人工智能和教育的融合范例6篇

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人工智能和教育的融合

人工智能和教育的融合范文1

关键词:人工智能教育变革;智慧教育

近年来大数据、云计算等信息技术飞速发展,人工智能在一些特殊领域(如图像识别、语音识别、自然语言等)不断取得突破性进展。人工智能作为新的技术驱动力正引发第四次工业革命,为医疗、教育、能源、环境等关键领域带来新的发展机遇。人工智能专家预测,人工智能在通用技术领域可能尚不能替代人类,但在一些特殊领域,人工智能将会淘汰现有的劳动力。在国外,许多国家纷纷把人工智能作为国家发展的重要竞争战略,我国学者也密切关注着人工智能的最新理论进展和实践应用,国务院于2017年7月颁布《新一代人工智能发展规划》,明确人工智能发展的重点策略。“人工智能变革教育”的潮流,引发了教育研究领域的“人工智能热”。当前全球范围内,人工智能在教育领域的大量研究和应用催发形成了教育人工智能概念。目前梳理学术上关于研究人工智能与教育的文献主要集中于:

(一)教育理念的革新。“人机一体”将成为未来新的教育方式[1],由新技术和新手段的出现所应运而生的智慧教育[2],将对原有教育进行改进和完善。智能技术在改变教育的手段和环境的同时,还有利于构建出系统解决教育问题的教育新体系,从而真正触及教育的根本[3]。

(二)关注技术的革新。机器深度学习、智能学习的算法、视觉识别以及智能语言识别这些基础技术的突破,为人工智能的教育应用奠定了坚实的基础[4]。

(三)探究教育的应用。人工智能在学校教育中的学业测评、交叉学科、角色变化等应用领域具有巨大潜力,教师角色内涵也将在与人工智能的协同共存中发生改变。AI监课系统能够数据化、可视化评估教师的授课情况,将人工智能技术的运用渗透到整个教学过程中,教师可以根据评分实时调整授课内容,以促进个性化学习,从而提升教学效果。教育深受技术发展的影响,新技术融入教育并促进教育方式的转变已成为必然趋势。一方面技术为教育提供了新的、更加广阔的可能性;另一方面技术具有变革人类的教育方式与学习方式的能力。然而,技术是一把“双刃剑”,如何获取或实现以人工智能为代表的新兴信息技术所拥有的特征、优势与功能,使其在教育中最大限度地发挥其应有的价值呢?人工智能技术如何继续被安全使用到教育领域?如何通过教育变革来促进新兴信息技术在教育教学中的广泛与深入应用,实现教育深层次革命等问题,是目前需要关注和探讨的主要问题。

1人工智能时代下教育变革的背景

1.1人工智能的内涵及具备的强大能力

人工智能最早由美国达特茅斯学院于1956年提出,其研究主要包括机器人、图像识别、自然语言处理、语音识别等,实质是一种自动感知、学习思考并做出判断的程序。人工智能具有自主学习、推断与革新的能力,推动了图像识别、自然语言处理等方面的技术突破。人工智能同时具有理性判断力、超强的工作力,只要电力供应不断,几乎可以无限制地工作下去,而且适应不需要情感投入的工作。它的超强能力,源于三个重要的技术:深度学习、大数据和强算力。

1.2人工智能时代的机遇和挑战

人工智能在精力、记忆力、计算力、感知力以及进化力等方面与人类相比,具有突出优势。在医药领域,人工智能的出现使普通民众可以享受更为高效、稀缺的医疗资源,解决医疗诊断领域诊断质量不均衡、医生资源不足等问题。在教育领域,人工智能促进教学质量进一步提升、教师角色多样化、学生学习能力的提升;为教育研究提供新技术和数据支撑;极大拓展了教育研究新视域;使教育在立德树人方面、教育方法创新方面、教育手段和环境方面以及教育服务供给方式方面均发生改变。然而,看到人工智能以其强大的处理能力带来机遇的同时,也需要正视人工智能带来的新挑战。在人工智能浪潮冲击下,如何借助人工智能发展的机遇推进教育的变革与创新?人工智能技术如何继续被安全使用?首先,人工智能专家大都认为,人工智能将会淘汰大量现有的依靠非脑力劳动为生的劳动力,需要培养人工智能时代的新型劳动力。而且,人工智能技术本身的不太成熟使很多人工智能技术只是应用在儿童教育领域,再者,人工智能潜在的道德伦理问题缺乏法律制度规范。除此之外,人工智能时代将对社会结构以及人的地位构成挑战。综上所述,人工智能时代所带来的机遇是大于挑战的。教育需适应人工智能技术所带来的突破和飞跃,不断调整和更新教育的方向和目标,实现育人成人的发展目标。

2人工智能与教育变革

2.1人工智能与教育目的的变革

人工智能带来的巨变不仅影响人类未来如何发展,而且极大释放了人类的生产力,这些在一定程度上使得人类需要重新思考教育是何目的。人工智能影响教育目的的变革主要表现在:第一,人工智能可能会使人类陷入精神危机。这源于两方面的结果:一方面,人工智能将取代大部分人的工作岗位,工作的丧失将会导致人的价值和尊严丧失。另一方面,人工智能技术的发展将可能导致所有基于自由主义的想法破产,转而人类所拥有的价值和尊严可能转化为一种“算法”,人工智能带来的职业替代风险在教育领域同样存在,主要是对教师角色的挑战。第二,人工智能有利于培养人的学习能力。从某种角度上讲,人工智能剥夺人的就业机会,但同时,人工智能助教机器人将协助教师实现个性化指导,从而有利于将学习的过程视为寻求自我价值和意义的过程。除此之外,人工智能有利于使教育注重培养人的精神能力,这种精神能力大致包括实践动手能力、价值追求能力以及创造能力,从而有利于学生知识以便于更好地完善自我、丰富自我,使教育跳脱“知识为本”的陷阱,发挥“立德树人”的正向作用。

2.2人工智能与学习方式的变革

第一,深度学习。深度学习也称为深度结构学习或者深度机器学习,是一类算法的集合。深度学习概念的提出,一方面尊重了教学规律,另一方面也是应对人工智能时代下的挑战。深度学习在机器学习、专家系统、信息处理等领域取得了显著成就,提倡学教并重、认知重构、反思教学过程,进而达到解决问题的目的。第二,个性化学习。个性化学习区别以往传统班级课堂授课,尊重学生的个性发展,因材施教。人工智能技术与大数据的应用有利于学生享受个性化的学习服务,可提供个性化的学习内容,可视化分析学生的学习数据,快速提高学生的学习效率。第三,自适应学习。自适应学习是指人工智能基于对个体学习进行快速反馈的基础上,根据学习者特征,为其推荐个性化的学习资源和学习路径,从而最大程度上适应学生的学习状态,是实现个性化学习的重要手段。人工智能技术有利于快捷、科学地判断学生的学习状态,进行学习反馈;持续收集学生的学习数据,其中包括学习目标、学习内容;高效地为学生提供海量的学习资源。

