时间：2023-08-18 17:15:30
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇人工智能课程评价，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
关键词：人工智能；教学改革；教学方法
引言
人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。
1、教学现状与问题
作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。
2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略
课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。
2.1教学方法改进
教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。
2.2教学内容设置
世界一流大学在人工智能课程内容设置根据不同国家的教育体系设置，肯定会有不同，但颇有共通之处。本文借鉴世界顶尖大学经验，针对管理类专业人工智能课程教学内容进行研究，结合中国教育体系设置，认为应从以下几方面进行改进。(1)核心内容设置为避免学生因为知识点过多而出现杂而不精的问题，势必要精化教学内容。在互联网时代，我们可以使用云计算和其他方式来实现数据信息的传输、存储和处理，通过在线收集和整合网络课程相关数据，挖掘和丰富教学资源，并在整合课程资源的基础上，进行研究方法和前沿知识的扩展。在核心内容设置方面，可以通过收集到的数据资料，选择人工智能领域具有代表性且难易程度适中的知识作为重点，使学生能够在有限的学时内掌握人工智能的知识脉络。例如，编写针对管理类人才的人工智能教材，内容涉及绪论、知识表示与推理、常用算法、机器学习、神经网络等方面的同时，重点增加相应知识点在管理上的应用案例，加强学生对知识点的理解。同时，根据管理类专业偏向领域，开设关联程度较大、应用较广泛的人工智能选修课程，以便学生根据自己的兴趣与需求选修具体方向的课程。(2)注重学生的数理及编程基础良好的数理及编程基础是学习人工智能的前提。只有具备了这些基础，才能搞清楚人工智能模型的数量关系、空间形式和优化过程等，才能将数学语言转化为程序语言，并应用于实验。管理学院人才的数理及编程基础相对薄弱，因此，在安排学生学习人工智能课程之前，建议开设面向全体管理类专业学生的微积分、线性代数、概率论等专业基础数学课程以及C语言、python等编程基础课程，使学生具备数学分析的基础与一定编程基础，为学习人工智能课程打下坚实的基础。另外，可以推进MOOC平台建设，在平台上开设人工智能网络课程，帮助学生掌握人工智能知识基础及专业技能。(3)实验建设为了加强学生对于人工智能知识点间的关联性理解，可以基于不同的应用模块，设计具有前后铺垫、上下关联的综合性实验，设计不同层次的项目要求，同时基于相同的实验课题，让学生分组对实验课题进行攻克，并设置多元化的实验评价体系，通过实验教学过程中反映出的不同进度，让教师能对学生的学习水平做出准确评判，及时进行教学反思，以便更好地开展下一步工作。例如，针对人工智能课程应用中很广的遗传算法，在某一管理规划的具体应用上设置理解－实现－参数分析－具体应用－尝试改进－深度拓展的不同层次的项目要求，在这些项目层次中规定必做项与可选项，让学生基于同一实验课题进行合作学习，然后通过个人自我评价、小组成员互相评价以及教师评价的方式进行打分，对小组整体能力以及个人能力进行综合评估，以期培养学生的自主思考能力。
关键词：人工智能；本科高年级教学；教学改革
中图分类号：G642 文献标识码：B
1 引言
人工智能是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程，在信息类相关的许多高年级本科和研究生都开设了人工智能课程。人工智能是一门前沿性的学科，它主要研究计算机实现智能的基本原理和基本方法，同时人工智能也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。广义的人工智能涵盖了模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、神经网络、统计学习理论等众多研究方向。人工智能作为计算机学科的重要分支，已成为人类在信息社会和网络经济时代所必须具备的一项核心技术，并将在未来发挥更大的作用。
由于人工智能课程的学习难度较大，内容更新比较快，也繁多，使得教学有一定的难度。特别是针对本科高年级的人工智能教学，由于本科生的研究意识相对较弱，而人工智能比较强调科研性，所以如何教好本科高年级的人工智能课程是一项非常具有挑战性的任务。
本文通过分析本科高年级的教学特点和人工智能课程的自身特点，在如何提高教学质量这一问题上提出了几点思考。
2 本科高年级的教学特点
中国的本科教育，由于历史和经济发展水平等诸多原因，目前的定位还是培养某方面专业人才的专才教育。本科高年级学生在完成了低年级公共基础课程和部分专业基础课程的学习之后，迫切希望了解本专业的应用领域和发展前景，所以在教学过程中要注意内容的应用性和专业性。另一方面，本科高年级学生也是研究生教育的储备人才，在教学过程中要适时的进行科研引导，这样能够让毕业生保持对科学的兴趣，从而为研究生阶段进一步深入研究打下基础。本科生一般于4年级的10月份开始着手毕业设计，在本科高年级的教学过程中还要注意与毕业设计的内容相结合，这样可以让学生提前做好准备，选择适合自己的方向。
3 人工智能课程的学科特点
与信息类其它专业课程相比，人工智能具有应用性、研究性和发展性三个重要学科特点。首先，人工智能是一门应用性很强的学科。人工智能学科的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。人工智能技术广泛应用于模式识别、数据挖掘、智能控制、信息检索、智能机器人等领域，在日常生活中，随处可见人工智能技术的应用实例；其次，人工智能技术具有很强的研究价值，是计算机科学领域中重要的研究方向。技术进步无止境，研究者们不断追求开发出效率更高、更智能的人工智能技术：最后，人工智能是一门正在发展中的学科。随着信息化、计算机网络和Internet技术的发展，人类已步入信息社会和网络经济的时代，它们为人工智能提出了许多新的研究目标和研究课题，人工智能的应用领域以及技术算法都在不断发展。
4 人工智能教学的三点思考及对策
4.1 注重应用性和介绍性
在教学实践中，笔者发现，本科高年级学生一般比较关心各种人工智能技术的应用领域和使用方法，而对基础性理论和技术细节不是很感兴趣。他们一方面希望能学到很多较新和较实用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老师的教学主要停留在介绍性层面，不想花太多时间在复杂的理论理解上。这也比较符合本科高年级的教学特点，本科阶段主要是培养具备较强应用性和基础科研素质的专业人才。传统的人工智能教学主要讲授知识表示和搜索推理技术，大部分实例都是解答式或推证式的。由于其知识的抽象性，又加之其应用实例较少，所以往往教师感觉难讲，学生在学习过程中也感觉乏味，对讲授的内容大多都是死记其方法和步骤，因此影响了教学效果。针对这一问题，笔者认为，在设计人工智能教学时，要注重内容的新颖性、实用性和介绍性。除了讲授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要着重介绍一些新的和正在研究的人工智能方法和技术，特别是近期发展起来的方法和技术，如支持向量机、决策树、模糊集、遗传算法、蚁群算法等。这些内容的理论部分可以不必过分深究，教学重点主要放在介绍每种技术的产生背景、发展状况、应用领域和具体实现上。此外，要注意理论与实际应用密切结合，在教学过程中加入一些与课程内容结合的、可以用计算机实现的实际应用内容。考虑到目前应用最广泛的人工智能领域之一是模式识别，而研究模式识别的主要计算机工具是Matlab，所以笔者在教学过程中以手写数字识别作为教学实例，针对所介绍的每一种人工智能技术，都将其应用于手写数字识别当中，并讲解了这些技术的Matlab实现方法。学生在掌握了基本理论之后，可以按照实现步骤的指导，立刻上机见到算法的实际效果，加深对算法实现思路和方法的认识。
4.2 注重科研引导性
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。本科教育一方面为社会培养了大批应用型人才，另一方面也要为我国的科研事业培养后备力量。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。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，还要注意对学生适时适度的科研引导。这样可以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。在教学过程中，可以引导学生思考每种人工智能技术的优点是什么?缺点是什么?有没有改进的办法?比如BP神经网络是计算智能中较为成熟的技术，具有强大的非线性学习能力，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。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。近十年来，研究者逐渐把目光转移到另一种新的非线性学习工具――支持向量机上。同神经网络相比，支持向量机具有泛化能力强、不受局部最小问题困扰、理论背景完善等显著优点。在给学生讲解BP神经网络算法的时候，一方面可以通过手写数字识别实验展示其强大的非线性分类能力，另一方面也要告诉学生，BP神经网络并不是完美的，其缺点同样明显。然后引导学生对这些问题进行思考，讨论有没有更好的解决办法。此时，顺势引出支持向量机的内容，并且介绍支持向量机的研究现状和研究方向。通过两者的对比，学生不但了解到了较新的人工智能技术，又对人工智能研究中如何去发现问题、解决问题、人工智能技术的进化历程有了直观的印象。
4.3 教学内容与毕业设计相结合
本科毕业设计是对本科生用所学知识来解决实际问题和进行专业研究能力的检验，是本科高年级学生将要面临的一项重要任务。由于人工智能学科具有应用性和科研性的特点，人脸识别、网页检索、经济预测、基因数据处理等应用领域都离不开人工智能技术，所以人工智能方向为学生提供了丰富的毕业设计选题。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，可以适当穿插介绍有关毕业设计的内容。告诉学生哪些应用领域是目前人工智能研究的热点方向，哪些人工智能技术可以用来解决这些问题。通过向学生介绍具有一定应用价值和研究意义的题目，然后引导他们查找阅读相关技术文献，分析问题，解决问题，最后编写代码和撰写论文。比如笔者给学生提供的选题包括：(1)基于支持向量机的上市公司信用评价；(2)正则化回归在股票预测中的应用；(3)基于肤色的人脸检测；(4)基于内容的网页图像检索等。这些题目应用性强，具有一定科研深度但是难度又不至于太大，学生选择这些题目的积极性很高。通过将教学内容与毕业设计相结合，不但加深了学生对课程的理解，又使其找到了合适的毕业设计题目，可谓一举两得。
