人工智能课程论文
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人工智能课程论文范文第1篇
［关键词］人工智能；人才培养；AI技术人才
一国家对于高校人工智能教育的发展的重视
面对AI技术如火如荼地发展，我们国家对AI人才和人才培养都非常重视。2017年3月“人工智能”在政府工作报告中曾提及四次，指出要推动人工智能和实体经济深度融合。2017年7月20日国务院《新一代人工智能发展规划》[4]。《规划》指出完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。
二企业对于人工智能人才的需求
市场上AI技术人才非常稀缺，据腾讯研究院联合boss直聘的《2017全球人工智能人才白皮书》[5]显示：目前，全球大约有30万人从事AI工作。截止到2017年10月，中国人工智能人才缺口至少在100万以上。2017年头10个月，AI人才需求量是2016年的近两倍，2015年的5.3倍之多，年复合增长率超200%。百度、腾讯、阿里巴巴、京东等互联网巨头都在挖掘AI人才，纷纷开出了高额的薪资。2017年薪资最高的十个职位中AI类岗位占到1/2，其中语音识别、NLP、机器学习等职位平均月薪资超过2.5万元。
三高校AI人才培养的思考
高校具有多学科、高层次人才集中的特点，具备计算机与多学科交叉融合的优越条件；且大部分学校都开设有数学、物理等基础学科，具备夯实数学理论基础的条件；且人员相对固定，便于沟通交流，具备共同开展AI课题，促进发展AI技术的人力条件。但是遗憾的是我国开设人工智能课程的高校较少，2018年只有33所高校设立了智能科学与技术专业[6]。面对AI发展的火爆，国家对于AI人才发展的重视以及企业对于AI人才的严重需求，高校作为人才培养的主要来源，是不是应该思考AI人才的培养呢？AI人才可以分为三类：拔尖人才，研究性人才和应用型人才，呈金字塔性。当下已经有一批名牌大学开展了AI方向拔尖人才的培养，如北京大学图灵班、中国科技大学人工智能技术学院、西安交通大学人工智能拔尖人才培养实验班，南京大学计划成立人工智能学院等。但是金字塔的底层、中层更需要庞大的AI技术人才，如应用开发人员、数据工程师、AI和机器学习工程师、AI系统架构师、AI产品经理等岗位的人才，同样值得重视。很多专家都表示AI人才需要数学基础好、专业理论全面、具备一些工程基础，且有自主学习的能力。本文从夯实数学基础、人工智能方向课程的建设、实践能力的培养、自主学习能力的培养四个方面阐述高校关于AI人才培养的一些思考。
1奠定扎实的数学基础
在学习AI技术时，几乎所有专家学者都提出需要扎实的数学功底，数学功底的厚重程度决定了在AI技术上走多远。高等院校计算机专业都开设有“高等数学”“线性代数”“概率论”等数学课程，但是课时、难易程度不足，学生对于数学不够重视，或者觉得晦涩难懂，学习效果并不十分理想，因此加强数学基础的工作刻不容缓。可以通过必修和选修等方式开设“数据分析”“统计机器学习”“凸优化”等课程；通过微课或者MOOC等方式巩固数学基础的学习；通过优秀科普读物，如《数学之美》《编程之美》等书籍的推荐阅读激发学生兴趣；通过开展校内学术讨论、数学竞赛等方式促进学生学习数据的动力，逐步达到夯实数据功底的目的。
2人工智能方向课程的建设
很多高校计算机专业课程中只开设有《人工智能》导论，有的甚至没有。智能科学与技术专业开设有“人工智能”“计算机视觉”“机器人学导论”“计算智能”这几门课程，但是在编程、算法等方面不足。那么AI技术人才应具备哪些专业能力呢？如何从专业角度培养AI技术人才呢？2018年1月CSDN了“AI技术人才成长路线图”[7]，通过专业路径和实战路径两方面介绍了AI技术人才需要具备的知识。需要具备Python、C++、Linux、CUDA编程知识，需要学习机器学习课程、掌握TensorFlow框架。该路线图中列出了机器学习算法工程师、数据科学家等10个岗位AI人才应具备专业知识和能力。微软公司也推出AI人才培养的10门免费课程，如“AI导论”“数据科学会用到的Python语言-导论”“AI领域运用的数学概要”“数据和分析所需要的道德与法律”“数据科学概要”“机器学习法则”“深度学习”“强化学习”“微软专案项目之人工智能”。同时在“文字和自然语言识别”“语音识别”“计算机视觉和图像识别”中选择其一。Google在人工智能学习网站开设有《MachineLearningCrashCourse（简称MLCC）》的免费课程[8]，由机器学习概念、机器学习工程、机器学习现实世界应用示例三个部分组成。Intel近期也了三门免费的AI课程，分别是“机器学习基础”“深度学习基础”和“TensorFlow基础”[9]。AndrewNg在Coursera上也推出了机器学习的课程，且用比较通俗的语言讲解机器学习中各个算法。最近在Deeplearn-ing.ai和Coursera平台又开设了5门深度学习课程[10]。综上所述，不同的研究机构都着眼于AI编程基础、AI算法、AI框架、AI实践这几个方面。那么高校也可以借鉴这些经验，通过三个阶段分层次的开展相应的课程。
3实践能力的培养
AI技术不能纸上谈兵，必须动手实践才能真正掌握，可以从以下几个方面着手培养学生的实践动手能力。（1）设计教学环节时多从工程应用的角度来介绍，激发学生的兴趣，培养学生解决问题的能力。要求学生新手编程编程实现模型，充分理解算法的含义和原理到实现的过程。（2）在掌握一定的机器学习知识后，鼓励学生尽早走进实验室，接触科研工作。可以从一些AI应用方向作为入手，使学生了解自己的兴趣点、培养科学研究能力。（3）鼓励学生参加算法比赛。目前有很多AI方向的竞赛，如Kaggle上的挑战赛，国内阿里天池大数据竞赛等。通过参加竞赛刺激学生学习AI的动力和热情，使得解决问题的能力和实践动手能力都会大幅度提高。（4）鼓励学生到工业界实习。很多专家都指出AI人才应该具备一定工程基础。确实，学术界往往追求算法的性能，而工业界更重视经济效益和解决问题的有效性。到企业学习可以快速了解行业发展的框架，掌握算法转化到产品的过程。
4自主学习能力的培养
AI技术发展速度很快，要求不断地学习才能跟上节奏。可以从以下几个方面来培养学生的自主学习能力。（1）平时教学中，可以给出一些小型的项目，让学生自己寻求解决的方案，并把它作为考试成绩的依据之一。（2）提供给学生免费的AI慕课资源，让学生更好的学习和巩固相关知识。（3）课外可以开展学术讨论或者通过社团等方式开展AI方向的研讨，交流，给学生一个学习的平台，让学生尝试选择自己感兴趣的方向。也可以介绍一些近期的AI会议内容，开阔学生的眼界，使其了解AI发展的动态。（4）鼓励高年级学生订阅Arxiv，关注机器学习的顶级会议，如ICML/NIPS等。通过研读论文，动手完成论文中的实验发现新问题；或者扩展感兴趣的论文的实验部分；或者尝试寻求论文中有价值的地方，找到自己的研究方向。
人工智能课程论文范文第2篇
人工智能作为一门课程［1］，开设时间距今只有40多年，但发展极为迅猛。人工智能课程的内容涉及计算机科学、数学、系统科学、控制科学、信息科学、心理学、电子学、生物学、语言学等等，几乎所有科学工作者都可以在人工智能中找到自己感兴趣的问题。目前，国内外已有众多高校指定人工智能为计算机科学与技术及其相关专业的主修专业基础课程，它在拓展计算机和自动控制的研究和应用领域方面有着极其诱人的学科发展前景。自2003年起，国内诸多高等院校陆续开设“智能科学与技术”本科专业，同时也有更多高校在传统信息类专业中加大了人工智能课程的课时比重，因此如何提高人工智能课程的教学质量显得尤为重要。?
本文结合人工智能课程的特点以及自己教学与研究的实践，对本课程的教学进行一些探讨，以期改进人工智能课程教学方法，达到提高本课程教学质量的目的。??
一、兼顾课程内容的统一性和差异性??
人工智能课程的核心内容主要集中在对基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其应用的认识和理解上，尽管各种基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成体系，但是它们之间又存在着许多内在联系和规律。从这一点来看，人工智能课程与其他很多计算机课程是不同的，这就要求人工智能课程的授课要具有自己的特色。?
