人工智能的议论文（最新4篇）

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人工智能技术论文【第一篇】

关键词：人工智能；教学内容；教学方法

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　引言

人工智能(AI)是二十世纪五十年代后期兴起的利用计算机模拟人类智能活动去求解问题的学科，与空间技术、原子能技术一起被誉为二十世纪三大科学技术成就，目前广泛应用于专家系统、机器翻译、语音识别、文字识别、计算机视觉、机器人、电子游戏等方面，已经成为计算机技术发展以及许多高新技术产品中的核心技术。

为了适应人工智能技术日益广泛的需要，国内外高校普遍开设了“人工智能”方面的课程，特别是作为计算机方面专业的核心课程之一。我校自从1993年开始为自动化专业本科生开设“智能控制”选修课，1996年为自动化、计算机、机械等专业本科生开设“人工智能导论”、“人工智能及其应用”课程。目前，我校软件学院、信息学院、机电学院都开设了“人工智能导论”课程，已经成为计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其目的是使学生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术和前沿内容，拓宽知识面，启发思路，为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识，提高学生应用开发软件的能力和水平，为今后在相关领域的研究和应用奠定更为坚实的基础。因此，建设好“人工智能导论”课程具有重要意义和很广的受益面。

由于人工智能是交叉学科，涉及面广、内容抽象、不易理解，学生往往有望而生畏的感觉，在教学过程中，老师教、学生学都比较吃力。为了更好地实现上述教学目标，提高本课程的教学质量，协调好教与学的双边关系，使学生由望而生畏的感觉，变为有用有趣的感觉，根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验和方法，结合“人工智能导论”课程的近几年教学实践，对课程的教学体系、教学内容、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行了探索总结。

2　调整与优化教学体系和教学内容

“人工智能导论”是计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其研究领域及内容十分丰富，涉及的基础面广。因此如何选好教学内容，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，是一件重要而又困难的事情。

进入21世纪以来，人工智能学科又有了新的发展。为了及时反映人工智能研究和学科的最新进展，我们修订了“人工智能导论”的教学大纲，对教学内容进一步优化和更新，极大充实了各个系统的内容。我们确定的教学内容主要分为三部分：第1部分为概论，介绍人工智能的基本概念、基本内容、主要研究领域及发展过程；第2部分是知识表示，推理和搜索技术，讨论几种常用的知识表示方法、推理技术(包括确定性推理方法和不确定推理方法)和搜索求解策略；第3部分是人工智能应用研究领域，包括专家系统、自然语言理解、机器学习、人工神经网络、遗传算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基础理论，是人工智能的重要基础，应该循序学习。第3部分是人工智能的应用，由于每个研究内容都相对独立、自成体系且有其专门的学术著作研究、热点，因此针对高等院校的本专科生来说，不必循序学习，而且结合专业特点可以选择其中几个研究领域。例如对自动化专业的学生来说，可以选择专家系统、人工神经网络、遗传算法等，同时可增加在自动控制领域的应用，包括专家控制、神经网络控制和进化控制等热点：而对计算机科学与技术专业来说，可以选择专家系统、自然语言理解、机器学习等，并辅以动物识别系统、语音识别系统、智能机器人等实例。总之就是要把握课程性质和教学目的，调整本课程教学体系，优化教学内容，让学生以有限的时间学到人工智能的基础知识和基本方法。

另外，在选择和确定教学内容时必须兼顾基础知识和新兴技术，注意与相关课程(如离散数学、数据结构、概率论、自动控制原理、Matlab系统仿真、面向对象的编程技术等)的链接，密切理论与实际的关系，通过课堂讲授和课外训练，注意学生能力培养，提高他们的学习效果和整体素质。

3　加强课程立体化建设和系列教材研究

在课程的立体化建设中，教材充当了地基的角色，所有的课程内容安排，无不体现出以教材为基本，以教材为模板。所以本着基础、实用的原则，我们先后编著出版了《人工智能及其应用》课程教材导论部分概括性强，引人入胜；基础部分系统全面，叙述深入浅出，循序渐进；应用部分密切理论与实际关系，典型形象。其中第二版在第一版的基础上，增加了证据理论、模糊推理、神经网络等理论的一些典型应用，使学生能够更深入地理解和应用这些理论；另一方面，又新增了自然语言理解及其应用内容，以适应目前计算机翻译、人机自然语言交互等技术日益广泛应用的需要。系列教材适应了人工智能导论新课程开设的需要，反映了人工智能学科的发展，为人工智能课程确立了基本框架，发挥了重要作用。系列教材的问世不仅解决了本校“人工智能导论”课程教学用书的问题，而且也被各兄弟院校普遍采用，促进了该课程的普遍开设，推动人工智能学科的发展。

为了配合教材第二版的教学和自学，在已有教学经验和教学成果积累的基础上，制作了高质量的教学课件和完整的教学视频录像，并刻录成光盘随书供读者使用；同时又研究与开发了网络课程(http：//)，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性，促进本课程的教学改革。

包括主教材、电子教案、教学视频录像、网络课程及教学资料库等在内的课程立体化建设符合二十一世纪高校教学的要求，支持教师提高教学手段现代化的水平，更贴合学生的学习需求。

