時間：2023-09-22 15:33:09
導語：在人工智能課程教學的撰寫旅程中，學習并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優秀范文，愿這些內容能夠啟發您的創作靈感，引領您探索更多的創作可能。
關鍵詞：人工智能；案例式教學；興趣引導教學法；問題驅動教學法
中圖分類號： TP309 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）03-0599-02
人工智能是一門研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的綜合性技術學科[1]，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、迅速發展且與人類生活密切相關的綜合性新學科，其核心研究領域包括模式識別、自然語言處理、機器學習、數據挖掘、人工神經網絡和專家系統等等[2]。
語言信息處理是語言學與計算機科學交叉形成的一門新型學科，其課程體系以語言學、計算機應用、應用數學和認知科學為主干，研究內容是自然語言的自動化信息處理技術，是人類語言活動中信息成分的發現、提取、存儲、加工與傳輸[3]。目前該方向的主要應用領域包括機器翻譯、文獻檢索、信息提取、自然語言的人機接口等。由此可見，為語言信息處理專業開設人工智能課程是必須的。該文針對“人工智能”課程自身特點和語言信息處理專業研究生培養目標，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。
1 以“精”“典”為基本要求的教學內容選擇
“人工智能”課程的突出特點研究內容涉及面廣而學時數較短（大部分高校的研究生專業安排的課程的時數在36到48學時之間）。因而授課時不能追求內容“大而全”，必須“精”，選擇重點、核心基礎知識進行學習，選擇與專業方向最相關的“典”型應用領域進行重點詳細介紹，使學生在有限的時間內學到最有用的知識。“人工智能”課程教學內容總體可以分為三大部分。
第一部分是基礎理論知識，學習人工智能中知識的表示方式（謂詞邏輯表示法、產生式知識表示法、框架表示法、語義網絡表示法等）。語言信息處理專業學生本科專業背景不同（有文科，有理工科），所以該部分教學內容難點在于教學進度和難易程度的均衡。本部分內容可安排8～10學時。
第二部分是搜索與推理，對使用特定知識表示方式表達的知識和問題進行推導或搜索，得出相應結論或搜索結果。本部分安排10～12學時，重點在于啟發式搜索。
第三部分是人工智能中的典型應用領域。對于該部分內容的選擇要以學生專業為中心進行，選擇與學生專業相關性較大的領域進行教學，以期能夠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。本部分主要學習機器翻譯、機器學習、自然語言處理、數據挖掘、多Agent系統等。本部分安排18～36學時。
2 選擇“最合適”的教材
教材是教師教和學生學的主要憑借，教材的好壞在很大程度上決定了教師能否成功“教”與學生能否順利“學”。教材的選擇要以教學對象的特點和教學目標為依據，選擇最合適的教材。在廣泛研讀目前比較熱門的人工智能教材的基礎上，結合教學目標和教學對象的特點，選則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）[1]作為教材。該教材總體也可以分為三部分：第一部分論述了人工智能的三大技術， 即知識表示；第二部分論述推理及搜索； 第三部分論述人工智能的主要應用領域，包括專家系統、機器學習、自動規劃、分布式人工智能和自然語言理解等。與第三版本科生用書相比，增加了如本體論和非經典推理、決策樹學習和增強學習、詞法分析和語料庫語言學等（非常適合筆者的教學對象）。
3 創新型人工智能課程教學方法
“人工智能”課程涉及的知識面廣，既包括基礎理論，也包括具體應用，即有抽象復雜的計算，也有繁雜的系統實現，為此，如何激發學生的學習興趣并保持學生的學習興趣是本課程教學的關鍵。此外，因為是研究生教學，所以更突出學生的主體地位，注重培養學生的學習興趣、自主學習的意識和能力。為此，筆者主要采用了以下幾種教學方法。
3.1 興趣引導教學法
常言“興趣是最好的老師”，如何培養學生對本門課程的學習興趣，激發學生對本門課程的求知欲，是一門課程首要任務。
為了提高學生的學習興趣，筆者在第一節課讓學生觀看美國科幻電影“機器人”的相關片斷，通過機器人安德魯非凡的創造能力、情感表達能力和自學習能力讓學生更好地了解人工智能的目標、意義，激發學生探索人工智能的興趣；在學習“博弈策略”及“極大極小分析法”時，筆者通過讓學生來參與“一字棋”對決游戲說明博弈樹的層次結構原理，通過“人機對弈”說明“α-β剪枝技術”引入的必要性；通過“啤酒與尿布”的故事說明數據挖掘技術在現實生活中的應用，讓學生認識到人工智能并不是虛無抽象的學科，而與人們的生活息息相關，激發起學生用人工智能相關技術解決現實問題的興趣。
3.2 問題驅動教學法
在講授基礎理論時，如“不確定性推理”、“數據挖掘”等這一類型內容抽象、算法復雜的知識時，采用了問題驅動式的教學方法。
教師首先提出與內容相關的若干問題，并為學生相關的資料或向學生提供找到問題的一些線索，讓學生帶著問題去思考、分析和討論等方式來查找答案，主動獲取知識，應用知識，教師在必須的時候還需給予一定的引導和幫助。如在講授產生式知識表示法時，以“動物識別系統”問題原型，給出學生系統模型，讓學生編寫一個能夠用來進行動物識別的應用程序。
此教學法很好地培養學生解決問題的能力，形成研究的態度，提高認知能力。
3.3 實踐教學法
“實踐是檢驗真理的唯一標準”。人工智能課程中，能夠動手實踐的知識一定要讓實踐。
在講“專家系統”的構造步驟時，用“營養專家系統”為案例進行介紹，將該專家系統分解為一個個小的具體任務（如知識庫構建、規則庫的構建、界面設計等），并分配給不同的學生，學生按照專家系統的一般構造步驟去完成相應的任務，最終完成一個完善的系統，從而達到掌握專家系統構建的教學目標。
實踐教學法可以提高學生分析、解決問題的能力和動手能力，并可以進一步加深對理論知識的理解。
3.4 案例教學法
案例教學法是將案例討論的方法運用到課堂教學活動中去，教師根據課堂教學目標和教學內容的需要，通過設置一個具體的案例，引導學生參與分析、討論、表達等活動，讓學生在具體問題情境中積極思考、主動探索，以提高教與學的質量和效果，培養學生認識問題、分析問題和解決問題等綜合能力的一種教學方法[4]。案例教學法中教師扮演設計者和激勵者的角色，鼓勵學生積極參與典型案例的討論，重點掌握教學進程，引導學生思考，組織討論研究，進行總結、歸納，同時教師也參與到學生共同研討。不但可以發現自己的不足，也可以從學生那里可以了解到大量感性資料。該教學法有利于調動學生學習主動性，通過生動具體的案例介紹可以促進學生對知識的理解和實際應用。
人工智能授課中，對于產生式系統和自然語言理解系統的有關概念及系統構成技術，采用了案例教學法。
在介紹產生式系統時，我們以動物識別系統為案例進行介紹。案例教學通常可以分為3個步驟，即案例引入、案例分析和案例總結。案例引入過程介紹產生式的語法和語義、產生式系統的組成及工作原理后，通過屏幕演示動物識別系統的運行過程使得學生能夠獲得老虎、金錢豹、斑馬、長頸鹿、鴕鳥、企鵝、信天翁七種動物的一些特征；案例分析階段通過向學生展示使用Prolog編寫的動物識別系統源程序，詳細介紹設計思想以及實現過程。該過程是案例教學的關鍵，教師引導學生進行案例分析，之后由學生進行補充，師生共同討論力求系統得以更完善；案例總結階段由老師對學生的討論情況進行總結，在總結討論情況的基礎上提出一些問題（例如如何進一步提高系統的效率？）。
在介紹自然語言理解系統時，以自然語言情報檢索系統LUNAR[5]為例進行介紹。從LUNAR系統的詞法分析、語義解釋和問題回答三個階段進行詳細分析。經過案例引入、案例分析和案例總結三個階段，使得學生對LUNAR系統的設計步驟、關鍵技術及設計思路有深入的了解。之后，要求學生寫出案例分析書面過程，并完成課后作業“指揮機器人的自然語言理解系統SHRDLU”。
4 課程考核方式的改革
研究生教育以培養學生的能力和素質為主要目標。人工智能課程的考核方式也以此為目標，采用以考察理解應用為目的的論述題，或結課論文形式進行，同時注重平時考核。平時考核以學生查資料的能力、閱讀相關文獻即完成課后作業的情況為考核對象。
5 結束語
為了提高人工智能課的教學質量，根據課程及教學對象的特點，結合教學過程實際問題，采用了合適的教材，安排了合適的學時，在教學過程中綜合各種教學方法的優點，并采用了適當的考核方式。教學結果表明，通過這些嘗試，提高學生學習的興趣和積極性，取得較好的教學效果，學生能夠有意識地使用人工智能中的相關知識、思想來進行學術研究。
參考文獻：
[1] 蔡自興，徐光祐.人工智能及其應用——研究生用書[M]. 第3 版. 北京：清華大學出版社，2004.
[2] 廉師友.人工智能技術導論[M].西安：電子科技大學出版社， 2002.
