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关键词:职成院校;地位;育人功能
职成院校是职业技术院校和成人教育院校的合称。职业技术院校和成人教育院校是我国教育体系中重要的组成部分。社会经济的不断发展，要求人们不断的更新自己的知识和不断的提高自己的技能，要求人们树立终身学习的观念。特别是在大数据的时代背景下，知识和技术更新速度特别快，这就更要求人们不断接受职业技术教育。职成院校在现代教育中的作用会越来越突出。
一、职成院校在现代教育中的地位
职成院校从其功能来说是教育体系中不可或缺的部分，从社会需求角度来说职成院校是社会急需人才的培养基地。然则，职成院校在我国教育体系，国民心中的地位与职成院校本应该有的这些地位既不相符。我们从理论上的地位、实际中的地位，应该享有地位三个方面加以分析。
(一)职成院校在现代教育中理论上的地位
在理论上职成院校应该和本科院校是并列平行的，是构成国民高等教育的两个要素。二者的区别在于对人才培养的侧重点不同。本科院校侧重培养学术型人才，注重学生的理论研究能力的培养。职成院校侧重培养技能型人才，注重学生的实践应用能力的培养。他们两个虽然培养人才的侧重点不同，但是同属国民教育中的高等教育。因此，没有上下之分，优劣之别。
(二)职成院校在现代教育中实际中的地位
在生活实际中职成院校往往被认为不如本科院校，主要表现在，(1)在高考志愿的填报中，考生往往更向往本科院校，在高校录取中，考生以本科院校录取为荣，他们选择就读职业院校是处于一种被迫无奈的选择。(2)在毕业生就业中，本科院校的毕业生普遍比职业院校的毕业生就业率高，就业岗位也普遍比较优越。(3)用人单位更倾向于录用学术型人才，他们在招聘不顾岗位需求，片面的认为学术型人更适合一切岗位。职业院校及其毕业生对自己的优势没有一个清晰的认识。学校在课程设置中不能突出自己的重点和特色，毕业生在就业时不能发挥自己的教育优势。这些原因综合起来使得职成院校在实际中和人们心目中地位比较低，远逊于本科院校。
(三)职成院校在现代教育中应该有的地位
从社会经济发展角度而言，职成教育更能为社会经济发展提供更有效的动力。职成院校最大的特点是培养具有高技术的生产者。提高人的生产实践能力，特别是对生产工具的使用能力，因此职成院校应该是推进科技创新的基地。技术型人才必将受到尊重，培养技术型人才的高职院校的地位应该是战略性的。从人受教育的形式来说，学术教育是阶段性的教育是没有必要进行重复的教育，即人在接受了一个阶段的学术教育，再没有必要对同一专业同一阶段的学术教育进行再接受教育，但是职业教育不同，即使一个人的专业技术很熟练，但是随着社会经济的发展，生产技术的更新，原先很熟练的技术也会变的不适时宜，这就需要再一次接受相关技术专业的教育，这种教育是反复性的，是终身的。职成院校为人提供了生存技能，职成院校是人类生存技能的训练场。
二、职成院校在现代教育中的育人功能
(一)职成院校培养学生的生产技术，让学生成为社会所需的技术人才
职成院校在现代教育中的育人功能，首先体现在为社会经济发展提供技术型人才。学校的育人功能具有客观性，即学校必须培养社会发展所需要的人才，只有这样学校的育人功能才能实现。如果学校培养的人才不是社会所需要的，那么无论培养的人才多么优秀，它也不能实现育人功能。社会发展中需要的人才概括起来有两类:科研人才和技术人才，职成院校就承担着为社会发展培养技术人才的动能。以南通科技职业学院成教学院为例，近几年共开设本、专科专业46个，其中有面向专科起点的应往届毕业学生的本科专业，而专科主要面向的是初高中中专起点的学生、农民、产业工人或技术人员，受训学习人数达到5200多人，其中乡村干部的专业学习人数达到1200人。无论从人数而言，还是从技术的覆盖面而言，都为社会提高了所需要的技术人才。
(二)职成院校培养受教育者的开创精神，助推社会创新的风气
职成院校和本科院校相比，更注重生产技术，与社会生产实践相比，它更加注重生产技术的改进和有关技术理论的科研。因此职成院校与本科院校相比较更接近实际，与实际相比更具有理论高度。在这种情况下，它能更好的把理论付诸于实际，更能把生产实际中的成功的有效的生产经验，总结上升成理论，在更大的范围内进行推广。技术创新，需要理论的指导，也需要实践的操作，二者缺一不可，并且更需要把理论和实践结合起来，通过上述的论述，我们知道职成院校有独特的把理论和实践结合起来的优势，因而，它相对于社会生产实践和本科院校更具有创新的优势。还有一些职业院校，通过开创性的办学方式把这种开创精神融入到学校的各个环节，比如南通科技职业学院，在成人教育上发挥开创精神，开设特色专业，免试招收南通市历年退伍士兵到大专各专业学习，配合南通市政府组织部“村干部学历提升工程”，要求五年内每个村干部学历达到大专水平。最主要是培养了大批农村干部、农业类的技术人才、农民企业家。通过这种方式把开创精神推向社会的生产实践和管理实际中。
三、总结
职成院校是我国国民教育体系中不可或缺的组成部分，他与本科院校应该并肩齐驱，但是由于现实中各种原因导致职成院校的实际地位不如人意。职成院校的育人功能主要体现在三个方面，即:培养学生的生产技术，让学生成为社会所需的技术人才;既培养了学生的技术素质而且也培养了学生的人文素质;培养受教育者的开创精神。
参考文献:
［1］王书丹．高职院校国际化人才培养模式研究［D］．西安建筑科技大学，2015．
【关键词】人文学科 大学教育 价值功能
一、现代大学教育中应强化人文精神
