时间：2023-08-21 17:22:57
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篇人工智能与教学，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；选修课；专题讨论
中图分类号：G642.0？摇 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2012）12-0053-02
一、引言
《人工智能》是一门跨学科的课程，它的内涵十分丰富，包含了符号学、数理逻辑、神经网络、遗传算法、知识表示和推理、模式识别、机器学习等方面的知识，并且内容抽象，使得一般本科生望而生畏。目前在大多数院校里尤其是二本院校，《人工智能》只是作为一门选修课程。既然是作为选修课程，我们可以不拘泥于传统的教学方式，采取灵活多样的教学形式，培养学生研究这个领域的兴趣，使得学生既能掌握人工智能领域的基础理论，又能了解目前人工智能的前沿课题，扩大知识面，并为今后的研究打好基础。
二、改革教学方法
在传统的教学模式里，教师往往就一本教材从头到尾讲授给学生，教师讲什么，学生就听什么。但是人工智能涉及太多的数理逻辑推理知识，内容抽象，讲解起来不免有点枯燥无味，学生的兴趣就会随着讲课的进程逐渐变得淡薄。另一个问题是在传统的教学模式下，学生接触不到该研究领域的前沿问题。事实上，随着科技的进步，人工智能技术也在不断发展，再加上人工智能本身的特点，即它是一门交叉学科，涉及计算机科学、信息科学、控制科学、认知学、生物学、哲学等等领域。因此当学生了解了当前国内外学者所研究的前沿课题，这样不仅能克服“枯燥无味”的问题，而且会拓宽他们的知识面，从而他们可以将自己所学专业作为人工智能的潜在应用或研究领域。基于以上分析，考虑到人工智能是适合任何专业学生学习的一门选修课，我们设立分专题讲授模式，这些专题包括：人工智能与类人思维，人工智能与机器进化，人工智能与知识表示，人工智能与决策规划等等。下面分别叙述之。
1.人工智能与类人思维。什么是人工智能？Nilsson指出：“人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或更好地完成以上行为的机器……”那么为了这个长远目标，我们应该深入地探讨人类大脑是如何思维的，或者说是如何思考问题的，人类是如何感知、理解以及应付外界庞杂的世界。只有深刻理解了人脑功能原理以后，人工智能才能“贡献出”相应的类人思维模型。这相当于空气动力学，人类飞行器只是根据空气动力学的原理构造的，它并不要求人类制造像鸟儿一般的飞行工具。因此在这部分教学过程中，可以先提出“大脑是如何思维的”问题，让学生自己动脑思考，相互探讨：人脑的结构是什么？人类思考问题分层次吗？什么是智力？智力的本质是什么？……课后，学生可以带着这些问题查阅资料文献，分组讨论，甚至可以写一些文章来阐述自己对思维的理解。这样既充分调动了学生学习的积极性，又培养他们的兴趣。然后，我们在课堂上进行具体讲解，讲解内容自然而然地引入了人工智能的定义，人工智能历史知识，图灵测试方法以及认知模型方法，接着再介绍目前国内外类人思维模型的研究现状。这样的教授过程，一开始就使得学生不排斥这门课，在了解人工智能基础知识外也接触到认识论方面的知识，培养了学生查阅文献和撰写科技论文的能力。
2.人工智能与机器进化。这部分专题主要给学生讲解遗传算法方面的知识，比如遗传算法的产生与发展，遗传算法的基本操作，遗传算法的应用情况。并且在教学过程中结合实例来讲述。实例可以从最基本的简单函数优化到复杂的旅行商问题。学生可以自己设计函数优化的解决方案，指出初始种群大小、进化代数、交叉率等因素对求解结果的影响，并要求学生自己编写程序来分析和理解这些问题。这些实验和设计极大地提高了学生的动手能力。
3.人工智能与知识表示。知识表示可看成是一组描述事物的约定，在人工智能里，它研究怎样把“人类知识”表示成机器能处理的数据结构。经典人工智能的主要表示方法有：一阶谓词逻辑表示方法，这是最基本的表示方法，具有严谨的公理体系；产生式规则表示方法，这是使用最广泛的表示方法；语义网络、框架、脚本表示方法，这是结构化的表示方法，等等。但是学生在学习这部分的知识时，对于逻辑推理觉得非常枯燥无味。我们的想法是在介绍这部分的知识时，不仅透彻阐述各种表示方法的精神实质，而且建议学生阅读Sowa所编著的《知识表示》一书，该书提供了知识表示方面广泛的知识，是这一领域的公认权威著作。Sowa在介绍新思想的同时捕捉到这一领域的最新成就，并且将逻辑学、哲学、语言学和计算机科学结合到知识表示，并将其转换为可计算形式。该书中还包含了大量的哲学和语言学的知识，阅读该书可以使得学生知识面得以拓宽，加上该书目前没有翻译版本，鼓励学生阅读英文原著，对学生各方面能力的提高都有所帮助。
4.人工智能与决策规划。在决策规划中，着重介绍增强学习、偏好理论等基础知识，由于我们在这个方面上做了许多工作，因此在讲解时联系自己的研究进行一些专题探讨，例如双马尔科夫过程决策模型，协同算法，超滤偏好模型，朴素描述逻辑在中医理论上的应用等等，并欢迎学生和我们共同研究这些专题，这样做无疑会增加师生之间的学术交流，促进学生的研究兴趣，形成良好学术氛围。
5.丰富多样的教学形式。除了以上的专题外，还可以开设其他的人工智能专题。事实上可以针对不同专业的学生确定专题的内容和形式。例如对于工程类的学生，可以着重讲述神经网络，进化计算等方面的内容，并且借助于Matlab提供的相关工具箱进行实验设计。因为大多数工程类的本科生都学习过Matlab语言，该语言在科学研究和工程实践中应用广泛，在教学过程中也要充分发挥这些优点。如是文科类的学生，教学方面可以着重讲述人工智能的符号学，哲学等方面的知识，这让文科学生从另一个角度去理解人工智能。课堂上，充分利用多媒体教学，采取多样的教学手段，激发学生的兴趣和好奇心。还可以播放国际机器人大赛等录像片段，增强课堂的教学效果。
三、结束语
总之，将人工智能分专题来讲授，让学生立刻能接触到当前人工智能的前沿研究问题，并且领会其中的实质。再加以多元化的教学手段，使得学生好学，乐学，更好地实现教学目标，提高教学水平。
参考文献：
[1]Nils J. Nilsson，著.人工智能[M].郑扣根，庄越挺，译.北京：机械工业出版社，2004，6.
[2]John F. Sowa.Knowledge Representation：Logical，Philosophical，and computational Foundations[M].北京：机械工业出版社，2003，6.
[3]韩丽娟，孙玉红，李圣君.《人工智能》教程改革初探[J].电脑知识与技术，2007，（13）：222-223.
[4]冯爱祥，罗雄麟.本科“人工智能”课程的教学改革探索[J].中国电力教育，2011，（10）：111-112.
[5]李春贵，王萌，何春华.基于案例教学的“人工智能”教学的实践与探索[J].计算机教育，2008，（9）：53-54.
[6]曾安，余永权，曾碧.人工智能课程教学模式的探讨[J].江西教育学院学报（综合），2006，27（6）：40-43.
[7]王蓁蓁，邢汉承.拟人类思维的形式结构数学模型[J].智能系统学报，2008，3（6）：529-535.
【关键词】 人工智能 农村远程教育 高效
人工智能技术是在计算机科学日新月异发展的进程中一大成果，由于其智能、高效、优化的强大功能，为许多研究者所重视。部分教育领域的研究者，将人工智能技术引入教育行业，探讨人工智能如何融入教育，促进教育深度发展。研究者们将人工智能与职业教育、继续教育、远程教育及教育技术结合，进行探讨，提出了一些很好的建议。农村远程教育虽然也属于远程教育范畴，但由于其自身具有许多特殊性，因此有必要单独将其应用于农村远程教育进行探讨。
1 我国当前农村远程教育发展面临的困境
我国农村远程教育是伴随着现代通讯技术的发展而在广大农村出现的一种新的教育模式。随着上世纪70年代末，以广播电视大学为代表的远程教育的兴起，为我国教育的发展写下了浓重的一笔，由于其不受时间、空间、学习者等要素的影响，充分体现了“时时能学、处处可学、人人皆学”的巨大优势。因此，本世纪初，国家将远程教育教学模式引入广大农村，于2003年推出了“农村党员干部现代远程教育”、“农村中小学现代远程教育工程”，于2004年依托广播电视大学体统推出了“一村一名大学生”工程，这些远程教育工程对推进农村教育起到了举足轻重的作用。但其发展也遇到了困难，具体说主要体现在以下几个方面：
1.1 师资力量短缺
由于受我国长期以来的城乡二元制经济发展模式的影响，导致城乡经济发展不均衡，直接造成了城乡教育发展失衡。在农村教育中，首先表现在教师配置上，由于农村教育经费投、教师工资水平均低于城市，造成了长期以来农村教育师资力量短缺，远程教育更是如此。据相关研究表明，现我国农村远程教育由于缺少懂计算机或网络技术的专业人才，往往用不相关专业的人才作为替代，且大都为兼职人员。这就造成了对远程教育设备的维护、远程教育资源的管理及远程教育教学辅导等方面出现问题。以广播电视大学系统为例，自2004年广播电视大学开始招收“一村一名大学生”学员，虽然学员增长速度很快，但其教学点仅延伸至县城，招收的学员往往为县城周边农村的农民，而广大较偏远地区正真渴望接受教育的农民缺少受教育机会，之所以没有延伸至乡镇及行政村，根本原因是缺少师资力量。
1.2 资源建设不足
由于农村远程教育是本世纪初才在农村兴起的一种新的教育模式，属于新生事物，因此缺少前期的积累，主要体现在教学资源的积累上。我们知道，是否拥有丰富优质的教学资源是关乎远程教育成败的关键。而长期以来，我们主要注重城市远程教育的发展，现城市远程教育已相当成熟，拥有一大批优质的教育资源，吸引了大批学习者。但由于农村远程教育与城市远程教育相比有其特殊性，广大农村学员需要掌握的不仅仅是理论知识，他们最迫切学习的是农业实用新技术及掌握能够改变自己生活现状的一技之长，而这些课程资源在城市远程教育中设计不多。因此我们没有现成的教育资源可供使用，需要另起炉灶进行建设。但由于投入农村远程教育的经费有限，用于资源建设的经费也不足。造成了现阶段农村远程教育资源依然短缺的现实。这不利于农村远程教育进一步发展。
1.3 课程设置不合理
如上所述，广大农村学员渴望学习的是改善自身生活的实用农业新技术及一技之长，同时广大农村也需要培养一批懂管理的乡村干部。因此在专业和课程设置上，客观上要求向这些方面靠拢。虽然现在农村远程教育在专业设置上慢慢转向适合农村学员的涉农专业，但在课程设置上还是不尽如人意，往往只根据自己师资情况及资源情况来设置课程，这样往往造成农民学员需要的课程没有涉及，而农民学员缺乏兴趣的理论课程所占比重过大的问题。这样会严重挫伤广大农村学员学习积极性，对农村远程教育发展极为不利。
1.4 网络教学平台存在不足
我国现阶段远程教育的网络辅导教学平台现阶段的形势往往通过QQ对话、Email邮件、BBS及一些音频、视频系统进行。这些方式当然是有效的网络教学方式，但存在问题也是十分明显的，最主要问题在于如果没有提前联系，教师就不会及时回复学生提出的问题，缺少师生互动。学生的学习效果会大打折扣。
2 人工智能应用于远程教育的优势
2.1 人工智能的概念
