学术分享丨李德毅院士 ：智能的困扰和释放
李德毅,何雯
*军事科学院系统工程研究院，北京，100141
*通信作者.E-mail:colcloud@126.com
摘要
智能回答整个认知活动中“在哪里”、“是什么”、“为什么”和“怎么做”四个基本问题，含有丰富的内质。当前尚不存在公认的“智能”标准定义。本文分析了这种窘境，给出“智能”的37字新定义，不再区分是人的智能，还是机器的智能，让智能不再被人的生命体特质中的意识、欲望、情感等纠缠困扰。定义强调了学习的重要性，尤其强调在物理空间表现的具身交互导致的感知智能和行为智能，在认知空间的思维导致的计算智能和记忆智能。当智能从身体中单独释放出来，形成认知的机器，就成为人工智能。人类的认知力和想象力，人类学习的能力，以及解释、解决问题的能力，人类智能和人工智能的迭代发展，使得智能能够以超自然进化的速度增长，人类正在进入智能时代。
关键词
具身交互,感知智能,行为智能,计算智能,记忆智能,迭代
1当我们谈论智能时，我们在谈论什么
定义是对于一种事物的本质特征或一个概念的内涵和外延的确切而简要的说明[1]。当前社会，如果不说清楚什么是人的智能，我们也很难讨论人工智能的问题。有人把人的智能和人的本能，甚至和生物本能混为一谈，忽视了后天学习和认知能力的二次扩张；有人把智能等同智慧，把智能和生命中的意识、欲望、情感混在一起，把智能看作是意识的一个属性，认为意识和智能不可割裂；还有人认为智能就是计算和推理的能力，可以通过数值计算、符号问题求解、定理证明，通过提供算力、构建算法来模拟，实现自主决策；有人认为智能主要是使用语言文字表达思维的能力，一切智能都是语言智能，包括数学语言、物理语言、医学语言、音乐语言等，机器实现了自然语言的处理和理解，就有了基本的智能；也有人认为智能就是智商和情商，就是用计、算计、计谋和对抗，当然首先要有常识；也有人认为人工智能就是类脑认知和类脑工程，人工智能就是仿生工程，做机器人，最好是做出一模一样的人形柔性机器人；也有人把智能和认知混为一谈，认为智能等同于时空识别、模式识别，等同于学习、知识和技能；还有人认为智能就是具身行为智能、协同和控制的群体智能；有人把智能和伦理、信仰、价值观混为一谈，谈智能必谈心理学、哲学、世界观、精神、人文和艺术；而更多的人把智能看作是能力，特别是抽象、联想和交互的能力，是想象力和创造力，甚至是虚拟现实、数字孪生、元宇宙等等。在学术会议上的提问和讨论，常常发现是“鸡同鸭讲”，错位沟通，难以汇聚合力，根本原因是它们通常不在同一个语境或语用里。于是，引伸出狭义智能、通用智能、强人工智能、弱人工智能、可信人工智能、安全人工智能、元智能，这些真的可以分开来实现吗?个人的智能、群体的智能、人类的智能、人工的智能、机器的智能，有什么差别?诸多提法让人苦不堪言，哭笑不得，智能被诸多概念困扰，亟待厘清，人们对“智能”需要一个相对稳定的共识。笔者几年前在论证“智能科学和技术”是一级学科时，也花费了大量的精力说清什么是“智能”。
2对智能本质内涵的再认识
本文的讨论，聚焦人的智能和人工智能。在对“智能”本质和内涵的搜集和详细分析之后[2]，我们对“智能”做如下再定义：智能就是学习的能力（解释解决预设问题的能力），以及解释解决现实问题的能力。预设问题常常是被形式化了的，且行之有效解决了的问题，写到了教科书里。学习是把未知变为可知的能力，是解释解决新问题的基础，解释解决现实问题是学习的目的，两者相互促进，正所谓“学而不思则惘，思而不学则殆”。把人类智能释放到体外，成为离开生命体的智能，即人工智能，包括机器智能。人工智能是人类智能的体外延伸和拓展。
我们可以按照智能的内质或者内涵，去枚举智能的种种外延。例如：识别位置、识别天气、识别物体、识别生物、掌握知识、推理、推演、抽象、联想、常识、直觉、顿悟、灵感、预测、优化、会学习、会分析、会想象、有创造，能计算，能类比、举一反三、会总结、归纳、讲评、做诗、作画、协作与配合、群体协同等等，智能的种类数不胜数，难以穷尽。各智其智，智人之智，智智与共，兼容并包才是智能的现实存在。人类对裂脑病人的脑神经元回路的长期医学研究也表明，左半脑可能会否定右半脑[3]；日常生活中，同一个人会有不同的面面观，也会有今天的“我”要否定昨天的“我”。人整体表现出拥有的知识、理性和智能是一个多矛盾、多冲突下的弱统一体，不总是依靠一套完美的、精确的准则演绎运行的，存在不确定性、不一致性和多样性。
图1对智能内涵中的两种能力（解释解决预设问题的能力，解释解决现实问题的能力）进行了再划分，体现在物理空间和认知空间的两个大范畴里。物理空间的具身交互能力中有感知智能和行为智能，感知智能中又可分为时空识别智能和目标识别智能等；认知空间的思维能力产生了认知智能，包括计算智能和记忆智能，记忆先于计算，优于计算，约束计算。学习是从未知变为可知的交互过程，是培养和传承解释、解决预设问题的能力，又可分为指导学习和自主学习，学习的结果是记忆，是知识、技巧的存储、调控和提取，学习的目的是解释解决新遇到的现实问题。学习也好，解释解决现实问题也好，都需要认知空间的思维和物理空间的交互，形成闭环，都是在物理空间和认知空间反复迭代，通过行为智能对外体现，并形成记忆的累积，实现认知的自成长。
图1智能的内涵：感知智能、行为智能、计算智能和记忆智能
人的意识远比人的智能更原始，意识诞生于人类和爬行类共有的那部分大脑[4]，源于大脑中一个非常古老的部位——脑干上部R区，这是生命体生存和繁衍的基本脑区，生物意识和人类智能根本不在同一个起跑线上。哺乳动物的意识先于人类高级智能几亿年，猩猩和倭黑猩猩在600-800万年前就有意识，人在成为智人以前就有了意识的烙印，而人类大脑容积爆长、大脑皮层组织与功能的爆发式进化过程，发生在最近的300万年时间里[6]。意识、情感和欲望等并非始于大脑皮层，更不是大脑皮层所固有的。大脑皮层从脑干中借用了意识和欲望，我们的理性思维和认知过程，有时也会被意识、情绪、欲望和习性所困扰扭曲，意识并不总是有助于人类的认知，并不总是有助于发展人的智能[5]。此外，智能还常常离开意识被单独释放到体外。例如，在科技图书馆里，我们阅读大量的专著、学位论文和专利的正文，都是知识和智能，几乎不涉及到作者们的意识、欲望、情感和性格。又例如，当我们阅读进化论之父查尔斯.达尔文1859年的名著《物种起源》时，我们怎么也没有想到，他的“自然进化、物竞天择”的生物知识和他钟爱的妻子，一个虔诚的基督教徒的信仰如此冲突，说明智能和信仰、价值观是可以分离的。再例如，计算机70年来的发展表现出非凡的智能，但计算机始终没有意识。由此看来，能思维会创造的机器智能，没有被意识和欲望困扰，且受控于人，倒是件大好的事情。这样的机器可以始终集中注意力工作，不知疲倦，不闹情绪，更不会抑郁，表现出一以贯之的工具性，也不会在以后的工作中得上痴呆之类的疾病，因为机器毕竟不是由细胞组成的生物，这正是人类的智慧所在。
这里提出的“智能”的37字定义的最大贡献，是不再区分是生命的智能还是机器的智能，不纠缠人的生命体特质中的意识、欲望、情感等，没有任何理论证明非生命的机器不可以仅仅有智能；次大贡献是把学习对智能的重要性在定义里一次性说清楚了。定义中所指的预设问题，常常指经过了实践的考验、成为群体的共识，而且被形式化了的，可以通过学习获得，人类创造的教育，恰好形成了这样一个培养和传承的好环境，人类的智能，植根于教育。