關鍵詞：人工智能；教學內容；教學方法
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A
1 引言
人工智能(AI)是二十世紀五十年代后期興起的利用計算機模擬人類智能活動去求解問題的學科，與空間技術、原子能技術一起被譽為二十世紀三大科學技術成就，目前廣泛應用于專家系統、機器翻譯、語音識別、文字識別、計算機視覺、機器人、電子游戲等方面，已經成為計算機技術發展以及許多高新技術產品中的核心技術。
為了適應人工智能技術日益廣泛的需要，國內外高校普遍開設了“人工智能”方面的課程，特別是作為計算機方面專業的核心課程之一。我校自從1993年開始為自動化專業本科生開設“智能控制”選修課，1996年為自動化、計算機、機械等專業本科生開設“人工智能導論”、“人工智能及其應用”課程。目前，我校軟件學院、信息學院、機電學院都開設了“人工智能導論”課程，已經成為計算機科學與技術、軟件工程、數字媒體技術、自動化、機械制造與自動化等許多專業本科生的一門重要的技術基礎課程，也是面向包括人文社科等全校所有專業的公選課之一，其目的是使學生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步學習和掌握人工智能的基本技術和前沿內容，拓寬知識面，啟發思路，為學生提供最基本的人工智能技術和有關問題的入門性知識，提高學生應用開發軟件的能力和水平，為今后在相關領域的研究和應用奠定更為堅實的基礎。因此，建設好“人工智能導論”課程具有重要意義和很廣的受益面。
由于人工智能是交叉學科，涉及面廣、內容抽象、不易理解，學生往往有望而生畏的感覺，在教學過程中，老師教、學生學都比較吃力。為了更好地實現上述教學目標，提高本課程的教學質量，協調好教與學的雙邊關系，使學生由望而生畏的感覺，變為有用有趣的感覺，根據已有人工智能課程在教學與實踐方面的經驗和方法，結合“人工智能導論”課程的近幾年教學實踐，對課程的教學體系、教學內容、教學方法、教學手段、考核方式等方面進行了探索總結。
2 調整與優化教學體系和教學內容
“人工智能導論”是計算機科學與技術、軟件工程、數字媒體技術、自動化、機械制造與自動化等許多專業本科生的一門重要的技術基礎課程，也是面向包括人文社科等全校所有專業的公選課之一，其研究領域及內容十分豐富，涉及的基礎面廣。因此如何選好教學內容，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，是一件重要而又困難的事情。
進入21世紀以來，人工智能學科又有了新的發展。為了及時反映人工智能研究和學科的最新進展，我們修訂了“人工智能導論”的教學大綱，對教學內容進一步優化和更新，極大充實了各個系統的內容。我們確定的教學內容主要分為三部分：第1部分為概論，介紹人工智能的基本概念、基本內容、主要研究領域及發展過程；第2部分是知識表示，推理和搜索技術，討論幾種常用的知識表示方法、推理技術(包括確定性推理方法和不確定推理方法)和搜索求解策略；第3部分是人工智能應用研究領域，包括專家系統、自然語言理解、機器學習、人工神經網絡、遺傳算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基礎理論，是人工智能的重要基礎，應該循序學習。第3部分是人工智能的應用，由于每個研究內容都相對獨立、自成體系且有其專門的學術著作研究、熱點，因此針對高等院校的本專科生來說，不必循序學習，而且結合專業特點可以選擇其中幾個研究領域。例如對自動化專業的學生來說，可以選擇專家系統、人工神經網絡、遺傳算法等，同時可增加在自動控制領域的應用，包括專家控制、神經網絡控制和進化控制等熱點：而對計算機科學與技術專業來說，可以選擇專家系統、自然語言理解、機器學習等，并輔以動物識別系統、語音識別系統、智能機器人等實例。總之就是要把握課程性質和教學目的，調整本課程教學體系，優化教學內容，讓學生以有限的時間學到人工智能的基礎知識和基本方法。
另外，在選擇和確定教學內容時必須兼顧基礎知識和新興技術，注意與相關課程(如離散數學、數據結構、概率論、自動控制原理、Matlab系統仿真、面向對象的編程技術等)的鏈接，密切理論與實際的關系，通過課堂講授和課外訓練，注意學生能力培養，提高他們的學習效果和整體素質。
3 加強課程立體化建設和系列教材研究
在課程的立體化建設中，教材充當了地基的角色，所有的課程內容安排，無不體現出以教材為基本，以教材為模板。所以本著基礎、實用的原則，我們先后編著出版了《人工智能及其應用》課程教材導論部分概括性強，引人入勝；基礎部分系統全面，敘述深入淺出，循序漸進；應用部分密切理論與實際關系，典型形象。其中第二版在第一版的基礎上，增加了證據理論、模糊推理、神經網絡等理論的一些典型應用，使學生能夠更深入地理解和應用這些理論；另一方面，又新增了自然語言理解及其應用內容，以適應目前計算機翻譯、人機自然語言交互等技術日益廣泛應用的需要。系列教材適應了人工智能導論新課程開設的需要，反映了人工智能學科的發展，為人工智能課程確立了基本框架，發揮了重要作用。系列教材的問世不僅解決了本校“人工智能導論”課程教學用書的問題，而且也被各兄弟院校普遍采用，促進了該課程的普遍開設，推動人工智能學科的發展。
為了配合教材第二版的教學和自學，在已有教學經驗和教學成果積累的基礎上，制作了高質量的教學課件和完整的教學視頻錄像，并刻錄成光盤隨書供讀者使用；同時又研究與開發了網絡課程(http：//)，以更好地調動學生的學習興趣和主動性，促進本課程的教學改革。
包括主教材、電子教案、教學視頻錄像、網絡課程及教學資料庫等在內的課程立體化建設符合二十一世紀高校教學的要求，支持教師提高教學手段現代化的水平，更貼合學生的學習需求。
4 改革與創新教學模式和教學方法
在“人工智能導論”課程教學的過程中，我們積極探索教學新路，經過數年辛勤試驗，結合蔡自興教授等對人工智能課程的建設經驗，對課程的教學模式和教學方法進行了如下一些的改革與創新。
(1)通過多種途徑激發學生的學習興趣
“興趣是最好的老師”，“人工智能導論”課程的學習效果，直接受到學生興趣和參與意識的影響。由于這是一門導論性前沿課程，一般來說，學生開始學習興趣很大。但是，當一些學生開始接觸到抽象概念和算法時，往往感到不易接受。我們通過各種途徑和方法，激發和培養學生的學習興趣。例如，鼓勵學生參與課堂討 論、布置讀書報告和課外實驗、以問題為導向的啟發式教學、專題討論／辯論等形式。特別，我們精心組織和準備了模糊控制技術及其應用、智能機器人技術與應用、智能交通、BCI(腦機交互接口)等專題，以及智能調度軟件、語音識別系統、動物識別系統、足球機器人比賽、機器人軌跡跟蹤、倒立擺的智能控制等課內演示，使學生擴大了眼界，增加了感性知識，達到提高學生學習興趣的目的與效果。
(2)面向問題的啟發式教學
人工智能中的許多問題，有的似是而非，有的引人入勝。在教學中，有意識的提出相關問題，提請學生思考，鼓勵學生提出自己的猜想和解決方案。然后逐步進入教材中的解決方案，啟發學生求解這些問題，并進行分析和比較，從而強化了學生學習的主動意識和參與意識，提高了學生的學習積極性。例如，在講到比較抽象的“遺傳算法”時，提出“遺傳算法如何用于優化計算?”這一問題。針對該問題，先從“達爾文的生物進化論”入手，討論“遺傳”、“變異”和“選擇”作用；然后通過一個簡單的例子，從特殊到一般地啟發學生思考“遺傳”、“變異”和“選擇”的實現，最終讓學生與教師一起導出遺傳算法用于優化計算的基本步驟。這樣，學生不但從中學習了遺傳算法，而且得到一次邏輯思維的訓練，取得很好的教學效果。
(3)課堂辯論與交互式教學
組織課堂辯論，討論的議題包括人工智能的應用前景和其他比較等有爭議的問題。學生對這些問題展開了激烈的爭論，激發了學習潛能，明確了學習目標。例如，為了加深學生對智能機器人內涵的理解，我們組織了“機器智能能否超過人類智能”的辯論會。會前正反雙方結合本課程內容及其相關知識，認真進行準備；辯論會上正反雙方唇槍舌戰，激烈爭辯，氣氛熱烈。辯論后，學生余意未盡，討論熱情不減。無論是哪一方獲勝，都達到了預期的效果。教學中我們還注意采用了多種交互式策略，如課堂上教師提問可鼓勵或指定學生提問，也可由學生自由地就某個知識點進行主題發言后老師點評等。
(4)個性化學習與因材施教
在本課程教學過程中注意對學生因材施教和個性化教學。例如，通過組織學生進行讀書報告的形式，鼓勵學生從多方面、多角度考慮問題，多提新穎思想，有意識地鼓勵優秀學生探討比較深層的內容，并輔導優秀學生將其成果以科技論文和發表文章的形式轉化為成果。又如，在教學設計和實驗設計中，注意要求學習有余力和興趣的學生選作部分探索性、創新性的功課和實驗(選學內容，如模糊控制器的設計、進化控制等)，從而引導學生發揮個性優勢，達到因材施教的目的。同時注意分析學習較差的學生的具體困難，進行有針對性的指導。
(5)多媒體與網絡教學的使用
本課程在PPT演示文稿和網絡課程上，采用了大量的多媒體表現形式，如視頻、動畫、聲音和圖像等。目的在于使得人工智能抽象的知識形象化，便于學生理解。例如，課內讓學生在線觀看涂曉媛博士的計算機動畫“人工魚”的錄像片段、人工生命Floy中生命智能體在環境中不斷的適應進化構成演示等，有助于加深學生對所學知識的理解，促進教學水平的提高，激發了學生對課程的興趣，使學生創新意識得到增強。此外，隨教材附贈的教學光盤和開發的網絡課程(http：//)提供了學生課外自學用的高質量的電子課件、完整的教學視頻錄像、豐富的實驗和案例資料等，以更好地調動學生的學習興趣和主動性。
(7)理論與實踐結合
在教學內容安排上，注意理論聯系實際，適時布置一些人工智能實驗給學生進行課外練習。設計的課外實驗包括產生式系統實驗，歸結反演實驗，主觀Bayes推理網絡實驗，A搜索實驗，以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟蹤系統、兩車追趕模糊控制系統、神經網絡模式識別仿真、遺傳算法優化計算等實驗。通過實踐和參與，保持學習興趣，有助于學生對人工智能基本概念和難點的理解，掌握基本方法和技術，為從事智能系統應用開發打下基礎，從而達到教學目的。例如，我們組織學生參觀我們的研究生綜合自動化實驗室，觀看機器人臂取物、倒立擺控制、語音識別軟件、指紋識別軟件、智能調度軟件等演示，密切理論與實際的關系。
我們在教學改革實踐中探索的這些教學方法，有利于充分激勵學生的學習積極性和主動性，有利于鼓勵學生發揮獨立思考和創新思維，有利于多方位培養學生學習發現問題、分析問題和解決問題的能力。
5 運用多樣化的教學手段和考核方式
5.1 多樣化的教學手段
采用現代信息技術進行教學，構筑“人工智能導論”課程的現代教學模式，是本課程的主要特點之一。教學過程中采用了多媒體教學課件和網絡課程相結合的方法，充分利用多媒體的豐富表現形式，利用網絡課程的交互性、情景化等，進行教學。采用的方法包括：
