人工智能論文研究生(2)
人工智能論文研究生篇二
研究生“人工智能”課程教學改革探索
人工智能是研究理解和模擬人類智能及其規律的一門學科，中心任務是通過編程賦予計算機部分的“人類智能”，從而使其可替代人類完成某些煩瑣而危險的工作。自1956年人工智能學科誕生以來，其研究成果已廣泛應用于政治、經濟、文化、教育等諸多領域，并對社會發展產生了巨大的影響，[1]因而人工智能逐漸發展成了高等院校信息類專業廣泛開設的一門核心課程。作為一門課程，其具有如下一些特點：涉及知識面廣、研究領域廣泛、內容抽象、實踐性強。[2]
目前，高校“人工智能”課程普遍分本科和研究生兩個教學階段講授，前者注重學生對基本概念、基礎知識的掌握，并使其能應用所學知識進行簡單的開發實踐，而后者更加注重學生自主學習能力、創新能力以及科研能力的培養，因而二者的教學與培養目標是不同的。[3]本文針對“人工智能”課程自身特點和研究生培養目標，并結合筆者多年來的教學經驗，分別從課程內容設定、教材選擇、教學方法、考核方式等多個方面對該課程的教學改革進行了探索與研究。
一、“人工智能”課程教學內容的設計
“人工智能”課程的突出特點是研究領域過于廣泛，而學時數卻較短(據筆者了解，各高校相關研究生專業開設該課程的時數為32～48學時不等)，因而在講授該課程時，追求授課內容“大而全”是不切實際的，有必要精選教學內容，使學生在有限的時間內學到最有用的知識。
鑒于大部分學生在本科階段已簡單學習過該課程，因此可適當減少基本概念和基礎知識的授課時數，如知識表示、知識推理及搜索技術等，這部分知識點只需安排共6～8學時即可。而對于一些相對陳舊的知識，如專家系統(該技術興起于20世紀八九十年代，目前相關研究已很少見)，可在對其他知識進行講授時，做簡單介紹，沒有必要占用獨立的授課時數。課程的重點應放在新興且實用的人工智能技術上，如計算智能、機器學習、模式識別、數據挖掘、多Agent系統以及自然語言處理等方面。上述知識的特點在于內容更新快且抽象，與實際應用聯系緊密，極有可能成為學生在未來整個研究生階段的研究方向，因此有必要在這些知識點上投入更多的精力，有助于學生了解并掌握學術的主流發展趨勢，從而能夠更好地培養自身的科學素養和創新能力。
當然，授課教師在實際授課過程中也應根據學科的研究進展，學生的基礎﹑研究方向與興趣等特點隨時對教學內容作出調整，真正做到理論聯系實際、與時俱進。
二、精選“人工智能”課程教材
在教材選擇上，筆者分析比較了目前已公開出版的數十本人工智能教材，并結合我校研究生的特點，選定了由清華大學出版社出版﹑蔡自興和徐光祐編著的《人工智能及其應用》(第4版)作為教材，該教材在前一版的基礎上做出了較大的改進與擴展，增加了本體論、蟻群算法、粒子群算法、強化學習、詞法分析以及路徑規劃等很多新內容，具有知識覆蓋面廣、講解深入淺出，實用性、可讀性強等諸多優點。同時，該教材也是普通高校“十一五”國家級規劃教材，輔有國家級精品課程建設網站，是一部經典的人工智能教材。
與此同時，筆者還為學生推薦了多本經典的參考書，如清華大學出版社由拉塞爾等編著的《人工智能——?一種現代方法》(第3版)、科學出版社由史忠植編著的《高級人工智能》等，并圍繞各研究專題精心挑選了數篇經典和最新的文獻，力求反映各相關領域的國內外研究現狀﹑發展趨勢以及存在的問題等，以供學生參考。
三﹑教學方法的改革
相比于本科生，研究生通常具有更強的理論基礎、接受能力和求知欲，因而在教學過程中應避免傳統“填鴨式”的教學方法，要充分突出學生的主體地位，注重培養學生的學習興趣以及自主學習的能力。為此，筆者結合該課程的特點，對教學方法進行了如下探索。
1.多樣化的教學手段
“人工智能”課程的突出特點是涉及知識面廣、理論性與應用性強、內容抽象且學時數短，因此有必要充分發揮現代教學手段的作用，提高教學效率。為此，筆者精心設計了整套多媒體教學課件，將較難的知識點以動畫的形式呈現給學生，如基于問題歸約法的漢諾塔問題求解過程、基于蟻群算法的旅行商問題求解過程等，均可以這種形式呈現。課堂教學中以課件為主，輔以少量的板書，充分利用了多媒體信息量大、直觀性強的優點，改善了教學效果。除此以外，筆者也搜集了大量的視頻資料，如行人檢測與計數視頻、機器人地震現場搜救視頻等，當講解相關專題時，作為應用實例為學生播放，充分吸引了學生的注意力，提升了他們的學習興趣。
