人工智能对教学的帮助精选(十四篇)

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14篇人工智能对教学的帮助，期待它们能激发您的灵感。

篇1

基于4MAT系统模式案例设计

4MAT系统模式又称为自然学习模式，它是由美国“学习公司”总裁麦卡锡博士在1979年创立的一个新型有效的学习框架。该模式将学习风格与脑科学研究结合起来，并根据人们感知和处理信息的方式，形成一种独特的、顺应个性学习需求的教学模式。图1为学习者以4MAT学习的一个简单实例。

第一阶段，Johnny看到他的哥哥们是骑自行车去学校。他注意看他们是怎样骑自行车的，骑自行车看上去很容易；第二阶段，他请他的哥哥们（骑自行车的专家）展示他是怎样骑自行车的；第三阶段，Johnny骑上自行车，并尝试骑行，他发现骑自行车并不像看上去那么容易；第四阶段，他调整了自己，回过来再次尝试骑自行车。在上述学习过程中，学习者的大脑经历观察反映、抽象假设、行动试验、形成具体经验四个阶段，即4MAT模式的四个象限，整个学习过程组成一个循环圆圈。

4MAT模式以关注学习者为出发点，结合左右脑的不同特点，将教学分解为八个环节（如图2所示），可较好地为学习者提供有意义的学习内容，学生有足够的练习机会，且可“灵活调整”学习内容，并在这一过程中发掘所学在生活中的应用价值。高中信息技术课程内容大致可分为“动手做、如何做、为何做及做了何”四个方面，与4MAT模式四个象限的特点较切合。现以高中信息技术必修模块中“信息的加工与表达――用智能工具处理信息”为主题，进行4MAT模式教学环节设计。

1.本课时教学目标。人工智能研究处于信息技术发展的前沿，它的研究、应用和发展在一定程度上决定着计算机技术的发展方向。高中人工智能课程目标的基本点定位在了解和体验上，让学生了解信息技术发展的前沿，体验若干典型人工智能技术的应用，感受人工智能对学习和生活的影响，激发对信息技术未来的追求。

2.本课时教学任务。《信息加工与表达》课程标准对应要求：通过部分智能信息处理工具软件的使用，体验其基本工作过程，了解其实际应用价值。通过课堂讨论、观看媒体资料、网络搜索、操作实践、学习教材等手段，学生能够：①了解人工智能技术的含义及智能工具的应用范围；②列举人工智能技术在社会、生活中的应用实例；③按功能对常见的智能应用进行分类；④在操作实践活动中，了解智能工具的基本工作原理及其应用价值；⑤树立辩证思想，客观看待人工智能技术对社会的影响，培养正确的信息技术运用观。

3.本课时教学内容：①人工智能、模式识别、自然语言理解、机器翻译；②智能工具的应用范围；③常见智能工具的操作（“小灵鼠”软件、OCR软件、在线翻译软件、机器人小I等）；④人工智能对人类生活、社会的影响及存在问题。

4.本课时教学安排见图3。

①联系，即让学习者将学习内容与相关生活经验建立联系。设计活动来表明人工智能就在我们身边以及它与信息技术学科前沿研究的联系。活动内容：以小组为单位研讨我们身边的人工智能应用例子。通过讨论，说明人工智能对人类生活、社会的影响。这个讨论有助于让学生将身边的经验与学习内容联系起来。教师提供自主学习资源网站，引导并帮助学生联系各人的经历了解人工智能的应用范围；通过让学生观看相关应用视频，让他们获得直观的感性认识。

②注意，即让学生注意个人体验以及与其他同学的经验分享。分析经验，小组讨论并将经验绘制成图表。分小组分享经验并用概念图示描述人工智能的含义。

③想象，即在向学生传授呈现概念时，让学生先将自己的理解描述出来。整合经验：在学习日记中描述人工智能对你及社会生活环境的影响。每个学生要在自己的日志中说明某一人工智能应用如何对个人生活和环境造成影响。

④告知，即由教师告知内行知识，学生接受内容并进行研究。学习内容：教师通过演示文稿介绍图灵测试及人工智能小故事，帮助学生了解人工智能含义。教师带领全班学生利用前面活动中获得的信息，创建人工智能思维导图，其中要包括人工智能含义、应用领域及它对人类社会产生的正面及负面影响。学生通过看视频、听讲、课堂讨论及小组研究等学习形式学习新知识。思维导图会逐渐发展为一个动态的图示。学生可随时添加其他信息和实例。比如，随着对人工智能技术的深入了解，其他内容也可以被添加到思维导图中，在不断形成的过程中，学生将学会如何有条理地收集信息。

⑤练习，即让学生通过练习来学习，以达到对知识、技能的熟练掌握。实践拼接活动：以“它”怎样看、“它”如何懂两组活动，制作设计新的思维导图。归纳智能工具的工作原理和存在的不足。各小组通过实践操作智能工具，分享有关知识和体验，以思维导图的形式描述模式识别及自然语言理解的工作原理并提出技术改进建议。教师在整个过程中对学生的表现给予反馈和建议。

⑥延伸，即是学生创新的开始，学生对所学的灵活调整，迁移运用。设计“人工智能会取代人类吗”游戏中要用的问题。在课堂内外以学习小组的形式开展活动收集更多信息。每个小组根据他们了解的情况设计10个问题，在“人工智能会取代人类吗”游戏中使用。比如，未来你心中的人工智能是什么样、机器人具有真正的智能吗、未来的智能工具将具备怎样的功能，等等。

⑦提炼，即学生进行自我适应、调整、修改和评价其学习是否适当。学生复习课堂记录、个人日志、实践体验、互联网上学习到的内容等，小组完成研究报告，为最后阶段做准备。

⑧展现，即让学生表现自己。帮助学生将所学与更广泛的知识联系起来。设计一个总结主要观点的演示文稿（用例子和视觉画面对人工智能应用作出说明）。为学校设计一个普及人工智能知识的网站。撰写一份“智能工具应用启示”的研究的可行性报告，并设计完成一个未来智能工具或提出一个智能应用的想法。

基于Feden-Vogel教学模式的案例设计

普莱斯顿・D・费德恩，罗伯特・M・沃格尔结合信息加工论，在4MAT系统及教师实践经验的基础上，提出了Feden-Vogel教学设计模式。该模式包含三个不同的工具：计划组织图、教学计划模板、教案格式。其教学分五个步骤进行设计：步骤一，引起学生注意并激活先前知识；步骤二，教授陈述性知识，不仅包含课时内容，还应涉及一些核心概念等；步骤三，给学生提供足够的时间和实践机会，形成程序性知识；步骤四，让学生运用所学知识解决不同问题，帮助他们以新的或不同的方式运用所学；步骤五，结束当前教学并启发学生关注知识和连续性，过渡到下一教学主题。在Feden-Vogel模式中，是从步骤二开始教学设计（即在课程目标与学习标准中让学生学习的陈述性知识），教学实施从步骤一开始。现仍以高中信息技术必修模块中“信息加工与表达”为主题，进行Feden-Vogel模式教学设计，课时教学目标与上例同。

1.《用智能工具处理信息》Feden-Vogel计划组织图（见图4）。

2.《用智能工具处理信息》Feden-Vogel教学五步骤设计。

步骤一，呈现先行组织图，让学生回顾先前的知识，提问前面几类信息加工与表达的特征及应用价值。这个练习可以让学生准备好学习下一个主题，即用智能工具处理信息。让学生联系和此问题相关的现实生活情境：如果你在写一份研究报告时，需要一本资料书上的三页内容，或者你想通过录音将你说的话转化成文字时，你将采用什么办法来完成？向学生提出这个问题，让他们设想解决的方案。通过这个问题可以将情境与新主题联系在一起。为了帮助学生解决此问题，可展示触屏手机手写输入信息的过程，让学生上网搜索相关资料。同时为学生提供多种体验工具软件（“小灵鼠”软件、OCR软件，语音识别软件等）。

步骤二，播放有关我们身边人工智能应用的视频，让学生上网查找人工智能应用领域及实例。介绍图灵测试，向学生提问，人工智能的含义是什么？学生建立人工智能概念图，并添加智能应用领域及实例。

步骤三，将学生异质分组，提出小组体验计划。当学生制定好计划后，就可以开始试着用智能处理工具（模式识别）进行操作实践。等他们完成体验后提问学生：识别的准确率高吗？影响识别率高低的主客观因素有哪些？接下来，引导学生思考分析模式识别工具处理信息的工作原理，引导他们针对体验中存在的问题提出改进建议。在建立模式识别思维导图过程中，通过提问学生生活中或未来还有哪些信息可以通过模式识别来处理，进一步加深学生对相关内容的了解。

步骤四，让全班一起讨论在进行模式识别智能工具体验中的感受。教师使用提问策略来帮助他们进入下一人工智能应用领域：自然语言理解。比如，可以问学生是否能通过工具将一段中文诗词翻译成其他语言，或者和机器人聊天时应该怎样设计智能处理工具。学生讨论，形成小组设计报告，并通过上网查找出相关工具软件名称。学生选择教师提供的工具软件进行体验操作，总结出其工作原理及存在的问题。

篇2

【关键词】计算机 人工智能技术 系统

人工智能（Artificial Intelligence）是研究使计算机模拟人的学习、推理、思考、规划等思维过程和智能行为的学科，用过对计算机实现智能的原理的研究，制造出类似于人脑智能的计算机，使计算机实现更高层次的应用。随着信息技术的发展和网络的广泛普及，人们教育观念正在悄然改变，新型的教育模式正在成形，计算机网络远程教育迅速发展，然而由于计算机网络远程教育发展尚不成熟，实际应用过程中存在诸多问题，而人工智能的引入，则使计算机网络教育水平提升到一个全新的发展台阶，并展现了其广阔的发展前景[1]。

一、人工智能技术概况

人工智能是通过研究人的智慧机理和思维过程，利用计算机体现和模拟人的智能行为。人工智能自其正式提出至今短短几十年内取得飞速的发展，已经成为一种成熟的工具。由于人工智能的效用堪比人的智慧，在进行信息分析处理时可以采取语音识别，实现人机对话，所以其应用范围自其发展以来逐步向诸多领域扩展，如医学、建筑学、地质学、机械等，而其研究课题也不断深入，如专家系统、机器人、自然语言处理系统、博弈等。人工智能具有理解经验并从中学习、辨别模糊或互相矛盾的信息、快速而成功地对新环境做出反应、在解决问题时使用推理进行有效的推导、能处理复杂的情况、应用知识控制环境等诸多能力。人工智能是一个知识信息系统，知识在人工智能中占据重要的地位，计算机的智能只有通过对知识的发现、储存、学习、推理和决策才能展现出来。人工智能主要有以下优势：首先，由于知识储存与计算机系统中，为人们知识传播和复制带来了极大的便利，计算机网络技术的发展，使知识的传播和复制突破时间和空间的限制，为人们带来无限的知识共享。其次，人工智能系统拓展了知识信息获取渠道，同时在某些任务处理的质量和速度上，人工智能展现的能力惊人的能力，远非人类所能及[2]。

二、人工智能技术在计算机网络教育中的应用

（一）智能决策支持系统

智能决策支持系统（IntelligentDecision Support System）是由决策支持系统与人工智能结合的产物，在网络教育领域的应用展现出广阔的发展前景。智能决策支持系统在数字图书馆中的应用，则使得决策目标和进行问题的识别更加明确，帮助决策者建立起完善的决策模型，提供多种备选方案，同时对各种备选方案进行选择、优化、比较、分析，从而使决策者的决策更加准确、有效[3]。

（二）智能教学专家系统

智能教学专家系统ITES（Intelligent Teaching Expert System）是传统CAI系统转向的主要方向，是一种开放式交互教学系统，通过智能教学专家系统利用计算机对专家教授教学思维的模拟，从而为教学提供一个良好的智能环境。一方面，学生可以通过智能专家系统获取知识，另一方面，智能教学专家系统能根据学生的具体实际情况（包括知识储备、能力、学习方式等）进行知识传授，从而使教学效果大大提升。在智能教学专家系统中，智能计算机辅助教学占据重要地位，具有以下智能：首先，自动生成各种问题和练习，并在教学内容理解的基础上，形成问题解决方案，同时还能自动生成和理解自然语言；其次，能根据学生的自身实际情况，对学生的学习内容和教学进度进行合理调整，并对教学内容具有解释咨询的能力；再次，能对学生的错误进行判断，评价学生学习行为，并帮助学生纠正错误，同时使自身教学策略得到完善。

（三）智能导学系统

智能导学系统（Intelligent Induct-learning System）是现代继续安吉网络教育系统的重要组成部分，是实现计算机网络教育项目的保障。通过智能导学系统，能为学生提供一个良好的学习环境，并能快速地获取其所需要的各种资源，从而使学习者获得学习的全方位服务，进而达到学习的成功。智能Agent技术的智能导学系统，可根据学生的具体情况制定符合学生实际的导学策略，并为学生提供个性化、针对性的服务。在这种导学策略下，系统不仅能自动生成各种问题和解决方案，并且能合理规划、调整学习内容和进度，同时能针对信息反馈内容及时修正导学策略，使导学策略更加合理科学[4]。除了上述3各种系统在计算教学中的应用，还有智能仿真技术（Intelligent Simulation Technology）、智能硬件网络IHN（Intelligent Hardware Network）、智能网络组卷系统INES （Intelligent Network Examine System）、智能信息检索引擎 （Intelligence Information Retrieval Engine）等系统在计算机网络教学中应用，这些人工智能在计算机网络教学中的应用，共同推进了计算机网络教学的发展。

三、结语

计算机网络教育中加强对人工智能技术的引入，使我国现代计算机网络教育呈现蓬勃发展的态势，通过多种智能系统的应用，使计算机网络教育的学习环境得到极大的改善，计算机网络教育的时空制约进一步突破，大大延伸了计算机网络教育的服务领域。随着人工智能技术在计算机网络教育中应用的深入研究和发展，未来计算机网络教育的个性化将会更加突出，远程教育也将实现更好的发展。

参考文献：

[1]潘瑞玲，余轮.具有Agent功能的远程教育系统的设计[J]. 福州大学学报（自然科学版）. 2012（03）：105-106.

[2]何丕廉，苏成君，郝祯亮.网上虚拟教室中笔记系统的设计与实现[J]. 计算机工程与应用. 2011（18）：239-241.