4　改革与创新教学模式和教学方法

在“人工智能导论”课程教学的过程中，我们积极探索教学新路，经过数年辛勤试验，结合蔡自兴教授等对人工智能课程的建设经验，对课程的教学模式和教学方法进行了如下一些的改革与创新。

(1)通过多种途径激发学生的学习兴趣

“兴趣是最好的老师”，“人工智能导论”课程的学习效果，直接受到学生兴趣和参与意识的影响。由于这是一门导论性前沿课程，一般来说，学生开始学习兴趣很大。但是，当一些学生开始接触到抽象概念和算法时，往往感到不易接受。我们通过各种途径和方法，激发和培养学生的学习兴趣。例如，鼓励学生参与课堂讨 论、布置读书报告和课外实验、以问题为导向的启发式教学、专题讨论／辩论等形式。特别，我们精心组织和准备了模糊控制技术及其应用、智能机器人技术与应用、智能交通、BCI(脑机交互接口)等专题，以及智能调度软件、语音识别系统、动物识别系统、足球机器人比赛、机器人轨迹跟踪、倒立摆的智能控制等课内演示，使学生扩大了眼界，增加了感性知识，达到提高学生学习兴趣的目的与效果。

(2)面向问题的启发式教学

人工智能中的许多问题，有的似是而非，有的引人入胜。在教学中，有意识的提出相关问题，提请学生思考，鼓励学生提出自己的猜想和解决方案。然后逐步进入教材中的解决方案，启发学生求解这些问题，并进行分析和比较，从而强化了学生学习的主动意识和参与意识，提高了学生的学习积极性。例如，在讲到比较抽象的“遗传算法”时，提出“遗传算法如何用于优化计算？”这一问题。针对该问题，先从“达尔文的生物进化论”入手，讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用；然后通过一个简单的例子，从特殊到一般地启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现，最终让学生与教师一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。这样，学生不但从中学习了遗传算法，而且得到一次逻辑思维的训练，取得很好的教学效果。

(3)课堂辩论与交互式教学

组织课堂辩论，讨论的议题包括人工智能的应用前景和其他比较等有争议的问题。学生对这些问题展开了激烈的争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。例如，为了加深学生对智能机器人内涵的理解，我们组织了“机器智能能否超过人类智能”的辩论会。会前正反双方结合本课程内容及其相关知识，认真进行准备；辩论会上正反双方唇枪舌战，激烈争辩，气氛热烈。辩论后，学生余意未尽，讨论热情不减。无论是哪一方获胜，都达到了预期的效果。教学中我们还注意采用了多种交互式策略，如课堂上教师提问可鼓励或指定学生提问，也可由学生自由地就某个知识点进行主题发言后老师点评等。

(4)个性化学习与因材施教

在本课程教学过程中注意对学生因材施教和个性化教学。例如，通过组织学生进行读书报告的形式，鼓励学生从多方面、多角度考虑问题，多提新颖思想，有意识地鼓励优秀学生探讨比较深层的内容，并辅导优秀学生将其成果以科技论文和发表文章的形式转化为成果。又如，在教学设计和实验设计中，注意要求学习有余力和兴趣的学生选作部分探索性、创新性的功课和实验(选学内容，如模糊控制器的设计、进化控制等)，从而引导学生发挥个性优势，达到因材施教的目的。同时注意分析学习较差的学生的具体困难，进行有针对性的指导。

(5)多媒体与网络教学的使用

本课程在PPT演示文稿和网络课程上，采用了大量的多媒体表现形式，如视频、动画、声音和图像等。目的在于使得人工智能抽象的知识形象化，便于学生理解。例如，课内让学生在线观看涂晓媛博士的计算机动画“人工鱼”的录像片段、人工生命Floy中生命智能体在环境中不断的适应进化构成演示等，有助于加深学生对所学知识的理解，促进教学水平的提高，激发了学生对课程的兴趣，使学生创新意识得到增强。此外，随教材附赠的教学光盘和开发的网络课程(http：//)提供了学生课外自学用的高质量的电子课件、完整的教学视频录像、丰富的实验和案例资料等，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性。

(7)理论与实践结合

在教学内容安排上，注意理论联系实际，适时布置一些人工智能实验给学生进行课外练习。设计的课外实验包括产生式系统实验，归结反演实验，主观Bayes推理网络实验，A搜索实验，以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟踪系统、两车追赶模糊控制系统、神经网络模式识别仿真、遗传算法优化计算等实验。通过实践和参与，保持学习兴趣，有助于学生对人工智能基本概念和难点的理解，掌握基本方法和技术，为从事智能系统应用开发打下基础，从而达到教学目的。例如，我们组织学生参观我们的研究生综合自动化实验室，观看机器人臂取物、倒立摆控制、语音识别软件、指纹识别软件、智能调度软件等演示，密切理论与实际的关系。

我们在教学改革实践中探索的这些教学方法，有利于充分激励学生的学习积极性和主动性，有利于鼓励学生发挥独立思考和创新思维，有利于多方位培养学生学习发现问题、分析问题和解决问题的能力。

