人工智能教育專業精選(九篇)

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第1篇：人工智能教育專業范文

論文摘要：專業是高職高專教育的載體，專業建設是高職高專院校人才培養工作的基礎工程。教研室是高職高專院校教學工作中最基層的一級組織，也是實施專業建設工作最重要的一級組織，教研室功能和教研室主任的作用發揮得好壞將直接影響到專業教學質量的高低，也會影響到專業建設質量。因此，加強專業教研室建設和教研室主任的培養，在以內涵建設為特質的新一輪高職高專人才培養工作評估中顯得尤為重要。

論文關鍵詞：高職高專；專業教研室；功能；教研室主任；作用；專業建設

專業建設是全面提高人才培養質量，提升學校學術和整體水平的根本，是一項牽動全局、具有戰略意義的重要工作。以專業建設為抓手，加強學校內涵建設，已日益成為高職院校發展的一個重要特征。我院在2001年升格后就明確提出了“規模適度，內涵發展，競爭力提升”的辦學理念。經過近十年的努力，我院在專業建設、師資隊伍建設、人才培養模式探索、教學資源和條件建設、為農服務等方面均取得了一些成就，在2007年第一輪高職高專人才培養工作水平評估中被確定為“優秀”，2008年被確定為省高職高專示范建設院校和創業示范院校……回顧這些成就，我們深深感到加強專業教研室建設是何等重要。

專業教研室的功能定位

專業教研室是高職高專院校在專業建設中最重要的一級組織，其人員組成情況和水平高低將直接影響專業建設的質量乃至專業建設的成敗，因此，各學校都會對專業教研室的建設和室主任的選拔培養給予相當的重視，但重視程度與功能定位仍有較大的差距。筆者根據多年從事教學工作的經驗對專業教研室功能提出以下觀點。

專業建設的承擔者專業是高職高專教育的載體，它從設置到建設的整個過程均由專業教研室來承擔（當然需要學院相關職能部門的指導和配合）。專業教研室從專業設置開始就應進行深入調研、確定人才規格、論證人才培養方案、制定專業教學計劃、編寫課程教學大綱或標準、進行教學條件建設等。

教學研究的落實者開展教學研究是教研室的主要職責。教學過程中有許多問題需要進行研究，尤其是起步較晚的高等職業院校。教學研究涉及的范圍很廣，從專業設置到學生畢業后的就業工作，但更多的應在人才培養模式、課程設置標準、教材和教學指導書編寫、教學手段和方法選擇、試卷庫和試題庫編制、教師評價、學生考核方法和職業技能（工種）標準等方面進行研究，力爭探索一條既符合中國國情、又適合本校特點和專業特色的人才培養之路。

教學任務的安排者教學是學校的中心工作，在辦學過程中必然有大量的教學任務要分解落實，這是教研室的日常工作，需要進行精心的組織和安排。教學任務的落實需要細致的態度和協調能力，要與教研室其他工作任務統籌起來考慮，如組織生產，畢業實習，落實學生實習單位，實習巡視指導，畢業論文（設計）的檢查、指導、答辯、評閱，以及教師外出進修學習、基地鍛煉、社會服務等。

教師培養的設計者教師是學院實施教學工作的主體，是專業教學工作成敗的關鍵。引進和培養教師必須立意高遠，既要注重引進學歷高、素質好、職業崗位能力強、具有“雙師型”素質的教師，也要注重培養有前途、有潛力、有敬業奉獻和團結協作精神的中青年教師，還要注重教師的年齡結構、性別結構、職稱結構、專業結構、知識結構、學緣結構。尤其在推薦教師參與培訓時一定要注意這些方面，既不能讓部分教師長期教學、部分教師長期參加培訓，也不能搞平均主義。這就要求教研室在安排時要根據專業教師的情況作好長遠規劃，既要讓教師有一定的知識儲備，又要重點培養骨干教師、不搞論資排輩，使專業教師能夠始終處于競爭態勢、保持昂揚斗志、永葆青春活力。

教學資源的建設者專業建設中大量的細致和繁重的工作需要由專業教研室來完成。課程設置和標準制定是一項十分嚴肅和細致的工作，專業教研室必須對本專業的核心課程進行課程標準的全面制定，為專業人才培養服務。此外，課程建設、教材建設、多媒體課件建設、試卷庫和試題庫建設、實訓資源建設、教學文件建設等均需由專業教研室來完成。

教研室主任的作用

專業建設的帶頭人學院教學常規工作一般由教學副院長——教務處長——系教學主任——教研室主任組織完成，因此，教研室主任在實施教學過程中起著非常重要的作用。教研室主任不僅要有豐厚的專業基礎和職業崗位能力，對本專業要有寬闊的視野和前景預測，而且必須有一定的管理能力、協調能力和全局意識，此外，還必須有敬業奉獻和甘為人梯的精神，是集道德教育、情感教育、素質教育、技術教育和科學教育等任務于一身的人。因此，培養和提拔教研室主任必須慎重。

教學研究的引領人開展教學研究是保持專業教研室活力的動力和精神支撐，教研室主任必須引領大家重視教學研究，因為教師如果不進行教學研究，不對自己的教學進行總結，其教學水平永遠得不到提高。

師資培養的規劃人師資隊伍建設是高職院校發展的基礎，專業建設同樣需要一代又一代人的努力。教研室主任一定要協助學院做好教師的引進和培養工作，其本身也必須注重提高，還要培養接班人，一定要有這樣的胸懷和遠見。對于本教研室的教師要做到培養和使用并重，加強管理和傳、幫、帶，使他們能夠“一年站穩講臺，三年熟悉教材，五年成為骨干”；對于學院內部的兼職教師要注重協調和利用，充分發揮他們的作用；對于行業或企業的外聘教師，要本著“不求所有，但求所用”的原則，充分發揮他們專業技能強、信息廣泛等優勢，為專業建設服務。

資源建設的謀劃人教學資源建設是教研室工作的重要內容，其工作內容十分廣泛，需要協調和謀劃，既要有長遠打算，又要有短期計劃，更要有近期的工作安排。因此，教研室主任在安排教學任務時必須進行統籌協調，將各項工作任務落到實處，做到“事事有人做，人人有事做”，并保證每年有成果。

教學質量的評價人學校每學期都要進行教學評價，目前的教學評價由四方面組成，即學生評教、同行評價、督導評價和領導評價，四者各占一定的比重。但教研室主任對教師情況最了解、對教學情況最清楚、對學生的反饋最直接，因此，他們對專業教師的評價也應該是最準確、有效和直接的，應增加其在教師評價中的權重。

關于專業教學團隊建設的思考

高職院校應高度重視專業教學團隊的建設國家和地方政府均高度重視教學團隊的建設，國家和省教學行政部門隔年分別進行教學團隊評審。教學團隊的申報實行逐級申報制度，專業教學團隊可以專業為單位，也可以課程為單位，并將高職高專院校單獨列出，可見國家對高職教育的重視和關心。因此，高職院校本身必須高度重視專業教學團隊建設，使大家擰成繩、握成拳、形成團。

高職院校應高度重視教研室主任的選拔和培養鑒于專業教研室主任的作用十分重要，高職高專院校必須高度重視教研室主任的選拔和培養。在沒有合適人選時應寧缺勿濫，可找一個臨時負責人做一些日常工作。目前，各高職院校在教研室主任隊伍建設上普遍存在重視不夠的現象，必須引起高度重視。

