人工智能教學課程精選(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篇人工智能教學課程，期待它們能激發您的靈感。

篇1

關鍵詞：人工智能；授課內容；講授方法

人工智能概論課程是我校智能科學與技術專業開設的一門重要的專業基礎課，它在整個專業教學體系中起到奠基的作用，如何針對其特點制定合理的教學目標與授課內容，并有效地組織課堂教學，取得良好的教學效果是非常重要的，本文將從多個角度對其進行全方位的思考與探索，為相關課程教學的改革提供新的思路。

1教學目標的精確定位

首先，人工智能概論課程在智能科學與技術專業整個教學體系中起到引導和奠基的作用，但不同于其他相關的專業基礎課，其總的特點可歸納為“少而精”，即在較少的教學授課學時中起到畫龍點睛的作用，為學生進一步的深入學習打好基礎，并激發他們對智能專業的學習興趣和愛好。基于以上特點，通常選擇一學期共32學時課程的安排計劃，并且在大三上學期開始進行授課。

其次，要研究解決同學們所反映的“虛與實”問題。人工智能是一門涉及到多個學科的課程，具有相當復雜的背景，其與哲學、數學、經濟學、神經科學、心理學、計算機工程、控制論和語言學都有著密切的聯系，并且隨著這些學科的發展而深化，不斷產生新的思路和新的問題。以上特點決定了該課程內容較為抽象，且難以把握全局，學習起來不易消化理解，從而造成了學生學習的困難，容易產生畏懼感，并且學生常常對其在實際環境中的具體應用產生疑問。

如何在這么短的授課學時里使學生產生學習興趣并且能取得良好的教學效果是一個具有挑戰性的課題，這需要對該課程的授課內容、教材選擇、講授方法和考核形式進行全方位的思考與探索，并在教學過程中落在實處。一方面讓學生了解和掌握人工智能的發展歷史和思想淵源，并指出各個分支的本質特點和整個領域的發展趨勢；另一方面有意識地穿插介紹人工智能在實際中具體應用的例子，開闊學生的眼界，打消他們的疑慮。這些將在本文的后面部分進行深入的介紹。

最后人工智能概論這門課程還要兼顧研究型和應用型這兩種特點的共同發展。在以前，由于人工智能授課內容的特點，常常講授時偏向研究型，往往涉及到復雜的數學推導和邏輯運算，增加了老師講授的難度和學生學習的困難。因此，針對上述問題，在教學過程中可以引入多種形式的事例說明和多媒體演示環節，以講授思想為主，具體技術為輔，這將直接反映到授課內容的選擇上。

2授課內容的選擇

人工智能概論授課內容的選擇至關重要，本著該課程“少而精”的特點，既需要讓學生在較短時間內掌握基本的思想與概念要點，又要對該課程進行全方位的介紹，并點出其發展趨勢，因而對授課教師有著非常高的要求。由于授課課時的限制，我們無法做到既面面俱到，又對每個具體方向進行詳細的講解；而且這樣也容易陷入復雜的數學推導和邏輯運算的誤區。因而，整個課程的講授內容應該以傳授思想和概念要點為主，并在講授的過程中加入有趣的事例，通過這些形象的事例說明和多媒體演示環節折射出人工智能思想的精髓和應用的廣闊前景。

人工智能概論主要涉及到知識表示、搜索推理、計算智能、專家系統、機器學習、自動規劃、Agent和自然語言理解等內容，其中以知識表示、搜索推理和計算智能為授課內容的重點，在講授的過程中需要對這些內容加以整理精簡，分清主次，合理地安排授課內容在總學時內。除了這些基本的授課知識外，還應該在教學環節引入多媒體演示，通過形象生動的視頻演示讓學生們了解人工智能的科學價值和實際應用所在。視頻可以選用世界一流大學實驗室的開放多媒體內容，例如：MIT計算機科學與人工智能實驗室的相關科研項目中間過程及結果的視頻演示，以此來開闊學生的眼界，增長他們的見識，使之了解其應用前景和未來的發展空間。

人工智能領域的發展受到多個學科的影響，這些學科在不同歷史時期都對人工智能領域起到了各種推進作用，也產生了許多不同層面的爭論，至今也是如此。如何在授課過程中形象地對人工智能歷史進行回顧，闡述這些學科對人工智能領域的影響，尤其是思想方面的影響特別重要?！盎仡櫄v史，立足當今，展望未來”――給學生形象地描繪出人工智能發展的思想史，并以畫龍點睛之筆指出人工智能領域發展的廣闊未來，是授課教師艱巨而光榮的任務，只有這樣才能使學生把握住人工智能領域的整個發展脈絡，激發出他們的學習興趣和愛好。

以哲學家對強人工智能方向的爭論為例，向學生們介紹這些收集整理的資料對于他們思想的啟迪是非常有益的。這里值得說明的是這種思想的闡述事實上是非常不容易的，其難度甚至高于復雜的數學推導，因為它常常要求授課教師掌握思想的精髓所在，并用非常形象生動的語言對其進行說明，而這些常常是現在書本中所沒有的。例如：知識的表示、獲取、存儲和推理是人工智能領域中重要的組成部分，雖然目前已經有很多書籍詳細地介紹了這些方面，但學生仍然反映聽起來比較抽象。為什么會這樣？其原因是一些基本的問題并沒有得到圓滿的說明和闡述，如“什么是知識”，“知識能夠表示嗎”，“有統一表示各種各樣抽象、復雜知識的工具嗎”，“抽象的美學與復雜的人類情感，知識能夠表示嗎”……其中有些問題看似容易回答，卻往往涉及到一些復雜的哲學問題，目前在各種人工智能的教科書和專著里常常對這些問題避而不談，只在數學的層面上針對具體的問題來進行說明和講授。如果想在這方面有所突破的話，就需要閱讀大量的哲學書籍，如認知學、知識論和心智哲學等領域的著作，還需要大量時間的理解和參悟，這些有價值的資料也是對授課內容的極大豐富和補充。近年來，認知神經科學、心理學、生物學、語言學甚至社會學對人工智能領域有著較大的推進作用，也是將來融合發展的總體趨勢，如何在課堂上結合具體的事例對其加以說明也是授課內容的一個重要環節。