5　运用多样化的教学手段和考核方式

多样化的教学手段

采用现代信息技术进行教学，构筑“人工智能导论”课程的现代教学模式，是本课程的主要特点之一。教学过程中采用了多媒体教学课件和网络课程相结合的方法，充分利用多媒体的丰富表现形式，利用网络课程的交互性、情景化等，进行教学。采用的方法包括：

(1)抽象知识内容的多媒体表示

通过动画和视频来演示抽象的概念、算法和过程，包括机器人轨迹跟踪、机器人臂取物、足球机器人比赛、倒立摆控制、“人工鱼”等录像片段，以及智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件演示。

(2)通过PPT撰写教案

精心编制PPT，组织好课件内容，做到图文并茂，提纲挈领，便于学生理解，便于教师讲授。

(3)开发与应用网络课程

“人工智能导论”网络课程较好的实现了交互性、在一定程度上实现了学习过程的情景化。在交互性方面，通过网络课程的课堂练习和章节练习，评价学生的学习情况，并给学生提出学习建议。在情景化方面，采用了在线答疑形式，使得学习过程丰富有趣。

(4)先进实验系统的观摩与演示

利用我们的研究成果等有利条件，有针对性地对学生进行成果演示(包括智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件)，使学生知道学了有用，而且很有用，很有趣，很有意义，从而进一步诱导学生的学习兴趣，巩固了课堂所学知识，提高了教学质量。

教学效果通过上述先进的现代信息技术的应用，不仅极大地提高了学生的学习兴趣和主动性，而且也取得很好的实际教学效果，提高教学质量。

作业、考试等教改举措

(1)改革作业方式与方法

改变过去那种单纯的书面习题作业，发展成为必须交给教师评阅的书面家庭作业、不必交给教师的课外思考题目、口头布置的思考题或阅读材料以及大型作业等。其中上交作业通过网络进行，教师批阅后的作业也通过网络返回给学生，实现了作业呈交和返回的网络化。

(2)改革考试方式与方法

如何对本课程的考试方式进行改革一直是我们探索的问题。我们综合考虑课堂出勤情况(10％)、平时正式作业成绩(20％)和期末课程考试(70％)，进行综合评分。期末考试有时采用综合试题考试，出几个大题目让学生选择其中几个进行开卷笔试，当面交卷后评分；有时采用课外开卷论文结合或口试面试。最近，我们还对部分学生结合实验或实际问题提问等进行考核。我们正进一步改革、试验和探索，使考试成为衡量与培养创新能力，促进学生学习主动性和提高课程教学质量的重要环节。

人工智能论文【第二篇】

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2教学方法研究

研究生教学应更突出学生的主体地位，注重发挥其学习的主动性和自觉性，为此，课程组结合课程特点，在教学方法进行了如下探索。

加强教学设计

教学设计就是对教学活动进行系统计划的过程， 是教什么(课程内容)及怎么教(组织、方法、策略、手段及其他传媒工具的使用等)的过程[2]。在教学过程中，每节课授课前，坚持集体备课的原则，由课程组集体讨论选定授课内容，补充阅读文献，根据授课对象与课程内容特点，确定课堂组织方式，采用的授课方式以研讨式教学为主，给合讲授、实验、自学等。

抓好课堂教学环节

教学方法与教学手段是保证课堂教学效果的关键。本课程授课对象主要为硕士研究生，他们的接受能力较强，有一定的求知欲。由于学员人数较少，授课方式可灵活组织。教室有完备的多媒体设备，基本的软件实验环境，教学过程可采用灵活教学方法、多种教学手段，提高教学效率，保证授课质量。

1) 以研讨式为主的教学方式。研究生教学应坚持学术研究为导向，发挥学员在学习过程中的主动性和自觉性。由于研究生学员有一定的学习基础与自学能力，教员可以在课前给学员布置预习内容，学员通过查阅资料、分析整理进而形成自己的观点，使在课堂教学中师生互动交流成为可能，改变传统的教员讲，学员听的灌输式教学方式。研讨式教学也有力于培养学员积极思考、创新思维的习惯与能力。

2) 教学手段的信息化。人工智能原理教学一个突出矛盾是知识点多、内容抽象、理论性强，但学时较少，因此，必须发挥现代教学手段的作用，提高教学效率。为此，课程组对每节课都精心设计了教学课件，课堂教学中以课件为主，辅以板书，充分利用多媒体信息量大、直观等优点，改善教学效果；引入教学声像资料，便于学员课下学习；设计演示程序，使部分比较抽象、不易于理解的内容，如子句归结、搜索策略更形象直观，易于学习和掌握。

3注重培养学员学术研究能力

学术能力是指专门对某一学问进行系统的哲理或理论研究的能力，它不仅包括思辨的方面，还包括实践及感性的敏感力等方面。研究生阶段学习的一个突出特点是要求学习的主体――研究生必须具备研究的能力[3]。论文写作是培养、锻炼、提高研究生的学术能力的重要途径，在教学实施过程中，要求每个专题学习结束后，都要提交一份格式符合期刊发表要求的总结报告，题目可自行选定，也可由教员指定；内容既可以是人工智能该专题某一算法的实现，也可以是对某一问题的进一步研究，或者是对该专题最新研究进展的综述。教员重点在以下几个方面予以指导。

