人工智能課程匯總十篇

序論：好文章的創(chuàng)作是一個不斷探索和完善的過程，我們?yōu)槟扑]十篇人工智能課程范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質(zhì)，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

【中圖分類號】G420 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009―8097 (2008) 10―0043―04

教育部在2003年頒布的高中信息技術(shù)新課程標準中，首次把“人工智能初步”設(shè)置為選修模塊，與多媒體、網(wǎng)絡(luò)、程序設(shè)計、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等一起列入信息技術(shù)課程體系[1]。此舉曾被視作信息技術(shù)課程改革的亮點之一。然而，在如今高中信息技術(shù)新課改已經(jīng)全面鋪開之際，人工智能選修課程的推進仍然舉步維艱，面臨諸多困難和問題。

一 高中人工智能課程的現(xiàn)狀分析

自2004年我國部分省級實驗區(qū)開始推進高中新課程改革以來，信息技術(shù)課程改革已經(jīng)開展了四年之久。從目前的總體情況來看，信息技術(shù)課程的基礎(chǔ)模塊與多媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法與程序設(shè)計三個選修模塊的實施情況較好，而數(shù)據(jù)庫技術(shù)與人工智能初步兩個選修模塊的推進情況相對不佳。特別是人工智能課程，至今在全國范圍內(nèi)正式開設(shè)該課程的學(xué)校寥寥可數(shù)，少數(shù)高中展開了一定的探索和實驗，而大多數(shù)學(xué)校仍持有觀望態(tài)度。以下分別從實施取向和實施層次的角度分析該課程的現(xiàn)狀：

（1） 課程實施的取向

由于我國長期以來實行的是全國統(tǒng)一的課程與教材，按照統(tǒng)一規(guī)定執(zhí)行教學(xué)計劃，對學(xué)校和學(xué)生的評價也是按照統(tǒng)一標準與方式實施的，因此我國以往的課程實施基本上都采用了忠實觀的取向[2]。本次新課改中信息技術(shù)課程的實施過程難免受到這種取向的影響。然而，新課程標準中對信息技術(shù)技術(shù)各個模塊的具體實施并沒有明確而詳細的規(guī)定，從而使教師對包括人工智能模塊在內(nèi)的課程實施缺乏長期慣于依賴的參照和依據(jù)，增加了課程實施的難度，造成部分模塊的課程難以開設(shè)的情況。

（2） 課程實施的層次

課程實施包括五個層面的變化，即教材的改變、組織方式的改變、角色和行為的改變、知識與理解的改變、價值的內(nèi)化[3]。目前高中人工智能課程在教材改變的層面已經(jīng)做出了一定的努力。在課程標準的指導(dǎo)下，現(xiàn)已出版的五套教材在體例、版面、學(xué)習(xí)活動、評價等方面進行了多樣化的設(shè)計，基本上貫徹了新課標所倡導(dǎo)的課程目標和理念。在組織方式的層次，少數(shù)已經(jīng)開設(shè)人工智能課程的學(xué)校結(jié)合學(xué)生的興趣與學(xué)校的實際情況，有針對性地開展了課程的組織。然而，仍然有一些地區(qū)或?qū)W校不愿或不習(xí)慣打破原有的課程組織方式，而是采用硬性規(guī)定的方式，人為指定兩三門課程，將選修變?yōu)楸匦蓿拗茖W(xué)生的自由選擇，依然維持原有的固定班級授課的形式。教材的改變僅僅是課程實施的開始，在組織方式、角色或行為、知識與理解、價值等層次，大部分學(xué)校還未發(fā)生變化或變化還很小。

（3） 課程實施的典型個案

目前國內(nèi)開展人工智能課程教學(xué)或?qū)嶒灥牡湫蛯W(xué)校如表1所示。總體來看，這兩所學(xué)校都地處東南沿海地區(qū)，且學(xué)校本身比較積極參與高中新課改的實踐探索，屬于“敢于吃螃蟹”的類型。考慮到課程本身的要求較高，兩所學(xué)校都選取了基礎(chǔ)較好的學(xué)生開展教學(xué)。到目前為止，兩所學(xué)校均已開展了三期的教學(xué)或?qū)嶒炋剿鳎握n教師及時總結(jié)教學(xué)心得體會，并在相關(guān)教學(xué)刊物或課程研修活動中與廣大一線教師分享教學(xué)經(jīng)驗。

二 高中人工智能課程的影響因素

根據(jù)Snyder的研究，可以把課程實施的影響因素歸納為四個方面：課程改革自身的性質(zhì)、校區(qū)的整體情況、學(xué)校的水平以及外部環(huán)境[4]。結(jié)合高中人工智能課程的現(xiàn)狀，本文分別從以上四個方面來探討影響該課程的主要因素。

（1） 課改自身的性質(zhì)

課程改革本身的性質(zhì)是影響課程實施的第一要素。它包括課程改革的必要性及其相關(guān)性、改革方案的清晰程度、改革內(nèi)容的復(fù)雜性以及改革方案的質(zhì)量與實用性。結(jié)合信息技術(shù)新課程改革的相關(guān)調(diào)查研究，廣大信息技術(shù)教師和教研人員對課改的必要性應(yīng)該認識得比較到位，然而他們對信息技術(shù)課程中是否有必要單獨開設(shè)人工智能模塊存有疑惑。其次，不少教師對課程改革方案（課程標準）的認識并不是非常清晰。他們認為新課程標準中的教學(xué)理念、實施建議等內(nèi)容相對抽象，不易把握和理解，缺乏具體的針對性，可操作性不強。再次，人工智能課程的實用性相比其他模塊并不明顯，課程內(nèi)容也相對難度較高。這些因素造成課程設(shè)置的必要性不強、實施難度大、實用性不高，直接影響人工智能課程在學(xué)校的順利設(shè)置。

（2） 校區(qū)的整體情況

校區(qū)的整體情況主要包括地區(qū)的適應(yīng)性、地方管理部門的支持、教學(xué)隊伍的培養(yǎng)、教學(xué)研討和交流等等。各地區(qū)對課程改革的需要程度會直接影響人們實施課程的積極性和主動性。我國東西部地區(qū)的學(xué)校對課程改革的需求程度不同，從而造成了課程實施的地區(qū)差別。從目前開設(shè)人工智能課程或教學(xué)實驗的學(xué)校來看，均分布于東南沿海較為發(fā)達的地區(qū)。這些學(xué)校的共同特點是基礎(chǔ)條件較好，對課程改革的積極性高，敢于進行教學(xué)嘗試和革新。此外，地方管理部分的支持對課程實施也有很大影響，如廣東省為了推動信息技術(shù)課程改革，專門出臺了關(guān)于課程標準的教學(xué)指導(dǎo)意見[5]。其中強調(diào)“要特別注意人工智能初步”，并針對人工智能課程提供了較為具體的教學(xué)建議，從而促使該省出現(xiàn)了全國最早正式開設(shè)人工智能課程的學(xué)校。師資隊伍也是影響課程的因素之一。目前大多數(shù)高中缺乏熟悉人工智能課程內(nèi)容和教學(xué)方法的專業(yè)教師，使得學(xué)校無法開設(shè)該課程。因此，有關(guān)人工智能課程的研討和學(xué)習(xí)交流顯得尤為重要，然而目前這些方面的活動總體上相對缺乏。

（3） 學(xué)校的水平

學(xué)校水平對課程實施的影響因素包括校長的作用、教師的個人特征和教師集體的行為取向。學(xué)校是課程改革的基本單位，校長和教師是學(xué)校課程改革的動因。校長對課改理念的理解，以及對課改的支持、參與程度都會影響課程的順利實施。校長通常會根據(jù)上級主管部門的意見，結(jié)合本校的實際情況，權(quán)衡課程改革可能對學(xué)校形成的各種影響。在高考的影響下，信息技術(shù)課程在高中各科中長期存在地位“低人一等”的現(xiàn)象，甚至出現(xiàn)課時常被“侵占”的現(xiàn)象。如果校長對信息技術(shù)課程本身不重視，那么要求學(xué)校開設(shè)人工智能選修課無疑是一種奢望。此外，一所學(xué)校教師個人和集體的改革意識的強弱也會影響課程的實施。從人工智能課程的現(xiàn)狀來看，恰好印證了這一點：改革意識強的教師個人或教研組即使沒有上級的硬性指令，也能積極展開各選修模塊的教學(xué)嘗試和探索，并自覺地從教學(xué)者成長為研究者，而思想保守的學(xué)校即使具備了課程實施的基本條件，也不愿積極開設(shè)相關(guān)的選修課程，長期停留于課程的“忠實執(zhí)行者”的層次。

（4） 外部環(huán)境

外部環(huán)境因素主要包括政府部門的重視、外部機構(gòu)的支持以及社區(qū)與家長的協(xié)助。各國課程改革的經(jīng)驗表明，教育行政部門和相關(guān)機構(gòu)的態(tài)度在很大程度上影響到新課程的順利實施。特別是我國長期以來受到前蘇聯(lián)教育模式的影響，課程改革通常是自上而下的模式，新課程的實施主要依靠各級政府教育行政部門的政策和指令的推動。本次新課程改革同樣繼承了這一模式，但是整個教育體制和評價體系未能及時進行相應(yīng)的調(diào)整，因此在某些方面造成各級教育部門的政策抵觸，出現(xiàn)“上有政策、下有對策”的情況。此外，社區(qū)與家長對新課改的認識和態(tài)度也影響到人工智能課程的實施。研究表明，社區(qū)與家長更加關(guān)心的是新課改是否有助于提高學(xué)生的學(xué)業(yè)成績，是否會給學(xué)生造成更大的負擔(dān)，而對學(xué)生能力的全面發(fā)展和個性的培養(yǎng)則是其次的考慮。因此，要使社區(qū)與家長認識和了解課程改革的意義和目標，引導(dǎo)其關(guān)心新課程、支持新課程才能更好的促進新課改的健康發(fā)展，進而才可能使得包括人工智能在內(nèi)的高中各科選修模塊得以全面開設(shè)與實施。

三 高中人工智能課程的反思

通過調(diào)查訪談以及與相關(guān)授課教師的交流，筆者了解到高中人工智能課程的教學(xué)情況和教師的經(jīng)驗體會。總體來說，該課程的推進情況不如預(yù)期理想，需要從課程的設(shè)計、管理、教學(xué)以及評價等方面進行反思。

（1） 課程設(shè)計

本次高中信息技術(shù)課程改革將原來的一門課程分解為1個必修模塊和5個選修模塊，從而給學(xué)生提供多樣化的選擇。“人工智能初步”選修模塊是作為智能信息技術(shù)處理專題設(shè)置的，以反映信息技術(shù)學(xué)科的發(fā)展趨勢，體現(xiàn)教育的時代性要求。課程設(shè)置的目的在于使學(xué)生在技術(shù)掌握與使用的過程中，逐漸領(lǐng)會信息技術(shù)在現(xiàn)代社會中的應(yīng)用以及對科學(xué)技術(shù)和人類發(fā)展的深遠意義[6]。然而，以上的描述更多是該模塊的隱性價值，相比其他模塊該課程的顯性價值并不是很直觀。而一線的信息技術(shù)教師較多關(guān)注的是該課程的顯性價值：課程能給學(xué)生帶來些什么？學(xué)生的實踐能力能否有較大提高？教師們在沒有找到一個合理的價值依托之前，一般不會貿(mào)然開課。這一點值得課程設(shè)計者和教研人員的深刻思考。

