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人工智能教学目的范文1
关键词：人工智能；英语教育；积极影响；消极影响
人工智能概念是20世纪五六十年代正式提出的，随着信息技术的不断发展，人工智能已成为一门新的技术科学。时至今日，人工智能技术的发展经历了人工智能起步期、专家系统推广期和深度学习期等阶段，而在应用领域也取得了重大突破，如Google的无人驾驶技术和运用深度学习算法的AlphaGo战胜围棋冠军等。除此之外，人工智能已被日益广泛地应用于经济社会各个领域，在教育领域亦是如此。2018年教育部就印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，要求进一步提升高校人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求的能力。因此，人工智能必将不断被融合到教育领域，并为大学教育变革提供新方式。基于人工智能的机器学习、人机交互与知识图谱等技术方法，可以为大学英语教师在课堂教学、备课与教学研究等多个方面提供支撑；可以为大学英语教学管理与治理提供决策支持；可以为大学生英语自主学习和教师备课提供智能推荐支撑。目前，学者们已对人工智能对英语教育的影响进行了相关的研究。如高华伟分析了外语作文智能评阅与形成性评价融合策略；刘洋针对人工智能技术与高校英语教学的相互关系，通过调查问卷和访谈等方式，分析了现有计算机辅助语言学习软件和系统的不足，并提出了相应的解决策略；张艳璐对人工智能在给英语教学带来机遇的基础上，探究了人工智能在大学英语教学中的应用；赵生学分析了人工智能时代大学英语教学的变革与策略；严燕分析了人工智能时代英语教学促进学生深度学习的路径。在人工智能时代，人工智能技术必将对大学英语教育领域各个方面产生重大影响，如大学英语人才培养目标、教学内容、教学计划、教学策略、教学模式、成绩评价体系与英语领域科研等方面。针对此，本文在现有研究的基础上，重点从教师和学生两个层面分析人工智能对大学英语教育的积极影响和消极影响，并提出相关建议，以期为大学英语教师教学与大学生英语学习提供参考。
一、人工智能的积极影响
人工智能技术在大学英语教育领域的应用，将对大学英语教学资源、教学模式与大学生二语习得等方面产生积极作用，主要体现为以下几个方面。
（一）丰富了大学英语教与学资源人工智能技术的发展与应用为大学英语教与学提供了丰富的资源。如互联网上含有丰富的英语视频与图片等资源；在线教育平台也提供了大量的英语课程资源，如中国大学生慕课、雨课堂等，它们各具特色，可为教师与学生提供多样化选择。因此，人工智能技术一方面可为大学英语教师提供丰富的教学素材，同时还可根据大学生学习目标与学习习惯等为其英语学习提供丰富的课外资料。同时，很多网络资源可下载或者回放，这样可以使得大学生的英语学习不再受到时间与空间的限制。特别是对于教育资源缺乏的地区而言尤为重要，可以在很大程度上解决教育资源不平衡问题。其中，百度教育大脑的智能备课系统便是典型应用案例。其依托百度人工智能、大数据和云平台的优势，整合了丰富的优质资源。对于教师而言，此平台可按照教学进度为教师提供经过筛选的教学素材，节省教师的备课时间，提高其工作效率。
（二）丰富了大学英语的教学方式传统的大学英语授课往往以线下课堂教学方式为主，而人工智能技术的使用丰富了大学英语单一的教学方式。可利用网络平台，如雨课堂、慕课平台等，开展大学英语线上教学模式或者线上线下混合教学模式。新的教学模式有利于教师在大学英语教学过程中采用不同的教学策略。使用新的教学模式和不同的教学策略可以提高大学生学习英语的兴趣，进而有助于提高大学生英语习得的效率。
（三）提高了大学生英语习得的效率由于英语习得是一个复杂的心理过程，与大学生的情感因素、学习动机等密切相关。采用人工智能技术的大学英语线上教学方式，使得教师与学生之间不是面对面的交流互动，可以在一定程度上缓解学生焦虑、害怕等情绪，有利于学生的英语学习。动机是英语习得中重要的非智力因素，也是影响大学生英语习得效率的重要内在因素之一。学习动机与使用另一种语言的兴趣密切相关。而人工智能技术采用丰富的英语学习资源以及英语教学方式的多样化，这些有助于提高学生学习英语的兴趣，进而增强学习英语的动力。
（四）形成了大学生英语习得分析数据库人工智能技术是以大数据为依托，可以跟踪和记录大学生英语课堂学习和课后学习等各种信息数据，进而可形成大学生英语习得数据库。基于大数据分析与人工智能技术方法，如数据挖掘、关联性分析和回归预测等，可以挖掘大学生英语学习背后的规律特征，了解到每个学生的具体情况。进而构建每个学生的英语学习画像，如学生的线上学习状态、课程作业完成情况、测试成绩和学习方式等。可为教师形成可视化的学生个体和班级整体的学情分析报告。因此该数据库有利于教师掌握每位学生的英语学习状态，掌握学生个体差异，为调整教学方式、教学方法与策略提供支撑。同时，上述数据为大学英语教学与大学生英语习得的研究也提供了数据支撑。
