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人工智能课程论文范文精选

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人工智能课程案例教学论文

1人工智能课程教学案例库的总体设计

1.1集先进性、实用性和前沿性为一体的教学内容改革对国内外优秀的人工智能教材[2-6]的内容进行整合,建立人工智能的知识体系,并提取人工智能课程的知识要点,确定集先进性、实用性和前沿性为一体的教学内容。人工智能的核心思想是研究人类智能活动规律和模拟人类智能行为的理论、方法和技术,因此人工智能应围绕“智能”这个中心。由于智能本身的复杂性,难以用单一的理论与方法来描述,因此可以通过建立人工智能的不同层次来刻画智能这个主题。人工智能的主要内容可按图1所示划分为最底层、抽象层、逻辑层和应用层这4个不同层次。在最底层,神经网络与演化计算辅助感知以及与物理世界的交互。抽象层反映知识在智能中的角色和创建,围绕问题求解对知识进行抽象、表示与理解。逻辑层提出学习、规划、推理、挖掘的模型与方式。应用层构造智能化智能体以及具有一定智能的人工系统。将人工智能划分为这4个层次可确定人工智能课程的教学内容,并保证教学内容的循序渐进。

1.2基于人工智能知识体系的教学案例库建设根据所确定的教学内容、知识重点和知识难点,从国内外经典教材、科研项目、研发设计、生产建设以及国内外人工智能网站等多种途径,收集案例素材,加以整理,撰写各知识要点的教学案例及其内容。表1给出基于人工智能知识体系的教学案例示例。

2人工智能课程教学案例的详细设计

在教学案例具体设计时应包括章节、知识重点、知识难点、案例名称、案例内容、案例分析过程、案例教学手段、思考/讨论内容等案例规范,分别从以下单一案例、一题多解案例和综合应用案例3种情况进行讨论。

2.1单一案例设计以人工智能课程中神经网络课堂教学内容为例,介绍基于知识点的单一案例的设计。神经网络在模式识别、图像处理、组合优化、自动控制、信息处理和机器人学等领域具有广泛的应用,是人工智能课程的主要内容之一。教学内容主要包括介绍人工神经网络的由来、特性、结构、模型和算法,以及神经网络的表示和推理。这些内容是神经网络的基础知识。其重点在于人工神经网络的结构、模型和算法。难点是人工神经网络的结构和算法。从教学要求上,通过对该章节内容的学习,使学生掌握人工神经网络的结构、模型和算法,了解人工神经网络的由来和特性,一般性地了解神经网络的表示和推理方法。采用课件PPT和演示手段,由简单到复杂,在学生掌握人工神经网络的基本原理和方法之后,再讲解反向传播BP算法,然后运用“手写体如何识别”案例,引导学生学习理解人工神经网络的核心思想及其应用方法。从国外教材中整理和设计该案例,同时应包括以下规范内容。章节:神经网络。知识重点:神经网络。知识难点:人工神经网络的结构、表示、学习算法和推理。案例名称:手写体如何识别。案例内容:用训练样本集训练一个神经网络使其推广到先前训练所得结果,正确分类先前未见过的数据。案例分析过程:①训练数字识别神经网络的样本位图;②反向传播BP算法;③神经网络的表示;④使用误差反向传播算法训练的神经网络的泛化能力;⑤一个神经网络训练完毕后,将网络中的权值保存起来供实际应用。案例教学手段:手写体识别的神经网络演示。思考/讨论内容:①训练改进与权值调整改进;②过学习/过拟合现象,即在一个数据集上训练时间过长,导致网络过拟合于训练数据,对未出现过的新数据没有推广性。

