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人工智能教育的內(nèi)容范文第1篇

關(guān)鍵詞：人工智能教育；創(chuàng)新思維；實踐能力；信息技術(shù)課

新課改要求教學(xué)應(yīng)當(dāng)促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展，其中，對創(chuàng)新思維和實踐能力的培養(yǎng)尤為重視。初中階段如何科學(xué)、有效地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維與實踐能力是每一個教育者需要思考和研究的問題。

一、創(chuàng)新思維與實踐能力的培養(yǎng)

1.創(chuàng)新思維與實踐能力的重要性

每個人都擁有創(chuàng)造能力，這種能力是可以開發(fā)的，并對學(xué)生人生發(fā)展起重要作用，如何科學(xué)開發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造能力，離不開對創(chuàng)新思維和實踐能力的培養(yǎng)。教師應(yīng)該有意識的發(fā)現(xiàn)和訓(xùn)練學(xué)生的創(chuàng)新思維，多鍛煉學(xué)生的動手能力，提高他們的實踐能力，為學(xué)生主動創(chuàng)造做準(zhǔn)備。

2.培養(yǎng)創(chuàng)新思維與實踐能力的途徑

培養(yǎng)創(chuàng)新思維和實踐能力的途徑有很多，初中階段學(xué)校的數(shù)學(xué)課、自然科學(xué)課、社會實踐課、信息技術(shù)課等課程是培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新思維和實踐能力的有效途徑。其中以人工智能教育為重點的信息技術(shù)課可以利用編程技術(shù)、信息化技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的學(xué)習(xí)，高效、系統(tǒng)地開發(fā)學(xué)生創(chuàng)新思維，科學(xué)地提升學(xué)生的實踐能力。

二、人工智能教育與信息技術(shù)課的融合

當(dāng)前，人工智能技術(shù)發(fā)展得如火如荼，語音識別、機(jī)器翻譯、計算機(jī)交互、計算機(jī)視覺、機(jī)器閱讀識別等技術(shù)的突破，向我們展示了人工智能的優(yōu)越性和未來前景，很多地區(qū)和學(xué)校也已將人工智能教育，如編程、信息處理，作為必修內(nèi)容納入了學(xué)校的教學(xué)大綱之中。人工智能教育包含編程、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人等多個技術(shù)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)，中學(xué)階段可以利用信息技術(shù)課將人工智能教育的相關(guān)內(nèi)容融入教學(xué)中，例如：Python編程、APP制作、機(jī)器人教育。

在初中信息技術(shù)教學(xué)中，應(yīng)當(dāng)向?qū)W生傳授編程的相關(guān)知識，讓學(xué)生初步認(rèn)識編程、了解編程常識，并引導(dǎo)學(xué)生利用計算機(jī)進(jìn)行編寫代碼。利用現(xiàn)代教學(xué)思路和教學(xué)創(chuàng)新激發(fā)學(xué)生興趣，提高學(xué)生信息技術(shù)課學(xué)習(xí)效率和實踐能力。為學(xué)生打造智能化、個性化，富有創(chuàng)造性的學(xué)習(xí)體驗。

三、人工智能教育的實踐要求

在信息技術(shù)課程的教學(xué)過程中融入編程等人工智能知識，可以豐富教學(xué)內(nèi)容，拓寬學(xué)生視野，增加學(xué)生知識儲備，同時也能有效激發(fā)學(xué)生興趣，滿足學(xué)生好奇心，轉(zhuǎn)化為實踐、創(chuàng)新的動力。但是在實施人工智能教育的過程中，需要注意以下幾個問題，以信息技術(shù)課中編程教學(xué)為例：

1. 要考慮學(xué)生的接受度，體現(xiàn)量力性教學(xué)原則，不超綱不越級。

2. 要注重環(huán)境的創(chuàng)設(shè)，打造輕松愉快的學(xué)習(xí)環(huán)境，充分調(diào)動學(xué)生熱情，幫助激發(fā)學(xué)生創(chuàng)新思維和實踐動機(jī)。

3. 要注重編程常識的普及和實踐引導(dǎo)，給學(xué)生充足的思維空間和操作機(jī)會。

4. 要注重教學(xué)的系統(tǒng)性和連貫性，加強(qiáng)編程技術(shù)同信息技術(shù)知識、其他人工智能技術(shù)的關(guān)聯(lián)，為學(xué)習(xí)的水平、順向遷移打好基礎(chǔ)。