通過網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查，不少教師認為人工智能課程在高中開設(shè)是有一定必要性的[7]，但并不意味著所有的學(xué)生都需要學(xué)習(xí)該課程。課程應(yīng)面向?qū)θ斯ぶ悄苡幸欢ㄅd趣的學(xué)習(xí)者，且最好有一定的基礎(chǔ)。事實上，相對于其他選修模塊，選擇人工智能課程的學(xué)生并不是很多。因此，結(jié)合我國目前的情況，可以考慮優(yōu)先在發(fā)達地區(qū)條件較好的部分學(xué)校開設(shè)，再進一步利用其示范作用，以點帶面，逐步鋪開培訓(xùn)、指導(dǎo)、交流的規(guī)模和影響面，積極穩(wěn)妥地推進高中人工智能課程的建設(shè)。

（2） 課程管理

課程的有效管理有助于提高課程實施的質(zhì)量。上個世紀90年代以來，我國的中小學(xué)課程由原來的中央集權(quán)管理體制逐步轉(zhuǎn)變?yōu)閲摇⒌胤健W(xué)校的三級管理體制。國家負責(zé)課程的總體規(guī)劃，省級教育部門結(jié)合本地區(qū)實際制定課程計劃或?qū)嵤┓桨福鴮W(xué)校也將有權(quán)根據(jù)學(xué)校傳統(tǒng)或?qū)W生興趣開發(fā)適合本校的課程。目前人工智能課程雖然已被列入國家課程標準，但在地方管理層面并未得到應(yīng)有的認可。部分地區(qū)考慮到高考因素，直接將人工智能模塊排除在學(xué)生的選擇范圍之外，無疑成為阻礙該課程順利實施的一個重要原因。

目前我國高中了解熟悉人工智能教學(xué)內(nèi)容、方法的教師十分缺乏，相關(guān)教育主管部門需加強該課程的師資培養(yǎng)，邀請教材編寫人員和相關(guān)專家，積極開展各級培訓(xùn)、研討和交流活動，以務(wù)實的態(tài)度來聽取學(xué)科教師的意見，為他們提供一些明確的、可操作的指導(dǎo)和建議。也可以開展優(yōu)秀教學(xué)案例的征集和評獎，通過公開課的觀摩和點評活動，或吸納中學(xué)教師參與有關(guān)課程改革和教學(xué)研究的課題，以此提高教師參與改革的積極性。此外，國內(nèi)高等師范院校信息技術(shù)相關(guān)專業(yè)應(yīng)該對新課改作出及時的反應(yīng)，針對高中信息技術(shù)各選修模塊為師范生開設(shè)相關(guān)的課程，為課改的成功實施提供后備師資力量的支持。

（3） 課程教學(xué)

從已開展的人工智能課程教學(xué)或?qū)嶒炃闆r來看，主要的教學(xué)體會包括：教學(xué)對象選取時要有針對性，不宜硬性指定，應(yīng)結(jié)合學(xué)習(xí)者自己的興趣和學(xué)習(xí)基礎(chǔ)供其自由選擇；由于課程的理論和技術(shù)的要求較高，不宜大量采用“講授法”進行教學(xué)，應(yīng)設(shè)計一些有挑戰(zhàn)性的活動供學(xué)生實踐；為保證教學(xué)進度有序進行，可通過課堂小測及時鞏固所學(xué)內(nèi)容；應(yīng)提供良好的網(wǎng)絡(luò)條件和計算機設(shè)備以支持課程教學(xué)和實踐的順利開展。

國外一些高校通過遠程網(wǎng)絡(luò)的手段與中學(xué)合作開展人工智能教學(xué)，加快了課程建設(shè)的步伐，并提高了教學(xué)質(zhì)量。大學(xué)負責(zé)教學(xué)網(wǎng)站的建設(shè)維護，主持與中小學(xué)的討論答疑，中學(xué)則負責(zé)課程教學(xué)的具體實施。文中個案也印證了這種做法的有效性：讓一些致力于高中人工智能課程研究的高校和部分條件較好的中學(xué)建立共同體，協(xié)作推動課程的實施。一方面，高校研究人員能為中學(xué)提供教學(xué)指導(dǎo)建議、技術(shù)和資源的支持；另一方面，中學(xué)的教學(xué)實踐也為高校進行課程教學(xué)研究提供了材料和依據(jù)。

（4） 課程評價

研究表明，評價目前已成為影響高中信息技術(shù)新課程實施的一個重要問題[8]。從本次課改的動因來看，針對我國現(xiàn)行教育體制下的高考選拔制度在很多方面呈現(xiàn)的弊端，新課改力圖在一定程度上改變這一局面，努力使學(xué)習(xí)者能夠真正獲得全面的發(fā)展。但是，在目前情況下以高考為“指揮棒”的評價體系短期內(nèi)仍然無法發(fā)生質(zhì)的變化。高中新課改實施以來，部分省份相繼將信息技術(shù)課程納入了高考的范疇，以往信息技術(shù)課程不受重視的情況逐漸得到了一些改善。然而，高考是否解決信息技術(shù)課程評價問題的一劑良藥，進而為人工智能課程的實施及其評價帶來新的希望，目前仍是值得懷疑和思考的問題。特別是當(dāng)前高考科目已經(jīng)較多，再增加科目無疑會加重學(xué)習(xí)者的負擔(dān)，且很容易回到應(yīng)試教育的老路上。

其次，雖然新課程標準中提供了關(guān)于課程評價的建議，但是其中的內(nèi)容仍然比較抽象，可操作性不夠。如在信息技術(shù)課程標準的評價建議中，提倡評價主體的多元化，關(guān)注學(xué)生的個別差異，綜合應(yīng)用多種過程性評價方式，適當(dāng)滲透表現(xiàn)性評價的理念，等等。這些內(nèi)容從理念上來講都是很好的，但是如何在教學(xué)實踐中加以操作實施，對一線教師而言仍是不夠明確和難以把握的問題。而且，信息技術(shù)課程的每個模塊各有特色，然而課程標準并未就此提供專門的評價建議。因此，一套科學(xué)合理、適合人工智能課程的評價體系和方法仍需要教研人員在實踐中不斷摸索總結(jié)。

參考文獻

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[5] 珠海教育信息網(wǎng). 廣東省普通高中信息技術(shù)課程標準教學(xué)指導(dǎo)意見 [DB/OL].

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中圖分類號：G64 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）10（b）-0155-02

面對航天科技迅猛發(fā)展，現(xiàn)代軍備技術(shù)快速提升，培養(yǎng)具有專業(yè)性的高素質(zhì)航天類人才，是我國航天科技發(fā)展的戰(zhàn)略選擇，也是航天重點高校面向并有效服務(wù)航天事業(yè)的歷史責(zé)任。航天類本科生的教育形式也需要突破傳統(tǒng)的方式，著重多樣性、前沿性、工程性，因此，該專業(yè)的各門課程教育都應(yīng)該結(jié)合專業(yè)特點，探索新的教學(xué)模式。

人工智能自1956年誕生50多年以來，引起眾多科研機構(gòu)、政府和企業(yè)的空前關(guān)注，已成為一門具有日臻完善的理論基礎(chǔ)、日益廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域和廣泛交叉的前沿學(xué)科。由于航天領(lǐng)域的特殊要求，人工智能在其發(fā)展中發(fā)揮著不可替代的重要作用，各發(fā)達國家都相繼開展了人工智能與航天技術(shù)相結(jié)合的研究，致力于實現(xiàn)可重構(gòu)的、具有容錯能力的、智能的飛行系統(tǒng)和管理系統(tǒng)。因此，“人工智能”作為航天類專業(yè)的一門特色選修課，應(yīng)結(jié)合專業(yè)特點展開更具有實用性和創(chuàng)新性的教學(xué)。

1 人工智能課程特點

一方面，“人工智能”是一門多學(xué)科交叉的綜合學(xué)科，它涉及計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、認知科學(xué)等眾多領(lǐng)域，具有知識點多、涉及面廣、內(nèi)容抽象、不易理解、理論性強等特點，使得該課程的教學(xué)具有較大的靈活度和較高的難度。另一方面，“人工智能”是一門正在發(fā)展中的學(xué)科，具有較強的前沿性，計算機科學(xué)、信息科學(xué)、生物科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的發(fā)展不斷的提出了許多新的研究目標和研究課題，使得人工智能的技術(shù)和算法也需要不斷更新，這在很大程度上增加了“人工智能”課程的教學(xué)難度。

2 航天類專業(yè)特點

首先，航天類專業(yè)具有較強的工程性。在專業(yè)的教學(xué)改革中有統(tǒng)一的特點，即強調(diào)要體現(xiàn)航天工程技術(shù)的綜合性、系統(tǒng)性， 注重培養(yǎng)復(fù)合型人才。其次，航天類專業(yè)具有一定的前沿性。因為航天飛行器作為現(xiàn)代高科技和多種學(xué)科技術(shù)綜合應(yīng)用的結(jié)晶，應(yīng)及時把現(xiàn)代先進科技融入到了專業(yè)基礎(chǔ)和專業(yè)類的課程教學(xué)中， 專業(yè)知識更新快成為又一特點；另外，航天類專業(yè)應(yīng)注重實踐性教育。尊重個性和興趣，強調(diào)動手能力，實驗室對學(xué)生開放，要求學(xué)生自主地設(shè)計完成實驗，強調(diào)對學(xué)生設(shè)計理念和創(chuàng)造能力的培養(yǎng)。最后，航天類專業(yè)應(yīng)重視產(chǎn)學(xué)合作。產(chǎn)學(xué)合作的目的在于推動學(xué)校與航天產(chǎn)業(yè)的持續(xù)全面合作，造就一支科學(xué)技術(shù)研究和工程實踐兼?zhèn)涞慕處熽犖椤?/p>

3 教學(xué)模式的探索

3.1 教材的選擇

人工智能作為一門新興的學(xué)科，其理論與方法都還在不斷的發(fā)展與完善中。就目前來看，關(guān)于人工智能的定義和范圍都沒有一個統(tǒng)一的標準，不同的教材所介紹的內(nèi)容也不盡相同。在教材選用方面，需要綜合考慮專業(yè)特點和學(xué)生的知識背景。本課程主要針對航天類專業(yè)高年級本科生，該類學(xué)生具有一定的數(shù)學(xué)、計算機、信息論、通信理論等基礎(chǔ)知識，對航天應(yīng)用的基本需求有初步的了解，因此，“人工智能”課程難度應(yīng)該控制在中級，可以較深入的介紹人工智能的基礎(chǔ)算法和應(yīng)用案例。