(1)抽象知識內容的多媒體表示
通過動畫和視頻來演示抽象的概念、算法和過程，包括機器人軌跡跟蹤、機器人臂取物、足球機器人比賽、倒立擺控制、“人工魚”等錄像片段，以及智能調度軟件、語音識別系統、指紋識別系統、動物識別系統等軟件演示。
(2)通過PPT撰寫教案
精心編制PPT，組織好課件內容，做到圖文并茂，提綱挈領，便于學生理解，便于教師講授。
(3)開發與應用網絡課程
“人工智能導論”網絡課程較好的實現了交互性、在一定程度上實現了學習過程的情景化。在交互性方面，通過網絡課程的課堂練習和章節練習，評價學生的學習情況，并給學生提出學習建議。在情景化方面，采用了在線答疑形式，使得學習過程豐富有趣。
(4)先進實驗系統的觀摩與演示
利用我們的研究成果等有利條件，有針對性地對學生進行成果演示(包括智能調度軟件、語音識別系統、指紋識別系統、動物識別系統等軟件)，使學生知道學了有用，而且很有用，很有趣，很有意義，從而進一步誘導學生的學習興趣，鞏固了課堂所學知識，提高了教學質量。
教學效果通過上述先進的現代信息技術的應用，不僅極大地提高了學生的學習興趣和主動性，而且也取得很好的實際教學效果，提高教學質量。
5.2 作業、考試等教改舉措
(1)改革作業方式與方法
改變過去那種單純的書面習題作業，發展成為必須交給教師評閱的書面家庭作業、不必交給教師的課外思考題目、口頭布置的思考題或閱讀材料以及大型作業等。其中上交作業通過網絡進行，教師批閱后的作業也通過網絡返回給學生，實現了作業呈交和返回的網絡化。
(2)改革考試方式與方法
如何對本課程的考試方式進行改革一直是我們探索的問題。我們綜合考慮課堂出勤情況(10％)、平時正式作業成績(20％)和期末課程考試(70％)，進行綜合評分。期末考試有時采用綜合試題考試，出幾個大題目讓學生選擇其中幾個進行開卷筆試，當面交卷后評分；有時采用課外開卷論文結合或口試面試。最近，我們還對部分學生結合實驗或實際問題提問等進行考核。我們正進一步改革、試驗和探索，使考試成為衡量與培養創新能力，促進學生學習主動性和提高課程教學質量的重要環節。
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Study on Intelligent Game Development and Design Teaching
YU Hong, WANG Guoyin, LIU Hongtao
(Institute of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts & Telecommunication, Chongqing 400065, China)
關鍵詞：機器智能；教學方法；專題文獻調研；演講；討論；編程；學生評價
自2005年北京郵電大學在國內得到教育部批準設立智能科學與技術本科專業開始，機器智能課程就被設定為一門重要的專業基礎課。在2008年全國智能科學技術教育學術研討會上，機器智能課程被確立為第一批三門核心課程之一。作者曾在2009年全國智能科學技術教育學術研討會上對該課程內容的建設進行了探討[1]，在此基礎上，結合教學實踐工作對于該課程的教學方法也進行了一些摸索。
1相關教學方法
機器智能是新出現的課程，可供參考的國內外資料較少，我們主要對相關的人工智能課程的教學方法進行了調研和學習。陳白帆、蔡自興等的人工智能精品課程教學方法在國內最具代表性[2]，開設課程設計，學生根據自己的興趣組成小組選題。多媒體課件和網絡課程相結合，采用啟發式教學，舉行課堂討論等。王甲海[3]等探討啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化的思想。劉興林[4]從教材選擇、教學內容和方法、考核方式等做了一系列教學改革。韓潔瓊[5]等提出注重激發學生的學習興趣、加強對實驗教學的重視。白潔[6]等提出與學科發展前沿接軌，注重培養學生的創新能力。朱紅[7]等對圖搜索內容進行有效的教學設計。王璐[8]等設計了應用型和研究型的教學情境。
國外人工智能課程建設具有更長的時間和更多的積累。很多大學在人工智能課程中圍繞游戲引入工程項目。Jeffrey等[9]引入基于Blackjack游戲的優化模型來進行人工智能課程教學。Hansen等[10]開發了Glomus教學系統，引導學生在邏輯證明游戲過程中學會重要概念。Douglas等[11]針對電腦游戲中的人工智能的課程教學提出了學生教學生的方法。Ingrid等[12]以機器學習為主題把人工智能中分散的重要概念統一到一起。
2教學實踐
2.1總體思路
在本課程教學實踐過程中，總體思路是根據教學基本要求和主要內容形成的。詳細的教學基本要求和內容參見文獻[1]。基于此，對本課程的教學實踐進行了如下分析。
1) 教學內容極其豐富多彩，如果需要詳細地講授，每一個章節都可以成為一門課程，64學時的時間是遠遠不夠的。
2) 本課程是一門成長中的新課程，其中既要包括智能領域學者們研究了幾十年的重要成果，也要涵蓋當前國內外最新研究現狀的了解和把握，才能讓學生們感受到當前時代的脈搏，了解到本專業的魅力。
3) 智能科學與技術也是一門實踐性很強的學科，其中很多技術都已經或正在社會生活中發揮著重要作用，學生們更渴望能夠在學習實踐中掌握和推進這些技術。
4) 任何教學過程，如果只是單方向的教師講、學生聽，很難達到良好的效果，必須要調動學生的主動學習興趣，讓學生真正參與到教學過程中來，才能實現教與學的雙向促進。
于是，我們采取了以點帶面的方法，抓住其中的關鍵點進行細致地講解，其余的內容則根據側重面的不同，分別采取啟發式教學的方法，如專題文獻調研、演講、討論、動手實驗、學生評價等方式推動學生主動學習相關知識和技術，實現知識拓展和興趣培養。
2.2專題文獻調研
這是我們借鑒了帶研究生做課題的經驗而提出的一種方法。每次開始講授這門課程的時候，學生們都會問：為什么我們課程的名字跟其他人工智能的課程不一樣？內容上有什么區別？我也都會給出我們的回答，但是總感覺學生并沒有完全理解。考慮到智能科學技術專業本身就是一個新鮮事物，機器智能課程也是新近提出的，目前并沒有完全定論，屬于前沿探索的問題。因此，我們提出進行專題文獻調研的方法，希望讓學生通過自己的廣泛閱讀、比較和分析，更加深入地了解本課程。
我們首先給出需要調研的問題以便引導學生的調研方向，即國內外關于智能科學與技術專業的建設情況如何？機器智能、人工智能、神經網絡及其他相關課程的建設情況如何？這些不同于學生們以前在其他課程中遇到的作業或問題，沒有固定的求解思路，沒有確切的標準答案，但卻都是學生們非常關心的問題，因此極大地激發了同學們的學習興趣。我們鼓勵大三學生自由組合，每3～4人組成一個課程小組，每組由一位組長負責組織管理，如召集小組討論，共同制定調研計劃，分配調研任務，綜合調研結果等。這種形式對于大三的學生畢竟是新的嘗試，開始的時候學生們對于如何進行文獻調研不太清楚，我們在給學生介紹文獻資源和調研方法的同時，也邀請了幾位研究生來到課堂上現身說法，學生們普遍反映非常好。
經過1～2周的文獻調研，學生們交上來的作業令人非常滿意。內容涵蓋了人工智能、機器智能、計算智能的概念，國內設置本科智能科學與技術專業的高等學校及其專業定位、培養方案、主干課程、實驗課程、畢業生去向，美國、英國大學人工智能專業研究生排名，國內外著名大學的人工智能、神經網絡相關課程教學內容、實踐設計、參考教材等等。各組調研內容之間有一些交叉，證實了本領域的一些共同特點，如人工智能課程的知識表達與推理、搜索、專家系統、自然語言處理等經典內容；各組的調研結果更有很大的不同，既反映了學生們思考問題的角度是多樣性的，也反映了智能科學技術專業建設和機器智能相關課程的教學是多樣性的。經過比較和分析，學生們對本課程的理解清晰多了，學習態度非常積極，希望探索智能奧秘的熱情極為高漲，為后面的教學打下了良好的基礎。
2.3動手實驗
實踐出真知，我們在理論教學的同時也特別注重實驗環節的設計，學生通過動手實驗加深對理論知識的理解和運用。對于本課程的重點模塊內容，如BP算法、啟發式搜索，我們都給學生布置了以組為單位的實驗作業。為了激發學生的主動性和創造性，還對每個作業給出了擴展性的要求。以BP算法的實驗為例，我們要求各組在充分理解BP算法原理的基礎上，編程實現手寫數字0～9的訓練和識別功能。我們也給出了擴展性要求：可以通過自己查閱文獻，尋找提高BP基本算法性能的方法和技術；可以不限于手寫數字0～9的識別，自主選擇感興趣的其他模式信息進行實驗，如語音信息、手寫英文字母、手寫漢字等。
學生們開始面對這個作業的時候非常迷茫，不知從何處下手，我們一方面鼓勵學生要有信心，不要有畏難情緒，一方面就相關內容安排課堂重點討論，首先要正確理解和掌握經典BP算法的基本原理，包括其數學推導的全過程，然后從如何構造單一神經元和激勵函數開始，進而討論如何實現一層神經元和相鄰層神經元的計算，以及如何進行誤差計算和反向權值調整。學生們逐漸對實驗作業有了深刻的理解，開始動手設計自己的神經網絡，隨著一個個步驟的實現，學生們之前的很多疑惑都豁然開朗，對BP算法充滿了興趣。很多組的同學對測試的識別率不太滿意，都主動去圖書館查閱相關資料，嘗試了一些改進方法和技術，如改變多種神經元激勵函數、加入動量項微調權值修正量、自適應變步長算法等。
有一個組的作業給我印象極其深刻，因為他們勇于挑戰了BP神經網絡實現語音信息0～9的識別，不但很好地掌握了BP基本算法及其改進：變步長法和引入動量項法，還自學了錄音、音頻信號分幀、加窗、MFCC特征提取等。他們對待本課程的熱情，還有他們表現出來的巨大的潛力都讓我感動，讓我對我們的專業和課程建設的未來充滿了信心和希望。
正是應對了“理論與實踐相結合”的經典理念，半年里64個學時完成后，從學生們的直接反饋中發現，他們理解掌握最為深刻的內容恰恰是他們曾經動手進行程序開發的內容。這充分表明了在本課程的教學過程中注重動手實踐能力的訓練和培養的重要性。
2.4演講、討論與評價
這也是我們在教學過程中探索出來的方法。專題文獻調研和動手實踐的作業極大地調動了學生們的積極性，效果也非常好，但作為一門課程，還是要有一個分數的評價。以往都是學生把作業交上來，老師統一評分。現在面對如此多樣性的作業，老師個人的評價顯得并不充分，我們認為學生們相互之間做的工作類似，能夠理解各組作業的特色和工作量大小，在評價上更有發言權。因此，我們提出了一種同學參與評分的方案，即演講+討論+評價。
