时间：2023-03-15 15:06:27
序论：在您撰写智能科学与技术时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
关键词：智慧；智能；人类智能；人工智能
0引言
不久前刚结束的围棋人机大战，使人工智能受到人们空前广泛的关注。它一方面表明智能科学与技术的发展极为迅速，同时也激起了社会对智能科学技术及其人才培养十分强烈的期待。人们对“中国大脑”计划的热议达到了前所未有的程度，“中国制造2025”计划正在快速推进，我国自主研制的智能服务机器人正在走向服务领域的许多行业，国内许多企业自发兴起的“机器换人”浪潮正高歌猛进。国务院政府工作报告中提出的“互联网+”虽然被人们解释为互联网向各领域的强势渗透，但是更多的有识之士却把“+”理解为“升级”，即“计算机互联网络”向“人工智能互联网络”的升级，而这正好与“中国大脑”计划相呼应！
为了适应这种发展的需要，努力办好“智能科学与技术”专业，北京邮电大学智能科学与技术研究中心曾经对设置了本专业的全国各主要高校做了一次普遍性的专业调查，结果发现，各校对于“智能科学与技术”专业的理解差异非常巨大。最狭义的理解，是把本专业看做是“计算机科学与技术的一个分支”；最广义的理解，是把它看做是“从理工到人文和社会几乎无所不包的综合学科”。
从科学研究和长远发展的观点来看，这样发散的理解会有利于人们解放思想，激励创新，把本学科的研究做深做透做到位。不过，从当前的本学科教育教学来说，这样分散的理解可能使“智能科学与技术”学科的人才培养工作迷失方向。
1基本模型
为了准确理解“智能科学与技术”学科，首先需要建立“智能科学与技术”学科的基本模型，这样才能从学科整体上厘清它的基本概念、基本原理和基本规律，规制过于宽泛和过于狭窄的偏差。图1就是为此而设计的基本模型。
在图1中，底部的椭圆代表外部环境的客体事物，也就是需要研究的“问题”；其上的整个部分代表主体及其与客体相互作用的过程：主体接受来自客体所产生的“本体论信息”，经过主体思考之后产生与客体交互的“智能行为”反作用于客体，解决问题。就在这个主客相互作用的过程中，主体充分展现了自己的智慧能力。其中的主体可以是人类个体，也可以是人类群体。因此，这是研究“智能科学与技术”的基本模型。
不断提升自己生存与发展的水平，这既是人类与生俱来的目标，也是人类永不枯竭的动力。为了实现这个目标，人类就要运用自己的智慧和知识不断去发现应当解决而且可能解决的问题，在此基础上努力去解决所发现的问题，不断前进。
人类的这种智慧能力包含两个相互联系相互作用相辅相成的部分：其一是根据人类所追求的目标和现有的知识去发现问题、定义问题和预设问题求解目标的能力，这是人类在长期实践过程中积累起来的一种内隐性的智慧能力，所以称为隐性智慧；其二是在隐性智慧所确定的工作框架内，在求解目标的引导下，运用相关信息和知识去生成解决问题的策略，成功解决问题实现求解目标的能力，这是一种外显性和操作性的智慧能力，所以称为显性智慧。
在图1的模型中，隐性智慧具体表现为“主体所定义的问题、主体的知识库里已经拥有的知识、主体为求解问题所预设的求解目标（也存在知识库内）”，这三者就构成了主体为求解问题所设置的初始工作框架。显性智慧则具体表现为图1中的“感知、认知、基础意识、情感生成、理智生成、综合决策、策略执行、效果检验以及反馈学习优化”所代表的问题求解过程。
由于隐性智慧是人类内隐性的智慧，需要明确的目标、足够的知识、很强的直觉能力、丰富的想象能力、甚至需要灵感和顿悟能力，才能创造性地发现值得解决的问题，所以，隐性智慧难以用人造机器去模拟。然而，由于显性智慧具有外显性和操作性特征，主要具备获取信息、生成知识、生成和执行策略的能力，因此，显性智慧有可能被人造机器所模拟。在约定俗成的学术语汇中，“智慧”比较抽象，带有形而上的色彩；而“智能”则比较具体，带有形而下的特点。于是，人类的显性智慧也常常被称为“人类智能”。
鉴于人类显性智慧与隐性智慧之间存在不可分割的深刻内在联系，人们就把研究和探索“人类隐性智慧和显性智慧奥秘”的科学技术称为“智能科学技术”，而把其中着重研究和模拟“人类显性智慧（人类智能）能力”的科学技术称为“人工智能”科学技术，或者就简称为“人工智能”。换言之，人工智能是“智能科学与技术”的一部分。
图1的基本模型及其相关解释启示我们：“智能科学与技术”的内涵既具有极强的基础性，涉及与物质资源同样基础的信息资源；又具有极强的深刻性，涉及人类创造性智慧的深邃奥秘；还具有极强的应用性，涉及极其广泛的应用领域。
因此，为了研究与学习“智能科学与技术”，人们应当具备人文社会科学、基础自然科学和应用技术科学的知识与能力，应当自觉遵循“文理交互，理工融通”的交叉科学理念。虽然我国高校仍有文科、理科、工科之分，但是，为了培养有发展能力和创新能力的人才，还是要在发挥各校特色的同时努力贯彻“文理交互，理工融通”的方针。这是智能科学与技术学科的鲜明特点，需要引起教学与研究人员的高度关注。
2基本方法
概念是学科的基石。从图1的基本模型可以看出，“智能科学与技术”包含了许多重要的新概念。除了上面已经讨论过的隐性智慧和显性智慧的基础概念之外，还有信息（包括本体论信息和认识论信息，特别是其中的语法信息、语义信息和语用信息）、知识（包括本能性知识、经验性知识、规范性知识、常识性知识、知识的内部生态系统和外部生态系统）、基础意识、情感、理智、智能策略、智能行为等一系列基本概念。
考虑到本文篇幅的限制，同时也考虑到读者可以很容易从现有文献中详细了解到这些概念，因此，这里只予以列举，而不准备展开具体的讨论。有需要的读者可以参阅相关文献。
这里需要特别关注的，是研究和学习“智能科学与技术”所需要确立的新的科学观和方法论问题。只有掌握了这些新的科学观和方法论，才能准确地理解“智能科学与技术”的基本概念、基本内容和基本规律。
有比较才能有鉴别，事物总是相比较而存在。了解“智能科学与技术”所需要的科学观和方法论的便捷方法之一，就是把它们同读者已经熟悉的“物质科学与技术”的科学观和方法论进行对比。众所周知，智能系统是一类开放的复杂信息系统，因此，这里的比较对象也要选择相对比较复杂的物质系统。表1就是这种比较的一些结果。
由表1可知，“物质科学技术”所采用的科学观包括（1）物质观：认为研究的对象是物质的；（2）结构观：认为研究的关注点应当是物质的结构；（3）孤立观：认为所研究的物质对象是与其它对象没有关联的；（4）静止观：认为所研究的物质对象是静止的，至少在研究期内是静止的。
基于这样的科学观，在处理比较复杂的物质对象的时候，物质科学技术所采用的方法论就是“分解一分析”，更具体地说就是“分而治之，各个击破，直接还原”。也就是人们所熟悉的“还原论”。