人工智能是计算机学科的一个分支，是一门研究计算机模拟和延伸人脑功能的综合性科学，部分研究者将其定义为：一个电脑系统具有人类的知识和行为，具有学习、推理判断来解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。人工智能的产生过程：对于人类因问题和事物而引起的刺激和反应，以及因此而引发的推理、解决问题及思考决策等过程，将这些过程分解成一些步骤，再通过程序设计，将这些人类解决问题的过程模拟化或公式化，使电脑能有一个系统的方法来设计或应付更复杂的问题，这套能够应付问题的软件系统，称之为人工智能。
2.2 人工智能切合了远程教育的要求
有研究者指出：人工智能是研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使其模拟、延伸、扩展人类智能的学科。人工智能在教学领域应用的最直接结果就是诞生了智能教学系统。而所谓的智能教学系统是以计算机辅助教学为基础而兴起的，它是以学生为中心，以计算机为媒介，利用计算机模拟教学专家的思维过程而形成的开放式人机交流系统。由于它综合了知识专家、教师、学生三者的活动，因此，与之相对应，智能教学系统一般分为知识库、教学策略和学生模型三个基本模块，再加上自然语言智能接口。人工智能的这些功能和模块刚好切合了远程教育的特点及要求。我们开展的远程教育一直以来就强调以学生为中心，以学生自学为主，教师辅导为辅，教师通过计算机网络系统对学生进行实时和非实时辅导，以此来完成学生的学习过程。因此人工智能适合应用于远程教育教学过程。
2.3 人工智能能够有效加强对学生的管理，提高学习效率
长期以来远程教育为社会诟病的是，由于缺少师生间直接交流的机会，造成教师对学生的组织和管理方面的困难。如果我们仅仅依据学生登录次数、登录时间等方面来评价学生学习情况，这样往往造成对学生学习的错误评价，但对远程教育的教师来说也只能做到这些。但如果我们将人工智能引入远程教育，它可以依据自己强大的功能，通过对学生情况的数据分析，科学提供学生的学习能力、认知特点及当前的知识水平。更为重要的是，通过对这些信息的分析，它能为每位学习者制定适当的教学内容和教学方法，为学生提供个性化的学习服务，切实提高学生的学习效率，这是我们远程教育所倡导的最佳服务的效果。
2.4 人工智能可以从某方面解决农村远程教育师资力量
如上所述，由于城乡间经济差距，造成了长期以来城乡教育发展失衡，广大农村地区师资力量较为薄弱，特别是远程教育方面。这一问题解决的根本途径在于缩小城乡经济差距，但这并非一朝一夕就能解决的问题。因此农村师资力量特别是远程教育师资力量的解决，需要一个过程。而人工智能技术利用了计算机模拟教学专家的思维过程而形成的开放式人机交流系统，它集知识专家和教师于一身。广大学员可以通过自然语言系统，实现正真意义上的人机对话，完成适时的学习辅导过程，这从某种程度上解决了师资短缺的问题，为农村远程教育的发展提供了一条新的发展思路。
2.5 人工智能能够有效解决农村远程教育资源建设问题
目前我国农村远程教育在资源方面存在的问题除了数量较少，质量也不高，许多网络课程资源仅仅是课本的翻版，虽然资源制作者利用现代资源制作手段，以文字、视频及图片等手段来展现知识，但知识之间的逻辑联系性方面存在不足。这给学习者有效学习带来极大不便，影响了学习效果。而人工智能技术，能够对现有的网络课程资源进行智能加工，对知识结构进行重新构建，对知识间的层次性、逻辑性进行重新编排，为学习者展示学习重点、难点，切实提高学习效率。使资源更加优质高效。
2.6 人工智能能够提供实时交流，解决网络教学平台的不足
由于人工智能集知识专家、教师与一身，可以通过自然语言系统，开展人机对话，通过讨论解决学生遇到的问题。能改变传统网络教学平台缺乏及时交互性的问题。能够解决网络教学平台的不足。促进农村远程教育的发展。
3 结语
人工智能技术是计算机科学发展的成果之一，它具有智能、高效、优化的强大功能，许多行业都利用人工智能技术提高效率。对我国农村远程教育而言，如果能将人工智能引入，能从某种程度解决因为资金问题造成的师资力量缺乏问题；提高对远程教育学生的管理，为他们提供个性化的高效远程教育服务；能够利用它强大的功能重新编辑网络资源，让它更有利于学生学习；同时人工智能还能提供自然语言接口，打破以往网络教学平台的弊端。相信通过引入人工智能技术，我国农村远程教育会迎来新的发展。
参考文献
[1]张震，王文发.人工智能原理在人类学习中的应用[J].吉首大学学报，2006（1）：39-41.
[2]武晶晶.关于人工智能教育应用的几个问题[J].教育教学论坛，2012（9）：159-160.
[3]张.人工智能与教育技术[J].陕西师范大学学报（自然科学版），2005（6）：228-230.
[4]张小永.陕西农村现代远程教育资源建设初探[J].陕西农业科学，2011（4）：228-230.
关键词:人工智能;专家系统;ARM;单片机
人工智能(AI)[1]是计算机科学的重要分支,是计算机科学与技术专业的核心课程之一。本课程在介绍人工智能的基本概念、基本方法的基础上,主要是研究如何用计算机来模拟人类智能,即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的“智能”,本课程重点阐明这些方法的一般性原理和基本思想,使得计算机更好得为人类服务。
1人工智能课程体系
人工智能主要研究传统人工智能的知识表示方法,包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、框架表示、剧本表示等;搜索推理技术主要包括盲目搜索、启发式搜索、消解原理、规则演绎算法和产生式系统等。
人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法,以及计算智能技术等。
人工智能课程在我校计算机科学与工程学院是作为大三年级的一门专业选修课开设,总共学时数为:60(其中理论学时为36,实验学时为24),随着计算机技术的不断更新发展,人工智能的应用领域变得越来越广,因此人工智能(AI)这个学科已不再陌生,很多学生对其充满兴趣,所以在选课人数上远远超过其他选修课的人数,另外结合我校的实际情况,部分理论或实验设计项目可以与其他相关专业结合起来而应用。
2人工智能教学实践
50多年以来,人工智能获得很大的发展,已经引起众多学科和不同专业背景学者们的日益重视,成为一门广泛的交叉和前沿科学,但是到目前为止人工智能至今仍尚无统一的定义,要给人工智能下一个准确、科学和严谨的定义也是困难的。
由于人工智能[2]是一门交叉性的学科,涉及到了控制论、语言学、信息论、神经生理学、心理学、数学、哲学等许多学科。所以该学科具有知识点多、涉及面广、内容抽象、不易理解、理论性强、需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力等特点,导致了在教学过程中老师讲得吃力、学生听得吃力。尽管在多年的教学过程中积累了一些经验,但是对于如何把握这门课程的特点,提高学生的学习兴趣,帮助学生更好的理解这门课程,目前仍然有很多问题需要研究解决。
目前在整个教学过程中存在的主要问题[3]是:
1) 教学内容陈旧,部分参考书相关内容或案例都过于陈旧。在整个教学过程中,多数教学案例涉及到人工智能理论的高级应用――机器人,目前在国际及国内机器人的水平已经达到相当高的水平,但是部分教科书中仍沿用关节型机器人为例,教学内容稍显陈旧。
2) 教材难易程度不均匀,部分章节学生难以理解。由于人工智能课程的部分章节,本身就可以独立成一门课程,但由于是面向本科生的内容,因此很多内容压缩于一章来讲解,同时由于课时所限,完全不能将相关的内容讲透讲通;例如:神经计算中的神经网络,与模糊逻辑控制的相关理论与应用。
3) 教学手段单一,教学过程中缺乏师生之间的沟通与交流。经过自己的实践教学及对兄弟院校的人工智能的教学内容与教学手段的调研,同时也在学生之间进行沟通交流,发现多数同学反映,理论与应用虽然前沿,但是在学习过程中,教师教学手段单一,内容枯燥乏味,一般的教学模式,多采用“老师讲,学生听”的方法,整个教学效果并不理想。
4) 考核方法不科学,不能体现学生实际的学习情况。目前对于课程学习的考核采用闭卷考试的方式,很多考点有的同学根本不理解,完全死记硬背,考后又将内容丢弃,从学习的效果来讲,收获甚微且完全没有达到真正学习及应用的能力。
3教学方法改进
3.1注重激发学生的学习兴趣
科学家爱因斯坦曾说过:“兴趣是最好的老师。”如何在教学工作中激发和培养学生的学习兴趣,提高他们学习的主动性和积极性是当前教学改革中迫切需要解决的重要问题。
在实际的课堂教学中发现,刚开始听课由于有兴趣学生整体学习的积极性很高,但是一段时间过后发现部分学生由于教学内容抽象,难点比较多,不便于理解,兴趣日渐变少,针对此种情况,可以采用任务驱动式教学或案例教学。
例如:在讲专家系统章节时,在授课之前先通过互联网,采取案例教学法,给学生们实时在线演示一个医疗专家诊断系统,演示其中的功能,同时与学生互动,以问答式与学生互动,了解目前专家系统的具体应用、可以解决的问题、给人民生活带来的益处等。通过这种教学的形式,一方面可以激发学生的学习兴趣;另一方面也使同学们体会到人工智能与我们生活的贴近程度。第二步,采用任务驱动法,具体来说,它是指教学全过程中,以医疗专家诊断系统若干个具体任务为中心,通过完成任务的过程,介绍和学习基本知识和具体设计方法。
3.2注重教材选择
这一任务的执行者主要是由教研室主任或任课老师来完成。目前在各高校中所使用的人工智能相关教材的种类繁多,章节和内容的设置上也存在差别。笔者在订阅教材或参加教材展销的活动中,都比较重视人工智能教材的情况,通过比较发现,有的教材内容及难度太低,完全不符合高等本科院校的要求,而部分出版社的教材则是内容及章节安排内容太多太泛,有些知识点讲的又过于深奥,限于学时所限也不适合选用。在选教材方面,除了关注内容方面外,还要注重书上所讲的一些实例,注重这些例子的典型性、时效性及新颖性,例如,部分教材在自动规划这一章,选用机械手作为例子来说明积木世界的机器人规划问题,还有一些选择关节机器人,前些年这样的机器人技术确实是个难点,但是依据现在成熟的机器人技术,无论是国际还是国内都已不再是技术难点,再拿这个例子去配合理论去讲解,无论内容还是形式都稍显陈旧,目前机器人技术发展水平基本上达到尽可能高仿真状态。
3.3运用现代化的多媒体教学手段
针对人工智能课程相关内容比较抽象,公式推导比较繁琐,除了具有完善的教学大纲、合理的教学计划以及好的教材外,还应该根据学校的实际硬件条件尽可能地选择多媒体教学手段来辅助教学。因此在实践教学中,配合教学内容,充分利用计算机、投影仪以及互联网的优势,结合多种教学方法与手段组织整个教学过程。例如:在讲述搜索推理技术时,使用一些小的演示软件,将相关推理技术的理论通过动画的形式一步一步演示出来;在讲专家系统相关理论知识时,尤其是各种类型的专家系统,采用互联网上的一些在线视频资源为例,给同学进行详细讲解,同时结合农业院校的特点,在线资源有如农业专家系统或动物专家诊断系统等,这样学生可以加强对理论知识的理解,同时也体会到理论不再是抽象空洞的文字描述;在自动规划这一章,给同学们选择演示发达国家目前研制的各种类型机器人,通过这些形象生动、行为举止逼近真实人的机器人来给学生讲理论,这样学生通过观看视频资源,不仅可以拓宽知识面及视野,同时也可以及时地了解国际及国内机器人的发展水平及差距,不断更正自己的错误观点并更新自己新的专业认识,另一个方面也可以同时激发学生们的学习热情和积极性,这一点在课堂实践教学中得到验证,得到广大同学的认可和接受,整个教学课堂不再那么单调枯燥呆板了,基本可以达到在娱乐中传授专业知识。
3.4加强对实验教学的重视