二、人工智能的消极影响
人工智能在大学英语教育领域对教师与学生发挥着积极的作用，同时对他们也产生了一些消极的影响，主要体现为以下几个方面：
（一）对教师的消极影响由于大学英语课堂教学存在一定的缺陷，往往需要改进此教学方式。而人工智能技术的应用，虽有助于大学英语教学改革，但还需要教师熟练掌握人工智能相关技术的使用，会给信息技术能力比较薄弱的教师造成压力。借助人工智能平台，大学英语教学不受时间、空间和学生人数等影响，势必会减少大学英语教师的需求，造成大学英语教师面临失业的压力。进而影响大学英语教师的工作积极性，以及大学英语教学质量。
（二）对学生的消极影响根据语言资本理论与期望价值理论，大学生英语学习的期望价值主要是经济期望价值。而大学生英语学习的期望价值与学习目的和行为密切相关。比如大学生英语学习经济期望价值主要体现为学习英语对未来找工作很重要，可以增加经济收入。而人工智能技术在语言领域的应用，势必会影响大学生对英语学习的期望价值。如人工智能翻译机的出现，使得各种语言之间翻译非常容易。即使不懂英语，也可使用它进行英语交流。因此，人工智能技术在英语领域的应用，将降低大学生英语学习的期望值，进而影响他们英语学习的兴趣与目的。
（三）对师生关系的消极影响基于人工智能技术的大学英语教学，将改变传统的以教师为中心的模式，使得教师在教学过程中的中心地位得到弱化。学生通过人工智能技术，可以很好地收集到自己需要的各种英语学习资源，如在线课程、英语讲座视频和英语文本资料等，甚至可以通过自学的方式完成英语学习任务。但这些将弱化教师与学生之间的互动以及情感，从而隔阂了教师与学生之间的关系。
人工智能教学目的范文2
关键词:双语教学;人工智能;体系结构
根据《朗曼应用语言学词典》中的定义,双语教学(Bilingual Teaching)指的是用两种语言作为教学媒介语,通过学习学科知识来达到掌握第二语言的目的。双语教学作为学科教学延伸,不是简单的母语加第二语言,而是将第二种语言融进学科知识,通过学习学科专业知识提高学生第二语言的听、说、读、写综合能力,培养学生用第二语言思考、解决问题的能力,培养适应社会发展需求的高素质、复合型人才,以适应信息时代我国经济和社会发展的需要。人工智能的主要目标是让机器具有应用符号逻辑的方法模拟人的问题求解、推理、学习等方面的能力,能够在各类环境中自主地或交互地执行各种任务,比如水下作业、输油管道、森林救火等。人工智能的发展,不仅代表计算机等科学技术的发展水平,也是一个国家工业化水平的重要标志。这对高校的教育提出了新的挑战。因此,选择人工智能课程的双语教学模式是非常必要的。
1人工智能课程分析
人工智能是一门多学科交叉的课程,特别涉及控制论、信息论、语言学、神经生理学、数学、哲学等多种学科[1-2]。学习该课程需要具有较好的数学基础和较强的逻辑思维能力,大多教师、学生在教、学的过程中都显得比较吃力。如何结合课程的特点,帮助学生找到好的学习方法,使他们能充分发挥自己的能力,提高学习兴趣成为教学研究过程中的首要目标。在目前高校提倡双语教学的环境下,我校已将人工智能立项为双语教学示范课程。人工智能课程具有如下特点:
(1) 是一门非常前沿的学科。
计算机最初是用来做科学计算的,但随着计算机科技的迅猛发展,人们开始考虑计算机还可以做些什么,能不能像人一样学习、思考,然后解决问题?这就是基于人的知识和经验,用符号推理的办法让计算机来做事情,是人工智能最早的研究成果。但是,知识并不都能用符号表示为规则,智能也不都是基于知识的。人们相信,自然智能的物质机构――神经网络的智能是基于结构演化的。因此,20世纪80年代在人工智能理论发展出现停顿时,人工神经网络理论出现新的突破,基于结构演化的人工智能迅速成为人工智能研究的新方向。事实上,智能问题无论从广度还是深度,都远比人们想象的要复杂得多。因此,我们一刻也不能放弃钻研,并且要时刻关注该领域发展的最新动态。在高校开展人工智能课程的双语教学,可以促使学生了解该领域以及相关领域,如模式识别、机器视觉、智能检索、人工生命等发展的最新动态,掌握大量的专业词汇,锻炼理解问题、解决问题、了解领域文化等实际能力,对培养国际化、工程化、实用化的复合型人才等具有重要的现实意义。
(2) 涉及面宽、难度大。
人工智能是一门多学科交叉的、极富挑战性的前沿学科,它几乎涉及于社会科学和自然科学的每个领域。人工智能课程是一门理论性非常强、知识点比较分散、知识更新快的课程,它以编程语言、数据库原理、概率统计、数据结构、离散数学以及编译原理等前趋课程为基础,还涉及到控制论、信息论、通信原理、图像处理、模式识别等课程。因此,人工智能课程的知识点难度较大。通过该课程的双语教学过程,学生不但学习了课程的专业知识,而且还学习了相关理论课程的第二语言表示方法及应用情况,对于培养具有个性化的多层次人才具有重要的价值。
人工智能课程的特点决定了它的双语教学也具有很大的难度。根据普通高校的实际情况,我们组织了人工智能的双语教学体系结构,教学实践表明,该模式行之有效。
