發布時間：2023-09-27 16:15:04
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的人工智能教育的內容樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。
關鍵詞:人工智能;創新性教學;精品課程;課程建設;教學改革
人工智能課程是計算機類專業的核心課程之一,也是智能科學與技術、自動化和電子信息等專業的重要課程,其知識點具有不可替代的重要作用。該課程內容廣泛,具有很強的綜合性、應用性、創新性和挑戰性[1],其開設能夠更好地培養學生的創新思維和技術創新能力,為學生提供了一種新的思維方法和問題求解手段。同時,本課程能夠培養學生對計算機前沿技術的前瞻性,提高他們的科技素質和學術水平。通過課程的學習,學生對人工智能的定義和發展、基本原理和應用有一定的了解和掌握,啟發了對人工智能的學習興趣,培養創新能力。
中南大學人工智能課程開設于20世紀80年代中期。1983年,蔡自興作為訪問學者赴美國普度大學研修人工智能,并與美國國家工程科學院院士傅京孫(K. S. Fu)教授及清華大學徐光v教授合作研究人工智能。在傅京孫院士教授的指導下,蔡自興和徐光v教授執筆編著《人工智能及其應用》一書,并于1987年5月在清華大學出版社問世,成為國內率先出版的具有自主知識產權的人工智能教材。本教材不僅為我校人工智能課程提供了一部好教材,而且促進了國內高校普遍開設人工智能課程。此后,又陸續編著出版了《人工智能及其應用》第二版、第三版“本科生用書”和“研究生用書”、第四版等,修讀該課程的學生也與日俱增。該書第二版還獲得國家教育部科技進步一等獎。經過近20年建設,該我校人工智能課程于2003年評為國家精品課程,并在2008年評為國家雙語教學示范課程。這是至今國內唯一同時獲得國家級精品課程和雙語教學示范課程的人工智能課程。同時,我們還開發了人工智能網絡課程,具有網絡化、智能化和個性化等特色,被國家教育部評為優秀網絡課程,供兄弟院校人工智能教學參考使用,受到普遍歡迎[2]。
作為國內第一門人工智能精品課程,我們按照教育部精品課程標準建設《人工智能》課程,尤其是在教學內容、創新性教學方法和教學模式上進行不斷進行改革與探索,取得了很好的效果。本文即為我校人工智能精品課程建設與改革經驗的初步總結。
1教學內容優化
1.1課堂教學內容優化
教學內容的確定是課程的首要任務。如何選好教學內容,使學生既能了解本領域的概貌,又能適合學生的基礎,便于他們在有限的時間完成學習任務,是一件難事。教學內容除了包含基礎理論外,還應該反映人工智能領域的新發展和新動態,跟上學科發展的步伐。本課程最初設定的教學內容分基礎部分和擴展應用部分。基礎部分主要包括人工智能的定義和發展、知識的表示以及推理,而擴展應用部分主要包括專家系統、機器學習、機器規劃、機器視覺等。
近年來人工智能科學的快速發展,涌現出了大批新的方法和算法,研究熱點問題也從符號計算發展到智能計算和Agent等。
學內容,既能使學生了解本領域的概貌,又能適合學生的基礎,便于他們在有限的時間完成學習任務,是一件難事。教學內容除了包含基礎理論外,還應該反映人工智能領域的新發展和新動態,跟上學科發展的步伐。本人工智能課程最初設定的教學內容分基礎部分和擴展應用部分。基礎部分主要包括人工智能的定義和發展、知識的表示以及推理,而擴展應用部分主要包括專家系統、機器學習、機器規劃、機器視覺等。
近年來人工智能科學的快速發展,涌現出了大批新的方法和算法,研究熱點問題也從符號計算發展到智能計算和Agent等。
隨著科學技術的不斷進步,在科學研究和工程實踐中遇到的問題變得越來越復雜,傳統的計算方法無法在一定時間內獲得精確的解。為了在求解時間和求解精度上取得平衡,很多具有啟發式特征的智能計算算法應運而生。這些算法通過模擬大自然和人類的智慧來實現對問題的優化求解。計算智能作為人工智能的一個新的分支是目前的研究熱點,它主要涉及神經計算、模糊計算、進化計算和人工生命等領域,在如模式識別、圖像處理、自動控制、通信網絡等很多領域都得到了成功應用。另一個近10年來人工智能的研究熱點是Agent和多Agent系統,其理論最早來自分布式人工智能,并隨著并行計算和分布式處理等技術的發展而逐漸成為熱點。
以上兩個內容都是人工智能的重要分支。因此,我們在《人工智能及其應用》第三第3版[3]和第四第4版教材[4]中已經順應形勢加入了這方面的內容,并將教學內容也進行了相應的擴展,加入了計算智能、分布式人工智能與Agent。由于不確定性推理和基于概率的推理方法應用也越來越廣泛,我們也將此類非經典推理方法單獨作為一章來進行教學。另外,還增加了一些新的內容,如本體論和非經典推理、粒群優化和蟻群計算、決策樹學習和增強學習、詞法分析和語料庫語言學,以及路徑規劃和基于Web的專家系統等。圖1給出本課程的教學內容大綱。
人工智能的教學內容涉及面廣且內容較多,要在有限課時內完成教學計劃并讓學生掌握,具有一定難度。因此需要根據教學對象的需求有所取舍。中南大度。因此需要根據教學對象的需求有所取舍。中南大學在智能科學與技術、計算機、自動化三3個專業中均開設了人工智能課程,根據相關專業課程教學對象,對學時和教學內容進行適當調整。對于智能科學與技術專業,人工智能課程為必修課,共48個學時含實驗8個學時。表1表示為相關專業的人工智能課程教學內容分配情況。對于計算機和自動化專業,人工智能課程為選修課,共32個學時含實驗8個學時。許多兄弟院校的計算機專業都把人工智能定為必修課,課程學時也在50學時左右。因此,我們一再強烈建議我校的計算機專業把人工智能列為必修課,并適當增加學時。由于智能科學與技術專業開設有專家系統和智能計算選修課程,因此在人工智能教學內容中只將這兩部分做簡要闡述,而將重點放在知識表示和推理以及擴展應用上。對于計算機專業學生來說,除基本的知識表示和推理外,計算智能和Agent技術也是他們在軟件開發和通訊技術理論學習中需掌握的重要概念。同時,計算智能、專家系統對自動控制和電氣工程也十分重要,對自動化專業則應掌握該方面的內容。
1.2實驗實踐教學創新
國內人工智能課程在開設之初大多沒有安排實驗內容,僅為理論基礎和概念講授。由于理論比較抽象,很難理解,學習效果不理想,學生們對于其應用實現也十分困惑。此后,各高校也逐步在該課程中分配了實驗學時,大多數采用prolog語言和專家系統作為實驗語言和對象[5]。為了改進該課程的教學,我們也從沒有實驗到將實驗學時從零調整為設置4個學時的實驗課時,然后到現在的8個學時的實驗課時。隨著課堂教學內容的改革,實驗內容也進行了優化和更新。
人工智能課程實驗的目的是幫助學生掌握基本理論,發揮主動性,研究探討人工智能算法和系統的運行和實現過程,提出思路并驗證自己探索的思路,從而更好的地掌握知識,培養研究能力和創新能力。因此,在實驗教學內容的設計上,實驗項目應具備研究性和綜合性。實驗項目目標明確,要求學生帶著問題和任務進行實驗,但實驗過程又要有一定的靈活性,學生可以根據自己的思考進行適當的調整。再者,充分采用虛擬實驗方式進行實驗,大大提高了學生的興趣,提供了分析和探討智能算法的很好平臺。同時,學生的實驗數據和實驗結果分析既有格式要求,又給學生報告自己的研究的過程和結果留有空間,并在評分時加以充分考慮。這些做法能夠鼓勵學生,特別是鼓勵優秀學生進行獨立性研究,滿足他們學習的需求。
1) 人工智能課程的實驗環節不足和課時分配問題。
中南大學的人工智能課程的實驗環節經歷了從精品課程建設前沒有到開設,一直到其內容和形式上的不斷改進過程。但目前實驗還主要處于演示性和編程的實驗階段,而非設計和訓練階段。此外,由于人工智能課程涵蓋范圍廣、內容多,而課程所設置的學時有限。,如何分配好課堂教學與實驗課時也是一個需要在今后課程建設中不斷探索的問題。
對于某些專業的人工智能課程,可以考慮單獨開設人工智能實驗課程或人工智能程序設計與實驗課程。
2) 人工智能技術發展迅速情況下如何保持該精品課程持續發展的問題。
人工智能作為一門高度融合的交叉科學,其發展速度迅速,不斷有新理論、新問題涌現出來。我們的
人工智能教學既要注重基礎理論知識,又要緊跟學科發展的步伐,勢必要求對課程內容進行不斷更新,這對我們的教學資源和教師素質都提出了更高的要求。
4結語
本文介紹了中南大學的精品課程――人工智能課程教學內容和創新性教學方法的一些探索,已在課堂教學內容的優化、實驗環節的改進、教學方法的創新的實施上取得了很好的效果,充分激勵了學生的學習積極性和主動性,多方位培養學生發現問題、分析問題和解決問題的能力。我們的想法和做法可供兄弟院校同行參考。不過,仍然存在一些不足之處。隨著智能科學與技術的發展和更為廣泛的應用,人工智能課程的重要地位必將更加突顯,我們也需要繼續努力,與時俱進,不斷完善人工智能精品課程的建設。
注:本文受教育部質量工程國家級精品課程人工智能(2003)、全國雙語教學示范課程人工智能(2007)項目支持。
參考文獻:
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[3] 蔡自興,徐光佑. 人工智能及其應用[M]. 3版. 北京:清華大學出版社,2003.
