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人工智能课程论文范文1
Abstract： In view of the characteristics of artificial intelligence curriculum， including abstract content and complex algorithm， and the actual needs of undergraduate teaching， combined with teaching practice， this paper discusses and sums up the teaching reform and innovation of undergraduate artificial intelligence curriculum from the teaching system， teaching content， teaching methods and assessment methods.
P键词： 人工智能；创新；本科
Key words： artificial intelligence；innovation；undergraduate
中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）22-0230-02
0 引言
人工智能是计算机科学的一个分支，是当前科学技术中正在迅速发展、新思想、新观点、新理论、新技术不断涌现的一个学科，其属于一门边缘学科，同时也是多个学科交叉而成的一门学科，包括语言学、哲学、心理学、神经生理学、系统论、信息论、控制论、计算机科学、数学等[1]。当前人工智能已经是很多高校计算机相关专业的必修课程，它是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程，其教学内容主要包括自然语言理解、计算智能技术、问题求解和搜索算法、知识表示和推理机制、专家系统和机器学习等，国内外很多大学都意识到了其重要性，纷纷对其展开了教学和研究。人工智能课程包含多个学科，具有内容抽象、理论性强、知识点多等特点，且算法复杂，但是多数高校采用的教学方式仍是传统的课堂教学方式，即“教师讲、学生听”的教学模式，这种信息单向传输教学模式以教师为主体，学生只是在被动的接收知识；存在过分重视理论教学，忽视实践活动教学的问题，导致教育内容无法和社会接轨；人工智能教材理论性过强，学生在学习过程中常常感到枯燥乏味，进而对学习该课程失去热情[2]，久而久之，不仅人工智能课程的教学质量和效果无法达到预期，甚至学生还会产生厌学心理。针对人工智能课程中现有的各项问题，本文作者结合自身丰富人工智能教学实践经验，参考人工智能课程特点和教学目标，从多个方面探讨和总结了人工智能，包括教学内容、教材选择、教学方法和考核形式等。
1 教学内容优化与更新
人工智能是一门崭新的学科。开设本课程首先是确定教学内容。通常来讲，人工智能学科的内容包括两个部分，具体：一是知识表示和推理；二是人工智能的应用。前者是人工智能的重要基础，后者主要介绍了几种人工智能应用系统，包括自动规划和机器视觉、机器学习、专家系统等。另外，课程内容中还包括了一些人工智能应用的实例，将实践和理论紧密结合起来[3]。
随着时代的发展和科技的进步，人工智能学科也取得了较大发展。基于此，人工智能学科也应该与时俱进，更新人工智能教学大纲，进一步完善其教学内容。修订后的人工智能教学大纲将人工智能分成两个部分，即基础部分和扩展应用部分。前者包括计算智能、搜索原理、知识表示等，后者包括智能机器人、智能控制、多智能体、自然语言理解、自动规划、机器学习、知识工程等。
教学内容的选择和确定应综合考虑多项因素，不仅要重视基础知识，也应注意推陈出新，随着科技的进步做到与时俱进，同时教学内容应符合现实的需求，能够与社会接轨，将理论和实践紧密结合起来，只有这样人工智能课程的教学质量和效果才能事半功倍。
2 教学策略及教学方法的改革创新
由于人工智能课程具有算法复杂、内容抽象、理论性强、 知识点多的特点，传统的教学模式已经无法满足人工智能课程的需求，教师应探索更加有效的教学模式和方法，确保人工智能课程能够取得良好的教学质量和教学效果。具体的改革和创新人工智能课程的手段和方法主要包括以下几个方面：
2.1 激发学生的学习兴趣 无论是经验还是常识都在告诉我们每个人最好的老师就是兴趣，学生只有对某门学科存在兴趣，才会更加主动积极的学习该门课程，从而获得良好的教学效果。比如，作者在课程的一开始先播放了一段著名导演斯蒂文・斯皮尔伯格的《Artificial Intelligence》的相关片段，由这个电影学生知道了世上存在人工智能的机器人，学生们随着电影情节的发展而深深感动，与此同时教师让学生思考和谈论人工智能是什么？研究人工智能的意义在哪里？实践发现，在课堂中加入电影因素，能够大大提升学生们的注意力，让学生更加专注在教学任务中，有效提高了学生探索人工智能的积极性和主动性。此外，在教学中还可以用动画、视频、图片等手段将反映人工智能最新研究和应用的成果展示出来，让学生更直观的感受人工智能的奥妙，从而投入更多热情学习人工智能课程。
2.2 面向问题的案例教学法 案例教学法是一种以案例为基础、以能力培养为核心的一种教学方法[11]。针对学校学生特点，我们采取了以下几种教学形式实施案例教学。①讲解式案例教学：这种案例通过教师的讲解，帮助学生理解抽象的理论知识点。案例的呈现有两种基本形式：一是“案例―理论”，即先给出教学案例，然后再讲解理论知识；二是“理论―案例”，即教师先讲解理论知识，再给出教学案例；通过情境体验与案例剖析激发学生认知的兴趣，引导学生对将要学习的内容产生注意，有利于教师导入新课。②讨论式案例教学：在课程初期将学生分成若干学习小组，每小组3～4人；教师将提前设计好的一题多解的教学案例以及收集的相关资料分配给每个小组，要求学生在课余时间通过自学和组内讨论的方式给出问题的不同解决方案。③辩论式案例教学：在课程后期，采取专题辩论的方式对综合应用案例进行讨论，能有效地启发学生全方位地思考和探索问题的解决方法，加深学生对人工智能的理解。
