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人工智能課程論文精選(九篇)

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人工智能課程論文

第1篇:人工智能課程論文范文

關(guān)鍵詞:人工智能;深度學(xué)習(xí);教學(xué)建議

0 引言

傳統(tǒng)的人工智能課程主要包括人工智能導(dǎo)論、模式分析、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等。這些課程由各個院校根據(jù)專業(yè)情況不同而選擇,課程的內(nèi)容也有較大差別,但是,基本上都涉及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容。然而在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)內(nèi)容上,一般只講解經(jīng)典的多層感知器和反向傳播算法,或再加入一些反饋網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容,這種教學(xué)內(nèi)容設(shè)計的一個不足是忽視了人工智能領(lǐng)域的最新發(fā)展——深度學(xué)習(xí),它是近幾年人工智能領(lǐng)域最具影響力的研究主題,并在大規(guī)模語音識別、大規(guī)模圖像檢索等領(lǐng)域取得突破。

北京郵電大學(xué)計算機學(xué)院開設(shè)人工智能科學(xué)與技術(shù)的本科專業(yè),筆者從事深度學(xué)習(xí)的研究工作,同時承擔(dān)了本科生和研究生人工智能類課程的教學(xué)工作,因此產(chǎn)生了將深度學(xué)習(xí)內(nèi)容引人人工智能類課程的想法。本文先介紹深度學(xué)習(xí)的背景,說明深度學(xué)習(xí)在人工智能發(fā)展中的地位,之后分析了將深度學(xué)習(xí)基本內(nèi)容引入人工智能類課程的必要性和可行性,最后給出了一些實施建議供探討。

1 深度學(xué)習(xí)背景

2006年,加拿大多倫多大學(xué)的GeoffreyHinton教授與Salakhutdinov博士在美國《科學(xué)》雜志發(fā)表了題為“Reducing the Dimensionality ofDatawith Neural Networks”的論文,該文提出一種學(xué)習(xí)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,并將這種具有多層結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)方法命名為深度學(xué)習(xí)(Deep Learning),而這成為深度學(xué)習(xí)研究的一個導(dǎo)火索,從此深度學(xué)習(xí)的研究與應(yīng)用蓬勃發(fā)展起來。

深度學(xué)習(xí)在語音識別與生成、計算機視覺等應(yīng)用領(lǐng)域取得了突出進展。近幾年的國際機器學(xué)會(International Conference on MachineLearning,ICML)、神經(jīng)信息處理大會(AnnualConference On Neural Information Processing Systems,NIPS)、計算機視覺大會(InternationalConference on Computer Vision,ICCV)、

聲學(xué)語音與信號處理大會(International ConferenceOn Acoustics,Speech,and Signal Processing,ICASSP)、計算語言學(xué)大會(Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.ACL)、計算機視覺與模式識別(InternationalConference on Computer Vision and P atternRecognition,CVPR)等都有不少相關(guān)的研究論文、會議教程和小組研討會(Workshop)。美國國防高級研究計劃(DARPA)也提出了關(guān)于深層學(xué)習(xí)的研究項目。此外,2013年6月《程序員雜志》的封面故事,采訪了周志華、李航、朱軍3位國內(nèi)的機器學(xué)習(xí)專家對于深度學(xué)習(xí)的看法,他們一致肯定了深度學(xué)習(xí)在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的貢獻。

工業(yè)界對深度學(xué)習(xí)也寄予了很高期望。2012年6月,《紐約時報》報道了斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)家AndrewNg和谷歌公司的系統(tǒng)專家JeffDean共同研究深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)模型在語音識別和圖像識別等領(lǐng)域獲得的巨大成功。2012年11月,微軟公司在天津公開演示了一個全自動的同聲傳譯系統(tǒng),其關(guān)鍵技術(shù)也是深度學(xué)習(xí)。2013年1月,百度公司首席執(zhí)行官李彥宏先生宣布建立深度學(xué)習(xí)研究院(Institute of Deep Learning)。2013年3月,谷歌公司收購了由深度學(xué)習(xí)創(chuàng)始人Geoffrey Hinton創(chuàng)立的公司。

從學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的研究態(tài)勢看,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為機器學(xué)習(xí)與模式識別,乃至人工智能領(lǐng)域的研究熱點。正是在這樣一個背景下,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新回到人們的視野。此前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展大致可以分為兩個時期,1943年,McCulloch和Pitts提出了最早的人工神經(jīng)元,這種神經(jīng)元具有學(xué)習(xí)能力,這是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)端,也可以被認為是人工智能的發(fā)端(當(dāng)時還沒有人工智能這個術(shù)語)。1949年,Hebb提出了Hebbian學(xué)習(xí)算法。1957年,Rosenblatt提出了感知器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。1969年,Minsky和Papert分析了這種感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的局限性。然而,很多研究者認為,感知器的這種局限性對于所有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都適用,這使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究很快暗淡下來。1980年代中期,諾貝爾獎得主John Hopfield提出了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,這種Recurrent神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的動態(tài)性有可能用于解決復(fù)雜的問題。同時,多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的后傳算法也被重新發(fā)現(xiàn),這兩個工作使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到重生。這時,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人工智能的一個重要組成部分。但是,在隨后的研究中,人們發(fā)現(xiàn),當(dāng)學(xué)習(xí)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含更多的隱藏層時,后傳算法并不能學(xué)到有效的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,這使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究再次陷入低潮。此次以深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)重新回到研究的舞臺,其中一個重要因素是Hinton提出的逐層預(yù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法治愈了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個致命傷。

2 必要性與可行性

深度學(xué)習(xí)的發(fā)展使得從事教學(xué)一線的教師也無法忽視這個頗具影響力的研究主題。為此,我們提出將深度學(xué)習(xí)這個主題引入到人工智能類課程中,將它作為課題教學(xué)的一部分。

2.1 必要性

將深度學(xué)習(xí)這個主題引入到人工智能類課程中的必要性主要包括如下4點。

1)深度學(xué)習(xí)是人工智能的前沿。

2006年以來,深度學(xué)習(xí)的研究席卷了整個人工智能,從機器學(xué)習(xí)、機器視覺、語音識別到語言處理,都不斷涌現(xiàn)出新的研究工作和突破性進展。深度學(xué)習(xí)不僅在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域成為研究熱點,同時在多個應(yīng)用領(lǐng)域也成為有力工具,而且,在工業(yè)界的系統(tǒng)應(yīng)用中,深度學(xué)習(xí)成為其中的關(guān)鍵解決技術(shù)。

2)深度學(xué)習(xí)是人工智能的突破。

深度學(xué)習(xí)的發(fā)端是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的論述,在人工智能類常見教科書中還停留在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第二階段,它們大部分描述多層結(jié)構(gòu)無法訓(xùn)練的現(xiàn)象。但是,從深度學(xué)習(xí)的角度看,深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅可學(xué)習(xí),而且有必要,這與第二代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的觀點是完全不同的。深度學(xué)習(xí)突破了原有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認識,超越了人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教科書中的原有內(nèi)容,因此,有必要將多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的可學(xué)習(xí)性告知學(xué)生,從新的視角糾正原有的觀點。

3)深度學(xué)習(xí)是人工智能的延伸。

深度學(xué)習(xí)不僅提供了一種可以在深層神經(jīng)結(jié)構(gòu)下訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的方法,也包含了不少新的內(nèi)容,是人工智能的新發(fā)展,為人工智能補充了新的內(nèi)容。到目前為止,深度學(xué)習(xí)至少包括:從生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人類認知的角度認識深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必要性;如何構(gòu)建和學(xué)習(xí)深層學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò);如何將深層結(jié)構(gòu)用于解決視覺、語音、語言的應(yīng)用問題;如何看待深度學(xué)習(xí)與原有的機器學(xué)習(xí)方法,如流形學(xué)習(xí)、概率圖模型、能量模型的直接關(guān)系;深度學(xué)習(xí)與其他學(xué)科的關(guān)系等。

4)深度學(xué)習(xí)是學(xué)生的潛在興趣點。

大學(xué)生對知識有著強烈的好奇心,加之當(dāng)前信息技術(shù)的發(fā)達,部分對智能感興趣的學(xué)生可以從其他途徑了解到這個學(xué)科發(fā)展的前沿。因此,順勢而為,將深度學(xué)習(xí)這個主題做具體講解,滿足學(xué)生的好奇心,培養(yǎng)他們對學(xué)科前沿與發(fā)展的認識,是十分必要的。對高年級的學(xué)生而言,了解深度學(xué)習(xí)的基本知識,是他們?nèi)嬲J識人工智能與發(fā)展前沿的一個途徑,而對于研究生,較多地了解和掌握深度學(xué)習(xí)的基本知識有助于他們研究工作的開展。

基于以上幾點,筆者認為,將深度學(xué)習(xí)這個主題引入到人工智能類課程中非常有必要。深度學(xué)習(xí)作為人工智能的前沿,既是對人工智能原有理論和技術(shù)的一個突破和補充。

2.2 可行性

將深度學(xué)習(xí)引入到人工智能類課程中的可行性主要包括如下3點。

1)深度學(xué)習(xí)與現(xiàn)有人工智能聯(lián)系密切。

深度學(xué)習(xí)并不像突兀的山峰拔地而起。而是深深植根于原有的人工智能理論與技術(shù)。深度學(xué)習(xí)是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為出發(fā)點,這正是深度學(xué)習(xí)教與學(xué)的切入點。比如,可以通過對多層感知器隱藏層的增加和后傳算法的失效來講解深度學(xué)習(xí)是如何解決這個問題的。再者,深度學(xué)習(xí)的一個核心構(gòu)建“受限波爾茲曼機(Restricted Boltzmann Machine)”,可以被認為是一種能量模型,而這種模型與Hopfield網(wǎng)絡(luò)都可以從物理學(xué)的能量模型角度分析,RBM可以認為是Hopfield網(wǎng)絡(luò)的隨機擴展。總之,深度學(xué)習(xí)與現(xiàn)有人工智能的聯(lián)系,使學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)變得容易。

2)深度學(xué)習(xí)的基本內(nèi)容并不深。

深度學(xué)習(xí)有個很好的名字,這個名字恰當(dāng)?shù)孛枋隽颂囟ǖ膶W(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。比如,深度學(xué)習(xí)的核心部件受限于波爾茲曼機RBM,其結(jié)構(gòu)非常簡單。從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的角度,受限波爾茲曼機是一種隨機的雙向連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),信號可以從可見層傳遞到隱藏層,也可以從隱藏層傳遞到可見層。網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點是具有特定結(jié)構(gòu)的神經(jīng)元,其中的神經(jīng)元具有典型的包含自身偏置的Logistic函數(shù)的隨機單元,能夠依Logistic函數(shù)計算得到的概率輸出0狀態(tài)或1狀態(tài)。概括地說,深度學(xué)習(xí)的基本內(nèi)容在高年級階段較易掌握。

3)深度學(xué)習(xí)的資料容易獲得。

當(dāng)前的信息資訊非常發(fā)達,有相當(dāng)多的資料可以通過互聯(lián)網(wǎng)等多種途徑獲得,這使學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)成為可能。近期,中國計算機學(xué)會主辦了多個技術(shù)講座均涉及深度學(xué)習(xí)的部分;深度學(xué)習(xí)的創(chuàng)始人Hinton教授的主頁也有很多資料;Coursera網(wǎng)站有免費的Hinton教授的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程;斯坦福大學(xué)的Ng教授提供了很多的在線教程;蒙特利爾大學(xué)Bengio教授發(fā)表的題為“Learning Deep Architectures for AI”的論文也是這領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)資料。

3 實施建議

在具體的教學(xué)過程中,筆者建議適當(dāng)安排深度學(xué)習(xí)的最基本內(nèi)容,內(nèi)容不宜過多,也不宜占用過多的學(xué)時,可以根據(jù)教學(xué)對象的不同進行調(diào)整。比如,本科生的高年級專業(yè)課可以安排1學(xué)時的教學(xué)量,介紹層次訓(xùn)練的基本算法;也可以在高年級前沿講座中安排2學(xué)時,內(nèi)容覆蓋面盡可能廣泛。在研究生的教學(xué)中,可以根據(jù)教學(xué)的課程主題安排內(nèi)容與學(xué)時。比如,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主題的課程可以安排4-6學(xué)時的教學(xué)內(nèi)容,包括波爾茲曼機及學(xué)習(xí)算法、深層信念網(wǎng)絡(luò)與學(xué)習(xí)算法、深層波爾茲曼機與學(xué)習(xí)算法卷、積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自動編碼器等。結(jié)合應(yīng)用,課程還可以包含MNIST數(shù)字識別的應(yīng)用、人臉識別的應(yīng)用、圖像檢索的應(yīng)用、語音識別中的應(yīng)用等。另外,深度學(xué)習(xí)是一個實踐性很強的研究,隨機性:大規(guī)模(意味著數(shù)據(jù)不宜可視化,程序運行時間長)等多種因素混合,使深度學(xué)習(xí)在學(xué)習(xí)中不容易理解。為此,可以在條件允許的前提下,增加小規(guī)模的實驗,輔助理解。最后,課件可以通過對優(yōu)質(zhì)資料做修改得到。

第2篇:人工智能課程論文范文

美國麻省大學(xué)(University of Massachusetts Amherst)阿默斯特校區(qū)(以下簡稱麻省大學(xué))是馬薩諸塞州立大學(xué)系統(tǒng)五個校園中的主校園,是美國知名的研究型大學(xué)。該校創(chuàng)辦于1863年,坐落在美國東部美麗的新英格蘭地區(qū)。

麻省大學(xué)計算機系成立于1964年,其研究生教育也有超過40年的發(fā)展歷史。由最初的3名教授發(fā)展到現(xiàn)在擁有43名教授,其中包括9名ACM計算機學(xué)會(Association for Computing Machinery)院士(Fellow)、4名電子和電氣工程師協(xié)會(IEEE)院士、5名人工智能學(xué)會(AAAI)院士和2名美國科學(xué)促進協(xié)會(AAAS)院士。麻省大學(xué)計算機系在人工智能、網(wǎng)絡(luò)與分布式系統(tǒng)、計算理論等多個領(lǐng)域的研究處于世界領(lǐng)先水平。作為美國知名的計算機系,麻省大學(xué)計算機系的教育理念是“培養(yǎng)下一代能以創(chuàng)新的方法解決真實世界問題的計算機科學(xué)家”(cs.umass.edu/grads/msphd-requirements)。在這個核心思想的指導(dǎo)下,該系非常注重對博士研究生的培養(yǎng),為了達到培養(yǎng)學(xué)生具備進行原創(chuàng)性科學(xué)研究(Original Research)的能力的教育宗旨,該系制定了一套非常嚴(yán)格的課程計劃,以培養(yǎng)學(xué)生堅實而廣博的基礎(chǔ)知識、良好的科學(xué)研究方法和思維習(xí)慣。麻省大學(xué)計算機系每年大約會收到1000份左右來自世界各國的優(yōu)秀學(xué)生的申請,攻讀其博士學(xué)位,而錄取的人數(shù)一般保持在30名左右。完善和嚴(yán)格的博士研究生培養(yǎng)體系、開放而先進的教育理念,使麻省大學(xué)計算機系成為全美最具有競爭力的計算機院系之一。

麻省大學(xué)計算機系招收兩種形式的博士研究生:碩士/博士連讀研究生和直博研究生。只有在美國其他大學(xué)獲得相應(yīng)計算機碩士學(xué)位,并修完麻省大學(xué)計算機系認可的相關(guān)課程的學(xué)生,才有資格申請直接攻讀博士學(xué)位;否則,學(xué)生在錄取后必須經(jīng)過碩士/博士的連續(xù)培養(yǎng)才能獲得博士學(xué)位。

無論哪種形式,麻省大學(xué)計算機系博士生培養(yǎng)大體分為兩個階段:博士生資格學(xué)習(xí)階段和博士生研究階段。博士生資格學(xué)習(xí)階段主要是對學(xué)生進行基礎(chǔ)知識培養(yǎng)和基本研究能力訓(xùn)練。學(xué)生只有在通過博士資格考試論證,成為正式博士候選(PhD Candidate)人后,才能進入下一步的博士論文研究階段學(xué)習(xí)。以下是麻省大學(xué)計算機系對碩士/博士研究生的培養(yǎng)要求:

(1)Actively participate in research under the guidance of an advisor(在導(dǎo)師的指導(dǎo)下,積極參與研究)

(2)Satisfy 6 Core Requirements (完成6門核心課程的要求)

(3)Complete 42 course credits (core courses taken to satisfy core requirements are included)(完成42個課程學(xué)分,其中包括核心課程的學(xué)分)

(4)Complete a 6-credit MS Project (完成6個學(xué)分的碩士研究項目)

(5)Graduate with an M.S. Degree(申請獲得碩士學(xué)位)

(6)Pass the Department Qualifying Exam- Portfolio(通過博士資格考試)

(7)Form a Committee(成立答辯委員會)

(8)Propose a Thesis(提交博士開題報告)

(9)Complete 18 Dissertation Credits (完成18個學(xué)分博士論文)

(10)Pass the Teaching Assistant Requirement(完成助教的工作要求)

(11)Pass the Residency Requirement (at least 9 credits in back-to-back semesters) (完成連續(xù)兩個學(xué)期修9個學(xué)分的要求)

(12)Defend and Submit a Thesis (博士答辯和提交博士論文)

本文將以麻省大學(xué)計算機系為例,探討美國計算機專業(yè)博士研究生培養(yǎng)的一個重要環(huán)節(jié)――博士研究生課程教育體系的特點,以期為提高我國的計算機專業(yè)博士生教育提供借鑒。

2掌握牢固的理論知識是培養(yǎng)優(yōu)秀博士生的基礎(chǔ)

美國的計算機博士教育非常注重對學(xué)生基礎(chǔ)理論知識的培養(yǎng),為了使學(xué)生掌握牢固而廣博的基礎(chǔ)知識,麻省大學(xué)計算機系要求每個碩士/博士研究生必須修完6門博士核心課程,而且成績必須達到B+以上。這些核心課程分別屬于計算機科學(xué)的三大領(lǐng)域:理論(Theory)、系統(tǒng)(Systems)和人工智能(Artificial Intelligence),課程設(shè)置具體如下:

(1) 理論核心課:計算理論(Computation Theory)、高級算法(Advanced Algorithms)

(2) 系統(tǒng)核心課:有三組課程,分別是:

編譯技術(shù)(Compiler Techniques)、現(xiàn)代計算機體系結(jié)構(gòu)(Modern Computer Architecture)

數(shù)據(jù)庫設(shè)計和實現(xiàn)(Database Design and Implementation)、高級計算機網(wǎng)絡(luò)(Advanced Computer Networking)、操作系統(tǒng)(Operating Systems)

高級軟件工程I(Advanced Software Engineering: Synthesis and Development)、高級軟件工程II(Advanced Software Engineering: Analysis and Evaluation)、程序設(shè)計語言(Programming Languages)

(3) 人工智能核心課程:高級人工智能(Artificial Intelligence)、機器人學(xué)(Robotics)、信息檢索(Information Retrieval)、不確定環(huán)境下的推理(Reasoning and Acting under Uncertainty)、增強型學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)、機器學(xué)習(xí)(Machine Learning: Pattern Classification)