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Exploration of Innovative Teaching Mode of Artificial Intelligence Elabrate Course
――Construction and Reformation in Elaborate Course of Artificial Intelligence
CHEN Bai-fan, CAI Zi-xing, LIU Li-jue
(Institute of Information Science and Engineering, Centnal South University, Changsha 410083, China)
關鍵詞 人工智能 網絡 專家系統
中圖分類號：TP27 文獻標識碼：A
0引言
20 世紀以來，計算機的發展日新月異，不斷更新換代，以最早期的機械運行方式為基礎，經歷了電子管時代、晶體管時代直到集成電路，時至今日已涉及到人們生活、工作和學習的各個方面，伴隨著計算機的出現并逐步普及應用，人們又開始力圖根據認識水平和技術條件，試圖用機器來代替人的部分腦力勞動，以提高征服自然的能力。
1人工智能的概念
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI，也稱機器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的Dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。主要探討如何運用計算機模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、思考、規劃以及問題求解等思維活動，并以此解決如咨詢、診斷、預測、規劃等需要人類專家才能處理的復雜問題。通俗的說，人工智能可以分為兩部分來理解，即“人工”和“智能”，顧名思義就是人造的智能。人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
2人工智能和教育的關系
（1）人工智能和教育的關系。人工智能以及人工智能科學從1956年誕生起，其研究和應用領域就與教育緊密相關。人工智能就是研究讓計算機接受教育、提高智能的科學技術。AI的研究成果又反過來應用到我們日常生活的各個方面，并可以改進我們的生活。比如應用到教育過程中，促進教育的工作效率（減少教師的數量和工作時間、甚至直接提高受教育者的智能）。還可以產生新的教學模式，如網上學習共同體、合作學習等。（2）人工智能在教育中的應用。人工智能原理和技術從誕生起就應用于教育，其產品通常稱作智能指導系統ITS或者智能計算機輔助教學ICAI。
ICAI系統可以采用多種形式。從根本上講，它是在保證學生和程序靈活性的方式下，應用人工智能原理和技術，組織安排教學系統的各種成分。它并不是根據預先輸入的問題、預先想到的解答、預先指定的分支等進行工作，而是根據學生學習時積累的知識而工作。它的一般工作準則和標準，是依賴本身的知識結構和近期活動事件，如學生回答的歷史記錄。許多ICAI系統都具有這樣的重要特點，即能夠實現與學生的自然語言對話。
3人工智能與網絡教育的融合
隨著人工智能的理論與技術發展，其在教育中的應用日漸擴大，例如Internet上的web站點，其網頁的組織形式，就包含智能的原理。目前人工智能在教育領域特別是網絡環境下的應用主要有以下幾個方面：
（1）ICAI。計算機輔助教學（CAI）是由程序教學發展而來。但是以程序教學為理論基礎開發的CAI課件，在推理機制和學生模型方面存在不足，因而不能根據不同學生的實際情況進行動態調整，缺乏靈活的應變能力。
借鑒人工智能中的專家系統知識，由于專家系統中包含知識庫和推理機兩個基本模塊，在一般專家系統中再加入一個“學生模型”模塊，就構成智能計算機輔助教學（ICAI）系統的基本結構。其中推理機的作用相當于現實教學中的教師，它可以根據知識庫中的內容和學生模型推斷出每個學生的學習能力、認知特點和當前知識水平，根據學生的不同特點選擇最適當的教學內容與教學方法，并可對學生進行有針對性的個別指導，提高教學效果。
（2）智能。在我們傳統的教學過程中，最經典的教學模式是以教師為主，教師講、學生聽，它是一種單向溝通模式。這種教學模式的優點是有利于教師主導作用的發揮，便于教師組織、監控整個教學活動進程，便于師生之間的情感交流，因而有利于系統的科學知識的傳授，并能充分考慮情感因素在學習過程中的重要作用。
上世紀90年代以來，隨著多媒體和網絡技術的迅速發展，強調以學生為中心的建構主義學習理論日益流行。這種理論強調在教師主導下以學生為中心的學習，即一種“主導――主體”教學結構。在這種教學并重的結構中，教師是教學過程的組織者、是良好情操的培養者；學生是信息加工與情感體驗的主體，是知識意義的主動建構者；教學媒體既是輔助教師教的演示工具，又是促進學生自主學習的工具。
在網絡遠程教學中，為實現上述教學模式，把人工智能中的智能體（Agent）技術應用到網絡遠程教學中，并逐漸成為在教學領域實現智能化的一種主流技術。
【關鍵詞】人工智能；診斷學教學；智能教學系統；智能組卷系統；智能閱卷系統；智能仿真教學系統
人工智能（artificialintelligence，AI）的概念最早是在1956年的Dartmouth學會上提出的，隨著計算機核心算法的突破、計算能力的迅速提高以及海量互聯網數據的支撐，目前已被廣泛地應用于各個領域[1-2]。近年來，人工智能也給教育教學領域帶來了機遇，人工智能+教育正如火如荼地開展和推進，改變著傳統的教育形式及生態[3-4]。2018年教育部《高等學校人工智能創新行動計劃》，各大高校在人工智能及其教育發展上有了綱領性的指導[5]。醫學教育作為教育教學諸多領域的一隅，乘著人工智能發展的東風，各大高校在推進醫學教學改革方面進行了大量積極的探索與嘗試[6-8]。診斷學是由基礎醫學過度到臨床醫學的橋梁課，其教學質量的良莠直接影響到醫學生的培養質量，傳統的教學方法難以滿足現代醫學教學的要求，如何發揮人工智能的應用優勢，讓其更好地應用于診斷學的教學工作，也是診斷學課程教改的重要研究方向。
1傳統的診斷學教學方法存在的問題