只有明確教學(xué)目標(biāo)，不斷地優(yōu)化教學(xué)過程，監(jiān)控各個環(huán)節(jié)，加強(qiáng)與學(xué)生溝通，積極開發(fā)和訓(xùn)練學(xué)生的創(chuàng)新思維和實踐能力，才能將人工智能教育的效果最大化，從而不斷提高人工智能教育的教學(xué)質(zhì)量。

四、人工智能教育存在的問題

自新課改提出了信息化教育后，我國不少地區(qū)已經(jīng)開始探索人工智能教育問題，尤其在義務(wù)教育階段，開展了各種形式的人工智能教育，但是由于各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，教育基礎(chǔ)、教學(xué)水平和資源條件不同，正面臨著諸多問題。

目前在我國中學(xué)階段，人工智能教育發(fā)展水平整體較低，存在著地區(qū)不均衡、教育資源不均衡、教學(xué)水平不均衡、學(xué)生學(xué)習(xí)程度不均衡等多方面問題，需要人力物力財力的持續(xù)投入，優(yōu)化人工智能教育平臺，完善人工智能教育基礎(chǔ)設(shè)施，讓人工智能教育更規(guī)范。同時，教育工作者也需要不斷研究、調(diào)整教學(xué)模式，更好地激發(fā)學(xué)生創(chuàng)新思維，提高實踐能力。

五、結(jié)語

本文通過中學(xué)生信息技術(shù)課和人工智能教育的結(jié)合，淺談人工智能教育與培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新思維、實踐能力的關(guān)系。人工智能教育的實施有利于中學(xué)生開發(fā)創(chuàng)新思維，提升動手能力，可以和多學(xué)科聯(lián)動教學(xué)，加強(qiáng)學(xué)科間的聯(lián)系，促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展。目前在我國中學(xué)階段，人工智能教育發(fā)展水平整體較低，存在著地區(qū)不均衡、教育資源不均衡、教學(xué)水平不均衡、學(xué)生學(xué)習(xí)程度不均衡等多方面問題，仍需教育工作者不斷研究改進(jìn)，讓人工智能教育更規(guī)范，更好地激發(fā)學(xué)生創(chuàng)新思維及實踐能力。

參考文獻(xiàn)

[1]李宏堡，袁明遠(yuǎn)，王海英.“人工智能+教育”的驅(qū)動力與新指南——UNESCO《教育中的人工智能》報告的解析與思考[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2019，37(04):3-12.

人工智能教育的內(nèi)容范文第2篇

自1956年人工智能概念在達(dá)特茅斯會議提出以來, 人工智能的發(fā)展超出了人們的想象:1997年, IBM超級電腦深藍(lán)擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫;2016年, 由Google旗下的深度學(xué)習(xí)公司Deep Mind開發(fā)的人工智能圍棋程序Alpha Go戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍李世石, 這件事轟動了全世界[1]。隨后有關(guān)人工智能的熱點應(yīng)用不斷推出, 比如無人駕駛、智能醫(yī)生、語音與人臉識別等, 讓我們認(rèn)識到人工智能的應(yīng)用已與生活息息相關(guān)。在教育領(lǐng)域, 人工智能應(yīng)用也取得了重大突破, 比如2017年高考期間, 機(jī)器人艾達(dá)挑戰(zhàn)高考數(shù)學(xué), 10分鐘就答完, 獲得134分, 激發(fā)了教育領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艿木薮鬅崆? 同時也引發(fā)了人們對教育的憂慮與反思[2]。2017年7月國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》, 提出人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力在2030年要達(dá)到國際領(lǐng)先水平。目前世界主要發(fā)達(dá)國家先后從國家層面人工智能政策規(guī)劃, 將人工智能作為國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會變革和國際競爭的新動力[1]。

