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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：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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[7] 彭熙伟,廖晓钟,邹凌.“自动化专业导论”课的教学实践与探索[J]. 中国电力教育,2011(1): 74-75.
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)
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:智能科学与技术专业;课程体系;教材建设
继2004年北京大学率先在国内建立“智能科学与技术”本科专业之后,2005年,北京邮电大学、南开大学和西安电子科技大学;2006年,首都师范大学、北京信息科技大学、武汉工程大学和西安邮电学院;2007年,北京科技大学、厦门大学和湖南大学;2008年,河北工业大学和桂林电子科技大学;2009年,重庆邮电大学和大连海事大学;2010年,中南大学和上海理工大学先后经教育部批准先后设立了“智能科学与技术”本科专业[1-2]。在中国人工智能学会教育工作委员会的指导下,自2002年起,各相关专业教师定期召开智能科学与技术教育学术研讨会,并出版教育论文专辑,大力推进了我国智能科学与技术教育的健康、快速发展,并对我国智能科学技术的人才培养和学科建设起到了极大的带动作用。
作为一个发展中的新兴专业,目前各高校仍主要结合自身基础和特点建设该专业。如南开大学以智能技术与智能工程为核心专业课程[3];北京科技大学从社会需求角度出发,以提高学生软件实践能力为切入点[4];河北工业大学根据相关专业的就业现状,以提高学生硬件实践能力为着力点[5]。为了解决南开大学、北京科技大学和河北工业大学3所高校共同面临的课程体系和教材建设等问题,三校教师分别于2010年6月16日和8月2日在南开大学、河北工业大学进行了两次研讨,现将研讨成果汇总于此。
1研讨背景
“智能科学与技术”专业自开办以来,不可避免地要回答如下3个方面的问题:
1) 来自用人单位的问题:“智能科学与技术”专业是做什么的?与其他专业相比优势何在?
2) 来自学生及家长的问题:“智能科学与技术”专业是学什么的?与其他专业相比优势何在?
3) 来自教师自身的问题:“智能科学与技术”专业应该教什么?与其他专业相比优势何在?
无论是做什么、学什么还是教什么,归根到底是课程体系和教材内容。无论是研究生课程下移(带来学生接受知识的困难),还是在其他专业教学体系基础上做简单的增、删、改(带来学生知识结构的凌乱),都是不行的,长此以往的后果将是没有优势,只有劣势。
南开大学、北京科技大学和河北工业大学3所高校的“智能科学与技术”专业建设都源于自动化专业基础,而且都具有典型的工科特色;同时3所高校分别是教育部直属“985”高校、教育部直属国家“优势学科创新平台”建设项目试点高校和河北省属“211”高校,3所高校的“智能科学与技术”专业分别于2006、2007和2008年招生。3所高校在“智能科学与技术”专业建设上的异同特点以及地域便利的条件,为优势互补、交流融合提供了机遇。
2课程体系
根据研究任务的不同,智能科学技术涵盖的内容可以划分为智能科学、智能技术、智能工程三个层次[6]。
1) 智能科学:主要任务是研究人的智慧,建立人机结合系统理论,并用其模拟人的智慧。
2) 智能技术:在智能科学的框架内创建人机结合智能系统所需要的方法、工具和技术。
3) 智能工程:利用智能科学的理念和思想,充分运用智能技术工具创建各种应用系统。它是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志。
根据上述智能科学技术的划分,智能科学与技术专业的课程体系同样划分为理论、技术与工程应用3个层次,具体框架如图1所示。
需要说明的是,由于课时、学时等因素的限制,有些课程需要包含未列入课程的部分内容。如智能科学与技术概论课程内含系统论的简要介绍;智能控制系统包含可编程序控制器、智能传感器、智能执行器等内容;智能工程包含若干典型智能系统实例。
3教材建设
经南开大学、北京科技大学和河北工业大学3所高校的讨论,一致认为工科专业应以技术和工程应用两个层次为核心,并将人工智能导论和智能信息处理两门课程的教材合并为智能技术。同时,根据南开大学侧重理论、北京科技大学侧重软件、河北工业大学侧重硬件的原则进行分工,编写对应课程的教学大纲和教材内容。
3.1智能技术
本课程包括智能计算和计算机视觉两部分,分别介绍以对人脑的物理结构进行模拟为主要特征的联接主义智能技术和以模拟人类视觉处理为主要特征的计算机视觉两部分。它是智能技术的主干内容;也是实现智能技术、组成智能系统的重要工具,属于本专业本科生的专业基础课。通过智能技术的学习,学生应能够掌握智能技术的基本原理和方法。通过课堂讲解、,并配合一定的作业练习、上机实验等环节,学生应初步具备运用智能技术和方法分析和解决问题的能力。本课程拟定90学时,其中授课54学时,实验36学时。
教材内容包括智能计算和计算机视觉两部分,智能计算部分包括神经网络、模糊理论和遗传算法/蚁群算法,计算机视觉包括计算机视觉导论、计算机视觉理论基础、图像预处理、图像分割、物体识别、图像理解、双目立体视觉、三维视觉技术、主动视觉。
神经网络讲授单个神经元(感知器)的动作原理,与实际生物神经元的对应关系;讲授BP神经网络的组成,网络的特性和对非线性函数的模拟功能;介绍BP算法的优、缺点;讲授H网络的组成结构,H网络在解决优化问题的优越性。模糊理论讲授模糊集合的概念,建立隶属度函数的概念;介绍模糊规则的建立原则,模糊规则与模糊系统收入输出量之间的关系;介绍模糊化以及模糊量精确化的几种常用方法。遗传算法和蚁群算法只作简要介绍,重点介绍这两种算法的特点和成功的应用实例,使学习者有一个感性认识,明确这种类型算法的“迭代”特点以及总体最优目标与个体行为之间的联系。
