人工智能和教學大全11篇

緒論：寫作既是個人情感的抒發，也是對學術真理的探索，歡迎閱讀由發表云整理的11篇人工智能和教學范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發。

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隨著無線互聯網、“三網”融合等信息高速公路基礎設施的逐步完善以及互聯網教學資源的迅速增長,互聯網作為一種信息與知識的傳播手段正在改變教與學的關系。同時,現代社會對人才的多元化需求也要求學生具備通過互聯網進行自主學習與評價的能力。

互聯網教學資源具有數量多、形式多樣、分布式存儲、不斷變化且無統一規范等特點。同時,教學資源與學習者及學科知識模型之間也沒有統一的關聯規范。對于大多數學習者而言,在利用含有海量教學資源的互聯網進行學習時通常會迷失方向。為提高互聯網優質教學資源的利用效率,迫切需要對互聯網上不斷增加的海量教學資源進行整合并為學習者提供個性化學習導航服務。關于教學資源整合以及學習導航的方法得到了廣泛地研究[1-4]。

學習對象元數據(LOM, Learning Object Metadata)規范是IEEE采用的一種表示學習對象(教學資源)信息的規范。不但可以用于整合教學資源,還可以表示教學資源之間的依賴關系。

本文提出一種教學資源整合以及學習導航的框架,采用LOM表示教學資源元信息,利用XML表示LOM,并將LOM的XML數據轉換為擴展知識結構圖,并在擴展知識結構圖的基礎上實現教學規劃與學習導航。

1基本框架

1.1基于學習對象元數據(LOM)的資源整合

全國信息技術標準化技術委員會(CELTS)教育技術分會制定了教育信息相關規范,CELTS將IEEE的學習對象元數據(LOM, Learning Object Metadata)規范封裝在CELTS-3中,包括3個子規范,其中CELTS-3.1為信息模型規范,CELTS-3.2為元數據的XML綁定規范,CELTS-3.3為實踐指南,CELTS-3.4為測試規范。LOM規范表示了學習對象的9大類元信息,包括:通用、生存期、元-元數據、技術、教育、權利、關系、評注、分類等。

LOM數據項如圖1所示,有關LOM的詳細描述參見文獻[5-6]。

LOM數據項中,“關系”類信息描述了相關學習對象之間的關系,為學習導航提供了基礎數據。CELTS-3.1 采用了Dublin Core關于學習對象關系的類別,其中“A基于B”和“A需要B”兩類關系表示A依賴B,“B基于A”和“B需要A”兩類關系表示B依賴A。

1.2基于擴展知識結構圖(EKG)的學習導航

文獻[7]提出了一種基于擴展知識結構圖的教學規劃方法,其中擴展知識結構圖(Extented Knowledge Graph)定義為一個滿足以下條件的有向無環圖,(1)圖中包含兩類節點:知識節點和方法節點;(2)知識節點的后繼節點為方法節點,表示完成該知識點教學的多種可選的教學方法。方法節點的后繼節點為知識節點,表示運用該方法完成學習目標所需掌握的基礎知識;(3)每個方法節點設多個置權值,表示不同的學習者通過該方法完成教學目標所需的費用。

一個示例性的擴展知識結構圖如圖2[7]所示。

LOM表示的學習對象(教學資源)信息可以很好的表示擴展知識結構圖。設某一學習對象A(其標識為A),利用“A.通用類.標題”表示該學習對象所學習的目標知識點,學習對象A即為學習該目標知識點的一種學習方法,“A.教育類.難度”則表示該方法的初始難度,該難度值將根據不同學習者的評價進行調整。利用學習對象A來學習其目標知識點的基礎知識集合則記錄在“A.關系類”元數據中,包括所有“A.關系類.類型”為“A基于B”或“A需要B”的資源(用“A.關系類.資源”表示)。

1.3系統框架

系統管理學習對象(教學資源)元數據,學習者,教學專家(學習對象提供者)等信息,系統并不維護學習對象本身。系統基本功能包括:

1) 為教學專家提供接口,將學習對象的LOM信息錄入到LOM數據庫,并轉化為XML表示形式;

2) 自動將XML表示的LOM數據庫轉換為擴展知識結構圖;

3) 根據擴展知識結構圖進行學習導航;

4) 為學習者提供接口,自主學習導航以及評價反饋。

系統結構如圖3所示。

2人工智能教學資源整合和學習導航實例

以人工智能中狀態空間搜索有關教學資源整合和學習導航為例,對上述系統加以說明。

與狀態空間搜索有關的知識點包括:狀態空間、狀態空間搜索、盲目搜索、寬度優先搜索算法、深度優先搜索算法、啟發式搜索、A*算法、A*算法的實現。學習這些知識點的依賴關系如圖4所示。

以上示例分別說明了兩個學習對象LOM的主要XML元素,前者的元素說明了“A*算法”對于“狀態空間搜索”的依賴關系。與A*算法有關的部分教學資源如表1所示,由于篇幅限制其他資源的LOM表示從略,一種典型的學習路徑為:(9)-(7)-(11)-(12)-(1)-(5)-(13)-(4)。

3結語

本文對教學資源整合以及學習導航方法進行了探索。提出一種教學資源整合以及學習導航的框架,采用LOM表示教學資源元信息,利用XML表示

LOM,并將LOM的XML數據轉換為擴展知識結構圖,并在擴展知識結構圖的基礎上實現教學規劃與學習導航。后續工作將建立LOM的XML收集以及轉換系統,為教學資料提供者以及學習者提供服務接口。

參考文獻:

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[4] 姜云飛. 基于知識結構圖的智能教學規劃[J]. 計算機研究與發展,1998,35(9):787-792.

[5] 史元春,沈中南,向欣,等. 學習對象元數據:信息模型規范(CELTS-3.1)[EB/OL]. [2007-10-17]. celtsc.edu. cn/680751c665875e93/folder.2006-04-03.8417036039/celts-3/celts-3-1-cd3-0.pdf.

[6] 鄭莉,史元春,沈中南,等. 學習對象元數據:XML綁定規范(CELTS-3.2)[EB/OL]. [2010-05-02]. celtsc.edu. cn/680751c665875e93/folder.2006-04-03.8417036039/celts-3/celts-3-2-ts.pdf.

[7] 段琢華. 具有學習能力的智能教學規劃[D]. 廣州:中山大學軟件研究所,2002.

Tutorial Material Integration and Learning Navigation for Artificial Intelligence Based on LOM

DUAN Zhuo-hua

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一、思想品德方面

熱愛并忠誠于教學事業，教學態度認真，教風扎實，愛崗敬業，工作積極，團結同志。工作中盡職盡責，做到教書育人，為人師表，自覺遵守學校的規章制度。認真完成教育教學工作任務，取人之長，補己之短。在今后的工作中，我會不斷嚴格要求自己。

二、教學方面

本學期，我擔任的是《機床電氣控制》和《電工技術基礎與技能》的教學工作。為了能更好的提高他們的學習成績，在工作中認真學習新課程標準,使自己的教育教學水平不斷創新，不斷提高。

1、認真備課

課上的是否成功，很大程度上取決于課備得是否精彩，因此每節課我都認真作好課前備課。認真鉆研教材，對教材的基本內容都弄清楚，了解教材的結構，重點與難點，掌握知識的邏輯，能運用自如，知道應該補充哪些資料，怎樣才能教好。了解學生原有的知識技能及他們的興趣、需要、學習方法、學習習慣，學習新知識時可能會有哪些困難，采取相應的預防措施。仔細考慮教法，解決如何把教材的內容傳授給學生，如何組織教材、如何拓展教材，如何安排每節課的活動。甚至細化到自己的每句話應該怎么說，以便能調動起學生的積極性和求知欲，讓他們對所教課程感興趣，為能更好的學習打下基礎。

2、積極上課

備課充分，能調動學生的積極性，上課效果就會好。但同時又要有駕馭課堂的能力，因為學生在課堂上的一舉一動都會直接影響課堂教學。因此一定要組織好課堂教學，關注全體學生，注意信息反饋，調動學生的有意注意，使其保持相對穩定性，同時，激發學生的情感，使他們產生愉悅的心境，創造良好的課堂氣氛，課堂語言簡潔明了，克服了以前重復的毛病，課堂提問面向全體學生，注意引發學生學數學的興趣，課堂上講練結合，作業少而精。教師是每節課的組織者，所以，老師每天都要有充足的精神，讓學生感受到一種自然氣氛。這樣，授課就事半功倍。

