人工智能学校教学精选(九篇)
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第1篇：人工智能学校教学范文
关键词： 学分制 高校德育工作 隐性教育 育人功能
自20世纪末以来，学分制模式在我国高校广泛推行，给我国高等教育带来了深刻变化，学生的知识结构得到了优化，因材施教的理念得到了较好的实施。但与此同时，班集体概念的弱化和思想政治工作重心下移，给传统的高校学生工作带来了诸多挑战[1]。高校学生德育工作也出现了一些新的现象和问题，使原有的德育工作理念、内容、方式、运作机制等诸多方面面临新的挑战。在学校德育中，隐性教育是一种潜移默化、自主、和谐的德育教育方式，特别是在当今市场环境、文化环境、家庭环境等教育环境下，隐性教育更具显性教育所不可替代的作用[2]。学分制下的高校德育工作必须注重实效性，不断重视多渠道的隐性教育，切实进行改革。高校教育工作者应把握新时期大学生德育工作发展的趋向和特点，对传统的德育教育进行反思，对隐性教育的载体及育人功能作进一步的探究。
一、学分制给高校德育工作带来的挑战
实施学分制是高校教育体制的一场深刻革命，要卓有成效地开展高校德育工作，就必须正视学分制给高校德育工作可能或已经带来的种种挑战，这些挑战主要有：（1）对传统德育“高度权威化”和“社会中心观”的挑战。学分制肯定学生的自我价值，允许多种价值观共存，这将对传统价值观教育形成挑战；（2）对传统德育视野的挑战。学分制使学生的道德视野更加广阔，这就要求德育工作者以全球伦理价值观念认识学分制下的大学德育；（3）对传统德育管理观的挑战。学分制下学生不再仅仅是教育和管理的对象，也是服务的对象；（4）对传统德育方式和机制的挑战。学分制的实施使以班级为基础，借助班级对学生进行管理的模式面临挑战，在德育途径上必须改革班主任和辅导员设置制度，充分发挥导师制的作用；（5）对德育师资素质的挑战。在新形势下，如果德育教师不能及时对德育内容、方法等进行改革，高校德育就有可能被大学生疏远甚至抛弃[3]。
二、隐性教育的特征
隐性教育是相对显性教育而言的，是指在思想教育实施过程中，教育者以比较隐蔽的形式教育[4]。它有以下几个特点：（1）教育的内容具有渗透性。隐性教育讲究以情感人、以情动人、以情育人，教育效果是潜移默化、循序渐进的，因而能做到入耳、入眼、入脑，真正渗透到受教育者的心灵深处[5]；（2）教育过程具有隐蔽性。隐性教育要依附于、渗透到、潜藏在其他物体或活动之中，不能单独存在；（3）教育的手段具有间接性。隐性教育往往是对被教育者进行细致入微的“溶情”工作，通过“旁敲侧击”间接达到教育的目的；（4）教育的维度具有超时空性。隐性教育可以超越时空局限，实现多维度的科学结合，使教育者随时随地地开展教育活动[6]；（5）教育的效果具有长效性。由于隐性教育目标和过程的隐蔽性，教育手段的非强制性，使得隐性教育只能是以诱导、感染、熏陶等方式产生影响，这就难以达到立竿见影的效果，需要经历长期的教育过程[7]；（6）育人的氛围具有和谐性。由于隐性教育没有强制性，可以使师生双方心理过程比较顺畅，避免学生的逆反心理和潜意识的反感，有利于营造比较和谐的氛围。
三、学分制下高校隐性教育育人功能的发挥
1.教师人格的示范育人功能。高尚的人格是教师“育人”必备的本领和才能，是为人师表必需的修养和精神，更是学校德育工作中产生教育效应的源泉所在。教师的一言一行，对学生能产生巨大的影响，这种影响除了向学生传授知识和技能外，主要表现在教师的人格和道德水准对学生所起的潜移默化的作用。教师身上所体现的人格力量，对学生的影响远远超过教师所传授知识的分量。所以，教师应该不断努力提升自身的政治素质和理论水平，以正确的政治方向、高尚的道德情操、严谨的治学态度、较强的教学能力、崇高的人格魅力带动学生、教育学生，引导学生成长成才。教师的人格魅力并不是每个人都能体现出来的，需要教师自身修养和素质的提高，让学生感受得到。所以，广大教育者不仅要有扎实的理论功底，更重要的是要学习如何培养人格魅力，用真挚的情感和学生交流，从而感化和教育他们[8]。但是，大学生具有较高的个人素质和一定的判断能力，对榜样的要求更高，高校教师不一定都能成为他们心目中的典范榜样，这就要求高校教师在师德建设中正确地引导学生学习榜样力量。