2.3人工智能与学习环境的变革

首先,有利于搭建灵活创新的学校环境。不仅可以使空间规划更具弹性,而且可以调节性增强物理环境。其次,人工智能时代的教育区别于以往传统教育强调的统一秩序,更注重个体的用户体验。创客空间、创新实验室等学习环境的不断增加以及人工智能技术的不断发展,个性化的空间环境与学习支持将改变目前学习的学习空间环境。除此之外,随着对话交互技术的逐渐成熟与不断普及,有利于实现虚实结合的立体化实时交互。VR、AR等技术的同步协作也有利于搭建新的学习环境,满足学习者的一系列要求。脑机互动技术的突破有利于实现将人工智能植入人脑,从而改变人类自然语言的交流方式。最后,人工智能通过即时、准确、高效的大数据分析有利于进行精准且个性的学习评价与反馈。人工智能将综合收集所有同学的学习记录,互相比对、优化,从而进行综合提升。更为重要的是,人工智能的人脸识别以及语音识别技术可以运用到教师的教学过程中,进行学生的学习情绪感知,学习状况的了解,从而促进学生学习的科学化;智慧校园、智慧图书馆等的出现,为教学环境的建设提供重要参考。

3人工智能在教育领域的应用

人工智能被认为是最有潜力和影响力的教育信息化技术,将通过人工智能数据挖掘分析、3D打印、模拟仿真等技术的应用,实现人工智能与教育的深度融合,对计算机辅助教学、个性化教育服务、教育人工智能生态环境等产生根本影响。2018年《地平线报告》(高等教育版本)指出了教育领域的信息化发展,未来一段时间内将通过人工智能与信息技术的结合,进而影响教育阶段的不同过程。具体见表1所示。

人工智能和教育的融合范文2

关键词:贸易经济人才培养大数据与人工智能挑战

中图分类号:G71文献标识码:A文章编号:1672-3791(2020)06(a)-0028-02

21世纪是一个智能化时代,人工智能与智能系统的不断发展,成为当今世界各国发展的重中之重。2015年来,人工智能快速覆盖了我国的各行各业,这些新型行业的出现,一方面给传统产业、行业和企业带来挑战,使得传统行业开始萎缩,对人才的需求开始下降,而新产业、行业和企业的出现并得到快速发展,因此对人才的需求量逐年增加。这一变革,给高校人才培养带来了巨大的挑战和机遇。

1人工智能背景下的贸易经济专业发展现状分析

1.1贸易经济专业办学与人工智能的联系很弱

从贸易经济专业的办学水平和内容来看,均处于传统阶段,对行业在人工智能方向上的变迁没有系统的认识和认知性教育,贸易经济专业的改革势在必行。

以重庆工商大学为例,贸易经济专业的办学与人工智能的结合非常微弱,甚至可以说基本没有考虑到人工智能与专业办学的结合。最近三年,重庆工商大学的贸易经济专业开始探索大数据与专业办学的结合,苦于师资和其他办学资源的限制,目前仍处于讨论阶段。

1.2贸易经济专业的人才培养仍停留在传统模式上

从开设贸易經济专业的高校来看,人才培养模式均未与人工智能、大数据进行紧密结合,这一现状对专业建设与快速发展的行业之间对现代人才需求之间存在着较大的差距,贸易经济专业需要加快改革的力度。

1.3贸易经济专业的课程体系仍未与人工智能结合起来

从课程体系来看,贸易经济专业的专业类课程设置中不同学校有些差异,标志着各校的专业建设和人才培养有所不同,但是大部分课程设置都是传统类课程,如西方经济学、政治经济学、会计学、贸易经济学、零售学、消费经济学、商品学、市场营销、商务谈判、国际贸易、产业经济学。与人工智能、大数据、数据分析的课程很少出现,传统课程也未与人工智能进行交叉,或者以多种方式将人工智能、大数据及数据分析嵌入各门课程中。

2人工智能背景下贸易经济专业发展的机遇

人工智能与大数据的发展势不可挡,产业体系初具规模,支撑能力日益增强。为贸易经济专业的未来发展带来了不可多得的机遇。

2.1人工智能给贸易经济专业带来了新的发展方向

无论从流通2025还是从流通4.0来看,人工智能与流通、贸易行业的深度结合形成的新行业,成为未来发展的新趋势,这些行业的快速发展,对人才的需求,为贸易经济专业明确了未来的办学方向。

2.2人工智能给贸易经济专业的课程体系改革带来了新方向

开设贸易经济专业的各高校均有自己的一些课程建设的特征和特色,在科学研究方面,多学科之间互相支持也具备了前提条件,这一先天优势,给贸易经济专业进行的课程体系的重构,提供了优越的前提条件。人工智能背景为贸易经济专业的课程体系重构和改革提供了新的方向,贸易经济专业可以在专业课程体系设计上,加大大数据与人工智能与贸易经济课程的结合力度。

2.3人工智能给贸易经济专业学生就业带了新机遇

传统时代贸易经济专业主要为商贸流通类企业培养高端商贸人才,或者为政府部门、科研单位培养管理和科研型人才。人工智能与各行业的结合,孕育出了一些新的岗位,这些岗位需要高端人才,这些人才不止懂贸易、物流、商务的专业知识,更要懂数据、大数据,尤其是能够进行数据处理和分析,并等运用大数据进行管理。同时智能贸易、智能零售、智慧商业、智慧物流等行业对新型人才的需求非常紧迫。

因此,贸易经济专业的办学需要进行深入的市场调研,全面深入掌握行业发展和人才需求的实际情况,重构人才培养的体系和思路,重新设计专业课程,这是提升人才质量的关键。

3人工智能背景下贸易经济专业发展的挑战

人工智能+商贸流通的快速发展,以及人工智能在高等教育中的广泛应用,给高校贸易经济专业的办学和未来发展带来了很大的挑战,一方面传统行业的升级换代需要新型人才;另一方面当前高校贸易经济专业的现有资源的落后制约了教育改革。与此同时,智能化不断进入课程,对教师的替代力度在不断提高,这些变化,给高校的专业建设和专业发展带来了巨大的挑战。

4人工智能背景下贸易经济专业发展的路径

4.1建立适应人工智能+背景下的贸易经济专业人才培养理念

人才培养的创新首先是理念的创新与形成,贸易经济专业在人工智能时代的未来发展之路,是从人才培养创新出发,所以首当其冲的是人工智能+的培养理念的形成,根据区域商贸流通业发展与社会对贸易经济人才培养提出的新需求和高等教育与人工智能的融合发展的新趋势,在持续深入开展贸易经济专业人才培养模式的社会调研的同时,深入进行理论研究和实践探索的基础上,形成适合本校独特的人工智能背景下的贸易经济专业独特的培养模式。即“大德育理念”“大商科理念”“学科交叉融合发展理念”。

