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第1篇：人工智能基礎教學范文

關鍵詞:人工智能;創新性教學;精品課程;課程建設;教學改革

人工智能課程是計算機類專業的核心課程之一,也是智能科學與技術、自動化和電子信息等專業的重要課程,其知識點具有不可替代的重要作用。該課程內容廣泛,具有很強的綜合性、應用性、創新性和挑戰性[1],其開設能夠更好地培養學生的創新思維和技術創新能力,為學生提供了一種新的思維方法和問題求解手段。同時,本課程能夠培養學生對計算機前沿技術的前瞻性,提高他們的科技素質和學術水平。通過課程的學習,學生對人工智能的定義和發展、基本原理和應用有一定的了解和掌握,啟發了對人工智能的學習興趣,培養創新能力。

中南大學人工智能課程開設于20世紀80年代中期。1983年,蔡自興作為訪問學者赴美國普度大學研修人工智能,并與美國國家工程科學院院士傅京孫(K. S. Fu)教授及清華大學徐光v教授合作研究人工智能。在傅京孫院士教授的指導下,蔡自興和徐光v教授執筆編著《人工智能及其應用》一書,并于1987年5月在清華大學出版社問世,成為國內率先出版的具有自主知識產權的人工智能教材。本教材不僅為我校人工智能課程提供了一部好教材,而且促進了國內高校普遍開設人工智能課程。此后,又陸續編著出版了《人工智能及其應用》第二版、第三版“本科生用書”和“研究生用書”、第四版等,修讀該課程的學生也與日俱增。該書第二版還獲得國家教育部科技進步一等獎。經過近20年建設,該我校人工智能課程于2003年評為國家精品課程,并在2008年評為國家雙語教學示范課程。這是至今國內唯一同時獲得國家級精品課程和雙語教學示范課程的人工智能課程。同時,我們還開發了人工智能網絡課程,具有網絡化、智能化和個性化等特色,被國家教育部評為優秀網絡課程,供兄弟院校人工智能教學參考使用,受到普遍歡迎[2]。

作為國內第一門人工智能精品課程,我們按照教育部精品課程標準建設《人工智能》課程,尤其是在教學內容、創新性教學方法和教學模式上進行不斷進行改革與探索,取得了很好的效果。本文即為我校人工智能精品課程建設與改革經驗的初步總結。

1教學內容優化

1.1課堂教學內容優化

教學內容的確定是課程的首要任務。如何選好教學內容,使學生既能了解本領域的概貌,又能適合學生的基礎,便于他們在有限的時間完成學習任務,是一件難事。教學內容除了包含基礎理論外,還應該反映人工智能領域的新發展和新動態,跟上學科發展的步伐。本課程最初設定的教學內容分基礎部分和擴展應用部分。基礎部分主要包括人工智能的定義和發展、知識的表示以及推理,而擴展應用部分主要包括專家系統、機器學習、機器規劃、機器視覺等。

近年來人工智能科學的快速發展,涌現出了大批新的方法和算法,研究熱點問題也從符號計算發展到智能計算和Agent等。

學內容,既能使學生了解本領域的概貌,又能適合學生的基礎,便于他們在有限的時間完成學習任務,是一件難事。教學內容除了包含基礎理論外,還應該反映人工智能領域的新發展和新動態,跟上學科發展的步伐。本人工智能課程最初設定的教學內容分基礎部分和擴展應用部分。基礎部分主要包括人工智能的定義和發展、知識的表示以及推理,而擴展應用部分主要包括專家系統、機器學習、機器規劃、機器視覺等。

近年來人工智能科學的快速發展,涌現出了大批新的方法和算法,研究熱點問題也從符號計算發展到智能計算和Agent等。

隨著科學技術的不斷進步,在科學研究和工程實踐中遇到的問題變得越來越復雜,傳統的計算方法無法在一定時間內獲得精確的解。為了在求解時間和求解精度上取得平衡,很多具有啟發式特征的智能計算算法應運而生。這些算法通過模擬大自然和人類的智慧來實現對問題的優化求解。計算智能作為人工智能的一個新的分支是目前的研究熱點,它主要涉及神經計算、模糊計算、進化計算和人工生命等領域,在如模式識別、圖像處理、自動控制、通信網絡等很多領域都得到了成功應用。另一個近10年來人工智能的研究熱點是Agent和多Agent系統,其理論最早來自分布式人工智能,并隨著并行計算和分布式處理等技術的發展而逐漸成為熱點。

以上兩個內容都是人工智能的重要分支。因此,我們在《人工智能及其應用》第三第3版[3]和第四第4版教材[4]中已經順應形勢加入了這方面的內容,并將教學內容也進行了相應的擴展,加入了計算智能、分布式人工智能與Agent。由于不確定性推理和基于概率的推理方法應用也越來越廣泛,我們也將此類非經典推理方法單獨作為一章來進行教學。另外,還增加了一些新的內容,如本體論和非經典推理、粒群優化和蟻群計算、決策樹學習和增強學習、詞法分析和語料庫語言學,以及路徑規劃和基于Web的專家系統等。圖1給出本課程的教學內容大綱。

人工智能的教學內容涉及面廣且內容較多,要在有限課時內完成教學計劃并讓學生掌握,具有一定難度。因此需要根據教學對象的需求有所取舍。中南大度。因此需要根據教學對象的需求有所取舍。中南大學在智能科學與技術、計算機、自動化三3個專業中均開設了人工智能課程,根據相關專業課程教學對象,對學時和教學內容進行適當調整。對于智能科學與技術專業,人工智能課程為必修課,共48個學時含實驗8個學時。表1表示為相關專業的人工智能課程教學內容分配情況。對于計算機和自動化專業,人工智能課程為選修課,共32個學時含實驗8個學時。許多兄弟院校的計算機專業都把人工智能定為必修課,課程學時也在50學時左右。因此,我們一再強烈建議我校的計算機專業把人工智能列為必修課,并適當增加學時。由于智能科學與技術專業開設有專家系統和智能計算選修課程,因此在人工智能教學內容中只將這兩部分做簡要闡述,而將重點放在知識表示和推理以及擴展應用上。對于計算機專業學生來說,除基本的知識表示和推理外,計算智能和Agent技術也是他們在軟件開發和通訊技術理論學習中需掌握的重要概念。同時,計算智能、專家系統對自動控制和電氣工程也十分重要,對自動化專業則應掌握該方面的內容。

1.2實驗實踐教學創新

國內人工智能課程在開設之初大多沒有安排實驗內容,僅為理論基礎和概念講授。由于理論比較抽象,很難理解,學習效果不理想,學生們對于其應用實現也十分困惑。此后,各高校也逐步在該課程中分配了實驗學時,大多數采用prolog語言和專家系統作為實驗語言和對象[5]。為了改進該課程的教學,我們也從沒有實驗到將實驗學時從零調整為設置4個學時的實驗課時,然后到現在的8個學時的實驗課時。隨著課堂教學內容的改革,實驗內容也進行了優化和更新。

人工智能課程實驗的目的是幫助學生掌握基本理論,發揮主動性,研究探討人工智能算法和系統的運行和實現過程,提出思路并驗證自己探索的思路,從而更好的地掌握知識,培養研究能力和創新能力。因此,在實驗教學內容的設計上,實驗項目應具備研究性和綜合性。實驗項目目標明確,要求學生帶著問題和任務進行實驗,但實驗過程又要有一定的靈活性,學生可以根據自己的思考進行適當的調整。再者,充分采用虛擬實驗方式進行實驗,大大提高了學生的興趣,提供了分析和探討智能算法的很好平臺。同時,學生的實驗數據和實驗結果分析既有格式要求,又給學生報告自己的研究的過程和結果留有空間,并在評分時加以充分考慮。這些做法能夠鼓勵學生,特別是鼓勵優秀學生進行獨立性研究,滿足他們學習的需求。

