研究生《人工智能》课程教学方法改革浅析.doc

研究生《人工智能》课程教学方法改革浅析 　　 摘要：大数据时代的到来，人工智能不可或缺。研究生《人工智能》课程的教学方法改革更是迫在眉睫。基于问题的启发式教学和采用实际工程项目的案例式教学可以促使学生积极、主动地思考。教师提出问题并不讲解，引导学生去解决问题。学生通过自己的体会和理解，来真切地体验理论与实践的结合，促进知识向成果的转化。 　　关键词：人工智能;启发式教学;案例式教学;教学方法改革 　　中图分类号：G643 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）06-0098-02 　　 人工智能是计算机应用技术领域的一个重要研究方向，是目前科学技术研究的前沿领域之一，其研究范围涵盖了所有与人类智能活动相关的范畴，是一个相当宽泛的研究领域。它的出现及取得的成就被认为是计算机科学发展的里程碑[1]。 　　作为我校计算机科学与技术研究生必修课程之一，《人工智能》的教学目的是使学生在对人工智能的发展、基本原理和应用领域有所认识的基础之上，能掌握人工智能的相关思维方法和技术手段，并将之应用于自身的科研工作之中。 　　一、研究生《人工智能》课程教学方法改革的必要性 　　《人工智能》课程的教学内容主要是讲授关于知识的科学，涉及知识的表示、获取及应用，其中的每一部分均包含大量的基本概念、定理证明和公式推导，具有知识面广、内容抽象、理论性强、推理复杂、符号表示形式多样等特点[2-4]。传统的“灌输”式教学方法中，学生通常是被动“听讲”，难以在有限的课堂时间中获得预期的教学效果。如何让学生在有限的课堂时间中深入理解人工智能的思维和方法，掌握人工智能的技术和手段，同时能将之熟练应用到自身的研究项目当中？如何在《人工智能》的教学过程中充分发挥学生的主观能动性？如何激发学生对《人工智能》的学习兴趣？如何针对研究生培养的要求和特点开展相应的实践教学？这些问题是在《人工智能》课程的讲授过程中必须要考虑和解决的现实性问题。因此，要提高《人工智能》课程的授课质量，使学生在《人工智能》的学习过程中能真正掌握一条科研思路，学会运用一种技术手段，《人工智能》课程的教学方法改革势在必行。 　　二、研究生《人工智能》课程教学方法改革的思路 　　针对研究生《人工智能》课程的内容特点、课程目的和在教学过程中存在的实际问题，结合作者在《人工智能》课程讲授过程中的切身体会，对《人工智能》的教学方法改革提出如下思路： 　　1.基于问题的启发式教学。在《人工智能》教学过程中，与学生沟通后发现，虽然《人工智能》课程理论前沿、应用广泛，但采用传统的“老师负责讲，学生负责听”的“灌输式”教学方法，使学生感到内容枯燥，知识点难以理解，相关算法用计算机实现困难，更不用说将其应用于工程项目实践中去了。因此，教学效果一般难以达到预期目标。 　　为了增加学生在《人工智能》课程教学过程中的参与度，调动学生的学习积极性和主动性。作者尝试把基于问题的启发式教学方法应用到《人工智能》中，在一些经典问题的授课过程中，达到了不错的效果。例如：人工智能中的搜索问题，本文作者就依据北京市轨道交通图里全部18条地铁线路设计了一个北京乘坐地铁出行的启发式问题，具体问题如下： 　　随机给出一个起始站和一个终点站，设计一个高效的智能程序，计算给出从起始站到终点站的最短（或最便宜或最少换乘）的乘车方案。 　　这是一个典型的寻径问题。在该问题中，首先应要求学生以形式化的手段给出明确的问题及解空间的描述，包括：出事状态的描述，后继行动的描述，目标测试和路径耗散函数;然后要求每个学生设计出各自的搜索算法，并编程实现;最后，度量比较各自搜索算法的性能，并分析原因。 　　在讲授人工智能中的搜索求解策略的章节中，采用这个启发式的问题可以激励学生的积极性，发挥创造性。让教师把问题求解的主动权交给学生，教师在适当的时候给出恰当的引导，让学生成为课堂的主角。在求解的问题的过程中，学生可以通过发挥自己的创造性思维设计出搜索策略，并通过具体的编程实践锻炼学生的编程能力，还可以通过与其他同学（而不是老师和课本）的比较来发现自己的不足与优势。这样学生可以充分发挥的自己的主观能动性，更深刻地体会到如何将人工智能中枯燥的理论知识和抽象的算法描述转化为工程项目实际。 　　在《人工智能》课程的教学过程中采用基于问题的启发式教学，就是让学生积极思考并主动参与教学过程。通过学生自己的体会和理解，而不是教师的讲述，来真切地体验理论与实践的结合，知识向成果的转化。 　　2.案例式教学。案例式教学由美国的哈佛商学院首创，目前已在经贸、管理、法学等学科领域的教学应用中取得了非常显著的成绩。然而，在案例式教学方法在工科专业的教学过程作用应用较少，主要是难以获得兼顾工程真实性和教学时限性要求的教学案例[5