篇3

关键词：人工智能；教学改革；教学方法

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。

1、教学现状与问题

作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。

2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略

课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。

2.1教学方法改进

教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。

2.2教学内容设置

世界一流大学在人工智能课程内容设置根据不同国家的教育体系设置，肯定会有不同，但颇有共通之处。本文借鉴世界顶尖大学经验，针对管理类专业人工智能课程教学内容进行研究，结合中国教育体系设置，认为应从以下几方面进行改进。(1)核心内容设置为避免学生因为知识点过多而出现杂而不精的问题，势必要精化教学内容。在互联网时代，我们可以使用云计算和其他方式来实现数据信息的传输、存储和处理，通过在线收集和整合网络课程相关数据，挖掘和丰富教学资源，并在整合课程资源的基础上，进行研究方法和前沿知识的扩展。在核心内容设置方面，可以通过收集到的数据资料，选择人工智能领域具有代表性且难易程度适中的知识作为重点，使学生能够在有限的学时内掌握人工智能的知识脉络。例如，编写针对管理类人才的人工智能教材，内容涉及绪论、知识表示与推理、常用算法、机器学习、神经网络等方面的同时，重点增加相应知识点在管理上的应用案例，加强学生对知识点的理解。同时，根据管理类专业偏向领域，开设关联程度较大、应用较广泛的人工智能选修课程，以便学生根据自己的兴趣与需求选修具体方向的课程。(2)注重学生的数理及编程基础良好的数理及编程基础是学习人工智能的前提。只有具备了这些基础，才能搞清楚人工智能模型的数量关系、空间形式和优化过程等，才能将数学语言转化为程序语言，并应用于实验。管理学院人才的数理及编程基础相对薄弱，因此，在安排学生学习人工智能课程之前，建议开设面向全体管理类专业学生的微积分、线性代数、概率论等专业基础数学课程以及C语言、python等编程基础课程，使学生具备数学分析的基础与一定编程基础，为学习人工智能课程打下坚实的基础。另外，可以推进MOOC平台建设，在平台上开设人工智能网络课程，帮助学生掌握人工智能知识基础及专业技能。(3)实验建设为了加强学生对于人工智能知识点间的关联性理解，可以基于不同的应用模块，设计具有前后铺垫、上下关联的综合性实验，设计不同层次的项目要求，同时基于相同的实验课题，让学生分组对实验课题进行攻克，并设置多元化的实验评价体系，通过实验教学过程中反映出的不同进度，让教师能对学生的学习水平做出准确评判，及时进行教学反思，以便更好地开展下一步工作。例如，针对人工智能课程应用中很广的遗传算法，在某一管理规划的具体应用上设置理解－实现－参数分析－具体应用－尝试改进－深度拓展的不同层次的项目要求，在这些项目层次中规定必做项与可选项，让学生基于同一实验课题进行合作学习，然后通过个人自我评价、小组成员互相评价以及教师评价的方式进行打分，对小组整体能力以及个人能力进行综合评估，以期培养学生的自主思考能力。

篇4

关键词：人工智能；电气信息类；教学应用

教师在电气信息类专业教育教学中在运用人工智能技术进行教学时，要对人工智能技术的含义和特点进行深入的分析和研究，并且还要了解电气信息类专业的育人目标和教学要求，将人工智能和电气信息类专业教学进行有机的融合，为学生打造全新的教学课堂，从而使学生的专业素质和学习能力能够在人工智能的运用下得到有效的提高，为学生后续的发展提供更多的可能性。

一、人工智能时代的概述

人工智能（ArtificialIntelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligentagent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯卡普兰（AndreasKaplan）和迈克尔海恩莱因（MichaelHaenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能是十分广泛的科学，它由不同的领域组成，它是哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。在人工智能时代下进行电气信息类专业教育改革的过程中，需要对人工智能时代的含义和发展背景进行深入的分析和研究，这样才可以给电气信息类专业教育改革指明一个正确的方向，保证后续工作的科学性和有效性。在2016年的世界经济报告中，人工智能被预测为第4次工业革命的主要技术代表，人工智能的发展将从宏观到微观的各个角度进行相互的渗透以及融合，从而符合各个领域对于智能化技术的新要求和新需求。在人工智能技术发展的过程中，产生了大量的新技术和新产品，也形成了新的产业核心的发展模式[1]。我国经济结构在人工智能时代下发生了重大的变革，由于人工智能技术独特的技术形式和技术模式，深刻地改变着人们的生活方式和生活模式。在一定程度上不仅可以推动我国社会生产力的提高，还有助于推动科学技术水平逐渐朝着智能化和数字化的方向而发展，从中可以看出人工智能技术的发展是时展的必然趋势，并且发展前景是比较广阔的。人工智能技术主要是指将多个学科技术进行有效的整合，其中涵盖了计算机学科、语言学科和心理学科，智能化特征是比较明显的。在实际应用的过程中，由于融合了各种尖端的技术，能够将技术能力和技术思维进行有机的结合，模仿人的工作行为和思维，在当前时代下人工智能技术得到了蓬勃的发展，但是人工智能技术的发展也需要一定的时间和精力。首先，在实际用的过程中相关工作人员进行了机器人的研发，机器人可以在复杂的环境中对信息进行有效的替代和处理，模仿人类的思维进行日常的工作。在后续工作的过程中，相关工作人员进行了数据系统的开发，可以自动化和智能化的对计算机数据进行有效的处理以及分析，在较短时间内提取出有效的信息，完成整个工作流程[1]。随着我国当前科学技术的不断发展，一些工作人员纷纷加强了对人工智能技术的研发力度和开发力度，不仅可以提高计算机的使用效果，还可以及时的发现在计算机系统日常运行过程中所存在的故障。在当前时代下人工智能技术的使用范围在不断的扩展，并且人工智能技术的发展前景是非常广阔的，在计算机网络技术中发挥着独特性的作用和决定性的重要影响的作用。

其次，随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术和各行各业进行了相互的渗透以及融合。在当前电气信息专业领域中人工智能技术得到了广泛的应用，并在实际工作的过程中对原有的工作模式进行了有效的改进和创新。一些工作人员在实际工作的过程中构建了自动化的工作模式和工作平台，将人工智能技术完美的融入电气信息领域中，不仅为我国电气信息领域指明了一个正确的方向，也在一定程度上提高了人工智能技术的水平。最后，人工智能技术的发展，在电气信息领域中的影响是迅速扩大的，人工智能的使用会对电气信息行业的各个环节产生深刻的影响，甚至是革命性的变化。人工智能的应用不仅仅停留于行业的技术层面，更加重要的是在人工智能时代下一些新的工作思维和发展理念。作为电气信息类专业的工作人员在人工智能的时代下要提高自身的专业素质和专业水平，根据人工智能时代的特点以及发展方向，对原有的工作模式和工作理念进行深入的改革以及创新，并且还要掌握有关人工智能方面的新技能，从而使得电气信息类专业影响力能够得到有效的提高。但是从侧面来看人工智能技术的发展对于电气信息类专业2本刊特稿科学咨询/教育科研2021年第24期(总第745期)来说是把双刃剑，给实际工作带来了新的挑战，一些工作人员不得不提高自身的专业素养和专业素质，掌握更多的人工智能技术。在当前时代下这种影响和变革已经被普遍认可，因此使我国电气信息类专业行业能够得到良好的发展。高校要对电气信息类专业教育进行适当的改革以及创新，根据当前人工智能时代的发展方向和对人才的要求，对学生的综合素质和创新能力进行良好的培育，从而使学生能够充分的发挥人工智能技术的优势，提高电气信息类专业的水平和质量，再一次加深人工智能和电气信息行业的融合力度。相关负责教师要加强对这一问题的理解，对原有人才培养模式和课程教育重点进行适当的改革和创新，根据人工智能时代和电气信息领域融合的背景，提高课堂教学的科学性和针对性，从而使学生在毕业之后能够获得良好的发展。

二、人工智能对电气信息类专业人才需求的影响分析

人工智能主要是利用计算机对人脑功能进行模拟，具备一定程度的人类认知和分析问题的能力，人工智能是人类所制造的智能化技术，也是机器智能化发展的主要载体。在人工智能发展的过程中，由于是计算机科学领域的一个分支，所以在人工智能研究的过程中，涉及有关语言识别和图像识别方面的功能。在当前时代下，人工智能所形成的热点效应是比较广阔的，人工智能技术的应用，使得各行各业朝着智能化的方向而发展，对于电气信息类专业人才需求来说，也逐渐朝着智能化的方向而发展。电气信息类的教学，主要是为了让学生能够在班级学习的过程中，将理论和实践进行有机的结合，提高学生的实践能力和操作能力，实践性是比较强的。在电气信息类专业发展的过程中各种新兴的技术被应用其中，扩展了电气信息类专业的发展实力，并且人工智能和电气信息类专业进行了有机的融合和渗透。人们在互联网思维的影响下已经形成了互联网思维的发展理念，随着人工智能技术的广泛运用再加上云技术和算法技术的普遍化，这又给电气信息类专业的发展提供了重要的支撑。在相互融合的技术背景下，电气信息类专业也即将进入到人工智能发展的领域中[2]。因此对于电气信息类专业行业的工作人员来说，要了解人工智能时代下先进的信息技术，并且还要结合电气信息类专业在人工智能背景下的新特点，树立新的工作模式和工作理念，从而使得电气信息类专业能够在人工智能技术背景下得到广泛的发展。对于人才需求方面，要求高校要对原有课堂教学模式和课程教学重点进行深入的改革和创新，融入人工智能方面的内容，对学生的综合素质和专业能力进行良好的培育，高校要正确地理解人工智能对电气信息类专业教学的影响，从而使得电气信息类专业能够朝着生态化和持续性的方向而发展。

三、人工智能给电气信息类专业提供的机遇

在人工智能技术中，所涵盖的技术内容相对来说是较为丰富的，这在一定程度上有助于提高电气信息类专业的教学水平和教学质量。从中可以看出在当前时代下的电气信息类专业教育教学中，教师要充分地把握人工智能技术所带来的机遇，从而提高课堂教学的效果和质量。在人工智能技术中包含着语言识别技术和图像辨认技术，也可以对一些语言进行有效的处理和研究。在课堂教学的过程中，教师要充分的发挥人工智能技术的优势，让学生了解当前电气信息领域的发展方向和主要的发展特点[3]。由于电气信息类专业所涵盖的内容是相对来说较为复杂的，学生在日常学习的过程中，需要进行多个学科知识内容的学习，这给学生日常学习和教师的课堂教学带来了诸多的挑战，教师要结合课程教学的内容，对课堂教学模式和流程进行精心的安排。在实际工作过程中，要以计算机作为主要的辅助手段兼容，并且充分利用其他专业领域的技术来开展日常的教学。在课堂教学过程中，教师要充分的利用人工智能技术，对原有课堂教学模式进行深入的改革以及研究，并且结合新一代人工智能发展规划的这一大背景，对原有课程教育模式进行创新和调整，从而给学生提供更加广阔的发展空间。首先，在实际工作的过程中，人工智能技术重新构造了电气信息专业的课程，由于电气信息类的实用性是比较强的，在人工智能的技术下能够取得不一样的教学效果。将语言识别技术和图像辨认技术进行了有机的结合，教师可以充分发挥这些专业技术的优势，提高课堂教学的效果。另外在课堂教学情景中，教师可以利用人工智能技术来实现网络化的教学，并且为学生打造智能化的工厂开展虚拟实验室，从而对学生的专业能力和操作水平进行良好的培育。其次，在电气信息类专业教学中人工智能技术的应用能够对传统课程教育模式进行有效的转型和升级。在以往课程教学中，由于电气信息类专业所涉及的知识学科是相对来说较为丰富的，这给教师的日常教学带来了诸多的问题。比如在实际教学的过程中很难实现课程的有效统一，也无法为学生打造标准化的课程教育体系，在进行个性化和独特性课程教学方面的力度还是不足的，甚至也没有完善的教育体系进行主要的支撑，这给实际的教学工作带来了诸多的问题。随着人工智能技术的应用，在课程教育的过程中，教师可以充分的发挥人工智能技术的优势，对相关信息进行有效的总结和收集。从而为学生打造个性化的教学课堂，并且运用人工智能技术，还可以对不同学生的学习需求进行分析和研究，提高课堂教学的针对性，从而使学生可以更加积极地进行知识内容的学习，实现快乐学习的效果[4]。在专业教育中教师要充分的发挥人工智能技术的优势，提高人工智能技术的应用性效果，对学生的知识需求进行深入的挖掘以及研究，从而使学生的学习质量能够得到有效的提高。与此同时，在课程教育的过程中，教师还可以进行课堂情景的构建，通过网络化的教学为学生再现一些生活中的真实案例，为学生全面素质的提高奠定坚实的基础。

四、人工智能技术在电气信息类专业教育教学中的应用路径

（一）转变人才培养目标在人工智能时代下的电气信息类专业教育中，由于原有的教育重点和人才培养模式已经无法顺应人工智能时代的发展特点和对人才的需求了，所以在实际工作的过程中，要对电气信息类专业教育进行有效的改革，帮助学生在毕业之后能够获得稳定的发展。首先，在对电气信息类专业教育进行改革时，要转变人才培养的目标，这主要是由于人工智能技术在电气信息类专业行业中的运用对各个环节都产生了非常深刻的影响，并且电气信息类专业对于人才的需求发生了很大的变化。比如，对人才的知识结构和专业技能方面都和传统发现模式有所不同，在电气信息处理的过程中提出了诸多的要求。相关电气信息类专业从业者不仅要具备完善的理论知识，还要具备创新性的思维能力，能够面对当前变化多端的人工智能时代，具备新的技术和新的思维，灵活地运用在实际工作中所存在的问题。因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养目标精准定位，实现良好的变革。其次，电气信息类专业要着眼于当前国际发展方向和新业务的特征，了解有关业态产品和专业能力方面的内容。从这些问题入手提出正确的人才培养目标，并且对原有课程教学进行改革和创新，从而促进学生能够在课堂学习的过程中加深对人工智能技术的了解，提高学生的专业素质和创新能力。

（二）升级人才培养模式在人工智能背景下对电气信息类专业教育进行改革时，要在原有育人模式的基础上实现有效的升级，改变传统的课程教学设置。当前大部分电气信息类专业院校还是采用之前偏理论的课程来对学生进行知识内容的讲授，虽然这些理论知识是学生在学校学习期间必须要掌握的内容，但是假如仍然向学生讲述这些课程的话，也没有将理论和实践进行相互的结合，使得学生无法在人工智能时代下得到良好的发展，因此相关负责教师在实际教育工作中要对原有人才培养模式进行转型和升级。电气信息类专业教师要根据当前电气信息行业的发展和对人才的要求，对课程教育内容进行重新的调整。首先，在实际教育的过程中要向学生全面地展示先进的人工智能技术，技术是推进电气信息专业前进的动力之一。但是在原有的电气信息类专业教育中，教育技术的实施和教学并没有受到相关负责教师的重视，教师在班级教学的过程中，也没有为学生融入当前先进的人工智能技术和运用案例，提高学生的专业素质。在人工智能时代下，人机协作是当前主要的工作模式和发展模式，因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养课程结构和课程重点进行有效的调整和创新。教师在教学中不仅要加入有关以往课程的教育内容，还要对课程进行有效的扩展，融入新媒体和人工智能技术应用相关的课程。比如教师可以立足于教材中的内容，为学生创设多样化的实训活动和实践操作平台，在学生实践的过程中要融入先进的人工智能技术，这些教学模式的运用不仅可以让学生了解人工智能技术的实际应用情况，还可以多方位的锻炼学生的创新能力和实践应用能力。所以相关高校要适当的借鉴这一教学经验，提高课程教学的针对性。其次，在育人模式中还要加强对学生创新思维和操作能力的培养，在人工智能背景下，电气信息的发展模式和主要的发展方向都发生了一定的改变。在当前电气信息领域发展的过程中，为了使自身能够在人工智能背景下得到有效的发展需要创新和创意的人才，并且要求这部分人才能够掌握先进的人工智能技术，根据电气信息发展的实际需求和人们对电气信息的要求，从而生产出个性化和特色化的产品。在育人模式升级中，教师要将专业和特色进行有机的融合，构建新的教育思路，过硬的专业素质才是人才升级的重要基础。在人工智能时代下，信息的来源和途径逐渐朝着多样化的方向发展，在这些繁杂的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使学生能够对这些信息进行有效的辨别。高校在制定人才培养模式中，要专业性的锻炼学生的工作能力和专业素质，从而使学生能够在这些大量的信息中提取有用的信息，提高电气信息类专业的有效性。