基于4MAT系统模式案例设计
4MAT系统模式又称为自然学习模式，它是由美国“学习公司”总裁麦卡锡博士在1979年创立的一个新型有效的学习框架。该模式将学习风格与脑科学研究结合起来，并根据人们感知和处理信息的方式，形成一种独特的、顺应个性学习需求的教学模式。图1为学习者以4MAT学习的一个简单实例。
第一阶段，Johnny看到他的哥哥们是骑自行车去学校。他注意看他们是怎样骑自行车的，骑自行车看上去很容易；第二阶段，他请他的哥哥们（骑自行车的专家）展示他是怎样骑自行车的；第三阶段，Johnny骑上自行车，并尝试骑行，他发现骑自行车并不像看上去那么容易；第四阶段，他调整了自己，回过来再次尝试骑自行车。在上述学习过程中，学习者的大脑经历观察反映、抽象假设、行动试验、形成具体经验四个阶段，即4MAT模式的四个象限，整个学习过程组成一个循环圆圈。
4MAT模式以关注学习者为出发点，结合左右脑的不同特点，将教学分解为八个环节（如图2所示），可较好地为学习者提供有意义的学习内容，学生有足够的练习机会，且可“灵活调整”学习内容，并在这一过程中发掘所学在生活中的应用价值。高中信息技术课程内容大致可分为“动手做、如何做、为何做及做了何”四个方面，与4MAT模式四个象限的特点较切合。现以高中信息技术必修模块中“信息的加工与表达――用智能工具处理信息”为主题，进行4MAT模式教学环节设计。
1.本课时教学目标。人工智能研究处于信息技术发展的前沿，它的研究、应用和发展在一定程度上决定着计算机技术的发展方向。高中人工智能课程目标的基本点定位在了解和体验上，让学生了解信息技术发展的前沿，体验若干典型人工智能技术的应用，感受人工智能对学习和生活的影响，激发对信息技术未来的追求。
2.本课时教学任务。《信息加工与表达》课程标准对应要求：通过部分智能信息处理工具软件的使用，体验其基本工作过程，了解其实际应用价值。通过课堂讨论、观看媒体资料、网络搜索、操作实践、学习教材等手段，学生能够：①了解人工智能技术的含义及智能工具的应用范围；②列举人工智能技术在社会、生活中的应用实例；③按功能对常见的智能应用进行分类；④在操作实践活动中，了解智能工具的基本工作原理及其应用价值；⑤树立辩证思想，客观看待人工智能技术对社会的影响，培养正确的信息技术运用观。
3.本课时教学内容：①人工智能、模式识别、自然语言理解、机器翻译；②智能工具的应用范围；③常见智能工具的操作（“小灵鼠”软件、OCR软件、在线翻译软件、机器人小I等）；④人工智能对人类生活、社会的影响及存在问题。
4.本课时教学安排见图3。
①联系，即让学习者将学习内容与相关生活经验建立联系。设计活动来表明人工智能就在我们身边以及它与信息技术学科前沿研究的联系。活动内容：以小组为单位研讨我们身边的人工智能应用例子。通过讨论，说明人工智能对人类生活、社会的影响。这个讨论有助于让学生将身边的经验与学习内容联系起来。教师提供自主学习资源网站，引导并帮助学生联系各人的经历了解人工智能的应用范围；通过让学生观看相关应用视频，让他们获得直观的感性认识。
②注意，即让学生注意个人体验以及与其他同学的经验分享。分析经验，小组讨论并将经验绘制成图表。分小组分享经验并用概念图示描述人工智能的含义。
③想象，即在向学生传授呈现概念时，让学生先将自己的理解描述出来。整合经验：在学习日记中描述人工智能对你及社会生活环境的影响。每个学生要在自己的日志中说明某一人工智能应用如何对个人生活和环境造成影响。
④告知，即由教师告知内行知识，学生接受内容并进行研究。学习内容：教师通过演示文稿介绍图灵测试及人工智能小故事，帮助学生了解人工智能含义。教师带领全班学生利用前面活动中获得的信息，创建人工智能思维导图，其中要包括人工智能含义、应用领域及它对人类社会产生的正面及负面影响。学生通过看视频、听讲、课堂讨论及小组研究等学习形式学习新知识。思维导图会逐渐发展为一个动态的图示。学生可随时添加其他信息和实例。比如，随着对人工智能技术的深入了解，其他内容也可以被添加到思维导图中，在不断形成的过程中，学生将学会如何有条理地收集信息。
⑤练习，即让学生通过练习来学习，以达到对知识、技能的熟练掌握。实践拼接活动：以“它”怎样看、“它”如何懂两组活动，制作设计新的思维导图。归纳智能工具的工作原理和存在的不足。各小组通过实践操作智能工具，分享有关知识和体验，以思维导图的形式描述模式识别及自然语言理解的工作原理并提出技术改进建议。教师在整个过程中对学生的表现给予反馈和建议。
⑥延伸，即是学生创新的开始，学生对所学的灵活调整，迁移运用。设计“人工智能会取代人类吗”游戏中要用的问题。在课堂内外以学习小组的形式开展活动收集更多信息。每个小组根据他们了解的情况设计10个问题，在“人工智能会取代人类吗”游戏中使用。比如，未来你心中的人工智能是什么样、机器人具有真正的智能吗、未来的智能工具将具备怎样的功能，等等。
⑦提炼，即学生进行自我适应、调整、修改和评价其学习是否适当。学生复习课堂记录、个人日志、实践体验、互联网上学习到的内容等，小组完成研究报告，为最后阶段做准备。
⑧展现，即让学生表现自己。帮助学生将所学与更广泛的知识联系起来。设计一个总结主要观点的演示文稿（用例子和视觉画面对人工智能应用作出说明）。为学校设计一个普及人工智能知识的网站。撰写一份“智能工具应用启示”的研究的可行性报告，并设计完成一个未来智能工具或提出一个智能应用的想法。
基于Feden-Vogel教学模式的案例设计
普莱斯顿・D・费德恩，罗伯特・M・沃格尔结合信息加工论，在4MAT系统及教师实践经验的基础上，提出了Feden-Vogel教学设计模式。该模式包含三个不同的工具：计划组织图、教学计划模板、教案格式。其教学分五个步骤进行设计：步骤一，引起学生注意并激活先前知识；步骤二，教授陈述性知识，不仅包含课时内容，还应涉及一些核心概念等；步骤三，给学生提供足够的时间和实践机会，形成程序性知识；步骤四，让学生运用所学知识解决不同问题，帮助他们以新的或不同的方式运用所学；步骤五，结束当前教学并启发学生关注知识和连续性，过渡到下一教学主题。在Feden-Vogel模式中，是从步骤二开始教学设计（即在课程目标与学习标准中让学生学习的陈述性知识），教学实施从步骤一开始。现仍以高中信息技术必修模块中“信息加工与表达”为主题，进行Feden-Vogel模式教学设计，课时教学目标与上例同。
1.《用智能工具处理信息》Feden-Vogel计划组织图（见图4）。
2.《用智能工具处理信息》Feden-Vogel教学五步骤设计。
步骤一，呈现先行组织图，让学生回顾先前的知识，提问前面几类信息加工与表达的特征及应用价值。这个练习可以让学生准备好学习下一个主题，即用智能工具处理信息。让学生联系和此问题相关的现实生活情境：如果你在写一份研究报告时，需要一本资料书上的三页内容，或者你想通过录音将你说的话转化成文字时，你将采用什么办法来完成？向学生提出这个问题，让他们设想解决的方案。通过这个问题可以将情境与新主题联系在一起。为了帮助学生解决此问题，可展示触屏手机手写输入信息的过程，让学生上网搜索相关资料。同时为学生提供多种体验工具软件（“小灵鼠”软件、OCR软件，语音识别软件等）。
步骤二，播放有关我们身边人工智能应用的视频，让学生上网查找人工智能应用领域及实例。介绍图灵测试，向学生提问，人工智能的含义是什么？学生建立人工智能概念图，并添加智能应用领域及实例。
步骤三，将学生异质分组，提出小组体验计划。当学生制定好计划后，就可以开始试着用智能处理工具（模式识别）进行操作实践。等他们完成体验后提问学生：识别的准确率高吗？影响识别率高低的主客观因素有哪些？接下来，引导学生思考分析模式识别工具处理信息的工作原理，引导他们针对体验中存在的问题提出改进建议。在建立模式识别思维导图过程中，通过提问学生生活中或未来还有哪些信息可以通过模式识别来处理，进一步加深学生对相关内容的了解。
步骤四，让全班一起讨论在进行模式识别智能工具体验中的感受。教师使用提问策略来帮助他们进入下一人工智能应用领域：自然语言理解。比如，可以问学生是否能通过工具将一段中文诗词翻译成其他语言，或者和机器人聊天时应该怎样设计智能处理工具。学生讨论，形成小组设计报告，并通过上网查找出相关工具软件名称。学生选择教师提供的工具软件进行体验操作，总结出其工作原理及存在的问题。
关键词：人工智能；教学内容；教学方法
中图分类号：G642 文献标识码：A
1 引言
人工智能(AI)是二十世纪五十年代后期兴起的利用计算机模拟人类智能活动去求解问题的学科，与空间技术、原子能技术一起被誉为二十世纪三大科学技术成就，目前广泛应用于专家系统、机器翻译、语音识别、文字识别、计算机视觉、机器人、电子游戏等方面，已经成为计算机技术发展以及许多高新技术产品中的核心技术。
为了适应人工智能技术日益广泛的需要，国内外高校普遍开设了“人工智能”方面的课程，特别是作为计算机方面专业的核心课程之一。我校自从1993年开始为自动化专业本科生开设“智能控制”选修课，1996年为自动化、计算机、机械等专业本科生开设“人工智能导论”、“人工智能及其应用”课程。目前，我校软件学院、信息学院、机电学院都开设了“人工智能导论”课程，已经成为计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其目的是使学生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术和前沿内容，拓宽知识面，启发思路，为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识，提高学生应用开发软件的能力和水平，为今后在相关领域的研究和应用奠定更为坚实的基础。因此，建设好“人工智能导论”课程具有重要意义和很广的受益面。
由于人工智能是交叉学科，涉及面广、内容抽象、不易理解，学生往往有望而生畏的感觉，在教学过程中，老师教、学生学都比较吃力。为了更好地实现上述教学目标，提高本课程的教学质量，协调好教与学的双边关系，使学生由望而生畏的感觉，变为有用有趣的感觉，根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验和方法，结合“人工智能导论”课程的近几年教学实践，对课程的教学体系、教学内容、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行了探索总结。
2 调整与优化教学体系和教学内容
“人工智能导论”是计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其研究领域及内容十分丰富，涉及的基础面广。因此如何选好教学内容，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，是一件重要而又困难的事情。
