导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇智能科学技术论文，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。
人工智能是计算机科学的分支，它企图了解智能的实质，并研制出一种新型的以人类思维相似的方式做出相应反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能的思想萌芽最早可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨。十九世纪，英国数学家布尔和摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。（1）50年代至70年代，人工智能相继出现了一批显著的成果，这一阶段的特点是重视问题求解的方法，忽视知识重要性。（2）随着第五代计算机的研制进入了80年代，人工智能得到迅猛发展。它的研制形成了一股研究人工智能的热潮。（3）90年代，由于国际互连网的技术发展，将人工智能更面向实用。研究人工智能出现新的。
二.人工智能的发展给人类带来伦理问题
（1）人工智能的情感问题。情感问题是千百年来人们一直在谈论的话题。明斯基认为，通过把我们的身体部分看做是大脑可以使用的资源，就可以改变它们的精神状态。因此，现在人工智能界的一种观点认为情感是一种特别的思维方式，我们可以利用它来增加我们的机智。智能机器人毕竟是一个赋予一种人类情感程序的机器，实质上还是没有人类的意识，只有固定的程序。
（2）人工智能机器的责任问题。人类不断向前发展，社会不断进步，人类把人工智能机器研制出来，赋予一定的程序，帮助老人，照顾小孩等；爱，不仅是男女之间的爱，也有父母对子女，这种爱是相互的。人们要面对智能机器的情感控制，我们不能把它视为一台机器，应该视为人类其中的一员，他们是一个种族，我们要对研制出来的人工智能机器负责。智能机器赋予人类的情感，我们也要给予同等的情感。我们不仅要研制智能机器，我们也要爱护和保护他们。
三.人工智能的问题对策
（1）人工智能情感问题研究。我们可以看出人工智能的机器情感是一个极其复杂的问题，这不仅涉及到人工智能的技术层面，同时情感是一种特殊的思维方式，机器是同样可以具有情感的。人类可能赋予人工智能一定的情感程序，我们要把人工智能的看成一类种族，让人工智能与我们共同创建美好的大家庭。
（2）人工智能的责任问题研究。随着人类社会的不断发展和进步，人工智能技术研究将成为人类不可避免，人类研究人工智能不仅会给人类带来帮助，也会给人们的带来一些困惑。我们在研究人工智能机器要考虑到，智能机器发展到一定程度的时，智能机器可以自己转变程序，人类要研究一种机器人的法律规范，也要赋予研究机器人的科学家一定的法律法规。
四.人工智能的影响
（2）研究人工智能涉及的学科领域。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程的智能行为学科，主要包括如下领域：专家系统、机器学习能力、模式识别、人工神经网络。在智能领域里最关键的问题之一，就是机器学习的问题。一旦机器有了学习能力，人类的未来发展难以预料！
（3）人工智能的积极影响及美好前景。人工智能的发展还没有到达一定水平，人工智能机器就可以和人做朋友，可以作为家里的一份子出现，进入人们的生活。我们在未来要研究人工智能的发展，也要研究人工智能出现以后所带来的问题，把人工智能的优势发挥的更好，给人类带来更美好的未来。
智能科学与技术是形成于生命科学、控制科学、信息科学、计算机技术以及通信技术等学科与技术交叉基础上的新兴专业与研究方向[1]，旨在培养具有脑与认知科学、智能科学、信息科学、现代科学方法学的基本理论知识，掌握计算机、智能系统、信息网络、信息处理的基本技能，综合运用所学知识与技能去分析和解决实际问题，具有较强的自学能力和创新能力的高级复合型人才[2]。智能科学与技术本科专业从2004年设立至今，全国只有17所大学开办该本科专业，目前一级学科和二级学科还没有完全建立，培养方案的理论体系和实验体系还有待进一步探索和完善[3-4]。在该专业的课程体系中，智能科学技术导论作为一门专业的基础课程，针对的是学生实际需要，科学、系统地解答了学生各种专业问题[2]，可以帮助学生对本专业有一个整体认识，对智能科学领域有初步的了解，以发挥其对专业及专业基础课学习的良好导向作用。研究和探讨如何讲授该门课程具有重要的现实意义。
1智能科学技术导论教学现状
1.1具体表现
对专业认识较少是不少新生入学时找不到学习方向和目标的一个重要原因。在进入高等学校学习之前，绝大部分学生并不知道“智能科学与技术”指的是什么，涉及哪些知识，应用在哪些领域，影响有多大，他们只是凭专业名称、简单的介绍对该专业有个初步、直观的了解，而在进校后一般都是学习基础课程(如英语、线性代数、电路理论等)，到大二甚至大三才开始进行专业课的学习。学生在此之前由于不了解专业方向的学习和研究内容，很难想象他们在专业基础课学习上会有浓厚的兴趣，更不谈学习主动性的提升。智能科学技术导论在低年级开设，目的是让学生逐步认识、了解该专业的概况，达到激发学生学习专业课程、参与科学研究的兴趣，帮助他们对大学学习和生活进行规划和定位。然而，这一门课程并没有起到其应有的作用，具体表现如下。
1)导论学习与专业学习存在断层。智能科学与技术的专业课程一般安排在大三、大四，而导论一般安排在大一学期，此时，由于知识结构和认知能力的缺失，新生难以将过深的学科形态、专业教学抽象成整体概念，对导论所涉及知识的掌握程度有限，在开始接触大量专业课时，他们已基本忘记了这一门入学时开设的从整体上介绍本专业的课程。
3)继续从事本专业领域的研究或工作的兴趣低。根据调查发现，很多本专业的学生对毕业去向不持乐观态度，部分打算继续深造的学生考虑的是其他专业，而要进入社会的毕业生则表示找到专业对口的工作很难，他们大部分认为这是从一开始就没有对大学学习和生活做好规划和定位所导致。
通过与其他教师的交流以及与学生的座谈，笔者发现智能科学技术导论这门课程没有起到其应有作用的原因主要在于以下几个方面。
1)教学内容缺乏针对性。智能科学与技术汇集多种边缘学科与技术，诸如信号与信息处理、信息论与信息通信、模式识别、图像处理、柔性决策与系统科学等内容，因此，课程所涉及的研究领域及内容十分丰富、教学知识结构较为庞大，涵盖范围广，课堂内容庞杂，热点分支多，知识点相对独立，联系不够紧密。正因为如此，在短短的课时教学中，教师的课堂讲述往往宽泛化，缺乏针对性。
3)教学方式落后。目前，讲授智能科学技术导论这一课程采取的教学方式更多是传统的教学方式――课堂教学，而其课程特点是知识面广而不深。因此，传统教学方式的缺陷更为凸显出来，学生知识结构的延伸无法完成，对后续专业课教学产生不利影响。
