人工智能教学分析精选(九篇)

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第1篇：人工智能教学分析范文

基于4MAT系统模式案例设计

4MAT系统模式又称为自然学习模式，它是由美国“学习公司”总裁麦卡锡博士在1979年创立的一个新型有效的学习框架。该模式将学习风格与脑科学研究结合起来，并根据人们感知和处理信息的方式，形成一种独特的、顺应个性学习需求的教学模式。图1为学习者以4MAT学习的一个简单实例。

第一阶段，Johnny看到他的哥哥们是骑自行车去学校。他注意看他们是怎样骑自行车的，骑自行车看上去很容易；第二阶段，他请他的哥哥们（骑自行车的专家）展示他是怎样骑自行车的；第三阶段，Johnny骑上自行车，并尝试骑行，他发现骑自行车并不像看上去那么容易；第四阶段，他调整了自己，回过来再次尝试骑自行车。在上述学习过程中，学习者的大脑经历观察反映、抽象假设、行动试验、形成具体经验四个阶段，即4MAT模式的四个象限，整个学习过程组成一个循环圆圈。

4MAT模式以关注学习者为出发点，结合左右脑的不同特点，将教学分解为八个环节（如图2所示），可较好地为学习者提供有意义的学习内容，学生有足够的练习机会，且可“灵活调整”学习内容，并在这一过程中发掘所学在生活中的应用价值。高中信息技术课程内容大致可分为“动手做、如何做、为何做及做了何”四个方面，与4MAT模式四个象限的特点较切合。现以高中信息技术必修模块中“信息的加工与表达――用智能工具处理信息”为主题，进行4MAT模式教学环节设计。

1.本课时教学目标。人工智能研究处于信息技术发展的前沿，它的研究、应用和发展在一定程度上决定着计算机技术的发展方向。高中人工智能课程目标的基本点定位在了解和体验上，让学生了解信息技术发展的前沿，体验若干典型人工智能技术的应用，感受人工智能对学习和生活的影响，激发对信息技术未来的追求。

2.本课时教学任务。《信息加工与表达》课程标准对应要求：通过部分智能信息处理工具软件的使用，体验其基本工作过程，了解其实际应用价值。通过课堂讨论、观看媒体资料、网络搜索、操作实践、学习教材等手段，学生能够：①了解人工智能技术的含义及智能工具的应用范围；②列举人工智能技术在社会、生活中的应用实例；③按功能对常见的智能应用进行分类；④在操作实践活动中，了解智能工具的基本工作原理及其应用价值；⑤树立辩证思想，客观看待人工智能技术对社会的影响，培养正确的信息技术运用观。

3.本课时教学内容：①人工智能、模式识别、自然语言理解、机器翻译；②智能工具的应用范围；③常见智能工具的操作（“小灵鼠”软件、OCR软件、在线翻译软件、机器人小I等）；④人工智能对人类生活、社会的影响及存在问题。

4.本课时教学安排见图3。

①联系，即让学习者将学习内容与相关生活经验建立联系。设计活动来表明人工智能就在我们身边以及它与信息技术学科前沿研究的联系。活动内容：以小组为单位研讨我们身边的人工智能应用例子。通过讨论，说明人工智能对人类生活、社会的影响。这个讨论有助于让学生将身边的经验与学习内容联系起来。教师提供自主学习资源网站，引导并帮助学生联系各人的经历了解人工智能的应用范围；通过让学生观看相关应用视频，让他们获得直观的感性认识。

②注意，即让学生注意个人体验以及与其他同学的经验分享。分析经验，小组讨论并将经验绘制成图表。分小组分享经验并用概念图示描述人工智能的含义。

③想象，即在向学生传授呈现概念时，让学生先将自己的理解描述出来。整合经验：在学习日记中描述人工智能对你及社会生活环境的影响。每个学生要在自己的日志中说明某一人工智能应用如何对个人生活和环境造成影响。

④告知，即由教师告知内行知识，学生接受内容并进行研究。学习内容：教师通过演示文稿介绍图灵测试及人工智能小故事，帮助学生了解人工智能含义。教师带领全班学生利用前面活动中获得的信息，创建人工智能思维导图，其中要包括人工智能含义、应用领域及它对人类社会产生的正面及负面影响。学生通过看视频、听讲、课堂讨论及小组研究等学习形式学习新知识。思维导图会逐渐发展为一个动态的图示。学生可随时添加其他信息和实例。比如，随着对人工智能技术的深入了解，其他内容也可以被添加到思维导图中，在不断形成的过程中，学生将学会如何有条理地收集信息。

⑤练习，即让学生通过练习来学习，以达到对知识、技能的熟练掌握。实践拼接活动：以“它”怎样看、“它”如何懂两组活动，制作设计新的思维导图。归纳智能工具的工作原理和存在的不足。各小组通过实践操作智能工具，分享有关知识和体验，以思维导图的形式描述模式识别及自然语言理解的工作原理并提出技术改进建议。教师在整个过程中对学生的表现给予反馈和建议。

⑥延伸，即是学生创新的开始，学生对所学的灵活调整，迁移运用。设计“人工智能会取代人类吗”游戏中要用的问题。在课堂内外以学习小组的形式开展活动收集更多信息。每个小组根据他们了解的情况设计10个问题，在“人工智能会取代人类吗”游戏中使用。比如，未来你心中的人工智能是什么样、机器人具有真正的智能吗、未来的智能工具将具备怎样的功能，等等。

⑦提炼，即学生进行自我适应、调整、修改和评价其学习是否适当。学生复习课堂记录、个人日志、实践体验、互联网上学习到的内容等，小组完成研究报告，为最后阶段做准备。

⑧展现，即让学生表现自己。帮助学生将所学与更广泛的知识联系起来。设计一个总结主要观点的演示文稿（用例子和视觉画面对人工智能应用作出说明）。为学校设计一个普及人工智能知识的网站。撰写一份“智能工具应用启示”的研究的可行性报告，并设计完成一个未来智能工具或提出一个智能应用的想法。

基于Feden-Vogel教学模式的案例设计

普莱斯顿・D・费德恩，罗伯特・M・沃格尔结合信息加工论，在4MAT系统及教师实践经验的基础上，提出了Feden-Vogel教学设计模式。该模式包含三个不同的工具：计划组织图、教学计划模板、教案格式。其教学分五个步骤进行设计：步骤一，引起学生注意并激活先前知识；步骤二，教授陈述性知识，不仅包含课时内容，还应涉及一些核心概念等；步骤三，给学生提供足够的时间和实践机会，形成程序性知识；步骤四，让学生运用所学知识解决不同问题，帮助他们以新的或不同的方式运用所学；步骤五，结束当前教学并启发学生关注知识和连续性，过渡到下一教学主题。在Feden-Vogel模式中，是从步骤二开始教学设计（即在课程目标与学习标准中让学生学习的陈述性知识），教学实施从步骤一开始。现仍以高中信息技术必修模块中“信息加工与表达”为主题，进行Feden-Vogel模式教学设计，课时教学目标与上例同。

1.《用智能工具处理信息》Feden-Vogel计划组织图（见图4）。

2.《用智能工具处理信息》Feden-Vogel教学五步骤设计。

步骤一，呈现先行组织图，让学生回顾先前的知识，提问前面几类信息加工与表达的特征及应用价值。这个练习可以让学生准备好学习下一个主题，即用智能工具处理信息。让学生联系和此问题相关的现实生活情境：如果你在写一份研究报告时，需要一本资料书上的三页内容，或者你想通过录音将你说的话转化成文字时，你将采用什么办法来完成？向学生提出这个问题，让他们设想解决的方案。通过这个问题可以将情境与新主题联系在一起。为了帮助学生解决此问题，可展示触屏手机手写输入信息的过程，让学生上网搜索相关资料。同时为学生提供多种体验工具软件（“小灵鼠”软件、OCR软件，语音识别软件等）。

步骤二，播放有关我们身边人工智能应用的视频，让学生上网查找人工智能应用领域及实例。介绍图灵测试，向学生提问，人工智能的含义是什么？学生建立人工智能概念图，并添加智能应用领域及实例。