高職院校應高度重視師資的引進和管理近十年是中國高等職業教育大發展的時期。目前，職業教育在高等教育中已占半壁江山，但高職教育作為一種尚未完全成熟的教育類型，本科壓縮型的痕跡仍十分明顯，要徹底改變這一狀況，必須在師資引進和培養上下功夫。目前，高職院校普遍存在引進教師注重學歷的現象，需要改變方式和標準，引進既有實際經驗又有理論水平的人員（包括專業技術人員和能工巧匠）充實到教師隊伍，但必須對他們進行教育教學方面的培訓和管理。

高職院校應高度重視專業教學條件的建設專業要發展至少需要有三大支柱：專兼職師資隊伍、實驗實訓條件和圖書信息資源。目前，各高職院校對三者的態度不一，但普遍存在的問題是新專業開設太多，各高職院校之間重復開設的專業多，專業特色不明顯，對于實訓條件建設投入不夠，新專業的教學質量有待于進一步提高，各高職院校對專業教學條件的建設需要進一步加強。

第2篇：人工智能教育專業范文

關鍵詞：人工智能；教育；新模式；改革；構想

教育是著眼于未來的事業，教育的首要任務就是為未來社會培養相適應的合格人才。隨著人工智能的誕生和發展，我國已經開始將人工智能應用于教育領域，并顯示出人工智能對于彌補當前教育存在的種種缺陷和不足，推動教學現代化和教育發展改革進程起著越來越重要的作用。在現代醫學發展中，工程科學與臨床醫學不斷融合，相互進步。近幾年，隨著人工智能技術，機器人技術，虛擬與增強現實技術，3D打印技術與醫學不斷的融合發展，衍生出一系列的醫學診療技術，儀器，大大推進了醫學發展。從2013年到2017年，國務院、發改委、FAD連續發文，多次提及醫療走智能化、云化的趨勢，為推動智能醫療領域保駕護航。智能與醫學的結合已經是大勢所趨，因此，為培養大量智能醫學人才極有必要對智能醫學教育新模式進行深入研究。

一、目前醫學教育以及醫學人才培養狀況

智能醫學工程是一門將人工智能、傳感技術等高科技手段綜合運用于醫學領域的新興交叉學科，研究內容包括智能藥物研發、醫療機器人、智能診療、智能影像識別、智能健康數據管理等。

智能醫學工程的畢業生掌握了基礎醫學、臨床醫學的基礎理論，對智慧醫院、區域醫療中心、家庭自助健康監護三級網絡中的醫學現象、醫學問題和醫療模式有較深入的理解，能熟練地將電子技術、計算機技術、網絡技術、人工智能技術，應用于醫療信息大數據的智能采集、智能分析、智能診療、臨床實踐等各個環節。實驗教學正是融合型創新人才的最好培養方式。智能醫學人才的培養需要各學科間的相互交融更為緊密，學生的創新應用能力才能得到更好的培養。與此同時，由于絕大部分醫工結合的專業大部分歸屬與工科學院下，缺乏必要的臨床經驗，因而學生不能很好的把握新技術的應用。

而國內相關人才缺口還非常大，目前，國內僅僅有生物醫學工程、醫學信息工程等工科專業培養醫工結合人才。但是囿于培養時間與培養模式，他們往往只能針對具體某一方向，并且目前的培養體系還多著重于工學技術的研究，缺乏臨床實踐。

二、智能+醫學教育的必要性探究

2.1技術進步對醫療人員的診療幫助

以癌癥的治療為例，由于針對癌癥藥物的研究何藥物數量非常巨大，對于普通醫生在短時間內難以進行準確的判斷針對癌癥的研究和藥物數量非常巨大，具體來說，目前已有800多種藥物和疫苗用于治療癌癥。但是，這對于醫生來說卻有負面的影響，因為有太多種選擇可供選擇，使得為病人選擇合適的抗癌藥物變的更加困難。同樣，精確醫學的進步也是非常困難的，因為基因規模的知識和推理成為決定癌癥和其他復雜疾病的最終瓶頸。今天，許多受過專業訓練的醫學研究員需要數小時的時間來檢查一個病人的基因組數據并作出治療決定。

上述問題在擁有工學、醫學雙背景的醫生手中已經不是問題，通過目前日漸成熟的AI技術，對于大量的醫療數據進行檢索，通過可靠的編程手段，通過人工智能技術，建立完備的醫療數據庫，幫助醫生進行診療。據調查，美國微軟公司已經研制出幫助醫生治療癌癥的人工智能機器，其原理是對于所有關于癌癥的論文進行檢索，并提出對于病人治療最有效的參考方案，它可以通過機器學習來幫助醫生找到最有效，最個性化的癌癥治療方案，同時提供可視化的研究數據。

2.2智能醫學對于新時代醫生培養的影響

人工智能通過計算機可為學生提供圖文并茂的豐富信息和數據，一方面加強了學生的感性認識，加強了對所學知識的理解和掌握，從而提高了教學質量。同時，人工智能可幫助教師完成繁雜的、需適應各種教學的教學課程、課件等設計，使教師將更多的精力專注于學與教的行為和過程，從而提高教學效率。正如前面所述例子，智能網絡模塊化學習平臺可使教學擺脫以往對于示教病例的依賴，拓展了學生們的學習空間和時間，可極大地提高醫學學習效率和教學質量。

教育與人工智能相結合將會創新教育方式和理念。北京師范大學何克抗教授在《當代教育技術的研究內容與發展趨勢》中提到當代教育技術的五大發展趨勢之一就是“愈來愈重視人工智能在教育中應用的研究”。結合上述人工結合上述人工智能在醫學教育中的創新作用，下面就人工智能結合醫學學教育新模式提出一些構想。

三、交叉醫學人才的培養

3.1建立智能醫學人才培養體系的必要性

目前智能醫學的研發和臨床還存在隔閡，臨床醫生并沒有很好地理解人工智能，無法從實踐出發提出人工智能能夠解決的方向，而人工智能的產業界熱情高漲，卻未必能踩準點，所以產業界需要和臨床深度溝通融合，才能真正解決看病難、看病貴的問題，緩解醫療資源緊張。目前，國內僅僅有生物醫學工程、醫學信息工程等工科專業培養醫工結合人才。

3.2醫學人才培養體系初步構想

據悉，目前已經有天津大學、南開大學等幾所院校開設了智能方向的醫學本科教育，旨在彌補上述缺口，相關院校也在積極探索新型人才培養方案。應當為醫學生開設人工智能課程，應當培養具備生命科學、電子技術、計算機技術及信息科學有關的基礎理論知識以及醫學與工程技術相結合的科學研究能力。該專業的學生主要學習生命科學、臨床醫學，電子技術、計算機技術和信息科學的基本理論和基本知識，充分進行計算機技術在醫學中的應用的訓練，具有智能醫學工程領域中的研究和開發的基本能力。