2教学策略的提出
2.1课程的全程化
作为一门基础专业课，智能科学技术导论应以学生在专业领域的发展为主线，贯穿本科四年的学习中，根据不同年级学生的特点，有针对性地开课或开设学习指导性讲座，如大一阶段应以初步认识、了解专业本身，建立对本专业的信心，激发对专业的兴趣为目的而设置课程内容；大二阶段则为提高对专业的认识、巩固专业信心、学习专业方法、制定专业目标的阶段；大三阶段则是深入掌握专业学习方法、系统学习专业知识的阶段；大四阶段则是走向职场、实践运用专业知识的阶段。通过这4个阶段的递进关系，最终促进学生螺旋化地构建专业知识。
2.2教学方式的革新
2.3调整与优化教学内容
2.4运用灵活的考核方式
2.5积极开展实验课
2.6培养高素质的师资队伍
智能科学技术导论作为智能科学与技术专业学生的入门课程，对授课教师提出了很高的素质、能力要求。授课教师应具有深厚的基础理论知识、宽广的专业知识、丰富的科研与工程实践经历、高水平的教学能力以及大学生思想教育的经验[7]。
3结语
智能科学技术导论这一课程对稳定学生初期迷茫的专业思想动态、激发学生浓厚的参与意识和兴趣、提高学生学习后续专业课程的热情和解决实际问题的能力等有重大影响。在没有现成经验可借鉴的情况下，只有不断地实践总结，才能发挥其作为智能科学与技术专业“敲门砖”的作用。
参考文献：
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DiscussiononTeachingStrategyofIntroductiontoIntelligenceScienceandTechnology
LIUZhenbing,DANGXuanju
1高水平人才交叉培养计划实施背景
北京科技大学、北京信息科技大学智能科学与技术专业“机器人大脑方向”双培项目于2015年开始正式实施。目前主要采用“3+1”培养模式，即前3年在北京科技大学自动化学院智能科学与技术专业学习，第4年在北京信息科技大学自动化学院智能科学与技术专业学习并完成毕业论文。
2“机器人大脑方向”双培方案的构建
北京科技大学是教育部直属的985、211大学，其智能科学与技术专业在京为一本招生，而北京信息科技大学为北京市属学校，其智能科学与技术专业在京为二本招生。两校要交叉联合培养学生，需要充分考虑两校的生源情况，在充分论证的基础上制订出相应的培养方案。
2.1专业培养目标
2.2专业课程体系
智能科学技术是一门研究智能现象的本质与机理、智能模拟的方法与技术以及智能机器与智能系统应用的新兴学科，由脑科学、认知科学、人工智能、信息科学技术等学科综合交叉而成。图1给出的智能科学与技术专业的知识体系，确定了课程设计的基本原则：智能应用的过程中需要有信息学科中的计算机、通信、控制和检测等方面技术的支撑；建立以计算机、通信、控制和检测技术为工具，以智能机器人为载体，结合信息科学和智能科学理论基础的课程体系。
为体现“机器人大脑”的专业方向与特色，课程体系中加强了脑科学与认知科学、脑机接口、软件开发与应用、虚拟现实技术等内容。表1给出了智能科学与技术“机器人大脑方向”的专业课程体系，其课程体系模块设计为计算机基础、电路基础、信息与控制基础、机器智能、智能系统五大模块。
“机器人大脑方向”专业核心课程确定为：电路分析基础、模拟电子技术、数字电子技术、信息论与编码、信号处理、控制工程基础、嵌入式系统、微机原理与应用、脑科学与认知科学、人工智能基础、机器人组成原理、计算智能基础、智能机器人、机器学习等。
2.3专业实践体系
3“机器人大脑方向”双培方案的实施
“机器人大脑方向”双培计划是北京地区高等教育综合改革的试点，其目的在于推进北京地区高校之间的合作和优质教育资源的共享，提升北京高校办学水平和人才培养质量。为此，两校通力合作进行了有益的探索与实践。
3.1学风建设
北京信息科技大学为双培学生配备了辅导员和班导师，班导师由学院主管教学的副院长承担。在新生入学的第一个学期，班导师就从中学生到大学生的过渡、适应大学高强度的学习、学习方式方法、班委改选、期中考试后的总结等方面对学生进行指导。学院组织学生集中晚自习，由班导师、辅导员检查。同时班导师、辅导员经常走访宿舍，与同学谈心，使他们明确目标并养成良好的学习习惯。
3.2学生活动情况
北京信息科技大学和北京科技大学充分利用本校的资源，要求双培学生积极参加两校的各类活动，以达到市属学校和央属学校联合培养学生的目的。例如，北京信息科技大学2015年4月邀请双培学生开展了师生党建活动“奔跑的人工智能”研讨会，组织专业引领型学科竞赛――新生RAuto杯智能小车竞速比赛。
1深化实践教学改革,探讨多元复合型人才培养模式
贤若渴。另一方面,智能科学领域的一系列学术研究成果,迫切需要转化成能够产生社会效益、支持社会主义经济发展及人民生活需要的产品,大型企业、著名公司对具有智能科学技术专业知识的应用型和工程型人才的需求势头正旺,因此,目前探讨智能科学与技术专业的人才培养模式正当其时。
1)多元化人才培养模式。智能科学与技术专业是一个集智能技术、通信技术、计算机技术、控制技术等多学科交叉、跨应用领域的本科专业。根据社会经济的发展、市场对人才的需求以及专业自身的发展特点,智能科学与技术专业的人才培养应当兼顾研究型、应用型和工程型等多元复合型人才需求,因此,智能科学专业在充分整合优质教育资源的基础上,需要不断改革教育模式。一方面,通过各种教学活动,丰富各层次、各类型的课程教学资源,如:积极开设双语教学、探究式教学、“本、研合一”的高水平课程、校外名师课程等,强化学生创新知识和科研学术能力的培养,推进高素质人才的培养计划;另一方面,针对智能科学与技术专业的应用特点,积极开展学生科研活动和实践训练,使学生通过项目实践锻炼自己的实际研发能力,提高运用所学知识解决实际问题的能力。此外,充分利用我校多学科、综合化的人才培养优势,通过以跨学科、跨专业的交叉融合,打通各方的优质教学资源,给学生提供更加广泛的学习空间,促进优质高效的复合型人才培养。
3)科研素养和适应发展能力培养。智能科学与技术专业面对多元化人才需求,不仅要培养学生独立从事科学研究的能力,自主不断学习新理论、新方法和新技术的能力,以胜任学科的前沿研究和技术发展;同时还要重视学生在研发团队的协同工作能力,以适应学科在实际中的各种应用需求,在不断开发高质量智能软件系统及项目研发的实际锻炼中,培养学生的高效工作能力和良好的沟通能力。
基于以上观点,我校在教学模式的改革中,积极提倡“夯实基础、综合提高、加强实践”的三结合人才培养改革思想,针对学生的专业素养、专业技能等多个方面细化培养方案,不仅注重培养学生的实际应用能力,还要兼顾培养学生的研究型思维、科学研究的能力及创新精神,从整体上提升智能科学技术人才培养的素质。