根據(jù)不同的研究方向,學(xué)生可以在六門核心課程的選擇上有所不同,但為了加強理論基礎(chǔ)和掌握知識的廣度,無論哪個研究方向的學(xué)生,都必須修完兩門理論核心課程和一門高級人工智能課程,同時,再根據(jù)自己的研究方向選修其他三門核心課程。例如,一個系統(tǒng)方向的博士研究生除了修完以上兩門理論和一門人工智能課程以外,還必須修完來自于系統(tǒng)方向不同組的三門系統(tǒng)方向的課程;而一個人工智能方向的博士生則必須修完另外兩門人工智能方向的核心課程和一門系統(tǒng)方向的核心課程。

每門核心課程由教師講授一學(xué)期,其中每星期2次課,每次2小時,3個學(xué)分。根據(jù)內(nèi)容不同,每門課程一般要安排5~8次書面作業(yè)、1次期中考試和1次期末考試。其中,對系統(tǒng)方向的課程來說,每個章節(jié)完成后一般還有一次課程項目設(shè)計(Course Project),主要要求學(xué)生實現(xiàn)相應(yīng)的算法和進行性能評價。由于核心課程要求高,課程學(xué)習(xí)內(nèi)容多,導(dǎo)師和系里會建議學(xué)生每學(xué)期選學(xué)不超過一門的核心課程,所有6門核心課程則在三年內(nèi)完成。如果成績沒有達到B+,麻省大學(xué)計算機系允許學(xué)生重修該核心課;但是,如果學(xué)生在規(guī)定的博士資格考試申請時間前沒有通過全部的6門核心課,則不再具備繼續(xù)攻讀博士的資格。

嚴(yán)格的核心課程作業(yè)、考試制度和淘汰制度,不但使學(xué)生牢固掌握了計算機科學(xué)各領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識,培養(yǎng)了學(xué)生勤奮刻苦的專研精神,而且極大地豐富了學(xué)生的視野,為學(xué)生進入實際科學(xué)研究打下了堅實的基礎(chǔ)。

3靈活而完善的博士生選修課程體系是培養(yǎng)創(chuàng)新型人才的重要途徑

美國一流研究型大學(xué)博士生教育的目標(biāo)是培養(yǎng)世界一流的科學(xué)家和拔尖創(chuàng)新型人才,為了實現(xiàn)這個目標(biāo),美國的博士生教育除了注重培養(yǎng)學(xué)生扎實和精深的基礎(chǔ)知識外,還非常注重培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和發(fā)現(xiàn)新問題的探索精神及能力。

如果核心課程體系的設(shè)置是培養(yǎng)優(yōu)秀博士生的基礎(chǔ),是向?qū)W生傳授學(xué)科領(lǐng)域的重要基本知識和原理與技術(shù),是學(xué)生全面掌握計算機基本理論與方法的重要途徑,那么,選修課的設(shè)置則是對學(xué)科基本知識的補充,是培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)新的知識和了解并探索前沿研究方向,從而成為創(chuàng)新型人才的重要手段。

麻省大學(xué)計算機系的做法是,在博士研究階段,除了要求學(xué)生完成18個學(xué)分(6門)的核心課程學(xué)習(xí)以外,還要求完成24個學(xué)分(8門)的非核心課程(或稱為選修課)學(xué)習(xí)。這些選修課大多是關(guān)于本學(xué)科及相關(guān)專業(yè)前沿領(lǐng)域近3~5年的新研究方向、研究方法或新技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容的介紹,一般由教師在每學(xué)期開學(xué)前提出新的課程計劃,學(xué)生則根據(jù)自己的研究興趣和職業(yè)目標(biāo)自由選課。通過課程的學(xué)習(xí),學(xué)生能在最短的時間內(nèi)了解本學(xué)科相關(guān)領(lǐng)域的最新研究現(xiàn)狀,更重要的是,在課程的學(xué)習(xí)過程中,教授會將許多新出現(xiàn)的問題在課堂上和學(xué)生討論,同時,通過2~3個課程項目培養(yǎng)學(xué)生獨立(或合作)解決新問題的能力,以及教會學(xué)生各種探索問題的研究方法。

在教學(xué)模式上,可以采用由教授主講的傳統(tǒng)方式,也可以采用以討論為主的方式。以教授為主講的教學(xué)模式在此就不再贅述,以下著重描述以討論為主的選修課教學(xué)模式。

以討論為主的Seminar是美國計算機院系的教授最常用的選修課教學(xué)模式。Seminar的課程設(shè)置沒有固定模式,但通常有以下幾方面的特點。

第一,課程的選題一般是近年新出現(xiàn)的有代表性的前沿研究課題。

第二,課程內(nèi)容的選擇一般來自近年來該領(lǐng)域頂級國際會議的專題論文。

第三,課程內(nèi)容的組織由教師完成。教師在確定題目后,一般會根據(jù)論文的情況將討論的內(nèi)容分為多個子專題,每個子問題由3~4篇論文組成。課程的開始一般是綜述性的論文或在該領(lǐng)域出現(xiàn)的最早的學(xué)術(shù)論文,其目的是探討該研究方向出現(xiàn)的新的應(yīng)用背景需求和所帶來的新的挑戰(zhàn)。其后的每個子專題則將對具體問題和方法進行深入探討。

第四,選課的學(xué)生人數(shù)一般在20~30人左右,而且通常是由學(xué)完了核心課程以后的高年級博士生組成。學(xué)生人數(shù)太少,論文的覆蓋面可能太小;學(xué)生太多,可能導(dǎo)致討論的深度不夠。同時,只有學(xué)完了基本理論后,學(xué)生才有可能具備較深入分析問題的能力。在Seminar的學(xué)習(xí)討論中,找到新的研究問題也是該課程設(shè)置的重要目的之一。

第五,課堂教學(xué)的模式基本上是教師和學(xué)生互動的教學(xué)方式。教師在第一節(jié)課引導(dǎo)學(xué)生對該領(lǐng)域的基本問題有了初步認識后,學(xué)生將對每篇論文進行評估(Review)、宣講(Presentation)和進行課堂討論。每篇論文的宣講時間是25~30分鐘,課堂討論時間是10~15分鐘。其中教師將引導(dǎo)學(xué)生對論文中所研究的問題和關(guān)鍵技術(shù)進行深入討論,學(xué)生參與討論的情況將作為課程考核的重要依據(jù)。

選擇合適的題目并對教學(xué)討論的內(nèi)容(論文)進行篩選和組織對開課教師的要求非常高。為了準(zhǔn)備一門新的Seminar課,教師一般需要預(yù)先通讀該研究方向所有重要國際會議的相關(guān)論文,然后根據(jù)不同的研究問題對論文分類,并將其中有代表性的論文提煉出來,作為課程學(xué)習(xí)的論文。在課程項目的設(shè)置上,教師會事先準(zhǔn)備一些題目,如對某些算法的實現(xiàn)、評估和改進,實現(xiàn)原形系統(tǒng)等,同時也非常鼓勵學(xué)生在論文討論的過程中有針對性地提出自己的見解和新的解決問題的方法。

4合理的課程學(xué)習(xí)安排是培養(yǎng)高質(zhì)量博士生的有效保證

美國的博士教育是以博士生的最終質(zhì)量為評判標(biāo)準(zhǔn),而不是以年限來規(guī)定學(xué)生的畢業(yè)時間。在美國計算機專業(yè),培養(yǎng)一個碩士/博士生一般需要至少5年時間。由于強調(diào)博士生專業(yè)知識學(xué)習(xí)的深度和廣度,在整個博士學(xué)習(xí)階段,博士生都會積極參與課程的學(xué)習(xí),并盡可能地將研究項目中的問題和課程學(xué)習(xí)聯(lián)系起來,用所學(xué)到的方法或思路來解決新問題。

以麻省大學(xué)計算機系為例,雖然學(xué)生的背景不同,但為了在保證質(zhì)量的前提下幫助學(xué)生用最短的時間順利完成博士課程要求和博士論文要求,系里建議學(xué)生按如表1所示的時間表安排整個博士階段的學(xué)習(xí)計劃。

麻省大學(xué)計算機系不但在本系有完善的研究生課程體系,學(xué)生可以根據(jù)自己的研究興趣和職業(yè)規(guī)劃來自由選課,而且也鼓勵學(xué)生在其他相關(guān)院系選修本系沒有開設(shè)但對研究有用的課,如數(shù)學(xué)系或電子工程系的高級課程。總之,美國博士教育的一個重要特點是強調(diào)基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí),鼓勵學(xué)生以積極的態(tài)度參與到課程的學(xué)習(xí)中,同時訓(xùn)練學(xué)生在課程學(xué)習(xí)的過程中逐步學(xué)會發(fā)現(xiàn)問題和研究問題的方法。

5啟示和建議

美國的博士教育強調(diào)堅實的基礎(chǔ)理論知識、完善的知識體系和用于探索與創(chuàng)新的研究能力,而這些恰恰是決定博士畢業(yè)生日后發(fā)展?jié)摿Φ年P(guān)鍵。長期以來,我國計算機博士教育主要是通過參與科研項目的形式來對學(xué)生進行培養(yǎng),這種“研究項目驅(qū)動型教育”在我國恢復(fù)研究生教育的初期起到了很好的推動作用,培養(yǎng)了大批科研人才。但隨著教育本質(zhì)的回歸和創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的需要,從總體來看,我國的這種單純強調(diào)研究項目的教育模式培養(yǎng)的博士生,質(zhì)量與國際先進水平相比還有一定的差距。由于沒有嚴(yán)格的博士課程要求和淘汰制度,學(xué)生在學(xué)習(xí)階段往往會忽略對基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí)和對知識結(jié)構(gòu)的完善。長此以往,必然會影響博士生的研究水平和發(fā)展?jié)摿?最終將會影響國家的整體創(chuàng)新能力。

筆者建議,為了使學(xué)生掌握牢固的專業(yè)基礎(chǔ)知識,同時培養(yǎng)學(xué)生在某一學(xué)科領(lǐng)域的研究興趣和基本的研究能力,應(yīng)該首先強調(diào)核心課程體系的建設(shè),不論哪個方向的學(xué)生都必須通過一定數(shù)量的核心課程的學(xué)習(xí),如算法、分布式操作系統(tǒng)、人工智能等,這些核心課程應(yīng)由教師來講授;同時,應(yīng)嚴(yán)格課程的考核制度和課程評價體系。對于選修課,由于其主要目的是擴展學(xué)生的視野,培養(yǎng)學(xué)生分析問題和研究問題的能力,所以應(yīng)借鑒國內(nèi)外Seminar課程的成功經(jīng)驗,積極有效地激勵教師和學(xué)生共同上好Seminar課。

博士生教育是一項復(fù)雜而艱巨的系統(tǒng)工程,而其中的課程學(xué)習(xí)是研究生培養(yǎng)中非常重要的一個環(huán)節(jié),如何通過嚴(yán)格的培養(yǎng)機制和靈活的培養(yǎng)方法,在給學(xué)生傳授基礎(chǔ)知識的同時培養(yǎng)學(xué)生分析問題和解決問題的能力;如何將合理的研究生課程體系和研究項目結(jié)合起來,嚴(yán)格博士生培養(yǎng)機制,完善博士生資格評估體系,從制度上保障博士研究生的質(zhì)量;以及如何真正教會學(xué)生探索科學(xué)基本問題的方法,培養(yǎng)學(xué)生良好的科研習(xí)慣和勇于開拓創(chuàng)新的精神等,是我們在計算機學(xué)科建設(shè)中應(yīng)該進一步思考的問題。

第3篇:人工智能課程論文范文

關(guān)鍵詞:人工智能;選修課;專題討論

中圖分類號:G642.0?搖 文獻標(biāo)志碼:A 文章編號:1674-9324(2012)12-0053-02

一、引言

《人工智能》是一門跨學(xué)科的課程,它的內(nèi)涵十分豐富,包含了符號學(xué)、數(shù)理邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、知識表示和推理、模式識別、機器學(xué)習(xí)等方面的知識,并且內(nèi)容抽象,使得一般本科生望而生畏。目前在大多數(shù)院校里尤其是二本院校,《人工智能》只是作為一門選修課程。既然是作為選修課程,我們可以不拘泥于傳統(tǒng)的教學(xué)方式,采取靈活多樣的教學(xué)形式,培養(yǎng)學(xué)生研究這個領(lǐng)域的興趣,使得學(xué)生既能掌握人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論,又能了解目前人工智能的前沿課題,擴大知識面,并為今后的研究打好基礎(chǔ)。

二、改革教學(xué)方法

在傳統(tǒng)的教學(xué)模式里,教師往往就一本教材從頭到尾講授給學(xué)生,教師講什么,學(xué)生就聽什么。但是人工智能涉及太多的數(shù)理邏輯推理知識,內(nèi)容抽象,講解起來不免有點枯燥無味,學(xué)生的興趣就會隨著講課的進程逐漸變得淡薄。另一個問題是在傳統(tǒng)的教學(xué)模式下,學(xué)生接觸不到該研究領(lǐng)域的前沿問題。事實上,隨著科技的進步,人工智能技術(shù)也在不斷發(fā)展,再加上人工智能本身的特點,即它是一門交叉學(xué)科,涉及計算機科學(xué)、信息科學(xué)、控制科學(xué)、認知學(xué)、生物學(xué)、哲學(xué)等等領(lǐng)域。因此當(dāng)學(xué)生了解了當(dāng)前國內(nèi)外學(xué)者所研究的前沿課題,這樣不僅能克服“枯燥無味”的問題,而且會拓寬他們的知識面,從而他們可以將自己所學(xué)專業(yè)作為人工智能的潛在應(yīng)用或研究領(lǐng)域。基于以上分析,考慮到人工智能是適合任何專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)的一門選修課,我們設(shè)立分專題講授模式,這些專題包括:人工智能與類人思維,人工智能與機器進化,人工智能與知識表示,人工智能與決策規(guī)劃等等。下面分別敘述之。

1.人工智能與類人思維。什么是人工智能?Nilsson指出:“人工智能是關(guān)于人造物的智能行為,而智能行為包括知覺、推理、學(xué)習(xí)、交流和在復(fù)雜環(huán)境中行為。人工智能的一個長期目標(biāo)是發(fā)明出可以像人類一樣或更好地完成以上行為的機器……”那么為了這個長遠目標(biāo),我們應(yīng)該深入地探討人類大腦是如何思維的,或者說是如何思考問題的,人類是如何感知、理解以及應(yīng)付外界龐雜的世界。只有深刻理解了人腦功能原理以后,人工智能才能“貢獻出”相應(yīng)的類人思維模型。這相當(dāng)于空氣動力學(xué),人類飛行器只是根據(jù)空氣動力學(xué)的原理構(gòu)造的,它并不要求人類制造像鳥兒一般的飛行工具。因此在這部分教學(xué)過程中,可以先提出“大腦是如何思維的”問題,讓學(xué)生自己動腦思考,相互探討:人腦的結(jié)構(gòu)是什么?人類思考問題分層次嗎?什么是智力?智力的本質(zhì)是什么?……課后,學(xué)生可以帶著這些問題查閱資料文獻,分組討論,甚至可以寫一些文章來闡述自己對思維的理解。這樣既充分調(diào)動了學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性,又培養(yǎng)他們的興趣。然后,我們在課堂上進行具體講解,講解內(nèi)容自然而然地引入了人工智能的定義,人工智能歷史知識,圖靈測試方法以及認知模型方法,接著再介紹目前國內(nèi)外類人思維模型的研究現(xiàn)狀。這樣的教授過程,一開始就使得學(xué)生不排斥這門課,在了解人工智能基礎(chǔ)知識外也接觸到認識論方面的知識,培養(yǎng)了學(xué)生查閱文獻和撰寫科技論文的能力。

2.人工智能與機器進化。這部分專題主要給學(xué)生講解遺傳算法方面的知識,比如遺傳算法的產(chǎn)生與發(fā)展,遺傳算法的基本操作,遺傳算法的應(yīng)用情況。并且在教學(xué)過程中結(jié)合實例來講述。實例可以從最基本的簡單函數(shù)優(yōu)化到復(fù)雜的旅行商問題。學(xué)生可以自己設(shè)計函數(shù)優(yōu)化的解決方案,指出初始種群大小、進化代數(shù)、交叉率等因素對求解結(jié)果的影響,并要求學(xué)生自己編寫程序來分析和理解這些問題。這些實驗和設(shè)計極大地提高了學(xué)生的動手能力。

3.人工智能與知識表示。知識表示可看成是一組描述事物的約定,在人工智能里,它研究怎樣把“人類知識”表示成機器能處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。經(jīng)典人工智能的主要表示方法有:一階謂詞邏輯表示方法,這是最基本的表示方法,具有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓眢w系;產(chǎn)生式規(guī)則表示方法,這是使用最廣泛的表示方法;語義網(wǎng)絡(luò)、框架、腳本表示方法,這是結(jié)構(gòu)化的表示方法,等等。但是學(xué)生在學(xué)習(xí)這部分的知識時,對于邏輯推理覺得非常枯燥無味。我們的想法是在介紹這部分的知識時,不僅透徹闡述各種表示方法的精神實質(zhì),而且建議學(xué)生閱讀Sowa所編著的《知識表示》一書,該書提供了知識表示方面廣泛的知識,是這一領(lǐng)域的公認權(quán)威著作。Sowa在介紹新思想的同時捕捉到這一領(lǐng)域的最新成就,并且將邏輯學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)和計算機科學(xué)結(jié)合到知識表示,并將其轉(zhuǎn)換為可計算形式。該書中還包含了大量的哲學(xué)和語言學(xué)的知識,閱讀該書可以使得學(xué)生知識面得以拓寬,加上該書目前沒有翻譯版本,鼓勵學(xué)生閱讀英文原著,對學(xué)生各方面能力的提高都有所幫助。

4.人工智能與決策規(guī)劃。在決策規(guī)劃中,著重介紹增強學(xué)習(xí)、偏好理論等基礎(chǔ)知識,由于我們在這個方面上做了許多工作,因此在講解時聯(lián)系自己的研究進行一些專題探討,例如雙馬爾科夫過程決策模型,協(xié)同算法,超濾偏好模型,樸素描述邏輯在中醫(yī)理論上的應(yīng)用等等,并歡迎學(xué)生和我們共同研究這些專題,這樣做無疑會增加師生之間的學(xué)術(shù)交流,促進學(xué)生的研究興趣,形成良好學(xué)術(shù)氛圍。

5.豐富多樣的教學(xué)形式。除了以上的專題外,還可以開設(shè)其他的人工智能專題。事實上可以針對不同專業(yè)的學(xué)生確定專題的內(nèi)容和形式。例如對于工程類的學(xué)生,可以著重講述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進化計算等方面的內(nèi)容,并且借助于Matlab提供的相關(guān)工具箱進行實驗設(shè)計。因為大多數(shù)工程類的本科生都學(xué)習(xí)過Matlab語言,該語言在科學(xué)研究和工程實踐中應(yīng)用廣泛,在教學(xué)過程中也要充分發(fā)揮這些優(yōu)點。如是文科類的學(xué)生,教學(xué)方面可以著重講述人工智能的符號學(xué),哲學(xué)等方面的知識,這讓文科學(xué)生從另一個角度去理解人工智能。課堂上,充分利用多媒體教學(xué),采取多樣的教學(xué)手段,激發(fā)學(xué)生的興趣和好奇心。還可以播放國際機器人大賽等錄像片段,增強課堂的教學(xué)效果。