診斷學是學習臨床基本技能最重要的一門課程，其內容包括癥狀學、體檢檢查、實驗室檢查及輔助檢查等四大塊，分為理論課和見習課，目前大多數醫學院理論課采用的是以大班的形式在多媒體教室講授，而見習課則采取分小組的模式進行，多年的教學實踐發現該教學模式取得的教學效果不盡人意，尤其是近年來隨著全國各大醫學院校的擴招，出現了師資及教學資源配套的相對不足，上述教學模式的問題逐漸凸顯。理論知識以老師講授為主，采取的是“滿堂灌”的教學模式，然而該部分教學內容知識點繁多，知識串聯度不高，課堂靈活度、生動度較為薄弱，學生聽完課以后對課程內容印象不深，知識掌握度差，同時由于學生的學習主觀能動性差異大，不能進行課前充分預習的學生在課堂上更加難以跟上老師講授的節奏。見習課是對理論知識進行實踐，培養學生的實踐操作能力，前期理論知識掌握度差又會影響見習的教學質量，導致教學過程形成惡性循環[9]。見習課主要采取老師講授要領及演示操作流程，之后學生們互相練習的教學方法，該部分內容需反復加強練習，同樣的動作要領反復錘煉才能熟練掌握，因課堂見習時間有限，而老師講授及演示需占用大部分時間，學生動手實踐機會不多，老師對學生的操作手法、操作內容、操作順序等重要內容進行指導和勘誤的時間少，學生操作的規范性難以保證，在以后的臨床實踐中，往往存在實踐操作能力的缺陷。上述教學模式教師與學生們之間除了課堂時間，其余時間是脫節的，不能很好地溝通，學生們有疑問的知識點難以得到老師的及時解答，教學活動中沒有充分反饋，各個教學環節難以進行教學反思，形成教學相長的良性循環。課后復習及階段性總結復習是課堂知識內化及升華的重要方面，傳統的教學模式通常是給學生布置課后作業，學生完成后上交由老師批改留檔，這個環節學生與老師缺乏有效的溝通，且由于學生們學習主觀能動性差異，課后沒有老師的監督及針對性地輔導，課后作業的質量良莠不齊，教學質量欠佳是顯而易見的。隨著現代醫學的發展及研究的開展，涌現了一大批新的診斷方法與手段，譬如關于腫瘤診斷的分子marker，評估預測疾病活動度及預后相關的指標，在臨床上已經常規應用，但由于教材更新需要周期，很難跟新進展同步介紹，另外由于課時有限，難以全面地就學科前沿及新進展進行講授[10]。
2人工智能應用于診斷學教學的重要意義
2.1教師方面
將人工智能應用于診斷學教學實踐，削弱了教師的知識權威而強化了教師的價值引導，對教師的個人能力提出了更高的要求，促使教師踏實踐行終身學習并持續更新自身知識結構。互聯網高速發展的時代，知識呈幾何指數更新并出現大爆炸，基于各種互聯網即時通訊平臺及手機APP，診斷學體格檢查、理論知識講授相關的小視頻及研究進展不勝枚舉，這就要求教師及時獲取、更新知識并進行相應的知識儲備。人工智能的應用促使教師從單人施教發展為團隊施教，為開發更具個性化的課程教學注入團隊的力量。基于大數據的人工智能可以減少診斷學教學過程中的機械性、重復性工作，如平時作業的批改、考勤統計等，減輕了教師的工作負擔，教師可以將更多的精力投入到醫德醫風、醫患溝通能力以及體格檢查手法的規范化培養上，更多的心思放在豐富課程內容及教學形式上。同時大數據可以及時反應學生的學習動態，教師可以根據學生的反饋及課程評價有針對性地對學生進行相應的輔導。
2.2學生方面
將人工智能應用于診斷學教學實踐，可以實時動態記錄學生的學習情況及暴露的問題，如是否按時完成課程任務、測試中哪些知識點容易出錯等，人工智能系統能夠對這些數據進行關聯分析和深度挖掘，并且可視化呈現相應的數據，有利于教師及時掌握學生的學習進度、參與度以及學習效果，并根據具體的學情分析數據來調整輔導和教學方案。基于人工智能強大的算法和分析，可以為學生定制個性化的教學內容及進度，提供更有針對性的課堂內容和隨堂測試，并對測試及平時作業進行智能批改，真正做到查漏補缺。診斷學課程內容相對枯燥，學生們的學習興趣有限，基于人工智能的教學方式可以寓教于樂，在課程中將一些比較零散的知識點可以設置成互動小游戲，營造出良好的課堂氛圍，提高學生們的學習興趣及學習效率。
2.3教學過程
針對教學過程，人工智能亦發揮著至關重要的作用。第一，診斷學作為橋梁課程，是一門必修課，包括臨床醫學五年制、八年制、法醫學、基礎醫學等相應專業的學生均需要學習，人工智能擁有超強的計算能力和強大的“記憶力”，面對眾多不同專業的學生，可以根據大數據進行分析，制定出適合不同專業學生的完備教學目標。教學活動開展過程中，人工智能還可以根據學生的課堂及課后測試表現，依據分層教學的要求自動設置梯次教學目標，幫助學生們逐步提升學習能力和知識掌握度。第二，人工智能可以憑借自身信息化的特點，對各種教學資源進行分析，為教師和學生選擇更優質更合適的資源提供依據，促進個性化的教與學。第三，傳統的教學方式、教學內容相對有限，人工智能基于大數據能夠啟發新的教學思路，創新教學方法，為診斷學教學提供更多的可能性。
3人工智能在診斷學教學中的應用
3.1智能教學系統
智能教學系統是教育技術學中重要的研究領域，其根本宗旨是使得學生的學習環境更加優良和諧，智能教學系統能夠及時有效地調用最新最全的網絡資源并充分優化后供學生學習，使得學生能夠更加全方位、多角度地學習專業知識，提高學習效果[11]。智能教學系統大致由領域知識部分、教師部分及學生部分3個部分構成[12]，其中領域知識部分又稱為專家部分，這一部分既包含了需要講授的內容及掌握的技能，又可以添加專家的學術成果，既能夠保證學生對于基本概念、基本理論及基本技能的掌握，又能夠拓寬知識面，增加知識的廣度。智能教學系統的教師及學生部分主要是為設計和制定教學方案及策略服務，基于大數據基礎上，根據課程的特點、歷年教學情況、學生身心發展特點及學習實際情況，制定更加個性化、高效的教學方案，促成教師因材施教，取得更加理想的教學效果。
3.2智能網絡組卷閱卷系統
診斷學教學內容包括理論和見習兩大塊，教學過程中教師的大量時間用于出題、閱卷、批改平時作業等與考核相關的工作，并且在出題過程中需要圍繞相對固定的重難點內容不斷創新題型，消耗教師大量的精力。智能網絡組卷閱卷系統能夠充分發揮其優勢，將教師從繁冗的考核相關工作中解脫出來，使得教師的教學更高效，教師能夠把更多的時間。智能網絡組卷系統能夠有效收集和分析知名高校教學團隊編寫的在線題庫，實現教學資源的共享，通過隨機抽題組卷、答案隨機排序、題型隨機排序以及設置避免與歷年考卷重復等，顯著提升試卷的質量，亦能改善考試作弊的頑疾，客觀地考核學生對知識的掌握度。智能網絡閱卷系統有簡明的閱卷流程，能夠更有效地識別試卷及答案，能夠明顯降低傳統人工閱卷方式因疲勞帶來的出錯率，使得工作效率更高、考核結果更公正。
3.3智能仿真教學系統
診斷學教學的見習部分是學生提高技能的重要環節，常常采用分小組在病房完成的方式進行，在課程的開展過程也凸顯出了各種各樣的問題，譬如因學生分組進行詢問病史、體格檢查，重復次數多，患者難以多次配合；在教學時間段內病房缺相應的病種，無法對所學的癥狀進行直觀的學習；傳染病流行期間出于對學生健康安全的保護，無法進入病房見習等等，此時智能仿真教學系統能夠發揮重要的補充作用[13]。人工智能可以根據提供的海量真實臨床病例，由醫學專家整合其臨床特征，聯合計算機專家，根據相應的教學要求，形成虛擬病人學習系統，學生在仿真診療環境中，進行問診、體格檢查、診斷以及給出治療方案，同時系統能夠自動發現學生在問診及診斷過程中的錯誤，通過實踐、糾錯再實踐，提高學生采集病史、體格檢查的能力，同時能夠加強學生的臨床思維的訓練，夯實臨床基本功[14-16]。
4總結及展望
【關鍵詞】 人工智能 農村遠程教育 高效
人工智能技術是在計算機科學日新月異發展的進程中一大成果，由于其智能、高效、優化的強大功能，為許多研究者所重視。部分教育領域的研究者，將人工智能技術引入教育行業，探討人工智能如何融入教育，促進教育深度發展。研究者們將人工智能與職業教育、繼續教育、遠程教育及教育技術結合，進行探討，提出了一些很好的建議。農村遠程教育雖然也屬于遠程教育范疇，但由于其自身具有許多特殊性，因此有必要單獨將其應用于農村遠程教育進行探討。