第3篇：人工智能教育專業范文

關鍵詞：人工智能；網絡教育；應用；前景

中圖分類號：TP18

“人工智能”一詞最早是在20世紀50年代末期在Dartmouth學會上提出的。它是計算機技術的一個分支學科，但又同時包含了很多領域的不同學科，例如生物信息學、機械理論學、數理推論、語言文化等，它的研究領域非常的廣泛，包括機器翻譯研究、智能控制研究、專家系統學、機器人研究、語言和圖像理解研究、遺傳編程研究、自動程序設計研究、航天科學與應用、龐大的信息處理、儲存、管理研究。此后，越來越多的科研人員開始了對人工智能技術的研究。國際上比較先進的研究機構有麻省理工學院、斯坦福大學、加州大學伯克利分校、賓夕法尼亞大學、耶魯大學、德國人工智能研究中心、索尼公司等，中國的先進研究機構主要有清華大學、北京紫光優藍機器人技術有限公司、中國科學院先進技術研究院、北京大學、南京理工大學、哈爾濱工業大學、中國科學技術大學、北京郵電大學等幾十家機構。

目前，將人工智能應用在網絡教育中是很多研究者關注的熱點，在近些年的研究中取得了很大的進步，取得了一些先進的成果，但是在研究中也遇到了一些問題，需要研究人員進行解決并創新。本文首先介紹了網絡教育的現狀，探討了人工智能在網絡教育中的應用，通過研究提出了做好人工智能在網絡教育中應用的有效措施，最后對人工智能在網絡教育中的發展前景進行展望。

1 網絡教育的現狀

隨著信息技術和網絡技術的不斷發展，人們對教育的觀念以及接受教育的方式發生了巨大的改變，“網絡教育文化”日趨成熟。網絡的發展給傳統的教育模式帶來新的挑戰，它除了將傳統教育模式的一些顯著不足進行了改變以外，同時使教學更富有吸引力和生氣，吸引更多的人愿意到Internet教學中來學習自己想要的知識，他們可以不受時間、空間、身份的限制，到這個虛擬的課堂來進行“充電”。但在當前，網絡教育還在初級的發展階段，在實際的推廣和應用中還存在著一些問題：

（1）在網絡遠程教育的過程中，支持學習的服務系統沒有很好的滿足學習者的要求，引導學習者學習的手段和給學習者答疑的方法都比較落后，服務的方式受到一些客觀因素的限制；

（2）網絡實驗教學中有很的問題存在，例如空間的分散性差，時間的流動性和自主性差，除此之外，便攜性也比較差等；

（3）目前，雖然網絡教育中進行的考試具有開放性，但是考試的公平公正性、考試類型的科學性、出題的權威性都很難保證；

（4）目前來看，網絡系統本身具有了信息查詢能力，但這種查詢的能力是很有限的。

2 人工智能在網絡教育中的應用

2.1 智能決策支持系統

智能決策支持系統是在1980年左右由美國的研究大師波恩切克提出來的，是決策支持系統與人工智能技術相結合的產物。目前，由于智能決策支持系統的不斷發展和創新，在網絡教育的應用和研究方面表現出很強的發展潛力。例如，智能決策支持系統在數字和移動圖書館中的得到了廣泛的應用，該系統能夠為數字圖書館的管理人員提供決策和管理所需的數據、信息，幫助他們明確決策和管理的目標，通過建立決策模型并加以修改或完善，為數字圖書館正確、有效的管理和決策提供必要的支持。

2.2 智能教學系統

智能教學系統是在1970年以后迅速發展起來的，可以為學習者提供一種智能的授課環境，它將計算機的模擬功能來體現在整個教學過程中，使用人工智能技術和多媒體技術等先進的教學手段，共同形成一個交互式的開放的教學系統，在這個學習系統中，學生可以主動的獲取學習知識，系統可以根據學習者的個人情況來進行合理和科學的教學，以達到最佳的、理想的教學效果。

2.3 智能導學系統

支持服務是現代計算機網絡教育系統的重要構成要素。建立和維持一個高效靈活、強有力的支持服務子系統是有效地開發、管理和實施計算機網絡教育項目的保證。智能導學系統可以創造一個優良的學習環境，使學習者方便快捷地調用各種資源，以獲得學習的成功。

2.4 智能硬件網絡

智能網是20世紀80年代初期興起的研究課題。隨著網絡的日益普及，通過網絡進行學習，不僅要求多媒體綜合化的信息處理能力，而且要求網絡能夠提供高級信息處理能力。就目前的狀況而言，對現有的計算機教育網絡賦予其一定的“智能”，從硬件性能本身加以提升是一種不乏遠見的選擇。

3 做好人工智能在網絡教育中應用的有效措施

3.1 加大資金的支持

對于做好人工智能在網絡教育中的應用工作，絕對離不開資金的支持，因此各級政府部門應該做好相關的預算，落實好國家對于支持人工智能技術的相關政策，對于在人工智能技術發展中做出突出貢獻的企業和科研單位要給予一定的資金支持，支持這些企業、科研單位的研究工作，促進人工智能在網絡教育中更好的發展和應用。

3.2 加快人員培訓工作，建立技術研究團隊

人工智能在網絡教育中的應用工作具有技術性、專業性強等很多特征，因此，必須培養一批高素質的人工智能專業人才，同時還要對這些人員進行全面的業務培訓，使得這些人員既要懂管理，又要精通人工智能的專業知識，通過全面的業務培訓和人才引進，建立人工智能的技術研究團隊，使得這些人的才能得到很好的發揮，在人工智能方面有所創新，保證人工智能在網絡教育中得到更好的應用。

3.3 加強和先進研究機構的合作

在人工智能技術研究方面，美國、英國、德國等國家都走在世界的前列，而我國的人工智能技術研究的能力較低，與上述發達國家相比還存在一定的差距。因此，如何縮小這種差距，實現人工智能在網絡教育中更好的應用，就需要我們的研究人員加強專業知識的學習，和這些國家的先進研究機構進行有效的溝通和聯系，借鑒其先進的研究經驗，根據自己的實際需要，進行一些實際的合作。

4 結束語

由于人工智能技術本身存在著巨大的優勢，人工智能網絡技術也會不斷地進行發展而趨于成熟，這將極大地改善并且優化網絡教育的學習環境，全面提升網絡教育的整體教學質量，并有望增強網絡教育的全面開放性。為了做好人工智能在網絡教育中的應用，需要加大資金的支持，加快人員培訓工作，建立技術研究團隊，加強和先進研究機構的合作，使網絡學習的支持服務更加人性化和擬人化，更加體現以人為本的關懷精神。

參考文獻：

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[4]張瑞.計算機科學與技術的發展趨勢探析[J].制造業自動化，2010（08）.

[5]何月瑤.計算機技術發展態勢分析[J].科技創業月刊，2007（05）.