1) 人工智能課程的實驗環節不足和課時分配問題。

中南大學的人工智能課程的實驗環節經歷了從精品課程建設前沒有到開設,一直到其內容和形式上的不斷改進過程。但目前實驗還主要處于演示性和編程的實驗階段,而非設計和訓練階段。此外,由于人工智能課程涵蓋范圍廣、內容多,而課程所設置的學時有限。,如何分配好課堂教學與實驗課時也是一個需要在今后課程建設中不斷探索的問題。

對于某些專業的人工智能課程,可以考慮單獨開設人工智能實驗課程或人工智能程序設計與實驗課程。

2) 人工智能技術發展迅速情況下如何保持該精品課程持續發展的問題。

人工智能作為一門高度融合的交叉科學,其發展速度迅速,不斷有新理論、新問題涌現出來。我們的

人工智能教學既要注重基礎理論知識,又要緊跟學科發展的步伐,勢必要求對課程內容進行不斷更新,這對我們的教學資源和教師素質都提出了更高的要求。

4結語

本文介紹了中南大學的精品課程――人工智能課程教學內容和創新性教學方法的一些探索,已在課堂教學內容的優化、實驗環節的改進、教學方法的創新的實施上取得了很好的效果,充分激勵了學生的學習積極性和主動性,多方位培養學生發現問題、分析問題和解決問題的能力。我們的想法和做法可供兄弟院校同行參考。不過,仍然存在一些不足之處。隨著智能科學與技術的發展和更為廣泛的應用,人工智能課程的重要地位必將更加突顯,我們也需要繼續努力,與時俱進,不斷完善人工智能精品課程的建設。

注:本文受教育部質量工程國家級精品課程人工智能(2003)、全國雙語教學示范課程人工智能(2007)項目支持。

參考文獻:

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Exploration of Innovative Teaching Mode of Artificial Intelligence Elabrate Course

――Construction and Reformation in Elaborate Course of Artificial Intelligence

CHEN Bai-fan, CAI Zi-xing, LIU Li-jue

(Institute of Information Science and Engineering, Centnal South University, Changsha 410083, China)

第2篇：人工智能基礎教學范文

關鍵詞：人工智能；教育變革；智慧教育

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

人工智能被認為是最有潛力和影響力的教育信息化技術，將通過人工智能數據挖掘分析、3D打印、模擬仿真等技術的應用，實現人工智能與教育的深度融合，對計算機輔助教學、個性化教育服務、教育人工智能生態環境等產生根本影響。2018年《地平線報告》（高等教育版本）指出了教育領域的信息化發展，未來一段時間內將通過人工智能與信息技術的結合，進而影響教育階段的不同過程。具體見表1所示。

第3篇：人工智能基礎教學范文

關鍵詞:人工智能;理論傳授;實驗訓練;科研訓練

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是計算機科學與技術專業的一門重要專業課程,是一門研究運用計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性學科。它研究如何用計算機模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、思考、規劃以及問題求解等思維活動,并以此解決需要人類專家才能處理的復雜問題,例如咨詢、診斷、預測、規劃等決策性問題[1]。人工智能是一門涉及數學、計算機、控制論、信息學、心理學、哲學等學科的交叉和綜合學科。目前,人工智能很多研究領域,如自然語言處理、模式識別、機器學習、數據挖掘、智能檢索、機器人技術、智能計算等都走在了信息技術的前沿,有許多研究成果已經進入并影響了人們的生活。

2003年12月5日,國內第一個“智能科學與技術”本科專業在北京大學誕生[2],它標志著我國智能科學與技術本科教育的開始,對我國智能科學技術人才培養和智能科學與技術學科建設起到極大的帶動作用。目前,人工智能課程的教學存在幾個問題:首先,注重講授理論知識,實驗環節滯后,這不利于培養學生的實踐能力,更談不上實踐創新。其次,人工智能是交叉學科,內容比較繁雜,各種教材的內容不一樣,授課沒有統一的體系,學生學習時抓不住重點,不能理解人工智能的根本方法和思想。一般說來,計算機專業的其他課程,如網絡技術、數據庫技術、算法分析與設計等,都是求解結構化問題的基本技術,而人工智能技術則是解決非結構化、半結構化問題的有效技術。最后,人工智能科學與技術飛速發展,但目前人工智能只被視為一門專業課,課程講授和人工智能沒有作為一個研究方向結合起來,也沒有把傳授課本知識和引導啟發創新結合起來。

適應知識經濟發展的高等教育,要把培養創造精神和創新能力擺在突出的位置。創新是基礎研究的生命,而高等學校的教學只有與科研緊密結合,才能在培養學生的創新精神方面有所作為。為此,針對人工智能的課程特點,我們積極開展研究型教學、研究型學習,提高大學生的學習能力、實踐能力和創新能力的研究與實踐。在教材上,我們選用了清華大學出版社出版、馬少平等編寫的《人工智能》。我們的教學研究與實踐的主要內容包括三個方面:啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化的思想;成體系的實驗訓練;以及與畢業論文,學校大學生科研項目資助計劃,國家大學生創新性實驗計劃相對接的科研訓練。這三個主要方面,層層遞進、環環相扣,是體系完整的創新型人工智能教學實踐。下面,我們就這三個方面內容展開探討。

1啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化思想

現實世界的問題可以按照結構化程度劃分成三個層次[1]:1)結構化問題,能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題;2)非結構化問題,難以用確定的形式來描述,主要根據經驗來求解;3)半結構化問題,介于上述兩者之間。一般說來,計算機專業的其他課程如網絡技術、數據庫技術、算法分析與設計等,都是求解結構化問題的基本技術。而人工智能技術則是解決非結構化、半結構化問題的有效技術。人工智能的教學可以讓學生在體驗、認識人工智能知識與技術的過程中獲得對非結構化、半結構化問題的解決過程的了解,從而達到培養學生多角度思維的目的。

我們使用的教材主要內容包括搜索和高級搜素、謂詞邏輯和歸結原理、知識表示、不確定性推理方法、機器學習等。這些主要內容也可以相應地歸結為若干個典型算法,如啟發式A*搜索算法、 剪枝算法、元啟發式算法(模擬退火,遺傳算法)、謂詞邏輯歸結算法、貝葉斯網絡、決策樹、神經網絡(BP算法、自組織網絡和Hopfield神經網絡算法)。元啟發式算法是一種啟發式的隨機算法,是用來解決非結構化問題的典型算法,其思想和傳統的決定性算法如動態規劃、分支限界完全不一樣。學生在剛一接觸到這些元啟發式算法一時難以接受和理解其機理,對算法的有效性往往半信半疑。根據非結構化、半結構化問題的特點,講解和演示算法在解決此類問題的具體步驟和詳細過程,從而讓學生掌握人工智能算法的基本思想。在講解不同的元啟發式算法的時候,學生會問,是模擬退火算法強,還是遺傳算法強;在講到機器學習算法的時候,學生會問到底哪個分類算法最好,這時候我們可以把搜索(優化)領域和機器學習領域的“沒有免費午餐”定理進行適當的講解和解釋,從而把具體算法實現層面之上的一些人工智能的哲學思想進行傳授。