2.3 个性化学习与因材施教 在开展课程教育过程中应注意对学生进行个性化教学，结合学生特点因材施教。比如，在日常教学中多观察学生情况，鼓励那些应对教学任务后仍存在余力的W生深入探索较深层次的课程及相关知识，同时友善面对学习较差的学生，分析其学习过程中面对的困难，有的放矢地采取应对措施，帮助其不断进步；在教学过程中让学生以读书报告的形式多多思考，鼓励学生发散性思考问题，鼓励优秀学生进行深一步的探讨，并且教师应帮助具有新颖思想或论点的学生将其智慧以科技论文和发表文章的形式转化为成果。
2.4 注重综合能力培养 在研究型教学中任务驱动是一种常用的教学方法，其中心导向是任务，学生在完成任务的同时也在吸收和掌握知识。通常来讲，该教学方法的步骤是：教师提出任务师生共同分析以得出完成任务的方法和步骤适当讲解或自学、协作学习完成任务交流和总结。”[3]该教学模式不仅有利于培养学生的创新能力和创新意识，还能够培养学生解决实际问题的能力，提高其综合实力。不仅如此，由于该教学模式通常是以小组协作的方式进行，教师给出研究范围，学生自愿结组并选择具体的题目，经过分析和讨论后以程序设计或者论文的形式协作完成研究。由此可知，学生是在以团队的力量解决问题，这十分考验学生的团队协作能力，对于学生团队合作精神的培养至关重要，且在完成任务的过程中学生需要查阅大量的资料，久而久之学生收集资料和创新能力势必会得到提升。
2.5 采用启发式教学 人工智能的很多问题都较为抽象，对学生理解力的要求较高，因此，在实际的教学过程中教师应有意识的就课程内容提出相关问题，让学生自己独立思考，鼓励学生提出自己的想法和解决方案。然后回归到课程上，对比分析教材上的解决方案和学生自己的解决方案，如此不仅培养了学生独立思考的能力，也增加了学生参与教学活动的意识，提高了学生的学习热情。比如，在讲到较为抽象的“遗传算法”时，先提出一个问题，即“遗传算法如何用于优化计算？”，然后从“达尔文的生物进化论”入手，讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用，之后举例分析，启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现，最后师生一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。如此既完成了教授遗传算法的目的，也锻炼了学生逻辑思维的能力，教学效果良好[4]。
3 作业和考核方式的改革创新
过去的课程作业都是单一书面习题作业，发展至今，课程作业形式已经发生了变化，更加丰富多样，包括必须交给教师评阅的书面家庭作业和不必交给教师的课外思考题目、口头布置的思考题或阅读材料以及大型作业等。其中通过网络就可以完成上交作业，并且教师批阅作业后也可以通过网络返回给学生，实现了网络化。课程的考核方式较之以前也发生了较大变化，加强了平时思维能力的考核，更加注重学生实验能力和动手能力的培养，不再是绝对的一次考试定成绩，而是在总评成绩中加入30%的平时成绩，如此不仅减轻了学生的期末负担，也迫使学生更加重视平时的学习思考，有利于课程教学质量的提升。
4 结束语
本文是以提高教学质量为目标，结合教学实践，从教学体系、教学内容、教学方法、考核方式等方面对本科人工智能课程的教学改革进行了探讨，总结了该课程在教学和实践方面的一些教改举措。这些举措符合二十一世纪高校教学的要求，可以支持教师提高教学手段现代化的水平，同时更贴合学生的学习需求。作为该课程的授课教师应始终保持对教学内容的不断更新、教学方法的多样化，才能激发学生的学习兴趣，培养他们的思维创新和技术创新的能力，最终提高本课程的教学质量。从学生的反馈来看，作者所总结的教学实践具有明显的教学效果。但仍有许多方面做得不够，今后将继续在教学过程中不断总结成功的经验，吸取失败的教训。
参考文献：
[1]蔡自兴.人工智能及其应用[M].三版.北京：清华大学出版社，2007.
[2]谢榕，李霞.人工智能课程教学案例库建设及案例教学实践[J].计算机教育，2014（19）：92-97.
[3]蔡自兴，肖晓明，蒙祖强.树立精品意识搞好人工智能课程建设[J].中国大学教学，2004（1）：28-29.
人工智能课程论文范文2
一、网站的构建
1.网站框架设计
我国高中阶段人工智能教育还处于起步阶段，据调查，全国已开设人工智能课程的中学不超过十所。事实上，对于人工智能这一前沿学科，大部分信息技术教师还缺乏足够的了解，因此对于该课程的开设也一直处于观望状态。考虑到人工智能教育的实际情况以及网站的主要对象，我们以高中信息技术选修课教材《人工智能初步》为基础，按教学内容设置和划分栏目，同时又围绕“学人工智能、教人工智能、用人工智能、机器人专题”四大专题进行内容重组。当然，网站的基本架构并非一成不变，它需要在实际应用中进行检验与修正，最终实现网站的完美架构。依据上述思路建构的网站基本框架如图1所示。
2.网站的栏目设计
新闻栏目以图文的形式人工智能发展的最新情况，这是激发并维持广大师生关注人工智能的基础，也是师生获取最新信息的窗口。子栏目“中国动态”“欧美动态”等分别介绍了各地区最新的人工智能信息，尤其是机器人产品的新闻。子栏目“会议论坛”，“比赛通知”为师生、参与比赛提供服务。
论文栏目是作为资源型网站的基础。子栏目“教学研究”主要面向从事人工智能教育的研究者和教师，探讨教学方法、分析教学案例、推荐教材和参考书，为更好的开展人工智能教学提供理论依据。子栏目“学习乐园”主要面向学生，展示活动实录、阐述学习感受，聆听专家意见，为更好的学习人工智能提供事实参考，教师也通过“学习乐园”来了解学生的所思所感所想。子栏目“赛事规则”介绍了各个地区和各级机器人比赛的一些规则，有利于师生更好的进行人工智能的教与学。
资源、视频、图库、酷站：这四个栏目是资源型网站的核心。尤其是资源模块中的子栏目“电子书刊”“教学课件”“人工智能软件”分别以不同的文件格式向师生提供教与学的资源，使其能快速准确地获取符合需求的资源，免去了在因特网上盲目搜索出现大量冗余信息的麻烦。网站整合了文本、视频、图片等多媒体信息，以丰富多彩的形式呈现资源，增强了网站的吸引力和信息的可阅读性。
爱问栏目是作为学习型网站的基础，也是本网站的一大特色。“爱问”是采用了模仿“百度知道系统”的程序设计，更注重知识的答疑解惑。我们将此栏目划分为“学人工智能”“教人工智能”“用人工智能”“机器人问题”四个子栏目，师生可根据各自的需要进行提问、回答问题、搜索问题等操作。同时，设立了积分制，激发师生提问和回答问题的热情。