三、結(jié)束語

總之,將人工智能分專題來講授,讓學(xué)生立刻能接觸到當(dāng)前人工智能的前沿研究問題,并且領(lǐng)會其中的實質(zhì)。再加以多元化的教學(xué)手段,使得學(xué)生好學(xué),樂學(xué),更好地實現(xiàn)教學(xué)目標(biāo),提高教學(xué)水平。

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第4篇:人工智能課程論文范文

【關(guān)鍵字】人工智能;課程改革;高中;信息技術(shù);課程實施

【中圖分類號】G420 【文獻標(biāo)識碼】A 【論文編號】1009―8097 (2008) 10―0043―04

教育部在2003年頒布的高中信息技術(shù)新課程標(biāo)準(zhǔn)中,首次把“人工智能初步”設(shè)置為選修模塊,與多媒體、網(wǎng)絡(luò)、程序設(shè)計、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等一起列入信息技術(shù)課程體系[1]。此舉曾被視作信息技術(shù)課程改革的亮點之一。然而,在如今高中信息技術(shù)新課改已經(jīng)全面鋪開之際,人工智能選修課程的推進仍然舉步維艱,面臨諸多困難和問題。

一 高中人工智能課程的現(xiàn)狀分析

自2004年我國部分省級實驗區(qū)開始推進高中新課程改革以來,信息技術(shù)課程改革已經(jīng)開展了四年之久。從目前的總體情況來看,信息技術(shù)課程的基礎(chǔ)模塊與多媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法與程序設(shè)計三個選修模塊的實施情況較好,而數(shù)據(jù)庫技術(shù)與人工智能初步兩個選修模塊的推進情況相對不佳。特別是人工智能課程,至今在全國范圍內(nèi)正式開設(shè)該課程的學(xué)校寥寥可數(shù),少數(shù)高中展開了一定的探索和實驗,而大多數(shù)學(xué)校仍持有觀望態(tài)度。以下分別從實施取向和實施層次的角度分析該課程的現(xiàn)狀:

(1) 課程實施的取向

由于我國長期以來實行的是全國統(tǒng)一的課程與教材,按照統(tǒng)一規(guī)定執(zhí)行教學(xué)計劃,對學(xué)校和學(xué)生的評價也是按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)與方式實施的,因此我國以往的課程實施基本上都采用了忠實觀的取向[2]。本次新課改中信息技術(shù)課程的實施過程難免受到這種取向的影響。然而,新課程標(biāo)準(zhǔn)中對信息技術(shù)技術(shù)各個模塊的具體實施并沒有明確而詳細的規(guī)定,從而使教師對包括人工智能模塊在內(nèi)的課程實施缺乏長期慣于依賴的參照和依據(jù),增加了課程實施的難度,造成部分模塊的課程難以開設(shè)的情況。

(2) 課程實施的層次

課程實施包括五個層面的變化,即教材的改變、組織方式的改變、角色和行為的改變、知識與理解的改變、價值的內(nèi)化[3]。目前高中人工智能課程在教材改變的層面已經(jīng)做出了一定的努力。在課程標(biāo)準(zhǔn)的指導(dǎo)下,現(xiàn)已出版的五套教材在體例、版面、學(xué)習(xí)活動、評價等方面進行了多樣化的設(shè)計,基本上貫徹了新課標(biāo)所倡導(dǎo)的課程目標(biāo)和理念。在組織方式的層次,少數(shù)已經(jīng)開設(shè)人工智能課程的學(xué)校結(jié)合學(xué)生的興趣與學(xué)校的實際情況,有針對性地開展了課程的組織。然而,仍然有一些地區(qū)或?qū)W校不愿或不習(xí)慣打破原有的課程組織方式,而是采用硬性規(guī)定的方式,人為指定兩三門課程,將選修變?yōu)楸匦蓿拗茖W(xué)生的自由選擇,依然維持原有的固定班級授課的形式。教材的改變僅僅是課程實施的開始,在組織方式、角色或行為、知識與理解、價值等層次,大部分學(xué)校還未發(fā)生變化或變化還很小。

(3) 課程實施的典型個案

目前國內(nèi)開展人工智能課程教學(xué)或?qū)嶒灥牡湫蛯W(xué)校如表1所示。總體來看,這兩所學(xué)校都地處東南沿海地區(qū),且學(xué)校本身比較積極參與高中新課改的實踐探索,屬于“敢于吃螃蟹”的類型。考慮到課程本身的要求較高,兩所學(xué)校都選取了基礎(chǔ)較好的學(xué)生開展教學(xué)。到目前為止,兩所學(xué)校均已開展了三期的教學(xué)或?qū)嶒炋剿鳎握n教師及時總結(jié)教學(xué)心得體會,并在相關(guān)教學(xué)刊物或課程研修活動中與廣大一線教師分享教學(xué)經(jīng)驗。

二 高中人工智能課程的影響因素

根據(jù)Snyder的研究,可以把課程實施的影響因素歸納為四個方面:課程改革自身的性質(zhì)、校區(qū)的整體情況、學(xué)校的水平以及外部環(huán)境[4]。結(jié)合高中人工智能課程的現(xiàn)狀,本文分別從以上四個方面來探討影響該課程的主要因素。

(1) 課改自身的性質(zhì)

課程改革本身的性質(zhì)是影響課程實施的第一要素。它包括課程改革的必要性及其相關(guān)性、改革方案的清晰程度、改革內(nèi)容的復(fù)雜性以及改革方案的質(zhì)量與實用性。結(jié)合信息技術(shù)新課程改革的相關(guān)調(diào)查研究,廣大信息技術(shù)教師和教研人員對課改的必要性應(yīng)該認識得比較到位,然而他們對信息技術(shù)課程中是否有必要單獨開設(shè)人工智能模塊存有疑惑。其次,不少教師對課程改革方案(課程標(biāo)準(zhǔn))的認識并不是非常清晰。他們認為新課程標(biāo)準(zhǔn)中的教學(xué)理念、實施建議等內(nèi)容相對抽象,不易把握和理解,缺乏具體的針對性,可操作性不強。再次,人工智能課程的實用性相比其他模塊并不明顯,課程內(nèi)容也相對難度較高。這些因素造成課程設(shè)置的必要性不強、實施難度大、實用性不高,直接影響人工智能課程在學(xué)校的順利設(shè)置。

(2) 校區(qū)的整體情況

校區(qū)的整體情況主要包括地區(qū)的適應(yīng)性、地方管理部門的支持、教學(xué)隊伍的培養(yǎng)、教學(xué)研討和交流等等。各地區(qū)對課程改革的需要程度會直接影響人們實施課程的積極性和主動性。我國東西部地區(qū)的學(xué)校對課程改革的需求程度不同,從而造成了課程實施的地區(qū)差別。從目前開設(shè)人工智能課程或教學(xué)實驗的學(xué)校來看,均分布于東南沿海較為發(fā)達的地區(qū)。這些學(xué)校的共同特點是基礎(chǔ)條件較好,對課程改革的積極性高,敢于進行教學(xué)嘗試和革新。此外,地方管理部分的支持對課程實施也有很大影響,如廣東省為了推動信息技術(shù)課程改革,專門出臺了關(guān)于課程標(biāo)準(zhǔn)的教學(xué)指導(dǎo)意見[5]。其中強調(diào)“要特別注意人工智能初步”,并針對人工智能課程提供了較為具體的教學(xué)建議,從而促使該省出現(xiàn)了全國最早正式開設(shè)人工智能課程的學(xué)校。師資隊伍也是影響課程的因素之一。目前大多數(shù)高中缺乏熟悉人工智能課程內(nèi)容和教學(xué)方法的專業(yè)教師,使得學(xué)校無法開設(shè)該課程。因此,有關(guān)人工智能課程的研討和學(xué)習(xí)交流顯得尤為重要,然而目前這些方面的活動總體上相對缺乏。

(3) 學(xué)校的水平

學(xué)校水平對課程實施的影響因素包括校長的作用、教師的個人特征和教師集體的行為取向。學(xué)校是課程改革的基本單位,校長和教師是學(xué)校課程改革的動因。校長對課改理念的理解,以及對課改的支持、參與程度都會影響課程的順利實施。校長通常會根據(jù)上級主管部門的意見,結(jié)合本校的實際情況,權(quán)衡課程改革可能對學(xué)校形成的各種影響。在高考的影響下,信息技術(shù)課程在高中各科中長期存在地位“低人一等”的現(xiàn)象,甚至出現(xiàn)課時常被“侵占”的現(xiàn)象。如果校長對信息技術(shù)課程本身不重視,那么要求學(xué)校開設(shè)人工智能選修課無疑是一種奢望。此外,一所學(xué)校教師個人和集體的改革意識的強弱也會影響課程的實施。從人工智能課程的現(xiàn)狀來看,恰好印證了這一點:改革意識強的教師個人或教研組即使沒有上級的硬性指令,也能積極展開各選修模塊的教學(xué)嘗試和探索,并自覺地從教學(xué)者成長為研究者,而思想保守的學(xué)校即使具備了課程實施的基本條件,也不愿積極開設(shè)相關(guān)的選修課程,長期停留于課程的“忠實執(zhí)行者”的層次。

(4) 外部環(huán)境

外部環(huán)境因素主要包括政府部門的重視、外部機構(gòu)的支持以及社區(qū)與家長的協(xié)助。各國課程改革的經(jīng)驗表明,教育行政部門和相關(guān)機構(gòu)的態(tài)度在很大程度上影響到新課程的順利實施。特別是我國長期以來受到前蘇聯(lián)教育模式的影響,課程改革通常是自上而下的模式,新課程的實施主要依靠各級政府教育行政部門的政策和指令的推動。本次新課程改革同樣繼承了這一模式,但是整個教育體制和評價體系未能及時進行相應(yīng)的調(diào)整,因此在某些方面造成各級教育部門的政策抵觸,出現(xiàn)“上有政策、下有對策”的情況。此外,社區(qū)與家長對新課改的認識和態(tài)度也影響到人工智能課程的實施。研究表明,社區(qū)與家長更加關(guān)心的是新課改是否有助于提高學(xué)生的學(xué)業(yè)成績,是否會給學(xué)生造成更大的負擔(dān),而對學(xué)生能力的全面發(fā)展和個性的培養(yǎng)則是其次的考慮。因此,要使社區(qū)與家長認識和了解課程改革的意義和目標(biāo),引導(dǎo)其關(guān)心新課程、支持新課程才能更好的促進新課改的健康發(fā)展,進而才可能使得包括人工智能在內(nèi)的高中各科選修模塊得以全面開設(shè)與實施。

三 高中人工智能課程的反思

通過調(diào)查訪談以及與相關(guān)授課教師的交流,筆者了解到高中人工智能課程的教學(xué)情況和教師的經(jīng)驗體會。總體來說,該課程的推進情況不如預(yù)期理想,需要從課程的設(shè)計、管理、教學(xué)以及評價等方面進行反思。

(1) 課程設(shè)計

本次高中信息技術(shù)課程改革將原來的一門課程分解為1個必修模塊和5個選修模塊,從而給學(xué)生提供多樣化的選擇。“人工智能初步”選修模塊是作為智能信息技術(shù)處理專題設(shè)置的,以反映信息技術(shù)學(xué)科的發(fā)展趨勢,體現(xiàn)教育的時代性要求。課程設(shè)置的目的在于使學(xué)生在技術(shù)掌握與使用的過程中,逐漸領(lǐng)會信息技術(shù)在現(xiàn)代社會中的應(yīng)用以及對科學(xué)技術(shù)和人類發(fā)展的深遠意義[6]。然而,以上的描述更多是該模塊的隱性價值,相比其他模塊該課程的顯性價值并不是很直觀。而一線的信息技術(shù)教師較多關(guān)注的是該課程的顯性價值:課程能給學(xué)生帶來些什么?學(xué)生的實踐能力能否有較大提高?教師們在沒有找到一個合理的價值依托之前,一般不會貿(mào)然開課。這一點值得課程設(shè)計者和教研人員的深刻思考。

通過網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查,不少教師認為人工智能課程在高中開設(shè)是有一定必要性的[7],但并不意味著所有的學(xué)生都需要學(xué)習(xí)該課程。課程應(yīng)面向?qū)θ斯ぶ悄苡幸欢ㄅd趣的學(xué)習(xí)者,且最好有一定的基礎(chǔ)。事實上,相對于其他選修模塊,選擇人工智能課程的學(xué)生并不是很多。因此,結(jié)合我國目前的情況,可以考慮優(yōu)先在發(fā)達地區(qū)條件較好的部分學(xué)校開設(shè),再進一步利用其示范作用,以點帶面,逐步鋪開培訓(xùn)、指導(dǎo)、交流的規(guī)模和影響面,積極穩(wěn)妥地推進高中人工智能課程的建設(shè)。

(2) 課程管理

課程的有效管理有助于提高課程實施的質(zhì)量。上個世紀(jì)90年代以來,我國的中小學(xué)課程由原來的中央集權(quán)管理體制逐步轉(zhuǎn)變?yōu)閲摇⒌胤健W(xué)校的三級管理體制。國家負責(zé)課程的總體規(guī)劃,省級教育部門結(jié)合本地區(qū)實際制定課程計劃或?qū)嵤┓桨福鴮W(xué)校也將有權(quán)根據(jù)學(xué)校傳統(tǒng)或?qū)W生興趣開發(fā)適合本校的課程。目前人工智能課程雖然已被列入國家課程標(biāo)準(zhǔn),但在地方管理層面并未得到應(yīng)有的認可。部分地區(qū)考慮到高考因素,直接將人工智能模塊排除在學(xué)生的選擇范圍之外,無疑成為阻礙該課程順利實施的一個重要原因。

目前我國高中了解熟悉人工智能教學(xué)內(nèi)容、方法的教師十分缺乏,相關(guān)教育主管部門需加強該課程的師資培養(yǎng),邀請教材編寫人員和相關(guān)專家,積極開展各級培訓(xùn)、研討和交流活動,以務(wù)實的態(tài)度來聽取學(xué)科教師的意見,為他們提供一些明確的、可操作的指導(dǎo)和建議。也可以開展優(yōu)秀教學(xué)案例的征集和評獎,通過公開課的觀摩和點評活動,或吸納中學(xué)教師參與有關(guān)課程改革和教學(xué)研究的課題,以此提高教師參與改革的積極性。此外,國內(nèi)高等師范院校信息技術(shù)相關(guān)專業(yè)應(yīng)該對新課改作出及時的反應(yīng),針對高中信息技術(shù)各選修模塊為師范生開設(shè)相關(guān)的課程,為課改的成功實施提供后備師資力量的支持。

(3) 課程教學(xué)

從已開展的人工智能課程教學(xué)或?qū)嶒炃闆r來看,主要的教學(xué)體會包括:教學(xué)對象選取時要有針對性,不宜硬性指定,應(yīng)結(jié)合學(xué)習(xí)者自己的興趣和學(xué)習(xí)基礎(chǔ)供其自由選擇;由于課程的理論和技術(shù)的要求較高,不宜大量采用“講授法”進行教學(xué),應(yīng)設(shè)計一些有挑戰(zhàn)性的活動供學(xué)生實踐;為保證教學(xué)進度有序進行,可通過課堂小測及時鞏固所學(xué)內(nèi)容;應(yīng)提供良好的網(wǎng)絡(luò)條件和計算機設(shè)備以支持課程教學(xué)和實踐的順利開展。

國外一些高校通過遠程網(wǎng)絡(luò)的手段與中學(xué)合作開展人工智能教學(xué),加快了課程建設(shè)的步伐,并提高了教學(xué)質(zhì)量。大學(xué)負責(zé)教學(xué)網(wǎng)站的建設(shè)維護,主持與中小學(xué)的討論答疑,中學(xué)則負責(zé)課程教學(xué)的具體實施。文中個案也印證了這種做法的有效性:讓一些致力于高中人工智能課程研究的高校和部分條件較好的中學(xué)建立共同體,協(xié)作推動課程的實施。一方面,高校研究人員能為中學(xué)提供教學(xué)指導(dǎo)建議、技術(shù)和資源的支持;另一方面,中學(xué)的教學(xué)實踐也為高校進行課程教學(xué)研究提供了材料和依據(jù)。

(4) 課程評價

研究表明,評價目前已成為影響高中信息技術(shù)新課程實施的一個重要問題[8]。從本次課改的動因來看,針對我國現(xiàn)行教育體制下的高考選拔制度在很多方面呈現(xiàn)的弊端,新課改力圖在一定程度上改變這一局面,努力使學(xué)習(xí)者能夠真正獲得全面的發(fā)展。但是,在目前情況下以高考為“指揮棒”的評價體系短期內(nèi)仍然無法發(fā)生質(zhì)的變化。高中新課改實施以來,部分省份相繼將信息技術(shù)課程納入了高考的范疇,以往信息技術(shù)課程不受重視的情況逐漸得到了一些改善。然而,高考是否解決信息技術(shù)課程評價問題的一劑良藥,進而為人工智能課程的實施及其評價帶來新的希望,目前仍是值得懷疑和思考的問題。特別是當(dāng)前高考科目已經(jīng)較多,再增加科目無疑會加重學(xué)習(xí)者的負擔(dān),且很容易回到應(yīng)試教育的老路上。

其次,雖然新課程標(biāo)準(zhǔn)中提供了關(guān)于課程評價的建議,但是其中的內(nèi)容仍然比較抽象,可操作性不夠。如在信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)的評價建議中,提倡評價主體的多元化,關(guān)注學(xué)生的個別差異,綜合應(yīng)用多種過程性評價方式,適當(dāng)滲透表現(xiàn)性評價的理念,等等。這些內(nèi)容從理念上來講都是很好的,但是如何在教學(xué)實踐中加以操作實施,對一線教師而言仍是不夠明確和難以把握的問題。而且,信息技術(shù)課程的每個模塊各有特色,然而課程標(biāo)準(zhǔn)并未就此提供專門的評價建議。因此,一套科學(xué)合理、適合人工智能課程的評價體系和方法仍需要教研人員在實踐中不斷摸索總結(jié)。

參考文獻

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[6] 顧建軍等.技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)(實驗)解讀[M].武漢:北教育出版社,004:9.