在人工智能的具體教學中,采用問題教學法和參與式教學法。在問題教學法中,圍繞人工智能的知識模塊,在引導學生發現各種各樣問題的前提下,傳授知識。教學活動中,嘗試使人工智能知識圍繞實際問題而展現,使問題不僅成為激發學生求知欲的前提,也成為學生期盼、理解和吸收知識的前提,以此激發學生的創造動機和創造性思維。在參與式教學中,打破人工智能算法的枯燥、沉悶的傳統教學法,嘗試開放式教學內容;提問式講課;無標準答案的課程設計;查找文獻,分組動手實現人工智能算法等參與式教學方法,培養和發揚學生的參與意識,通過參與式教學提高學生學習的主動性、積極性和效率,培養學生的動手能力和創新能力。

2成體系的實驗訓練

獨立開展人工智能實驗課程,開發一批新型、富有創意的實驗案例庫,搭建一個創新實驗和虛擬學習社區平臺。人工智能實驗課程的特點是應用各種人工智能方法,根據問題的約束、結構、信息進行表示建模和計算機上實現,是與人工智能原理同步的實驗課程。學生必須掌握的人工智能的基本原理和計算機操作技能,它對于學生的知識、能力和綜合素質的培養與提高起著至關重要的作用,在整個教學過程中占有非常重要的地位,是計算機軟件、計算機應用、計算機網絡、軟件工程等專業的一門重要的必修專業課程。通過實驗,學生得到嚴格的訓練,能規范地掌握人工智能的基本理論和主要方法、基本問題求解技術,熟悉各種計算環境的基本使用。

在培養學生掌握實驗的基本操作、基本技能和基本知識的同時,努力培養學生的創新意識與創新能力。為實現這一目標,在課程內容安排上采用適量基本原理與方法的實驗內容為基本內容,增加一系列綜合性實驗和開放性創新實驗問題,在實驗內容方面更注重研究性實驗中的創新問題。實驗內容方面分為三個層次:基本原理的基礎性實驗、綜合實驗和研究性實驗。在后兩個層次的實驗中,部分引入人工智能課程小組團隊的最新科研成果,目的在于通過完成這些研究性實驗,培養學生獨立解決實際問題的能力,以提升學生的科研素質與創新意識。我們將這些設計實驗稱為新型實驗案例庫,它被放在人工智能課程小組網站上,以此搭建一個創新實驗和虛擬學習社區平臺。通過實驗課程的學習和訓練,學生應達到下列要求。

1) 掌握人工智能方法的優點及其在實際中的應用。

2) 學會對人工智能問題進行分析建模和應用各種計算工具實現問題求解,熟悉對實驗現象的觀察和記錄,實驗數據的獲取與設計,最佳實驗條件的判斷和選擇,實驗結果的分析和討論等一套嚴謹的實驗方法。

3) 鞏固并加深對人工智能原理課程的基本原理和概念的理解,培養學生勤奮學習,求真求實的科學品德,培養學生的動手能力、觀察能力、查閱文獻能力、思維能力、想象能力、表達能力。

4) 通過完成綜合研究性實驗,培養學生獨立解決實際問題的能力,提高學生的科研素質與創新意識。

在培養學生掌握實驗的基本操作、基本技能和基本知識的同時,進一步培養學生分析問題和解決問題的能力,培養學生的創新意識、創新精神和創新能力,為學生今后從事科研、教學或企事業單位的分析檢驗以及新技術的研發工作打下扎實的基礎。

在實驗組織方面,根據各實驗的目的和要求,學生分為5人1組,指定一個組長,每組選擇1套實驗題目。基礎實驗題目要求達到27學時、綜合性實驗題目選擇1題和研究性實驗題目選擇1題,基礎實驗題目要求在規定時間內,小組獨立完成實驗測定、數據處理,并撰寫實驗報告。實驗過程中, 要求學生勤于動手, 敏銳觀察, 細心操作, 開動腦筋, 分析鉆研問題, 準確記錄原始數據, 經教師檢查,實驗及其原始數據記錄才有效。同時,團隊作業,需要多人分工合作、相互幫助,這樣可以提高人際交往和溝通能力,學會與他人合作,培養團隊創新能力。

3課程學習與畢業論文,科研訓練相結合

人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿和未來,通過學習和體驗人工智能的知識和技術,學生能夠在一定程度上了解信息技術發展的前沿知識,這有助學生開闊視野、培養興趣,為今后繼續深造或走向社會奠定堅實的基礎[3-4]。

人工智能的理論和方法廣泛應用于數據挖掘、機器學習、模式識別、圖像處理中,這些內容既是高年級的后續課程,又是現在熱門的研究方向。學習和深刻理解人工智能的理論、方法和應用,對后續課程學習以及今后的研究具有重要的意義。

我院規定大學三年級的學生開始聯系畢業論文指導導師,同時確定畢業論文的研究方向,提前進行科研實踐,以培養實踐能力和研究素質。人工智能課程正好是大三高年級開設的專業課,因此,我們把課程實驗及設計與同學的興趣相結合,引導學生,并提煉和形成學生的畢業選題和課外的科研方向,它是提高本科生研究創新能力的有效手段。

基于新的教學實踐,很多學生的選題都與上述歸納的人工智能若干算法相關,如算法本身的研究和改進,或是算法在各領域,如數據挖掘、圖像處理等的應用。在我們的科研能力訓練計劃中,一批項目和課題,如混合神經網絡的研究與應用、差分演化算法研究與應用、基于協同訓練的推薦系統等,分別受到國家和學校本科生科研項目立項資助。一批三四年級的本科生以第一作者身份在國內核心期刊、國際會議和期刊上發表學術論文,這激發了學生的科研興趣,使學生體會到了創新的樂趣。

總之,課程學習與畢業論文、學校大學生科研項目資助計劃、國家大學生創新性實驗計劃相對接的科研訓練,極大地提升了學生的創新能力和科研基本素質。

4結語

針對人工智能的課程特點,我們積極開展研究型教學、研究型學習,提高大學生的學習能力、實踐能力和創新能力的研究與實踐。我們的教學研究與實踐主要內容包括三個方面:啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化的思想;成體系的實驗訓練;以及與畢業論文、學校大學生科研項目資助計劃、國家大學生創新性實驗計劃相對接的科研訓練。這三個主要方面,層層遞進、環環相扣,是體系完整的創新型人工智能教學實踐,新的改革和實踐在教學中取得了令人滿意效果。

參考文獻:

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Reform and Practice of Innovative Teaching in Artificial Intelligence

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

(Department of Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China)

第4篇：人工智能基礎教學范文

關鍵詞 人工智能 網絡 專家系統

中圖分類號：TP27 文獻標識碼：A

0引言

20 世紀以來，計算機的發展日新月異，不斷更新換代，以最早期的機械運行方式為基礎，經歷了電子管時代、晶體管時代直到集成電路，時至今日已涉及到人們生活、工作和學習的各個方面，伴隨著計算機的出現并逐步普及應用，人們又開始力圖根據認識水平和技術條件，試圖用機器來代替人的部分腦力勞動，以提高征服自然的能力。

1人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI，也稱機器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的Dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。主要探討如何運用計算機模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、思考、規劃以及問題求解等思維活動，并以此解決如咨詢、診斷、預測、規劃等需要人類專家才能處理的復雜問題。通俗的說，人工智能可以分為兩部分來理解，即“人工”和“智能”，顧名思義就是人造的智能。人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。