进入21世纪以来，人工智能学科又有了新的发展。为了及时反映人工智能研究和学科的最新进展，我们修订了“人工智能导论”的教学大纲，对教学内容进一步优化和更新，极大充实了各个系统的内容。我们确定的教学内容主要分为三部分：第1部分为概论，介绍人工智能的基本概念、基本内容、主要研究领域及发展过程；第2部分是知识表示，推理和搜索技术，讨论几种常用的知识表示方法、推理技术(包括确定性推理方法和不确定推理方法)和搜索求解策略；第3部分是人工智能应用研究领域，包括专家系统、自然语言理解、机器学习、人工神经网络、遗传算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基础理论，是人工智能的重要基础，应该循序学习。第3部分是人工智能的应用，由于每个研究内容都相对独立、自成体系且有其专门的学术著作研究、热点，因此针对高等院校的本专科生来说，不必循序学习，而且结合专业特点可以选择其中几个研究领域。例如对自动化专业的学生来说，可以选择专家系统、人工神经网络、遗传算法等，同时可增加在自动控制领域的应用，包括专家控制、神经网络控制和进化控制等热点：而对计算机科学与技术专业来说，可以选择专家系统、自然语言理解、机器学习等，并辅以动物识别系统、语音识别系统、智能机器人等实例。总之就是要把握课程性质和教学目的，调整本课程教学体系，优化教学内容，让学生以有限的时间学到人工智能的基础知识和基本方法。
另外，在选择和确定教学内容时必须兼顾基础知识和新兴技术，注意与相关课程(如离散数学、数据结构、概率论、自动控制原理、Matlab系统仿真、面向对象的编程技术等)的链接，密切理论与实际的关系，通过课堂讲授和课外训练，注意学生能力培养，提高他们的学习效果和整体素质。
3 加强课程立体化建设和系列教材研究
在课程的立体化建设中，教材充当了地基的角色，所有的课程内容安排，无不体现出以教材为基本，以教材为模板。所以本着基础、实用的原则，我们先后编著出版了《人工智能及其应用》课程教材导论部分概括性强，引人入胜；基础部分系统全面，叙述深入浅出，循序渐进；应用部分密切理论与实际关系，典型形象。其中第二版在第一版的基础上，增加了证据理论、模糊推理、神经网络等理论的一些典型应用，使学生能够更深入地理解和应用这些理论；另一方面，又新增了自然语言理解及其应用内容，以适应目前计算机翻译、人机自然语言交互等技术日益广泛应用的需要。系列教材适应了人工智能导论新课程开设的需要，反映了人工智能学科的发展，为人工智能课程确立了基本框架，发挥了重要作用。系列教材的问世不仅解决了本校“人工智能导论”课程教学用书的问题，而且也被各兄弟院校普遍采用，促进了该课程的普遍开设，推动人工智能学科的发展。
为了配合教材第二版的教学和自学，在已有教学经验和教学成果积累的基础上，制作了高质量的教学课件和完整的教学视频录像，并刻录成光盘随书供读者使用；同时又研究与开发了网络课程(http：//)，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性，促进本课程的教学改革。
包括主教材、电子教案、教学视频录像、网络课程及教学资料库等在内的课程立体化建设符合二十一世纪高校教学的要求，支持教师提高教学手段现代化的水平，更贴合学生的学习需求。
4 改革与创新教学模式和教学方法
在“人工智能导论”课程教学的过程中，我们积极探索教学新路，经过数年辛勤试验，结合蔡自兴教授等对人工智能课程的建设经验，对课程的教学模式和教学方法进行了如下一些的改革与创新。
(1)通过多种途径激发学生的学习兴趣
“兴趣是最好的老师”，“人工智能导论”课程的学习效果，直接受到学生兴趣和参与意识的影响。由于这是一门导论性前沿课程，一般来说，学生开始学习兴趣很大。但是，当一些学生开始接触到抽象概念和算法时，往往感到不易接受。我们通过各种途径和方法，激发和培养学生的学习兴趣。例如，鼓励学生参与课堂讨 论、布置读书报告和课外实验、以问题为导向的启发式教学、专题讨论／辩论等形式。特别，我们精心组织和准备了模糊控制技术及其应用、智能机器人技术与应用、智能交通、BCI(脑机交互接口)等专题，以及智能调度软件、语音识别系统、动物识别系统、足球机器人比赛、机器人轨迹跟踪、倒立摆的智能控制等课内演示，使学生扩大了眼界，增加了感性知识，达到提高学生学习兴趣的目的与效果。
(2)面向问题的启发式教学
人工智能中的许多问题，有的似是而非，有的引人入胜。在教学中，有意识的提出相关问题，提请学生思考，鼓励学生提出自己的猜想和解决方案。然后逐步进入教材中的解决方案，启发学生求解这些问题，并进行分析和比较，从而强化了学生学习的主动意识和参与意识，提高了学生的学习积极性。例如，在讲到比较抽象的“遗传算法”时，提出“遗传算法如何用于优化计算?”这一问题。针对该问题，先从“达尔文的生物进化论”入手，讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用；然后通过一个简单的例子，从特殊到一般地启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现，最终让学生与教师一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。这样，学生不但从中学习了遗传算法，而且得到一次逻辑思维的训练，取得很好的教学效果。
(3)课堂辩论与交互式教学
组织课堂辩论，讨论的议题包括人工智能的应用前景和其他比较等有争议的问题。学生对这些问题展开了激烈的争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。例如，为了加深学生对智能机器人内涵的理解，我们组织了“机器智能能否超过人类智能”的辩论会。会前正反双方结合本课程内容及其相关知识，认真进行准备；辩论会上正反双方唇枪舌战，激烈争辩，气氛热烈。辩论后，学生余意未尽，讨论热情不减。无论是哪一方获胜，都达到了预期的效果。教学中我们还注意采用了多种交互式策略，如课堂上教师提问可鼓励或指定学生提问，也可由学生自由地就某个知识点进行主题发言后老师点评等。
(4)个性化学习与因材施教
在本课程教学过程中注意对学生因材施教和个性化教学。例如，通过组织学生进行读书报告的形式，鼓励学生从多方面、多角度考虑问题，多提新颖思想，有意识地鼓励优秀学生探讨比较深层的内容，并辅导优秀学生将其成果以科技论文和发表文章的形式转化为成果。又如，在教学设计和实验设计中，注意要求学习有余力和兴趣的学生选作部分探索性、创新性的功课和实验(选学内容，如模糊控制器的设计、进化控制等)，从而引导学生发挥个性优势，达到因材施教的目的。同时注意分析学习较差的学生的具体困难，进行有针对性的指导。
(5)多媒体与网络教学的使用
本课程在PPT演示文稿和网络课程上，采用了大量的多媒体表现形式，如视频、动画、声音和图像等。目的在于使得人工智能抽象的知识形象化，便于学生理解。例如，课内让学生在线观看涂晓媛博士的计算机动画“人工鱼”的录像片段、人工生命Floy中生命智能体在环境中不断的适应进化构成演示等，有助于加深学生对所学知识的理解，促进教学水平的提高，激发了学生对课程的兴趣，使学生创新意识得到增强。此外，随教材附赠的教学光盘和开发的网络课程(http：//)提供了学生课外自学用的高质量的电子课件、完整的教学视频录像、丰富的实验和案例资料等，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性。
(7)理论与实践结合
在教学内容安排上，注意理论联系实际，适时布置一些人工智能实验给学生进行课外练习。设计的课外实验包括产生式系统实验，归结反演实验，主观Bayes推理网络实验，A搜索实验，以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟踪系统、两车追赶模糊控制系统、神经网络模式识别仿真、遗传算法优化计算等实验。通过实践和参与，保持学习兴趣，有助于学生对人工智能基本概念和难点的理解，掌握基本方法和技术，为从事智能系统应用开发打下基础，从而达到教学目的。例如，我们组织学生参观我们的研究生综合自动化实验室，观看机器人臂取物、倒立摆控制、语音识别软件、指纹识别软件、智能调度软件等演示，密切理论与实际的关系。
我们在教学改革实践中探索的这些教学方法，有利于充分激励学生的学习积极性和主动性，有利于鼓励学生发挥独立思考和创新思维，有利于多方位培养学生学习发现问题、分析问题和解决问题的能力。
5 运用多样化的教学手段和考核方式
5.1 多样化的教学手段
采用现代信息技术进行教学，构筑“人工智能导论”课程的现代教学模式，是本课程的主要特点之一。教学过程中采用了多媒体教学课件和网络课程相结合的方法，充分利用多媒体的丰富表现形式，利用网络课程的交互性、情景化等，进行教学。采用的方法包括：
(1)抽象知识内容的多媒体表示
通过动画和视频来演示抽象的概念、算法和过程，包括机器人轨迹跟踪、机器人臂取物、足球机器人比赛、倒立摆控制、“人工鱼”等录像片段，以及智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件演示。
(2)通过PPT撰写教案
精心编制PPT，组织好课件内容，做到图文并茂，提纲挈领，便于学生理解，便于教师讲授。
(3)开发与应用网络课程
“人工智能导论”网络课程较好的实现了交互性、在一定程度上实现了学习过程的情景化。在交互性方面，通过网络课程的课堂练习和章节练习，评价学生的学习情况，并给学生提出学习建议。在情景化方面，采用了在线答疑形式，使得学习过程丰富有趣。
(4)先进实验系统的观摩与演示
利用我们的研究成果等有利条件，有针对性地对学生进行成果演示(包括智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件)，使学生知道学了有用，而且很有用，很有趣，很有意义，从而进一步诱导学生的学习兴趣，巩固了课堂所学知识，提高了教学质量。
教学效果通过上述先进的现代信息技术的应用，不仅极大地提高了学生的学习兴趣和主动性，而且也取得很好的实际教学效果，提高教学质量。
5.2 作业、考试等教改举措
(1)改革作业方式与方法
改变过去那种单纯的书面习题作业，发展成为必须交给教师评阅的书面家庭作业、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。其中上交作业通过网络进行，教师批阅后的作业也通过网络返回给学生，实现了作业呈交和返回的网络化。
(2)改革考试方式与方法
如何对本课程的考试方式进行改革一直是我们探索的问题。我们综合考虑课堂出勤情况(10％)、平时正式作业成绩(20％)和期末课程考试(70％)，进行综合评分。期末考试有时采用综合试题考试，出几个大题目让学生选择其中几个进行开卷笔试，当面交卷后评分；有时采用课外开卷论文结合或口试面试。最近，我们还对部分学生结合实验或实际问题提问等进行考核。我们正进一步改革、试验和探索，使考试成为衡量与培养创新能力，促进学生学习主动性和提高课程教学质量的重要环节。
关键词：“智能+”；富媒体；教学模式
2017年7月8日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，我国人工智能发展迎来新纪元。人工智能作为信息技术的更高发展阶段，毫无疑问会深层次推动教育教学改革与创新发展[1]。在互联网技术的推动下，“智能+”背景下的教学资源表现形式和呈现方式越来越多样化，教学活动的时空结构和活动方式得到了充分拓展，学生在学习中的独立性、自主性和创造性得到了充分体现，教师成为学生学习的支持者和引导者[2]。“智能+”是“互联网+”的进一步升级，给各行各业尤其是教育带来了新的机遇和挑战。“智能+”与教育相结合，将有力推动教育教学改革与创新发展，这也是机电类专业新工科教学改革的内涵之一。机电类专业人才培养应该紧跟国家发展战略，结合人工智能和大数据等新技术来改造专业课程体系，培养符合新时代、新背景需求的复合型人才。课程教学创新是改造专业课程体系的重要内容之一，传感器与测试技术作为机电类专业核心课程，长期存在课堂教学内容与工程应用脱节的问题，这与应用技术型高校建设和工程技术型人才培养要求不相适应，更与当前“智能+制造”的技术要求不相适应。本文将“智能+”与传感器与测试技术课程相结合，探索基于“智能+”的富媒体教学模式，作为适应新形势下课程改革需要的重要内容。
