时间：2023-10-10 09:49:19
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇人工智能课程评价，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
关键词：人工智能；教学改革；教学方法
引言
人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。
1、教学现状与问题
作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，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。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。
2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略
课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。
2.1教学方法改进
教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。
2.2教学内容设置
世界一流大学在人工智能课程内容设置根据不同国家的教育体系设置，肯定会有不同，但颇有共通之处。本文借鉴世界顶尖大学经验，针对管理类专业人工智能课程教学内容进行研究，结合中国教育体系设置，认为应从以下几方面进行改进。(1)核心内容设置为避免学生因为知识点过多而出现杂而不精的问题，势必要精化教学内容。在互联网时代，我们可以使用云计算和其他方式来实现数据信息的传输、存储和处理，通过在线收集和整合网络课程相关数据，挖掘和丰富教学资源，并在整合课程资源的基础上，进行研究方法和前沿知识的扩展。在核心内容设置方面，可以通过收集到的数据资料，选择人工智能领域具有代表性且难易程度适中的知识作为重点，使学生能够在有限的学时内掌握人工智能的知识脉络。例如，编写针对管理类人才的人工智能教材，内容涉及绪论、知识表示与推理、常用算法、机器学习、神经网络等方面的同时，重点增加相应知识点在管理上的应用案例，加强学生对知识点的理解。同时，根据管理类专业偏向领域，开设关联程度较大、应用较广泛的人工智能选修课程，以便学生根据自己的兴趣与需求选修具体方向的课程。(2)注重学生的数理及编程基础良好的数理及编程基础是学习人工智能的前提。只有具备了这些基础，才能搞清楚人工智能模型的数量关系、空间形式和优化过程等，才能将数学语言转化为程序语言，并应用于实验。管理学院人才的数理及编程基础相对薄弱，因此，在安排学生学习人工智能课程之前，建议开设面向全体管理类专业学生的微积分、线性代数、概率论等专业基础数学课程以及C语言、python等编程基础课程，使学生具备数学分析的基础与一定编程基础，为学习人工智能课程打下坚实的基础。另外，可以推进MOOC平台建设，在平台上开设人工智能网络课程，帮助学生掌握人工智能知识基础及专业技能。(3)实验建设为了加强学生对于人工智能知识点间的关联性理解，可以基于不同的应用模块，设计具有前后铺垫、上下关联的综合性实验，设计不同层次的项目要求，同时基于相同的实验课题，让学生分组对实验课题进行攻克，并设置多元化的实验评价体系，通过实验教学过程中反映出的不同进度，让教师能对学生的学习水平做出准确评判，及时进行教学反思，以便更好地开展下一步工作。例如，针对人工智能课程应用中很广的遗传算法，在某一管理规划的具体应用上设置理解－实现－参数分析－具体应用－尝试改进－深度拓展的不同层次的项目要求，在这些项目层次中规定必做项与可选项，让学生基于同一实验课题进行合作学习，然后通过个人自我评价、小组成员互相评价以及教师评价的方式进行打分，对小组整体能力以及个人能力进行综合评估，以期培养学生的自主思考能力。
一、顶层设计,构建全方位、多层次、可操作的指导体系。
为了保障人工智能教育在我校真正落实和长期发展，学校将人工智能教育工作纳入到学校整体三年发展规划中，并作出明确要求。
为了让师生更加重视人工智能教育，促进学生全面发展，特修订了我校“五美”能行课程体系，将人工智能课程进行了重新定位和设计。
为了建设符合我校校情、学情的人工智能课程体系，学校成立了人工智能课程建设与实施的探索与研究项目管理团队，制定了项目计划书，从项目名称、项目团队、项目背景、项目创新点及解决问题、项目推进措施、项目完成期限等方面进行了具体规划。
二、支撑保障
完善软硬件设施和文化建设，为人工智能教育开展做好支撑和保障。除了四楼独立的人工智能实验室，我校还自主改造了五楼的创客教室和阅览室，扩宽了人工智能教育场所，尽全力满足学生人工智能上课需求。
学校高度重视人工智能教育，不断加大投入。在资金紧张的情况下依然给学生购买了小学生C++趣味编程书和人工智能超变战场的场地。
三、具体做法
1.基于校情和学情的人工智能课程设计
课程设置：开学之前，课程部整体规划，实行信息技术课两节联排。
人工智能课程开设内容安排：基于校情学情，本学期3-6年级全面铺开人工智能课程，3年级以信息技术基础知识、编程猫、乐高搭建基础入门为主；4年级AI神奇动物，5-6年AI变形工坊，是集搭建和编程于一体的人工智能课程体系。本学期信息技术类人工智能特色社团的开设：人工智能机器人社团、信息学奥C++社团、创意编程社团。
2.三位一体，三组联动推进人工智能课程的开发与实践。三组是：项目组、教研组和集备组。具体做法是：
项目组的做法：根据人工智能项目管理计划书的内容和要求，3月初进行项目工作总结和4月份计划汇报，5月份进行了中期汇报。进一步梳理人工智能校本课程的内容，促进人工智能课程实施与落地，进行了生本AI人工智能校本课程的开发与研究，重点对课程目标和课程内容进行了设计和探索。
教研组的做法：1.参加区首次信息技术教研活动，明确方向和工作重点。组织信息技术教师按时参加区里首次信息技术教研活动，并将区里的要求传达给每一位信息技术老师，为接下来的工作做好铺垫指明方向。2. 教研组内进行磨课，四年级潘倩老师执教了四年级AI神奇动物—敏捷的蛇；徐娜老执教了五年级AI神奇变形工坊—设计“地雷”，课后及时听评课，提出优点与不足，并进一步改进完善。
集备组活动：各年级备课组利用双周周二上午时间进行集备，研究本周的上课内容、梳理课堂具体流程及教学设计。