4.2构建人工智能+的人才培养方式与手段

贸易经济专业的教师和学生面对的是一个瞬息万变的时代,因此,教师要不断地跟进行业发展,成为理论的“创新者”,同时还要增加著名企业的管理者和实践者成为教学团队成员,来促进贸易经济专业教学与时俱进,促进科研、教学与社会服务一体化,形成风格独特的教学内容体系和教学方法,启发学生多思考,培养学生的创新能力和决策能力。

4.3加强适应人工智能+贸易经济专业教学的新型教师团队

教师是教学的最根本资源,是确保教学质量提升的根本性条件,也是推动教学改革的主要力量,贸易经济专业的一切改革均是基于教师的改革。首先,要加强教师在人工智能方面的学习和提升。其次,我国高等院校的贸易经济专业教师还要探索信息技术、人工智能如何支持教师决策、教师教育教学、改进教学手段等,推动新技术与教师专业发展有机融合,实行线上线下结合的混合教学。最后,贸易经济专业教师要充分认识到人工智能技术的广泛应用,不断可以促使和推进教师的研究能力,形成新型的教师团队。

4.4提升学生的在智慧产业中的就业能力

人工智能和教育的融合范文3

关键词:应用型本科院校;人工智能;电子信息工程;专业建设

一研究背景

在发达国家,应用型本科院校一直占有很大的比重。在我国,应用型本科院校也逐渐成为高等教育大众化的主力军,对我国高等教育系统未来发展越来越重要的作用。金陵科技学院作为教育部应用科技大学改革试点战略研究单位、中国应用技术大学(学院)联盟创始单位,也正在积极地去探究相关的应用型专业建设模式。电子信息工程专业作为学校的一门深度涉软专业,也要紧跟南京城市软件建设发展方向,这对应用型电子信息工程专业培养既是机遇又是挑战。随着社会的不断发展和科学技术的不断进步,电子信息工程的应用也越来越广泛,对人们的生活产生了非常大的影响。,不但改变着人们获取信息、存储信息和管理信息的方式,而且为人们进行信息的获取、存储和管理提供了新的途径和方法,目前,各行业大都需要电子信息工程专业人才,而且薪金很高。2015年5月8日,备受瞩目的《中国制造2025》由国务院正式下发,这是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。该规划二个突出特点是,将"加快新一代信息通信技术与制造业的深度融合"作为贯彻始终的主题,提出坚持自主研发和开放合作并举,加快建立现代电子信息产业体系,为推动信息化与工业化深度融合、实现制造业由大变强、建设网络强国提供强有力的基础支撑。在今年,随着国家“两会”的盛大召开,人工智能首次被提升到国家发展战略高度,人工智能技术的重大突破将带来新一轮科技革命和产业革命,大力发展人工智能技术是中国经济转型升级的重要动力。电子信息技术的巨大成功和进步,使人工智能可以深层次、多维度地参与到各个行业各个领域中,使科技的进步快速融入到跨界合作中。比如,电子信息技术的成熟,使人工智能可以深度服务于医疗卫生事业、配合甚至取代医生进行精确的手术治疗。在无人驾驶领域,无人驾驶汽车、无人驾驶飞机、无人驾驶舰船都已经陆续投入使用;在军事领域,人工智能的运用更是已经炉火纯青,俄罗斯与美国的人工智能作战部队和相关系统,已经在反恐作战中屡立战功,威力无比,作战效能与性价比远远超越人类士兵。由此可看出,人工智能在电子信息技术大发展的当下,终于在应用层面开始发光发热,现出巨大的生命力和后续无穷无尽的成长潜力,人工智能在各行各业的广泛应用,是国家经济结构战略性调整、产能升级改造、产业结构优化、核心技术创新获得成功的关键。随着BAT、华为、大疆无人机等高科技企业在人工智能应用和开发上的不断探索,刺激更多人才和资本向人工智能商业应用领域涌入。目前,基于人工智能学习背景下,软硬件相关知识过硬的电子信息类专业人才已经成为社会上最为紧缺的人才,薪水待遇很高。

二需要解决的关键问题

作为应用型本科院校,如何将“人工智能”新概念融入到电子信息工程专业建设中,根据社会发展的需求,校企紧密结合,培养出复合型的,应用型的社会紧缺人才,是需要去解决的关键问题。1.像当年互联网的崛起一样,人工智能真正的发展才刚刚兴起,相关的概念及定义还不完全定型,如何把握好未来人工智能的发展方向,有针对性地在传统的电子信息工程课程计划中规划与人工智能息息相关的课程,比如人工智能原理,机器学习,深度学习等课程,将两者有机融合,在人才培养上面临较大的挑战。2.人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的崭新概念。如果要将“人工智能”融入到电子信息工程专业建设中,就不仅需要学生学好如模拟电子技术,数字电子技术,数字信号处理,单片机技术,C/C++程序设计等传统的课程,打好基础,还需要加强在数据挖掘,神经网络等以数学为基础的课程方面的建设,扎实学生的数学物理基础。这对学生的学习能力要求更高,老师的教学水平也提出更高的要求。因此,如何加强此方面的师资专业培训,是一个该课题需要解决的关键问题。3.一个专业人才的培养,不仅需要优秀的师资力量以及良好的学风,还需要有相关的硬件实验平台作为支撑。如何根据“人工智能”新概念,针对性地新建一些诸如智能传感器实验室,人体特征识别实验室,机器人实验室等,把电子信息工程专业中的电子器件技术,信号处理技术等应用于人脸识别,智能家居,机器人等热门领域,根据学生的兴趣爱好因材施教,提高学生的动手能力,也是该课题需要去解决的一个关键问题。

三研究内容

本文以“人工智能”新概念下的电子信息工程专业教学及实践模式为研究内容,重点研究如何将人工智能相关的理论及实验课程建设融入到传统的电子信息工程专业培养方案中,做到无缝结合,在培养模式上需要有一定的理论创新,以更好地适应人工智能类的高新电子信息技术企业对相关应用型人才的要求。目前拟以现有电子信息工程专业的课程体系和专业方向为基础,形成以“人工智能”为导向的应用型电子信息工程特色专业建设,在未来的专业发展规划中,逐渐形成物联网、智能家居、机器人,无人机,人脸识别,语音交互,智能驾驶等不同的专业方向,增加学生的就业面,提高学生的就业层次,加强学生的就业竞争力。主要具体体现在以下几个方面:

