人工智能课程论文汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇人工智能课程论文范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

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中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）16-3865-02

1 概述

2008年11月16日，中国科协成立50周年新闻会在北京召开。在新闻会上，“五个10”系列评选活动，即10位传播科技的优秀人物、10部公众喜爱的科普作品、10个公众关注的科技问题、10个影响中国的科技事件、10项引领未来的科学技术评选结果揭晓。10项引领未来的科学技术是：基因修饰技术；未来家庭机器人；新型电池；人工智能技术；超高速交通工具；干细胞技术；光电信息技术；可服用诊疗芯片；感冒疫苗；无线能量传输技术。

人工智能技术学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。指人类的各种脑力劳动或智能行为，诸如判断、推理、证明、判别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动，可以用某种智能化的机器来予以人工实现[1]。

通过《人工智能技术》课程的学习，使学生对人工智能技术的发展概况、基本原理和应用领域有深入了解、对主要技术及应用有一定掌握，并对现代人工智能技术发展的方向有所研究。通过人工智能技术课程的学习与研究，启发学生对人工智能技术的兴趣，培养知识创新和技术创新能力，并能将人工智能技术融入到今后所开发的计算机软件之中。

《人工智能技术》是一门众多学科交叉的新兴课程，其涵盖范围广，涉及知识点多，知识更新快，内容抽象，不容易理解，理论性强，而且需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力，这给该课程的讲授带来了一定困难。《人工智能技术》也是一门应用型学科，怎样将理论运用到实践中，使学生将学到的人工智能技术知识和思想运用到自己的实际课题，这也是该课程需要解决的问题之一。

因此，对《人工智能技术》课程教学来说，我们要了解课程的最新信息，把握课程的特点，帮助学生找到好的学习方法，使他们能充分发挥自己的创新思维能力，提高学习兴趣，该文给出了《人工智能技术》课程的教学与实践的探索。

2 教学与实践的探索

2.1 教材和实验教学内容的选取

1） 人工智能技术是整个计算机科学领域发展最快，知识更新最快，最前沿的学科之一。在教材选用方面，我们采用了蔡自兴教授等主编，由高等教育出版社出版的《人工智能基础》这本教材。蔡自兴教授的主要研究领域为人工智能、机器人学和智能控制等。这本教材是作者在美国国家工程院院士、普度大学教授傅京孙先生的指导和鼓励下编写，借鉴了国内外人工智能技术研究领域专家的最新研究成果和学术书籍的长处，该书比较全面地介绍了人工智能技术的基础知识与技术，材料新，易于理解，兼顾基础及应用[2]。

此外，我们还给学生自主学习提供多种类型的学习资料，其中包括参考书目，如：Russel S， Norvig P.等编著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一书，人工智能技术国内外期刊，如电子学报，计算机学报，人工智能与模式识别，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技术会议，使学生能够掌握人工智能技术的更多前沿动态，提高学习兴趣。

2） 配套的实验教学内容。《人工智能技术》是一门理论性和实践性都很强的课程，实践性教学环节对该课程尤为重要。除了完成课本上的作业之外，还注重实验教学，培养学生的创新能力、算法设计能力和编程能力。首先，每个章节设置相应的实验，而实验内容经过严格的考虑，如：五子棋游戏，产生式系统，旅行商问题，传教士和野人问题，BP神经网络实现简单的分类，遗传算法、人工生命程序等，要求学生运用所学章节的知识，独立地设计和实现实验内容。实验报告包括简述实验原理及方法，给出程序设计流程图，源程序清单，实验结果及分析等内容，通过这种方式，进一步加强学生的信息获取能力和研究能力。

2.2 教学方法和手段的改革

人工智能技术课程交叉性强，涉及面广，传统的教学方法手段单一，缺少交流，课堂气氛沉闷，激发不起学生的学习兴趣，教学效果不理想。人工智能技术这门课程内容抽象，如何激发学生的学习兴趣是本课程需要解决的主要问题，也是关系教学改革成败的关键。本课程需采用多种方法进行教学，以此来激发学生的学习兴趣。

1） 问题启发式教学。《人工智能技术》这门课程中有很多似是而非、引人入胜的问题，主要是用计算机模拟人类的智能来解决这种问题。在教学中，有目的的提出这些问题，鼓励学生思考，提出自己的想法和解决方案，并进行分析和比较，这样强化学生的主动学习意识，提高学习积极性[3]。

2） 个性化学习和因材施教。学生中存在计算机专业和非计算机专业本科毕业的差别，由于他们每个人的基础不同，有的计算机知识比较匮乏，因此有必要针对每个学生的学习进度，课堂作业和实验报告情况进行及时评估，对学生提出个性化的教学。例如：在实验教学中，要求有能力和兴趣的学生可以做探究性和创新性的附加实验，从而引导学生发挥个性的空间，而对稍微吃力的学生则要求完成基本的实验，更注重基础知识的学习和夯实，这样就能达到因材施教的目的。同时对不同层次的学生进行分析，进一步提出学习建议，并进行有针对性的指导。

3） 多媒体使用和多学科知识的融合。本课程PPT课件图文并茂，提纲挈领，便于学生理解。课堂讲授、板书与PPT手段相结合，注重课程中的关键词用英文表示，并适当指定英文参考书，使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。PPT课件运用了大量多媒体技术，如动画、声音、图像，通过动画和视频演示抽象的概念、算法和过程，使人工智能技术中抽象的知识形象化，在课件中融入了文学，历史等其他学科的相关知识，便于学生较好地理解知识难点和重点[4]。

4） 师生互动和课内外答疑。在教学中，改变了传统的老师讲，学生听的教学模式。针对人工智能技术的实用性，适当提问，收集学生学习情况，尽量使用实例进行讲解。设置了实验讲解互动课程，对于实验的讲解，学生可以提出疑问，然后在课堂上展开讨论，学生可以看到问题从提出、分析到解决的整个过程，让学生自己在讨论中总结结论。为了解决教学中存在的疑难问题，还设有课后答疑，使学生能将所有的问题都理解透彻。

5） 理论研究与实践结合。在教学内容的安排上，注重学生的理论研究和动手能力，适当布置一些课程相关的论文和实验编程。通过课程论文，可以培养学生钻研问题的兴趣； 通过查阅科技文献使学生掌握如何查找相关文献的技能，可以培养学生撰写科技论文的能力。通过实验实践，使学生可以更加清楚地了解人工智能技术基本概念和难点，也能了解算法的设计具体运行过程，并对其进行验证，提高了学生的编程能力和和学习兴趣。

6） 考试考核方式改革。本课程的考核考试也是一个值得探讨的问题，本课程应采用多种综合考试方法，注重学生对基础概念、知识和基本的技能的掌握以及理论联系实际的能力。平时作业考核成绩，实验实践教学成绩、提交课程论文成绩，以及最后的期末考试成绩形成一种有效的考试考核方法，促进学生主动学习，提高教学质量。实验的评价指标在于算法设计、编程的准确性和实验结果及分析。课程论文评价指是选题是否严谨科学和具可研究性，论文结构、思路是否严谨，论文内容科学性、正确性，能否提出自己的见解。考查查阅科技文献的能力主要通过是否查找到权威的、最新文献以及撰写是否规范。

2.3 学生学好《人工智能技术》课程的建议

《人工智能技术》是一门理论与实践相结合的应用课程，学生如何学习这么课程，也是我们应该探讨的问题。

学生应该正确看待《人工智能技术》这门科学的发展。人工智能技术孕育于20世纪30、40年代，形成于60、70年代，发展至今，人工智能技术只有短短60多年的历史，它是一门不断发展和完善的崭新学科，还有许多课题处于探索中，理论和技术还远未成熟，我们应该对它有科学的认识。

针对非计算机专业本科毕业的学生，除了课堂听讲之外，还应该课下自学该课程的先修课程，如：数据结构、离散数学等课程。人工智能技术中涉及到大量的数学知识，如：模式识别需要具有较好的概率论，数理统计知识，另外还会用到少量随机过程、模糊数学的一些知识。人工智能技术是一门应用课程，编程语言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神经网络，遗传算法等算法，实现这些算法要求学生具有较强的编程能力。

学生应该多读，多查阅资料，特别是国外的期刊文献和重要国际会议论文，多了解人工智能技术最前沿的信息，理论联系实际，加深对基本算法的理解，并将人工智能技术的知识运用到自己所研究的领域，以做到学以致用。

3 结论

人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿，该文对《人工智能技术》的课程教学进行了一些探讨，教学与实践效果有了显著提高，但仍然有许多方面还需要我们继续探讨和改进。

参考文献：

[1] 蔡自兴，徐光佑.人工智能技术及其应用[M].北京： 清华大学出版社，2003.