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董文娟1,黃堯2(1.天津大學(xué)教育學(xué)院,天津300350;2.北京師范大學(xué)國家職業(yè)教育研究院,北京100875)

摘要:順應(yīng)人工智能時代的浪潮,基于新興技術(shù)的職業(yè)教育變革及新模式建構(gòu)勢在必行。該文從職業(yè)教育智慧化、經(jīng)濟發(fā)展、政策保障、信息化生態(tài)重構(gòu)四個方面,剖析了人工智能時代職業(yè)教育變革的現(xiàn)實訴求,并進一步分析了當(dāng)前職業(yè)教育外部環(huán)境及其自身發(fā)展的困境。人工智能背景下職業(yè)教育的變革體現(xiàn)出融合、創(chuàng)新、跨界、終身化的新特征。基于此,從課程、教學(xué)、學(xué)習(xí)、環(huán)境、教師發(fā)展、評價、教育管理及組織等方面,探究職業(yè)教育的變革路徑及模式建構(gòu)。最后探討了職業(yè)教育模式變革還面臨回歸教育本質(zhì)、規(guī)避技術(shù)弊端等挑戰(zhàn),并提出“適應(yīng)—引領(lǐng)人工智能”的發(fā)展目標(biāo)。

關(guān)鍵詞:人工智能;職業(yè)教育變革;模式建構(gòu);智慧化

“人工智能的迅速發(fā)展將深刻改變?nèi)祟惿鐣睢⒏淖兪澜纭L貏e是在移動互聯(lián)網(wǎng)、超級計算等新理論、新技術(shù)及經(jīng)濟社會發(fā)展強烈需求的共同驅(qū)動下,人工智能發(fā)展呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等新特征。”[1]人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力,為我國供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革下的“新常態(tài)”經(jīng)濟發(fā)展注入新動能,使人們的思維模式和生活方式發(fā)生了深刻變革。近年來,國家高度重視與社會經(jīng)濟發(fā)展聯(lián)系最為密切的職業(yè)教育,積極推進職業(yè)教育信息化,運用人工智能改革教學(xué)方法和人才培養(yǎng)模式,構(gòu)建新型智能職教體系,提升信息技術(shù)引領(lǐng)職業(yè)教育創(chuàng)新發(fā)展的能力。

一、人工智能背景下職業(yè)教育變革的現(xiàn)實訴求

人工智能對傳統(tǒng)教育理念產(chǎn)生了革命性沖擊,職業(yè)教育結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整,勞動力素質(zhì)與市場需求的矛盾、學(xué)習(xí)方式與自我價值實現(xiàn)的矛盾等促使職業(yè)教育向智慧化、智能化發(fā)展。目前,我國處于教育信息化2.0、工業(yè)4.0的新時期,全球范圍內(nèi)新一輪的科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在加速進行。“一帶一路”“中國制造2025”人工智能等重大國家戰(zhàn)略的提出,及以新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)為特征的新興經(jīng)濟模式要求教育領(lǐng)域,尤其是職業(yè)教育培養(yǎng)行業(yè)、產(chǎn)業(yè)急需的技術(shù)技能型、智慧型人才,具備更高的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力和跨界整合能力,促進智慧化發(fā)展,助力經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級。

(一)職業(yè)教育智慧化訴求:職業(yè)教育信息化發(fā)展的必然選擇

“智慧教育是以物聯(lián)網(wǎng),大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)為依托,創(chuàng)造智慧教學(xué)環(huán)境,轉(zhuǎn)換教育方法,內(nèi)容與手段,注重教育網(wǎng)絡(luò)化,個性化和智能化的一種教育新模式。”[2]智慧教育作為“一種由學(xué)校、區(qū)域或國家提供的高學(xué)習(xí)體驗、高內(nèi)容適配性和高教學(xué)效率的教育行為(系統(tǒng))”,被視為教育信息化發(fā)展的高端形態(tài)[3]。因此,職業(yè)教育的智慧化并非簡單的數(shù)字化,強調(diào)信息技術(shù)推動職業(yè)教育教學(xué)模式和方法的變革,改變思維模式,創(chuàng)建價值等方面共享的學(xué)習(xí)共同體,培養(yǎng)創(chuàng)新型、智慧型人才。

職業(yè)教育智慧化是職業(yè)教育信息化發(fā)展的必然選擇。目前,我國的職業(yè)教育信息化水平正在穩(wěn)步提高,投入持續(xù)增加,各種智能信息技術(shù)應(yīng)用于教育教學(xué)、實習(xí)實訓(xùn)、測量評價等領(lǐng)域,并逐步成熟,正在努力打造一個信息化、智慧化的現(xiàn)代職業(yè)教育生態(tài)系統(tǒng)。新時期我國很多地區(qū)及職業(yè)院校積極提升現(xiàn)有信息化系統(tǒng)的智慧化水平,積極創(chuàng)建智慧校園、智慧社區(qū)等,逐步實現(xiàn)了組織管理的智慧化、資源環(huán)境的智慧化和服務(wù)評價的智慧化。

(二)經(jīng)濟發(fā)展訴求:人工智能時代的新興經(jīng)濟需要高技能智慧型人才

人工智能時代職業(yè)教育運用移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù),與經(jīng)濟及其他部門跨界融合,不斷創(chuàng)造新產(chǎn)品、新業(yè)務(wù),推動職業(yè)教育模式創(chuàng)新,形成了以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)設(shè)施、人工智能為實現(xiàn)手段的經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)。人工智能時代是以現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)為支撐的新時代,各行各業(yè)的運作發(fā)展和對知識技術(shù)的掌握要求達到了更高層面,相應(yīng)的教育需求也有所提升,市場環(huán)境渴求勇于創(chuàng)新、個性化的高技能智慧型人才。職業(yè)教育要應(yīng)對行業(yè)上升發(fā)展的勞動力需求問題,基于人工智能應(yīng)用,提高技能培養(yǎng)層級,以適應(yīng)新的社會勞務(wù)需求。現(xiàn)代企業(yè)生產(chǎn)依托互聯(lián)網(wǎng)科技,與智能化設(shè)備直接聯(lián)接,通過數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用,促進科技成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。勞動密集型企業(yè)已不適應(yīng)現(xiàn)代行業(yè)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展,需升級為網(wǎng)絡(luò)智能型,與此同時,職業(yè)院校的課程模式、專業(yè)設(shè)置、實習(xí)實訓(xùn)、師資結(jié)構(gòu)等也做出相應(yīng)的調(diào)整和革新,既促進了職業(yè)教育的智慧化、智能化,又推動了產(chǎn)業(yè)升級和工業(yè)變革。

(三)政策保障:國家從宏觀層面保障人工智能時代的職業(yè)教育發(fā)展

2016年是我國人工智能元年,2017年我國頒布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,提出了“將發(fā)展人工智能放在國家戰(zhàn)略層面進行系統(tǒng)謀劃和布局”,這預(yù)示著我國人工智能時代的全面到來,為我國職業(yè)教育的發(fā)展提供了良好的宏觀政策環(huán)境。人工智能給職業(yè)教育帶來了符合時代精神的新內(nèi)容,積極融合信息技術(shù),整合職業(yè)教育資源,提升公共服務(wù)水平,影響和改變了原有的教育生態(tài)。緊密依托信息共享平臺,突破時空限制,讓學(xué)習(xí)者自我選擇,更加人性化和智能化。我國很多職業(yè)院校已經(jīng)開啟了智慧校園的行動計劃,一些大中城市也在積極制定實施智慧城市的發(fā)展規(guī)劃,在良好的政策保障中提升智慧化水平。

(四)信息化生態(tài)重構(gòu)訴求:人工智能時代的職業(yè)教育變革是對職業(yè)教育信息化生態(tài)系統(tǒng)的重構(gòu)

“依據(jù)《2006-2020年國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略》,我國正在有序推進數(shù)字教育向智慧教育的躍遷升級和創(chuàng)新發(fā)展。”[4]在新興智能信息技術(shù)的催促下,技術(shù)變革帶來了職業(yè)教育系統(tǒng)的顛覆性創(chuàng)新改革,打破現(xiàn)有的條條框框,改革傳統(tǒng)教育模式,再造教育業(yè)務(wù)新流程。在職業(yè)教育領(lǐng)域創(chuàng)新應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等先進技術(shù),提升各科各門教育教學(xué)業(yè)務(wù),打造各級各類智能實訓(xùn)部門、培訓(xùn)機構(gòu),覆蓋貫通中高職院校,整合系統(tǒng)內(nèi)外現(xiàn)有資源,推進智慧教育生態(tài)有序發(fā)展,為各類用戶提供最適合、最智能的職業(yè)教育資源和服務(wù),完成對職業(yè)教育信息化生態(tài)系統(tǒng)的重構(gòu)。

二、當(dāng)前職業(yè)教育發(fā)展的現(xiàn)實困境

人工智能對各行各業(yè)的影響具有革命性和顛覆性,可能帶來新的發(fā)展機遇,也可能帶來不確定性的挑戰(zhàn),比如可能會改變就業(yè)結(jié)構(gòu)、影響政府管理、威脅經(jīng)濟安全等,還可能會沖擊法律與社會倫理,影響社會穩(wěn)定乃至全球治理。當(dāng)前,人工智能與“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”浪潮席卷而來,職業(yè)院校既是人工智能應(yīng)用的戰(zhàn)場,又是培養(yǎng)技術(shù)創(chuàng)新型人才的“夢工廠”[5]。人工智能時代的職業(yè)教育信息化發(fā)展迅速,影響是廣而深的,對職業(yè)教育外部環(huán)境及其本身都造成了極大的沖擊。

(一)職業(yè)教育外部環(huán)境發(fā)展困境

“據(jù)聯(lián)合國教科文組織預(yù)測,到2020年,人工智能將替代20億個工作崗位”[6],那些技術(shù)含量低、重復(fù)性強的技能將被智能機器、數(shù)碼設(shè)備所替代,工業(yè)機器人也將大面積應(yīng)用。智能設(shè)備替代行業(yè)勞動力,能夠降低勞動成本,且具有高效、易操作等競爭優(yōu)勢。傳統(tǒng)職業(yè)教育培養(yǎng)模式很難適應(yīng)未來行業(yè)、產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需求,人工智能沖擊職業(yè)教育就業(yè)崗位,撼動其所依附的崗位基礎(chǔ),對職業(yè)教育的生存與定位產(chǎn)生了威脅。因此,根據(jù)智能時代職業(yè)教育的崗位特征與需求,提升職業(yè)人才的知識結(jié)構(gòu)和專業(yè)技能,是新形勢下職業(yè)教育的發(fā)展方向。

(二)職業(yè)教育自身發(fā)展困境

近年來,人工智能在職業(yè)教育領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用和提高是目前職業(yè)教育的發(fā)展趨勢。我國重視職業(yè)教育信息化、智能化發(fā)展,各級各類職業(yè)院校在信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、校園信息化管理等方面都有了顯著提升,但信息技術(shù)與職業(yè)教育的深度融合仍不夠緊密,表現(xiàn)出信息化管理效率低、科學(xué)決策水平低等現(xiàn)象。人工智能背景下職業(yè)教育自身發(fā)展的困境表現(xiàn)在:

1.課程與教學(xué)困境

職業(yè)院校新課程改革提倡構(gòu)建智慧課堂,制定個性化學(xué)習(xí)計劃,注重課堂實施效果。但目前的實際課程教學(xué)仍是以教師為中心,強調(diào)知識的灌輸,重視統(tǒng)一性和計劃性,與教育改革提倡的個性化教學(xué)相去甚遠。教學(xué)方法、教學(xué)理念更新慢,很難激發(fā)學(xué)生的內(nèi)在學(xué)習(xí)動力,創(chuàng)新性思維弱,使得個性化教育的無法實現(xiàn)。近年來,中央、省、市、縣四級教育平臺逐步建立起來,課程與教學(xué)的層級設(shè)計逐步完善,但在實施的過程中,各級平臺之間存在溝通不暢等問題,各級資源內(nèi)容不系統(tǒng),不銜接,導(dǎo)致無序疊加和資源的重復(fù)浪費,“精品課程”等項目豐富了課程資源,但質(zhì)量不高。在線課程與教學(xué)以傳統(tǒng)的科目、章節(jié)為單元,構(gòu)建系統(tǒng)性的在線教育內(nèi)容,為用戶提供專業(yè)化的知識選擇,但由于受時間條件等限制,大多數(shù)受教育者習(xí)慣于碎片化學(xué)習(xí),連貫性和整體性差,缺乏對課程與教學(xué)體系的系統(tǒng)性學(xué)習(xí)。

2.認知困境

隨著人工智能時代的到來,許多職業(yè)院校將“未來教室”“智慧課堂”定位為未來發(fā)展方向,進行了多種嘗試和改革,如MOOC混合教學(xué)、翻轉(zhuǎn)課堂、多屏教學(xué)等,但“管理者和施教者對智慧教育的理解多停留在‘智慧課堂=多媒體+傳統(tǒng)教學(xué)的層面’,教學(xué)觀念和思維依然固化,并沒有因為新技術(shù)的參與而得到實質(zhì)改變”[7],缺乏對多媒體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和智能學(xué)習(xí)平臺的深層認識,更缺乏對管理評價和互動交流等模塊的理解與掌握,雖投入大量人力財力采購了數(shù)量巨大、設(shè)備精良的多媒體設(shè)備和智能服務(wù)設(shè)備,但沒有充分有效使用,大大限制了智慧教育的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

3.用戶困境

傳統(tǒng)教學(xué)以群體教育為基本單元,教師和學(xué)習(xí)者作為學(xué)習(xí)共同體,在管理、學(xué)習(xí)的互動過程中形成強大的群體約束力,促進雙方共同進步。在信息化教育時代,學(xué)習(xí)者自由掌握學(xué)習(xí)時間和進度,遇到問題可能無法及時解決并獲得反饋,無法進行面對面交流,因此,基于人工智能網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)平臺,學(xué)習(xí)者需要高自控力、高學(xué)習(xí)能力才能適應(yīng)這種全新的學(xué)習(xí)方式。

4.評價困境

傳統(tǒng)的評價方式多依靠經(jīng)驗和觀察,智慧型評價則是基于學(xué)習(xí)過程的一種發(fā)展性評價,以采集到的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)為客觀基礎(chǔ)。在人工智能、數(shù)字信息化環(huán)境下教育效果的評價實際要受到很多因素的影響和局限,在信息技術(shù)與職業(yè)教育融合的過程之中,許多智能技術(shù)應(yīng)用于教育教學(xué)實踐,難以進行定性定量的智慧評價,如互動交流及深層次的學(xué)習(xí)評價等。

三、人工智能背景下職業(yè)教育變革的新特征

人工智能帶來了思維模式的創(chuàng)新,改變了人們認識問題、思考和解決問題的方式,越來越多地依賴人與智能網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同創(chuàng)新。人工智能背景下的職業(yè)教育變革圍繞經(jīng)濟社會發(fā)展大局,“主動服務(wù)國家重大發(fā)展戰(zhàn)略,加大虛擬現(xiàn)實、云計算等新技術(shù)應(yīng)用,體現(xiàn)校企合作、知行合一等職教特色,以應(yīng)用促融合、以融合促創(chuàng)新、以創(chuàng)新促發(fā)展。”[8]人工智能背景下職業(yè)教育的變革必將加速推進職業(yè)教育的現(xiàn)代化、智能化進程,表現(xiàn)出了融合、創(chuàng)新、跨界和終身化的新特征。

(一)融合

人工智能技術(shù)科學(xué)應(yīng)用于當(dāng)前職業(yè)教育,在最短的時間內(nèi)整合、重組大量的知識信息,形成科學(xué)的技術(shù)技能知識體系,為職業(yè)教育資源、企業(yè)資源、產(chǎn)業(yè)資源、社會資源等一切有可能聯(lián)結(jié)的資源融合提供了可能。為促進職業(yè)教育的智慧化發(fā)展,在現(xiàn)有的合作模式、集團模式、產(chǎn)教融合模式等實體協(xié)作發(fā)展的基礎(chǔ)上,建立智能互動的智慧教育供給平臺、常態(tài)化智慧課堂和大數(shù)據(jù)化智慧教育生態(tài)系統(tǒng),為我國新興經(jīng)濟發(fā)展提供高技能、智慧型人才支撐。

(二)創(chuàng)新

信息化時代下“變”為創(chuàng)新立足之要點。創(chuàng)新時代最需要提升的就是創(chuàng)造智慧。“由知識的理解記憶,轉(zhuǎn)向知識的遷移、應(yīng)用并最終指向創(chuàng)造發(fā)明”[9],以提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)能力和應(yīng)用能力,提升其創(chuàng)新思維和智慧思維,不斷開拓人類社會發(fā)展的高度和寬度。智能化、信息化的時代是創(chuàng)新不斷的時代,是原有知識不斷被更新、技術(shù)不斷被升級的時代。人工智能促使社會化協(xié)同大規(guī)模發(fā)展,促進職業(yè)教育體系核心要素的重組與重構(gòu),創(chuàng)新生產(chǎn)關(guān)系,呈現(xiàn)出新的協(xié)作架構(gòu),開創(chuàng)了新的教育供給方式,增加了教育的選擇性,推動了教育的民主化。學(xué)習(xí)者能夠按照自己的價值觀、興趣與愛好等選擇適合自己個性發(fā)展的學(xué)習(xí)方式和學(xué)習(xí)內(nèi)容,促進學(xué)習(xí)者個性化、多樣化發(fā)展,最終實現(xiàn)教育公平。

(三)跨界

智能科學(xué)與職業(yè)教育連接起來,搭建起兩者溝通的橋梁,跨越了人工智能虛擬教育和線下實體教育的界限,實現(xiàn)了兩者之間的融合。教育供給由競爭資源轉(zhuǎn)變?yōu)閰f(xié)同合作,直線型的中心組織管理轉(zhuǎn)向去中心化、泛化管理。通過大數(shù)據(jù)智能技術(shù)平臺、遠程教育平臺等對職業(yè)教育資源進行整合共享,跨越教育邊界,與市場、行業(yè)、企業(yè)以及職業(yè)教育培訓(xùn)機構(gòu)對接,提供更加便捷的智慧化服務(wù)。

(四)終身化

人工智能時代職業(yè)教育的變革堅持“以人為本”的教育理念,滿足學(xué)習(xí)者在任意時間、任意地點、以任意方式、任意步調(diào)終身學(xué)習(xí)的需求[10]。打破了地域和時間的限制,體現(xiàn)了教育的泛在化、個性化和終身化,與終身教育理念的發(fā)展目標(biāo)不謀而合。人工智能時代社會經(jīng)濟發(fā)展加快,人們追求高層次自我價值的實現(xiàn),充分體現(xiàn)出終身學(xué)習(xí)的必要性和緊迫性。目前,我國正在積極創(chuàng)建泛在學(xué)習(xí)環(huán)境,致力于構(gòu)建終身化學(xué)習(xí)型社會,努力創(chuàng)造有利條件向全民提供終身教育與學(xué)習(xí)的機會。

四、人工智能背景下職業(yè)教育發(fā)展的模式建構(gòu)

人工智能背景下職業(yè)教育的變革預(yù)示著全新思維意識形態(tài)、社會發(fā)展形態(tài)的變革,重塑職業(yè)教育可持續(xù)發(fā)展的新思維,重構(gòu)信息時代職業(yè)教育的價值鏈和生態(tài)系統(tǒng)。智能化技術(shù)科學(xué)將現(xiàn)代職業(yè)教育內(nèi)部各要素,以及內(nèi)部要素與外部環(huán)境之間,通過虛擬技術(shù)和智能化手段互聯(lián)貫通,突破傳統(tǒng)教育價值的鏈狀模式,使職業(yè)教育由傳統(tǒng)模式走向“人工智能+職業(yè)教育”模式的建構(gòu)。人工智能對職業(yè)教育課程、教學(xué)、評價、管理、教師發(fā)展等方面產(chǎn)生系統(tǒng)性影響,為職業(yè)教育提高教育質(zhì)量和提升服務(wù)水平提供了技術(shù)支持和現(xiàn)實路徑,解決不能兼顧職業(yè)教育規(guī)模和質(zhì)量的矛盾問題。下面將從課程、教學(xué)、學(xué)習(xí)、環(huán)境、教師發(fā)展、評價、教育管理及組織等方面來探究職業(yè)教育的變革路徑及模式建構(gòu)。