3、精心批改作業

要提高教學質量，一定要做好課后輔導工作，本年度由于疫情利用釘釘在線教學。在教學中，我有針對性的對一些學生尤其是后進生進行輔導，從最基本知識點著手，然后是電路結構和原理，每講完一節課，我都要利用釘釘軟件在線布置作業，講解知識點，當天的內容當天完成，不讓學生欠債。不斷地給他們鼓勵，經常詢問他們學習上的困難，幫助他們解決問題，在批改作業方面，每一次都能做到全批全改，對個別學生錯的地方、不會的地方，認真講解，從不放任自流。

三.教育工作方面

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一、工學結合人才培養模式改革初探

工學結合作為現代職業教育的理念和思想，強調的是學生的學習過程必須與實際工作緊密結合，其目的是以職業為導向，把以課堂教學為主的學校教育和直接獲取實際經驗的校外工作有機結合起來，更注重啟發訓練他們在動手、操作和掌握技能等方面的能力；它具有充分利用學校內外不同的教育環境和資源進行校企合作培養人才的本質特征，體現了職業教育發展的內在規律和本質要求。

《教育部關于全面提高高等職業教育教學質量的若干意見》(教高[2006]16號)提出：大力推行工學結合，突出實踐能力培養，改革人才培養模式。要積極推行與生產勞動和社會實踐相結合的學習模式，把工學結合作為高等職業教育人才培養模式改革的重要切入點。人才培養模式改革的重點是教學過程的實踐性、開放性和職業性。

邢臺職業技術學院作為首批國家示范性高職院校，積極探索和深入開展教育教學改革。如何將文件精神落實到具體的改革當中，我們的思路是：以實踐性、開放性、職業性為原則，以工學結合為切入點進行人才培養模式改革；以培養學生綜合職業能力為目標，按照工作系統的要求設計學習系統，形成以工作過程為導向的課程體系；實施行動導向教學，讓學生親自經歷結構完整的工作過程，創設真實的或模擬的工作情境，使學生身臨其境，在完成學習任務的過程中、在體驗的過程中獲得知識。

“要給學生一碗水，老師得有一桶水”。是否具備與之相適應的雙師型師資隊伍，是工學結合人才培養模式改革的關鍵。因為一切教育教學改革都要通過教師去實施。教師隊伍的建設直接關系到高職院校的發展。高職院校師資隊伍建設必須以全新的視角來思考和定位。上述文件強調了工學結合的重點是實踐性、開放性和職業性，它們為高職教育人才培養模式改革指明了方向；對教師的“工程化”和“職業化”背景提出了新要求，缺少“工程化”背景的師資很難理解工作過程導向、典型工作任務、項目導入、工業案例等；缺少“職業化”背景的師資，很難選擇行之有效的教學方法。

二、高職院校師資隊伍現狀

就師資隊伍現狀而言，由于高校大眾化過程的加快，我國各地高職院校的招生規模迅速擴大，使原本薄弱的我國高職師資隊伍面臨危機。

首先，教師職業教育基本理論掌握不夠，教學觀念落后，引進實踐經驗豐富的教師難。不少高職教師都是從普通高校教學崗位轉化過去的，由于長期脫離社會實踐，教師缺少職業教育的教學理論背景、缺乏實習指導經驗，實際應用能力不強。目前社會對高職教育認可度仍不是很高，引進企業背景工程技術人員較難，引進具有豐富實踐經驗的企業工程師更難；其次，課時較多，教師在本專業領域的職業實踐能力、實踐經驗及應用性知識不足。由于辦學規模的擴大，造成教師編制緊張，大多數高職院校的師生比超過1：20，有的甚至高達1：30，很難有機會或較長時間到生產第一線鍛煉和提高。目前還有一大批非師范類畢業的年輕教師工作在教學的第一線，教師資格證書往往僅憑一次理論考試獲得，教師以對普通高等教育的知識與方式教授職業教育的學生，理論性過多；教師進修與實踐掛鉤不緊密。多數企業不愿意接收教師參加定崗生產實踐，產教結合、校企結合的職教體系在大多數職業教育院校中尚未完善。因此，通過實踐鍛煉使專業實踐能力得到顯著提高的教師數量非常有限。教師職業能力方法研究最大和最根本的需求是提高高職學生的教學質量，以適應社會經濟發展對高技能人才的需求；第三，教師職稱評定制度不完善。高職教師從事的教學和科研工作與學科型院校截然不同，但職稱評定的標準卻與普通高等學校相同。而高等學校教師職務的評聘標準注重理論上的要求，例如發表的論文數、出版的專著數等，不考慮教師的實踐能力。相比較而言，國外的高職教育師資隊伍管理模式則處處體現出“雙元”特色，即體現出理論和實訓的區別。德國的高職院校將教授普通文化課和專業課的教師稱為學院教師，將在企業里實施實踐技能培訓的教師稱為培訓師。從教師的任教資格來看，大多數高職院校的教師兼具“教師”和“工程師”雙師資格。加拿大高等職業學校教師每3年之內必須返回到工業界實踐，或定期為工業界解決技術問題，或從事應用技術研究和技術開發等，以防技術知識老化，而不是學歷進修或做訪問學者。由于一些新教師來自工業界，沒有教學經驗，所以必須進行教學技能培訓，主要方式有：(1)教學上崗培訓。教員是有教學資歷的專家，培訓內容有教育理論、教學設計方法、教育技術的運用以及較大比重的教學實踐。(2)午間研討。即利用午餐后的休息時間對教學資源中心設計的題目或對各系反饋的課題進行有針對性的討論。新教師除了在本校進行崗位培訓以外，還必須參加綜合大學舉辦的教學技能培訓班，共有6門課程，獲得全部學分后可取得相應的教育文憑。

三、教師職業能力發展舉措

高職院校欲加強教師職業能力的培養，要建立和完善培養機制，促使教師徹底擺脫學科型教學思想的束縛，不斷提高職業能力。

本文從以下幾方面論述：

1、提高教師職業教育教學能力

教師的職業發展更多的是在教師的教育教學實踐中實現的。一方面，學校中實踐性問題的存在反映了教師專業發展的需要；另一方面，實踐性問題的解決則是教師職業能力提高的標志。因此，教師要勤于思考，善于思考，置身于教育情境的改善和教育教學實際問題的解決中，并以解決實踐性問題為目的。教育是關乎人和人類未來的工作，因此，教師要完成知識傳授和創新的職責要求就需要不斷地思考，研究相關學科內容，研究教育規律，研究教學手段、教學方法。這就要求教師在工作中更注重研究教育對象和教育內容，對教育教學對象、目標、手段、方式、方法進行綜合考慮，尋找出各種因素變量之間最佳的匹配點，實現教學目標。 轉貼于 邢臺職業技術學院一貫重視教師教學能力的提高，其中一項重要的措施就是開展校本培訓，面向全院專任教師進行分批次的職業教育教學能力培訓與測評，促進廣大教師提高職業教育理論水平，轉變教學觀念，提高職業能力；推動教師下廠鍛煉，積累實踐經驗及應用性知識，這些措施取得了良好的效果，對促進我院工學結合人才培養模式改革發揮了積極的作用。自2006年國家示范性高等職業院校建設項目開始，到目前為止，共開辦7期培訓班，培訓教師276人，有效促進了教師的職業教育教學能力不斷提高，實現了對學生的有效培養。這是學院歷史上規模最大、時間最長、影響面最廣、效果最明顯的一次教學改革活動，極大的促進了學院教師在工學結合課程開發及教學實施方面走在全國同類院校前列。

2、提高教師職業實踐能力

目前高職院校教學改革的首要目標和任務，就是要促進工學結合的問題，要實現教學目標、教學內容、職業能力訓練項目、訓練素材、教學考核等與職業實際的緊密結合，最大限度縮短“所學”與“所用”之間的差距。為此，教師特別是專業教師必須要深入相應職業領域，做好職業活動調研工作。隨著科學技術的發展，生產、建設、服務和管理第一線的職業活動也在不斷地發生變革，因此，職業活動調研不能一勞永逸，教師還應定期追蹤相應技術領域新設備、新技術、新工藝、新材料、新軟件、新經營理念、新管理模式的研發和應用情況，并在教學中及時予以反饋。

充足的、現代化的實踐教學條件，有利于拓展教師教學設計的思維空間，有利于教師專業技能和現代教學手段運用能力的提高，更有利于職業能力訓練素材的收集。另外，教師開展職業活動調研、到企業頂崗實踐等等，也必須有相應的經費和時間上的支持。為此，學院加大投入，改善教學設施和實踐性教學條件，在示范院校建設的基礎上出臺了《關于建立教職工培訓工作長效機制的實施意見》，從規范教師培訓、建立教師培訓長效機制上保證工作的順利開展，為教師職業能力培養提供經費和時間等方面的保障。

