關(guān)于高職教育中人工智能課程的改革

摘要：當(dāng)前人工智能課程的教學(xué)方式和內(nèi)容主要是以普通高等教育為基礎(chǔ)的，結(jié)合高職教育的新環(huán)境，本文討論了人工智能課程在教學(xué)實踐中存在的矛盾和問題，并提出了人工智能課程在高職教育中的三個改革途徑。

關(guān)鍵詞：高職教育；人工智能；課程改革

課程設(shè)置應(yīng)與高職教育培養(yǎng)目標(biāo)和方式相一致

人工智能課程主要講授當(dāng)今智能領(lǐng)域的理論方法及其應(yīng)用，是一門涉及哲學(xué)、邏輯學(xué)、語言學(xué)、控制論、生物神經(jīng)學(xué)等多個學(xué)科的課程。以普通高校高年級計算機專業(yè)學(xué)生為講授對象，人工智能課程在教學(xué)上一般以理論講授為主，并輔以一些應(yīng)用實例加以分析。課程本身理論性強，內(nèi)容較為抽象，因此對學(xué)生專業(yè)知識基礎(chǔ)的要求高，在教學(xué)上往往強調(diào)對各種智能理論的深入講解和分析，以此達(dá)到提高學(xué)生專業(yè)理論水平的目的。

當(dāng)前高職教育中為計算機專業(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，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，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。

在計算機領(lǐng)域中，人工智能屬于研究和創(chuàng)新的前沿和熱點，許多舊有問題利用人工智能方法都得到了新的解決途徑。教師在指導(dǎo)學(xué)生畢業(yè)設(shè)計時，可針對某一問題恰當(dāng)?shù)貑l(fā)學(xué)生引入人工智能的理論和方法，并嘗試性地運用在解決當(dāng)前問題之中，這樣能較容易地獲得新的改進(jìn)和突破，對培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新觀念和能力很有意義。

近年來，高職教育得到了迅速發(fā)展，其社會認(rèn)可度也不斷提升。但是，在發(fā)展的過程中也出現(xiàn)了一些新的問題，其中突出的是如何對以往普通高等教育的教學(xué)方式和內(nèi)容加以改革，以適應(yīng)高職教育的新要求。人工智能課程作為一門重要的計算機專業(yè)課程，仍需要結(jié)合高職教育的實際要求以及學(xué)生的具體情況，在加強培養(yǎng)應(yīng)用型、技能型人才，加強實踐教學(xué)上不斷進(jìn)行探索和改革。

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作者簡介：

陳智斌（1980—），廣東技術(shù)師范學(xué)院教師，研究方向為人工智能及其應(yīng)用。