人工智能和教学范文第1篇

关键词:人工智能;创新性教学;精品课程;课程建设;教学改革

人工智能课程是计算机类专业的核心课程之一,也是智能科学与技术、自动化和电子信息等专业的重要课程,其知识点具有不可替代的重要作用。该课程内容广泛,具有很强的综合性、应用性、创新性和挑战性[1],其开设能够更好地培养学生的创新思维和技术创新能力,为学生提供了一种新的思维方法和问题求解手段。同时,本课程能够培养学生对计算机前沿技术的前瞻性,提高他们的科技素质和学术水平。通过课程的学习,学生对人工智能的定义和发展、基本原理和应用有一定的了解和掌握,启发了对人工智能的学习兴趣,培养创新能力。

中南大学人工智能课程开设于20世纪80年代中期。1983年,蔡自兴作为访问学者赴美国普度大学研修人工智能,并与美国国家工程科学院院士傅京孙(K. S. Fu)教授及清华大学徐光v教授合作研究人工智能。在傅京孙院士教授的指导下,蔡自兴和徐光v教授执笔编著《人工智能及其应用》一书,并于1987年5月在清华大学出版社问世,成为国内率先出版的具有自主知识产权的人工智能教材。本教材不仅为我校人工智能课程提供了一部好教材,而且促进了国内高校普遍开设人工智能课程。此后,又陆续编著出版了《人工智能及其应用》第二版、第三版“本科生用书”和“研究生用书”、第四版等,修读该课程的学生也与日俱增。该书第二版还获得国家教育部科技进步一等奖。经过近20年建设,该我校人工智能课程于2003年评为国家精品课程,并在2008年评为国家双语教学示范课程。这是至今国内唯一同时获得部级精品课程和双语教学示范课程的人工智能课程。同时,我们还开发了人工智能网络课程,具有网络化、智能化和个性化等特色,被国家教育部评为优秀网络课程,供兄弟院校人工智能教学参考使用,受到普遍欢迎[2]。

作为国内第一门人工智能精品课程,我们按照教育部精品课程标准建设《人工智能》课程,尤其是在教学内容、创新性教学方法和教学模式上进行不断进行改革与探索,取得了很好的效果。本文即为我校人工智能精品课程建设与改革经验的初步总结。

1教学内容优化

1.1课堂教学内容优化

教学内容的确定是课程的首要任务。如何选好教学内容,使学生既能了解本领域的概貌,又能适合学生的基础,便于他们在有限的时间完成学习任务,是一件难事。教学内容除了包含基础理论外,还应该反映人工智能领域的新发展和新动态,跟上学科发展的步伐。本课程最初设定的教学内容分基础部分和扩展应用部分。基础部分主要包括人工智能的定义和发展、知识的表示以及推理,而扩展应用部分主要包括专家系统、机器学习、机器规划、机器视觉等。

近年来人工智能科学的快速发展,涌现出了大批新的方法和算法,研究热点问题也从符号计算发展到智能计算和Agent等。

学内容,既能使学生了解本领域的概貌,又能适合学生的基础,便于他们在有限的时间完成学习任务,是一件难事。教学内容除了包含基础理论外,还应该反映人工智能领域的新发展和新动态,跟上学科发展的步伐。本人工智能课程最初设定的教学内容分基础部分和扩展应用部分。基础部分主要包括人工智能的定义和发展、知识的表示以及推理,而扩展应用部分主要包括专家系统、机器学习、机器规划、机器视觉等。

近年来人工智能科学的快速发展,涌现出了大批新的方法和算法,研究热点问题也从符号计算发展到智能计算和Agent等。

随着科学技术的不断进步,在科学研究和工程实践中遇到的问题变得越来越复杂,传统的计算方法无法在一定时间内获得精确的解。为了在求解时间和求解精度上取得平衡,很多具有启发式特征的智能计算算法应运而生。这些算法通过模拟大自然和人类的智慧来实现对问题的优化求解。计算智能作为人工智能的一个新的分支是目前的研究热点,它主要涉及神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等领域,在如模式识别、图像处理、自动控制、通信网络等很多领域都得到了成功应用。另一个近10年来人工智能的研究热点是Agent和多Agent系统,其理论最早来自分布式人工智能,并随着并行计算和分布式处理等技术的发展而逐渐成为热点。

