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人工智能在教学的应用范文1
关键词：隐喻；认知功能；外语教学
一、隐喻的认知功能
对隐喻认知功能的研究最早可追溯至亚里士多德时代。亚氏把隐喻看做是一个概念对另一个概念的替换，并且指出，诗歌中隐喻的运用有一定的语境(Mahon，1999)。隐喻的认知功能在17和18世纪再次被Vico和Teasaoro提及，只是进入20世纪以后，隐喻的认知功能才被贬低，隐喻被当成了一种静态的形式逻辑的符号。例如Searle(1977)从语言学的观点出发，把隐喻仅仅看做是一种语用现象。为此，莱科夫和约翰逊一针见血地指出，“典型的看法都认为隐喻仅仅是一种语言特点，是语言的问题而不是思想或行为问题”(Lakoff & Johnson， 1980)。他们以《我们赖以生存的隐喻》一书大张旗鼓地提出了隐喻的认知功能，从而把对隐喻的认知功能的研究推向前所未有的高度。他们认为，隐喻的本质是通过甲事物来理解和体验乙事物，人的概念系统就是通过隐喻建构起来的，即所谓“我们的思想和行为本质上都是隐喻的” (Lakoff,1980)。自此，对隐喻的认知功能的研究逐渐发展起来。卡梅伦(1999)也指出，隐喻具有语言修辞功能、认知功能和语用功能。国内学者束定芳在《隐喻学研究》一书中，把隐喻功能划分为修辞功能、语言学功能、诗歌功能、认知功能、社会功能和文字游戏功能。其中隐喻的认知功能主要指隐喻是人类认识概念系统的基础和组织经验的工具，为人类认识世界提供了新的视角。一般认为，隐喻的认知机制主要体现为从源领域到目标域的映射，表现为人的思维中存在的系统的概念隐喻。在特定语境中，这种概念隐喻常常意味着信息的筛选和整合，而且根据Lakoff的“不变原则”，这种认知映射具有系统性特点，即源领域的结构系统映射到目标域时，原有的基本图式结构不变。
二、外语教学中隐喻的应用研究回顾
卡梅伦较早地探讨了具有认知功能的隐喻的应用。她认为，隐喻首先是一种语言使用现象，语言的认知性与社会性相互作用产生了语言行为。因为语言是一个复杂的、动态的系统，语言资源只有在特定的语境中被应用、加工，才能达到互动的目的。作为语言学者，应当揭示种种语言行为的内在过程。因此，研究隐喻，要把隐喻的社会层面和认知层面都包括进来。在此基础上，卡梅伦建构了隐喻的应用框架：1)理论层面；2)加工层面；3)神经层面(Cameron， 1999)。近年来，第一层面主要研究隐喻的认定和分类，第二层面主要指隐喻在特定文化语境下的作用和解释，第三层面研究处理隐喻时的神经活动。国外对隐喻的认知功能的应用研究已逐渐扩展到很多领域，例如Gwyn(1999)有关隐喻的认知功能在医疗中的应用研究，Clarke (1999)对儿童话语中隐喻的分析，Forceville(2000)对广告中隐喻的认知作用的研究，等等。
相比之下，在外语教学领域里，有关隐喻认知功能的应用研究要少得多，仅有零星的研究散见在认知语言学著作里。在首届全国认知语言学研讨会上，庞继贤和丁展平(2002)曾撰文讨论过隐喻的应用语言学研究，尝试把卡梅伦的三个层面应用于外语教学。王寅(2004)提出了在外语教学中培养学生的隐喻能力的问题，蔡龙权(2005)也提出了把隐喻性表达作为一项外语交际能力的设想。但是隐喻的研究成果仍未在外语教学领域里引起足够的重视。国外的相关研究亦很少，且多为母语为英语的二语习得研究。例如Cameron(2003)对英语国家课堂中出现的隐喻的分析，Cortazzi(1999)对本族语教师与学生有关“教学”、“教师”等概念的隐喻性理解和表达的研究。另外，这些研究也都没有直接探讨外语教学和隐喻的关系。
鉴于此，本文拟在前人研究的基础上探讨隐喻在外语教学中的主要应用层面，分析外语教学中隐喻应用的可能性，以期为隐喻的认知功能在外语教学中的进一步应用探索路径。
三、隐喻的认知功能在外语教学中的应用
隐喻作为一种认知模式，出现在政治、经济等各类语篇中(孙厌舒，2004)。我们的外语教材中也有大量的隐喻。隐喻在外语教学中的作用不容忽视。
基于卡梅伦的应用框架理论，在中国文化语境下，隐喻在外语教学中的应用也可分为三个层面：1)语言层面；2)交际层面；3)文化层面。语言层面主要包括隐喻的认知功能在外语教学中对各种语言现象的提炼和组织的作用。隐喻在交际层面上的应用是培养学生语言能力的重要方面，也是外语教学中经常涉及的问题。文化层面上，隐喻的认知功能在外语教学中主要涉及到文化教学与语篇理解。
人工智能在教学的应用范文2
随着信息技术的不断发展，计算机科学渗透生活的各个领域，改变了人们的生活方式和学习方式。其中，人工智能作为计算机科学中迅猛发展的一部分，正在以其独特的魅力走进人们的视野。“人工智能”（Artificial Intelligence），顾名思义，即通过应用计算机来模拟人脑的信息接收、思考、判断以及决策等思维行为过程，进而扩展人脑的思维和行动，帮助人们高效智能化地解决特定问题。近年，人工智能在教育领域中发挥的作用越来越显著[1]，其与众不同的特点决定了其在教育培训中的地位，将人工智能应用在农业知识培训中的可行性也成为教育界热议的新话题。
1我国农业发展背景和农业培训必要性分析
11我国农业发展背景
我国是传统的农业大国，农业对我国的经济发展具有极其重要的影响，一方面是由于我国人口基数大；另一方面是由于我国进出口贸易主要依靠农产品，农业发展成为影响我国经济发展最重要的因素之一。但由于各方面原因，我国农业发展还比较落后，尤其与发达国家的现代化农业相比，依旧有较大差距。
12开展农业知识培训的必要性
反思其他发达国家在?r业发展上实施过的举措，包括重视农业教育、科研和技术推广，注意提高劳动者素质；推广现代农业机械和高技术，重视农场管理；经营集约化、产业化；生产专业化；服务社会化；市场机制与政府扶持相结合；加强农业基础设施建设等，可以看出，我国在农业知识培训、素质教育、技术推广方面与发达国家差距明显。为发展我国农业，培养一批高素质、懂技术、会经营的农民以及一批愿意为农业发展做出自己贡献的高学历人才成为关键。农业的发展离不开农民的发展和进步，也离不开受过高等教育的精英人才的共同努力，而开展农业知识培训，则是为他们的发展奠定了一条夯实的道路。
2人工智能在教育中的应用与发展
近年来，伴随着人工智能在各行业的应用和发展，人工智能在教育领域中发挥的作用也越来越显著。例如，智能化的作业批改可以大大减轻教育工作者的沉重负担，在线学习等网络教学模式可以让人们更灵活地接受教育。从人工智能诞生伊始，其就与教育产生了密不可分的联系，延续发展至今，人工智能在教育领域中的应用主要包含以下几个方面。