2.2一题多解案例设计一题多解案例有助于学生把相关知识点联系起来,形成相互关联的知识网络。以人工智能课程中知识及其表示教学内容为例,介绍一题多解案例的设计。知识及其表示是人工智能课程三大内容(知识表示、知识推理、知识应用)之一。教学内容主要包括知识表示的各种方法。其重点在于状态空间、问题归约、谓词逻辑、语义网络等知识表示方法。难点是知识表示方法的区别及其应用。从教学要求上,通过对该章节内容的学习,使学生掌握利用状态空间法、问题归约法、谓词演算法、语义网络法来描述和解决应用问题,重点掌握几种主要知识表示方法之间的差别,并对如何选择知识表示方法有一般性的了解。通过讲解和讨论“猴子和香蕉问题”案例,来表示抽象概念。该案例从国内外教材中进行整理和设计,同时包括以下规范内容。章节:知识及其表示。知识重点:状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法等。知识难点:知识表示方法的区别及其应用。案例名称:分别用状态空间表示法与谓词逻辑法表示猴子和香蕉问题。案例内容:房间内有一只机器猴、一个箱子和一束香蕉。香蕉挂在天花板下方,但猴子的高度不足以碰到它。猴子如何摘到香蕉?如何采用多种知识表示方法表示和求解该问题?案例分析过程:①状态空间法的解题过程。用n元表列表示该问题的状态;定义问题的操作算符;定义初始状态变换为目标状态的操作序列;画出该问题的状态空间图。②谓词逻辑法的解题过程。定义问题的常量;定义问题的谓词;根据问题描述用谓词公式表示问题的初始状态、中间状态和目标状态。案例教学手段:猴子和香蕉问题的演示。思考/讨论内容:①选择知识表示方法时,应考虑哪些主要因素?②如何综合运用多种知识表示方法获得最有效的问题解决方案?

2.3综合应用案例设计与单一案例、一题多解案例相比,综合应用案例能更加有效地启发学生全方位地思考和探索问题的解决方法。以机器人行动规划模拟为例,介绍人工智能综合应用案例的设计,该案例包括以下规范内容。章节:人工智能综合应用。知识重点:人工智能的研究方向和应用领域。知识难点:人工智能的技术集成。案例名称:机器人行动规划模拟。案例内容:综合应用行为规划、知识表示方法、机器人学、神经网络、人工智能语言等多种人工智能技术与方法,对机器人行动规划问题进行描述和可视化。案例分析过程:①机器人行为规划问题求解。采用状态归约法与分层规划技术,将机器人须完成的总任务分解为若干依序排列的子任务;依据任务进程,确定若干关键性的中间状态,将状态对应为进程子规划的目标;确定规划的执行与操作控制,以及机器人过程控制与环境约束。②基于谓词逻辑表示的机器人行为规划设计。定义表达状态的谓词逻辑;用谓词逻辑描述问题的初始状态、问题的目标状态以及机器人行动规划过程的中间状态;定义操作的约束条件和行为动作。③机器人控制系统。定义机器人平台的控制体系结构,包括反应式控制、包容结构以及其他控制系统等。④基于神经网络的模式识别。采用神经网络方法以及BP算法对桌面茶壶、杯子等物体进行识别,提取物体图形特征。⑤机器人程序设计语言。运用人工智能语言实现机器人行动规划行为的可视化。案例教学手段:机器人行动规划的模拟演示。思考/讨论内容:人工智能将会怎样发展?应该在哪些方面进一步开展研究?

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《人工智能技术》教学与实践

摘要:人工智能技术是计算机科学中一个重要的分支。结合人工智能技术课程教学实践,该文探索了《人工智能技术》课程的教学与实践,给出了目前存在的问题,选取教材和实验教学内容,改革教学方法和手段,以及学生学好该课程的建议。

关键词:人工智能技术;教学方法;编程能力

中图分类号:TP3 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2014)16-3865-02

1 概述

2008年11月16日,中国科协成立50周年新闻会在北京召开。在新闻会上,“五个10”系列评选活动,即10位传播科技的优秀人物、10部公众喜爱的科普作品、10个公众关注的科技问题、10个影响中国的科技事件、10项引领未来的科学技术评选结果揭晓。10项引领未来的科学技术是:基因修饰技术;未来家庭机器人;新型电池;人工智能技术;超高速交通工具;干细胞技术;光电信息技术;可服用诊疗芯片;感冒疫苗;无线能量传输技术。

人工智能技术学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。指人类的各种脑力劳动或智能行为,诸如判断、推理、证明、判别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动,可以用某种智能化的机器来予以人工实现[1]。

