时间：2023-08-18 17:17:27
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篇人工智能在教学的应用，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。
2016年1月，美国佐治亚理工学院计算机学院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson人工智能系统创建了一个在线机器人JillWatson，并将其作为课程教学助理。其目的是帮助教师回答学生通过在线论坛提出的大量课程问题。通过几个月的反复调试，JillWatson的回答已经能够达到97%的正确率。现在，机器人助教已经可以直接与学生沟通，不需要真人助教的帮助。这项人工智能在教育中的使用，解决了AshokGoel教授的助教人数不够，难以及时回答学生提问的困境，增加了学生参与在线学习的兴趣，提高了在线学习的留存率。
这只是人工智能在教育领域的小试牛刀。虽然有专家预测在未来十年内不会看到人形机器人替代教师进入课堂，不过地平线报告2016年基础教育版和2107年高等教育版都预测未来五年内人工智能将会在教育行业普及。
教育行业已有的人工智能研究和应用
Woolf等人在2013年提出了人工智能在教育领域应努力解决“五大挑战”：①为每一个学习者提供虚拟导师：无处不在地支持用户建模、社会仿真和知识表达的整合。②解决21世纪技能：协助学习者自我定位、自我評估、团队合作等。③交互数据分析：对个人学习、社会环境、学习环境、个人兴趣等大量数据的汇集。④为全球课堂提供机会：增加全球教室的互联性与可访问性。⑤终身学习技术：让学习走出课堂，进入社会。
过去十年，一些研究者对人工智能在教育领域中的应用做了大量的探索。相关的研究成果包括：①跟踪学习者的思维步骤和解决问题的潜在目标结构（Anderson等，1995）；②诊断误解和评估学习者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及时的指导、反馈和解释（Shute，2008）；④促进高效学习的行为，如自我调节、自我监控和自我解释（Azevedo&Hadwin，2005）；⑤以合适的难度水平和最适当的内容来规划学习活动（VanLehn，2006）。
这些研究，基本上使用到了人工智能的每一项技术——自然语言处理、不确定性推理、规划、认知模型、案例推理、机器学习等。“智能导师系统”就是基于这些研究和技术而开发的人工智能教育应用。类似的成熟产品包括Tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。2014年，加拿大西蒙弗雷泽大学的一项试验发现用智能导师系统的学习者比使用其他教学方法的学习者获得的成绩更高。
人工智能在教育行业的新发展
教育行业的三种类型（内容、平台和评估）的服务商都在经历着一场变革。内容出版商面临纸质印刷到数字出版和开放教育内容的挑战。学习平台正试图区分自适应、个性化和数据分析的功能。评估供应商则继续探寻从多项选择题测试转向更具创新性的问题类型。人工智能将为这三种类型教育服务商带来新的发展思路和契机，同时也惠及教育生态系统中的所有利益相关者。学生通过即时反馈和指导提高学习效率，教师将获得丰富的学习分析和个性化指导经验，父母能够低成本地为孩子改进职业前景，学校能够规模化提高教育质量，政府能够提供负担得起的教育。2017年，人工智能将在以下领域发挥其效益。
1.人工智能批改作业
批改作业和试卷是一件乏味的工作，这通常会占据教师大量的时间，而这些时间本可以更多地用于与学生互动、教学设计和专业发展。
目前，人工智能批改作业已经相当接近真人教师了，除了选择题、填空题外，作文的批改能力已经大幅提高。美国斯坦福大学已经成功开发出一种机器学习程序，能够批改8～10年级的作文。随着图像识别能力的大幅提高，手写答案的识别也接近可能。就连占有美国标准化考试60%市场份额的全球最大教育企业——培生公司也认为，人工智能已经可以出现在教室并提供足够可信的评估。据培生公司近期的报告IntelligenceUnleashed推测，人工智能软件所具有的广泛的、定制的反馈能够最终淘汰传统测试。
2.人工智能实现一对一辅导
自适应学习软件已经能为学生提供个性化学习支撑。据2011年VanLehn的一项研究发现，人工智能在某些特定主题和方法上比未经训练的导师更具有效性。进一步的研究发现，人工智能导师能在学生出错的具体步骤上给予实时干预，而不是就整个问题的答案给予反馈（Corbett&Anderson，2001；Shute，2008）。
自适应学习在拉美地区正在兴起。AndréUrani市政学校的学生使用人工智能软件Geekie观看在线课程（视频和练习）。Geekie为学生提供每一步的实时反馈，并随着学习的进展来传授更为精细的课程内容。
早在1984年，本杰明·布卢姆的研究就提出一对一辅导能带来更好的学习效果。而人工智能技术可以模拟一对一辅导，以更好地跟踪、适应和支持个体学习者。这将是人工智能在教育中更高层次的个性化学习应用。例如，比尔·盖茨看好的人工智能聊天机器人或个人虚拟导师，能在学生面临挑战时提供强有力的支持，随时随地回答学生的提问；还可以为学生订制学习方案和规划职业发展路径，并引导学生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天机器人或虚拟导师的面孔和声音来满足学生个人喜好。对比网页界面的自适应学习系统，这才是真正做到了一人一导师。
3.人工智能关注学生情感
2016年地平线报告高等教育版把情感计算列为教育技术发展普及的重要方向。也就是说，人工智能不仅限于模拟人类传递知识，还能通过生物监测技术（皮肤电导、面部表情、姿势、声音等）来了解学生在学习中的情绪，适时调整教育方法和策略。例如，机器人导师捕捉到学生厌烦的面部表情时，就可以立即改变教学方式努力激发他们的兴趣。这种关注情感的人机交流为学生营造一个更真实的个性化学习环境，更好地维持了学习者的动机。美国匹兹堡大学开发的AttentiveLearner智能移动学习系统就能通过手势监测学生的思想是否集中。突尼斯苏斯国家工程学院的研究人员正在研究开发基于网络的人工智能教学系统。该系统能够识别学生在任何地方开展科学实验的面部表情，以优化远程虚拟实验室的教学过程。
进一步的研究发现，人工智能还可以关注学生的心理健康。当前已经有使用人工智能来为自闭症儿童提供有效支持的案例。例如，伦敦知识实验室在Topcliffe小学开展试验，让自闭症学生与半自动虚拟男孩安迪开展互动交流，研究人员发现患有自闭症的学生在社交能力方面有进步。
4.人工智能改进数字出版
教科书等课程材料并非总是完美，传统印刷出版让课程的修订变得过于缓慢。这不仅是生产工艺的问题，更主要的是纸质课程材料无法快速获取使用者的反饋来识别缺陷所在。而数字化出版在人工智能的支撑下能彻底改变这一现状。
人工智能可帮助使用者快速识别课程缺陷。大规模网络开放课程Coursera的提供者已经将这一想法付诸实践。当发现大量学生的作业提交了错误的答案时，系统会提示课程材料的缺陷，进而有助于弥补课程的不足。
另一项人工智能在数字化出版的应用是自动化组织和编写教材。这是基于深度学习系统能模仿人类的行为进行读和写。ScottR.Parfitt博士的内容技术公司CTI就依据这项技术帮助教师定制教科书——教师导入教学大纲，CTI的人工智能引擎能自动填充教科书的核心内容。
随着自然用户界面和自然语言处理在人工智能领域的成熟应用，课程材料的数字化出版也会有更新的形态——不再局限于书本或网页的形式，聊天机器人和虚拟导师将成为内容表达的更好的方式。
5.人工智能作为学生
多年的研究表明，教会别人才是更好的学习，即learning-by-teaching。美国斯坦福大学教育学教授DanielSchwartz正基于这一理念来开发新的人工智能产品。他联合了多个领域的专家一起开发了人工智能应用——贝蒂的大脑（Betty’sBrain），让学生来教贝蒂学习生物知识。试点研究发现，使用这一方法来学习的学生比其他学生成绩更好，且在科学推理上也更胜一筹。
类似的研究和开发还有瑞典隆德大学的TimeElf和美国卡内基梅隆大学的SimStudent，这两个人工智能产品也是基于learning-by-teaching而开发，让学生在教会机器人知识的过程中深化对知识的理解。
另外，人工智能还推动其他教育方法和技术更好实现。如让虚拟现实学习环境更具沉浸感；给学生带来更多动手实践的机会；提供基于丰富学习分析的仿真和游戏化学习场景等。
关键词：人工智能；教育；新模式；改革；构想
教育是着眼于未来的事业，教育的首要任务就是为未来社会培养相适应的合格人才。随着人工智能的诞生和发展，我国已经开始将人工智能应用于教育领域，并显示出人工智能对于弥补当前教育存在的种种缺陷和不足，推动教学现代化和教育发展改革进程起着越来越重要的作用。在现代医学发展中，工程科学与临床医学不断融合，相互进步。近几年，随着人工智能技术，机器人技术，虚拟与增强现实技术，3D打印技术与医学不断的融合发展，衍生出一系列的医学诊疗技术，仪器，大大推进了医学发展。从2013年到2017年，国务院、发改委、FAD连续发文，多次提及医疗走智能化、云化的趋势，为推动智能医疗领域保驾护航。智能与医学的结合已经是大势所趋，因此，为培养大量智能医学人才极有必要对智能医学教育新模式进行深入研究。
一、目前医学教育以及医学人才培养状况
智能医学工程是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科，研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。
智能医学工程的毕业生掌握了基础医学、临床医学的基础理论，对智慧医院、区域医疗中心、家庭自助健康监护三级网络中的医学现象、医学问题和医疗模式有较深入的理解，能熟练地将电子技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术，应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节。实验教学正是融合型创新人才的最好培养方式。智能医学人才的培养需要各学科间的相互交融更为紧密，学生的创新应用能力才能得到更好的培养。与此同时，由于绝大部分医工结合的专业大部分归属与工科学院下，缺乏必要的临床经验，因而学生不能很好的把握新技术的应用。
而国内相关人才缺口还非常大，目前，国内仅仅有生物医学工程、医学信息工程等工科专业培养医工结合人才。但是囿于培养时间与培养模式，他们往往只能针对具体某一方向，并且目前的培养体系还多着重于工学技术的研究，缺乏临床实践。
二、智能+医学教育的必要性探究
2.1技术进步对医疗人员的诊疗帮助
以癌症的治疗为例，由于针对癌症药物的研究何药物数量非常巨大，对于普通医生在短时间内难以进行准确的判断针对癌症的研究和药物数量非常巨大，具体来说，目前已有800多种药物和疫苗用于治疗癌症。但是，这对于医生来说却有负面的影响，因为有太多种选择可供选择，使得为病人选择合适的抗癌药物变的更加困难。同样，精确医学的进步也是非常困难的，因为基因规模的知识和推理成为决定癌症和其他复杂疾病的最终瓶颈。今天，许多受过专业训练的医学研究员需要数小时的时间来检查一个病人的基因组数据并作出治疗决定。
上述问题在拥有工学、医学双背景的医生手中已经不是问题，通过目前日渐成熟的AI技术，对于大量的医疗数据进行检索，通过可靠的编程手段，通过人工智能技术，建立完备的医疗数据库，帮助医生进行诊疗。据调查，美国微软公司已经研制出帮助医生治疗癌症的人工智能机器，其原理是对于所有关于癌症的论文进行检索，并提出对于病人治疗最有效的参考方案，它可以通过机器学习来帮助医生找到最有效，最个性化的癌症治疗方案，同时提供可视化的研究数据。
2.2智能医学对于新时代医生培养的影响
人工智能通过计算机可为学生提供图文并茂的丰富信息和数据，一方面加强了学生的感性认识，加强了对所学知识的理解和掌握，从而提高了教学质量。同时，人工智能可帮助教师完成繁杂的、需适应各种教学的教学课程、课件等设计，使教师将更多的精力专注于学与教的行为和过程，从而提高教学效率。正如前面所述例子，智能网络模块化学习平台可使教学摆脱以往对于示教病例的依赖，拓展了学生们的学习空间和时间，可极大地提高医学学习效率和教学质量。
教育与人工智能相结合将会创新教育方式和理念。北京师范大学何克抗教授在《当代教育技术的研究内容与发展趋势》中提到当代教育技术的五大发展趋势之一就是“愈来愈重视人工智能在教育中应用的研究”。结合上述人工结合上述人工智能在医学教育中的创新作用，下面就人工智能结合医学学教育新模式提出一些构想。
三、交叉医学人才的培养
3.1建立智能医学人才培养体系的必要性
目前智能医学的研发和临床还存在隔阂，临床医生并没有很好地理解人工智能，无法从实践出发提出人工智能能够解决的方向，而人工智能的产业界热情高涨，却未必能踩准点，所以产业界需要和临床深度沟通融合，才能真正解决看病难、看病贵的问题，缓解医疗资源紧张。目前，国内仅仅有生物医学工程、醫学信息工程等工科专业培养医工结合人才。
3.2医学人才培养体系初步构想