21基于人工智能的计算机网络课程
计算机网络教育是对传统教育方式的一次革新，而人工智能对网络教育的渗透，又将其推向了新的发展高度。[2]学生可以自主地登录网络平台进行在线学习，根据智能导学系统制订学习计划，进行在线测试。例如近年来大为流行的MOOC课程，学生可以便捷地通过网络获取全球最高质量的教学资源，并可以量身打造自己的学习计划。
22基于人工智能的教师辅助系统
近十年来，智能传感器、语音识别、图像识别、深度学习、大数据等方面的蓬勃发展令信息的采集及处理越来越准确高效，这无疑使得人工智能与辅助教学系统的融合变得越来越深入。借助于语音识别、图像识别等技术，学生可以将学习过程中遇到的问题上传至系统，借助于数据库系统对信息准确的搜素和整合能力，实时地为学生提供答案或相关信息，答疑解惑。目前此类应用软件的应用广泛，例如小猿搜题、百度作业帮等。
23基于人工智能的教育数据库系统
随着信息化时代的到来，如何高效地搜集、分类和检索碎片化的教育信息和教学资源，无疑是一项巨大的挑战。为了更有效地分配和管理信息，在教育中引入智能化的数据库系统势在必行。现如今数据挖掘和深度学习的研究成果不断深入，依托知识库系统对教育信息的整合与构建，学生可以将已习得的零星的知识点进行扩充，由点至面的不断学习新知识；依托教育资源管理系统中来，教育管理工作者可以合理分配教学资源，让人们从爆炸式的高密度信息中解放出来，真正做到物为己用，因材施教。
3人工智能与农业知识培训的结合
新时代社会经济的发展为国家农业产业的发展翻开了新的篇章，如何加快社会主义农业现代化，促进农业转型，这为新时代的农业知识教育提出了新的要求。另外，近年来劳动力转型的趋势日益显著。随着农业劳动人口数量的减少，为了提高农业生产效率，需要有素质、懂知识的农民投入农业生产中来。因而，对于农业知识培训的革新作为农业现代化建设的重中之重，已被提上日程。
人工智能技术和教育领域融合的不断完善成熟，基于人工智能的农业知识培训正如雨后春笋般涌现，在农业教育培训领域崭露头角。
31人工智能应用于农业知识培训的优势
从我国农业发展的现状看，较之于发达国家，我国农业从业者的基数巨大但是整体受教育程度偏低，农业专业领域的知识匮乏，农业知识教育的推广不仅薄弱，而且效率低下。因此，伴随着信息化时代“互联网+”的新型教育模式对传统教模式的强有力革新，基于人工智能的农业知识培训展示了其强大的威力和优势，具体可以总结为如下两个方面。
311个性化教育针对性强
相比于课堂教学的传统模式，基于人工智能的网上在线教育模式能够为学生个性化地制订学习计划，灵活安排学习时间。这有力地解决了学生参加农业知识培训的时间成本问题，农业从业者可利用闲暇时间自主安排学习。另外，针对于培训者的当前知识水平和培训需求，培训平台可以个性化地安排教学相关领域的专业知识和操作技能。
312教育资源利用率高
我国当前的农业知识培训，教育教师需求数量和实际在岗教师资源极不匹配，具备丰富农业专业知识和农业生产经验的教师数量缺乏，这是导致农业知识培训推广速度缓慢的重要原因。而人工智能为这一问题的解决带来了福音，智能化的教学进程得以让教师从繁重的教学负担中解放。同时，基于网络的课程资源共享可以让先进的农业技术走进千家万户，让学生与优秀农业知识的距离不再遥远。
4平台开发的系统架构
基于人工智能技术，一个合理的农业知识培训平台能够像一个优秀的教师那样具备完备的农业专业知识和优良的教学技能知识，并且能够模拟及扩充教师的教学过程。除此之外，该培训平台还能够准确实时地与学生进行信息交互，有针对性地开展个性化教学，并可以自适应地完成教学效力评估和反馈，不断更新和完善教学内容和教学策略。基于以上分析，该开发平台的系统架构分为学生模型、教师模型、综合数据库模型和人机交互接口四个组成部分，结合下图对每一部分分别进行详细阐述。
41学生模型
学生模型应针对不同的学生，准确地评估学生当前的学习水平，对学生的学习背景、知识水平、知识架构进行诊断和评定，以便有针对性地制订教学方案，进而实施个性化教育。
另外，学生模型需要对学习过程中的学生的学习情况进行记录入库，对教育效果进行评定，从而诊断出当前教学计划是否合适，以便下述教师模型中对教学内容和教学策略的灵活调整。
42教师模型
教师是教学工作开展过程中的主体，一个合理的教师模型应该包括如下三个部分。
教师模型首先完成教学内容的选择，这要根据学生模型中对学生当前的学习水平的评定，并且针对学生既定的学习目标，并从下述知识库中调取对应的内容，为教学的开展做好准备。
在确定了教什么的问题之后，教室模型要确定如何教的问题，即选取合理的教学策略开展教学。教学方式的选择依附于学生模型，而又能根据学生学习情况记录进行反馈动态，不断完善和调整教学策略。
另外，在传统教学模式中，教师传授知识，并能为学生答疑解惑。当学生在学习过程中遇到问题和疑惑时，教师模型应该实时地提供信息支持，为学生提供针对性的帮助。因而教师模型要实现与人机交互接口的实时连接，在问题到来时控制模块驱动应答部分为学生答疑解惑。
43综合数据库模型
综合数据库模块为农业知识培训系统提供数据库支持，主要包括以下三个模块。
知识库模块中分类别地存放着农业领域的专业知识，包括文本、图像、自然语言、多媒体等多个类型的学习知识。一旦教师模型中完成了教学内容的选择，便由此模块中调取相对应的文件开展教学。
专家评估模块用于处理教学过程中的教学效果评价和经验总结，为教师模型中的各个环节的反馈和更新迭代提供数据支持。在一个完善的教学过程，教师需要根据学生的学习效果进行总结和反馈，以此指导下一步的教学内容和策略的更新。
为了对学生阶段性学习的效果进行评估，还需要引入测试考核模块对学生的成绩进行量化考核。测试考核模块中包含学生答题库和成绩测评库，准确检测出开展农业知识培?的作用与效果。
44人机交互接口
基于人工智能的农业知识培训的过程是学生和系统进行交流的过程，所以一个友好的人机接口是系统必不可少的组成部分。在这一模块中，友好的图形用户界面的设计能够帮助学生流畅地接收信息，提高学习效率。同时，借助于人工智能中对语音和图像信号的先进识别技术，人机交互接口可以智能化地接收分析和理解学生的自然语言信息和动作信息，进而为系统提供宝贵的输入信息。
人工智能在教学的应用范文3
关键词：航天类专业 人工智能 教学探索
中图分类号：G64 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）10（b）-0155-02
