传统教学与专题研讨相结合的《人工智能》教学模式探讨
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传统教学与专题研讨相结合的《人工智能》教学模式探讨 摘要：《人工智能》作为计算机科学与技术的专业选修课之一，与本专业的其他专业基础课相比，其课程教学具有其较大的特殊性。面对计算机专业本科生的教学现状，作者分析了目前《人工智能》课程教学的优势与不足，以自然语言理解为例探讨了传统教学与专题研讨相结合的《人工智能》教学模式，期望进一步提高《人工智能》的教学效果。 关键词：人工智能；教学模式；课堂教学；实验训练；专题研讨 一、 引言 人工智能 (Artificial Intelligence，AI)是研究、解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。1956年夏季，麦卡锡、明斯基、西蒙等十位从事心理学、数学、计算机、信息论、以及神经学的专家，汇聚美国达特茅斯大学举办了一次长达两个月的学术研讨会，会上大家热烈地讨论了有关模拟人类智能的问题，并第一次正式使用了 “人工智能”这一术语，从而开创了人工智能这一研究学科。人工智能发展至今,已经取得了丰硕的研究及应用成果，目前涵盖包括脑科学、认知科学、情感学、模糊集、控制论、系统学在内的人工智能理论基础、以及知识科学与知识工程、专家系统、机器学习、智能控制与智能管理、智能信息网络、可拓工程、粗糙集与软计算、计算机博弈、机器人、自然语言处理与理解等等多个理论及应用研究方向，并且还在日新月异地不断发展中，是一门激动人心的交叉学科。 从人工智能的诞生及其发展可以看出，人工智能不仅是计算机科学的一个分支，同时也是涉及社会学、心理学、语言学、哲学、数学、物理学、逻辑学、计算机等多个学科的交叉学科。因此，将人工智能的诸多内容压缩在一个学期的《人工智能》课程中，是不现实的。 二、课程内容的设置情况 参考一般中国大学计算机科学与技术专业（简称计算机专业）的课程设置情况，我们可以看到，本专业的主要专业基础课程比如《数据结构》、《操作系统》、《编译原理》等，均有较统一的课程内容设置，教学计划及教学目标也有相当的一致性。特别是2009年来国家对计算机专业研究生入学考试规定了全国统一的专业课试题以来，很多学校对主要专业基础课程更是采用相同的教材。但是《人工智能》作为专业选修课之一，情况就有很大的不同，目前流行的人工智能教材多达几十本，其中除了人工智能的产生与发展、图搜索、谓词逻辑、产生式系统等基本内容外，其它部分比如不确定推理、机器学习、数据挖掘、人工神经网络、Agent技术、机器人、自然语言理解等专题在不同教材之间差异较大，内容安排及其详略成都也各有特点，因此不同学校的《人工智能》教学情况也就各有千秋、各具特色。比如：一流的重点大学发挥教学和科研资源的优势，直接跟踪学科国际最新前沿进展，有的还直接采用英文教材，配合自己的科研工作进展指导学生进行实验训练，使学生在理论和实践方面均有较大的提高。然而，对于有些教学或科研资源欠缺的高校来说，则难于对人工智能的相关问题进行透彻的理论讲解或系统演示，实验教训练不足，往往是选定一本教材为基本参考，教学内容多年不变，只求对内容皮毛的理解和记忆，导致学生在学习过程中存在盲目性，难于激发学生的广泛兴趣。还有的学校甚至不开设人工智能课程，这将导致计算机专业的学生知识结构的重要欠缺。 郑州大学作为河南省唯一的国家211大学，集中了国家和地方的部分优秀资源，并坚持教学与科研并重的方针。郑州大学是一所学生密集型高校，目前在校学生已达10万之多，其中郑州大学信息工程学院的计算机科学与技术专业每年招收一本、二本及三本等多个层次的学生，并且为这些学生均开设有人工智能课程。学校鼓励相关教师积极进行教学改革，提高教学效果。教材选择方面，我们力求不断更新，以适应学科的迅猛发展，并且在教学实践中尝试采用“教、学、做”一体化教学模式，在理论讲授的同时增加教学实践环节，要求学生进行必要的实验训练，达到了较好的教学效果。 三、 以自然语言理解为例为《人工智能》课程开设专题研讨 专题研讨是提高教学效果的有利手段之一。众所周知，政治课是中国大学的必修课，但是如果只是偏重理论讲解，难免会让学生感到空洞、枯燥，降低学生学习的趣味性和主动性。这种情况下，以相关理论内容为主线，根据时政需要，参考专业特点，追踪新闻进行热点事件研讨，必然会引起学生探究理论的积极性和主动性。例如北京大学博士生政治课的教学，即采用传统教学与专题研讨的方式：课堂上不仅有教师对相关理论的细致讲解，更多的是邀请各界社会名流或学术专家来课堂上传授自己对有关理论的认识及相关学科的前沿发展动态，这些特邀讲者通过自己对各自专业的研究历程，将深奥的哲学思想轻松地呈现给学生。这样，既提高了课堂教学的吸引力，又巩固了课程学习的有效性，学生上课成为了一种享受。 除了《人工智能》的内容多、发展快等特殊性之外，还有其他一些影响教学效果的正常发挥。比如，我们的人工智能课程安排在大四上学期，作为计算机专业高年级专业选修课之一，学生对本课程的学习不可避免地受到各种因素的冲击，首先，大四上学期是本科生考研的集中复习阶段，而人工智能课程不在规定考试范围内。其次，大四上学期也是本科生找工作的重要阶段，这期间会有部分学生热衷于各种面试、试工，或参加社会上提供的面向职业的技术培训，对于学校课堂学习的重视程度则有所降低。因此，导致的实际情况是，开学伊始，在讲述人工智能产生与发展阶段，学生积极配合搜集各种资料，并开展热烈的人工智能应用及前景畅想的讨论，到课率很高。但是待讲到后续的图搜索、谓词逻辑等内容，部分学生对人工智能的感觉是从天上掉在地上。经典人工智能的理论在教学上安排偏多，占总课程的1/3到1/2，而且其中部分算法是原来在《数据结构》、《离散数学》、《编译原理》等课程中已有过类似内容的学习，而学生期待的人工智能有趣的应用安排较少，加之教材中给出了有些用例距离现实应用差异较大，导致学生对本课程学习的兴趣锐减，随着考研日期的临近，学生的到课率明显下降，实验环节也出现应付现象。 四、 结语 与计算机科学与技术专业的其他专业基础课相比，《人工智能》课程的教学具有其较大的特殊性，传统教学与专题研讨相结合将会在较大程度上提高人工智能的教学效果。作为中国人工智能自然语言理解专委会的成员，笔者以自然语言理解为例探讨了传统教学与专题研讨相结合的《人工智能》教学模式。实际上，由于人工智能学科的丰富性及时新性，《人工智能》课程的教学可以因地制宜，发挥各学校自己的优势，例如专家系统、机器学习、Agent技术、智能控制、智能网络、智能辅助教学、数据挖掘、机器学习、模式识别等均可以作为独立的专题来详细解析及研究讨论，从而全面提高教学效果，为学生进一步的深入学习打下扎实的基础。 参考文献 [1] 计算机科学技术百科全书（第二版）[M]，清华大学出版社，2005 [2] 陆汝钤，王珏. 人工智能[M]，科学出版社，1996 [3] 马少平，朱小燕. 人工智能[M]，清华大学出版社，2006 [4] 廉师友，人工智能技术导论（第三版）[M]，西安电子科技大学出版社，2007 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/af3550306a0203d8ce2f0066f5335a8103d266dd.html