据悉，目前已经有天津大学、南开大学等几所院校开设了智能方向的医学本科教育，旨在弥补上述缺口，相关院校也在积极探索新型人才培养方案。应当为医学生开设人工智能课程，应当培养具备生命科学、电子技术、计算机技术及信息科学有关的基础理论知识以及医学与工程技术相结合的科学研究能力。该专业的学生主要学习生命科学、临床医学，电子技术、计算机技术和信息科学的基本理论和基本知识，充分进行计算机技术在医学中的应用的训练，具有智能医学工程领域中的研究和开发的基本能力。
关键词：人工智能；图形编程；创新实践
近年来，人工智能已成为一个高频词，各种与人工智能相关的智能家居、自动驾驶、智能语音、图像识别等新技术，深刻影响着社会的方方面面，也逐步改变人们的工作及生活方式。许多国家已经开始积极尝试，大力推进小学人工智能教学。2017年，国务院正式颁布《新一代人工智能发展规划》，明确提出了“在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育”；如今，计算思维培养又成为热点。在这样的一个时代背景下，学校和教师有责任和义务组织、引导学生去接触、了解、学习、应用人工智能技术，以适应未来学习和工作环境的变化。人工智能涉及的学科内容较为广泛复杂，小学生相对年龄较小，储备的相关知识较少，学校应如何在小学阶段有效开展人工智能教学，推进人工智能教学真正落地？笔者结合自己的教学实践，从“巧”借活动、“巧”设场景、“巧”编程序、“巧”创项目等方面，积极探索小学人工智能教学的推进路径。
一、“巧”设场景体验人工智能
人工智能的知识结构具有较强的逻辑性和抽象性，与之前信息技术课上所教的内容相比，难度及复杂性更高。在日常人工智能教学中，教师应根据学生的心理特点以及不同教学要求，改变教学方式，把体验搬进课堂，让学生通过具体的体验活动逐步理解人工智能的相关知识，把重难点从对概念、原理、技术的学习转换到了解相关概念、技术实现的过程、体验人工智能技术的应用上。丰富有趣的教育实践活动可以让学生在愉悦的教学情境中，从不同的思维角度、用不同的思维方式来认识和理解与生活密切联系的一些人工智能概念，如机器学习、大数据、神经网络等，体验人工智能在实际生活中的应用。例如在《人脸识别》一课教学中，需要让学生了解人脸识别技术的应用、影响、实现过程和原理，其中人脸识别的原理和过程较为复杂，如果教学中只进行简单说教，无法有效达成教学目标。本课设计了一个“人脸大比对”体验活动，活动分两个部分，第一部分就是通过百度AI开放平台里的人脸检测与属性分析功能，体验人脸检测中具体检测哪些属性；第二部分就是通过人脸对比功能，完成教师提供的三组人像照片的对比分析。在第一部分的实例体验中，学生通过自己上传照片进行检测，主要是通过对人脸的面部、肤色、毛发、眼睛、嘴、鼻和轮廓等150个特征的精准定位来准确地识别和计算出一张人脸的特征和属性信息，包括年龄、性别、颜值、情绪、是否戴眼镜等。这样的体验让学生非常感兴趣，也能很好地理解特征提取的过程。第二部分的体验是人脸对比，教师提供给学生三组照片，第一组是一对相似度很高的双胞胎；第二组是同一个人戴口罩和不戴口罩的照片；第三组是同一个人的两种表情。学生先自己观察，记录三组照片的结果，再上传照片到百度AI体验人脸对比过程，并查看对比结果。经过体验，学生认识到在现有的技术下，人脸识别的准确度还是非常高的，对人脸识别的过程也留下了非常深刻的印象。
二、“巧”编程序理解人工智能
从当前人工智能技术应用的实际情况分析来看，主要应用领域为大数据及机器学习，这些功能的实现得益于算法的不断完善。可见，算法学习是实现人工智能的关键，而对算法的学习又是计算机编程教学中的一大难点。推进小学编程教学将有利于帮助学生理解人工智能的相关知识。小学生相对抽象思维偏弱，采用图形化的编程教学，更加有利于他们接受，有助于提高学习的积极性。通过编程教学引导学生学会分析问题、抽象与建模、设计算法、编写程序脚本，在验证过程中不断改进和完善，并最终实现问题的解决，能有效培养学生的计算思维，并过渡到对人工智能所需要的其他知识的学习上。例如在五年级的《创编游戏》教学中，情境任务是设计制作一个猫捉老鼠的小游戏，目标是让学生认识“碰到颜色”“如果……那么……”等指令，能够用它们的组合来编写判断角色是否碰到边缘和老鼠的脚本。人工智能的概念主要体现在“碰到颜色”和“如果……那么……”语句的应用上，“碰到颜色”是侦测识别，“如果……那么……”则是逻辑判断的处理。在教学中，首先通过问题引导学生思考完成游戏需要考虑哪几个要素，从问题和答案中帮助学生提炼出“舞台”“角色”“动作”三个要素，进而帮助学生厘清实现游戏功能的基本思路。在程序编写中，让学生具体体验侦测模块的编写与判断语句的应用。简单的编程实践，能让学生逐步了解人工智能的基本概念及其实现流程。
三、“巧”创项目实现人工智能
知识的学习必须与学生的生活实际结合起来，如果学生在掌握人工智能知识和技能后能将所学知识应用于实践，解决生活中的实际问题，那么这样的学习就是真实有效的。学生通过设计创作具体作品，可以大大增强分析和处理问题、解决实际问题的意识和能力，培养逻辑思维和动手实践能力，这也是人工智能教育的方向和目的。根据学生的实际生活经验，教师将人工智能的具体应用案例巧妙引入课程中，引导他们科学地确定项目内容；通过对项目的梳理分析，建立逻辑关系和模型；用编程语言描述逻辑关系；采用硬件设备实现人工智能的具体功能，这种基于真实任务的学习活动，能有效促进学生的理解。例如四年级实践小组的“智能垃圾桶”作品，便是以垃圾桶为课题进行探究，先让学生对现有垃圾桶的优劣势进行分析，思考怎样改造垃圾桶才能真正实现智能化。通过教师的引领和自身观察，学生很快认识到智能垃圾桶应该具有的功能：一是能检测什么时候有人投放垃圾；二是垃圾桶盖能自动开启和关闭。确定了目标之后，就是思考达成上述目标需要哪些条件。学生根据已有知识，确定可以用超声波检测是否需要打开垃圾桶盖子，打开和关闭动作可以通过舵机和连杆来实现。通过探究后，学生根据设计的方案自主完成了智能垃圾桶的作品搭建，接下来就是通过编写程序和不断调试验证来实现预期的功能。作品完成后，学生可以根据实际情况进行功能的增加与修改，如增加桶内垃圾超过一定高度时能自动提醒的装置等，让智能垃圾桶更加智能。本次作品的创作过程，不仅锻炼了学生分析实际问题、解决实际问题的能力，又锻炼了他们的编程思维和计算思维，更重要的是体验了自己创作人工智能作品的乐趣和成就感。在人工智能应用日益普及的今天，人工智能课程进入小学课堂是大势所趋。在小学阶段开展人工智能课程教学，主要是为了让学生掌握人工智能知识，体验和运用人工智能技术，培养学生的信息技术核心素养、创新意识、实践应用能力，为学生适应未来社会打下扎实的基础。但人工智能教学具有其特殊性，如何有效推进人工智能教学，还面临着许多需要解决的问题。学校和教师应尽最大努力创设更好的人工智能教学环境，探索更有效的教学策略，促进学生对人工智能相关知识的学习。
参考文献
[1]丁华.人工智能教学中对学生计算思维的培养[J].华夏教师,2020(13):42-43.
[2]徐欣彦.引入体验活动创新小学人工智能教学模式[J].中小学信息技术教育,2019(9):62-64.
关键词：人工智能；高中生；职业规划；建议
一、引言
人工智能的不断发展与拓展促进了我国各个领域的发展，同时对各个行业产生巨大冲击，很多需要人工机械作业的领域将会使用机器人，造成大量人员的失业。面对如此现状，今后我们高中生如何做好职业生涯规划成为当务之急，只有深刻把握社会发展趋势，加强学习方向与时代潮流的匹配性，才能迎接挑战、抓住机遇、趋利避害，做好职业选择和规划，更好地适应今后的社会发展。
二、人工智能的发展现状和趋势
（一）人工智能的发展现状
“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本呈现飞速发展趋势。随着人工智能技术的快速发展，人工智能已经在各个行业得到广泛应用，其中比较典型应用主要包括符号计算、模式识别、机器翻译、机器学习、问题求解、逻辑推理和定理证明、自然语言处理、智能信息检索技术以及专家系统等，这些在计算机领域、化学领域、医学领域以及矿物勘测领域等得到广泛应用，并取得较好效果。
（二）人工智能的发展趋势
技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会综合模糊处理、并行化、神经网络和机器情感等进行全方位发展。随着全球化趋势的不断增强，今后人工智能会向着全球国际标准的方向发展。人工智能技术不断地在就业领域应用及发展，因此高中阶段就对自己的职业生涯有着规划是未来发展的必然趋势，并且美国、加拿大等先进国家早早的就把高中生职业规划教育课程安排在了高中阶段，相比之下安排职业规划教育课程的高中毕业生，甚至大学毕业生对自己的规划都有着明确的方向，我国目前某些地区高中阶段已经安排了职业规划类型的课程，相信不久高中生职业规划的课程也会出现在更多地区的校园。
（三）人工智能发展对就业的影响
随着机器眼下正在取代的首当其冲的是那些简单机械操作的劳动者，比如说我国工厂里的初级工人正在面临自动化的威胁。还有美国福特公司，不仅大量裁减蓝领工人，而且还要把工厂搬到别的州或国家去，那里税收更低、政策环境更宽松、工会更友善的，在这些地方使用机器人不仅可以提高作业效率和质量，而且能够极大的降低各种成本，能够为企业创造更多的效益。
随着人工智能的快速发展，人工智能对各个领域的就业产生了重大影响，我国也在往这个方向发展，对于IT行业，今后会大量使用机器人进行工作，制造业也在逐渐增加使用机器人。技术的进步，使得个人的生产效率得到了巨大的提升。虽然就短期而言，机器是不会一下子取代大多数人，但我们必须未雨绸缪、防患于未然。有一些机械的、长时间集中精神的、固定套路的工作，比如流水线工、司机、配药师等，机器比人还擅长，这些领域将会淘汰大量的工人，导致很多人员失业。而很多工作需要人搭配机器做才最高效，这些工作是主流的新工作，但是需要注意的是，在人和机器协作的过程中，机器一定会不断智能优化的，在单一专业的工作内容中，机器逐渐又会替代人，因此也会造成人员失业。对于人际沟通事务，由于需要人与人之间的交流，还是人比较擅长。审美是模糊的、社会性的，这个还是人比较擅长。
对于我们高中生而言，勤动脑，勤动手，不断创新，是未来立足之本。因此不仅要埋头学习知识，还要培养创新能力和实践能力，以应对迎接人工智能的挑战。
（四）高中生应该怎样规划职业生涯
面对人工智能的快速发展，今后我们高中生应当趋利避害，努力做好职业生涯规划，实现自我价值的增值，具体来说应当从以下几个方面入手：
1.增强职业规划的意识
高中生要根据自身的主观因素以及外界的环境因素，分析、归纳、选择自己的职业发展方向，并且制定相应的学习、培养计划，采取必要行动去实现目标。这种确定人生方向的规划问题应该在高中阶段每一个学生都应该对自己有着清醒的认识，并且得到自身的重视，对选考科目的选择及大学志愿的填报就不会盲目、无头绪，在高中阶段有了明确的目标会使自己的学习方向更加准确，学习积极性更加强劲，同时在就业选择上也可以尽量地少走弯路。
2.选择高水平的职业指导教师
高中生实现从学校到社会或者更高层学校的过程中职业规划具有重要的导向作用，因此在高中阶段一个好的职业规划指导教师对学生的影响有着重要的意义。首先我们选择的职业规划指导教师必须具备一定的任职条件，目前国家也一再的强调任职职业资格的严格性；其次就是指导教师要善于启发式指导学生，增强学生的独立思考能力，在教师的帮助下充分认识自己的天赋、特长、兴趣、能力、心理等方，发现和挖掘自己多方面的潜能，学会正确利用各方面条件充分发展。同时，要注意避免指导教师的思想左右了我们的思想，只有准确的认识自己，才能促使我们带着自己的职业规划继续努力进步。
3.自己的高中生涯规划
高中的三年，对一个高中生的人生有着重要的意义，因此高中阶段可以进行分阶段的自我管理培养。高一阶段：刚进入学校，通过学习了解学科特点，利用学校、教师、网络、社会了解就业动向，自我优势结合人才需求，明确选考科目，初步制定职业发展意向。高二阶段：正确处理选考科目学习与学考科目学习的关系，既突出专业知识又兼顾知识广度。高三阶段：更要处理好语文数学英语必考科目学习与选修科目深化拓展的关系，既要提高高考成绩又要深化拓展专业素养；既要强化高考复习又要重视面试培训，为参加高校自主招生考试或“三位一体”考试做好充分准备。因为近年来重点大学通过高考统一招生录取的名额正在减少，而自主招生或“三位一体”的名额大量增加，有志于就读名牌大学的学生要注意这方面的情况。同时高中生要根据自己的理想多去了解高校情况，多去了专业设置的情况，为报考适合自己的学校及专业做好信息准备。
4.积极参加选修课程，为今后的职业生涯做好基础
按照教育部有关规定，高中学校要开设选修课程。我们可以根据自己的兴趣爱好，选取自己喜欢的课程进行学习，这不仅可以及早的发现我们的喜好和特长，为我们的职业生涯做规划有着重要的参考意义，同时对我们的基础知识的培养也很重要，拓宽了我们的见识宽度，为今后的职业生涯奠定坚实的基础。
参考文献：
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[2]焦加麟，徐良贤，戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真，2003.20（8）.