(一)人工智能背景下職業(yè)教育的課程模式

人工智能時代的信息知識、科學(xué)技術(shù)正在以前所未有的速度增長、更新和迭代,呈現(xiàn)出了碎片化、多元化、創(chuàng)新性、社會性的特征。人工智能背景下職業(yè)教育的課程模式是為學(xué)習(xí)者提供按需可隨時選擇的知識儲備智能模式,解決了傳統(tǒng)職業(yè)院校課程教學(xué)的滯后性,呈現(xiàn)的是現(xiàn)代職業(yè)教育的前沿信息和內(nèi)容。課程革命愈演愈烈,靈活多樣的微課、慕課等形式層出不窮,在線課程將成為常態(tài),信息傳播媒介、知識獲取方式等都發(fā)生了巨大改變,課程內(nèi)容和結(jié)構(gòu)的表現(xiàn)形態(tài)、呈現(xiàn)方式、實施及評價等也都進行了相應(yīng)變革。智能化信息科學(xué)技術(shù)為課程的設(shè)計、架構(gòu)、實施提供了快捷和便利,為學(xué)習(xí)者的個性化、終身化選擇提供了多種渠道。人工智能背景下職業(yè)教育的課程模式的建構(gòu)表現(xiàn)為:首先,線上線下融合的大規(guī)模開放課程融入現(xiàn)代職業(yè)教育,課程的表現(xiàn)形態(tài)和實施途徑呈現(xiàn)出智能化、數(shù)字化、立體化的特征,成為學(xué)校常態(tài)課程的有機組成部分,為學(xué)習(xí)者提供了更多的可選擇機會,使實施個性化課程成為可能。現(xiàn)代職業(yè)教育的課程內(nèi)容強調(diào)學(xué)術(shù)性與生活性相互融合與轉(zhuǎn)化,融入社會資源,立足于我國社會經(jīng)濟的新常態(tài)和學(xué)習(xí)者的全面發(fā)展,實現(xiàn)社會化協(xié)同發(fā)展,共贏共創(chuàng);其次,課程實施的空間得以拓展,跨越了社會組織邊界、職業(yè)院校邊界,將從班級、年級、全校擴展到網(wǎng)絡(luò)社區(qū)以及更大的空間。課程的整體結(jié)構(gòu)從分散走向整合,以技術(shù)為媒介,形成跨學(xué)科、多學(xué)科整合的課程;最后,課程內(nèi)容的組織、課程的實施逐步模塊化、碎片化、移動化與泛在化,社會化分工更加精細,教師也將承擔(dān)教學(xué)設(shè)計、技術(shù)開發(fā)、在線輔導(dǎo)等不同的角色。

(二)人工智能背景下職業(yè)教育的教學(xué)模式

人工智能時代將信息技術(shù)有效地融合于職業(yè)教育各學(xué)科的教學(xué)過程,從知識的傳遞轉(zhuǎn)變?yōu)檎J知的建構(gòu),從注重講授和內(nèi)容,轉(zhuǎn)變成重視學(xué)習(xí)過程[11],構(gòu)建“以教師為主導(dǎo),以學(xué)生為主體”的以數(shù)字化、智能化為特征的智慧教學(xué)模式,重視學(xué)生的主體地位,引導(dǎo)學(xué)生“自主、探究、合作”。人工智能背景下職業(yè)教育的教學(xué)模式的建構(gòu)表現(xiàn)為:首先,人們的學(xué)習(xí)方法、認知方式和思維模式已經(jīng)發(fā)生了巨大的轉(zhuǎn)變。信息化教學(xué)使得信息技術(shù)已成為學(xué)習(xí)者認知的必要工具,認知方式也由“從技術(shù)中學(xué)”轉(zhuǎn)型為“用技術(shù)學(xué)”。其次,信息化教學(xué)的重點從“面向內(nèi)容設(shè)計”轉(zhuǎn)變到“面向?qū)W習(xí)過程設(shè)計”,更加重視學(xué)習(xí)者發(fā)現(xiàn)問題、分析和解決問題能力的培養(yǎng),關(guān)注學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程,以及其獲得學(xué)習(xí)活動的體驗。同時,信息化教學(xué)要將課堂內(nèi)的學(xué)習(xí)知識和課堂外的實踐活動聯(lián)結(jié)互動,按照學(xué)習(xí)者的個性化需求和認知方式自主選擇學(xué)習(xí)內(nèi)容。第三,智慧教學(xué)將成為課堂教學(xué)的新重點。日常教學(xué)工作形態(tài)不再是點線面的連接,而是呈現(xiàn)為智能化、立體化的教學(xué)空間,智慧課堂將會促進學(xué)習(xí)者的深度學(xué)習(xí)、交互學(xué)習(xí)和融合學(xué)習(xí),智能備課、批閱以及個性化指導(dǎo)等也將成為教育者新的教學(xué)工作形式。從機械評價學(xué)習(xí)結(jié)果轉(zhuǎn)變成適應(yīng)性評價學(xué)習(xí)結(jié)果。第四,在線教學(xué)、整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)法將成為新的教學(xué)形態(tài),促進教育均衡發(fā)展,實現(xiàn)跨學(xué)校、跨區(qū)域的流轉(zhuǎn)。移動學(xué)習(xí)、遠程協(xié)作等信息化教學(xué)模式,能夠?qū)崿F(xiàn)教師的“教”與學(xué)生的“學(xué)”的全面實時互動,最大限度地調(diào)動學(xué)習(xí)者的主觀能動性,提升教學(xué)質(zhì)量與人才培養(yǎng)質(zhì)量。

(三)人工智能背景下職業(yè)教育的學(xué)習(xí)模式

智能系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)為學(xué)習(xí)者提供了豐富多元的學(xué)習(xí)資源和環(huán)境,推進了教育教學(xué)活動與學(xué)習(xí)環(huán)境的融合發(fā)展,人工智能背景下職業(yè)教育的學(xué)習(xí)模式也逐步建立起來,具體表現(xiàn)為:首先,智能時代的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)全面覆蓋每一個人、每一個角落,活動空間由課堂內(nèi)拓展到課堂外,學(xué)習(xí)與非正式學(xué)習(xí)正在互相補充、互相與融合,導(dǎo)致學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為變化、學(xué)習(xí)方式的革新。其次,基于互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)了一批創(chuàng)新的學(xué)習(xí)方式,借助情景感知技術(shù)及智慧信息技術(shù),進行真實過程體驗的情境學(xué)習(xí),促進學(xué)習(xí)者知識遷移運用的情境化和社會化。第三,借助互聯(lián)網(wǎng)云技術(shù)和各種應(yīng)用工具,學(xué)習(xí)者可根據(jù)自身學(xué)習(xí)需求,選擇最優(yōu)學(xué)習(xí)方式,也可利用數(shù)據(jù)分析技術(shù),追蹤記錄學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)交互過程,隨時隨地獲取個性化教學(xué)服務(wù)和量身定制的學(xué)習(xí)資源,拓寬了智慧教育視野。第四,各職業(yè)院校開始拓展校園智慧學(xué)習(xí)的時間和空間,以實現(xiàn)虛擬和現(xiàn)實相互結(jié)合的智慧校園育人環(huán)境。推進網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間建設(shè),加強教與學(xué)全過程的數(shù)據(jù)采集和分析,“引導(dǎo)各地各職業(yè)院校開發(fā)基于工作過程的虛擬仿真實訓(xùn)資源和個性化自主學(xué)習(xí)系統(tǒng)”[12],強化優(yōu)質(zhì)資源在學(xué)習(xí)環(huán)境中的實際應(yīng)用。

(四)人工智能背景下職業(yè)教育的環(huán)境模式

智慧教育環(huán)境是以大數(shù)據(jù)、多媒體、云計算等智能信息技術(shù)為基礎(chǔ)而構(gòu)建的虛實融合、智能適應(yīng)的均衡化生態(tài)系統(tǒng)。信息技術(shù)與職業(yè)教育的深度融合,為師生的全面發(fā)展提供了智慧化的成長環(huán)境,如智慧云平臺、智慧校園。人工智能背景下職業(yè)教育的環(huán)境模式的建構(gòu)表現(xiàn)為:首先,智慧教育環(huán)境將信息技術(shù)與職業(yè)教育服務(wù)結(jié)合、面對面教學(xué)和在線學(xué)習(xí)結(jié)合,形成數(shù)字化的、虛實結(jié)合的職業(yè)教育智能服務(wù)新模式。其次,智慧教育環(huán)境將促進各種智能化、數(shù)字化信息技術(shù)融入職業(yè)院校的各個業(yè)務(wù)范圍和業(yè)務(wù)領(lǐng)域,與系統(tǒng)內(nèi)的其他業(yè)務(wù)橫向互聯(lián)、縱向貫通,且信息能夠適時生成和采集,全過程實現(xiàn)數(shù)字化與互聯(lián)化。第三,智慧教育環(huán)境能夠感知學(xué)習(xí)者所處的學(xué)習(xí)情境,理解學(xué)習(xí)者的行為與意圖,滿足學(xué)習(xí)者的個性化需求,提供多元化的適應(yīng)服務(wù)和智能感知的信息服務(wù)。互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用基于智能數(shù)據(jù)分析,實現(xiàn)智能調(diào)節(jié)與自動監(jiān)控,為學(xué)習(xí)者提供定制式的學(xué)習(xí)服務(wù)和個性化的學(xué)習(xí)環(huán)境。未來教室必將變成“虛擬+現(xiàn)實”的智慧課堂,在網(wǎng)絡(luò)空間中參與線上課程、線下活動,實現(xiàn)線上線下互動交流。同時,智慧校園的創(chuàng)建和管理,能夠?qū)γ總€班級、學(xué)區(qū)進行動態(tài)管理,構(gòu)建出一個以問題、任務(wù)為線索,學(xué)生實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)的知識體系和促進師生互動、生生互動的智慧管理平臺。到2020年,“90%以上的職業(yè)院校建成不低于《職業(yè)院校數(shù)字校園建設(shè)規(guī)范》要求的數(shù)字校園,各地普遍建立推進職業(yè)教育信息化持續(xù)健康發(fā)展的政策機制”[13],以學(xué)習(xí)者為中心的自主、泛在學(xué)習(xí)普遍開展,精準(zhǔn)的智能服務(wù)能夠滿足職業(yè)教育的終身化定制。

(五)人工智能背景下職業(yè)教育的教師發(fā)展模式

人工智能背景下職業(yè)教育的變革對教師的專業(yè)發(fā)展、素質(zhì)能力提出了新要求,改變了教師的能力結(jié)構(gòu)和工作狀態(tài)。教育信息化大背景下,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、多媒體手段的產(chǎn)生、智能化設(shè)備的使用極大提高了教師的專業(yè)發(fā)展和能力素養(yǎng),以適應(yīng)新課程改革與教育信息化的要求。人工智能背景下職業(yè)教育的教師發(fā)展模式的建構(gòu)表現(xiàn)為:首先,新時代教師專業(yè)發(fā)展的內(nèi)在要求和外在環(huán)境都要求教師能夠認識、了解和應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)工具,促使教師專業(yè)發(fā)展能力和素養(yǎng)的提升和豐富。其次,教師的專業(yè)發(fā)展要面向?qū)嶋H、情境化、網(wǎng)絡(luò)化的教學(xué)問題,教師需要在多變的教育情境中綜合運用核心教學(xué)技能,將信息技術(shù)知識、學(xué)科內(nèi)容知識、教學(xué)法知識很好地融合并遷移運用。新時代的教師要學(xué)會掌握使用智能化設(shè)備和數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)資源,積極加強與其他專家、教師的合作,或遠程工作,形成基于智慧教育技術(shù)的多元化的學(xué)習(xí)共同體。教師的工作狀態(tài)由個體的單獨工作轉(zhuǎn)變?yōu)槿后w的共同協(xié)作,大大提升了教師的工作效率。第三,信息化背景下教師的教學(xué)理念要發(fā)生轉(zhuǎn)變,由促進學(xué)生“接受學(xué)習(xí)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃咏?gòu)”,由“被動適應(yīng)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃訁⑴c”,越來越強調(diào)以學(xué)生為中心的過程體驗,從了解信息技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)檎莆罩腔劢逃夹g(shù),保持學(xué)科知識,教學(xué)方法,核心技術(shù)的動態(tài)平衡,促進學(xué)生智慧學(xué)習(xí)的發(fā)生。第四,信息化教師要學(xué)會使用智能化教育技術(shù),積極開發(fā)數(shù)字化學(xué)習(xí)資源,創(chuàng)設(shè)豐富多元的教學(xué)活動,鼓勵學(xué)生掌握智能信息工具,學(xué)會探究和解決問題,發(fā)展提升學(xué)生的創(chuàng)新思維能力和信息化學(xué)習(xí)能力。教師的信息化教學(xué)能力和素養(yǎng)全面提升,信息技術(shù)應(yīng)用能力實現(xiàn)常態(tài)化。

(六)人工智能背景下職業(yè)教育的評價模式

現(xiàn)代教育價值趨于多元,以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的智能化信息技術(shù)使教育評價在評價依據(jù)、評價內(nèi)容、評價主體等多個方面實現(xiàn)了全面轉(zhuǎn)變。人工智能背景下職業(yè)教育的評價模式的建構(gòu)表現(xiàn)為:首先,互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)應(yīng)用于學(xué)習(xí)過程使得伴隨式評價成為可能,更加關(guān)注學(xué)習(xí)者的個體差異和特點。強調(diào)過程評價和多元共同評價,更加客觀全面,重視評價過程的診斷與改進功能,以促進學(xué)習(xí)者的個性化發(fā)展。其次,互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、智能云技術(shù)的出現(xiàn)使得評價的技術(shù)和手段多樣化、智能化,節(jié)省人力物力財力,提高了評價的科學(xué)性、針對性。第三,以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的適應(yīng)性評價因人而異,可獲得及時反饋,可真實地測評學(xué)習(xí)者的認知結(jié)構(gòu)、能力傾向和個性特征等,從知識領(lǐng)域擴展到技能領(lǐng)域、情感、態(tài)度與價值觀,構(gòu)建以學(xué)習(xí)者核心素養(yǎng)為導(dǎo)向的教育測量與評價體系,促進學(xué)習(xí)者發(fā)展。

(七)人工智能背景下職業(yè)教育的管理模式

智能化信息技術(shù)、云計算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等能夠促進大規(guī)模社會化協(xié)同,拓展教育資源與服務(wù)的共享性,提高教育管理、決策與評價的智慧性,因此,基于互聯(lián)網(wǎng)的教育管理必將逐步走向“智慧管理”模式。人工智能背景下職業(yè)教育的管理模式的建構(gòu)表現(xiàn)為:首先,互聯(lián)網(wǎng)將家庭、學(xué)校、社區(qū)等緊密、方便地聯(lián)系在一起,拓寬了家長和社會機構(gòu)參與學(xué)校管理的渠道,各利益相關(guān)者可共同參與現(xiàn)代職業(yè)院校的學(xué)校管理,協(xié)作育人。其次,新時代的職業(yè)院校管理模式通過可視化界面進行智能化管理,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)幾乎全部數(shù)字化,能有效降低信息管理系統(tǒng)的技術(shù)門檻,使管理工作更加輕松、高效。通過深度的數(shù)據(jù)挖掘與分析,能夠?qū)崿F(xiàn)個性化、精準(zhǔn)資源信息的智能推薦和服務(wù),為管理人員和決策者提供及時、全面、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持,以提高決策的科學(xué)性。第三,通過互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)可以實現(xiàn)全方位、隨時的遠程監(jiān)督與指導(dǎo),從督導(dǎo)評估轉(zhuǎn)變?yōu)閷崟r評估,可以實現(xiàn)大規(guī)模的實時溝通與協(xié)作,促進社會化分工,促進職業(yè)院校內(nèi)部重構(gòu)管理業(yè)務(wù)流程,使管理智能化、網(wǎng)絡(luò)化、專業(yè)化。

(八)人工智能背景下職業(yè)教育的組織模式

人工智能時代信息科學(xué)技術(shù)的蓬勃發(fā)展沖擊著學(xué)校內(nèi)部的組織結(jié)構(gòu)向智能化、網(wǎng)絡(luò)化的方向發(fā)展,各職業(yè)院校需要合理調(diào)整內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)和資源分配,通過互聯(lián)網(wǎng)加快信息流動等方式,提高各職業(yè)院校組織管理的效率和活力。人工智能背景下職業(yè)教育的組織模式的建構(gòu)表現(xiàn)為:首先,當(dāng)今時代人工智能的產(chǎn)生不可能替代學(xué)校教育,但可以改變學(xué)校教育的基本業(yè)務(wù)流程。人工智能推動了學(xué)校組織結(jié)構(gòu)向網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展,教學(xué)與課程是提供信息數(shù)據(jù)的重要平臺,學(xué)校組織則構(gòu)成了教育大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。其次,“互聯(lián)網(wǎng)+職業(yè)教育”的跨界融合將打破學(xué)校的圍墻的阻隔,互聯(lián)網(wǎng)將學(xué)校組織與企業(yè)、科研院所等社會機構(gòu)緊密聯(lián)系起來,提供優(yōu)質(zhì)教育資源供給,共同承擔(dān)知識的傳授、傳播、轉(zhuǎn)化等功能,促進學(xué)校組織體系核心要素的重構(gòu)。第三,建設(shè)“智慧校園”,實現(xiàn)線上線下融合的智慧校園育人環(huán)境,實施一體化校園網(wǎng)絡(luò)認證,推動智能化教育資源共建共享,實現(xiàn)職業(yè)教育信息化建設(shè)的均衡發(fā)展。

五、人工智能背景下職業(yè)教育的模式變革面臨的挑戰(zhàn)及發(fā)展目標(biāo)

人工智能將推進大數(shù)據(jù)、云技術(shù)等智能信息技術(shù)深層次融入職業(yè)教育課程與教學(xué)、組織與管理、評價與反饋等領(lǐng)域,形成社會化多元供給,為學(xué)習(xí)者提供多樣化的參與方式、自主選擇的學(xué)習(xí)形式和及時獲得反饋的評價途徑,有利于實現(xiàn)職業(yè)教育的共建、共享、共治。但其全面實現(xiàn),還面臨著諸多挑戰(zhàn)。

(一)挑戰(zhàn)

首先,職業(yè)教育的新模式建構(gòu)需要充足的資金支持。各職業(yè)院校積極建構(gòu)智慧校園,努力實現(xiàn)智慧化產(chǎn)學(xué)研環(huán)境,打造一體化智慧城市網(wǎng)絡(luò)等核心技術(shù)的開發(fā),都需要資金的根本保障。政府要給予資金政策保障并加強監(jiān)管,資金管理部門要合理規(guī)劃,合理利用,專款專用,落到實處。其次,職業(yè)教育的新模式建構(gòu)的成果表現(xiàn)離不開學(xué)習(xí)者對技術(shù)的理解、掌握和應(yīng)用。在實際實施過程中,教育工作者既要利用信息技術(shù)優(yōu)勢變革職業(yè)教育,也要避免技術(shù)中心主義傾向,“避免一味追趕技術(shù)新潮而不顧學(xué)生身心健康等,技術(shù)本身是一個禍福相依的辯證法。”[14]第三,“目前的教育實踐中,仍未能充分實現(xiàn)人機合理分工和雙邊優(yōu)勢互補。人工智能終端系統(tǒng)擅長邏輯性、單調(diào)重復(fù)的工作,而人類則更適合情感性、創(chuàng)造性和社會性的工作。”[15]現(xiàn)階段,信息化技術(shù)水平還有待提高,智能機器不能完全勝任知識傳播、數(shù)據(jù)處理等工作,有待于進一步開發(fā)和完善,絕對依賴互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備,還存在一定的風(fēng)險。