中南大學(xué)蔡自興教授積累了多年的教學(xué)與科研經(jīng)驗，借鑒了國內(nèi)外其他專家和作者的最新研究成果，吸取了國內(nèi)和國外人工智能領(lǐng)域?qū)W術(shù)書籍的長處，于1987年編寫了“人工智能及其應(yīng)用”一書，該書根據(jù)人工智能學(xué)科的新發(fā)展不斷修訂，推出四個版本。本課程采用“人工智能及其應(yīng)用（第4版）”，其中大部分內(nèi)容適合本科生學(xué)習(xí)。另外，本課程還給學(xué)生提供其他一些參考書目，如N.J.Nilsson 的“Artificial Intelligence：A New Synthesis.Morgan Kanfmann”等經(jīng)典教材。

3.2 課堂教學(xué)形式的探索

“人工智能”課程內(nèi)容較抽象，概念較為繁多，若采用單一的課堂講授的方式，學(xué)生容易概念混淆、理解不透，逐漸產(chǎn)生厭倦情緒，導(dǎo)致教學(xué)效果差。本文探索不同的課堂教學(xué)手段，根據(jù)不同內(nèi)容采用不同的教學(xué)手段，有利于學(xué)生對課程內(nèi)容的理解與吸收。另外，考慮到航天類的專業(yè)特點，突出課程內(nèi)容的工程應(yīng)用，增加研究性質(zhì)的教學(xué)內(nèi)容與形式，有利于培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力和實踐能力。

（1）課件采用圖文并茂的PPT。綜合利用文字、圖像、聲音、視頻等多種媒體表示方法，在介紹原理和概念時采用精辟的文字，介紹算法流程時采用圖像，介紹算法應(yīng)用時采用視頻。在PPT中適當(dāng)利用不同的字體、顏色或動畫來突出重點，細化流程，引導(dǎo)學(xué)生的思路，便于集中注意力接受重點內(nèi)容。

（2）適當(dāng)增加課堂討論與練習(xí)。對于人工智能的一些基本問題，可以引導(dǎo)學(xué)生進行調(diào)研和討論，來深化課程內(nèi)容的了解，并提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣；對于重要的算法和理論，可以增加課堂練習(xí)，讓學(xué)生實際動手進行公式的推導(dǎo)或演算，并在練習(xí)中分析學(xué)生對問題的理解程度，有針對性的增加講解或指導(dǎo)。

（3）適當(dāng)采用類比的講解方式。對人工智能的不同學(xué)派，不同方方法，以及方法的不同應(yīng)用，廣泛的采用類比的形式進行講解，不僅可以復(fù)習(xí)已學(xué)習(xí)的內(nèi)容，也利于對新內(nèi)容的理解。并且，通過對不同內(nèi)容的比較總結(jié)相似點、區(qū)分不同點，可以避免概念的混淆，清晰的掌握課程內(nèi)容。

（4）增加研究性教學(xué)。研究性教學(xué)強調(diào)通過問題來進行學(xué)習(xí)，有必要將實際應(yīng)用案例或者授課教師的科研項目融入日常的教學(xué)工作中去，用“啟發(fā)式”、“案例式”教學(xué)激發(fā)學(xué)生“自主學(xué)習(xí)”能力。

3.3 課程內(nèi)容的探索

一方面，鑒于本科生知識結(jié)構(gòu)還不夠完善，“人工智能”課程的內(nèi)容要控制在適應(yīng)本科生學(xué)科基礎(chǔ)的中等難度；另一方面，鑒于航天類專業(yè)的特點，課程內(nèi)容應(yīng)更注重與航天應(yīng)用相結(jié)合的內(nèi)容，并且在課程中增加具體應(yīng)用的介紹。具體的課程內(nèi)容如表1所示。

3.4 考核形式的改革

“人工智能”課程注重學(xué)生創(chuàng)新能力和實踐能力的培養(yǎng)，傳統(tǒng)的試卷形式不能全面的反應(yīng)學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，因此，應(yīng)采用課堂表現(xiàn)和課程報告相結(jié)合的方式進行綜合考核。

一方面，重視學(xué)生提出問題、分析問題和解決問題的能力，對學(xué)生課堂討論與練習(xí)的表現(xiàn)進行考核評分，作為總成績的參考；另一方面，注重學(xué)生課題調(diào)研和實踐的能力，采取提交課程論文的形式進行考核。正確引導(dǎo)學(xué)生根據(jù)個人興趣、課程內(nèi)容、可行性、實踐難度進行合理選題，并根據(jù)所選題目進行文獻查閱和總結(jié)，完成調(diào)研報告或算法實現(xiàn)報告。結(jié)合者兩個方面進行最終成績的評定，綜合衡量學(xué)生問題分析能力、論文寫作能力和創(chuàng)新實踐能力。

4 結(jié)語

航天類專業(yè)的本科生教學(xué)需針對專業(yè)特點有的放矢，該專業(yè)的課程教育都應(yīng)該趨向于前沿性、專業(yè)性和實用性。本文的“人工智能”課程教學(xué)改革方案不僅考慮到該課程屬于前沿叉學(xué)科的特點，也綜合考慮了航天類專業(yè)的特點。為了使課程教學(xué)更好地服務(wù)于學(xué)生，本文提出的改革方案打破傳統(tǒng)的教學(xué)模式，將課堂理論講解、課堂討論、課后調(diào)研、項目實踐等相結(jié)合，充分調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和積極性，提高學(xué)生的創(chuàng)新能力，有利于培養(yǎng)真正符合航天領(lǐng)域所需要的綜合型高級人才。

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篇（3）

2.2面向研究的情境創(chuàng)設(shè)

蘇霍姆林斯基認為,研究型教學(xué)法應(yīng)該充分體現(xiàn)學(xué)生的主體地位,激勵、引導(dǎo)和幫助學(xué)生去主動發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題,激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的內(nèi)在興趣和成就動機[4]。人工智能課程中包含了大量的前沿問題,研究型課題比比皆是,如何平衡這些研究課題與興趣、實用的關(guān)系,是教學(xué)設(shè)計中重點考慮的內(nèi)容。

下面以“規(guī)劃”中的路徑規(guī)劃內(nèi)容為例,詳細分析以研究為導(dǎo)向的情境創(chuàng)設(shè)過程。表2給出了整個教學(xué)設(shè)計。

綜合幾次研究課題完成情況,班級中有1/3的學(xué)生通過廣泛查閱資料和多次與教師討論,提交了質(zhì)量尚可的標準格式論文,并因此獲得了學(xué)院的科研學(xué)分。除此之外,教師還組織這部分具備一定科研潛力的學(xué)生參加科研項目,進一步磨練科研技能,極大提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和能力。

3DBR驅(qū)動的教學(xué)過程

人工智能課程各單元內(nèi)容相對獨立,難以形成統(tǒng)一的聯(lián)系,怎樣驗證各單元的學(xué)習(xí)效果?從提出問題到任務(wù)解決,每個單元的學(xué)習(xí)通常要跨越幾節(jié)課甚至幾周,怎樣在此期間保持學(xué)生的興趣和關(guān)注?

DBR是情境設(shè)計、實施、評價、再設(shè)計、理論形成等環(huán)節(jié)多次迭代循環(huán)的過程,柯林斯稱之為“不斷進步的修正”(Progressive Refinement),以檢測設(shè)計的價值。因此,評價是教學(xué)過程中非常重要的一環(huán)。本課程教學(xué)主要做好兩個環(huán)節(jié),以驅(qū)動整個教學(xué)過程的推進。

1) 實踐環(huán)節(jié)。

通常的實踐環(huán)節(jié)是課程結(jié)束后固定時間的實際任務(wù),而本課程的實踐卻貫穿整個教學(xué)過程,是單元教學(xué)、教師、學(xué)生之間的粘合劑。實踐包括應(yīng)用型實踐和研究型實踐,一般在每個單元教學(xué)開始,提出問題后,實踐任務(wù)就被布置下去,例如前面所述的“黑白棋”、“路徑規(guī)劃算法研究”等。學(xué)生接受任務(wù)后,帶著問題搜索解決途徑,在此期間需要教師提供方法指導(dǎo)及答疑(既可固定時間,也可通過E-mail等形式)。及時地交流,特別是針對實際問題的交流,不僅有效率,而且便于教師及時調(diào)整教學(xué)設(shè)計。

2) 教學(xué)評價。

除了課程考核以外,每個教學(xué)單元結(jié)束時都有反饋和評價環(huán)節(jié)。評價方式包括單元測試、編寫軟件測試、研討會等。具體采用何種形式,要根據(jù)前一階段的反饋信息決定。這些來自學(xué)生反饋信息包括前一階段學(xué)習(xí)的接受情況、興趣點、其他課業(yè)繁忙情況等。在學(xué)期的不同時間點采用合適的評價方式,有助于加強學(xué)習(xí)刺激,總結(jié)和發(fā)現(xiàn)教學(xué)設(shè)計中的問題,及時調(diào)整。

通過上述兩個環(huán)節(jié)的推動,精心設(shè)計的教學(xué)內(nèi)容得以順利實施并被學(xué)生欣然接受。2/3的學(xué)生在整個學(xué)期教學(xué)中都保持了積極的態(tài)度和充分的關(guān)注度,確實感受到人工智能的魅力,并能夠從技術(shù)角度看待人工智能,消除了未學(xué)或初學(xué)時的神秘感。

4教學(xué)實施效果分析

1) 正效果分析。

中原工學(xué)院計算機學(xué)院作為普通工科院校,以培養(yǎng)實用型人才為主,人工智能并非主干課程,學(xué)生重視程度不足。兩年來,經(jīng)過教師與學(xué)生的共同努力,教學(xué)改革成果逐步體現(xiàn)。人工智能類學(xué)生人數(shù)從過去的5%上升到15%,科研論文數(shù)量從1%上升到20%。有20%的學(xué)生接觸過或正在從事人工智能類項目的研究與開發(fā),考研選擇人工智能科目的學(xué)生比例從0上升到15%,考研成功人數(shù)占畢業(yè)生總?cè)藬?shù)的20%。

人工智能教學(xué)中采用的應(yīng)用型與研究型情境創(chuàng)設(shè),不僅促進了學(xué)生理解接受知識,而且鍛煉提高了學(xué)生獨立分析、解決問題及開發(fā)能力。學(xué)習(xí)也不再局限于課堂,而是拓展到圖書館、互聯(lián)網(wǎng)等更廣闊的空間。學(xué)生在學(xué)習(xí)期間保持了高度的關(guān)注,充分發(fā)揮了主動性和主體意識,為持續(xù)發(fā)展奠定了良好的基礎(chǔ)。

2) 不足分析。

DBR的方法論能夠促使教師在教學(xué)過程中不斷完善教學(xué)設(shè)計,融合先進的教學(xué)理論及工具,逐步加深學(xué)習(xí)的理解和設(shè)計的提升,切實提高教學(xué)效果。然而,仍然存在一些DBR無法解決或完善的問題。具體表現(xiàn)在:

(1) 缺乏合適的教材。目前大多數(shù)教材的示例以解答式或推證式為主,設(shè)計型或?qū)嶋H項目案例較少。

(2) 投入時間限制。盡管上述教學(xué)設(shè)計和教學(xué)過程都經(jīng)過精心準備與實施,但是要取得好的成效,還需要教師和學(xué)生都投入大量時間交流、研究或開發(fā)。而學(xué)生課業(yè)繁忙造成了實施的瓶頸。

這些不足制約了上述教學(xué)方法的實際實施效果,需要今后不斷改進。

5小結(jié)

本文針對普通工科院校學(xué)生特點,將DBR研究成果應(yīng)用于人工智能課程。教學(xué)效果表明,精心設(shè)計的應(yīng)用型與研究型情境有助于維持學(xué)生長時間的關(guān)注度、主動性和興趣;強調(diào)基于評價的修正使教學(xué)過程可調(diào)節(jié),學(xué)生的學(xué)習(xí)效果更可靠。希望本文研究能夠?qū)θ斯ぶ悄芙虒W(xué)及學(xué)生培養(yǎng)起到一定的參考作用,下一階段的主要工作是進行適合的教材建設(shè)。

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DBR Utilized Teaching Method for Artificial Intelligence

WANG Lu, LU Xiao-xia

篇（4）

1956年，在美國Dartmouth大學(xué)，由數(shù)學(xué)家J.McCarthy和他的三位朋友M.Minsky、N.Lochester和C.Shannon共同發(fā)起一個歷時兩個月的夏季學(xué)術(shù)討論班，他們在此討論班上第一次正式使用了人工智能(Artificial Intelligence)這一術(shù)語。人工智能是一門多學(xué)科交叉的課程，涉及計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)及語言學(xué)等多個學(xué)科，是新理論和新技術(shù)不斷出現(xiàn)的綜合性學(xué)科。當(dāng)前，人工智能領(lǐng)域加強了從人類智能與生命現(xiàn)象中汲取養(yǎng)分的趨勢，加快了向分布式系統(tǒng)與復(fù)雜系統(tǒng)靠攏的步伐，智能化的應(yīng)用更為深入，影響更為廣泛，其發(fā)展已對人類的經(jīng)濟、社會、文化等方面產(chǎn)生了深遠影響[1]。

1人工智能導(dǎo)論課程特點

人工智能導(dǎo)論是人工智能領(lǐng)域的引導(dǎo)性課程，介紹人工智能的基本理論、方法和技術(shù)，目的是使學(xué)生了解和掌握人工智能的基本概念和方法，為進一步學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。人工智能是計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)科一門重要的基礎(chǔ)課程，需要相關(guān)課程作支撐。離散數(shù)學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計等課程是其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、程序設(shè)計基礎(chǔ)、算法分析與設(shè)計等課程則為人工智能中知識表示、邏輯推理和問題求解提供了設(shè)計與實現(xiàn)手段。與其他軟件課程相比，人工智能課程有鮮明的特點，主要表現(xiàn)在思想方法上強調(diào)啟發(fā)性、算法上強調(diào)不確定性。同時，由于人工智能是一個新思想和新技術(shù)層出不窮的開拓性領(lǐng)域，因此其對學(xué)生的訓(xùn)練是鼓勵創(chuàng)新的，具有其他課程不可替代的作用。

人工智能導(dǎo)論是計算機相關(guān)專業(yè)的必修課，在許多信息類相關(guān)的本科教學(xué)中也有開設(shè)，一般開設(shè)在第六或者第七學(xué)期。我國目前本科教育的定位是專才教育，培養(yǎng)某方面的專業(yè)人才。完成公共基礎(chǔ)課程和部分專業(yè)基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)之后，本科高年級學(xué)生應(yīng)該了解本專業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展前景，因此在教學(xué)過程中要注意內(nèi)容的專業(yè)性和應(yīng)用性。由于本科階段學(xué)生缺乏科研意識，初步的科研訓(xùn)練設(shè)置在第八學(xué)期，即所有課程學(xué)習(xí)完畢之后的畢業(yè)設(shè)計，而人工智能課程強調(diào)科研性，因此教學(xué)難度較大，由此帶來的最直接后果就是學(xué)生學(xué)習(xí)興趣不高。同時，對有志于讀研的學(xué)生而言，本科階段的學(xué)業(yè)也是研究生教育的起點，在教學(xué)過程中要適時的進行科研引導(dǎo)，提升學(xué)生對科學(xué)研究的興趣，為研究生階段打下基礎(chǔ)。可見，圓滿完成人工智能導(dǎo)論課程這一教學(xué)任務(wù)是重要且極具挑戰(zhàn)性的。

2教學(xué)內(nèi)容安排

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，包括問題求解、機器學(xué)習(xí)、自然語言理解、專家系統(tǒng)、模式識別、計算機視覺、機器人學(xué)、搏弈、計算智能、人工生命自動定理證明、自動程序設(shè)計、智能控制、智能檢索、智能調(diào)度與指揮、智能決策支持系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)等。人工智能導(dǎo)論旨在為這些具體領(lǐng)域的研究提供引導(dǎo)和基礎(chǔ)保障。

人工智能導(dǎo)論課程涵蓋內(nèi)容較多，因此需要明確“精講”和“泛講”的內(nèi)容，以使教師和學(xué)生在教學(xué)活動中都有所側(cè)重。當(dāng)然，首先應(yīng)和學(xué)生說明，泛講并不代表內(nèi)容不重要，只是由于課程性質(zhì)和課時的關(guān)系，暫時不作深入探討。日后如有需要，可在此基礎(chǔ)上進一步學(xué)習(xí)和研究。結(jié)合當(dāng)前人工智能學(xué)科的發(fā)展狀況，根據(jù)教學(xué)大綱和作者的教學(xué)經(jīng)驗，對人工智能導(dǎo)論課程教學(xué)內(nèi)容的精講和泛講安排如表1所示。

3提升學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的教學(xué)方法

3.1穿插背景故事

為激發(fā)學(xué)習(xí)積極性，針對學(xué)生喜歡聽奇聞軼事、想象力豐富的心理特點，通過講述一些與教學(xué)內(nèi)容有關(guān)的故事或者趣事來吸引其注意力，輔助思維并豐富聯(lián)想，使學(xué)生在愉悅中完成學(xué)習(xí)[2]。下面列舉幾個我們在課程教學(xué)中用到的背景故事，通過這些故事，不但傳授了知識，也活躍了課堂氣氛。

1) 人類智能的計算機模擬與人機大戰(zhàn)。

講授人類智能的計算機模擬時，可以給學(xué)生簡述一下IBM公司的超級電腦和國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫之間的人機大戰(zhàn)，以促進學(xué)生對人類智能和人工智能的進一步思考。北京時間1997年5月12日凌晨4點50分，在美國紐約公平大廈，當(dāng)IBM公司的“深藍”超級電腦將棋盤上的一個兵走到C4的位置上時，國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫?qū)Α吧钏{”的人機大戰(zhàn)落下帷幕，“深藍” 以3.5U2.5的總比分戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫。2003年1月26日至2月7日，卡斯帕羅夫與深藍的升級版“小深”又進行了一場人機大戰(zhàn)，先后進行了6局比賽，最終卡斯帕羅夫以1勝1負4平的結(jié)果和“小深”握手言和。這也表明了人工智能和人類智能之間的較量還將持續(xù)下去。

2) 問題規(guī)約法與老和尚說教。

問題規(guī)約法是從要解決的問題出發(fā)逆向推理，建立子問題以及子問題的子問題，直到最后把初始問題歸約為一個本原問題集合。本原問題指不能再分解或變換且直接可解的子問題。可見，問題規(guī)約的本質(zhì)是遞歸的思想。此時，可以給學(xué)生簡述我們小時候就聽說過的老和尚說教的故事，即“從前有座山，山上有座廟，廟里有個老和尚，老和尚對小和尚說，從前有座山……”。

3) 模糊理論與禿頭悖論。

模糊推理是一種重要的不確定性推理方式，是指基于模糊理論進行的推理。講授模糊理論時，可以先講一下禿頭悖論讓學(xué)生討論。一個人有10萬根頭發(fā)，肯定不能算禿頭，不是禿頭的人，掉了一頭發(fā)，仍然不是禿頭，按照這個道理，讓一個不是禿頭的人一根一根地減少頭發(fā)，就得出一條結(jié)論，即沒有一根頭發(fā)的光頭也不是禿頭！禿頭悖論的出現(xiàn)源于在嚴格的邏輯推理中使用了“禿頭”這一模糊概念，因此需要以模糊邏輯代替?zhèn)鹘y(tǒng)的二值邏輯解決該問題。

3.2課堂辯論和多媒體教學(xué)

人工智能從其誕生之日起就充滿爭議，各種學(xué)派的爭論使得人工智能的發(fā)展更趨完善，加快了其縱深發(fā)展。目前，人工智能的爭論主要有兩方面，即研究方法的爭論和技術(shù)路線的爭論。前者爭論的主要問題有人工智能是否得模擬人的智能；對結(jié)構(gòu)模擬和行為模擬是否可以分離研究；對感知、思維和行為是否可分離研究；對認知與學(xué)習(xí)以及邏輯思維和形象思維等問題是否可以分離研究；是否有必要建立人工智能的統(tǒng)一理論體系。后者爭論的主要問題是沿著什么樣的技術(shù)路線和策略來發(fā)展人工智能。

在課堂教學(xué)中，可以充分利用人工智能中存在的爭論較多這一特點，針對相關(guān)議題組織課堂辯論，如可用議題“機器的反叛――機器的智能會超越人類嗎？”。讓學(xué)生在圖書館或者從網(wǎng)上查閱相關(guān)資料，明確自己的論點并準備證據(jù)材料，并在課堂上進行辯論。這類辯論無所謂輸贏，旨在通過這種活動，增進學(xué)生思考[3]。教學(xué)中，還可以充分利用多媒體教學(xué)的特點，如讓學(xué)生觀摩電影《終結(jié)者》系列、《人工智能》、《黑客帝國》等，增強學(xué)生對人工智能的直觀感受，提高課堂教學(xué)效果[4]。

3.3應(yīng)用實例分析

普遍而言，本科學(xué)生對單純的理論講解不太感興趣，因此在教學(xué)過程中，適當(dāng)增加一些實驗和設(shè)計，提高學(xué)生分析問題的能力和實際動手能力。比如，講解知識的產(chǎn)生式表示法時，給出產(chǎn)生式的概念和基本表示形式之后，可以通過“野人與傳教士過河”問題來說明產(chǎn)生式表示法的具體應(yīng)用過程；講解計算智能的進化計算部分時，給出進化算法的幾種具體形式和算法流程之后，可以通過中國旅行商問題(CTSP)來說明算法求解問題的過程。教師在教學(xué)過程中，可以根據(jù)需要，選擇一些合適的應(yīng)用實例進行分析。通過這些實例，既能加深學(xué)生對知識的理解，又能增加學(xué)習(xí)的興趣。下面給出兩個實例的簡單描述。