计算机视觉理论基础主要介绍Marr的视觉计算理论、图像的相关知识、傅立叶变换基础;图像预处理主要介绍像素亮度变换、几何变换、直方图修正、局部预处理、图像复原;图像分割主要介绍阈值处理方法、基于边界的分割方法、基于区域的分割方法;形状表示与描述主要介绍链码、使用片断序列描述边界、尺度空间方法、基于区域的形状表示与描述;物体识别主要介绍知识的表示、统计模式识别、神经元网络、遗传算法、模拟退火、模糊系统;图像理解主要介绍并行和串行处理控制、分层控制、非分层控制;双目立体视觉主要介绍双目立体视觉原理、精度分析、系统结构、立体成像、立体匹配、系统标定;三维视觉技术主要介绍结构光三维视觉原理、光模式投射系统、标定方法、光度立体视觉、由纹理恢复形状、激光测距法;主动视觉主要介绍从阴影恢复形状、从运动恢复结构、主动跟踪。
3.2智能控制理论与技术
本课程是“智能科学与技术”专业的一门重要专业课程,目的是使学生了解智能科学与控制理论结合所产生之智能控制理论的基本概念和应用价值;使学生熟知当前主流智能控制技术的种类,并掌握模糊控制、神经网络控制以及进化计算、群体智能的基础知识,了解智能技术与传统控制方法的结合点;加强MATLAB仿真实验的训练,以使学生更好地理解基础知识,培养学生使用高级智能控制方法解决实际控制问题的能力。本课程的学习将使学生加深对控制理论的理解,明晰智能技术在控制中的应用技巧,也为本科生继续深造打下基础。本课程拟定64学时,其中授课54学时,实验10学时。
教材内容包括智能控制概论,介绍智能控制的发展历程和应用领域,简介几种重要的智能控制方法;专家控制,简介专家系统的基本结构,讲授专家PID控制器的原理与设计方法;模糊控制,讲授模糊数学基础知识、传统的模糊控制原理和控制器设计与实现方法、模糊PID控制的两种形式,特别是PID控制参数的模糊整定技术;神经网络控制,讲授前馈神经网络和递归神经网络中几种典型的网络模型以及学习算法、基于神经网络的线性系统辨识技术、神经网络逆模控制等;进化计算与控制,讲授进化计算的概念、遗传算法的原理及其与其他智能方法的结合,介绍遗传机器人学;群体智能与控制,讲授蚁群算法的基本原理及其在控制问题中的应用,介绍群体机器人学。
3.3单片机原理与应用
本课程是“智能科学与技术”专业的一门专业课程,目的是使学生了解单片机的组成原理及常用控制算法的实现;掌握51系列单片机指令系统和一般汇编程序设计编写方法;熟悉常用的单片机硬件扩展技术;在此基础上,熟练掌握控制算法的单片机程序编写与调试。本课程拟定54学时,其中授课38学时,实验16学时。
教材内容包括单片机系统概述,介绍单片机定义、单片机发展过程及单片机硬件结构;单片机指令系统及程序设计,介绍指令系统和汇编语言程序设计;硬件资源及接口技术,介绍硬件资源和接口技术;单片机使用技术,介绍抗干扰技术、C语言应用程序设计;依次介绍PID控制器、状态反馈控制器、模糊控制器、系统辨识、卡尔曼滤波、滑模控制器、最优控制器、鲁棒控制器、自适应控制器、神经网络控制器的历史沿革、基本原理、常用形式和单片机具体实现方法。
3.4嵌入式系统
本课程以当前主流的嵌入式系统技术为背景,以嵌入式系统原理为基础,以嵌入式系统开发体系为骨架,以嵌入式控制系统开发为目标,较为全面地介绍嵌入式系统的基本概念、软硬件的基本体系结构、软硬件开发方法、相关开发工具、应用领域、热门领域的开发实例以及当前的一些前沿动态,为学生展示较为完整的嵌入式控制系统领域概况。本课程拟定64学时,其中授课48学时,实验16学时。
教材依据嵌入式控制系统的特征,将控制算法、嵌入式系统硬件、操作系统、应用程序设计及组态软件作为统一的技术平台介绍,突出嵌入式技术在控制系统中应用的特点,重点介绍嵌入式控制系统软硬件、电路、操作系统、实时性、可靠性等特性,从软件体系结构及开发的角度出发,强调实时调度、Bootloader、BSP、嵌入式实时多任务系统设计、交叉开发与仿真开发等关键技术,并特别引入了工业控制中需要的电磁兼容性设计和大量的典型嵌入式控制系统实例设计。通过本课程的学习,学生不但可以学会使用工具开发嵌入式软硬件,而且可以从总体角度选择适当的技术和方法,全面规划和设计嵌入式系统。
3.5智能工程
本课程是“智能科学与技术”专业的一门核心专业课程。面向智能技术的实际应用,着眼于解决工程应用中的技术问题,从典型系统设计案例分析出发,通过大量实验提高学生的工程实践能力。本课程拟定36学时,全部为授课学时。
教材内容包括智能工程概论,介绍智能工程现状、工程设计原则和工程实际流程;常用传感器原理,介绍传感器一般特性、光电式传感器和视觉传感器;典型智能系统设计案例,包括智能移动机器人、智能电梯群控电梯等系统。
3.6智能机器人
课程通过对一个具有代表性的仿人机器人的拆解,将知识点拆解成6个主要教学模块:1)机器人控制模块,介绍各类控制模块的原理与组成;2)机器人运动系统,介绍电机与舵机的原理与控制方法;3)机器人动作系统,介绍机器人各部件的协调控制;4)机器人视觉系统,介绍典型的超声波、影像传感器的原理与识别算法;5)机器人表现系统原理,介绍人与机器人的交互原理;6)机器人通信系统原理,介绍机器人之间的数据与信息传递方法。学生学习时,能够与基础知识相联系,并能掌握机器人这门技术,为从事机器人产品研发工作打下坚实的基础。本课程拟定54学时,其中授课44学时,实验10学时。
教材面向“智能科学与技术”专业,同时兼顾信息类专业学生编写,根据这类专业学生的知识结构和特点组织内容。从具体的机器人控制需求出发,将自动控制的基本理论和机器人控制特点相结合,讲授机器人控制系统的组成、规律、特点和设计方法。理论上反映当前的最新进展,内容上考虑初学者的需求,侧重普及性、实用性和新颖性,结构体系符合信息类和控制类专业学生的特点,力求简洁、清楚,对技术的叙述遵循目标、问题、理论依据、实现方法、实际情况、发展方向的方式。做到重点突出,符合实际,满足需要,指导性强。
