人工智能教學設計案例精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇人工智能教學設計案例，期待它們能激發您的靈感。

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>> 引入深度學習的人工智能類課程 中西合璧的人工智能課程雙語教學模式 可調戲的人工智能 生活中的人工智能 不斷超越的人工智能 逐漸靠近的人工智能 正在落地的人工智能 2035年的人工智能 航天類專業“人工智能”課程的教學探索 林業院校人工智能課程教學的思考 人工智能導論課程的興趣教學法 人工智能概論課程的教學思考 “人工智能”課程教學的實踐與探索 游戲開發應用中的“人工智能”課程教學方法探討 人工智能的應用研究 人工智能的日常應用 人工智能的應用和發展 淺析電氣自動化控制中的人工智能應用 分析繼電保護中的人工智能技術及其應用 電氣自動化控制中的人工智能應用分析 常見問題解答 當前所在位置：l)。在情境創設時,教師根據學生特點提出了多種應用需求,例如化妝品銷售咨詢等。學生利用該工具,興趣盎然地開發了自己的小型專家系統,不僅理解了專家系統的特點、作用、運行方式等,還具有強烈的成就感。

2.2面向研究的情境創設

蘇霍姆林斯基認為,研究型教學法應該充分體現學生的主體地位,激勵、引導和幫助學生去主動發現問題、分析問題和解決問題,激發學生學習的內在興趣和成就動機[4]。人工智能課程中包含了大量的前沿問題,研究型課題比比皆是,如何平衡這些研究課題與興趣、實用的關系,是教學設計中重點考慮的內容。

下面以“規劃”中的路徑規劃內容為例,詳細分析以研究為導向的情境創設過程。表2給出了整個教學設計。

綜合幾次研究課題完成情況,班級中有1/3的學生通過廣泛查閱資料和多次與教師討論,提交了質量尚可的標準格式論文,并因此獲得了學院的科研學分。除此之外,教師還組織這部分具備一定科研潛力的學生參加科研項目,進一步磨練科研技能,極大提高了學生的學習興趣和能力。

3DBR驅動的教學過程

人工智能課程各單元內容相對獨立,難以形成統一的聯系,怎樣驗證各單元的學習效果?從提出問題到任務解決,每個單元的學習通常要跨越幾節課甚至幾周,怎樣在此期間保持學生的興趣和關注?

DBR是情境設計、實施、評價、再設計、理論形成等環節多次迭代循環的過程,柯林斯稱之為“不斷進步的修正”(Progressive Refinement),以檢測設計的價值。因此,評價是教學過程中非常重要的一環。本課程教學主要做好兩個環節,以驅動整個教學過程的推進。

1) 實踐環節。

通常的實踐環節是課程結束后固定時間的實際任務,而本課程的實踐卻貫穿整個教學過程,是單元教學、教師、學生之間的粘合劑。實踐包括應用型實踐和研究型實踐,一般在每個單元教學開始,提出問題后,實踐任務就被布置下去,例如前面所述的“黑白棋”、“路徑規劃算法研究”等。學生接受任務后,帶著問題搜索解決途徑,在此期間需要教師提供方法指導及答疑(既可固定時間,也可通過E-mail等形式)。及時地交流,特別是針對實際問題的交流,不僅有效率,而且便于教師及時調整教學設計。

2) 教學評價。

除了課程考核以外,每個教學單元結束時都有反饋和評價環節。評價方式包括單元測試、編寫軟件測試、研討會等。具體采用何種形式,要根據前一階段的反饋信息決定。這些來自學生反饋信息包括前一階段學習的接受情況、興趣點、其他課業繁忙情況等。在學期的不同時間點采用合適的評價方式,有助于加強學習刺激,總結和發現教學設計中的問題,及時調整。

通過上述兩個環節的推動,精心設計的教學內容得以順利實施并被學生欣然接受。2/3的學生在整個學期教學中都保持了積極的態度和充分的關注度,確實感受到人工智能的魅力,并能夠從技術角度看待人工智能,消除了未學或初學時的神秘感。

4教學實施效果分析

1) 正效果分析。

中原工學院計算機學院作為普通工科院校,以培養實用型人才為主,人工智能并非主干課程,學生重視程度不足。兩年來,經過教師與學生的共同努力,教學改革成果逐步體現。人工智能類學生人數從過去的5%上升到15%,科研論文數量從1%上升到20%。有20%的學生接觸過或正在從事人工智能類項目的研究與開發,考研選擇人工智能科目的學生比例從0上升到15%,考研成功人數占畢業生總人數的20%。

人工智能教學中采用的應用型與研究型情境創設,不僅促進了學生理解接受知識,而且鍛煉提高了學生獨立分析、解決問題及開發能力。學習也不再局限于課堂,而是拓展到圖書館、互聯網等更廣闊的空間。學生在學習期間保持了高度的關注,充分發揮了主動性和主體意識,為持續發展奠定了良好的基礎。

2) 不足分析。

DBR的方法論能夠促使教師在教學過程中不斷完善教學設計,融合先進的教學理論及工具,逐步加深學習的理解和設計的提升,切實提高教學效果。然而,仍然存在一些DBR無法解決或完善的問題。具體表現在:

(1) 缺乏合適的教材。目前大多數教材的示例以解答式或推證式為主,設計型或實際項目案例較少。

(2) 投入時間限制。盡管上述教學設計和教學過程都經過精心準備與實施,但是要取得好的成效,還需要教師和學生都投入大量時間交流、研究或開發。而學生課業繁忙造成了實施的瓶頸。