[3]刘春玲，张焕生，郝国芬.BP神经网络在教学评价中的应用[J].煤炭技术，2012，31（5）：231-232.
[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】教育媒介；多媒体；形态
中图分类号：G40 文献标识码：A 文章编号：1005-5843（2012）05-0014-03
教育媒介是重要的教育物资之一，不仅反映了一个国家的经济、技术发展水平以及对教育的重视程度，也反映了教育作为特殊的社会活动的专门化程度和一定的教育观。正如叶澜教授所说：“是一定教育观的物质体现”。[1]教育媒介的形态演变是以科学技术的发展为基础的，以技术的教育应用为切入点探索教育媒介的形态演变，实质上是探索教育自身形态与教育技术互动发展的历程。笔者通过对技术与教育发展关系的梳理，认为教育媒介形态经历了教具化、多媒体化、智能化、虚拟化等四个阶段。不同阶段的教育媒介实践有不同的技术发展作为其支持，同时也代表了某种技术应用所蕴含的教育思想。
一、从《世界图解》到 “恩物”：教育媒介形态教具化
教育形态教具化起源于或可追溯到近代欧洲的直观教学。17世纪，著名的捷克教育学家夸美纽斯提出“让一切学校布满图像”，“让一切教学用书充满图像”，他竭力推进直观教学，并编写了一本插图教科书《世界图解》，夸美纽斯也因此获得了“直观教学之父”的赞誉。正如《世界图解》，又叫《可见的世界》，夸美纽斯通过150张图片的呈现让遥远的“世界”变得可见，使得原本只能靠教师用单调语言文字描述的世界场景以“直观”而“真切”的方式展现在学生面前，通过这些图解学生获得了关于自然、生活、社会等等方面百科全书式的知识。[2]卢梭、裴斯泰洛齐等人也主张采用实物教学和直观教学的方法。另一位教育学家福禄培尔吸收夸美纽斯、卢梭、裴斯泰洛齐教育思想的精髓, 创立了学前教育理论的体系，并创办了世界上最早的幼儿园。他的主要功绩还在于提出了幼儿游戏理论以及创制了“恩物”。福禄培尔仿照大自然的性质、形状及法则特制了“恩物”以适应儿童教育的特殊要求。“恩物”是大自然的缩影，儿童利用“恩物”，通过各种游戏活动发展智力和体力，从中发现和掌握世界及其固有的秩序。[3]
无论是夸美纽斯的《世界图解》还是福禄培尔其“恩物”，其核心思想就是“适应自然”。他们在各自的教育实践过程中，不仅做到了教育理念和教学方法上遵循和顺应儿童的天性，而且积极营造与自然融和、一体的环境。教育形态教具化的本质上还是“虚拟”模拟“真实”、“人工”模拟“自然”的一种方式，使得人类的教育摆脱了单纯依赖口耳相传和文字教材的初始状态。
二、从视听教育到教育技术：教育媒介形态多媒体化
教具化阶段以实物作为教育媒介，大都可以称之为视觉教育。到了20世纪20年代末，由于有声电影和广播录音技术的发展以及在教育领域的应用，“声音”也成为教育信息的载体，视觉教育进而发展为视听教育。在声音媒体方面，麦克风作为扩音教学媒体进入教室，使得大规模的集体授课或教育传播成为可能，提高了教学效率，此外还有磁带录音机等等也作为新教学媒体辅助教学活动，直到发展到现在的数码录音笔以及MP3播放器等，这些声音媒体设备在扩音教学应用、放音教学应用（音乐以及语音教学）等方面发挥重大作用；在图形媒体方面，投影仪、视频展示台、数码照相机等设备的使用推动了图片教学法、实物投影法等新型教学法的诞生，而且在幻灯、投影教学中，通过声音和图形结合，做到声画同步，增强了教学效果；在图像媒体方面，电视机、录像机、摄像机以及激光影碟机的出现推动了第二代远程教育——广播电视函授教育的产生与发展；多媒体的出现推动了现代教育技术理论与实践的发展，这种媒体集文本、图形、图像以及声音等传统信息载体于一体，具有集成性、控制性、交互性以及超文本与超媒体等特征，同时多媒体课件的开发成为教师工作内容的一个重要组成部分。[4]至此，教育媒体化推动教育信息化进入了快速发展的实质性阶段，教育技术作为教育信息化的理论与实践成为了教育的“制高点”。
三、从教学机器到智能教学系统：教育媒介形态智能化
美国麻省大学(University of Massachusetts Amherst)阿默斯特校区(以下简称麻省大学)是马萨诸塞州立大学系统五个校园中的主校园,是美国知名的研究型大学。该校创办于1863年,坐落在美国东部美丽的新英格兰地区。
麻省大学计算机系成立于1964年,其研究生教育也有超过40年的发展历史。由最初的3名教授发展到现在拥有43名教授,其中包括9名ACM计算机学会(Association for Computing Machinery)院士(Fellow)、4名电子和电气工程师协会(IEEE)院士、5名人工智能学会(AAAI)院士和2名美国科学促进协会(AAAS)院士。麻省大学计算机系在人工智能、网络与分布式系统、计算理论等多个领域的研究处于世界领先水平。作为美国知名的计算机系,麻省大学计算机系的教育理念是“培养下一代能以创新的方法解决真实世界问题的计算机科学家”(cs.umass.edu/grads/msphd-requirements)。在这个核心思想的指导下,该系非常注重对博士研究生的培养,为了达到培养学生具备进行原创性科学研究(Original Research)的能力的教育宗旨,该系制定了一套非常严格的课程计划,以培养学生坚实而广博的基础知识、良好的科学研究方法和思维习惯。麻省大学计算机系每年大约会收到1000份左右来自世界各国的优秀学生的申请,攻读其博士学位,而录取的人数一般保持在30名左右。完善和严格的博士研究生培养体系、开放而先进的教育理念,使麻省大学计算机系成为全美最具有竞争力的计算机院系之一。
麻省大学计算机系招收两种形式的博士研究生:硕士/博士连读研究生和直博研究生。只有在美国其他大学获得相应计算机硕士学位,并修完麻省大学计算机系认可的相关课程的学生,才有资格申请直接攻读博士学位;否则,学生在录取后必须经过硕士/博士的连续培养才能获得博士学位。
无论哪种形式,麻省大学计算机系博士生培养大体分为两个阶段:博士生资格学习阶段和博士生研究阶段。博士生资格学习阶段主要是对学生进行基础知识培养和基本研究能力训练。学生只有在通过博士资格考试论证,成为正式博士候选(PhD Candidate)人后,才能进入下一步的博士论文研究阶段学习。以下是麻省大学计算机系对硕士/博士研究生的培养要求:
(1)Actively participate in research under the guidance of an advisor(在导师的指导下,积极参与研究)
(2)Satisfy 6 Core Requirements (完成6门核心课程的要求)
(3)Complete 42 course credits (core courses taken to satisfy core requirements are included)(完成42个课程学分,其中包括核心课程的学分)
(4)Complete a 6-credit MS Project (完成6个学分的硕士研究项目)
(5)Graduate with an M.S. Degree(申请获得硕士学位)
(6)Pass the Department Qualifying Exam- Portfolio(通过博士资格考试)
(7)Form a Committee(成立答辩委员会)
(8)Propose a Thesis(提交博士开题报告)
(9)Complete 18 Dissertation Credits (完成18个学分博士论文)
(10)Pass the Teaching Assistant Requirement(完成助教的工作要求)
(11)Pass the Residency Requirement (at least 9 credits in back-to-back semesters) (完成连续两个学期修9个学分的要求)
(12)Defend and Submit a Thesis (博士答辩和提交博士论文)
本文将以麻省大学计算机系为例,探讨美国计算机专业博士研究生培养的一个重要环节――博士研究生课程教育体系的特点,以期为提高我国的计算机专业博士生教育提供借鉴。
2掌握牢固的理论知识是培养优秀博士生的基础
美国的计算机博士教育非常注重对学生基础理论知识的培养,为了使学生掌握牢固而广博的基础知识,麻省大学计算机系要求每个硕士/博士研究生必须修完6门博士核心课程,而且成绩必须达到B+以上。这些核心课程分别属于计算机科学的三大领域:理论(Theory)、系统(Systems)和人工智能(Artificial Intelligence),课程设置具体如下:
(1) 理论核心课:计算理论(Computation Theory)、高级算法(Advanced Algorithms)
(2) 系统核心课:有三组课程,分别是:
编译技术(Compiler Techniques)、现代计算机体系结构(Modern Computer Architecture)
数据库设计和实现(Database Design and Implementation)、高级计算机网络(Advanced Computer Networking)、操作系统(Operating Systems)
高级软件工程I(Advanced Software Engineering: Synthesis and Development)、高级软件工程II(Advanced Software Engineering: Analysis and Evaluation)、程序设计语言(Programming Languages)
(3) 人工智能核心课程:高级人工智能(Artificial Intelligence)、机器人学(Robotics)、信息检索(Information Retrieval)、不确定环境下的推理(Reasoning and Acting under Uncertainty)、增强型学习(Reinforcement Learning)、机器学习(Machine Learning: Pattern Classification)
根据不同的研究方向,学生可以在六门核心课程的选择上有所不同,但为了加强理论基础和掌握知识的广度,无论哪个研究方向的学生,都必须修完两门理论核心课程和一门高级人工智能课程,同时,再根据自己的研究方向选修其他三门核心课程。例如,一个系统方向的博士研究生除了修完以上两门理论和一门人工智能课程以外,还必须修完来自于系统方向不同组的三门系统方向的课程;而一个人工智能方向的博士生则必须修完另外两门人工智能方向的核心课程和一门系统方向的核心课程。
每门核心课程由教师讲授一学期,其中每星期2次课,每次2小时,3个学分。根据内容不同,每门课程一般要安排5～8次书面作业、1次期中考试和1次期末考试。其中,对系统方向的课程来说,每个章节完成后一般还有一次课程项目设计(Course Project),主要要求学生实现相应的算法和进行性能评价。由于核心课程要求高,课程学习内容多,导师和系里会建议学生每学期选学不超过一门的核心课程,所有6门核心课程则在三年内完成。如果成绩没有达到B+,麻省大学计算机系允许学生重修该核心课;但是,如果学生在规定的博士资格考试申请时间前没有通过全部的6门核心课,则不再具备继续攻读博士的资格。
严格的核心课程作业、考试制度和淘汰制度,不但使学生牢固掌握了计算机科学各领域的基础知识,培养了学生勤奋刻苦的专研精神,而且极大地丰富了学生的视野,为学生进入实际科学研究打下了坚实的基础。
3灵活而完善的博士生选修课程体系是培养创新型人才的重要途径
美国一流研究型大学博士生教育的目标是培养世界一流的科学家和拔尖创新型人才,为了实现这个目标,美国的博士生教育除了注重培养学生扎实和精深的基础知识外,还非常注重培养学生的创新思维和发现新问题的探索精神及能力。
如果核心课程体系的设置是培养优秀博士生的基础,是向学生传授学科领域的重要基本知识和原理与技术,是学生全面掌握计算机基本理论与方法的重要途径,那么,选修课的设置则是对学科基本知识的补充,是培养学生学习新的知识和了解并探索前沿研究方向,从而成为创新型人才的重要手段。