2.校园文化的熏陶育人功能。校园文化本身蕴涵丰富的政治思想教育内容，影响学生的思想观念、道德品质、心理人格、行为习惯等各个方面。为此高校应将思想政治教育内容渗透到校园文化的建设中，潜移默化地影响大学生的思想和行为，使他们无意识地接受思想道德教育。高校还应发扬学校自身的优良传统，设计良好的心理环境，建立良好的人际关系，树立榜样，激励先进，形成积极、健康、向上的校园舆论和校风。高校还要制定和完善学校的各项规章制度，并抓好其具体实施[9]。同时还要针对大学生活泼开朗的性格特点，广泛开展文化活动，通过营造健康的文化氛围这一隐性教育的载体影响他们[10]。只要善加引导，精心指导，就能营造出健康向上的校园文化氛围，使学生在浓郁的氛围中受到熏陶，提高他们的文化修养和人生品位，自觉追求真善美，从而培养有理想、有道德、有高尚情操的新一代大学生。
3.校园环境的美化育人功能。高校学生思想政治工作中的隐性教育的最大载体是校园环境，大学生学习生活主要在校园内，校园环境对学生有直接的影响。行为学家罗杰・巴克说：“环境对激发和形成人在环境中的行为方式有很大的影响。”[8]优美的校园环境具有独特的作用，幽雅的环境对人会产生持久的潜移默化的影响，它可提高人们的审美情趣、道德水平，调节和规范自我行为，形成奋发进取的精神面貌，全面提升学生的道德素养。校园环境承载了学校成员的智慧、力量和精神。校园环境应典雅优美，舒适怡人，建筑布局合理。校园应清洁明快，在这优美的环境里每个人将获得美的感受，从而激发人欣赏美、创造美的欲望，起到陶冶情操、启迪思想、规范行为、催人奋进的作用[10]。
4.校园网络的隐性育人功能。互联网的发展为隐性教育提供了绝好的载体，这一载体为大学生所喜闻乐见，拓宽和丰富了思想政治工作的内容和渠道，在对学生进行思想政治教育时，针对大学生人生观、价值观尚未成熟和定型的特点，充分利用互联网及时性和互动性的特点，掌握学生真实的思想状况，及时加以引导和帮助，将大大提高高校学生思想政治工作的针对性和有效性。校园网络也更多地承载隐性育人的功能，实施这种育人功能，就要加强对网络的管理，制定切实可行的措施，强化技术监控手段，完善网络法规；要保证网上有党团组织的声音，精心策划，开展丰富多彩、生动活泼的网上文化活动，实现网上互动、师生对话、同学交流等多位一体的交流活动，保证信息畅通，使学生在交流中不知不觉地接受教育；校园网要方便、快捷，网上内容要及时更新，网页设计要优美，板块多样，内容要丰富多彩，健康活泼，融知识性、趣味性、思想性、服务性于一体。这样就会吸引大学生更多地上校园网，潜移默化地受到教育，使网络的隐性教育载体功能进一步强化。高校思想工作者应本着“充分利用、积极建设、加强管理、趋利避害”的原则，长远规划，统一部署，立足建设，稳步推进，充分发挥现有资源的优势，不断加大思想政治教育进网络工作的力度，主动占领网络阵地[9]。
参考文献：
[1]彭辉.学年学分制模式下的高校学生工作初探[J].无锡职业技术学院学报，2008，7（2）：22-24.
[2]浅谈学校德育中的“隐性教育”，http：///e21web/content.php？id=11066.
[3]学分制给高校德育工作带来的机遇和挑战，http：//.cn/quanguogaoxiao/show2.jsp？informationid=201105091035298283.
[4]费丽敏.高校隐形思想政治教育实施的途径[J].科技资讯，2010，（4）：195.
[5]周俊，董英.高校思想政治工作者隐形教育及载体研究[J].辽宁工学院学报，2002，4（6）：89-91.
[6]唐志龙.隐形教育：入世后军队思想政治工作新途径的探索[J].南京政治学院学报，2002，28（105）：74-77.
[7]吕敏.隐形教育及载体在高校思想政治教育工作中的作用[J].职业时空，2009，（8）：167-168.
[8]蔡芳艳.高校思想政治教育隐形载体探究[J].湖北成人教育学院学报，2010，16（4）：33-34.