3人工智能：人类智能的释放
预计到本世纪中叶，不但会出现和人一样思维的机器，而且认知可以自成长，由人和机器交互，赋予机器以意图和动机。尤其重要的，可以通过研发各种各样的传感器和各种各样的行为载体，让机器超越我们碳基身体和精神的局限。尽管人类的大脑如此出色，可它的信息传输却是依靠生化反应，只能达到100米/秒左右，而低端手机联网都是用30万公里/秒的光电方式来传输通话的。人类的听觉、嗅觉、视觉等难比很多动物，听力靠声波，视力靠可见光，寿命还不如乌龟长，人眼不如相机，人脑没有指数式爆炸的算力，算不出小数点后面1012位数的圆周率无理数，想象不出超高维的超级球如何转动，一双手也不如精密机械灵巧，在人类的直觉中有时候还挤满了误会和错误。为什么不借助于智能的机器去拓展我们的感知、认知和行为呢？其实，外形像不像人，并不重要。为了改善人类生存和生活状况，可交互、能思维、会创造的智能机器能够一以贯之的工作，甚至可以暴力思维。期盼到那时绝大多数劳动岗位，尤其是恶劣条件下的艰苦人力岗位，机器都比人类做得更专业、更规范。机器或许让我们多数人离开职场。我们已经从人工智能辅助文字输入、文档生成和内容搜索的时代，跳升到人工智能辅助语言生成的时代，这就是当前很火的ChatGPT。机器越来越多地取代了人类的脑力劳动，并越来越多地渗透到多种机械动能中去，人类社会进入更为自由的智能时代，人类可更加智慧、尊严、优雅地生活。
人类普遍希望改善感官，拥有更强的记忆力和计算力，拥有更好的身体行为表现，延缓死亡，唯一依赖进化的碳基生命体其实做不到，硅基的智能机器倒是可以做到。人类命运共同体通过负责任地使用人工智能，可以设法具有比现在人类能力更大的存在力，包括体力和智力。死亡使得个人的才华积累因生命长度局限，难以变得更深刻。我们应该感谢人工智能导致的人类文明生态。
人们讨论生物自然进化现象，常用的时间尺度是“万年”，讨论人类文明生态现象，常用的时间尺度是“千年”，讨论人类智能的产物——科学和技术的进步，常用的时间尺度是“百年”甚至“十年”。和地球上其他万千物种相比，人类没有无条件地服从大自然的进化。从早先的“觅食者”跃升为“种植者”、“生产者”、“建设者”，今天又进一步跃升为“创造者”，劳动创造人类，认知和思维成就人类，可交互、会学习、自成长的机器受控于人，正是人类的智慧所在。人类的认知力和想象力，人类学习的能力，以及解释解决问题的能力，正以超自然进化的速度增长，让人发挥人的智慧，机器发挥机器的智能，人类正在借机器延伸和拓展我们的体力，无敌于天下；正在借机器延伸和拓展我们的智力，无畏于圣人，这就是我们身处的智能时代。让我们释放智能、放飞智能、奔向星辰大海吧！
参考文献
1现代汉语词典（第七版）.商务印书馆，2016,9
2LeggS,HutterM.ACollectionofDefinitionsofIntelligence:IOSPress2007.
3Gazzaniga,MichaelS.TheSplitBraininMan[J].ScientificAmerican,1967,217(2):24-29.
4MelanieB,SethAK,MelanieW,etal.Consciousnessinhumansandnon-humananimals:recentadvancesandfuture
directions[J].FrontiersinPsychology,2013,4:625-.
5EdelmanDB,SethAK.Animalconsciousness:Asyntheticapproach[J].TrendsinNeurosciences,2009,32(9):476-484.
6MarkSolms.TheHiddenSpring:AJourneytotheSourceofConsciousness,W.W.Norton&Company,2021,2.
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人工智能课程论文范文第1篇
关键词:人工智能;教学;教材
人工智能的发展经历了漫长的历程。特别是20世纪30年代和40年代,智能界发现了数理逻辑和关于计算的新思想。1956年夏季,人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行,标志着人工智能学科的诞生。多年来,机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研究深入开展,形成高潮。同时,不同人工智能学派间的争论也非常热烈,这些都推动人工智能研究的进一步发展[1]。人工智能技术已经可以担当信息化和信息社会建设所赋予的重任。我国已有数以万计的科技人员和大学师生从事不同层次的人工智能的研究与学习,人工智能已成为一个受到广泛重视并有着广阔应用潜能的庞大交叉的前沿学科[2]。
人工智能与计算机领域的其他方向有一个比较显著的特点,即以符号处理为主,而其他方向是以数值计算为主。从理论上说,人工智能领域担负着一个极富挑战的任务――揭示智能的本质,从应用上说,人工智能的目标是开发更有用的计算机程序[3]。人工智能课程是智能科学与技术专业的重要基础课程,介绍人工智能的基本理论、方法和技术,为以后高级课程的学习、在人工智能领域的进一步研究和开发工作,奠定良好的基础。
本文以首都师范大学开设的人工智能原理精品课程的教学实践为基础,介绍我们针对不同专业、不同层次学生所开设的相关系列课程。
1课程知识点
人工智能是由脑科学、认知科学、逻辑学、信息科学技术等多学交叉所形成的一个新兴边缘学科。目前,国内外对人工智能的研究存在着狭义和广义两种观点。狭义人工智能通常是指以符号智能为主体的传统人工智能概念。广义人工智能通常是指包含自然智能、符号智能、计算智能、集成智能和分布智能等在内的智能科学技术概念。本课程主要基于广义人工智能的概念,从原理、方法、技术、系统和应用等不同方面,对人工智能进行科学的探讨。人工智能的主要特点是注重知识和推理,强调启发式和不确定性,提倡多学派融合和多技术综合。同时,它又是一个开拓性领域,其新思想和新技术层出不穷,因此,应鼓励学生的创新和实践。这门课程的主要内容包括:人工智能基础、知识表示、确定性推理和搜索、计算智能和不确定性人工智能、机器学习与自然语言理解、分布智能和专家系统等。其主要知识点有:
1)了解人工智能发展简史、研究目标;了解人工智能的研究方向;理解人工智能的定义、人工智能成功的标志。重点是掌握物理符号系统假设、图灵测试和启发式等概念。
2)知识表示和推理。要求了解和掌握时间和空间的表示、事件和行动的表示技术;了解和掌握概率推理、Bayes定理方法;了解和掌握谓词演算和归结定理证明。
3)搜索和优化方法。这部分内容主要介绍启发式搜索策略(A,A*算法)、局部搜索策略(盲人爬山,模拟退火,遗传搜索);了解和掌握博弈方法(min-max搜索,―剪枝)。
4)机器学习。主要讨论机器学习的基本该概念和一些非连接主义的机器学习方法。