1基于“智能+”的富媒体教学模式
富媒体是指具有动画、声音、视频或交互性的信息传播方法，包含流媒体，声音，Flash，Java，Javascript等程序设计语言形式之一或者几种的组合。基于“智能+”的富媒体教学模式是富媒体、网络服务、人工智能等技术与教育教学相结合的产物，是高校课程教学模式改革的重要发展方向之一。课程教材、学习资源以及教学方法是教学模式的基本组成，图1为基于“智能+”的富媒体教学模式构架，它包括富媒体教材、富媒体教学资源以及教学方法三部分。图1“智能+”富媒体教材是通过在纸质教材上印刷索引，以二维码链接网络平台上的数字课程资源库，方便学生深入开展自主学习。“智能+”富媒体教学资源由课件、微课、案例、虚拟实验、题库、课程讨论等形式的资源组成，是“智能+”富媒体教材所链接的各种数字资源。充分应用新技术，优化教学组织，开展基于工程教育理念的教学模式和多元考核评价体系，是实现基于“智能+”的富媒体教学模式的关键。
1.1基于“智能+”的富媒体教材
“纸质教材+课件”是以往的教学形式，存在教材信息载体单一、编排和呈现方式单调等问题，留给教与学自由发挥的空间比较狭窄，难以支撑新颖教学活动的开展。“互联网+”的升级，给教育教学带来了新的机遇和挑战。基于“互联网+”新发展阶段的“立体化教材”应运而生[3]，而所谓“互联网+”教材就是以往的纸质教材加上互联网技术所构成的教材生态[4]。与单纯纸质教材相比，基于“智能+”的富媒体教材不再是一本简单的图书，而是数字教学资源的接口。这种新型富媒体教材除了介绍各章知识结构、教学任务、导学知识点等内容以外，还印刷有索引式二维码供学生扫描链接，其中包含了微课视频、动画演示、工程案例以及虚拟实验等纸质教材无法呈现的教学资源。这种“立体化教材”使学生不再面对枯燥的工作原理、结构特点、工程应用等文字描述，而可通过手机扫描二维码打开链接，观看知识点的视频讲解、动画演示、虚拟装配过程等，这样学生对知识点的掌握会更快更牢。使用基于“智能+”的富媒体教材，能够将线上线下的资源打通，将纸质阅读与网络阅读打通，为学生创造跨媒体的阅读新体验。基于“智能+”的富媒体教材为课堂教学提供了新的模式，对于推动教育信息化、促进教学改革、提高教学质量具有现实和深远意义。
1.2基于“智能+”的富媒体教学资源
高校课程教学创新应以“互联网+”为创新理念，以强化互联网思维为核心，以建设立体化、多媒体、动态化的学习资源平台为目标[5]。基于“智能+”的富媒体教学资源就是在网络平台上创建完备的数字课程资源库，学生转变为该互联网产品的用户，教师转变为该互联网产品的制作者。包括教师在内的教学资源的编撰者不仅仅进行纸质内容的编写，还要开展数字化教学内容的研发，要进行教学视频的录制、教学案例的配音，也要规划动画课件的制作、探讨虚拟现实技术的应用，甚至还要进行某些功能的软件开发等。只有将“制作者”的理念融入“智能+”富媒体教学资源的创建过程中，才能将数字化资源和纸质内容很好地融合，为学生提供高质量的“智能+”富媒体教学产品。富媒体教学资源由视频、音频、微课、动画、案例库、题库、课件、虚拟仿真实验以及互动社区等组成，教师能够利用富媒体教学资源将知识点讲解、实验操作示范和过程、虚拟仿真模拟演示等内容展现给学生，强化学生对知识技能的学习，还能通过在线答题和课程论坛与学生形成实时交互，动态掌握学生的学习进度。教师可将教材中具有多样性、动态性、易变性、拓展性的内容都以网络资源的形式传至网络平台，以弥补文字教材内容更新周期长的不足，同时充分利用网站内容更新方便、传递快捷、容量大、呈现方式多样的优势，组织引导学生开展互动式、体验式学习。
1.3基于“智能+”的教学方法
充分应用互联网技术，采用适当的教学方法，形成高效的教学组织方式和合理的课程考核评价体系，是实现基于“智能+”的富媒体教学模式的重要保障。当前，“以学生为中心”的教育理念已在国内高校得到认可，基于该理念的课程教学模式层出不穷，为高校教育教学改革创新、实现学生全面发展发挥了积极的推动作用。“以学生为中心”的教学模式包括任务驱动教学法、项目驱动教学法、项目导向教学法、翻转课堂、慕课以及工程教育模式(包括CDIO模式和OBE模式)等。工程教育模式是以学生、学习和学习效果为中心的一种开放式的教学模式，教师将课程知识点全方位渗透到工程项目中，以引导学生通过工程实践潜移默化地掌握新知识[6]。工程教育是高校适应新形势，落实新要求，全面提高工程人才培养质量的必然要求。应用型本科院校以培养具有较强实践能力、创业能力和创新精神的高级应用型人才为培养目标，在教育教学领域，必须树立“以学生为中心”的教育理念，培养高素质应用型本科人才。因此，基于“智能+”的富媒体教学模式必须坚持工程教育模式。在信息技术的支持下，教师要充分利用富媒体教材和富媒体教学资源，开展线上线下、课前课后的混合式教学，实现教学内容与工程实际的有机结合，培养学生的专业知识、工程实践能力和创新思维，满足新工科人才培养的要求；要优化教学组织，切实保障教学秩序和教学质量，构建学习效果的多元评价与反馈体系，不断完善和创新基于“智能+”的富媒体教学模式，最终实现显著提高教学质量的目标。
2基于“智能+”的富媒体教学模式实践
机械测试与机械设计、机械制造并列构成机械专业三大板块，传感器与测试技术是机械类专业的专业基础课程，也是机电类专业的专业核心课程。传感器与测试技术是一门实践性很强的课程，教学内容包括测试信号分析、传感器原理以及测试技术应用三大部分。目前课程教学依然存在一些问题，例如课程知识更新滞后，知识的交叉融合不够；课程内容偏重理论，实践和应用程度不够；课程“教与学”脱节，信息技术利用不够；等等。尽管各种课程教学改革模式层出不穷，但大多不能满足“智能+”背景下对人才培养的要求，与培养应用型人才或工程型人才的要求更是相去甚远。为激发学生的潜力，增强学生的综合应用能力和创新意识，此类实践性强的课程的教学改革势在必行。开展富媒体教材和富媒体教学资源支持下的新型教学活动，能够有效提高学生解决实际问题的能力，促进提高学生工程实践能力和创新能力的培养目标的实现。笔者结合“智能+教育”，根据传感器与测试技术课程的特点，提出如图2所示的基于“导学练研”的“智能+”富媒体教学模式[7]。在富媒体教材的指引和教师的引导下，学生可利用富媒体教学资源进行知识的学习、能力的训练以及项目的研讨等活动，形成基于知识点的在线学习(侧重基础知识)、基于现代工具和实验设备的实验实践(侧重基本技能)、基于项目的综合训练(侧重综合能力提升)。在此过程中，学生将知识学习、实践操作与教师引导有机结合，以增强工程实践能力、现代工具使用能力和创新能力，提高学习实效。建立学习效果多元考核评价体系，考核以“学生的学”为主，“教师的教”为辅，结合“课内+课外”，构建涵盖知识、能力、素质的“一考两评”(知识点考试、实验训练评价和工程项目实践评价)学生成绩评定模式。与此教学模式相配套的富媒体教材以目标为导向、以应用为核心来组织单元知识点。每个单元都明确了学习目标和学习内容所要解决的实际问题，并突出了实践性和应用性。每个单元同时还包括教学要求、知识结构、基本概念、应用案例、工程项目索引、富媒体教学资源二维码等。为更好地与此教学模式相适应，富媒体教学资源中还引入了实验项目和工程项目内容。实验项目分为线上虚拟实验和线下实验室实验，形成虚实结合的实验训练方式。工程项目索引可在富媒体教学资源中详细阐述项目设计目标、设计任务、设计内容、实施步骤以及考核方法，使学生初步了解工程项目概况，积累基础知识，为线下工程实践打下基础。课程教学以案例为入口，以工程项目为出口，在项目驱动、“智能+”富媒体教材和工程教育基础上，以“智能+”富媒体教学资源为支撑，构建教与学互动下的“教师导、学生学、实验练、项目研”教学法，有效激发了学生的学习兴趣，提高了学生分析问题、解决问题的实践能力。
3结语
“智能+”是技术发展的新阶段，富媒体技术则是新型数字信息传播方法。将智能技术、富媒体技术与教育教学相结合，构建“智能+”富媒体教学模式，是新形势下高校课程教学改革的重要发展方向，也是全面提高人才培养质量的必然要求。笔者将其应用于传感器与测试技术课程教学实践，提出基于“导学练研”的“智能+”富媒体教学模式，将基于知识点的线上学习、基于现代工具和实验设备的实验实践、基于项目的综合训练与教师引导辅导有机结合，提高了学生的学习兴趣，增强了学生的工程实践能力、现代工具使用能力和创新能力，提高了学生的学习实效。
参考文献
[1]唐亮.人工智能给未来教育带来深刻变革[N].中国教育报,2018-01-04.
[2]秦虹,张武升.“互联网+教育”的本质特点和发展趋势[J].教育研究,2016(6):9-10.
[3]李科生,蒋志辉.互联网+支持下的“立体化教材”开发探讨[J].出版科学,2018(1):43-46.
[4]黄乐.互联网+背景下教材编辑的角色转换与素质要求[J].出版广角,2016(4):54-56.
[5]单丽雯.基于“互联网+”理念的高校教材创新[J].中国出版,2016(6):50-52.
[6]朱向庆,胡均万.CDIO工程教育模式的微型项目驱动教学法研究[J].实验技术与管理,2012(11):159-162.
智能化;适时;评价;变革;创新;质量
教学评价是整个教学活动的一个重要环节，目的在于获得反馈信息，改进教学，提升质量，促进发展，实现课程目标。通过开展科学有效的课堂教学评价，能够有效地鉴定教师的教学态度、教学质量、工作能力、业务水平等，使学校的管理工作更系统化，决策更科学化。在推进“智慧校园”研究与建设的大背景下，有条件、有能力运用信息技术前沿技术人工智能于课堂教学评价中，“智能化课堂教学评价系统”在众多的电子课堂教学评价系统中率先融入人工智能技术，课堂组织管理评价、学习知识的定性评价、适时评价信息引导教学进程三个方面的发挥着积极有效的作用，用技术的力量，深化提升教学评价的效果。
一、智能化课堂教学评价系统的概述
1.智能化课堂教学评价系统简介
“智能化课堂教学评价系统”（intelligent teaching evaluation system缩写：ITES）是一套开源的网络教学平台。该平台包括教师平台和学生平台两部分，教师平台主要功能为教学活动管理、教学资源管理、动态教学流程设计、教学评价前置设计和课堂教学评价管理;学生平台主要功能为学习态度管理、学习资源多元化、知识迁移的监测。该平台功能模块的各类教学活动设计都具有评价功能，其中“评价管理”是专门为教学评价活动设计的模块。
2.“智能化”研究的三个主要方面
（1）课堂组织管理评价
一般具备教学评价功能的电子教学平台都是通过登入帐户、密码完成上课报到。普遍存在着代签的盲区。而ITES是学生通过蓝牙（随着“智慧校园”的建设进程）或指纹识别完成上课报到，学生进入网络教室后以学习小组形式等自由入座通过图形界面快速有序地登录课程学习环境，浏览本课学案和教学任务。教师界面高效适时地评价课堂组织状态，学生出勤以及教学目标任务情况;后台运用“逃逸算法”扫描终端机在线在学状态。
（2）课堂知识的定性评价
一般具备教学评价功能的电子教学平台，定性问题（主观题）的评价是用人工（教师）评价方式解决的，评价信息严重滞后，难以像客观性问题评价那样“即时”。而ITES则运用SBT平衡树（AT前沿技术）作为教学资源库数据结构，时空复杂为O（logn），以二分查找法为检索算法，检索速度更快、占用内存更小、更具跨平台性与教学设计同步进行。以一个标准班级56人为计，完成 100字以内主观题，评价平均用时7秒以内。完全适用于课堂定性问题的适时评价。
