时间：2023-02-28 15:37:25
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关键词:智能科学基础;系列课程;国家级教学团队;改革;建设
在国家教育部质量工程的支持下,中南大学信息科学与工程学院对国家级精品课程人工智能[1-2]和智能控制[3]、全国双语教学示范课程人工智能和国家级智能科学基础系列课程教学团队[4]等进行持之以恒的改革与建设,取得一些成果。
“智能科学基础系列课程教学团队”的教学队伍是一支由国家级教学名师领衔[5],知识结构、梯队结构和年龄结构比较合理,具有明显的学科优势、课程优势、人才优势和教学科研优势的颇具特色与影响力的教学团队。该团队以中南大学智能科学研究中心为核心,主要承担人工智能基础、智能控制导论、机器人学、专家系统等本科基础和专业基础课程,硕士学位课程人工智能、智能控制和机器人控制技术以及留学生硕士学位课程Artificial Intelligence和博士生学位课程智能系统原理与应用的教学。
教学团队在建设过程中,注重教学改革,加大课程建设和教材建设力度,不断改进教学方法,在课程改革、教材建设、教学手段、队伍建设以及交流合作等方面取得一些进展。本文拟就教学团队的改革与建设的相关理念与实践问题加以总结,谈谈我们的见解。
1创新教学方法
教学是教师的本职和核心工作。本教学团队一直致力于教学方法与教学模式的改革与创新,虚心学习国内外先进教学经验和方法,积极探索教学新路,形成了“以趣导课、以疑启思、以法解惑、以律求知”的教学模式和教学方法[6-7]。充分激励学生的学习积极性和主动性,发挥独立思考和创新思维,多方位培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力。我们在教学过程中应用了课堂演示、课堂互动、课堂辩论、课后网络教学、网络实验等一系列现代化全方位的教学新模式。此外,为提高学生的动手能力和理论水平,让学生直接参与部分教师课题,理论联系实际,为毕业后的工作学习打下良好基础。具体措施如下:
1) 举行课堂讨论会,营造自由探索氛围。
为调动学生的积极性,我们在授课过程中多次开展课堂讨论会和辩论会等活动,让学生自己查阅资料,分析整理,提出自己的观点,使学生全方位地接触所学课程,培养学生的研究能力,真正实现师生互动,并鼓励学生用英语讨论。学生对有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。课程中还经常请来在科研工作中担任主要任务的教授和博士生来给学生介绍最前沿的科学动态,激发学生们对所学知识和科学研究的兴趣。在研究生教学方面,我们更进一步通过举办课程课堂学术研讨会,让学生在一年级就开始接触学科前沿,自己查阅资料和动手写科技论文,并在研讨会上宣读讨论,培养独立工作能力和从事学科前沿研究的能力,为将来的高层次研究打下基础。
2) 倡导启发式教学,培养学生学习能力。
注意采用面向问题的启发式方法进行教学,启发学生求解问题能力,强化学生的参与意识,提高他们的学习积极性。教学中还注意采用了多种交互式策略,如课堂教师提问、鼓励或指定学生用英语提问、学生就某个知识点进行主题发言后老师点评等。此外,师生通过互联网进行交互,方式包括Email、BBS和QQ谈和交换文件等。
根据学生的兴趣和创新潜力,对有专业特长的本科生,在自愿情况下,挑选2～3名参与国家级项目研究工作,进行中长期培养试点,实现本科培养过程与硕士、博士研究生培养过程的衔接。
3) 增强课程实验教学环节,筹建智能专业实验室。
智能科学基础课程的概念性较强,初学者感到比较抽象,而实验教学又是薄弱环节。因此,结合学生实际情况,我们对实践教学环节十分重视,设计了一些新的实验项目,探索新颖的实验方法。新开实验项目包括人工智能实验、智能控制实验、专家系统实验、机器人学实验、人工智能课程设计等。对相关课程的原有实验,我们也进行了一些改革,增设了个性化的实验,使得学生的实验数据和实验结果分析既有格式要求,又给学生报告自己研究的过程和结果留有空间。这些做法能够鼓励学生进行独立性研究,满足他们学习的需求。通过实验教学,学生能够理论联系实际,验证所学理论知识和概念,加深理解,充分调动了学生的学习积极性,培养了他们的创造能力。
除课堂实验外,我们还充分发挥虚拟实验的优点,设计了网络虚拟实验,让学生在课外上网练习。通过虚拟实验,学生可以了解算法的具体运行过程,调整参数和过程,并进行验证以加深对知识的理解,提高学习兴趣,从而达到教学目的。
结合科研,购进和自制部分新设备、新系统,计划建设智能专业实验室,为教学提供更多的优良实验设备。例如,已研制“中南移动一号”和“中南移动二号”自主移动机器人共7台,已购进RCB-1型教学机器人20套等。
教学团队教师还指导学生参加全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛活动、大学生创新性实验计划及创新教育计划项目等,取得优秀成果。
2推进课程改革
教学改革是课程建设和学科发展的生命线。我们把国家级精品课程和全国双语教学示范课程放在优先建设的位置,并以它们带动其他课程建设,完善系列课程建设,同时新办了智能科学与技术专业。
2.1搞好精品课程建设,改进双语示范课程教学,稳步推进系列课程建设
本团队着力搞好已有的2门国家级精品课程、1门全国双语教学示范课程,更新精品课程网站,丰富课程内容。为了及时反映上述课程中相关科学技术的最新进展,我们调整了教学体系和教学内容,修订了教学大纲,并对教学内容进一步优化和更新,极大充实了各课程教学内容。同时,通过校际教学活动和网上资源共享对精品课程、双语教学示范课程进行交流和推广,起到较好的辐射作用[8-9]。
为加强精品课程建设,完善和拓展课程体系,在总结现有精品课程的建设经验的基础上,又建成省级精品课程1门,校级精品课程1门。
为提高学生的专业英语水平和学习兴趣,使得学生能够开拓眼界,追踪国际前沿科学研究,本团队长期对双语教学进行研究和实践。除改进人工智能双语教学示范课程外,团队承担的其他课程,如智能控制、机器人学、专家系统、数据结构等也实行了双语教学,并为该课程引进英文辅助教材。例如,对人工智能课程,我们先后采用Nilsson和Russell等编著的国外影响较大的英文原版教材作为主要教学参考书[10-11],供学生学习参考。在双语教学中,一般以汉语讲授为主,英语为辅,并对一些关键词同时用汉语和英语表示。对部分章节或某个专题,采用纯英语教学或以英语为主汉语为辅的教学。对PPT课件的编写分为纯汉语、纯英语和英汉混合几种方式。英语教学比例要根据教学内容和学生英语水平而定,其检验标准是学生的接受程度与学习效果,根据这一点来适时调整双语教学中英语对汉语的比例。
通过教改实践,我们承担的智能科学基础课程逐步形成为具有明显特色的课程体系。我们讲授的课程从智能科学的基础课程到专业基础课程,再到专业实践课程,形成了配置合理、特色鲜明、循序渐进、优势互补、协调发展的智能科学与技术学科从基础到应用的系列课程体系。
2.2新办智能科学与技术专业
智能科学与技术是当代科技发展的前沿学科和重要组成部分,其人才需求日益增加,超出了目前高校的培养能力[12]。我校的智能科学与技术学科方向经过近20年的发展,已形成了具有自身优势和特点的学科,在国内具有一定的知名度和优势。为了促进智能科学与技术学科的发展,经过多年积极准备,我们于2009年申报了智能科学与技术专业并获得教育部批准。通过向兄弟学校学习调研,了解该专业人才需求、专业建设规划,设定适应培养目标的教学计划与课程设置方案。虽然我们开办“智能科学与技术”专业较晚,但我们从2002年开始,就一直关注和积极参与国内智能科学的学科的讨论与新专业筹备工作[13]。
我校于2009年申报获准,在自动化专业增设了智能科学与技术专业方向,目前已招收2届学生共84人。我们为选读智能科学与技术本科专业方向的每个学生选定指导老师。每个学生都可以参加指导老师的课题,指导老师也可以利用自己的学识、经验和责任心来更好地管理呵护学生。这一做法取得明显效果,不仅受到同学们的普遍欢迎,也得到了学校的肯定。我们还多次召开师生见面会并通过指导老师走访宿舍,了解每个人的情况。为了消除代沟,努力融入同学当中,学习熟悉他们的语境和思维想法。我们的目标就是不让一个学生掉队。
创建与建设智能科学与技术新专业,将为智能科学基础系列课程教学建设提供一个更加宽广的平台,并对计算机、自动化和电子信息等学科的专业建设和课程建设提供一个新的增长点。我们将以智能科学与技术专业建设为契机,虚心学习兄弟学校的专业建设的做法和经验,进一步规范智能科学与技术的基础课程教学,让智能科学基础课程教学建设登上一个新的台阶。
3加强教材建设
教材是教学的重要工具和资源,其水平直接影响教学效果和教学质量。在教学过程中,我们与时俱进,对教学内容不断优化与更新,精益求精地编写反映学科发展的教材[14]。
我们对原有编写出版的教材进行修订,反映新世纪学科发展水平和发展趋向,以适应教改需要。把这些最新内容用于教学,使学生了解到国际前沿动态和本学科的最新成果。
以相关系列课程为平台,注重教材配套,服务因材施教,着眼长远教材建设。仅2007年以来我们已出版的相关教材及专著如下:
《智能控制原理与应用》,国家级精品课程配套教材,2007;《智能控制导论》,国家级精品课程配套教材,2007;《未知环境中移动机器人导航控制理论与方法》,2008;《机器人学》,第二版,国家级教学团队配套教材,2009;《机器人学基础》,国家级教学团队配套教材,2009;《人工智能及其应用》,第四版,国家级“十一五”规划教材,国家精品课程配套教材,2010;《人工智能基础》,第二版,国家级“十一五”规划教材,国家精品课程配套教材,2010;《移动机器人协同理论与技术》,2010。
4优化队伍结构
师资队伍建设是团队建设的源头,没有一流的教师队伍就没有一流的教学团队。在师资队伍建设上,我们一直采取引进优秀人才和在职培养相结合的做法。对于人才的引进主要通过办专业和办学科点等方式吸引人才,还通过创造教学和科研条件,稳定教师队伍,解决个人的发展问题。
