人工智能科研课题篇（1）

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。

参考文献:

[1] 张剑平. 关于人工智能教育的思考[J]. 电化教育研究,2003(1):24-28.

[2] 谢昆青. 第一个智能科学技术专业[J]. 计算机教育,2009(11):16-20.

[3] 罗辉,梁艳春. 大学生毕业论文与科研能力培养及就业[J]. 吉林教育,2003(10):18.

[4] 金聪,刘金安. 人工智能教育在能力培养中的作用及改革设想[J]. 计算机时代,2006(9):66-69.

Reform and Practice of Innovative Teaching in Artificial Intelligence

WANG Jia-hai, YIN Jian, LING Ying-biao

人工智能科研课题篇（2）

中图分类号：G642.0？摇 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2012）12-0053-02

一、引言

《人工智能》是一门跨学科的课程，它的内涵十分丰富，包含了符号学、数理逻辑、神经网络、遗传算法、知识表示和推理、模式识别、机器学习等方面的知识，并且内容抽象，使得一般本科生望而生畏。目前在大多数院校里尤其是二本院校，《人工智能》只是作为一门选修课程。既然是作为选修课程，我们可以不拘泥于传统的教学方式，采取灵活多样的教学形式，培养学生研究这个领域的兴趣，使得学生既能掌握人工智能领域的基础理论，又能了解目前人工智能的前沿课题，扩大知识面，并为今后的研究打好基础。

二、改革教学方法

在传统的教学模式里，教师往往就一本教材从头到尾讲授给学生，教师讲什么，学生就听什么。但是人工智能涉及太多的数理逻辑推理知识，内容抽象，讲解起来不免有点枯燥无味，学生的兴趣就会随着讲课的进程逐渐变得淡薄。另一个问题是在传统的教学模式下，学生接触不到该研究领域的前沿问题。事实上，随着科技的进步，人工智能技术也在不断发展，再加上人工智能本身的特点，即它是一门交叉学科，涉及计算机科学、信息科学、控制科学、认知学、生物学、哲学等等领域。因此当学生了解了当前国内外学者所研究的前沿课题，这样不仅能克服“枯燥无味”的问题，而且会拓宽他们的知识面，从而他们可以将自己所学专业作为人工智能的潜在应用或研究领域。基于以上分析，考虑到人工智能是适合任何专业学生学习的一门选修课，我们设立分专题讲授模式，这些专题包括：人工智能与类人思维，人工智能与机器进化，人工智能与知识表示，人工智能与决策规划等等。下面分别叙述之。

1.人工智能与类人思维。什么是人工智能？Nilsson指出：“人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或更好地完成以上行为的机器……”那么为了这个长远目标，我们应该深入地探讨人类大脑是如何思维的，或者说是如何思考问题的，人类是如何感知、理解以及应付外界庞杂的世界。只有深刻理解了人脑功能原理以后，人工智能才能“贡献出”相应的类人思维模型。这相当于空气动力学，人类飞行器只是根据空气动力学的原理构造的，它并不要求人类制造像鸟儿一般的飞行工具。因此在这部分教学过程中，可以先提出“大脑是如何思维的”问题，让学生自己动脑思考，相互探讨：人脑的结构是什么？人类思考问题分层次吗？什么是智力？智力的本质是什么？……课后，学生可以带着这些问题查阅资料文献，分组讨论，甚至可以写一些文章来阐述自己对思维的理解。这样既充分调动了学生学习的积极性，又培养他们的兴趣。然后，我们在课堂上进行具体讲解，讲解内容自然而然地引入了人工智能的定义，人工智能历史知识，图灵测试方法以及认知模型方法，接着再介绍目前国内外类人思维模型的研究现状。这样的教授过程，一开始就使得学生不排斥这门课，在了解人工智能基础知识外也接触到认识论方面的知识，培养了学生查阅文献和撰写科技论文的能力。

2.人工智能与机器进化。这部分专题主要给学生讲解遗传算法方面的知识，比如遗传算法的产生与发展，遗传算法的基本操作，遗传算法的应用情况。并且在教学过程中结合实例来讲述。实例可以从最基本的简单函数优化到复杂的旅行商问题。学生可以自己设计函数优化的解决方案，指出初始种群大小、进化代数、交叉率等因素对求解结果的影响，并要求学生自己编写程序来分析和理解这些问题。这些实验和设计极大地提高了学生的动手能力。

3.人工智能与知识表示。知识表示可看成是一组描述事物的约定，在人工智能里，它研究怎样把“人类知识”表示成机器能处理的数据结构。经典人工智能的主要表示方法有：一阶谓词逻辑表示方法，这是最基本的表示方法，具有严谨的公理体系；产生式规则表示方法，这是使用最广泛的表示方法；语义网络、框架、脚本表示方法，这是结构化的表示方法，等等。但是学生在学习这部分的知识时，对于逻辑推理觉得非常枯燥无味。我们的想法是在介绍这部分的知识时，不仅透彻阐述各种表示方法的精神实质，而且建议学生阅读Sowa所编著的《知识表示》一书，该书提供了知识表示方面广泛的知识，是这一领域的公认权威著作。Sowa在介绍新思想的同时捕捉到这一领域的最新成就，并且将逻辑学、哲学、语言学和计算机科学结合到知识表示，并将其转换为可计算形式。该书中还包含了大量的哲学和语言学的知识，阅读该书可以使得学生知识面得以拓宽，加上该书目前没有翻译版本，鼓励学生阅读英文原著，对学生各方面能力的提高都有所帮助。

4.人工智能与决策规划。在决策规划中，着重介绍增强学习、偏好理论等基础知识，由于我们在这个方面上做了许多工作，因此在讲解时联系自己的研究进行一些专题探讨，例如双马尔科夫过程决策模型，协同算法，超滤偏好模型，朴素描述逻辑在中医理论上的应用等等，并欢迎学生和我们共同研究这些专题，这样做无疑会增加师生之间的学术交流，促进学生的研究兴趣，形成良好学术氛围。

5.丰富多样的教学形式。除了以上的专题外，还可以开设其他的人工智能专题。事实上可以针对不同专业的学生确定专题的内容和形式。例如对于工程类的学生，可以着重讲述神经网络，进化计算等方面的内容，并且借助于Matlab提供的相关工具箱进行实验设计。因为大多数工程类的本科生都学习过Matlab语言，该语言在科学研究和工程实践中应用广泛，在教学过程中也要充分发挥这些优点。如是文科类的学生，教学方面可以着重讲述人工智能的符号学，哲学等方面的知识，这让文科学生从另一个角度去理解人工智能。课堂上，充分利用多媒体教学，采取多样的教学手段，激发学生的兴趣和好奇心。还可以播放国际机器人大赛等录像片段，增强课堂的教学效果。

三、结束语

总之，将人工智能分专题来讲授，让学生立刻能接触到当前人工智能的前沿研究问题，并且领会其中的实质。再加以多元化的教学手段，使得学生好学，乐学，更好地实现教学目标，提高教学水平。

参考文献：

[1]Nils J. Nilsson，著.人工智能[M].郑扣根，庄越挺，译.北京：机械工业出版社，2004，6.

[2]John F. Sowa.Knowledge Representation：Logical，Philosophical，and computational Foundations[M].北京：机械工业出版社，2003，6.

[3]韩丽娟，孙玉红，李圣君.《人工智能》教程改革初探[J].电脑知识与技术，2007，（13）：222-223.

[4]冯爱祥，罗雄麟.本科“人工智能”课程的教学改革探索[J].中国电力教育，2011，（10）：111-112.

[5]李春贵，王萌，何春华.基于案例教学的“人工智能”教学的实践与探索[J].计算机教育，2008，（9）：53-54.

[6]曾安，余永权，曾碧.人工智能课程教学模式的探讨[J].江西教育学院学报（综合），2006，27（6）：40-43.