篇（2）

P键词： 人工智能；创新；本科

Key words： artificial intelligence；innovation；undergraduate

中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）22-0230-02

0 引言

人工智能是计算机科学的一个分支，是当前科学技术中正在迅速发展、新思想、新观点、新理论、新技术不断涌现的一个学科，其属于一门边缘学科，同时也是多个学科交叉而成的一门学科，包括语言学、哲学、心理学、神经生理学、系统论、信息论、控制论、计算机科学、数学等[1]。当前人工智能已经是很多高校计算机相关专业的必修课程，它是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程，其教学内容主要包括自然语言理解、计算智能技术、问题求解和搜索算法、知识表示和推理机制、专家系统和机器学习等，国内外很多大学都意识到了其重要性，纷纷对其展开了教学和研究。人工智能课程包含多个学科，具有内容抽象、理论性强、知识点多等特点，且算法复杂，但是多数高校采用的教学方式仍是传统的课堂教学方式，即“教师讲、学生听”的教学模式，这种信息单向传输教学模式以教师为主体，学生只是在被动的接收知识；存在过分重视理论教学，忽视实践活动教学的问题，导致教育内容无法和社会接轨；人工智能教材理论性过强，学生在学习过程中常常感到枯燥乏味，进而对学习该课程失去热情[2]，久而久之，不仅人工智能课程的教学质量和效果无法达到预期，甚至学生还会产生厌学心理。针对人工智能课程中现有的各项问题，本文作者结合自身丰富人工智能教学实践经验，参考人工智能课程特点和教学目标，从多个方面探讨和总结了人工智能，包括教学内容、教材选择、教学方法和考核形式等。

1 教学内容优化与更新

人工智能是一门崭新的学科。开设本课程首先是确定教学内容。通常来讲，人工智能学科的内容包括两个部分，具体：一是知识表示和推理；二是人工智能的应用。前者是人工智能的重要基础，后者主要介绍了几种人工智能应用系统，包括自动规划和机器视觉、机器学习、专家系统等。另外，课程内容中还包括了一些人工智能应用的实例，将实践和理论紧密结合起来[3]。

随着时代的发展和科技的进步，人工智能学科也取得了较大发展。基于此，人工智能学科也应该与时俱进，更新人工智能教学大纲，进一步完善其教学内容。修订后的人工智能教学大纲将人工智能分成两个部分，即基础部分和扩展应用部分。前者包括计算智能、搜索原理、知识表示等，后者包括智能机器人、智能控制、多智能体、自然语言理解、自动规划、机器学习、知识工程等。

教学内容的选择和确定应综合考虑多项因素，不仅要重视基础知识，也应注意推陈出新，随着科技的进步做到与时俱进，同时教学内容应符合现实的需求，能够与社会接轨，将理论和实践紧密结合起来，只有这样人工智能课程的教学质量和效果才能事半功倍。

2 教学策略及教学方法的改革创新

由于人工智能课程具有算法复杂、内容抽象、理论性强、 知识点多的特点，传统的教学模式已经无法满足人工智能课程的需求，教师应探索更加有效的教学模式和方法，确保人工智能课程能够取得良好的教学质量和教学效果。具体的改革和创新人工智能课程的手段和方法主要包括以下几个方面：

2.1 激发学生的学习兴趣 无论是经验还是常识都在告诉我们每个人最好的老师就是兴趣，学生只有对某门学科存在兴趣，才会更加主动积极的学习该门课程，从而获得良好的教学效果。比如，作者在课程的一开始先播放了一段著名导演斯蒂文・斯皮尔伯格的《Artificial Intelligence》的相关片段，由这个电影学生知道了世上存在人工智能的机器人，学生们随着电影情节的发展而深深感动，与此同时教师让学生思考和谈论人工智能是什么？研究人工智能的意义在哪里？实践发现，在课堂中加入电影因素，能够大大提升学生们的注意力，让学生更加专注在教学任务中，有效提高了学生探索人工智能的积极性和主动性。此外，在教学中还可以用动画、视频、图片等手段将反映人工智能最新研究和应用的成果展示出来，让学生更直观的感受人工智能的奥妙，从而投入更多热情学习人工智能课程。

2.2 面向问题的案例教学法 案例教学法是一种以案例为基础、以能力培养为核心的一种教学方法[11]。针对学校学生特点，我们采取了以下几种教学形式实施案例教学。①讲解式案例教学：这种案例通过教师的讲解，帮助学生理解抽象的理论知识点。案例的呈现有两种基本形式：一是“案例―理论”，即先给出教学案例，然后再讲解理论知识；二是“理论―案例”，即教师先讲解理论知识，再给出教学案例；通过情境体验与案例剖析激发学生认知的兴趣，引导学生对将要学习的内容产生注意，有利于教师导入新课。②讨论式案例教学：在课程初期将学生分成若干学习小组，每小组3～4人；教师将提前设计好的一题多解的教学案例以及收集的相关资料分配给每个小组，要求学生在课余时间通过自学和组内讨论的方式给出问题的不同解决方案。③辩论式案例教学：在课程后期，采取专题辩论的方式对综合应用案例进行讨论，能有效地启发学生全方位地思考和探索问题的解决方法，加深学生对人工智能的理解。

2.3 个性化学习与因材施教 在开展课程教育过程中应注意对学生进行个性化教学，结合学生特点因材施教。比如，在日常教学中多观察学生情况，鼓励那些应对教学任务后仍存在余力的W生深入探索较深层次的课程及相关知识，同时友善面对学习较差的学生，分析其学习过程中面对的困难，有的放矢地采取应对措施，帮助其不断进步；在教学过程中让学生以读书报告的形式多多思考，鼓励学生发散性思考问题，鼓励优秀学生进行深一步的探讨，并且教师应帮助具有新颖思想或论点的学生将其智慧以科技论文和发表文章的形式转化为成果。

2.4 注重综合能力培养 在研究型教学中任务驱动是一种常用的教学方法，其中心导向是任务，学生在完成任务的同时也在吸收和掌握知识。通常来讲，该教学方法的步骤是：教师提出任务师生共同分析以得出完成任务的方法和步骤适当讲解或自学、协作学习完成任务交流和总结。”[3]该教学模式不仅有利于培养学生的创新能力和创新意识，还能够培养学生解决实际问题的能力，提高其综合实力。不仅如此，由于该教学模式通常是以小组协作的方式进行，教师给出研究范围，学生自愿结组并选择具体的题目，经过分析和讨论后以程序设计或者论文的形式协作完成研究。由此可知，学生是在以团队的力量解决问题，这十分考验学生的团队协作能力，对于学生团队合作精神的培养至关重要，且在完成任务的过程中学生需要查阅大量的资料，久而久之学生收集资料和创新能力势必会得到提升。

2.5 采用启发式教学 人工智能的很多问题都较为抽象，对学生理解力的要求较高，因此，在实际的教学过程中教师应有意识的就课程内容提出相关问题，让学生自己独立思考，鼓励学生提出自己的想法和解决方案。然后回归到课程上，对比分析教材上的解决方案和学生自己的解决方案，如此不仅培养了学生独立思考的能力，也增加了学生参与教学活动的意识，提高了学生的学习热情。比如，在讲到较为抽象的“遗传算法”时，先提出一个问题，即“遗传算法如何用于优化计算？”，然后从“达尔文的生物进化论”入手，讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用，之后举例分析，启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现，最后师生一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。如此既完成了教授遗传算法的目的，也锻炼了学生逻辑思维的能力，教学效果良好[4]。

3 作业和考核方式的改革创新

过去的课程作业都是单一书面习题作业，发展至今，课程作业形式已经发生了变化，更加丰富多样，包括必须交给教师评阅的书面家庭作业和不必交给教师的课外思考题目、口头布置的思考题或阅读材料以及大型作业等。其中通过网络就可以完成上交作业，并且教师批阅作业后也可以通过网络返回给学生，实现了网络化。课程的考核方式较之以前也发生了较大变化，加强了平时思维能力的考核，更加注重学生实验能力和动手能力的培养，不再是绝对的一次考试定成绩，而是在总评成绩中加入30%的平时成绩，如此不仅减轻了学生的期末负担，也迫使学生更加重视平时的学习思考，有利于课程教学质量的提升。

4 结束语

本文是以提高教学质量为目标，结合教学实践，从教学体系、教学内容、教学方法、考核方式等方面对本科人工智能课程的教学改革进行了探讨，总结了该课程在教学和实践方面的一些教改举措。这些举措符合二十一世纪高校教学的要求，可以支持教师提高教学手段现代化的水平，同时更贴合学生的学习需求。作为该课程的授课教师应始终保持对教学内容的不断更新、教学方法的多样化，才能激发学生的学习兴趣，培养他们的思维创新和技术创新的能力，最终提高本课程的教学质量。从学生的反馈来看，作者所总结的教学实践具有明显的教学效果。但仍有许多方面做得不够，今后将继续在教学过程中不断总结成功的经验，吸取失败的教训。

参考文献：

[1]蔡自兴.人工智能及其应用[M].三版.北京：清华大学出版社，2007.

[2]谢榕，李霞.人工智能课程教学案例库建设及案例教学实践[J].计算机教育，2014（19）：92-97.

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一国家对于高校人工智能教育的发展的重视

面对AI技术如火如荼地发展，我们国家对AI人才和人才培养都非常重视。2017年3月“人工智能”在政府工作报告中曾提及四次，指出要推动人工智能和实体经济深度融合。2017年7月20日国务院《新一代人工智能发展规划》[4]。《规划》指出完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。

二企业对于人工智能人才的需求

市场上AI技术人才非常稀缺，据腾讯研究院联合boss直聘的《2017全球人工智能人才白皮书》[5]显示：目前，全球大约有30万人从事AI工作。截止到2017年10月，中国人工智能人才缺口至少在100万以上。2017年头10个月，AI人才需求量是2016年的近两倍，2015年的5.3倍之多，年复合增长率超200%。百度、腾讯、阿里巴巴、京东等互联网巨头都在挖掘AI人才，纷纷开出了高额的薪资。2017年薪资最高的十个职位中AI类岗位占到1/2，其中语音识别、NLP、机器学习等职位平均月薪资超过2.5万元。

三高校AI人才培养的思考

高校具有多学科、高层次人才集中的特点，具备计算机与多学科交叉融合的优越条件；且大部分学校都开设有数学、物理等基础学科，具备夯实数学理论基础的条件；且人员相对固定，便于沟通交流，具备共同开展AI课题，促进发展AI技术的人力条件。但是遗憾的是我国开设人工智能课程的高校较少，2018年只有33所高校设立了智能科学与技术专业[6]。面对AI发展的火爆，国家对于AI人才发展的重视以及企业对于AI人才的严重需求，高校作为人才培养的主要来源，是不是应该思考AI人才的培养呢？AI人才可以分为三类：拔尖人才，研究性人才和应用型人才，呈金字塔性。当下已经有一批名牌大学开展了AI方向拔尖人才的培养，如北京大学图灵班、中国科技大学人工智能技术学院、西安交通大学人工智能拔尖人才培养实验班，南京大学计划成立人工智能学院等。但是金字塔的底层、中层更需要庞大的AI技术人才，如应用开发人员、数据工程师、AI和机器学习工程师、AI系统架构师、AI产品经理等岗位的人才，同样值得重视。很多专家都表示AI人才需要数学基础好、专业理论全面、具备一些工程基础，且有自主学习的能力。本文从夯实数学基础、人工智能方向课程的建设、实践能力的培养、自主学习能力的培养四个方面阐述高校关于AI人才培养的一些思考。

