智能科学技术论文大全11篇

绪论：写作既是个人情感的抒发，也是对学术真理的探索，欢迎阅读由发表云整理的11篇智能科学技术论文范文，希望它们能为您的写作提供参考和启发。

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1背景介绍

智能科学与技术专业是一门新兴的交叉型学科[1]。随着信息化的进一步深入以及IBM“智慧地球”、我国“感知中国”等战略的实施，智能科学技术正在成为关系国民经济、社会发展和国家安全的一个重要领域。因此，智能科学与技术相关专业的建设也引起了国内外高校的重视。国外许多著名高校都设立了人工智能专业，并授予智能科学专业学位；世界多数知名理工类院校都设立有人工智能研究所或实验室，进行智能科学专业的科学研究和人才培养。

相对而言，国内智能科学与技术专业的起步较晚。2004年，北京大学信息科学技术学院经教育部正式批准设立了全国第一个智能科学与技术本科专业。之后，国内许多高校也相继设立了这一专业，有些高校还成立了相应的系。现在智能科学与技术专业已经从计划外专业变成计划内专业，标志着该专业的建设在国内已逐渐形成气候。

厦门大学是国内较早设立智能科学与技术系的高校之一。基于在智能科学与技术领域多年的研究积累和师资储备，厦门大学于2006向教育部申请并获批设立了智能科学与技术本科专业，之后又于2007年6月6日成立了智能科学与技术系[2]。建系以来，厦门大学智能科学与技术系一直坚持以“科研带动教学、教学促进科研”的办学理念。一方面，我们以系里的科研实力、科研特色为基础，在人才培养过程中发挥优势，为人才培养服务，更好地完成专业培养的目标；另一方面，优秀人才的培养也为我系的科研提供了有生力量和储备力量，反过来促进系里的科研发展。

从2007年成立至今，我系完成了首届本科生完整的一轮培养，因此我们希望能将4年来的专业建设的情况做一次梳理，为下一步的工作提供参考。作为一个新兴专业，各高校对于智能科学与技术专业的建设也都处在探索阶段，因此我们也希望这些工作梳理能对其他院校的专业建设起到参考作用。

我们对专业建设的梳理从两个方面展开：一是科研与学科建设的进展情况；二是教学与人才培养的进展情况。

2科研与学科建设进展

2007年以来，我系科研与学科建设取得了很大进展，下面从凝练科研方向和科研平台与学科点建设两个方面来介绍。

2.1凝练科研方向

在智能科学与技术系成立之前，厦门大学在人工智能领域已经有了不少积累，在心脑计算、艺术认知和自然语言处理等领域形成了一定的优势。

2007年建系以后，我们结合自身研究特色和学术发展前沿，进一步凝练了研究方向，基本上确定了四个重点发展的方向，并成立相应的研究室。

1) 艺术认知与计算方向。

主要围绕人类艺术活动的脑机制，特别是有关诗歌、音乐与舞蹈的审美与创作方面，开展相关的认知与计算研究工作。

2) 智能多媒体方向。

主要从事有关多媒体信息处理方面的关键技术研究和应用系统的研发，涉及视频图像处理与运动目标检测、基于内容的多媒体信息检索、智能中医信息处理等方面的研究。

3) 自然语言处理方向。

主要从事机器翻译、实体关系抽取、跨语言信息检索、语音识别与合成等方面的理论研究和相关应用系统开发。

4) 仿脑智能计算方向。

主要开展有关机器人认知计算引擎的基础性研究工作，目标是开发一个具有普适性的认知推理引擎，并将其嵌入到机器人中，使机器人具有综合的意识、视觉、语言和动作能力。

方向的凝练很好地促进了我系研究队伍的整合，也使系里的人才引进工作有了更好的针对性。经过四年的建设，以上四个方向均逐步形成了一支结构合理的研究团队，如表1所示，科学研究也相应的取得了一些进展。2007-2010年间，我系教师承担国家自然科学基金项目、国家863计划项目、省级课题、企业委托横项课题等各类科研课题近50项，每年新立项的项目数量如表2所示。同时，我们在《Neuroscience Letters》、《Journal of Vision》、《Computational Intelligence》、《中国科学》、《软件学报》及《电子学报》等国内外重要学术期刊和国际会议上发表学术论文200余篇，其中EI/SCI检索论文150余篇。这些方向的发展为我们的人才培养奠定了良好的科研基础。

2.2科研平台与学科点建设

科研平台是学科发展的重要载体，是科技创新的重要源头，是聚集和培养高层次人才的重要场所。因此，科研平台建设是学科建设的重要内容。

一直以来，我们就很重视科研平台的建设，也形

成了较好的基础。2003年，我们建立了一个跨专业的校内科研平台――厦门大学语言技术中心；2005年，我们获批建设了“智能信息技术福建省高校重点实验室”。依托这两个平台，并基于我们对科研方向的进一步凝练，我们最终于2009年获批建设“仿脑智能计算福建省重点实验室”。该重点实验室的建设以人工大脑研究为中心，并包含仿脑计算、智能语言处理、视听感知和机器人及其行为控制等方面的研究，更有利于我系进一步整合和优化科研结构。

学科点建设也是学科建设的重要内容之一。拥有学科点一方面反映了相关领域的学科建设水平，另一方面又能为高层次人才培养提供必要保障。

智能科学与技术至今还未被列为一级学科，因此智能科学与技术专业的研究生目前只能依托其他相关专业进行招生和培养。建系之前，我们已经依托厦门大学“数学”一级学科，自主设立了“人工智能基础”二级学科博士点，具有了培养本专业博士层次研究生的基本保证。2010年，我系与厦门大学计算机系、厦门大学软件学院共同合作成功申报了“计算机科学与技术”一级学科博士点，在此一级学科下设的10个方向中，我系将负责建设其中的数字媒体艺术、信息安全技术、自然语言处理以及模式识别与智能计算等4个方向。该博士学位授予点将于2012年正式招生，这为我们在博士层次上培养智能科学与技术专业人才奠定了更好的基础。

3教学与人才培养进展

下面从本科生和研究生两个层次的学生培养介绍我系教学与人才培养的进展情况。

3.1本科生培养

在本科生方面，厦门大学智能科学与技术系的目标是培养有效和系统地掌握本学科的理论基础，比较深入地理解智能科学与技术理论；具有一定的分析、综合和创新能力，能够承当智能信息系统设计、开发和智能科学与技术学科教学任务的，德、智、体全面发展的科学技术工作者。为了实现这一目标，我们遵循“宽口径、厚基础、抓关键、重实践”四项基本原则，制定了较合理的教学计划，并特别注重学生实践能力的培养，采取了增设实用技术类课程、增设本科生进研究室参与课题研究的“课题实践”环节、组织学生参加企业实习等若干措施，加强学生的实践能力培养[3]。

目前，我系在本科生培养方面已经初具成效，具体体现在两个方面。

1) 多组本科生团队获批立项大学生创新性实验项目。

2009年，我系本科学生组成的创新实验团队中的3支获得了国家级创新性实验项目资助；1支获得了校级创新性实验项目资助；今年的创新性实验项目初评中，我系本科生团队又有3支入选。

2) 首届学生就业形式喜人。

2007级本科生是我系的首届学生，共计31人，其中2/3的学生入学都是经专业调剂的，因此学生入学之初对本专业多是不了解甚至是不感兴趣的。经过4年的学习，他们都能很好地完成学业，多数学生逐渐喜欢上了本专业，部分学生更是将本专业作为其未来进一步学习和工作的方向。今年7月，我系2007级本科生毕业，毕业率和就业率均为100%，毕业去向情况如图1所示。

图1厦门大学智能科学与技术系2007级本科毕业生去向

其中，11名学生进一步升学攻读研究生；4名学生选择了到美国、中国香港的高校深造；其他16名学生则进入企业就业。

3.2研究生培养

我系的研究生培养以加强创新能力的培养为核心，以加强基础课、专业课、实验实践教学、论文创新写作、促进理论与实践相结合为重点，包含硕士研究生和博士研究生两个层次。在硕士研究生方面，有3个学术型硕士学位授予专业(人工智能基础、模式识别与智能系统、计算机应用技术)和1个“计算机技术”工程硕士培养方向(智能工程及网络安全方向)；在博士研究生方面，目前有1个二级学科博士学位授予专业(人工智能基础)。

为了培养研究生的创新能力，我们主要依托系里所承担的科研项目，特别是国家级科研课题。学生们参与到课题研讨中，接触最新的学术前沿问题，并在不断讨论、实验过程中逐步提高独立科研能力。

为了促进学生将理论与实践相结合，我们积极加强与企业的联系，建立联合实验室或联合培养基地，例如，我们与深圳名人公司建立了机器翻译联合实验室，与北京德威特电力系统自动化有限公司建立了电力自动化软件联合实验室，与厦门中资源有限公司建立了智能反垃圾邮件联合研究中心，与厦门东南融通系统工程有限公司建立了计算机软件与理论研究生教育创新基地等。这些基地的建立使学生能够参与企业的实际课题，在提高实践能力的同时也促进了就业。

目前，我系的研究生培养也取得了一些可喜的成果。学生们参加各种竞赛或展示均取得了优异的成绩。例如，2010年，仿脑智能系统方向研究生研发的社交机器人――“文博之星NAO”项目获得第三届海峡两岸(厦门)文化产业博览交易会最佳创意产品铜奖；自然语言处理方向研究生研发的汉语句法分析器和汉语人名消歧系统分别参加2009中文信息学会句法分析评测(CIPS-ParsEval-2009)和2010中文信

息学会与SIGHAN联合会议(CIPS-SIGHAN 2010)的人名消歧评测，均荣获第二名。

4反思

智能科学与技术专业作为一个新兴专业，虽然得到国内许多高校的重视并有良好的发展势头，但目前仍存在一些发展的制约因素。第一，智能科学与技术未能被列为一级学科，因此各高校的智能科学与技术学科建设只能依附于其他相关专业，导致该专业的发展缺少必要的学科保障，高层次人才(博士层次)的培养也受到严重制约；第二，智能科学与技术在国内尚未形成明显的产业群，因此该专业毕业生就业的行业特色不明显，目前各高校智能科学与技术专业毕业生的就业行业与计算机科学与技术、自动化、电子科学与技术等相关专业学生的就业领域基本相近，这导致该专业的特色无法被正确理解，也影响了专业招生。

在这种状况下，我们认为智能科学与技术专业要大力发展，应突出两点。首先，要加强智能科学与技术的科学研究，这一方面可以促进人才培养，另一方面也能通过展现高水平成果进一步扩大专业的学科影响力；其次，要加强智能科学与技术专业学生的实践能力培养，以此提高专业学生的就业竞争力，进而增强专业的吸引力。

参考文献：

[1] 钟义信. 设置“智能科学与技术”博士学位一级学科：必要性、可行性、紧迫性[J]. 计算机教育,2009(11):5-9.

[2] 东,李绍滋, 潘伟. 厦门大学“智能科学与技术”专业建设介绍[J]. 计算机教育,2009(11):46-48.

[3] 东,李绍滋. 智能科学与技术专业学生实践能力培养若干探索[J]. 计算机教育,2010(19):61-63.