首先是演講。為了使評分過程做到公開、公正、公平，我們在各組完成一次文獻調研或者動手實驗之后，都要求各組準備好演講的文件和相關材料，包括ppt文件制作、程序演示、功能測試等，專門抽一次上課時間用來進行各組的集中演講，展開實踐經驗的深入交流。每組派出一位代表來演講，介紹本組作業的詳細情況并演示。介紹完畢，就進入提問和討論環節，老師和同學都可以就其中的任何問題提問，也可以進行程序功能的現場檢測。這一方面活躍了課堂氣氛，使得學生們大大增強了對于重點內容的理解和掌握，另一方面，各組之間可以相互學習，拓展視野，開闊思路。同時，這也很好地鍛煉了學生的組織和演講能力。最后是評價，也是各組選派一名代表，就像各類比賽中的評分專家一樣，根據各組的演講、提問、回答、演示等，綜合給出一個評分。這種形式對于學生們也是很新奇的，大家都很認真地對待，基本上每次評分都能很好地反映出各組的水平。同時，這也激發了學生們的主動性和創造性，因為只有真正的努力和過硬的成績才能獲得各組同學的一致好評。
2.5創新性研究
我們鼓勵對本課程相關領域具有濃厚興趣、能力較強的同學自發組成小組，基于課程所學內容進行深入分析思考，提出創新性的課題展開研究，并在合適的時機鼓勵學生們利用課程相關的知識積極參加各種競賽，從今年開始中國人工智能學會主辦的全國大學生智能設計大賽將是今后我們努力的主要方向。2010年，我們選擇了三星公司面向大學生的bada應用開發試點活動作為第一次嘗試。學生們經過三個多月的努力，獲得兩個三等獎和兩個優秀獎。經過競賽鍛煉，學生們不僅加強了對于課程相關知識的理解和掌握，增強了研究開發能力和自信心，更加深了對于本專業的濃厚興趣，為本專業和本課程的建設提供了強有力的支撐。
2.6專家講座
我們先后邀請到了國內外的專家學者來給學生進行專題講座。國際計算語言學會主席、美國南加州大學信息科學研究所Prof. Eduard Hovy關于什么是智能的講座，首都師范大學人工智能領域著名教育專家王萬森教授關于模糊邏輯與推理的講座，都讓學生們感受到了大家的風范，靈活生動的講課風格受到了學生的高度贊揚。
3教學反饋
在北京郵電大學組織的2010年學生評教工作中，本課程得到了97.46的高分(滿分100)。以下是我們收到的一些學生的反饋意見。
1) 實踐時間充裕，在解決問題的過程中培養了一種能力。作業不死板，給出一個框架思路，同學可以自由發揮。還地鍛煉了大家的團隊合作精神，專注于自己擅長的領域才能做的更好。讓同學們自己放開去做，在出錯時及時交流糾正是一種很自由、很開放的學習模式，這樣的氛圍可能不會培養高的分數，但會收獲高的能力。
2) 教學形式較為新穎，不是采用以往講授知識的方式，而是采用了更為貼近實際的方式，在開學初就分組，拋棄了筆上作業，改用實際的編程、查找資料等方法，更能調動大家的學習積極性。驗收作業也不是以往老師收上去批改后發下來這種千年不變的形式，而是讓同學互相打分，這種方式更為客觀而且可見，更加公平。最后感謝李老師一學期以來的教學與幫助，也感謝實驗室所有老師和助教的幫助，也相信咱們智能科學與技術專業，機器智能這門課程會越來越完善、成熟。
3) 感覺比較實用、有意義。從大學開始接觸的都是純理論的課，這門課上需要做實踐編程作業，我學習了機制與算法實現，更重要的是能讓我們在解決實際問題中提供一些從未有過的思路。比如我在百度俱樂部參加一個如何構建購物網站的工作，需要垂直搜索技術，把各大購物網站的價格列出來，可是有些網站，如京東商城是采用圖片形式顯示價格的，很多研究生也沒做出來，我用了機器智能中的BP算法解決了這個問題，當然需要一些圖像處理技術。總之，試驗后我們得到的是一種解決問題的思路，所以我覺得在提供知識的基礎上使用實驗技術加深對知識的理解效果很好，實驗就是最好的作業。
4) 隨著我們步入大三，越來越感受到智能領域的廣博精深。就像老師教學的課件一樣，每個知識點的擴充都能組成新的一章。本學期感觸最深的除了三星競賽此外還有兩點：一是李老師上課講的內容充實，從神經網絡到機器情感，從BP到A*，幾乎把智能領域經典的模型算法都覆蓋了。第二點就是本學期李老師請來了很多professor(巨開心哈)。我覺得看看別的學校甚至別的國度的“大牛們”都在研究什么，有利于我們拓寬眼界，開闊思路。希望李老師以后也辛苦聯系他們，讓學弟學妹們也享受這種待遇。
4結語
本文對機器智能課程的教學方法進行了探討，針對不同模塊的教學內容，提出并實踐了專題文獻調研、演講、討論、動手實驗、學生評價、創新性研究、專家講座等教學方式，收到了較好的效果。今后還要緊跟智能科學與技術的發展進一步豐富本課程教學的前沿性和創新性，在力圖編一本比較好的教材的同時，著手研究多種資源和手段的運用。
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Teaching Practice of Machine Intelligence
LI Lei, LIU Pingan, WANG Xiaojie, ZHONG Yixin
(Department of Intelligence Science, Beijing University of Posts & Telecommunications, Beijing 100876, China)
關鍵詞：高校；人工智能；倫理道德教育
中圖分類號：G642.0文獻標志碼：A文章編號：1674-9324（2019）41-0144-02
一、人工智能課程倫理考慮的基本內涵
人工智能課程中進行倫理考慮，是在人工智能課程中有針對性地加入道德教育的元素。在方式上，可以借用西方的“隱形教育”方式。在內容上，必須符合中國的人工智能發展態勢，更要受中國社會主義核心價值體系的引導。目前中國的人工智能課程，過度偏向于技術性。尤其是許多社會機構提供的課程，更是偏向于功利性，目的在于讓學習課程的學習者快速獲得工作。因此，必須從源頭入手，對這些社會機構進行一定的約束和規范，對人工智能課程內容進行整體的架構。
二、高校人工智能課程中倫理考慮的必要性
（一）我國對于科技工作者職業道德建設的要求
首先，科技工作者的職業道德建設是促進社會治理體系現代化的必然要求。加強社會治理制度建設，一靠法治，二靠德治。中國正聚焦力量加強自主創新，科技是第一生產力。基于當代中國語境下，科技工作者的職業道德建設就至關重要。科技工作者對自己的社會責任與倫理責任應該有著充分的理解，在科研活動中既要著眼于為社會提供科學技術上的新成果，同時也要強調在倫理道德建設中起到應有的作用。
其次，從長期看，科技工作者的職業道德建設利于國家科技的發展，利于促進科技難題的解決。發展是連續和間斷的同一，科技發展不能一蹴而就。在面臨科技瓶頸問題時，就更要求科技工作者具有堅韌不拔的品質和無私奉獻的精神。這些精神都是進行職業道德教育中的重要內容，也是科技工作者承擔的社會角色中必不可少的特質。
最后，高尚的職業道德是科技工作者奮進的不竭動力。一個科技工作者只有站在最廣大人民的立場上，奉獻自我才能成就事業。隨著全球化的發展，受西方“享樂主義”的負面影響，科技工作者只有更加堅守自我、承擔社會責任，才能具有不斷前進的精神支柱。
（二）對解決人工智能倫理困境的源頭性作用
隨著人工智能應用領域的廣泛化，以及應用群體的普及化，難以避免的帶來一些倫理問題上的困境。例如倫理學中經典的“電車難題”，在當代科技發展中也出現了在人工智能領域的“無人車難題”。無人車產生事故的責任歸屬與分配就是目前很多學者在關注的倫理問題。人工智能的發展對當前的法律規制，還有現存的人倫規范都產生了挑戰。人工智能的未來發展方向，在操作性上要避免技術鴻溝，在設計過程中要堅持算法公開化、透明化，并且在出現數據漏洞時應盡快地進行自我修復。這對于科技工作者自身的素質提出了很高的要求，不但要求科技工作者自身的知識素質與知識能力過硬，而且要求科技工作者要嚴于律己，具有較高的思想道德素質。要求科技工作者對于人工智能的發展保持理性的態度，堅持為國為民。許多科幻電影和小說中都體現了未來人工智能發展到一定階段時，人與機器產生的情感迷思。作為科技工作者，在設計與調整過程中都應保持情感中立，勇于承擔社會責任。目前我國正處于人工智能發展的初級階段，人工智能尚不能擁有自主意識，人工智能的行為責任必須要找到其背后的擁有自主意識的人。無論是現階段還是未來，作為人工智能產品開發者與設計者的科技工作者樹立正確的價值觀和承擔相應的社會責任是十分必要的。科技工作者的知識層次與道德品質在某種程度上說，是研發人工智能產品的起點。因此，對科技工作者的成長過程中進行持續的道德教育，使其樹立高尚的道德觀念，對于解決許多人工智能帶來的倫理困境都具有源頭性、基礎性的作用。
三、高校人工智能課程與倫理道德教育的結合方式探索
（一）高校人工智能課程資源的充分運用與更新
從資源形態上看，實物化資源與虛擬化資源，線上資源與線下資源都應充分運用。隨著智能校園的普及，有基礎條件的地區與校園可以充分運用好身邊的人工智能。人工智能課程是一門理論與實踐相結合的課程，因此課程的內容也不能僅停留在理論層面。除了對于學術資源的運用，也應當結合實體的人工智能產品進行學習。但因為人工智能的發展程度還沒有普及化，人工智能機器人也遠沒有達到觸手可及的程度。因此運用新媒體技術，通過虛擬現實的手段進行在教學過程中的知行結合是可以嘗試的路徑。VR技術在網絡設備硬件教學中可以節約成本，便于人工智能課堂的普及化。在理論教學中，可以通過與虛擬機器人的交互增強趣味性。VR技術有3個最突出的特點：交互性、沉浸性和構想性。課程設置者可以充分借助VR的沉浸性設置相應的場景，讓課程學習者通過對特定道德場景的判斷引出思考。這種新媒體手段既可以更新原有課堂知識的教學教法，更適合作為倫理教育走入人工智能課堂的重要媒介。
從資源時態上看，人工智能課程資源必須隨著人工智能的發展而不斷更新。從現實角度來看，最初開設人工智能課程時，其教學目標還是相對簡單的——即培養學生的創造性與知識能力。但隨著人工智能的普及應用，產生了許多人工智能語境下的道德困境。從指導思想來看，我國逐步走向世界舞臺，隨著實力增強指導思想也是不斷變化的，新時代會提出新目標，為了實現中華民族的偉大復興，課程內容的豐富也是十分必要的。因此，人工智能課程若要符合時代需要，就需要不斷地更新課程資源。人工智能這一學科是具有學科交叉性的，與之相關各個領域的最新前沿問題都需要結合相應的道德教育，只有這樣才能適應時代的發展。
（二）高校人工智能課程內容的合理架構
對于不同年齡層次的人工智能課程，必須考慮到不同群體的教育規律。提出合理的教育目標，用不同群體可以接受的方式方法才能達到最優的教學效果。我國人工智能課程目前的課程架構中，已經有學者進行了分年齡層次的研究。人工智能課程可以規劃為專業性逐漸增強的、從邊緣到中心的課程層級系統。對于高校本科生和研究生來說，人工智能課程設置內容必須具有專業性。在上文的課程體系建構中添加了藝術、文學、哲學等內容，其中包含對于人工智能倫理學的思考與認識。但在某種意義上這些青年的社會價值觀就代表了未來科技工作者的社會價值觀。因此在這一階段，人工智能課程的架構與實施，國家應加以引導和監督。一方面需要建立統一標準的高校人工智能課程體系，另一方面在應對課程具體內容的落實方面給予一定程度的監督。
（三）在高校人工智能課程教學過程中充分運用案例