和“物质科学与技术”的情形不同，“智能科学与技术”的科学观包括（1）信息观：认为所研究的对象是信息；（2）系统观：认为研究的关注点应当是系统化的信息，即必须同时关注信息的形式、内容和价值；（3）生态观：认为信息不是孤立的或静止的，而是生长发展的；（4）机制观：认为信息的生长发展必然存在一定的机制。
基于这样的科学观，“智能科学与技术”所采用的方法论就是“转换―创生”。更具体一些说，就是“智能科学与技术”基本模型（图1）所展示的“信息转换与智能创生定律”。其中，“信息转换”是手段，“智能创生”是目的。
十分清楚，“物质科学与技术”的“分而治之”方法论体现了它的“物质观、结构观、孤立观和静止观”；“智能科学与技术”的“转换创生”方法论体现了它的“信息观、系统观、生态观和机制观”。
这个对比告诉我们，由于研究对象不同，导致学科的性质也不相同，我们不能把自己所熟悉的“物质科学与技术”的科学观和方法论统统照搬到“智能科学与技术”学科领域。虽然在研究局部细节问题的时候，这两种科学观和方法论的差异表现的不是很明显，但是在研究系统全局问题的时候，这种差别就会变得十分显著。这也是值得“智能科学与技术”的研究者和学习者特别关注的特点。
事实上，“人工智能”的研究就经历了一场方法论的变革。按照“分解―分析”的方法论思想，人工智能被分解为结构模拟（人工神经网络）、功能模拟（物理符号系统）和行为模拟（感知动作系统）三大学派，结果长期不能互相融通。20世纪末和21世纪初，一些研究人员提出“新的集成”和“现代方方法”试图找到三者融通的具体方法，但是都没有取得成功。2007年，本文作者按照“转换―创生”方法论思想提出了机制模拟的智能生成方法，结果发现：结构模拟（人工神经网络）、功能模拟（物理符号系统）和行为模拟（感知动作系统）分别是机制模拟的A、B、C型，从而实现了人工智能模拟方法的统一，见表2。
由此可见，以往人们把人工神经网络课程、物理符号系统课程（即普遍流行的人工智能和专家系统课程）、感知动作系统课程（即智能机器人或智能体课程）分开讲授或者只讲授其中一门或两门课程的做法是不合理的。
同时，我们一直把图1的模型称为“智能科学与技术的基本模型”。不过，如果注意到“智能科学与技术”的科学观一信息观，系统观，生态观和机制观，那么，我们也可以把图1称为“生态意义上的信息科学与技术基本模型”。这是因为，虽然在经典意义上的信息科学与技术基本模型只能覆盖到图1模型中的信息层次，但在生态学意义上，知识和智能都是信息的生态学产物，因此生态学意义上的信息科学与技术基本模型就覆盖了图1模型的全体。在生态学的意义上，“智能科学与技术”基本模型与“信息科学与技术”基本模型就合二为一：自顶向下观察，图1就是“智能科学与技术”的基本模型；自底向上观察，图1就是“信息科学与技术”的基本模型。于是有：
智能科学与技术=生态学意义的信息科学与技术
如果把“智能科学与技术”模型中的“由信息转换为知识”和“由信息、知识和目标转换为智能”这两个核心部分命名为“核心智能科学与技术”，把非生态学意义上的信息科学与技术命名为“常规信息科学与技术”，那么，也可以有：
智能科学与技术=核心智能科学与技术+常规信息科学与技术
在我国教育部的学科目录中，“智能科学与技术”其实就是“核心智能科学与技术”，目录中的“信息科学与技术”其实就是“常规（非生态学意义的）信息科学与技术”，后者又被划分成“通信”、“计算”、“自动化”、“物联网”、“信息安全”这样一些更加狭窄而且相互交叠的二级学科，显然有待进一步合理化。
3基本课程
北京邮电大学智能科学与技术研究中心最近实施的全国高校智能科学与技术专业教学计划调查表明，我国多数学校的教学计划确实体现了“计算机科学与技术的一个分支学科”的特点，很少学校的教学计划能够表现“文理相交，理工融通”的交叉科学精神。这就提出了一个尖锐的问题，如果真的把“智能科学与技术学科”办成“计算机科学与技术学科”的一个分支学科，那么，这样的“智能科学与技术学科”还有存在的理由吗？
由以上分析的“智能科学与技术”的基本模型和基本方法可以知道，为了学习、理解和掌握“智能科学与技术”学科，人们的知识结构必须包含社会科学、人文科学、基础科学、应用技术的基础知识与综合能力。
为此，由中国人工智能学会教育工作委员会和清华大学出版社计算机分社共同组建的“全国高校智能科学与技术专业系列教材规划与编审委员会”（以下简称编委会）提出了如下的本学科核心课程和相应的核心教材。
（1）一年级第一学期的课程智能科学与技术导论是一个引导型课程，旨在以准确而通俗的概念、全面而浅近的思路、亲切而富有感染力的语言，引导刚刚踏入校门的新生了解：什么是“智能科学与技术”？为什么要学习“智能科学与技术”？怎样才能学好“智能科学与技术”？
（2）二年级第一学期的课程脑与认知科学基础是本学科特需的自然科学基础（脑科学）和社会科学基础（认知科学），旨在为学生提供关于人类智能的脑科学基础知识和人类认知能力的科学知识，特别是关于“脑结构如何产生认知能力（物质如何生成精神）”的科学机理。
（3）二年级第二学期的课程不确定性数学引论是本学科特需的数学基础知识课程，旨在为学生提供关于“智能科学与技术”领域必然涉及到的各种不确定性（包括随机不确定性、模糊不确定性、粗糙不确定性以及非线性引起的混沌不确定性）的描述与处理知识，特别要阐明这些不确定性的根源、相互关系、描述和处理方法。
（4）三年级第一学期的课程机器智能是本学科的专业基础课程，旨在用“智能科学与技术”的方法论阐述人类智能的各种模拟方法（包括结构模拟、功能模拟、行为模拟和机制模拟），以及这些不同模拟方法之间的相互关系和统一的途径，为学生学习机器（人造系统）智能奠定理论和方法的基础。
（5）四年级第一学期的课程《科技史与方法论》，由于智能科学技术本身富有科学观和方法论的特色，因此这是一门具有本学科特色的总结性课程，旨在为学生提供关于科学技术发展史（特别是智能科学技术发展史）所展现的科学观和方法论知识，使学生能够从“智能科学与技术”的学科知识基础上站立起来，具有纵观和把握智能科学技术发展规律的能力，使学生的学术眼界能够“形成于课堂，而又远远超越课堂”。
编委会认为，这些核心课程的综合（加上各个学校的人文社会科学通识课程和各有特色的专业课程），将为学习者提供必要的“文理相交，理工融通”的交叉学科思维素质和能力。无论是理科型学校还是工科型学校，都要在保证上述核心课程优质教学的基础上努力发挥自己的特色，而不应当削弱这些核心课程的教学质量。
5结语
关键词：课程体系；实验体系；教学平台
中图分类号：G642 文献标识码：A、
1 引言