知识表示、知识推理、知识应用是人工智能课程的三大内容，解决任何一个人工智能问题都离不开两个步骤，即知识表示和问题求解。由此，人工智能课程从总体结构上就有了一个比较清晰的脉络，即首先必然要学习各种知识表示方法，然后是利用这些知识进行推理，进而实现知识应用，最终达到问题求解的目的。问题求解又分为基本的问题求解方法和高级问题求解方法。图搜索策略、启发式搜索、消解原理以及规则演绎系统等都属于基本的问题求解方法。计算智能、专家系统、机器学习、自动规划等属于高级问题求解方法。?
同时，人工智能课程某些章节或者某些方法算法在一定程度上又自成体系。例如，各种不同的知识表示方法不管是数据结构还是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有许多不同的学派［2］，本课程往往同时会介绍不同学派的算法，这些学派在人工智能的基础理论和方法、技术路线等方面是完全不同的，甚至是对立的。?
这些都要求我们在教学过程中不仅要强调人工智能课程理论的统一性和完整性，又要兼顾各学派的特点，尊重甚至调动学生们对不同人工智能学派及其方法的兴趣。在编写和选用教材时也要注重这一点，我们选用的是蔡自兴教授编写的《人工智能及其应用》系列教材［1,2］，该教材以逻辑主义学派为主线，兼顾引进其他学派的精华内容，具有较强的科学性。
??二、实施分层次教学??
各高校一般同时为计算机相关专业的本科生和研究生开设了人工智能课程，甚至有的非计算机类专业也开设有人工智能课程。不同层次的学生对人工智能课程要求掌握的程度不同，我们首先明确本科生和研究生以及非计算机类专业学生的教学目的和教学内容，做到分层次设计人工智能课程教学?过程。?
本科阶段的人工智能课程课时量较少，本科层次只需要做到对大部分人工智能概念和算法了解、认识，少部分达到理解层次。本科生一般都是在高年级（三年级下期或者四年级上期）开设人工智能课程，这时已有不少学生准备继续读研或者已经被保研，因此在兼顾全体学生教学层次的同时，要注意给这部分学生足够的相关参考书目，让他们能够利用课余时间广泛深入了解人工智能相关算法，老师在课后还应和他们进行充分讨论，培养他们对人工智能的特别兴趣。?
非计算机类专业的学生往往需要学习如何利用人工智能知识解决该专业领域内的问题，因此在教学中要尽量有专业针对性地进行教学。例如针对农科类专业，在教学专家系统过程中，我们要求学生参考北京农业信息技术研究中心开发的农业专家系统开发平台（paid5?0）理解并开发与本专业领域相关的简易农业专家系统。?
给研究生开设人工智能课程要求做到概念理解，基本算法精通，即要求全面、系统地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干应用实例，并且能灵活运用所学知识阐述解决实际问题的方法和途径。课程教学中要致力于培养学生分析问题与解决问题的能力，要求研究生将人工智能方法与自己的研究方向相结合，用人工智能方法解决所研究课题中的实际问题，并撰写相关的课程论文，以小型研讨会的形式进行报告交流。实践证明，我们的研究生的人工智能教学效果明显提升，成效突出。
??三、案例驱动，寓教于乐??
采用案例教学是为了充分调动学生的学习兴趣，增强学生学习的自觉性［3］。通过案例教学能把枯燥的人工智能理论知识具体化、形象化，可以使学生更加感性地理解课堂教学内容。这些案例都是以教师所从事的科研项目中的实际应用环境为背景进行阐述的，让学生能在实际环境中理解概念和知识，学会利用人工智能知识去分析和解决实际问题。在教学过程中要选择学生容易接受的案例，体现理论联系实际的特色，激发学生的兴趣。?
例如，在讲授“计算智能”内容时，我们结合黄河三门峡和小浪底水库水沙联合智能调度系统［4］进行讲解。综合三门峡水库和小浪底水库防洪运用的基本原则、历年调度方案、专家的经验、历年数据和现有的调水调沙数学模型，分别利用模糊决策、神经网络、遗传算法及综合集成方法来实现三门峡、小浪底水库水沙联合调度。?
又例如为了让学生走近机器人，我们进行了一场机器人展示课，将研究所现有的MOROCS?1（中南一号智能移动机器人）、ASR（广茂达）、AmigoBot（自主移动机器人）、CanDroid（罐头机器人）、MD?375 Rover（人控漫游车）、Fokker D7（人控飞机，1:72）、Rockit OWI?769K（声按、压控火牛机器人）、Hexapod Monster（六足爬行机器人）、Hubo（多机能歌舞机器人）等各类机器人全部拿出来给学生做了功能演示［5］。亲眼看到这么多机器人，同学们都非常兴奋，对人工智能课程的兴趣高涨。?
在进行案例教学时，引导学生带着问题和求知欲望深入理论的学习，让学生在案例中寻找问题的答案并获取知识。在讲授利用神经网络进行水库调度时，引导学生分析如何确定神经网络的输入端数据，什么是泛化能力以及如何提高神经网络的泛化能力。?
为了巩固所学内容，可以让学生组成讨论小组对教师提出的论题进行讨论，分小组阐述自己的观点，这样有助于提高学生学习的主动性，还有助于培养学生思考问题的能力和提高理论教学的效果。案例教学的关键在于引导学生利用所学到的理论知识去解释、分析和解决现实案例中的问题，以达到训练学生理论运用和深入理解理论知识的目的。?
此外，我们挑选了机器人足球、拖拉机扑克牌、中国象棋、五子棋等普遍受人喜爱的智能游戏，让学生亲手设计小型智能游戏软件，在设计的过程中掌握高深的人工智能理论知识，让学生学得会、用得上、记得牢。
??四、结语??
以上谈到的一些教学方法是我们在教学过程中总结体会比较深刻的方面，以供探讨。事实上，要进一步提高人工智能课程的教学质量，还有很多方面需要改革和加强。如不断强调人工智能教师的专业素质，要求他们在讲授好人工智能课程的同时，努力提升出自身的专业素质，给学生一个良好的专业素质导向。其次，在人工智能课程教学过程中还需要有培养实用型人才的教学理念，特别是注重培养有创新意识的实用型人才。注重培养学生的质疑能力，只有通过质疑和提出问题，学生的创新意识才能够得到不断强化，创新思维能力才能够得以不断提高。?
人工智能学科是一门非常年轻、又非常前沿的学科，有其自身的突出特点，人工智能课程教学必然与其他计算机专业课程教学不同，需要更多的从事人工智能教学的教师在自身的教学实践中不断积累经验，进行广泛的教学交流。
参考文献?
［1］
蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(研究生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2004（8）: 1-4.?
［2］蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(本科生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2003（8）:288-290.?
［3］雷焕贵, 段云青. 中美案例教学的比较［J］. 教育探索， 2010（6）: 150-151.?
