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人工智能教學(xué)分析范文第1篇

關(guān)鍵詞：智能科學(xué)與技術(shù)；課程體系；培養(yǎng)管理

1背景

智能科學(xué)與技術(shù)是當前科學(xué)研究和工程實踐的理論與技術(shù)發(fā)展的前沿領(lǐng)域，智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)是一個多學(xué)科交叉的跨應(yīng)用領(lǐng)域?qū)I(yè)Ⅲ。智能科學(xué)技術(shù)的發(fā)展將把整個信息科學(xué)技術(shù)推向“智能化”的高度，這正是當代科學(xué)技術(shù)發(fā)展的大趨勢，對于這方面人才的需求也越來越迫切。智能科學(xué)與技術(shù)培養(yǎng)掌握堅實智能科學(xué)與技術(shù)基本理論和系統(tǒng)專門知識，具備作為工程師或領(lǐng)導(dǎo)者及公民的良好人文修養(yǎng)，具有從事科學(xué)研究、工程設(shè)計、教學(xué)工作或獨立擔負本專業(yè)技術(shù)工作能力，深入了解國內(nèi)外智能科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域新技術(shù)和發(fā)展動向，能結(jié)合與本學(xué)科有關(guān)的實際問題進行創(chuàng)新研究或工程設(shè)計的高級專門人才。

高校應(yīng)穩(wěn)妥發(fā)展與完善智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的本科生教育，夯實本科教育基礎(chǔ)并積極創(chuàng)造條件，大力開展創(chuàng)新教學(xué)，努力培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識、創(chuàng)新精神和工程實踐能力，使之成為具有系統(tǒng)技術(shù)基礎(chǔ)理論、專業(yè)知識和基本技能，良好科研素質(zhì)和較強創(chuàng)造能力的智能科學(xué)與技術(shù)工程師。

2教學(xué)計劃與教學(xué)管理分析

智能科學(xué)與技術(shù)屬于計算機類專業(yè)，其必修課程設(shè)計原則是使學(xué)生具備計算機科學(xué)與工程的基礎(chǔ)理論知識，尤其是大類專業(yè)招生教學(xué)的院校，通識課程主要是數(shù)學(xué)、物理文化基礎(chǔ)，強調(diào)扎實的自然科學(xué)基礎(chǔ)。專業(yè)教學(xué)的特色體現(xiàn)在專業(yè)必修和專業(yè)選修課程，專業(yè)必修課一般分為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和專業(yè)課程。計算機類專業(yè)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程一般包括線性代數(shù)、微積分、離散數(shù)學(xué)、微分方程、概率與統(tǒng)計、數(shù)值計算等；專業(yè)課程一般包括程序設(shè)計基礎(chǔ)、高等程序設(shè)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、計算機組成與結(jié)構(gòu)、數(shù)字電路與邏輯設(shè)計等。

2.1學(xué)分

本科培養(yǎng)計劃的學(xué)分中，國內(nèi)外大學(xué)學(xué)分總數(shù)趨勢是逐步減少，追求少而精。國內(nèi)院校一般在130～190學(xué)分之間，如北京大學(xué)為150學(xué)分，清華大學(xué)為1 70學(xué)分，東南大學(xué)與浙江大學(xué)均為160學(xué)分，還有16學(xué)時為1學(xué)分的，也有18學(xué)時為1學(xué)分的。

中國臺灣的大學(xué)一般在130學(xué)分左右。臺灣交通大學(xué)最低畢業(yè)學(xué)分為128學(xué)分，其中必修課程須達76學(xué)分（共同必修58學(xué)分+資工組核心須達分+（資工組副核心課程學(xué)分+另2組核心課程學(xué)分）），專業(yè)選修本系課程須達12學(xué)分，其他選修課程須達12學(xué)分，通識課程須達28學(xué)分（含外語課程必修8學(xué)分）。臺灣“中央大學(xué)”為136學(xué)分，臺灣“清華大學(xué)”為136學(xué)分，其中必修和必選學(xué)分126，其他與導(dǎo)師商量決定。

美國的大學(xué)各校差異較大。美國的學(xué)分計算有4學(xué)期制、兩長一短制及兩學(xué)期制，其中加州大學(xué)伯克利分校為120學(xué)分，麻省理工大學(xué)為90學(xué)分，加州大學(xué)洛杉磯分校為186學(xué)分，斯坦福大學(xué)為180學(xué)分。

2.2教學(xué)管理

在教學(xué)管理上，斯坦福大學(xué)給學(xué)生提供了非常寬松的自由發(fā)展空間。新生入校后不分專業(yè)、不分學(xué)院。除了醫(yī)學(xué)院和法學(xué)院學(xué)生需要經(jīng)過一定的選拔程序外，本科生可以在入學(xué)后的前一個學(xué)期適當時候隨意選擇專業(yè)，并且選擇專業(yè)后允許更改，只要畢業(yè)時滿足專業(yè)培養(yǎng)方案即可。

國內(nèi)的浙江大學(xué)是較早實行按大類招生的學(xué)校之一，分為大類培養(yǎng)、專業(yè)培養(yǎng)和特殊培養(yǎng)3類，前兩年不分專業(yè)，按學(xué)科分類集中培養(yǎng)。

臺灣的大學(xué)專業(yè)也是按大類完成前期的基礎(chǔ)課程，再分小專業(yè)完成各學(xué)程，包括基礎(chǔ)課、核心課和進階課。

教學(xué)分組是現(xiàn)在的主流課程架構(gòu)，也是體現(xiàn)專業(yè)方向的主要形式，分組課程是體現(xiàn)專業(yè)特色的課程組。國內(nèi)清華大學(xué)采用的是分組教學(xué)；臺灣的大學(xué)基本上采用的是以教學(xué)方向分組的方式，臺灣的大學(xué)教學(xué)分為課程與修業(yè)、學(xué)分學(xué)程。

2.3實驗與實踐教學(xué)

計算機類專業(yè)各大院校都強調(diào)課程實驗與實驗教學(xué)，而目前課程該如何進行教學(xué)？這不僅是實驗問題，如何以工程教育專業(yè)論證為目標，怎樣使教學(xué)目標達到畢業(yè)要求是關(guān)鍵。做中學(xué)是主流實驗教學(xué)方式，尤其是美國的大學(xué)，大作業(yè)體現(xiàn)的是實驗與理論教學(xué)的結(jié)合，是考查學(xué)生是否理解理論知識的重要途徑。學(xué)生不僅能夠?qū)W習(xí)扎實的數(shù)學(xué)和計算機專業(yè)知識，還進行大量的實踐創(chuàng)新訓(xùn)練。麻省理工大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校、加州大學(xué)洛杉磯分校、斯坦福大學(xué)都屬于實踐創(chuàng)新性教學(xué)模式。例如，斯坦福大學(xué)程序設(shè)計范式課程重點比較C、C++、Java的特點和難點，每1～2周有一次大作業(yè)，針對不同的任務(wù)，要求學(xué)生用不同的語言實現(xiàn)，使學(xué)生加深理解各類編程語言的應(yīng)用場合；麻省理工大學(xué)的課程計劃是必須先修12學(xué)分的實驗課程，再修3門或4門核心課程，最后選擇3門方向?qū)W科和1門關(guān)于該方向的實驗課、2門專業(yè)拓展課。

3智能科學(xué)與技術(shù)課程體系分析

智能科學(xué)與技術(shù)課程體系在智能基礎(chǔ)理論研究的基礎(chǔ)上，需要安排基礎(chǔ)性、通用性、關(guān)鍵性的智能技術(shù)研究，主要包括感知技術(shù)和信息融合技術(shù)；自然語言處理與理解技術(shù)；知識處理（認識）技術(shù)，包括知識提煉、知識分類、知識表示技術(shù)等；機器學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是統(tǒng)計與規(guī)則相結(jié)合的學(xué)習(xí)技術(shù)；決策技術(shù)，即知識演繹技術(shù)特別是不確定推理技術(shù)等；策略執(zhí)行技術(shù)，即控制與調(diào)節(jié)技術(shù)；智能機器人技術(shù)，特別是面向?qū)ｉT領(lǐng)域的智能機器人技術(shù)；智能機器人之間的合作技術(shù)；基于自然語言理解的智能人機交互與合作技術(shù)；智能信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