以上两个内容都是人工智能的重要分支。因此,我们在《人工智能及其应用》第三第3版[3]和第四第4版教材[4]中已经顺应形势加入了这方面的内容,并将教学内容也进行了相应的扩展,加入了计算智能、分布式人工智能与Agent。由于不确定性推理和基于概率的推理方法应用也越来越广泛,我们也将此类非经典推理方法单独作为一章来进行教学。另外,还增加了一些新的内容,如本体论和非经典推理、粒群优化和蚁群计算、决策树学习和增强学习、词法分析和语料库语言学,以及路径规划和基于Web的专家系统等。图1给出本课程的教学内容大纲。

人工智能的教学内容涉及面广且内容较多,要在有限课时内完成教学计划并让学生掌握,具有一定难度。因此需要根据教学对象的需求有所取舍。中南大度。因此需要根据教学对象的需求有所取舍。中南大学在智能科学与技术、计算机、自动化三3个专业中均开设了人工智能课程,根据相关专业课程教学对象,对学时和教学内容进行适当调整。对于智能科学与技术专业,人工智能课程为必修课,共48个学时含实验8个学时。表1表示为相关专业的人工智能课程教学内容分配情况。对于计算机和自动化专业,人工智能课程为选修课,共32个学时含实验8个学时。许多兄弟院校的计算机专业都把人工智能定为必修课,课程学时也在50学时左右。因此,我们一再强烈建议我校的计算机专业把人工智能列为必修课,并适当增加学时。由于智能科学与技术专业开设有专家系统和智能计算选修课程,因此在人工智能教学内容中只将这两部分做简要阐述,而将重点放在知识表示和推理以及扩展应用上。对于计算机专业学生来说,除基本的知识表示和推理外,计算智能和Agent技术也是他们在软件开发和通讯技术理论学习中需掌握的重要概念。同时,计算智能、专家系统对自动控制和电气工程也十分重要,对自动化专业则应掌握该方面的内容。

1.2实验实践教学创新

国内人工智能课程在开设之初大多没有安排实验内容,仅为理论基础和概念讲授。由于理论比较抽象,很难理解,学习效果不理想,学生们对于其应用实现也十分困惑。此后,各高校也逐步在该课程中分配了实验学时,大多数采用prolog语言和专家系统作为实验语言和对象[5]。为了改进该课程的教学,我们也从没有实验到将实验学时从零调整为设置4个学时的实验课时,然后到现在的8个学时的实验课时。随着课堂教学内容的改革,实验内容也进行了优化和更新。

人工智能课程实验的目的是帮助学生掌握基本理论,发挥主动性,研究探讨人工智能算法和系统的运行和实现过程,提出思路并验证自己探索的思路,从而更好的地掌握知识,培养研究能力和创新能力。因此,在实验教学内容的设计上,实验项目应具备研究性和综合性。实验项目目标明确,要求学生带着问题和任务进行实验,但实验过程又要有一定的灵活性,学生可以根据自己的思考进行适当的调整。再者,充分采用虚拟实验方式进行实验,大大提高了学生的兴趣,提供了分析和探讨智能算法的很好平台。同时,学生的实验数据和实验结果分析既有格式要求,又给学生报告自己的研究的过程和结果留有空间,并在评分时加以充分考虑。这些做法能够鼓励学生,特别是鼓励优秀学生进行独立性研究,满足他们学习的需求。

1) 人工智能课程的实验环节不足和课时分配问题。

中南大学的人工智能课程的实验环节经历了从精品课程建设前没有到开设,一直到其内容和形式上的不断改进过程。但目前实验还主要处于演示性和编程的实验阶段,而非设计和训练阶段。此外,由于人工智能课程涵盖范围广、内容多,而课程所设置的学时有限。,如何分配好课堂教学与实验课时也是一个需要在今后课程建设中不断探索的问题。

对于某些专业的人工智能课程,可以考虑单独开设人工智能实验课程或人工智能程序设计与实验课程。

2) 人工智能技术发展迅速情况下如何保持该精品课程持续发展的问题。

人工智能作为一门高度融合的交叉科学,其发展速度迅速,不断有新理论、新问题涌现出来。我们的

人工智能教学既要注重基础理论知识,又要紧跟学科发展的步伐,势必要求对课程内容进行不断更新,这对我们的教学资源和教师素质都提出了更高的要求。

4结语

本文介绍了中南大学的精品课程――人工智能课程教学内容和创新性教学方法的一些探索,已在课堂教学内容的优化、实验环节的改进、教学方法的创新的实施上取得了很好的效果,充分激励了学生的学习积极性和主动性,多方位培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力。我们的想法和做法可供兄弟院校同行参考。不过,仍然存在一些不足之处。随着智能科学与技术的发展和更为广泛的应用,人工智能课程的重要地位必将更加突显,我们也需要继续努力,与时俱进,不断完善人工智能精品课程的建设。

