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《智能優化方法》課程教學改革與探索

2019-10-21 10:20:24姚睿江海峰趙佳琦周勇
科技風 2019年5期

姚睿 江海峰 趙佳琦 周勇

摘 要: 《智能優化方法》是一種近年來新興的優化方法,這門課程容易出現內容枯燥,難以學好。結合計算機專業課程知識結構、《智能優化方法》課程的特點以及教學過程實際情況,從教學內容、教學方法以及實踐教學等幾個方面對《智能優化方法》課程進行教學體系的建設與改革,促進了教學質量的提高。

關鍵詞: 智能優化方法;課程教學改革;實踐改革

中圖分類號:G642? 文獻標識碼:A

隨著計算機科學研究和工程學研究等涌現很多復雜的組合優化問題,它們在當前的技術條件下很難解決,人們企圖使用一些啟發式方法在合理的時間內找到滿意的解決方案,因此,智能優化算法就成為一個有效的復雜組合解決工具,《智能優化方法》課程在中國大部分高校或研究所的信息科學、通信科學專業中開始了設置。但由于當前課程的內容所涉及的一些經典算法,理論性相對較強,使得學生開始學習本課程時通常感覺內容上很晦澀抽象,這門課程容易出現內容枯燥、難以學好的感覺,與智能優化方法日益普及并逐步滲透到工程領域中這一實際情況形成了巨大的反差。

筆者有著在一線從事優化方法、機器學習課程的研究經驗、以及智能優化方法教學經驗。在《智能優化方法》課程教學活動中,發現一些問題:

1)學生人數較多,主動思考的積極性不強。由于上課人數較多,使得很多靈活機動的教學方式不能十分有效的實施,如分組討論,每組學生過多,無法充分討論,參與學生少,學生受益很少。

2)缺乏先修數值計算、優化理論等課程。計算機專業大三學生沒有學習數值計算、優化理論等課程,而國內其它高校均有類似相關課程的學習,從而使得學生在學習《智能優化方法》這門課時感覺困難重重,嚴重影響學生的學習積極性。

3)內容相對滯后。隨著智能優化新技術、新理論不斷出現,但是相關的課程內容沒有及時更新,或者略為帶過,并沒有詳細闡述。比如目前出現的大數據智能優化方法、人工神經網絡在當前課程中都未涉獵。

結合筆者的《智能優化方法》課程的現狀以及一線教學經歷,根據教學過程的實際情況對課程進行適當的教學改革和創新。在一定的有效時間內,使學生能夠更扎實的掌握智能優化方法,并培養學生接受最新知識的能力和實踐能力,從而大大提升計算機專業畢業生就業競爭力。從教學內容、方法及實踐教學等幾個方面進行建設與改革:

(1)教學內容的改革。國內高校《智能優化方法》課程的總課時有32-48學時,本校教師和學生講課的時間為32學時,時間比較少。而教材中的各個算法的內容卻較多,且比較分散。為了讓師生講清和講透智能優化算法中的這些知識,需要把這些算法合理的連接、結合起來,是教師需要仔細推敲的問題。筆者對本課程講解內容進行了修改,具體如下:①在緒論部分增加最優化理論、數值優化的基礎知識。智能優化理論中需要用到很多優化的基本手段,另外對優化算法的評價也需要計算復雜性理論的支撐,所以有必要補充這些基本知識;②對“微粒群算法的原理及應用”不做講解,人工神經網絡的技術在上世紀60年代起源,從感知機到多層神經網絡,到深度神經網絡,原理是輸入特征向量通過中間層變換達到結果,而且使用反向傳播算法進行學習,有必要對學生進行講解,掌握理論及實踐前沿知識;③對“果蠅算法的原理及應用”不做講解,改為“粒子群優化算法的原理及應用”。果蠅算法與第四章“蟻群算法”內容有重復,粒子群優化算法是具代表性的算法之一,因此講解粒子群優化算法是十分有必要。

(2)教學方法的改革。但是由于首次開設《智能優化方法》,對選課學生數量估計不足,學生數量達到100人左右,同時限于本課程只有32課時,進行分組研討時,各小組人數過多(20人左右),筆者又將各小組分為兩個小時,一組同學進行算法的綜述、新技術的報告,另一級同學進行實際問題的解決與報告。即便如此,研討效果仍然不佳,因此,我們改革使用大小班相結合的教學方式,一方面,大課堂的時候通過教師進行理論前沿的講授,對學生進行理論的教學,讓學生掌握各種算法的重點和難點的內容。另一方面,在小課堂班里面進行討論,把一些實際問題進行答疑解惑,這樣既讓學生充分的理解,又可以讓學生接受新知識,提交師生的效率。小課堂班時,學生都要進行預習,形成課程中的小組,其中每個小班從15到30人為宜。所有大課堂班的學生編為一個班,在班里設一位學習班長,班長讓成員根據興趣進行分小班。班長對所有學生的學習問題匯總,交給任課教師,然后教師再把這些問題進行分類,把大家共性的問題進行答疑。

(3)實踐教學的改革。雖然《智能優化方法》課程定位以優化算法的理論為主,但是對學生進行教學時,教師經常使用一些工程技術問題進行解釋,如果教師和學習與這些工程實際問題專門開設課程實驗,對學習加深理論、算法進行掌握,和工程實際進行聯系,對學生更好。基于這樣的考慮,針對課程知識結構的特點,教改項目擬選取并建立實際問題的數學模型,可以在課堂之上當場演示,也可以課下分組完成。課下實踐的開展主要通過分組進行,幾個學生作為一組,有利于提高學生的團隊精神。實踐環節完成之后學生普遍反映通過身邊看得見、摸得著的實例加深了對智能優化技術的理解,比從課本學更直觀、效果更好。

《智能優化方法》是計算機相關專業的重要課程,有著重要的理論研究價值,并在各工程領域有著重要的應用價值。建立大小班相結合和實踐的教學模式,改革了《智能優化方法》課程體系,帶動計算機、電子信息專業學生的學習氣氛,在教學時上課氛圍活躍。教師不僅僅是主動的講授學生,而是讓學生變為學習的主動者,學習智能優化的理論和實踐,讓學生進行全面的提高。

參考文獻:

[1]鄧娜,王春枝,葉志偉,張明武,肖亮.工程認證背景下基于對分課堂的人工智能課程改革[J].計算機教育,2018(7):52-54.

[2]楊金龍,李朝鋒,方偉.《人工智能》課程教學改革模式探討[J].教育現代化,2017(4):32-33.

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