用户中心栏目是学习型网站的核心。作为一个专题网站，必然要十分强调学习的功能。子栏目“网络书签”的功能可以使学习者记录自己所浏览过的或所感兴趣的网页，便于在下次登陆后继续学习。在子栏目“信息”功能中，学习者可以新闻、论文、资源、爱问等信息，待管理员审核通过后即可在网站中显示出来。另外，教师也可在教学过程中通过此模块要求学生提交作业，便于教师随时随地的批改作业。
二、网站的访问数据分析
人工智能教育专题网站从开设至今将近8个月的时间，已经有超过1万的独立访客访问了本站，我们选取了最近访问的2000位独立访客进行研究。通过对地域、被检索方式、受访页面及回头率的分析，可为网站下一步的改进与完善提供依据，为其他人工智能教育类网站的建设，在网站的用户类型，网站的内容选择与更新，网站的推介宣传等方面提供参考与借鉴。
1.地域分析
在统计到的访问该网站的地域中，国外共有12个国家访问了本网站。国内除西藏、澳门之外，其他省份、直辖市、特别行政区都有访问过本网站，这为我们今后在高中普及人工智能教育提供了有力的依据。但是，通过图2的数据我们也可看到，各个地区间的访问量差距较大，并且访问量靠前的几个省份基本上是沿海地区，而中部和西部地区的访问量比较少，所以在今后的工作中不仅要加强网站本身的建设和宣传，更要把人工智能教育的理念推广到中部和西部地区，使那里的中小学师生也接触人工智能的知识，激发他们对信息技术美好前景的向往。
2.被检索方式分析
搜索引擎是网络上最常用的获取资源的方式。掌握用户使用搜索引擎的情况，有助于了解网站的被检索方式。统计搜索关键字的次数，有助于了解网站被检索访问的原因。在专题网站建设完成后，向“百度”、“Google”等大型搜索引擎系统提交收录网页申请是极其必要的，它有利于提高网站的知名度和访问量。而在网站中增加“人工智能”，“prolog 源程序”等文字内容，将会有利于用户在盲目搜索时能访问到该专题网站。
3.受访页面分析
受访页面是指用户访问该专题网站时所停留的页面。通过对受访页面的统计，使我们能够掌握用户相对较为关注网站的哪些内容。表1数据中“学人工智能”占23.82%，“资源下载”占了16.32%，表明用户对人工智能的知识还不是很了解，对人工智能的认识还停留在“学”的层面，远未达到“教”的程度。人工智能教育类网站在建设中，如果能提供大量的人工智能的基础知识以及丰富的可下载资源，将会显著提高网站的受欢迎度以及用户的认可度。
4.回头率分析
在网站访问统计中，通常将距离上次访问超过12小时的再次访问记录为一次回头。通过对回头率的统计（表略）看出该专题网站的粘性不是很高，尤其是3次回访以上的用户还不多。通过对部分用户访谈后了解到，网站的更新速度慢，资源较少，内容偏难是其不愿进行多次回访的主要原因。所以，人工智能教育类网站在维护期间要注意内容的时效性、丰富性、通俗性才能保证网站访问的可持续性。
三、网站建设的若干思考
目前国内外有关人工智能的专题网站不多，针对人工智能教育的网站更少。在可供借鉴的成熟案例较少、研究又处于刚起步阶段的情况下，有必要对我们的工作进行反思总结。通过上述访问数据的分析，以及在人工智能教育专题网站建设的准备阶段，实施阶段及运行阶段的实践，我们认为在建设人工智能教育类网站时应当注意以下几个问题。
1. 充分关注用户信息
访问量是综合类或门户类网站的生命线，应当尽可能地拓宽访问者的类型与层次。但人工智能作为一门新兴学科，其专题网站的学科性特点甚至比普通的专题学习网站还要突出，因此单从访问量上来说，它是无法和门户类网站相比的。所以在建设的初期首先就要考虑的网站的对象问题，也就是要关注哪类人访问了网站。只有准确的掌握了用户的信息才能更好提供用户需要的资源。
在这里，人工智能教育专题网站是通过以下三种手段来获取用户信息的。
第一，用户必须注册才能访问网站，注册的内容包括年龄、身份、学历，电子邮件等内容。
第二，在网站中设立“网站调查”栏目，可以对“你是如何知道本站的”，“你觉得本站建设的如何”等内容教学在线调查。
第三，通过“中国站长站”等专业的数据收集程序来获取用户基本信息，可收集到用户地域、受访问页面、用户回头率等信息。只有掌握了准确的用户信息，才能更好的为用户提供服务。
2.与用户携手共建网上资源
人工智能的子学科门类众多，仅高中教材《人工智能初步》中就有知识及其表达、推理与专家系统、人工智能语言与问题求解等多个主题。而且我国的人工智能研究相对薄弱，很多资料都是外文的。任何一个人要很熟练的掌握人工智能的各个内容是很困难也是不现实的。我们通过一年多的实践也体会到，仅仅依靠课题组成员很难保证网站资源库内容的全面性和针对性。所以在网站最新一次改版中，我们增加了用户的信息功能，使得用户自己可以新闻、添加文章，上传资源，只要经过管理员审核即可在网站中显示。
另外，在人工智能教学过程中，我们也充分利用学生的优势，要求学生以作业的形式提交文本和视频资源，并将作业的数量和质量作为考察学生学习效果的一个指标。这些举措保证了网站内容更新的时效性和内容的针对性。用户所的就是用户所关注的，用户所关注的就是网站所要收集的。
3.通过多种形式充分发挥网站作用
目前，全国高中开设了“人工智能初步”选修课的学校极少，教师手头上可供选择的教材也只有5套。从专题网站上统计的数据来看，虽然网站目前的用户主要是教师，但“学人工智能”页面访问量却远多于“教人工智能”。从这些情况看，单靠几个人工智能教育类的专题网站无法从根本上解决高中人工智能教育现阶段所面临的窘境。所以，在条件允许的情况下，可以通过研修班、会议论坛等形式组织教师进行面对面的交流。
例如，我们就在2007年5月25日至27日在浙江师范大学举办了全国首届“高中人工智能课程研修班”，来自全国十个省市的70余位信息技术教师及教研员参加了研修班的学习。在研修活动中，教师不仅学习了人工智能的知识，也对人工智能教育的现状及发展过程中遇到的问题做了充分了探讨和交流。本次研修活动结束后，人工智能教育专题网站则成了学员们交换信息、交流体会、共享资源的有效平台。
四、结束语
总之，借助专题网站的平台作用开展各种活动，不仅弥补了人工智能教育网站缺乏面对面交流和互动的缺点，也为把网站资源建设的更具针对性提供了有效帮助。
参考文献：
[1]张剑平. 关于人工智能教育的思考[J] .电化教育研究.2003，（1）.
[2]曹瑞敏. “中国海”学生专题学习网站应用[J] .中国电化教育.2005，（5）.