這些不足制約了上述教學方法的實際實施效果,需要今后不斷改進。

5小結

本文針對普通工科院校學生特點,將DBR研究成果應用于人工智能課程。教學效果表明,精心設計的應用型與研究型情境有助于維持學生長時間的關注度、主動性和興趣;強調基于評價的修正使教學過程可調節,學生的學習效果更可靠。希望本文研究能夠對人工智能教學及學生培養起到一定的參考作用,下一階段的主要工作是進行適合的教材建設。

參考文獻:

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DBR Utilized Teaching Method for Artificial Intelligence

WANG Lu, LU Xiao-xia

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

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【關鍵字】人工智能；教育；進展

【中圖分類號】G40-057 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009―8097（2008）13―0018―03

人工智能是一門綜合的交叉學科，涉及計算機科學、生理學、哲學、心理學、哲學和語言學等多個領域。人工智能主要研究用人工的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的智能，實現機器智能，其長期目標是實現人類水平的人工智能。[1]從腦神經生理學的角度來看，人類智能的本質可以說是通過后天的自適應訓練或學習而建立起來的種種錯綜復雜的條件反射神經網絡回路的活動。[2]人工智能專家們面臨的最大挑戰之一是如何構造一個可以模仿人腦行為的系統。這一研究一旦有突破，不僅給學習科學以技術支撐，而且能反過來促使人腦的學習規律研究更加清晰，從而提供更加切實有效的方法論。[3]人工智能技術的不斷發展，使人工智能不僅成為學校教育的內容之一，也為教育提供了豐富的教育資源，其研究成果已在教育領域得到應用，并取得了良好的效果，成為教育技術的重要研究內容。

人工智能的研究更多的是結合具體領域進行的，其主要研究領域有：專家系統、機器學習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、機器人學、博弈、智能決策支持系統、人工神經網絡和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中應用較為廣泛與活躍的研究領域主要有專家系統、機器人學、機器學習、自然語言理解、人工神經網絡和分布式人工智能，下面就這些領域進行闡述。

一 專家系統

專家系統是一個具有大量專門知識與經驗的程序系統，它使用人工智能技術，根據某個領域中一個或多個人類專家提供的知識和經驗進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復雜問題。[5]專家系統主要組成部分為：知識庫，用于存儲某領域專家系統的專門知識；綜合數據庫，用于存儲領域或問題的初始數據和推理過程中得到的中間數據或信息；推理機，用于記憶所采用的規則和控制策略的程序，使整個專家系統能夠以邏輯方式協調地工作；解釋器，向用戶解釋專家系統的行為；接口，使用戶與專家系統進行對話。近幾十年來，專家系統迅速發展，是人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域，廣泛用于醫療診斷、地質勘探、軍事、石油化工、文化教育等領域。

目前，專家系統在教育中的應用最為廣泛與活躍。專家系統的特點通常表現為計劃系統或診斷系統。計劃系統往前走，從一個給定系統狀態指向最終狀態。如計劃系統中可以輸入有關的課堂目標和學科內容，它可以制定出一個課堂大綱，寫出一份教案，甚至有可能開發一堂樣板課，而診斷系統是往后走，從一個給定系統陳述查找原因或對其進行分析，例如，一個診斷系統可能以一堂CBI（基于計算機的教學，computer-based instruction）課為例，輸入學生課堂表現資料，分析為什么課堂的某一部分效果不佳。在開發專家計劃系統支持教學系統開發（ISD）程序的領域中最有名的是梅里爾（Merrill）的教學設計專家系統（ID Expert）。[6]

教學專家系統的任務是根據學生的特點（如知識水平、性格等），以最合適的教案和教學方法對學生進行教學和輔導。其特點為：同時具有診斷和調試等功能；具有良好的人機界面。已經開發和應用的教學專家系統有美國麻省理工學院的MACSYMA符號積分與定理證明系統，我國一些大學開發的計算機程序設計語言、物理智能計算機輔助教學系統以及聾啞人語言訓練專家系統等。[7]

目前，在教育中，專家系統的開發和應用更多的集中于遠程教育，為現代遠程教育的智能化提供了有力的技術支撐。基于專家系統構造的智能化遠程教育系統具有以下幾個方面的功能：具備某學科或領域的專門知識，能生成自己的提問和應答； 能夠分析學生的特征，評價和記錄學生的學習情況，診斷學生學習過程中的錯誤并進行補救教學；可以選擇不同的教學方法實現以學生為主體的個別化教學。[8]目前應用于遠程教育的專家系統有智能決策專家系統、智能答疑專家系統、網絡教學資源專家系統、智能導學系統和智能網絡組卷系統等。

二 機器人學

機器人學是人工智能研究是一個分支，其主要內容包括機器人基礎理論與方法、機器人設計理論與技術、機器人仿生學、機器人系統理論與技術、機器人操作和移動理論與技術、微機器人學。[9]機器人的發展經歷了三個階段：第一代機器人是以 “示教―再現”方式進行工作；第二代機器人具有一定的感覺裝置，表現出低級智能；第三代機器人是具有高度適應性的自治機器人，即智能機器人。目前開發和應用的機器人大多是智能機器人。機器人技術的發展對人類的生活和社會都產生了重要影響，其研究和應用逐漸由工業生產向教育、環境、社會服務、醫療等領域擴展。

機器人技術涉及多門科學，是一個國家科技發展水平和國民經濟現代化、信息化的重要標志，因此，機器人技術是世界強國重點發展的高技術，也是世界公認的核心競爭力之一，很多國家已經將機器人學教育列為學校的科技教育課程，在孩子中普及機器人學知識，從可持續和長遠發展的角度，為本國培養機器人研發人才。[10]在機器人競賽的推動下，機器人教育逐漸從大學延伸到中小學，世界發達國家例如美國、英國、法國、德國、日本等已把機器人教育納入中小學教育之中，我國許多有條件的中小學也開展了機器人教育。