1) 產(chǎn)生式表示法求解“野人與傳教士過河”問題。

問題：傳教士和野人各N人過河，現(xiàn)只有一條船，傳教士和野人都會劃船，船一次只能載k人，船上野人多于傳教士時野人就會吃掉傳教士，問如何安全過河？(不失一般性，以N=3，k=2為例求解)。

求解簡述：設(shè)綜合數(shù)據(jù)庫中狀態(tài)用三元組(m, c, b)表示，其中m、c、b分別表示傳教士、野人和船的數(shù)目，則有：

0≤m, c≤3, b ∈{0, 1}

以左岸為參照點，則初始狀態(tài)和目標狀態(tài)分別為(3，3，1)和(0，0，0)。據(jù)此，可以給出一條產(chǎn)生式規(guī)則如下：

IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0)

以此類推，把所有可行的規(guī)則都求出之后，就可按照規(guī)則集和控制策略得到問題的解。

2) 遺傳算法求解31個城市的CTSP問題[5]。

問題：給定有限個城市的集合C={c1,c2, …,cm}及每兩個城市之間的距離矩陣D＝[dij]m×m，其中m∈N，dij=d(ci, cj)∈Z+，ci、 cj∈C，1≤i、j≤m，求出滿足的城市序列cπ(1)、cπ(2)、…、cπ(m)，其中π(1)，π(2)，…，π(m)是1、2、…、m的一個全排列。我們以CTSP問題為例，即求解中國31個城市之間最短巡回路線的問題。

求解簡述：路徑表示直接使用城市在路徑中的相對位置，如有編號分別為1、2、3、4、5的5個城市的一條路徑4－1－2－5－3，用路徑表示方法直接可寫為(4 1 2 5 3)。適應(yīng)度函數(shù)值用路徑的實際長度表示。交叉算子采用次序雜交，即選擇父體的兩雜交點，交換相應(yīng)的段，其它城市則保持在父體中的相應(yīng)次序。變異算子采用倒位算子，即隨機選擇兩個位置，然后將它們之間的城市反序。通過運用遺傳算法求解，可得最優(yōu)解為15 404 km，對應(yīng)的巡回路線為“北京―呼和浩特―太原―石家莊―鄭州―西安―銀川―蘭州―西寧―烏魯木齊―拉薩―成都―昆明―貴陽―南寧―海口―廣州―長沙―武漢―南昌―福州―臺北―杭州―上海―南京―合肥―濟南―天津―沈陽―長春―哈爾濱―北京”。實例講解完成后，可要求學(xué)生采用相同或者不同的方案自己去實現(xiàn)一下問題的求解過程。

4結(jié)語

人工智能是計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的一門核心課程，同時也是一門交叉學(xué)科，涉及面廣，理論性強，教學(xué)難度較大，學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣有待提高。本文作者根據(jù)自己在人工智能導(dǎo)論課程中的教學(xué)實踐和課程特點，明確了教學(xué)中的精講內(nèi)容和泛講內(nèi)容，總結(jié)了三種提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的教學(xué)方法，并給出相應(yīng)的實例說明，旨在為本門課程的教師提供教學(xué)參考。

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Teaching Methods for Promoting Learning Interests in Introduction to Artificial Intelligence

YANG Liying

(School of Computer Science, Xidian University, Xi’An 710071, China)

篇（5）

作者簡介：于化龍（1982-），男，黑龍江哈爾濱人，江蘇科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院，講師。（江蘇?鎮(zhèn)江?212003）

基金項目：本文系江蘇科技大學(xué)引進人才科研啟動項目（35301002）的研究成果。

中圖分類號：G643.2?????文獻標識碼：A?????文章編號：1007-0079（2012）28-0074-02

人工智能是研究理解和模擬人類智能及其規(guī)律的一門學(xué)科，中心任務(wù)是通過編程賦予計算機部分的“人類智能”，從而使其可替代人類完成某些煩瑣而危險的工作。自1956年人工智能學(xué)科誕生以來，其研究成果已廣泛應(yīng)用于政治、經(jīng)濟、文化、教育等諸多領(lǐng)域，并對社會發(fā)展產(chǎn)生了巨大的影響，[1]因而人工智能逐漸發(fā)展成了高等院校信息類專業(yè)廣泛開設(shè)的一門核心課程。作為一門課程，其具有如下一些特點：涉及知識面廣、研究領(lǐng)域廣泛、內(nèi)容抽象、實踐性強。[2]

目前，高校“人工智能”課程普遍分本科和研究生兩個教學(xué)階段講授，前者注重學(xué)生對基本概念、基礎(chǔ)知識的掌握，并使其能應(yīng)用所學(xué)知識進行簡單的開發(fā)實踐，而后者更加注重學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)新能力以及科研能力的培養(yǎng)，因而二者的教學(xué)與培養(yǎng)目標是不同的。[3]本文針對“人工智能”課程自身特點和研究生培養(yǎng)目標，并結(jié)合筆者多年來的教學(xué)經(jīng)驗，分別從課程內(nèi)容設(shè)定、教材選擇、教學(xué)方法、考核方式等多個方面對該課程的教學(xué)改革進行了探索與研究。

一、“人工智能”課程教學(xué)內(nèi)容的設(shè)計

“人工智能”課程的突出特點是研究領(lǐng)域過于廣泛，而學(xué)時數(shù)卻較短（據(jù)筆者了解，各高校相關(guān)研究生專業(yè)開設(shè)該課程的時數(shù)為32～48學(xué)時不等），因而在講授該課程時，追求授課內(nèi)容“大而全”是不切實際的，有必要精選教學(xué)內(nèi)容，使學(xué)生在有限的時間內(nèi)學(xué)到最有用的知識。

鑒于大部分學(xué)生在本科階段已簡單學(xué)習(xí)過該課程，因此可適當(dāng)減少基本概念和基礎(chǔ)知識的授課時數(shù)，如知識表示、知識推理及搜索技術(shù)等，這部分知識點只需安排共6～8學(xué)時即可。而對于一些相對陳舊的知識，如專家系統(tǒng)（該技術(shù)興起于20世紀八九十年代，目前相關(guān)研究已很少見），可在對其他知識進行講授時，做簡單介紹，沒有必要占用獨立的授課時數(shù)。課程的重點應(yīng)放在新興且實用的人工智能技術(shù)上，如計算智能、機器學(xué)習(xí)、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、多Agent系統(tǒng)以及自然語言處理等方面。上述知識的特點在于內(nèi)容更新快且抽象，與實際應(yīng)用聯(lián)系緊密，極有可能成為學(xué)生在未來整個研究生階段的研究方向，因此有必要在這些知識點上投入更多的精力，有助于學(xué)生了解并掌握學(xué)術(shù)的主流發(fā)展趨勢，從而能夠更好地培養(yǎng)自身的科學(xué)素養(yǎng)和創(chuàng)新能力。

當(dāng)然，授課教師在實際授課過程中也應(yīng)根據(jù)學(xué)科的研究進展，學(xué)生的基礎(chǔ)﹑研究方向與興趣等特點隨時對教學(xué)內(nèi)容作出調(diào)整，真正做到理論聯(lián)系實際、與時俱進。

二、精選“人工智能”課程教材

在教材選擇上，筆者分析比較了目前已公開出版的數(shù)十本人工智能教材，并結(jié)合我校研究生的特點，選定了由清華大學(xué)出版社出版﹑蔡自興和徐光祐編著的《人工智能及其應(yīng)用》（第4版）作為教材，該教材在前一版的基礎(chǔ)上做出了較大的改進與擴展，增加了本體論、蟻群算法、粒子群算法、強化學(xué)習(xí)、詞法分析以及路徑規(guī)劃等很多新內(nèi)容，具有知識覆蓋面廣、講解深入淺出，實用性、可讀性強等諸多優(yōu)點。同時，該教材也是普通高校“十一五”國家級規(guī)劃教材，輔有國家級精品課程建設(shè)網(wǎng)站，是一部經(jīng)典的人工智能教材。

與此同時，筆者還為學(xué)生推薦了多本經(jīng)典的參考書，如清華大學(xué)出版社由拉塞爾等編著的《人工智能——?一種現(xiàn)代方法》（第3版）、科學(xué)出版社由史忠植編著的《高級人工智能》等，并圍繞各研究專題精心挑選了數(shù)篇經(jīng)典和最新的文獻，力求反映各相關(guān)領(lǐng)域的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀﹑發(fā)展趨勢以及存在的問題等，以供學(xué)生參考。

三﹑教學(xué)方法的改革

相比于本科生，研究生通常具有更強的理論基礎(chǔ)、接受能力和求知欲，因而在教學(xué)過程中應(yīng)避免傳統(tǒng)“填鴨式”的教學(xué)方法，要充分突出學(xué)生的主體地位，注重培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣以及自主學(xué)習(xí)的能力。為此，筆者結(jié)合該課程的特點，對教學(xué)方法進行了如下探索。

1.多樣化的教學(xué)手段

“人工智能”課程的突出特點是涉及知識面廣、理論性與應(yīng)用性強、內(nèi)容抽象且學(xué)時數(shù)短，因此有必要充分發(fā)揮現(xiàn)代教學(xué)手段的作用，提高教學(xué)效率。為此，筆者精心設(shè)計了整套多媒體教學(xué)課件，將較難的知識點以動畫的形式呈現(xiàn)給學(xué)生，如基于問題歸約法的漢諾塔問題求解過程、基于蟻群算法的旅行商問題求解過程等，均可以這種形式呈現(xiàn)。課堂教學(xué)中以課件為主，輔以少量的板書，充分利用了多媒體信息量大、直觀性強的優(yōu)點，改善了教學(xué)效果。除此以外，筆者也搜集了大量的視頻資料，如行人檢測與計數(shù)視頻、機器人地震現(xiàn)場搜救視頻等，當(dāng)講解相關(guān)專題時，作為應(yīng)用實例為學(xué)生播放，充分吸引了學(xué)生的注意力，提升了他們的學(xué)習(xí)興趣。

篇（6）

人工智能是一門研究機器智能的學(xué)科，是在研究人類智能行為規(guī)律的基礎(chǔ)上，利用人工的方法和技術(shù)，研制智能機器或智能系統(tǒng)來模仿、延伸和擴展人的智能，實現(xiàn)智能行為。在知識經(jīng)濟向智能經(jīng)濟高度發(fā)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(jīng)滲透到各個領(lǐng)域，人工智能技術(shù)也得到廣泛應(yīng)用，許多研究成果已經(jīng)進入人們的生活。

人工智能課程是一門多學(xué)科交叉的課程，具有很強前沿性，涉及哲學(xué)、認知科學(xué)、行為科學(xué)、腦科學(xué)、生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、邏輯學(xué)、物理學(xué)、數(shù)學(xué)等眾多領(lǐng)域；涉及面寬，內(nèi)容廣泛，更新快。人工智能課程的開設(shè)能夠更好地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和技術(shù)創(chuàng)新能力，培養(yǎng)學(xué)生對計算機前沿技術(shù)的前瞻性，提高他們的科技素質(zhì)和學(xué)術(shù)水平[1]。