目前高校在人工智能的教学过程中,实验所占的学时比较少,有的甚至就不安排实验课学时;另外实验内容也相对比较简单,应用不到理论课堂上所学到的人工智能原理,实验效果不是很好。面向人工智能课程的程序设计语言,多采用Prolog程序设计语言,该语言是一种基于一阶谓词的逻辑程序设计语言,它在AI和知识库的实现技术方面具有十分重要的作用,具有表达力强、表示方便、便于理解、语法简单等优点。但在整个实验教学环境也遇到了如下问题:首先是目前有关人工智能的专门配套实验教程很少;其次是即使有诸如《面向人工智能程序设计Prolog》教程,则主要是侧重介绍这门自然语言的程序设计,而其中很多部分与AI实验环节关联度不大,另外教材价位也比较高。针对此种情况,笔者在24个学时的实验教学过程中,安排7个实验内容,其中最后一个专家系统的设计与实现作为一个综合性实验来设计。在进行实验教学的过程中,首先参考多本Prolog程序设计教程,选择其中与实验教学计划中相关的内容,专门编写相应的电子教程,同时也结合我校学生本身的特点[4],有侧重地体现和编写,总的目的是给学生一份完整的、系统的、规范的电子教程。这样做的目的是:一方面作为学生参考的技术文档;另一方面也可以节省学生的部分经济开支。电子教程的结构分为三个部分来完成,首先为人工智能理论及原理,Prolog语言的使用说明;其次具体的例子演示(均经过调试正常运行);最后为布置给学生具体的实验内容及相关题目,以提供给学生自己动手实践的机会。此外在实验教学过程中,同时也会给学生们自由发挥的机会,比如专家系统的设计与实现作为一个综合性实验,学生可以采用Prolog编程实现,也可以采用其他自己擅长的程序设计语言,例如有的同学选择C语言、VC++、Visual Basic、Java及网页开发设计语言ASP/JSP等,此外在实验内容方面,实验递交的专家系统涉及多个领域(有动物辨别、医疗诊断、动物养殖咨询等专家系统)、范围也颇广,实验内容重复性很小,在设计过程中,绝大部分同学均是结合自己的兴趣爱好来完成设计。
4结语
人工智能的研究成果将能够创造出更多、更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,同时将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。作为一名当代的大学生有必要学好这门课程,但是根据实际教学情况,教师与学生仍然需要继续进行相应的研究与发展,只有不断地探索和提高,才能使我们的教学工作更上一层楼,才能培养出符合时代和社会需求的人才。另外人工智能与农业等方面存在很多结合应用的契机,这样计算机就可真正地服务于社会、服务于人类、服务于农业、应用于农业、发展农业。
参考文献:
[1] 蔡自兴. 人工智能及其应用[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2007.
[2] 陈峰,文运平. 浅谈人工智能课程的教学[J]. 消费导刊,2006(12):123.
[3] 赵蔓,何千舟. 面向21世纪的人工智能课程的教学思考[J]. 沈阳教育学院学报,2004,6(4):131-132.
[4] 王莲芝. 高等农林院校人工智能教学的探讨[J]. 高等农业教育,2003(12):64-65
Study of the Artificial Intelligence Teaching Methods
HAN Jie-qiong1, YU Yong-quan2
(1. School of Computer Science and Engineering, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou 510225, China;
2. School of Computer, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510075, China)
关键词：应用型本科院校；人工智能；电子信息工程；专业建设
一研究背景
在发达国家，应用型本科院校一直占有很大的比重。在我国，应用型本科院校也逐渐成为高等教育大众化的主力军，对我国高等教育系统未来发展越来越重要的作用。金陵科技学院作为教育部应用科技大学改革试点战略研究单位、中国应用技术大学（学院）联盟创始单位，也正在积极地去探究相关的应用型专业建设模式。电子信息工程专业作为学校的一门深度涉软专业，也要紧跟南京城市软件建设发展方向，这对应用型电子信息工程专业培养既是机遇又是挑战。随着社会的不断发展和科学技术的不断进步，电子信息工程的应用也越来越广泛，对人们的生活产生了非常大的影响。，不但改变着人们获取信息、存储信息和管理信息的方式，而且为人们进行信息的获取、存储和管理提供了新的途径和方法，目前，各行业大都需要电子信息工程专业人才，而且薪金很高。2015年5月8日，备受瞩目的《中国制造2025》由国务院正式下发，这是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。该规划二个突出特点是，将"加快新一代信息通信技术与制造业的深度融合"作为贯彻始终的主题，提出坚持自主研发和开放合作并举，加快建立现代电子信息产业体系，为推动信息化与工业化深度融合、实现制造业由大变强、建设网络强国提供强有力的基础支撑。在今年，随着国家“两会”的盛大召开，人工智能首次被提升到国家发展战略高度，人工智能技术的重大突破将带来新一轮科技革命和产业革命，大力发展人工智能技术是中国经济转型升级的重要动力。电子信息技术的巨大成功和进步，使人工智能可以深层次、多维度地参与到各个行业各个领域中，使科技的进步快速融入到跨界合作中。比如，电子信息技术的成熟，使人工智能可以深度服务于医疗卫生事业、配合甚至取代医生进行精确的手术治疗。在无人驾驶领域，无人驾驶汽车、无人驾驶飞机、无人驾驶舰船都已经陆续投入使用；在军事领域，人工智能的运用更是已经炉火纯青，俄罗斯与美国的人工智能作战部队和相关系统，已经在反恐作战中屡立战功，威力无比，作战效能与性价比远远超越人类士兵。由此可看出，人工智能在电子信息技术大发展的当下，终于在应用层面开始发光发热，现出巨大的生命力和后续无穷无尽的成长潜力，人工智能在各行各业的广泛应用，是国家经济结构战略性调整、产能升级改造、产业结构优化、核心技术创新获得成功的关键。随着BAT、华为、大疆无人机等高科技企业在人工智能应用和开发上的不断探索，刺激更多人才和资本向人工智能商业应用领域涌入。目前，基于人工智能学习背景下，软硬件相关知识过硬的电子信息类专业人才已经成为社会上最为紧缺的人才，薪水待遇很高。
二需要解决的关键问题
作为应用型本科院校，如何将“人工智能”新概念融入到电子信息工程专业建设中，根据社会发展的需求，校企紧密结合，培养出复合型的，应用型的社会紧缺人才，是需要去解决的关键问题。1.像当年互联网的崛起一样，人工智能真正的发展才刚刚兴起，相关的概念及定义还不完全定型，如何把握好未来人工智能的发展方向，有针对性地在传统的电子信息工程课程计划中规划与人工智能息息相关的课程，比如人工智能原理，机器学习，深度学习等课程，将两者有机融合，在人才培养上面临较大的挑战。2.人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的崭新概念。如果要将“人工智能”融入到电子信息工程专业建设中，就不仅需要学生学好如模拟电子技术，数字电子技术，数字信号处理，单片机技术，C/C++程序设计等传统的课程，打好基础，还需要加强在数据挖掘，神经网络等以数学为基础的课程方面的建设，扎实学生的数学物理基础。这对学生的学习能力要求更高，老师的教学水平也提出更高的要求。因此，如何加强此方面的师资专业培训，是一个该课题需要解决的关键问题。3.一个专业人才的培养，不仅需要优秀的师资力量以及良好的学风，还需要有相关的硬件实验平台作为支撑。如何根据“人工智能”新概念，针对性地新建一些诸如智能传感器实验室，人体特征识别实验室，机器人实验室等，把电子信息工程专业中的电子器件技术，信号处理技术等应用于人脸识别，智能家居，机器人等热门领域，根据学生的兴趣爱好因材施教，提高学生的动手能力，也是该课题需要去解决的一个关键问题。
三研究内容
本文以“人工智能”新概念下的电子信息工程专业教学及实践模式为研究内容，重点研究如何将人工智能相关的理论及实验课程建设融入到传统的电子信息工程专业培养方案中，做到无缝结合，在培养模式上需要有一定的理论创新，以更好地适应人工智能类的高新电子信息技术企业对相关应用型人才的要求。目前拟以现有电子信息工程专业的课程体系和专业方向为基础，形成以“人工智能”为导向的应用型电子信息工程特色专业建设，在未来的专业发展规划中，逐渐形成物联网、智能家居、机器人，无人机，人脸识别，语音交互，智能驾驶等不同的专业方向，增加学生的就业面，提高学生的就业层次，加强学生的就业竞争力。主要具体体现在以下几个方面：
（一）实践教学的形式多样
可采用以“学生兴趣爱好”为依据的引导式教学实践模式，在扎实学生数学物理等理论的基础上，将最新的人工智能概念贯穿在电子信息工程专业课程体系中，通过不同的应用型实验项目拓宽学生的知识面，提高学生的主动学习能力，动手实践能力，创新能力以及独立开展研究的能力，将课堂教学、校内实验和校外企业实习三者相互结合，鼓励学生参加诸如全国大学生电子设计大赛，全国大学生智能设计竞赛，中美创客大赛等赛事，以确保培养出高素质的应用型专业人才。同时，让学生从大二开始就自选课题、进实验室、根据兴趣爱好组建不同研究方向的实验团队，并为学生按照不同的研究方向配备专业教师，以此让学生融入到教师的科研工作中去，形成所谓的本科生导师制制度，由相应的导师全程指导，开展科学研究，培养学生的科技创新能力和动手实践能力。
（二）注重提高教师的教学及科研水平
在努力提高学生学习能力的同时，注重提高应用型电子信息工程专业教师的教学及科研水平，使其能够很好地将“人工智能”新概念用于电子信息工程专业的教学中，指导学生参加相关的各种竞赛，提高教师团队的实践能力及技术水平。通过海内外招聘和内部强化培养(教师博士化、教师双师化、教师国际化)等举措，加强师资团队建设；通过鼓励教师积极开设MOOC课程，参加教师技能大赛以及国内外教学培训，从多方面提高教师的教学水平。
（三）建立完善的校企合作制度，为学生提供相应的实习基地
企业工程师可以参与相关的人才培养方案修订和部分的教学实践工作。这种合作制度既可以提高教师的科研应用水平，也可以为学生提供就业机会，增强学生的实践创新能力。
（四）注重课程大纲修改，实验室平台建设
以改革传统的电子信息工程专业的培养模式为目标，总结在“人工智能”新概念下教学及实践的相关经验，形成一个有鲜明特色的电子信息工程专业培育模式。应用型本科院校电子信息工程专业人才未来的发展战略和改革方向，应重点考察“人工智能”新概念下专业人才培养模式的优缺点。重点关注“人工智能”新概念下的教学及实践课程大纲修订、教师教学及科研能力培训体系构建、实验室软硬件平台建设、校企合作培养模式探讨及校外实习基金建设等工作。
四结语
本文探讨和研究了“人工智能”新概念下应用型电子信息工程专业培养模式，结合金陵科技学院电子信息工程专业的发展情况，对原有的专业培养模式做了一定的理论创新，引入了“人工智能”新概念，从理论和实践教学，学生学习能力和教师教研技能培养，校企合作办学，实验室建设等方面进行了一系列的探讨。
参考文献
[1]姚俊.电子信息工程专业人才培养模式研究[J].山东社会科学2016(S1):357-358.