（3）适时评价信息引导教学进程
每个教学环节评价结束后，教师可以运用评价系统了解教和学两方面的信息，发现问题及时调整教学进程，改进教学方法，指导学习方法。使分层次教与学活动的开展有了依据，评价功能与教学活动形影相随，更方便地服务于教师。
二、运用智能化课堂教学评价系统进行评价
信息技术教学一般都在网络多媒体教室进行。在信息技术教学过程中，必须对教师教学和学生学习质量进行评价。通过评价，了解教和学两方面的评价信息，依据适时的评价信息及时调整教学进程、改变教学方法、指导学习方法，促进知识迁移。根据课程标准的要求，信息技术教学评价可以从认知、操作两个方面进行，具体的有：基本概念、基本技能、创新能力、综合运用能力的 测评。
1.学习态度的评价
学习态度情感价值观的评价因应成为课堂教学评价不可或缺的组成部分。学生登录后，就成为课堂教学被评价的对象（图一左所示），囿于“教学平台”完成一堂课的学习内容。
图1的中图上是监控学生机的运行状况，其中绿色块点表示正常，红块表示某个时间段该机发生“脱机”现象。“脱机、脱系统”的可能性：一是硬件故障（红色！），教师可及时处置。二是故意违纪脱离（终端机更改设置）系统（红色），记录其违规时间，促其在一定的时间范围内返回。三是学生终端脱离系统（蓝色）开小差做学习以外的事，五秒内教师机自动发出“归队”的警示。教师利用课堂教学间隙在投影屏幕显示一下监控画面对违规学生也是一种提醒。
与其它评价系统相比，ITES 上课过程始终运行“逃逸算法”扫描终端机在线在学状态，并记录“脱机”“开小差”时间。下课后给每位学习者一个客观的“学习态度”的分值。使得课堂组织管理更加科学。
2.知识与能力的评价
一般的电子教室教学平台对客观问题的评价基本都准确、及时到位。而主观问题的评价目前则只能采用人工方式进行，做不到“自动及时”。智能化课堂教学评价系统重点解决在课堂教学中主观问题的定性评价上的客观、及时的焦点问题。主要表现在两个方面。
（1）学习态度。从二个方面进行评价：①空白卷;②全文雷同率。雷同率越高， “学习态度”的评价等级就 越低。
我们身处大数据时代，教育领域同样充满了海量数据。
安全监控系统、教室录播系统、学生智能卡片、电子白板、交互式一体机等信息技术设备的运用，让教师和学生的课堂板书和交互行为，都以数据的形式被记录和保存。智能手机在高等教育阶段已经普及，部分中学也允许学生将手机带入课堂，通过智能手机参与课堂活动、访问学习资源，这就形成了学生学习行为的数据。
传统教学方式支撑的学习活动、学生参与活动的数量和质量情况，是通过教师人为评判的得分、级别等进行度量的。在“互联网+”时代，在线学习平台或者课程管理系统支持的学习活动，已经可以借助学习活动指数（OLAI）这样自动生成的包括质量、数量和速度三个维度的指标，做出更精识及时的判断，并为个性化教学策略的实施奠定了基础。
情感、态度和价值观是学生过程性评价的重要因素。传统的评价方法是通过定性分析和调查问卷分析，其缺陷是不精准、不及时。随着人工智能的发展，人脸识别、视频分析、情感计算等技术已经趋于成熟。那么，我们借助这些技术分析课堂录制的学生视频和教师视频，就可以直接获取其面部表情等数据，通过表情变化数据来对学生的情感、态度和价值观进行精确的过程性评价。
在学校层面，数字化校园或者智慧校园等系统平台可以对教师专业发展、学生个性化发展和家校沟通进行有力支撑。平台运行积累的数据，可以实现对教师的评价，对学生成绩的横断面分析和时序变化分析、对学生完成各种学习活动的分析和对学生的精准反馈。
在国家层面，可以借助数据挖掘和数据可视化技术实现决策管理的科学化和信息化。例如，各个省市区的农村生均教育经费动态变化图，可以动态展示农村生均教育经费的时序相对变化；教育经费增长与财政收入增长比例地图，则直观对比反映了某个年度两者比例的增长速度；通过人工神经网络支持的“指数增长预测法”模型，则可以预测未来各年度学生数量、生均经费、经费需求的数值。
所以，人工智能时代的到来，海量教育数据的挖掘技术日益成熟，将广泛应用于教育和教学管理的各个领域，无论在微观个体层面、中观学校层面，还是在宏观国家层面。
关键词 智能授导系统；辅助教学；语义Web
中图分类号TP31 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2012）58-0165-02
计算机辅助教学(CAI)是以对话方式利用多媒体计算机的功能与特点与学生讨论教学内容、安排教学进程和进行教学训练的方法与技术。但是存在交互能力差和缺乏虚拟技术支持、智能性及教学策略等问题。人工智能（AI）是计算机科学、信息论、神经生理学、控制论、心理学、语言学等多种学科互相交叉渗透而发展起来的一门综合性学科。它用人工的方法在机器(计算机)上执行智能行为：感知、理解、学习、判断、推理、规划、设计、求解等。其技术特征主要是具有搜索功能、知识表示能力、一定的推理功能、抽象功能、语音识别功能及模糊信息处理能力。
1 智能授导系统
智能授导系统（ITS）技术是在对计算机辅助教学研究局限性的改革突破中发展起来的，它不仅克服了仅仅关注学生行为的缺陷，还引入了对知识的描述以及智能推理技术，智能授导系统的独特之处是能依据每个学习对象的不同需求而调整教学策略。
ITS从上个世纪80年代提出到至今已有30多年了，几乎涉及人工智能技术的所有问题，而且一直是人工智能技术在教育领域的核心研究之一。比较有代表性的是Peng-Kiat Pek和Kim-Leng Poh应用贝叶斯网络构建的学生模型可以较好的估计出学生的学习兴趣值，从而对学生的学习行为方向进行预测；Dietrich Albert和Cord Hockemeyer通过分析知识空间理论而得出的超文本结构和知识空间在结构上的有很强的相似性，通过对知识空间进行建模，使之适用于网络Web结构模式；Joel Martin和Kurt VanLehn使用贝叶斯网络技术对学生的学习结果进行评估，有效的分析出学生学习过程中的问题和不足；Declan Kelly和Brendan Tangney提出了一种多Agent技术（Multi-Agent System，MAS），通过对个体的个性化学习进行动态建模的智能框架的建构重组，满足了学习者的不同需求。随着国内数字化教学与教育信息化的大趋势，最近几年国内对于该领域的研究发展的相对比较快，而且需要进行综合性的研究，以不断促进智能授导系统的实际应用价值。
2 自适应智能授导系统机制
由于个体学习者基本上是基于资源的自主学习，在教学上的有效组织主要体现在学习资源的组织、传递和共享上，良好的资源组织和个性化资源服务是学习个体最强烈的需求。为了支持个体的自主学习，辅助教学研究十分强调“授导”。“授”即系统地对教学内容的组织和传播，通常反映为学习目标制定、学习材料序列化、学习路径引导以及学习结果评价等方面；而“导”则侧重对学生的具体学习过程提供针对性的学习支持。
2.1 网络智能授导的技术实现
网络辅助教学平台设计者们一直致力于智能授导机制的理论研究和实现，不仅在理论上提出很多模型和设想，而且实践上也有所突破，特别是可以借助计算机网络技术和人工智能技术构建一个更有针对性的、更智能的信息空间，为学习者提供个性化的学习支持。通过调研，网络辅助教学中智能授导的研发技术路线主要是模拟课堂面授的路线、人工智能的技术路线和网络协同进化的路线。
2.2 本体的智能授导机制
根据Brusilovsky提出的关于虚拟校园环境的部件理论知道，当前分布式虚拟环境支撑的网络教学平台大多是围绕内容部件、行为部件、通信部件、管理部件来提供学习者本体的智能授导应用功能。
1）内容部件是辅助教学系统的核心，多由构成课程的多媒体教学材料组成。运用静态超媒体比较容易实现，以一种同有的结构和形式呈现给学习者同样的教学内容。但是会产生由适应性内容所呈现的各种方法与技术问题，例如：附加解释、前提知识解释、比较性解释、解释变体、信息排序等。其实现需依赖于知识表示与呈现技术，特别是知识建模和知识本体的研究；2）行为部件主要功能是需要学生通过“做”的交互方式来完成的自主学习的过程，表现形式多指学习导航、练习、测试、模拟、实验等。其三个主要应用方向是自适应导航、自适应测试和虚拟实验；3）通信部件在智能授导系统中起到媒介作用，主要是支持学生与教师之间、学生相互之间的交流和沟通的通信工具，支持学习社区的协作学习和协同进化；其3个主要应用方向为)针对交互信息的知识发现、学习者智能互助和群体智慧；4）管理部件主要是支持教学过程中必要的管理职能。如学生管理、课程管理等。
2.3 自适应智能授导系统的构建策略
个性化的自适应辅助教学研究已成为现代教学系统应用的一个热点问题，而自适应智能授导系统运用人工智能技术，直接、科学地了解到学习者的个性特点及学习进展情况，灵活调整自身的策略、方案来满足受教育对象的需求。从集成观点出发，自适应智能授导系统首先涉及的是教学理论和思想与计算机技术的交叉。从计算机辅助教学的发展线索出发，网络技术与人工智能方法的应用是计算机辅助教学的必然趋势，但智能授导绝不是在计算机网络通信技术上的简单翻版，其需要进行更为深刻的分析与抽象。总的来看，自适应智能授导系统是一种建立在软件协同基础上的分布式的群体智能，更是一种人机协调的智能。
学习者模型是自适应智能授导系统的核心，而学习者学习过程中存在大量的不确定性因素和不确定性信息，因而成功获取学习者的情况是其它环节正确运行的保障。在学习者模型设计中，我们利用贝叶斯网络的条件概率分布量化知识项之间的组织关系及依赖关系，很好地反映学习者特定领域中的知识结构，当学习者模型中的知识项的状态发生改变时，将引起相关知识项的状态的改变，因而使学习者模型具有一定的预测能力。同时我们选择专门为语义Web设计的本体表示语言OWL语言来描述学习者模型，因为它具有更强大的功能来表示语义，比XML和RDF更容易被机器理解。
我们在辅助教学软件的研究开发中选择了语义Web下的自适应智能授导系统，因为它更多的关注系统各模块的标准化、形式化构建，以及系统间的互操作和知识共享与重用。其目标是使机器能够更好的理解网络上的内容，构建一个基础结构使在网络上运行的智能能够进行复杂的活动，对嵌入在基于网络的应用程序中的知识进行显性的描述，从而以智能化的方式来整合信息，提供基于语义的方式来访问网络，以及从文本中进行信息抽取。语义Web技术可以通过对智能授导系统不同模块中嵌入的知识和学习者的交互信息进行共享，从而在一定程度上推动了分布式智能授导系统的开放程度。图1给出了自适应智能授导系统的智能产生流程图。
3 结论
伴随着互联网络的日益发展，我们日常的学习与工作越发依赖数字化的资源与服务，智能化与人性化将是数字化教学重要的发展方向。我们选择了自适应智能授导系统作为数字化技术辅助教学研究的一个切入点，依据网络智能授导系统实现的三条技术路线，从理论框架上阐述了教学辅助平台中常见的智能授导机制，利用人工智能中贝叶斯网络的思想来设计学习者模型来实现适应性和个性化的教学，并选择了语义Web下的自适应智能授导系统来实现辅助教学软件的开发。
参考文献
[1]闵宇锋.浅谈网络教学平台中的智能授导机制[J].科技情报开发与经济，2010.
[2]Brusilovsky P. MILLER P., Course Delivery Systems for the Virtual University.