人工智能课程论文范文第3篇
关键词:科技期刊;媒体融合;知识服务;精准传播
近年来，随着计算机技术的进步，科技期刊出版正在经历着前所未有的巨大变革。目前，信息技术已呈现出“人-机-物”三元融合的态势，数据分析工具和基于云计算的数据资源成为期刊出版的重要特征［1］，期刊出版的数字化和集群化发展成为当下期刊发展的主流趋势，人工智能也将在学术期刊的出版、存取、质量评价等多个环节上得到广泛应用，并推动科技期刊出版方式的变革［2］。目前，在科技期刊界，学者们就如何促进科技期刊媒体融合发展开展了大量的研究，既包括理论层面的探讨，又包括从实践和案例的角度开展的应用研究［3-6］。与此同时，我们注意到，全球的科学产出以极快的速度增长，从第二次世界大战结束以来，全球的科学产出相当于每9年就会翻1番［7］，读者也更容易被无用的信息轰炸，难以在期刊论文的海洋中高效准确地找到自己需要的内容，科技期刊要想扩大自身的影响力也愈来愈难。信息爆炸时代，科技期刊关注读者“需要什么”比“提供了什么”更重要。在智能技术变革的时展潮流中，科技期刊应如何顺应时展趋势，利用智能技术整合资源，更好地满足读者的需求，扩大期刊的影响力，创造科技期刊人、出版商、作者、读者的共赢局面?本文从以上问题切入，尝试从扩展学术搜索的路径、构建个性化的精准推送平台和多元化的传播模式、向用户提供有针对性的服务方面探索在媒体融合形势下如何提升科技期刊的精准传播能力，以期为我国科技期刊媒体融合建设增瓦添砖。
1借助人工智能，扩展学术搜索的路径
互联网时代改变了人们获取信息的方式，搜索引擎在促进科技期刊的传播、提高影响力等方面的功能逐渐凸显。虽然现有的一些搜索门户网站诸如Webofscience、PubMed、谷歌学术、各图书馆网站、中国知网、万方数据知识服务平台等搜索引擎可以帮助读者检索科技论文，但是仍不能满足用户多样化的检索需求。Tancheva等［8］针对康奈尔大学图书馆开展的一项调查研究发现受访者“往往既对搜索方法的效率感到满意，同时又对搜索的棘手和费力感到不满……当研究人员无法完成一个特定的搜索任务，他们很可能放弃现有的方法(或工具或技术)，而不是找出如何使它工作”。为了解决这一问题，需要开发新的模式解决学术出版的过量负载，利用智能技术优化搜索引擎的现有功能。目前很多科技公司都在探索开发基于人工智能的学术搜索引擎和知识服务。例如Springer网络平台不断对其功能进行集成，并提供个性化服务功能;Elsevier等出版商为用户等提供搜索引擎培训课程;微软学术(MicrosoftAcademic)通过在实体之间建立有意义的关联，自动生成可视化的知识图谱，引导学者阅读［2］;2014年，Wiley线上图书馆为用户提供了增强型HTML文章服务(AnywhereArticle)，它将可读性、交互性和可移植性设为用户体验的核心，使读者能够在页面中快速找到最重要的信息［9］。一些关于科学出版的新模式和平台被相继开发，如Chorus［10］通过集成服务和开放APIs，优化了科技论文被搜索的路径，并为政府机构、出版商、研究人员、图书馆员和作者提供可持续的解决方案。目前我国已经形成一些专业的期刊集群，一部分学术期刊数据库平台也开始进行语义出版形式的探索，对科技期刊内容进行深度加工和挖掘。不同的科技期刊具有不同的特点，在学术期刊的数据库平台建设过程中需要平台开发团队与期刊编辑充分交流［11］，发挥编辑的优势和主导作用，凸显本学科的学科特色。
2利用智能算法，构建个性化的精准推送平台
技术是科技期刊创新发展的重要推手，技术应用能力也成为科技期刊发展的竞争资源，充分利用技术强化科技期刊的知识服务和加工能力，创新出版和传播模式，满足数字化时代的读者需求，对于科技期刊的精准传播和融合发展非常重要。在人工智能背景下，可以借助于算法实现科技期刊出版的智能化。算法的设计程序与设计者的思维密不可分，设计者选择数据样本、赋予数据意义、设计模型与算法，拥有数据并设定算法的智能化平台具有很强的主导性［12］，因此设计者需要尽可能考虑并消除算法偏见和利益冲突对精准传播带来的负面影响。日前，腾讯研究院和腾讯AILab联合的人工智能伦理报告指出“人工智能等新技术需要价值引导，做到可用、可靠、可知、可控”［13］。目前“智能算法+学术期刊”已成为创新趋势，学术期刊可构建信息数据基础环境，进一步完成动态精准信息推荐，最后以传受关系交互实现长期有效的黏性连接［14］。一方面可以通过算法整合资源，实现大量科技期刊的数字资源的聚合;另一方面可以通过算法分析用户的阅读兴趣、研究领域，基于用户的需求建立相关用户数据信息，从而进一步将数字资源和用户数据相匹配，实现科技期刊的智能化精准传播。如中国知网推出的“CNKI全球学术快报”整合全球文献和超星集团推出的“域出版”超星学习通学术平台［15］，用户不仅可以在其App上进行文献检索、分版阅读、专题阅读等，还可以与作者进行互动交流。此外，还可以利用智能算法设计追踪用户的信息反馈，通过学术平台进一步增加用户的体验感，提升科技期刊的精准传播能力。
3创新知识加工，构建多元化的传播模式
在人工智能和融媒体时代，除了运用智能技术构建个性化的知识服务平台，科技期刊也需要充分发挥社交媒体的作用，通过加强期刊网站建设、建立App客户端、微信、微博等新媒体传播平台，可以根据各自领域的特点，对科技论文进行多次加工和编辑，构建个性化的传播方式。如论文编辑平台Kudos为作者提供了一种利用社交媒体使他们的论文更易下载和传播的工具，通过为作者已发表的文章创建介绍并添加简短的标题、易懂的摘要和补充内容，可以使他们的文章对读者更具吸引力［16］，学术出版平台也可以通过建立二维码，为读者提供开放增值服务，使读者进一步了解论文的数据、图片等资料，实现与用户的精准对接。如中国煤炭行业知识服务平台为该平台上的每篇论文制作了二维码，用户阅读纸刊论文时，通过扫描其中的二维码可以免费下载PDF、HTML文件，此外读者还可以通过扫描二维码向作者提问或向责任编辑反馈意见［17］。目前，邮件推送也正在成为科技期刊提升精准传播能力的一个重要手段，国内一些期刊在这方面做了大胆的尝试。例如:《计算机工程》基于语义分析和智能分词等技术，设计了一套期刊内容精准推送系统，将读者—文章—标准关键词进行匹配，通过邮件为潜在读者推送与其研究方向相关的最新研究论文［18］;《应用生态学报》通过运用大数据和数理统计方法，构建了科技期刊论文单篇推送客体指标体系，通过邮件对读者进行单篇精准推送，取得了较好的传播效果［19］。此外，利用音频、视频、科学可视化等多媒体技术可以在短时间内表达丰富的科学信息，增加科技论文的广泛传播。如虚拟现实/增强现实(VR/AR)为读者提供沉浸式的阅读环境，提升读者的体验感，从而吸引了更多读者的关注。中国科学技术大学王国燕博士及其团队开展的前沿科学可视化研究和设计，使科技论文通过图像的形式向读者展现，提高了科技论文的交流和传播，她通过对顶级科技期刊《Nature》《Science》《Cell》的一项实证研究发现，科技期刊封面故事和封面图像的使用可以提高论文的引用率［20］。《上海大学学报(自然科学版)》借助第三方AR展示平台实现了学术期刊的多模式AR融合出版，取得了很好的效果［21］。
4满足用户需求，提供有针对性的服务
人工智能课程论文范文第4篇
关键词:智能系统控制;探究式教学;人工智能;研究课题
随着我国素质教育的全面推行和智能科学技术的快速发展,传统的教学模式受到强烈的冲击,不少学校已尝试推行网络教学模式、交互式教学模式等教学改革,并且收到一些明显的效果。这些新教学模式得到了老师、学生和家长的关注,越来越多的教师开始应用这些教学改革成果。根据“因材施教”原则和智能技术的原理,我们设计了智能系统控制课程的探究式教学方法[1]。
1智能系统控制课程探究式教学设计
智能系统控制课程与智能信息处理课程分别是我院的必修课程和选修课程,其探究式教学平台主要包括网络课程、讲义下载、学生论文/程序演示等模块。智能系统控制课程的探究式教学是指教师利用课堂的知识传授和网络的开放资源,安排学生分课题组,边进行科研合作边学习的教学模式。因此,探究式教学具有学生积极性高、师生/学生之间交互强、学生体验印象深和师生互相学习等特点。本课程的探究式教学模式设计的步骤有探究式教学模式设计、网络课程网站设计和实践展示平台的设计。
1.1探究式教学模式设计
传统教学模式往往没有提供可供学生自主选择的学习方法,但并不是所有的学生都适合此种教学方式[2]。因此,有必要研究可供学生自主选择学习进度的探究式教学模式,以实现因材施教。
本课程的探究式教学模式具体来说,是指根据每个学生的专业、基础、潜力和特点划分几个合适的课题组,帮助每个学生选定自己的小课题;接着,在老师指导和组长带领下分组调研、讨论、设计、编程和交流,同时可以利用教学网络中的各种教学资源;最后,将成果总结为PPT和程序,在课堂上交流,再在网络上演示。例如,先根据学生学习智能系统控制课程的不同目的和学生的专业基础,将众多学生分为自动化组和通信组。然后,由各大组的组长和组员根据专业基础和兴趣探讨课题题目和研究子方向,保证每个学生都有具体研究小课题。进而,学生调研、探讨、研究、合作、交流,进行PPT陈述。再如,有的学生想学智能控制的理论知识,有些学生则想重点学习智能控制的应用技术,因此将智能系统控制网络课程分为理论教学和应用教学。
1.2网络课程网站设计
智能系统控制网络课程的主要功能是在教学网页上向学生展示智能系统控制的各种课程知识,要求以逻辑性强、易于理解的方式向学生传授知识,这是学生自主学习的重要环节。知识点页面的设计要求排版清楚美观,色调适合统一,图文并茂,以多媒体的形式展示知识。为了让学生及时了解自己的学习进度并能实现知识点页面的随意转换,设计了动态跟随目录,以便于学生随时选择课程的学习内容。对智能系统控制课程设计了进度参考值,以便于学生知道其学习快慢,从整体上把握学时规划。
1.3实践展示平台的设计
在智能系统控制课程的实践展示平台中,习题的存储和管理都在数据库中进行,章节自测题的功能模块如图1所示[3-4]。学生每学完一章就可通过练习来巩固该章的知识,了解其对本章节知识的掌握情况。
在课后习题的设计中,特别增加了显示失分题并列出正确答案的功能以及留言功能。学生利用前一功能了解自己错误理解的那些知识点并改正错误,学生通过后一功能提交对答案的任何质疑或更好的建议方案,并由专业老师予以点评,如图2所示。这些功能能提高学生的积极性,增加老师与学生之间的互动性,为学生学习本课程提供了很好的智能助手[5-6]。
智能系统控制课程实践展示平台的另一重要功能是利用Java技术等网络工具展示智能技术的演示程序,促进学生的学习交互性和实践效果。对于人工智能和智能控制课程中每种能演示程序的知识点,都可以用Java等技术编程实现交互演示实例,也可以推荐学生设计相关的演示程序,开设学生作品的演示区。
2结语
智能系统控制课程的探究式教学方法可以弥补传统智能控制教学过程中的一些不足,让任何学生都可以在任何时间、任何地点选择一种自己想学的教学模式,以自己喜欢的学习方式和学习进度进行学习。学生根据自身的条件选择一种教学模式,然后进行自主学习。每章最后会设置章节自测题,查看学生对本章节的掌握情况,更主要的目的是巩固学生本章所学知识。随着智能网络技术的发展,智能技术的教学将会更加人性化和个性化[7-8]。
参考文献:
[1] 蔡自兴,徐光v. 人工智能及其应用[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2004.