1奠定扎实的数学基础

在学习AI技术时，几乎所有专家学者都提出需要扎实的数学功底，数学功底的厚重程度决定了在AI技术上走多远。高等院校计算机专业都开设有“高等数学”“线性代数”“概率论”等数学课程，但是课时、难易程度不足，学生对于数学不够重视，或者觉得晦涩难懂，学习效果并不十分理想，因此加强数学基础的工作刻不容缓。可以通过必修和选修等方式开设“数据分析”“统计机器学习”“凸优化”等课程；通过微课或者MOOC等方式巩固数学基础的学习；通过优秀科普读物，如《数学之美》《编程之美》等书籍的推荐阅读激发学生兴趣；通过开展校内学术讨论、数学竞赛等方式促进学生学习数据的动力，逐步达到夯实数据功底的目的。

2人工智能方向课程的建设

很多高校计算机专业课程中只开设有《人工智能》导论，有的甚至没有。智能科学与技术专业开设有“人工智能”“计算机视觉”“机器人学导论”“计算智能”这几门课程，但是在编程、算法等方面不足。那么AI技术人才应具备哪些专业能力呢？如何从专业角度培养AI技术人才呢？2018年1月CSDN了“AI技术人才成长路线图”[7]，通过专业路径和实战路径两方面介绍了AI技术人才需要具备的知识。需要具备Python、C++、Linux、CUDA编程知识，需要学习机器学习课程、掌握TensorFlow框架。该路线图中列出了机器学习算法工程师、数据科学家等10个岗位AI人才应具备专业知识和能力。微软公司也推出AI人才培养的10门免费课程，如“AI导论”“数据科学会用到的Python语言-导论”“AI领域运用的数学概要”“数据和分析所需要的道德与法律”“数据科学概要”“机器学习法则”“深度学习”“强化学习”“微软专案项目之人工智能”。同时在“文字和自然语言识别”“语音识别”“计算机视觉和图像识别”中选择其一。Google在人工智能学习网站开设有《MachineLearningCrashCourse（简称MLCC）》的免费课程[8]，由机器学习概念、机器学习工程、机器学习现实世界应用示例三个部分组成。Intel近期也了三门免费的AI课程，分别是“机器学习基础”“深度学习基础”和“TensorFlow基础”[9]。AndrewNg在Coursera上也推出了机器学习的课程，且用比较通俗的语言讲解机器学习中各个算法。最近在Deeplearn-ing.ai和Coursera平台又开设了5门深度学习课程[10]。综上所述，不同的研究机构都着眼于AI编程基础、AI算法、AI框架、AI实践这几个方面。那么高校也可以借鉴这些经验，通过三个阶段分层次的开展相应的课程。

3实践能力的培养

AI技术不能纸上谈兵，必须动手实践才能真正掌握，可以从以下几个方面着手培养学生的实践动手能力。（1）设计教学环节时多从工程应用的角度来介绍，激发学生的兴趣，培养学生解决问题的能力。要求学生新手编程编程实现模型，充分理解算法的含义和原理到实现的过程。（2）在掌握一定的机器学习知识后，鼓励学生尽早走进实验室，接触科研工作。可以从一些AI应用方向作为入手，使学生了解自己的兴趣点、培养科学研究能力。（3）鼓励学生参加算法比赛。目前有很多AI方向的竞赛，如Kaggle上的挑战赛，国内阿里天池大数据竞赛等。通过参加竞赛刺激学生学习AI的动力和热情，使得解决问题的能力和实践动手能力都会大幅度提高。（4）鼓励学生到工业界实习。很多专家都指出AI人才应该具备一定工程基础。确实，学术界往往追求算法的性能，而工业界更重视经济效益和解决问题的有效性。到企业学习可以快速了解行业发展的框架，掌握算法转化到产品的过程。

4自主学习能力的培养

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中图分类号：G642.0文献标志码：A文章编号：1674-9324（2019）41-0144-02

一、人工智能课程伦理考虑的基本内涵

人工智能课程中进行伦理考虑，是在人工智能课程中有针对性地加入道德教育的元素。在方式上，可以借用西方的“隐形教育”方式。在内容上，必须符合中国的人工智能发展态势，更要受中国社会主义核心价值体系的引导。目前中国的人工智能课程，过度偏向于技术性。尤其是许多社会机构提供的课程，更是偏向于功利性，目的在于让学习课程的学习者快速获得工作。因此，必须从源头入手，对这些社会机构进行一定的约束和规范，对人工智能课程内容进行整体的架构。

二、高校人工智能课程中伦理考虑的必要性

（一）我国对于科技工作者职业道德建设的要求

首先，科技工作者的职业道德建设是促进社会治理体系现代化的必然要求。加强社会治理制度建设，一靠法治，二靠德治。中国正聚焦力量加强自主创新，科技是第一生产力。基于当代中国语境下，科技工作者的职业道德建设就至关重要。科技工作者对自己的社会责任与伦理责任应该有着充分的理解，在科研活动中既要着眼于为社会提供科学技术上的新成果，同时也要强调在伦理道德建设中起到应有的作用。

其次，从长期看，科技工作者的职业道德建设利于国家科技的发展，利于促进科技难题的解决。发展是连续和间断的同一，科技发展不能一蹴而就。在面临科技瓶颈问题时，就更要求科技工作者具有坚韧不拔的品质和无私奉献的精神。这些精神都是进行职业道德教育中的重要内容，也是科技工作者承担的社会角色中必不可少的特质。

最后，高尚的职业道德是科技工作者奋进的不竭动力。一个科技工作者只有站在最广大人民的立场上，奉献自我才能成就事业。随着全球化的发展，受西方“享乐主义”的负面影响，科技工作者只有更加坚守自我、承担社会责任，才能具有不断前进的精神支柱。

（二）对解决人工智能伦理困境的源头性作用

随着人工智能应用领域的广泛化，以及应用群体的普及化，难以避免的带来一些伦理问题上的困境。例如伦理学中经典的“电车难题”，在当代科技发展中也出现了在人工智能领域的“无人车难题”。无人车产生事故的责任归属与分配就是目前很多学者在关注的伦理问题。人工智能的发展对当前的法律规制，还有现存的人伦规范都产生了挑战。人工智能的未来发展方向，在操作性上要避免技术鸿沟，在设计过程中要坚持算法公开化、透明化，并且在出现数据漏洞时应尽快地进行自我修复。这对于科技工作者自身的素质提出了很高的要求，不但要求科技工作者自身的知识素质与知识能力过硬，而且要求科技工作者要严于律己，具有较高的思想道德素质。要求科技工作者对于人工智能的发展保持理性的态度，坚持为国为民。许多科幻电影和小说中都体现了未来人工智能发展到一定阶段时，人与机器产生的情感迷思。作为科技工作者，在设计与调整过程中都应保持情感中立，勇于承担社会责任。目前我国正处于人工智能发展的初级阶段，人工智能尚不能拥有自主意识，人工智能的行为责任必须要找到其背后的拥有自主意识的人。无论是现阶段还是未来，作为人工智能产品开发者与设计者的科技工作者树立正确的价值观和承担相应的社会责任是十分必要的。科技工作者的知识层次与道德品质在某种程度上说，是研发人工智能产品的起点。因此，对科技工作者的成长过程中进行持续的道德教育，使其树立高尚的道德观念，对于解决许多人工智能带来的伦理困境都具有源头性、基础性的作用。

三、高校人工智能课程与伦理道德教育的结合方式探索

（一）高校人工智能课程资源的充分运用与更新

从资源形态上看，实物化资源与虚拟化资源，线上资源与线下资源都应充分运用。随着智能校园的普及，有基础条件的地区与校园可以充分运用好身边的人工智能。人工智能课程是一门理论与实践相结合的课程，因此课程的内容也不能仅停留在理论层面。除了对于学术资源的运用，也应当结合实体的人工智能产品进行学习。但因为人工智能的发展程度还没有普及化，人工智能机器人也远没有达到触手可及的程度。因此运用新媒体技术，通过虚拟现实的手段进行在教学过程中的知行结合是可以尝试的路径。VR技术在网络设备硬件教学中可以节约成本，便于人工智能课堂的普及化。在理论教学中，可以通过与虚拟机器人的交互增强趣味性。VR技术有3个最突出的特点：交互性、沉浸性和构想性。课程设置者可以充分借助VR的沉浸性设置相应的场景，让课程学习者通过对特定道德场景的判断引出思考。这种新媒体手段既可以更新原有课堂知识的教学教法，更适合作为伦理教育走入人工智能课堂的重要媒介。

从资源时态上看，人工智能课程资源必须随着人工智能的发展而不断更新。从现实角度来看，最初开设人工智能课程时，其教学目标还是相对简单的——即培养学生的创造性与知识能力。但随着人工智能的普及应用，产生了许多人工智能语境下的道德困境。从指导思想来看，我国逐步走向世界舞台，随着实力增强指导思想也是不断变化的，新时代会提出新目标，为了实现中华民族的伟大复兴，课程内容的丰富也是十分必要的。因此，人工智能课程若要符合时代需要，就需要不断地更新课程资源。人工智能这一学科是具有学科交叉性的，与之相关各个领域的最新前沿问题都需要结合相应的道德教育，只有这样才能适应时代的发展。

（二）高校人工智能课程内容的合理架构

对于不同年龄层次的人工智能课程，必须考虑到不同群体的教育规律。提出合理的教育目标，用不同群体可以接受的方式方法才能达到最优的教学效果。我国人工智能课程目前的课程架构中，已经有学者进行了分年龄层次的研究。人工智能课程可以规划为专业性逐渐增强的、从边缘到中心的课程层级系统。对于高校本科生和研究生来说，人工智能课程设置内容必须具有专业性。在上文的课程体系建构中添加了艺术、文学、哲学等内容，其中包含对于人工智能伦理学的思考与认识。但在某种意义上这些青年的社会价值观就代表了未来科技工作者的社会价值观。因此在这一阶段，人工智能课程的架构与实施，国家应加以引导和监督。一方面需要建立统一标准的高校人工智能课程体系，另一方面在應对课程具体内容的落实方面给予一定程度的监督。

（三）在高校人工智能课程教学过程中充分运用案例

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一、网站的构建 

 

