人工智能课程总结十篇 人工智能课程教学反思简短总结

人工智能课程总结十篇

人工智能课程总结篇1

Abstract：Inviewofthecharacteristicsofartificialintelligencecurriculum，includingabstractcontentandcomplexalgorithm，andtheactualneedsofundergraduateteaching，combinedwithteachingpractice，thispaperdiscussesandsumsuptheteachingreformandinnovationofundergraduateartificialintelligencecurriculumfromtheteachingsystem，teachingcontent，teachingmethodsandassessmentmethods.

P键词：人工智能；创新；本科

Keywords：artificialintelligence；innovation；undergraduate

中图分类号：G642文献标识码：A文章编号：1006-4311（2017）22-0230-02

0引言

人工智能是计算机科学的一个分支，是当前科学技术中正在迅速发展、新思想、新观点、新理论、新技术不断涌现的一个学科，其属于一门边缘学科，同时也是多个学科交叉而成的一门学科，包括语言学、哲学、心理学、神经生理学、系统论、信息论、控制论、计算机科学、数学等[1]。当前人工智能已经是很多高校计算机相关专业的必修课程，它是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程，其教学内容主要包括自然语言理解、计算智能技术、问题求解和搜索算法、知识表示和推理机制、专家系统和机器学习等，国内外很多大学都意识到了其重要性，纷纷对其展开了教学和研究。人工智能课程包含多个学科，具有内容抽象、理论性强、知识点多等特点，且算法复杂，但是多数高校采用的教学方式仍是传统的课堂教学方式，即“教师讲、学生听”的教学模式，这种信息单向传输教学模式以教师为主体，学生只是在被动的接收知识；存在过分重视理论教学，忽视实践活动教学的问题，导致教育内容无法和社会接轨；人工智能教材理论性过强，学生在学习过程中常常感到枯燥乏味，进而对学习该课程失去热情[2]，久而久之，不仅人工智能课程的教学质量和效果无法达到预期，甚至学生还会产生厌学心理。针对人工智能课程中现有的各项问题，本文作者结合自身丰富人工智能教学实践经验，参考人工智能课程特点和教学目标，从多个方面探讨和总结了人工智能，包括教学内容、教材选择、教学方法和考核形式等。

1教学内容优化与更新

人工智能是一门崭新的学科。开设本课程首先是确定教学内容。通常来讲，人工智能学科的内容包括两个部分，具体：一是知识表示和推理；二是人工智能的应用。前者是人工智能的重要基础，后者主要介绍了几种人工智能应用系统，包括自动规划和机器视觉、机器学习、专家系统等。另外，课程内容中还包括了一些人工智能应用的实例，将实践和理论紧密结合起来[3]。

随着时代的发展和科技的进步，人工智能学科也取得了较大发展。基于此，人工智能学科也应该与时俱进，更新人工智能教学大纲，进一步完善其教学内容。修订后的人工智能教学大纲将人工智能分成两个部分，即基础部分和扩展应用部分。前者包括计算智能、搜索原理、知识表示等，后者包括智能机器人、智能控制、多智能体、自然语言理解、自动规划、机器学习、知识工程等。

教学内容的选择和确定应综合考虑多项因素，不仅要重视基础知识，也应注意推陈出新，随着科技的进步做到与时俱进，同时教学内容应符合现实的需求，能够与社会接轨，将理论和实践紧密结合起来，只有这样人工智能课程的教学质量和效果才能事半功倍。

2教学策略及教学方法的改革创新

由于人工智能课程具有算法复杂、内容抽象、理论性强、知识点多的特点，传统的教学模式已经无法满足人工智能课程的需求，教师应探索更加有效的教学模式和方法，确保人工智能课程能够取得良好的教学质量和教学效果。具体的改革和创新人工智能课程的手段和方法主要包括以下几个方面：

2.1激发学生的学习兴趣无论是经验还是常识都在告诉我们每个人最好的老师就是兴趣，学生只有对某门学科存在兴趣，才会更加主动积极的学习该门课程，从而获得良好的教学效果。比如，作者在课程的一开始先播放了一段著名导演斯蒂文・斯皮尔伯格的《ArtificialIntelligence》的相关片段，由这个电影学生知道了世上存在人工智能的机器人，学生们随着电影情节的发展而深深感动，与此同时教师让学生思考和谈论人工智能是什么？研究人工智能的意义在哪里？实践发现，在课堂中加入电影因素，能够大大提升学生们的注意力，让学生更加专注在教学任务中，有效提高了学生探索人工智能的积极性和主动性。此外，在教学中还可以用动画、视频、图片等手段将反映人工智能最新研究和应用的成果展示出来，让学生更直观的感受人工智能的奥妙，从而投入更多热情学习人工智能课程。

2.2面向问题的案例教学法案例教学法是一种以案例为基础、以能力培养为核心的一种教学方法[11]。针对学校学生特点，我们采取了以下几种教学形式实施案例教学。①讲解式案例教学：这种案例通过教师的讲解，帮助学生理解抽象的理论知识点。案例的呈现有两种基本形式：一是“案例―理论”，即先给出教学案例，然后再讲解理论知识；二是“理论―案例”，即教师先讲解理论知识，再给出教学案例；通过情境体验与案例剖析激发学生认知的兴趣，引导学生对将要学习的内容产生注意，有利于教师导入新课。②讨论式案例教学：在课程初期将学生分成若干学习小组，每小组3～4人；教师将提前设计好的一题多解的教学案例以及收集的相关资料分配给每个小组，要求学生在课余时间通过自学和组内讨论的方式给出问题的不同解决方案。③辩论式案例教学：在课程后期，采取专题辩论的方式对综合应用案例进行讨论，能有效地启发学生全方位地思考和探索问题的解决方法，加深学生对人工智能的理解。

2.3个性化学习与因材施教在开展课程教育过程中应注意对学生进行个性化教学，结合学生特点因材施教。比如，在日常教学中多观察学生情况，鼓励那些应对教学任务后仍存在余力的W生深入探索较深层次的课程及相关知识，同时友善面对学习较差的学生，分析其学习过程中面对的困难，有的放矢地采取应对措施，帮助其不断进步；在教学过程中让学生以读书报告的形式多多思考，鼓励学生发散性思考问题，鼓励优秀学生进行深一步的探讨，并且教师应帮助具有新颖思想或论点的学生将其智慧以科技论文和发表文章的形式转化为成果。

2.4注重综合能力培养在研究型教学中任务驱动是一种常用的教学方法，其中心导向是任务，学生在完成任务的同时也在吸收和掌握知识。通常来讲，该教学方法的步骤是：教师提出任务师生共同分析以得出完成任务的方法和步骤适当讲解或自学、协作学习完成任务交流和总结。”[3]该教学模式不仅有利于培养学生的创新能力和创新意识，还能够培养学生解决实际问题的能力，提高其综合实力。不仅如此，由于该教学模式通常是以小组协作的方式进行，教师给出研究范围，学生自愿结组并选择具体的题目，经过分析和讨论后以程序设计或者论文的形式协作完成研究。由此可知，学生是在以团队的力量解决问题，这十分考验学生的团队协作能力，对于学生团队合作精神的培养至关重要，且在完成任务的过程中学生需要查阅大量的资料，久而久之学生收集资料和创新能力势必会得到提升。

2.5采用启发式教学人工智能的很多问题都较为抽象，对学生理解力的要求较高，因此，在实际的教学过程中教师应有意识的就课程内容提出相关问题，让学生自己独立思考，鼓励学生提出自己的想法和解决方案。然后回归到课程上，对比分析教材上的解决方案和学生自己的解决方案，如此不仅培养了学生独立思考的能力，也增加了学生参与教学活动的意识，提高了学生的学习热情。比如，在讲到较为抽象的“遗传算法”时，先提出一个问题，即“遗传算法如何用于优化计算？”，然后从“达尔文的生物进化论”入手，讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用，之后举例分析，启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现，最后师生一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。如此既完成了教授遗传算法的目的，也锻炼了学生逻辑思维的能力，教学效果良好[4]。

3作业和考核方式的改革创新

过去的课程作业都是单一书面习题作业，发展至今，课程作业形式已经发生了变化，更加丰富多样，包括必须交给教师评阅的书面家庭作业和不必交给教师的课外思考题目、口头布置的思考题或阅读材料以及大型作业等。其中通过网络就可以完成上交作业，并且教师批阅作业后也可以通过网络返回给学生，实现了网络化。课程的考核方式较之以前也发生了较大变化，加强了平时思维能力的考核，更加注重学生实验能力和动手能力的培养，不再是绝对的一次考试定成绩，而是在总评成绩中加入30%的平时成绩，如此不仅减轻了学生的期末负担，也迫使学生更加重视平时的学习思考，有利于课程教学质量的提升。

4结束语

本文是以提高教学质量为目标，结合教学实践，从教学体系、教学内容、教学方法、考核方式等方面对本科人工智能课程的教学改革进行了探讨，总结了该课程在教学和实践方面的一些教改举措。这些举措符合二十一世纪高校教学的要求，可以支持教师提高教学手段现代化的水平，同时更贴合学生的学习需求。作为该课程的授课教师应始终保持对教学内容的不断更新、教学方法的多样化，才能激发学生的学习兴趣，培养他们的思维创新和技术创新的能力，最终提高本课程的教学质量。从学生的反馈来看，作者所总结的教学实践具有明显的教学效果。但仍有许多方面做得不够，今后将继续在教学过程中不断总结成功的经验，吸取失败的教训。

参考文献：

[1]蔡自兴.人工智能及其应用[M].三版.北京：清华大学出版社，2007.

[2]谢榕，李霞.人工智能课程教学案例库建设及案例教学实践[J].计算机教育，2014（19）：92-97.

[3]蔡自兴，肖晓明，蒙祖强.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.

人工智能课程总结篇2

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：

[1]吴功宜.对物联网工程专业教学体系建设的思考[J].计算机教育，2010，（2l）：26-29.

[2]桂小林.物联网技术专业课程体系探索[J].计算机教育，2010，（16）：1-3.

[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.

[4]秦磊华，张海珍，石柯，等.物联网导论课程实验教学探究[J].实验室研究与探索，2012，31（6）：150-151，167.

人工智能课程总结篇3

关键词：人工智能；教学内容；教学方法

中图分类号：G642文献标识码：A

1引言

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

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

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

2调整与优化教学体系和教学内容

“人工智能导论”是计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其研究领域及内容十分丰富，涉及的基础面广。因此如何选好教学内容，既能使学生了解本领域的概貌，又能适合学生的基础，便于他们在有限的时间完成学习任务，是一件重要而又困难的事情。

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

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

3加强课程立体化建设和系列教材研究

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

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

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

4改革与创新教学模式和教学方法

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

(1)通过多种途径激发学生的学习兴趣

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

(2)面向问题的启发式教学

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

(3)课堂辩论与交互式教学

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

(4)个性化学习与因材施教

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

(5)多媒体与网络教学的使用

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

(7)理论与实践结合

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

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

5运用多样化的教学手段和考核方式

5.1多样化的教学手段

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

(1)抽象知识内容的多媒体表示

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

(2)通过PPT撰写教案

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

(3)开发与应用网络课程

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

(4)先进实验系统的观摩与演示

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

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

5.2作业、考试等教改举措

(1)改革作业方式与方法

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

(2)改革考试方式与方法

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

人工智能课程总结篇4

关键词：理论体系智能建筑课程建设实验体系

中图分类号：T017文献标识码：A文章编号：1672-3791（2013）01（b）-0204-02

近年来，智能建筑在我国得到了迅猛的发展，并且已经成为全球规模最大的智能建筑市场。伴随着智能建筑市场的兴起，市场对智能建筑技术人才需求也迅速增长。然而，我国在智能建筑这方面的人才极度缺乏，在人才培养方面也明显滞后智能建筑业的发展。因此培养智能建筑技术人才成为当务之急。为了满足社会对智能建筑人才的急切需求，同时结合学校的特色，桂林电子科技大学建筑环境设备与工程专业在建环专业指导委员会提出的《建筑环境与设备工程专业本科（四年制）培养计划总体框架》的基础上，以建筑环境与设备工程为主干学科，加大了自动化学科的课程。在此背景下，我们“智能建筑设备系统”是建环专业专业主干课程，计划学时为48学时。开课时间为第7个学期。

自课程开设开始，建环专业的同学就表现出对“智能建筑设备系统”的浓厚兴趣。由于课程开设时间较短，并且是涉及多学科的一门交叉课程，因此到现在为止还没有教学大纲以及教材能很好地适用于该学科。所以，要更进一步的对该学科进行深入研究，直至有该学科的系统教学体系建立。本文从理论体系建设、实践体系建设、课程设计体系建设等三个方面进行探讨“智能建筑设备系统”的课程建设，希望起到抛砖引玉的作用，共同建设好这门新课程。

1理论体系建设

智能建筑是以建筑物为平台，兼备信息设施系统、信息化应用系统、建筑设备管理系统、公共安全系统等，集结构、系统、服务、管理及其优化组合为一体，向人们提供安全、高效、便捷、节能、环保、健康的建筑环境。从智能建筑的定义可知，智能建筑设备系统主要表现为现代信息技术在建筑领域中的具体应用，因而“智能建筑设备系统”课程具有多学科交叉的典型特点，不仅涉及计算机技术、现代控制控制、网络通讯技术，而且涉及建筑技术、建筑环境技术、建筑设备技术等诸多技术，是多学科的典型结合。

根据智能建筑设设备系统的多学科交叉的特点，本课程的理论体系分为基础理论、专业理论和工程技术三大部分。基础理论是针对智能建筑设备自动化领域之中析取的理论部分，主要包括自动控制原理和计算计算机控制与网络等内容。基础理论具有承前启后的功能，起到温故和铺垫的作用。专业理论则是面向建筑设备自动化领域在基础理论上形成的具有本课程特色的专有理论，具有创新的功能，起到知识延伸和扩展的作用。专业理论主要包括智能建筑集成技术、建筑建设监控技术和综合布线技术。专业理论是本课程的核心内容，体现了本课程的特色。工程技术具有理论与实践相结合的功能，起到学以致用的作用。工程技术主要包括智能建筑、智能小区的设计以及智能建筑设备系统的运行和管理。智能建筑设备自动化的理论体系框架如图1所示。根据上述理论体系，就可以进行教学大纲和讲义、课本、电子课件、参考书和实验指导书等立体化教材的建设。

课程具体讲授的内容如下。

（1）智能建筑设备系统概述。建筑与建筑智能化的基本概念；智能建筑的体系结构；建筑智能化技术；智能建筑的发展趋势。

（2）智能建筑的信息传输与网络。信息的分类和表示、传输介质和方式，PABX通讯网络、公用电信通讯网络。

（3）智能化建筑内的计算机网络与控制信号网络。建筑内的信息交换平台、建筑内的Internet；建筑内电话网及相关技术。

（4）智能建筑综合布线技术。综合布线系统的组成、典型综合布线系统。

（5）智能建筑设备及其控制特性。供配电系统、照明系统、空气的物理性质、空调系统、给排水系统、冷热源系统。

（6）智能建筑设备自动化技术。建筑设备自动化系统的功能、集散控制、建筑设备自动化系统的体系结构。

（7）智能建筑的安防技术。门禁管制系统、防盗报警系统、电视监视系统、智能建筑防盗报警系统。

（8）消防及联动控制技术。火灾控测器、火灾报警控制器、消防联动控制、智能消防系统。

（9）智能建筑的系统集成技术。将智能化系统从功能到应用进行开发和整合，从而实现对智能建筑全面和完善的综合管理。

（10）工程实例。培养学生的工程概念，介绍1～2座典型的楼宇设备控制系统。

2实验体系的建设

实验体系是综合培养学生知识、能力和素质的重要环节，可以培养学生的动手能力、创新能力和理论联系实际的能力。因此实验体系应避免验证性和演示性的内容，应是具有设计性、综合性和创新性的内容。“智能建筑设备系统”是一门实践性很强的课，为了加强学生的实践能力，我们很注重实验体系的建设。在本课程中实验课程约占总学时的20%，其中综合设计性的内容占70%以上，实验内容基本覆盖了理论课的授课内容。在安排上也围绕住专业理论进行，使理论课和实验课成为有机的整体，其目的要求如表1所示。通过这些实验，学生基本上达到以下的要求：（1）具备能熟练操作本专业常用仪器仪表进行测试的能力；（2）具备熟练测试本专业常规参数的能力；（3）具备能独立进行实验设计，对系统、设备及环境进行综合实验测试、研究和数据处理方面的能力。

3课程设计体系的建设

课程设计是实践教学的关键环节之一，是学生综合应用所学理论知识和基本技能分析解决实际问题，促使其学习深化与升华的重要过程；是强化工程意识，进行工程训练，培养学生创新能力和科研能力的重要途径，进行综合素质教育必不可少的环节。同时，通过课程设计的训练，为今后的毕业设计的顺利进行奠定基础，同时也为学生参加实际的设计和管理工作奠定良好基础。

通过课程设计，学生应达到的要求为：（1）熟悉有关智能建筑和智能小区工程设计与施工的国家标准和规范；（2）掌握对设计对象功能进行分析和研究的基本方法；（3）掌握确定智能建筑设备系统方案，并进行技术和经济分析的基本方法；（4）学习和掌握选择智能建筑设备的型号和规格的计算方法；（5）学习绘制智能建筑设备自动化施工图及编制设计、施工、运行维护和使用说明书。

4结语

以上是笔者通过学习建环专业培养目标，结合我们电子院校的特色，根据多年来的教学经验，对建环专业核心课程“智能建筑设备系统”的课程教学体系建设的点滴看法，仅起着抛砖引玉的作用，以供同仁们参考。

参考文献

[1]高等学校建筑环境与设备工程专业指导委员会.全国高等学校土建类专业本科教育培养目标和培养方案及主干课程教学基本要求[M].北京：中国建筑工业出版社，2004.

[2]董春桥，袁博，张亚男.“建筑设备自动化”课程建设探讨[J].暖通空调，2006，36（7）：49-51.