人工智能科研课题篇（3）

诺贝尔奖金获得者西蒙把自然科学定义为探索自然界的奥秘，阐明自然现象，发现自然现象之间的规律及定律。具体到智能科学，就是研究人的智慧，建立人机结合系统理论，并用其模拟人的智慧。但是，值得注意的是，技术科学从本质上是有别于自然科学的，技术科学是利用自然科学的一般规律与理论，研究人造物的构成方法及原理的科学[1]。如智能技术是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。然而，除了智能科学和智能技术，智能科学技术的研究任务还涵盖一个重要的组成部分――智能工程，即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[2]。由于智能科学、智能技术和智能工程三个领域所强调的研究任务不同，因此智能科学与技术专业人才培养目标可以分为科学技术型(或称为研究型)和工程技术型(或称为应用型)。前者是研究型培养模式，以培养具有学术研究或应用研究能力的人才为主，尤其要体现人才培养的综合性、复合性和创新性；后者是工程型培养模式，以培养在工程领域中具有应用复合能力的人才为主，尤其要体现人才培养的综合性、复合性和应用性[3]。更值得注意的是，进入21世纪之后，随着科学技术的迅猛发展，工程问题的综合性与复杂性也不断增强。在这种情况下，智能科学与技术专业如何解决复杂系统提出的一系列工程问题，培养出具有时代特色的优秀工程人才，是新时代赋予新专业的一种使命。

1智能科学与技术专业现状问题分析

由于智能科学与技术专业成立仅有短短7年时间，还处于不断发展之中，所以不可避免地存在一些问题。一般来说，智能科学与技术专业学生的培养存在两种模式：科学型人才和工程型人才。因此，如何根据各个学校的传统优势和培养目标来选择学生的培养模式，非常重要。然而，受传统教育模式的影响，即使在智能科学与技术专业中，对人才的培养仍然偏重科学型，这就导致了目前该专业学生工程能力存在这样或那样的问题[4]。

1.1缺乏实际的工程训练和实践

智能科学与技术专业虽然重视基础科学与技术课程学习和学生分析能力的培养，但是对工程实践训练和对学生相关综合素质的培养相对较弱，重理论知识灌输和轻实践能力培养的老问题仍然存在，教学、科研与实际生产的结合不紧密，因此学生的综合能力无法应对如今复杂系统的工程问题，难以满足用人单位的需求[5]。

1.2专业设置缺乏特色

随着对智能科学与技术专业的深入理解，人们逐渐认识到这个专业的重要性和光明前景。近几年，设置这个专业的高校正在迅速增加。然而，深入分析这一新专业的高校分布和地域分布，设置该专业的高校有“985”高校、教育部“211”工程重点建设高校、地方重点建设高校；而地域分布更为广泛，在北京、天津、湖南、杭州等多个区域[6]。智能专业的这种不同水平的高校分布和地域分布决定了每个学校的专业设置应该具有自己的特色，应该适应我国产业、经济结构多样性和地区发展不平衡性的需要。因此，院校不问自身条件如何，不看当地经济发展和产业结构如何，使得智能专业的办学模式和专业设置大规模趋同的现象应该得到充分的重视。

1.3缺乏对学生创新意识的培养

虽然近几年本科教育模式正在大力革新，如2010年国家层面开始实施的“卓越工程师”教育计划，但是本科教育的填鸭式教学模式仍然广泛存在，使学生被动地学习，以应付考试。这种模式的后果只会导致学生死记硬背，创新意识薄弱，造成了学校培养和实际需要的严重脱节。

2优秀工程创新人才培养的途径探索

根据目前智能专业中工程实践和课程设置存在的问题，我们提出了下面的解决方法。首先，根据学校的现实情况设置工程实践的培养目标；其次，根据课程设置的不足提出课题组制度和以点带面制度，作为课程设置的有效补充；最后，结合智能专业较新的专业知识实施创新型选题。通过有效实施这三个方法，培养优秀的工程创新人才。

2.1差异性培养目标

培养目标是实现优秀工程创新人才的关键。差异性培养目标是培养学生成才的本质属性，孔子早就说过“因材施教”的理念。所以，对智能科学与技术这个新专业来说，由于它仍处于快速发展和完善之中，尤其是不同类型高校又有实际情况，因此应该制定具有差异性和多样化的培养目标。比如说，研究型大学要致力于培养工程研究型、工程创新型的高端人才，以培养学术研究型的科学家、研发人员和设计工程师为主；而教学型大学工程人才的培养目标定位要突出应用型，以服务地方经济建设为主，培养从事工程施工和管理的工程人才。

差异性培养目标不但体现在不同地域和不同类型的高校之间，即使在同一所高校，也应根据学生的兴趣和实际情况确定不同的培养目标。具体来说，即使是一个班级的学生，他们的兴趣和目标也不尽相同，如有的学生立志学好英语，有的学生准备全力以赴考研不顾其他，有的学生准备把自己的兴趣当做追求目标。因此，充分考虑和尊重学生目标的差异性，是培养创新人才的一个前提。

2.2改革培养方式与途径

目标确定以后，接下来就涉及到优秀工程创新人才培养如何实施的问题，其核心是让学生得到充分的工程训练，调动学生的积极性、主动性。实际操作过程中，教师可以把学生真正放到竞赛的赛场上，如参加教育部“质量工程”建设的物联网创新创业大赛、“挑战杯”设计大赛、“盛群杯”单片机创新设计竞赛、“飞思卡尔”智能车竞赛等。这些竞赛都是以创新为主要诉求，课题的名称自拟。因此，通过这些比赛，学生们可以从选题、制作、参赛、完善作品等多个环节体会工程创新的全过程，大大提高工程实践能力，为成为工程创新人才打下坚实的基础。如何根据智能专业的特点，并结合各种创新竞赛，来实施这样的工程训练呢？通过下面两种制度可以有效实现。

第一，实施课题组制度。即把智能系的学生分成多个课题组。如我校的第一届学生分成了7个课题组，每组4～5人，在课题组的基础上实行导师制，每位导师可带1～2组。课题组的培养目标是培养学生独立提出问题的能力、独立解决工程实际问题的能力、科学研究能力和科技开发及组织管理能力。但是，有一个前提，课题组制度要保证让学生广泛参与，这样才能最大可能和最大范围地培养优秀工程创新人才。因此，实施下面的以点带面制度，对保证学生的参与广度和培养质量非常必要。

第二，实施以点带面制度。随着智能专业的快速发展，学生越来越多，课题组越来越多，但教师的精力毕竟是有限的，难以指导太多课题组的学生。我们采用以点带面制度来解决这个问题。从横向方面看，我们采用组长负责制和核心组员制，每个课题组的组长和核心组员由能力相对较强的学生担任，作为导师和课题组组员之间的联系纽带，导师仅仅将相关的课题任务传达给他们即可。这样既能够大大降低指导教师的工作量，也能够充分调动学生的积极主动性和自主性，锻炼他们独立解决问题的能力和团结协作、组织管理的能力。从纵向方面看，在课题组还涉及到不同年级的情况下，以点带面制度就是核心组员指导低年级学生。这样就实现了同一年级之间、不同年级之间的良性循环，保证无论那个年级的课题组，总有一个核心组员在指导，而指导教师一般仅仅亲自指导核心组员，最终实现使用指导教师的有限时间，而使学生的收益最大化。以点带面制度保证了教学指导质量和学生深入、广泛、全过程参与工程训练活动，从而锻炼他们的工程创新能力。

2.3重视对学生创新实践能力的培养

创新是教育部实施的“质量工程”的核心。对智能专业的学生来说，创新的核心是创新意识和选题。该专业学生一般会接触到最新的智能传感技术、智能控制技术、智能执行技术、智能信息处理技术。这些新的技术自然带来一批新的元器件和新的信息处理方式。因此，使用这些新的元器件和新的信息处理方式，结合我们的生活需求，就比较容易实现具有创新性的选题。选题确定后，就可以采用课题组的方式和以点带面的模式，通过“实践学习”方式，将专业理论的学习与科研实践紧密结合，在项目实践中增强学生的自主学习能力、创新思维能力和实践动手能力，促进学生的综合素质发展，最终培养一批兼具创新力和领导力的精英之才。

通过以上三个方面的实施，智能系的几个课题组在“挑战杯”、“盛群杯”单片机创新设计竞赛等创新类比赛中制作出很有创意的作品，应用了智能专业的许多知识，取得了优异成绩。这极大锻炼了学生的工程创新能力，初步达到了工程创新人才培养的目标。

3结语

在国内各个专业普遍重视工程创新人才培养的大环境下，笔者为培养优秀的工程创新人才提供了一种思路和方案。笔者提出差异性培养目标、课题组制度和以点带面制度，并把这些方法应用到智能系学生的工程能力培养上，确立了学生的自我管理方式。学生做出了优秀的创新作品，通过在创新竞赛中的全过程“实践学习”，增强了实践动手、团结协作和组织协调等工程能力，最终成为能够提出创新问题并有效解决问题的具有工程创新能力的人才。该方法具有较强的实践价值和良好的效果，初步达到了将智能系专业学生培养成为工程创新人才的培养目标。

参考文献：

[1] 蒋新松. 智能科学与智能技术[J]. 信息与控制,1994,23(1):38-39.

[2] 杨鹏,张建勋,刘冀伟,等. 智能科学与技术专业课程体系和教材建设的思考[J]. 计算机教育,2010(19):11-14.

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[4] 王万森,钟义信,韩力群,等. 我国智能科学技术教育的现状与思考[J]. 计算机教育,2009(11):10-14.

[5] 王玺. 如何培养具有时代特色的优秀工程师[J]. 上海工程技术大学教育研究,2008(4):7-11.

[6] 蔡自兴. 智能科学技术课程教学纵横谈[J]. 计算机教育,2010(19):2-6.