第4篇：人工智能教育專業范文

關鍵詞:新醫科;智能醫學;人才培養

1緒論

健康中國已上升為國家戰略，新醫科在我國高等教育中掀起了一陣新的改革浪潮，“智能醫學”的應用性人才培養模式也隨之開啟。智能醫學工程是以現代醫學與生物學理論為基礎，融合先進人工智能及工程技術，挖掘人的生命和疾病現象的本質及其規律，探索人機協同的智能化診療方法及其臨床應用的新興交叉學科。目前，高校在進行醫工融合培養學生的指導過程中，存在許多問題，如醫學和工科的理論結合層面較為薄弱，多學科交叉聯合指導的機制不完善，成果轉化和臨床應用性不高。實踐層面，在現有的醫學教育模式下，醫學生缺乏全面的對數據進行收集、處理與分析的能力。但是在智能醫學時代，對數據的處理與分析能力會成為醫生工作的重要組成部分。面向醫療健康的智能醫學工程交叉學科人才的迫切需求，智能醫學工程交叉學科的人才培養的機制有待完善。2019年，一些院校如南開大學和天津大學獲得教育部的審批，已經率先實行招收智能醫學工程專業的新生［1］。高等醫學教育對新醫科背景下智能醫學工程專業人才培養認知還處于探索階段，智能醫學工程如何實現醫工交叉學科的融合發展，如何獲取人才培養中的合適方法、模式、關鍵技術等的研究，協同醫學發展、社會需求的人才，還需要深入思考和進一步探索。

2新醫科背景下智能醫學人才培養

2．1新醫科符合醫科改革的內在需求

隨著“健康中國2030”國家決策不斷推進，醫療健康逐漸被國家視為重要的基礎性戰略資源，在大數據和人工智能技術影響下，臨床應用、疾病預測與預防、公共衛生、循證公共衛生決策、健康管理、健康監測與個性化醫療服務等方面的研究以及產業發展，將是未來整個醫療領域的提升方向，給智能醫學分析與決策賦予了新的意義和內涵。

2．2醫工融合發展的必然趨勢

隨著精準醫療與智能醫學診療技術的深度融合，理論層面，把握新醫科背景下智能醫學工程專業復合型創新人才培養目標，以臨床應用性為導向，多學科領域知識相互滲透。調整醫工結合課程體系，既符合新醫科需求，又實現醫工融合課程模塊間的交叉互補，體現醫工結合特色的寬口徑學科結構。培養既懂醫藥科學、數據科學又懂人工智能應用的高級復合型人才。實踐層面，精準醫療與智能醫學工程技術緊密結合，利用臨床醫生在傳統醫學中積累豐富的臨床經驗，并融入到智能醫學診療模式變化中，將徹底改變現有診療模式。

2．3人工智能助力智能醫學工程人才培養

隨著科學技術的飛速革新，人工智能核心技術推動傳統學科專業建設和醫工交叉融合。助力人才培養主要表現在以下三個方面。一是從智能醫學診療技術創新的角度，技術的革新引領人工智能與各個產業領域深度融合，創造新的產業或領域，計算機模擬人腦的思維過程，實現人機交互，提高醫療資源的利用率，推動醫療產業的高效運轉。智能醫學診療主要包括疾病早期診斷、臨床決策支持、正確用藥、診療方案的選擇等。如KopR和HoogendoornM等探索了醫院對病人電子病歷(EMR)數據進行分析，結合結直腸癌預測模型，更準確的預測早期直腸癌和干預治療實踐［2］;HoshyarAN和Al-JumailyA等探索了醫學影像自動診斷皮膚癌，通過數據預處理去除噪音和不必要的背景圖像，提高圖像質量，輔助醫生進行臨床決策［3］。二是從醫療健康大數據的角度，隨著大數據、數字技術、機器學習和人工智能等信息技術在醫療領域的應用，電子健康記錄數據呈指數型增長，醫療大數據來源包括醫院記錄、患者醫療記錄、醫療檢查結果和物聯網設備［4］。智能醫療系統具有識別、篩選和決策等智能醫療輔助功能。2017年上海計算機軟件技術開發中心對醫療大數據可視化系統的實踐與研究［5］;2018年，阿里健康與阿里云宣布共建阿里醫療大腦2．0［6］，加強在圖像識別、生理信號識別、知識圖譜構建等能力的建設［7］;同年，騰訊推出醫療AI引擎“騰訊睿知”，具備更智能化的醫療垂直搜索功能，幫助患者精準匹配合適的醫生。三是從人才培養的角度，多學科交叉融合發展是大勢。人工智能將打破不同學科專業的壁壘，推進多學科交叉融合發展，形成“人工智能+”的專業新的人才培養模式。高校也應根據產業需求變化調整專業設置，構建新的專業結構。高校人工智能相關的本科專業將會蓬勃發展，形成頗具特色的“人工智能+”專業集群。“人工智能+”技術所衍生的新醫科、新工科專業之間的協同創新發展，實現技術創新與醫療應用的統一。以“人工智能+醫學”為契機，結合醫學產業發展趨勢和智能醫學工程專業的特點，研究相應的教學體系、制定科學的教學計劃，建立具有行業特色的課程群、制定合理的課程大綱，解決學生在醫學診療和工程技術兩方面協調發展的問題，全面提升醫學生的綜合素養以及未來的職業競爭力。綜上所述，新醫科人才培養在人工智能助力下，培養學生具備較強的創新意識和具有智能醫學領域科研能力，掌握關鍵理論與方法，創造性地將計算機科學技術、人工智能技術和方法、大數據關鍵技術與醫學應用系統相結合，進而創新性完成的醫學信息處理、行為交互和人工智能系統集成及應用。以上需培養的能力，對現有醫學專業的改造升級、人才培養模式的改變、師資隊伍的全面建設具有較高的要求。

3培養新醫科人才的實施路徑

3．1從醫工融合研究的視角

智能醫學工程的專業培養建設要體現醫工融合發展需求，推進智能工程、醫學與教育的深度融合，提升人工智能在醫學中的應用，滿足新醫科發展要求的卓越工程師為育人目標，強調學科交叉滲透、重視臨床應用、把握科技前沿，推動教學創新等。

3．2從醫工融合研究的廣度

目前我國部分高校開展了醫工融合人才培養模式的探索，但有區域特色的醫工融合研究還不多。針對新醫科臨床需求分析，把握智能醫學工程高等教育體系，重點聚焦區域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新醫科”對人才的需求。

3．3從醫工融合研究的深度

(1)整體設計智能醫學工程專業教學環節。建立知識能力矩陣，整體設計教學、實驗、課程設計、專業實習、畢業設計等環節，突出新醫科相關課程及實踐，加強附屬醫院和教學醫院的聯系，深化臨床實踐能力。(2)培養學生專業能力和科研創新能力。智能醫學工程專業教學與知識能力培養的思考是以智能醫學學科的特點為基礎，通過知識能力矩陣的智能醫學工程專業課程創新教學，根據智能醫學工程專業課程知識點的內在聯系和相對獨立性，優化核心知識模塊形成知識能力矩陣，構建課程內容架構。通過系統理論知識教學、優化課程實驗和上機安排，引導學生自主設計性學習，提高學生的學習積極性，達到有效教學效果。(3)結合學生興趣偏好，研究如何提高學生的專業興趣，探索將專業興趣轉換為“工匠精神”的教育理論及方法:廣泛調研，全面建立當前地方高校智能醫學工程專業學生與專業偏好的培養模式。

4結語

第5篇：人工智能教育專業范文

在人工智能技術應用上，教育領域也深受影響，如何更好的迎合現實需求，對此，我認為

一、人工智能技術要在促進學生學習理解上體現價值。

技術是有成本的。如果技術應用只是提高了訓練的效益，其價值便只在低層次認知能力，這些成本是否值當？人工智能技術之應用須在促進學生高層次認知能力的發展上發揮作用，幫助學生從解答習題為主走向解決問題為主。我們應該依托人工智能技術在情境創設與人機互動等方面的優勢，促使學生基于理解的學習，促使學生面向應用的學習。