3、強化重實踐能力的升級評職稱制度

以往職業院校教師升級評職稱依據綜合性大學教師升職稱評等級標準實施，采用論著送交學術研究人員評審，導致理論性學術論著易被認同，而應用性實踐成果則不被重視。教師為求順利升職稱評等級，研究方向就偏重于理論探討。深化職業學校人事制度改革，在職業學校推行教師全員聘任制和管理人員公開選拔、競爭上崗和職務聘任制度，建立健全激勵和約束機制。職業學校教師職務資格評審要突出職業教育特點，改進評審辦法。

為了提高教師專業實踐能力，強化教師以專業實踐能力為導向之升職稱評等級，將教學及服務成果一并作為升職稱評等級標準，把“教師到一定的企業事業單位服務的實踐成果”作為評職稱的依據之一，以改變長期以來職業校院教師重理論、輕實踐的現象，以使其能夠不斷注重教學實踐。

4、“校企融合、雙崗雙能”專業教學團隊建設

師資隊伍是工學結合人才培養模式改革的關鍵。為適應工學課程教學需要，一是建立的專兼結合教學團隊，在教學團隊建設方面、專任教師與兼職教師聘任管理方面形成了一整套規范的制度、方法與操作流程，相繼出臺了《關于加強專業教學團隊建設的意見》、《教師下廠鍛管理暫行辦法》、《聘請企業行業技術專家與能工巧匠擔任兼職教師的管理暫行規定》、《關于進一步加強兼職教師聘任管理工作的意見》等多個文件，并配套出臺了《從企業行業聘請技術專家協議書》、《從企業行業聘請技術專家在企業作兼職教師協議書》等協議文件；二是切實提高師資隊伍的職業教育教學能力和專業實踐能力，即“雙崗雙能”的專業教學團隊建設。學院出臺優惠政策，大力引進和培養行業領軍人物為專業帶頭人，提升專業建設水平；借助校企合作平臺，探索與企業技術人員互兼互聘機制；創建“國外—國內師資基地和企業—校內”三級師資培訓體系，通過外部培訓、校本培訓和下廠鍛煉等多項措施轉變教師的觀念、提高職業教育教學能力和專業實踐能力。

通過上述一系列措施，使骨干教師既有教學能力又有生產實踐能力，既能勝任教學崗位也能勝任生產崗位，打造“校企融合、雙崗雙能”的專業教學團隊。

有一流的師資才會有一流的教育。因為教師的專業知識與技能和精神是學生學習成敗的關鍵，有效地提高教師的專業教學及實踐能力是師資培育的主要內容，為培養現代化建設的實用性人才做貢獻。

參考文獻

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篇（4）

血管性認知障礙（VCI）是神經內科常見疾病之一（1） 。非癡呆型血管性認知功能障礙（VCIND）是用于界定有認知功能損害但不符合癡呆診斷標準的腦血管病患者。我科2008年1月-2012年5月對VCIND的患者聯合應用尼莫地平片和醒腦再造膠囊，獲得滿意的效果，現匯報如下。

1 資料和方法

病歷選擇 選自2008年1月至2012年5月我院收治的VCIND患者60例。隨機分成2組.治療組30例，男18例，女12例，平均年齡66歲，平均受教育年限7年，治療組口服尼莫地平（尼膜同）每次30 mg，每日3次； 醒腦再造膠囊膠囊4粒/次，每日2次；對照組30例，男17例，女13例，平均年齡65歲，平均受教育年限6年，口服尼莫地平（尼膜同）每次30 mg，每日3次，兩組基本藥物阿司匹林片。治療6個月，進行MMSE評分和MOCA的治療前與治療后的比較。并于治療前后分別監測血壓、血尿常規、肝腎功能、心電圖等檢查。

入組標準①有神經心理學評價具有認知損害的證據。 ②有腦血管病史及腦血管病危險的存在，或者頭顱CT或MRI檢查 已證實腦內多發性皮層或皮層下缺血病變依據③腦血管病和認知功能損害之間有因果關系，并排除其他疾?、芪催_癡呆診斷標準⑤HACHINSKI缺血指數評分大于或等于7分⑥癥狀持續6個月或以上。

排除標準①癡呆或任何可以導致腦功能紊亂的軀體和精神疾患②合并心血管、肝臟、腎臟和造血系統等嚴重原發性疾??；③因頭部損傷患有認知損害的患者④存在其他擴血管藥物干擾的⑤簡易精神狀態量表（MMSE）評分

評估指標 療效標準 所有受試者在治療前后均接受簡易精神狀態檢查法（MMSE）及蒙特利爾認知評估量表（MoCA）中文版的測定。

統計學方法 采用SPSS13.0統計學軟件處理數據，所有結果均采用均數±標準差（x±s）表示，用方差分析及兩樣本均數比較的t檢驗對數據進行分析，以P

2 結果：尼莫地平聯合醒腦再造膠囊治療非癡呆型血管性認知功能障礙療效確切。治療組治療后MMSE、MOCA評分與治療前及對照組治療后比較，有明顯差異（p

2.1表1治療組和對照組MMSE與MOCA的治療前與治療后的比較

3 討論 尼莫地平是一種親水性鈣通道阻滯劑，容易透過血腦屏障，基礎研究提示，尼莫地平具有神經保護潛能，特別是抵抗短暫缺血和缺氧的影響。在下丘腦、尾狀核和大腦皮質特定區域，尼莫地平的結合位點數量眾多，這對學習與記憶發揮重要作用（2）。與其他鈣通道阻滯劑不同的是，由于尼莫地平可直接作用于大腦局部血流的細小動脈平滑肌細胞，因此尼莫地平具有抗血管收縮和抗缺血效應，可以免除細胞死亡，抑制脂質過氧化，清除自由基。醒腦再造膠囊由36味中藥組成，其中人參、黃芪、何首烏、枸杞、川穹、葛根等能處進實驗動物的學習和記憶（3）。 尼莫地平及醒腦再造膠囊均能改善腦供血從而增強神經保護功能， 2組MMSE及MoCA均有明顯改善，說明VCIND患者能夠防治，2組患者治療中均無嚴重不良反應，說明尼莫地平聯合醒腦再造膠囊安全有效，但長期效果如何，能否降低癡呆發病率，還有待進一步證實。

參考文獻：

篇（5）

隨著物聯網、大數據、5G及人工智能等信息技術的發展，為了應對中國產業變革及新一輪的科技革命，適應“中國制造2025”國家戰略需要及產業經濟創新發展，同時將國際工程教育思想本土化，“新工科”應運而生[1]。信息技術發展催生出了人工智能相關的專業，國內高校紛紛設立了智能科學與技術專業。近年來，人工智能技術的發展引領著人類社會正逐漸走進智能社會，人工智能將深刻影響人類社會。隨著人工智能的進一步發展，高等教育的價值也將進一步提高[2]。因此，各高校應盡快建立與新工科相一致的智能科學與技術專業，并深入研究我國人工智能的人才培養體系、課程設置、實驗平臺及成果轉化等方法，改革傳統人工智能的教育教學方法，形成有新工科特色的智能科學與技術專業工程教育方法。由于傳統的專業是按學科劃分的，因此，目前的智能科學與技術專業課程體系以理論為主，強調學科知識的系統性和完備性[3]。人工智能導論作為智能科學與技術專業的核心課程，同時也是人工智能“入門性”和“引導性”的課程。但是，目前人工智能導論的課程設置上主要存在課程內容陳舊、實踐課程不足、教材理論過強、教學模式老舊及實踐教學與企業需求不適應等問題。尤其是人工智能導論課程，缺乏實踐教學將會降低學生學習人工智能的興趣和積極性。因此，為了解決這些問題，并使高校跟上人工智能時代的腳步，抓住高等教育發展的新機遇，進行面向新工科的人工智能導論實踐教學模式探索具有重要的現實意義。