2人工智能双语教学体系结构
要达到双语教学的目的,就必须将传统的“注入式”教学模式改变为新型的“以学生为中心”的教学模式。然而,这种“以学生为中心”的双语教学模式是多样化的,其教学过程是复杂的,在我国还处于探索阶段[3-5]。在人工智能课程的教学过程中,根据学生的实际情况,我们采用课堂教学多样化、基于CDIO理念的实践教学,不断地探索研究,形成高校人工智能双语教学体系结构,如图1所示。
计算机双语教学的正常开展,必须依托优秀的计算机专业外语教科书和教学参考用书。根据学生的实际情况,我们采用了Nils J.Nilsson教授编著的《Artificial Intelligence A New Synthesis》,该教材是美国斯坦福大学计算机系本科教材,不仅内容丰富、取材新颖,更重要的是内容组织结构比较符合学生的认知规律,便于学生学习、理解。参考书主要选用了蔡自兴、徐光v老师的《人工智能》。
3双语教学方法
由于人工智能是一门非常前沿、涉及知识面宽、应用范围广的学科,因而在教学的具体过程中,我们多种教学手段并用,主要采取理论联系实际的案例驱动讲授、CDIO实践模式、综合考证等讲授方法。
3.1理论教学
(1) 修改教学大纲和课程设计的实验大纲。参考吸收国外先进教材中的内容,结合普通高校的实际情况,形成有针对性的、合理的教学体系。
(2) 采用多种教学方法和手段。设计和制作简洁、易懂的英文电子教学课件,采用多媒体教学手段,丰富教学内容。建设课程网站,电子课件在网上公开,帮助学生预习专业词汇、了解教师讲解线索和重点内容,降低学习难度。
(3) 课堂提问。提问一些重要内容,鼓励学生积极思考,既能加深学生对所学课程知识的理解,也有利于其英文表达能力的提高。
(4) 案例驱动法。将有意义的案例贯穿在教学过程中,培养学生的兴趣,提高学生分析问题、解决问题的能力;
(5) 课后小组讨论。每6～8位同学分为一组,实行小组长负责制,组织学生讨论和解决学习中遇到的问题,交流学习心得,一方面起到温故而知新的作用,同时培养团队协作精神。
3.2实践教学
由于学生的英语水平、专业基础知识以及知识面都有差别,因此教师必须因材施教,培养学生的兴趣。实践课题来源于实际工程,将CDIO理念贯穿于实践教学过程中,提高学生综合创新能力与团体协作精神。
(1) 实验题目多样化。学生可以选择,也可以根据老师的要求自己构思,以培养学生的兴趣与查阅资料的能力。
(2) 分工与合作。来源于工程实践的题目,学生通常很难在短时间内独立完成,因而需要分工合作,培养学生的协作精神。
(3) 整体设计方案的灵活性。学生领会题目本意,自主设计解决方案,培养学生分析问题、解决问题的综合创新能力。
(4) 编程实现。培养学生的编程能力,形成科学的编程风格。
3.3考核方式
(1) 多种形式的平时测试(30%)。主要包括平时测验、讨论、作业等。主要考察学生对基本知识的掌握,英文表达能力以及知识面的拓宽等。
(2) 实践教学(30%)。主要考察学生对实践题目的理解、整体方案的设计、团队间的协作精神以及实现结果等。
(3) 期末考试(50%)。试题全部用英文形式出现,鼓励学生用英文作答。
人工智能课程采用双语教学,可以使学生最准确地理解专业知识,又可以使英语和专业课的学习相互促进。
4教学效果分析
课程结束后,我们对学生进行了教学效果讨论与调查,结果如表1所示。
从本课程讨论和调查的结果以及其他普通高等院校的双语教学调查结果可以看出,双语教学效果基本上达到了要求。但也存在一些值得思考的问题:不适应的人数比例偏高,专业知识的学习效果一般,甚至有学生因为跟不上进度放弃专业课的学习。为此,提出以下的建议:
(1) 加强学生认识。学生必须从思想上认识到人工智能双语教学的重要性,克服教学过程中的种种困难、持之以恒,主动与同学、老师进行讨论,密切关注学科发展动态。
(2) 提高实施条件。双语教学过程中,学生是主体,教师是关键。因此,要求老师要有较高的专业知识和英语水平,学生要有较好英语基础。
(3) 完善教学体系结构。双语教学在我国还处在探索阶段,因而必须在教学实践过程中不断地改进完善双语教学的体系结构。
只有解决好这些问题,才能培养出更高素质的复合型人才,适应国内外科学与经济发展的需要。
参考文献:
[1] Nils J Nilsson. Artificial Intelligence A New Synthesis[M]. 北京:机械工业出版,2002.
[2] 蔡自兴,徐光v. 人工智能[M]. 北京:清华大学出版社,2003.
[3] 贺志荣. 双语教学的实践与思考[J]. 黑龙江教育:高教研究与评估版,2008,62(10):45-46.
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[5] 汤东. 中外高校双语教学模式的比较研究[J]. 黑龙江教育:高教研究与评估版,2008,62(11):69-70.