[2] 龚涛,蔡自兴. 多维教育智能体的构建与应用[J]. 教育信息化,2002(76):55-56.
[3] 马娅婕,田翔川. 多媒体网络教学系统在线考试题库的设计[J]. 计算机应用研究,2005(1):182-183.
[4] 黄向前,刘渊,庄春兴. 关于题库资源建设系统的规范化的分析[J]. 实验技术与管理,2004,21(3):76-79.
[5] 管恩京,李静,郑海峰. 促进高校网络教学与教学资源应用的对策研究[J]. 现代教育技术,2009(12):126-129.
[6] 沈理达. 工程基础软件及应用课程的网络教学系统设计[J]. 中国科教创新导刊,2009(36):123,125.
[7] 李人厚. 智能控制理论和方法[M]. 西安:西安交通大学出版社,2002.
[8] 王岳斌,刘利强,周细义. 交互式网络教学模型设计与实现[J]. 湖南理工学院报:自然科学版,2005(3):19-22.
Research on Exploring Teaching of Intelligent System Control Course
GONG Tao1, ZHOU Jia-jia2
(1. College of Information Science and Technology, Donghua University, Shanghai 201620, China; 2. Engineering Research Center of Digitized Textile & Fashion Technology for Ministry of Education, Donghua University, Shanghai 201620, China)
人工智能课程论文范文第5篇
［关键词］互联网金融；高等金融教育；SWOT；教学改革
2013年以来，互联网金融快速崛起并深刻影响着金融学子的学习生活、社会实践和思维观念。一系列互联网金融的新概念进入高等金融教育的视线：“大数据”、“云计算”、“社会征信”、“共享经济”、“数字货币”、“机器学习”、“人工智能”等，让金融专业的师生既兴奋又备感压力。互联网金融相对于传统金融的思维观念已经改变，经济和金融明显可分的界限被打破。当前，互联网“经济”、互联网“金融”和互联网下的“大数据”高度融合，浑然一体，不可分割。一切资金支付活动均通过移动终端进行，几乎不需要现实货币参与，点对点的资金流动使得“金融脱媒”趋势来得异常凛冽，基于大数据的分析解决了信息不对称的难题。受此影响，复合型人才和跨界发展不再是空洞的口号，传统金融教育的专才培养模式不再可行。互联网金融是新生事物，其实践远远走在了当前高等金融教育的前面，对传统高等金融教育产生强烈冲击，但也带来了变革和发展的机遇。因此，强化对互联网金融教育的研究，通过互联网金融思维重塑和再造高等金融教育势在必行。
一、互联网金融的优势和特点
（一）大数据优势
互联网金融首先是从“草根金融”兴起的，在民间金融“野蛮生长”和“乱象丛生”的时代中逐渐走向成熟，对传统正规金融形成强大压力。实际上，历史上非正规金融发展缓慢的根源在于一系列困境的桎梏：信息不对称导致严重的逆向选择和道德风险、社会征信缺失、无足值抵押等。互联网金融的出现，较好克服了这些顽疾，信息不对称可以依靠大数据技术有效缓解，移动终端的广泛使用结合人工智能使社会征信和债务催收都不再成为问题，在此基础上进一步催生了众筹、共享经济等变革创业方式、生活方式的全新业态。
（二）人工智能优势
与传统金融相比，人工智能效率高，错误率低，模型不断进行自主训练和优化，大大提高了适应性，在量化投资、决策咨询和风险控制等方面逐步取得优势。人工智能的核心是机器学习，互联网金融下每日新增的海量用户数据，以及公司之间的数据共享使得感知机、决策树、随机森林、支持向量机、Logistic回归、BP神经网络等一系列机器学习的核心算法和模型不断“学习成长”，在实践中取代了传统基于人工授信、核查和对客户分类的工作模式。在不远的将来，这种开放、大维度、多渠道的人工智能下的“智能”金融，必然取得对银行依赖中央银行建立的封闭客户数据系统的优势。
（三）“互联网+”的后发优势
“互联网+”是一种全新的思维，智能化、去中心化、脱媒化、信息化以及便捷快速的推广模式催生了各类体量巨大的新兴业态，作为这些业态的基础和共同体，互联网金融拥有显著的后发优势，领先于传统产业成为近年创新创业的最大落脚点。
（四）规模优势
2008年以来，互联网金融的交易规模迅速扩大，经营上的规模优势日益明显，各项交易成本明显下降。与传统金融业态不同，互联网金融由一系列的产业链构成：征信、借贷、催收和服务等环节可分散于不同的公司，在业务模式上可以灵活分散也可有效整合，每一环节聚焦其优势业务，可将规模优势带来的低成本优势发挥到极致。
（五）双创优势
2013年以来，互联网金融的交易成本低，可有效缓解信息不对称问题，交易效率高等的优势愈发明显，不断与其他行业形成跨界融合发展，催生创新，推动创业，极具双创优势。一是依托互联网的移动支付业务的快速发展，不仅远程支付场景不断完善，近场支付也在爆发；二是支付产业链的受理端及其延伸的综合金融增值服务———海量支付数据以及数据驱动的增值服务，为互联网金融企业带来了新的发展；三是区块链技术的融合运用引爆了“跨境支付”的探索热潮；四是在P2P等典型的互联网金融业务模式上，从以往只提供信息中介服务平台的模式创新发展出了引导P2P平台与担保机构合作、整合线上与线下服务以及增加债权转让等服务的新型模式；五是利用大数据、云计算和人工智能等技术帮助互联网金融公司开展客户的理财或量化投资业务；六是基于互联网的共享经济大大便利了人们的生活体验和观念。
二、当前高校金融教育应对互联网金融冲击的SWOT分析
表1是高校金融教育应对互联网金融冲击的SWOT分析矩阵，在理论和实践两个层面为当前高校金融教育如何应对互联网金融的影响提供了分析思路和依据。
（一）优势
首先，传统金融教育具有雄厚的人才基础和优势。自20世纪80年代我国建立高等金融教育事业以来，到目前为止高等金融教育已取得质的突破，金融专业的品牌认可、高考招分、学生素质、国际化程度、毕业后的薪资水平、社会评价等各项指标均处于各行业的前列。同时，国内金融领域在国际一流期刊发表的论文数量也在整个社会科学领域处于领先地位。其次，当前高校金融专业的培养方案和课程设置一般采取模块化搭建的思路，从公共基础、学科基础、专业培养、素质教育和实践实习等方面进行模块化管理，具有良好的可拓展性，互联网金融的相关课程可根据不同专业需要，进行优化组合，体现功能性。第三，互联网经济和互联网金融给高校师生带来了良好体验和观感，高校师生有充分的积极性迎接新专业的建设和发展。
（二）劣势
传统金融教育是单一化的金融专才培养模式，一般分为货币经济、金融市场、投资、金融工程、银行经营与管理、公司金融、家庭金融等方向，注重对货币、投资、资产定价、股票、债券和财务等“纯金融”知识的讲授，对大数据、人工智能和机器学习等涉及计算机与统计学习等跨领域的知识鲜有涉及。在互联网金融的冲击到来之后，我们发现业界需要复合型的跨界人才，单一聚焦金融领域的教学思维和模式开始变得落后和陈旧，金融教育需要“混业发展”。另一方面，教材建设相对滞后。目前，比较缺乏互联网金融的专业教材：一是自编教材的质量令人担忧；二是优秀的互联网金融的国外教材引用较少；三是互联网金融跟风开设课程的现象比较突出，没有因地适宜，教学内容和难度都过犹不及，影响了教学效果。
（三）机遇
互联网金融是朝阳产业，带来了巨大的发展机遇。当前，互联网金融行业的人才极度缺乏，不得不采取“挖墙脚”的无奈之举，导致银行业人才流失严重。限于人才奇缺，互联网金融目前的进入门槛较低，人员素质和水平良莠不齐，原因在于高校对互联网金融人才的培养处于摸索阶段，传统金融教育毕业的学生青睐于在正规金融行业就业，对以民营企业为主的互联网金融行业心存疑虑甚至偏见，人才供给严重不足。显然，传统金融教育向互联网金融教育转型发展的机遇巨大。不仅如此，互联网金融还在科研立项、论文选题、学生的实习实践、就业创业、高校金融教育的学科点申报、专业建设和师资培养等方面开拓了广阔空间，前景可期。另一方面，相对于传统的金融业而言，互联网金融是典型的跨界金融，从一开始就在进行业务模式的细分和产品之间进行内部整合。互联网金融也正在逐步通过用户、大数据和场景的互动来实现对银行、证券、保险、基金和资产管理等传统金融机构进行强有力的整合运作。互联网金融的跨界整合实现了不同行业功能的有机结合，推动了我国区域经济在空间和深度上的拓展。互联网金融需要既懂得信息技术又懂得金融业务、营销和管理知识的跨界复合型人才，这就对高等金融教育提出了更高的要求。但是从高等金融教育实践来看，金融、计算机及营销和管理类专业的教育还是各自为政，独立培养，忽略了跨界知识的构建，导致学生难以适应社会对复合型人才的需求。
