人工智能課程評價精選(九篇)
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第1篇：人工智能課程評價范文
關(guān)鍵詞：高校；人工智能；倫理道德教育
中圖分類號：G642.0文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1674-9324（2019）41-0144-02
一、人工智能課程倫理考慮的基本內(nèi)涵
人工智能課程中進(jìn)行倫理考慮，是在人工智能課程中有針對性地加入道德教育的元素。在方式上，可以借用西方的“隱形教育”方式。在內(nèi)容上，必須符合中國的人工智能發(fā)展態(tài)勢，更要受中國社會主義核心價值體系的引導(dǎo)。目前中國的人工智能課程，過度偏向于技術(shù)性。尤其是許多社會機構(gòu)提供的課程，更是偏向于功利性，目的在于讓學(xué)習(xí)課程的學(xué)習(xí)者快速獲得工作。因此，必須從源頭入手，對這些社會機構(gòu)進(jìn)行一定的約束和規(guī)范，對人工智能課程內(nèi)容進(jìn)行整體的架構(gòu)。
二、高校人工智能課程中倫理考慮的必要性
（一）我國對于科技工作者職業(yè)道德建設(shè)的要求
首先，科技工作者的職業(yè)道德建設(shè)是促進(jìn)社會治理體系現(xiàn)代化的必然要求。加強社會治理制度建設(shè)，一靠法治，二靠德治。中國正聚焦力量加強自主創(chuàng)新，科技是第一生產(chǎn)力。基于當(dāng)代中國語境下，科技工作者的職業(yè)道德建設(shè)就至關(guān)重要?？萍脊ぷ髡邔ψ约旱纳鐣?zé)任與倫理責(zé)任應(yīng)該有著充分的理解，在科研活動中既要著眼于為社會提供科學(xué)技術(shù)上的新成果，同時也要強調(diào)在倫理道德建設(shè)中起到應(yīng)有的作用。
其次，從長期看，科技工作者的職業(yè)道德建設(shè)利于國家科技的發(fā)展，利于促進(jìn)科技難題的解決。發(fā)展是連續(xù)和間斷的同一，科技發(fā)展不能一蹴而就。在面臨科技瓶頸問題時，就更要求科技工作者具有堅韌不拔的品質(zhì)和無私奉獻(xiàn)的精神。這些精神都是進(jìn)行職業(yè)道德教育中的重要內(nèi)容，也是科技工作者承擔(dān)的社會角色中必不可少的特質(zhì)。
最后，高尚的職業(yè)道德是科技工作者奮進(jìn)的不竭動力。一個科技工作者只有站在最廣大人民的立場上，奉獻(xiàn)自我才能成就事業(yè)。隨著全球化的發(fā)展，受西方“享樂主義”的負(fù)面影響，科技工作者只有更加堅守自我、承擔(dān)社會責(zé)任，才能具有不斷前進(jìn)的精神支柱。
（二）對解決人工智能倫理困境的源頭性作用
隨著人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的廣泛化，以及應(yīng)用群體的普及化，難以避免的帶來一些倫理問題上的困境。例如倫理學(xué)中經(jīng)典的“電車難題”，在當(dāng)代科技發(fā)展中也出現(xiàn)了在人工智能領(lǐng)域的“無人車難題”。無人車產(chǎn)生事故的責(zé)任歸屬與分配就是目前很多學(xué)者在關(guān)注的倫理問題。人工智能的發(fā)展對當(dāng)前的法律規(guī)制，還有現(xiàn)存的人倫規(guī)范都產(chǎn)生了挑戰(zhàn)。人工智能的未來發(fā)展方向，在操作性上要避免技術(shù)鴻溝，在設(shè)計過程中要堅持算法公開化、透明化，并且在出現(xiàn)數(shù)據(jù)漏洞時應(yīng)盡快地進(jìn)行自我修復(fù)。這對于科技工作者自身的素質(zhì)提出了很高的要求，不但要求科技工作者自身的知識素質(zhì)與知識能力過硬，而且要求科技工作者要嚴(yán)于律己，具有較高的思想道德素質(zhì)。要求科技工作者對于人工智能的發(fā)展保持理性的態(tài)度，堅持為國為民。許多科幻電影和小說中都體現(xiàn)了未來人工智能發(fā)展到一定階段時，人與機器產(chǎn)生的情感迷思。作為科技工作者，在設(shè)計與調(diào)整過程中都應(yīng)保持情感中立，勇于承擔(dān)社會責(zé)任。目前我國正處于人工智能發(fā)展的初級階段，人工智能尚不能擁有自主意識，人工智能的行為責(zé)任必須要找到其背后的擁有自主意識的人。無論是現(xiàn)階段還是未來，作為人工智能產(chǎn)品開發(fā)者與設(shè)計者的科技工作者樹立正確的價值觀和承擔(dān)相應(yīng)的社會責(zé)任是十分必要的?？萍脊ぷ髡叩闹R層次與道德品質(zhì)在某種程度上說，是研發(fā)人工智能產(chǎn)品的起點。因此，對科技工作者的成長過程中進(jìn)行持續(xù)的道德教育，使其樹立高尚的道德觀念，對于解決許多人工智能帶來的倫理困境都具有源頭性、基礎(chǔ)性的作用。
三、高校人工智能課程與倫理道德教育的結(jié)合方式探索
（一）高校人工智能課程資源的充分運用與更新
從資源形態(tài)上看，實物化資源與虛擬化資源，線上資源與線下資源都應(yīng)充分運用。隨著智能校園的普及，有基礎(chǔ)條件的地區(qū)與校園可以充分運用好身邊的人工智能。人工智能課程是一門理論與實踐相結(jié)合的課程，因此課程的內(nèi)容也不能僅停留在理論層面。除了對于學(xué)術(shù)資源的運用，也應(yīng)當(dāng)結(jié)合實體的人工智能產(chǎn)品進(jìn)行學(xué)習(xí)。但因為人工智能的發(fā)展程度還沒有普及化，人工智能機器人也遠(yuǎn)沒有達(dá)到觸手可及的程度。因此運用新媒體技術(shù)，通過虛擬現(xiàn)實的手段進(jìn)行在教學(xué)過程中的知行結(jié)合是可以嘗試的路徑。VR技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)設(shè)備硬件教學(xué)中可以節(jié)約成本，便于人工智能課堂的普及化。在理論教學(xué)中，可以通過與虛擬機器人的交互增強趣味性。VR技術(shù)有3個最突出的特點：交互性、沉浸性和構(gòu)想性。課程設(shè)置者可以充分借助VR的沉浸性設(shè)置相應(yīng)的場景，讓課程學(xué)習(xí)者通過對特定道德場景的判斷引出思考。這種新媒體手段既可以更新原有課堂知識的教學(xué)教法，更適合作為倫理教育走入人工智能課堂的重要媒介。
從資源時態(tài)上看，人工智能課程資源必須隨著人工智能的發(fā)展而不斷更新。從現(xiàn)實角度來看，最初開設(shè)人工智能課程時，其教學(xué)目標(biāo)還是相對簡單的——即培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)造性與知識能力。但隨著人工智能的普及應(yīng)用，產(chǎn)生了許多人工智能語境下的道德困境。從指導(dǎo)思想來看，我國逐步走向世界舞臺，隨著實力增強指導(dǎo)思想也是不斷變化的，新時代會提出新目標(biāo)，為了實現(xiàn)中華民族的偉大復(fù)興，課程內(nèi)容的豐富也是十分必要的。因此，人工智能課程若要符合時代需要，就需要不斷地更新課程資源。人工智能這一學(xué)科是具有學(xué)科交叉性的，與之相關(guān)各個領(lǐng)域的最新前沿問題都需要結(jié)合相應(yīng)的道德教育，只有這樣才能適應(yīng)時代的發(fā)展。
（二）高校人工智能課程內(nèi)容的合理架構(gòu)
對于不同年齡層次的人工智能課程，必須考慮到不同群體的教育規(guī)律。提出合理的教育目標(biāo)，用不同群體可以接受的方式方法才能達(dá)到最優(yōu)的教學(xué)效果。我國人工智能課程目前的課程架構(gòu)中，已經(jīng)有學(xué)者進(jìn)行了分年齡層次的研究。人工智能課程可以規(guī)劃為專業(yè)性逐漸增強的、從邊緣到中心的課程層級系統(tǒng)。對于高校本科生和研究生來說，人工智能課程設(shè)置內(nèi)容必須具有專業(yè)性。在上文的課程體系建構(gòu)中添加了藝術(shù)、文學(xué)、哲學(xué)等內(nèi)容，其中包含對于人工智能倫理學(xué)的思考與認(rèn)識。但在某種意義上這些青年的社會價值觀就代表了未來科技工作者的社會價值觀。因此在這一階段，人工智能課程的架構(gòu)與實施，國家應(yīng)加以引導(dǎo)和監(jiān)督。一方面需要建立統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的高校人工智能課程體系，另一方面在應(yīng)對課程具體內(nèi)容的落實方面給予一定程度的監(jiān)督。
（三）在高校人工智能課程教學(xué)過程中充分運用案例
首先應(yīng)充分運用學(xué)術(shù)案例，例如度量學(xué)習(xí)，在其基礎(chǔ)上的遷移學(xué)習(xí)，以及發(fā)表在《機器學(xué)習(xí)》、《數(shù)據(jù)挖掘》等頂級期刊上的論文。使課堂具有含金量，可以說這也是國家發(fā)展與關(guān)注的重點。通過學(xué)術(shù)性經(jīng)典案例的學(xué)習(xí)可以擁有不一樣的視角，通過歷史發(fā)展的角度去看人工智能技術(shù)的演變與發(fā)展。其次應(yīng)充分運用具體案例。在人工智能課程中對于許多道德問題，不應(yīng)抽象地去討論，而應(yīng)該具體地去討論。也可以讓學(xué)生與AI系統(tǒng)進(jìn)行直接的問答，如：我們能保證它們穩(wěn)定可靠嗎？我們應(yīng)該如何去測試人工智能？人工智能課堂中既要包容學(xué)生多元化的答案，不壓抑創(chuàng)造性又要對于錯誤的思想進(jìn)行思想轉(zhuǎn)化，這就需要教育者具體問題進(jìn)行具體分析了。
第2篇：人工智能課程評價范文
【關(guān)鍵詞】 人工智能 農(nóng)村遠(yuǎn)程教育 高效
人工智能技術(shù)是在計算機科學(xué)日新月異發(fā)展的進(jìn)程中一大成果，由于其智能、高效、優(yōu)化的強大功能，為許多研究者所重視。部分教育領(lǐng)域的研究者，將人工智能技術(shù)引入教育行業(yè)，探討人工智能如何融入教育，促進(jìn)教育深度發(fā)展。研究者們將人工智能與職業(yè)教育、繼續(xù)教育、遠(yuǎn)程教育及教育技術(shù)結(jié)合，進(jìn)行探討，提出了一些很好的建議。農(nóng)村遠(yuǎn)程教育雖然也屬于遠(yuǎn)程教育范疇，但由于其自身具有許多特殊性，因此有必要單獨將其應(yīng)用于農(nóng)村遠(yuǎn)程教育進(jìn)行探討。
1 我國當(dāng)前農(nóng)村遠(yuǎn)程教育發(fā)展面臨的困境
我國農(nóng)村遠(yuǎn)程教育是伴隨著現(xiàn)代通訊技術(shù)的發(fā)展而在廣大農(nóng)村出現(xiàn)的一種新的教育模式。隨著上世紀(jì)70年代末，以廣播電視大學(xué)為代表的遠(yuǎn)程教育的興起，為我國教育的發(fā)展寫下了濃重的一筆，由于其不受時間、空間、學(xué)習(xí)者等要素的影響，充分體現(xiàn)了“時時能學(xué)、處處可學(xué)、人人皆學(xué)”的巨大優(yōu)勢。因此，本世紀(jì)初，國家將遠(yuǎn)程教育教學(xué)模式引入廣大農(nóng)村，于2003年推出了“農(nóng)村黨員干部現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育”、“農(nóng)村中小學(xué)現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育工程”，于2004年依托廣播電視大學(xué)體統(tǒng)推出了“一村一名大學(xué)生”工程，這些遠(yuǎn)程教育工程對推進(jìn)農(nóng)村教育起到了舉足輕重的作用。但其發(fā)展也遇到了困難，具體說主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
1.1 師資力量短缺
由于受我國長期以來的城鄉(xiāng)二元制經(jīng)濟發(fā)展模式的影響，導(dǎo)致城鄉(xiāng)經(jīng)濟發(fā)展不均衡，直接造成了城鄉(xiāng)教育發(fā)展失衡。在農(nóng)村教育中，首先表現(xiàn)在教師配置上，由于農(nóng)村教育經(jīng)費投、教師工資水平均低于城市，造成了長期以來農(nóng)村教育師資力量短缺，遠(yuǎn)程教育更是如此。據(jù)相關(guān)研究表明，現(xiàn)我國農(nóng)村遠(yuǎn)程教育由于缺少懂計算機或網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的專業(yè)人才，往往用不相關(guān)專業(yè)的人才作為替代，且大都為兼職人員。這就造成了對遠(yuǎn)程教育設(shè)備的維護(hù)、遠(yuǎn)程教育資源的管理及遠(yuǎn)程教育教學(xué)輔導(dǎo)等方面出現(xiàn)問題。以廣播電視大學(xué)系統(tǒng)為例，自2004年廣播電視大學(xué)開始招收“一村一名大學(xué)生”學(xué)員，雖然學(xué)員增長速度很快，但其教學(xué)點僅延伸至縣城，招收的學(xué)員往往為縣城周邊農(nóng)村的農(nóng)民，而廣大較偏遠(yuǎn)地區(qū)正真渴望接受教育的農(nóng)民缺少受教育機會，之所以沒有延伸至鄉(xiāng)鎮(zhèn)及行政村，根本原因是缺少師資力量。
1.2 資源建設(shè)不足