（三）引入任务驱动的实验模式在人工智能背景下对院校电气信息类专业进行教学时，教师要在保留原有学习项目的同时，立足于学生当前的理解能力，开发新的教学内容。在教学中教师要求学生进行独立性的思考，并且教师还要对学生的学习思路进行适当的引导以及启发，使学生可以运用课堂中所学到的知识内容灵活的解决实际实验过程中所存在的问题。教师要引导学生运用不同的方法进行学习，鼓励学生进行大胆的设计以及验证。教师在班级教学的过程中，可以为学生引入任务驱动式的教学模式任务，驱动式的教学模式主要是以学生为中心，教师要立足于教材中的内容和课堂教学的目标为学生布置相关的学习任务，实现综合性的学习效果。在为学生布置学习任务时，要融入当前先进的人工智能技术，让学生充分的发挥人工智能技术的优势来完成教师所布置的任务。教师要在任务驱动式的教学模式中增加一些设计型和创新型的学习活动，让学生直接深入到实践学习中进行方案的设定以及验证，并且对最终的实验结果进行多方位的分析以及讨论。在班级教学的过程中，教师要让学生围绕着一个教学目标来开展日常的学习，并且学生在学习和验证的过程中，教师还要加强和学生之间的互动和交流，从而对学生的实验方向和实验思路进行有效的引导，使学生可以在强烈的学习兴趣和学习动力的驱动下进行自主性的探索以及学习，并且也可以在班级中形成良好的互动。

（四）利用人工智能技术进行辅的教学在电气信息类专业教学课堂中，教师在利用人工智能技术进行教学时，要在原有课程的基础上充分地发挥人工智能技术的优势，从而对实际教学起到一个良好的辅助作用。比如，在实际教学的过程中，教师需要将理论知识和学生的实践学习进行相互的结合，提高课堂教学的真实性和有效性，在课程内容中要围绕着各种企业的实际项目来让学生进行知识内容的学习，教师要利用人工智能技术的优势为学生展现真实的一线工作现场，让学生全面的感受工作的环境，不仅有助于提高课堂教学的效果，还可以让一些抽象的理论知识变得生动和直观，促进学生学习效率的提高。

（五）在电气设备故障诊断中的应用在电气设备故障诊断中，人工智能技术中的模糊理论、人工神经网络和专家系统的应用比较广泛。以前我们常常面临的问题是，当电气设备出现问题或故障时，总是表现出比较复杂的症状，采用传统处理手法难以对问题做出准确判断和查找，人工智能技术则很好地解决了上述问题。比如发电机的设备故障具有非线性、不确定和复杂性的特征，传统论断方法准确率非常低，而通过人工智能技术中模糊理论和专家系统的综合应用，能大大提高故障论断的准确率。

篇5

中图分类号：TP391.6 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）04-0000-00

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。近三十年来它发展迅猛，逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成系统，在很多学科领域广泛应用，并取得了丰硕的成果。美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这种说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。可以说，哪里有计算机应用，哪里就存在应用人工智能。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用，人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科在计算机方面的发展也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展，以便应用到计算机科学上。

人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具，相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的，这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的，下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时，必须知道明确的程序。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等，也是其例。

计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具。现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。

在人工智能中，这样的领域包括语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。在过去30多年中，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制太空飞行器和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。

80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变。人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。

软件方面，新的开发工具不断出现，使人工智能越来越方便地运用于各种领域。硬件方面，性能更好、价格更低的人工智能芯片，如模糊芯片、神经网络芯片甚至“知识芯片”将不断涌现，模糊计算机、神经计算机等新一代计算机将出现，以代替在该领域的数字计算机，这无疑又将给人工智能的实际应用带来彻底革命。人工智能与计算机图形学之间的相互结合和相互影响正在迅速地发展，新的智能自主图形角色开始普及到游戏、动画、多媒体、多用户虚拟世界、电子商务和其他基于web的活动领域。 智能自主图形角色建模是多方面努力的成果，从底层的几何模型、物理模型，中间层的生物力学模型到高层的行为模型。

由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于人工智能能够带动全新的计算机技术的发展。目前至少有三种技术有可能引发新的革命，他们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。根据推测，未来光子计算机的运算速度可能比今天的超级计算机快1000到1万倍。而一台具有5000个左右量子位的量子计算机可以在大约30秒内解决传统超级计算机需要100亿年才能解决的素数问题。相对而言，生物计算机研究更加现实，美国威斯康星*麦迪逊大学已研制出一台可进行较复杂运算的DNA计算机。据悉，一克DNA所能存储的信息量可与1万亿张CD光盘相当。如果未来上述三种技术能够成熟运用，那人工智能对计算机的发展起到决定性的作用。人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。

参考文献

篇6

【摘要】计算机辅助教学的实际需要应用人工智能技术及复杂的程序,如自然语言理解、知识表示、推理方法等,一些人工智能技术的特殊应用成果,同时以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统,以提高其智能性和实用性。早期绝大多数计算机辅助教学技术被应用于建立学习模块。这种方法能控制调练策略并给出适合学生的学习内容。

【关键词】人工智能计算机辅助教学教学与控制

一、人工智能的定义

人工智能也称机器智能,它是计算机科学、控制论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统角度来看,人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统,实现模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。人工智能是一门交叉科学,逐渐形成一门涉及心理学、认知科学、思维可循、信息科学、系统科学和生物学科等多学科的综合性技术学科。

二、计算辅助教学体系和现状

计算救助教学是利用多媒体计算机的功能与特点,利用计算机辅助教师完成各个教学环节,并通过与计算机之间的交互活动,激发学生的学习积极性和主动性,帮助学生更有效地学习。实用计算机辅助教学,有利于认识主体作用的发挥,它所提供的图像、声音、动画等信息由利于学生知识的获得与保持,达到提高教学教学的目的。

目前为止,所实用的绝大多数传统以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统,以提高其智能性和实用性。早期绝大多数计算机辅助教学将全部教学信息以编程方式预置于课件中,这样的以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统,以提高其智能性和实用性。因此现有的以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统,以提高其智能性和实用性。早期绝大多数计算机辅助教学系统面临许多挑战,它主要存在以下几个方面的问题。

1.计算机辅助教学系统的闭塞性

不具有开放性是目前以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统,以提高其智能性和实用性。其弊端在于固定内容的局限性使课件的适用面狭窄,而且设定的运行路线使授课缺乏自主性;授课的针对性不强;无法利用新出现的资源在较高起点上进行二次开发。

2.智能性的欠缺

现有的计算机智能辅助课件系统不能对不同何曾度的学生进行有针对性的教育,学生的学习是被动的,不能由系统自动提供助学信息而使学生有选择地学习。。

3.人机交互能力较弱

现有计算机智能辅助大多以光盘作为信息的载体,将材料中的内容以多媒体的形式展现出来,教学信息是按预置的教学流程机械式地提供给学者,学习者使用计算机智能辅助课件学习是完全被动的。

4.教师与学生的互动在教学中的缺乏

现有计算机智能辅助课件在学生自学以及进行操作使用时,如何学习都是学生自己的事。教师不能全完了解学习者的情况,学生在蹦到问题时不能向教师求教,师生之间互相封闭,谈不上师生互动,因此课件所起的效果大打折扣。

5.课程特点没有突出

各门课程在教学上有不同的要求,但现有课件对于这些不同要求完全不予理会。例如很多课程都要涉及到大量的曲线或曲面,对有些课程来说,将这些曲线或曲面给出了一个简单的展示就足够了,而有些课程这样的展示不能达到教学目的的要求。

6.教学计划的欠缺

在课件的开发过程中实际上离不开教学策略的设计,但课件的制作者往往并未意识到这一点。例如:现有的绝大多数课件都是单一的展播式,这样的可见制作“精美”,但它不可逆、不能互动。实际上运用课件教学只是手段而不是目的,应该在教学设计理论的指导下讲求课件的实效性,着眼点在于学生学习新知识、掌握新技术、培养各种能力有帮助,而不是表面上的制作“精美”。

综上所述,现有的计算机智能辅助存在许多问题,随着新技术的不断出现,这些问题将使计算机智能辅助越来越不能适应新的要求。因此以智能计算机智能辅助为代表的心的计算机辅助教学系统将成为教育技术上需要不断探求、努力实现的发展方向。

三、智能计算机辅助教学系统

智能计算机辅助教学系统(IntelligentComputerAidedInstruction),简称ICAI。教学过程是一个复杂的教与学的思维过程,它需要教师以专门知识和经验为依据,经过吸取、讲解、推理、示例、综合等多个步骤才能较好地完成。计算机辅助教学实际上是一个由计算机系统辅助教师进行教学以及学生进行学习并得以实现的系统。在智能ICAI中,教学思想、方法、学习内容可用知识形式表示,如何解决知识的形式化表示以及知识的访问与调用问题,是人工智能的核心技术之一,也是将ICAI引入教育技术领域中所要面临的一个问题。知识库是实现知识推理与专家系统的基础,可以用知识库作为智能ICAI的构建环境。在知识库中,教学内容等的有关知识可以用事实与规则表示,并存储于知识库内,教学与学习过程既是对知识库中知识进行推理,并最终得出所需结果的过程。ICAI系统的一般包括以下几个模块:

1.知识库。知识库是关于教学内容的模块,解决“教什么”问题。知识库中的教学内容有待于教学与控制模块和学生模块进行选取、调用。

2.学生模块。学生模块是用于记录学生的学习情况,对学生学习的各个环节信息进行搜集,以便系统对学生的学习情况进行自动评估,提出具有针对性的学习建议和个别化的辅导。学生模块描述学生对教学内容理解、掌握的程度,系统可以根据学生模块的具体情况调整教学策略并提供适当的反馈。

3.用户接口模块。这是系统与用户交流的界面。整个系统依靠用户接口模块把教学内容呈现给用户、接受用户输入的信息、并向用户提供反馈。

篇7

关键词：人工智能 情感 约束

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）001-085-03

1引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）自从20世纪50年代产生，经过长期发展，已经有了长足的进步，并且已经深入到社会生活的诸多领域，如语言处理、智能数据检索系统、视觉系统、自动定理证明、智能计算、问题求解、人工智能程序语言以及自动程序设计等。随着科学技术的不断发展，现在的人工智能已经不再是仅仅具有简单的模仿与逻辑思维能力，人们也越来越期待人工智能能够帮助或者替代人类从事各种复杂的工作，加强人的思维功能、行为功能或是感知功能。这就要求人工智能具有更强的情感识别、情感表达以及情感理解能力。通俗的说，为了使得人工智能对外界的变化适应性更强，需要给它们赋予相应的情感从而能够应对这个难以预测的世界。

在赋予人工智能“情感”的过程中，面临着许多的问题，有科技层面上的，也有社会学层面的。本文在这里只讨论其中一个比较基本的社会学问题：“人工智能情感约束问题”，即关注于如何约束赋予给人工智能的情感，不至于使其“情感泛滥”。情感指的是一种特殊的思维方式，人工智能具有了情感后的问题是：人工智能的情感是人类赋予的，人工智能自身并不会创造或者控制自己的情感。如果赋予人工智能的情感种类不合理，或者是赋予的情感程度不恰当，都有可能造成“情感泛滥”并导致一些灾难性的后果。例如，当人工智能具有了情感之后，如果人类自身管理不恰当，有可能导致人工智能反过来伤害人类。尽管目前我们只能在一些科幻作品中看到这种情况发生，但谁也不能保证未来有一天会不会真的出现这种悲剧。

本文第二章对人工智能情感研究进行了概要性回顾，第三章对如何约束人工智能情感进行了尝试性探讨，最后一章对全文进行了总结。

2人工情感发展情况概述

随着科学家对人类大脑及精神系统深入的研究，已经愈来愈肯定情感是智能的一部分。人工情感是以人类自然情感理论为基础，结合人工智能、机器人学等学科，对人类情感过程进行建模，以期获得用单纯理性思维难以达到的智能水平和自主性的一种研究方向。目前，研究者的研究方向主要是人工情感建模、自然情感机器识别与表达、人工情感机理等四个方面的内容。其中，尤以人工情感机理的研究困难最大，研究者也最少。

目前人工情感在很多领域得到了应用和发展，比较典型的是在教育教学、保健护理、家庭助理、服务等行业领域。在教育教学方面比较典型的例子是德国人工智能研究中心发展的三个方案：在虚拟剧场、虚拟市场和对话Agent中引入情感模型和个性特征来帮助开发儿童的想象力及创造力。在保健护理方面比较典型的是家庭保健与护理方向，如Lisetti等人研制的一个用于远程家庭保健的智能情感界面，用多模态情感识别手段来识别病人的情感状态，并输入不同媒体和编码模型进行处理，从而为医生提供关于病人简明而有价值的情感信息以便于进行有效的护理。服务型机器人的典型例子是卡内基梅隆大学发明的一个机器人接待员Valerie。Valerie的面孔形象的出现在一个能够转动方向的移动屏幕上时可以向访问者提供一些天气和方位方面的信息，还可以接电话、解答一些问题；并且Valerie有自己的性格和爱好，情感表达较为丰富。当然这些只是人工情感应用领域中的几个典型的例子，人工智能情感的潜力仍然是巨大的。

尽管关于人工情感的研究已经取得了一定的成果，给我们带来了很多惊喜和利益，但由于情绪表现出的无限纷繁以及它与行为之间的复杂联系，人们对它的运行机理了解的还不成熟，以致使得目前人工情感的研究仍面临着诸如评价标准、情感道德约束等多方面问题。所以必须清楚的认识到我们目前对于人工情感的计算乃至控制机制并没有一个成熟的体系。

3对人工智能的情感约束

正如上文所述，如果放任人工智能“情感泛滥”，很有可能会造成严重的后果。为了使人工智能技术更好的发展，使智能与情感恰到好处的结合起来，我们有必要思考如何对赋予人工智能情感进行引导或者约束。

3.1根据级别赋予情感

可以根据人工智能级别来赋予其情感，如低级别人工智能不赋予情感、高级别人工智能赋予其适当的情感。众所周知，人工智能是一门交叉科学科，要正确认识和掌握人工智能的相关技术的人至少必须同时懂得计算机学、心理学和哲学。首先需要树立这样的一个观点：人工智能的起点不是计算机学而是人的智能本身，也就是说技术不是最重要的，在这之前必须得先解决思想问题。而人工智能由于这方面没有一个严格的或是量度上的控制而容易出现问题。从哲学的角度来说，量变最终会导致质变。现在是科学技术飞速发展的时代，不能排除这个量变导致质变时代的人工智能机器人的到来，而到那个时候后果则不堪设想。因此，在现阶段我们就应该对人工智能的情感赋予程度进行一个约束。

根据维纳的反馈理论，人工智能可以被分成高低两个层次。低层次的是智能型的人工智能，主要具备适应环境和自我优化的能力。高层次的是情感型的人工智能，它的输入过程主要是模仿人的感觉方式，输出过程则是模仿人的反应情绪。据此我们可分别将机器人分为一般用途机器人和高级用途机器人两种。一般用途机器人是指不具有情感，只具有一般编程能力和操作功能的机器人。那么对于一般用途的机器人我们完全可以严格的用程序去控制它的行为而没必要去给他赋予情感。而对于高级层面的情感机器人来说，我们就适当的赋予一些情感。但即使是这样一部分高层次的情感机器人，在赋予人工情感仍然需要考虑到可能会带来的某些潜在的危害，要慎之又慎。