采取有效措施,提高主讲教师的学术积累和教学水平。一是教研组教师,特别是中青年教师积极参加重要科研项目,提高学术水平。二是派中青年教师赴国外研修访问,了解和学习发达国家同类课程的先进教学经验、相关课程设置情况与发展趋势,将国外教学思想引入课程教学。
教学始终是教师的第一要务,为了提高青年教师的教学素质,我们实施并完善了一系列管理措施和制度。
1) 设立名师工作室,实现名师资源共享形成多元化的带教制度,安排高年资的教师对年轻教师进行传、帮、带,可以有业务方面的指导,也可以有认识方面的交流。通过老教师对年轻教师全方位的指导,使老教师的教学理念和经验得以继承,加快了年轻教师的成长。
2) 有计划地安排年轻教师虚心旁听有经验教师的讲课。通过听课,不仅使年轻教师进一步掌握课程的内容,更重要的是使年轻教师学到了老教师的教学方法和经验,对其今后从事教学工作起到了积极的指导作用。
3) 对于第一次上课和第一次上某门新课程的年轻教师,团队都要在课前组织他们试讲。试讲前,安排老教师进行指导,传授教学经验。试讲时,由团队的教师参加听课并对其进行讲评,肯定其优点,指出其不足,帮助青年教师尽快掌握课程的重点,找到更合适的讲授方法。此外,我们还备课,统一基本教案,帮助年轻教师成长。
近两年来本教学团队获得的主要教学奖励就有徐特立教育奖、茅以升教学专项奖等。
5扩大交流合作
我们在做好自身团队建设的同时,增进与全国相关高校和教学团队的交流,学习兄弟团队的建设经验,在课程示范、教材推广、网络资源辐射等方面发挥积极作用。我们还开展校内合作,联合不同院系进行教学和精品课程的申报与建设,在校内推广改革成果;发表了一系列教改论文;发起筹备《全国智能科学技术课程教学研讨会》;邀请企业界科技精英做本科生就业指导相关报告。
1) 增进校际交流,发挥辐射作用。
我们经常以讲座报告形式在许多兄弟院校进行教学与教改交流。例如,最近一年来就应邀先后到上海交通大学、同济大学、东华大学、东南大学、国防科技大学、中国矿业大学、北京科技大学、清华大学等校就智能科学技术课程的教学、教改和建设问题作专题报告,在兄弟院校师生中引起热烈反响。已有数以百计的高等院校采用我们编著的教材和网络课程进行教学,国内已有众多的从事人工智能课程和智能控制课程教学的教师,来信来函索取我们开发的课程教案、课程演示和网络课程相关资料等,我们一直尽力地搞好推广和服务工作。
2) 撰写课程改革论文,进行国内外交流。
本团队成员仅近一年多来,就在中国教育开放资源网、中国人工智能学会13届年会、计算机教育、高等理科教育、计算机与现代化等会议及刊物上发表10篇教改论文,在国内外进行交流,起到介绍情况,交流信息和经验的积极作用。
3) 筹备全国相关课程教学研讨会。
为了更好地交流经验,扩大影响和辐射作用,我们发起并联合中国人工智能学会教育工作委员会、中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会、中国人工智能学会智能机器人专业委员会、中国自动化学会智能自动化专业委员会、中国人工智能学会人工智能基础专业委员会,筹备召开了首届《全国智能科学技术课程教学研讨会》[15]。围绕各个学校在智能科学与技术本科专业的课程改革与建设、课程和专业教学计划制定和未来发展设想等方面进行交流研讨。通过交流研讨,认真学习兄弟学校的经验,并尽可能汇报我们的经验。我们相信,在与会全体代表的共同努力下,本次课程教学研讨会一定能够取得积极的成果。
注:本研究获得教育部国家级精品课程人工智能(2003年)和智能控制(2006年)、全国双语教学示范课程人工智能(2007年)、国家级智能科学基础系列课程教学团队(2008年)等项目支持。
参考文献:
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[15] 2010年全国智能科学技术课程教学研讨会征文通知[J]. 计算机科学,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
(Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)
关键词：智能科学与技术；科学研究；专业建设
中图分类号：G642 文献标识码：A
1 引言
智能科学与技术学科以计算机科学为基础，结合了认知科学、信息学、控制科学、生命科学、语言学等学科的相关理论和研究方法，是一门新兴的交叉学科，将成为21世纪信息科学研究的制高点和信息产业价值的主要提升点。
在国外，许多著名高校都设立了“人工智能”专业并授予智能科学专业学位：世界多数知名的理工类院校都设立有人工智能研究所或实验室，进行智能科学专业的研究生培养及科研工作。在国内，智能科学与技术专业起步则较晚：2003年12月5日，教育部正式批准北京大学信息科学技术学院设立“智能科学与技术”本科专业，这标志着我国“智能科学与技术”专业的诞生。
厦门大学在智能科学与技术领域已经有多年的研究积累和师资储备。2006年12月，教育部正式批准厦门大学设立“智能科学与技术”本科专业，2007年6月6日，厦门大学智能科学与技术系经学校批准成立，并于2007年9月迎来了第一届本科生。本文将简要介绍近几年来厦门大学“智能科学与技术”专业的建设情况。
2 厦门大学智能科学与技术相关领域的科学研究进展
厦门大学在智能科学与技术领域的研究已开展了多年。早在1988年，学校就成立了校级科研机构――“厦门大学人工智能与计算机研究所”，目前，经厦门大学批准，正式更名为“厦门大学人工智能研究所”。它是一个以实用智能技术研究为主、集基础研究与应用开发于一体的研究机构，是厦门大学组建智能科学与技术系的主要基础。
厦门大学智能科学与技术系面向国际学科发展趋势和国家发展的重大需求，利用人工智能研究的方法和手段，不断开辟新的研究领域，逐渐确立了语言信息处理、认知计算、智能信息检索、中医信息处理、视频图像处理、智能机器人等主要研究方向。在语言信息处理方面，现设手写汉字识别、自然语言理解、机器翻译、语料库技术等研究领域；在认知计算方面，现设觉知计算、脑机接口、机器感觉、隐喻逻辑等研究领域；在智能信息检索方面，现设文本信息过滤、信息检索、信息提取、智能数据挖掘、Web挖掘等研究领域；在中医信息处理方面，现主要研究开发多媒体中草药智能查询系统、基于舌象中医智能体检系统；在视频图像处理方面，现设图像数据库、生物特征识别、遥感图像、地理信息系统等研究领域。2008年，系里引进了被称为“人工大脑之父”的著名学者Hugo de Garis教授，并以他为首组建了人工大脑研究室，该研究室的目标是，经过三年左右的时间，建设中国首个人工大脑。
经过十几年的不懈努力，我们在上述研究领域均取得了一批有影响的重要研究成果，在我国学术界具有一定的学术地位，获得数十项国家和省部级项目经费的支持。目前在研的项目有国家自然科学基金项目3项、国家863项目2项、国家863子项目2项、福建省自然科学基金项目1项、福建省科技计划重点项目2项。在汉字识别、词语切分标注、语法分析、词义消歧、指代消解、语言神经基础、汉语理解策略、网上信息的选择翻译、统计机器翻译、语音识别与合成、计算机音乐、计琴学等诸多方面进行了有特色的研究，形成了具体的算法，并且还提出了一种系统性的协动计算理论，出版专著5部，数百篇，其中近三年被EI、SCI等检索的论文达200余篇。
在基础理论研究的基础上，智能科学与技术系还十分注重产学研结合，先后与北京德威特电力系统自动化有限公司和深圳名人电脑等公司进行合作研发，广泛开展应用系统的研制开发，主要包括：手写汉字机器识别系统、汉语分词和词性标注系统、机器翻译系统以及网上汉语文本分类和信息过滤系统。其中，手写汉字机器识别系统获浙江省教育厅科学技术进步三等奖：机器辅助汉英互翻系统获福建省科技厅科技进步三等奖；汉语分词和词性标注系统获得2003年863中文信息处理评测第二名：机器翻译系统(包括XMMT汉英机器翻译系统、Matrix英汉机器翻译系统、Light英汉机器翻译系统和Neon英汉双向机器翻译系统)在863智能接口评测中多次名列前茅，形成多项产品，技术授权国内多家单位使用。
在科研平台建设方面，智能科学与技术系发挥厦门大学多学科交叉的优势，联合人文学院、外文学院和海外教育学院华文系的学术力量，于2003年成立了“厦门大学语言技术中心”，其中，汉外多语言机器翻译为主攻方向之一。2006年获批了“智能信息技术福建省高校重点实验室”；目前，以人工大脑相关内容为研究核心的“福建省仿脑智能系统重点实验室”也已获批。
3 厦门大学“智能科学与技术”专业建设情况
厦门大学智能科学与技术系现有一个本科专业(智能科学与技术)，三个学术型硕士学位授予专业(人工智能基础、模式识别与智能系统、计算机应用技术)，一个“计算机技术”工程硕士培养方向(智能工程及网络安全方向)，一个博士学位授予专业(人工智能基础)。现有在校本科生近90人，硕士研究生80多人，博士研究生25人，博士后2人。本系教职工近30人，其中：教授5人，副教授5人，80％具有博士学位或者博士在读，40岁以下的年轻教师占2／3。
3.1 本科生专业建设
在本科生培养方面，厦门大学智能科学与技术系的目标是要求学生能够有效和系统地掌握本学科的理论基础，比较深入地理解智能科学与技术理论；培养具有一定的分析、综合和创新能力，能够承当智能信息系统设计、开发和智能科学与技术学科教学任务的，德、智、体全面发展的科学技术工作者：毕业生适宜到科研机构、学校、技术或行政管理部门、公司、厂矿等企事业单位从事科技研究、应用开发、信息管理和教学工作，也可以进一步攻读该专业及相关专业的硕士学位。
为了实现上述目标，我们遵循“宽口径、厚基础、抓关键、重实践”四项基本原则，制定了较合理的教学计划，在本科一、二年级安排公共基本课程、校通识教育课程、院系通修课程；从二年级下学期开始结束院系通修课程，转而推出部分学科通修课程，向专业化过渡，三年级开始加入方向性选修课程。其中，公共基本课程621学时、33学分；校通识教育课程262学、15学分；学科通修课程1544学时、90学分；方向性课程120学时、分；学科跨方向性课程108学时、6学分。这样的安排能真正使学生在获得扎实而宽厚的理论基础、合理的知识结构的同时，培养较强的获取新知识的能力和创新精神。
