本科高年级人工智能教学的几点思考.docx

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1、本科高年级人工智能教学的几点思考 摘要：本文结合对人工智能课程的教学实践，针对本科高年级的教学特点和人工智能学科的自身特点，提出了对当前人工智能教学过程的三点思索，并且给出了相应的教学思路和方法。 关键词：人工智能；本科高年级教学；教学改革 中图分类号：G642文献标识码：B 1引言 人工智能是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程，在信息类相关的很多高年级本科和探讨生都开设了人工智能课程。人工智能是一门前沿性的学科，它主要探讨计算机实现智能的基本原理和基本方法，同时人工智能也是一门多学科交叉的综合学科，它涉及计算机科学、数学、心理学、认知科学等众多领域。广义的人工智能涵盖了模式识别、机器

2、学习、数据挖掘、计算智能、神经网络、统计学习理论等众多探讨方向。人工智能作为计算机学科的重要分支，已成为人类在信息社会和网络经济时代所必需具备的一项核心技术，并将在将来发挥更大的作用。 由于人工智能课程的学习难度较大，内容更新比较快，也繁多，使得教学有肯定的难度。特殊是针对本科高年级的人工智能教学，由于本科生的探讨意识相对较弱，而人工智能比较强调科研性，所以如何教好本科高年级的人工智能课程是一项特别具有挑战性的任务。 本文通过分析本科高年级的教学特点和人工智能课程的自身特点，在如何提高教学质量这一问题上提出了几点思索。 2本科高年级的教学特点 中国的本科教化，由于历史和经济发展水同等诸多缘由，

3、目前的定位还是培育某方面专业人才的专才教化。本科高年级学生在完成了低年级公共基础课程和部分专业基础课程的学习之后，迫切希望了解本专业的应用领域和发展前景，所以在教学过程中要留意内容的应用性和专业性。另一方面，本科高年级学生也是探讨生教化的储备人才，在教学过程中要适时的进行科研引导，这样能够让毕业生保持对科学的爱好，从而为探讨生阶段进一步深化探讨打下基础。本科生一般于4年级的10月份起先着手毕业设计，在本科高年级的教学过程中还要留意与毕业设计的内容相结合，这样可以让学生提前做好打算，选择适合自己的方向。 3人工智能课程的学科特点 与信息类其它专业课程相比，人工智能具有应用性、探讨性和发展性三个重

4、要学科特点。首先，人工智能是一门应用性很强的学科。人工智能学科的主要目标在于探讨用机器来仿照和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。人工智能技术广泛应用于模式识别、数据挖掘、智能限制、信息检索、智能机器人等领域，在日常生活中，随处可见人工智能技术的应用实例；其次，人工智能技术具有很强的探讨价值，是计算机科学领域中重要的探讨方向。技术进步无止境，探讨者们不断追求开发出效率更高、更智能的人工智能技术：最终，人工智能是一门正在发展中的学科。随着信息化、计算机网络和Internet技术的发展，人类已步入信息社会和网络经济的时代，它们为人工智能提出了很多新的探讨目标和探讨课题，人工智能的应用领域

5、以及技术算法都在不断发展。 4人工智能教学的三点思索及对策 4.1注意应用性和介绍性 在教学实践中，笔者发觉，本科高年级学生一般比较关切各种人工智能技术的应用领域和运用方法，而对基础性理论和技术细微环节不是很感爱好。他们一方面希望能学到许多较新和较好用的人工智能算法，并且最好可以看到运用效果；另一方面又希望老师的教学主要停留在介绍性层面，不想花太多时间在困难的理论理解上。这也比较符合本科高年级的教学特点，本科阶段主要是培育具备较强应用性和基础科研素养的专业人才。传统的人工智能教学主要讲授学问表示和搜寻推理技术，大部分实例都是解答式或推证式的。由于其学问的抽象性，又加之其应用实例较少，所以往往老

6、师感觉难讲，学生在学习过程中也感觉乏味，对讲授的内容大多都是死记其方法和步骤，因此影响了教学效果。针对这一问题，笔者认为，在设计人工智能教学时，要注意内容的新奇性、好用性和介绍性。除了讲授那些仍旧有用的和有效的基本原理和方法之外，要着重介绍一些新的和正在探讨的人工智能方法和技术，特殊是近期发展起来的方法和技术，如支持向量机、决策树、模糊集、遗传算法、蚁群算法等。这些内容的理论部分可以不必过分深究，教学重点主要放在介绍每种技术的产生背景、发展状况、应用领域和详细实现上。此外，要留意理论与实际应用亲密结合，在教学过程中加入一些与课程内容结合的、可以用计算机实现的实际应用内容。考虑到目前应用最广泛的