“以人为本”是当代社会被人们普遍认同的价值标准，当然也是教育，特别是高等教育的最根本的价值追求。“人是大学课程实践的主体，‘人的尺度’是根本的，‘物的尺度’必须服从‘人的尺度’。大学课程实践目标要以培养完整的人为价值取向，因为人类实践的最终目的是每一个人的自由充分发展。”[1]“以人为本”的目标应贯穿于现代高等教育的全过程，因此，现代大学教育中需强化人文精神。高等教育中加强人文素质教育，就要对人文价值给予高度的重视，因为“教育是人与人精神相契合，文化得以传递的活动。而人与人的交往是双方（我与你）的对话和敞亮……所谓教育，不过是人对人的主体间灵肉交流活动。”[2]
“以人为本”的价值观要落实在高等教育人才培养目标的实施上。大学教育有两大任务，一是教学，二是研究，这两者最终的目的是关注大学生的成长，促进大学生从智能到人格的健全发展，因此，在高等教育中，要始终做到以人为教学实践的主体，教学过程要始终以人为中心运作。大学教育的中心在于“立人”，这应该是大学教育中普遍遵循的教育理念，强化人文精神应该成为大学教育的主旋律。
社会是人的社会，而人又是一定社会中的人，良好发展的人和良好的社会是相辅相成，互为促进的，人的发展和完善是人类社会进步的基础和保障。在大学教育中坚持“以人为本”，不断强化人文精神，就是要使大学生在科学知识、文化素养、思想品质、操作技能以及创新能力等各方面，得到完善的和全面的发展。近代德国教育家洪堡提出了著名的大学教学理念：大学兼有双重任务，一是对科学的探求，二是个性与道德的修养，是“由科学而达至修养”。显然，科学性智能素质和人文性精神追求，这二者要在当代大学生的头脑中和谐统一，大学生仅有科学理性的追求是不够的，还要有健康向上的人文精神境界，大学生的自我完善与社会的进步也应该是和谐统一的。
在当今社会中，我们应该认识到“大学教育之目的，不仅在于科学研究和专门人才的培养，还在于文化传统之保持，以及人格之铸就和人性之完善。”[3]21世纪的中国高等教育，必须以培养全面发展的、高素质人才为己任，教人求真，教人求善、求美，追求科学与人文的和谐共生，完善知识，完善思想，完善个性，从而造就许许多多有灵魂、有头脑、有专长的现代知识分子，使他们成为民族的脊梁，成为国家的栋梁。教育家潘光旦先生明确指出：“教育只有一个目的，就是每一个人的人格的培养”，“只有可以陶冶品格的教育才是完全的教育”[4]。因此，我国的高等教育绝不能仅仅着眼于知识的传授，而要从人的全面发展和社会整体进步的高度，正确认识人文教育的重大意义，大学教育应该从全面塑造人出发，以创新教育为立足点，把知识的传授与人文精神的熏陶结合起来，为国家的现代化建设造就大批富有创造性、素质全面的高标准人才。
二、高校人文学科肩负着完善大学人文教育的重任
高校人文学科具有双重职能，作为社会科学，人文学科肩负着使高校学生获得社会科学知识和智能的重任，此外，人文学科还有一项潜在的，某种程度上来说是独特的职能，即从人文精神方面铸造大学生爱美向善和求真的灵魂。人文学科对社会进步的促进作用不可忽视，它能够在善与美方面正确引导自然科学服务于社会。高校人文学科的意义归结于一点，即直接指向人的生命意义，以完善大学生的精神世界为教育的目标，从整体上提升大学生的生命状态，使他们的生命价值趋于完善。
高校人文学科在引导大学生进行正确的人生价值的选择，以及促使他们的精神境界和智能素养不断完善方面，肩负着无可取代的重任。此外，人文精神还可从非智力因素方面激发大学生求知的兴趣和潜能，使他们获得更多对社会有益的科技知识。人文学科对人才培养的贡献，以及人文科学研究的价值性，正如法国著名学者丹纳在论述德国人为人类现代文明的进步作出巨大贡献时所言：“在精神文明方面出的力，谁也比不上德国人：渊博的考据，哲理的探究，对最难懂的文字的钻研，版本的校订，字典的编纂，材料的收集与分类，实验室中的研究，在一切学问的领域内，凡是艰苦沉闷，但属于基础性质而必不可少的劳动，都是他们的专长；他们以了不起的耐性与牺牲精神，替现代大厦把所有的石头凿好。”[5]
当前的大学教育中，人文精神的缺失依然是不容忽视的现象，当前的大学教育应强化人文精神，人文学科的改革和完善便可有效地促进大学生在德、智、体、美、情各方面健康成长。人文精神不仅是在美的和善的方面，而且也从真的方面改造及完善人们的精神世界，引导人们的知识生产和传播，使人们在科学进步的同时，也完善了自身。“大学要实现自己的本真理想，就不仅要对学生进行‘何以为生’的知识技能教育，而且要对其进行‘为何而生’的人生理想教育，使之将‘为学’与‘为人’有机地融合起来。……正如先生所说：‘教育者，养成人格之事业也。使仅仅为灌输知识、练习技能之用，而不贯之以理想，则是机械之教育，非所以施于人类也。’”[6]大学者，社会进步之发动机，大学生者，促使国家和民族兴旺之栋梁人才。大学教育应在教育的各种领域、各个层面、各个阶段，实现智能教育和人文教育的和谐统一，使大学生具备造福于社会的技能和人生追求。高校人文学科应根据社会发展现状，积极调整和优化课程体系和课程内容，并在教学实践中不断改进教学方法，使得高校的人文学科能够不断优化大学生的精神素质，使其具备健康和优质的知识素养、心理素质、情感意向、价值追求和发展潜力。
三、大学的科学教育应与人文教育谐调发展
传播知识和科学理念，为社会发展提供智力支持，无疑是大学的重要职责。但知识与科学无法解决自身存在的意义问题，只有在人文精神的规范和引导下，知识和科学才可能被赋予善的目的。[7] “科学探索如果脱离了人文精神的制约，就可能沦为唯科学主义的俘虏。唯科学主义将道德理想、终极关怀、文化价值、情感体验和人生意义等人文因素排斥在大学教育的维度之外，从而助长了工具理性和技术功利的倾向。”[8]失去了人文教育，大学教育可能会沦落为唯科学主义和唯技术功利，大学教育便会退化为一种物化活动，结果只能导致科学精神的扭曲。因此，科学精神与人文精神应和谐发展，二者相互渗透，优势互补。在大力发展科学教育的同时，应注意人文教育与科学教育的同步发展，要避免科学教育与人文教育之间的失衡状态，在高校的课程体系中，则要注意自然学科与人文学科的协调发展，以及二者的互相促进。