機器人在作為教學內容的同時，也為教育提供了有力的技術支撐，成為培養學習者創新精神和實踐能力的新的載體與平臺，大大豐富了教學資源。多年來，我國中小學信息技術教育的主要載體是計算機和網絡，教學資源單一，缺乏前瞻性。教學機器人的引入，不僅激發了學生的學習興趣，還為教學提供了豐富的、先進的教學資源。隨著機器人技術的發展，教學機器人種類越來越多，目前在中小學較為常用的教學機器人有：能力風暴機器人、通用機器人、未來之星機器人、樂高機器人、納英特機器人、中鳴機器人等。

三 機器學習

機器學習是要使計算機能夠模仿人的學習行為，自動通過學習來獲取知識和技巧，[11]其研究綜合應用了心理學、生物學、神經生理學、邏輯學、模糊數學和計算機科學等多個學科。機器學習的方法與技術有機械學習、示教學習、類比學習、示例學習、解釋學習、歸納學習和基于神經網絡的學習等，近年來，知識發現和數據挖掘是發展最快的機器學習技術。機器學習（自動獲取新的事實及新的推理算法）是使計算機具有智能的根本途徑，對機器學習的研究有助于發現人類學習的機理和揭示人腦的奧秘。[12]

隨著計算機技術的進步和機器學習研究的深入，機器學習系統的性能大大提高，各種學習算法的應用范圍不斷擴大，例如將連接學習用于圖文識別，歸納學習、分析學習用于專家系統等，大大推動了在教育中的應用，例如在建構適應性教學系統中，用機器學習與樸素的貝葉斯分類器動態了解學生的學習偏好，有較高的準確率[13]。基于案例的推理（case-based reasoning，CBR）是一種新興的機器學習和推理方法，其核心思想是重用過去人們解決問題的經驗解決新問題，在計算機輔助教育方面，已經出現了基于CBR的圖形仿真教育系統，并且，針對個體特征的教育教學方法研究也有所突破。[14]另外，數據挖掘和知識發現在生物醫學、金融管理、商業銷售等領域的成功應用，不僅給機器學習注入新的生機，也為機器學習在教育中的應用提供了新的前景。

四 自然語言理解

自然語言理解就是研究如何讓計算機理解人類的自然語言，以實現用自然語言與計算機之間的交流。一個能夠理解自然語言信息的計算機系統看起來就像一個人一樣需要有上下文知識以及根據這些上下文知識和信息用信息發生器進行推理的過程。[15]自然語言理解包括口語理解和書面理解兩大任務，其功能為：回答問題，計算機能正確地回答用自然語言提出的問題；文摘生成，計算機能根據輸入的文本產生摘要；釋義，計算機能用不同的詞語和句型來復述輸入的自然語言信息；翻譯，計算機能把一種語言翻譯成另外一種語言。由于創造和使用自然語言是人類高度智能的表現，因此對自然語言處理的研究也有助于揭開人類高度智能的奧秘，深化對語言能力和思維本質的認識。[16]

自然語言理解最早的研究領域是機器翻譯，隨著應用研究的廣泛開展，也為機器人和專家系統的知識獲取提供了新的途徑，例如由MIT研制的指揮機器人的自然語言理解系統SHRDLU就可以接收自然語言，進行人機對話，回答關于桌面上積木世界中的各種問題。同時，對自然語言理解的研究也促進了計算機輔助語言教學和計算機語言設計等方面的發展，例如“希賽可”網絡智能英語學習系統，這個基于網絡的“人-機”語境的建立，突破了普通英語教師和傳統的單機的多媒體教學軟件所能具備能力限制，也比建立于網絡的“人-人”語境更具靈活性，可以為遠程學習者提供良好的英語學習支持，在國內第一次系統地將用自然語言進行的人機對話系統應用在計算機輔助外語教學上，在國際上也是一種創新。[17]

五 人工神經網絡

人工神經網絡就是在對大腦的生理研究的基礎上，用模擬生物神經元的某些基本功能的元件（即人工神經元），按各種不同的聯結方式組織起來的一個網絡，其目的在于模擬大腦的某些機理與機制，實現某個方面的功能，例如可以用于模仿視覺、模式識別、聲音信號處理、控制、故障診斷等領域，人工神經元是人工神經網絡的基本單元。[18]人工神經網絡有兩種基本結構：遞歸（反饋）網絡和多層（前饋）網絡，兩種主要學習算法：有指導式學習和非指導式學習。

人工神經網絡從模擬人類大腦神經網絡的結構和行為出發，具有大規模并行、分布式存儲和處理、自組織、自適應和自學習能力，特別適合于處理需要同時考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題，[19]這使人工神經網絡具有更大的發展潛能，目前已經開發和應用的人工神經網絡模型有30多種。人工神經網絡在教育中的應用大多是與教學專家系統相結合，以此來改進教學專家系統的性能，提高智能性，使其在教學過程中對突發問題具有更好的應對能力。人工神經網絡在學校管理中也得到應用，例如采用誤差反傳算法（BP）的多層感知器已應用于高校管理之中。

六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)

分布式人工智能是分布式計算與人工智能結合的結果，研究目標是要創建一種能夠描述自然系統和社會系統的精確概念模型，主要研究問題是各Agent之間的合作與對話，包括分布式問題求解和多Agent系統兩個領域。[20]分布式人工智能系統一般由多個Agent組成，每個Agent又是一個半自治系統，Agent之間及Agent與環境之間進行并發活動并進行交互來完成問題求解。[21]由于分布式人工智能系統具有并行、分布、開放、協作和容錯等優點，在資源、時空和功能上克服了單智能系統的局限性，因此獲得了廣泛的應用。