由于農(nóng)村遠(yuǎn)程教育是本世紀(jì)初才在農(nóng)村興起的一種新的教育模式，屬于新生事物，因此缺少前期的積累，主要體現(xiàn)在教學(xué)資源的積累上。我們知道，是否擁有豐富優(yōu)質(zhì)的教學(xué)資源是關(guān)乎遠(yuǎn)程教育成敗的關(guān)鍵。而長期以來，我們主要注重城市遠(yuǎn)程教育的發(fā)展，現(xiàn)城市遠(yuǎn)程教育已相當(dāng)成熟，擁有一大批優(yōu)質(zhì)的教育資源，吸引了大批學(xué)習(xí)者。但由于農(nóng)村遠(yuǎn)程教育與城市遠(yuǎn)程教育相比有其特殊性，廣大農(nóng)村學(xué)員需要掌握的不僅僅是理論知識，他們最迫切學(xué)習(xí)的是農(nóng)業(yè)實用新技術(shù)及掌握能夠改變自己生活現(xiàn)狀的一技之長，而這些課程資源在城市遠(yuǎn)程教育中設(shè)計不多。因此我們沒有現(xiàn)成的教育資源可供使用，需要另起爐灶進(jìn)行建設(shè)。但由于投入農(nóng)村遠(yuǎn)程教育的經(jīng)費有限，用于資源建設(shè)的經(jīng)費也不足。造成了現(xiàn)階段農(nóng)村遠(yuǎn)程教育資源依然短缺的現(xiàn)實。這不利于農(nóng)村遠(yuǎn)程教育進(jìn)一步發(fā)展。
1.3 課程設(shè)置不合理
如上所述，廣大農(nóng)村學(xué)員渴望學(xué)習(xí)的是改善自身生活的實用農(nóng)業(yè)新技術(shù)及一技之長，同時廣大農(nóng)村也需要培養(yǎng)一批懂管理的鄉(xiāng)村干部。因此在專業(yè)和課程設(shè)置上，客觀上要求向這些方面靠攏。雖然現(xiàn)在農(nóng)村遠(yuǎn)程教育在專業(yè)設(shè)置上慢慢轉(zhuǎn)向適合農(nóng)村學(xué)員的涉農(nóng)專業(yè)，但在課程設(shè)置上還是不盡如人意，往往只根據(jù)自己師資情況及資源情況來設(shè)置課程，這樣往往造成農(nóng)民學(xué)員需要的課程沒有涉及，而農(nóng)民學(xué)員缺乏興趣的理論課程所占比重過大的問題。這樣會嚴(yán)重挫傷廣大農(nóng)村學(xué)員學(xué)習(xí)積極性，對農(nóng)村遠(yuǎn)程教育發(fā)展極為不利。
1.4 網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺存在不足
我國現(xiàn)階段遠(yuǎn)程教育的網(wǎng)絡(luò)輔導(dǎo)教學(xué)平臺現(xiàn)階段的形勢往往通過QQ對話、Email郵件、BBS及一些音頻、視頻系統(tǒng)進(jìn)行。這些方式當(dāng)然是有效的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)方式，但存在問題也是十分明顯的，最主要問題在于如果沒有提前聯(lián)系，教師就不會及時回復(fù)學(xué)生提出的問題，缺少師生互動。學(xué)生的學(xué)習(xí)效果會大打折扣。
2 人工智能應(yīng)用于遠(yuǎn)程教育的優(yōu)勢
2.1 人工智能的概念
人工智能是計算機學(xué)科的一個分支，是一門研究計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性科學(xué)，部分研究者將其定義為：一個電腦系統(tǒng)具有人類的知識和行為，具有學(xué)習(xí)、推理判斷來解決問題、記憶知識和了解人類自然語言的能力。人工智能的產(chǎn)生過程：對于人類因問題和事物而引起的刺激和反應(yīng)，以及因此而引發(fā)的推理、解決問題及思考決策等過程，將這些過程分解成一些步驟，再通過程序設(shè)計，將這些人類解決問題的過程模擬化或公式化，使電腦能有一個系統(tǒng)的方法來設(shè)計或應(yīng)付更復(fù)雜的問題，這套能夠應(yīng)付問題的軟件系統(tǒng)，稱之為人工智能。
2.2 人工智能切合了遠(yuǎn)程教育的要求
有研究者指出：人工智能是研究如何構(gòu)造智能機器（智能計算機）或智能系統(tǒng)，使其模擬、延伸、擴展人類智能的學(xué)科。人工智能在教學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的最直接結(jié)果就是誕生了智能教學(xué)系統(tǒng)。而所謂的智能教學(xué)系統(tǒng)是以計算機輔助教學(xué)為基礎(chǔ)而興起的，它是以學(xué)生為中心，以計算機為媒介，利用計算機模擬教學(xué)專家的思維過程而形成的開放式人機交流系統(tǒng)。由于它綜合了知識專家、教師、學(xué)生三者的活動，因此，與之相對應(yīng)，智能教學(xué)系統(tǒng)一般分為知識庫、教學(xué)策略和學(xué)生模型三個基本模塊，再加上自然語言智能接口。人工智能的這些功能和模塊剛好切合了遠(yuǎn)程教育的特點及要求。我們開展的遠(yuǎn)程教育一直以來就強調(diào)以學(xué)生為中心，以學(xué)生自學(xué)為主，教師輔導(dǎo)為輔，教師通過計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對學(xué)生進(jìn)行實時和非實時輔導(dǎo)，以此來完成學(xué)生的學(xué)習(xí)過程。因此人工智能適合應(yīng)用于遠(yuǎn)程教育教學(xué)過程。
2.3 人工智能能夠有效加強對學(xué)生的管理，提高學(xué)習(xí)效率
長期以來遠(yuǎn)程教育為社會詬病的是，由于缺少師生間直接交流的機會，造成教師對學(xué)生的組織和管理方面的困難。如果我們僅僅依據(jù)學(xué)生登錄次數(shù)、登錄時間等方面來評價學(xué)生學(xué)習(xí)情況，這樣往往造成對學(xué)生學(xué)習(xí)的錯誤評價，但對遠(yuǎn)程教育的教師來說也只能做到這些。但如果我們將人工智能引入遠(yuǎn)程教育，它可以依據(jù)自己強大的功能，通過對學(xué)生情況的數(shù)據(jù)分析，科學(xué)提供學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、認(rèn)知特點及當(dāng)前的知識水平。更為重要的是，通過對這些信息的分析，它能為每位學(xué)習(xí)者制定適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法，為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)服務(wù)，切實提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，這是我們遠(yuǎn)程教育所倡導(dǎo)的最佳服務(wù)的效果。
2.4 人工智能可以從某方面解決農(nóng)村遠(yuǎn)程教育師資力量
如上所述，由于城鄉(xiāng)間經(jīng)濟差距，造成了長期以來城鄉(xiāng)教育發(fā)展失衡，廣大農(nóng)村地區(qū)師資力量較為薄弱，特別是遠(yuǎn)程教育方面。這一問題解決的根本途徑在于縮小城鄉(xiāng)經(jīng)濟差距，但這并非一朝一夕就能解決的問題。因此農(nóng)村師資力量特別是遠(yuǎn)程教育師資力量的解決，需要一個過程。而人工智能技術(shù)利用了計算機模擬教學(xué)專家的思維過程而形成的開放式人機交流系統(tǒng)，它集知識專家和教師于一身。廣大學(xué)員可以通過自然語言系統(tǒng)，實現(xiàn)正真意義上的人機對話，完成適時的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)過程，這從某種程度上解決了師資短缺的問題，為農(nóng)村遠(yuǎn)程教育的發(fā)展提供了一條新的發(fā)展思路。
2.5 人工智能能夠有效解決農(nóng)村遠(yuǎn)程教育資源建設(shè)問題
目前我國農(nóng)村遠(yuǎn)程教育在資源方面存在的問題除了數(shù)量較少，質(zhì)量也不高，許多網(wǎng)絡(luò)課程資源僅僅是課本的翻版，雖然資源制作者利用現(xiàn)代資源制作手段，以文字、視頻及圖片等手段來展現(xiàn)知識，但知識之間的邏輯聯(lián)系性方面存在不足。這給學(xué)習(xí)者有效學(xué)習(xí)帶來極大不便，影響了學(xué)習(xí)效果。而人工智能技術(shù)，能夠?qū)ΜF(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)課程資源進(jìn)行智能加工，對知識結(jié)構(gòu)進(jìn)行重新構(gòu)建，對知識間的層次性、邏輯性進(jìn)行重新編排，為學(xué)習(xí)者展示學(xué)習(xí)重點、難點，切實提高學(xué)習(xí)效率。使資源更加優(yōu)質(zhì)高效。
2.6 人工智能能夠提供實時交流，解決網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺的不足
由于人工智能集知識專家、教師與一身，可以通過自然語言系統(tǒng)，開展人機對話，通過討論解決學(xué)生遇到的問題。能改變傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺缺乏及時交互性的問題。能夠解決網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺的不足。促進(jìn)農(nóng)村遠(yuǎn)程教育的發(fā)展。
3 結(jié)語
人工智能技術(shù)是計算機科學(xué)發(fā)展的成果之一，它具有智能、高效、優(yōu)化的強大功能，許多行業(yè)都利用人工智能技術(shù)提高效率。對我國農(nóng)村遠(yuǎn)程教育而言，如果能將人工智能引入，能從某種程度解決因為資金問題造成的師資力量缺乏問題；提高對遠(yuǎn)程教育學(xué)生的管理，為他們提供個性化的高效遠(yuǎn)程教育服務(wù)；能夠利用它強大的功能重新編輯網(wǎng)絡(luò)資源，讓它更有利于學(xué)生學(xué)習(xí)；同時人工智能還能提供自然語言接口，打破以往網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺的弊端。相信通過引入人工智能技術(shù)，我國農(nóng)村遠(yuǎn)程教育會迎來新的發(fā)展。
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第3篇：人工智能課程評價范文
1幼兒園國學(xué)教育開展中存在的問題
時代轉(zhuǎn)型下的“國學(xué)熱”催生了幼兒國學(xué)教育潮流，但在具體實踐中教育效果卻不盡如人意?？v觀現(xiàn)階段的幼兒國學(xué)教育，我們不難發(fā)現(xiàn)其存在一定的誤區(qū)：
1.1教學(xué)活動方式單一
“幼兒園在進(jìn)行國學(xué)啟蒙教育時采用的教學(xué)形式較為單一，幼兒園采用的最主要方式是誦讀法[1]”。首先，一位老師面對多位幼兒，教師朗讀示范，幼兒跟讀后進(jìn)行熟背是現(xiàn)在多數(shù)幼兒園的教學(xué)形式，以強迫幼兒“讀經(jīng)”的形式灌輸傳統(tǒng)文化知識。其次，教師多采用傳統(tǒng)的“獎勵”模式來激勵幼兒背誦。導(dǎo)致幼兒背誦課文僅僅是為了表現(xiàn)自己并獲得獎勵，而并非為了獲取知識。這種單一的教學(xué)模式，忽視了幼兒的興趣，也體現(xiàn)不了幼兒學(xué)習(xí)國學(xué)經(jīng)典的真實意義。
1.2缺乏國學(xué)啟蒙環(huán)境的熏陶
當(dāng)前幼兒園的國學(xué)環(huán)境啟蒙大多形式較為復(fù)古。根據(jù)調(diào)查，目前幼兒園進(jìn)行的環(huán)境創(chuàng)設(shè)，大多是形式上的創(chuàng)設(shè)。大多數(shù)幼兒園誤以為將國學(xué)經(jīng)典（如《千字文》《百家姓》《三字經(jīng)》）通篇印在墻面上、將國學(xué)經(jīng)典人物畫像掛在墻上，或者在某一區(qū)域內(nèi)擺放古代學(xué)習(xí)的書桌和古代書本，便是營造了國學(xué)環(huán)境。這些復(fù)古形式的長期使用會使幼兒對國學(xué)失去興趣，產(chǎn)生“抵觸”和“視而不見”的現(xiàn)象。
1.3缺乏科學(xué)系統(tǒng)的國學(xué)教育內(nèi)容
國學(xué)文化包羅萬象。首先，當(dāng)前大部分私立幼兒園對幼兒國學(xué)教育的理解都停留在國學(xué)經(jīng)典典籍這個層面上，將國學(xué)典籍的教學(xué)作為國學(xué)教育的重點，且80%以上的幼兒園都單純地以《弟子規(guī)》和《千字文》背誦作為國學(xué)教育的主要內(nèi)容。其次，幼兒園國學(xué)教育內(nèi)容的選擇忽視了幼兒年齡階段特點和身心發(fā)展水平，教材也不具備層次性。
2幼兒園國學(xué)教育融入人工智能的必要性
時代轉(zhuǎn)型背景下，人工智能與教育領(lǐng)域的深度融合是解決當(dāng)前幼兒國學(xué)教育問題、健康發(fā)展的必經(jīng)之路。當(dāng)前幼兒園亟須建設(shè)國學(xué)特色課程、提高國學(xué)教師素質(zhì)、實現(xiàn)高效的因材施教。