注:本文受教育部质量工程部级精品课程人工智能(2003)、全国双语教学示范课程人工智能(2007)项目支持。

参考文献:

[1] 薛莹. 创新教育新途径人工智能与机器人教育:哈尔滨市教育研究院张丽华院长访谈录[J]. 中国信息技术教育,2010(1): 20-22.

[2] 蔡自兴,肖晓明,蒙祖强,等. 树立精品意识搞好人工智能课程建设[J]. 中国大学教学,2004(1):28-29.

[3] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2003.

[4] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 4版. 北京:清华大学出版社,2010.

[5] 韩洁琼,闫大顺. 人工智能实验教学探讨[J]. 计算机教育,2009,(11):135-138.

[6] 刘丽珏,陈白帆,王勇,等. 精益求精建设人工智能精品课程[J]. 计算机教育,2009,(17):69-71.

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)

人工智能和教学范文第2篇

关键词：智能制造 机械 启示

随着信息技术的不断发展，现代制造业向着以智能制造为核心的新一代工业发展，社会对机械人才的需求量越来越大，但同时对人才的质量和综合素质也提出了与以往不同的新要求。笔者将从智能制造基础和内涵出发分析智能制造高职院校机械教学影响和启示。

一、智能制造的含义及关键技术

制造是从概念到实物的过程，通过制造活动把原材料加工成适用的产品，智能制造是在网络化、数字化基础上融入人工智能和机器人技术形成的人、机、物之间相互交互与深度融合的新一代制造系统。智能制造系统的本质特征是分布于各个地方的单个制造者自主性和整个制造系统的自组织能力，实质就是应用快速可靠的通信传输网络建立的分布式多自主体智能系统。

智能制造系统的基础技术。

1.数控机床技术

数控机床技术是智能制造的基础，智能制造系统最终产品的生产都依赖于数据机床技术。

2.计算机技术

计算机辅助设计能够提高产品的质量和缩短产品生产周期，在制造过程综合利用计算机技术使生产从概念、设计到制造联成一体，做到直接面向市场进行生产，可以从事大小规模并举的多样化的生产。

3.工业控制技术、微电子技术

利用工业控制技术、微电子技术结合人工智能技术发明的机器人开创了工业智能新局面，使生产结构发生重大变化，使制造过程更富于柔性，扩展了人类工作范围。

4.人工智能技术

人工智能的目的是为了用技术系统来突破人的自然智力的局限性，达到对人脑的部分代替、延伸和加强的目的，使那些单靠人的天然智能无法进行或带有危险性的工作得以完成，从而使人类的智慧能集中到那些更富于创造性的工作中去。人是制造智能的重要来源，在制造业走向智能化过程中起着决定性作用。

5.通信网络技术

构成智能制造系统的基础就是高可靠实时通信网络，通过通信网络高速可靠实时传输智能制造系统中各个制造者所需要的所有信息，通信网络技术主要包括嵌入式网络技术、高可靠无线网络技术，网络信息安全技术和异构网络间无缝交换技术。

二、智能制造对机械教学影响及启示

机械专业是现代工业的基础，机械专业的人才将是工业4.0时代弄潮儿，为了适应智能制造工业发展的需要，在机械人才培养方面必须要适应时代的发展，作为机械专业人才培养主要摇篮，高职院校培养的人才只有满足智能制造的需求，才能立足于未来工业发展，否则培养的人才将被现代工业社会所淘汰。因此在机械专业人才培养方面对教学模式、教学内容和教学方法等方面进行改革创新是大势所趋。

1.不断完善机械专业教学内容

智能制造所需要的机械人才已经不再是仅仅懂得机械专业的人才，而应该是对计算机技术、工业控制技术、网络技术、人工智能技术等智能制造基础技术都要熟悉和了解的人才，这就需要学校在进行机械专业课程设计时要在加强传统机械专业课程的同时，增加计算机技术、工业控制和微电子技术以及人工智能技术的相关课程，老师在教授传统机械课程的同时，把计算机技术、工业控制技术和人工智能技术融入到教学中，从而使学生熟悉在机械制造工业中如何应用计算机、人工智能等技术，充实学生的技术储备，为学生的就业打好基础。