我国高等教育长期沿袭的“重理轻文”“文理有别”的思想观念，加深了学科之间的隔膜，其危害是，大学生所学知识圄于专业领域，不能够眼界开阔和触类旁通，这便造成了他们狭窄的知识面和保守的思维模式。为了顺应当前社会的科技、学术、文化的快速发展，大学教育必须彻底消除科学教育与人文教育的隔膜，以培养大学生的综合素质为目标，坚持科学教育和人文教育并重，而且要将二者有机融合。
为了在更深层次和更宏阔的领域加强科学教育与人文教育的谐调发展，大学的课程改革应走综合化的道路，这有利于消除大学现行各门学科之间的隔膜状态，使得大学生避免“专门化”的局限，做到“通专结合”，强化科学理性和人文精神和谐统一的综合素质。所谓课程综合化，一方面，要建设科学的、高水准的课程群，使得各门相关的课程结构为有机整体，这整体应体现出层次性、互补性、综合性；另一方面，同一学科的各类别课程，如，专业基础课程和专业选修课程，要也进行优化组合，此外，以学生的求知进取为中心，还应将各种知识因素、技能因素、研究因素、发展因素加以整合，使其转化为学生的综合素质和创造潜能。因此，实现了大学课程结构的优化，便可“有利于消除大学现行各门学科之间的隔膜状态，以便进行自然科学、哲学与社会科学及其交叉学科的相互渗透、融通与整合，沟通课程之间的知识连带关系，实现课与课之间的交互融汇与递进提高，从而发挥知识的整体功能……”[9]大学教育通过综合化的课程建设，能够有效地培养大学生顺应现代社会的综合素质，并进一步强化其创新思维能力，例如，提高其思维能力、组织能力、交际能力、应变能力、学习能力、适应社会需要的科研能力等等，“课程综合化”促使“人才培养综合化”，如此，课程体系便与社会需求相关联。在当前的高等教育课程体系中，理科与文科课程应进一步相互渗透，做到“贯通文理”，开阔视野，拓宽思路，“破专己守残之陋习”，“立融会贯通之学风”。课程综合化是科学教育与人文教育能够谐调发展的有效途径，它还能够促使大学的课程结构实现现代性转型。
【参考文献】
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[6]高平叔.教育论著选[M].北京：人民教育出版社，1991.
一、跨界跨部门的利益协调功能
多年来，教育、劳动、产业等部门之间的条块分割已成为制约职业教育深化产教融合的瓶颈，不同部门、单位在参与职业教育过程中，难免存在不同的利益需求，乃至利益冲突，需要一个介于职业院校、政府部门、行业企业等主体间的利益协调机构。职教集团的建设与集团化办学的开展，使集团各主体在合作过程中，通过多方协商，形成多方参与合作办学的更多利益结合点；政府部门可通过集团指导委员会、管理委员会等组织，协同指导与支持职业教育改革建设、技术技能人才培养和技术服务工作，有力推进行业区域产业发展。
二、职业教育资源的整合功能
职业教育集团化办学为职业院校、行业企业及相关机构之间的合作和资源共享提供了一系列制度安排，按照集团章程及相关制度明确成员单位的权利义务，在不改变各成员单位原有的隶属关系、资产归属、人事关系等前提下，采取合伙性质的共建共享或合资性质的共同投资等途径与方式，在校舍、设备、实验实训条件、师资等方面，集聚各方资源推进教学建设，共同使用资源提升利用效率，不断增强集团成员对合作结果的可预知性，减少合作的阶段性与不确定性，调动各方参与的积极性，可有效突破阻碍我国职业教育资源整合与共享的体制屏障。
三、人才系统化培养的服务功能
职业教育集团化办学通过强化教育、人社与产业部门之间的联系，加快校企合作步伐，在推进学业证书与职业资格证书“双证融通”的同时，加强在职人员技术培训与技能鉴定工作，推进高技能人才职前培养和职后培训一体化体系的构建：通过职教集团中高职成员院校之间的合作，畅通中高职之间的升学途径与通道，推进中高职专业课程体系与教学内容的有机衔接，加快中高职一体化培养体系的构建，从而更好地为行业企业培养更多高素质劳动者和技术技能型人才服务；利用集团化办学的校企资源共建共享平台，进一步为企业员工的岗前培训、在岗培训发挥作用。
关键词：人工智能；教育；应用；问题
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2012）03-0159-02
人工智能是研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使其模拟、延伸、扩展人类智能的学科。随着人工智能的理论与技术在社会各个领域的广泛应用，其在教育领域内的应用也越来越受到重视，并取得了一定的研究成果。
一、人工智能教育应用的主要形式
人工智能在教育领域应用的最直接结果就是诞生了智能教学系统。智能教学系统是以计算机辅助教学为基础而兴起的，它是以学生为中心，以计算机为媒介，利用计算机模拟教学专家的思维过程而形成的开放式人机交互系统。目前，智能教学系统已成为人工智能在教育中应用的主要形式。智能教学系统主要是在知识表示、推理方法和自然语言理解等方面应用了人工智能原理。由于它综合了知识专家、教师与学生三者的活动，因此，与之相对应的，智能教学系统一般分成知识库、教学策略和学生模型三个基本模块，再加上一个自然语言智能接口。智能教学系统的功能具体来说有以下几条：了解每个学生的学习能力、认知特点和当前知识水平；能根据学生的不同特点选择适当的教学内容和教学方法，并可对学生进行有针对性的个别指导；允许学生用自然语言与“计算机导师”进行人机对话。智能教学系统的设计不仅要有计算机科学的知识，还需要有教育科学的理论指导。