（四）挑战
首先，传统金融教育“分业培养”的理念和当前互联网金融“混业发展”的现实需求严重冲突，需要解决“并轨”发展问题。其次，传统高等金融教育的课程设置和培养体系相对成熟，然而，互联网金融的实践远远走到了学校教育的前面。再次，互联网金融教育强调“长尾性”。与传统金融的“二八定律”正好相反，互联网金融的优势在于服务80%的小微客户，推广的是普惠金融的理念。但在传统金融教育中关于普惠金融、微型金融的相关课程几乎从不开设。消除“教育偏见”达到在正规金融和非正规金融之间的教育平衡，更加注重“长尾性”仍然任重道远。
三、结语
高等金融教育承担着为金融行业输送急需人才的重任，也是社会和家长的关切所在。互联网金融是未来金融行业的制高点，需要高校金融教育培养复合型人才，要求他们具备金融学知识，理解金融业务的原理，掌握信息化技术并能对大数据进行分析，还要具有一定的营销和管理能力。因此，主要的启示有如下几点：（1）注重学科交叉，优化课程设置，培养复合型人才。（2）加强师资建设，促进传统金融教育向互联网金融转型发展。（3）加强互联网金融的“产学研”的合作，树立“干中学”的务实求真精神。对此，高校金融教育是有优势的，要秉持开放理念加强彼此合作，使研究向应用转化。（4）加强对大数据和人工智能的关注，引入相关课程。此外，在互联网金融风险高发的背景下，高等金融教育也要积极承担社会责任，适时向社会进行互联网金融知识的推广和普及，提高民众规避风险的能力，达到普及金融教育的目的。
［参考文献］
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人工智能课程论文范文第6篇
关键词：远程开放教育，数据挖掘，应用，智能化
1 前言
现代远程开放教育的全过程基本上都是通过浏览网站的形式进行的，学生在Web上的行为都会产生大量的信息，这些信息在远程教育的全过程中十分宝贵，充分挖掘这些信息及其背后潜在的信息，反馈来指导远程教育中的各个环节，以此来为学生提供个性化的服务内容，增强远程开放教育的竞争力。利用数据库技术来存储管理数据，利用网络和计算机学习的方法来分析数据，从而挖掘出大量的隐藏在数据背后的知识，即数据库中的知识发现---KDD（Knowledge Discovery in Databases），其中，数据挖掘技术便是最为关键的环节。论文参考网。基于远程开放教育将是当前和未来教育的重要辅助系统，本文提出并介绍信了把数据挖掘技术应用于现代远程开放教育系统中。
2 数据挖掘概述
2.1数据挖掘（DataMining）定义
数据挖掘就是从大量存储的数据中，利用模式识别、统计和数学的技术，筛选发现新的有意义的关系、模式和趋势的方法。就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它主要依靠人工智能、机器学习和统计学技术，对数据进行归纳推理，从中挖掘出潜在的模式，预测未来趋势，为决策提供支持。
2.2数据挖掘的主要任务
（1）关联分析。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
（2）聚类分析。聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。
（3）分类。分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息。
（4）预测。预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。
（5）时序模式。时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。它是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。
（6）偏差分析。在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。
2.3数据挖掘对象
根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。
2.4数据挖掘技术实施的步骤
（1）确定业务对象。清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结构是不可预测的，但要探索的问题应是有预见的，为了数据挖掘而数据挖掘则带有评价，并以用户能理解和观察的方式将发现的知识呈现给用户。
（2）数据准备。这个阶段的工作包括数据集成、数据选择、预分析和转换。要对Web服务器上的数据进行挖掘，必须研究站点之间异构数据的集成问题，只有将这些站点的数据都集成起来，提供给用户一个统一的视图，才有可能从巨大的数据资源中获取所需的东西。
（3）数据挖掘。这个阶段就是利用数据挖掘工具对经过转换的数据进行挖掘和发现知识的过程。不同的数据挖掘工具有不同的算法，面向不同的分析需求，并且当具体使用操作时，也在一定程度上受到数据分析人员的思维方式和行为习惯的影响。数据挖掘利用人工智能领域中一些已经成熟的算法和技术。如：人工神经网络、遗传算法、决策树方法、邻近搜索算法、规则推理、模糊逻辑、公式发现等来进行数据的挖掘。
（4）结果分析。论文参考网。数据挖掘的结果由分析人员根据发现知识的领域重要性、可信度和支持度等阀值来对发现结果进行评价，并以用户能理解和观察的方式将发现的知识呈现给用户。通常会用到可视化技术。
（5）知识的同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。
3 现代远程开放教育系统简介
远程开放教育系统能实现个性化学习、实时教学、实时考试和智能答疑。为每一个接受网络远程教育的学习者提供个性化的学习进程。能根据与当前学习者相类似的学生的学习模式自动地对其后继知识的学习进行预测以及合理推荐，并对学习者的学习过程进行分阶段的评价，依据其绩效信息动态调整其学习难度、练习与测试内容，对学生提出的问题实现智能化答疑，对该学习者薄弱环节进行有效指导，做到因材施教和全天候学习。
远程开放教育系统由用户系统、WEB服务器、应用服务器、数据服务器、用户数据库和资源数据库组成。
用户系统用于实现远程开放教育系统的显示功能，其功能是：实现信息的和接受，管理员通过它来实现系统的管理、更新、维护等，主要是通过XML语言和HTTP协议实现WEB浏览器与WEB服务器的链接和信息通讯。WEB服务器用于完成远程开放教育系统的事务处理，用于处理学习过程中的各种事务。应用服务器直接为WEB服务器提供相关服务，处理WEB服务器以及XML文档组成的用户的事务请求信息。论文参考网。数据库服务器用于完成数据处理，为应用服务器提供相关服务，完成数据查询、修改和更新等服务，并把运行结果反馈给应用服务器。资源数据库中主要由远程开放教育系统中要使用的课件库、答疑库、作业库、试题库和必要的超级链接等构成。用户数据库主要用于存储远程开放教育系统中要使用的的注册档案、用户目前的学习内容、学习进展、作业情况和考试情况等信息。
4 数据挖掘技术在远程开放教育中的应用
现代远程开放教育是随着现代信息技术的发展而产生的一种新型教育形式，其基本特征是利用计算机网络和多媒体技术，提供丰富的教学资源供学习者选用，教学形式由原来的以教为主变为以学为主。数据挖掘技术在现代远程开放教育中的应用主要有以下几方面：
（1）在个性化学习方面的应用