我校智能科学与技术专业坚持“教学、科研、团队的协调发展,学科、专业、课程的整体建设”,依托北京市实验教学示范中心、北京市高等学校工程研究中心,北京市重点建设学科“计算机应用技术”、校级重点建设学科“软件理论与技术”以及与其他专业和兄弟院校的联合,开展了以教师队伍建设为基础、以人才培养改革为核心,以促进学生知识、能力、素质协调发展为目标的专业建设工作,并形成了层次型人才培养方案,如图1所示。
图1层次型人才培养方案
1.1层次型人才培养方案及教学模式
1.2“本、研合一”的教学体系
我校智能科学与技术专业借助已获批北京市和校级精品课程、探究式课程、双语课程及网络多媒体课程,包括智能信息获取技术、人工智能原理、模式识别、智能科学与技术导论、智能机器人和自然语言处理等,在三年级开设提高性的研究型课程,这种提高性教学采取本科生与研究生合班上课的形式,使一部分本科学生在本科阶段先行选修部分研究生课程,并接受高水平教师的培养。这一阶段要求教师面向研究和学习对象,将每一阶段的理论知识与实际应用系统对应设计,同时要求理论课和专业技术课都要针对研究和学习对象设计问题,留出解决问题的空间。在完成整个学习阶段后,组织学有余力的本科生与研究生联合申请科研立项(由学校条装处资助)、实验室开放基金(由学校学生处资助);有计划地将本科生按照他们的兴趣爱好,逐步吸纳到由研究生导师、研究型教师、研究生、本科生组成的科研课题组或特色研究小组,以科研项目组为单位,对学生进行系统的综合提高训练。
1.3积极开展“研、教互动”,培养具有前沿性、时代性和实用性的复合型人才
2以多渠道交流、合作及开放的方式,加强“产、学、研”结合的多元化培养模式
我校智能科学与技术专业广泛利用国内外优势教育资源开展主题鲜明、形式多样的教学科研合作,积极开拓产学研结合渠道,与企业共建科研开发中心合作,一方面提供学生进行专业实习、毕业设计、综合训练等,另一方面,还为学生提供科技创造的实践环境和为社会提供各种技术服务的平台。智能专业除了与本校的兄弟学院建立教学科研合作之外,还与澳洲悉尼科技大学、美国密西根州立大学、中科院高能所、中科院自动化所、IBM公司、北京上善中加信息技术有限公司、北京智能谷科技有限公司等几十家中外著名大学、软件公司、企业及高级研究机构建立了开发、科研与人才培养合作的机制,通过多种多样的方式在学校和校外各方进行联合,积极开拓产学研结合渠道,引进最先进的智能研发环境,培养学生掌握最新的研究成果和开发技术,成为适应国家科学研究、社会主义市场经济和信息产业发展需要的研究型、应用型、工程型的复合型人才,力争在人才竞争中保持优势。
3加强师资队伍建设
师资队伍建设一直以来都是专业建设的基本保证,我校智能专业注重建立教师深造培训、学术交流和工作分配的有效机制,进一步为教师提供丰富教学经验、了解人才需求的平台,以人尽其才的用人方式激发教师的工作积极性。近年来,我们已先后从中国科学院、北京理工大学、西安工业大学、北京科技大学等国内知名高校和科研机构引进了多名具有博士学位的教师,并结合智能专业的特点,建立了一支多学科、多专业的基础理论课教师、专业核心课教师、科研及工程技术人员组成的专兼结合的教师团队。这支以中青年为主的教师队伍长期工作在教学、科研第一线,积累了丰富的教学经验,教学效果显著,其中教授3人,副教授2人,研究生导师6人,具有博士学位的教师6人。经过多年的建设,专业已形成了一支知识结构、学缘结构和年龄结构比较合理的师资队伍,教师具有扎实的专业基础,深厚的教学功底,开阔的学术视野和较强的科研能力,其中,2人获北京市优秀青年骨干教师称号,3人多次获得学校优秀主讲教师、优秀导师和优秀毕设指导教师等称号。
4优化课程体系
图2协同递进的课程体系
5拓宽多学科领域的教学科研合作,提高人才培养质量
6人才培养和专业建设的架构
本校智能科学与技术专业结合近年来在人才培养和教学改革中的经验和教训,缜密剖析了当前智能科学与技术专业在我国的学科地位、自身特点和未来发展,建立起了“专业基础+项目实践+社会服务”的人才培养与专业建设架构,如图3所示。
图3人才培养与专业建设架构
7结语
智能科学与技术是一个与学科领域前沿及最新发展紧密结合的多学科交叉专业,因此要结合心理学、哲学、生命科学等多学科不断优化知识结构,根据教育部、教学指导委员会和国家及北京市科技发展中长期规划纲要,突出重点领域和前沿技术优先发展的有关要求,认真研究专业定位,规范智能科学与技术专业建设的基本内容,加强基础,提高素质,优化结构,增强优势,协调发展,突出特色;顺应社会的
参考文献:
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TheDiscussionontheUndergraduateTrainingandProfessionalBuildingoftheSpecialtyof
IntelligenceScienceandTechnology
LIULi-zhen,SHIChang-di,LIZhi-ping,ZHANGCong-xia
人工智能(ArtificialIntelligence,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、半结构化问题的有效技术。人工智能的教学可以让学生在体验、认识人工智能知识与技术的过程中获得对非结构化、半结构化问题的解决过程的了解,从而达到培养学生多角度思维的目的。
我们使用的教材主要内容包括搜索和高级搜素、谓词逻辑和归结原理、知识表示、不确定性推理方法、机器学习等。这些主要内容也可以相应地归结为若干个典型算法,如启发式A*搜索算法、剪枝算法、元启发式算法(模拟退火,遗传算法)、谓词逻辑归结算法、贝叶斯网络、决策树、神经网络(BP算法、自组织网络和Hopfield神经网络算法)。元启发式算法是一种启发式的随机算法,是用来解决非结构化问题的典型算法,其思想和传统的决定性算法如动态规划、分支限界完全不一样。学生在刚一接触到这些元启发式算法一时难以接受和理解其机理,对算法的有效性往往半信半疑。根据非结构化、半结构化问题的特点,讲解和演示算法在解决此类问题的具体步骤和详细过程,从而让学生掌握人工智能算法的基本思想。在讲解不同的元启发式算法的时候,学生会问,是模拟退火算法强,还是遗传算法强;在讲到机器学习算法的时候,学生会问到底哪个分类算法最好,这时候我们可以把搜索(优化)领域和机器学习领域的“没有免费午餐”定理进行适当的讲解和解释,从而把具体算法实现层面之上的一些人工智能的哲学思想进行传授。