1人工智能對新工科人才的新要求

1.1具備多學科交叉知識。人工智能導論是一個多個學科交叉而成的一門課程。人工智能導論主要包括知識系統、智能搜索技術、腦科學、機器學習、神經網絡、支持向量機、專家系統、智能計算及分布式智能等內容[4]。因此，一個合格人工智能專業人才需要具備多學科知識。1.2具備多領域應用能力。人工智能導論的應用領域廣泛，基本包含工業、農業及社會生活的各個行業（如工業生產、通信、醫療、金融、社會治安、交通領域及服務業等）[5]。人工智能導論課程要求學生在學好理論前提下也應該掌握各行業的相關知識，只有這樣才能提高人工智能技術在各領域的應用。1.3具備人工智能創新創業精神。目前，創新驅動發展成為了我國現階段發展的重要力量，人工智能成為經濟發展的新引擎[5]。在大眾創業、萬眾創新的號角下，人工智能技術作為創新創業過程中的一個大趨勢。因此，當今新形勢下培養具有創新創業精神的人工智能專業人才對我國經濟發展及大學畢業生創新創業具有重要意義。1.4具備人工智能人文素養。人的內在品質就是人文素養，人文科學的知識水平和研究能力是人文素養的重要組成部分，人文素養是人文科學體現出來的以人為研究對象和中心的精神[6]。人工智能對人類社會帶來的是便利還是帶來災難，關鍵是使用者的思想道德和人文素養。因此，培養具有人文精神的人工智能專業人才具有重要的意義。

2人工智能導論課程教學現狀

目前，許多高校已經認識到傳統的人工智能導論課程已經不能適應社會和學生發展的需要。尤其是地方普通高校在師資、科研及學科力量薄弱情況下進行人工智能導論的實踐教學。目前人工智能導論的課程設置上主要存在的問題如下：⑴本科生課程內容陳舊。近年來，隨著云計算、大數據、5G等信息技術的快速發展，也帶動人工智能技術發展日新月異。對于高校來說，要緊跟人工智能技術前沿，傳授學生的知識也要緊跟人工智能的發展。目前，雖然也出現了不少新的人工智能導論教材，但在課堂上能夠教學的新內容仍然不多，教材內容仍然集中在傳統的人工智能技術（如問題求解、知識表示、歸結原理及經典推理等技術）上。⑵研究生課程內容重疊。研究生的人工智能導論課程應作為本科生課程的一個延續，但部分高校對研究生人工智能導論課程的教學重視不夠。很多本科生已經學過的內容在研究生階段又進行了重復。因此，在新工科背景下培養高層次的人工智能人才，就必須要在研究生階段加強新工科人才實踐能力的培養，選擇合理的人工智能導論課程，改革研究生階段人工智能導論的教學理念和教學模式。⑶實踐課程不足。實踐教學是提高人工智能新工科人才能力的重要路徑。目前，大多數院校的人工智能導論課程理論與實踐聯系不夠緊密，對學生實踐能力的培養不夠，只知道理論，而不進行實際的實踐應用就不能成為合格的人工智能新工科人才。另外，大多數地方高校的人工智能實驗室建設投入不足，實驗條件差，驗證性的實驗較多，實驗課時不足，學生對人工智能新技術的接觸不夠。⑷人工智能導論教材理論性過強。目前，現有的人工智能導論教材以理論為主，缺乏人工智能實踐內容。在課程教學過程中學生經常會感覺索然無味，當實踐課程開設不足時，這種情況會非常明顯。學生會漸漸的對人工智能導論課程失去興趣和熱情，最終會導致課程的教學質量和效果下降，不能達到新工科人工智能專業人才培養的預期。⑸教學模式老舊。人工智能導論是多學科交叉的課程，課程內容理論性強、抽象、多知識點是新工科的特點。然而，大多數地方高校仍然采用過去的課堂教學模式（即“教師講、學生聽”的教學模式），這種單向灌輸的教學方式以教師為主，學生的主動性不夠，只是在被動接收知識。學校這種重視理論不重視實踐的教學模式，在一定程度上影響了新工科人才的實踐能力，從而導致教學內容與企業社會需求脫節。

3人工智能導論實踐教學初探

3.1人工智能導論課程實踐平臺建設。為了提高學生對實踐教學的興趣，南陽師范學院計算機科學與技術學院在人工智能導論授課過程中廣泛應用多種計算機實驗教學平臺，如采用開源的PaddlePaddle百度飛槳深度學習平臺，希冀一體化人工智能實踐教學平臺及大數據綜合實驗平臺。教師可以在實踐教學過程中方便的使用這些平臺進行授課，學生也可以在課堂中跟隨老師完成相關實驗，并能夠在課下進行相關實驗練習及提交作業。3.2人工智能導論課程實驗內容優化。在人工智能導論實踐教學過程中，以學生興趣為導向，開展相關應用課程實驗，南陽師范學院計算機科學與技術學院對人工智能導論實驗課程內容進行優化。優化后的主要實驗課程包括搜索優化算法實現、智能計算實現、貝葉斯分類實驗、最近鄰算法實驗、機器學習實驗及神經網絡實驗。最后，通過期末課程設計進一步提高學生解決實際問題及創新創業的能力。3.3人工智能導論實踐教學模式改革。⑴校企合作為使人工智能導論實踐教學不與企業脫節，校企合作是關鍵。應積極派遣教師進企業進修，了解企業需求，并提高教師的工程能力。從2018年以來，南陽師范學院計算機科學與技術學院每年暑假期間累積派遣教師58人/次前往百度、中興、科大訊飛、神舟數碼及江蘇傳智播客公司等進修培訓。同時已經在固定時間邀請相關企業講師到學校進行人工智能方面的項目教學。建立起了具有地方區域特色的師資隊伍及校企協調的實踐教學模式，從而避免人工智能導論課程實踐與企業實際脫節。⑵“雙導師”負責制人工智能導論實踐課程實行“雙導師”制，邀請企業中實踐經驗豐富的人才任教或任職，校企合作建立實踐教師指導團隊，改革教學策略及教學方法，以項目為牽引，將人工智能導論實踐課程作為第二課堂學分。還要積極制定人工智能相關的科技作品競賽的獎勵機制，積極引導學生參加各種人工智能相關的比賽，從而進一步提高學生在創新實踐方面的能力。⑶采用案例教學法以案例導入進行教學，提高學生興趣。首先，從人工智能競賽的部分賽事中、（如百度的人工智能大賽，“2020年全國人工智能大賽”，“2020中國高校計算機大賽人工智能創意賽”等）中選取貼近實際問題的案例作為人工智能導論實踐課程的案例來源。然后，采用目前主流的人工智能開發軟件進行算法代碼的編寫，引導學生采用Python語言調用第三方接口庫進行算法的實現。最后，讓學生使用主流的編程語言（如C++、Java等）開發完善算法或進行系統設計與實現。

4結束語

在新工科背景下，人工智能導論作為智能科學與技術專業的基礎核心課程，人工智能人才培養應注重提高學生解決問題的能力。在這種背景下，筆者結合近年來了解到的企業需求和上課的實際，對人工智能導論實踐教學模式進行初探，具體如下：①校企合作，構建人工智能實踐平臺；②建立案例庫，優化實踐的內容；③校企“雙導師”制，采用案例教學，從而進一步提高學生在創新實踐方面的能力。

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篇（6）

近年來大數據、云計算等信息技術飛速發展，人工智能在一些特殊領域（如圖像識別、語音識別、自然語言等）不斷取得突破性進展。人工智能作為新的技術驅動力正引發第四次工業革命，為醫療、教育、能源、環境等關鍵領域帶來新的發展機遇。人工智能專家預測，人工智能在通用技術領域可能尚不能替代人類，但在一些特殊領域，人工智能將會淘汰現有的勞動力。在國外，許多國家紛紛把人工智能作為國家發展的重要競爭戰略，我國學者也密切關注著人工智能的最新理論進展和實踐應用，國務院于2017年7月頒布《新一代人工智能發展規劃》，明確人工智能發展的重點策略。“人工智能變革教育”的潮流，引發了教育研究領域的“人工智能熱”。當前全球范圍內，人工智能在教育領域的大量研究和應用催發形成了教育人工智能概念。目前梳理學術上關于研究人工智能與教育的文獻主要集中于：

（一）教育理念的革新。“人機一體”將成為未來新的教育方式[1]，由新技術和新手段的出現所應運而生的智慧教育[2]，將對原有教育進行改進和完善。智能技術在改變教育的手段和環境的同時，還有利于構建出系統解決教育問題的教育新體系，從而真正觸及教育的根本[3]。

