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创新型人工智能教学改革与实践


创新型人工智能教学改革与实践 摘要:人工智能是计算机科学与技术专业的一门重要专业课程,是一门研究运 用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。探讨就 3 个方面内容进行:启发式 传授人工智能解决问题的非结构化的思想;成体系的实验训练;与毕业论文、学校 大学生科研项目资助计划、 国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练。上述 3 个方面层层递进、环环相扣,是体系完整的创新型人工智能教学实践。 关键词:人工智能;理论传授;实验训练;科研训练 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学与技术专业的一门重要专业 课程,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。它研究如何用 计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以 及问题求解等思维活动 ,并以此解决需要人类专家才能处理的复杂问题 ,例如咨 询、诊断、预测、规划等决策性问题[1]。人工智能是一门涉及数学、计算机、 控制论、信息学、心理学、哲学等学科的交叉和综合学科。目前,人工智能很多 研究领域,如自然语言处理、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器 人技术、智能计算等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入并影响 了人们的生活。 2003 年 12 月 5 日,国内第一个“智能科学与技术”本科专业在北京大学诞生[2], 它标志着我国智能科学与技术本科教育的开始,对我国智能科学技术人才培养和 智能科学与技术学科建设起到极大的带动作用。目前,人工智能课程的教学存在 几个问题:首先,注重讲授理论知识,实验环节滞后,这不利于培养学生的实践能力, 更谈不上实践创新。其次,人工智能是交叉学科,内容比较繁杂,各种教材的内容不 一样,授课没有统一的体系 , 学生学习时抓不住重点 ,不能理解人工智能的根本方 法和思想。一般说来,计算机专业的其他课程,如网络技术、数据库技术、算法分 析与设计等 , 都是求解结构化问题的基本技术 ,而人工智能技术则是解决非结构 化、半结构化问题的有效技术。最后,人工智能科学与技术飞速发展,但目前人工 智能只被视为一门专业课,课程讲授和人工智能没有作为一个研究方向结合起来, 也没有把传授课本知识和引导启发创新结合起来。 适应知识经济发展的高等教育,要把培养创造精神和创新能力摆在突出的位 置。创新是基础研究的生命,而高等学校的教学只有与科研紧密结合,才能在培养 学生的创新精神方面有所作为。为此,针对人工智能的课程特点,我们积极开展研 究型教学、研究型学习,提高大学生的学习能力、实践能力和创新能力的研究与 实践。 在教材上,我们选用了清华大学出版社出版、 马少平等编写的 《人工智能》 。 我们的教学研究与实践的主要内容包括三个方面:启发式传授人工智能解决问题 的非结构化的思想 ;成体系的实验训练;以及与毕业论文,学校大学生科研项目资 助计划,国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练。这三个主要方面,层层递 进、环环相扣,是体系完整的创新型人工智能教学实践。下面,我们就这三个方面 内容展开探讨。 1 启发式传授人工智能解决问题的非结构化思想 现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次[1]:1)结构化问题,能用 形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题 ;2)非结构化问题,难以用确定的 形式来描述,主要根据经验来求解;3)半结构化问题,介于上述两者之间。 一般说来, 计算机专业的其他课程如网络技术、数据库技术、算法分析与设计等,都是求解 结构化问题的基本技术。 而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的有

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