Specialty Construction of Cognitive Science in Xiamen University

CHEN Yidong, LI Shaozi, PAN Wei

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1高水平人才交叉培养计划实施背景

《北京市教育委员会关于印发北京高等学校高水平人才交叉培养计划的通知》（京教高[2015]1号）提出共建高校双方要根据经济社会发展急需人才所应具有的知识、能力与素质，联合相关行业企业，共同制订专业和方向的培养目标、培养标准，构建与之相匹配的专业培养计划，包括专业核心课程体系、实践能力培养体系和素质提升体系，培养基础扎实、专业过硬、能力突出的高素质人才。

北京科技大学、北京信息科技大学智能科学与技术专业“机器人大脑方向”双培项目于2015年开始正式实施。目前主要采用“3+1”培养模式，即前3年在北京科技大学自动化学院智能科学与技术专业学习，第4年在北京信息科技大学自动化学院智能科学与技术专业学习并完成毕业论文。

2“机器人大脑方向”双培方案的构建

北京科技大学是教育部直属的985、211大学，其智能科学与技术专业在京为一本招生，而北京信息科技大学为北京市属学校，其智能科学与技术专业在京为二本招生。两校要交叉联合培养学生，需要充分考虑两校的生源情况，在充分论证的基础上制订出相应的培养方案。

2015年4―5月，北京信息科技大学与北京科技大学相关负责人先后进行两次会谈，就两校智能科学与技术专业的建设情况、双培计划的基本情况，“机器人大脑方向”教学计划和培养方案交换了意见，形成了双培计划培养方案制订的初步设想。两校的智能科学与技术专业具有相似的历史渊源和专业方向，因此，在充分讨论的基础上，决定以两校现有的教学计划为基础，按市教委双培的要求修订“机器人大脑方向”教学计划和培养方案。两校分工实施课程教学、实践教学、学生指导、质量评价、组织学生科技创新、学科竞赛等工作。

2.1专业培养目标

具有坚实的数理基础、信息技术的基础知识以及脑科学与认知科学的基础知识，系统地掌握智能科学技术的基础理论、基础知识和基本技能与方法，受到初步科学研究和工程实现的训练，具备智能系统集成、智能技术应用方面研究和开发的基本能力。同时具有全面的文化素质、良好的知识结构和较强的新环境适应能力、自主学习能力和创新意识，并具有良好的语言和计算机运用能力。本科毕业后能够在研发部门、学科交叉研究机构以及高校从事与智能科技相关领域的科研、开发、管理或教学工作，并可继续攻读智能科学与技术专业以及相关学科和交叉学科的硕士和博士学位。

2.2专业课程体系

智能科学技术是一门研究智能现象的本质与机理、智能模拟的方法与技术以及智能机器与智能系统应用的新兴学科，由脑科学、认知科学、人工智能、信息科学技术等学科综合交叉而成。图1给出的智能科学与技术专业的知识体系，确定了课程设计的基本原则：智能应用的过程中需要有信息学科中的计算机、通信、控制和检测等方面技术的支撑；建立以计算机、通信、控制和检测技术为工具，以智能机器人为载体，结合信息科学和智能科学理论基础的课程体系。

为体现“机器人大脑”的专业方向与特色，课程体系中加强了脑科学与认知科学、脑机接口、软件开发与应用、虚拟现实技术等内容。表1给出了智能科学与技术“机器人大脑方向”的专业课程体系，其课程体系模块设计为计算机基础、电路基础、信息与控制基础、机器智能、智能系统五大模块。

“机器人大脑方向”专业核心课程确定为：电路分析基础、模拟电子技术、数字电子技术、信息论与编码、信号处理、控制工程基础、嵌入式系统、微机原理与应用、脑科学与认知科学、人工智能基础、机器人组成原理、计算智能基础、智能机器人、机器学习等。

2.3专业实践体系

按照工程认证相关标准要求，建立了包括金工实习、电子工艺实习、各类课程设计与综合实验、工程认识实习、专业实习（实践）在内的、完备的、面向工程需要的实践教学体系，如图2所示。

3“机器人大脑方向”双培方案的实施

“机器人大脑方向”双培计划是北京地区高等教育综合改革的试点，其目的在于推进北京地区高校之间的合作和优质教育资源的共享，提升北京高校办学水平和人才培养质量。为此，两校通力合作进行了有益的探索与实践。

3.1学风建设

北京信息科技大学为双培学生配备了辅导员和班导师，班导师由学院主管教学的副院长承担。在新生入学的第一个学期，班导师就从中学生到大学生的过渡、适应大学高强度的学习、学习方式方法、班委改选、期中考试后的总结等方面对学生进行指导。学院组织学生集中晚自习，由班导师、辅导员检查。同时班导师、辅导员经常走访宿舍，与同学谈心，使他们明确目标并养成良好的学习习惯。

同时，学校通过微信，不定期与共建高校的教师、学生沟通，随时掌握双培学生的学习生活状况，如自动化学院开通的心动传媒公众号，成为双培学生母校情节的有效纽带。

3.2学生活动情况

北京信息科技大学和北京科技大学充分利用本校的资源，要求双培学生积极参加两校的各类活动，以达到市属学校和央属学校联合培养学生的目的。例如，北京信息科技大学2015年4月邀请双培学生开展了师生党建活动“奔跑的人工智能”研讨会，组织专业引领型学科竞赛――新生R Auto杯智能小车竞速比赛。

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论文摘要：针对智能专业中工程创新人才培养存在的工程实践、专业设置等问题，在分析智能科学与技术专业现状的基础上，本文提出差异性培养目标、课题组制度和以点带面制度等观点，结合河北工业大学智能系三个年级的具体实施情况，在课外实践方面取得令人满意的效果和成绩。 

 

诺贝尔奖金获得者西蒙把自然科学定义为探索自然界的奥秘，阐明自然现象，发现自然现象之间的规律及定律。具体到智能科学，就是研究人的智慧，建立人机结合系统理论，并用其模拟人的智慧。但是，值得注意的是，技术科学从本质上是有别于自然科学的，技术科学是利用自然科学的一般规律与理论，研究人造物的构成方法及原理的科学[1]。如智能技术是在智能科学的框架内创建人机结合智能系统所需要的方法、工具和技术。然而，除了智能科学和智能技术，智能科学技术的研究任务还涵盖一个重要的组成部分——智能工程，即利用智能科学的理念和思想，充分运用智能技术工具创建各种应用系统[2]。由于智能科学、智能技术和智能工程三个领域所强调的研究任务不同，因此智能科学与技术专业人才培养目标可以分为科学技术型(或称为研究型)和工程技术型(或称为应用型)。前者是研究型培养模式，以培养具有学术研究或应用研究能力的人才为主，尤其要体现人才培养的综合性、复合性和创新性；后者是工程型培养模式，以培养在工程领域中具有应用复合能力的人才为主，尤其要体现人才培养的综合性、复合性和应用性[3]。更值得注意的是，进入21世纪之后，随着科学技术的迅猛发展，工程问题的综合性与复杂性也不断增强。在这种情况下，智能科学与技术专业如何解决复杂系统提出的一系列工程问题，培养出具有时代特色的优秀工程人才，是新时代赋予新专业的一种使命。 

1智能科学与技术专业现状问题分析 

由于智能科学与技术专业成立仅有短短7年时间，还处于不断发展之中，所以不可避免地存在一些问题。一般来说，智能科学与技术专业学生的培养存在两种模式：科学型人才和工程型人才。因此，如何根据各个学校的传统优势和培养目标来选择学生的培养模式，非常重要。然而，受传统教育模式的影响，即使在智能科学与技术专业中，对人才的培养仍然偏重科学型，这就导致了目前该专业学生工程能力存在这样或那样的问题[4]。 

1.1缺乏实际的工程训练和实践 

智能科学与技术专业虽然重视基础科学与技术课程学习和学生分析能力的培养，但是对工程实践训练和对学生相关综合素质的培养相对较弱，重理论知识灌输和轻实践能力培养的老问题仍然存在，教学、科研与实际生产的结合不紧密，因此学生的综合能力无法应对如今复杂系统的工程问题，难以满足用人单位的需求[5]。 

1.2专业设置缺乏特色 

随着对智能科学与技术专业的深入理解，人们逐渐认识到这个专业的重要性和光明前景。近几年，设置这个专业的高校正在迅速增加。然而，深入分析这一新专业的高校分布和地域分布，设置该专业的高校有“985”高校、教育部“211”工程重点建设高校、地方重点建设高校；而地域分布更为广泛，在北京、天津、湖南、杭州等多个区域[6]。智能专业的这种不同水平的高校分布和地域分布决定了每个学校的专业设置应该具有自己的特色，应该适应我国产业、经济结构多样性和地区发展不平衡性的需要。因此，院校不问自身条件如何，不看当地经济发展和产业结构如何，使得智能专业的办学模式和专业设置大规模趋同的现象应该得到充分的重视。 

1.3缺乏对学生创新意识的培养 

虽然近几年本科教育模式正在大力革新，如2010年国家层面开始实施的“卓越工程师”教育计划，但是本科教育的填鸭式教学模式仍然广泛存在，使学生被动地学习，以应付考试。这种模式的后果只会导致学生死记硬背，创新意识薄弱，造成了学校培养和实际需要的严重脱节。 

2优秀工程创新人才培养的途径探索 

根据目前智能专业中工程实践和课程设置存在的问题，我们提出了下面的解决方法。首先，根据学校的现实情况设置工程实践的培养目标；其次，根据课程设置的不足提出课题组制度和以点带面制度，作为课程设置的有效补充；最后，结合智能专业较新的专业知识实施创新型选题。通过有效实施这三个方法，培养优秀的工程创新人才。 

2.1差异性培养目标 

培养目标是实现优秀工程创新人才的关键。差异性培养目标是培养学生成才的本质属性，孔子早就说过“因材施教”的理念。所以，对智能科学与技术这个新专业来说，由于它仍处于快速发展和完善之中，尤其是不同类型高校又有实际情况，因此应该制定具有差异性和多样化的培养目标。比如说，研究型大学要致力于培养工程研究型、工程创新型的高端人才，以培养学术研究型的科学家、研发人员和设计工程师为主；而教学型大学工程人才的培养目标定位要突出应用型，以服务地方经济建设为主，培养从事工程施工和管理的工程人才。 

差异性培养目标不但体现在不同地域和不同类型的高校之间，即使在同一所高校，也应根据学生的兴趣和实际情况确定不同的培养目标。具体来说，即使是一个班级的学生，他们的兴趣和目标也不尽相同，如有的学生立志学好英语，有的学生准备全力以赴考研不顾其他，有的学生准备把自己的兴趣当做追求目标。因此，充分考虑和尊重学生目标的差异性，是培养创新人才的一个前提。 

2.2改革培养方式与途径 

目标确定以后，接下来就涉及到优秀工程创新人才培养如何实施的问题，其核心是让学生得到充分的工程训练，调动学生的积极性、主动性。实际操作过程中，教师可以把学生真正放到竞赛的赛场上，如参加教育部“质量工程”建设的物联网创新创业大赛、“挑战杯”设计大赛、“盛群杯”单片机创新设计竞赛、“飞思卡尔”智能车竞赛等。这些竞赛都是以创新为主要诉求，课题的名称自拟。因此，通过这些比赛，学生们可以从选题、制作、参赛、完善作品等多个环节体会工程创新的全过程，大大提高工程实践能力，为成为工程创新人才打下坚实的基础。如何根据智能专业的特点，并结合各种创新竞赛，来实施这样的工程训练呢？通过下面两种制度可以有效实现。 

第一，实施课题组制度。即把智能系的学生分成多个课题组。如我校的第一届学生分成了7个课题组，每组4～5人，在课题组的基础上实行导师制，每位导师可带1～2组。课题组的培养目标是培养学生独立提出问题的能力、独立解决工程实际问题的能力、科学研究能力和科技开发及组织管理能力。但是，有一个前提，课题组制度要保证让学生广泛参与，这样才能最大可能和最大范围地培养优秀工程创新人才。因此，实施下面的以点带面制度，对保证学生的参与广度和培养质量非常必要。 

第二，实施以点带面制度。随着智能专业的快速发展，学生越来越多，课题组越来越多，但教师的精力毕竟是有限的，难以指导太多课题组的学生。我们采用以点带面制度来解决这个问题。从横向方面看，我们采用组长负责制和核心组员制，每个课题组的组长和核心组员由能力相对较强的学生担任，作为导师和课题组组员之间的联系纽带，导师仅仅将相关的课题任务传达给他们即可。这样既能够大大降低指导教师的工作量，也能够充分调动学生的积极主动性和自主性，锻炼他们独立解决问题的能力和团结协作、组织管理的能力。从纵向方面看，在课题组还涉及到不同年级的情况下，以点带面制度就是核心组员指导低年级学生。这样就实现了同一年级之间、不同年级之间的良性循环，保证无论那个年级的课题组，总有一个核心组员在指导，而指导教师一般仅仅亲自指导核心组员，最终实现使用指导教师的有限时间，而使学生的收益最大化。以点带面制度保证了教学指导质量和学生深入、广泛、全过程参与工程训练活动，从而锻炼他们的工程创新能力。

2.3重视对学生创新实践能力的培养 

创新是教育部实施的“质量工程”的核心。对智能专业的学生来说，创新的核心是创新意识和选题。该专业学生一般会接触到最新的智能传感技术、智能控制技术、智能执行技术、智能信息处理技术。这些新的技术自然带来一批新的元器件和新的信息处理方式。因此，使用这些新的元器件和新的信息处理方式，结合我们的生活需求，就比较容易实现具有创新性的选题。选题确定后，就可以采用课题组的方式和以点带面的模式，通过“实践学习”方式，将专业理论的学习与科研实践紧密结合，在项目实践中增强学生的自主学习能力、创新思维能力和实践动手能力，促进学生的综合素质发展，最终培养一批兼具创新力和领导力的精英之才。 

通过以上三个方面的实施，智能系的几个课题组在“挑战杯”、“盛群杯”单片机创新设计竞赛等创新类比赛中制作出很有创意的作品，应用了智能专业的许多知识，取得了优异成绩。这极大锻炼了学生的工程创新能力，初步达到了工程创新人才培养的目标。 

3结语 

在国内各个专业普遍重视工程创新人才培养的大环境下，笔者为培养优秀的工程创新人才提供了一种思路和方案。笔者提出差异性培养目标、课题组制度和以点带面制度，并把这些方法应用到智能系学生的工程能力培养上，确立了学生的自我管理方式。学生做出了优秀的创新作品，通过在创新竞赛中的全过程“实践学习”，增强了实践动手、团结协作和组织协调等工程能力，最终成为能够提出创新问题并有效解决问题的具有工程创新能力的人才。该方法具有较强的实践价值和良好的效果，初步达到了将智能系专业学生培养成为工程创新人才的培养目标。 

 

参考文献： 

[1] 蒋新松. 智能科学与智能技术[j]. 信息与控制,1994,23(1):38-39. 