3.加强教师培养力度，积极组织教师参加人工智能培训和学习。学校鼓励教师进行小课题的研究，提升教学专业素养。2019年区级小课题《小学人工智能课程体系、教学策略和教学评价的研究》顺利结题。2020年区级小课题《奎文区人工智能教育专项课题--小学人工智能教育教学策略及评价方法的研究》立项。
4.为了拓宽视野，为人工智能教育的发展进一步指明方向。落实请进来：邀请区教研室专家进校为学校人工智能开展情况进行诊断；邀请优必选指导老师入校指导人工智能课程，并进行赛事辅导和培训。
5.为了给学生的学习搭建更广阔的平台，丰富学生的课余文化生活，促进学生信息素养的提升。以赛促学，积极组织学生参加各级各类比赛。
四、取得成效
1.学校层面：以人工智能教育为契机近年来，我校的信息化、数字化、智能化水平不断提升，互联网+教育、智慧校园工作取得了巨大的进步，学校获得省市区多项荣誉。
关键词：高校；人工智能；伦理道德教育
中图分类号：G642.0文献标志码：A文章编号：1674-9324（2019）41-0144-02
一、人工智能课程伦理考虑的基本内涵
人工智能课程中进行伦理考虑，是在人工智能课程中有针对性地加入道德教育的元素。在方式上，可以借用西方的“隐形教育”方式。在内容上，必须符合中国的人工智能发展态势，更要受中国社会主义核心价值体系的引导。目前中国的人工智能课程，过度偏向于技术性。尤其是许多社会机构提供的课程，更是偏向于功利性，目的在于让学习课程的学习者快速获得工作。因此，必须从源头入手，对这些社会机构进行一定的约束和规范，对人工智能课程内容进行整体的架构。
二、高校人工智能课程中伦理考虑的必要性
（一）我国对于科技工作者职业道德建设的要求
首先，科技工作者的职业道德建设是促进社会治理体系现代化的必然要求。加强社会治理制度建设，一靠法治，二靠德治。中国正聚焦力量加强自主创新，科技是第一生产力。基于当代中国语境下，科技工作者的职业道德建设就至关重要。科技工作者对自己的社会责任与伦理责任应该有着充分的理解，在科研活动中既要着眼于为社会提供科学技术上的新成果，同时也要强调在伦理道德建设中起到应有的作用。
其次，从长期看，科技工作者的职业道德建设利于国家科技的发展，利于促进科技难题的解决。发展是连续和间断的同一，科技发展不能一蹴而就。在面临科技瓶颈问题时，就更要求科技工作者具有坚韧不拔的品质和无私奉献的精神。这些精神都是进行职业道德教育中的重要内容，也是科技工作者承担的社会角色中必不可少的特质。
最后，高尚的职业道德是科技工作者奋进的不竭动力。一个科技工作者只有站在最广大人民的立场上，奉献自我才能成就事业。随着全球化的发展，受西方“享乐主义”的负面影响，科技工作者只有更加坚守自我、承担社会责任，才能具有不断前进的精神支柱。
（二）对解决人工智能伦理困境的源头性作用
随着人工智能应用领域的广泛化，以及应用群体的普及化，难以避免的带来一些伦理问题上的困境。例如伦理学中经典的“电车难题”，在当代科技发展中也出现了在人工智能领域的“无人车难题”。无人车产生事故的责任归属与分配就是目前很多学者在关注的伦理问题。人工智能的发展对当前的法律规制，还有现存的人伦规范都产生了挑战。人工智能的未来发展方向，在操作性上要避免技术鸿沟，在设计过程中要坚持算法公开化、透明化，并且在出现数据漏洞时应尽快地进行自我修复。这对于科技工作者自身的素质提出了很高的要求，不但要求科技工作者自身的知识素质与知识能力过硬，而且要求科技工作者要严于律己，具有较高的思想道德素质。要求科技工作者对于人工智能的发展保持理性的态度，坚持为国为民。许多科幻电影和小说中都体现了未来人工智能发展到一定阶段时，人与机器产生的情感迷思。作为科技工作者，在设计与调整过程中都应保持情感中立，勇于承担社会责任。目前我国正处于人工智能发展的初级阶段，人工智能尚不能拥有自主意识，人工智能的行为责任必须要找到其背后的拥有自主意识的人。无论是现阶段还是未来，作为人工智能产品开发者与设计者的科技工作者树立正确的价值观和承担相应的社会责任是十分必要的。科技工作者的知识层次与道德品质在某种程度上说，是研发人工智能产品的起点。因此，对科技工作者的成长过程中进行持续的道德教育，使其树立高尚的道德观念，对于解决许多人工智能带来的伦理困境都具有源头性、基础性的作用。
三、高校人工智能课程与伦理道德教育的结合方式探索
（一）高校人工智能课程资源的充分运用与更新
从资源形态上看，实物化资源与虚拟化资源，线上资源与线下资源都应充分运用。随着智能校园的普及，有基础条件的地区与校园可以充分运用好身边的人工智能。人工智能课程是一门理论与实践相结合的课程，因此课程的内容也不能仅停留在理论层面。除了对于学术资源的运用，也应当结合实体的人工智能产品进行学习。但因为人工智能的发展程度还没有普及化，人工智能机器人也远没有达到触手可及的程度。因此运用新媒体技术，通过虚拟现实的手段进行在教学过程中的知行结合是可以尝试的路径。VR技术在网络设备硬件教学中可以节约成本，便于人工智能课堂的普及化。在理论教学中，可以通过与虚拟机器人的交互增强趣味性。VR技术有3个最突出的特点：交互性、沉浸性和构想性。课程设置者可以充分借助VR的沉浸性设置相应的场景，让课程学习者通过对特定道德场景的判断引出思考。这种新媒体手段既可以更新原有课堂知识的教学教法，更适合作为伦理教育走入人工智能课堂的重要媒介。
从资源时态上看，人工智能课程资源必须随着人工智能的发展而不断更新。从现实角度来看，最初开设人工智能课程时，其教学目标还是相对简单的——即培养学生的创造性与知识能力。但随着人工智能的普及应用，产生了许多人工智能语境下的道德困境。从指导思想来看，我国逐步走向世界舞台，随着实力增强指导思想也是不断变化的，新时代会提出新目标，为了实现中华民族的伟大复兴，课程内容的丰富也是十分必要的。因此，人工智能课程若要符合时代需要，就需要不断地更新课程资源。人工智能这一学科是具有学科交叉性的，与之相关各个领域的最新前沿问题都需要结合相应的道德教育，只有这样才能适应时代的发展。
（二）高校人工智能课程内容的合理架构
对于不同年龄层次的人工智能课程，必须考虑到不同群体的教育规律。提出合理的教育目标，用不同群体可以接受的方式方法才能达到最优的教学效果。我国人工智能课程目前的课程架构中，已经有学者进行了分年龄层次的研究。人工智能课程可以规划为专业性逐渐增强的、从边缘到中心的课程层级系统。对于高校本科生和研究生来说，人工智能课程设置内容必须具有专业性。在上文的课程体系建构中添加了艺术、文学、哲学等内容，其中包含对于人工智能伦理学的思考与认识。但在某种意义上这些青年的社会价值观就代表了未来科技工作者的社会价值观。因此在这一阶段，人工智能课程的架构与实施，国家应加以引导和监督。一方面需要建立统一标准的高校人工智能课程体系，另一方面在應对课程具体内容的落实方面给予一定程度的监督。