1 人工智能定義和發(fā)展階段

人工智能的英文是Artificial Intelligence, 簡稱AI, 人工智能的內(nèi)容不斷豐富和發(fā)展, 至今還沒有統(tǒng)一的定義。比較權(quán)威的說法認(rèn)為[3]:人工智能是關(guān)于人造物的智能行為, 主要包括知覺、推理、學(xué)習(xí)、交流和在復(fù)雜環(huán)境中的行為。人工智能的長期目標(biāo)是發(fā)明出可以像人類一樣或能更好地完成以上行為的機(jī)器, 短期目標(biāo)是理解這種智能行為是否存在于機(jī)器、人類或其他動物中, 所以它包含了科學(xué)和工程雙重目標(biāo)。根據(jù)其功能強(qiáng)弱, 人工智能分為三類, 即弱人工智能、強(qiáng)人工智能還有超級人工智能。人工智能的發(fā)展大體上經(jīng)歷了三個階段, 第一階段是20世紀(jì)50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命題邏輯、謂詞邏輯等知識表達(dá)和啟發(fā)式搜索算法為代表;第二階段是20世紀(jì)70~80年代, 提出了專家系統(tǒng), 同時基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法研究發(fā)展迅猛, 伴隨著半導(dǎo)體技術(shù)計算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐漸開始突破;第三階段是自20世紀(jì)末以來, 尤其是2006年開始進(jìn)入了大數(shù)據(jù)和自主學(xué)習(xí)的認(rèn)知智能時代。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展, 人工智能的應(yīng)用場景也開始增多, 特別是深度學(xué)習(xí)算法在語音和視覺識別上實現(xiàn)了巨大的突破[4,5]。人工智能的技術(shù)體系主要分為四個方面, 即機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、圖像識別以及人機(jī)交互等。當(dāng)今擊敗世界圍棋冠軍李世石的Alpha GO主要應(yīng)用了機(jī)器學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)算法。

2 人工智能應(yīng)用狀況與反思

2017年, 阿里的無人超市落地杭州, 進(jìn)店、挑選商品、付款支付一氣呵成, 消費者幾乎在完全自主的狀態(tài)下完成購物。與此類似, 昆山富士康公司裁員6萬名工人, 全用機(jī)器人代替。京東、淘寶引入的智能機(jī)器人替代了原來的倉庫管理、人工客服等崗位。因此有學(xué)者悲觀地斷言:在人工智能時代, 因為很多職業(yè)崗位或技能將被智能機(jī)器人所代替, 職業(yè)院校畢業(yè)生很有可能面臨畢業(yè)就失業(yè)的窘境。筆者認(rèn)為, 我們不應(yīng)該重蹈歷史上英國制定的限制汽車推廣使用的《紅旗法案》的悲劇。正是這個在今天看來毫無道理的, 但卻持續(xù)了三十年的法案讓德國和美國的汽車工業(yè)完全趕上來, 最終遠(yuǎn)超英國。人工智能應(yīng)用必將淘汰或替代很多現(xiàn)有就業(yè)崗位, 但同時又會創(chuàng)造新的就業(yè)崗位, 這是一個伴隨著產(chǎn)業(yè)智能升級的、長期的艱難過程, 對于職業(yè)教育來說, 這既是一個嚴(yán)峻的挑戰(zhàn), 也是一個難得的機(jī)遇。

3 人工智能時代職業(yè)教育的發(fā)展策略

為了更積極地適應(yīng)人工智能時代, 除了國家層面的統(tǒng)籌規(guī)劃、科學(xué)指導(dǎo)和政策、經(jīng)費支持之外, 建議還要做好以下幾個方面的發(fā)展規(guī)劃。

3.1 解放思想, 更新理念與制度

中國工程院院士潘云鶴提出, 人工智能走向2.0階段的真正原因是世界正從原來由人類社會與物理空間構(gòu)成的二元空間, 向著由物理空間、人類社會與信息空間構(gòu)成的新三元空間演變[6]。因此, 職業(yè)教育在教學(xué)和管理過程中應(yīng)該加入人工智能等相關(guān)理念和技術(shù), 同時其辦學(xué)定位、人才培養(yǎng)方案、專業(yè)建設(shè)、課程內(nèi)容、考核評價標(biāo)準(zhǔn)等方面都需要做出相應(yīng)的改進(jìn)。比如當(dāng)前大多數(shù)職業(yè)院校非計算機(jī)類專業(yè)的課程安排中, 信息技術(shù)類課程課時偏少, 數(shù)據(jù)處理、編程類或人工智能課程幾乎沒有, 這樣的安排不利于提升學(xué)生的信息素養(yǎng), 必須做出相應(yīng)的調(diào)整, 同時適當(dāng)減少將來可被人工智能應(yīng)用替代的技能課程的課時, 比如電算會計、環(huán)境監(jiān)測等。