Research on Intelligent Majors’ Teaching Method for Training Creative Engineers

CHEN Haiyong, ZHANG Lei, XING Guansheng, YANG Peng

人工智能科研课题篇（4）

智能电网建设对科技团队管理的要求

 

自2002年以来，国家电网公司一直高度关注智能电网的发展，重视各种新技术的研究创新和集成应用。

 

自2009年特高压试验示范工程投运后，国家电网公司加快了智能电网的研究和建设推进步伐，并将我国智能电网建设规划为三个阶段：第一阶段是规划试点阶段(2009〜2010年)，重点开展智能电网发展规划工作，制定技术和管理标准，开展关键技术研发、设备研制及各环节试点工作;第二阶段是全面建设阶段(2011〜2015年)，加快特高压电网和城乡配电网建设，初步形成智能电网运行控制和互动服务体系，关键技术和装备实现重大突破和广泛应用;第三阶段是引领提升阶段(2016〜2020年)，全面建成统一坚强的智能电网，使电网的资源配置能力、安全水平、运行效率，以及电网与电源、用户之间的互动性显著提高。目前，我国智能电网发展正处于第二阶段。从世界各国及我国智能电网发展进程来看，当前智能电网建设呈现出以下特点：

 

要求高。智能电网旨在建设以特高压电网为骨千网架，各级电网协调发展，具有信息化、自动化、互动化特征的统一坚强智能电网，这一建设目标决定了智能电网建设的要求。

 

技术难度大。从当前世界各国和我国智能电网研究来看，要实现智能电网发展的目标还需要攻克很多关键技术和设备难题。

 

试点推进。由于目前智能电网建设在世界范围内尚处于研究阶段，因此我国在智能电网建设中采取试点推进的原则，智能电网试点项目存在着更多的探索性和试验性。

 

正是基于以上特点，智能电网建设对科技团队的管理也提出了较高要求。

 

首先，要有优秀的科技创新团队。科技创新团队在科技创新中占据主导地位，科技创新团队由什么样的人才组成是决定该团队创新研发能力大小的关键要素，智能电网建设需要富有创造力的科技创新团队。

 

其次，要有明确的创新发展目标。目标是创新发展的动力和方向，智能电网是科技集成应用的综合体，需要在多个方面取得技术突破和创新，智能电网建设需要科技创新团队结合实际提出有针对性的攻关课题。

 

再次，要有健全的统筹推进机制。智能电网建设涉及电力、电子、信息化等多个专业知识，需要科技创新团队、企业、科研机构等多个层面的共同参与，建立跨专业、跨层面的统筹推进机制是加快智能电网建设进程的关键。

 

科技团队创新管理在智能电网建设中的实践和应用

 

青山湖科技城是杭州现有的5家部级孵化器之一，其目标定位是中国自主创新的〃示范区〃、长三角产业发展的〃智库〃、浙江省海洋经济带的〃枢纽〃、杭州市产业升级的〃触媒〃、临安市经济发展的〃引擎”，是代表全国科研高新技术水平，发展高新技术产业，带动新一轮经济增长的引擎。青山湖科技城智能电网综合示范工程是浙江省两家智能电网综合工程试点单位之一、浙江省首家由县级供电企业牵头实施的智能电网综合示范工程，项目总投资1.9亿，由清洁能源接入、储能系统、优质电力园区、电动汽车充电设施等在内的16个子项目组成。作为该项目的实施单位一临安市供电公司，结合企业实际和项目定位，大力推进该项目实施进程，不断探索智能电网建设和科技创新管理方面的新举措、新方法，重点在科技创新团队管理、课题管理、机制建设、基础管理、资金保障等方面进行了卓有成效的创新与实践。

 

在科技创新团队管理方面

 

一是把好准入关。在科技创新团队人员选拔上，打破了指定团队成员的做法，实现了科技创新由部分管理人员参与到公司所有人员积极参与的转变;成立了智能电网建设科研技术小组，组建了青山湖科技城智能电网综合建设工程项目团队、技术监督团队、QC团队、状态检修团队、ERP/PMS团队等科技团队;公司39名来自不同岗位不同部门的青年骨千力量通过应聘加入到青山湖科技城智能电网综合示范工程16个子项目的科技攻关团队中，充分挖掘了企业内部员工科技创新优势，调动员工主动参与科技创新、发挥主观能动作用的积极性。

 

二是把好培养关。在科技创新团队培养上，一方面通过举办临电大讲堂、管理人员培训、班组长培训、学历进修等方式积极拓宽员工视野，提升员工自主创新能力，提高团队攻关水平;另一方面，各项目组在项目攻关和团队管理中，挖掘、锻炼并培养了一批新人，在项目攻关中起到了关键作用，成为了项目建设的后备军或主力军，建立完善了科技创新人才梯队，为科技创新提供了持续动力。

 

二是把好考核关。在科技创新团队的考核管理上，通过开展技术比武、技能竞赛等活动，对有突出贡献的员工进行奖励;实行科技创新团队成员淘汰更新机制，对在团队中无贡献的成员进行淘汰，并及时吸纳新生力量补充团队新鲜血液。

 

在科技创新团队课题选择方面开放式选题。在课题选择上，不设定课题的范围、大小、专业、主题等要素，完全由科技创新团队自主提出攻关课题，自行设定课题研究的关键要素，自行组织实施课题。同时，充分利用科技创新、管理创新、QC团队合理化建议、群创项目等渠道，广泛搜集员工意见建议，丰富创新实施平台。

 

竞争性管理。在课题管理上，实行课题年初申报、过程指导和年终评比，对年初各攻关小组上报的课题进行统一评审和筛选，评定重点课题，调整淘汰无关课题;在课题实施过程中，主管部门每月对课题进展情况进行督办和指导，对毫无进展或进展困难的课题进行适当调整;在年终评比中，对优秀成果进行奖励。

 

在统筹推进机制方面

 

建立沟通协调机制。临安市供电公司成立了由省公司、市公司和县公司主要领导成员组成的项目推进机构，建立了由公司领导、项目负责人、科技创新团队成员广泛参与的月度例会和技术协调会机制，建立项目联络月报制度与上级专业部门紧密联系和沟通，开发智能电网网络交流平台，编制智能电网周刊，及时沟通协调系统上下、专业之间、团队之间的关系和问题。

 

建立学习调研机制。由各科技创新团队提出各子项目年度调研需求，智能电网协调组对需求进行统一协调并排定年度调研计划，统一监督调研进展。2012年国网临安市供电公司各科技创新团队共外出调研12次，累计90余人次，拓宽了科技创新团队成员的眼界和思路，吸取了大量的先进经验。

 

人工智能科研课题篇（5）

2.2面向研究的情境创设

苏霍姆林斯基认为,研究型教学法应该充分体现学生的主体地位,激励、引导和帮助学生去主动发现问题、分析问题和解决问题,激发学生学习的内在兴趣和成就动机[4]。人工智能课程中包含了大量的前沿问题,研究型课题比比皆是,如何平衡这些研究课题与兴趣、实用的关系,是教学设计中重点考虑的内容。

下面以“规划”中的路径规划内容为例,详细分析以研究为导向的情境创设过程。表2给出了整个教学设计。

综合几次研究课题完成情况,班级中有1/3的学生通过广泛查阅资料和多次与教师讨论,提交了质量尚可的标准格式论文,并因此获得了学院的科研学分。除此之外,教师还组织这部分具备一定科研潜力的学生参加科研项目,进一步磨练科研技能,极大提高了学生的学习兴趣和能力。

3DBR驱动的教学过程

人工智能课程各单元内容相对独立,难以形成统一的联系,怎样验证各单元的学习效果?从提出问题到任务解决,每个单元的学习通常要跨越几节课甚至几周,怎样在此期间保持学生的兴趣和关注?

DBR是情境设计、实施、评价、再设计、理论形成等环节多次迭代循环的过程,柯林斯称之为“不断进步的修正”(Progressive Refinement),以检测设计的价值。因此,评价是教学过程中非常重要的一环。本课程教学主要做好两个环节,以驱动整个教学过程的推进。

1) 实践环节。

通常的实践环节是课程结束后固定时间的实际任务,而本课程的实践却贯穿整个教学过程,是单元教学、教师、学生之间的粘合剂。实践包括应用型实践和研究型实践,一般在每个单元教学开始,提出问题后,实践任务就被布置下去,例如前面所述的“黑白棋”、“路径规划算法研究”等。学生接受任务后,带着问题搜索解决途径,在此期间需要教师提供方法指导及答疑(既可固定时间,也可通过E-mail等形式)。及时地交流,特别是针对实际问题的交流,不仅有效率,而且便于教师及时调整教学设计。

2) 教学评价。

除了课程考核以外,每个教学单元结束时都有反馈和评价环节。评价方式包括单元测试、编写软件测试、研讨会等。具体采用何种形式,要根据前一阶段的反馈信息决定。这些来自学生反馈信息包括前一阶段学习的接受情况、兴趣点、其他课业繁忙情况等。在学期的不同时间点采用合适的评价方式,有助于加强学习刺激,总结和发现教学设计中的问题,及时调整。

通过上述两个环节的推动,精心设计的教学内容得以顺利实施并被学生欣然接受。2/3的学生在整个学期教学中都保持了积极的态度和充分的关注度,确实感受到人工智能的魅力,并能够从技术角度看待人工智能,消除了未学或初学时的神秘感。

4教学实施效果分析

1) 正效果分析。

中原工学院计算机学院作为普通工科院校,以培养实用型人才为主,人工智能并非主干课程,学生重视程度不足。两年来,经过教师与学生的共同努力,教学改革成果逐步体现。人工智能类学生人数从过去的5%上升到15%,科研论文数量从1%上升到20%。有20%的学生接触过或正在从事人工智能类项目的研究与开发,考研选择人工智能科目的学生比例从0上升到15%,考研成功人数占毕业生总人数的20%。