（三）在高校人工智能课程教学过程中充分运用案例
首先应充分运用学术案例，例如度量学习，在其基础上的迁移学习，以及发表在《机器学习》、《数据挖掘》等顶级期刊上的论文。使课堂具有含金量，可以说这也是国家发展与关注的重点。通过学术性经典案例的学习可以拥有不一样的视角，通过历史发展的角度去看人工智能技术的演变与发展。其次应充分运用具体案例。在人工智能课程中对于许多道德问题，不应抽象地去讨论，而应该具体地去讨论。也可以让学生与AI系统进行直接的问答，如：我们能保证它们稳定可靠吗？我们应该如何去测试人工智能？人工智能课堂中既要包容学生多元化的答案，不压抑创造性又要对于错误的思想进行思想转化，这就需要教育者具体问题进行具体分析了。
>> 研究生人工智能系列课程教学改革 研究生人工智能课程教学探索 研究生“人工智能”课程教学改革探索 人工智能实验课教学改革研究 人工智能课程全英文教学改革 创新型人工智能教学改革与实践 《人工智能》硕士课程教学改革的研究与实践 落实科学发展观,深化“人工智能”课程的教学改革 面向人工智能的信息管理与信息系统专业教学改革 人工智能课程教学方法研究 人工智能的应用研究 日本巨资扶持人工智能研究 人工智能系列课程研究 高中人工智能教学初探 《人工智能》双语教学初索 人工智能双语教学建设 人工智能实验教学探讨 “人工智能”之父 人工智能 AI人工智能 常见问题解答 当前所在位置：l(美国人工智能协会)、caiac.ca/(加拿大人工智能协会)等，它们包括了学科前沿动态、讨论交流及大量的代码资源等。通过使用这些资源，学员可及时了解人工智能最新发展动态，进行人工智能程序设计的交流及对一些问题进行较为深入的探讨。
2教学方法研究
研究生教学应更突出学生的主体地位，注重发挥其学习的主动性和自觉性，为此，课程组结合课程特点，在教学方法进行了如下探索。
2.1加强教学设计
教学设计就是对教学活动进行系统计划的过程, 是教什么(课程内容)及怎么教(组织、方法、策略、手段及其他传媒工具的使用等)的过程[2]。在教学过程中，每节课授课前，坚持集体备课的原则，由课程组集体讨论选定授课内容，补充阅读文献，根据授课对象与课程内容特点，确定课堂组织方式，采用的授课方式以研讨式教学为主，给合讲授、实验、自学等。
2.2抓好课堂教学环节
教学方法与教学手段是保证课堂教学效果的关键。本课程授课对象主要为硕士研究生，他们的接受能力较强，有一定的求知欲。由于学员人数较少，授课方式可灵活组织。教室有完备的多媒体设备，基本的软件实验环境，教学过程可采用灵活教学方法、多种教学手段，提高教学效率，保证授课质量。
1) 以研讨式为主的教学方式。研究生教学应坚持学术研究为导向，发挥学员在学习过程中的主动性和自觉性。由于研究生学员有一定的学习基础与自学能力，教员可以在课前给学员布置预习内容，学员通过查阅资料、分析整理进而形成自己的观点，使在课堂教学中师生互动交流成为可能，改变传统的教员讲，学员听的灌输式教学方式。研讨式教学也有力于培养学员积极思考、创新思维的习惯与能力。
2) 教学手段的信息化。人工智能原理教学一个突出矛盾是知识点多、内容抽象、理论性强，但学时较少，因此，必须发挥现代教学手段的作用，提高教学效率。为此，课程组对每节课都精心设计了教学课件，课堂教学中以课件为主，辅以板书，充分利用多媒体信息量大、直观等优点，改善教学效果；引入教学声像资料，便于学员课下学习；设计演示程序，使部分比较抽象、不易于理解的内容，如子句归结、搜索策略更形象直观，易于学习和掌握。
3注重培养学员学术研究能力
学术能力是指专门对某一学问进行系统的哲理或理论研究的能力，它不仅包括思辨的方面，还包括实践及感性的敏感力等方面。研究生阶段学习的一个突出特点是要求学习的主体――研究生必须具备研究的能力[3]。论文写作是培养、锻炼、提高研究生的学术能力的重要途径，在教学实施过程中，要求每个专题学习结束后，都要提交一份格式符合期刊发表要求的总结报告，题目可自行选定，也可由教员指定；内容既可以是人工智能该专题某一算法的实现，也可以是对某一问题的进一步研究，或者是对该专题最新研究进展的综述。教员重点在以下几个方面予以指导。
1) 选题准确。要求选题不能过于宏大，应以小题目反映大问题，具有一定的可研究性为宜。
2) 研究内容。研究目标明确，方法恰当，能够提出自己的见解，所提观点正确。
3) 论文结构。结构清晰、完整，论述严谨，表达规范。
4) 占有文献丰富。撰写过程中要有意识培养学员查阅科技文献的能力，要求查阅反映最新研究成果的权威文献。
4加强实验环节教学
人工智能教学在进行各种理论知识讲授的同时，还应重视实践教学，把抽象的知识转化为形象、直观的实验，让学员真正理解人工智能的概念、本质、研究目标，从而提高学员多角度思维的能力和逻辑推理能力，进一步了解信息技术、计算机技术发展的前沿，培养他们对人工智能研究的兴趣，激发对人工智能技术未来的追求。为此，课程组借鉴国内外知名大学人工智能实验教学经验，编写了《人工智能原理实验指导书》，围绕问题表示、经典逻辑推理、不确定推理、搜索策略及简单专家系统实现等教学内容提供了7组实验供学员选择。
例如，在状态空间搜索一节教学过程中，先完成理论部分的教学，使学员对状态空间基本概念、问题表示及求解方法有一个准确的认识，然后进行实验教学。由学员自主完成重排九宫问题求解的程序，初始状态和目标状态如图1所示，调整的规则是，每次只能将与空格(左、上、下、右)相邻的一个数字平移到空格中[4]。实验过程重点指导学员掌握状态空间进行问题求解的关键步骤：问题表示和搜索策略。问题表示就是要确定该问题的基本信息及程序实现的数据结构，基本信息有初始状态集合、操作符集合、目标检测及路径费用函数，数据结构可采用向量、链表等形式；搜索策略可分为盲目式搜索和启发式搜索，可按照先易后难的原则，先实现盲目搜索中的广度优先及深度优先搜索，在此基础上再定义估价函数实现启发式搜索。而在启发式搜索实现过程中，又可以通过定义不同的启发函数：如某状态格局与目标节点格局不相同的牌数、不在目标位置的牌距目标位置的距离之和等加以比较，准确理解启发函数的意义。通过实验，学员加深了对课堂讲授的理论知识的理解，能够熟练地将状态空间法运用于实际问题的求解，提高了工程实践能力。