(二)發(fā)展目標(biāo)

人工智能時代職業(yè)教育變革重新架構(gòu)了職業(yè)教育發(fā)展模式,完成了對資源的重新整合配置,改變了人的思維方式、學(xué)習(xí)方式和生活方式。人工智能時代下沒有職業(yè)教育模式的改革,就不可能建構(gòu)真正的現(xiàn)代化職業(yè)教育。人工智能背景下職業(yè)教育的發(fā)展目標(biāo)可以概括為個三方面:

1.“智慧腦”與“智能腦”融通

隨著第四次產(chǎn)業(yè)革命的到來,信息技術(shù)爆發(fā)式發(fā)展,造就了以電腦、互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的智能腦。職業(yè)教育智慧化發(fā)展的一個目標(biāo)就是如何讓學(xué)習(xí)者發(fā)揮人腦“智慧腦”與機器設(shè)備“智能腦”的“雙腦”共同協(xié)作[16]。人工智能時代職業(yè)教育與信息技術(shù)的深度融合,就是要通過“智慧腦”和“智能腦”的協(xié)同作用,發(fā)揮互補優(yōu)勢,進行融通式學(xué)習(xí),而不是簡單地人腦與電腦的技術(shù)對接。

2.“現(xiàn)實世界”與“虛擬世界”結(jié)合

在人工智能時代,網(wǎng)絡(luò)虛擬技術(shù)的發(fā)展使人類擁有了真實與虛擬兩個世界,虛擬信息技術(shù)的興起在一定程度上會影響職業(yè)教育的實體教育,實體教育的發(fā)展也需要虛擬技術(shù)的支撐。但在具體的學(xué)習(xí)實踐中,還會存在利用這兩個世界時顧此失彼、難以平衡的問題。目前,虛擬化教育技術(shù)在職業(yè)教育領(lǐng)域不斷應(yīng)用與推廣,職業(yè)教育的發(fā)展模式不斷優(yōu)化,使得職業(yè)院校線上線下的邊界逐漸消融,“現(xiàn)實世界”與“虛擬世界”更好地結(jié)合。人工智能時代職業(yè)教育的本質(zhì)沒有發(fā)生根本改變,學(xué)習(xí)者要學(xué)會利用這兩個世界虛實融合、高度互動,充分發(fā)揮出自身的優(yōu)勢,更好地學(xué)習(xí)與生活。

3.職業(yè)教育“適應(yīng)人工智能”發(fā)展為“引領(lǐng)人工智能”

人工智能為職業(yè)教育帶來了強大的技術(shù)支持,為職業(yè)教育帶來了便利。初始階段的職業(yè)教育基本知識和技能被數(shù)字化和智能化,通過人工智能相關(guān)課程,云教育模式,個性化學(xué)習(xí)計劃等,適應(yīng)并應(yīng)用人工智能,以提高職業(yè)教育的效率和質(zhì)量。職業(yè)教育重在技術(shù)創(chuàng)新,對于行業(yè)技術(shù)發(fā)展具有一定的引領(lǐng)性作用。未來人工智能將成為職業(yè)院校快速發(fā)展和轉(zhuǎn)型的技術(shù)支撐。“如某些職業(yè)院校基于自身優(yōu)勢專業(yè)與相關(guān)行業(yè)的智能自動化企業(yè)合作,實現(xiàn)以職業(yè)教育發(fā)展引領(lǐng)人工智能。”[17]目前,人工智能處于適應(yīng)性大發(fā)展階段,隨著信息化技術(shù)的提高和智能化設(shè)備的普及,人工智能時代必將由專用人工智能時代步入通用人工智能時代。在通用人工智能時代,人工智能與職業(yè)教育深度融合高效協(xié)作,職業(yè)教育完全適應(yīng)且完美應(yīng)用于人工智能,進一步引領(lǐng)人工智能發(fā)展,由“人工智能+職業(yè)教育”發(fā)展為“職業(yè)教育+人工智能”的時代。

第6篇:人工智能課程論文范文

關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;數(shù)據(jù)預(yù)處理;挖掘算法;Web挖掘;個性化推薦

中圖分類號:G642 文獻標(biāo)識碼:A

文章編號:1672-5913(2007)14-0027-03

1引言

數(shù)據(jù)挖掘是一門綜合性的交叉學(xué)科,它融合了概率統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、數(shù)據(jù)倉庫、人工智能、機器學(xué)習(xí)、信息檢索、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、高性能計算、數(shù)據(jù)可視化以及面向?qū)ο蠹夹g(shù)等,在保險業(yè)、電信業(yè)、交通業(yè)、零售業(yè)、銀行業(yè)正在被越來越廣泛深入地使用,同時在生物學(xué)、天文學(xué)、地理學(xué)等領(lǐng)域也逐漸顯現(xiàn)出技術(shù)優(yōu)勢,特別是在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)、個性化網(wǎng)站設(shè)計、電子商務(wù)系統(tǒng)、搜索引擎等方面數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)顯示出了獨特的魅力。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正在以一種全新的概念改變著計算機應(yīng)用的方式。

從最近計算機技術(shù)的發(fā)展以及學(xué)生就業(yè)方面來看,對本校的應(yīng)用性本科生開設(shè)“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”課程迫在眉睫。但數(shù)據(jù)挖掘給人的感覺就是“高深莫測”,當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域主要是博士生、碩士生研究的領(lǐng)域,數(shù)據(jù)挖掘課程也只在一些重點大學(xué)的研究生或高年級的本科生中開設(shè),應(yīng)用型本科院校以及一些高職高專幾乎都沒有開設(shè)此類課程。這限定了數(shù)據(jù)挖掘作為一門既有理論又有實踐價值學(xué)科的應(yīng)用和推廣,筆者認為很可惜。從計算機專業(yè)的學(xué)生的畢業(yè)設(shè)計以及就業(yè)角度分析,相當(dāng)多的同學(xué)以后會從事電子商務(wù)類軟件的開發(fā),而這類應(yīng)用目前都漸漸基于Web作為應(yīng)用平臺,面對的是海量的數(shù)據(jù)信息,因此讓學(xué)生掌握數(shù)據(jù)挖掘的思想和方法對提高計算機素養(yǎng)很有必要。即使將來從事控制、通信、游戲、圖像處理等軟件開發(fā),數(shù)據(jù)挖掘的思想和方法也很容易找到用武之地。

2數(shù)據(jù)挖掘課程開設(shè)的可行性分析

從計算機技術(shù)發(fā)展以及學(xué)生就業(yè)反饋的信息,筆者覺得數(shù)據(jù)挖掘的思想、方法以及算法對應(yīng)用型本科生是很重要的,并且讓學(xué)生掌握好這門課程也是完全可能的。我校從1998年以來一直在高年級本科生中開設(shè)了“人工智能”課程,但從教學(xué)效果上來看,很不理想。“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”這門課程在不少地方很像“人工智能”,“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”課程中的一些思想就是從“人工智能”中發(fā)展過來的,但是“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”課程與“人工智能”課程有一個本質(zhì)的區(qū)別,就是數(shù)據(jù)挖掘從誕生的一開始就是面向大量的、實際的數(shù)據(jù)庫信息,因此,具有極強的應(yīng)用性,如果將“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”課程看做是“數(shù)據(jù)庫技術(shù)”課程的自然延伸,同時充分利用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、人工智能、面向?qū)ο蠹夹g(shù)與方法、Web技術(shù)、概率統(tǒng)計等課程的基礎(chǔ),就能夠?qū)ⅰ皵?shù)據(jù)挖掘技術(shù)”課程開設(shè)好。于是兩年前,筆者在應(yīng)用型本科生中做了嘗試,就是取消原來的“人工智能”課程,取而代之的是“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”課程,從兩年的教學(xué)實踐以及教學(xué)效果上看,行之有效。并且在教學(xué)中發(fā)現(xiàn),雖然數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)要用到人工智能的一些思想和方法,但沒有“人工智能”課程作為前導(dǎo)課程,沒有任何影響,因為,數(shù)據(jù)挖掘中的一些人工智能思想在“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”課程的教學(xué)中是自成體系的,并且是以比“人工智能”中的方法更加簡單、更加直接、更加面向應(yīng)用的方式。開設(shè)“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”課程必須以下列的課程作為基礎(chǔ)(前導(dǎo)課程),當(dāng)然這些課程都是一些常規(guī)課程。

1) 必須深入學(xué)習(xí)一門程序設(shè)計語言,通過這門語言的學(xué)習(xí)可以掌握程序設(shè)計的基礎(chǔ)知識,并且掌握面向?qū)ο笏枷腴_發(fā)的精髓,能夠進行可視化程序設(shè)計。學(xué)習(xí)程序設(shè)計絕不是記住程序設(shè)計語言的語法就行了,而要努力做到將應(yīng)用中的思想變?yōu)槌绦颉_@一點是計算機專業(yè)學(xué)生的基本素養(yǎng)。這一環(huán)節(jié)沒有做好,其余的計算機專業(yè)的專業(yè)課程,如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫原理、編譯原理、軟件工程等就無法學(xué)習(xí),即使學(xué)了,也不能真正掌握。筆者從計算機發(fā)展和應(yīng)用角度,推薦學(xué)習(xí)C/C++和Java,要求對C++的模板以及STL或Java的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類(在Java的util包中)能夠較好掌握。

2) 掌握“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”課程,特別是“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”課程中的樹的特點和應(yīng)用。在“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”課程中,樹主要以二叉樹為主,對于一般的樹,在當(dāng)前的“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”課程的教學(xué)中都是將一般的樹轉(zhuǎn)化為二叉樹來進行處理的,但是在數(shù)據(jù)挖掘中這樣不太方便。數(shù)據(jù)挖掘中的很多算法都涉及到樹的應(yīng)用,并且大多都是不太規(guī)則的樹,在數(shù)據(jù)挖掘中,采用樹的思想與Java中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類或C++中的STL相結(jié)合的方法,能夠得到很好的效果。

3) 掌握“數(shù)據(jù)庫技術(shù)”課程中數(shù)據(jù)庫操作的特點和應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘的對象主要是數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),但作為數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)信息量往往很大,因此,為了提高挖掘的效率,需要建立數(shù)據(jù)倉庫,或者需要在算法上加工,盡量減少掃描數(shù)據(jù)庫的次數(shù)。

4) 掌握“Web技術(shù)”。這是因為Internet已經(jīng)廣泛應(yīng)用并且深入人心,未來的軟件相當(dāng)多的都是基于Web平臺之上,因此,對于Web挖掘不僅重要,而且具有直接的應(yīng)用價值。當(dāng)前Internet上的軟件如一些知名網(wǎng)站、搜索引擎以及一些電子商務(wù)系統(tǒng),采用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),得到了很多有價值的信息或提高了個性化能力,大大增強了企業(yè)的競爭力。因此,掌握“Web技術(shù)”課程對Web挖掘很有裨益。

5) 熟悉“概率統(tǒng)計”課程中的思維方式,對各種分布以及條件概率能夠熟練掌握,在數(shù)據(jù)挖掘中的分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等領(lǐng)域很多挖掘方法都靈活運用了概率統(tǒng)計中的思想和方法。

從“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”課程的教學(xué)實踐中明顯看出,主要需要以上幾門課程,并且教學(xué)結(jié)束后發(fā)現(xiàn),學(xué)生不僅能夠掌握數(shù)據(jù)挖掘的思想、方法以及算法,通過對一些主要的挖掘算法的實現(xiàn),對“數(shù)據(jù)庫技術(shù)”、“程序設(shè)計語言”、“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”、“Web技術(shù)”以及“概率統(tǒng)計”掌握得更加深刻,將“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”作為“數(shù)據(jù)庫技術(shù)”的自然延伸,是“程序設(shè)計語言”、“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”、“Web技術(shù)”以及“概率統(tǒng)計”的綜合運用得到良好效果。

3 “數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”課程的設(shè)置

一門課程的設(shè)置,不僅要根據(jù)當(dāng)前計算機技術(shù)的發(fā)展,同時也要根據(jù)當(dāng)前學(xué)生的就業(yè)需求,充分考慮到應(yīng)用型本科學(xué)生的特點。兩年前,經(jīng)過多方面的考慮以及參考了各種國內(nèi)國外數(shù)據(jù)挖掘的教材以及論文后決定,“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”課程教學(xué)學(xué)時定為32課時,講課22學(xué)時,上機實驗10學(xué)時。在這個總的學(xué)時定下來之后,就是對“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”課程的內(nèi)容設(shè)計,這是最重要的環(huán)節(jié)。精選出的內(nèi)容不僅要反映數(shù)據(jù)挖掘的特點以及最新發(fā)展,還要結(jié)合應(yīng)用型本科生的特點,要具有很強的針對性,重點要突出,要能夠“學(xué)以致用”。最后“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”課程的教學(xué)內(nèi)容如下:

1) 數(shù)據(jù)挖掘綜述2學(xué)時。本講側(cè)重于從兩、三個具體應(yīng)用領(lǐng)域進行分析得出采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要性與必要性,可以選取客戶關(guān)系管理、體育競技、信息安全和商業(yè)欺詐等作為案例,然后給出完整的數(shù)據(jù)挖掘定義和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分類,以及數(shù)據(jù)挖掘需要的一些前導(dǎo)課程的知識要點。

2) 數(shù)據(jù)挖掘過程及當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘的軟件工具2學(xué)時。數(shù)據(jù)挖掘的過程是數(shù)據(jù)抽取與集成、數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理、數(shù)據(jù)的選擇與整理、數(shù)據(jù)挖掘以及結(jié)論評估。本講重點講解挖掘的過程,強調(diào)數(shù)據(jù)預(yù)處理對挖掘的重要意義,對于缺省的值、殘缺的值等的處理方法。讓學(xué)生對數(shù)據(jù)挖掘的整體過程有清楚的理解。然后介紹一下當(dāng)前流行的商品化數(shù)據(jù)挖掘軟件如IBM的IntelligentMiner和加拿大Simon Fraser 大學(xué)的DBMiner。

3) 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘與序列模式挖掘6學(xué)時。在介紹關(guān)聯(lián)規(guī)則原理的基礎(chǔ)上,主要介紹著名算法Apriori及其改進、FP_Tree算法、用于序列模式挖掘的AprioriSome算法。每個算法需要2學(xué)時,對每個算法要進行徹底分析,不僅能夠理解算法的原理、思想以及過程,還要分析算法提出人為什么會提出這種算法,在日常生活中的含義是什么,算法的優(yōu)點和缺點是什么,以及如何用Java或C++來編程實現(xiàn)該算法。最后,對多層次關(guān)聯(lián)以及數(shù)量關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘做個簡單介紹即可。

4) 分類技術(shù)4學(xué)時。介紹分類的原理,主要講解ID3和C4.5、樸素貝葉斯分類,簡單介紹一下BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類。對于C4.5要求能夠從原理上把握整個算法,能夠進行連續(xù)值的離散化處理,理解C4.5比ID3的優(yōu)勢所在;對于樸素貝葉斯分類,要深刻理解該分類的原理以及貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)的工作原理。特別的,對于FP_TREE以及C4.5算法的實現(xiàn),需要用到不規(guī)則樹,提出用C++或Java解決這種不規(guī)則樹的方法。

5) 聚類技術(shù)4學(xué)時。在介紹聚類的重要性和分類的基礎(chǔ)上主要介紹劃分聚類PAM算法思想以及基于密度聚類DBSCAN,對于當(dāng)前重要的聚類STING和CLIQUE做個簡單介紹。最后,比較聚類和分類的不同之處。

6) Web挖掘與個性化推薦技術(shù)4學(xué)時。對于Web挖掘從內(nèi)容挖掘、訪問行為挖掘和結(jié)構(gòu)挖掘三個方面進行講解,重點講解個性化技術(shù)。對基于最小關(guān)聯(lián)規(guī)則集的個性化推薦以及基于協(xié)作篩的個性化推薦作深入剖析,并指出在當(dāng)今網(wǎng)站設(shè)計中的重要意義。

7) 上機實驗設(shè)計。精選五個上機實驗。第一個實驗是關(guān)聯(lián)規(guī)則的Apriori算法或FP_Tree算法的實現(xiàn),兩個任選一個,如果選擇Apriori的話,需要采取一些效率改進措施;第二個實驗是序列模式挖掘中的AprioriSome算法;第三個實驗是分類技術(shù)中的ID3或C4.5算法,這兩個算法的主體相同,任做一個即可;第四個實驗是聚類中的PAM或DBSCAN算法,兩個任選一個;第五個實驗是利用協(xié)作篩進行個性化網(wǎng)站的智能推薦。以上五個實驗每個實驗2學(xué)時,建議編程語言采用Java或C++,最后挖掘結(jié)果具有可理解性。

當(dāng)然,以上的課程內(nèi)容設(shè)計會隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展,不斷進行微調(diào),以適應(yīng)不斷變化的計算機技術(shù)發(fā)展與社會需求。

4 “數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”教學(xué)實踐總結(jié)

兩年前,雖然已對“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”課程作了充分準(zhǔn)備,但在剛開設(shè)這門課程的時候,很擔(dān)心這門“高深莫測”的課程的教學(xué)效果。但經(jīng)過兩年的教學(xué)實踐發(fā)現(xiàn),這門課程的教學(xué)效果比預(yù)想的還要好。通過對該門課程的學(xué)習(xí),學(xué)生不僅基本掌握了數(shù)據(jù)挖掘的基本原理和算法,同時對以前的一些主干課程如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的理解和運用有了非常深刻的認識。更為重要的是,本課程的五個實驗都是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中最經(jīng)典、最重要的算法,通過對這些算法的編程實現(xiàn),不僅理解了數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵算法的精髓,同時,這些數(shù)據(jù)挖掘算法實現(xiàn)的程序經(jīng)過不斷改進、加工,性能不斷提高,由于都是源代碼,可以將這些算法應(yīng)用到一些實用的軟件系統(tǒng)如客戶關(guān)系管理系統(tǒng)、個性化網(wǎng)站中去,收到良好效果。此外,在網(wǎng)上的一些數(shù)據(jù)挖掘論壇中,經(jīng)常看到一些初學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的研究生或技術(shù)人員很想看一看數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法的具體程序?qū)崿F(xiàn),我們也將這兩年不斷改進的程序源代碼作為免費資源贈送給了不少同行,也為數(shù)據(jù)挖掘的推廣應(yīng)用貢獻了微薄之力。

5結(jié)束語

“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”課程的教學(xué)嘗試目前主要針對的是本校應(yīng)用型計算機專業(yè)本科生,雖然收到了良好的效果,但“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”絕不僅僅是計算機專業(yè)學(xué)生才需要掌握的課程,對于我校通信系、電力系、自動化系等工科專業(yè),經(jīng)濟系、管理系甚至一些文科類的學(xué)生也很有價值,因此,怎樣在非計算機專業(yè)的應(yīng)用型本科生中開設(shè)好這門新興課程,甚至在高職高專學(xué)生中也開設(shè)好這門課程,則是需要作進一步的探索和嘗試。

參考文獻:

[1] 毛國君. 數(shù)據(jù)挖掘原理與算法[M]. 北京:清華大學(xué)出版社,2005.

[2] 陳文偉. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[M]. 北京工業(yè)大學(xué)出版社,2002.

[3] 余力. 電子商務(wù)個性化[M]. 北京:清華大學(xué)出版社,2007.