二、人工智能技術要在促進學生個別化學習中發揮作用。

人工智能技術的出現，打破了教育的知識傳播平衡，加強了“以學生為中心”的學習關系，使對每一個學習個體的尊重有了可能。而這恰是當前教育實踐的薄弱之處。因而，在學校層面應用大數據與人工智能技術的關鍵，未必在統計意義的歸因，而是關于學習個體的過程信息的采集，這是促進學生個別化學習的技術憑借。

第6篇：人工智能教育專業范文

關鍵詞：人工智能發展；會計工作；挑戰分析；應對探討

目前，人工智能在會計管理工作中不斷普及，人工智能的使用不僅在很大程度上提升了生產單位的工作效率，還能更加準確地處理財務信息。未來，人工智能將逐漸地應用到每一個角落，因此，我們應該正確看待人工智能所帶來的一些問題，對于應對人工智能的替代工作要提早做出準備。

1人工智能發展對于會計的挑戰

對于會計工作而言，人工智能帶來的挑戰主要包括以下兩個方面：一是部分會計工作將被具有人工智能的機器取代。隨著計息機信息技術的不斷發展，會計行業的工作方式其實早就已經開始發生變化。到目前為止，最早的手工核算幾乎已經全部被會計電算化所代替。隨著人工智能的迅猛發展，會計行業中的很多工作都會被人工智能取代，例如填制會計憑證、登記會計賬簿、編制會計報表、管理會計檔案、會計科目分類等等，凡是具有規律性的基礎工作到最后會全部被人工智能代替。根據相關研究統計，在未來二十年之內，人工智能將會取代50%以上的會計崗位。二是人工智能在會計工作中的大規模應用可能引起失業危機。從社會和技術進步來說，人工智能在會計工作中的大量應用可以大幅提升工作效率，同時還能夠利用計息機統計匯總和數量的優勢，為生產單位的經營決策提供準確有效的數據，并籍此提升生產單位的整體效率和經濟效益。但是，根據相關統計，目前從事會計基礎性工作的人員比重占會計人員總數的50%至70%，對于這一部分人員來說，人工智能的高度發展會產生巨大的替代效應，當人工智能在會計工作中應用越廣泛，引發的會計失業人員就會越多。因此，人工智能大量應用的時代，也是從事會計基礎工作人員產生失業危機的時代。

2人工智能發展背景下會計工作的相關應對措施

2.1適應時展，積極利用人工智能

科學技術是第一生產力。人工智能雖然對會計工作構成了挑戰，但是時代的發展和進步不可逆轉。因此，在人工智能高速發展的今天，從事會計工作的人員不僅不應該拒絕和排斥人工智能，相反地，應該轉變觀念，認清形勢，努力去學習掌握人工智能在會計工作中的應用方法，提高工作效率和工作質量。讓人工智能工具成為自己工作中的得力幫手，利用這些工具來高效完成會計基礎性工作。同時，加強專業理論學習，提高工作能力，利用節省下來的時間集中完成難度大、情況復雜的會計工作，在人工智能來臨的時代實現自身的進步。

2.2提升工作層次，實現升級轉型

從目前情況來看，人工智能在會計工作中的應用還只停留在于基礎性、重復性高的工作方面，而對于需要較高思維能力的會計工作，人工智能還難以勝任。例如人工智能雖然能夠快速整理出財務數據，但是讀出財務數據背后的信息，準確評價生產單位的整體發展能力，結合財務數據對企業戰略、運營質量、競爭能力、風險價值等作出評判，人工智能還難以做到。即使是人工智能與大數據技術結合，目前也無法做到對高級財務管理人員的替代。基于此，會計工作人員在人工智能發展的時代，可以打破本專業的限制，在掌握財務專業知識的同時，多涉足企業管理，由傳統的會計向管理型會計轉型。另外，還應該利用各種工作機會，站在單位發展的高度，進行財務分析、出謀劃策，提升自己在生產單位的價值和層次。

2.3圍繞專業發展，變更工作內容

會計工作人員必須認識到，相對于人工智能而言，人的思維具有獨創性。人工智能歸根到底，也只是對于人的思維的模仿和拓展，控制和決定人工智能的最終仍然是人。在人工智能得到發展的時代，會計專業學科本身也會同步實現發展。隨著會計學原理的不斷豐富和完善，會計方法應用也將發生很大改變，會計人員的工作內容也會隨之改變。一是隨著會計原理和會計方法的調整，會計人員在利用人工智能的時候，必須進行相應的調整，以達到工具使用與工作目的的統一；二是隨著人工智能工具的發展，除了一些具有固定模式的工具以外，提供給會計人員由其結合實際需要，自主開發利用的軟件工具將會越來越多，會計人員應該加強學習，掌握人工智能工具，使其變成自己工作的利器。

2.4關注行業動態，自我優化升級

作為會計人員，在人工智能快速發展的背景下，必須時刻關注行業動態，樹立終生學習的理念，不斷實現自我優化升級。會計人員應認識到，會計專業作為一門學科，在國民經濟發展中具有不可替代的作用，不管人工智能如何發展，改變的只是工作方式和內容，會計專業本身不會消亡。因此，會計人員在工作的同時，要密切關注本行業的發展動態，按照行業發展方向來調整自己的職業目標，并根據職業目標進行規劃，學習相關的知識和技能，在工作中多掌握一些管理技能，努力提升財務分析能力和預判能力，以自我優化升級來應對專業變化和人工智能發展。

3結束語

在人工智能快速發展和應用的背景下，會計工作人員必須適應時展，積極利用人工智能，不斷提升工作層次，關注行業動態，實現升級轉型；高等教育中的會計專業也應面向人工智能，改革教育模式，培養出適應新時期發展的會計人才。

參考文獻

第7篇：人工智能教育專業范文

關鍵詞：人工智能；Python程序設計教學；項目驅動混合教學模式

人工智能技術在教育領域的應用已經非常深入，它可呈現深度學習、跨學科融合、人機協同、群智開放、自主操控等諸多內容，并在教學中引發鏈式突破、推動教學內容的數字化、網絡化與智能化躍升式快速發展。所以說在教育領域中，人工智能如魚得水，它獲得了更大的自我技術展現空間，也為學生學習新知識內容帶來諸多福音。

一、高職院校Python程序設計教學引入人工智能技術的必要性

人工智能本身離不開算法，而算法的實現則需要語言做支撐，像目前高職院校的Python程序編程設計教學就可引入人工智能技術，Python作為AI時代的頭牌語言其融合性教學也成為了培養AI人才的重要關鍵。目前國內許多高職院校都在全面推行人工智能技術背景下的Python教學，將其作為是數據分析、網絡攻防的第一語言以及編程入門教學的第一語言。

換個角度講，高職院校在Python程序設計教學中引入人工智能是非常必要的，因為它關系到高職生未來的就業生存、崗位專業能力創新與事業發展，考慮到人工智能領域的知識理論性偏強，且對學生的數學基礎能力要求較高，整體學科學習難度較大，所以許多高職院校也在思考如何將人工智能技術內容合理融入到Python程序設計教學體系當中，為學校相關專業領域拓展教育新路，培養對路人才[1]。