[2] 杨鹏,张建勋,刘冀伟,等. 智能科学与技术专业课程体系和教材建设的思考[j]. 计算机教育,2010(19):11-14. 

[3] 魏秋月. 关于智能科学与技术专业人才培养和学科建设的思考[j]. 教育理论与实践,2009,29(9):18-19. 

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1　智能系·信科院

 

智能科技系是2002年9月初正式成立的，它完全根植于北人信息科学中心，末作增扩。后者的简称——“信息中心”——虽然易与“计算中心”或“情报资料中心”混淆，却是上世纪八十年代中期北大一些有识之士倡议建立的第一个多学科交叉研究中心。它以数学系、无线电f电子学)系和计算机系为主，联合心理学、中文、遥感等共十个系所而组成，宗旨是开展多学科交叉研究，充分发挥北大的综合优势。即使放在二十余年后的今天来看，这样的举措也是颇有前瞻性和魄力的。在此基础上，北大很快于1986年建立了第一个国家重点实验室。就是这样人数不多的一个机构，先后出过三名院士和一名北大常务副校长。以指纹识别为代表的研究成果进入国际先进行列，在国内得到广泛应用。

 

2003年9月10日，北京大学最大的学院——信息科学技术学院——成立。它包括计算机、电子学、微电子学和智能科学四个系，有十二个(研究)所和中心，两个国家重点实验室和若干部门实验室。系是教学单位，所和中心是研究实体。从此，智能科学系(暨信息中心、国家实验室三位一体)翻开了新的一页。

 

2　专业增列·学会指导

 

成立智能科学系除了要顺应北大“系并院”的潮流，也是完善作为学校基本建制单位所必备的。何新贵院士为系取了名称，如今许多学校也大都采用这样的称谓。查红彬教授担任系主任，笔者是主管学科建设和教学的副主任，具体参与负责各项相关工作。创办国内第一个智能科学与技术本科专业也是我们这一班人继承传统的首要任务。事实上，早在一年多前，大家就进行了酝酿，特别是中国人工智能学会教育工作委员会多次组织的相关研讨，成为重要的准备基础。

 

北大是一级学科下自主增设、增列学科专业的学校。系领导上任伊始第一件事就是要在当年申办智能本科专业，而且志在必得。为此，我们在前期制定了详细的步骤计划，进行了深入调研和各项准备工作。我们起草完成了所需的各项材料(人才需求论证、专业建设规划和适应培养目标的教学计划与课程设置方案、教师教辅队伍和基本办学条件说明以及国内外背景对比材料等)，中国人工智能学会涂序彦等学者对此进行了专家论证，协助完成了论证报告。这些工作就绪后，我们在2003年10月下旬向学校主管副校长、教务部负责领导和学院领导做了汇报说明，并于10月30日正式提交申请材料。经学校的学部讨论通过，校教务部审核和校教学科研工作委员会论证(由于是国家公布专业目录外者)，再经校学术委员会审议，报校长办公会批准，最后于12月15日前顺利完成了全部程序，报教育部备案。2004年初，教育部正式批复并公布了北京大学“智能科学与技术”新的本科招生专业。这个专业名称是查红彬教授建议的，日后成为教育部批复新申办学校的统一提法。

 

由于“智能科学与技术”未在国家公布的专业目录中，因此是增列而非设置，北京大学将其置于计算机科学与技术一级学科之下。由于北大历来严格控制招生规模，我们的30名招生计划是由信息学院其他三个系从原有计划分配名额中挤出来的。新专业的计划发展规模最终为50名。

 

3　教学计划·四校会议

 

智能科学系虽然成功地创建了国内第一个“智能科学技术本科”专业，但也面临着许多挑战。首先是缺乏本科教学的经验。尽管信息中心前身具有北大最早的硕士点、博士点和博士后流动站，研究生培养己历十余年，但一直实施科研主导体制，未曾从事过本科教学。师资队伍扩充快，新进年轻博士比例大，而真正有过本科教学经历者寥寥无几。此外，信息学院成立后开始调整教学计划，制定了一年级统一课程内容，新生是按学院统一招进来，第一年共同学习，后三年才分专业培养。我们虽然为申办专业制定了一套课程计划，但因不兼容学院的统一规划而未能第一次通过学院教学指导委员会的审核。为此，我们组织学院经验丰富的老教授，为本系青年教师进行教学培训，听取学院主管负责领导和几位多年从事本科教学管理的老系主任对教学计划的修订意见。

 

通过几个月的努力，我们完善了智能科学系的课程体系，并最终通过学院教学指导委员会的审核。这个教学计划具有几个特点：一个大基础——以学院的数、理和信息类为主，强调宽厚扎实;三个核心课程群作为专业理论基础，包括智能基础课程群(智能科学技术导论、人工智能、脑与认知科学、信息论、信号与系统)、机器感知课程群(生物信息处理、图像处理、数字信号处理、模式识别)和计算智能与知识发现课程群(智能信息处理、机器学习、数据挖掘、计算智能等)，以及两门实验(机器感知和机器智能)和其他各种选修课。四年学分150分，其中必修88学分(包括全校公选26学分、大类平台20学分、学院要求的13学分、专业必修29学分)，专业选修56学分(含专业课44学分、通选课12学分)，毕业设计6学分。

 

为了更好地交流经验，扩大本专业的影响力，2005年5月，我们发起并与第二批获准的学校(南开、北邮、西电)在北大召开了四校研讨会，围绕各个学校在智能科学与技术本科专业的建设、招生、教学计划制定和未来发展设想等方面进行交流研讨，并建立了联系机制和网站。全国一些兄弟院校也纷纷来北大了解情况，开展座谈，我们则尽可能贡献自己的经验，给予支持。

 

4　招生·分流

 

从2004年开始，信息科学技术学院按学院大类招生，每年接收330～340名本科生，占全校的1/9左右。学生高考排名在全校属中上，但成绩分布差异较大。与学校的其他学院(多从一个系成长为一个学院，如数、理、化、生等)相比，信息学院是由四个不同的系合并而来的，专业跨度大，因此采用一年分流的模式(上述学院为二年分流)，笔者被指定负责这项工作。我们提出自愿为主、计划为辅的方针，尽量满足同学们的兴趣志向。制定的分配计划是：电子学系120人、计算机系110人、微电子系70人、智能科学系30人，允许有10%的调整。分流工作在大一下学期(每年4月份)进行，包括全院动员、四个系专题介绍宣传、开放日参观咨询等几个步骤，可谓热闹非凡，同学们可以充分了解了四个系的专业特色。

 

为了克服盲目性引发的偏差，我们建立了一个网上分流系统，在正式填报专业前，增加了摸底预填报的环节，及时反馈群体意向的分布信息，指导学生们的选择，也便于学院掌握动向，调整措施。这种大类招生、进来一段时间后再分专业的举措体现了北大的人文关怀。智能专业初办，基础条件差，缺乏毕业生记录的宣传说明，与学院其他三个老牌系(电子学系50年历史、计算机和微电子系30年历史)相比较并无优势可言，但是我们通过扎扎实实的工作和细致有效的改进，使这个新方向日益显现出魅力。随着智能专业的成熟，特别是有了第一届毕业生后，就愈加受到更多学生的喜爱。

 

选择智能专业的人数逐年上升，2004级34人、2005级36人、2006级39人、2007级43人，目前正在进行的2008级分流达到45人。除了在信息学院内部的影响力不断扩大，北京大学其他学院的转系情况也开始有了可喜的变化。北大最好的元培计划实验班今年第一次有4名学生选择智能专业，医学部和光华管理学院也有申请者(本文成稿时这项工作还在进行)，2008级学生肯定突破50名，我们在第五年就达到了创办智能科学专业的规划目标。

 

5　首届生·班主任

 

在新办专业中，有一项由教授担任智能本科专业班主任的举措。这是利用教授的学识、经验和责任心来更好地管理呵护自己的学生，避免了年轻教师因职称晋升等压力可能出现的疏漏。这一做法取得明显效果，不仅受到同学们的普遍欢迎，信息学院也开始考虑推行。笔者担任了智能专业的第一任班主任。首届学生(2004级)有34名，他们进入北大后毅然选择全新的智能专业是很有勇气的，全班有11名来自北京的学生，5名女同学，这个比例迥异于整个信息学院的总体分布。

 

该班学生的年龄恰与我自己的孩子相同，我天然地熟悉他们的一般特点，也理解家长们的想法。北大信息学院的淘汰率平均是7%，每年都有20多人退学。这班学生在大一时的成绩并不占优，其中有几人处在边缘位置，因此，我立下的最低目标就是确保所有同学不掉队。我首先通过全班民主选举任命了一个5人组成的班委会，这个5人机构在随后的几年中发挥了重要作用：其次走访宿舍，了解每个人的情况，为了消除代沟，我努力融入同学当中，学习熟悉他们的语境和思维想法。我同多数同学家长有过接触，从中更深入地掌握学生的性格特点，也包括寻求家长的必要配合。我与所有同学做过不止一次的个人交谈，经常是在晚间，很多时候是他们主动找我，谈遇到的各种困惑、自己的想法、志向等，我利用这些机会及时解决了具体问题。在学习上，我组织全班同学开展互帮互学，尤其对几门有难度的专业课程进行“联合攻关”。全班的“数据结构与算法”课程成绩甚至超过了计算机系。

 

几年来，全班团结互助，像一个大家庭，班委会也一再连任，得到全体拥护。到毕业时全部合格，实现了我的愿望。不仅如此，全班的学习成绩在学校的综合评估中优良率达93‰毕业设计都在良以上，有14人获优秀，更有三名同学的毕业论文被评为学院“十佳”论文。学院的第一、三名也都出自我班。34名同学中有22名继续保送本校读研(其中20人仍在本系)，4名同学去了大的国企和知名外企工作，8名同学出国深造，在欧、美一些名校攻读博士，其中有一名学生同时拿到了包括哈佛、MIT、CMU、UCLA在内的著名大学的全额奖学金(最后选择MIT)。第一届智能专业学生的良好成绩极大鼓舞了我们，增强了我们办智能专业的信心，也为以后的几届同学做出榜样。

 

几年班主任的经历让我深深地体会到，进入二十一世纪的大学，教书、育人同等重要。要适应新时代年轻人的特点，保持我们民族的优良传统，把人格培养放在首位。能够进入北大的学生都是各地的尖子，当他们聚集在这所著名学府时，首先要调整原来俯视周围的习惯，学会平视甚至仰视其他同学，平和自己的心态，开阔胸怀，树立人生抱负和刻苦努力的决心，这样才能正确对待困难和挫折，才有所作为。班主任的工作往往细致入微，其实是把70%的精力用到30%的人上面。一些学生掉队是否可以避免，关键看班主任的工作是否到位。

 

6　培养体系·本研贯通

 

北大是(文)理科性质的学校，“智能科学与技术”专业也是按理学设置，尽管它更强调学科交叉。从智能科学的内涵来看，我们设立的培养方向更多地是继承自身传统和学校的综合优势，突出“以人为本”的脑认知和与心理生理结合，开展机器感知(视、听、触)和数据转换信息，进而发现知识的机器智能两个方面的研究。同时，我们配合学院的教学指导规划设置课程计划，除了全校的公共必修课程(外语、政治和体育)，还有学院的公共平台课。第一年主要是夯实数学、物理和信息类的基础，后三年的专业课程安排是以必修的专业基础和机器感知与机器智能两个方向的专业核心课程为架构。为了强调学生的动手能力，还重点建设了两门实验课程。此外，还利用学校的各种本科科研基金项目(包括大学生创新基金、著政基金、泰兆基金、校长基金)和各个实验室承担的项目来吸引学生，培养他们思考问题的能力，提高他们的研究兴趣，为日后进一步深造打基础。由于绝大多数学生都将读研，这样的安排无疑起到了积极作用，并成为撰写毕业论文的基础。我们还打通了本科高年级与研究生一年级的课程，利用各种机会举办研究讲座，如龙星计划、专题报告、国际人工智能远程教学等活动，开阔学生的视野，引导研究方向，调动学生的潜质。从专业特点来看，我们的智能学科更偏向于“软”的一侧，因此也充分利用信息学院，特别是计算机系的各类教学资源来帮助扶持新办专业的成长。

 

我们原有的博士、硕士点是计算机应用技术和信号与信息处理两个方向，为了让我们的培养体系更加系统，我们进行了两年的精心准备。2007年底，我们正式向北大研究生院申请增列“智能科学与技术”硕士和博士点。经过必要的论证，最终获得批准，及时衔接第一届本科毕业生升研。至此，本、硕、博一以贯通，作为计算机科学与技术下的二级学科，一个完整的智能科学技术专业培养体系建立起来，从培养体制上保证了新兴智能专业的顺利发展。