2人工智能和教育的關系

（1）人工智能和教育的關系。人工智能以及人工智能科學從1956年誕生起，其研究和應用領域就與教育緊密相關。人工智能就是研究讓計算機接受教育、提高智能的科學技術。AI的研究成果又反過來應用到我們日常生活的各個方面，并可以改進我們的生活。比如應用到教育過程中，促進教育的工作效率（減少教師的數量和工作時間、甚至直接提高受教育者的智能）。還可以產生新的教學模式，如網上學習共同體、合作學習等。（2）人工智能在教育中的應用。人工智能原理和技術從誕生起就應用于教育，其產品通常稱作智能指導系統ITS或者智能計算機輔助教學ICAI。

ICAI系統可以采用多種形式。從根本上講，它是在保證學生和程序靈活性的方式下，應用人工智能原理和技術，組織安排教學系統的各種成分。它并不是根據預先輸入的問題、預先想到的解答、預先指定的分支等進行工作，而是根據學生學習時積累的知識而工作。它的一般工作準則和標準，是依賴本身的知識結構和近期活動事件，如學生回答的歷史記錄。許多ICAI系統都具有這樣的重要特點，即能夠實現與學生的自然語言對話。

3人工智能與網絡教育的融合

隨著人工智能的理論與技術發展，其在教育中的應用日漸擴大，例如Internet上的web站點，其網頁的組織形式，就包含智能的原理。目前人工智能在教育領域特別是網絡環境下的應用主要有以下幾個方面：

（1）ICAI。計算機輔助教學（CAI）是由程序教學發展而來。但是以程序教學為理論基礎開發的CAI課件，在推理機制和學生模型方面存在不足，因而不能根據不同學生的實際情況進行動態調整，缺乏靈活的應變能力。

借鑒人工智能中的專家系統知識，由于專家系統中包含知識庫和推理機兩個基本模塊，在一般專家系統中再加入一個“學生模型”模塊，就構成智能計算機輔助教學（ICAI）系統的基本結構。其中推理機的作用相當于現實教學中的教師，它可以根據知識庫中的內容和學生模型推斷出每個學生的學習能力、認知特點和當前知識水平，根據學生的不同特點選擇最適當的教學內容與教學方法，并可對學生進行有針對性的個別指導，提高教學效果。

（2）智能。在我們傳統的教學過程中，最經典的教學模式是以教師為主，教師講、學生聽，它是一種單向溝通模式。這種教學模式的優點是有利于教師主導作用的發揮，便于教師組織、監控整個教學活動進程，便于師生之間的情感交流，因而有利于系統的科學知識的傳授，并能充分考慮情感因素在學習過程中的重要作用。

上世紀90年代以來，隨著多媒體和網絡技術的迅速發展，強調以學生為中心的建構主義學習理論日益流行。這種理論強調在教師主導下以學生為中心的學習，即一種“主導――主體”教學結構。在這種教學并重的結構中，教師是教學過程的組織者、是良好情操的培養者；學生是信息加工與情感體驗的主體，是知識意義的主動建構者；教學媒體既是輔助教師教的演示工具，又是促進學生自主學習的工具。

在網絡遠程教學中，為實現上述教學模式，把人工智能中的智能體（Agent）技術應用到網絡遠程教學中，并逐漸成為在教學領域實現智能化的一種主流技術。

第5篇：人工智能基礎教學范文

一、頂層設計,構建全方位、多層次、可操作的指導體系。

為了保障人工智能教育在我校真正落實和長期發展，學校將人工智能教育工作納入到學校整體三年發展規劃中，并作出明確要求。

為了讓師生更加重視人工智能教育，促進學生全面發展，特修訂了我校“五美”能行課程體系，將人工智能課程進行了重新定位和設計。

為了建設符合我校校情、學情的人工智能課程體系，學校成立了人工智能課程建設與實施的探索與研究項目管理團隊，制定了項目計劃書，從項目名稱、項目團隊、項目背景、項目創新點及解決問題、項目推進措施、項目完成期限等方面進行了具體規劃。

二、支撐保障

完善軟硬件設施和文化建設，為人工智能教育開展做好支撐和保障。除了四樓獨立的人工智能實驗室，我校還自主改造了五樓的創客教室和閱覽室，擴寬了人工智能教育場所，盡全力滿足學生人工智能上課需求。

學校高度重視人工智能教育，不斷加大投入。在資金緊張的情況下依然給學生購買了小學生C++趣味編程書和人工智能超變戰場的場地。

三、具體做法

1.基于校情和學情的人工智能課程設計

課程設置：開學之前，課程部整體規劃，實行信息技術課兩節聯排。

人工智能課程開設內容安排：基于校情學情，本學期3-6年級全面鋪開人工智能課程，3年級以信息技術基礎知識、編程貓、樂高搭建基礎入門為主；4年級AI神奇動物，5-6年AI變形工坊，是集搭建和編程于一體的人工智能課程體系。本學期信息技術類人工智能特色社團的開設：人工智能機器人社團、信息學奧C++社團、創意編程社團。

2.三位一體，三組聯動推進人工智能課程的開發與實踐。三組是：項目組、教研組和集備組。具體做法是：

項目組的做法：根據人工智能項目管理計劃書的內容和要求，3月初進行項目工作總結和4月份計劃匯報，5月份進行了中期匯報。進一步梳理人工智能校本課程的內容，促進人工智能課程實施與落地，進行了生本AI人工智能校本課程的開發與研究，重點對課程目標和課程內容進行了設計和探索。

教研組的做法：1.參加區首次信息技術教研活動，明確方向和工作重點。組織信息技術教師按時參加區里首次信息技術教研活動，并將區里的要求傳達給每一位信息技術老師，為接下來的工作做好鋪墊指明方向。2. 教研組內進行磨課，四年級潘倩老師執教了四年級AI神奇動物—敏捷的蛇；徐娜老執教了五年級AI神奇變形工坊—設計“地雷”，課后及時聽評課，提出優點與不足，并進一步改進完善。

集備組活動：各年級備課組利用雙周周二上午時間進行集備，研究本周的上課內容、梳理課堂具體流程及教學設計。

3.加強教師培養力度，積極組織教師參加人工智能培訓和學習。學校鼓勵教師進行小課題的研究，提升教學專業素養。2019年區級小課題《小學人工智能課程體系、教學策略和教學評價的研究》順利結題。2020年區級小課題《奎文區人工智能教育專項課題--小學人工智能教育教學策略及評價方法的研究》立項。

4.為了拓寬視野，為人工智能教育的發展進一步指明方向。落實請進來：邀請區教研室專家進校為學校人工智能開展情況進行診斷；邀請優必選指導老師入校指導人工智能課程，并進行賽事輔導和培訓。

5.為了給學生的學習搭建更廣闊的平臺，豐富學生的課余文化生活，促進學生信息素養的提升。以賽促學，積極組織學生參加各級各類比賽。

四、取得成效

1.學校層面：以人工智能教育為契機近年來，我校的信息化、數字化、智能化水平不斷提升，互聯網+教育、智慧校園工作取得了巨大的進步，學校獲得省市區多項榮譽。

第6篇：人工智能基礎教學范文

關鍵詞：人工智能；會計學基礎；定位；改革；研究

人工智能是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為的學科。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大。隨著我國“互聯網+”戰略計劃的不斷推動與發展，人工智能成為新的發展方向，并已進入會計信息化領域。人工智能的互聯網記賬平臺將完全實現從基礎資料的輸入、審核、記賬、分析的全自動過程，算賬、記賬和報賬等工作將不再由人工完成，傳統會計工作將受到巨大的沖擊。《基礎會計學》課程作為會計學、財務管理、審計學方向最重要的專業基礎課程。對會計學科的整體認知和學習具有極其重要的作用。該課程內容設計一直是以核算為主，也可以認為《基礎會計學》其實就是會計核算的基礎，這種設計并不科學，因為它沒有體現整個會計學科的基礎，特別在人工智能涉入會計行業、會計核算功能弱化的情況下，這種內容定位和設計顯得片面和不足。《基礎會計學》課程如何與時俱進，如何讓會計專業初學者更全面認知和了解會計學科，重新定位和改革《基礎會計學》課程內容變得勢在必行。