首先應充分運用學術案例，例如度量學習，在其基礎上的遷移學習，以及發表在《機器學習》、《數據挖掘》等頂級期刊上的論文。使課堂具有含金量，可以說這也是國家發展與關注的重點。通過學術性經典案例的學習可以擁有不一樣的視角，通過歷史發展的角度去看人工智能技術的演變與發展。其次應充分運用具體案例。在人工智能課程中對于許多道德問題，不應抽象地去討論，而應該具體地去討論。也可以讓學生與AI系統進行直接的問答，如：我們能保證它們穩定可靠嗎？我們應該如何去測試人工智能？人工智能課堂中既要包容學生多元化的答案，不壓抑創造性又要對于錯誤的思想進行思想轉化，這就需要教育者具體問題進行具體分析了。
關鍵詞：智能控制；教學策略；卓越工程師；模糊控制；神經網絡
中圖分類號：G642.0 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0079（2014）23-0029-02
智能控制作為自動化類專業的一門專業課程，要求學生了解控制學科發展的方向和前沿，熟悉智能控制的主要理論分支、數學基礎以及發展趨勢等，掌握基本智能控制方法的結構和算法，為未來實際工程應用奠定一定的基礎。當前，在國內外備受關注的CDIO模式即把“構思（Conceive）―設計（Design）―執行（Implement）―運作（Operate）”作為工程教育的環境背景，按照產品生命周期構建課程體系，以課堂和項目相結合的方式進行主動學習，使學生達到預想的學習目標。
考慮到安徽工程大學（以下簡稱“我校”）自動化專業被確定為教育部“卓越計劃”試點專業，如何通過智能控制課程教學改革來提高教學質量，充分借鑒CDIO先進的教育理念，推行卓越工程師培養計劃，提高大學生的創新技能、實踐技能，協調課程體系對培養目標支撐力不強以及與我國產業發展和結構的調整不相適應的矛盾，創建適應新形式發展需要的課程教學體系，同時促進我國智能控制學科發展，是我校授課老師所面臨和亟待解決的問題。
一、智能控制課程分析
1.智能控制發展歷程
智能控制是一種新型自動控制技術，代表了自動控制的最新發展階段。[1]20世紀90年代中期之后，智能控制日益成熟，在工業、農業、家用、軍事等領域得到了廣泛的應用，據統計，2012年全球智能控制市場規模接近6800億美元，而我國智能控制行業規模也已經達到4200億元。
智能控制思潮第一次出現于20世紀60年代由Leonaes等人首次正式提出，[2]到了1987年，IEEE控制系統學會和計算機學會在美國費城聯合召開了智能控制國際學術討論會，智能控制正式作為一門新學科，登上歷史舞臺，而“智能控制”課程是在智能控制學科建立之后開設的。
國內首部“智能控制”教材，是在1990年由中南大學蔡自興教授編寫電子工業出版社出版，蔡教授把遞階控制、專家控制、模糊控制、神經控制、學習控制作為智能控制課程的初步框架和主要研究分支。[1]隨后，王耀南、李士勇、李人厚、孫增圻等專家也編寫了智能控制相關教材。這些教材出版對我國智能控制課程教學發揮了積極的作用，為智能控制學科建設和人材培養做出突出貢獻。[3]
近年來，國內學者對智能控制的研究十分活躍，舉行各種與智能控制有關的學術討論會，如全球智能控制與自動化大會（World Congress on Intelligent Control and Automation，WCICA）、中國智能自動化會議（Chinese Intelligent Automation Conference，CIAC）、中國控制會議（Chinese Control Conference，CCC）、中國控制與決策會議（Chinese Control and Decision Conference，CCDC）等，這標志我國智能控制作為獨立學科已正形成。[2]
2.智能控制理論體系
隨著科學技術的發展，智能控制理論和技術得到不斷的發展和完善，受到越來越多科研工作者的關注。常規的智能控制方法主要包括：模糊控制、神經網絡控制、分級遞階控制、專家系統控制以及其他仿人智能控制等。[3，4]
（1）模糊控制：將人類專家對特定對象的控制經驗，運用模糊集理論進行量化，轉化為可數學實現的控制器，從而實現對被控對象的控制，其主要包括輸入模糊化、模糊規則庫、模糊推理以及輸出逆模糊化四個部分。
（2）神經網絡控制：是人工智能、認知科學、神經生理學、非線性動力學等學科的交叉熱點，它利用大量的人工神經元按一定的拓撲結構互連，構建具有仿人控制的功能。神經網絡雖然不善于顯式表達知識，但具有很強的學習能力和自適應能力，能夠任意逼近復雜的非線性系統，對高度非線性和嚴重不確定性系統的控制方面具有良好效果。
（3）分級遞階控制：是從工程控制論的角度總結人工智能與自適應、自學習和自組織的關系之后逐漸形成的，主要由組織級、協調級和執行級構成。其中組織級起主導作用，涉及知識的表示與處理，主要應用人工智能；協調級在組織級和執行級間起連接作用，涉及決策方式及其表示，采用人工智能及運籌學實現控制；執行級是底層，具有很高的控制精度，采用常規自動控制。
（4）專家系統控制：是指具有模糊專家智能的功能，采用專家系統技術與控制理論相結合的方法設計的控制策略，它是人工智能應用領域最成功的分支之一，由知識庫、推理機、解釋機制、知識獲取系統以及綜合數據庫五個部分組成。在工業過程控制中主要呈現直接專家控制和間接專家控制兩種形式。
二、智能控制課程教學改革
1.理論教學
UNESCO在2010年的工程學報告中指出，工程是人類面臨的最大挑戰和機遇，為了滿足卓越工程師培養計劃要求，我校重新修訂課程教學大綱，調整了各知識點的學時分配，擴大了知識面的覆蓋范圍，并提高了實驗內容所占學時比例，注重實踐環節內容設置。在課程建設考慮理論與實踐的均衡，避免理論與實踐用脫節，教材選用為王耀南主編、機械工業出版社出版的《智能控制理論及應用》，[5]總共設計30個學時，具體如圖1所示。概述部分為2個學時，主要講解智能控制理論的歷史背景、研究現狀以及未來的發展趨勢；模糊控制與神經網絡控制是本課程主要講解部分，分別安排9個學時；分級遞階控制與專家系統控制部分要求學生以了解為主，因此分別安排4個學時；最后，剩余2個學時講解當前最新的一些智能控制方法，目的為擴展學生的視野。
考慮到“智能控制”課程涉及的知識面較為廣泛，因此，在教學過程中，教師主要擔負組織者、引導者的職責，課堂上注重采用啟發式的教學模式，并增加案例講解，讓學生明確課程教學服務于國家戰略需要和行業需要，如：液浮陀螺儀溫控系統的模糊控制策略設計、單級倒立擺系統的神經網絡PID控制器的設計、數控機床專家系統設計等。鼓勵學生自由探討，實現教學環節中的互動，提高學生的認知能力。
2.實踐教學
本課程專業性很強，學生缺少對智能控制方法的感性認識，且受學時數的限制，因此鼓勵學生自主學習，充分利用課余時間。[6]每次課后，有針對性地預留課外作業，引導學生復習、預習，這有利于老師教學內容的精練講解，學生對智能控制的熟悉掌握，引導學生注重工程能力和自主學習能力的提高。
另外，在“智能控制”教學計劃中，安排6個學時作為實驗課，讓學生獨自設計相關智能控制器，培養學生的實踐動手能力，增加對模糊控制系統、神經網絡控制系統分析和設計的熟練程度。實驗采用先講解、后實驗、再總結的方式進行。為了保證實踐教學質量，每20位學生安排1名指導教師。實驗前，要求學生實驗之前完成預習報告；實驗中學生每人一臺機，獨立記錄實驗過程和實驗結果，教師全程答疑輔導；實驗后學生及時上交實驗報告，其內容包括：實驗名稱、內容、方法、步驟、結果及個人心得、體會。
3.教學手段
為了適應時代的發展，授課借助先進的教學軟件。在相關理論知識點展開前，可通過實例模擬讓學生初步了解相關方法，再切換到理論知識的講解，以幫助學生做到思維的自然過渡。
課堂還采用多媒體教學，以提高學生獲取信息的效率。多媒體課件制作過程中，力求圖文并茂，能吸引學生的注意力，這有利于實現情景式的教學，充分調動學生的主觀能動性，變被動教育為主動教育，使學生加深對知識的理解。[7，8]
4.考核方式
本課程理論性較強，為避免“一張試卷定乾坤”帶來的弊端，課程成績采用多元化考核制度，主要包括：平時成績（30%）、實驗成績（30%）和期末考試成績（40%）。
三、結束語
綜上所述，我國的智能控制教育已取得了可喜成績，我校在研究專業培養目標和現有教學資源基礎上，借鑒國內相關高校成功教學經驗，并不斷完善智能控制學科教學的方法、手段、策略，研究制訂新的大綱，開發設計多媒體課件，與時俱進，緊密圍繞“卓越工程師培養計劃”的重點和目標，為培養敢創新、會創造的高質量人才不斷努力。
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【關鍵詞】人工智能；計算機；輔助教學；應用
計算機輔助教學是一種新興的教學手段，幫助課堂進入到一種更加智能化和現代化的環境與條件中，將傳統的教學模式和方法與多媒體和網絡結合起來，為學生營造更好更有趣的教學氛圍。但是由于技術的不成熟以及經驗的不充分，導致其依舊存在問題和不足。
1計算機輔助教學開展現狀和發展困境
1.1缺少開放包容的特性
近年來，計算機輔助教學的開發和應用已取得了一些較好的成績，但由于我國計算機網絡工程和相關領域的技術革新起步較晚，對于計算機教學的發展與改革依舊存在較多的不足和缺陷。首先是在開放包容性上的缺失。這一缺失的原因主要來自于兩個方面，第一個方面是思想上的落后和閉塞，人們對于計算機輔助教學的態度依舊存在負面和抵觸的情緒，這是由于害怕計算機的加入讓課堂和教學秩序失控，所以并沒有充分開發和展現出計算機在教學中的優勢。第二個方面是技術層面上的限制，我國對于計算機輔助教學的課件和軟件技術都只是按照一種最傳統和安全的方式進行，缺少探索和冒險的精神、開放和包容的態度[1]。
1.2缺少人機交互的能力
計算機輔助教學過程中，計算機不僅僅是一個信息的載體，更應該將其當作課堂的一份子，能夠充分參與到整個課堂的活動和教學工作中。但是大多數的智慧課堂在使用計算機時，僅僅利用其多媒體的播放功能，教學的主體和主要角色依舊是教師，只是把課本和板書照搬到了多媒體課件中。教學的內容仍然是枯燥和單一的，學生依舊帶有一種被強迫的學習心理。這種教學缺乏人機之間的交互，機器不能自主獲取學生學習的狀態和對知識的掌握情況，學生也無法通過計算機主動地得到反饋和解答，讓人機之間僅僅是流程化的配合和交流。在這種刻板的學習模式下，甚至會讓一部分學生喪失學習的樂趣和興趣。
1.3缺少課程教學的特點
不同的課程有著不同的教學重點和偏向，這就對教師的教學工作提出了更高的要求，計算機的加入，本來應該能夠為教師提供一個新的教學方向和思路，但是由于計算機的便捷性導致一部分教師產生偷懶和敷衍的教學心態，在教學過程中全程使用多媒體播放課件，喪失了課程自身的特性和特質。尤其是一些對實踐能力要求較高的課程，教師過度使用計算機只會導致教學趣味性的流失。
1.4缺少師生互動的樂趣