5)神经网络。主要讨论基于神经网络的连接学习机制。
6)专家系统。专家系统是人工智能应用研究的一个重要领域。它实现了人工智能从理论研究走向实际应用,从一般思维方法探讨转入专门知识运用的重大突破。这部分内容主要是让学生了解专家系统的构成、分类和相关开发工具。
2系列课程设置
2.1两个系列五门课程
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。本科阶段开设人工智能课程,主要是为了让学生对人工智能的发展、原理和应用领域有初步了解,启发学生对智能学科的兴趣;而研究生阶段的学习则是要求学生能够掌握人工智能的基本技术和前沿研究内容。为此,针对不同层次、不同专业的教学对象,我校分别开设了两个层次的五门相关课程。从2003年开始为第一届智能科学与技术专业本科生开设了人工智能原理课程。该课程由54学时的课堂讲授和18学时的实验教学组成,是智能科学与技术专业的必修课程和核心课程之一。
从2009年开始,我们又将人工智能课程中的实验教学部分独立出来,安排36个机时,单独作为一门1个学分的人工智能实验课。该实验课也是智能科学与技术专业的必修课程和核心课程之一,目前已完整地开设了两届,受到了学生的欢迎与好评。
同时,我院软件工程专业、信息工程专业、电子信息工程专业及计算机科学与技术专业等信息类专业开设了人工智能概论选修课程,进行36学时的课堂教学,也已经成为这些专业本科生的一门重要的技术基础课程。
2010年我们又面向包括人文社科等全校所有专业开设了人工智能导论这一校公选课(36学时),其目的是使学生了解人工智能的基本概念、原理以及智能技术在不同领域的成功应用,具有一定的科普意义。
在研究生教育中,我们又针对研究生的特点,开设了高级人工智能课程,对研究生进行更深层的理论讲授和前沿研究课题的介绍。
由于人工智能是交叉学科,涉及面广、内容抽象、不易理解,学生往往有曲高和寡、望而生畏的感觉,加之不同专业、不同层次的学生对智能技术的要求有所差别,因此,为了更好地实现差别化教学的目标,提高该课程的教学质量,我们根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验,针对不同教学对象,提供不同的教学深度、教学内容、教学方法和考核方式,力争使智能科学惠及更多的学生。
2.2优选教材与教学内容
在教材选用方面,我们主要采用了首都师范大学王万森教授主编的教材《人工智能原理及其应用》。该教材同时为普通高等教育“十一五”部级规划教材和北京市精品教材,反映了人工智能研究和学科的最新发展,是王万森教授多年的教学与科研经验的结晶。由于广受好评,2007年出版了第2版,该书前后两版目前已印刷了16次,印量5.6万册,已成为国内多所大学的人工智能课程教材和教学参考书。此外,我们还为学生提供N.J.Nilsson的《ArtificialIntelligence:ANewSynthesis》、蔡自兴教授的《人工智能及其应用》、李德毅教授的《不确定性人工智能》及马少平教授的《人工智能》等教学参考书。
作为课程建设一个重要组成部分,我们十分重视教材建设。除上述王万森教授主编的《人工智能原理》教材外,另一本侧重基础与应用的《人工智能基础及应用》教材正在人民邮电出版社的编辑出版中;还有一本在人工智能实验课基础上,包括教学指导、习题解析和实验指导等内容的北京市精品教材立项,《人工智能习题解析、学习与实践指导》也即将交稿,由电子工业出版社出版。
在人工智能课程教学过程中,针对智能科学与技术专业的学生,我们不仅进行理论讲授,同时还利用人工智能实验课,开展了36个机时的相关实验教学,学生在学习人工智能理论的同时,还能够得到智能软件开发方面的实验训练。该实验课设立了5个基本实验和3个综合实验。其中,5个基本实验分别是:实验1,基于规则的简单动物识别系统;实验2,基于极大极小算法的一字棋游戏;实验3,简单的遗传优化;实验4,简单的可信度推理;实验5,简单的单层感知器学习。对每个基本实验,在给定实验程序框架的前提下,安排了5个实验机时。3个综合实验分别是:实验1,双机对弈五子棋游戏;实验2,基于BP网络的预测与评价系统;实验3,基于Web的不确性推理专家系统。对综合实验,要求每个学生选作其中的一个,安排10个实验机时。人工智能实验课程的设立,强化了学生的知识,激发了学生的学习兴趣,促进了学生对学习内容的理解,提高了学生对智能技术的简单应用能力。为后续课程如智能机器人、智能游戏及智能管理等课程奠定了坚实的基础。
对于非智能科学与技术专业的学生,我们则开展更为灵活多样的教学形式,如展开师生间的讨论,让学生看到问题从提出、分析到解决的全过程。让学生自己去查阅资料,发现智能技术与他们所学专业的关系或在其中的应用。让学生进行课程讲演与展示,如“地理学”专业的学生就讲解了智能技术在地理信息系统中的应用,“戏剧文学”专业的学生讲解了智能动画技术在影视作品中的作用,“法语”专业的学生发现原来机器翻译是这样有趣。采取这样的教学方法,学生普遍反映课堂学习令人印象深刻,整个过程让人回味无穷。
3课程教改
在教学内容改革方面,能适应智能科学技术发展和应用普及的需要,在保持人工智能基本理论和方法的核心地位的前提下,我们不断增加人工智能的新技术。例如,计算智能、分布智能、先进专家系统、新的机器学习方法等。
在教学方法改革方面,积极采用启发与互动、讨论与研究的教学方法。其中,对理论性知识我们多采取启发与互动的教学方法,这种方法有助于对学生理解能力和学习能力的培养。对技能性知识更多的是要求实践,而在课堂上则可采用讨论与研究的教学方法,这种方法有助于培养学生的思维能力和创新能力。
在教学实训方面,我们十分注重实验、实践和训练对人工智能教学和学生能力培养的重要性,积极探索把人工智能实验作为人工智能教学一个重要环节的理论和方法。在国内公开出版发行的所有人工智能教材中,首次把人工智能实验作为一个独立部分写进教材(本课程负责人独著出版的“普通高等教育‘十一五’部级规划教材”《人工智能原理及其应用》第2版)之后,又在国内高校中首次把人工智能实验作为一门独立课程开设,走出了我国人工智能实验的开创性的一步。
在课件建设方面,人工智能多媒体课件,获北京市高校首届多媒体教育软件大赛二等奖。相关课程智能科学技术导论多媒体课件,又获北京市高校第二届多媒体教育软件大赛优秀奖。
4结语
本文是以我校精品课程人工智能原理建设为基础,对系列相关课程在教学内容、教材、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行的探讨,总结了该课程在教学和实践方面的一些教改举措。这些举措使得人工智能教学更贴合学生的学习需求。通过认真落实这些举措,使各个层面上的学生都能更好地掌握人工智能的基本概念、基本理论和基本技术,提高实践动手能力,达到本课程预期的教学效果。
参考文献:
[1]王万森.人工智能原理及其应用[M].北京:电子工业出版社,2007.
[2]蔡自兴,肖晓明,蒙祖强,等.树立精品意识搞好人工智能课程建设[J].中国大学教学,2004(1):28-29.
[3]蔡自兴,徐光佑.人工智能及其应用[M].北京:清华大学出版社,2010.
