智能科学与技术论文汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇智能科学与技术论文范例，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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1背景介绍

智能科学与技术专业是一门新兴的交叉型学科[1]。随着信息化的进一步深入以及IBM“智慧地球”、我国“感知中国”等战略的实施，智能科学技术正在成为关系国民经济、社会发展和国家安全的一个重要领域。因此，智能科学与技术相关专业的建设也引起了国内外高校的重视。国外许多著名高校都设立了人工智能专业，并授予智能科学专业学位；世界多数知名理工类院校都设立有人工智能研究所或实验室，进行智能科学专业的科学研究和人才培养。

相对而言，国内智能科学与技术专业的起步较晚。2004年，北京大学信息科学技术学院经教育部正式批准设立了全国第一个智能科学与技术本科专业。之后，国内许多高校也相继设立了这一专业，有些高校还成立了相应的系。现在智能科学与技术专业已经从计划外专业变成计划内专业，标志着该专业的建设在国内已逐渐形成气候。

厦门大学是国内较早设立智能科学与技术系的高校之一。基于在智能科学与技术领域多年的研究积累和师资储备，厦门大学于2006向教育部申请并获批设立了智能科学与技术本科专业，之后又于2007年6月6日成立了智能科学与技术系[2]。建系以来，厦门大学智能科学与技术系一直坚持以“科研带动教学、教学促进科研”的办学理念。一方面，我们以系里的科研实力、科研特色为基础，在人才培养过程中发挥优势，为人才培养服务，更好地完成专业培养的目标；另一方面，优秀人才的培养也为我系的科研提供了有生力量和储备力量，反过来促进系里的科研发展。

从2007年成立至今，我系完成了首届本科生完整的一轮培养，因此我们希望能将4年来的专业建设的情况做一次梳理，为下一步的工作提供参考。作为一个新兴专业，各高校对于智能科学与技术专业的建设也都处在探索阶段，因此我们也希望这些工作梳理能对其他院校的专业建设起到参考作用。

我们对专业建设的梳理从两个方面展开：一是科研与学科建设的进展情况；二是教学与人才培养的进展情况。

2科研与学科建设进展

2007年以来，我系科研与学科建设取得了很大进展，下面从凝练科研方向和科研平台与学科点建设两个方面来介绍。

2.1凝练科研方向

在智能科学与技术系成立之前，厦门大学在人工智能领域已经有了不少积累，在心脑计算、艺术认知和自然语言处理等领域形成了一定的优势。

2007年建系以后，我们结合自身研究特色和学术发展前沿，进一步凝练了研究方向，基本上确定了四个重点发展的方向，并成立相应的研究室。

1) 艺术认知与计算方向。

主要围绕人类艺术活动的脑机制，特别是有关诗歌、音乐与舞蹈的审美与创作方面，开展相关的认知与计算研究工作。

2) 智能多媒体方向。

主要从事有关多媒体信息处理方面的关键技术研究和应用系统的研发，涉及视频图像处理与运动目标检测、基于内容的多媒体信息检索、智能中医信息处理等方面的研究。

3) 自然语言处理方向。

主要从事机器翻译、实体关系抽取、跨语言信息检索、语音识别与合成等方面的理论研究和相关应用系统开发。

4) 仿脑智能计算方向。

主要开展有关机器人认知计算引擎的基础性研究工作，目标是开发一个具有普适性的认知推理引擎，并将其嵌入到机器人中，使机器人具有综合的意识、视觉、语言和动作能力。

方向的凝练很好地促进了我系研究队伍的整合，也使系里的人才引进工作有了更好的针对性。经过四年的建设，以上四个方向均逐步形成了一支结构合理的研究团队，如表1所示，科学研究也相应的取得了一些进展。2007-2010年间，我系教师承担国家自然科学基金项目、国家863计划项目、省级课题、企业委托横项课题等各类科研课题近50项，每年新立项的项目数量如表2所示。同时，我们在《Neuroscience Letters》、《Journal of Vision》、《Computational Intelligence》、《中国科学》、《软件学报》及《电子学报》等国内外重要学术期刊和国际会议上发表学术论文200余篇，其中EI/SCI检索论文150余篇。这些方向的发展为我们的人才培养奠定了良好的科研基础。

2.2科研平台与学科点建设

科研平台是学科发展的重要载体，是科技创新的重要源头，是聚集和培养高层次人才的重要场所。因此，科研平台建设是学科建设的重要内容。

一直以来，我们就很重视科研平台的建设，也形

成了较好的基础。2003年，我们建立了一个跨专业的校内科研平台――厦门大学语言技术中心；2005年，我们获批建设了“智能信息技术福建省高校重点实验室”。依托这两个平台，并基于我们对科研方向的进一步凝练，我们最终于2009年获批建设“仿脑智能计算福建省重点实验室”。该重点实验室的建设以人工大脑研究为中心，并包含仿脑计算、智能语言处理、视听感知和机器人及其行为控制等方面的研究，更有利于我系进一步整合和优化科研结构。

学科点建设也是学科建设的重要内容之一。拥有学科点一方面反映了相关领域的学科建设水平，另一方面又能为高层次人才培养提供必要保障。

智能科学与技术至今还未被列为一级学科，因此智能科学与技术专业的研究生目前只能依托其他相关专业进行招生和培养。建系之前，我们已经依托厦门大学“数学”一级学科，自主设立了“人工智能基础”二级学科博士点，具有了培养本专业博士层次研究生的基本保证。2010年，我系与厦门大学计算机系、厦门大学软件学院共同合作成功申报了“计算机科学与技术”一级学科博士点，在此一级学科下设的10个方向中，我系将负责建设其中的数字媒体艺术、信息安全技术、自然语言处理以及模式识别与智能计算等4个方向。该博士学位授予点将于2012年正式招生，这为我们在博士层次上培养智能科学与技术专业人才奠定了更好的基础。

3教学与人才培养进展

下面从本科生和研究生两个层次的学生培养介绍我系教学与人才培养的进展情况。

3.1本科生培养

在本科生方面，厦门大学智能科学与技术系的目标是培养有效和系统地掌握本学科的理论基础，比较深入地理解智能科学与技术理论；具有一定的分析、综合和创新能力，能够承当智能信息系统设计、开发和智能科学与技术学科教学任务的，德、智、体全面发展的科学技术工作者。为了实现这一目标，我们遵循“宽口径、厚基础、抓关键、重实践”四项基本原则，制定了较合理的教学计划，并特别注重学生实践能力的培养，采取了增设实用技术类课程、增设本科生进研究室参与课题研究的“课题实践”环节、组织学生参加企业实习等若干措施，加强学生的实践能力培养[3]。

目前，我系在本科生培养方面已经初具成效，具体体现在两个方面。

1) 多组本科生团队获批立项大学生创新性实验项目。

2009年，我系本科学生组成的创新实验团队中的3支获得了国家级创新性实验项目资助；1支获得了校级创新性实验项目资助；今年的创新性实验项目初评中，我系本科生团队又有3支入选。

2) 首届学生就业形式喜人。

2007级本科生是我系的首届学生，共计31人，其中2/3的学生入学都是经专业调剂的，因此学生入学之初对本专业多是不了解甚至是不感兴趣的。经过4年的学习，他们都能很好地完成学业，多数学生逐渐喜欢上了本专业，部分学生更是将本专业作为其未来进一步学习和工作的方向。今年7月，我系2007级本科生毕业，毕业率和就业率均为100%，毕业去向情况如图1所示。

图1厦门大学智能科学与技术系2007级本科毕业生去向

其中，11名学生进一步升学攻读研究生；4名学生选择了到美国、中国香港的高校深造；其他16名学生则进入企业就业。

3.2研究生培养

我系的研究生培养以加强创新能力的培养为核心，以加强基础课、专业课、实验实践教学、论文创新写作、促进理论与实践相结合为重点，包含硕士研究生和博士研究生两个层次。在硕士研究生方面，有3个学术型硕士学位授予专业(人工智能基础、模式识别与智能系统、计算机应用技术)和1个“计算机技术”工程硕士培养方向(智能工程及网络安全方向)；在博士研究生方面，目前有1个二级学科博士学位授予专业(人工智能基础)。

为了培养研究生的创新能力，我们主要依托系里所承担的科研项目，特别是国家级科研课题。学生们参与到课题研讨中，接触最新的学术前沿问题，并在不断讨论、实验过程中逐步提高独立科研能力。

为了促进学生将理论与实践相结合，我们积极加强与企业的联系，建立联合实验室或联合培养基地，例如，我们与深圳名人公司建立了机器翻译联合实验室，与北京德威特电力系统自动化有限公司建立了电力自动化软件联合实验室，与厦门中资源有限公司建立了智能反垃圾邮件联合研究中心，与厦门东南融通系统工程有限公司建立了计算机软件与理论研究生教育创新基地等。这些基地的建立使学生能够参与企业的实际课题，在提高实践能力的同时也促进了就业。

目前，我系的研究生培养也取得了一些可喜的成果。学生们参加各种竞赛或展示均取得了优异的成绩。例如，2010年，仿脑智能系统方向研究生研发的社交机器人――“文博之星NAO”项目获得第三届海峡两岸(厦门)文化产业博览交易会最佳创意产品铜奖；自然语言处理方向研究生研发的汉语句法分析器和汉语人名消歧系统分别参加2009中文信息学会句法分析评测(CIPS-ParsEval-2009)和2010中文信

息学会与SIGHAN联合会议(CIPS-SIGHAN 2010)的人名消歧评测，均荣获第二名。

4反思

智能科学与技术专业作为一个新兴专业，虽然得到国内许多高校的重视并有良好的发展势头，但目前仍存在一些发展的制约因素。第一，智能科学与技术未能被列为一级学科，因此各高校的智能科学与技术学科建设只能依附于其他相关专业，导致该专业的发展缺少必要的学科保障，高层次人才(博士层次)的培养也受到严重制约；第二，智能科学与技术在国内尚未形成明显的产业群，因此该专业毕业生就业的行业特色不明显，目前各高校智能科学与技术专业毕业生的就业行业与计算机科学与技术、自动化、电子科学与技术等相关专业学生的就业领域基本相近，这导致该专业的特色无法被正确理解，也影响了专业招生。

在这种状况下，我们认为智能科学与技术专业要大力发展，应突出两点。首先，要加强智能科学与技术的科学研究，这一方面可以促进人才培养，另一方面也能通过展现高水平成果进一步扩大专业的学科影响力；其次，要加强智能科学与技术专业学生的实践能力培养，以此提高专业学生的就业竞争力，进而增强专业的吸引力。

参考文献：

[1] 钟义信. 设置“智能科学与技术”博士学位一级学科：必要性、可行性、紧迫性[J]. 计算机教育,2009(11):5-9.