实验教学组织方式可根据具体的实验内容特点，采用上机编程实验、演示程序验证、模拟平台开发、分组讨论等多种形式进行。
5适度开展双语教学
研究生的英语基础普遍较好，基本都通过了国家公共英语四级考试，部分学员通过了六级考试，加之在本科阶段还开设了专业英语课程，因此，在培养研究生人工智能知识的同时，我们要提高学员阅读原版英文资料、用英语进行简单科技写作及对外学术交流的能力，适度开展双语教学，对此，我们可采取以下基本方式。
1) 专业术语全部用英语表示。
在教学过程中用英语表达人工智能原理中的专业术语和主要概念，如Knowledge Representation(知识表示)、Depth-First Search(深度优先搜索)、Breadth- First Search(广度优先搜索)等。
2) 以英文原版教材为教学参考书。
选定机械工业出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》为参考书，该书“是人工智能课程的完美补充。它既能给读者以历史的观点，又给出所有技术的实用指南[5]。”
3) 加强英文文献的阅读。
在课程论文撰写时，要求阅读一定数量的外文文献；在讨论课中，鼓励学员使用英语进行讨论。
经过课程学习，学员都能准确掌握人工智能学科专业词汇，英文运用能力得到一定提高，能较自如地阅读原版英文专业资料，为进一步用英文进行学术交流及学术论文写作打下基础。
6考试与成绩评定改革
考核方式采用传统的试卷与课程论文、实践环节等三部分组成，全面考查学员对基础理论知识掌握情况以及理论联系实际的能力，其中试卷占70%，课程论文占10%，实践环节占20%。课程论文题目不作限制，由学员在课程学习阶段结合某一专题选定题目，课程论文以选题意义、研究内容、论文结构、参考文献及撰写规范等指标为评价依据；实验成绩采用实验过程考查、实验结果验收和实验报告评阅相结合的考核方法，综合评定。这样做不但考核了学员人工智能基本理论掌握情况，也反映了学员的学术研究能力和工程实践能力。同时，考核结合实际教学进程，改变了单一课终总结性考核的弊端。
7结语
经过课程组近两年的教学方法研究与教学实践，研究生人工智能原理课程教学收到较好的效果，但仍存在一些问题，如在课堂讨论环节，个别学员准备不充分、讨论不够深入；课程论文撰写选题随意，文献综述不够全面、准确，论文格式不够规范等。在今后的授课中，课程组将根据授课研究生人数较少的特点，采取明确每名学员预习重点、加强课程论文交流等方式予以改进，力求取得更好的教学效果。同时，进一步充分利用便利的校园网平台，开展“人工智能原理”网络课程建设，购买或自主开发网络教学资源，引导学员利用网络资源进行个性化自主学习，增强教学过程的信息化程度。
参考文献：
[1] 王永庆. 人工智能原理与方法[M]. 西安:西安交通大学出版社,2002:1.
[2] 李志厚. 国外教学设计研究现状与发展趋势[J]. 外国教育研究,1998(1):6-10.
[3] 肖川,胡乐乐. 论研究生学术能力的培养[J]. 学位与研究生教育,2006(9):1-5.
[4] 周金海. 人工智能学习辅导与实验指导[M]. 北京:清华大学出版社,2008:204.
[5] George F.Luger.Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving[M].北京:机械工业出版社,2009:754.
Reform on Postgradrates Artificial Intelligence Course Teaching
TAN Yuehui, QI Jianfeng, WANG Hongsheng, LI Xiongwei
(Department of Computer Engineering, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China)
关键词：人工智能；英语教育；积极影响；消极影响
人工智能概念是20世纪五六十年代正式提出的，随着信息技术的不断发展，人工智能已成为一门新的技术科学。时至今日，人工智能技术的发展经历了人工智能起步期、专家系统推广期和深度学习期等阶段，而在应用领域也取得了重大突破，如Google的无人驾驶技术和运用深度学习算法的AlphaGo战胜围棋冠军等。除此之外，人工智能已被日益广泛地应用于经济社会各个领域，在教育领域亦是如此。2018年教育部就印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，要求进一步提升高校人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求的能力。因此，人工智能必将不断被融合到教育领域，并为大学教育变革提供新方式。基于人工智能的机器学习、人机交互与知识图谱等技术方法，可以为大学英语教师在课堂教学、备课与教学研究等多个方面提供支撑；可以为大学英语教学管理与治理提供决策支持；可以为大学生英语自主学习和教师备课提供智能推荐支撑。目前，学者们已对人工智能对英语教育的影响进行了相关的研究。如高华伟分析了外语作文智能评阅与形成性评价融合策略；刘洋针对人工智能技术与高校英语教学的相互关系，通过调查问卷和访谈等方式，分析了现有计算机辅助语言学习软件和系统的不足，并提出了相应的解决策略；张艳璐对人工智能在给英语教学带来机遇的基础上，探究了人工智能在大学英语教学中的应用；赵生学分析了人工智能时代大学英语教学的变革与策略；严燕分析了人工智能时代英语教学促进学生深度学习的路径。在人工智能时代，人工智能技术必将对大学英语教育领域各个方面产生重大影响，如大学英语人才培养目标、教学内容、教学计划、教学策略、教学模式、成绩评价体系与英语领域科研等方面。针对此，本文在现有研究的基础上，重点从教师和学生两个层面分析人工智能对大学英语教育的积极影响和消极影响，并提出相关建议，以期为大学英语教师教学与大学生英语学习提供参考。
一、人工智能的积极影响
人工智能技术在大学英语教育领域的应用，将对大学英语教学资源、教学模式与大学生二语习得等方面产生积极作用，主要体现为以下几个方面。