在人工智能的具体教学中,采用问题教学法和参与式教学法。在问题教学法中,围绕人工智能的知识模块,在引导学生发现各种各样问题的前提下,传授知识。教学活动中,尝试使人工智能知识围绕实际问题而展现,使问题不仅成为激发学生求知欲的前提,也成为学生期盼、理解和吸收知识的前提,以此激发学生的创造动机和创造性思维。在参与式教学中,打破人工智能算法的枯燥、沉闷的传统教学法,尝试开放式教学内容;提问式讲课;无标准答案的课程设计;查找文献,分组动手实现人工智能算法等参与式教学方法,培养和发扬学生的参与意识,通过参与式教学提高学生学习的主动性、积极性和效率,培养学生的动手能力和创新能力。
2成体系的实验训练
独立开展人工智能实验课程,开发一批新型、富有创意的实验案例库,搭建一个创新实验和虚拟学习社区平台。人工智能实验课程的特点是应用各种人工智能方法,根据问题的约束、结构、信息进行表示建模和计算机上实现,是与人工智能原理同步的实验课程。学生必须掌握的人工智能的基本原理和计算机操作技能,它对于学生的知识、能力和综合素质的培养与提高起着至关重要的作用,在整个教学过程中占有非常重要的地位,是计算机软件、计算机应用、计算机网络、软件工程等专业的一门重要的必修专业课程。通过实验,学生得到严格的训练,能规范地掌握人工智能的基本理论和主要方法、基本问题求解技术,熟悉各种计算环境的基本使用。
在培养学生掌握实验的基本操作、基本技能和基本知识的同时,努力培养学生的创新意识与创新能力。为实现这一目标,在课程内容安排上采用适量基本原理与方法的实验内容为基本内容,增加一系列综合性实验和开放性创新实验问题,在实验内容方面更注重研究性实验中的创新问题。实验内容方面分为三个层次:基本原理的基础性实验、综合实验和研究性实验。在后两个层次的实验中,部分引入人工智能课程小组团队的最新科研成果,目的在于通过完成这些研究性实验,培养学生独立解决实际问题的能力,以提升学生的科研素质与创新意识。我们将这些设计实验称为新型实验案例库,它被放在人工智能课程小组网站上,以此搭建一个创新实验和虚拟学习社区平台。通过实验课程的学习和训练,学生应达到下列要求。
1)掌握人工智能方法的优点及其在实际中的应用。
2)学会对人工智能问题进行分析建模和应用各种计算工具实现问题求解,熟悉对实验现象的观察和记录,实验数据的获取与设计,最佳实验条件的判断和选择,实验结果的分析和讨论等一套严谨的实验方法。
3)巩固并加深对人工智能原理课程的基本原理和概念的理解,培养学生勤奋学习,求真求实的科学品德,培养学生的动手能力、观察能力、查阅文献能力、思维能力、想象能力、表达能力。
4)通过完成综合研究性实验,培养学生独立解决实际问题的能力,提高学生的科研素质与创新意识。
在培养学生掌握实验的基本操作、基本技能和基本知识的同时,进一步培养学生分析问题和解决问题的能力,培养学生的创新意识、创新精神和创新能力,为学生今后从事科研、教学或企事业单位的分析检验以及新技术的研发工作打下扎实的基础。
3课程学习与毕业论文,科研训练相结合
人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿和未来,通过学习和体验人工智能的知识和技术,学生能够在一定程度上了解信息技术发展的前沿知识,这有助学生开阔视野、培养兴趣,为今后继续深造或走向社会奠定坚实的基础[3-4]。
我院规定大学三年级的学生开始联系毕业论文指导导师,同时确定毕业论文的研究方向,提前进行科研实践,以培养实践能力和研究素质。人工智能课程正好是大三高年级开设的专业课,因此,我们把课程实验及设计与同学的兴趣相结合,引导学生,并提炼和形成学生的毕业选题和课外的科研方向,它是提高本科生研究创新能力的有效手段。
总之,课程学习与毕业论文、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,极大地提升了学生的创新能力和科研基本素质。
4结语
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。我们的教学研究与实践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,新的改革和实践在教学中取得了令人满意效果。
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ReformandPracticeofInnovativeTeachinginArtificialIntelligence
WANGJia-hai,YINJian,LINGYing-biao
随着信息技术的应用和普及,“智能化”成为信息化后续发展的重要内容之一。在决策领域,20世纪80年代,一种以计算机为工具、应用决策科学及有关学科的理论与方法、以人机交互方式辅助决策者决策的决策支持系统(DSS)应运而生。但是,DSS只能辅助和支持决策者决策,其贡献局限于对可选方案的评价,只能对有量化特性的问题使用数据模型和数值计算方法来辅助决策,不具有表示复杂决策过程的能力,因此,促使人们提出将DSS与专家系统(ES)相结合,以分别发挥DSS的数值分析和ES的符号处理优势,从而将定性分析和定量分析有机结合起来,以既能进行知识处理,又能有效地解决半结构化和非结构化问题,这就是智能决策支持系统(IDSS)的产生背景。
随着人工智能和智能技术的发展,IDSS在广泛的工程技术、经济、管理、医疗和农业科学等诸多领域,得到广泛应用。了解、掌握智能决策的基本知识和技术是计算机科学、智能科学类专业大学生的基本要求,因此,智能决策类课程应运而生,并逐渐发展成为计算机、自动化、管理科学与工程和智能科学技术等专业的专业课之一[1-4]。
在我校,智能决策系统课程作为计算机科学与技术、软件工程、网络工程和其他电子信息类专业的专业限选或选修课程。目前,该课程的教学内容存在如下问题:一是教学内容繁,二是技术更新快,三是涉及的专业知识深,对学生的理论基础知识(特别是数学知识、计算机技术)要求极高,教学难度大。因此,学生在学习过程中不得要领,抓不住课程的核心,只见树木、不见森林,从而影响学生们的学习效果。本文就是在这样背景下,提出并开展教学研究的。
1教学内容改革
智能决策系统是一门计算机科学、管理科学、人工智能和应用数学交叉的新兴专业课程,其学分通常为2～2.5学分,即32～40学时,其中包括0.5学分的实验课程(8学时)。因此,如何在有限学时中容纳下本课程教学内容,完成本课程的教学目标,就成为首要问题。
通过实践和教学改革,我校本课程的理论教学内容主要包括下列6个知识单元。
1)决策理论概述。主要内容有决策的概念、类型、基础、流程和目标。理论课时数4学时。
2)决策系统。主要内容有决策支持系统的概念、结构、功能、主要部件与设计要点。理论课时数控制在6学时。
3)决策模型。主要内容有数据仓库、知识管理、数据挖掘、智能算法和数据处理。理论课时数控制在6学时。
4)智能决策系统。主要内容有计算智能基础、专家系统的概念和结构、智能决策系统的概念和结构、智能决策系统的设计要点。理论课时数控制在8学时。