3.2 善用人工智能, 提升教學(xué)與管理

在人工智能背景下, 教師們現(xiàn)有的重復(fù)性工作和大量數(shù)據(jù)積淀的教學(xué)任務(wù), 比如批改作業(yè)或閱卷或課堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教師能騰出更多的時間, 更充分地關(guān)注學(xué)生的個性差異, 從而為學(xué)習(xí)者提供更精確的個性化學(xué)習(xí)服務(wù), 教師也能夠及時調(diào)整教學(xué)方法和手段, 優(yōu)化教學(xué)評價方式, 補(bǔ)充教學(xué)資源, 減少備課重復(fù)性工作, 提升教學(xué)效率, 真正地做得因材施教, 同時學(xué)生們的學(xué)習(xí)方法和方式將不同程度地得到重構(gòu), 基于大數(shù)據(jù)的智能在線學(xué)習(xí)平臺大量出現(xiàn), 不同的學(xué)校、學(xué)科及專業(yè)課程不再封閉, 學(xué)習(xí)時時處處都可以進(jìn)行, 碎片化與個性化學(xué)習(xí)將日益普遍。教師能完整地跟蹤學(xué)生的整個學(xué)習(xí)過程, 比如學(xué)生上課是否睡覺、是否玩手機(jī)、是否在教室里與其他同學(xué)合作學(xué)習(xí)等, 都能夠根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行智能解析, 有利于更有效、更全面地對學(xué)生進(jìn)行過程性評價。大部分課程考試將全部自動化, 考生資格審查利用人臉識別、監(jiān)考與閱卷都由智能機(jī)器來完成。上述人工智能給教學(xué)帶來的這些變化既需要網(wǎng)絡(luò)硬件設(shè)施和相關(guān)軟件系統(tǒng)來支撐, 更需要職業(yè)教育的教師們繼續(xù)提升信息技能、深化和加強(qiáng)信息素養(yǎng)。

3.3 深化產(chǎn)教融合、優(yōu)化實訓(xùn)筑牢就業(yè)

在人工智能時代, 職業(yè)院校應(yīng)與相關(guān)行業(yè)統(tǒng)籌發(fā)展, 深化產(chǎn)教融合, 拓寬企業(yè)參與的途徑, 深化引企入教改革, 支持引導(dǎo)企業(yè)深度參與職業(yè)院校的教育教學(xué)改革, 多種方式參與學(xué)校專業(yè)規(guī)劃、教材開發(fā)、教學(xué)設(shè)計、課程設(shè)置、實習(xí)實訓(xùn), 促進(jìn)企業(yè)需求融入人才培養(yǎng)環(huán)節(jié);鼓勵以引企駐校、引校進(jìn)企、校企一體等方式吸引優(yōu)勢企業(yè)與學(xué)校共建共享生產(chǎn)性實訓(xùn)基地;全面推行現(xiàn)代學(xué)徒制和企業(yè)新型學(xué)徒制, 推動學(xué)校就業(yè)與企業(yè)招工無縫銜接。比如職業(yè)教育將出現(xiàn)新師徒制, 行業(yè)領(lǐng)域的行家里手將通過互聯(lián)網(wǎng)以VR或者AR技術(shù)言傳身教的方式, 帶領(lǐng)規(guī)模龐大的徒弟用碎片時間進(jìn)行學(xué)習(xí)與實踐。

3.4 完善終身學(xué)習(xí)的職業(yè)教育體系

隨著人工智能應(yīng)用的深入推廣, 職業(yè)院校培養(yǎng)的技能型人才所掌握的技能如果不及時進(jìn)行充電升級, 中低端的重復(fù)性強(qiáng)的工作將面臨被智能機(jī)器人不同程度進(jìn)行替代的危險。所以對于不少技能崗位, 守著一門技術(shù)吃一輩子老本的時代將一去不復(fù)返。因此, 職業(yè)教育要繼續(xù)完善終身教育體系, 為職業(yè)教育學(xué)生的充電升級鋪就一條縱深的通道。

3.5 人文教育為道, 智能教育為用

在人工智能的幫助下, 簡單重復(fù)性的工作將被機(jī)器替代, 人們將從重復(fù)繁瑣的事務(wù)中解脫出來, 轉(zhuǎn)去從事更具有創(chuàng)造性、創(chuàng)新性或者更具有情感類的工作, 這些工作需要人與人之間的合作與溝通, 因此, 職業(yè)教育更需要注重學(xué)生思想道德水平、人文綜合素質(zhì)的培養(yǎng), 這是做人之道, 在此基礎(chǔ)之上激發(fā)學(xué)生們的學(xué)習(xí)主動性和創(chuàng)造力, 促進(jìn)跨界思維的形成, 更好地掌握人工智能時代的相關(guān)職業(yè)崗位知識和相應(yīng)的智能技能。著名理論物理學(xué)家霍金曾說:完全人工智能的研發(fā)可能意味著人類的末日。Tesla汽車和Space X公司創(chuàng)始人馬斯克說:我們必須非常小心人工智能。如果必須預(yù)測我們面臨的最大現(xiàn)實威脅, 恐怕就是人工智能了[7]。一群沒有良好道德水平的, 但掌握了智能技術(shù)或設(shè)備的人們是危險的, 所以職業(yè)教育應(yīng)該從學(xué)生入學(xué)起就開始, 不斷提升學(xué)生的思想道德水平, 熱愛社會、熱愛生活、樂于助人、與人為善。只有這樣, 人工智能應(yīng)用才能更好地服務(wù)人們、造福社會。