3.2根据角色赋予情感

同样也可以根据人工智能机器人角色的不同选择性的赋予其不同类型的情感。人类与机器合作起来比任何一方单独工作都更为强大。正因为如此，人类就要善于与人工智能机器合作，充分发挥人机合作的最大优势。由于计算机硬件、无线网络与蜂窝数据网络的高速发展，目前的这个时代是人工智能发展的极佳时期，使人工智能机器人处理许多以前无法完成的任务，并使一些全新的应用不再禁锢于研究实验室，可以在公共渠道上为所有人服务，人机合作也将成为一种大的趋势，而他们会以不同的角色与我们进行合作。或作为工具、顾问、工人、宠物、伴侣亦或是其他角色。总之，我们应该和这些机器建立一种合作互助的关系，然后共同完任务。这当然是一种很理想的状态，要做到这样，首先需要我们人类转变自身现有的思维模式：这些机器不再是一种工具，而是平等的服务提供人。

举例来说，当机器人照顾老人或是小孩的时候，我们应该赋予它更多的正面情绪，而不要去赋予负面情绪，否则如果机器人的负向情绪被激发了，对于这些老人或者小孩来说危险性是极大的；但是，如果机器人是作为看门的保安，我们对这种角色的机器人就可以适当的赋予一些负向的情绪，那么对于那些不按规则的来访者或是小偷就有一定的威慑力。总之，在我们赋予这些智能机器人情感前必须要周到的考虑这些情感的程度和种类，不要没有顾忌的想当然的去赋予，而是按分工、作用赋予限制性的情感约束，达到安全的目的。

3.3对赋予人进行约束

对人工智能情感赋予者进行约束，提高赋予者的自身素质，并定期考核，并为每一被赋予情感的人工智能制定责任人。

纵观人工智能技术发展史，我们可以发现很多的事故都是因为人为因素导致的。比如，首起机器人杀人案：1978年9月的一天，在日本广岛，一台机器人正在切割钢板，突然电脑系统出现故障，机器人伸出巨臂，把一名工人活生生地送到钢刀下，切成肉片。

另外，某些研究者也许会因为利益的诱惑，而将人工智能运用在不正当领域，或者人工智能技术落入犯罪分子的手中，被他们用来进行反对人类和危害社会的犯罪活动。也就是用于所谓的“智能犯罪”。任何新技术的最大危险莫过于人类对它失去控制，或者是它落入那些企图利用新技术反对人类的人的手中。

因此为了减少这些由于人而导致的悲剧，我们需要对这些研究者本身进行约束。比如通过相应的培训或是定期的思想政治教育、或是理论知识的学习并制定定期的考核制度来保证这些专家自身的素质，又或者加强对人工智能事故的追究机制，发生问题能立即查询到事故方等等，通过这样一系列强有力的硬性指标达到减少由于人为因素导致悲剧的目的。

3.4制定相应的规章制度来管理人工智能情感的发展

目前世界上并未出台任何一项通用的法律来规范人工智能的发展。不过在1939 年，出生在俄国的美籍作家阿西莫夫在他的小说中描绘了工程师们在设计和制造机器人时通过加入保险除恶装置使机器人有效地被主人控制的情景。这就从技术上提出了预防机器人犯罪的思路。几年后， 他又为这种技术装置提出了伦理学准则的道德三律：（1）机器人不得伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观；（2）在不违反第一定律的前提下，机器人必须绝对服从人类给与的任何命令；（3）在不违反第一定律和第二定律的前提下，机器人必须尽力保护自己。这一“机器人道德三律”表现了一种在道德忧思的基础上，对如何解决人工智能中有害人类因素所提出的道德原则，虽然得到很多人的指责，但其首创性还是得到公认的。尽管这个定律只是小说家提出来的，但是也代表了很多人的心声，也是值得借鉴的。

那么对于人工智能情感的约束呢？显然，更加没有相应的法律法规来规范。那么，我们就只能在赋予人工智能情感的道理上更加的小心翼翼。比如，我们可以制定一些应急方案来防止可能导致的某些后果，也即出现了问题如何及时的处理之。另外我们在操作和管理上应更加慎重的去对待。也希望随着科学技术的发展，能够在不久的将来出台一部相应的规章制度来规范人工智能情感的管理，使之更加精确化、合理化。

4结束语

人工智能的情感研究目的就是探索利用情感在生物体中所扮演的一些角色、发展技术和方法来增强计算机或机器人的自治性、适应能力和社会交互的能力。但是现阶段对这方面的研究虽然在技术上可能已经很成熟，但是人工智能情感毕竟是模拟人的情感，是个很复杂的过程，本文尝试性的在人工智能发展中可能遇到的问题进行了有益的探讨。但是不可否认仍然有很长的道路要走，但是对于人工智能的发展劲头我们不可否认，将来“百分百情感机器人”的问世也许是迟早的事情。

参考文献：

[1] 赵玉鹏，刘则渊.情感、机器、认知――斯洛曼的人工智能哲学思想探析[J].自然辩证法通讯，2009，31（2）：94-99.

[2] 王国江，王志良，杨国亮，等.人工情感研究综述[J].计算机应用研究，2006，23（11）：7-11.

[3] 祝宇虹，魏金海，毛俊鑫.人工情感研究综述[J].江南大学学报（自然科学版），2012，11（04）：497-504.

[4] Christine Lisett，i Cynthia Lerouge.Affective Computing in Tele-home Health[C].Proceedings of the 37th IEEE Hawaii International Conference on System Sciences，2004.

[5] Valerie.The Roboceptionist[EB/OL].http：//.

[6] 张显峰，程宇婕.情感机器人：技术与伦理的双重困境[N].科技日报，2009-4-21（005）.

[7] 张晓丽.跟机器人谈伦理道德为时尚早[N].辽宁日报，2011-11-04（007）.

[8] Peter Norvig.人工智能：机器会“思考”[J].IT经理世界，2012（Z1）：331-332.

[9] McCarthy J.Ascribing Mental Qualities to Machines1A2. In Ringle M，editor，Philosophical Perspectives in Artificial Intelligence1C2，Humanities Press Atlantic Highlands，NJ，1979：161-195.

篇8

［关键词］人工智能会计变革;应对策略;会计人才

数据和人工智能技术逐步应用于会计行业，德勤等四大会计师事务所相继推出财务机器人，RPA技术被越来越多的企业广泛运用。这一科技创新将帮助会计从业人员从许多重复性、标准化、流程化的核算工作中解放出来，与此同时也催生了新型会计岗位，给会计从业人员带来新的挑战。毋庸置疑，人工智能技术引发会计变革，究竟会带来何种变革，会计从业人员该如何应对会计变革是文章探讨的关键问题。

1人工智能概述

人工智能(ArtificialIntelligence)是计算机科学的分支，它试图通过研究、开发用于模拟和扩展人的智能的理论、方法、技术，以构建出一种新的能模拟人类意识和思维模式的一门新的技术科学。其研究内容包括知识表示与自动推理、机器学习与知识获取、自动编程与智能化机器人等。人工智能的发展经历了萌芽、诞生、发展到集成四个阶段。人工智能应用于财务领域始于1987年美国注册会计师协会发表的《人工智能与专家系统简介》，后来国外对此进行了深入的研究与探索，开发出相应技术与专家系统解决财会领域的分析决策工作，目前主要是运用模型化的财务管理理论，将匹配后的数据导入信息库，据以分析得出企业财务报告，形成战略经营建议。财务领域中的人工智能技术主要在于机器视觉和语音识别两个方向，着重模仿人类的财务操作和判断，多应用于业务收支预测、风险管控、税务优化等方面。

2人工智能技术对会计行业的影响

随着大数据、人工智能、移动互联网、云计算技术的发展和应用，为我国企业管理的模式注入新的理念，传统的基础会计核算工作会被财务机器人替代，会计数据的采集、挖掘、分析，会计核算流程的再造以及随之而来的对新型会计岗位人才的需求，都将推动企业会计模式的变革。

2.1人工智能实现会计数据质的飞跃

数据是会计核算的起点，为企业决策提供依据。在人工智能技术的支持下，海量的结构化和非结构化数据在数据处理系统中整合和分类;数据挖掘技术对数据进行深度挖掘，发现其潜在价值，数据的质量随之提升。会计人员通过人工智能辅助系统，利用信息自动集成技术，自动将各种会计信息记录到会计系统，避免了以往财务人员花费大量时间和精力于采集和录入数据信息。随后利用人工智能自动核算功能进行账务处理，智能分析系统进行一定的数据分析，避免了会计从业人员处理大量的基础核算工作，将工作重心转移到为企业创造更多价值的预测、分析与决策工作中去，提高企业决策的效率和准确性。

2.2人工智能促进会计信息互联

在会计核算方面，大量企业采用PRA，其被普遍认为是业务流程自动化软件，结构化、常规化会计流程均由自动化机器人来执行，不受时间和空间的限制，自动生成各项报表，及时快速，灵活准确。人工智能为企业管理者和财务信息使用者搭建起信息共享平台，使企业与其客户、银行、税务、会计师事务所等广泛互联，实现上下游企业沟通、银企对账、网上报税等。财务智能系统通过科学的决策程序，利用会计数据和模式，以不同角度、不同层次、不同时期进行分析，揭示隐藏在财务数据背后的价值，使得会计信息质量大幅提高，提高企业决策效率。

2.3人工智能催生新型会计岗位

核算和监督是会计的两个基本职能，财务人员日常主要完成建账、填制和审核原始凭证、填制记账凭证、登记账簿、编制财务报告等基础性工作。伴随人工智能的发展，这种日常的标准化、流程化的基础核算工作可由财务机器人完成。财务机器人高效低耗、精准可靠、快速反应的优势相较于会计工作人员日益明显。与此同时，机器人间无须回避职务职能的利害冲突，这些都降低了会计人员在单位内部运营管理的重要地位。未来财务领域对基础会计从业人员的需求大幅减少，会计人员岗位需求结构面临变革。管理会计人才是集财务会计、法律、财务管理、计算机等知识于一体的复合型人才，并具有数据分析思维和预测思维，国家倡导的未来的管理会计师应同时是价值分析师。利用大数据和云计算等信息技术，解析过去、控制现在、分析未来，是对未来会计岗位人才提出的新的要求。

3会计行业在人工智能时代下的应对策略

3.1提高思想认识

人工智能技术在财务领域的广泛应用已是必然趋势，利用数据挖掘技术、智能决策支持系统等将财务人员从烦琐复杂的工作中解脱出来，会计核算职能向管理决策职能转变，同时也对会计从业人员提出更高要求。面对人工智能技术带来的巨大变革，财务人员应在了解人工智能技术的基础上，努力学习新技能，加强计算机、信息技术知识的学习研究，以顺应时展的需要。与此同时也应认识到，不论是信息化系统，还是财务机器人，仅仅起到辅助决策作用，仍由人类进行开发、使用和维护。因此会计人应审时度势、转变观念，全面认识人工智能，努力使自己成为兼具财务知识和信息系统操作能力的驾驭财务机器人的复合型人才。

3.2实现管理会计转型

2014年10月财政部颁布了《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》，要求在5年之内提升管理会计人才的职业能力。中国总会计师协会会长刘红薇在2018年5月世界会计论坛上表示:管理会计已经在全球进入了一个大变革和大发展的历史时期。财务人工智能技术实现了会计信息的标准化流程化处理，会计核算职能逐渐被财务机器人取代，这种以技术手段革新形式带来的会计职能的变化，释放出大量基础会计核算人员，他们必须综合学习会计、财务管理、税务以及信息系统的相关知识，向管理会计人才转型。在企业发展战略的指导下，以管理会计的视角，将数据进行分析和提炼，编制预算计划，对企业经营业务进行控制，对业绩进行评价，为企业发展和治理提供指导，以适应时代变化，成为多元化人才。

篇9

（湖南大学信息科学与工程学院，湖南长沙410082）

摘要：针对大学专业教育中普遍存在的高分低能状况，以“用”为出发点，提出实验课程·专业实训·学科竞赛金字塔式实践教学体系，阐述如何打通课程理论之间的联系，自底向上从实践动手、分析综合再到发明创新分层逐步培养和提升学生的专业能力。

关键词 ：实践教学；实验课程；专业实训；学科竞赛

第一作者简介：李智勇，男，教授，研究方向为智能计算、智能系统、大数据，zhiyong．li@hnu．edu．cn。

0 引 言

大学作为直接为社会输送人才的机构，将人才“可塑性”和“可用性”作为大学教育的根本目的，因此培养学生的文化素养和专业能力成为大学教育最重要的任务，但由于中国传统教育思想的影响，“高分低能”一直是中国教育面临的一个严峻问题，而这一问题在高等院校更为突出。问题不解决，便达不到“可用性”的目的。

这一问题违背了大学教育尤其是工科类院校的初衷，越来越多的高校逐渐意识到该问题的严重性，开始进一步关注实践教学，压缩理论教学的时间，辅以更多的实践教学课时。“小学期”是这一趋势的典型代表。这一变化将实践教学的质量问题提上日程，如何建立合理有效的实践教学体系和安排实践教学内容是当前高校不得不思考和亟待解决的问题。

1 教学现状及问题

我们以湖南大学智能科学与技术专业为例分析目前实践教学的现状及存在的问题。

1.1 课程教学体系

湖南大学智能科学与技术专业近3年的教学计划中，要求学生毕业最低总学分为170分，图1给出各类环节所占的学分比例，可以看出，专业实训（含毕业设计）只占总学分的16%，教学计划侧重理论教学，从学时分布来看，此偏重更为明显。图2分析了每个学期的课程教学学时情况，学生几乎需要将所有时间放到课程理论学习上，被严重束缚，实践教学形同虚设。

1.2 现有实践教学体系

在智能科学与技术专业近3年的教学中，实验课程有普通物理实验和人工智能基础实验两门。从学生完成该实验课程的情况来看，大多数学生数据处理逻辑简单，几乎没有运用模式识别、机器学习、智能控制等人工智能方法完成的作品。第6学期开设的实践课程远远达不到培养学生熟练运用多门专业理论和方法的目的。

现在很多高校开始实施“小学期”教学日历，设置为期1个月左右的集中实践或者专业实训环节。前两年的“小学期”是面向全院所有专业学生的基础能力培养，而第3学年后的“小学期”安排专业综合设计实训，训练学生的专业能力，如五子棋人机对弈项目可以大大提高学生对专业的兴趣，但项目过于单一，仅涉及人工智能、模式识别、机器学习等课程，与人工智能实验课程有重合的倾向，而诸如机器人学、智能控制等智能科学与技术专业的特色课程就没有训练的机会，此外对比上一个硬件技术实训缺少能力培养的延续性。具备创新发明的能力是目前实践教学甚少考虑的培养目标。

1.3 存在的问题

这种培养方案主要存在以下问题：①实践教学学时过少，学生实践能力培养机会太少；②理论学习任务过重，学生的双手无法得到解放；③实验课程内容设置不合理，课程理论与实际没有有效结合；④面向专业的实训内容单一，专业理论覆盖面不够；⑤能力培养断层，发明创新能力未涉及。