二、人工智能在教育中应用的局限性分析
1.阻碍人工智能发展的关键因素。在人工智能的发展中，一直存在着对“计算机是否能代替人脑甚至超过人脑”的问题的讨论，实际上，以电子计算机为主要工具模拟人的某些思维活动而产生的人工智能是有局限的。①计算机处理问题的根本原理。要计算机解决某种问题，有三个基本的前提：必须把问题形式化；问题还必须是可计算的，即要有一定的算法；问题必须有合理的复杂度，即要避免指数爆炸。由于人的智能活动不能完全形式化，因此，机器就不能将人脑的智力活动全部复制出来。电子计算机最终只能把握0、1这两个开关代码，遇到不能形式化、不能找到算法或不能程序化的任务，计算机则难以执行。②人和机器之间的根本区别。智能模拟利用了人和机器的共性，即两者都是一个信息转换系统，但两者之间存在着不容忽视的本质区别。智能模拟与天然智能属于两种不同的进化系统，人类的智能是人类社会实践的产物，机器的智能是机械制造的结果。大脑和电脑的组织结构也不相同，两者属于两种不同的运动过程，前者是复杂的生理--心理过程，后者是机械--物理过程。智能模拟可以在局部上超过天然智能，但是，模拟的根本方法是功能模拟法，两个系统在结构和实际过程上是不一样的。智能模拟不具有人的思维的社会性，不具有主观世界。
2.人工智能在教育中应用的局限。就目前人工智能的发展水平以及人工智能本身的特点而言，它在教育中的应用也是有其局限性的。①与学生之间无法畅通交流。教育本质上是一种“交互”活动，而智能教学系统无法实现最充分、最真实的交互。目前自然语言理解的研究成果非常有限，远不能达到人人交流的要求。此外，就态度、品德、情感等教育问题而言，机器只能通过学生输入计算机的信息来判断其掌握和内化程度，而无法像人类教师通过自然状态的交流和观察来判断学生的真实情况，因此，“机器智能”很容易被蒙蔽“双眼”，无法做到像人与人之间那样自然畅通的交流。②决策和推理机制不完善。智能教学系统的关键智能所在是其决策和推理机制，即“教学策略”模块根据不同学生的具体情况通过推理做出灵活决策，这种决策基于学生模块提供的有关学生的知识水平、认知特点和学习风格，而这些不能完全被形式化。同时，随着教育理念的不断更新以及教学模式和教学方法的不断改进，系统所应用的教学策略模块用于评估和判断学生学习过程的能力是有限的。③人工智能并非适合所有的学习领域。根据加涅的学习结果分类，学习分为言语信息、智慧技能、认知策略、动作技能和态度五类。言语信息分为符号学习、事实学习和有组织的知识学习，这些属于可形式化内容，适用于智能教学系统；智慧技能分为辨别、具体概念、定义性概念、规则和高级规则，其中前四项属于可形式化内容，适用于智能教学系统，而高级规则属于复杂――形式化内容，部分内容不适用于智能教学系统；动作技能和态度领域的学习，在其认知成分中可以使用智能教学系统，但情感和行为成分等非形式化内容，则难以用智能教学系统来实现。因此，并不是所有的学习领域都适用于智能教学系统。智能教学系统在教育中应用的重点应放在认知领域中的符号学习、事实学习和有组织的知识学习、辨别、具体概念、定义性概念以及规则这些学习内容上。
三、人工智能教育应用的发展方向
近年来，随着计算机技术、网络技术、人工智能技术以及现代教育教学理论的发展，人工智能在教育中应用的发展呈现出以下几个趋势。
1.开始突破单一的个别化教学模式。长期以来，计算机辅助教学系统和智能教学系统都是强调个别化教学模式，这种模式在发挥学生的学习积极性、主动性和进行因人而异的指导等方面确实有许多优点。但是，随着认知学习理论研究的进展，人们发现在计算机辅助教学系统和智能教学系统中只强调个别化是不够的，在某些场合（例如问题求解）采用协作方式往往更能奏效。因此，近年来在智能教学系统中，协作型教学模式得到越来越多的重视和研究。
2.智能教学系统日益与超媒体技术相结合。超媒体系统具有良好的开发环境、灵活方便的用户界面以及图、文、声并茂的特点，而且其信息的组织方式与人类认知的联想记忆习惯相符，已成为目前一种最理想的信息载体和最有效的信息组织与信息管理技术，在许多领域尤其是教育领域有广阔的应用前景。把超媒体技术引入智能教学系统，从而发展成为智能超媒体辅助教学系统，可以大大改善计算机辅助教学系统的教学环境，激发学生的学习积极性，从而显著提高教学效果。
3.智能教学系统与网络的关系日益密切。网络的应用和普及为远程教育和终身教育提供了一个良好的空间。当前，智能教学与多媒体网络的结合成为人工智能在教育中应用的一个势不可挡的发展趋势。
4.传统人工智能与神经网络模糊决策机制相结合。传统人工智能从宏观角度开展认知模拟，可以部分地模拟人类的逻辑思维过程，而神经网络模糊决策机制从微观方面进行认知模拟，着力实现模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。今后将探索一种新的智能处理模型：把神经网络的模糊决策机制和符号专家系统的推理能力结合起来，利用多重知识源、多种模型进行复合协同处理。如果上述技术能够成熟运用，那将对人工智能的发展及其在教育中的应用起到决定性的作用。
参考文献：
[1]王士同.人工智能教程[M].北京：电子工业出版社，2001.
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[3]何克抗.计算机辅助教育[M].北京：高等教育出版社，1997.
[4]徐鹏，王以宁.国内人工智能教育应用研究现状与反思[J].现代远距离教育，2009，（5）：3-5.