面对航天科技迅猛发展，现代军备技术快速提升，培养具有专业性的高素质航天类人才，是我国航天科技发展的战略选择，也是航天重点高校面向并有效服务航天事业的历史责任。航天类本科生的教育形式也需要突破传统的方式，着重多样性、前沿性、工程性，因此，该专业的各门课程教育都应该结合专业特点，探索新的教学模式。
人工智能自1956年诞生50多年以来，引起众多科研机构、政府和企业的空前关注，已成为一门具有日臻完善的理论基础、日益广泛的应用领域和广泛交叉的前沿学科。由于航天领域的特殊要求，人工智能在其发展中发挥着不可替代的重要作用，各发达国家都相继开展了人工智能与航天技术相结合的研究，致力于实现可重构的、具有容错能力的、智能的飞行系统和管理系统。因此，“人工智能”作为航天类专业的一门特色选修课，应结合专业特点展开更具有实用性和创新性的教学。
1 人工智能课程特点
一方面，“人工智能”是一门多学科交叉的综合学科，它涉及计算机科学、数学、心理学、认知科学等众多领域，具有知识点多、涉及面广、内容抽象、不易理解、理论性强等特点，使得该课程的教学具有较大的灵活度和较高的难度。另一方面，“人工智能”是一门正在发展中的学科，具有较强的前沿性，计算机科学、信息科学、生物科学等相关学科的发展不断的提出了许多新的研究目标和研究课题，使得人工智能的技术和算法也需要不断更新，这在很大程度上增加了“人工智能”课程的教学难度。
2 航天类专业特点
首先，航天类专业具有较强的工程性。在专业的教学改革中有统一的特点，即强调要体现航天工程技术的综合性、系统性， 注重培养复合型人才。其次，航天类专业具有一定的前沿性。因为航天飞行器作为现代高科技和多种学科技术综合应用的结晶，应及时把现代先进科技融入到了专业基础和专业类的课程教学中， 专业知识更新快成为又一特点；另外，航天类专业应注重实践性教育。尊重个性和兴趣，强调动手能力，实验室对学生开放，要求学生自主地设计完成实验，强调对学生设计理念和创造能力的培养。最后，航天类专业应重视产学合作。产学合作的目的在于推动学校与航天产业的持续全面合作，造就一支科学技术研究和工程实践兼备的教师队伍。
3 教学模式的探索
3.1 教材的选择
人工智能作为一门新兴的学科，其理论与方法都还在不断的发展与完善中。就目前来看，关于人工智能的定义和范围都没有一个统一的标准，不同的教材所介绍的内容也不尽相同。在教材选用方面，需要综合考虑专业特点和学生的知识背景。本课程主要针对航天类专业高年级本科生，该类学生具有一定的数学、计算机、信息论、通信理论等基础知识，对航天应用的基本需求有初步的了解，因此，“人工智能”课程难度应该控制在中级，可以较深入的介绍人工智能的基础算法和应用案例。
中南大学蔡自兴教授积累了多年的教学与科研经验，借鉴了国内外其他专家和作者的最新研究成果，吸取了国内和国外人工智能领域学术书籍的长处，于1987年编写了“人工智能及其应用”一书，该书根据人工智能学科的新发展不断修订，推出四个版本。本课程采用“人工智能及其应用（第4版）”，其中大部分内容适合本科生学习。另外，本课程还给学生提供其他一些参考书目，如N.J.Nilsson 的“Artificial Intelligence：A New Synthesis.Morgan Kanfmann”等经典教材。
3.2 课堂教学形式的探索
“人工智能”课程内容较抽象，概念较为繁多，若采用单一的课堂讲授的方式，学生容易概念混淆、理解不透，逐渐产生厌倦情绪，导致教学效果差。本文探索不同的课堂教学手段，根据不同内容采用不同的教学手段，有利于学生对课程内容的理解与吸收。另外，考虑到航天类的专业特点，突出课程内容的工程应用，增加研究性质的教学内容与形式，有利于培养学生的创新能力和实践能力。
（1）课件采用图文并茂的PPT。综合利用文字、图像、声音、视频等多种媒体表示方法，在介绍原理和概念时采用精辟的文字，介绍算法流程时采用图像，介绍算法应用时采用视频。在PPT中适当利用不同的字体、颜色或动画来突出重点，细化流程，引导学生的思路，便于集中注意力接受重点内容。
（2）适当增加课堂讨论与练习。对于人工智能的一些基本问题，可以引导学生进行调研和讨论，来深化课程内容的了解，并提高学生的学习兴趣；对于重要的算法和理论，可以增加课堂练习，让学生实际动手进行公式的推导或演算，并在练习中分析学生对问题的理解程度，有针对性的增加讲解或指导。
（3）适当采用类比的讲解方式。对人工智能的不同学派，不同方方法，以及方法的不同应用，广泛的采用类比的形式进行讲解，不仅可以复习已学习的内容，也利于对新内容的理解。并且，通过对不同内容的比较总结相似点、区分不同点，可以避免概念的混淆，清晰的掌握课程内容。
（4）增加研究性教学。研究性教学强调通过问题来进行学习，有必要将实际应用案例或者授课教师的科研项目融入日常的教学工作中去，用“启发式”、“案例式”教学激发学生“自主学习”能力。
3.3 课程内容的探索
一方面，鉴于本科生知识结构还不够完善，“人工智能”课程的内容要控制在适应本科生学科基础的中等难度；另一方面，鉴于航天类专业的特点，课程内容应更注重与航天应用相结合的内容，并且在课程中增加具体应用的介绍。具体的课程内容如表1所示。
3.4 考核形式的改革
“人工智能”课程注重学生创新能力和实践能力的培养，传统的试卷形式不能全面的反应学生的学习效果，因此，应采用课堂表现和课程报告相结合的方式进行综合考核。
一方面，重视学生提出问题、分析问题和解决问题的能力，对学生课堂讨论与练习的表现进行考核评分，作为总成绩的参考；另一方面，注重学生课题调研和实践的能力，采取提交课程论文的形式进行考核。正确引导学生根据个人兴趣、课程内容、可行性、实践难度进行合理选题，并根据所选题目进行文献查阅和总结，完成调研报告或算法实现报告。结合者两个方面进行最终成绩的评定，综合衡量学生问题分析能力、论文写作能力和创新实践能力。
4 结语
航天类专业的本科生教学需针对专业特点有的放矢，该专业的课程教育都应该趋向于前沿性、专业性和实用性。本文的“人工智能”课程教学改革方案不仅考虑到该课程属于前沿叉学科的特点，也综合考虑了航天类专业的特点。为了使课程教学更好地服务于学生，本文提出的改革方案打破传统的教学模式，将课堂理论讲解、课堂讨论、课后调研、项目实践等相结合，充分调动学生的学习兴趣和积极性，提高学生的创新能力，有利于培养真正符合航天领域所需要的综合型高级人才。
参考文献
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人工智能在教学的应用范文4