为了能切实提高学生的动手实践能力，我们在办学过程中十分重视和强调实践环节的训练并倡导理论与实际 相结合，已经规划建设一个特色实验室――“仿脑认知与智能机器人”实验室，可支撑仿脑认知与智能机器人两个方向相关课程的教学实验，总经费预算100万元。依托该实验室，结合相关课程，高年级本科生可以进行“心理物理测试实验”、“眼动测试实验”、“面部表情与脑电对照实验”、“行为学与智能关系测试实验”、“机器人避障行走路径规划”、“机器人目标识别与跟踪”、“机器人声控实验”、“机器人智能语言翻译”、“机器人足球比赛”等众多特色实验。
3.2 研究生专业建设
厦门大学智能科学与技术系的研究生培养以加强创新能力的培养为核心，以加强基础课、专业课，实验实践教学、论文创新写作、促进理论与实践相结合为重点，包含硕士研究生和博士研究生两个培养层次。其中，硕士研究生层次又分为学术型研究生和工程硕士两种类型，分别进行培养。
在学术型硕士研究生培养方面，我们的目标是培养适应智能科学与计算机科学的发展，适应国家社会发展与进步事业需要的，德、智、体、美全面发展，系统地掌握本学科基本概念、基本原理、基本方法、基本技能的，具有创新能力、理论联系实际的高级专门人才和能适应未来从事基础研究、应用基础研究、技术开发研究和工程应用研究之人才。毕业生适宜到科研部门、学校从事科学研究和教学工作；适宜到计算机产业相关的企事业单位从事智能科学与计算机科学技术的开发研究、应用与管理等工作；可以继续攻读智能科学与计算机科学及其相关学科的博士学位。目前包含“人工智能基础”、“模式识别与智能系统”和“计算机应用技术”三个专业。其中，“人工智能基础”专业包含如下培养方向：认知科学理论、认知逻辑学、计算语言学、智能计算方法、艺术认知与计算、脑高级功能成像等；“模式识别与智能系统”专业包含如下培养方向：计算机视觉、机器翻译系统、智能中医诊断系统、机器音乐、模式识别、音频信息处理等：“计算机应用技术”专业包含如下培养方向：人工智能应用技术、自然语言处理技术、智能信息检索技术、多媒体综合应用技术、图像与视频处理技术、虚拟现实技术等。
在工程硕士培养方面，目前智能系招收“计算机技术”工程硕士――B方向(智能工程及网络安全)的工程硕士研究生，目标是培养具有扎实的计算机学科专业知识和工程技术能力，掌握现代智能与网络科学前沿知识，在智能工程与网络安全方向具有一定研究深度和项目研发能力的高层次应用型人才。培养方向包括：嵌入式智能家居、视频图像处理、网络视觉监控、模式识别与智能系统、智能机器人、网络内容监管、黑客与网络攻防技术、网络信息安全、信息检索与信息过滤、自然语言处理、机器翻译、语音识别与合成、智能中医信息处理、人工大脑、虚拟现实技术等。
在博士研究生培养方面，设有“人工智能基础”博士学位授予专业，目标是培养基础扎实，具有创新意识，对某一领域有全面深入了解或对某一应用领域有独立解决实际问题的能力，能够解决前人未能解决的科学问题或社会发展中亟待解决的技术问题的高级专业人才：其研究工作对科学技术或社会经济的发展具有明显贡献，为人工智能技术发展和应用提供新的基础或新技术、新方法。培养方向包括：人工智能以及应用技术、艺术认知与计算、数据挖掘技术、认知神经科学、软计算方法及其应用、智能多媒体信息处理、脑功能成像技术等。
4 总结与展望
关键词：工业4.0；智能科学与技术；创新课程体系；中国制造2025
0引言
智能科学与技术专业是教育部根据“面向国家战略需求、面向世界科技前沿”的方针，为适应国家科学与技术发展的需要而设立的，专业代码080907T。智能科学与技术专业属于一个交叉学科，涵盖了电子信息技术、计算机硬件和软件、人工智能、自动控制等多项技术领域的应用。因此，如何交叉学科，立足于工业智能化的发展方向和《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006―2020年）》的要求，适应国家对高质量的智能技术人才的社会需求，研究与实践体现行业产业发展、技术进步和社会建设需求的智能科学与技术专业人才培养课程体系具有重大意义。
1创新课程体系的意义
德国率先提出的“工业4.0”概念其实就是将互联网技术与嵌入式系统技术、计算机技术、先进制造技术等相结合，形成虚拟与现实相融合的智能制造系统。人们可以在世界任何地方采用电脑或任何移动终端，在互联网上选择标准的或定制的货品订单，系统会采用人工智能、大数据、机器学习等技术在全球范围整合资源、信息、物品和人，以高质量、低成本、高效率生产制造出产品，快速交付给客户。
在制造领域，这种技术的渐进性进步可以被描述为工业化的第4阶段，即“工业4.0”，如图1所示。其中，第①阶段以1784年的英国蒸汽机为代表；第②阶段以1870年的电动机械发明与应用为代表；第③阶段以使用电子与IT技术的自动化时代为代表；第④阶段就是我们正在经历的智能制造时代。当前，中国工业机器人销量连续两年行业增速在50%以上，行业进入成长期。另外，中国工业机器人使用密度远低于主要发达国家，具有广阔的市场空间。智能装备的大发展对相关专业人才的需求呈爆发趋势，智能科学与技术专业毕业生今后的一个重要就业方向将是服务于产业界的机器人领域。
我们国家正在大力提倡的“中国制造2025”与德国提出的“工业4.0”有着异曲同工之妙，尽管两国的工业、社会发展阶段存在差异，但在智能制造领域、互联网领域发展水平基本同步。通过国家层面大力推广发展智能制造技术，以及在大学智能制造相关专业的课程改革，为我国的智能制造技术赶上甚至超过发达国家创造了千载难逢的机遇。
2智能科学与技术专业创新课程体系目标
如何充分利用民办学校的企业资源优势，办好智能科学与技术专业是本专业面临的重要挑战之一。本着教育先行、为产业服务的办学宗旨，根据行业中长期发展的需求，在保证专业知识体系完整性的前提下，结合“工业4.0”对专业人才知识、能力的需求，我们将专业定位侧重于智能传感与检测技术，智能机器人传动、驱动技术，智能机器人系统构建技术，嵌入式系统技术等。4年来的办学实践证明，我们的专业定位符合地区与行业发展需求，并具有一定的前瞻性。
基于以上专业定位，对智能科学与技术专业的人才培养课程体系进行深入的探索与实践，涉及专业一体化的理论与实践课程体系规划，机器人实践平台升级，专业课程的教学设计、教学方法、考核方式改革，教学资源、师资队伍、评估反馈机制建设等。通过有针对性地研究我们在专业教学中存在的问题，寻找解决问题的有效途径，探索出符合现代高等教育发展规律、适应“工业4.0”及“中国制造2025”对专业人才知识及能力要求的创新课程体系，为国家、社会输送高素质的应用型工程技术人才。
通过对智能科学与技术专业的面向“工业4.0”的创新课程体系的研究，在已运行4年的本专业课程体系的基础上建立完善的智能科学与技术专业创新课程体系；完成课程体系面向“工业4.0”的课程群知识结构设计、理论与实践一体化设计；总结课程教学手段和方法；完成高质量的教学资源建设；建立高水平的师资队伍。
3创新课程体系构建方案
专业人才培养遵循工程教育思想，以项目为导向设计专业课程培养体系，将项目设计和实施贯穿于大学4年的教学过程之中，让学生在校期间就有机会参与真实项目的开发与运作，获得实践经验和实际操作能力，实现企业真实项目实践与学校理论教学的无缝对接。设置面向“工业4.0”的创新课程群及项目群，对学生的知识、能力、素质进行全面培养，使学生得到全方位的锻炼。
3.1支撑培养目标实现的一体化课程体系
专业课程体系的构建思路以行业与社会需求为根本。在此基础上确定智能科学与技术专业人才的培养目标。以TOPCARES-CDIO教育理念为指导，定制科学先进的人才培养模式和过程，最终建立面向“工业4.0”的智能科学与技术专业创新课程体系。
引进与国际接轨的课程体系，制定全新的适应我国国情的教学计划，采用先进的教学理念与培养模式，初步构建以设计为中心，理论与实践高度融合的应用型本科课程体系。
理论课程体系方面具体表现在适当降低理论知识的难度，着重培养学生理论结合实际的能力。理论课程的整合要突出理论教学的应用性，构建基础理论平台课程群与专业模块化课程群相结合的理论教学体系，保证人才的基本规格和多样化、个性化发展，增强学生对社会的适应性。
实践课程体系方面，依据专业能力培养目标，以能力为本位，以项目为载体，以“学中做”和“做中学”为方法，统筹安排基础实践、专业实践、创新训练与实践、创业训练与实践、综合实训与实践、毕业设计（论文）与企业实习等各类实践教学环节，使实践学期教学内容逐级递进、逐步深化；将实践学期实训内容与理论学期的教学内容紧密衔接。系统化构建理论与实践相结合、课内与课外相结合、学校与企业相结合，贯穿于大学教育全程的一体化实践教学体系。本专业采用自顶而下的方式设计各级项目。一级项目（智能机器人综合设计项目）的设计直接针对专业的培养目标，实践学期的二级项目和基于专业课程的三级项目分别是一级项目培养能力的分解。
采用基于社会实际岗位的逆推法设计课程体系，如图2所示。按照人才职业需求确定专业培养目标，将专业培养目标抽象为若干个专业核心应用能力，再根据每个专业核心应用能力所需的知识、能力、素质结构划分不同的课程群。
设置课程群不仅要考虑智能科学与技术专业本身课程体系的科学性与递进关系，还要充分研究专业相关的重点行业、大型企业岗位特点，针对人才市场的人才需求和岗位需求，把行业、企业、岗位所需与“工业4.0”相关的新知识、新技术、新平台、新规范纳入课程，实现专业课程体系与区域经济及行业、企业的有效对接。目前，智能科学与技术专业现行的人才培养课程体系将专业定位侧重于智能传感与检测技术、智能机器人传动与驱动技术、智能机器人系统构建技术和嵌入式系统技术，包括智能系统的软/硬件设计与开发，以及智能技术在工业控制领域的应用等。虽然该体系与面向“工业4.0”相关技术有一定的匹配度，但还需进一步改革，拟融合“通信规约”“IoT”“工业现场总线”等知识模块构建“工业4.0”的CPS虚拟网络课程群，融合“工业机器人”“智能传感检测”等构建“工业4.0”的CPS实体物理课程群。实践课程体系的改革主要围绕KUKA工业机器人开设相关的课程实验、课程项目、实践学期项目及实训等。