BuildingtheCurriculumSystemofArtificialIntelligence
PENGYan,WANGWan-sen,XIEDa
(CollegeofInformationEngineering,CapitalNormalUniversity,Beijing100048,China)
人工智能课程论文范文第2篇
【关键词】高职院校;工程造价专业;多元智能;课程评价
当前，高等职业教育正在由单纯的数量扩张向内涵建设方向转变，教学质量是否能真正得到提高日益成为高职教育的核心和焦点，课程评价的方式也因高职教育观念的革新而改变。从全国范围来看，许多职业院校都在积极地推动教育教学改革，以适应当前形势的发展与社会的需求。课程评价是教育评价的重要组成部分，是支持和保证课程建设，推进课程改革的重要手段，是改革成效的科学评价方法。
根据麦可思研究院的调查数据可知，高职类工程造价专业是目前我国就业率排名靠前的热门专业。随着工程管理理论的不断创新与发展，这就要求工程造价专业的相关课程体系建设需进一步吸纳、充实、完善和提高。因此工程造价专业课程改革形势紧迫，而相应的工程造价专业课程评价体系构建研究也势在必行。
一、多元智能观的评价理论
美国心理发展学家霍华德・加德纳（HowardGardner）于1983年提出了多元智能理论，他认为人的智能大体可分成九种智力：自我反省智能;言语―语言智能;视觉―空间关系智能;逻辑―数理智能;音乐―节奏智能;身体―运动智能;存在智能;自然观察智能;人际交往智能。九种智力的不同组合使得每一个人智力都有不同的表现方式。多元智能理论在许多西方国家教育改革的理论和实践中产生了广泛而积极的影响。根据多元智能观的评价理论，可以得到如下启示：
启示一：构建多元观评价体系。在构建适合我国职业教育要求的课程评价体系时，应强调评价主体的多元化、评价方式、评价内容的多样化。
启示二：实现情景化的评价原则。传统的测试可以了解学生在校学习的成绩好坏，但却很难预测和评估学生在学校外的表现。邀请企业技术骨干、行业专家与教师共同参与对学生的评价，实现真实职业环境中多元化评价的有效结合。
启示三：搭建过程化的评价方式。评价应跟随被评价者学习的全过程，采用过程性评价和结果性评价相结合的评价方式，考核其学习过程中的各个方面。
二、多元智能理论在课程教学中的应用
基于多元智能理论开展课程评价改革，只是冰山一角。课程评价的内容要体现以学生为本的理念，不仅评价课程活动的结果，也需要评价课程活动的过程。所以，下一步需要深度挖掘多元智能理论在课程教学中的应用。
课程过程评价因课程性质的不同进行调整，以交通学院《工程招投标与合同管理》课程为例，这是工程造价专业（公路方向）最为重要的专业技能课之一，基于多元智能观的启示，可制定出有关的职业能力的课程评价内容标准，见表1所示。
表1《工程招投标与合同管理》课程职业能力评价内容标准
评价内容职业能力课程评价标准
基本知识按教学大纲要求了解和掌握与招投标、合同管理相关的基本概念，熟悉公路工程招投标和合同管理过程的基本理论和专业知识。
评价内容职业能力课程评价标准
基本职业技能具备造价员工作岗位能力;通过考试能获得造价员资格证书。
分析与解决实际问题的能力能对新问题和新知识进行全面分析、比较、综合，能较科学的概括知识点;具备较强独立工作的能力，具备分析和处理工作中发生的各种问题的能力。
信息收集和处理能力能熟练操作招投标软件，能高效的获取、分析、运用信息和知识。
学习迁移能力能结合知识，灵活运用，进行创造性思维，通过公路项目能对房建等项目触类旁通。
创新能力具备较强的开拓意识，能提出问题和独特见解，积极参与方案设计，对教学提出意见和建议。
团结协作沟通能力善于沟通、小组活动中团结协作、互帮互助。
应用能力具有较强的动手能力，能对简单项目进行投标文件编制和工程项目合同管理工作，能熟练进行软件操作。
通过表1可知，《工程招投标与合同管理》课程标准中包含了多元智能理论中的多种智能，事实上根据课程性质不同，每门课程可以评价不同的智能形式。同样以《工程招投标与合同管理》课程为例，运用多元智能理论进行了课程情境化设计，选取一个教学单元为例进行说明，以表2为例。
表2《模拟开标》课程情境化评价
评价内容课程设计
设置情境以小组为单位，指导教师提供需要材料，共同完成模拟开标工作任务。
情
境
化
评
价人际智能小组成员分工，讨论如何完成任务。
自然观察能力教师播放视频资料，学生观察、记录开标过程。
语言智能
逻辑-数学能力小组派代表语言描述开标过程，说出开标时各单位需要完成的工作任务。
空间智能
身体运动智能各小组合作模拟开标过程。
语言智能
逻辑-数学能力小组讨论开标过程中的重点、难点问题，派代表语言描述开标中各单位注意事项。
自我认知智能小组成员课下自己总结本次课重点内容。
不同的教学单位，可以设计不同的情境化评价。课程评价不仅局限于学生知识、技能、智力和能力等，同时还需要评价学生情感、人格等非工作因素的发展。
三、结语
综上所述，传统的课程评价模式已经不能满足时代的要求，科学系统的课程评价是关乎高职院校发展方向和确保学生职业能力提高的重要保障。高职工程造价专业课程借鉴多元智能观的评价理论，提出了切实可行的评价体系，新的课程评价体系有助于学生可以更好地了解自身学习情况，有助于教师更好地了解教学效果，提高教学水平。
【参考文献】
[1]霍华德・加德纳.多元智能[M].新华出版社，1990.
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[3]吴志宏等.多元智能理论方法与实践[M].上海：上海教育出版社，2003.
[4]徐国庆.高职项目课程的理论基础与设计[J].江苏高教，2006（6）137-140.
[5]张向阳.理实一体化教学和项目化教学体会[J].职业技术，2009（111）44-45.
人工智能课程论文范文第3篇
关键词：智慧；智能；人类智能；人工智能
0引言
不久前刚结束的围棋人机大战，使人工智能受到人们空前广泛的关注。它一方面表明智能科学与技术的发展极为迅速，同时也激起了社会对智能科学技术及其人才培养十分强烈的期待。人们对“中国大脑”计划的热议达到了前所未有的程度，“中国制造2025”计划正在快速推进，我国自主研制的智能服务机器人正在走向服务领域的许多行业，国内许多企业自发兴起的“机器换人”浪潮正高歌猛进。国务院政府工作报告中提出的“互联网+”虽然被人们解释为互联网向各领域的强势渗透，但是更多的有识之士却把“+”理解为“升级”，即“计算机互联网络”向“人工智能互联网络”的升级，而这正好与“中国大脑”计划相呼应！
为了适应这种发展的需要，努力办好“智能科学与技术”专业，北京邮电大学智能科学与技术研究中心曾经对设置了本专业的全国各主要高校做了一次普遍性的专业调查，结果发现，各校对于“智能科学与技术”专业的理解差异非常巨大。最狭义的理解，是把本专业看做是“计算机科学与技术的一个分支”；最广义的理解，是把它看做是“从理工到人文和社会几乎无所不包的综合学科”。
从科学研究和长远发展的观点来看，这样发散的理解会有利于人们解放思想，激励创新，把本学科的研究做深做透做到位。不过，从当前的本学科教育教学来说，这样分散的理解可能使“智能科学与技术”学科的人才培养工作迷失方向。
1基本模型
为了准确理解“智能科学与技术”学科，首先需要建立“智能科学与技术”学科的基本模型，这样才能从学科整体上厘清它的基本概念、基本原理和基本规律，规制过于宽泛和过于狭窄的偏差。图1就是为此而设计的基本模型。