1) 选题准确。要求选题不能过于宏大，应以小题目反映大问题，具有一定的可研究性为宜。

2) 研究内容。研究目标明确，方法恰当，能够提出自己的见解，所提观点正确。

3) 论文结构。结构清晰、完整，论述严谨，表达规范。

4) 占有文献丰富。撰写过程中要有意识培养学员查阅科技文献的能力，要求查阅反映最新研究成果的权威文献。

4加强实验环节教学

人工智能教学在进行各种理论知识讲授的同时，还应重视实践教学，把抽象的知识转化为形象、直观的实验，让学员真正理解人工智能的概念、本质、研究目标，从而提高学员多角度思维的能力和逻辑推理能力，进一步了解信息技术、计算机技术发展的前沿，培养他们对人工智能研究的兴趣，激发对人工智能技术未来的追求。为此，课程组借鉴国内外知名大学人工智能实验教学经验，编写了《人工智能原理实验指导书》，围绕问题表示、经典逻辑推理、不确定推理、搜索策略及简单专家系统实现等教学内容提供了7组实验供学员选择。

例如，在状态空间搜索一节教学过程中，先完成理论部分的教学，使学员对状态空间基本概念、问题表示及求解方法有一个准确的认识，然后进行实验教学。由学员自主完成重排九宫问题求解的程序，初始状态和目标状态如图1所示，调整的规则是，每次只能将与空格(左、上、下、右)相邻的一个数字平移到空格中[4]。实验过程重点指导学员掌握状态空间进行问题求解的关键步骤：问题表示和搜索策略。问题表示就是要确定该问题的基本信息及程序实现的数据结构，基本信息有初始状态集合、操作符集合、目标检测及路径费用函数，数据结构可采用向量、链表等形式；搜索策略可分为盲目式搜索和启发式搜索，可按照先易后难的原则，先实现盲目搜索中的广度优先及深度优先搜索，在此基础上再定义估价函数实现启发式搜索。而在启发式搜索实现过程中，又可以通过定义不同的启发函数：如某状态格局与目标节点格局不相同的牌数、不在目标位置的牌距目标位置的距离之和等加以比较，准确理解启发函数的意义。通过实验，学员加深了对课堂讲授的理论知识的理解，能够熟练地将状态空间法运用于实际问题的求解，提高了工程实践能力。

实验教学组织方式可根据具体的实验内容特点，采用上机编程实验、演示程序验证、模拟平台开发、分组讨论等多种形式进行。

5适度开展双语教学

研究生的英语基础普遍较好，基本都通过了国家公共英语四级考试，部分学员通过了六级考试，加之在本科阶段还开设了专业英语课程，因此，在培养研究生人工智能知识的同时，我们要提高学员阅读原版英文资料、用英语进行简单科技写作及对外学术交流的能力，适度开展双语教学，对此，我们可采取以下基本方式。

1) 专业术语全部用英语表示。

在教学过程中用英语表达人工智能原理中的专业术语和主要概念，如Knowledge Representation(知识表示)、Depth-First Search(深度优先搜索)、Breadth- First Search(广度优先搜索)等。

2) 以英文原版教材为教学参考书。

选定机械工业出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》为参考书，该书“是人工智能课程的完美补充。它既能给读者以历史的观点，又给出所有技术的实用指南[5]。”

3) 加强英文文献的阅读。

在课程论文撰写时，要求阅读一定数量的外文文献；在讨论课中，鼓励学员使用英语进行讨论。

经过课程学习，学员都能准确掌握人工智能学科专业词汇，英文运用能力得到一定提高，能较自如地阅读原版英文专业资料，为进一步用英文进行学术交流及学术论文写作打下基础。

6考试与成绩评定改革

考核方式采用传统的试卷与课程论文、实践环节等三部分组成，全面考查学员对基础理论知识掌握情况以及理论联系实际的能力，其中试卷占70%，课程论文占10%，实践环节占20%。课程论文题目不作限制，由学员在课程学习阶段结合某一专题选定题目，课程论文以选题意义、研究内容、论文结构、参考文献及撰写规范等指标为评价依据；实验成绩采用实验过程考查、实验结果验收和实验报告评阅相结合的考核方法，综合评定。这样做不但考核了学员人工智能基本理论掌握情况，也反映了学员的学术研究能力和工程实践能力。同时，考核结合实际教学进程，改变了单一课终总结性考核的弊端。

7结语

经过课程组近两年的教学方法研究与教学实践，研究生人工智能原理课程教学收到较好的效果，但仍存在一些问题，如在课堂讨论环节，个别学员准备不充分、讨论不够深入；课程论文撰写选题随意，文献综述不够全面、准确，论文格式不够规范等。在今后的授课中，课程组将根据授课研究生人数较少的特点，采取明确每名学员预习重点、加强课程论文交流等方式予以改进，力求取得更好的教学效果。同时，进一步充分利用便利的校园网平台，开展“人工智能原理”网络课程建设，购买或自主开发网络教学资源，引导学员利用网络资源进行个性化自主学习，增强教学过程的信息化程度。

参考文献：

[1] 王永庆。 人工智能原理与方法[M]. 西安：西安交通大学出版社，2002:1.