智能科学与技术专业课程体系的构建分为基础课程、专业基础课程、专业岗位应用技能课程、专业方向和专业技能拓展课程4个阶段。注重岗位需求对课程设置的对应性，前两个阶段与传统大学基本一致，只是深度上浅显一些，后两个阶段面向人才市场的岗位需求，着重培养企业用得上的专业人才。
3.2科学的人才培养质量评价体系
大连东软信息学院智能科学与技术专业按照全面质量管理的理念，建立了全员参与、全过程监控、全方位评价的教学质量评价机制。做到了常项评价与专项评价相结合，形成性考核评价与终结性考核评价相结合，定性评价与定量评价相结合，采取管理学确认有效的5W1H（Why-What-Where-When-Who-How）和PDCA（Plan-Do-Check-Action）方法进行评价，可以有效地保证各环节教学质量的稳步提升与持续改善。
智能科学与技术专业教学质量评价包括TOPCARES-CDIO系列评估、教学质量评价以及教学过程评价3个部分。TOPCARES-CDIO系列评估主要评价专业、课程、项目、教材以及素质教育等环节落实工程教育理念的效果。教学质量评价主要包括教师教学质量评价，学生对课程的满意度调查、对重点课程的评价、对重点教材的评价等，由定量评价和定性评价组成。教学过程评价，主要从课程考核、实践学期以及毕业设计（论文）3个关键环节展开。
3.3高水平师资队伍建设
专业自成立以来就十分关注师资队伍的培养，不断强化专业师资队伍建设，持续关注专业带头人和骨干教师建设，加强“双师型”教师队伍的培养力度。通过开展内部培训、教学研讨、企业实践、学术研讨等全方位的培养措施，努力建设一支结构合理、素质优良、教研科研水平高、技术服务能力强的教学团队。在师资队伍建设过程中，实施“引聘训评”的双师型师资队伍建设发展方案。
3.4教学资源建设
根据课程体系改革方案，完善改革课程的教学大纲，积极开展专业课程教材、试题库、项目库、实验指导书、教学案例、课件等教学资源建设，升级机器人系列实验室。
关键词：智能科学与技术；课程体系；培养管理
1背景
智能科学与技术是当前科学研究和工程实践的理论与技术发展的前沿领域，智能科学与技术专业是一个多学科交叉的跨应用领域专业Ⅲ。智能科学技术的发展将把整个信息科学技术推向“智能化”的高度，这正是当代科学技术发展的大趋势，对于这方面人才的需求也越来越迫切。智能科学与技术培养掌握坚实智能科学与技术基本理论和系统专门知识，具备作为工程师或领导者及公民的良好人文修养，具有从事科学研究、工程设计、教学工作或独立担负本专业技术工作能力，深入了解国内外智能科学与技术领域新技术和发展动向，能结合与本学科有关的实际问题进行创新研究或工程设计的高级专门人才。
高校应稳妥发展与完善智能科学与技术专业的本科生教育，夯实本科教育基础并积极创造条件，大力开展创新教学，努力培养学生的创新意识、创新精神和工程实践能力，使之成为具有系统技术基础理论、专业知识和基本技能，良好科研素质和较强创造能力的智能科学与技术工程师。
2教学计划与教学管理分析
智能科学与技术属于计算机类专业，其必修课程设计原则是使学生具备计算机科学与工程的基础理论知识，尤其是大类专业招生教学的院校，通识课程主要是数学、物理文化基础，强调扎实的自然科学基础。专业教学的特色体现在专业必修和专业选修课程，专业必修课一般分为数学基础和专业课程。计算机类专业数学基础课程一般包括线性代数、微积分、离散数学、微分方程、概率与统计、数值计算等；专业课程一般包括程序设计基础、高等程序设计、数据结构、操作系统、计算机组成与结构、数字电路与逻辑设计等。
2.1学分
本科培养计划的学分中，国内外大学学分总数趋势是逐步减少，追求少而精。国内院校一般在130～190学分之间，如北京大学为150学分，清华大学为1 70学分，东南大学与浙江大学均为160学分，还有16学时为1学分的，也有18学时为1学分的。
中国台湾的大学一般在130学分左右。台湾交通大学最低毕业学分为128学分，其中必修课程须达76学分（共同必修58学分+资工组核心须达分+（资工组副核心课程学分+另2组核心课程学分）），专业选修本系课程须达12学分，其他选修课程须达12学分，通识课程须达28学分（含外语课程必修8学分）。台湾“中央大学”为136学分，台湾“清华大学”为136学分，其中必修和必选学分126，其他与导师商量决定。
美国的大学各校差异较大。美国的学分计算有4学期制、两长一短制及两学期制，其中加州大学伯克利分校为120学分，麻省理工大学为90学分，加州大学洛杉矶分校为186学分，斯坦福大学为180学分。
2.2教学管理
在教学管理上，斯坦福大学给学生提供了非常宽松的自由发展空间。新生入校后不分专业、不分学院。除了医学院和法学院学生需要经过一定的选拔程序外，本科生可以在入学后的前一个学期适当时候随意选择专业，并且选择专业后允许更改，只要毕业时满足专业培养方案即可。
国内的浙江大学是较早实行按大类招生的学校之一，分为大类培养、专业培养和特殊培养3类，前两年不分专业，按学科分类集中培养。
台湾的大学专业也是按大类完成前期的基础课程，再分小专业完成各学程，包括基础课、核心课和进阶课。
教学分组是现在的主流课程架构，也是体现专业方向的主要形式，分组课程是体现专业特色的课程组。国内清华大学采用的是分组教学；台湾的大学基本上采用的是以教学方向分组的方式，台湾的大学教学分为课程与修业、学分学程。
2.3实验与实践教学
计算机类专业各大院校都强调课程实验与实验教学，而目前课程该如何进行教学？这不仅是实验问题，如何以工程教育专业论证为目标，怎样使教学目标达到毕业要求是关键。做中学是主流实验教学方式，尤其是美国的大学，大作业体现的是实验与理论教学的结合，是考查学生是否理解理论知识的重要途径。学生不仅能够学习扎实的数学和计算机专业知识，还进行大量的实践创新训练。麻省理工大学、加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校、斯坦福大学都属于实践创新性教学模式。例如，斯坦福大学程序设计范式课程重点比较C、C++、Java的特点和难点，每1～2周有一次大作业，针对不同的任务，要求学生用不同的语言实现，使学生加深理解各类编程语言的应用场合；麻省理工大学的课程计划是必须先修12学分的实验课程，再修3门或4门核心课程，最后选择3门方向学科和1门关于该方向的实验课、2门专业拓展课。
3智能科学与技术课程体系分析
智能科学与技术课程体系在智能基础理论研究的基础上，需要安排基础性、通用性、关键性的智能技术研究，主要包括感知技术和信息融合技术；自然语言处理与理解技术；知识处理（认识）技术，包括知识提炼、知识分类、知识表示技术等；机器学习技术，特别是统计与规则相结合的学习技术；决策技术，即知识演绎技术特别是不确定推理技术等；策略执行技术，即控制与调节技术；智能机器人技术，特别是面向专门领域的智能机器人技术；智能机器人之间的合作技术；基于自然语言理解的智能人机交互与合作技术；智能信息网络技术。
国内最早创办智能科学与技术专业的学校包括北京大学，西安电子科技大学是第2批开始培养智能专业学生的院校。北京大学的本科教学计划中，专业必修课程（2分）包括：①专业数学/理论基础（15学分）：算法分析与设计、集合论与图论、概率统计A、代数结构与组合数学、数理逻辑；②硬件与系统基础（分）：数字逻辑设计、微机原理和信号与系统；③智能基础（5学分）：脑与认知科学与人工智能基础。专业限选课程（15学分）包括信息论基础、计算方法B、数字逻辑设计实验、微机实验、数据结构与算法实习、机器感知和智能处理实验、智能多媒体信息系统实验。选修组合课程（29～32学分）：学生按照自己的兴趣，参考智能的2个专业方向推荐专业课组合，自行选择，至少选修20学分的智能专业课程。公共核心+专业方向+新技术及其他：①公共核心课程（分）：智能科学技术导论、模式识别基础、生物信息处理、智能信息处理；②专业方向课程（11～15学分）：机器感知与智能机器人方向、智能信息处理与机器学习方向、新技术及其他。
西安电子科技大学智能专业主要课程包括电路分析理论、信号与系统、数字信号处理、数字电路及逻辑设计、模拟电子技术基础、微机原理与系统设计、数据结构、软件工程、人工智能概论、算法设计与分析、最优化理论与方法、机器学习、计算智能导论、模式识别、图像理解与计算机视觉、智能传感技术、移动通信与智能技术、智能控制导论、智能数据挖掘、网络信息检索、智能系统平台专业实验等课程及30多门选修课程。
建议各学校可以根据学院教学特色与实际需求，设计专业核心课程。北京大学偏重“信息处理”，湖南大学偏重“智能系统”，但需要强调的一个前提就是智能科学与技术专业属于大计算机类，更需要大EECS专业的基础。编程、电路、数学、数据结构、计算机系统这五大核心基础就是大EECS；其次是专业，计算机以系统结构、操作系统、网络、编译、数据库五大经典专业核心课为主，湖南大学的智能科学与技术专业强调系统，因此信号与系统、操作系统、嵌入式系统、人工智能是最基本的专业核心课，然后再分不同的分支。湖南大学智能科学与技术专业核心课程包括人工智能概论、机器学习、计算智能导论、模式识别、智能控制导论、智能数据挖掘、机器人学等；研究学位课程包括模式识别、人工智能等，主要体现为智能科学与技术基础（人工智能概论、机器学习、计算智能导论、模式识别）、核心（智能控制导论、智能数据挖掘）和应用（机器人学）。
4结语
（1）在课程计划实施过程中，教师需要遵循课程的时序图，即描述课程的进阶关系，从本科直到研究生，同时还可以实行一定的修课限制，如台湾交通大学计算机概论与程式设计和面向对象程式设计两科皆不及格者不得修数据结构与算法概论，若数据结构不及格不能修算法设计课程等。