关键词:人工智能;理论传授;实验训练;科研训练
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学与技术专业的一门重要专业课程,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。它研究如何用计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动,并以此解决需要人类专家才能处理的复杂问题,例如咨询、诊断、预测、规划等决策性问题[1]。人工智能是一门涉及数学、计算机、控制论、信息学、心理学、哲学等学科的交叉和综合学科。目前,人工智能很多研究领域,如自然语言处理、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、智能计算等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入并影响了人们的生活。
2003年12月5日,国内第一个“智能科学与技术”本科专业在北京大学诞生[2],它标志着我国智能科学与技术本科教育的开始,对我国智能科学技术人才培养和智能科学与技术学科建设起到极大的带动作用。目前,人工智能课程的教学存在几个问题:首先,注重讲授理论知识,实验环节滞后,这不利于培养学生的实践能力,更谈不上实践创新。其次,人工智能是交叉学科,内容比较繁杂,各种教材的内容不一样,授课没有统一的体系,学生学习时抓不住重点,不能理解人工智能的根本方法和思想。一般说来,计算机专业的其他课程,如网络技术、数据库技术、算法分析与设计等,都是求解结构化问题的基本技术,而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的有效技术。最后,人工智能科学与技术飞速发展,但目前人工智能只被视为一门专业课,课程讲授和人工智能没有作为一个研究方向结合起来,也没有把传授课本知识和引导启发创新结合起来。
适应知识经济发展的高等教育,要把培养创造精神和创新能力摆在突出的位置。创新是基础研究的生命,而高等学校的教学只有与科研紧密结合,才能在培养学生的创新精神方面有所作为。为此,针对人工智能的课程特点,我们积极开展研究型教学、研究型学习,提高大学生的学习能力、实践能力和创新能力的研究与实践。在教材上,我们选用了清华大学出版社出版、马少平等编写的《人工智能》。我们的教学研究与实践的主要内容包括三个方面:启发式传授人工智能解决问题的非结构化的思想;成体系的实验训练;以及与毕业论文,学校大学生科研项目资助计划,国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练。这三个主要方面,层层递进、环环相扣,是体系完整的创新型人工智能教学实践。下面,我们就这三个方面内容展开探讨。
1启发式传授人工智能解决问题的非结构化思想
现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次[1]:1)结构化问题,能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题;2)非结构化问题,难以用确定的形式来描述,主要根据经验来求解;3)半结构化问题,介于上述两者之间。一般说来,计算机专业的其他课程如网络技术、数据库技术、算法分析与设计等,都是求解结构化问题的基本技术。而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的有效技术。人工智能的教学可以让学生在体验、认识人工智能知识与技术的过程中获得对非结构化、半结构化问题的解决过程的了解,从而达到培养学生多角度思维的目的。
我们使用的教材主要内容包括搜索和高级搜素、谓词逻辑和归结原理、知识表示、不确定性推理方法、机器学习等。这些主要内容也可以相应地归结为若干个典型算法,如启发式A*搜索算法、 剪枝算法、元启发式算法(模拟退火,遗传算法)、谓词逻辑归结算法、贝叶斯网络、决策树、神经网络(BP算法、自组织网络和Hopfield神经网络算法)。元启发式算法是一种启发式的随机算法,是用来解决非结构化问题的典型算法,其思想和传统的决定性算法如动态规划、分支限界完全不一样。学生在刚一接触到这些元启发式算法一时难以接受和理解其机理,对算法的有效性往往半信半疑。根据非结构化、半结构化问题的特点,讲解和演示算法在解决此类问题的具体步骤和详细过程,从而让学生掌握人工智能算法的基本思想。在讲解不同的元启发式算法的时候,学生会问,是模拟退火算法强,还是遗传算法强;在讲到机器学习算法的时候,学生会问到底哪个分类算法最好,这时候我们可以把搜索(优化)领域和机器学习领域的“没有免费午餐”定理进行适当的讲解和解释,从而把具体算法实现层面之上的一些人工智能的哲学思想进行传授。
在人工智能的具体教学中,采用问题教学法和参与式教学法。在问题教学法中,围绕人工智能的知识模块,在引导学生发现各种各样问题的前提下,传授知识。教学活动中,尝试使人工智能知识围绕实际问题而展现,使问题不仅成为激发学生求知欲的前提,也成为学生期盼、理解和吸收知识的前提,以此激发学生的创造动机和创造性思维。在参与式教学中,打破人工智能算法的枯燥、沉闷的传统教学法,尝试开放式教学内容;提问式讲课;无标准答案的课程设计;查找文献,分组动手实现人工智能算法等参与式教学方法,培养和发扬学生的参与意识,通过参与式教学提高学生学习的主动性、积极性和效率,培养学生的动手能力和创新能力。
2成体系的实验训练
独立开展人工智能实验课程,开发一批新型、富有创意的实验案例库,搭建一个创新实验和虚拟学习社区平台。人工智能实验课程的特点是应用各种人工智能方法,根据问题的约束、结构、信息进行表示建模和计算机上实现,是与人工智能原理同步的实验课程。学生必须掌握的人工智能的基本原理和计算机操作技能,它对于学生的知识、能力和综合素质的培养与提高起着至关重要的作用,在整个教学过程中占有非常重要的地位,是计算机软件、计算机应用、计算机网络、软件工程等专业的一门重要的必修专业课程。通过实验,学生得到严格的训练,能规范地掌握人工智能的基本理论和主要方法、基本问题求解技术,熟悉各种计算环境的基本使用。