Exploration and Practice on Bilingual Teaching Architecture for Artificial Intelligence Course
LI Zhu-lin, HAO Ji-sheng, MA Le-rong
(Department of Computer Science, Yan’an University, Yan’an 716000,China)
人工智能教学目的范文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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人工智能教学目的范文4
关键词：人工智能；深度学习；教学建议
0 引言
传统的人工智能课程主要包括人工智能导论、模式分析、机器学习、数据挖掘等。这些课程由各个院校根据专业情况不同而选择，课程的内容也有较大差别，但是，基本上都涉及人工神经网络的内容。然而在人工神经网络的教学内容上，一般只讲解经典的多层感知器和反向传播算法，或再加入一些反馈网络的内容，这种教学内容设计的一个不足是忽视了人工智能领域的最新发展——深度学习，它是近几年人工智能领域最具影响力的研究主题，并在大规模语音识别、大规模图像检索等领域取得突破。
北京邮电大学计算机学院开设人工智能科学与技术的本科专业，笔者从事深度学习的研究工作，同时承担了本科生和研究生人工智能类课程的教学工作，因此产生了将深度学习内容引人人工智能类课程的想法。本文先介绍深度学习的背景，说明深度学习在人工智能发展中的地位，之后分析了将深度学习基本内容引入人工智能类课程的必要性和可行性，最后给出了一些实施建议供探讨。
1 深度学习背景
2006年，加拿大多伦多大学的GeoffreyHinton教授与Salakhutdinov博士在美国《科学》杂志发表了题为“Reducing the Dimensionality ofDatawith Neural Networks”的论文，该文提出一种学习多层神经网络的方法，并将这种具有多层结构的学习方法命名为深度学习（Deep Learning），而这成为深度学习研究的一个导火索，从此深度学习的研究与应用蓬勃发展起来。
深度学习在语音识别与生成、计算机视觉等应用领域取得了突出进展。近几年的国际机器学会（International Conference on MachineLearning，ICML）、神经信息处理大会（AnnualConference On Neural Information Processing Systems，NIPS）、计算机视觉大会（InternationalConference on Computer Vision，ICCV）、
声学语音与信号处理大会（International ConferenceOn Acoustics，Speech，and Signal Processing，ICASSP）、计算语言学大会（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.ACL）、计算机视觉与模式识别（InternationalConference on Computer Vision and P atternRecognition，CVPR）等都有不少相关的研究论文、会议教程和小组研讨会（Workshop）。美国国防高级研究计划（DARPA）也提出了关于深层学习的研究项目。此外，2013年6月《程序员杂志》的封面故事，采访了周志华、李航、朱军3位国内的机器学习专家对于深度学习的看法，他们一致肯定了深度学习在机器学习领域的贡献。
工业界对深度学习也寄予了很高期望。2012年6月，《纽约时报》报道了斯坦福大学计算机科学家AndrewNg和谷歌公司的系统专家JeffDean共同研究深度神经网络的机器学习模型在语音识别和图像识别等领域获得的巨大成功。2012年11月，微软公司在天津公开演示了一个全自动的同声传译系统，其关键技术也是深度学习。2013年1月，百度公司首席执行官李彦宏先生宣布建立深度学习研究院（Institute of Deep Learning）。2013年3月，谷歌公司收购了由深度学习创始人Geoffrey Hinton创立的公司。
从学术界与工业界的研究态势看，深度学习已经成为机器学习与模式识别，乃至人工智能领域的研究热点。正是在这样一个背景下，人工神经网络重新回到人们的视野。此前人工神经网络的发展大致可以分为两个时期，1943年，McCulloch和Pitts提出了最早的人工神经元，这种神经元具有学习能力，这是人工神经网络的发端，也可以被认为是人工智能的发端（当时还没有人工智能这个术语）。1949年，Hebb提出了Hebbian学习算法。1957年，Rosenblatt提出了感知器的神经网络模型。1969年，Minsky和Papert分析了这种感知器神经网络模型的局限性。然而，很多研究者认为，感知器的这种局限性对于所有的神经网络模型都适用，这使人工神经网络的研究很快暗淡下来。1980年代中期，诺贝尔奖得主John Hopfield提出了Hopfield神经网络模型，这种Recurrent神经网络具有的动态性有可能用于解决复杂的问题。同时，多层前向神经网络的后传算法也被重新发现，这两个工作使人工神经网络得到重生。这时，人工神经网络已经成为人工智能的一个重要组成部分。但是，在随后的研究中，人们发现，当学习多层神经网络包含更多的隐藏层时，后传算法并不能学到有效的网络权值，这使得神经网络的研究再次陷入低潮。此次以深层神经网络为代表的深度学习重新回到研究的舞台，其中一个重要因素是Hinton提出的逐层预训练神经网络方法治愈了多层神经网络的一个致命伤。