分布式人工智能中的Agent和多Agent技術在教學中的應用逐漸受到關注。在教學中引入Agent可以有效地提高教學系統的智能性，創造良好的學習情境，并能激發學習者的學習興趣，進行個性化教育。目前，Agent和多Agent技術多用于遠程智能教學系統，通過利用其分布性、自主性和社會性等特點，提高網絡教學系統的智能性，使教學資源得到充分利用，并可實現對學習者的學習行為進行動態跟蹤，為學習者的網絡學習創造合作性的學習環境。在網絡教學軟件中應用Agent技術的一個典型是美國南加利福尼亞大學（USC）開發的教學Adele（Agent for Distance Education - Light Edition） [22]。Agent技術在網絡教學軟件中取得的良好效果，促進了研究者對分布式人工智能在教育中的應用研究。

綜上所述，科學技術的發展將會推動人工智能技術在教育中應用的廣度和深度。從人工智能的應用趨勢來看，人工智能在教育中應用的擴展可以通過以下三個方面進行：一是人工智能與其他先進信息技術結合。人工智能已經與多媒體技術、網絡技術、數據庫技術等有效的融合，為提高學習效率和效度提供了有力的技術支持，而引起教育技術界廣泛關注。[23]例如人工智能技術通過與多媒體技術相結合，可以提高智能教學系統的教學效果；與網絡通訊技術相結合，可以提高和改進遠程教育的智能性。二是人工智能應用研究領域間的集成。人工智能應用研究領域之間并不是彼此獨立，而是相互促進，相互完善，它們可以通過集成擴展彼此的功能和應用能力。例如自然語言理解與專家系統、機器人的集成，為專家系統和機器人提供了新的知識獲取途徑。三是人工智能的研究和應用出現了許多新的領域，它們是傳統人工智能的延伸與擴展，這些新領域有分布式人工智能與Agent、計算智能與進化計算、數據挖掘與知識發現以及人工生命等[24]，這些發展與應用蘊藏著巨大潛能，必將對教育產生重要的影響。

技術發展不斷發揮著引導教育技術研究的作用，一種新興技術的出現總是會掀起相應的研究熱潮, 引發對技術在教育中應用的探討、評價以及與傳統技術的對比。[25] 人工智能作為一門交叉的前沿學科，雖然在基本理論和方法等方面存在著爭論，但從其研究成果與應用效果來看，有著廣闊的應用前景，值得進一步的開發和利用。

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篇3

【關鍵詞】人工智能；計算機；輔助教學；應用

計算機輔助教學是一種新興的教學手段，幫助課堂進入到一種更加智能化和現代化的環境與條件中，將傳統的教學模式和方法與多媒體和網絡結合起來，為學生營造更好更有趣的教學氛圍。但是由于技術的不成熟以及經驗的不充分，導致其依舊存在問題和不足。

1計算機輔助教學開展現狀和發展困境

1.1缺少開放包容的特性

近年來，計算機輔助教學的開發和應用已取得了一些較好的成績，但由于我國計算機網絡工程和相關領域的技術革新起步較晚，對于計算機教學的發展與改革依舊存在較多的不足和缺陷。首先是在開放包容性上的缺失。這一缺失的原因主要來自于兩個方面，第一個方面是思想上的落后和閉塞，人們對于計算機輔助教學的態度依舊存在負面和抵觸的情緒，這是由于害怕計算機的加入讓課堂和教學秩序失控，所以并沒有充分開發和展現出計算機在教學中的優勢。第二個方面是技術層面上的限制，我國對于計算機輔助教學的課件和軟件技術都只是按照一種最傳統和安全的方式進行，缺少探索和冒險的精神、開放和包容的態度[1]。

1.2缺少人機交互的能力

計算機輔助教學過程中，計算機不僅僅是一個信息的載體，更應該將其當作課堂的一份子，能夠充分參與到整個課堂的活動和教學工作中。但是大多數的智慧課堂在使用計算機時，僅僅利用其多媒體的播放功能，教學的主體和主要角色依舊是教師，只是把課本和板書照搬到了多媒體課件中。教學的內容仍然是枯燥和單一的，學生依舊帶有一種被強迫的學習心理。這種教學缺乏人機之間的交互，機器不能自主獲取學生學習的狀態和對知識的掌握情況，學生也無法通過計算機主動地得到反饋和解答，讓人機之間僅僅是流程化的配合和交流。在這種刻板的學習模式下，甚至會讓一部分學生喪失學習的樂趣和興趣。

1.3缺少課程教學的特點

不同的課程有著不同的教學重點和偏向，這就對教師的教學工作提出了更高的要求，計算機的加入，本來應該能夠為教師提供一個新的教學方向和思路，但是由于計算機的便捷性導致一部分教師產生偷懶和敷衍的教學心態，在教學過程中全程使用多媒體播放課件，喪失了課程自身的特性和特質。尤其是一些對實踐能力要求較高的課程，教師過度使用計算機只會導致教學趣味性的流失。

1.4缺少師生互動的樂趣

教師作為課堂教學的主要角色，不僅僅是要把知識以一種通俗外化的形式傳遞給學生，更是應該做學生心理特征的發掘者、學生學習習慣的糾正者和幫助者。教師的鼓勵和贊許都會對學生起到重要作用。但是計算機輔助教學之后，教師將更多的精力放到了如何制作精美的教學課件上，而忽略了與學生之間最直接的感情和語言交流，喪失師生互動的樂趣。