在图1中，底部的椭圆代表外部环境的客体事物，也就是需要研究的“问题”；其上的整个部分代表主体及其与客体相互作用的过程：主体接受来自客体所产生的“本体论信息”，经过主体思考之后产生与客体交互的“智能行为”反作用于客体，解决问题。就在这个主客相互作用的过程中，主体充分展现了自己的智慧能力。其中的主体可以是人类个体，也可以是人类群体。因此，这是研究“智能科学与技术”的基本模型。
不断提升自己生存与发展的水平，这既是人类与生俱来的目标，也是人类永不枯竭的动力。为了实现这个目标，人类就要运用自己的智慧和知识不断去发现应当解决而且可能解决的问题，在此基础上努力去解决所发现的问题，不断前进。
人类的这种智慧能力包含两个相互联系相互作用相辅相成的部分：其一是根据人类所追求的目标和现有的知识去发现问题、定义问题和预设问题求解目标的能力，这是人类在长期实践过程中积累起来的一种内隐性的智慧能力，所以称为隐性智慧；其二是在隐性智慧所确定的工作框架内，在求解目标的引导下，运用相关信息和知识去生成解决问题的策略，成功解决问题实现求解目标的能力，这是一种外显性和操作性的智慧能力，所以称为显性智慧。
在图1的模型中，隐性智慧具体表现为“主体所定义的问题、主体的知识库里已经拥有的知识、主体为求解问题所预设的求解目标（也存在知识库内）”，这三者就构成了主体为求解问题所设置的初始工作框架。显性智慧则具体表现为图1中的“感知、认知、基础意识、情感生成、理智生成、综合决策、策略执行、效果检验以及反馈学习优化”所代表的问题求解过程。
由于隐性智慧是人类内隐性的智慧，需要明确的目标、足够的知识、很强的直觉能力、丰富的想象能力、甚至需要灵感和顿悟能力，才能创造性地发现值得解决的问题，所以，隐性智慧难以用人造机器去模拟。然而，由于显性智慧具有外显性和操作性特征，主要具备获取信息、生成知识、生成和执行策略的能力，因此，显性智慧有可能被人造机器所模拟。在约定俗成的学术语汇中，“智慧”比较抽象，带有形而上的色彩；而“智能”则比较具体，带有形而下的特点。于是，人类的显性智慧也常常被称为“人类智能”。
鉴于人类显性智慧与隐性智慧之间存在不可分割的深刻内在联系，人们就把研究和探索“人类隐性智慧和显性智慧奥秘”的科学技术称为“智能科学技术”，而把其中着重研究和模拟“人类显性智慧（人类智能）能力”的科学技术称为“人工智能”科学技术，或者就简称为“人工智能”。换言之，人工智能是“智能科学与技术”的一部分。
图1的基本模型及其相关解释启示我们：“智能科学与技术”的内涵既具有极强的基础性，涉及与物质资源同样基础的信息资源；又具有极强的深刻性，涉及人类创造性智慧的深邃奥秘；还具有极强的应用性，涉及极其广泛的应用领域。
因此，为了研究与学习“智能科学与技术”，人们应当具备人文社会科学、基础自然科学和应用技术科学的知识与能力，应当自觉遵循“文理交互，理工融通”的交叉科学理念。虽然我国高校仍有文科、理科、工科之分，但是，为了培养有发展能力和创新能力的人才，还是要在发挥各校特色的同时努力贯彻“文理交互，理工融通”的方针。这是智能科学与技术学科的鲜明特点，需要引起教学与研究人员的高度关注。
2基本方法
概念是学科的基石。从图1的基本模型可以看出，“智能科学与技术”包含了许多重要的新概念。除了上面已经讨论过的隐性智慧和显性智慧的基础概念之外，还有信息（包括本体论信息和认识论信息，特别是其中的语法信息、语义信息和语用信息）、知识（包括本能性知识、经验性知识、规范性知识、常识性知识、知识的内部生态系统和外部生态系统）、基础意识、情感、理智、智能策略、智能行为等一系列基本概念。
考虑到本文篇幅的限制，同时也考虑到读者可以很容易从现有文献中详细了解到这些概念，因此，这里只予以列举，而不准备展开具体的讨论。有需要的读者可以参阅相关文献。
这里需要特别关注的，是研究和学习“智能科学与技术”所需要确立的新的科学观和方法论问题。只有掌握了这些新的科学观和方法论，才能准确地理解“智能科学与技术”的基本概念、基本内容和基本规律。
有比较才能有鉴别，事物总是相比较而存在。了解“智能科学与技术”所需要的科学观和方法论的便捷方法之一，就是把它们同读者已经熟悉的“物质科学与技术”的科学观和方法论进行对比。众所周知，智能系统是一类开放的复杂信息系统，因此，这里的比较对象也要选择相对比较复杂的物质系统。表1就是这种比较的一些结果。
由表1可知，“物质科学技术”所采用的科学观包括（1）物质观：认为研究的对象是物质的；（2）结构观：认为研究的关注点应当是物质的结构；（3）孤立观：认为所研究的物质对象是与其它对象没有关联的；（4）静止观：认为所研究的物质对象是静止的，至少在研究期内是静止的。
基于这样的科学观，在处理比较复杂的物质对象的时候，物质科学技术所采用的方法论就是“分解一分析”，更具体地说就是“分而治之，各个击破，直接还原”。也就是人们所熟悉的“还原论”。
和“物质科学与技术”的情形不同，“智能科学与技术”的科学观包括（1）信息观：认为所研究的对象是信息；（2）系统观：认为研究的关注点应当是系统化的信息，即必须同时关注信息的形式、内容和价值；（3）生态观：认为信息不是孤立的或静止的，而是生长发展的；（4）机制观：认为信息的生长发展必然存在一定的机制。
基于这样的科学观，“智能科学与技术”所采用的方法论就是“转换―创生”。更具体一些说，就是“智能科学与技术”基本模型（图1）所展示的“信息转换与智能创生定律”。其中，“信息转换”是手段，“智能创生”是目的。
十分清楚，“物质科学与技术”的“分而治之”方法论体现了它的“物质观、结构观、孤立观和静止观”；“智能科学与技术”的“转换创生”方法论体现了它的“信息观、系统观、生态观和机制观”。
这个对比告诉我们，由于研究对象不同，导致学科的性质也不相同，我们不能把自己所熟悉的“物质科学与技术”的科学观和方法论统统照搬到“智能科学与技术”学科领域。虽然在研究局部细节问题的时候，这两种科学观和方法论的差异表现的不是很明显，但是在研究系统全局问题的时候，这种差别就会变得十分显著。这也是值得“智能科学与技术”的研究者和学习者特别关注的特点。
事实上，“人工智能”的研究就经历了一场方法论的变革。按照“分解―分析”的方法论思想，人工智能被分解为结构模拟（人工神经网络）、功能模拟（物理符号系统）和行为模拟（感知动作系统）三大学派，结果长期不能互相融通。20世纪末和21世纪初，一些研究人员提出“新的集成”和“现代方方法”试图找到三者融通的具体方法，但是都没有取得成功。2007年，本文作者按照“转换―创生”方法论思想提出了机制模拟的智能生成方法，结果发现：结构模拟（人工神经网络）、功能模拟（物理符号系统）和行为模拟（感知动作系统）分别是机制模拟的A、B、C型，从而实现了人工智能模拟方法的统一，见表2。
由此可见，以往人们把人工神经网络课程、物理符号系统课程（即普遍流行的人工智能和专家系统课程）、感知动作系统课程（即智能机器人或智能体课程）分开讲授或者只讲授其中一门或两门课程的做法是不合理的。
同时，我们一直把图1的模型称为“智能科学与技术的基本模型”。不过，如果注意到“智能科学与技术”的科学观一信息观，系统观，生态观和机制观，那么，我们也可以把图1称为“生态意义上的信息科学与技术基本模型”。这是因为，虽然在经典意义上的信息科学与技术基本模型只能覆盖到图1模型中的信息层次，但在生态学意义上，知识和智能都是信息的生态学产物，因此生态学意义上的信息科学与技术基本模型就覆盖了图1模型的全体。在生态学的意义上，“智能科学与技术”基本模型与“信息科学与技术”基本模型就合二为一：自顶向下观察，图1就是“智能科学与技术”的基本模型；自底向上观察，图1就是“信息科学与技术”的基本模型。于是有：