麻省大学计算机系的做法是,在博士研究阶段,除了要求学生完成18个学分(6门)的核心课程学习以外,还要求完成24个学分(8门)的非核心课程(或称为选修课)学习。这些选修课大多是关于本学科及相关专业前沿领域近3～5年的新研究方向、研究方法或新技术的相关内容的介绍,一般由教师在每学期开学前提出新的课程计划,学生则根据自己的研究兴趣和职业目标自由选课。通过课程的学习,学生能在最短的时间内了解本学科相关领域的最新研究现状,更重要的是,在课程的学习过程中,教授会将许多新出现的问题在课堂上和学生讨论,同时,通过2～3个课程项目培养学生独立(或合作)解决新问题的能力,以及教会学生各种探索问题的研究方法。
在教学模式上,可以采用由教授主讲的传统方式,也可以采用以讨论为主的方式。以教授为主讲的教学模式在此就不再赘述,以下着重描述以讨论为主的选修课教学模式。
以讨论为主的Seminar是美国计算机院系的教授最常用的选修课教学模式。Seminar的课程设置没有固定模式,但通常有以下几方面的特点。
第一,课程的选题一般是近年新出现的有代表性的前沿研究课题。
第二,课程内容的选择一般来自近年来该领域顶级国际会议的专题论文。
第三,课程内容的组织由教师完成。教师在确定题目后,一般会根据论文的情况将讨论的内容分为多个子专题,每个子问题由3～4篇论文组成。课程的开始一般是综述性的论文或在该领域出现的最早的学术论文,其目的是探讨该研究方向出现的新的应用背景需求和所带来的新的挑战。其后的每个子专题则将对具体问题和方法进行深入探讨。
第四,选课的学生人数一般在20～30人左右,而且通常是由学完了核心课程以后的高年级博士生组成。学生人数太少,论文的覆盖面可能太小;学生太多,可能导致讨论的深度不够。同时,只有学完了基本理论后,学生才有可能具备较深入分析问题的能力。在Seminar的学习讨论中,找到新的研究问题也是该课程设置的重要目的之一。
第五,课堂教学的模式基本上是教师和学生互动的教学方式。教师在第一节课引导学生对该领域的基本问题有了初步认识后,学生将对每篇论文进行评估(Review)、宣讲(Presentation)和进行课堂讨论。每篇论文的宣讲时间是25～30分钟,课堂讨论时间是10～15分钟。其中教师将引导学生对论文中所研究的问题和关键技术进行深入讨论,学生参与讨论的情况将作为课程考核的重要依据。
选择合适的题目并对教学讨论的内容(论文)进行筛选和组织对开课教师的要求非常高。为了准备一门新的Seminar课,教师一般需要预先通读该研究方向所有重要国际会议的相关论文,然后根据不同的研究问题对论文分类,并将其中有代表性的论文提炼出来,作为课程学习的论文。在课程项目的设置上,教师会事先准备一些题目,如对某些算法的实现、评估和改进,实现原形系统等,同时也非常鼓励学生在论文讨论的过程中有针对性地提出自己的见解和新的解决问题的方法。
4合理的课程学习安排是培养高质量博士生的有效保证
美国的博士教育是以博士生的最终质量为评判标准,而不是以年限来规定学生的毕业时间。在美国计算机专业,培养一个硕士/博士生一般需要至少5年时间。由于强调博士生专业知识学习的深度和广度,在整个博士学习阶段,博士生都会积极参与课程的学习,并尽可能地将研究项目中的问题和课程学习联系起来,用所学到的方法或思路来解决新问题。
以麻省大学计算机系为例,虽然学生的背景不同,但为了在保证质量的前提下帮助学生用最短的时间顺利完成博士课程要求和博士论文要求,系里建议学生按如表1所示的时间表安排整个博士阶段的学习计划。
麻省大学计算机系不但在本系有完善的研究生课程体系,学生可以根据自己的研究兴趣和职业规划来自由选课,而且也鼓励学生在其他相关院系选修本系没有开设但对研究有用的课,如数学系或电子工程系的高级课程。总之,美国博士教育的一个重要特点是强调基础知识的学习,鼓励学生以积极的态度参与到课程的学习中,同时训练学生在课程学习的过程中逐步学会发现问题和研究问题的方法。
5启示和建议
美国的博士教育强调坚实的基础理论知识、完善的知识体系和用于探索与创新的研究能力,而这些恰恰是决定博士毕业生日后发展潜力的关键。长期以来,我国计算机博士教育主要是通过参与科研项目的形式来对学生进行培养,这种“研究项目驱动型教育”在我国恢复研究生教育的初期起到了很好的推动作用,培养了大批科研人才。但随着教育本质的回归和创新型人才培养的需要,从总体来看,我国的这种单纯强调研究项目的教育模式培养的博士生,质量与国际先进水平相比还有一定的差距。由于没有严格的博士课程要求和淘汰制度,学生在学习阶段往往会忽略对基础知识的学习和对知识结构的完善。长此以往,必然会影响博士生的研究水平和发展潜力,最终将会影响国家的整体创新能力。
笔者建议,为了使学生掌握牢固的专业基础知识,同时培养学生在某一学科领域的研究兴趣和基本的研究能力,应该首先强调核心课程体系的建设,不论哪个方向的学生都必须通过一定数量的核心课程的学习,如算法、分布式操作系统、人工智能等,这些核心课程应由教师来讲授;同时,应严格课程的考核制度和课程评价体系。对于选修课,由于其主要目的是扩展学生的视野,培养学生分析问题和研究问题的能力,所以应借鉴国内外Seminar课程的成功经验,积极有效地激励教师和学生共同上好Seminar课。
博士生教育是一项复杂而艰巨的系统工程,而其中的课程学习是研究生培养中非常重要的一个环节,如何通过严格的培养机制和灵活的培养方法,在给学生传授基础知识的同时培养学生分析问题和解决问题的能力;如何将合理的研究生课程体系和研究项目结合起来,严格博士生培养机制,完善博士生资格评估体系,从制度上保障博士研究生的质量;以及如何真正教会学生探索科学基本问题的方法,培养学生良好的科研习惯和勇于开拓创新的精神等,是我们在计算机学科建设中应该进一步思考的问题。
（桂林电子科技大学计算机科学与工程学院，广西桂林541004）
摘要：针对离散数学课程中的数理逻辑教学，分析计算思维与数理逻辑之间的内在关系，从计算思维的角度对数理逻辑教学内容进行梳理，论述如何将“对问题进行抽象建模一形式化一自动化一分析评估”这一思维模式贯穿于教学过程中，以及如何在教学中强调计算思维的基本概念和基本方法。
关键词 ：计算思维；数理逻辑；抽象；形式化；自动化
文章编号：1672-5913(2015)15-0031-05
中图分类号：G642
第一作者简介：常亮，男，教授，研究方向为知识表示与推理、形式化方法，changl@guet．edu．cn。
0 引 言
对计算思维能力的培养已经成为新一轮大学计算机课程改革的核心导向。如何从计算思维的角度重新梳理和组织计算机相关课程的教学内容，如何在教学实施中培养学生的计算思维能力，是近年来计算机教育者热烈探讨的问题。
数理逻辑是计算机专业核心基础课程离散数学中的主要教学内容，不仅为数据库原理、人工智能等专业课程提供必需的基础知识，更对培养学生的抽象思维能力和逻辑思维能力起着重要作用。
1 计算思维
计算思维运用计算机科学的基本概念来求解问题、设计系统和理解人类行为，包括一系列广泛的计算机科学的思维方法。根据卡内基·梅隆大学周以真( Jeannette M．Wing)教授的设想，一个人具备计算思维能力体现在以下几个方面：给定一个问题，能够理解其哪些方面是可以计算的；能够对计算工具或技术与需要解决的问题之间的匹配程度进行评估；能够理解计算工具和技术所具有的能力和局限性；能够将计算工具和技术用于解决新的问题；能够识别出使用新的计算方式的机会；能够在任何领域应用诸如分而治之等计算策略等。在计算思维所包含的诸多内容中，最根本的内容是抽象和自动化。
在计算机专业相关课程的教学中，为了培养学生的计算思维能力，我们认为一种有效的途径是从问题出发，抓住抽象和自动化这两个核心内容，培养学生分析问题、解决问题和对解决方案进行评估的能力。同时，我们提炼出计算机学科以及各门具体课程中涉及的基本概念和思维方法，在教学过程中有意识地强化学生对这些基本概念和思维方法的理解和掌握。
2 基于计算思维的数理逻辑数学内容组织
数理逻辑应用数学中的符号化、公理化、形式化等方法来研究人类思维规律。从广义上看，数理逻辑是数学的一个分支，包括证明论、集合论、递归论、模型论以及各种逻辑系统等5部分。我们在这里谈的是狭义的数理逻辑，即大学计算机相关专业学习的数理逻辑基础。
数理逻辑与计算机科学有着非常密切的关联。无论是在ACM和IEEE-CS联合攻关组制订的《计算教程CC2001》中，还是在中国计算机学会教育委员会和全国高等学校计算机教育研究会联合制定的《中国计算机科学与技术学科教程2002》中，数理逻辑都是计算机相关专业的核心知识单元。对于计算机相关专业来说，数理逻辑的教学内容主要是命题逻辑和一阶谓词逻辑这两个基础的逻辑系统。针对这两个逻辑系统，传统的教学大纲主要从语法、语义、等值演算、形式证明系统等4个方面安排教学。在开展教学的过程中，教师强调的主要是培养学生的抽象思维能力和逻辑思维能力。然而，从学生的角度看，这两种能力本身都是抽象的口号，处于大一或者大二阶段的学生难以将这些知识点与计算机科学联系起来，感觉不到数理逻辑在计算机科学或者将来工作中的具体应用，从而缺乏相应的学习兴趣。
数理逻辑中的许多思想都与计算思维有着异曲同工之妙；最为明显的是数理逻辑和计算思维都强调抽象及形式化。在关于离散数学课程的教学实践中，我们已经把计算思维的诸要素或多或少地渗透到包括数理逻辑在内的培养方案和教学大纲中，但尚未上升到以培养计算思维能力为导向的高度。
在明确将培养计算思维能力作为一个新的教学目标之后，我们从计算思维的角度对数理逻辑教学内容重新进行梳理。具体来说，在计算思维的指导下，我们以问题求解作为出发点，抓住抽象和自动化这两个核心内容，按照“对问题进行抽象建模一形式化一自动化一分析评估”的主线来组织数理逻辑教学，培养学生应用计算思维分析问题和解决问题的能力。与此同时，在教学实施的过程中，尽可能地提炼出各个知识点中关于计算思维的基本概念和基本方法，把计算思维贯彻到每堂课中。
2.1 从问题出发引入数理逻辑
在传统的数理逻辑教学中，开篇的内容就是对命题进行符号化，但许多学生并不清楚为什么要进行符号化。在计算思维的引导下，我们可以通过如下两个问题来引人数理逻辑。
第一个问题是莱布尼茨创立数理逻辑时的理想：把推理过程像数学一样利用符号来描述，建立直观而又精确的思维演算，最终得出正确的结论。形象地说，当两个人遇有争论时，双方可以拿起笔说“让我们来算一下”，就可以很好地解决问题。为了实现莱布尼茨的理想，基本思路是首先引入一套符号体系，将争论的内容严格地刻画出来；其次规定一套符号变换规则，借助这些符号变换规则，将逻辑推理过程在形式上变得像代数演算一样。
第二个问题是人工智能中的知识表示和知识推理。人工智能中的符号主义学派认为，人的认知基元是符号，认知过程就是符号操作过程；知识可以用符号表示，也可以用符号进行推理，从而建立起基于知识的人类智能和机器智能的统一理论体系。基于这种思路，为了在计算机上实现智能，我们首先需要将知识用某套符号体系表示出来，然后在此基础上通过算法进行知识推理，最终实现智能决策等一系列体现智能的功能。
从上述两个问题出发，我们可以将命题逻辑和一阶谓词逻辑当作两个工具来引入。与此同时，对于这两个工具来说，应用它们来解决问题的过程又可以被分解为符号化表示和符号化推理两个阶段。因此，我们最终可以从两个维度上引入数理逻辑：一个维度是命题逻辑和谓词逻辑两个工具，另一个维度是符号化表示和符号化推理两个过程。与传统的直接介绍数理逻辑形式系统的方式相比，这种从问题出发的引入方式与计算机专业学生的思维方式即计算思维一致。
2.2 从形式化的角度组织教学内容
作为彻底的形式系统，数理逻辑为培养计算思维中的抽象思维能力提供了非常好的素材。从形式系统自身的角度来看，我们还可以将语法和语义两个内容独立出来。在此基础上，我们用表1对计算机相关专业数理逻辑部分的学习内容进行概括。
表1列出的知识点与《计算教程CC2001》《中国计算机科学与技术学科教程2002》中关于数理逻辑的知识点一致。借助这张表，可以让学生对数理逻辑部分的学习内容形成一个清晰、全面的认识。在教学过程中，每开始一个新的章节，我们都可以呈现这张表，帮助学生知道接下来的学习内容处于哪个位置，并且加深他们对计算思维中抽象和建模的印象。
需要指出的是，在广义的数理逻辑中，介绍形式演算系统时通常是指公理推理系统。公理推理系统从若干条给定的公理出发，应用系统中的推理规则推演出系统中的一系列重言式。公理推理系统可以深刻揭示逻辑系统的相关性质以及人类的思维规律，但从计算思维解决问题的角度来看，我们并不关注公理推理系统。在知识推理中，我们关注的是从任意给定的前提出发，判断能否应用推理规则推演出某个结论；我们并不要求这些前提和结论是重言式。因此，对于计算机专业的数理逻辑来说，我们关注的是自然推理系统，即构造证明法。计算思维为我们选择自然推理系统而不是公理推理系统提供了一个很好的视角。