[2] 东,李绍滋, 潘伟. 厦门大学“智能科学与技术”专业建设介绍[J]. 计算机教育,2009(11):46-48.

[3] 东,李绍滋. 智能科学与技术专业学生实践能力培养若干探索[J]. 计算机教育,2010(19):61-63.

Specialty Construction of Cognitive Science in Xiamen University

CHEN Yidong, LI Shaozi, PAN Wei

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中图分类号：G642　文献标识码：A

1　引言

智能科学与技术学科以计算机科学为基础，结合了认知科学、信息学、控制科学、生命科学、语言学等学科的相关理论和研究方法，是一门新兴的交叉学科，将成为21世纪信息科学研究的制高点和信息产业价值的主要提升点。

在国外，许多著名高校都设立了“人工智能”专业并授予智能科学专业学位：世界多数知名的理工类院校都设立有人工智能研究所或实验室，进行智能科学专业的研究生培养及科研工作。在国内，智能科学与技术专业起步则较晚：2003年12月5日，教育部正式批准北京大学信息科学技术学院设立“智能科学与技术”本科专业，这标志着我国“智能科学与技术”专业的诞生。

厦门大学在智能科学与技术领域已经有多年的研究积累和师资储备。2006年12月，教育部正式批准厦门大学设立“智能科学与技术”本科专业，2007年6月6日，厦门大学智能科学与技术系经学校批准成立，并于2007年9月迎来了第一届本科生。本文将简要介绍近几年来厦门大学“智能科学与技术”专业的建设情况。

2　厦门大学智能科学与技术相关领域的科学研究进展

厦门大学在智能科学与技术领域的研究已开展了多年。早在1988年，学校就成立了校级科研机构――“厦门大学人工智能与计算机研究所”，目前，经厦门大学批准，正式更名为“厦门大学人工智能研究所”。它是一个以实用智能技术研究为主、集基础研究与应用开发于一体的研究机构，是厦门大学组建智能科学与技术系的主要基础。

厦门大学智能科学与技术系面向国际学科发展趋势和国家发展的重大需求，利用人工智能研究的方法和手段，不断开辟新的研究领域，逐渐确立了语言信息处理、认知计算、智能信息检索、中医信息处理、视频图像处理、智能机器人等主要研究方向。在语言信息处理方面，现设手写汉字识别、自然语言理解、机器翻译、语料库技术等研究领域；在认知计算方面，现设觉知计算、脑机接口、机器感觉、隐喻逻辑等研究领域；在智能信息检索方面，现设文本信息过滤、信息检索、信息提取、智能数据挖掘、Web挖掘等研究领域；在中医信息处理方面，现主要研究开发多媒体中草药智能查询系统、基于舌象中医智能体检系统；在视频图像处理方面，现设图像数据库、生物特征识别、遥感图像、地理信息系统等研究领域。2008年，系里引进了被称为“人工大脑之父”的著名学者Hugo de Garis教授，并以他为首组建了人工大脑研究室，该研究室的目标是，经过三年左右的时间，建设中国首个人工大脑。

经过十几年的不懈努力，我们在上述研究领域均取得了一批有影响的重要研究成果，在我国学术界具有一定的学术地位，获得数十项国家和省部级项目经费的支持。目前在研的项目有国家自然科学基金项目3项、国家863项目2项、国家863子项目2项、福建省自然科学基金项目1项、福建省科技计划重点项目2项。在汉字识别、词语切分标注、语法分析、词义消歧、指代消解、语言神经基础、汉语理解策略、网上信息的选择翻译、统计机器翻译、语音识别与合成、计算机音乐、计琴学等诸多方面进行了有特色的研究，形成了具体的算法，并且还提出了一种系统性的协动计算理论，出版专著5部，数百篇，其中近三年被EI、SCI等检索的论文达200余篇。

在基础理论研究的基础上，智能科学与技术系还十分注重产学研结合，先后与北京德威特电力系统自动化有限公司和深圳名人电脑等公司进行合作研发，广泛开展应用系统的研制开发，主要包括：手写汉字机器识别系统、汉语分词和词性标注系统、机器翻译系统以及网上汉语文本分类和信息过滤系统。其中，手写汉字机器识别系统获浙江省教育厅科学技术进步三等奖：机器辅助汉英互翻系统获福建省科技厅科技进步三等奖；汉语分词和词性标注系统获得2003年863中文信息处理评测第二名：机器翻译系统(包括XMMT汉英机器翻译系统、Matrix英汉机器翻译系统、Light英汉机器翻译系统和Neon英汉双向机器翻译系统)在863智能接口评测中多次名列前茅，形成多项产品，技术授权国内多家单位使用。

在科研平台建设方面，智能科学与技术系发挥厦门大学多学科交叉的优势，联合人文学院、外文学院和海外教育学院华文系的学术力量，于2003年成立了“厦门大学语言技术中心”，其中，汉外多语言机器翻译为主攻方向之一。2006年获批了“智能信息技术福建省高校重点实验室”；目前，以人工大脑相关内容为研究核心的“福建省仿脑智能系统重点实验室”也已获批。

3　厦门大学“智能科学与技术”专业建设情况

厦门大学智能科学与技术系现有一个本科专业(智能科学与技术)，三个学术型硕士学位授予专业(人工智能基础、模式识别与智能系统、计算机应用技术)，一个“计算机技术”工程硕士培养方向(智能工程及网络安全方向)，一个博士学位授予专业(人工智能基础)。现有在校本科生近90人，硕士研究生80多人，博士研究生25人，博士后2人。本系教职工近30人，其中：教授5人，副教授5人，80％具有博士学位或者博士在读，40岁以下的年轻教师占2／3。

3.1　本科生专业建设

在本科生培养方面，厦门大学智能科学与技术系的目标是要求学生能够有效和系统地掌握本学科的理论基础，比较深入地理解智能科学与技术理论；培养具有一定的分析、综合和创新能力，能够承当智能信息系统设计、开发和智能科学与技术学科教学任务的，德、智、体全面发展的科学技术工作者：毕业生适宜到科研机构、学校、技术或行政管理部门、公司、厂矿等企事业单位从事科技研究、应用开发、信息管理和教学工作，也可以进一步攻读该专业及相关专业的硕士学位。

为了实现上述目标，我们遵循“宽口径、厚基础、抓关键、重实践”四项基本原则，制定了较合理的教学计划，在本科一、二年级安排公共基本课程、校通识教育课程、院系通修课程；从二年级下学期开始结束院系通修课程，转而推出部分学科通修课程，向专业化过渡，三年级开始加入方向性选修课程。其中，公共基本课程621学时、33学分；校通识教育课程262学、15学分；学科通修课程1544学时、90学分；方向性课程120学时、分；学科跨方向性课程108学时、6学分。这样的安排能真正使学生在获得扎实而宽厚的理论基础、合理的知识结构的同时，培养较强的获取新知识的能力和创新精神。

为了能切实提高学生的动手实践能力，我们在办学过程中十分重视和强调实践环节的训练并倡导理论与实际 相结合，已经规划建设一个特色实验室――“仿脑认知与智能机器人”实验室，可支撑仿脑认知与智能机器人两个方向相关课程的教学实验，总经费预算100万元。依托该实验室，结合相关课程，高年级本科生可以进行“心理物理测试实验”、“眼动测试实验”、“面部表情与脑电对照实验”、“行为学与智能关系测试实验”、“机器人避障行走路径规划”、“机器人目标识别与跟踪”、“机器人声控实验”、“机器人智能语言翻译”、“机器人足球比赛”等众多特色实验。

3.2　研究生专业建设

厦门大学智能科学与技术系的研究生培养以加强创新能力的培养为核心，以加强基础课、专业课，实验实践教学、论文创新写作、促进理论与实践相结合为重点，包含硕士研究生和博士研究生两个培养层次。其中，硕士研究生层次又分为学术型研究生和工程硕士两种类型，分别进行培养。

在学术型硕士研究生培养方面，我们的目标是培养适应智能科学与计算机科学的发展，适应国家社会发展与进步事业需要的，德、智、体、美全面发展，系统地掌握本学科基本概念、基本原理、基本方法、基本技能的，具有创新能力、理论联系实际的高级专门人才和能适应未来从事基础研究、应用基础研究、技术开发研究和工程应用研究之人才。毕业生适宜到科研部门、学校从事科学研究和教学工作；适宜到计算机产业相关的企事业单位从事智能科学与计算机科学技术的开发研究、应用与管理等工作；可以继续攻读智能科学与计算机科学及其相关学科的博士学位。目前包含“人工智能基础”、“模式识别与智能系统”和“计算机应用技术”三个专业。其中，“人工智能基础”专业包含如下培养方向：认知科学理论、认知逻辑学、计算语言学、智能计算方法、艺术认知与计算、脑高级功能成像等；“模式识别与智能系统”专业包含如下培养方向：计算机视觉、机器翻译系统、智能中医诊断系统、机器音乐、模式识别、音频信息处理等：“计算机应用技术”专业包含如下培养方向：人工智能应用技术、自然语言处理技术、智能信息检索技术、多媒体综合应用技术、图像与视频处理技术、虚拟现实技术等。

在工程硕士培养方面，目前智能系招收“计算机技术”工程硕士――B方向(智能工程及网络安全)的工程硕士研究生，目标是培养具有扎实的计算机学科专业知识和工程技术能力，掌握现代智能与网络科学前沿知识，在智能工程与网络安全方向具有一定研究深度和项目研发能力的高层次应用型人才。培养方向包括：嵌入式智能家居、视频图像处理、网络视觉监控、模式识别与智能系统、智能机器人、网络内容监管、黑客与网络攻防技术、网络信息安全、信息检索与信息过滤、自然语言处理、机器翻译、语音识别与合成、智能中医信息处理、人工大脑、虚拟现实技术等。

在博士研究生培养方面，设有“人工智能基础”博士学位授予专业，目标是培养基础扎实，具有创新意识，对某一领域有全面深入了解或对某一应用领域有独立解决实际问题的能力，能够解决前人未能解决的科学问题或社会发展中亟待解决的技术问题的高级专业人才：其研究工作对科学技术或社会经济的发展具有明显贡献，为人工智能技术发展和应用提供新的基础或新技术、新方法。培养方向包括：人工智能以及应用技术、艺术认知与计算、数据挖掘技术、认知神经科学、软计算方法及其应用、智能多媒体信息处理、脑功能成像技术等。