人工智能课程总结篇5

1.总体框架。建筑电气与智能化专业实行多学科交叉背景下通识教育基础上的宽口径专业教育，培养基础厚、专业面宽、具有自主学习能力的复合型人才。在构建本专业人才培养体系时，结合本专业多学科融合的特点，在传统的电类课程基础上，特别强化了信息技术的应用。我们设置了通识课程、学科基础课程、专业课程和实践环节四个平台，共计57门必修和选修教学课程，12门课程设计以及工程认识、金工实习、生产实习、毕业实习、毕业设计和科技创新训练等实践教学环节。

2.特色。（1）知识结构合理、完整。建筑电气与智能化专业是由电气工程、控制科学与工程、土木工程和计算机科学与技术四个学科共同建设的。为确保知识结构的完整性和合理性，我们在教学内容上以建筑作为研究对象，突出强弱电结合，以自动控制技术、计算机技术、通信技术为主要内容，并在此基础上不断充实交叉学科的相关背景知识。（2）教学平台设置全面，加强实践环节。建筑电气与智能化专业人才培养体系按四个教学平台设置，包括通识课程平台、学科基础课程平台、专业课程平台以及实践环节平台。通识课程平台包括：工具性知识课程、人文社科类课程和自然科学类课程。学科基础课程平台主要包括电路、电子技术、控制理论、信息处理、计算机软硬件基础、网络通信原理等方面的课程。实践环节平台包括各类课程实验、实习、设计和社会实践以及科研训练等多种领域和形式，在此平台中我们构建科技创新训练项目，开展科技创新活动，特别强调学生创新思维、创新方法和创新能力的培养。（3）知识领域、知识单元、知识点划分准确。建筑电气与智能化专业内涵丰富，涉及面广，我们淡化课程的概念，强调核心加选修的知识结构。在确定本专业的基本要求基础上，兼顾我校的办学特色，构建了知识领域、知识单元、知识点的体系结构，并对每个知识点的学生掌握程度进行了具体描述。一门课程可以按照知识领域进行设置，也可以由若干知识领域中的部分知识单元组成。一个知识领域的知识单元的内容知识点可以分布在不同的课程中，力求创新，办出特色。（4）核心课程明确。建筑电气与智能化专业属于交叉学科专业，且创办历史不长，因此确立本专业的核心课程是十分必要的。核心课程应该能实现对全部核心知识单元的完整覆盖。我们在构建人才培养体系时明确了学科基础课核心课程和专业核心课程。其中学科基础课核心课程主要包括电路、电子技术、自动控制原理、微机原理、计算机网络与通信等，专业核心课程主要包括建筑供配电与照明、建筑电气控制技术、建筑设备自动化系统、建筑物信息设施系统等。

二、人才培养方案的改革

我们承担了南通大学重点教育研究项目《建筑电气与智能化本科专业人才培养体系的构建和培养方案的改革》，根据“加强基础、淡化专业、注重能力、柔性灵活”的改革方案，探索电气工程及其自动化、自动化和建筑电气与智能化专业结合的“电气类”专业建设、“工程化”实践教学，课堂内外创新教育有机结合，提高学生的创新能力。

1.跟踪学科发展、构建“电气类”创新人才培养模式。（1）根据“电气类”专业建设原则，按专业大类培养，强化系列课程和核心课程，重视实践能力，着重学生的创新素质和创新能力的培养，实行“3+1”的培养模式，前三年按“电气类”大类统一培养，后一年按柔性专业方向分流。（2）淡化专业教研室的界限，建立相互联系的课程组，课程组负责组织和实施各个专业教学、课程优化、教学方法的研究与实践，促进教学体质的弹性化。（3）开设执业注册工程师和电类职业技术资格培训班，提高学生的实践应用能力，培养工程应用型人才。开设“电气类”创新研究实验班，开展大学生全国机器人比赛、电子设计竞赛、智能建筑竟赛、挑战杯等竞赛活动，实现创新教育和前沿研究相结合，为培养工程科学型人才打基础。（4）推行多媒体教学和双语教学，提高教学质量和教学效率。建立闭卷、开卷、课程论文、课堂讨论、实验测试和论文报告等多文化综合考试评价系统。注重知识、能力和创新的综合协调发展。

2.以创新为指导，建立“工程化”实践教学体系。（1）“工程化”实践教学体系按照层次和体系进行划分。按体系划分为实验教学子体系和工程训练子体系。工程训练子体系覆盖了所有层次，从大学一年级到四年级，工程训练不断线、层次化、体系化、多元化，每一层次的工程训练都是对该层次基础性实验教学的工程训练和综合提升。（2）实行分层次、分步骤的工程训练方法，选拔优秀学生参加各类大学生科技竞赛活动。（3）加强数字化、综合化和系统化实验，促进实践教学体系的改革。

3.加强教材建设，创新教学内容。（1）目前建筑电气与智能化专业由于办学历史较短，缺乏经典教材，但该专业发展迅速，部分知识内容需及时更新。针对现有教材建设中存有的问题，按照“电气类”专业培养目标和课程设置，我们必须注重专业知识与相关学科的融合，注重智能建筑技术发展趋势，编写高质量的系列讲义和专业教材。（2）建筑电气与智能化专业属交叉学科，学生的知识面要求较广，教学内容多与授课学时少的矛盾比较突出，这要求我们必须科学、合理地选用教材，创新教学内容，裁减或压缩相关课程中的相同内容，合理压缩课内授课学时，在人才培养方案中多设置选修课，增加实践环节，有效利用和规划学生的课余时间。

4.整合教学资源，优化师资队伍。（1）建筑电气与智能化专业是一个多学科融合的专业，该专业的师资队伍中需具备各个学科的教师，因此我们应该改革目前专业教研室教师只负责本专业的教学和科研的局面，加强各专业教研室的合作，整合教学资源，建立一支具有学术造诣较高的学术带头人、知识、职称、学历及年龄结构合理的师资队伍。（2）加强与企业、科研机构、设计院所多渠道、多形式的紧密型合作，通过选派教师到国内外知名高校、设计院所进修和参与科研项目，丰富本专业教师的工程实践经验，提高教师解决实际问题的能力，为培养本专业创新型人才打下良好的基础。

三、结束语

建筑电气与智能化是一个新的技术领域，也是学科和专业建设的一个新领域，该专业的建设目前尚不完善，诸多方面有待进一步研究探索。本文结合我校该专业的建设与实践，对以下几个方面进行了探索和总结，可为兄弟院校该专业的建设提供借鉴和参考。

1.根据我校的实际情况，确定了本专业的人才培养目标。

2.在本专业人才培养体系构建的原则基础上，设计了人才培养体系的总体框架，该框架体现了知识结构合理、完整，教学平台设置全面，知识领域、知识单元、知识点划分准确以及核心课程明确的特点。

人工智能课程总结篇6

[关键词]高职三元学分制

三元学分制的构建是建立具有高职特色的教学管理模式的重要探索，它对于丰富学分制的内涵和职业教育课程理论具有重要的现实意义。近年来，株洲职业技术学院对三元学分制进行了一些有益的探索，本文拟就三元学分制的构建作系统地阐述。

一、三元学分制的内涵

1．三元学分制的概念。学分制这一概念在国际高等教育百科全书中的定义是“衡量某一教学过程(通常是一门课)对完成学位要求所作贡献的一种管理方法”。学分制是以选课为基础，以学分为单位计算学生的学习量，以累计平均学分绩点为尺度，衡量学生学业成绩，具有强调个性发展、实行目标管理和实施弹性化学制等特点的一种教学管理制度。e所谓高职学院三元学分制，是高等职业院校教学管理以学分制为基础，遵循学分制的一般原则，将原来单一的学分形式分解为理论知识学分、专业技能学分、综合素质学分三类学分，三类学分之间有一定比例，每类学分有一定的课时要求和相应的评价考核方式，学生在每类学分选修中有一定的自主权，在达到规定的学分总数后即可毕业，这种由理论知识学分、专业技能学分、综合素质学分三类学分来进行教学管理的制度称为三元学分制教学管理制度，简称为三元学分制。

2．三元学分制的分类。三元学分制的核心在于将学分分为三类，即理论知识学分、专业技能学分和综合素质学分。理论知识学分是学生对文化、理论等陈述性知识学习量的反映。它主要通过修读学科课程并经考试或测验来获取相应的学分。一般的文化课程、专业基础课程及专业理论课程的学分均为理论知识学分。专业技能学分是学生通过专业技能训练而获得的程序性知识量的反映。它主要通过修读专业技能训练课程并经考核或技能鉴定等方式获取相应的学分。在高职学院设立的实训课程体系的学分就是专业技能学分。综合素质学分是学生通过各种途径而获得的能力上的提升与素质的提高量的反映。它不一定是通过某门具体的课程的修读来获取，是学生在学习活动中的能力与素质水平的整体体现，它既是来自课堂学习的提升，更是课外学习与实际锻炼的结果。我们可以通过开发一系列活动课程或虚拟的活动课程(没有具体的上课时间与教学过程)和综合素质项目(一个项目对应一种能力或素质)，学生通过修读活动课程并经综合素质项目的考核而获得相应学分。比如设立社会实践活动课，学生利用课余时间或寒暑假时间单独或组成小团队参与社会实践活动，并通过学校设立的社会实践综合素质项目的考核即可获得社会实践学分。再如设立普通话虚拟课程(即学生可以不参加正式的课程学习)，但只需通过国家普通话测试的相应等级即可获得相应的普通话学分。

3．三元学分制的结构。三元学分制的结构主要是指三类学分在总学分中的比例及其相互关系，其实质就是就业岗位的知识、技能及能力素质要求在高职人才培养目标上的反映。因此，要确定三类学分在总学分中的比例关系，关键在于就业岗位的知识、技能及能力素质要求分析，在确定岗位知识、技能及能力素质要求的基础上确定课程的结构，然后才能确定三类学分的比例结构。但是，同一类型的就业岗位在不同的企业也有个性化的需求；不同学生本身也有不同的个性化的学习需求，这就决定了三元学分制的结构是一个弹性结构。同时，在保证三类学分基本要求的前提下，允许三类学分相互替代。依据这一结构原则，三元学分制将三类学分均设有必修与选修学分，每类学分确定一个最低的基本量，并确定一个总的学分量，学生在达到每类学分的最低基本量的前提下，在三类学分间可以任意选修。

二、三元学分制构建的基础

1．高等职业教育的培养目标是三元学分制构建的思想基础。高等职业教育的培养目标是培养适应生产、建设、服务、管理一线需要的高等技术应用型人才，其基本的办学指导思想就是以服务为宗旨、以就业为导向。培养目标的具体内容就是就业岗位(群)对从业人员在知识、技能与能力素质方面的要求。三元学分制正是在这一思想的指导下将原来单一的学分形式分解为理论知识、专业技能与综合素质三类学分。

2．多元智能理论是三元学分制构建的理论基础。加德纳的多元智能理论认为，每个人作为个体都同时拥有相对独立的八种智能：语言智能、逻辑—数学智能、空间智能、音乐智能、身体—运动智能、人际关系智能、自我认识智能、自然观察智能。②长期以来，我们的传统教育以培养学生的语言智能和逻辑—数学智能为中心，导致课程结构过于单调，课程内容过于局限，教学模式过于统一，评议方式过于僵化。高职教育的教学模式应当以培养多元智能为重要目标，改革其教学模式、管理模式与评价模式。三元学分制充分体现了对多元智能的尊重与评价，多元智能理论正是三元学分制改革的重要理论基础。

3．有特色的学分制的实践探索为三元学分制的构建提供了

实践基础。学分制没有一个统一的模式，关键在于把握学分制的内涵与本质，因地制宜、因校制宜地构建适合学校教育形式的学分制模式，在这方面，我国许多学校开展了有益的探索，取得了许多宝贵的经验。许多学校把学校的德育工作与学分制结合，形成德育学分制。③许多学校把体育教学的管理与学分制结合，则形成了体育学分制，目前我国有1／3的高校实行了体育学分制。④高等学校还把科研与学分制结合，设立“科研学分”。⑤为搞活第二课堂，培养学生的创造性，许多学校在学分制中设立“奖励学分”。⑥有的学校则提出设立“创新”学分。⑦职业学校为突出专业技能，有学校提出了双学分制，在高职院校推行学业成绩管理“双学分制”。⑧株洲机械电子工业学校则从1999年开始探索具有职教特色的学分制模式，并提出了三学分制教学管理模式。⑨所有这些探索，不仅证明了探索具有特色学分制的可行性，更为三元学分制的构建提供了大量的实践经验。

三、三元学分制实施的内容

1．建立三位一体的课程体系。三元学分制实施的前提是建立与其相适应的课程体系。在多元智能理论的指导下，我们提出了职业院校开放、多元的课程结构，将学生在校学习期间的所有活动都纳入到课程管理的范畴，建立学科课程、技能课程与活动课程三位一体的课程结构。在新的课程结构中，学科课程主要解决学生必须掌握的文化、理论知识；技能课程主要包括实验课、专业见习课、实践教学环节、专业课程实习、企业实习、毕业实习等多种形式，主要解决学生专业技能的培养与形成；活动课程并不是传统意义上的课程，它是指学生在课余时间(包括课外活动时间、第二课堂时间、双休日或寒暑假等)进行的一系列有利于提高其综合素质和开发多元智能的有益活动。这是一种全新的课程形式，它没有明确的课程内容、确定的课程时间和具体的教学过程，它是通过开发综合素质项目并赋予相应的综合素质学分来进行课程的目标管理。在此基础上，重构课程内容，让每一种智能从多门课程教学中得到培养，每一门课程教学都能培养学生的多种智能。按“必需、够用”的原则整合理论课程内容；按工作流程设计技能课程内容；按学生的兴趣爱好选择活动课程内容。在课程的管理上，我们把所有的课程分为选修课和必修课，必修课保证专业培养的基本要求，选修课则满足学生个性化的需求。特别是活动课程以选修为主，极大地拓展了学生的选择空间。在课程设置的顺序上，打破原来的文化基础课、专业基础课和专业课程这种三段式的课程安排模式，在第一学期就开设技能训练课程，如电子类专业开设电子焊接技能训练课程，机械类专业开设钳焊技能训练课程；从第一学期开始就开设大量的活动课程(综合素质项目)供学生选修。在课程的教学上坚持“为多元智能而教，用多元智能施教”，将所有教室都改造成多媒体教室，鼓励教师使用多媒体手段教学。所有专业都设有专业的一体化教室，专业教学广泛采用案例教学、项目教学、现场教学等教学方法，尽量做到“教、做、学”合一。这一多元课程体系的构建，从时间、空间、内容上拓展了课程的内涵，也拓展了职业教育的时空。

2．制订柔性的教学计划，实行弹性学制。作为一种教学管理制度，学分制与学年制的本质区别在于教学计划、教学安排的灵活性。如果仅仅把学生的毕业标准由学年转变为学分制，而在教学计划、教学安排上一成不变或改变不多，实行学分制是没有意义的。因此，建立“柔性”教学计划，提供大量、多种的课程让学生选择是实行三元学分制最重要的基础工程。学分制又可分为完全学分制和学年学分制，根据目前的实际情况，在高职学院推行完全学分制的条件还不成熟，因此，三元学分制是按照学年学分制的要求来安排教学计划。三元学分制要求压缩必修课程的比例，加大选修课程的比例，按三个学年来安排各种必修课程的开设，并保证足够的学时来开设选修课。第一学期以必修课为主，第二、三学期安排大量的公共选修课，第四、五学期主要开设专业选修课(含技能选修课程)，活动课程主要以选修为主，可以在每个学期中任意选修。

高职学院学生情况复杂，有的学生学有余力，可能提前修满总学分，则希望提前毕业；有的学生可能因为家庭原因或自身原因不能按期修满总学分而需要延期毕业；还有的学生因为提前就业需要边工作边完成总学分等，这就要求高职学院实行弹性学制。三元学分制虽然是按学年安排教学计划，但是它是以完成总学分作为毕业的最终标准，因此，三元学分制为弹性学制创造了条件。三元学分制通过建立补考与重修制度、免听免修制度、学分互认制度等配套制度，保证弹性学制的顺利实行。高职学院的弹性学制可以允许学生提前半年至一年，或延迟2-3年毕业，从而为学生提供了更为广阔的选择空间。

3．实施灵活的选课机制。学分制的灵魂在于选课制，三元学分制则为选课提供了更为灵活的机制。一是三元学分制的选择范围更加广阔。不仅有传统的学科课程可以选择，还有技能课程可以选择，特别是有大量的活动课程可以选择；不仅可以选择面授课程，还可以选择网络课程；不仅可以选择修读的课程，还可以选择任课教师和上课的时间与地点；而对于必修课程的修读，还可以选择不同的层次(比如：英语、数学实行分层教学，学生可以自主选择)。二是三元学分制的选课机制更加灵活。传统的选修课都是先选后修，三元学分制对活动课程的选修则采用先修后选。前面已经论述，三元学分制下的活动课程是一种比较特殊的课程，这种课程不注重课程的过程，只关注课程的结果。因此，当学生达到了该门课程要求达到的结果时，学生才可以选修。三是三元学分制的选课管理更为复杂。学院应成立选课指导与考试管理中心，加强对选课的管理与指导，同时加强对选修课的考试与成绩的管理；每班设立选课导师，指导学生选课；采用计算机管理，全面实现网上选课。

四、实施三元学分制应遵循的一般原则

1．方向性原则。三元学分制改革是一项复杂的系统工程，在实施过程中千头万绪，如果不能把握改革的实质，就有可能在实施过程中迷失方向。三元学分制是一项教学管理制度的改革，其目的是为了更好地实现高职学院的培养目标。高职教育是以就业为导向的教育，高职的培养目标来源于就业岗位(群)对知识、技能与能力素质的要求，因此，三元学分制三类学分的分设及每类学分比重的确定都来源于就业岗位的需求。三元学分制为实现高职教育培养目标、落实以就业为导向的指导思想提供了教学管理制度上的保障。

2．分步推进原则。任何改革都要先易后难、分步推进才能达到预期的效果，三元学分制的推行也是这样。美国高校实行学分

制就曾经历了从试行到推行再到完善三个渐进的阶段。我国高校从20世纪80年代开始恢复试行学分制以来的经验和教训也证明了这一点。高职学院在实施三元学分制过程中一定要在认真调查研究、分析利弊的基础上，根据各自的校情和条件，由易及难，先试点后总结，分步推进，逐步完善，条件较好的学校可以起点高一点，选的余地大一些。相反，条件暂时还不具备的学校，可以放低起点高度，先试点，以后随着条件的改善再不断完善。

3．整体联动原则。三元学分制的实施虽然是一种教学管理制度的改革，但把改革仅局限于教学领域是远远不够的，这样的改革也是绝对不可能成功的。三元学分制的实施既是学校教学管理制度的改革，就需要政府相关部门政策的保障与支持，也需要社会、家长的理解与支持；三元学分制的实施既需要学校领导的大力支持与推动，也需要全体教师的理解与参与，更需要全体学生的理解与参与；三元学分制的实施既涉及教学领域的全面变革，也涉及学生管理、校园文化建设、后勤服务等领域的配套改革。总之，三元学分制的构建与实施是一个涉及学校工作方方面面的系统工程，只有以三元学分制的构建与实施作为改革的龙头，推动学校整体的配套改革，才能确保改革的成功。

4．因材施教的原则。三元学分制是以多元智能理论为指导，充分体现了对学生差异的关注与对学生个性的尊重，是贯彻因材施教原则的重要对策。三元学分制在一定程度上可打破必修课和选修课之间的僵硬界限，对必修的一些难度较大的文化课程可以实行分层次选修(不同层次设定的学分不同)。它也体现了对多元智能的尊重，突破了三类学分之间的界限，在学生达到每类学分最基本要求的基础上可以在三类学分中任意选修。三元学分制打破了单一的学科课程体系，把活动课程、技能课程引入正式的教学体系，从而让具有不同智能结构特点的学生拥有真正可以选择的空间，从制度上保证了因材施教原则的实现。

[注释]

