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1、高職教育中人工智能課程改革方案下文為大家整理帶來的高職教育中人工智能課程改革方案,希望 內(nèi)容對您有幫助,感謝您得閱讀。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
2、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
3、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,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)
4、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
5、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
6、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!和CLOSED1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 MATLABS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
7、所學(xué)知識作系統(tǒng)性總結(jié),通過畢業(yè)設(shè)計能進一步加強學(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
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