5)群体决策系统。主要内容有协同计算概述,群体决策系统的概念、结构、功能、群体决策过程与建模和实现方法。理论课时数控制在6学时。
6)智能决策系统的发展。主要包括基于网络的决策系统技术和应用,网络技术与基于Agent的决策系统,智慧地球与智能化企业。理论课时数控制在2学时。
实践教学内容包括4个实验,学时总数为8学时,其教学内容设置见本文§3。
2教学方法改革
教学方法是为完成一定的教学目的、教学任务所采取的教学途径或教学程序,是以解决教学任务为目的、师生共同进行认识和实践的方法体系。其方法体系主要包含多个基本要素,比如教、学、信息传输载体(包含文字、图形、图像、肢体语言、表情、感知等)和教学辅助设备等。教学过程就是要充分利用具有信息优势、知识优势的教师,将信息、知识、技能、技巧,系统集成地传输给暂时处于低信息状态的学生。决定这个传输过程顺利进行的至关重要因素有:教师的积极性与责任心和学生的求知欲与基础知识及其结构。从教育学和心理学角度看,课程教学方法改革就是围绕这两个因素展开[5],限于篇幅,本文的讨论仅从如何调动学生的求知欲着手。
2.1探索式教学方法
经过多年教学实践,本文实践了“探索式教学法”,此法强调因材施教,在教学全过程创设教学环境、培养学生创新精神。所谓探索式教学方法是指在教学过程中,在教师的启发、诱导下,学生自主学习和合作讨论,以学习课程知识和科学问题为探索目标,以学生熟悉和能接触到生活原型为研究对象,为学生提供自由表达、质疑、探索、讨论问题的环境,学生通过个体、小组、团队等多种形式完成解难、释疑、尝试学习活动,将学生自己所学知识应用于解决实际问题的一种教学程序。探索式教学方法重视发展学生的创造性思维,培养自学能力,力图通过自我探索引导学生学会学习和初步掌握科学研究方法[6],培养学生的文献获取与加工能力、信息分析与加工利用能力、团队协作与沟通能力、语言表达与写作能力,和创新精神。为其终身学习和工作奠定良好基础。
尽管探索式教学法能够给教师的教学提供思想、理念指导,但是,针对不同教学对象和不同课程内容,其实际应用方法也会存在差异,这就是所谓的教无定法之说。本文以智能决策系统课程第1知识单元课外作业为例,尝试说明该法的具体应用方法,为保证该方法的实施效果,本文拟定了如下的教师操作流程:
1)制定论文目标:培养学生综合利用参考文献和学会表达的能力。首先,要求学生学会获取、理解、过滤和分析信息;其次,要求学生掌握撰写科技论文的基本技巧;最后,要求学生在观众面前表达自己观点,学习说服听众、推销自己观点的技巧。
3)提供信息查阅途径:通过网络教师自己已经掌握的文献资源和网络地址资源,指出查询方法和基本技巧。
4)抽查式演讲:①使用幻灯片;②介绍主要内容;③结论;④点评、提问与回答。
5)评价标准:①文档编制能力;②问题发现与分析能力;③表达与陈述能力。
在实施中,要防止出现如下情况:①题目太难或太容易,以免挫伤学生积极性;②提前告示和监督,防止学生偷懒或拷贝;③灵活掌握考评手段,鼓励创新,保护学生学习积极性。
2.2案例教学方法
案例教学法是在教师指导下,根据教学目标的要求,创设学生身临案例场境的教学氛围,使用案例来组织学生的学习、研究、实践等活动的教学方法。本课程利用该方法,加强了理论与实际的结合,为学生学习提供模仿案例,提高了学生对理论知识的理解和实践能力,培养学生综合运用所学知识解决实际问题的能力。案例教学法需要掌握好2个重要环节:
1)案例选编。必须选择学生容易理解、常见的例子,案例选编必须围绕课程某个具体的教学目标,要适当加工,剔除与课程内容关联性小的内容和技术,降低难度,方便学生理解。同时,案例必须来自于实际,并且问题明确。
2)案例讲解与分析。案例本身只是对实例的某些情况描述,表面上平铺直叙,但是,其中必须隐藏着多个问题,要引导学生积极思考、深入分析,以发现其中隐藏的问题,并找出问题产生的原因,提出解决方案。在思考和分析过程中,既要培养和开发学生智力,又要培养学生综合运用所学理论知识的能力。案例分析不能苛求解决问题的结果如何,而应该重点强调分析过程是否正确、方法是否恰当,案例讲解和分析的主要任务是培养学生发现问题、分析问题和逻辑思维等能力,通常解决问题的能力正是课程后续需要实施的教学目标。
本文在第4知识单元中,以6子棋计算机博弈系统为例,通过对6子棋计算机博弈平台的仿真实验,选择不同的博弈策略,比如不同的估值函数、不同的搜索策略等,获得不同的实验结果,实现人-机对战、机-机对战,让学生切实体会到机器智能的魔力及其智能系统的构造方法,有力地促进了学生对理论知识的理解,并激发了学生的学习兴趣。
3实验教学内容
3.1实验教学内容的设置
实验课是智能决策系统课程的重要环节,由于总课时有限,实验课时也就不多。但是,本校在专业课程中,仍然坚持设置了0.5学分的实验,以使学生能将理论知识与实践联系起来,使抽象的理论不再是深奥,提高学生灵活运用知识的能力。本课程实验学时为8学时,主要设置了表1中的3个实验。
3.2实验课的操作
为提高学生对课程理论知识的理解和应用设计能力,针对课程实验教学课时少和实验复杂特点,需要注意以下几点。
1)简化平台、降低实验难度。实验教学过程重在是一个训练学生动手、动眼和动脑的过程,旨在培养学生好奇心和操作技能,以及观察问题、分析问题和解决问题能力。因此,在实验中,要尽量将实验平台简化,以将学生注意力集中于实验内容,保证实验效果。比如实验2,提供给学生智能交通灯控仿真平台,它实际上是一个软件模拟平台,能实现固定交管模式的全部功能,学生能通过标准接口建立自己设计的智能交通管理模式;又如实验3,以FIRA机器人足球5vs5比赛项目的仿真平台为实验平台,利用平台已设置的运球、传球、前进、后退、转动等命令,学生能通过这些命令建立足球机器人的路径规划和避障策略。
2)科学分组、培养协作能力。由于实验3工作量比较大,需要多人协作完成,发挥集体智慧作用,因此,在实验3中,按照3～5人/组,实行组长负责制。组长监督、管理、协调本组实验过程,每个组员都有明确的任务,并对组长负责,组长对教师负责。实验3的课内实验设置4学时/2次,学时主要在课外完成实验3,历时1个月。
智能决策系统是人工智能、计算机科学、自动控制科学交叉结合的一门新兴专业课程,对推动信息化向智能化方向发展具有重要意义。该课程作为在校主要面对电子信息、计算机专业学生,通过该课程学习,学生反映加深了对智能的理解,提高了对计算机技术应用的认识深度,培养了学生的智能化设计意识,激发了学生的求知欲望。本文的研究成果是源于智能决策系统课程,但是,对其他信息技术课程,也具有积极的借鉴意义。
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[2]张彦铎,王海晖,刘昌辉.地方工科院校智能科学建设的若干思考[J].计算机教育,2009(11):39-42.