3.7智能控制系统
本课程是“智能科学与技术”专业的一门专业课程,使学生了解智能控制系统的基础知识;掌握智能控制系统中最新的智能传感技术、智能控制器、智能执行能执行器及智能网络与接口技术;掌握智能控制系统中多个关键硬件装置的识别及其使用。通过学习多个智能控制系统的开发实例,学生应掌握智能控制系统的设计方法与技术,坚实地掌握最新智能控制系统知识,提高理论联系实际的能力,并为学习其他课程的打下坚实基础。本课程拟定64学时,其中授课48学时,实验16学时。
教材内容包括概述,介绍智能控制系统的基本概念、基本内容和机构及其发展趋势;智能传感系统,讲授智能数据采集技术、传感器智能化的数据处理方法、多传感器信息融合的方法、智能传感器实现方法与典型实例;智能控制器设计,讲授基于单片机的智能控制器设计及其应用、基于高性能嵌入式ARM的智能控制器设计及其应用、基于PLC的智能控制器设计及其应用;智能电动执行器,讲授智能电动执行器的硬件实现技术,软件设计技术以及典型的智能电动执行器实例及其应用;智能网络与接口技术,讲授无线传感器智能网络,工业现场总线网络以及智能传感器、智能控制器和智能执行器的网络接口实现技术;智能控制系统设计实例,综合利用前面的知识设计网络化智能压力传感器的系统设计、基于声音定位的智能机器人系统设计、基于微机电惯性传感器的汽车多路况智能防撞系统的设计、大型设备的PLC智能控制系统设计。
4结语
通过南开大学、北京科技大学和河北工业大学3所高校的研讨,我们凝练出较完整的“智能科学与技术”专业课程体系,体现出本专业的特色;提出可供3所高校共同使用的教学大纲和教材内容,体现出学生培养的工程实践导向。这些研究成果可以为开办“智能科学与技术”专业的兄弟院校进一步研讨提供蓝本,也可以为筹建该专业的高校所参考。
注:本文受到北京科技大学教学研究会第六批教学研究课题、北京科技大学教育教学研究基金青年教师教育教学研究立项项目、河北工业大学教改项目(2010-12)支持。
参考文献:
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A Study on the Course System and Textbook Construction for the Discipline of
Intelligence Science and Technology
YANG Peng1, ZHANG Jian-xun2, LIU Ji-wei3, ZHANG Lei1
(1. Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China; 2.Nankai University, Tianjin 300071, China;
3. University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China)
关键词:人工智能;理论传授;实验训练;科研训练
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学与技术专业的一门重要专业课程,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。它研究如何用计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动,并以此解决需要人类专家才能处理的复杂问题,例如咨询、诊断、预测、规划等决策性问题[1]。人工智能是一门涉及数学、计算机、控制论、信息学、心理学、哲学等学科的交叉和综合学科。目前,人工智能很多研究领域,如自然语言处理、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、智能计算等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入并影响了人们的生活。
2003年12月5日,国内第一个“智能科学与技术”本科专业在北京大学诞生[2],它标志着我国智能科学与技术本科教育的开始,对我国智能科学技术人才培养和智能科学与技术学科建设起到极大的带动作用。目前,人工智能课程的教学存在几个问题:首先,注重讲授理论知识,实验环节滞后,这不利于培养学生的实践能力,更谈不上实践创新。其次,人工智能是交叉学科,内容比较繁杂,各种教材的内容不一样,授课没有统一的体系,学生学习时抓不住重点,不能理解人工智能的根本方法和思想。一般说来,计算机专业的其他课程,如网络技术、数据库技术、算法分析与设计等,都是求解结构化问题的基本技术,而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的有效技术。最后,人工智能科学与技术飞速发展,但目前人工智能只被视为一门专业课,课程讲授和人工智能没有作为一个研究方向结合起来,也没有把传授课本知识和引导启发创新结合起来。
适应知识经济发展的高等教育,要把培养创造精神和创新能力摆在突出的位置。创新是基础研究的生命,而高等学校的教学只有与科研紧密结合,才能在培养学生的创新精神方面有所作为。为此,针对人工智能的课程特点,我们积极开展研究型教学、研究型学习,提高大学生的学习能力、实践能力和创新能力的研究与实践。在教材上,我们选用了清华大学出版社出版、马少平等编写的《人工智能》。我们的教学研究与实践的主要内容包括三个方面:启发式传授人工智能解决问题的非结构化的思想;成体系的实验训练;以及与毕业论文,学校大学生科研项目资助计划,国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练。这三个主要方面,层层递进、环环相扣,是体系完整的创新型人工智能教学实践。下面,我们就这三个方面内容展开探讨。
1启发式传授人工智能解决问题的非结构化思想