人工智能課程內(nèi)容的廣泛性、前沿性和應(yīng)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(qū)別。筆者多年從事研究生人工智能課程教學(xué)工作，現(xiàn)總結(jié)多年教學(xué)經(jīng)驗如下。

1研究生培養(yǎng)目標及其教學(xué)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(chuàng)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(yǎng)目標的構(gòu)成主體。尤其隨著我國經(jīng)濟持續(xù)高速增長，社會對知識創(chuàng)新、新經(jīng)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(yǎng)目標的定位上不僅要重視人才培養(yǎng)的高層次性，更要重視創(chuàng)新能力、實踐能力和創(chuàng)業(yè)精神的培養(yǎng)。并且，研究生身心發(fā)展已較成熟，具有較穩(wěn)定的個性特征，思維力強，具有較高的專業(yè)性思維意識和創(chuàng)造力，為獨立地進行專業(yè)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(chǔ)理論和專業(yè)知識，特別是有一定工作經(jīng)歷的研究生，他們不僅有本科教育階段的知識積累，也有應(yīng)用這些知識的經(jīng)驗，對于擴大其專業(yè)知識領(lǐng)域并進行研究有著積極主動的態(tài)度。總之，從年齡構(gòu)成及身心特征上講，研究生適應(yīng)高層次、跨學(xué)科知識領(lǐng)域的學(xué)習(xí)和研究。

研究生的特征及其教育目標決定了研究生教學(xué)不應(yīng)該是由教師講授已定論的知識，而應(yīng)是以教學(xué)為基本依托，通過教學(xué)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(zhì)疑，讓他們在思考和質(zhì)疑的過程中提出問題，培育他們發(fā)現(xiàn)問題、提出質(zhì)疑的科學(xué)批判精神，訓(xùn)練并提高其創(chuàng)新能力、實踐能力和創(chuàng)新精神。創(chuàng)新精神和創(chuàng)新能力主要表現(xiàn)在具有健全的人格、強烈的責(zé)任感、開放的心態(tài)、團結(jié)合作的精神、嚴謹科學(xué)的思維能力和創(chuàng)新思維方式。

個性是創(chuàng)新的源泉，研究生課程體系的設(shè)置應(yīng)該具有一定的靈活性，依據(jù)研究生不同的知識基礎(chǔ)和研究定向，設(shè)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(yè)研究和創(chuàng)新能力，在課程教學(xué)中，也應(yīng)凸顯教學(xué)的研究性和專業(yè)性，重視專業(yè)領(lǐng)域背景知識和研究方法的講授，開展跨學(xué)科、非專業(yè)知識的教學(xué)，教學(xué)內(nèi)容應(yīng)涵蓋專業(yè)領(lǐng)域的研究熱點、難點、爭議問題和最新研究動態(tài)，還應(yīng)包括交叉學(xué)科、邊緣學(xué)科的研究趨勢，以擴展學(xué)生的視野[3]。也就是說，研究生教學(xué)既要凸顯研究生的個性化特點，又要凸顯內(nèi)容的學(xué)術(shù)性和研究的指向性。

2人工智能課程的特點

2.1多學(xué)科交叉，具有很強的前沿性

人工智能是一門多學(xué)科交叉的課程。課程內(nèi)容的理解需要運用多學(xué)科知識和較強的邏輯思維能力，多學(xué)科的知識相互聯(lián)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(fā)點。通過課程學(xué)習(xí)，學(xué)生可以通過不同學(xué)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(chuàng)造力的迸發(fā)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(chuàng)新的可能，人工智能課程的開設(shè)能夠更好地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和技術(shù)創(chuàng)新能力，為學(xué)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(nèi)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(tǒng)計、離散數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計算機編程語言、數(shù)據(jù)庫原理等課程為基礎(chǔ)，涵蓋了模式識別、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計算智能、自然語言理解、專家系統(tǒng)等眾多研究方向，內(nèi)容涉及面廣，概念抽象，不易理解。并且，人工智能課程內(nèi)容更新快，近年來人工智能科學(xué)的快速發(fā)展，涌現(xiàn)出了大批新方法，研究熱點問題也從符號計算發(fā)展到智能計算和Agent等。其中，計算智能主要涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算和人工生命等領(lǐng)域，在模式識別、圖像處理、自動控制、通信網(wǎng)絡(luò)等很多領(lǐng)域都得到了成功應(yīng)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(shù)的發(fā)展而逐漸成為熱點。

在互聯(lián)網(wǎng)上有大量最新的與課程內(nèi)容相關(guān)的研究論文，為學(xué)生提供了很好的查閱文獻的環(huán)境，使學(xué)生能夠根據(jù)所學(xué)習(xí)的內(nèi)容和所在課題組的研究方向閱讀相應(yīng)文獻，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和獨立提出問題、解決問題的能力。

2.3應(yīng)用性強

人工智能理論已經(jīng)滲透到科學(xué)的各個領(lǐng)域，當(dāng)前，幾乎所有的科學(xué)與技術(shù)分支都在共享著人工智能領(lǐng)域所提供的理論和技術(shù)。例如，自第一個專家系統(tǒng)DENDRAL研制成功以來，專家系統(tǒng)已成功地應(yīng)用于數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、醫(yī)學(xué)、地質(zhì)、氣象、農(nóng)業(yè)、法律、教育、交通運輸、軍事、經(jīng)濟等幾乎所有領(lǐng)域；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是以一種更自動化的方式對具有大量數(shù)據(jù)的商業(yè)活動進行分析和預(yù)測，在市場營銷、銀行、制造業(yè)、保險業(yè)、計算機安全、醫(yī)藥、交通、電信等領(lǐng)域已有許多案例；語義Web讓W(xué)eb上的信息能夠被機器所理解，實現(xiàn)Web信息的自動處理，成功地將人工智能的研究成果應(yīng)用到互聯(lián)網(wǎng)。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(shù)也得到廣泛的應(yīng)用，有許多研究成果已經(jīng)進入人們的生活。目前，從理論到技術(shù)，從產(chǎn)品到工程，從家庭到社會，智能無處不在，人工智能廣泛的應(yīng)用性給學(xué)生提供了大量的現(xiàn)實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現(xiàn)實中可以觸及的內(nèi)容。

人工智能課程的多學(xué)科交叉性、內(nèi)容廣泛性、概念抽象、不易理解以及前沿性和應(yīng)用性特點決定了在該課程的講授過程中應(yīng)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(nèi)容的理解，另一方面也能夠更好地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和技術(shù)創(chuàng)新能力，提高他們的科技素質(zhì)和學(xué)術(shù)水平。

3人工智能課程教學(xué)方法

3.1基于問題的啟發(fā)式教學(xué)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(fā)式教學(xué)法是教師在深入了解學(xué)生心理特點和學(xué)習(xí)規(guī)律的基礎(chǔ)上，設(shè)計適合教學(xué)的啟發(fā)式問題，并采取靈活多樣、生動活潑的啟發(fā)方式，充分調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，激發(fā)、引導(dǎo)學(xué)生進行科學(xué)思維，培養(yǎng)學(xué)生獨立思考問題、提出問題和解決問題的能力。該教學(xué)方法強調(diào)的是過程，教師的主要任務(wù)是提出問題，依據(jù)舉一反三的思路引導(dǎo)學(xué)生展開邏輯推理，通過逐層分析深入思考問題，最后綜合學(xué)生觀點闡述相關(guān)理論。

在課程教學(xué)中，有許多內(nèi)容適合于采用啟發(fā)式教學(xué)方法。例如，在知識表示方法的學(xué)習(xí)過程中，教師首先提出問題：“你是怎樣進行數(shù)學(xué)定理證明的？”并在學(xué)生的回答過程中，引導(dǎo)學(xué)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(dǎo)學(xué)生逐步總結(jié)出不同知識表示方法在知識表達能力、推理效率、可實現(xiàn)性、可組織性、可維護性方面的區(qū)別。另外，在確定性推理的教學(xué)過程中，教師可以利用“某處發(fā)生盜竊案，公安局派出5個偵查員去調(diào)查，研究案情時，5個偵查員各給出了一句可信的結(jié)論，據(jù)此判斷誰是盜竊犯”的問題[4]，讓學(xué)生進行判斷和討論，引導(dǎo)學(xué)生認識到推理過程中可以使用多條規(guī)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(fā)式教學(xué)法的要點是設(shè)計適當(dāng)?shù)膯l(fā)式問題和啟發(fā)方式、安排能調(diào)動學(xué)生積極性的討論環(huán)境、鼓勵學(xué)生發(fā)表個性化觀點。教師不僅用問題引發(fā)學(xué)生思考，更要鼓勵學(xué)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(xiàn)有的結(jié)論和固定的程式束縛思想，鼓勵學(xué)生的個性化觀點。啟發(fā)式教學(xué)是一種民主、科學(xué)的教學(xué)方法，其中包含諸多具體的教學(xué)方法，如激疑啟發(fā)法、比喻啟發(fā)法、類比啟發(fā)法、聯(lián)系啟發(fā)法，等等。啟發(fā)式教學(xué)在傳授知識的同時，更注重的是對創(chuàng)新的孕育、萌芽、生成和壯大，它能促使學(xué)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(yǎng)學(xué)生的自學(xué)能力。以問題為基礎(chǔ)的啟發(fā)式教學(xué)，利用問題引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)，全方位深層次發(fā)展學(xué)生的創(chuàng)新思維和探究性學(xué)習(xí)能力。問題可以誘發(fā)出學(xué)生的求知欲，激發(fā)、喚醒了學(xué)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(xué)活動從以傳授知識為中心轉(zhuǎn)化為傳授知識與培養(yǎng)能力并重，理論與實踐相結(jié)合，提高了學(xué)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(xué)法

基于案例的探究式教學(xué)法要求教師能夠根據(jù)學(xué)生的認知水平和能力，創(chuàng)設(shè)引導(dǎo)學(xué)生進行探究活動的案例，以激發(fā)學(xué)生探究問題的興趣，促進學(xué)生質(zhì)疑、探求的創(chuàng)造性學(xué)習(xí)動機，通過選擇與確定問題、討論與提出設(shè)想、實踐與尋求結(jié)果、驗證與得出結(jié)論，發(fā)展學(xué)生的創(chuàng)造性思維，培養(yǎng)學(xué)生獨立探究、研究能力和創(chuàng)新能力。探究式教學(xué)強調(diào)學(xué)生的積極參與，強調(diào)師生互動。對教師來說，必須轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的“傳道”觀念，以平等的心態(tài)與學(xué)生交流探討。在課堂上，要努力營造民主、寬松、和諧的教學(xué)氛圍，積極引導(dǎo)學(xué)生大膽設(shè)想，大膽探索。使學(xué)生樹立研究型學(xué)習(xí)的觀念，消除依附心理，養(yǎng)成勤于思考、善于思考的良好學(xué)習(xí)習(xí)慣，通過積極參與研討培養(yǎng)學(xué)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分的教學(xué)中，將基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的維吾爾文手寫字母識別作為案例開展了探究式教學(xué)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(jié)果詳細地在課堂上進行演示，引導(dǎo)學(xué)生對實驗提出質(zhì)疑。在教學(xué)實踐中，學(xué)生提出了大量問題，例如，輸出層神經(jīng)元個數(shù)如何確定，為什么輸出層神經(jīng)元個數(shù)對識別率會有影響？網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中出現(xiàn)震蕩的原因是什么？如何解決？為什么有時誤差較大，權(quán)值的調(diào)整量反而很小？等等。在教師事先準備好的實驗演示的基礎(chǔ)上，開展學(xué)生進行課堂討論，讓學(xué)生提出解決問題的各種方法，并現(xiàn)場通過實驗進行驗證，逐步讓學(xué)生理解BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計、輸入輸出數(shù)據(jù)的預(yù)處理、初始權(quán)值設(shè)計的必要性及其實現(xiàn)方法。課堂授課實踐表明，這種方法極大地激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，使學(xué)生能夠大膽設(shè)想，大膽探索，增加了學(xué)生的自信心和創(chuàng)新精神。本次課堂討論結(jié)束后，教師根據(jù)學(xué)生的討論以及實驗結(jié)果演示，總結(jié)標準BP算法的局限性，例如，“易形成局部極小”，“訓(xùn)練次數(shù)多，學(xué)習(xí)效率低”，“訓(xùn)練時有學(xué)習(xí)新樣本遺忘舊樣本的趨勢”等，并要求學(xué)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(xué)生分組，讓學(xué)生展開討論，為下次討論課作好準備。