（2）程序设计类课程用上机程序能力考试来设置合格条件，如台湾交通大学基础程式设计及格条件为通过“程式能力鉴定”，湖南大学则以CCF―CSP软件能力测试作为程序设计课程通过的考核标准。
（3）鼓励学生参与项目、竞赛等课外科技活动，如台湾“清华大学”的综合论文训练是由具有同等水平的项目训练成果或SRT（student research training）计划项目以及其他课外科技活动成果经认定后代替的。
（4）精炼的课程教学。核心课程应该精且必须加强课程实验，只有对方法和理论有正确的认识才能掌握这门课程，而动手完成实验才能真正融会贯通。麻省理工大学、加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校的学生具备扎实的数学和计算机专业知识后，都需要进行大量的实践创新训练。
关键词：本科生导师制；智能科学与技术；复合型人才；角色定位；质量监控
文章编号：1672-5913（2013）07-0038-04
中图分类号：G642
本科生导师制为本科生配备学业导师，从而进行因人施教、教与育结合的人才培养，是一项创新型的本科生培养模式。作为一种高效的、个性化的人才培养制度，其执行效果不如想象中的那么好，特别是在我国实现高等教育大众化的进程中，大学生在校人数逐年增多，而大学教师相对较少，使得众多的本科生得不到教师的直接指导和帮助，从而使本科生导师制的积极意义不能被完全发挥。因此，我们有必要研究一种切实可行的本科生导师制模式，以适应新形势下高等教育对培养优秀人才的需要。
1 本科生导师制与复合型人才培养的内涵
1.1本科生导师制及其发展现状
本科生导师制（Tutorial System）是在师生双向选择的前提下，由爱岗敬业、品德高尚、知识渊博的教师担任本科生的指导教师，对学生的学习、生活、心理等方面进行个别指导的教学制度。
本科生导师制最早在15世纪由牛津大学发明并实行。美国的普林斯顿大学于1902年引进了导师制。1998年，美国研究型大学本科教育委员会在“重建本科生教育：美国研究型大学发展蓝图”报告中建议每个本科学生都要有一名导师，这种形式应该在所有研究型大学中推广开来。
就我国目前的大学教学现状来看，导师制在传统上只用于硕士和博士研究生层次。而在本科生层次上，只有少数院校的培优班采用了导师制。例如，北京大学的元培计划实验班、北京邮电大学的叶培大学院等，在低年级实行基础课程教育，构建合理的学科知识结构；在高年级由学业导师因人施教，进行个性化的专业教育及素质教育。由于传统教学管理方式及师生资源分配模式的影响，导师制未能充分发挥其积极意义，实施效果不是十分理想。
事实上，从中学进入大学是一个跨越。在这个跨越中，中学的学习方法、生活环境等都与大学中的不同。同时，4年的大学正是大学生思维方法、学习能力、身心素质等方面趋于成熟及稳定的阶段。由此可见，在大学生本科层次施行导师制，对于丰富学生的素质教育、促使教书与育人有机结合、做到因材施教，显得十分重要。
1.2智能科学与技术专业特色及复合型人才培养
智能科学与技术是一门涉及数学、生命科学、认知科学、信息科学、控制科学、计算机科学、哲学等学科的交叉和边缘学科，是信息科学技术的核心、前沿和制高点。我国新型经济的发展需要大量的高层次智能科技人才，而智能科学与技术学科为复合型人才的培养提供了天然的良好环境。具体说来，智能科学与技术专业复合型人才的内涵包含以下几点。
1）基础扎实，知识运用能力强。学生能通过深入学习，掌握智能科学与技术专业的基础理论与技术，同时具备领域相关的多学科知识，包括计算机、自动化、信息、通信等，学会交叉融合，贯通多学科综合知识，从而使本专业的毕业生有能力在未来知识激增的信息社会中适应知识更新和淘汰的多种挑战。
2）学习能力及创新能力强。学生通过参与专题讨论、课程或学术报告、参加学科竞赛等活动来调整、优化知识结构，提高采用智能科学技术与理论解决问题的能力，增强自我学习的意识和创新能力，能够面对新的快速发展的智能科学与技术领域，能够适应层出不穷的新环境、新问题，不断更新知识体系。
3）综合素质高。学生应当具备很强的社会及集体责任感，崇尚“真、善、美”，敢于坚持真理，具有理想与抱负，具备自信、乐观、积极向上的心理状态以及良好的面对困难与挫折的心理素质。
基于此，我们将智能科学与技术专业复合型人才的培养目标设定为：培养具有科学创新精神和实践能力、通晓世界知识、具有踏实的工作作风和良好的语言文化交流能力的高质量人才。学生仅掌握简单的课本知识，远远无法达到智能科学与技术人才的要求，因此亟需探索一种能够增强师生在培养过程中的深度互动与沟通的模式。本科生导师制为学生提供包括学业、思想、生活等在内的全面指导，顺应了这种变化和要求。
北京邮电大学智能科学与技术专业于2006年开始正式招生，至今已完成了近6年的教学实践，积累了很多宝贵的经验和教训。如何将自身经验与学科发展的趋势和方向相结合，深入地研究复合型人才培养模式，有助于高层次人才的建设，对人才培养活动具有调控、规范和导向作用。
2 智能科学与技术专业本科生导师制模式探索
我们以北京邮电大学智能科学与技术专业为试点，探索一种高效、可行的本科生导师制实施方案，为培养高素质、复合型人才提供真实可信的参考依据，从而有助于在未来形成适用范围更广、更具指导意义的本科生导师制可操作规范和导向。
2.1实施对象
该模式实施对象为智能科学与技术专业2年级到4年级的全部学生，共约90人。这与此前国内高校注重本科学生精英的选择与培养模式不同，而是全面覆盖所有学生，挖掘所有学生可能的兴趣和潜力，其培养过程更加大众化、更具有公平性。本科生导师目前限定为负责本专业教学的智能科学与技术中心（以下简称中心）的教师，包括在职13人（其中教授2人、副教授6人、讲师5人）及兼职教授6人。除专业导师外，为便于观察和搜集导师制实施过程中的问题，还应配备1名观察员，随时了解观察实施情况并给予建议。
2.2实施办法
本模式采用学生和教师双向选择的原则，结合成导师与学生组合。导师每人每年级指导2～4名学生。根据教师的具体情况，也可以实行以一位教师为主、多位教师为辅的指导模式。学生可以随时根据自己的情况，在不影响初始组合的情况下，自愿申请得到多位教师的指导。导师组定期通过讲座、专题报告、谈心交流等形式与学生交流，丰富学生的第二课堂。考虑到本科生相对于研究生知识视野和思维模式尚不是十分成熟，还不能一次性成功选择到自己最满意的导师或方向，本次试点研究首次提出导师轮换机制以及多教师辅助的模式，充分利用了各位导师的多样性，采取每年轮换的方法，让每位本科学生在校期间至少可以得到3位不同导师的指导，从而能够帮助学生拓宽视野，更好地找到自己的兴趣和创新意愿。
2.3本科导师角色定位
本科导师的角色应该与学院和班级辅导员相辅相成，完全可以涵盖某些专业课教师对部分学生所起到的课程和学业引导作用，而且较之更加全面和完善。导师不仅是学生学习上的导师，还是学生的伙伴和引路人。导师通过观察、交流，了解学生在学习及生活中的表现，主要在以下方面发挥积极的帮助与激励作用。
1）课程教育：重点指导学生的课程学习，在低年级侧重实行通识教育和大学基础教育，帮助学生制订学习计划，了解专业方向及其应用领域；在高年级针对个体在兴趣、特长等方面的不同，实施个性化的专业素质教育，帮助学生构建合理的知识结构。
2）学术能力培养：重点在于激发学生兴趣，帮助学生挖掘他们的学术潜力和独立从事研究工作的能力；指导学生参加学科竞赛、从事合适的科研活动、撰写学术论文和毕业论文等；注重学生的个性发展，增强创新意识、提高创新能力和创新素质。
3）发展规划指导：针对学生个体给予具体指导，帮助学生认清自我、完善自我，协助学生初步制订个人中长期发展规划并督促落实，尽可能为学生提供就业及考研信息。
同时，还要通过导师的言传身教，帮助学生树立崇高的人生理想，提升学生正确处理社会关系的能力，使其在学业和为人方面变得更加成熟。
上述内容充分体现了本次导师制试点研究工作与实施过程的精细与全面，进一步发展了已有的类似培养计划的主要特点，同时将各方面的工作重点刻画得更加清晰，对本科生导师的工作具有更具体的指导作用。
2.4学生与导师的沟通机制
本科生导师制的实施范围包括课程学习和学术指导，以及将学生的思想、素质与知识整合，帮助学生全面健康发展，使之更好地适应社会工作和生活的需要。实施方式包括导师和学生个别沟通，以及电话、电子邮件、走访等多种形式。
导师必须了解学生的学业进程、心理动态，并对每位学生至少每学期做一次书面评价。根据课程性质、不同学习阶段、学生的独立性等情况，决定见面讨论的频率，但不少于每月一次。
导师以严谨认真的方式对待学生呈交的研究成果，并为其进步与继续发展给予建议与帮助，提供富有启发性的反馈意见，使学生知道他们在做什么。更为重要的是可以使学生根据其理想与现状，明确需要在哪些方面加以改进。
此外，本次试点研究工作首次引入了“主题班会”形式的学生与导师集体沟通的机制，这也是本文工作的创新点之一。针对学生共同关心的一些主题，导师与学生一起展开广泛的讨论，听取各种不同的观点和声音，有效地激发学生学习、创新、生活等多方面的热情，这从会后学生的反馈意见中得到充分的印证。同时，导师们也很认同这样的形式，普遍认为有助于解决个人指导学生过程中所遇到的一些难题。
2.5导师制的监督和评估机制
在人才培养过程中，智能科学与技术中心定期通过教师例会和观察员对本科导师的工作情况进行经常性的检查，特别是关于培养计划的落实情况、教师日常的指导情况、学生的学习状况（包括学习兴趣、学习能力、学习负担等）及生活状况，发现问题及时解决。
我们通过组织学生座谈会，了解学生对于导师制的意见和建议，改进导师制的实施办法；同时，也了解班主任或辅导员、学院学生党委等对于导师制的意见。在我们收集的意见中，班主任或辅导员、学院学生党委等都对我们的工作给予了高度的赞扬和充分的肯定；而学生们可能对各种细节提出自己的观点或问题，但有一点是高度统一的，就是所有学生都很支持本科生导师制的实施，认为与同届的其他专业学生相比，自己能接受这样的培养方式是极其自豪的。
毕业生就业后，我们分别对他们和用人单位进行调查，收集各种反馈意见，并做出相应的评估、调整或改进。目前实施时间较短，上述计划尚未得到实践的经验。