（二）關注技術的革新。機器深度學習、智能學習的算法、視覺識別以及智能語言識別這些基礎技術的突破，為人工智能的教育應用奠定了堅實的基礎[4]。

（三）探究教育的應用。人工智能在學校教育中的學業測評、交叉學科、角色變化等應用領域具有巨大潛力，教師角色內涵也將在與人工智能的協同共存中發生改變。AI監課系統能夠數據化、可視化評估教師的授課情況，將人工智能技術的運用滲透到整個教學過程中，教師可以根據評分實時調整授課內容，以促進個性化學習，從而提升教學效果。教育深受技術發展的影響，新技術融入教育并促進教育方式的轉變已成為必然趨勢。一方面技術為教育提供了新的、更加廣闊的可能性；另一方面技術具有變革人類的教育方式與學習方式的能力。然而，技術是一把“雙刃劍”，如何獲取或實現以人工智能為代表的新興信息技術所擁有的特征、優勢與功能，使其在教育中最大限度地發揮其應有的價值呢？人工智能技術如何繼續被安全使用到教育領域？如何通過教育變革來促進新興信息技術在教育教學中的廣泛與深入應用，實現教育深層次革命等問題，是目前需要關注和探討的主要問題。

1人工智能時代下教育變革的背景

1.1人工智能的內涵及具備的強大能力

人工智能最早由美國達特茅斯學院于1956年提出，其研究主要包括機器人、圖像識別、自然語言處理、語音識別等，實質是一種自動感知、學習思考并做出判斷的程序。人工智能具有自主學習、推斷與革新的能力，推動了圖像識別、自然語言處理等方面的技術突破。人工智能同時具有理性判斷力、超強的工作力，只要電力供應不斷，幾乎可以無限制地工作下去，而且適應不需要情感投入的工作。它的超強能力，源于三個重要的技術：深度學習、大數據和強算力。

1.2人工智能時代的機遇和挑戰

人工智能在精力、記憶力、計算力、感知力以及進化力等方面與人類相比，具有突出優勢。在醫藥領域，人工智能的出現使普通民眾可以享受更為高效、稀缺的醫療資源，解決醫療診斷領域診斷質量不均衡、醫生資源不足等問題。在教育領域，人工智能促進教學質量進一步提升、教師角色多樣化、學生學習能力的提升；為教育研究提供新技術和數據支撐；極大拓展了教育研究新視域；使教育在立德樹人方面、教育方法創新方面、教育手段和環境方面以及教育服務供給方式方面均發生改變。然而，看到人工智能以其強大的處理能力帶來機遇的同時，也需要正視人工智能帶來的新挑戰。在人工智能浪潮沖擊下，如何借助人工智能發展的機遇推進教育的變革與創新？人工智能技術如何繼續被安全使用？首先，人工智能專家大都認為，人工智能將會淘汰大量現有的依靠非腦力勞動為生的勞動力，需要培養人工智能時代的新型勞動力。而且，人工智能技術本身的不太成熟使很多人工智能技術只是應用在兒童教育領域，再者，人工智能潛在的道德倫理問題缺乏法律制度規范。除此之外，人工智能時代將對社會結構以及人的地位構成挑戰。綜上所述，人工智能時代所帶來的機遇是大于挑戰的。教育需適應人工智能技術所帶來的突破和飛躍，不斷調整和更新教育的方向和目標，實現育人成人的發展目標。

2人工智能與教育變革

2.1人工智能與教育目的的變革

人工智能帶來的巨變不僅影響人類未來如何發展，而且極大釋放了人類的生產力，這些在一定程度上使得人類需要重新思考教育是何目的。人工智能影響教育目的的變革主要表現在：第一，人工智能可能會使人類陷入精神危機。這源于兩方面的結果：一方面，人工智能將取代大部分人的工作崗位，工作的喪失將會導致人的價值和尊嚴喪失。另一方面，人工智能技術的發展將可能導致所有基于自由主義的想法破產，轉而人類所擁有的價值和尊嚴可能轉化為一種“算法”，人工智能帶來的職業替代風險在教育領域同樣存在，主要是對教師角色的挑戰。第二，人工智能有利于培養人的學習能力。從某種角度上講，人工智能剝奪人的就業機會，但同時，人工智能助教機器人將協助教師實現個性化指導，從而有利于將學習的過程視為尋求自我價值和意義的過程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培養人的精神能力，這種精神能力大致包括實踐動手能力、價值追求能力以及創造能力，從而有利于學生知識以便于更好地完善自我、豐富自我，使教育跳脫“知識為本”的陷阱，發揮“立德樹人”的正向作用。

2.2人工智能與學習方式的變革

第一，深度學習。深度學習也稱為深度結構學習或者深度機器學習，是一類算法的集合。深度學習概念的提出，一方面尊重了教學規律，另一方面也是應對人工智能時代下的挑戰。深度學習在機器學習、專家系統、信息處理等領域取得了顯著成就，提倡學教并重、認知重構、反思教學過程，進而達到解決問題的目的。第二，個性化學習。個性化學習區別以往傳統班級課堂授課，尊重學生的個性發展，因材施教。人工智能技術與大數據的應用有利于學生享受個性化的學習服務，可提供個性化的學習內容，可視化分析學生的學習數據，快速提高學生的學習效率。第三，自適應學習。自適應學習是指人工智能基于對個體學習進行快速反饋的基礎上，根據學習者特征，為其推薦個性化的學習資源和學習路徑，從而最大程度上適應學生的學習狀態，是實現個性化學習的重要手段。人工智能技術有利于快捷、科學地判斷學生的學習狀態，進行學習反饋；持續收集學生的學習數據，其中包括學習目標、學習內容；高效地為學生提供海量的學習資源。

2.3人工智能與學習環境的變革

首先，有利于搭建靈活創新的學校環境。不僅可以使空間規劃更具彈性，而且可以調節性增強物理環境。其次，人工智能時代的教育區別于以往傳統教育強調的統一秩序，更注重個體的用戶體驗。創客空間、創新實驗室等學習環境的不斷增加以及人工智能技術的不斷發展，個性化的空間環境與學習支持將改變目前學習的學習空間環境。除此之外，隨著對話交互技術的逐漸成熟與不斷普及，有利于實現虛實結合的立體化實時交互。VR、AR等技術的同步協作也有利于搭建新的學習環境，滿足學習者的一系列要求。腦機互動技術的突破有利于實現將人工智能植入人腦，從而改變人類自然語言的交流方式。最后，人工智能通過即時、準確、高效的大數據分析有利于進行精準且個性的學習評價與反饋。人工智能將綜合收集所有同學的學習記錄，互相比對、優化，從而進行綜合提升。更為重要的是，人工智能的人臉識別以及語音識別技術可以運用到教師的教學過程中，進行學生的學習情緒感知，學習狀況的了解，從而促進學生學習的科學化；智慧校園、智慧圖書館等的出現，為教學環境的建設提供重要參考。

3人工智能在教育領域的應用

篇（7）

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領域學科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術。由于信息環境巨變與社會新需求的爆發，人工智能技術的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數據、云計算等新技術的應用也愈發廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學習，不斷將人工智能技術與管理知識結合起來，對其未來職業生涯的發展有著重要作用。人工智能是一門前沿學科，管理學院開設人工智能課程的目的是為了更好地培養學生的技術創新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應用需求空間巨大的學科特點，通過概率統計、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等基礎課程的學習，加強學生解決實際問題的能力，為就業打下基礎。本文基于社會對于人工智能領域的人才需求，結合諸多長期從事經管類專業課程教學的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學內容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學現狀與問題

作為一門綜合性、實踐性和應用性很強的理論技術學科，人工智能課程內容及內涵及其豐富，外延極其廣泛。學習這門課程，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學氛圍枯燥目前，中國大多數大學仍采用傳統的課堂教學模式，在教學過程中照本宣科，忽略與學生的互動，并且缺乏能夠有效引起學生學習興趣與加深知識理解的教學環節設置，如此一來大大降低了學生自主思考的能力。在進行人工智能相關課程知識講解時，隨著章節的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學方式無法反映人工智能學科的全貌，課堂講解難以同時給以學生感性和理性的認知，部分學生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學進度，導致學習動力不足。(2)基礎課程掌握不牢管理類專業的學生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學科的素養，但這也導致很多學生所學知識雜而不精。學生在基礎不夯實的情況下去學習更高層面的知識，給學生學習與老師教學都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學習、數據挖掘等眾多內容，概念抽象，不易學習。一些管理類專業的學生未能熟練掌握高等數學、運籌學、數據結構、數據庫技術等先修課程，缺乏一定的關聯思考和研究意識，導致課程學習難度增加，產生學時不足和教學內容難點過多的問題。(3)教學與實際應用脫節當下，人工智能廣泛應用于機器視覺、智能制造等各個領域，給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。例如，在機械學科領域，人工智能技術是電氣工程、機械設計制造、車輛工程等方向的重要技術來源；在醫療領域，是醫療器械的創新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發展時刻推動著智能科學與技術核心價值的提升。然而，對于管理類專業的學生來說，現階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關理論，在教學過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復雜算法，書本中的應用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業知識與人工智能技術相結合的教學實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導學生將人工智能算法應用于現實生活。另外，大學生對知識的理解能力差異很大，教師采用統一的方式教給他們，這使一些學生無法跟上和理解，教師也無法控制學生的學習狀況，導致學生缺乏動力。因此，如何結合學生的現實情況，提高他們的動手能力和實踐經驗也是人工智能課程教學要考慮的問題。