①郑若玲．学分制的本质与模式[J]．青岛化工学院学报(社会科学版)，1999(3)：22．

②(美)霍华德．加德纳．多元智能[M]．北京：新华出版社，1999：5—6．

③杜公卓，楼军江．大学生德育学分制管理新构想[J]．思想理论教育，2001(1)：45．

④王延奇，郑兵．对我校实施体育学分制的探讨[J]．延安大学学报(自然科学版)，2003(1)：85．

⑤杨宁，于立蕾．本科生的科研学分：学分制的新视角[J]．江苏高教，2001(3)：66．

⑥王群．搞活第二课堂，实行学分奖励，培养学生创造性[J]．教育与现代化，2000(1)：17．

⑦谢庆良，沈爱琴．建立“创新”学分的构想[J]江苏高教，1999(4)：50．

人工智能课程总结篇7

关键词：智慧教育；职业教育智慧课程；信息技术

作者简介：陈波涌（1969-），女，湖南长沙人，湖南省教育科学研究院副研究员，研究方向为职业教育、人力资源开发；刘青（1993-），女，湖南张家界人，湖南师范大学职业教育研究所硕士研究生，研究方向为职业教育课程与教学论。

基金项目：湖南省职业院校教育教学改革研究项目“中高职贯通的课程衔接研究”（编号：ZJC2012080），主持人：唐智彬。

中图分类号：G710文献标识码：A文章编号：1001-7518（2016）33-0010-06

一、从智慧教育到智慧职业教育课程

2010年11月美国《美国2010国家教育技术计划》（以下简称为NETP2010），通过将教育领域应用技术的状况与近三十年来企业部门应用技术的经验与教训进行对比，发现教育改革问题的症结所在。因此，报告提出：“教育部门如果想要看到教育生产力的显著提高，就需要进行由技术支持的重大结构性变革，而不是渐进式的修修补补”，提出了应用信息技术变革教育的基本理念。2012年3月，我国了《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》（以下简称为《规划》），提出“信息技术与教育的全面深度融合”要“充分发挥现代信息技术优势，注重信息技术与教育的全面深度融合”，为实现我国教育现代化的宏伟目标提供不懈动力与支撑。

在教育系统中，学校教育系统是制度化教育的主体与核心。“学校教育系统的结构性变革”显然应当是“教育系统结构性变革”的关键及主要内容[1]。作为人的解放的基本形式，教育过程中人必须取代知识、技能而真正成为教育的目的，不应只终止于某种知识、技能、价值观念的获得，要进一步在向完整的人的生成复归的过程中把这些方面平衡地协调整合起来；教育过程也必须和历史运动现实地统一起来[2]。课程与课堂教学是学校教育的基本手段。因而，“课程改革”是“学校教育系统的结构性变革”的核心部分。课程应在内容上注重培养全面发展的人，同时关注当下教育活动所发生的具体时代情境。当下，信息化是最显著的时代特点，学校教育结构性变革的核心则在于推动信息技术与课程全面深度融合，以信息技术为基本手段，开发面向学生的能力全面发展与素质提升的智慧课程。

理解智慧课程，首先要理解智慧教育。2008年，IBM在智慧地球概念的基础上，首次提出了智慧教育。基于智慧教育，许多专家学者又提出了智慧校园、智慧教室、智慧课程等。从形态上看，智慧教育是数字化和信息化支持下的新型教育形态，智慧课程是信息技术与学科（专业）教育深度融合的新型教育形态的实践载体。学者从不同的角度对智慧课程的内涵进行了相关的界定。张琪认为智慧课程是在智慧教育框架下，帮助学生提高智慧生成与应用含量、培养时代价值观和思维特质、综合运用新学习工具与学习方式，从而实现教育过程及评价等优化重构的“灵巧”课程体系[3]。汤伟则认为是以促进全体学生的终身发展为目标，使学生在自主发展过程中，挖掘创新潜能，弘扬主体精神，促进个性和谐发展，使学校形成有慧眼和慧心的大智慧群体[4]。陈琳等从课程本质的视角，指出智慧型课程是着力培养学习者高级思维能力和适应时代创新创造能力，使学生更富有智慧地学习、教师更富有智慧地教育教学的课程[5]。不难看出，智慧课程是基于信息技术与教育的全面深度融合，依托新的教育理念和学习理念，运用新的教学模式和学习方式，培养学生的综合能力，提高教师的教学能力，使学生和教师在课程活动中共同成长的一种新型课程形态。任何教育过程都涉及知识、技能、能力、态度或情感等方面的因素，即都涉及“教什么”的问题[6]，课程是教育过程中各类因素的中心，是“教”的主要内容，培育人才的过程，主要是课程实施的过程。赋予课程“智慧”，才能培育智慧之人。

基于上述分析，职业教育智慧课程可以初步界定如下：基于现代职业教育理念与智慧教育的基本框架，以培养学生应对未来世界的“生活与工作的智慧”为取向，以“信息技术与教育的全面深度融合”为基本路径，以“人机协同”的智慧学习环境、多种学习工具与创新学习方式为基本条件，最终实现知识学习与职业技能习得内容过程及评价等优化重构的课程体系。通过智慧课程的实施，一方面，利用智能的手段为学生获得进入职业世界所必备的知识、技能与素养，改进学生的学习评价，提高学生学习研究的水平；另一方面，通过智慧课程，培养学生的创新精神，提升学生的自我学习能力，学生与教师在此过程中共同成长，共同生成智慧。智慧职业教育课程既是构建现代职业教育体系的重要组成部分，同时也是推动现代职业教育体系发展的重要途径。

二、职业教育智慧课程的核心特征

技术的发展为学校教育带来各种新的可能。从古代的结绳记事和口耳相传，到后来的印刷术，到世纪初的互联网，再到如今的物联网、云计算、大数据等新一代信息技术，人类技术的每一次进步都给教育带来了新的面貌和愿景。信息技术与教育整合，多媒体教学出现，这是智慧教育的初始形态，当今，在信息技术发展――社会变迁――教育变革三元互动结构中[7]，以教育信息化Ф教育现代化成为世界上多个国家和地区教育发展的趋势。智慧课程将在信息化大背景下，推动职业教育信息化，针对当前职业教育改革与发展难题，提供创造性的解决方案，成为驱动职业教育转型的结构性力量。智慧课程是“教育+互联网”的最集中展现，是信息技术与教育在实体中介中的“深度融合”。构建智慧职业教育课程体系，将有效推动职业教育信息化，改变长期以来信息技术在职业教育领域的应用成效不显著的问题，引领现代职业教育改革创新。职业教育智慧课程具备传统职业教育课程的部分核心特征，同时具备以下几个方面重要特征：

一是选择性。智慧课程是在信息技术这一“时代催化剂”的作用下课程发生的“化学反应”，是信息化元素充分融入教育后的课程新理念。从课程的形式上，智慧课程理念催生出一朵朵课程变革的浪花，MOOCs、微课、网络视频公开课等都是智慧教育理念下的新课程形式。学校教育从仅限于校园到跨越校园围墙，只需通过某个平台就可以在线进行相关内容的学习，学校教育形式和个人学习方式都显在和潜在地发生变化，课程内容、学习方式、学习途径等都发生了结构性变化。学习者从个体学习需求出发，选择课程内容、学习方式、学习进度安排等，由此带来学习评价的相应改变，彰显个性发展需要，从而实现课程适应学生，而不是学生适应课程。

二是开放性。职业教育智慧课程体现了时间、空间与结构上的开放性。在时间上，智慧课程的形成是持续修订、持续完善、持续发展的过程，通过不断试用，最终走向完善。在空间上，职业教育智慧课程主要通过网络平台呈现，不同地区、不同文化、不同需求的人群，可以随时通过链接互联网，接触或下载相应的智慧课程资源。基于平台，课程学习者能及时了解课程开设的信息，如排名情况、下载量、好评度等。从结构角度来看，智慧课程具有较强的兼容性。课程资源以共建共享的形式，一方面，课程开发者的智慧为学习本课程的人分享，通过设置问题，激发学习者的思考与激情，培养学习者发现问题、思考问题与解决问题的能力，培养创新精神；另一方面，课程学习者为课程的完善贡献自己的智慧，学习者通过批判性地学习课程，在理解与接受课程知识的同时，提出改进课程、完善课程，并逐步生发出课程智慧。

三是先进性。职业教育智慧课程的缘起与发展于信息化的大时代背景之下，从内容到形式都与这个现代化时代紧密相连。先进性首先体现在内容上，职业教育智慧课程应该是现代职业教育发展最前沿、最重要的内容，满足职业教育教学的最新需求。其次是教学方法先进。智慧课程不仅仅是利用最先进信息技术开发的教学资源，同时体现了职业教育教学方法的最新发展，融入了职业教育发展的最新理念，突出了对职业院校学生学习规律的最新探索。再次是依托平台先进。职业教育智慧课程突破了传统课程的空间局限，依托我国各类教育平台，将智慧课程的开发成果通过最便利的平台，分门别类地展示课程，引导学习者进入相关学习平台，并最终成为引领职业教育教学变革的重要力量。

四是友好性。传统课程的最大缺陷在于封闭性，这种封闭性直接影响到其与学习者之间的联系。智慧课程的友好性主要体现在以下几个方面：一是智慧课程的“易获得性”，即学习者能够根据自己的需要，非常便利地获取到相应的课程资源，随时随地开始学习。二是智慧课程自身设计的便利性，突出界面友好，结构清晰，内容重点突出，特点明显，学习者根据课程框架，确定自己的学习安排。友好性能更好地促进学生的学习活动，改进学习效率，提升学习效果。三是智慧课程为职业教育学习者提供了许多的机会，多元化的学习资源还全面支持泛在学习，既服务于在校学生，又支持社会学习者，支持学分银行。帮助人们在接受学校教育之后，可以根据生产、科技发展的需要，获得各种自己目前职业或者未来职业所需的各种培训的机会，鼓励学习者用一生的时间来充实、完善自己，满足自己对教育享受的需要。

五是研究性。智慧课程是一种情境化的学习过程，能够让学生在真实世界和虚拟现实技术构建的虚拟现实或增强现实的交互环境中进行学习[8]。其区别于以往课程的最大特点在于其探索性，这源于技能创新型人才的培养需求与职业教育研究性学习的深度结合。课程内容上，通过融入职业教育探索性学习任务，激发学生的求知欲与创造欲。培养过程中，将培养学生的信息搜索能力、信息利用能力作为创新意识与创新素质的培养基础，以线上与线下学习相结合的方式，利用虚拟仿真技术为学生个性化发展、创新能力培养搭建平台。学生凭借虚拟环境的优势，尝试不同的角色参与工作过程，进而锻炼自己分析问题和解决问题的能力。教师通过发挥引导作用，让学生完全进入探索过程，直接接触感性知识来强化形象思维，使学生把不合理的随意调节转化为从中总结经验的手段，从而给予了学生个性发展空间、充分发挥了学生的主观能动性，从感性到理性、从直观到思维，提高了学生分析问题和解决问题的能力，激发学生的创新意识。

六是立体性。立体性首先体现在智慧课程的呈现形式上。职业教育智慧课程不仅仅是授课视频资源，还包括相应的文字教材、配套练习、技能细节讲解视频、学习自我评价和诊断平台以及其他拓展支持资源。所有资源的集合，形成一个立体化的技能创新型人才培养课程体系，同时也是职业教育人才培养问题的整体性解决方案。学生可以根据自己的学习需求，灵活选择最适合的优质资源，并采用不同的学习方式与手段，完成相应学习任务。其次，职业教育智慧课程体现在能力培养的立体性上。智慧课程从来不限于以某一个特定的目标作为人才培养的终极追求，“人的全面发展”是其探索技能创新型人才培养的重要指导思想，因此，智慧课程体系既突出职业教育人才培养过程对职业技能的重视，这是人才培养的基础；又注重学生通用技能的培养，如信息素养、新设备操作能力、人际沟通与合作能力等，这是学生适应未来劳动力市场和职业世界的重要素养；同时更注重学生创新创业意识与能力的培育，将学生的创造力、想象力、眼界视野和数理思维等纳入智慧课程的总体框架，并进行重点培养。

三、职业教育智慧课程的课程目标定位、实施及评价

一个社会若按自身的形象塑造其成T，最有力的工具便是教育[9]。学校教育是人的一生中最重要的受教育阶段，课程作为学校教育的实施媒介，一直是学生通过教育走向社会化的实体中介。科学的课程开发将更好地考虑到学生、社会和学校三者的发展需求，是调节学校教育与社会需求之间矛盾的根本手段。课程开发是为完成一项课程计划的整个过程，包括确定课程目标、选择和组织课程内容、实施课程和评价课程等阶段。面对不断涌现的新技术变革，其对教育的影响与冲击越来越显著，职业教育的人才培养将呈现什么特征？这些特征将如何体现在智慧课程上？

（一）职业教育智慧课程的目标与内容定位

职业教育智慧课程目标应体现当今经济社会人才培养的根本需求。联合国教科文组织2015年的《反思教育：向“全球共同利益”的理念转变？》中明确提出，教育要“反思课程编排”，重申人文主义方法，要努力发展更加适应实际需求的教育和职业技能培训，增加多样化和灵活性，以便调整能力以适应快速变化的需求，这意味着要确保个人具有更强的适应能力，能最有效掌握和应用职业适应能力[10]。美国经济学家杰里米・里夫金在其新著《第三次工业革命――新经济模式如何改变世界》中谈到：“虽然专业技能和技术对于向第三次工业革命过渡至关重要，但是如果教育工作者过分强调技术和技能，而没有进行更深层次的改变，那么他们就本末倒置了。如果我们只改变学生学习的技能，而不改变他们的观念，他们就会依旧认为教育最重要的任务就是培养高效的劳动者。这样培养出来的劳动者就会用前两次工业革命的实用主义心态去开展经营活动”[11]。国内学者的调研也发现，我国的学生最缺人格培养、通识性能力缺失及适应国际劳动力市场能力偏弱[12]。从这一点看，现代职业教育面临的任务是培养既能满足市场需求，又有国际视野和创新精神的技能创新型人才。既要培养学生成为未来劳动力市场的“职业人”，更要培养其成为一个全面发展的“智慧人”，培养学生的高级思维能力和创新意识。结合布卢姆关于认知领域教学目标“记忆、理解、应用、分析、评价、创造”的6个层次分类[13]，智慧课程要超越简单的知识性课程目标，着重通过知识和认知过程的不同结合方式来厘定课程目标。具体说来，职业教育智慧课程的目标将定位培养学生适应未来工作世界的职业技能，并着力于提升学生的“可转移技能”“二十一世纪技能”和“非认知技能”，其中包括交流、数字素养、解决问题、团队合作及创业能力等。课程不仅要服务学生的知识与能力，更要指向并服务于学生的素养以及创新创业素养，使学生能够在特定的条件下，以富有创造性和负责任的方式运用有关知识（信息、理解、技能和价值观），找到解决问题的办法，与他人建立新的联系[13]。总而言之，职业教育智慧课程定位于促进职业院校学生工作智慧、生活智慧的生成与应用，培养学生符合时代的价值观和思维特质，并以此作为课程实践的取向。在实施上，依托信息技术，探索各种课程形态的创新创造、互动互补的方式与途径。

（二）职业教育智慧课程的教学实施与评价

智慧课程要有智慧型的课程主体关系，即智慧型的教师与学生关系。要改变“教师在讲台上自我表演，学生充当看客或听众。所谓知识也好、信息也好，都是一个从教师到学生的单向流动”[14]的问题，智慧课程的教学实施应实现“以学生为中心”的理念的实现，既发挥教师主导作用，又充分体现学生的认知主体作用，实现“教师主导”与“学生主体”的有效结合[15]。学生能充分表达自己的学习需求，同时教师根据科学的职业教育教学规律，引导学生参与学习过程，师生在课程教学实施过程中形成紧密的合作关系。具体的教学方法上，尤其鼓励在教学实施过程中采用自主、探究和协作的教学方式，调动学生参与教学过程的积极性，如翻转课程。根据课程内容的不同、对象的不同、培养需求的不同，选择适合的教学实施方式，优化教学过程。在师生互动交流与学生深度参与的教学过程中，学生的自我表达能力与演说能力、团队协作与沟通能力、探索与创新意识等得到尊重与培养。此外，重视探索性与研究性是职业教育智慧课程教学过程中的特征，学生的学习与研究、听课与探索、理解与创新紧密Y合，学生在研究性学习过程中，通过以探讨的态度、批判的角度进行学习，一方面，学生所学知识能够得到更为深度的理解；另一方面，学生能更深刻理解方法，培养创新精神与创新思维。

在智慧教育的背景下，课程评价同样凸显信息技术在其中的重要意义。首先要建立职业教育智慧课程规范，确定智慧课程的基本要求，明确课程的完整性、适应性和体系性，完善智慧课程规范的评价标准。其次课程内容评价，即课程覆盖相应的职业教育专业教学内容在构成、组织、呈现以及更新速度方面的总体性评判，其中，信息技术与课程内容融合程度是课程评价的一项重要指标。再次，智慧课程的评价还包括教学设计的体验。从这一角度出发，智慧课程的教学设计应着眼于有效激发学生的学习兴趣，让学生有较高创造性、较高参与度和较愉悦的学习体验，在兴趣与动机、教学设计层次目标以及学习反馈与交互方面形成明确的观察点。最后，智慧课程评价还应该关注课程实施的支持构件，如支持智慧课程学习的设备与网络环境，并有充分的软件技术条件、平台以及管理技术，这些主要是从运行环境、操作与应用、兼容性以及开放程度等角度进行评价[16]。职业教育智慧课程的实施过程应充分科学合理地利用信息技术，融于课程的各个阶段，既要评价开发，也要评价实施；既要评价结构，也要评价内容；既要评价基础条件，也要评价支撑条件；既要充分考虑智慧课程的创新要素，也要关注传统课程的经典因素。

四、推进职业教育智慧课程建设的对策与建议

（一）按规划、分层次推动职业教育智慧课程建设

面向现代职业教育发展和构建现代职业教育体系，为技能创新型人才培养提供有力支持，建设职业教育精品智慧课程是一项重要的工作。配合国家职业教育改革与发展规划、信息化与教育信息化发展规划，确定职业教育智慧课程的开发规划与发展思路，按专业理论课程、专业实践课程、通用能力类课程等课程类型，分层次推动职业教育智慧课程开发。通过建设一批、总结做法、提炼经验、带动一批，逐步形成职业教育智慧课程的经典之作，构建职业教育智慧课程体系。

（二）发展与智慧课程相配套的智慧评价，以评价促课程建设

智慧课程要有配套的智慧评价，以课程评价促进课程建设。在职业教育智慧课程评价中，要充分利用信息技术，借助有关学习平台，挖掘与收集学生学数据，通过分析学生的智慧课程学习行为，形成更为科学、智能、严谨、精准的课程评价。通过确定与职业教育智慧课程相配套的智慧评价体系，学生将形成对课程学习评价的全新认识，在课程学习目标、学习要求、重点难点等方面都将有更科学准确的认识。智慧评价更关注学生的学习行为与学习过程。通过建模，对学生课程学习的内容挖掘、结构挖掘和使用记录挖掘，完整记录学生的学习过程、学习行为和学习效果，逐步积累学生的学数据，并对学数据进行深度分析，促进智慧学习与课程研究，从而有利推动智慧课程建设。