二、高職院校人工智能背景下的Python程序設計教學方法應用研究

（一）教學應用概述與教學目標明確

Python語言作為高職院校守門程序設計課程教學語言，相比于其它傳統計算機語言具有簡單易學、程序可讀性、可遷入性、可擴展性、邏輯結構縝密等特點。同時該編程語言采用了開放開源設計，擁有12萬以上的第三方庫，可有效避免編程重復問題，提高教學中的語言編程教學效率。另外Python是一種解釋型語言，它的跨平臺與可移植性相當之強，可在任何系統中拷貝運行，對環境配置要求不高。

為了確保某些沒有編程基礎知識能力的高職生也能學好Python語言程序設計課程，教師專門在教學中加入了人工智能技術內容，圍繞該技術融合可開展的Python編程語言課程就包括了Python安裝、Python輸入輸出、Python特性、人工智能編程等等知識內容。在教學中希望明確3點教學目標：

第一，要求學生初步具有利用Python初步編寫基本程序的能力。

第二，要求學生掌握Python編程語言的基本特性。

第三，要求學生深入了解某些常用Python庫，特別是了解人工智能的基本思想與編程方式，能夠利用人工智能和Python編寫出某些復雜的處理程序。

（二）創新教法設計應用

為切實達到Python程序設計教學目標，凸顯學生在課堂教學中的主體地位，教師可采用任務驅動配合項目驅動的混合教學模式展開一系列的教學設計活動，引導學生循序漸進的完成各項教學任務內容，不斷提升自身的Python語言程序設計水平。

具體到教學方案設計中，教師專門圍繞學生中心、任務載體將教學內容相對巧妙的隱藏于具體的教學任務中，再通過Python編程語言新知識內容與新教學技能驅動學生深入學習展開基礎章節任務，結合任務結果評價評價學生對知識點的掌握情況。這一教法的提出與運用希望解決傳統程序設計教學中理論與實踐相互分離的不利教學局面，希望將課堂中的所有理論內容全部轉移到實踐任務中，凸顯教學中理論與實踐過程的相互和諧統一。如下：

教師為學生設計教學任務，設計Python程序示例任務，將fileA和fileB兩個文件各存放于不同的兩行字母中，然后將兩個文件中的信息數據內容完全合并，按照字母順序排列并再次輸出一個新文件fileC，以下給出該任務教學中的程序設計編寫代碼：

fp1=open(‘fileA.txt’)

data1=fp1.read()

fp1.close()

fp2=open(‘fileB.txt’)

data2=fp2.read()

fp2.close()

fp3=open(‘fileC.txt’，w)

data_all=list（data1+data2）

fp3.write（data_unite）

fp3.close()

采用上述項目任務驅動項目混合教學法可為學生構建一個相對完整的人工智能Python程序設計教學獨立項目，將項目完全交由學生獨立處理完成，教師負責設計教學方案，而由學生收集信息，實施項目并最后再由教師給出學生項目完成評價。它全面考驗了學生對于Python基本庫與第三方庫的學習了解與運用程度，同時在融入大量人工智能編程思路后顛覆學生的語言編程學習認知思維，讓學生了不但能夠練習獨立編程，也能共同學習協作編程，全面提高自己的的Python語言編程能力[2]。

總結：

綜上所述，在高職院校中采用人工智能技術配合Python語言編程設計可有效拓展教學思路，而本文中所采用的的任務驅動項目混合教學模式則能有效激發學生的學習熱情，促進他們合理運用所學習知識解決實際問題，徹底擺脫復雜語法及算法所帶來的學習困擾，更好學習Python編程語言知識。

參考文獻

第8篇：人工智能教育專業范文

關鍵詞:雙語教學;人工智能;體系結構

根據《朗曼應用語言學詞典》中的定義,雙語教學(Bilingual Teaching)指的是用兩種語言作為教學媒介語,通過學習學科知識來達到掌握第二語言的目的。雙語教學作為學科教學延伸,不是簡單的母語加第二語言,而是將第二種語言融進學科知識,通過學習學科專業知識提高學生第二語言的聽、說、讀、寫綜合能力,培養學生用第二語言思考、解決問題的能力,培養適應社會發展需求的高素質、復合型人才,以適應信息時代我國經濟和社會發展的需要。人工智能的主要目標是讓機器具有應用符號邏輯的方法模擬人的問題求解、推理、學習等方面的能力,能夠在各類環境中自主地或交互地執行各種任務,比如水下作業、輸油管道、森林救火等。人工智能的發展,不僅代表計算機等科學技術的發展水平,也是一個國家工業化水平的重要標志。這對高校的教育提出了新的挑戰。因此,選擇人工智能課程的雙語教學模式是非常必要的。

1人工智能課程分析

人工智能是一門多學科交叉的課程,特別涉及控制論、信息論、語言學、神經生理學、數學、哲學等多種學科[1-2]。學習該課程需要具有較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力,大多教師、學生在教、學的過程中都顯得比較吃力。如何結合課程的特點,幫助學生找到好的學習方法,使他們能充分發揮自己的能力,提高學習興趣成為教學研究過程中的首要目標。在目前高校提倡雙語教學的環境下,我校已將人工智能立項為雙語教學示范課程。人工智能課程具有如下特點:

(1) 是一門非常前沿的學科。

計算機最初是用來做科學計算的,但隨著計算機科技的迅猛發展,人們開始考慮計算機還可以做些什么,能不能像人一樣學習、思考,然后解決問題?這就是基于人的知識和經驗,用符號推理的辦法讓計算機來做事情,是人工智能最早的研究成果。但是,知識并不都能用符號表示為規則,智能也不都是基于知識的。人們相信,自然智能的物質機構――神經網絡的智能是基于結構演化的。因此,20世紀80年代在人工智能理論發展出現停頓時,人工神經網絡理論出現新的突破,基于結構演化的人工智能迅速成為人工智能研究的新方向。事實上,智能問題無論從廣度還是深度,都遠比人們想象的要復雜得多。因此,我們一刻也不能放棄鉆研,并且要時刻關注該領域發展的最新動態。在高校開展人工智能課程的雙語教學,可以促使學生了解該領域以及相關領域,如模式識別、機器視覺、智能檢索、人工生命等發展的最新動態,掌握大量的專業詞匯,鍛煉理解問題、解決問題、了解領域文化等實際能力,對培養國際化、工程化、實用化的復合型人才等具有重要的現實意義。

(2) 涉及面寬、難度大。

人工智能是一門多學科交叉的、極富挑戰性的前沿學科,它幾乎涉及于社會科學和自然科學的每個領域。人工智能課程是一門理論性非常強、知識點比較分散、知識更新快的課程,它以編程語言、數據庫原理、概率統計、數據結構、離散數學以及編譯原理等前趨課程為基礎,還涉及到控制論、信息論、通信原理、圖像處理、模式識別等課程。因此,人工智能課程的知識點難度較大。通過該課程的雙語教學過程,學生不但學習了課程的專業知識,而且還學習了相關理論課程的第二語言表示方法及應用情況,對于培養具有個性化的多層次人才具有重要的價值。