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1高水平人才交叉培养计划实施背景

《北京市教育委员会关于印发北京高等学校高水平人才交叉培养计划的通知》（京教高[2015]1号）提出共建高校双方要根据经济社会发展急需人才所应具有的知识、能力与素质，联合相关行业企业，共同制订专业和方向的培养目标、培养标准，构建与之相匹配的专业培养计划，包括专业核心课程体系、实践能力培养体系和素质提升体系，培养基础扎实、专业过硬、能力突出的高素质人才。

北京科技大学、北京信息科技大学智能科学与技术专业“机器人大脑方向”双培项目于2015年开始正式实施。目前主要采用“3+1”培养模式，即前3年在北京科技大学自动化学院智能科学与技术专业学习，第4年在北京信息科技大学自动化学院智能科学与技术专业学习并完成毕业论文。

2“机器人大脑方向”双培方案的构建

北京科技大学是教育部直属的985、211大学，其智能科学与技术专业在京为一本招生，而北京信息科技大学为北京市属学校，其智能科学与技术专业在京为二本招生。两校要交叉联合培养学生，需要充分考虑两校的生源情况，在充分论证的基础上制订出相应的培养方案。

2015年4―5月，北京信息科技大学与北京科技大学相关负责人先后进行两次会谈，就两校智能科学与技术专业的建设情况、双培计划的基本情况，“机器人大脑方向”教学计划和培养方案交换了意见，形成了双培计划培养方案制订的初步设想。两校的智能科学与技术专业具有相似的历史渊源和专业方向，因此，在充分讨论的基础上，决定以两校现有的教学计划为基础，按市教委双培的要求修订“机器人大脑方向”教学计划和培养方案。两校分工实施课程教学、实践教学、学生指导、质量评价、组织学生科技创新、学科竞赛等工作。

2.1专业培养目标

具有坚实的数理基础、信息技术的基础知识以及脑科学与认知科学的基础知识，系统地掌握智能科学技术的基础理论、基础知识和基本技能与方法，受到初步科学研究和工程实现的训练，具备智能系统集成、智能技术应用方面研究和开发的基本能力。同时具有全面的文化素质、良好的知识结构和较强的新环境适应能力、自主学习能力和创新意识，并具有良好的语言和计算机运用能力。本科毕业后能够在研发部门、学科交叉研究机构以及高校从事与智能科技相关领域的科研、开发、管理或教学工作，并可继续攻读智能科学与技术专业以及相关学科和交叉学科的硕士和博士学位。

2.2专业课程体系

智能科学技术是一门研究智能现象的本质与机理、智能模拟的方法与技术以及智能机器与智能系统应用的新兴学科，由脑科学、认知科学、人工智能、信息科学技术等学科综合交叉而成。图1给出的智能科学与技术专业的知识体系，确定了课程设计的基本原则：智能应用的过程中需要有信息学科中的计算机、通信、控制和检测等方面技术的支撑；建立以计算机、通信、控制和检测技术为工具，以智能机器人为载体，结合信息科学和智能科学理论基础的课程体系。

为体现“机器人大脑”的专业方向与特色，课程体系中加强了脑科学与认知科学、脑机接口、软件开发与应用、虚拟现实技术等内容。表1给出了智能科学与技术“机器人大脑方向”的专业课程体系，其课程体系模块设计为计算机基础、电路基础、信息与控制基础、机器智能、智能系统五大模块。

“机器人大脑方向”专业核心课程确定为：电路分析基础、模拟电子技术、数字电子技术、信息论与编码、信号处理、控制工程基础、嵌入式系统、微机原理与应用、脑科学与认知科学、人工智能基础、机器人组成原理、计算智能基础、智能机器人、机器学习等。

2.3专业实践体系

按照工程认证相关标准要求，建立了包括金工实习、电子工艺实习、各类课程设计与综合实验、工程认识实习、专业实习（实践）在内的、完备的、面向工程需要的实践教学体系，如图2所示。

3“机器人大脑方向”双培方案的实施

“机器人大脑方向”双培计划是北京地区高等教育综合改革的试点，其目的在于推进北京地区高校之间的合作和优质教育资源的共享，提升北京高校办学水平和人才培养质量。为此，两校通力合作进行了有益的探索与实践。

3.1学风建设

北京信息科技大学为双培学生配备了辅导员和班导师，班导师由学院主管教学的副院长承担。在新生入学的第一个学期，班导师就从中学生到大学生的过渡、适应大学高强度的学习、学习方式方法、班委改选、期中考试后的总结等方面对学生进行指导。学院组织学生集中晚自习，由班导师、辅导员检查。同时班导师、辅导员经常走访宿舍，与同学谈心，使他们明确目标并养成良好的学习习惯。

同时，学校通过微信，不定期与共建高校的教师、学生沟通，随时掌握双培学生的学习生活状况，如自动化学院开通的心动传媒公众号，成为双培学生母校情节的有效纽带。

3.2学生活动情况

北京信息科技大学和北京科技大学充分利用本校的资源，要求双培学生积极参加两校的各类活动，以达到市属学校和央属学校联合培养学生的目的。例如，北京信息科技大学2015年4月邀请双培学生开展了师生党建活动“奔跑的人工智能”研讨会，组织专业引领型学科竞赛――新生R Auto杯智能小车竞速比赛。

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论文摘要：针对智能专业中工程创新人才培养存在的工程实践、专业设置等问题，在分析智能科学与技术专业现状的基础上，本文提出差异性培养目标、课题组制度和以点带面制度等观点，结合河北工业大学智能系三个年级的具体实施情况，在课外实践方面取得令人满意的效果和成绩。

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

1智能科学与技术专业现状问题分析

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

1.1缺乏实际的工程训练和实践

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

1.2专业设置缺乏特色

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

1.3缺乏对学生创新意识的培养

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

2优秀工程创新人才培养的途径探索

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

2.1差异性培养目标

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

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

2.2改革培养方式与途径

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

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

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

2.3重视对学生创新实践能力的培养

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

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

3结语

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

参考文献

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

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

[3] 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.

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文章编号：1672-5913（2013）07-0038-04

中图分类号：G642

本科生导师制为本科生配备学业导师，从而进行因人施教、教与育结合的人才培养，是一项创新型的本科生培养模式。作为一种高效的、个性化的人才培养制度，其执行效果不如想象中的那么好，特别是在我国实现高等教育大众化的进程中，大学生在校人数逐年增多，而大学教师相对较少，使得众多的本科生得不到教师的直接指导和帮助，从而使本科生导师制的积极意义不能被完全发挥。因此，我们有必要研究一种切实可行的本科生导师制模式，以适应新形势下高等教育对培养优秀人才的需要。

1 本科生导师制与复合型人才培养的内涵

1.1本科生导师制及其发展现状

本科生导师制（Tutorial System）是在师生双向选择的前提下，由爱岗敬业、品德高尚、知识渊博的教师担任本科生的指导教师，对学生的学习、生活、心理等方面进行个别指导的教学制度。

本科生导师制最早在15世纪由牛津大学发明并实行。美国的普林斯顿大学于1902年引进了导师制。1998年，美国研究型大学本科教育委员会在“重建本科生教育：美国研究型大学发展蓝图”报告中建议每个本科学生都要有一名导师，这种形式应该在所有研究型大学中推广开来。

就我国目前的大学教学现状来看，导师制在传统上只用于硕士和博士研究生层次。而在本科生层次上，只有少数院校的培优班采用了导师制。例如，北京大学的元培计划实验班、北京邮电大学的叶培大学院等，在低年级实行基础课程教育，构建合理的学科知识结构；在高年级由学业导师因人施教，进行个性化的专业教育及素质教育。由于传统教学管理方式及师生资源分配模式的影响，导师制未能充分发挥其积极意义，实施效果不是十分理想。

事实上，从中学进入大学是一个跨越。在这个跨越中，中学的学习方法、生活环境等都与大学中的不同。同时，4年的大学正是大学生思维方法、学习能力、身心素质等方面趋于成熟及稳定的阶段。由此可见，在大学生本科层次施行导师制，对于丰富学生的素质教育、促使教书与育人有机结合、做到因材施教，显得十分重要。

1.2智能科学与技术专业特色及复合型人才培养

智能科学与技术是一门涉及数学、生命科学、认知科学、信息科学、控制科学、计算机科学、哲学等学科的交叉和边缘学科，是信息科学技术的核心、前沿和制高点。我国新型经济的发展需要大量的高层次智能科技人才，而智能科学与技术学科为复合型人才的培养提供了天然的良好环境。具体说来，智能科学与技术专业复合型人才的内涵包含以下几点。

1）基础扎实，知识运用能力强。学生能通过深入学习，掌握智能科学与技术专业的基础理论与技术，同时具备领域相关的多学科知识，包括计算机、自动化、信息、通信等，学会交叉融合，贯通多学科综合知识，从而使本专业的毕业生有能力在未来知识激增的信息社会中适应知识更新和淘汰的多种挑战。

2）学习能力及创新能力强。学生通过参与专题讨论、课程或学术报告、参加学科竞赛等活动来调整、优化知识结构，提高采用智能科学技术与理论解决问题的能力，增强自我学习的意识和创新能力，能够面对新的快速发展的智能科学与技术领域，能够适应层出不穷的新环境、新问题，不断更新知识体系。

3）综合素质高。学生应当具备很强的社会及集体责任感，崇尚“真、善、美”，敢于坚持真理，具有理想与抱负，具备自信、乐观、积极向上的心理状态以及良好的面对困难与挫折的心理素质。

基于此，我们将智能科学与技术专业复合型人才的培养目标设定为：培养具有科学创新精神和实践能力、通晓世界知识、具有踏实的工作作风和良好的语言文化交流能力的高质量人才。学生仅掌握简单的课本知识，远远无法达到智能科学与技术人才的要求，因此亟需探索一种能够增强师生在培养过程中的深度互动与沟通的模式。本科生导师制为学生提供包括学业、思想、生活等在内的全面指导，顺应了这种变化和要求。

北京邮电大学智能科学与技术专业于2006年开始正式招生，至今已完成了近6年的教学实践，积累了很多宝贵的经验和教训。如何将自身经验与学科发展的趋势和方向相结合，深入地研究复合型人才培养模式，有助于高层次人才的建设，对人才培养活动具有调控、规范和导向作用。

2 智能科学与技术专业本科生导师制模式探索

我们以北京邮电大学智能科学与技术专业为试点，探索一种高效、可行的本科生导师制实施方案，为培养高素质、复合型人才提供真实可信的参考依据，从而有助于在未来形成适用范围更广、更具指导意义的本科生导师制可操作规范和导向。