摘要：教育强国提出构建“互联网+”环境下的人才培养、教育服务和教育治理新模式。医学教育的特点决定了医学智慧校园必须针对传统教学面临的问题，在构建学习、实践实训方面提供最有力的支撑和保障。
关键词：智慧校园；模式；医学教育
1传统医学教学面临的问题
（1）从课程体系设置上看，医学各专业学生始终按照公共基础课、医学基础课、医学专业课、见习、实习的线性顺序进行。（2）从教学模式上看，大多数教学仍采取黑板+PPT+教材的传统方式，以老师讲解、学生背记为主。（3）从考试评价上看，绝大多数学生把大量的时间花费在强行记忆上，以一张试卷评价考核学习，学生的能力经常被忽视。
2互联网与高等医学教育的可能结合点
借助互联网“移动互联网化、人工智能化、共享经济化和虚拟现实化”都能够实现高等医学教育模式创新。具体来说：（1）互联网+课程。将传统医学教育课程与互联网深度融合，使课程理念、课程资源、课程实施、课程评价发生全方位系统变革，实现线下传统课程到线上信息化资源的变身。（2）互联网+教学。通过网络教学平台、网络教学系统、网络教学资源、网络教学软件、网络教学视频等互联网方式，把以教师为中心的传统授课，变为以学生为学习主体，教师辅助、服务学生学习，从单向“满堂灌”向注重互动的“翻转课堂”转变。（3）互联网+学习。互联网环境下，学生不再受校园、课堂和书本的局限，只要连接网络，就能随时随地开展学习，真正实现了时空上的互联网+学习。而且远程培训的兴起，也使师生终身学习变成了现实，这对医学专业生尤为重要。（4）互联网+评价。互联网应用于教育评价特别是基于大数据技术的教育评价，将带来两方面的变化：一是评价依据的丰富，另一方面变化是评价应用的便捷。“互联网+教学”背景下的教育评价正在朝着自动化、智能化、可视化、多样化、智慧化方面大步迈进。
3互联网背景下高等医学教育模式创新
针对以上分析，互联网+背景下医学教育要在教学形式、知识获取途径、更新、实时获得、虚拟训练和智能化、网络化管理等方面进行改革创新。我校的智慧校园，运用物联网、云计算、人工智能等技术，集成各类应用服务系统，把校园中的各信息“孤岛”联为一体，实现了智能化、数据化、网络化为一体的新型校园系统。（1）网络互通性。有线网、无线网、局域网和视频监控网等多种类型的网络覆盖整个校园，构建了校园教学、管理互联网，为医学教育模式创新提供了强大硬件支撑。根据制度安排和层级划分，教师、学生通过认证了身份的“自己”，接受各类信息，可以随时随地快速、准确地访问网络资源，获取自己所需要信息。（2）智能感知性。智能感知既是智慧校园关键的信息采集终端，也是最基础的部分。通过利用传感器、二维码、视频采集、GPS定位等，动态感知和实时监测校园环境，借助互联网、物流网等技术将捕获信息传递给支持平台，并结合大数据分析完成数据统计及趋势分析。（3）数据共享性。基于大数据、云计算和云存储等技术，信息中心收集、处理和存储各类共享数据，为各部门、二级院系提供标准的信息资源存储、信息系统运行和信息资源服务。利用大数据分析，收集、汇聚、处理教育教学过程中的动态数据，利用多媒体制作等技术，建立、管理与共享各种资源库。努力建设网络精品课程、网络公开课、在线开放课程等共享资源。（4）可视性教学。目前，模拟仿真医学教学已被广泛应用。学校利用互联网技术，在学校、医院、实训基地间建起了远程医疗教学和虚拟仿真实训平台，为学生提供了大量临床常见病、少见病的分析及诊断，为学生提供检查、介入治疗模拟训练、重复训练的机会，让他们能够感受和体验接近真实的医疗环境，对于提高高等医学的教学质量具有重要意义。（5）互动性学习。借鉴国内外各种在线学习平台功能和架构设计，借助互联网、多媒体制作等技术，搭建起来的在线课程（SPOC）学习平台，实现师生对学习内容和学习活动的组织、跟踪、评估、发送、管理等，有效地促进了师生、学生之间的交流互动。通过开放、共享在线课程学习平台，“教与学”不受时空上的限制，实现了随时随地可学，动态学习诊断与评价也逐步贯穿于教学全过程。借助在线互动教学平台，我校目前已初步形成一个开放包容、资源共享的教学体系。为学生创建了一个个性化、信息化的教学环境，也大大提高了教师的教学效果和教学质量。
与传统教学的面对面授课相比，MOOC具有学习方式灵活、学习自主、资源丰富开放、交流广泛、学科交叉灵活方便等优点，但也有学习成功率不高、诚信考核难以控制等局限性。因此，将MOOC学习与传统的课堂学习有机结合起来，实现优势互补，从而更好地实现研究生创新能力的培养是研究生教学改革的方向之一。
为了提高研究生科学研究的创新能力，笔者在研究生教学改革中进行了混合式教学的实践和探讨，即将MOOC学习、翻转课堂和面对面授课三部分有机融合，以求实现教学效果的改善和创新能力的提升。
基于MOOC的混合式教学的实践过程
MOOC的出现给研究生创新能力培养提供了新渠道和平台支持。笔者在研究生的“智能决策支持系统”课程中采用混合式教学模式，在教学设计等几个方面进行了改革、实践和探讨。
1.精心进行混合式教学设计
与传统教学一样，要想达到好的教学效果，教师必须精心设计好每堂课的内容和教学方式，以研究生的创新能力培养为目标，科学规划课堂教学、翻转课堂和MOOC学习内容，既要达到课程标准的教学目标，又要保证课程知识体系的完备性和系统性。
在混合式教学过程中，将若干模块知识体系分解成多个知识点，根据知识点的难易程度、重要程度将知识点进行分类，不同知识点采用不同的教学方式，同时又在课堂中通过研讨等方式将三种知识学习连贯起来，从而保证知识的系统性和完整性。
课堂讲授主要的内容包括智能决策支持系统的体系结构、模型库管理等。由于有前置课程的支撑，可以将决策支持概述、决策支持系统体系结构和数据库管理等内容通过翻转课堂方式进行学习。借助Coursera平台学习的主要包括人工智能基本原理、人工神经网原理、遗传算法原理、数据挖掘原理等智能计算内容。同时，在这三种学习的过程中，一直贯穿着面对面的专题研讨。这样进行的课程设计，不仅保证了整个教学内容与原智能决策支持系统课程标准的一致性及知识的系统性和完备性，同时也实现了知识体系的相互支撑。
2.翻转课堂教学的应用
翻转课堂的基本思路是把传统的学习过程翻转过来，让学习者在课外时间完成针对知识点和概念的自主学习，课堂则变成教师与学生互动的场所，主要用于解答疑惑、汇报讨论，从而达到更好的教学效果，提高学生的自学能力，同时教师在课堂上能更主动地教学、研讨，以培养学生的创新能力。
对于研究生教学，翻转课堂既可以培养学生自学的能力，也能培养他们独立思考解决问题的能力。为了应用好翻转课堂，笔者对整个教学内容的知识点进行了分析筛选，选取适合翻转课堂的内容，如决策及决策支持概述、数据库管理等，让学生自学完成。翻转课堂中学习的视频是从网上公开课平台节选的，并且每次课前教师都要先提出课堂要掌握的内容，设定思考或要回答的问题，让学生学习指定教材或视频内容，最后小组学习汇报并研讨。翻转课堂学生学习汇报的结果和研讨表现将计入课程总成绩。
3.MOOC学习与面授及研讨的结合
根据“智能决策支持系统”课程实施计划和课程标准的要求，笔者选择的讲授内容将在学期开始的前几周完成，讲授过程中，将人工智能等相关内容同步到MOOC平台。
每次进行MOOC学习前，笔者除了要求学生完成教师课堂上的作业及交流内容外，也布置了相关问题和研讨内容，并要求学生在学习MOOC内容后，安排时间进行课堂研讨。研讨内容主要是让学生理解人工智能技术如何对决策进行支持，即如何用人工智能技术实现智能决策支持系统，并通过军事应用案例来研讨智能军事决策支持的技术和方法;同时，查验学生通过MOOC学习后对知识的掌握情况。
4.多种方式的交流研讨
在整个混合式教学过程中，师生可以采用线下、线上和课堂等多种方式进行交流、研讨。线上学生主要是利用MOOC平台进行交流讨论，线下主要是在课堂中或课外进行面对面的研讨。目前，多数MOOC平台都提供了各种讨论交流环境，如讨论小组、讨论区或论坛、线上交流、线下交流、学生自评、同伴互评等。
5.综合的学习评价方式
根据混合式教学内容的分配，评价应针对课堂学习、翻转课堂学习和MOOC学习三部分。评价内容有：课堂学习中的平时作业、课堂研讨、小论文等;翻转课堂学习中的学习的效果、回答问题的情况;MOOC学习主要依靠MOOC平台的评价，同时也可以参考MOOC平台的记录信息，包括登录次数、在线时间、视频观看情况、在线测试成绩、在线交流提问和回答问题等信息。
对混合式教学的思考
基于MOOC的混合式教学是一种探讨式的教学改革。虽然目前在混合式教学实践中学生的人数和课程数量不够多，但从对学生阶段性考核和最终考试的成绩以及学生的自评中可以看出，这种混合式教学有利于培养研究生的创新思维，拓展他们的知识面，更有利于丰富教学方法，创新教学模式。
结合基于MOOC的混合式教学的实践，笔者认为在混合式教学过程中只有重点关注以下几点，才能将三者进行优势互补，真正达到混合式教学的目的。
(1)混合式教学必须将知识点进行科学有效的划分。教师不仅要花费更多的时间研讨教学内容的设计，设计面授课、MOOC的教学内容，设计交流研讨、翻转课堂学习的内容，还要保证课程知识体系的系统性和完备性。MOOC平台、平台内容的选择及翻转课堂内容的制作都是做好混合式教学的基础。
(2)虽然MOOC学习强调以学生为主的自主学习，但教师还是要掌握学生线上或翻转学习的效果和质量。教学过程中教师可以通过多种方式来关注学生的学习过程。例如，将MOOC中的学习时间、提问数量、回答的问题、作业提交、线上测试等平台记录的情况都纳入最终成绩的考核。
(3)在积累历史数据的基础上，教师可以利用大数据分析或挖掘数据，科学分析学习过程中记录的信息，并用以指导以后的混合式教学改革。
(4)为了培养研究生的创新能力，课程研讨是教学过程中的重要手段之一。在混合式教学的各个阶段要引入研讨式教学，设计的研讨问题要有利于启发学生，培养其创新思维。
(5)基于MOOC的混合式教学将会是未来教学改革的主要方向之一。如何保证MOOC学习的效果和质量，如何评价混合式教学的质量，如何监督混合式教学的自主学习等问题都需要教师通过改革实践来确定。
总结
传统教学提供了面授进行思想交流的环境，MOOC发挥了学生在学习过程中的主体地位，翻转课堂从某种意义上克服了传统教学中存在的弊端，使学生更加主动地去思考和学习，所以三者的结合将会使各自的优势得到发挥，也将给高等教育改革带来新的拓展、探索和方向。
[关键词]多媒体；教育技术：光技术；虚拟仿真
[中图分类号]G40―057
[文献标识码]A
[论文编号]1009―8097(2009)13―0242―02
教学活动中，教师的主导作用不容忽视，教师是教学活动的组织者和引导者、是学习活动的评价者、是渐进层次学习的激发者；教学活动中“学生为主体、教师为主导”，教师现场的言传身教尤为重要，不要指望单靠学生个别化学习、自我学习机械操作，再好的学习资源未必带来预期的成效。而正确运用恰当的技术手段，实现师者，所以传道授业解惑也，真正解决课堂和远程等教学存在问题。本文将在以下进行探讨。
一 光技术在多媒体虚拟仿真课堂教学的应用
从认识论来看，学习的本质是立体的、精神的、多向的、开放的。真实的学习是人与自然、与人相互作用，在开放系统中进行互动，而教育技术则要通过创建学习环境来达到目的。学习环境由内容、媒体(包括软件和硬件)、人员(包括教育工作者和其他学习者)、方法和场所等要素组成，构成一个教育信息传播的系统，即：传播什么信息(内容)，通过什么来储存和传递信息(媒体和人员)，如何传递(方法)，在哪里传递(场所)。在课堂上用何种技术、方法才能做到教师现场仿真的言传身教、师生互动和教师的主导作用呢?有没有一种理想的技术手段和方法能真实再现教学情景呢?本人认为采用光电三维成像技术能最好的虚拟仿真课堂真实的教学情景，促进学生个别化学习、自我学习。由于情景逼真，互动性好，虚拟地建立起与真实环境相近的学习场景，开发基于网络的、具有自然语言理解与产生功能的“人一机”交互学习环境，对多个不同课室教学、网络远程个体或集中教学，尤其是在职成年人学习最佳。适应当今信息化发展进程，适应未来教学模式向着更深层次发展的要求。本文只从观念技术的角度来探究光技术在多媒体虚拟仿真教学的应用，主要是在课堂教学，运用恰当的人工智能技术手段，再配合有线、无线、卫星、微波等网络通信技术，实现仿真互动，起到教师的主导作用，教师现场的言传身教逼真，实现教育人性化的活动，再现与真实环境相近的学习场景，符合教育技术理论逻辑起点教与学的属性。