教師作為課堂教學的主要角色，不僅僅是要把知識以一種通俗外化的形式傳遞給學生，更是應該做學生心理特征的發掘者、學生學習習慣的糾正者和幫助者。教師的鼓勵和贊許都會對學生起到重要作用。但是計算機輔助教學之后，教師將更多的精力放到了如何制作精美的教學課件上，而忽略了與學生之間最直接的感情和語言交流，喪失師生互動的樂趣。
1.5缺少有序的教學策略
教學策略是保證一節課是否能夠有序開展和進行的重要條件與因素。但是計算機參與和設計的教學環節，只是一個程式化的展示，在課堂上會遇到多種多變的教學情況，一旦在某一個環節出現問題，就有可能導致計算機設計的教學步驟全部打亂，陷入一種無序的狀態中[2]。1.6缺少靈活的智能性能計算機技術的開發和應用在我國已經逐漸形成了一套完善和成熟的體系，但是計算機在教學中的應用與引進時間并不長，導致當前多數計算機輔助下的課堂并不具備充分的靈活和智能性，大部分的教學工作和考核評價工作依舊是由教師人工完成，對于不同學生的學習狀態掌握也有所偏差。
2人工智能在計算機輔助教學中的應用
2.1建立知識庫
人工智能在計算機輔助教學中應用的主要原則，就是將深度學習與認知學的理論知識作為整個程序模塊設計開發的基礎，通過建立一個知識庫，將收集到的知識案例進行分類，訓練機器進行自動識別，從而提取和分析出不同學生在不同的知識中所表現出來的學習能力與掌握熟練程度，進而可以有針對性和有選擇性地進行復習與鞏固，達到機器代替部分人工教學、緩解教師壓力的目的。第一步就需要進行知識庫的建立，主要包括了專家決策的核心系統對所輸入的知識進行判斷與篩選調取。同時知識庫還可以實現共享的功能，對知識進行簡化與提煉，做到精益求精。知識庫的搭建應該要盡量簡單和易修改[3]。
2.2打造專家模塊
在建立了知識庫之后，就需要圍繞人工智能教學的主要目的進行專家模塊的打造，專家模塊存在的意義在于能夠將其比喻為整個學習系統中的推理機。在需要和使用的情況下，由專家模塊自動隨機地生成問題，并且可以通過知識庫的相關內容調取形成答案并充分解釋。其次，專家模塊的另一個作用就在于能夠幫助評價和考核學生的學習情況，實現一種更加公正透明的評價過程。在進行專家模塊打造時，通常使用的是兩種方法，一種是固定算法，即根據題庫的問題模板，循規蹈矩、規規范范地進行問題的設立和解答的編寫。而另一種就是啟發策略，這種專家模塊更多的是引導學生通過簡單和有限的提示信息，自己推理摸索找尋正確的答案和解決方案。除此之外，專家模塊還可以自動匹配，依據學生能力分配問題。
2.3建立學生模塊
與專家模塊相互配合相互輔助的就是學生模塊。學生模塊的本質其實也屬于專家系統，模塊內部所存儲和容納的是學生的不同學習習慣和學習行為特征。這個模塊建立的目的主要是兩個，一個是為了讓學生在學習的過程中可能出現的錯誤習慣和方法被快速識別，并且能夠通過機器語言進行記憶與編譯，從而建立一個比較完整和全面的錯誤類型數據庫，進而深層分析找到錯誤的原因。第二個目的就是為了幫助學生對錯誤學習行為和習慣進行解釋，從更加深層次的角度挖掘學生由于知識理論掌握不充分而導致錯誤的原因。學生模式的建立一般依靠的就是人工智能的自我學習和接受訓練讓系統能夠建立起模型對學生的學習習慣進行模擬。這樣在上一步打造的專家模型就可以為學生模型提供一個對比的樣本，專家模型的兩種運算和教學方式可以分別評估學生的學習能力和學習錯誤[4]。
2.4優化教學模塊
教學模塊是人工智能在計算機輔助教學模式中必不可少的一個環節，教學模塊的內容是基于傳統教學設計和規劃之上的。在計算機與人進行交互的過程中，教學策略主要是由教學的不同分支來體現，能夠達到較好的發散性和綜合性的效果。但是其不足的地方也比較明顯，那就是只能按照某一類型或者某一個的教學方法進行，系統不能快速地根據不同內容識別和選擇最適合最有效率的教學模式。具體的應用和實現過程就是將專家模塊和學生模塊的內容進行連接和合并，將專家模塊生成的問題及答案與學生模塊中上傳和學習到的進行對比，選擇覆蓋或者是分析提取，能夠比較客觀地發現學生學習中存在的理解性偏差和實踐性錯誤。之后再將結果傳回到知識庫中，調用相關的知識內容，形成一個完整的反饋鏈，幫助教師做出教學決策，調整教學進度和教學規劃。但是這個模塊的設計也應該充分考慮到諸多情況和因素，因此在條件判斷時應加入更多的循環。
2.5開發智能接口模塊
人工智能在計算機輔助教學模式中的應用和融合最后一步就是要開發出一個穩定和高效能的智能接口模塊，主要作用是為了連接學生和計算機之間的信息交換和溝通，即進行信息的輸入與傳出。在接收到學生傳遞的學習信號后，接口模塊要及時調動起教學模塊、專家模塊和學生模塊，把信息傳遞給不同模塊處理，之后再由教學模塊所作出的教學決策和結果論證信息輸出反饋給人，實現了機器語言與人類語言之間的轉化。一個能夠正常運轉并且具備較高實用性和參考性的教學系統，一定融匯了思想教學、策略和心理學等多方面的因素和知識內容體系，所以智能接口模塊的設計與開發，一定要全面考慮這些成分，開發出更加靈活多變的接口模塊[5]。
3結語
人工智能在近年來獲得了快速的發展和進步，成為我國當前各個行業領域之內炙手可熱的先進技術。對于計算機輔助教學的開展和改革來說，人工智能的融入與應用有著重要的價值與意義。
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（湖南大學信息科學與工程學院，湖南長沙410082）
摘要：針對大學專業教育中普遍存在的高分低能狀況，以“用”為出發點，提出實驗課程·專業實訓·學科競賽金字塔式實踐教學體系，闡述如何打通課程理論之間的聯系，自底向上從實踐動手、分析綜合再到發明創新分層逐步培養和提升學生的專業能力。
關鍵詞 ：實踐教學；實驗課程；專業實訓；學科競賽
第一作者簡介：李智勇，男，教授，研究方向為智能計算、智能系統、大數據，zhiyong．li@hnu．edu．cn。
0 引 言
大學作為直接為社會輸送人才的機構，將人才“可塑性”和“可用性”作為大學教育的根本目的，因此培養學生的文化素養和專業能力成為大學教育最重要的任務，但由于中國傳統教育思想的影響，“高分低能”一直是中國教育面臨的一個嚴峻問題，而這一問題在高等院校更為突出。問題不解決，便達不到“可用性”的目的。
這一問題違背了大學教育尤其是工科類院校的初衷，越來越多的高校逐漸意識到該問題的嚴重性，開始進一步關注實踐教學，壓縮理論教學的時間，輔以更多的實踐教學課時。“小學期”是這一趨勢的典型代表。這一變化將實踐教學的質量問題提上日程，如何建立合理有效的實踐教學體系和安排實踐教學內容是當前高校不得不思考和亟待解決的問題。
1 教學現狀及問題
我們以湖南大學智能科學與技術專業為例分析目前實踐教學的現狀及存在的問題。
1.1 課程教學體系
湖南大學智能科學與技術專業近3年的教學計劃中，要求學生畢業最低總學分為170分，圖1給出各類環節所占的學分比例，可以看出，專業實訓（含畢業設計）只占總學分的16%，教學計劃側重理論教學，從學時分布來看，此偏重更為明顯。圖2分析了每個學期的課程教學學時情況，學生幾乎需要將所有時間放到課程理論學習上，被嚴重束縛，實踐教學形同虛設。
1.2 現有實踐教學體系
在智能科學與技術專業近3年的教學中，實驗課程有普通物理實驗和人工智能基礎實驗兩門。從學生完成該實驗課程的情況來看，大多數學生數據處理邏輯簡單，幾乎沒有運用模式識別、機器學習、智能控制等人工智能方法完成的作品。第6學期開設的實踐課程遠遠達不到培養學生熟練運用多門專業理論和方法的目的。
現在很多高校開始實施“小學期”教學日歷，設置為期1個月左右的集中實踐或者專業實訓環節。前兩年的“小學期”是面向全院所有專業學生的基礎能力培養，而第3學年后的“小學期”安排專業綜合設計實訓，訓練學生的專業能力，如五子棋人機對弈項目可以大大提高學生對專業的興趣，但項目過于單一，僅涉及人工智能、模式識別、機器學習等課程，與人工智能實驗課程有重合的傾向，而諸如機器人學、智能控制等智能科學與技術專業的特色課程就沒有訓練的機會，此外對比上一個硬件技術實訓缺少能力培養的延續性。具備創新發明的能力是目前實踐教學甚少考慮的培養目標。
1.3 存在的問題
這種培養方案主要存在以下問題：①實踐教學學時過少，學生實踐能力培養機會太少；②理論學習任務過重，學生的雙手無法得到解放；③實驗課程內容設置不合理，課程理論與實際沒有有效結合；④面向專業的實訓內容單一，專業理論覆蓋面不夠；⑤能力培養斷層，發明創新能力未涉及。
2 金字塔式實踐教學體系
針對以上存在的問題，我們制定了新的培養計劃，圖3所示是2015年湖南大學智能科學與技術專業教學計劃課程時序圖。可以看出，不計實驗課程，每學期的理論教學課程減少到平均5門課程；實驗課程大大增加，從原來的2門增加到7門。新的教學計劃中實踐教學得到重視和加強。
另外，教學計劃的另一個特色是高年級的教學／學術方向分組，根據信息科學與工程學院的科研優勢設置了4個方向，將教學與科研有機結合。課程按組選修，增加了選修課之間的關聯性，使培養目標更突出，令學生有的放矢。教學計劃也反映了實踐教學的體系結構：針對重要的學門、學類和專業課程，通過專門開設實驗課程鞏固這些重要課程；接下來，通過專業實訓將多門課程理論串聯起來；最后，擬提供豐富的學科競賽機會，對于學有余力的學生進一步培養發明創新的能力。這3個層面形成了一個金字塔式的實踐教學體系，如圖4所示。越往上，能力水平越高；往下是必須具有的基礎能力。金字塔式的實踐體系體現了遞進式的能力培養過程。通過該培養模式將能直接給社會輸送“可用”人才。
圖4給出了整個實踐能力培養的空間結構。筆者將分別從時間角度詳細介紹3個層面的培養目標和實踐內容安排。
2.1 實驗課程
實驗課程處于金字塔的最底層，目的是培養學生運用專門知識進行動手實踐的能力，熟悉和鞏固專業基礎課程理論，為上層的能力培養打好基礎。這一能力是所有智能科學與技術專業合格大學生必須具有的根本能力。
程序設計和計算機系統設計是實現智能的手段和載體，因而第1學年和第2學年圍繞這兩個能力開展理論和實踐教學活動，開設了高等程序設計、數據結構與算法、數字邏輯、計算機系統等課程，其中程序設計、數字邏輯和計算機系統3門課程實踐性較強，因此還配套設置了對應的實驗課程。實驗課程與理論課程盡量同步開設，利用實驗箱對理論進行驗證，加深學生對課程的理解。第3學年和第4學年面向計算機上層系統和應用，操作系統和計算機網絡是典型代表，因而針對這兩門課程開設對應實驗課程，這幾門實驗課程是學類核心課程。此外，教師還可圍繞智能科學與技術專業的重點核心課程“人工智能”開設機器人實驗課程，讓學生基于NAO人形機器人、智能小車、RoboCode等設備軟件理解、熟悉和練習各種智能的算法和模型。從程序設計、計算機系統、操作系統、計算機網絡和人工智能5個方面依次開展基礎實踐到專業實踐的培訓，為上層專業實訓作好準備。
2.2 專業實訓