1.网站框架设计 

我国高中阶段人工智能教育还处于起步阶段，据调查，全国已开设人工智能课程的中学不超过十所。事实上，对于人工智能这一前沿学科，大部分信息技术教师还缺乏足够的了解，因此对于该课程的开设也一直处于观望状态。考虑到人工智能教育的实际情况以及网站的主要对象，我们以高中信息技术选修课教材《人工智能初步》为基础，按教学内容设置和划分栏目，同时又围绕“学人工智能、教人工智能、用人工智能、机器人专题”四大专题进行内容重组。当然，网站的基本架构并非一成不变，它需要在实际应用中进行检验与修正，最终实现网站的完美架构。依据上述思路建构的网站基本框架如图1所示。 

2.网站的栏目设计 

 

新闻栏目以图文的形式人工智能发展的最新情况，这是激发并维持广大师生关注人工智能的基础，也是师生获取最新信息的窗口。子栏目“中国动态”“欧美动态”等分别介绍了各地区最新的人工智能信息，尤其是机器人产品的新闻。子栏目“会议论坛”，“比赛通知”为师生、参与比赛提供服务。 

论文栏目是作为资源型网站的基础。子栏目“教学研究”主要面向从事人工智能教育的研究者和教师，探讨教学方法、分析教学案例、推荐教材和参考书，为更好的开展人工智能教学提供理论依据。子栏目“学习乐园”主要面向学生，展示活动实录、阐述学习感受，聆听专家意见，为更好的学习人工智能提供事实参考，教师也通过“学习乐园”来了解学生的所思所感所想。子栏目“赛事规则”介绍了各个地区和各级机器人比赛的一些规则，有利于师生更好的进行人工智能的教与学。 

资源、视频、图库、酷站：这四个栏目是资源型网站的核心。尤其是资源模块中的子栏目“电子书刊”“教学课件”“人工智能软件”分别以不同的文件格式向师生提供教与学的资源，使其能快速准确地获取符合需求的资源，免去了在因特网上盲目搜索出现大量冗余信息的麻烦。网站整合了文本、视频、图片等多媒体信息，以丰富多彩的形式呈现资源，增强了网站的吸引力和信息的可阅读性。 

爱问栏目是作为学习型网站的基础，也是本网站的一大特色。“爱问”是采用了模仿“百度知道系统”的程序设计，更注重知识的答疑解惑。我们将此栏目划分为“学人工智能”“教人工智能”“用人工智能”“机器人问题”四个子栏目，师生可根据各自的需要进行提问、回答问题、搜索问题等操作。同时，设立了积分制，激发师生提问和回答问题的热情。 

用户中心栏目是学习型网站的核心。作为一个专题网站，必然要十分强调学习的功能。子栏目“网络书签”的功能可以使学习者记录自己所浏览过的或所感兴趣的网页，便于在下次登陆后继续学习。在子栏目“信息”功能中，学习者可以新闻、论文、资源、爱问等信息，待管理员审核通过后即可在网站中显示出来。另外，教师也可在教学过程中通过此模块要求学生提交作业，便于教师随时随地的批改作业。 

 

二、网站的访问数据分析 

 

人工智能教育专题网站从开设至今将近8个月的时间，已经有超过1万的独立访客访问了本站，我们选取了最近访问的2000位独立访客进行研究。通过对地域、被检索方式、受访页面及回头率的分析，可为网站下一步的改进与完善提供依据，为其他人工智能教育类网站的建设，在网站的用户类型，网站的内容选择与更新，网站的推介宣传等方面提供参考与借鉴。 

 

1.地域分析 

在统计到的访问该网站的地域中，国外共有12个国家访问了本网站。国内除西藏、澳门之外，其他省份、直辖市、特别行政区都有访问过本网站，这为我们今后在高中普及人工智能教育提供了有力的依据。但是，通过图2的数据我们也可看到，各个地区间的访问量差距较大，并且访问量靠前的几个省份基本上是沿海地区，而中部和西部地区的访问量比较少，所以在今后的工作中不仅要加强网站本身的建设和宣传，更要把人工智能教育的理念推广到中部和西部地区，使那里的中小学师生也接触人工智能的知识，激发他们对信息技术美好前景的向往。 

2.被检索方式分析 

搜索引擎是网络上最常用的获取资源的方式。掌握用户使用搜索引擎的情况，有助于了解网站的被检索方式。统计搜索关键字的次数，有助于了解网站被检索访问的原因。在专题网站建设完成后，向“百度”、“Google”等大型搜索引擎系统提交收录网页申请是极其必要的，它有利于提高网站的知名度和访问量。而在网站中增加“人工智能”，“prolog 源程序”等文字内容，将会有利于用户在盲目搜索时能访问到该专题网站。 

3.受访页面分析 

受访页面是指用户访问该专题网站时所停留的页面。通过对受访页面的统计，使我们能够掌握用户相对较为关注网站的哪些内容。表1数据中“学人工智能”占23.82%，“资源下载”占了16.32%，表明用户对人工智能的知识还不是很了解，对人工智能的认识还停留在“学”的层面，远未达到“教”的程度。人工智能教育类网站在建设中，如果能提供大量的人工智能的基础知识以及丰富的可下载资源，将会显著提高网站的受欢迎度以及用户的认可度。 

4.回头率分析 

在网站访问统计中，通常将距离上次访问超过12小时的再次访问记录为一次回头。通过对回头率的统计（表略）看出该专题网站的粘性不是很高，尤其是3次回访以上的用户还不多。通过对部分用户访谈后了解到，网站的更新速度慢，资源较少，内容偏难是其不愿进行多次回访的主要原因。所以，人工智能教育类网站在维护期间要注意内容的时效性、丰富性、通俗性才能保证网站访问的可持续性。 

 

 

三、网站建设的若干思考 

 

目前国内外有关人工智能的专题网站不多，针对人工智能教育的网站更少。在可供借鉴的成熟案例较少、研究又处于刚起步阶段的情况下，有必要对我们的工作进行反思总结。通过上述访问数据的分析，以及在人工智能教育专题网站建设的准备阶段，实施阶段及运行阶段的实践，我们认为在建设人工智能教育类网站时应当注意以下几个问题。 

1. 充分关注用户信息 

访问量是综合类或门户类网站的生命线，应当尽可能地拓宽访问者的类型与层次。但人工智能作为一门新兴学科，其专题网站的学科性特点甚至比普通的专题学习网站还要突出，因此单从访问量上来说，它是无法和门户类网站相比的。所以在建设的初期首先就要考虑的网站的对象问题，也就是要关注哪类人访问了网站。只有准确的掌握了用户的信息才能更好提供用户需要的资源。 

在这里，人工智能教育专题网站是通过以下三种手段来获取用户信息的。 

第一，用户必须注册才能访问网站，注册的内容包括年龄、身份、学历，电子邮件等内容。 

第二，在网站中设立“网站调查”栏目，可以对“你是如何知道本站的”，“你觉得本站建设的如何”等内容教学在线调查。 

第三，通过“中国站长站”等专业的数据收集程序来获取用户基本信息，可收集到用户地域、受访问页面、用户回头率等信息。只有掌握了准确的用户信息，才能更好的为用户提供服务。 

2.与用户携手共建网上资源 

人工智能的子学科门类众多，仅高中教材《人工智能初步》中就有知识及其表达、推理与专家系统、人工智能语言与问题求解等多个主题。而且我国的人工智能研究相对薄弱，很多资料都是外文的。任何一个人要很熟练的掌握人工智能的各个内容是很困难也是不现实的。我们通过一年多的实践也体会到，仅仅依靠课题组成员很难保证网站资源库内容的全面性和针对性。所以在网站最新一次改版中，我们增加了用户的信息功能，使得用户自己可以新闻、添加文章，上传资源，只要经过管理员审核即可在网站中显示。 

另外，在人工智能教学过程中，我们也充分利用学生的优势，要求学生以作业的形式提交文本和视频资源，并将作业的数量和质量作为考察学生学习效果的一个指标。这些举措保证了网站内容更新的时效性和内容的针对性。用户所的就是用户所关注的，用户所关注的就是网站所要收集的。 

3.通过多种形式充分发挥网站作用 

目前，全国高中开设了“人工智能初步”选修课的学校极少，教师手头上可供选择的教材也只有5套。从专题网站上统计的数据来看，虽然网站目前的用户主要是教师，但“学人工智能”页面访问量却远多于“教人工智能”。从这些情况看，单靠几个人工智能教育类的专题网站无法从根本上解决高中人工智能教育现阶段所面临的窘境。所以，在条件允许的情况下，可以通过研修班、会议论坛等形式组织教师进行面对面的交流。 

例如，我们就在2007年5月25日至27日在浙江师范大学举办了全国首届“高中人工智能课程研修班”，来自全国十个省市的70余位信息技术教师及教研员参加了研修班的学习。在研修活动中，教师不仅学习了人工智能的知识，也对人工智能教育的现状及发展过程中遇到的问题做了充分了探讨和交流。本次研修活动结束后，人工智能教育专题网站则成了学员们交换信息、交流体会、共享资源的有效平台。 

 

四、结束语 

 

总之，借助专题网站的平台作用开展各种活动，不仅弥补了人工智能教育网站缺乏面对面交流和互动的缺点，也为把网站资源建设的更具针对性提供了有效帮助。 

 

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）. 

篇（6）

本文结合人工智能课程的特点以及自己教学与研究的实践，对本课程的教学进行一些探讨，以期改进人工智能课程教学方法，达到提高本课程教学质量的目的。?? 

一、兼顾课程内容的统一性和差异性?? 

人工智能课程的核心内容主要集中在对基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其应用的认识和理解上，尽管各种基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成体系，但是它们之间又存在着许多内在联系和规律。从这一点来看，人工智能课程与其他很多计算机课程是不同的，这就要求人工智能课程的授课要具有自己的特色。? 