2.3 在数理逻辑中强调自动化
表1的知识点充分体现了计算思维中抽象和对问题建模求解的思维方式，但计算思维中的自动化尚未体现出来。在学习了构造证明方法之后，学生一般会形成一个印象，认为构造证明法使用起来简单方便，与人们的直观逻辑思维一致，但使用过程中需要一定的观察能力和技巧。与之相反的是，计算思维希望能够通过算法实现问题的自动求解。
实际上，在广义的数理逻辑中已经存在许多自动化证明方法，其中最为典型的是归结推理方法和基于Tableau的证明方法。为了判断能否从给定的前提推导出某个结论，我们同样可以采用归结推理方法或者基于Tableau的证明方法。具体来说，我们首先对拟证明的结论进行否定，将该否定式与所有前提一起合取起来，然后判断所得到的合取式是否为可满足公式；如果不可满足，则表明可以从给定的前提推导出结论，否则表明所考察的结论是不能得出的。换句话说，前提与结论之间是否可推导的问题被转换为公式可满足性问题来解决。
归结推理方法最早于1965年由Robinson提出，是定理证明中主流的推理方法。《计算教程CC2001》和《中国计算机科学与技术学科教程2002》都将其列为人工智能课程的一个重要知识点。由于许多学校都是将人工智能作为选修课来开设，因此许多学生都没有机会接触和学习。实际上，在数理逻辑的教学实践中，只需要很少的课时就可以把归结推理方法讲授清楚。具体来说，在讲授完构造证明法中的归谬法之后，只需要补充介绍归结原理这一条推理规则就可以了，最多只花费半个课时。当我们用简洁的算法把归结推理方法描述清楚，让学生直观感受到机械化的证明过程之后，学生对计算思维就有了更进一步的认识和掌握。在有条件的情况下，还可以让学生上机实现命题逻辑的归结推理算法。
基于Tableau的证明方法出现的时间早于归结推理方法，最初在1955年就被Beth和Hintikka分别独立提出，之后Smullyan在其1968年出版的著作中进行了规范描述。Tableau方法的基本思想是通过构造公式的模型来判断公式的可满足性。虽然Tableau方法使用的推理规则不只一条，但每条推理规则都直观地体现了逻辑联结词的语义定义。Tableau方法在早期没有受到太多关注，但最近十多年来，随着描述逻辑成为了知识表示和知识推理领域的研究热点，在描述逻辑推理中发挥出优异性能的Tableau方法得到了越来越多的关注。鉴于此，在讲授完构造证明法和归结推理方法之后，我们也向学生简单描述了Tableau方法，引导学有余力并且对学术前沿感兴趣的学生在课后自学。
2.4 在分析评估中强化计算思维
在讲授数理逻辑的过程中，我们还可以从许多知识点提炼出计算思维的内容，把计算思维贯彻到每个具体的教学内容中。我们列举体现计算思维的4个典型内容进行探讨。
首先，命题公式和谓词公式的语法定义为计算思维中的递归方法提供了经典案例。实际上，除了公式的语法定义外，数理逻辑中在对语义的定义、对语法与语义之间关系的研究、对算法正确性的证明、对算法复杂度的分析等各项内容中都用到了递归。由于课时的限制，我们不能在数理逻辑教学中对其展开，但可以点出这个情况，让将来可能继续攻读硕士或博士学位的学生留下一个印象。
其次，当我们讲授了用归结推理方法或者Tableau方法进行自动推理和问题求解之后，从计算思维的角度看，一个很自然的想法是想知道这种解决方法的求解效率。因此，我们可以对命题逻辑中推理算法的复杂度进行分析。由于我们已经把归结推理方法通过非常简洁的算法呈现在学生面前，因此只需要进行简单的口头分析就可以得出最坏情况下的算法复杂度，让学生知道命题逻辑的公式可满足性问题是NP问题。到此为止，在对命题逻辑进行讲授的过程中，我们引导学生完成了“对问题进行抽象建模一形式化一自动化一分析评估”的完整流程。如果在后继课程中再反复重现这个流程，将可以把这种思维模式固化到学生大脑中，使得计算思维成为他们日后解决新问题的有效工具。
第三，在讲授完命题逻辑之后，我们可以用著名的苏格拉底三段论作为例子来引入谓词逻辑。首先我们用命题逻辑对“所有的人都是会死的”“苏格拉底是人”“苏格拉底会死的”进行符号化，然后展示在命题逻辑下无法从两个前提推导出后面的结论，从而说明命题逻辑在表达能力上的局限，进而阐述引入一阶谓词逻辑的原因和思路。从计算思维的角度看，这个过程体现了如何选择合适的表示方式来陈述一个问题，以及如何确定对问题进行抽象和建模的粒度，此外，这个例子还让学生直观感受到了计算工具所具有的能力和局限性。
最后，在讲授完一阶谓词逻辑的推理之后，我们可以介绍一阶谓词逻辑的局限，即一阶谓词逻辑是半可判定的，一阶谓词逻辑的归结推理算法不一定终止。从计算思维的角度看，这个结论给了我们一个很好的例子，可以引导学生分析哪些问题是可计算的，哪些问题是不可计算的。在此基础上，我们进一步阐述逻辑系统的表达能力与推理能力之间存在的矛盾关系：一阶谓词逻辑在表达能力上远远超过命题逻辑，但其推理能力仅仅为半可判定；命题逻辑可判定，但描述能力不强。从计算思维的角度看，此时我们可以引入“折中”这个概念，训练学生在解决问题的过程中抓住主要矛盾，忽略次要矛盾。更进一步地，我们向学生简单介绍目前作为知识表示和知识推理领域的研究热点的描述逻辑：早期的描述逻辑通常被看做一阶谓词逻辑的子语言，在表达能力上远远超过命题逻辑，但在推理能力上保持了可判定性。这些补充内容既能让学生接触到学科前沿，又能帮助学生深刻理解如何根据问题的主要矛盾来选择合适的工具。
3 结语
总的来说，数理逻辑很好地诠释了计算思维并为其提供了生动的案例。将数理逻辑的教学与计算思维培养结合起来，一方面可以从计算思维的角度重新审视和组织数理逻辑的课堂教学，取得更好的教学效果；另一方面能加强对计算思维能力的培养，使学生能够更好地应用计算思维来解决问题。
计算思维的培养不是通过一两门课程的教学就能解决的问题，而是应该贯穿于所有的专业课程教学中。要实现这个目标，要求授课教师不仅仅照本宣科以教会学生课本上的知识为目的，而要能够从计算思维的高度来看待所讲授的课程，对所讲授的课程中含有的计算思维基本概念、方法和思想不断进行提炼，从计算思维的角度对课程进行重新梳理和建设。进行教学改革的目标是要更好地培养学生的计算思维能力，在实施教学改革的过程中，授课教师的计算思维能力也得到不断的提升和加强。
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关键词：智能控制；双语教学；教学实践
作者简介：陈志楚（1976-），男，湖北仙桃人，湖北汽车工业学院电信学院，讲师。（湖北 十堰 442001）
中图分类号：G642.0?????文献标识码：A?????文章编号：1007-0079（2012）34-0077-02
随着全球经济一体化以及信息处理手段网络化的发展，世界各国高等教育正在经历深刻的变化。中国高等教育的发展也正在经历教育方式国际化和人才培养综合化。而社会对于掌握专项技术同时又可以熟练使用英语进行国际交往和合作的高级复合型人才的需求也使得当前高等院校中的双语教学方兴未艾。
当前随着我国入世和国际贸易交流的发展，全方位发展的高素质工科人才不仅需要面对大量的工程问题，同时也会遇到使用国际通用语言——英语的问题。能够阅读和查找最新说明书和工程资料，与同行沟通交流和解决问题，这些都是高校教育的目标。采用双语教学，引进外文教材，使用英语、汉语来讲授专业内容，让学生可以接触到较先进的内容和理念的同时，增强使用英语阅读交流专业知识的能力；同时可以促进教师的教学方式和学校相关课程设置的发展，是“一举多得”的教学改革。
智能控制作为高校机械工程及自动化专业的一门专业课程，是在人工智能及自动控制等多学科基础上发展起来的新兴交叉学科，是控制理论发展的高级阶段。对于控制理论及控制工程等领域的本科生来说，需要通过该课程掌握智能控制的基本理论并逐步学会智能控制的应用。通过这些内容的学习，使学生了解智能控制的基本结构、各类主要智能控制方法的基本知识，掌握模糊控制与神经控制的基本理论、算法和基本设计方法，并为今后智能控制系统的设计、运行打下一定基础。
湖北汽车工业学院坚持特色兴校、教育创新，注重个性发展，着重培养学生的创新精神和实践能力。在本科教育上紧紧围绕培养创新型应用人才为目标，坚持走产学研道路，积极推进本科教改，全面推进教学改革，提高教学与教研的整体水平，不断提高人才培养质量。湖北汽车工业学院自动控制教研组在省级精品课程“电工电子技术”的基础上，以“智能控制”课程作为教学试点，开展了双语教学的一系列教学实践。
双语教学是使用外语进行的非语言专业类课程教学。双语教学在高校中广泛开展的同时也遇到了相当多的问题。在课堂中由于双语的引入，引起了思维方式的转变，学生的学习内容和教师的备课工作量都大为增加；学生英语水平参差不齐和教师的英语能力有限造成课堂专业课信息量减少，缺乏师生互动，教学效果受到限时。笔者一直任教控制类课程专业课程教学，并从事过英语教学多年，在开展“智能控制”课程双语教学教学实践活动中总结了一些经验。
一、教材的选用
双语教材的选用是关系到双语教学质量的大事。在选择教材时，应以实用、适用和学生的承受能力为主要参照。引进的原版教材一定要是优质的，同时也应是内容比较新的。各个学校和各个院系可以根据自己的需要进行优选。原版教材注重启发学生思考和动手实践，善于由浅入深地叙述和展示理论、原理，并非常注意实验和技术应用。但是原版教材也存在课程体系和大纲与国内不符，同时内容过浅的问题。而国内教材从内容、知识结构和难度上都较符合学生的认知水平和规律，知识体系清楚完整，叙述严谨，擅于概念和理论推导。所以在教材的选择上，不应完全排斥中文教材，教师应在吃透教学内容的前提下充分发挥两者的长处，组合使用。而学生也可以在使用一两本主教材的基础上，同时阅读多本参考教材，以帮助理解，激发求知欲。
考虑到多数高等学校第五或第六学期开设智能控制课程，其前序课程有“自动控制”、“现代控制”和“过程控制”作为基础，所以其内容和前面课程有较强的连贯性。因此，为开展“智能控制”双语教学，笔者将在前面部分回顾控制理论的主要内容作为引入智能控制方法的基础，并向学生推荐课下阅读控制理论的经典教材，比如Dorf的《Modern control System》（国内有影印版）等。“智能控制”课程本身内容非常庞杂，涉及领域也很广，故教材也是风格迥异。模糊控制方面的教材有Kevin M. Passino etc.的《Fuzzy Control》等，神经网络控制方面的教材有Kevin Gurney的《An Introduction to Neural Networks》等，但符合国内“智能控制”大纲的教材非常少，而且国内改编和自编教材基本没有。考虑到课程本身的特点，笔者采用了“原版教材和中文教材结合，主要教材和参考教材结合”的方式。笔者在课程中外文教材主要采用Alexander M. Meystel和James S. Albus等的《Intelligent Systems：Architecture，Design，Control》。该书是智能控制领域的著名教材，它回顾了整个学科的发展，同时从理论和技术两个方面全面讲述了智能控制系统的构造、设计和实用。国内出版社有影印版出版，并同时有原文和中文翻译两个版本方便学生阅读。易继锴的《智能控制技术》作为主要中文参考教材。该书对于各个知识点的讲述比较清晰透彻。除此之外，在课程教学过程的不同阶段，鼓励学生通过图书馆或者网络自由选用、阅读更多的外文教材和中文参考教材。
二、教学内容的选择
不论是否采用双语教学，课程最后的教学效果是关键。由于双语教学在语言理解上花费了学生和老师大量的精力，这样在教学内容的选择上就更显得尤为重要。应在内容上选择符合大纲、重点难点为主的知识，并在这些知识点上增加教学投入时间。“智能控制”是一门国内开展较晚的课程，由于其涵盖模糊系统、神经网络、优化算法和专家系统等诸多智能算法和应用控制方法，所以教学上不可能做到面面俱到，只能是择优而取。参照国外很多著名大学（诸如麻省理工学院、加州理工大学等）的教学课程安排，基本上没有专门的“智能控制”课程，而是各个系会针对学生所学专业需要开展相应的课程，例如“针对模式识别的神经网络算法”或者“机器学习中的模糊控制”等等。依据湖北汽车工业学院和自动化专业的具体情况，“智能控制”主要是对各类控制算法的原理和应用领域进行介绍，让学生对其有总体的了解和认识，使其能在实践中运用。基于此目的，笔者主要讲授的内容为绪论（智能控制的发展历史）、模糊控制理论基础、模糊控制系统、神经网络模型、神经网络控制论和集成智能控制系统。