2、管理類人才的人工智能課程教學改進策略

課程教學改革是一項提高大學教學效果和人才培養質量的重要手段。如何在時代背景下應用新技術和新思想進行實施課程教學改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學工作而言，教學目標、教學內容和教學方式的變化不再是課程資源的簡單數字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優勢的新型教學模式。針對管理類專業人工智能課程教學過程中存在的問題，可以從教學方法改進和教學內容設置兩個方面進行課程教學改進。

2.1教學方法改進

教師對學生具有引領作用，其教學方法的改進能夠帶動學生改進自身學習方法。(1)啟發式案例教學案例教學法就是教師根據教學目標、教學內容以及教學要求，通過安排一些具體的教學案例，引導學生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養學生認知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學方法。啟發式案例教學以自主、合作、探究為主要特征，調動學生的學習積極性，并緊密結合人工智能領域的相關理論與方法，有效理解知識要點及其關聯性，適用于管理類專業學生的教學。具體而言，高校基于其問題啟發性、教學互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學案例庫，雖然這項建設將極具挑戰性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養學生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學質量、培養具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學，讓學生掌握相關基礎知識原理及應用；通過一題多解的案例使學生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設計，啟發學生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學研討互動式的各個教學環節是逐漸遞進、有機結合的。研討是基于學生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學生做出評判，從而對不同類型的學生開展針對性的教學。互動則是在研討的基礎上，通過老師與學生、學生與學生的互動，讓學生主動參與到課堂教學的過程中來。在人工智能課程教學過程中，教師通過課堂討論了解學生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設計教學內容，例如，對于學校積極性不強的學生，將人工智能理論內容與學生個人興趣范疇、社會產業發展及研究現狀聯系起來，能夠極大程度地提高學生學習的自主能力；對于基礎知識較為薄弱的學生，可以在教師的指導下查閱相關文獻資料，根據自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結合的模式。有助于增強學生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學習氛圍。(3)有效激勵式教學人工智能是引領未來的戰略性技術，人才需求量極大，對教師的教學水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設置相應項目獎學金，吸引學生參與實踐，調動學生做研究、發論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創新大賽，圍繞新一代人工智能創新主題，激發學生的創新意識，提高學生的創新實踐能力，為人工智能領域健康發展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學院乃至全校開展此類競賽項目，激發學生的創新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學生加入到人工智能課程的學習中來，激發其學習興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學生課程制定、課堂與課外作業、課程項目和論文指導等看作教學任務的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學科滲透式教學人工智能學科知識融合程度較高，學科交叉性強?；谌斯ぶ悄艿膶W科交叉性特點，增強管理類人才對學科應用的領悟，可以采取開展學科滲透式教學的方法。從2015年起，國務院和教育部先后印發了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創新行動計劃》等文件，“互聯網+”、“智能+”已經滲透到各個領域，人類進入數字經濟時代，社會需求“技術+管理”的高端復合人才。例如，基于工業4.0和強國戰略，人工智能技術在智能制造的應用極為廣泛。上海理工大學非常重視少數民族預科班的教育質量。為增強少數民族管理類人才對該領域應用的認識，我們請機械工程、能源動力領域的相關專家以授課或講座的形式，進行相關領域知識和發展趨勢的講解，使學生理解更為透徹。此外，在教學實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業間老師、學生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學習，從而推動人工智能課程教學的改進。

2.2教學內容設置

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P鍵詞： 人工智能；創新；本科

Key words： artificial intelligence；innovation；undergraduate

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）22-0230-02

0 引言

人工智能是計算機科學的一個分支，是當前科學技術中正在迅速發展、新思想、新觀點、新理論、新技術不斷涌現的一個學科，其屬于一門邊緣學科，同時也是多個學科交叉而成的一門學科，包括語言學、哲學、心理學、神經生理學、系統論、信息論、控制論、計算機科學、數學等[1]。當前人工智能已經是很多高校計算機相關專業的必修課程，它是計算機科學與技術學科類各專業重要的基礎課程，其教學內容主要包括自然語言理解、計算智能技術、問題求解和搜索算法、知識表示和推理機制、專家系統和機器學習等，國內外很多大學都意識到了其重要性，紛紛對其展開了教學和研究。人工智能課程包含多個學科，具有內容抽象、理論性強、知識點多等特點，且算法復雜，但是多數高校采用的教學方式仍是傳統的課堂教學方式，即“教師講、學生聽”的教學模式，這種信息單向傳輸教學模式以教師為主體，學生只是在被動的接收知識；存在過分重視理論教學，忽視實踐活動教學的問題，導致教育內容無法和社會接軌；人工智能教材理論性過強，學生在學習過程中常常感到枯燥乏味，進而對學習該課程失去熱情[2]，久而久之，不僅人工智能課程的教學質量和效果無法達到預期，甚至學生還會產生厭學心理。針對人工智能課程中現有的各項問題，本文作者結合自身豐富人工智能教學實踐經驗，參考人工智能課程特點和教學目標，從多個方面探討和總結了人工智能，包括教學內容、教材選擇、教學方法和考核形式等。

1 教學內容優化與更新

人工智能是一門嶄新的學科。開設本課程首先是確定教學內容。通常來講，人工智能學科的內容包括兩個部分，具體：一是知識表示和推理；二是人工智能的應用。前者是人工智能的重要基礎，后者主要介紹了幾種人工智能應用系統，包括自動規劃和機器視覺、機器學習、專家系統等。另外，課程內容中還包括了一些人工智能應用的實例，將實踐和理論緊密結合起來[3]。

隨著時代的發展和科技的進步，人工智能學科也取得了較大發展?；诖耍斯ぶ悄軐W科也應該與時俱進，更新人工智能教學大綱，進一步完善其教學內容。修訂后的人工智能教學大綱將人工智能分成兩個部分，即基礎部分和擴展應用部分。前者包括計算智能、搜索原理、知識表示等，后者包括智能機器人、智能控制、多智能體、自然語言理解、自動規劃、機器學習、知識工程等。

教學內容的選擇和確定應綜合考慮多項因素，不僅要重視基礎知識，也應注意推陳出新，隨著科技的進步做到與時俱進，同時教學內容應符合現實的需求，能夠與社會接軌，將理論和實踐緊密結合起來，只有這樣人工智能課程的教學質量和效果才能事半功倍。

2 教學策略及教學方法的改革創新

由于人工智能課程具有算法復雜、內容抽象、理論性強、 知識點多的特點，傳統的教學模式已經無法滿足人工智能課程的需求，教師應探索更加有效的教學模式和方法，確保人工智能課程能夠取得良好的教學質量和教學效果。具體的改革和創新人工智能課程的手段和方法主要包括以下幾個方面：

2.1 激發學生的學習興趣 無論是經驗還是常識都在告訴我們每個人最好的老師就是興趣，學生只有對某門學科存在興趣，才會更加主動積極的學習該門課程，從而獲得良好的教學效果。比如，作者在課程的一開始先播放了一段著名導演斯蒂文?斯皮爾伯格的《Artificial Intelligence》的相關片段，由這個電影學生知道了世上存在人工智能的機器人，學生們隨著電影情節的發展而深深感動，與此同時教師讓學生思考和談論人工智能是什么？研究人工智能的意義在哪里？實踐發現，在課堂中加入電影因素，能夠大大提升學生們的注意力，讓學生更加專注在教學任務中，有效提高了學生探索人工智能的積極性和主動性。此外，在教學中還可以用動畫、視頻、圖片等手段將反映人工智能最新研究和應用的成果展示出來，讓學生更直觀的感受人工智能的奧妙，從而投入更多熱情學習人工智能課程。

2.2 面向問題的案例教學法 案例教學法是一種以案例為基礎、以能力培養為核心的一種教學方法[11]。針對學校學生特點，我們采取了以下幾種教學形式實施案例教學。①講解式案例教學：這種案例通過教師的講解，幫助學生理解抽象的理論知識點。案例的呈現有兩種基本形式：一是“案例―理論”，即先給出教學案例，然后再講解理論知識；二是“理論―案例”，即教師先講解理論知識，再給出教學案例；通過情境體驗與案例剖析激發學生認知的興趣，引導學生對將要學習的內容產生注意，有利于教師導入新課。②討論式案例教學：在課程初期將學生分成若干學習小組，每小組3～4人；教師將提前設計好的一題多解的教學案例以及收集的相關資料分配給每個小組，要求學生在課余時間通過自學和組內討論的方式給出問題的不同解決方案。③辯論式案例教學：在課程后期，采取專題辯論的方式對綜合應用案例進行討論，能有效地啟發學生全方位地思考和探索問題的解決方法，加深學生對人工智能的理解。