[2]叶全意,徐志国,吴杰,等.应用型本科院校电子信息类专业大学生科技创新能力培养[J].教育教学论坛,2016(46):93-94.
关键词：人工智能;档案管理;应用
档案管理是一项重复繁琐、枯燥乏味、并容易出错的工作，但在人工智能时代，这种局面在未来将会有较大的改观。人工智能在档案管理领域的应用将推动档案资源数字化、管理网络化、智能化、用户使用便利化，对档案管理和社会服务的影响会是革命性的，呈现一种完全不同的情景。
一是存储数字化，档案柜架消失。这包括档案的数字化采集和数据库建设。档案数字化采集指使用专业化的数字设备，将实物与声像档案中的图文，转化为数字化信息，实现档案采集的目标;数据库建设则是用数据库将收集和编码的档案数据存储和管理起来。概括起来就是档案生产资料的智能化。
二是无人档案馆，档案的收集、整理、分类、归档智能化，这包括网络档案信息资源智能收集、数字档案信息资源智能分类与检索、智能化档案价值鉴定和智能化档案安全管理。在档案工作中可以应用人工智能，包括应用自然语言处理、模式识别和机器学习的相关科学技术对数字档案信息资源进行智能分类，以及应用神经网络算法来让计算机做档案开放鉴定，它通过模仿人脑的机制来解释和处理数据，建立大脑神经网络系统传递信息，分析图像、声音和文本。机器鉴定档案会有以下三个优点：鉴定标准统一，效率高， 无须相关专业知识即可鉴定。简单说，人工智能将使档案管理生产力大幅度提升。
三是档案管理关系将被重新定义，呈现的是全时空机器关系。常言说“生产力决定生产关系，生产关系反作用生产力，生产力与生产关系需要相互适应，并且在矛盾中相互促进发展”。人工智能进入档案管理领域，也将带来档案 管理关系的重大变化，这种关系的解读可以从人工智与档案工作者、人工智能与档案服务、人工智有与档案使用者。任何一种新技术在档案工作中应用的初期都会使档案工作者产生一定的抵触情绪，特别像人工智能这样的技术，可以应用到档案工作的方方面面，势会颠覆档案工作者的原始认知，这需要通过教育来改变。
近年来，随着大数据的快速发展，人工智能技术已经被广泛应用于人们的生活生产中，其应用也将为档案管理工作带来了一系列历史性变革与发展。人工智能技术应用于档案管理中可以实现智能分类检索与智能安全管理，满足用户对档案管理的多元化需求。如2019 年由浙江省档案馆与国家级AI+档案联合实验室（国家档案局档案科学技术研究所和科大讯飞股份有限公司联合成立）（以下简称“联合实验室”）共同签订战略合作协议，同时为“国家级成果应用示范基地”揭牌。一项用于档案管理的“黑科技”—科大讯飞档案机也在今天正式亮相。AI赋能，成效显著。目前实验室成功利用智能语音识别和实时转写技术实现口述征集，实现了智能语音档案著录，音、视频数字档案检索利用等这些革命性成果，极大的提升了档案工作的效率;用OCR技术识别民国繁体文书类档也取得突破性进展，识别率85%以上，达到可用级别;尤为重要的是，基于机器学习的档案数字化加工系统研制及知识库建设，利用OCR识别与智能语音“双结合”方式以及档案行业规则和知识库学习，对数字化加工应用的创新，整体效能提升40%以上。这些先进成果和技术应用，为联合实验室和浙江省檔案馆的合作奠定了坚实的基础。双方合作以后，联合实验室将利用自身的技术、人才、产品、服务等核心优势，浙江省档案馆提供权威、专业的档案管理研究资源支持，双方共同制订“人工智能+档案”科研成果应用及推广的可行性方案规划设计，共同推动相关成果在区域性国家重点档案保护（华东）中心和浙江省档案馆的国家重点档案保护与开发、口述历史采集室建设运行、音视频档案整理利用、档案开放鉴定、档案著录等工作中的成果转化及推广，创新档案管理工作模式，提升“智慧档案”建设水平。联合实验室首款产品—讯飞档案机，以档案信息安全为基础，具备高保密性。可随时随地进行口述史的征集整理;重大活动全过程记录建档。产品上手简单，操作便捷，是实验室首款既有颜值又有才华的档案专业人工智能创新型产品。浙江省档案馆目前正在进行一系列口述历史的抢救性采集整理工作，从此前走访浙江籍名人，到接下来走访浙籍老艺术家、抗战老兵，包括档案机在内的人工智能黑科技都将发挥巨大的作用。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。自诞生以来，人工智能的理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，基于技术革命的大胆预测，未来人工智能带来的科技变革，将会是人类智慧的一大挑战。综上所述，传统的档案提供利用服务方式一般包括阅览服务、展览服务和咨询服务等被动方式实现，而新型的档案提供利用服务方式主要是网站服务、新媒体服务、精准推送服务等主动方式实现。人工智能可以应用大数据人工智能对使用者的需求进行深度挖掘，及时准确地掌握使用者的个性化需求，真正地实现“以用户为中心”的现代档案服务，包括“万物互联”“万物智能”“无时不在”“无处不联” “无所不有”的等智能服务特点。
参考文献
[1]张江.浅析人工智能技术在档案管理中的应用与发展[J];决策探索（下）;2018 年08 期.
[2]杨洋.人工智能技术的发展及其在教学中的应用[J];软件导刊（教育技术）;2018 年07 期.
[3]李晓丹.人工智能技术在教育考试中的应用[J];教育现代化;2018 年28 期.
中图分类号：TP391.6 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）04-0000-00
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。近三十年来它发展迅猛，逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成系统，在很多学科领域广泛应用，并取得了丰硕的成果。美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这种说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。可以说，哪里有计算机应用，哪里就存在应用人工智能。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用，人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科在计算机方面的发展也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展，以便应用到计算机科学上。
人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具，相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的，这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的，下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时，必须知道明确的程序。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等，也是其例。
计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具。现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
在人工智能中，这样的领域包括语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。在过去30多年中，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制太空飞行器和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。
80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变。人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。
软件方面，新的开发工具不断出现，使人工智能越来越方便地运用于各种领域。硬件方面，性能更好、价格更低的人工智能芯片，如模糊芯片、神经网络芯片甚至“知识芯片”将不断涌现，模糊计算机、神经计算机等新一代计算机将出现，以代替在该领域的数字计算机，这无疑又将给人工智能的实际应用带来彻底革命。人工智能与计算机图形学之间的相互结合和相互影响正在迅速地发展，新的智能自主图形角色开始普及到游戏、动画、多媒体、多用户虚拟世界、电子商务和其他基于web的活动领域。 智能自主图形角色建模是多方面努力的成果，从底层的几何模型、物理模型，中间层的生物力学模型到高层的行为模型。
由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于人工智能能够带动全新的计算机技术的发展。目前至少有三种技术有可能引发新的革命，他们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。根据推测，未来光子计算机的运算速度可能比今天的超级计算机快1000到1万倍。而一台具有5000个左右量子位的量子计算机可以在大约30秒内解决传统超级计算机需要100亿年才能解决的素数问题。相对而言，生物计算机研究更加现实，美国威斯康星*麦迪逊大学已研制出一台可进行较复杂运算的DNA计算机。据悉，一克DNA所能存储的信息量可与1万亿张CD光盘相当。如果未来上述三种技术能够成熟运用，那人工智能对计算机的发展起到决定性的作用。人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。
参考文献
【关键词】人工智能 计算机辅助教学 教学与控制
一、人工智能的定义
人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统角度来看，人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统，实现模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。人工智能是一门交叉科学，逐渐形成一门涉及心理学、认知科学、思维可循、信息科学、系统科学和生物学科等多学科的综合性技术学科。
二、计算辅助教学体系和现状
计算救助教学是利用多媒体计算机的功能与特点，利用计算机辅助教师完成各个教学环节，并通过与计算机之间的交互活动，激发学生的学习积极性和主动性，帮助学生更有效地学习。实用计算机辅助教学，有利于认识主体作用的发挥，它所提供的图像、声音、动画等信息由利于学生知识的获得与保持，达到提高教学教学的目的。
目前为止，所实用的绝大多数传统以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统，以提高其智能性和实用性。早期绝大多数计算机辅助教学将全部教学信息以编程方式预置于课件中，这样的以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统，以提高其智能性和实用性。因此现有的以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统，以提高其智能性和实用性。早期绝大多数计算机辅助教学系统面临许多挑战，它主要存在以下几个方面的问题。
1.计算机辅助教学系统的闭塞性
不具有开放性是目前以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统，以提高其智能性和实用性。其弊端在于固定内容的局限性使课件的适用面狭窄，而且设定的运行路线使授课缺乏自主性;授课的针对性不强;无法利用新出现的资源在较高起点上进行二次开发。
2.智能性的欠缺
现有的计算机智能辅助课件系统不能对不同何曾度的学生进行有针对性的教育，学生的学习是被动的，不能由系统自动提供助学信息而使学生有选择地学习。。
3.人机交互能力较弱
现有计算机智能辅助大多以光盘作为信息的载体，将材料中的内容以多媒体的形式展现出来，教学信息是按预置的教学流程机械式地提供给学者，学习者使用计算机智能辅助课件学习是完全被动的。
4.教师与学生的互动在教学中的缺乏
现有计算机智能辅助课件在学生自学以及进行操作使用时，如何学习都是学生自己的事。教师不能全完了解学习者的情况，学生在蹦到问题时不能向教师求教，师生之间互相封闭，谈不上师生互动，因此课件所起的效果大打折扣。