2.在机械专业教学中不断创新应用教学方法

智能制造对机械专业人才提出了新的要求，学生不仅要加强对机械知识的掌握和运用，还要熟悉了解计算机技术、工业控制和微电子技术和人工智能知识，这就产生老师传统教授机械知识的教学方法不一定适用于这些新知识教学的问题，因此教师应该深入研究计算机技术、工业控制和微电子技术以及人工智能技术的教学方法，并结合适用于机械专业教学方法不断创新新的教学方法， 培养学生学习的主动性、创造性、理论实践能力和学习的方法习惯。同时要不断提高任职教师能力素质，加强学习智能制造关键技术相关知识。

3.逐步完善改进教学模式

智能制造需要新的理论知识体系，原来的机械专业知识的教学模式可能已经不再适应新知识的教学，这就要求我们的老师不断研究新知识理论，探索尝试新的教学模式，使得学生能够牢固、快速掌握新知识。

三、小结

人工智能和教学范文第3篇

关键词：人工智能；大学英语教学；后现代课程观

一、引言

人工智能与各领域的深度融合和创新，正在颠覆我们的生活，改变世界的面貌[1]。世界各大经济强国为抢占人工智能技术发展制高点，争先研制了各种人工智能发展战略和行动方案，试图占住未来科技发展先机。我国在继2016年5月发改委和科技部联合推出《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》后，次年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）[2]，全面部署了我国人工智能发展战略。2017年9月，教育部长陈宝生提出“课堂革命”的信息化时代教育改革新命题，人工智能驱动和赋能的课堂革命序幕从此拉开。2018年4月，教育部了《高等学校人工智能创新行动计划》，明确了高校在培养创新人才及科技创新等领域的目标和任务。人工智能与教育进入了融合创新阶段，正在迅猛地颠覆人类几千年沉淀的教育理念和方式，重构教育生态。智能语音技术、英语语言测评系统、语言翻译、智能口语陪练等技术，以及自适应系统、个性化学习中心和智能导师系统等广泛应用于大学英语教学领域，为大学英语教学带来了前所未有的机遇，为破解大学英语教学领域几十年来教学资源不足、“因材施教”难以践行、课程评估不科学等难题提供解决方案。显而易见，传统的教学目标、课程体系及教学模式、教师的专业知识不足以应对新一代人工智能技术的需求，我们必须积极求变，寻找人工智能与大学英语教育的契合点，方能在这场革命浪潮中幸存。