國內(nèi)最早創(chuàng)辦智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的學(xué)校包括北京大學(xué)，西安電子科技大學(xué)是第2批開始培養(yǎng)智能專業(yè)學(xué)生的院校。北京大學(xué)的本科教學(xué)計劃中，專業(yè)必修課程（2分）包括：①專業(yè)數(shù)學(xué)/理論基礎(chǔ)（15學(xué)分）：算法分析與設(shè)計、集合論與圖論、概率統(tǒng)計A、代數(shù)結(jié)構(gòu)與組合數(shù)學(xué)、數(shù)理邏輯；②硬件與系統(tǒng)基礎(chǔ)（分）：數(shù)字邏輯設(shè)計、微機原理和信號與系統(tǒng)；③智能基礎(chǔ)（5學(xué)分）：腦與認知科學(xué)與人工智能基礎(chǔ)。專業(yè)限選課程（15學(xué)分）包括信息論基礎(chǔ)、計算方法B、數(shù)字邏輯設(shè)計實驗、微機實驗、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法實習(xí)、機器感知和智能處理實驗、智能多媒體信息系統(tǒng)實驗。選修組合課程（29～32學(xué)分）：學(xué)生按照自己的興趣，參考智能的2個專業(yè)方向推薦專業(yè)課組合，自行選擇，至少選修20學(xué)分的智能專業(yè)課程。公共核心+專業(yè)方向+新技術(shù)及其他：①公共核心課程（分）：智能科學(xué)技術(shù)導(dǎo)論、模式識別基礎(chǔ)、生物信息處理、智能信息處理；②專業(yè)方向課程（11～15學(xué)分）：機器感知與智能機器人方向、智能信息處理與機器學(xué)習(xí)方向、新技術(shù)及其他。

西安電子科技大學(xué)智能專業(yè)主要課程包括電路分析理論、信號與系統(tǒng)、數(shù)字信號處理、數(shù)字電路及邏輯設(shè)計、模擬電子技術(shù)基礎(chǔ)、微機原理與系統(tǒng)設(shè)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、軟件工程、人工智能概論、算法設(shè)計與分析、最優(yōu)化理論與方法、機器學(xué)習(xí)、計算智能導(dǎo)論、模式識別、圖像理解與計算機視覺、智能傳感技術(shù)、移動通信與智能技術(shù)、智能控制導(dǎo)論、智能數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)信息檢索、智能系統(tǒng)平臺專業(yè)實驗等課程及30多門選修課程。

建議各學(xué)校可以根據(jù)學(xué)院教學(xué)特色與實際需求，設(shè)計專業(yè)核心課程。北京大學(xué)偏重“信息處理”，湖南大學(xué)偏重“智能系統(tǒng)”，但需要強調(diào)的一個前提就是智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)屬于大計算機類，更需要大EECS專業(yè)的基礎(chǔ)。編程、電路、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計算機系統(tǒng)這五大核心基礎(chǔ)就是大EECS；其次是專業(yè)，計算機以系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)、編譯、數(shù)據(jù)庫五大經(jīng)典專業(yè)核心課為主，湖南大學(xué)的智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)強調(diào)系統(tǒng)，因此信號與系統(tǒng)、操作系統(tǒng)、嵌入式系統(tǒng)、人工智能是最基本的專業(yè)核心課，然后再分不同的分支。湖南大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)核心課程包括人工智能概論、機器學(xué)習(xí)、計算智能導(dǎo)論、模式識別、智能控制導(dǎo)論、智能數(shù)據(jù)挖掘、機器人學(xué)等；研究學(xué)位課程包括模式識別、人工智能等，主要體現(xiàn)為智能科學(xué)與技術(shù)基礎(chǔ)（人工智能概論、機器學(xué)習(xí)、計算智能導(dǎo)論、模式識別）、核心（智能控制導(dǎo)論、智能數(shù)據(jù)挖掘）和應(yīng)用（機器人學(xué)）。

4結(jié)語

（1）在課程計劃實施過程中，教師需要遵循課程的時序圖，即描述課程的進階關(guān)系，從本科直到研究生，同時還可以實行一定的修課限制，如臺灣交通大學(xué)計算機概論與程式設(shè)計和面向?qū)ο蟪淌皆O(shè)計兩科皆不及格者不得修數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法概論，若數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不及格不能修算法設(shè)計課程等。

（2）程序設(shè)計類課程用上機程序能力考試來設(shè)置合格條件，如臺灣交通大學(xué)基礎(chǔ)程式設(shè)計及格條件為通過“程式能力鑒定”，湖南大學(xué)則以CCF―CSP軟件能力測試作為程序設(shè)計課程通過的考核標準。

（3）鼓勵學(xué)生參與項目、競賽等課外科技活動，如臺灣“清華大學(xué)”的綜合論文訓(xùn)練是由具有同等水平的項目訓(xùn)練成果或SRT（student research training）計劃項目以及其他課外科技活動成果經(jīng)認定后代替的。

（4）精煉的課程教學(xué)。核心課程應(yīng)該精且必須加強課程實驗，只有對方法和理論有正確的認識才能掌握這門課程，而動手完成實驗才能真正融會貫通。麻省理工大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校、加州大學(xué)洛杉磯分校的學(xué)生具備扎實的數(shù)學(xué)和計算機專業(yè)知識后，都需要進行大量的實踐創(chuàng)新訓(xùn)練。

人工智能教學(xué)分析范文第2篇

關(guān)鍵詞：人工智能；音樂教育；智能樂器；大數(shù)據(jù)

1引言

隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，重新塑造音樂使得音樂教育的學(xué)科素養(yǎng)培育、審美感知、藝術(shù)表現(xiàn)和文化理解變得更有支持和創(chuàng)意。探索應(yīng)用人工智能技術(shù)推進音樂教學(xué)的改革與發(fā)展有具有十分重要的意義。本文通過研究與實踐，引導(dǎo)學(xué)生學(xué)會用科學(xué)的方法培育計算思維創(chuàng)作音樂，用科學(xué)的意境欣賞音樂陶冶學(xué)生的音樂審美感，用科學(xué)的評價提升音樂課堂教學(xué)效率。通過這些措施，可以使學(xué)校音樂教育精準地開展因材施教差異化教學(xué)，彰顯音樂教育的特色。

2人工智能與音樂

人工智能技術(shù)與音樂教育有機融合，豐富了課堂教學(xué)資源，拓展了智能樂器的功能，提升了音樂教育技術(shù)手段。它支持個性化學(xué)習(xí)，可以觀察音樂課堂學(xué)習(xí)，分析音樂的旋律與節(jié)拍，有效評價教學(xué)效果，激發(fā)音樂教師運用人工智能技術(shù)創(chuàng)新音樂教學(xué)的熱情，發(fā)揮教師在課堂教學(xué)中的主導(dǎo)作用。

2.1樂器的智能化

樂器是學(xué)習(xí)音樂的重要工具。樂器植入人工智能技術(shù)，形成了智能化樂器。它能夠大量儲存多種樂器的音樂數(shù)據(jù)。尤其是在音樂鍵盤中運用，功能的提升特別突出，應(yīng)用于音樂教學(xué)中引發(fā)了多種形式的教學(xué)模式。例如，圖1顯示了融合多媒體計算機、主控系統(tǒng)、音樂課堂教學(xué)智能評價系統(tǒng)將多部電子鋼琴連接起來的智能樂器實驗室。通過語音室方式授課，可以實現(xiàn)多種樂器的分組教學(xué)。這在傳統(tǒng)的音樂課堂上是無法完成的。

