人工智能開源項目論文(2)
人工智能開源項目論文篇二
研究生人工智能原理教學改革
摘要：針對我院研究生人工智能課程教學中存在的問題，根據人工智能課程特點，提出包括課程內容選定、教學方法設計及學員學術能力培養等方面的一系列教改措施，實踐證明，教改措施的實施提高了課程教學水平，有效保證了研究生人才培養質量，教學效果良好。
關鍵詞：人工智能;研究生教學;教學改革;課程建設
人工智能(Artifical Intelligence)是當前科學技術發展中的一門前沿學科，是在計算機科學、控制論、信息論、神經心理學、哲學、語言學等多種學科研究的基礎上發展起來的，以模擬人類智能、智能行為及其規律為研究內容的一門綜合性邊緣學科[1]。由于人工智能自出現以來取得的巨大成就及其潛在的廣闊應用前景，它又同空間技術、原子能技術并稱為20世紀的三大科學技術成就。作為一個多學科相互交叉滲透發展起來的學科，人工智能原理課程的突出特點是知識點多、理論性強、內容抽象、不易理解，對學員的數學基礎和邏輯思維能力要求較高。如何把握課程特點，達到較好的教學效果，是包括研究生、本科生等各層次人工智能原理課程教學研究的熱點。
人工智能原理課程是我院計算機應用技術、計算機軟件與理論學科碩士研究生學位課，是模式識別與智能系統、測試計量技術及儀器等學科博士研究生的選修課。自2009年被學院確定為重點建設課程以來，課程組在課程內容選定、教學方法設計、學員學術研究能力、科研實踐能力培養及考核環節等作了一系列有益的嘗試，收到較好的效果，本文是對上述工作的初步總結。
1課程內容的確定
為了在有限的學時內，使學員既能了解人工智能領域發展的概貌，又能掌握智能信息處理理論，為后續的課題研究及學位論文撰寫打下堅實的基礎，課程組對課程教學內容進行精選、優化。
1.1教材選定
在教材的選擇上，課程組分析比較了目前公開出版的近20本人工智能原理教材，結合我院特點，選定了由西安交通大學出版社出版、王永慶編著的《人工智能原理與方法》作為教材，該教材涉及面較廣、講解深入淺出，實用性、可讀性強。該書由全國高校計算機專業教學指導委員會編審、推薦，自1998年出版以來，已印刷了9次，印量達4萬冊，被國內多所大學選定為人工智能課程教材或教學參考書。與此同時，我們還為學員推薦了多本參考書，如西安電子科技大學出版社出版由廉師友編著的《人工智能技術導論》、機械工業出版社出版由George F.Luger著的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》等。
1.2注重教學內容的更新
人工智能是一門前沿性的學科，內容更新較快，因此，為及時反映學科研究進展，我們將教學內容分為人工智能產生與發展、知識表示、推理與定理證明、搜索技術、機器學習、專家系統等知識專題，課程組圍繞每個專題搜集數十篇優秀學術論文或學位論文，以反映各知識單元產生、發展及其代表性人物、當前國內外研究現狀、最新研究成果、存在的主要問題、發展趨勢等，便于學員學習參考。
1.3充分利用人工智能網絡資源
將人工智能的典型網站、BBS等推薦給學員，如http://caai.cn/(中國人工智能協會)、http://www.aaai. org/home.html(美國人工智能協會)、http://caiac.ca/(加拿大人工智能協會)等，它們包括了學科前沿動態、討論交流及大量的代碼資源等。通過使用這些資源，學員可及時了解人工智能最新發展動態，進行人工智能程序設計的交流及對一些問題進行較為深入的探討。
2教學方法研究
研究生教學應更突出學生的主體地位，注重發揮其學習的主動性和自覺性，為此，課程組結合課程特點，在教學方法進行了如下探索。
2.1加強教學設計