通过《人工智能技术》课程的学习,使学生对人工智能技术的发展概况、基本原理和应用领域有深入了解、对主要技术及应用有一定掌握,并对现代人工智能技术发展的方向有所研究。通过人工智能技术课程的学习与研究,启发学生对人工智能技术的兴趣,培养知识创新和技术创新能力,并能将人工智能技术融入到今后所开发的计算机软件之中。

《人工智能技术》是一门众多学科交叉的新兴课程,其涵盖范围广,涉及知识点多,知识更新快,内容抽象,不容易理解,理论性强,而且需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力,这给该课程的讲授带来了一定困难。《人工智能技术》也是一门应用型学科,怎样将理论运用到实践中,使学生将学到的人工智能技术知识和思想运用到自己的实际课题,这也是该课程需要解决的问题之一。

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“人工智能导论”课程的教学与实践改革探索

摘要:为了提高“人工智能导论”课程的教学质量,协调好教与学的双边关系,结合教学实践,从教学体系、教学内容、教材、教学方法、考核方式等方面进行了探讨和总结。

关键词:人工智能;教学内容;教学方法

中图分类号:G642 文献标识码:A

1 引言

人工智能(AI)是二十世纪五十年代后期兴起的利用计算机模拟人类智能活动去求解问题的学科,与空间技术、原子能技术一起被誉为二十世纪三大科学技术成就,目前广泛应用于专家系统、机器翻译、语音识别、文字识别、计算机视觉、机器人、电子游戏等方面,已经成为计算机技术发展以及许多高新技术产品中的核心技术。

为了适应人工智能技术日益广泛的需要,国内外高校普遍开设了“人工智能”方面的课程,特别是作为计算机方面专业的核心课程之一。我校自从1993年开始为自动化专业本科生开设“智能控制”选修课,1996年为自动化、计算机、机械等专业本科生开设“人工智能导论”、“人工智能及其应用”课程。目前,我校软件学院、信息学院、机电学院都开设了“人工智能导论”课程,已经成为计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程,也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一,其目的是使学生了解人工智能的基本概念和基本原理,初步学习和掌握人工智能的基本技术和前沿内容,拓宽知识面,启发思路,为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识,提高学生应用开发软件的能力和水平,为今后在相关领域的研究和应用奠定更为坚实的基础。因此,建设好“人工智能导论”课程具有重要意义和很广的受益面。

由于人工智能是交叉学科,涉及面广、内容抽象、不易理解,学生往往有望而生畏的感觉,在教学过程中,老师教、学生学都比较吃力。为了更好地实现上述教学目标,提高本课程的教学质量,协调好教与学的双边关系,使学生由望而生畏的感觉,变为有用有趣的感觉,根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验和方法,结合“人工智能导论”课程的近几年教学实践,对课程的教学体系、教学内容、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行了探索总结。

2 调整与优化教学体系和教学内容

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人工智能导论实践教学模式初探

摘要:针对人工智能导论课程的教学情况,分析了实践教学过程中存在的问题,根据新工科人才的要求,对人工智能导论课程的实践教学模式进行初探,设计了相应的实践平台、实验内容、案例库、校企合作及实践教学等,以期为人工智能导论实践教学模式改革提供参考。

关键词:新工科;人工智能导论;实践教学;校企合作;案例库

随着物联网、大数据、5G及人工智能等信息技术的发展,为了应对中国产业变革及新一轮的科技革命,适应“中国制造2025”国家战略需要及产业经济创新发展,同时将国际工程教育思想本土化,“新工科”应运而生[1]。信息技术发展催生出了人工智能相关的专业,国内高校纷纷设立了智能科学与技术专业。近年来,人工智能技术的发展引领着人类社会正逐渐走进智能社会,人工智能将深刻影响人类社会。随着人工智能的进一步发展,高等教育的价值也将进一步提高[2]。因此,各高校应尽快建立与新工科相一致的智能科学与技术专业,并深入研究我国人工智能的人才培养体系、课程设置、实验平台及成果转化等方法,改革传统人工智能的教育教学方法,形成有新工科特色的智能科学与技术专业工程教育方法。由于传统的专业是按学科划分的,因此,目前的智能科学与技术专业课程体系以理论为主,强调学科知识的系统性和完备性[3]。人工智能导论作为智能科学与技术专业的核心课程,同时也是人工智能“入门性”和“引导性”的课程。但是,目前人工智能导论的课程设置上主要存在课程内容陈旧、实践课程不足、教材理论过强、教学模式老旧及实践教学与企业需求不适应等问题。尤其是人工智能导论课程,缺乏实践教学将会降低学生学习人工智能的兴趣和积极性。因此,为了解决这些问题,并使高校跟上人工智能时代的脚步,抓住高等教育发展的新机遇,进行面向新工科的人工智能导论实践教学模式探索具有重要的现实意义。