2 金字塔式实践教学体系

针对以上存在的问题，我们制定了新的培养计划，图3所示是2015年湖南大学智能科学与技术专业教学计划课程时序图。可以看出，不计实验课程，每学期的理论教学课程减少到平均5门课程；实验课程大大增加，从原来的2门增加到7门。新的教学计划中实践教学得到重视和加强。

另外，教学计划的另一个特色是高年级的教学／学术方向分组，根据信息科学与工程学院的科研优势设置了4个方向，将教学与科研有机结合。课程按组选修，增加了选修课之间的关联性，使培养目标更突出，令学生有的放矢。教学计划也反映了实践教学的体系结构：针对重要的学门、学类和专业课程，通过专门开设实验课程巩固这些重要课程；接下来，通过专业实训将多门课程理论串联起来；最后，拟提供丰富的学科竞赛机会，对于学有余力的学生进一步培养发明创新的能力。这3个层面形成了一个金字塔式的实践教学体系，如图4所示。越往上，能力水平越高；往下是必须具有的基础能力。金字塔式的实践体系体现了递进式的能力培养过程。通过该培养模式将能直接给社会输送“可用”人才。

图4给出了整个实践能力培养的空间结构。笔者将分别从时间角度详细介绍3个层面的培养目标和实践内容安排。

2.1 实验课程

实验课程处于金字塔的最底层，目的是培养学生运用专门知识进行动手实践的能力，熟悉和巩固专业基础课程理论，为上层的能力培养打好基础。这一能力是所有智能科学与技术专业合格大学生必须具有的根本能力。

程序设计和计算机系统设计是实现智能的手段和载体，因而第1学年和第2学年围绕这两个能力开展理论和实践教学活动，开设了高等程序设计、数据结构与算法、数字逻辑、计算机系统等课程，其中程序设计、数字逻辑和计算机系统3门课程实践性较强，因此还配套设置了对应的实验课程。实验课程与理论课程尽量同步开设，利用实验箱对理论进行验证，加深学生对课程的理解。第3学年和第4学年面向计算机上层系统和应用，操作系统和计算机网络是典型代表，因而针对这两门课程开设对应实验课程，这几门实验课程是学类核心课程。此外，教师还可围绕智能科学与技术专业的重点核心课程“人工智能”开设机器人实验课程，让学生基于NAO人形机器人、智能小车、RoboCode等设备软件理解、熟悉和练习各种智能的算法和模型。从程序设计、计算机系统、操作系统、计算机网络和人工智能5个方面依次开展基础实践到专业实践的培训，为上层专业实训作好准备。

2.2 专业实训

专业实训是随着小学期的推广而逐渐引入的培养环节，未有成功的经验可以借鉴。5年中我们不断地探索，在刚开始的2年采用“集中实践+生产实习”的方式。集中实践指在学校里进行一些简单的综合设计，如软件实训开发类似图书管理系统的软件。由于题目较为简单和老套，学生兴趣不高。生产实习是指和企业合作，将学生派往生产一线，这一想法初衷好但操作性低。因此，头两年的“小学期”成效不佳，于是取消生产实习，将集中实践从2周延长为4周，增加项目难度，如2014年在第2学年实行的“STC单片机开发”和第3学年实施的“五子棋智能对弈设计”，难度适中，学生普遍反映较好。

这两年取得的进步给我们很大的启发。第2学年的软件实训结合最新的APP应用引入Android开发，让学生可以在自己的手机上展示作品，实现即所得，极大地激发学生的积极性；在已有的单片机开发上，提升设计的高度和难度，引入FPGA设计，让学生全面学习嵌入式系统；最后，在智能专业综合设计方面，将五子棋智能下棋程序打造成全院的一个竞赛，结合专业最前沿的发展方向，进而增加机器人开发、物联网系统和嵌入式系统设计，涵盖智能终端、智能软件、智能系统，提供较宽的选择，充分发挥学生的一技之长。

2.3 学科竞赛

前两个层次基本上完成了工程能力的培养，但创新才是核心竞争力。如何激发学生发明创造的潜能也是实践教学的任务之一。这一能力在以前的教学中甚少专门涉及，发明创新的能力是一道坎。

学科竞赛是培养发明创新能力比较好的一个突破口，因此我们在实验室建设过程中适当考虑了对学科竞赛的支撑，基于RoboCup足球机器人在协同对抗上创新，基于模块化机器人在创意上立新，基于NAO机器人在自然语言处理上求新。目前，学生长期参加的学科竞赛有RoboCup足球机器人中型组比赛、物联网设计大赛以及全国电子设计大赛。教师应为有志向和能力的学生提供创新平台和条件，鼓励学生参加高水平的学科竞赛。

学科竞赛组成了实践教学的最后一环，面向科研，与研究生教育接轨；面向创业，为IT产业增添生命力。

3 建设措施及成果

3.1 实验室配套建设

根据实践教学的分层体系，目前已有的支撑该体系的仪器设备见表1，可满足不同层次的用途需求。课程实验的设备主要以验证为主；实验课程的设备需要学生动手实现算法和设计；专业实训的设备主要以提供平台为主，让学生自主搭建系统；学科竞赛的设备一方面要满足竞赛需求，一方面可以应用于学术研究，具有一定的开放性。

针对学科竞赛，我们已经建立400 m2的场地专门用作智能科学与技术专业的创新和学科竞赛实验室。图5所示为学生正在专心调试足球机器人。

3.2 实践教学代表性项目

1)电子产品的制作、测试及使用( STC-A实验学习板)。

通过完成一个电子产品（STC-A实验学习板）的制作、测试及使用，学生能够全面了解电子产品的开发与生产全过程以及质量管理；实践简单的焊接技术，认识基于处理器的电子系统的组成；学习电路调试及检测能力，了解“STC-A学习板”的功能以及嵌入式系统的入门知识；拥有一个便携式学习与创新的实验平台，为今后的学习提供方向与帮助。

2)“智能杯”五子棋程序设计邀请赛。

该竞赛在已给出五子棋平台的基础上（已有界面，无需自己编程界面），要求参赛者写出五子棋算法。换句话说，就是设计五子棋COM的智商。五子棋看似简单，实则包含各种变化，计算种种变化同样需要强大的知识储备。程序设计与五子棋结合既朴素简单，又包罗万象，同时通过对弈方式可以综合多种人工智能理论和方法，反映出技能的高低。

3)足球机器人。

中国机器人大赛暨RoBoCup公开赛是中国最具影响力、最权威的机器人技术大赛。信息科学与工程学院从2013年开始连续参加了两届比赛，积累了一定的经验，已基本形成老带新的格局。通过展现一个真实的机器人产品，可以让学生感受本专业的特色和前景，提高专业的认同感；通过动手改进一个实际产品，激发学生的创新意识；通过这个比赛，期望学生能够逐步达到自主研制复杂精密机器人的水平。

4 结语

能力培养是大学教育的重中之重，而实践教学是达成这一目标的重要手段。实验课程·专业实训·学科竞赛金字塔式实践教学体系符合能力培养的阶梯性，涵盖了动手实践、综合分析和发明创新3种能力。部分实践教学项目得到较好的反响，为这一体系进一步成熟化和规范化提供了动力。

下一步，我们拟主要从两个方面进一步推进智能科学与技术专业的实践教学建设。一方面不断提升从事实践教学的教师水平，注重与行业接轨，跟进行业的最新发展动态和专业技术并将其反映到实践项目中，形成一个持续发展的良性生态；另一方面积极融人工程认证的理念，为工程类学生今后走向世界提供具有国际互认质量标准的“通行证”。实践教学作为能力培养的重要手段，为了使其更加科学和规范，我们将参照工程认证的标准，对各项能力的培养在实践教学过程中有更明确的对应，对能力的考核能更细致化。

参考文献：

[1]别敦荣，张征．世界一流大学教育理念的特点与启示[J]高等工程教育研究，2010(4): 82-92.

[2]张莎，当代大学生“高分低能”现状的原因及对策分析[J]．科教导刊，2012(8): 98-99.

[3]李智勇，肖正，赵欢，等，智能科学与技术本科专业“小学期”制教学思考[J]．计算机教育，2011(15): 29-34．

[4]昊丽娟，李柳．以小学期为平台的实践教学改革与探索[J]沈阳师范大学学报：自然科学版，2013(3): 421-424．

篇10

关键词：智慧教学；高校化工专业课程；举措

一、引言

高校化工专业的宗旨是培养能对各种化工及相关过程和化学加工工艺进行分析、研究，并能熟练利用计算机技术进行过程模拟、设计的人才，其主要课程包括无机化学、分析化学、有机化学、物理化学、化工原理、化工热力学。研究的主要内容是在化工生产过程中的“三传一反”，即热量传递、质量传递、动量传递和化工反应过程。学生经常会遇到用计算机学习的情况，所以使用智慧教学的方式既符合化工专业学生的学习特点，又能用较有新意的学习方式使学生体会到学习的乐趣，并能够更好地理解知识，对提高高校学生的知识水平有着较大的帮助。

二、当前高校化工专业课程开展中出现的问题

因为我国教育改革刚开始推进，所以传统教育下高校化工专业课程的开展还有不少的问题。比如，课堂上，教师没有办法顾及众多的学生，因而学生掌握知识的程度参差不齐；复杂的化工知识，加上教师缺乏合理的教学方式，使化工教学困难重重。另外，由于高考的压力，高中生会全身心地投入学习中。而高校受客观条件的限制，导师没有办法像在高中时全天盯着学生，而且高校学生没有高考的压力，所以学生就会有所放松。在传统的教学中，教师是主角，教学方式没有新意，学生在课堂中难以提起对学习的兴趣，教学质量就难以提高。再加上教师大多以理论教学为主，在课堂上讲知识，以灌输为主；而且高校学生的学习能力存在差异，部分学生对化工专业课的理解能力较差。比如，在学习“物理化学”时对相平衡理解不透彻，就可能影响之后“化工原理”中传热理论的学习。在学习后面的课程时，学生会发现自己的基础理论不扎实，想再回来补前面的课程，这无疑会耗费更多的时间和精力。化工专业课堂开展所面临的这些问题，关系着学生的发展。因此，高校教师应运用新型教学理论，促进学生专业水平的提高。

三、推动智慧教学在高校化工专业课程中应用的具体措施

（一）解决已知问题，不断提高教学效率

以上笔者所列举的问题都是化工专业教学中较为典型的问题，这些问题使化工专业教学效率低下，限制了学生专业水平的提高，应得到妥善的解决。高校的管理模式与高中的管理模式有很大的差异，高校的教师更注重培养学生学习的自主性。相对而言，高校采用的管理模式是更适合学生综合能力发展以及自我管理水平全面提高的优秀的教学管理模式。但学生由高考的高压环境进入大学相对宽松的学习环境，很容易出现心理上的不适，甚至部分学生会感到无所适从，不知道如何适应高校的学习。因此，高校教师应适当地引导学生，帮助学生尽快地进入学习状态，尽力让学生把更多的精力投入课堂中，提高学生在课堂上的参与度。高校教师能为学生做的是为学生答疑解惑，强化学生课上所学到的知识，所以教师应该提高效率，使课堂尽量饱满。使用智慧教学可以使学生在学习过程中遇到难以理解的问题时，通过智慧教学系统将问题转达给教师。在整合了学生学习过程中的难点后，教师就可以有的放矢地在课上进行教学，讲解学生学习过程中的难点。这样就可以使学生在学习时更好地理解难点。学生是课堂教学的主体，教学的目的是让学生能够更深入地理解知识，而在这一点上，智慧教学有着远胜于传统教学模式的优越性。同时，教师上课时也应该不拘于形式，尽量丰富，使课堂富于变化，尽量多彩一点。这样，学生也会随着每次课堂多彩的变化自然而然地跟上教师的教学思路。学生课堂的参与度提高，经过日积月累，课程的教学质量、教学效果就会慢慢提升，学生对教师的教学认可度也会随之提高，上课的兴趣被调动起来，学习效率就会提高。

（二）利用智慧课堂帮助学生学会时间管理

因为高校学生的心智更加成熟，所以高校对学生的管理束缚也更少，学生的课余时间也较充足。有些学生能利用这1022021年12月些时间不断学习，充实自己；而有些学生在这样的环境下反而变得松散、懒惰。环境突然发生巨大改变，学生的落差感是不可避免的，学生也会因此变得迷茫。这个时候，教师就可以运用智慧课堂来帮助学生管理时间。现在，一部分学生已有智慧课堂，他们可以通过智慧课堂来了解学习的进度与计划，并且帮助自己进一步融入课堂，根据学习的计划，自主进行课前预习、课堂学习、课后复习等一系列学习计划，这对学生自主学习的帮助很大。而教师可以通过智慧课堂所需完成的任务、学习的计划，实时监督学生的学习进度，了解学生的学习状态，针对学生课后自主学习的情况及时调整教学计划和进度等并及时给予学生反馈，使学生积极投入学习中来。时间对每个学生都是公平的。一部分学生能够较好地利用时间，将更多的时间用在学习上，所以他们较好地掌握了专业知识；而另一部分学生却把时间花费在玩耍上，因而对知识掌握不太牢固。教师利用智慧课堂时，首先，要使学生明白，高校给他们提供了一个难得的学习机会，他们将更多的时间放在有意义的事情上，这样才能取得较好的学习成果。其次，要采用多样化的、学生感兴趣的方式，潜移默化地为学生传授多元化的知识，帮助学生转变思想，成长为积极向上的人。

（三）运用智慧课堂提高课堂教学效率

在以往的学习中，学生十分依赖课上学习的时间，甚至有些学生不进行课前预习，只是在课上听教师的讲解。在这种情况下，学生不了解学习中的重难点，很难跟上教师的教学思路。这导致课堂教学效率低下，给学生留下的自主时间较少，学生不能根据自己的水平有目的地学习。所以，教师在课堂上应尽量提高教学效率，留给学生足够的时间。智慧课堂作为教师与学生之间课上、课下知识传播的枢纽，对学生课下的自主学习具有深远的意义。学生可以利用智慧课堂先进行预习，了解重点，解决难点，再根据自己的掌握情况进行分析，带着问题进课堂，着重听取教师在这一方面的讲解，并且把自己学习中的问题积攒下来在课堂上向教师请教。而教师则可以通过智慧课堂了解学生学习中普遍存在的问题，在课堂上着重讲解难点，而对比较简单的问题就可以花费较少的时间。这样就有效地提高了课堂授课的效率，教师可以利用剩下来的时间帮助学生解决问题，或者让学生自主探究，培养学生自主学习的能力，或者让学生进行讨论，由学习较好的学生为其他同学进行讲解。同时，通过智慧课堂，学生与教师的交流更加便捷了。对于不会的问题，学生可以在线即时询问教师；教师及时完成“一对一”“点对点”的教学，帮助学生解答疑点、攻克难点。

（四）运用智慧课堂帮助学生更好地理解重难点

在传统课堂中，学生遇到的重难点问题时，只能在课上听教师讲。如果教师对知识点的理解或表达方式不同，那么学生对知识点的理解也会不同。而智慧课堂的作用就是尽可能地解决这些问题。以“化工原理”课程中的液体精馏部分为例，其内容很抽象，且有大量用符号表示的公式，仅靠学生个人的学习往往很难取得理想的效果。而智慧教学软件可以辅助学生理清公式，弄懂传质的机理，这有利于学生快速地掌握知识。课下，学生可尽最大努力理解知识，经过学生自主学习，剩下的都是偏难一点的理论知识。这一部分知识要让学生自己弄懂确实存在困难，此时，教师可以带领学生对知识加以梳理。此外，教师还可以合理地运用智慧课堂为学生进行知识难易程度的分级，将其中较难的部分列出来，让学生先自行理解。这样，即使学生不能全部弄懂，但学生对难点也会有自己的感悟。然后，教师再进行讲解。当学生通过这种方式理解了知识的重难点后，他们在知识的理解上自然会更上一层楼。有些学生因缺乏向教师请教的勇气而严重影响学习的效果。而利用智慧课堂就可以避免这一现象的发生。学生只要在线上把问题发给教师，接下来就可以静静等着教师的回复了。

四、结语

总而言之，智慧课堂是在我国教育改革中一种新颖的教学方式，它是科技发展的产物，不只对高校，甚至对学习的全学段都有极大的帮助。而对高校而言，智慧课堂软件在未来完全落实之后定然是一大利器。化工专业课程应当积极利用好身边的智慧课堂，使其与学科特点积极融合，真正成为利器。教师应该积极把智慧课堂运用到化工专业的教学上，摸清套路，使其在授课时发挥作用。

参考文献：

[1]毛锐.新时代背景下高校思政课智慧课堂的构建策略研究[J].青年与社会，2019（29）：217-218.