由于课程学时较少，每个知识点的学时有限。这样，每种智能控制方法以介绍讲述为主，但不作详细的分析和过多的数学推导。比如在讲述模糊控制的模糊推导系统时，推理方法有蕴含积、蕴含最小和Mamdoni方法等各种推理方法，在讲授时以应用最多的Mamdoni方法为主介绍原理，其他方法只需了解。为使得学生能够理论联系实际，特为本课程增加实验环节，并专门开设“智能控制”实验，安排实验学时及老师等资源配置，以保证实验效果。学生需要利用Matlab或者C及其他编程语言分别针对倒立摆和水箱水位控制等多个控制对象使用神经元控制、模糊控制、专家控制等不同的智能控制手段进行仿真分析，以验证课堂内容。比如针对水箱水位控制学习，采用学生分组，每个小组通过讨论确认选择不同算法，可采用神经元控制、模糊控制、模糊控制和专家控制结合等各类方法。最后测试结果，分析原因。通过这样的实践活动可以提高学生对书本内容的直观理解，增加学习热情。
三、教学方法的改进
“智能控制”课程涉及到控制论、人工智能和运筹学等诸多交叉学科，而其中每个学科的内容都十分庞杂。一味介绍讲述容易使学生像听“科普课”，兴趣很大但实际意义不大，无法指导实践；而针对某个知识点讲述过深过难，本身学时不够，会造成学生的畏难情绪且无法让学生形成对课程的整体理解。双语教学既有很多优点，但要教好也存在学生不易理解等诸多难题。为此，笔者和课题组老师针对这些问题展开了一系列教学改革和探索。
1.教学课件使用英语制作，主要使用英语讲述
双语教学要提高学生英语的阅读、沟通和交流能力，教师首先要使用英语教材和英语课件，并使用英语来“教授”课程。但是考虑到英语并非母语，可在重要专业术语初次出现时旁边加注汉语。并在介绍和描述概念时主要使用英语，但不应盲目排斥使用汉语。在需要师生互动的时候，如果学生反映理解有困难，可以使用汉语举例子或者使用比喻、讲故事等方法以帮助学生理解。
2.多使用课堂多媒体演示
智能控制效果单独通过讲述智能控制方法会让学生觉得枯燥，而利用多媒体来对某个控制算法进行软件仿真和演示就可以直接形成“感观”意识，从而加深学生对于课程内容的印象。例如针对智能洗衣机的模糊控制，可以使用Matlab结合Simulink和Labview等软件对分别进行使用不同形状隶属度和不同模糊推理方法的仿真，最后控制的效果可以通过仿真展现在学生面前，激励学生自己通过实验得到真实结果来对比并展开讨论。
3.增加实验教学环节
本课程之前由于学时的限制，仅限于理论教学。为增强教学效果，特增加神经元控制和模糊控制等多个实验，并在实验验收阶段增加小组答辩等环节，以增加学生的实践技能和分析研究问题的能力。
四、课程考核的改进
双语教学不同于普通英语教学、专业英语教学，它以掌握专业知识和技术为主要目的。但是双语教学课程既然以培养学生的全面素质为目的，那么在最终成绩的考核体系上就需要综合各类因素，尽可能全面公平公正地给予学生评价。传统的“智能控制”课程考核方法仅限于试卷考试，主要是概念论述和公式推导演算，无法全面评价学生的能力水平。试卷中无法涵盖学生对于专业基础知识的掌握情况，也无法提供学生在学习探究以及采用双语教学后英语应用能力的测试结论。
本课程现已转变为试卷考试、试验考查和独立报告等多方面结合的课程考核方法。除去卷面考试分数外，学生可以通过以下途径获得加分：阅读相关外文文献并作出阅读报告或完成英语口述演示；学生通过独立或小组实验并根据实验结果作出实验分析报告且完成答辩。这些教学改革意在全面考查学生的理解和实践能力，鼓励学生分析研究和创新。学生不仅要掌握智能控制的控制思想和方法方面的知识，还要能使用英语阅读和表达，并通过试验和独立研究实现自己的控制理念。
五、结束语
笔者通过对“智能控制”进行双语教学提高了学生对于该课程的学习兴趣，并取得了较好的教学效果。多数同学认可教学改革的效果。课程考查通过率达到82%，其中约21.2%的同学通过英语综述和阅读报告获得加分，约1/3的同学通过实验和课程报告获得加分。而随后的问卷调查显示，31.7%的同学在课程结束后对智能控制产生兴趣，51.3%的同学认同在学习后英语水平有提高，并对后期通过大学英语四、六级考试有帮助。
从长远看，在专业课程中开展双语教学是一个大趋势，但是如何使双语教学发挥优势、避免一些可能的问题还需要解决大量细致的问题，在师资培养、教学方法创新和双语教学效果评估方法方面不断思考、研究和探索。
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[关键词]e-Learning；语音；情感识别
[中图分类号]G40―057
[文献标识码]A
[论文编号]1009―8097(2009)13―0224―02
引言
e-Learning也叫数字化学习，是通过因特网或其他数字化媒体进行学习与教学的活动。当前，随着信息技术的快速发展，e-Learning已经在教育、教学等领域得到了广泛应用，并产生了深刻影响。然而，在当前的e-Learning环境下，由于师生在物理空间上的分离，导致师生之间缺少必要的情感交流和反馈。而按照教育心理学的观点，一个真正人性化的教学系统，不仅应当是有智能的，而且还应当有情感的。因此，如何在e-Learning系统中测量出学习者学习时的认知和情感，构建具有情感交互能力的和谐学习系统，已经成为现代远程教育中一个新的热点研究课题。
近年来，以语音情感识别为核心的情感计算技术的研究发展，已经成功应用于人工智能、智能人机交互等领域。这使得在e-Learning系统中，也可以利用情感计算技术，跟踪学习者的情感状态，提供个性化服务，以及根据学习者情感体验的变化及时调整教学策略。为此，本文利用语音情感识别技术，以e-Learning应用为背景，设计一种基于语音情感识别技术的新型e-Learning教学系统。
一 基于语音情感识别的e-Learning系统模型
师生情感交流是教学环节中的一项重要内容，它有助于学生消极情绪向积极情绪的迁移。在学习过程中，学习者的言语中不仅包含了文字符号信息，同时也包含了丰富的感情和情绪等信息。例如，当学习者对学习内容能够理解和接受时，往往情绪高涨，言语比较欢快；反之，情绪低落，言语比较低沉丧气。可见，学习者不同情感的表现是一种重要的教学反馈信息。利用这种反馈信息，我们可以有效调整教学策略，更好地服务自主学习。因此，在传统e-Learning系统的基础上，本文通过增加一个语音情感识别技术模块，设计出一种基于语音情感识别技术的智能化e-Learning系统模型，如图1所示。
该系统模型以语音情感识别技术为核心，及时捕捉和识别学习者的情感状态，并根据学习者特定的情感状态作出相应的情感激励或补偿策略。该模型主要有五部分组成：
接口：除了传统e-Learning系统中的人机接口外，新增加一个情感语音输入接口模块，专门负责收集学习者的情感化的语音信息。
语音情感信息处理算法模块：通过相关传感器，对收集到的情感化的语音信息提取能够区分不同情感类型的语音特征参数，然后利用模式识别分类器识别出学习者的整体情感状态，并作出适当的学习评价。
评价模块；主要收集评价结果，然后转化为相应的评价参数，同时从学习模型中提取学习记录。
教学策略：根据评价参数和学习者模型中的学习记录，及时调整教学策略，从课程资料库中选取适合学习者学习的资料提供给学习者，同时也作出相应的情感激励和补偿。
学习者模型：主要记录和学习者相关的个人信息、学习背景信息，认知风格信息、情感信息等。
二 语音情感识别技术的实现
语音情感识别就是对输入的学习者的情感化语音信号进行预处理(如降噪)后，分析和提取与学习者情感表达密切相关的语音特征参数，然后采用模式识别分类器分别进行训练和测试，最后输出学习者的情感类型，得到识别结果。一个简单的语音情感识别模型由如下五部分构成，如图2所示。其中模型中最重要的两个环节是，特征提取以及分类器的确定。
1 语音情感特征参数的提取
提取何种有效的语音情感特征参数是语音情感识别技术研究中最关键的问题之一，情感特征的优劣直接影响到情感最终识别结果的好坏。心理学和韵律学的研究已经表明，语音信号中的情感主要通过语音中的韵律特征表现出来的。例如，当一个人发怒的时候，讲话的速率会变快，音量会变大，音调会变高，而一个人悲伤的时候讲话的语速会变慢，音量会变小，音调会变低，这些都是可以很直观的感受到的变化。目前，研究者进行语音情感识别的研究普遍采用了常见的基音频率(简称基频)、振幅、语速等韵律特征。原因是这些韵律特征能够反映说话人的部分情感信息，较大程度上能区分不同的情感，而且容易提取和使用。但是，近年来的研究表明语音信号中的音质特征也包含情感信息，体现了不同类型情感的发音方式的区别，如生气和高兴发音时由于喉咙的位置不同而引起的喘气和沙哑等方面的不同。本文提取的语音特征参数类型包含了韵律特征和音质特征。表1列出了这些提取的语音特征与四种常见的情感类型(生气、欢快、沮丧、厌恶)之间的关系。
2 分类器的选择
语音情感识别本质上是一个模式识别问题。目前，各种模式识别方法，如人工神经网络、最近邻法和支持向量机等不同的单一分类器，都被应用于语音情感识别，取得了较好的识别效果。已有的研究表明，在不同单一分类器中，建立在统计学习理论中的结构风险最小化原则基础上的支持向量机能够取得最好的识别性能。另外，将不同性能的单一分类器构成组合分类器，也能够进一步提高语音情感识别的性能。
目前，随着计算机图像技术和多媒体技术的飞速发展，作为人类情感表达的其他方式，如人脸表情识别、人体运动姿态识别、手势识别等技术必将得到快速发展，并将在e-Learning系统中发挥重要作用。
关键词: 构建;网络语境;学习理论;媒体
前言
语境概念起源久远，学者在不同的时间，以不同的角度，构建了不同语境内涵。着眼于语言的功能，各语
言学流派都不约而同地把语境作为研究视野中的一个重要参数，加以重视和研究(王建华， 2002: 189) 。这说明了语境理论在语言发生发展过程中的重要性，也说明了语境研究的困难。语境研究的困难主要源于三个方面:语境内部结构的复杂性、语境外部功能的多样性、语境运动形态的具体性(段曹林， 2000: 5) 。在语言学研究中， 语境是一个理论构建( theoretical con2struct) ，是语言学家从实际情景中抽象出来并确定为语境构成的所有因素(Lyons， 2006: 572 ) 。从本质上说，语境是语言发生发展、存在与变化的条件，一切影响与制约语言的发生发展、存在与变化的因素都属于语境范畴(韩彩英， 2004: 43) 。也就是说，语境是语言学家的抽象，是成系统的，并非包括任何可能出现的环境因素，所有被语言学家看上去是带有任意性的因素都不在其中(许力生， 2006: 158) 。从信息处理的角度看，语言的输入输出即是信息的加工处理过程，也是语境构建的过程。从语言习得的角度看:母语习得理论表明，学生要熟练掌握言语能力，就必须把学生放在特定的、与之相适应的言语交际环境中，通过学生的言语实践活动来实现(孔凡成， 2004: 64) 。按照建构主义的观点，学习实质上就是个体在具体的情境中通过协作与会话等交互控制方式来实现意义建构的过程(邹建梅、刘成新， 2003: 61) 。换言之，言语交际中的意义构建也就是语境构建的过程。
综上所述，语境无处不在。在语言学中，如何进行语境的理论构建就成了一个比较关键的问题，这在很大程度上决定了研究的状况和可能取得什么样的成果。从语境构建方式的变化上，我们也可以更清楚地看出语言学的发展趋向(许力生， 2006: 158 ) 。换言之，在多媒体网络自主学习中，如何进行网络语境的理论构建就成了一个比较关键的问题，这在很大程度上决定了研究的状况和可能取得什么样的成果，所构建的网络语境合理与否将直接影响着网络课程的学习绩效。从网络语境构建方式的变化上，同样可清楚反映出多媒体网络自主学习的发展趋向。也就是说，网络语境范畴包括多媒体网络中学习者语言输入输出和背景因素的变化条件及一切影响与制约语言的发生发展、存在与变化的因素。实际上，网络学习的过程即是网络语境构建的过程，构建是由交互和控制来实现的。交互是指学习者与学习资源、学习伙伴以及指导教师