4 結(jié)論

人工智能正在快速又深刻地改變我們的教學(xué)、生活和工作方式, 也對職業(yè)教育提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn), 同時也是一個巨大的機(jī)遇。職業(yè)教育在面對人工智能時代的變革時, 須要從國家政策、理念與制度、教學(xué)管理、產(chǎn)教融合、終身學(xué)習(xí)等方面做好應(yīng)對, 切實地把握人文教育之道對智能教育之用的統(tǒng)領(lǐng)原則, 培養(yǎng)能很好地掌控人工智能技術(shù)和應(yīng)用的人才。

參考文獻(xiàn)

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[3]Nils J.Nilsson.人工智能[M].鄭扣根, 莊越挺, 譯.北京:機(jī)械工業(yè)出版社, 2000.

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[5]賀倩.人工智能技術(shù)在移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的應(yīng)用[J].電信網(wǎng)技術(shù), 2017 (2) :1-4.

人工智能教育的內(nèi)容范文第3篇

當(dāng)前高職教育中為計算機(jī)專業(yè)學(xué)生所開設(shè)的人工智能課程很大程度上沿用了普通高等教育環(huán)境下的教學(xué)方式和內(nèi)容，這顯然與高職教育本身培養(yǎng)人才的目標(biāo)和方式不一致。高職教育的最終目標(biāo)是要培養(yǎng)適應(yīng)生產(chǎn)需要的技能型、應(yīng)用型人才，而高職教育在教學(xué)方式上應(yīng)更為注重實踐教學(xué)，包括各種實驗、實訓(xùn)、實習(xí)和設(shè)計。因此，人工智能課程中單純的理論講授并不能有效地適應(yīng)高職教育的實際教學(xué)環(huán)境要求，有必要對人工智能課程在教學(xué)內(nèi)容和方式上加以改革。三個改革途徑（一）引導(dǎo)學(xué)生閱讀應(yīng)用研究文獻(xiàn)

高職教育強(qiáng)調(diào)培養(yǎng)學(xué)生的知識應(yīng)用技能，其中重要的一點是要培養(yǎng)學(xué)生把理論知識應(yīng)用到實際生產(chǎn)中的能力。然而在教學(xué)實踐過程中，學(xué)生普遍反映由于人工智能課程理論性強(qiáng)，難于從課本理論聯(lián)系到實際的專業(yè)應(yīng)用上，這樣對激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高技能應(yīng)用水平是不利的。

實際上，人工智能涉及的應(yīng)用領(lǐng)域極為廣泛，其中在專家系統(tǒng)、模式識別、智能控制、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言理解等方面尤為突出，每一種應(yīng)用都能夠很好地體現(xiàn)出人工智能學(xué)科的基本理論方法特點。因此，在課程學(xué)習(xí)的開始階段，應(yīng)讓學(xué)生按照個人興趣自行選定某個應(yīng)用領(lǐng)域，在一定的提示和引導(dǎo)下通過檢索有關(guān)文獻(xiàn)，訪問相關(guān)的科研院校網(wǎng)站等方式獲取資料，了解當(dāng)前該領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀和具體產(chǎn)品的開發(fā)和使用情況，最后在課程的結(jié)束階段以學(xué)習(xí)報告的形式在課堂上加以演示和共同討論，這樣可以大大激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能課程的主觀能動性，開闊學(xué)生的知識視野。資料的收集閱讀與思考是知識應(yīng)用的首要環(huán)節(jié)，對于培養(yǎng)應(yīng)用型人才的知識應(yīng)用技能很有幫助。（二）安排學(xué)生對經(jīng)典算法程序進(jìn)行實驗

與普通高等教育相比，高職教育更加強(qiáng)調(diào)實踐教學(xué)的重要性。從實踐中學(xué)習(xí)和理解理論知識，并且把所學(xué)知識運用到實踐中，這是高職教育的重要特點。人工智能課程內(nèi)容抽象而概念性強(qiáng)，單純的理論講解學(xué)生難以從中得到啟發(fā)，也難以體現(xiàn)出高職教育突出實踐教學(xué)的特點，為此需要安排學(xué)生動手實驗，從實踐中理解人工智能科學(xué)的理論原理和應(yīng)用途徑。