 

7　特色专业·教学团队

 

五年来，北京大学智能科学技术本科专业从酝酿到创办，可谓初见成效，走过了颇具挑战的历程。除了确定具有特色的培养目标和方向外，还需要扎扎实实落实每一个环节，并在实践中检验。本科教学迥异于研究生培养，它的计划性、按部就班执行的严格性以及每堂课程的内容安排和效果评估必须一丝不苟。

 

信息学院秉承了北大的优良传统，对这个新办的专业给予了巨大支持和关怀，使我们能迅速成长起来。我们从一开始就有一套严格的课程设置审核程序、教案检查制度和新教师上岗准入的试讲考核手续。学院有一支由经验丰富的退休教师组成的督导组，随堂听课评估每一位教师的讲课内容、方式和教学效果，及时纠正问题。作业批改和试卷出题也都有严格规定。在课程体系的建设方面，信息学院打通了一年级的公共部分，深化和夯实了数理基础。

 

在专业课程上，智能科学系提炼了三个课程群，并组织教师进行重点建设。此外还加强对学生动手能力和独立思考解决问题能力的培养。

 

除了在专业上实施分流培养外，我们还针对北大学生的特点，在基础课采用实验班的A、B分级组合方式，满足不同专业对各自基础培养的要求。在专业课程群中，也允许不同兴趣的组合选择，充分发挥和提升学生的能力。为了更好地关怀学生顺利成长，我们除规定教授担任班主任外，还设立了本科生学术导师制，加强对学生的各种指导。智能科学系也注重师资队伍建设，引进了一大批(半数以上)优秀的年轻教师，其中信息学院中从国外回来的教师比例是最高的，为这一新兴学科注入了最具活力和新思想的力量。在招聘教师时，教学需求和能力成为评价的重要指标。

 

2007年，我们接受了教育部的学科评估，新办专业得到好评。学校开始关注我们的进步，在随后的一年中，我们一再从学校的竞争中脱颖而出，陆续获得了国家一类特色专业、北京市一类特色专业和北京市优秀教学团队等称号，2008年又获得国家级教学团队称号。我们的培养体系和人工智能双语教学也分获北京大学的教学一、二等奖。

 

8　结语·致谢

 

尽管北大年轻的“智能科学与技术”本科专业建设初见成效，但征程是漫长的，我们还会面临更多的挑战和问题。然而，智能科学这个本科专业方向是很有希望的，它不仅吸引了大学的新生，也在高考人群中产生着愈加重要的影响，它的健康发展需要大家共同的努力和精心培植。每所大学都有不同的特点，我们应该从学校、师资、方向、生源以及学科培养性质和目标等条件出发来建设新兴专业。以上是笔者对北京大学第一个“智能科学与技术”本科专业创建历程的回顾，希望与同行共享。

 

在专业建设过程中，许多人给予了热情帮助和支持。这里要特别感谢北大信息学院陈徐宗教授，感谢中国人工智能学会涂序彦和王万森教授。

 

最后引龚定庵一句名言：“但开风气不为师”。

 

9　总结与展望

 

本文介绍了厦门大学智能科学与技术系在学科发展、科学研究和人才培养方面的基本建设情况。我们希望这些初步的工作总结能对目前正积极筹办本专业的兄弟院校起到一定的借鉴作用。

 

篇（5）

随着信息技术的应用和普及,“智能化”成为信息化后续发展的重要内容之一。在决策领域,20世纪80年代,一种以计算机为工具、应用决策科学及有关学科的理论与方法、以人机交互方式辅助决策者决策的决策支持系统(DSS)应运而生。但是,DSS只能辅助和支持决策者决策,其贡献局限于对可选方案的评价,只能对有量化特性的问题使用数据模型和数值计算方法来辅助决策,不具有表示复杂决策过程的能力,因此,促使人们提出将DSS与专家系统(ES)相结合,以分别发挥DSS的数值分析和ES的符号处理优势,从而将定性分析和定量分析有机结合起来,以既能进行知识处理,又能有效地解决半结构化和非结构化问题,这就是智能决策支持系统(IDSS)的产生背景。

随着人工智能和智能技术的发展,IDSS在广泛的工程技术、经济、管理、医疗和农业科学等诸多领域,得到广泛应用。了解、掌握智能决策的基本知识和技术是计算机科学、智能科学类专业大学生的基本要求,因此,智能决策类课程应运而生,并逐渐发展成为计算机、自动化、管理科学与工程和智能科学技术等专业的专业课之一[1-4]。

在我校,智能决策系统课程作为计算机科学与技术、软件工程、网络工程和其他电子信息类专业的专业限选或选修课程。目前,该课程的教学内容存在如下问题:一是教学内容繁,二是技术更新快,三是涉及的专业知识深,对学生的理论基础知识(特别是数学知识、计算机技术)要求极高,教学难度大。因此,学生在学习过程中不得要领,抓不住课程的核心,只见树木、不见森林,从而影响学生们的学习效果。本文就是在这样背景下,提出并开展教学研究的。

1教学内容改革

智能决策系统是一门计算机科学、管理科学、人工智能和应用数学交叉的新兴专业课程,其学分通常为2～2.5学分,即32～40学时,其中包括0.5学分的实验课程(8学时)。因此,如何在有限学时中容纳下本课程教学内容,完成本课程的教学目标,就成为首要问题。

通过实践和教学改革,我校本课程的理论教学内容主要包括下列6个知识单元。

1) 决策理论概述。主要内容有决策的概念、类型、基础、流程和目标。理论课时数4学时。

2) 决策系统。主要内容有决策支持系统的概念、结构、功能、主要部件与设计要点。理论课时数控制在6学时。

3) 决策模型。主要内容有数据仓库、知识管理、数据挖掘、智能算法和数据处理。理论课时数控制在6学时。

4) 智能决策系统。主要内容有计算智能基础、专家系统的概念和结构、智能决策系统的概念和结构、智能决策系统的设计要点。理论课时数控制在8学时。

5) 群体决策系统。主要内容有协同计算概述,群体决策系统的概念、结构、功能、群体决策过程与建模和实现方法。理论课时数控制在6学时。

6)智能决策系统的发展。主要包括基于网络的决策系统技术和应用,网络技术与基于Agent的决策系统,智慧地球与智能化企业。理论课时数控制在2学时。

实践教学内容包括4个实验,学时总数为8学时,其教学内容设置见本文§3。

2教学方法改革

教学方法是为完成一定的教学目的、教学任务所采取的教学途径或教学程序,是以解决教学任务为目的、师生共同进行认识和实践的方法体系。其方法体系主要包含多个基本要素,比如教、学、信息传输载体(包含文字、图形、图像、肢体语言、表情、感知等)和教学辅助设备等。教学过程就是要充分利用具有信息优势、知识优势的教师,将信息、知识、技能、技巧,系统集成地传输给暂时处于低信息状态的学生。决定这个传输过程顺利进行的至关重要因素有:教师的积极性与责任心和学生的求知欲与基础知识及其结构。从教育学和心理学角度看,课程教学方法改革就是围绕这两个因素展开[5],限于篇幅,本文的讨论仅从如何调动学生的求知欲着手。

2.1探索式教学方法

经过多年教学实践,本文实践了“探索式教学法”,此法强调因材施教,在教学全过程创设教学环境、培养学生创新精神。所谓探索式教学方法是指在教学过程中,在教师的启发、诱导下,学生自主学习和合作讨论,以学习课程知识和科学问题为探索目标,以学生熟悉和能接触到生活原型为研究对象,为学生提供自由表达、质疑、探索、讨论问题的环境,学生通过个体、小组、团队等多种形式完成解难、释疑、尝试学习活动,将学生自己所学知识应用于解决实际问题的一种教学程序。探索式教学方法重视发展学生的创造性思维,培养自学能力,力图通过自我探索引导学生学会学习和初步掌握科学研究方法[6],培养学生的文献获取与加工能力、信息分析与加工利用能力、团队协作与沟通能力、语言表达与写作能力,和创新精神。为其终身学习和工作奠定良好基础。

尽管探索式教学法能够给教师的教学提供思想、理念指导,但是,针对不同教学对象和不同课程内容,其实际应用方法也会存在差异,这就是所谓的教无定法之说。本文以智能决策系统课程第1知识单元课外作业为例,尝试说明该法的具体应用方法,为保证该方法的实施效果,本文拟定了如下的教师操作流程:

1) 制定论文目标:培养学生综合利用参考文献和学会表达的能力。首先,要求学生学会获取、理解、过滤和分析信息;其次,要求学生掌握撰写科技论文的基本技巧;最后,要求学生在观众面前表达自己观点,学习说服听众、推销自己观点的技巧。

2) 论文基本要求:①围绕“关于信息技术对决策影响”的主题,学生自拟题目;②2周时间内,学生完成1 000字左右(2页A4幅面)的论文,其中内容需要包括摘要,关键词,问题或观点概述,目前发展状况,结论或结语;③制作演示幻灯片。

3) 提供信息查阅途径:通过网络教师自己已经掌握的文献资源和网络地址资源,指出查询方法和基本技巧。

4) 抽查式演讲:①使用幻灯片;②介绍主要内容;③结论;④点评、提问与回答。

5) 评价标准:①文档编制能力;②问题发现与分析能力;③表达与陈述能力。

在实施中,要防止出现如下情况:①题目太难或太容易,以免挫伤学生积极性;②提前告示和监督,防止学生偷懒或拷贝;③灵活掌握考评手段,鼓励创新,保护学生学习积极性。

2.2案例教学方法

案例教学法是在教师指导下,根据教学目标的要求,创设学生身临案例场境的教学氛围,使用案例来组织学生的学习、研究、实践等活动的教学方法。本课程利用该方法,加强了理论与实际的结合,为学生学习提供模仿案例,提高了学生对理论知识的理解和实践能力,培养学生综合运用所学知识解决实际问题的能力。案例教学法需要掌握好2个重要环节:

1) 案例选编。必须选择学生容易理解、常见的例子,案例选编必须围绕课程某个具体的教学目标,要适当加工,剔除与课程内容关联性小的内容和技术,降低难度,方便学生理解。同时,案例必须来自于实际,并且问题明确。

2) 案例讲解与分析。案例本身只是对实例的某些情况描述,表面上平铺直叙,但是,其中必须隐藏着多个问题,要引导学生积极思考、深入分析,以发现其中隐藏的问题,并找出问题产生的原因,提出解决方案。在思考和分析过程中,既要培养和开发学生智力,又要培养学生综合运用所学理论知识的能力。案例分析不能苛求解决问题的结果如何,而应该重点强调分析过程是否正确、方法是否恰当,案例讲解和分析的主要任务是培养学生发现问题、分析问题和逻辑思维等能力,通常解决问题的能力正是课程后续需要实施的教学目标。

本文在第4知识单元中,以6子棋计算机博弈系统为例,通过对6子棋计算机博弈平台的仿真实验,选择不同的博弈策略,比如不同的估值函数、不同的搜索策略等,获得不同的实验结果,实现人-机对战、机-机对战,让学生切实体会到机器智能的魔力及其智能系统的构造方法,有力地促进了学生对理论知识的理解,并激发了学生的学习兴趣。

3实验教学内容

3.1实验教学内容的设置

实验课是智能决策系统课程的重要环节,由于总课时有限,实验课时也就不多。但是,本校在专业课程中,仍然坚持设置了0.5学分的实验,以使学生能将理论知识与实践联系起来,使抽象的理论不再是深奥,提高学生灵活运用知识的能力。本课程实验学时为8学时,主要设置了表1中的3个实验。

3.2实验课的操作

为提高学生对课程理论知识的理解和应用设计能力,针对课程实验教学课时少和实验复杂特点,需要注意以下几点。

1) 简化平台、降低实验难度。实验教学过程重在是一个训练学生动手、动眼和动脑的过程,旨在培养学生好奇心和操作技能,以及观察问题、分析问题和解决问题能力。因此,在实验中,要尽量将实验平台简化,以将学生注意力集中于实验内容,保证实验效果。比如实验2,提供给学生智能交通灯控仿真平台,它实际上是一个软件模拟平台,能实现固定交管模式的全部功能,学生能通过标准接口建立自己设计的智能交通管理模式;又如实验3,以FIRA机器人足球5vs5比赛项目的仿真平台为实验平台,利用平台已设置的运球、传球、前进、后退、转动等命令,学生能通过这些命令建立足球机器人的路径规划和避障策略。

2) 科学分组、培养协作能力。由于实验3工作量比较大,需要多人协作完成,发挥集体智慧作用,因此,在实验3中,按照3～5人/组,实行组长负责制。组长监督、管理、协调本组实验过程,每个组员都有明确的任务,并对组长负责,组长对教师负责。实验3的课内实验设置4学时/2次,学时主要在课外完成实验3,历时1个月。

3) 设计算法、培养智能意识。引导学生,模仿人类智能,设计智能算法,实现简单的智能决策。由于课时有限,必须注意控制算法的简洁、实效,以使学生能在短时间内模拟实现简单的智能行为,着重引导学生分析业务行为,发现系统流程,构造智能算法,以此培养学生开发信息系统的智能意识。

4结语

智能决策系统是人工智能、计算机科学、自动控制科学交叉结合的一门新兴专业课程,对推动信息化向智能化方向发展具有重要意义。该课程作为在校主要面对电子信息、计算机专业学生,通过该课程学习,学生反映加深了对智能的理解,提高了对计算机技术应用的认识深度,培养了学生的智能化设计意识,激发了学生的求知欲望。本文的研究成果是源于智能决策系统课程,但是,对其他信息技术课程,也具有积极的借鉴意义。

参考文献:

[1] 钟义信. 智能科学技术导论[M]. 北京:北京邮电大学出版社,2006:1-38.