人工智能教学中采用的应用型与研究型情境创设,不仅促进了学生理解接受知识,而且锻炼提高了学生独立分析、解决问题及开发能力。学习也不再局限于课堂,而是拓展到图书馆、互联网等更广阔的空间。学生在学习期间保持了高度的关注,充分发挥了主动性和主体意识,为持续发展奠定了良好的基础。

2) 不足分析。

DBR的方法论能够促使教师在教学过程中不断完善教学设计,融合先进的教学理论及工具,逐步加深学习的理解和设计的提升,切实提高教学效果。然而,仍然存在一些DBR无法解决或完善的问题。具体表现在:

(1) 缺乏合适的教材。目前大多数教材的示例以解答式或推证式为主,设计型或实际项目案例较少。

(2) 投入时间限制。尽管上述教学设计和教学过程都经过精心准备与实施,但是要取得好的成效,还需要教师和学生都投入大量时间交流、研究或开发。而学生课业繁忙造成了实施的瓶颈。

这些不足制约了上述教学方法的实际实施效果,需要今后不断改进。

5小结

本文针对普通工科院校学生特点,将DBR研究成果应用于人工智能课程。教学效果表明,精心设计的应用型与研究型情境有助于维持学生长时间的关注度、主动性和兴趣;强调基于评价的修正使教学过程可调节,学生的学习效果更可靠。希望本文研究能够对人工智能教学及学生培养起到一定的参考作用,下一阶段的主要工作是进行适合的教材建设。

参考文献:

[1] 杨南昌. 基于设计的研究:正在兴起的学习研究新范式[J]. 中国电化教育,2007(5):6-10.

[2] 曾安,余永权,曾碧. 人工智能课程教学模式的探讨[J]. 江西教育学院学报:综合版,2006,27(6):40-43.

[3] 李鸣华. 案例教学法在高中人工智能课程中的运用研究[J]. 中国电化教育,2008(2):99-102.

[4] 杨种学. 研究型教学法在数据结构课程中的应用研究[J]. 计算机教育,2007(1):55-56.

DBR Utilized Teaching Method for Artificial Intelligence

WANG Lu, LU Xiao-xia

人工智能科研课题篇（6）

中图分类号：G642　文献标识码：B

1　引言

人工智能是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程，在信息类相关的许多高年级本科和研究生都开设了人工智能课程。人工智能是一门前沿性的学科，它主要研究计算机实现智能的基本原理和基本方法，同时人工智能也是一门多学科交叉的综合学科，它涉及计算机科学、数学、心理学、认知科学等众多领域。广义的人工智能涵盖了模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、神经网络、统计学习理论等众多研究方向。人工智能作为计算机学科的重要分支，已成为人类在信息社会和网络经济时代所必须具备的一项核心技术，并将在未来发挥更大的作用。

由于人工智能课程的学习难度较大，内容更新比较快，也繁多，使得教学有一定的难度。特别是针对本科高年级的人工智能教学，由于本科生的研究意识相对较弱，而人工智能比较强调科研性，所以如何教好本科高年级的人工智能课程是一项非常具有挑战性的任务。

本文通过分析本科高年级的教学特点和人工智能课程的自身特点，在如何提高教学质量这一问题上提出了几点思考。

2　本科高年级的教学特点

中国的本科教育，由于历史和经济发展水平等诸多原因，目前的定位还是培养某方面专业人才的专才教育。本科高年级学生在完成了低年级公共基础课程和部分专业基础课程的学习之后，迫切希望了解本专业的应用领域和发展前景，所以在教学过程中要注意内容的应用性和专业性。另一方面，本科高年级学生也是研究生教育的储备人才，在教学过程中要适时的进行科研引导，这样能够让毕业生保持对科学的兴趣，从而为研究生阶段进一步深入研究打下基础。本科生一般于4年级的10月份开始着手毕业设计，在本科高年级的教学过程中还要注意与毕业设计的内容相结合，这样可以让学生提前做好准备，选择适合自己的方向。

3　人工智能课程的学科特点

与信息类其它专业课程相比，人工智能具有应用性、研究性和发展性三个重要学科特点。首先，人工智能是一门应用性很强的学科。人工智能学科的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。人工智能技术广泛应用于模式识别、数据挖掘、智能控制、信息检索、智能机器人等领域，在日常生活中，随处可见人工智能技术的应用实例；其次，人工智能技术具有很强的研究价值，是计算机科学领域中重要的研究方向。技术进步无止境，研究者们不断追求开发出效率更高、更智能的人工智能技术：最后，人工智能是一门正在发展中的学科。随着信息化、计算机网络和Internet技术的发展，人类已步入信息社会和网络经济的时代，它们为人工智能提出了许多新的研究目标和研究课题，人工智能的应用领域以及技术算法都在不断发展。

4　人工智能教学的三点思考及对策

4.1　注重应用性和介绍性

在教学实践中，笔者发现，本科高年级学生一般比较关心各种人工智能技术的应用领域和使用方法，而对基础性理论和技术细节不是很感兴趣。他们一方面希望能学到很多较新和较实用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老师的教学主要停留在介绍性层面，不想花太多时间在复杂的理论理解上。这也比较符合本科高年级的教学特点，本科阶段主要是培养具备较强应用性和基础科研素质的专业人才。传统的人工智能教学主要讲授知识表示和搜索推理技术，大部分实例都是解答式或推证式的。由于其知识的抽象性，又加之其应用实例较少，所以往往教师感觉难讲，学生在学习过程中也感觉乏味，对讲授的内容大多都是死记其方法和步骤，因此影响了教学效果。针对这一问题，笔者认为，在设计人工智能教学时，要注重内容的新颖性、实用性和介绍性。除了讲授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要着重介绍一些新的和正在研究的人工智能方法和技术，特别是近期发展起来的方法和技术，如支持向量机、决策树、模糊集、遗传算法、蚁群算法等。这些内容的理论部分可以不必过分深究，教学重点主要放在介绍每种技术的产生背景、发展状况、应用领域和具体实现上。此外，要注意理论与实际应用密切结合，在教学过程中加入一些与课程内容结合的、可以用计算机实现的实际应用内容。考虑到目前应用最广泛的人工智能领域之一是模式识别，而研究模式识别的主要计算机工具是Matlab，所以笔者在教学过程中以手写数字识别作为教学实例，针对所介绍的每一种人工智能技术，都将其应用于手写数字识别当中，并讲解了这些技术的Matlab实现方法。学生在掌握了基本理论之后，可以按照实现步骤的指导，立刻上机见到算法的实际效果，加深对算法实现思路和方法的认识。

4.2　注重科研引导性

本科教学不仅要培养学生的应用能力，还要培养学生具备基本的科研素质。本科教育一方面为社会培养了大批应用型人才，另一方面也要为我国的科研事业培养后备力量。特别是近几年来我国对科研的投入不断增加，研究生招生规模逐年增大，本科高年级学生打算继续读研的也不在少数。而人工智能是计算机相关学科非常活跃的研究课题，其涵盖的分支非常广泛，如模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、统计学习理论等，都是目前国际和国内热门的研究方向。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，还要注意对学生适时适度的科研引导。这样可以激发学生的研究兴趣，树立目标意识，找准研究方向，为未来的科研工作打下基础。在教学过程中，可以引导学生思考每种人工智能技术的优点是什么?缺点是什么?有没有改进的办法?比如BP神经网络是计算智能中较为成熟的技术，具有强大的非线性学习能力，在模式识别、经济数据分析、生物信息学、数据挖掘等众多领域都取得过成功应用。然而BP神经网络算法自身也存在着一些缺点，如会有局部最小解、解受初值影响较大、理论解释不完善等。近十年来，研究者逐渐把目光转移到另一种新的非线性学习工具――支持向量机上。同神经网络相比，支持向量机具有泛化能力强、不受局部最小问题困扰、理论背景完善等显著优点。在给学生讲解BP神经网络算法的时候，一方面可以通过手写数字识别实验展示其强大的非线性分类能力，另一方面也要告诉学生，BP神经网络并不是完美的，其缺点同样明显。然后引导学生对这些问题进行思考，讨论有没有更好的解决办法。此时，顺势引出支持向量机的内容，并且介绍支持向量机的研究现状和研究方向。通过两者的对比，学生不但了解到了较新的人工智能技术，又对人工智能研究中如何去发现问题、解决问题、人工智能技术的进化历程有了直观的印象。

4.3　教学内容与毕业设计相结合

人工智能科研课题篇（7）

1背景

近年来，随着“互联网+”的快速普及，互联网跨界融合创新模式进入林业领域，利用移动互联网、物联网、大数据、云计算等技术推动信息化与林业深度融合，开启了智慧林业的大门。我国林业信息化、智能化建设逐步走上了有序、快步发展的轨道，取得了重要的进展。

2011―2013年，国家林业局先后开展了中国林业信息化体制机制研究和中国智慧林业发展规划研究，在此基础上出台了《国家林业局关于进一步加快林业信息化发展的指导意见》和《中国智慧林业发展指导意见》。2012―2013年，在深入研究的基础上，林业局编制了《中国林业物联网发展框架设计》，2016年3月正式了《“互联网+”林业行动计划》。