（三）加强适应智慧课程教学要求的师资队伍建设

智慧课程从建设到使用，都离不开高水平的职教师资队伍的支持。建设一支适应智慧课程开发、教学实施与评价的教师队伍，一是要使职业教育教师走出封闭的课程意识，理解信息技术重构课程与教学的发展趋势，发展互联网思维，顺应信息化的发展潮流，从思想层面理解智慧课程的建设理念与需求。二是逐步强化教师信息技术能力，为教师参与智慧课程开发与利用智慧课程奠定基础，这也是信息时代教师专业发展的重要内容。通过集中授课、网络学习等方式，针对性地提高教师的信息能力。三是利用名师的典型效应，总结智慧课程开发、应用的典型经验，带动其他教师的参与。四是要为教师参与智慧课程开发与应用提供有利条件，从经费、设备与时间方面得以保证，并鼓励和保护教师的探索行为。

（四）加大智慧课程的共享平台开发力度，提高课程的开放性和利用率

智慧课程将在使用的过程中逐步完善，不断进步。因此，应加大智慧课程资源共享平台开发力度，逐步形成职业教育智慧课程“准淘宝”市场，搭建一个课程资源平台，学生可以在平台上根据个人需求，选择自己的课程。利用现有的“宽带网络校校通、优质资源班班通、网络学习空间人人通”的建设基础，将优质智慧课程资源精准地推送给每位学生。同时，也可以在自建平台之外寻求其他的平台空间，与国际化慕课大平台，如Edx、Coursera等形成战略合作关系，将相关课程在知名平台上线，有力扩散我国职业教育智慧课程的影响范围与纵向深度。

（五）加强研究，将职业教育智慧课程建设引向深入

职业教育智慧课程的开发与建设尚处于初级阶段，也因为职业教育教学的特殊性，推动职业教育智慧课程的理论研究，有深刻的理论意义和现实价值。理论研究主要从两个方面深入：一是职业教育智慧课程理论研究，对厘清课程的理论基础、实践基础以及课程模式等问题有深刻意义，这是我们理解职业教育智慧课程一些基本问题的基础。二是研究职业教育智慧课程的教学与应用模式，并对应用进行案例研究。通过将理论研究与实践探索相结合，让职业教育智慧课程落地，不断提高智慧课程建设水平。

总之，正如我们所熟知的，教育是一个复杂的过程，只有在各种因素、部分、全部内容的复合最后完成之后，结果才能降临。静待花开是在纷繁的教育事务和问题中的一种自觉，是对人和教育的一种理性[17]。因此，不管是传统课程还是智慧课程，都只是促成学生生成智慧、全面发展的一种影响因素。要实现职业教育的技能创新型智慧人才的培养目标，我们期待有智慧的课程，更期待促成智慧生成的人才成长环境和教育者人才培养过程中的耐心与不懈付出。

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人工智能课程总结篇8

(大连海事大学信息科学技术学院，辽宁大连116026)

摘要：针对智能科学与技术专业智能交通仿真技术课程的教学实际，根据该课程教学存在的问题，提出教学改革方案，主要探讨教学内容选择、实验内容设计、教学方法改进以及考核方式与评价标准改革，以期帮助学生理解和掌握智能交通系统仿真方法，培养学生的实践和组织能力。

关键词：智能交通仿真技术；智能科学与技术；教学方法

基金项目：国家自然科学基金项目(61272171)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3132015044，3132014094)。

第一作者简介：邹婷婷，女，讲师，研究方向为人工智能、知识表示与自动推理，zoutt@dlmu．edu．cn。

O引言

智能交通仿真技术(Intelligenttransportationsimulationtechnology)是智能运输系统(ITS)和交通运输仿真研究交叉的前沿领域。智能交通仿真技术研究十分重视跨学科之间的横向联系与交叉综合，涉及知识面广泛，包括交通工程学、计算机科学、人工智能、系统仿真、系统科学等众多学科领域，已成为分布式智能控制、智能交通、交通系统调度和优化、复杂问题求解、人机交互系统、决策支持系统等方面的基本方法和技能。大连海事大学是交通部直属的海事院校，教学和科研都具有浓厚的交通航运特色，智能交通仿真技术是智能科学与技术专业的一门专业特色课。理论上，智能交通仿真技术课程的主要内容应该包括几个重要的方面：智能交通系统的体系结构、计算机仿真技术、宏观交通仿真技术、中观交通仿真技术、微观交通仿真技术、交通评价模型等。由于智能交通仿真技术是一门多领域交叉学科的课程，学生在学习该课程之前必须具有一定的理论基础，如离散数学、电路基础、人工智能基础和智能信息处理；同时，该课程也为智能交通方面的其他专业课程提供重要的理论和方法基础，例如物联网原理及应用和交通地理信息系统。因此，智能交通仿真技术课程的教学目的在于帮助学生增强感性认识，更好地理解和掌握交通系统仿真的基本原理、内容和方法，培养学生的实践和组织能力，提高其专业技术和技能水平，为适应社会需求打下牢固的理论和实践基础。

1教学内容

智能交通仿真技术是一门交叉学科，涉及交通工程学、计算机科学、人工智能、系统仿真、系统科学等众多学科领域，该课程包含很多复杂的理论知识。教师在教授这门课程时候，既要让学生理解和掌握理论性较强的基础知识，增强其学习信心，又要让学生了解该课程的发展趋势，提高其学习兴趣。由于该门课程学时有限，教师不能讲授课程相关的所有内容，也不能详细讲解每个具体内容，因此须选择难度适中且适合学生的教学内容，在讲授过程加入相关实例，帮助学生更好地理解智能交通仿真的基本原理、内容和方法，提高其学习兴趣。

智能交通仿真技术是一门大三年级的专业选修课，总学时为36。由于课时有限，可设置24学时为理论教学，让学生掌握和理解智能交通仿真相关的原理和方法；12学时为实验教学，培养学生的动手能力。结合教学经验，可对智能交通仿真技术课程教学内容进行以下修改：

(1)保留交通仿真技术和方法部分，简单介绍宏观、中观交通仿真技术，详细介绍微观交通仿真技术和方法[3-4]，如机动车仿真、非机动车仿真和行人仿真方法。

(2)引入智能领域中的前沿知识，如增加介绍智能领域新成果的内容（智慧城市、智能家居等）；简单介绍智能领域的相关知识，让学生了解一些研究热点，进一步理解智能的涵义；同时，结合智能设计竞赛或一些交通仿真的竞赛讲解相关题目，培养学生解决问题的能力。

(3)注重体现学校教学和科研优势，关注课程之间的联系，提高学生的学习兴趣。本门课程属于专业特色课，能让学生深入了解学校的海运交通特色，进一步学习和理解其他专业课程。例如，讲解交通仿真方法时，可提示学生该方法和交通运输、交通规划、航海技术等专业关系密切，根据学校交通特色举例说明交通仿真方法的优劣性；讲解数据采集时，可以先简单介绍数据采集的分类和方法，为后续交通地理信息系统等专业课程作铺垫。

结合智能科学与技术专业的培养目标，根据智能交通仿真技术的课程体系，智能交通仿真技术的新教学大纲详见表1。

2实验内容

实验内容设计是智能交通仿真技术课程教学的一个重要方面，可以提高教学质量，增强学生的动手能力和创新能力。所选实验不仅要能验证理论知识内容，还能发散学生思维，具有综合性的特点，以增加学生学习的积极性，培养和提高其设计分析能力及创造能力。

根据本课程教学内容的重点，实验内容选择微观交通仿真技术和方法。微观交通仿真软件有多种，如Vissim、Paramics、Aimsun、Transmodeller、Corsim、SynchroStudio等，可选用Vissim仿真软件来构建虚拟实验环境。Vissim是世界范围内应用最广泛的微观仿真系统，具有较好的人机交互界面，方便学生学习和使用。

智能交通仿真技术的实验教学有12学时，而实验教学涉及的内容非常多，因此设计合适的实验内容是提高教学质量的一个重要手段。对智能交通仿真技术课程实验内容进行修改，以交叉口仿真的实验教学要求为例，其实验教学内容及要求见表2。

实验成绩由实验报告、仿真系统、实验表现等构成，要求学生完成以下几个实验环节：

(1)预习理论知识。实验内容涉及的模型非常多，学生须了解各种模型的基本原理，掌握不同模型的优缺点。

(2)设计仿真系统。利用Vissim仿真软件进行设计，掌握仿真方法的基本原理，分析不同条件下各种交通评价参数的变化，设计符合现实交通要求的仿真系统。

(3)撰写实验报告。分析仿真系统的各种交通参数，评价仿真系统的性能。报告须结构合理完整，实验结果准确可靠。

3教学方法

3.1注重培养学生的学习兴趣

智能交通仿真技术课程的教学目的是培养学生的实践和组织能力，提高其专业技术和技能水平。兴趣是最好的老师，因此当前教学改革的重点是激发和培养学生的学习兴趣，调动学习积极性。

在实际教学中，学生刚开始学习本门课程时的兴趣性很高，但由于大多数学生只是听教师讲而自己不思考、不提问、不发表意见，一段时间后就会逐渐失去兴趣。教师授课的时候应注重提高学生的学习兴趣和积极性，不仅要将知识点讲授给学生，还应帮助学生理解各种模型、方法的基本思路，培养其独立思考和解决问题的能力。例如，讲机动车跟车模型时，每讲一类模型，教师都应先给学生演示实际运行效果，展示参数变化对仿真效果的影响，同时与学生进行互动，让学生直观了解该类跟车模型的优缺点；然后详细讲解模型的公式和具体推导过程以及各个参数的作用。通过这种教学方式，让学生对模型有直观的了解，深刻理解各个参数的取值，无须死记硬背模型公式和参数，从而激发其学习兴趣。

3.2利用多媒体教学手段

智能交通仿真技术包含很多模型和数学公式，内容比较抽象，较难讲授和理解。随着科技的发展，现在大多数学校都已经安装多媒体设备，该课程应该尽量采用多媒体进行教学。教师在教学过程中，利用计算机、投影仪等多媒体设备讲授教学内容，将多种教学方法相结合，扩宽学生的知识面，激发其学习兴趣，培养其实践和组织能力，提高其专业技术和技能水平。

例如，在讲授行人交通模型时，可利用仿真软件演示各种行人交通模型，分析每种模型的优势；在讲交叉口仿真相关理论知识时，播放网络上的一些视频资源，让学生详细了解交叉口交通情况，同时结合学校特点，选用航运交通相关的视频，让学生进一步理解和掌握理论知识；在讲智能交通仿真系统时，演示一些发达国家的智能交通仿真系统，利用这些真实、客观的模拟现实交通的仿真系统讲授理论知识，播放视频资源，扩展学生的知识面，让学生了解当前的智能交通仿真系统发展的趋势，激发学习积极性。在实践教学中，学生都喜欢这种多媒体教学手段，课堂气氛比较活跃，教学效果良好。

4考核方式与评价标准

目前，智能交通仿真课程的考核成绩由考试成绩和实验成绩两部分组成，其中考试成绩占总成绩的70%，实验成绩占30%。大部分学生只重视考试部分，不重视实验环节。而这门课程是一门实践性质很强的课程，教学的目的是帮助学生理解和掌握交通系统仿真的基本原理、内容和方法，培养学生的实践和组织能力。因此，须对该门课程的考试方式和评价标准进行改革，以提高学生的创新和实践能力。

课程考核采用大作业考核方式，成绩由大作业成绩、实验成绩和平时作业组成。

(1)大作业成绩，占总成绩的60%。主要考查学生对智能交通仿真方法的理解和实现能力，包括论文报告(30%)、实验操作(20%)和课堂报告(10%)。论文报告包括问题描述、建立仿真系统的步骤、仿真模拟结果、交通规则模型、仿真系统分析、结论等，要求论文结构合理完整，基本理论、概念叙述无误，实验数据真实、完整，实验过程科学，实验结果准确可靠，报告书面语言流利。实验操作要求学生能熟练应用仿真软件建立平面交叉口及信号配时系统。课堂报告是学生演示自己的仿真系统并分析其性能，成绩由教师和学生一起给出，学生之间互相评分。

(2)实验成绩，占总成绩的30%。主要考查学生对Vissim软件的使用情况以及对课程讲授的道路、车辆、交通运行规则和交通评价等内容的掌握程度，要求撰写实验报告。

(3)平时作业成绩，占总成绩的10%。主要考查学生出勤率、课堂表现、平时小作业等。

大作业考核方式可以锻炼学生动手能力，增强学生的创新能力和写作能力，锻炼其自我展示能力，培养实践和组织能力。

运用该方案对学生进行授课时，能激发学生的学习兴趣和积极性，培养学生分析问题和解决实际问题的能力。

参考文献：

[1]任其亮，刘博航，交通仿真[M]．北京：人民交通出版社，2013:1-200.

[2]吴娇蓉．交通系统仿真及应用[M]．2版，上海：同济大学出版社，2004:1-210.

[3]邹智军，新一代交通仿真技术综述[J]．系统仿真学报，2010，22(9):2037-2042.

人工智能课程总结篇9

关键词：机器人；机器人课程建设；智能科学与技术专业发展

2004年，教育部批准设立智能科学与技术本科专业，标志着我国对智能科学技术发展方向的高度重视[1-2]。我校是教育部首批设立智能科学与技术专业的高校之一。机器人课程是该专业的核心特色课程，在专业建立之初，我校就为本科生开设了这门课程。由于机器人课程涉及的学科广泛，包括力学、拓扑学、机械学等诸多领域，是一门理论性、实践性和整合性很强的课程。为了改变教学观念，提高教学水平、教学效果，突出智能专业的特色，近年来，我们对该课程进行了课程建设和改革。笔者对机器人课程的建设情况进行了回顾、总结和比较。

1机器人课程开设现状

国内很多大学开设了机器人课程。例如，中南大学建设了机器人精品课程，清华大学、上海大学、中山大学、北京理工大学、武汉工程大学等高校都在本科或研究生阶段开设了机器人课程。浙江大学建立了机器人科教实践基地。部分高校依靠在机械、自动控制方向积累的科研和教学实力，依托机器人重点实验室或研究所，建立了机器人方向的高素质教学、科研队伍，如哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室、上海交通大学的机器人研究所、北航机器人研究所等。在教材选择上，各校集中在蔡自兴教授的《机器人学》和熊有伦教授的《机器人学》，在课时安排上，授课的比例较大，实验课时安排较少，有的高校实验课时数为零[3]。

我校自建立智能科学与技术专业后，于2006年首次开设机器人课程。由于前期在科研上和教学上几乎没有积累，因此是摸着石头过河。在观摩借鉴兄弟院校的经验基础上，我们开展了机器人课程的教学活动。经过几年的摸索，我们在教材选择、授课内容、教学手段、实践教学、考核等方面进行了建设。

2机器人课程建设措施

我们主要在教学内容、教学方法和手段、考核方式等几方面进行了教学改革，力图把机器人课程建设成具有智能专业特色、符合工科学生培养目标的课程。

2.1适应工科培养特色，改革教学内容

教育部《关于进一步加强高等学校本科教学工作的若干意见(征求意见稿)》(教高司函[2004]259号)指出，高等学校应着眼于国家发展和人的全面发展需要，坚持知识、能力、素质协调发展，注重能力培养，着力提高大学生的学习能力、实践能力和创新能力。

突出学生实践能力的培养是工科专业教育重要和显著的特征。加强对工科专业课程的实践教学研究，有助于教育培养目标的实现。实践教学要改变过去一味对学生“灌”的教法，树立学生主动学习的兴趣和意识，突出学生实践能力的培养。

但是以往智能机器人的教学内容基础理论过多，强调基础的重要性，实践性教学的力度不够大，不符合工科学生培养特色。因此，我们降低了理论讲解深度，扩大学生对机器人技术的广泛了解，强调实践环节[4]。课程教学于一个学期内完成，调整教学内容后，课时由72学时调整到现在的36学时。教学内容主要包括三个模块：理论模块，包括机器人运动学、机器人静力学和动力学分析、机器人轨迹规划；其他机器人相关技术，包括机器人本体基本结构、机器人的控制系统、机器人的编程语言、智能机器人的发展等广泛内容；第三部分是实践内容。

为了使教学内容既满足教学基本要求，又与科研实践相结合，本课程使用能力风暴机器人AS-UII和AS-EI工程创新模块套件进行课程实验。AS-UII是面向教育的新一代智能移动机器人教学平台，与可视化编程软件VJC一起构成了理想的教育平台。它采用项目导向的形式，学生通过自己动手，能对机器人机械、电子、机器人控制、机器人编程等知识有系统的了解，提高学习兴趣。学生先后进行机器人的控制系统实验、感觉系统实验、机器人离线编程实验、机器人轨迹规划实验等，对该课程知识融会贯通。学生通过课程学会提出问题、分析和解决问题，不断提高实践能力和创新能力。智能机器人实践课程受到学生的热烈欢迎，课时数也由最初的时调整到18学时，后又调整到现在的36学时，这样授课和实验的比例达到了1U1。

在实验中，我们将实验任务与课程教学相结合。例如，在讲到机器人传感器这一章时，我们安排学生的实验内容有智能小车设计，让学生使用速度传感器控制小车的运动路程；在讲到自由度概念时，让学生设计具有4个自由度的工业机器人。通过实践课程，学生加深了对理论知识的理解。

2.2改革教学方法，改善教学效果

2.2.1应用教育技术，提高学生兴趣

机器人课程在2008年进行了课件建设立项，并已经结题。我们建立了课程网站，把教学大纲、课件、实验、习题及答案等教学相关材料挂在网上，帮助学生课余自学、预习和复习。我们打破了课堂板书授课的唯一方式，使学生可以在课余时间使用课件，灵活自主学习、复习、协作学习，弥补上课时间短、交流少的缺点，提高教学质量。多种方法的结合有效提高了教学效率，改善了教学效果。在课堂上，教师注意应用现代教育技术和多种教学手段，采用先进的多媒体教学技术，使学生感到生动有趣、易于理解。

2.2.2采用启发教学法，培养学生主动性

在教学方法上，教师积极采用启发式、与实践相结合等教学方法，有效调动学生自主学习的积极性，激发学生的潜能。由于机器人是一门实践性很强的课程，因此教师鼓励学生多动手、多调试，进行课程设计和课堂答辩比赛，消除了学生对课程的担忧心理，使学生更直观地理解和掌握知识，激发学生对新知识和新技术的求知欲，提高教学质量。学生在学期末的教学评估中反映出对该门课程的喜爱――评估成绩由原来的80多分提高到了90分以上。

2.2.3教学与科研结合，提高学生创新能力

我们鼓励学习能力强的同学申请机器人科研立项、进行机器人毕业设计、参加全国性的机器人竞赛。在近三年的时间内，我校学生共申请和机器人相关的学生科研立项、实验室基金资助近10项，参与学生约30人。学生参加机器人小型组比赛、全国首届大学生智能设计竞赛等活动，先后获得小型组足球机器人比赛第6名、2011校级大学生“挑战杯”竞赛3等奖。其中，“火星标本采集概念机器人”，是学生在机器人设备简单、传感器探测能力有限的情况下，抛弃产品配备的现成实验方案，大胆发挥想象，使用多台机器人设备协同控制，设计出的一个独特的多自由度机器人，实现了行进、采集标本、传送标本等功能，如图1所示。有的学生为了设计将图书自动归架的机械手臂系统，重新购买控制芯片，改进传感器定位精度，和设计厂家讨论定制相关配件等。因此，智能机器人课程与科研的紧密联系极大调动了学生钻研知识的积极性和主动性，提高了学生的实践能力和解决问题的能力。

2.3考核方式

我们在该课程中改变了考核单一化、期末考试定乾坤的传统方式。采用期末考试和平时作业、课程设计相结合的方式，期末考试和家庭作业以考察智能机器人的基本概念、基本理论知识为主，成绩约占总成绩的60%。课程设计以考察实践能力为重点，包括选题、设计理念、代码编写、发现问题、小组协作、答辩等环节，占总成绩的40%。丰富考核内容后，我们作了不记名调查，参加调查的学生有80人，其中85%以上非常认可这种考核方式，认为实践能力有很大的提高，提高了学习兴趣和学习主动性，有利于自主学习能力的培养，激发创新能力。

3结语

经过努力建设，机器人课程已经成为智能科学与技术专业一门独具特色、代表性强、体现智能特色的课程。由于信息量大，实践性强，这门课受到了学生的普遍欢迎。该课的选课率很高，学生对课程的评价也很好，实现了培养学生知识、能力和态度等的目标。下一步，我们将在学生自主设计机器人的课程建设上多下工夫。

参考文献：

[1]谷学静,王志良,黄晓红.“智能科学与技术”专业课程体系建设的思考[J].计算机教育,2009(11):108-111.