人工智能是一門綜合的交叉學(xué)科，涉及計算機科學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等多個領(lǐng)域。[9]首先，人工智能的新型教育模式能綜合多領(lǐng)域?qū)W科知識，打破單一的教學(xué)方式，創(chuàng)新當(dāng)前幼兒國學(xué)教育。其次，人工智能可以發(fā)揮其智能化、自動化、個性化和協(xié)同的特點，為幼兒園區(qū)域活動提供智能化、自動化的環(huán)境創(chuàng)設(shè)材料。此外，人工智能可以根據(jù)每一位幼兒的特點采用大數(shù)據(jù)分析的方式，分析幼兒認(rèn)知發(fā)展程度，在夯實國學(xué)教育理論的基礎(chǔ)上，根據(jù)幼兒身心發(fā)展規(guī)律循序漸進(jìn)地實施幼兒國學(xué)教育，在真正意義上建設(shè)并發(fā)展幼兒園特色課程。[2]國學(xué)教育師資短缺是阻礙國學(xué)教育發(fā)展的首要因素。教師短缺是一個嚴(yán)重的問題，對教育影響重大。而人工智能能夠獨立扮演教師的角色，且儲備了大量國學(xué)專業(yè)知識。人工智能在以教師的角色進(jìn)入幼兒園師資隊伍的同時，對幼兒教師本身提出了新的要求。人工智能背景下的幼兒教師需要具備更廣泛的知識范圍、更強的綜合素質(zhì)、創(chuàng)新型的思維以及較強的信息技術(shù)應(yīng)用能力。因此，人工智能以其本身的智能化和幼兒教師的專業(yè)化能夠提高幼兒園師資隊伍的整體素質(zhì)。
幼兒園國學(xué)教育融入人工智能，旨在促進(jìn)幼兒國學(xué)個性化教育。在幼兒園國學(xué)教育中引入人工智能，為幼兒活動提供了創(chuàng)新性的玩教具和活動形式。在國學(xué)教育中，兼顧幼兒的特殊性，通過分析不同年齡段的幼兒身體發(fā)育程度、認(rèn)知水平、思維能力、學(xué)習(xí)接受程度，為幼兒制定個性化課程。因此，人工智能技術(shù)與國學(xué)教育融合能兼顧個體的特殊性，能夠高效地做到因材施教。
3幼兒園國學(xué)教育融入人工智能的路徑
幼兒園國學(xué)教育融入人工智能是在遵循幼兒身心發(fā)展規(guī)律的同時，借助人工智能科技優(yōu)勢，實現(xiàn)傳統(tǒng)幼兒國學(xué)教育與人工智能的有機結(jié)合，能夠增強國學(xué)教育的效果。
3.1環(huán)境創(chuàng)設(shè)
人工智能以其不可匹敵的技術(shù)優(yōu)勢，創(chuàng)設(shè)全新的學(xué)校環(huán)境特征[3]。國學(xué)環(huán)境創(chuàng)設(shè)融入人工智能是促進(jìn)國學(xué)教育開展的重要路徑。在傳統(tǒng)環(huán)境靜態(tài)創(chuàng)設(shè)的基礎(chǔ)上，安置多媒體一體機來創(chuàng)設(shè)動態(tài)多變的主題墻，播放國學(xué)經(jīng)典動畫、歌曲、故事，展示栩栩如生的動態(tài)人物造型，呈現(xiàn)豐富多樣的色彩，使幼兒園的墻面設(shè)計能夠有效地將動態(tài)和靜態(tài)相結(jié)合。除了提供動態(tài)國學(xué)經(jīng)典文化元素之外，還可以利用人工智能篩選不同年齡段的國學(xué)知識展現(xiàn)給幼兒，創(chuàng)設(shè)符合幼兒年齡特點的主題墻。天花板是傳統(tǒng)環(huán)境創(chuàng)設(shè)易忽略的一步。吊飾是懸掛于天花板的裝飾，它能夠為幼兒園內(nèi)公共環(huán)境增添動感和立體感?？梢岳萌斯ぶ悄軐鴮W(xué)經(jīng)典文化中的人物形象（孔融、孟子、孔子）、書法作品、傳世經(jīng)典國畫、經(jīng)典國學(xué)典籍（《三字經(jīng)》《千字文》）等投影展示到天花板上。同時，在圖書角安置人工智能設(shè)備，將傳統(tǒng)紙質(zhì)書籍與有聲讀物有機結(jié)合，打造人工智能讀書角。書架旁邊則可以布置以國學(xué)經(jīng)典文化為主元素的周邊，力圖將智能元素與傳統(tǒng)文化元素相結(jié)合進(jìn)行環(huán)境創(chuàng)設(shè)。
3.2人工智能教學(xué)系統(tǒng)
人工智能教育系統(tǒng)的融入促進(jìn)了“有形”教師與“隱形”教師的有效結(jié)合，發(fā)揮了國學(xué)教育的巨大效力。首先，智能多媒體一體機是較為普遍的一種人工智能系統(tǒng)。在組織國學(xué)經(jīng)典教育過程中利用其人工智能計算的個性特點，選擇出適合各個年齡階段兒童的國學(xué)經(jīng)典知識。以小班為例，人工智能設(shè)備篩選出適合小班幼兒觀看的圖片、國學(xué)律動、順口溜、兒童化故事等，并以動態(tài)方式展現(xiàn)給幼兒。同時，教師要對多媒體設(shè)備進(jìn)行有效操作、關(guān)注幼兒的身心狀態(tài)。其次，人工智能機器人基本可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)教師進(jìn)行“教學(xué)自動化設(shè)計”，減輕教師負(fù)擔(dān)。機器人能為幼兒營造出一種“混合現(xiàn)實”的環(huán)境，讓幼兒更好地參與到故事表達(dá)中，機器人作為活動組織者，替代了教師在活動組織中的主導(dǎo)角色，自行設(shè)計活動流程，引導(dǎo)幼兒自主探索學(xué)習(xí)。此外，遠(yuǎn)程教學(xué)是基于人工智能的教育交流平臺。[4]幼兒園建立遠(yuǎn)程教學(xué)，以線上互動的方式，將幼兒國學(xué)教育專家與幼兒園的孩子聯(lián)系起來，實現(xiàn)專家與孩子的線上國學(xué)交流和互動，以便對幼兒進(jìn)行更專業(yè)、更科學(xué)的國學(xué)教育指導(dǎo)。
3.3智能化、自動化的國學(xué)區(qū)域活動
區(qū)域活動，是指教師根據(jù)教育目標(biāo)，為幼兒提供一定的活動空間和活動材料，幼兒在豐富的環(huán)境中進(jìn)行自主、自由的探索性活動和個性化學(xué)習(xí)。幼兒國學(xué)區(qū)域活動的智能化能促進(jìn)幼兒園學(xué)知識的有效獲得。
3.3.1智能化材料
人工智能的發(fā)展帶來智能化的益智玩教具，智能機器人尤為突出。首先，在國學(xué)區(qū)域活動中投放智能化的玩教具，能夠?qū)崿F(xiàn)區(qū)域活動智能化。以國學(xué)藝術(shù)活動“智能機器人與幼兒園皮影戲剪紙活動的融合”為例。在幼兒美工區(qū)進(jìn)行活動前，人工智能機器人獨自操作皮影戲，并展示給幼兒，啟發(fā)幼兒如何做皮影戲剪紙。隨后，機器人可以扮演活動組織者，引導(dǎo)幼兒逐步完成皮影剪紙。其次，國學(xué)的益智玩教具還包括國學(xué)經(jīng)典有聲讀物、國學(xué)趣味創(chuàng)意觸感玩具書、智能優(yōu)秀傳統(tǒng)人物模型、智能傳統(tǒng)習(xí)俗文物模型等。這些智能化材料的投入將大大提升區(qū)域活動的智能化和自主性。
3.3.2自主化學(xué)習(xí)
人工智能教學(xué)系統(tǒng)或者人工智能機器人以教師身份介入國學(xué)區(qū)域活動，代替?zhèn)鹘y(tǒng)教師引領(lǐng)幼兒在區(qū)域內(nèi)自主進(jìn)行國學(xué)知識探索、學(xué)習(xí)。以國學(xué)語文活動《三字經(jīng)》為例，機器人講故事、與幼兒進(jìn)行國學(xué)知識交流對話，帶領(lǐng)幼兒唱讀《三字經(jīng)》，使幼兒自主理解三字經(jīng)的含義，并模仿、學(xué)習(xí)三字經(jīng)中的優(yōu)良習(xí)慣。當(dāng)然，幼兒教師并不能完全退出區(qū)域活動，教師要選擇恰當(dāng)?shù)慕槿敕绞?。教師在幼兒開展區(qū)域活動中要時常觀察幼兒，在他們遇到困難、秩序混亂以及幼兒身心安全受到威脅時，教師要及時介入，保證幼兒的自主化學(xué)習(xí)順利開展。
第4篇：人工智能課程評價范文
摘要：本文從計算機學(xué)科本科的教學(xué)理念出發(fā)，提出了從計算機學(xué)科分支的角度認(rèn)知人工智能，組織并實施教學(xué)的方法。
關(guān)鍵詞：人工智能；綜合學(xué)科；計算機學(xué)科分支
中圖分類號：G642
文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B
1引言
目前國內(nèi)流行的人工智能教材都是把人工智能學(xué)科作為由計算機科學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、控制論、信息論、語言學(xué)等多種學(xué)科相互滲透的綜合學(xué)科加以介紹。這些教材核心內(nèi)容雖然相同，但作者編寫教材的思路卻有不同，有些教材以智能體(agent)的觀點論述，還有一些教材以應(yīng)用為目的來論述。這些教材對于各相關(guān)領(lǐng)域從事人工智能科研與工程的技術(shù)人員來說，是比較適宜的。但對于我國高等院校計算機專業(yè)的本科學(xué)生來講，卻存在一些問題。不僅是由于在一門課程中涉及眾多學(xué)科的知識，使學(xué)生難以接受，而且講授的角度不能與前期所學(xué)知識緊密配合，也增加了學(xué)習(xí)的困難。
人工智能是由多種學(xué)科相互滲透的綜合學(xué)科，但它是明確屬于計算機科學(xué)分支的學(xué)科。這是因為從功能上和方法上人工智能與計算機學(xué)科是一致的。實際上，人工智能不僅使用了許多其他計算機學(xué)科分支的技術(shù)，而且在發(fā)展過程中，也開拓了許多新的方法和技術(shù)，充實了計算機學(xué)科。若按計算機處理的對象來區(qū)分計算機應(yīng)用的話，則可分為三個部分：數(shù)值計算、數(shù)據(jù)處理與知識處理，人工智能就對應(yīng)知識處理工作。
對于我國高等院校計算機學(xué)科的本科教學(xué)來講，人工智能課程的課時一般只有40課時左右。以什么角度組織教材內(nèi)容，提高教學(xué)效果，使學(xué)生較容易地理解和掌握人工智能的原理與技術(shù)呢？通過多年的人工智能教學(xué)實踐，我們逐漸總結(jié)出了進(jìn)行人工智能教學(xué)的方法：既從計算機學(xué)科本科的教學(xué)理念出發(fā)，考慮人工智能這門學(xué)科的特點，以作為計算機學(xué)科的一門分支的角度認(rèn)知人工智能，組織教材的知識架構(gòu)并進(jìn)行教學(xué)。用計算機學(xué)科的觀點分析人工智能的基本原理與方法時，重點強調(diào)的是這些基本原理與方法與其他的計算機分支的共同點和不同點。共同點是強調(diào)計算機學(xué)科的本質(zhì)，不同點是強調(diào)人工智能的本質(zhì)。
2計算機學(xué)科本科的教學(xué)理念
計算機學(xué)科本科的教學(xué)理念可以歸結(jié)為：傳授知識、提高能力、培養(yǎng)素質(zhì)(包括專業(yè)素質(zhì)與品格素質(zhì)，專業(yè)課以專業(yè)素質(zhì)為主)。其中，原來作為教育核心的知識現(xiàn)被看成是教育的基礎(chǔ)，即把知識作為載體，用來實現(xiàn)能力的提高，在潛移默化中實施素質(zhì)教育。高等院校對學(xué)生能力的培養(yǎng)主要包括：學(xué)習(xí)能力、分析問題與解決問題的能力以及創(chuàng)新能力。對于本科學(xué)生，重在學(xué)習(xí)能力與分析問題與解決問題的能力，對創(chuàng)新只是培養(yǎng)興趣。素質(zhì)是知識和能力的升華，計算機專業(yè)素質(zhì)顯示的是這一領(lǐng)域的水平，素質(zhì)水平的提升也將通過知識的增多和能力的增加體現(xiàn)出來。
3以計算機分支的角度認(rèn)知人工智能
什么是人工智能？目前人們普遍接受的定義是：用機器來模擬人的智能，也就是用計算機來模擬人的智能。若以計算機分支的角度也就是用計算機學(xué)科的觀點看待人工智能，我們需從兩個方面加以說明。
首先，從計算機的能力，也就是它能做什么講起。用計算機解決某種問題，需要有三個基本的條件：第一，必須把問題形式化。第二，問題是可計算的，就要有算法。第三，問題要有合理的復(fù)雜度。人的智能所能解決的問題往往不能滿足這三個條件。因此，人工智能就是對于不能滿足這些條件的問題，通過使用它的技術(shù)和方法，使問題滿足這三個條件，由計算機去解決問題。比如，一般來講不可能將自然語言全部形式化，但人工智能使用一階謂詞邏輯表示自然語言的部分句子，并用算法進(jìn)行推理，解決一定范圍的問題。另外，使用啟發(fā)式搜索可降低問題的復(fù)雜度，使問題在可能的范圍內(nèi)得到解決。
其次，從計算機的核心技術(shù)加以闡述。用計算機解決問題是靠程序?qū)崿F(xiàn)的，程序是什么？一本經(jīng)典的計算機教科書的名字“算法+數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)=程序”給出了解釋，這說明在計算機學(xué)科中算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的核心地位，一般的計算機程序也確實可分成這兩個部分。而作為典型的人工智能程序可分成三個部分，控制部分(推理機)、規(guī)則庫和數(shù)據(jù)庫。其中，控制部分和規(guī)則庫對應(yīng)于算法，數(shù)據(jù)庫對應(yīng)于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。實際上，控制部分由搜索策略和推理機制組成，規(guī)則庫是將一般計算機程序的算法中的與實際問題有關(guān)的知識抽出來單獨組成。而數(shù)據(jù)庫往往用來存放一些基本的事實和一些中間的結(jié)果，也常常采用知識表示的方法，因此，人們也經(jīng)常把規(guī)則庫和數(shù)據(jù)庫合稱為知識庫。在人工智能程序中與算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對應(yīng)的正是人工智能的兩大核心：搜索和知識表示(包括推理)。
4以計算機分支的角度組織并實施教學(xué)