知识表示、知识推理、知识应用是人工智能课程的三大内容，解决任何一个人工智能问题都离不开两个步骤，即知识表示和问题求解。由此，人工智能课程从总体结构上就有了一个比较清晰的脉络，即首先必然要学习各种知识表示方法，然后是利用这些知识进行推理，进而实现知识应用，最终达到问题求解的目的。问题求解又分为基本的问题求解方法和高级问题求解方法。图搜索策略、启发式搜索、消解原理以及规则演绎系统等都属于基本的问题求解方法。计算智能、专家系统、机器学习、自动规划等属于高级问题求解方法。? 

同时，人工智能课程某些章节或者某些方法算法在一定程度上又自成体系。例如，各种不同的知识表示方法不管是数据结构还是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有许多不同的学派［2］，本课程往往同时会介绍不同学派的算法，这些学派在人工智能的基础理论和方法、技术路线等方面是完全不同的，甚至是对立的。? 

这些都要求我们在教学过程中不仅要强调人工智能课程理论的统一性和完整性，又要兼顾各学派的特点，尊重甚至调动学生们对不同人工智能学派及其方法的兴趣。在编写和选用教材时也要注重这一点，我们选用的是蔡自兴教授编写的《人工智能及其应用》系列教材［1,2］，该教材以逻辑主义学派为主线，兼顾引进其他学派的精华内容，具有较强的科学性。 

??二、实施分层次教学?? 

各高校一般同时为计算机相关专业的本科生和研究生开设了人工智能课程，甚至有的非计算机类专业也开设有人工智能课程。不同层次的学生对人工智能课程要求掌握的程度不同，我们首先明确本科生和研究生以及非计算机类专业学生的教学目的和教学内容，做到分层次设计人工智能课程教学?过程。? 

本科阶段的人工智能课程课时量较少，本科层次只需要做到对大部分人工智能概念和算法了解、认识，少部分达到理解层次。本科生一般都是在高年级（三年级下期或者四年级上期）开设人工智能课程，这时已有不少学生准备继续读研或者已经被保研，因此在兼顾全体学生教学层次的同时，要注意给这部分学生足够的相关参考书目，让他们能够利用课余时间广泛深入了解人工智能相关算法，老师在课后还应和他们进行充分讨论，培养他们对人工智能的特别兴趣。? 

非计算机类专业的学生往往需要学习如何利用人工智能知识解决该专业领域内的问题，因此在教学中要尽量有专业针对性地进行教学。例如针对农科类专业，在教学专家系统过程中，我们要求学生参考北京农业信息技术研究中心开发的农业专家系统开发平台（paid5?0）理解并开发与本专业领域相关的简易农业专家系统。? 

给研究生开设人工智能课程要求做到概念理解，基本算法精通，即要求全面、系统地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干应用实例，并且能灵活运用所学知识阐述解决实际问题的方法和途径。课程教学中要致力于培养学生分析问题与解决问题的能力，要求研究生将人工智能方法与自己的研究方向相结合，用人工智能方法解决所研究课题中的实际问题，并撰写相关的课程论文，以小型研讨会的形式进行报告交流。实践证明，我们的研究生的人工智能教学效果明显提升，成效突出。 

??三、案例驱动，寓教于乐?? 

采用案例教学是为了充分调动学生的学习兴趣，增强学生学习的自觉性［3］。通过案例教学能把枯燥的人工智能理论知识具体化、形象化，可以使学生更加感性地理解课堂教学内容。这些案例都是以教师所从事的科研项目中的实际应用环境为背景进行阐述的，让学生能在实际环境中理解概念和知识，学会利用人工智能知识去分析和解决实际问题。在教学过程中要选择学生容易接受的案例，体现理论联系实际的特色，激发学生的兴趣。? 

例如，在讲授“计算智能”内容时，我们结合黄河三门峡和小浪底水库水沙联合智能调度系统［4］进行讲解。综合三门峡水库和小浪底水库防洪运用的基本原则、历年调度方案、专家的经验、历年数据和现有的调水调沙数学模型，分别利用模糊决策、神经网络、遗传算法及综合集成方法来实现三门峡、小浪底水库水沙联合调度。? 

又例如为了让学生走近机器人，我们进行了一场机器人展示课，将研究所现有的MOROCS?1（中南一号智能移动机器人）、ASR（广茂达）、AmigoBot（自主移动机器人）、CanDroid（罐头机器人）、MD?375 Rover（人控漫游车）、Fokker D7（人控飞机，1:72）、Rockit OWI?769K（声按、压控火牛机器人）、Hexapod Monster（六足爬行机器人）、Hubo（多机能歌舞机器人）等各类机器人全部拿出来给学生做了功能演示［5］。亲眼看到这么多机器人，同学们都非常兴奋，对人工智能课程的兴趣高涨。? 

在进行案例教学时，引导学生带着问题和求知欲望深入理论的学习，让学生在案例中寻找问题的答案并获取知识。在讲授利用神经网络进行水库调度时，引导学生分析如何确定神经网络的输入端数据，什么是泛化能力以及如何提高神经网络的泛化能力。? 

为了巩固所学内容，可以让学生组成讨论小组对教师提出的论题进行讨论，分小组阐述自己的观点，这样有助于提高学生学习的主动性，还有助于培养学生思考问题的能力和提高理论教学的效果。案例教学的关键在于引导学生利用所学到的理论知识去解释、分析和解决现实案例中的问题，以达到训练学生理论运用和深入理解理论知识的目的。? 

此外，我们挑选了机器人足球、拖拉机扑克牌、中国象棋、五子棋等普遍受人喜爱的智能游戏，让学生亲手设计小型智能游戏软件，在设计的过程中掌握高深的人工智能理论知识，让学生学得会、用得上、记得牢。 

??四、结语?? 

以上谈到的一些教学方法是我们在教学过程中总结体会比较深刻的方面，以供探讨。事实上，要进一步提高人工智能课程的教学质量，还有很多方面需要改革和加强。如不断强调人工智能教师的专业素质，要求他们在讲授好人工智能课程的同时，努力提升出自身的专业素质，给学生一个良好的专业素质导向。其次，在人工智能课程教学过程中还需要有培养实用型人才的教学理念，特别是注重培养有创新意识的实用型人才。注重培养学生的质疑能力，只有通过质疑和提出问题，学生的创新意识才能够得到不断强化，创新思维能力才能够得以不断提高。? 

人工智能学科是一门非常年轻、又非常前沿的学科，有其自身的突出特点，人工智能课程教学必然与其他计算机专业课程教学不同，需要更多的从事人工智能教学的教师在自身的教学实践中不断积累经验，进行广泛的教学交流。 

 

参考文献? 

［1］ 

蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(研究生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2004（8）: 1-4.? 

［2］蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(本科生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2003（8）:288-290.? 

篇（7）

中图分类号： TP309 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）03-0599-02

人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的综合性技术学科[1]，是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透、迅速发展且与人类生活密切相关的综合性新学科，其核心研究领域包括模式识别、自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工神经网络和专家系统等等[2]。

语言信息处理是语言学与计算机科学交叉形成的一门新型学科，其课程体系以语言学、计算机应用、应用数学和认知科学为主干，研究内容是自然语言的自动化信息处理技术，是人类语言活动中信息成分的发现、提取、存储、加工与传输[3]。目前该方向的主要应用领域包括机器翻译、文献检索、信息提取、自然语言的人机接口等。由此可见，为语言信息处理专业开设人工智能课程是必须的。该文针对“人工智能”课程自身特点和语言信息处理专业研究生培养目标，并结合笔者多年来的教学经验，分别从课程内容设定、教材选择、教学方法、考核方式等多个方面对该课程的教学改革进行了探索与研究。

1 以“精”“典”为基本要求的教学内容选择

“人工智能”课程的突出特点研究内容涉及面广而学时数较短（大部分高校的研究生专业安排的课程的时数在36到48学时之间）。因而授课时不能追求内容“大而全”，必须“精”，选择重点、核心基础知识进行学习，选择与专业方向最相关的“典”型应用领域进行重点详细介绍，使学生在有限的时间内学到最有用的知识。“人工智能”课程教学内容总体可以分为三大部分。

第一部分是基础理论知识，学习人工智能中知识的表示方式（谓词逻辑表示法、产生式知识表示法、框架表示法、语义网络表示法等）。语言信息处理专业学生本科专业背景不同（有文科，有理工科），所以该部分教学内容难点在于教学进度和难易程度的均衡。本部分内容可安排8～10学时。

第二部分是搜索与推理，对使用特定知识表示方式表达的知识和问题进行推导或搜索，得出相应结论或搜索结果。本部分安排10～12学时，重点在于启发式搜索。

第三部分是人工智能中的典型应用领域。对于该部分内容的选择要以学生专业为中心进行，选择与学生专业相关性较大的领域进行教学，以期能够有助于学生了解并掌握学术的主流发展趋势，从而能够更好地培养自身的科学素养和创新能力。本部分主要学习机器翻译、机器学习、自然语言处理、数据挖掘、多Agent系统等。本部分安排18～36学时。

2 选择“最合适”的教材

教材是教师教和学生学的主要凭借，教材的好坏在很大程度上决定了教师能否成功“教”与学生能否顺利“学”。教材的选择要以教学对象的特点和教学目标为依据，选择最合适的教材。在广泛研读目前比较热门的人工智能教材的基础上，结合教学目标和教学对象的特点，选则清华大学出版社出版﹑蔡自兴和徐光祐编著的《人工智能及其应用》（第4版）[1]作为教材。该教材总体也可以分为三部分：第一部分论述了人工智能的三大技术， 即知识表示；第二部分论述推理及搜索； 第三部分论述人工智能的主要应用领域，包括专家系统、机器学习、自动规划、分布式人工智能和自然语言理解等。与第三版本科生用书相比，增加了如本体论和非经典推理、决策树学习和增强学习、词法分析和语料库语言学等（非常适合笔者的教学对象）。

3 创新型人工智能课程教学方法

“人工智能”课程涉及的知识面广，既包括基础理论，也包括具体应用，即有抽象复杂的计算，也有繁杂的系统实现，为此，如何激发学生的学习兴趣并保持学生的学习兴趣是本课程教学的关键。此外，因为是研究生教学，所以更突出学生的主体地位，注重培养学生的学习兴趣、自主学习的意识和能力。为此，笔者主要采用了以下几种教学方法。