5.课程特点没有突出
各门课程在教学上有不同的要求，但现有课件对于这些不同要求完全不予理会。例如很多课程都要涉及到大量的曲线或曲面，对有些课程来说，将这些曲线或曲面给出了一个简单的展示就足够了，而有些课程这样的展示不能达到教学目的的要求。
6.教学计划的欠缺
在课件的开发过程中实际上离不开教学策略的设计，但课件的制作者往往并未意识到这一点。例如:现有的绝大多数课件都是单一的展播式，这样的可见制作“精美”，但它不可逆、不能互动。实际上运用课件教学只是手段而不是目的，应该在教学设计理论的指导下讲求课件的实效性，着眼点在于学生学习新知识、掌握新技术、培养各种能力有帮助，而不是表面上的制作“精美”。
综上所述，现有的计算机智能辅助存在许多问题，随着新技术的不断出现，这些问题将使计算机智能辅助越来越不能适应新的要求。因此以智能计算机智能辅助为代表的心的计算机辅助教学系统将成为教育技术上需要不断探求、努力实现的发展方向。 转贴于
三、智能计算机辅助教学系统
智能计算机辅助教学系统(Intelligent ComputerAided Instruction)，简称ICAI。教学过程是一个复杂的教与学的思维过程，它需要教师以专门知识和经验为依据，经过吸取、讲解、推理、示例、综合等多个步骤才能较好地完成。计算机辅助教学实际上是一个由计算机系统辅助教师进行教学以及学生进行学习并得以实现的系统。在智能ICAI中，教学思想、方法、学习内容可用知识形式表示，如何解决知识的形式化表示以及知识的访问与调用问题，是人工智能的核心技术之一，也是将ICAI引入教育技术领域中所要面临的一个问题。知识库是实现知识推理与专家系统的基础，可以用知识库作为智能ICAI的构建环境。在知识库中，教学内容等的有关知识可以用事实与规则表示，并存储于知识库内，教学与学习过程既是对知识库中知识进行推理，并最终得出所需结果的过程。ICAI系统的一般包括以下几个模块:
1.知识库。知识库是关于教学内容的模块，解决“教什么”问题。知识库中的教学内容有待于教学与控制模块和学生模块进行选取、调用。
2.学生模块。学生模块是用于记录学生的学习情况，对学生学习的各个环节信息进行搜集，以便系统对学生的学习情况进行自动评估，提出具有针对性的学习建议和个别化的辅导。学生模块描述学生对教学内容理解、掌握的程度，系统可以根据学生模块的具体情况调整教学策略并提供适当的反馈。
3.用户接口模块。这是系统与用户交流的界面。整个系统依靠用户接口模块把教学内容呈现给用户、接受用户输入的信息、并向用户提供反馈。
4.教学与控制模块。这是教学过程与整个系统的控制模块，涉及到“如何教”的问题。它具有领域知识、教学策略和人机对话等方面的知识。根据学生模型提供的学生学习情况，通过智能系统的搜索与推理，得出智能化的教学方法与教学策略，能够较科学地评估学生的学习水平，可以通过分析学生以往的学习兴趣和学习习惯，预测学生的知识需求和常犯错误，动态地将不同的学习内容、学习方法与不同的学生匹配，智能地分析学生错误的原因进而针对地提出合理的教学建议、学习建议以及改进方法。
新世纪的教学将是以智能化的ICAI为主线，是多学科、多方位发展的新技术的体现。随着人工智能技术的发展、计算机辅助教学的成效将更加明显。
参考文献
关键词：网络教学；Agent技术；个性化
中图分类号：G250.73 文献标识码：B 文章编号：1673-8454(2012)01-0068-03
一、引 言
近几年，随着互联网的快速发展，网络教学平台的不断涌现，网络教学系统的应用普及率越来越高，个性化教学系统的研究和开发成为网络教学中的关键问题和热点。史敏军运用Web挖掘技术与协同过滤技术，建立用户兴趣模型，并搭建了基于个性化服务技术的教学平台；陈丽花根据贝叶斯网络理论设计和实现了一种基于和SQL Server数据库技术的个性化教学系统；陈智勇提出了基于XML Web Service技术的教学资源集成方案，并根据此方案利用ASP. NET编程语言构建了一个教学资源综合平台。[1-3]网络教学系统虽然在应用中取得了一定的成果，但也存在一些问题，概括起来主要有：（1）系统缺乏智能性和自适应性，并且对系统用户采用基本相同的教学策略,难以实现按需学习和因材施教；（2）单一的教学模式使得呈现内容的界面比较简单，不能实现个性化的内容传导模式。针对目前网上教学系统存在的不足与难点，以个性化相关学习理论为指导，本文研究了基于Agent的网络教学构建技术，进而分析了对现有网络教学系统进行改进的方法，指出Agent技术在应用于网络教学的优势。
二、Agent技术分析
Agent技术源自分布式人工智能（DAI），是现代计算机技术和通信技术发展的必然结果。Agent是人工智能计算机软件领域内的一个新兴技术，Agent概念可追溯至1977年Hewitt提出的并发演员（actor）模型，从上个世纪80年代开始，Agent技术从分布式人工智能领域分离出来，并与其他领域的处理方法进行融合，成为一个交叉性的学术领域，涵盖人工智能、分布式系统、专家系统、知识工程和并行计算等多个领域，到了90年代，Agent技术进入迅猛发展阶段，多Agent系统的研究成为分布式人工智能的研究热点问题。近年来，Agent发展尤为迅速，研究者在社会的各个领域如电子商务、供应链、智能决策、软件工程等对Agent理论及其应用做了大量的研究，Agent技术逐渐成为人们关注的热点问题。目前，关于Agent的研究不仅受到了人工智能研究者的关注，也引起了机器人、数据通信、人机界面设计等多个领域研究者的关注，成为一个富有生机的研究领域，且有越来越多的研究者将Agent技术应用在不同的领域。
目前，对于Agent技术的定义还没有统一的标准，不同专业的人对Agent的理解也不大相同。大家普遍认为，Agent是一种在特定的环境下能够感知环境，并且能够灵活、自主地运行来实现一系列设计目标的、自主的计算程序或实体，它能够感知环境，并且对外界的信息做出判断和推理，从而来控制自己的决策和行动，完成一定的任务。[4]
Agent具有社会能力、自主性、自适应性和移动性等许多特性，这些特性决定了Agent技术不同于以往任何一种软件开发技术，利用Agent技术开发的软件实体将更具智能性，能在一定程度上实现程序的自动化和智能化。为了完成一项复杂的任务，可创建多个相互协作的Agent，以提高系统实际解决问题的能力。多个单个的自主Agent组成的整体是一个多Agent系统，多Agent系统不仅具备一般分布式系统所具有的实时性好、易于扩充、资源共享、灵活、可靠性高等特点，并且Agent之间能够通过相互协调、协作解决大量的复杂问题，使系统具有很强的鲁棒性、可靠性及自组织能力，非常适合于个性化网络教学平台的构建。
三、Agent技术在网络教学平台中的应用
1.基于多Agent技术的协同远程教学
远程教学主要以建构主义学习理论和教学理论为基本指导，借助于互联网并运用计算机多媒体处理技术，提供网上虚拟情景课堂进行教学，支持学生在线进行个性化的学习。其特点从两个方面可以体现：一是学生是学习的主体，通过互联网虚拟的情景课堂来进行交互式的自主学习；另一方面教师是教学的主体，要通过对授课的课程进行规划与设计，采用在线专题讨论和知识点总结、创立问题情景与综合评价、激励等措施，从而激发学生的学习兴趣以及学习的主动性，提高他们理解能力和掌握知识体系的能力，培养他们的创新精神，从而能督促学生进行广泛、深入的学习。因此，怎样发现和掌握不同学习主体的认知结构，针对不同的主体，有计划地建立动态的的学习情景，促使学生的学习活动与现有的认知结构相互作用，推动现有认知框架不断分化、协作、重组和扩展，进而实现学习目标，是远程教学模型设计的重中之重。
Agent是以主动服务的方式自动完成一组操作的计算机程序。一方面主动应该包括主动适应，即在完成操作的过程中，可以自动地获取关于操作的知识以及关于用户的偏好知识与意图，而且在以后的操作中加以利用；另一方面包括主动，也就是说无需用户发出指令，只要当前的状态符合一定的条件即可代表用户执行相应的操作。
基于Agent具有的各种优良、独有的特性，将Agent技术应用于远程教学环境，能从根本上克服现阶段远程教学平台的局限性：
第一，能够最大限度地支持教学过程与内容的个性化，增加趣味性，有效提高教学质量和改善教学效果；
第二，利用Agent的社会性特征，能满足协同学习的需要，把每类学生看成一个Agent，学生之间通过Agent的协作机制来完成协同学习，从而提高学生的学习质量与学习效果，那么同样也可以把老师看成一个个Agent，通过MAS的协作性和社会性与学生Agent交互信息，有效地掌握学生的学习状态；
第三，用Agent技术来处理学生的基本信息，能够有效地动态跟踪学生的学习行为及学习效果，为更加有效地建立学生信息管理模型提供可靠的依据。[5]
利用Agent的智能化思想来分析远程教学平台的总体需求并设计一体化解决方案，充分体现Agent技术在远程教学应用中的智能性、主动性，尤其是在流行的Web技术的基础上嵌入Agent技术，无疑会极大地促进远程教学平台的个性化与智能化，充分调动学生主体的自主学习兴趣，有效地提高学生的创新能力。然而，远程教学平台它本身就是一个非常庞大又复杂、不可预测的信息系统，一般会要覆盖教学过程中的每个环节，因而，通常将其划分成若干个子问题，来构造多个具有一定功能的Agent，在由这些Agent去协作处理教学过程中相应的子问题。基于多Agent的网络在协同教学系统模型，如图所示。
2.基于Agent技术的教育资源配送
教育资源配送系统（ERPS，Education Resources Purvey System）是指在各种媒介（如Internet等）综合环境下，为资源需求用户（如学生、教师以及各种教育教学机构）提供快捷、全面的各种媒体形式需要的教育资源的一种资源配送方式，信息资源配送系统是一种计算机软件，因此，它需要一种计算机技术来实现这种新的资源配送方式，多Agent技术本身拥有的诸多特性使其可以大规模地应用于教育资源的配送模式中。（1）多Agent的主动性非常适合于配送系统中的各个用户结点，Agent技术自身能很好地满足这些结点的自主性需求。（2）多Agent之间的协作和协调能力为资源配送环境中的各个结点之间的信息交互与共享提供了技术支持。（3）Agent的反应性能可以确保系统应对各种动态的、复杂的资源配送环境的变化，Agent的反应性还可以通过“感知―行为”模式来完成，行为通过与资源配送环境的交互来实现，它的特性就是能够快速响应环境的变化。（4）Agent的社会性特征符合配送系统所要求具备全局协调配送能力的要求，Agent的社会性指Agent能与其他Agent进行交互以便协作完成任务，它克服了单Agent解决复杂性问题的不足，为Agent的整体协作解决问题创造了条件。在教育资源配送系统中，节点用户对资源的动态要求以及配送环境的动态变化，都要求系统各个Agent能够通过合理、有效的协调交互机制达到全局的合理配送。基于Agent技术建立教育资源配送系统，能改变资源配送的方式，大大提升整个配送系统的效率。
3.Agent技术在网络教学其他方面的应用
文献[6]阐述了网络教学智能化、自适应化是目前网络教学发展的趋势和提高教学效果的有效途径，结合人工智能与网络教学，提出了一种基于多Agent的自适应学习系统，利用Agent的智能性、主动性来实现教学系统的智能化、自适应化，从而使教学真正做到个性化的学习，实现因材施教。文献[7]探讨了Agent技术在网络虚拟学习社区教学活动中的应用，基于Agent技术的虚拟学习社区可以改变传统的教学方式和学习方式，使学习方式从传统的独学变为群学、使学习结构从封闭变为开放，最终使教学从知识传授转变为知识建构。文献[8]从现有网络教学系统缺乏深入了解用户兴趣的实际现状出发提出了一种基于Agent的个性化教学系统，并结合神经网络技术，以用户兴趣追踪为出发点，探讨了采用启发式算法来获取用户兴趣特征的方法，从而以最快的速度学习到最新的用户兴趣。另外Agent技术还应用在教育信息化的其他各个方面。
四、总结
目前有关将Agent技术应用于网络教学领域的研究才刚刚起步，Agent技术在未来将大有用武之地，因此更好地利用日趋成熟的Agent技术推进网络教学建设是我们未来工作的重点之一。本文列举了Agent技术在网络教学领域的应用，概要分析了Agent技术在解决网络教学方面的优势，Agent技术的诸多优点使得将Agent技术应用于网络教学领域，将大大推动网络教育的发展。
参考文献：
[1]史敏军.基于个性化服务的教学系统研究[J].中国科技信息,2009(22):239.
