《智能信息處理技術》課程案例教學探索

吳迪+生龍+高艷芬

摘要：隨著大數據時代的來臨，智能信息處理技術已經成為了計算機應用領域的研究熱點。針對傳統《智能信息處理技術》課程自身特點和教學過程中存在的問題，從教學案例設計的基本原則和教學案例內容設計兩個方面，對《智能信息處理技術》課程案例教學進行探討。提出將“沃森醫生”案例貫穿整個教學過程，通過啟發式討論和算法設計的方式自主學習課程，激發學生學習的興趣，提高解決實際問題的能力。

關鍵詞：智能信息處理；案例教學；啟發式教學；沃森醫生

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2017）32-0114-02

2016年3月，Google旗下的Deep Mind公司研發的AlphaGo以4∶1的戰績擊敗了圍棋世界冠軍李世石，使得智能信息處理技術獲得了前所未有的關注度。智能信息處理技術研究人類智能活動規律和模擬人類智能行為的理論、方法，最終實現智能系統控制[1]。

《智能信息處理技術》是我校計算機技術專業學位研究生的一門專業選修課程，依據課程理論性強、不易理解等特點，在教學內容、教學方法和教學模式上進行改革。

一、《智能信息處理技術》課程教學現狀

《智能信息處理技術》課程具有理論性強、知識面涵蓋廣和內容更新快等特點，使得教學具有一定難度[2]。如何使學生更好地掌握智能信息處理技術和解決實際問題，是該課程設置的主要目的。

傳統《智能信息處理技術》課程教學過程存在一些亟待解決的問題，具體表現在三個方面。首先，課程內容不易理解，邏輯推理較為抽象，案例較少，不能很好地激發學生學習興趣，教學效果不理想。然后，課程教學模式單一，大多采用“教師講課，學生聽課做筆記”的單向傳輸模式，學生主動學習的能力不能很好地鍛煉。最后，由于課時所限，教學過程中尚未安排實驗環節，使學生綜合能力得不到充分地開發。

二、《智能信息處理技術》課程教學案例的研究與設計

在教學過程中，應結合具體案例對課程知識點進行逐一講解與分析，提高學生利用智能信息處理技術解決實際問題的能力[3]。

1.教學案例設計的基本原則。教學案例的設計非常重要，應切合當前流行的主要技術，有效激發學生學習該門課程的興趣。在教學案例設計過程中應遵循四個基本原則。首先，案例啟發性。對于課程中一些經典問題，啟發學生獨立研究問題，找出解決方案。然后教師講解采用智能信息處理方法和原理如何解決。通過對比分析，使學生了解智能信息處理技術的優勢。其次，案例交互性。案例內容應緊密圍繞智能信息處理技術教學重點、難點，讓學生理解課程知識要點及關聯性，實現理論學習與實際應用間的相互結融合和相互促進。再次，案例拓展性。選取的案例應貫穿整個教學過程，具有可拓展性，通過加入新模塊，增強系統功能，使得在初級和高級教學階段，都能應用該案例進行指導教學。最后，案例教學互動性。案例教學過程中，應當合理地設計教師與學生，以及各個學生間的互動與交流環節，使得教學效果能夠大大增強。

2.教學案例內容設計。按照上述案例設計原則，筆者選取智能信息處理領域經典的“沃森醫生”案例貫穿課程教學過程?！拔稚t生”是由美國德克薩斯大學安德森癌癥中與IBM聯合開發的一款用于診斷和治療癌癥的專家系統[4]，具體診斷過程如下。

針對“沃森醫生”診斷過程，本課程展開如下五個方面教學內容進行討論。

（1）知識庫構建。知識庫構建過程是專家系統的關鍵。采用何種方式、方法為專家系統獲取知識，建立起健全、完善、有效的知識庫，以滿足求解領域問題的需要，是“沃森醫生”專家系統需要首要考慮的問題。在查找文獻過程中，可能涉及txt，word，caj和pdf等格式，“沃森醫生”如何高效識別文獻中的文字，驗證文獻的正確性及相互之間的關聯性，最終選擇合適的醫學文獻，加入到知識庫中。

（2）病癥問題分類和分解?！拔稚t生”如何對病人的癥狀進行問題提煉、關聯分析、分類和分解，并根據病人的癥狀，對上述知識庫中相關文獻、病歷進行初步檢索和匹配，形成最早期的病癥候選答案。

（3）病癥初步推斷。針對問題分類和分解結果獲得的不同病癥候選答案，“沃森醫生”如何通過查找更深層次的文獻支持或反對各個病癥候選答案，對不同的推斷進行排序，提高病癥候選答案的準確性。同時，如何設計不同程度的信心指數來證明這些推斷的正確性。

（4）病癥進一步推斷及數據引入和評分?！拔稚t生”將會通過新數據引入的方式對病癥進行進一步推斷。此時病人需要提供本次發病以前的健康及疾病情況，特別是與此次發病癥狀密切相關的患病經歷。如何結合本次病癥的發生、發展及其變化的具體過程，與相似病歷數據庫和醫學文獻進行更深入地檢索和匹配，以及對之前不同的推斷進行信心指數的評分。

（5）病癥最終診斷和準確率估算。“沃森醫生”如何對病癥推斷閾值進行合理定義，對不同的推斷進行綜合解析，將不同推斷的信心指數進行排名。如果某個病癥推斷大于定義的最小閾值，判定該病癥推斷為最終的診斷結果，并得出最終診斷結果對應的信心指數，從而獲得準確率的估算結果。“沃森醫生”如何結合知識庫中與最終診斷結果相關的病歷和醫學文獻，給出該病癥的治療方案和建議。

根據上述教學內容討論可知，“沃森醫生”案例涉及專家系統、詞法分析、關聯分析、邏輯推理、模式匹配等智能信息處理相關技術，可以讓學生設計相關算法，激發學生探索新技術主動學習的激情。

三、結束語

根據智能信息處理技術發展的特點，對《智能信息處理技術》課程進行教學案例建設，將“沃森醫生”案例貫穿整個教學過程。通過啟發式討論和算法設計的方式，引導學生自主學習課程，在掌握智能信息處理基本理論與方法的同時，具有應用智能信息處理技術獨立探索問題、分析問題和解決問題的能力。《智能信息處理技術》課程案例教學內容與教學模式的探索，對提高教學效果、培養創新型人才有著重要的意義。

參考文獻：

[1]于化龍，左欣，高尚，等.智能信息處理課程群教學改革模式研究[J]，教育教學論壇，2016，（15）：82-83.

[2]劉麗珍，王函石，王旭仁，等.智能信息處理精品課程群建設思考[J].計算機教育，2012，18（4）：49-52.

[3]龐宏，黃炸，莊杰.《智能信息獲取技術》課程教學方法探索[J].實驗科學與技術，2012，10（4）：268-271.

[4]劉步青.人機協同系統的推理機制及哲學意蘊[D].華東師范大學博士學位論文，2016.