[2]吕浩源，何明.“智慧课堂”教学中教师角色转变的路径探析[J].软件导刊·教育技术，2019，18（8）：31-35.

[3]姚明敏，杨凯.“智慧课堂”在高校思政理论课教学中的应用研究[J].西部学刊，2020（9）：90-93.

[4]高婷婷，郭炯.人工智能教育应用研究综述[J].现代教育技术，2019（1）：11-17.

[5]王万森.适应社会需求，办好新一代人工智能教育[J].计算机教育，2017（10）：5.

[6]唐烨伟，庞敬文，钟绍春，等.信息技术环境下智慧课堂构建方法及案例研究[J].中国电化教育，2014（11）：23-29，34.

[7]刘树仁.多元智能理论及其对教师教育的启示[J].黑龙江高教研究，2006（8）：119-120.

[8]黄梅.教学的智慧与智慧的教学——以化学学科为例[J].课程．教材．教法，2011（4）：5.

[9]李嘉琳.论人工智能对学校教育的影响[D].沈阳:沈阳师范大学，2019.

[10]王玲.让"鲜活的教育"走进化工分析实训[J].新课程·教研版，2010（9）：285-286.

[11]刘洋，刘尊奇.大学无机化学课程智慧课堂的构建研究[J].广州化工，2019，47（10）：171-173.

篇11

 

1　智能系·信科院

 

智能科技系是2002年9月初正式成立的，它完全根植于北人信息科学中心，末作增扩。后者的简称——“信息中心”——虽然易与“计算中心”或“情报资料中心”混淆，却是上世纪八十年代中期北大一些有识之士倡议建立的第一个多学科交叉研究中心。它以数学系、无线电f电子学)系和计算机系为主，联合心理学、中文、遥感等共十个系所而组成，宗旨是开展多学科交叉研究，充分发挥北大的综合优势。即使放在二十余年后的今天来看，这样的举措也是颇有前瞻性和魄力的。在此基础上，北大很快于1986年建立了第一个国家重点实验室。就是这样人数不多的一个机构，先后出过三名院士和一名北大常务副校长。以指纹识别为代表的研究成果进入国际先进行列，在国内得到广泛应用。

 

2003年9月10日，北京大学最大的学院——信息科学技术学院——成立。它包括计算机、电子学、微电子学和智能科学四个系，有十二个(研究)所和中心，两个国家重点实验室和若干部门实验室。系是教学单位，所和中心是研究实体。从此，智能科学系(暨信息中心、国家实验室三位一体)翻开了新的一页。

 

2　专业增列·学会指导

 

成立智能科学系除了要顺应北大“系并院”的潮流，也是完善作为学校基本建制单位所必备的。何新贵院士为系取了名称，如今许多学校也大都采用这样的称谓。查红彬教授担任系主任，笔者是主管学科建设和教学的副主任，具体参与负责各项相关工作。创办国内第一个智能科学与技术本科专业也是我们这一班人继承传统的首要任务。事实上，早在一年多前，大家就进行了酝酿，特别是中国人工智能学会教育工作委员会多次组织的相关研讨，成为重要的准备基础。

 

北大是一级学科下自主增设、增列学科专业的学校。系领导上任伊始第一件事就是要在当年申办智能本科专业，而且志在必得。为此，我们在前期制定了详细的步骤计划，进行了深入调研和各项准备工作。我们起草完成了所需的各项材料(人才需求论证、专业建设规划和适应培养目标的教学计划与课程设置方案、教师教辅队伍和基本办学条件说明以及国内外背景对比材料等)，中国人工智能学会涂序彦等学者对此进行了专家论证，协助完成了论证报告。这些工作就绪后，我们在2003年10月下旬向学校主管副校长、教务部负责领导和学院领导做了汇报说明，并于10月30日正式提交申请材料。经学校的学部讨论通过，校教务部审核和校教学科研工作委员会论证(由于是国家公布专业目录外者)，再经校学术委员会审议，报校长办公会批准，最后于12月15日前顺利完成了全部程序，报教育部备案。2004年初，教育部正式批复并公布了北京大学“智能科学与技术”新的本科招生专业。这个专业名称是查红彬教授建议的，日后成为教育部批复新申办学校的统一提法。

 

由于“智能科学与技术”未在国家公布的专业目录中，因此是增列而非设置，北京大学将其置于计算机科学与技术一级学科之下。由于北大历来严格控制招生规模，我们的30名招生计划是由信息学院其他三个系从原有计划分配名额中挤出来的。新专业的计划发展规模最终为50名。

 

3　教学计划·四校会议

 

智能科学系虽然成功地创建了国内第一个“智能科学技术本科”专业，但也面临着许多挑战。首先是缺乏本科教学的经验。尽管信息中心前身具有北大最早的硕士点、博士点和博士后流动站，研究生培养己历十余年，但一直实施科研主导体制，未曾从事过本科教学。师资队伍扩充快，新进年轻博士比例大，而真正有过本科教学经历者寥寥无几。此外，信息学院成立后开始调整教学计划，制定了一年级统一课程内容，新生是按学院统一招进来，第一年共同学习，后三年才分专业培养。我们虽然为申办专业制定了一套课程计划，但因不兼容学院的统一规划而未能第一次通过学院教学指导委员会的审核。为此，我们组织学院经验丰富的老教授，为本系青年教师进行教学培训，听取学院主管负责领导和几位多年从事本科教学管理的老系主任对教学计划的修订意见。

 

通过几个月的努力，我们完善了智能科学系的课程体系，并最终通过学院教学指导委员会的审核。这个教学计划具有几个特点：一个大基础——以学院的数、理和信息类为主，强调宽厚扎实;三个核心课程群作为专业理论基础，包括智能基础课程群(智能科学技术导论、人工智能、脑与认知科学、信息论、信号与系统)、机器感知课程群(生物信息处理、图像处理、数字信号处理、模式识别)和计算智能与知识发现课程群(智能信息处理、机器学习、数据挖掘、计算智能等)，以及两门实验(机器感知和机器智能)和其他各种选修课。四年学分150分，其中必修88学分(包括全校公选26学分、大类平台20学分、学院要求的13学分、专业必修29学分)，专业选修56学分(含专业课44学分、通选课12学分)，毕业设计6学分。

 

为了更好地交流经验，扩大本专业的影响力，2005年5月，我们发起并与第二批获准的学校(南开、北邮、西电)在北大召开了四校研讨会，围绕各个学校在智能科学与技术本科专业的建设、招生、教学计划制定和未来发展设想等方面进行交流研讨，并建立了联系机制和网站。全国一些兄弟院校也纷纷来北大了解情况，开展座谈，我们则尽可能贡献自己的经验，给予支持。

 

4　招生·分流

 

从2004年开始，信息科学技术学院按学院大类招生，每年接收330～340名本科生，占全校的1/9左右。学生高考排名在全校属中上，但成绩分布差异较大。与学校的其他学院(多从一个系成长为一个学院，如数、理、化、生等)相比，信息学院是由四个不同的系合并而来的，专业跨度大，因此采用一年分流的模式(上述学院为二年分流)，笔者被指定负责这项工作。我们提出自愿为主、计划为辅的方针，尽量满足同学们的兴趣志向。制定的分配计划是：电子学系120人、计算机系110人、微电子系70人、智能科学系30人，允许有10%的调整。分流工作在大一下学期(每年4月份)进行，包括全院动员、四个系专题介绍宣传、开放日参观咨询等几个步骤，可谓热闹非凡，同学们可以充分了解了四个系的专业特色。

 

为了克服盲目性引发的偏差，我们建立了一个网上分流系统，在正式填报专业前，增加了摸底预填报的环节，及时反馈群体意向的分布信息，指导学生们的选择，也便于学院掌握动向，调整措施。这种大类招生、进来一段时间后再分专业的举措体现了北大的人文关怀。智能专业初办，基础条件差，缺乏毕业生记录的宣传说明，与学院其他三个老牌系(电子学系50年历史、计算机和微电子系30年历史)相比较并无优势可言，但是我们通过扎扎实实的工作和细致有效的改进，使这个新方向日益显现出魅力。随着智能专业的成熟，特别是有了第一届毕业生后，就愈加受到更多学生的喜爱。

 

选择智能专业的人数逐年上升，2004级34人、2005级36人、2006级39人、2007级43人，目前正在进行的2008级分流达到45人。除了在信息学院内部的影响力不断扩大，北京大学其他学院的转系情况也开始有了可喜的变化。北大最好的元培计划实验班今年第一次有4名学生选择智能专业，医学部和光华管理学院也有申请者(本文成稿时这项工作还在进行)，2008级学生肯定突破50名，我们在第五年就达到了创办智能科学专业的规划目标。

 

5　首届生·班主任

 

在新办专业中，有一项由教授担任智能本科专业班主任的举措。这是利用教授的学识、经验和责任心来更好地管理呵护自己的学生，避免了年轻教师因职称晋升等压力可能出现的疏漏。这一做法取得明显效果，不仅受到同学们的普遍欢迎，信息学院也开始考虑推行。笔者担任了智能专业的第一任班主任。首届学生(2004级)有34名，他们进入北大后毅然选择全新的智能专业是很有勇气的，全班有11名来自北京的学生，5名女同学，这个比例迥异于整个信息学院的总体分布。

 

该班学生的年龄恰与我自己的孩子相同，我天然地熟悉他们的一般特点，也理解家长们的想法。北大信息学院的淘汰率平均是7%，每年都有20多人退学。这班学生在大一时的成绩并不占优，其中有几人处在边缘位置，因此，我立下的最低目标就是确保所有同学不掉队。我首先通过全班民主选举任命了一个5人组成的班委会，这个5人机构在随后的几年中发挥了重要作用：其次走访宿舍，了解每个人的情况，为了消除代沟，我努力融入同学当中，学习熟悉他们的语境和思维想法。我同多数同学家长有过接触，从中更深入地掌握学生的性格特点，也包括寻求家长的必要配合。我与所有同学做过不止一次的个人交谈，经常是在晚间，很多时候是他们主动找我，谈遇到的各种困惑、自己的想法、志向等，我利用这些机会及时解决了具体问题。在学习上，我组织全班同学开展互帮互学，尤其对几门有难度的专业课程进行“联合攻关”。全班的“数据结构与算法”课程成绩甚至超过了计算机系。

 

几年来，全班团结互助，像一个大家庭，班委会也一再连任，得到全体拥护。到毕业时全部合格，实现了我的愿望。不仅如此，全班的学习成绩在学校的综合评估中优良率达93‰毕业设计都在良以上，有14人获优秀，更有三名同学的毕业论文被评为学院“十佳”论文。学院的第一、三名也都出自我班。34名同学中有22名继续保送本校读研(其中20人仍在本系)，4名同学去了大的国企和知名外企工作，8名同学出国深造，在欧、美一些名校攻读博士，其中有一名学生同时拿到了包括哈佛、MIT、CMU、UCLA在内的著名大学的全额奖学金(最后选择MIT)。第一届智能专业学生的良好成绩极大鼓舞了我们，增强了我们办智能专业的信心，也为以后的几届同学做出榜样。

 

几年班主任的经历让我深深地体会到，进入二十一世纪的大学，教书、育人同等重要。要适应新时代年轻人的特点，保持我们民族的优良传统，把人格培养放在首位。能够进入北大的学生都是各地的尖子，当他们聚集在这所著名学府时，首先要调整原来俯视周围的习惯，学会平视甚至仰视其他同学，平和自己的心态，开阔胸怀，树立人生抱负和刻苦努力的决心，这样才能正确对待困难和挫折，才有所作为。班主任的工作往往细致入微，其实是把70%的精力用到30%的人上面。一些学生掉队是否可以避免，关键看班主任的工作是否到位。

 

6　培养体系·本研贯通

 

北大是(文)理科性质的学校，“智能科学与技术”专业也是按理学设置，尽管它更强调学科交叉。从智能科学的内涵来看，我们设立的培养方向更多地是继承自身传统和学校的综合优势，突出“以人为本”的脑认知和与心理生理结合，开展机器感知(视、听、触)和数据转换信息，进而发现知识的机器智能两个方面的研究。同时，我们配合学院的教学指导规划设置课程计划，除了全校的公共必修课程(外语、政治和体育)，还有学院的公共平台课。第一年主要是夯实数学、物理和信息类的基础，后三年的专业课程安排是以必修的专业基础和机器感知与机器智能两个方向的专业核心课程为架构。为了强调学生的动手能力，还重点建设了两门实验课程。此外，还利用学校的各种本科科研基金项目(包括大学生创新基金、著政基金、泰兆基金、校长基金)和各个实验室承担的项目来吸引学生，培养他们思考问题的能力，提高他们的研究兴趣，为日后进一步深造打基础。由于绝大多数学生都将读研，这样的安排无疑起到了积极作用，并成为撰写毕业论文的基础。我们还打通了本科高年级与研究生一年级的课程，利用各种机会举办研究讲座，如龙星计划、专题报告、国际人工智能远程教学等活动，开阔学生的视野，引导研究方向，调动学生的潜质。从专业特点来看，我们的智能学科更偏向于“软”的一侧，因此也充分利用信息学院，特别是计算机系的各类教学资源来帮助扶持新办专业的成长。

 

我们原有的博士、硕士点是计算机应用技术和信号与信息处理两个方向，为了让我们的培养体系更加系统，我们进行了两年的精心准备。2007年底，我们正式向北大研究生院申请增列“智能科学与技术”硕士和博士点。经过必要的论证，最终获得批准，及时衔接第一届本科毕业生升研。至此，本、硕、博一以贯通，作为计算机科学与技术下的二级学科，一个完整的智能科学技术专业培养体系建立起来，从培养体制上保证了新兴智能专业的顺利发展。

 

7　特色专业·教学团队

 