步骤三，将学生异质分组，提出小组体验计划。当学生制定好计划后，就可以开始试着用智能处理工具（模式识别）进行操作实践。等他们完成体验后提问学生：识别的准确率高吗？影响识别率高低的主客观因素有哪些？接下来，引导学生思考分析模式识别工具处理信息的工作原理，引导他们针对体验中存在的问题提出改进建议。在建立模式识别思维导图过程中，通过提问学生生活中或未来还有哪些信息可以通过模式识别来处理，进一步加深学生对相关内容的了解。

步骤四，让全班一起讨论在进行模式识别智能工具体验中的感受。教师使用提问策略来帮助他们进入下一人工智能应用领域：自然语言理解。比如，可以问学生是否能通过工具将一段中文诗词翻译成其他语言，或者和机器人聊天时应该怎样设计智能处理工具。学生讨论，形成小组设计报告，并通过上网查找出相关工具软件名称。学生选择教师提供的工具软件进行体验操作，总结出其工作原理及存在的问题。

第2篇：人工智能教学分析范文

美国人工智能水平高，在百余所开展此方面教学的大学中，独立的人工智能专业学位并不多，该专业往往隶属于计算机科学院或者认知科学院。美国计算机科学学位中心官方网站邀请相关专家，从高校的科研力量、实验室设备、师资力量、学校资源等方面，对全美高校的人工智能专业进行了细致的分析，选出了20所在该领域领先的强校。

第1名 田纳西大学诺克斯维尔分校

很多人都不知道，田纳西大学诺克斯维尔分校是人工智能专业发展最快的学校。十年之内，该专业摆脱了当初只有几名教授的困境，一跃成为美国人工智能领域最具领导力的科研机构。

学校的智能系统和机械学习中心成立于2010年，如今已拥有40多名高素质科研工作者，其中还包括8名来自国立橡树岭研究所（美国能源部所属的大型国家实验室）的科研人员，可谓是科研力量雄厚。

该中心为在校学习人工智能的硕士研究生开设了一个奖学金项目，学生可以在学习之余，辅助科研工作者进行深度调研，其中就包括担任国立橡树岭研究所科研人员的助手。当然，在该中心工作是记学分的，最高可抵12学分，并且能享受奖学金的优待，这也算是研究生的一个特别福利。

第2名 华盛顿大学

华盛顿大学位于西雅图，地理位置优越，微软、亚马逊、波音等知名企业都驻扎在此。该校人工智能专业将科学和艺术相结合，学生选择范围宽广，他们可以从16个研究方向中挑选一个感兴趣的进行学习。

不少研究方向都涉及到跨学科，学生在人工智能的同时，还要从艺术学院、设计和编程学院、交互设计项目选修相关课程。

该校的人工智能专业教授都属于明星级别，他们频繁地出席研讨会，他们的名字也时常出现在学术杂志上。

第3名 斯坦福大学

斯坦福大学的人工智能专业是将学术学位和研究项目结合最好的学校。本科生的学习课程需要极高的理解力，难度并不低于研究生课程，如电脑生物、言语识别、认知、机械学习等；研究生的学习则更侧重接触人工智能前沿动态。许多学生毕业后都选择进入斯坦福人工智能实验室工作。

第4名 乔治亚大学

乔治亚大学富兰克林艺术与科学学院设立了独立的人工智能研究机构，该校的人工智能研究生阶段的课程重在深入研究，让学生在本科的基础上得到更多的探索，如学习遗传算法、逻辑程序设计、认知模型、微电子学等。

第5名 宾夕法尼亚大学

宾夕法尼亚大学是美国大学里唯一提供人工智能双学位的学校，学生需要同时学习计算机科学和认知科学。该校对学生的要求很高，在录取时会侧重学生对于人工智能的兴趣与热情，并要求学生有良好的职业道德，如责任感，责任感关乎专业度，这代表着学生对科研学习的态度；如荣誉感和道德感，包括尊重科研学术成果、不剽窃、不抄袭等。

第6名 加利福尼亚大学伯克利分校

加利福尼亚大学伯克利分校的人工智能专业名为“认知科学里的技术研究”，以研究认知和观念的计算模型、思想和语言的神经基础为主。该校的人工智能研究非常有名，经费十分充足，共有近30名教授和讲师致力于研究，探索出六大方向，如概率推理、言语识别等。

第7名 密歇根大学

密歇根大学的人工智能专业隶属于文学、科学和艺术学院，因为该校强调跨学科学习，这意味着学生学习人工智能专业的同时，还要学习经济学、生物学、心理学、语言学、哲学等。该专业有10个不同的研究小组，学生可以选择将人工智能和心理学或哲学相结合，进而开阔思路，不断创新。

第8名 伊利诺伊大学香槟分校

伊利诺伊大学香槟分校电力与计算机工程学院设立了人工智能专业，目的是解决当下人工智能领域所出现的问题。学生需要学习的课程都是以解决问题为导向的，如“运动规划与虚拟现实”、“计算机视觉分析”、“神经影像”等。

第9名 麻省大学艾默斯特校区

麻省大学艾默斯特校区的人工智能专业从本科、研究生到博士都很受欢迎，学生们通过学习机器学、自然语言过程、嵌入式系统、运算法则等课程，可以发现自己的兴趣点所在，进而参与到研究中。

该校的20多名人工智能专业教授和讲师有一定知名度，他们研究机械学、电脑视觉和认知计算等，同时也为学生提供丰富的研究调查机会。

第10名 印第安纳大学

印第安纳大学是美国少数的将人工智能专业列为独立专业的学校。本科生侧重学习智能化系统工程，倡导“以小见大”，即从小规模的网络和移动技术入手，进而研究宏观的系统工程，这样的课程包括生物工程、计算机工程、网络物理系统、分子与纳米工程等。研究生则是将技术与创新融合，专注学习以解决问题为导向的人机互动设计。

国家大型科研机构比较青睐该校学生，因为在微软主办的针对学生的“想象杯”开发人员设计大赛中，该校学生夺魁的次数最多。

第11名 俄勒冈州立大学

俄勒冈州立大学的人工智能专业是全美里最自由的，学生入学时可以选择多种研究方向，比如其中之一是人机互动，课程包括编程、认知、心理学等，都是帮助学生了解人工智能里“界面”的意义。

第12名 西北大学

西北大学的人工智能专业共有20门课程供学生选择，如“自然语言处理”、“知识表现和推理”、“计算机几何学”等。这里还有一门课程由IBM公司赞助，学生可以用IBM公司开发出的智能电脑――认知计算系统的代表Watson来制造出下一代人工智能设备。

第13名 罗切斯特大学

在罗切斯特大学，本科生有两个方向选择，分别是注重数据挖掘和机械视觉的“机械学习和机器人”，注重网络应用程序的“人机互动与网络”。研究生的课程包括运算法则、统计语言、认知过程、数据挖掘等。该校的教授在人工领域专业很有名，所以学生的研究机会很多。

第14名 俄亥俄州立大学

俄亥俄州立大学的人工智能专业有不同的侧重，学生可以选择研究神经式网络、电脑视觉或其他。人工智能的研究项目也有细分，如应用机器学习，听觉、言语和语言处理，机器学习理论和认知系统等。该校的人工智能研究实验室早在1970年成立，如今以研究成果显著而声誉良好。

第15名 哈佛大学

哈佛大学的人工智能专业名为“心智，大脑和行为”，从专业名就可以看出这是跨学科学习，且学生在毕业前要完成相关研究。这里的“人工智能研究小组”是一支高水平的师资队伍，他们在研究人工智能时，结合了社会计算、计算语言学等方面。

第16名 伦斯勒理工学院

伦斯勒理工学院的人工智能专业隶属于认知科学院，这就意味着学生将侧重于学习认知科学，研究人类和动物的思想，“心智与机器”、“机器与计算学习”等课程都较受欢迎。伦斯勒人工智能和推理实验室很有名，不过，有人开玩笑，这里的教授和学生在研究的过程中，总会有“我们自己也是机器吗”的困惑。