[2]刘丽珍,王旭仁,刘杰.“智能科学与技术”本科专业教学改革及课程建设[J].计算机教育,2009(11):112-115.

[3]战强,闫彩霞,蔡尧.机器人教学改革的探索与实践[J].现代教育技术,2010,20(3):144-146.

[4]王旭仁,何花,周全,等,深入完善“智能机器人”实践课程体系,促进实践教学[J].计算机教育,2009(11):116-118.

ExplorationonRoboticCourseConstruction

WANGXuren,YAOYepeng,LIULizhen,HUANGXiangyang

(InformationEngineeringCollege,CapitalNormalUniversity,Beijing100048,China)

人工智能课程总结篇10

关键词：集体备课备课智慧教师合作

1、引言

备课是优化课堂教学的前提。传统的备课是一种封闭式备课，教师间缺乏交流，教案也流于形式，既制约教师的专业成长，又影响新课程的实施1。在摸索新课程教与学的最佳形式的过程中，集体备课这种新型的备课方式应运而生。集体备课作为对教学工作全程优化的教研活动，自我钻研，集体研讨，分工主备，教后反思的过程，就是教师专业发展的过程。而如何发挥教师团队的合作精神，充分利用集体的智慧，提升课堂传授效果，是在教学实践当中必须高度重视、时时思考的问题。本文结合教学实践对思想政治课堂中如何发挥集体备课的智慧进行系统梳理与思考。

2、自我准备是基础

集体备课与传统备课方式的主要差异在于增加了教师间交流合作的过程。因此，集体备课质量的优劣取决于团队内的交流效果，所以，自我钻研、自我准备是发挥集体备课的根本前提。教师个体对课程各章节内容的独到见解是保证团队协作的关键，尽管通常情况下集体备课以备课组的形式，在组内确定某一内容的‘主备’人，但是，对于该内容的非主备人而言，仍然需要对该部分内容的课程设计进行充分的准备。集体备课并非互通有无，内部分工，而是通力合作，集体共谋。所以，集体备课的智慧不在分工，而在共谋，为了能够实质性提高课程设计水平，发挥集体的作用，必须有了个体的‘独谋’，在此基础上才能实现‘共谋’。所以，发挥集体备课的智慧，教师个体的自我准备不可或缺。

3、集体研讨是核心

集体研讨是集体备课的核心，由于每个教师的备课风格、思路和想法都不一样，所以在教师个体备好课的基础上，备课组内每个老师需要就课程的理论框架、整体构思、教学方法、重点和难点，以及在备课中碰到的问题、自己解决的方法和一些尚未解决的有疑惑的问题进行讲解2，然后组内进行集中讨论。这种研讨形式能很好地让组内的老师理解教案和课件中的内容，以便教学。在主讲人讲解完以后，教师团队针对讲解内容和形式展开讨论，自由发言，各抒己见，围绕着“如何处理效果更好”这一话题进行讨论，在此基础上谈谈自己的一些想法，取长补短，进一步补充完善备课，以便更好地进行课堂教学。这个过程是发挥集体备课智慧的核心，只有在集体研讨的过程中，才能实现观点的交流和思想的碰撞，从而使一个人的教案吸取一个团队的智慧。

4、个性化修改是助力

集体备课需要坚持求同存异的原则，因为，每一位教师都有自己的教学风格，每一个班的学生都有各自的特点，因此集体备课同样需要重视发挥教师的主观能动性3，让教师在提纲的指导下，创造性地去设计，进行个性化修改，即结合本班学生的实际和自己的教学风格，合理取舍。这种个性化的修改与反思，应该包括教学环节的再设计，教学情境的再创设，教学过程的再评析，教学效果的再反思，教学方法的更换等。在个性化修改中倡导注重创新、注重实用、注重个性，使之更贴近自己的教学实际，使自己的教学既充满集体智慧，又体现个人风格。通过提倡个性化修改，才能尊重教师个体的独立风格与特点，在既提升教案设计水平的基础上又不失个人特色，这是集体备课能够得到教师支持、长期坚持下去的助推力。

5、集体总结是保障

集体备课并非止于教案的设计，在教案实施后，教师还要把实施过程中的启发、成功的经验和学生的创新点、瞬间的灵感、困感等反思记下来，在教与学中总结得失，在得与失处总结经验。每一次的总结都是为下一次集体备课打基础、提水准。因此，集体总结是对集体智慧的反思与升华，集体总结中的困惑、心得正是教师业务能力前进的每一个阶梯，也是集体备课这一新课程形式发挥最大作用的保障。

6、结语

集体备课不仅能提高教案设计水平，更能促进教师专业成长4、5。在集体备课的过程中反思明辨，能够培养教师的教育机智；同中求异，能使教师个性锦上添花。集体备课有着明显的优势和长处。作为深化教学改革的产物，集体备课活动方兴未艾，有待于今后继续完善和发展6、7，如何利用集体的智慧，发挥集体备课的优势是需要在实践中不断摸索不断尝试不断创新的渐进式过程，只有把握住集体备课各个环节的要点，才能更好地服务于教学，有效提高教学质量。

参考文献

1.王至辉，王龙.集体备课---教师专业成长的有效途径[J].教育革新，2009，（01）.

2.高岩.集体备课：有效教学的前提[J].长江大学学报（社会科学版），2009，（01）.

3.储昭柏.集体备课，出彩于“五步走”[J].思想政治课教学，2011，（07）.

4.刘秀来.刍议开展集体备课提高教学质量[J].河北交通科技，2009，（01）.

5.黄彩群.浅议集体备课[J].教育革新，2009，（09）.

人工智能学习心得

第1篇第2篇第3篇第4篇第5篇更多顶部目录第一篇：人工智能学习心得第二篇：人工智能学习论文第三篇：《人工智能》学习报告第四篇：对人工智能学习的感想第五篇：人工智能学习更多相关范文正文第一篇：人工智能学习心得

人工智能学习心得

对人工智能的理解

通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。

人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：

第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落

人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。

第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay-ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议

第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。

1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮

由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想

最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生

在当前社会中的呢？

在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？

人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。

智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。

虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。

个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。

人工智能研究的近期目标；是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：

一，融合阶段（2014—2014年）：

1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。

2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。

3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。

4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。

5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络（以后甚至可以不用植入任何芯片）。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。

6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。

7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用（比如禁止合成电视名人），可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。

三、自我发展阶段（2014—2014年）：

1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。

2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。

3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。

4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。

5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。

四、升华阶段（2014—2014年）：

1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。

2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。

3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。

4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。

虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。

第二篇：人工智能学习论文

20147932唐雪琴

人工智能研究最新进展综述

一、研究领域

在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。

在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

二、各领域国内外研究现状（进展成果）近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体（agent）、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。

1、分布式人工智能与艾真体

分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。

分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统（multiagentsystem，mas）两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。

mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动

态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。

2、计算智能与进化计算

计算智能（computingintelligence）涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。

进化计算（evolutionarycomputation）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（geneticalgorithms）、进化策略（evolutionarystrategies）和进化规划（evolutionaryprogramming）。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。

达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。

直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。

3、数据挖掘与知识发现

知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。

从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。

机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。

比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的

coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。

4、人工生命

人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿（langton）于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。

人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的广阔范围内深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。

人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。

人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。

三、学了人工智能课程的收获

（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。

（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。

（3）掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。

（4）掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。

（5）概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。

（6）基本了解人工智能程序设计的语言和工具。

四、对人工智能研究的展望

对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策；应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。

人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能？如何看待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。

当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。

五、对课程的建议

（1）能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成

果中人工智能那些知识被应用。

（2）多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》

系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。

（3）条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的

作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。

（4）课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些

新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。

第三篇：《人工智能》学习报告

深圳大学硕士研究生课程作业—人工智能

《人工智能》学习报告

深圳大学机电与控制工程学院彭建柳

学号：0943010210

1.引言

人工智能(artificialintelligence，ai)，曾经有一部电影，著名导演斯蒂文?斯皮尔伯格的科幻片《人工智能》(a.i.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。

一直以来，关于人工智能的理论，我一直认为是科学的前沿，理解起来较为飘渺。但是，从本学期《人工智能》课程的学习中，本人较系统的接触到了关于人工智能的理论，从有限的课程中，通过老师的详细介绍和查阅人工智能方面的书籍，学习了关于人工智能几个主要方面的知识，如模糊控制、专家系统、神经网络等。下面是本人关于人工智能理论的一些基本认识。

2.人工智能的形成与发展

说到人工智能，首先先认识下自动控制理论，自动控制理论从形成到发展至今，已经经历了六十多年的历程，其主要分为三个阶段：

第一阶段是40年代兴起的以调节原理为标志，称为经典控制理论阶段；

第二阶段是以60年代兴起的以状态空间为标志，称为现代控制理论阶段；

第三阶段是80年代兴起的智能控制理论阶段

智能控制是在控制论人工智能系统论和信息论等多学科的高度综合与集成，是一门新兴的交叉前沿学科。智能控制技术，即是在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任

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务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。

随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支(如系统工程、系统学、运筹学、信息论)结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。

3.模糊控制

在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。通过课堂中，导师生动的讲解，以及引用到生活当中鲜活的例子，如冰箱温度的模糊控制，智能汽车的行驶路线控制等等，充分的认识到，模糊控制在当今社会的应用已经很广泛，只是理论知识的缺乏而感觉不到它们的存在。

一般控制架构包括：定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化，详细如下：

(1)定义变量：也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作，例如在一般控制问题上，输入变量有输出误差e与输出误差之变化率ce，而控制变量

则为下一个状态之输入u。其中e、ce、u统称为模糊变量。

(2)模糊化（fuzzify）：将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量物理量的过程，依适合的语言值（linguisitcvalue）求该值相对之隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合（fuzzysubsets）。

(3)知识库：包括数据库（database）与规则库（rulebase）两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义；而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。

(4)逻辑判断：模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。

(5)解模糊化（defuzzify）：将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，做为系统的输入值。

模糊控制很重要的一点就是模糊规则的制定，其规则制定的来源主要由专家的经验和知识、操作员的操作模式、自学习提供。模糊规则的形式则分为状态评估和目标评估两种。但都是以模糊控制为基础，达到自动控制的目的。

4.专家系统

专家系统(expertsystem)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之

一。运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解释，并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。

专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和

环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。

对专家系统可以按不同的方法分类。通常，可以按应用领域、知识表示方法、控制策略、任务类型等分类。如按任务类型来划分，常见的有解释型、预测型、诊断型、调试型、维护型、规划型、设计型、监督型、控制型、教育型等。

简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

5.神经网络

由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的见解。目前使用得最广泛的是t.koholen的定义，即“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”

人工神经网络是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

6.小结

关于人工智能的学习，我现在所学习到的仅仅是皮毛。但对于一个刚刚接触人工智能学习的学生，了解如模糊控制、专家系统、神经网络等人工智能的知识入门尤为重要，为将来进一步学习人工智能的理论打下基础，并将理论应用于生活和工作当中，这才是学习的最终目的。

参考文献：

《人工智能控制》作者：蔡自兴，出版社：化学工业出版社，2014-7-1

第四篇：对人工智能学习的感想

学校：

学院：班级：

姓名：学号：

谈谈人工智能的学习感想

人工智能(artificialintelligence)，英文缩写为ai。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能技术导论这门课的学习，让我知道了人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。

人工智能经过几十年的发展，其应用在不少领域得到发展，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。我通过网络查找，知道了以下领域的人工智能的发展。

1．机器翻译

机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。几十年来，国内外许多专家、学者为机器翻译的研究付出了大量的心血和汗水。虽然至今还没有一个实用、全面、高质量的自动翻译系统出现，不过也取得了很大的进展，特别是作为人们的辅助翻译工具，机器翻译已经得到大多数人的认可。目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2014”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。以“译星”、“雅信译霸”为代表的专业翻译系统，是面对专业或行业用户的翻译软件，但其专业翻译的质量与人们的实用性还有不少差距，有人评价说“满篇英文难不住，满篇中文看不懂”，该说法虽然比较极端，但机译译文的质量确实却一直是个老大难问题。这里，我们不妨对现有的机译和人译过程作一比较，从中可以看出一些原因。

机器翻译：

1.一句一句处理，上下文缺乏联系；

2.对源语言的分析只是求解句法关系，完全不是意义上的理解；

3.缺乏领域知识，从计算机到医学，从化工到法律都通用，就换专业词典；

4.译文转换是基于源语言的句法结构的，受源语言的句法结构的束缚；

5.翻译只是句法结构的和词汇的机械对应。

人工翻译：

1.一般会先通读全文，会前后照应；

2.对源语言是求得意义上的理解；

3.只有专业翻译人员，而没有万能翻译人员；

4.译文是基于他对源语言的理解，不受源语言的句法结构的束缚；

5.翻译是一个再创造的过程。

在目前的情况下，计算机辅助翻译应该是一个比较好的实际选择。事实上，在很多领域中，计算机辅助人类工作的方式已经得到了广泛的应用，例如cad软件。如果计算机辅助技术用于语言的翻译研究，应该同样可以起到很大的辅助作用，这就是所谓的“计算机辅助翻译”。它集机器记忆式翻译、语法分析式翻译和人际交互式翻译为一体，把翻译过程中机械、重复、琐碎的工作交给计算机来完成。这样，翻译者只需将精力集中在创造性的思考上，有利于工作效率的提高。

机器翻译研究归根结底是一个知识处理问题，它涉及到有关语言内的知识、语言间的知识、以及语言外的世界知识，其中包括常识和相关领域的专门知识。随着因特网的普及与发展，机器翻译的应用前景十分广阔。作为人类探索自己智能和操作知识的机制的窗口，机器翻译的研究与应用将更加诱人。国际上有关专家分析认为机器翻译要想达到类似人工翻译一样的流畅程度，至少还要经历15年时间的持续研究，但在人类对语言研究还没有清楚“人脑是如何进行语言的模糊识别和判断”的情况下，机器翻译要想达到100%的准确率是不可能的。

2．专家系统

专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等10种类型。具体应用就很多了，例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。

为了实现专家系统，必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库)，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制(构成推理机)。系统能对输入信息进行处理，并运用知识进行推理，做出决策和判断，其解决问题的水平达到或接近专家的水平，因此能起到专家或专家助手的作用。

开发专家系统的关键是表示和运用专家知识，即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。目前，专家系统主要采用基于规则的知识表示和推理技术。由于领域的知识更多是不精确或不确定的，因此，不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。此外，专家系统开发工具的研制发展也很迅速，这对扩大专家系统的应用范围，加快专家系统的开发过程，将起到积极地促进作用。随着计算机科学技术整体水平的提高，分布式专家系统、协同式专家系统等新一代专家系统的研究也发展很快。在新一代专家系统中，不但采用基于规则的推理方法，而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术。

3．符号计算

计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。。早在50年代末,人们就开始对此研究。。进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多

种功能齐全的计算机代数系统软件,其中mathematica和maple是它们的代表，由于它们都是用c语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。。mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。

计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。

尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用fortran语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展、完善之中。

如今，人工智能研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。

人工智能的学习，让我明白了人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。将来我们会对人工智有能更高层次的需求，人工智能也会继续影响我们的工作、学习和生活，我们也要支持人工智能的发展！

第五篇：人工智能学习

人工智能学习-知识要点总结[nirvana发表于2014-1-213:32:24]

人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，是一门综合性边缘学科，延伸人脑的功能，实现了脑力劳动的自动化。

1、认知科学认为智能的核心是思维，知识阙值理论认为智能行为取决于知识的数量及其一般化程度，智能就是在巨大搜索空间中迅速找到一个满意解的能力；进化理论的核心是用控制取代表示，取消概念、模型及显示表示知识，否定抽象对于智能及智能模拟的必要性，强调分结构对于智能进化的可能性与必要性。综合上述观点，认为智能是知识与智力的总和，具有如下特征：

（1）记忆与思维能力，（2）学习能力及自适应能力，（3）行为能力。

人工智能是人造智能，是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通过图灵测试可以判断一个系统是否具有智能和智能的水平。

人工智能研究内容：

（1）机器感知（2）机器思维（3）机器学习（4）机器行为（5）智能系统构造技术

人工智能研究途径：

（1）符号处理（2）网络连接机制（3）系统集成

2、知识是智能的基础，对人工智能的研究必须以知识为中心来进行，由于对知识的表示、利用、获取等的研究取得较大进展，特别是不确定性知识表示与推理取得的突破，建立了主观bayes理论、确定性理论、证据理论、可能性理论，对人工智能其他领域（如模式识别，自然语言理解等）的发展提供了支持。数据是信息的载体和表示，信息是数据在特定场合的具体含义，信息是数据的语义；把有关信息关联在一起所形成的信息结构叫知识。具有：相对正确性，不确定性，可表示性，可利用性等特征；按作用范围分为常识性知识，领域性知识；按作用及表示分为事实性知识，过程性知识，控制性知识。按确定性分为确定性知识，不确定性知识；按结构及表现形式分为逻辑性知识，形象性知识；从抽象的，整体的观点来划分可分为零级知识，一级知识，二级知识。知识表示方法总体上分为符号表(转载请注明来源：www.HaOWOrd.coM)示法，连接机制表示法；目前用得较多的知识表示方法主要有：一阶谓词逻辑表示，产生式，框架，语义网络，脚本，过程，petrio网，面向对象表示法。选择知识表示法时，要注意以下几个方面：