智能科学的理论、技术及其应用已经发展成为信息技术创新的重要生长点，“智能科学与技术”本科专业是面向21世纪、具有广阔发展前景和巨大应用需求的新型专业。该专业旨在培养具有信息科学、智能科学、脑与认知科学、现代科学方法学的基本理论知识，掌握计算机、人工智能、信息网络、信息处理、自动控制、系统优化专业知识和综合技能的高级复合型人才。2004年，北京大学开始在“智能科学与技术”本科专业招生，开创了“智能科学与技术”专业本科教育的先河。随后，国内更多院校陆续开设该专业，现在“智能科学与技术”本科专业在全国已初具规模。
尽管“智能科学与技术”本科专业被誉为“操纵未来的专业”，但将其纳入本科教育，仍处于探索阶段，可供参考的资料和形成的教学经验和体系非常有限，仍需要开拓创新，努力探索，大胆实践。本文结合我校在专业建设过程中的一些探索和想法，就教学平台建设谈一些体会，重点谈课程体系、实验体系、学生创新能力培养方面的问题。
2 课程体系建设
计算机和通讯技术的结合，形成了以计算机为核心的信息网络，由此引发的信息革命也是一场数字化革命，智能革命的时空动力是网络革命，促使信息网络发展为智能网络。“智能科学与技术”专业的课程体系建设应以计算机科学的内涵为逻辑起点，以数字信息获取、处理和响应的本质属性为中心，由浅入深地推理和演绎出一套完整的理论体系，在理论框架的指导下科学合理地建立一套完整的课程体系。结合我院的实际，我们在对学生、学科和社会需求研究的基础上，确定了课程内容。我们把对学习主体的尊重、学科的发展和社会的需要协调起来，在课程体系建设方面重点考虑了以下内容：
(1)面向应用
我院是以教学为主的高等院校，重点培养应用型人才，学生应具有较强的实践动手能力。
(2)以学生为中心
课程体系的建设应树立以学生为本、为学生服务的思想，有利于学生素质教育和创新能力的培养。
(3)突出特色
信息通信是我院的传统和特色，它和测控技术、自动化技术、计算机技术、信息技术密切相关。根据我院的办学特色，参考其他兄弟院校的培养方案，我们将该专业培养的重点放在智能信息处理、智能机器人两个方向上。
按照课程设置的原则，遵循国家的相关规定，参考其他院校的经验，我院智能科学与技术专业的课程体系围绕“三个平台，两个方向，一个目标”进行建设。三个平台分别为公共基础课平台、专业基础课平台、专业课平台；两个方向分别为智能信息处理和智能机器人；一个目标为培养有特色、面向就业的工程应用型人才。具体如图1所示：
3 实验体系建设
“智能科学与技术”是一个新兴专业，实验教学体系尚处于探索阶段。总结近年来智能信息处理和智能机器人理论研究成果和实验设备开发已有素材的基础上，我们在“智能科学与技术”专业的实验教学体系建设上重点考虑了以下几方面：
(1)层次化
实验教学一方面是为了配合理论教学而设置的验证性实验，一方面是为了提高学生的综合能力而进行的综合设计性实验。此外还应面向学生就业，通过各种方法和手段开展实训、创新性实验。
(2)开放性
开放性包含两个层面的含义，一是开放实验时间和实验场地，让学生自己选择实验时间和实验场地；二是开放实验内容，让学生自己选择部分实验项目，提高学生理解和解决问题的能力，加强学生的动手实践能力。
(3)有特色
立足我院信息通信特色，强化智能信息处理、智能机器人方向的实验设置。
为此，我们的实验室建设体系围绕“三个层次，两个方向”进行建设。三个层次是配合理论教学的验证性实验、提高学生能力的综合设计性实验、强调创新的开放性实验。两个方向是奇偶智能信息处理和智能机器人，智能信息处理以图形图像为主要处理对象，进行图像处理、模式识别等内容的实验，以软件设计为主、部分结合硬件；智能机器人重点放在了以硬件设计为主的嵌入式系统设计。具体的教学实验平台如图2所示：
4 创新能力培养
在高等学院质量工程建设中，国家明确提出了培养创新型人才。作为新兴的专业，“智能科学与技术”专业更是应该从一开始就抓住这个机遇，制定创新型人才培养的新模式。我们认为，培养创新精神需要坚持“一个中心”、“三个结合”，即以学生为中心，课内与课外相结合，科学与人文相结合，教学与研究相结合，逐渐形成独具特色的创新人才培养模式。重点考虑做好以下几方面的工作：
(1)加强学生集中实践环节的教学，建立实习基地，加强认识实习、课程设计、开放实验、科研训练、生产实习和毕业设计实践环节的教学，提高学生的团队协作、认真求实和独立思考的创新意识。
(2)增加选修课、跨学科课程和素质拓展类课程，提高学生的求知欲、进取心、挑战欲、自信心、意志力等。
(3)积极引导和鼓励学生参加各种竞赛，参加学科竞赛是引导学生努力学习、灵活创新的有效途径。
(4)组织素质高、能力强学生参与教师的科研活动，使学生的能力在真正的科研活动中得到锻炼和提高。
有智能科学与技术专业的大学有北京大学、北京邮电大学、南开大学、沈阳工业大学、东北财经大学、上海理工大学、厦门大学、中南大学、西安电子科技大学北京科技大学、武汉工程大学、湖南大学、中山大学、青岛大学、西安邮电大学等25所大学。
智能科学与技术专业是智能科学系在2003年提出成立的，智能科学系的前身是北京大学信息科学中心，由北京大学数学系、计算机系、电子学系等10个系于1985年成立，主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。智能科学与技术是面向前沿高新技术的基础性本科专业，覆盖面很广。专业涉及机器人技术，以新一代网络计算为基础的智能系统，微机电系统，与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统，新一代的人机系统技术等。
（来源：文章屋网 ）
（大连东软信息学院电子工程系，辽宁大连116023）
摘要：智能科学与技术概论课程是智能科学与技术专业重要的必修基础课，对整个专业课程体系有概括性的引导作用，对学生深入学习后续课程有很大帮助。文章从智能科学与技术概论课程的教学实际出发，提出该课程的整体课程规划，并根据学生的学习情况验证其适用性。
关键词 ：智能科学；专业基础必修课；课程规划
基金项目：2012年辽宁省普通高等学校本科工程人才培养模式改革试点项目(G2201249)。
第一作者简介：林宝尉，男，讲师，研究方向为计算机视觉、模式识别，linbaowei@neusoft．edu．cn。
0 引言
智能科学与技术概论课程是智能科学与技术专业的必修基础课。学生通过学习基础课，能够了解整个专业的知识构成、体系结构以及发展方向，便于将来学习必修专业课，包括模式识别、人工智能、智能机器人等课程。在这个过程中，如何让学生顺利地过渡到更高层次的专业课学习中，如何提高其学习兴趣，如何帮助学生深入了解各门专业课之间的层次关系，都是该专业设置过程中需要考虑的问题。智能科学与技术概论的规划起到了承上启下的作用。虽然专业导引课也从全局对该专业的情况进行了介绍，但其内容以学生职业引导、兴趣培养为主，对专业课程的设置并无过多展开。因此，智能科学与技术概论课程的设置十分必要。
1 课程规划设置
1.1 能力指标