3相關教材的選擇

眾所周知，關于人工智能的國內外優秀教材有很多，例如：S.J. Russell和P. Norvig所著的《Artificial Intelligence――A Modern Approach》被全世界89個國家的900多所大學用作教材[1]，國內可以考慮使用其影印版或中文翻譯版本，大大的降低了購買國外原版教材所需的費用，并可以在此基礎上考慮實現雙語教學。此外還有蔡自興教授等編著的人工智能及其應用，詳細而恰當地介紹了人工智能領域中的各個研究方向(分別適合于本科生[2]和研究生[3])等。我們從整個教學時間安排上看，因其所占學時較少，所以人工智能概論課程的教材選擇不適用于大部頭的書籍，宜選用篇幅較小但內容較全的適合于本科生的教材。除了選擇合適的教材外，對于任課教師還要擁有大量的參考書，包括上述提到的其他領域的書籍和資料，只有這樣才能拓展所掌握的知識，為實現良好的教學效果而服務。

4講授方法和考試形式的選擇

課程講授時注意主線的選擇，著重以思想介紹為主，詳細地介紹人工智能發展的歷史以及各種學派和學說，如符號主義、連接主義和行為主義等，要重點介紹他們的特點和本質，指出它們形成的原因以及其中的不足之處，并向學生介紹新的學說，例如機制主義[4]等。整個教學過程并不涉及較為復雜的數學，要注重各個分支的思想源流，主要從其機制上做定性介紹。同時可在講授過程中穿插相關歷史問題的爭論，例如：中國屋問題[5]等，引發學生學習的興趣和愛好，開展交互式教學，使學生和老師產生互動。授課方式采用板書和多媒體交互使用方式，力爭在每節課的空閑時間里穿插加入人工智能領域的實際應用介紹，放映相關的視頻錄像，開闊學生們的眼界。在最終考試形式的選擇方面不是要學生死記硬背知識點，而是要注重學生思想的發揮，鼓勵學生提出新想法和新思路，并豐富其掌握的相關知識，為將來的進一步學習打好基礎和做準備。

5結語

我們認為在教學方式上力爭采用“啟發式”教學，能真正做到啟迪學生思想的作用，尤其要鼓勵思想創新，在高等教育階段培養學生具有獨立思考、勇于探索的能力，使之成為社會的有用之才。希望這些在人工智能概論課程教學中的思考和探索能在日常教學活動起到有益的作用，并與同行們共同交流和探索。

參考文獻：

[1] S.J. Russell, P. Norvig. Artificial Intelligence:A Modern Approach[M]. 2nd Ed. 北京:清華大學出版社,2006.

[2] 蔡自興,徐光佑. 人工智能及其應用本科生用書[M]. 3版. 北京:清華大學出版社,2003.

[3] 蔡自興,徐光佑. 人工智能及其應用研究生用書[M]. 3版. 北京:清華大學出版社,2004.

[4] 鐘義信. 機制主義方法與人工智能統一理論:人工智能的新方法與新進展[J]. 計算機教育,2010(19):7-10.

[5]J. Preston, M. Bishop. Views into the Chinese Room: New Essays on Searle and Artificial Intelligence[M]. Oxford: Oxford University Press,2002.

Teaching Reflection on Introduction to Artificial Intelligence

YANG Dedong, SUN Hexu, YANG Peng, ZHANG Lei

(School of Control Science and Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China)

篇2

關鍵詞：航天類專業 人工智能 教學探索

中圖分類號：G64 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）10（b）-0155-02

面對航天科技迅猛發展，現代軍備技術快速提升，培養具有專業性的高素質航天類人才，是我國航天科技發展的戰略選擇，也是航天重點高校面向并有效服務航天事業的歷史責任。航天類本科生的教育形式也需要突破傳統的方式，著重多樣性、前沿性、工程性，因此，該專業的各門課程教育都應該結合專業特點，探索新的教學模式。

人工智能自1956年誕生50多年以來，引起眾多科研機構、政府和企業的空前關注，已成為一門具有日臻完善的理論基礎、日益廣泛的應用領域和廣泛交叉的前沿學科。由于航天領域的特殊要求，人工智能在其發展中發揮著不可替代的重要作用，各發達國家都相繼開展了人工智能與航天技術相結合的研究，致力于實現可重構的、具有容錯能力的、智能的飛行系統和管理系統。因此，“人工智能”作為航天類專業的一門特色選修課，應結合專業特點展開更具有實用性和創新性的教學。

1 人工智能課程特點

一方面，“人工智能”是一門多學科交叉的綜合學科，它涉及計算機科學、數學、心理學、認知科學等眾多領域，具有知識點多、涉及面廣、內容抽象、不易理解、理論性強等特點，使得該課程的教學具有較大的靈活度和較高的難度。另一方面，“人工智能”是一門正在發展中的學科，具有較強的前沿性，計算機科學、信息科學、生物科學等相關學科的發展不斷的提出了許多新的研究目標和研究課題，使得人工智能的技術和算法也需要不斷更新，這在很大程度上增加了“人工智能”課程的教學難度。