2.1实施对象

该模式实施对象为智能科学与技术专业2年级到4年级的全部学生，共约90人。这与此前国内高校注重本科学生精英的选择与培养模式不同，而是全面覆盖所有学生，挖掘所有学生可能的兴趣和潜力，其培养过程更加大众化、更具有公平性。本科生导师目前限定为负责本专业教学的智能科学与技术中心（以下简称中心）的教师，包括在职13人（其中教授2人、副教授6人、讲师5人）及兼职教授6人。除专业导师外，为便于观察和搜集导师制实施过程中的问题，还应配备1名观察员，随时了解观察实施情况并给予建议。

2.2实施办法

本模式采用学生和教师双向选择的原则，结合成导师与学生组合。导师每人每年级指导2～4名学生。根据教师的具体情况，也可以实行以一位教师为主、多位教师为辅的指导模式。学生可以随时根据自己的情况，在不影响初始组合的情况下，自愿申请得到多位教师的指导。导师组定期通过讲座、专题报告、谈心交流等形式与学生交流，丰富学生的第二课堂。考虑到本科生相对于研究生知识视野和思维模式尚不是十分成熟，还不能一次性成功选择到自己最满意的导师或方向，本次试点研究首次提出导师轮换机制以及多教师辅助的模式，充分利用了各位导师的多样性，采取每年轮换的方法，让每位本科学生在校期间至少可以得到3位不同导师的指导，从而能够帮助学生拓宽视野，更好地找到自己的兴趣和创新意愿。

2.3本科导师角色定位

本科导师的角色应该与学院和班级辅导员相辅相成，完全可以涵盖某些专业课教师对部分学生所起到的课程和学业引导作用，而且较之更加全面和完善。导师不仅是学生学习上的导师，还是学生的伙伴和引路人。导师通过观察、交流，了解学生在学习及生活中的表现，主要在以下方面发挥积极的帮助与激励作用。

1）课程教育：重点指导学生的课程学习，在低年级侧重实行通识教育和大学基础教育，帮助学生制订学习计划，了解专业方向及其应用领域；在高年级针对个体在兴趣、特长等方面的不同，实施个性化的专业素质教育，帮助学生构建合理的知识结构。

2）学术能力培养：重点在于激发学生兴趣，帮助学生挖掘他们的学术潜力和独立从事研究工作的能力；指导学生参加学科竞赛、从事合适的科研活动、撰写学术论文和毕业论文等；注重学生的个性发展，增强创新意识、提高创新能力和创新素质。

3）发展规划指导：针对学生个体给予具体指导，帮助学生认清自我、完善自我，协助学生初步制订个人中长期发展规划并督促落实，尽可能为学生提供就业及考研信息。

同时，还要通过导师的言传身教，帮助学生树立崇高的人生理想，提升学生正确处理社会关系的能力，使其在学业和为人方面变得更加成熟。

上述内容充分体现了本次导师制试点研究工作与实施过程的精细与全面，进一步发展了已有的类似培养计划的主要特点，同时将各方面的工作重点刻画得更加清晰，对本科生导师的工作具有更具体的指导作用。

2.4学生与导师的沟通机制

本科生导师制的实施范围包括课程学习和学术指导，以及将学生的思想、素质与知识整合，帮助学生全面健康发展，使之更好地适应社会工作和生活的需要。实施方式包括导师和学生个别沟通，以及电话、电子邮件、走访等多种形式。

导师必须了解学生的学业进程、心理动态，并对每位学生至少每学期做一次书面评价。根据课程性质、不同学习阶段、学生的独立性等情况，决定见面讨论的频率，但不少于每月一次。

导师以严谨认真的方式对待学生呈交的研究成果，并为其进步与继续发展给予建议与帮助，提供富有启发性的反馈意见，使学生知道他们在做什么。更为重要的是可以使学生根据其理想与现状，明确需要在哪些方面加以改进。

此外，本次试点研究工作首次引入了“主题班会”形式的学生与导师集体沟通的机制，这也是本文工作的创新点之一。针对学生共同关心的一些主题，导师与学生一起展开广泛的讨论，听取各种不同的观点和声音，有效地激发学生学习、创新、生活等多方面的热情，这从会后学生的反馈意见中得到充分的印证。同时，导师们也很认同这样的形式，普遍认为有助于解决个人指导学生过程中所遇到的一些难题。

2.5导师制的监督和评估机制

在人才培养过程中，智能科学与技术中心定期通过教师例会和观察员对本科导师的工作情况进行经常性的检查，特别是关于培养计划的落实情况、教师日常的指导情况、学生的学习状况（包括学习兴趣、学习能力、学习负担等）及生活状况，发现问题及时解决。

我们通过组织学生座谈会，了解学生对于导师制的意见和建议，改进导师制的实施办法；同时，也了解班主任或辅导员、学院学生党委等对于导师制的意见。在我们收集的意见中，班主任或辅导员、学院学生党委等都对我们的工作给予了高度的赞扬和充分的肯定；而学生们可能对各种细节提出自己的观点或问题，但有一点是高度统一的，就是所有学生都很支持本科生导师制的实施，认为与同届的其他专业学生相比，自己能接受这样的培养方式是极其自豪的。

毕业生就业后，我们分别对他们和用人单位进行调查，收集各种反馈意见，并做出相应的评估、调整或改进。目前实施时间较短，上述计划尚未得到实践的经验。

3 智能科学与技术专业本科生导师制的实施与思考

自2011年9月启动智能科学与技术专业本科生导师制以来，导师与学生之间保持至少每月一次的沟通频率。除此之外，导师组还针对学生反映的普遍问题，例如课程与课外活动的时间平衡、学业与未来规划、学风与考风等，召开集体班会，进行更广泛和深入的交流。在坚持导师与学生日常沟通的同时，我们也十分注意加强导师与导师之间的日常交流，充分利用每周一次的教师例会时间，每次都辟出一段时间沟通讨论近期导师指导学生的心得或问题，尤其是观察员充分发挥了“旁观者清”的作用，经常对各种细节提出直率而宝贵的意见和建议，对于各位导师统一思想认识和提高工作方法起到了积极有效的作用。

通过导师对学生的全程指导，我们发现有很好的效果。首先，导师能动态地掌握学生的学习、兴趣、心理等方面的变动情况，并及时对学生加以引导，从而更有效地促进学生成长和发展；其次，学生在学习或生活中遇到困惑时，能直接得到导师的引导或帮助，使个性培养与专业教育的内容和形式更加丰富，有利于提高学生的积极性，增进学生的自我认识。

但是，在导师制的实施过程中我们也看到了一些问题，还需要进行深入研究并解决。

1）导师的职责难以明确。

本科生阶段的导师制侧重由导师引导学生自主学习、自我发现与成长，使学生树立正确的“三观”与高尚的道德情操，并培养学生独立思考和解决问题的能力。而导师在指导学生时，容易出现2个片面的方式：一是传统的以课本为基础的“传授式”，指导本科生的课程学习；二是以科研项目为中心的“任务式”，管理本科生的科研工作。前者忽略了培养学生的学习兴趣和自觉性，后者则忽略了本科生与硕士生、博士生在知识结构、独立科研能力、培养目的等方面的差异。在这个过程中如果缺少合理的引导和帮助，学生很容易产生消极的挫败感。

2）教与育的尺度难以调节。

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1背景

智能科学与技术是人工智能方向的重点交叉学科，是一个包含了认知科学、脑科学、计算机科学的新兴学科。按照教育部学科专业目录，智能科学与技术是一级学科计算机科学与技术下的二级学科。如何在4年的本科教学过程中，既立足于计算机学科内容，又突出智能专业的特点，体现该专业区别于计算机科学专业的特色，培养一流的智能人才，是众多智能专业积极探索的问题。

本着帮助学生建立宽广厚实的知识基础，使学生将来能向本专业任何一个分支方向发展，并能掌握本学科发展的最新动态和发展趋势，深刻领会本学科与其他相关学科区别的目标，厦门大学智能科学与技术系于2012年合理调整了专业培养方案，制定了一套突出专业特色和个性的教学大纲，课程体系分为学科通修课程、专业必修课程、专业选修课程。其中，专业必修课程细分为智能基础类课程、软件理论类课程及硬件基础类课程3个不同类别。在智能基础类课程中，开设非经典计算课程。该课程是厦门大学智能科学与设计系最具特色的课程。

该课程以软件理论类课程算法设计与分析为先导课程，在本科三年级的第一学期先讲授算法知识，在同一学年度第三学期讲授非经典计算的内容。教师首先介绍经典算法设计与分析中的各种传统算法，借由经典算法发展过程中遇到的困境问题引出非经典计算的内容，前后呼应，有助于学生在智能计算上获得完整的系统学习。

2非经典计算在智能科学与技术专业本科教学算法体系中的地位

算法设计是智能科学与技术专业中的核心内容。本科专业4年的专业教学计划由4门核心课程构成算法体系的主线，包括高级语言程序设计（本科一年级学科通修课程）、数据结构（本科二年级方向必修课程）、算法设计与分析（本科三年级方向必修课程）、非经典计算（本科三年级方向限选课程）。这4门课程的教学内容和组织结构完整地构成了算法体系结构。以图灵奖获得者、pascal之父Niklaus Wirth提出的著名公式为参照，即Algorithm+Data Structures=Programs，算法体系以培训计算机方向学生掌握编程能力，独立完成分析问题、设计方案、解决问题的综合能力为主要目标；在这个体系中，程序语言是基础，数据结构是内涵，算法是框架。

在算法体系中，这4门课程以循序渐进的方式展开，注重对学生算法思维的培训。

（1）高级语言程序设计讲授的是c语言程序设计，通过对C语言的详细介绍，让学生掌握程序设计方法和编程技巧。作为初始启蒙课程，选择C语言作为程序教学语言，是因为C语言的使用广泛，拥有严格完整的语法结构，适合教学。

（2）数据结构重点讲授各种常用的数据表示逻辑结构、存储结构及其基本的运算操作，并介绍相关算法及效率分析。教师通过在一年级对包括C语言在内的其他程序设计过程的训练，加人对数据结构中各种数据的逻辑、存储结构的表示和运算操作，从数据结构的角度阐述典型算法，并简单介绍算法的效率分析，这是对程序设计训练的进阶内容。

（3）算法设计和分析主要介绍算法设计与分析的基本方法以及算法复杂性理论基础。我们在本科三年级引入算法设计与分析课程，从算法的抽象角度总结和归纳各种算法思想，包括递归与分治法、贪心法、动态规划法、回溯法、分支定界法、高级图论算法、线性规划算法等，最后阐述算法复杂性的分析方法、NP完全性理论基础等计算复杂性的基本知识及完备性证明概要，重点阐述算法思想，从复杂性角度比较和分析不同的算法。上述（1）、（2）和（3）的内容构成了计算机学科通用算法体系的教学过程。