[3]韩力群.智能科学与技术专业培养规范[R].北京:第二届全国智能科学与技术教育学术研讨会.2004.
[4]王万森,钟义信,韩力群,等.我国智能科学技术教育的现状与思考[J].计算机教育,2009(11):10-14.
[5]杨德广,谢安邦.高等教育学[M].北京:高等教育出版社,2009.6:1-50.
[6]张伟峰.本科高年级人工智能教学的几点思考[J].计算机教育,2009(11):139-141.
ResearchonTeachingReformofIntelligentDecisionSystemCourses
ZHANGXiao-chuan,CHENFeng
1引言
周济同志在实施“质量工程”的二号文件中指出：“提高高等教育质量，本科教学质量是关键”。智能科学与技术是信息类学科中最年轻的本科专业，也是最具有发展潜力的专业。2008年中国科协举行的“五个10”系列评选活动中，作为智能科学技术核心的“人工智能技术”和作为智能科学技术重要应用领域的“未来家庭机器人”均入选“10项引领未来的科学技术”，这在当今所有学科中独一无二。
对于智能科学与技术专业，将所有专业课程分成两大类：理论性课程和应用实践性课程。有的课程既兼顾理论性，又兼顾实践性，但是有所侧重。理论性课程是方法论的内容，是知识传承的载体，是本科阶段必须强化的内容，目前对于理论性或者偏理论性的课程比较重视，但是比较忽略实践性课程。
虽然每年各类公司招聘应届毕业生的标准几乎一致，但是貌似并未对教学大纲产生过影响。每年各类公司到学校招聘，要求掌握的开发工具和开发平台等，大多没有在课程体系中出现，如图1所示。
为什么在课程体系中没有出现的这些技术呢不少老师会认为我们是本科教学，这些是专科甚至是职高应该学的内容。然而事实并非如此，2002年开始，我校和比利时鲁汶工学院合办了一个硕士班，这个专业是鲁汶工学院的硕士类专业中的最好专业，毕业生在比利时非常受欢迎。他们的课程覆盖了大部分企业的招聘需求：c++程序设计(QT平台)、用户界面(UI)设计、JavaWeb开发和Flas设计，等等。除了一门“电子媒体导论”属于偏理论性的课程，其他全部是实践性的课程。这些课程是目前国内不屑于开的一些科目，而恰恰又是企业所需要的。
2软件应用实践类课程设计探讨
首先要明确这个体系中有些什么，才能决定需要设置什么。用人单位和毕业生都认为，现在的本科教学有一种教师“闭门造车”之嫌，教师是根据院系的课程安排和课本上的内容、按照自己的思维方式去讲解，其实，就课程安排本身而言就可能已经与社会需求脱节了。
在对所使用的操作平台的调查中，选择使用UNIX／Linux开发平台的比例明显居高。学生在校期间和实际工作中所使用的平台有一些差异，如果能在本科课程中增大UNIX／Linux平台的比例，效果会更好些。在对开发语言与环境方面的调查中，也发现目前在校期间和工作中使用的开发语言和环境不太一致，相差最大的是Java和JSP／J2EE。可见，高校关于开发语言的课程设置中也存在一定问题。
目前在应用开发领域中，从软件开发体系上分类，主要分成三大体系，一种是基于浏览器的B／S(Brower／Server)架构，另一种是C／S(ClientJServer)架构、面向嵌入式系统的开发架构。开发体系如图2所示。
基于B／S架构的开发，目前主要采用三种服务器端语言：JSP(JavaServerPages)、PHP和，这三种语言构成三种常用应用开发组合：JSP+Oracle体系、PHP+MySQL体系以及ASP，NET+SQLServer体系。
基于C／S架构的开发，传统的开发环境有VB、VC以及Delphi等，随着Java体系以及，NET体系的普及，目前更流行NET编程体系和Java编程体系。
对于嵌入式开发，很多老师可能觉得应该并入硬件类课程。我们认为应当并入软件类课程，主要有如下两个原因：(1)目前面向嵌入式的开发，并需要涉及多少硬件设计，开发板都是定制好的，和开发软件的套路没有区别。(2)嵌入式开发环境与普通计算机开发环境已经基本统一，比如QT，Eclipse和Visual开发套件等。目前，面向嵌入式系统的主流平台分成两种：Linux和WinCE，从开发角度上划分，可以粗略分成应用开发与驱动开发。
将每一个体系都分成基础部分和提高部分，为了能将扩大知识面，将基础部分设置成为必修课程或者选修课，提高部分设置成为选修课。同学可以根据自己的兴趣和发展方向，选择某一个分支学习下去，并在这个方向进行综合案例设计和毕业设计，并以此为作为就业的方向，从而提高最终的就业成功率。基本课程规划如图3所示。
将“算法分析与设计”作为软件类课程的基础，参考MIT大学的智能方向的课程规划，主要讲解智能搜索、排序以及动态规划方面的内容；然后设置3个主线结构：(1)Java基础J2EE开发；(2)NET应用开发基础NETWeb开发；(3)基于ARM／DSP系统的Linux应用开发一基于ARM／DSP系统的驱动开发，其中大部分基础类的课程以必修课的形式开出，后面的课程以选修课的形式开出。
通过基础类课程的学习，可以对这个体系的内容有一个初步的认识，学生可以根据自己的就业方向以及兴趣合理选择后续的课程。
3软件应用实践类课程的教学方法探讨
大部分实践类课程由课堂讲解和上机组成，课堂讲解将大部分知识点讲解清楚，然后通过上机将课堂的内容进一步巩固，并通过练习，提高课程的动手能力。
如果上午课堂讲解，下午上机练习，效果还可以。很多情况下，要间隔好几天，这样再上机效果将大大降低，根据遗忘规则，很多同学已经忘记课上的大部分内容，上机的效果将大大降低。
我们计划采取一种折中的方法，分成小班在实验机房上课。将讲解部分与上机练习结合起来，对每一个知识点进行讲解后，让同学立刻进行练习，这样可以提高同学的动手实践能力。通过教师的课堂讲解和同学的课堂练习，将知识达到融会贯通的程度，如图4所示。
这种设置提高了对教师的要求，教师除了熟练的知识讲解，还要有快速发现问题的能力，及时查找同学练习中出现了问题。还需要对知识有良好的把握和课堂的整体控制能力。
4软件应用实践类课程的讲义教材建设探讨
对于讲课的积累，除教学大纲和完整的PPT以外，还应该根据专业特色建立一套完整讲义。每年要对讲义的内容进行完善和修改。讲义是教学过程的总结，一套完善的讲义不仅方便老师教学和同学学习，还能为其他老师授课提供有益的参考。