2.3 個性化學習與因材施教 在開展課程教育過程中應注意對學生進行個性化教學，結合學生特點因材施教。比如，在日常教學中多觀察學生情況，鼓勵那些應對教學任務后仍存在余力的W生深入探索較深層次的課程及相關知識，同時友善面對學習較差的學生，分析其學習過程中面對的困難，有的放矢地采取應對措施，幫助其不斷進步；在教學過程中讓學生以讀書報告的形式多多思考，鼓勵學生發散性思考問題，鼓勵優秀學生進行深一步的探討，并且教師應幫助具有新穎思想或論點的學生將其智慧以科技論文和發表文章的形式轉化為成果。

2.4 注重綜合能力培養 在研究型教學中任務驅動是一種常用的教學方法，其中心導向是任務，學生在完成任務的同時也在吸收和掌握知識。通常來講，該教學方法的步驟是：教師提出任務師生共同分析以得出完成任務的方法和步驟適當講解或自學、協作學習完成任務交流和總結?！盵3]該教學模式不僅有利于培養學生的創新能力和創新意識，還能夠培養學生解決實際問題的能力，提高其綜合實力。不僅如此，由于該教學模式通常是以小組協作的方式進行，教師給出研究范圍，學生自愿結組并選擇具體的題目，經過分析和討論后以程序設計或者論文的形式協作完成研究。由此可知，學生是在以團隊的力量解決問題，這十分考驗學生的團隊協作能力，對于學生團隊合作精神的培養至關重要，且在完成任務的過程中學生需要查閱大量的資料，久而久之學生收集資料和創新能力勢必會得到提升。

2.5 采用啟發式教學 人工智能的很多問題都較為抽象，對學生理解力的要求較高，因此，在實際的教學過程中教師應有意識的就課程內容提出相關問題，讓學生自己獨立思考，鼓勵學生提出自己的想法和解決方案。然后回歸到課程上，對比分析教材上的解決方案和學生自己的解決方案，如此不僅培養了學生獨立思考的能力，也增加了學生參與教學活動的意識，提高了學生的學習熱情。比如，在講到較為抽象的“遺傳算法”時，先提出一個問題，即“遺傳算法如何用于優化計算？”，然后從“達爾文的生物進化論”入手，討論“遺傳”、“變異”和“選擇”作用，之后舉例分析，啟發學生思考“遺傳”、“變異”和“選擇”的實現，最后師生一起導出遺傳算法用于優化計算的基本步驟。如此既完成了教授遺傳算法的目的，也鍛煉了學生邏輯思維的能力，教學效果良好[4]。

3 作業和考核方式的改革創新

過去的課程作業都是單一書面習題作業，發展至今，課程作業形式已經發生了變化，更加豐富多樣，包括必須交給教師評閱的書面家庭作業和不必交給教師的課外思考題目、口頭布置的思考題或閱讀材料以及大型作業等。其中通過網絡就可以完成上交作業，并且教師批閱作業后也可以通過網絡返回給學生，實現了網絡化。課程的考核方式較之以前也發生了較大變化，加強了平時思維能力的考核，更加注重學生實驗能力和動手能力的培養，不再是絕對的一次考試定成績，而是在總評成績中加入30%的平時成績，如此不僅減輕了學生的期末負擔，也迫使學生更加重視平時的學習思考，有利于課程教學質量的提升。

4 結束語

本文是以提高教學質量為目標，結合教學實踐，從教學體系、教學內容、教學方法、考核方式等方面對本科人工智能課程的教學改革進行了探討，總結了該課程在教學和實踐方面的一些教改舉措。這些舉措符合二十一世紀高校教學的要求，可以支持教師提高教學手段現代化的水平，同時更貼合學生的學習需求。作為該課程的授課教師應始終保持對教學內容的不斷更新、教學方法的多樣化，才能激發學生的學習興趣，培養他們的思維創新和技術創新的能力，最終提高本課程的教學質量。從學生的反饋來看，作者所總結的教學實踐具有明顯的教學效果。但仍有許多方面做得不夠，今后將繼續在教學過程中不斷總結成功的經驗，吸取失敗的教訓。

參考文獻：

[1]蔡自興.人工智能及其應用[M].三版.北京：清華大學出版社，2007.

[2]謝榕，李霞.人工智能課程教學案例庫建設及案例教學實踐[J].計算機教育，2014（19）：92-97.

篇（9）

人工智能（Aritificial Intelligence，英文縮寫為AI）是一門綜合了應用數學、自動控制、模式識別、系統工程、計算機科學和心理學等多種學科交叉融合而發展起來的的一門新型學科，是21世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。它是研究智能機器所執行的通常與人類智能有關的職能行為，如推理、證明、感知、規劃和問題求解等思維活動，來解決人類處理的復雜問題。人工智能緊跟世界社會進步和科技發展的步伐，與時俱進，有關人工智能的許多研究成果已經廣泛應用到國防建設、工業生產、國民生活中的各個領域。在信息網絡和知識經濟時代，人工智能現已成為一個廣受重視且有著廣闊應用潛能的前沿學科，必將為推動科學技術的進步和產業的發展發揮更大的作用。因此在我國的大中專院校中開展人工智能這門課的教學與科研工作顯得十分緊迫。迄今為止，全國絕大多數工科院校中的自動控制、計算機/軟件工程、電氣工程、機械工程、應用數學等相關專業都開設了人工智能這門課程。南京郵電大學自動化學院自2005年成立至今，一直將“人工智能”列為自動化專業本科生的選修課程，到目前為止已經有八年的歷史了。由于南京郵電大學是一所以郵電、通信、電子、計算機、自動化為特色的工科院校，因此，學校所開設的許多專業都迫切需要用人工智能理論和方法解決科研中的實際問題。在問題需求的推動下，南郵人經過多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了豐碩的成果，如物聯網學院所開發的現代智能物流系統、自動化學院所開發的城市交通流量控制與決策系統，為本課程的開設提供了典型的教學案例。我們結合近幾年的實際教學經驗，從優選教材、考核方式、教學內容調整、教學手段的改進和實踐教學等方面對人工智能課程教學方法進行了總結歸納。

一、優選教材

目前，國內有關人工智能課程的中英版教材種類非常多，遵循實用、簡單、夠用的原則，再經過授課老師和學生們的共同調研，我們選用由中南大學蔡自興教授主編的《人工智能及其應用》第三版作為南郵本課程的授課教材。本書覆蓋的人工智能知識體系比較全面，包含知識表示、搜索推理、模糊計算、專家系統等。本書主要針對計算機、自動化、電氣工程等本科專業的學生所編寫，內容基礎，難度適中。蔡教授所編寫的這本教材全面地介紹了人工智能的研究內容與應用領域，做到了內容新穎、簡單易懂、兼顧基礎和應用，受到了全國廣大師生們的一致好評，多年的教學實踐證明我們所選擇的教材是恰當的、正確的。

二、考核方式

在全國大部分高等院校，“人工智能”這門課大都選擇開卷考試的方式來進行考核。為了強化學生對人工智能這門課基礎知識的掌握，南京郵電大學自動化學院選用閉卷考試的方式來進行考核。為了打消部分學生想在期末閉卷考試中通過作弊手段來完成人工智能這門課考核的僥幸心理，我們加強了對學生平時考勤成績、課下作業成績和實驗成績的考核，從而杜絕了“一紙定成績”的現象。我們對人工智能這門課的最后期末成績是按如下權重來劃分的：平時考勤成績占10%、課下作業成績占10%、實驗成績占20%、最后的期末考試卷面成績只占60%。為了克服國家現行教育體制的弊端，避免學生“機械式”地的應對教學和考試，我們對考試題型進行了調整，不再是以往的填空、選擇、簡答等題型，而是改為以解決實際問題為導向的應用題型為主，這樣學生只需要在理解授課內容的基礎上利用自己的思維來解題就可以了，這也體現了國家目前正在提倡的應用型教學導向。