课程将学生的能力体系分为5个部分：技术知识与推理能力、开发式思维与创新、个人职业能力、态度与习惯、时间构思设计实现和社会贡献，与其对应的二级、三级及详细指标见表1。每个能力指标平均对应4个学时，共32个学时。
1.2 讲授方式
(1)精讲多练。通过讲解智能科学的相关内容并结合相关实验，让学生掌握智能科学的基础知识，提高其学习兴趣，为后续课程的学习打下良好基础。
(2)以项目为导向组织教学，通过案例教学，将构思、设计、实施和运行引入教学过程中。
(3)鼓励学生自主学习，加强基本职业能力的训练。教学过程中注意互动和引导，运用讲授教学、练习教学、实验教学、案例教学等多种教学方法完成教学任务。
(4)教学实施过程中，提供丰富的教学资源，如多媒体课件、案例、网络资源、优秀学生作品和外文技术资料等。
(5)对学生进行多方面考核与评价。结合课程实施过程，从知识掌握、能力水平、态度表现等方面，对学生进行全方位的考核。
1.3 讲授内容
该课程讲授内容分为3个单元，具体内容如下。
单元一：智能科学导论，主要涉及智能科学与技术的目标界定、学科分类、涉及范围、学科定位、人类认知以及学科简史等知识点。该单元将在2个学时中完成，并要求学生课外学习2个学时。
单元二：学科基础理论知识，主要涉及机器系统、视觉感知、高级语言编程等知识点。该单元主要介绍支撑学科的相关课程，并在实践课中使用高级语言编写简单系统。该单元共10个课时，其中包括4个实践课时。
单元三：专业课介绍，主要涉及数字图像处理介绍、模式识别介绍、计算机视觉介绍、智能机器人介绍等相关必修专业课的入门介绍，并在每次课程结束后配合实践编程、工具使用、机器人搭建等实践环节提高学生的学习兴趣，使其全面认识后续专业学习。该单元共20个学时，其中包括12个实践课时。
1.4 实验设置
实验课程共16个学时，包括4次实验，详细内容如下。
实验一：数字图像处理实验。使用课程中讲授的Matlab语言，实现数字图像的傅里叶变换、边缘检测功能。该实验共4个课时，配合单元一以及单元二的部分知识点，使学生基本掌握Matlab编程语言，并理解数字图像处理的基本知识。
实验二：模式识别机器学习实验。该实验利用高级程序语言，实现数据的SVM算法以及KMeans算法，让学生理解模式识别以及机器学习等知识。该实验共4个学时。
实验三：计算机视觉实验。使用图像拼接、3D场景重建等相关专业工具，实现二维图片的3D重现。该实验共4个学时。
实验四：机器人实验。学生在机器人实验室，实际动手组装博创模块化机器人，并编程实现机器人运动调试。该实验共4个学时，实验地点为模块化机器人实验室。
1.5 结课考试
在教学的各个环节，教师从出勤情况、日常表现、作业、实验、结课项目及结课报告的完成情况对学生进行全方位的考核，其中结课项目、调查报告及实验作业占最终成绩的90%。结课项目为小组项目，4个学生为一个小组完成系统的设计、编写、调试等步骤，并组织5名教师对每个小组进行答辩考核。
2 问题及改进
学校于2012年申请创办智能科学与技术专业。该专业培养学生掌握计算机基础、电子电路、控制方法、智能信息处理与识别等基本知识，使其具备信息处理、自动控制、人工智能系统开发等基本能力。智能科学与技术概论课程在大二下学期开设，共32学时，其中理论教学16学时，实践教学16学时。通过理论教学和实践教学，学生了解了智能科学的基础理论知识，掌握该专业核心专业课的关系，认识相关后续课程，并能够使用简单的算法和工具，为日后深入学习专业课打下良好基础。
2.1 教材选择
由于本专业办学时间较短，没有足够的针对智能科学与技术概论的教材可供选择。现阶段使用较多的教材为《智能科学与技术导论》以及《智能科学》。《智能科学与技术导论》是钟义信主编、北京邮电大学出版社出版的、适合智能专业大一新生使用的专业教材，对整个专业有详细的介绍，适合作为新生的专业导引课程，安排16个学时较为合适，并不适于我校智能科学与技术概论课程的要求。《智能科学》是史忠植主编、清华大学出版社出版的专业教材，该教材对整个智能专业的重要内容都有涉及，系统地介绍了智能科学的概念和方法，吸收了脑科学、认知科学、人工智能、数理逻辑、社会思维学、系统理论、科学方法论和哲学等方面的研究成果，适合高年级学生使用，安排64个学时较为合适，也不适于我校情况。
鉴于上述原因，我们设计该课程时，前半部分理论知识介绍使用了《智能科学与技术导论》，后半部分专业课程介绍使用自制课件。经过2轮的教学实践以后，我们将根据教材使用情况编写自用的讲义教材。
2.2 内容设计
该课程内容会介绍智能专业的重要专业课，但要在32学时内完成所有专业课程的介绍，并保证该课程内容不与专业导引课以及智能信息处理导引课冲突，难度很大，因此选择最合适的讲授内容，对于该课程的授课效果非常重要。
在授课过程中我们发现，学生对简单的数字图像处理、计算机视觉的流行应用以及动手要求强的机器人课程兴趣较大，但对数学推导要求较高的模式识别、机器学习等课程接受程度较低。该课程的教学目的是让学生了解相关课程的意义、历史、发展等知识，所以，建议加大实验动手课程的课时比例，让学生多使用相关知识、算法和应用，尽量避开复杂的数学推导。
2.3 资源配置
学校的智能科学与技术专业创建于电子工程系，依托电子系的软硬件实验室，培养学生的软硬件知识储备，提高学生的实际动手能力。其中，软件算法将配合嵌入式设备进行硬件集成，并指导学生设计具有智能算法应用的硬件设备。教学过程中将使用校实验室中的模式识别嵌入式开发板、博创模块化机器人平台以及Turtlebot智能机器人平台。该课程在实际讲授时，理论课以及算法相关实验在大班进行，硬件实践课程在小班进行，能取得较好的授课效果。
3 实施效果
在该课程设计内容的指导下，智能科学与技术概论已经完成了2轮的课程教学，并在课程结束后组织学生填写调查问卷。题目分两类，第一类包括课程目标是否清晰、该课程能否提起学生对该专业课的学习兴趣、该课程的实验设计能否有效提高学生的动手能力，以及该课程的内容相关设计是否优秀。统计结果如图1所示。除极个别学生外，大多数学生都选择了符合以及完全符合，说明该课程设计可以满足教学要求。第二类问题总结学生在课程中获取的知识能力，包括编程调试、理论知识应用、信息获取、技术文档写作、自主学习、分析问题、解决问题等，为多选题。从图2可以看出，学生对各项能力的认可率均超过50%，其中信息获取、分析问题等能力的认可率接近80%，说明该课程设计基本满足教学目标。
4 结语
智能科学与技术概论对智能专业学生的深入学习起到了重要的引导作用。我们根据自身的实际情况出发，设计出适合该专业学生的课程设计安排。经过两轮的实施效果证明，该课程的设计方式比较适合学生。随着课程的持续，我们将不断解决存在的问题，并编写适合我校学生使用的教材。
参考文献：
[1]钟义信，智能科学技术导论[M]．北京：北京邮电大学出版社，2007.