现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次[1]:1)结构化问题,能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题;2)非结构化问题,难以用确定的形式来描述,主要根据经验来求解;3)半结构化问题,介于上述两者之间。一般说来,计算机专业的其他课程如网络技术、数据库技术、算法分析与设计等,都是求解结构化问题的基本技术。而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的有效技术。人工智能的教学可以让学生在体验、认识人工智能知识与技术的过程中获得对非结构化、半结构化问题的解决过程的了解,从而达到培养学生多角度思维的目的。
我们使用的教材主要内容包括搜索和高级搜素、谓词逻辑和归结原理、知识表示、不确定性推理方法、机器学习等。这些主要内容也可以相应地归结为若干个典型算法,如启发式A*搜索算法、 剪枝算法、元启发式算法(模拟退火,遗传算法)、谓词逻辑归结算法、贝叶斯网络、决策树、神经网络(BP算法、自组织网络和Hopfield神经网络算法)。元启发式算法是一种启发式的随机算法,是用来解决非结构化问题的典型算法,其思想和传统的决定性算法如动态规划、分支限界完全不一样。学生在刚一接触到这些元启发式算法一时难以接受和理解其机理,对算法的有效性往往半信半疑。根据非结构化、半结构化问题的特点,讲解和演示算法在解决此类问题的具体步骤和详细过程,从而让学生掌握人工智能算法的基本思想。在讲解不同的元启发式算法的时候,学生会问,是模拟退火算法强,还是遗传算法强;在讲到机器学习算法的时候,学生会问到底哪个分类算法最好,这时候我们可以把搜索(优化)领域和机器学习领域的“没有免费午餐”定理进行适当的讲解和解释,从而把具体算法实现层面之上的一些人工智能的哲学思想进行传授。
在人工智能的具体教学中,采用问题教学法和参与式教学法。在问题教学法中,围绕人工智能的知识模块,在引导学生发现各种各样问题的前提下,传授知识。教学活动中,尝试使人工智能知识围绕实际问题而展现,使问题不仅成为激发学生求知欲的前提,也成为学生期盼、理解和吸收知识的前提,以此激发学生的创造动机和创造性思维。在参与式教学中,打破人工智能算法的枯燥、沉闷的传统教学法,尝试开放式教学内容;提问式讲课;无标准答案的课程设计;查找文献,分组动手实现人工智能算法等参与式教学方法,培养和发扬学生的参与意识,通过参与式教学提高学生学习的主动性、积极性和效率,培养学生的动手能力和创新能力。
2成体系的实验训练
独立开展人工智能实验课程,开发一批新型、富有创意的实验案例库,搭建一个创新实验和虚拟学习社区平台。人工智能实验课程的特点是应用各种人工智能方法,根据问题的约束、结构、信息进行表示建模和计算机上实现,是与人工智能原理同步的实验课程。学生必须掌握的人工智能的基本原理和计算机操作技能,它对于学生的知识、能力和综合素质的培养与提高起着至关重要的作用,在整个教学过程中占有非常重要的地位,是计算机软件、计算机应用、计算机网络、软件工程等专业的一门重要的必修专业课程。通过实验,学生得到严格的训练,能规范地掌握人工智能的基本理论和主要方法、基本问题求解技术,熟悉各种计算环境的基本使用。
在培养学生掌握实验的基本操作、基本技能和基本知识的同时,努力培养学生的创新意识与创新能力。为实现这一目标,在课程内容安排上采用适量基本原理与方法的实验内容为基本内容,增加一系列综合性实验和开放性创新实验问题,在实验内容方面更注重研究性实验中的创新问题。实验内容方面分为三个层次:基本原理的基础性实验、综合实验和研究性实验。在后两个层次的实验中,部分引入人工智能课程小组团队的最新科研成果,目的在于通过完成这些研究性实验,培养学生独立解决实际问题的能力,以提升学生的科研素质与创新意识。我们将这些设计实验称为新型实验案例库,它被放在人工智能课程小组网站上,以此搭建一个创新实验和虚拟学习社区平台。通过实验课程的学习和训练,学生应达到下列要求。
1) 掌握人工智能方法的优点及其在实际中的应用。
2) 学会对人工智能问题进行分析建模和应用各种计算工具实现问题求解,熟悉对实验现象的观察和记录,实验数据的获取与设计,最佳实验条件的判断和选择,实验结果的分析和讨论等一套严谨的实验方法。
3) 巩固并加深对人工智能原理课程的基本原理和概念的理解,培养学生勤奋学习,求真求实的科学品德,培养学生的动手能力、观察能力、查阅文献能力、思维能力、想象能力、表达能力。
4) 通过完成综合研究性实验,培养学生独立解决实际问题的能力,提高学生的科研素质与创新意识。
在培养学生掌握实验的基本操作、基本技能和基本知识的同时,进一步培养学生分析问题和解决问题的能力,培养学生的创新意识、创新精神和创新能力,为学生今后从事科研、教学或企事业单位的分析检验以及新技术的研发工作打下扎实的基础。
在实验组织方面,根据各实验的目的和要求,学生分为5人1组,指定一个组长,每组选择1套实验题目。基础实验题目要求达到27学时、综合性实验题目选择1题和研究性实验题目选择1题,基础实验题目要求在规定时间内,小组独立完成实验测定、数据处理,并撰写实验报告。实验过程中, 要求学生勤于动手, 敏锐观察, 细心操作, 开动脑筋, 分析钻研问题, 准确记录原始数据, 经教师检查,实验及其原始数据记录才有效。同时,团队作业,需要多人分工合作、相互帮助,这样可以提高人际交往和沟通能力,学会与他人合作,培养团队创新能力。
3课程学习与毕业论文,科研训练相结合
人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿和未来,通过学习和体验人工智能的知识和技术,学生能够在一定程度上了解信息技术发展的前沿知识,这有助学生开阔视野、培养兴趣,为今后继续深造或走向社会奠定坚实的基础[3-4]。
人工智能的理论和方法广泛应用于数据挖掘、机器学习、模式识别、图像处理中,这些内容既是高年级的后续课程,又是现在热门的研究方向。学习和深刻理解人工智能的理论、方法和应用,对后续课程学习以及今后的研究具有重要的意义。