2 必要性与可行性
深度学习的发展使得从事教学一线的教师也无法忽视这个颇具影响力的研究主题。为此，我们提出将深度学习这个主题引入到人工智能类课程中，将它作为课题教学的一部分。
2.1 必要性
将深度学习这个主题引入到人工智能类课程中的必要性主要包括如下4点。
1）深度学习是人工智能的前沿。
2006年以来，深度学习的研究席卷了整个人工智能，从机器学习、机器视觉、语音识别到语言处理，都不断涌现出新的研究工作和突破性进展。深度学习不仅在机器学习领域成为研究热点，同时在多个应用领域也成为有力工具，而且，在工业界的系统应用中，深度学习成为其中的关键解决技术。
2）深度学习是人工智能的突破。
深度学习的发端是神经网络。关于神经网络的论述，在人工智能类常见教科书中还停留在多层神经网络，即神经网络的第二阶段，它们大部分描述多层结构无法训练的现象。但是，从深度学习的角度看，深层神经网络不仅可学习，而且有必要，这与第二代神经网络的观点是完全不同的。深度学习突破了原有人工神经网络的认识，超越了人工智能神经网络教科书中的原有内容，因此，有必要将多层神经网络结构的可学习性告知学生，从新的视角纠正原有的观点。
3）深度学习是人工智能的延伸。
深度学习不仅提供了一种可以在深层神经结构下训练网络的方法，也包含了不少新的内容，是人工智能的新发展，为人工智能补充了新的内容。到目前为止，深度学习至少包括：从生物神经网络与人类认知的角度认识深层神经网络的必要性；如何构建和学习深层学习网络；如何将深层结构用于解决视觉、语音、语言的应用问题；如何看待深度学习与原有的机器学习方法，如流形学习、概率图模型、能量模型的直接关系；深度学习与其他学科的关系等。
4）深度学习是学生的潜在兴趣点。
大学生对知识有着强烈的好奇心，加之当前信息技术的发达，部分对智能感兴趣的学生可以从其他途径了解到这个学科发展的前沿。因此，顺势而为，将深度学习这个主题做具体讲解，满足学生的好奇心，培养他们对学科前沿与发展的认识，是十分必要的。对高年级的学生而言，了解深度学习的基本知识，是他们全面认识人工智能与发展前沿的一个途径，而对于研究生，较多地了解和掌握深度学习的基本知识有助于他们研究工作的开展。
基于以上几点，笔者认为，将深度学习这个主题引入到人工智能类课程中非常有必要。深度学习作为人工智能的前沿，既是对人工智能原有理论和技术的一个突破和补充。
2.2 可行性
将深度学习引入到人工智能类课程中的可行性主要包括如下3点。
1）深度学习与现有人工智能联系密切。
深度学习并不像突兀的山峰拔地而起。而是深深植根于原有的人工智能理论与技术。深度学习是以神经网络为出发点，这正是深度学习教与学的切入点。比如，可以通过对多层感知器隐藏层的增加和后传算法的失效来讲解深度学习是如何解决这个问题的。再者，深度学习的一个核心构建“受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）”，可以被认为是一种能量模型，而这种模型与Hopfield网络都可以从物理学的能量模型角度分析，RBM可以认为是Hopfield网络的随机扩展。总之，深度学习与现有人工智能的联系，使学习深度学习变得容易。
2）深度学习的基本内容并不深。
深度学习有个很好的名字，这个名字恰当地描述了特定的学习结构。比如，深度学习的核心部件受限于波尔兹曼机RBM，其结构非常简单。从神经网络的角度，受限波尔兹曼机是一种随机的双向连接神经网络，信号可以从可见层传递到隐藏层，也可以从隐藏层传递到可见层。网络中每个节点是具有特定结构的神经元，其中的神经元具有典型的包含自身偏置的Logistic函数的随机单元，能够依Logistic函数计算得到的概率输出0状态或1状态。概括地说，深度学习的基本内容在高年级阶段较易掌握。
3）深度学习的资料容易获得。
当前的信息资讯非常发达，有相当多的资料可以通过互联网等多种途径获得，这使学习深度学习成为可能。近期，中国计算机学会主办了多个技术讲座均涉及深度学习的部分；深度学习的创始人Hinton教授的主页也有很多资料；Coursera网站有免费的Hinton教授的神经网络课程；斯坦福大学的Ng教授提供了很多的在线教程；蒙特利尔大学Bengio教授发表的题为“Learning Deep Architectures for AI”的论文也是这领域的优质资料。
3 实施建议
在具体的教学过程中，笔者建议适当安排深度学习的最基本内容，内容不宜过多，也不宜占用过多的学时，可以根据教学对象的不同进行调整。比如，本科生的高年级专业课可以安排1学时的教学量，介绍层次训练的基本算法；也可以在高年级前沿讲座中安排2学时，内容覆盖面尽可能广泛。在研究生的教学中，可以根据教学的课程主题安排内容与学时。比如，神经网络主题的课程可以安排4-6学时的教学内容，包括波尔兹曼机及学习算法、深层信念网络与学习算法、深层波尔兹曼机与学习算法卷、积神经网络、自动编码器等。结合应用，课程还可以包含MNIST数字识别的应用、人脸识别的应用、图像检索的应用、语音识别中的应用等。另外，深度学习是一个实践性很强的研究，随机性：大规模（意味着数据不宜可视化，程序运行时间长）等多种因素混合，使深度学习在学习中不容易理解。为此，可以在条件允许的前提下，增加小规模的实验，辅助理解。最后，课件可以通过对优质资料做修改得到。
人工智能教学目的范文5
关键词:HPS教育;小学科学;人工智能
随着我国教育的迅猛发展，作为科学教育重中之重的小学科学教育逐渐开始被大众所关注，所以探索小学科学教育的新思路已成为教育改革的关键之一。多年来，我国不断借鉴发达国家的教育改革理念与经验，并进行本土化研究，促进我国教育发展。
一、研究背景