[2] 李志厚。 国外教学设计研究现状与发展趋势[J]. 外国教育研究，1998(1):6-10.

[3] 肖川，胡乐乐。 论研究生学术能力的培养[J]. 学位与研究生教育，2006(9):1-5.

[4] 周金海。 人工智能学习辅导与实验指导[M]. 北京：清华大学出版社，2008:204.

[5] George Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving[M].北京：机械工业出版社，2009:754.

Reform on Postgradrates Artificial Intelligence Course Teaching

TAN Yuehui, QI Jianfeng, WANG Hongsheng, LI Xiongwei

(Department of Computer Engineering, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China)

人工智能技术论文【第三篇】

中图分类号：G642　文献标识码：B

1　引言

在这里，我们将向您展示一个新生的学科专业――智能科学与技术，并与您一起走进我国智能科学技术教育领域，共同探讨什么是“智能科学与技术”学科，其学科结构及内涵、外延是什么，什么是“智能科学与技术”本科专业，它是什么时候产生的，其主要教学内容有哪些，培养目标是什么，国内有哪些学校开设了这一专业，目前的状况如何，将来的发展前景怎样等智能科学技术教育中的一系列重大问题。

通过这些研究和讨论，笔者希望能对我国智能科学技术研究生教育和本科教育起到积极的推动作用，为我国智能科学技术领域的高层次优秀人才培养做出有益的贡献。本文仅从宏观角度对这些问题进行总体介绍，目的是使读者能够对我国智能科学技术教育有一个概括性的了解，更具体的研究由本期专刊中的相关论文论述。

2　我国智能科学与技术教育事业的诞生与发展

“智能科学与技术”本科专业的诞生

我国“智能科学与技术”本科专业的历史可追溯到2001年12月在北京西苑召开的中国人工智能学会第九次全国学术会议(即CAAI-9)。CAAI-9在我国智能科学技术教育史上留下了两个历史性的贡献：一是大会接受了部分学者(例如，时任中国人工智能学会副秘书长的韩力群教授)提出的在我国智能科学技术领域逐步建立本科专业的建议，并由钟义信理事长提议将该新专业的名称确定为“智能科学与技术”：二是大会成立了中国人工智能学会教育工作委员会(由王万森教授任主任)，并把筹建智能科学与技术本科专业的任务交给了中国人工智能学会教育工作委员会。

CAAI-9结束后，在中国人工智能学会的领导下，中国人工智能学会教育工作委员会立即展开了对“智能科学与技术”本科专业的积极筹建工作。2002年12月13日，由中国人工智能学会教育工作委员会主办、首都师范大学和北京航空航天大学承办的第一届全国智能科学与技术教育学术研讨会在北京航空航天大学召开。会议得到了北京大学的积极支持。在研讨会上，北京大学智能科学系刘宏教授介绍了我国第一个智能科学系――北京大学智能科学系的有关情况，并提出了北京大学在国内率先开展智能科学技术本科教育的想法。北京大学智能科学技术系成立于2002年9月9日，这是在何新贵院士倡导下，国内高校中建立的第一个智能科学技术系。

在认真研究和充分讨论的基础上，这次大会向全国高校发表了“加快智能科学与技术学科发展”的建议，该建议也被称为“智能科学与技术北京宣言”，在国内部分高校引起了强烈反响。作为我国智能科学技术教育先驱的北京大学智能科学技术系，其“智能科学与技术”本科专业设置申请，分别于2003年10月26日、11月26日和12月5日通过了专家论证组、学部和学校评审，并于12月15日前报到国家教育部备案，同年年底在教育部备案通过。

在此期间，2003年11月20日，在广州召开的CAAI―lO期间，中国人工智能学会教育工作委员会针对智能科学技术教育中的关键和热点问题举办了一个教育论坛。论坛的核心课题是：如何在高等学校设置“智能科学与技术”本科专业，培养大批智能科学技术领域人才。参加论坛的代表从各个不同角度发表了自己的意见，论坛达成的普遍共识是：智能化是信息化最精彩的篇章，信息技术的发展已经为智能科学技术登上科学技术的中心舞台创造了条件，因此，在高等学校设置“智能科学与技术”专业已经势在必行。论坛还希望中国人工智能学会教育工作委员会能在本次研讨基础上，再进行必要的调查论证，结合北京大学等学校的实践经验，形成系统的意见和方案，向国家教育部和国务院学位委员会进行正式汇报，以推动智能科学技术专业的建设与发展。

2004年初，教育部公布了“2003年度经教育部备案或审批同意设置的高等学校本科专业名单”，北京大学“智能科学与技术”专业榜上有名，专业号为080627S。北京大学“智能科学与技术”专业的建立，标志着我国“智能科学与技术”本科专业的诞生和我国智能科学技术教育的开端。