人工智能課程的特點決定了它的雙語教學也具有很大的難度。根據普通高校的實際情況,我們組織了人工智能的雙語教學體系結構,教學實踐表明,該模式行之有效。

2人工智能雙語教學體系結構

要達到雙語教學的目的,就必須將傳統的“注入式”教學模式改變為新型的“以學生為中心”的教學模式。然而,這種“以學生為中心”的雙語教學模式是多樣化的,其教學過程是復雜的,在我國還處于探索階段[3-5]。在人工智能課程的教學過程中,根據學生的實際情況,我們采用課堂教學多樣化、基于CDIO理念的實踐教學,不斷地探索研究,形成高校人工智能雙語教學體系結構,如圖1所示。

計算機雙語教學的正常開展,必須依托優秀的計算機專業外語教科書和教學參考用書。根據學生的實際情況,我們采用了Nils J.Nilsson教授編著的《Artificial Intelligence A New Synthesis》,該教材是美國斯坦福大學計算機系本科教材,不僅內容豐富、取材新穎,更重要的是內容組織結構比較符合學生的認知規律,便于學生學習、理解。參考書主要選用了蔡自興、徐光v老師的《人工智能》。

3雙語教學方法

由于人工智能是一門非常前沿、涉及知識面寬、應用范圍廣的學科,因而在教學的具體過程中,我們多種教學手段并用,主要采取理論聯系實際的案例驅動講授、CDIO實踐模式、綜合考證等講授方法。

3.1理論教學

(1) 修改教學大綱和課程設計的實驗大綱。參考吸收國外先進教材中的內容,結合普通高校的實際情況,形成有針對性的、合理的教學體系。

(2) 采用多種教學方法和手段。設計和制作簡潔、易懂的英文電子教學課件,采用多媒體教學手段,豐富教學內容。建設課程網站,電子課件在網上公開,幫助學生預習專業詞匯、了解教師講解線索和重點內容,降低學習難度。

(3) 課堂提問。提問一些重要內容,鼓勵學生積極思考,既能加深學生對所學課程知識的理解,也有利于其英文表達能力的提高。

(4) 案例驅動法。將有意義的案例貫穿在教學過程中,培養學生的興趣,提高學生分析問題、解決問題的能力;

(5) 課后小組討論。每6～8位同學分為一組,實行小組長負責制,組織學生討論和解決學習中遇到的問題,交流學習心得,一方面起到溫故而知新的作用,同時培養團隊協作精神。

3.2實踐教學

由于學生的英語水平、專業基礎知識以及知識面都有差別,因此教師必須因材施教,培養學生的興趣。實踐課題來源于實際工程,將CDIO理念貫穿于實踐教學過程中,提高學生綜合創新能力與團體協作精神。

(1) 實驗題目多樣化。學生可以選擇,也可以根據老師的要求自己構思,以培養學生的興趣與查閱資料的能力。

(2) 分工與合作。來源于工程實踐的題目,學生通常很難在短時間內獨立完成,因而需要分工合作,培養學生的協作精神。

(3) 整體設計方案的靈活性。學生領會題目本意,自主設計解決方案,培養學生分析問題、解決問題的綜合創新能力。

(4) 編程實現。培養學生的編程能力,形成科學的編程風格。

3.3考核方式

(1) 多種形式的平時測試(30%)。主要包括平時測驗、討論、作業等。主要考察學生對基本知識的掌握,英文表達能力以及知識面的拓寬等。

(2) 實踐教學(30%)。主要考察學生對實踐題目的理解、整體方案的設計、團隊間的協作精神以及實現結果等。

(3) 期末考試(50%)。試題全部用英文形式出現,鼓勵學生用英文作答。

人工智能課程采用雙語教學,可以使學生最準確地理解專業知識,又可以使英語和專業課的學習相互促進。

4教學效果分析

課程結束后,我們對學生進行了教學效果討論與調查,結果如表1所示。

從本課程討論和調查的結果以及其他普通高等院校的雙語教學調查結果可以看出,雙語教學效果基本上達到了要求。但也存在一些值得思考的問題:不適應的人數比例偏高,專業知識的學習效果一般,甚至有學生因為跟不上進度放棄專業課的學習。為此,提出以下的建議:

(1) 加強學生認識。學生必須從思想上認識到人工智能雙語教學的重要性,克服教學過程中的種種困難、持之以恒,主動與同學、老師進行討論,密切關注學科發展動態。

(2) 提高實施條件。雙語教學過程中,學生是主體,教師是關鍵。因此,要求老師要有較高的專業知識和英語水平,學生要有較好英語基礎。

(3) 完善教學體系結構。雙語教學在我國還處在探索階段,因而必須在教學實踐過程中不斷地改進完善雙語教學的體系結構。

只有解決好這些問題,才能培養出更高素質的復合型人才,適應國內外科學與經濟發展的需要。

參考文獻:

[1] Nils J Nilsson. Artificial Intelligence A New Synthesis[M]. 北京:機械工業出版,2002.

[2] 蔡自興,徐光v. 人工智能[M]. 北京:清華大學出版社,2003.

[3] 賀志榮. 雙語教學的實踐與思考[J]. 黑龍江教育:高教研究與評估版,2008,62(10):45-46.

[4] 王樹根,姜昕. 我國雙語教學的歷史發展階段綜述[C]. 安徽黃山,2007年全國測繪學科教學改革研討會,2007.

[5] 湯東. 中外高校雙語教學模式的比較研究[J]. 黑龍江教育:高教研究與評估版,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)

第9篇：人工智能教育專業范文

>> 研究生人工智能系列課程教學改革 研究生人工智能課程教學探索 研究生“人工智能”課程教學改革探索 人工智能實驗課教學改革研究 人工智能課程全英文教學改革 創新型人工智能教學改革與實踐 《人工智能》碩士課程教學改革的研究與實踐 落實科學發展觀,深化“人工智能”課程的教學改革 面向人工智能的信息管理與信息系統專業教學改革 人工智能課程教學方法研究 人工智能的應用研究 日本巨資扶持人工智能研究 人工智能系列課程研究 高中人工智能教學初探 《人工智能》雙語教學初索 人工智能雙語教學建設 人工智能實驗教學探討 “人工智能”之父 人工智能 AI人工智能 常見問題解答 當前所在位置：l(美國人工智能協會)、caiac.ca/(加拿大人工智能協會)等，它們包括了學科前沿動態、討論交流及大量的代碼資源等。通過使用這些資源，學員可及時了解人工智能最新發展動態，進行人工智能程序設計的交流及對一些問題進行較為深入的探討。

2教學方法研究

研究生教學應更突出學生的主體地位，注重發揮其學習的主動性和自覺性，為此，課程組結合課程特點，在教學方法進行了如下探索。

2.1加強教學設計

教學設計就是對教學活動進行系統計劃的過程, 是教什么(課程內容)及怎么教(組織、方法、策略、手段及其他傳媒工具的使用等)的過程[2]。在教學過程中，每節課授課前，堅持集體備課的原則，由課程組集體討論選定授課內容，補充閱讀文獻，根據授課對象與課程內容特點，確定課堂組織方式，采用的授課方式以研討式教學為主，給合講授、實驗、自學等。

2.2抓好課堂教學環節

教學方法與教學手段是保證課堂教學效果的關鍵。本課程授課對象主要為碩士研究生，他們的接受能力較強，有一定的求知欲。由于學員人數較少，授課方式可靈活組織。教室有完備的多媒體設備，基本的軟件實驗環境，教學過程可采用靈活教學方法、多種教學手段，提高教學效率，保證授課質量。