二 光技术及其应用效果
1 光电子新技术
常说的光学是广义的，是研究从微波、红外线、可见光、紫外线直到X射线的宽广波段范围内的，关于电磁辐射的发生、传播、接收和显示，以及跟物质相互作用的科学。光学是物理学的一个重要组成部分，也是与其他应用技术紧密相关的学科。光电子技术是以先进探测器和激光器为基础，由光学技术、电子技术、精密机械技术和计算机技术等密切结合而形成的一项高技术。它既改变了传统光学的单纯观察功能，又大大扩展了电子技术的功能。由于光电子技术具有探测精度高、传递信息速度快、信息容量大、抗干扰和保密能力强等优点，因而在军事上得到了广泛应用，在现代战争中已显示了其特有的威力。
而光电子三维成像技术和全息摄影术不同，不需要依靠连贯的激光束产生图像。它使用普通光束即可。普通照相机的镜头工作原理类似模拟计算机，通过程序的运行将外界传来的信息(光线)转换成平面媒介上(通常是胶片)的图像。
[因特网消息1999年7月7日报道]，美国伊利诺依州大学电气工程师大卫布莱迪在数字计算机而非光学镜头的帮助下，利用射电天文学家绘制天空的数学方法从光线中提取出足够的信息来生成三维图像。研究人员用卤灯照亮一只小小的塑料恐龙，将来自恐龙的光线分离成两束。当这两束光线再度会合时，它们相互干扰，虽然强度不如没有受到过干扰的光线，但是所有的波型却都很和谐。在恐龙模型转动时，科学家们记录下来了128种干扰波。这些干扰波中包含有该物体三维图像的全部信息，计算机程序可以对它们作还原处理。
这项技术最大的优点是无论景深多大，它都能保持清晰的聚焦，这一点与传统光学镜头相比表现出极大的优势。决定图像解晰度的唯一因素就是物体离开镜头的距离。这一特点使其对于三维显微具有特别的应用意义。布莱迪设想他发明的技术可用来拍摄细胞在产生交互作用时的高清晰度图像。共焦显微技术采用的是扫描技术，聚焦平台来回移动，以获得细胞的细部信息，从而生成三维图像。利用这种方法，当细胞在移动时，要拍摄到细胞的移动过程就是非常困难的。有了布莱迪发明的科学方法，记录装置就可利用排列成圆圈的光学感应器帮助研究人员记录实时的三维数据。
科学家们指出，即使要拍摄的对象远离感应器，这项技术仍然有用。麻省理工学院电气工程师乔治说：“这个系统同样可以用来拍摄篮球比赛的三维影片。如果你的家中有三维播放机，你就可以在虚拟现实状态下观看篮球比赛，观看者会感觉自己仿佛就在场内一样。”
2 光电三维成像技术在多媒体虚拟仿真课堂教学的具体应用及效果
现在的有线、无线、卫星和微波等网络远程教学，学生面对的都是单向平面银幕，一是没有互动缺乏双向交流，而是画面平面呆板与真实情景差别太大，很难调动学生的兴趣。就是普通的现场课堂教学，应用多媒体课件，也由于画面内容很难反馈真实形象化的情景而大打折扣。如果能将课堂教学情景、课件内容立体可视化，再配合声音、资源库双向互动，完全模拟真实情景，与现场无异，那将是教育教学新的飞跃。有什么适当的技术能实现刺激鼓励指导学生的思考和自动学习方法呢?光电三维成像技术就能在课堂教学应用中虚拟仿真真实场景，而虚拟现实是指通过特殊的输入设备和一些能实现三维图形和三维音效的特殊输出设备来模拟人和环境之间的交互技术。假如远程课堂教学，通过有线、无线、卫星、微波等通信传输，使用课堂多媒体光电三维成像设备，主教室和各分教室双方的三维立体全息图像便瞬间出现在对方面前，就好像一个真人站在你面前一样，然后你便可以和他随意交谈，使用各种表情，那是一种呈现在空气中的光学立体影像，不需要任何屏幕之类的媒质，不像今天的网络卫星远程教学、可视电话还需要一个屏幕才能显像。光虚拟现实技术可很好地应用到虚拟学习环境的建立。它可以虚拟地建立起与真实环境相近的学习场景，使学生似乎已处于真实环境之中。
当然，屏幕还有作用，显示课件文本等其它信息。过去的所谓三维显像技术显示的并不是真正的三维图像，而是在二维平面上利用人体肉眼的双眼像差而虚拟出的“伪三维图像”，长期观看这种伪三维图像，会损伤视力或造成视觉疲劳。这样，教学所使用的各式方法(如演讲法、问题教学法、设计教学法、复述背诵法、小组研讨法、访问式教学法、辩论法、座谈研讨法、甚至实验教学)都能应用光电三维多媒体
虚拟仿真成像技术达成教学目标[手段]。当然，要真正将光技术应用于实践非一朝一夕，但可以采取过度方法，如先实现屏幕显示三维立体画面，学生观看而无需头盔等辅助设备，能实现师生声像远程互动，虚拟地建立起与真实环境比较相近的学习场景，再随光技术发展和实现，使学生似乎处于真实环境之中将成为现实。光电三维成像技术不但可以应用于多媒体虚拟仿真课堂教学，还可以应用在网络远程在线教学、虚拟学习社区等。由于有教师和学习者之间通过网络进行社会交互的一种虚拟仿真环境建构，有强烈的社交真实感和虚拟社区归属感，不仅可增强学生的在线学习的持久性，提高学习绩效，而且能加强合作和学习满足感，提升合作学习水平。现在，在线学习者只是独立的个体，容易产生焦虑、逆反心理和丧失学习动力，会导致学习的挫折感和低效率。
3 采用中间件技术
中间件(middleware)是一种独立的系统软件或服务程序，分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源，中间件位于客户机服务器的操作系统之上，管理计算资源和网络通信。满足大量应用的需要运行于多种硬件和OS平台支持分布计算，提供跨网络、硬件和OS平台的透明性的应用或服务的交互支持标准的协议支持标准的接口。利用中间件技术，将多媒体虚拟仿真应用类似于中间件，任何设计制作软件，包括现在应用的课程教学所需软件，如PowerPoint、Photoshop、Dreamweavcr、Flash等，都可无缝应用。教师无需专门培训，教学应用与以前无异，只是效果大为改观，真实再现场景，其它技术工作则由人工智能管理平台后的多媒体和课程制作人员负责，避免和改善教师计算机焦虑现象。
三 结合我校实践探讨多媒体人工智能课堂教学的管理模式
我校现有四个校区，分布在越秀区、海珠区、番禺区和珠海市，多媒体课室有279间，都基本配置了多媒设备，部分校区具有初级的网络多媒体教学平台。网络学院在省内有50来个教学点，上万名在读生，使用的是目前市场上唯一支持百万级用户的Blackboard网络教学平台。不过由于校区距离较远，不少老师要长年往返于各校区上课，虽然教师身临现场授课，但运作成本较高。网络教学点分布较广，学员分散，对学生来说，多媒体属于模拟交际而非学生直接参与的自然交际，缺乏自然语言进行人际交流的环境。而远程教育更需要互动和教师的主导作用，教师现场的言传身教尤为重要。
未来的新型多媒体教学将是以多媒体技术、计算机技术、网络通信技术、自动控制技术、传感技术、光技术、人工智能和虚拟仿真技术等的有机结合，能够全面整合网络各种“资源”而形成先进的网络多媒体教学平台。在这种教学平台上.多媒体教室不再是孤立的，它已融入到校园网教学系统中，并以校园网资源为“背景”构建出一个富有时代特色的现代化教学环境：即集教学、管理、娱乐为一体的“数字化校园”。多媒体课室是现代教学环境建设的重要组成部分，是教育技术信息传递的展示平台，是教师了解、联系、应用教育技术的桥梁。既然新型多媒体教学、特别是网络课堂教学如此重要，一般的管理就远不能适应现代化的课堂教学应用。
结合我校的教学实际，本人认为，未来的新型多媒体课堂教学将是一个系统集成，不但要从后端课堂教学管理考虑，还要联系前端课件制作。即多媒体课室管理人员既要参与后端维护保养，也要了解甚至参与前端课件制作，这就需要先进的多媒体人工智能管理平台管理，从制作到应用一条龙服务，时刻把握教师课堂教学需求的命脉，为管理和新技术应用于课堂教学提供依据。即教师只需在其中一个教室就可通过网络开启其它多个接收教室的多媒体设备(无须电教人员参与)，对教师上课教室实施“直播”方式，通过安装在课室的特殊的多媒体光电三维成像、自动跟踪拾音等摄录设备，实现三维图形和三维音效来模拟人和环境之间场景的拾取，多个教室通过特殊的输入设备和一些能实现三维图形和三维音效的特殊输出设备，真实呈现在空气中的主课室教学光学立体影像，各分教室还可以现场与主讲教师交流。并同步录制仿真教学内容，作为课件保存录入资源库中。网络学院的学生可在课堂或家中电脑上，调用资源，远程课堂上的特殊设备也真实呈现在空气中的主课室教学光学立体影像，与现场无误。人工智能管理平台集中监测、控制和管理，教师可在办公室或家中的计算机上，利用人工智能管理平台的多媒体教学系统，远程开启网络教室，同在网络多媒体教室中的学生们实现远程点对点虚拟仿真场景答疑。可将多次答疑场景自动汇编入库，与相关课程智能结合，当点播网络虚拟课程，真实再现上课场景，学生有疑问时，可即时点击提问，人工智能管理平台随即快速智能搜索虚拟课程答疑库，如有相关知识即刻虚拟回复场景，如没有随即跳过继续上课，而此问题现场摄录保存到虚拟仿真场景答疑系统，在下次相关教师登陆远程点对点虚拟仿真场景答疑系统时，人工智能管理平台系统自动插入其中，与现场答疑无异，随答疑量增多，人工智能管理平台上的智能搜索虚拟课程答疑库容量增大，将能即时回复大多数疑难需求。
四 结束语
信息时代的到来，社会节奏的加快，知识呈现出高速增长和快速更新之势。随着科学技术的发展，还会有更多的新技术应用在教育技术中，光技术就是其中重要的一项，21世纪将是光技术应用发展的时代。
参考文献
[1]张祖忻.教育技术是一项解决教育问题的系统技术[J].现代教育技术，2006，(2)：5―10.
关键词：信息技术；信息技术教育；信息素质；多媒体技术；人工智能技术
中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)15-3745-03
The Development of the Information Technology and the Application of the School Education
XU Wu-peng
(Lvliang Economics and Management School, Lvliang 033000, China)
Abstract: The information technology be used as a newly arisen course continuously pound at the tradition's education，and this text analyzes and explores the development of the information technology.And its application in the school education, among which emphasis on the information technology's application. The information technology challenges the school's management、teaching activity、course set、teachers and students, students are the core of education in the process, all factors are around this core. At last, the article explores the application of multi-media technology , and combine the future of the educate to information to do the outlook.