[2]陈丽华.省略的个性化教学系统设计研究[J].大理学院学报,2009，8(8):22.
[3]陈智勇.基于XML WebService教学资源综合平台的设计与实现[J].中国医学教育技术,2009，23(3):267-268.
[4]王立春,陈世福等.多Agent多问题协商模型[J].软件学报,2002.13(8):1638-1639.
[5]高仲慧,林筑英等.基于多Agent的自适应远程教学系统模型[J].贵州师范大学学报（自然科学版）2009，27(3):96-97.
[6]崔惠萍,傅钢善.基于多Agent的自适应学习系统的研究[J].教育软件开发与应用,2006.
[关键词] 云计算；数据挖掘；人工智能
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 24. 053
[中图分类号] G203 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2012）24- 0088- 03
1 提出背景
在Humanoids 2010 会议上，卡耐基梅隆大学的James Kuffner教授提出了“云机器人”的概念，引起了广泛的讨论。Humanoids 2010 会议上很多专家对云机器人比较看好，或许云机器人就是机器人学的下一个跨越式发展。
要更详细地了解云机器人，首先要了解云计算。根据互动百科的介绍，云计算的概念有狭义云计算和广义云计算之分：
狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。 提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。
广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。
云计算的“云”，可理解为“多”“大规模”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，无需人为参与。例如Google云计算有上百万台服务器。
从此可以看出，云机器人并不是指某一个机器人，也不是某一类机器人，而是指机器人信息存储和获取方式的一个学术概念。这种信息存取的方式的好处是显而易见的。比如，机器人通过摄像头可以获取一些周围环境的照片，上传到服务器端，服务器端可以检索出类似的照片，可以计算出机器人的行进路径来避开障碍物，还可以将这些信息储存起来，方便其它机器人检索。所有机器人可以共享数据库，减少开发人员的开发时间。
2 云计算的体系结构
2002年亚马逊（Amazon）提供一组包括存储空间、计算能力甚至人力智能等资源服务的Web Service；2005年亚马逊又提出了弹性计算云（Elastic Compute Cloud），也称亚马逊EC2的Web Service，允许小企业和私人租用亚马逊的计算机来运行他们自己的应用。到2008年，几乎所有的主流IT厂商开始谈论云计算，这里既包括硬件厂商（IBM、HP、Intel、思科、SUN等）、软件厂商（微软、Oracle、VMware等），也包括互联网服务提供商（Google、亚马逊、Salesforce等）和电信运营商（中国移动、中国电信、AT&T等），当然还有一些小的IT企业也将云计算作为自己的主战场。这些企业覆盖了整个IT产业链，也构成了一个完整的云计算生态系统。
按需部署是云计算的核心。要解决按需部署，必须解决资源的动态可重构，监控和自动化部署等，而这些又需要以虚拟化、高性能存储、处理器、高速互联网等技术为基础。
为了有效支持云计算，其体系结构必须支持几个关键特征。①系统必须是自治的，即需要内嵌有自动化技术，以减轻或消除人工部署和管理任务，而允许平台智能地响应应用的要求；②云计算的架构必须是敏捷的，能够对需求信号或变化做出迅速的反应。内嵌的虚拟化技术和集群化技术，能应付增长或服务级要求的快速变化。
综上所述，云计算服务的实现，需要依托的2大基石：①硬件基础设施具有相当的规模，即数据中心集群、规模化的服务器及存储和互联互通的高速网络；②以虚拟化和自动化为代表的成熟技术。
3 人工智能与云计算的结合
云计算与人工智能技术发展到今天，已经不再神秘，完全可以进入我们的生活，承载它的历史使命，下面笔者将根据本人的认识，分3个阶段介绍如何将人工智能与云计算完美结合。
3.1 机器人操控阶段
第一阶段笔者称之为机器人操控阶段。该阶段主要依托于云技术实现，我们暂且把它分为云和端两部分，云主要由大型服务器群组成，而端主要是可操控的机器人组成，这些机器人除了有计算机芯片以外还需要有监控，机械臂和行走部件。说到这里大家可能已经明白了在这一阶段我们要完成什么任务了，就是实现如计算机远程协助一样简单的功能。
在云上我们首先可以构建完善的供求平台，而拥有端的用户可在平台上各种端力所能及的任务，如清洁、维修、甚至是教学等。另一方面有完成任务能力的人可以通过供求平台承接任务，通过远程操控端来帮助任务者工作，当然这里存在的问题是费用的支付和端用户的安全，所以平台使用者必须实名注册而且一定要承担法律责任。在强大的服务器群和高速网络的基础上，我相信实现机器人的远程操控并不是一件难事，而这一阶段的实现也可以大大增加人们对时间的利用率，和全球生产力的一个平衡。
3.2 数据挖掘阶段
第二阶段笔者称之为数据挖掘阶段，我们第一阶段所完成的主要是云平台的搭建，而第二阶段我们所要完成的是人工智能的一个基础建设。在我们的用户端上有着数据采集系统，随时收集用户利用端所完成的各项任务，通过云平台中心的计算分析，可以提供给用户云中存储的最佳解决方案。数据挖掘的实现和云平台的分析如图所示：
第二阶段所实现的是人工远程协助与智能分析同步。
3.3 具备遗传基因的专家系统阶段
第三阶段笔者称之为具备遗传基因的专家系统阶段，近10年来，由于一些专家系统在实用化方面取得了一些进展，展示出广阔的发展前景，开始受到愈来愈多的计算机科学家的关注。然而，与此同时，现有的专家系统也暴露出了自身严重的缺陷，使不少计算机界的知名学者对专家系统产生了怀疑。专家系统存在的问题可归纳为以下几点：
（1）专家系统中的知识多限于经验知识，极少有原理性的知识，系统没有应用它们的能力。
（2）知识获取功能非常弱，为了建造专家系统，必须依赖于专家获取知识，不仅费时，而且很难获取完备性和一致性的知识；
（3）求解问题的方法比较单一，以推理机为核心的对间题的求解尚不能反映专家从认识问题到解决问题的创造性过程；
（4）解释功能不强，这一点相对比较次要。
John McDermott认为，专家系统有时所以彻底失败的原因主耍有两条： ①知识不足；②解决问题的方法不妥，即不能运用它有的或没有的知识来解题。
针对传统专家系统的不足我们设计了遗传基因系统，其实遗传算法我们并不陌生，这是人工智能的基础学科，如下面的C++代码就是一个实例：
typedef char ALLELE； //基因类型
typedef struct{
ALLELE *chrom；
float fitness； // fitness of Chromosome
}INDIVIDUAL；// 个体定义
class TPopulation{ //群体类定义
public：
int size； // Size of population：n
int lchrom； // Length of chromosome：l
float sumfitness，average；
// 由于GA是一个概率过程，所以每次迭代的情况是不一样的；系统参数不同，迭代情况也不同。
// 在实验中参数一般选取如下：个体数n=50-200，变异概率Pm=0.03，交叉概率Pc=0.6。
// 变异概率太大，会导致不稳定。
INDIVIDUAL *fmin，*fmax；
INDIVIDUAL*pop；
TPopulation（int popsize，int strlength）；
TPopulation（）；
inline INDIVIDUAL &Individual（int i）{return pop[i]；}；
void FillFitness（）； // 评价函数
virtual void Statistics（）； // 统计函数
}；
class TSGA：public TPopulation{ // TSGA类派生于群体类
public：
float pcross； // Probability of Crossover
float pmutation； // Probability of Mutation
int gen； // Counter of generation
TSGA（int size，int strlength，float pm=0.03，float pc=0.6）：
TPopulation（size，strlength）
{gen=0；pcross=pc；pmutation=pm；}；
virtual INDIVIDUAL& Select（）；
virtual void Crossover（INDIVIDUAL &parent1，INDIVIDUAL &parent2，
INDIVIDUAL &child1，INDIVIDUAL &child2）；
virtual ALLELE Mutation（ALLELE alleleval）；
virtual void Generate（）； // 产生新的一代
}；
// 用户GA类定义如下：
class TSGAfit：public TSGA{
public：
TSGAfit（int size，float pm=0.0333，float pc=0.6）
：TSGA（size，24，pm，pc）{}；
void print（）；
}；
有了遗传算法加上我们第二阶段完成的长时间的数据挖掘阶段，我们可以解决传统专家系统的不足。对于知识匮乏，经过长时间的积累我们云平台中存储的是全球性的知识，不是任何一个图书馆可以媲美的，而且都是通过人们的经验进行实践的知识，可用性极高。而数据挖掘也会帮助我们找到最佳的解决问题的方法。而每次用最完美的方法解决了问题又可以由下一代算法继承，这样一来，我们便可以真正实现人工智能了。
4 结 语
人工智能的目的是要将人类从繁重的劳动中解放出来，我们看到机器在不断的进步，越来越多的智能机器在我们身边出现，但是真正意义上的人工智能和我们还有很大的距离，将来机器不仅仅是人类认识世界和改变世界的工具，而且可以和人类做朋友，可以交流、谈心甚至相互学习。在我看来要想实现人工智能时代，并不能只是依靠少数天才科学家，和实验室，必须要大范围的，甚至各个国家、政府、全球人类都要参与进来，因为人工智能不但代表了一个学科、一种技术，他是人类工具的一次革新，人类生存方式的一次革新，就如同青铜器取代石器一样，智能机器人也必将取代计算机和网络。让我们为了这一天的到来而尽情畅想吧！
主要参考文献
[1]雷万云. 云计算企业信息化建设策略与实践[M].北京：清华大学出版社，2010.12.