2.啟發式的課堂教學
孔子曰：“不憤不啟，不悱不發。”“啟發”一詞由此得來，這短短八字也闡釋了啟發式教學的思想。所謂啟發式教學，即強調以學生為主體，充分發揮學生的主觀能動性，培養學生的獨立思考能力，這也正是研究生教育中最需要的一種能力培養模式。具體到課堂教學，啟發式教學即是指教師對某些知識點并不講透，而是采取提出問題的方式讓學生獨立進行思考，使其從科研人員的角度去研究問題的解決方法，培養其科學素養與創新能力。
應用于啟發式教學的知識點應精挑細選，既不宜過簡，也不宜過難。如問題過于簡單，不易于學生深入思考，而問題過難則會導致學生有挫敗感，會對課程產生抵觸的畏懼情緒。以“人工智能”課程為例，可在講授Hopfield網絡時讓學生思考人腦是如何記憶一個事件序列的，在講授模式識別時讓學生思考從簡單的人臉圖像中可以觀察到多少種不同的模式等。
3.互助式的研討教學
“人工智能”是一門 應用性很強的學科，故不能因為重視理論教學，而忽略了對學生 實踐能力的培養。然而，目前國內大部分高校為該課程所設置的實驗課時數均偏少，導致了理論與實踐的脫節。[4]為解決該問題，可令學生在開課初期根據各自導師的研究方向或自己的興趣愛好，選擇一個應用性較強的課題進行研究，并充分利用課余時間查找相關文獻資料，編寫代碼，獨立完成該課題的研究 工作。在授課過程中，教師可適當安排一些學時讓學生 報告各自的研究進展，并提出目前所遇到的困難，充分發揮集體的作用，群策群力，探討解決的方法。在這一過程中，每名學生都將經歷多場“頭腦風暴”，從而將所學知識活學活用，融會貫通，并有助于培養學生良好的科研協作意識。
4.前瞻性的講座教學
目前，國內很多高校都會定期邀請專家學者來校進行講學，而講學的內容往往能夠充分反映某一研究領域的最新 發展動態。教師應鼓勵學生多去聽取相關講座，并盡可能多地與專家進行面對面的交流，使學生在了解某一領域最新研究成果的同時，最大程度地擴展自己的知識面。如講座內容與“人工智能”課程相關，還可在上課時 組織學生進行研討，談談各自的心得 體會。這種做法的優點是充分發揮了“外援”的作用，使學生能夠接觸科學前沿，樹立正確的科研觀與價值觀，并進一步增強對課程的學習興趣。
以上所提到的幾種教學手段與教學方法在實際教學過程中應根據具體情況靈活地結合使用。近幾年的教學實踐中已經體現出了明顯的優勢，使該課程的教學質量有了顯著提高。
四﹑課程考核方式的改革
考核方式采用課題綜述﹑課題研究 論文與論文答辯三部分組成，全面考查學生的文獻閱讀與 總結能力﹑學術研究能力﹑理論 聯系實際能力以及口語表述能力，其中課題綜述占30%，課題研究論文占40%，論文答辯占30%。以上三個考查環節均圍繞學生所選課題進行展開。課題綜述以選題是否新穎﹑論文結構是否合理﹑參考文獻是否具有代表性﹑對領域內現存問題歸納是否完善以及論文撰寫是否規范等指標為評價依據;課題研究論文除考查上述指標外，重點評估論文的原始創新性﹑科學表述的嚴謹性﹑實驗的完善性以及分析的透徹性;論文答辯仿照研究生畢業論文答辯的形式，要求學生制作幻燈片，對論文所做工作進行闡述，并對教師和其他同學的提問作出相應解答，根據其綜合表現進行打分。
這種考核方式可充分發揮學生的主觀能動性，促使其養成主動學習的好習慣，能夠帶著問題上課，真正做到有的放矢，從而有效改善教學效果。同時，在這一系列考核過程中，學生的學術素養與創新能力亦可得到極大鍛煉，為日后獨立從事科研工作打下良好基礎。
五、結束語
作為高等院校信息類研究生專業的核心課程之一，“人工智能”課程教學的改革將是一項長期艱苦的工作。作為該課程的授課教師，應始終立足于學術前沿，跟蹤最新的學術動態，并保持對教學內容、教學方法的不斷更新，才能激發學生的學習興趣，鍛煉他們的科學素養與創新能力，從而為國家和 社會培養更多高層次的創新人才。
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