（4）非经典计算主要讨论何为计算的本质以及经典计算在计算能力上遇到的困境，以此为契机讨论自然计算――生物计算、集群计算、量子计算等内容。算法设计和分析的最后一个章节是对算法复杂性的分析方法及NP完全性理论基础的介绍，不可避免地会讨论到现代电子数字计算机体系在计算能力上的瓶颈以及由NP完全问题（Non-deterministic Polynomial），号称世界七大数学难题之一的经典问题，引出对经典计算机体系的深层思考，进一步引导学生思考如何解决计算能力的瓶颈问题。这是教师设计非经典计算课程的出发点，也是对算法体系更完整的补充和更深层次的探讨。

此外，我们还需要对授课学期选择进行考虑。厦门大学实行三学期制度，在第三学期内开设的课程大多是实践类课程及前沿技术介绍课程。在本科三年级的小学期阶段，学生基本完成了智能专业大部分必修课程的学习，拥有了一定的计算机基础和学科素养。这时，依赖学生已经具有的数据结构与算法的基本知识，可以将学生的学习引向如何理解计算的本质；再从计算本质出发，由易到难，介绍采用非计算机的不同计算媒介和方法，例如DNA计算、元胞自动机、集群计算等知识，结合计算机模拟程序加深认识。在逐步加深学生对非经典方法计算的理解之后，再引入量子信息与量子计算。至此，智能专业关于算法体系的整体构建已基本完成。

3非经典计算课程内容大纲

非经典计算课程的主体课程内容以专题形式展开，分为5个部分。

第一部分：计算本质。从什么是计算人手，列举各种计算的形式，由数字的计算到命题的证明，由数值计算到符号推导，引出计算本质的广义定义，“计算是从一个符号串f变换成另一个符号串g”，即从已知符号（串）开始，一步一步地改变符号（串），经过有限步骤，最后得到一个满足预先规定的符号（串）的变换过程；进一步展开对什么是计算、什么是可计算性的讨论，展开介绍计算理论上4个著名的计算模型――般递归函数、λ可计算函数、图灵机和波斯特系统；最后归结到丘奇・图灵论点。以上是第一条主线，第二条主线从计算复杂性角度人手，讨论在经典算法中难解决的NP完全问题，提出在经典计算体系中随着输入数据规模增大而难以计算的瓶颈，从而引发学生对于经典计算的思考。

第二部分：智能计算机的发展。这个部分主要讨论计算机硬件的发展历史，即从原始时期的计算工具，到现代计算机的4个发展阶段：史前期、机械式计算机、机电式计算机、电子计算机。教师从模拟型计算机到数字型计算机，阐述冯・诺依曼关于计算机五大基本组成对现代计算机体系结构的影响及其带来的限制；从硬件角度提出非经典计算机的讨论，鼓励学生对现代智能计算机硬件进行调查。

第三部分：DNA计算。主要阐述DNA计算的基本原理，并以旅行商问题为引子，展开经典计算难解决问题的讨论，重点介绍第一个由DNA计算模型解决的问题――L.Adleman构建的7个节点的DHP，并着重指出DNA计算潜在的巨大并行性和待研究的问题；然后介绍R.Lipton用DNA实验解决的另一个NP问题――可满足性问题（SAT）；最后将DNA计算与软计算结合，阐述粘贴模型以及DNA的软计算模拟与遗传算法的对比。对于DNA计算强大的并行性，以具体的算法实例加以详细阐述和说明，教师应指出分子计算的优缺点以及在计算能力上的巨大潜力。

第四部分：细胞自动机和集群计算。这个部分主要讨论群体计算，一方面，从细胞自动机的形式化阐述及其所带来的哲学意义出发，描述细胞自动机在计算机交叉学科上的运用；另一方面，介绍集群计算，以欧盟“蓝脑计划”为出发点，阐述如何从硬件体系和软件体系上用计算机架构类神经元的协同合作方式。

第五部分：量子计算。从基本的量子力学知识开始，完整阐述量子计算的基本概念、量子信息、量子计算机和量子通信。量子计算机的构建除了要包含最基本的操作外，还需要介绍基本的量子计算机体系结构、计算载体等知识，加深对量子计算的理解，最后介绍的量子通信。这种已经应用在实际生活中的量子计算，更贴合实际。

以上5个专题，结构清晰，分工明确。第一部分讨论经典计算的困境，第二部分讨论经典计算机的发展瓶颈，从第三部分开始，引入非经典计算模型，分别从生物学和计算机科学的交叉学科DNA计算、细胞自动机和集群计算、量子计算3个方面进行学习。5个专题，完成了对非经典计算中前沿热门计算模式的阐述，引导了学生对于前沿学科的认识和思考。

4非经典计算课程授课方式

本课程属于本科三年级第三学期的课程，授课除了上文提到的内容之外，另一个更重要的方面是引导学生对学科前沿以及热点内容的跟踪和思考。因此在教学方式上，我们采取了教师授课及学生调查报告相结合的形式。教师上课对应课程的基本内容，学生调查报告对应学科前沿跟踪与思考。

5个专题内容的授课经过了如下设计。在每个专题的授课结束后，布置相关专题内的一些热点、难点问题供学生课后查阅、讨论和思考。每个专题由学生自主报名，学生需要对相关内容进行跟踪，查阅近5年的科技文献，总结出论文综述，并准备10分钟左右的课堂报告，教师针对课堂报告指出相关的问题，由学生课后进行进一步的思考和再次的文献查阅，形成最终报告后提交课程论文。

这样的课程设计安排，可以很好地实现教学相长。在学生方面，促使学生除了上课听课，必须主动参与文献的查询过程，主动对授课内容或延展部分的概念进行思考。由于提供给学生选择专题的自由，所以也可以大大提高学生的积极性，让学生可以从感兴趣的角度对本门课程涵盖的内容进行调查，从而获得更加深刻的上课体验。最后，由于每个学生选择的题目必须提前汇总，不能与别人重复，所以在其听取其他学生的报告过程中，学生可以更广地拓展自己的知识面。对于授课教师而言，能够保持对该门课程研究现状的实时性跟踪，更加全面地更新课程内容，还可以将学生查阅的重要理论和知识补充到课程基本内容中，同时促进教师与学生之间的互动，活跃课堂气氛，提高教学质量。

5关于非经典计算课程的几点思考

课程从厦门大学智能科学与技术系建系之初开始构思和授课，在授课过程中不断调整教学内容和课程设计，紧紧围绕学生的反馈完善课程建设。关于非经典计算课程的几点教学经验可以总结如下。

1）增加课时，优化对课程设计的安排。

2015年开始，由于学科教学计划的调整，非经典计算课程由最初的20课时拓展为30课时，集中在本科三年级第三学期进行讲授，一共5周，每周6课时。课时安排上，除了增加教学内容，更加强了对学生的文献查阅和报告部分的考查。在论文报告环节，争取做到有目标、有指导、有结论、有总结。学生所做的报告除了在初始选题阶段要有区别之外，还要求有一定的文献查阅难度。从选题确定，到针对报告指出具体的问题，要求学生根据教师指出的问题进行进一步的思考和资料查阅，最后形成论文。这样的安排贯穿整个课程的全过程，学生的参与度获得了极大的提高。对于教师而言，在学期末总结学生所做的报告内容，并增加本门课的知识点覆盖程度，对教学也有比较大的促进作用。

2）课程考核方式上的设计。

非经典课程属于必修课程，在考核方式上除了提交论文外，也必须要有必要的考试环节。在考试环节中，主要考查学生对教师上课内容的理解。在具体授课中，教师从经典计算到非经典计算进行讲解，也从算法角度给出了非经典计算强大计算力带来的改变，既延续了经典算法课程中对算法的介绍和讨论方式，又对比了典型问题在经典算法和非经典算法中的不同解决方式。这样的授课内容作为对算法体系基本知识点的考查，以闭卷考试内容来设计，是十分合适的。课程延展部分的开放知识点由学生的论文及报告内容进行评分衡量。最后，我们将两个部分的成绩作为本门课程的最终成绩。

3）课程教材的选定。

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算法不仅是计算机科学的一个分支,也是计算机科学的核心,可以说,它与绝大多数科学、商业和技术都是相关的[1]。目前,在国内外大学计算机专业、自动控制、信息工程等相关专业中,这门课程除了作为本科生的必修或选修课程外,还作为研究生的学位课程。

计算机科学是一种创造性思维活动,其教育必须面向设计。无论是计算机系统、系统软件和解决计算机的各种应用课题都可归结为算法的设计。如何上好计算机算法设计与分析课,对广大教师来说是一种挑战和考验。学生普遍反映该课程“难”。的确,这是一门比较难的课程。首先,它需要扎实的数学和数据结构基础。其次,它不同于有些课程靠记忆,而是靠理解,并且能灵活应用。此外,这门课程要求学生具有对问题的理解能力以及独立解决问题的能力。也就是说,这是一门知识和实践技能并重的课程。

我校在2001年首次开设本科生的算法设计与分析课程,作为教师,不仅要传授各种经典的算法,也要注意培养学生设计算法的能力,帮助他们克服“难”关。因此,在该课程的教学过程中,笔者进行了一些尝试,得到了一些经验。

智能科学与技术专业是近年来新设置的本科专业。我校近年也新增了该专业,在该专业的课程体系中,算法设计与分析仍然作为该专业的一门重要的基础课程开设。另外,由于受到学时、学分限制,该课程性质由必修改为选修。因此从新专业与学时压缩的角度考虑,研究和探讨如何讲授该课,以达到新专业人才培养的目标,具有现实意义。

本文针对智能科学与技术的专业特点,研究与探讨新形式下算法设计与分析课程的教学问题。研究内容主要包括教学内容的设计;考核方式与评价标准的改革;其他教学因素的一些思考,比如教学方式的改革、教材选择、双语教学、学生差异性等。

1教学内容

给本科生讲授这门课,切忌讲授太多深奥的理论,这会使学生失去学习的信心;同时,也切忌对数据结构课程内容的重复讲授,使学生失去兴趣。因此,在教学内容的组织上要做到内容难度适中,选择适合学生的内容来授课。结合实际问题和相关专业知识来讲解算法设计技巧及算法分析方法,使学生既能理解,又能拓展创新。

如前所述,算法设计与分析课程是一门知识和技能并重的课程,40个学时的课堂教学是远远不够的,因此,教师要充分调动学生学习的积极性,充分利用他们的课外时间来实践。结合我以前的教学经验,我