一、目前《基礎會計學》課程內容設計存在的問題

（一）會計職能介紹不全，初學者對會計功能認識不足學完《基礎會計學》課程學生的普遍認為會計就是一個賬房先生的角色，圍繞著記賬、報賬、算賬內容開展工作而已。其實會計職能遠非如此，除了核算還有重要的管理和監督職能，而教材內容多數對管理職能一句代過，學生從思想認識上形不成對整個會計學科的認知和理解。職能介紹不足，學生對整個會計功能認知缺失，到底會計能干什么并不明確，圍繞核算花太多時間，功能學習過少。

（二）與后續知識體系不連貫，知識點前后脫節

會計專業課程第一學期開設《基礎會計學》，第二學期開設《中級財務會計》。而《中級財務會計》中涉及實際利率等知識點時，實際利率如何計算，大部分教材內容都是直接給出實際利率，簡化帶過，無法讓學生對這個利率取得原由知其然也知其所以然。究其原因就是，《基礎會計學》根本就缺少時間價值概念內容，這個知識點一般都安排在第三學期的《財務管理》課程才開設，這就造成學習思路脫節，知識點前后不連貫的問題。

（三）理論與實際應用聯系不足

《基礎會計學》理論知識詳實，但實踐應用嚴重不足，在講授主要經濟業務的會計核算處理內容時，雖有案例，但多數是以各個知識點為主的獨立案例，缺乏企業完整業務之間的系統聯系，理論與實踐應用嚴重脫節的設計非常不利于學生學習。

（四）缺乏人工智能應用

目前該課程人工智能內容完全不涉及，仍然停留在手工模擬做賬階段。

（五）對會計職業的發展認知缺失

該課程內容設計沒有涉及會計職業發展、會計崗位職能、我國會計準則體系形成發展等知識點，學生對從事會計行業，未來的職業發展方向和各種崗位職能嚴重認識不足。

二、《基礎會計學》課程新定位思考

充分應用人工智能，注重會計思維的培養，以實際企業完整業務為主線，加入部分管理會計職能、電算化功能和稅收知識，將會計核算、會計管理、納稅操作、會計電算化多知識點有機融合，具體有以下幾點：一是與人工智能相結合，將《基礎會計學》課程與《會計電算化》課程相融合。二是增加行業發展、職業規劃、崗位職能、職業道德內容，將《基礎會計學》課程與《財經法規與職業道德》課程相融合。三是增加會計管理職能知識點，將《基礎會計學》課程與《初級財務管理》課程部分內容相融合。四是增加納稅知識點，將《基礎會計學》課程與《初級經濟法》、《納稅申報》課程部分內容相融合。

三、《會計學基礎》課程改革思路

（一）教學內容改革，采用模塊化

1.會計基礎知識模塊：（1）會計概念、對象、目標、發展史；（2）會計的職能：核算、監督、管理職能；（3）會計法律制度、會計管理體制；（4）會計機構與會計人員；（5）會計的職業發展。2.會計核算職能模塊：（1）會計核算的基礎假設與會計基礎、信息使用者及質量要求、會計準則體系；（2）會計要素、會計等式；（3）會計科目與賬戶；（4）會計記賬方法；（5）會計憑證的審核、傳遞、保管；（6）對賬與結賬、錯賬查找與更正、會計賬簿管理；（7）電算化條件下的會計憑證、會計賬簿、財務報表集成模塊（含資金籌資業務、資金運用———采購、生產、銷售、利潤分配、納稅處理等）；（8）財產清查。3.管理職能模塊：貨幣的時間價值（含復利現值和終值、單利現值和終值計算）。

（二）教學計劃改革

會計學專業教學計劃中，因為《會計學基礎》融合了《會計電算化》、《財經法規與職業道德》、《初級財務管理》課程的部分內容，原來安排在第二、三學期的相關課程應與該課程做整合處理。

（三）教學方式、學時分配改革

第7篇：人工智能基礎教學范文

關鍵詞：人工智能；研究生教學；教學方法

人工智能是一門研究機器智能的學科，是在研究人類智能行為規律的基礎上，利用人工的方法和技術，研制智能機器或智能系統來模仿、延伸和擴展人的智能，實現智能行為。在知識經濟向智能經濟高度發展的今天，人工智能具有重要的理論意義和社會價值。人工智能理論已經滲透到各個領域，人工智能技術也得到廣泛應用，許多研究成果已經進入人們的生活。

人工智能課程是一門多學科交叉的課程，具有很強前沿性，涉及哲學、認知科學、行為科學、腦科學、生理學、心理學、語言學、邏輯學、物理學、數學等眾多領域；涉及面寬，內容廣泛，更新快。人工智能課程的開設能夠更好地培養學生的創新思維和技術創新能力，培養學生對計算機前沿技術的前瞻性，提高他們的科技素質和學術水平[1]。

人工智能課程內容的廣泛性、前沿性和應用性特點決定了授課方法的多樣性。與本科生相比，研究生在教育目標和身心特征方面都有較大的區別。筆者多年從事研究生人工智能課程教學工作，現總結多年教學經驗如下。

1研究生培養目標及其教學特點

研究生教育階段的教育目標是使研究生形成具有個性化的研究品格、研究定向和研究視野，以具有獨立思考并獲得獨創研究成果的能力[2]。從這一意義上講，個性化是研究生教育培養目標的構成主體。尤其隨著我國經濟持續高速增長，社會對知識創新、新經濟生長點的期望值增大，這就要求我國研究生教育在其培養目標的定位上不僅要重視人才培養的高層次性，更要重視創新能力、實踐能力和創業精神的培養。并且，研究生身心發展已較成熟，具有較穩定的個性特征，思維力強，具有較高的專業性思維意識和創造力，為獨立地進行專業研究活動提供了心理上和智力上的保證。而且，研究生已具備了基礎理論和專業知識，特別是有一定工作經歷的研究生，他們不僅有本科教育階段的知識積累，也有應用這些知識的經驗，對于擴大其專業知識領域并進行研究有著積極主動的態度。總之，從年齡構成及身心特征上講，研究生適應高層次、跨學科知識領域的學習和研究。

研究生的特征及其教育目標決定了研究生教學不應該是由教師講授已定論的知識，而應是以教學為基本依托，通過教學提出具有研究性、探索性、未確定性甚至是尚存爭議性的課題，激勵研究生獨立思考和質疑，讓他們在思考和質疑的過程中提出問題，培育他們發現問題、提出質疑的科學批判精神，訓練并提高其創新能力、實踐能力和創新精神。創新精神和創新能力主要表現在具有健全的人格、強烈的責任感、開放的心態、團結合作的精神、嚴謹科學的思維能力和創新思維方式。