人工智能為了模擬人的智能，處理的對象是知識，知識處理則需采用知識表示。又由于往往沒有確定的算法，只能使用搜索。本文的觀點是人工智能課程的教學(xué)內(nèi)容應(yīng)以知識為主線，以知識表示和搜索為基石進(jìn)行組織。
首先，教學(xué)的第一個核心是知識表示。知識表示就是研究用計算機來表示知識的方法，這些方法需滿足兩個條件：除了計算機可接受這個條件以外還要能刻畫智能行為。這是與一般的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同的地方。什么方法適合呢？由此引出了邏輯表示方法。
形式邏輯是關(guān)于思維的形式和規(guī)律的科學(xué)，數(shù)理邏輯從邏輯上講是現(xiàn)代的形式邏輯，是用符號和數(shù)學(xué)的方法來研究推理規(guī)律的學(xué)科。數(shù)理邏輯一般是指命題邏輯和一階謂詞邏輯。一階謂詞邏輯比命題邏輯表達(dá)能力強，邏輯的表達(dá)方式與人類的自然語言接近，因此，用一階謂詞邏輯作為知識表示工具容易被人接受。不僅如此，由一階謂詞邏輯表示已知條件和所要證明的定理，使用歸結(jié)原理則可建立計算機程序?qū)崿F(xiàn)自動定理證明(半可判定算法)。這一過程是在Herbrand定理的基礎(chǔ)上得以成立的。由于人工智能中的許多問題都可以化成類似于定理證明的問題，因此可以把與Herbrand定理有關(guān)的一系列工作看成是表示和推理的理論基礎(chǔ)。評價知識表示方法的性能，即要考察表示能力，又要考慮是否有效地支持知識的推理。顯然，具有充分的表示能力又有堅實的理論基礎(chǔ)的表示方法是最使人放心的，一階謂詞邏輯恰好滿足這一條件。
在這一部分的講授中，將通過一系列的演變過程，展現(xiàn)出如何將一組謂詞公式轉(zhuǎn)換成子句的集合，又如何通過使用置換與合一的手段，達(dá)到可以應(yīng)用歸結(jié)推理規(guī)則，而最終得到證明的目的，而這一切又都是在有嚴(yán)格的定理保證之下完成的。這些內(nèi)容的講授，對于培養(yǎng)學(xué)生嚴(yán)緊的邏輯思維能力是一個極好的實例。
邏輯表示與歸結(jié)推理方法是知識表示的基礎(chǔ)部分，用來說明人工智能系統(tǒng)進(jìn)行推理的原理。而作為真正最實用的產(chǎn)生式表示法將通過Horn子句的正向推理和反向推理過程引入，產(chǎn)生式表示法中的帶與不帶變量的正、反向推理相當(dāng)于命題邏輯和一階謂詞邏輯層面的Horn子句的正、反向推理。作為結(jié)構(gòu)化表示的語義網(wǎng)絡(luò)和框架表示法也以一階謂詞邏輯為基礎(chǔ)，它們均可轉(zhuǎn)變成為等價的一階謂詞邏輯的表示形式。
在教學(xué)中，關(guān)于其他知識表示方面的內(nèi)容，比如：產(chǎn)生式規(guī)則、語義網(wǎng)絡(luò)、框架，都以一階謂詞邏輯為基礎(chǔ)給以說明。關(guān)于產(chǎn)生式表示法在人工智能的心理學(xué)認(rèn)知體系結(jié)構(gòu)中，被看成是人的思維中因果關(guān)系的一種反映，而在本文中則看成是一種類似于Horn子句形式的一種表示。在講授時將這些內(nèi)容作為一個整體，說明原理與實用方法之間的關(guān)系，根據(jù)實際問題的需要，可以降低表示的能力。而另一方面，為了解決實際問題，可以擴充表示的能力。
一階謂詞邏輯表示的能力雖然在通用的表示法中是最強的，但是知識與客觀真理不同，它總是局部的、片面的或表面的，這在常識中尤為明顯。在解題過程中還會不斷地更新，知識表示要適應(yīng)這個特點，采用經(jīng)典的一階謂詞邏輯表達(dá)有困難，這就需要用非單調(diào)邏輯來表達(dá)。另一方面，在人工智能處理的信息和知識中，存在大量的不準(zhǔn)確、不完全、不一致的地方，這又需要研究關(guān)于不確定性知識的表示和推理的研究。實際上，非單調(diào)邏輯和不確定性推理部分在教學(xué)中將作為知識表示的擴展加以介紹。機器學(xué)習(xí)作為人工智能的重要組成部分，它的主要方法都是基于歸納推理，也可以看成是非經(jīng)典邏輯的應(yīng)用。
人工智能教學(xué)的另一個核心是搜索問題。一般來講，用計算機求解問題，就是用已知的知識，對于給定的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，期望得到解答，其解法則由某種程序來表述。其他的計算機分支處理的問題，往往知識比較充分，例如多數(shù)的科學(xué)計算問題，就可以在看到數(shù)據(jù)以前根據(jù)知識寫出程序，這個程序?qū)τ谝磺袛?shù)據(jù)都是適用的。而人工智能處理的問題知識不夠充分，或程序太復(fù)雜，此時可以寫出一個元程序，對于給定的數(shù)據(jù)，它根據(jù)知識，做出一個程序?qū)ｉT加工這些給定的數(shù)據(jù)。這時，這個元程序可以通用于一大類知識，通常并不包含領(lǐng)域知識的具體細(xì)節(jié)，因此，對于這個元程序的研究就脫離了問題的具體領(lǐng)域，成為人工智能內(nèi)部的課題，這正是搜索。
在教學(xué)中，通過掌握知識的多少來講授各種不同的搜索。搜索是由于知識不足而產(chǎn)生的，同時搜索與知識是相輔相成的。當(dāng)知識較多時，搜索的工作量不多，可使用一些盲目的搜索策略。當(dāng)知識較少時，搜索的工作量較大，則需使用一些啟發(fā)式的搜索策略。啟發(fā)式搜索是搜索方法中需重點說明的，它起到了降低被求解問題復(fù)雜度，提高搜索效率的作用，但太強的啟發(fā)信息，往往找不到最佳解。如何能減少搜索范圍，提高搜索效率，而且還保證找到最佳解，這成為搜索方法應(yīng)明確的問題。A*算法是N.J.Nilsson在20世紀(jì)70年代初的研究成果，他解決了這個問題，證明了A*算法的可采納性。類似于定理證明，在教學(xué)時也將A*算法及其有關(guān)證明看成是搜索方法的理論基礎(chǔ)加以介紹。
在搜索部分的教學(xué)中，除了把A*算法及其有關(guān)證明作為重點，當(dāng)作是搜索方法的理論基礎(chǔ)來講解以外，還要給出若干搜索算法。一方面，這些算法說明了各種搜索的方法，另一方面，在這些算法中經(jīng)常有一些算法細(xì)節(jié)抽象的技巧，對這些內(nèi)容的細(xì)致分析，將會逐漸提高學(xué)生抽象思維的能力。
在實際的知識庫系統(tǒng)中，回溯和與或樹的搜索算法應(yīng)用較多。而當(dāng)問題的有關(guān)知識較少，規(guī)模大到一定程度之后，往往采用引進(jìn)了隨機因素的搜索算法，比如：模擬退火算法、遺傳算法等。現(xiàn)在，這些算法一般稱為高級搜索，教學(xué)時作為搜索的擴展來講授。
人工智能技術(shù)方面的研究往往涉及各應(yīng)用領(lǐng)域的課題。反映到教學(xué)中，就是人工智能的各個分支的介紹，這包括知識庫系統(tǒng)、自然語言理解、規(guī)劃、機器人等。
總之，教學(xué)內(nèi)容可分成兩個部分，第一部分是基礎(chǔ)理論和基本方法，包括：邏輯表示與歸結(jié)推理方法、搜索原理，知識表示(包括產(chǎn)生式系統(tǒng)、語義網(wǎng)絡(luò)、框架)、推理(包括不確定性推理、非單調(diào)推理)、機器學(xué)習(xí)。第二部分是實用技術(shù)，包括知識庫系統(tǒng)、高級搜索、自然語言理解。
5結(jié)束語
經(jīng)過長期的人工智能教學(xué)實踐，筆者逐漸形成了以計算機學(xué)科分支的角度來講授人工智能課程的思路。從學(xué)生的接受、理解和掌握人工智能的基本原理與技術(shù)方面來看，有較好的效果。但如何把計算機學(xué)科和其他人工智能所涉及的領(lǐng)域更完美地結(jié)合起來，較好地在教學(xué)效果與寬廣的知識面之間找到平衡點，還需今后進(jìn)一步的研究與探索。
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第5篇：人工智能課程評價范文
關(guān)鍵詞：無人機系統(tǒng)；智能決策；自主控制；智能體系；任務(wù)規(guī)劃；課程設(shè)計
0引言
無人機具有較強的機動性和較好的可操控性，能輔助人類在惡劣和危險的環(huán)境中執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)。近年來，無人機系統(tǒng)迅速發(fā)展并廣泛應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測、災(zāi)難搜救、反恐偵察等眾多領(lǐng)域。無人機系統(tǒng)研究的一個關(guān)鍵問題是如何發(fā)展高度智能化的軟件系統(tǒng)，提高無人機在動態(tài)復(fù)雜環(huán)境中自主決策的能力。目前，眾多高校開設(shè)的無人機專業(yè)課程主要研究無人機的硬件平臺、通信與測控、指揮控制、綜合保障和實踐等方面，然而對于無人機系統(tǒng)的智能決策問題研究尚不深入。
1無人機系統(tǒng)決策的內(nèi)涵
1.1無人機自主控制系統(tǒng)概述
無人機自主控制系統(tǒng)是無人機實現(xiàn)自主飛行管理與自主任務(wù)管理的機載系統(tǒng)，如圖1所示，它涵蓋了機器人“觀測一判斷一決策一行動（observer-orient-decision-action，OODA）”的各個環(huán)節(jié)。
無人機自主控制能力是衡量無人機智能自主水平的一項重要能力。表1基于OODA分別對無人機自主控制能力進(jìn)行了描述，其中，“判斷”與“決策”部分評價的是無人機對戰(zhàn)場態(tài)勢的評估能力和對任務(wù)或行為的決策與規(guī)劃能力，是衡量無人機自主決策能力的最重要指標(biāo)，也是無人機決策課程設(shè)計與實踐的核心。
1.2無人機自主決策子系統(tǒng)概述
自主決策模塊位于智能無人機系統(tǒng)的頂層，它如同人類神經(jīng)系統(tǒng)執(zhí)行決策行為，產(chǎn)生計劃并處理不確定性。自主決策模塊主要包括頂層任務(wù)決策、頂層任務(wù)規(guī)劃、底層行為決策和底層路徑規(guī)劃。頂層任務(wù)決策用于任務(wù)策略的在線生成；頂層任務(wù)規(guī)劃用于任務(wù)計劃的在線制定；底層行為決策用于運動行為的在線序貫決策；底層路徑規(guī)劃用于導(dǎo)航計劃的在線生成，這些內(nèi)容的教學(xué)與實踐將貫穿課程的教學(xué)與實踐過程。
2人工智能在無人機系統(tǒng)決策中的發(fā)展以及作用與地位
人工智能從孕育之初到現(xiàn)在，經(jīng)歷了“三起兩落”，如圖2所示。人工智能的發(fā)展也不斷促進(jìn)無人機自主決策能力的發(fā)展，甚至可以說，人工智能的發(fā)展決定無人機自主決策水平的高低。早期，無人機決策大多依托產(chǎn)生式規(guī)則或謂詞邏輯技術(shù)，主要針對確定決策；20世紀(jì)六七十年代，知識表達(dá)引入到有人機輔助決策支持系統(tǒng)的設(shè)計與研發(fā)中，也逐步遷移到無人機智能自主系統(tǒng)中；隨著概率統(tǒng)計的引入，基于貝葉斯的不確定推理決策方法得到大力發(fā)展；專家系統(tǒng)依據(jù)專家經(jīng)驗生成策略，用于解決離散事件不確定性，形成了一系列無人機智能自主決策成功案例；近年來，機器學(xué)習(xí)、多智能體理論的熱潮將無人機智能水平推到了一個前所未有的高度，使無人機具備知識沉淀、知識挖掘、智能發(fā)育的能力，并將單無人機執(zhí)行ISR任務(wù)拓展到多無人機協(xié)同遂行多任務(wù)領(lǐng)域。無論經(jīng)典人工智能方法還是人工智能新思路，都是無人機智能自主決策的重要基礎(chǔ)，在無人機系統(tǒng)智能決策課程教學(xué)與實踐中具有舉足輕重的地位。
3無人機智能決策課程教學(xué)總體設(shè)計
國防科技大學(xué)依托控制學(xué)科和儀器學(xué)科在自動化專業(yè)試辦開設(shè)了“無人機工程”專業(yè)方向，培養(yǎng)掌握無人機工程相關(guān)領(lǐng)域基礎(chǔ)理論和基本知識的學(xué)員，使其具有從事無人機系統(tǒng)及相關(guān)裝備的分析、設(shè)計、研制、維護(hù)和管理等方面的實際工作能力和初步科學(xué)研究能力。
3.1教學(xué)目的與課程設(shè)計總體思路
設(shè)置無人機智能決策課程的目的是使本專業(yè)學(xué)生快速了解無人機決策系統(tǒng)組成、熟悉決策系統(tǒng)工作原理、掌握決策理論與實現(xiàn)方法。課程設(shè)計的總體思路是設(shè)置課堂教學(xué)和動手實踐兩個主要環(huán)節(jié)，課堂教學(xué)環(huán)節(jié)主要通過教師講授的方式，基于無人機自主控制系統(tǒng)組織結(jié)構(gòu)，介紹無人機決策系統(tǒng)的基本概念；實踐環(huán)節(jié)則是在學(xué)生已經(jīng)掌握智能決策算法基本原理和流程的基礎(chǔ)之上，讓學(xué)生參與到?jīng)Q策系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)中來。
3.2課程教學(xué)主要內(nèi)容
無人機智能決策是課程教學(xué)的核心內(nèi)容，主要覆蓋貝葉斯推理理論、最優(yōu)化理論、智能搜索等基本決策理論和方法，主要講解如何將其運用于無人機智能感知、任務(wù)規(guī)劃的建模和優(yōu)化方法，比如基于貝葉斯的不確定推理、基于啟發(fā)式人工智能搜索算法的路徑規(guī)劃等。內(nèi)容安排包括問題描述、基本原理、算法過程、輸入輸出設(shè)計、結(jié)果分析等；人機智能融合決策是課程的拓展部分，主要涵蓋人機智能融合原理、腦機接口原理、融合決策機制等理論和方法，主要講解如何將其運用于人在回路輔助的無人機智能自主決策、混合主動規(guī)劃的接口設(shè)計與融合決策方法，比如基于腦機接口的人機智能融合決策、混合主動任務(wù)規(guī)劃等；拓展內(nèi)容安排包括資料查新、接口設(shè)計、融合機制設(shè)計、融合算法實現(xiàn)、結(jié)果分析等。