在人工智能科學(xué)的發(fā)展過程中，先后提出了一些經(jīng)典的優(yōu)秀算法程序，如A*算法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP學(xué)習(xí)算法等，在科研和工程實際中得到了廣泛的應(yīng)用，在實踐教學(xué)中同樣有著重要價值。根據(jù)教學(xué)要求和實際情況，學(xué)生并不需要自行設(shè)計關(guān)于這些算法的具體程序，在提倡開放和共享源代碼的今天，通過網(wǎng)絡(luò)能夠獲得大量相關(guān)的程序代碼資源。同時，一些軟件平臺也集成了一些工具箱，如遺傳算法工具箱、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱等，只需設(shè)定相關(guān)輸入?yún)?shù)和數(shù)據(jù)，便可通過調(diào)用工具箱函數(shù)實現(xiàn)算法，極為簡便而易于理解。

學(xué)生應(yīng)通過對這些程序作驗證性實驗來理解所學(xué)內(nèi)容。為安排學(xué)生有效地進(jìn)行實驗，教師應(yīng)結(jié)合當(dāng)前階段所講授的內(nèi)容準(zhǔn)備相應(yīng)的算法程序，當(dāng)該部分內(nèi)容結(jié)束后在課堂上講解和演示算法程序的運行方法。學(xué)生獲得該算法程序以及具體的實驗任務(wù)后在課后完成實驗并提交實驗報告。

例如，在講授啟發(fā)式搜索時，可向?qū)W生提供A*算法求解八數(shù)碼難題的算法程序，并對某個學(xué)生給定某個初始棋盤狀態(tài)，要求學(xué)生動手運行程序并記錄由算法擴(kuò)展所得的每個棋盤狀態(tài)的估價函數(shù)計算結(jié)果，以及相應(yīng)的OPEN表和CLOSED表的變化情況，從中理解A*算法的原理特點。又如，在講授BP學(xué)習(xí)算法時，可根據(jù)學(xué)生的實際情況對內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整，強(qiáng)調(diào)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實際工程應(yīng)用價值，而對BP算法的基本原理只作簡單介紹。向?qū)W生提供利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特定目標(biāo)函數(shù)的MATLAB程序代碼后，要求學(xué)生動手運行該程序，并且記錄和對比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練前后對目標(biāo)函數(shù)的逼近效果。

（三）啟發(fā)學(xué)生引入人工智能理論方法對畢業(yè)設(shè)計加以創(chuàng)新

畢業(yè)設(shè)計是高職教育的重要環(huán)節(jié)，學(xué)生通過畢業(yè)設(shè)計對以往所學(xué)知識作系統(tǒng)性總結(jié)，通過畢業(yè)設(shè)計能進(jìn)一步加強(qiáng)學(xué)生的技能訓(xùn)練，提高學(xué)生的技能應(yīng)用水平。從實踐教學(xué)的角度來講，畢業(yè)設(shè)計不僅僅要求學(xué)生對已學(xué)知識和技能的簡單重復(fù)運用，更重要的是強(qiáng)調(diào)學(xué)生能夠主動獨立地分析實際問題，對問題的解決方法提出新的觀點并付諸實踐。然而從教學(xué)的實際來看，在畢業(yè)設(shè)計中學(xué)生創(chuàng)新的主動性不足，往往停留在繼承和模仿階段，畢業(yè)設(shè)計作品少有突破和創(chuàng)新。究其原因，并非學(xué)生所學(xué)知識和技能不足，而是學(xué)生未懂得如何分析已有問題，在其基礎(chǔ)上引入新的解決方法或提出新的應(yīng)用內(nèi)容。

人工智能教育的內(nèi)容范文第4篇

>> 引入深度學(xué)習(xí)的人工智能類課程 中西合璧的人工智能課程雙語教學(xué)模式 可調(diào)戲的人工智能 生活中的人工智能 不斷超越的人工智能 逐漸靠近的人工智能 正在落地的人工智能 2035年的人工智能 航天類專業(yè)“人工智能”課程的教學(xué)探索 林業(yè)院校人工智能課程教學(xué)的思考 人工智能導(dǎo)論課程的興趣教學(xué)法 人工智能概論課程的教學(xué)思考 “人工智能”課程教學(xué)的實踐與探索 游戲開發(fā)應(yīng)用中的“人工智能”課程教學(xué)方法探討 人工智能的應(yīng)用研究 人工智能的日常應(yīng)用 人工智能的應(yīng)用和發(fā)展 淺析電氣自動化控制中的人工智能應(yīng)用 分析繼電保護(hù)中的人工智能技術(shù)及其應(yīng)用 電氣自動化控制中的人工智能應(yīng)用分析 常見問題解答 當(dāng)前所在位置：l)。在情境創(chuàng)設(shè)時,教師根據(jù)學(xué)生特點提出了多種應(yīng)用需求,例如化妝品銷售咨詢等。學(xué)生利用該工具,興趣盎然地開發(fā)了自己的小型專家系統(tǒng),不僅理解了專家系統(tǒng)的特點、作用、運行方式等,還具有強(qiáng)烈的成就感。