【关键字】人工智能；教育；进展
【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097（2008）13―0018―03
人工智能是一门综合的交叉学科，涉及计算机科学、生理学、哲学、心理学、哲学和语言学等多个领域。人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能，其长期目标是实现人类水平的人工智能。[1]从脑神经生理学的角度来看，人类智能的本质可以说是通过后天的自适应训练或学习而建立起来的种种错综复杂的条件反射神经网络回路的活动。[2]人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个可以模仿人脑行为的系统。这一研究一旦有突破，不仅给学习科学以技术支撑，而且能反过来促使人脑的学习规律研究更加清晰，从而提供更加切实有效的方法论。[3]人工智能技术的不断发展，使人工智能不仅成为学校教育的内容之一，也为教育提供了丰富的教育资源，其研究成果已在教育领域得到应用，并取得了良好的效果，成为教育技术的重要研究内容。
人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，其主要研究领域有：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中应用较为广泛与活跃的研究领域主要有专家系统、机器人学、机器学习、自然语言理解、人工神经网络和分布式人工智能，下面就这些领域进行阐述。
一 专家系统
专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它使用人工智能技术，根据某个领域中一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。[5]专家系统主要组成部分为：知识库，用于存储某领域专家系统的专门知识；综合数据库，用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据或信息；推理机，用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作；解释器，向用户解释专家系统的行为；接口，使用户与专家系统进行对话。近几十年来，专家系统迅速发展，是人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，广泛用于医疗诊断、地质勘探、军事、石油化工、文化教育等领域。
目前，专家系统在教育中的应用最为广泛与活跃。专家系统的特点通常表现为计划系统或诊断系统。计划系统往前走，从一个给定系统状态指向最终状态。如计划系统中可以输入有关的课堂目标和学科内容，它可以制定出一个课堂大纲，写出一份教案，甚至有可能开发一堂样板课，而诊断系统是往后走，从一个给定系统陈述查找原因或对其进行分析，例如，一个诊断系统可能以一堂CBI（基于计算机的教学，computer-based instruction）课为例，输入学生课堂表现资料，分析为什么课堂的某一部分效果不佳。在开发专家计划系统支持教学系统开发（ISD）程序的领域中最有名的是梅里尔（Merrill）的教学设计专家系统（ID Expert）。[6]
教学专家系统的任务是根据学生的特点（如知识水平、性格等），以最合适的教案和教学方法对学生进行教学和辅导。其特点为：同时具有诊断和调试等功能；具有良好的人机界面。已经开发和应用的教学专家系统有美国麻省理工学院的MACSYMA符号积分与定理证明系统，我国一些大学开发的计算机程序设计语言、物理智能计算机辅助教学系统以及聋哑人语言训练专家系统等。[7]
目前，在教育中，专家系统的开发和应用更多的集中于远程教育，为现代远程教育的智能化提供了有力的技术支撑。基于专家系统构造的智能化远程教育系统具有以下几个方面的功能：具备某学科或领域的专门知识，能生成自己的提问和应答； 能够分析学生的特征，评价和记录学生的学习情况，诊断学生学习过程中的错误并进行补救教学；可以选择不同的教学方法实现以学生为主体的个别化教学。[8]目前应用于远程教育的专家系统有智能决策专家系统、智能答疑专家系统、网络教学资源专家系统、智能导学系统和智能网络组卷系统等。
二 机器人学
机器人学是人工智能研究是一个分支，其主要内容包括机器人基础理论与方法、机器人设计理论与技术、机器人仿生学、机器人系统理论与技术、机器人操作和移动理论与技术、微机器人学。[9]机器人的发展经历了三个阶段：第一代机器人是以 “示教―再现”方式进行工作；第二代机器人具有一定的感觉装置，表现出低级智能；第三代机器人是具有高度适应性的自治机器人，即智能机器人。目前开发和应用的机器人大多是智能机器人。机器人技术的发展对人类的生活和社会都产生了重要影响，其研究和应用逐渐由工业生产向教育、环境、社会服务、医疗等领域扩展。
机器人技术涉及多门科学，是一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志，因此，机器人技术是世界强国重点发展的高技术，也是世界公认的核心竞争力之一，很多国家已经将机器人学教育列为学校的科技教育课程，在孩子中普及机器人学知识，从可持续和长远发展的角度，为本国培养机器人研发人才。[10]在机器人竞赛的推动下，机器人教育逐渐从大学延伸到中小学，世界发达国家例如美国、英国、法国、德国、日本等已把机器人教育纳入中小学教育之中，我国许多有条件的中小学也开展了机器人教育。
机器人在作为教学内容的同时，也为教育提供了有力的技术支撑，成为培养学习者创新精神和实践能力的新的载体与平台，大大丰富了教学资源。多年来，我国中小学信息技术教育的主要载体是计算机和网络，教学资源单一，缺乏前瞻性。教学机器人的引入，不仅激发了学生的学习兴趣，还为教学提供了丰富的、先进的教学资源。随着机器人技术的发展，教学机器人种类越来越多，目前在中小学较为常用的教学机器人有：能力风暴机器人、通用机器人、未来之星机器人、乐高机器人、纳英特机器人、中鸣机器人等。
三 机器学习
机器学习是要使计算机能够模仿人的学习行为，自动通过学习来获取知识和技巧，[11]其研究综合应用了心理学、生物学、神经生理学、逻辑学、模糊数学和计算机科学等多个学科。机器学习的方法与技术有机械学习、示教学习、类比学习、示例学习、解释学习、归纳学习和基于神经网络的学习等，近年来，知识发现和数据挖掘是发展最快的机器学习技术。机器学习（自动获取新的事实及新的推理算法）是使计算机具有智能的根本途径，对机器学习的研究有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。[12]
随着计算机技术的进步和机器学习研究的深入，机器学习系统的性能大大提高，各种学习算法的应用范围不断扩大，例如将连接学习用于图文识别，归纳学习、分析学习用于专家系统等，大大推动了在教育中的应用，例如在建构适应性教学系统中，用机器学习与朴素的贝叶斯分类器动态了解学生的学习偏好，有较高的准确率[13]。基于案例的推理（case-based reasoning，CBR）是一种新兴的机器学习和推理方法，其核心思想是重用过去人们解决问题的经验解决新问题，在计算机辅助教育方面，已经出现了基于CBR的图形仿真教育系统，并且，针对个体特征的教育教学方法研究也有所突破。[14]另外，数据挖掘和知识发现在生物医学、金融管理、商业销售等领域的成功应用，不仅给机器学习注入新的生机，也为机器学习在教育中的应用提供了新的前景。