1.5缺少有序的教學策略

教學策略是保證一節課是否能夠有序開展和進行的重要條件與因素。但是計算機參與和設計的教學環節，只是一個程式化的展示，在課堂上會遇到多種多變的教學情況，一旦在某一個環節出現問題，就有可能導致計算機設計的教學步驟全部打亂，陷入一種無序的狀態中[2]。1.6缺少靈活的智能性能計算機技術的開發和應用在我國已經逐漸形成了一套完善和成熟的體系，但是計算機在教學中的應用與引進時間并不長，導致當前多數計算機輔助下的課堂并不具備充分的靈活和智能性，大部分的教學工作和考核評價工作依舊是由教師人工完成，對于不同學生的學習狀態掌握也有所偏差。

2人工智能在計算機輔助教學中的應用

2.1建立知識庫

人工智能在計算機輔助教學中應用的主要原則，就是將深度學習與認知學的理論知識作為整個程序模塊設計開發的基礎，通過建立一個知識庫，將收集到的知識案例進行分類，訓練機器進行自動識別，從而提取和分析出不同學生在不同的知識中所表現出來的學習能力與掌握熟練程度，進而可以有針對性和有選擇性地進行復習與鞏固，達到機器代替部分人工教學、緩解教師壓力的目的。第一步就需要進行知識庫的建立，主要包括了專家決策的核心系統對所輸入的知識進行判斷與篩選調取。同時知識庫還可以實現共享的功能，對知識進行簡化與提煉，做到精益求精。知識庫的搭建應該要盡量簡單和易修改[3]。

2.2打造專家模塊

在建立了知識庫之后，就需要圍繞人工智能教學的主要目的進行專家模塊的打造，專家模塊存在的意義在于能夠將其比喻為整個學習系統中的推理機。在需要和使用的情況下，由專家模塊自動隨機地生成問題，并且可以通過知識庫的相關內容調取形成答案并充分解釋。其次，專家模塊的另一個作用就在于能夠幫助評價和考核學生的學習情況，實現一種更加公正透明的評價過程。在進行專家模塊打造時，通常使用的是兩種方法，一種是固定算法，即根據題庫的問題模板，循規蹈矩、規規范范地進行問題的設立和解答的編寫。而另一種就是啟發策略，這種專家模塊更多的是引導學生通過簡單和有限的提示信息，自己推理摸索找尋正確的答案和解決方案。除此之外，專家模塊還可以自動匹配，依據學生能力分配問題。

2.3建立學生模塊

與專家模塊相互配合相互輔助的就是學生模塊。學生模塊的本質其實也屬于專家系統，模塊內部所存儲和容納的是學生的不同學習習慣和學習行為特征。這個模塊建立的目的主要是兩個，一個是為了讓學生在學習的過程中可能出現的錯誤習慣和方法被快速識別，并且能夠通過機器語言進行記憶與編譯，從而建立一個比較完整和全面的錯誤類型數據庫，進而深層分析找到錯誤的原因。第二個目的就是為了幫助學生對錯誤學習行為和習慣進行解釋，從更加深層次的角度挖掘學生由于知識理論掌握不充分而導致錯誤的原因。學生模式的建立一般依靠的就是人工智能的自我學習和接受訓練讓系統能夠建立起模型對學生的學習習慣進行模擬。這樣在上一步打造的專家模型就可以為學生模型提供一個對比的樣本，專家模型的兩種運算和教學方式可以分別評估學生的學習能力和學習錯誤[4]。

2.4優化教學模塊

教學模塊是人工智能在計算機輔助教學模式中必不可少的一個環節，教學模塊的內容是基于傳統教學設計和規劃之上的。在計算機與人進行交互的過程中，教學策略主要是由教學的不同分支來體現，能夠達到較好的發散性和綜合性的效果。但是其不足的地方也比較明顯，那就是只能按照某一類型或者某一個的教學方法進行，系統不能快速地根據不同內容識別和選擇最適合最有效率的教學模式。具體的應用和實現過程就是將專家模塊和學生模塊的內容進行連接和合并，將專家模塊生成的問題及答案與學生模塊中上傳和學習到的進行對比，選擇覆蓋或者是分析提取，能夠比較客觀地發現學生學習中存在的理解性偏差和實踐性錯誤。之后再將結果傳回到知識庫中，調用相關的知識內容，形成一個完整的反饋鏈，幫助教師做出教學決策，調整教學進度和教學規劃。但是這個模塊的設計也應該充分考慮到諸多情況和因素，因此在條件判斷時應加入更多的循環。

2.5開發智能接口模塊

人工智能在計算機輔助教學模式中的應用和融合最后一步就是要開發出一個穩定和高效能的智能接口模塊，主要作用是為了連接學生和計算機之間的信息交換和溝通，即進行信息的輸入與傳出。在接收到學生傳遞的學習信號后，接口模塊要及時調動起教學模塊、專家模塊和學生模塊，把信息傳遞給不同模塊處理，之后再由教學模塊所作出的教學決策和結果論證信息輸出反饋給人，實現了機器語言與人類語言之間的轉化。一個能夠正常運轉并且具備較高實用性和參考性的教學系統，一定融匯了思想教學、策略和心理學等多方面的因素和知識內容體系，所以智能接口模塊的設計與開發，一定要全面考慮這些成分，開發出更加靈活多變的接口模塊[5]。

3結語

人工智能在近年來獲得了快速的發展和進步，成為我國當前各個行業領域之內炙手可熱的先進技術。對于計算機輔助教學的開展和改革來說，人工智能的融入與應用有著重要的價值與意義。

參考文獻

[1]張鎰麟.關于計算機輔助教學中人工智能技術的應用研究[J].當代旅游,2019(1):239.