第17名 哥伦比亚大学

在美国东海岸，哥伦比亚大学的人工智能专业拥有最完备的实验室，学生在实验室里可以感受机器人原理、自然语言处理过程、计算机视觉，还可以操作可穿戴计算机原型和3D图形工作站，甚至是IBM公司开发出的机械臂，这些都增加了课程的趣味性。

第18名 普渡大学

普渡大学的人工智能专业名为“机器智能跟踪”，隶属于计算机科学院，课程内容包括人工智能、数据挖掘、机器学习和机器人研究。该专业的主要研究领域是机器学习和信息检索。

第19名 乔治亚州立大学

在乔治亚州立大学，本科生侧重于学习图形和人机相互作用，研究生偏重于学习数据库和人工智能实际应用。该校最大的优势是人工智能专业的师资力量十分强大，美国有150多场人工智能专题讨论会都是由该校主办。

第3篇：人工智能教学分析范文

关键词：电气工程训练；电工电子技术；应用

引言

我国开展工程教育专业认证的目的是促进工程教育改革，加强工程教育实践，进一步提高工程教育的质量；建立与注册工程师制度相衔接的工程教育专业认证体系；吸引工业界广泛参与，进一步密切工程教育与工业界的联系；促进我国工程教育实现国际互认。

一、电气工程训练与电工电子技术教学现状分析

（一）电气工程训练现状

电气工程训练在电气工程的实际教学过程中起着重要的作用。利用电气工程培训可以提高学生维护、管理和实际操作相关电气工程实验装置、设备和工程技术的能力，这也是提高学生实践能力的一个非常重要的途径。在相关的教学过程中，电气工程专业增设实训课程的主要目的是让学生接触到一些实际的环境，对相关的操作和实验步骤有一个基本的了解。电气工程的培训内容一般包括实际操作和电气电子技术、电气安全常识等基础知识。目前电子工程相关的培训课程安排很不合理，缺乏相关的实践内容，让学生学以致用。

（二）电工电子技术教学现状

电工电子技术课程是一门涉及电工电子学基本知识和实践技能的学科，是高职高专机电类专业必须掌握的一门专业基础课程。电工电子专业与其他专业不同，其实践性比较强，只有多进行实践教学，才能让学生更好地掌握所学知识。然而，在实际进行电工电子专业教学时，大部分教师依然采用传统讲授式的教学方式，即教学模式依然停留在概念讲解、列举实例与做习题三点一线的阶段。电工电子专业理论知识本身比较复杂难懂，用这种传统讲授式的教学方式，学生只能被动性地接收教师所教知识，长时期的学模式下，学生对电工电子的学习积极性也会降低。尽管现阶段大部分职业院校开始利用多媒体设备，播放课件进行电工电子教学，但很多教师由于专业素养比较低，很少根据学生的学习情况进行课件制作，多是从网上下载课件进行教学。在这种枯燥乏味的教学氛围下，学生的创新能力与主动学习积极性难免会出现下降情况。

二、提高电气工程训练与电工电子技术教学效果的建议

（一）重视实践教学，强化能力培养

强化实验实践教学，构建“实验教学、综合实践和创新创业训练”三位一体的实践教学体系。结合专业实际科学设置创新创业综合实践模块，充分挖掘模块中的创新思维与创业能力提升的元素或内涵。通过开展创新创业实践、学科竞赛、学术报告、、专利和自主创业等情况均可折算学分，多修学分可以置换选修课程学分。根据专业培养实际，灵活设计课程见习、毕业实习（实训）、社会实践等活动；充分利用寒暑假时间灵活开展相关实习（实训）、实践活动；积极开展校内外实践协同育人，合作共建专业、实验与实训平台，推动师资与课程等资源共享；鼓励同国内外知名学校开展学分互认、访学、第二校园经历等类型多样的交流学习。

（二）创建智能学习助理，提高学生学习针对性

在电子电工技术教学活动融入人工智能技术，创建互助式智能学习助理。该助理可根据用户当前和历史的学习行为，为用户自动地提供相适应的学习内容的重难、难点，同时实现智能批改、自动答疑等功能。这不仅增加了教学活动的趣味性，更发挥了学生的主观能动性。智能学习助理还会对学生的学习态度和学习行为进行智能分析。智能学习助理要充分运用人工智能技术，依据学生的课堂表现、作业情况、实验操作等模块做出综合分析与评估，给学生提出针对性的意见和建议，不断提高学生的电子电工技术课程学习成績。智能学习助理要类似于“天猫精灵”“小爱音箱”等智能助手，涵盖电子电工技术课程所需的学习资源，便于学生在学习过程实时搜索查询。

（三）推进课程改革，强化以学生为中心

以培养目标和毕业要求为出发点，以专业认证标准为指导，基于社会需求，以倒推的方式设计课程体系和教学内容，加强横向联系，跨学科、跨专业建立基础平台课程，开展分层分类教学改革，加强纵向贯通，在不同模块间开展教学研讨。构建“课程-能力”关系矩阵，突出课程设置与教学内容对毕业要求达成的支撑作用，课程整合、课程、课程优化、课程趋新，解决因人设课、课程内容重复、课程内容陈旧等问题，形成层层相扣、紧密支撑的课程结构。

（四）以任务驱动进行教学设计教学设计是为了实现课程的教学目标，依据课程内容、学生特征和环境条件，将教学诸要素有序安排，确定合适的教学方案的设想和计划。本课程针对8个不同的项目，依据行为导向原则，以任务为最小单元，将每个任务按照资料获取、任务方案设计、任务的实施与测试、任务评价的完整过程进行。职业院校的学生最大的弱点就是理论基础薄弱，如何贯彻好职业教育“实用为主，够用为度”的原则，是值得深思的。很多职业项目化课程在设计过程中过度弱化了理论知识的传授，导致很多学生没有形成系统的理论知识，无法举一反三。因此，教学项目设计过程中注重理论教学与实践教学一体化，匹配本门课程知识能力目标和专业能力目标。

第4篇：人工智能教学分析范文

    关键词:智能科学与技术;专业;发展战略;思考;大联合;大发展

    1现状分析

    我国的智能科学与技术(Intelligence Science and Technology,IST)专业创办至今已有8年历史了。它从无到有,逐步壮大,现在全国已有近20所大学试办这个新专业[1-2]。应该说,智能科学与技术专业的8年征途并不平坦,开拓者们也为之付出了艰辛和心血。现在,我们至少可以说,智能科学与技术专业已再不是“婴儿”,而是“小学生”了。然而,我们需要继续努力,上好中学、大学以及研究生课程,迈上专业建设的新征途,攀登学科建设的新高峰。

    在IST专业建设上,北京大学信息科学技术学院等起了重要的带头作用,中国人工智能学会及其教育工作委员会等工作委员会和专业委员会发挥了很好的组织作用[3-4]。他们齐心协力,默默奉献,做了大量有目共睹的开创性工作,值得充分肯定。现已有北京大学、首都师范大学、北京邮电大学、南开大学、西安电子科技大学等高校培养出IST专业的毕业生。也就是说,我们有了IST专业的第一代“产品”了。然而,我们的IST专业还是有些不尽人意之处,特别是发展速度比预料的要慢,发展规模不如预期的大,发展目标还有待进一步明确。笔者试图概括我国IST专业发展的喜与忧,探讨发展战略,为IST的专业建设和学科发展出谋献策,供同行讨论与参考。