[2]Michael Negnevitsky.人工智能：智能系统指南[M].北京：机械工业出版社，2007.4.
关键词：智能控制；教学策略；卓越工程师；模糊控制；神经网络
中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2014）23-0029-02
智能控制作为自动化类专业的一门专业课程，要求学生了解控制学科发展的方向和前沿，熟悉智能控制的主要理论分支、数学基础以及发展趋势等，掌握基本智能控制方法的结构和算法，为未来实际工程应用奠定一定的基础。当前，在国内外备受关注的CDIO模式即把“构思（Conceive）―设计（Design）―执行（Implement）―运作（Operate）”作为工程教育的环境背景，按照产品生命周期构建课程体系，以课堂和项目相结合的方式进行主动学习，使学生达到预想的学习目标。
考虑到安徽工程大学（以下简称“我校”）自动化专业被确定为教育部“卓越计划”试点专业，如何通过智能控制课程教学改革来提高教学质量，充分借鉴CDIO先进的教育理念，推行卓越工程师培养计划，提高大学生的创新技能、实践技能，协调课程体系对培养目标支撑力不强以及与我国产业发展和结构的调整不相适应的矛盾，创建适应新形式发展需要的课程教学体系，同时促进我国智能控制学科发展，是我校授课老师所面临和亟待解决的问题。
一、智能控制课程分析
1.智能控制发展历程
智能控制是一种新型自动控制技术，代表了自动控制的最新发展阶段。[1]20世纪90年代中期之后，智能控制日益成熟，在工业、农业、家用、军事等领域得到了广泛的应用，据统计，2012年全球智能控制市场规模接近6800亿美元，而我国智能控制行业规模也已经达到4200亿元。
智能控制思潮第一次出现于20世纪60年代由Leonaes等人首次正式提出，[2]到了1987年，IEEE控制系统学会和计算机学会在美国费城联合召开了智能控制国际学术讨论会，智能控制正式作为一门新学科，登上历史舞台，而“智能控制”课程是在智能控制学科建立之后开设的。
国内首部“智能控制”教材，是在1990年由中南大学蔡自兴教授编写电子工业出版社出版，蔡教授把递阶控制、专家控制、模糊控制、神经控制、学习控制作为智能控制课程的初步框架和主要研究分支。[1]随后，王耀南、李士勇、李人厚、孙增圻等专家也编写了智能控制相关教材。这些教材出版对我国智能控制课程教学发挥了积极的作用，为智能控制学科建设和人材培养做出突出贡献。[3]
近年来，国内学者对智能控制的研究十分活跃，举行各种与智能控制有关的学术讨论会，如全球智能控制与自动化大会（World Congress on Intelligent Control and Automation，WCICA）、中国智能自动化会议（Chinese Intelligent Automation Conference，CIAC）、中国控制会议（Chinese Control Conference，CCC）、中国控制与决策会议（Chinese Control and Decision Conference，CCDC）等，这标志我国智能控制作为独立学科已正形成。[2]
2.智能控制理论体系
随着科学技术的发展，智能控制理论和技术得到不断的发展和完善，受到越来越多科研工作者的关注。常规的智能控制方法主要包括：模糊控制、神经网络控制、分级递阶控制、专家系统控制以及其他仿人智能控制等。[3，4]
（1）模糊控制：将人类专家对特定对象的控制经验，运用模糊集理论进行量化，转化为可数学实现的控制器，从而实现对被控对象的控制，其主要包括输入模糊化、模糊规则库、模糊推理以及输出逆模糊化四个部分。
（2）神经网络控制：是人工智能、认知科学、神经生理学、非线性动力学等学科的交叉热点，它利用大量的人工神经元按一定的拓扑结构互连，构建具有仿人控制的功能。神经网络虽然不善于显式表达知识，但具有很强的学习能力和自适应能力，能够任意逼近复杂的非线性系统，对高度非线性和严重不确定性系统的控制方面具有良好效果。
（3）分级递阶控制：是从工程控制论的角度总结人工智能与自适应、自学习和自组织的关系之后逐渐形成的，主要由组织级、协调级和执行级构成。其中组织级起主导作用，涉及知识的表示与处理，主要应用人工智能；协调级在组织级和执行级间起连接作用，涉及决策方式及其表示，采用人工智能及运筹学实现控制；执行级是底层，具有很高的控制精度，采用常规自动控制。
（4）专家系统控制：是指具有模糊专家智能的功能，采用专家系统技术与控制理论相结合的方法设计的控制策略，它是人工智能应用领域最成功的分支之一，由知识库、推理机、解释机制、知识获取系统以及综合数据库五个部分组成。在工业过程控制中主要呈现直接专家控制和间接专家控制两种形式。
二、智能控制课程教学改革
1.理论教学
UNESCO在2010年的工程学报告中指出，工程是人类面临的最大挑战和机遇，为了满足卓越工程师培养计划要求，我校重新修订课程教学大纲，调整了各知识点的学时分配，扩大了知识面的覆盖范围，并提高了实验内容所占学时比例，注重实践环节内容设置。在课程建设考虑理论与实践的均衡，避免理论与实践用脱节，教材选用为王耀南主编、机械工业出版社出版的《智能控制理论及应用》，[5]总共设计30个学时，具体如图1所示。概述部分为2个学时，主要讲解智能控制理论的历史背景、研究现状以及未来的发展趋势；模糊控制与神经网络控制是本课程主要讲解部分，分别安排9个学时；分级递阶控制与专家系统控制部分要求学生以了解为主，因此分别安排4个学时；最后，剩余2个学时讲解当前最新的一些智能控制方法，目的为扩展学生的视野。
考虑到“智能控制”课程涉及的知识面较为广泛，因此，在教学过程中，教师主要担负组织者、引导者的职责，课堂上注重采用启发式的教学模式，并增加案例讲解，让学生明确课程教学服务于国家战略需要和行业需要，如：液浮陀螺仪温控系统的模糊控制策略设计、单级倒立摆系统的神经网络PID控制器的设计、数控机床专家系统设计等。鼓励学生自由探讨，实现教学环节中的互动，提高学生的认知能力。
2.实践教学
本课程专业性很强，学生缺少对智能控制方法的感性认识，且受学时数的限制，因此鼓励学生自主学习，充分利用课余时间。[6]每次课后，有针对性地预留课外作业，引导学生复习、预习，这有利于老师教学内容的精练讲解，学生对智能控制的熟悉掌握，引导学生注重工程能力和自主学习能力的提高。
另外，在“智能控制”教学计划中，安排6个学时作为实验课，让学生独自设计相关智能控制器，培养学生的实践动手能力，增加对模糊控制系统、神经网络控制系统分析和设计的熟练程度。实验采用先讲解、后实验、再总结的方式进行。为了保证实践教学质量，每20位学生安排1名指导教师。实验前，要求学生实验之前完成预习报告；实验中学生每人一台机，独立记录实验过程和实验结果，教师全程答疑辅导；实验后学生及时上交实验报告，其内容包括：实验名称、内容、方法、步骤、结果及个人心得、体会。
3.教学手段
为了适应时代的发展，授课借助先进的教学软件。在相关理论知识点展开前，可通过实例模拟让学生初步了解相关方法，再切换到理论知识的讲解，以帮助学生做到思维的自然过渡。
课堂还采用多媒体教学，以提高学生获取信息的效率。多媒体课件制作过程中，力求图文并茂，能吸引学生的注意力，这有利于实现情景式的教学，充分调动学生的主观能动性，变被动教育为主动教育，使学生加深对知识的理解。[7，8]
4.考核方式
本课程理论性较强，为避免“一张试卷定乾坤”带来的弊端，课程成绩采用多元化考核制度，主要包括：平时成绩（30%）、实验成绩（30%）和期末考试成绩（40%）。
三、结束语
综上所述，我国的智能控制教育已取得了可喜成绩，我校在研究专业培养目标和现有教学资源基础上，借鉴国内相关高校成功教学经验，并不断完善智能控制学科教学的方法、手段、策略，研究制订新的大纲，开发设计多媒体课件，与时俱进，紧密围绕“卓越工程师培养计划”的重点和目标，为培养敢创新、会创造的高质量人才不断努力。
参考文献：
[1]蔡自兴，张钟俊.智能控制的理论与实践[J].中南矿冶学院学报，1989，（6）：644-650.
[2]陈爱斌，肖晓明，魏世勇，等.智能控制的学科发展与学科教育[J].现代大学教育，2006，（3）：102-105.
[3]涂象初.关于智能控制的几个问题[J].科学通报，1991，（7）：481-485.
[4]张德江.智能控制技术现状与展望[J].长春工业大学学报，2002，
（S1）：58-61.
[5]王耀南，孙炜.智能控制理论及应用[M].北京：机械工业出版社，2011.
[6]朱建红，张蔚，顾菊平，等.基于卓越工程师目标的教学策略改进研究[J].中国电力教育，2013，（5）：90-91.
[7]林健.卓越工程师教育培养计划专业培养方案研究[J].清华大学教育研究，2011，32（2）：47-55.
