科学小片引起其兴趣,实行逐步引导的教学过程。?
另外,我们可以尝试双语教学。 采用中文教材和讲授的同时,注重在课程中的关键词同时用英文表示,并适当指定英文参考短文和英文参考书。使学生能够接触国外文献资料,加深对学习内容的理解,获得更宽广的知识。我们也可以在教学内容安排上,注重理论联系实际,将一些人工智能网络上的虚拟实验给学生进行课外上网练习,从而使学生了解算法的具体运行过程, 通过参与达到知识的理解,掌握基本方法和技术。?
根据现有的条件,我们在教学中可以采用多媒体教学和网络课程教学相结合的方法,充分利用多媒体的丰富表现形式,利用网络课程的交互性、情景化等特点,构筑以学生为主体的《人工智能》课程现代教学模式。 对于抽象知识,可通过动画和视频演示,通过声音和图像展示人工智能的历史、人物和前景,做到学生直接而深刻地看到知识的内涵外延。网络课程能较好地实现交互并使学习过程情景化,通过网络课程的课堂练习和章节练习,教师可以评价学生的学习情况,并给学生提出学习建议,从而提高学生的研究力和创新力。我们也可以给学生播放中学《人工智能》课程课堂教学录像,以使学生看到初高中学生的知识范围及深度;同时给学生播放现有的《人工智能》科学成果,让学生看到理论背后的实践;也可以播放科幻片,激发学生想象的翅膀从而有兴趣把人工智能作为将来深造的方向。《人工智能》是一门较新的课程,改进教学方法和手段不仅要靠教师,也应增加硬件设备的投入。如果人工智能能采用智能辅助教学系统或机器人辅助教学过程逼真、形象,一目了然,这样可大大提高学生的学习效率,尤其是提高学生的观察判断能力、发现问题和解决问题的能力。?
4 人工智能实践教学设计的探讨?
我们可以在教学过程中,适量开设一些实验和设计,提高学生的动手能力,并加深他们对理论知识的理解,降低理论的抽象度,提升理论的实用性。在近两年的教学过程中,我们会适量加入一些人工智能语言的教学过程。例如,在讲解了“野人与传教士过河”等问题后,我们可以让学生使用Visual Prolog或者C ?++?对算法进行实现;在讲解 TSP 问题的遗传算法解决案例后,指出编码方案、初始种群大小、进化代数、交叉率变异率等因素对求解结果的影响,并要求学生通过实验的方式来分析、理解这些问题,并提出“寻找更有利的解决方案”等问题。把学生的兴趣激发后,为解决这些问题,学生会在课外主动查阅相关文献、相互讨论以实现他们所设计的方案,这样既培养了学生善于钻研和勇于创新的精神又提高了学生的实践与创新能力。?
参考文献:?
[1] 熊德兰,李梅莲,鄢靖丰.人工智能中实践教学的探讨[J].宿州学院学报,2008(1).?