1) 以研討式為主的教學方式。研究生教學應堅持學術研究為導向，發揮學員在學習過程中的主動性和自覺性。由于研究生學員有一定的學習基礎與自學能力，教員可以在課前給學員布置預習內容，學員通過查閱資料、分析整理進而形成自己的觀點，使在課堂教學中師生互動交流成為可能，改變傳統的教員講，學員聽的灌輸式教學方式。研討式教學也有力于培養學員積極思考、創新思維的習慣與能力。

2) 教學手段的信息化。人工智能原理教學一個突出矛盾是知識點多、內容抽象、理論性強，但學時較少，因此，必須發揮現代教學手段的作用，提高教學效率。為此，課程組對每節課都精心設計了教學課件，課堂教學中以課件為主，輔以板書，充分利用多媒體信息量大、直觀等優點，改善教學效果；引入教學聲像資料，便于學員課下學習；設計演示程序，使部分比較抽象、不易于理解的內容，如子句歸結、搜索策略更形象直觀，易于學習和掌握。

3注重培養學員學術研究能力

學術能力是指專門對某一學問進行系統的哲理或理論研究的能力，它不僅包括思辨的方面，還包括實踐及感性的敏感力等方面。研究生階段學習的一個突出特點是要求學習的主體――研究生必須具備研究的能力[3]。論文寫作是培養、鍛煉、提高研究生的學術能力的重要途徑，在教學實施過程中，要求每個專題學習結束后，都要提交一份格式符合期刊發表要求的總結報告，題目可自行選定，也可由教員指定；內容既可以是人工智能該專題某一算法的實現，也可以是對某一問題的進一步研究，或者是對該專題最新研究進展的綜述。教員重點在以下幾個方面予以指導。

1) 選題準確。要求選題不能過于宏大，應以小題目反映大問題，具有一定的可研究性為宜。

2) 研究內容。研究目標明確，方法恰當，能夠提出自己的見解，所提觀點正確。

3) 論文結構。結構清晰、完整，論述嚴謹，表達規范。

4) 占有文獻豐富。撰寫過程中要有意識培養學員查閱科技文獻的能力，要求查閱反映最新研究成果的權威文獻。

4加強實驗環節教學

人工智能教學在進行各種理論知識講授的同時，還應重視實踐教學，把抽象的知識轉化為形象、直觀的實驗，讓學員真正理解人工智能的概念、本質、研究目標，從而提高學員多角度思維的能力和邏輯推理能力，進一步了解信息技術、計算機技術發展的前沿，培養他們對人工智能研究的興趣，激發對人工智能技術未來的追求。為此，課程組借鑒國內外知名大學人工智能實驗教學經驗，編寫了《人工智能原理實驗指導書》，圍繞問題表示、經典邏輯推理、不確定推理、搜索策略及簡單專家系統實現等教學內容提供了7組實驗供學員選擇。

例如，在狀態空間搜索一節教學過程中，先完成理論部分的教學，使學員對狀態空間基本概念、問題表示及求解方法有一個準確的認識，然后進行實驗教學。由學員自主完成重排九宮問題求解的程序，初始狀態和目標狀態如圖1所示，調整的規則是，每次只能將與空格(左、上、下、右)相鄰的一個數字平移到空格中[4]。實驗過程重點指導學員掌握狀態空間進行問題求解的關鍵步驟：問題表示和搜索策略。問題表示就是要確定該問題的基本信息及程序實現的數據結構，基本信息有初始狀態集合、操作符集合、目標檢測及路徑費用函數，數據結構可采用向量、鏈表等形式；搜索策略可分為盲目式搜索和啟發式搜索，可按照先易后難的原則，先實現盲目搜索中的廣度優先及深度優先搜索，在此基礎上再定義估價函數實現啟發式搜索。而在啟發式搜索實現過程中，又可以通過定義不同的啟發函數：如某狀態格局與目標節點格局不相同的牌數、不在目標位置的牌距目標位置的距離之和等加以比較，準確理解啟發函數的意義。通過實驗，學員加深了對課堂講授的理論知識的理解，能夠熟練地將狀態空間法運用于實際問題的求解，提高了工程實踐能力。

實驗教學組織方式可根據具體的實驗內容特點，采用上機編程實驗、演示程序驗證、模擬平臺開發、分組討論等多種形式進行。

5適度開展雙語教學

研究生的英語基礎普遍較好，基本都通過了國家公共英語四級考試，部分學員通過了六級考試，加之在本科階段還開設了專業英語課程，因此，在培養研究生人工智能知識的同時，我們要提高學員閱讀原版英文資料、用英語進行簡單科技寫作及對外學術交流的能力，適度開展雙語教學，對此，我們可采取以下基本方式。

1) 專業術語全部用英語表示。

在教學過程中用英語表達人工智能原理中的專業術語和主要概念，如Knowledge Representation(知識表示)、Depth-First Search(深度優先搜索)、Breadth- First Search(廣度優先搜索)等。

2) 以英文原版教材為教學參考書。

選定機械工業出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》為參考書，該書“是人工智能課程的完美補充。它既能給讀者以歷史的觀點，又給出所有技術的實用指南[5]。”

3) 加強英文文獻的閱讀。

在課程論文撰寫時，要求閱讀一定數量的外文文獻；在討論課中，鼓勵學員使用英語進行討論。

經過課程學習，學員都能準確掌握人工智能學科專業詞匯，英文運用能力得到一定提高，能較自如地閱讀原版英文專業資料，為進一步用英文進行學術交流及學術論文寫作打下基礎。

6考試與成績評定改革

考核方式采用傳統的試卷與課程論文、實踐環節等三部分組成，全面考查學員對基礎理論知識掌握情況以及理論聯系實際的能力，其中試卷占70%，課程論文占10%，實踐環節占20%。課程論文題目不作限制，由學員在課程學習階段結合某一專題選定題目，課程論文以選題意義、研究內容、論文結構、參考文獻及撰寫規范等指標為評價依據；實驗成績采用實驗過程考查、實驗結果驗收和實驗報告評閱相結合的考核方法，綜合評定。這樣做不但考核了學員人工智能基本理論掌握情況，也反映了學員的學術研究能力和工程實踐能力。同時，考核結合實際教學進程，改變了單一課終總結性考核的弊端。

7結語

經過課程組近兩年的教學方法研究與教學實踐，研究生人工智能原理課程教學收到較好的效果，但仍存在一些問題，如在課堂討論環節，個別學員準備不充分、討論不夠深入；課程論文撰寫選題隨意，文獻綜述不夠全面、準確，論文格式不夠規范等。在今后的授課中，課程組將根據授課研究生人數較少的特點，采取明確每名學員預習重點、加強課程論文交流等方式予以改進，力求取得更好的教學效果。同時，進一步充分利用便利的校園網平臺，開展“人工智能原理”網絡課程建設，購買或自主開發網絡教學資源，引導學員利用網絡資源進行個性化自主學習，增強教學過程的信息化程度。

參考文獻：

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[5] George F.Luger.Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving[M].北京:機械工業出版社,2009:754.

Reform on Postgradrates Artificial Intelligence Course Teaching

TAN Yuehui, QI Jianfeng, WANG Hongsheng, LI Xiongwei

(Department of Computer Engineering, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China)