（一）丰富了大学英语教与学资源人工智能技术的发展与应用为大学英语教与学提供了丰富的资源。如互联网上含有丰富的英语视频与图片等资源；在线教育平台也提供了大量的英语课程资源，如中国大学生慕课、雨课堂等，它们各具特色，可为教师与学生提供多样化选择。因此，人工智能技术一方面可为大学英语教师提供丰富的教学素材，同时还可根据大学生学习目标与学习习惯等为其英语学习提供丰富的课外资料。同时，很多网络资源可下载或者回放，这样可以使得大学生的英语学习不再受到时间与空间的限制。特别是对于教育资源缺乏的地区而言尤为重要，可以在很大程度上解决教育资源不平衡问题。其中，百度教育大脑的智能备课系统便是典型应用案例。其依托百度人工智能、大数据和云平台的优势，整合了丰富的优质资源。对于教师而言，此平台可按照教学进度为教师提供经过筛选的教学素材，节省教师的备课时间，提高其工作效率。
（二）丰富了大学英语的教学方式传统的大学英语授课往往以线下课堂教学方式为主，而人工智能技术的使用丰富了大学英语单一的教学方式。可利用网络平台，如雨课堂、慕课平台等，开展大学英语线上教学模式或者线上线下混合教学模式。新的教学模式有利于教师在大学英语教学过程中采用不同的教学策略。使用新的教学模式和不同的教学策略可以提高大学生学习英语的兴趣，进而有助于提高大学生英语习得的效率。
（三）提高了大学生英语习得的效率由于英语习得是一个复杂的心理过程，与大学生的情感因素、学习动机等密切相关。采用人工智能技术的大学英语线上教学方式，使得教师与学生之间不是面对面的交流互动，可以在一定程度上缓解学生焦虑、害怕等情绪，有利于学生的英语学习。动机是英语习得中重要的非智力因素，也是影响大学生英语习得效率的重要内在因素之一。学习动机与使用另一种语言的兴趣密切相关。而人工智能技术采用丰富的英语学习资源以及英语教学方式的多样化，这些有助于提高学生学习英语的兴趣，进而增强学习英语的动力。
（四）形成了大学生英语习得分析数据库人工智能技术是以大数据为依托，可以跟踪和记录大学生英语课堂学习和课后学习等各种信息数据，进而可形成大学生英语习得数据库。基于大数据分析与人工智能技术方法，如数据挖掘、关联性分析和回归预测等，可以挖掘大学生英语学习背后的规律特征，了解到每个学生的具体情况。进而构建每个学生的英语学习画像，如学生的线上学习状态、课程作业完成情况、测试成绩和学习方式等。可为教师形成可视化的学生个体和班级整体的学情分析报告。因此该数据库有利于教师掌握每位学生的英语学习状态，掌握学生个体差异，为调整教学方式、教学方法与策略提供支撑。同时，上述数据为大学英语教学与大学生英语习得的研究也提供了数据支撑。
二、人工智能的消极影响
人工智能在大学英语教育领域对教师与学生发挥着积极的作用，同时对他们也产生了一些消极的影响，主要体现为以下几个方面：
（一）对教师的消极影响由于大学英语课堂教学存在一定的缺陷，往往需要改进此教学方式。而人工智能技术的应用，虽有助于大学英语教学改革，但还需要教师熟练掌握人工智能相关技术的使用，会给信息技术能力比较薄弱的教师造成压力。借助人工智能平台，大学英语教学不受时间、空间和学生人数等影响，势必会减少大学英语教师的需求，造成大学英语教师面临失业的压力。进而影响大学英语教师的工作积极性，以及大学英语教学质量。
（二）对学生的消极影响根据语言资本理论与期望价值理论，大学生英语学习的期望价值主要是经济期望价值。而大学生英语学习的期望价值与学习目的和行为密切相关。比如大学生英语学习经济期望价值主要体现为学习英语对未来找工作很重要，可以增加经济收入。而人工智能技术在语言领域的应用，势必会影响大学生对英语学习的期望价值。如人工智能翻译机的出现，使得各种语言之间翻译非常容易。即使不懂英语，也可使用它进行英语交流。因此，人工智能技术在英语领域的应用，将降低大学生英语学习的期望值，进而影响他们英语学习的兴趣与目的。
（三）对师生关系的消极影响基于人工智能技术的大学英语教学，将改变传统的以教师为中心的模式，使得教师在教学过程中的中心地位得到弱化。学生通过人工智能技术，可以很好地收集到自己需要的各种英语学习资源，如在线课程、英语讲座视频和英语文本资料等，甚至可以通过自学的方式完成英语学习任务。但这些将弱化教师与学生之间的互动以及情感，从而隔阂了教师与学生之间的关系。
【关键词】 人工智能 农村远程教育 高效
人工智能技术是在计算机科学日新月异发展的进程中一大成果，由于其智能、高效、优化的强大功能，为许多研究者所重视。部分教育领域的研究者，将人工智能技术引入教育行业，探讨人工智能如何融入教育，促进教育深度发展。研究者们将人工智能与职业教育、继续教育、远程教育及教育技术结合，进行探讨，提出了一些很好的建议。农村远程教育虽然也属于远程教育范畴，但由于其自身具有许多特殊性，因此有必要单独将其应用于农村远程教育进行探讨。
1 我国当前农村远程教育发展面临的困境
我国农村远程教育是伴随着现代通讯技术的发展而在广大农村出现的一种新的教育模式。随着上世纪70年代末，以广播电视大学为代表的远程教育的兴起，为我国教育的发展写下了浓重的一笔，由于其不受时间、空间、学习者等要素的影响，充分体现了“时时能学、处处可学、人人皆学”的巨大优势。因此，本世纪初，国家将远程教育教学模式引入广大农村，于2003年推出了“农村党员干部现代远程教育”、“农村中小学现代远程教育工程”，于2004年依托广播电视大学体统推出了“一村一名大学生”工程，这些远程教育工程对推进农村教育起到了举足轻重的作用。但其发展也遇到了困难，具体说主要体现在以下几个方面：
1.1 师资力量短缺
由于受我国长期以来的城乡二元制经济发展模式的影响，导致城乡经济发展不均衡，直接造成了城乡教育发展失衡。在农村教育中，首先表现在教师配置上，由于农村教育经费投、教师工资水平均低于城市，造成了长期以来农村教育师资力量短缺，远程教育更是如此。据相关研究表明，现我国农村远程教育由于缺少懂计算机或网络技术的专业人才，往往用不相关专业的人才作为替代，且大都为兼职人员。这就造成了对远程教育设备的维护、远程教育资源的管理及远程教育教学辅导等方面出现问题。以广播电视大学系统为例，自2004年广播电视大学开始招收“一村一名大学生”学员，虽然学员增长速度很快，但其教学点仅延伸至县城，招收的学员往往为县城周边农村的农民，而广大较偏远地区正真渴望接受教育的农民缺少受教育机会，之所以没有延伸至乡镇及行政村，根本原因是缺少师资力量。
1.2 资源建设不足