智能科学与技术=生态学意义的信息科学与技术
如果把“智能科学与技术”模型中的“由信息转换为知识”和“由信息、知识和目标转换为智能”这两个核心部分命名为“核心智能科学与技术”，把非生态学意义上的信息科学与技术命名为“常规信息科学与技术”，那么，也可以有：
智能科学与技术=核心智能科学与技术+常规信息科学与技术
在我国教育部的学科目录中，“智能科学与技术”其实就是“核心智能科学与技术”，目录中的“信息科学与技术”其实就是“常规（非生态学意义的）信息科学与技术”，后者又被划分成“通信”、“计算”、“自动化”、“物联网”、“信息安全”这样一些更加狭窄而且相互交叠的二级学科，显然有待进一步合理化。
3基本课程
北京邮电大学智能科学与技术研究中心最近实施的全国高校智能科学与技术专业教学计划调查表明，我国多数学校的教学计划确实体现了“计算机科学与技术的一个分支学科”的特点，很少学校的教学计划能够表现“文理相交，理工融通”的交叉科学精神。这就提出了一个尖锐的问题，如果真的把“智能科学与技术学科”办成“计算机科学与技术学科”的一个分支学科，那么，这样的“智能科学与技术学科”还有存在的理由吗？
由以上分析的“智能科学与技术”的基本模型和基本方法可以知道，为了学习、理解和掌握“智能科学与技术”学科，人们的知识结构必须包含社会科学、人文科学、基础科学、应用技术的基础知识与综合能力。
为此，由中国人工智能学会教育工作委员会和清华大学出版社计算机分社共同组建的“全国高校智能科学与技术专业系列教材规划与编审委员会”（以下简称编委会）提出了如下的本学科核心课程和相应的核心教材。
（1）一年级第一学期的课程智能科学与技术导论是一个引导型课程，旨在以准确而通俗的概念、全面而浅近的思路、亲切而富有感染力的语言，引导刚刚踏入校门的新生了解：什么是“智能科学与技术”？为什么要学习“智能科学与技术”？怎样才能学好“智能科学与技术”？
（2）二年级第一学期的课程脑与认知科学基础是本学科特需的自然科学基础（脑科学）和社会科学基础（认知科学），旨在为学生提供关于人类智能的脑科学基础知识和人类认知能力的科学知识，特别是关于“脑结构如何产生认知能力（物质如何生成精神）”的科学机理。
（3）二年级第二学期的课程不确定性数学引论是本学科特需的数学基础知识课程，旨在为学生提供关于“智能科学与技术”领域必然涉及到的各种不确定性（包括随机不确定性、模糊不确定性、粗糙不确定性以及非线性引起的混沌不确定性）的描述与处理知识，特别要阐明这些不确定性的根源、相互关系、描述和处理方法。
（4）三年级第一学期的课程机器智能是本学科的专业基础课程，旨在用“智能科学与技术”的方法论阐述人类智能的各种模拟方法（包括结构模拟、功能模拟、行为模拟和机制模拟），以及这些不同模拟方法之间的相互关系和统一的途径，为学生学习机器（人造系统）智能奠定理论和方法的基础。
（5）四年级第一学期的课程《科技史与方法论》，由于智能科学技术本身富有科学观和方法论的特色，因此这是一门具有本学科特色的总结性课程，旨在为学生提供关于科学技术发展史（特别是智能科学技术发展史）所展现的科学观和方法论知识，使学生能够从“智能科学与技术”的学科知识基础上站立起来，具有纵观和把握智能科学技术发展规律的能力，使学生的学术眼界能够“形成于课堂，而又远远超越课堂”。
编委会认为，这些核心课程的综合（加上各个学校的人文社会科学通识课程和各有特色的专业课程），将为学习者提供必要的“文理相交，理工融通”的交叉学科思维素质和能力。无论是理科型学校还是工科型学校，都要在保证上述核心课程优质教学的基础上努力发挥自己的特色，而不应当削弱这些核心课程的教学质量。
5结语
人工智能课程论文范文第4篇
论文关键词：智能电网；电力特色教学模式；电力信息化和智能化
随着智能电网、绿色能源席卷全球，电力行业迎来了蓬勃发展的新时期，电力不但要信息化还要智能化，电力企业将需要大量高水平的既精通信息技术又有电力专业背景的人才，这给电力大学计算机专业人才培养带来机会和挑战。结合电力大学的大电力特色，为培养智能电网急需的高素质复合型人才，开展计算机专业电力特色教学模式的研究和实践具有重要的意义。为了培养智能电网急需的信息人才，需要开展计算机专业的电力特色教学，首先要开设“电力信息化”课程。
一、我国电力信息化现状及智能电网的目标
电力信息化是指计算机、通讯等信息技术在电力工业各个环节应用全过程的统称。我国当今电力信息化现状是实施电力工业生产过程各个环节的信息化，包括电力工业规划、设计、施工、发电生产、输电、变电、配电、用电、电网调度、供电营销、物资及管理等各个环节。由此可见，信息技术是电力信息化的基础，各类电力资源的开发和利用是电力信息化的核心。提高电力企业的经营决策水平和经济效益是电力信息化的宗旨。智能电网将使电力信息化从数字化向智能化发展。智能电网是电力信息化的延续和飞跃。智能电网是飞速发展的信息技术与新能源变革融合在一起的产物。中国的智能电网目标是分三个阶段推进：2009年至2010年为规划试点阶段，重点开展“坚强智能电网”发展规划工作，制定技术和管理标准，开展关键技术研发和设备研制及各环节试点工作；2011年至2015年为全面建设阶段，加快特高压电网和城乡配电网建设，初步形成智能电网运行控制和互动服务体系，关键技术、装备实现重大突破和广泛应用并自主可控；2016年至2020年为引领提升阶段，全面建成统一的“坚强智能电网”，技术和装备全面达到国际先进水平。
通过分析我国电力信息化现状及智能电网的目标可见，各国探索智能电网建设的先行策略是信息技术应用。为实现智能电网的战略目标，电力企业将需要大量高水平的既精通信息技术又懂电力信息化业务的复合型人才，因此，对计算机专业学生开展电力特色教学是非常必要的。
二、电力大学计算机专业电力特色教学模式
面对电力行业信息化飞速发展的形势，特别是智能电网席卷全球，电力大学计算机专业的教学模式在保有原有优势的基础上创建特色，开展以计算机技术为主、电力专业背景为辅的特色教学模式。2010年学校设立了计算机专业电力特色教学模式研究和实践的教改项目，以实现计算机专业的电力特色及工程应用能力的培养。电力特色教学重点要放在计算机技术和电力专业交叉点上，电力特色教学的先行策略是由电力信息化这门课程承担此重任。2010年学校将电力信息化课程列入433门核心课程中。修改后的2008版教学大纲中电力信息化这门课程是计算机专业学生的必修课程，这不但要求电力信息化这门课程的内容不断优化，同时也要求对电力信息化课程的教学进行改革。
电力大学计算机专业电力特色教学模式的后行策略是在电力信息化这门课程改革和研究的基础上进行课程群建设，开设代表计算机技术和电力专业最新技术交叉点的“电力云平台”、“电力物联网技术”等课程，并将“电力信息化”、“电力云平台”及“电力物联网技术”三门课程纳入到一个课程群来建设。可见电力大学亟待探索并建立适合计算机专业的电力特色及工程应用能力的培养模式。
三、电力信息化课程特点与教学现状分析
1.电力信息化课程的特点
电力信息化这门课程具有如下特点：
（1）涉及面广。电力信息化这门课程内容涵盖电力工业生产发电、输电、变电、配电、用电、电网调度等全过程的信息化与智能化。课程内容包括发电企业的信息化与智能化、变电站的信息化与智能化、电力调度中心信息化与智能化、配用电生产管理信息化和智能化、电力信息安全技术及物联网在智能电网中的应用等。