由于每个学习者的知识背景、学习习惯和学习目标都不一样，故个性化学习在远程开放教育中就显得非常重要。为了实现此功能，基于WEB的智能远程开放教育系统首先要根据学习者的特点和学习目标来收集学习者的数据信息，然后对收集到的信息进行预处理，再应用一种合理的挖掘算法或综合应用不同的算法，如关联规则分析、聚类和分类技术、统计分析以及时序模式技术等，来处理此数据，最终发现用户的访问模式，但是通过模式挖掘后，生成的规则数目大、表达晦涩且不好用，这时就需要用到智能查询机制、可视化和联机分析等技术对模式进行分析评价，经过模式分析和应用技术处理后，选择一种学习者易于理解和接受的表达方式将知识数据显现出来。利用数据挖掘与学习内容绑定的技术，系统就可以以可视化方式来指导学习者学习和个性化发展，这样系统就实现了个性化学习功能。
（2）在资源库建设方面的应用
资源库建设在整个系统中至关重要，为了建立覆盖面广、功能齐全的资源库，我们就必须编制信息资源目录，征集种类资源信息，并进行资源、资源信息筛选、资源信息整理和存储；同时按学科门类建设积件库。当老师在系统内制作课件，为了有针对性和避免重复，我们可以对所有学习者已选的课程进行聚类，并通过聚类学习算法来自动确定每门课程的类别标记。接着利用数据挖掘中的关联规则，估计出一组相关同位类课程，再利用泛化关联规则，找到其上位类课程，或利用序列模式，预测出与之有关的学生未来可能选择的同级课程，最后围绕学习者的需求权限进行课程设置。
（3）在实时教学方面的应用
在本系统中，由于引入了互联网技术、人工智能技术、数据库技术和知识发现技术，通过机器学习、统计分析等方法设计出了个性化处理引擎，从大量的数据中进行数据挖掘，提取有用的、潜在的信息。学生可以通过网络实现每天24小时的学习，而且本系统可以更多且及时的了解到学生的学习学习进度、需求、能力、兴趣爱好等方面的信息，并动态地根据这些信息调整学习计划和进度，让学生得到针对其“个性”的教育，实现因材施教。
（4）在智能答疑方面的应用
基于WEB的远程教学系统中的智能答疑系统只要用户能上网，就可解答学生在学习过程中产生的问题。它能根据学生用户访问日志、问题记录等数据进行数据挖掘，用智能抽取的方法实现智能答疑。从用户访问日志和提问信息里面可以分析出学生的行为。智能答疑系统后台存储了大量的由经验丰富的教师精心挑选的问题答案，对于用户提出的问题．系统首先通过对问题的分析自动在数据库中寻找最适合的答案。这样通过数据挖掘，针对学生用户提问记录、日志不断更新和调整学生用户知识库，使问题的回答更加精确。
（5）在实时考试方面的应用
本系统的实时考试系统是一个基于数据库和WEB的远程在线式实时的测试系统。它能考虑个别学习者的能力和特性，按照考试的目的和必要性，提供各种问项信息，如难易程度、辨别程度等。并且还能同步打分，提供成绩进展情况，根据个人特性解释问题，按个人及科目对考试结果进行各种统计分析和评价，并存入学生用户数据中。这些功能的实现是由于系统采用关联规则、聚类和分类工具对数据库中抽取的数据进行处理，分析出学生的特性及其对课程各知识点的掌握程度，并结合学生的考试目的恰当地反馈给学生，这样提高了学生学习的效率。
5 结束语
在现代远程开放教育网站设计中，基于XML（ExtensibleMarkup Language，可扩展标记语言）的新一代系统设计环境，可以更好地描述半结构化和结构化的数据，更有利于进行数据搜索和挖掘。如何整合XML和Web服务技术，以此为契机开展数据挖掘和知识获取，在现代远程开放教育网站的设计中以学习者为中心,提供一种基于资源的学习,教学资源可以适应各种学习者的需要和背景进行不同的组合，提供更加优良的、个性化的服务。
参考文献：
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人工智能课程论文范文第7篇
论文关键词：工程硕士；培养方案；课程设置；教育改革
工程硕士专业学位是我国研究生教育体系中的一个重要组成部分，其设置适应了国家经济体制的改革，适应了在岗人员进一步提高自身能力素质的需要。工程硕士与工学硕士相比，它们虽然处于同一层次，但由于其生源的显著差异，其培养目标、知识结构、能力结构和培养模式等均有较大不同。要使工程硕士成为高层次技术和管理人才，符合未来社会发展的需要，就必须贯彻“以人为本，因材施教”的教育原则，制订一套科学、合理的培养方案，并建立与之相适应的培养模式。
为了提高工程硕士培养质量、规范培养模式和培养流程、明确评估办法等，2005年7月召开了第二届全国工程领域教育协作组组长全体会议，提出“建立规范化的工程硕士学位标准”的设想，并选择了控制工程等五个领域，以课题研究的形式，率先开展工作。2007年全国控制工程领域工程硕士教育协作组颁布了“控制工程领域工程硕士专业学位标准（试行）”，对我院控制工程领域工程硕士的培养起到了很好的指导性作用。考虑我院控制工程领域工程硕士的培养主要是面向部队、基地等情况，在对“专业学位标准实施细则”修订中，培养方案在符合学科内涵的基础上，要兼顾生源单位需求，在研究方向的确定、课程设置等方面突出应用性、针对性，切实使培养的工程硕士在相应的工作岗位上发挥应有的作用。
一、以武器控制系统为中心确定培养方案的主要研究方向
现代兵器装备的特点是精确化、远程化、智能化，以导弹、无人机、指挥系统等为代表的武器装备更突出了这一特点，这些特点的基础之一是自动化技术。根据我院生源主要分别来自武器装备论证、武器装备试验、军代表、部队技术保障、部队装备管理单位等岗位特点，依托控制工程领域培养工程硕士，应该以武器装备为大背景，在控制工程学科内涵的基础上紧紧以武器控制系统为中心，来确定相应的研究方向，因此我院控制工程领域工程硕士专业研究方向确定的基本思路是：涵盖我军武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控、武器控制系统性能测试与故障诊断、武器控制系统信息化管理等方面，为军代表系统、武器装备试验基地、部队修理所、部队装备管理等单位培养具有我军特色的高层次应用型、复合型工程技术和管理人才。具体如下：
1.武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控
该方向以提高复杂武器控制系统综合战术技术性能为目标，以数学、力学、控制理论、系统科学、计算机技术为基础，研究武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控的方法。主要研究内容包括：火控、指控、无人机和导弹等复杂武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控的方法及武器系统作战效能评估等。
2.武器控制系统性能测试与故障诊断
该方向以提高武器系统技术保障人员的装备保障能力、试验技术人员的工程实践能力为目标，以自动测试技术、故障诊断技术、信号处理技术和计算机技术等为基础，研究武器系统的性能检测、故障诊断的技术与方法及靶场试验中技术保障的关键技术。主要研究内容包括：新标准测试总线的应用、测试系统模块化设计、武器系统运行状态监测与诊断、测试诊断设备研制等。
3.武器系统信息化管理
该方向以提高各级装备保障管理人员的管理自动化、信息化、智能化水平为目标，以人工智能、装备保障理论、计算机技术、数据库技术、多媒体技术、网络技术等为基础，研究装备保障管理的自动化、信息化、智能化技术和系统。主要研究内容包括：研究制订适合装备保障信息化管理的标准体系，研究建立统一的适合装备保障管理信息化的数据交换代码，基于装备的状态信息、故障信息、维修信息等进行研究装备保障领域的全程可视化信息管理系统。
二、以适应培养方向要求为出发点确定适宜的课程体系
课程教学是工程硕士培养的一个重要环节，它对于构建合理的知识结构、打下扎实的基础理论和系统的专业知识起着相当重要的作用。当今社会，科学技术迅猛发展，知识更新不断加快，只有打下牢固的基础，才能自如地实现向新领域的转变，才具有可靠的应变能力的坚实后劲；只有在头脑中存储了大量的知识、事例和经验，才能运用它们来进行创造性思维。课程设置在整个课程教学工作中起着基石性和原本性的作用，只有合理的课程设置才有可能使研究生具有合理的知识结构，才有可能在课程学习过程中激发研究生的创新意识与创新能力。