二、人工智能2.0和教育

人工智能被认为是迄今为止最具有颠覆性的技术[3]，它正在加速落地，深刻地改变世界和人类生产、生活方式[1]。人工智能自诞生之日起就与教育休戚相关，对教育的变革也将是彻底的、全方位的。因此，我们必须充分认识它，方能抓住人工智能技术给教育带来的机遇，方能乘风破浪应对挑战。（一）人工智能的内涵、发展及核心技术人工智能。（ArtificialIntelligence，简称AI）这个名词，早在1956年由美国达特茅斯学院（DartmouthCollege）的一群年轻科学家提出，但是到目前为止没有一个科学、全面、准确的定义。学界公认的定义是，人工智能这门科学主要研究、模拟、延伸和扩展人的智能理论及相关方法与应用技术，通过计算机模拟人的智能，最终使之能像人一样思考、学习和认知，并能够有效地处理过去由人才能处理的问题[4]。人工智能，作为一门新兴的交叉学科，涉及的面十分广泛，涵盖多个大学科和技术领域，如计算机视觉、自然语言理解与交流、认知与推理、机器人学、博弈与伦理、机器学习、统计学、脑神经学等[1]。学界认为人工智能经历了三大发展浪潮。第一次是20世纪50至60年代以图灵测试为标志的启蒙期。20世纪80至90年代随着语音识别技术取得突破性进展，人工智能发展迎来了第二次发展浪潮。近年来，由于互联网技术、大数据技术、深度学习算法等技术的飞速发展，人工智能开启了第三次发展浪潮。大数据技术、深度学习和机器学习是人工智能第三次发展浪潮的标志性技术。人工智能的核心技术包括三个层面：基础技术、通用技术和应用技术[1]。在基础技术层面，机器学习被认为是其最重要的支撑技术，研究计算机如何模拟或实现人类行为，获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的科学[1]。被广泛应用于图像识别、语音识别、机器翻译等领域的深度学习则是机器学习的一个重要分支，它加速了人工智能的发展。人工智能的通用技术层面内涵丰富，主要包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理、决策和规划、运动与控制等。人工智能应用技术现在深入渗透各个行业领域，人类进入了人工智能时代，未来的一切将出现无限可能。（二）人工智能赋能教育。人工智能与教育息息相关。新一代人工智能技术在政策驱动、消费者需求升级驱动以及新技术迭代升级突飞猛进驱动下，已经迈入了与教育教学融合创新阶段，迈入了为变革课堂教学，实现教育创新赋能加力的阶段。自2015年至2019年，国家先后出台了《中国制造2025》（2015年）、《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》（2016年）、《新一代人工智能发展规划》（2017年）、《高等学校人工智能创新行动计划》（2018年）、《中国教育现代化2035》（2019年）五项政策，加速了人工智能与教育的深度融合的进程。目前，我国居民生活水平整体提高，教育消费需求升级，家庭对教育的重视及投入大幅增加，对教师的要求、学习环境和条件的要求更高，在线学习需求旺盛，这在很大程度上也加速了人工智能技术在教育行业的广泛应用。人工智能三大核心应用技术即计算机视觉技术、智能语音技术和自然语言处理已经广泛开发应用于在线教育、智慧课堂、为智慧教学和智慧学习赋能加力[5]。目前，从基于语音识别的英语语音测评到基于图像识别的智能情绪分析，人工智能已经在教育领域已经实现十余种产品类型[6]。国外像Google,Alpha,Facebook等走在技术前列的知名公司，研发了各具竞争优势的AI教育软件，进军教育行业；国内的腾讯、科大讯飞、百度等也研发了各类学习软件和教学软件，并拥有海量用户。人工智能引领下的教育正朝智慧教育、智慧学步迈进。