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

案例教學(xué)法的關(guān)鍵是案例的選擇。案例是為教學(xué)目標服務(wù)的，因此它應(yīng)該具有典型性，且應(yīng)該與所對應(yīng)的理論知識有直接的聯(lián)系。案例最好是經(jīng)過深入調(diào)查研究。來源于實踐，不能只是一堆數(shù)據(jù)的羅列。教科書的編寫應(yīng)采用圖片、表格、曲線等方式讓學(xué)生看到算法的實驗結(jié)果，啟發(fā)學(xué)生思考。另外，案例應(yīng)該只有情況沒有結(jié)果，有激烈的矛盾沖突，沒有處理辦法和結(jié)論，由學(xué)生對案例提出質(zhì)疑，從這個意義上講，案例的情況越復(fù)雜，越多樣性，越有價值。

案例教學(xué)法能夠?qū)崿F(xiàn)教學(xué)相長。教學(xué)中，教師不僅是教師而且也是學(xué)員。一方面，教師是整個教學(xué)的主導(dǎo)者，掌握著教學(xué)進程，引導(dǎo)學(xué)生思考、組織討論研究，進行總結(jié)、歸納。另一方面，在教學(xué)中通過共同研討，教師不但可以發(fā)現(xiàn)自己的弱點，而且從學(xué)生那里可以了解到大量感性材料。另外，案例教學(xué)法能夠調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)主動性。教學(xué)中，由于不斷變換教學(xué)形式，學(xué)生大腦興奮不斷轉(zhuǎn)移，注意力能夠得到及時調(diào)節(jié)，有利于學(xué)生精神始終維持最佳狀態(tài)。案例教學(xué)的最大特點是它的真實性。由于教學(xué)內(nèi)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(xué)習(xí)和理解。最后，案例教學(xué)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(xué)生在課堂上也不是忙于記筆記，而是共同探討問題。由于調(diào)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(yǎng)目標和人工智能課程研究范疇的寬泛性、應(yīng)用性、創(chuàng)新性和前沿性，根據(jù)我校計算機系碩士生指導(dǎo)教師的研究領(lǐng)域，我們在課堂教學(xué)中為計算智能、機器學(xué)習(xí)算法、機器視覺、自然語言理解部分增加了研討會，要求學(xué)生上網(wǎng)進行文獻檢索、閱讀和學(xué)術(shù)研討，根據(jù)個人的研究興趣和研究設(shè)想上臺作報告。另外，我們還邀請相應(yīng)專家和成果突出的各屆研究生為學(xué)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(xué)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(lǐng)域的研究生在通過查資料了解所在研究小組工作的基礎(chǔ)上，上臺作報告。機器翻譯研究組的同學(xué)在學(xué)習(xí)自然語言理解部分的內(nèi)容之后，對其所在小組目前的工作及采用的技術(shù)、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(shè)想。與自己所在研究小組的科研相結(jié)合，開展文獻檢索和學(xué)術(shù)研討，一方面讓學(xué)生開闊了眼界，另一方面也提高了學(xué)生查閱文獻、主動獲取知識、獨立思考的科研能力。

4結(jié)語

人工智能理論已經(jīng)滲透到科學(xué)的各個領(lǐng)域，人工智能技術(shù)也得到了廣泛的應(yīng)用。人工智能課程具有多學(xué)科交叉、內(nèi)容廣泛、前沿性和應(yīng)用性強等特點，課程開設(shè)能夠很好地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和技術(shù)創(chuàng)新能力。教與學(xué)是教師與學(xué)生雙方互動的過程，教學(xué)中要根據(jù)學(xué)生身心特征的實際情況采用相應(yīng)的教學(xué)方法，并結(jié)合本校科研隊伍的研究領(lǐng)域，不斷地探索和提高，才能使教學(xué)工作更上一層樓，切實為國家、為社會培養(yǎng)具有創(chuàng)新能力、實踐能力和創(chuàng)業(yè)精神的高層次人才。

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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;

篇（7）

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領(lǐng)域?qū)W科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術(shù)。由于信息環(huán)境巨變與社會新需求的爆發(fā)，人工智能技術(shù)的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數(shù)據(jù)、云計算等新技術(shù)的應(yīng)用也愈發(fā)廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學(xué)習(xí)，不斷將人工智能技術(shù)與管理知識結(jié)合起來，對其未來職業(yè)生涯的發(fā)展有著重要作用。人工智能是一門前沿學(xué)科，管理學(xué)院開設(shè)人工智能課程的目的是為了更好地培養(yǎng)學(xué)生的技術(shù)創(chuàng)新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應(yīng)用需求空間巨大的學(xué)科特點，通過概率統(tǒng)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計算機編程語言、數(shù)據(jù)庫原理等基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)，加強學(xué)生解決實際問題的能力，為就業(yè)打下基礎(chǔ)。本文基于社會對于人工智能領(lǐng)域的人才需求，結(jié)合諸多長期從事經(jīng)管類專業(yè)課程教學(xué)的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學(xué)內(nèi)容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學(xué)改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學(xué)現(xiàn)狀與問題

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

2、管理類人才的人工智能課程教學(xué)改進策略

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

2.1教學(xué)方法改進

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

2.2教學(xué)內(nèi)容設(shè)置

篇（8）

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析等。

算法基礎(chǔ)課程：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機，遺傳算法等，還有各個領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM。

人工智能是一個綜合學(xué)科，人工智能專業(yè)的主要領(lǐng)域是：機器學(xué)習(xí)、人工智能導(dǎo)論、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網(wǎng)、博弈論等。

人工智能專業(yè)就業(yè)方向

1、機器人設(shè)計、制作相關(guān)方向

學(xué)習(xí)人形機器人相關(guān)技術(shù)和知識，可以成為當(dāng)今和以后國家急需的機器人人才，系統(tǒng)了解機器人結(jié)構(gòu)、應(yīng)用和設(shè)計開發(fā)，培養(yǎng)科學(xué)的工科思維方式，激發(fā)興趣、自由發(fā)揮創(chuàng)作、培養(yǎng)溝通、協(xié)調(diào)、專注能力。

2、基于AI相關(guān)知識和技能的各個工種方向

利用AI和機械臂的結(jié)合，可以培養(yǎng)動手、制造，維護和解決問題的能力。桌面機械臂的課程，是引向人工智能技工的就業(yè)方向;AI技工需要掌握輕工業(yè)設(shè)備的使用和維護。

3、編程相關(guān)的方向

通過學(xué)習(xí)機器人編程課程，你能領(lǐng)悟或培養(yǎng)出工程結(jié)構(gòu)思維和編程思維，這也是AI時代里任何工作都需要具備的應(yīng)用技能，部分優(yōu)秀的學(xué)生還能晉級為國家都需要的人工智能高級編程人才。

4、新制造和新設(shè)計相關(guān)方向

3D打印是未來新制造的基石技術(shù)， 3D打印相關(guān)技術(shù)，將為你打開一扇通往新制造、新設(shè)計的就業(yè)大門。不管以后你是上班還是自主創(chuàng)業(yè)，3D打印技能和思維都能助你一臂之力。

第一：智能化是未來的重要趨勢之一。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)會陸續(xù)普及應(yīng)用，在這個大背景下，智能化必然是發(fā)展趨勢之一。人工智能相關(guān)技術(shù)將首先在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)開始應(yīng)用，然后陸續(xù)普及到其他行業(yè)。所以，從大的發(fā)展前景來看，人工智能相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展前景還是非常廣闊的。

篇（9）

1．背景

隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，人們的生活方式發(fā)生了許多重大的變革，其中之一便是網(wǎng)絡(luò)游戲的盛行。如同雨后春筍般冒出來的網(wǎng)吧，以及快速增長的PC，使得人們接觸到互聯(lián)網(wǎng)的機會越來越多，這就為網(wǎng)絡(luò)游戲的傳播與發(fā)展創(chuàng)造了可能。一方面，數(shù)量龐大的網(wǎng)民群體中，年輕人占了絕大部分，網(wǎng)絡(luò)游戲豐富了社會公眾的文化娛樂生活，深受廣大年輕人喜愛，這更促進了游戲產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。另一方面，現(xiàn)代社會生活節(jié)奏加快，人們壓力日益增大，許多人傾向于在網(wǎng)游中尋求安慰，釋放壓力，因而全球市場對于網(wǎng)游的需求有增無減。同時，隨著科技的發(fā)展和人們對游戲越來越高的要求，游戲逐漸向真實體驗、感覺、觸覺等人性化發(fā)展，讓玩家有身臨其境的感覺，在整個游戲過程中得到享受游戲的一種特別的快樂和放松。［1］

近年來3D影像和仿真科技的不斷發(fā)展，讓游戲開發(fā)人員得以創(chuàng)建出更吸引人、更令人沉迷其中的游戲環(huán)境。然而要做出更能令人流連忘返的游戲就得應(yīng)用人工智能（AI）。AI的應(yīng)用使游戲角色能夠任意走動、角色可以走進障礙物、能夠控制非玩家角色是否按照團隊運動等，同時，AI還能延長游戲的生命周期，讓游戲更加有趣和更具有挑戰(zhàn)性。

AI能夠處理游戲角色的追趕、躲避、聚集、避障和尋徑問題；AI給游戲角色賦予模糊邏輯和有限狀態(tài)機等基于基本規(guī)則的推理能力；AI腳本可以擴充AI引擎，讓設(shè)計者和玩家更好地設(shè)計和玩游戲，等等。因此，將AI應(yīng)用在游戲開發(fā)中以設(shè)計實現(xiàn)游戲角色的各種行為勢在必行，有著重要的現(xiàn)實意義。