2 航天類專業特點

首先，航天類專業具有較強的工程性。在專業的教學改革中有統一的特點，即強調要體現航天工程技術的綜合性、系統性， 注重培養復合型人才。其次，航天類專業具有一定的前沿性。因為航天飛行器作為現代高科技和多種學科技術綜合應用的結晶，應及時把現代先進科技融入到了專業基礎和專業類的課程教學中， 專業知識更新快成為又一特點；另外，航天類專業應注重實踐性教育。尊重個性和興趣，強調動手能力，實驗室對學生開放，要求學生自主地設計完成實驗，強調對學生設計理念和創造能力的培養。最后，航天類專業應重視產學合作。產學合作的目的在于推動學校與航天產業的持續全面合作，造就一支科學技術研究和工程實踐兼備的教師隊伍。

3 教學模式的探索

3.1 教材的選擇

人工智能作為一門新興的學科，其理論與方法都還在不斷的發展與完善中。就目前來看，關于人工智能的定義和范圍都沒有一個統一的標準，不同的教材所介紹的內容也不盡相同。在教材選用方面，需要綜合考慮專業特點和學生的知識背景。本課程主要針對航天類專業高年級本科生，該類學生具有一定的數學、計算機、信息論、通信理論等基礎知識，對航天應用的基本需求有初步的了解，因此，“人工智能”課程難度應該控制在中級，可以較深入的介紹人工智能的基礎算法和應用案例。

中南大學蔡自興教授積累了多年的教學與科研經驗，借鑒了國內外其他專家和作者的最新研究成果，吸取了國內和國外人工智能領域學術書籍的長處，于1987年編寫了“人工智能及其應用”一書，該書根據人工智能學科的新發展不斷修訂，推出四個版本。本課程采用“人工智能及其應用（第4版）”，其中大部分內容適合本科生學習。另外，本課程還給學生提供其他一些參考書目，如N.J.Nilsson 的“Artificial Intelligence：A New Synthesis.Morgan Kanfmann”等經典教材。

3.2 課堂教學形式的探索

“人工智能”課程內容較抽象，概念較為繁多，若采用單一的課堂講授的方式，學生容易概念混淆、理解不透，逐漸產生厭倦情緒，導致教學效果差。本文探索不同的課堂教學手段，根據不同內容采用不同的教學手段，有利于學生對課程內容的理解與吸收。另外，考慮到航天類的專業特點，突出課程內容的工程應用，增加研究性質的教學內容與形式，有利于培養學生的創新能力和實踐能力。

（1）課件采用圖文并茂的PPT。綜合利用文字、圖像、聲音、視頻等多種媒體表示方法，在介紹原理和概念時采用精辟的文字，介紹算法流程時采用圖像，介紹算法應用時采用視頻。在PPT中適當利用不同的字體、顏色或動畫來突出重點，細化流程，引導學生的思路，便于集中注意力接受重點內容。

（2）適當增加課堂討論與練習。對于人工智能的一些基本問題，可以引導學生進行調研和討論，來深化課程內容的了解，并提高學生的學習興趣；對于重要的算法和理論，可以增加課堂練習，讓學生實際動手進行公式的推導或演算，并在練習中分析學生對問題的理解程度，有針對性的增加講解或指導。

（3）適當采用類比的講解方式。對人工智能的不同學派，不同方方法，以及方法的不同應用，廣泛的采用類比的形式進行講解，不僅可以復習已學習的內容，也利于對新內容的理解。并且，通過對不同內容的比較總結相似點、區分不同點，可以避免概念的混淆，清晰的掌握課程內容。

（4）增加研究性教學。研究性教學強調通過問題來進行學習，有必要將實際應用案例或者授課教師的科研項目融入日常的教學工作中去，用“啟發式”、“案例式”教學激發學生“自主學習”能力。

3.3 課程內容的探索

一方面，鑒于本科生知識結構還不夠完善，“人工智能”課程的內容要控制在適應本科生學科基礎的中等難度；另一方面，鑒于航天類專業的特點，課程內容應更注重與航天應用相結合的內容，并且在課程中增加具體應用的介紹。具體的課程內容如表1所示。

3.4 考核形式的改革

“人工智能”課程注重學生創新能力和實踐能力的培養，傳統的試卷形式不能全面的反應學生的學習效果，因此，應采用課堂表現和課程報告相結合的方式進行綜合考核。

一方面，重視學生提出問題、分析問題和解決問題的能力，對學生課堂討論與練習的表現進行考核評分，作為總成績的參考；另一方面，注重學生課題調研和實踐的能力，采取提交課程論文的形式進行考核。正確引導學生根據個人興趣、課程內容、可行性、實踐難度進行合理選題，并根據所選題目進行文獻查閱和總結，完成調研報告或算法實現報告。結合者兩個方面進行最終成績的評定，綜合衡量學生問題分析能力、論文寫作能力和創新實踐能力。

4 結語

航天類專業的本科生教學需針對專業特點有的放矢，該專業的課程教育都應該趨向于前沿性、專業性和實用性。本文的“人工智能”課程教學改革方案不僅考慮到該課程屬于前沿叉學科的特點，也綜合考慮了航天類專業的特點。為了使課程教學更好地服務于學生，本文提出的改革方案打破傳統的教學模式，將課堂理論講解、課堂討論、課后調研、項目實踐等相結合，充分調動學生的學習興趣和積極性，提高學生的創新能力，有利于培養真正符合航天領域所需要的綜合型高級人才。

參考文獻

[1] 王甲海，印鑒，凌應標.創新型人工智能教學改革與實踐[J].計算機教育，2010（15）：136-138，148.

[2] 劉興林.大學本科人工智能教學改革與實踐[J].福建電腦，2010（8）：198-199.

[3] 懷麗波.32課時《人工智能基礎》課程教學的幾點思考[J].華章，2013（34）：193-194.

[4] 紀霞，李龍澍.本科人工智能教學研究[J].科教文匯（上旬刊），2013（6）：91-92.

[5] 肖春景，李建伏，楊慧.《人工智能》課程教學方法改革的探索與實踐[J].現代計算機（專業版），2013（26）：32-34.