教學設計就是對教學活動進行系統計劃的過程, 是教什么(課程內容)及怎么教(組織、方法、策略、手段及其他傳媒工具的使用等)的過程[2]。在教學過程中，每節課授課前，堅持集體備課的原則，由課程組集體討論選定授課內容，補充閱讀文獻，根據授課對象與課程內容特點，確定課堂組織方式，采用的授課方式以研討式教學為主，給合講授、實驗、自學等。
2.2抓好課堂教學環節
教學方法與教學手段是保證課堂教學效果的關鍵。本課程授課對象主要為碩士研究生，他們的接受能力較強，有一定的求知欲。由于學員人數較少，授課方式可靈活組織。教室有完備的多媒體設備，基本的軟件實驗環境，教學過程可采用靈活教學方法、多種教學手段，提高教學效率，保證授課質量。
1) 以研討式為主的教學方式。研究生教學應堅持學術研究為導向，發揮學員在學習過程中的主動性和自覺性。由于研究生學員有一定的學習基礎與自學能力，教員可以在課前給學員布置預習內容，學員通過查閱資料、分析整理進而形成自己的觀點，使在課堂教學中師生互動交流成為可能，改變傳統的教員講，學員聽的灌輸式教學方式。研討式教學也有力于培養學員積極思考、創新思維的習慣與能力。
2) 教學手段的信息化。人工智能原理教學一個突出矛盾是知識點多、內容抽象、理論性強，但學時較少，因此，必須發揮現代教學手段的作用，提高教學效率。為此，課程組對每節課都精心設計了教學課件，課堂教學中以課件為主，輔以板書，充分利用多媒體信息量大、直觀等優點，改善教學效果;引入教學聲像資料，便于學員課下學習;設計演示程序，使部分比較抽象、不易于理解的內容，如子句歸結、搜索策略更形象直觀，易于學習和掌握。
3注重培養學員學術研究能力
學術能力是指專門對某一學問進行系統的哲理或理論研究的能力，它不僅包括思辨的方面，還包括實踐及感性的敏感力等方面。研究生階段學習的一個突出特點是要求學習的主體——研究生必須具備研究的能力[3]。論文寫作是培養、鍛煉、提高研究生的學術能力的重要途徑，在教學實施過程中，要求每個專題學習結束后，都要提交一份格式符合期刊發表要求的總結報告，題目可自行選定，也可由教員指定;內容既可以是人工智能該專題某一算法的實現，也可以是對某一問題的進一步研究，或者是對該專題最新研究進展的綜述。教員重點在以下幾個方面予以指導。
1) 選題準確。要求選題不能過于宏大，應以小題目反映大問題，具有一定的可研究性為宜。
2) 研究內容。研究目標明確，方法恰當，能夠提出自己的見解，所提觀點正確。
3) 論文結構。結構清晰、完整，論述嚴謹，表達規范。
4) 占有文獻豐富。撰寫過程中要有意識培養學員查閱科技文獻的能力，要求查閱反映最新研究成果的權威文獻。
4加強實驗環節教學
人工智能教學在進行各種理論知識講授的同時，還應重視實踐教學，把抽象的知識轉化為形象、直觀的實驗，讓學員真正理解人工智能的概念、本質、研究目標，從而提高學員多角度思維的能力和邏輯推理能力，進一步了解信息技術、計算機技術發展的前沿，培養他們對人工智能研究的興趣，激發對人工智能技術未來的追求。為此，課程組借鑒國內外知名大學人工智能實驗教學經驗，編寫了《人工智能原理實驗指導書》，圍繞問題表示、經典邏輯推理、不確定推理、搜索策略及簡單專家系統實現等教學內容提供了7組實驗供學員選擇。
例如，在狀態空間搜索一節教學過程中，先完成理論部分的教學，使學員對狀態空間基本概念、問題表示及求解方法有一個準確的認識，然后進行實驗教學。由學員自主完成重排九宮問題求解的程序，初始狀態和目標狀態如圖1所示，調整的規則是，每次只
能將與空格(左、上、下、右)相鄰的一個數字平移到空格中[4]。實驗過程重點指導學員掌握狀態空間進行問題求解的關鍵步驟：問題表示和搜索策略。問題表示就是要確定該問題的基本信息及程序實現的數據結構，基本信息有初始狀態集合、操作符集合、目標檢測及路徑費用函數，數據結構可采用向量、鏈表等形式;搜索策略可分為盲目式搜索和啟發式搜索，可按照先易后難的原則，先實現盲目搜索中的廣度優先及深度優先搜索，在此基礎上再定義估價函數實現啟發式搜索。而在啟發式搜索實現過程中，又可以通過定義不同的啟發函數：如某狀態格局與目標節點格局不相同的牌數、不在目標位置的牌距目標位置的距離之和等加以比較，準確理解啟發函數的意義。通過實驗，學員加深了對課堂講授的理論知識的理解，能夠熟練地將狀態空間法運用于實際問題的求解，提高了工程實踐能力。