三、人工智能给大学英语教学带来了机遇

大学英语教学改革的步伐从未停歇过，但是不管怎么努力都被冠以“费时低效”的罪名，教学资源不足、“因材施教”教育理念贯彻不到位、评价无法及时科学反哺教学等问题一直是大学英语教学改革中的顽固问题。人工智能时代，随着大数据技术、计算机视觉、智能语音技术和自然语言处理技术所催生的慕课、自适应学习系统、个人学习中心、智能导师等的广泛应用，这些问题将迎刃而解。（一）慕课的蓬勃发展，海量教学资源得以共享。慕课（MOOC），即大规模开放在线课程，是大数据时代的产物。2013年，中国迎来了慕课元年，从此中国大地掀起了一股慕课建设的热潮。从教育主管部门、高校、教材出版商、IT企业、教育培训机构到普通教师，都在共同致力于开发慕课平台，共建优质教学资源。短短的六年时间里，中国慕课在信息技术尤其是人工智能技术的驱动下实现了跨越式发展，目前，我国共有12500门慕课上线，超过2亿人次在校大学生和社会学习者学习慕课，6500万人次大学生获得慕课学分[7]。已经上线的慕课中，大学英语慕课的份额十分可观，为大学英语教学提供了海量教学资源。目前，中国大学MOOC，共有468所合作高校共推出了1291门国家精品慕课，其中包括60余门大学英语通识类课程、28门专门用途英语课程和21门跨文化类课程；中国高校外语慕课平台（UMOOCs），我国首个以外语学科特色为主的国际化慕课平台，自2018年3月23日正式启动以来共上线大学英语类课程40余门；国内外语类三大出版社也创建了特色课程平台：外语教育与研究出版社推出了U校园教学云平台、上海外语教育出版社创建了“WELearn课程中心”、高等教育出版社推出了i-Smart外语智能学习平台；清华大学研发的学堂在线上也有将近50门大学英语类课程。这些平台所推出的海量优质外语教学资源，学习者可以像逛超市一般按照自己的喜好和需求在平台上挑选课程，这较好地解决了大学英语过去一直教学资源不足的问题。除此以外，随着人工智能技术的迭代升级，机器人教师和虚拟教师的广泛应用，他们都将成为最好的老师时时陪伴，“同一个世界，同一个课堂”的愿景在不久的将来得以实现，大学英语教学改革路上教学资源不足不公的问题不再是制约大学英语教学发展的问题。（二）自适应学习广泛应用，“因材施教”教育理念得以践行。早在孔子时代就提倡“因材施教”的教学理念，要求教师在教学中应该根据学生的认知水平、学习能力及自身素质有的放矢地进行差别教学。大学英语教学改革几十年来，也一直致力于“因材施教”个性化的教学改革，但是劳而无功，究其因，主要是课堂人数多，教师无法每次课前准确掌握学生学习程度、课中和课后不能即时跟踪学生的学习情况，因此很难做到适时调整教学策略实施“因材施教”。2016年美国自适应学习平台Knewton及我国自主研制的智能自适应学习系统的投入使用，为教师、学生自己，甚至家长了解学生的学习状态，依据学生的学习兴趣、学习风格、学习需求选择适合的学习资源和途径提供了便捷。人工智能在自适应学习过程中所起的作用显而易见，主要体现在：科学而又高效的学习状态诊断；精准学习资源的推送；全过程学习数据的收集、分析与整合。因此，人工智能技术与大数据应用使得量化自我和定制学习的个性化教育成为可能[3]，“因材施教”问题也将得以践行。（三）大数据护航，精准多维的课程评价得以实现。课程学习评价是教学中的重要环节。大学英语课程学习评估经历了过去的以终结性评估为主到终结性评估与形成性评估相结合的课程学习评价方式，但是不管怎样，过去评估形式的改变并没有改变评估重结果、轻过程、重整体、轻个体的结局。此外，由于技术的原因，课程考核根本无法顾及学生的情感因素。因此，这种单一的评价模式始终没法全面科学精准地反哺教学。人工智能通过即时摄录大数据分析使传统评价发生了根本性变化，所有学生的学习记录将被人工智能综合收集起来，互相参照、优化、聚合后分发，从而提高总体水平，彻底升级“教学相长”的含义[8]。尤其是智能导师系统及智能评测系统的开发利用，可以凭借人脸识别、语音识别、机器学习、自然语言处理等技术，不仅能全过程精准收集学习的学习数据，还能即时对学生的学习状态、情感感知等多种学习因素作出即时的诊断和评价。大数据保驾护航收集全过程学习数据、智能导师和智能评测提供多维即时诊断和评价，这才是具有实际意义和现实价值的课程学习评估。