考虑到工程硕士的培养模式是“进校不离岗”，边工作边学习，在职攻读学位的特点，在课程学习上，我院采取的是“两阶段”学习方式，即第一阶段主要学习公共和领域必修课程，在学院集中学习；第二阶段主要学习选修课，采取先寄发教材供学员自学，再到学院集中辅导两次，每次为期两周，最后集中进行考试。因此课程设置一方面要充分考虑这些特点、安排，另一方面更要考虑所设置课程应与各培养方向相适宜。对控制工程领域工程硕士研究生来说，应具备以控制论、系统论、信息论原理为核心的知识结构。同时，还要具备基于与数学方法、计算机技术、网络技术、通信技术、各种传感器和执行器等相结合的、针对具体应用方向的知识面。这些知识结构、知识面要通过一类课程群的设置来落实。由于培养时间、教学时数的限制，课程的门数设置受到了约束，这样就要求对课程的选择必须反复斟酌，切实使选择的课程具有较强的针对性，有利于学生建立合理的知识结构，有利于学生进行后续的学位论文研究工作。我院工程硕士专业学位课程设置包含两大部分。一部分是适用各个研究方向的必修课，包括公共必修课和领域必修课。公共必修课主要包含自然辩证法、英语、数理统计、科技信息检索。领域必修课主要有线性系统理论、计算机控制系统、自动测试系统。另一部分是为不同研究方向设置的选修课。选修课设置的基本思想是在保证对一个控制工程领域工程硕士研究生而言，至少应掌握一个课程群的知识要求的基础上，引入专题讲座形式来开阔学生视野，增大学生知识面。根据学科培养方案设置的三个研究方向，结合部队岗位需求，我们按优化、控制类课程群、控制系统故障检测与诊断课程群、信息传输与处理类课程群的要求设置领域专业技术类选修课课程。
具体地讲，为三个研究方向设置的选修课程分别是：
为武器控制系统分析论证、试验优化与质量监控研究方向设置了优化、控制类为主的课程，包含军事运筹分析、系统决策与建模、智能控制、人工神经网络、防空武器系统效能分析以及专题讲座。
为武器控制系统性能测试与故障诊断研究方向设置了故障检测与诊断为中心的课程，包含测试与接口技术、军用电子系统测试、电子系统故障诊断、故障分析与预测、人工智能原理以及专题讲座。
为武器系统信息化管理研究方向设置了信息传输与处理为中心的课程，包含数字信号处理、战术互联网及其应用、图像工程、多媒体技术、人工智能原理以及专题讲座。
人工智能课程论文范文第8篇
由全球华人计算机教育应用学会主办，浙江大学承办的第十五届全球华人计算机教育应用大会（The 15th Global Chinese Conference on Computers in Education，简称GCCCE2011）于2011年5月29日至31日隆重召开。全球华人计算机教育应用大会是一项国际学术会议，每年举办一次，旨在汇聚世界各地教育政策制定者、学者、教育工作者、校长及一线教师，分享有关信息与通信技术（ICT）教育应用的实践方法及成功经验，以推动教育信息化的发展，促进教育创新。值得强调的是，本次会议已列入美国规模最大的专业学会――电气与电子工程师协会（IEEE）会议列表。
本次会议的主题是：信息技术促进教育创新，旨在深入探讨信息技术促进教育创新的相关问题，推动全球华人计算机教育应用界同仁的交流。围绕此主题，本次大会开设了十个子会议进行深入讨论：移动学习与泛在学习、教育游戏与非正式学习、ICT在华文教学中的应用、计算机支持的协作学习与人工智能教育应用、数字化学习环境构建与教育软件设计、数字化测试与评价、数字化学习与企业培训、中小学信息技术教育与应用、中小学教师论坛、博士生论坛。本次会议共吸引了500多名来自大陆、台湾、香港、新加坡、日本、非洲等国家或地区的学者，其中正式代表240人，嘉宾40人，研究生代表220多人。
二 论文集主题与作者信息
为保证论文的质量和吸引广大学者的积极参与，本次会议收录的论文被IEEE出版，并送交工程索引（EI）检索。当然，这也是前14届高质量的会议成果铸就了今天的国际认可，从这一层面也可看出主办方为促进学术繁荣所做的努力。
1按论文主题划分
本次会议收到来自大陆、台湾、香港、新加坡、日本、非洲等国家或地区的学者积极投稿，共收到论文1327篇，经过严格的评审后，录用论文414篇，录用率为31.2%。其中张贴论文73篇，大会最后还评出优秀论文22篇。论文集紧密按照大会主题进行编订。
从表1数据可以看出“计算机支持的协作学习与人工智能教育应用”和“数字化学习环境构建和教育软件设计”来稿数量不相上下，依然沿袭往届的特征，说明在计算机的教育应用领域，学习环境的构建和教育软件的设计是热点。“教育游戏与非正式学习”的篇数紧跟之后，并且与往年相比，数量有所上升，表明在游戏中教育和组织非正式学习受关注度较高。而“ICT在华文教学中的应用”与往年相比数量有所下降，这与大会召开的地理位置相关：本次会议在大陆召开，而此主题研究者多为台湾地区。经研究分析，本次大会研究热点和重点话题基本与往届相同。
2按作者来源划分
本次会议收录论文的作者是来自全球各地的华人，笔者按照第一作者所在单位统计得表2：
分析表2的数据得知，除了中小学教师论坛，其他主题论文的作者半数以上来自大陆地区，除了地理优势外，在教育信息化背景下，大陆地区的研究者积极参与学术研究，推动教育信息化稳步发展。
三 会议内容聚焦与评述
会议邀请来自于大陆、台湾、香港、新加坡、日本、非洲等地教授、学者做了四个大会主题演讲和十个专题讨论会，另外还组织参会者对杭州胜利小学进行半天的参访活动。
1大会主讲
香港大学罗陆慧英教授以“信息技术促进教育创新的可持续发展”为题，认为教育是一个复杂的系统，是由多个要素及其相互作用组成，任何一个单一的教育创新的做法都不会成为未来的教育模式。把信息和通信技术引进课堂教学，是对传统的教与学模式的“破坏性”转型。罗陆慧英教授以一个园区的变化为喻，提出要从生态系统的角度来处理教育创新问题，并给出了五项教学改革可持续发展的生态条件：一是政策，即跟变革相配合的明确的政策方向和压力；二是鼓励和支持策略，即适当的政策措施以栽培崭新实践的出现；三是专业连网，即教育人员专业战略协作和联网机制：四是为学习而建的架构，即机构学习是教学改革可持续发展的关键；五是学习•信息技术•技术，即以信息技术作为教学创新的物质体现、中介和基础设施。罗陆慧英教授的报告从系统的宏观角度深刻分析了信息技术能够促进教育创新，但是教育创新改革的可持续发展过程艰难，需要五项条件统筹配合。
华中师范大学杨宗凯教授主题演讲的题目是“深化融合，支撑创新――关于教育中长期规划教育信息化问题的思考”。杨宗凯教授作为国家教育信息化十年发展规划（2011-2020年）编制专家组组长，以《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》第十九章“加快教育信息化进程”的内容及国际教育中长期规划的需求为背景，阐述了对我国教育信息化发展的思考。在报告中，杨教授指出我国的教育信息化整体上处于起步、应用阶段，并结合我国教育信息化发展现状，介绍了国家教育信息化十年发展规划编制的指导方针、工作方法、整体风格以及四部分的成果，让所有教育工作者提前学习到国家教育信息化十年发展规划。最后杨教授还欢迎大家在国家教育信息化十年发展规划的意见稿推出时给出自己的意见和思考。
台湾科技大学黄国帧教授主题演讲的题目是“移动与泛在学习的研究趋势与应用”。在报告中，黄教授完整的介绍了移动与泛在学习的定义、实现架构及研究趋势，同时结合实例说明过去的教学工具与策略如何与新的科技结合，获得良好的教学效果。黄教授已发表超过350篇与数位学习及智慧型系统相关的论文及著作，在演讲中，黄教授展示了多个在自然科学及乡土教学方面的实际应用策略及成果，不仅为教师和研究者提供了具体的参考内容，还为研究生树立了在实际教学活动中研究的典范。最后，黄教授总结说“教育为本，科技为用”，指出了所有的科技都是教育中的工具，教育才是重点。