4無人機智能決策教學(xué)實踐環(huán)節(jié)設(shè)計
4.1課程實踐環(huán)節(jié)的必要性
4.1.1無人機系統(tǒng)智能決策課程對實踐的需求
實踐教學(xué)是高等學(xué)校教育非常重要的教學(xué)環(huán)節(jié)，是提高人才分析問題與解決問題的重要途徑。無人機系統(tǒng)智能決策是一門實踐性很強的課程，一是由于無人機系統(tǒng)是一門交叉性的學(xué)科，主要涉及空氣動力學(xué)、無人機平臺設(shè)計與制造、圖像處理與智能感知、導(dǎo)航系統(tǒng)原理、無人機飛行控制、人工智能、機器學(xué)習(xí)、任務(wù)規(guī)劃與分配、無人機系統(tǒng)體系保障技術(shù)等許多學(xué)科，所以該學(xué)科具有知識點多、涉及面廣、理論性強，需要學(xué)生具備較好的邏輯思維能力和數(shù)理基礎(chǔ)等特點，因此，必須通過實踐才能加深對無人機系統(tǒng)知識的理解；二是智能決策技術(shù)不斷走向?qū)嵱茫?0世紀(jì)80年代隨著人工智能基礎(chǔ)科學(xué)的研究，智能決策作為一門新興學(xué)科出現(xiàn)在國際科學(xué)舞臺上，智能決策技術(shù)早期以研究經(jīng)典的智力游戲問題和仿真實驗來證明理論等為主流，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和國際信息化進(jìn)程的提高，智能系統(tǒng)和智能計算等也逐漸成為學(xué)者們的研究熱點。從加強學(xué)生的實踐能力出發(fā)，考慮到課程的建設(shè)需要，需要加強無人機系統(tǒng)智能決策課程的實踐教學(xué)內(nèi)容。
4.1.2無人機系統(tǒng)智能決策課程對實踐的要求
根據(jù)智能決策的特點，進(jìn)行實踐教學(xué)需要達(dá)到以下幾個目的：一是加強學(xué)生對基礎(chǔ)知識的理解，對智能決策基本方法的掌握；二是加強學(xué)生將智能決策知識與方法用于解決實際問題的能力；三是增強學(xué)生對智能決策研究領(lǐng)域的興趣，培養(yǎng)更多的專業(yè)人才。
智能決策的實踐教學(xué)工作必須以高質(zhì)量的科研內(nèi)容為基礎(chǔ)。通過瞄準(zhǔn)國際前沿、集成創(chuàng)新和引進(jìn)消化吸收、提升原始創(chuàng)新以及再創(chuàng)新能力，從而建設(shè)創(chuàng)新平臺和創(chuàng)新團隊，以高水平科學(xué)研究支撐高質(zhì)量的高等教育。此外，智能決策的實踐教學(xué)還要考慮因材施教，驗證關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。目前學(xué)生的學(xué)習(xí)任務(wù)較重且水平參差不齊，在設(shè)計實踐環(huán)節(jié)時，要把握如何能在較短的時間內(nèi)讓學(xué)生得到最大程度的能力鍛煉。在這種情況下，教師必須進(jìn)行充分的準(zhǔn)備，事先搭好通用的硬件平臺和軟件框架，以減輕學(xué)生不必要的負(fù)擔(dān)，營造良好的氛圍，將學(xué)生的主要精力集中在創(chuàng)新實踐上，這樣才能提高實踐教學(xué)的效率。因此，課程借鑒了無人機領(lǐng)域最具影響力的國際微小型飛行器賽會（IMAV）的比賽規(guī)則，結(jié)合智能決策的研究熱點和當(dāng)前承擔(dān)的學(xué)術(shù)科研任務(wù)，引入無人機競賽作為智能決策教學(xué)實踐的平臺。
4.2基于無人機系統(tǒng)智能決策的課程實踐方案
在智能決策課程開始之際，教師向?qū)W生明確課程實踐方案，即通過無人機競賽的形式考核學(xué)生解決實際問題的能力。通過舉辦無人機競賽，可以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情和創(chuàng)新動力，達(dá)到寓教于樂的目的。學(xué)生帶著思考主動學(xué)習(xí)理論知識，而不是為了應(yīng)付考試被動學(xué)習(xí)；教師應(yīng)當(dāng)按照學(xué)生的綜合能力合理組隊，從而達(dá)到能力互補和團隊協(xié)作。
無人機競賽面向本校無人機工程專業(yè)方向的本科生，根據(jù)智能決策課程的需要，共設(shè)置3個科目。
第一個科目是自穩(wěn)飛行，無人機需在3分鐘內(nèi)完成從出發(fā)點到指定目標(biāo)點的飛行，要求單次滯空時間不少于30秒；本科目考查的是學(xué)生對無人機自主飛控基礎(chǔ)知識的掌握。第二個科目是避障偵察，無人機需以盡可能快的速度穿越一排障礙門，并識別地面上的物品；障礙門的可通行區(qū)域各不相同，無人機需通過機載單目相機識別可通行區(qū)域，并自主規(guī)劃路徑；本科目考查的是學(xué)生對智能識別和任務(wù)規(guī)劃基礎(chǔ)知識的掌握。第三個科目是特級飛行，包括手拋無人機平穩(wěn)飛行、8字飛行、伴隨飛行等；本科目考查的是學(xué)生的創(chuàng)造力。比賽采用百分制，3個科目按照難度系數(shù)和重要程度評分占比分別為30%、50%和20%。
如圖3所示，課題組提供比賽使用的無人機硬件和飛控軟件平臺并指導(dǎo)學(xué)生拼裝無人機及使用軟件。學(xué)生需在課程學(xué)習(xí)的過程中制定智能決策的算法設(shè)計及代碼實現(xiàn)計劃，并嚴(yán)格按照時間節(jié)點實現(xiàn)目標(biāo)；每個小組的成員必須說明自己在團隊中的貢獻(xiàn)，從而作為教師打分的依據(jù)。
第6篇：人工智能課程評價范文
關(guān)鍵詞：智能機器人；外科學(xué)；專業(yè)學(xué)位研究生
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）通過計算機技術(shù)來模擬人類的智能，是一門多學(xué)科、多領(lǐng)域交叉的前沿學(xué)科[1]。AI的快速發(fā)展，促使“AI+教育”模式席卷整個教育行業(yè)，能夠在一定程度上緩解教育行業(yè)持續(xù)增長的個性化需求與日益稀缺的師資之間的矛盾，從而成為教育改革的熱門和前沿[2]。當(dāng)前在臨床教學(xué)過程中，醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生面臨跨學(xué)科知識面狹窄和臨床能力不足、本學(xué)科疾病相關(guān)基礎(chǔ)知識匱乏和遺忘、缺乏橫向和縱向的整合式醫(yī)學(xué)知識回顧與臨床思維訓(xùn)練等一系列突出問題[3]。而智能機器人作為“AI+教育”的一種形式，集多學(xué)科知識庫、虛擬檢查和操作、病例資料庫、課程中心、個性化考核等智能模塊于一體[4]，在專業(yè)學(xué)位碩士研究生臨床教學(xué)中具有巨大潛力。我們將智能機器人應(yīng)用于外科學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生臨床能力培養(yǎng)中，取得了較好的教學(xué)效果，現(xiàn)報告如下。
1對象和方法
1.1對象
2019年2月至2020年1月，選取重慶醫(yī)科大學(xué)第一臨床學(xué)院在骨科進(jìn)行臨床實踐的2017級、2018級外科學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生共82名作為研究對象，其中男生65名，女生17名，年齡23~30歲，平均（25.20±1.24）歲，所有研究對象均知情同意。
1.2方法
本研究采用試驗對照方法。利用骨科兩個獨立樓層的病區(qū)作為便利條件，按照隨機原則以每病區(qū)41人分入骨科兩個病區(qū)。一個病區(qū)配置智能機器人輔助臨床教學(xué)，作為試驗組，男生34人，女生7人，年齡23~30歲，平均（25.05±1.11）歲；另一病區(qū)未配置智能機器人，進(jìn)行傳統(tǒng)臨床教學(xué)，作為對照組，男生33人，女生8人，年齡23~30歲，平均（25.37±1.36）歲。入科前統(tǒng)一進(jìn)行理論知識考試，所有學(xué)生使用同一套試卷。兩組基線資料如年齡、性別及入科前理論考試成績比較均無顯著性差異（P＞0.05）。
1.3教學(xué)實施
兩組均按照國家《住院醫(yī)師規(guī)范化培訓(xùn)內(nèi)容與標(biāo)準(zhǔn)（試行）》[5]進(jìn)行培訓(xùn)，以住院醫(yī)師負(fù)責(zé)制參加臨床醫(yī)療工作，臨床技能操作基本訓(xùn)練要求按統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，定期以小講座、疑難病例討論形式學(xué)習(xí)相關(guān)專業(yè)理論知識。每位學(xué)生均固定醫(yī)療組，并指定一名帶教教師，均為本科室取得中級職稱3年以上的醫(yī)師。臨床實踐時長均為24周。1.3.1試驗組教學(xué)實施整體上按照帶教教師為主、智能機器人為輔的教學(xué)模式，將智能機器人應(yīng)用于研究生臨床醫(yī)療實踐活動中，包括參與入科教育、崗前培訓(xùn)、小講座、疑難病例討論、跟隨查房等。（1）移動數(shù)據(jù)終端功能：通過先期導(dǎo)入骨科教學(xué)大綱、骨科學(xué)專著、運動系統(tǒng)教學(xué)PPT、影像學(xué)資料、解剖資料、病理資料、教學(xué)視頻，建立智能機器人教學(xué)多學(xué)科數(shù)據(jù)庫。學(xué)生可利用智能機器人這一移動數(shù)據(jù)終端，隨時通過輸入和語音對話功能查詢、獲取相關(guān)知識，及時解決臨床活動中遇到的部分問題。（2）人工智能化輔助教育：依靠人工智能的自適應(yīng)學(xué)習(xí)功能，智能機器人可在與學(xué)生不斷的交互中了解其學(xué)習(xí)短板，不斷更新臨床指南、專家共識等臨床研究進(jìn)展，實現(xiàn)教學(xué)數(shù)據(jù)庫的持續(xù)更新。臨床教學(xué)過程中，帶教教師在講解典型疾病、分析疑難病例和操作指導(dǎo)時，智能機器人可以就云數(shù)據(jù)庫相關(guān)資料及網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行系統(tǒng)檢索，快速整合相關(guān)圖片、視頻等資料，配以語音解讀及即時問答，實現(xiàn)即時教學(xué)基本理論鞏固和教學(xué)深度及廣度的拓展。此外，根據(jù)對知識的掌握程度，智能機器人可為不同學(xué)生制訂個性化學(xué)習(xí)計劃。（3）考核功能：通過實時提問、課后問卷調(diào)查等形式對學(xué)生進(jìn)行反饋式考核，通過下一次學(xué)習(xí)提醒或再考核，不斷促進(jìn)學(xué)生鞏固所學(xué)知識，以考助練，以練代考，練考一體。1.3.2對照組教學(xué)實施采用傳統(tǒng)臨床教學(xué)法，學(xué)生跟隨帶教教師參與床旁示教式臨床實踐，同時參加入科教育、崗前培訓(xùn)、小講座、疑難病例討論等教學(xué)活動。
1.4教學(xué)效果評價
1.4.1理論知識考試24周的臨床實踐結(jié)束后進(jìn)行理論知識考試。試題命題與組卷由兩名具有副高級職稱、未承擔(dān)帶教任務(wù)的教師負(fù)責(zé)。所有學(xué)生使用同一套試題，均為選擇題，題量100題，總分100分，考核方式為機考，每位學(xué)員的題目順序由電腦隨機抽取，在相同時間閉卷完成考試。1.4.2問卷調(diào)查調(diào)查問卷為自行設(shè)計，經(jīng)過本專業(yè)基地3位高級職稱專家審核。包括5個問題，設(shè)置贊同、中立和不贊同3個選項。問卷調(diào)查由住培教學(xué)秘書負(fù)責(zé)，于出科理論考核后現(xiàn)場發(fā)放并回收，學(xué)生匿名填寫。1.5統(tǒng)計學(xué)處理采用SPSS25.0軟件對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析。計量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（x±s）表示，組間比較采用t檢驗；計數(shù)資料以頻數(shù)和百分比表示，組間比較采用χ2檢驗。P＜0.05表示差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。
2結(jié)果
2.1兩組理論知識考試成績比較
試驗組理論知識考試成績?yōu)椋?7.02±4.89）分，高于對照組的（80.59±5.86）分，差異具有統(tǒng)計學(xué)意義（t=5.406，P＜0.01）。
2.2兩組對教學(xué)方法的評價比較
以問卷調(diào)查方式了解兩組對教學(xué)方法的評價。共發(fā)放問卷82份，回收有效問卷82份，有效回收率100.0%。結(jié)果顯示，試驗組對教學(xué)方法的滿意度高于對照組，差異具有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05，見表1）。
3討論
3.1專業(yè)學(xué)位研究生臨床教學(xué)的特點和存在的問題