四 自然语言理解
自然语言理解就是研究如何让计算机理解人类的自然语言，以实现用自然语言与计算机之间的交流。一个能够理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的过程。[15]自然语言理解包括口语理解和书面理解两大任务，其功能为：回答问题，计算机能正确地回答用自然语言提出的问题；文摘生成，计算机能根据输入的文本产生摘要；释义，计算机能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息；翻译，计算机能把一种语言翻译成另外一种语言。由于创造和使用自然语言是人类高度智能的表现，因此对自然语言处理的研究也有助于揭开人类高度智能的奥秘，深化对语言能力和思维本质的认识。[16]
自然语言理解最早的研究领域是机器翻译，随着应用研究的广泛开展，也为机器人和专家系统的知识获取提供了新的途径，例如由MIT研制的指挥机器人的自然语言理解系统SHRDLU就可以接收自然语言，进行人机对话，回答关于桌面上积木世界中的各种问题。同时，对自然语言理解的研究也促进了计算机辅助语言教学和计算机语言设计等方面的发展，例如“希赛可”网络智能英语学习系统，这个基于网络的“人-机”语境的建立，突破了普通英语教师和传统的单机的多媒体教学软件所能具备能力限制，也比建立于网络的“人-人”语境更具灵活性，可以为远程学习者提供良好的英语学习支持，在国内第一次系统地将用自然语言进行的人机对话系统应用在计算机辅助外语教学上，在国际上也是一种创新。[17]
五 人工神经网络
人工神经网络就是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能的元件（即人工神经元），按各种不同的联结方式组织起来的一个网络，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能，例如可以用于模仿视觉、模式识别、声音信号处理、控制、故障诊断等领域，人工神经元是人工神经网络的基本单元。[18]人工神经网络有两种基本结构：递归（反馈）网络和多层（前馈）网络，两种主要学习算法：有指导式学习和非指导式学习。
人工神经网络从模拟人类大脑神经网络的结构和行为出发，具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合于处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题，[19]这使人工神经网络具有更大的发展潜能，目前已经开发和应用的人工神经网络模型有30多种。人工神经网络在教育中的应用大多是与教学专家系统相结合，以此来改进教学专家系统的性能，提高智能性，使其在教学过程中对突发问题具有更好的应对能力。人工神经网络在学校管理中也得到应用，例如采用误差反传算法（BP）的多层感知器已应用于高校管理之中。
六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)
分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果，研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型，主要研究问题是各Agent之间的合作与对话，包括分布式问题求解和多Agent系统两个领域。[20]分布式人工智能系统一般由多个Agent组成，每个Agent又是一个半自治系统，Agent之间及Agent与环境之间进行并发活动并进行交互来完成问题求解。[21]由于分布式人工智能系统具有并行、分布、开放、协作和容错等优点，在资源、时空和功能上克服了单智能系统的局限性，因此获得了广泛的应用。
分布式人工智能中的Agent和多Agent技术在教学中的应用逐渐受到关注。在教学中引入Agent可以有效地提高教学系统的智能性，创造良好的学习情境，并能激发学习者的学习兴趣，进行个性化教育。目前，Agent和多Agent技术多用于远程智能教学系统，通过利用其分布性、自主性和社会性等特点，提高网络教学系统的智能性，使教学资源得到充分利用，并可实现对学习者的学习行为进行动态跟踪，为学习者的网络学习创造合作性的学习环境。在网络教学软件中应用Agent技术的一个典型是美国南加利福尼亚大学（USC）开发的教学Adele（Agent for Distance Education - Light Edition） [22]。Agent技术在网络教学软件中取得的良好效果，促进了研究者对分布式人工智能在教育中的应用研究。
综上所述，科学技术的发展将会推动人工智能技术在教育中应用的广度和深度。从人工智能的应用趋势来看，人工智能在教育中应用的扩展可以通过以下三个方面进行：一是人工智能与其他先进信息技术结合。人工智能已经与多媒体技术、网络技术、数据库技术等有效的融合，为提高学习效率和效度提供了有力的技术支持，而引起教育技术界广泛关注。[23]例如人工智能技术通过与多媒体技术相结合，可以提高智能教学系统的教学效果；与网络通讯技术相结合，可以提高和改进远程教育的智能性。二是人工智能应用研究领域间的集成。人工智能应用研究领域之间并不是彼此独立，而是相互促进，相互完善，它们可以通过集成扩展彼此的功能和应用能力。例如自然语言理解与专家系统、机器人的集成，为专家系统和机器人提供了新的知识获取途径。三是人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸与扩展，这些新领域有分布式人工智能与Agent、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现以及人工生命等[24]，这些发展与应用蕴藏着巨大潜能，必将对教育产生重要的影响。
技术发展不断发挥着引导教育技术研究的作用，一种新兴技术的出现总是会掀起相应的研究热潮, 引发对技术在教育中应用的探讨、评价以及与传统技术的对比。[25] 人工智能作为一门交叉的前沿学科，虽然在基本理论和方法等方面存在着争论，但从其研究成果与应用效果来看，有着广阔的应用前景，值得进一步的开发和利用。
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关键词：现代教育技术；虚拟现实；教学模式；教育应用
引言
新一轮的信息革命将深刻地改变传统行业，逐渐克服技术难题之后，5G通信技术、人工智能技术、虚拟现实技术都得到了长足的发展，研究者们开始关注虚拟现实技术的应用，它在现代教育领域的运用成了瞩目的焦点。
1现代教育技术的特点和发展趋势