[6] 熊德蘭，李梅蓮，鄢靖豐.人工智能中實踐教學的探討[J].宿州學院學報，2008（1）：146-148.

[7] 張偉峰.本科高年級人工智能教學的幾點思考[J].計算機教育，2009（11）：139-141.

篇3

人工智能作為一門課程［1］，開設時間距今只有40多年，但發展極為迅猛。人工智能課程的內容涉及計算機科學、數學、系統科學、控制科學、信息科學、心理學、電子學、生物學、語言學等等，幾乎所有科學工作者都可以在人工智能中找到自己感興趣的問題。目前，國內外已有眾多高校指定人工智能為計算機科學與技術及其相關專業的主修專業基礎課程，它在拓展計算機和自動控制的研究和應用領域方面有著極其誘人的學科發展前景。自2003年起，國內諸多高等院校陸續開設“智能科學與技術”本科專業，同時也有更多高校在傳統信息類專業中加大了人工智能課程的課時比重，因此如何提高人工智能課程的教學質量顯得尤為重要。? 

本文結合人工智能課程的特點以及自己教學與研究的實踐，對本課程的教學進行一些探討，以期改進人工智能課程教學方法，達到提高本課程教學質量的目的。?? 

一、兼顧課程內容的統一性和差異性?? 

人工智能課程的核心內容主要集中在對基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其應用的認識和理解上，盡管各種基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成體系，但是它們之間又存在著許多內在聯系和規律。從這一點來看，人工智能課程與其他很多計算機課程是不同的，這就要求人工智能課程的授課要具有自己的特色。? 

知識表示、知識推理、知識應用是人工智能課程的三大內容，解決任何一個人工智能問題都離不開兩個步驟，即知識表示和問題求解。由此，人工智能課程從總體結構上就有了一個比較清晰的脈絡，即首先必然要學習各種知識表示方法，然后是利用這些知識進行推理，進而實現知識應用，最終達到問題求解的目的。問題求解又分為基本的問題求解方法和高級問題求解方法。圖搜索策略、啟發式搜索、消解原理以及規則演繹系統等都屬于基本的問題求解方法。計算智能、專家系統、機器學習、自動規劃等屬于高級問題求解方法。? 

同時，人工智能課程某些章節或者某些方法算法在一定程度上又自成體系。例如，各種不同的知識表示方法不管是數據結構還是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有許多不同的學派［2］，本課程往往同時會介紹不同學派的算法，這些學派在人工智能的基礎理論和方法、技術路線等方面是完全不同的，甚至是對立的。? 

這些都要求我們在教學過程中不僅要強調人工智能課程理論的統一性和完整性，又要兼顧各學派的特點，尊重甚至調動學生們對不同人工智能學派及其方法的興趣。在編寫和選用教材時也要注重這一點，我們選用的是蔡自興教授編寫的《人工智能及其應用》系列教材［1,2］，該教材以邏輯主義學派為主線，兼顧引進其他學派的精華內容，具有較強的科學性。 

??二、實施分層次教學?? 

各高校一般同時為計算機相關專業的本科生和研究生開設了人工智能課程，甚至有的非計算機類專業也開設有人工智能課程。不同層次的學生對人工智能課程要求掌握的程度不同，我們首先明確本科生和研究生以及非計算機類專業學生的教學目的和教學內容，做到分層次設計人工智能課程教學?過程。? 

本科階段的人工智能課程課時量較少，本科層次只需要做到對大部分人工智能概念和算法了解、認識，少部分達到理解層次。本科生一般都是在高年級（三年級下期或者四年級上期）開設人工智能課程，這時已有不少學生準備繼續讀研或者已經被保研，因此在兼顧全體學生教學層次的同時，要注意給這部分學生足夠的相關參考書目，讓他們能夠利用課余時間廣泛深入了解人工智能相關算法，老師在課后還應和他們進行充分討論，培養他們對人工智能的特別興趣。? 

非計算機類專業的學生往往需要學習如何利用人工智能知識解決該專業領域內的問題，因此在教學中要盡量有專業針對性地進行教學。例如針對農科類專業，在教學專家系統過程中，我們要求學生參考北京農業信息技術研究中心開發的農業專家系統開發平臺（paid5?0）理解并開發與本專業領域相關的簡易農業專家系統。? 

給研究生開設人工智能課程要求做到概念理解，基本算法精通，即要求全面、系統地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干應用實例，并且能靈活運用所學知識闡述解決實際問題的方法和途徑。課程教學中要致力于培養學生分析問題與解決問題的能力，要求研究生將人工智能方法與自己的研究方向相結合，用人工智能方法解決所研究課題中的實際問題，并撰寫相關的課程論文，以小型研討會的形式進行報告交流。實踐證明，我們的研究生的人工智能教學效果明顯提升，成效突出。 

??三、案例驅動，寓教于樂?? 

采用案例教學是為了充分調動學生的學習興趣，增強學生學習的自覺性［3］。通過案例教學能把枯燥的人工智能理論知識具體化、形象化，可以使學生更加感性地理解課堂教學內容。這些案例都是以教師所從事的科研項目中的實際應用環境為背景進行闡述的，讓學生能在實際環境中理解概念和知識，學會利用人工智能知識去分析和解決實際問題。在教學過程中要選擇學生容易接受的案例，體現理論聯系實際的特色，激發學生的興趣。? 

例如，在講授“計算智能”內容時，我們結合黃河三門峽和小浪底水庫水沙聯合智能調度系統［4］進行講解。綜合三門峽水庫和小浪底水庫防洪運用的基本原則、歷年調度方案、專家的經驗、歷年數據和現有的調水調沙數學模型，分別利用模糊決策、神經網絡、遺傳算法及綜合集成方法來實現三門峽、小浪底水庫水沙聯合調度。? 