（1）充分表示领域知识（2）有利于对知识的利用（3）便于对知识的组织、维护与管理（4）便于理解和实现

3、产生式系统构成：规则库，控制系统，综合数据库。综合数据库中已知事实表示：（特性对象值可信度因子）控制系统的求解过程是一个不断地从规则库中选取可用规则与综合数据库中已知事实进行匹配的过程。产生式系统分类：按推理方向分为前向、后向和双向产生式系统；按表示知识的确定性可分为确定性及不确定性产生式系统；按数据库性质及结构特征进行分类为可交换的产生式系统，可分解的产生式系统，可恢复的产生式系统。框架是一种描述所论对象属性的数据结构，由槽结构组成，槽分为若干侧面。问题求解主要通过匹配和填槽实现的；产生式表示法主要用于描述事物间的因果关系，框架表示法主要用于描述事物内部结构及事物间的类属关系。语义网络是通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图。一个过程规则包括激发条件，演绎操作，状态转换及返回四个部分。

4、推理就是按某种策略由已知判断推出另一判断的思维过程。按从新判断推出的途径来划分，推理可分为演绎推理、归纳推理和默认推理；按所用知识确定性分为确定性推理，不确定性推理；按推出的结论是否单调地增加来划分为单调推理，非单调推理；按是否运用与问题有关的启发性知识分为启发式推理，非启发式推理；按基于方法的分为基于知识的推理，统计推理，直觉推理。推理的控制策略：推理方向，搜索策略，冲突消解策略，求解策略和限制策略。推理方向可确定推理的驱动方式：正向推理，逆向推理，混合推理及双向推理。

从一组已知为真的事实出发，直接运用经典逻辑的推理规则推出结论的过程称为自然演绎推理，基本推理规则是p规则，t规则，假言推理，拒绝式推理等：

p规则：任何步骤可引入前提a

t规则：前面步骤有一个或多个公式永真蕴涵公式s，可引入s

假言推理：p，p—>q=>q

拒绝式推理：p—>q,非q=>非p

归结演绎推理中，空字句是不满足的，因此归结的目标是通过归结使字句集中包含空字句，从而证明原命题的不可满足性。归结式是亲本字句的逻辑结论。

不确定性推理是从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的理论的思维过程。

不确定推理的基本问题：推理方向，推理方法，控制策略，不确定性的表示和度量，不确定性匹配，不确定性传递算法，不确定性的合成。

知识的不确定性称为知识的静态强度；证据的不确定性称为动态强度

5、组合证据的不确定性算法：

最大最小方法

概率方法

有界方法

不确定性传递算法：

结论不确定性的合成：

6、主观bayes方法：

（1）知识不确定性表示（产生式规则）：

（2）证据不确定性表示：

（3）组合证据不确定性的算法：

（4）不确定性传递算法：

（5）结论不确定性的合成算法：

7、可信度方法：（c-f模型是基于可信度表示的不确定性推理的基本方法）

在可信度推理方法中的ｃ-f模型里，可信度cf(h,e)的含义是：cf(h,e)>0表示ｅ的出现增加了ｈ的可信度；cf(h,e)=0表示ｅ的出现与ｈ可信度无关；cf(h,e)=bel(a),bel(a)表示对a为真的信任程度，pl(a)表示对a为非假的信任程度。pl(a)-bel(a)表示对ａ不知道的程度，即既非对ａ信任又不信任的那部分。

知识的不确定表示：ifethenh={h1,h2,…,hn}cf={c1,c2,…,cn}ｃｆ是可信度因子

含有模糊概念、模糊数据或带有确信程度的语句称为模糊命题。一般表示形式为：

xisa(cf)x是论域上的变量，ａ是模糊数，ｃｆ是该模糊命题的确信程度或

相应事件发生的可能性程度。

10、人工智能解决的问题：结构不良，非结构化；盲目搜索按预定的控制策略进行搜索，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略；启发式搜索加入了与问题有关的启发性信息，用以指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程并找到最优解。

状态空间表示法：（ｓ，ｆ，ｇ）

11、专家系统就是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验与专门知识，模拟人类专家的思维过程，求解需要专家才能解决的困难问题。

特征：专家知识，有效推理，获取知识能力，灵活性，透明性，交互性，复杂性

专家系统与常规计算机程序比较：＊

(1)常规程序＝数据结构＋算法，专家系统＝知识＋推理

(2)常规程序分为数据级＋程序级，专家系统数据级＋知识库级＋控制级

(3)常规程序面向数值计算和数据处理，专家系统本质上是面向符号处理的

(4)常规程序处理的数据多是精确的，专家系统处理不精确，模糊知识

(5)解释功能

(6)都是程序系统

12、机器学习是要使计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善：

三个方面的研究内容：（１）学习机理研究（２）学习方法研究（３）面向任务研究

学习系统是指能够在一定程度上实现机器学习的系统，能够从某个过程或环境的未知特征中学到有关信息，并且能把学到的信息用于未来的估计、分类、决策或控制，以便改进系统的性能。在结构上主要包括：学习环境，学习机构，执行与评估机构和知识库四个部分；各种符号学习方法中推理能力最强的学习方法是机械式学习，推理能力最弱的方法是观察和发现，神经网络学习获得的知识被存储在神经元之间的连接中。

学习系统具有的条件能力：

(1)具有适当的学习环境

(2)具有一定学习能力

(3)能应用学到的知识求解问题

(4)能提高系统的性能

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人工智能学习资料

人工智能心得体会

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中小学人工智能课程内容设计及实施案例分析

我国中小学人工智能教育取得飞速发展与瞩目成绩的同时，也存在以下几点主要问题。

其一，缺乏完善的课程体系，无论是国家课程还是校本课程，人工智能教育都是依托其他课程开展的，这导致了人工智能教育内容分量难以确定，目标难以明晰。横向来看，教学内容过于碎片化，学生难以构建相关知识体系；纵向来看，学段间的人工智能教育内容联系不够紧密，这既不利于学生循序渐进的知识与技能学习，也使得教师难以把握学情从而导致教学目标与教学效果之间的落差。此外，现阶段中小学人工智能教育的教材大多属于产品说明书或用户指南[4]。

二、中小学人工智能课程设计

表1中小学人工智能课程目标及内容架构

人工智能技术虽然复杂深奥，但是其应用广泛且贴近生活，知识内容间紧密联系，对学生而言并非是不可感知、无法构建的。以人工智能为依托培养学生的计算思维、智能素养也并非是难以实现的。教师如何设计人工智能课程内容以及课程间以何种方式组织就显得尤为重要。

（一）中小学人工智能课程内容设计案例

下面，以初中年级人工智能课程中的“智能灯”为例对中小学人工智能的课程内容设计做详细阐述。“智能灯”一课意在通过学生对于生活中常见情境下智能灯的设计了解其背后设计原理，能够通过模块化程序设计和python代码编写出智能灯的程序，激发学生对于人工智能在生活中应用的兴趣。“智能灯”课的具体课程内容设计如图1所示：

图1以“智能灯”为例的人工智能课程内容设计

1.问题提出，明确任务

问题提出：绿色、环保、节能、和谐是当今生活的主旋律，智能灯的出现深化了人类与灯光之间的关系。请同学们结合生活实际谈一谈你所了解的智能灯！

明确任务：明确智能灯的设计要求——内置监测外界光线强度传感器，当光敏值大于700时，灯自动打开，当光敏值小于700时，灯自动熄灭。

2.深入探究，设计展示

深入探究：请学生利用可视化工具，例如思维导图，深入理解智能灯的设计要求，分析其所需要的元器件并搭建其真实应用的简易场景。

设计展示：小组通过分工利用模块化程序语言和python语言对智能灯进行设计，调试形成小组作品，并对本组作品进行演示和分享，讨论这两种不同的计算机语言在应用时的异同之处。

3.总结反思，拓展提高

以思维导图的形式回顾智能灯设计的全过程。在实际生活中往往面临着更为复杂的情境，当外界光线昏暗，智能灯会自动给打开且不能自动关闭，这也造成了一种资源浪费。进而引发学生对智能灯更深入的思考，完善、改进作品设计，为之后的课程内容做好准备。

本案例从生活实际出发引发学生的学习兴趣，在内容设计过程中通过对可视化工具的利用帮助学生理清思维脉络，不仅重视学生对模块程序和计算机语言的学习利用，更是通过比较二者的语言风格加强学生对编程的深入理解，进而培养学生的计算思维。

（二）中小学人工智能课程组织案例

人工智能虽然是一个知识体系丰富的新兴技术领域，其内容架构设计包含人工智能基础、算法与编程、机器人与智能系统等多个模块。表面看起来是彼此独立、互不关联的内容，但实际上，无论是技术特点还是知识内容都是可联系、可互通的。忽视了课程内容间的联系、放弃将内容整合成为模块是无法将人工智能的原理与技术讲解透彻的，也无法将计算思维和智能的培养渗入课堂。因而，以综合任务为导向的模块化组织中小学人工智能课程不仅能够有效帮助学生构建人工智能知识体系，更有助于教师组织形式丰富、内容多样的系统课程，增加课堂趣味性、有效性。

以“模拟城市交通系统”为例组织相关课程内容。如图2所示，智能路灯、自动道闸、智能信号灯、环线巴士、无人加油站原本都是独立的课程内容，根据课程与生活实际的联系整合成模拟城市交通系统为主题的模块。教师利用5-10个课时实践此模块，引导学生设计完成模拟城市交通系统这个综合任务实践每课内容，帮助学生在体验人工智能的同时，创造性地应用人工智能解决实际问题。

图2“模拟城市交通系统”课程模块

三、中小学人工智能课程实施策略

（一）跨学科整合式教学

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它的涉及领域除了计算机科学外，更包括了生物学、心理学等。跨学科的整合能够将数学、生物、神经科学等多学科知识与人工智能知识相融合、渗透。在这个过程中，教师不仅能够利用其他学科知识帮助学生理解人工智能知识内容，更利用其他学科思维帮助学生培养计算思维的核心素养。跨学科整合式的教学是将人工智能学科与其他相关学科进行融合，以项目形式实践课程内容，利用人工智能技术创造性地解决实际生活问题。以“机器视觉”一课为例设计如下，这一课中，教师将人工智能中机器视觉的知识与神经科学相结合（如图3），以人是如何看到事物的为导入，进而类比解释机器是如何“看到”事物的。该教学设计在渗透了脑科学知识的基础上，帮助学生联系生活实际体验人工智能的应用与价值。

图3“机器视觉”与神经科学知识融合

（二）情境游戏化教学

由于中小学学生的认知水平存在局限性和差异性，以及人工智能领域知识特性，学生难以通过讲授和演示直接理解课程内容。人工智能技术的发展也为创设情境提供了条件，教师完全可以利用人工智能技术的应用反哺课堂教学，帮助学生增强学习的体验感，对人工智能技术形成直观、形象的理解。借助游戏化的角色、模式以及元素，为学生提供丰富、有趣的学习内容；通过机制、增益等策略，能够丰富学习者的经历和体验，同时提高学习者在活动中的参与率和巩固率[9]。因而，将情境的创设与游戏化学习相结合，有利于增强人工智能教学课堂的趣味性、个性化。例如东南大学举办的人工智能为主题的夏令活动中实施的“火灾演练”，要求学生扮演消防员在模拟灭火行动中完成救援。创设的火灾情境融合机器人小车巡线、FPV第一视角等教学内容。氛围营造、综合竞赛及消防员的角色扮演都极大激发了学生的课堂兴趣及参与感。该项目在实践中得到了学生与教师的一致肯定。该设计能够帮助学生将人工智能知识与生活实际相联系，建构开源硬件的知识体系。鼓励学生在游戏化式轻松的教学环境中大胆创新。从而达到培养学生核心素养与创新能力的目标。

表2“火灾演练”项目内容

面向中小学开展人工智能课程有利于学生了解现代科技发展、适应未来生活有着重要的意义。目前，我国中小学人工智能教育尚在探索发展阶段，无论是课程内容的设计还是其组织方式、或是教学策略均未成型，本研究希望借以案例的分析，促进研究者对中小学人工智能课程设计广泛、深入的思考。

参考文献

[1]国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL].

[2]教育部关于印发《教育信息化2.0行动计划》的通知

[3][7]谢忠新,曹杨璐,李盈.中小学人工智能课程内容设计探究[J].中国电化教育,2019(4):17-22.

[4]徐多,胡卫星,赵苗苗.困境与破局:我国机器人教育的研究与发展[J].现代教育技术,2017,27(10):94-99.

[5]周邵锦,王帆.K-12人工智能教育的逻辑思考:学生智慧生成之路——兼论K-12人工智能教材[J].现代教育技

术,2019,29(4):12-18.

[6]解月光,杨鑫,付海东.高中学生信息技术学科核心素养的描述与分级[J].中国电化教育,2017(5):8-14.

[8]李德毅.AI——人类社会发展的加速器[J].智能系统学报,2017,(5):583-589.

[9]祝智庭,魏非.教育信息化2.0:智能教育启程,智慧教育领航[J].电化教育研究,2018,39(9):5-16.

东南大学百研工坊：21世纪是我国创新型人才培养的关键期。东南大学百研工坊（儿童发展与教育研究所）结合信息技术、生物医学工程、脑科学技术，进行青少年科学素养的国际比较研究和学生核心概念掌握水平的评测系统的研究与开发，我们的目标是：（1）面向中小学学生综合能力发展的steam研究；（2）通过实证教育研究，探究科学素养的本质及有效的培养途径；（3）将科学素养的传统评测方法与现代信息技术相结合，探究基于ECD模型的学生科学素养评测方法研究；（4）运用ERP、EEG和眼动等脑科学技术，开展对学生核心概念熟练掌握程度的评测研究。

责编：罗培

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中小学人工智能课程指南

中小学人工智能课程指南

（试用）

一、前言

自1956年正式提出“人工智能”至今，人工智能取得了长足的发展，将深刻影响人类社会生活、改变世界。经过60多年的演进，人工智能发展进入新阶段，尤其是大数据、物联网和深度学习的日趋成熟，推动人工智能被广泛应用到制造、农业、物流、医疗、金融、家居、教育等诸多行业，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。2017年，党中央、国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》，确立了我国新一代人工智能发展三步走的战略目标，人工智能的发展至此上升到国家战略层面。

在人工智能悄然走进千家万户的时代背景下，开展人工智能教育刻不容缓。《新一代人工智能发展规划》明确指出人工智能已成为国际竞争的新焦点，应广泛开展人工智能科普活动,实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。其目的是让学生了解身边快速发展的人工智能技术，认识到人工智能技术发挥的巨大作用，形成智能化意识，树立远大理想，成为智能社会的建设者和接班人。

在基础教育领域，人工智能教育已受到一定重视。2003年印发的《高中信息技术课程标准（实验）》将“人工智能初步”设定为选修模块，2017年印发的《高中信息技术课程标准（2017版）》将“人工智能初步”设定为选择性必修模块，并在必修模块中加入了人工智能典型案例，强调要加强人工智能教育。

2018年4月教育部先后印发《高等学校人工智能创新行动计划》和《教育信息化2.0行动计划》，对人工智能教育提出更明确的要求“在中小学阶段引入人工智能普及教育”，形成“人工智能＋X”的复合专业培养新模式。大力推进智能教育，开展以学习者为中心的智能化教学支持环境建设，启动“人工智能+教师队伍建设行动”，完善课程方案和课程标准，充实适应信息时代、智能时代发展需要的人工智能和编程课程内容。。

2018年10月31日中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。中共中央总书记习近平在主持学习时强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。要深刻认识加快发展新一代人工智能的重大意义，加强领导，做好规划，明确任务，夯实基础，促进其同经济社会发展深度融合，推动我国新一代人工智能健康发展。

相关文件的颁布，为新时期的人工智能教育提供了方向引领和政策支持。在此背景下，各地根据实际情况，在小学和初中开设与高中、大学相衔接的人工智能地方课程，形成自下而上的教育体系，帮助学生了解技术给世界带来的深刻变革，在头脑中播下人工智能的种子。这对推动国家人工智能的发展，对拔尖创新人才的培养，对科教兴国实现强国梦，都具有特别的时代意义。

二、课程性质与基本理念（一）课程性质

中小学开展人工智能教育，能够锻炼和培养计算思维、逻辑思维，提升观察力、想象力、创造力、计算能力、动手能力、应变能力、表达能力、团队协作力、社交能力，这九大能力可以全方位得到锻炼。在中小学开展人工智能教育，旨在培养适应智能化社会需求的、具备良好素质与能力的新型人才。一方面帮助中小学生了解人工智能对现代社会的影响，关注相关前沿知识，发展人工智能意识和信息伦理道德；另一方面帮助他们增长技术应用技能，激发利用人工智能技术创建美好世界的情感。

中小学人工智能是一门实践性课程。人工智能无疑是当前信息技术应用领域中最“杰出”的代表。中小学人工智能课程的实施，需要从贴近学生日常生活的人工智能技术出发，让学生通过动手动脑等实践活动，了解和掌握人工智能技术的原理、方法和技能，尝试提出新问题、新思路、新办法，达到发展创新意识和提高解决实际问题能力的目的。

中小学人工智能是一门综合性课程。人工智能科学除涉及信息科学外，还涉及到脑科学、神经科学、认知心理学等。人工智能技术包含计算硬件、大数据、各类算法等多领域技术知识，广泛应用于各行各业。人工智能课程的学习，需要将信息、技术、数学、艺术等多学科知识进行有效融合，运用观察、体验、实践等多样化的学习方式，以促进综合素养的发展和提升。在知识领域和能力发展方面都需要处理好“分”与“合”的关系，努力提升学生整体认识，促进能力全面发展。

中小学人工智能是一门发展性课程。人工智能蕴含着旺盛的生命力，并带来无限可能。一方面人工智能技术自身处于飞速发展期，另一方面人工智能技术与其它学科的结合引发新一轮科技变革，因此中小学人工智能课程需要与时俱进，课程目标和内容设置应有一定的前瞻性、开放性和灵活性。

 

（二）课程基本理念

1.培养适应未来智能社会的高素质公民

人工智能推动了社会进步，智能社会正在向我们走来。我国基础教育的目标培养社会主义祖国的建设者和接班人，现在学生的素质和质量直接影响我国经济、社会的未来发展。课程标准面对网络和智能化工具不断普及的现实，培养学生对人工智能技术发展的敏感度和适应性，帮助学生了解人工智能基本原理、掌握人工智能常用工具，优化自己的学习和生活，提高服务社会的能力。课程标准引导学生理解人工智能技术应用过程中的人与社会关系、思考人工智能技术为人类社会带来的机遇和挑战、履行个人在智能社会中的责任和义务，帮助学生成长为有效的技术使用者、创新的技术设计者和理性的技术反思者。

