有关人工智能方面的论文(2)
有关人工智能方面的论文篇二
研究生人工智能原理教学改革
摘要：针对我院研究生人工智能课程教学中存在的问题，根据人工智能课程特点，提出包括课程内容选定、教学方法设计及学员学术能力培养等方面的一系列教改措施，实践证明，教改措施的实施提高了课程教学水平，有效保证了研究生人才培养质量，教学效果良好。
关键词：人工智能;研究生教学;教学改革;课程建设
人工智能(Artifical Intelligence)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，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，以模拟人类智能、智能行为及其规律为研究内容的一门综合性边缘学科[1]。由于人工智能自出现以来取得的巨大成就及其潜在的广阔应用前景，它又同空间技术、原子能技术并称为20世纪的三大科学技术成就。作为一个多学科相互交叉渗透发展起来的学科，人工智能原理课程的突出特点是知识点多、理论性强、内容抽象、不易理解，对学员的数学基础和逻辑思维能力要求较高。如何把握课程特点，达到较好的教学效果，是包括研究生、本科生等各层次人工智能原理课程教学研究的热点。
人工智能原理课程是我院计算机应用技术、计算机软件与理论学科硕士研究生学位课，是模式识别与智能系统、测试计量技术及仪器等学科博士研究生的选修课。自2009年被学院确定为重点建设课程以来，课程组在课程内容选定、教学方法设计、学员学术研究能力、科研实践能力培养及考核环节等作了一系列有益的尝试，收到较好的效果，本文是对上述工作的初步总结。
1课程内容的确定
为了在有限的学时内，使学员既能了解人工智能领域发展的概貌，又能掌握智能信息处理理论，为后续的课题研究及学位论文撰写打下坚实的基础，课程组对课程教学内容进行精选、优化。
1.1教材选定
在教材的选择上，课程组分析比较了目前公开出版的近20本人工智能原理教材，结合我院特点，选定了由西安交通大学出版社出版、王永庆编著的《人工智能原理与方法》作为教材，该教材涉及面较广、讲解深入浅出，实用性、可读性强。该书由全国高校计算机专业教学指导委员会编审、推荐，自1998年出版以来，已印刷了9次，印量达4万册，被国内多所大学选定为人工智能课程教材或教学参考书。与此同时，我们还为学员推荐了多本参考书，如西安电子科技大学出版社出版由廉师友编著的《人工智能技术导论》、机械工业出版社出版由George F.Luger著的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》等。
1.2注重教学内容的更新
人工智能是一门前沿性的学科，内容更新较快，因此，为及时反映学科研究进展，我们将教学内容分为人工智能产生与发展、知识表示、推理与定理证明、搜索技术、机器学习、专家系统等知识专题，课程组围绕每个专题搜集数十篇优秀学术论文或学位论文，以反映各知识单元产生、发展及其代表性人物、当前国内外研究现状、最新研究成果、存在的主要问题、发展趋势等，便于学员学习参考。
1.3充分利用人工智能网络资源
将人工智能的典型网站、BBS等推荐给学员，如http://caai.cn/(中国人工智能协会)、http://www.aaai. org/home.html(美国人工智能协会)、http://caiac.ca/(加拿大人工智能协会)等，它们包括了学科前沿动态、讨论交流及大量的代码资源等。通过使用这些资源，学员可及时了解人工智能最新发展动态，进行人工智能程序设计的交流及对一些问题进行较为深入的探讨。
2教学方法研究
研究生教学应更突出学生的主体地位，注重发挥其学习的主动性和自觉性，为此，课程组结合课程特点，在教学方法进行了如下探索。
2.1加强教学设计
教学设计就是对教学活动进行系统计划的过程, 是教什么(课程内容)及怎么教(组织、方法、策略、手段及其他传媒工具的使用等)的过程[2]。在教学过程中，每节课授课前，坚持集体备课的原则，由课程组集体讨论选定授课内容，补充阅读文献，根据授课对象与课程内容特点，确定课堂组织方式，采用的授课方式以研讨式教学为主，给合讲授、实验、自学等。
2.2抓好课堂教学环节
教学方法与教学手段是保证课堂教学效果的关键。本课程授课对象主要为硕士研究生，他们的接受能力较强，有一定的求知欲。由于学员人数较少，授课方式可灵活组织。教室有完备的多媒体设备，基本的软件实验环境，教学过程可采用灵活教学方法、多种教学手段，提高教学效率，保证授课质量。
1) 以研讨式为主的教学方式。研究生教学应坚持学术研究为导向，发挥学员在学习过程中的主动性和自觉性。由于研究生学员有一定的学习基础与自学能力，教员可以在课前给学员布置预习内容，学员通过查阅资料、分析整理进而形成自己的观点，使在课堂教学中师生互动交流成为可能，改变传统的教员讲，学员听的灌输式教学方式。研讨式教学也有力于培养学员积极思考、创新思维的习惯与能力。
2) 教学手段的信息化。人工智能原理教学一个突出矛盾是知识点多、内容抽象、理论性强，但学时较少，因此，必须发挥现代教学手段的作用，提高教学效率。为此，课程组对每节课都精心设计了教学课件，课堂教学中以课件为主，辅以板书，充分利用多媒体信息量大、直观等优点，改善教学效果;引入教学声像资料，便于学员课下学习;设计演示程序，使部分比较抽象、不易于理解的内容，如子句归结、搜索策略更形象直观，易于学习和掌握。
3注重培养学员学术研究能力