由于农村远程教育是本世纪初才在农村兴起的一种新的教育模式，属于新生事物，因此缺少前期的积累，主要体现在教学资源的积累上。我们知道，是否拥有丰富优质的教学资源是关乎远程教育成败的关键。而长期以来，我们主要注重城市远程教育的发展，现城市远程教育已相当成熟，拥有一大批优质的教育资源，吸引了大批学习者。但由于农村远程教育与城市远程教育相比有其特殊性，广大农村学员需要掌握的不仅仅是理论知识，他们最迫切学习的是农业实用新技术及掌握能够改变自己生活现状的一技之长，而这些课程资源在城市远程教育中设计不多。因此我们没有现成的教育资源可供使用，需要另起炉灶进行建设。但由于投入农村远程教育的经费有限，用于资源建设的经费也不足。造成了现阶段农村远程教育资源依然短缺的现实。这不利于农村远程教育进一步发展。
1.3 课程设置不合理
如上所述，广大农村学员渴望学习的是改善自身生活的实用农业新技术及一技之长，同时广大农村也需要培养一批懂管理的乡村干部。因此在专业和课程设置上，客观上要求向这些方面靠拢。虽然现在农村远程教育在专业设置上慢慢转向适合农村学员的涉农专业，但在课程设置上还是不尽如人意，往往只根据自己师资情况及资源情况来设置课程，这样往往造成农民学员需要的课程没有涉及，而农民学员缺乏兴趣的理论课程所占比重过大的问题。这样会严重挫伤广大农村学员学习积极性，对农村远程教育发展极为不利。
1.4 网络教学平台存在不足
我国现阶段远程教育的网络辅导教学平台现阶段的形势往往通过QQ对话、Email邮件、BBS及一些音频、视频系统进行。这些方式当然是有效的网络教学方式，但存在问题也是十分明显的，最主要问题在于如果没有提前联系，教师就不会及时回复学生提出的问题，缺少师生互动。学生的学习效果会大打折扣。
2 人工智能应用于远程教育的优势
2.1 人工智能的概念
人工智能是计算机学科的一个分支，是一门研究计算机模拟和延伸人脑功能的综合性科学，部分研究者将其定义为：一个电脑系统具有人类的知识和行为，具有学习、推理判断来解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。人工智能的产生过程：对于人类因问题和事物而引起的刺激和反应，以及因此而引发的推理、解决问题及思考决策等过程，将这些过程分解成一些步骤，再通过程序设计，将这些人类解决问题的过程模拟化或公式化，使电脑能有一个系统的方法来设计或应付更复杂的问题，这套能够应付问题的软件系统，称之为人工智能。
2.2 人工智能切合了远程教育的要求
有研究者指出：人工智能是研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使其模拟、延伸、扩展人类智能的学科。人工智能在教学领域应用的最直接结果就是诞生了智能教学系统。而所谓的智能教学系统是以计算机辅助教学为基础而兴起的，它是以学生为中心，以计算机为媒介，利用计算机模拟教学专家的思维过程而形成的开放式人机交流系统。由于它综合了知识专家、教师、学生三者的活动，因此，与之相对应，智能教学系统一般分为知识库、教学策略和学生模型三个基本模块，再加上自然语言智能接口。人工智能的这些功能和模块刚好切合了远程教育的特点及要求。我们开展的远程教育一直以来就强调以学生为中心，以学生自学为主，教师辅导为辅，教师通过计算机网络系统对学生进行实时和非实时辅导，以此来完成学生的学习过程。因此人工智能适合应用于远程教育教学过程。
2.3 人工智能能够有效加强对学生的管理，提高学习效率
长期以来远程教育为社会诟病的是，由于缺少师生间直接交流的机会，造成教师对学生的组织和管理方面的困难。如果我们仅仅依据学生登录次数、登录时间等方面来评价学生学习情况，这样往往造成对学生学习的错误评价，但对远程教育的教师来说也只能做到这些。但如果我们将人工智能引入远程教育，它可以依据自己强大的功能，通过对学生情况的数据分析，科学提供学生的学习能力、认知特点及当前的知识水平。更为重要的是，通过对这些信息的分析，它能为每位学习者制定适当的教学内容和教学方法，为学生提供个性化的学习服务，切实提高学生的学习效率，这是我们远程教育所倡导的最佳服务的效果。
2.4 人工智能可以从某方面解决农村远程教育师资力量
如上所述，由于城乡间经济差距，造成了长期以来城乡教育发展失衡，广大农村地区师资力量较为薄弱，特别是远程教育方面。这一问题解决的根本途径在于缩小城乡经济差距，但这并非一朝一夕就能解决的问题。因此农村师资力量特别是远程教育师资力量的解决，需要一个过程。而人工智能技术利用了计算机模拟教学专家的思维过程而形成的开放式人机交流系统，它集知识专家和教师于一身。广大学员可以通过自然语言系统，实现正真意义上的人机对话，完成适时的学习辅导过程，这从某种程度上解决了师资短缺的问题，为农村远程教育的发展提供了一条新的发展思路。
2.5 人工智能能够有效解决农村远程教育资源建设问题
目前我国农村远程教育在资源方面存在的问题除了数量较少，质量也不高，许多网络课程资源仅仅是课本的翻版，虽然资源制作者利用现代资源制作手段，以文字、视频及图片等手段来展现知识，但知识之间的逻辑联系性方面存在不足。这给学习者有效学习带来极大不便，影响了学习效果。而人工智能技术，能够对现有的网络课程资源进行智能加工，对知识结构进行重新构建，对知识间的层次性、逻辑性进行重新编排，为学习者展示学习重点、难点，切实提高学习效率。使资源更加优质高效。
2.6 人工智能能够提供实时交流，解决网络教学平台的不足
由于人工智能集知识专家、教师与一身，可以通过自然语言系统，开展人机对话，通过讨论解决学生遇到的问题。能改变传统网络教学平台缺乏及时交互性的问题。能够解决网络教学平台的不足。促进农村远程教育的发展。
3 结语
人工智能技术是计算机科学发展的成果之一，它具有智能、高效、优化的强大功能，许多行业都利用人工智能技术提高效率。对我国农村远程教育而言，如果能将人工智能引入，能从某种程度解决因为资金问题造成的师资力量缺乏问题；提高对远程教育学生的管理，为他们提供个性化的高效远程教育服务；能够利用它强大的功能重新编辑网络资源，让它更有利于学生学习；同时人工智能还能提供自然语言接口，打破以往网络教学平台的弊端。相信通过引入人工智能技术，我国农村远程教育会迎来新的发展。
参考文献
[1]张震，王文发.人工智能原理在人类学习中的应用[J].吉首大学学报，2006（1）：39-41.
[2]武晶晶.关于人工智能教育应用的几个问题[J].教育教学论坛，2012（9）：159-160.
[3]张.人工智能与教育技术[J].陕西师范大学学报（自然科学版），2005（6）：228-230.
[4]张小永.陕西农村现代远程教育资源建设初探[J].陕西农业科学，2011（4）：228-230.