国家林业局制定的《中国智慧林业发展指导意见》指出，信息化、智能化在林业中的应用已经从零散的点的应用发展到融合的、全面的创新应用。随着现代信息技术的逐步应用，能实现林业资源的实时、动态监测和管理，更透彻地感知生态环境状况、遏制生态危机，更深入地监测预警事件、支撑生态行动、预防生态灾害。

人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个重要分支。国际上，人工智能的研究已取得长足的进展；在国内，也呈现出极好的发展势头，人工智能已得到迅速的传播与发展，并促进了其他学科的发展。我国已有数以万计的科技人员和大学师生从事不同层次的人工智能的研究与学习，人工智能已成为一个受到广泛重视并有着广阔应用潜能的庞大的、交叉的前沿学科。特别是经过近几十年的发展，智能技术及其应用已经成为各行业创新的重要生长点，其广泛的应用前景日趋明显，如智能机器人、智能化机器、智能化电器、智能化楼宇、智能化社区、智能化物流等，对人类生活的方方面面产生了重要的影响。

近年来，人工智能已经在智慧林业相关领域中得到了广泛应用，例如，在智能机器人的应用方面，已经有大量的嫁接机器人、水果采摘机器人、农药喷洒机器人、果实分检机器人等投入使用；在专家系统的应用方面，森林病虫害诊断专家系统、病虫预测预报专家系统、林产品生产管理专家系统、专家咨询和人员培训专家系统等也得到了广泛应用。

随着人工智能在智慧林业中的广泛应用，涉林企业和事业单位对智能型林业高技术人才的需求也在不断加大。为了适应市场对智能型人才的需求，自2003年起，国内诸多林业高等院校在计算机科学与技术专业本科阶段、林业相关专业的研究生阶段陆续开设人工智能课程，同时不断加大人工智能课程的比重，因此，人工智能课程教学对于林业院校显得越来越重要。

2林业院校人工智能课程教学现状

林业院校开设人工智能课程的专业不多，但有不断增加的趋势。以中南林业科技大学为例，该校计算机科学与技术本科专业自2003年起就开设了人工智能课程，所用教材一直是蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》；另外，面向部分专业的硕士和博士研究生开设了人工智能相关课程，如农业硕士的农业信息化领域研究生开设了人工智能技术，森林经理和森林培育两个专业的博士研究生开设了人工智能与专家系统。

针对计算机科学与技术本科专业，人工智能课程主要使用蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》教材施教，但由于课时数仅有32学时，关于人工智能的一些高级应用，如神经网络、专家系统、机器学习等，采用专题的形式组织教学。该专业没有设置实验学时，仅在理论课堂上演示了一些仿真软件，如BP神经网络仿真环境。

针对农业硕士的农业信息化领域研究生和森林经理及森林培育两个专业的博士研究生，教学计划安排的学时数为40学时，没有指定教材，仅给学生列了蔡自兴教授的《人工智能及其应用――研究生用书》等几本参考教材。课堂主要以专题的形式组织教学，每一讲除了相关的理论以外，还介绍一些工程实践应用的例子，让研究生能够了解这些人工智能算法如何在实际中得到具体应用。

3林业院校人工智能课程教学存在的问题

全国各高等院校的人工智能课程教学都或多或少地存在一些问题，林业院校更有区别于其他类型院校的显著特征，而且林业院校开设该课程教学相对较晚，因此林业院校的人工智能课程教学存在更多的问题。

（1）师资短缺。在林业院校，林学相关专业开设该课程往往由林学相关专业的教师主讲。这些非计算机相关专业的教师虽然曾从事过人工智能个别算法或领域研究，但不具备全面的人工智能相关专业知识，在讲授不熟悉的人工智能知识点时显得力不从心。

（2）教学内容专业性不强。人工智能是计算机科学的一个分支学科，一般的人工智能教材都比较适合计算机相关专业的学生使用，但是农业信息化、森林经理、森林培育等专业的学生不管是专业基础还是行业应用背景均与计算机类专业学生不同，如果我们仍然按普通的教材施教，教学内容就缺乏林科特色，显得专业性不强，无法吸引学生的听课兴趣。

（3）教学难度过大。林业院校涉林专业的学生一般只有计算机文化基础、C语言等简单的计算机课程基础，缺乏算法思想。而人工智能课程涉及很多高级、复杂的算法，不论从算法思想，还是从算法实现和算法应用，对非计算机类专业学生来说难度过大。因此，在教学内容和教学要求上要做一些取舍。

除此之外，还存在诸如缺少实验环节、教学手段单一、教学案例缺乏等其他普遍性问题。

4林业院校人工智能课程教学改革建议

通过分析林业院校人工智能课程教学存在的问题，结合自己近十余年来从事人工智能教学的经验，我们提出了一些改革建议。

（1）推行专题式教学，解决师资缺乏的问题。在师资缺乏的情况下，由一名教师完成整个人工智能课程教学比较困难，同时，可能有多名教师分别在人工智能的不同方面进行过深入研究。因此，可以将该课程按章节分成各个不同的模块，每一个模块设一个专题，如神经网络专题、专家系统专题、机器学习专题等，再由多名教师分别承担自己熟悉的专题进行讲授。这样既可以解决一位教师的知识不足，又可以让各位教师结合自己的科研将每一个熟悉的专题讲授得更加详细、更加有趣。

（2）教学内容与涉林专业紧密结合，解决专业性不强的问题。事实上，人工智能的各领域应用在林业行业都能找到对应的应用实例。例如，林果采摘机器人就是机器人在林业中的应用；林火识别和林木病虫害监测就是模式识别在林业中的应用；林火蔓延预测可以用到隐马尔科夫模型；PAID50专家系统平台就是专家系统在农林业中的应用典范等。因此，在教学过程中，我们可以考虑将人工智能知识与林业应用结合进行讲解，这样学生更容易接受也更乐意接受。更进一步，如果能够结合这些林业应用编写一本《人工智能及其林业应用》教材，将会更加适合涉林专业的学生学习这门课程。

人工智能科研课题篇（8）

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　“智能科学与技术”专业背景

随着生产力的持续进步和科技的发展，传统的科学技术已不能适应时代进步的要求，众多的产业、经济、科技和社会问题，无法用传统的数学方法和技术加以解决。智能科学技术正是在这样的背景下被提出来的，它是脑科学、认知科学和人工智能等学科构成的交叉学科，主要研究智能的基本理论和实现技术。在国外，智能科学技术已得到了较好的发展。并且，国外一些著名学府，如东京大学、爱丁堡大学、卡内基梅隆大学等先后开设了“智能科学与技术”专业，培养该方向的高层次人才。智能科学技术也得到国内专家的密切关注，早在1991年中国科学院就建立了以智能科学技术为主要研究方向的复杂系统与智能科学重点实验室，并且已有计划将其列入我国新近制定的中长期科技发展规划中。

智能科学技术要发展，人才是关键。中国人工智能学会副理事长、北京邮电大学钟义信教授在2007年中国人工智能年会上指出：“智能科学技术作为现代科学技术的核心、前沿和制高点，充满重大的创新机遇。在激烈竞争的国际环境下，谁先掌握智能科学技术，谁就有可能掌握制胜的主导权”。目前，智能科学技术正在迅猛发展，推进智能科学技术专业教育，培养高层次智能科学技术人才，正当其时，适应国家教育振兴行动计划的要求，顺应时代的需求。自2003年10月北京大学自主设置的“智能科学与技术”本科专业在教育部备案以来，先后有北京邮电大学、南开大学、西安电子科技大学等多所院校先后设置了“智能科学与技术”本科专业，我校申报的“智能科学与技术”本科专业也于2008年得到了国家教育部的批准。

为加快智能科学与技术研究生教育的发展步伐，进而提高“智能科学与技术”本科专业的办学质量，新专业建立以来，中国人工智能学会教育工作委员会先后于2004年8月在北京、2004年11月在北京、2005年11月在武汉、2006年12月在北京、2007年12月在哈尔滨和2008年10月在北京六次组织“智能科学与技术”教育研讨会和座谈会，上百所大学的代表参加了会议。加快发展“智能科学与技术”专业教育己成为众多院校的共同愿望，但由于该专业设置时间不长，各高校对于该专业的建设都还处于摸索阶段，因而还有很多问题有待研究。

我校建校50多年来，坚持以信息学科为特色，不断调整学科结构，努力提高办学质量和办学效益，为国家及地方建设培养了大批专门的人才。近年来，我校计算机科学与技术学科建设取得明显的成效，是中国人工智能学会粗糙集与软计算专业委员会的挂靠单位，在智能科学与技术领域中的智能信息处理、计算智能、模式识别、文本分类、图像处理等研究方向已取得了丰硕的成果，已形成了一支学历、职称、年龄结构合理的师资队伍和学术梯队。在科学研究方面，研究内容涉及多个领域。在Rough集扩展理论模型、决策信息系统不确定性度量、自主式机器学习、信息系统知识约简、不完备信息系统中的知识获取等方面取得了一系列成果；针对复杂问题求解，模拟人类问题求解的自然方式，以Rough集、模糊集和商空间理论为基础，开展粒计算研究工作，在二进位粒表示、模糊商空间、覆盖粒计算模型、粒计算知识获取等方面已取得了阶段性成果；将计算智能理论成果应用于一些特色领域，例如，研制了EMAIL过滤系统、基于语音和图像的双模情感识别系统、Rough集智能数据分析仿真系统(R1DAS)、图形图像智能分析与处理系统、棉属植物生物基因信息智能分析系统等，取得了良好的社会经济效益。这些都为我校“智能科学与技术”专业建设提供了基础。