关键词:实践教学体系;创新;实验方法学
近几年,随着计算机在各行各业的快速普及,社会对计算机人才的需求持续增长,对计算机人才解决实际问题和创新能力的要求不断提高。在“十五”和“十一五”实验教学建设项目支持下,我们广泛开展国内外实验教学调研分析,认真解读教育部高等学校计算机科学与技术教学指导分委员会最新制定的计算机专业实践规范,在如何提高计算机专业实践能力方面进行了认真、细致、系统、深入的研究,从实验课程教学体系的制定、实验教学内容的创新、实验教学方法和实验方法学的灵活运用掌握、实验教学软硬件环境的建设以及实践教学团队的建设等方面研究和探讨了增强学生综合创新实践能力、提高社会竞争力的方法和手段。
1着眼大局,构建完善的计算机专业实践教学体系
我们长期跟踪研究美国计算协会(ACM)和电气与电子工程师协会(IEEE)联合推出的计算机教学计划参考方案CC2001、CC2005和CS2008,同时,深入剖析国内外十多所一流大学计算机专业课程体系[1-2],并开展实践教学体系的研究。对比国内外实际情况,我们分析研究国内大学计算机专业的特点和社会环境,并借鉴国内获得良好成果经验的大学计算机专业实践教学体系。经研究分析,我们认为在制定计算机专业本科教学计划时,应将实践教学体系贯穿
前后,在考虑各门类课程设置的同时,加大实践教学所占比例,按照基础验证类实验、课内综合设计类实验、综合课程设计和自主创新实践四个层次贯穿大学四年整个实践能力的培养过程,并通过基础验证类实验加深学生对知识点的理解和把握;通过课内综合设计类实验强化学生对单一课程内相关知识点的融会贯通;通过综合课程设计增强学生综合运用相关系列课程专业知识解决实际问题的能力;通过自主创新性实践培养学生的创新实践能力[3]。这四个层次之间应做到点面结合、配合紧密、循序渐进、突出创新,从计算机硬件、软件、网络三个方面全方位地培养学生的工程实践能力,并通过不断建设和完善教学团队、实践教学方法、实践教学环境和实践教学管理使整个实践教学体系得以有效运转。
这种创新性的实践教学体系科学、可行,能够有效保证实验建设具有先进的水平和显著的效果,同时也为后续实验内容、实验平台、实验组织管理等方面建设奠定了坚实的基础。其中综合课程设计和自主创新实践不仅应在实验内容上结合当前科研方向体现综合性和系统性,强调培养学生具有综合运用所学的多门课程知识解决实际问题的能力,以及系统分析、设计和集成能力,而且在组织和实施上应采用项目团队的方式,帮助学生树立团队精神和协作精神,培养学生的组织能力、创新能力以及良好的科研素质。
作者简介:李晓勇,男,讲师,博士,研究方向为信息安全。
2教学科研相结合,不断创新实验教学内容
计算机专业是一门年轻的学科,新技术的产生和应用层出不穷,实验教学内容设计是否合理将在很大程度上影响学生实践能力的提高以及毕业后的社会竞争力。
教学应紧跟科研发展,根据计算机技术的研究和应用情况不断理顺知识体系,优化实验内容,可以从实验内容类型、实验深度类型和实验广度类型三个角度不断创新实验内容,使学生可以在学校里学习并掌握到最新的知识和工程实践能力。例如,北京交通大学计算机与信息技术学院下的信息安全实验室将科研和教学相结合,紧跟信息安全技术发展趋势,将可信计算平台的最新成果纳入到信息安全的课程教学之中,并鼓励学生自主利用相关知识开发出实际可用的“应用安全控制”产品,克服了传统防病毒技术中的被动性,目前该产品已经用于金融时报等多家媒体单位。
在实验项目的选题和设计上,应以“学以致用”为目标,尽可能与实际应用挂钩,提供丰富的参考题目,并积极创造条件,鼓励和促进学生开展创新活动。以人工智能课程实验为例,为使学生深入理解人工智能的基础理论和基本技术,提高学生利用人工智能技术分析和解决复杂问题的能力,将实验教学的目的从单纯传授知识转向培养学生发现问题的能力、获取知识的能力和创新与创业的能力。在实验内容的设计上,可以智能agent为主线,将人工智能的各个论题处理成机器人(Lego Mindstorms NXT)任务,使人工智能的各个知识点有机整合。在实验室中,学生构建机器人,并编程完成任务。通过构建物理实体并编程控制它,学生有机会直接接触人工智能中的许多中心问题,包括各种搜索与推理方法、知识表示、机器视觉、自然语言理解、机器学习,等等。更重要的是,机器人论题可以提升学生实验兴趣,激励学生进行实验创新,并且帮助学生获得相当大的成就感。
3改革实践教学方法,注重实验方法学
在配套的实践教学体系支撑下,根据不断优化的实验教学内容,应不断研究和革新实践教学方法,综合运用实物验证演示、虚拟实验先行、案例解析等多种实验教学方法,促进学生的实践能力提高与个性发展;充分发挥网络在实践教学中的作用,建立先进的信息化实验教学实施条件,大力推进基于网络的实验教学,鼓励学生进行研究性学习和自主实验。例如,可以在课程的入门实验中,由教师提供一些现成的模块、框架或者代码片段,让学生在此基础上进行实验,使学生集中于关键环节,抓住主要矛盾,避免一开始就陷入繁琐的细节而挫伤学生的积极性。再例如,在计算机系统一级上的实验,可以将跨越数月的综合课程设计分成若干阶段,要求学生以2～5人为单位组成实验小组,分工合作,定期汇报方案和进展,教师分阶段对学生的实验技能进行评价,避免出现实践技能判定的机械性。这一方面锻炼了学生的自主协作研究能力;另一方面通过教师的点评把教师的经验灌输给了学生,可以获得很好的教学效果。
我们在研究中发现,在教授学生实验技能的过程中,教师常常忽略对实验方法学的传授。古语说得好,“授人以鱼,不如授人以渔”。实验方法学的传授,可以让学生站在更高的角度,更全面地去分析、设计和实现实验内容。在学生进行实验准备、实验设计、实验操作以及实验考核的整个实验过程中,实验指导教师可以在实验设备、实验方案、实验手段以及实验检测方法的选取上有针对性地从实验方法学的角度讲授方案论证、设计原则和实践经验。例如,在进行计算机硬件相关实验时,很多时候需要使用触发器和计数器等元器件,触发器和计数器的型号繁多,不同型号的元器件对器件功能实现、功耗指标、环境要求等方面都存在不同的影响,那么,教会学生如何根据实验要求选取合适的实验器件应该是教师重点关注的地方。又例如在网络工程的组网实验中,应教会学生如何在HUB、二层和三层交换机、路由器、防火墙等网络硬件设备中选取最适合的设备,达到功能完善、经济实惠、可扩展性强、安全可靠等目标,以完成实用性地组网训练,而不仅仅是纸上谈兵。将实验方法学的讲授贯穿整个实践教学体系,逐步培养学生的实验素养,对提高学生的自主创新能力,增强社会竞争力将具有显著的效果。
智能建筑建筑环境子系统配置
一、建筑智能化的子系统配置
建筑智能化一般是指该建筑物内具有楼宇设备自控系统（BAS）；办公自动化系统（OAS）；通信网络系统（CAS）。这三大系统是大项，每个系统中标还有许多不同的子系统。如楼宇设备自控系统中包含有：火灾自动报警与消防联动控制系统，公共安全管理系统等。按细分，楼宇设备自控系统有冷冻室调的监控、热源设备的监控、供配电设备监测、给排水设备的监控、电梯设备的监测、照明设备监控等。公共安全管理系统又有闭路电视监视系统、防盗报警系统、出人口控制系统、电子巡更系统、访客和报警系统，停车场管理系统等。
办公自动化的具体内容工作性质的不同而不同，这里仅指办公自动化系统，即采用计算机网络技术，承担一般常规的办公业务活动，如一般文字处理、文档资料管理、电子邮件、统计数据处理等。至于部分经营管理系统等则由建设单位根据自身需要而自主开发应用软件。
通信网络系统内容繁多，实际上包含各种语音、文字。图象、信息的通信网络系统，与语音与传真服务系统、数据消息处理系统、可视图文定位、可视电话定位、会议电视系统、数字无绳电话系统、楼宇电视系统、数字无绳电话系统、有线电视系统、卫星电视接收系统、扩声系统、公共广播系统、音响系统、同声传译系统、多媒体教学系统等。
可以说建筑智能化系统工程设计涵盖了弱电系统的所有范围，涉及专业面广，是一项庞大的系统工程。具有智能化系统的建筑物对建筑师的建筑设计要求也高了。智能建筑的设计需要智能化设计人员与建筑、暖通、电气（强电）、给排水、结构等各工种设计人员的密切配合。
二、建筑智能化设计针对建筑的要求
智能化建筑物是建筑技术与信息技术相结合的产物，它向人们提供一个高效、舒适、便利、安全的工作、学习、生活环境。一系列高新技术的发展，正在改变人们的工作和生活模式，先进设备和系统的进人生活正在迫使建筑环境与这种变化相匹配。
建筑智能化设计与建筑师的关系是十分密切的，智能化系统进入建筑物，改变了传统建筑设计的一些做法。具体有：
l、各个智能化子系统有各种不同的设备，如楼宇自控设备、火灾自动报警及联动控制设备、闭路电视监控设备、通信设备、计算机设备等。需要各种设备机房设置。
2、各个智能化子系统有各种不同的管线，如光纤、同轴电缆、通信电缆、控制电缆等，需要有竖井作为垂直通道；需要有吊顶作为水平通道；需要有架空地板、网络地板、线槽等作为室内布线通道。
建筑师在进行建筑设计时，在方案阶段就要考虑到这些机房的布局，面积大小；弱电竖井的配置；吊顶、架空地板等则需考虑层高。如果建筑未提供智能化系统足够的空间，则智能化设计要满足功能的要求也是困难的。
三、智能建筑对项目策划及建筑设计的影响
首先，设计师要准确界定所建建筑智能化的标准，这一方面需要设计师根据建筑物功能需要、国内智能化水平的程度及建筑物的规模进行定位。从规模上看，一般来讲建筑物的建筑面积达到2万m2以上用于智能建筑会更经济、实用。
智能建筑的目标要尽量创造舒适的工作和生活环境。智能建筑内的温度、空气质量、光线、独立而又安全的工作和生活环境、计算机网络、符合人体工学的办公家具、休息空间及建筑物外的景致和适当的隔离等等方面，都应充分体现设计师独具匠心的构思。设计时尽量避免大进深的平面布局，进深控制在10m左右，保证办公区充足的阳光和室外景观。外墙可以布置成凹凸状，利用这样的平面做成所谓的corner office，在办公区要适当安排一些带有自然风味的工作人员休息的角落，设计时应避免做固定扇的外窗。
采用合理的结构形式、柱网和层高。采用框架结构、框剪结构可以提供灵活多变的环境，一般9m的柱网对停车、空间分割及结构设计都比较适宜。由于智能建筑内部要求舒适的环境，所有管线均不能暴露，考虑到中央空调的管道、综合布线的要求、空调排水的坡度及架空地面等方面，建筑物的层高应大于3.6m，只有这样才能保证办公区域的净空不小于2.6m，走廊里的净空不小于2.3m。
智能建筑内还要求行之有效的布线，而建筑物内的设备会产生热量、噪音，设备的维修及各个办公区和生活空间的不同性质还要求合理的区域划分，智能设施还要能根据气候、季节、光照变化自动调节建筑内的各项控制指标，以达到居住的最佳处境。设计师在设计过程中还要考虑智能建筑内的变化、发展及新增项目的可能性。
四、智能建筑的天花板及墙面设计
1、地面
智能建筑内的地面可采用架空地面、预制线槽的楼板面层及地毯地面等。架空地面布线方便，容量大，双层地面可以分开布设强、弱电，更可以用于旧楼改造，但会造成地面高差，使人感到不方便。楼板面层预制线槽可在办公自动化房间内任何地方做接口，不会产生高差，施工方便，可布设在面层10cm内。在方块地毯下布置布线系统，一般是在层高受限制时使用，要求线路少、交叉点少的分支线路，采用扁平线，施工同样方便，但要注意与办公家具的配合，做防静电处理。
2、屋顶的设计
建筑物屋顶是直接平面敞开的接触大自然的空间，智能建筑的屋顶会被布置上大量的设备，所以设计师在进行设计时，除要考虑屋顶美观绿化以外，还可以布置吸取太阳能和风能以采集热能、收集降水等等，充分吸收和利用自然界提供的一切能量和物质，同时也要设计防止自然力量侵袭的预防设施。还要考虑到设备运转时产生的震动、噪音、电磁场等因素，电缆穿过屋面以后如何防止漏水，电线基座的防水、防风及防震的问题。
参考文献：