2.2智能化樂曲創(chuàng)作

智能樂器不僅能夠儲存樂器音色，而且還能用指令對各種音色播放進行控制，各種音色按照指令進行演奏。這種創(chuàng)作功能是以往其他樂器都無法比擬的[1]。例如，能唱出《月亮代表我的心》十七聲部的合唱團，很好聽，但很難。運用智能樂器按指令合成該十七聲部音樂則輕而易舉。2.2.1機器學(xué)習(xí)生成樂曲人工智能技術(shù)賦能智能樂器，使得機器學(xué)習(xí)的功能日趨進步。機器學(xué)習(xí)在音樂領(lǐng)域所做的事情，就是提取音樂作品的“數(shù)據(jù)”，輸入給定模型學(xué)習(xí)音樂的“特征”，再對音樂數(shù)據(jù)進行分析和編排。例如，如果輸入的是《梨園金曲》民族音樂，則機器就能學(xué)會民族音樂的曲調(diào)特征，生成掌握特征模型的民族音樂作品。2.2.2用軟件生成樂譜使用MuseScore3forMac軟件可以制作樂譜，在工具欄選擇對應(yīng)時值的音符輸入音符。例如，在MuseScore3窗口輸入如圖2所示的“我和我的祖國”樂譜，再導(dǎo)出MP3文件進行播放。2.2.3代碼生成樂曲用Python代碼生成曲子，要借助音樂標準格式MIDI—樂器數(shù)字接口，運用Python-midi庫編寫程序，編譯MIDI文件生成音樂。例如，生成一個簡單樂譜的MIDI文件需要使用Python-midi，其中：Pattern對象表示樂譜；Track對象表示音軌，通常樂譜都有多條軌道組成，每種樂器是一個軌道；midi.NoteOnEvent表示每個音符的開端，在參數(shù)表中可以定義每個音符的音長和音高；midi.NoteOffEvent表示每個音符的結(jié)束。參考代碼如下：importmidi#定義patternpattern=midi.Pattern()#定義軌道track=midi.Track()#添加軌道到patternpattern.append(track)#音符開始，并定義位置、音量、音高on=midi.NoteOnEvent(tick=0,velocity=50,pitch=midiG_3)track.append(on)#音符結(jié)束off=midi.NoteOffEvent(tick-100,pitch=midi.G_3)track.append(off)#軌道結(jié)束eot=midi.EndOfTrackEvent(tick=1)track.append(eot)#存儲midi.write_midifile("example.mid",pattern)程序運行結(jié)果生成了如圖3所示的簡單音符：這樣如圖2的“我和我的祖國”樂譜，也可以通過Python代碼生成MIDI文件。

3AI賦能音樂課堂

在AI賦能的音樂教育環(huán)境，促使音樂教學(xué)實踐變革以及學(xué)生學(xué)習(xí)音樂方式。例如，圖4所示的集音樂創(chuàng)作教學(xué)及教學(xué)評價于一體的“智能化音樂課堂教學(xué)評價系統(tǒng)”，在教學(xué)設(shè)計的優(yōu)化、教學(xué)方法的高效、教學(xué)手段的更新、教學(xué)評價的智能、教學(xué)策略的調(diào)整方面都具有借鑒意義[2]。

3.1大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)

大數(shù)據(jù)云計算可以將所有音樂家們音樂數(shù)據(jù)存儲在云中，運用人工智能技術(shù)為學(xué)生提供更多有價值的音樂數(shù)據(jù)。學(xué)生通過音樂云學(xué)習(xí)音樂知識，欣賞音樂魅力、體驗音樂節(jié)奏、理解音樂韻律。它使得優(yōu)質(zhì)音樂教學(xué)資源跨越校園，開放延伸音樂教學(xué)，遠程輻射共享資源。這樣就擴展了學(xué)生的視野，音樂知識的來源無限擴大，整個音樂云皆有學(xué)生的學(xué)習(xí)教材。特別是大數(shù)據(jù)音樂云不僅可以推送給學(xué)生更多的即興音樂和更多的音樂信息，還能指導(dǎo)音樂愛好者創(chuàng)作出雅正、健康的音樂作品。

3.2個性化學(xué)習(xí)

人工智能技術(shù)從音樂學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)搜集、數(shù)據(jù)分析與運用、個性化學(xué)習(xí)評價多方位幫助學(xué)生定制個性化的學(xué)習(xí)成長路徑。推送在線音樂教育資源，指導(dǎo)表演建議樂器學(xué)習(xí)技巧。搭建音樂教育虛擬課堂，匹配音樂教學(xué)資源，實現(xiàn)因材施教的個性化學(xué)習(xí)，支持一對一的教學(xué)輔導(dǎo)和群組式討論。通過這些措施提高教學(xué)質(zhì)量和效率。

3.3教學(xué)評價智能化

運用人工智能技術(shù)將多個音樂輔助教學(xué)設(shè)備連接的音樂創(chuàng)作教學(xué)系統(tǒng)，基于音樂課堂教學(xué)的學(xué)生學(xué)習(xí)特質(zhì)分析與教學(xué)效果分析的音樂課堂教學(xué)管理系統(tǒng)，來實現(xiàn)音樂教學(xué)的全程智慧管理，使音樂學(xué)習(xí)更有效率。例如，在虛擬音樂課堂樂器教學(xué)可以變成一對多的自選教學(xué)模式，使課堂變得輕松、愉快。教師可以開啟課堂教學(xué)觀察模塊，捕捉每位學(xué)生同步練習(xí)的音準、節(jié)奏、力度數(shù)據(jù)，分析判斷將評價信息同步反饋，給出學(xué)習(xí)指導(dǎo)建議。3.3.1創(chuàng)作教學(xué)模塊“智能化音樂課堂教學(xué)評價系統(tǒng)”中的音樂創(chuàng)作教學(xué)模塊，集視、聽、練和反饋評價為一體，適時演示教師教學(xué)作品和評價學(xué)生練習(xí)作品。例如，在進行《我和我的祖國》授課時導(dǎo)入電影片段，欣賞“我和我的祖國”音樂的表現(xiàn)形式、演唱形式以及歌曲風格，可以使學(xué)生更好地體驗作品的創(chuàng)作意境，激發(fā)創(chuàng)作意識。使用MuseScore創(chuàng)作“我和我的祖國”三聲部習(xí)作音樂，并能儲存、刻錄，編輯等二度創(chuàng)作。3.3.2課堂教學(xué)評價模塊音樂課堂教學(xué)評價有著傳統(tǒng)音樂教學(xué)評價無法比擬的靈活性、客觀性和實用性。從大數(shù)據(jù)分析角度獲取音樂課堂教與學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)，對學(xué)生的音樂基本素養(yǎng)與學(xué)習(xí)態(tài)度進行科學(xué)分析判斷。例如，以創(chuàng)作《紅河谷》中的和聲與音樂作品風格內(nèi)容的“編配伴奏音樂”教學(xué)過程為例。課前在“課堂教學(xué)評價模塊”上安排學(xué)生根據(jù)作品風格完成伴奏的音樂；播放制作好的《紅河谷》MIDI音樂（在第二和第六個小節(jié)缺失編配和弦）；使學(xué)生感受、探討大小三和弦的表現(xiàn)力，形成對大小三和弦的感知。然后要求學(xué)生試著用MuseScore為《紅河谷》缺失的兩小節(jié)選配和弦，以適合歌曲的伴奏風格。學(xué)生需要邊哼唱歌曲邊試著套用不同的伴奏風格，找到他們認為最恰當?shù)暮拖野樽囡L格，說出理由并提交[3]。評價系統(tǒng)將學(xué)生提交的作業(yè)比照音樂要素進行評價。及時反饋學(xué)習(xí)評價的信息，并對學(xué)生的學(xué)習(xí)進程制定一個個性化的學(xué)習(xí)方案[4]。同時通過教學(xué)反饋深度優(yōu)化決策模型，促進教師實時改進教學(xué)策略，提高教學(xué)效率和效果，提升教學(xué)質(zhì)量。

4結(jié)語

人工智能技術(shù)在音樂教育領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，為傳統(tǒng)的音樂教育模式注入了活力，為音樂教師創(chuàng)新音樂教學(xué)理念開辟了新思路[5]，為因材施教提供了新的適合學(xué)生學(xué)習(xí)的音樂教學(xué)模式。人工智能在音樂教育模式方面的探索，不僅給音樂教育教學(xué)的發(fā)展帶來了物質(zhì)技術(shù)層面的進步，還從音樂教學(xué)層面促進計算思維培育開辟新途徑。這對音樂教育理念、教學(xué)手段、教學(xué)方式和方法以及拓展學(xué)生音樂視野、學(xué)習(xí)音樂、享受音樂、創(chuàng)造音樂等都帶來深刻的變化和積極的影響。