（2）技术先进前沿。电力信息化这门课程内容涵盖当今信息和电力领域的前沿技术、热点技术。如在讲解变电站的信息化与智能化这部分内容时要详细分析电力领域的热点技术iec61850。在讲解电力调度中心信息化与智能化这部分内容时要详细分析信息领域的热点技术soa和电力领域的热点技术cim及其在电力调度的应用。在讲解物联网在智能电网中的应用这部分内容时要详细分析当今信息和电力领域的前沿技术物联网、智能电网及云平台。
（3）与电力行业实际工程紧密结合。在讲解课程的各部分内容时紧密结合实际工程。如在讲解发电企业的信息化与智能化这部分内容时紧密结合发电企业的实际工程，如水电站厂级监控系统、火电站的dcs系统、发电厂?sis系统、发电厂智能管理信息系统等。
（4）多学科的交叉。电力信息化课程是计算机技术、通讯技术、控制技术、电力系统背景知识的融合与交叉。在讲解课程的各部分内容时处处是多学科的交叉，如在水电站厂级监控系统中涉及计算机的网络通讯技术，涉及控制领域的plc技术和现场总线技术，涉及水力发电特性专业背景知识等。
（5）电力信息化课程的教学内容是动态的，是与时俱进的，随着电力信息化和智能化的发展而不断地补充新内容，没有现成的教材。当今世界电力信息化和智能化发展非常迅速，如国家电网公司已经开展广域全景分布式一体化的电网智能调度技术支持系统研制。在讲解电力调度中心信息化与智能化这部分内容时就必须补充这部分新技术。
2.电力信息化课程教学现状分析
（1）没有现成的教材，课程难度大，师资紧缺。从上述分析的电力信息化这门课程的特点可见，要求老师具备丰富的知识储备及电力工程经验。
（2）课程内容与电力实际紧密结合，学生没有现场工程概念，又是多学科的交叉，学生感觉课程难度大且抽象，学习兴趣不足。很多学生很想学好这门课，但他们中只了解信息技术，没有其他学科技术知识的积累。本课程开设在大三的第六学期，很多学生感觉困难后就放弃了，准备考研复习。
四、电力信息化教学改革的思想和方法
电力信息化这门课程是综合应用课程，教学思想和方法的改革是必要的，具体措施如下：
1.组建一支优秀的教学团队
通过引进发掘培养人才，组建一支优秀的教学团队。吸纳不同学科的拥有前沿的信息技术、丰富的电力背景和工程经验的老师进入团队，可以根据老师的特长安排讲解相应的章节。电力信息化这门课程可由若干老师共同完成。由于国内市场几乎没有相关专著和教材，已经组织讲课团队老师撰写并出版电力信息化教材。教材包含当今电力信息化和智能化最新技术并提供老师们的最新研究成果。该团队的老师需要及时了解电力行业的信息化和智能化最新动态的最新技术。除了合作项目途径外，老师要利用一切机会参加合作、进修和交流。通过团队的力量来解决没有现成的教材、课程难度大的问题。
2.补充课程中需要的其他学科知识
鉴于计算机专业学生的知识结构比较单一，在学习电力信息化课程时先为学生补充必需的计算机控制与通讯基础技术知识，包括计算机控制通道接口技术、plc技术、串行通讯技术、现场总线技术及工业以太网技术等。在学习电力信息化的具体相关内容时为学生铺垫必需的电力背景知识和工程背景内容，如讲解水电站厂级监控系统时要先补充水力发电厂相关内容。通过利用一定的学时补充课程中需要的其他学科知识来降低学生课程学习的难度，使学生能快速全面地了解并掌握电力信息化技术。
3.新技术、新理念的引入
由于没有现场工程概念，学生在学习电力信息化课程时会感觉抽象、难以理解，老师有必要与时俱进地将新的技术和理念引入课堂中。例如可以引入当今电力行业流行的先进仿真培训软件，比如三维变电站仿真培训软件，让学生在软件上仿真漫游变电站并模拟各种操作。通过仿真软件让学生模拟接触电力工业现场，建立对电力工业现场的感性认识，提高学生的学习兴趣。
为了加强学生课后巩固教学环节，帮助学生消化和应用所学知识，可以将新的理念引入课堂中。借鉴西方本科教学及我国研究生培养的经验，本课程课后作业巩固环节可以尝试不同于常规计算机专业课程的方法。本课程要求学生在课后查阅大量的文献资料。每章的作业是查阅与本章相关的文献资料并撰写提交小论文，期末每个学生制作ppt文件并开展讨论。
在学生课后巩固教学环节中老师起着重要的引导作用。指导本科学生查阅相关文献资料时，首先要教会学生如何在海量信息中查找到需要的优秀文献，如何充分利用校图书馆提供的优质库资源，然后指导学生如何读文献，如何写小论文。要求学生在每章节后阅读15篇以上相关文献资料并提交小论文。教师要认真批阅学生的小论文，总结学生容易出现的普遍性问题，在下次写小论文时提醒学生注意。
4.实施案例教学
新的电力信息化教学实施方案与国内外电力发展紧密结合，既具有理论性又有很强的实用性。此课程在教学方法上必须将理论与工程案例结合，实施案例教学。案例可以来源于实际经典案例，也可以来源于老师们的最新研究的相关成果。在案例教学的过程中要培养学生如何将工程应用问题转化为计算机问题的能力。如在讲解iec61850和cim技术时，要剖析iec61850和cim是如何利用计算机技术中的面向对象技术来建模的。
人工智能课程论文范文第5篇
关键词：物联网；教学模式；教学方法；教学实践
作者简介：施炯（1982-），男，浙江余姚人，浙江万里学院电子信息学院，讲师；杨亚萍（1967-），女，浙江宁波人，浙江万里学院电子信息学院，副教授。（浙江宁波315100）
基金项目：本文系宁波市服务型教育重点专业子项目物联网工程专业实践教学体系建设（文件号：甬教计[2009]359号文件）的研究成果。
中图分类号：G642.0文献标识码：A文章编号：1007-0079（2013）28-0106-02
“十二五”期间，从全国到浙江省宁波市，以物联网为特征的产业导向是产业结构优化调整的一项重要内容和重要举措，对于提高总体的经济实力和技术水平具有举足轻重的作用。在此背景下，浙江万里学院（以下简称“我校”）于2011年7月申报了物联网工程专业，并于2012年2月在《教育部关于公布2011年度高等学校本科专业设置备案或审批结果的通知》（教高[2012]2号）中得到了批复，浙江省首批物联网工程专业高校达到四所，浙江万里学院成为目前浙江除杭州外唯一拥有物联网工程本科专业的高校。物联网工程这个新专业与实际紧密结合，应用范围涉及到了社会的各行各业。[1，2]正是由于其处于初始阶段，且与现有专业相关的技术知识体系存在较大的差异性，使得该专业的教学模式不能照搬现有专业的教学模式，[3]而必须探索新的教学模式和方法，以适应社会对于物联网工程专业人才的需求。[4]
一、“物联网工程导论”课程目标
“物联网工程导论”是物联网工程专业学生学习的第一门专业基础课，其主要目的是使学生了解物联网的基本概念和相关技术，对物联网在各个领域的典型应用有所认识，[5]在此基础上了解物联网系统的整体框架，明确物联网工程各个专业课程的意义和课程之间的关系，为后续的学习打好基础，同时激发学生的学习兴趣。因此，设计“物联网工程导论”课程时，不应该把重点放在核心原理上，而应该注重基本概念的理解和对物联网系统的认识。[6]
二、“物联网工程导论”教学模式和教学内容
物联网工程专业是一个新的本科专业，包含的技术和概念较多，如何精心设计课程内容来帮助学生理解相关的知识，激发其学习后续课程的兴趣，是教学工作的关键。因此，为了培养学生主动学习的能力和学习兴趣，提出了“内外结合、联系实际、项目驱动”的教学模式和方法，即教师授课与专家讲座相结合，课堂教学与实际产品体验相结合，以项目为驱动，推动整个课程的教学。