    2喜忧参半

    如上所说,我国IST专业的发展既取得可喜成果,又存在某些忧虑,即喜忧参半。下面拟就IST专业的办学成绩和存在问题进行探讨。1主要成绩

    归纳起来,8年来,我国IST专业建设取得的主要成绩包括下列各点。

    1) 申报并获准试办IST专业,促进信息科学和智能科学的发展,为国内外信息科学学科建设开辟了一个新的增长点。

    2) 在调查研究和科学分析的基础上,制定了IST专业教学大纲和教学计划,为专业建设建立了基本框架[5-6]。

    3) 结合IST的专业特点和教育发展要求,初步规范了IST专业课程设置,开展专业建设和课程教学等方面的改革,取得一大批成果[7-8]。

    4) 编写了一批具有明显特色的相关教材,为新专业教学和学科建设提供必要的资源,起到较好的示范和辐射作用[7,9]。许多学校在实验教学上进行了一些探讨,并积累了不少经验,值得推广与借鉴[10-12]。

    5) 聚集了一群有志于智能科学技术教育的教师,形成了一支热爱教育、乐于奉献、熟悉业务的师资队伍,为IST专业的人才培养和学科发展打下重要基础。

    6) 经常组织本专业的教育与教学研讨会和座谈会,进行全国性或校际间的交流,总结心得体会,共同提高,使IST专业沿着正确的方向发展。

    7) 培养出一批基本掌握智能科学技术基础理论和专门知识,具有从事本专业工作能力的本科毕业生,为国家输送有特色的急需的建设人才。

    8) 为争取我国智能科学与技术一级学科博士学位授予权做了大量工作,并取得重要进展,为IST学科的进一步发展创造重要条件[13]。2瓶颈问题

    概括地说,IST专业建设和发展面临的问题主要涉及如下几点。

    1) 专业规模和发展速度没有达到预期结果,仍停留在“试办”状态。

    到目前为止,全国试办IST专业的学校已近20所,已初具规模,“闪亮登场”。然而,本专业的规模和发展速度不尽人意,离“大发展”的预期结果尚有较大差距。

    2) 办学主体存在一定的局限性,缺乏跨学科大联合的氛围。

    如前所述,北京大学和中国人工智能学会等对IST专业建设发挥了重要的带头和组织作用。由于IST专业具有高度跨学科等重要特点,单纯依靠某一两个现有专业来“派生”和由一两个学会来“催生”IST新专业,是难以快速发展和如愿以偿的。现有专业或学会都有一定的局限性,与其他学会间的交流合作也需要有改进之处。

    3) 教学大纲与《国家中长期教育改革和发展纲要》要求存在差距,有待更新。

    《国家中长期教育改革和发展纲要》[14](以下简称《纲要》)是我国“优先发展教育,建设人力资源强国”的重要战略部署。《纲要》中许多新思路是我们以前没有想过的。IST的教学大纲需要按《纲要》的要求进行大刀阔斧的修订,力求符合《纲要》精神。

    4) 实验教学和网络教学亟待加强。

    在新专业建设初期,实验室建设投入经费有限,这对开展实验教学有些不利影响。一些学校的实验未能满足IST专业各课程教学的基本要求。

    5)IST专业的产学研结合模式急需探讨与建立。

    产学研结合是高等教育的一项经验。《纲要》也强调“创立高校与科研院所、行业、企业联合培养人才的新机制”对本科生教育的重要性。虽然有许多企事业行业适合IST专业就业,但该专业不像机电、化工、通信、冶金等专业那样有比较对口的实习和就业企业。因此,探讨与建立IST专业的产学研结合模式,也是一项比较艰难的急需解决的问题。

    3发展策略

    针对上述存在问题,以下特就智能科学与技术专业的发展战略提出若干思考。

    1) 树立“大智能科学技术”思想,突破单个学会的局限性,通过大联合、大合作,实现大团结、大发展。

    一个专业要在全国产生较大影响,发挥该专业的特有作用,没有足够大的规模是不行的。例如,自动化、计算机、通信、电子信息等专业,全国有数以千计的大学开设。我们是否可以设定IST专业发展规模的第一个目标,即争取在5~10年内,有50~100所大学开设该专业?如果能够实现这个目标,IST专业就走上了“可持续发展”的大道。到那时或者更早一些时日,“试办”也就必然被“正办”所取代。

    值得指出的是,目前大多数大学强调“办学资源有限”,不大愿意支持申报新的专业,这对IST专业的发展也产生一定的负面影响。我校的IST专业就是经过3年努力,才向国家教育部呈交《高等学校增设专业申请表》的。

    我们需要把圈子搞大些,进行跨学科的大联合,集思广益,合作共赢,谋求IST专业的发展大计。基于中国人工智能学会(CAAI)的学科特色,由CAAI牵头组织申报IST专业及其一级学科博士学位授予权,是顺理成章的。同时,单个学会也有局限性,虽不能说是“势单力薄”,但力量不如合作的强大。提倡和实现多学会联合举办智能科学技术教育教学研讨会,以及多学科联合申报与建设IST专业,将克服原有局限性,并以大联合促进大发展,应视为一种可行策略。在今后的IST办学过程中,我们需要主动加强与相关学会(含一级学会和二级学会)和高等学校(含重点学校和一般学校)的联系与合作,力争办好已有的IST专业,创造经验,扩大辐射作用和积极影响,争取有更多的高校申报与加入IST专业行列。

    2) 再接再厉申报一级学科博士学位授予权,力争获得批准。

    在全国同行及多个学会有代表性的专家建议和支持下,中国人工智能学会及其教育工作委员会积极组织一批有识之士,从事“智能科学与技术”博士学位一级学科授予权的论证和申报工作,并取得重大进展。由于一些原因,申报工作在最后阶段未获通过与批准,需要大家继续努力。“智能科学与技术”博士学位一级学科授予权的获得,必将为IST专业提供更为宽阔的发展空间,使IST专业攀登新的高峰。

    3) 申报成立“高等学校智能科学与技术教学指导委员会”,并争取改“试办”为“正办”。

    目前,国家教育部的专业设置分为“一般”专业和“试办”专业两种。绝大多数专业属于“一般”专业,只有少数专业为“试办”专业。顾名思义,“试办”者为“试验办学”,经过一定时间的试验后,成功者就可“转正”为一般专业;不成功者就可能被取消“试办”资格。当务之急,是要把“试办”的IST专业办好,办出水平,办出特色,力争早日去掉“试办”帽子。同时,作好必要和充分的准备,尽早向国家教育部申报成立“高等学校智能科学与技术教学指导委员会”,以便得到教育部相关部门的更多指导,并通过“教指委”与兄弟专业交流,更好地学习兄弟专业的办学经验。

第5篇：人工智能教学分析范文

 

与传统教学的面对面授课相比，MOOC具有学习方式灵活、学习自主、资源丰富开放、交流广泛、学科交叉灵活方便等优点，但也有学习成功率不高、诚信考核难以控制等局限性。因此，将MOOC学习与传统的课堂学习有机结合起来，实现优势互补，从而更好地实现研究生创新能力的培养是研究生教学改革的方向之一。

 

为了提高研究生科学研究的创新能力，笔者在研究生教学改革中进行了混合式教学的实践和探讨，即将MOOC学习、翻转课堂和面对面授课三部分有机融合，以求实现教学效果的改善和创新能力的提升。

 

基于MOOC的混合式教学的实践过程

 

MOOC的出现给研究生创新能力培养提供了新渠道和平台支持。笔者在研究生的“智能决策支持系统”课程中采用混合式教学模式，在教学设计等几个方面进行了改革、实践和探讨。

 

1.精心进行混合式教学设计

 

与传统教学一样，要想达到好的教学效果，教师必须精心设计好每堂课的内容和教学方式，以研究生的创新能力培养为目标，科学规划课堂教学、翻转课堂和MOOC学习内容，既要达到课程标准的教学目标，又要保证课程知识体系的完备性和系统性。

 

在混合式教学过程中，将若干模块知识体系分解成多个知识点，根据知识点的难易程度、重要程度将知识点进行分类，不同知识点采用不同的教学方式，同时又在课堂中通过研讨等方式将三种知识学习连贯起来，从而保证知识的系统性和完整性。

 