HPS教育作为西方20世纪80年代盛行的理论，引入中国已有20余年。作为极其受欢迎的教育理念，凭借着自身优势在中国教育课程改革中占据了一席之地，也为中国科学教育提供了新思路。
(一)HPS的概念界定
HPS的提出源自科学内部对科学反思和科学外部人员对科学本质认识的思考。最初，HPS指的是科学史(HistoryofScience)和科学哲学(PhilosophyofScience)两大学科领域，但在20世纪90年代科学建构论流行后，科学社会学与科学知识社会学被引入科学教育，HPS逐渐演化成科学史(HistoryofScience)、科学哲学(PhilosophyofScience)和科学社会学(SociologyofScience)三者的统称［1］:科学史即研究科学(包括自然科学和社会科学)和科学知识的历史;科学哲学则是对科学本性的理性分析，以及对科学概念、科学话语的哲学思辨，比如科学这把“双刃剑”对人类社会的影响;科学社会学则讨论科学处在社会大系统中，社会种种因素在科学发展过程中的地位和作用，这包括了政治、经济、文化、技术、信仰等因素［2］。在国外，德国科学家和史学家马赫最早提倡HPS教育，突出强调哲学与历史应用至科学教学中的作用。我国HPS相关研究开始晚且研究规模较小，首都师范大学的丁邦平教授认为HPS融入科学课程与教学是培养学生理解科学本质的一个重要途径［3］。
(二)HPS教育理念融入小学科学课程的必要性
运用科学史、科学哲学等进行教学是目前国际上小学科学教育改革的一种新趋势。2017年，教育部颁布的《义务教育小学科学课程标准》标志着我国科学教育步入了新阶段，其不仅要求达成科学知识、科学探究的相应目标，也要养成相应的科学态度，思考科学、技术、社会与环境的融洽相处。该标准提出了“初步了解在科学技术的研究与应用中，需要考虑伦理和道德的价值取向，提倡热爱自然、珍爱生命，提高保护环境意识和社会责任感”。HPS教育与小学科学课程的结合是教学内容由知识到能力再到素养的过程，是小学科学教育的新维度，改变了小学科学课程的教学环境。将科学课程中融入HPS教育的内容，可以帮助学生理解科学本质，研究科学知识是如何产生的，科学对社会的多方面影响以及科学和科学方法的优、缺点等。当《小学课程标准》将科学态度和价值观视为科学教育的有机组成部分时，小学科学课程就有望成为HPS教育的天然载体，同时为小学科学课程渗透HPS教育提出了挑战。目前，我国小学科学课程虽已有部分设计融入了HPS教育理念，但该融入过程仍停留在表面，融入程度低，融入方式单一。所以，研究HPS教育理念融入小学科学课程十分有必要。
(三)HPS教育理念融入小学科学课程的可行性
纵观国内外已有的研究，将HPS教育融入小学科学课程可分为基于传统课堂模式的正式教育课程和基于科技馆、研学机构等的非正式教育课程。由皖新传媒、中国科学技术大学先进技术研究院新媒体研究院、中国科学技术大学出版社三方通力合作、联合打造的《人工智能读本》系列丛书自出版以来已发行八万套，在安徽省多个市区的小学得以应用，是青少年人工智能教育上的一次全新探索。该套丛书分三年级至六年级共四套，涵盖了16个人工智能前沿研究领域知识点，每一节课都设有场景引入、读一读、看一看、试一试4个模块。小学《人工智能读本》作为阐述新兴科技的读本，以亲切的场景对话和可爱幽默的插画等形式吸引了众多小学生的兴趣，不仅可作为学校科学课读本，也可以应用于课外场景。本文则以小学《人工智能读本》为例，对HPS教育进行初步摸索与实践，以期对小学科学教育带来教益。
二、HPS教育理念融入小学科学的典型案例
《人工智能读本》作为HPS教育理念融入小学科学实践的典型案例，侧重引导学生多维度、科学辩证地认识人工智能，内容包括机器学习、决策职能和类脑智能，以及人工智能的不同发展阶段，带领学生思考人工智能带来的伦理问题以及其他挑战，培养学生正确的世界观、人生观和价值观。本研究将以《人工智能读本》六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”为例，分析HPS教育理念融入小学科学的实践。
(一)科学史:提升课程趣味性
小学科学教育作为培养具有科学素养公众的重要步骤，提升过程的趣味性则十分重要。过去传统的小学科学教育注重知识的传递而忽略了学习过程，填鸭式教学导致学生失去对科学的兴趣与探索欲，不利于公民科学素养的整体提高。而科学史作为研究科学(包括自然科学和社会科学)和科学知识的历史，已经逐渐渗透到科学教育中来。科学史常常介绍科学家的事迹，某一知识诞生所面临的困难和曲折过程，而将科学史融入课程可以带学生重回知识诞生的时刻，切身体会科学。读本作为在小学科学教育中不可或缺的工具，利用科学史内容，以叙事方式可以将科学哲学与科学社会学的思想融入教学过程中，在读本中融入历史，可以提升课程趣味性，帮助学生更加容易探求科学本质，感受科学家不懈努力、敢于质疑的精神，提升科学素养。例如《人工智能读本》六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”引入部分即以时间顺序展开，介绍人工智能的发展与面临的困境。在“看一看”中机器人索菲亚是否可以结婚的故事不仅为本章节提供了丰富的内容，提升了课程的趣味性，而且还融入了科学与哲学，引发读者对于人工智能的思考。
(二)科学社会学:提升课程社会性