[2] 张彦铎,王海晖,刘昌辉. 地方工科院校智能科学建设的若干思考[J]. 计算机教育,2009(11):39-42.

[3] 韩力群. 智能科学与技术专业培养规范[R]. 北京:第二届全国智能科学与技术教育学术研讨会.2004.

[4] 王万森,钟义信,韩力群,等. 我国智能科学技术教育的现状与思考[J]. 计算机教育,2009(11):10-14.

[5] 杨德广,谢安邦. 高等教育学[M]. 北京:高等教育出版社,2009.6:1-50.

[6] 张伟峰. 本科高年级人工智能教学的几点思考[J]. 计算机教育,2009(11):139-141.

Research on Teaching Reform of Intelligent Decision System Courses

ZHANG Xiao-chuan, CHEN Feng

篇（6）

北大信息科学技术学院针对北大学生的特点，把培养目标定位在培养具有国际视野的领域领军人才上，具体讲就是培养具有原创能力的研究型人才、具有集成能力的工程型人才和具有组织能力的管理型人才。为了实现上述培养目标，学院秉承了北京大学“加强基础，淡化专业，因材施教，分流培养”的理念，在教学改革中强调了“拓宽夯实知识基础，培养锻炼综合能力”的基本原则，关注了如下三方面的工作：一是结构化的教学体系框架设计：构筑能够灵活调整课程安排、教学内容和教学形式的教学体系框架，适应本学科发展迅速和与产业结合紧密的特点。二是宽广和扎实结合的基础课程设置：依托北大的人文学科优势培养学生的人文基础，依托北大的理科优势夯实数学物理基础。依托北大计算机学科的历史积淀强化算法和软件编程基础，依托学院的电子科学技术学科加强硬件基础。三是面向能力培养的学习环境建设：营造敢于表达、质疑、挑战、犯错和承担的学术氛围，建设面向基础知识和动手能力的实验教学课程体系，建立结合真实科研任务的、与研究生同等条件的科研实习制度。

本文将对这些前期教改实践做一个简要总结。

一、结构化的教学体系框架设计

信息学院目前有四个本科生专业，分别为计算机科学与技术、电子学、微电子学和智能科学。其中前三个是成立学院时就有的专业，而第四个是学院成立后设立的全国第一个智能科学专业。在原有的教学体系中，每个专业的课程自成体系。一方面每个专业的学生知识面较窄，不利于学生适应快速发展的社会需求；另一方面有些课程在不同专业重复设置，浪费教学资源。学院成立后我们制定了新的本科生教学计划，打通一年级四个专业方向课程，并在2005年、2007年两次进行了修订。我们提出了重视基础，分阶段、多层次的模块式教学计划，把课程分成三个阶段安排(一年级、二年级和高年级三个阶段)，除学校公共必修课外，把课程分成四个层级：学院公共必修课、专业必修课、专业核心选修课、任选课。

为了加强基础、淡化专业，一年级统一安排数学、物理、计算机和电路方面的基础课(如数学分析、高等代数、电磁学、力学、计算概论、程序设计实习、数据结构与算法、微电子与电路基础等)，使得不同专业的同学在软硬件方面都得到加强。2007年的修订计划，更加体现出北京大学重基础重创新思维的培养特色。以学生为本，课程设置将数学、物理、计算机等方面的基础课，分别开设AB两级不同深度要求的课程。打造研究型、综合型(宽口径型)、应用型培养模式，以适应兴趣和特长不同的学生。另一方面，在一年级第一学期开设“信息科学技术概论”，请学院里资深的专家教授向学生讲解信息科学技术领域各学科的发展和最新成果，各专业的知名教授学者(包括院士、长江学者等)都亲自给学生授课，开阔了学生的视野，激发了学生的学习兴趣。二年级分为两个大方向，计算机和智能科学的方向以及电子和微电子的方向。到了高年级，则根据不同的专业和学生志向安排更具选择性的专业课程。

在学院本科教学框架体系下，计算机学科的本科教学体系由五大基础(数学物理基础、程序设计基础、专业数学基础、硬件基础、系统软件基础)、三大系列专业课(计算机理论、计算机核心技术、计算机应用和新技术)和本科生科研实习组成。在整个课程体系中，程序设计基础、硬件基础、系统软件基础和全部的计算机核心技术、应用及新技术课程中都有大量的实验教学内容。

二、关于计算机学科知识基础的讨论及相应课程的设置

随着计算机学科的内涵和外延的不断丰富，与计算机学科相关的领域不断增加，各种理论、技术、应用层出不穷。我们不可能在本科四年的时间里向学生传授所有与计算机学科相关的知识，因而要仔细讨论清楚到底哪些内容是相对更基础的是必须掌握的，哪些实验对训练学生基本动手能力更为有效，什么样的教学模式对学生未来的发展更为有利。回答上述问题需要考虑以下几个因素；(1)计算机学科未来发展趋势预测及国家发展对计算机人才的需求。(2)计算机学科的知识体系及各部分之间的拓扑关系。(3)学生的特点和兴趣。(4)学生培养的目标和定位。(5)现有师资力量和对未来师资力量发展的计划。如果前四点决定了我们需要培养怎样的人才以及如何培养，那么第五点将决定我们究竟能否做到我们想要做的。

北京大学信息学院由计算机科学与技术、电子学、微电子学和智能科学系组成，拥有开设各类课程的硬件环境和师资力量。学院的成立为调整每个专业方向的课程设置提供的可能性。在学院的框架下，由知名学者联合为全院新生开设了信息科学技术概论。计算机专业的本科课程在硬件、程序设计基础和智能方面都有所加强，而通过和数学学院、物理学院的联合，为学生提供了多种的数学物理基础组合课程。总体来说，北大信息学院计算机专业方向的课程体系包括数学基础(有A(数学分析+高等代数)、B(高等数学+线性代数)两种难度选择)、专业数学(集合论、代数结构、数理逻辑、概率统计)、物理基础(有ABC三种难度可供选择)、程序设计基础(计算概论、程序设计实习、数据结构与算法、数据结构与算法实习、算法分析与设计)、硬件基础(微电子与电路基础、基础电路实验、数字逻辑、数字逻辑实习、微机原理、微机原理实习、计算机组织与体系结构、体系实习(待建设)、系统软件基础(操作系统、操作系统实习、编译原理、编译实习、计算机网络、计算机网络实习)、三个方向的系列选修专业课程和科研实习(一年以上)与毕业论文(全院范围评选十佳和优秀论文)。

北大信息学院计算机专业课程体系中比较有特色的内容是：(1)数学和理论课程丰富(由于联合了数学学院和智能科学系)。(2)大部分基础课程的实习内容单独设课，时间为一个学期，要求分组完成比较大的项目，对学生充分理解理论课程的内容，提高动手实践能力很有帮助。(3)与本系教师研究方向相关的课程内容丰富且课程门数呈上升趋势。

三、加强基础实验教学建设，重视实践能力培养

结合本院学生80％继续深造的具体情况，我们制定了“能力培养为纲、知识传授为目；基础知识为体、专门技术为用；避免急功近利、强调后发优势”的教学指导方针。具体来讲就是在打好数学物理基础的同时，强化实验教学环节，尤其是设计和创新型实验教学的环节，使学生养成探究各种知识理论的来源和适用范围的习惯。

在提高实验教学质量方面，学院也作了多种尝试，其中最典型的是在提高学生程序设计和实现能力方面，自主研发了“百练”程序在线评测系统。该系统在基础实验教学中被广泛应用，并辐射至全国全球。“百练”程序在线评测系统是一个基于万维网的服务系统，全天24小时向全球提供服务。用户在练习某个题目时，只需要将源程序通过网页提交，在几秒钟之内就会得到正确与否的回答。“百练”对于程序的评判是极为严格的，学生的程序根据系统给出的输入数据进行计算并输出结果。“百练”在服务器端编译、运行被提交的程序，取得输出结果和标准答案对比，必须一个字节都不差程序才能算通过。这对于培养严谨、周密的程序设计作风极为有效，学生必须考虑到每一个细节和特殊边界条件，而不是大体上正确就能通过。传统的人工评判是难以做到这一点的。使用“百练”系统进行程序设计类相关课程教学时，一方面可以在网上布置作业题目，学生随时完成作业、提交并获得评测结果，减轻了教员批改作业的负担同时增强了批改的准确性；另一方面教员亦可在网上监督学生作业完成情况，并就存在的问题进行解答。网上实时的编程考试，更能考察出学生的动手能力，同时有助于威慑和杜绝作弊现象。五年的教学实践表明，“百练”系统在提高学生程序设计能力和编程的熟练和准确性方面起到了突出的作用。“在“百练”上做题对你创造力和思维能力都是种挑战，有助于戒骄戒躁，任何一个字节都要处理得当，否则就会出错。这不但可以使你懂得理论，而且使你真正开始写自己的程序。”这是06级一位本科生的最深感受。四、参与科研项目，培养研究和创新能力

信息科学技术学院建立了一整套本科生科研实习制度，将科研实习与本科生课程训练并列为本科生培养的两个组成部分。在一、二年级学生中遴选一些基础好的学生通过“校长基金”、“若政基金”、“教育部大学生科研实践计划”、教师自筹等项目进入课题组参与科研项目的研究。三年级时，各个研究所实验室制度化招收实习本科生，包括组织报名、考核、录取、基础培训、规章制度培训、前沿介绍、与学生讨论确定选题，之后进入与研究生同样的培养模式进行培养。四年级时，所有没进入实验室实习的学生通过双向选择进入实验室完成本科论文。

“在和高年级学生的协作中，我们学到的不仅是知识，而且还有一种信念，大家为同一个项目互相合作，以我们自己的方式鼓励自己，如果我们能保持这种心态，我们一定能取得更大的成就。”已毕业的一位03级本科生认为，本科参加院里的科研实习，除了培养动手能力、科研创新能力之外，更重要的是培养了她的团队协作能力。

让本科生从一年级开始就陆续进入实验室，跟随导师和硕士生博士生参与真实课题研究。这样做的好处是：(1)让学生提前感受研究的文化氛围，培养科学素养。(2)通过科研，充分认识数理基础的重要性，积极主动奠定坚实基础。(3)导师和学生互相沟通了解，提高研究生生源质量。(4)提前培养专业基础知识，将研究生培养延伸至本科，有助于出高质量的研究成果。

信息科学技术学院有1个教学研究所和11个科研研究所，其中有2个国家重点实验室、6个部委级重点实验室，承担了国家863、973、自然科学基金项目100多个，每年纵向科研经费6000多万，为本科生就读期间直接参加科研工作提供了条件。近几年在一些研究基金的资助下很多本科生在研究所里受到很好的训练，参与完成了重大科研课题，发表了高水平的论文。

五、科研团队建设系列课程，促进科研成果向教学转化

计算机系的教师是以研究所为单位组织的。每个研究所的教师有一个共同的大的研究方向。计算机系本科生课程分为基础课和专业课两个层面，针对这两种课程，教师有两种组织方式，一方面从各个研究所抽调有经验的老教师和年富力强的中青年教师组织成基础课教学团队，负责全院基础课程的建设，例如计算概论教学团队、程序设计实习教学团队、数据结构与算法教学团队：另一方面，教师按研究方向组织成系列专业课程授课团队，负责建设各个研究方向的系列课程，例如数据库方向教学团队、计算机网络方向教学团队、软件工程方向教学团队、计算机理论方向教学团队、人机交互方向教学团队、人工智能方向教学团队、数字媒体方向教学团队等等。每个研究方向的教学团队负责建设一个方向的系列课程，保持课程内容与学科发展的同步，并设计使学生在该领域掌握相应技术基础的递进式系列课程。这样做的好处是：(1)教师在自己的研究方向上开课，可以随时将研究进展注入课程内容，可以讲得更生动。(2)教师可在课上物色对本方向感兴趣的学生，使他们加入到自己的研究团队。(3)不同研究方向的系列课程在给学生提供更多选择的同时，也形成了适度的竞争，如果没有学生选修自己研究方向的课程，一定程度上会影响本方向的研究生生源质量。(4)基础课的教学团队教师来自不同的研究方向，在基础课程内容的设计上可以更好地兼顾不同方向学生对基础的要求，因此可以建设内容更加合理的基础课程内容。