现代教育技术是把现代教育理论应用于教育、教学实践的现代教育手段和方法的体系。它以实现教学过程、教学资源、教学效果、教学效率的最优化为目的[1]。它的现代化体现在教学设计现代化、教学手段现代化、教学媒体现代化。随着现代教育科学和现代信息技术的飞速发展，现代教育技术和教育联系紧密，它增加了信息传递的方式与方法，提升了教学效果与效率。现代教育技术与普通教育技术没有本质区别，突出”现代”一词的目的是要更多地关注现代科学技术的相关问题，吸纳新的科学技术成果和思维方式，凸显教育技术的时代特色。目前，教育技术在教育中的应用可以按照技术特点大致分为以下5类：（1）基于传统媒介（如书本、图片、画册、黑板、模型、实物、小型展览）的常规教学模式；（2）基于视听技术（计算机技术）的多媒体教学模式；（3）基于卫星通信技术的远距离教学模式；（4）基于因特网等网络技术的网络直播教学模式；（5）基于三维仿真技术的“虚拟现实”的教学模式。随着现代信息技术的快速发展，许多新技术被用到教育教学实践中，丰富了现代教育技术的内涵。现代教育技术突破了传统教育方式，正朝着多媒体化、网络化、信息化、教育技术应用模式多样化和远程教育普及化的趋势发展[2]。而“虚拟现实”的教学模式，具有多种教学模式的优势，试想一个场景——分散在世界各地学习者穿戴着虚拟现实设备，汇集到一个共同的虚拟社区，在这里自由交流与学习——这种美好的愿景并不遥远。
2虚拟现实的概念及特征
虚拟现实是一项融合了计算机图形技术、多媒体技术、传感器技术、人机交互技术、网络技术、立体显示技术、心理学及仿真技术等多种科学技术发展起来的计算机综合技术[3]。虚拟现实技术有三大基本特征：沉浸感、交互性和想象力，它强调人在虚拟现实技术中的主导作用[4]。交互性是指用户与虚拟空间中的虚拟物体的互动能力；沉浸性是指用户在计算机生成的虚拟环境中，通过模拟视觉、听觉等感官，给人以真实感觉；想象性是指用户在虚拟环境中，根据环境传递的信息以及自身沉浸在系统的行为，通过自己的逻辑判断、联想等思维过程，想象虚拟现实系统中并未直接呈现的画面和信息。近年来，科技不断发展，信息量呈爆炸式增长，虚拟现实技术能有效地提高信息传播和教学效率。虚拟实现的特性符合现代教育技术对提高教学水平的要求。
3虚拟现实技术在教学中的运用途径
3.1自主学习
虚拟现实提供了一种崭新的交互方式，学生可以通过眼睛、耳朵等多种感觉器官与它进行实时互动。学生凭借自然语言交互，以触觉、视觉、听觉作为媒介，和计算机进行交流沟通。这种崭新的人机交互方式，给与学习者全新的体验：在这个虚构的学习场景中，真实与虚拟模糊了边界，理论知识和实践操作同时进步。虚拟现实模拟的环境大体可以分为三个层次：（1）“显示现实”，还原真实的环境，但是一般人不容易直接接触，如火山口的场景、银河中的场景、危险的化学实验室等；（2）“模拟现实”，模拟现实中不存在的环境、特殊条件下才会产生的事物，如仿真训练、模拟训练等；（3）“创造现实”，突破现实的制约，想象力有多大，创造力就有多大，一切现实法则都可以在虚拟空间中被颠覆，给学生发挥创造力的机会，把好的创想在虚拟空间中尽情展现。
3.2虚拟实验室
虚拟实验室是虚拟现实技术的一大创新，学生可以在其中自由实验，动手操作，观察各种实验反应，摆脱常规实验室的局限。在虚拟物理实验室中，学生可以虚拟出各种物理现象，实验效果直观可见；可以看见现实中看不到的磁场，理解磁场变化的原理；可以感受桥梁大厦的建造与崩塌，分析其中的力学原理。身处虚拟生物实验室内，可以仔细观察人体组织的切片结构，各种骨骼结构也变得清晰透明。在虚拟化学实验室中，学生可以远离现实实验室的各种危险，安全地操作天平、砝码，观察燃烧、爆炸等反应现象；在虚拟地理实验室中，学生可以进行地震和火山爆发等实验，瞬间遨游太空，瞬间又深潜入海底，尽情体验地理科学的魅力。想象力的边界才是虚拟实验室的边界，虚拟实验室将成为学生们最喜爱的场所。
3.3技能训练
虚拟现实沉浸感和互动性的特性，可以使学习者全身心进入学习状态，在安全的虚拟环境中反复练习，不断试错，直到熟练掌握技能。例如，在虚拟射击培养体系中，学生可以重复射击，提高反应能力，学习不同的掩体情况下的射击方法，直到熟练掌握。运用VR技术可以使医务工作者反复操练，保障手术训练的实效。在教学技能训练方面，与传统微格教室相比，在虚拟教室中，师范生可以自由选择面对的学生人数，克服上台教学的畏惧心理。但是值得注意的是，真实的情景也是技能训练不可或缺的内容，需要合理安排虚拟现实学习和真实情景练习，找到它们之间的平衡点，最大化利用虚拟现实技术的优势。
4虚拟现实教育应用的展望
虚拟现实技术正处于高速发展阶段，它会给教育带来巨大的变革，未来的虚拟现实系统能够与通信技术、大数据技术、人工智能技术等前沿科技紧密结合。在虚拟教育社区，每个学习者都有自己唯一的虚拟身份，能够在虚拟的空间中与他人的虚拟角色互动交流，也能与人工智能的虚拟角色交流。人工智能虚拟学伴可以为学习者提供全程的学习规划指导，制定个性化的培养方案；学习者的成长轨迹全程被记录在虚拟世界之中，通过物联网技术制作的可穿戴设备，学习者的身体健康状况也可以被详实记录。数字虚拟世界和真实世界共同培养人才，这正是未来智慧教育的图景
关键词:人工智能;创新性教学;精品课程;课程建设;教学改革
人工智能课程是计算机类专业的核心课程之一,也是智能科学与技术、自动化和电子信息等专业的重要课程,其知识点具有不可替代的重要作用。该课程内容广泛,具有很强的综合性、应用性、创新性和挑战性[1],其开设能够更好地培养学生的创新思维和技术创新能力,为学生提供了一种新的思维方法和问题求解手段。同时,本课程能够培养学生对计算机前沿技术的前瞻性,提高他们的科技素质和学术水平。通过课程的学习,学生对人工智能的定义和发展、基本原理和应用有一定的了解和掌握,启发了对人工智能的学习兴趣,培养创新能力。
中南大学人工智能课程开设于20世纪80年代中期。1983年,蔡自兴作为访问学者赴美国普度大学研修人工智能,并与美国国家工程科学院院士傅京孙(K. S. Fu)教授及清华大学徐光v教授合作研究人工智能。在傅京孙院士教授的指导下,蔡自兴和徐光v教授执笔编著《人工智能及其应用》一书,并于1987年5月在清华大学出版社问世,成为国内率先出版的具有自主知识产权的人工智能教材。本教材不仅为我校人工智能课程提供了一部好教材,而且促进了国内高校普遍开设人工智能课程。此后,又陆续编著出版了《人工智能及其应用》第二版、第三版“本科生用书”和“研究生用书”、第四版等,修读该课程的学生也与日俱增。该书第二版还获得国家教育部科技进步一等奖。经过近20年建设,该我校人工智能课程于2003年评为国家精品课程,并在2008年评为国家双语教学示范课程。这是至今国内唯一同时获得国家级精品课程和双语教学示范课程的人工智能课程。同时,我们还开发了人工智能网络课程,具有网络化、智能化和个性化等特色,被国家教育部评为优秀网络课程,供兄弟院校人工智能教学参考使用,受到普遍欢迎[2]。
作为国内第一门人工智能精品课程,我们按照教育部精品课程标准建设《人工智能》课程,尤其是在教学内容、创新性教学方法和教学模式上进行不断进行改革与探索,取得了很好的效果。本文即为我校人工智能精品课程建设与改革经验的初步总结。
1教学内容优化
1.1课堂教学内容优化
教学内容的确定是课程的首要任务。如何选好教学内容,使学生既能了解本领域的概貌,又能适合学生的基础,便于他们在有限的时间完成学习任务,是一件难事。教学内容除了包含基础理论外,还应该反映人工智能领域的新发展和新动态,跟上学科发展的步伐。本课程最初设定的教学内容分基础部分和扩展应用部分。基础部分主要包括人工智能的定义和发展、知识的表示以及推理,而扩展应用部分主要包括专家系统、机器学习、机器规划、机器视觉等。