7、人工智能领域之一是模式识别，而探讨模式识别的主要计算机工具是Matlab，所以笔者在教学过程中以手写数字识别作为教学实例，针对所介绍的每一种人工智能技术，都将其应用于手写数字识别当中，并讲解了这些技术的Matlab实现方法。学生在驾驭了基本理论之后，可以根据实现步骤的指导，立即上机见到算法的实际效果，加深对算法实现思路和方法的相识。 4.2注意科研引导性 本科教学不仅要培育学生的应用实力，还要培育学生具备基本的科研素养。本科教化一方面为社会培育了大批应用型人才，另一方面也要为我国的科研事业培育后备力气。特殊是近几年来我国对科研的投入不断增加，探讨生招生规模逐年增大，本科高年级学生准备接着读研的

8、也不在少数。而人工智能是计算机相关学科特别活跃的探讨课题，其涵盖的分支特别广泛，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探讨方向。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，还要留意对学生适时适度的科研引导。这样可以激发学生的探讨爱好，树立目标意识，找准探讨方向，为将来的科研工作打下基础。在教学过程中，可以引导学生思索每种人工智能技术的优点是什么?缺点是什么?有没有改进的方法?比如BP神经网络是计算智能中较为成熟的技术，具有强大的非线性学习实力，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胜利应用。然而BP神经网络算法自身也存在着一

9、些缺点，如会有局部最小解、解受初值影响较大、理论说明不完善等。近十年来，探讨者渐渐把目光转移到另一种新的非线性学习工具支持向量机上。同神经网络相比，支持向量机具有泛化实力强、不受局部最小问题困扰、理论背景完善等显著优点。在给学生讲解BP神经网络算法的时候，一方面可以通过手写数字识别试验展示其强大的非线性分类实力，另一方面也要告知学生，BP神经网络并不是完备的，其缺点同样明显。然后引导学生对这些问题进行思索，探讨有没有更好的解决方法。此时，顺势引出支持向量机的内容，并且介绍支持向量机的探讨现状和探讨方向。通过两者的对比，学生不但了解到了较新的人工智能技术，又对人工智能探讨中如何去发觉问题、解决问

10、题、人工智能技术的进化历程有了直观的印象。 4.3教学内容与毕业设计相结合 本科毕业设计是对本科生用所学学问来解决实际问题和进行专业探讨实力的检验，是本科高年级学生将要面临的一项重要任务。由于人工智能学科具有应用性和科研性的特点，人脸识别、网页检索、经济预料、基因数据处理等应用领域都离不开人工智能技术，所以人工智能方向为学生供应了丰富的毕业设计选题。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，可以适当穿插介绍有关毕业设计的内容。告知学生哪些应用领域是目前人工智能探讨的热点方向，哪些人工智能技术可以用来解决这些问题。通过向学生介绍具有肯定应用价值和探讨意义的题目，然后引导他们查找阅读相关技术文献

11、，分析问题，解决问题，最终编写代码和撰写论文。比如笔者给学生供应的选题包括：(1)基于支持向量机的上市公司信用评价；(2)正则化回来在股票预料中的应用；(3)基于肤色的人脸检测；(4)基于内容的网页图像检索等。这些题目应用性强，具有肯定科研深度但是难度又不至于太大，学生选择这些题目的主动性很高。通过将教学内容与毕业设计相结合，不但加深了学生对课程的理解，又使其找到了合适的毕业设计题目，可谓一箭双雕。 5结束语 笔者结合人工智能课程的教学实践，针对本科高年级的教学特点和人工智能课程的学科特点，提出在设计人工智能教学时，要注意内容的新奇性、好用性和介绍性，同时还要留意对学生适时适度的科研引导，适当穿插介绍有关毕业设计的内容，其目标是将难学、枯燥、难于理解的问题，变得易学、好玩、易于理解。从学生反馈来看，这些方法起到了明显的实际效果，有效地提高了学生的学习主动性。 第7页 共7页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页第 7 页 共 7 页