1人工智能对新工科人才的新要求

1.1具备多学科交叉知识。人工智能导论是一个多个学科交叉而成的一门课程。人工智能导论主要包括知识系统、智能搜索技术、脑科学、机器学习、神经网络、支持向量机、专家系统、智能计算及分布式智能等内容[4]。因此,一个合格人工智能专业人才需要具备多学科知识。1.2具备多领域应用能力。人工智能导论的应用领域广泛,基本包含工业、农业及社会生活的各个行业(如工业生产、通信、医疗、金融、社会治安、交通领域及服务业等)[5]。人工智能导论课程要求学生在学好理论前提下也应该掌握各行业的相关知识,只有这样才能提高人工智能技术在各领域的应用。1.3具备人工智能创新创业精神。目前,创新驱动发展成为了我国现阶段发展的重要力量,人工智能成为经济发展的新引擎[5]。在大众创业、万众创新的号角下,人工智能技术作为创新创业过程中的一个大趋势。因此,当今新形势下培养具有创新创业精神的人工智能专业人才对我国经济发展及大学毕业生创新创业具有重要意义。1.4具备人工智能人文素养。人的内在品质就是人文素养,人文科学的知识水平和研究能力是人文素养的重要组成部分,人文素养是人文科学体现出来的以人为研究对象和中心的精神[6]。人工智能对人类社会带来的是便利还是带来灾难,关键是使用者的思想道德和人文素养。因此,培养具有人文精神的人工智能专业人才具有重要的意义。

2人工智能导论课程教学现状

目前,许多高校已经认识到传统的人工智能导论课程已经不能适应社会和学生发展的需要。尤其是地方普通高校在师资、科研及学科力量薄弱情况下进行人工智能导论的实践教学。目前人工智能导论的课程设置上主要存在的问题如下:⑴本科生课程内容陈旧。近年来,随着云计算、大数据、5G等信息技术的快速发展,也带动人工智能技术发展日新月异。对于高校来说,要紧跟人工智能技术前沿,传授学生的知识也要紧跟人工智能的发展。目前,虽然也出现了不少新的人工智能导论教材,但在课堂上能够教学的新内容仍然不多,教材内容仍然集中在传统的人工智能技术(如问题求解、知识表示、归结原理及经典推理等技术)上。⑵研究生课程内容重叠。研究生的人工智能导论课程应作为本科生课程的一个延续,但部分高校对研究生人工智能导论课程的教学重视不够。很多本科生已经学过的内容在研究生阶段又进行了重复。因此,在新工科背景下培养高层次的人工智能人才,就必须要在研究生阶段加强新工科人才实践能力的培养,选择合理的人工智能导论课程,改革研究生阶段人工智能导论的教学理念和教学模式。⑶实践课程不足。实践教学是提高人工智能新工科人才能力的重要路径。目前,大多数院校的人工智能导论课程理论与实践联系不够紧密,对学生实践能力的培养不够,只知道理论,而不进行实际的实践应用就不能成为合格的人工智能新工科人才。另外,大多数地方高校的人工智能实验室建设投入不足,实验条件差,验证性的实验较多,实验课时不足,学生对人工智能新技术的接触不够。⑷人工智能导论教材理论性过强。目前,现有的人工智能导论教材以理论为主,缺乏人工智能实践内容。在课程教学过程中学生经常会感觉索然无味,当实践课程开设不足时,这种情况会非常明显。学生会渐渐的对人工智能导论课程失去兴趣和热情,最终会导致课程的教学质量和效果下降,不能达到新工科人工智能专业人才培养的预期。⑸教学模式老旧。人工智能导论是多学科交叉的课程,课程内容理论性强、抽象、多知识点是新工科的特点。然而,大多数地方高校仍然采用过去的课堂教学模式(即“教师讲、学生听”的教学模式),这种单向灌输的教学方式以教师为主,学生的主动性不够,只是在被动接收知识。学校这种重视理论不重视实践的教学模式,在一定程度上影响了新工科人才的实践能力,从而导致教学内容与企业社会需求脱节。