如前所述,算法设计与分析课程是一门知识和技能并重的课程,40个学时的课堂教学是远远不够的,因此,教师要充分调动学生学习的积极性,充分利用他们的课外时间来实践。结合我以前的教学经验,我们认为采用32学时左右的“课堂授课”,6学时左右的“讨论课”,学生的学习积极性比较高,学习效果比较好。

们认为采用32学时左右的“课堂授课”,6学时左右的“讨论课”,学生的学习积极性比较高,学习效果比较好。

首先,让我们从以下几点谈谈“课堂授课”。

1) 保留经典算法部分,如涉及分治法、动态规划法、贪心法、回溯法等有关策略的典型算法。

2) 将计算机领域热门话题或前沿知识扩展到教学中,比如增加介绍算法设计与分析领域的新成果,如随机算法、近似算法等。这部分内容重在简单介绍,引领学生了解一些前沿领域。同时,结合ACM比赛或是一些企业组织的比赛介绍一些有关的题目,引导能力比较好的强的学生进一步思考问题以及培养他们解决问题的能力。

3) 注重体现该课程与其他课程的关系,激发学生的学习兴趣。这门课程属于计算机专业的综合性课程,它还可以深化其他专业课程的学习与理解[2]。例如,讲解有限期作业调度问题时,提示学生该算法和操作系”统课程中的资源分配算法、进程调度等关系密切;讲解搜索算法时,可以给学生先简单讲解棋类游戏问题,为后续人工智能等专业课程作铺垫。

4) 结合智能科学与技术的前沿问题[3-5],引导学生设计并实现常见的机器智能算法,比如遗传算法。充分利用互联网信息资源,将更多新知识信息融入教学之中,比如电子商务中的智能推荐。

有教师认为,在32左右学时内完成上述课堂授课内容有困难。的确,在学时缩减的情况下,我们必须改变观点,一定要充分利用启发式教学方法。我的观点是,针对每种经典算法设计思想,选取经典例子讲解,重点讲清楚问题,引导学生思考如何去解决问题,如何类比,让学生看到如何用我们算法课里介绍的方法去解决这个问题。这种思路的引导比直接告诉他们求解算法更重要。笔者一般是用1～2个学时讲一个典型范例,师生共同得出解决方法;然后,教师告诉学生课后如何去思考,如何去完善。这样,我们教师也达到了“抢占”学生课后时间的目的。需要注意的是上述课堂授课内容在安排上并不是单纯的串行关系,如何做好融合需要进一步的探讨。

“讨论课”实际上是“大作业”的延续,它包括以下几点。

1) 给学生的习题集,凝聚着教师对整个专业学科的理解,教师可以在此结合其他课程给出一些训练习题。比如,针对智能科学与技术专业,我们可以给出一些典型的但比较基础的,像神经网络、生物智能、群体智能、网络智能等方面的算法。另外,这里的习题也可以理解为项目,都是一些需要学生通过合作、需要花较多编程时间来完成的。也就是俗称的“大作业”。

2) 学生分组课后完成“大作业”。以学生兴趣为导向,3～5位同学一组,分工协作,共同完成。程序设计期间,请研究生助教辅助指导。最后每组同学提交详细的论文报告。

3) 上讨论课。实际上,讨论课上的主角是学生,教师主要起到一个主持人的作用。一般我会给每个组15～-20分钟(根据组的多少调整)的报告时间,包括程序演示和5分钟的提问时间。教师需要注意控制课堂秩序,纠正学生错误的观点或说法。

“大作业”要记入最终考核成绩,所以,学生比较积极。另外,由于有演示环节,对相当一部分同学来说,这是一个难得的展示机会,通常他们会很认真完成程序部分。讨论课上有的学生做的“大作业”非常漂亮。,这是因为展示给了他们学生压力,也给了他们互相学习的机会。

“大作业”可以锻炼学生实际编程能力,加强学生的分工合作能力,增强学生查找资料的能力,训练学生的口才与应对能力,锻炼学生的写作能力。

2考核方式

目前,算法设计与分析这门课程的成绩大多按两部分计算:一部分是平时作业情况,占总成绩的30%～-40%;另一部分是闭卷考试,占总成绩的60%～-70%。这样,大部分学生只重视闭卷考试部分,不重视平时学习,更不会挖掘潜力进行创新研究。教育部关于进一步深化本科教学改革全面提高教学质量的若干意见中指出教师为教学质量的提高发挥着重要作用[6]。因此,我们教师非常有必要进行考试形式和评分标准的改革,尤其这对于本科生以及本科学历以上的高级人才的培养更为重要。

就算法这门课程,笔者曾对算法课程进行了一些过改革尝试。,通过几届学生学习情况的对比,我们发现,采用上所述“大作业”的考核方式后,学生的学习积极性得到提高,最终成绩也比较好。我们采用的具体方式是实验课成绩占17%;“大作业”40%;测验35%;出勤平时成绩等8%。

其中,“大作业”(40分)又分为提交完整的论文报告(20分)、提交程序(10分)和课堂报告(10分)。论文报告包括问题描述(提出问题)、解题思路(算法设计)、算法描述、算法分析(对比)、试验和结论等各个环节。程序与课堂报告展示部分的成绩由教师和学生共同给出,学生以组为单位参与互相评分。采用此种方式,在一定程度上提高了学生参与的积极性。

实验课成绩反映的是学生在规定时间内完成任务的能力。因为是分组完成的大作业,所以,在测验部分,我们希望能评测出学生的个人能力,出题时基础内容比较少,题目难度相对较大。具体操作时,我们将考试时间缩短。

3相关因素

3.1以学生为中心的教学方式

目前,在大学课堂教学中,常见的模式是大部分时间或所有时间教师唱主角,而学生很少发表自己的独立见解,不爱提问,而算法设计与分析这门课程的目标就是培养学生的能力,应该充分调动学生的积极性。教师授课的重点在于帮助学生理解算法设计的基本策略与分析的基本思路,通过具体实例解析一些经典算法。在课堂上开展讨论时,教师应起主持人的作用,引导学生提问或回答问题,让学生对各种方法加以评价,激发学生探求新的解决思路。文献[7]就是本科生同学针对笔者课堂授课提出的问题进行思考后提出的一个改进算法。

3.2教材的选择与双语教学

近年来,算法设计与分析的教材在国内逐渐丰富[8]。鉴于计算机学科的特点,许多学者主张用英文原版作为教材。考虑到该课程有一定难度,我们认为让一般院校学生直接使用英文教材不适宜。因此,我们仍然选用中文教材,对学有余力的学生,我们采用局部案例使用英文教案的方式进行教学。就结果看,这种方法不会造成学生理解上的困难。

就个人而言,我赞同采用国外优秀原版教材进行教学,这可以使学生更准确地理解课程内容,更及时地把握学科发展脉络。尤其是针对智能科学与技术的学生来说,可以让他们较多地接触到英文的专业术语。这样做是基于如下两点的考虑:一是算法是基于英语描述的,程序的开发环境一般都是英文环境,熟悉这些有助于学生提高表达能力以及编写调试程序的能力,提高学生素质。二是智能科学与技术本身的前沿性要求。像典型的遗传算法、蚁群算法等等有关的大量文献是英文的,较早接触到英文文献,有助于提高学生专业兴趣、培养能力。就个人而言,我赞同采用国外优秀原版教材进行教学,这可以使学生更准确地理解课程内容,更及时地把握学科发展脉络。尤其是针对智能科学与技术的学生来说,可以让他们较多地接触到英文的专业术语。这样做是基于如下两点考虑:一是算法是基于英文描述的,程序的开发环境一般都是英文环境,熟悉这些有助于学生提高表达能力以及编写调试程序的能力,提高学生素质。二是智能科学与技术本身的前沿性要求。像典型的遗传算法、蚁群算法等有关文献都是英文的,较早接触到英文文献,有助于提高学生专业兴趣、培养能力。

3.3学生的差异性的考虑

在校大学生来自全国各地,学生对于计算机熟悉的程度有较大差别。这给教学带来一些困难。目前,我们的教学通常是照顾水平居中的大多数同学生,而如何更好地针对两端的学生展开教学,仍然是一个难题。

笔者认为,教师可以在课堂上有针对性地设置一些问题,讲解一些方法,引导学习好的同学课后更多地思考和展开实践工作。同时,利用学生喜欢的QQ流方式,教师可以有针对性地上传一些学习资料、学习方法等。对于差生,除了鼓励还是鼓励,另外,可以采用分组的方式,帮助其学习。

此外,教师应该注意保护学生的自尊心。比如,在“大作业”中,每个题目的难度不同。所以,分组时,我采取学生自由组织,选题上则采用抓阄的老方式。课下,与学生交流时,教师应注意引导难度小的题目组以“多”来出成绩,对难度大的题目组,教师则要引导学生查资料,找到解决办法。

4结语

本文探讨了面向智能科学与技术专业的算法设计与分析课程教学改革,从该课程新专业要求所面临的问题入手,结合以前的教学经验,针对该课程教学内容、教学方式、考核方式等的变革进行了讨论。同时,针对影响教学的其他因素,比如教材选择和双语教学等进行了探讨。

参考文献:

[1] David Harel, Yishai Feldman. Algorithmics:The Spirit of Computing. 算法学-计算精髓(翻译版)(第三版)[M]. 3版. 霍红卫, 译. 北京:高等教育出版社. ,2007:1-479.

[2] 刘波.算法设计与分析教学探讨[J].高等理科教育,2007(4):78-80.

[3] 蔡自兴,徐光枯.人工智能及其应用(研究生用书)[M].3版.北京:清华大学出版社,2007:1-487.

[4] 钟义信.机器知行学原理:信息. •知识•. 智能的转换与统一理论[M].北京:科学出版社,2007:1-312.

[5] Russel1 S.,Norvig P. Artificial Intelligence:A Modern Approach[M].北京:清华大学出版社,2006:1-1081.

[6] 教育部.关于进一步深化本科教学改革全面提高教学质量的若干意见[J].中国大学教学,2007(3):9-11.

[7] 丁国星,刘飞,刘科,等. 基于动态规划的生产库存问题的改进算法[J]. 重庆邮电大学学报(:自然科学版),2006,18(3): 413-415.

[8] 罗t晟. 提高算法设计与分析面向复杂认知技能的实践[J]. 计算机教育. ,2010(4):136-138.

