人工智能教学设计案例精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇人工智能教学设计案例，期待它们能激发您的灵感。

篇1

>> 引入深度学习的人工智能类课程 中西合璧的人工智能课程双语教学模式 可调戏的人工智能 生活中的人工智能 不断超越的人工智能 逐渐靠近的人工智能 正在落地的人工智能 2035年的人工智能 航天类专业“人工智能”课程的教学探索 林业院校人工智能课程教学的思考 人工智能导论课程的兴趣教学法 人工智能概论课程的教学思考 “人工智能”课程教学的实践与探索 游戏开发应用中的“人工智能”课程教学方法探讨 人工智能的应用研究 人工智能的日常应用 人工智能的应用和发展 浅析电气自动化控制中的人工智能应用 分析继电保护中的人工智能技术及其应用 电气自动化控制中的人工智能应用分析 常见问题解答 当前所在位置：l)。在情境创设时,教师根据学生特点提出了多种应用需求,例如化妆品销售咨询等。学生利用该工具,兴趣盎然地开发了自己的小型专家系统,不仅理解了专家系统的特点、作用、运行方式等,还具有强烈的成就感。

2.2面向研究的情境创设

苏霍姆林斯基认为,研究型教学法应该充分体现学生的主体地位,激励、引导和帮助学生去主动发现问题、分析问题和解决问题,激发学生学习的内在兴趣和成就动机[4]。人工智能课程中包含了大量的前沿问题,研究型课题比比皆是,如何平衡这些研究课题与兴趣、实用的关系,是教学设计中重点考虑的内容。

下面以“规划”中的路径规划内容为例,详细分析以研究为导向的情境创设过程。表2给出了整个教学设计。

综合几次研究课题完成情况,班级中有1/3的学生通过广泛查阅资料和多次与教师讨论,提交了质量尚可的标准格式论文,并因此获得了学院的科研学分。除此之外,教师还组织这部分具备一定科研潜力的学生参加科研项目,进一步磨练科研技能,极大提高了学生的学习兴趣和能力。

3DBR驱动的教学过程

人工智能课程各单元内容相对独立,难以形成统一的联系,怎样验证各单元的学习效果?从提出问题到任务解决,每个单元的学习通常要跨越几节课甚至几周,怎样在此期间保持学生的兴趣和关注?

DBR是情境设计、实施、评价、再设计、理论形成等环节多次迭代循环的过程,柯林斯称之为“不断进步的修正”(Progressive Refinement),以检测设计的价值。因此,评价是教学过程中非常重要的一环。本课程教学主要做好两个环节,以驱动整个教学过程的推进。

1) 实践环节。

通常的实践环节是课程结束后固定时间的实际任务,而本课程的实践却贯穿整个教学过程,是单元教学、教师、学生之间的粘合剂。实践包括应用型实践和研究型实践,一般在每个单元教学开始,提出问题后,实践任务就被布置下去,例如前面所述的“黑白棋”、“路径规划算法研究”等。学生接受任务后,带着问题搜索解决途径,在此期间需要教师提供方法指导及答疑(既可固定时间,也可通过E-mail等形式)。及时地交流,特别是针对实际问题的交流,不仅有效率,而且便于教师及时调整教学设计。

2) 教学评价。

除了课程考核以外,每个教学单元结束时都有反馈和评价环节。评价方式包括单元测试、编写软件测试、研讨会等。具体采用何种形式,要根据前一阶段的反馈信息决定。这些来自学生反馈信息包括前一阶段学习的接受情况、兴趣点、其他课业繁忙情况等。在学期的不同时间点采用合适的评价方式,有助于加强学习刺激,总结和发现教学设计中的问题,及时调整。

通过上述两个环节的推动,精心设计的教学内容得以顺利实施并被学生欣然接受。2/3的学生在整个学期教学中都保持了积极的态度和充分的关注度,确实感受到人工智能的魅力,并能够从技术角度看待人工智能,消除了未学或初学时的神秘感。

4教学实施效果分析

1) 正效果分析。

中原工学院计算机学院作为普通工科院校,以培养实用型人才为主,人工智能并非主干课程,学生重视程度不足。两年来,经过教师与学生的共同努力,教学改革成果逐步体现。人工智能类学生人数从过去的5%上升到15%,科研论文数量从1%上升到20%。有20%的学生接触过或正在从事人工智能类项目的研究与开发,考研选择人工智能科目的学生比例从0上升到15%,考研成功人数占毕业生总人数的20%。

人工智能教学中采用的应用型与研究型情境创设,不仅促进了学生理解接受知识,而且锻炼提高了学生独立分析、解决问题及开发能力。学习也不再局限于课堂,而是拓展到图书馆、互联网等更广阔的空间。学生在学习期间保持了高度的关注,充分发挥了主动性和主体意识,为持续发展奠定了良好的基础。

2) 不足分析。

DBR的方法论能够促使教师在教学过程中不断完善教学设计,融合先进的教学理论及工具,逐步加深学习的理解和设计的提升,切实提高教学效果。然而,仍然存在一些DBR无法解决或完善的问题。具体表现在:

(1) 缺乏合适的教材。目前大多数教材的示例以解答式或推证式为主,设计型或实际项目案例较少。

(2) 投入时间限制。尽管上述教学设计和教学过程都经过精心准备与实施,但是要取得好的成效,还需要教师和学生都投入大量时间交流、研究或开发。而学生课业繁忙造成了实施的瓶颈。

这些不足制约了上述教学方法的实际实施效果,需要今后不断改进。

5小结

本文针对普通工科院校学生特点,将DBR研究成果应用于人工智能课程。教学效果表明,精心设计的应用型与研究型情境有助于维持学生长时间的关注度、主动性和兴趣;强调基于评价的修正使教学过程可调节,学生的学习效果更可靠。希望本文研究能够对人工智能教学及学生培养起到一定的参考作用,下一阶段的主要工作是进行适合的教材建设。

参考文献:

[1] 杨南昌. 基于设计的研究:正在兴起的学习研究新范式[J]. 中国电化教育,2007(5):6-10.