2.2面向研究的情境創(chuàng)設(shè)

蘇霍姆林斯基認(rèn)為,研究型教學(xué)法應(yīng)該充分體現(xiàn)學(xué)生的主體地位,激勵、引導(dǎo)和幫助學(xué)生去主動發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題,激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的內(nèi)在興趣和成就動機(jī)[4]。人工智能課程中包含了大量的前沿問題,研究型課題比比皆是,如何平衡這些研究課題與興趣、實用的關(guān)系,是教學(xué)設(shè)計中重點考慮的內(nèi)容。

下面以“規(guī)劃”中的路徑規(guī)劃內(nèi)容為例,詳細(xì)分析以研究為導(dǎo)向的情境創(chuàng)設(shè)過程。表2給出了整個教學(xué)設(shè)計。

綜合幾次研究課題完成情況,班級中有1/3的學(xué)生通過廣泛查閱資料和多次與教師討論,提交了質(zhì)量尚可的標(biāo)準(zhǔn)格式論文,并因此獲得了學(xué)院的科研學(xué)分。除此之外,教師還組織這部分具備一定科研潛力的學(xué)生參加科研項目,進(jìn)一步磨練科研技能,極大提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和能力。

3DBR驅(qū)動的教學(xué)過程

人工智能課程各單元內(nèi)容相對獨立,難以形成統(tǒng)一的聯(lián)系,怎樣驗證各單元的學(xué)習(xí)效果?從提出問題到任務(wù)解決,每個單元的學(xué)習(xí)通常要跨越幾節(jié)課甚至幾周,怎樣在此期間保持學(xué)生的興趣和關(guān)注?

DBR是情境設(shè)計、實施、評價、再設(shè)計、理論形成等環(huán)節(jié)多次迭代循環(huán)的過程,柯林斯稱之為“不斷進(jìn)步的修正”(Progressive Refinement),以檢測設(shè)計的價值。因此,評價是教學(xué)過程中非常重要的一環(huán)。本課程教學(xué)主要做好兩個環(huán)節(jié),以驅(qū)動整個教學(xué)過程的推進(jìn)。

1) 實踐環(huán)節(jié)。

通常的實踐環(huán)節(jié)是課程結(jié)束后固定時間的實際任務(wù),而本課程的實踐卻貫穿整個教學(xué)過程,是單元教學(xué)、教師、學(xué)生之間的粘合劑。實踐包括應(yīng)用型實踐和研究型實踐,一般在每個單元教學(xué)開始,提出問題后,實踐任務(wù)就被布置下去,例如前面所述的“黑白棋”、“路徑規(guī)劃算法研究”等。學(xué)生接受任務(wù)后,帶著問題搜索解決途徑,在此期間需要教師提供方法指導(dǎo)及答疑(既可固定時間,也可通過E-mail等形式)。及時地交流,特別是針對實際問題的交流,不僅有效率,而且便于教師及時調(diào)整教學(xué)設(shè)計。

2) 教學(xué)評價。

除了課程考核以外,每個教學(xué)單元結(jié)束時都有反饋和評價環(huán)節(jié)。評價方式包括單元測試、編寫軟件測試、研討會等。具體采用何種形式,要根據(jù)前一階段的反饋信息決定。這些來自學(xué)生反饋信息包括前一階段學(xué)習(xí)的接受情況、興趣點、其他課業(yè)繁忙情況等。在學(xué)期的不同時間點采用合適的評價方式,有助于加強(qiáng)學(xué)習(xí)刺激,總結(jié)和發(fā)現(xiàn)教學(xué)設(shè)計中的問題,及時調(diào)整。

通過上述兩個環(huán)節(jié)的推動,精心設(shè)計的教學(xué)內(nèi)容得以順利實施并被學(xué)生欣然接受。2/3的學(xué)生在整個學(xué)期教學(xué)中都保持了積極的態(tài)度和充分的關(guān)注度,確實感受到人工智能的魅力,并能夠從技術(shù)角度看待人工智能,消除了未學(xué)或初學(xué)時的神秘感。