1.课程总体教学规划
在内容上，“物联网工程导论”课程侧重于物联网的应用、技术、服务、知识体系以及作为物联网工程师的合格人才标准，涉及到的技术包括RFID技术、WSN技术、常见组网技术和应用开发技术等。在授课方式上，采用课堂讲解与企业参观相结合、学校老师和业内知名专家相结合的方式。通过这种课程安排，自下而上对物联网的应用案例、技术支撑、知识体系进行讲解和讨论，一方面让学生对企业实际的物联网项目和人才需求有所认识；另一方面，使得学校在物联网工程专业人才培养方面，形成以本地物联网企业的实际情况为依据，以地方物联网产业的发展为依托，树立应用创新型人才培养的目标，强调应用创新和实践创新的结合，从而创建以培养应用创新能力为核心的实践教学体系。
2.课程内容分析
以课程总体教学规划为基础，设计了“物联网工程导论”课程的内容，详细安排如表1所示。
第一讲主要介绍物联网在国内外发展的近况，了解物联网发展需要经历的几个阶段和我国目前物联网发展所处的阶段，了解物联网在各行业的应用和发展前景。第二讲安排宁波市智慧城市建设领域专家为学生讲课，让学生了解智慧城市的发展历史，了解智慧城市的整体架构，理解物联网与智慧城市的关系，熟悉宁波市智慧城市建设的现状和发展前景。在此基础上，第三讲安排学生参观宁波市智慧城市建设应用成果展示厅，亲身体验物联网技术在智慧城市建设中的各项成果和应用。在研讨课环节，引入物联网产品创意设计比赛，以小组为单位，根据前两次课对智慧城市应用领域的学习和参观，设计一款理想中的物联网产品，比赛分为初赛和决赛环节，在初赛中表现出色的团队进入决赛。在“物联网应用体验——手机控制家电”环节，利用学院已有的实验条件，向学生介绍手机控制家电的原理，熟悉控制信号的流程，了解应用程序和硬件之间的接口和开发流程，同时提供手机客户端的应用程序，使得学生可以现场安装，现场体验，激发学生的兴趣。在物联网设计作品与分析环节，以高年级同学进行电子设计大赛的成果为基础，展示与物联网相关的作品，通过视频和现场演示等多种手段，向同学们展示触手可及的物联网产品，解开物联网技术的面纱，排除技术等因素给学生带来的困惑。
三、“物联网工程导论”教学实践
以“内外结合、联系实际、项目驱动”的教学模式和方法为参考，采用“走出去、请进来”的策略，结合“项目驱动”的物联网产品创意比赛，进行了“物联网工程导论”课的实际教学。
1.走出去——智慧城市建设应用成果展厅参观
宁波市是我国首批进行智慧城市建设的试点之一，物联网为智慧城市建设提供了坚实的技术基础；反过来说，智慧城市是物联网技术的重要应用领域。从已经举办两届的“中国宁波智慧城市技术与应用”展会来看，很多基于物联网的产业和应用都已经服务于智慧城市的方方面面，物联网为智慧城市提供了城市的感知能力，并使得这种感知更加深入和智能，从而实现市政、民生、产业等方面的智慧管理。
利用宁波的地域优势，在“物联网工程导论”课程中引入智慧城市建设应用成果展厅参观的环节，有利于学生更好地理解和体验多种物联网关键技术的应用场景。在参观过程中，学生对智慧城市应用成果展厅中展示的云计算技术、互联网技术、物联网技术和RFID技术表现出极大的兴趣。通过实物展示、应用系统演示、现场体验、动态更新等多种形式，学生形象直观地了解了智慧城市建设十大应用体系的建设成果，其中包括智慧社会管理、智慧公共服务、智慧健康保障、智慧交通、智慧物流、智慧贸易、智慧制造、智慧能源、智慧文化服务、智慧安居服务首批共36个应用成果，为后续的物联网产品创意比赛提供了灵感和素材。
2.请进来——智慧城市建设专家讲座
由于物联网工程是新建专业，因此，在人才培养方向方面，需要充分考虑宁波本地经济对物联网人才培养的需求，及时了解本地物联网产业的发展趋势，适时地调整专业方向，合理设置培养目标、课程体系和教学内容，以更好地服务于区域物联网产业链。在“物联网工程导论”课程中引入专家讲座的环节，既有利于学生熟悉物联网相关的专业背景知识，又能够使学生了解企业实际的项目和用人需求，尽早树立自身的职业规划。
在本课程的教学过程中，邀请了浙江思创理德物联网（宁波）科技有限公司总经理黄生颜女士来我校授课。思创理德物联科技有限公司是中瑞思创科技股份有限公司旗下专注于物联网应用集成和市场开发的子公司，已成功开发并逐步推广服装供应链管理、数字化仓储管理、工厂精益管理、行业服务平台管理、防伪防窜货管理等系列RFID解决方案和关键产品。黄经理在向同学们介绍基于RFID技术的服装供应链管理的同时，引入了企业实际项目的运转和人才需求的现状，描述了物联网产业蓬勃发展的前景，鼓励同学们认真学好相关的专业课程，从而在毕业时能够成为一名满足企业需求的物联网工程专业人才，为宁波智慧城市建设和物联网产业的发展贡献力量。
3.项目驱动——物联网产品创意比赛
通过之前物联网产生的背景和发展前景的学习，结合专家对于智慧城市建设的介绍和对智慧城市建设应用成果的体验，在研讨课环节，引入物联网产品创意设计比赛，让同学们以物联网相关技术为基础，设计一款产品，解决日常生活中碰到的问题。
在实施过程中，让同学们以小组为单位，由组长负责协调，各成员进行项目的创意、调研和设计，最终形成产品文档和展示材料。在产品展示环节，组员以PPT、视频和实物演示等多种手段，对小组设计的产品进行详细的讲解，内容主要包括创意来源、用户场景、产品功能、技术规范和产品前景。在项目的评分规则上，主要包含创意、影响力和执行力这三个部分，占的比重分别为50%、30%和20%。其中，“创意”是指产品或者服务是否具有创新性和突破性，是否具有全新的功能或者在很大程度上提升了已有的功能；“影响力”是指产品或者服务的影响力有多大，是否会被大量的用户和机构所采用；“执行力”是指设计的产品或服务是否具有较好的商业可行性。在评分环节，每个小组对除自己以外的每个项目进行打分，各个小组的最后得分为总分取平均。
研讨课环节一方面增强了学生们对于课程的参与度，另一方面通过小组头脑风暴和讨论，培养了学生的团队合作精神和集体荣誉感，极大地提升了其对于本专业后续课程学习的兴趣。
4.课程评价
在合作式学习模式的基础上，参考学生在课程过程中的参与程度以及课堂表现，课程的评价包含自我评价、小组评价、项目评价和教师评价。其中，小组评价在小组内部产生，主要参考组员在物联网产品创意比赛过程中的投入和参与程度。项目评价主要参考小组项目的评分，即其他各小组对本组项目的综合评价。教师评价主要参考学生的出勤率、课堂参与度。这种评价方式已经在我校其他“项目化”课程及合作式课程中实施，从学生的反馈来看，这种综合、全面的评价方法比传统、单一的评价方法更加合理，它有效地减少了学生的逃课现象，提高了学习的自主性和参与度，增强了学习的兴趣。
四、教学效果
在浙江万里学院物联网工程新专业建设过程中，探索了“物联网工程导论”课程的教学模式和教学方法，并付诸了实践。从目前来看，学生通过该课程的学习，培养了专业的学习兴趣，增强了专业的学习热情，为后续课程的开展打好了基础。从培养学生的角度来看，物联网技术在飞速发展，对于物联网课程教学的探索也没有终点，必须总结现有的经验，不断改进和完善。
参考文献：
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[3]王志良，石志国.物联网工程导论[M].西安：西安电子科技大学出版社，2011.
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