[2] 曾安,余永权,曾碧. 人工智能课程教学模式的探讨[J]. 江西教育学院学报:综合版,2006,27(6):40-43.

[3] 李鸣华. 案例教学法在高中人工智能课程中的运用研究[J]. 中国电化教育,2008(2):99-102.

[4] 杨种学. 研究型教学法在数据结构课程中的应用研究[J]. 计算机教育,2007(1):55-56.

DBR Utilized Teaching Method for Artificial Intelligence

WANG Lu, LU Xiao-xia

(School of Computer, Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou 450007, China)

篇2

【关键字】人工智能；教育；进展

【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097（2008）13―0018―03

人工智能是一门综合的交叉学科，涉及计算机科学、生理学、哲学、心理学、哲学和语言学等多个领域。人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能，其长期目标是实现人类水平的人工智能。[1]从脑神经生理学的角度来看，人类智能的本质可以说是通过后天的自适应训练或学习而建立起来的种种错综复杂的条件反射神经网络回路的活动。[2]人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个可以模仿人脑行为的系统。这一研究一旦有突破，不仅给学习科学以技术支撑，而且能反过来促使人脑的学习规律研究更加清晰，从而提供更加切实有效的方法论。[3]人工智能技术的不断发展，使人工智能不仅成为学校教育的内容之一，也为教育提供了丰富的教育资源，其研究成果已在教育领域得到应用，并取得了良好的效果，成为教育技术的重要研究内容。

人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，其主要研究领域有：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中应用较为广泛与活跃的研究领域主要有专家系统、机器人学、机器学习、自然语言理解、人工神经网络和分布式人工智能，下面就这些领域进行阐述。

一 专家系统

专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它使用人工智能技术，根据某个领域中一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。[5]专家系统主要组成部分为：知识库，用于存储某领域专家系统的专门知识；综合数据库，用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据或信息；推理机，用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作；解释器，向用户解释专家系统的行为；接口，使用户与专家系统进行对话。近几十年来，专家系统迅速发展，是人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，广泛用于医疗诊断、地质勘探、军事、石油化工、文化教育等领域。

目前，专家系统在教育中的应用最为广泛与活跃。专家系统的特点通常表现为计划系统或诊断系统。计划系统往前走，从一个给定系统状态指向最终状态。如计划系统中可以输入有关的课堂目标和学科内容，它可以制定出一个课堂大纲，写出一份教案，甚至有可能开发一堂样板课，而诊断系统是往后走，从一个给定系统陈述查找原因或对其进行分析，例如，一个诊断系统可能以一堂CBI（基于计算机的教学，computer-based instruction）课为例，输入学生课堂表现资料，分析为什么课堂的某一部分效果不佳。在开发专家计划系统支持教学系统开发（ISD）程序的领域中最有名的是梅里尔（Merrill）的教学设计专家系统（ID Expert）。[6]

教学专家系统的任务是根据学生的特点（如知识水平、性格等），以最合适的教案和教学方法对学生进行教学和辅导。其特点为：同时具有诊断和调试等功能；具有良好的人机界面。已经开发和应用的教学专家系统有美国麻省理工学院的MACSYMA符号积分与定理证明系统，我国一些大学开发的计算机程序设计语言、物理智能计算机辅助教学系统以及聋哑人语言训练专家系统等。[7]

目前，在教育中，专家系统的开发和应用更多的集中于远程教育，为现代远程教育的智能化提供了有力的技术支撑。基于专家系统构造的智能化远程教育系统具有以下几个方面的功能：具备某学科或领域的专门知识，能生成自己的提问和应答； 能够分析学生的特征，评价和记录学生的学习情况，诊断学生学习过程中的错误并进行补救教学；可以选择不同的教学方法实现以学生为主体的个别化教学。[8]目前应用于远程教育的专家系统有智能决策专家系统、智能答疑专家系统、网络教学资源专家系统、智能导学系统和智能网络组卷系统等。

二 机器人学

机器人学是人工智能研究是一个分支，其主要内容包括机器人基础理论与方法、机器人设计理论与技术、机器人仿生学、机器人系统理论与技术、机器人操作和移动理论与技术、微机器人学。[9]机器人的发展经历了三个阶段：第一代机器人是以 “示教―再现”方式进行工作；第二代机器人具有一定的感觉装置，表现出低级智能；第三代机器人是具有高度适应性的自治机器人，即智能机器人。目前开发和应用的机器人大多是智能机器人。机器人技术的发展对人类的生活和社会都产生了重要影响，其研究和应用逐渐由工业生产向教育、环境、社会服务、医疗等领域扩展。