3.1 兴趣引导教学法

常言“兴趣是最好的老师”，如何培养学生对本门课程的学习兴趣，激发学生对本门课程的求知欲，是一门课程首要任务。

为了提高学生的学习兴趣，笔者在第一节课让学生观看美国科幻电影“机器人”的相关片断，通过机器人安德鲁非凡的创造能力、情感表达能力和自学习能力让学生更好地了解人工智能的目标、意义，激发学生探索人工智能的兴趣；在学习“博弈策略”及“极大极小分析法”时，笔者通过让学生来参与“一字棋”对决游戏说明博弈树的层次结构原理，通过“人机对弈”说明“α-β剪枝技术”引入的必要性；通过“啤酒与尿布”的故事说明数据挖掘技术在现实生活中的应用，让学生认识到人工智能并不是虚无抽象的学科，而与人们的生活息息相关，激发起学生用人工智能相关技术解决现实问题的兴趣。

3.2 问题驱动教学法

在讲授基础理论时，如“不确定性推理”、“数据挖掘”等这一类型内容抽象、算法复杂的知识时，采用了问题驱动式的教学方法。

教师首先提出与内容相关的若干问题，并为学生相关的资料或向学生提供找到问题的一些线索，让学生带着问题去思考、分析和讨论等方式来查找答案，主动获取知识，应用知识，教师在必须的时候还需给予一定的引导和帮助。如在讲授产生式知识表示法时，以“动物识别系统”问题原型，给出学生系统模型，让学生编写一个能够用来进行动物识别的应用程序。

此教学法很好地培养学生解决问题的能力，形成研究的态度，提高认知能力。

3.3 实践教学法

“实践是检验真理的唯一标准”。人工智能课程中，能够动手实践的知识一定要让实践。

在讲“专家系统”的构造步骤时，用“营养专家系统”为案例进行介绍，将该专家系统分解为一个个小的具体任务（如知识库构建、规则库的构建、界面设计等），并分配给不同的学生，学生按照专家系统的一般构造步骤去完成相应的任务，最终完成一个完善的系统，从而达到掌握专家系统构建的教学目标。

实践教学法可以提高学生分析、解决问题的能力和动手能力，并可以进一步加深对理论知识的理解。

3.4 案例教学法

案例教学法是将案例讨论的方法运用到课堂教学活动中去，教师根据课堂教学目标和教学内容的需要，通过设置一个具体的案例，引导学生参与分析、讨论、表达等活动，让学生在具体问题情境中积极思考、主动探索，以提高教与学的质量和效果，培养学生认识问题、分析问题和解决问题等综合能力的一种教学方法[4]。案例教学法中教师扮演设计者和激励者的角色，鼓励学生积极参与典型案例的讨论，重点掌握教学进程，引导学生思考，组织讨论研究，进行总结、归纳，同时教师也参与到学生共同研讨。不但可以发现自己的不足，也可以从学生那里可以了解到大量感性资料。该教学法有利于调动学生学习主动性，通过生动具体的案例介绍可以促进学生对知识的理解和实际应用。

人工智能授课中，对于产生式系统和自然语言理解系统的有关概念及系统构成技术，采用了案例教学法。

在介绍产生式系统时，我们以动物识别系统为案例进行介绍。案例教学通常可以分为3个步骤，即案例引入、案例分析和案例总结。案例引入过程介绍产生式的语法和语义、产生式系统的组成及工作原理后，通过屏幕演示动物识别系统的运行过程使得学生能够获得老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁七种动物的一些特征；案例分析阶段通过向学生展示使用Prolog编写的动物识别系统源程序，详细介绍设计思想以及实现过程。该过程是案例教学的关键，教师引导学生进行案例分析，之后由学生进行补充，师生共同讨论力求系统得以更完善；案例总结阶段由老师对学生的讨论情况进行总结，在总结讨论情况的基础上提出一些问题（例如如何进一步提高系统的效率？）。

在介绍自然语言理解系统时，以自然语言情报检索系统LUNAR[5]为例进行介绍。从LUNAR系统的词法分析、语义解释和问题回答三个阶段进行详细分析。经过案例引入、案例分析和案例总结三个阶段，使得学生对LUNAR系统的设计步骤、关键技术及设计思路有深入的了解。之后，要求学生写出案例分析书面过程，并完成课后作业“指挥机器人的自然语言理解系统SHRDLU”。

4 课程考核方式的改革

研究生教育以培养学生的能力和素质为主要目标。人工智能课程的考核方式也以此为目标，采用以考察理解应用为目的的论述题，或结课论文形式进行，同时注重平时考核。平时考核以学生查资料的能力、阅读相关文献即完成课后作业的情况为考核对象。

5 结束语

为了提高人工智能课的教学质量，根据课程及教学对象的特点，结合教学过程实际问题，采用了合适的教材，安排了合适的学时，在教学过程中综合各种教学方法的优点，并采用了适当的考核方式。教学结果表明，通过这些尝试，提高学生学习的兴趣和积极性，取得较好的教学效果，学生能够有意识地使用人工智能中的相关知识、思想来进行学术研究。

参考文献：

[1] 蔡自兴，徐光祐.人工智能及其应用——研究生用书[M]. 第3 版. 北京：清华大学出版社，2004.

篇（8）

人工智能是计算机科学的一个分支,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,对它的研究涉及控制论、信息论、系统论、语言学、神经生理学、数学、哲学等诸多的学科及领域,是一门综合性的交叉学科[1]。

人工智能的研究、应用和发展,在一定程度上代表着信息技术的发展方向,同时信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了迫切的需求。今天,人工智能的不少研究领域如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中,并对人类的发展产生了重要影响[2]。

实践教学环节在大学教育中是一个非常重要的教学环节,是提高人才素质与能力的重要途径。人工智能课程除了具有较强的专业性之外,还具有突出的实践性,为了能深入理解和掌握所学内容,必须把讲授和实践结合起来。本文结合该课程实验教学,将研究型教学的理念引入到实验教学,并对教学过程中的经验和问题加以初步的总结。

1研究型教学模式背景

研究型教学是相对于以单向性知识传授为主的传统教学提出的,是指教师以课程内容和学生的学识积累为基础,引导学生创造性地运用知识和能力,自主地发现问题、研究问题和解决问题,在研究中积累知识、培养能力和锻炼思维的新型教学模式。研究性教学是对现有的大学课堂教学模式的突破。有利于开发大学生的创造潜能,提高学生适应社会需要的创造性和创新能力,充分展现现代大学培养人才、发展科学、服务社会的三大基本职能[3]。

19世纪初,德国著名教育家洪堡最早提出了教学与科研相统一的原则,为研究型教学模式的发展奠定了基础。20世纪50、60年代,美国著名教育心理学家布鲁纳提出了著名的“发现教学模式”[4],成为后来探究性学习和研究型教学的先导。20世纪70年代,美国研究教学专家萨奇曼正式提出了研究训练教学模式。他认为学生会本能地对周围新奇事物发生兴趣,并想方设法弄清这些新奇事物背后究竟发生了什么,这是一种进行科学研究的可贵的动力。

自此,研究型教学理念开始广泛使用。现在,哈佛大学、牛津大学、剑桥大学等世界著名大学,都非常注重学生能力的培养,普遍采取了研究型教学模式。以美国高校为例,虽然美国高校83%的教师在课堂教学中主要采用讲授法进行教学,但在整个教学过程中都渗透着研究型教学的方法,如积极引导学生参与教学过程,开设研究性课程,引导学生积极主动地参与科研活动等。我国自20世纪90年代初推出211工程建设以来,清华大学、北京大学、人民大学、复旦大学、浙江大学等一些重点大学都提出了建设世界一流的综合性研究型大学的目标。这些高校在实现从单向知识传授的传统型教学向关注创新性教育的研究型教学转变方面进行了许多有益的尝试。

2研究型实验教学

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。大学是培养未来一线创新人才的主要基地,必须从本科教学人手,深入探索研究型教学的手段和方法,才能满足未来经济增长和社会发展的需要,才能符合建设研究型大学的需要。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。

人工智能课程在计算机专业人才培养方案中占据着重要的位置。在专业理论方面,它承续了离散数学中的逻辑知识;在专业方法方面,是数据结构、算法分析与设计的继续;在专业工具方面,是面向对象程序设计的生动实例。并且人工智能的每一部分内容都可以作为一个深入的研究课题,课堂上讲解的内容不可能面面俱到,学生们也不可能对人工智能的每一领域都做很深入的学习。并且人工智能涉及很多的数理逻辑知识,有些显得难以理解,并且往往让学生感到比较枯燥,学生的学习兴趣就渐渐淡薄,学生往往被动“听讲”,难以获得预期的教学效果。

针对这一特点,在人工智能教学中,如何引导学生系统学习人工智能的知识、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,研究型实验教学就成为了人工智能课程教学的一个重要环节和必然选择。

2.1实验教学中加强学生的研究导向

在实验教学中,如果照搬一些教材中的例子或习题教学,一方面学生们会缺乏兴趣,另一方面学生对这个领域的知识缺乏全面的了解。应不断提出一些学生们感兴趣的开放性课题,比如基于支持向量机的人脸识别、基于肤色的人脸检测,基于内容的图像检索等,培养学生们的学习兴趣,让学生们逐渐深入的学习某一领域的知识。比如BP神经网络,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,是一种具有强大的非线性学习能力的计算智能技术。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,而支持向量机在这些方面具有显著优点。我们可以设计一个人脸识别的实验,用神经网络和支持向量机分别实现,并作以比较。让学生们在了解人工智能新技术的同时,也培养学生们如何分析问题、解决问题的科研能力。

2.2人工智能课程实验

该课程是一门对实验技术有较高要求的课程,对于基本原理和方法的实现,要求学生进行严格的计算机专业技能训练和培养良好的科研工作作风。因此对课程中的技能及技术性内容,除单独进行必要的基础训练外,还融入到综合和研究型试验中,通过多次反复实验练习,达到牢固掌握人工智能原理和人工智能的问题求解技术的目的。