3人工智能导论实践教学初探

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多元智能理论在跨文化课中的应用

摘要:

传统教学倡导的基本以“教师讲,学生听”为主要形式,即使在如今的职业院校课堂上依然如此,这便忽视了不同学科或能力之间在认知活动和方式上的差异。目前高职教育倡导在通识课程中“以人为本”更加提倡因材施教,从这一点出发设计教学显得尤为重要。第一部分简单介绍了传统教学法并引入多元智能理论;第二部分介绍了多元智能理论的内涵;接下来介绍了多元智能理论发展状况,并通过图表形式展示一种用法;最后一部分是根据多元智能理论对高职英语跨文化课程所做的教学设计,展示了多元智能教学的成果。多元智能理论促使教师根据教学对象、教学内容的不同采取灵活多样的教学方法和手段方面,为教师的教学打开新篇章。

关键词:

多元智能理论;加德纳;智能;教学法;教学设计

传统教学主要以“教师教,学生学”为模式,教师成为课堂的中心,这样便容易忽视学习者在这一活动中所扮演的重要角色。但进入新世纪这样的国际化的高科技时代,主要发展特点为知识经济化、经济全球化和高度信息化。这就相对应的对21世纪的人才提出了更高的要求。新时代的人才要具备扎实的专业知识、较高的信息素养和能在日常生活与专业领域用外语进行交流沟通的能力。教学过程中,的情感因素(例如感觉、情感、需求、信心、焦虑等)日渐受到重视,因为这些因素在教学中极大地影响到教学质量。

1多元智能理论引入

传统的外语教学法主要流派包括直接法、视听法、语法翻译法、听说法、认知法、功能法等。这些教学法都在不同时期扮演了重要角色,但是也有各自缺陷。尤其值得一提的是听说法、视听法、认知法,因为就谈到听说法,即在外语教学之中去运用语言结构分析的研究成果,为教学过程的安排和教材的编写提供科学的依据。但是过分重视机械性训练,忽视语言规则的指导作用,对于语言的结构形式过分地重视,对于语言和内容意义有忽视趋势,语言倾向流于“造作”。视听法来自于法国,初创于20世纪50年代,这种教法在组织听说操练时号召广泛使用电化教学设备,比如幻灯、电影等,以便结合听觉形象和视觉形象。这种教法也存在缺点,视听法重视语言形式,但是忽视交际能力的培养,而且就整体结构而言过分强调,造成对语言分析、讲解和训练的忽视。20世纪60年代,美国著名心理学家卡鲁尔首次提出了认知法,他的产生是相对于听说法而言的,强调理解在外语教学中的作用,主张在理解新学语言材料的基础上创造性的交际练习的主张。为实现外语教学情景化和交际化,主张在教学中广泛利用视听教具。认识心理学是认知法的理论基础,这使外语的教学能够建立在更加科学的基础上,不过认知法作为新体系,认知法还是不够完善的,必须从理论与实践上来结合充实,这些教学法都或多或少对于本文所提到的多元智能教学有着影响。在20世纪90年代,美国著名认知心理学家霍华德•加德纳在其多年研究基础上提出了“多元智能教学理论”,不仅在美国引起了一场教育改革的浪潮,并逐渐席卷世界各国。多元智能教学是一种教学艺术,以心理学为基础,有益于促进学生各方面只能全面发展。在这样一个教师需要不断满足学生不断增长的学习需求的时代,多元智能教学理论通过其实用、有创意、具有拓展性、激发思维的策略,给课堂教学带来活力,用全新的方式帮助学生完成学习。