(一)实践教学的形式多样

可采用以“学生兴趣爱好”为依据的引导式教学实践模式,在扎实学生数学物理等理论的基础上,将最新的人工智能概念贯穿在电子信息工程专业课程体系中,通过不同的应用型实验项目拓宽学生的知识面,提高学生的主动学习能力,动手实践能力,创新能力以及独立开展研究的能力,将课堂教学、校内实验和校外企业实习三者相互结合,鼓励学生参加诸如全国大学生电子设计大赛,全国大学生智能设计竞赛,中美创客大赛等赛事,以确保培养出高素质的应用型专业人才。同时,让学生从大二开始就自选课题、进实验室、根据兴趣爱好组建不同研究方向的实验团队,并为学生按照不同的研究方向配备专业教师,以此让学生融入到教师的科研工作中去,形成所谓的本科生导师制制度,由相应的导师全程指导,开展科学研究,培养学生的科技创新能力和动手实践能力。

(二)注重提高教师的教学及科研水平

在努力提高学生学习能力的同时,注重提高应用型电子信息工程专业教师的教学及科研水平,使其能够很好地将“人工智能”新概念用于电子信息工程专业的教学中,指导学生参加相关的各种竞赛,提高教师团队的实践能力及技术水平。通过海内外招聘和内部强化培养(教师博士化、教师双师化、教师国际化)等举措,加强师资团队建设;通过鼓励教师积极开设MOOC课程,参加教师技能大赛以及国内外教学培训,从多方面提高教师的教学水平。

(三)建立完善的校企合作制度,为学生提供相应的实习基地

企业工程师可以参与相关的人才培养方案修订和部分的教学实践工作。这种合作制度既可以提高教师的科研应用水平,也可以为学生提供就业机会,增强学生的实践创新能力。

(四)注重课程大纲修改,实验室平台建设

以改革传统的电子信息工程专业的培养模式为目标,总结在“人工智能”新概念下教学及实践的相关经验,形成一个有鲜明特色的电子信息工程专业培育模式。应用型本科院校电子信息工程专业人才未来的发展战略和改革方向,应重点考察“人工智能”新概念下专业人才培养模式的优缺点。重点关注“人工智能”新概念下的教学及实践课程大纲修订、教师教学及科研能力培训体系构建、实验室软硬件平台建设、校企合作培养模式探讨及校外实习基金建设等工作。

四结语

本文探讨和研究了“人工智能”新概念下应用型电子信息工程专业培养模式,结合金陵科技学院电子信息工程专业的发展情况,对原有的专业培养模式做了一定的理论创新,引入了“人工智能”新概念,从理论和实践教学,学生学习能力和教师教研技能培养,校企合作办学,实验室建设等方面进行了一系列的探讨。

参考文献

[1]姚俊.电子信息工程专业人才培养模式研究[J].山东社会科学2016(S1):357-358.

[2]叶全意,徐志国,吴杰,等.应用型本科院校电子信息类专业大学生科技创新能力培养[J].教育教学论坛,2016(46):93-94.

人工智能和教育的融合范文4

【关键词】大规模开放在线课程;人工智能课程;翻转教学法

0 引言

近年社会对计算机专业人才能力的要求越来越高,而学生所学与实际需求存在不少差距,高校计算机专业课程教学因而遭遇诟病。依托信息与网络技术支撑的大规模网络开放课程(massive online open course,MOOC)较好贯彻了以学为中心的理念,其翻转教学模式与灵活有效的交互极大提升了学习兴趣[1]。搭建MOOC平台的计算机技术既是技术基础,也是热门MOOC课程。在此浪潮下传统高校计算机专业的教学首当其冲受到冲击,遇到前所未有的挑战。纵观国际三大MOOC巨头的课程建设均始于计算机类专业课程,同时也是所占比例较大的课程系列,其中人工智能(Artificial Intelligence,AI)课程在Coursera、Udacity[1]两个平台上均是最早开设的课程之一。采用何种教学模式更适应社会对人才的需求呢?这是应对挑战的关键问题。

1 人工智能课程的课堂教学困境

人工智能是研究模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用的前沿交叉学科,涉及面广、研究性强,还不断产生新的理论和方法。课程难度大理论强实践难,也是公认难讲的课程之一,该课程具有如下特点:

1.1 先导课多,知识抽象,涉及面广,更新快

前期知识包括:数据结构、离散数学、程序设计、图像处理等。如果前期知识不扎实,很难理解内容并融会贯通。传统内容包括:知识表示和推理、搜索策略、模糊理论、神经网络、机器学习、专家系统、遗传算法等,涉及大量抽象理论和复杂算法。教材普遍特点是:内容滞后,枯燥深奥的理论和解决现实问题的实践联系不紧密。

1.2 研究性强

该领域很多内容仍是科研热点,并不断涌现出新的研究方向、新内容、新方法、新技术和新应用。

1.3 教学方式单调

技术和管理的局限也制约了教学方式,教学方式基本以教为中心,停留在讲授、问答等简单互动上,教学方法单一。很少能提供学生自学、讨论、合作和实践的一整套互动实践机会,难以真正体现以学为中心的理念。

1.4 学生缺乏兴趣

一方面,课程本身特点使得课程容易陷入枯燥的纸上谈兵的尴尬。另一方面,即将毕业的高年级本科生对未来规划明确,抽象的人工智能课程无论从职业发展还是继续深造对学生并没有立竿见影的效果,进一步拉低兴趣。此外,教材滞后,教学方法单一等也会影响兴趣。

如火如荼发展的MOOC的课程,尤其Udacity的课程设计之初就立足于解决实际问题的导向,做法上的独特之处成功吸引了大批学生。课堂教学中借鉴在MOOC上被证明有效的教学模式和方法,不啻为一种尝试,以期摆脱教学困境,提高学习兴趣,最终提升教学质量。

2 MOOC的教学模式

MOOC的教学模式分为三种:cMOOC、xMOOC 和 tMOOC[2]。早期的cMOOC的教学模式特点是学习者完全做主,但复杂的网络互动产生庞大而混杂的知识网,缺乏识别主次和归纳总结能力学生常因信息过载陷入茫然无措的境地。2011年Udacity 创始人之一在网上开设的“人工智能导论”课程改变了表现风格,把互联网作为教学媒体的呈现潜力发挥到极致,按知识点分割内容成短小视频,其间插入现场对问题的解决,突出了Udacity有别于传统教育机构及其先行者的地方:注重发现并解决问题。这就是xMOOC的教学模式,沿袭并创新了熟悉的学习风格,使得MOOC如鱼得水渐渐发展壮大。随着MOOC逐步成熟,为了适合具有专业基础的职业技能培训,发展培养针对具体任务的探究学习教学模式,即tMOOC模式,这是Udacity网站课程的另一个设计目标。表1显示了MOOC的三种模式的对比。