3 智能科学与技术专业本科生导师制的实施与思考
自2011年9月启动智能科学与技术专业本科生导师制以来，导师与学生之间保持至少每月一次的沟通频率。除此之外，导师组还针对学生反映的普遍问题，例如课程与课外活动的时间平衡、学业与未来规划、学风与考风等，召开集体班会，进行更广泛和深入的交流。在坚持导师与学生日常沟通的同时，我们也十分注意加强导师与导师之间的日常交流，充分利用每周一次的教师例会时间，每次都辟出一段时间沟通讨论近期导师指导学生的心得或问题，尤其是观察员充分发挥了“旁观者清”的作用，经常对各种细节提出直率而宝贵的意见和建议，对于各位导师统一思想认识和提高工作方法起到了积极有效的作用。
通过导师对学生的全程指导，我们发现有很好的效果。首先，导师能动态地掌握学生的学习、兴趣、心理等方面的变动情况，并及时对学生加以引导，从而更有效地促进学生成长和发展；其次，学生在学习或生活中遇到困惑时，能直接得到导师的引导或帮助，使个性培养与专业教育的内容和形式更加丰富，有利于提高学生的积极性，增进学生的自我认识。
但是，在导师制的实施过程中我们也看到了一些问题，还需要进行深入研究并解决。
1）导师的职责难以明确。
本科生阶段的导师制侧重由导师引导学生自主学习、自我发现与成长，使学生树立正确的“三观”与高尚的道德情操，并培养学生独立思考和解决问题的能力。而导师在指导学生时，容易出现2个片面的方式：一是传统的以课本为基础的“传授式”，指导本科生的课程学习；二是以科研项目为中心的“任务式”，管理本科生的科研工作。前者忽略了培养学生的学习兴趣和自觉性，后者则忽略了本科生与硕士生、博士生在知识结构、独立科研能力、培养目的等方面的差异。在这个过程中如果缺少合理的引导和帮助，学生很容易产生消极的挫败感。
2）教与育的尺度难以调节。
导师制所遵循的教育理念应是培养智慧与理性全面发展的人才，提高学生探究知识和独立思考的能力。同时，本科生导师制也强调人文关怀，不仅传授知识和技能，在面对学生的各种问题时，包括考风问题、个人感情问题、与人处事问题等，导师还要以自己良好的师德和品格影响学生，做到既教书又育人。
关键词：智能科学技术导论；导向作用；教学策略
智能科学与技术是形成于生命科学、控制科学、信息科学、计算机技术以及通信技术等学科与技术交叉基础上的新兴专业与研究方向[1]，旨在培养具有脑与认知科学、智能科学、信息科学、现代科学方法学的基本理论知识，掌握计算机、智能系统、信息网络、信息处理的基本技能，综合运用所学知识与技能去分析和解决实际问题，具有较强的自学能力和创新能力的高级复合型人才[2]。智能科学与技术本科专业从2004年设立至今，全国只有17所大学开办该本科专业，目前一级学科和二级学科还没有完全建立，培养方案的理论体系和实验体系还有待进一步探索和完善[3-4]。在该专业的课程体系中，智能科学技术导论作为一门专业的基础课程，针对的是学生实际需要，科学、系统地解答了学生各种专业问题[2]，可以帮助学生对本专业有一个整体认识，对智能科学领域有初步的了解，以发挥其对专业及专业基础课学习的良好导向作用。研究和探讨如何讲授该门课程具有重要的现实意义。
1智能科学技术导论教学现状
1.1具体表现
对专业认识较少是不少新生入学时找不到学习方向和目标的一个重要原因。在进入高等学校学习之前，绝大部分学生并不知道“智能科学与技术”指的是什么，涉及哪些知识，应用在哪些领域，影响有多大，他们只是凭专业名称、简单的介绍对该专业有个初步、直观的了解，而在进校后一般都是学习基础课程(如英语、线性代数、电路理论等)，到大二甚至大三才开始进行专业课的学习。学生在此之前由于不了解专业方向的学习和研究内容，很难想象他们在专业基础课学习上会有浓厚的兴趣，更不谈学习主动性的提升。智能科学技术导论在低年级开设，目的是让学生逐步认识、了解该专业的概况，达到激发学生学习专业课程、参与科学研究的兴趣，帮助他们对大学学习和生活进行规划和定位。然而，这一门课程并没有起到其应有的作用，具体表现如下。
1) 导论学习与专业学习存在断层。智能科学与技术的专业课程一般安排在大三、大四，而导论一般安排在大一学期，此时，由于知识结构和认知能力的缺失，新生难以将过深的学科形态、专业教学抽象成整体概念，对导论所涉及知识的掌握程度有限，在开始接触大量专业课时，他们已基本忘记了这一门入学时开设的从整体上介绍本专业的课程。
2) 学生专业学习的积极性不高。笔者在对高年级学生讲授专业课的过程中发现，很多学生对本应在大一就具备的专业思想、所涉及的智能科学技术领域的宏观知识、正确的学习方法等缺乏足够的认识，甚至是处于完全陌生的状态，因此对相关专业课的学习毫无兴趣，一味地认为进入该专业学习是自己的不幸，转而要求换专业甚至退学。
3) 继续从事本专业领域的研究或工作的兴趣低。根据调查发现，很多本专业的学生对毕业去向不持乐观态度，部分打算继续深造的学生考虑的是其他专业，而要进入社会的毕业生则表示找到专业对口的工作很难，他们大部分认为这是从一开始就没有对大学学习和生活做好规划和定位所导致。
1.2相关因素
通过与其他教师的交流以及与学生的座谈，笔者发现智能科学技术导论这门课程没有起到其应有作用的原因主要在于以下几个方面。
1) 教学内容缺乏针对性。智能科学与技术汇集多种边缘学科与技术，诸如信号与信息处理、信息论与信息通信、模式识别、图像处理、柔性决策与系统科学等内容，因此，课程所涉及的研究领域及内容十分丰富、教学知识结构较为庞大，涵盖范围广，课堂内容庞杂，热点分支多，知识点相对独立，联系不够紧密。正因为如此，在短短的课时教学中，教师的课堂讲述往往宽泛化，缺乏针对性。
2) 授课对象缺乏相关知识。在实际教学活动中，由于智能科学技术导论课程一般开设在入学之初，学生不仅缺乏相关基础知识，而且处于高中到大学的过渡期，他们的学习认知行为、学习方法、学习要求和学习内容的组织形式难以适应教师所授内容。如果课程内容涉及的专业知识过多，学生学习起来就费劲；如果偏重理论，教学会显得过于枯燥；如果过于注重工艺的讲解，又会给学生造成轻视专业基础知识的倾向[5]。如此种种，导致教师在讲课过程中处于两难境地，而学生则难以建立系统、完整的知识体系，在有限的时间里所能掌握、吸收并内化的智能科学基础知识很少，从而不利于今后专业课的深入学习。
3) 教学方式落后。目前，讲授智能科学技术导论这一课程采取的教学方式更多是传统的教学方式――课堂教学，而其课程特点是知识面广而不深。因此，传统教学方式的缺陷更为凸显出来，学生知识结构的延伸无法完成，对后续专业课教学产生不利影响。
2教学策略的提出
2.1课程的全程化
作为一门基础专业课，智能科学技术导论应以学生在专业领域的发展为主线，贯穿本科四年的学习中，根据不同年级学生的特点，有针对性地开课或开设学习指导性讲座，如大一阶段应以初步认识、了解专业本身，建立对本专业的信心，激发对专业的兴趣为目的而设置课程内容；大二阶段则为提高对专业的认识、巩固专业信心、学习专业方法、制定专业目标的阶段；大三阶段则是深入掌握专业学习方法、系统学习专业知识的阶段；大四阶段则是走向职场、实践运用专业知识的阶段。通过这4个阶段的递进关系，最终促进学生螺旋化地构建专业知识。
2.2教学方式的革新
把科学研究引入教学过程，使教学活动具有科研性，这是大学教学过程突出的特点[6]，因此，授课内容不应完全局限于教材，而应融入教师的科研、工程项目、实践经验以及学科知识。开设智能科学技术导论课程的目的是让学生初步从整体上接触专业基本知识，通过列举专业知识在实际生产中的应用以及专业基础知识在今后学习、科研工作中的重要性，为专业学习提供一个良好的导向。为此，除了传统的课堂教学外，还可考虑采取讲座方式提供相关信息、讲授相关知识。如选择智能科学与技术专业不同研究方向的老师，就其所研究领域的知识、学科发展最新概况、智能科学前沿技术及最新科技成果、专业学习方法、实验室在研项目等进行系列专题讲座，这样的讲座一方面更加具有针对性，另一方面能够充分发挥不同研究方向老师的优势。在此基础上进行讲解和讨论，学生可以从不同来源、不同角度了解该专业的内容、研究方法、前沿技术及发展方向，从而引导他们在智能科学与技术专业这条道路上稳步前行。
2.3调整与优化教学内容
作为一门“入门”课程，智能科学技术导论的讲授切忌涉及太多的理论，这会使学生失去学习的信心；同时，也不允许对课程内容进行重复性的讲授，这会使学生失去学习兴趣。鉴于此，在教学内容的组织上要做到内容难度适中，选择适合学生接受能力且对后续专业课学习有帮助的内容来授课。此外，智能科学是一个不断发展的学科，其技术成果、研究动向更新快，教师应及时介绍智能科学技术领域的最新科技成果，引导学生关注本专业的知识应用，拉近学生与智能科学技术之间的距离，使他们及时掌握本学科领域发展的最新动态，扩大知识面，为今后专业课的学习以及就业做铺垫。
2.4运用灵活的考核方式
一般专业课的学习效果比较显著，只要努力，课程结束后，学生一般也就掌握并内化了相关的专业知识。和这些一般的专业课程不同，智能科学技术导论课程的学习效果只能在后续专业学习中逐步体现，也正是由于该课程的教学内容、教学目的和教学要求等方面所具有的特殊性，其学习效果仅仅通过传统的测试很难检验出来，同时也容易束缚学生的思维，不利于其应有作用的发挥，因此，可考虑多样化的考核方式，如提交通过思考和查阅资料等手段完成的小论文、根据实验报告中的实验步骤写实验体会、要求学生推荐他认为本专业最新科技成果或参考书等。
2.5积极开展实验课
智能科学技术导论是一门从宏观上介绍智能科学领域相关内容的专业基础课，其重要任务是介绍专业教学安排和专业学习方法，并没有深入具体地介绍某一知识点。由于导论课程的特殊性，实验的开设可以参观性、演示性、模拟性为主，如组织新生参观学校组织的电子设计竞赛的作品，在参观过程中，从专业的角度为新生讲解各参赛作品的设计意义和原理。
此外，智能科学与技术覆盖面很广，工程性与实践性很强，现有市场上已存在涉及很大一部分相关知识的技术成果，因此，可进行反求工程式的实验课。如本院实验室拥有的机器人涉及到机械、计算机软硬件、人工智能、智能系统集成等众多先进技术，学生从中可逐渐认识、理解、学习掌握智能科学知识，这种反求工程式的实验课不仅可以提高学生对学习本专业知识的兴趣，也为后续专业学习奠定了基础。