近年来人工智能科学的快速发展,涌现出了大批新的方法和算法,研究热点问题也从符号计算发展到智能计算和Agent等。
学内容,既能使学生了解本领域的概貌,又能适合学生的基础,便于他们在有限的时间完成学习任务,是一件难事。教学内容除了包含基础理论外,还应该反映人工智能领域的新发展和新动态,跟上学科发展的步伐。本人工智能课程最初设定的教学内容分基础部分和扩展应用部分。基础部分主要包括人工智能的定义和发展、知识的表示以及推理,而扩展应用部分主要包括专家系统、机器学习、机器规划、机器视觉等。
近年来人工智能科学的快速发展,涌现出了大批新的方法和算法,研究热点问题也从符号计算发展到智能计算和Agent等。
随着科学技术的不断进步,在科学研究和工程实践中遇到的问题变得越来越复杂,传统的计算方法无法在一定时间内获得精确的解。为了在求解时间和求解精度上取得平衡,很多具有启发式特征的智能计算算法应运而生。这些算法通过模拟大自然和人类的智慧来实现对问题的优化求解。计算智能作为人工智能的一个新的分支是目前的研究热点,它主要涉及神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等领域,在如模式识别、图像处理、自动控制、通信网络等很多领域都得到了成功应用。另一个近10年来人工智能的研究热点是Agent和多Agent系统,其理论最早来自分布式人工智能,并随着并行计算和分布式处理等技术的发展而逐渐成为热点。
以上两个内容都是人工智能的重要分支。因此,我们在《人工智能及其应用》第三第3版[3]和第四第4版教材[4]中已经顺应形势加入了这方面的内容,并将教学内容也进行了相应的扩展,加入了计算智能、分布式人工智能与Agent。由于不确定性推理和基于概率的推理方法应用也越来越广泛,我们也将此类非经典推理方法单独作为一章来进行教学。另外,还增加了一些新的内容,如本体论和非经典推理、粒群优化和蚁群计算、决策树学习和增强学习、词法分析和语料库语言学,以及路径规划和基于Web的专家系统等。图1给出本课程的教学内容大纲。
人工智能的教学内容涉及面广且内容较多,要在有限课时内完成教学计划并让学生掌握,具有一定难度。因此需要根据教学对象的需求有所取舍。中南大度。因此需要根据教学对象的需求有所取舍。中南大学在智能科学与技术、计算机、自动化三3个专业中均开设了人工智能课程,根据相关专业课程教学对象,对学时和教学内容进行适当调整。对于智能科学与技术专业,人工智能课程为必修课,共48个学时含实验8个学时。表1表示为相关专业的人工智能课程教学内容分配情况。对于计算机和自动化专业,人工智能课程为选修课,共32个学时含实验8个学时。许多兄弟院校的计算机专业都把人工智能定为必修课,课程学时也在50学时左右。因此,我们一再强烈建议我校的计算机专业把人工智能列为必修课,并适当增加学时。由于智能科学与技术专业开设有专家系统和智能计算选修课程,因此在人工智能教学内容中只将这两部分做简要阐述,而将重点放在知识表示和推理以及扩展应用上。对于计算机专业学生来说,除基本的知识表示和推理外,计算智能和Agent技术也是他们在软件开发和通讯技术理论学习中需掌握的重要概念。同时,计算智能、专家系统对自动控制和电气工程也十分重要,对自动化专业则应掌握该方面的内容。
1.2实验实践教学创新
国内人工智能课程在开设之初大多没有安排实验内容,仅为理论基础和概念讲授。由于理论比较抽象,很难理解,学习效果不理想,学生们对于其应用实现也十分困惑。此后,各高校也逐步在该课程中分配了实验学时,大多数采用prolog语言和专家系统作为实验语言和对象[5]。为了改进该课程的教学,我们也从没有实验到将实验学时从零调整为设置4个学时的实验课时,然后到现在的8个学时的实验课时。随着课堂教学内容的改革,实验内容也进行了优化和更新。
人工智能课程实验的目的是帮助学生掌握基本理论,发挥主动性,研究探讨人工智能算法和系统的运行和实现过程,提出思路并验证自己探索的思路,从而更好的地掌握知识,培养研究能力和创新能力。因此,在实验教学内容的设计上,实验项目应具备研究性和综合性。实验项目目标明确,要求学生带着问题和任务进行实验,但实验过程又要有一定的灵活性,学生可以根据自己的思考进行适当的调整。再者,充分采用虚拟实验方式进行实验,大大提高了学生的兴趣,提供了分析和探讨智能算法的很好平台。同时,学生的实验数据和实验结果分析既有格式要求,又给学生报告自己的研究的过程和结果留有空间,并在评分时加以充分考虑。这些做法能够鼓励学生,特别是鼓励优秀学生进行独立性研究,满足他们学习的需求。
1) 人工智能课程的实验环节不足和课时分配问题。
中南大学的人工智能课程的实验环节经历了从精品课程建设前没有到开设,一直到其内容和形式上的不断改进过程。但目前实验还主要处于演示性和编程的实验阶段,而非设计和训练阶段。此外,由于人工智能课程涵盖范围广、内容多,而课程所设置的学时有限。,如何分配好课堂教学与实验课时也是一个需要在今后课程建设中不断探索的问题。
对于某些专业的人工智能课程,可以考虑单独开设人工智能实验课程或人工智能程序设计与实验课程。
2) 人工智能技术发展迅速情况下如何保持该精品课程持续发展的问题。
人工智能作为一门高度融合的交叉科学,其发展速度迅速,不断有新理论、新问题涌现出来。我们的
人工智能教学既要注重基础理论知识,又要紧跟学科发展的步伐,势必要求对课程内容进行不断更新,这对我们的教学资源和教师素质都提出了更高的要求。
4结语
本文介绍了中南大学的精品课程――人工智能课程教学内容和创新性教学方法的一些探索,已在课堂教学内容的优化、实验环节的改进、教学方法的创新的实施上取得了很好的效果,充分激励了学生的学习积极性和主动性,多方位培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力。我们的想法和做法可供兄弟院校同行参考。不过,仍然存在一些不足之处。随着智能科学与技术的发展和更为广泛的应用,人工智能课程的重要地位必将更加突显,我们也需要继续努力,与时俱进,不断完善人工智能精品课程的建设。
注:本文受教育部质量工程国家级精品课程人工智能(2003)、全国双语教学示范课程人工智能(2007)项目支持。
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Exploration of Innovative Teaching Mode of Artificial Intelligence Elabrate Course
――Construction and Reformation in Elaborate Course of Artificial Intelligence
CHEN Bai-fan, CAI Zi-xing, LIU Li-jue
(Institute of Information Science and Engineering, Centnal South University, Changsha 410083, China)