我院规定大学三年级的学生开始联系毕业论文指导导师,同时确定毕业论文的研究方向,提前进行科研实践,以培养实践能力和研究素质。人工智能课程正好是大三高年级开设的专业课,因此,我们把课程实验及设计与同学的兴趣相结合,引导学生,并提炼和形成学生的毕业选题和课外的科研方向,它是提高本科生研究创新能力的有效手段。
基于新的教学实践,很多学生的选题都与上述归纳的人工智能若干算法相关,如算法本身的研究和改进,或是算法在各领域,如数据挖掘、图像处理等的应用。在我们的科研能力训练计划中,一批项目和课题,如混合神经网络的研究与应用、差分演化算法研究与应用、基于协同训练的推荐系统等,分别受到国家和学校本科生科研项目立项资助。一批三四年级的本科生以第一作者身份在国内核心期刊、国际会议和期刊上发表学术论文,这激发了学生的科研兴趣,使学生体会到了创新的乐趣。
总之,课程学习与毕业论文、学校大学生科研项目资助计划、国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练,极大地提升了学生的创新能力和科研基本素质。
4结语
针对人工智能的课程特点,我们积极开展研究型教学、研究型学习,提高大学生的学习能力、实践能力和创新能力的研究与实践。我们的教学研究与实践主要内容包括三个方面:启发式传授人工智能解决问题的非结构化的思想;成体系的实验训练;以及与毕业论文、学校大学生科研项目资助计划、国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练。这三个主要方面,层层递进、环环相扣,是体系完整的创新型人工智能教学实践,新的改革和实践在教学中取得了令人满意效果。
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Reform and Practice of Innovative Teaching in Artificial Intelligence
WANG Jia-hai, YIN Jian, LING Ying-biao
(Department of Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China)
钟老师，您已经研究了几十年的信息科学。《信息科学原理》一书已经重印到第五版。您能否给读者们讲一讲，信息科学是什么？有什么特点？
钟义信：简要地说，信息科学就是研究信息及其运动规律的科学。具体地说，信息科学是“以信息为研究对象、以信息运动规律为研究内容、以信息科学方法为研究指南、以扩展人的智力能力（它是信息能力的有机整体）为研究目标”的一门新兴横断科学。
武健：从概念、定义来看，信息科学与计算机科学并不完全一样。因为信息科学是以信息运动规律为研究内容的，研究内容既不专指计算，也不是专指计算机。从这个角度思考，信息科技课程与计算机课程的内容将有很大的区别。这对于一线信息技术教师来说，了解信息科学就更加重要了。您能否给我们讲一讲信息科学的核心内容是什么？它对于整个社会能发挥什么作用？
钟义信：信息科学的概念（定义）也可以通过它的基本模型来表现（见下页图1）。
这个模型也可以简化为以下更直观一些的模型（见下页图2）。
考察信息科学的定义和它的基本模型（以及简化模型）可以知道：
信息科学最大的特点是研究“信息”（而不是物质和能量）。
它的核心内容就是研究“信息运动规律，即信息-知识-智能转换的规律”。
世间一切物质的运动都会产生信息。人类正是通过研究信息，才能认识世界（包括自然和社会）。因此，信息科学的研究目标，就是“扩展人类的智力能力，也就是扩展人类认识世界和改造世界的能力”。这就是信息科学对于整个社会的作用所在。
武健：我记得您曾经讲过信息分成主客体关系，那么我们理解基本模型与简化模型也是一步步地发展出来的。从简到繁是否可以这样理解？（如下页图3）
从信息定义的基本模型中，还可以看到信息科学在特别关注着策略，尤其是人的策略。从这个角度来看，信息科技课程中会有着一批以前没有的教学内容。技术课中的学习计算机操作的教学目标是学会操作。而信息科技框架下的课程则需要以应用技术，挖掘其中的问题解决策略，了解信息科学概念与原理为主要目标了。
每个学科都会有一批本学科的科学家，像牛顿对于物理，哈勃对于天文，欧姆对于电学……信息科学是一门新兴的横断科学，那么您认为这门学科中有代表性的信息科学家有哪些人？
钟义信：横断科学，是在概括和综合多门学科的基础上形成的一类学科。它不是以客观世界的某种物质结构及其运动形式为研究对象，而是从许多物质结构及其运动形式中抽出某一特定的共同方面作为研究对象，其研究对象横贯多个领域甚至一切领域。所以，信息科学家、信息技术专家会有自己的领域，但会在共同的信息方向有突出贡献。
如香农（Shannon）在1948年发表了论文“通信的数学理论”，奠定了“通信信息论”;维纳（Wiener）在1948年出版了著作《控制论》，奠定了随机控制理论，贝塔朗菲（Bertalanffy）在20世纪60年代出版了《一般系统论》，建立了系统论。西蒙（Simon）对功能模拟的人工智能理论做出了奠基性的贡献，费根鲍姆（Feigenbaum）是人工智能专家系统的开拓者，闵斯基（Minsky）对人工神经网络和认知理论有突出的贡献，查德（Zadeh）创建了支持信息科学研究的模糊集合和模糊逻辑， 柯尔莫戈洛夫（Kolmogorov）对信息理论和控制理论都有杰出贡献，等等。这些人都在信息科学领域有过不同方面的重要建树，都可以称之为信息科学家。
由于我国只有各种信息技术的学术机构而没有专门的信息科学的学术机构，很少纯粹信息科学方面的交流机会，因此很难确定谁是信息科学家。不过，由于我国信息化建设的迅猛发展，确实出现了不少在信息科学技术方面做出重要贡献的人员。
武健：信息科学是一门新兴的学科。既然是“新兴”，那么它一定在发展，甚至是快速发展。您认为信息科学主要研究的方向与进展如何？现阶段出现了什么样的困难？