[2]劉蔭.人工智能在計算機網絡技術中的應用研究[J].科學與信息化,2019(2):20-21.

[3]孫玉梅,趙駿,王美春,等.基于人工智能技術的《單片機原理及應用》課程CAI軟件研制[J].教育教學論壇,2016(45):268-270.

[4]張園.人工智能技術在計算機輔助教學中的應用研究[J].科技資訊,2007(34):108-109.

篇4

關鍵詞：教育機器人；教育產業；應用

一、引言

近年來，人工智能技術在教育領域逐步擴大其落地應用場景，但大多數應用場景仍然很難真正滲透到教學的核心環節并對學生的學習效果起到關鍵性作用。由于可以在不同教學環節提供人性化交互方式及個性化智能輔導與教學，基于人工智能技術的教育機器人受到越來越多的重視和發展，因此有必要對教育機器人在教育產業發展中的應用進行研究。

二、教育機器人的簡介

提起機器人，我們馬上就會聯想到科幻小說和電影中的機器人。近一個世紀以來，機器人在娛樂和虛構的世界中有著重要的地位，甚至“機器人”這個詞本身就來自一部科幻作品—— 1920年，前捷克斯洛伐克作家卡雷爾·恰佩克的科幻小說中第一次出現“機器人（Robot）”這個詞，它被用于指代人類創造的用來代替人工的物體。隨著計算機網絡、機械制造、人工智能等技術的不斷發展，機器人已經從一個虛擬的名詞發展成一項蓬勃的產業，并從工業領域向醫療救援、教育、娛樂、勘測、探險、救援等領域迅速擴展。

本文所論的機器人主要是指教育產業中的教育機器人。教育機器人主要由硬件平臺和軟件平臺組成，硬件平臺主要包含教育機器人的硬件規格以及提供硬件之間的通信，完成某些動作或者輸入輸出某些信號，它相當于機器人的手腳；軟件平臺主要包含教育機器人的各種輸入信號的處理和開發，完成某種可預期的場景的實現及表述，它相當于機器人的大腦。教育機器人是面向教育領域專門研發的，以培養學生的分析能力、創造能力和實踐能力為目標的機器人[1]，它具有教學適用性、交互性、開放性、可擴展性等特點[2]。教育機器人的出現為機器人教育提供了載體。

三、教育機器人產業化發展的意義

當前，國外教育機器人的發展集中在青少年陪伴與輔助教學、特殊教育、機器人競賽等領域，也更加注重實踐性研究與課堂中的實際應用。相比于國外，國內教育機器人總體上還處于起步階段，在理論與實踐研究上都存在一定差距。但隨著人工智能教育、STEM教育、創客教育等的興起，國內對于教育機器人技術的研究及大規模實踐應用在迅速增長，產學研相結合的模式也促進了該領域的市場化進程。因此，產業化發展具有一定意義。

1. 對教育創新的推進

教育機器人產業化有助于對教育創新的推進，包括創客教育、STEAM教育、素質教育、STS教育（科學、技術、社會）和教學改革。Chris? Rogers認為，教育機器人產業化教育能夠將“Engineering”帶進基礎教育中，培養學生的STEM素養，推動基礎教育改革[3]。

2. 對教學模式和策略的改進

對教學模式和策略的改進，包括教學目標、教學模型、教學策略、教學設計、課程開發等。王雪雁等認為，教學形式的多元體驗是教育的重點，而將體驗教學法融入機器人教育中進行研究，也在一定程度上促使其他科目在教學改革中形成較有前景的發展方向[4]。

3. 對學生綜合素養的提升

對學生綜合素養的提升，包括創新精神、實踐能力、科學素養以及綜合能力。D? Alimisis在調研了目前教育機器人領域現狀的基礎上，對當前教育機器人領域熱點問題發表了自己的看法，他肯定了機器人在培養學生創造力和“? 21世紀技能”方面的重要作用[5]。

四、教育機器人在教育產業化進程中的遇到的難題

教育機器人除了讓學習者獲取機械、電子、信息、傳感技術知識，還能培養技術應用、解決問題、動手能力、團隊協作以及表達能力、批判思維能力。《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》鼓勵全國有條件的高校、研究院開設人工智能專業，在中小學開設機器人相關的課程和競賽。為此，教育機器人表現出了其無可比擬的教育價值及實用潛質，為培養多學科交叉融合、高素質、復合型的工程人才提供了一個理論教學、實訓實踐和資源共享的綜合平臺。

為了更好地促進高層次人才的培訓與培養，一方面，我們要大力研究開發及生產高端合格的教育機器人產品，另一方面，我們要全面開展機器人教育宣傳，但是還有一些難題亟待破解。

一是諸多教育機器人課題亟待破題。在經濟全球化背景下，通過機器人教育促進創新型科技人才隊伍壯大與建設是我國人才培養的新途徑和新模式。為此，在技術傳授的前提下，加快相關理論研究、學術探討和培養模式研究，激發學生的興趣，引導學生思考，加深對理論的引領、理解和人才培養研究，是教育機器人的主要研究問題。

二是服務于機器人教育的公共資源比較稀缺。與國外相比，無論是教學設備還是教學案例及教育在線資源，遠遠不能滿足教學的需求。為此，實現中小學、大學課程及教學資源的開發，促進更多的教育教學資源共享，滿足機器人教育需求是前提。

三是教師隊伍的人數不多。縱觀整個發展過程，無論是中小學還是大中專院校，機器人教師需求缺口較大。?一方面是培養出口師資力量薄弱，另一方面受薪資待遇的影響，?具有機器人操作技術和技能的人才就業口徑比較寬，較少人愿意去當教師。為此，應加強教師隊伍建設及師資長遠規劃，將崇尚教育、樂教和施教的人聚集過來。