又例如為了讓學生走近機器人，我們進行了一場機器人展示課，將研究所現有的MOROCS?1（中南一號智能移動機器人）、ASR（廣茂達）、AmigoBot（自主移動機器人）、CanDroid（罐頭機器人）、MD?375 Rover（人控漫游車）、Fokker D7（人控飛機，1:72）、Rockit OWI?769K（聲按、壓控火牛機器人）、Hexapod Monster（六足爬行機器人）、Hubo（多機能歌舞機器人）等各類機器人全部拿出來給學生做了功能演示［5］。親眼看到這么多機器人，同學們都非常興奮，對人工智能課程的興趣高漲。? 

在進行案例教學時，引導學生帶著問題和求知欲望深入理論的學習，讓學生在案例中尋找問題的答案并獲取知識。在講授利用神經網絡進行水庫調度時，引導學生分析如何確定神經網絡的輸入端數據，什么是泛化能力以及如何提高神經網絡的泛化能力。? 

為了鞏固所學內容，可以讓學生組成討論小組對教師提出的論題進行討論，分小組闡述自己的觀點，這樣有助于提高學生學習的主動性，還有助于培養學生思考問題的能力和提高理論教學的效果。案例教學的關鍵在于引導學生利用所學到的理論知識去解釋、分析和解決現實案例中的問題，以達到訓練學生理論運用和深入理解理論知識的目的。? 

此外，我們挑選了機器人足球、拖拉機撲克牌、中國象棋、五子棋等普遍受人喜愛的智能游戲，讓學生親手設計小型智能游戲軟件，在設計的過程中掌握高深的人工智能理論知識，讓學生學得會、用得上、記得牢。 

??四、結語?? 

以上談到的一些教學方法是我們在教學過程中總結體會比較深刻的方面，以供探討。事實上，要進一步提高人工智能課程的教學質量，還有很多方面需要改革和加強。如不斷強調人工智能教師的專業素質，要求他們在講授好人工智能課程的同時，努力提升出自身的專業素質，給學生一個良好的專業素質導向。其次，在人工智能課程教學過程中還需要有培養實用型人才的教學理念，特別是注重培養有創新意識的實用型人才。注重培養學生的質疑能力，只有通過質疑和提出問題，學生的創新意識才能夠得到不斷強化，創新思維能力才能夠得以不斷提高。? 

人工智能學科是一門非常年輕、又非常前沿的學科，有其自身的突出特點，人工智能課程教學必然與其他計算機專業課程教學不同，需要更多的從事人工智能教學的教師在自身的教學實踐中不斷積累經驗，進行廣泛的教學交流。 

 

參考文獻? 

［1］ 

蔡自興, 徐光祐. 人工智能及其應用(第三版)(研究生用書)［M］. 北京: 清華大學出版社， 2004（8）: 1-4.? 

［2］蔡自興, 徐光祐. 人工智能及其應用(第三版)(本科生用書)［M］. 北京: 清華大學出版社， 2003（8）:288-290.? 

［3］雷煥貴, 段云青. 中美案例教學的比較［J］. 教育探索， 2010（6）: 150-151.? 

篇4

1.1集先進性、實用性和前沿性為一體的教學內容改革對國內外優秀的人工智能教材[2-6]的內容進行整合，建立人工智能的知識體系，并提取人工智能課程的知識要點，確定集先進性、實用性和前沿性為一體的教學內容。人工智能的核心思想是研究人類智能活動規律和模擬人類智能行為的理論、方法和技術，因此人工智能應圍繞“智能”這個中心。由于智能本身的復雜性，難以用單一的理論與方法來描述，因此可以通過建立人工智能的不同層次來刻畫智能這個主題。人工智能的主要內容可按圖1所示劃分為最底層、抽象層、邏輯層和應用層這4個不同層次。在最底層，神經網絡與演化計算輔助感知以及與物理世界的交互。抽象層反映知識在智能中的角色和創建，圍繞問題求解對知識進行抽象、表示與理解。邏輯層提出學習、規劃、推理、挖掘的模型與方式。應用層構造智能化智能體以及具有一定智能的人工系統。將人工智能劃分為這4個層次可確定人工智能課程的教學內容，并保證教學內容的循序漸進。

1.2基于人工智能知識體系的教學案例庫建設根據所確定的教學內容、知識重點和知識難點，從國內外經典教材、科研項目、研發設計、生產建設以及國內外人工智能網站等多種途徑，收集案例素材，加以整理，撰寫各知識要點的教學案例及其內容。表1給出基于人工智能知識體系的教學案例示例。

2人工智能課程教學案例的詳細設計

在教學案例具體設計時應包括章節、知識重點、知識難點、案例名稱、案例內容、案例分析過程、案例教學手段、思考/討論內容等案例規范，分別從以下單一案例、一題多解案例和綜合應用案例3種情況進行討論。