[2] Edward FC，Johan M，Soren O．重新认识工程教育：国际CDIO培养模式与方法[M]．顾佩华，沈民奋，陆小华，译．北京：高等教育出版社，2009．
关键词：智能科学与技术；专业引导；人才培养
智能科学与技术专业(简称智能专业)是教育部于2004年新增的目录外试点专业，国内现有17所院校开设了该专业(2010年统计数据)。我校依托学科优势与教学资源，2006年获教育部批准开办工学门类中电子信息类的智能专业，并于2007年正式招生。2009年招生数为3个班(90人)。
几年来，围绕智能科学与技术专业应用型创新技术人才的培养定位，努力进行了以“课程体系为基础，实验室建设为重点，科学研究为龙头，师资条件为保证”的可健康发展的有特色的智能科学与技术专业建设[1-2]。为提高应用型人才培养质量，实施了实验室全面开放，探索并进行了智能科学与技术专业的创新实践体系构建工作[3]。在这些工作开展过程中，我们特别注意到同学们个人主观能动性问题，着手进行专业引导教育4年不断线，并试行了学生专业导师制的探索。良好的开端是成功的一半，“大一”阶段将为学生在以后几年的学习、生活、工作上取得成功奠定良好基础。因此，我们特别重视学生在“大一”阶段的成长。本文主要介绍我们在新生专业引导教育的探索与实践。
1专业引导教育的必要性
“引”指带领向某个目标行动。“导”指传导、引导，另还有教育、启发的含义。专业引导是对本专业学生行将学习的专业进行铺垫式引导、概览介绍，在使之充分了解的基础上，产生兴趣，发挥主观能动性，从而提高人才培养质量。
“大一”阶段是大学生活的第一页，“大一怎么过”将直接影响到学生后三年的学习、生活状态，影响到受教育的效果，影响到成长与成才，也影响到高等教育最终目标的实现[4]。为此，我们不仅加强了新生的入学教育，帮助他们尽快适应大学生活，顺利完成从中学环境到大学环境的过渡；同时也特别重视新生阶段的日常专业引导教育，提高学生的专业兴趣，发挥学生的主观能动性。
1.1帮助学生了解专业概况
调查显示，绝大部分新生对自己的专业并不了解或者了解不够全面，通过专业引导，可让新生知道自己所学专业的课程设置、专业培养目标、就业方向和就业现状以及学好本专业的方法与技巧等，可减少学生专业学习的盲目性，培养其专业意识，树立正确的专业思想和学习观，为学好本专业打下良好基础。
1.2帮助学生培养专业兴趣
兴趣是最好的老师。调查显示，高考填报的志愿在一定程度上反映了学生的兴趣，但更多的却是“从众”的结果。学生在中学期间学习压力过大、心理成熟度不高，对于自己的兴趣与志向既无时间去思考,也无能力去把握。通过专业引导，可激发学生的学习动机和热情，培养对本专业的学习兴趣。
1.3帮助学生进行职业规划与制订学习计划
就业市场的导向与认识的局限性使一部分学生对自身的专业前途缺乏信心，另一方面也确有一部分学生因高招录取与现实热爱的矛盾，从而产生专业厌学情绪。目前相当多的高校在大二、大三阶段给学生提供了二次选择专业的机会。即使同学从小立志从事本专业，但从事专业也有专业方向之分。通过专业引导，可让新生尽早了解专业发展最新动态及成果，树立榜样，有的放矢，制定学习计划并尽早进行职业规划工作。
1.4新专业的特殊性
新生面临许多新问题，最重要的一项就是“专业”问题：专业究竟怎样？前景如何？如何学好？特别是对于“智能科学与技术”这门尚具一定特殊性、刚刚起步的新专业更显重要。
智能科学与技术专业的特殊性在于，它是一门综合交叉性学科，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，素质、能力、知识协调统一的应用型高级技术人才。虽具有广阔的发展前景和巨大的应用需求，但社会普遍缺乏了解。因此，通过专业引导教育使新生逐步了解其所学新专业概括及其特殊性很有必要。
2专业引导教育的指导思想
开展新生专业引导教育过程中，注意强调以下几个方面的问题。
1) 通过介绍智能科学技术的基本概念、知识体系以及学校的学术特色，努力使学生对“智能科学技术”由完全陌生的状态逐步建立一个初步、宏观的科学认识[5]。
2) 通过剖析智能科学技术与相关学科之间的关系，使学生明了智能科学技术、信息科学技术、控制科学技术和计算机科学技术具有各自独立的研究领域，同时又互相交叉、互相促进。
3) 通过阐明智能科学技术专业培养目标与培养计划，解析专业课程结构框架，使学生了解专业方向、各门课程(特别是大一阶段的C语言程序设计等课程)的在专业培养目标中的地位和作用，指引学生采用正确的学习方法来开展本专业的课程学习，从而有利于本人及早进行职业规划与制订学习计划的工作。
4) 通过同学们普遍感兴趣的问题入手，例如机器人足球、人形机器人舞蹈等，因势利导，将同学们课外兴趣从网络游戏吸引到开放实验室参与学科竞赛与开放项目上来。
3专业引导教育的具体措施
基于上述分析，开展了相对集中的入学教育，经常性的贯穿整个“大一”阶段的课程教学与课外创新实践活动的引导教育。为让学生能够及早进行创新实践活动，特别在第一学期安排了独立实践环节“智能科学技术导论――专业认识与实践”[1，3]。
3.1入学教育
按照学校的总体安排，我们在新生入学教育第1周及时进行全面的入学教育。其主要内容涉及到校情与校风、学风与学籍、培养计划与专业学习、学习与生活、安全与卫生等诸多个方面。而专业引导教育是入学教育的重要方面，我们采取的具体举措包括参观实验室、专题讲座、师生座谈、学长交流等多种形式。
3.2专业引导课
目前，我们开设本课程是以专题讲座与学生参观体验校内实验室、校外实践基地多种形式，贯穿整个第1学期来开展。其目的是针对学生的实际需要，系统、科学地解答学生各种各样的专业问题，为本专业的新生提供适时和恰当的“专业引导”，使他们尽快明确方向，融入环境，积极主动地学习。专题讲座由全系教师参与，根据各自专业特长完成。
诸多讲座专题中，同学们普遍对机器人足球、人形机器人等比较感兴趣。针对此，教师也因势利导，强调专业课程，特别是强调大一阶段的C语言程序设计、高等数学、电路分析等课程的重要地位与学习方法，力争使新生别在高考后松懈，别在“大一”阶段掉队，鞭策他们赢在起跑线上。
3.3创新实践活动
目前高校中专业课课内学时本来普遍紧张，本专业更是如此。其前沿性课程较多，理论性较强，受学制限制，不得已对计算机软硬件、控制系统基础等课程学时加以一定压缩。课时如此紧张怎么办？为提高学生创新实践能力，我们决定课外开放智能系实验室，建立课外科技创新实践体系，开展多种形式的创新实践活动来强化同学的“软硬件能力”，从而加强智能专业学生的就业竞争能力。例如，我们在实践中以同学们普遍感兴趣的机器人这个创新实践平台，提出了一个基于机器人制作、分层次的课外科技创新实践方案[3]。针对大一阶段的具体情况，我们主要从培养兴趣、打牢基础的角度考虑，让同学们了解并进入到实验室，同时也举办一系列适宜大一学生参与的相关学科竞赛。
3.3.1实验室开放项目
大一的同学进入开放的实验室，可进行一些简易机器人的设计制作，也可参与到大二、大三学长为主体的实验室开放课题研究小组、学科竞赛小组中，做一些辅工作。我们给大一阶段设定的目标是锻炼简单机械设计与加工、基本电子电路设计、基本程序设计能力。同学们在大一阶段就因此接触到 “大学生电子竞赛”、“智能汽车竞赛”、“机器人大赛”这一系列学科竞赛。虽然他们只能做一些辅工作，但这些辅工作无疑是非常有益的。既使他们培养了兴趣，树立了目标，同时也建立了实验室开放工作的学生团队。实践中，我们又把学科竞赛的培训工作与实验室开放项目进行有机的结合，使之成为由浅入深、成系统多层次的系列活动。
3.3.2智能系统平台构建方案竞赛