本文将结合重庆邮电大学本校的学科优势和人才优势，对我校建设“智能科学与技术”专业中的若干问题进行探讨。

2　“智能科学与技术”专业建设的若干问题

2.1 培养目标

制定科学、合理的“智能科学与技术”专业培养目标是实施人才培养的基础。培养目标的制定必须结合以下三个方面。

(1)紧扣专业内涵，弥补“智能缺位”的专业漏洞

智能科学技术以人工智能理论和方法为核心，研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统；如何设计和制造更聪明的计算机。对于专业培养目标，按照专业现状，“智能科学与技术”专业的培养目标应定位于弥补“智能缺位”的漏洞。现有的电子、自动化和计算机等专业本身都在向纵深发展，人才需求强劲，都是不可或缺的朝阳专业，与智能技术虽有交叉和结合，但每个专业都不能独立地覆盖智能科学技术的整体范畴，更不可能丢弃原有的专业核心将重心转移到智能科学技术领域。因此，“智能科学与技术”专业应该定位于弥补信息领域“智能缺位”的专业漏洞。

(2)紧跟市场需求，培养适应国际竞争和社会需求的人才

学校并不是孤立的，它与社会有千丝万缕的联系，是面向社会开放的大系统。因此，在制定专业培养目标时，必须紧跟市场需求，培养适应国际竞争和社会需求的人才。随着经济的发展和国际竞争的加剧，社会对人才提出了更高的要求，“宽口径、厚基础、强能力、高素质”是当前社会对人才的要求。具体到“智能科学与技术”专业，我们可以从以下三个方面着手。一是加强基础能力培养，即加强英语、数学、计算机能力的培养；二是突出本专业的核心技能，即突出对人工智能、脑科学、认知科学等的基本理论与方法的掌握；三是强化实践动手能力，即强化智能系统、智能网络等的分析与设计能力。

(3)紧随本校优势，突出人才培养特色

市场对人才需求的多样性要求学校对学生的培养多样化。各所院校不可能制定完全一致的培养目标，完全一致的培养目标必定导致人才培养的失败。因此，培养计划的制定必须结合自己的学科优势和人才优势，突出本校的专业特色，针对性地培养市场所需要的人才。重庆邮电大学是一所以信息科学技术为特色的院校。因此，我们在制定培养计划时，一方面可以借鉴其他院校的培养目标，另一方面必须结合我校十分优越的计算机和通讯技术方面的学科优势和人才优势。将“智能科学与技术”专业与现有的“通信技术”、“计算机科学与技术”等专业结合，不仅能够为社会培养急需的人才，而且必将大力推动我校的计算机科学与技术学科建设，加速我校其他学科的快速发展。

2.2　课程体系

培养目标的实现需要依靠课程体系的整合和设计来 支撑。一个专业的课程体系直接反映了人才培养的方向。课程是教学之根本，其主要任务在于结合社会对人才的实际需求，依靠专业培养的总体目标来进行课程体系的设计。

对于“智能科学与技术”专业的课程体系，从该专业本科毕业生所应具备的知识体系来看，我们大致可以将大学教育期间学生应学习的知识划分为以下四个层次：公共基础课程、专业基础课程、专业核心课程和专业开放选修课程。其中，公共基础课程是对学生德、智、体三方面基础素质的培养。专业基础课培养学生在计算机、电子技术等方面的基本能力，为本专业后续课程之基础。专业核心课程培养学生本专业的基本能力，主要以智能科学技术方面的课程为主。专业开放选修课是实现学生个性化发展的课程，也是体现本校专业特色的模块。

新专业要生存和发展，必须尽快形成自己的特有学科体系和核心课程，核心课程将成为区别于相关学科的重要标志。“智能科学与技术”专业课程体系建设的一个重要原则是：本专业核心课程不是信息科学专业核心课程和自动化科学核心课程的简单堆砌，而应该对信息科学核心课程进行有效的裁减和调整。通过对各相关院校进行调研，我们发现“智能科学与技术”专业尚没有形成本专业的核心课程，这是一个亟待讨论的问题。开放选修课是各校区别于其他院校的特色课程。结合我校的学科优势与专业特色，可以将智能科学技术与通信技术结合开设相关课程，如智能通信技术等。

2.3　师资队伍建设

优良的师资队伍是实施“智能科学与技术”专业人才培养的保证。要保证教学的正常运行、教学质量的不断提高，需要教师具备相关专业的坚实基础和熟练的业务能力。如何整合师资力量，如何共享资源，如何进行高校之间的联合培训、互聘教师等问题都是新专业建设和规划所面临的突出问题。

重庆邮电大学计算机科学与技术学院通过20多年的师资队伍建设，在计算机科学与技术学科上已经形成了一支学历、职称、年龄结构合理的师资队伍和学术梯队。但是，为适应智能科学与技术专业的教学需要，除了依赖本院已有的师资队伍，还需要整合其他院系的师资力量，比如控制技术相关的课程和实验可以借调自动化学科的老师，而生物信息技术方面的课程则可以让生物信息处理学科的老师来承担。

然而，为了适应“智能科学与技术”专业以后发展的需要，师资队伍建设还有很长的路要走。特别是脑科学和认知科学方面的师资力量的建设和加强。我们拟从以下几个方面对现有的师资队伍进行调整和培养：

(1)调整教师队伍。从现有的教师队伍中挑选一些在智能科学技术方面有专长的老师组建“智能科学与技术”专业教研室。

(2)组织教师培训。针对当前师资队伍薄弱的课程，组织老师到相关院校进行调研和专业学习。

(3)引进高级人才。建设科研团队，提高教师学术水平，是建设“智能科学与技术”专业的根本保证。

2.4　就业前景展望

“智能科学与技术”专业人才就业前景的好坏是本专业生死存亡的关键。产业、经济、科技和社会对智能科学技术的强烈需求为“智能科学与技术”专业人才提供了广阔的就业空间。因此，“智能科学与技术”专业学生的毕业去向至少包括以下几条重要途径：

(1)从事智能科学技术的研究。智能科学技术已成为新世纪争夺国际市场的重要因素，加之我国中长期科学技术规划的迫切需要，在国家各部门各领域从事智能科学技术的研究工作是“智能科学与技术”专业毕业学生的一个去向。

(2)从事“智能科学与技术”专业的人才培养。随着“智能科学与技术”专业的逐步建立，高校急需大量具有相关领域专业知识和技能的教学人员和研究人员，在高校从事人才培养是“智能科学与技术”专业毕业学生的又一个去向。

人工智能科研课题篇（9）

今天，我市集中各级各类学校校长、小学教导主任、教研员、局机关全体同志400多人，举行《东阳智能五项测评操作模式及推广》首发式暨专家学术报告会。首先，向应邀专程来东阳作学术报告的上海师大教科院教育系主任、博士生导师、教授夏惠贤博士表示热烈的欢迎，向多年来悉心指导东阳市多元智能五项测评研究的省政府督学、浙江大学刘力教授表示衷心的感谢。同时，对《东阳儿童智能五项测评操作模式及推广研究》一书的出版表示祝贺。

以往，教育局出版了科研方面的书，分发至各地就算了。这次我们为什么要隆重举办首发式，并请专家报告？我们主要基于以下三方面的考虑：

1、举办首发式，是对我市取得的区域性科研成果的充分肯定

《东阳儿童智能拓展五项测评的理念与操作模式及推广研究》，是我市独立承担的第一个教育部规划的全国教育科学“十五”规划课题。在刘力教授等专家的指导下，教育局成立总课题组，下辖22所子课题中小学、幼儿园作为实验基地。各地成立103个子课题组，参与研究教师达563人。经过全市教育工作者的共同努力，取得了阶段性研究成果，并正式出版发行。该成果通过省规划办专家组鉴定，获得金华市基础教育优秀成果一等奖，浙江省基础教育课程改革巡礼活动一等奖。专家肯定：“东阳儿童智能五项测评研究成果是当前深化课程改革，全面推进素质教育过程中产生的一项具有创新、有重大实践价值的优秀成果。在国内同类研究中处于领先水平。”该成果首次研制了《东阳市小学生智能课程标准（全套6件）》、《东阳市幼儿多元智能发展大纲》、《东阳市智能五项测评教师手册》和《东阳市学生智能发展记录册》。该书的出版，对推动我市中小学课程改革，促进学生的潜力开发和多元智能发展，有着现实指导意义和实用价值。