專業(yè)學(xué)位研究生的學(xué)習(xí)不同于本科學(xué)生，需要培養(yǎng)自主探究和解決問題能力[6]。同時，臨床實踐教學(xué)亦不同于課堂教學(xué)，更需要學(xué)生發(fā)揮主觀能動性和積極性，解決臨床工作中遇到的困難和發(fā)現(xiàn)的問題，有目的性地獲取知識[7]。專業(yè)學(xué)位研究生臨床教學(xué)長期以來存在教學(xué)資源較為單一、缺乏新穎性及參與感等問題[8]，教學(xué)內(nèi)容主要局限于臨床癥狀與臨床處置，缺乏對疾病病理生理基礎(chǔ)、解剖基礎(chǔ)等相關(guān)知識的展示與梳理，導(dǎo)致學(xué)生機械地重復(fù)臨床工作，而對疾病診斷、影像學(xué)資料理解及分析能力較差，出現(xiàn)臨床實踐和基礎(chǔ)理論脫節(jié)現(xiàn)象[9]。
3.2智能機器人的智能移動數(shù)據(jù)終端功能有利于學(xué)生掌握知識
智能機器人輔助教學(xué)可以在一定程度上彌補上述缺陷[10]。本研究結(jié)果顯示，試驗組理論知識考試成績高于對照組，這提示智能機器人輔助骨科臨床教學(xué)，使學(xué)生能夠更深入地理解、更好地掌握理論知識。骨科醫(yī)療領(lǐng)域數(shù)據(jù)中超過50％的是醫(yī)學(xué)影像和病理圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，智能機器人通過人工智能技術(shù)建立骨科和相關(guān)學(xué)科知識庫，在臨床教學(xué)中及時、實時提供病理生理、解剖等基礎(chǔ)知識，進(jìn)而帶來更好的決策體驗，提高臨床教學(xué)效率，讓臨床教學(xué)起到再次鞏固整合基礎(chǔ)知識的作用，讓學(xué)生更好地做到學(xué)以致用。智能機器人具備的自適應(yīng)學(xué)習(xí)功能，高效、準(zhǔn)確地提供相關(guān)學(xué)科知識，使師生雙方教與學(xué)的效率得以大幅度提升，交互學(xué)習(xí)和自主學(xué)習(xí)能力得以增強。
3.3智能機器人利于實施個性化反饋和考核
智能機器人的另一個重要特點就是在與學(xué)生交互過程中實時準(zhǔn)確記錄其對知識的掌握程度，通過信息反饋分析，制訂個性化教學(xué)計劃及考核方案，實現(xiàn)某種程度上的因材施教，這也是帶教教師個人工作很難達(dá)到的。臨床帶教教師首要屬性是臨床醫(yī)生，并非全日制專職教師，需要承擔(dān)大量繁重的臨床工作，無法隨時隨地回答學(xué)生的問題和親自指導(dǎo)技能操作。因此，智能機器人對傳統(tǒng)帶教模式進(jìn)行了有效補充，彌補了師資不足所帶來的缺陷。
3.4智能機器人提高了學(xué)生滿意度
智能機器人由于形式的新穎性和科技潮流感，激發(fā)了學(xué)生學(xué)習(xí)的主動性、積極性和興趣，活躍了臨床教學(xué)氣氛。與對照組相比，試驗組學(xué)生對教學(xué)模式的評價更高。
4結(jié)語
智能機器人輔助骨科臨床教學(xué)，提高了專業(yè)學(xué)位研究生臨床教學(xué)質(zhì)量，得到了學(xué)生的普遍認(rèn)可，同時對現(xiàn)有培養(yǎng)制度進(jìn)行了有效補充，豐富了教學(xué)手段，創(chuàng)新了培養(yǎng)模式，值得進(jìn)一步探索。但人工智能在醫(yī)學(xué)教育中的應(yīng)用尚處于起步階段，技術(shù)上不太成熟，功能設(shè)計也有待研發(fā)人員和醫(yī)學(xué)教育人員共同完善。值得一提的是，智能機器人可以提高醫(yī)學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，但不能完全取代教師。人類的想象力、獨創(chuàng)思維、交流能力是人工智能暫時無法具備的，醫(yī)學(xué)專家豐富的理論知識和寶貴的臨床經(jīng)驗，以及言傳身教的影響力，在專業(yè)學(xué)位研究生臨床實踐教學(xué)中始終占主導(dǎo)地位，不可或缺。
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第7篇：人工智能課程評價范文
關(guān)鍵詞：智能計算；課程特點；教學(xué)方法；教學(xué)效果
1 背景
目前，智能計算已成為人工智能界一個研究的熱點領(lǐng)域，研究的最終目標(biāo)就是為了實現(xiàn)真正意義的人工智能圖景，為了讓計算機和集成有計算功能的各種工具及設(shè)備更加獨立、更加聰明、能夠自主思考和行動，最終成為我們工作和生活中必不可少的得力助手。特別，物聯(lián)網(wǎng)作為信息產(chǎn)業(yè)第三次浪潮，從物聯(lián)網(wǎng)的概念中，我們不難看出它與計算，特別是智能計算的密切聯(lián)系，現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)上各種終端之間、它們與服務(wù)器端和存儲系統(tǒng)之間的溝通與互相響應(yīng)，其實都是有人在后面操作和控制的，但是在未來的物聯(lián)網(wǎng)里，物與物、物與人以及物與計算機設(shè)備之間的協(xié)作則要實現(xiàn)智能化和自動化，不需要人們花費太多的時間去介入、控制和管理。
舉例來說，一個物聯(lián)網(wǎng)時代的超市，其物流完全可以實現(xiàn)全自動化的管理。例如它可以通過設(shè)置在貨架和倉庫中的RFID標(biāo)簽讀取設(shè)備了解存貨信息，一旦要出現(xiàn)缺貨現(xiàn)象時，它就會立即將信息發(fā)送給超市的服務(wù)器系統(tǒng)，并由它自動聯(lián)系行駛在路上的眾多送貨車輛里的計算機系統(tǒng)，查找哪輛貨車中有足夠的相應(yīng)商品，最后才會通知相關(guān)的司機，讓他將車駛向缺貨的超市，而此前的一切計算和通信的過程，都無需人工介入。
通過這個例子可以了解到，即時了解外界的環(huán)境和需求變化，并就變化進(jìn)行智能化、自動化的信息處理和通信就是物聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)。而這一技術(shù)，其實就是智能計算技術(shù)。智能計算的理論與方法已成功應(yīng)用于幾乎所有的科學(xué)與工程領(lǐng)域，特別是非線性系統(tǒng)辨識與控制、模式識別與智能系統(tǒng)、復(fù)雜系統(tǒng)建模與預(yù)測、計算材料學(xué)、生物醫(yī)學(xué)圖像處理、生物信息學(xué)與系統(tǒng)生物學(xué)等。因此，學(xué)習(xí)和研究智能計算技術(shù)，推動智能科學(xué)技術(shù)專業(yè)教育，培養(yǎng)高層次智能計算技術(shù)人才，有著極為重要的現(xiàn)實意義。
在國外，開設(shè)智能計算課程的大學(xué)已非常普遍。在國內(nèi)，近幾年開設(shè)智能計算課程的中國大學(xué)越來越多，如清華大學(xué)、北京大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、中國科技大學(xué)、西安電子科技大學(xué)等。另外，在計算機、電子、自動化、系統(tǒng)和控制、材料等有關(guān)的國際會議上，均有智能計算相關(guān)的研究主題。智能計算相關(guān)的國際雜志和協(xié)會近幾年也越來越多，如：Spring出版的Swarm Intelligence，IEEE出版的IEEE Transactions on Evolutionary Computation，IEEE／ACM Transactions 0nComputationalBiology andBioinformatics等學(xué)術(shù)刊物。隨著計算機技術(shù)及相關(guān)前沿學(xué)科的發(fā)展，智能計算已經(jīng)成為計算機、信息技術(shù)等專業(yè)開設(shè)的必修課之一，國內(nèi)外有關(guān)智能計算的教學(xué)內(nèi)容基本上大同小異。我校從2005年開始，在計算機應(yīng)用技術(shù)、計算數(shù)學(xué)碩士點開設(shè)智能計算必修課程，筆者主講該課程，以下結(jié)合自己的教學(xué)實踐，談?wù)勓芯可悄苡嬎阏n程的一些教學(xué)方法和經(jīng)驗，并提出自己對該課程建設(shè)的一些看法和建議。
2 教學(xué)內(nèi)容及課程特點
智能計算課程的主要內(nèi)容包括：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化算法、模糊系統(tǒng)、人工免疫系統(tǒng)、群體智能(模擬退火、蟻群、粒子群、蜂群、魚群、人口遷移、螢火蟲算法等)、量子計算、DNA計算等。智能計算不同于其他課程特點，它是一個交叉學(xué)科，主要特點有以下幾方面。
1)仿生法：仿生是智能計算一個非常重要的研究方法，它強調(diào)向自然界學(xué)習(xí)，采用類比的方法，通過模仿其中的原理規(guī)律以得到解決問題的一般方法。如蟻群、粒子群、蜂群、魚群、螢火蟲算法等，無不體現(xiàn)了仿生這一研究方法。此外，還有很多群智能算法通過模仿一些自然或物理現(xiàn)象和規(guī)律，如模擬退火算法通過模擬液體的結(jié)晶過程設(shè)計；免疫算法是模擬生物、植物或動物免疫系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)節(jié)功能設(shè)計的；量子、分子計算模擬量子論原理而設(shè)計；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人的大腦結(jié)構(gòu)及信號處理過程而設(shè)計的；進(jìn)化算法是基于達(dá)爾文的“優(yōu)勝劣汰、適者生存”原理設(shè)計的。
2)實驗法：智能計算源自于計算機技術(shù)的發(fā)展及人們對自然界的深入思考，其中的算法有著合理的仿生背景，要徹底說清楚算法為什么行之有效，目前大多算法都缺乏嚴(yán)格的數(shù)學(xué)理論證明，從數(shù)學(xué)的角度分析算法的性能是比較困難的。因此，只能通過計算機仿真實驗去分析算法的性能，通過實驗分析提高對算法機理的認(rèn)識，然后，尋求理論上的嚴(yán)格證明，改進(jìn)算法的性能。
3)融合策略：大量復(fù)雜問題的存在使得沒有一個算法是通用的，同樣，智能計算中的方法各有有點，也都有不足之處。算法的融合策略是取長補短，將不同的算法有機地結(jié)合起來，以提高算法的整體性能，提高算法的求解能力。融合策略通常將待融合的算法采用“串聯(lián)”、“并聯(lián)”、“包含”等模型來融合，其中待融合的算法考慮將智能算法和傳統(tǒng)的算法結(jié)合起來。這一方面，人們己作了大量的工作，取得了良好的效果。
4)系統(tǒng)理論：智能計算是為了解決復(fù)雜問題而發(fā)展起來的，系統(tǒng)理論主要包括協(xié)同論、突變論和耗散結(jié)構(gòu)等內(nèi)容，這些對于指導(dǎo)算法設(shè)計、改進(jìn)算法和理解算法的復(fù)雜行為方面有指導(dǎo)意義。
3 教學(xué)方法及教材建設(shè)
針對智能計算課程內(nèi)容及其研究內(nèi)容，根據(jù)研究生教育規(guī)律、研究生學(xué)習(xí)的特點，筆者采用的教學(xué)方法是“課堂講授、問題討論、課外研讀”相結(jié)合的教學(xué)方法，借助于多媒體教學(xué)手段，采用動漫技術(shù)來實現(xiàn)智能算法的仿生機制，從源頭上讓學(xué)生體會每一種智能算法的仿生機制或一些自然或物理現(xiàn)象和規(guī)律，歸納起來有以下幾點：
1)結(jié)合智能計算課程的特點，確立“以大自然、社會等為學(xué)習(xí)對象，善于觀察其仿生機制或一些自然或物理現(xiàn)象和規(guī)律”作為理解智能計算課程概念、原理的關(guān)鍵點。
2)啟發(fā)學(xué)生在理解仿生機制或一些自然或物理現(xiàn)象和規(guī)律的基礎(chǔ)上，抽象出模擬進(jìn)化計算的一般框架。
3)講解計算智能的有關(guān)理論和算法，課程中穿插了大量的研究案例，告訴研究生如何使用計算智能方法解決各個工程領(lǐng)域的具體問題。
4)要求學(xué)生通過具體的研究項目，親自編寫自己的算法程序源代碼，培養(yǎng)研究生獨立解決問題的能力。總之，隨著計算智能的快速發(fā)展，每年我們的教，學(xué)內(nèi)容和課件都在更新，以包括最新的研究內(nèi)容，尤其是我們自己的研究內(nèi)容，擴大研究生的知識范圍。
近幾年，我們使用過國內(nèi)出版的多種有關(guān)智能計算教材，如高等教育出版社的《計算智能(第一分冊)》、科學(xué)出版社的《計算智能中的仿生學(xué)：理論與算法》、《計算智能――理論、技術(shù)與應(yīng)用》等教材，但很快發(fā)現(xiàn)其中很多地方不適用，因此，我們在教學(xué)的過程中，對目前國內(nèi)出版有關(guān)智能計算教材，結(jié)合我們課題的研究，針對性選取一些內(nèi)容來制作課件和講義進(jìn)行教學(xué)。因此，建議智能計算相關(guān)專業(yè)的協(xié)會或出版社盡快組織教學(xué)經(jīng)驗教師編寫適合于研究生教學(xué)的智能計算教材。
4 教學(xué)效果評價方法
智能計算理論與應(yīng)用這門具體課程來說，最重要的是注重學(xué)生的交叉學(xué)科知識和能力的培養(yǎng)。因此，本課程學(xué)習(xí)結(jié)束考察方式主要采用：1)閉卷考試。主要考察對智能算法原理的理解和綜合運用能力。2)小作業(yè)。要求對介紹過群智能算法總結(jié)、分析、對比等，形成一個簡要總結(jié)報告，對介紹過多種智能算法的概念、原理、方法、應(yīng)用等方面進(jìn)行總結(jié)。3)大作業(yè)。檢查學(xué)生的動手編程能力，要求對介紹過群智能算法的源代碼集成，形成一個演示系統(tǒng)。該門課成績分配如下：成績=閉卷考試(50％)+小作業(yè)(30％)+大作業(yè)(20％)。