2.6培养高素质的师资队伍
智能科学技术导论作为智能科学与技术专业学生的入门课程，对授课教师提出了很高的素质、能力要求。授课教师应具有深厚的基础理论知识、宽广的专业知识、丰富的科研与工程实践经历、高水平的教学能力以及大学生思想教育的经验[7]。
3结语
智能科学技术导论这一课程对稳定学生初期迷茫的专业思想动态、激发学生浓厚的参与意识和兴趣、提高学生学习后续专业课程的热情和解决实际问题的能力等有重大影响。在没有现成经验可借鉴的情况下，只有不断地实践总结，才能发挥其作为智能科学与技术专业“敲门砖”的作用。
参考文献：
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Discussion on Teaching Strategy of Introduction to Intelligence Science and Technology
LIU Zhenbing, DANG Xuanju
(School of Electronic Engineering and Automation, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China)
（大连东软信息学院电子工程系，辽宁大连116023）
摘要：基于CDIO工程教育理念，结合大连东软信息学院推行的TOPCARES-CDIO人才培养目标体系和电子工程系智能科学与技术专业特点，提出构建培养学生创新、沟通、工程推理与解决实际问题等能力的专业人才培养方案。
关键词 ：CDIO；专业人才培养；智能科学与技术；项目导学
基金项目：2012年度辽宁省普通高等学校本科工程人才培养模式改革试点专业项目(G2201249)。
第一作者简介：周国顺，男，教授，研究方向为嵌入式系统，zhouguoshun@neusoft．edu．cn。
0 引 言
专业人才培养方案是专业建设的根本性文件，主要由专业基本信息、学制与学位、专业人才培养目标、课程体系、培养计划安排及学时学分要求等内容组成。为了能够适应当前国民经济发展的需要，高校有必要对相关学科的专业培养方案进行改革。专业培养方案应该适当加强对工科学生创新设计与实践能力培养的要求，广泛调研专业相关企事业用人单位的岗位需求，适当增加符合专业发展趋势的专业拓展、前沿课程。大连东软信息学院电子工程系智能科学与技术专业依靠具有丰富的智能产品研发、工程设计、工程实施经验的师资队伍和CDIO工程环境，对本专业人才培养方案进行了基于TOPCARES-CDIO的教育教学改革，取得了良好的效果。
1 工程教育改革的意义
CDIO工程教育改革的目的是培养学生具有在工程、产品开发团队中构思一设计一实施一运行复杂、高附加值产品或过程与系统的能力，通过大学本科的教育与实践，成为一名具有基本工程创新及设计能力、整装待发的工程师。为此，教师必须改变传统工程教育重理论、轻实践、理论与实践脱节的教学方式，补充对工程教育至关重要的个人素养、团队合作与系统构建能力培养的教学内容。
传统的教与学是建立在布鲁纳的“认知一发现说”、奥苏伯尔的“有意义言语学习理论”和加涅的“认知学习理论”基础上的。大多数高校教师为了让学生掌握深厚的工程推理能力，基本上采用奥苏伯尔的“有意义言语学习理论”进行教学。该理论提倡课堂的讲授式教学，学生在学习过程中基本是被动地接受学习口。多数学生虽然会关注理论知识在实践中运用的问题，但是也常常只为应付考试而去记忆工程理论。考试结束，学过的知识、理论也就不用了，甚至忘记了。
2009年，大连东软信息学院提出创办独具特色的、培养应用型人才的国内一流应用型大学的目标，借鉴美国MIT、瑞典皇家理工大学、瑞典查尔莫斯工业大学、瑞典林雪平大学组成的工程教育改革研究团队倡导的CDIO（Conceive-构思、Design-设计、Implement-实现、Operate-运行）教育教学理念，提出TOPCARES-CDIO人才培养目标体系。TOPCARES分别代表CDIO的8大一级能力指标的首字母，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的教学模式提倡主动学习和经验学习。主动学习是让学生在参与学习活动时发现问题、思考与解决问题。教师收集学生提出的在课程学习中的问题，集中回答；同时教师也提出问题，促使学生主动学习、思考问题并寻求解决方法。经验学习是让学生在模拟工程师和工程实践的环境下进行学习，包括基于项目的学习、仿真、案例分析与设计实现。
评估与评价是衡量学生对规定学习内容完成程度的判断。传统的教学评价基本上是以笔试成绩为标准的，很难评价学生的工程、产品及过程构建能力。CDIO教学模式下的评估以学习为中心，贯穿整个教学过程始终。评估方法主要有笔试和口试、平时表现、项目成果演示、书面报告等。教师可根据一系列考核成绩，对教学大纲及教学方法进行持续的改进和完善，这就构成一个工程教学的闭环控制系统。
2 智能科学与技术专业人才培养方案改革
教师应遵循高等教育教学规律，贯彻落实“国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）”精神，以TOPCARES-CDIO教育理念和方法为指导，以培养高素质应用型高级专门人才为目标，以当前“万众创新、大众创业”理念为契机，努力为学生构建合理的知识、能力、素质结构，结合智能行业的新理论、新技术、新工具、新产品更新课程体系与教学内容，强化创新精神和工程实践能力培养，促进学生的全面发展。
2.1 以知识、能力、素质培养为核心，以项目为导向，构建一体化专业人才培养方案
1)以社会和行业需求为背景，准确定位专业人才培养目标。
教师应深入开展专业调研工作，基于TOPCATES-CDIO人才培养目标体系框架，综合分析应用型人才的通用标准、行业标准、学校标准和专业标准，构建和确定本专业人才培养的目标和能力培养的具体要求，培养掌握智能信息处理与识别、自动控制方法等方面基础知识，具备信息处理系统软硬件平台开发、自动控制系统设计、人工智能系统开发等基本能力，具有开放式思维与创新能力和较强个人职业能力与团队合作能力，树立正确价值观、态度端正、习惯良好、有责任感的，能在智能医疗设备、多媒体信息处理、工业机械控制、机器人、人工智能等智能科学与技术学科相关的专业领域从事智能产品开发、系统测试、技术支持等工作的应用型高级专门人才。
在专业教育阶段，教师可跟踪专业和产业新理论、新技术、新工具、新产品的要求，通过开设专业特色课和专业拓展课，将创新、创业融入专业教育，培养学生的相应知识和技能。专业课程分类见表1。
2)以项目为导向，构建一体化的课程体系。
学生在学完所有学科课程后，要完成一个贯穿整个课程体系知识及能力的压顶石项目。为达到专业培养目标和完成压顶石项目，学生必须具有三大核心应用能力：智能传感与检测技术能力，智能机器人传动、驱动技术能力和智能机器人系统技术能力。专业核心能力对压顶石项目的支撑关系如图1所示。
依据专业人才培养目标，教师应以专业核心应用能力培养为主线，面向行业、服务产业、突出应用，以项目训练为导向，系统构建课程与项目相结合，知识、能力、素质同步培养的一体化课程体系，形成课程培养目标、项目培养目标与专业培养目标的相互对应和支撑。专业课程体系如图2所示。
3)以能力培养为本，构建一体化的实践教学体系。
智能科学与技术专业依据专业能力培养目标，以能力为本，以项目为载体，采用“学中做”和“做中学”的方法，统筹安排基础实践、专业实践、创新训练与实践、创业训练与实践、综合实训与实践、毕业设计（论文）与企业实践等循序渐进的实践教学环节，使实践训练内容逐级递进、逐步深化，将实践学期实训内容与理论学期的教学内容紧密衔接，形成理论与实践相结合、课内与课外相结合、学校与企业相结合，贯穿本科教育全程的一体化实践教学体系。专业培养方案中采用自顶而下的方式设计各级项目。一级项目（压顶石项目）的设计直接针对专业培养目标，二级和三级项目是一级项目培养能力的分解。专业课程体系中的实践项目设计如图3所示。图中每一鱼骨分支上支撑同一个二级项目的一组课程为课程群，课程三级项目进行适当的延伸与扩展将对应二级项目的一部分。专业项目设置见表2。教师可通过从课程的三级项目实践开始，到实践学期的有一定综合能力的二级项目锻炼，再最后进行一级压顶石项目实训，消除学生对智能系统设计的恐惧感，令学生从容应对工程项目的挑战。
4)创新素质教育，提升学生的综合能力。
教师需将素质教育项目纳入专业人才培养方案，明确学分要求、内容安排、组织方式及考核评价标准。构建与专业教育相呼应的集校、系两级项目和专业团队项目为一体的素质教育项目体系，加强学生职业素质、书面表达能力、沟通交流能力、团队协作能力、实践能力的培养，全面提升学生的综合能力。
2.2 “实用化、个性化、国际化”人才培养特色
1)优化专业结构，凝练实用化专业特色。
智能科学与技术专业依据办学定位、培养目标、服务面向和行业需求，认真梳理和凝练专业特色，提高专业建设质量和水平。
本专业开设了有别于其他高校智能科学与技术专业的特色课程，如智能传感与检测技术、智能机器人、智能终端应用开发等。通过学习这些课程，学生能够掌握智能科学行业前沿的技术与能力，在就业市场上处于有利位置；以强化职业岗位技能训练、提高工程实践能力为目标，依托业界先进的机器人实验室设计课程体系，使毕业生具有智能科学领域由硬件到软件的设计能力和实际开发经验。
2)优化课程体系结构，科学设置专业课程。
本专业立足教育教学的全过程，处理好基础与专业、必修与选修、课内与课外、理论与实践、专业教育与素质教育的关系，按照整体优化、加强能力、提高素质的思路精心设计教学实践环节；通过设立全校公共选修课平台扩大选修课范围，按照学科门类细化公共选修课类别，提高选修课学分学时比例，增强学生选课自由度和灵活性。
3)以人为本，因材施教，满足学生多元化需求。