等在网络化情境中借助网络媒体的功能所进行的信息交流活动;而控制则是指学习者在网络语境中通过各种交互操作和信息反馈来管理自己的学习过程，并通过对自己的学习行为进行适时调整，以达到提高学习质量和学习效率的目的。交互和控制是网络语境构建过程中互为条件、互相依存、密不可分的两个方面。网络语境构建过程中的控制很大程度上是学习者与学习资源、学习系统和课程环境等交互操作的过程。网络语境研究的最终目的在于为指导交际主体更好地建构、适应、利用和控制语境，为各类语用活动(表达〈输出〉、接受〈输入〉、交际〈交互作用〉、语言文字信息的加工处理等)服务。然而，随高科技迅速发展及应用于网络教学的研究与实践，学者从不同角度对网络教学进行了研究，但从网络语境的概念上进行探索的却极少。重视网络语境的构建将有助于网络教学的普及与提高，直至主导教学。
1 从建构主义看网络语境的构建
建构主义认为，人是知识的积极探求者和建构者，知识的建构是通过人与环境的互动进行的。从网络学习的角度看，知识的建构孕育在网络语境的构建之中，其关系是相辅相成的。在网络教学中，教学双方的交互与控制过程即是网络语境构建的过程，过程中信息的输入输出促进了学习者外语知识的习得和发展。事实上，多媒体计算机和网络所具有的技术特性，为建构主义的实现提供了物质基础和技术支持，使得建构主义所倡导的学习环境的“情境”、“协作”、“会话”和“意义建构”等基本属性能够得以实现(王景胜， 2006:126) 。也就是说，网络媒体支持由“情境”、“协作”、“会话”和“意义建构”所形成的学习环境(李新民，2006: 13) 。由此，以网络教学为基础，以建构主义学习理论为起点，探索构建网络语境的理论基础对指导网络教学而言有着现实意义和理论价值。
(1) 从“情境”看网络语境构建。建构主义认为，“情境”是学习者进行学习活动的社会文化背景，学习
者在真实的情境下，借助于社会性的交互作用和利用获得的学习资源，可积极有效地建构知识(李民，2006: 13) ，真实的情境创设是意义建构的前提条件。由此，网络语境的建构总是以学习者已有的知识结构为基础，有选择地知觉外在信息，根据具体实例的变异性建构当前事物的意义，即学习者以网络海量的学习资源为背景，把所学的知识与一定的真实任务和情境挂钩。为解决实际问题，学习资源要在形式、内容、观
点上各有所异。基于个性化和自主性考虑，可以创设全方位、多层次与学习相关的真实语境，并为学习者提供足够的控制学习方式、学习进程和学习内容的手段，以促进自主性学习。应特别注重构建基于任务和解决问题型的情景语境，任务的难度和复杂程度可以各有所异，以体现个性化教学的特点。学习者也可根据各自不同的需求来选择适合自己的语境来践行自主性学习，逐步提高相关的技能，从而实现学习者的认知灵活性，形成对知识的多角度理解，并把知识学习与具体情境联系起来。网络中的言语交流受到情境制约，随言语交际的发生发展所创建的情境构建了语境的动态变化。
(2) 从“协作”看网络语境构建。建构主义认为，学习者与周围环境的相互作用对于知识意义的建构起
着关键性的作用。知识不是抽象的，而是与学习的情境、学习者带入这一情境的经验及周围环境有密切关
系。知识的复杂性使得学习者不可能对知识有全面的理解;同时，由于情境中问题的艰巨性，学习者也不可能完全独立解决。学习者主动从不同背景、角度出发，在教师或他人的协助下，通过独特的信息加工活动(争辩、讨论和提供证据) ，实现知识意义的重新建构，从而使面对面的或通过多媒体网络进行的“协作学习”成为必然。“协作”是学习者在学习过程中，利用已有经验的基础，在特定的情境下，以特殊的方式建构;强调学习者与教师、学习同伴、网络交流者等的相互作用(李新民， 2006: 13) 。网络教学实践证明，协作在一定的意义上主要是自我协商和相互协商。自我协商是学习者自身对学习内容或结论等比较或判断;相互协商可以是人对人，组对组对学习内容的商榷、讨论和辩论等。因此，体现学习社会性的“协作学习”是整个学习群体共同完成对所学知识的社会性建构，具有社会性特征，即是建构了语言学习的社会性语境。
(3) 从“会话”看网络语境构建。“会话”是协作过程中，通过人/人、人/机交互，使得每个参与者的思
维成果(智慧)为整个学习群体所共享，以实现意义建构(李新民， 2006: 13) 。“会话”是“协作”最基本的方式或环节，“协作”过程必然存在“会话”。“会话”对于推进每个学习者的学习进程，是至关重要的手段。如，人/人通过“会话”来讨论学习内容、方法、经验等。事实上，人/人的言语“会话”只有在一定的语境的作用下才有其现实意义，语境影响言语交际的绩效，“会话”的过程也是语境构建的过程;随着言语内容的变化，也同时伴随着语境内涵的重新构建。此时，学习者与周围环境的交互作用，促使学习者对知识的理解将更加丰富和全面(即对知识意义的建构) ，认知水平也随之得到提升，也说明语境的发生发展是动态变化的。也就是说，语境并不是预先已经给定的，而是在交际过程中由语言使用者的主动选择所生成的，外在世界的方方面面只具有成为语境因素的潜势，但是否实际成为特定语言交际中的具体语境构成，则最终还要取决于语言使用者(许力生， 2006: 162) 。这说明了学习者的主动构建是学习的主干，也说明了“会话”是构建语境不可少的因素。
(4) 从“意义建构”看网络语境构建。“意义建构”是整个学习过程的最终目标，所要建构的意义在于事物的性质、规律以及事物之间的内在联系(李新民，2006: 13) 。在学习过程中的意义建构即是对当前学习的内容所反映事物的性质、规律以及该事物与其他事物之间的内在联系达到较深刻的理解。建构主义认为，知识是学习者主动建构的结果，是一种意义的建构，具有个人性和情境性。学习者与环境这两个因素对建构主义来说都是重要的，因为正是两者之间的具体互动创造了知识(盛群力， 2004: 29) 。也就是说，学习者知识的主动构建与语境构建过程是互动的，两者相互作用使得知识与语境达到新的构建。由此，网络学习者的自主性则显得更为重要，只有学习者主动的进行知识意义上的构建，伴生的网络语境才会更丰富与完善。从作用与反作用的角度看，知识建构的过程也就是网络语境构建的过程。相对具体英语学习来说，无论是语言知识还是语言技能，都要靠学生自己主动去学去练，这样才能有长进，教师的作用只能是主导而不能包办代替(陈坚林， 2000: 6) 。学习者知识意义上的主动构建与创设真实情境相互作用。为提高学习绩效，学习者可通过学习策略训练，培养自身自主学习能力，在教师、学习同伴、媒体等的帮助下在构建网络语境的同时，实现知识意义的主动建构。
转贴于 2 支持构建网络语境的技术基础
由于高科技含量的日益增加，可以说，在教学领域里，计算机的功能(拟人化或拟物化)更加全面而完
善，以前很难实现的教学效果(如教学示范、场景呈现、超量信息传输、模拟互动等) ，现在都能通过计算机得以完美实现(陈坚林， 2005: 10) 。从个性化与自主性来看，现代教育技术中多媒体网络教学系统所具有的技术特性，为在大学英语网络教学中构建网络语境提供了技术支持的基础，促进了教学观念的根本性变革，自主学习理念的应用有效地克服了传统教学中的种种弊端，提高了学习者的认知能力、分析和解决问题的能力，使大学生的素质教育和创新教育落到实处，也为网络教学奠定了基础。
(1) 多媒体网络平台构建宏观网络语境。目前，信息和网络技术的应用使当今的数字化信息网络成功构建了“天网”(如数字卫星通讯系统，移动数字通讯系统)与“地网”(英特网及其他各类网络)相互独立与优势互补的宏观网络语境，以其覆盖面广、资源广泛与共享、时空超越限制、多向互动和便于合作的优势，实现了学习者自主学习过程中的个性化，自主性和交互性。如，多媒体网络自主学习者的个性化学习可以通过网络进行文献检索，视频点播获取需要的信息。这些信息具有多角度、即时、新颖、影音文图的特点。由此，虚拟课堂、虚拟学校、虚拟社会等概念脱颖而出，改变了传统的学习观念，促进了自主学习理论的应用。当代国际教育界正在以建构主义理论为指导思想，深化科学教育改革，形成了基于建构主义的科学教学模式百花齐放的局面(袁维新， 2003: 50) 。而计算机网络技术为课题研究模式、问题解决模式、探究学习模式、情境学习模式、概念转变学习模式和社会文化模式提供了良好的技术支持。基于多媒体与网络的大学英语教学软件具有跨越空间进行实时或非实时交互的特点，为学生个性化学习和大量的声像语言互动练习提供了机会(王守仁， 2004: 6) 。事实上，这种交互为学习者提供了丰富的通讯交流机会，它能够支持协作学习、讨论学习、探究学习以及个别化学习等多种学习模式(邹建梅、刘成新， 2003: 61) 。网络技术、多媒体及虚拟现实等技术相结合，可以虚拟教学课堂的现场，学习者可以根据自己的需要主动选择学习的内容及课程的进度。教师与学习者之间可以通过网络环境的支持，在任何时间、任何地点进行信息交流，不必拘泥于课堂上有限的时间。人机交互的教学模式能有效地实现班级授课制下的教学个别化，为大面积因材施教提供了重要的条件。
(2) 超媒体(Hyper Media) 构建网络节点语境。
超媒体是由文字( Text) 、影像(Movie) 、图片( Image) 、视频(Animation) 、音频(Audio)五部分媒体元索组成的。认知心理学的研究表明，人类思维具有联想特征，经常从一个概念或主题转移到另一个相关概念或主题。超媒体是按人脑联想思维方式非线性组织管理的一种先进技术。它按照人脑联想思维方式，将文、图、声、像等不同媒体信息整合，将讲解、演示、测验等不同教学内容整合，将预备知识、当前知识与扩展知识整合，构成了一个丰富而生动的超媒体学习环境(王光玲、宋廷山， 2003: 137) ，这和人类思维的联想特征相符合，从而实现对教学信息最有效的组织与管理，使得学 习者自由联想能力得到发挥，促进创造能力的培养。同时，教学信息的非线性使学习者可以根据自己的实际情况通过联想，自由选择不同的路径，进入不同的链接点，从一个主题跳转到另一个主题，即从一个链接点跳转到另一个链接点，灵活地浏览各节点的内容(包括文本、声音、图形、图像、动画等) ，为自主学习奠定了基础。特别是流媒体技术的应用，以其连续性( continu2ous) 、实时性( real2time) 、时序性( time2ordered)使得流媒体数据流随时传送随时播放。例如，实现对教学进程和呈现方式的全面控制，用便捷的方式解决同步和互动的难题(陆元明、郭丽， 2006: 76) 。这样，就为多媒体技术的交互功能提供了图文声并茂的多重感官综合刺激，使得学习者可以依据自己原有的认知结构、认知水平和兴趣，自由选择、自主控制学习内容及其呈现方式。
(3) 虚拟现实技术构建网络虚拟语境。网络和虚拟现实技术的结合，促使了网络虚拟现实技术的出现，
给网络教学带来了新的教学手段，为网络教学提供了新的技术支持(徐素霞，马文婕， 2006: 29) 。虚拟现实技术是由计算机与仿真技术、智能接口技术、人工智能技术、多传感器技术、语音处理与音响技术、网络技术、并行处理技术等相结合而形成的媒体技术。它具有沉浸性、交互性和构想性，使参与者能在虚拟环境中做到沉浸其中、进出自如、交互自由，因此虚拟学习环境是其它教学环境无法比拟的。人与计算机生成虚拟现实环境的交互，在虚拟现实技术“构建”的交互性课堂中，实现了人的临场化，增强了参与者与环境的自然交互，可获得直观、真实的效果。此时，教师和学生可以是真实的或虚拟的，学习者可以是一个或多个，教学模式可以多样化，教学方法的可选择性使得教学进度可由多方控制。也就是在教学过程中，学习者和教师同是教学的设计者和控制者，克服了传统班级授课限制学生主动性和独立性的缺点，确保了师生双主作用得到充分发挥。虚拟现实技术所创造和展示各种趋于现实的学习情境，把抽象的学习与现实生活融洽起来，有效地激发了学生的思维，使得学习者以丰富的想象力实现知识意义上的建构。例如，在外语教学中，虚拟现实技术可虚拟学习者亲临英语语言情境，并通过学习者的视听说来提高听说能力及了解英语语言文化背景。
(4) 多媒体通信网络技术构建网络资源语境。计算机通信网络与多媒体技术融合而成的多媒体计算机
通信网络是计算机网络和多媒体技术发展的必然趋势，它兼收了计算机的交互性、多媒体的复合性、通信