钟义信：相对而言，信息科学是一门非常年轻的学科。因此，它的主要研究方向应当是信息科学的基础理论，研究信息的基本运动规律。其中包括信息理论、知识理论、智能理论，特别是信息、知识、智能之间的转换理论（一体化理论）。
经过半个多世纪的研究和探索，我们在这些基础研究方面取得了可喜的进展，具体表现在：建立了超越与拓展传统信息论的“全信息理论”，发现了“知识的生态学规律”，创建了“机制模拟的人工智能理论”，实现了“结构主义、功能主义、行为主义人工智能理论”的统一，还创建了“基础意识―情感―理智三位一体的高等人工智能”，特别值得提到的是，发现了意义重大的“信息转换与智能创生定律”。
在取得这些进展的过程中，发现物质科学（代表性科学是物理科学）的科学观（还原论）和方法论（分而治之）不适用于信息科学（和智能科学）研究，总结并提出了适用于信息科学研究的新的科学观和方法论。
面临的主要困难是：由于信息科学和智能理论的研究对象多数是非常复杂的问题，因此现有的数学工具不敷应用，特别是其中的逻辑理论还相当单薄，不足以支持这些复杂问题的创新研究。这是当前信息科学发展中的“瓶颈”。
武健：信息科学关系到的方法论可以分成信息科学研究的方法论和信息技术应用的方法论。根据这样的观点，在信息科技课程中，需要以完整的信息综合活动展开教学，而不适合片面地学习信息获取、信息处理某一个片段。因为信息科学方法论更强调从整体到局部，不建议从信息运动中的某一细节去理解典型的信息过程。
信息科技的方法论分成理论研究层级和技术应用层级。您认为在信息科学研究中，常用的方法与手段有哪些？
钟义信：与物理科学研究方法最大的不同，是不再采用“分而治之，各个击破”这种流行了数百年之久而且一直行之有效的传统科学研究方法论，而是改为运用全新的“信息转换与智能创生”方法论。
原因是：“分而治之”方法论在把系统分解为若干子系统的时候，必定会丢失各个子系统之间相互联系相互作用的信息，而这些信息正是复杂信息系统的生命线。就像研究人脑思维奥秘的时候，如果采用“分而治之”的方法把人脑分解为若干部分进行研究，即使把每个部分都研究好了，也无法揭示人脑思维的奥秘，因为分解之后的这些人脑部分根本无法复原为活的人脑。
“信息转换与智能创生”方法认为，信息系统是一个生态系统：由信息生成知识进而生成智能（策略），从而按照策略解决问题。它强调信息、知识、智能（策略）之间的相互联系和相互作用，强调信息、知识、智能（策略）之间的生态联系，根据外部世界客体的信息和认识主体的目的，可以通过学习创生解决问题的智能策略。
至于具体的研究工具，基本也是硬件试验和软件仿真（包括虚拟现实）。
武健：在信息科学体系中，您认为这个领域中最基本的概念和原理是什么？
钟义信：信息科学最基本的概念包括信息、知识、智能。人们往往把信息科学技术仅仅局限在“信息”范畴，这其实是对信息科学技术严重的。经过这样的信息科学技术的作用，就大大被削弱了。
信息科学最基本的原理则是：信息―知识―智能转换原理。正确运用这个基本原理，人们就可以在具体的环境中求出解决问题、而且保证实现“主客双赢”的智能策略，从而满意地解决问题。
武健：一般人都知道，现代科学与技术有着不可分割的密切关系。一方面，很多人还不知道什么是信息科学，另一方面，还不能想象信息科学与信息技术之间有什么关系。您认为两者有什么样的区别与联系？
钟义信：信息科学与信息技术是一对孪生的概念，信息科学是信息技术的理论基础，信息技术是信息科学理论的具体实现。两者相互联系，相互促进。
武健：很多人认为信息技术就是计算机技术加上网络技术，信息技术就是能够用计算机上网。这部分人觉得，信息技术就是信息技术，不是什么“关于信息的技术”。关于这些观点您是怎么看的？从信息科学的角度来看信息技术应当包含什么内容？
钟义信：只要对照信息科学的简化模型，就可以很明确地回答：信息技术不等于计算机技术和网络技术，因为这个说法很不全面，忽略了传感技术，忽略了控制技术，特别是忽略了人工智能技术。
实际上，在以往，关于“信息技术”的概念，确实曾经流行过很多各不相同的说法。其中比较出名的包括：
1C说――认为“信息技术就是Communication技术”，理由是：信息论就是通信论;也有一些人认为“信息技术就是Computer技术”，理由是：计算机就是用来处理信息的技术。
2C说――认为“信息技术就是Computer+ Communication技术”。
3C说――认为“信息技术就是Computer+ Communication + Control技术”。
但是，对照信息科学的简化模型就可以明白，这些说法都属于“以偏概全”的认识，都是不全面的认识。
从信息科学的简化模型可以非常清晰地了解到具体的信息技术内容，包括实现信息获取功能的“传感技术”，实现信息传递和策略传递功能的“通信技术”，实现信息预处理功能的“计算机技术和存储技术”，实现信息认知功能和智能决策功能的“人工智能技术”，实现策略执行功能的“控制技术”，以及实现反馈学习和策略优化的“信息系统自组织技术”等。
武健：您认为未来20～30年，信息科技最有意思的发展可能是什么？
钟义信：根据“科学技术拟人律”，未来20～30年，信息科学技术最有意义的发展将是人工智能技术。
对照信息科学简化模型就知道，扩展感觉器官功能的传感技术、扩展传导神经系统的通信技术、扩展思维器官预处理功能的计算机技术以及扩展效应器官功能的控制技术都是相对而言的技术，扩展思维器官认知功能和决策功能的人工智能技术才是核心技术。目前信息技术已经得到长足的发展（未来当然还会继续发展），这就为核心信息技术的发展打好了基础，也产生了需求。因此，未来20～30年间，人工智能科学技术必然成为发展的主导潮流。
武健：您认为学习信息科技的知识对于中小学生来说有何意义？有没有哪一部分内容需要在现阶段特别强调的？
钟义信：中小学生绝对应当学习基本的信息科学知识，掌握信息技术的基本能力。当今的时代是信息时代，不学习信息科学技术，就会成为落伍的一代，被淘汰的一代。这是非常危险的。
当然，中小学生学习信息科学技术应当遵循“循序渐进”的认知规律和“兴趣引导”的教学方法。事实上，信息科学技术本身的发展就是循序渐进的，如图4所示。