教师需根据学生的学习基础和个性化需求，实施分类教学、分级教学、分层次教学、分方向培养；通过弹性学制、选课制、主辅修制、重修制、学业导师制、学分替换、实践奖励学分等方式，把共性与个性、统一性与差异性、规范性与灵活性有机结合，突出“实用化、个性化、国际化”的人才培养特色。
2.3 以产学融合为途径，创新人才培养模式
1)校企合作建设课程资源。
高校应加强与相关企业的深度合作，通过承接企业项目，将实际案例和项目引入课程，对学生进行实际项目开发、项目规范流程和创新能力培养；根据行业和职业岗位需求，有针对性地将企业认证课程纳入课程体系；通过与企业共建校内外实习、实践基地，建设真实或仿真实践环境，将企业实习、实训、顶岗等实践环节列入培养方案，并根据行业和企业的实际需要，有计划地开展定制式的人才培养。
2)校企融合实施卓越计划。
学校应充分发挥源于企业的办学体制、产学融合的育人机制；在已实施的3+1模式、CO-OP计划（校企合作）、项目工作室模式的基础上，进一步深化人才培养模式改革；按照卓越工程师人才培养的改革思路，对人才培养方案的校内培养与企业培养进行一体化设计与实施的探索，逐步形成具有“TOPCARES-CDIO”特色的IT应用型卓越工程师培养模式。
3 结语
智能科学与技术专业实施CDIO人才培养模式改革以来，学生的工程实践能力、团队合作能力和创新能力普遍有所提升，近年来在国家、省、市各级学科竞赛中捷报频传，而且CO-OP实习学生也受到了用人单位的好评。基于CDIO工程教育模式，系统实施以知识、能力、素质培养为核心，以项目为导向的一体化人才培养方案及产学融合的创新人才培养方式，既能保证学生获得先进的智能科学与技术专业知识与技能，又能系统地培养学生的创新能力和职业素养，对于智能科学与技术专业培养出适应社会需求的应用型创新人才具有重大实践意义。通过以上智能科学与技术专业培养方案的改革与实践，大连东软信息学院电子工程系智能科学与技术专业今后将继续发扬、倡导CDIO工程化教育方法，持续完善专业培养方案，为把本专业建设成为有特色、高水平、创新创业应用型专业而继续努力。
参考文献：
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关键词：计算机科学与技术；人工智能；智能机器人；实验室建设
智能机器人作为一个最为典型的工程系统对象，涵盖了机械、电气、信息、通讯、控制、系统等所有现代工程专业的内容，因此机器人作为一个典型的系统对象，是所有创新工程专业教育改革的理想载体，可以贯穿工程训练、专业基础教育和专业创新教育的全过程，是教学实验和研究的最理想的平台。智能机器人实验室是一个涉及多学科，测、控充分结合的实验室，集各种传感与执行机构于一体，又是一个测控一体化的综合实验对象。
首都师范大学智能机器人实验室是专门服务于智能科学与技术专业本科教学和实践的系统平台，是高年级智能机器人、模式识别等专业课程的实践创新基地。经过近10年的建设发展，我们在实验室建设、实验体系研究、目标定位等方面积累了一定的经验。
1 实验室建设定位和配置
智能机器人与模式识别是智能科学与技术专业的特色，其中，智能机器人重点培养学生在智能机器人设计与开发、智能机器人传感器技术、智能控制、多传感器信息采集与融合等方面的实际应用能力；模式识别是基于信号处理、人工智能、计算机等技术，用机器代替人去识别和辨识客观事物，用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读的学科内容，其相关系统理论和方法的研究近年来迅速发展，因此实验室的建设主要围绕这两门课程的实践教学和科研活动展开。
实验室自2005年创建，占地面积约150m2。根据教学实践需要，实验室设备配置包括通用计算机系统、小型组足球机器人、轮式智能移动机器人平台、大学生创新实践中级套件、示教型教学工业机器人、各种传感器等。软件系统包括Matlab、机器人编程系统、通用编程语言环境、模式识别工具箱等，在这些设备的基础上，开展智能科学与技术的实践教学。随着设备的老化，根据课程发展的需要，实验室即将购进人形机器人、灭火机器人、游历机器人以及自主设计机器人的各类配件。
2 实验室创新实验体系
2.1 通用创新实验体系
根据智能科学与技术的学科特点，智能机器人实验室提供循序渐进的系统训练课程：初级课程、中级课程、高级课程，具体开课情况见表1。
（1）针对低年级学生的系统化基础工程训练：学生可以利用该平台，进行学科基本能力的培养，包括计算思维能力、算法设计与分析能力、程序设计能力、开发应用能力等；并能够动手组装和调试简单电路；编写控制软件；获得全方位的、系统化的基础工程训练。
（2）针对中年级学生：可以利用该平台，进行系统能力的培养，要求学生能够站在系统的全局去看问题、分析问题和解决问题，从而更加深入地学习并实践自动控制、电子电路、微机原理接口技术及应用、单片机原理与应用等学科知识与试验学习结合起来。
（3）针对高年级学生：利用该平台，深入研究目前前沿的学科知识，进行人工智能、图像处理、语音识别、机器人自主导航、运动控制、机械设计、机械电子学、电机拖动、机器人学、自动控制、数字控制、先进控制、智能控制、传感器、传感器信息融合、信号处理、模式识别、人工智能、面向对象编程、软件工程、图像处理、语音识别、神经网络、遗传算法等多学科的研究验证，进行创新能力培养。
2.2 智能机器人课程实践教学体系
智能机器人是首都师范大学智能科学与技术高年级学生的重要专业课程，涉及的学科范围包括力学、机器人拓扑学、机械学、电子与微电子学、控制论、计算机、生物学、人工智能、系统工程等诸多课程，是理论性、实践性和综合性很强的课程，也是培养学生具有机械设计能力、能够直接解决实际问题的课程。该课程授课课时为36学时，实验课时为36学时，达到了1：1的比例。
第一阶段，教师以最为典型的能力风暴机器人、示教—再现机器人为教学对象，让学生掌握基本程序的编制，掌握电机的控制方法，掌握最简系统的组装、编程、调试的方法，能够实现基本系统的各种控制，实现机器人走正方形、机器人边唱边跳等经典控制项目，从而对机构设计、软件编制以及优化有一定的认识。
第二阶段，设计和开发自己的机器人运动机构，完成机器人综合组装、调试工作，在第一阶段的基础上增加一些标准传感器知识，学生可以通过对典型传感器，如红外传感器、光敏传感器、碰撞开关、光电编码器等使用学习，完成机器人跟人走、避障等实验。另外，学生熟练掌握完整智能控制系统的编程与应用方法，为拓展其他各种传感器与功能模块的应用打下基础。
第三阶段，学生可以在以上基础上增加其他各种扩展芯片、传感器、大学生创新模块套件及执行机构，熟练应用不同传感器，设计方案以及试验环境来实现不同功能，例如完成语音控制机器人小车、加工车床等试验。通过这个环节，学生可以深入掌握不同传感器及执行机构的工作原理与应用方法，培养学生解决实际问题的能力。
第四阶段，面向竞赛和学生科研课题，学生独立进行自主创意或完成指定项目的设计。在这个阶段，学生可以对人工智能、图像处理、自主导航、遗传算法等前沿学科进行深入研究及验证，例如火星陨石标本采集概念机器人的设计、智能图书存取系统设计等。
2.3 模式识别课程实践教学体系
模式识别课程是首都师范大学智能科学与技术高年级学生的重要专业课程，其目的是通过对模式识别基本理论、概念和方法的学习，使学生能够灵活运用所学知识，借助计算机解决实际工程应用中的自动识别问题，其主要任务是使学生掌握对物体进行分类的有关理论和方法。实验课是本课程重要的教学环节，目的是使学生掌握模式识别基本分类方法的算法设计及其验证方法。提高学生分析问题、解决问题的能力。本课程授课课时36学时，实验课时时。
第一类实验是安装并使用模式识别工具箱。本次实验可以让学生了解模式识别软件的具体形态、基本设置以及运行流程，了解基本识别方法的工作过程。
第二类实验使用常用分类算法进行实验，例如，贝叶斯分类算法的原理和使用、最近邻算法的分析试验。
第三类实验为课程设计，例如用支持向量机进行人脸识别。本次实验可以让学生掌握支持向量机的运行机理、参数选择与快速算法等，了解在实际分类中学习样本库的重要性。
3 实验室发展成果
3.1 提高科研水平，促进实验室良性发展
实践证明，科研项目的研究对改善学科软硬件条件作用重大。在带动实验室建设上，科研课题以优势、特色学科为基地，购置大量先进的仪器设备，构建起坚实的实验条件，在完成科研任务的同时，转化为学科教学、科研发展的基础设施，为培养高水平本科人才提供物质支撑。首都师范大学智能科学与技术专业先后申请主持国家自然科学基金项目等国家级项目4项、省部级项目近20项，校级项目若干，发表包括SCI、EI检索在内的学术论文一百多篇，从而极大促进了智能机器人的实验室建设，为实验室的长期发展创造坚实的物质基础和持续的科研动力。
3.2 开展学生科研，培养学生创新能力
智能科学与技术专业坚持以智能机器人实验室为依托，鼓励学生申报、开展各级各类学生科研项目，进行专业实习、完成毕业设计，并按照本科生的学习发展阶段，为学生规划科研申报体系，如图1所示。
近四年来，我们积极组织学生申请全国级大学生创新实验计划6项，参与学生近30人。申请校级各类学生科研项目近20项，参与学生近百人。通过有组织地、循序渐进地开展学生科研，学生极大地发挥了钻研精神和创新能力。
3.3 通过学科竞赛，调动学生实践积极性
实验室为学生提供了一个开放的平台，并以培养学生的创新思维、科研素质和实践能力为目标，为学生的成长提供良好的条件。学科竞赛富有挑战性、探索性和趣味性，是学生综合能力培养的重要手段。参赛的过程，就是学生独立分析问题、解决问题的能力得到锻炼和提升的过程。近年来，学校通过组织学生参与竞赛，先后获得2012年全国大学生仿真比赛一等奖、2011年全国大学生仿真比赛二等奖2项、历年全国Scilab竞赛二等奖以上奖项；学生设计的“火星陨石碎片采集概念机器人”“智能图书归还平台”分别获得2011年全国首届大学生智能设计竞赛二等奖；学生设计的智能小车获得2012年北京市挑战杯二等奖。
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