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人工智能教學(xué)分析范文第3篇

關(guān)鍵詞：智能科學(xué)與技術(shù)；畢業(yè)生情況；北京科技大學(xué)

從2004年國內(nèi)開始招生至今，全國已有不少高校設(shè)立了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)。我校是較早設(shè)置該專業(yè)的院校，于2007年在信息工程學(xué)院設(shè)置其為第7個本科專業(yè)，并開始招生。2009年9月，學(xué)生進入相關(guān)專業(yè)課程的學(xué)習(xí)，第一屆學(xué)生于2011年7月畢業(yè)。日前，該專業(yè)學(xué)生已經(jīng)完成本科階段的學(xué)習(xí)。

在專業(yè)開設(shè)過程中，我們完成的主要工作如下。

1) 調(diào)研國內(nèi)外相關(guān)院校智能科學(xué)與相關(guān)專業(yè)的培養(yǎng)目標和培養(yǎng)方案。

2) 形成智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科的知識體系和能力要求。

3) 制定2010版智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的教學(xué)大綱。

同時，在辦學(xué)過程中，我們選擇了腦科學(xué)與認知科學(xué)概論，人工智能基礎(chǔ)，微機原理及應(yīng)用、課程設(shè)計(微機原理)，可視化程序設(shè)計、智能計算與應(yīng)用四個課程組進行教學(xué)模式改革。

1首屆畢業(yè)生知識結(jié)構(gòu)

因為是首屆學(xué)生，我校大多數(shù)課程安排參考了國內(nèi)兄弟院校的課程設(shè)置，也參考了我校自動化專業(yè)的部分課程設(shè)置。學(xué)生的知識結(jié)構(gòu)主要由5個方面組成[1]，如圖1所示。

1) 數(shù)理基礎(chǔ)課程群：工科數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、復(fù)變函數(shù)與積分變換、概率與數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)學(xué)實驗、大學(xué)物理、物理實驗、應(yīng)用力學(xué)基礎(chǔ)、離散數(shù)學(xué)等。

2) 電工電子技術(shù)課程群：電路分析基礎(chǔ)、電路實驗技術(shù)、模擬電子技術(shù)、模擬電子技術(shù)實驗、數(shù)字電子技術(shù)、數(shù)字電子技術(shù)實驗等。

3) 機電技術(shù)基礎(chǔ)課程群：工程制圖基礎(chǔ)、程序設(shè)計基礎(chǔ)、信號處理、計算機網(wǎng)絡(luò)、微機原理及應(yīng)用、嵌入式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)及應(yīng)用、面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計、現(xiàn)代檢測技術(shù)、電機控制技術(shù)、現(xiàn)代通訊技術(shù)、DSP處理器及應(yīng)用、機械設(shè)計基礎(chǔ)等。

4) 專業(yè)主干課程群：信息論與編碼、控制工程基礎(chǔ)、腦科學(xué)與認知科學(xué)概論、人工智能基礎(chǔ)、機器人組成原理、計算智能基礎(chǔ)、模式識別基礎(chǔ)、虛擬現(xiàn)實技術(shù)、智能控制及其應(yīng)用。

5) 實踐創(chuàng)新課程群[2]：計算機應(yīng)用實踐、電子技術(shù)實習(xí)、MATLAB編程與工程應(yīng)用、Linux系統(tǒng)與程序設(shè)計、自動控制系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)、微機原理課程設(shè)計、嵌入式系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)、專業(yè)(生產(chǎn))實習(xí)、畢業(yè)設(shè)計(論文)等。

除了專業(yè)課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生還參與了很多課外科技活動和競賽，并取得了良好成績，內(nèi)容如下。

1)“基于Matlab的智能五子棋人機博弈系統(tǒng)”在北京科技大學(xué)第十一屆“搖籃杯”課外學(xué)術(shù)作品競賽中獲三等獎。

2) 第八屆校機器人隊隊員在第八屆亞太機器人大賽國內(nèi)選拔賽中獲十六強。

3) 在全國大學(xué)生電子設(shè)計大賽中獲成功參賽獎。

4) 在智能車校內(nèi)賽中獲二等獎。

5) 在北京市機械創(chuàng)新大賽中獲三等獎。

6) 在北京市大學(xué)生電子設(shè)計大賽中獲二等獎。

7) 在“飛思卡爾”智能車競賽的校級賽中獲三等獎。

8) 在校級機器人競賽中獲季軍。

9) 在全國大學(xué)生節(jié)能減排大賽科技類中獲三等獎。

10) 在北京科技大學(xué)計算機博弈錦標賽中獲最佳程序設(shè)計獎。

11) 在北京科技大學(xué)“閃我風采”Flash大賽中獲最佳細節(jié)獎。

在參加課外競賽及各種活動之余，首屆智能班還自組織了以小組為單位的指紋識別考勤計時系統(tǒng)編程比賽，歷時一個月，比賽結(jié)束后評出了最優(yōu)編程獎。然后返回給每個小組，再討論再修改，最終確定了最優(yōu)版，申請了國家軟件著作權(quán)，于2010年5月份獲得審批。此次比賽成果是全班學(xué)生辛苦勞動的果實，凝聚了24位學(xué)生的智慧和努力。圖2展示了該系統(tǒng)的計算機軟件著作權(quán)登記證書。

2首屆畢業(yè)生畢業(yè)設(shè)計情況

2010年底，首屆學(xué)生進入本科畢業(yè)設(shè)計環(huán)節(jié)。在大家的共同努力下，全部學(xué)生通過了本科畢業(yè)設(shè)計。畢業(yè)設(shè)計的題目如表1所示。

3首屆畢業(yè)生去向

智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)首屆24名學(xué)生是2009年9月進入大三學(xué)習(xí)專業(yè)課的。目前，我們統(tǒng)計的畢業(yè)生去向，專業(yè)第1名放棄了保研指標，選擇出國留學(xué)，另外有4人保送本校讀研究生。選擇考研的學(xué)生還有12人，另外有3人選擇出國留學(xué)，還有2人選擇就業(yè)，如表2所示。

4經(jīng)驗和教訓(xùn)

我們對2007級智能科學(xué)與技術(shù)首屆畢業(yè)生的總體情況還是比較滿意，通過一系列教學(xué)改革，取得一定的成效，內(nèi)容如下。

1) 人工智能基礎(chǔ)。此課程為智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的理論基礎(chǔ)性課程，具有涉及的面比較廣、內(nèi)容較多、變化較快的特點。我們結(jié)合人工智能學(xué)科的發(fā)展，在保證課程完整性的同時，盡可能增加學(xué)科發(fā)展的前沿內(nèi)容。

2) 微機原理及應(yīng)用、課程設(shè)計(微機原理)。微機原理及其應(yīng)用是一門實踐性很強的課程，特點是計算機軟硬件結(jié)合非常緊密，需要經(jīng)過大量的實踐環(huán)節(jié)學(xué)習(xí)。在充分分析本門課程特點的基礎(chǔ)上，我們對該課程作了如下教學(xué)改革：自行研制開發(fā)了一套實驗裝置，開發(fā)了配套的實驗項目，編寫了相應(yīng)的實驗講義。圖3是我們使用的微機原理與單片機實驗裝置。

在教學(xué)方法上，教師讓學(xué)生在學(xué)習(xí)已有實驗項目的基礎(chǔ)上，做一些由簡單到復(fù)雜的新改動，直至最后設(shè)計出新的應(yīng)用電路，并用相關(guān)器件實現(xiàn)。為了鼓勵學(xué)生親自動手制作電路板，教學(xué)團隊花費近3 000元，購買了各種電子元器件和電路制作工具，包括單片機芯片、集成穩(wěn)壓電路芯片、各種傳感器、小鍵盤、電阻電容、印刷電路板、萬用表、電烙鐵等，保證每位學(xué)生都能設(shè)計并制作完成一個單片機控制系統(tǒng)。在課堂管理方面，我們實行小班授課，每班不超過30人。學(xué)生都很遵守課堂紀律，幾乎沒有遲到早退現(xiàn)象，為該門課程的學(xué)習(xí)營造了良好的學(xué)習(xí)氛圍。