该课程的实践环节主要是实践项目,由具备较强工程实践能力的任课教师和助教负责,学生可在全天候开放的专用机房完成。在实践环节的设计上,我们尝试把验证性实验和开发性实验相结合,结合实验教学进度,安排相应的开放实验,开放性实验以科学研究实验为主。并在课程的教学过程中,不断深化和扩展教学内容,结合人工智能学科的发展趋势和本院老师的最新研究成果,对实验内容进行更新。

课程主要设置三种层次的实验:1)基本原理和算法编程,测试例设计及程序测试实验;2)分析综合实验;3)研究型设计实验。整个实验包括课前讨论、实验操作、实验报告、结果讨论、总结提高等六个环节。对于综合性和研究型实验,把学生分成5个人一小组,每小组选做其中的一个。学生从指导老师处了解到实验课题后,即着手查资料,研读文献,钻研有关理论。在此基础上,学生先提出实验方案,经与老师讨论后,即可开始实验研究。

3实验平台的构建

民族关系问题对被访对象,特别对少数民族被访对象是非常敏感的问题,对民族关系的评价又存在个体层面、群体层面、不同阶层人群之间的差异,因此,仅仅以传统的文献分析、问卷统计和现场观察等民族学方法来进行调查,得到的数据会存在较多误差。

因此结合本校的民族特色和民族学领域独特的研究优势,将信息认知技术引入民族关系研究,运用图像、心电和脑电数据进行分析,将分析的结果和心理场景测试及民族学调查结果进行相互印证和参数修正,从而获得尽可能客观的数据,这些数据将有助于建立一个客观、完备、科学的民族关系监测体系,并真实全面地评估民族关系,从而使决策机构及时做出正确的决策。基于多信息融合的民族关系监测预警系统总体框图如图1所示。

目前该平台已经搭建,由北京市公共安全信息监测平台建设、北京市公共安全信息监测平台建设关键技术研究、基于多源信息融合的民族信任研究等多个重大项目支撑。在这个平台的下面,涉及到人脸识别、表情识别,视频监控、认识等领域,小波分析、神经网络、支持向量机、模糊数学、信息融合等人工智能知识得到了具体的应用。学生可以根据自己的兴趣爱好,自愿参加到该平台下的某一项目,切实对自己所学知识有一个深刻的理解和掌握。

4结语

研究型实验教学激发了学生的学习兴趣,不但使学生更好地掌握了人工智能的基本概念、基本理论和基本技术,也切实提高了学生的实际动手能力和编程能力。研究型实验教学在实践过程中还有以下问题需要改进:

1) 研究型实验教学的理念很难普及。很多教师对研究型教学模式的内涵未能准确把握,把研究型教学模式等同于学生实习或者写论文。

2) 研究型实验教学的辅导老师素养需要提高。研究型实验教学作为体现创新教育要求的现代教学模式,需要的不是知识传授型的教师,而是高素质的研究型教师。教师不仅是单一的教者,更应该成为一个学者,教师不仅要有研究型教学的教育观念、快速接受新知识的能力和高超的教学技能,要能够合理地规划和设计实验内容。

3) 需要建立一套合理的学生学业和教师绩效的评价体系。

参考文献:

[1] 王万森. 人工智能原理及其应用[M]. 北京:电子工业出版社,2007.

[2] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 北京:清华大学出版社,2004.

[3] 李得伟,张超,李海鹰. 大学工科专业课程实施研究型教学的探讨[J]. 高等教育研究,2009(9):74-75.

[4] 彭先桃.大学研究性教学的理念探析[J].教育导刊,2008(3):56-58.

Exploration and Practice of the Research Experiment on Artificial Intelligence

ZHANG Ting, YANG Guo-sheng

篇（9）

近年来，随着计算机技术的进步，科技期刊出版正在经历着前所未有的巨大变革。目前，信息技术已呈现出“人-机-物”三元融合的态势，数据分析工具和基于云计算的数据资源成为期刊出版的重要特征［1］，期刊出版的数字化和集群化发展成为当下期刊发展的主流趋势，人工智能也将在学术期刊的出版、存取、质量评价等多个环节上得到广泛应用，并推动科技期刊出版方式的变革［2］。目前，在科技期刊界，学者们就如何促进科技期刊媒体融合发展开展了大量的研究，既包括理论层面的探讨，又包括从实践和案例的角度开展的应用研究［3-6］。与此同时，我们注意到，全球的科学产出以极快的速度增长，从第二次世界大战结束以来，全球的科学产出相当于每9年就会翻1番［7］，读者也更容易被无用的信息轰炸，难以在期刊论文的海洋中高效准确地找到自己需要的内容，科技期刊要想扩大自身的影响力也愈来愈难。信息爆炸时代，科技期刊关注读者“需要什么”比“提供了什么”更重要。在智能技术变革的时展潮流中，科技期刊应如何顺应时展趋势，利用智能技术整合资源，更好地满足读者的需求，扩大期刊的影响力，创造科技期刊人、出版商、作者、读者的共赢局面?本文从以上问题切入，尝试从扩展学术搜索的路径、构建个性化的精准推送平台和多元化的传播模式、向用户提供有针对性的服务方面探索在媒体融合形势下如何提升科技期刊的精准传播能力，以期为我国科技期刊媒体融合建设增瓦添砖。

1借助人工智能，扩展学术搜索的路径

互联网时代改变了人们获取信息的方式，搜索引擎在促进科技期刊的传播、提高影响力等方面的功能逐渐凸显。虽然现有的一些搜索门户网站诸如Webofscience、PubMed、谷歌学术、各图书馆网站、中国知网、万方数据知识服务平台等搜索引擎可以帮助读者检索科技论文，但是仍不能满足用户多样化的检索需求。Tancheva等［8］针对康奈尔大学图书馆开展的一项调查研究发现受访者“往往既对搜索方法的效率感到满意，同时又对搜索的棘手和费力感到不满……当研究人员无法完成一个特定的搜索任务，他们很可能放弃现有的方法(或工具或技术)，而不是找出如何使它工作”。为了解决这一问题，需要开发新的模式解决学术出版的过量负载，利用智能技术优化搜索引擎的现有功能。目前很多科技公司都在探索开发基于人工智能的学术搜索引擎和知识服务。例如Springer网络平台不断对其功能进行集成，并提供个性化服务功能;Elsevier等出版商为用户等提供搜索引擎培训课程;微软学术(MicrosoftAcademic)通过在实体之间建立有意义的关联，自动生成可视化的知识图谱，引导学者阅读［2］;2014年，Wiley线上图书馆为用户提供了增强型HTML文章服务(AnywhereArticle)，它将可读性、交互性和可移植性设为用户体验的核心，使读者能够在页面中快速找到最重要的信息［9］。一些关于科学出版的新模式和平台被相继开发，如Chorus［10］通过集成服务和开放APIs，优化了科技论文被搜索的路径，并为政府机构、出版商、研究人员、图书馆员和作者提供可持续的解决方案。目前我国已经形成一些专业的期刊集群，一部分学术期刊数据库平台也开始进行语义出版形式的探索，对科技期刊内容进行深度加工和挖掘。不同的科技期刊具有不同的特点，在学术期刊的数据库平台建设过程中需要平台开发团队与期刊编辑充分交流［11］，发挥编辑的优势和主导作用，凸显本学科的学科特色。

2利用智能算法，构建个性化的精准推送平台

技术是科技期刊创新发展的重要推手，技术应用能力也成为科技期刊发展的竞争资源，充分利用技术强化科技期刊的知识服务和加工能力，创新出版和传播模式，满足数字化时代的读者需求，对于科技期刊的精准传播和融合发展非常重要。在人工智能背景下，可以借助于算法实现科技期刊出版的智能化。算法的设计程序与设计者的思维密不可分，设计者选择数据样本、赋予数据意义、设计模型与算法，拥有数据并设定算法的智能化平台具有很强的主导性［12］，因此设计者需要尽可能考虑并消除算法偏见和利益冲突对精准传播带来的负面影响。日前，腾讯研究院和腾讯AILab联合的人工智能伦理报告指出“人工智能等新技术需要价值引导，做到可用、可靠、可知、可控”［13］。目前“智能算法+学术期刊”已成为创新趋势，学术期刊可构建信息数据基础环境，进一步完成动态精准信息推荐，最后以传受关系交互实现长期有效的黏性连接［14］。一方面可以通过算法整合资源，实现大量科技期刊的数字资源的聚合;另一方面可以通过算法分析用户的阅读兴趣、研究领域，基于用户的需求建立相关用户数据信息，从而进一步将数字资源和用户数据相匹配，实现科技期刊的智能化精准传播。如中国知网推出的“CNKI全球学术快报”整合全球文献和超星集团推出的“域出版”超星学习通学术平台［15］，用户不仅可以在其App上进行文献检索、分版阅读、专题阅读等，还可以与作者进行互动交流。此外，还可以利用智能算法设计追踪用户的信息反馈，通过学术平台进一步增加用户的体验感，提升科技期刊的精准传播能力。

3创新知识加工，构建多元化的传播模式

在人工智能和融媒体时代，除了运用智能技术构建个性化的知识服务平台，科技期刊也需要充分发挥社交媒体的作用，通过加强期刊网站建设、建立App客户端、微信、微博等新媒体传播平台，可以根据各自领域的特点，对科技论文进行多次加工和编辑，构建个性化的传播方式。如论文编辑平台Kudos为作者提供了一种利用社交媒体使他们的论文更易下载和传播的工具，通过为作者已发表的文章创建介绍并添加简短的标题、易懂的摘要和补充内容，可以使他们的文章对读者更具吸引力［16］，学术出版平台也可以通过建立二维码，为读者提供开放增值服务，使读者进一步了解论文的数据、图片等资料，实现与用户的精准对接。如中国煤炭行业知识服务平台为该平台上的每篇论文制作了二维码，用户阅读纸刊论文时，通过扫描其中的二维码可以免费下载PDF、HTML文件，此外读者还可以通过扫描二维码向作者提问或向责任编辑反馈意见［17］。目前，邮件推送也正在成为科技期刊提升精准传播能力的一个重要手段，国内一些期刊在这方面做了大胆的尝试。例如:《计算机工程》基于语义分析和智能分词等技术，设计了一套期刊内容精准推送系统，将读者—文章—标准关键词进行匹配，通过邮件为潜在读者推送与其研究方向相关的最新研究论文［18］;《应用生态学报》通过运用大数据和数理统计方法，构建了科技期刊论文单篇推送客体指标体系，通过邮件对读者进行单篇精准推送，取得了较好的传播效果［19］。此外，利用音频、视频、科学可视化等多媒体技术可以在短时间内表达丰富的科学信息，增加科技论文的广泛传播。如虚拟现实/增强现实(VR/AR)为读者提供沉浸式的阅读环境，提升读者的体验感，从而吸引了更多读者的关注。中国科学技术大学王国燕博士及其团队开展的前沿科学可视化研究和设计，使科技论文通过图像的形式向读者展现，提高了科技论文的交流和传播，她通过对顶级科技期刊《Nature》《Science》《Cell》的一项实证研究发现，科技期刊封面故事和封面图像的使用可以提高论文的引用率［20］。《上海大学学报(自然科学版)》借助第三方AR展示平台实现了学术期刊的多模式AR融合出版，取得了很好的效果［21］。