2.1單一案例設計以人工智能課程中神經網絡課堂教學內容為例，介紹基于知識點的單一案例的設計。神經網絡在模式識別、圖像處理、組合優化、自動控制、信息處理和機器人學等領域具有廣泛的應用，是人工智能課程的主要內容之一。教學內容主要包括介紹人工神經網絡的由來、特性、結構、模型和算法，以及神經網絡的表示和推理。這些內容是神經網絡的基礎知識。其重點在于人工神經網絡的結構、模型和算法。難點是人工神經網絡的結構和算法。從教學要求上，通過對該章節內容的學習，使學生掌握人工神經網絡的結構、模型和算法，了解人工神經網絡的由來和特性，一般性地了解神經網絡的表示和推理方法。采用課件PPT和演示手段，由簡單到復雜，在學生掌握人工神經網絡的基本原理和方法之后，再講解反向傳播BP算法，然后運用“手寫體如何識別”案例，引導學生學習理解人工神經網絡的核心思想及其應用方法。從國外教材中整理和設計該案例，同時應包括以下規范內容。章節：神經網絡。知識重點：神經網絡。知識難點：人工神經網絡的結構、表示、學習算法和推理。案例名稱：手寫體如何識別。案例內容：用訓練樣本集訓練一個神經網絡使其推廣到先前訓練所得結果，正確分類先前未見過的數據。案例分析過程：①訓練數字識別神經網絡的樣本位圖；②反向傳播BP算法；③神經網絡的表示；④使用誤差反向傳播算法訓練的神經網絡的泛化能力；⑤一個神經網絡訓練完畢后，將網絡中的權值保存起來供實際應用。案例教學手段：手寫體識別的神經網絡演示。思考/討論內容：①訓練改進與權值調整改進；②過學習/過擬合現象，即在一個數據集上訓練時間過長，導致網絡過擬合于訓練數據，對未出現過的新數據沒有推廣性。

2.2一題多解案例設計一題多解案例有助于學生把相關知識點聯系起來，形成相互關聯的知識網絡。以人工智能課程中知識及其表示教學內容為例，介紹一題多解案例的設計。知識及其表示是人工智能課程三大內容（知識表示、知識推理、知識應用）之一。教學內容主要包括知識表示的各種方法。其重點在于狀態空間、問題歸約、謂詞邏輯、語義網絡等知識表示方法。難點是知識表示方法的區別及其應用。從教學要求上，通過對該章節內容的學習，使學生掌握利用狀態空間法、問題歸約法、謂詞演算法、語義網絡法來描述和解決應用問題，重點掌握幾種主要知識表示方法之間的差別，并對如何選擇知識表示方法有一般性的了解。通過講解和討論“猴子和香蕉問題”案例，來表示抽象概念。該案例從國內外教材中進行整理和設計，同時包括以下規范內容。章節：知識及其表示。知識重點：狀態空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網絡法等。知識難點：知識表示方法的區別及其應用。案例名稱：分別用狀態空間表示法與謂詞邏輯法表示猴子和香蕉問題。案例內容：房間內有一只機器猴、一個箱子和一束香蕉。香蕉掛在天花板下方，但猴子的高度不足以碰到它。猴子如何摘到香蕉？如何采用多種知識表示方法表示和求解該問題？案例分析過程：①狀態空間法的解題過程。用n元表列表示該問題的狀態；定義問題的操作算符；定義初始狀態變換為目標狀態的操作序列；畫出該問題的狀態空間圖。②謂詞邏輯法的解題過程。定義問題的常量；定義問題的謂詞；根據問題描述用謂詞公式表示問題的初始狀態、中間狀態和目標狀態。案例教學手段：猴子和香蕉問題的演示。思考/討論內容：①選擇知識表示方法時，應考慮哪些主要因素？②如何綜合運用多種知識表示方法獲得最有效的問題解決方案?

2.3綜合應用案例設計與單一案例、一題多解案例相比，綜合應用案例能更加有效地啟發學生全方位地思考和探索問題的解決方法。以機器人行動規劃模擬為例，介紹人工智能綜合應用案例的設計，該案例包括以下規范內容。章節：人工智能綜合應用。知識重點：人工智能的研究方向和應用領域。知識難點：人工智能的技術集成。案例名稱：機器人行動規劃模擬。案例內容：綜合應用行為規劃、知識表示方法、機器人學、神經網絡、人工智能語言等多種人工智能技術與方法，對機器人行動規劃問題進行描述和可視化。案例分析過程：①機器人行為規劃問題求解。采用狀態歸約法與分層規劃技術，將機器人須完成的總任務分解為若干依序排列的子任務；依據任務進程，確定若干關鍵性的中間狀態，將狀態對應為進程子規劃的目標；確定規劃的執行與操作控制，以及機器人過程控制與環境約束。②基于謂詞邏輯表示的機器人行為規劃設計。定義表達狀態的謂詞邏輯；用謂詞邏輯描述問題的初始狀態、問題的目標狀態以及機器人行動規劃過程的中間狀態；定義操作的約束條件和行為動作。③機器人控制系統。定義機器人平臺的控制體系結構，包括反應式控制、包容結構以及其他控制系統等。④基于神經網絡的模式識別。采用神經網絡方法以及BP算法對桌面茶壺、杯子等物體進行識別，提取物體圖形特征。⑤機器人程序設計語言。運用人工智能語言實現機器人行動規劃行為的可視化。案例教學手段：機器人行動規劃的模擬演示。思考/討論內容：人工智能將會怎樣發展？應該在哪些方面進一步開展研究？

3案例教學環節和過程的具體實施細節

人工智能案例教學的實施面向筆者所在學院軟件工程專業三年級本科生展開。具體實施細節如下。（1）教學內容的先進性、實用性和前沿性。引進和整合國外著名人工智能教材內容，保證課程內容具有先進性。同時將前沿人工智能的研究成果與技術有機地融入課程案例教學之中。（2）案例教學的創新教學模式。在教師的引導下，將案例中涉及的人工智能內容推廣到對人工智能的一般性認識。案例的教學過程，成為認識人工智能、初步運用人工智能的理論與方法分析和解決實際應用問題的過程，使學生具備運用人工智能知識解決實際問題的意識和初步能力。在課程教學中，打破國內常規教學方式，建立和實施開放式案例教學模式。采用動畫課件、錄像教學、實物演示、網絡教學等多種多媒體教學手段，以及集中講授與專題討論相結合的教學方式將理論、方法、技術、算法以及實現有機結合，感性認識與理性認識相結合，理論與實際相結合，極大地激發學生自主和創新性學習的熱情。（3）“課堂教學—實踐活動—現實應用”的有機融合。在案例教學過程中，從傳統教學觀以學會為中心轉化為創新應用型教學觀以創新為中心，以及從傳統教學的以課堂教學為中心轉化為以課堂教學與實踐活動并重為中心，構造具體問題場景以及設計教學案例在情境中的現實應用，加深學生對教學內容的理解，同時提高學生的思考能力和實際綜合應用能力。