爱因斯坦说“想象比知识更重要，因为知识是有限的，而想象力概括着世界上的一切，推动着进步，并且是知识进化的源泉。” 智能系统平台构建方案设计比赛不要求做出具体产品，而重点在于方案设计与展示。我们开展这一比赛的目的是为了进一步完善学科竞赛的层次性，激发学习兴趣并引导新生的专业学习与创新实践方向。2009年11月我们搞了该学科竞赛，它作为后续相关竞赛的引导与补充，取得不错的效果。实践表明，智能系统平台构建方案设计比赛引起同学们极大关注。同学们大胆想象，深入调研，广泛查阅资料，精心进行方案设计并制作了演示文稿。教师与研究生组成的评委进行现场提问与点评，引导同学应该如何通过学习来实现这个方案。这既强化了他们对本专业的认识，又极大地激发了他们创新实践的兴趣。
3.3.3机器人舞蹈竞赛
机器人舞蹈竞赛是全校性机器人大赛中的一个比赛项目。该项目主要考验机器人动作的复杂性与艺术性以及每种情感动作与音乐伴奏的配合能力。参赛者需要自由设计机器人并配合一定音乐，根据舞蹈创意和音乐的协调进行程序设计完成舞步编排和整体的舞蹈表演。由于趣味性较强，同学表现出强烈的兴趣，这有力促进了同学们对程序设计的学习。
3.3.4C语言程序设计竞赛
C语言程序设计是本专业的一门重要的基础课程，但由于受到学时、学分的限制，课内学时相对不足，要达到新专业的人才培养目标，是值得认真研究与探讨的课题。课内的教学改革是必需的，细节不在这里讨论。我们在专业引导教育特别注意到了大一新生的C语言程序设计的学习问题，它是智能科学技术导论课程中一个重要专题，此外我们还想到了通过课外竞赛来促进该课程的学习。我们不仅利用机器人舞蹈比赛这个平台，我们还组织、培训同学参加学校程序设计大赛来促进程序设计的学习。对于其中高水平的学生则进一步鼓励引导其参加ACM程序设计活动。
3.4发挥专业教师作用
由专业教师担任学生班主任工作，是我校自动化学院的成功经验。学生辅导员重在指导学生的思想与生活，班主任则在学生职业生涯规划、成才教育、学生选课指导等方面扮演重要角色。对此，学生反映普遍良好。在新生的专业引导教育，特别是课外创新实践活动的引导中，班主任发挥了重要作用。
此外，智能系还试行了“专业导师制”以便更好地适应素质教育的要求和人才培养目标的转变，促进应用型创新人才培养工作。专业导师制的一项重要任务也是推动学生课外科技创新实践活动。专业教师针对学生的个性差异因材施教，和学生之间建立一种“导学”关系。通过双向选择，智能系教师每人担任一定数量学生的专业导师，并以此为契机形成高年级-低年级“梯队”。同学们组建“兴趣小组”，以实验室为平台，有的参与“教师科研项目”，有的自主申请“学生课外科技基金项目”，当然学生参加更多的课外科技创新实践活动是“实验室开放项目”。
3.5发挥优秀学长作用
在专业引导教育过程中，我们还充分发挥研究生、高年级优秀学长的作用。定期开展学长交流系列活动，讲座内容包括本科课程学习、专业学习方法、实验室开放项目、学科竞赛等等。在介绍专业知识的同时，学长向本科新生传授自己的学习经验，引导他们的专业学习与创新实践。
4结语
为建设好智能科学与技术新专业，采用专业教师担任班主任、开设相关导引课程以及开放实验室等多种措施并把科技创新与学科竞赛辅导培养工作提前到“大一阶段”，在新生专业引导教育方面进行了一定的探索与实践。实践中新生专业引导教育取得了不错的效果。同学们普遍表现了强烈的兴趣：不再沉溺于以前所钟爱的网络游戏，进入课外开放实验室进行创新实践活动，加入到学生科技竞赛的团队。在2010年6月举办的“三星杯”国际仿人机器人比赛、2010年7月举办的全国机器人大赛中，不少智能专业09级新生获得了相关奖项。
笔者认为，着力针对新生进行专业引导教育是必要的，应该充分重视这项工作。通过相对集中的入学教育与贯穿于整个“大一”阶段的经常性课内、课外专业引导教育，加强了学生对专业的认识，有助于他们及早进行个人职业规划与大学四年的学习计划的制订。其中，及早的创新实践活动，特别有利于学生学习主观能动性的激发，有利于学生创新实践能力的培养，有利于人才培养质量的提高。
参考文献：
[1] 李擎,陈雯柏,李邓化,等. 智能科学与技术专业建设的实践[J]. 计算机教育, 2009(11):34-37.
[2] 李擎,苏中,李邓化. 智能科学与技术专业建设的规划与思考[J]. 清华大学教育研究,2008(增刊1):21-25.
[3] 陈雯柏,李擎,彭书华,等. 智能科学与技术专业创新实践体系构建的探索[J]. 计算机教育,2010(15):114-118.
[4] 杨菁,邵建防.大学新生入学教育研究[J]. 湖北经济学院学报:人文社会科学版,2006(4):130-131.
[5] 周延泉,张博.“智能科学技术导论”课程教学模式新思考[J]. 计算机教育, 2009(11):78-80.
Exploration on Professional Guide Education in Intelligence Science and Technology Specialty
CHEN Wenbai, WU Xibao, LI Qing, LI Denghua, SU Zhong
(School of Automation, Beijing Information Science and Technology University, Beijing 100192, China)
关键词:智能科学与技术;实验体系;实验平台;特色;创新
中图分类号:G642 文献标识码:B
1引言
被认为是信息科学技术前沿和核心的“智能科学与技术”,自2004年由北京大学自主设立该本科专业以来,不但得到人们的普遍认同,而且得到了较大的发展,全国至今已有15所大学开办该本科专业,其中包含教育部直属高校7所和地方性高校7所,“211”高校就有10所。尽管“智能科学与技术”本科专业在全国已初具规模,但作为本科教育,乃处于起步和探索阶段,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。本文主要结合我校在专业实验建设过程中的一些实际和体会,就“智能科学与技术”专业实验平台建设谈一些做法和设想。
2明确实验平台建设的目标和思路
专业的实验平台建设是为专业的培养目标服务的。我校“智能科学与技术”专业的培养目标是:学生要具备坚实的数学、电子技术、计算机和智能信息处理、机器学习和控制、计算机集成、智能理论与技术等较宽领域的工程技术基础知识和专业基础知识,能在科研、教育、企事业等部门从事智能理论研究、智能信息处理、智能技术应用等方面的教学、科研和开发应用等工作,成为能掌握智能理论与技术及专业技能的研究与应用的高级工程技术人才。培养要求是:了解信息系统及智能科学与技术领域的学科前沿、最新进展和发展动态;系统地掌握本专业领域宽广的技术基础理论知识,以适应智能信息处理与技术应
用等方面需求;掌握信息获取、处理的基本理论和智能处理的一般方法,具有设计、集成、应用智能系统的基本能力;具有较强的自学能力、文献检索、资料查询动手能力、创新意识和较高的综合素质等。
实验课不但是对相关理论知识的深入理解和综合运用,而且更是对动手动脑能力的综合培养和锻炼。因此,实验平台建设目标和思路是将基础实验、设计性与综合性实验与课程设计、毕业设计等相结合,理论课程的实验教学与智能科学技术相结合,增加学生创新性的实验与实践,培养学生扎实的理论基础和实践与创新的基本技能。