机器人技术涉及多门科学，是一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志，因此，机器人技术是世界强国重点发展的高技术，也是世界公认的核心竞争力之一，很多国家已经将机器人学教育列为学校的科技教育课程，在孩子中普及机器人学知识，从可持续和长远发展的角度，为本国培养机器人研发人才。[10]在机器人竞赛的推动下，机器人教育逐渐从大学延伸到中小学，世界发达国家例如美国、英国、法国、德国、日本等已把机器人教育纳入中小学教育之中，我国许多有条件的中小学也开展了机器人教育。

机器人在作为教学内容的同时，也为教育提供了有力的技术支撑，成为培养学习者创新精神和实践能力的新的载体与平台，大大丰富了教学资源。多年来，我国中小学信息技术教育的主要载体是计算机和网络，教学资源单一，缺乏前瞻性。教学机器人的引入，不仅激发了学生的学习兴趣，还为教学提供了丰富的、先进的教学资源。随着机器人技术的发展，教学机器人种类越来越多，目前在中小学较为常用的教学机器人有：能力风暴机器人、通用机器人、未来之星机器人、乐高机器人、纳英特机器人、中鸣机器人等。

三 机器学习

机器学习是要使计算机能够模仿人的学习行为，自动通过学习来获取知识和技巧，[11]其研究综合应用了心理学、生物学、神经生理学、逻辑学、模糊数学和计算机科学等多个学科。机器学习的方法与技术有机械学习、示教学习、类比学习、示例学习、解释学习、归纳学习和基于神经网络的学习等，近年来，知识发现和数据挖掘是发展最快的机器学习技术。机器学习（自动获取新的事实及新的推理算法）是使计算机具有智能的根本途径，对机器学习的研究有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。[12]

随着计算机技术的进步和机器学习研究的深入，机器学习系统的性能大大提高，各种学习算法的应用范围不断扩大，例如将连接学习用于图文识别，归纳学习、分析学习用于专家系统等，大大推动了在教育中的应用，例如在建构适应性教学系统中，用机器学习与朴素的贝叶斯分类器动态了解学生的学习偏好，有较高的准确率[13]。基于案例的推理（case-based reasoning，CBR）是一种新兴的机器学习和推理方法，其核心思想是重用过去人们解决问题的经验解决新问题，在计算机辅助教育方面，已经出现了基于CBR的图形仿真教育系统，并且，针对个体特征的教育教学方法研究也有所突破。[14]另外，数据挖掘和知识发现在生物医学、金融管理、商业销售等领域的成功应用，不仅给机器学习注入新的生机，也为机器学习在教育中的应用提供了新的前景。

四 自然语言理解

自然语言理解就是研究如何让计算机理解人类的自然语言，以实现用自然语言与计算机之间的交流。一个能够理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的过程。[15]自然语言理解包括口语理解和书面理解两大任务，其功能为：回答问题，计算机能正确地回答用自然语言提出的问题；文摘生成，计算机能根据输入的文本产生摘要；释义，计算机能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息；翻译，计算机能把一种语言翻译成另外一种语言。由于创造和使用自然语言是人类高度智能的表现，因此对自然语言处理的研究也有助于揭开人类高度智能的奥秘，深化对语言能力和思维本质的认识。[16]

自然语言理解最早的研究领域是机器翻译，随着应用研究的广泛开展，也为机器人和专家系统的知识获取提供了新的途径，例如由MIT研制的指挥机器人的自然语言理解系统SHRDLU就可以接收自然语言，进行人机对话，回答关于桌面上积木世界中的各种问题。同时，对自然语言理解的研究也促进了计算机辅助语言教学和计算机语言设计等方面的发展，例如“希赛可”网络智能英语学习系统，这个基于网络的“人-机”语境的建立，突破了普通英语教师和传统的单机的多媒体教学软件所能具备能力限制，也比建立于网络的“人-人”语境更具灵活性，可以为远程学习者提供良好的英语学习支持，在国内第一次系统地将用自然语言进行的人机对话系统应用在计算机辅助外语教学上，在国际上也是一种创新。[17]

五 人工神经网络

人工神经网络就是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能的元件（即人工神经元），按各种不同的联结方式组织起来的一个网络，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能，例如可以用于模仿视觉、模式识别、声音信号处理、控制、故障诊断等领域，人工神经元是人工神经网络的基本单元。[18]人工神经网络有两种基本结构：递归（反馈）网络和多层（前馈）网络，两种主要学习算法：有指导式学习和非指导式学习。

人工神经网络从模拟人类大脑神经网络的结构和行为出发，具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合于处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题，[19]这使人工神经网络具有更大的发展潜能，目前已经开发和应用的人工神经网络模型有30多种。人工神经网络在教育中的应用大多是与教学专家系统相结合，以此来改进教学专家系统的性能，提高智能性，使其在教学过程中对突发问题具有更好的应对能力。人工神经网络在学校管理中也得到应用，例如采用误差反传算法（BP）的多层感知器已应用于高校管理之中。

六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)

分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果，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，主要研究问题是各Agent之间的合作与对话，包括分布式问题求解和多Agent系统两个领域。[20]分布式人工智能系统一般由多个Agent组成，每个Agent又是一个半自治系统，Agent之间及Agent与环境之间进行并发活动并进行交互来完成问题求解。[21]由于分布式人工智能系统具有并行、分布、开放、协作和容错等优点，在资源、时空和功能上克服了单智能系统的局限性，因此获得了广泛的应用。