以Udacity的人工智能导论课程为例,只要高中毕业具有概率论和数理统计基础的学生就可以学习,该课程适合入门,但难度较低,内容较少。清华大学的马少平编写的人工智能教材是很多大学,包括我院人工智能课程的教材,清华大学的人工智能课程经过多年发展已经形成了一个系列教学资源库,包括教材、课程视频、教学课件、作业及答案和实验设计等。根据Udacity网站的人工智能导论课程的展示,表2从几方面对比了Udacity人工智能课程与清华大学马少平版的人工智能课程情况:

从表2可以发现Udacity的人工智能视频采用了按知识块分割成短小视频,在期间和完毕之后都准备了测试,细节上体现了以学为主的理念。纵观类似人工智能的国家精品课程[3],学习资源多为文本类,重用难,对教学重难点没有拓展和转化。这种以内容共享为中心的呈现模式,缺乏与学习者充分交互,难以体现以学为中心的教学理念。

在MOOC的教学设计中,调动学习者极大热情的是翻转课堂,在学习环境中引入了自主协作[4-5],在交流机制中融入了多元互动,给学习者带来积极、主动、高效的学习,翻转课堂和传统课堂的区别如表3所示:

3 MOOC的教学模式对人工智能课堂教学的启示

3.1 教学内容的优化与调整

MOOC的教学通过把理论抽象的知识点分割成小段录制的微课视频,时长不超过15分钟,内容衔接处具有一定交互性,讲解形象化,提供给学生反复观看,这种用技术处理分解知识点和把难点从抽象变成具象的过程降低了理解难度。

课堂教学也可以通过分而治之的方式对教学内容优化调整。人工智能涉及内容与范围多而杂,作为入门课程并不要面面俱到,根据学生层次,可以区分重点掌握和一般介绍的内容,以点带面铺开,因此,根据学生特点,把成熟的基础理论和这些理论的实际应用整合,辅以其他新技术的穿插介绍,主要分三块:

①人工智能的概念和发展,熟悉人工智能的研究和应用领域;

②人工智能的基本技术,包括知识表示,逻辑推理、搜索策略、模糊理论等;

③涉及现实应用,如:机器学习,模式识别,自然语言理解,智能控制等。

为了反映人工智能领域最新进展,教师还可以收集学生感兴趣的最新成果专题信息,及时更新、调整教学内容,通过与实际更紧密的融合接轨,对课堂上没时间介绍而又较热点的新知识,通过提供方向和资料解决,注重提高兴趣的同时,也展示出课程学科特点、主流技术及发展趋势。

3.2 紧密结合实际

Udacity的开设之初的目的就是学习为了解决现实问题,其人工智能课程设计也不例外,包含有实际遇到问题的解决,这种立竿见影的好处就是极大激发了兴趣。

考虑到高年级学生对解决实际问题技术的兴趣远远大于技术理论等细节,不想花太多时间去理解复杂而难以看到实践效果的理论上,更想通过实际体验解决问题增强成就感。教学内容的设计尤其紧密结合实际运用。

传统人工智能讲授通过实例解答或推证式讲述理论,如知识表示和搜索推理技术,该部分理论强,应用实例少,往往学生感觉枯燥乏味,教师也感觉晦涩抽象,学生对所讲内容基本靠死记方法和步骤,这种僵化的教与学影响了教学效果。

因此,设计教学时尤其注重内容的实用性。除了讲授至今仍沿用和有效的基本原理和方法外,引入近年发展起来的方法和技术,如智能算法等,对这些内容重点在技术的具体实现上,强调与实际的融合贯通。教学过程中加入与课程内容对应又可以用计算机实现的试用内容。如模式识别应用于手写数字识别,通过仿真软件模拟实现算法,获得立竿见影的效果体验,加深对算法的认识,引起学生浓厚的兴趣。同时也对某些很有发展前景的技术兴趣导入,如目前人工智能研究侧重人类理性逻辑功能的模拟,而如果把情感智能考虑进去,才更有人性化的智能决策。这就是经过了将近20年发展的情感计算,随着可穿戴技术渐渐渗透进生活,引起更多关注,这些接地气的内容提升了兴趣。

3.3 实践能力的培养

Udacity 创始人史蒂芬斯博士的说过,“即使是最好的大学,其计算机课程所传授的技能也是浮于理论的”。学习的目的是为了解决实际问题,带着问题学习和思考,有利于主动学习的激发。这些方面,可以参考Udacity人工智能课程的实验内容修正。强调学习是为了解决实际问题服务的目标。

3.4 教学模式及教学方法的变化

3.4.1 实例教学法

人工智能内容的抽象性决定了知识点的难度,Udacity人工智能课程教学中尽量把难懂的知识点结合现实中有趣实例,通过感性体验提高理性理解,让学生容易接受。笔者进行了一些化难为易的尝试:如利用汉诺塔问题讲解状态空间的知识表示,通过野人过河的游戏程序步步领会理论精髓;结合下棋软件体验模拟人脑思考的计算机博弈的极大极小搜索思路,这些实例教学激起了兴趣,扩展了学生思路,拓宽了视野。

3.4.2 翻转教学法

整门课程录制课程小视频还有一定难度,作为尝试,选择少量知识点录制视频进行翻转教学。如抽象的理论部分,借鉴网上已有视频资源融入教学过程,分解知识点破解难点,形象化与短时间的重复讲解,增加学生对抽象内容的理解,期间穿插核查对理解内容的核查,并留出思考时间,强化学习效果。

3.4.3 交互环境的营造,辅助教学过程完善

1)基于联通主义的学习交互[6-7]

在MOOC课程中,提供在线交流论坛,学习者建立课程组,学习组等方式交流,这种教与学、学与学的交互不但是网状进行的,而且是即时的。学生将互动产生的内容作为学习的中心,通过学习者不同认识的交互,建立新的认知结构,拓宽了视野,更有利于问题的有效解决。这种互动交流分成三种形式:

①教师对统一回答提问集中且意义较大的疑难问题;

②学习者分享学习感悟;

③学生间交流带来不同认知的碰撞。

以上三种情况的互动在课堂教学中也可以运用于课堂教学:及时分析整理共同问题,集中回复;课堂教学的互动除了课堂上及时了解学生反馈的互动,还有对解决问题的互动。课下互动可以利用学者网建立课程组,提供了较好的师生交流形式与效果,同时利用学习组在小组中分享互助,小组成员的交流引起认知碰撞,这种实际参与的体验加深了理解,并巩固学到内容,这些资料的逐渐积累还可以复用。

2)基于行为主义的学习反馈[8]

MOOC 遵循了程序教学的一般原则,尤其注重学生反馈,像游戏一样关卡设置让整个过程充满挑战性,一些机器评分实现了及时学习反馈,摆脱了单向提供课程资源的弊端。课堂教学可以借鉴这种借助技术手段互动了解学生学习的情况,促使有意义学习的发生。