在培养学生掌握实验的基本操作、基本技能和基本知识的同时,努力培养学生的创新意识与创新能力。为实现这一目标,在课程内容安排上采用适量基本原理与方法的实验内容为基本内容,增加一系列综合性实验和开放性创新实验问题,在实验内容方面更注重研究性实验中的创新问题。实验内容方面分为三个层次:基本原理的基础性实验、综合实验和研究性实验。在后两个层次的实验中,部分引入人工智能课程小组团队的最新科研成果,目的在于通过完成这些研究性实验,培养学生独立解决实际问题的能力,以提升学生的科研素质与创新意识。我们将这些设计实验称为新型实验案例库,它被放在人工智能课程小组网站上,以此搭建一个创新实验和虚拟学习社区平台。通过实验课程的学习和训练,学生应达到下列要求。
1) 掌握人工智能方法的优点及其在实际中的应用。
2) 学会对人工智能问题进行分析建模和应用各种计算工具实现问题求解,熟悉对实验现象的观察和记录,实验数据的获取与设计,最佳实验条件的判断和选择,实验结果的分析和讨论等一套严谨的实验方法。
3) 巩固并加深对人工智能原理课程的基本原理和概念的理解,培养学生勤奋学习,求真求实的科学品德,培养学生的动手能力、观察能力、查阅文献能力、思维能力、想象能力、表达能力。
4) 通过完成综合研究性实验,培养学生独立解决实际问题的能力,提高学生的科研素质与创新意识。
在培养学生掌握实验的基本操作、基本技能和基本知识的同时,进一步培养学生分析问题和解决问题的能力,培养学生的创新意识、创新精神和创新能力,为学生今后从事科研、教学或企事业单位的分析检验以及新技术的研发工作打下扎实的基础。
在实验组织方面,根据各实验的目的和要求,学生分为5人1组,指定一个组长,每组选择1套实验题目。基础实验题目要求达到27学时、综合性实验题目选择1题和研究性实验题目选择1题,基础实验题目要求在规定时间内,小组独立完成实验测定、数据处理,并撰写实验报告。实验过程中, 要求学生勤于动手, 敏锐观察, 细心操作, 开动脑筋, 分析钻研问题, 准确记录原始数据, 经教师检查,实验及其原始数据记录才有效。同时,团队作业,需要多人分工合作、相互帮助,这样可以提高人际交往和沟通能力,学会与他人合作,培养团队创新能力。
3课程学习与毕业论文,科研训练相结合
人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿和未来,通过学习和体验人工智能的知识和技术,学生能够在一定程度上了解信息技术发展的前沿知识,这有助学生开阔视野、培养兴趣,为今后继续深造或走向社会奠定坚实的基础[3-4]。
人工智能的理论和方法广泛应用于数据挖掘、机器学习、模式识别、图像处理中,这些内容既是高年级的后续课程,又是现在热门的研究方向。学习和深刻理解人工智能的理论、方法和应用,对后续课程学习以及今后的研究具有重要的意义。
我院规定大学三年级的学生开始联系毕业论文指导导师,同时确定毕业论文的研究方向,提前进行科研实践,以培养实践能力和研究素质。人工智能课程正好是大三高年级开设的专业课,因此,我们把课程实验及设计与同学的兴趣相结合,引导学生,并提炼和形成学生的毕业选题和课外的科研方向,它是提高本科生研究创新能力的有效手段。
基于新的教学实践,很多学生的选题都与上述归纳的人工智能若干算法相关,如算法本身的研究和改进,或是算法在各领域,如数据挖掘、图像处理等的应用。在我们的科研能力训练计划中,一批项目和课题,如混合神经网络的研究与应用、差分演化算法研究与应用、基于协同训练的推荐系统等,分别受到国家和学校本科生科研项目立项资助。一批三四年级的本科生以第一作者身份在国内核心期刊、国际会议和期刊上发表学术论文,这激发了学生的科研兴趣,使学生体会到了创新的乐趣。
总之,课程学习与毕业论文、学校大学生科研项目资助计划、国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练,极大地提升了学生的创新能力和科研基本素质。
4结语
针对人工智能的课程特点,我们积极开展研究型教学、研究型学习,提高大学生的学习能力、实践能力和创新能力的研究与实践。我们的教学研究与实践主要内容包括三个方面:启发式传授人工智能解决问题的非结构化的思想;成体系的实验训练;以及与毕业论文、学校大学生科研项目资助计划、国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练。这三个主要方面,层层递进、环环相扣,是体系完整的创新型人工智能教学实践,新的改革和实践在教学中取得了令人满意效果。
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Reform and Practice of Innovative Teaching in Artificial Intelligence
WANG Jia-hai, YIN Jian, LING Ying-biao
(Department of Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China)
人工智能在教学的应用范文5
【关键字】人工智能；课程改革；高中；信息技术；课程实施
【中图分类号】G420 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097 (2008) 10―0043―04
教育部在2003年颁布的高中信息技术新课程标准中，首次把“人工智能初步”设置为选修模块，与多媒体、网络、程序设计、数据库技术等一起列入信息技术课程体系[1]。此举曾被视作信息技术课程改革的亮点之一。然而，在如今高中信息技术新课改已经全面铺开之际，人工智能选修课程的推进仍然举步维艰，面临诸多困难和问题。
一 高中人工智能课程的现状分析
自2004年我国部分省级实验区开始推进高中新课程改革以来，信息技术课程改革已经开展了四年之久。从目前的总体情况来看，信息技术课程的基础模块与多媒体技术、网络技术、算法与程序设计三个选修模块的实施情况较好，而数据库技术与人工智能初步两个选修模块的推进情况相对不佳。特别是人工智能课程，至今在全国范围内正式开设该课程的学校寥寥可数，少数高中展开了一定的探索和实验，而大多数学校仍持有观望态度。以下分别从实施取向和实施层次的角度分析该课程的现状：
（1） 课程实施的取向
由于我国长期以来实行的是全国统一的课程与教材，按照统一规定执行教学计划，对学校和学生的评价也是按照统一标准与方式实施的，因此我国以往的课程实施基本上都采用了忠实观的取向[2]。本次新课改中信息技术课程的实施过程难免受到这种取向的影响。然而，新课程标准中对信息技术技术各个模块的具体实施并没有明确而详细的规定，从而使教师对包括人工智能模块在内的课程实施缺乏长期惯于依赖的参照和依据，增加了课程实施的难度，造成部分模块的课程难以开设的情况。