人工智能课程论文范文3
关键词:人工智能;研究型实验教学;民族关系
人工智能是计算机科学的一个分支,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,对它的研究涉及控制论、信息论、系统论、语言学、神经生理学、数学、哲学等诸多的学科及领域,是一门综合性的交叉学科[1]。
人工智能的研究、应用和发展,在一定程度上代表着信息技术的发展方向,同时信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了迫切的需求。今天,人工智能的不少研究领域如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中,并对人类的发展产生了重要影响[2]。
实践教学环节在大学教育中是一个非常重要的教学环节,是提高人才素质与能力的重要途径。人工智能课程除了具有较强的专业性之外,还具有突出的实践性,为了能深入理解和掌握所学内容,必须把讲授和实践结合起来。本文结合该课程实验教学,将研究型教学的理念引入到实验教学,并对教学过程中的经验和问题加以初步的总结。
1研究型教学模式背景
研究型教学是相对于以单向性知识传授为主的传统教学提出的,是指教师以课程内容和学生的学识积累为基础,引导学生创造性地运用知识和能力,自主地发现问题、研究问题和解决问题,在研究中积累知识、培养能力和锻炼思维的新型教学模式。研究性教学是对现有的大学课堂教学模式的突破。有利于开发大学生的创造潜能,提高学生适应社会需要的创造性和创新能力,充分展现现代大学培养人才、发展科学、服务社会的三大基本职能[3]。
19世纪初,德国著名教育家洪堡最早提出了教学与科研相统一的原则,为研究型教学模式的发展奠定了基础。20世纪50、60年代,美国著名教育心理学家布鲁纳提出了著名的“发现教学模式”[4],成为后来探究性学习和研究型教学的先导。20世纪70年代,美国研究教学专家萨奇曼正式提出了研究训练教学模式。他认为学生会本能地对周围新奇事物发生兴趣,并想方设法弄清这些新奇事物背后究竟发生了什么,这是一种进行科学研究的可贵的动力。
自此,研究型教学理念开始广泛使用。现在,哈佛大学、牛津大学、剑桥大学等世界著名大学,都非常注重学生能力的培养,普遍采取了研究型教学模式。以美国高校为例,虽然美国高校83%的教师在课堂教学中主要采用讲授法进行教学,但在整个教学过程中都渗透着研究型教学的方法,如积极引导学生参与教学过程,开设研究性课程,引导学生积极主动地参与科研活动等。我国自20世纪90年代初推出211工程建设以来,清华大学、北京大学、人民大学、复旦大学、浙江大学等一些重点大学都提出了建设世界一流的综合性研究型大学的目标。这些高校在实现从单向知识传授的传统型教学向关注创新性教育的研究型教学转变方面进行了许多有益的尝试。
2研究型实验教学
本科教学不仅要培养学生的应用能力,还要培养学生具备基本的科研素质。大学是培养未来一线创新人才的主要基地,必须从本科教学人手,深入探索研究型教学的手段和方法,才能满足未来经济增长和社会发展的需要,才能符合建设研究型大学的需要。特别是近几年来我国对科研的投入不断增加,研究生招生规模逐年增大,本科高年级学生打算继续读研的也不在少数。而人工智能是计算机相关学科非常活跃的研究课题,其涵盖的分支非常广泛,如模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、统计学习理论等,都是目前国际和国内热门的研究方向。
人工智能课程在计算机专业人才培养方案中占据着重要的位置。在专业理论方面,它承续了离散数学中的逻辑知识;在专业方法方面,是数据结构、算法分析与设计的继续;在专业工具方面,是面向对象程序设计的生动实例。并且人工智能的每一部分内容都可以作为一个深入的研究课题,课堂上讲解的内容不可能面面俱到,学生们也不可能对人工智能的每一领域都做很深入的学习。并且人工智能涉及很多的数理逻辑知识,有些显得难以理解,并且往往让学生感到比较枯燥,学生的学习兴趣就渐渐淡薄,学生往往被动“听讲”,难以获得预期的教学效果。
针对这一特点,在人工智能教学中,如何引导学生系统学习人工智能的知识、激发学生的研究兴趣,树立目标意识找准研究方向,为未来的科研工作打下基础,研究型实验教学就成为了人工智能课程教学的一个重要环节和必然选择。
2.1实验教学中加强学生的研究导向
在实验教学中,如果照搬一些教材中的例子或习题教学,一方面学生们会缺乏兴趣,另一方面学生对这个领域的知识缺乏全面的了解。应不断提出一些学生们感兴趣的开放性课题,比如基于支持向量机的人脸识别、基于肤色的人脸检测,基于内容的图像检索等,培养学生们的学习兴趣,让学生们逐渐深入的学习某一领域的知识。比如BP神经网络,在模式识别、经济数据分析、生物信息学、数据挖掘等众多领域都取得过成功应用,是一种具有强大的非线性学习能力的计算智能技术。然而BP神经网络算法自身也存在着一些缺点,如会有局部最小解、解受初值影响较大、理论解释不完善等,而支持向量机在这些方面具有显著优点。我们可以设计一个人脸识别的实验,用神经网络和支持向量机分别实现,并作以比较。让学生们在了解人工智能新技术的同时,也培养学生们如何分析问题、解决问题的科研能力。
2.2人工智能课程实验
该课程是一门对实验技术有较高要求的课程,对于基本原理和方法的实现,要求学生进行严格的计算机专业技能训练和培养良好的科研工作作风。因此对课程中的技能及技术性内容,除单独进行必要的基础训练外,还融入到综合和研究型试验中,通过多次反复实验练习,达到牢固掌握人工智能原理和人工智能的问题求解技术的目的。
该课程的实践环节主要是实践项目,由具备较强工程实践能力的任课教师和助教负责,学生可在全天候开放的专用机房完成。在实践环节的设计上,我们尝试把验证性实验和开发性实验相结合,结合实验教学进度,安排相应的开放实验,开放性实验以科学研究实验为主。并在课程的教学过程中,不断深化和扩展教学内容,结合人工智能学科的发展趋势和本院老师的最新研究成果,对实验内容进行更新。
课程主要设置三种层次的实验:1)基本原理和算法编程,测试例设计及程序测试实验;2)分析综合实验;3)研究型设计实验。整个实验包括课前讨论、实验操作、实验报告、结果讨论、总结提高等六个环节。对于综合性和研究型实验,把学生分成5个人一小组,每小组选做其中的一个。学生从指导老师处了解到实验课题后,即着手查资料,研读文献,钻研有关理论。在此基础上,学生先提出实验方案,经与老师讨论后,即可开始实验研究。