4 教学改革的实施

利用以上措施在《人工智能》课程的教学中实践,通过在xMOOC教学模式中部分适当内容引入翻转教学法与利用学者网的课程交互,探索提高兴趣,促进理论与实践的融合,促进有意义学习的发生,提高学生实践能力的途径。通过观察,调查与访谈等方式,了解学生在该教学模式中兴趣与能力改善状况,同时研究教师教学法转变与教学水平变化的关系,根据追踪研究效果,发现这种改善调动了学习兴趣,促进了教学效果。实践中通过建立实验组(班)与对照组(班)、评价教学模式和教学效果等因素,不断总结、修正和完善,期望建立适应当前形势与环境的有效的该课程的教学模式与教学方法。

5 结束语

笔者结合人工智能课程的教学实践,针对本科高年级的教学特点和人工智能课程学科特点,提出在设计人工智能教学时,通过MOOC的教学模式和教学方法完善课堂教学,注重内容的实用性和新颖性,适当穿插新方向的内容,目标是将难学、枯燥、难理解的问题,变得易学、有趣、易理解。从学生反馈来看,这些方法起到了积极的实际效果,有效地提高了学习积极性。

【参考文献】

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[6]李青,王涛.MOOC:一种基于连通主义的巨型开放课程模式[J].中国远程教育,2012(3):30-36.

人工智能和教育的融合范文5

关键词:人工智能;教学改革;教学方法

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科,是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发,人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来,大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛,对于管理类人才来说,加强对人工智能知识的深入学习,不断将人工智能技术与管理知识结合起来,对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科,管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力,基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点,通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习,加强学生解决实际问题的能力,为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求,结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见,针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨,以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。

1、教学现状与问题

作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科,人工智能课程内容及内涵及其丰富,外延极其广泛。学习这门课程,需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才,该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前,中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式,在教学过程中照本宣科,忽略与学生的互动,并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置,如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时,随着章节的知识难度不断增加,单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌,课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知,部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度,导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位,具有多学科的素养,但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识,给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多,涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容,概念抽象,不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程,缺乏一定的关联思考和研究意识,导致课程学习难度增加,产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下,人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域,给学生提供了大量的现实案例,使得人工智能不再是高深莫测的理论,而是现实中可以触及的内容。例如,在机械学科领域,人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源;在医疗领域,是医疗器械的创新生产源动力;在能动领域,是高端能源装备与新能源发展的重要驱动;在光电信息与计算机工程领域,技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而,对于管理类专业的学生来说,现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论,在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法,书本中的应用实例大多纸上谈兵,缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践,加上一些教师授课方法单一,不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外,大学生对知识的理解能力差异很大,教师采用统一的方式教给他们,这使一些学生无法跟上和理解,教师也无法控制学生的学习状况,导致学生缺乏动力。因此,如何结合学生的现实情况,提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。

2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略

课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言,教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化,而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题,可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。

2.1教学方法改进

教师对学生具有引领作用,其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求,通过安排一些具体的教学案例,引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动,是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征,调动学生的学习积极性,并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法,有效理解知识要点及其关联性,适用于管理类专业学生的教学。具体而言,高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点,可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库,虽然这项建设将极具挑战性与耗时性,但具有很强的积极效果:培养学生较强的批判性思维能力,更多地保留课程材料,更积极地参与课堂活动,对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如,通过单一案例教学,让学生掌握相关基础知识原理及应用;通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法;通过综合案例的设计,启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性,在课堂讨论的过程中对学生做出评判,从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上,通过老师与学生、学生与学生的互动,让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中,教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况,可以有针对性地设计教学内容,例如,对于学校积极性不强的学生,将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来,能够极大程度地提高学生学习的自主能力;对于基础知识较为薄弱的学生,可以在教师的指导下查阅相关文献资料,根据自己的理解撰写心得报告,并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望,建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术,人才需求量极大,对教师的教学水平也提出了更高要求,因此,进行有效激励极为重要。在学生激励方面,可以举办各类人工智能竞赛项目,设置相应项目奖学金,吸引学生参与实践,调动学生做研究、发论文的积极性。例如,教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛,围绕新一代人工智能创新主题,激发学生的创新意识,提高学生的创新实践能力,为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式,在各学院乃至全校开展此类竞赛项目,激发学生的创新能力与团队合作能力,鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来,激发其学习兴趣。在教师激励方面,在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分,鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高,学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点,增强管理类人才对学科应用的领悟,可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起,国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件,“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域,人类进入数字经济时代,社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如,基于工业4.0和强国战略,人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识,我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式,进行相关领域知识和发展趋势的讲解,使学生理解更为透彻。此外,在教学实践过程中,还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式,促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解,相互交流、渗透和学习,从而推动人工智能课程教学的改进。

2.2教学内容设置

世界一流大学在人工智能课程内容设置根据不同国家的教育体系设置,肯定会有不同,但颇有共通之处。本文借鉴世界顶尖大学经验,针对管理类专业人工智能课程教学内容进行研究,结合中国教育体系设置,认为应从以下几方面进行改进。(1)核心内容设置为避免学生因为知识点过多而出现杂而不精的问题,势必要精化教学内容。在互联网时代,我们可以使用云计算和其他方式来实现数据信息的传输、存储和处理,通过在线收集和整合网络课程相关数据,挖掘和丰富教学资源,并在整合课程资源的基础上,进行研究方法和前沿知识的扩展。在核心内容设置方面,可以通过收集到的数据资料,选择人工智能领域具有代表性且难易程度适中的知识作为重点,使学生能够在有限的学时内掌握人工智能的知识脉络。例如,编写针对管理类人才的人工智能教材,内容涉及绪论、知识表示与推理、常用算法、机器学习、神经网络等方面的同时,重点增加相应知识点在管理上的应用案例,加强学生对知识点的理解。同时,根据管理类专业偏向领域,开设关联程度较大、应用较广泛的人工智能选修课程,以便学生根据自己的兴趣与需求选修具体方向的课程。(2)注重学生的数理及编程基础良好的数理及编程基础是学习人工智能的前提。只有具备了这些基础,才能搞清楚人工智能模型的数量关系、空间形式和优化过程等,才能将数学语言转化为程序语言,并应用于实验。管理学院人才的数理及编程基础相对薄弱,因此,在安排学生学习人工智能课程之前,建议开设面向全体管理类专业学生的微积分、线性代数、概率论等专业基础数学课程以及C语言、python等编程基础课程,使学生具备数学分析的基础与一定编程基础,为学习人工智能课程打下坚实的基础。另外,可以推进MOOC平台建设,在平台上开设人工智能网络课程,帮助学生掌握人工智能知识基础及专业技能。(3)实验建设为了加强学生对于人工智能知识点间的关联性理解,可以基于不同的应用模块,设计具有前后铺垫、上下关联的综合性实验,设计不同层次的项目要求,同时基于相同的实验课题,让学生分组对实验课题进行攻克,并设置多元化的实验评价体系,通过实验教学过程中反映出的不同进度,让教师能对学生的学习水平做出准确评判,及时进行教学反思,以便更好地开展下一步工作。例如,针对人工智能课程应用中很广的遗传算法,在某一管理规划的具体应用上设置理解-实现-参数分析-具体应用-尝试改进-深度拓展的不同层次的项目要求,在这些项目层次中规定必做项与可选项,让学生基于同一实验课题进行合作学习,然后通过个人自我评价、小组成员互相评价以及教师评价的方式进行打分,对小组整体能力以及个人能力进行综合评估,以期培养学生的自主思考能力。