2多元智能理论的内涵

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人工智能视频公开课建设的体会

摘要:本文介绍我校入选教育部精品视频公开课“人工智能PK人类智能”课程的建设情况,涉及本视频课程已具备的基条件、课程讲授内容的选定、课程特色、课程建设体会与存在问题等,可供借鉴。

关键词:精品课程;视频公开课;课程建设;人工智能

一、引言

中南大学的人工智能课程是国内高校最早开设的该课程之一。1987年清华大学出版社出版了我校蔡自兴和清华大学徐光编著的《人工智能及其应用》,成为国内率先出版的具有自主知识产权的人工智能教材,为人工智能课程提供了一部好教材,对人工智能在中国的传播和发展起到重大推动作用。

我校人工智能课程自开设以来已培养约30届学生,培养人数超过3000人。授课对象包括计算机、自动化专业的本科生和电子信息类等专业的研究生。2001年,我们研发的“人工智能网络课程”被评为优秀网络课程。2003年和2007年“人工智能”分别被评为首批国家精品课程和全国双语教学示范课程。同时,课程的相关网络资源和知识表示方法的课堂录像陆续上网,向全社会开放,成为学生复习和自学的有力手段和特色环境。

近年来随着国外名校的视频公开课风靡网络,建设我国自己的视频公开课已势在必行。在这种背景下,人工智能课程的等一批国家精品视频公开课应运而生。我们的“人工智能PK人类智能”的视频公开课入选国家精品视频公开课建设计划,已成为首批播出的课程之一,受到公众欢迎与好评。

二、讲授内容选定

人工智能是一门前沿交叉学科,也是一门与人类生活息息相关和公众颇感兴趣的科学。网络视频公开课是以大学生为服务主体,同时面向社会大众,是免费开放的科学与文化素质教育的网络视频课程与学术讲座。由于人工智能属于专业基课程,如何在有限的时间内讲述一个完整的专题,避免艰深的专业知识,让大多数人都能听懂并感兴趣,是安排视频课程内容时需要首先考虑的问题。为此,在内容安排上将重点放在专业史和热点研究介绍上,其目的是通过介绍学科的发展史和一些经典或热点问题的研究情况,激发大家对人工智能研究的兴趣,增进对人工智能知识的了解,认识到前沿科学其实离现实并不遥远。

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研究生人工智能原理教学改革

摘要:针对我院研究生人工智能课程教学中存在的问题,根据人工智能课程特点,提出包括课程内容选定、教学方法设计及学员学术能

>> 研究生人工智能系列课程教学改革 研究生人工智能课程教学探索 研究生“人工智能”课程教学改革探索 人工智能实验课教学改革研究 人工智能课程全英文教学改革 创新型人工智能教学改革与实践 《人工智能》硕士课程教学改革的研究与实践 落实科学发展观,深化“人工智能”课程的教学改革 面向人工智能的信息管理与信息系统专业教学改革 人工智能课程教学方法研究 人工智能的应用研究 日本巨资扶持人工智能研究 人工智能系列课程研究 高中人工智能教学初探 《人工智能》双语教学初索 人工智能双语教学建设 人工智能实验教学探讨 “人工智能”之父 人工智能 AI人工智能 常见问题解答 当前所在位置:l(美国人工智能协会)、caiac.ca/(加拿大人工智能协会)等,它们包括了学科前沿动态、讨论交流及大量的代码资源等。通过使用这些资源,学员可及时了解人工智能最新发展动态,进行人工智能程序设计的交流及对一些问题进行较为深入的探讨。

2教学方法研究

研究生教学应更突出学生的主体地位,注重发挥其学习的主动性和自觉性,为此,课程组结合课程特点,在教学方法进行了如下探索。

2.1加强教学设计

教学设计就是对教学活动进行系统计划的过程, 是教什么(课程内容)及怎么教(组织、方法、策略、手段及其他传媒工具的使用等)的过程[2]。在教学过程中,每节课授课前,坚持集体备课的原则,由课程组集体讨论选定授课内容,补充阅读文献,根据授课对象与课程内容特点,确定课堂组织方式,采用的授课方式以研讨式教学为主,给合讲授、实验、自学等。