五年来，北京大学智能科学技术本科专业从酝酿到创办，可谓初见成效，走过了颇具挑战的历程。除了确定具有特色的培养目标和方向外，还需要扎扎实实落实每一个环节，并在实践中检验。本科教学迥异于研究生培养，它的计划性、按部就班执行的严格性以及每堂课程的内容安排和效果评估必须一丝不苟。

 

信息学院秉承了北大的优良传统，对这个新办的专业给予了巨大支持和关怀，使我们能迅速成长起来。我们从一开始就有一套严格的课程设置审核程序、教案检查制度和新教师上岗准入的试讲考核手续。学院有一支由经验丰富的退休教师组成的督导组，随堂听课评估每一位教师的讲课内容、方式和教学效果，及时纠正问题。作业批改和试卷出题也都有严格规定。在课程体系的建设方面，信息学院打通了一年级的公共部分，深化和夯实了数理基础。

 

在专业课程上，智能科学系提炼了三个课程群，并组织教师进行重点建设。此外还加强对学生动手能力和独立思考解决问题能力的培养。

 

除了在专业上实施分流培养外，我们还针对北大学生的特点，在基础课采用实验班的A、B分级组合方式，满足不同专业对各自基础培养的要求。在专业课程群中，也允许不同兴趣的组合选择，充分发挥和提升学生的能力。为了更好地关怀学生顺利成长，我们除规定教授担任班主任外，还设立了本科生学术导师制，加强对学生的各种指导。智能科学系也注重师资队伍建设，引进了一大批(半数以上)优秀的年轻教师，其中信息学院中从国外回来的教师比例是最高的，为这一新兴学科注入了最具活力和新思想的力量。在招聘教师时，教学需求和能力成为评价的重要指标。

 

2007年，我们接受了教育部的学科评估，新办专业得到好评。学校开始关注我们的进步，在随后的一年中，我们一再从学校的竞争中脱颖而出，陆续获得了国家一类特色专业、北京市一类特色专业和北京市优秀教学团队等称号，2008年又获得国家级教学团队称号。我们的培养体系和人工智能双语教学也分获北京大学的教学一、二等奖。

 

8　结语·致谢

 

尽管北大年轻的“智能科学与技术”本科专业建设初见成效，但征程是漫长的，我们还会面临更多的挑战和问题。然而，智能科学这个本科专业方向是很有希望的，它不仅吸引了大学的新生，也在高考人群中产生着愈加重要的影响，它的健康发展需要大家共同的努力和精心培植。每所大学都有不同的特点，我们应该从学校、师资、方向、生源以及学科培养性质和目标等条件出发来建设新兴专业。以上是笔者对北京大学第一个“智能科学与技术”本科专业创建历程的回顾，希望与同行共享。

 

在专业建设过程中，许多人给予了热情帮助和支持。这里要特别感谢北大信息学院陈徐宗教授，感谢中国人工智能学会涂序彦和王万森教授。

 

最后引龚定庵一句名言：“但开风气不为师”。

 

9　总结与展望

 

本文介绍了厦门大学智能科学与技术系在学科发展、科学研究和人才培养方面的基本建设情况。我们希望这些初步的工作总结能对目前正积极筹办本专业的兄弟院校起到一定的借鉴作用。

 

“智能科学与技术”专业在我国的发展尚属初级阶段。尽管近几年得到了国内部分高校的重视，但其发展并不是很快，且进一步发展也存在一些障碍。比如，从专业配置来看，目前智能科学与技术并非一级学科，多数学校的“智能科学与技术”专业博士培养都是依附于其他相关专业。从长远来看，这并不利于整个学科的发展。希望通过各相关高校的广泛交流和积极配合，“智能科学与技术”专业在国内的发展能更上一层楼。

篇12

【关键字】推理与专家系统；认知学徒制；专家系统外壳

【中图分类号】G420 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097（2009）04―0120―03

在教育部2003年颁布的《普通高中技术课程标准（实验）》中，首次设立了《人工智能初步》选修模块，该模块共设三个主题：“知识及其表达”，“推理与专家系统”，“人工智能语言与问题求解”。其中的“推理与专家系统”主题，由于专家系统构建的简便性以及运行的可观察性，在为数不多的已开设《人工智能初步》选修模块的学校中，较为普遍地被作为重点内容进行教学。[1]因此，十分有必要对“推理与专家系统”主题的教学模式及其相关问题进行讨论，以便为中学信息技术教师更有效的开展教学提供参考与借鉴。

一 “推理与专家系统”主题的教学目标

新课标中给出了“推理与专家系统”主题的具体教学目标：

1 演示或使用简单的产生式专家系统软件，感受用专家系统解决问题的基本过程；了解专家系统的基本结构。

2 通过实例分析，知道专家系统正向、反向推理的基本原理；会描述一种常用的不精确推理的基本过程。

3 了解专家系统解释机制的基本概念及其在专家系统中的重要作用。

4 了解专家系统外壳的概念；学会使用一个简易的专家系统外壳，并能用它开发简单的专家系统。[2]

由此可见，“推理与专家系统”主题并非是大学专家系统相关专业内容的简单下移，它的总体目标是了解与专家系统相关的知识，体验专家系统的技术与应用，感受专家系统对学习和生活的影响，从而激发对信息技术未来的追求。

二 认知学徒制及其应用于“推理与专家系统”教学的可行性

1 认知学徒制及其特征

所谓认知学徒制(Cognitive Apprenticeship)，是一种从改造学校教育中的主要问题出发，将传统学徒制方法中的核心技术与学校教育整合起来的新型教学模式，[3]用以培养学生的认知技能，即专家实践所需的思维、问题求解和处理复杂任务的能力。

从认知学徒制的特征与“推理与专家系统”教学过程的特点的一致性、认知学徒制的知识观与“推理与专家系统”强调知识获取、转化的一致性、认知学徒制的技能观与“推理与专家系统”教学注重学生技能发展的一致性，能够得出将认知学徒制应用于“推理与专家系统”主题的教学是切实可行的。

认知学徒制的核心假设是：通过这种模式能够培养学习者问题求解等方面的高阶思维技能/策略。这种技能/策略把技能与知识结合起来，是完成有意义的/真实的任务的关键。它具有如下的基本特征：

（1） 认知学徒制关注的不是概念和事实知识的获得，而是重视专家在获取知识或将知识运用于复杂现实生活任务/问题时所关涉的推理过程与认知/元认知策略。

（2） 将原本隐蔽的内在认知过程显性化，亦即表现思维过程，使之可视化（包括教师和学生的思维过程）。通过这种方法，学生可以在老师和其他学生的帮助下进行观察、重复演练和实践。

（3） 将学校课程中的抽象任务/内容置于对学生有意义的情境之中，学习者充分了解学习的目的与应用，理解工作的相关性，并参与专家行为。[4]

“推理与专家系统”主题的教学主要思路是要求学生使用一个简易的专家系统外壳（例如InterModeller）开发简单的专家系统，它的过程是：第一步，确定所要开发的专家系统类型，即确定开发的专家系统的内容，如动物识别专家系统、汽车故障诊断专家系统等；第二步，选择、整理与所要开发的专家系统相关的日常生活知识；第三步，将日常生活知识转化为专家系统能推理和解释的知识表示形式，如产生式规则表示，框架知识表示等；第四步，通过师生、生生之间的交流与讨论，逐步修改完善专家系统，使专家系统做出判断与解释。

这一教学过程不仅要求学生获取、选择、整理概念和事实知识，更强调将知识转化为专家系统能推理和解释的知识表示形式，最终能用专家系统解决实际问题，这与认知学徒制所关注的在有意义的情境之中，将知识进行逻辑化表示后去解决现实任务/问题，培养学习者问题求解等方面的高阶思维技能/策略是相一致的。

2 基于认知学徒制的知识观

比利特（Billett，1993）认为学习的知识包括三种形式：陈述性知识（关于是“什么”的知识）、程序性知识（关于“怎么做”的知识）和情感性知识（关于价值观和态度的知识）。陈述性知识用来提供事实和陈述，程序性知识用来提供做事过程的规则，情感性知识用来提供对事情的意见与看法。在一些实际工作情境中，程序性知识通常是可以直接观察的，而陈述性知识的内容则往往比较模糊、不透明。因此，与程序性知识相比，在日常工作的活动中，一些类型的概念性知识获得更加困难，学习者对它们的理解受到更多的限制。[5][6]

如何在学习中有效的获得陈述性知识，比利特和罗斯（Billett & Rose,1996）认为：第一，陈述性的知识是在参与社会实践、从事日常工作的过程中获得的。在日常的工作实践中，人们必须解决问题、实现目标而这些活动真正促进了人们对学习对象的理解；第二，在学习的阐释或知识的建构过程中，个体之间的密切互动是知识一个非常重要的来源，特别是熟练的指导者能够帮助个体建构知识，“强烈的社会影响或者最贴切的指导似乎为学习者获取和建构陈述性知识提供了有意的途径”。[5]

“推理与专家系统”主题中所涉及的知识也可分为陈述性知识和程序性知识。陈述性知识主要体现在确立的所要构建的专家系统类型的情境中，将零散、孤立的陈述性知识，通过教师的指导，学生间的讨论，将其整体化，组块化。程序性知识主要是存在于专家系统的知识库中，以“ifthen”形式来编程陈述性知识，即先确认当前的情境和条件，然后产生相应的行动。由于高中阶段的教学要求是利用简易的专家系统外壳开发简单的专家系统，因此在条理清晰、结构合理的陈述性知识的基础上编写程序性知识的过程较为简单，关键是学生如何通过多种有效形式获得陈述性知识，并将其清晰，合理的表示出来。专家系统构建过程中的陈述性知识获取及其向陈述性知识的转化，与认知学徒制知识观所倡导的知识分类和有效获取是相吻合的。

3 基于认知学徒制的学生技能发展

伊万斯（Evans,1994）提出了技能发展的，明确了技能所包含的智力维度：

（1） 阶段1――新手。其特征为行为是受限制的、不灵活的、受规则控制的；

（2） 阶段2――较高级的新手。学习者开始能够感知任务中一些重要的情境特征，但还不能对那些重要的情境进行区分；

（3） 阶段3――胜任阶段。学习者能够识别情境的重要特征，并以此为基础思考行动的目标和计划，用来指导行动；

（4） 阶段4――精通。能够在不特别关注的情况下选择最好的行动计划，能够快速概括、识别情境并订出计划；

（5） 阶段5――专家。专家凭借直觉行动，这种直觉来自对情境的深刻理解，不关注规则的和特征，而且行动是可变的、灵活的和高度熟练的。[5]

在上述技能发展的五个阶段中，学习者从新手到专家的过渡过程就是从被动接受信息到具备更多的反思和参与策略的过程。在建构所需要的知识时，学习者开始需要指导者详细的帮助，而后逐步过渡到大量的互动和建构的水平。在技能发展的高级阶段，对理解技能中的智力因素的需要进一步增加，而对详细指导的需要急剧下降，因为知识变得更加内化，更加接近于自我建构。在“推理与专家系统”主题中，学生利用专家系统外壳工具，通过了解由某一领域专家建构的专家系统，并在教师的指导下亲手开发简单的专家系统，来体验专家系统的开发过程，加深学习体验。在实际教学中，我们将上述技能发展的五个阶段简化为三个阶段，学生和专家系统构成了一种专家与新手的关系，刚开始学专家系统的学生（相对新手）、课程教师（相对于学生为专家）以及专家建构的专家系统（相对于教师为专家），[7]学生开发专家系统的过程也即相对新手向相对专家转化，最后还可能发展领域专家的过程。在这一过程中，学生对所建立的专家系统类型的相关陈述性知识和程序性的需要不断增加，而对教师指导其开发的需要急剧下降。

三 认知学徒制在“推理与专家系统”教学中的实施过程

认知学徒制作为一种新型的教学模式，将其应用于“推理与专家系统”教学，需要教师和学生两方面共同执行，如图1所示。[4]

在认知学徒制教学模式中，学生是主体，教师起主导作用。对教师来说，要精心设计教学以表现专家实践的思维过程，并引导学生积极参与、体验，在这个过程中，教师先示范必要的策略，再放手让学生尝试，并在学生需要时予以指导。对学生来说，通过对特定领域专家实践能力的模仿、参与、讨论、交流和阐释，获得基本的问题求解方法、策略和能力，并随着脚手架的拆除，逐渐独立探究、定义、分析和解决问题。[8]具体的说包含如下步骤：

（1） 建模。教师选择某一典型的专家系统，对专家系统的问题解决过程，如推理方式和应用策略进行建模，以使学生观察系统的推理、运行过程，感受领域专家的思维过程。

（2） 情境设计。教师要引导学生选择符合其认知特点的专家系统内容，注重实用性、贴切性和可开发性，如“当地旅游景点识别”、“特色小吃划分”等专家系统，并把情境化的活动与相关的预期结果关联起来，以便学生在真实的情景中进行模拟学习，发展远迁移能力。

（3） 提供脚手架。脚手架的重要功能是帮助学生顺利穿越“最近发展区”。教师对学生的开发专家系统的过程进行指导,提供必要的“支架”，如概念支持、软件应用技巧支持、过程支持、策略方法支持等。

（4） 清晰表达。要求学生清晰地表达专家系统的推理过程或解决问题的过程，以使学生真正了解自己的学习过程， 不仅“知其然”（What），而且“知其所以然”（Why）。

（5） 反思。使学生将自己的思维和问题求解过程与领域专家、其他学生的逻辑思维方式进行比较。通过反思，学生可以构建关于该专家系统内容的问题求解过程的模型，已修正/启示自己的问题求解和任务完成过程。

（6） 拆除脚手架。当学生完成知识库的建立，或者能运行专家系统后，教师应逐渐拆除支架，以促进学生的发展。

四 结语

在“推理与专家系统”主题的教学中采用认知学徒制教学模式，对于学生分析问题和解决问题能力的培养具有积极的意义。一方面，为了完成该任务，学生需要编制规划、制定知识获取策略，并具体付诸实施，这是一个不断深化的过程。学生还得明确与系统有关的所有变量或相关的因素，并且将这些变量和因素转化为问题求解过程，得出相应的结论。在进行一系列问题求解分析之后，运用产生式规则来表示知识。 该过程中有助于提高他们的分析、思维与判断能力。另一方面，在专家系统运行时，学生可以向专家系统提出诸如“为什么（Why）”、“如何（How）”、“如果……会怎么样”等问题，系统接受用户的问题指令后，可以根据推理的逻辑进程，即时将答案呈现给用户，这个过程如同教师与学生在进行面对面的教学，学生还可以充分体验人类专家的求解思路和推理风格。完善的专家系统还可以让其他学生去运用和体验，具有一定的实用价值。正如美国著名的学习论专家Jonassen所指出的：那些自行设计专家系统的学生将会在这种活动中受益匪浅，因为这是一个对所学知识进行深度加工的过程。[9]

参考文献

[1] 张剑平,张家华,我国人工智能课程实施的问题与对策[M],中国电化教育,2008,(10):95-98.

[2] 教育部.普通高中技术课程标准(实验)[M].北京:人民教育出版社,2003:24.

[3] 高文.教学模式论[M].上海:上海教育出版社,2002:342.

[4] 钟志贤.信息化教学模式:理论建构与实践例说[M].北京:教育科学出版社,2005:263.

[5] 赵蒙成.工作场的学习:概念、认知基础与教学模式[J].比较教育研究,2008,(1):51-56.