学术能力是指专门对某一学问进行系统的哲理或理论研究的能力，它不仅包括思辨的方面，还包括实践及感性的敏感力等方面。研究生阶段学习的一个突出特点是要求学习的主体——研究生必须具备研究的能力[3]。论文写作是培养、锻炼、提高研究生的学术能力的重要途径，在教学实施过程中，要求每个专题学习结束后，都要提交一份格式符合期刊发表要求的总结报告，题目可自行选定，也可由教员指定;内容既可以是人工智能该专题某一算法的实现，也可以是对某一问题的进一步研究，或者是对该专题最新研究进展的综述。教员重点在以下几个方面予以指导。
1) 选题准确。要求选题不能过于宏大，应以小题目反映大问题，具有一定的可研究性为宜。
2) 研究内容。研究目标明确，方法恰当，能够提出自己的见解，所提观点正确。
3) 论文结构。结构清晰、完整，论述严谨，表达规范。
4) 占有文献丰富。撰写过程中要有意识培养学员查阅科技文献的能力，要求查阅反映最新研究成果的权威文献。
4加强实验环节教学
人工智能教学在进行各种理论知识讲授的同时，还应重视实践教学，把抽象的知识转化为形象、直观的实验，让学员真正理解人工智能的概念、本质、研究目标，从而提高学员多角度思维的能力和逻辑推理能力，进一步了解信息技术、计算机技术发展的前沿，培养他们对人工智能研究的兴趣，激发对人工智能技术未来的追求。为此，课程组借鉴国内外知名大学人工智能实验教学经验，编写了《人工智能原理实验指导书》，围绕问题表示、经典逻辑推理、不确定推理、搜索策略及简单专家系统实现等教学内容提供了7组实验供学员选择。
例如，在状态空间搜索一节教学过程中，先完成理论部分的教学，使学员对状态空间基本概念、问题表示及求解方法有一个准确的认识，然后进行实验教学。由学员自主完成重排九宫问题求解的程序，初始状态和目标状态如图1所示，调整的规则是，每次只
能将与空格(左、上、下、右)相邻的一个数字平移到空格中[4]。实验过程重点指导学员掌握状态空间进行问题求解的关键步骤：问题表示和搜索策略。问题表示就是要确定该问题的基本信息及程序实现的数据结构，基本信息有初始状态集合、操作符集合、目标检测及路径费用函数，数据结构可采用向量、链表等形式;搜索策略可分为盲目式搜索和启发式搜索，可按照先易后难的原则，先实现盲目搜索中的广度优先及深度优先搜索，在此基础上再定义估价函数实现启发式搜索。而在启发式搜索实现过程中，又可以通过定义不同的启发函数：如某状态格局与目标节点格局不相同的牌数、不在目标位置的牌距目标位置的距离之和等加以比较，准确理解启发函数的意义。通过实验，学员加深了对课堂讲授的理论知识的理解，能够熟练地将状态空间法运用于实际问题的求解，提高了工程实践能力。
实验教学 组织方式可根据具体的实验内容特点，采用上机编程实验、演示程序验证、模拟平台开发、分组讨论等多种形式进行。
5适度开展双语教学
研究生的 英语基础普遍较好，基本都通过了国家公共英语四级 考试，部分学员通过了六级考试，加之在本科阶段还开设了专业英语课程，因此，在培养研究生人工智能知识的同时，我们要提高学员阅读原版英文资料、用英语进行简单科技 写作及对外学术交流的能力，适度开展双语教学，对此，我们可采取以下基本方式。
1) 专业术语全部用英语表示。
在教学过程中用英语表达人工智能原理中的专业术语和主要概念，如Knowledge Representation(知识表示)、Depth-First Search(深度优先搜索)、Breadth- First Search(广度优先搜索)等。
2) 以英文原版教材为教学参考书。
选定 机械工业出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》为参考书，该书“是人工智能课程的完美补充。它既能给读者以历史的观点，又给出所有技术的实用指南[5]。”
3) 加强英文文献的阅读。
在课程 论文撰写时，要求阅读一定数量的外文文献;在讨论课中，鼓励学员使用英语进行讨论。
经过课程学习，学员都能准确掌握人工智能学科专业词汇，英文运用能力得到一定提高，能较自如地阅读原版英文专业资料，为进一步用英文进行学术交流及学术论文写作打下基础。
6考试与成绩评定改革
考核方式采用传统的试卷与课程论文、 实践环节等三部分组成，全面考查学员对基础理论知识掌握情况以及理论 联系实际的能力，其中试卷占70%，课程论文占10%，实践环节占20%。课程论文题目不作限制，由学员在课程学习阶段结合某一 专题选定题目，课程论文以选题意义、研究内容、论文结构、参考文献及撰写规范等指标为评价依据;实验成绩采用实验过程考查、实验结果验收和实验 报告评阅相结合的考核方法，综合评定。这样做不但考核了学员人工智能基本理论掌握情况，也反映了学员的学术研究能力和工程实践能力。同时，考核结合实际教学进程，改变了单一课终 总结性考核的弊端。
7结语
经过课程组近两年的教学方法研究与教学实践，研究生人工智能原理课程教学收到较好的效果，但仍存在一些问题，如在课堂讨论环节，个别学员准备不充分、讨论不够深入;课程论文撰写选题随意，文献综述不够全面、准确，论文格式不够规范等。在今后的授课中，课程组将根据授课研究生人数较少的特点，采取明确每名学员预习重点、加强课程论文交流等方式予以改进，力求取得更好的教学效果。同时，进一步充分利用便利的校园网平台，开展“人工智能原理” 网络课程建设，购买或自主开发网络教学资源，引导学员利用网络资源进行个性化自主学习，增强教学过程的信息化程度。
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