3) 可視化程序設(shè)計。小班在實驗機房上課，課程將講解部分與上機練習(xí)結(jié)合起來，教師對每一個知識點進行講解后，讓學(xué)生立刻練習(xí)，提高學(xué)生的動手實踐能力。通過教師的課堂講解和學(xué)生的課堂練習(xí)，使學(xué)生達到融會貫通的程度。

4) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析。針對智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)對計算機軟件能力要求高的特點，我們壓縮了計算機專業(yè)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法分析兩門課程的學(xué)時，保證學(xué)生應(yīng)用能力的培養(yǎng)，并編寫了相應(yīng)教材。

5) 根據(jù)國內(nèi)外高等教育的最新發(fā)展，我們對研究思路、內(nèi)容、方法進行必要調(diào)整。英國、美國、馬來西亞等國近幾年開設(shè)了AI相關(guān)專業(yè)，并且多數(shù)與機器人結(jié)合。在2010版教學(xué)計劃中，我們也將機器人作為學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的實驗平臺和設(shè)計實現(xiàn)對象，為此探討設(shè)立機器人組成原理課程[3]，并在準備教材。我們還與南開大學(xué)、河北工業(yè)大學(xué)合作開發(fā)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的系列教材[4]。

另一方面，我們在辦學(xué)過程中也感覺到一些問題，和南開大學(xué)[5]的問題較為類似。

1) 專業(yè)宣傳方面的問題。

2) 沒有形成統(tǒng)一的教學(xué)指導(dǎo)委員會，各學(xué)校還處于單兵作戰(zhàn)階段。

3) 學(xué)校的重視程度不夠，經(jīng)費投入有待加強。

4) 師資結(jié)構(gòu)對其他學(xué)科的依賴程度較大，還未形成完整的師資隊伍，多數(shù)教師來自其他專業(yè)。

5結(jié)語

通過兩年的專業(yè)課學(xué)習(xí)，首屆智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的全體學(xué)生在各方面都取得了不錯成績。多門基于專業(yè)課程開設(shè)的課程設(shè)計不僅增強了學(xué)生的動手實

踐能力，還加深了學(xué)生對專業(yè)知識的理解及掌握程度，很好地將理論學(xué)習(xí)與實踐教學(xué)結(jié)合起來。特別是在畢業(yè)設(shè)計階段，學(xué)生的論文題目都很有新意，充分體現(xiàn)出智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的“智能”特點，而且學(xué)生在論文答辯環(huán)節(jié)全部順利通過。首屆畢業(yè)生中，出國和保研率達到54.17%，就業(yè)率達到45.83%，有很好的發(fā)展前景。通過研究首屆畢業(yè)生情況，我們認為智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)是一個很有發(fā)展?jié)摿Φ膶I(yè)，能夠?qū)⑷斯ぶ悄芸茖W(xué)、計算機技術(shù)、智能控制等專業(yè)性較強的學(xué)術(shù)領(lǐng)域綜合起來，培養(yǎng)出具有綜合能力的優(yōu)秀畢業(yè)生。

總結(jié)首屆畢業(yè)生情況，我們將在隨后的教學(xué)過程中進行如下改進：結(jié)合人工智能學(xué)科的發(fā)展，盡可能增加學(xué)科發(fā)展前沿的內(nèi)容；針對學(xué)有余力的學(xué)生，布置學(xué)科前沿的自學(xué)內(nèi)容；在教學(xué)中嘗試以作業(yè)的形式安排實驗內(nèi)容[6]。同時，我們繼續(xù)保持小班授課方式，營造出良好的學(xué)習(xí)氛圍。在考核方面，結(jié)合平時、考試和答辯3種形式，來客觀、公正地評定學(xué)生，促進學(xué)生的全面發(fā)展。通過總結(jié)已有的教學(xué)經(jīng)驗，吸取教訓(xùn)，發(fā)展優(yōu)勢，我們相信智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)一定會一步一步成為更加完備的、更有優(yōu)勢的、更具時代特征的新型專業(yè)。

參考文獻：

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The Situation of the Major in Intelligence Science and Technology

in University of Science and Technology Beijing

LIU Jiwei, SHI Zhiguo, WANG Zhiliang

(College of Information Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China)

人工智能教學(xué)分析范文第4篇

關(guān)鍵詞：智能科學(xué)與技術(shù)；專業(yè)；發(fā)展戰(zhàn)略；思考；大聯(lián)合；大發(fā)展

1現(xiàn)狀分析

我國的智能科學(xué)與技術(shù)(intelligence science and technology，ist)專業(yè)創(chuàng)辦至今已有8年歷史了。它從無到有，逐步壯大，現(xiàn)在全國已有近20所大學(xué)試辦這個新專業(yè)[1-2]。應(yīng)該說，智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的8年征途并不平坦，開拓者們也為之付出了艱辛和心血?，F(xiàn)在，我們至少可以說，智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)已再不是“嬰兒”，而是“小學(xué)生”了。然而，我們需要繼續(xù)努力，上好中學(xué)、大學(xué)以及研究生課程，邁上專業(yè)建設(shè)的新征途，攀登學(xué)科建設(shè)的新高峰。

在ist專業(yè)建設(shè)上，北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院等起了重要的帶頭作用，中國人工智能學(xué)會及其教育工作委員會等工作委員會和專業(yè)委員會發(fā)揮了很好的組織作用[3-4]。他們齊心協(xié)力，默默奉獻，做了大量有目共睹的開創(chuàng)性工作，值得充分肯定?，F(xiàn)已有北京大學(xué)、首都師范大學(xué)、北京郵電大學(xué)、南開大學(xué)、西安電子科技大學(xué)等高校培養(yǎng)出ist專業(yè)的畢業(yè)生。也就是說，我們有了ist專業(yè)的第一代“產(chǎn)品”了。然而，我們的ist專業(yè)還是有些不盡人意之處，特別是發(fā)展速度比預(yù)料的要慢，發(fā)展規(guī)模不如預(yù)期的大，發(fā)展目標還有待進一步明確。筆者試圖概括我國ist專業(yè)發(fā)展的喜與憂，探討發(fā)展戰(zhàn)略，為ist的專業(yè)建設(shè)和學(xué)科發(fā)展出謀獻策，供同行討論與參考。

2喜憂參半

如上所說，我國ist專業(yè)的發(fā)展既取得可喜成果，又存在某些憂慮，即喜憂參半。下面擬就ist專業(yè)的辦學(xué)成績和存在問題進行探討。

2.1主要成績

歸納起來，8年來，我國ist專業(yè)建設(shè)取得的主要成績包括下列各點。

1) 申報并獲準試辦ist專業(yè)，促進信息科學(xué)和智能科學(xué)的發(fā)展，為國內(nèi)外信息科學(xué)學(xué)科建設(shè)開辟了一個新的增長點。

2) 在調(diào)查研究和科學(xué)分析的基礎(chǔ)上，制定了ist專業(yè)教學(xué)大綱和教學(xué)計劃，為專業(yè)建設(shè)建立了基本框架[5-6]。

3) 結(jié)合ist的專業(yè)特點和教育發(fā)展要求，初步規(guī)范了ist專業(yè)課程設(shè)置，開展專業(yè)建設(shè)和課程教學(xué)等方面的改革，取得一大批成果[7-8]。

4) 編寫了一批具有明顯特色的相關(guān)教材，為新專業(yè)教學(xué)和學(xué)科建設(shè)提供必要的資源，起到較好的示范和輻射作用[7,9]。許多學(xué)校在實驗教學(xué)上進行了一些探討，并積累了不少經(jīng)驗，值得推廣與借鑒[10-12]。

5) 聚集了一群有志于智能科學(xué)技術(shù)教育的教師，形成了一支熱愛教育、樂于奉獻、熟悉業(yè)務(wù)的師資隊伍，為ist專業(yè)的人才培養(yǎng)和學(xué)科發(fā)展打下重要基礎(chǔ)。

6) 經(jīng)常組織本專業(yè)的教育與教學(xué)研討會和座談會，進行全國性或校際間的交流，總結(jié)心得體會，共同提高，使ist專業(yè)沿著正確的方向發(fā)展。