课堂讲授主要的内容包括智能决策支持系统的体系结构、模型库管理等。由于有前置课程的支撑，可以将决策支持概述、决策支持系统体系结构和数据库管理等内容通过翻转课堂方式进行学习。借助Coursera平台学习的主要包括人工智能基本原理、人工神经网原理、遗传算法原理、数据挖掘原理等智能计算内容。同时，在这三种学习的过程中，一直贯穿着面对面的专题研讨。这样进行的课程设计，不仅保证了整个教学内容与原智能决策支持系统课程标准的一致性及知识的系统性和完备性，同时也实现了知识体系的相互支撑。

 

2.翻转课堂教学的应用

 

翻转课堂的基本思路是把传统的学习过程翻转过来，让学习者在课外时间完成针对知识点和概念的自主学习，课堂则变成教师与学生互动的场所，主要用于解答疑惑、汇报讨论，从而达到更好的教学效果，提高学生的自学能力，同时教师在课堂上能更主动地教学、研讨，以培养学生的创新能力。

 

对于研究生教学，翻转课堂既可以培养学生自学的能力，也能培养他们独立思考解决问题的能力。为了应用好翻转课堂，笔者对整个教学内容的知识点进行了分析筛选，选取适合翻转课堂的内容，如决策及决策支持概述、数据库管理等，让学生自学完成。翻转课堂中学习的视频是从网上公开课平台节选的，并且每次课前教师都要先提出课堂要掌握的内容，设定思考或要回答的问题，让学生学习指定教材或视频内容，最后小组学习汇报并研讨。翻转课堂学生学习汇报的结果和研讨表现将计入课程总成绩。

 

3.MOOC学习与面授及研讨的结合

 

根据“智能决策支持系统”课程实施计划和课程标准的要求，笔者选择的讲授内容将在学期开始的前几周完成，讲授过程中，将人工智能等相关内容同步到MOOC平台。

 

每次进行MOOC学习前，笔者除了要求学生完成教师课堂上的作业及交流内容外，也布置了相关问题和研讨内容，并要求学生在学习MOOC内容后，安排时间进行课堂研讨。研讨内容主要是让学生理解人工智能技术如何对决策进行支持，即如何用人工智能技术实现智能决策支持系统，并通过军事应用案例来研讨智能军事决策支持的技术和方法;同时，查验学生通过MOOC学习后对知识的掌握情况。

 

4.多种方式的交流研讨

 

在整个混合式教学过程中，师生可以采用线下、线上和课堂等多种方式进行交流、研讨。线上学生主要是利用MOOC平台进行交流讨论，线下主要是在课堂中或课外进行面对面的研讨。目前，多数MOOC平台都提供了各种讨论交流环境，如讨论小组、讨论区或论坛、线上交流、线下交流、学生自评、同伴互评等。

 

5.综合的学习评价方式

 

根据混合式教学内容的分配，评价应针对课堂学习、翻转课堂学习和MOOC学习三部分。评价内容有：课堂学习中的平时作业、课堂研讨、小论文等;翻转课堂学习中的学习的效果、回答问题的情况;MOOC学习主要依靠MOOC平台的评价，同时也可以参考MOOC平台的记录信息，包括登录次数、在线时间、视频观看情况、在线测试成绩、在线交流提问和回答问题等信息。

 

对混合式教学的思考

 

基于MOOC的混合式教学是一种探讨式的教学改革。虽然目前在混合式教学实践中学生的人数和课程数量不够多，但从对学生阶段性考核和最终考试的成绩以及学生的自评中可以看出，这种混合式教学有利于培养研究生的创新思维，拓展他们的知识面，更有利于丰富教学方法，创新教学模式。

 

结合基于MOOC的混合式教学的实践，笔者认为在混合式教学过程中只有重点关注以下几点，才能将三者进行优势互补，真正达到混合式教学的目的。

 

(1)混合式教学必须将知识点进行科学有效的划分。教师不仅要花费更多的时间研讨教学内容的设计，设计面授课、MOOC的教学内容，设计交流研讨、翻转课堂学习的内容，还要保证课程知识体系的系统性和完备性。MOOC平台、平台内容的选择及翻转课堂内容的制作都是做好混合式教学的基础。

 

(2)虽然MOOC学习强调以学生为主的自主学习，但教师还是要掌握学生线上或翻转学习的效果和质量。教学过程中教师可以通过多种方式来关注学生的学习过程。例如，将MOOC中的学习时间、提问数量、回答的问题、作业提交、线上测试等平台记录的情况都纳入最终成绩的考核。

 

(3)在积累历史数据的基础上，教师可以利用大数据分析或挖掘数据，科学分析学习过程中记录的信息，并用以指导以后的混合式教学改革。

 

(4)为了培养研究生的创新能力，课程研讨是教学过程中的重要手段之一。在混合式教学的各个阶段要引入研讨式教学，设计的研讨问题要有利于启发学生，培养其创新思维。

 

(5)基于MOOC的混合式教学将会是未来教学改革的主要方向之一。如何保证MOOC学习的效果和质量，如何评价混合式教学的质量，如何监督混合式教学的自主学习等问题都需要教师通过改革实践来确定。

 

总结

 

传统教学提供了面授进行思想交流的环境，MOOC发挥了学生在学习过程中的主体地位，翻转课堂从某种意义上克服了传统教学中存在的弊端，使学生更加主动地去思考和学习，所以三者的结合将会使各自的优势得到发挥，也将给高等教育改革带来新的拓展、探索和方向。

第6篇：人工智能教学分析范文

关键词:智能仪器;现状分析;教学改革

智能仪器是测控技术与电子信息工程及相关专业的一门重要基础课程,具有较强的实践性,是一门涉及传感技术、微电子技术、自动控制技术、计算机技术、信号分析与处理技术、数据通信技术、模式识别技术、可靠抗干扰技术、人工智能及智能控制等多门学科的综合课程[1]。该课程知识面广,综合性强,学习难度大,因此如何通过理论与实践相结合的方式促进学生掌握智能仪器的理论知识,通过合理的教学实践内容增强学生的工程实践意识,培养学生的整机系统分析与设计能力[2],就成为任课教师研究的重要内容。笔者对该课程在我院的教学现状进行了剖析,并结合教学实践,对教学工作提出了几点建议。

1教学现状分析

自从1995年相关院士提出振兴中国仪器仪表工业的建设,各大高校也加大了对智能仪器课程的建设。如吉林大学早在2002年就申请了国家级精品课程,建立了优秀的教师团队,并培养了大批动手和实践能力较强的学生,同时与公司建立了良好的合作伙伴关系,加快了知识向产业的转化。随着现代仪器向智能化方向发展,各大高校纷纷加大了本课程的建设力度,打造精品课程,建立优秀教师团队。

智能仪器是我院测控专业和电子信息专业的重要课程之一,属于本科生高年级课程。受各种因素影响,师生的心中仍认为该课程仅仅是单片机的延伸,教与学仍以传统教学模式为主,主要表现在以下方面:

1.1课程设置不合理

本课程的目标是使学生在学习电子技术、信号处理、计算机软硬件等技术和技术前导课程的基础上建立仪器整机系统的概念,掌握智能仪器软硬件相结合的基本工作原理、主要技术和设计方法,结合实际仪器项目开展系统设计,提高运用所学知识与技术开展综合设计和创新实践的能力。

本课程以整个智能仪器信息流向组织教学,要求学生主要掌握以下几方面的理论内容:1)掌握微机内嵌式智能仪器和个人计算机仪器的基本结构及工作原理。2)全面掌握多种类型信号的数据采集方法和数据处理算法。3)掌握智能仪器外设接口与通信技术的集成化应用。4)全面了解软硬件设计方法,学习并掌握典型智能仪器模块化软件设计方法。5)建立仪器可靠性的概念,掌握智能仪器基本的抗干扰软硬件技术。6)了解软测量技术及其模型建立方法。7)对仪器的高级智能化、自动化、网络化、虚拟化等新发展有一定了解。