武健：您对中小学的信息科学与技术课程（不等同于计算机课程）有何期望与要求？
钟义信：根据“信息科学技术”的定义，“计算机科学技术”只是“信息科学技术”的一个组成部分。部分不等于全体，部分不能代替全体。所以，不能用“计算机”课程代替“信息科学技术”课程。
中小学的信息科学技术教育是一个极其重要的问题，又是一个十分复杂的问题。我们不能就事论事孤立地讨论中小学的信息科学技术课程，而应当把它作为“国家信息科学技术教育系统工程”来统筹考虑：小学阶段学什么？中学阶段学什么？大学阶段学什么？硕士研究生阶段学什么？博士研究生阶段学什么？等等。
按照“信息科学技术教育系统工程”的思路，中小学生应当通过“学习最为基础的信息科学概念”和“掌握最为基本的信息技术能力”形成“最浅层（然而又是准确的）的信息科学技术观念和浓厚的兴趣”。其中，“观念和兴趣”是最重要的，而“概念和能力”则是支撑这种“观念和兴趣”的支柱。
武健：钟老师，感谢您的指导。您认为2010年后，学科基本研究才逐步成熟起来。一门学科从成熟到走进基础教育往往需要十多年的工作，而信息科技课程的发展将是长期的。希望您以后能够经常关注基础教育中的信息科技课程发展，给我们更多指导。
附录：
（河北工业大学控制科学与工程学院，天津300130）
摘要：课外科技活动能有效促进学生创新能力的培养和实践能力的提高，在创新型人才培养体系中得到广泛的认可与重视。文章分析课外创新实践活动组织形式与实践效果评价等关键问题，通过对组织体系理论的研究和具体实践，提出基于群体动力的组织构建形式以及有效的评价机制。
关键词 ：群体动力；创新实践；组织形式；实效评价
基金项目：河北工业大学教学改革立项（校政字[2013]168号）。
第一作者简介：宣伯凯，男，实验师，研究方向为智能康复辅具，xuanbokai@126．com。
0 引 言
在知识经济快速发展的时代，综合国力的竞争最终归结为科技创新人才的竞争。大学是培养科技创新人才的基地，现阶段国内高校创新人才培养的质量还不能满足国家发展建设的需要。在总结、借鉴国内外人才培养经验的基础上，建立并完善创新型人才培养体系是当前急待解决的问题。
智能科学与技术是面向前沿高新技术的基础型本科专业，是集电子、信息处理、计算机和控制技术等多学科为一体的交叉综合性学科。智能科学是一个不断发展的学科，技术成果和研究动向更新得很快。智能科学与技术专业必须更加重视学生实践应用能力和创新能力的培养，通过实践环节提高学生的实际动手能力和科学研究能力。
1 创新实践教育现状分析
世界各国的高等教育都非常注重创新人才的培养，发达国家在人才培养模式上各具特色。现代大学起源于欧洲，英国几所著名的大学在创新能力教育方面取得了显著的成效。牛津和剑桥都采用精英化的教育方式并且是最早实施本科生导师制的大学；在创新人才培养上，注重提高学生的独立思考能力和开放性思维能力，强调教育的实践目的。自20世纪90年代以来，美国的大学不断进行教育创新，在研究型大学建立创新人才培养体系。通才教育是美国大学教育最突出的特征，通过跨学科专业和课程培养适应现代高端技术领域的复合型创新人才。在本科阶段，小团体的实验室和研讨会是重要的教学模式。亚洲地区，日本的高等教育水平较高，注重教育资源整合与人才培养；高校和企业建立联合研究、合作研究等多种形式的横向联合。国外高校创新人才培养的体系中，灵活的教学方式和实践性的科研模式是创新人才培养的关键环节。在教学中，教师应注重发挥学生的自主意识和创新意识，让学生参与科研活动，重视实践性教学对学生科研能力和创造力的提高。
由于历史文化传统不同和教育体制的差异，国内大学在创新人才培养的理念、模式方面与国外存在较大差距。在创新人才培养中存在观念陈旧、教学内容和教学手段缺乏创新、评价体系不科学等问题。近年来，国内越来越多的高校开始进行教学改革，探索多样化人才培养模式。清华大学把加速建立研究型大学的人才培养体系定为改革目标，提出全面落实通识教育基础上的宽口径专业教育，让更多本科生参加大学生研究训练，令拔尖人才不断涌现。北京大学实行元培计划，提出复合型人才的培养目标。复旦大学、浙江大学、南京大学等院校也提出了各自的人才培养模式。综观上述高校的改革方案，主要的特点是注重拓宽学生的专业基础，设立大学生研究计划，使本科生及早接受科研训练，激发学生的主动性和创造性，进而培养学生的创新意识和能力。
2 课外创新实践活动的目标
探索加强高校学生创新能力培养的方法和途径不仅是高校教学改革和发展的需要，也是时展的迫切要求。课外科技创新实践活动的组织及实践可以促进学生综合素质的提高，致力形成系统的、高效的课外实践教学体系，全方位培养学生的创新实践能力。
(1)通过课外科技创新实践活动可以激发学生的学习兴趣，加强专业了解。大学生科技创新活动具有理论联系实际的功能，通过实践明确目标，将兴趣爱好发展为专业努力方向，激发学生的创造激情，培养创新意识。
(2)课外科技创新实践活动融会专业课程内容，促进第一课堂的学习。学生不再是课堂内被动吸收知识的服从者，而成为创新活动的参与者。实践活动能够调动学生课堂学习的主动性和积极性，形成课内外相互促进的良性机制。
(3)通过课外科技创新活动增强学生的创新应用能力，有助于学生适应社会发展需求。在我国社会经济发展的新形势下，知识和技术更新日趋加快，市场对专业人才素质的基本要求是具有较高的知识迁移、解决问题、动手实践和创新思维能力。科技实践活动能为学生提供更广阔的平台，使学生在实践中学会运用专业知识分析问题和解决问题，使知识转化为能力，进而应用于实践。
(4)课外科技活动对学生的科学研究能力培养具有推动作用。创新实践活动能够让学生在实践中了解学科最新技术成果，培养大学生从事科学研究的严谨态度与科学方法，积累科研经历和体验。对创新素质、探索精神、科学实验能力的提高具有不可替代的作用，为培养和造就高尖端科技人才奠定基础。
3 课外创新实践活动的组织形式
3.1 构建学生团队，激发群体学习动力