根据最近中国人工智能学会教育工作委员会制定的“智能科学与技术”作为一级学科,“智能理论与方法”、“知识处理技术”、“智能系统与应用”为一级学科下设的三个二级学科的思路,如图1。因此,实验平台建设的思路应是:(1) 能具备研究和探讨自然智能系统的机理和机器智能的模拟方法的实验系统。它主要包括:脑科学基础、认知科学理论、智能的模拟理论与方法、面向智能的信息理论、知识理论、逻辑理论、复杂系统的自组织理论、决策理论、问题求解方法、机器学习、群体智能、人工情感、人工意识等。(2)能进行知识处理技术多的实验设施或软件系统、智能工具。通过这些设施或软件,执行由信息到知识和知识到策略的思维性加工技术、智能检索、以及多媒体信息处理与机器感知、机器学习等。(3)具备智能系统与应用的各种对象,如智能机器人、智能装置、智能信息网络等。总之,实验的设备和环境既可使学生完成某门课程的验证性实验、综合性实验和设计性实验,也可完成多门课的交叉性实验或课程设计。
图1学科结构图
作者简介:陈以(1963-),男,广西玉林人,研究生,副教授,学院副院长,主要研究方向为智能控制、计算机应用技术。
3实验平台建设的主要内容
大学的实验教学不仅涵盖了理论课的内容,而且比理论课更为复杂。通过实验,既能丰富活跃学生的科学思维,又能使学生加深对课堂上学到的理论知识的理解、巩固和提高,并最终达到培养学生对客观世界的观察能力、分析能力和解决能力。为达到这样一个实验培养目的,实验平台建设的内容应从以下几方面入手。
3.1实验体系建设
“智能科学与技术”作为一个新办的专业,其实验教学体系尚处于探索和完善阶段。基于学校和学院现有的实验室基础,特别是学校创新实践教育特色和我院现有学科的实验室基础,我们在“智能科学与技术”专业的实验教学体系上重点考虑以下几方面的建设:
(1) 建立层次化的实验教学体系
层次化的实验就是让学生从验证性的实验开始,逐步到设计性、综合性和带创新性实验或工程项目开发实践等的实验环节,学生最后阶段的毕业设计环节属于综合性或创新性实践实验。实验层次安排主要体现实验教学的层次由简单到复杂、由单一到综合、由学习到创新的科学过程,形成由“验证性实验设计性实验综合性实验课程设计创新实践”的实验层次设置方法。
(2) 实验教学要与生产实际相结合
为增强学生学习的兴趣,培养学生的工程素质、动手能力和综合创新能力,也为提升就业率,我们注重依托CSIP(国家软件与集成电路公共服务平台)广西分中心(该中心设在我校)、学院申报的广西省级自动化实验教学示范中心等,促进服务市场应用与交流,采取请进来、走出去等多种途径实验教学方法将某些专业课实验和生产实习相结合。根据实验教学规划需要,进行仪器设备购置,使实验教学满足社会需求,形成以验证性实验为先导,综合性实验为巩固,设计性或工程性项目实践为提高,以社会需求为导向的实践教学培养体系。
(3) 实验教学与科研有机结合
实验是科研的基础,实验可以带动科研;科研反过来促进教学,并通过成果带动实践教学的改革和发展。参与老师的科研,学生不但能了解学科发展的规律和技术前沿,加深对课程内容的理解,提高学生的实践能力和创新能力,而且能升华学生对实验的内涵的解读,增强对实验学习的兴趣,明确做人、做事的道理,为未来走向社会打下坚实的基础。
(4) 特色建设与创新
特色是一所学校、甚至一个学科或专业赖以生存和发展的基础。我校是以工为主,电子信息类学科优势突出、创新实践教育特色鲜明的多科性大学。学校的前身是1960年成立的桂林机械专科学校,1980年,学校更名为桂林电子工业学院,全面开始本科教育。在原学校计算站的基础上,正式成立计算机系,成为广西最早开办计算机专业本科教育的高校,1995年开始进行研究生教育。2006年,桂林电子工业学院更名为桂林电子科技大学,原计算机系经重新组合,更名为计算机与控制学院。计算机与控制学院目前拥有计算机科学与技术、控制科学与工程两大学科,主要开设有计算机科学与技术、软件工程、信息安全、网络工程和自动化等本科专业,以及两大学科基本有的二级学科硕士点。我校的“智能科学与技术”专业就设在计算机与控制学院,这正是中国人工智能学会当初设立专业的初衷和建设发展的基础条件。
我校经过近50年的发展,目前已具有2个国家级实验教学建设示范中心,2个国家级特色专业建设点,1个国家级教学团队,3个广西省级实验教学示范中心或建设中心,1个国家级的大学生创新型实施单位及1个团中央大学生创新实践基地,以及具备创新型的机器人中心、飞思卡尔智能车中心、电子设计训练基地等多个省级或校级中心和基地。我院还有1个信息产业部部级重点实验室,1个ASEA培训中心,6个与华晟、研华、华为3COM、金蝶等知名企业共建的实验室或研究中心。对大学生电子设计大赛,我校自1997年派队参赛以来,每次在广西区和全国都有出色的表现,2001年还获得最高奖“索尼杯”;对飞思卡尔智能车比赛,我院代表队(代表学校)近年还连续获得华南赛区和全国赛一等奖等。学校还特设有创新学分,学生课外创新活动取得成果可以给予适当的学分来代替选修课学分。
我校的“电子信息类学科优势突出、创新实践教育鲜明”的特色在广西和华南地区具有较大的影响力,甚至在全国也有一定知名度。因此,我们在“智能科学与技术”专业实验体系建设中,紧紧结合现有的资源和条件,在智能机器人(车)、智能信息处理和智能技术与应用等方向,立足和发挥这一传统的优势和特色。在“夯实基础,独立实践,创新提高”的实验教学理念下,培养基础扎实、知识面宽、具有创新精神和工程实践能力的高素质的综合型人才。
3.2实验管理平台建设
实验管理平台建设主要是针对实验老师与学生建立一个集网络化、开放式于一体的实验教学与管理体系。
网络化、开放式的实验教学体系是实验教学平台建设成熟的重要标志。学生通过这样一个完善和规范的实验教学与管理体系,可以自主预约想做的实验,自主选择实验内容、实验时间,并通过网络与实验教师的互动与交流。这种全开放的网络化实验教学体系,不但能充分调动学生的积极性、主动性,而且还能充分利用有效的资源,提高利用率,如图2所示。
我校实验选课系统充分考虑了“以学生为主”的实验教学模式和开放式教学的特点,学生可以根据各自的学习计划灵活选择实验项目以及开设的时间。实验教师、实验管理员可以方便地通过留言与学生交流,学生的问题也可以通过“一对一”的形式即时解决。教师则通过实验选课系统查阅学生选课情况、登录学生实验成绩、回答学生提问。通过近年的建设,我院的网络化的开放式实验教学体系已初具规模,再铺之于学校完善的网络实验选课系统,从而为学生提供了个性化学习的实验环境,提高他们独立自主的实践与创新能力。
3.3实验师资队伍建设
实验教学队伍的稳定和提高是实验教学发展、提高与创新的保证。我校有一系列相关的政策和措施稳定实验教
师队伍,鼓励青年实验人员在职攻读学位、外出进修、培训等,激励实验人员在搞好实验教学的同时,积极参加科研实践。总之,稳定和提高现有教师实验教学技能,积极引进高素质人才,是推动、加强和提高实验教学质量的需要。
我院目前实验队伍(含研究人员)共20人,其中正高职称人员6名,副高职称人员9名,中级职称人员5名,具有博士学位人员5名,取得硕士学位的有16人,拥有一支以中青年为主体,以博士为骨干的较高层次的教学科研队伍。实验队伍具有较优良的素质,年龄、知识及职称结构比较合理,他们相对稳定、富有活力,是我们具备高质量、高水平实验教学体系的保证。
4结束语
实验不仅是理论的基础和源泉,而且实验环节作为整个教学体系的主要环节之一,在培养学生的实际动手能力和创新能力中起着无法替代的重要作用。因此,实验平台建设除了要帮助学生巩固和加深理解所学的理论知识,树立严谨科学的研究方法,掌握基本的科学实验技能外,还要充分调动他们的主观能动性,进行动手动脑与创新的实践,形成特色。
本文只是结合我校与我院自身的实际,就已有的专业实验体系和“智能科学与技术”新专业实验建设情况进行了探讨,还有待实践中继续完善与提高。
参考文献:
[1] 钟义信.设置“智能科学与技术”博士学位一级学科:必要性、可行性、紧迫性[J].计算机教育,2009(11):5-9.
[2] 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.