人工智能和教育的融合范文6

关键词:人工智能;全英文教学;教学内容改革;教学模式改革

1 实施全英文教学的必要性

随着国际学术交流的日益活跃以及国际化办学的趋势发展,借鉴国外著名大学的办学理念和管理模式,利用世界优质教育资源,提升教育教学水平,造就具有国际竞争能力的复合型创新人才,正成为我国教育改革与发展的新方向。

智能化是人类社会技术发展的必然趋势。作为计算机科学与技术专业课程体系中的核心课程之一,人工智能的地位正随着该学科的不断发展和其技术的广泛应用迅速提高,而且在非计算机领域,具有不同专业背景的学者也通过这个年轻的领域发现新思想和新方法。由于人工智能课程内容涉及计算机科学以及边缘学科的新理论、新方法与新技术,因此在该课程中开展全英文教学不仅可以让学生充分了解人工智能日新月异的发展,还可以促进本科教学与国际接轨,在培养国际化创新人才方面具有十分积极的现实意义。

2 当前国内全英文教学存在的主要问题

笔者对当前国内高校人工智能课程全英文教学的现状进行调查分析,调查对象为软件工程专业本科三年级学生,调研问卷共58份。调查项目、内容及结果见表1。

从项目1和2的调查结果看,大部分学生认为开展全英文教学有必要,其在提高英语应用能力、增强自己的就业竞争力以及了解国际前沿等方面有很大帮助。然而,由于全英语教学在我国尚处于起步阶段,进行全英语教学的效果并不十分理想,其教学试点与实践尚存在一些亟待解决的问题,主要表现在如下几个方面。

(1)对全英文教学的理解存在偏差。从项目3~5的调查结果看,教师不能正确处理好全英文教学与专业英语课教学的关系,使全英文教学变为纯英语课教学或专业英语课的翻版。大部分学生还是希望教学授课语言以双语为主或以中文为主、英文为辅,多媒体课件形式为中英文相结合。

(2)全英文教学达不到预期的教学效果。从项目6和7的调查结果看,虽然一些大学花了很大代价邀请国外一流教授专家讲授课程,但由于人工智能课程理论性强、难度大,学生很难适应全英文课程教学。

(3)缺乏内容全面和难度适中的教材。从项目8和9的调查结果看,一些大学在实施人工智能课程全英语教学时直接引进原版英文教材,但这对本科生来说,原版英文教材内容偏多、难度较大,学生学习时不免有诸多畏难情绪。

(4)师资匮乏。从项目10的调查结果看,学生对承担全英文教学教师的满意程度普遍不高。实际上,全英文教学对承担课程教学的教师要求很高,他们不仅需要具备专业知识,而且还要掌握英语应用技能,而现阶段国内高校中能承担全英语教学的师资仍然十分匮乏。

综上所述,如何改革全英文教学模式,讲授哪些教学内容,采用何种科学的教学方法与手段,是值得我们思考和关注的教学改革重点和难点。

针对以上这些问题,我们深入研究人工智能课程的特点,对现有教学模式、内容及方法进行全方位探索和改革,制订全英文教学计划,对促进教学工作、提高教学质量、培养国际创新型人才起重要作用,其重要意义具体体现在以下3个方面。

(1)探索如何将理论知识传授、综合能力培养与英语交流运用三者有机结合,建立全英文教学的新型模式,这将对更新教学理念和探索适合于计算机软件人才培养的教学方法产生深远影响。

(2)全英文课程教学能够让学生掌握最先进的人工智能国际前沿技术,开阔国际视野,有利于培养复合型、实用型、具有国际竞争力的高层次创新人才。

(3)全英文教学改革的探索与实践能够促进国内教育向国际教育迈进。

3 全英文教学内容改革

建立完善的全英语教学体系,需要有系统而完整的教学内容。我国计算机科学与技术本科专业人工智能课程课时一般只有36学时,因此我们需要考虑从什么角度组织教学内容,才能让学生比较容易地理解、熟悉和掌握人工智能的原理、方法与技术,从而显著提高教学效果。

与国内教学内容相比,国外教学更注重分析问题的思维方法和解决问题的应用能力,对提高学生的学习兴趣以及培养学生的创新能力十分有益,但是原版内容过多,且大多以国外政治、经济、文化、社会和生活为背景,对于我国学生来说,理解某些内容和背景比较困难。因此直接套用原版教学内容往往存在一定问题,我们需要在引进、消化和吸收国外经典教材内容的基础上,有选择性地挑选合适内容。国外经典教材编写思路不尽相同,一些经典人工智能教材及主要内容见表2。

人工智能的基本思想和主要内容是研究人类智能活动规律和用于模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。从表2中可以看出它们的共同点,即人工智能应围绕“智能”这个核心,但由于智能本身非常复杂,难以用单一的理论与方法描述,需要从不同的抽象层次刻画智能这个主题。我们认为,人工智能的主要内容可按图1所示划分为不同层次并确定讲授顺序。

在最底层,神经网络与演化计算(适应性原理与仿生机制等)辅助感知以及与物理世界的交互;抽象层反映知识在智能中的角色和创建以及围绕问题求解的知识的抽象、表示和理解;更高层则提出学习、规划、推理的模型和方式;应用层构造智能化智能体以及具有一定智能的人工系统,让计算机实现以往需要人的智力才能完成的工作。除了将人工智能课程的教学内容划分为这4个层次,为保证教学内容的循序渐进性,还可按照抽象层更高层最底层应用层顺序安排教学内容。

4 全英文教学模式改革的实施关键

针对以上国内全英文教学中存在的主要问题,我们提出人工智能课程全英文教学模式改革的实施关键,包括全英文课堂教学模式的重定位,“二三二”模式教学方法的改革,集先进性、前沿性和实用性为一体的教学内容创新以及全专业英语教学团队的打造。

4.1 全英文课堂教学模式的重定位

人工智能课程教学以培养学生掌握专业基础知识、培养实践动手与应用能力以及提高英语交流水平三者相结合为主要目标,分两个阶段进行,国内教师与国外教师共同授课。首先,国内主讲教师讲授人工智能课程的基础原理、模型和方法,可采用集中授课、案例教学和课堂实践等教学方式,使学生掌握人工智能的一般基础知识;在此基础上,再邀请国际知名外籍教师为学生讲授人工智能国际前沿技术,包括集中授课和专题研讨。经过基础学习,学生一般已掌握人工智能基础知识,因此对于外籍教师所讲授的学科前沿等内容能够准确理解和把握。与单纯采用全英文教学或单纯邀请外籍教师授课相比,该模式能收到较好的预期效果。“1+1”全英文双课堂教学模式如图2所示。