5 結(jié)語
智能計算是隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展和人們對自然界的深入理解而發(fā)展起來，它強調(diào)對人類和其他生物、植物等智能行為的模擬，注重向自然界學(xué)習(xí)，汲取其中有益的規(guī)律和原理。與傳統(tǒng)的方法相比，智能計算具有自適應(yīng)、并行性、全局搜索等能力，尤其可解決一些大規(guī)模復(fù)雜問題。智能計算是人們研究自然以及人類社會自身的一種非常有效的手段，其應(yīng)用前景非常廣泛，目前已經(jīng)成為人工智能界研究的熱點領(lǐng)域。因此，在計算機科學(xué)與技術(shù)、人工智能等相關(guān)專業(yè)開設(shè)智能計算課程是勢在必行，這有著重要的現(xiàn)實意義。
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第8篇：人工智能課程評價范文
[關(guān)鍵詞]人工智能；國際商務(wù)課程；教學(xué)創(chuàng)新；能力培養(yǎng)
新一輪的科技革命和產(chǎn)業(yè)革命正在進(jìn)行，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新型技術(shù)與商業(yè)模式正深刻改變?nèi)藗兊乃季S、生產(chǎn)、學(xué)習(xí)方式。關(guān)于人工智能對于人類社會的沖擊，已有不少論著。2016年，《自然》雜志刊發(fā)谷歌的“深度心智”（Deepmind），這將會極大的擴大人的能力。2019年初，國務(wù)院《中國教育現(xiàn)代化2035》，提出要建設(shè)智能化校園，統(tǒng)籌建設(shè)一體化智能化教學(xué)、管理與服務(wù)平臺。2019年8月29日，科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心聯(lián)合羅蘭貝格管理咨詢公司《智能教育創(chuàng)新應(yīng)用發(fā)展報告》（以下簡稱《報告》）。報告顯示，人工智能有望引領(lǐng)教育的系統(tǒng)性變革，推動人才培養(yǎng)更加多元化、更加精準(zhǔn)化、更加個性化。世界各國紛紛制定規(guī)劃，出臺相應(yīng)的政策措施，推動智能教育的發(fā)展。以美國、新加坡等為代表的各國相繼推出面向未來的新教育改革戰(zhàn)略，不斷制定相關(guān)政策法規(guī)，設(shè)計本國智能教育的發(fā)展藍(lán)圖。
一、未來智能社會的能力預(yù)測
未來社會各種各樣的顛覆性變革，全球各種組織都在做預(yù)測。世界未來研究所[1]對未來社會需要的10中技能的預(yù)測：一是意義構(gòu)建，二是社交智能，三是新穎和適應(yīng)性思維，四是跨文化能力，五是計算思維，六是新媒體素養(yǎng)，七是跨學(xué)科能力，八是設(shè)計思維，九是認(rèn)知負(fù)荷管理，十是虛擬協(xié)作。十種技能分別體現(xiàn)在三個層面，即人際交往能力、應(yīng)用知識能力與工作技能層面。引入這些技能，旨在深入探索未來技能存在的世界，以及目前教授和衡量這些技能的方式，希望這些技能能夠更充分地融入高校國際商務(wù)的課程。[2]
（一）人際交往層面——團隊合作精神
人際交往層面主要指與他人有效合作，有效溝通，與不同背景的伙伴有效合作的能力，即團隊合作精神。數(shù)據(jù)來源：世界未來研究所第一，跨文化能力。4個主要組成部分可以用來評估一個人的跨文化競爭力:知識組成部分、情感組成部分、精神運動組成部分以及情景組成部分。第二，社交智能。盡管社交網(wǎng)絡(luò)平臺為人們提供了更多的聯(lián)系，但它們培養(yǎng)的深厚友誼卻很少。微信、Facebook等社交平臺的主流化與普及鼓勵人們以新的方式思考如何建立和維持人際關(guān)系。[3]第三，虛擬協(xié)作，即作為虛擬團隊的一員，能夠富有成效地工作，提高參與度，并展示自己的存在感。
（二）應(yīng)用知識層面——邏輯性分析信息的能力
應(yīng)用知識層面主要指個體可以邏輯性的分析信息的一系列能力，具體如下：第一，新穎的適應(yīng)性思維。即熟練地思考和提出解決方案，而非死記硬背或默守陳規(guī)。第二，認(rèn)知負(fù)荷管理。以多種形式表現(xiàn)的信息流豐富的世界帶來了認(rèn)知過載的問題，人們只有學(xué)會有效的過濾和關(guān)注重要的信息，才能把大量涌入的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為優(yōu)勢。第三，意義構(gòu)建，即確定對方所表達(dá)內(nèi)容的深層含義的能力。人工智能將取代僅僅需死記硬背、日常制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的工作，而對機器不擅長的高層次的思維技能、不能撰寫為文本的需求將會越來越大。
（三）工作技能層面——解決問題和決策能力
工作技能層面主要指個體可以成為一個問題解決者和決策者，包括計劃和組織，解決問題，決策商業(yè)基礎(chǔ)等。也就是需要如下的素質(zhì)：第一，新媒體素養(yǎng)。由于可視化在技術(shù)時揮越來越重要的作用，過去信息的靜態(tài)展示正在讓位于信息圖表和數(shù)據(jù)的動態(tài)模擬。第二，設(shè)計思維。從本質(zhì)上講，設(shè)計思維是一種創(chuàng)造性解決問題的能力，它反映了發(fā)散性思維和收斂性思維的結(jié)合。第三，跨學(xué)科能力。未來十年，專業(yè)領(lǐng)域?qū)⒈纫酝魏螘r候都更加具有重疊性，所以跨學(xué)科的研究方法將會占據(jù)世界創(chuàng)新的中心舞臺。第四，計算思維，即將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成抽象概念，并基于數(shù)據(jù)的推理能力。隨著人類社會中數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級的增長，越來越多的職業(yè)需要計算思維和技能才能勝任。
二、應(yīng)對能力結(jié)構(gòu)變化的教育創(chuàng)新
未來社會中，人才能力結(jié)構(gòu)的變化也會對教學(xué)模式產(chǎn)生新的需求，課程教學(xué)需要結(jié)合不同的能力培養(yǎng)目標(biāo)做出相應(yīng)的調(diào)整與創(chuàng)新，世界知名高校和一些國際組織也提出了很多創(chuàng)新性的教學(xué)模式。如圖2所示。數(shù)據(jù)來源：世界未來研究所
（一）能力結(jié)構(gòu)及思維模式
世界未來研究所提出的十種技能的背后，所體現(xiàn)了以下一些基本的思維模式。同理心是指正確了解他人的感受和情緒，進(jìn)而做到相互理解、關(guān)懷和情感上的融洽。同理心非常有助于在虛擬空間中站在對方的角度考慮問題，增加團隊伙伴之間的有效溝通。元認(rèn)知對于意義構(gòu)建能力十分重要。元認(rèn)知知識包含三方面：學(xué)習(xí)者對于自己的認(rèn)知，學(xué)習(xí)者對于學(xué)習(xí)策略和使用方法的認(rèn)知。成長性思維與批判性思維在認(rèn)知負(fù)荷管理、新穎和適應(yīng)性思維、新媒體素養(yǎng)以及設(shè)計思維中起到了十分重要的作用。成長性思維是相對于固定思維提出的，固定思維者把反饋當(dāng)做一種批評，成長思維樂于接受反饋，也從反饋中學(xué)習(xí)，反饋最終會產(chǎn)生積極的成長變化。批判性思維有助于形成自己獨特的世界觀，他們不會妄自評價他人，而是會站在別人的立場上，并且去了解他們的世界觀?？鐚W(xué)科一定有兩種心態(tài)組成。首先，同理心。它允許人們從另一個角度來思考問題——站在別人的立場上。其次，好奇心。許多組織，包括IBM和IDEO，都開始從“T型”素質(zhì)的角度來討論這種技能，T型素質(zhì)的技能組合中既有深度又有廣度。但是楊壯①教授發(fā)現(xiàn)：現(xiàn)在π型人才已經(jīng)在成為主流。所謂的π型人才是針對T型人才的一種升級，從字母的樣式中就可以看出，π比T的下方多了一豎，所以它代表著“兩專多能”，即除了你可能在高等教育階段獲得的專業(yè)能力之外，還需要有另一項專業(yè)能力。邏輯推理能力有助于培養(yǎng)計算思維。未來的教育課程中應(yīng)該納入計算思維技能的發(fā)展，鼓勵學(xué)生通過因果推理認(rèn)知、元認(rèn)知和其他技能來學(xué)習(xí)解決問題。這種模式的目的是讓學(xué)生分析他們在現(xiàn)實世界中可能遇到的真實情況，來教授計算思維能力。[6]
（二）國內(nèi)外高校教育模式創(chuàng)新
1.“魚缸討論”“魚缸討論”，也是一種促進(jìn)學(xué)生討論的教學(xué)小技巧，不僅讓討論者積極參與，更能讓其他學(xué)生積極反饋。第一步，把學(xué)生分成兩組。第一組參加討論的學(xué)生圍成圓桌坐在教室中間，就像是在被第二組觀看的魚缸里一樣。第二步，坐在中間的組開始時長10分鐘左右的討論，的第二組學(xué)生要聽著，并且評估第一組的討論。第三步，做出反饋。這是學(xué)生們最感興趣的環(huán)節(jié)，學(xué)生可以從熟悉的同學(xué)那里了解到自己的優(yōu)點和缺點，有了反饋確實會使得討論變得更加激烈。2.項目式教學(xué)PBL（Problem based learning）教學(xué)法，也叫“項目式教學(xué)”，是一種通過讓學(xué)生展開一段時期的調(diào)研、探究，致力于用創(chuàng)新的方法或方案，解決一個復(fù)雜的問題、困難或者挑戰(zhàn)，從而在這些真實的經(jīng)歷和體驗中習(xí)得新知識和獲取新技能的教學(xué)方法。PBL旨在培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)意思維、創(chuàng)新能力、自主學(xué)習(xí)能力及批判思維的能力。3.跨學(xué)科課程教學(xué)自21世紀(jì)以來，美國課程改革中出現(xiàn)了實用導(dǎo)向的跨學(xué)科課程，如ICT課程，環(huán)境教育和STEM課程。STEM是科學(xué)（Science）、技術(shù)（Technology）、工程（Engineering）和數(shù)學(xué)（Mathematics）四門學(xué)科英文首字母的縮寫，STEM教育的核心是將原本分散的4門學(xué)科自然組合成一個整體，以項目探究方式進(jìn)行綜合性問題解決學(xué)習(xí)，以形成相應(yīng)的綜合。
三、針對國際商務(wù)課程的創(chuàng)新
結(jié)合世界未來研究所的十項工作技能、世界一流大學(xué)以及國際組織在教育方面的改革，結(jié)合東北財經(jīng)大學(xué)國際經(jīng)濟貿(mào)易學(xué)院國際商務(wù)碩士（MIB）專業(yè)碩士教學(xué)情況，國際商務(wù)課程實際教學(xué)提出以下思考和建議。[7]
（一）培養(yǎng)同理心和元認(rèn)知的實踐方法
一種方式是開展課外活動，以小組為單位的體驗式學(xué)習(xí)活動有助于培養(yǎng)人際溝通和跨文化能力。例如：體驗式學(xué)習(xí)周；商務(wù)禮儀情景劇等。另一種方式是線上項目，線上項目中，可以通過微信小程序、投票互動式的方法來增加課堂活躍度，爭取讓每位同學(xué)都參與到課程中。國際商務(wù)課程是一門既要求專業(yè)知識扎實，又需要具備優(yōu)秀的人際交往能力的綜合性課程。那么，在已有的小組活動中，可以在每次小組活動或者小組作業(yè)之后加入一個環(huán)節(jié)——組員互評與打分。一些課堂討論的小技巧會有助于培養(yǎng)元認(rèn)知的思維模式。一種方法是在課上開展限時討論，討論映射是一種將學(xué)生的實時討論視覺化的方法，這種討論技巧使學(xué)生能夠從以下幾個角度進(jìn)行深入的思考。
（二）培養(yǎng)成長型思維和批判性思維的實踐方法
在國際商務(wù)的案例分析中，引用PBL教學(xué)非常值得考慮。假設(shè)案例主題為跨國企業(yè)如何成功并購?fù)鈬庸?，老師用一部分課時講解完理論部分，提供參考資源之后，另一部分課時可以嘗試組織PBL。一次PBL教學(xué)要分次給予問題，分次討論。具體過程大致包括七個步驟：第一步，弄清不熟悉的術(shù)語；第二步，界定問題；第三步，頭腦風(fēng)暴（對可能的假設(shè)或解釋進(jìn)行集體討論）；第四步，重新結(jié)構(gòu)化問題（對問題的嘗試性解決）；第五步，界定學(xué)習(xí)目標(biāo)；（以上步驟為學(xué)生小組討論）；第六步，收集信息和個人學(xué)習(xí)（學(xué)生獨立學(xué)習(xí)）；第七步，共享收集到的和個人學(xué)習(xí)的信息（小組報告和討論）。經(jīng)過上述七步驟，完成一次PBL學(xué)習(xí)。在這個教學(xué)模式中，老師的角色是教學(xué)組織者、資源提供者、學(xué)生能力發(fā)展的促進(jìn)者。學(xué)生從知識的被動接受者轉(zhuǎn)變?yōu)樽灾鲗W(xué)習(xí)者、合作者和研究者。在國際商務(wù)的課程中，有很多需要實際調(diào)研的案例報告，也有需要做營銷策劃的報告。創(chuàng)客空間則可以融入這種類型的報告中，結(jié)合導(dǎo)師的相關(guān)課題，最好有一定經(jīng)費的支持，為學(xué)生的基于創(chuàng)造的策劃提供完備的支撐。學(xué)生們可以就某個主題展開經(jīng)驗分享、頭腦風(fēng)暴、結(jié)合實際情況鍛煉設(shè)計思維和表達(dá)能力，這種能力不僅適用于學(xué)校，而且也適用于未來工作中。