專業實訓是隨著小學期的推廣而逐漸引入的培養環節，未有成功的經驗可以借鑒。5年中我們不斷地探索，在剛開始的2年采用“集中實踐+生產實習”的方式。集中實踐指在學校里進行一些簡單的綜合設計，如軟件實訓開發類似圖書管理系統的軟件。由于題目較為簡單和老套，學生興趣不高。生產實習是指和企業合作，將學生派往生產一線，這一想法初衷好但操作性低。因此，頭兩年的“小學期”成效不佳，于是取消生產實習，將集中實踐從2周延長為4周，增加項目難度，如2014年在第2學年實行的“STC單片機開發”和第3學年實施的“五子棋智能對弈設計”，難度適中，學生普遍反映較好。
這兩年取得的進步給我們很大的啟發。第2學年的軟件實訓結合最新的APP應用引入Android開發，讓學生可以在自己的手機上展示作品，實現即所得，極大地激發學生的積極性；在已有的單片機開發上，提升設計的高度和難度，引入FPGA設計，讓學生全面學習嵌入式系統；最后，在智能專業綜合設計方面，將五子棋智能下棋程序打造成全院的一個競賽，結合專業最前沿的發展方向，進而增加機器人開發、物聯網系統和嵌入式系統設計，涵蓋智能終端、智能軟件、智能系統，提供較寬的選擇，充分發揮學生的一技之長。
2.3 學科競賽
前兩個層次基本上完成了工程能力的培養，但創新才是核心競爭力。如何激發學生發明創造的潛能也是實踐教學的任務之一。這一能力在以前的教學中甚少專門涉及，發明創新的能力是一道坎。
學科競賽是培養發明創新能力比較好的一個突破口，因此我們在實驗室建設過程中適當考慮了對學科競賽的支撐，基于RoboCup足球機器人在協同對抗上創新，基于模塊化機器人在創意上立新，基于NAO機器人在自然語言處理上求新。目前，學生長期參加的學科競賽有RoboCup足球機器人中型組比賽、物聯網設計大賽以及全國電子設計大賽。教師應為有志向和能力的學生提供創新平臺和條件，鼓勵學生參加高水平的學科競賽。
學科競賽組成了實踐教學的最后一環，面向科研，與研究生教育接軌；面向創業，為IT產業增添生命力。
3 建設措施及成果
3.1 實驗室配套建設
根據實踐教學的分層體系，目前已有的支撐該體系的儀器設備見表1，可滿足不同層次的用途需求。課程實驗的設備主要以驗證為主；實驗課程的設備需要學生動手實現算法和設計；專業實訓的設備主要以提供平臺為主，讓學生自主搭建系統；學科競賽的設備一方面要滿足競賽需求，一方面可以應用于學術研究，具有一定的開放性。
針對學科競賽，我們已經建立400 m2的場地專門用作智能科學與技術專業的創新和學科競賽實驗室。圖5所示為學生正在專心調試足球機器人。
3.2 實踐教學代表性項目
1)電子產品的制作、測試及使用( STC-A實驗學習板)。
通過完成一個電子產品（STC-A實驗學習板）的制作、測試及使用，學生能夠全面了解電子產品的開發與生產全過程以及質量管理；實踐簡單的焊接技術，認識基于處理器的電子系統的組成；學習電路調試及檢測能力，了解“STC-A學習板”的功能以及嵌入式系統的入門知識；擁有一個便攜式學習與創新的實驗平臺，為今后的學習提供方向與幫助。
2)“智能杯”五子棋程序設計邀請賽。
該競賽在已給出五子棋平臺的基礎上（已有界面，無需自己編程界面），要求參賽者寫出五子棋算法。換句話說，就是設計五子棋COM的智商。五子棋看似簡單，實則包含各種變化，計算種種變化同樣需要強大的知識儲備。程序設計與五子棋結合既樸素簡單，又包羅萬象，同時通過對弈方式可以綜合多種人工智能理論和方法，反映出技能的高低。
3)足球機器人。
中國機器人大賽暨RoBoCup公開賽是中國最具影響力、最權威的機器人技術大賽。信息科學與工程學院從2013年開始連續參加了兩屆比賽，積累了一定的經驗，已基本形成老帶新的格局。通過展現一個真實的機器人產品，可以讓學生感受本專業的特色和前景，提高專業的認同感；通過動手改進一個實際產品，激發學生的創新意識；通過這個比賽，期望學生能夠逐步達到自主研制復雜精密機器人的水平。
4 結語
能力培養是大學教育的重中之重，而實踐教學是達成這一目標的重要手段。實驗課程·專業實訓·學科競賽金字塔式實踐教學體系符合能力培養的階梯性，涵蓋了動手實踐、綜合分析和發明創新3種能力。部分實踐教學項目得到較好的反響，為這一體系進一步成熟化和規范化提供了動力。
下一步，我們擬主要從兩個方面進一步推進智能科學與技術專業的實踐教學建設。一方面不斷提升從事實踐教學的教師水平，注重與行業接軌，跟進行業的最新發展動態和專業技術并將其反映到實踐項目中，形成一個持續發展的良性生態；另一方面積極融人工程認證的理念，為工程類學生今后走向世界提供具有國際互認質量標準的“通行證”。實踐教學作為能力培養的重要手段，為了使其更加科學和規范，我們將參照工程認證的標準，對各項能力的培養在實踐教學過程中有更明確的對應，對能力的考核能更細致化。
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關鍵詞:專家系統;課程建設;教學改革;實驗教學;CLIPS
“專家系統”課程是本科專業“智能科學與技術”的特色課程之一,該專業是由北京大學在2004年率先自主建立的[1]。此后,國內很多大學也都陸續基于各自的特色建設開設了該專業,如北京郵電大學、南開大學、首都師范大學、西安郵電大學、北京科技大學、廈門大學、中南大學等。基于一個新興本科專業設立的專業基礎特色課程,應該如何建設,實施教學與改革,突出專業特色?各類學校都在摸索中。中南大學的“專家系統”課程是國家級“智能科學基礎系列課程教學團隊”主干課程之一,它由國家級教學名師領銜,以雙語建設為教學基本手段,以精品意識為指導[2],培養學生自主創新意識,發掘學生興趣潛能,非常具有專業特色。
1課程建設情況
專家系統使用人類專家推理的計算機模型處理現實世界中需要專家做出解釋的復雜問題,并得出與專家相同的結論[3]。其最大特點是不僅可以幫助人們處理信息,還能說明處理的方式和理由[4]。我們結合專家系統課程特色與學習認知過程特點,采取認知教學作為專家系統教學的理論基礎[5-6],根據智能科學與技術系列課程教研經驗,融合雙語教學方式,初步提出課程定位和建設目標,給出了教學基本要求。
1.1課程定位與建設目標
在學習本課程之前,學生最好已經選修過離散數學、人工智能和面向對象的程序設計課程,本課程32個學時,2個學分,其中實驗課6學時。此外,“專家系統”還可作為自動化、計算機科學與技術等相關專業有興趣的學生的選修課程。可為學生提供一種新的手段和方法求解傳統方法難解問題,也為學生們了解智能科學與技術領域知識提供良好的窗口。
專家系統成為智能科學與技術本科專業的專業基礎課程,目的在于培養學生理解和掌握專家系統技術的基本觀念、基本理論和智能科學方法;并靈活設計和構建不同領域的專家系統,解決實際問題,為學習后續課程奠定方法基礎。通過教學過程,培養學生善于分析繼承已有的科學進步成果、激勵學生善于發現問題、分析問題和解決問題的自主科學創新精神。
1.2課程教材設計
本校專家系統課程選用了蔡自興編寫的《高級專家系統:原理、設計及應用》[3]一書,該教材包括專家系統的基本理論、技術方法和實際應用的諸多內容,知識點介紹全面詳盡,同時列舉了諸多實例,便于課堂分析與課后理解。
根據雙語教學的要求,外文參考教材[7]選用了Expert Systems Principles and Programming (Third Edition)一書,該書對CLIPS語言分析透徹,有大量的課后習題與資料,適合學生作為主要參考書目進行課后學習。實驗教材選用了電子工業出版社出版的《決策支持與專家系統實驗教程》一書,主要利用了同時,根據雙語教學的要求,外文參考教材選用了China Machine Press出版的Expert Systems Principles and Programming (Third Edition)一書,該書對CLIPS語言分析透徹,有大量的課后習題與資料,有利于學生作為主要參考書目進行課后學習。我校實驗教材選用了電子工業出版社出版的《決策支持與專家系統實驗教程》一書。主要利用了該書后半部分內容。目前,國內基于CLIPS的“專家系統”實驗教學教材在國內幾乎沒有容,專家系統課程實驗及其教材建設還需進一步改革與探索。
1.3教學要求與知識框架
通過學習,使學生了解和掌握專家系統的相關原理和方法,。要求學生掌握知識表示方法、搜索推理技術的相關內容,熟悉和了解常見的專家系統解釋機制、開發工具和評估方法,學會基于規則專家系統、基于框架的專家系統、基于模型的專家系統和基于Web專家系統的結構建立和應用,掌握專家系統的常用編程語言――CLIPS,了解專家系統的發展趨勢和研究課題。經過對專家系統課程知識內容進行分類,可分為以下6個模塊,如表1所示。。
經過對專家系統課程知識內容進行分類,可分為以下6個模塊,如表1所示。
模塊一專家系統的定義、發展歷史、研究內容、類型、結構和特點以及構建步驟;。
模塊二熟悉專家系統時可能采用的人工智能的知識表示方法和搜索推理技術,結合傳統人工智能方法和計算智能的一些方法;。
模塊三了解專家系統的解釋機制、開發工具和評估方法;。
模塊四熟悉基于規則專家系統、基于框架的專家系統、基于模型的專家系統和基于Web專家系統的結構、推理技術、設計方法及應用示例;。
模塊五掌握人工智能和專家系統的編程語言――CLIPS,了解其他LISP,PROLOG和關系數據操作語言等;。
模塊六展望專家系統的發展趨勢和研究課題,并了解新型專家系統的特征與示例。
從教學要求角度出發,模塊一、模塊三和模塊六的教學要求相對一般,但卻是學生涉及專家系統技術的必備知識模塊。相對而言,模塊五是基本教學條件要求中最高的一個模塊,因為模塊二與模塊四的深刻理解與系統設計需通過模塊五而實現的。
從教學內容的重難點角度出發,模塊二是重點部分之一,但因有人工智能課程的基礎,相對而言,教學實施過程中較為順暢。模塊四與模塊五是專家系統課程重點闡述部分,其中模塊五也是難點部分,在實驗教學環節中,由于大部分學生初次接觸推理性的編程語言,所以需要一定的入門時間和練習次數。
2專家系統課程教學改革實施
2.1基于多媒體的專家系統課程教學
教學應以學習者為中心,以先進教育技術為手段,相輔相成,促進教學效果。人類的感官功能中視覺與聽覺器官起到了94%作用[78],而視聽覺的協同作業能大大提高學習效率,而。多媒體教學就是一種集聲、文、圖、色于一體的教學手段之一,其實施。多媒體教學的關鍵實施內容就是教學設計,而教學設計的難點就是在不增加學生信息加工系統中工作記憶負荷的前提下,用促進生成的方式呈現學習材料,包括教材、課件、講義、課堂講解、課后習題等。
結合專家系統課程教學情況,教學設計分為以下3個方面進行詳盡闡述:。
1) 把握好課堂教學知識量。
專家系統課程相對智能科學與技術專業第六期的學生而言是非常新穎的一門非常新穎的課程,學生們相對的學習熱情比較高,但這里還需仍然需要對學生的先前知識結構和能力有個簡單的估計。教師需考慮學生的工作記憶容量,并對學生的長期記憶有個估計,把握學習材料內在負荷。學習材料并非越多越好,關鍵在于精華,給學生留下深刻印象。“專家系統”課堂教授部分以原理性與推理性知識為主,應增加實踐技術實例,這樣讓學生緊密聯系實際應用進行學習,。多媒體視頻就是一個很好的表現手段。將制作好的實例視頻,向學生們展示,不但讓課程氛圍活躍,還激發學生對實踐教學的興趣;不但沒有增加課堂的知識負荷,還可以留給學生課后對比學習。