2.2抓好课堂教学环节

教学方法与教学手段是保证课堂教学效果的关键。本课程授课对象主要为硕士研究生,他们的接受能力较强,有一定的求知欲。由于学员人数较少,授课方式可灵活组织。教室有完备的多媒体设备,基本的软件实验环境,教学过程可采用灵活教学方法、多种教学手段,提高教学效率,保证授课质量。

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多元智能理论在中职课程的运用

摘要:

随着中职课程设计要求的不断提高,研究多元智能理论在该过程中的整合凸显出重要意义。本文首先对多元智能理论相关内容做了概述,分析了中职课程设计的内容和特点,并结合相关实践经验,就多元智能理论与中职课程设计的整合实践展开了研究,阐述了个人对此的几点看法与认识,望有助于相关教学工作的实践。

关键词:

多元智能理论;中职;课程设计;整合

一、前言

多元智能理论对于探索中等职业教育礼仪教学、培养学生礼仪知识与技能、提高教学质量具有积极的促进作用。应用“多元智能理论”在礼仪教学中发现学生优势智能,培养学生优势智能方面的潜力,积极引导学生相应的专业发展方向,从而提升学生的就业竞争力。

二、多元智能理论概述

这种智能理论最初是美国的心理发展研究人员霍华德•加德纳(HowardGardner)在1983年提出来的。他认为我们每个人都有着多种主要的智能其中包含:语言的智能还有逻辑的数理智能,与空间的智能还有运动的智能,音乐的智能与进行人际交往的能力,内省的智能与自然的观察智能等。语言的智能主要指的就是口语以及书写文字具体的应用的能力,它与对语言的文字和于洋的意义还有规则和语法能力,与声音还有节奏,音调和诗韵有很大的联系,其中不同的功能在语言的实用能力上都有一定的敏感性。数理的逻辑智能主要指的就是运用数字和推理的主要能力,它关系到了对抽象理论的应用于具体的认知,其主要的成份包含了觉察上的逻辑以及数字样式上的分析能力,还有就是进行普遍的推理能力,还有巧妙的对对抽象分析上的能力。空间的智能其主要指的是对视觉性或者是空间性的一些消息进行感知的能力,还有就是将所感知到的信息进行加工所体现出来的一种能力。其中的主要成份有准确的认知物体还有认知形状的能力,对认知到的物体或者是形状在操作或在心理做出一种空间旋转上的实力,在头脑里组成心像和转换心像的一种能力,对图像艺术所认知的视觉和空间的张力,以及平衡和构成等联系上的一种敏感性等。

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“智能建筑设备系统”课程建设探讨

摘 要:从理论、实验、课程设计等各体系方面,较为深入的阐述了“智能建筑设备系统”课程体系的建设过程,并确定了该课程建设的基本内容。

关键词:理论体系 智能建筑 课程建设 实验体系

中图分类号:T017 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2013)01(b)-0204-02

近年来,智能建筑在我国得到了迅猛的发展,并且已经成为全球规模最大的智能建筑市场。伴随着智能建筑市场的兴起,市场对智能建筑技术人才需求也迅速增长。然而,我国在智能建筑这方面的人才极度缺乏,在人才培养方面也明显滞后智能建筑业的发展。因此培养智能建筑技术人才成为当务之急。为了满足社会对智能建筑人才的急切需求,同时结合学校的特色,桂林电子科技大学建筑环境设备与工程专业在建环专业指导委员会提出的《建筑环境与设备工程专业本科(四年制)培养计划总体框架》的基础上,以建筑环境与设备工程为主干学科,加大了自动化学科的课程。在此背景下,我们“智能建筑设备系统”是建环专业专业主干课程,计划学时为48学时。开课时间为第7个学期。

自课程开设开始,建环专业的同学就表现出对“智能建筑设备系统”的浓厚兴趣。由于课程开设时间较短,并且是涉及多学科的一门交叉课程,因此到现在为止还没有教学大纲以及教材能很好地适用于该学科。所以,要更进一步的对该学科进行深入研究,直至有该学科的系统教学体系建立。本文从理论体系建设、实践体系建设、课程设计体系建设等三个方面进行探讨“智能建筑设备系统”的课程建设,希望起到抛砖引玉的作用,共同建设好这门新课程。