由上可见,该课程涵盖的内容很多,而目前的课时只有32,其中包含8课时的实验课时。另外除去考试或考查2课时,实际理论课时只有22。要使学生在这么短的时间内掌握这门综合课程的理论,非常困难;老师的教学也显得非常吃力,有时为了赶课时,只能讲一些最基本内容,无法展开深入讨论与研究。而8课时的实验教学往往使学生只能完成2～3个最基本的验证性实验,根本没时间进行智能仪器的自行开发与设计。

另一方面,要掌握这门综合性课程,学生须具有现代检测技术与单片机技术等专业理论知识。但是,现代检测技术课程与该课程开设在同一学期,部分学生甚至没有学过单片机,笔者上课时发现这部分学生根本听不懂相关章节,大大削弱了学习积极性。

1.2实验内容太少

智能仪器是一门实践性较强的课程,必须在熟练掌握基本原理和设计方法的基础上加强动手能力的培养。应该尽量给学生思考的时间和空间,保证学生能够独立、顺利地完成实验的设计与调试工作。

目前,该课程的原理性、验证性实验多,设计性、应用性实验少;内容单一的实验多,综合性实验少。由于实验经费十分有限,课程实验内容根据专业有所不同。测控专业的实验内容侧重硬件设计,但是大部分硬件电路实验仍然是验证性或基于单片机的小系统设计。而电子信息专业侧重于基Labview 的虚拟仪器开发和设计,采用软件设计仪器,可大大减少硬件耗材的投入。但是完全依赖软件设计仪器不足以锻炼学生的实际操作能力,传统的硬件电路从搭建到整机调试更具有真实性,更直观,更有利于培养学生的学习兴趣。另一方面,Labview采用图像化程序设计语言,在仅有的8学时里掌握它并自主开发一套虚拟仪器很难,所以教师只好让学生课后自学语言,但即使这样,大部分学生最后也只能做一些如智能温度计、简易示波器和信号发生器等示例仪器的重现与验证实验,根本没有时间进行智能仪器等综合性实验的设计与开发。

1.3教学方法单一

目前,教师主要使用多媒体进行理论授课,节省了大量时间,增加了课堂教学信息量,使课堂形象化、生动化,但这种“你授他听”的单一模式不足以激发高年级学生的学习兴趣。由于课程内容多,仅采用课堂教学手段也无法使大部分学生在短时间内完成学习。

教学是一个互动过程,只有教与学有机结合,才能达到最好的教学效果。除了加强课堂教学外,课后的师生沟通也尤为重要。目前,高等教育里的师生沟通非常少,显然不是理想的课堂。高年级学生面临找工作与升学等各方面的问题,迫切需要专业老师给予非常中肯的建议,因此,建立良好的师生关系更有利于学生学习。

2教学改革建议

要办好一个专业,首先要抓好重点课程建设,打造精品,才能培养优秀的专业人才。为了顺应时代的发展,作为电子信息专业本科与硕士研究生的重要课程,智能仪器的教学改革势在必行。笔者根据多年的教学体会,结合自身的教学实践,对该课程的课程设置、实验内容与教学方法提出几点建议。

2.1课程设置

智能仪器是一门理论性与实践性都很强的课程,为了使学生能更好地掌握该课程的基本知识和技术,笔者对其课程设置的建议如下:

1) 增加课时,理论课时增加到26,实验课时为20,总共48课时,其中包括2个机动课时。

2) 增加学分,由现有的2个学分增加到3学分,使学生意识到本课程的重要性。

3) 将现代检测技术课程提前安排到大学的第6个学期,第7学期开设智能仪器课程。

课程设置是课程建设中的重要内容,只有合理的课程设置才能使学生更好地掌握课程内容。此外,教学内容和教学大纲也要与时俱进,随着仪器的智能化程度越来越高,教师应在课程中加重智能内容的比例,包括专家系统等相关人工智能方面知识。

2.2实验教学内容设计

智能仪器的教学目标是培养学生的智能仪器软硬件设计能力,实践教学在整个教学过程中尤其重要[3]。除了增加实验课时,还应加大以下3个方面的改革:

1) 实验选题要合理。

智能仪器课程可开设的实验内容非常多,如有源滤波器的设计、A/D与D/A转换器实验、键盘等外设与微处理器接口实验、双机通信等实验等,可多达20个,但因为教学时间和实验条件所限,不可能每个都开,所以有必要对实验内容进行合理筛选。

按照教学要求,实验内容必须建立在教学大纲的基础上,尽量接近工程应用实践,结合理论课程的教学,不仅应包含部分功能的实现,更要注重包括软件和硬件的完整智能仪器系统设计。在时间和实验条件可行的前提下,选题要突出课程的重点内容,难度适中,如对有源滤波的设计不能只局限于一阶,而要根据具体的应用背景和相关参数要求设计高阶性能稳定的滤波器。教师要了解学生的基础,不再重复单片机课程中的实验,实验难度要适当拓宽,结合具体实训进行实验设计。

一般来说,这部分实验选题带有基础性,所以教师应给出实验目的、实验内容、实验步骤等。学生做完实验后,以实验报告的形式提交实验结果。

2) 鼓励学生自主实践。

智能仪器实验属于高年级学生必修课实验,学生已具备自主完成实验的能力。对于系统设计,教师只给出课题,提供基本的设计思想和方法,不提供具体详细的电路与程序。学生通过查阅有关资料自定设计方案,自行安排、调试电路及相应的软件。这不仅使学生更好地巩固课堂内容,还能充分调动学习积极性,发挥主观能动性,有利于提高创新能力。实验课结束后,师生应及时总结,对存在的问题进行深一步讲解,对有创意的设计进行推广。现在的本科生已经实行导师负责制,因此可以鼓励参与项目设计开发的学生开展自主实践。笔者一般会为这些学生留出课堂时间,以报告的形式讲解自己的开发设计过程,或现场展示自己的产品。无论是报告者还是在下听的学生,都非常认真,课堂气氛非常活跃。

3) 设计综合性实践项目。

给定的实验选题带有验证性,仅完成这些项目是远远不够的。智能仪器注重仪器整机系统的设计,因此设计内容应涵盖从系统顶层到系统稳定可靠运行的各个环节。对于有些实践性项目,鼓励学生首先用Labview进行虚拟仪器的开发设计,为完成较好的学生提供硬件实验平台。笔者一般会在智能仪器设计部分课程结束后介绍此软件,让学生自学,同时给出相应的实践项目,由学生自行完成设计与仿真,最后以课程设计的形式提交实践结果。

2.3教学方法改革

2.3.1充分利用网络教学手段

我们制作了与教材配套的课件,并依据智能仪器的最新发展扩充了配套课件。由于课程知识点较多,学生很难在短时间内消化所学内容,课后无从复习,所以我们建议采用网络教学手段,建立教学网站,教师将课件和相关资料上传到网站,方便学生学习与复习。同时,网站还提供了互动平台,师生在网上讨论、交流、答疑,尤其针对课堂上没来得及讨论的问题,既节省了时间,又实现了师生之间的互动交流。

2.3.2采用灵活多样的教学方法

对高年级学生来说,还应在教学方法上多样化。笔者曾尝试让学生自学某些课程内容,并给出相应的实践项目,项目完成优胜者上讲台讲述自行设计过程。一学期2～3次的教学安排大大激发了所有学生的兴趣,即使没有做出的学生听其他人讲述时也非常认真。

教师还应运用启发式和互动式等多种教学方法,将课堂讲述与设计实例紧密结合、课上引导与课外自学相结合、学生设计报告与教师点评相结合,保证有效完成教学任务,实现总体目标。教师应鼓励学生利用丰富的网络资源,检索与本课程相关的资源,可以获得很好的学习效果。

除此之外,加强与学生的沟通,鼓励学生多问问题,引导学生思考,为学生留出思考空间等,也是教师应该重视的内容。通过沟通,教师可以了解学生的基础知识,因材施教,作到已学过不重复,能自学的只引导,重点难点问题精讲精解。

3结语

智能仪器的发展已经向虚拟仪器、网络化仪器和基于知识的高级智能仪器方向发展,因此智能仪器的教学改革势在必行。希望本文分析的教学现状和据此提出的改革建议能够对读者有所启示和帮助。

注:本研究获得国家级项目“智能科学基础系列课程教学团队”(2008年)支持。

参考文献:

[1] 蔡自兴. 智能控制原理与应用[M]. 北京:清华大学出版社,2009.