3实验平台的构建
民族关系问题对被访对象,特别对少数民族被访对象是非常敏感的问题,对民族关系的评价又存在个体层面、群体层面、不同阶层人群之间的差异,因此,仅仅以传统的文献分析、问卷统计和现场观察等民族学方法来进行调查,得到的数据会存在较多误差。
因此结合本校的民族特色和民族学领域独特的研究优势,将信息认知技术引入民族关系研究,运用图像、心电和脑电数据进行分析,将分析的结果和心理场景测试及民族学调查结果进行相互印证和参数修正,从而获得尽可能客观的数据,这些数据将有助于建立一个客观、完备、科学的民族关系监测体系,并真实全面地评估民族关系,从而使决策机构及时做出正确的决策。基于多信息融合的民族关系监测预警系统总体框图如图1所示。
目前该平台已经搭建,由北京市公共安全信息监测平台建设、北京市公共安全信息监测平台建设关键技术研究、基于多源信息融合的民族信任研究等多个重大项目支撑。在这个平台的下面,涉及到人脸识别、表情识别,视频监控、认识等领域,小波分析、神经网络、支持向量机、模糊数学、信息融合等人工智能知识得到了具体的应用。学生可以根据自己的兴趣爱好,自愿参加到该平台下的某一项目,切实对自己所学知识有一个深刻的理解和掌握。
4结语
研究型实验教学激发了学生的学习兴趣,不但使学生更好地掌握了人工智能的基本概念、基本理论和基本技术,也切实提高了学生的实际动手能力和编程能力。研究型实验教学在实践过程中还有以下问题需要改进:
1) 研究型实验教学的理念很难普及。很多教师对研究型教学模式的内涵未能准确把握,把研究型教学模式等同于学生实习或者写论文。
2) 研究型实验教学的辅导老师素养需要提高。研究型实验教学作为体现创新教育要求的现代教学模式,需要的不是知识传授型的教师,而是高素质的研究型教师。教师不仅是单一的教者,更应该成为一个学者,教师不仅要有研究型教学的教育观念、快速接受新知识的能力和高超的教学技能,要能够合理地规划和设计实验内容。
3) 需要建立一套合理的学生学业和教师绩效的评价体系。
参考文献:
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[2] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 北京:清华大学出版社,2004.
[3] 李得伟,张超,李海鹰. 大学工科专业课程实施研究型教学的探讨[J]. 高等教育研究,2009(9):74-75.
[4] 彭先桃.大学研究性教学的理念探析[J].教育导刊,2008(3):56-58.
Exploration and Practice of the Research Experiment on Artificial Intelligence
ZHANG Ting, YANG Guo-sheng
(College of Information Engineering, Minzu University of China, Beijing 100081, China)
人工智能课程论文范文4
有的题目太大，例如《中国化妆品行业现状与发展研究》《中国邮政物流发展战略研究》《我国餐饮企业成本控制分析》等；有的题目没有针对性，泛泛而谈，例如《中小型零售企业物流模式的管理与策略》《中小企业会计信息失真的原因及对策分析》《上市公司会计信息披露失真的成因及其治理对策》等；有的题目是纯理论研究。
过多地借助网络影响了学生社会实践能力的培养。调查发现毕业生过多地借助互联网收集实际数据，只有半数的学生通过实习或问卷调查获得实际数据。虽然通过互联网获得论文所需数据省时省力，但是毕业生不接触社会、不深入生产实践、不与人沟通，无法实现通过毕业论文提高毕业生的实践能力、分析判断能力、沟通能力的目的。
（三）就业压力大影响了毕业论文质量。毕业论文一般安排在大学的第8学期，这个时候毕业生往往为就业参加各种考试和面试。尽管绝大多数毕业生回答撰写论文的时间充裕或比较充裕，但这些事情牵扯了毕业生的很多精力，势必对毕业论文质量产生影响。调查中3.1%的毕业生持心有余而力不足的态度，就是就业压力大造成的。
（四）毕业论文的写作与指导难度大。调查中发现，超过半数的毕业生认为毕业论文难度较大。毕业生乍一接触毕业论文，对查阅文献资料、分析整理资料、选题、写开题报告等无从下手，不知道如何写选题背景、研究现状、研究方法、摘要等，感觉把心中的想法表达出来很困难。对教师而言，在指导毕业论文的过程中要教会毕业生做这些工作，在时间紧任务重的情况下，教师普遍感觉压力很大。这种状况的根本原因是，目前硕士日常教学中没有对科研能力和撰写论文能力的培养，依然采用传统教学方法，教师讲学生听，注重知识的传授，忽视知识运用能力的培养。在传统教学中，学生缺乏收集整理资料、运用知识分析解决问题等方面的训练，学生很少有社会实践的机会，学生缺乏思辨能力、写作能力的培养等。而国外许多一流大学非常重视硕士生科研能力的培养，设立科研学分，例如美国麻省理工学院在1969年就有“硕士研究机会计划”、加州大学洛杉矶分校在20世纪80年代设立了“硕士生研究中心”、伯克利分校于1997年成立了“硕士生研究办公室”、耶鲁大学为一年级的硕士新生设立了“指导研究”项目等。对我国的硕士教育现状而言，在大学三年多的时间里没有培养学生做科研写论文的能力，在短短半年的时间里指导学生完成毕业论文，难度大、压力大是可想而知的。
（五）少數学生不重视毕业论文。调查结果显示，有0.3%的毕业生对毕业论文持不认真的态度。教师普遍反映，每年指导毕业论文的过程中，总有一两个同学写论文拖拖拉拉，不积极想办法收集实际数据资料，不下功夫写论文，不认真修改论文，论文质量不高，教师三番五次督促也没有效果。而在论文评定成绩时，指导教师往往心软，不忍心由于毕业论文的缘故影响学生的毕业和就业，只要学生提交了论文，尽管论文质量不高也往往给予通过。
人工智能课程论文范文5
【摘要】计算机辅助教学的实际需要应用人工智能技术及复杂的程序,如自然语言理解、知识表示、推理方法等,一些人工智能技术的特殊应用成果,同时以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统,以提高其智能性和实用性。早期绝大多数计算机辅助教学技术被应用于建立学习模块。这种方法能控制调练策略并给出适合学生的学习内容。