1 我國當前農村遠程教育發展面臨的困境
我國農村遠程教育是伴隨著現代通訊技術的發展而在廣大農村出現的一種新的教育模式。隨著上世紀70年代末，以廣播電視大學為代表的遠程教育的興起，為我國教育的發展寫下了濃重的一筆，由于其不受時間、空間、學習者等要素的影響，充分體現了“時時能學、處處可學、人人皆學”的巨大優勢。因此，本世紀初，國家將遠程教育教學模式引入廣大農村，于2003年推出了“農村黨員干部現代遠程教育”、“農村中小學現代遠程教育工程”，于2004年依托廣播電視大學體統推出了“一村一名大學生”工程，這些遠程教育工程對推進農村教育起到了舉足輕重的作用。但其發展也遇到了困難，具體說主要體現在以下幾個方面：
1.1 師資力量短缺
由于受我國長期以來的城鄉二元制經濟發展模式的影響，導致城鄉經濟發展不均衡，直接造成了城鄉教育發展失衡。在農村教育中，首先表現在教師配置上，由于農村教育經費投、教師工資水平均低于城市，造成了長期以來農村教育師資力量短缺，遠程教育更是如此。據相關研究表明，現我國農村遠程教育由于缺少懂計算機或網絡技術的專業人才，往往用不相關專業的人才作為替代，且大都為兼職人員。這就造成了對遠程教育設備的維護、遠程教育資源的管理及遠程教育教學輔導等方面出現問題。以廣播電視大學系統為例，自2004年廣播電視大學開始招收“一村一名大學生”學員，雖然學員增長速度很快，但其教學點僅延伸至縣城，招收的學員往往為縣城周邊農村的農民，而廣大較偏遠地區正真渴望接受教育的農民缺少受教育機會，之所以沒有延伸至鄉鎮及行政村，根本原因是缺少師資力量。
1.2 資源建設不足
由于農村遠程教育是本世紀初才在農村興起的一種新的教育模式，屬于新生事物，因此缺少前期的積累，主要體現在教學資源的積累上。我們知道，是否擁有豐富優質的教學資源是關乎遠程教育成敗的關鍵。而長期以來，我們主要注重城市遠程教育的發展，現城市遠程教育已相當成熟，擁有一大批優質的教育資源，吸引了大批學習者。但由于農村遠程教育與城市遠程教育相比有其特殊性，廣大農村學員需要掌握的不僅僅是理論知識，他們最迫切學習的是農業實用新技術及掌握能夠改變自己生活現狀的一技之長，而這些課程資源在城市遠程教育中設計不多。因此我們沒有現成的教育資源可供使用，需要另起爐灶進行建設。但由于投入農村遠程教育的經費有限，用于資源建設的經費也不足。造成了現階段農村遠程教育資源依然短缺的現實。這不利于農村遠程教育進一步發展。
1.3 課程設置不合理
如上所述，廣大農村學員渴望學習的是改善自身生活的實用農業新技術及一技之長，同時廣大農村也需要培養一批懂管理的鄉村干部。因此在專業和課程設置上，客觀上要求向這些方面靠攏。雖然現在農村遠程教育在專業設置上慢慢轉向適合農村學員的涉農專業，但在課程設置上還是不盡如人意，往往只根據自己師資情況及資源情況來設置課程，這樣往往造成農民學員需要的課程沒有涉及，而農民學員缺乏興趣的理論課程所占比重過大的問題。這樣會嚴重挫傷廣大農村學員學習積極性，對農村遠程教育發展極為不利。
1.4 網絡教學平臺存在不足
我國現階段遠程教育的網絡輔導教學平臺現階段的形勢往往通過QQ對話、Email郵件、BBS及一些音頻、視頻系統進行。這些方式當然是有效的網絡教學方式，但存在問題也是十分明顯的，最主要問題在于如果沒有提前聯系，教師就不會及時回復學生提出的問題，缺少師生互動。學生的學習效果會大打折扣。
2 人工智能應用于遠程教育的優勢
2.1 人工智能的概念
人工智能是計算機學科的一個分支，是一門研究計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性科學，部分研究者將其定義為：一個電腦系統具有人類的知識和行為，具有學習、推理判斷來解決問題、記憶知識和了解人類自然語言的能力。人工智能的產生過程：對于人類因問題和事物而引起的刺激和反應，以及因此而引發的推理、解決問題及思考決策等過程，將這些過程分解成一些步驟，再通過程序設計，將這些人類解決問題的過程模擬化或公式化，使電腦能有一個系統的方法來設計或應付更復雜的問題，這套能夠應付問題的軟件系統，稱之為人工智能。
2.2 人工智能切合了遠程教育的要求
有研究者指出：人工智能是研究如何構造智能機器（智能計算機）或智能系統，使其模擬、延伸、擴展人類智能的學科。人工智能在教學領域應用的最直接結果就是誕生了智能教學系統。而所謂的智能教學系統是以計算機輔助教學為基礎而興起的，它是以學生為中心，以計算機為媒介，利用計算機模擬教學專家的思維過程而形成的開放式人機交流系統。由于它綜合了知識專家、教師、學生三者的活動，因此，與之相對應，智能教學系統一般分為知識庫、教學策略和學生模型三個基本模塊，再加上自然語言智能接口。人工智能的這些功能和模塊剛好切合了遠程教育的特點及要求。我們開展的遠程教育一直以來就強調以學生為中心，以學生自學為主，教師輔導為輔，教師通過計算機網絡系統對學生進行實時和非實時輔導，以此來完成學生的學習過程。因此人工智能適合應用于遠程教育教學過程。
2.3 人工智能能夠有效加強對學生的管理，提高學習效率
長期以來遠程教育為社會詬病的是，由于缺少師生間直接交流的機會，造成教師對學生的組織和管理方面的困難。如果我們僅僅依據學生登錄次數、登錄時間等方面來評價學生學習情況，這樣往往造成對學生學習的錯誤評價，但對遠程教育的教師來說也只能做到這些。但如果我們將人工智能引入遠程教育，它可以依據自己強大的功能，通過對學生情況的數據分析，科學提供學生的學習能力、認知特點及當前的知識水平。更為重要的是，通過對這些信息的分析，它能為每位學習者制定適當的教學內容和教學方法，為學生提供個性化的學習服務，切實提高學生的學習效率，這是我們遠程教育所倡導的最佳服務的效果。
2.4 人工智能可以從某方面解決農村遠程教育師資力量
如上所述，由于城鄉間經濟差距，造成了長期以來城鄉教育發展失衡，廣大農村地區師資力量較為薄弱，特別是遠程教育方面。這一問題解決的根本途徑在于縮小城鄉經濟差距，但這并非一朝一夕就能解決的問題。因此農村師資力量特別是遠程教育師資力量的解決，需要一個過程。而人工智能技術利用了計算機模擬教學專家的思維過程而形成的開放式人機交流系統，它集知識專家和教師于一身。廣大學員可以通過自然語言系統，實現正真意義上的人機對話，完成適時的學習輔導過程，這從某種程度上解決了師資短缺的問題，為農村遠程教育的發展提供了一條新的發展思路。
2.5 人工智能能夠有效解決農村遠程教育資源建設問題
目前我國農村遠程教育在資源方面存在的問題除了數量較少，質量也不高，許多網絡課程資源僅僅是課本的翻版，雖然資源制作者利用現代資源制作手段，以文字、視頻及圖片等手段來展現知識，但知識之間的邏輯聯系性方面存在不足。這給學習者有效學習帶來極大不便，影響了學習效果。而人工智能技術，能夠對現有的網絡課程資源進行智能加工，對知識結構進行重新構建，對知識間的層次性、邏輯性進行重新編排，為學習者展示學習重點、難點，切實提高學習效率。使資源更加優質高效。
2.6 人工智能能夠提供實時交流，解決網絡教學平臺的不足