三、教學內容調整

對于本科生而言，人工智能這門課程所需要講授的內容實在太多，由于課時所限，我們必須精簡教學內容，讓學生在掌握基礎知識的同時，也能夠了解它的具體應用。因此，我們將人工智能這門課程的教學內容分為兩個部分：第一部分是基本理論和方法，包括人工智能的概述、知識表示方法、確定性推理方法等；第二部分為人工智能研究成果的具體應用，包括神經元網絡計算、模糊智能計算、專家知識庫系統、機器語言學習等。通過對教材內容的合理調整和安排，使得授課計劃能夠比較全面地覆蓋了人工智能這門課程的基本知識點，從而滿足了學生們的求知需求。

四、教學手段的改進

（一） 激發學生的學習興趣

經過長時間的教學我們發現，在選修“人工智能”這門課程時，每個學生的心中所想各有不同，這些學生在剛開始學習時興趣還比較強烈，但隨著教學內容變得越來越抽象，學生逐漸對這本課的學習失去了信心，甚至上課時間不去聽課，使授課教師對教學也漸漸失去了信心，導致惡性循環，嚴重影響了教學質量。針對這種現象，我們認為，在開課前充分激發學生的學習興趣是很有必要的。我們要結合學校的實驗條件，開課前給學生演示“機器人醫療服務”實驗，通過該實驗的演示，讓學生們看到機器人能夠給病人提供多項人性化的服務，理解人工智能技術在開發醫療服務機器人多項關鍵技術中的應用，讓學生在開課前能夠對本課程的學習產生極大的興趣，實踐證明這種方法是有效的。

（二） 借助多媒體教學

多媒體教學是現代教學過程中一種非常重要的形式，它往往根據教學目的和學生們的特點，通過合理的設計、選擇教材內容，應用公式、圖形、文字、視頻等多種媒體信息進行有機組合并通過電腦和投影機顯示出來，與傳統教學手段相結合，形成合理的教學過程結構，達到最優化的教學效果。人工智能這門課具有針對性強、內容抽象、公式繁瑣等特點，學生學習起來比較困難，為了讓學生生動、形象地學習該課程，我們在教學過程中充分利用了多媒體技術來組織教學。例如在課堂教學過程中播放南郵自動化學院梁志偉博士帶領學生所開發的“智能足球機器人”比賽片段；讓學生在線觀看北京大學工學院謝廣明博士帶領學生所開發的“自主視覺機器魚”錄像片段等。在講解某些重要的求解算法時，借助Matlab軟件和投影機，直接展現該算法的求解過程，從而改善了課程教學的形式，提高了教學質量。

（三）提倡課堂辯論

我們在教學過程中打破了傳統的“老師講課學生聽課”的教學模式，多次組織課堂辯論，辯論的主題包括人工智能研究過程中出現的技術困惑、人工智能研究成果轉化中的市場前景等。如組織了“電腦PK人腦”“電腦是否讓電視消失”“電腦的未來發展方向在哪里”等一系列辯論會。經過激烈的辯論，無論正方還是反方都感覺自己收獲很大，增長了知識，開闊了眼界。在教學過程中通過將學生由“被動聽課”角色變換為“主動參與”角色，大大地調動了學生的學習積極性，從而提高了課堂教學質量。

五、實踐教學

實踐教學是課堂教學不可缺少的重要組成部分，通過讓學生親自動手實驗來對理論知識進行檢驗和應用是目前國內外各個大學提高學生綜合素質、增強學生市場競爭力的重要手段。人工智能實驗教學的目的是讓學生通過親自動手體會授課中的各種智能控制算法，從而使學生能夠更加形象地掌握課本知識。人工智能教學計劃安排了4學時實驗課，設置了“傳教士和野人過河”“機器人路徑規劃”這兩個人工智能問題，要求學生獨立完成這2個實驗題目的編程，并書寫實驗報告。通過實驗，學生動手實踐了課堂上所掌握的理論知識，加深了對智能算法的理解。

人工智能是一門實用性較強的課程，我們總結了近幾年來的教學經驗，從優選教材、考核方式、教學內容調整、教學手段的改進和實踐教學五個方面對人工智能課程教學進行了總結。從學生的反饋來看，我們所總結的教學經驗對于指導新教師講授“人工智能”這門課程具有積極的作用，需要指出的是，我們仍有很多不足之處，需要在以后的教學過程中不斷努力完善，提高自己的教學能力，爭取更好的教學效果。

參考文獻

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篇（10）

新課改要求教學應當促進學生全面發展，其中，對創新思維和實踐能力的培養尤為重視。初中階段如何科學、有效地培養學生的創新思維與實踐能力是每一個教育者需要思考和研究的問題。

一、創新思維與實踐能力的培養

1.創新思維與實踐能力的重要性

每個人都擁有創造能力，這種能力是可以開發的，并對學生人生發展起重要作用，如何科學開發學生的創造能力，離不開對創新思維和實踐能力的培養。教師應該有意識的發現和訓練學生的創新思維，多鍛煉學生的動手能力，提高他們的實踐能力，為學生主動創造做準備。

2.培養創新思維與實踐能力的途徑

培養創新思維和實踐能力的途徑有很多，初中階段學校的數學課、自然科學課、社會實踐課、信息技術課等課程是培養學生創新思維和實踐能力的有效途徑。其中以人工智能教育為重點的信息技術課可以利用編程技術、信息化技術、大數據技術的學習，高效、系統地開發學生創新思維，科學地提升學生的實踐能力。

二、人工智能教育與信息技術課的融合

當前，人工智能技術發展得如火如荼，語音識別、機器翻譯、計算機交互、計算機視覺、機器閱讀識別等技術的突破，向我們展示了人工智能的優越性和未來前景，很多地區和學校也已將人工智能教育，如編程、信息處理，作為必修內容納入了學校的教學大綱之中。人工智能教育包含編程、大數據、機器人等多個技術領域的學習，中學階段可以利用信息技術課將人工智能教育的相關內容融入教學中，例如：Python編程、APP制作、機器人教育。

在初中信息技術教學中，應當向學生傳授編程的相關知識，讓學生初步認識編程、了解編程常識，并引導學生利用計算機進行編寫代碼。利用現代教學思路和教學創新激發學生興趣，提高學生信息技術課學習效率和實踐能力。為學生打造智能化、個性化，富有創造性的學習體驗。

三、人工智能教育的實踐要求

在信息技術課程的教學過程中融入編程等人工智能知識，可以豐富教學內容，拓寬學生視野，增加學生知識儲備，同時也能有效激發學生興趣，滿足學生好奇心，轉化為實踐、創新的動力。但是在實施人工智能教育的過程中，需要注意以下幾個問題，以信息技術課中編程教學為例：

1. 要考慮學生的接受度，體現量力性教學原則，不超綱不越級。

2. 要注重環境的創設，打造輕松愉快的學習環境，充分調動學生熱情，幫助激發學生創新思維和實踐動機。

3. 要注重編程常識的普及和實踐引導，給學生充足的思維空間和操作機會。

4. 要注重教學的系統性和連貫性，加強編程技術同信息技術知識、其他人工智能技術的關聯，為學習的水平、順向遷移打好基礎。

只有明確教學目標，不斷地優化教學過程，監控各個環節，加強與學生溝通，積極開發和訓練學生的創新思維和實踐能力，才能將人工智能教育的效果最大化，從而不斷提高人工智能教育的教學質量。

四、人工智能教育存在的問題

自新課改提出了信息化教育后，我國不少地區已經開始探索人工智能教育問題，尤其在義務教育階段，開展了各種形式的人工智能教育，但是由于各地區經濟發展水平不同，教育基礎、教學水平和資源條件不同，正面臨著諸多問題。

目前在我國中學階段，人工智能教育發展水平整體較低，存在著地區不均衡、教育資源不均衡、教學水平不均衡、學生學習程度不均衡等多方面問題，需要人力物力財力的持續投入，優化人工智能教育平臺，完善人工智能教育基礎設施，讓人工智能教育更規范。同時，教育工作者也需要不斷研究、調整教學模式，更好地激發學生創新思維，提高實踐能力。

五、結語

本文通過中學生信息技術課和人工智能教育的結合，淺談人工智能教育與培養學生創新思維、實踐能力的關系。人工智能教育的實施有利于中學生開發創新思維，提升動手能力，可以和多學科聯動教學，加強學科間的聯系，促進學生全面發展。目前在我國中學階段，人工智能教育發展水平整體較低，存在著地區不均衡、教育資源不均衡、教學水平不均衡、學生學習程度不均衡等多方面問題，仍需教育工作者不斷研究改進，讓人工智能教育更規范，更好地激發學生創新思維及實踐能力。

參考文獻

篇（11）

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。