【关键词】人工智能计算机辅助教学教学与控制
一、人工智能的定义
人工智能也称机器智能,它是计算机科学、控制论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统角度来看,人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统,实现模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。人工智能是一门交叉科学,逐渐形成一门涉及心理学、认知科学、思维可循、信息科学、系统科学和生物学科等多学科的综合性技术学科。
二、计算辅助教学体系和现状
计算救助教学是利用多媒体计算机的功能与特点,利用计算机辅助教师完成各个教学环节,并通过与计算机之间的交互活动,激发学生的学习积极性和主动性,帮助学生更有效地学习。实用计算机辅助教学,有利于认识主体作用的发挥,它所提供的图像、声音、动画等信息由利于学生知识的获得与保持,达到提高教学教学的目的。
目前为止,所实用的绝大多数传统以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统,以提高其智能性和实用性。早期绝大多数计算机辅助教学将全部教学信息以编程方式预置于课件中,这样的以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统,以提高其智能性和实用性。因此现有的以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统,以提高其智能性和实用性。早期绝大多数计算机辅助教学系统面临许多挑战,它主要存在以下几个方面的问题。
1.计算机辅助教学系统的闭塞性
不具有开放性是目前以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统,以提高其智能性和实用性。其弊端在于固定内容的局限性使课件的适用面狭窄,而且设定的运行路线使授课缺乏自主性;授课的针对性不强;无法利用新出现的资源在较高起点上进行二次开发。
2.智能性的欠缺
现有的计算机智能辅助课件系统不能对不同何曾度的学生进行有针对性的教育,学生的学习是被动的,不能由系统自动提供助学信息而使学生有选择地学习。。
3.人机交互能力较弱
现有计算机智能辅助大多以光盘作为信息的载体,将材料中的内容以多媒体的形式展现出来,教学信息是按预置的教学流程机械式地提供给学者,学习者使用计算机智能辅助课件学习是完全被动的。
4.教师与学生的互动在教学中的缺乏
现有计算机智能辅助课件在学生自学以及进行操作使用时,如何学习都是学生自己的事。教师不能全完了解学习者的情况,学生在蹦到问题时不能向教师求教,师生之间互相封闭,谈不上师生互动,因此课件所起的效果大打折扣。
5.课程特点没有突出
各门课程在教学上有不同的要求,但现有课件对于这些不同要求完全不予理会。例如很多课程都要涉及到大量的曲线或曲面,对有些课程来说,将这些曲线或曲面给出了一个简单的展示就足够了,而有些课程这样的展示不能达到教学目的的要求。
6.教学计划的欠缺
在课件的开发过程中实际上离不开教学策略的设计,但课件的制作者往往并未意识到这一点。例如:现有的绝大多数课件都是单一的展播式,这样的可见制作“精美”,但它不可逆、不能互动。实际上运用课件教学只是手段而不是目的,应该在教学设计理论的指导下讲求课件的实效性,着眼点在于学生学习新知识、掌握新技术、培养各种能力有帮助,而不是表面上的制作“精美”。
综上所述,现有的计算机智能辅助存在许多问题,随着新技术的不断出现,这些问题将使计算机智能辅助越来越不能适应新的要求。因此以智能计算机智能辅助为代表的心的计算机辅助教学系统将成为教育技术上需要不断探求、努力实现的发展方向。
三、智能计算机辅助教学系统
智能计算机辅助教学系统(IntelligentComputerAidedInstruction),简称ICAI。教学过程是一个复杂的教与学的思维过程,它需要教师以专门知识和经验为依据,经过吸取、讲解、推理、示例、综合等多个步骤才能较好地完成。计算机辅助教学实际上是一个由计算机系统辅助教师进行教学以及学生进行学习并得以实现的系统。在智能ICAI中,教学思想、方法、学习内容可用知识形式表示,如何解决知识的形式化表示以及知识的访问与调用问题,是人工智能的核心技术之一,也是将ICAI引入教育技术领域中所要面临的一个问题。知识库是实现知识推理与专家系统的基础,可以用知识库作为智能ICAI的构建环境。在知识库中,教学内容等的有关知识可以用事实与规则表示,并存储于知识库内,教学与学习过程既是对知识库中知识进行推理,并最终得出所需结果的过程。ICAI系统的一般包括以下几个模块:
1.知识库。知识库是关于教学内容的模块,解决“教什么”问题。知识库中的教学内容有待于教学与控制模块和学生模块进行选取、调用。
2.学生模块。学生模块是用于记录学生的学习情况,对学生学习的各个环节信息进行搜集,以便系统对学生的学习情况进行自动评估,提出具有针对性的学习建议和个别化的辅导。学生模块描述学生对教学内容理解、掌握的程度,系统可以根据学生模块的具体情况调整教学策略并提供适当的反馈。
3.用户接口模块。这是系统与用户交流的界面。整个系统依靠用户接口模块把教学内容呈现给用户、接受用户输入的信息、并向用户提供反馈。
人工智能课程论文范文6
根据原国家新闻出版广电总局的年度新闻出版产业分析报告，2016年期刊总印数比前一年降低6.3%，总印张降低9.4%；与2016年相比，2017年期刊出版总印数降低7.6%，总印张降低10.1%；与2017年相比，2018年期刊出版总印数降低8.0%，总印张降低7.3%。反观数字出版，2016年数字出版总收入5720.85亿元，2017年数字出版总收入7071.93亿元，2018年数字出版总收入8330.78亿元。可以预见，随着时间的推移，数字出版在期刊领域也将承担越来越重要的角色。由于数字出版的发展和技术发展密不可分，本文尝试从技术的角度分析数字出版态势，并进一步探讨我国科技期刊的发展态势以及新技术可能为数字出版带来的变化。