7) 培養(yǎng)出一批基本掌握智能科學(xué)技術(shù)基礎(chǔ)理論和專門知識，具有從事本專業(yè)工作能力的本科畢業(yè)生，為國家輸送有特色的急需的建設(shè)人才。

8) 為爭取我國智能科學(xué)與技術(shù)一級學(xué)科博士學(xué)位授予權(quán)做了大量工作，并取得重要進展，為ist學(xué)科的進一步發(fā)展創(chuàng)造重要條件[13]。

2.2瓶頸問題

概括地說，ist專業(yè)建設(shè)和發(fā)展面臨的問題主要涉及如下幾點。

1) 專業(yè)規(guī)模和發(fā)展速度沒有達到預(yù)期結(jié)果，仍停留在“試辦”狀態(tài)。

到目前為止，全國試辦ist專業(yè)的學(xué)校已近20所，已初具規(guī)模，“閃亮登場”[2]。然而，本專業(yè)的規(guī)模和發(fā)展速度不盡人意，離“大發(fā)展”的預(yù)期結(jié)果尚有較大差距。

2) 辦學(xué)主體存在一定的局限性，缺乏跨學(xué)科大聯(lián)合的氛圍。

如前所述，北京大學(xué)和中國人工智能學(xué)會等對ist專業(yè)建設(shè)發(fā)揮了重要的帶頭和組織作用。由于ist專業(yè)具有高度跨學(xué)科等重要特點，單純依靠某一兩個現(xiàn)有專業(yè)來“派生”和由一兩個學(xué)會來“催生”ist新專業(yè)，是難以快速發(fā)展和如愿以償?shù)摹，F(xiàn)有專業(yè)或?qū)W會都有一定的局限性，與其他學(xué)會間的交流合作也需要有改進之處。

3) 教學(xué)大綱與《國家中長期教育改革和發(fā)展綱要》要求存在差距，有待更新。

《國家中長期教育改革和發(fā)展綱要》[14](以下簡稱《綱要》)是我國“優(yōu)先發(fā)展教育，建設(shè)人力資源強國”的重要戰(zhàn)略部署。《綱要》中許多新思路是我們以前沒有想過的。ist的教學(xué)大綱需要按《綱要》的要求進行大刀闊斧的修訂，力求符合《綱要》精神。

4) 實驗教學(xué)和網(wǎng)絡(luò)教學(xué)亟待加強。

在新專業(yè)建設(shè)初期，實驗室建設(shè)投入經(jīng)費有限，這對開展實驗教學(xué)有些不利影響。一些學(xué)校的實驗未能滿足ist專業(yè)各課程教學(xué)的基本要求。

5)ist專業(yè)的產(chǎn)學(xué)研結(jié)合模式急需探討與建立。

產(chǎn)學(xué)研結(jié)合是高等教育的一項經(jīng)驗?！毒V要》也強調(diào)“創(chuàng)立高校與科研院所、行業(yè)、企業(yè)聯(lián)合培養(yǎng)人才的新機制”對本科生教育的重要性。雖然有許多企事業(yè)行業(yè)適合ist專業(yè)就業(yè)，但該專業(yè)不像機電、化工、通信、冶金等專業(yè)那樣有比較對口的實習(xí)和就業(yè)企業(yè)。因此，探討與建立ist專業(yè)的產(chǎn)學(xué)研結(jié)合模式，也是一項比較艱難的急需解決的問題。

3發(fā)展策略

針對上述存在問題，以下特就智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略提出若干思考。

1) 樹立“大智能科學(xué)技術(shù)”思想，突破單個學(xué)會的局限性，通過大聯(lián)合、大合作，實現(xiàn)大團結(jié)、大發(fā)展。

一個專業(yè)要在全國產(chǎn)生較大影響，發(fā)揮該專業(yè)的特有作用，沒有足夠大的規(guī)模是不行的。例如，自動化、計算機、通信、電子信息等專業(yè)，全國有數(shù)以千計的大學(xué)開設(shè)。我們是否可以設(shè)定ist專業(yè)發(fā)展規(guī)模的第一個目標，即爭取在5～10年內(nèi)，有50～100所大學(xué)開設(shè)該專業(yè)？如果能夠?qū)崿F(xiàn)這個目標，ist專業(yè)就走上了“可持續(xù)發(fā)展”的大道。到那時或者更早一些時日，“試辦”也就必然被“正辦”所取代。

值得指出的是，目前大多數(shù)大學(xué)強調(diào)“辦學(xué)資源有限”，不大愿意支持申報新的專業(yè)，這對ist專業(yè)的發(fā)展也產(chǎn)生一定的負面影響。我校的ist專業(yè)就是經(jīng)過3年努力，才向國家教育部呈交《高等學(xué)校增設(shè)專業(yè)申請表》的。

我們需要把圈子搞大些，進行跨學(xué)科的大聯(lián)合，集思廣益，合作共贏，謀求ist專業(yè)的發(fā)展大計。基于中國人工智能學(xué)會(caai)的學(xué)科特色，由caai牽頭組織申報ist專業(yè)及其一級學(xué)科博士學(xué)位授予權(quán)，是順理成章的。同時，單個學(xué)會也有局限性，雖不能說是“勢單力薄”，但力量不如合作的強大。提倡和實現(xiàn)多學(xué)會聯(lián)合舉辦智能科學(xué)技術(shù)教育教學(xué)研討會，以及多學(xué)科聯(lián)合申報與建設(shè)ist專業(yè)，將克服原有局限性，并以大聯(lián)合促進大發(fā)展，應(yīng)視為一種可行策略。在今后的ist辦學(xué)過程中，我們需要主動加強與相關(guān)學(xué)會(含一級學(xué)會和二級學(xué)會)和高等學(xué)校(含重點學(xué)校和一般學(xué)校)的聯(lián)系與合作，力爭辦好已有的ist專業(yè)，創(chuàng)造經(jīng)驗，擴大輻射作用和積極影響，爭取有更多的高校申報與加入ist專業(yè)行列。

2) 再接再厲申報一級學(xué)科博士學(xué)位授予權(quán)，力爭獲得批準。

在全國同行及多個學(xué)會有代表性的專家建議和支持下，中國人工智能學(xué)會及其教育工作委員會積極組織一批有識之士，從事“智能科學(xué)與技術(shù)”博士學(xué)位一級學(xué)科授予權(quán)的論證和申報工作，并取得重大進展。由于一些原因，申報工作在最后階段未獲通過與批準，需要大家繼續(xù)努力?！爸悄芸茖W(xué)與技術(shù)”博士學(xué)位一級學(xué)科授予權(quán)的獲得，必將為ist專業(yè)提供更為寬闊的發(fā)展空間，使ist專業(yè)攀登新的高峰。

3) 申報成立“高等學(xué)校智能科學(xué)與技術(shù)教學(xué)指導(dǎo)委員會”，并爭取改“試辦”為“正辦”。

目前，國家教育部的專業(yè)設(shè)置分為“一般”專業(yè)和“試辦”專業(yè)兩種。絕大多數(shù)專業(yè)屬于“一般”專業(yè)，只有少數(shù)專業(yè)為“試辦”專業(yè)。顧名思義，“試辦”者為“試驗辦學(xué)”，經(jīng)過一定時間的試驗后，成功者就可“轉(zhuǎn)正”為一般專業(yè)；不成功者就可能被取消“試辦”資格。當務(wù)之急，是要把“試辦”的ist專業(yè)辦好，辦出水平，辦出特色，力爭早日去掉“試辦”帽子。同時，作好必要和充分的準備，盡早向國家教育部申報成立“高等學(xué)校智能科學(xué)與技術(shù)教學(xué)指導(dǎo)委員會”，以便得到教育部相關(guān)部門的更多指導(dǎo)，并通過“教指委”與兄弟專業(yè)交流，更好地學(xué)習(xí)兄弟專業(yè)的辦學(xué)經(jīng)驗。