個性是創新的源泉，研究生課程體系的設置應該具有一定的靈活性，依據研究生不同的知識基礎和研究定向，設置具有彈性化的課程，使研究生的個性化得以凸顯。另外，為提高研究生專業研究和創新能力，在課程教學中，也應凸顯教學的研究性和專業性，重視專業領域背景知識和研究方法的講授，開展跨學科、非專業知識的教學，教學內容應涵蓋專業領域的研究熱點、難點、爭議問題和最新研究動態，還應包括交叉學科、邊緣學科的研究趨勢，以擴展學生的視野[3]。也就是說，研究生教學既要凸顯研究生的個性化特點，又要凸顯內容的學術性和研究的指向性。

2人工智能課程的特點

2.1多學科交叉，具有很強的前沿性

人工智能是一門多學科交叉的課程。課程內容的理解需要運用多學科知識和較強的邏輯思維能力，多學科的知識相互聯系、相互交叉，融合形成新的知識，成為新的思維方法和綜合能力的萌發點。通過課程學習，學生可以通過不同學科知識的融合來達到對原有知識的超越，用一種全新的思維方法來思考所遇到的問題，提出新的解決辦法。這也是創造力的迸發和智能的飛躍。具有了知識的廣度和深度才具有融會貫通、創新的可能，人工智能課程的開設能夠更好地培養學生的創新思維和技術創新能力，為學生提供一種新的思維方法和問題求解手段。

2.2涉及面寬，內容廣泛，更新快

人工智能課程是一門知識點較多的課程，它以概率統計、離散數學、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等課程為基礎，涵蓋了模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、自然語言理解、專家系統等眾多研究方向，內容涉及面廣，概念抽象，不易理解。并且，人工智能課程內容更新快，近年來人工智能科學的快速發展，涌現出了大批新方法，研究熱點問題也從符號計算發展到智能計算和Agent等。其中，計算智能主要涉及神經計算、模糊計算、進化計算和人工生命等領域，在模式識別、圖像處理、自動控制、通信網絡等很多領域都得到了成功應用；Agent最早來自分布式人工智能，隨著并行計算和分布式處理等技術的發展而逐漸成為熱點。

在互聯網上有大量最新的與課程內容相關的研究論文，為學生提供了很好的查閱文獻的環境，使學生能夠根據所學習的內容和所在課題組的研究方向閱讀相應文獻，提高學生的學習興趣和獨立提出問題、解決問題的能力。

2.3應用性強

人工智能理論已經滲透到科學的各個領域，當前，幾乎所有的科學與技術分支都在共享著人工智能領域所提供的理論和技術。例如，自第一個專家系統DENDRAL研制成功以來，專家系統已成功地應用于數學、物理、化學、醫學、地質、氣象、農業、法律、教育、交通運輸、軍事、經濟等幾乎所有領域；數據挖掘技術是以一種更自動化的方式對具有大量數據的商業活動進行分析和預測，在市場營銷、銀行、制造業、保險業、計算機安全、醫藥、交通、電信等領域已有許多案例；語義Web讓Web上的信息能夠被機器所理解，實現Web信息的自動處理，成功地將人工智能的研究成果應用到互聯網。另外，在機器視覺、自然語言理解、智能控制與智能制造等方面，人工智能技術也得到廣泛的應用，有許多研究成果已經進入人們的生活。目前，從理論到技術，從產品到工程，從家庭到社會，智能無處不在，人工智能廣泛的應用性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。

人工智能課程的多學科交叉性、內容廣泛性、概念抽象、不易理解以及前沿性和應用性特點決定了在該課程的講授過程中應該采用多種授課方法。多種授課方法的采用一方面便于授課內容的理解，另一方面也能夠更好地培養學生的創新思維和技術創新能力，提高他們的科技素質和學術水平。

3人工智能課程教學方法

3.1基于問題的啟發式教學法

蘇霍姆林斯基說：“喚起人實行自我教育，乃是一種真正的教育。”基于問題的啟發式教學法是教師在深入了解學生心理特點和學習規律的基礎上，設計適合教學的啟發式問題，并采取靈活多樣、生動活潑的啟發方式，充分調動學生的學習興趣，激發、引導學生進行科學思維，培養學生獨立思考問題、提出問題和解決問題的能力。該教學方法強調的是過程，教師的主要任務是提出問題，依據舉一反三的思路引導學生展開邏輯推理，通過逐層分析深入思考問題，最后綜合學生觀點闡述相關理論。

在課程教學中，有許多內容適合于采用啟發式教學方法。例如，在知識表示方法的學習過程中，教師首先提出問題：“你是怎樣進行數學定理證明的？”并在學生的回答過程中，引導學生認識到知識及其表示的重要性；隨后，提出問題：“在計算機中如何表示知識？”引導學生逐步總結出不同知識表示方法在知識表達能力、推理效率、可實現性、可組織性、可維護性方面的區別。另外，在確定性推理的教學過程中，教師可以利用“某處發生盜竊案，公安局派出5個偵查員去調查，研究案情時，5個偵查員各給出了一句可信的結論，據此判斷誰是盜竊犯”的問題[4]，讓學生進行判斷和討論，引導學生認識到推理過程中可以使用多條規則進行推理，并且推理路線也可能存在多條，從而引出推理的兩大基本問題：解決沖突消解等問題的推理策略，以及解決推理線路等問題的搜索策略。

啟發式教學法的要點是設計適當的啟發式問題和啟發方式、安排能調動學生積極性的討論環境、鼓勵學生發表個性化觀點。教師不僅用問題引發學生思考，更要鼓勵學生讓思維自由馳騁，主動提出問題，討論問題，尋求問題解決方案。在探討、研究問題中，不要以現有的結論和固定的程式束縛思想，鼓勵學生的個性化觀點。啟發式教學是一種民主、科學的教學方法，其中包含諸多具體的教學方法，如激疑啟發法、比喻啟發法、類比啟發法、聯系啟發法，等等。啟發式教學在傳授知識的同時，更注重的是對創新的孕育、萌芽、生成和壯大，它能促使學生自己獲取知識、思考問題、提出問題、分析問題、解決問題，培養學生的自學能力。以問題為基礎的啟發式教學，利用問題引導學生學習，全方位深層次發展學生的創新思維和探究性學習能力。問題可以誘發出學生的求知欲，激發、喚醒了學生的主體意識；問題往往是面向生活世界的實踐活動的，它使教學活動從以傳授知識為中心轉化為傳授知識與培養能力并重，理論與實踐相結合，提高了學生分析、綜合、觀察、想象等思維能力。

3.2基于案例的探究式教學法

基于案例的探究式教學法要求教師能夠根據學生的認知水平和能力，創設引導學生進行探究活動的案例，以激發學生探究問題的興趣，促進學生質疑、探求的創造性學習動機，通過選擇與確定問題、討論與提出設想、實踐與尋求結果、驗證與得出結論，發展學生的創造性思維，培養學生獨立探究、研究能力和創新能力。探究式教學強調學生的積極參與，強調師生互動。對教師來說，必須轉變傳統的“傳道”觀念，以平等的心態與學生交流探討。在課堂上，要努力營造民主、寬松、和諧的教學氛圍，積極引導學生大膽設想，大膽探索。使學生樹立研究型學習的觀念，消除依附心理，養成勤于思考、善于思考的良好學習習慣，通過積極參與研討培養學生自己獲取新知、探求未知的能力，以及團隊意識和合作精神。