2、举办首发式，是重视和正确引导学校科研的一种导向

近年来，学校重视教育科研，以研促改、以研兴校，呈现出一种教科研工作良性循环的发展格局。“科研开路，提高质量”已成为中小学发展的一个趋势。越来越多的学校和教师提出“向教育科研要质量”的口号。在这样的背景下，举办首发式，邀请专家作学术报告，本身就是教育局倡导和重视学校教育科研的一种信号。

怎样正确倡导和引导学校教育科研，我想强调两点：一是东阳教育需要上档次、成品牌的重大教育科研成果。如《东阳“百校万生”同修“孝敬课”》，全市学校坚持8年，获省政府最高奖，全国特等奖。被列人浙江省首批“德育精品工程”，在全省推广。吴宁一中的“社会服务课”已在东阳各初中推广，金华市教育局将召开现场会推广经验。现在，教育局又承担了另一项教育部规划课题《校园文化的研究》。这些重大课题是必要的。我想强调的第二点是，东阳教育还需要一线教师针对本职教学的课题研究。教育局大力倡导广大教育工作者和一线教师，结合本职教学工作，学习教育教学理论，总结教育教学经验，改革教育教学方法，进行专题研究。我希望通过大家的努力，让校本研究蔚然成风，促进一支有丰富教学经验，既搞教育实践，又搞教育科研的学者型、专家型教师队伍的早日形成。

讲到名师培养，我想点一下《东阳名师名校长工程——东阳教育骨干班学员学习研修论文集》（一、二）。这两本集子，印好已有些时日，等在今天首发式上分发，其用意也是要引起广大校长和教师的关注。教育局选送部分中小学教育骨干赴华师大、北京高级行政干部学院学习培训，学员们经历了一年多时间的理论培训、学习研讨，总结了自己的教育教学经验。他们论文，不时引起我的共鸣。文集中有的文章有感而发，主题鲜明，论点新颖，见解不凡，议论剖析入微，文笔流畅洒脱，对学校管理问题和教育教学新理念的科学阐释都散发着清新气息而引人思索。希望大家认真借鉴。

3、举办首发式，是重视科研成果推广应用的强烈信号

目前，

教育科研也存在一些遗憾之处。许多科研成果得不到令人满意的推广与应用。不少的课题研究往往是写出报告，评审获奖，便大功告成，束之高阁，使不少很有价值的研究成果难以发挥更大的社会价值。即使已经在面上推广的几项成果，也存在着一些学校重视不够、宣传不力、应用不广、成效不大的不尽人意的地方。借此机会我要强调：重视教育科研成果的推广应用，是教育科研效益的直接体现。科研成果只有为广大的教师所接受和运用，才能减少和避免在教改中的盲目性和低效性，才能促进教育改革全面深入地发展，才能大面积提高教育教学质量，才能充分显示教育科研其生存和发展的强大生命力。

从某种意义上说，重视教育科研成果的推广应用也是师资培训、提高教师业务素养的途径之一。它是增强教师科研意识、形成学校教育科研基地、使教育科研扎根于教师群体的土壤、壮大教育科研队伍的有效途径。

人工智能科研课题篇（10）

人工智能是一门研究机器智能的学科，是在研究人类智能行为规律的基础上，利用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为。在知识经济向智能经济高度发展的今天，人工智能具有重要的理论意义和社会价值。人工智能理论已经渗透到各个领域，人工智能技术也得到广泛应用，许多研究成果已经进入人们的生活。

人工智能课程是一门多学科交叉的课程，具有很强前沿性，涉及哲学、认知科学、行为科学、脑科学、生理学、心理学、语言学、逻辑学、物理学、数学等众多领域；涉及面宽，内容广泛，更新快。人工智能课程的开设能够更好地培养学生的创新思维和技术创新能力，培养学生对计算机前沿技术的前瞻性，提高他们的科技素质和学术水平[1]。

人工智能课程内容的广泛性、前沿性和应用性特点决定了授课方法的多样性。与本科生相比，研究生在教育目标和身心特征方面都有较大的区别。笔者多年从事研究生人工智能课程教学工作，现总结多年教学经验如下。

1研究生培养目标及其教学特点

研究生教育阶段的教育目标是使研究生形成具有个性化的研究品格、研究定向和研究视野，以具有独立思考并获得独创研究成果的能力[2]。从这一意义上讲，个性化是研究生教育培养目标的构成主体。尤其随着我国经济持续高速增长，社会对知识创新、新经济生长点的期望值增大，这就要求我国研究生教育在其培养目标的定位上不仅要重视人才培养的高层次性，更要重视创新能力、实践能力和创业精神的培养。并且，研究生身心发展已较成熟，具有较稳定的个性特征，思维力强，具有较高的专业性思维意识和创造力，为独立地进行专业研究活动提供了心理上和智力上的保证。而且，研究生已具备了基础理论和专业知识，特别是有一定工作经历的研究生，他们不仅有本科教育阶段的知识积累，也有应用这些知识的经验，对于扩大其专业知识领域并进行研究有着积极主动的态度。总之，从年龄构成及身心特征上讲，研究生适应高层次、跨学科知识领域的学习和研究。

研究生的特征及其教育目标决定了研究生教学不应该是由教师讲授已定论的知识，而应是以教学为基本依托，通过教学提出具有研究性、探索性、未确定性甚至是尚存争议性的课题，激励研究生独立思考和质疑，让他们在思考和质疑的过程中提出问题，培育他们发现问题、提出质疑的科学批判精神，训练并提高其创新能力、实践能力和创新精神。创新精神和创新能力主要表现在具有健全的人格、强烈的责任感、开放的心态、团结合作的精神、严谨科学的思维能力和创新思维方式。

个性是创新的源泉，研究生课程体系的设置应该具有一定的灵活性，依据研究生不同的知识基础和研究定向，设置具有弹性化的课程，使研究生的个性化得以凸显。另外，为提高研究生专业研究和创新能力，在课程教学中，也应凸显教学的研究性和专业性，重视专业领域背景知识和研究方法的讲授，开展跨学科、非专业知识的教学，教学内容应涵盖专业领域的研究热点、难点、争议问题和最新研究动态，还应包括交叉学科、边缘学科的研究趋势，以扩展学生的视野[3]。也就是说，研究生教学既要凸显研究生的个性化特点，又要凸显内容的学术性和研究的指向性。

2人工智能课程的特点

2.1多学科交叉，具有很强的前沿性

人工智能是一门多学科交叉的课程。课程内容的理解需要运用多学科知识和较强的逻辑思维能力，多学科的知识相互联系、相互交叉，融合形成新的知识，成为新的思维方法和综合能力的萌发点。通过课程学习，学生可以通过不同学科知识的融合来达到对原有知识的超越，用一种全新的思维方法来思考所遇到的问题，提出新的解决办法。这也是创造力的迸发和智能的飞跃。具有了知识的广度和深度才具有融会贯通、创新的可能，人工智能课程的开设能够更好地培养学生的创新思维和技术创新能力，为学生提供一种新的思维方法和问题求解手段。

2.2涉及面宽，内容广泛，更新快

人工智能课程是一门知识点较多的课程，它以概率统计、离散数学、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等课程为基础，涵盖了模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、自然语言理解、专家系统等众多研究方向，内容涉及面广，概念抽象，不易理解。并且，人工智能课程内容更新快，近年来人工智能科学的快速发展，涌现出了大批新方法，研究热点问题也从符号计算发展到智能计算和Agent等。其中，计算智能主要涉及神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等领域，在模式识别、图像处理、自动控制、通信网络等很多领域都得到了成功应用；Agent最早来自分布式人工智能，随着并行计算和分布式处理等技术的发展而逐渐成为热点。

在互联网上有大量最新的与课程内容相关的研究论文，为学生提供了很好的查阅文献的环境，使学生能够根据所学习的内容和所在课题组的研究方向阅读相应文献，提高学生的学习兴趣和独立提出问题、解决问题的能力。

2.3应用性强

人工智能理论已经渗透到科学的各个领域，当前，几乎所有的科学与技术分支都在共享着人工智能领域所提供的理论和技术。例如，自第一个专家系统DENDRAL研制成功以来，专家系统已成功地应用于数学、物理、化学、医学、地质、气象、农业、法律、教育、交通运输、军事、经济等几乎所有领域；数据挖掘技术是以一种更自动化的方式对具有大量数据的商业活动进行分析和预测，在市场营销、银行、制造业、保险业、计算机安全、医药、交通、电信等领域已有许多案例；语义Web让Web上的信息能够被机器所理解，实现Web信息的自动处理，成功地将人工智能的研究成果应用到互联网。另外，在机器视觉、自然语言理解、智能控制与智能制造等方面，人工智能技术也得到广泛的应用，有许多研究成果已经进入人们的生活。目前，从理论到技术，从产品到工程，从家庭到社会，智能无处不在，人工智能广泛的应用性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。

人工智能课程的多学科交叉性、内容广泛性、概念抽象、不易理解以及前沿性和应用性特点决定了在该课程的讲授过程中应该采用多种授课方法。多种授课方法的采用一方面便于授课内容的理解，另一方面也能够更好地培养学生的创新思维和技术创新能力，提高他们的科技素质和学术水平。