篇（10）

从2004年国内开始招生至今，全国已有不少高校设立了智能科学与技术专业。我校是较早设置该专业的院校，于2007年在信息工程学院设置其为第7个本科专业，并开始招生。2009年9月，学生进入相关专业课程的学习，第一届学生于2011年7月毕业。日前，该专业学生已经完成本科阶段的学习。

在专业开设过程中，我们完成的主要工作如下。

1) 调研国内外相关院校智能科学与相关专业的培养目标和培养方案。

2) 形成智能科学与技术学科的知识体系和能力要求。

3) 制定2010版智能科学与技术专业的教学大纲。

同时，在办学过程中，我们选择了脑科学与认知科学概论，人工智能基础，微机原理及应用、课程设计(微机原理)，可视化程序设计、智能计算与应用四个课程组进行教学模式改革。

1首届毕业生知识结构

因为是首届学生，我校大多数课程安排参考了国内兄弟院校的课程设置，也参考了我校自动化专业的部分课程设置。学生的知识结构主要由5个方面组成[1]，如图1所示。

1) 数理基础课程群：工科数学分析、高等代数、复变函数与积分变换、概率与数理统计、数学实验、大学物理、物理实验、应用力学基础、离散数学等。

2) 电工电子技术课程群：电路分析基础、电路实验技术、模拟电子技术、模拟电子技术实验、数字电子技术、数字电子技术实验等。

3) 机电技术基础课程群：工程制图基础、程序设计基础、信号处理、计算机网络、微机原理及应用、嵌入式系统、数据库技术及应用、面向对象程序设计、现代检测技术、电机控制技术、现代通讯技术、DSP处理器及应用、机械设计基础等。

4) 专业主干课程群：信息论与编码、控制工程基础、脑科学与认知科学概论、人工智能基础、机器人组成原理、计算智能基础、模式识别基础、虚拟现实技术、智能控制及其应用。

5) 实践创新课程群[2]：计算机应用实践、电子技术实习、MATLAB编程与工程应用、Linux系统与程序设计、自动控制系统设计与实现、微机原理课程设计、嵌入式系统设计与实现、专业(生产)实习、毕业设计(论文)等。

除了专业课程的学习，学生还参与了很多课外科技活动和竞赛，并取得了良好成绩，内容如下。

1)“基于Matlab的智能五子棋人机博弈系统”在北京科技大学第十一届“摇篮杯”课外学术作品竞赛中获三等奖。

2) 第八届校机器人队队员在第八届亚太机器人大赛国内选拔赛中获十六强。

3) 在全国大学生电子设计大赛中获成功参赛奖。

4) 在智能车校内赛中获二等奖。

5) 在北京市机械创新大赛中获三等奖。

6) 在北京市大学生电子设计大赛中获二等奖。

7) 在“飞思卡尔”智能车竞赛的校级赛中获三等奖。

8) 在校级机器人竞赛中获季军。

9) 在全国大学生节能减排大赛科技类中获三等奖。

10) 在北京科技大学计算机博弈锦标赛中获最佳程序设计奖。

11) 在北京科技大学“闪我风采”Flash大赛中获最佳细节奖。

在参加课外竞赛及各种活动之余，首届智能班还自组织了以小组为单位的指纹识别考勤计时系统编程比赛，历时一个月，比赛结束后评出了最优编程奖。然后返回给每个小组，再讨论再修改，最终确定了最优版，申请了国家软件著作权，于2010年5月份获得审批。此次比赛成果是全班学生辛苦劳动的果实，凝聚了24位学生的智慧和努力。图2展示了该系统的计算机软件著作权登记证书。

2首届毕业生毕业设计情况

2010年底，首届学生进入本科毕业设计环节。在大家的共同努力下，全部学生通过了本科毕业设计。毕业设计的题目如表1所示。

3首届毕业生去向

智能科学与技术专业首届24名学生是2009年9月进入大三学习专业课的。目前，我们统计的毕业生去向，专业第1名放弃了保研指标，选择出国留学，另外有4人保送本校读研究生。选择考研的学生还有12人，另外有3人选择出国留学，还有2人选择就业，如表2所示。

4经验和教训

我们对2007级智能科学与技术首届毕业生的总体情况还是比较满意，通过一系列教学改革，取得一定的成效，内容如下。

1) 人工智能基础。此课程为智能科学与技术专业的理论基础性课程，具有涉及的面比较广、内容较多、变化较快的特点。我们结合人工智能学科的发展，在保证课程完整性的同时，尽可能增加学科发展的前沿内容。

2) 微机原理及应用、课程设计(微机原理)。微机原理及其应用是一门实践性很强的课程，特点是计算机软硬件结合非常紧密，需要经过大量的实践环节学习。在充分分析本门课程特点的基础上，我们对该课程作了如下教学改革：自行研制开发了一套实验装置，开发了配套的实验项目，编写了相应的实验讲义。图3是我们使用的微机原理与单片机实验装置。

在教学方法上，教师让学生在学习已有实验项目的基础上，做一些由简单到复杂的新改动，直至最后设计出新的应用电路，并用相关器件实现。为了鼓励学生亲自动手制作电路板，教学团队花费近3 000元，购买了各种电子元器件和电路制作工具，包括单片机芯片、集成稳压电路芯片、各种传感器、小键盘、电阻电容、印刷电路板、万用表、电烙铁等，保证每位学生都能设计并制作完成一个单片机控制系统。在课堂管理方面，我们实行小班授课，每班不超过30人。学生都很遵守课堂纪律，几乎没有迟到早退现象，为该门课程的学习营造了良好的学习氛围。

3) 可视化程序设计。小班在实验机房上课，课程将讲解部分与上机练习结合起来，教师对每一个知识点进行讲解后，让学生立刻练习，提高学生的动手实践能力。通过教师的课堂讲解和学生的课堂练习，使学生达到融会贯通的程度。

4) 数据结构与算法分析。针对智能科学与技术专业对计算机软件能力要求高的特点，我们压缩了计算机专业的数据结构和算法分析两门课程的学时，保证学生应用能力的培养，并编写了相应教材。

5) 根据国内外高等教育的最新发展，我们对研究思路、内容、方法进行必要调整。英国、美国、马来西亚等国近几年开设了AI相关专业，并且多数与机器人结合。在2010版教学计划中，我们也将机器人作为学生学习过程中的实验平台和设计实现对象，为此探讨设立机器人组成原理课程[3]，并在准备教材。我们还与南开大学、河北工业大学合作开发智能科学与技术专业的系列教材[4]。

另一方面，我们在办学过程中也感觉到一些问题，和南开大学[5]的问题较为类似。

1) 专业宣传方面的问题。

2) 没有形成统一的教学指导委员会，各学校还处于单兵作战阶段。

3) 学校的重视程度不够，经费投入有待加强。

4) 师资结构对其他学科的依赖程度较大，还未形成完整的师资队伍，多数教师来自其他专业。

5结语

通过两年的专业课学习，首届智能科学与技术专业的全体学生在各方面都取得了不错成绩。多门基于专业课程开设的课程设计不仅增强了学生的动手实

践能力，还加深了学生对专业知识的理解及掌握程度，很好地将理论学习与实践教学结合起来。特别是在毕业设计阶段，学生的论文题目都很有新意，充分体现出智能科学与技术专业的“智能”特点，而且学生在论文答辩环节全部顺利通过。首届毕业生中，出国和保研率达到54.17%，就业率达到45.83%，有很好的发展前景。通过研究首届毕业生情况，我们认为智能科学与技术专业是一个很有发展潜力的专业，能够将人工智能科学、计算机技术、智能控制等专业性较强的学术领域综合起来，培养出具有综合能力的优秀毕业生。

总结首届毕业生情况，我们将在随后的教学过程中进行如下改进：结合人工智能学科的发展，尽可能增加学科发展前沿的内容；针对学有余力的学生，布置学科前沿的自学内容；在教学中尝试以作业的形式安排实验内容[6]。同时，我们继续保持小班授课方式，营造出良好的学习氛围。在考核方面，结合平时、考试和答辩3种形式，来客观、公正地评定学生，促进学生的全面发展。通过总结已有的教学经验，吸取教训，发展优势，我们相信智能科学与技术专业一定会一步一步成为更加完备的、更有优势的、更具时代特征的新型专业。

参考文献：

[1] 刘冀伟,石志国,王志良. 北京科技大学智能科学与技术专业建设概况[J]. 现代大学教育,2010(6):1-4.

[2] 石志国,刘冀伟,王志良.“智能科学与技术”本科专业软件实践类课程建设探讨[J].计算机教育,2009(11):93-97.

[3] 石志国,刘冀伟,王志良,等. 机器人组成原理课程规划[J]. 计算机教育,2010(15):86-90.

[4] 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):11-18.

[5] 方勇纯. 智能科学与技术专业毕业生情况分析与专业建设[J]. 计算机教育,2010(19):51-54.

[6] 魏秋月. 关于智能科学与技术专业人才培养和学科建设的思考[J]. 教育理论与实践,2009,29(9):18-19.

The Situation of the Major in Intelligence Science and Technology

in University of Science and Technology Beijing

LIU Jiwei, SHI Zhiguo, WANG Zhiliang