分布式人工智能中的Agent和多Agent技术在教学中的应用逐渐受到关注。在教学中引入Agent可以有效地提高教学系统的智能性，创造良好的学习情境，并能激发学习者的学习兴趣，进行个性化教育。目前，Agent和多Agent技术多用于远程智能教学系统，通过利用其分布性、自主性和社会性等特点，提高网络教学系统的智能性，使教学资源得到充分利用，并可实现对学习者的学习行为进行动态跟踪，为学习者的网络学习创造合作性的学习环境。在网络教学软件中应用Agent技术的一个典型是美国南加利福尼亚大学（USC）开发的教学Adele（Agent for Distance Education - Light Edition） [22]。Agent技术在网络教学软件中取得的良好效果，促进了研究者对分布式人工智能在教育中的应用研究。

综上所述，科学技术的发展将会推动人工智能技术在教育中应用的广度和深度。从人工智能的应用趋势来看，人工智能在教育中应用的扩展可以通过以下三个方面进行：一是人工智能与其他先进信息技术结合。人工智能已经与多媒体技术、网络技术、数据库技术等有效的融合，为提高学习效率和效度提供了有力的技术支持，而引起教育技术界广泛关注。[23]例如人工智能技术通过与多媒体技术相结合，可以提高智能教学系统的教学效果；与网络通讯技术相结合，可以提高和改进远程教育的智能性。二是人工智能应用研究领域间的集成。人工智能应用研究领域之间并不是彼此独立，而是相互促进，相互完善，它们可以通过集成扩展彼此的功能和应用能力。例如自然语言理解与专家系统、机器人的集成，为专家系统和机器人提供了新的知识获取途径。三是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与扩展，这些新领域有分布式人工智能与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[24]，这些发展与应用蕴藏着巨大潜能，必将对教育产生重要的影响。

技术发展不断发挥着引导教育技术研究的作用，一种新兴技术的出现总是会掀起相应的研究热潮, 引发对技术在教育中应用的探讨、评价以及与传统技术的对比。[25] 人工智能作为一门交叉的前沿学科，虽然在基本理论和方法等方面存在着争论，但从其研究成果与应用效果来看，有着广阔的应用前景，值得进一步的开发和利用。

参考文献

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[6] [荷]山尼•戴克斯特拉,[德]诺伯特•M. 西尔,[德]弗兰兹•肖特,等.任友群,郑太年主译.教学设计的国际观第2册:解决教学设计问题[M].北京:教育科学出版社,2007:67.

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[10] 关注机器人幼儿教育――访鲍青山博士[DB/OL].

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[22] Erin Shaw, W. Lewis Johnson, and Rajaram Ganeshan, Pedagogical Agents on the Web[DB/OL].

篇3

【关键词】人工智能；计算机；辅助教学；应用

计算机辅助教学是一种新兴的教学手段，帮助课堂进入到一种更加智能化和现代化的环境与条件中，将传统的教学模式和方法与多媒体和网络结合起来，为学生营造更好更有趣的教学氛围。但是由于技术的不成熟以及经验的不充分，导致其依旧存在问题和不足。

1计算机辅助教学开展现状和发展困境

1.1缺少开放包容的特性

近年来，计算机辅助教学的开发和应用已取得了一些较好的成绩，但由于我国计算机网络工程和相关领域的技术革新起步较晚，对于计算机教学的发展与改革依旧存在较多的不足和缺陷。首先是在开放包容性上的缺失。这一缺失的原因主要来自于两个方面，第一个方面是思想上的落后和闭塞，人们对于计算机辅助教学的态度依旧存在负面和抵触的情绪，这是由于害怕计算机的加入让课堂和教学秩序失控，所以并没有充分开发和展现出计算机在教学中的优势。第二个方面是技术层面上的限制，我国对于计算机辅助教学的课件和软件技术都只是按照一种最传统和安全的方式进行，缺少探索和冒险的精神、开放和包容的态度[1]。

1.2缺少人机交互的能力

计算机辅助教学过程中，计算机不仅仅是一个信息的载体，更应该将其当作课堂的一份子，能够充分参与到整个课堂的活动和教学工作中。但是大多数的智慧课堂在使用计算机时，仅仅利用其多媒体的播放功能，教学的主体和主要角色依旧是教师，只是把课本和板书照搬到了多媒体课件中。教学的内容仍然是枯燥和单一的，学生依旧带有一种被强迫的学习心理。这种教学缺乏人机之间的交互，机器不能自主获取学生学习的状态和对知识的掌握情况，学生也无法通过计算机主动地得到反馈和解答，让人机之间仅仅是流程化的配合和交流。在这种刻板的学习模式下，甚至会让一部分学生丧失学习的乐趣和兴趣。

1.3缺少课程教学的特点

不同的课程有着不同的教学重点和偏向，这就对教师的教学工作提出了更高的要求，计算机的加入，本来应该能够为教师提供一个新的教学方向和思路，但是由于计算机的便捷性导致一部分教师产生偷懒和敷衍的教学心态，在教学过程中全程使用多媒体播放课件，丧失了课程自身的特性和特质。尤其是一些对实践能力要求较高的课程，教师过度使用计算机只会导致教学趣味性的流失。

1.4缺少师生互动的乐趣

教师作为课堂教学的主要角色，不仅仅是要把知识以一种通俗外化的形式传递给学生，更是应该做学生心理特征的发掘者、学生学习习惯的纠正者和帮助者。教师的鼓励和赞许都会对学生起到重要作用。但是计算机辅助教学之后，教师将更多的精力放到了如何制作精美的教学课件上，而忽略了与学生之间最直接的感情和语言交流，丧失师生互动的乐趣。