华中师范大学祝智庭教授在大会最后一天下午以“中国基础教育信息化新发展：从班班通到教育云”为主题，分析了在落实《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》背景下，我国基础教育信息化现状与发展趋势，提出了班班通到教育云的发展路线。在报告中，祝教授先介绍代表国内先进水平的“绿色班班通”解决方案以及在全国各省市的推广应用状况；接着推出基于大教育装备的“绿色教育云”开发计划，介绍其核心技术及服务框架；最后就如何通过电子书包作为云端个人学习环境，介绍具有前瞻意义的电子书包系统功能建模，以及电子课本――电子书包技术标准研究进展。据了解，电子书包已经在上海、扬州的部分学校进行开发使用。祝教授的报告内容吸引了众多华人的兴趣，台湾、香港等地专家学者纷纷提问，表示对此研究的支持和认同。
2 部分子会议报告综述
据统计，此次大会的子会议共有182场，同一时间段有5场报告在同时进行，笔者选取部分报告进行综述分析。
(1)移动学习与泛在学习
移动设备的迅速普及和相关技术的飞速发展催生了移动和泛在学习，创造了这两种新型的并极富潜力的学习模式。移动与泛在学习（台湾称为“行动与无所不在的学习”）历来是GCCCE大会研讨主题之一。从本次会议的收录论文来看，移动和泛在学习以台湾学者研究为代表，并以自然科学和英语学习为实例，以混合学习、泛在学习等理论为理论基础，以当下流行的技术设备为工具和手段，以实证研究等为研究方法，探讨相关的学习环境、学习模式、学习活动等。
(2)教育游戏与非正式学习
在娱乐中学习的思想催生了教育游戏，经统计发现，该主题主要是台湾地区研究生作为毕业论文的热门选题范围之一，研究的思路是以一定心理学方法或策略为基础，用量表、问卷等工具，并结合各种教学策略，设计各种教育游戏，对学生进行实验研究。其中，以国立台湾师范大学佳燕的题为《目标层次与鹰架策略对国小学童程序设计学习成效与认知负荷之影响》和国立台湾科技大学宋涵钰的题为《基于凯利方格之游戏学习模式对改善学习成效及态度之研究》为典型。此类选题的角度、研究方法和研究重点值得大陆的研究生借鉴。
(3)ICT在华文教学中的应用
在华文教学中写作课程的教学是一大难点，很多非大陆地区的华文研究者都在研究如何更好的利用ICT提高学生的写作能力。在报告中，台湾国立成功大学的苏彦宁团队的《导入网络同侪互评策略于国中写作课程之学习环境建置与初探》和新加坡教育部教育科技司Jo KimLee团队的《线上作文互评功能在教学上的设计与使用》不约而同的用到学生的线上互评策略，此策略吸引了与会者的兴趣并展开热烈的讨论。该主题的主持人陈明溥教授最后总结时指出，在华文教学中，不管使用何种策略，对社会性软件的选择很重要，而学生对社会性软件的使用热情度与学习环境的设计或学习活动设计相关，因此学习环境的设计或学习活动的设计才是提高学生写作能力的重点。
(4)计算机支持的协作学习与人工智能教育应用
从论文投稿和报告数量来看，计算机支持的协作学习与人工智能教育应用是目前的一大研究热点和重点。北京师范大学蔡苏代表他的团队做了题为《基于三维交互虚拟学习环境的案例开发与探究》的报告，报告中以四个众所周知的数学案例――天体运动、牛顿第一定律、牛顿第二定律、单摆运动展现了三维交互的虚拟学习环境，最后还用增强现实技术现场展示了这四个案例，吸引了众多与会者的注意和探讨。不得不说，随着虚拟现实技术的发展，尤其增强现实技术，计算机支持的协作学习与人工智能在教育中的应用前景会更宽泛。
(5)数字化学习与企业培训
数字化学习与企业培训是计算机在非正式教育领域应用的典范，但一直受到教育界的关注和研究，在往届的GCCCE大会中数字化学习与企业培训就受到专家及学者深刻探讨，当然此次大会也不例外。台湾师范大学张基成教授的《台湾企业数位学经验与个案》的报告是有关中小企业网路大学校在台湾的实施和推广。这个网路大学校的建设是为满足台湾企业从业人员、中小企业的自主性学习需求，课程内容浅易入门、广而多元，为台湾中小企业营造了数位学习的氛围，其运营模式主要包括学习入口网、学习平台、教材管理、学习服务、组织学习、推广服务和专案管理。这个中小企业网路大学校为逐渐兴起的企业大学的建设提供一个好的案例。
南京师范大学张义兵老师的《企业培训课程的设计与开发》是以苏宁电器的员工培训为例，介绍了他为苏宁电器设计和开发的培训课程的阶段成果。针对苏宁电器的要求，张老师对苏宁电器进行知识管理、培训教材设计、网络课程设计和e-learning策划。张老师的研究告诉我们企业培训没有通用的课程，不同的企业、不同的工作性质、不同的员工培训的内容都是不一样的。所以，要深入研究企业培训，先深入掌握企业各个岗位和员工特征。
四 GCCCE促进教育技术发展
经笔者调查统计，发现到会作报告的专家学者多是教育技术专业的背景或是与之相关专业的背景，徐州师范大学更是有20多名研究生参加，可见此次大会在教育技术人心中的重要性。计算机应用于教育是教育技术电教发展道路上的一个标志性的分支阶段，不仅因为计算机技术的发展越来越广泛，应用越来越深入，更因为提高教育质量是教育技术的根本问题和使命。
1 名称问题
2011年4月20日教育部了《普通高等学校本科专业目录（修订一稿）》的意见征求稿，提出将“教育技术”更名为“教育信息技术”。对于此问题，《电化教育研究》杂志社通过新浪微博平台广泛征求了改名问题的意见和建议，众多教育技术学专业的专家参与讨论并给出自己的意见。根据微博留言可知大家意见不一，总体认为教育技术更名是必要的，但是更名为“教育信息技术”是不合理的。
众所周知，教育技术在发展过程中先后出现了多次更名的现象：教育技术起源于“视觉教育”，后来更名为“视听教育”，再到“视听传播”，发展至我国曾有学者（至今有学者）称为“电化教育”，最后到广为大家接受的“教育技术”。我们不难发现教育技术的名称变化过程中技术的发展起到了重要的作用。于是教育技术是否要更名，免不了要考虑技术是否又发展到一个新的阶段。然而，纵观此次会议中所有专家学者在报告或论文中所用到的技术发现，专家学者们都在强调计算机在教育中的应用，并没有提出新的技术，只是技术使用过程中方法的创新。鉴于此点，笔者认为教育技术更名还没有更名的必要。但是在此次会议中，许多大陆的专家学者提到教育信息化的背景，他们指出我国还处在教育信息化的起步、应用阶段，要达到教育与应用的融合发展还需要经过融合和创新阶段。另外“教育技术”的名称毕竟是从国外引进，并不具有中国特色。考虑到以上两点，笔者赞同一些专家在微博中提出的更名为“信息化教育”的说法，同时“信息化教育”说明了教育技术的重心在教育，从而避免了教育技术姓“教”还是姓“技”的争论。
2 技术促进教育
正如台湾科技大学主题报告时所说“教育为本，科技为用”，教育技术的根本落脚点也是在教育，任何的技术（包括计算机相关技术）都是为提高教育的手段。我们关注技术的不断创新与应用，更强调是各种新技术下的教育能否得到提高甚至改革。
此次GCCCE（2011）大会“数字化学习与企业培训”的主题会上专门安排了一场由清华大学、中国教育技术协会钟晓流教授所做的题为《关于中国教育技术行业标准研制》的报告。2010年5月12日中国教育技术协会在清华大学成立了中国教育技术协会技术标准委员会（下称“标委会”），专门从事教育技术行业标准的研究与制定工作。钟教授的报告内容是标委会提出的在2011年开展并完成《多媒体教学环境规范建设》研究与制定工作的成果。《多媒体教学环境规范建设》的研究与制定是由清华大学、北京大学、浙江大学、上海交通大学、中国科技大学、南京大学、东南大学等50所高校的65位专家和教育技术领军企业的10位专家共同参与的，并分为六个小组分别从以下六个方面进行研究与制定：供配电、网络和建筑物理环境，音频环境与扩声系统，视频环境与视频设备，智能化控制系统，语言实验室与教学资源系统，系统集成。声、光、电等技术的飞速发展和应用改变了人类的许多方面，《多媒体教学环境规范建设》的六个方面正是在声、光、电等技术的应用基础上从硬件和软件两个角度同时改善了传统的教学环境，并彻底改变了一黑板一粉笔的教学设施。
技术促进教育的最好证明就是教学环境的软硬件设施得到改善和提高，而《多媒体教学环境规范建设》研究与制定正在落实着这一点。对于整个教育技术行业来说，教学环境的建设与维护是教育技术行业的核心工作，是数字化校园建设和教育信息化建设的重要内容，是信息技术促进教育创新的重要体现。当然，教学环境的规范建设只是标委会对教育技术行业标准研制的一方面，随着技术在教育中广泛而深入的应用，其他的标准也会相继出台，每一位教育技术工作者都有责任和义务为自己的行业标准做出努力和贡献。