[6] Billett, S.R, & Rose, J.Developing Conceptual Knowledge in the Workplace. In J. Stevenson (Ed.).Learning in theWorkplace: Tourism and Hospitality.Brisbane, Australia: Griffith University, Center for Learning and Work Research, 1996:204-208.

[7] 周跃良,张燕.人工智能教育的理论基础及教学组织[J].中小学信息技术教育,2003,(10):10-13.

篇13

关键词：人工智能；情商；课程思政；自我激励；情绪调节

一、引言

人工智能时代的到来，一些重复性的、体力性的劳动被机器所取代，也创造了一些新的工作岗位和工作机会。“人类”特有的技能，如创造力、独创性和主动性、批判性思维、说服和谈判能力、关注细节、弹性、灵活性和解决复杂问题的能力、情商、领导力、社会影响力以及服务导向等方面的需求比以前有更大幅度地增长[1]。在这些“人类”特有的技能中，情商尤为重要。有研究证据表明情商对创造力、主动性、说服、解决问题的能力等等都有正向影响，能对人类其他的技能产生积极作用。人工智能时代，高等教育也受到前所未有的冲击，学生可以在网上找到各种学习资源，教师已经不再是学生最重要的知识来源。在这种背景之下，校园的情商教育重要性日益凸显。

二、情商与高校学生的学业、生活关系密切

情商与高校学生的学业、生活关系密切，具体表现如下[2]：1.高情商的个体更善于调节情绪，能避免分心和抑制诱惑，能更好地管理用于学习的时间和精力，从而更好地完成学业目标。2.情绪稳定的个体能够有效地分配和利用他们的认知资源——包括注意力、记忆和解决问题的能力，进而提高学习能力。3.情商是成功社交的关键因素。情商能够帮助学生提高社会交往能力，包括与教师的互动，与同伴朋友的互动。4.高情商的学生善于处理人际关系，增加情感投入，进而成功融入大学生活，增强与大学的联系感和归属感。

三、我国情商教育的现状

辽宁师范大学海华学院在校学生的情商调查发现，只有48%左右的学生了解和熟悉情商的概念，只有14.7%的学生能够调节和控制自己的负面情绪[3]。对6所高等院校的工科学生进行情商调查，调查结果显示工科大学生在感知自己情绪和对自己情绪做出客观评价方面得分较高，在对情绪表达方面得分较低[4]。有学者对杭州地区研究生的情商现状进行了调研。研究结果显示56%的学生认为自卑和自满不能说明情商低，55%的学生妒忌别人取得的成绩，50%的学生厌学[5]。从调查结果来看，大学生的情商水平有待提高，在大学进行情商教育是必要的。智商主要由遗传因素决定，情商则可以通过后天培养。大学可以通过开设情商教育课程、开展一些户外的集体活动来进行情商的实践教学。专业课和基础课老师参与情商教育是一种切实可行、成本最低、有效的情商教育手段，所谓“润物细无声”，且能增进师生感情与互动。

四、构建新型的师生关系

大学是学生形成正确的人生观和价值观的重要阶段，在人工智能时代，传授知识已经不是教师最重要的任务，学生从网络上可以获得很多知识，更重要的是培养学生健康的人格，坚强的毅力，怀着一颗善良的心，与人为善，面对生活、工作和学习上的压力，能适时调整自己，始终以积极的心态面对各方面的挑战。为了更好地进行情商教育，对授课的5个班学生进行了问卷调查，使情商教育有的放矢。收回186份有效问卷。问卷调查结果显示，57.5%的学生不了解情商或者了解一些，即使42.5%的学生认为自己了解情商，但他们的理解就是“处之泰然”“与人相处的能力”“为人处世的哲学”等，显然学生对情商没有全面认识，更谈不上知晓情商在自己生活、工作、事业上的重要地位。从问卷调查表来看，29.57%的学生没有明确的职业规划；10.22%的学生完全不能客观全面地评价自己；30.11%的学生对自己的才华和能力很不自信；40.86%的学生在图书馆学习时，如果有人在旁边喧闹，会很生气。可见学生自我认识、自我激励、控制情绪方面有很大的提升空间，在授课过程中，应穿插这些方面的引导与教育。

（一）自我激励

笔者小时候偏理科，初一第二个学期期末考试历史不及格，给了笔者当头一棒，暗下决心，要迎头赶上。平时上课认真听讲，课后认真复习，花了很多时间在文科的学习上，付出有了回报，初三时，笔者的成绩全年级第一名。以笔者的亲身经历告诉学生，每个人的潜力和擅长的东西是不一样的，有些知识点别人很快就学会了，且能举一反三，而你上课没听懂，作业不会做。不要气馁，回宿舍，看视频回放，不懂的知识点多听几遍，除了老师布置的作业，再多做一点练习，跟老师多沟通。相信自己，比别人多花一些时间，学业上一定会有进步。这个学期作业的抄袭率远远低于往年，作业中出现了往年学生没有的错误。每个人理解问题的角度不一样，解题思路也不一样，所以会出现不一样的错误，这样的结果是令人欣慰的。笔者给学生布置了一个作业，“你经历过哪些困难，自己是如何克服这些困难的？”笔者把好的作业跟大家分享，让大家彼此激励，也相互学习自我激励的方法。有的同学克服困难的方法是“挺一挺，就过去了”。这个引出笔者的第二个情商学习内容：情绪调节。

（二）情绪调节

有些困难确实是咬咬牙就挺过去了。但是很多时候需要学习情绪调节，它如同成功的捷径。人在情绪低落时，做事效率低下，容易出错；人心情紧张时，也会影响人的能力正常发挥。因此人要适时的调整自己的情绪，让自己的能力最大限度地发挥出来。美国斯坦福大学的一项研究表明，人大脑里的某一幅图像会像实际情况那样刺激人的神经系统，使得事情不像人希望的那样发展，而向着人害怕的方向发展。因此，同学们要让自己保持“瓦伦达心态”，专心致志于某事，而不在乎这件事的意义和结果[6]。笔者在驾照考试中，心情紧张，各种担心，考试两次没有通过，后来，调整心态，考试中只想着操作细节，没有杂念，第三次考试终于通过了。课间时，笔者让大家畅所欲言谈谈自己克服情绪低落、愤怒和紧张等不良情绪的好方法，让大家相互学习。

（三）相信自己

《电力系统基础》这门课程理论性很强，知识由浅入深，到了第9周、第10周的时候，学生觉得学得有点吃力了，有点挫败感。笔者在第11周上课之前，给他们出了一道选择题，有三个候选人，他们分别是：A、笃信巫医，生活放荡不羁，有多年的吸烟史，而且嗜酒如命；B、曾经两次被赶出办公室，每天要到中午才起床，每晚都要喝大约1公升的白兰地；C、曾是国家的战斗英雄，一直保持素食习惯，热爱艺术，偶尔喝点酒，年轻时从未做过违法的事。在这3个候选人中，有一位会成为众人敬仰的伟人，你们认为会是谁？学生很多都选择了C，而且认为A和B的生活一定很悲惨，很可能成为罪犯。当笔者告诉他们A是富兰克林·罗斯福，美国第32任总统。B是温斯顿·丘吉尔，两度出任英国首相。C是阿道夫·希特勒，纳粹德国元首，第二次世界大战的发动者。笔者看到了很多同学脸上露出了诧异的表情，笔者接着说：“我给大家出这道选择题，是告诉大家，人无完人，连伟人都会犯错，何况我们呢？不管你以前怎样，都过去了，要往前看，从现在开始努力，一定能够成为优秀的人。对于这门课的学习也是一样，我感觉到了你们的懈怠情绪，打起精神，相信自己，多花点时间，一定能学好，一起努力吧。”有几个同学大声地说：“好的。”从这节课之后，笔者明显地感觉到学生的学习积极性提高了，下课问问题的同学也多了，而且提出的问题非常棒，让笔者从另一个角度思考某些知识点的讲授，给了笔者很多启发。

（四）善良和感恩

善良与感恩是人与人之间交往的基石。在电力系统的无功功率平衡和电压调整这一章，为了降低电网的有功损耗和电压降落，无功功率不适合远距离输送。在无功电源的配置上，遵循无功功率就地平衡的原则。联系生活中，就如“远水不救近火，远亲不如近邻”一样。同学来自五湖四海，四面八方，有缘聚在一起，就应该相亲相爱，和睦相处。笔者让同学们畅谈在大学生活中感动他们的事情，大家都很积极，感受到了浓浓的同学情和师生情。“隔离期间，同学给我送被子和日用品，还有好吃的”“生病期间，同学陪我去医院吊水”“和室友一起庆祝生日”“生病了，同学帮打饭”“同学给我辅导功课”“大一的时候，老师跟我促膝而谈，让迷茫的我，找到了人生的方向”……通过回顾生活点滴，将善良与感恩的种子根植于学生的心田，同学们的心紧紧的连接在一起。

（五）人生观与价值观

通过这门课程的学习，学生知道了电力系统的频率与系统的有功功率的平衡水平息息相关，电力系统的电压水平与系统的无功功率平衡水平关系密切。通过这门课程的学习，大家知道了有功和无功一样重要。无功功率就如同社会上很多默默无闻工作的人们，他们的工作虽然不为人知或不被关注，却很重要。同学们在以后的工作中，既要努力工作，做出一些业绩，如同“有功功率”，也不要过分强调自己的作用与能力，不要看重名与利，为了社会发展，要有一点奉献精神，如同“无功功率”。结合专业知识，帮助学生树立正确的人生观和价值观。

五、情商教育效果调查

在学期末的时候，对情商教育效果进行了问卷调查，共收到161份有效问卷。43.48%的学生认为老师讲亲身经历比讲名人的故事对他们更有促进作用，54.04%的学生认为讲名人故事和老师讲亲身经历对他们的促进作用是一样的。91.925%的学生非常认可在专业课教学过程中，穿插一些情商或者思政方面的教育。83.85%的学生觉得情商教育对他们的学业投入有很大的促进作用。83.23%的学生觉得情商教育对树立正确的价值观和人生目标有一定的帮助。从调查结果来看，大部分同学是非常喜欢老师在专业课的讲授中间，穿插一些情商教育。情商教育确实对学生的学业投入、价值观和人生观产生了积极的正面影响。调查结果显示学生自己和老师的一些经历就是情商教育最好的素材。

六、小结

篇14

一、“问题化学案”要注重学生的主体地位

素质教育的基本特征之一就是以学生为主体。教育的最终成效不是看教师教了什么，而是看学生学了什么，对学生的素质产生了什么影响。心理学的研究也告诉我们：唯有当学生能自由参与探索与创新，并发现知识的个人意义时，身心才能处于最佳状态，思维才能呈现激活之势。

所以，编写“问题化学案”时，要明确它是针对学生学习而开发的一种学习方案。它的阅读对象是学生，所以必须让用学生读得懂的语言来描述。例如：在学习《文字及其处理技术》一课时，教学目的如果写成：

1.了解文字处理技术的发展变化及其意义；

2.了解文字在计算机中的编码方式；

这种表达，学生不会爱看，而究竟如何才能“了解”，学生不大明确。所以，可以改成这样：

1.能讲清开发中文信息处理技术的必要性；

2.能罗列出中文信息处理开发的简史；

3.能描述计算机对汉字的处理过程。

这样，学生在自我评价时，可以很容易地判断自己是否实现了学习的目标。

二、“问题化学案”要对“问题”精心设计

“问题化”就是把教学的知识点以问题的形式提出来让学生进行自主研究。作为一门操作性相当强的课程，信息技术课非常强调学生的体验、实践与练习。同时，这些体验、实践与练习必须靠理论知识进行支撑，所以信息技术“问题化学案”中的“问题”既可以以“任务”的形式出现，又可以以“问题”的形式出现，有时还可以两种方式相结合。但无论哪种方式，“问题”、“任务”的设定一定要精、准，每个“问题”、“任务”的实质都是引导学生学习某个知识点。而“自主研究”的学习方式又让每一个“问题”、“任务”成为学生提高自身信息素养的训练载体。

例如：在研究“信息”的定义这个知识点的时候，我用了五个问题：

【问题一】通过“百度百科”和“维基百科”查阅“信息”的定义，你觉得网上的资料可信吗？对你有帮助吗？（百度百科：http：///？摇？摇维基百科：http：///）

【问题二】如果【问题一】对你有了很好的帮助，【问题二】你就可以跳过不做。

如果【问题一】对你帮助不大，请用其他方法查询“信息”的定义，比如字典、词典或其他你能想到的方式。你用了什么方式？查询结果如何？

【问题三】如果你正在公共汽车上，你可以感知到哪些信息？

【问题四：什么是“信息”？】

根据你自己的日常体会，结合以上问题的研究，请用你自己的语言对“信息”这个概念进行描述。

【问题一】不仅让学生自主寻求“信息”的定义，而且提示学生对获得的信息进行判别，这往往是学生缺乏的一种素养，学生总习惯于“尽信书”或“尽信师”的学习习惯。

【问题二】旨在于扩展学生获取信息的渠道。

【问题三】旨在让学生对“信息”有感性的知识。

【问题四】则是让学生经过自主研究之后，进行归纳、总结的训练。

这样的设计不仅是为了让学生知道“信息”的定义，而且希望学生能对“信息”的本质有体会。而更重要的是，让学生在信息技术课一开始，就对获取信息的完整过程进行体验，以期提升学生的综合信息素养。

三、“问题化学案”要体现出分层次教学的要求

因人施教、分层次教学是每位教师都希望达到的境界。在信息技术课上，学生的差异尤为明显。那么，“问题化学案”如何做到因人而异呢？

一方面，教师要合理设计“问题化学案”，可以为同一个知识点设计多个“问题”，完成速度慢的学生只需完成一部分，完成速度快的学生则可按“学案”的要求向更高处“冲刺”；还可以在同一个“问题”上提供多个选项，让学生根据自身情况（或条件）进行选择他所适合的练习任务。

另一方面，同样的“问题”要允许不同的学生做出不同的答案。因为完成“问题”不是目的，让学生们在研究“问题”的过程中得到技能、素养的训练才是正道。要允许不同的学生获得的训练不同、效果不同，但只要都经历了自主学习的过程，提升了某方面的素养，就应予以鼓励。

例如：在《信息获取》这一节中，有这样的“问题”设计：

教材“2.2.2搜索技巧”总结了五点技巧：（1）使用权威网站；（2）使用不同的搜索引擎；（3）搜索关键词提炼；（4）用好逻辑命令；（5）利用专业搜索引擎。结合你的研究体会，你觉得哪些技巧对你有帮助？你还能丰富“搜索技巧”的内容吗？

这个问题是在实践的基础上进行归纳，大部分学生可能只在“五点技巧”的领域内体味，只有部分搜索经验丰富、技能较强的学生才能提出新的“搜索技巧”。但这些差异并不妨碍学生在练习中得到提高，而且不同的学生可以得到不同程度的提高，正体现出“分层次教学”的要求。

四、“问题化学案”要重视“参考资料”的作用

限于篇幅，教材不可能对各知识点面面俱到；限于高中学生的学习要求和理解程度，教材对一些知识点的难度也只做到适可而止。另一方面，信息技术发展迅猛，如今应用最广泛的信息交流工具“微博”、“微信”等，在教材上难觅踪迹。这时候，“问题化学案”中“参考资料”就起到补充、梳理教材，拓宽学生知识面的作用了。