4結語

篇5

關鍵詞:人工智能;專家系統;ARM;單片機

人工智能(AI)[1]是計算機科學的重要分支,是計算機科學與技術專業的核心課程之一。本課程在介紹人工智能的基本概念、基本方法的基礎上,主要是研究如何用計算機來模擬人類智能,即如何用計算機實現諸如問題求解、規劃推理、模式識別、知識工程、自然語言處理、機器學習等只有人類才具備的“智能”,本課程重點闡明這些方法的一般性原理和基本思想,使得計算機更好得為人類服務。

1人工智能課程體系

人工智能主要研究傳統人工智能的知識表示方法,包括狀態空間法、問題歸約法謂詞邏輯法、語義網絡法、框架表示、劇本表示等;搜索推理技術主要包括盲目搜索、啟發式搜索、消解原理、規則演繹算法和產生式系統等。

人工智能的研究論題包括計算機視覺、規劃與行動、多Agent系統、語音識別、自動語言理解、專家系統和機器學習等。這些研究論題的基礎是通用和專用的知識表示和推理機制、問題求解和搜索算法,以及計算智能技術等。

人工智能課程在我校計算機科學與工程學院是作為大三年級的一門專業選修課開設,總共學時數為:60(其中理論學時為36,實驗學時為24),隨著計算機技術的不斷更新發展,人工智能的應用領域變得越來越廣,因此人工智能(AI)這個學科已不再陌生,很多學生對其充滿興趣,所以在選課人數上遠遠超過其他選修課的人數,另外結合我校的實際情況,部分理論或實驗設計項目可以與其他相關專業結合起來而應用。

2人工智能教學實踐

50多年以來,人工智能獲得很大的發展,已經引起眾多學科和不同專業背景學者們的日益重視,成為一門廣泛的交叉和前沿科學,但是到目前為止人工智能至今仍尚無統一的定義,要給人工智能下一個準確、科學和嚴謹的定義也是困難的。

由于人工智能[2]是一門交叉性的學科,涉及到了控制論、語言學、信息論、神經生理學、心理學、數學、哲學等許多學科。所以該學科具有知識點多、涉及面廣、內容抽象、不易理解、理論性強、需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力等特點,導致了在教學過程中老師講得吃力、學生聽得吃力。盡管在多年的教學過程中積累了一些經驗,但是對于如何把握這門課程的特點,提高學生的學習興趣,幫助學生更好的理解這門課程,目前仍然有很多問題需要研究解決。

目前在整個教學過程中存在的主要問題[3]是:

1) 教學內容陳舊,部分參考書相關內容或案例都過于陳舊。在整個教學過程中,多數教學案例涉及到人工智能理論的高級應用――機器人,目前在國際及國內機器人的水平已經達到相當高的水平,但是部分教科書中仍沿用關節型機器人為例,教學內容稍顯陳舊。

2) 教材難易程度不均勻,部分章節學生難以理解。由于人工智能課程的部分章節,本身就可以獨立成一門課程,但由于是面向本科生的內容,因此很多內容壓縮于一章來講解,同時由于課時所限,完全不能將相關的內容講透講通;例如:神經計算中的神經網絡,與模糊邏輯控制的相關理論與應用。

3) 教學手段單一,教學過程中缺乏師生之間的溝通與交流。經過自己的實踐教學及對兄弟院校的人工智能的教學內容與教學手段的調研,同時也在學生之間進行溝通交流,發現多數同學反映,理論與應用雖然前沿,但是在學習過程中,教師教學手段單一,內容枯燥乏味,一般的教學模式,多采用“老師講,學生聽”的方法,整個教學效果并不理想。

4) 考核方法不科學,不能體現學生實際的學習情況。目前對于課程學習的考核采用閉卷考試的方式,很多考點有的同學根本不理解,完全死記硬背,考后又將內容丟棄,從學習的效果來講,收獲甚微且完全沒有達到真正學習及應用的能力。

3教學方法改進

3.1注重激發學生的學習興趣

科學家愛因斯坦曾說過:“興趣是最好的老師?！比绾卧诮虒W工作中激發和培養學生的學習興趣,提高他們學習的主動性和積極性是當前教學改革中迫切需要解決的重要問題。

在實際的課堂教學中發現,剛開始聽課由于有興趣學生整體學習的積極性很高,但是一段時間過后發現部分學生由于教學內容抽象,難點比較多,不便于理解,興趣日漸變少,針對此種情況,可以采用任務驅動式教學或案例教學。

例如:在講專家系統章節時,在授課之前先通過互聯網,采取案例教學法,給學生們實時在線演示一個醫療專家診斷系統,演示其中的功能,同時與學生互動,以問答式與學生互動,了解目前專家系統的具體應用、可以解決的問題、給人民生活帶來的益處等。通過這種教學的形式,一方面可以激發學生的學習興趣;另一方面也使同學們體會到人工智能與我們生活的貼近程度。第二步,采用任務驅動法,具體來說,它是指教學全過程中,以醫療專家診斷系統若干個具體任務為中心,通過完成任務的過程,介紹和學習基本知識和具體設計方法。