（2） 课程实施的层次
课程实施包括五个层面的变化，即教材的改变、组织方式的改变、角色和行为的改变、知识与理解的改变、价值的内化[3]。目前高中人工智能课程在教材改变的层面已经做出了一定的努力。在课程标准的指导下，现已出版的五套教材在体例、版面、学习活动、评价等方面进行了多样化的设计，基本上贯彻了新课标所倡导的课程目标和理念。在组织方式的层次，少数已经开设人工智能课程的学校结合学生的兴趣与学校的实际情况，有针对性地开展了课程的组织。然而，仍然有一些地区或学校不愿或不习惯打破原有的课程组织方式，而是采用硬性规定的方式，人为指定两三门课程，将选修变为必修，限制学生的自由选择，依然维持原有的固定班级授课的形式。教材的改变仅仅是课程实施的开始，在组织方式、角色或行为、知识与理解、价值等层次，大部分学校还未发生变化或变化还很小。
（3） 课程实施的典型个案
目前国内开展人工智能课程教学或实验的典型学校如表1所示。总体来看，这两所学校都地处东南沿海地区，且学校本身比较积极参与高中新课改的实践探索，属于“敢于吃螃蟹”的类型。考虑到课程本身的要求较高，两所学校都选取了基础较好的学生开展教学。到目前为止，两所学校均已开展了三期的教学或实验探索，任课教师及时总结教学心得体会，并在相关教学刊物或课程研修活动中与广大一线教师分享教学经验。
二 高中人工智能课程的影响因素
根据Snyder的研究，可以把课程实施的影响因素归纳为四个方面：课程改革自身的性质、校区的整体情况、学校的水平以及外部环境[4]。结合高中人工智能课程的现状，本文分别从以上四个方面来探讨影响该课程的主要因素。
（1） 课改自身的性质
课程改革本身的性质是影响课程实施的第一要素。它包括课程改革的必要性及其相关性、改革方案的清晰程度、改革内容的复杂性以及改革方案的质量与实用性。结合信息技术新课程改革的相关调查研究，广大信息技术教师和教研人员对课改的必要性应该认识得比较到位，然而他们对信息技术课程中是否有必要单独开设人工智能模块存有疑惑。其次，不少教师对课程改革方案（课程标准）的认识并不是非常清晰。他们认为新课程标准中的教学理念、实施建议等内容相对抽象，不易把握和理解，缺乏具体的针对性，可操作性不强。再次，人工智能课程的实用性相比其他模块并不明显，课程内容也相对难度较高。这些因素造成课程设置的必要性不强、实施难度大、实用性不高，直接影响人工智能课程在学校的顺利设置。
（2） 校区的整体情况
校区的整体情况主要包括地区的适应性、地方管理部门的支持、教学队伍的培养、教学研讨和交流等等。各地区对课程改革的需要程度会直接影响人们实施课程的积极性和主动性。我国东西部地区的学校对课程改革的需求程度不同，从而造成了课程实施的地区差别。从目前开设人工智能课程或教学实验的学校来看，均分布于东南沿海较为发达的地区。这些学校的共同特点是基础条件较好，对课程改革的积极性高，敢于进行教学尝试和革新。此外，地方管理部分的支持对课程实施也有很大影响，如广东省为了推动信息技术课程改革，专门出台了关于课程标准的教学指导意见[5]。其中强调“要特别注意人工智能初步”，并针对人工智能课程提供了较为具体的教学建议，从而促使该省出现了全国最早正式开设人工智能课程的学校。师资队伍也是影响课程的因素之一。目前大多数高中缺乏熟悉人工智能课程内容和教学方法的专业教师，使得学校无法开设该课程。因此，有关人工智能课程的研讨和学习交流显得尤为重要，然而目前这些方面的活动总体上相对缺乏。
（3） 学校的水平
学校水平对课程实施的影响因素包括校长的作用、教师的个人特征和教师集体的行为取向。学校是课程改革的基本单位，校长和教师是学校课程改革的动因。校长对课改理念的理解，以及对课改的支持、参与程度都会影响课程的顺利实施。校长通常会根据上级主管部门的意见，结合本校的实际情况，权衡课程改革可能对学校形成的各种影响。在高考的影响下，信息技术课程在高中各科中长期存在地位“低人一等”的现象，甚至出现课时常被“侵占”的现象。如果校长对信息技术课程本身不重视，那么要求学校开设人工智能选修课无疑是一种奢望。此外，一所学校教师个人和集体的改革意识的强弱也会影响课程的实施。从人工智能课程的现状来看，恰好印证了这一点：改革意识强的教师个人或教研组即使没有上级的硬性指令，也能积极展开各选修模块的教学尝试和探索，并自觉地从教学者成长为研究者，而思想保守的学校即使具备了课程实施的基本条件，也不愿积极开设相关的选修课程，长期停留于课程的“忠实执行者”的层次。
（4） 外部环境
外部环境因素主要包括政府部门的重视、外部机构的支持以及社区与家长的协助。各国课程改革的经验表明，教育行政部门和相关机构的态度在很大程度上影响到新课程的顺利实施。特别是我国长期以来受到前苏联教育模式的影响，课程改革通常是自上而下的模式，新课程的实施主要依靠各级政府教育行政部门的政策和指令的推动。本次新课程改革同样继承了这一模式，但是整个教育体制和评价体系未能及时进行相应的调整，因此在某些方面造成各级教育部门的政策抵触，出现“上有政策、下有对策”的情况。此外，社区与家长对新课改的认识和态度也影响到人工智能课程的实施。研究表明，社区与家长更加关心的是新课改是否有助于提高学生的学业成绩，是否会给学生造成更大的负担，而对学生能力的全面发展和个性的培养则是其次的考虑。因此，要使社区与家长认识和了解课程改革的意义和目标，引导其关心新课程、支持新课程才能更好的促进新课改的健康发展，进而才可能使得包括人工智能在内的高中各科选修模块得以全面开设与实施。
三 高中人工智能课程的反思
通过调查访谈以及与相关授课教师的交流，笔者了解到高中人工智能课程的教学情况和教师的经验体会。总体来说，该课程的推进情况不如预期理想，需要从课程的设计、管理、教学以及评价等方面进行反思。
（1） 课程设计
本次高中信息技术课程改革将原来的一门课程分解为1个必修模块和5个选修模块，从而给学生提供多样化的选择。“人工智能初步”选修模块是作为智能信息技术处理专题设置的，以反映信息技术学科的发展趋势，体现教育的时代性要求。课程设置的目的在于使学生在技术掌握与使用的过程中，逐渐领会信息技术在现代社会中的应用以及对科学技术和人类发展的深远意义[6]。然而，以上的描述更多是该模块的隐性价值，相比其他模块该课程的显性价值并不是很直观。而一线的信息技术教师较多关注的是该课程的显性价值：课程能给学生带来些什么？学生的实践能力能否有较大提高？教师们在没有找到一个合理的价值依托之前，一般不会贸然开课。这一点值得课程设计者和教研人员的深刻思考。