1 理论体系建设

智能建筑是以建筑物为平台,兼备信息设施系统、信息化应用系统、建筑设备管理系统、公共安全系统等,集结构、系统、服务、管理及其优化组合为一体,向人们提供安全、高效、便捷、节能、环保、健康的建筑环境。从智能建筑的定义可知,智能建筑设备系统主要表现为现代信息技术在建筑领域中的具体应用,因而“智能建筑设备系统”课程具有多学科交叉的典型特点,不仅涉及计算机技术、现代控制控制、网络通讯技术,而且涉及建筑技术、建筑环境技术、建筑设备技术等诸多技术,是多学科的典型结合。

根据智能建筑设设备系统的多学科交叉的特点,本课程的理论体系分为基础理论、专业理论和工程技术三大部分。基础理论是针对智能建筑设备自动化领域之中析取的理论部分,主要包括自动控制原理和计算计算机控制与网络等内容。基础理论具有承前启后的功能,起到温故和铺垫的作用。专业理论则是面向建筑设备自动化领域在基础理论上形成的具有本课程特色的专有理论,具有创新的功能,起到知识延伸和扩展的作用。专业理论主要包括智能建筑集成技术、建筑建设监控技术和综合布线技术。专业理论是本课程的核心内容,体现了本课程的特色。工程技术具有理论与实践相结合的功能,起到学以致用的作用。工程技术主要包括智能建筑、智能小区的设计以及智能建筑设备系统的运行和管理。智能建筑设备自动化的理论体系框架如图1所示。根据上述理论体系,就可以进行教学大纲和讲义、课本、电子课件、参考书和实验指导书等立体化教材的建设。

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航天类专业“人工智能”课程的教学探索

摘 要:随着人工智能技术在航天领域的应用日益广泛,航天类专业也都逐渐开设了人工智能的课程。而人工智能是一门知识点多、涉及面广、内容抽象的交叉学科,因此,针对不同专业的学生应开展有针对性的教学。该文结合航天类专业的特点,对选修课程“人工智能”的进行新的教学模式的探索,采用课堂理论讲解、课堂讨论、课后调研相结合的方式进行教学,并在教学环节中紧扣人工智能在航天等领域的应用,进行理论联系实际的学习和研究。

关键词:航天类专业 人工智能 教学探索

中图分类号:G64 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2014)10(b)-0155-02

面对航天科技迅猛发展,现代军备技术快速提升,培养具有专业性的高素质航天类人才,是我国航天科技发展的战略选择,也是航天重点高校面向并有效服务航天事业的历史责任。航天类本科生的教育形式也需要突破传统的方式,着重多样性、前沿性、工程性,因此,该专业的各门课程教育都应该结合专业特点,探索新的教学模式。

人工智能自1956年诞生50多年以来,引起众多科研机构、政府和企业的空前关注,已成为一门具有日臻完善的理论基础、日益广泛的应用领域和广泛交叉的前沿学科。由于航天领域的特殊要求,人工智能在其发展中发挥着不可替代的重要作用,各发达国家都相继开展了人工智能与航天技术相结合的研究,致力于实现可重构的、具有容错能力的、智能的飞行系统和管理系统。因此,“人工智能”作为航天类专业的一门特色选修课,应结合专业特点展开更具有实用性和创新性的教学。

1 人工智能课程特点

一方面,“人工智能”是一门多学科交叉的综合学科,它涉及计算机科学、数学、心理学、认知科学等众多领域,具有知识点多、涉及面广、内容抽象、不易理解、理论性强等特点,使得该课程的教学具有较大的灵活度和较高的难度。另一方面,“人工智能”是一门正在发展中的学科,具有较强的前沿性,计算机科学、信息科学、生物科学等相关学科的发展不断的提出了许多新的研究目标和研究课题,使得人工智能的技术和算法也需要不断更新,这在很大程度上增加了“人工智能”课程的教学难度。

2 航天类专业特点

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