Study onAlgorithms Design and Analysis Course Teaching for the Specialty of

Intelligence Science and Technology

YU Hong

篇（8）

智能机器人作为一个最为典型的工程系统对象，涵盖了机械、电气、信息、通讯、控制、系统等所有现代工程专业的内容，因此机器人作为一个典型的系统对象，是所有创新工程专业教育改革的理想载体，可以贯穿工程训练、专业基础教育和专业创新教育的全过程，是教学实验和研究的最理想的平台。智能机器人实验室是一个涉及多学科，测、控充分结合的实验室，集各种传感与执行机构于一体，又是一个测控一体化的综合实验对象。

首都师范大学智能机器人实验室是专门服务于智能科学与技术专业本科教学和实践的系统平台，是高年级智能机器人、模式识别等专业课程的实践创新基地。经过近10年的建设发展，我们在实验室建设、实验体系研究、目标定位等方面积累了一定的经验。

1 实验室建设定位和配置

智能机器人与模式识别是智能科学与技术专业的特色，其中，智能机器人重点培养学生在智能机器人设计与开发、智能机器人传感器技术、智能控制、多传感器信息采集与融合等方面的实际应用能力；模式识别是基于信号处理、人工智能、计算机等技术，用机器代替人去识别和辨识客观事物，用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读的学科内容，其相关系统理论和方法的研究近年来迅速发展，因此实验室的建设主要围绕这两门课程的实践教学和科研活动展开。

实验室自2005年创建，占地面积约150m2。根据教学实践需要，实验室设备配置包括通用计算机系统、小型组足球机器人、轮式智能移动机器人平台、大学生创新实践中级套件、示教型教学工业机器人、各种传感器等。软件系统包括Matlab、机器人编程系统、通用编程语言环境、模式识别工具箱等，在这些设备的基础上，开展智能科学与技术的实践教学。随着设备的老化，根据课程发展的需要，实验室即将购进人形机器人、灭火机器人、游历机器人以及自主设计机器人的各类配件。

2 实验室创新实验体系

2.1 通用创新实验体系

根据智能科学与技术的学科特点，智能机器人实验室提供循序渐进的系统训练课程：初级课程、中级课程、高级课程，具体开课情况见表1。

（1）针对低年级学生的系统化基础工程训练：学生可以利用该平台，进行学科基本能力的培养，包括计算思维能力、算法设计与分析能力、程序设计能力、开发应用能力等；并能够动手组装和调试简单电路；编写控制软件；获得全方位的、系统化的基础工程训练。

（2）针对中年级学生：可以利用该平台，进行系统能力的培养，要求学生能够站在系统的全局去看问题、分析问题和解决问题，从而更加深入地学习并实践自动控制、电子电路、微机原理接口技术及应用、单片机原理与应用等学科知识与试验学习结合起来。

（3）针对高年级学生：利用该平台，深入研究目前前沿的学科知识，进行人工智能、图像处理、语音识别、机器人自主导航、运动控制、机械设计、机械电子学、电机拖动、机器人学、自动控制、数字控制、先进控制、智能控制、传感器、传感器信息融合、信号处理、模式识别、人工智能、面向对象编程、软件工程、图像处理、语音识别、神经网络、遗传算法等多学科的研究验证，进行创新能力培养。

2.2 智能机器人课程实践教学体系

智能机器人是首都师范大学智能科学与技术高年级学生的重要专业课程，涉及的学科范围包括力学、机器人拓扑学、机械学、电子与微电子学、控制论、计算机、生物学、人工智能、系统工程等诸多课程，是理论性、实践性和综合性很强的课程，也是培养学生具有机械设计能力、能够直接解决实际问题的课程。该课程授课课时为36学时，实验课时为36学时，达到了1：1的比例。

第一阶段，教师以最为典型的能力风暴机器人、示教—再现机器人为教学对象，让学生掌握基本程序的编制，掌握电机的控制方法，掌握最简系统的组装、编程、调试的方法，能够实现基本系统的各种控制，实现机器人走正方形、机器人边唱边跳等经典控制项目，从而对机构设计、软件编制以及优化有一定的认识。

第二阶段，设计和开发自己的机器人运动机构，完成机器人综合组装、调试工作，在第一阶段的基础上增加一些标准传感器知识，学生可以通过对典型传感器，如红外传感器、光敏传感器、碰撞开关、光电编码器等使用学习，完成机器人跟人走、避障等实验。另外，学生熟练掌握完整智能控制系统的编程与应用方法，为拓展其他各种传感器与功能模块的应用打下基础。

第三阶段，学生可以在以上基础上增加其他各种扩展芯片、传感器、大学生创新模块套件及执行机构，熟练应用不同传感器，设计方案以及试验环境来实现不同功能，例如完成语音控制机器人小车、加工车床等试验。通过这个环节，学生可以深入掌握不同传感器及执行机构的工作原理与应用方法，培养学生解决实际问题的能力。

第四阶段，面向竞赛和学生科研课题，学生独立进行自主创意或完成指定项目的设计。在这个阶段，学生可以对人工智能、图像处理、自主导航、遗传算法等前沿学科进行深入研究及验证，例如火星陨石标本采集概念机器人的设计、智能图书存取系统设计等。

2.3 模式识别课程实践教学体系

模式识别课程是首都师范大学智能科学与技术高年级学生的重要专业课程，其目的是通过对模式识别基本理论、概念和方法的学习，使学生能够灵活运用所学知识，借助计算机解决实际工程应用中的自动识别问题，其主要任务是使学生掌握对物体进行分类的有关理论和方法。实验课是本课程重要的教学环节，目的是使学生掌握模式识别基本分类方法的算法设计及其验证方法。提高学生分析问题、解决问题的能力。本课程授课课时36学时，实验课时时。

第一类实验是安装并使用模式识别工具箱。本次实验可以让学生了解模式识别软件的具体形态、基本设置以及运行流程，了解基本识别方法的工作过程。

第二类实验使用常用分类算法进行实验，例如，贝叶斯分类算法的原理和使用、最近邻算法的分析试验。

第三类实验为课程设计，例如用支持向量机进行人脸识别。本次实验可以让学生掌握支持向量机的运行机理、参数选择与快速算法等，了解在实际分类中学习样本库的重要性。

3 实验室发展成果

3.1 提高科研水平，促进实验室良性发展

实践证明，科研项目的研究对改善学科软硬件条件作用重大。在带动实验室建设上，科研课题以优势、特色学科为基地，购置大量先进的仪器设备，构建起坚实的实验条件，在完成科研任务的同时，转化为学科教学、科研发展的基础设施，为培养高水平本科人才提供物质支撑。首都师范大学智能科学与技术专业先后申请主持国家自然科学基金项目等国家级项目4项、省部级项目近20项，校级项目若干，发表包括SCI、EI检索在内的学术论文一百多篇，从而极大促进了智能机器人的实验室建设，为实验室的长期发展创造坚实的物质基础和持续的科研动力。

3.2 开展学生科研，培养学生创新能力

智能科学与技术专业坚持以智能机器人实验室为依托，鼓励学生申报、开展各级各类学生科研项目，进行专业实习、完成毕业设计，并按照本科生的学习发展阶段，为学生规划科研申报体系，如图1所示。

近四年来，我们积极组织学生申请全国级大学生创新实验计划6项，参与学生近30人。申请校级各类学生科研项目近20项，参与学生近百人。通过有组织地、循序渐进地开展学生科研，学生极大地发挥了钻研精神和创新能力。

3.3 通过学科竞赛，调动学生实践积极性

篇（9）

0 引言

创新是民族进步的灵魂，是国家兴旺发达的不竭动力。其中，创新人才是创新的主体。因此，高等学校作为人才培养的主体应积极思考如何培养适应国家及社会发展需要的创新型人才。人才培养和科学研究是高校的2项主要任务，研究表明高校人才培养与科学研究之间存在显著的正相关系。然而，科学研究并不直接对人才培养起作用。科学研究必须有相应的机制、手段和方法才能有效促进人才培养。

智能科学与技术专业是适应国家发展及社会需要而新设立的专业。它是现代检测技术、电子技术、计算机技术、自动化技术、光学工程和机械工程等多学科相互交叉融合的综合学科。继北京大学最早于2004年设立该专业后，其他20余所高校也相继设立该专业。从目前设立该专业的高校来看，多是在本专业领域有突出科研优势的高校，如北京大学在视听研究领域、南开大学在机器人研究领域等。如何将科研优势转化为人才培养的优势是摆在各高校面前的现实问题。

重庆邮电大学是以信息技术为特色的教学研究型大学，致力于信息技术领域的科学研究，并已在智能科学与技术学科建设上取得了突出成绩。2009年秋，重庆邮电大学招收了第一批智能科学与技术专业本科学生。为办好本专业，突出人才培养特色，教师们进行了多项改革与尝试，已取得了初步成果。

1 教学团队与科研团队建设结合

高质量的人才培养离不开高素质的师资队伍，高素质的师资队伍不能没有高水平的科学研究的锤炼。可见，科学研究是促进人才培养质量提升的有效手段。然而，高等教育进入到21世纪后，教学和科研活动的组织不再是单个教师的行为。通过将一些在技能上相互补充，并且愿意为共同的目标、业绩目标而相互承担责任的教师组合在一起，形成教学团体和科研团队是目前高校教学科研管理的有效手段。

教学团队以培养高水平学生为目的，科研团队以出高水平科研成果为目的。教学团队虽然目标明确，但其显示度较低，在教学工作中的投入很难在短期内看到成效，无法通过量化的方式进行考核。由于教学活动的组织个体性强，教学团队的成员间相互协作与沟通较少，使得教学团队整体缺乏凝聚力。科研团队的人员组成一般由专业方向相近或互补的人员构成，有具体研究目标和任务指标，因此科研团队往往结构上更紧密。通过将教学团队与科研团队结合，有利于增强团队的凝聚力，促进优势学科和科研资源转化为教学资源。

在具体实施中，教师首先根据学科领域形成科研院所，然后再根据科研方向形成研究组。同时，所有课程根据学科领域分为课程群，教师根据主要承担的课程形成课程组。每个科研院所设置有负责人，这些负责人同时也是相关课程群的负责人。各负责人在进行科研工作规划的同时还需要考虑人才培养，这就从工作组织上将科研工作与人才培养有效地结合到一起。经过多年的建设，团队建设工作已经取得了阶段性成果，软件教学研究部被评为“国家级教学团队”，并获首届“重庆市十大杰出青年群体”称号，信息安全教学研究部被评为“重庆市教学团队”。

2 吸纳本科生参与科学研究项目

目前，各高校在本科生的培养形式上不外乎理论教学、实验教学、课程设计、实习实训等。其中，理论教学主要进行知识性的讲解，实验教学、课程设计、实习实训等一般都只是根据预先制定好的计划进行重复性操作。这些形式很难培养学生的创新能力。其根本原因在于理论教学中学生只需要把教师讲授内容记住就可以了，实践教学环节的结果都是既定的，学生在整个学习过程中变成了“记忆器”和“重复器”。学习中少有开放性和探索性的内容。