“智能科学与技术”本科教育事业的发展

继北京大学率先在国内建立“智能科学与技术”本科专业之后，2005年，北京邮电大学、南开大学和西安电子科技大学：2006年，首都师范大学、北京信息科技大学、武汉工程大学和西安邮电学院；2007年，北京科技大学、厦门大学和湖南大学；2008年，河北工业大学和桂林电子科技大学；2009年，重庆邮电大学和大连海事大学先后经教育部批准设立了“智能科学与技术”本科专业。至此，经教育部正式批准，全国高校中设立“智能科学与技术”本科专业的学校已达15个。

几年来，中国人工智能学会教育工作委员会为推动我国智能科学技术教育事业的快速发展，先后组织召开了多次全国性的研讨会、座谈会、论坛和展览等，做了大量的促进工作。

2004年8月15日，由中国人工智能学教育工作委员会主办、首都师范大学承办的“智能科学技术教育高层研讨会”在北京召开，中国人工智能学会指导委员会主席涂序彦教授和中国人工智能学会理事长钟义信教授等到会并作重要指示。作为这次研讨会的主题，韩力群教授做了题为“智能科学与技术专业规范”的报告，刘宏教授做了题为“智能科学与技术学科建设”的报告，彭岩教授做了“国内外智能科学与技术相关学科专业情况”的报告。会后，中国人工智能学会教育工作委员会在这三个报告的基础上，形成了一份《在普通高校设置“智能科学与技术”本科专业的有关材料》，包括以下三个建议，一是《在若干高校设置“智能科学与技术本科专业”的建议》，二是《关于“智能科学与技术本科专业”专业规范的建议》，三是《关于“智能科学与技术”学科专业教育体系的建议》。这些材料后来成为上报教育部有关材料的最初蓝本。

2004年11月6日～7日，由中国人工智能学会教育工作委员会主办、首都师范大学承办的“智能科学技术教育学术研讨会”又一次在北京召开，会议对上述材料进行了认真讨论，形成了《在普通高校设置“智能科学与技术”本科专业的有关材料》的修改稿。会后，该修改稿又经钟义信理事长修改和审阅，于同年12月初以中国人工智能学会教育工作委员会的名义上报到了国家教育部有关职能部门，对当年以及后来教育部对“智能科学与技术”本 资队伍建设方面，北京大学“智能科学与技术”专业走出了一条国外引进与自身提高相结合道路；西安电子科技大学依托优秀创新团队，采取了国内外引进和国内外合作交流相结合的建设方法，其他高校也都采取了相应的有效建设措施。就全国高校“智能科学与技术”专业师资队伍而言，最大的一个优势是具有博士学位的教师比例较高。这一优势为建设高水平师资队伍奠定了很好的基础。

在师资队伍建设成效方面，北京大学“智能科学与技术”专业教学团队先后被评为北京市和部级优秀教学团队；西安电子科技大学“智能科学与技术”专业也被批准为“长江学者计划”一教育部智能信息处理创新团队和国家“111”智能科学与技术创新引智基地。

4　对我国智能科学技术教育的共识

在五年多的发展历程中，我国智能科学技术教育事业经过全国相关高校的不断研讨，目前已达成如下基本共识：

第一，智能科学技术是信息科学技术的核心、前沿和制高点，我国和国民经济的发展需要大量的高层次智能科技人才，在我国学位体系结构中增设“智能科学与技术”博士学位授权一级学科的基本条件已充分成熟，建议尽快在我国学位体系结构中增设“智能科学与技术”博士和硕士学位授权一级学科。

第二，智能科学与技术本科专业经过5年的建设实践，已经具备了在全国范围内快速发展的基本条件，建议取消“试办”，即取消专业代码后面的“s”，在全国范围内加快发展。

第三，经全国智能科学技术教育学术研讨会多次讨论，确立了“智能科学技术导论”、“脑与认知”和“机器智能”为“智能科学与技术”本科专业的第一批核心课程。

第四，在全国智能科学技术教育学术研讨会多次研讨的基础上，确立了“智能机器人”、“智能网络”和“智能游戏”为“智能科学与技术”本科专业教学实验活动的3个重要平台。

5　我国智能科学技术教育急需解决的几个问题

我国智能科学技术教育事业顺应时代潮流，在全国广大智能科学技术教育工作者的努力下，得到了较快的发展，其前景十分光明。但也同任何新生事物的发展规律一样，还有许多重要问题亟待解决。

第一，亟待增设“智能科学与技术”博士学位授权一级学科，尽快完善我国智能科学技术教育体系。这些内容在钟义信理事长的论文中已论述得非常详细，这既是我国智能科学技术教育中的头等大事，也是中国人工智能学会教育工作委员会的一项最重要的工作。

第二，进一步优化专业核心课程体系、突出专业整体特色、凝练特色专业方向。就全国“智能科学与技术”专业建设而言，虽然我们已经确立了的第一批核心课程，但这仅是开始，还需要进一步优化，以使“智能科学与技术”专业能够在我国的专业体系结构中具有更强的整体特色。就各个高校而言，则需要在专业核心课程体系下，更加突出建设自己的特色专业课程，以凝练自身的特色专业方向。