一、数字出版领域和新技术领域关键词
在数字出版方面，本文研究了2019年数字出版会议和期刊编辑领域的论文来探讨数字出版领域的关键词。在技术方面，本文通过调研互联网的发展了解了新技术的关键词。1．数字出版领域的关键词。2019年，重要的数字出版会议主办方主要有中国期刊协会和中国新闻出版研究院。会议报告题目关于数字出版的关键词有：数字产业、生态、经济模式、数据、移动、互联网、信息技术、5G、AR+、人工智能/AI/机器人、平台、云计算、新媒体、大数据、创新产品、智慧产品、知识付费、微课程、全媒体、在线、智库、阅读、精准、IP、传播、数字出版、知识服务、融合发展、出版未来、人才等。在期刊调研方面，本文调研了期刊和编辑出版领域的重要期刊——《中国科技期刊研究》《科技与出版》《编辑学报》等，分析了2019年刊发的文章。这些文章涉及数字出版领域的关键词主要有：媒体融合、5G、AR、移动出版、xml/html、共媒体云和自媒体库、人工智能、平台、产品、APP、在线、新媒体、区块链、知识图谱、知识服务、社区服务、精准推送、全媒体、智慧媒体、数字出版、造船、有声阅读、赋能、书刊互动、转型、智库、知识付费、编辑出版工具等。从上述关键词我们可以分析出，在数字出版方面，期刊和技术方分别都在哪些方面开展了工作，期刊在数字出版方面的融合可以从哪些方面突破。图1是从2019年度相关会议和期刊论文调研得出的与数字出版相关的关键词。从中可以看出，数字出版会议和相关报告更多地从技术层面出发，考虑技术、产品和运营。数字出版相关论文更多地从编辑出版角度进行分析，涉及期刊出版各环节。关键词方面两者有所重叠，也有所不同。例如，数字出版相关论文较少关注5G、产品，更多关注和专业以及学术研究息息相关的数据（尤其是科学数据）、知识服务、编辑业务和人才队伍；而数字出版会议和相关报告则相对较多地关注5G、IP运营等技术或者产品。双方均关注融合发展、数字出版、人工智能、新媒体等。专业技术团队和编辑出版团队已经在一定程度上融合，但是双方的发力点还是有所不同。因此，若要促进科技期刊融合发展，编辑出版方需要更好地表述自己的需求，技术方也需要更深入地做好需求调研，更好地按照期刊的思路研发产品，如此建设的系统和平台才能更好满足期刊出版的需求。上述调研也给数字出版的研究带来启发。一方面，研究数字出版可从期刊编辑工作流程出发，研究各个环节中哪些环节可以利用数字化提高工作效率，或者整个工作流程中有哪些困难需要机器帮助解决；或从现有数字出版的实际态势出发，研究同行在做哪些工作。另一方面，可研究新技术的特点，即研究其可能给数字出版领域带来哪些变化。2．新技术关键词。那么，我们需要关注哪些新技术呢？哪些新技术能代表新一代互联网的发展呢？2019年第六届世界互联网大会在浙江乌镇召开，会议的主题是“智能互联开放合作——携手共建网络空间命运共同体”。会上公布了15项代表性领先的科技成果，它们的主要关键词是人工智能、机器、分布式、共享、智慧、自适应、5G等，这些关键词也说明了新一代互联网技术的重点发展方向，是近几年技术领域的重点。我们可以看出，随着互联网的发展，尤其是和数字出版息息相关的新技术，是5G、大数据、云计算、人工智能、物联网、区块链、虚拟现实技术等。另外，还有和数字出版领域紧密结合的碎片化技术、语义技术、新媒体技术（微信公众号、小程序、短视频等）。下面我们逐一分析这些技术的特点，以便后续进一步探讨它们在数字出版方面的应用。5G是下一代信息社会建设的基础设施，它的特点是高速率、大容量、低延时、低功耗，这些特点使得更多资源可以部署到云上，单位时间可以传输更多的内容或者整合更大量的数据；使得虚拟现实、万物互联等成为可能；也使得智慧城市、智慧社区等得以实现。从期刊出版的角度来说，5G将可能改变知识内容、平台、存储、流通、渠道、服务、消费、终端呈现等的方式，对行业带来深度的变革。大数据技术包括数据分析技术、事件处理技术、数据流通技术。我们可以从数据采集与处理、数据挖掘与分析、数据存储与管理、数据展现与应用方面去思考期刊出版相关数据的采集、处理、重新聚合、呈现形式等，思考大数据技术可能为数字出版带来哪些新的应用。我们可以从分布式存储方面考虑期刊相关数据库的架构、设计以及分布式关系模型；可以从数据流通角度考虑期刊数据传输的质量、安全等；可以从数量巨大、来源分散、格式多样的数据中发现新知识、创造新价值、提升新能力，从而考虑新一代数字出版服务业态。云计算是一种基于互联网的超级计算模式，云计算的计算速度甚至达到每秒10万亿次，可以将繁多的系统以及云资源连接在一起以提供各种服务。云计算的特点是可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件，支持资源以及新业务的动态扩展，具有高可扩展性；支持多业务体系按需服务，按需配备计算能力和资源；使用数据多副本容错和计算节点同构可互换等措施来提高可靠性；使用户突破时间和空间的限制享受虚拟现实的服务；支持海量信息处理以便提供超大规模服务等［1］。云计算技术逐渐成熟，将使得对运算能力要求高的产品得以运用，使得对运算能力要求高的服务得以实现，使得跨空间、跨时间的虚拟服务成为现实，使得跨平台、跨数据库的资源得以快速整合。人工智能产业在大数据、深度学习算法、计算能力三大要素的推动下逐渐成熟，人工智能研究让计算机模拟人的思考过程以及智能行为，如学习、问题求解、自动推理、智能检索、思考、规划等，其相关的技术包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等［2］。期刊可以思考，现阶段或者未来在数字出版中，哪些环节可以用计算机或者机器人来实现，思考利用计算机和机器人可以帮助我们实现哪些人工难以完成的工作。物联网作为信息通信技术的典型代表，其技术和应用的普及以及逐渐成熟，将推动人类社会进入万物互联的新时代，可穿戴设备、智能家居、自动驾驶汽车、智能机器人等新设备将接入互联网。这使得未来学术出版物的产品、终端等呈现多样化。根据物联网的特点可以更多地思考学术出版的产品以及终端。区块链技术的特点是去中心化、分布式和安全。期刊可以从这三个特点考虑在这方面有要求的产品和环节。虚拟现实技术包括VR（虚拟现实技术）、AR（增强现实技术）和MR（混合现实技术）。VR是利用电脑模拟产生虚拟世界，让使用者如同身临其境一般，是纯虚拟数字画面。AR是通过电脑技术将虚拟的信息应用到真实世界，真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到同一个画面或空间，是虚拟数字画面和裸眼现实。MR包括增强现实和虚拟现实，指的是结合数字化的现实世界和虚拟世界而产生的新可视化环境，MR是数字化现实加虚拟数字画面。虚拟现实的特点将使得学术传播更加真实、直观、多方位、多角度。和期刊紧密结合的语义技术、碎片化技术、新媒体技术、视频技术等，这些期刊界比较熟悉，这里不再赘述。