我們在本課程神經網絡部分的教學中，將基于BP神經網絡的維吾爾文手寫字母識別作為案例開展了探究式教學活動。在介紹了前饋多層感知器及標準BP算法之后，教師將科研項目中基于標準BP算法的維吾爾文手寫字母識別實驗及其結果詳細地在課堂上進行演示，引導學生對實驗提出質疑。在教學實踐中，學生提出了大量問題，例如，輸出層神經元個數如何確定，為什么輸出層神經元個數對識別率會有影響？網絡訓練過程中出現震蕩的原因是什么？如何解決？為什么有時誤差較大，權值的調整量反而很小？等等。在教師事先準備好的實驗演示的基礎上，開展學生進行課堂討論，讓學生提出解決問題的各種方法，并現場通過實驗進行驗證，逐步讓學生理解BP網絡結構設計、輸入輸出數據的預處理、初始權值設計的必要性及其實現方法。課堂授課實踐表明，這種方法極大地激發了學生的學習興趣，使學生能夠大膽設想，大膽探索，增加了學生的自信心和創新精神。本次課堂討論結束后，教師根據學生的討論以及實驗結果演示，總結標準BP算法的局限性，例如，“易形成局部極小”，“訓練次數多，學習效率低”，“訓練時有學習新樣本遺忘舊樣本的趨勢”等，并要求學生通過查資料、搜集必要的信息、積極地思索和實驗驗證提出解決上述問題的方法，將學生分組，讓學生展開討論，為下次討論課作好準備。

傳統教學方法是告訴學生怎么去做，在一定程度上損害了學生的積極性。而案例教學要求學生自己去思考、去創造，使得枯燥乏味的內容變得生動活潑，并且案例教學中，通過學生之間的交流既可以使學生取長補短、促進人際交流能力，也可以引導學生變注重知識為注重能力。

案例教學法的關鍵是案例的選擇。案例是為教學目標服務的，因此它應該具有典型性，且應該與所對應的理論知識有直接的聯系。案例最好是經過深入調查研究。來源于實踐，不能只是一堆數據的羅列。教科書的編寫應采用圖片、表格、曲線等方式讓學生看到算法的實驗結果，啟發學生思考。另外，案例應該只有情況沒有結果，有激烈的矛盾沖突，沒有處理辦法和結論，由學生對案例提出質疑，從這個意義上講，案例的情況越復雜，越多樣性，越有價值。

案例教學法能夠實現教學相長。教學中，教師不僅是教師而且也是學員。一方面，教師是整個教學的主導者，掌握著教學進程，引導學生思考、組織討論研究，進行總結、歸納。另一方面，在教學中通過共同研討，教師不但可以發現自己的弱點，而且從學生那里可以了解到大量感性材料。另外，案例教學法能夠調動學生學習主動性。教學中，由于不斷變換教學形式，學生大腦興奮不斷轉移，注意力能夠得到及時調節，有利于學生精神始終維持最佳狀態。案例教學的最大特點是它的真實性。由于教學內容是具體的實例，加之采用是形象、直觀、生動的形式，給人以身臨其境之感，易于學習和理解。最后，案例教學法能夠集思廣益。教師在課堂上不是“獨唱”，而是和大家一起討論思考，學生在課堂上也不是忙于記筆記，而是共同探討問題。由于調動集體的智慧和力量，容易開闊思路，收到良好的效果。

3.3加強研討

鑒于研究生的培養目標和人工智能課程研究范疇的寬泛性、應用性、創新性和前沿性，根據我校計算機系碩士生指導教師的研究領域，我們在課堂教學中為計算智能、機器學習算法、機器視覺、自然語言理解部分增加了研討會，要求學生上網進行文獻檢索、閱讀和學術研討，根據個人的研究興趣和研究設想上臺作報告。另外，我們還邀請相應專家和成果突出的各屆研究生為學生做報告，介紹他們的研究實踐、研究成果和心得體會。例如，在自然語言理解部分的課堂教學中，在介紹完自然語言理解的基本概念與原理之后，我們要求將來做這個領域的研究生在通過查資料了解所在研究小組工作的基礎上，上臺作報告。機器翻譯研究組的同學在學習自然語言理解部分的內容之后，對其所在小組目前的工作及采用的技術、存在的問題做了分析，并通過閱讀文獻，提出了初步的解決問題的設想。與自己所在研究小組的科研相結合，開展文獻檢索和學術研討，一方面讓學生開闊了眼界，另一方面也提高了學生查閱文獻、主動獲取知識、獨立思考的科研能力。

4結語

人工智能理論已經滲透到科學的各個領域，人工智能技術也得到了廣泛的應用。人工智能課程具有多學科交叉、內容廣泛、前沿性和應用性強等特點，課程開設能夠很好地培養學生的創新思維和技術創新能力。教與學是教師與學生雙方互動的過程，教學中要根據學生身心特征的實際情況采用相應的教學方法，并結合本校科研隊伍的研究領域，不斷地探索和提高，才能使教學工作更上一層樓，切實為國家、為社會培養具有創新能力、實踐能力和創業精神的高層次人才。

參考文獻：

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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;

2.Graduate School, Xinjiang University, Urumuchi 830046, China)

第8篇：人工智能基礎教學范文

當前高職教育中為計算機專業學生所開設的人工智能課程很大程度上沿用了普通高等教育環境下的教學方式和內容，這顯然與高職教育本身培養人才的目標和方式不一致。高職教育的最終目標是要培養適應生產需要的技能型、應用型人才，而高職教育在教學方式上應更為注重實踐教學，包括各種實驗、實訓、實習和設計。因此，人工智能課程中單純的理論講授并不能有效地適應高職教育的實際教學環境要求，有必要對人工智能課程在教學內容和方式上加以改革。三個改革途徑（一）引導學生閱讀應用研究文獻

高職教育強調培養學生的知識應用技能，其中重要的一點是要培養學生把理論知識應用到實際生產中的能力。然而在教學實踐過程中，學生普遍反映由于人工智能課程理論性強，難于從課本理論聯系到實際的專業應用上，這樣對激發學生的學習興趣，提高技能應用水平是不利的。

實際上，人工智能涉及的應用領域極為廣泛，其中在專家系統、模式識別、智能控制、數據挖掘、自然語言理解等方面尤為突出，每一種應用都能夠很好地體現出人工智能學科的基本理論方法特點。因此，在課程學習的開始階段，應讓學生按照個人興趣自行選定某個應用領域，在一定的提示和引導下通過檢索有關文獻，訪問相關的科研院校網站等方式獲取資料，了解當前該領域的發展現狀和具體產品的開發和使用情況，最后在課程的結束階段以學習報告的形式在課堂上加以演示和共同討論，這樣可以大大激發學生學習人工智能課程的主觀能動性，開闊學生的知識視野。資料的收集閱讀與思考是知識應用的首要環節，對于培養應用型人才的知識應用技能很有幫助。（二）安排學生對經典算法程序進行實驗

與普通高等教育相比，高職教育更加強調實踐教學的重要性。從實踐中學習和理解理論知識，并且把所學知識運用到實踐中，這是高職教育的重要特點。人工智能課程內容抽象而概念性強，單純的理論講解學生難以從中得到啟發，也難以體現出高職教育突出實踐教學的特點，為此需要安排學生動手實驗，從實踐中理解人工智能科學的理論原理和應用途徑。

在人工智能科學的發展過程中，先后提出了一些經典的優秀算法程序，如A*算法、遺傳算法、神經網絡的BP學習算法等，在科研和工程實際中得到了廣泛的應用，在實踐教學中同樣有著重要價值。根據教學要求和實際情況，學生并不需要自行設計關于這些算法的具體程序，在提倡開放和共享源代碼的今天，通過網絡能夠獲得大量相關的程序代碼資源。同時，一些軟件平臺也集成了一些工具箱，如遺傳算法工具箱、神經網絡工具箱等，只需設定相關輸入參數和數據，便可通過調用工具箱函數實現算法，極為簡便而易于理解。