3.2注重教材選擇

這一任務的執行者主要是由教研室主任或任課老師來完成。目前在各高校中所使用的人工智能相關教材的種類繁多,章節和內容的設置上也存在差別。筆者在訂閱教材或參加教材展銷的活動中,都比較重視人工智能教材的情況,通過比較發現,有的教材內容及難度太低,完全不符合高等本科院校的要求,而部分出版社的教材則是內容及章節安排內容太多太泛,有些知識點講的又過于深奧,限于學時所限也不適合選用。在選教材方面,除了關注內容方面外,還要注重書上所講的一些實例,注重這些例子的典型性、時效性及新穎性,例如,部分教材在自動規劃這一章,選用機械手作為例子來說明積木世界的機器人規劃問題,還有一些選擇關節機器人,前些年這樣的機器人技術確實是個難點,但是依據現在成熟的機器人技術,無論是國際還是國內都已不再是技術難點,再拿這個例子去配合理論去講解,無論內容還是形式都稍顯陳舊,目前機器人技術發展水平基本上達到盡可能高仿真狀態。

3.3運用現代化的多媒體教學手段

針對人工智能課程相關內容比較抽象,公式推導比較繁瑣,除了具有完善的教學大綱、合理的教學計劃以及好的教材外,還應該根據學校的實際硬件條件盡可能地選擇多媒體教學手段來輔助教學。因此在實踐教學中,配合教學內容,充分利用計算機、投影儀以及互聯網的優勢,結合多種教學方法與手段組織整個教學過程。例如:在講述搜索推理技術時,使用一些小的演示軟件,將相關推理技術的理論通過動畫的形式一步一步演示出來;在講專家系統相關理論知識時,尤其是各種類型的專家系統,采用互聯網上的一些在線視頻資源為例,給同學進行詳細講解,同時結合農業院校的特點,在線資源有如農業專家系統或動物專家診斷系統等,這樣學生可以加強對理論知識的理解,同時也體會到理論不再是抽象空洞的文字描述;在自動規劃這一章,給同學們選擇演示發達國家目前研制的各種類型機器人,通過這些形象生動、行為舉止逼近真實人的機器人來給學生講理論,這樣學生通過觀看視頻資源,不僅可以拓寬知識面及視野,同時也可以及時地了解國際及國內機器人的發展水平及差距,不斷更正自己的錯誤觀點并更新自己新的專業認識,另一個方面也可以同時激發學生們的學習熱情和積極性,這一點在課堂實踐教學中得到驗證,得到廣大同學的認可和接受,整個教學課堂不再那么單調枯燥呆板了,基本可以達到在娛樂中傳授專業知識。

3.4加強對實驗教學的重視

目前高校在人工智能的教學過程中,實驗所占的學時比較少,有的甚至就不安排實驗課學時;另外實驗內容也相對比較簡單,應用不到理論課堂上所學到的人工智能原理,實驗效果不是很好。面向人工智能課程的程序設計語言,多采用Prolog程序設計語言,該語言是一種基于一階謂詞的邏輯程序設計語言,它在AI和知識庫的實現技術方面具有十分重要的作用,具有表達力強、表示方便、便于理解、語法簡單等優點。但在整個實驗教學環境也遇到了如下問題:首先是目前有關人工智能的專門配套實驗教程很少;其次是即使有諸如《面向人工智能程序設計Prolog》教程,則主要是側重介紹這門自然語言的程序設計,而其中很多部分與AI實驗環節關聯度不大,另外教材價位也比較高。針對此種情況,筆者在24個學時的實驗教學過程中,安排7個實驗內容,其中最后一個專家系統的設計與實現作為一個綜合性實驗來設計。在進行實驗教學的過程中,首先參考多本Prolog程序設計教程,選擇其中與實驗教學計劃中相關的內容,專門編寫相應的電子教程,同時也結合我校學生本身的特點[4],有側重地體現和編寫,總的目的是給學生一份完整的、系統的、規范的電子教程。這樣做的目的是:一方面作為學生參考的技術文檔;另一方面也可以節省學生的部分經濟開支。電子教程的結構分為三個部分來完成,首先為人工智能理論及原理,Prolog語言的使用說明;其次具體的例子演示(均經過調試正常運行);最后為布置給學生具體的實驗內容及相關題目,以提供給學生自己動手實踐的機會。此外在實驗教學過程中,同時也會給學生們自由發揮的機會,比如專家系統的設計與實現作為一個綜合性實驗,學生可以采用Prolog編程實現,也可以采用其他自己擅長的程序設計語言,例如有的同學選擇C語言、VC++、Visual Basic、Java及網頁開發設計語言ASP/JSP等,此外在實驗內容方面,實驗遞交的專家系統涉及多個領域(有動物辨別、醫療診斷、動物養殖咨詢等專家系統)、范圍也頗廣,實驗內容重復性很小,在設計過程中,絕大部分同學均是結合自己的興趣愛好來完成設計。

4結語

人工智能的研究成果將能夠創造出更多、更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領域超越人類智能,同時將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。作為一名當代的大學生有必要學好這門課程,但是根據實際教學情況,教師與學生仍然需要繼續進行相應的研究與發展,只有不斷地探索和提高,才能使我們的教學工作更上一層樓,才能培養出符合時代和社會需求的人才。另外人工智能與農業等方面存在很多結合應用的契機,這樣計算機就可真正地服務于社會、服務于人類、服務于農業、應用于農業、發展農業。

參考文獻:

[1] 蔡自興. 人工智能及其應用[M]. 3版. 北京:清華大學出版社,2007.

[2] 陳峰,文運平. 淺談人工智能課程的教學[J]. 消費導刊,2006(12):123.

[3] 趙蔓,何千舟. 面向21世紀的人工智能課程的教學思考[J]. 沈陽教育學院學報,2004,6(4):131-132.

[4] 王蓮芝. 高等農林院校人工智能教學的探討[J]. 高等農業教育,2003(12):64-65

Study of the Artificial Intelligence Teaching Methods

HAN Jie-qiong1, YU Yong-quan2

(1. School of Computer Science and Engineering, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou 510225, China;

2. School of Computer, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510075, China)