實驗教學 組織方式可根據具體的實驗內容特點，采用上機編程實驗、演示程序驗證、模擬平臺開發、分組討論等多種形式進行。
5適度開展雙語教學
研究生的 英語基礎普遍較好，基本都通過了國家公共英語四級 考試，部分學員通過了六級考試，加之在本科階段還開設了專業英語課程，因此，在培養研究生人工智能知識的同時，我們要提高學員閱讀原版英文資料、用英語進行簡單科技 寫作及對外學術交流的能力，適度開展雙語教學，對此，我們可采取以下基本方式。
1) 專業術語全部用英語表示。
在教學過程中用英語表達人工智能原理中的專業術語和主要概念，如Knowledge Representation(知識表示)、Depth-First Search(深度優先搜索)、Breadth- First Search(廣度優先搜索)等。
2) 以英文原版教材為教學參考書。
選定 機械工業出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》為參考書，該書“是人工智能課程的完美補充。它既能給讀者以歷史的觀點，又給出所有技術的實用指南[5]。”
3) 加強英文文獻的閱讀。
在課程 論文撰寫時，要求閱讀一定數量的外文文獻;在討論課中，鼓勵學員使用英語進行討論。
經過課程學習，學員都能準確掌握人工智能學科專業詞匯，英文運用能力得到一定提高，能較自如地閱讀原版英文專業資料，為進一步用英文進行學術交流及學術論文寫作打下基礎。
6考試與成績評定改革
考核方式采用傳統的試卷與課程論文、 實踐環節等三部分組成，全面考查學員對基礎理論知識掌握情況以及理論 聯系實際的能力，其中試卷占70%，課程論文占10%，實踐環節占20%。課程論文題目不作限制，由學員在課程學習階段結合某一 專題選定題目，課程論文以選題意義、研究內容、論文結構、參考文獻及撰寫規范等指標為評價依據;實驗成績采用實驗過程考查、實驗結果驗收和實驗 報告評閱相結合的考核方法，綜合評定。這樣做不但考核了學員人工智能基本理論掌握情況，也反映了學員的學術研究能力和工程實踐能力。同時，考核結合實際教學進程，改變了單一課終 總結性考核的弊端。
7結語
經過課程組近兩年的教學方法研究與教學實踐，研究生人工智能原理課程教學收到較好的效果，但仍存在一些問題，如在課堂討論環節，個別學員準備不充分、討論不夠深入;課程論文撰寫選題隨意，文獻綜述不夠全面、準確，論文格式不夠規范等。在今后的授課中，課程組將根據授課研究生人數較少的特點，采取明確每名學員預習重點、加強課程論文交流等方式予以改進，力求取得更好的教學效果。同時，進一步充分利用便利的校園網平臺，開展“人工智能原理” 網絡課程建設，購買或自主開發網絡教學資源，引導學員利用網絡資源進行個性化自主學習，增強教學過程的信息化程度。
參考文獻：
[1] 王永慶. 人工智能原理與方法[M]. 西安:西安交通大學出版社,2002:1.
[2] __厚. 國外教學設計研究現狀與 發展趨勢[J]. 外國 教育研究,1998(1):6-10.
[3] 肖川,胡樂樂. 論研究生學術能力的培養[J]. 學位與研究生教育,2006(9):1-5.
[4] 周金海. 人工智能學習輔導與實驗指導[M]. 北京:清華大學出版社,2008:204.
[5] George F.Luger.Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving[M].北京:機械工業出版社,2009:754.
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