通过网络问卷调查，不少教师认为人工智能课程在高中开设是有一定必要性的[7]，但并不意味着所有的学生都需要学习该课程。课程应面向对人工智能有一定兴趣的学习者，且最好有一定的基础。事实上，相对于其他选修模块，选择人工智能课程的学生并不是很多。因此，结合我国目前的情况，可以考虑优先在发达地区条件较好的部分学校开设，再进一步利用其示范作用，以点带面，逐步铺开培训、指导、交流的规模和影响面，积极稳妥地推进高中人工智能课程的建设。
（2） 课程管理
课程的有效管理有助于提高课程实施的质量。上个世纪90年代以来，我国的中小学课程由原来的中央集权管理体制逐步转变为国家、地方、学校的三级管理体制。国家负责课程的总体规划，省级教育部门结合本地区实际制定课程计划或实施方案，而学校也将有权根据学校传统或学生兴趣开发适合本校的课程。目前人工智能课程虽然已被列入国家课程标准，但在地方管理层面并未得到应有的认可。部分地区考虑到高考因素，直接将人工智能模块排除在学生的选择范围之外，无疑成为阻碍该课程顺利实施的一个重要原因。
目前我国高中了解熟悉人工智能教学内容、方法的教师十分缺乏，相关教育主管部门需加强该课程的师资培养，邀请教材编写人员和相关专家，积极开展各级培训、研讨和交流活动，以务实的态度来听取学科教师的意见，为他们提供一些明确的、可操作的指导和建议。也可以开展优秀教学案例的征集和评奖，通过公开课的观摩和点评活动，或吸纳中学教师参与有关课程改革和教学研究的课题，以此提高教师参与改革的积极性。此外，国内高等师范院校信息技术相关专业应该对新课改作出及时的反应，针对高中信息技术各选修模块为师范生开设相关的课程，为课改的成功实施提供后备师资力量的支持。
（3） 课程教学
从已开展的人工智能课程教学或实验情况来看，主要的教学体会包括：教学对象选取时要有针对性，不宜硬性指定，应结合学习者自己的兴趣和学习基础供其自由选择；由于课程的理论和技术的要求较高，不宜大量采用“讲授法”进行教学，应设计一些有挑战性的活动供学生实践；为保证教学进度有序进行，可通过课堂小测及时巩固所学内容；应提供良好的网络条件和计算机设备以支持课程教学和实践的顺利开展。
国外一些高校通过远程网络的手段与中学合作开展人工智能教学，加快了课程建设的步伐，并提高了教学质量。大学负责教学网站的建设维护，主持与中小学的讨论答疑，中学则负责课程教学的具体实施。文中个案也印证了这种做法的有效性：让一些致力于高中人工智能课程研究的高校和部分条件较好的中学建立共同体，协作推动课程的实施。一方面，高校研究人员能为中学提供教学指导建议、技术和资源的支持；另一方面，中学的教学实践也为高校进行课程教学研究提供了材料和依据。
（4） 课程评价
研究表明，评价目前已成为影响高中信息技术新课程实施的一个重要问题[8]。从本次课改的动因来看，针对我国现行教育体制下的高考选拔制度在很多方面呈现的弊端，新课改力图在一定程度上改变这一局面，努力使学习者能够真正获得全面的发展。但是，在目前情况下以高考为“指挥棒”的评价体系短期内仍然无法发生质的变化。高中新课改实施以来，部分省份相继将信息技术课程纳入了高考的范畴，以往信息技术课程不受重视的情况逐渐得到了一些改善。然而，高考是否解决信息技术课程评价问题的一剂良药，进而为人工智能课程的实施及其评价带来新的希望，目前仍是值得怀疑和思考的问题。特别是当前高考科目已经较多，再增加科目无疑会加重学习者的负担，且很容易回到应试教育的老路上。
其次，虽然新课程标准中提供了关于课程评价的建议，但是其中的内容仍然比较抽象，可操作性不够。如在信息技术课程标准的评价建议中，提倡评价主体的多元化，关注学生的个别差异，综合应用多种过程性评价方式，适当渗透表现性评价的理念，等等。这些内容从理念上来讲都是很好的，但是如何在教学实践中加以操作实施，对一线教师而言仍是不够明确和难以把握的问题。而且，信息技术课程的每个模块各有特色，然而课程标准并未就此提供专门的评价建议。因此，一套科学合理、适合人工智能课程的评价体系和方法仍需要教研人员在实践中不断摸索总结。
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人工智能在教学的应用范文6
关键词：教育软件；动态几何；霍夫变换
中图分类号：G40-057文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)07-1591-02
Initially Searches on Software of Geometric Figure Recognition
YU Wen-tao
(School of Computer Science & Educational Software, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China)
Abstract: With the rapid development of information technology, various types of education software emerge is endlessly, at present, education software mainly involve multimedia and network technology, artificial intelligence. Due to the Lagging development of information technology and Diversity in the field of education,various types of educational software can not be solved with a temporary defect, can not meet the educational development. The development of mathematics education software has led to dynamic geometry. The transformation of geometric figure to dynamic geometry has Lot of space to study. This study is to explore how to translate the geometry into a dynamic geometry.