2) 多元化課件制作呈現形式。
專家系統是一門推理性知識要求很強的課程,同時也需要掌握一門有利的開發工具方能使學生做到靈活應用。經過教學實踐與課后調查發現,學生們對知識表述與相關畫面共同呈現的形式比單一媒體呈現形式學習效果好,知識和畫面也必須是關聯的,呈現位置和各部分的比例也需考慮充分。為此,課件制作是一個“改無止境”的工程,因為每一屆的學生具有自己的特點,且專家系統課程知識點的不斷更新,每一年都要對課件進行大量的補充與改進。
3) 基于認知教學的課堂講解過程。
認知教學模式中,是以學生為主體,教學教師起主導作用。課堂講解是面對面教學活動中的重要環節,,它是多媒體中聯系言語與畫面的橋梁,是減少學生工作記憶負荷的有效手段。
專家系統課程知識可分為表示性知識與推理技術性知識,根據相關認知心理學理論,可將知識分為兩類:陳述性知識和程序性知識[5]。其中在教育心理學中“陳述性知識”是指個人具有有意識的提取線索,能夠直接加以回憶和陳述。其實就是關于“是什么”的知識,包括對事實,規則,事件等信息的表達。教育心理學中“程序性知識”是指個人沒有有意識的提取線索,其存在只能借助某種作業形式簡介推測的知識稱為程序性知識,而現代認知心理學為程序性知識以產生式及產生式系統來表征的。所以可將陳述性知識采用“專家系統”中的語義網絡形式為基礎地表征,而程序性知識的表征形式可用“專家系統”中的產生式系統,以“ifthen”形式表示條件這一關系。眾多形式的產生式規則相互聯系就組成了復雜的產生式系統。基于認知理論的“專家系統”知識教學實施過程中,首先應選定系統設計內容,掌握開發系統時所需的知識與工具,;其次分析問題,并根據系統的具體特征轉化知識。而后;接著對問題模型進行求解,建立和構造知識庫,;最后,利用實現工具編寫代碼,系統聯調。
2.2專家系統課程雙語教學的實施
專家系統課程是信息學科新興發展的一門課程,有許多關鍵性進展相關研究進展和成果的資料均源于英文文獻,因而提高學生雙語水平是一種大勢所需,。同時,雙語教學提高了對教師整體素質的要求,在雙語教學過程中,有意識的增強教學互動,以問題啟發式教學與課堂辯論形式教學,學生通過查閱主題文獻進行針對性的演講或討論,教師對學生的表現加以評述,并進行補充。這種形式可擴大教師的知識面,使得任課老師了解前沿的研究成果。也可培養學生主動學習的積極性和創新能力,使得課程具有鮮活的生命力。雙語教學對教師,特別是教師的其外語水平及其口語表達能力,,。促進了師資整體水平的提高。專家系統的雙語教材已在1.2中介紹,但實驗教材的設計與編寫工作現仍處于空缺,這也是雙語教學的需完善的內容工作之一。由于雙語教學增加了授課難道難度,進而影響了授課的進度,應充分發揮多媒體先進教學手段對專業術語和難以理解的內容,進行注解,幫助于學生理解。在貫徹雙語教學的過程中,除了指定適當英文參考短文或參考書,開發雙語課件外,還應使學生接觸國內外文獻資料,開闊眼界,拓寬知識面,強化雙語的意識,激發學生主觀能動性,使學生找到課程學習的歸屬感。
2.3改革“專家系統”課程實時交互活動
專家系統課程是一門理論與實踐關系密切的課程之一,課堂留下的作業大多需要計算機編程或計算機輔助教學方能較好的地完成。根據此特點,改革傳統的作業形式與批審方法可節約反饋時間,同時可實現“低碳無紙化”辦公。利用網絡進行作業上交,教師批閱后通過網絡及時返回給學生,不但能提高老師的辦公效率,也使學生得到快速與準確的反饋。
針對多校區的現狀,我們利用網絡教學資源,采用了多種交互式策略,通過Email和群討論組等方式進行在線交流,也可傳遞參考資料,交流課外成果,實現只要老師在實驗室,學生在任何有網絡終端PC機處,就能進行了實時交流或批改作業。避免了學生為了課后的困惑問題積壓至下一堂課的矛盾,同時也節約了學生往返路程上耗費的時間。
為了進一步體現教學效果,我們下一步擬進行考試方式的變革,應綜合考慮課堂出勤情況、平時正式作業成績、課堂討論情況和期末課程考試進行綜合評分。還應考慮以雙語形式進行筆試,當面交卷后進行雙語發問。若有課程論文或創新作品表現突出者,可免參加最后的課程考試。使考試不再是學生的負擔,而成為衡量與培養創新能力。和口試。
3基于CLIPS的專家系統實驗教學
3.1專家系統與CLIPS語言
CLIPS(C Language Integrated Production system)是由美國航空航天局約翰遜空間中心(NASA’’s Johnson Space Center)開發的一種專家系統工具,由C語言編寫而成。早期的專家系統工具大都用LISP、Prolog等編程語言開發,共同問題是運行速度慢,可移植性差,解決復雜問題的能力差。CLIPS是基于Rete算法的前向推理語言,其優點包括:①邏輯推理方面的強大功能強。②、可移植性好。③、可擴展性好。④、有利于和其他語言聯合使用等。
3.1專家系統與CLIPS語言
專家系統與傳統的計算機程序系統有著完全不同的體系結構,通常它由知識庫、推理機、綜合數據庫、知識獲取機制、解釋機制和人機接口等幾個基本的、獨立的部分所組成,其中尤以知識庫與推理機相互分離而別具特色。用clips語言能夠更好地熟悉專家系統的整個組成。CLIPS可為基于規則、面向對象以及過程的編程提供支持(rule-based, object-oriented, and procedural programming)。
以基于規則的專家系統利用CLIPS工具編程作為實例闡述。在CLIPS中找到專家系統基礎的組成部分――Fact List、Knowledge Base、Inference Engine。Fact List中存放用于推理的事實,而Knowledge Base包含所有的規則,Inference Engine控制所有的進程。圖1所示為專家系統框架示意圖。專家系統中最核心的就是知識庫,知識庫中包含了大量某個領域專家的知識。,為了使計算機能運用專家的領域知識,必須要采用一定的方式表示知識 。目前常用的知識表示方式有產生式規則、語義網絡、框架、狀態空間、邏輯模式、腳本、過程、面向對象等。基于規則的產生式系統是目前實現知識運用最基本的方法。
3.2專家系統實驗教學內容
通過CLIPS軟件環境提供了的驗證性、設計性和開發性實驗,幫助學生更好地熟悉和掌握專家系統的基本原理和方法;,通過實驗提高學生總結實驗結果的能力,使之對專家系統的相關理論有更深刻的認識。實驗內容如表2所示:。
其中,實驗1為實驗2的基礎,這兩個實驗應與講授課程穿插,使得學生利用課堂學到的理論聯系實際實驗操作,通過這兩個實驗的學習能夠掌握專家系統的開發過程、掌握用產生式規則繪制推理樹的方法、掌握、編寫CLIPS應用程序的方法以及程序運行環境的應用等。實驗3是一個有難度的實驗,需要大量的課余準備時間,所以在完成實驗3的時候,必須預留3周的時間,提前布置給學生,讓學生做好實驗前的準備,這樣方能取得較好的實驗教學效果。這些被挑選出來的CLIPS專家系統的代碼應是經典的學習內容,通過該實驗培養學生獨立分析與開發完整的專家系統的能力。
3.3實驗教學實例分析
1) 實驗目的:學習和理解CLIPS編程語言,通過分析用CLIPS編寫的“野人過河”的程序,深入理解專家系統的編程技巧,加深對專家系統的認識和理解。
2) 實驗說明:野人過河問題屬于智能學科中的一個經典問題,問題描述如下:,有三3個牧師傳教士和三3個野人過河,只有一條能裝下兩個人的船,在河的任何一方或者船上,如果野人的人數大于牧師的人數,那么牧師就會有危險。
假設問題的初始狀態和目標狀態,假設和分為1岸和2岸: 。
初始狀態:1岸,3野人,3牧師;2岸,0野人,0牧師;船停在1岸,船上有0個人;。
目標狀態:1岸,0野人,0牧師;2岸,3野人,3牧師;船停在2岸,船上有0個人;。
整個問題就抽象成了如何從初始狀態經中間的一系列狀態達到目標狀態。問題狀態的改變是通過劃船渡河來引發的,所以合理的渡河操作就成了通常所說的(算符)就是問題求解的關鍵。,根據題目要求,可以得出以下5個算符:渡1野人、渡1牧師、渡1野人1牧師、渡2野人、渡2牧師,。根據渡船方向的不同,也可以理解為10個往還算符。定義算符知道以后,剩下的核心問題就是搜索方法了,。本程序采用深度優先搜索,通過不斷擴展后繼結點節點,逐步找出下一步可以進行的渡河操作,;如果沒有找到則返回其父節點,看看是否有其它其他兄弟節點可以擴展。
搜索中采用的一些規則如下:
(1.) 渡船優先規則:1岸一次運走的人越多越好(即1岸運多人優先),同時野人優先運走;2岸一次運走的人越少越好(即2岸運少人優先),同時傳教士優先運走;。
(2.) 不能重復上次渡船操作,避免進入死循環。;
(3.)任何時候 河兩邊兩岸的野人和牧師數在任何時候均分別大于等于0且小于等于3;
(4.) 由于只是找出最優解,所以當找到某一算符(當前最優先的)滿足操作條件后,不再搜索其兄弟節點,而是直接載入鏈表。
(5.) 若擴展某節點a的時候,沒有找到合適子節點,則從鏈表中返回節點a的父節點b,從上次已經選擇了的算符之后的算符中找最優先的算符繼續擴展b。
通過實驗教學過程中的專家系統開發實例分析,總結了出應用于在許多專家系統項目中的線性生命周期模型,如圖32所示。這個模型包括從計劃到系統評估的許多階段,對系統開發的描述一直到功能評估這種程度上。之后,生命周期不斷重復:從計劃到系統評估,直到系統交付正常使用。
4結語
專家系統課程的發展開發過程是教學研究和教學改革實踐相結合的過程,需要不斷加強學習、總結經驗。本文從總結了專家系統課程定位與、建設目標、教材的選用設計和課程知識框架等方面的總結了“專家系統”課程建設情況。在,并就教學改革過程中注重多媒體教學的效果、雙語的實施和課程互動活動的改革等問題進行比較深入的介紹與探討。通過CLIPS語言與專家系統實驗的結合,闡述了實驗教學的目的、CLIPS實驗特色及和實驗方法,體現了基于CLIPS實驗教學的優勢與特色。在未來的教育領域,專家系統技術將成為信息時代教育發展的新生力軍,專家系統也將成為新世紀人類智能管理與決策的得力助手。
致謝注 :本文受國家級智能科學基礎系列課程教學團隊項目(2008)支持,感謝本文得到中南大學信息科學與工程學院智能所的大力支持,特別感謝蔡自興教授的鼓勵與幫助。
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Exploration in Course Construction and Teaching Reform of Expert System
YU Ling-li, WEI Shi-yong
(Institute of Information Science & and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)