由于人工智能集知識專家、教師與一身，可以通過自然語言系統，開展人機對話，通過討論解決學生遇到的問題。能改變傳統網絡教學平臺缺乏及時交互性的問題。能夠解決網絡教學平臺的不足。促進農村遠程教育的發展。
3 結語
人工智能技術是計算機科學發展的成果之一，它具有智能、高效、優化的強大功能，許多行業都利用人工智能技術提高效率。對我國農村遠程教育而言，如果能將人工智能引入，能從某種程度解決因為資金問題造成的師資力量缺乏問題；提高對遠程教育學生的管理，為他們提供個性化的高效遠程教育服務；能夠利用它強大的功能重新編輯網絡資源，讓它更有利于學生學習；同時人工智能還能提供自然語言接口，打破以往網絡教學平臺的弊端。相信通過引入人工智能技術，我國農村遠程教育會迎來新的發展。
參考文獻
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關鍵詞：人工智能；圖形編程；創新實踐
近年來，人工智能已成為一個高頻詞，各種與人工智能相關的智能家居、自動駕駛、智能語音、圖像識別等新技術，深刻影響著社會的方方面面，也逐步改變人們的工作及生活方式。許多國家已經開始積極嘗試，大力推進小學人工智能教學。2017年，國務院正式頒布《新一代人工智能發展規劃》，明確提出了“在中小學階段設置人工智能相關課程，逐步推廣編程教育”；如今，計算思維培養又成為熱點。在這樣的一個時代背景下，學校和教師有責任和義務組織、引導學生去接觸、了解、學習、應用人工智能技術，以適應未來學習和工作環境的變化。人工智能涉及的學科內容較為廣泛復雜，小學生相對年齡較小，儲備的相關知識較少，學校應如何在小學階段有效開展人工智能教學，推進人工智能教學真正落地？筆者結合自己的教學實踐，從“巧”借活動、“巧”設場景、“巧”編程序、“巧”創項目等方面，積極探索小學人工智能教學的推進路徑。
一、“巧”設場景體驗人工智能
人工智能的知識結構具有較強的邏輯性和抽象性，與之前信息技術課上所教的內容相比，難度及復雜性更高。在日常人工智能教學中，教師應根據學生的心理特點以及不同教學要求，改變教學方式，把體驗搬進課堂，讓學生通過具體的體驗活動逐步理解人工智能的相關知識，把重難點從對概念、原理、技術的學習轉換到了解相關概念、技術實現的過程、體驗人工智能技術的應用上。豐富有趣的教育實踐活動可以讓學生在愉悅的教學情境中，從不同的思維角度、用不同的思維方式來認識和理解與生活密切聯系的一些人工智能概念，如機器學習、大數據、神經網絡等，體驗人工智能在實際生活中的應用。例如在《人臉識別》一課教學中，需要讓學生了解人臉識別技術的應用、影響、實現過程和原理，其中人臉識別的原理和過程較為復雜，如果教學中只進行簡單說教，無法有效達成教學目標。本課設計了一個“人臉大比對”體驗活動，活動分兩個部分，第一部分就是通過百度AI開放平臺里的人臉檢測與屬性分析功能，體驗人臉檢測中具體檢測哪些屬性；第二部分就是通過人臉對比功能，完成教師提供的三組人像照片的對比分析。在第一部分的實例體驗中，學生通過自己上傳照片進行檢測，主要是通過對人臉的面部、膚色、毛發、眼睛、嘴、鼻和輪廓等150個特征的精準定位來準確地識別和計算出一張人臉的特征和屬性信息，包括年齡、性別、顏值、情緒、是否戴眼鏡等。這樣的體驗讓學生非常感興趣，也能很好地理解特征提取的過程。第二部分的體驗是人臉對比，教師提供給學生三組照片，第一組是一對相似度很高的雙胞胎；第二組是同一個人戴口罩和不戴口罩的照片；第三組是同一個人的兩種表情。學生先自己觀察，記錄三組照片的結果，再上傳照片到百度AI體驗人臉對比過程，并查看對比結果。經過體驗，學生認識到在現有的技術下，人臉識別的準確度還是非常高的，對人臉識別的過程也留下了非常深刻的印象。
二、“巧”編程序理解人工智能
從當前人工智能技術應用的實際情況分析來看，主要應用領域為大數據及機器學習，這些功能的實現得益于算法的不斷完善。可見，算法學習是實現人工智能的關鍵，而對算法的學習又是計算機編程教學中的一大難點。推進小學編程教學將有利于幫助學生理解人工智能的相關知識。小學生相對抽象思維偏弱，采用圖形化的編程教學，更加有利于他們接受，有助于提高學習的積極性。通過編程教學引導學生學會分析問題、抽象與建模、設計算法、編寫程序腳本，在驗證過程中不斷改進和完善，并最終實現問題的解決，能有效培養學生的計算思維，并過渡到對人工智能所需要的其他知識的學習上。例如在五年級的《創編游戲》教學中，情境任務是設計制作一個貓捉老鼠的小游戲，目標是讓學生認識“碰到顏色”“如果……那么……”等指令，能夠用它們的組合來編寫判斷角色是否碰到邊緣和老鼠的腳本。人工智能的概念主要體現在“碰到顏色”和“如果……那么……”語句的應用上，“碰到顏色”是偵測識別，“如果……那么……”則是邏輯判斷的處理。在教學中，首先通過問題引導學生思考完成游戲需要考慮哪幾個要素，從問題和答案中幫助學生提煉出“舞臺”“角色”“動作”三個要素，進而幫助學生厘清實現游戲功能的基本思路。在程序編寫中，讓學生具體體驗偵測模塊的編寫與判斷語句的應用。簡單的編程實踐，能讓學生逐步了解人工智能的基本概念及其實現流程。
三、“巧”創項目實現人工智能
知識的學習必須與學生的生活實際結合起來，如果學生在掌握人工智能知識和技能后能將所學知識應用于實踐，解決生活中的實際問題，那么這樣的學習就是真實有效的。學生通過設計創作具體作品，可以大大增強分析和處理問題、解決實際問題的意識和能力，培養邏輯思維和動手實踐能力，這也是人工智能教育的方向和目的。根據學生的實際生活經驗，教師將人工智能的具體應用案例巧妙引入課程中，引導他們科學地確定項目內容；通過對項目的梳理分析，建立邏輯關系和模型；用編程語言描述邏輯關系；采用硬件設備實現人工智能的具體功能，這種基于真實任務的學習活動，能有效促進學生的理解。例如四年級實踐小組的“智能垃圾桶”作品，便是以垃圾桶為課題進行探究，先讓學生對現有垃圾桶的優劣勢進行分析，思考怎樣改造垃圾桶才能真正實現智能化。通過教師的引領和自身觀察，學生很快認識到智能垃圾桶應該具有的功能：一是能檢測什么時候有人投放垃圾；二是垃圾桶蓋能自動開啟和關閉。確定了目標之后，就是思考達成上述目標需要哪些條件。學生根據已有知識，確定可以用超聲波檢測是否需要打開垃圾桶蓋子，打開和關閉動作可以通過舵機和連桿來實現。通過探究后，學生根據設計的方案自主完成了智能垃圾桶的作品搭建，接下來就是通過編寫程序和不斷調試驗證來實現預期的功能。作品完成后，學生可以根據實際情況進行功能的增加與修改，如增加桶內垃圾超過一定高度時能自動提醒的裝置等，讓智能垃圾桶更加智能。本次作品的創作過程，不僅鍛煉了學生分析實際問題、解決實際問題的能力，又鍛煉了他們的編程思維和計算思維，更重要的是體驗了自己創作人工智能作品的樂趣和成就感。在人工智能應用日益普及的今天，人工智能課程進入小學課堂是大勢所趨。在小學階段開展人工智能課程教學，主要是為了讓學生掌握人工智能知識，體驗和運用人工智能技術，培養學生的信息技術核心素養、創新意識、實踐應用能力，為學生適應未來社會打下扎實的基礎。但人工智能教學具有其特殊性，如何有效推進人工智能教學，還面臨著許多需要解決的問題。學校和教師應盡最大努力創設更好的人工智能教學環境，探索更有效的教學策略，促進學生對人工智能相關知識的學習。