二、我国科技期刊数字出版状况
根据《中国科技期刊发展蓝皮书（2017）》统计，我国科技期刊中，5020种期刊共有1375个主管单位、4381个出版单位。平均每个出版单位出版1.15本期刊，仅出版1种期刊的出版单位就有4205家［3］。我们可以看出，我国期刊众多，但是小而散，这些小而散的科技期刊很难有比较强的经济实力单独开展数字出版的转型。尤其是和国际大出版商相比，我国科技期刊的数字出版还落后很多。进行国际合作的英文学术期刊，充分利用国际数字出版平台，在一些流程中实现数字化，是众多国内英文科技期刊的选择。即使如此，我国科技期刊一直坚持不懈地利用一切可利用的资源逐步摸索出自己的数字化发展之路。在科技期刊数字出版过程中，期刊出版人体验了如图2（1）到（5）所示的媒体传播发展过程。尤其是近几年，科技期刊媒体融合技术和产品日新月异，科技期刊、期刊集群、超大规模刊群均在数字出版和媒体融合方面做了大量探索，并取得一定的成绩。图2媒体传播的发展1．期刊的数字出版我国科技期刊在数字出版方面侧重于期刊出版全流程的数字化以及为学科服务。目前，我国科技期刊出版流程中很多环节已经实现了数字化、融媒体发展。科技期刊数字出版的重点是采编审校、出版、学术传播和知识服务等环节。在出版方面，我国很多科技期刊除出版整期外，还做优先出版、预出版，也有期刊支持已经提交预印本库的文章，还有期刊平台支持连续文章出版。相当数量的科技期刊实现了xml制作、html展示、全媒体出版，并实现一次制作多元，还支持读者针对文章内容、图、表等进行交流和评论，甚至记笔记、翻译和分享。我国有100多家期刊加入双语出版，使得中文期刊的文章被翻译后得以在海外传播。也有期刊打造多媒体栏目，有的视频，通过多媒体的方式为读者直观地呈现原始的研究成果和重大发现。在学术传播方面，期刊也是百花齐放。有的通过论文改编或者写文章评论的方式在其他平台进行学术推广；有的充分利用各种数据库、社交平台、学术传播平台、学术媒体进行学术传播，例如《中国科学数据》的平台可以直接对接ResearchGate传播期刊论文；有的开通微信、微博、博客等进行学术社交；有的做精准推送；有的增加在线的微视频、音频等内容；有的充分利用新媒体领域的短视频平台，如今日头条、九州云播等开展专业领域的学术推广活动。在知识服务方面充分发挥学科特色，如将研究区域嵌入地图，进行线上线下推送相关专业信息、科普信息等；或者充分利用淘宝、抖音、快手等平台展示专业内容或科普内容。2．期刊集群的数字出版期刊集群侧重为所属期刊提供各种单刊不易实现的服务，降低刊均成本。例如，学科刊群比单个期刊容易整合更多学科资源，为本学科提供更丰富的服务，并且还能为所属期刊提供多种出版服务，进行整体学术推广，相比单刊有更大的学术影响力。近些年有众多声音指出，我国科技期刊很难与国际大出版商同台竞争的原因是我国期刊小散弱，因此呼吁我国期刊规模化发展和集群化发展。这些年也确实形成了一系列的期刊集群，并逐年扩大，如中华医学会医学期刊集群、科学出版社期刊群、高等教育出版社期刊集群、清华大学出版社期刊群、浙江大学出版社期刊群、中国光学期刊群、中国地理资源期刊集群等。这些期刊群均建设了自己的网站，并获得了一定的资金支持。在资源整合方面，如中国材料期刊网实现了期刊资源的集成，除此之外还整合了图书、专利、专家、会议等学科资源，并增加了虚拟专辑、会议系统等。中国煤炭网有期刊库、专题库、专家库、视频库以及煤炭视听板块（专家报告、特别访谈、煤炭科普、会议活动等），整合了行业资源。在平台建设方面，清华大学出版社期刊集群平台实现了预出版、OA出版等，还制定TUP-JATS的xml标准。浙江大学出版社期刊中心实现了全流程的数字化期刊集群平台建设，平台集投审稿、内容、运营推广、读者服务于一体，打通底层数据，实现多终端访问。中华医学会建设CAMJATS标准，采用统一的标准处理期刊相关数据，曾中标国家数字复合出版工程的试点单位和示范单位，并升级采编平台以及出版平台，进一步进行资源整合，实现采、编、审、排、加工、多形态、富媒体出版、移动出版、质量管理、新媒体学术推广、期刊销售、会议服务等一体化、现代化的出版和服务体系。高等教育出版社实现采编、运营管理、数字化生产、数字化平台建设、市场营销与海外合作的体系化发展。在学术推广方面，国内的期刊集群化平台常对接一些学术评价和学术推广平台，例如Almetric、TrendMD、Kudos、PubMed、CSCD、百度学术等。在知识服务方面，国内的学科期刊集群通常整合该学科的各种学术资源，为该学科研究人员提供知识服务，或者为期刊、编辑等提供行业服务。例如中国激光杂志社提供协同会议系统、DOI注册、编辑加工等行业服务，该集群通过举办会议聚拢专家资源和学术资源，同时也为光学领域提供服务［4］。3．超大期刊集群的数字出版国内的超大期刊集群，有知网、万方、维普、龙源、超星等，特点是能更好地利用大数据资源和技术为期刊出版的上游、期刊出版环节以及期刊出版的下游提供服务。下面以知网为例叙述超大期刊群的数字出版。知网整合了我国95%以上的中文学术资源，拥有我国最大最全的中文学术资源库，也拥有我国最广最全的读者群。知网在期刊上游环节，为作者以及研究人员提供的服务有：如何查资料、如何申请课题、怎么做实验、怎么做科研等信息；读者可通过中国知网、CNKISCHOLAR、全球学术快报、CNKI知识元搜索（碎片化地搜索图、表、概念、数字……）等检索学术论文、基金、碎片化资源、全媒体资源等；可以通过庞大的学者成果库、学者圈子等获取专家信息，进行学术社交；可以通过研究型学习平台获取或者管理自己关注的学术资源；可以通过大数据研究平台利用统计数据获取学术热点等信息。在期刊全流程出版环节，编辑可以利用选题策划、学术热点、期刊按需出版中的用户分析等模块进行选题策划，利用采编排发一体化出版系统（包括学术不端检测、文章创新性检测、