Key words: education software; dynamic geometry; hough transform
随着科学技术的发展，信息技术迅速普及，教育技术学也迅速发展，教育技术的发展促进了很多教育技术理论的发展，同时也促进了教育软件的发展，教育技术经过近几十年的发展，发展为现代教育技术。现代教育技术的快速发展，计算机教学的形式得到广泛应用，多媒体教学、网络教育、电子教师等新型教育形式层出不穷。这种新型的教育技术是随着信息技术的发展而迅速发展起来的领域。我国有的大学几年前就成立了教育技术系。微软投资3000万美元与美国某大学合作开发教育技术，表明它开始受到产业界的关注。
教育技术从技术层面来看，主要涉及多媒体技术、网络技术和人工智能技术。最早热起来的是多媒体技术。国内多次举行的教育软件大赛。名称上都叫做“多媒体教育软件大赛”，说明大家已经形成这样的观点：教育技术是离不开多媒体的了。近两年，网络技术也热起来了。远程教育受到从上到下的重视，有钱的学校都在忙着建设校园网。而人工智能技术在教育中的应用，还是比较冷的。这是因为，人工智能主要靠软件，这种高知识含量的软件开发起来难度很大，要做更多的基础性工作。
多媒体、网络和人工智能都属于信息技术。三者解决的问题各不相同。多媒体技术要处理的是信息的表现形式，网络技术要处理的是信息的传播方法，人工智能技术要处理的是信息本身的组织、生成和转化，涉及信息的本质。
在目前，发展教育技术的工作中，到处听到这样的呼声：硬件不难，有钱就行。困难在于缺少教学资源，找不到好的教育软件。
1 教育软件现状
教育软件相对于其他计算机辅助教学设施具有使用灵活、方便和价位较低等多种优点，随着个人计算机的普及，它越来越适合学生及教师个人辅助学习和教学使用。
为了开发教育软件，国家设立了基地、投资上亿。全国各地开发教育软件的企业有200多家。市场上的教育软件有2000多种。教师们又开发了大量的课件。十几年来，有关部门多次举行优秀教育软件或多媒体课件的竞赛和评选活动。为什么大家仍说找不到好的教育软件呢。
关键在于，大量的教育软件没有“人性”和“智能性”。由于人工智能技术未能在教育软件开发中得到足够的重视，形成大量工作的低水平重复和人力物力的浪费。
目前的多数教育软件性能简单，缺少人工智能技术，它们更像是习题集的电子形式，本身不具备与课程内容相联系的推理以及相关的智能化功能，无法帮助用户进行实质性的交流学习活动，很难成为现代化计算机辅助教育软件的主流。
就几何教育软件而言，即便是具有一定推理功能的几何教育软件超级画板等，其适用范围也受到相当的限制，比如它不能较好解决非构造性几何命题的动态作图问题、也不能用来求解有序几何命题和不等式型几何命题等。
现有教育软件缺少人工智能技术的另一个标志是，它们不能和人自由交流，输入方式受到较大限制，人机界面生硬、很不友好，用户不得不花费较多的时间和精力学习软件本身的使用（这同时也是其硬伤之一）。即使是能够熟练使用有关软件，其输入的速度和方式也都不能令人满意。
目前几何题目的存储，大部分都以资源库的形式出现，其中资源库大多以素材为中心，或者以服务为中心。几何题目大都是以图像的形式存放，图形和文字分开，分别存储，这样一来，保存的信息则会有丢失，比如图片中文字的约束条件，途中几何意义等等。
2 软件设计
2.1 软件处理流程
如上所述，一般的几何题目和题型大都以几何图形的形式进行保存。几何图形保存着几何形状和线条，同时也包含着几何信息和几何关系。如要对几何图形进行识别，首先要将几何图形转化为计算机能够读取的图形或者图像，以便计算机能够存储和读取，同时也方便计算机的识别。
2.2 预处理
在图像预处理阶段，主要处理图像因为扫描或者其他原因造成的图像不清晰等问题，主要技术包括二值化、图像分割、频域处理、空域处理等等。目的是为图像识别做前期准备，使几何特征更加突出，独特性更强，信息量少而唯一。
几何元素主要包括点、线、圆等，一个几何命题由这些基本元素，以及这些元素的相对关系决定。线段识别的主要技术包括最小二乘法、霍夫变换等等，本研究主要采用霍夫变换技术，霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。霍夫变换的原理主要是直线的方程可以用y=k*x+b来表示，其中k和b是参数，分别是斜率和截距。过某一点(x0,y0)的所有直线的参数都会满足方程y0=kx0+b。即点(x0,y0)确定了一族直线。方程y0=kx0+b在参数k--b平面上是一条直线。这样，图像x--y平面上的一个前景像素点就对应到参数平面上的一条直线。
2.3 直线段检测
Hough变换算法需要一个累加数组，数组的维数与所求曲线簇方程中未知参数的个数对应。例如：识别直线段y=mx+b,对每个线段需要两个参数：m和b。该直线簇累加器数组的两个维数，对应m的量化值和b的量化值。累加数组累计直线y=mx+b在箱格A[M,B]范围存在的点，其中M和B是m和b的量化值。利用累计数组A，Hough变换检查图像中的每个像素及其邻域。先决定是否有足够的点数证明该像素是直线段，如果是，则计算通过该像素的某种参数，对于直线段y=mx+b，我们通过边缘梯度进行累加，如果边缘强度足够大，则计算直线段的m和b。
直线方程y=mx+b对垂直线无法表示，由于在识别时需要预置累加器，对于方程y=mx+b，斜率m的变化范围是0--∞，因此，累加器无法穷尽。更好的模型是d=xcosθ+ysinθ。其中d是从直线到原点的垂直距离。θ是垂线与x轴的夹角。我们采用该模型。但要转换行和列坐标。如图2所示，方程变成：d=ccosθ-rsinθ。
2.4 圆识别
Hough变换技术可以扩展到识别圆和其它参数曲线。圆的标准方程有三个参数。如果点[R,C]位于圆上，那么点[R,C]到圆心的梯度如图所示，这样如果给定点[R,C]，选择了半径d,计算出从[R,C]到圆心的方向向量，就可以找到圆心的坐标。半径d ,圆心的行坐标r0和列坐标c0是Hough变换的三个参数。在行―列坐标系中，圆用以下方程表示：
3 结束语
图像的识别是计算机领域重要的研究课题，也是目前应用比较广泛的。动态几何中的动态作图是比较繁琐和麻烦的，需要很细致的操作，特别是根据已有的几何对象自动适应结合关系，避免了一次只能建立一次几何图形，只能做一次图形，这样，可以大大减少作图工具的切换时间，提高作图效率。如果可以通过对几何图形扫描，同时完成动态几何图形的自动生成，将是一件非常有意义的事情。
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