（三）培養(yǎng)跨學(xué)科能力和邏輯推理能力的實踐方法
注重“國際商務(wù)專業(yè)+21世紀(jì)主題”的課程框架，希望通過超學(xué)科整合來彌補傳統(tǒng)學(xué)科的缺點與不足，構(gòu)建適切核心素養(yǎng)轉(zhuǎn)化的課程框架。主題選擇具有適當(dāng)?shù)膹椥?，為跨學(xué)科知識的聯(lián)結(jié)提供空間。比如在國際商務(wù)課程授課內(nèi)容中，注重添加區(qū)塊鏈、人工智能以及中美、中歐關(guān)系等主題。在國內(nèi)，“挑戰(zhàn)杯”全國大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品大賽是大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐教育最普遍和最有效的形式之一，具有廣泛的群眾基礎(chǔ)和旺盛的生命力。每兩年舉辦一屆，被譽為當(dāng)代大學(xué)生科技創(chuàng)新的“奧林匹克”盛會。所以提倡創(chuàng)建跨學(xué)科小組參加“挑戰(zhàn)杯”大賽，比如國際貿(mào)易學(xué)院、國際商學(xué)院以及工程管理學(xué)院組建團隊參加挑戰(zhàn)杯，成員對不同學(xué)科都有相當(dāng)?shù)膶ｉL和良好的基本知識：國際營銷、國際文化視野以及數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，在這樣的團隊中，更可能激發(fā)出新的思維和優(yōu)秀的方案。
（四）全案例情景式教學(xué)
不同于教師講授知識，學(xué)生被動接受知識的傳統(tǒng)教學(xué)模式，全案例情景式教學(xué)是以案例或情景為載體引導(dǎo)開展學(xué)生自主探究性學(xué)習(xí), 以提高學(xué)生分析和解決實際問題的能力。[5]首先，準(zhǔn)備階段。針對國際商務(wù)專業(yè)碩士課程的專業(yè)特點，結(jié)合知識點和學(xué)生實際情況，選取合適的案例作為分析材料。其次，授課階段。在該階段，教師講授知識點之后，就將案例發(fā)放給學(xué)生；接下來就是考驗學(xué)生理論結(jié)合實際的能力。學(xué)生可以自發(fā)組成小組，根據(jù)案例內(nèi)容，并結(jié)合自己能力和長處與小組分工合作進(jìn)行案例討論，而在這當(dāng)中，教師主要的角色是組織和引導(dǎo)學(xué)生。最后，拓展階段。在學(xué)生匯報案例內(nèi)容之后，教師要對學(xué)生的探討結(jié)果進(jìn)行點評總結(jié)。學(xué)生也可以利用這個環(huán)節(jié)進(jìn)行自查，發(fā)現(xiàn)自己是基礎(chǔ)知識點薄弱還是實踐能力欠缺。通過該階段，教師可以發(fā)現(xiàn)學(xué)生的水平，學(xué)生也可以發(fā)現(xiàn)自己作為專業(yè)碩士能力缺失的部分，從而雙方進(jìn)行查缺補漏。
四、總結(jié)與展望
結(jié)合國外高校及國際組織已有的模式，針對未來社會所需十種能力的培養(yǎng)方式如何應(yīng)用在國際商務(wù)課程中，提出了一系列的活動和思維模式培養(yǎng)技巧，如在線學(xué)習(xí)（以MOOC為主）、討論映射和魚缸式討論、項目式學(xué)習(xí)（PBL）、案例分析和創(chuàng)客空間以及課上的投票互動式環(huán)節(jié)等，希望對國際商務(wù)課程的改革創(chuàng)新有實質(zhì)性的輔助作用。要想在未來取得成功，需要成為適應(yīng)性強的終身學(xué)習(xí)者。隨著組織形式和技能要求的快速變化，要求每位個人都必須具備遠(yuǎn)見，重新評估自己需要的能力，并迅速整合合適的資源來培養(yǎng)和完善需要的能力，適應(yīng)萬眾創(chuàng)新時代，并形成決勝未來的新的競爭優(yōu)勢，贏得人工智能時代世界高等商科教育領(lǐng)域中的話語權(quán)。注釋：①楊壯：現(xiàn)任北京大學(xué)國家發(fā)展研究院BiMBA商學(xué)院聯(lián)席院長、北京大學(xué)國家發(fā)展研究院管理學(xué)教授、美國福坦莫大學(xué)商學(xué)院副院長、終身教授，著名領(lǐng)導(dǎo)力專家。
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第9篇：人工智能課程評價范文
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘 ICAI 智能化 輔助教學(xué)
中圖分類號：TP391.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2012）11-0077-01
1、引言
伴隨著計算機技術(shù)、信息技術(shù)的飛速發(fā)展，各行各業(yè)逐步進(jìn)入了信息化的發(fā)展時期，而高校教育事業(yè)也不例外。由于社會經(jīng)濟、文化的高速發(fā)展，人們對教育質(zhì)量的追求日益高漲，而傳統(tǒng)的教學(xué)手段和模式已經(jīng)無法適應(yīng)這種快速增長的需求，教學(xué)環(huán)節(jié)逐步和信息化技術(shù)相結(jié)合，比如計算機輔助教學(xué)系統(tǒng)。然而，傳統(tǒng)的計算機輔助教學(xué)系統(tǒng)依舊存在多種弊端，比如個性化、智能化性能不足。而隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工智能技術(shù)的快速崛起，人們將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到ICAI中，實現(xiàn)了個性化、智能化的應(yīng)用，大大提高了ICAI的性能和效率。
2、智能計算機輔助教學(xué)系統(tǒng)
2.1 概念及意義
智能計算機輔助教學(xué)系統(tǒng)ICAI主要依托豐富的教學(xué)資源，為學(xué)生提供不同層次的學(xué)習(xí)服務(wù)，為教師提供教學(xué)工作的管理平臺。學(xué)生可以根據(jù)需要制定學(xué)習(xí)計劃，然后進(jìn)行有針對性的學(xué)習(xí)，教師可以對學(xué)生進(jìn)行輔導(dǎo)工作，學(xué)生還可以根據(jù)學(xué)習(xí)進(jìn)度和效果進(jìn)行調(diào)整。ICAI不同于以往的計算機輔助教學(xué)系統(tǒng)，它具備更多個性化、智能化的功能。
2.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
ICAI系統(tǒng)通常主要包括四大功能模塊：知識庫、教師管理模塊、學(xué)生學(xué)習(xí)模塊、智能管理接口。
3、數(shù)據(jù)挖掘概述
數(shù)據(jù)挖掘簡單理解為“數(shù)據(jù)庫中的發(fā)現(xiàn)”，主要是從海量的數(shù)據(jù)中提取、分析、挖掘有用的知識信息，通過發(fā)現(xiàn)可用的模式，來發(fā)覺可用的內(nèi)涵信息，用于提供未來發(fā)展趨勢的決策信息。數(shù)據(jù)挖掘的分析方法主要包括四種：分類分析法、預(yù)測、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚集分析法。
4、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于CAI
4.1 數(shù)據(jù)挖掘在知識庫中的應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘在知識庫中的應(yīng)用主要表現(xiàn)在下述幾個方面：形成知識表示、改進(jìn)教學(xué)模式與策略。
（1）形成知識表示。該過程主要將知識庫中的課程信息、技能信息進(jìn)行分析、拆解、建模，形成一定的知識體系，然后采用人工智能技術(shù)將這些知識庫轉(zhuǎn)換為ICAI系統(tǒng)可識別的表達(dá)模式，從而形成知識表示。在此過程中，使用聚類分析法將知識信息歸類，同類的知識間距大，否則間距??；同時確定知識點的類標(biāo)記，方便查找。需要注意的是，此過程要符合教學(xué)規(guī)律的需要，便于為個性化教學(xué)、啟發(fā)式教學(xué)提供知識信息儲備。接著，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則建立知識點、題目庫、項目集的關(guān)聯(lián)信息。
（2）改進(jìn)教學(xué)模式與策略。對學(xué)生信息庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本訓(xùn)練，將學(xué)生對知識點學(xué)習(xí)的情況作為分類依據(jù)進(jìn)行分類，標(biāo)記每一個學(xué)生，并且描述學(xué)生的分類特征。根據(jù)這些分類數(shù)據(jù)，可以改進(jìn)教學(xué)模式和策略，比如控制學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度，還可以直接向?qū)W生提出學(xué)習(xí)建議。同時，老師可以通過從學(xué)生的聚類分析中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，找出學(xué)生成績優(yōu)異、認(rèn)知能力強、學(xué)習(xí)能力差、學(xué)習(xí)能力一般等級別的學(xué)生，實施個別輔導(dǎo)。
4.2 據(jù)挖掘在教師模塊中的應(yīng)用
首先使用聚類分析法對學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、成績進(jìn)行分類，方便老師為學(xué)生提供個性化輔導(dǎo)，而重點就是如何進(jìn)行分類。主要使用主成分分析法、聚類分析法對學(xué)生的信息進(jìn)行提取、分析、描述，從而確定學(xué)生的能力分類，可以繼續(xù)分解為多個能力屬性的分組，形成若干小類，大類可供參考的信息包括：學(xué)生成績信息、考核信息等。對于學(xué)生成績來說，小類可能包括：單一科目、綜合成績等；考核信息可能包括：單一科目考核、綜合考核等。綜合課程的重難點特點來分析、歸類學(xué)生的學(xué)習(xí)能力趨勢，據(jù)此建立每類學(xué)生和對應(yīng)學(xué)習(xí)指導(dǎo)知識庫的關(guān)聯(lián)關(guān)系。但是考慮到學(xué)生的基礎(chǔ)以及課程彼此間的關(guān)聯(lián)性，因此對于剛?cè)雽W(xué)的學(xué)生成績參考性意義不大，必須要借助成分分析法對學(xué)生成績實施預(yù)處理，使用其它的分類指標(biāo)進(jìn)行分類，更具有科學(xué)性；同時，還可以使用樣本訓(xùn)練中的“馬氏距離”規(guī)則進(jìn)行聚類分析。最終的目的是形成學(xué)生綜合能力的分類，然后建立學(xué)生類分組和教學(xué)指導(dǎo)知識庫的關(guān)聯(lián)關(guān)系，方便教師為學(xué)生提供個性化輔導(dǎo)。
4.3 據(jù)挖掘在學(xué)生模塊中的應(yīng)用
學(xué)生信息的內(nèi)涵較為豐富，包括基礎(chǔ)信息、個人高考成績信息、個人履歷信息、個人喜好信息等，豐富了知識庫信息?？梢詫@些信息進(jìn)行分類，對這些類分組進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，對于綜合考評學(xué)生的綜合能力具有指導(dǎo)意義。另外，需要考慮到影響學(xué)生學(xué)習(xí)能力、成績的因素較多，因此需要發(fā)掘潛在的因素并進(jìn)行歸類?？梢允褂脭?shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的決策樹算法、關(guān)聯(lián)分析法建立影響因素的實例，進(jìn)行分析，然后形成關(guān)聯(lián)模型。比如，個人喜好表示個人對某方面事物、知識的特別偏好，在一定程度上反應(yīng)了此人對該領(lǐng)域的知識掌握程度，直接影響到學(xué)生綜合能力的認(rèn)定結(jié)果。通過對學(xué)生進(jìn)行能力分組以后，然后建立學(xué)生類分組和其它知識庫的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而方便教師對學(xué)生進(jìn)行有效的輔導(dǎo)。
5、結(jié)語
ICAI系統(tǒng)在未使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之前，無法適應(yīng)學(xué)生個性化、智能化學(xué)習(xí)的需求。但是將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到ICAI以后，學(xué)生可以進(jìn)行自主學(xué)習(xí)的同時，還可以由老師提供個性化的輔導(dǎo)，可以有效提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，同時還可以優(yōu)化教學(xué)模式。ICAI和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的融合是未來高校教學(xué)管理信息化的主流發(fā)展趨勢。
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