A Test to Applied College Students on Teaching Data Mining

XU Jin-bao

(Dept. of Computer Engineering, Nanjing Institute of Technology,

Nanjing 211100,China)

Abstract:Data mining becomes more and more important in nowadays. To applied college students, mastering the basics and methods of data mining technology demands immediate attention. This article gives some suggestions on how to teach these students well. The content of data mining technology course and experiments are selected elaborately. Mining technologies such as association rule , data classification, clustering , web mining and personalized recommendation are emphasized.

第7篇:人工智能課程論文范文

耿國華,工學(xué)博士,1978年西北大學(xué)計算機專業(yè)學(xué)習(xí)、任教,1989年~1994年任西北大學(xué)計算機科學(xué)系副主任,現(xiàn)任西北大學(xué)信息學(xué)院副院長,教授、博士生導(dǎo)師,教育部文科計算機基礎(chǔ)教學(xué)指導(dǎo)委員會副主任,陜西省計算機教育學(xué)會副理事長,陜西省人工智能與模式識別專業(yè)委員會副主任;1989年、2007年獲陜西省優(yōu)秀教師,2006年獲陜西省教學(xué)名師,帶領(lǐng)的計算機核心課程教學(xué)團隊榮獲2007年陜西省教學(xué)團隊。

多年來從事智能信息處理、數(shù)據(jù)庫與知識庫的教學(xué)與研究工作。主持承擔(dān)2項國家自然科學(xué)基金以及多項省自然科學(xué)基金、橫向項目的研究,在核心期刊、國際國內(nèi)學(xué)術(shù)會議發(fā)表學(xué)術(shù)論文80余篇,專著2部,9次獲得省部級科技進步獎,在信息處理取得了系列研究成果,已形成智能檢索處理的研究特色。

耿國華教授教書育人,長期工作在教學(xué)一線,主講8門本科生與研究生課程,主持2門國家精品課程;主持獲得國家級教學(xué)獎1項和省級教學(xué)獎3項;主編出版教材13部,列入國家“十一五”規(guī)劃教材4部;共指導(dǎo)博士生15名,碩士研究生76名,指導(dǎo)本科畢業(yè)論文百余篇。教學(xué)效果得到學(xué)生的好評。

第8篇:人工智能課程論文范文

一、管理會計課程的特點

管理會計是會計學(xué)專業(yè)的核心課程之一,該課程一般在基礎(chǔ)會計、中級財務(wù)會計、成本會計課程的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上開設(shè)。教學(xué)內(nèi)容主要包括戰(zhàn)略、預(yù)算、成本、營運、投融資、績效等管理,教學(xué)方法一般采用理論講述、案例分析等,教學(xué)學(xué)時一般50學(xué)時左右,教學(xué)采用“多媒體+傳統(tǒng)”方式。該門課程與財務(wù)會計相比具有四個特點。(一)以財務(wù)會計提供的會計信息為基礎(chǔ)。財務(wù)會計通過特有的確認、計量、記錄、報告等方法程序,提供決策有用的會計信息。管理會計正是利用這些信息,進一步加工,用于組織的預(yù)測決策、規(guī)劃控制等方面,以實現(xiàn)組織的價值增值為目標(biāo)。技術(shù)方法用到較多復(fù)雜的數(shù)學(xué)計算,如回歸模型、指數(shù)平滑、方案評價指標(biāo)等。與財務(wù)會計相比,都是比較復(fù)雜的數(shù)學(xué)計算,學(xué)生只有具備相應(yīng)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),方能學(xué)好。(二)將管理理論和思想融于會計。管理會計是管理學(xué)與會計學(xué)的交叉,在會計中融入了管理的理論和思想、理念。通過不同方案、不同指標(biāo)的對比(靜態(tài)的指標(biāo)如投資回收期;動態(tài)指標(biāo)如凈現(xiàn)值、內(nèi)部收益率等),幫助企業(yè)選擇最優(yōu)的方案,這是管理會計決策部分的主要內(nèi)容。(三)方法程序靈活多樣。管理會計是為企事業(yè)單位內(nèi)部管理服務(wù)的,嚴(yán)格的會計準(zhǔn)則、財務(wù)程序并不完全適用于管理會計,管理會計的方法、程序、工具,靈活多樣,可以交叉使用,也可單獨使用。

二、管理會計指引的實施有助于促進管理會計的發(fā)展

(一)管理會計指引的作用。為促進企業(yè)和行政事業(yè)單位加強管理會計工作,提升內(nèi)部管理水平,促進經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級,2014年財政部《關(guān)于全面推進管理會計體系建設(shè)的指導(dǎo)意見》(財會[2014]27號);2016年6月財政部《管理會計基本指引》,一系列文件的頒布實施改變了管理會計缺乏“規(guī)范”的局面。管理會計指引是從政府層面提出的應(yīng)用管理會計的指示和引導(dǎo),具有感召力和強制性,有助于促進單位充分利用管理會計的工具方法,提高管理水平,從而增強競爭力。(二)管理會計指引體系構(gòu)成。管理會計指引體系包括基本指引、應(yīng)用指引和案例庫。基本指引、應(yīng)用指引與案例,是管理會計龍頭上的眼睛(于增彪,2016),用以指導(dǎo)組織管理會計實踐。其中,基本指引在管理會計指引體系中起統(tǒng)領(lǐng)作用,是制定應(yīng)用指引和建設(shè)案例庫的基礎(chǔ),而應(yīng)用指引則是對具體業(yè)務(wù)活動的詳細要求,它們之間的關(guān)系類似于會計的總分類賬戶與明細分類賬戶。《管理會計基本指引》全文共6章29條,包括制定的目的、應(yīng)用原則與應(yīng)用環(huán)境、管理會計活動、工具方法、信息報告等。該指引在遵循戰(zhàn)略導(dǎo)向、融合性、適應(yīng)性、成本效益等原則的基礎(chǔ)上,借助內(nèi)外部環(huán)境因素,其中內(nèi)部環(huán)境主要包括與管理會計建設(shè)和實施相關(guān)的價值創(chuàng)造模式、組織架構(gòu)、管理模式、資源保障、信息系統(tǒng)等因素;外部環(huán)境主要包括國內(nèi)外經(jīng)濟、市場、法律、行業(yè)等,通過規(guī)劃、決策、控制、評價等管理會計活動的運作,運用戰(zhàn)略地圖、滾動預(yù)算管理、作業(yè)成本管理、本量利分析、平衡計分卡等模型、技術(shù)、流程等工具方法,進行戰(zhàn)略、預(yù)算、成本、營運、投融資、績效、風(fēng)險等管理,提供具有相關(guān)、可靠、及時、可理解性的會計信息質(zhì)量特征的財務(wù)信息和非財務(wù)信息,并進行定期和不定期、綜合和專項報告,最終提高管理水平。之后,陸續(xù)實施22項《管理會計應(yīng)用指引》,見下表。管理會計應(yīng)用指引,是對單位實施管理會計工作的具體要求,具有指導(dǎo)性和較強的操作性。20世紀(jì)90年代后,河北邯鄲鋼鐵公司實行的“模擬市場,成本否決”可謂成本管理在我國企業(yè)應(yīng)用的典范。管理會計應(yīng)用指引的設(shè)計以企業(yè)戰(zhàn)略、預(yù)算、成本、營運、投融資、績效、風(fēng)險等七大領(lǐng)域的管理為依據(jù),每一領(lǐng)域都有各自適用的管理會計工具方法。

三、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能在財務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用給管理會計帶來新的發(fā)展機遇

管理也是生產(chǎn)力。電子計算機在會計中的廣泛應(yīng)用,大大提高了會計核算工作效率。從會計憑證制作、記賬到會計報表形成,計算機都能在程序語言的基礎(chǔ)上全部完成,且快速準(zhǔn)確,這樣會計核算人員的需求數(shù)量相應(yīng)的減少。更多的會計核算人員可以轉(zhuǎn)崗從事管理會計工作,分析、重整財務(wù)數(shù)據(jù),為決策提供依據(jù)。人工智能用于財務(wù)領(lǐng)域,一些程序化、重復(fù)性的工作,可以由智能機器人完成,會計人員可以從重復(fù)的、繁瑣的工作中解脫出來;通過云計算處理財務(wù)數(shù)據(jù),提高財務(wù)數(shù)據(jù)效能。這些新的技術(shù)在財務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用,使會計工作重心發(fā)生轉(zhuǎn)移,會計人員可以將精力用于開發(fā)思想、管理創(chuàng)新、提高組織管理效率,真正實現(xiàn)由核算型會計向管理型會計的轉(zhuǎn)變,這為管理會計提供了新的發(fā)展機遇。

四、順應(yīng)新技術(shù)時代,改革管理會計課程教學(xué)

經(jīng)濟發(fā)展靠人才,培養(yǎng)人才靠教育。管理會計的廣泛應(yīng)用,必須培養(yǎng)管理會計專業(yè)人才。而管理會計人才的搖籃主要是高校會計學(xué)專業(yè)。因此,應(yīng)該與時俱進,從培養(yǎng)方案修訂做起,通過優(yōu)化大綱、改進教學(xué)方法、提升師資水平、拓寬教學(xué)資源等,探索新技術(shù)時代背景下的管理會計教學(xué)改革,培養(yǎng)優(yōu)質(zhì)的管理會計人才,促進管理會計應(yīng)用。(一)師資培訓(xùn)與提高。從高校會計學(xué)教學(xué)實踐看,管理會計師資相對緊缺。許多高校雖然開設(shè)了會計專業(yè),但大部分是財務(wù)管理、財務(wù)會計、稅收、會計電算化等方向,管理會計的師資儲備并不充足。管理會計課程“管理”的特點,也對管理會計教師提出了更高的要求,不僅要精通財務(wù)會計,還要具備較豐富的管理學(xué)知識、高等數(shù)學(xué)的知識等。尤其現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等,一方面為管理會計的發(fā)展提供了契機,另一方面也需要培養(yǎng)具備相關(guān)知識的管理會計教師。建議通過培訓(xùn)、專業(yè)跨轉(zhuǎn)等形式,提高、充實管理會計師資,以滿足新技術(shù)時代管理會計發(fā)展對師資的要求。(二)修訂培養(yǎng)方案。培養(yǎng)方案是人才培養(yǎng)的綱領(lǐng)性文件,具有目標(biāo)導(dǎo)向性。針對計算機、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新的技術(shù)環(huán)境,要充分調(diào)研兄弟院校的教學(xué)現(xiàn)狀,實時修訂培養(yǎng)方案。在新的培養(yǎng)方案中,突出管理會計的重要地位,整個培養(yǎng)方案的重心由會計核算型向管理型轉(zhuǎn)移。聘請業(yè)內(nèi)專家,對初步擬定的培養(yǎng)方案進行論證,并注意吸收來自會計實務(wù)界、畢業(yè)生等方面的意見或建議,不斷優(yōu)化完善。(三)削減財務(wù)會計的課程及學(xué)時。一般會計學(xué)專業(yè)的培養(yǎng)方案中,涉及財務(wù)會計的課程包括基礎(chǔ)會計、中級財務(wù)會計、高級財務(wù)會計、稅務(wù)會計、成本會計、政府及非營利組織會計。這些課程都是利用確認、計量、記錄、報告等會計特有的程序,用借貸記賬法記賬,實現(xiàn)會計核算的職能。它們之間的差異僅僅是核算具體內(nèi)容的區(qū)別,其所用的會計基本理論和方法是一致的。只要學(xué)生掌握了會計的程序和方法,就能很容易通過自學(xué)擴展不同領(lǐng)域的會計核算問題。筆者認為,完全可以合并或刪掉某門課程,如將中級、高級財務(wù)會計、稅務(wù)會計合并為財務(wù)會計,在基礎(chǔ)會計學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上開設(shè)。(四)增加管理會計的課時或增加相關(guān)課程。因國家對高校培養(yǎng)方案總學(xué)時有明確限定,現(xiàn)在總的趨勢是壓縮專業(yè)課比重。因此,在總學(xué)時數(shù)一定的情況下,壓縮的財務(wù)會計的課時,可以用來增加管理會計的比重。通過增加管理會計課程的學(xué)時,加大案例教學(xué)、辯論式教學(xué)比重,剖析管理會計應(yīng)用的成功案例及失敗的教訓(xùn),提升管理會計教學(xué)的深度和廣度,開發(fā)學(xué)生的思維空間,培養(yǎng)創(chuàng)新思維及創(chuàng)新能力,提高其分析解決問題的能力,更好地服務(wù)于管理會計實踐。(五)優(yōu)化教學(xué)大綱。依據(jù)所修訂的培養(yǎng)方案,撰寫課程教學(xué)大綱。教學(xué)大綱應(yīng)包括課程簡介和課程教學(xué)大綱兩部分。課程簡介部分重在說明課程的類別、學(xué)時數(shù)、先修課程、所用教材、課程主要內(nèi)容、參考文獻及網(wǎng)絡(luò)資源等參考資料,起到總括認識該門課程的作用。課程教學(xué)大綱主要包括課程的性質(zhì)及任務(wù)課程、與其他課程的聯(lián)系及分工、課程教學(xué)內(nèi)容、學(xué)時分配表、教學(xué)基本要求、成績考核說明等。課程內(nèi)容應(yīng)該按照章、節(jié)、問題等,盡量細化,并明確教學(xué)目的與要求、重點與難點,以便于課程的講授。課程的考核應(yīng)該明確具體,包括考試成績、論文、案例分析等作業(yè)所占比重等。明確課程的主要參考書及網(wǎng)站,以便于學(xué)生課外研習(xí)。(六)選用優(yōu)質(zhì)教材、拓展學(xué)習(xí)資源。教材是教學(xué)的主要參考書,對學(xué)生的影響至關(guān)重要。應(yīng)該優(yōu)先選擇國家精品課程教材、國家級規(guī)劃教材。注意選擇與管理會計課程、教材相適應(yīng)的參考教材,促進學(xué)生從不同層面、不同視角對所學(xué)管理會計理論知識的掌握。避免因某種利益關(guān)系而選用質(zhì)量低劣的管理會計教材。同時,借助主流網(wǎng)站,充分利用網(wǎng)絡(luò)資源拓展管理會計課程的學(xué)習(xí)。如通過大中型企業(yè)的網(wǎng)站,查閱其管理會計實踐做法,用所學(xué)理論分析、驗證、反思企業(yè)管理會計實踐。通過中國會計學(xué)會管理會計專業(yè)委員會網(wǎng)站,學(xué)習(xí)了解管理會計的學(xué)術(shù)前沿與管理會計面臨的新問題,培養(yǎng)學(xué)生科學(xué)研究的思維及創(chuàng)新能力。通過瀏覽會計專業(yè)期刊網(wǎng)站,搜索研究有關(guān)管理會計論文,從中吸收管理會計思想和實踐的營養(yǎng),提高管理會計理論水平和實務(wù)能力。(七)教學(xué)方法與手段。以中國人民大學(xué)國家級優(yōu)秀教材《管理會計學(xué)》(第七版)為例,管理會計課程內(nèi)容主要包括變動成本法、本量利分析、經(jīng)營決策、存貨決策、投資決策、標(biāo)準(zhǔn)成本法、作業(yè)成本法、全面預(yù)算管理、業(yè)績考核與評價。既包括管理會計的方法,也包括預(yù)測決策、規(guī)劃控制與業(yè)績評價,這些內(nèi)容要求管理會計應(yīng)采用多種教學(xué)方法,既包括對理論部分的教師講述,還應(yīng)該包括案例教學(xué)、討論式教學(xué)、參與式教學(xué)等多種方法。案例教學(xué)要求教師通過案例內(nèi)容的陳述與分析,將需要學(xué)生掌握的知識點、管理會計理論融入其中,提高學(xué)習(xí)興趣,增強實踐感知性。案例的來源可以多樣化,可以選用中國管理案例庫、期刊雜志中的案例等;也可以因地制宜,對案例進行修改,以便符合教學(xué)需要;條件成熟時,還可以利用寒暑假或與企業(yè)合作課題等機會,深入企業(yè)實際,自行編寫具有自主知識產(chǎn)權(quán)的案例。這些案例,既是教材內(nèi)容的補充和延伸,又能激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情。培養(yǎng)方案修訂、學(xué)時的增加,使得類似“咖啡屋”、小組討論、案例教學(xué)等方法成為可能。教學(xué)手段則可以根據(jù)內(nèi)容,采用傳統(tǒng)方法與多媒體相結(jié)合,(八)網(wǎng)絡(luò)資源的學(xué)習(xí)引導(dǎo)。現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)無處不在,網(wǎng)絡(luò)資源豐富。在上述學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上,教師可引導(dǎo)學(xué)生積極利用網(wǎng)絡(luò)資源學(xué)習(xí),如微課、慕課等,作為課堂學(xué)習(xí)的補充。中國會計學(xué)會、中華會計網(wǎng)校、各種期刊雜志網(wǎng)站、各級財政部門關(guān)于會計師職稱考試網(wǎng)、大中型企事業(yè)單位網(wǎng)站、教育中介機構(gòu)網(wǎng)站、大學(xué)精品課程與在線課程網(wǎng)站等,都具有豐富的管理會計學(xué)習(xí)資源。只要愿意學(xué)習(xí),總能找到學(xué)習(xí)資源。互聯(lián)網(wǎng)時代的學(xué)習(xí),渠道和獲取資料來源已經(jīng)做到充分多元化。

五、結(jié)語

管理會計是價值創(chuàng)造的信息系統(tǒng),國家要強大必須要有強大的企業(yè),企業(yè)要強大必須要用管理會計(于增彪,2016),但管理會計是我國的短板(樓繼偉,2016)。互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等現(xiàn)代新技術(shù),為管理會計的發(fā)展提供了新的發(fā)展機遇。管理會計指引的實施為管理會計的實踐提供了政策支持,這也給管理會計課程教學(xué)提出了新的、更高的要求。管理會計案例作為管理會計指引體系的構(gòu)成部分,新技術(shù)時代的案例還相對匱乏。制作、編寫新的管理會計案例的過程也是促進管理會計課程教學(xué)改革的過程,實現(xiàn)管理會計由“短板”到“升級版”的跨越,逐漸滿足我國管理會計的需求(于增彪,2017),管理會計任重而道遠。

參考文獻:

[1]孫茂竹,文光偉,楊萬貴.管理會計學(xué)[M].北京:中國人民大學(xué)出版社(第七版),2015.