4教學(xué)實施效果分析

1) 正效果分析。

中原工學(xué)院計算機(jī)學(xué)院作為普通工科院校,以培養(yǎng)實用型人才為主,人工智能并非主干課程,學(xué)生重視程度不足。兩年來,經(jīng)過教師與學(xué)生的共同努力,教學(xué)改革成果逐步體現(xiàn)。人工智能類學(xué)生人數(shù)從過去的5%上升到15%,科研論文數(shù)量從1%上升到20%。有20%的學(xué)生接觸過或正在從事人工智能類項目的研究與開發(fā),考研選擇人工智能科目的學(xué)生比例從0上升到15%,考研成功人數(shù)占畢業(yè)生總?cè)藬?shù)的20%。

人工智能教學(xué)中采用的應(yīng)用型與研究型情境創(chuàng)設(shè),不僅促進(jìn)了學(xué)生理解接受知識,而且鍛煉提高了學(xué)生獨立分析、解決問題及開發(fā)能力。學(xué)習(xí)也不再局限于課堂,而是拓展到圖書館、互聯(lián)網(wǎng)等更廣闊的空間。學(xué)生在學(xué)習(xí)期間保持了高度的關(guān)注,充分發(fā)揮了主動性和主體意識,為持續(xù)發(fā)展奠定了良好的基礎(chǔ)。

2) 不足分析。

DBR的方法論能夠促使教師在教學(xué)過程中不斷完善教學(xué)設(shè)計,融合先進(jìn)的教學(xué)理論及工具,逐步加深學(xué)習(xí)的理解和設(shè)計的提升,切實提高教學(xué)效果。然而,仍然存在一些DBR無法解決或完善的問題。具體表現(xiàn)在:

(1) 缺乏合適的教材。目前大多數(shù)教材的示例以解答式或推證式為主,設(shè)計型或?qū)嶋H項目案例較少。

(2) 投入時間限制。盡管上述教學(xué)設(shè)計和教學(xué)過程都經(jīng)過精心準(zhǔn)備與實施,但是要取得好的成效,還需要教師和學(xué)生都投入大量時間交流、研究或開發(fā)。而學(xué)生課業(yè)繁忙造成了實施的瓶頸。

這些不足制約了上述教學(xué)方法的實際實施效果,需要今后不斷改進(jìn)。

5小結(jié)

本文針對普通工科院校學(xué)生特點,將DBR研究成果應(yīng)用于人工智能課程。教學(xué)效果表明,精心設(shè)計的應(yīng)用型與研究型情境有助于維持學(xué)生長時間的關(guān)注度、主動性和興趣;強(qiáng)調(diào)基于評價的修正使教學(xué)過程可調(diào)節(jié),學(xué)生的學(xué)習(xí)效果更可靠。希望本文研究能夠?qū)θ斯ぶ悄芙虒W(xué)及學(xué)生培養(yǎng)起到一定的參考作用,下一階段的主要工作是進(jìn)行適合的教材建設(shè)。

參考文獻(xiàn):

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DBR Utilized Teaching Method for Artificial Intelligence

WANG Lu, LU Xiao-xia

(School of Computer, Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou 450007, China)

人工智能教育的內(nèi)容范文第5篇

《新聞周刊》12月9日

自動加油泵的出現(xiàn)讓很多人失業(yè)，然而以其為代表的工業(yè)自動化給人類帶來的

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自動加油泵的出現(xiàn)讓很多人失業(yè)，然而以其為代表的工業(yè)自動化給人類帶來的便利確是難以估量的。經(jīng)濟(jì)學(xué)家一再表示，自動化有助于總體生活水平提高、受教育程度提高、平均壽命延長和犯罪率下降。有人說這種發(fā)展對那些底層的勞動者來說并非好事，實際上它仍然給這些人帶去更實惠的產(chǎn)品?，F(xiàn)在人工智能發(fā)展帶來的自動化程度更高，也有跡象表明，這種技術(shù)創(chuàng)造的就業(yè)機(jī)會比破壞的更多。9月份公布的美國人口普查數(shù)據(jù)顯示，自1999年以來，貧困人口的年均下降幅度最大。從2014年到2015年，美國創(chuàng)造了近300萬個就業(yè)機(jī)會。以谷歌、IBM為代表的世界頂尖的科技公司正在競相捕捉這個大規(guī)模的市場，建立最好的人工智能，這意味著這項技術(shù)將更快惠及到所有人。