五、破解教育機器人產業化難題的對策

1. 構筑機器人教育云平臺

當前，教育機器人可以應用于教學的資源很少，因為每個廠家基于自己的水平開發資源平臺，彼此不兼容，不同機器人安裝不同的APP程序，資源設計者從單一的角度設計教學資源，沒有考慮普眾需求，制約了產品的應用推廣。為此，開展機器人教育工程技術方面的研究，從教育機器人資源共享標準制定、服務技術策略及數字化資源服務設計與推送角度出發，立足自主知識品牌，促進規模及規范的產業化發展，充分考慮物聯網、大數據及云服務技術，在共建共享技術上對教育機器人進行完善與功能提升。

2. 健全教育機器人法律體系

教育機器人在設計、開發、生產、銷售和使用過程中，關乎國內外的道德準則、社會倫理、用戶安全和權益訴求等諸多法律方面的問題。一是探究國際規則，深化法律規范，構建風險防控機制和預警監測體系，研判就業替代與社會倫理道德問題，促使教育機器人教育資源綠色健康、安全可靠可控、造福于民。二是研究機器人教育與教師職業崗位有機結合與協調發展問題，依托機器人智能技術發展，構建教育機器人的倫理學特性。

3. 加快行業標準完善

據了解，工業機器人標準相對成熟，但從教育機器人這個角度來說，無論外國品牌還是正在崛起的中國自主研發的品牌，都缺乏與之相適應的規范與標準約束。教育機器人是機器人產業細分領域的一大類產品，研究制定科學化、規范化的標準體系，才能促進教育機器人產業健康發展。所以，加快教育機器人相關標準的研究時不我待，同時需要盡快上升為國家標準，從而引領國際標準，倒逼產業，給產業發展提供方向，規范和促進產業發展。

4. 構建教育機器人產業聯盟，提高教育產業轉化度

為了更好地滿足多樣化的用戶需求，堅持經濟全球化大方向，發揮高校、科研院所、企業和行業組織的作用，健全高效靈活、優勢互補的教育機器人產學研用協同創新體系，在教育機器人產品試制、功能完成、系列產品打造和產業鏈塑造等方面進行全方位一體化設計。以筆者所在中職學校為例，可以聯合當地的高校、政府和其他企業單位建設產學研平臺，豐富教學實踐手段，提高教育機器人在教育產業中的轉化度。

5. 強化產品開發，增強教師參與度和教學應用度

機器人教育產業鏈涉及硬件制造、平臺開發、應用服務提供等幾類廠商，但目前很多機器人公司只負責教育機器人硬件的開發、制造、組裝及測試，提供簡單的產品說明和操作手冊，并不參與課程開發和教學設計。這樣的產業模式顯然不利于機器人教育發揮最大的作用。只有當教育機器人的制造商與學校教師共同參與課程開發和教學設計，設計開發出豐富的教學情境應用程序、服務與內容，才能使教育機器人真正滿足教與學的需求。

總之，教育機器人的產業化應該結合當地經濟社會和文化特點，真正有力有效服務于地方教育和經濟文化。同時要注意在“互聯網+”時代，恰當發揮政府宏觀調控的杠桿優勢，立足本國，面向國際，引導教育機器人產業進行科學布局，打造具有時代特色的教育機器人產業基地，形成中國特色產業集群。

［1］ 黃榮懷，劉德建，徐晶晶，等 . 教育機器人的發展現狀與趨勢［J］.現代教育技術，2017，27（01）：13-20.

［2］ 張劍平， . 機器人教育：現狀、問題與推進策略［J］.中國電化教育，2006（12）：65-68.

［3］ Rogers C，Portsmore M. Bringing Engineering to Elementary School［J］.Journal of Stem Education Innovations & Research，2004（05）.

篇5

關鍵詞：Python編程；教學設計；非計算機專業；編程語言

Python是一門免費、開源的跨平臺高級動態編程語言，可以處理系統運維、圖形處理、數據庫編程、多媒體編程、軟件分析、Web編程、科學計算與可視化、機器學習、人工智能等，擁有眾多狂熱的支持者，使得各個領域的人員能快速實現和驗證自己的思路與創意。Python早就廣泛應用到企業之中，早在2004年，Google便已決心在快速開發方面使用Python。近日，IEEESpectrum了第四屆頂級編程語言交互排行榜。因為有各種不同語言的排行，所以IEEESpectrum依據不同的變量對流行度進行了排行。Python擊敗Java，C，C++等語言，躍居編程語言交互排行榜第一名。非計算機專業學習編程的目的并非為了培養專業的編程開發人員，而是一方面為了鍛煉學生邏輯思維、扎實的問題分析能力；另一方面為了方便學生在各個領域進行研究實踐。Python語言的優勢在于資源豐富，擁有堅實的數值算法、圖標和數據處理基礎設施，建立了非常良好的生態環境，吸引了大批科學家以及各領域的專家使用。這也是非計算機專業學生學習Python編程的必要性。