1.5缺少有序的教学策略

教学策略是保证一节课是否能够有序开展和进行的重要条件与因素。但是计算机参与和设计的教学环节，只是一个程式化的展示，在课堂上会遇到多种多变的教学情况，一旦在某一个环节出现问题，就有可能导致计算机设计的教学步骤全部打乱，陷入一种无序的状态中[2]。1.6缺少灵活的智能性能计算机技术的开发和应用在我国已经逐渐形成了一套完善和成熟的体系，但是计算机在教学中的应用与引进时间并不长，导致当前多数计算机辅助下的课堂并不具备充分的灵活和智能性，大部分的教学工作和考核评价工作依旧是由教师人工完成，对于不同学生的学习状态掌握也有所偏差。

2人工智能在计算机辅助教学中的应用

2.1建立知识库

人工智能在计算机辅助教学中应用的主要原则，就是将深度学习与认知学的理论知识作为整个程序模块设计开发的基础，通过建立一个知识库，将收集到的知识案例进行分类，训练机器进行自动识别，从而提取和分析出不同学生在不同的知识中所表现出来的学习能力与掌握熟练程度，进而可以有针对性和有选择性地进行复习与巩固，达到机器代替部分人工教学、缓解教师压力的目的。第一步就需要进行知识库的建立，主要包括了专家决策的核心系统对所输入的知识进行判断与筛选调取。同时知识库还可以实现共享的功能，对知识进行简化与提炼，做到精益求精。知识库的搭建应该要尽量简单和易修改[3]。

2.2打造专家模块

在建立了知识库之后，就需要围绕人工智能教学的主要目的进行专家模块的打造，专家模块存在的意义在于能够将其比喻为整个学习系统中的推理机。在需要和使用的情况下，由专家模块自动随机地生成问题，并且可以通过知识库的相关内容调取形成答案并充分解释。其次，专家模块的另一个作用就在于能够帮助评价和考核学生的学习情况，实现一种更加公正透明的评价过程。在进行专家模块打造时，通常使用的是两种方法，一种是固定算法，即根据题库的问题模板，循规蹈矩、规规范范地进行问题的设立和解答的编写。而另一种就是启发策略，这种专家模块更多的是引导学生通过简单和有限的提示信息，自己推理摸索找寻正确的答案和解决方案。除此之外，专家模块还可以自动匹配，依据学生能力分配问题。

2.3建立学生模块

与专家模块相互配合相互辅助的就是学生模块。学生模块的本质其实也属于专家系统，模块内部所存储和容纳的是学生的不同学习习惯和学习行为特征。这个模块建立的目的主要是两个，一个是为了让学生在学习的过程中可能出现的错误习惯和方法被快速识别，并且能够通过机器语言进行记忆与编译，从而建立一个比较完整和全面的错误类型数据库，进而深层分析找到错误的原因。第二个目的就是为了帮助学生对错误学习行为和习惯进行解释，从更加深层次的角度挖掘学生由于知识理论掌握不充分而导致错误的原因。学生模式的建立一般依靠的就是人工智能的自我学习和接受训练让系统能够建立起模型对学生的学习习惯进行模拟。这样在上一步打造的专家模型就可以为学生模型提供一个对比的样本，专家模型的两种运算和教学方式可以分别评估学生的学习能力和学习错误[4]。

2.4优化教学模块

教学模块是人工智能在计算机辅助教学模式中必不可少的一个环节，教学模块的内容是基于传统教学设计和规划之上的。在计算机与人进行交互的过程中，教学策略主要是由教学的不同分支来体现，能够达到较好的发散性和综合性的效果。但是其不足的地方也比较明显，那就是只能按照某一类型或者某一个的教学方法进行，系统不能快速地根据不同内容识别和选择最适合最有效率的教学模式。具体的应用和实现过程就是将专家模块和学生模块的内容进行连接和合并，将专家模块生成的问题及答案与学生模块中上传和学习到的进行对比，选择覆盖或者是分析提取，能够比较客观地发现学生学习中存在的理解性偏差和实践性错误。之后再将结果传回到知识库中，调用相关的知识内容，形成一个完整的反馈链，帮助教师做出教学决策，调整教学进度和教学规划。但是这个模块的设计也应该充分考虑到诸多情况和因素，因此在条件判断时应加入更多的循环。

2.5开发智能接口模块

人工智能在计算机辅助教学模式中的应用和融合最后一步就是要开发出一个稳定和高效能的智能接口模块，主要作用是为了连接学生和计算机之间的信息交换和沟通，即进行信息的输入与传出。在接收到学生传递的学习信号后，接口模块要及时调动起教学模块、专家模块和学生模块，把信息传递给不同模块处理，之后再由教学模块所作出的教学决策和结果论证信息输出反馈给人，实现了机器语言与人类语言之间的转化。一个能够正常运转并且具备较高实用性和参考性的教学系统，一定融汇了思想教学、策略和心理学等多方面的因素和知识内容体系，所以智能接口模块的设计与开发，一定要全面考虑这些成分，开发出更加灵活多变的接口模块[5]。

3结语

人工智能在近年来获得了快速的发展和进步，成为我国当前各个行业领域之内炙手可热的先进技术。对于计算机辅助教学的开展和改革来说，人工智能的融入与应用有着重要的价值与意义。

参考文献

[1]张镒麟.关于计算机辅助教学中人工智能技术的应用研究[J].当代旅游,2019(1):239.