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2互联网下教学新方法和举措

2.1社交软件

不管是获取信息还是与他人交流，大部分人都能在社交软件中找到适合自己需求的东西。社交软件的特点就是包罗万象、有不同的人和圈子、内容符合人类的共性，并极有可能形成病毒性传播的趋势等。经过长期与大学生群体的接触及调查，笔者发现当前大学生群体尤其是90后在日常学习、生活中都十分喜爱如下的社交软件。

（1）QQ。QQ是腾讯公司于1999年推出的基于Internet的即时通讯网络工具。随着时间推移，腾讯公司旗下的QQ软件高速发展，逐渐发展成为影响大众日常生活的重要社交软件，其最大特点是不仅可提供点对点即时通讯，还能提供群通讯功能。

（2）微信。微信是腾讯公司于2011年推出的一个为智能手机提供即时通讯服务的免费应用程序，其最大特点是可以跨通信运营商、跨操作系统平台，用极少的网络流量实现语音短信、视频、图片和文字交流，并具有共享流媒体内容和基于位置的社交插件，在广大年轻用户群体中非常流行，尤其是在90后的大学生群体内。

（3）贴吧。贴吧是百度公司于2003年推出的一款重量级产品，是基于关键词的主题交流社区，可以与搜索紧密联系，能够准确把握用户需求，通过用户输入的关键词自动生成讨论区，使用户可实时参加交流、自己感兴趣话题的信息和想法，在各类学生兴趣爱好团体中极具人气。

（4）知乎。知乎作为社交软件中的后起新秀，是一个广受各行各业精英所喜爱的实名制网络问答社区，友好、理性和认真的社区氛围使其成为集求知、分享和社交为一体的UGC（usergeneratedcontent）平台，在求知欲极强的90后大学生群体中也极具人气。

通过对比分析，可以发现上述社交软件具有共同的特点。

（1）社会关系链整合。社交软件可以清晰地整合熟人圈，形成团结程度甚高的小团体，尤其在90后大学生群体中效果最为明显。在这个相对密闭的小团体空间内，用户传播信息，可使该信息快速通过社交软件得到扩散，而且扩散速度在与目标群体相关的临近群体中快得超乎想象，极具传染性。

（2）聊天。社交软件聚合大量同属性的用户形成群体，群体内用户对由群体成员发起的话题进行及时讨论，形成积极快速的讨论氛围。热点话题通常会激发群体内大多数用户的积极性，扩大讨论的范围，增加信息量。

（3）图片/视频/流媒体分享。社交软件大都可以在智能手机/智能平板等终端上应用，很便捷地上传图片/视频/流媒体资料，并使之在目标群体内快速传播。

（4）兴趣聚合。社交软件大多是通过兴趣爱好聚合，即一个群体基本具有一定共同相关属性的联系，这类联系可以使群体内部用户相互之间形成强烈的聚合效应。90后大学生群体基本上都喜爱使用这些社交软件，保持极高的刷屏率，基本贯穿在日常生活、学习中，极具黏性。这些社交软件已经俨然成为90后大学生群体日常生活中不可缺少的一部分。

2.2虚拟现实技术课程教学新方法和举措

基于90后大学生对上述社交软件的应用程度，教师可提出如下课程教学新方法和新手段。

（1）针对教科书教学内容较为陈旧的问题，使用贴吧让学生自主浏览虚拟现实的主题社区关键词。通过浏览主题社区，学生对于当前国内外虚拟现实技术的发展动向能够有一个较直观的认知。由于贴吧每天都有新的话题出现，信息更新速率极快，因此学生通过对话题的浏览可在较短时间内对当前虚拟现实技术的发展状况有较深入的认知。这样就可以达到先导引入虚拟现实技术课程基本概念的目标，令学生对教科书上较枯燥的理论内容有更直观的认知。

（2）在虚拟现实技术课程开始至中期阶段，适时建立相关主题QQ群，给学生一个对课程相关内容自由发言的平台。主讲教师可以适时引入一些与课程相关的话题，发动学生讨论并给予适当的指引；及时回复和解答学生在群里的提问，形成师生间的良好互动；对于学生提问较多或疑惑较大的共性问题，可以作为重点内容进行课堂讲解，提高学生的学习参与度，培养学生对问题本质的探索精神；通过课堂教学和群内讨论，积极发现和挖掘具有一定潜质的学生，使其成为二次传播的源头，为群内其他成员答疑。

（3）虚拟现实技术实验课开始后，教师可以利用群共享流媒体内容，突破传统课堂教学中教学手段陈旧跟不上时代的问题，及时上传与学习内容相关的最新资料，供学生参考。学生也可以积极地把找到的学习资料传到群中，实现资源共享；适时引入相关视频公开课让学生观看及学习，导入基于VRML开发虚拟现实技术的案例，引导学生从虚拟现实技术基础内容入手，学会使用VRML类脚本语言进行相关的应用开发。由于基于VRML的程序调试及编写简单易学并可使用浏览器直接查看、易于掌握，因此能更好地激发学生的学习兴趣。

（4）在虚拟现实技术课程的最后，引导一些对虚拟现实技术有浓厚兴趣并学有余力的学生进入知乎，在知乎上对他们感兴趣的技术问题进行提问，借助软件平台获得其他专业人士的帮助和指导，为学生认知策略的发展提供可行性。通过课程学习，学生逐渐从一个单纯的提问者转变成一个在提问的同时也能为新入门者解惑的专业人士，从而达到能力提升的目的。（5）虚拟现实技术课程结束后仍保留QQ群，功能则转换为主题兴趣爱好群，成为一些对虚拟现实技术有兴趣的学生能够持续交流的平台。到最后毕业设计阶段，又可以转换为毕设主题群，方便选择虚拟现实技术相关毕业设计课题的学生进一步交流，并借助QQ群的特点为学生的毕业设计提供帮助，达到能力提升的目的。

3教学实践

3.1虚拟现实技术课程实践

武汉工程大学智能科学与技术本科专业的虚拟现实技术课程开设在四年级秋季学期，自2012年以来，对该专业4届共计260余名学生开展了课程教学方法和手段的改革实践。实践证明，学生成绩均有所提高。暂不考虑2012级学生的情况，单纯通过平均成绩分析表中期末考试卷面数据，可以发现这几届学生的课程平均成绩有显著提升，而且2011级学生的成绩提升幅度最大，平均已达到80分以上。通过对不及格人数的统计发现，经过几年的实践，学生对课程的喜爱程度逐渐提高，不及格人数明显减少，到2011级不及格人数为0。这说明不断调整课程的教学方法和教学手段后，学生对课程的重视程度和学习热情都有明显提高，通过课程学习起到学以致用、能力提升的作用，消除了不及格情况。所以说，对教学方法和教学手段的改革取得了一定成效，具有积极价值。

3.2虚拟现实技术相关毕业设计实践

自2012年以来，武汉工程大学计算机科学与工程学院对智能科学与技术专业4届共计29位学生开展了与虚拟现实技术相关的毕业设计实践，暂不考虑2012级学生选择虚拟现实技术相关内容课题的情况，从最终获得的评价来看，学生参加实践改革后再进入毕业论文环节，对于虚拟现实技术相关的最新知识较为熟悉，在兴趣驱动下能够较好地完成课题并写出较高质量的毕业论文，而且成绩逐年提高的趋势非常明显；还有2位同学的毕业设计通过专家评审获得湖北省优秀学士学位论文的荣誉。这说明教学改革实践对于毕业论文质量的提高有促进作用，能够为创新人才培养模式的形成提供可借鉴的思路和做法。

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随着我国素质教育的全面推行和智能科学技术的快速发展,传统的教学模式受到强烈的冲击,不少学校已尝试推行网络教学模式、交互式教学模式等教学改革,并且收到一些明显的效果。这些新教学模式得到了老师、学生和家长的关注,越来越多的教师开始应用这些教学改革成果。根据“因材施教”原则和智能技术的原理,我们设计了智能系统控制课程的探究式教学方法[1]。

1智能系统控制课程探究式教学设计

智能系统控制课程与智能信息处理课程分别是我院的必修课程和选修课程,其探究式教学平台主要包括网络课程、讲义下载、学生论文/程序演示等模块。智能系统控制课程的探究式教学是指教师利用课堂的知识传授和网络的开放资源,安排学生分课题组,边进行科研合作边学习的教学模式。因此,探究式教学具有学生积极性高、师生/学生之间交互强、学生体验印象深和师生互相学习等特点。本课程的探究式教学模式设计的步骤有探究式教学模式设计、网络课程网站设计和实践展示平台的设计。

1.1探究式教学模式设计

传统教学模式往往没有提供可供学生自主选择的学习方法,但并不是所有的学生都适合此种教学方式[2]。因此,有必要研究可供学生自主选择学习进度的探究式教学模式,以实现因材施教。

本课程的探究式教学模式具体来说,是指根据每个学生的专业、基础、潜力和特点划分几个合适的课题组,帮助每个学生选定自己的小课题;接着,在老师指导和组长带领下分组调研、讨论、设计、编程和交流,同时可以利用教学网络中的各种教学资源;最后,将成果总结为PPT和程序,在课堂上交流,再在网络上演示。例如,先根据学生学习智能系统控制课程的不同目的和学生的专业基础,将众多学生分为自动化组和通信组。然后,由各大组的组长和组员根据专业基础和兴趣探讨课题题目和研究子方向,保证每个学生都有具体研究小课题。进而,学生调研、探讨、研究、合作、交流,进行PPT陈述。再如,有的学生想学智能控制的理论知识,有些学生则想重点学习智能控制的应用技术,因此将智能系统控制网络课程分为理论教学和应用教学。

1.2网络课程网站设计

智能系统控制网络课程的主要功能是在教学网页上向学生展示智能系统控制的各种课程知识,要求以逻辑性强、易于理解的方式向学生传授知识,这是学生自主学习的重要环节。知识点页面的设计要求排版清楚美观,色调适合统一,图文并茂,以多媒体的形式展示知识。为了让学生及时了解自己的学习进度并能实现知识点页面的随意转换,设计了动态跟随目录,以便于学生随时选择课程的学习内容。对智能系统控制课程设计了进度参考值,以便于学生知道其学习快慢,从整体上把握学时规划。

1.3实践展示平台的设计

在智能系统控制课程的实践展示平台中,习题的存储和管理都在数据库中进行,章节自测题的功能模块如图1所示[3-4]。学生每学完一章就可通过练习来巩固该章的知识,了解其对本章节知识的掌握情况。

在课后习题的设计中,特别增加了显示失分题并列出正确答案的功能以及留言功能。学生利用前一功能了解自己错误理解的那些知识点并改正错误,学生通过后一功能提交对答案的任何质疑或更好的建议方案,并由专业老师予以点评,如图2所示。这些功能能提高学生的积极性,增加老师与学生之间的互动性,为学生学习本课程提供了很好的智能助手[5-6]。

智能系统控制课程实践展示平台的另一重要功能是利用Java技术等网络工具展示智能技术的演示程序,促进学生的学习交互性和实践效果。对于人工智能和智能控制课程中每种能演示程序的知识点,都可以用Java等技术编程实现交互演示实例,也可以推荐学生设计相关的演示程序,开设学生作品的演示区。

2结语

智能系统控制课程的探究式教学方法可以弥补传统智能控制教学过程中的一些不足,让任何学生都可以在任何时间、任何地点选择一种自己想学的教学模式,以自己喜欢的学习方式和学习进度进行学习。学生根据自身的条件选择一种教学模式,然后进行自主学习。每章最后会设置章节自测题,查看学生对本章节的掌握情况,更主要的目的是巩固学生本章所学知识。随着智能网络技术的发展,智能技术的教学将会更加人性化和个性化[7-8]。

参考文献:

[1] 蔡自兴,徐光v. 人工智能及其应用[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2004.

[2] 龚涛,蔡自兴. 多维教育智能体的构建与应用[J]. 教育信息化,2002(76):55-56.

[3] 马娅婕,田翔川. 多媒体网络教学系统在线考试题库的设计[J]. 计算机应用研究,2005(1):182-183.

[4] 黄向前,刘渊,庄春兴. 关于题库资源建设系统的规范化的分析[J]. 实验技术与管理,2004,21(3):76-79.

[5] 管恩京,李静,郑海峰. 促进高校网络教学与教学资源应用的对策研究[J]. 现代教育技术,2009(12):126-129.

[6] 沈理达. 工程基础软件及应用课程的网络教学系统设计[J]. 中国科教创新导刊,2009(36):123,125.