4) 高標準嚴要求，全面修訂ist專業(yè)的教學(xué)大綱和教學(xué)計劃，以適應(yīng)國家對智能科學(xué)和智能自動化高層人才的需要。

《綱要》中提出的“優(yōu)化學(xué)科專業(yè)、類型、層次結(jié)構(gòu)，促進多學(xué)科交叉和融合”；“重點擴大應(yīng)用型、復(fù)合型、技能型人才培養(yǎng)規(guī)?！?；“促進高校、科研院所、企業(yè)科技教育資源共享，推動高校創(chuàng)新組織模式，培育跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的科研與教學(xué)相結(jié)合的團隊”以及“促進科研與教學(xué)互動、與創(chuàng)新人才培養(yǎng)相結(jié)合”等思想和教改措施，對于我們轉(zhuǎn)變辦學(xué)觀念和進行教學(xué)改革都具有很強的針對性。我們需要以高屋建瓴的姿態(tài)認真深入學(xué)習(xí)，聯(lián)系ist的專業(yè)實際，注重創(chuàng)新，進一步修訂教學(xué)大綱和課程體系，以期更好地滿足國家對專業(yè)人才培養(yǎng)的要求。各校在修訂專業(yè)教學(xué)大綱和教學(xué)計劃時，要注意保持不同學(xué)校的共性與本校的個性特色。

5) 樹立精品意識，創(chuàng)建更多的精品課程，編寫富有特色和體現(xiàn)創(chuàng)新的ist各類教材。

由于辦學(xué)歷史較短，辦學(xué)規(guī)模較小，ist專業(yè)的教材建設(shè)遠未達到精品境界。隨著時間的推進和辦學(xué)規(guī)模的不斷擴大，加上在教材使用中積累的經(jīng)驗和吸取其他相關(guān)專業(yè)精品課程教材的編寫經(jīng)驗，這個問題可望逐步獲得解決。我們一定要對ist專業(yè)的精品課程建設(shè)及其教材建設(shè)，包括基礎(chǔ)教材、專業(yè)基礎(chǔ)教材、專業(yè)教材和實驗教材等給予高度重視。

6) 下大力氣加強實驗教學(xué)和網(wǎng)絡(luò)教學(xué)。

ist專業(yè)是一門前沿交叉學(xué)科，也是一門理論密切聯(lián)系實際的學(xué)科。無論是學(xué)習(xí)和深入理解課程的基本理論知識，還是培養(yǎng)學(xué)生的實際動手能力，都離不開實驗教學(xué)和網(wǎng)絡(luò)教學(xué)。我們可以把網(wǎng)絡(luò)教學(xué)看做是一種更加先進的實驗教學(xué)，它對學(xué)生提出了更高要求，能夠讓學(xué)生獲取更多的知識，獲取更強的能力。

在新專業(yè)建設(shè)初期，實驗室建設(shè)的投入經(jīng)費有限對開展實驗教學(xué)有些不利影響。為了解決這個問題，我們一方面要因地制宜地設(shè)計好實驗項目，充分發(fā)揮有限的實驗室建設(shè)經(jīng)費的作用，盡可能開設(shè)出本專業(yè)教學(xué)急需的實驗內(nèi)容；另一方面要積極利用其他“傳統(tǒng)”專業(yè)實驗室或公共實驗室，以彌補現(xiàn)有ist專業(yè)實驗室的不足。

建設(shè)與發(fā)展智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，還有許多需要考慮的問題，如建設(shè)一流教師隊伍、轉(zhuǎn)變教學(xué)觀念、改進教學(xué)方法、改善教學(xué)管理、探索產(chǎn)學(xué)研結(jié)合模式、加強校際交流與合作等。這些問題也是十分重要的，都是ist專業(yè)發(fā)展值得思考的內(nèi)容。

4結(jié)語

我國智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科建設(shè)和專業(yè)建設(shè)已取得可喜成績，但與整個學(xué)科和專業(yè)的長遠發(fā)展目標相比，仍存在較大差距和不少問題。如果能夠突破現(xiàn)有中國人工智能學(xué)會和智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的局限性，樹立智能科學(xué)技術(shù)大學(xué)科思想，實現(xiàn)更廣泛的大聯(lián)合，并采取切實措施擴展智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，我們的學(xué)科和專業(yè)就有望獲得更快的發(fā)展。

一級學(xué)科博士點對于學(xué)科的發(fā)展至關(guān)重要。我們要群策群力，集思廣益，繼續(xù)申報智能科學(xué)與技術(shù)一級學(xué)科博士點授予權(quán)，并在申報過程中最廣泛地團結(jié)相關(guān)學(xué)科和學(xué)會的專家學(xué)者，爭取理解與支持。

上述兩方面是相輔相成的關(guān)鍵問題，需要我們轉(zhuǎn)變觀念，樹立本專業(yè)的科學(xué)發(fā)展觀。如果在這兩方面

能夠取得突破性進展，那么專業(yè)發(fā)展的其他問題，如改變專業(yè)“試辦”為“正辦”、申報成立智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會、貫徹執(zhí)行《國家中長期教育改革和發(fā)展綱要》以及課程與教材改革等，就可能迎刃而解。

只要我們再接再厲，團結(jié)一心，求真務(wù)實，科學(xué)發(fā)展，我們的ist專業(yè)就一定能夠越辦越強，越辦越好，辦成有特色、有影響的專業(yè)，辦成一流的專業(yè)。

注：本研究得到國家教育部精品課程“人工智能”(2003年)和“智能控制”(2006年)、全國雙語教學(xué)示范課程“人工智能”(2007年)、國家級“智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)團隊”(2008年)、國家級精品視頻公開課“人工智能”(2011)以及湖南省和中南大學(xué)精品課程和其他教改項目的支持，謹表感謝。

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人工智能教學(xué)分析范文第5篇

    歌唱聲音質(zhì)量客觀評價的研究是以聲樂藝術(shù)科學(xué)化研究為前提的,這種科學(xué)化的研究始于歐洲,它的研究歷史最早可以追溯到18世紀。

    (一)輕緩起步階段

    早在1703年,法國醫(yī)生杜達(Dydart)發(fā)表了《發(fā)聲原理的研究報告》(MemoiresSurlacausedelavoix)一書,提出了“旋渦”(Vortex)理論,從生理學(xué)的角度對歌唱發(fā)音的科學(xué)性進行了開創(chuàng)性的研究①。1854年,西班牙著名聲樂教育家和理論家瑪努埃爾?加爾西亞(M.P.R.Garcia,1805-1906)發(fā)明了喉鏡,促進了人們對嗓音生理學(xué)的研究,同時也開創(chuàng)了以人體發(fā)聲機理作指導(dǎo)的新的教學(xué)方法(機理教學(xué)法),使人類聲樂發(fā)展史進入了一個嶄新時代。1863年德國海德堡大學(xué)教授亥姆霍茲(HermannVonHelmholtz,1821-1894)發(fā)表了近代世界聲學(xué)史上劃時代的巨著《作為音樂理論生理基礎(chǔ)的音的感覺》(又譯《聲音感覺論》),將基礎(chǔ)生理學(xué)及解剖學(xué)的研究和數(shù)學(xué)與物理學(xué)分析結(jié)合起來,驅(qū)使吸引人們運用聲學(xué)的普遍原理去解釋歌唱發(fā)音的現(xiàn)象,在聲樂界產(chǎn)生了強烈反響。經(jīng)過一個半世紀的發(fā)展,對聲樂演唱和教學(xué)領(lǐng)域的研究,終于從純粹的以人的主觀意識為主的經(jīng)驗主義進入了以生理學(xué)和物理學(xué)原理為基礎(chǔ)的客觀科學(xué)主義研究的新高度。