[2]刘荫.人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].科学与信息化,2019(2):20-21.

[3]孙玉梅,赵骏,王美春,等.基于人工智能技术的《单片机原理及应用》课程CAI软件研制[J].教育教学论坛,2016(45):268-270.

[4]张园.人工智能技术在计算机辅助教学中的应用研究[J].科技资讯,2007(34):108-109.

篇4

关键词：教育机器人；教育产业；应用

一、引言

近年来，人工智能技术在教育领域逐步扩大其落地应用场景，但大多数应用场景仍然很难真正渗透到教学的核心环节并对学生的学习效果起到关键性作用。由于可以在不同教学环节提供人性化交互方式及个性化智能辅导与教学，基于人工智能技术的教育机器人受到越来越多的重视和发展，因此有必要对教育机器人在教育产业发展中的应用进行研究。

二、教育机器人的简介

提起机器人，我们马上就会联想到科幻小说和电影中的机器人。近一个世纪以来，机器人在娱乐和虚构的世界中有着重要的地位，甚至“机器人”这个词本身就来自一部科幻作品—— 1920年，前捷克斯洛伐克作家卡雷尔·恰佩克的科幻小说中第一次出现“机器人（Robot）”这个词，它被用于指代人类创造的用来代替人工的物体。随着计算机网络、机械制造、人工智能等技术的不断发展，机器人已经从一个虚拟的名词发展成一项蓬勃的产业，并从工业领域向医疗救援、教育、娱乐、勘测、探险、救援等领域迅速扩展。

本文所论的机器人主要是指教育产业中的教育机器人。教育机器人主要由硬件平台和软件平台组成，硬件平台主要包含教育机器人的硬件规格以及提供硬件之间的通信，完成某些动作或者输入输出某些信号，它相当于机器人的手脚；软件平台主要包含教育机器人的各种输入信号的处理和开发，完成某种可预期的场景的实现及表述，它相当于机器人的大脑。教育机器人是面向教育领域专门研发的，以培养学生的分析能力、创造能力和实践能力为目标的机器人[1]，它具有教学适用性、交互性、开放性、可扩展性等特点[2]。教育机器人的出现为机器人教育提供了载体。

三、教育机器人产业化发展的意义

当前，国外教育机器人的发展集中在青少年陪伴与辅助教学、特殊教育、机器人竞赛等领域，也更加注重实践性研究与课堂中的实际应用。相比于国外，国内教育机器人总体上还处于起步阶段，在理论与实践研究上都存在一定差距。但随着人工智能教育、STEM教育、创客教育等的兴起，国内对于教育机器人技术的研究及大规模实践应用在迅速增长，产学研相结合的模式也促进了该领域的市场化进程。因此，产业化发展具有一定意义。

1. 对教育创新的推进

教育机器人产业化有助于对教育创新的推进，包括创客教育、STEAM教育、素质教育、STS教育（科学、技术、社会）和教学改革。Chris? Rogers认为，教育机器人产业化教育能够将“Engineering”带进基础教育中，培养学生的STEM素养，推动基础教育改革[3]。

2. 对教学模式和策略的改进

对教学模式和策略的改进，包括教学目标、教学模型、教学策略、教学设计、课程开发等。王雪雁等认为，教学形式的多元体验是教育的重点，而将体验教学法融入机器人教育中进行研究，也在一定程度上促使其他科目在教学改革中形成较有前景的发展方向[4]。

3. 对学生综合素养的提升

对学生综合素养的提升，包括创新精神、实践能力、科学素养以及综合能力。D? Alimisis在调研了目前教育机器人领域现状的基础上，对当前教育机器人领域热点问题发表了自己的看法，他肯定了机器人在培养学生创造力和“? 21世纪技能”方面的重要作用[5]。

四、教育机器人在教育产业化进程中的遇到的难题

教育机器人除了让学习者获取机械、电子、信息、传感技术知识，还能培养技术应用、解决问题、动手能力、团队协作以及表达能力、批判思维能力。《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》鼓励全国有条件的高校、研究院开设人工智能专业，在中小学开设机器人相关的课程和竞赛。为此，教育机器人表现出了其无可比拟的教育价值及实用潜质，为培养多学科交叉融合、高素质、复合型的工程人才提供了一个理论教学、实训实践和资源共享的综合平台。

为了更好地促进高层次人才的培训与培养，一方面，我们要大力研究开发及生产高端合格的教育机器人产品，另一方面，我们要全面开展机器人教育宣传，但是还有一些难题亟待破解。

一是诸多教育机器人课题亟待破题。在经济全球化背景下，通过机器人教育促进创新型科技人才队伍壮大与建设是我国人才培养的新途径和新模式。为此，在技术传授的前提下，加快相关理论研究、学术探讨和培养模式研究，激发学生的兴趣，引导学生思考，加深对理论的引领、理解和人才培养研究，是教育机器人的主要研究问题。

二是服务于机器人教育的公共资源比较稀缺。与国外相比，无论是教学设备还是教学案例及教育在线资源，远远不能满足教学的需求。为此，实现中小学、大学课程及教学资源的开发，促进更多的教育教学资源共享，满足机器人教育需求是前提。

三是教师队伍的人数不多。纵观整个发展过程，无论是中小学还是大中专院校，机器人教师需求缺口较大。?一方面是培养出口师资力量薄弱，另一方面受薪资待遇的影响，?具有机器人操作技术和技能的人才就业口径比较宽，较少人愿意去当教师。为此，应加强教师队伍建设及师资长远规划，将崇尚教育、乐教和施教的人聚集过来。