科学社会学是研究一切科学与社会之间的联系与影响，包含科学对社会的影响和社会对科学的影响。科学是一种社会活动，同时也受到政治、经济、文化等多方面影响，比如蒸汽机的诞生表明科学促进社会的发展。在科学教育的课堂中融入科学社会学不仅可以帮助学生理解科学问题，还可以通过介绍科学与社会之间的复杂关系，培养学生灵活、批判看待科学问题的思维能力。如六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”中，在介绍个人与技术的基础上引入了政府和环境这两个要素，使学生在更宏观的背景下，获得这样一种认知:环境与技术之间有一把“双刃剑”，个人与技术、政府与技术之间是相互促进的主客体关系。《人工智能读本》并不全是说教性质的文字，在“试一试”中的辩论赛环节让同学通过亲身实践，更加了解人工智能对于社会的多方面影响。通过对于科技是一把“双刃剑”这一事实的了解，同学们可以更好地将学习知识与社会的背景联系在一起，深刻体会科学中的人文素养，增强社会责任感。
(三)科学哲学:提升课程思辨性
以往研究发现，国内学科教材中关于科学史和科学社会学内容较多而且呈显性，而对于科学哲学的融入内容不够，且不鲜明。［3］科学哲学融入科学教育无疑可以提升学生的思辨性，帮助学生建立起对于科学正确而全面的认识。例如，《人工智能读本》六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”中，引入人工智能伦理，通过介绍人工智能面对的挑战、人工智能的具体应对策略，让小学生了解人工智能技术发展的同时也要重视可能引发的法律和伦理道德问题，明白人与人工智能之间的关系以及处理这些关系的准则。通过“读一读”先让学生明白伦理概念，再用一幅画让学生思考在算法的发展下，人类与机器人的关系如何定义，向学生传递树立人类与人工智能和谐共生的技术伦理观。通过这种方式，可以帮助学生逐步建立完整的科学观，全面且思辨地看待科学，提升学生思辨性，进而提升科学素养。
三、HPS教育理念融入小学科学课程的实践建议
《人工智能读本》作为一套理论与实践相结合，具有知识性与趣味性的儿童科普读物，着重引导小学生培养科学创新意识，提升人工智能素养，产生求知探索欲望。但《人工智能读本》作为HPS融入小学科学课程的初始，仍存在教育资源不充分、内容结合较浅等不足，为了将HPS教育更好融入小学科学课程，可从以下三方面加以改进。
(一)开发HPS教育资源
HPS教育需要教育资源的支撑。HPS教育资源来源广泛，无论是学生的现实生活，还是历史资料，都可以提供契机和灵感。《人工智能读本》中收集了大量与人工智能相关的故事和现实案例，都可以作为教育资源，从各个角度达到科普的目的。在新媒体时代，进行HPS教育资源开发时，应当注意借助最新的信息与通信技术增强资源的互动性，如互动多媒体技术、虚拟现实技术、增强现实技术、科学可视化技术等。在传统的科学课堂教学中，主要是通过图片文字讲解，实验演示及互动来开展。这种形式对于现实中能接触到的实验内容，如常见的动植物、可操作的物理化学实验等，比较容易开展。而对于地球与宇宙科学领域的知识，或者一些已经不存在的动植物，则只能通过图片视频进行展示，不容易进行实验展示。通过虚拟现实技术、增强现实技术等，则可以虚拟出世界万物，如不易操作的物理化学实验、已消失的动植物等都可以通过虚拟现实的手段得以呈现。这些技术或能使教学内容变得生动形象，或通过营造沉浸感以使学生有更佳的情境体验，或让学生与教学资源进行交互从而自定义内容，服务于学生科学素养提升的终极目的。
(二)对小学科学教师进行培训
HPS教育的关键是从社会、历史、哲学等角度对自然科学内容进行重新编排，并不是将大量的内容或学科知识简单相加，这对教师能力也提出了更高要求。目前，人工智能教学领域常常出现“学生不会学、老师不会教”的状况，《人工智能读本》作为内容翔实有趣的读本可以弥补一部分缺失。但与此同时，也需要提升教师的教学能力与知识储备。HPS教育理念不仅仅针对历史中的科学人物，所有的学生主体也是历史中的主体，他们也身处于社会中，并且对于生活中的各种科学现象有着自己的思考。所以教师身为引导者，需要注意到学生的思考，深入挖掘，鼓励他们对所思内容进行反思并付诸实践。科学史和科学哲学应当成为科学教师教育项目中的一部分，这能让科学教师更好地理解他们的社会责任。为此，对职业科学教师进行HPS培训便是必要的。
(三)多场景开展小学科学教育
科学素养不是空洞的，它来自学生的认识体验，并从中获得生动、具体的理解和收获。《人工智能读本》作为方便携带的读本，不仅可以在小学科学课堂中作为教材使用，也可以应用在其他场景，如研学旅行、科技馆等场所。课堂学习只是小学科学教育中的一个环节，家庭、科技馆等也可以进行科学教育。例如，科技馆与博物馆可以以科学家和历史科学仪器为主题举办展览，展览中融入HPS教育理念，学生在参观和学习过程中学习有关科学内容。一些历史上大型的科学实验，学校教室或实验室无法满足条件，但在大型的场馆中可以实现。例如，研学旅行作为目前科学教育中最受欢迎的方式之一，已被纳入学校教育教学计划，列为中小学生的“必修课”，正逐渐成为学生获得科学知识的另一个途径。研学旅行作为一种集知识性、教育性、趣味性和娱乐性为一体的旅游形式，通常伴随着知识教育的过程，包括科学知识的普及，所以也是开展小学科学教育的重要场所。在该场景下，运用《人工智能读本》等新兴手段进行科学教育往往取得事半功倍的效果。
结语
目前，HPS教育理念已经积极尝试运用到小学科学教育中，包括学校内的正式学习以及学校外如科技馆、博物馆、研学旅游中的非正式学习之中。其中，科技史以时间维度为线索创造丰富资源的同时也可以提升课程趣味性;科学社会学以科学与社会之间的相互关系帮助学生理解科学本质，提升科学素养;科学哲学则以哲学的视域审视科学的诞生提升学生思辨能力。未来，HPS教育结合小学科学则需要更深入，在资源开发、教师培训以及应用场景等方面加以改进，为提升国民科学素养做出努力。
参考文献:
［1］袁维新．国外科学史融入科学课程的研究综述［J］．比较教育研究，2005，26(10):62-67．
［2］张晶．HPS(科学史，科学哲学与科学社会学):一种新的科学教育范式［J］．自然辩证法研究，2008，24(9):83-87．