Key words: information technology; information technology education; information literacy; multi-media technology; artificial intelligence technoloy
据新华网上海2003年1月21日消息：在上海最抢手的IT人才是高档的成熟型人才。现在企业需求的都是些高档次的，拿到项目即能开发、生产的实战型人才。应届生却遭冷遇，主要原因有二：一是大学生动手能力普遍很差，而IT行业最注重实际操作；二是大学生普遍缺少创新精神，而这又是信息产业最为讲究的。
学校教育培养出来的学生不被社会认可，不能适应信息化、网络化的生存环境；不具备信息化、网络化的学习能力，这是摆在我们面前的一个现实存在的大问题。这就将信息技术教育提高到了一个新的高度，为此我们有必要了解并研究信息技术的发展及在学校教育中的应用，来帮助我们指导以后的学习、工作。
1 信息技术的发展
早在远古时代，我们的祖先就发明了“结绳记事”、“烽火告急”、“信鸽传书”等储存、传递、选用、表达信息的技术。
信息就其含义而言，包含两层意思，一是信息本身所表达的意义，即信息的内容；二是传递信息的工具，即信息载体，如符号、声音、文字、图形等都是信息的载体。而对信息技术，由于其使用的目的、范围、层次不同而有不同的认识，广义上讲，信息技术是指能充分利用与扩展人类信息器官功能的各种方法、工具与技能的总和。狭义上是指利用计算机、网络、广播电视等各种硬件设备及软件工具与科学方法，对图文声像各种信息进行获取、加工、存储、传输与使用的技术之和。如遥感技术、遥测技术，通信技术、计算机技术、光盘技术、各种显示终端技术等。信息技术包括信息技术的生产和应用两个方面。信息技术的生产主要体现在信息技术产业，包括计算机软硬件、电信设备、微电子生产等，信息技术的应用则体现在信息技术的扩散上，包括信息服务、管理信息系统等。在信息技术系统中，微电子技术、通信技术、计算机技术和网络技术可称为信息技术的核心，它们的发展进程体现了信息技术的发展过程。
从微电子技术看，晶体管发明以后，1958年第一块集成电路问世，引发了一场微电子革命。微电子技术使得越来越复杂的电子系统可以集成在一小块硅片上，使电子设备和系统的微型化、低能耗成为可能。集成电路从中小规模集成电路逐步发展到大规模、超大规模集成电路。英特尔公司的前董事长摩尔发现每隔18个月，计算机芯片的集成度将提高一倍，计算机也随之而升级换代，而价格却保持不变甚至下降，这就带动了以集成电路为基础的信息技术迅速发展，创造了信息技术产品性能不断提高，而价格不断下降的奇迹。
从通信技术和计算机技术看，从电报技术的发明到程控交换机的诞生和数字程控交换机的应用，使通信技术开始向数字化发展。卫星通信、称动通信和通信技术的发展，更是开拓了通信手段，进一步扩展了通信技术的应用领域。而从1946年世界上第一台笨重的、庞大的、高电能耗的计算机问世以后，随着集成电路和软件技术的发展，计算机的运算速度、存储容量和能力不断提高，其功能也从单一的计算功能发展成能处理数字、语言、图象等多种信息，其应用的领域也覆盖了社会各个方面。
从网络技术看，从1969年美国建成了世界上第一个采用分组交换技术的计算机网络（ARPANET）到1986年建成的美国国家科学基金网（NSFNET），才有了真正意义上的因特网。1991年因特网进入商业应用，从此因特网开始迅猛发展，给信息产业乃至整个社会带来了革命性的影响。从电子邮件到电视会议，从因特网传真到因特网电话、从网上浏览至购物等等丰富多彩的服务，不仅方便了消费者，更为企业参与全球竞争提供了有利的机会，而且带动了同因特网有关的一批新兴服务业的发展。
在当今社会中，网络和信息产品已经融入人们的生活方式，信息生产和信息消费的增长将成为经济发展和社会进步的主要动力。数字化、网络化、智能化、个性化、微型化、移动化、服务化、参与式和交互式是信息技术的发展方向，也是用信息技术改造传统产业、推动经济发展、实现社会信息化的主要方向。
由于信息技术的快速发展，使信息技术的应用已经广泛地渗透到社会、经济和生活的各个方面。信息技术的进入教育领域后对学校管理、教学活动和学校课程设置都提出了挑战，使得学校管理者、教育工作、教育内容面临着前所未有的冲击。同时信息技术给大家带来了开放的心态、自由的知识与新颖的方法。
2 信息技术在学校教育中的应用
2.1 信息技术对学校教育方式的影响
信息技术的发展及应用，给学校教育方式带来巨大影响，表现在：
1）教育投资的重心将由物质资源转向信息资源。工业社会中，教育以消耗物质资源如校舍、桌椅、粉笔等维持，因此教育投资的重心主要是物质资源的投入。而信息化社会，由于信息具有无损使用、无损分享、不可分割、公平性等特点，使其将取代自然资源、资金、人力等成为最重要的资源，投资的重心也将转变为信息的开发上，因为信息产业是开发费用高、使用费用低的产品，其低廉化使用是建立在高投入开发的基础上的。因而，教育一旦依赖于信息资源，则其开发问题将制约网络化教育发展，教育的投资由过去重在物质条件的扩充转向信息资源的开发也成为不言而喻的事情。学校要想增添价格不菲的当代信息技术产品，并要跟上日新月异的信息技术的发展，经费是个难题，这必将严重影响信息技术教育的应用及推广。
2）单一的“班级授课制”将被多样化的网络授课取代。“班级授课制”这种曾大大提高过教育效率的教学组织形式将被信息技术打破。互联网络应用于教育，改变了传统的固定师生关系，使异地授课，网上学习成为可能。计算机将替代教师的大量的重复性工作，把"因材施教"落到实处；教师将从体力劳动中解脱出来，真正去进行脑力劳动，使教学内容、教学方法得到极大的提高。随着计算机与网络的发展，学生可以通过光盘或通过上网，就可以找到自己学习所用的所有知识；对课外知识，他们兴趣可以更广，完全可以进入各地图书馆以及各种网站去寻找自己想要的知识。此外，学生通过上网学习，将会经常碰到优秀教师的指导。在人机交互时，学生领悟到了自己作为教育主体的真正含义，更能调动学生的积极性。
3）信息技术应用于教育中，使得学生在自己的学习过程中兼具了主体与主导的双重身份。在学习场所上，学生不再以课堂教学为基础，他们可以根据自己的心情与可能的情况来确定在什么时候、什么地方学习；在学习内容上，信息技术的发展使得学生可以在网上或光盘上随意浏览与下载自己想学的知识；在学习方式上，学生也不再苦于单纯的死记硬背或题海战术，各种形式的教学与学习指导都在信息技术发展的今天得以展现。信息技术发挥多媒体功能的优势，通过学习内容的丰富性、学习方式的灵活性，调动学生多重感观参与学习生活，从而大大提高了学习效率。
2.2 信息技术教育中的学生与教师
学生是信息技术教育中的核心部分，是信息技术教育的直接对象。学生是学习的主体，是教师进行教学和信息技术发挥作用的直接对象。不重视学生就不可能使信息技术教学系统化。教师是信息技术教育的实施者，是普及信息技术教育的重要保证。信息技术教育的各种资源需要教师去开发；具体的信息技术课程需要教师去承担；有关信息技术教育的思想、原则和方法需要教师去化为自觉行动。再先进的教学工具也取代不了教师。没有教师，信息技术教育就像无轮之车，无法推进。
在整个信息技术教育过程中，学生、教师、信息技术三个要素的关系可用图1来描述。
其中，培养信息素质是指充分利用信息技术教育课的优势，通过各种形式的教学，使学生的信息获取、分析、加工、利用等能力内化为自身的思维习惯和行为方式，从而形成影响人的一生的品质。
从图中可以看出，学生与教师地位是平等的，都须通过学习和利用信息技术来促进教与学的优化，最终培养学生的信息素质。在这个过程中信息技术只是作为一个先进的工具出现的，关键的还是学生与教师怎么来利用好信息技术，培养学生信息素质。学生的信息素质从教育学角度可分为多种信息能力，从心理学角度可分为智力素质与非智力素质。无论采用哪种分析方法，都会认识到信息素质的核心是创新素质。培养好了学生的创新素质，培养学生信息素质这个问题也就迎刃而解了。
创新素质是指人们所具有的对事物进行认识、评价、设计、开发、利用、管理的创新意识、创新思维、创新技能、创新人格等各方面基本品质的总和。这就要求我们做到：①更新观念。因为观念是行动的指南，我们必须真正认识学生创新素质培养的重要性与紧迫性，在教学过程中自觉地以培养学生的创新精神和实践能力为中心，树立新的人才观、教学观、教师观、学生观。②改革课程与教材体系。在课程类型中，要注意学期大课与微型专题课程，必修课程、选修课程与自修课程，显性课程与隐性课程的科学组配。要改变以往统一大纲、材，多年不变，人人一样的教材编制模式，针对不同学生的心理、生理、生活特点编制多样、适量、有趣、有弹性的教材。③要改革陈旧的教学方法。传统的教学方法不利于学生创新技能与创新人格的培养，必须大胆探索一些新的教法与学法。如项目开发法和电子作品创新法，这些方法都是把信息技术知识与技能的学习、应用、创新和评价相结合。先由教师对范例分析与提出创新任务，然后让学生自主设计，自主制作完成，最后再由同学和老师进行评价。在这些作品的制作过程中就会用到许多多媒体技术，多媒体技术在信息技术教育中的应用，能够最大限度地发挥其威力。
2.3 多媒体技术在信息教育中的应用
多媒体技术突破了传统教学方法的极限，从根本上影响和改变了学校的教学过程。如多媒体辅助教学、远程教学等。
应用多媒体技术可以用一种生动的场面来描述一些纯文字化的东西。如语文课文中的故事情景、物理运动过程等，这样更接近于学生的感觉器官和现实生活，更容易被学生接受。多媒体技术将声、文、图、像集成于一体，使传递的信息更丰富、形象，是一种更合乎自然的交流环境和方式。学生在这种环境中通过各种感觉器官来接受信息，可以加速理解和接受知识的过程，并有助于学生的联想和推理等思维活动。此外，多媒体的形式还可以激发学生的兴趣和注意力。因此，将多媒体技术引入信息技术教育中，能给学生一个身临其境的新颖的学习环境，使学生的注意力更加集中，大大提高学生的兴趣和求知欲，提高学习效率。同时能使学生熟练地掌握计算机的使用技巧，并利用计算机来学习其他学科的知识。
3 信息技术教育的未来――人工智能技术的应用
随着人工智能技术的高度发展与新材料、新能源研究的不断深入，信息技术正孕育着重大变革――由被动的“死技术”变为主动的“活技术”――智能技术。
智能技术的具体应用表现为两种基本形态：智能（软的智能技术）与智能机器人（硬的智能技术）。具有教学功能的智能又称作智能教学，具有教学功能的智能机器人又称作教学机器人。智能教学与机器人教育是信息技术教育未来发展的重要方向。
3.1 智能教学及其应用
智能是对“”的智能性的一种强调。智能具有如下特征：性、自主性、社会性、主动性、监控性、智能性、安全性、个性化等特性。应用于教学中，具有教学功能的智能就是智能教学，其种类很多，有信息、任务、教师、学生等。
智能教学有多种应用模式：① 充当教师，用于辅助教学；② 充当管理者，用于管理教学；③ 充当同学，用于合作学习；④ 充当朋友，用于情感交流；⑤ 充当秘书，用于处理各种事务。
智能教学对各级各类教育都有良好的应用前景，在幼儿教育、中小学教育，可以开展基于智能的游戏教学。在中学、大学可以充当导师、专家帮助解决学生的疑难问题。
3.2 机器人教育
机器人是指具有人工智能的，靠自身动力和控制能力实现各种功能的自动化机器，如果机器人具有辅助教学、管理教学、处理教学事务乃至主持教学法等功能，就成了教学机器人。
教学机器人的应用将会给教育带来重大变革。一是优化教与学的效果，二是优化教师与学生的劳动方式。前者强调以较少的教育投入取得较大的教育效果，后者指采用机器人这种教与学的劳动工具，能改善教学方式与方法，减少师生的劳动强度，缩短劳动时间，提高教学效率。
机器人教育的核心基础是人工智能技术在教育中以物化、人性化、智能化的形式加以利用，而人工智能技术是信息技术发展的一次重大飞跃。信息技术教育未来的发展趋势必然是向机器人教育重心转移。
总之，随着现代信息技术在社会各领域的推广应用，从根本上推动了社会生产力结构、产业结构的变革，知识经济端倪初露，人类开始步入信息社会。信息的获取、传输、处理和应用能力已成为人们最基本的生存能力。信息社会对教育的改革与发展提出了新的挑战，新的人材标准要求今天的教育必须将信息技术教育纳入教育教学过程当中，必须注重学生信息素质的培养。因此我们要注重信息技术的学习及应用，来帮助我们今后的学习和工作。
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