五、破解教育机器人产业化难题的对策

1. 构筑机器人教育云平台

当前，教育机器人可以应用于教学的资源很少，因为每个厂家基于自己的水平开发资源平台，彼此不兼容，不同机器人安装不同的APP程序，资源设计者从单一的角度设计教学资源，没有考虑普众需求，制约了产品的应用推广。为此，开展机器人教育工程技术方面的研究，从教育机器人资源共享标准制定、服务技术策略及数字化资源服务设计与推送角度出发，立足自主知识品牌，促进规模及规范的产业化发展，充分考虑物联网、大数据及云服务技术，在共建共享技术上对教育机器人进行完善与功能提升。

2. 健全教育机器人法律体系

教育机器人在设计、开发、生产、销售和使用过程中，关乎国内外的道德准则、社会伦理、用户安全和权益诉求等诸多法律方面的问题。一是探究国际规则，深化法律规范，构建风险防控机制和预警监测体系，研判就业替代与社会伦理道德问题，促使教育机器人教育资源绿色健康、安全可靠可控、造福于民。二是研究机器人教育与教师职业岗位有机结合与协调发展问题，依托机器人智能技术发展，构建教育机器人的伦理学特性。

3. 加快行业标准完善

据了解，工业机器人标准相对成熟，但从教育机器人这个角度来说，无论外国品牌还是正在崛起的中国自主研发的品牌，都缺乏与之相适应的规范与标准约束。教育机器人是机器人产业细分领域的一大类产品，研究制定科学化、规范化的标准体系，才能促进教育机器人产业健康发展。所以，加快教育机器人相关标准的研究时不我待，同时需要尽快上升为国家标准，从而引领国际标准，倒逼产业，给产业发展提供方向，规范和促进产业发展。

4. 构建教育机器人产业联盟，提高教育产业转化度

为了更好地满足多样化的用户需求，坚持经济全球化大方向，发挥高校、科研院所、企业和行业组织的作用，健全高效灵活、优势互补的教育机器人产学研用协同创新体系，在教育机器人产品试制、功能完成、系列产品打造和产业链塑造等方面进行全方位一体化设计。以笔者所在中职学校为例，可以联合当地的高校、政府和其他企业单位建设产学研平台，丰富教学实践手段，提高教育机器人在教育产业中的转化度。

5. 强化产品开发，增强教师参与度和教学应用度

机器人教育产业链涉及硬件制造、平台开发、应用服务提供等几类厂商，但目前很多机器人公司只负责教育机器人硬件的开发、制造、组装及测试，提供简单的产品说明和操作手册，并不参与课程开发和教学设计。这样的产业模式显然不利于机器人教育发挥最大的作用。只有当教育机器人的制造商与学校教师共同参与课程开发和教学设计，设计开发出丰富的教学情境应用程序、服务与内容，才能使教育机器人真正满足教与学的需求。

总之，教育机器人的产业化应该结合当地经济社会和文化特点，真正有力有效服务于地方教育和经济文化。同时要注意在“互联网+”时代，恰当发挥政府宏观调控的杠杆优势，立足本国，面向国际，引导教育机器人产业进行科学布局，打造具有时代特色的教育机器人产业基地，形成中国特色产业集群。

［1］ 黄荣怀，刘德建，徐晶晶，等 . 教育机器人的发展现状与趋势［J］.现代教育技术，2017，27（01）：13-20.

［2］ 张剑平， . 机器人教育：现状、问题与推进策略［J］.中国电化教育，2006（12）：65-68.

［3］ Rogers C，Portsmore M. Bringing Engineering to Elementary School［J］.Journal of Stem Education Innovations & Research，2004（05）.

篇5

关键词：Python编程；教学设计；非计算机专业；编程语言

Python是一门免费、开源的跨平台高级动态编程语言，可以处理系统运维、图形处理、数据库编程、多媒体编程、软件分析、Web编程、科学计算与可视化、机器学习、人工智能等，拥有众多狂热的支持者，使得各个领域的人员能快速实现和验证自己的思路与创意。Python早就广泛应用到企业之中，早在2004年，Google便已决心在快速开发方面使用Python。近日，IEEESpectrum了第四届顶级编程语言交互排行榜。因为有各种不同语言的排行，所以IEEESpectrum依据不同的变量对流行度进行了排行。Python击败Java，C，C++等语言，跃居编程语言交互排行榜第一名。非计算机专业学习编程的目的并非为了培养专业的编程开发人员，而是一方面为了锻炼学生逻辑思维、扎实的问题分析能力；另一方面为了方便学生在各个领域进行研究实践。Python语言的优势在于资源丰富，拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施，建立了非常良好的生态环境，吸引了大批科学家以及各领域的专家使用。这也是非计算机专业学生学习Python编程的必要性。