[2] 杨欣荣. 智能仪器原理、设计与发展[M]. 长沙:中南大学出版社,2003.

[3] 凌振宝,林君,邱春玲. 智能仪器课程实验内容改革的实践与探索[J]. 实验技术与管理,2004,21(1):128-140.

Exploration of Intelligent Instrument Course Teaching

LIU Xian-ru

(Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)

第7篇：人工智能教学分析范文

一、创新数字管理工具：着眼常规，夯实德育根基

常规工作是德育的根基。互联网的崛起，打破时空限制、加速信息流转速度、外显跟踪事项进度等给德育常规工作带来极大的便利。1.梳理部门职能，科学分工根据学校德育部门具体情况及实际需要，我校对学校德育工作进行重新整合安排，对分管德育的各位教师进行明细分工，设立常规部、生活部、数据部、传媒部、培训部、研发部六个职能部门，搭建德育教学一体化管理平台，在平台内部建立学生基本信息管理系统、学生操行分管理系统、文明班管理系统、学生成绩管理系统、家庭报告书管理系统五大系统，实现德育管理的数字化，同时将学生操行、活动获奖、学业成绩、教师评价等信息汇聚一起，为后期数据分析提供基础。2.发挥互联网优势，加速信息流转德育常规信息具有较强的时效性，学校利用互联网的优势，加速信息记录、反馈、跟进，在最短的时间内，将每一项常规信息送至班主任那里并让其跟进。精准的学生坐标是确保数据信息正确有效的前提，我校实行学生宿舍坐标与课室坐标管理两套体系，确保各项常规反馈精确到个体；操行管理系统全时段监控学生操行分的等级，并即时发送“到线”学生跟进消息，协助班主任及时有效地进行个体跟进教育；文明班管理系统汇总全班每一位学生各项操行表现含各类加扣分项目，为班主任营造集体舆论导向提供有力支撑；学生成绩管理系统记录学生入学成绩和各阶段检测成绩，全面记录学生在校成绩动态，为教师指导学生“自我剖析、自拟计划、自我监督、自我成长”提供参考数据；家庭报告书管理系统将为家长提供学生在校某个阶段的学习生活报告，可选择某几次成绩、学生操行、教师评语等作为报告数据内容。此外，学校还将德育教学一体化管理平台对接学校公众号，方便家长使用移动设备查询学生在校期间学习生活的详细表现，凝聚家庭教育力量，实现家校有效互动。3.引入智能数据分析，优化教育效果谷歌Alphago的胜利让我们再一次看到人工智能的威力，同时也让我们思考如何将智能数据分析引入教育，优化教育效果。德育教学一体化管理平台汇聚了学生海量的数据，涵盖了学生操行、学业成绩、活动获奖、教师评语、家长评价等，引入智能数据分析连接最前沿的教育学、心理学等理论支撑下的专业教育指引，可以分别在个体分析报告和集体分析报告中为班主任提供相似教育案例和方法指导，让班主任的工作更加科学高效。

二、升级互动分享平台：助力科研，提升德育实效

班主任自主成长模式是我校德育科研工作的主要策略，通过专家引领、团队科研、交流反思、自主修炼等四大措施，引导班主任在学习中进步、在实践科研中成长。学校将这一模式融入到教师互动分享平台——礼山师说。1.班主任频道：让优秀班主任以群体的形式出现班主任频道是班主任学习、交流、分享的平台，也是一个展示自我的空间。教师可以了解最前沿的教育资讯、向优秀的同行、跨界的教育精英学习等；交流身边的鲜活案例、分享教育实践沉淀下来的智慧。频道中优秀的案例、有效的教育方式方法等将被引入德育教学一体化管理平台，为教育同行提供有效参考。2.家校频道：让家长成为教育的专业助手学生的成长需要学校教育和家庭教育的融合，产生1+1>2的教育效果。我校在互动分享平台“礼山师说”上开设家校频道，倡导家校交流。班主任主动反馈学生在校情况，并推送相关教育方法指引，让家长成为教育的专业助手；家长主动学习，积极配合学校老师，联合帮助学生健康成长。

三、优化德育数字资源：关注课堂，拓宽德育途径

第8篇：人工智能教学分析范文

[关键词]信息化排课系统 高职院校

一、引言

教务系统的排课问题是典型的多类资源组合优化问题，它是针对有限的师资、教学场地及教学时间资源，为达成最佳教学目标而进行的综合有效规划，通俗地讲即安排适当的教室、教师在恰当的时间完成学校的全部教学任务。一般而言，在教师讲授课程、班级及各门课程的课时数量确定的前提下，排课必须满足下述基本要求：教学场地要满足教学任务的条件需求；同一教学班级、教学场地及教师，在同一时间均只能进行一次教学安排。此外，课程安排还必须遵从教育教学的客观规律，使所有教学任务在尽可能科学的时间进行。为此，还必须根据下列因素对课表做出优化：各门课程安排在最适宜的授课时间；同一课程的教学时间间隔必须合理；各个班级、教师乃至学校整体的课程密度尽可能平均等。由于目前许多高校存在合班课、选修课及教学资源不足的现实，排课问题变得更为复杂。

如果课表依靠人工生成，那排课人员的工作量十分巨大，因此我们必须找到一种能自动按规则和约束条件生成课表的方法。计算机和现代网络技术为特征的现代信息技术极大地促进了高校的发展，现行的教育模式和方法面临着前所未有的挑战。基于WEB的网络课表作为一种新的教务管理形式具有非常重要的现实意义和广阔的发展前景。它给使用者提供了极大的方便，教师和学生能通过网络获得最新信息。

二、高职院校排课流程

高职校的排课问题有如下特点：课程可以是小班教学也可以是不同专业合班；同一个教师可以讲授多门不同的课程；每次授课节次为连续的2节或3节；学生上课的教室不固定，排课阶段基本分为阶段1：下发教学计划。学校将教学计划下发到各开课学院(系)，下发的数据是课程信息和计划学生人数信息。阶段2：落实教学任务。各学院(系)根据自身的资源情况和教师情况确定任课教师名单和开课情况等信息。此处的班级不是行政班，而是根据专业和课程等因素拆分出的学生集。阶段2结束后，各学院向学校返回(课程，教师，班级)信息。阶段3：安排上课时间。这一阶段包括校院两级排课，但只安排课程的上课时间，不考虑地点问题。这一阶段结束后，生成每个专业的推荐课表，推荐课表是以下信息的集合：(课程，教师班级，时间)。阶段4：安排上课地点。由学校统一安排全部课程的授课地点。阶段3和4分离的目的是充分合理利用教室资源。相对于其他约束条件，可用教室资源通常可以认为是足够的。

三、排课的约束条件

排课过程需要满足的约束条件包括两个方面：

第一方面必须满足的硬件约束条件

(1)教师不冲突，同一位教师在同一时间只能带一门课程；

(2)课表不冲突，同一张课表在同一时间只能有一门课程；

(3)合班课程不冲突.合班班级必须同时参加合班课程；

(4)资源限制，教师可用时段有限；教室资源有限；

(5)学时要求，每门课必须达到规定的学时(学分)要求。

第二方面应尽量予以满足的软约束条件，使课表更为人性化

(1)时段要求：根据课程特点和学时要求，不同课程的时段要求不同。例如基础课、理论课、专业课尽量排上午，选修课尽量排下午；每次授课学时不超过3学时，若每周需排2次课，应隔天。