    (二)快速發(fā)展階段

    自20世紀20年代蘇聯(lián)國立莫斯科大學(xué)物理學(xué)教授爾謝夫金(SergeyNikolayevitchRzhevkin)和卡贊斯基(VladimirSergeyevitchKazansky)發(fā)現(xiàn)歌手共振峰以來,西方學(xué)者對歌唱聲音質(zhì)量進行實證性評價研究進入快速發(fā)展的階段。美國的巴索洛繆(WilmerT.Bartholomew),威廉?范納德(WilliamVennard),瑞典的桑德柏格(JohanEmilFredrikSundberg)等是這一研究領(lǐng)域的代表。我國自20世紀80年代開始,包紫薇(1981)、王士謙(1986)、韓寶強(1996)、吳靜(2007)、于善英(2010)等學(xué)者相繼在此研究領(lǐng)域取得了一系列的成果。他們的研究主要是運用頻譜分析等技術(shù),為歌唱聲音的不同形態(tài)找到相對應(yīng)的聲學(xué)評價參數(shù),并探索在歌唱評價和聲樂教學(xué)中的應(yīng)用價值。這一時期,王建群(2005)、劉加林(2006)等學(xué)者還從基頻、標準化噪聲能量、聲強等方面研究影響歌唱發(fā)聲質(zhì)量評價的相關(guān)參數(shù)。以上相關(guān)研究為基于人工智能技術(shù)的歌唱發(fā)聲質(zhì)量客觀評價研究奠定了基礎(chǔ)。

    (三)縱深拓展階段

    21世紀以來,計算機信息處理技術(shù)與神經(jīng)生理學(xué)、非線性動力學(xué)、模糊數(shù)學(xué)等學(xué)科的快速發(fā)展,為基于人工智能技術(shù)的歌唱聲音質(zhì)量評價研究提供了更為豐富的研究手段。我國有關(guān)基于人工智能技術(shù)的歌唱聲音質(zhì)量評價研究始于2007年,迄今成果單薄,其中代表性的成果有:王修信等(2007)、羅蘭娥(2008)、李文娟等(2009)、袁劍(2010、2011)。這類研究或利用語音分析技術(shù)對藝術(shù)嗓音進行聲音樣本提取,并與標準化聲音或?qū)I(yè)評委的主觀評價進行比較;或制定涉及多項評價標準的評價方案,然后利用計算機、人工智能、模糊數(shù)學(xué)等知識原理對不同聲音評價參數(shù)進行分析,最后在此基礎(chǔ)上建立歌唱發(fā)聲質(zhì)量客觀評價機制。以下本文將以主流研究中的兩種體系———基于歌唱聲音評價參數(shù)提取的和基于主觀評價標準量化的客觀評價機制為研究對象,分別以研究思路和方法、研究內(nèi)容、研究結(jié)果、存在問題等方面對其研究成果作出歸納梳理和評價。

    二、基于人工智能技術(shù)的兩種評價體系

    之所以確定為兩大體系,是因為前者的研究基礎(chǔ)是歌唱聲音,后者是建立在主觀評價標準量化指標的基礎(chǔ)之上的;之所以都確定為客觀評價體系,是因為二者均運用了人工智能技術(shù)。

    (一)基于歌唱聲音評價參數(shù)提取的客觀評價研究

    直接以歌唱聲音本身作為評價參數(shù)的客觀研究目前主要采用兩種方法———神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究方法和特征匹配研究方法。

    1.利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立評價機制的研究

    此種研究方法以廣西師范大學(xué)計算機科學(xué)與信息工程學(xué)院的王修信、物理與電子工程學(xué)院的羅蘭娥為代表。(1)研究思路與內(nèi)容王修信等先后發(fā)表了《幾種聲學(xué)參數(shù)在藝術(shù)嗓音客觀評價中的應(yīng)用》(2007)、《藝術(shù)嗓音歌聲客觀評價初探》(2007)兩篇文章,提取歌聲平均能量(表征相同環(huán)境下歌聲信號的相對大小)、平均頻率誤差(判別測試者的歌聲頻率與標準頻率中心是否對準)、平均音域誤差(表征測試者音域與曲譜音域的偏離程度)作為客觀評價的3個聲學(xué)參數(shù)。在MATLAB計算機培養(yǎng)編寫程序②環(huán)境下,使用BP(backpropaga-tion)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法③客觀評價藝術(shù)嗓音歌聲質(zhì)量。后篇文章較前篇文章有所深化,將聲源分析樣本從36人增加到48人,明確了性別比例(其中女31名,男18名);在分析方法上增加了多元線性回歸方法。研究認為,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和多元線性回歸方法基本都能正確客觀評價歌聲質(zhì)量,且與資深專業(yè)教師的主觀評價一致。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法誤差在4%之內(nèi),線性回歸方法誤差在6%之內(nèi),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法(模型)客觀評價效果較優(yōu)。羅蘭娥與王修信為師承關(guān)系,其研究以王修信的研究為基礎(chǔ)。因此,羅蘭娥在研究方法和觀點上與王修信有不少相似之處,包括如錄音環(huán)境、錄音設(shè)備(軟件、硬件)、聲音樣本提取標準、存儲格式、MATLAB分析程序的選擇等方面。相對于王修信等的研究,該文的創(chuàng)新之處在于:①明確了歌唱聲音信號采集的類型,使該研究與歌唱實踐更加契合;②聲音評價提取的參數(shù)由原有研究的3項增加到8項,對被評價聲音的反映更加全面;③評價網(wǎng)絡(luò)建立所依據(jù)的類型增加了評價精度更高的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。研究認為,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法能正確客觀地評價歌聲質(zhì)量,評價分數(shù)最高的歌唱者聲學(xué)參數(shù)呈規(guī)律變化;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法評價精度更高;聲學(xué)參數(shù)對評價結(jié)果影響度排序依次為第三共振峰、第一共振峰、音域、基頻、平均能量、第三共振峰微擾、第一共振峰微擾、基頻微擾等。(2)評價及存在問題王修信等的研究在歌唱聲音采樣時對于錄音環(huán)境、錄音設(shè)備(軟件、硬件)、聲音樣本提取標準、存儲格式、被錄制對象的年齡、人數(shù)、唱法等方面都有明確的界定,在規(guī)范性和嚴謹性方面達到了較高的要求。該研究對被錄制對象的性別和聲部在(2007)中不明確,在(2007)中區(qū)分了男女性別,對歌唱者的聲部依然未見說明。遺憾的是,兩項研究對歌聲信號采集類型(單音、練聲曲、歌曲片段)及演唱音域未作說明,在歌唱藝術(shù)實踐中,以上內(nèi)容都是對歌唱發(fā)音評價產(chǎn)生影響的重要因素。羅蘭娥(2008)中涉及到一些與音樂相關(guān)的概念值得商榷。分析結(jié)果中有:“1號歌唱者E、F、G三種調(diào)試的第一共振峰均接近450Hz,第三共振峰均接近2500Hz,音域3.5個八度左右,明顯寬于其他歌唱者”。這里存在兩個問題。首先,這句話中提及到兩個音樂概念———“調(diào)試”和“音域”。在音樂術(shù)語中沒有“調(diào)試”這個概念,結(jié)合多次提到“調(diào)試”的上下文可以推斷,作者指的應(yīng)該是“調(diào)式”。但“調(diào)”和“調(diào)式”的概念在樂理中的含義是不同的。一般來說,孤立的一個音或毫無邏輯關(guān)系的若干個音無法構(gòu)成音樂語言,只有把若干個音按照一定的關(guān)系組織起來才能塑造音樂形象,表達思想感情。主音與它構(gòu)成一定的關(guān)系(主要是傾向性關(guān)系,音程關(guān)系與和弦關(guān)系)的若干個音所結(jié)合成的音的體系叫做“調(diào)式”?！罢{(diào)”主要是指主音的音高,亦即整個調(diào)式的音高。④作者在文中實際要表達的意思應(yīng)是用E、F、G三種不同的調(diào)來演唱歌曲。其次,此句提到歌唱者的“音域3.5個八度左右”。這個3.5個八度如何解釋?以男高音聲部為例,理論上說,男高音音域的應(yīng)用范圍一般在C1-C3的兩個八度之間。歌唱實踐中,因為嗓音條件和高音技術(shù)原因,能達到這個音域范圍的男高音也并不多見。羅蘭娥(2008)的研究中,歌唱聲音樣本錄制對象為音樂學(xué)院聲樂專業(yè)19名21歲-25歲的本科大學(xué)生,就國內(nèi)的聲樂教學(xué)現(xiàn)狀分析,這些學(xué)生的演唱音域如果能達到兩個八度已經(jīng)進入優(yōu)秀的行列了,而結(jié)果顯示1號歌唱者的音域達到3.5個八度左右是不可能存在的。