第三，加快制定专业核心课程教学大纲和专业实验教学大纲。对专业核心课程教学问题，我们虽然确立了第一批的三门专业核心课程，但还没有制定相应的教学大纲。对专业实验教学，我们虽然给出了三个教学实验平台，但也没制定相应的实验教学大纲。因此，需要尽快提出专业核心课程教学大纲和专业实验教学大纲，以同时带动专业实验室建设和专业教材建设的发展。

第四，重视优秀教学团队建设，汇聚高水平师资队伍。师资队伍是所有教学资源中最为重要的一种资源，要培养高素质、有创新思维和创新能力的学生，首先必须有一支高素质、高创新能力的教师队伍。在这方面，北京大学和西安电子科技大学做出了表率。我们需要抓住国家、地方及各学校建立优秀教学团队的机遇，汇聚高水平的专业师资队伍，争取有更多的专业进入各级优秀教学团队。

6　结束语

人工智能论文【第四篇】

关键词：新工科；人工智能导论；实践教学；校企合作；案例库

随着物联网、大数据、5G及人工智能等信息技术的发展，为了应对中国产业变革及新一轮的科技革命，适应“中国制造2025”国家战略需要及产业经济创新发展，同时将国际工程教育思想本土化，“新工科”应运而生[1]。信息技术发展催生出了人工智能相关的专业，国内高校纷纷设立了智能科学与技术专业。近年来，人工智能技术的发展引领着人类社会正逐渐走进智能社会，人工智能将深刻影响人类社会。随着人工智能的进一步发展，高等教育的价值也将进一步提高[2]。因此，各高校应尽快建立与新工科相一致的智能科学与技术专业，并深入研究我国人工智能的人才培养体系、课程设置、实验平台及成果转化等方法，改革传统人工智能的教育教学方法，形成有新工科特色的智能科学与技术专业工程教育方法。由于传统的专业是按学科划分的，因此，目前的智能科学与技术专业课程体系以理论为主，强调学科知识的系统性和完备性[3]。人工智能导论作为智能科学与技术专业的核心课程，同时也是人工智能“入门性”和“引导性”的课程。但是，目前人工智能导论的课程设置上主要存在课程内容陈旧、实践课程不足、教材理论过强、教学模式老旧及实践教学与企业需求不适应等问题。尤其是人工智能导论课程，缺乏实践教学将会降低学生学习人工智能的兴趣和积极性。因此，为了解决这些问题，并使高校跟上人工智能时代的脚步，抓住高等教育发展的新机遇，进行面向新工科的人工智能导论实践教学模式探索具有重要的现实意义。

1人工智能对新工科人才的新要求

具备多学科交叉知识。人工智能导论是一个多个学科交叉而成的一门课程。人工智能导论主要包括知识系统、智能搜索技术、脑科学、机器学习、神经网络、支持向量机、专家系统、智能计算及分布式智能等内容[4]。因此，一个合格人工智能专业人才需要具备多学科知识。具备多领域应用能力。人工智能导论的应用领域广泛，基本包含工业、农业及社会生活的各个行业（如工业生产、通信、医疗、金融、社会治安、交通领域及服务业等）[5]。人工智能导论课程要求学生在学好理论前提下也应该掌握各行业的相关知识，只有这样才能提高人工智能技术在各领域的应用。具备人工智能创新创业精神。目前，创新驱动发展成为了我国现阶段发展的重要力量，人工智能成为经济发展的新引擎[5]。在大众创业、万众创新的号角下，人工智能技术作为创新创业过程中的一个大趋势。因此，当今新形势下培养具有创新创业精神的人工智能专业人才对我国经济发展及大学毕业生创新创业具有重要意义。具备人工智能人文素养。人的内在品质就是人文素养，人文科学的知识水平和研究能力是人文素养的重要组成部分，人文素养是人文科学体现出来的以人为研究对象和中心的精神[6]。人工智能对人类社会带来的是便利还是带来灾难，关键是使用者的思想道德和人文素养。因此，培养具有人文精神的人工智能专业人才具有重要的意义。