參考文獻
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關鍵詞：智能；智能科學與技術；語義分析；知識體系；課程體系
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A
1 引言
“智能科學與技術”專業教育意指將“智能科學與技術的知識體系”傳授給本科生或研究生。構建智能科學與技術的知識體系通常有兩種途徑：(1)經驗歸納法，從社會實踐和科學研究已經獲得的知識集合中選擇出若干，認為這些知識應該歸屬于“智能科學與技術”，且將其結構化與系統化。(2)概念演繹法。追問“智能科學與技術”的確切含義為何，由此聯想其涉及的主要方面，概念推演形成的軌跡即是知識體系。兩種方法的結論應是一致的。就實際操作而言，前者的主要環節是“選擇知識”和“搭建體系”，而“選擇什么”和“搭建成何樣”就與研究者的偏好相關，常出現觀點相左的情形；后者的主要環節是“明確語義”和“語義延伸”，能被稱為概念的東西總是成熟的，即已有大量的先前研究，對此人們的分歧較少，而從概念出發的語義延伸又是遵循演繹邏輯的，由此而得的知識體系就易被公認。
本文的研究采用概念演繹法，具體的討論依層次遞進展開，首先明確“智能科學與技術”的中文語義，其次討論該語義涉及的關鍵概念之內涵，進而合成這些關鍵概念的具體內容，繼之概括“智能科學與技術的知識體系”，最后設計“智能科學與技術專業教育的課程體系”。
2 “智能科學與技術”的語義
盡管有邏輯上的先后，“科學”與“技術”通常被認為是并列的兩種人類文化活動。“智能科學與技術”就應被分為“智能科學”與“智能技術”。
智能是某種行為主體所具有的能力和所表現的行為。這種具有智能的行為主體目前(也許永遠)只有兩類：生物(其中主要是人類)和機器。若以人類代表生物，智能就有兩種表現形態，人類智能(human intelligence)和人工智能(artificial intelligence)，后者是對前者的模仿與延展。
科學是為了獲得所考察對象的知識體系，技術則是依據某種原理設計制造各種人工系統。由此，“人類智能科學”、“人工智能科學”、“人工智能技術”是無歧義的，而“人類智能技術”就不成立(確切地說，是間接地通過“人工智能技術”的方式表現出來)。
基于上述分析，“智能科學與技術”的語義由三部分構成，“關于人類智能的科學”、“關于人工智能的科學”和“應用人工智能的技術”。根據慣常的教育與研究分工，前者是心理科學領域的重點所在，后二者則是信息科學領域的前沿方向。目前國內所開辦的“智能科學與技術”專業教育大多屬于理工科本科，其側重所在自然是“人工智能”。
支撐著“智能科學與技術”及其三部分構成的關鍵概念是“智能”、“科學”與“技術”，對其進行深入剖析有助于推演出“智能科學與技術的知識體系”。
3 關鍵概念的剖析
3.1 “智”對應于Intelligence
漢語中的“智”是“知”的后起字，而“知”是“出于口者疾如矢也”，意指認識的事物可以脫口而出。“知”添加了“曰”即為“智”，再清楚不過，“智，知而道出也”。智，就是人們日常口語中的“知道”。
英語中的Intelligence源于拉丁語的動詞intellegere，意思是to understand。而intellegere是inter(interl與legere(to choose)的合成詞，故它所表達的是“在推理基礎上的理解”。
可見，漢語的“智”關注知識(識，知也。《說文》)及其共享；英文的Intelligence則強調知識及其可靠來源。有所差異并不妨礙將不同文化系統中的這兩個概念對應起來。
3.2 “智”的派生詞
盡管語義十分貼切，卻不可將Intelligence直接漢譯為“智”。在現代漢語中，單字形式的名詞一般不用于表達抽象概念，因為單音節的高頻率使用在言語交流中難以通暢順口。通常都是采用雙字形式的名詞。“智”需要再添加一字。處理的辦法無非兩類，同義重復或附加意義。前者生成的是“智慧”，后者得到的是“智能”和“智力”。
智慧之“慧”，一方面與“智”同義(知或謂之慧。《方言》)，另一方面又與佛教名詞“般若”(Praina)相連，在中國的文化傳統中，佛是高深至上的，這樣，智慧的真理性就毋庸置疑。作為漢語詞匯的“智慧”固定下來之后，除了與英文的Intelligence相對應，還與英文的wisdom(wise“聰明的”+dom“性質或狀態”)相一致。更重要的是，wisdom就是希臘語的sophy，由此構成了philosophia(英文philosophy)。“智慧”連接著中國的佛教(與中國哲學相通)和西方的哲學。智慧是哲學層面的。
“智能”和“智力”都是“智的能力”的簡稱。推敲其中的意味饒是有趣。作為物理學概念的“能”和“力”，二者是一種源流關系，因而在漢語的習慣中，“能”更本質，“力”則外顯，暗含著有高下之分。這樣，智能有“智能人”、“智能機器”、“智能科學”等，智力則是“智力游戲”、“智力玩具”、“智力商數”等。層次的感覺是明顯的。智能和智力是科學層面的。
“智”的派生詞最常用的有三個：智慧、智能和智力，它們均可英譯為Intelligence，但在漢語中分別屬于三個層次，即哲學領域、科學領域(較高層次)和科學領域(較低層次)。
3.3 關鍵概念的文化比較
將與“智”相關的中文概念和與Intelligence相關的英文概念進行對比，可看出中西方文化的相通與差異，有助于更深刻明晰地理解“智能”的語義。表1是基于英語概念的文化比較。從中可見，“智能”較高于“智力”在西方文化中表現為對現在分詞的偏愛。
表2是基于漢語概念的文化比較。英語的Intelligence可以籠統地表示漢語的“智、智慧、智能、智力”。現限定“構建智能科學與技術的知識體系”是一項科學研究(即不考慮“智慧”)，再用“智能”作為“智能”和“智力”的統稱，這樣，“智能”就成為將要繼續討論的唯一概念。
3.4 智能之“能”
前已闡明，智能就是“智的能力”。這種能力究竟為何，學者們曾有過大量的討論。其中一種通俗簡潔的表述 被包含于后者之中。在人工智能中將二者分開，緣于它們的對象不同，前者針對的是自然界，后者則面向人類已有的知識積累。“推理”是生命體存在的基本前提。所以，關于人工智能的科學只有兩個分支：機器感知／發現理論(派生于人的認識論)和機器推理理論(基于人腦推理理論的討論)。
(4)應用人工智能的技術。第3.6節說明，技術就是應用手段、技能和方法設計與制造人工系統。圖4模型所示意要設計與制造的人工系統只有專家系統和機器人。所以，應用人工智能的技術主要有兩個：專家系統技術和機器人技術。
(5)基于現狀的人工智能科學與人工智能技術的內容調整。前面將“機器感知”和“知識發現”歸于科學范疇，其根據就是因為它們均是客觀存在。然而，現在的“機器感知”還非常簡單，對于諸如表情、語氣等稍微復雜的客觀現象就無能為力：“知識發現”也主要依賴于基于語法的關鍵詞匹配，而對于如何有效地理解語義特別是語用還差得很遠。鑒于如此現狀，將“機器感知”和“知識發現”歸于技術更合適一些。