(2)教师课表的连续性要求：大多数教师希望集中、连续授课，因此每天每个教师授课节次应尽量紧凑，中间无空课时。

(3)班级课表的分散性要求：考虑到学生的接受度，学生的课表应尽量平均分散在每周的五天。

根据排课经验和高校的实际情况，我们对排课问题做以下假设和简化：

(1)教室资源足够。可用教室资源通常远远大于教师和可用时段，在排课算法设计中暂不考虑教室资源。

(2)将每天的13节课分为5个时段。

(3)不考虑学生课表的分散度要求。由于选课制度的实行，学生可以一定程度上自主调节学习计划和课表。因此，学生每周的课时数大致是均匀分散的。

(4)不考虑教师调整及合班调整情况。人工排课过程中，可以对阶段2的个别不合理操作进行调整，还可以互换两个教师所带的班级。

四、搭建信息平台，整合排课环节

计算机排课系统作为网络科学新技术功能模块之一，系统要满足以下几个基本条件：操作简单，排好的课表通过网页形式可直接查询和打印；设置简单：流程合理，界面清晰，管理人员可快速对系统进行设置及初始化；功能实用：可以方便地对固定课、无课、共用公共场地、教师活动安排等进行设置；排课灵活：手工排课，自动排课可交替实施，课表调整自动判断是否满足已设条件等；调课方便：在管理员的允许下，教师之间可以实现相互调课，优化扫描结果；多种方法信息输出：通过IE直接预览、打印输出班级课表、教师课表和总课程表等；数据安全：数据能自动定期备份，手工备份及恢复。

由于这是基于计算机的自动排课系统，因此在实现排课及查询的基本功能外还要着重考虑系统的安全性问题，以避免受到人为的攻击与破坏。计算机排课是系统自动调用数据库收集的信息然后利用设定的约束条件和算法进行排课。整个课表生成过程以计算机自动生成为主，手工调整为辅的形式产生。排课问题实质上是课程、班级、教室、教师、时间这五维关系的冲突问题，要合理的解决这个问题就要结合之前提到的一些基本原则以及排课的一些基本要求。由于排课管理员不能完全了解每位教师的实际情况，使安排的上课时间与教师个人在学习上或生活中的时间发生冲突，造成今后频繁的调课操作，即增加了工作量。因此可以设计一个信息采集的接口，使整个系统更加人性化。

五、结论

随着各校办学规模的扩大及各种软、硬设施的不断变化，学校排课工作变得越来越复杂，人工排课已经不能适应学校的发展，而现代计算机技术则将原本繁琐而又复杂的排课工作变得简单与高效。本文讨论了高职院校课表问题的要求和难点，在分析现有各种排课算法的优缺点和排课基本流程要求的基础上，结合排课的实践，提出了计算机排课方案，适应了高校的进一步发展。

参考文献：

[1]陈本庆，马永强.改进型回溯法在高校排课中的应用.成都信息工程学院学报，2003，(2)：150-153.

[2]张东摩，李红兵.人工智能研究动态与发展趋势.计算机科学，1982，(52)：5-8.

[3]王晓东.计算机算法设计与分析.北京电子工业出版社，2004.

第9篇：人工智能教学分析范文

关键词：遗传算法 自动排课 VB SQL

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）10-0131-02

课程表的编排是一个涉及多种因素的组合规划问题，它要保证在课程安排中教师、学生、教室不能产生冲突（所谓冲突，就是将需上不同课程的两个或多个班安排在了同一时间、同一教室，或为同一教师在同一时间段安排了多门课程等情况），并且要满足教师的要求和资源限制等约束条件。而使用计算机进行排课能够快速地得到满足约束条件的可行结果，具有排课时间短、省人力和质量高的优点，进而使教务人员从繁杂的排课任务中解脱出来。

1 遗传算法

遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。也是计算机科学人工智能领域中用于解决最优化的一种搜索启发式算法。因此，采用具有智能型和并行性的遗传算法，来对排课问题进行求解，是一个比较明智的选择。

2 排课约束条件分析

编排课表牵涉的因素很多，包括时间、课程、教室、校区、院系、班级、教师等。但都要遵循一个原则，那就是：课表要有利于教学设备的充分利用，要符合教学规律。将这个原则进行细化、清晰化，可以归纳为以下6项硬约束和6项软约束：

硬约束：（1）同一班级在同一时间只能安排一门课程；（2）同一教师在同一时间只能安排一门课程；（3）同一教室在同一时间只能安排一门课程；（4）教室总数要大于同一时间安排的课程总数；（5）教室容量必须大于上课学生人数；（6）课程要安排在它需要的类型教室中。

软约束：（1）优先安排全校公共基础课；（2）一周内课次多于2次以上的课程，在时间安排上要求尽量隔天安排；（3）较难课程应安排在上午第一节或下午第一节；（4）体育课后尽量避免直接排课；（5）教师一天的授课活动尽量安排在同一校区，有效地解决跨校区问题； （6）同一门课程尽量安排在固定的教室。

3 排课问题的数学分析

首先需要将排课中的主要元素用数学的符号的方法来表示出来。

在排课问题中某学院某学期课表的数据模型就是的组合。在自动排课前，需要进行班级课程设置、班级课程任课教师设置，这些设置就是为了确定、、三者的关系。设定好它们的就得到了要进行排课的任务，每一个排课任务就对应一个的组合。自动排课的处理过程就是在满足约束的条件下确定每个任务对应的组合在一周内与剩下的两个元素和如何进行组合。下面用数学的方法来分析排课的约束条件：

对于硬性约束条件1～3，用数学来表示就是、、的组合是唯一的，有且只能有一个。

对于硬性约束条件4，用数学来表示就是对于任意的时间片，教室总数r大于组合的数量。

对于硬性约束条件5，用数学来表示就是对于任意的组合，教室容量必须大于班级的人数。

对于硬性约束条件6，用数学来表示就是对于任意的课表组合，课程所要求的教室类型必须与教室的类型一致。

而针对于软性约束条件1～6，用数学来表示就是排课任务具有较高的优先级，要优先进行安排；在一周内的次数大于2时，在组合成时，每次的尽量不同；任意的课表组合，如果课程是较难的课程时，的节次n最好是1或3；课表组合，如果课程是体育课时，的节次为，则最好不要再出现为的课表组合；对于相同的排课任务，如果班级Cy是属于不同校区的，每次的尽量不同；排课任务在一周内的次数大于2时，在组合成时，每次的尽量相同。

4 遗传算法设计

遗传算法以一种群体中的所有个体为对象，并利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。系统进行排课时，具体算法描述如下：

4.1 编码

一条染色体中应包含所有排课DNA分子，每个排课DNA分子又包含班级课程信息、教师信息、教室信息和时间信息，以及院系和学期信息。由于院系和学期在处理中是提前设定好的，在每次处理时都是一个给定的值，所以在染色体中可以不考虑他们。在前面的数学分析中我们将课表组合表示为，这里将拆分为MN，则可将染色体表示为。、、、都用他们所对应的字段Id的值来表示。M表示星期，N表示每天课节数。

4.2 初始种群

采用系统的随机数，生成初始种群。在前面的数学分析中我们将排课任务表示为，在进行排课时初始化种群中的个体就是用随机函数生成染色体中的的组合。

4.3 确定适应度

确定适应度，首先对一条染色体中的每个DNA分子计算适应度，然后计算一条染色体中所有DNA分子适应度之和，将该值作为个体适应度。排课系统中适应度与排课约束中归纳的6条硬性约束和6条软性约束对应。其中最主要的有检测班级、教师和教室三者的时间冲突。所有的约束条件的满足情况就是对应的适应度。而且对于硬性约束条件，系统要求必须满足，这也就对应的要求个体的适应度必须达到硬性约束对适应度的要求。

4.4 选择运算和变异运算

选择运算和变异运算是排课系统生成下一代种群的方式和方法，通过有限次的选择运算和变异运算找到最优解。

4.5 排课处理流程图（图2）

参考文献

[1]于国莉.基于遗传算法的排课问题的研究[D].河北工业大学，2007.

[2]姚建波.基于遗传算法的排课问题的研究[D].贵州大学，2008.

[3]张伟，李守智，高峰等.几种智能最优化算法的比较研究[J] .Proceedings of the 24thChinese Control Conference，Guangzhou，P.R.China July 15-18，2005：1316-1320.