3人工智能课程教学方法

3.1基于问题的启发式教学法

苏霍姆林斯基说：“唤起人实行自我教育，乃是一种真正的教育。”基于问题的启发式教学法是教师在深入了解学生心理特点和学习规律的基础上，设计适合教学的启发式问题，并采取灵活多样、生动活泼的启发方式，充分调动学生的学习兴趣，激发、引导学生进行科学思维，培养学生独立思考问题、提出问题和解决问题的能力。该教学方法强调的是过程，教师的主要任务是提出问题，依据举一反三的思路引导学生展开逻辑推理，通过逐层分析深入思考问题，最后综合学生观点阐述相关理论。

在课程教学中，有许多内容适合于采用启发式教学方法。例如，在知识表示方法的学习过程中，教师首先提出问题：“你是怎样进行数学定理证明的？”并在学生的回答过程中，引导学生认识到知识及其表示的重要性；随后，提出问题：“在计算机中如何表示知识？”引导学生逐步总结出不同知识表示方法在知识表达能力、推理效率、可实现性、可组织性、可维护性方面的区别。另外，在确定性推理的教学过程中，教师可以利用“某处发生盗窃案，公安局派出5个侦查员去调查，研究案情时，5个侦查员各给出了一句可信的结论，据此判断谁是盗窃犯”的问题[4]，让学生进行判断和讨论，引导学生认识到推理过程中可以使用多条规则进行推理，并且推理路线也可能存在多条，从而引出推理的两大基本问题：解决冲突消解等问题的推理策略，以及解决推理线路等问题的搜索策略。

启发式教学法的要点是设计适当的启发式问题和启发方式、安排能调动学生积极性的讨论环境、鼓励学生发表个性化观点。教师不仅用问题引发学生思考，更要鼓励学生让思维自由驰骋，主动提出问题，讨论问题，寻求问题解决方案。在探讨、研究问题中，不要以现有的结论和固定的程式束缚思想，鼓励学生的个性化观点。启发式教学是一种民主、科学的教学方法，其中包含诸多具体的教学方法，如激疑启发法、比喻启发法、类比启发法、联系启发法，等等。启发式教学在传授知识的同时，更注重的是对创新的孕育、萌芽、生成和壮大，它能促使学生自己获取知识、思考问题、提出问题、分析问题、解决问题，培养学生的自学能力。以问题为基础的启发式教学，利用问题引导学生学习，全方位深层次发展学生的创新思维和探究性学习能力。问题可以诱发出学生的求知欲，激发、唤醒了学生的主体意识；问题往往是面向生活世界的实践活动的，它使教学活动从以传授知识为中心转化为传授知识与培养能力并重，理论与实践相结合，提高了学生分析、综合、观察、想象等思维能力。

3.2基于案例的探究式教学法

基于案例的探究式教学法要求教师能够根据学生的认知水平和能力，创设引导学生进行探究活动的案例，以激发学生探究问题的兴趣，促进学生质疑、探求的创造性学习动机，通过选择与确定问题、讨论与提出设想、实践与寻求结果、验证与得出结论，发展学生的创造性思维，培养学生独立探究、研究能力和创新能力。探究式教学强调学生的积极参与，强调师生互动。对教师来说，必须转变传统的“传道”观念，以平等的心态与学生交流探讨。在课堂上，要努力营造民主、宽松、和谐的教学氛围，积极引导学生大胆设想，大胆探索。使学生树立研究型学习的观念，消除依附心理，养成勤于思考、善于思考的良好学习习惯，通过积极参与研讨培养学生自己获取新知、探求未知的能力，以及团队意识和合作精神。

我们在本课程神经网络部分的教学中，将基于BP神经网络的维吾尔文手写字母识别作为案例开展了探究式教学活动。在介绍了前馈多层感知器及标准BP算法之后，教师将科研项目中基于标准BP算法的维吾尔文手写字母识别实验及其结果详细地在课堂上进行演示，引导学生对实验提出质疑。在教学实践中，学生提出了大量问题，例如，输出层神经元个数如何确定，为什么输出层神经元个数对识别率会有影响？网络训练过程中出现震荡的原因是什么？如何解决？为什么有时误差较大，权值的调整量反而很小？等等。在教师事先准备好的实验演示的基础上，开展学生进行课堂讨论，让学生提出解决问题的各种方法，并现场通过实验进行验证，逐步让学生理解BP网络结构设计、输入输出数据的预处理、初始权值设计的必要性及其实现方法。课堂授课实践表明，这种方法极大地激发了学生的学习兴趣，使学生能够大胆设想，大胆探索，增加了学生的自信心和创新精神。本次课堂讨论结束后，教师根据学生的讨论以及实验结果演示，总结标准BP算法的局限性，例如，“易形成局部极小”，“训练次数多，学习效率低”，“训练时有学习新样本遗忘旧样本的趋势”等，并要求学生通过查资料、搜集必要的信息、积极地思索和实验验证提出解决上述问题的方法，将学生分组，让学生展开讨论，为下次讨论课作好准备。

传统教学方法是告诉学生怎么去做，在一定程度上损害了学生的积极性。而案例教学要求学生自己去思考、去创造，使得枯燥乏味的内容变得生动活泼，并且案例教学中，通过学生之间的交流既可以使学生取长补短、促进人际交流能力，也可以引导学生变注重知识为注重能力。

案例教学法的关键是案例的选择。案例是为教学目标服务的，因此它应该具有典型性，且应该与所对应的理论知识有直接的联系。案例最好是经过深入调查研究。来源于实践，不能只是一堆数据的罗列。教科书的编写应采用图片、表格、曲线等方式让学生看到算法的实验结果，启发学生思考。另外，案例应该只有情况没有结果，有激烈的矛盾冲突，没有处理办法和结论，由学生对案例提出质疑，从这个意义上讲，案例的情况越复杂，越多样性，越有价值。

案例教学法能够实现教学相长。教学中，教师不仅是教师而且也是学员。一方面，教师是整个教学的主导者，掌握着教学进程，引导学生思考、组织讨论研究，进行总结、归纳。另一方面，在教学中通过共同研讨，教师不但可以发现自己的弱点，而且从学生那里可以了解到大量感性材料。另外，案例教学法能够调动学生学习主动性。教学中，由于不断变换教学形式，学生大脑兴奋不断转移，注意力能够得到及时调节，有利于学生精神始终维持最佳状态。案例教学的最大特点是它的真实性。由于教学内容是具体的实例，加之采用是形象、直观、生动的形式，给人以身临其境之感，易于学习和理解。最后，案例教学法能够集思广益。教师在课堂上不是“独唱”，而是和大家一起讨论思考，学生在课堂上也不是忙于记笔记，而是共同探讨问题。由于调动集体的智慧和力量，容易开阔思路，收到良好的效果。

3.3加强研讨

鉴于研究生的培养目标和人工智能课程研究范畴的宽泛性、应用性、创新性和前沿性，根据我校计算机系硕士生指导教师的研究领域，我们在课堂教学中为计算智能、机器学习算法、机器视觉、自然语言理解部分增加了研讨会，要求学生上网进行文献检索、阅读和学术研讨，根据个人的研究兴趣和研究设想上台作报告。另外，我们还邀请相应专家和成果突出的各届研究生为学生做报告，介绍他们的研究实践、研究成果和心得体会。例如，在自然语言理解部分的课堂教学中，在介绍完自然语言理解的基本概念与原理之后，我们要求将来做这个领域的研究生在通过查资料了解所在研究小组工作的基础上，上台作报告。机器翻译研究组的同学在学习自然语言理解部分的内容之后，对其所在小组目前的工作及采用的技术、存在的问题做了分析，并通过阅读文献，提出了初步的解决问题的设想。与自己所在研究小组的科研相结合，开展文献检索和学术研讨，一方面让学生开阔了眼界，另一方面也提高了学生查阅文献、主动获取知识、独立思考的科研能力。

4结语

人工智能理论已经渗透到科学的各个领域，人工智能技术也得到了广泛的应用。人工智能课程具有多学科交叉、内容广泛、前沿性和应用性强等特点，课程开设能够很好地培养学生的创新思维和技术创新能力。教与学是教师与学生双方互动的过程，教学中要根据学生身心特征的实际情况采用相应的教学方法，并结合本校科研队伍的研究领域，不断地探索和提高，才能使教学工作更上一层楼，切实为国家、为社会培养具有创新能力、实践能力和创业精神的高层次人才。

参考文献：

[1] 陈白帆,蔡自兴,刘丽珏. 人工智能精品课程的创新性教学探索[J]. 计算机教育,2010(19):27-31.

[2] 谢安邦. 构建合理的研究生教育课程体系[J]. 高等教育研究,2003,24(5):68-72.

[3] 教育部研究生工作办公室,国务院学位委员会办公室. 高层次人才培养的研究与探索[M]. 北京:高等教育出版社,2000.

[4] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 4版. 北京:清华大学出版社,2010:113.

Exploration of Artificial Intelligence Course Teaching of Graduate Students

ZHAO Hui1, JIA Zhenhong1, WANG Weiqing2

(1.School of Information Engineering, Xinjiang University, Urumuchi 830046, China;