4.2 “二三二”模式教学方法的改革

实行全英语教学后,由于使用英文教材及中外教育背景存在差异等因素,我们在教学过程中对教学方法进行一定程度的调整和改进,包括全英文授课形式、案例教学、教学内容以及教学手段等方面;配合“1+1”全英文双课堂教学模式,提出图3所示的“二三二”模式教学方法,培养学生成为具有综合能力、创新能力、国际视野和英语技能的复合型人才。

该教学方法模式包括:(1)过渡式全英文与沉浸式全英语两大英语教学方式;(2)激励自主式、启发互动式、体验学习式三大学习法,激发学生学习兴趣,使学生牢固掌握人工智能基础理论与方法;(3)参与学习式和自我展示式两大学习法,培养学生综合运用知识的能力和创新能力。

在全英文课堂授课过程中,我们需要注重把握英语与专业的比例。首先,不能一味地追求全英文授课的形式而忽视教学效果;其次,还需要为学生提供一个良好的语言学习环境,在实际教学中注重培养学生良好的英语思维习惯,从根本上提高学生的英语水平。

人工智能课程包含大量概念,内容抽象,算法复杂,学生往往难以理解与掌握。将案例教学方法引入课程教学能有效提高学生的学习兴趣,获得较好的预期教学效果,但要达到理想的教学目标,仅仅靠课堂教学远远不够,还需要拓展第二课堂。有计划地邀请国外人工智能专家和教授到大学进行专题讲座,鼓励学生参加相关的课外科研/科技活动,使得学生能够体验式地、自主地学习,更好地了解人工智能新技术,从而进一步激发学生的学习热情。构建案例教学和课堂实践的双课堂教学模式,不仅能够丰富教学内涵,而且可以充实学科前沿知识并拓宽学生的国际视野。

4.3 集先进性、前沿性和实用性为一体的教学内容创新

除了引进、消化和吸收国外经典教材内容以外,我们还需要逐步建立起具有自身特色的教学内容,以保证教学内容集先进性、前沿性和实用性为一体。

(1)先进性。我们提出教学与科研相结合,以科研带动教学发展的新思路。教师可结合自己的人工智能及其相关领域的科研项目,将科研最新研究成果以及学科前沿知识进行梳理与优化并有机融入课程教学中,确保教学内容的先进性,有效提高教学改革的质量。

(2)前沿性。对人工智能发展较快的领域,如智能计算、数据挖掘等,还需更新和补充全英文教学内容,同时可以邀请国际知名大学教授共同研究与探讨教学内容,保证课程内容具有一定的前沿性,通过实现全英语教学保证课程与国际接轨。

(3)实用性。在讲授基础理论知识的基础上,还应注重实践的应用,增强学生的动手操作能力,以符合素质教育必须注重实践的要求。教师可结合教学中的基本理论知识,适当补充案例与实例,使得教学内容与实际相联系,丰富课程内涵并提高教学效果。

4.4 全专业英语教学团队的打造

师资力量直接影响教学效果。师资的匮乏是现阶段全英语教学面临的主要问题之一。虽然一些教师具有较扎实的人工智能学科功底,但不能熟练地运用英语进行授课,而有些教师则知识结构单一,缺少人工智能及其相关学科间的交叉与融合,因此我们需要多渠道、多层次地打造既具备专业知识,又具有学科交叉与融合能力,同时掌握英语技能的全英语教师队伍。将科研与教学相结合,利用与国外人工智能及相关领域学术带头人建立的合作关系优势加强交流与合作,争取申请国际合作科研项目,利用科研提高教师的教学质量、专业水平和英语技能。

5 全英文教学的具体实施

我们在软件工程专业本科三年级学生的人工智能课堂上实施全英文教学,具体实施过程如下。

(1)国际软件学院成立教学主管部门领导小组、从事教学研究的骨干教师组成的全英文教学工作小组以及由教学督导组成的监管小组,三者之间相互配合并共同促进,保障全英文教学工作的顺利推进与落实。领导小组对全英文教学的师资培训、人才引进、多媒体网络资源开发、实验室建设、教材编写等予以政策支持;教学工作小组制订全英文教学工作规划和年度计划;监管小组定期对工作小组的教学完成情况进行评估。

(2)在课程教学中,打破国内常规教学方式,建立开放式全英文教学模式,教学形式多种多样。教学方式以“1+1”双课堂教学模式为核心,以讲授与专题讨论相结合的方式,围绕基本原理、方法与技术展开教学,激发学生自主学习与创新学习的热情。

(3)国际软件学院在人工智能相关领域承担并完成了一批国家与省部级科研课题,而且取得了一些有影响的研究成果,形成了自己的学科特色和优势。2006年,国际软件学院聘请被誉为世界“人工大脑”领域先驱的美国犹他州州立大学计算机系Hugo de Gaffs教授担任武汉大学全职教授和学院国际人工智能研究室主任。

(4)聘请与国际软件学院有合作协议的国立首尔大学计算机科学与工程学院Bob McKay教授专职来校为本科生讲授人工智能技术前沿。同时,利用国外学者来武汉大学顺访的机会,请其为学生作学术报告,使学生了解国际最新人工智能技术,如邀请曾经在麻省理工学院从事过7年博士后研究的宋森研究员进行“理解大脑与仿制大脑”的讲座等。

(5)国际软件学院在遴选教师到与学院有教学和科研合作的国外大学进修时,优先考虑给本科生授课的全英文教师,并将全英文教学能力作为选拔条件,以教师的学术进修带动全英文教学建设,使学科和专业建设与全英语教学队伍打造相结合,全面推进全英语教学工作的开展。

6 结语

人工智能是计算机科学与技术专业的重要课程,目前正面临着知识更新和教学改革的紧迫任务。笔者以实施全英文教学为契机,针对目前国内全英文教学中存在的亟待解决的主要问题,提出人工智能全英文教学内容与教学模式改革的新思路。

(1)以智能为核心,从不同抽象层次刻画智能主题,构造人工智能最底层、抽象层、更高层以及应用层4大模块内容。

(2)突破传统教学模式,对全英文教学模式进行重定位,提出“1+1”全英文双课堂教学模式。

(3)提出“二三二”模式教学方法的改革方案,培养具有综合能力、创新能力、国际视野、英语技能的复合型人才。

(4)提出教学与科研相结合,以科研带动教学发展的新思路,进行集先进性、前沿性和实用性为一体的教学内容创新。