四、大学英语教学面临新挑战

人工智能技术给大学英语带来无限机遇的同时，也倒逼大学英语教学必然积极识变、应变、求变，朝着教学目标高阶化、课程体系后现代化、教学模式智慧化、教师角色精细化方向发展，主动服务国家战略发展和学生的“学以成人”。（一）教学目标高阶化。新时代高要求。近两年，教育部罕见多次发文呼吁大学英语教学改革。2018年9月17日，教育部召开加强高校公共外语教学改革工作会议，提出要“实施面向非外语专业的公共外语教学改革”“培养高素质国际化复合型人才”[9]。“推进公共外语教学改革”也被列入2019年教育部“十大事件”之一。2019年3月29日教育部和中组部又联合召开“推进公共外语教学改革，大力培养高素质国际化专门人才”会议，重点讨论如何培养学生的“专业+外语”综合应用能力，为国家战略培养和储备“一精多会、一专多能”的国际化复合型人才[9]。教育部高等教育司吴岩司长在2019年第四届全国高等学校外语教育改革与发展高端论坛上提出高等外语教育要主动服务国家发展战略，要积极迎接新科技革命挑战，要全面融入高等教育强国建设，大力培养具有全球视野、通晓国际规则、熟练运用外语、精通中外谈判和沟通的高素质国际化人才[10]。新技术新要求。2018年4月，博鳌亚洲论坛上，大屏幕即时将嘉宾语音转换成中文又即时译成英文；2018年11月的第五届互联网大会上，不但有中文，还有英文的首个AI合成新闻主播的出现。翻译软件、智能机器人等日新月异，给人类教育提出了新的要求。在人工智能时代，人类几千年积累下来的知识，瞬间可以从智能机器人和资源库平台获取，使得人类靠知识传授的课程即将被淘汰。课程教学的重心不得不从曾经的知识传授转移到通过学生的个性化学习和自适应学习，培养信息获取和分析处理能力、终身学习能力、批判性思维能力和创新能力[5]，以及人工智能所难以拥有的精神能力，包括情感能力、价值追求能力、美感能力和创新能力[3]。在这种高要求、新要求下，大学英语教学的目的就不再是简单的培养学生的英语应用能力，提高综合文化素养了。而是迈向更高阶的利用英语汲取和交流专业信息能力的培养；使用英语解决专业问题的学科思辨能力和创新能力的培养；同时发展其自主学习能力、提高其智能素养，使他们在各自的专业学习、研究和未来工作中有效地使用英语，满足国家、社会、学校和个人发展的需要。按照布鲁姆教育目标分类法，认知领域的教育目标按知识与认知过程两个维度分类[11]。在知识维度，知识被分为事实性知识、概念性知识、程序性知识和反省知识4种类型。在认知过程维度，认知过程维度，认知过程由低级到高级被分为记忆、理解、运用、分析、评价和创造6种水平[11]。人工智能时代的大学英语教学目标高阶性主要体现在：在知识维度，大学英语教学目标设立从事实性知识、概念性知识、程序性知识向反省认知知识迈进；在认知过程维度，从记忆、理解、运用向高阶的分析、评介、创造迈进。（二）课程体系后现代化。人工智能时代将迎来学校平台化、传统课堂网络化、课程市场化，人工智能技术随时从云端、海量资源库中为学生提取知识，并经由结构化推送给学生，经过学生深度学习之后进一步提炼加工，再次结构化。此外，人工智能超强的学习能力随时产生大量人类无法理解的暗知识（所谓暗知识，就是指那些人类根本无法感受到无法表达出来的，然而却能够发挥重要作用的知识）。“人类将进入一个知识大航海时代，我们将每天发现新的大陆和无数金银财宝”[12]。正如Schwab,J在Thepractical:Alanguageforcurriculum中所言：课程领域已步入穷途末日，按照现行的方法和原则已不能继续运行，也无以增进教育的发展[13]。现在需要的是适合于解决问题的新原则.....新的观点......新的方法。因此，大学英语目前线性的、统一的、封闭的现代课程体系必然受到冲击，取而代之的是非线性的、建构的、开放的小威廉.E.多尔所倡导的后现代课程模体[14]。人工智能时代，大学英语课程体系应该朝小威廉.E.多尔所提出的具有四R特点的后现代课程模体建构，即课程具有丰富性（rich）、回归性(recursive)、关联性(relational)和严密性(rigorous)。所谓丰富性，是指课程的深度、意义的层次、多种可能性或多重解释[14]。在人工智能时代，学生与教师、学生与同伴之间是学习伙伴的关系，他们随时都可以能产生新的疑问或知识，因此为了促使学生和教师产生转变和被转变，课程应具有“适量”的不确定性、异常性、无效性、模糊性、不平衡性、耗散性与生动的经验[14]。课程具有回归性是指课程的片段、组成部分和序列应该是任意组合的，不应该设置为孤立的单元，而应视其为反思的机会。也就是说在设置课程体系的时候，每一个知识，包括作业、测验等都应该提供对话和反思的余地，避免课程的重复性。关联性指建立教育与文化之间的关联。具有关联性的课程模体将摆脱过去课程体系仅仅由课程内容或教师来决定，课程模体处于一种不断建构的过程，它的内容和体系远远超越原有的课程内容。严密性是四个标准中最重要的[14]。自发组织建立的丰富的具有回归性的课程并非任意、无序的，而是具有学术逻辑和符合课程发展规律的，可以用数学思维准确度量的。只有这种非线性的、开放的、不断建构的课程模体才满足海量资源，优势整合的特点，才能有效解决学生日益增长的对英语能力提升的需求与优质英语资源分布不平衡直接的矛盾。（三）教学模式智慧化。人工智能赋能的课堂将首先是网络化、数字化、智能化的课堂，是实施个性化教学的创新能力培养课堂，是基于项目式学习的自主、合作、探究的课堂，是线上线下无缝衔接的混合式和翻转课堂，是平等交互、自适应学习、快乐幸福并追求个性全面和谐发展的高效课堂[5]。因此，大学英语教学应当遵循语言学习“输出驱动、输入优化、产出评价”和以“学生为中心”理念，从英语学科教学方法与移动新媒体技术相结合的视角，引入自适应学习系统、智能导师系统加强过程监控与评估，充分利用慕课、微课等建立具有可视化、可听化、协作化、互动化的大学英语“金课”教学模式，充分发挥线上线下教学互促和互补的优势，构建线上线下教学环节，形成课前预备、课中教学、课后巩固、课外丰富及教学反馈五个教学环节为一体的螺旋上升模式，实现知识从传递到知识提升，如图1。图1智能教学模式模拟图（四）教师角色精细化。智能语音、智能批改、智能翻译、教育机器人等人工智能技术广泛应用于英语教育，过去教学中一切重复性劳动和大部分管理工作都将被人工智能所取代，教师角色将发生重大改变。过去衡量优秀教师的素质体系：扎实的外语基本功、完善的知识理论体系、较强的外语教学能力[15]，已经无法完全满足人工智能时代对大学英语教师的需求。未来的人工智能智慧课堂不需要教师，教师的角色将转型为课程的咨询师、学习的引导者、数据分析师、情感呵护者等，角色将越来越精细。除此以外，由于角色的精细分工，将来教师不可能再孤军奋战，而是走向团队合作[16]。今天的教育形势下，我们教师要引领学生提升自己的核心素养，引领学生学会认知（learntoknow），学会做事（learntodo），学会合作（learntoliveandworkto-gether），学会做人（learntobe）。