2.普及普适普惠与学生的个性化发展相融合

中小学人工智能教育应该是普及教育，推进人工智能教育应避免陷入“精英”教育的泥沼。以人工智能、大数据、物联网为代表的新一代信息技术飞速发展，加剧了各地经济民生的不平衡，但中小学人工智能教育“不能落下一个孩子”。在各类学校科普人工智能知识、体验人工智能应用，利用人工智能提升教学效果、达成教育目标，能在很大程度上缓解教育不公平的情况。校内开设人工智能课程，人工智能教育进课堂，让学生都体验到人工智能带来的便利和挑战。同时鼓励支持把学有余力的学生招进社团，提升课程内容的广度、深度和问题情境的复杂度，为学科兴趣浓厚、学科专长明显的学生提供挑战性的学习机会。

3.选择体现时代性和基础性的课程内容

紧扣人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学的概念，结合人工智能研发的前沿知识与国际人工智能教育的发展趋势，引导学生学习人工智能技术的基础知识与技能，感悟人工智能学科方法与学科思想；结合学生已有的学习经验和将要经历的社会生活，在课程中嵌入与人工智能相关的社会现实问题和情境；结合数据加工、问题解决和信息系统操作的真实过程，发展学生的计算思维和设计思维，增强他们的智能社会责任意识，实现人工智能技术知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观的统一。

4.采用实例剖析和项目化教学方式

人工智能课程内容涉及较多数学和逻辑学知识，而以概念为中心辅以范例的传统教学方式难免产生枯燥与乏味。因而从激发学习兴趣角度出发，同时也结合课程性质，可考虑于教学过程中尽可能简化繁琐的数学推导和定理证明，将重点放在解决问题的原理和思路上，并多讲解一些经典有趣的实例，通过实例建立起与知识点清晰的内在联系，既能锻炼学生的逻辑思维能力，亦可促进学习兴趣的提高。项目化教学有助于不同背景和知识基础的学生参与人工智能课程学习，多元化的教学策略可激发学生开放、合作、协商和注重证据的行动意识，运用计算思维形成解决问题的方案，促进基于项目的学习。

5.构建基于学科核心素养的评价体系

人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，不仅是未来科技发展的必然趋势，更已上升为国家战略。鉴于人工智能的学科特点，课程教学的目的既是对相关知识的学习和掌握，更重要的是对学生独立思考、创新意识和解决问题能力的锻炼和培养。为此，课程考核与评价宜采用更加多元的考察方式，将学生视为课程教学的主体，以学生为中心建立自主、合作、探究的学习模式。利用多元方式跟踪学生的学习过程，采集学习数据，及时反馈学生的学习状况，改进学习，优化教学，评估学业成就，完善标准化纸笔测试和上机测试相结合的学业评价，针对专业能力较强的学生，可引导其完成案例分析报告或研究性论文。

 

（三）课程目标

中小学人工智能课程旨在培养学生的人工智能意识、技术创新思维、应用实践能力和智能社会责任。课程通过提供技术多样、资源丰富、融合发展的智能化环境，帮助学生从整体上较全面和清晰地认识人工智能，掌握人工智能的基本概念、基本原理和基本方法，了解人工智能研究与应用的新进展和新方向，认识人工智能在人类生产和生活中的重要价值，开阔学生知识视野，培养学生积极思考、严谨创新的科学态度和解决实际问题的能力，全面提升中小学生信息素养和适应智能社会的能力。

 

三、课程结构与内容

中小学人工智能课程的教学内容可分四个层面，即人工智能通识、人工智能技术、人工智能系统、态度与价值观。教学内容在小学、初中、高中三个阶段呈现梯度加深，如对人工智能的认识方面，小学阶段学生能够理解人工智能就是让机器去完成以前只有人才能够完成的智能工作，初中则要理解人工智能就是与人类行为相似的计算机程序，高中则要认识到人工智能是会学习的计算机程序，能根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益。也就是，教学内容随着学生认知水平和知识能力的提高而逐步加深，对于人工智能技术和系统的了解与学习也是逐步提高的，这样才能形成与其相适应的伦理道德价值观。

 

（一） 人工智能通识层面

主要从对人工智能概念的理解、人工智能的起源与流派、人工智能研究应用现状三个方面进行教与学。小学阶段主要是认识生活中人工智能，知道图灵测试对机器是否拥有智能的判断；初中阶段要理解人工智能的基本特征，知道机器学习是机器获得知识的有效方法，了解人工智能的典型应用；高中阶段则要探究人工智能发展脉络，从不同的角度去研究人工智能问题。

 

表1AI通识层面

小学

初中

高中

1.1人工智能概念

1.1.1a人工智能就是让机器去完成以前只有人才能够完成的智能工作。

 

1.1.2a知道智能分为自然智能和人工智能，能区分自然智能和人工智能。

 

 

1.1.3a体验人工智能不同的表现形式：会看、会听、会说、会行动、会思考、会学习。

1.1.1b人工智能就是与人类行为相似的计算机程序。

 

 

1.1.2b知道智能是知识和智力的总和。能区分生物智能、群体智能、系统智能和人工智能。

 

1.1.3b了解人工智能的典型应用：智能家具、智能学伴、自动翻译、人脸识别、自动驾驶等。

1.1.1c人工智能是会学习的计算机程序，能根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益。

1.1.2c知道人工智能需要机器具有感知、识别、认知、推理、判断、预测、学习以及行动能力，即思考与行为能力。

1.1.3c了解人工智能研究领域：机器学习、专家系统、计算机视觉、自然语言处理、语音处理、机器人。

1.2人工智能的起源与流派

1.2.1a知道达特茅斯会议。

 

1.2.2a知道图灵测试。

 

1.2.3a知道人工智能发展历史上的一些重大成果，如专家系统、深蓝、沃森、阿尔法围棋。

1.2.1b了解达特茅斯会议的主要成果。

1.2.2b知道中文屋实验与图灵测试原理。

1.2.3b了解人工智能发展各阶段的主要成果和遇到的难题。

1.2.1c了解达特茅斯会议主要参与者的主要成就。

1.2.2c了解图灵测试问题设计，学会向机器问问题。

1.2.3b探究人工智能三大主义和五大学派的主要观点、主要成就、代表性人物。

1.3 人工智能研究应用现状

1.3.1a知道人工智能分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。

 

1.3.2a生活中已经出现的人工智能产品模拟了人的部分智能，如扫地机器人、人脸识别门禁系统、教育机器人等。

1.3.1b人工智能的基本特征是有学习能力，能够通过自我学习来调整自己的行为。

1.3.2b目前人工智能存在两条技术发展路径：一条是以模型学习驱动的数据智能，另外一条是以认知仿生驱动的类脑智能。

1.3.1c人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。

1.3.2c人工智能是计算机科学、数学、自动化、生理学、心理学和哲学等相结合的学科，可以从不同的角度去研究人工智能问题。

（二） 人工智能技术层面

主要从人工智能原理与算法、人工智能工具与产品、人工智能编程三个方面进行教与学。小学阶段主要熟悉图形化编程平台，知道有不同的编程工具，对编程和算法产生兴趣；初中阶段则应熟悉常用的开源硬件，从利用图形化编程平台进行编程，逐步了解封装后的Python编程语言，通过对需求的理解，有创意地设计解决方案；高中阶段则应具备基本的编程能力，具备一定的算法分析能力，亲历设计与实现简单智能系统的基本过程与方法。

表2AI技术层面

小学

初中

高中

2.1人工智能原理与算法

2.1.1a知道一些人工智能产品用来模拟人的行为，另外一些人工智能产品用来模拟人的思想，这些人工智能产品的灵魂是计算机程序。

 

2.1.2a针对一个具体的人工智能产品，能够指出其是模仿人的行为还是思想？是否具有学习的能力？

 

2.1.3a了解常用的编程算法，对编程算法产生兴趣。

 

2.1.4a掌握冒泡、选择和插入排序的算法，能够在程序中实现相关算法，实现列表数据排序。

 

 

2.1.5a掌握遍历查找及列表的二分查找算法，能够在程序中实现相关算法进行数据查找。

2.1.1b从海量数据中挖掘和发现知识，进而借助知识来指导人类的行为决策，是人工智能服务社会的一个重要方面。

 

2.1.2b针对具体的人工智能技术，能理解其实现过程，并利用程序模块实现该技术。

 

2.1.3b通过比较解决同一个问题的不同算法，体验算法效率的差别。

2.1.4b通过案例分析，理解二叉树的概念及其遍历的方法，初步掌握二叉树在搜索算法中的应用。

 

 

2.1.5b通过问题解决，掌握贪心、分治、动态规划、回溯等常见算法，并结合具体问题开展编程实践。

2.1.1c从实现角度而言，人工智能是运用数学模型设计求解算法，然后运行程序代码得到结果。推理、搜索和学习是人工智能实现所采用的主要方向。

2.1.2c针对某个具体的人工智能问题，能设计方案并解决该问题。对技术进行评估，探讨改进该技术的可能性。

2.1.3c理解算法的正确性、可读性、健壮性，掌握算法分析的一般方法和过程.

2.1.4c了解人工智能的核心算法，如启发式搜索、线性回归、K近邻算法、决策树、支持向量机、K均值算法、贝叶斯分类器、人工神经网络等。

2.1.5c能够针对限定条件的实际问题进行数据抽象，选择合适的算法编程实现、解决问题

2.2人工智能工具与产品

2.2.1a人工智能产品的开发可以采用现成的工具，不同的人工智能应用可以采用不同的人工智能技术和工具来完成。

2.2.2a一个具体的人工智能产品的开发需要不同的人工智能技术和工具来完成。

 

 

2.2.3a人工智能技术已经成功地应用在智能医疗、智能教育、智能制造、智能交通等多个领域。

2.2.1b人工智能技术的发展积累了大量的人工智能工具，这些工具利用程序设计语言实现，Python是目前最流行的人工智能编程语言。

2.2.2b近年来，机器学习，尤其是深度学习成为了人工智能应用开发中的重要工具。

 

2.2.3b不同的工具适合不同的应用。一些工具可以用于语音识别和图像识别，而另一些人工智能工具适用于自然语言处理。

2.2.1c不同人工智能工具在功能、性能和使用方式上各不相同。了解不同的人工智能工具的特性有助于针对具体任务选择最佳的工具。

2.2.2c人工智能不是单一技术或工具，一个完整的人工智能应用需要采用多种人工智能技术和工具，这些技术相互关联、协同工作。

2.2.3c能够使用合适的人工智能技术和工具来完成具体的人工智能任务，包括数据获取、数据分析和结果呈现。

2.3人工智能编程

2.3.1a掌握一种图形化编程平台的使用，知道指令模块、角色、背景、舞台、脚本，能够使用人工智能相关指令模块实现相应功能，体验人工智能。

2.3.2a掌握顺序、循环、选择三种程序结构，编写具有一定逻辑复杂性的动画、游戏、互动艺术脚本程序。

2.3.3a了解程序模块化设计思想，通过观察程序运行结果发现程序设计中的问题。

 

2.3.4a了解思维导图和流程图的概念，能够使用思维导图辅助设计，能够识别简单的流程图。

 

2.3.5a了解项目分析的基本思路和方法。能够根据实际问题的需求设计和编写程序，解决现实问题，创作编程作品，具备一定的计算思维。

2.3.1b熟悉常用的开源硬件，利用图形化编程平台或封装后的Python编程语言，设计能驱动开源硬件运行的程序。

 

2.3.2b认识基于开源硬件的信息系统的基本结构和一般设计流程。

 

2.3.3b理解并设计函数，理解程序模块化设计思想、原则和步骤，掌握基本的程序调试方法。

2.3.4a能够根据实际问题，设计并交流基于开源硬件的解决方案，具备一定的设计思维。

 

 

2.3.5b以STEAM教育理念为指导，利用开源硬件开展项目学习，理解并自觉践行开源的理念和知识分享的精神。

2.3.1c学习人工智能热门编程语言Python，能完成的输入、处理、输出操作，具备以函数、模块和类等形式抽象为目标的基本编程能力。

2.3.2c掌握jieba、Numpy、Scikit-learn、Matplotlib、wordcloud等第三方库，熟悉一种人工智能开源框架。

2.3.3c编程演示语音识别、自然语言处理、计算机视觉工作原理。

 

2.3.4c利用我国新一代人工智能开放创新平台，搭建简单的人工智能应用模块，并能根据实际需要配置适当的环境、参数及自然交互方式等。

2.3.5c亲历设计与实现简单智能系统的基本过程与方法，充分利用丰富的开源硬件和人工智能应用框架等资源，搭建面向实际生活的应用场景。

（三） 人工智能系统层面

主要从系统工程、设计与开发、评估与维护三个方面进行教与学。小学阶段知道一个系统是由多个子系统组成，认识系统框架结构图，能够运行系统分析系统是否满足需求；初中阶段了解完整的系统设计过程，知道系统设计有多种方案，能够描述各方案的优缺点；高中阶段学会在多种方案之间进行权衡比较。则应熟悉常用的开源硬件，从利用图形化编程平台进行编程，逐步了解封装后的Python编程语言，通过对需求的理解，有创意地设计解决方案；高中阶段要初步掌握系统工程方法，知道人工智能系统通常需要在期望目标和限制条件之间进行权衡，能从不同系统设计方案中甄选合适的设计方案，并说明理由。

 

 

 

表3AI系统层面

小学

初中

高中

3.1系统工程

3.1.1a知道所有的系统都需要资源，且系统的各个部分协同工作以实现同一个目标。

 

 

3.1.2a知道许多系统都有子系统，它们由边界定义。许多系统是更大系统的一部分。

3.1.3a创建包含多个子系统的简单系统结构图或框架图。能够标识子系统，解释每个子系统的功用。

 

 

3.1.4a基于对每个组件功能的了解，建立一个简单的系统解决方案来完成一个目标。

3.1.1b系统是为了达到某些目标而设计的。系统中包含多个信息处理过程，并且可能使用反馈和控制。

 

 

3.1.2b知道系统可以相互作用，以完成比单个系统更复杂的功能和任务

 

3.1.3b通过逆向工程检查产品或过程，逐步将期分解，以确定其系统、子系统和组件，描述它们之间的相互作用，并画出数据流图。

 

3.1.4b比较一个简单系统和复杂系统的效率，重新设计一个系统解决方案，以完成相同的目标。

3.1.1c一个系统的稳定性取决于它的所有组成部分以及它们是如何。更复杂的系统趋向于需要更多的资源，更容易受到错误和失败的影响。

3.1.2c知道多数系统都被嵌入在更大的技术、社会、自然和环境系统中。

 

3.1.3c检查一个系统，预测它在给定情况下如何使用给定的一组输入获得输出。分析如果系统的组件或交互方式发生变化，其性能如何变化。

3.1.4c给定一个系统的目标和部分组件，实现一个中等复杂的系统解决方案。重新设计系统解决方案以优化效率。

3.2系统设计与开发

3.2.1a知道人工智能的系统设计是一个系统的、创造性的、反复的过程。

 

 

 

3.2.2a人工智能系统设计首先是确定需求和标准，即产品或系统的特性。

 

3.2.3a利用现有的工具和资源，构建并测试一个简单的模型，以确定它是否满足问题的要求。

3.2.1b了解系统设计通常有多种解决方案，不同的解决方案可能在某种程度上比其它方案好。例如一下解决方案可能更安全，而另一个方案可能花费更少。

3.2.2b知道人工智能系统设计通常受多种条件的限制，包括时间、资金、人力等资源。

3.2.3b系统设计包括识别和说明问题、需求或愿望；构思并选择解决方案；制作和测试模型或原型；结果评估；如有必要重新迭代设计过程。

3.2.1c了解系统设计时，需要对成本和收益进行系统的比较，并对系统设计进行优化。

 

 

3.2.2c人工智能系统设计通常需要在期望目标和限制条件之间进行权衡。

 

3.2.3c使用系统工程的方法来解决一个中等难度的人工智能问题，交流、沟通系统的设计过程。

3.3 系统评估与维护

3.3.1a人工智能产品需要以适当的形式进行维护，以便能正常使用。

 

 

 

3.3.2a根据系统设计目标，能判断人工智能系统是否处于正常工作状态。

 

3.3.3a在一个简单的人工智能系统中找出使系统不能正常工作的原因，并提出避免失败的方法。

3.3.1b人工智能产品必须定期维护，以确保正常运转。人工智能产品的运行应该是可监控和透明的，以便于随时对产品进行干预。

 

3.3.2b能使用智能故障诊断方法诊断设备中的问题，开发并测试各种修复方法。

 

3.3.3b认识到所有人工智能产品都有生命周期。考虑产品的整个生命同期是系统设计的一个重要部分。

3.3.1c考虑到成本和技术的现状，确定一个人工智能产品应该维护多久，以及什么时间应该重新设计，以消除频繁的故障，减少定期维护的需要。

3.3.2c使用逻辑推理（如故障树）和适当的诊断工具，分析系统故障，制定修复策略。

3.3.3c分析一个中等复杂的人工智能系统以确定可能失败的原因，找出最有可能的故障点，并推荐安全措施以避免失败。

（四） 态度与价值观层面

主要从人工智能与社会、人工智能与人类、伦理道德与责任三个方面进行培养学生对于人工智能的态度与价值观。小学阶段知道人工智能的运用可能会对社会产生正面或负面的影响，可能影响社会公平与正义，带来法律方面的问题，需要有责任地使用人工智能产品；初中阶段知道人工智能是社会发展的产物，人工智能在替代许多现有人类劳动的同时，也会产生新的劳动需求。人工智能的健康发展应用需要制定完善的法律准则；高中阶段应该能够认识到隐藏在数据集中的偏见观点与算法歧视问题，思考如何避免人工智能技术应用带来的“数字鸿沟”问题，能够理解人机共存的伦理规范。

 

表4价值观层面

小学

初中

高中

4.1人工智能与社会

4.1.1a了解人工智能在社会生产、生活、工作、学习等方面的应用。

 

4.1.2a社会需求推动了人工智能产品、系统的开发与利用。

 

4.1.3a人工智能产品的使用会对社会产生正面或负面的影响，要避免使用人工智能技术对社会造成负面的、破坏性的影响。

4.1.4a人工智能应服务于全社会。当使用人工智能产品时，会涉及社会公平问题。

 

4.1.5a人工智能技术的应用可能会侵犯他人的权利，会涉及法律问题。

4.1.1b人工智能技术的应用已经渗透到社会的各个方面，对人们的工作和生活产生了巨大的影响。

4.1.2b人工智能是社会发展的产物。反过来，人工智能的发展又改变了人类社会的各个方面。

4.1.3b人工智能与传统产业相结合产生了新的产业，这些产业的重组和再造使得人工智能替代许多现有人类劳动，并产生新的职业。

4.1.4b需要构建合理的机制，使全社会都能受益于人工智能的发展。

 

4.1.5b不当运用人工智能技术会带来严重后果，甚至会触犯法律。

4.1.1c理解智能社会对人才的需求变化，具备在全球视野下审视人工智能发展的能力。

4.1.2c人工智能正在引发新一轮的科技革命和产业革命。

 