2．教學(xué)內(nèi)容及其特點

本系人工智能課程的教學(xué)內(nèi)容主要是處理追趕、躲避、聚集、攔截和避障等問題，使用經(jīng)典A*算法及其改進算法解決尋路問題，以及有限狀態(tài)機，等等。本文主要針對游戲中游戲角色的尋路問題進行探討。游戲設(shè)計中游戲角色的尋路問題是設(shè)計的關(guān)鍵，傳統(tǒng)的方法是應(yīng)用A*算法及其改進算法等來實現(xiàn)游戲角色的尋路問題，目前逐漸有學(xué)者應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、粒子群算法等智能算法來實現(xiàn)游戲角色的尋路問題。如：迷宮尋路游戲中《幫助Bob找到回家的路》應(yīng)用遺傳算法，《智能采礦》游戲中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用粒子群實現(xiàn)坦克大戰(zhàn)游戲，等等。嘗試應(yīng)用魚群算法、螢火蟲算法等智能算法求解游戲角色的尋路問題中，以實現(xiàn)游戲的更加智能化、人性化，同時，新的仿生算法的學(xué)習(xí)和應(yīng)用能吸引學(xué)生的學(xué)習(xí)注意力、增強學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

智能算法是解決智能計算問題的方法，已成為人工智能界一個研究的熱點領(lǐng)域，研究的最終目標就是為了讓計算機和集成有計算功能的各種工具及設(shè)備更加獨立、更加聰明，能夠自主思考和行動，最終成為我們工作和生活中必不可少的一部分。智能算法主要包括：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進化算法、人工免疫算法、模擬退火算法、蟻群算法、粒子群算法、蜂群算法、人工魚群算法、人口遷移算法、人工螢火蟲算法等。［2］智能算法是一類仿生算法，就是向自然界學(xué)習(xí)，采用類比的方法，通過模仿自然界中動物飛行、覓食、求偶等行為以得到解決問題的一般方法，如蟻群、粒子群、蜂群、魚群、螢火蟲算法等。此外，還有很多智能算法通過模仿一些自然或物理現(xiàn)象和規(guī)律，如模擬退火算法通過模擬液體的結(jié)晶過程設(shè)計，免疫算法是模擬生物、植物或動物免疫系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)節(jié)功能設(shè)計的，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人的大腦結(jié)構(gòu)及信號處理過程而設(shè)計的，進化算法是基于達爾文的“優(yōu)勝劣汰、適者生存”原理設(shè)計的。［3］

針對本系人工智能課程的教學(xué)內(nèi)容，建議補充人工智能中幾種簡單的智能算法的知識點，選取相關(guān)人工智能教材的一些內(nèi)容結(jié)合智能算法進行教學(xué)。

3．教學(xué)方法

針對人工智能課程內(nèi)容，根據(jù)高校教育規(guī)律、高校學(xué)生學(xué)習(xí)的特點，采用教學(xué)、實踐相結(jié)合的教學(xué)方法，大小課結(jié)合，大課講授理論知識，小課進行課堂實驗，小課的課堂實驗中嚴格要求學(xué)生親手編寫代碼，應(yīng)用大課所學(xué)理論知識完成簡單小游戲以實現(xiàn)理論和實踐知識的掌握。同時，借助游戲系的優(yōu)勢，制作動漫，采用動漫技術(shù)來實現(xiàn)人工智能中各種算法的仿生機制，讓學(xué)生深刻體會每一種算法的原理和仿生機制，這樣能增強學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能課程的興趣，可以取得更好的教學(xué)效果。

4．教學(xué)效果評價方法

人工智能這門課，最重要的是注重學(xué)生對人工智能理論及在游戲中應(yīng)用的知識和能力的培養(yǎng)。因此，本課程學(xué)習(xí)結(jié)束后主要采用以下方式進行考查：（1）閉卷考試。主要考查對人工智能理論的理解、掌握和綜合運用能力。（2）課堂練習(xí)。要求對課堂上介紹過的算法理解、分析、應(yīng)用，編程實現(xiàn)游戲中的某個功能，最終課程結(jié)束時能完成一個功能完整的小游戲。（3）大作業(yè)。檢查學(xué)生的動手編程能力，要求從介紹過的算法中找一種算法實現(xiàn)一個小游戲中游戲角色的移動、尋路等行為，形成一個演示游戲。該門課成績分配如下：成績=閉卷考試（70%）+課堂練習(xí)（10%）+大作業(yè)（20%）。

5．結(jié)語

人工智能是隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展和人們對自然界的深入理解而發(fā)展起來的，人工智能的應(yīng)用逐漸廣泛。游戲開發(fā)中人工智能的應(yīng)用實現(xiàn)了游戲逐漸向真實體驗、感覺、觸覺等人性化發(fā)展，讓玩家有身臨其境的感覺。因此，在網(wǎng)絡(luò)游戲相關(guān)專業(yè)開設(shè)人工智能課程勢在必行，有著重要的現(xiàn)實意義。

參考文獻：

篇（10）

王湘浩在北京大學(xué)數(shù)學(xué)系學(xué)習(xí)，如魚得水，才能得到充分發(fā)揮，成績遙遙領(lǐng)先，是著名數(shù)學(xué)家江澤涵教授的高足。在三四年級時他獲得了最高獎學(xué)金。

1937年，王湘浩在北京大學(xué)數(shù)學(xué)系畢業(yè)時恰值爆發(fā)，北京大學(xué)南遷。王湘浩在西南聯(lián)合大學(xué)當(dāng)了助教，1939年成為江澤涵教授的研究生，專攻拓撲學(xué)，1941年畢業(yè)，擔(dān)任西南聯(lián)合大學(xué)講師。1946年夏，他到美國普林斯頓大學(xué)，在著名代數(shù)學(xué)家E?阿廷指導(dǎo)下攻讀學(xué)位，1947年夏取得碩士學(xué)位，1949年春又取得博士學(xué)位，其博士論文《關(guān)于格倫瓦爾德定理》糾正了格倫瓦爾德定理的錯誤，將該定理做了推廣，重新證明了迪克森猜想。他的這項工作一直享譽代數(shù)學(xué)界。

1949年6月，王湘浩啟程回國，在母校北京大學(xué)數(shù)學(xué)系任副教授，1950年晉升教授。1952年院系調(diào)整時，他到東北人民大學(xué)（后改名為吉林大學(xué)）數(shù)學(xué)系任系主任。1955年他被選為中國科學(xué)院學(xué)部委員（院士），年僅40歲。

1958年，王湘浩以其敏銳的洞察力，率先認識到開拓計算機科學(xué)研究的重大意義，毅然從代數(shù)方向轉(zhuǎn)向計算機科學(xué)方向，創(chuàng)建了控制論專業(yè)，開展了計算機理論研究，使吉林大學(xué)成為國內(nèi)最早開展計算機科學(xué)研究的單位之一。

20世紀60年代，王湘浩在“多值邏輯”和“自動機理論”兩方面取得了具有國際先進水平的研究成果。

在那個被扭曲了的歲月中，王湘浩作為學(xué)術(shù)權(quán)威，遭受到了不公正待遇。而且還被莫須有地說成是員，被強制去住“牛棚”，遭受了嚴重的摧殘。“”被粉碎后，王湘浩又振作起來，投身于他所熱愛的教學(xué)和科研工作。那時，他雖然已經(jīng)年過花甲，但仍然承擔(dān)起吉林大學(xué)副校長的工作，承擔(dān)起剛剛開始的博士生導(dǎo)師的重任。

1977年，王湘浩在國內(nèi)最早提出要開展人工智能的研究，并于1980年受教育部委托，在吉林大學(xué)舉辦了全國性的人工智能討論班，隨之成立了全國高校人工智能研究會。王湘浩在定理機器證明的歸結(jié)方法上做出了研究成果。1982年王湘浩和他的學(xué)生研究了歸結(jié)方法中的取因子問題并提出了廣義歸結(jié)方法。

王湘浩很早就指出，越是有成就的教授，越要上基礎(chǔ)課，為低年級學(xué)生上課。這是他從自己的成長道路獲得的一個啟示。他不僅堅持這一觀點，而且身體力行，率先垂范。他的一個學(xué)生回憶道：“1957年，當(dāng)我剛進入吉林大學(xué)數(shù)學(xué)系時，就是王湘浩教授為我們主講數(shù)學(xué)分析課和高等代數(shù)課。名教授的點撥與教誨，對于我掌握這些課程，包括培養(yǎng)科學(xué)的治學(xué)態(tài)度，培養(yǎng)分析問題和解決問題的能力，都具有極其重要的作用。他不僅親自為我們講課，連講課的講義也是他親自編寫的。”這就是1960年代全國高校的通用教材《高等代數(shù)》和《離散數(shù)學(xué)》等。

此后，王湘浩教授仍堅持為低年級學(xué)生上課，幾乎每年入學(xué)的一年級學(xué)生的高等代數(shù)，都由王湘浩教授主講。正是這樣的傳統(tǒng)，使得吉林大學(xué)數(shù)學(xué)系的學(xué)生，不僅受到嚴格的訓(xùn)練，而且學(xué)者們嚴謹?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、德藝雙馨的人格魅力，成為學(xué)子們在大學(xué)期間乃至以后人生受用不盡的精神食糧。

王湘浩教授講課，清晰、簡練、明快、邏輯性極強。他善于抓住事物本質(zhì)，并且引導(dǎo)你一下子就去研究問題的要害。這也就特別有益于學(xué)習(xí)他分析問題和解決問題的能力。他這樣做時，自己也特別投入，往往是把精力全部集中于引導(dǎo)學(xué)生積極探索和深入思考之中。因此，有幾次，當(dāng)他一手拿粉筆，一手拿香煙時，他競在不知不覺中，把粉筆當(dāng)成香煙，塞進嘴里。每每在這時，他自己也會和同學(xué)們一起會心地笑起來。

王湘浩還業(yè)余從事紅學(xué)研究，紅學(xué)大師周汝昌（1918--2012）晚年以90多歲的高齡評價王湘浩的《紅樓夢新探》道：“誰解其中味？君書動我心。同時不相識，字字惜千金。”

周汝昌說：“我艱難地堅持讀完了王湘浩教授的《紅樓夢新探》，不禁萬感中來，悲喜交集，心中實難平靜。這冊書部頭不大，編收論文只有6篇，正文不過108頁，然而在近年紅學(xué)專著中，這是我所見的一部令我心折的、學(xué)術(shù)品格很高、思力識力很深的著作。它的問世，意義之重大，必將逐步為學(xué)術(shù)文化界認識與評價。為什么重大？他是一位卓越的自然科學(xué)家。這樣的學(xué)者，與一般‘紅學(xué)家’顯然不盡相同，由他來研

1993年5月4日，王湘浩逝世于大連，時年78歲。

他的《病榻感懷》是：

死去原知萬事空，但悲未見教苑榮。

他的墓碑上鐫刻著他的

這經(jīng)文，若能背，微積分，便學(xué)會；

n次冪，算微商，乘以n，降一方；

賽因x，作微分，結(jié)果是，柯賽因；

柯賽因，求導(dǎo)數(shù)，得賽因，加個負；