的分布性及电视的真实性等优点。在网络学习环境中，学习者既可实现信息资源共享，也可实现利用网络媒介进行信息交流，打破了地域和时间上的限制，学习者自主地选择学习内容、学习方法、学习时间、学习地点、学习条件，改变了被动的、被支配的、受监控的地位(王光玲、宋廷山， 2003: 137) 。网络资源共享使得学习者获取学习信息的资源极大丰富，帮助了不同层面的学习者获取平等受教育和平等竞争的权利，为面向民众的全面素质教育的实施和语言文化交流的国际化奠定了基础。网络教学中的“协作学习”、“小组讨论”、“在线交流”、“BBS论坛”等学习策略使师生之间、学习者之间通过交流信息实现情感互动。网络语境所构建的课题研究模式、问题解决模式、探究学习模式、情境学习模式、概念转变学习模式和社会文化模式对高级认知能力的发展、合作精神的培养和良好人际关系的形成等具有明显的支持作用。在某种程度上，网络语境的构建是学习者在网络上各取所需的学习过程。
(5) 人工智能技术支持网络智能语境的构建。人工智能技术使计算机的功能智能化，智能化也就意味着计算机可以进行拟人思维，可以在教学上扮演人的角色，因此人工智能技术可以被认为是信息化外语教学系统的核心技术(陈坚林， 2005: 10) 。目前出现了基于网上的多媒体专家系统，这些知识和新的技术可以被应用于计算机远程教育，带着问题进行在线学习的学习者可以得到丰富细致准确的解答服务，而且采用各种媒体显示的答疑专家系统，无疑会提高学习者的学习效果，提高远程教育的教育质量(张， 2005:
230) 。
3 结束语
在科学技术高速发展的今天，尤其是由于计算机三大关键技术(人工智能技术、数字化技术、信息和网络技术)的发展，可以说在外语教学上计算机有了主导教学的可能和条件(陈坚林， 2005: 49) 。但目前大部分多媒体网络教学研究仍停留在传统教学模式起点上，仅仅着重于各种网络技术多媒体技术在教学中的综合应用，没有从教学理论思想的深层次进行研究，以揭示学习和教学的本质规律(杨红颖、王向阳， 2004:49) 。语境范畴基本理论研究刚刚起步，对于语言与语境的关系和关于语境的一些基本理论问题还有待于语言学界、语言哲学界进一步的研究与认识(韩彩英，2004: 47) 。本文仅是基于建构主义学习理论、现代信息技术对构建网络语境进行的概括性论述，仅是一种尝试性的讨论，也仅仅是为了抛砖引玉。
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关键词：SPOC；在线课程；数理逻辑；教学改革
0引言
随着网络和智能技术发展，基于课程与教学论的在线课程如雨后春笋般涌现出来，尤其是MOOC和SPOC等新兴在线课程在美国顶尖大学的带动下迅速在全球升温，吸引多所国际著名大学投身其中。然而，许多在线课程的教学理念依然是传统的教学模式，并没有做彻底的改变，仅是用新式的教学平台承载基于认知主义的教学资源，并没有体现行为主义和建构主义的教学改革。在线课程能否成为高校提高教育质量和提升国际竞争力的一个重要途径？侧重于“广”而“大”还是“精”而“小”？这些问题在国内外展开了热烈的争论。
1SPOC在线课程的特点及优势
人类社会正在转型成为终身教育和学习型社会，因此各高校及教学机构纷纷推出SPOC和MOOC等网络在线课程，同时结合“混合学习”（blended learning）、“翻转课堂”（inverted classroom）、“泛在学习”（ubiquitous learning）、“移动学习”（Mobile Learning）等相关理念进行教学模式的改革，一方面让学生学习到专业领域的知识，另一方面培养学生自主学习和终生学习的能力。以互联网信息平台为载体的网络在线课程是对课程教学内容及其教学活动实施过程的体现，同时也是一种具有交互性、共享性、开放性、协作性和自主性等基本特征的信息时代条件下的教学形式，包括按一定的教学目标、教学策略组织起来的教学内容和网络教学支撑环境。其中，由加州大学伯克利分校的阿曼德・福克斯教授最早提出和使用的SPOC（small private online course）小规模限制性在线课程具有广阔的前景。SPOC主要针对高校在校学生实施课程教育，与MOOC中的Massive和Open相比，对学生规模有一定的人数限定，而且对学生的准入也有限制条件，达到要求才能被纳入SPOC课程。此外，除了在线视频、习题、测试等，还可以有更加灵活的线上或线下课堂、答疑互动等辅助手段。因此，SPOC所具有的Small和Private特性恰恰有利于在线课程的教学质量，并可以结合因材施教、因人施教等教学模式，针对不同的学生制定个性化的教学策略，提高课程学习效率和人才培养质量。综上所述，相比于MOOC课程在教学方式缺乏多样性等不足，SPOC课程具有更多的优势，详情见表1。
从表1可以看出，SPOC在课程教学模式上具有更高的灵活性。同时，由于SPOC限制学生规模，有利于教师全程介入学生的学习过程，保持师生良好互动，清楚地了解学生的学习状况并给出个性化指导。显然，针对性越强的教育其效果会更好，而且具有良好的可持续性。此外，SPOC通过周期或非周期的线下交流，要求学生有一致的学习进度，有利于在课程讨论区中形成相对集中的讨论热点；但SPOC同时也要求教师投入更多的精力，学生在选择SPOC之后必须按照教师的规定来观看课程，这意味着学生也需要支付更多的学习时间和精力。
2数理逻辑的教学特点以及SPOC课程建设
2.1数理逻辑SPOC在线课程建设背景
数理逻辑作为计算机科学和人工智能领域的重要理论基础课程，有利于培养和提高学生的抽象思维和逻辑推理能力。数理逻辑课程一直以来都存在着“课时少，内容多”的问题，怎样才能在保证一定学时的情况下尽可能满足学科和专业的需求？如何利用现代教育信息技术和网络技术对数理逻辑的教学工作起到推动和提高作用？同时既能培养学生具有扎实的理论基础，又能造就具有创新实践能力的实用人才，一直都是相关教学工作者探讨的关键问题。
当前SPOC课程的蓬勃兴起无疑非常有利于高等学校实现其提高教学质量的目标，因为SPOC在线教育可以将在线学习从复制课堂课程的教学模式中脱离出来，并且创造出更为灵活和有效的学习方式。显然，此类教学模式非常适合像数理逻辑这样的专业基础课程的教学，因为专业基础课程对学生的要求更高，需要教师投入更多的精力实施个性化指导，从而打好坚实的理论基础，尤其是SPOC中，教师的作用被重新定义了，教学模式也有了突破和创新，能够使得教师更多地回归小型在线课堂，“精”而“专”地引导学生从事学习活动。SPOC课程的教师虽然线下不是讲座视频中的主角，也不必准备每节课程讲座，但是需要根据学生需求整合各种线上和实体资源，而且在课堂上要对学生进行引导，此外还需要组织学生分组研讨，随时为他们提供个性化指导，共同解决遇到的难题，因此对教师提出了更高的要求。显然，SPOC创新了课堂教学模式，激发了教师的教学热情和课堂活力，更重要的是为学生提供了良好的学习平台。
2.2结合人才培养，强化基础，突出关联，面向应用
当前，逻辑表示及推理在计算机科学、知识工程及人工智能中的作用越来越凸显，以数学为工具进行相关领域研究的方法，用数学语言表达事物的状态、关系和过程的应用，以及经推导形成解释和判断的研究越来越普遍。因此，数理逻辑SPOC课程建设时需要将数理逻辑的内容进行合理的细化、深化和强化，以适应相关领域的研究应用需求，进一步培养学生抽象思维和严密逻辑推理的能力，强化素质提升和创新能力的训练。数理逻辑SPOC课程在教学内容上还需要增加数理逻辑在相关领域的应用实例及算法分析应用，使学生了解数理逻辑在计算机和人工智能等领域的相关应用，有利于培养学生运用知识及创新应用能力。
此外，数理逻辑SPOC课程在建设中还要注重教学内容的基础性和前沿性，正确处理教学内容不断更新与教学过程相对稳定的同时，精选核心内容，重组知识单元，强化基础概念，突出知识点的关联，对课程体系和知识结构作整体优化，与信息技术的最新发展相结合，注重教学与前沿相结合的成效，培养学生理论联系实际的能力。
3数理逻辑SPOC课程教学方法的改革
3.1侧重个性化的学习体验，提升学习效率
SPOC课程的建设促使教师有兴趣尝试更加灵活和富有挑战性的教学改革方法，而不是按部就班的课程讲座。我们在数理逻辑SPOC课程建设中加入自动评价功能，使得教师从创建和按部就班的讲座视频内容中脱离出来，以便有更多的时间与学生一起深入研究、攻克更加有价值的教学难题，引导学生解决遇到的其他相关问题，如图1所示。
这种教学模式下，教师可以很方便地将平台的课程资料整合进实体课堂，因此也是建构主义对课程知识和学习的贡献，更加强调学生完整和深入的学习体验，有利于提高课程的学习效率。具体建设思路如下：
（1）以学生为主体，采用问题驱动的启发式教学策略，学生带着问题去学习，不仅明确基本理论的意义和作用，也增强了学习的兴趣和动力，逐步培养学生分析问题和解决问题的能力。
（2）运用信息技术、网络及多媒体技术，将数理逻辑课堂教学结合SPOC在线课程建设，延伸课堂教学的效果，丰富课程教学的内容，并通过教学辅助、课外答疑等互动的教学方式，开展多维度的立体化教学，培养学生的自学能力，拓展学生的知识面，有利于学生的知识、能力、素质的协调发展。
（3）以能力培养为核心，重视教学设计，克服在数理逻辑SPOC课程教学中容易出现的散乱等缺点，形成“抓重点和关联、有取舍和节奏、讲方法和思想、重启发和互动”的教学方法。
数理逻辑SPOC课程建设通过限定课程的准入条件和学生规模可以为选定的学生定制个性化课程学习指导，为他们提供有区别的、力度更大的专业支持，增进学生对课程的完整体验，从而避免MOOC的高辍课率和低完成率情况。SPOC课程视频相比传统课堂所指定的阅读材料更能吸引学生认真准备，激发其参与度，增添良好的学习体验。由于SPOC课程改革了复制课堂教学的模式，产生了更为有效的学习效果，有利于获得高质量的课程材料，并通过自动线下评价迅速反馈给学生，最大限度地使优质教学资源发挥效力。
3.2结合学习评价体系，提高教学质量
在SPOC环境中，学习评价是对学习效果和学业成就的评价，是从“学生评价”和“教学评价”中分离出来的对学生在线学习的一种评价方法，同时也是对学生的学习行为和学习结果进行把握、判断和评定的评价体系，通常包括成绩、提高、能力增长以及其他成就、表现等具体指标。因此，学习评价是本科教育服务质量管理的核心，是自主学习动力的支持，也是一种通过某种规定、提示、约束等对学习产生监控作用的外部手段，能够激发学生的学习积极性，并促使学生坚持完成课程的学习。数理逻辑在线课程的学习评价把“因教施考”“全面考核”“过程考查”等先进理念贯彻到考核评价中，坚持认真落实为发展而评价的观念，着眼于科学全面地评价学生的综合成绩及应用知识的能力，克服学习评价与能力脱节的现象，积极探索多样化的学习评价体系。具体建设思路如下：
（1）知识点考查。当前知识点学习结束后，通过测验的形式了解学生对当前内容的掌握情况。这种方式既督促学生认真学习，又加深了学生对当前知识点内容的理解和认识，同时强化对学生学习过程的考核，以便更加公平、公正地评价学生的综合学习情况。
（2）学生自主学习能力的评价。一方面，教师针对每章内容都设计了课后自测题，便于学生了解自己的学习状况；另一方面，要求学生在SPOC在线课程学习平台上围绕相关知识点内容进行学习互动和交流讨论，包括问答、讨论、质疑及自学自测等多个环节，侧重于评价学生学习能力的提升。
（3）线下习题与实践。数理逻辑课程的特点为“学―练―考―用”4个环节，因此，习题及应用实践是其中的重要环节，教师针对每个章节优选出一些能体现知识应用的代表性习题和应用实例，使得学生通过习题和实践应用环节，促进和加深对课堂内容的理解和消化，同时也有利于评价学生对所学知识的应用能力。
（4）综合知识考核。传统的课程教学模式在学期末都会进行期末闭卷考核，数理逻辑SPOC在线课程虽然被分成多个知识点考查、习题与实践以及能力测试，但应该在学完全部课程后进行综合知识考核，尤其要结合应用型人才培养的特点，有侧重地形成数理逻辑SPOC在线课程的综合知识考核，这样的考核方式符合“厚基础、重应用”的人才培养要求。
综上所述，数理逻辑SPOC在线课程建设，采用课堂教学与网络自主学习相结合的混合教学方式，充分利用传统学习和互联网学习相结合的优势特点，通过“学―练―考―用”4个教学步骤，形成在线学习、交互探究、自学自测和创新应用等多维度立体化教学方法，重视教学设计，丰富教学内容，将学生畏难的课程变成感兴趣的课程。