4.1.3c几乎所有技术都会对社会产生影响。为避免人工智能对社会带来重大负面影响，我们需要在限制条件下发展人工智能。

4.1.4c大数据和算法是人工智能的核心，但大数据资源被垄断掌握、算法歧视不透明，将导致社会不公正。

4.1.5c人工智能技术的健康发展和使用需要完善的法治体系来支撑。

4.2人工智能与人类

4.2.1a人工智能是对人类感知、思维和行为能力的模拟。

 

4.2.2a人工智能会给人类带来便利，也可能存在一定的危害。

4.2.1b人工智能已经在越来越多的具体领域超越人类，但与人类智能相比，还有非常大的差距。

4.2.2b结合特定的人工智能应用领域，分析说明人工智能与人类之间的辩证关系。

4.2.1c人工智能不仅能模拟人的感知和行为，也可以模拟人脑思维，并有可能会超越人类。

4.2.2c从技术发展的长期趋势来全面分析，人工智能可能给人类的未来带来的机遇和挑战。

4.3 伦理、道德与责任

4.3.1a不正确使用人工智能产品可能会伤害他人，知道哪些行为是对人工智能产品的滥用。

 

 

4.3.2a开发人工智能产品时，要有利于全人类，使用人工智能产品时要承担责任。

 

4.3.3a通过分析人工智能技术可能对人类存在的伦理道德风险，懂得负责任地使用人工智能产品。

4.3.1b不受限制地发展人工智能，它有可能会超越人类，产生自我意识，这可能给人类整体生存安全带来威胁。

 

4.3.2b人工智能产品有可能对人类社会造成危害，必须依照相关准则进行评估，需要规范地研究和应用人工智能技术。

4.3.3b从人工智能的开发、部署到使用各个阶段，讨论采取什么措施限制对人工智能技术的滥用。

4.3.1c人工智能技术的使用可能带来预期的和非预期的结果，这些结果对不同的人群可能是不同的，并且可能会随着时间的推移而改变。

4.3.2c能够意识到未来人工智能社会需要有新的伦理要求，能够理解人机共存的伦理规范。

 

4.3.3c分析未来人工智能的完全自主行为的模式（范式），以及将会引发什么样的伦理问题。

 

四、实施建议（一） 教学与评价建议

1.教学建议

由于人工智能技术的综合性、复杂性和交叉性，中小学阶段人工智能教学不能过分强调知识体系的完整性，而应该围绕信息技术学科核心素养和人工智能基本原理，以项目式学习为主要形态，把人工智能知识学习与技能培养融入到具体的项目学习中，通过翻转课堂等形式重构教学组织方式。

基于项目的学习是指学生在教师引导下发现问题，以解决问题为导向开展方案设计、新知学习、实践探索，具有创新特质的学习活动。项目学习很大程度上还原了学习的本质，这种基于真实情境的学习能促进学生对信息问题的敏感性、对知识学习的掌控力、对问题求解的思考力的发展。开展项目学习时，要创设适合学生认知特征的活动情境，引导他们利用人工智能技术开展项目实践、形成作品，在项目实践中整合知识与技能的学习，同时发展人工智能时代所需的创新、协作、共情等能力。

在项目学习、特别是开放性项目学习的过程中，学生是项目的设计者、实施者和项目成果的推介者，教师是学生项目设计和实施过程中的引领者和咨询者。在教学中，教师应淡化知识的单一讲解，鼓励学生通过自主探究解决项目中的问题，在解决问题的过程中整合知识学习，促进思维发展。教师要从“学会操作”的课堂价值取向转向“形成学科核心素养”的价值诉求，引导学生从实际生活中发现项目素材，培养学生的信息意识；在“尝试→验证→修正”的“试错”过程中，发展学生的计算思维；引导学生从自主寻求项目实施所需知识和技能的过程中形成数字化学习与创新能力；在项目成果的推介交流中，提升信息社会责任。

项目的开放性及解决方案的多样性，既能调动学生学习的积极性，激发学习兴趣，也能引发更多的生成性问题。在项目活动中，教师可以根据学生学习的需要，采用个性化教学的指导方式，既为学生提供自由创作的空间，又确保学生的个性化问题得到及时支持与解决。建议教师创建网络学习空间，通过知识详解、范例创作、常见问题答疑等，帮助学生解决一般性问题。通过组建互助小组，引导学生在交流互助中共同提升思维与能力，甚至可以将合作互助行为纳入评价范畴，引导学生开展更深入的交流合作。

项目式学习的实施过程如下：

（1）提出问题

中小学人工智能课程中的知识传授不能走大学生传统的教师讲授式的老路，而必须利用与学生学习生活紧密相关的问题来激发学生的学习兴趣，吸引其注意力，发挥其学习的主观能动性，这也可以促使学生将人工智能与实际生活联系起来。

（2）新知讲授

中小学人工智能教育的目标是使人更好地适应人工智能时代。因此教师在传授知识的过程中， 应该更关注学生人工智能思维的培养，同时进行人工智能伦理道德等方面的普及，而非仅仅要求学生进行复杂算法等知识点的学习掌握。比如在高中人工智能知识点“分类器”的讲述中，教师应该将讲授重点放在分类过程即特征提取、分类器的训练、测试应用这三阶段的实现原理、相互关系上，而非将关注点仅仅聚焦于训练算法，学生学习之后，更应该达到熟悉分类器工作思想、了解其在生活中应用的目标。

（3）实践探究

在每个知识点的传授之后， 应该紧接一个与之相关的、联系生活实际且难度适宜的项目来促使学生人工智能应用能力的发展，需要明确的是，实际的项目探究不能随堂练习化，学生必须亲历发现问题、解决问题的过程。比如关于分类器所涉及的基础知识原理讲授完成之后，教师设计一个以真实问题为主题的项目让学生展开分组协作探究。以花朵分类为例，要求学生自行制定项目实施流程，最终得到一个花朵分类器。教师作为探究过程中的辅助者，为学生提供训练集等探究所需的资源，考虑到时间因素，教师可以提供部分数据，但为了增强学生的体验感，可以让学生自行测量花朵数据来充实训练集。学生在实践探究的过程中，可以体会到不同训练算法训练出的分类器的差异，并通过分类准确率来选择出成效最佳的分类器。小组协作的方式使学生的社交能力、共情能力等都得到了发展，在项目实践中，学生势必会面临许多实际的、非良构的问题，其问题解决能力也会逐渐增强，同时学生的人工智能应用能力、对人工智能的定位认识也更加明晰，深刻体验到了人工智能技术带给学习、生活的影响，进一步激发了其学习人工智能的积极性，非常利于人机协同的未来时代。

（4）探讨交流

项目实践过后的探讨交流可以为学生提供一个很好的反思改进机会，学生可以互相交流自己小组在项目实践中遇到的各种问题及解决途径，也可以交流项目协作中的小组分工等问题，同时从其他小组中获得有益的经验，有利于下次项目的顺利开展，通过比对自己与他人的作品可以更加深化对知识的理解。最后，通过教师评价、小组互评、小组自评来对项目实施过程中的问题及最终的项目成功做出评价，学生获得反馈后可以进一步改进自己的作品，获得提升发展。

此教学模式可以根据教学内容灵活安排，教学内容可以是课程中的一章或是一节。教师根据教学内容合理安排课时，若是内容较多，则可在讲授基本知识后布置项目主题，让学生进行构思，下节课的时候再进行分组项目探究及分享交流。甚至可以安排一个以上的项目，一个作为基础知识巩固，一个作为拓展提高，只要把握人工智能课程培养核心目标便可。

 

2.评价建议

评价是中小学课程教学的有机组成部分，人工智能课程教学应基于信息技术学科核心素养展开。教师可以综合运用多种评价手段，在教学中起到有效导向的作用。评价的主要目的是促进学生的学习，改善教师的教学，完善教学方案的设计。评价方式要有利于学生学习、有利于教学开展。评价内容要从单纯关注知识与技能向关注学生学业成就转变，同时还要关注现实问题解决和团队合作等多种能力的提升。通过评价的合理实施，不断提高教师的教学水平，激发学生学习、应用人工智能知识与技术的兴趣，帮助学生逐步提升信息素养。

教育的本质是为了促进人的全面发展，促进学生的全面发展是现代教育评价应有的价值取向。在评价过程中，应尊重学生的水平差异和个体差异，要创造条件让学生甚至家长主动参与到评价中，增强学生自主评价的积极性。要以多样化的评价促进学生学科核心素养的提升，不能简单地以分数或等级来评估学生，要多采用表现性评价语言，注重学生在不同起点上的提高，而不仅仅是看重他们是否都达到了某一共同标准。

人工智能课程评价活动要根据评价的目的、要求、对象等进行设计，针对不同的评价目的，应该设计不同的评价情境。学业水平考试这类总结性评价，可采用纸笔测试、上机测试相结合的形式；一般过程性评价可通过课堂观察、学习行为分析、作品评价、档案袋资料采集等方式，从知识、能力、情感等方面全面衡量学生的学习状况，也可以作为学业评价的依据。

人工智能课程评价应尽快纳入到信息技术学业评价中，小、初、高三个阶段分别规定的基本教学内容与学业要求。学业水平评价要从多个维度设计合理的评价活动。情境要来源于学生的学习和生活，要从问题解决的过程与方法层面设计评价方案。

学业评价一般包括纸笔测试、上机测试等方式。纸笔测试和上机测试各有所长，适合不同的评价内容和目标，应相互补充、综合运用。纸笔测试的效率较高，适于短时间内对大量学生进行集中考核，适于考核学生对人工智能基础知识的掌握和理解，但不适于评价学生的实际操作技能。在设计纸笔测试试卷时，要控制选择题、填空题等客观题型的比例，适度设置和增加要求学生通过理解和探究来解决的开放性题目，如问题解决分析、作品设计等，以拓展纸笔测试在评价内容和评价目标等方面的广度和深度。上机测试是人工智能总结性评价中不可或缺的重要组成部分。上机测试可以评价学生使用人工智能技术工具的熟练程度，能够考查学生利用人工智能技术解决问题的能力。

附录1项目活动评价表示例

项目学习主题： 

项目学

习过程

学科核心

素养达成

一级指标

二级指标

评价结果

支撑

材料

选定项目

从现实世界中选择明确的项目主题，形成对信息的敏感度和信息价值的判断力。

分析项目目标与可行性。

项目选题

从现实世界选择项目主题的能力。

化抽象概念为现实问题的能力。

对信息的敏感度和价值的判断力。

□优秀

□良好

□中等

□仍需努力

项目分析

分析项目目标的能力。

分析项目可行性的能力。

从现实世界发现项目素材的能力。

□优秀

□良好

□中等

□仍需努力

规划设计

组建团队与明确项目任务，体现正确的信息社会责任意识。

规划项目与交流方案。

项目规划

组建团队与明确项目任务的能力。

规划项目学习工具与方法的能力。

预期项目成果的能力。

□优秀

□良好

□中等

□仍需努力

方案交流

交流项目方案的能力。

完善项目方案的能力。

体现正确的信息社会责任意识。

□优秀

□良好

□中等

□仍需努力

活动探究

通过团队合作，围绕项目进行自主、协作学习。

开展探究活动，提升信息获取、处理与应用、创新能力。

团队合作

自主学习能力。分工与协作能力。交流与沟通能力。

□优秀

□良好

□中等

□仍需努力

探究活动

信息获取与处理能力。

探究与联想能力。

实践与创新能力。

□优秀

□良好

□中等

□仍需努力

项目实施

针对给定的任务进行分解，明确需要解决的关键问题，并采用人工智能的思想方法，在形成问题解决方案的过程中产生一系列思维活动。

完成方案中预设的目标。

工具方法

采用计算机领域的思想方法能力。

使用数字化工具与资源能力。

数字化学习能力。

□优秀

□良好

□中等

□仍需努力

实施方案

针对给定的任务进行分解。

明确需要解决的关键问题。

完成方案中预设的目标。

□优秀

□良好

□中等

□仍需努力

项目成果交流与评价

与团队成员共享创造与分享快乐，提升批判性思维能力与信息社会责任感。

评价项目目标与成果质量效果。

成果交流

清晰表达项目主题与过程。

与团队成员共享创造与分享快乐。

提升批判性思维能力与信息社会责任感。

□优秀

□良好

□中等

□仍需努力

项目评价

运用新知识与技能实现项目目标。

项目成果的可视化表达质量。

项目成果解决现实问题效果。

□优秀

□良好

□中等

□仍需努力

综合评价

□优秀□良好□中等□仍需努力

注：1．评价得分90～100分为优秀（A）；75～89分为良好（B）；60～74分为中等（C）；60分以下为仍需努力（D）。

2．综合得分=互评×30%+自评×30%+教师评×40%。

（二） 课程考核命题建议

人工智能课程考核面向全体中小学学生，是对小、初、高各阶段学生人工智能基础知识和基本技能掌握情况的水平考核。课程考核应重视对学生知识、技能和问题解决能力的考查，注重理论联系实际，注重人工智能和社会、经济发展的联系，注重人工智能知识和技能在生产、学习、生活等方面的广泛应用，激发学生学习人工智能的兴趣，促进学科核心素养目标的达成。

课程考核建议应创设多种评价方式，如纸笔测试、上机测试、过程性评价等各占一定的比例，多途径采集学生准确的学习信息。建议纸笔测试占40%、上机测试占40%、过程性评价占20%。

基于学科核心素养测试的试题设计要从学生的认知规律出发，通过创设新的问题情境，在了解、理解、探究、运用等不同能力层次上对学生进行较为全面的考核。在命题指标设计时，除了难度、区分度、信度等常规指标以外，还要考虑情境、知识、素养水平等维度。

在设计试题内容时，要紧紧围绕人工智能课程学科的四个大概念：数据、算法、信息系统、信息社会，试题的设计既要使测试内容富有时代气息，反映社会热点，也要使情境设计贴近学生的生活经验。问题的引出要自然贴切，渗透人工智能综合实践能力的要求；问题解决过程中要突出对重点知识与技能的考查，在情境中考查学生对知识的掌握和对信息技术的理解与应用。在考查学生知识与技能的同时，也应融入对学习过程和方法的考查，判断学生综合应用人工智能技术的能力。

高中人工智能初步课程测试题示例

 

 一、单选题

1.启发式搜索通常比深度优先、广度优先搜索的运算速度更快，原因是启发式搜索能够（  ）。

A．充分发挥并行计算的优势

B．搜索较少的结点

C．充分利用内存比磁盘快的优势

D．提高多核CPU的利用率

2.朴素贝叶斯是一种特殊的贝叶斯分类器，特征变量是X，类别标签是C，它的一个假定是（  ）。

A．各类别的先验概率P(C)是相等的

B．以0为均值，以为标准差的正态分布

C．特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量

D．P(X|C)是高斯分布

3.人工智能应用中，（  ）行为是有违道德规范的。

A．避免伤害他人

B．获取一切能获取的数据

C．尊重知识产权

D．尊重他人的隐私

4.根据是否需要标注数据，机器学习方法可以分为有监督学习和无监督学习。有监督学习中的训练集用于（  ）。

A．定量评价机器学习性能

B．估算模型

C．验证模型

D．定性评价机器学习性能

 

二、思考题

1.人工智能与计算机程序的联系和区别是什么？

2.某手机购物软件运行的时候，仿佛可以猜中用户的心意，向用户推荐他近期在搜寻的商品。人工智能在为用户提供个性化服务的时候，是否会危及个人的隐私安全？思考这其中是否存在人工智能领域的道德规范问题。

 

三、情景题

1.假设右图是一张城市公交线路图，任意两个公交换乘站之间如果有连线，表示它们之间存在可以往返的公交线路，连线上的数字表示所相连两个公交换乘站之间的距离。

（1）如果使用深度优先搜索求状态0到状态4的一条路径，我们可以用下表来模拟搜索过程。注意：在表中，节点的深度定义为它对应路径中状态转移的次数，如果多个未访问节点的深度相同，那么在本例中算法优先选择状态编号大的节点。

请仔细观察下表中各项内容的含义，根据深度优先搜索的思路，在下划线处填写适当的内容。

 

步骤

当前状态

当前未访问节点集合（用上划线标出下一个扩展节点）

1

0

深度1：{0→1，0→2}

2

2

深度1：{0→1}，深度2：                   

3

找到路径0→2→4

 

（2）假设图中各个状态到状态4的直线距离如下表所示。

表状态间的直线距离

状态

0

1

2

3

4

距离

22

23

20

14

0

试用A*算法求出状态0到状态4的最优路线。

 

2.某学校对入学的新生进行性格问卷调查，没有心理学家的参与，根据学生对问题的回答，把学生的性格分成了8个类别。请说明该数据挖掘任务属于分类任务还是聚类任务？为什么？并利用该案例说明聚类分析和分类分析的异同点。

 

（三） 教材编写建议

教材是课程标准的具体化，直接影响课程标准的落实，是实现课程目标、实施教学的重要资源。中小学人工智能教材的编写，要以社会主义核心价值观为导向，贯彻立德树人的根本任务；要注重人工智能课程特色和学生认知规律，培养学科核心素养，为课程的顺利实施提供保证。

1.教材的编写要依据课程标准，充分体现学科核心素养，重视继承和弘扬中华文化，理解和尊重多元文化；要有助于增强学生的民族自尊心和爱国主义情感，有助于树立正确的世界观、人生观和价值观。人工智能的知识内容更新较快，在编写教材时，要保证科学、客观、准确，使用通俗易懂而又严谨的语言解释学科的核心思想、基本概念和方法，使教材能提供学生未来发展所需要的基础知识和基本技能，达到培养学生科学态度和科学精神的目的。

2.教材要充分反映社会进步和科学技术发展的成果，将能够体现人工智能最新研究成果和发展趋势，以及有独特价值的创新内容、应用和案例写入教材，特别是能反映我国人工智能和智能社会发展新面貌的内容，体现科学性与前瞻性，引导学生了解人工智能的最新发展成果及在生活、学习的作用。

3.编写教材时，要充分考虑学生的身心发展水平和心理接受能力。教材的编写既要充分考虑学生已有的知识和经验，注意与有关课程的衔接（如数学、物理、通用技术等），又要难易适中，以“保证绝大多数学生通过努力就能够掌握”为原则处理好小学、初中、高中和大学的内容关系，避免重复，避免大学内容前置化。

4.教材的内容设计要密切联系实际，结合学生的现实生活和学习实践以及当地的社会发展，适度设置基于真实情境的学习任务、典型案例或研究性项目活动，以引导学生在动手操作、自主探究和解决问题的过程中将“学技术”与“用技术”有效融合，主动理解知识、掌握技能、发展能力。

5.鼓励编写有鲜明特色的教材，在满足课程标准基本要求及适应新型课程结构的基础上，编写出各具特色的教材，以满足不同教师和学生对多样化教材的需求。建议教材编写者在编写教科书的基础上，编写教学参考书和学生课外自主学习材料等，为教师的教学与评价、学生的自主学习提供全方位、立体化的支持。建议教材采用纸介质与电子介质相辅相成的方式，以实现教材形态的多样化，促进教学手段的更新。