[7] 李人厚. 智能控制理论和方法[M]. 西安:西安交通大学出版社,2002.

[8] 王岳斌,刘利强,周细义. 交互式网络教学模型设计与实现[J]. 湖南理工学院报:自然科学版,2005(3):19-22.

Research on Exploring Teaching of Intelligent System Control Course

GONG Tao1, ZHOU Jia-jia2

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中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)20-30326-02

Application of Neural Network Forefront

LI Bing-fu1,2

(1.Zhanjiang Normal College, Zhanjiang 524048, China; 2.Chongqing University, Master of the Computer College, Chongqing 400030, China)

Abstract: The rise of neural networks, has been on the cognitive and intellectual nature of the computer industry and basic research has produced an unprecedented excitement and great role. Therefore, in all fields has greatly applied research.

Key words: Neural Networks; Intelligent; Computing; Applied Research

1 引言

神经网络是一门模仿人类神经中枢――大脑构造与功能的智能科学，利用物理器件来模拟生物神经网络的某些结构和功能，即由许多功能简单的神经元互联起来，形成一种能够模拟人的学习、决策和识别等功能的网络系统。他具有快速反映能力，便于对事物进行适时控制与处理；善于在复杂的环境下，充分逼近任意非线形系统，快速获得满足多种约束条件问题的最优化答案；具有高度的鲁棒性和容错能力等优越性能。

神经网络的崛起，已对认知和智力的本质的基础研究乃至计算机产业都产生了空前的刺激和极大的推动作用。因此在各个领域都有很大的应用研究。

2 神经网络（ANN）的研究内容

1) 理论研究：ANN模型及其学习算法，试图从数学上描述ANN的动力学过程，建立相应的ANN模型，在该模型的基础上，对于给定的学习样本，找出一种能以较快的速度和较高的精度调整神经元间互连权值，使系统达到稳定状态，满足学习要求的算法；2) 实现技术的研究：探讨利用电子、光学、生物等技术实现神经计算机的途径；3) 应用的研究：探讨如何应用ANN解决实际问题，如模式识别、故障检测、智能机器人等。

3 神经网络在各领域的应用研究

3.1 智能机器领域的应用研究

智能机器领域的应用研究主要是进一步研究调节多层感知器的算法，使建立的模型和学习算法成为适应性神经网络的有力工具，构建多层感知器与自组织特征图级联想的复合网络，是增强网络解决实际问题能力的一个有效途径。重视联结的可编程性问题和通用性问题的研究，从而促进智能科学的发展。通过不断探索人类智能的本质以及联结机制，并用人工系统复现或部分复现，制造各种智能机器，可使人类有更多的时间和机会从事更为复杂、更富创造性的工作。

智能的产生和变化经过了漫长的进化过程，我们对智能处理的新方法的灵感主要来自神经科学，例如学习、记忆实质上是突触的功能，人类大脑的前额叶高度发育，它几乎占了30%大脑的表面积，在其附近形成了人类才出现的语言运动区，它与智能发育密切相关，使神经系统的发育同环境的关系更加密切，脑的可塑性很大，能主动适应环境还能主动改造环境，人类向制造智能工具方向迈进正是这种主动性的反映。脑的可塑期越长，经验对脑的影响就越大，而人类的认知过程很大程度上不仅受经验主义的影响，而且还接受理性主义的模型和解释。因此，对于智能和机器的关系，应该从进化的角度，把智能活动看成动态发展的过程，并合理的发挥经验的作用。同时还应该从环境与社会约束以及历史文化约束的角度加深对它的理解与分析。

神经网络是由大量处理单元组成的非线性、自适应、自组织系统，它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图模拟神经网络加工、记忆信息的方式，设计一种新的机器，使之具有人脑风格的信息处理能力。智能理论所面对的课题来自“环境－问题－目的”，有极大的诱惑力与压力，它的发展方向就将是，把基于联结主义的神经网络理论、基于符号主义的人工智能专家系统理论和基于进化论的人工生命这三大研究领域，在共同追求的总目标下，自发而有机的结合起来。在21世纪初，智能的机器实现问题的研究将有新的进展和突破。

3.2 神经计算和进化计算的应用研究

计算和算法是人类自古以来十分重视的研究领域，本世纪30年代，符号逻辑方面的研究非常活跃。例如Church、Kleene、Godel、Post、Turing等数学家都给出了可计算性算法的精确数学定义，对后来的计算和算法的发展影响很大。50年代数学家Markov发展了Post系统。80年代以后，神经网络理论在计算理论方面取得了引人注目的成果，形成了神经计算和进化计算新概念，激起了许多理论家的强烈兴趣，大规模平行计算是对基于Turing机的离散符号理论的根本性的冲击，但90年代人们更多的是批评的接受它，并将两者结合起来，近年来，神经计算和进化计算领域很活跃，有新的发展动向，在从系统层次向细胞层次转化里，正在建立数学理论基础。随着人们不断探索新的计算和算法，将推动计算理论向计算智能化方向发展，在21世纪人类将全面进入信息社会，对信息的获取、处理和传输问题；对网络路由优化问题；对数据安全和保密问题等等将有新的要求，这些将成为社会运行的首要任务，因此，神经计算和进化计算与高速信息网络理论联系将更加密切，并在计算机网络领域中发挥巨大的作用，建立具有计算复杂性、网络容错性和坚韧性的计算理论。

基于人类的思维方式的转变：线性思维转到非线性思维。神经元、神经网络都具有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性，故此在计算智能的层次上进行非线性动力系统、 混沌神经网络以及对神经网络的数理研究。从而进一步研究自适应性子波、非线性神经场的兴奋模式、神经集团的宏观力学等。因为，非线性问题的研究是神经网络理论发展的一个最大动力，也是它面临的最大挑战。此外，神经网络与各种控制方法有机结合具有很大发展前景，建模算法和控制系统的稳定性等研究仍为热点问题，而容忍控制、可塑性研究可能成为新的热点问题。开展进化并行算法的稳定性分析及误差估计方面的研究将会促进进化计算的发展。把学习性并行算法与计算复杂性联系起来，分析这些网络模型的计算复杂性以及正确性，从而确定计算是否经济合理。因而关注神经信息处理和脑能量两个方面以及它们的综合分析研究的最新动态，吸收当代脑构象等各种新技术和新方法是十分重要的。

离散符号计算、神经计算和进化计算相互促进或者最终导致这3种计算统一起来，这算得上是我们回避不了的一个重大难题。预计在21世纪初，关于这个领域的研究会产生新的概念和方法。尤其是视觉计算方面会得到充分地发展。我们应当抓住这个机会，力求取得重大意义的理论和应用成果。

3.3 神经网络结构和神经元芯片的应用研究

神经网络结构的研究是神经网络的实现以及成功地实现应用的前提，又是优越的物理前提。它体现了算法和结构的统一，是硬件和软件的混合体，这种硬软混合结构模型可以为意识的作用和基本机制提供解释。未来的研究主要是针对信息处理功能体，将系统、结构、电路、 器件和材料等方面的知识有机结合起来，建构有关的新概念和新技术，如结晶功能体、最子效应功能体、高分子功能体等。在硬件实现上，研究材料的结构和组织，使它具有自然地进行信息处理的能力，如神经元系统、自组织系统等。神经计算机的主要特征是具有并行分布式处理、学习功能，这是一种提高计算性能的有效途径，使计算机的功能向智能化发展，与人的大脑的功能相似，并具有专家的特点，比普通人的反应更敏捷，思考更周密。光学神经计算机具有神经元之间的连接不仅数量巨大而且结合强度可以动态控制，因为光波的传播无交叉失真，传播容量大，并可能实现超高速运算，这是一个重要的发展领域，其基础科学涉及到激光物理学、非线性光学、光紊乱现象分析等，这些与神经网络之间在数学构造上存在着类似性。近年来，人们采用交叉光互连技术，保证了它们之间没有串扰，它有着广阔的发展前景。在技术上主要有超高速、大规模的光连接问题和学习的收敛以及稳定性问题，可望使之得到突破性进展；另一种是采用LSI技术制作硅神经芯片，以及二维VLSI技术用于处理具有局部和规则连接问题。在未来一、二十年里半导体神经网络 芯片仍将是智能计算机硬件的主要载体，而大量的神经元器件，如何实现互不干扰的高密度、高交叉互连，这个问题可望尽早得到解决。此外，生物器件的研究正处于探索之中，研究这种模型的理论根据是当硅集成块和元件间的距离如果接近0.01微米时，电子从邻近元件逸入的概率将很有限，便产生“隧道效应”的现象，它是高集成电路块工作不可靠的原因之一。而生物芯片由于元件是分子大小的，其包装密度可成数量级增加，它的信号传播方式是孤电子，将不会有损耗，并且几乎不产生热。因此，它有更诱人的前景。随着大量神经计算机和神经元芯片应用于高科技领域，给神经网络理论和方法赋予新的内容，同时也会提出一些新的理论课题，这是神经网络迅速发展的一个动力。

4 结束语

近年来，我国“863”计划、攻关计划、“攀登”计划和国家自然科学基金等，都对神经网络的研究给予了资助，吸引了大量的优秀青年人才从事神经网络领域的研究工作，并促进我国能在这个领域取得世界上的领先地位。在21世纪科学技术发展征程中，神经网络理论的发展将与日俱增。

参考文献：

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一、教学目标定位 

“计算机网络”课程是桂林电子科技大学计算机科学技术、网络工程、信息安全等专业的核心专业技术基础课之一，也是电子信息工程、自动化、智能科学等专业的专业限选课或任选课之一，通过该课程的教学使学生懂得网络的总体框架结构，能建立网络的概念，重点是使学生掌握网络基本原理和核心协议，并熟悉最常用的网络服务和网络工具，了解网络技术的新发展。 

教学目标的正确定位是教学改革行之有效的前提和保障，即明确教学是为培养什么类型人才而服务。计算机网络的教学目标大致可分为三个层次：[1]网络基本应用、网络管理员或网络工程师、网络相关科学研究。其中，网络基本应用目标要求掌握计算机网络的基础知识，在生活、学习和工作中可熟练利用各种网络资源，如浏览新闻、收发电子邮件和查找资料等，适合于电子信息工程、自动化、智能科学等非计算机专业；网络管理员或网络工程师目标要求掌握网络集成、网络管理、网络安全、网络编程等知识和技能，并对其中一项或若干项有所专长，可以胜任如网络规划设计、网络管理与维护、架设各种服务器和网络软硬件产品的开发等工作，适合于计算机科学与技术、网络工程、信息安全等专业；网络相关科学研究要求具备深厚的网络及相关学科的理论基础，今后主要从事科研和深层次开发工作，适合网络相关的研究生。本文主要研究第二层次的改革与实践。 

二、“计算机网络”课程教学中存在的问题 

传统的“计算机网络”课程教学模式不利于提高学生的学习兴趣，对新形势下的培养目标有一定的制约作用，主要问题表现在几个方面。[2] 

1.教材知识结构理论性偏强，教学内容偏离实际应用 

目前国内的大多数计算机网络教材都是以osi/rm为索引，分层次展开，全方位介绍各个网络层次的工作原理、相关协议、运行机制等，知识点较多且内容抽象，学生理解起来比较困难，难以提高学习兴趣。osi体系结构是一个较为全面的网络层次结构，但是在实际中并没有得到广泛应用，实际中的网络案例又不完全符合osi体系结构，这往往会使学生对网络结构感到困惑。 

2.教学模式落后 

最初的教学模式是以教师为中心，通过黑板板书和语言描述向学生传授网络知识。这种方式有利于教师组织和监控整个教学过程，便于系统地传授知识，但不利于学生认知主体作用的发挥，不利于学生自主学习能力的培养。对于网络协议这类较为抽象的理论知识，单纯的板书和描述难以帮助学生对学习内容进行深入理解。 

3.实践环节薄弱 

一方面，计算机网络实验室的建设相对薄弱，实验设备落后，与实际应用的网络设备具有较大差距，且数量不足，无法保证每名学生具有较好的实验环境。另一方面，实验课程的内容过于流程化和简单化，没有突出对学生创新能力的培养。 

4.忽视工程应用 

课程的综合性、设计性实验缺乏与工程应用相结合的内容，与之相适应的软件建设滞后，难以将工程应用融入到课堂。 

三、“计算机网络”课程的改革与实践 

针对以上不足，我们主要在五个方面进行了改革和实践。 

1.教材选用与内容优化 

不同的专业有不同的教学目标，必须选择相对应的教材。对桂林电子科技大学计算机科学与技术、网络工程、信息安全等专业而言，“计算机网络”课程是专业技术基础课之一，除了要掌握一定的基本网络理论和核心协议，还要求掌握更高一等的技术和技能。经过课题组成员比较，选择谢希仁教授主编的《计算机网络》；在外文教材和双语授课时选择andrew s.t.的《computer network》英文教材。 

