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计算机前沿技术总结范文1
（一）教学内容相对滞后
由于计算机技术以及信息技术具有迅猛的发展速度，普通高校计算机教学内容并不能够完全跟上计算机技术的发展与更新步伐，所以教学内容滞后现象普遍存在于我国普通高校计算机教学工作中。例如，图像处理软件的应用是普通高校计算机教学中重要的教学内容之一。Adobe公司在2013年7月推出了最新版本的PhotoshopCC，这令版本PhotoshopCS6成为了AdopCS系列中的最后一个版本。然而普通高校计算机教学在Photoshop教学中仍旧以AdopCS系列为主要的教学内容。当今社会中的计算机技术代表着最为先进的生产力，并且在社会发展中发挥着重要的作用，所以计算机学习者也应当追求学习内容的创新，而存在于普通高校中的教学内容不仅难以有效调动学生在计算机教学中的学习积极性，并且也难以实现学生对计算机技术实际应用能力的提高。而教师为了对这一问题作出解决，只能够通过在教学过程中进行有针对性的教学，仍旧以Photoshop图像处理软件为例，教师需要在机房及其中安装最新版本的Photoshop软件，并以教材教学内容为依据引导学生进行学习，从而让学生了解Photoshop最新版本的最新功能。
（二）师资力量不足
普通高校的扩招推动着高等教育大众化的实现，同时也对包括师资资源在内的高校教育资源配置提出了严峻的挑战，尤其是对于新建本科院校而言，受到历史背景、地理区位、基础条件以及知名程度的影响，计算机教学中的师资队伍建设工作十分艰巨。而为了实现包括新建本科院校在内的普通高校办学水平、办学层次以及计算机教学质量的提升，构建一支专业化、高素质的师资队伍是关键。当前我国普通高校计算机教学中面临的师资队伍建设问题主要体现在以下几个方面：师生比例偏高；师资总量不足；具有高职称和高学历的教师结构较低；科研水平与教学水平总体不太理想；高素质的师资引进难度较大；学术骨干以及学科带头人缺乏。从作为普通高校计算机教学主要力量的青年教师教学特点来看，青年教师虽然具有较高的学历层次，但是却普遍具有远大理想，搞科研、写文章以及对成果的追求热情远远高于对计算机教学改革作出研究与实践的热情，部分青年教师认为计算机基础教学难以展现出自身的才能，认为自身业务发展被制约。另外，部分青年教师并不是毕业于师范专业，所以他们在计算机教学中所使用的教学方法欠缺灵活性并且自身的教学能力欠缺系统性，这导致了他们的教学效果并不理想。而随着普通高校扩招，许多青年教师往往在上岗之后直接参与计算机课堂教学工作，这种急于求成的现象导致这些教师难以完成角色的转变以及适应角色要求，使他们在承担较重教学任务的同时没有太多精力开展教学反思与总结。
（三）教学模式相对落后
计算机技术的发展使我国普通高校计算机教学中的教学内容不断更新并逐年增加，而以黑板+粉笔为主的计算机教学模式具有着较为明显的波动，由于在这种教学方法中，面对较重的计算机教学任务，教学内容不能直观的呈现给学生，较差的可视性不仅影响着教师讲解的准确性，并且加大了学生对计算机知识的理解难度。从理论教学来看，普通高校计算机理论教学中简单的复制课本段落进行阐述的现象仍旧客观存在，在此情况中，教案规划的统一性和与时俱进性欠缺，并且教学过程欠缺创意，所以学生会感觉理论课教学过于乏味与枯燥而难以提高对计算机理论知识学习的兴趣；从实践教学来看，许多普通高校在计算机实践教学中让学生开展自由的上机活动，在此过程中由于缺乏任务驱动以及学习目标，学生的基本知识难以在实践教学中得到有效内化，并且学生的技能也难以得到锻炼。
二、我国普通高校计算机教学改革措施
（一）确保教学内容与学生特点相适应
在普通高校计算机教学内容方面，不仅要重视实现教学内容的时效性与科学性，同时有必要与学生的特点以及需求相适应。虽然计算机技术具有较快的更新速度，但是事实上普通高校计算机教学内容并不能进行长时间的持续更新，这是教学资源的有限性所决定的。因此，计算机教学中的教学内容至少要包含两部分：一是计算机基础知识；二是计算机前沿技术与知识。前者需要重点强调，而后者则只需要让学生有所了解即可。总而言之，计算机教学中的教学内容要具有时代性与时效性，无论是教材内容的难度还是层次都应当以学生的学习特点为依据。
（二）师资队伍建设
如何在有限的计算机教学实践中引导学生理解教学内容并了解计算机前沿知识是每一位普通高校计算机教师需要面对和研究的问题。为了实现计算机教学质量的提高，普通高校计算机教学师资队伍建设可以从以下三个方面入手：一是重视公共课教学团队建设。计算机公共课教师可以通过集体备课的形式来统一制定某一章节计算机教学目的与任务，通过共同探讨来确定教学内容与优化教学方法。同时计算机公共课教师需要认识到学生之间存在的差异，在对学生特点、专业性质以及工作需求做出了解的基础上制定规划，从而确保计算机公共课教学质量的提升；二是通过以老带新来推动青年教师成长。在普通高校计算机教学中，青年教师的比例要高于骨干教师，并且高职称、高学历的教师数量较少，所以重视青年教师教学能力与教学素质的提升是十分紧迫的任务。在组建教学团队的基础上，可以让青年教师参与公共课教学实践，当青年教师在具有丰富教学经验后再参与专业课教学工作。在此过程中，老教师应当重视对青年教师的引导与培养，其内容包括教学方式的选用、教案的编写、教学内容的安排以及师生之间的互动等。同时普通院校可以指派老教师来负责青年教师的培养，通过实行责任制来推动教师群体中的交流，并对计算机教学作出优化，使青年教师在不断提高自身教学能力的基础上走向成熟。
（三）教学模式创新
计算机前沿技术总结范文2
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。
参考文献:
[1] 薛莹. 创新教育新途径人工智能与机器人教育:哈尔滨市教育研究院张丽华院长访谈录[J]. 中国信息技术教育,2010(1): 20-22.
[2] 蔡自兴,肖晓明,蒙祖强,等. 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.
[3] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2003.
[4] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 4版. 北京:清华大学出版社,2010.
[5] 韩洁琼,闫大顺. 人工智能实验教学探讨[J]. 计算机教育,2009,(11):135-138.
[6] 刘丽珏,陈白帆,王勇,等. 精益求精建设人工智能精品课程[J]. 计算机教育,2009,(17):69-71.
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)