［3］丁邦平．HPS教育与科学课程改革［J］．比较教育研究，2000(06):6-12．
人工智能教学目的范文6
关键词：高职教育；人工智能；课程改革
课程设置应与高职教育培养目标和方式相一致
人工智能课程主要讲授当今智能领域的理论方法及其应用，是一门涉及哲学、逻辑学、语言学、控制论、生物神经学等多个学科的课程。以普通高校高年级计算机专业学生为讲授对象，人工智能课程在教学上一般以理论讲授为主，并辅以一些应用实例加以分析。课程本身理论性强，内容较为抽象，因此对学生专业知识基础的要求高，在教学上往往强调对各种智能理论的深入讲解和分析，以此达到提高学生专业理论水平的目的。
当前高职教育中为计算机专业学生所开设的人工智能课程很大程度上沿用了普通高等教育环境下的教学方式和内容，这显然与高职教育本身培养人才的目标和方式不一致。高职教育的最终目标是要培养适应生产需要的技能型、应用型人才，而高职教育在教学方式上应更为注重实践教学，包括各种实验、实训、实习和设计。因此，人工智能课程中单纯的理论讲授并不能有效地适应高职教育的实际教学环境要求，有必要对人工智能课程在教学内容和方式上加以改革。
三个改革途径
（一）引导学生阅读应用研究文献
高职教育强调培养学生的知识应用技能，其中重要的一点是要培养学生把理论知识应用到实际生产中的能力。然而在教学实践过程中，学生普遍反映由于人工智能课程理论性强，难于从课本理论联系到实际的专业应用上，这样对激发学生的学习兴趣，提高技能应用水平是不利的。
实际上，人工智能涉及的应用领域极为广泛，其中在专家系统、模式识别、智能控制、数据挖掘、自然语言理解等方面尤为突出，每一种应用都能够很好地体现出人工智能学科的基本理论方法特点。因此，在课程学习的开始阶段，应让学生按照个人兴趣自行选定某个应用领域，在一定的提示和引导下通过检索有关文献，访问相关的科研院校网站等方式获取资料，了解当前该领域的发展现状和具体产品的开发和使用情况，最后在课程的结束阶段以学习报告的形式在课堂上加以演示和共同讨论，这样可以大大激发学生学习人工智能课程的主观能动性，开阔学生的知识视野。资料的收集阅读与思考是知识应用的首要环节，对于培养应用型人才的知识应用技能很有帮助。
（二）安排学生对经典算法程序进行实验
与普通高等教育相比，高职教育更加强调实践教学的重要性。从实践中学习和理解理论知识，并且把所学知识运用到实践中，这是高职教育的重要特点。人工智能课程内容抽象而概念性强，单纯的理论讲解学生难以从中得到启发，也难以体现出高职教育突出实践教学的特点，为此需要安排学生动手实验，从实践中理解人工智能科学的理论原理和应用途径。
在人工智能科学的发展过程中，先后提出了一些经典的优秀算法程序，如A*算法、遗传算法、神经网络的BP学习算法等，在科研和工程实际中得到了广泛的应用，在实践教学中同样有着重要价值。根据教学要求和实际情况，学生并不需要自行设计关于这些算法的具体程序，在提倡开放和共享源代码的今天，通过网络能够获得大量相关的程序代码资源。同时，一些软件平台也集成了一些工具箱，如遗传算法工具箱、神经网络工具箱等，只需设定相关输入参数和数据，便可通过调用工具箱函数实现算法，极为简便而易于理解。
学生应通过对这些程序作验证性实验来理解所学内容。为安排学生有效地进行实验，教师应结合当前阶段所讲授的内容准备相应的算法程序，当该部分内容结束后在课堂上讲解和演示算法程序的运行方法。学生获得该算法程序以及具体的实验任务后在课后完成实验并提交实验报告。
例如，在讲授启发式搜索时，可向学生提供A*算法求解八数码难题的算法程序，并对某个学生给定某个初始棋盘状态，要求学生动手运行程序并记录由算法扩展所得的每个棋盘状态的估价函数计算结果，以及相应的OPEN表和CLOSED表的变化情况，从中理解A*算法的原理特点。又如，在讲授BP学习算法时，可根据学生的实际情况对内容进行调整，强调BP神经网络的实际工程应用价值，而对BP算法的基本原理只作简单介绍。向学生提供利用BP神经网络学习特定目标函数的MATLAB程序代码后，要求学生动手运行该程序，并且记录和对比神经网络在训练前后对目标函数的逼近效果。
（三）启发学生引入人工智能理论方法对毕业设计加以创新
毕业设计是高职教育的重要环节，学生通过毕业设计对以往所学知识作系统性总结，通过毕业设计能进一步加强学生的技能训练，提高学生的技能应用水平。从实践教学的角度来讲，毕业设计不仅仅要求学生对已学知识和技能的简单重复运用，更重要的是强调学生能够主动独立地分析实际问题，对问题的解决方法提出新的观点并付诸实践。然而从教学的实际来看，在毕业设计中学生创新的主动性不足，往往停留在继承和模仿阶段，毕业设计作品少有突破和创新。究其原因，并非学生所学知识和技能不足，而是学生未懂得如何分析已有问题，在其基础上引入新的解决方法或提出新的应用内容。
在计算机领域中，人工智能属于研究和创新的前沿和热点，许多旧有问题利用人工智能方法都得到了新的解决途径。教师在指导学生毕业设计时，可针对某一问题恰当地启发学生引入人工智能的理论和方法，并尝试性地运用在解决当前问题之中，这样能较容易地获得新的改进和突破，对培养学生创新观念和能力很有意义。
近年来，高职教育得到了迅速发展，其社会认可度也不断提升。但是，在发展的过程中也出现了一些新的问题，其中突出的是如何对以往普通高等教育的教学方式和内容加以改革，以适应高职教育的新要求。人工智能课程作为一门重要的计算机专业课程，仍需要结合高职教育的实际要求以及学生的具体情况，在加强培养应用型、技能型人才，加强实践教学上不断进行探索和改革。
参考文献
[1]赵蔓，何千舟.面向21世纪的《人工智能》课程的教学思考[J].沈阳教育学院学报，2004，6（4）：131-132.
[2]韦芳.高等职业技术教育应注重实践教学[J].中国科技信息，2006，（5）：264.