五、结语

人工智能和教学范文第4篇

人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变教育教学。2020年2月26日，教育部在印发的《2020年教育信息化和网络安全工作要点》第24条“培养提升教师和学生的信息素养”中明确提出：完善义务教育阶段课程设置，加强信息科技教育。建设普通高中人工智能样板实验室，保障中小学校具备开设人工智能课程的环境条件。开展人工智能相关教学与师资培训，搭建区域间人工智能教学成果交流平台。继续推进中小学人工智能教育课程建设、应用与推广工作。中小学人工智能教育课程包(初中版和高中版)和支持服务系统并推广应用。

我校是青岛市人工智能实验学校。在工作中我们借助教研、教学平台，积极推动人工智能课程开展和教师教研、集备工作，根据兴趣导向、应用驱动，学用结合，强化实践的原则，组建了实验班，按照上级对于高中段开课部署每两周开设1课时，开展人工智能教育教学工作。

在课堂上组织实验班的学生观看了人工智能的《开学第一课》，主要是“什么是人工智能”、“如何制造人工智能？、“New Google AI Can Have Real Life Conversations With Strangers”等内容，很有收获。但是在观看过程中发现很多的人工智能相关联的知识，比如JAVA、大数据、Python、人工智能、物联网、数据分析、H5/WEB前端、嵌入式、Linux、C语言、单片机、C++等解根本看不懂，发现自己的很多方面都需要补课，不然每次培训老师讲解的专业东西还是理解不了，这对于我们教师和学生都是一个难点。也断断续续参加了各种形式的培训，和同仁们交流起来总体感觉是没有系统化，特别是参加了祁荣斌博士组织的磨课，和同事们讨论起来感觉层次太高，有些内容也是理解不了！学生和学生的学习和生活环境比较起来也存在地域差异性导致了学生接受人工智能相关教育程度深浅不一，而且面向高中生的课本难度很大，很希望能有个机会从零基础开始系统化学习人工智能，这样才能更好的教好学生，这一点线下交流的时候是很多老师的心声，期望能在领导和专家的引领下实现。

通过断断续续的学习，比如Python基础知识，由于实战少，只能阅读别人的文章里附带的相关算法的实现代码，这样的学习效果不明显。很多算法的实现，难以从代码级去理解其设计思路；对于很多算法比如随机森林，决策树，SVM等常见算法，虽然看了相关文章很多遍但是还是一知半解的。

人工智能和教学范文第5篇

关键词：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践

人工智能（Aritificial Intelligence，英文缩写为AI）是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。

一、优选教材

目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。

二、考核方式

在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行教育体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。

三、教学内容调整

对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等；第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。

四、教学手段的改进

（一） 激发学生的学习兴趣

经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。

（二） 借助多媒体教学

多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能足球机器人”比赛片段；让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。

（三）提倡课堂辩论

我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列辩论会。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。

五、实践教学

实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验报告。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。

人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。

参考文献

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

[2]路小英，周桂红，赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2007，9（4）：66-68.

[3]马建斌，李阅历，高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2011，13（3）：330-332.

[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息，2011，（7）：541.