对电子信息工程、自动化、智能科学等专业而言，“计算机网络”课程是专业限选课或任选课之一，侧重于网络基本理论与应用。经过课题组成员比较，拟选择乔正洪的《计算机网络技术与应用》。 

针对教材内容太多、偏重于介绍理论、欠缺实践环节、与工程联系不够紧密等问题，在讲授的时候略去了部分内容，比如安全方面的内容（另外一门课讲授），增加了一些实践相关的内容，如winsock编程、路由器基本操作等。在教学内容上力求推陈出新，引进和精选当代网络技术新发展及新应用作为网络基础的指向，在不断更新教学内容的同时优化课程体系，将基础知识与现代技术紧密结合，培养学生的创新意识和发展意愿。 

2.坚持“教师为主导、学生为主体，因材施教”的教学模式 

（1）贯彻基础课的教学必须和科学技术同步发展的教学观念，[3]建立终身教育的观念。科学发展与基础课程的教学改革相结合，以学科建设推动基础课程教学的改革。基础课程教学的改革又支撑新型专业建设与学科的发展，推进人才培养目标的实现。 

更新教学内容的同时优化课程体系，将基础知识与现代通信技术紧密结合，将专业基础知识传授、能力培养和素质教育融为一体，实施知识结构合理、基础扎实、适应能力强、有创新精神和实践能力为基本内容的人才培养模式。 

（2）教师为主导，学生为主体，因材施教。改进课堂的教学方法，以人为本，因材施教，充分发挥学生的潜力，提高教师的授课质量。教师努力研究课程的基本知识点以及这些知识点之间的相互关系，处理好信号、数据、信息之间的关系和传输特点；研究重点理论和实践知识点的教学方法，使教学内容更贴近学生，引导和帮助学生掌握基础知识和基本技能。 

教师采用“发现式”互动教学方法，通过精心设计教学过程，采用“提出问题+要求解决方法”、“引导思考+适当提示”、“找出学生思路正确部分引申”、“扩充认识解决问题的条件”等方式，把握课程的进度，活跃课堂气氛，开发学生的潜能，使学生在获得知识的同时能从应用的角度思考网络通信中的问题和解决问题的思路，使学生建立科学的思维方法与创新意识。 

3.采用先进的教学手段 

（1）把多媒体技术引入课堂教学中，使理论和协议架构分析变得生动、形象、具体，同时解决了传统教学中课堂画图既费时效率又低的问题。再辅以现场概要线图等，让学生在学习具体知识时心中有网络体系大框架，便于知识定位。 

（2）建立网络教学环境。目前桂林电子科技大学已有四个相关网上资源供学生使用：“计算机网络”课程网站，使师生在任何时候都可以利用网络资源学习；网络辅助教学平台（blackboard）：向学生提供资源下载口、作业提交口、讨论区等；思科网络技术培训网站（http：//cisco.netacad.net）作为思科网络技术培训基地之一，目前为部分优秀学生开放思科培训网站，让学生参与全球交流，直接接触最新网络技术；教师ftp：作为系统冗余，从教师ftp中学生也可以下载课件等。

4.加大实践教学环节，重视实践能力培养，培养学生的创新意识和创新能力 

计算机网络是理论和实践结合非常紧密的一门课程。目前国内外计算机网络相关教材一般都偏重于理论的讲授，而忽视了动手实践方面的引导，为此应实验单独设课，独立考试。实验课学时占总学时的25%，并要求课外1∶1配套。实验内容根据学生的层次、学生的兴趣分为基础层、提高层、综合应用层三个层次。同时，补充了教材上没有的相关内容，如利用套接字进行网络通信编程，培养实践动手能力。而且把原来以教师为中心的实验教学变成了以学生为中心，积极开展开放性实验，延长实验室开放时间，增加大量的设计性或综合性实验，为学生近一步提高动手能力奠定了良好的基础，培养学生的创新意识和创新能力。 

5.在课程教学的各环节中大力开发和应用网络技术，以网络技术构建网络课程教与学的互动平台，理论与工程应用并重 

计算机网络是一门理论和实验实践相结合的专业基础课程，教师在讲授的过程中贯彻教学理念，引用网络发展历史背景故事和实际应用具体案例来帮助学生理解理论知识，引导学生形成提出问题、分析问题和解决问题的思维模式，培养学生的创新思维能力和综合专业素养。教学采用理论结合实践教学法，通过实验课程开设、实际网络系统参观和课程设计三个渠道将相关网络技术的应用充分融合到课程教学之中，使同学们接触到真实的网络世界，提高实践运用能力，理论与工程应用并重。 

实验课程通过综合设计性实验，充分发挥学生的想象力和创新能力，是使学生获得对网络的工作原理与操作方法的感性认识，加深理解、验证、巩固课堂教学内容的最佳途径。 

实际网络系统参观是在课程讲授过程中安排并带领学生参观校园网、学院局域网和企业的网络系统，使学生对计算机网络有感性认识。 

课程设计要求学生独立设计一个网络应用系统或者分析企业已有计算机网络系统中存在的问题，提出改进方案，为企业设计满足实际需求的计算机网络系统，使学生理论联系实际，加深对计算机网络课堂教学内容的理解，培养学生灵活运用所学知识的能力。 

 四、结束语 

本课程已建立课堂教学、实验教学、网络教学和工程应用交叉融合的教学结构，各教学环节相辅相成、互相交融，实现“加强基础，注重实践，因材施教，促进创新”的目标，形成了立体化的教学模式。通过这样的互动平台，使教与学进入互动沟通的最佳状态。不仅使教师实现了教懂、教准、教活，学生达到了乐学、善学、活学，而且增强了学生日常使用网络的能力，培养了学生的创新精神和实践能力。 

 

参考文献： 

篇（11）

本文结合人工智能课程的特点以及自己教学与研究的实践，对本课程的教学进行一些探讨，以期改进人工智能课程教学方法，达到提高本课程教学质量的目的。?? 

一、兼顾课程内容的统一性和差异性?? 

人工智能课程的核心内容主要集中在对基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其应用的认识和理解上，尽管各种基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成体系，但是它们之间又存在着许多内在联系和规律。从这一点来看，人工智能课程与其他很多计算机课程是不同的，这就要求人工智能课程的授课要具有自己的特色。? 

知识表示、知识推理、知识应用是人工智能课程的三大内容，解决任何一个人工智能问题都离不开两个步骤，即知识表示和问题求解。由此，人工智能课程从总体结构上就有了一个比较清晰的脉络，即首先必然要学习各种知识表示方法，然后是利用这些知识进行推理，进而实现知识应用，最终达到问题求解的目的。问题求解又分为基本的问题求解方法和高级问题求解方法。图搜索策略、启发式搜索、消解原理以及规则演绎系统等都属于基本的问题求解方法。计算智能、专家系统、机器学习、自动规划等属于高级问题求解方法。? 

同时，人工智能课程某些章节或者某些方法算法在一定程度上又自成体系。例如，各种不同的知识表示方法不管是数据结构还是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有许多不同的学派［2］，本课程往往同时会介绍不同学派的算法，这些学派在人工智能的基础理论和方法、技术路线等方面是完全不同的，甚至是对立的。? 

这些都要求我们在教学过程中不仅要强调人工智能课程理论的统一性和完整性，又要兼顾各学派的特点，尊重甚至调动学生们对不同人工智能学派及其方法的兴趣。在编写和选用教材时也要注重这一点，我们选用的是蔡自兴教授编写的《人工智能及其应用》系列教材［1,2］，该教材以逻辑主义学派为主线，兼顾引进其他学派的精华内容，具有较强的科学性。 

??二、实施分层次教学?? 

各高校一般同时为计算机相关专业的本科生和研究生开设了人工智能课程，甚至有的非计算机类专业也开设有人工智能课程。不同层次的学生对人工智能课程要求掌握的程度不同，我们首先明确本科生和研究生以及非计算机类专业学生的教学目的和教学内容，做到分层次设计人工智能课程教学?过程。? 

本科阶段的人工智能课程课时量较少，本科层次只需要做到对大部分人工智能概念和算法了解、认识，少部分达到理解层次。本科生一般都是在高年级（三年级下期或者四年级上期）开设人工智能课程，这时已有不少学生准备继续读研或者已经被保研，因此在兼顾全体学生教学层次的同时，要注意给这部分学生足够的相关参考书目，让他们能够利用课余时间广泛深入了解人工智能相关算法，老师在课后还应和他们进行充分讨论，培养他们对人工智能的特别兴趣。? 

非计算机类专业的学生往往需要学习如何利用人工智能知识解决该专业领域内的问题，因此在教学中要尽量有专业针对性地进行教学。例如针对农科类专业，在教学专家系统过程中，我们要求学生参考北京农业信息技术研究中心开发的农业专家系统开发平台（paid5?0）理解并开发与本专业领域相关的简易农业专家系统。? 

给研究生开设人工智能课程要求做到概念理解，基本算法精通，即要求全面、系统地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干应用实例，并且能灵活运用所学知识阐述解决实际问题的方法和途径。课程教学中要致力于培养学生分析问题与解决问题的能力，要求研究生将人工智能方法与自己的研究方向相结合，用人工智能方法解决所研究课题中的实际问题，并撰写相关的课程论文，以小型研讨会的形式进行报告交流。实践证明，我们的研究生的人工智能教学效果明显提升，成效突出。 

??三、案例驱动，寓教于乐?? 

采用案例教学是为了充分调动学生的学习兴趣，增强学生学习的自觉性［3］。通过案例教学能把枯燥的人工智能理论知识具体化、形象化，可以使学生更加感性地理解课堂教学内容。这些案例都是以教师所从事的科研项目中的实际应用环境为背景进行阐述的，让学生能在实际环境中理解概念和知识，学会利用人工智能知识去分析和解决实际问题。在教学过程中要选择学生容易接受的案例，体现理论联系实际的特色，激发学生的兴趣。? 

例如，在讲授“计算智能”内容时，我们结合黄河三门峡和小浪底水库水沙联合智能调度系统［4］进行讲解。综合三门峡水库和小浪底水库防洪运用的基本原则、历年调度方案、专家的经验、历年数据和现有的调水调沙数学模型，分别利用模糊决策、神经网络、遗传算法及综合集成方法来实现三门峡、小浪底水库水沙联合调度。? 

又例如为了让学生走近机器人，我们进行了一场机器人展示课，将研究所现有的MOROCS?1（中南一号智能移动机器人）、ASR（广茂达）、AmigoBot（自主移动机器人）、CanDroid（罐头机器人）、MD?375 Rover（人控漫游车）、Fokker D7（人控飞机，1:72）、Rockit OWI?769K（声按、压控火牛机器人）、Hexapod Monster（六足爬行机器人）、Hubo（多机能歌舞机器人）等各类机器人全部拿出来给学生做了功能演示［5］。亲眼看到这么多机器人，同学们都非常兴奋，对人工智能课程的兴趣高涨。? 

在进行案例教学时，引导学生带着问题和求知欲望深入理论的学习，让学生在案例中寻找问题的答案并获取知识。在讲授利用神经网络进行水库调度时，引导学生分析如何确定神经网络的输入端数据，什么是泛化能力以及如何提高神经网络的泛化能力。? 

为了巩固所学内容，可以让学生组成讨论小组对教师提出的论题进行讨论，分小组阐述自己的观点，这样有助于提高学生学习的主动性，还有助于培养学生思考问题的能力和提高理论教学的效果。案例教学的关键在于引导学生利用所学到的理论知识去解释、分析和解决现实案例中的问题，以达到训练学生理论运用和深入理解理论知识的目的。? 

此外，我们挑选了机器人足球、拖拉机扑克牌、中国象棋、五子棋等普遍受人喜爱的智能游戏，让学生亲手设计小型智能游戏软件，在设计的过程中掌握高深的人工智能理论知识，让学生学得会、用得上、记得牢。 

??四、结语?? 

以上谈到的一些教学方法是我们在教学过程中总结体会比较深刻的方面，以供探讨。事实上，要进一步提高人工智能课程的教学质量，还有很多方面需要改革和加强。如不断强调人工智能教师的专业素质，要求他们在讲授好人工智能课程的同时，努力提升出自身的专业素质，给学生一个良好的专业素质导向。其次，在人工智能课程教学过程中还需要有培养实用型人才的教学理念，特别是注重培养有创新意识的实用型人才。注重培养学生的质疑能力，只有通过质疑和提出问题，学生的创新意识才能够得到不断强化，创新思维能力才能够得以不断提高。? 

人工智能学科是一门非常年轻、又非常前沿的学科，有其自身的突出特点，人工智能课程教学必然与其他计算机专业课程教学不同，需要更多的从事人工智能教学的教师在自身的教学实践中不断积累经验，进行广泛的教学交流。 

 

参考文献? 

［1］ 

蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(研究生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2004（8）: 1-4.? 

［2］蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(本科生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2003（8）:288-290.?