(6)智能科學與技術的知識體系。集成上述的觀點可得圖5所示的知識體系。理論是概念、原理的體系(《辭海》)，本身就是知識體系。技術包括手段、技能和方法，也是知識或知識指導下的操作。所以，智能科學與技術的知識體系由兩個理論和四種技術構成。
圖5的表示是粗線條的。正是因為它沒有將與“智能”有關的科學理論和技術方法全部羅列出來，才有了一個簡潔的框架，以便在此基礎上進一步細分和添加，最終形成一個系統的圖景。
6 “智能科學與技術”專業教育的課程體系
“智能科學與技術”專業教育的使命就是將圖5所示的知識體系教授給本科生或研究生。學校教育總是以課程方式進行的。智能科學與技術的知識體系必須轉化為課程體系。基于圖5所示模型、兼顧目前大學課程設置的現狀、特別是參照國內學者的研究成果和國內率先開辦智能科學與技術專業的大學的探索性經驗，提出“智能科學與技術專業教育的課程體系”的一種方案，見表3。
如表3所示，“智能科學與技術”專業的課程設置對應于智能科學與技術知識體系的主要內容(見圖5)，共六門主干課程：
(1)“腦與認知科學”。包括“腦科學”與“認知科學”。
(2)“機器學習”。推理是學習過程中所采用的主要方法，機器學習包含機器推理，在一般意義上可以認為二者同義。目前講授機器學習的大學課程主要有：“機器學習”、“模式識別”(是實現機器學習的一種方法)、“計算智能”。后者包括“模糊計算”、“神經計算”、“進化計算”，講授一些具有前沿性的理論與方法。
(3)“機器感知”。包括“機器視覺”模仿人類的視覺、“計算機語音技術”模仿人類的聽覺、“自然語言理解”模仿人類對語言與文字的理解。
(4)“知識發現”。包括“信息檢索”和“數據挖掘”，前者在數據庫中進行關鍵字匹配、在萬維網上進行關鍵字匹配、在語義網上進行語義匹配以獲取所需要的信息，后者將信息組織到數據倉庫中以便尋求信息之間的規律性關聯即獲得知識。
(5)“專家系統”。該課程所講授的內容包括管理信息系統、專家系統、決策支持系統、多Agent系統。它們是人工智能為人類提供的實用型信息產品。
(6)“機器人”。利用機器來獲得身心的解放與擴展是人類的夢想和永遠的追求。擬人機器的設計與制造涉及諸多學科，在大學的專業教育中只能講授一些基礎概念。
可以將整個“智能科學與技術的知識體系”看作是一個對知識進行“輸入一加工一輸出”的結構。由表3可見，與知識輸入有關的是“機器感知技術”和“知識發現技術”；與知識加工有關的是“腦科學理論”和“機器推理理論”；與知識輸出有關的是“專家系統技術”和“機器人技術”。在智能科學與技術學科中，分工專門研究知識輸入、知識加工、知識輸出，就構成了其三個主要的研究方向：知識處理、智能理論與方法、智能系統與應用(如表3所示)。
7 結論
(1)智能科學與技術是人類智能科學、人工智能科學和人工智能技術的總稱。技術的標志是用于設計與制造人工系統，因而“人類智能技術”并不直接存在。
(2)“智能”是“智的能力”的統稱。中文的“智”之本義是“知而道出”，與英文的Intelligence(本義“推理基礎上的理解”)盡管側重不同，仍被認為語義相等。現代漢語不習慣單字形式的概念，“智”便有了三個常用派生名詞“智慧”、“智能”和“智力”。前者屬于哲學概念：后二者屬于科學對象，是“智的能力”的兩種不同簡稱，亦有層次高下之分。在科學領域，“智能”通常涵蓋“智能”和“智力”。
(3)智能科學是指，認知智能事實、歸納智能規律、總結智能理論。
(4)智能技術是指，設計與制造人工智能系統的手段、技能和方法。
(5)智能(intelligence)應該是“能智”。即能知、能日、能推理、能理解、能應用。
(6)智能是以知識為主線的三個環節的序貫過程。智能表現為知識在知識獲取、知識推理、知識應用三類活動中的定向流動和逐級提升。
(7)智能首先遇到的問題是知識表示。人類智能的知識表示是在文化傳承中自然實現的，而人工智能的知識表示則依賴于專門的人為規定。這樣，智能的內容就有四個部分：知識表示、知識獲取、知識推理、知識應用。
(8)智能最簡明最本質的定義是：知識+推理。人類智能的特征是，知識用自然語言表示、推理在人腦中進行；人工智能的特征是，知識用機器語言表示、推理用機器實現。
(9)人類智能的內容主要有五個：感官感知、信息檢索、人腦推理、實際問題解決方案、實際問題解決方案的執行。
(10)人工智能是對人類智能的模仿與延伸，其主要內容也相應有五個：機器感知、知識發現、機器推理、專家系統、機器人。
(11)智能科學與技術的知識體系由兩個理論和四種技術構成。智能科學與技術的知識體系涉及關于人類智能的科學、關于人工智能的科學、應用人工智能的技術，具體有腦科學理論、機器推理理論、機器感知技術、知識發現技術、專家系統技術、機器人技術。
關鍵詞：信管專業 人工智能 案例教學法
1.引言
信息管理與信息系統專業是管理科學與工程學科的一個重要組成部分，是由信息技術、管理科學和系統科學交叉形成的前沿學科，它運用管理學、運籌學、系統科學和經濟學的知識和方法，通過以計算機為基礎的信息系統實現各種管理活動和信息處理業務。該專業培養的人才在信息化建設中主要承擔信息系統運行管理和伴隨企業成長而不斷更新信息系統的使命，人才的就業崗位歸屬于各種組織（企業）的信息中心或管理行政部門。在信息系統中，人工智能知識和技術的應用隨處可見：專家系統、智能監控、智能信息檢索、組合優化、分布式計算、智能管理和智能決策等。
人工智能課程是一門研究運用計算機模擬并延伸人腦功能，綜合邏輯學和認知科學的綜合性學科，其研究領域廣泛，如自然語言理解、模式識別、機器學習、數據挖掘、智能檢索、機器人技術、人工神經網絡等都走在了信息技術的前沿，有許多研究成果不僅在工業、商業和軍事上使用，而且不同程度地進入了人們的生活、學習和工作中，并對人類的發展產生了重要影響。在信息管理專業中教授人工智能課程的過程，與計算機專業的研究型教學不同，根據課程專業特色更應強調人工智能方法在實際信息管理系統中的應用。由于課程內容涉及大量抽象知識和復雜算法，信管專業學生往往在聽課過程中不能及時消化，甚至認為難以理解而影響學習積極性，本文將在經濟管理類課程中使用的案例教學法引入到人工智能課程教學中。
2.人工智能課程中的案例教學方法應用
案例教學是20世紀初由哈佛大學創造的圍繞一定培訓的目的把實際中真實的情景加以典型化處理，形成供學生思考分析和決斷的教學形式，通過獨立研究和相互討論的方式，提高學生的分析問題和解決問題能力的一種方法。案例教學方法具有明確的目的性、較強的綜合性、突出實踐性、學生主體性、過程動態性、結果多元化等特點。在人工智能課程中，結合案例教學方法，對學生學習理解抽象知識有很大作用。
2.1“智能”概念中的案例選擇
興趣是最好的老師，在學生剛剛進入新課程學習時，能否有效激發其學習興趣，將直接關系到整個課程的教學過程順利與否，學生是否發揮學習主動性和對課程知識的掌握程度的高低。因此，在第一章中引出“人工智能”的基本概念時，我選擇每位同學在兒時的玩具――魔方，將魔方恢復過程轉化為在人工智能搜索原理平臺上的啟發式搜索模型，令學生從兒時簡單地無序轉動魔方的玩法中，體會到魔方模型在搜索運算過程中應該考慮到的問題：衍生出來的節點應盡可能少，又要保持魔方各面在旋轉中顏色屬性的相應變換。同時輔以視頻和實物的演示，使學生對人工智能課程有了初步認識，并對問題建模和搜索策略產生濃厚的興趣。