讲义一般情况下使用Word录入，如果对Word不熟悉，对300页左右的书稿进行整理将会非常辛苦。灵活使用Word样式表，可以使排版更加轻松，使整个稿件条理性很强。除此之外，图表的清晰程度也很重要，图题和表题要按照章节进行标注。由于书稿是单栏排列，为了使自己的书稿能够美观大方，尽量不要使用高度大于宽度的图，图的高度与宽度的比例在1：1.5到1：2.5之间比较适宜，比例尽量接近黄金分割点“0.618：1”，这样的图从视觉上是最舒服的。从开始设计大纲到正式完成，科学的方法大概需要5步左右，如图5所示。
前期的预研阶段，需要与同行讨论规划讲义的大纲与章节，并针对每一章定出一级节标题，并反复与同行讨论并修改大纲。如果作为规划讲义的一部分，还需要考虑与其他讲义的衔接、知识点的统筹规划等。根据实际情况，这一阶段一般需要1个月左右。
第二遍编写和修改，是决定讲义质量好坏的关键过程。按照规划将理论知识、实际案例和综合应用等补充完整。控制好各部分的比例，例如理论知识与实际例子的比例为7：3或者6：4等。对每一章节进行反复细致的修改，并根据内容编写每章习题以及答案。
经过第二遍的编写和修订，写出的内容已经可读了。找个同行进行内容上、技术上和概念上的审查，并根据意见进行修改。因为最终面向的是学生，找几个同学从初学者的角度阅读，只有他们才能感觉到什么地方不连贯、什么地方跳跃有些大了或者什么地方看不懂等。
第三遍修改是一个逐步“求精”的过程。根据同行以及同学的意见，再进行修改，修改的同时，再请他们对相应的地方进行阅读，看调整是否恰当。经过反复修改后，就可以定稿了，在稿件的基础上再编写内容提要和前言等。
5应用实践类课程的考试方法探讨
闭卷考试有很多缺陷，不能客观反映出学生理解、掌握、应用知识的实际情况，但是如果没有闭卷考试的督促，学生会放松学习，从而不能产生良好的学习效果。可以不应拘泥于闭卷这一种形式，对考核内容和形式作适当调整，形成多样化的考评方法。例如：
(1)减少闭卷考试的科目，安排具体实践项目，结合平时组织的小讨论、小论文，做项目、写方案报告，以论文考核为主。
(2)更多地通过课程的实验和成果来考核，鼓励在实验中的创新，理论成绩所占比例可以缩小到总成绩的50％以下。
(3)布置给每位学生的作业都不一样，不以统一的答案标准作为考核依据。
(4)减少必修课比例，鼓励学生选择选修课程。
参考欧洲一些科目考试的经验，并结合国内的课程的特点，我们将课程考核分成3个部分，平时的成绩占10％，课程最终的答辩占30％，闭卷考试占60％，如果有任何一个类别不通过，课程都算不及格，如图6所示。
其中，试卷答题和项目答辩同时进行，某一组在答辩时，其他小组在考试，这样交替进行。每组的项目需要设计出完整的程序演示、系统的需求分析、详细设计以及答辩PPT等。
1支撑数字图书馆的关键技术分析
2数字图书馆的评估
为了保障数字图书馆的合理有效的运行，在数字图书馆的运行过程中，需要进行必不可少的评估过程，具体步骤及方式如图1所示：
在数字化网络时展势头正好的时代，个性化信息服务成为提供给用户的重要服务形式，在数字化图书馆发展的过程中，资源的整合与共享是很重要的。数字化图书馆的形成是社会网络技术与计算机技术急速发展所带来的必然结果，在发展自身优势的同时，借鉴优秀的国外经验与手段，真正做到为用户提供最好的服务，有效的提高我国图书馆建设的整体水平。
1智能系统控制课程探究式教学设计
智能系统控制课程与智能信息处理课程分别是我院的必修课程和选修课程,其探究式教学平台主要包括网络课程、讲义下载、学生论文/程序演示等模块。智能系统控制课程的探究式教学是指教师利用课堂的知识传授和网络的开放资源,安排学生分课题组,边进行科研合作边学习的教学模式。因此,探究式教学具有学生积极性高、师生/学生之间交互强、学生体验印象深和师生互相学习等特点。本课程的探究式教学模式设计的步骤有探究式教学模式设计、网络课程网站设计和实践展示平台的设计。
1.1探究式教学模式设计
传统教学模式往往没有提供可供学生自主选择的学习方法,但并不是所有的学生都适合此种教学方式[2]。因此,有必要研究可供学生自主选择学习进度的探究式教学模式,以实现因材施教。
本课程的探究式教学模式具体来说,是指根据每个学生的专业、基础、潜力和特点划分几个合适的课题组,帮助每个学生选定自己的小课题;接着,在老师指导和组长带领下分组调研、讨论、设计、编程和交流,同时可以利用教学网络中的各种教学资源;最后,将成果总结为PPT和程序,在课堂上交流,再在网络上演示。例如,先根据学生学习智能系统控制课程的不同目的和学生的专业基础,将众多学生分为自动化组和通信组。然后,由各大组的组长和组员根据专业基础和兴趣探讨课题题目和研究子方向,保证每个学生都有具体研究小课题。进而,学生调研、探讨、研究、合作、交流,进行PPT陈述。再如,有的学生想学智能控制的理论知识,有些学生则想重点学习智能控制的应用技术,因此将智能系统控制网络课程分为理论教学和应用教学。
1.2网络课程网站设计
智能系统控制网络课程的主要功能是在教学网页上向学生展示智能系统控制的各种课程知识,要求以逻辑性强、易于理解的方式向学生传授知识,这是学生自主学习的重要环节。知识点页面的设计要求排版清楚美观,色调适合统一,图文并茂,以多媒体的形式展示知识。为了让学生及时了解自己的学习进度并能实现知识点页面的随意转换,设计了动态跟随目录,以便于学生随时选择课程的学习内容。对智能系统控制课程设计了进度参考值,以便于学生知道其学习快慢,从整体上把握学时规划。
1.3实践展示平台的设计
在智能系统控制课程的实践展示平台中,习题的存储和管理都在数据库中进行,章节自测题的功能模块如图1所示[3-4]。学生每学完一章就可通过练习来巩固该章的知识,了解其对本章节知识的掌握情况。
在课后习题的设计中,特别增加了显示失分题并列出正确答案的功能以及留言功能。学生利用前一功能了解自己错误理解的那些知识点并改正错误,学生通过后一功能提交对答案的任何质疑或更好的建议方案,并由专业老师予以点评,如图2所示。这些功能能提高学生的积极性,增加老师与学生之间的互动性,为学生学习本课程提供了很好的智能助手[5-6]。
2结语
[1]蔡自兴,徐光v.人工智能及其应用[M].3版.北京:清华大学出版社,2004.