科学研究是指对一些现象或问题经过调查、验证、讨论及思维，然后进行推论、分析和综合，来获得客观事实的过程。科学研究具有开放性和探索性，其结果有可能成功，也有可能失败，成败的关键与创新思维密切相关。因此，在本科生的培养过程中，有计划地引导学生参与科学研究将有效促进学生创新能力的培养。

为培养本科生参加科研的兴趣，教师在新生入学初就组织学生到各研究所参观。通过参观，学生增强了对本专业的认识，了解到各研究所的一些研究工作情况，同时也激发了其研究兴趣。在学习过程中，为加强对学生科研活动的引导，每个班级都设置了班导师，班导师的职责主要是对学生进行专业学习辅导，并在科研活动上给予指导。通过一段时间的基础课程学习和专业训练，当学生具备了一定的研究所需的知识和能力，就可以通过自荐或推荐的形式到感兴趣的研究所参与科研工作。

目前，各团队所负责的科研项目中50%都接收了本科学生进行毕业设计和科研实践训练。科研工作使学生在学习中思想更开放、更活跃，近年来通过积极组织学生参加全国大学生“挑战杯”竞赛、全国缩微智能车竞赛等各类比赛，共获得国家级、省部级奖励80余项，近年来指导的本科学生发表研究论文10余篇。

3 科研成果转化为教学素材

当前社会，科学技术发展迅速，尤其是进入信息化社会后，科学技术的发展更加迅速，并且呈现出加速增长的趋势。智能科学与技术专业作为多学科交叉所产生的新兴专业更是如此，这就要求教师在授课过程中及时更新教学内容，培养学生在知识能力上紧跟科学技术发展的步伐。

团队教师经过科研历练，积累了大量的科研成果。近年来团队获得包括国家科技进步二等奖在内的国家级、省部级科技奖10余项，发表高水平学术论文500余篇，其中SCI、EI收录200余篇（次）。这些科研成果一方面促进了科学研究的发展，另一方面通过转化丰富了教学素材。

团队教师将科研成果转化为课堂教学案例、实验内容和毕业设计题目，学生获得了良好的熏陶和锻炼。教师将最新的科学技术、方法和手段引人教学的各个环节，不仅体现在课堂教学内容上，而且表现在课程设计指导、综合训练以及各种学生课外科技竞赛指导中，提出并设计了许多既有训练意义又有实用价值的好题目，丰富了教学内容。

4 科研基地补充创新环境

团队近年来承担了包括国家973计划、攀登计划、863计划、国家自然科学基金等10余项国家级和30余项省部级科研项目。这些高水平的科研项目不仅为创新人才培养提供了丰富的科研选题，也为人才培养提供了充足的科研经费和优良的科研条件。科研工作直接带来设备投入的增加，团队利用自身的科研优势，在保质保量完成科研项目的同时向本科教学倾斜，以补充学生创新实验教学条件的不足。

篇（10）

2互联网下教学新方法和举措

2.1社交软件

不管是获取信息还是与他人交流，大部分人都能在社交软件中找到适合自己需求的东西。社交软件的特点就是包罗万象、有不同的人和圈子、内容符合人类的共性，并极有可能形成病毒性传播的趋势等。经过长期与大学生群体的接触及调查，笔者发现当前大学生群体尤其是90后在日常学习、生活中都十分喜爱如下的社交软件。

（1）QQ。QQ是腾讯公司于1999年推出的基于Internet的即时通讯网络工具。随着时间推移，腾讯公司旗下的QQ软件高速发展，逐渐发展成为影响大众日常生活的重要社交软件，其最大特点是不仅可提供点对点即时通讯，还能提供群通讯功能。

（2）微信。微信是腾讯公司于2011年推出的一个为智能手机提供即时通讯服务的免费应用程序，其最大特点是可以跨通信运营商、跨操作系统平台，用极少的网络流量实现语音短信、视频、图片和文字交流，并具有共享流媒体内容和基于位置的社交插件，在广大年轻用户群体中非常流行，尤其是在90后的大学生群体内。

（3）贴吧。贴吧是百度公司于2003年推出的一款重量级产品，是基于关键词的主题交流社区，可以与搜索紧密联系，能够准确把握用户需求，通过用户输入的关键词自动生成讨论区，使用户可实时参加交流、自己感兴趣话题的信息和想法，在各类学生兴趣爱好团体中极具人气。

（4）知乎。知乎作为社交软件中的后起新秀，是一个广受各行各业精英所喜爱的实名制网络问答社区，友好、理性和认真的社区氛围使其成为集求知、分享和社交为一体的UGC（usergeneratedcontent）平台，在求知欲极强的90后大学生群体中也极具人气。

通过对比分析，可以发现上述社交软件具有共同的特点。

（1）社会关系链整合。社交软件可以清晰地整合熟人圈，形成团结程度甚高的小团体，尤其在90后大学生群体中效果最为明显。在这个相对密闭的小团体空间内，用户传播信息，可使该信息快速通过社交软件得到扩散，而且扩散速度在与目标群体相关的临近群体中快得超乎想象，极具传染性。

（2）聊天。社交软件聚合大量同属性的用户形成群体，群体内用户对由群体成员发起的话题进行及时讨论，形成积极快速的讨论氛围。热点话题通常会激发群体内大多数用户的积极性，扩大讨论的范围，增加信息量。

（3）图片/视频/流媒体分享。社交软件大都可以在智能手机/智能平板等终端上应用，很便捷地上传图片/视频/流媒体资料，并使之在目标群体内快速传播。

（4）兴趣聚合。社交软件大多是通过兴趣爱好聚合，即一个群体基本具有一定共同相关属性的联系，这类联系可以使群体内部用户相互之间形成强烈的聚合效应。90后大学生群体基本上都喜爱使用这些社交软件，保持极高的刷屏率，基本贯穿在日常生活、学习中，极具黏性。这些社交软件已经俨然成为90后大学生群体日常生活中不可缺少的一部分。

2.2虚拟现实技术课程教学新方法和举措

基于90后大学生对上述社交软件的应用程度，教师可提出如下课程教学新方法和新手段。

（1）针对教科书教学内容较为陈旧的问题，使用贴吧让学生自主浏览虚拟现实的主题社区关键词。通过浏览主题社区，学生对于当前国内外虚拟现实技术的发展动向能够有一个较直观的认知。由于贴吧每天都有新的话题出现，信息更新速率极快，因此学生通过对话题的浏览可在较短时间内对当前虚拟现实技术的发展状况有较深入的认知。这样就可以达到先导引入虚拟现实技术课程基本概念的目标，令学生对教科书上较枯燥的理论内容有更直观的认知。

（2）在虚拟现实技术课程开始至中期阶段，适时建立相关主题QQ群，给学生一个对课程相关内容自由发言的平台。主讲教师可以适时引入一些与课程相关的话题，发动学生讨论并给予适当的指引；及时回复和解答学生在群里的提问，形成师生间的良好互动；对于学生提问较多或疑惑较大的共性问题，可以作为重点内容进行课堂讲解，提高学生的学习参与度，培养学生对问题本质的探索精神；通过课堂教学和群内讨论，积极发现和挖掘具有一定潜质的学生，使其成为二次传播的源头，为群内其他成员答疑。

（3）虚拟现实技术实验课开始后，教师可以利用群共享流媒体内容，突破传统课堂教学中教学手段陈旧跟不上时代的问题，及时上传与学习内容相关的最新资料，供学生参考。学生也可以积极地把找到的学习资料传到群中，实现资源共享；适时引入相关视频公开课让学生观看及学习，导入基于VRML开发虚拟现实技术的案例，引导学生从虚拟现实技术基础内容入手，学会使用VRML类脚本语言进行相关的应用开发。由于基于VRML的程序调试及编写简单易学并可使用浏览器直接查看、易于掌握，因此能更好地激发学生的学习兴趣。

（4）在虚拟现实技术课程的最后，引导一些对虚拟现实技术有浓厚兴趣并学有余力的学生进入知乎，在知乎上对他们感兴趣的技术问题进行提问，借助软件平台获得其他专业人士的帮助和指导，为学生认知策略的发展提供可行性。通过课程学习，学生逐渐从一个单纯的提问者转变成一个在提问的同时也能为新入门者解惑的专业人士，从而达到能力提升的目的。（5）虚拟现实技术课程结束后仍保留QQ群，功能则转换为主题兴趣爱好群，成为一些对虚拟现实技术有兴趣的学生能够持续交流的平台。到最后毕业设计阶段，又可以转换为毕设主题群，方便选择虚拟现实技术相关毕业设计课题的学生进一步交流，并借助QQ群的特点为学生的毕业设计提供帮助，达到能力提升的目的。

3教学实践

3.1虚拟现实技术课程实践

武汉工程大学智能科学与技术本科专业的虚拟现实技术课程开设在四年级秋季学期，自2012年以来，对该专业4届共计260余名学生开展了课程教学方法和手段的改革实践。实践证明，学生成绩均有所提高。暂不考虑2012级学生的情况，单纯通过平均成绩分析表中期末考试卷面数据，可以发现这几届学生的课程平均成绩有显著提升，而且2011级学生的成绩提升幅度最大，平均已达到80分以上。通过对不及格人数的统计发现，经过几年的实践，学生对课程的喜爱程度逐渐提高，不及格人数明显减少，到2011级不及格人数为0。这说明不断调整课程的教学方法和教学手段后，学生对课程的重视程度和学习热情都有明显提高，通过课程学习起到学以致用、能力提升的作用，消除了不及格情况。所以说，对教学方法和教学手段的改革取得了一定成效，具有积极价值。

3.2虚拟现实技术相关毕业设计实践

自2012年以来，武汉工程大学计算机科学与工程学院对智能科学与技术专业4届共计29位学生开展了与虚拟现实技术相关的毕业设计实践，暂不考虑2012级学生选择虚拟现实技术相关内容课题的情况，从最终获得的评价来看，学生参加实践改革后再进入毕业论文环节，对于虚拟现实技术相关的最新知识较为熟悉，在兴趣驱动下能够较好地完成课题并写出较高质量的毕业论文，而且成绩逐年提高的趋势非常明显；还有2位同学的毕业设计通过专家评审获得湖北省优秀学士学位论文的荣誉。这说明教学改革实践对于毕业论文质量的提高有促进作用，能够为创新人才培养模式的形成提供可借鉴的思路和做法。