2人工智能导论课程教学现状

目前，许多高校已经认识到传统的人工智能导论课程已经不能适应社会和学生发展的需要。尤其是地方普通高校在师资、科研及学科力量薄弱情况下进行人工智能导论的实践教学。目前人工智能导论的课程设置上主要存在的问题如下：⑴本科生课程内容陈旧。近年来，随着云计算、大数据、5G等信息技术的快速发展，也带动人工智能技术发展日新月异。对于高校来说，要紧跟人工智能技术前沿，传授学生的知识也要紧跟人工智能的发展。目前，虽然也出现了不少新的人工智能导论教材，但在课堂上能够教学的新内容仍然不多，教材内容仍然集中在传统的人工智能技术（如问题求解、知识表示、归结原理及经典推理等技术）上。⑵研究生课程内容重叠。研究生的人工智能导论课程应作为本科生课程的一个延续，但部分高校对研究生人工智能导论课程的教学重视不够。很多本科生已经学过的内容在研究生阶段又进行了重复。因此，在新工科背景下培养高层次的人工智能人才，就必须要在研究生阶段加强新工科人才实践能力的培养，选择合理的人工智能导论课程，改革研究生阶段人工智能导论的教学理念和教学模式。⑶实践课程不足。实践教学是提高人工智能新工科人才能力的重要路径。目前，大多数院校的人工智能导论课程理论与实践联系不够紧密，对学生实践能力的培养不够，只知道理论，而不进行实际的实践应用就不能成为合格的人工智能新工科人才。另外，大多数地方高校的人工智能实验室建设投入不足，实验条件差，验证性的实验较多，实验课时不足，学生对人工智能新技术的接触不够。⑷人工智能导论教材理论性过强。目前，现有的人工智能导论教材以理论为主，缺乏人工智能实践内容。在课程教学过程中学生经常会感觉索然无味，当实践课程开设不足时，这种情况会非常明显。学生会渐渐的对人工智能导论课程失去兴趣和热情，最终会导致课程的教学质量和效果下降，不能达到新工科人工智能专业人才培养的预期。⑸教学模式老旧。人工智能导论是多学科交叉的课程，课程内容理论性强、抽象、多知识点是新工科的特点。然而，大多数地方高校仍然采用过去的课堂教学模式（即“教师讲、学生听”的教学模式），这种单向灌输的教学方式以教师为主，学生的主动性不够，只是在被动接收知识。学校这种重视理论不重视实践的教学模式，在一定程度上影响了新工科人才的实践能力，从而导致教学内容与企业社会需求脱节。

3人工智能导论实践教学初探

人工智能导论课程实践平台建设。为了提高学生对实践教学的兴趣，南阳师范学院计算机科学与技术学院在人工智能导论授课过程中广泛应用多种计算机实验教学平台，如采用开源的PaddlePaddle百度飞桨深度学习平台，希冀一体化人工智能实践教学平台及大数据综合实验平台。教师可以在实践教学过程中方便的使用这些平台进行授课，学生也可以在课堂中跟随老师完成相关实验，并能够在课下进行相关实验练习及提交作业。人工智能导论课程实验内容优化。在人工智能导论实践教学过程中，以学生兴趣为导向，开展相关应用课程实验，南阳师范学院计算机科学与技术学院对人工智能导论实验课程内容进行优化。优化后的主要实验课程包括搜索优化算法实现、智能计算实现、贝叶斯分类实验、最近邻算法实验、机器学习实验及神经网络实验。最后，通过期末课程设计进一步提高学生解决实际问题及创新创业的能力。人工智能导论实践教学模式改革。⑴校企合作为使人工智能导论实践教学不与企业脱节，校企合作是关键。应积极派遣教师进企业进修，了解企业需求，并提高教师的工程能力。从2018年以来，南阳师范学院计算机科学与技术学院每年暑假期间累积派遣教师58人/次前往百度、中兴、科大讯飞、神舟数码及江苏传智播客公司等进修培训。同时已经在固定时间邀请相关企业讲师到学校进行人工智能方面的项目教学。建立起了具有地方区域特色的师资队伍及校企协调的实践教学模式，从而避免人工智能导论课程实践与企业实际脱节。⑵“双导师”负责制人工智能导论实践课程实行“双导师”制，邀请企业中实践经验丰富的人才任教或任职，校企合作建立实践教师指导团队，改革教学策略及教学方法，以项目为牵引，将人工智能导论实践课程作为第二课堂学分。还要积极制定人工智能相关的科技作品竞赛的奖励机制，积极引导学生参加各种人工智能相关的比赛，从而进一步提高学生在创新实践方面的能力。⑶采用案例教学法以案例导入进行教学，提高学生兴趣。首先，从人工智能竞赛的部分赛事中、（如百度的人工智能大赛，“2020年全国人工智能大赛”，“2020中国高校计算机大赛人工智能创意赛”等）中选取贴近实际问题的案例作为人工智能导论实践课程的案例来源。然后，采用目前主流的人工智能开发软件进行算法代码的编写，引导学生采用Python语言调用第三方接口库进行算法的实现。最后，让学生使用主流的编程语言（如C++、Java等）开发完善算法或进行系统设计与实现。

4结束语

在新工科背景下，人工智能导论作为智能科学与技术专业的基础核心课程，人工智能人才培养应注重提高学生解决问题的能力。在这种背景下，笔者结合近年来了解到的企业需求和上课的实际，对人工智能导论实践教学模式进行初探，具体如下：①校企合作，构建人工智能实践平台；②建立案例库，优化实践的内容；③校企“双导师”制，采用案例教学，从而进一步提高学生在创新实践方面的能力。

参考文献：

[1]杨晴，王晓墨，成晓北等。新工科背景下的新能源科学与工程专业——哈佛大学工科教育在学科交叉方面的启示[J].高等工程教育研究，:23-24，33

[2]李明媚，成希，罗娟。人工智能时代的高等教育之变与不变[J].黑龙江高教研究，:41-44

[3]陈义明，刘桂波，张林峰等。智能科学与技术专业课程体系建设的理论思考[J].计算机教育，(9):103-107

[4]刘永，胡钦晓。论人工智能教育的未来发展：基于学科建设的视角[J].中国电化教育，:37-42

[5]姚琳，石志国。人工智能课程体系与教学方法研究[J].中国大学教学，:19-22