关键词：教学改革；智能科学；精品课程群；人才培养
智能科学精品课程教学团队长期坚持“严肃对待教育工作、严格要求学生、严密组织教学过程”的先进教育理念，履行“严谨教学改革是教育发展的动力”的指导思想[1]。本教学团队围绕“人工智能”和“智能控制”国家精品课程、“人工智能”国家级双语教学示范课程、“人工智能PK人类智能”国家级精品视频公开课、“智能控制”国家级精品资源共享课程、“智能科学基础系列课程教学团队”（国家级）、“人工智能网络课程”教育部国家新世纪网络课程建设工程以及“智能控制”、“人工智能”、“机器人学基础”和“智能系统原理与应用”等省级和校级智能科学系列课程群建设，潜心教学改革，建立了以师生互动、多维交叉、强化实践为特点的创新型人才培养模式，取得一些获得同行首肯的教学改革成果[2-7]。
本文着重介绍教学团队在智能科学精品课程群建设方面的基本情况。
一、智能科学精品课程群的建立
该团队逐步推进智能科学精品课程群建设，不断积累教学改革成果。首先，利用颇具特色的优秀教材群，建立起国内首个立体交叉的智能科学教材体系。其次，把多元智能理论和本体论的知识组织方法用于课程群建设，并建立了智能科学课程群之间的内在联系，建成国家级智能科学精品课程群。再次，增强实验教学，整合多元资源，创建开放式软硬件训练环境，促进智能科学精品课程群的进一步建设与发展。
（1）率先建设立体交叉的智能科学教材体系
智能科学具有高度交叉、多学科融合的特点，结合这些特点研究了不同课程、不同学历层次、不同学科门类之间的交叉链接关系。建设以信息学科类本科生教育为主，兼顾硕士和博士研究生的教材体系，并辐射到管理类、机械类等专业。教学团队与时俱进，对教材不断更新，自1987年以来共出版人工智能、机器人学、智能控制等教材共20个版本[8-13]。例如，《人工智能及其应用》、《机器人原理及其应用》和《智能控制》均为我国相关课程的第一部具有自主知识产权的著作，被誉为“智能三部曲”，为国内高等院校广泛使用。
（2）建立多层次智能科学精品课程群
团队把多元智能理论和本体论的知识组织方法运用于课程群建设，并依据个性化元素特征和个体差异构建模块化课程体系及系列化课程设置，并据此设计课程群及课程相关的实践环节。
设计出各课程间的横向关系和专业间的纵向关系，即建立智能科学课程群之间在知识、技能、素质三个维度上的横向联系，以及在本科生、硕士研究生、博士研究生三个学历层次与专业基础课、专业课专业层次上的纵向关系。
经过长期建设，10年来共获准12项各级质量工程等立项，建立与形成了国家级智能科学精品课程群。其中包括国家级精品课程、全国双语教学示范课程、国家级教学团队、全国优秀网络课程、国家级规划教材、国家级精品视频公开课和国家级精品资源共享课程以及省级和校级精品课程等。
（3）整合资源，加强实验，创建开放式训练软硬件教学环境
教学改革没有最好，只有更好。教学团队不断增加与逐步完善智能科学精品课程群的实验和实践环节，开设智能科学相关培训课程和专题讲座。注重整合各种资源，增强智能学科与其他学科的交叉，创建开放式训练环境和训练中心，建设智能科学与技术创新实验室、大学生程序设计竞赛训练中心、大学生智能移动机器人科技创新平台等。此外，还积极参与智能类学科竞赛，如“飞思卡尔”大学生智能车竞赛、全国大学生智能设计大赛、ACM/ICPC程序设计大赛，以及多种智能机器人和智能小车大赛等。
经过多年精品课程建设与积累，目前，教学大纲、教学日历、教案或演示文稿、重点难点指导、作业、参考资料目录和课程全程教学录像等教学必需资源均进行了持续建设与更新补充。其中一些特色资源得到建设与共享。首先，共享国家级教学名师积累的丰富教学资源。通过建立名师工作室、名师示范项目实验室和名师图书室，形成多元化的带教制度，使老教师的教学理念和经验得以传承。这样就能够加快年轻教师的培养与成长。其次，共享网络课程资源。各门网络课程均采用智能技术中的知识推理和智能算法来实现编程、答疑和虚拟实验，具有智能化、个性化、情境化和形象化等特色，以及导航系统多样化、向导学习个性化和情景化学习等功能。促进了各课程教学改革，提高学生培养质量，深受学生欢迎。再次，共享实验资源。教学实验从无到有，从弱到强，逐步建立教学实验室和科研实验室，全面向学生开放，使广大学生共享实验资源。通过实验，学生发挥了主动性，提出并积极验证和探索自己的思路，从而更好地掌握知识，培养学生的理论联系实际能力和创新能力。
二、改革课程教学，建设精品课程群
着力课程教学改革，建立以精品课程群为核心、以课堂教学为基础、以实践训练深化教学效果的课堂教学与实践教学创新体系。为了实现教学目标，保证课程群的教学和教改的顺利进行，加强了教师队伍建设和教学管理，建立教学质量评价系统，保证课程群的教学质量。
（1）建立以精品课程群为核心，以课堂教学为基础，以实训深化教学效果的课堂教学与实践教学创新体系。
提出“以趣导课、以疑启思、以法解惑、以律求知”的“四以”教学方法。建立“课堂讲授+启发互动+创新实践”三位一体的教学模式，探索出“项目驱动教学”（Project-orientedlearning）和“做中学、趣导思”的主动教学方法和学生培养途径。开发双语教学平台，改进与强化双语教学模式，完善双语教学的方法和手段，提高教学质量。
（2）加强教师队伍建设，改进管理，改革考试，促进课程群的教学和教改的顺利进行。
总结并推行“严肃对待教学工作，严格要求学生，严密组织教学过程，严谨施行教学改革”的“四严”教育思想，指导教师队伍思想建设[1]。注重对青年教师的业务培养，提高他们的授课水平。改革考试制度和方法，培养学生思维、分析能力和创造创新能力。
（3）建立教学质量评价系统，监控课程教学全过程，保证课程群的教学质量。
将控制论（Cybernetics）中的闭环控制信息反馈和故障诊断理念引入教学质量评估过程，建立教学质量的诊断、分析与校正评价系统DIACES （Diagnosis，Analysis and Correction Evaluation System）。
（4）利用教师试讲、督导听课、网上评教、同行评议、讲课竞赛、质量评优、师生座谈、公开示范课等一系列措施，反映教学中的存在问题和成功范例。然后通过集体讨论分析，提出对存在问题的纠正措施或对成功范例的推广意见，实现评估监控过程的自动化、智能化与常态化，保证教师授课技能、教学效果和人才培养质量的提高。
三、经验与结论
在智能科学精品课程群建设过程中，取得了丰硕成果，探索与积累了丰富经验。主要体会如下：
（1）在该精品课程群建设中，始终贯彻“以人为本”的育人理念，把多元教学理论和本体论的知识组织方法用于课程群建设，创建因材施教和探索性的学习环境。以“教书育人”为根本任务，坚持“严肃对待教学工作，严格要求学生，严密组织教学过程题，严谨施行教学改革”（“四严”）教育指导思想，奠定创新型人才培养的理论基础。
（2）注重“课程核心”教育定位，总结出“以趣导学、以疑启思、以法解惑、以律求知”（“四以”）的教学方法和“做中学、趣导思”的综合素质培养方法。做到师生互动，理论联系实际，深化教学，摸索出创新型人才培养的有效途径。