1編程語言的學習對非計算機專業的重要性

1.1程序設計基礎在非計算機專業開設情況

我國大學針對非計算機專業開設的程序設計基礎課程，使用C語言作為基礎語言的較多。C語言作為程序設計基礎語言，能夠讓學生明白程序運行原理，計算機各個部件如何交互，程序在內存中是怎樣的狀態以及操作系統與程序有怎樣的關系。但是對于非計算機專業學生來說，C語言語法復雜，調試程序困難，學生缺少對計算機體系的整體認識，也無需了解計算機底層知識，后續工作很難使用C語言來解決問題，所以并不適合教授給沒有任何計算機認知背景的非計算機專業學生。Java語言也是部分高校面向全校開設的程序設計基礎編程公選課，是一門面向對象的編程語言，具有簡單性、分布式、健壯性、可移植性、平立、動態性等特點。Java語言廣泛應用在Android應用、金融業應用的服務器程序、網站、嵌入式領域、大數據技術和科學應用等領域。但是對于非計算機專業學生而言，Java語言學習成本比較高，工作后的應用場景較少，語言本身重點關注代碼復用性和可移植性，這些特點說明Java并不適用于非計算機專業學生[1]。

1.2非計算機專業選擇Python的原因

Python語言由荷蘭人GuidovanRossum于1989年發明，第一個公開發行版發行于1991年，已經有28年的歷史。Python在設計上堅持了清晰劃一的風格，這使得其成為一門易讀、易維護，并且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。Python的設計哲學是“優雅”“明確”“簡單”，具有豐富和強大的庫[2]。Python語言是最接近自然語言的編程語言，代碼簡潔高效，對于沒有編程經驗的學生來說較易上手，學生無需糾結語法和程序編寫方式，而是更快的抽象問題并提出解決方案，這樣更容易激發學生的學習熱情。非計算機專業涉及范圍較廣，Python所能完成的工作也非常廣泛，除了Web編程、圖形處理、計算機視覺、軟件分析、物聯網管理、科學計算與可視化等領域，一些意想不到的領域Python也能涉及。例如Python也能夠用于電影視覺特效的制作，其中就包括了《星球大戰》某些電影特效的制作，從集體渲染到批量處理再到影片合成，Python將所有步驟都緊密黏合在了一起。2017年，“人工智能”首次被列入政府工作報告，Python也借助人工智能（ArtificialIntelligence，AI）和數據科學，攀爬到了編程語言生態鏈的頂級位置。隨著AI應用的發展，數百萬之眾的教師、公司職員、工程師、翻譯、編輯、醫生、銷售、管理者和公務員將裹挾著各自領域中的行業知識和數據資源，涌入Python和AI大潮之中，深刻地改變整個IT，或者說數據科技（DataTechnology，DT）產業的整體格局和面貌。

2非計算機專業Python編程教學設計

對于非計算機專業學生，學習編程語言是很有挑戰性的，學生專業不同，思維方式也不相同。為了引發學生學習興趣，達到較好的教學效果，教師要轉變課堂上的角色，讓學生成為課堂的主角[3]。針對該課程和學生特點，提出“分方向的理論與實踐指導”，學生可以有重點、有目標地進行學習。

2.1教學目標

計算機編程延伸到非計算機專業，對學生的掌握計算機理論知識和實踐技能要求較高。“程序設計基礎”作為入門課程，除了教授學生一門編程語言的概念、語法及使用，還要教會學生編程思想、分析問題和解決問題的能力。

2.2教學內容

非計算機專業Python編程教學涵蓋的基本內容包括：基礎知識、Python序列、流程控制語句、函數、面向對象程序設計等。后續應當著重針對學生的學習方向或者興趣點，有針對性地講解Python的標準庫和擴展庫，并以案例或者項目的形式展現Python在各個領域中的應用。通常，不同學校的公選課的學時不同，32學時或者48學時。無論多少，學生都無法只利用上課時間達到最佳的學習效果，所以課下的自主學習尤為重要。在學習每個知識點后，教師安排部分課下自主學習的內容，以幫助學生更充分地掌握所學內容，并安排大量與實際工作學習相關案例。

2.3教學方法

除了講授法、案例法等傳統教學方法，教師應當充分分析學生特點，并時刻觀察學生的反應。教師在引入新概念、新理論時要以學生學習或者生活中熟悉的內容為切入點，自然并具有邏輯性，能夠解決問題，引發學習積極思考問題。實踐是編程語言學習必不可少的過程，通過實踐夯實理論知識，并親自動手操作解決實際問題。教師應當分專業引導學生參與課題或項目中的部分模塊，給學生創造更多機會去實踐，學生完成課題或項目后，充分體驗到編程的樂趣，從而更好地激發學生學習興趣。

2.4拓展學生視野

由于學生專業不同，教師應當充分備課，了解Python在各個領域中的突出應用，并學習相關領域中的應用背景與相關知識。如果能將所學知識帶入實際情境中，學生用于解決工作和學習中遇到的各類非通用計算問題，理解并實踐計算思維[3]。在拓展學生視野的過程中同時增進了教與學的相互促進，教師與學生都積極參與到教與學的互動中，提升了教學效果。隨著互聯網與傳統行業深度融合以及人工智能的火熱，前沿性、基礎性、交叉性的學科研究越來越多，有利于培養學生的創新意識和開拓精神。

3結語

身為教育工作者，從教與學的理論上思考編程語言公選課的教學問題。筆者認為，“分方向的理論與實踐指導”能夠培養學生基于自身學習、研究方向，學好用活書本知識，更重要的是與實踐應用相聯系，有利于培養學生的創新能力、探究精神和創新思維能力。本文提出了面向非計算機專業學生開設Python編程教學入門的必要性，并針對該編程語言特點闡述了“分方向的理論與實踐指導”的教學設計，這是編程公選課教學適應高素質人才培養要求的一種嘗試。只有在教學過程中，聯系本校學生實際情況，不斷創新、改革，才能使教學設計達到更好的效果，為社會培養真正有用的人才。

[參考文獻]

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[2]嵩天，黃天羽，禮欣.Python語言：程序設計課程教學改革的理想選擇[J].中國大學教學，2016（2）：42-47.