2.2“知識表示”中案例選擇
知識表示是人工智能研究內容的基礎部分，涉及狀態空間表示法、問題規約法、謂詞邏輯法、產生式法、語義網絡法和框架表示法，為了充分發揮學生的聯想能力，案例選擇語義網絡法的圖形表示案例。語義網絡是一種采用網絡形式表示人類知識的方法。在語義網絡知識表示中，結點一般劃分為實例結點和類結點兩種類型。結點之間帶有標識的有向弧表示結點之間的語義聯系，是語義網絡組織知識的關鍵。在“連接詞在語義網絡的表示方法”內容中，選擇帶有蘊含關系的命題：“如果車庫起火，那么用CO2或沙來滅火。”的案例，首先構造簡單的語義網絡，抽取出蘊含連接詞前件“車庫起火”和結論“用CO2或沙來滅火”兩個命題。再抽取出前件命題事件結點“起火”和地點“車庫”；結論命題事件結點“滅火”和事件工具屬性“CO2”和“沙”，且兩工具間是“或”的關系。學生可以在課堂上及時地應用剛學到的知識表示出此語義網絡，我在此基礎上擴展，對具體事件進行聯想，可以得到失火事件的實例聯系后的復雜語義網絡。再輔以其他負責命題的語義網絡表示練習題，讓學生體會理解并及時掌握語義網絡知識表示法。
2.3“專家系統”中案例選擇
專家系統是一類包含知識和推理的智能計算機程序，是可以根據人們在專業領域內的知識、經驗和技術求解問題并做出決策的計算機軟件系統。專家系統已廣泛應用于醫療診斷、地質勘探、石油化工、軍事、文化教育等各方面。在講授此部分內容時，選擇“營養配餐系統”給學生演示，同時輔以講解，邀請學生參與系統操作，讓他們為自己量身設計一套科學營養的菜單，在完成任務的過程中，掌握專家系統的基本結構與工作原理；了解專家系統正向、反向推理和不精確推理的基本原理；了解專家系統解釋機制的基本概念。在案例教學后，利用Visual Prolog工具，完成簡單的專家系統的設計。
3.結語
本文介紹了在信息管理專業中人工智能課程的教學內容，運用案例教學方法對課程中抽象內容講解并激發學生學習興趣，在案例教學過程中注意和學生的互動，將他們帶入到學習環境中，誘發他們的發散聯想思維，同時又參與到案例的應用中。實踐證明，將案例式的教學方法引入到非計算機專業的人工智能課程中，能取得良好的教學效果。
參考文獻
關鍵詞：人工智能；研究生教學；教學內容；啟發式教學
作者簡介：于化龍（1982-），男，黑龍江哈爾濱人，江蘇科技大學計算機科學與工程學院，講師。（江蘇?鎮江?212003）
基金項目：本文系江蘇科技大學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律的一門學科，中心任務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年人工智能學科誕生以來，其研究成果已廣泛應用于政治、經濟、文化、教育等諸多領域，并對社會發展產生了巨大的影響，[1]因而人工智能逐漸發展成了高等院校信息類專業廣泛開設的一門核心課程。作為一門課程，其具有如下一些特點：涉及知識面廣、研究領域廣泛、內容抽象、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階段講授，前者注重學生對基本概念、基礎知識的掌握，并使其能應用所學知識進行簡單的開發實踐，而后者更加注重學生自主學習能力、創新能力以及科研能力的培養，因而二者的教學與培養目標是不同的。[3]本文針對“人工智能”課程自身特點和研究生培養目標，并結合筆者多年來的教學經驗，分別從課程內容設定、教材選擇、教學方法、考核方式等多個方面對該課程的教學改革進行了探索與研究。
一、“人工智能”課程教學內容的設計
“人工智能”課程的突出特點是研究領域過于廣泛，而學時數卻較短（據筆者了解，各高校相關研究生專業開設該課程的時數為32～48學時不等），因而在講授該課程時，追求授課內容“大而全”是不切實際的，有必要精選教學內容，使學生在有限的時間內學到最有用的知識。
鑒于大部分學生在本科階段已簡單學習過該課程，因此可適當減少基本概念和基礎知識的授課時數，如知識表示、知識推理及搜索技術等，這部分知識點只需安排共6～8學時即可。而對于一些相對陳舊的知識，如專家系統（該技術興起于20世紀八九十年代，目前相關研究已很少見），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。課程的重點應放在新興且實用的人工智能技術上，如計算智能、機器學習、模式識別、數據挖掘、多Agent系統以及自然語言處理等方面。上述知識的特點在于內容更新快且抽象，與實際應用聯系緊密，極有可能成為學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，有助于學生了解并掌握學術的主流發展趨勢，從而能夠更好地培養自身的科學素養和創新能力。
當然，授課教師在實際授課過程中也應根據學科的研究進展，學生的基礎﹑研究方向與興趣等特點隨時對教學內容作出調整，真正做到理論聯系實際、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十本人工智能教材，并結合我校研究生的特點，選定了由清華大學出版社出版﹑蔡自興和徐光祐編著的《人工智能及其應用》（第4版）作為教材，該教材在前一版的基礎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、強化學習、詞法分析以及路徑規劃等很多新內容，具有知識覆蓋面廣、講解深入淺出，實用性、可讀性強等諸多優點。同時，該教材也是普通高校“十一五”國家級規劃教材，輔有國家級精品課程建設網站，是一部經典的人工智能教材。
與此同時，筆者還為學生推薦了多本經典的參考書，如清華大學出版社由拉塞爾等編著的《人工智能——?一種現代方法》（第3版）、科學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篇經典和最新的文獻，力求反映各相關領域的國內外研究現狀﹑發展趨勢以及存在的問題等，以供學生參考。
三﹑教學方法的改革
相比于本科生，研究生通常具有更強的理論基礎、接受能力和求知欲，因而在教學過程中應避免傳統“填鴨式”的教學方法，要充分突出學生的主體地位，注重培養學生的學習興趣以及自主學習的能力。為此，筆者結合該課程的特點，對教學方法進行了如下探索。
1.多樣化的教學手段
“人工智能”課程的突出特點是涉及知識面廣、理論性與應用性強、內容抽象且學時數短，因此有必要充分發揮現代教學手段的作用，提高教學效率。為此，筆者精心設計了整套多媒體教學課件，將較難的知識點以動畫的形式呈現給學生，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。課堂教學中以課件為主，輔以少量的板書，充分利用了多媒體信息量大、直觀性強的優點，改善了教學效果。除此以外，筆者也搜集了大量的視頻資料，如行人檢測與計數視頻、機器人地震現場搜救視頻等，當講解相關專題時，作為應用實例為學生播放，充分吸引了學生的注意力，提升了他們的學習興趣。
2.啟發式的課堂教學