1编程语言的学习对非计算机专业的重要性

1.1程序设计基础在非计算机专业开设情况

我国大学针对非计算机专业开设的程序设计基础课程，使用C语言作为基础语言的较多。C语言作为程序设计基础语言，能够让学生明白程序运行原理，计算机各个部件如何交互，程序在内存中是怎样的状态以及操作系统与程序有怎样的关系。但是对于非计算机专业学生来说，C语言语法复杂，调试程序困难，学生缺少对计算机体系的整体认识，也无需了解计算机底层知识，后续工作很难使用C语言来解决问题，所以并不适合教授给没有任何计算机认知背景的非计算机专业学生。Java语言也是部分高校面向全校开设的程序设计基础编程公选课，是一门面向对象的编程语言，具有简单性、分布式、健壮性、可移植性、平立、动态性等特点。Java语言广泛应用在Android应用、金融业应用的服务器程序、网站、嵌入式领域、大数据技术和科学应用等领域。但是对于非计算机专业学生而言，Java语言学习成本比较高，工作后的应用场景较少，语言本身重点关注代码复用性和可移植性，这些特点说明Java并不适用于非计算机专业学生[1]。

1.2非计算机专业选择Python的原因

Python语言由荷兰人GuidovanRossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年，已经有28年的历史。Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得其成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。Python的设计哲学是“优雅”“明确”“简单”，具有丰富和强大的库[2]。Python语言是最接近自然语言的编程语言，代码简洁高效，对于没有编程经验的学生来说较易上手，学生无需纠结语法和程序编写方式，而是更快的抽象问题并提出解决方案，这样更容易激发学生的学习热情。非计算机专业涉及范围较广，Python所能完成的工作也非常广泛，除了Web编程、图形处理、计算机视觉、软件分析、物联网管理、科学计算与可视化等领域，一些意想不到的领域Python也能涉及。例如Python也能够用于电影视觉特效的制作，其中就包括了《星球大战》某些电影特效的制作，从集体渲染到批量处理再到影片合成，Python将所有步骤都紧密黏合在了一起。2017年，“人工智能”首次被列入政府工作报告，Python也借助人工智能（ArtificialIntelligence，AI）和数据科学，攀爬到了编程语言生态链的顶级位置。随着AI应用的发展，数百万之众的教师、公司职员、工程师、翻译、编辑、医生、销售、管理者和公务员将裹挟着各自领域中的行业知识和数据资源，涌入Python和AI大潮之中，深刻地改变整个IT，或者说数据科技（DataTechnology，DT）产业的整体格局和面貌。

2非计算机专业Python编程教学设计

对于非计算机专业学生，学习编程语言是很有挑战性的，学生专业不同，思维方式也不相同。为了引发学生学习兴趣，达到较好的教学效果，教师要转变课堂上的角色，让学生成为课堂的主角[3]。针对该课程和学生特点，提出“分方向的理论与实践指导”，学生可以有重点、有目标地进行学习。

2.1教学目标

计算机编程延伸到非计算机专业，对学生的掌握计算机理论知识和实践技能要求较高。“程序设计基础”作为入门课程，除了教授学生一门编程语言的概念、语法及使用，还要教会学生编程思想、分析问题和解决问题的能力。

2.2教学内容

非计算机专业Python编程教学涵盖的基本内容包括：基础知识、Python序列、流程控制语句、函数、面向对象程序设计等。后续应当着重针对学生的学习方向或者兴趣点，有针对性地讲解Python的标准库和扩展库，并以案例或者项目的形式展现Python在各个领域中的应用。通常，不同学校的公选课的学时不同，32学时或者48学时。无论多少，学生都无法只利用上课时间达到最佳的学习效果，所以课下的自主学习尤为重要。在学习每个知识点后，教师安排部分课下自主学习的内容，以帮助学生更充分地掌握所学内容，并安排大量与实际工作学习相关案例。

2.3教学方法

除了讲授法、案例法等传统教学方法，教师应当充分分析学生特点，并时刻观察学生的反应。教师在引入新概念、新理论时要以学生学习或者生活中熟悉的内容为切入点，自然并具有逻辑性，能够解决问题，引发学习积极思考问题。实践是编程语言学习必不可少的过程，通过实践夯实理论知识，并亲自动手操作解决实际问题。教师应当分专业引导学生参与课题或项目中的部分模块，给学生创造更多机会去实践，学生完成课题或项目后，充分体验到编程的乐趣，从而更好地激发学生学习兴趣。

2.4拓展学生视野

由于学生专业不同，教师应当充分备课，了解Python在各个领域中的突出应用，并学习相关领域中的应用背景与相关知识。如果能将所学知识带入实际情境中，学生用于解决工作和学习中遇到的各类非通用计算问题，理解并实践计算思维[3]。在拓展学生视野的过程中同时增进了教与学的相互促进，教师与学生都积极参与到教与学的互动中，提升了教学效果。随着互联网与传统行业深度融合以及人工智能的火热，前沿性、基础性、交叉性的学科研究越来越多，有利于培养学生的创新意识和开拓精神。

3结语

身为教育工作者，从教与学的理论上思考编程语言公选课的教学问题。笔者认为，“分方向的理论与实践指导”能够培养学生基于自身学习、研究方向，学好用活书本知识，更重要的是与实践应用相联系，有利于培养学生的创新能力、探究精神和创新思维能力。本文提出了面向非计算机专业学生开设Python编程教学入门的必要性，并针对该编程语言特点阐述了“分方向的理论与实践指导”的教学设计，这是编程公选课教学适应高素质人才培养要求的一种尝试。只有在教学过程中，联系本校学生实际情况，不断创新、改革，才能使教学设计达到更好的效果，为社会培养真正有用的人才。

[参考文献]

[1]王立翔.基于计算思维的python语言课程教学改革刍议[J].教育现代化，2017（15）：12-13.

[2]嵩天，黄天羽，礼欣.Python语言：程序设计课程教学改革的理想选择[J].中国大学教学，2016（2）：42-47.