第9篇:人工智能課程論文范文

關(guān)鍵詞:ICAI;系統(tǒng)模型;教學(xué)策略;綜合集成方法論MSM;現(xiàn)代教育技術(shù)

中圖分類號:G250.73 文獻標(biāo)識碼:B 文章編號:1673-8454(2012)01-0030-04

計算機輔助教學(xué)(Computer Aided Instruction,簡稱CAI)是利用計算機來模擬教師的行為,通過學(xué)生與計算機之間的交互活動來達到教學(xué)的目的。即在計算機輔助下進行的各種教學(xué)活動,主要是以對話方式和學(xué)生討論教學(xué)內(nèi)容、安排教學(xué)進程、進行教學(xué)訓(xùn)練的方法與技術(shù)。CAI為學(xué)生提供一個個人化的學(xué)習(xí)環(huán)境,綜合應(yīng)用多媒體、知識庫等計算機技術(shù),這是傳統(tǒng)CAI的主要應(yīng)用方式。

在沒有智能系統(tǒng)支持的情況下,傳統(tǒng)CAI盡管可能具有良好的教學(xué)材料模型,但它往往僅借助于計算機來展示教學(xué)內(nèi)容,并不能很好地根據(jù)它所教學(xué)生的學(xué)習(xí)特征,以不同的教學(xué)策略和教學(xué)方法來教授;只是盲目地傳授知識給學(xué)生,如果某個學(xué)生不能接受提供的教學(xué)策略,系統(tǒng)沒有為這個學(xué)生提供可供選擇的另外的教學(xué)策略。目前使用的絕大多數(shù)CAI是將全部教學(xué)信息以編程方式預(yù)置于課件中,這樣的CAI課件一旦制作完成,很難對課件進行更新和維護,尤其是在這樣的CAI系統(tǒng)中,學(xué)生的學(xué)習(xí)仍然處于被動狀態(tài),即完全受計算機控制。

一、智能化計算機輔助教學(xué)概念

現(xiàn)代教育技術(shù)的日益發(fā)展以及與其他領(lǐng)先技術(shù)的結(jié)合,必然促使計算機輔助教學(xué)CAI的進一步發(fā)展。人工智能技術(shù)應(yīng)用于CAI產(chǎn)生的基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的智能化CAI,就是現(xiàn)代信息化社會發(fā)展的產(chǎn)物,并在教育教學(xué)領(lǐng)域中有很好的發(fā)展前景。

人工智能是計算機科學(xué)的一個分支,它的目標(biāo)是構(gòu)造能表現(xiàn)出一定智能行為的,目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。人工智能的研究更多地是結(jié)合具體領(lǐng)域進行的,主要研究領(lǐng)域有專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、模式識別、博弈、智能決定支持系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。人工智能技術(shù)與專家系統(tǒng)的成就,促使人們把問題求解、知識表示這些技術(shù)引入CAI,并借助于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境來實施,這便是智能型計算機輔助教學(xué)。

智能計算機輔助教學(xué)ICAI(Intelligence Computer Assisted Instruction)屬于人工智能的一個分支,是以認知科學(xué)和思維科學(xué)為理論基礎(chǔ),綜合人工智能技術(shù),教育心理學(xué)等多門學(xué)科的知識對學(xué)生實施教育的一門新的教育技術(shù)。ICAI通過研究人類學(xué)習(xí)思維的特征和過程,探索學(xué)習(xí)知識的模式,利用信息化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境使學(xué)生獲得個別化自適應(yīng)性學(xué)習(xí)的獲取知識方法,從而使學(xué)生的學(xué)習(xí)更有針對性,更有效。

ICAI依靠人工智能技術(shù)的進步,主要應(yīng)在因材施教方面取得進展。其主要特點是:

(1)能自動生成適合學(xué)習(xí)者程度的學(xué)習(xí)內(nèi)容。

(2)能根據(jù)學(xué)生的不同認知水平與學(xué)習(xí)風(fēng)格選擇教學(xué)策略和教學(xué)方法。

(3)能評價學(xué)生的學(xué)習(xí)結(jié)果,并不斷地在教學(xué)中改善教學(xué)策略。

二、智能化計算機輔助教學(xué)研究現(xiàn)狀

現(xiàn)階段,在一些發(fā)達國家,如美國、日本、加拿大、英國、法國、澳大利亞等,CAI已經(jīng)普遍存在于學(xué)校和家庭中,正起著越來越大的作用。而ICAI的研究還處于初始階段。目前國內(nèi)在這一領(lǐng)域的研究主要集中在CAI和ICAI的優(yōu)缺點比較,ICAI的理論來源、系統(tǒng)特征、模塊建設(shè)、發(fā)展趨勢等基礎(chǔ)理論知識的研究,基于相關(guān)課程或?qū)W科的實踐研究還比較少見。智能教學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計和開發(fā)是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程,由于需要考慮的因素較多,系統(tǒng)比較龐大,同時也依賴于人工智能等技術(shù)的發(fā)展,因而要建立完善的ICAI還是比較困難的。[1]因此ICAI有很大的理論和實踐發(fā)展空間。

完善的ICAI系統(tǒng)需能夠充分調(diào)動學(xué)生的主動性,并能通過分析推理,對某具體學(xué)生做出適合的教學(xué)決策。使學(xué)生獲得個別化自適應(yīng)性學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)方法,達到因材施教的目的。人工智能技術(shù)的發(fā)展必將會對ICAI的發(fā)展起到巨大的推動作用。隨著計算機科學(xué)的發(fā)展,21世紀(jì)的教育教學(xué)輔助手段將是以ICAI為主線,多學(xué)科、多方位發(fā)展的新技術(shù)的體現(xiàn),越來越多的教育工作者會從更多的視角審視ICAI,并從事ICAI的研究。相信ICAI將會在現(xiàn)代教育領(lǐng)域中有更廣泛的應(yīng)用。

“現(xiàn)代教育技術(shù)”既是教育技術(shù)專業(yè)的必修課程,也是大中專院校廣泛設(shè)置的選修課程,適用范圍非常廣泛。本文以《現(xiàn)代教育技術(shù)》這門課程為主要研究對象,來研究智能化教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計在具體實踐中的應(yīng)用。

三、ICAI決策系統(tǒng)的理論依據(jù)

1.綜合集成理論

教育是以人為主體參與的活動,而人本身就是一個復(fù)雜巨系統(tǒng),因此以這種大量的復(fù)雜巨系統(tǒng)為子系統(tǒng)組成的系統(tǒng)――教育系統(tǒng),是一個復(fù)雜巨系統(tǒng)。依據(jù)系統(tǒng)與其環(huán)境是否有物質(zhì)、能量和信息的交換,將系統(tǒng)劃分為開放系統(tǒng)和封閉系統(tǒng)來看,學(xué)生的學(xué)習(xí)受到教師、同學(xué)、家庭及社會等因素的影響,所以教育系統(tǒng)是一個開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)。

錢學(xué)森的理論和實踐研究表明:現(xiàn)在能用的、惟一能有效處理開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)的方法,就是定性定量相結(jié)合的綜合集成方法論。綜合集成方法論(Meta-synthesis Methodology MSM)是方法論上的創(chuàng)新,它是研究復(fù)雜巨系統(tǒng)和復(fù)雜性問題的方法論。[2]定性定量相結(jié)合的綜合集成方法是將專家群體(各種有關(guān)的專家)、數(shù)據(jù)和各種信息與計算機技術(shù)有機結(jié)合起來,把各種學(xué)科的科學(xué)理論和人的經(jīng)驗知識結(jié)合起來,發(fā)揮這個系統(tǒng)的整體優(yōu)勢和綜合優(yōu)勢。[3]它把人的經(jīng)驗、知識、智慧以及各種情況、資料和信息系統(tǒng)集成起來,從多方面定性認識上升到定量認識,從而達到解決復(fù)雜系統(tǒng)問題的目的。在解決問題的過程中,專家群體和專家的經(jīng)驗知識起著重要的作用。

教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計是一個復(fù)雜的系統(tǒng),它是由教育系統(tǒng)的復(fù)雜性決定的。教育系統(tǒng)具有復(fù)雜系統(tǒng)的基本特點,它在結(jié)構(gòu)與功能上表現(xiàn)為規(guī)模大、相關(guān)因素多且相關(guān)方式復(fù)雜、目標(biāo)多樣等;在運動上表現(xiàn)為隨機性、非線性等。用一般的理論方法無法全面合理地解決這一不良結(jié)構(gòu)的問題,本研究嘗試用綜合集成方法論來指導(dǎo)、分析教學(xué)設(shè)計智能化過程。因此,運用綜合集成理論的方法來研究教學(xué)設(shè)計系統(tǒng),探討具體科目的教學(xué)設(shè)計在設(shè)計過程中遇到的復(fù)雜性問題,進而構(gòu)建科學(xué)合理的教學(xué)設(shè)計系統(tǒng),具有重要的理論和實踐價值。

2.教學(xué)設(shè)計理論

本文采用“雙主”教學(xué)模式作為ICAI的教學(xué)設(shè)計的理論基礎(chǔ)。“雙主”教學(xué)模式既能發(fā)揮教師的主導(dǎo)作用又能充分發(fā)揮學(xué)習(xí)者認知主體作用,是在教師主導(dǎo)下的課堂中能讓學(xué)習(xí)者參與進來共同學(xué)習(xí)的一種教學(xué)模式。

基于“雙主”的教學(xué)模式,要求根據(jù)學(xué)習(xí)者的特征、學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)策略、學(xué)習(xí)目標(biāo)等多種因素的不同情況研究它們的結(jié)合方式,以使系統(tǒng)達到理想的教學(xué)效果。

基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的ICAI相對于傳統(tǒng)的CAI來說,充分體現(xiàn)了“雙主”的教學(xué)模式。ICAI中有專門分析學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)方式和認知水平的學(xué)生模型,有專門為不同的學(xué)習(xí)內(nèi)容選擇不同的學(xué)習(xí)策略的策略庫模型(也稱為教師模型),有評價學(xué)習(xí)效果并反饋給系統(tǒng)的評價模型。學(xué)生模型是對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特征進行分析,包括學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格、認知水平。策略庫模型包含有豐富教學(xué)策略和有一個智能推理機,能根據(jù)學(xué)生模型的信息和學(xué)習(xí)目標(biāo)為學(xué)習(xí)者選擇合適的學(xué)習(xí)策略,指導(dǎo)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)。

3.建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論

當(dāng)代建構(gòu)主義者主張,世界是客觀存在的,但是對于世界的理解和賦予意義卻是由每個人自己決定的。建構(gòu)主義者認為學(xué)習(xí)者要以自己的經(jīng)驗為基礎(chǔ)來建構(gòu)現(xiàn)實,或者至少說是在解釋現(xiàn)實,每個人的經(jīng)驗世界是用自己的頭腦創(chuàng)建的。

學(xué)習(xí)過程同時包含兩方面的建構(gòu):一方面是對新知識意義的建構(gòu),同時又包含對原有經(jīng)驗的改造和重組。建構(gòu)主義者強調(diào)學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中能夠靈活地建構(gòu)起用于指導(dǎo)實踐活動的圖式,這種圖式是對概念的豐富理解,依據(jù)個人經(jīng)驗背景的不同而不同。

教學(xué)應(yīng)當(dāng)把學(xué)習(xí)者原有的知識經(jīng)驗作為新知識的生長點,引導(dǎo)學(xué)習(xí)者從原有的知識經(jīng)驗中,生長新的知識經(jīng)驗。教學(xué)不是知識的傳遞,而是知識的處理和轉(zhuǎn)換。

ICAI伴隨著這種理論的發(fā)展而發(fā)展,它注重的是由學(xué)習(xí)者來控制學(xué)習(xí)過程,重視學(xué)習(xí)內(nèi)容的知識結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)情境,讓學(xué)習(xí)者主動構(gòu)建對自己有意義的知識的活動。基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的ICAI積極地為學(xué)習(xí)者創(chuàng)設(shè)學(xué)習(xí)情境,幫助學(xué)習(xí)者用他們已有的知識去建構(gòu)、生成、整合新的知識。

4.教學(xué)處方理論

“教學(xué)處方理論”是鄭永柏博士于1998年提出的一種新型適合于信息化教學(xué)設(shè)計的理論,他通過對教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計理論和計算機輔助教學(xué)設(shè)計方面的研究,建構(gòu)了一種新型的教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計理論――教學(xué)處方理論。該理論主要包括:六個基本概念、一個理論框架、三條基本原理和兩個關(guān)于教學(xué)設(shè)計的知識庫。[4]

該理論指出教學(xué)處方可以看作是教學(xué)設(shè)計者(有時可以看作是教師)依據(jù)系統(tǒng)分析后使用的各種教學(xué)模式、教學(xué)方法和教學(xué)內(nèi)容處理模式的組合;說明了在特定教學(xué)條件下對特定教學(xué)結(jié)果的教學(xué),以不同的學(xué)習(xí)理論和教學(xué)理論為指導(dǎo)將會采用不同的教學(xué)方法,即教學(xué)處方,這也是本研究的核心內(nèi)容,是該系統(tǒng)設(shè)計的指導(dǎo)理論。“教學(xué)處方理論”具有更好的包容性、開放性,能夠吸收和容納豐富的學(xué)習(xí)和教學(xué)研究成果。

四、ICAI系統(tǒng)的模塊結(jié)構(gòu)

1.前端分析模塊:認知能力、學(xué)習(xí)動機、認知風(fēng)格

前端分析是美國學(xué)者哈利斯(Harless,J.)在1968年提出的一個概念,指的是在教學(xué)設(shè)計過程開始的時候,先分析若干直接影響教學(xué)設(shè)計但又不屬于具體設(shè)計事項的問題,本文主要指認知能力、學(xué)習(xí)動機和認知風(fēng)格方面的分析。前端分析模塊主要是建立相應(yīng)的學(xué)生特征類型的數(shù)據(jù)庫。

認知能力的測量采用認記、理解、應(yīng)用、分析、綜合、評價六個維度,每個維度有“優(yōu)、良、中、差”四個選項。通過數(shù)據(jù)分析找出學(xué)習(xí)者的現(xiàn)狀和期望之間的差距,確定需要解決的問題是什么,并確定問題的性質(zhì),形成不同層次的教學(xué)設(shè)計項目的目標(biāo)。

學(xué)習(xí)風(fēng)格和學(xué)習(xí)動機通過專門的量表來收集數(shù)據(jù)。

2.內(nèi)容分析模塊

教學(xué)內(nèi)容分析就是在確定好總教學(xué)目標(biāo)的前提下,借助歸類分析法、圖解分析法、層級分析法、信息加工分析法等方法,分析學(xué)習(xí)者要實現(xiàn)總的教學(xué)目標(biāo),需要掌握哪些知識、技能或形成什么態(tài)度。通過對教學(xué)內(nèi)容的處理,確定學(xué)習(xí)者所需學(xué)習(xí)內(nèi)容的范圍和深度,確定內(nèi)容各組成部分之間的關(guān)系,為以后教學(xué)順序的安排奠定好基礎(chǔ)。

對教學(xué)內(nèi)容的處理主要包括:教學(xué)內(nèi)容的選擇、教學(xué)內(nèi)容的編排、確定單元目標(biāo)及對內(nèi)容進行初步評價、分析教學(xué)內(nèi)容類別及性質(zhì)等四個基本方面。在構(gòu)建規(guī)定性教學(xué)內(nèi)容處理模式庫時,應(yīng)對上述四個方面提供具體的方法。[5]

3.決策模塊

教學(xué)策略(處方)的制定就是根據(jù)特定的教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)對象等條件,來合理地選擇相應(yīng)的教學(xué)順序、教學(xué)方法、教學(xué)組織形式。在數(shù)據(jù)庫中建立可供選擇的不同的教學(xué)策略(處方),是本文所研究的ICAI系統(tǒng)的主要模塊,也是特色模塊。

教學(xué)策略(處方)的制定包括教學(xué)順序的確定、教學(xué)方法的選擇、教學(xué)組織形式的選擇等。教學(xué)順序的確定就是要確定教學(xué)內(nèi)容各組成部分之間的先后順序;教學(xué)方法的選擇就是要通過講授法、演示法、討論法、練習(xí)法、實驗法、示范模仿法等不同方法的選擇,來激發(fā)并維持學(xué)習(xí)者的注意和興趣,傳遞教學(xué)內(nèi)容;教學(xué)組織形式主要有集體授課、小組討論和個別化自學(xué)三種形式,各種形式各有所長,須根據(jù)具體情況進行相應(yīng)的選擇。教學(xué)策略的制定是根據(jù)具體的目標(biāo)、內(nèi)容、對象等來確定的,要具體問題具體分析,不存在能適用于所有目標(biāo)、內(nèi)容、對象的教學(xué)策略。

4.評價模塊

在基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的ICAI的評價模塊,要依據(jù)前面確定的教學(xué)目標(biāo),運用評價量表,分析學(xué)習(xí)者對預(yù)期學(xué)習(xí)目標(biāo)的完成情況,主要收集三個方面的基本信息,一是要收集關(guān)于教師對教學(xué)設(shè)計方案和教學(xué)方案實施結(jié)果的滿意度的信息數(shù)據(jù),二是要收集關(guān)于學(xué)習(xí)者對教學(xué)過程、教學(xué)策略的適應(yīng)性的信息數(shù)據(jù),三是要看與其他方法相比,本處方中所采用的方法是否有獨到之處,是否有不足之處。[6]在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,對教學(xué)策略和教學(xué)內(nèi)容的修改和完善提出建議,并以此為基礎(chǔ)對ICAI各個環(huán)節(jié)的工作進行相應(yīng)的修改。

5.ICAI系統(tǒng)模型框圖

學(xué)習(xí)者前端數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)庫包括:認知結(jié)構(gòu)測量及分析系統(tǒng)、學(xué)習(xí)動機測量及分析系統(tǒng)、學(xué)習(xí)風(fēng)格測量及分析系統(tǒng)和學(xué)生基本信息系統(tǒng)。系統(tǒng)模型如圖所示。

五、ICAI決策系統(tǒng)實驗數(shù)據(jù)來源

本課題實踐研究的調(diào)查對象來自云南大學(xué),是2008屆市場營銷教育和財會教育本科生,共89人,課程設(shè)置為現(xiàn)代教育技術(shù)。學(xué)生調(diào)查表包括本科生基本信息表,所羅門學(xué)習(xí)風(fēng)格量表,學(xué)習(xí)者認知能力調(diào)查問卷,學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)動機調(diào)查問卷四份表格組成。實際收到數(shù)據(jù)表89份,有效數(shù)據(jù)表75份。數(shù)據(jù)表中的信息選項根據(jù)所占權(quán)重,統(tǒng)一折合成百分制進行處理。

六、總結(jié)

本文把教學(xué)設(shè)計理論、方法與“現(xiàn)代教育技術(shù)”課程相結(jié)合,擬研發(fā)出一個基于綜合集成方法論的廣義智能網(wǎng)絡(luò)教學(xué)設(shè)計輔助系統(tǒng)。主要研究成果如下:

(1)把綜合集成方法論引入解決教學(xué)設(shè)計這一不良結(jié)構(gòu)問題;

(2)結(jié)合數(shù)字化方法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),它能對學(xué)習(xí)者進行數(shù)字化的前端分析;

(3)它所自動化給出的教學(xué)設(shè)計方案,可為青年教師提供良好借鑒,有利于教師因材施教、因風(fēng)格施教、因需要施教;

(4)它所自動化給出的學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)建議方案,有利于促進學(xué)習(xí)者自主學(xué)習(xí)。

現(xiàn)有的CAI存在的許多問題隨著新技術(shù)的不斷出現(xiàn)而顯得越來越不能適應(yīng)新環(huán)境的需求,因此以基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的ICAI為代表的新計算機輔助教學(xué)系統(tǒng),將是教育教學(xué)研究人員在教育技術(shù)上需要不斷探求、努力實現(xiàn)的發(fā)展方向。

參考文獻:

[1]楊采堅,董玉銘.智能教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計[J].中國電大教育,1993(3).

[2]于景元,涂元季.從定性到定量綜合集成方法――案例研究[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2002.5.

[3]錢學(xué)森,于景元,戴汝為.一個科學(xué)新領(lǐng)域:開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)及其方法論[J].自然雜志,1990(1).

[4]鄭永柏.教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計理論和方法研究:教學(xué)處方理論和ISD-EPSSS的設(shè)計與開發(fā)[D].北京師范大學(xué)博士學(xué)位論文,1998.

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