（3）建立覆盖多层次、多专业、多语种、立体配套的智能科学精品课程群系列教材体系，实现课程群系列教材的“精品化”。建立网络化、个性化、智能化的多维教育网络课程体系。建立一种教学质量评估系统，即质量诊断、分析与校正闭环评价系统。这些措施为课程教学和创新型人才培养提供了有力保障。
参考文献：
关键词：人工智能；教学改革；学习心理；考核方式
中图分类号：G642.3 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2012）06-0152-02
虽然人工智能的发展历史只有五十余年，但它已经广泛应用于专家系统、机器翻译、图像处理和机器人技术等领域。随着人工智能技术对社会经济发展的影响不断增大，人工智能课程不再是计算机专业独有的专业课程，国内外很多高校在自动化、智能交通等专业都开设了选修课，甚至在高中的信息技术课程中也在推广设置。吉林大学硕士专业“模式识别”将《人工智能》设为专业学位课程，同时也将其设为汽车、机械等其他学科的选修课程。由于研究生相关基础知识水平参差不齐，课程内容又比较抽象、生涩，为了提高教学质量，在本次教学改革过程中充分考虑学生学习新知识的心理演变过程，认真研究教学内容、教材、教学方法等诸多方面，力求在教授基本原理的同时，培养学生对智能系统进行理论分析、设计并编程实现的能力，为后期的论文研究阶段打下坚实的基础。本次教学改革受到了吉林大学研究生课程体系建设和核心课程建设项目的资助。
一、教学内容
教学改革的关键是教学内容。人工智能与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有交叉关系，学科涉及的内容十分庞大。人工智能学科知识的繁多与授课学时有限之间的矛盾比较突出。作为国内模式识别专业的领军院校，如中科院智能所、清华大学、上海交通大学和南京理工大学等，他们所开设的《人工智能》课程学时和内容也不尽相同。我们参考了上述院校的授课内容，同时考虑到本校本学科的学术研究方向，精心归纳、优化教学内容，力争做到教学内容系统、精炼和实用。目前，我们讲授的教学内容主要包括：智能化智能体系统、盲目搜索方法、启发式搜索方法、局部搜索方法、约束满足问题、博弈树搜索方法、知识表示方法、不确定知识与推理、规划与机器学习等，共40学时。
另外，人工智能领域中新问题、新理论交错涌现，这就要求教学大纲要定期修订，教学内容要及时更新，同时教师也需要不断提高自身的学术水平，以便提高硕士课程的研究性内涵。
二、教材选用
要搞好课程建设，教材是一个很关键的问题。我们广泛阅读和研究了国内外的经典教材，经过一番斟酌之后，我们选用了Stuart Russell和Peter Norvig所著的《人工智能-一种现代方法（第二版）》。首先，选用国外教材能够更快地追踪最新研究成果。同时该教材已经被世界上900多所大学采用，符合促进高校的教学内容向国际水准靠拢、与国际接轨的理念。另外，人民邮电出版社在2002年曾经出版该书的英文版的第一版，双语学习能有助于提高学生的英语水平，为学生后续的查阅英文文献，甚至发表英文文章奠定基础。
三、教学方法
在国内，比较有影响的是中南大学以蔡自兴教授为首的教学团队为计算机科学与技术本科专业开设的人工智能课程，该课程在2003年被评为全国高等学校首批精品课程[1]。2007年该课程又开始进行全国双语教学示范课程建设，成绩斐然[2]。多年来，我们不断汲取同行的成功教学经验[3]，结合本学科的硕士专业特点、考虑学生的知识结构和实践能力，不断改革和尝试，总结了一套行之有效的教学方法。我们一切以学生为主体，在教学过程中充分考虑学生学习新知识的心理演变过程，采用灵活多变的教学手段。让学生从感兴趣，保持兴趣，到收获用所学知识解决实际问题的成功喜悦，并进一步增强投身于科研论文研究的热情。
课程伊始，通过多媒体演示人工智能技术已取得的杰出成就，激发学生的学习兴趣。然后布置学生查阅资料，列举人工智能发展史上的重要事件和最新研究的热点问题，课上再组织学生做报告。通过上述活动，一方面拓展了学生的专业视野，另一方面锻炼了学生的表达能力。
随着课程内容的深入，让学生组成兴趣小组，任意选择问题实例，利用每节课学习的理论、算法不断地更新该实例的解决方案，评价性能优劣。学习小组可以培养学生科研协作的精神。另外，课堂上每组轮流做报告阐述各自的研究进展，演示编程效果。其他同学或给出修改意见，或提出个人观点。最后老师及时总结，引导学生提高分析问题的深入性和广泛性。充分的课堂讨论能够提高学生多角度思维的能力，培养学生善于钻研和勇于创新的精神。同学间的这种学术交流也可以让学生有机会了解彼此的学习状况与能力，促进学生展开良性的学习竞赛，也为学生接受和理解老师最后给出的课程成绩做了心理铺垫。老师总结时要对学生的努力多肯定，激发他们的学习热情和潜能，让他们感到学习知识的快乐。
四、考核方式
实践表明笔试测验的方式不能全面反映学生的学习情况，所以本课程尝试采取自选实验设计题目，根据实验报告、上机演示结果和口试等方式综合评定成绩。其中，实验报告要求学生根据实验题目详细介绍设计思路，阐述编程方法，分析实验结果。口试是老师当场就报告中的问题提问，并对学生的回答进行讲评。课程成绩中，实验报告设计分析占60%，上机成果演示占30%，口试占10%。
通过实验设计的考核方式，学生的学习积极性得到了很大的调动，充分发挥了学生的自主创新能力，锻炼了学生知识综合应用技能。但美中不足的是该方式不像笔试那么客观，学生的成绩容易受教师的主观性影响。另外，人工智能作为一门学位课，其成绩往往直接影响学生的奖学金评定，学生和相关领导对成绩的评定原则十分关心和重视。为了减少人为因素对学生成绩的干扰，避免师生因课程成绩产生分歧，我们规定了完善的考核细则。考核细则发给同学，作为实验报告的首页，方便记录每一个环节上学生的得分情况，做到成绩评定有据可查。
非笔试的成绩评定方式对任课教师的要求也提高了，我们教师团队还规定了详细的教师工作守则。首先要求教师认真细致地阅读学生的实验报告，给出报告得分，并准备口试时提问的问题，得分和问题都要在实验报告的首页做好记录。询问每个同学的问题都不能重复，上机演示和口试环节都是公开的。问题可以是设计不合理的思路，或是阐述不清的步骤等，教师要注意掌握问题的数量，尽量做到均衡。上机演示时，学生经常因为紧张而漏掉部分功能的演示，因此，教师要跟学生加强沟通。口试时，根据学生的状态，可以给予适当启发，但要在成绩评定上做出相应调整。经过多年的摸索，我们将上机演示按照实验报告成绩的倒序方式进行，这样有利于在口试过程中由浅入深，逐渐加深问题的难度，有效避免重复。教师评价时应严格缜密，让学生正确认识自己的设计水平，对课程成绩的认定跟老师达成一致。
经过教学团队的不懈努力，“模式识别”专业的“人工智能”课程建设在教学内容、教学方法、教材选用、考核方式等方面的研究都取得了一些成绩，教学实践表明教改措施已见成效，教学质量有了明显提高。
参考文献：
[1]刘丽珏，陈白帆，王勇，余伶俐，蔡自兴.精益求精建设人工智能精品课程[J].计算机教育，2009，（17）：69-71.
购物车(0)