20世纪30年代末，美籍德国人库尔特·卢因提出“群体动力理论”。根据群体动力理论，积极的群体行为会对个体产生良性影响。群体开展实践学习比个体独自学习的效率更高、凝聚力更强、吸引力更大。创新实践教育必须建立在个体内在需求与环境外力推动的共同作用下，以群体动力理论为指导，构建以团队为基础的创新实践教育模式。
基于群体动力的团队运作模式在认知能力、信息加工决策、目标执行过程等方面存在优势。教师应积极组织鼓励学生全体参与，在群体模式下组建活动基本单元——学生课题组，并在课外创新实践活动的组织过程中，将课题组制与导师制相结合，合理调配智力资源，提升学与教的效果；充分发挥团队运作模式的优势，结合导师在理论深度和实践经验方面的优势，增强对创新型人才的培养；在创新培养体系中以学生为中心，注重激发学生的学习主动性，培养创新进取精神与团队协作能力。
3.2 课外创新实践的组织建设
1)学生课题组的形成。
教师在学生的培养过程中可以学生为主体、以团队合作的形式促进学习的深入。团队成员之间知识结构的互补、及时有效的互动交流都会增强合作学习的效果。Vaneijl和Pilot( 2005)在研究中指出小组规模很重要，因为学生在学习步骤、兴趣、学习习惯等方面有明显差异，实践表明3～4人比更大的组有效。选定4人制小组为学生团队的基本单元，既有利于充分发挥学生个人能力，又能实现一定程度的互动协作并且具有应对成员变化的弹性。在我们对智能专业学生的问卷调查中也印证了这一结论，在最初形成的课题组中，因关系亲近而形成团队的占63%，因指派、学号、位置等因素随机组成的占24%，考虑到成员知识能力互补等因素的占13%。在确定课题组成员时，应遵循有利于沟通交流和情感培养的原则，以能力全面、综合素质高为目标，提高团队的绩效。
2)学生课题组的结构优化。
团队结构与任务完成效果有直接关系。笔者以智能专业学生为研究对象，组成的课题小组属于平行结构。在没有其他专业知识背景成员的情况下，教师应该对课题组成员的知识结构进行优化调整；在全面提高学生个人能力的基础上，将课题组结构优化与个性化发展培养相结合；在学习和完成任务的过程中明确学生个人的能力和特点，制订适合的个性化培养计划，使每个成员各有专长，都具有独立解决某方面专业问题的能力。
3)课题组的重组与大团队培养。
任务的内容和规模与团队的规模、结构紧密相关，应对不同规模、性质的任务时，教师需要对已有的课题组进行调整或重组。课题组的重组不是盲目将成员从一个课题组转到另一组，而是在原课题小组的活动中积累一定的实践经验，对个人的专长和能力有更明确的认识，能够在新团队中进行协作。教师在进行课题组小团队培养的同时，可将有共同目标（参加同一比赛）的课题组组织成大团队，进行针对性的培训，搭建更大的交流合作平台；在大团队氛围下，逐步形成良性竞争的关系，激发学生最大的潜力。
4)课题组导师的系统化指导。
课题组导师在学生知识体系构建和解决问题能力的培养上起着主导作用，承担对学生课题组研究内容连续性和继承性的管理。对人才的培养是一项长期的、持续性的工作。以某项竞赛活动临时组成的课题小组对研究没有长期的目标和规划，无后续活动或者研究内容空洞缺少锻炼价值，而通过课题组导师的引导，可以确定长期稳定的学习、研究内容，增强学生的兴趣，帮助学生进行深入的研究。成熟的科技竞赛项目具有完善的赛事规定且面向群体，学生参与的过程也有较强的连续性，可以在不同年级之间形成继承关系，避免走弯路，提高作品质量；发挥高年级学生榜样带动作用，指导低年级学生汲取更多经验，构建阶梯队伍，营造良好的活动氛围。
4 课外创新实践活动的实效评价
指导大学生参加创新实践活动是培养大学生创新能力的有效途径。由于学生课题组制的活动具有很大的灵活性，因此需要建立一套与传统课堂教学考试不同的实效评价体系。通过问卷调查发现，参与创新实践活动的学生都希望通过活动提高自身素质，其中近50%的学生明确表明在意是否获得奖励激励。创新实践活动管理和运行机制应与学分设置、学生评价制度、物质精神奖励等因素密切结合，通过导师评价、竞赛成绩评价和成果评价对参与活动的学生给予综合评价和适当激励，并跟踪学生的长期发展状况，评估活动的整体影响。
通过调查分析发现，对创新实践活动的科学评价是对创新实践教学理论研究内容的完善，能够促进组织模式的改进，调动学生、老师、学校更大的积极性，提高人才培养质量。
(1)导师评价。导师评价与学生科技创新学分关联。课题组导师是学生科研活动的管理者，了解和掌握学生在科研、竞赛中的表现。导师可根据创新实践活动的特点制订相关的考核标准，依据实际情况参照标准要求，决定学生是否获得相应学分。
(2)竞赛成绩评价。科技竞赛不仅能激发学生的创新意识，提高学生对知识理解和应用的能力，同时也提供了积极竞争的平台，具有完整的评价体系。学生参与科技竞赛的级别和获得成绩的级别能客观反映学生的创新能力和执行能力，尤其竞赛的宣传展示和现场答辩环节是对学生综合素质的一项考察。依据学生在竞赛体系中的成绩给予奖励，也是对学生参与创新实践的一种激励。
(3)成果评价。创新实践活动的评价可以借鉴科研项目的评价标准，以学生参与发表的论文、专利、参与的实际项目等指标作为评价依据。除了这些评价标准外，教师可对学生的长期发展进行跟踪，调查实践活动对学生考取研究生、就业情况等的影响，对创新实践活动的成果作综合性评估。
通过调查分析发现，对创新实践活动的科学评价是对创新实践教学理论研究内容的完善，可以促进活动组织模式的改进，调动学生、老师、学校更大的积极性，提高人才培养质量。
5 结语
创新实践活动对学生能力素质的全方位培养起着重要的作用，要采取科学合理的方式调动大学生群体参与科技创新活动的积极性，既要注意科技创新教育的普遍性，又要注意发现和培养一批优秀学生，充分发挥其带头示范作用。实践表明，基于群体理论的课外创新实践活动的组织形式与科学的实践效果评价具有良好的可操作性，指导本科智能专业学生在多项科技活动和竞赛中获得了优异成绩，人均获奖一次以上，达到了创新实践能力培养的目标。
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