（中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙410083）
摘要：针对智能科学与技术专业的先进性和学科交叉性的特点，提出打破单个课程的局限，将最新的智能理论与应用技术相结合，建立智能科学与技术应用技术课程群以适应信息学科发展；从教学内容、课程群知识点、课程体系和考核体系4方面阐述课程群建设内容，介绍具体的建设手段与措施。
关键词 ：智能科学与技术应用技术；课程群；建设与实践
第一作者简介：高琰，女，副教授，研究方向为智能信息处理，gaoyan@csu．edu．cn。
0 引 言
“智能化”已经成为全球科学技术特别是信息科学技术发展的基本特征和普遍潮流。智能技术及其应用也成为IT行业的重要创新点，如IBM公司提出了“智慧地球”口号。智能科学技术整体上正处于快速发展阶段。中南大学顺应技术发展趋势，开设了智能科学与技术专业，主要目的是让学生系统地掌握智能科学与技术的基本理论、基本知识和基本技能与方法。为此，我们建立了智能科学与技术基础和智能科学技术应用2个课程群，并且以课程群为单位对各课程进行梳理，对课程资源进行整合。
1 课程群的建设目的
课程群摆脱了课程的单一性，能够较好地提高课程教学质量和学生专业水平。
智能技术应用课程群主要承担智能科学与技术专业的应用技术课程，包括自然语言处理、生物特征识别、商务智能、知识工程、智能优化及其应用、计算机游戏程序设计等专业课程，是基于智能科学与技术基础课程群的拓展和延伸。
智能技术应用课程群建设的目的是为适应信息学科发展，打破单个课程的限制，将各门课的知识点结合，将最新的智能理论与应用技术相结合；通过各种特色专业课程（如自然语言处理、生物特征识别和虚拟现实与智能游戏等）的开设，结合实验课、各类科研竞赛活动、教师的科研项目等，更好地培养学生综合应用计算机技术与智能技术解决实际问题的能力，提高学生在科学研究、项目开发、组织管理、团队协作、技术创新及市场开拓等方面的综合素质，提高就业竞争力。
2 课程群的建设内容
针对当前高校在技能培养理念、技能环节等方面存在的问题，我们提出培养以智能技术应用的编程人才为目标，强调以学校特色为基础，以学生兴趣与就业需要为核心，将智能理论和应用领域相结合，构建合理的实践教学体系。通过对产业界人才培养体系的研究以及适合学生的教学方法研究，我们提出构建产业导向的智能科学技术应用课程群，以此保证学生整个工程化学习过程的可持续发展。建设内容包括以下4个方面。
2.1 教学内容
密切关注当前技术发展，借鉴国内外教材，编写具有自身特色的教材；引进和翻译最新技术资料，将其作为课堂教学的有益补充，引入到课程群中各门课的课件、题库、实验、教学案例中。
2.2 课程群知识点
课程群是将若干门在内容上具有密切相关性，在知识、方法上有逻辑联系的课程加以整合而成的。我们列出课程群中各门课程的知识点清单，根据清单再重新总结和梳理各课程间的知识点，分析它们之间的内在关系后，完成对课程知识点的抽取、分析与汇编。我们在各门课程的讲授中，对各课程的知识点进行统筹安排，既有不同的侧重点，同时又要强调应用领域的融合。例如：自然语言处理与智能游戏的结合，智能优化算法与智能游戏的结合，商业智能与自然语言处理的结合，自然语言与生物特征识别的结合等。
在知识点的分析汇编过程中，不仅要注意课程群里各课程知识点的关系，还要注意它们与基础课程的关系。例如：自然语言中的分类算法在模式识别中讲授过，所以在自然语言处理课程中应侧重基于文本特征的分类算法。
2.3 课程体系
在产业导向的教学理念指导下，我们将课程内容分为专业基础理论、设计与编程、工程项目实践3个部分。专业基础理论包括了某个领域的理论基础（如自然语言中的分词及词性标注）及智能算法的应用（如基于机器学习的文本分类和信息抽取）；设计与编程则是深入掌握一门技术开发语言（如C语言、C++、Java，Python等）和应用领域的一种业界开发标准（针对自然语言掌握NLTK语言包的使用，针对掌握智能游戏掌握OpenGL、Direct3D等）；工程项目实践旨在提高学生实际项目开发能力，为他们提供从学校走向工业界的途径。
2.4 考核体系
课程考核是教学的重要环节之一，是检测教学效果的必要手段。不同的考核方式，直接影响学生的学习态度和教师的教学态度。传统考核方式已显现出很多弊端，分数的高低不能真正反映学生掌握知识和解决问题的能力。为此可针对不同的课程，设计灵活多样的考核方式。
3 建设方法与措施
3.1 师资培养
课程群建设涉及课程之间的内在联系，要借助团队的力量实施。以学术带头人为建设团队核心，不断提高师资队伍的整体教学水平，充实实践经验。要求每位老师系统学习课程群中各门课程的内容和相互关联性，注重融合各课程的基础知识和其实际应用性，研制详细的教研活动时间表和活动内容。通过教师间相互听课和对教学活动的沟通，建立良好的教师相互学习机制。同时建立教师队伍的管理体制，设置检查与汇报环节，分阶段、按目标对照教学任务进行管理。
3.2 课程群教学内容建设
各任课教师定期介绍课程内容、综合考虑课程间关系，在统一的教学框架下制订各课程的教学计划、课程设计与实验计划。各任课教师提交课程的知识点说明和在课程群中的关系图，大家一同进行分析讨论，梳理课程之间的关系。目前，我们明确每次上课讲3～5个知识点，并综合编写了课程群总体的知识点手册，手册中清晰描述了每个知识点建设的主要课程。例如，分类在自然语言处理、商务智能和生物特征识别中都涉及，我们综合考虑将其放在商务智能中建设，其他课程协建。我们将课程群的各个知识点关系和课程的资料放在教学资源平台上，供学生查看。
同时，我们采用校内教师与企业界开发人员相结合的授课方式。邀请企业界开发人员进入课堂进行1~2次教学，介绍业界的实际情况和最新进展。业界开发人员的授课很好地开阔了学生的视野。
3.3 教学方法和考核手段改革
我们采用交叉授课、综合实验、讲座、讨论课等便于展开知识、开阔视野的教学方法，在体现自身特点的同时又能体现课程间的交叉性和融合性。
同时我们注重实际项目训练。我们把学生5～7人分为一组，将方案构思、设计思路和理性分析等一系列问题作为考题，进行实际的开发训练，着重考查学生的逻辑思维、分析判断能力和编程能力。学生通过公开报告会来汇报成果，成绩由其他同学和老师共同给出。这样既培养了学生的团队协作能力，又有效遏制了抄袭现象，有利于培养学生的创造力。
3.4 学科竞赛与教学的结合
课程群建设团队十分重视各类大学生创新创业项目和学科竞赛，团队成员指导的大学生创新创业项目，多次荣获“华为杯”智能设计大赛及湖南省“挑战杯”各项赛事的一、二、三等奖。如2014年的华为杯一等奖作品“基于UEA-FZ脑电放大器的虚拟手机拨号系统”和“基于体感控制的机器人皮影戏表演系统”，就是运用了生物特征识别课程的相关知识。学科竞赛的成绩会被综合考虑到学生的成绩中。
4 结语
课程群建设是专业建设的趋势，它打破了单个课程的局限，符合“厚基础、宽口径、重能力”的原则。课程群的建设有利整合教学资源，接下来，我们将“以点带面”，辐射到整个智能专业的课程中去。
参考文献：
[1]龙胜春，沈永增，何通能．高校电子信息专业特色课程群建设与探索[J]．高等理科教育，2010(1): 45-48
[2]朱冰莲，印勇，方敏，等．电子信息类专业信号与信息处理课程群建设[J]高等理科教育，2008(5): 47-49．
[3]邵兰洁，马睿，鲁小利，等，软件开发类课程群CDIO模式教学改革研究与实践[J]计算机时代，2014(12): 64-66