學生應通過對這些程序作驗證性實驗來理解所學內容。為安排學生有效地進行實驗，教師應結合當前階段所講授的內容準備相應的算法程序，當該部分內容結束后在課堂上講解和演示算法程序的運行方法。學生獲得該算法程序以及具體的實驗任務后在課后完成實驗并提交實驗報告。

例如，在講授啟發式搜索時，可向學生提供A*算法求解八數碼難題的算法程序，并對某個學生給定某個初始棋盤狀態，要求學生動手運行程序并記錄由算法擴展所得的每個棋盤狀態的估價函數計算結果，以及相應的OPEN表和CLOSED表的變化情況，從中理解A*算法的原理特點。又如，在講授BP學習算法時，可根據學生的實際情況對內容進行調整，強調BP神經網絡的實際工程應用價值，而對BP算法的基本原理只作簡單介紹。向學生提供利用BP神經網絡學習特定目標函數的MATLAB程序代碼后，要求學生動手運行該程序，并且記錄和對比神經網絡在訓練前后對目標函數的逼近效果。

（三）啟發學生引入人工智能理論方法對畢業設計加以創新

畢業設計是高職教育的重要環節，學生通過畢業設計對以往所學知識作系統性總結，通過畢業設計能進一步加強學生的技能訓練，提高學生的技能應用水平。從實踐教學的角度來講，畢業設計不僅僅要求學生對已學知識和技能的簡單重復運用，更重要的是強調學生能夠主動獨立地分析實際問題，對問題的解決方法提出新的觀點并付諸實踐。然而從教學的實際來看，在畢業設計中學生創新的主動性不足，往往停留在繼承和模仿階段，畢業設計作品少有突破和創新。究其原因，并非學生所學知識和技能不足，而是學生未懂得如何分析已有問題，在其基礎上引入新的解決方法或提出新的應用內容。

第9篇：人工智能基礎教學范文

【關鍵詞】計算機 人工智能技術 系統

人工智能（Artificial Intelligence）是研究使計算機模擬人的學習、推理、思考、規劃等思維過程和智能行為的學科，用過對計算機實現智能的原理的研究，制造出類似于人腦智能的計算機，使計算機實現更高層次的應用。隨著信息技術的發展和網絡的廣泛普及，人們教育觀念正在悄然改變，新型的教育模式正在成形，計算機網絡遠程教育迅速發展，然而由于計算機網絡遠程教育發展尚不成熟，實際應用過程中存在諸多問題，而人工智能的引入，則使計算機網絡教育水平提升到一個全新的發展臺階，并展現了其廣闊的發展前景[1]。

一、人工智能技術概況

人工智能是通過研究人的智慧機理和思維過程，利用計算機體現和模擬人的智能行為。人工智能自其正式提出至今短短幾十年內取得飛速的發展，已經成為一種成熟的工具。由于人工智能的效用堪比人的智慧，在進行信息分析處理時可以采取語音識別，實現人機對話，所以其應用范圍自其發展以來逐步向諸多領域擴展，如醫學、建筑學、地質學、機械等，而其研究課題也不斷深入，如專家系統、機器人、自然語言處理系統、博弈等。人工智能具有理解經驗并從中學習、辨別模糊或互相矛盾的信息、快速而成功地對新環境做出反應、在解決問題時使用推理進行有效的推導、能處理復雜的情況、應用知識控制環境等諸多能力。人工智能是一個知識信息系統，知識在人工智能中占據重要的地位，計算機的智能只有通過對知識的發現、儲存、學習、推理和決策才能展現出來。人工智能主要有以下優勢：首先，由于知識儲存與計算機系統中，為人們知識傳播和復制帶來了極大的便利，計算機網絡技術的發展，使知識的傳播和復制突破時間和空間的限制，為人們帶來無限的知識共享。其次，人工智能系統拓展了知識信息獲取渠道，同時在某些任務處理的質量和速度上，人工智能展現的能力驚人的能力，遠非人類所能及[2]。

二、人工智能技術在計算機網絡教育中的應用

（一）智能決策支持系統

智能決策支持系統（IntelligentDecision Support System）是由決策支持系統與人工智能結合的產物，在網絡教育領域的應用展現出廣闊的發展前景。智能決策支持系統在數字圖書館中的應用，則使得決策目標和進行問題的識別更加明確，幫助決策者建立起完善的決策模型，提供多種備選方案，同時對各種備選方案進行選擇、優化、比較、分析，從而使決策者的決策更加準確、有效[3]。

（二）智能教學專家系統

智能教學專家系統ITES（Intelligent Teaching Expert System）是傳統CAI系統轉向的主要方向，是一種開放式交互教學系統，通過智能教學專家系統利用計算機對專家教授教學思維的模擬，從而為教學提供一個良好的智能環境。一方面，學生可以通過智能專家系統獲取知識，另一方面，智能教學專家系統能根據學生的具體實際情況（包括知識儲備、能力、學習方式等）進行知識傳授，從而使教學效果大大提升。在智能教學專家系統中，智能計算機輔助教學占據重要地位，具有以下智能：首先，自動生成各種問題和練習，并在教學內容理解的基礎上，形成問題解決方案，同時還能自動生成和理解自然語言；其次，能根據學生的自身實際情況，對學生的學習內容和教學進度進行合理調整，并對教學內容具有解釋咨詢的能力；再次，能對學生的錯誤進行判斷，評價學生學習行為，并幫助學生糾正錯誤，同時使自身教學策略得到完善。

（三）智能導學系統

智能導學系統（Intelligent Induct-learning System）是現代繼續安吉網絡教育系統的重要組成部分，是實現計算機網絡教育項目的保障。通過智能導學系統，能為學生提供一個良好的學習環境，并能快速地獲取其所需要的各種資源，從而使學習者獲得學習的全方位服務，進而達到學習的成功。智能Agent技術的智能導學系統，可根據學生的具體情況制定符合學生實際的導學策略，并為學生提供個性化、針對性的服務。在這種導學策略下，系統不僅能自動生成各種問題和解決方案，并且能合理規劃、調整學習內容和進度，同時能針對信息反饋內容及時修正導學策略，使導學策略更加合理科學[4]。除了上述3各種系統在計算教學中的應用，還有智能仿真技術（Intelligent Simulation Technology）、智能硬件網絡IHN（Intelligent Hardware Network）、智能網絡組卷系統INES （Intelligent Network Examine System）、智能信息檢索引擎 （Intelligence Information Retrieval Engine）等系統在計算機網絡教學中應用，這些人工智能在計算機網絡教學中的應用，共同推進了計算機網絡教學的發展。

三、結語

計算機網絡教育中加強對人工智能技術的引入，使我國現代計算機網絡教育呈現蓬勃發展的態勢，通過多種智能系統的應用，使計算機網絡教育的學習環境得到極大的改善，計算機網絡教育的時空制約進一步突破，大大延伸了計算機網絡教育的服務領域。隨著人工智能技術在計算機網絡教育中應用的深入研究和發展，未來計算機網絡教育的個性化將會更加突出，遠程教育也將實現更好的發展。

參考文獻：

[1]潘瑞玲，余輪.具有Agent功能的遠程教育系統的設計[J]. 福州大學學報（自然科學版）. 2012（03）：105-106.

[2]何丕廉，蘇成君，郝禎亮.網上虛擬教室中筆記系統的設計與實現[J]. 計算機工程與應用. 2011（18）：239-241.