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ResearchonExploringTeachingofIntelligentSystemControlCourse
GONGTao1,ZHOUJia-jia2
【关键词】虚拟仿真技术/平台；虚拟仿真训练系统；实训教学
一、虚拟仿真实训系统的三维建模技术及软件研究
虚拟仿真系统的功能主要体现在它可以让使用者借助于专用的视、听、触觉等具有感知功能的设备，进入仿真系统制造的虚拟空间，并且还能够与虚拟环境中的人和物体进行实时交互，从而感知和操作虚拟环境中的各种对象，最终达到身临其境的效果。它的组成主要是把计算机作为主要的部分，其次综合利用三维图形、多媒体、仿真等技术构建起一个逼真的虚拟系统。从它的组成部分和应用程序来看，虚拟仿真实训系统对三维图形的利用还是十分频繁的，因此我们应当对其进行重点研究。虚拟仿真实训系统在工业机器人上的应用设计主要是利用三维建模软件，通过虚拟现实标准语言建立虚拟环境中的实体模型表现出来，最后通过描述它们之间的结构关系，快速、真实地显示三维虚拟工业机器人，并为工业机器人控制系统提供一个研究观察平台。本段主要通过对虚拟仿真实训系统的三维建模技术及软件研究，来发现虚拟仿真技术的优点和研究其未来的发展方向。
Maya软件是美国Autodesk公司出品的世界顶级的三维动画软件，通过对Maya软件的运用，能够使虚拟仿真实训系统在一定程度上提高制作三维动画的效率和品质，调节出仿真的角色动画，使其得出更加真实的效果。这是因为Maya软件不仅仅包括一般三维和视觉效果制作的功能，而且还能够和世界上最先进的建模、数字化布料模拟、毛发渲染、运动匹配技术相结合，使得虚拟仿真实训系统所创造出的画面更加真实有立体感。
二、虚拟仿真技术在各领域内的作用
随着科技的发展，虚拟仿真技术在一些高科技等高端领域的地位越来越凸显出来，地位与作用也逐渐提升。尤其是在移动互联网的应用与开发、手机游戏设计及其所用到的一些主流引擎甚至高端引擎方面的价值更为突出。
三、虚拟仿真技术为机器智能实验课带来的好处
虚拟仿真技术的应用为现代化的社会带来了许多的方便，让机器实验课、项目实训的智能科学与技术专业实验教学越来越丰富化。虚拟仿真技术的应用可以有效地提高教学的质量和效率。通过对虚拟仿真技术的应用，使得上级和下级、老师和学生的客户信息以及实训项目、实训指导、模拟操作、技能测评等等的信息存储在管理信息库中，与此同时，上级和下级或是老师和学生之间就可以通过客户机对下级或者学生之间的实训进行远程的指导与管理。
随着时代的发展，科技的进步，虚拟仿真技术在在现代职业技能教学中的作用也越来越明显。虚拟仿真技术的不断完善和发展，将为机器智能实验课等实训课程带来更多的方便和益处。由于它能够为人们提供一种高级的人机接口，具备交互性、想象性、沉浸性等特点，所以它主要的应用领域在政府、企业、学校等这些需要实训学习环境的地方。
四、虚拟仿真实训系统的应用领域和发展趋势
作为一项新兴的科学技术，虚拟仿真技术还处在一个不断探索前进与不断完善的阶段当中，其发展趋势呈一个不断上升的大幅增长的趋势。从目前来看，虽然目前政府、教育部门、学校、教师都已经认识到了虚拟仿真技术对于职业教育实践性教学环节的重要作用和发展前景，但在实际中，依然存在着许多问题亟待解决，因此虚拟仿真技术正在与教育、培训等领域不断地相适应和匹配。
五、虚拟仿真实训系统的价值和市场经济效益
虚拟仿真实训系统作为一个高端的科技系统，对政府、企业、学校等的发展，起到了至关重要的作用，并为其创造了更大的价值。同时虚拟仿真技术的不断发展，也在打开了市场，扩大了市场份额的同时为市场创造了更多的经济利益。
在市场经济为主导的今天，虚拟仿真实训系统也为市场经济的发展做了一定的贡献，为市场经济的发展添砖加瓦，在自己发展得同时也促进了市场经济的发展。因此，我们应当不断地发展虚拟仿真实训系统，使其深入到更多的地方，让更多的地方和人们体会到虚拟仿真实训系统为人们带来的价值。
总结
虚拟仿真实训系统的日渐完善，使得人们的生活也不断的丰富活跃起来，政府、企业、学校等地方对其的应用，也促进了虚拟仿真实训系统的发展。本论文通过阐论虚拟仿真实训系统的虚拟仿真机器人机械臂模型用到的三维建模技术及软件（如Maya、Max等）、原理以及虚拟仿真技术的应用领域和发展趋势的研究，探讨了虚拟仿真实训系统的价值和市场经济价值，同时也为虚拟仿真实训系统的发展奠定了理论基础。