第2篇：人工智能学校教学范文
[关键词]人工智能 信息技术 智能教育
人工智能是多种学科相互渗透而发展起来的交叉性学科，其涉及计算机科学、信息论、数学、哲学和认知科学、心理学、控制论、不定性论、神经生理学、语言学等多种学科。随着科技的飞速发展和人工智能技术应用的不断扩延，其涉及的学科领域将愈来愈多，它已和人们的学习、生活息息相关，时代和社会需要此方面的大量人才。在高中信息技术课中开设人工智能初步模块是十分必要的，本文拟从其发展现状、存在问题等几个方面对我国高中信息课程中人工智能教育做一下探讨。
一、高中开设人工智能课程的意义
（1）人工智能定义
人工智能(AI，Artificial Intelligence)是计算机科学的一个分支，己成为一门具有广泛应用的交叉学科和前沿学科。它研究如何用计算机模拟人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、规划以及问题求解等思维活动，来解决人类专家才能解决的复杂问题，例如咨询、探测、诊断、策划等。
（2）开设人工智能课程的意义
现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次：结构化问题，是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题；非结构化问题难以用确定的形式来描述，主要根据经验来求解；半结构化问题则介于上述两者之间。
将人工智能课程引入到我国现行的教育中，可以让学生在了解人工智能基本语言特征、理解智能化问题求解的基本策略过程中，体验、认识人工智能技术的同时获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解，从而使学生了解计算机解决问题方法的多样性，培养学生的多种思维方式，更好的解决现实问题。
二、高中人工智能教育现状及存在问题
目前，该学科的教育正处于摸索阶段，由于中学信息技术师资水平、学校硬软件设备等条件的制约，我国尚未在中学专门开设独立的人工智能类课程，Internet上与人工智能教育相关的中文信息资源也十分贫乏，在教学环境上大致存在以下问题：
（一）教学条件参差不齐
开设好人工智能课程，就要求安排更多的实践课程和活动来增强课程的趣味性，让广大师生切实体会到人工智能对我们生活的影响。这些活动大部分要求上机操作或利用网络资源来学习交流，这就对教学条件提出了较高的要求，尤其是一些偏远农村、条件相对落后的中学在开设人工智能课程上存在很大困难。
（1）对硬件性能的要求
人工智能课程中有较多的实践课程需要老师和学生利用网络资源，使用计算机进行操作。这就需要学校配备计算机网络教学机房，若其性能较差，会延长学生在线进行人机对话的时间，一旦遇到网络堵塞，可能连网页都打不开，这不仅浪费了仅有的上课时间，而且大大降低了学生的学习兴趣。
（2）对软件性能的要求
为了降低成本，学校可以利用互联网上提供的免费下载软件和免费在线教学网站等进行实践教学，可大大减少自研开发软件和软件维护的费用。但一旦遇到网络不通、网络拥挤或在线网站停止服务等情况，将无法使用网络资源进行教学，可见，软件的依赖性较强也存在很大的问题。
（二）对人工智能科学的认识不足
（1）学生的认识误区
提及人工智能，给大多数学生的感觉是一门神秘、遥不可及的科学。很多学生认为人工智能技术是很高深的科学，离我们现实生活有一定距离，研究和接触这门科学是少数科学家的事情，从而对该科学的关注程度不高。其实，人工智能学科是一门渐渐成长的科学，它将应用在我们生活的方方面面。我们应在教学中让学生多去体验人工智能的魅力所在，吸引更多对该学科感兴趣的人去研究和使用它。
（2）教师对人工智能学科开设存在偏见
一些从事该学科教学的教师没有接触过人工智能方面的知识，在接触过后被其中深奥难理解的知识所吓倒，认为即使开设了这门课程也不易被同学们所接受；而一些在大学接触过人工智能课程的教师则认为，其理论枯燥乏味，知识内容艰深，不适合放在高中开设。
（三）一线教师经验不足
在我国大学教育中，开展人工智能专业课程的大学为数不多，师范类院校更是少之又少。从事人工智能领域的专业人才输出少，所以，缺乏具备一定知识结构、有专业素养的教师来担任高中信息技术课中人工智能课程的教育工作。绝大多数的一线教师并没有接受过人工智能课程的专业培训，在授课内容上的着重点掌握不好，教学目标不够明确；在授课形式上也没有前人的经验可寻，这就给一线教师带来了极大的挑战。
三、解决上述问题的几点建议
（一）加强软、硬件建设
在学校条件允许的条件下，应加大硬件设施的投入，改善网络传递信息的效率，同时加强软件资源建设。鼓励师生上网搜索更多适合AI教学的网站，教师应整理出和AI相关的趣味小故事、电影、光盘等和教材相关的素材，以便更好的配合硬件教学。
（二）端正认识，增强支持
作为教师要树立对高中人工智能选修课程的正确认识。通过对课标中规定的相关内容的深入了解和学习，克服对人工智能的神秘感或恐惧感，理性而客观的看待人工智能技术及其应用，明确在高中开设该课程的目的。同时，教师也不能因为该课程的“选修”性质，从而轻视该课程的作用。
作为学生不应该仅仅看见这门课程的娱乐趣味性，应把一些重要的技术理论知识重视起来，不能过分的放松自己而偏离了我们的教学目标。家长也应该支持和赞同学生选择该课程，不能应认识不到这门课程的作用、怕耽误学生主干课的学习而反对学生积极参与。
校方领导也不应条件限制就轻易放弃这门课程的开设，应给予积极的配合。社会各界也应加强舆论与正确引导，让更多的人们认识人工智能并予以肯定。
总之，人工智能是一门逐渐成长的科学，开设好该课程需要广大教育工作者和校方领导不断努力，互相交流，共同克服困难。
参考文献：
［1］张剑平.人工智能技术与“问题解决”［J］.中小学信息技术教育，2003(10).
［2］段东辉.浅谈信息技术课程中人工智能教育［J］.新乡教育学院学报，第19卷第二期2006，6.
第3篇：人工智能学校教学范文
［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。
第4篇：人工智能学校教学范文
关键词：智能科学与技术；交叉学科；相关学科
我国智能科学与技术本科专业（简称智能专业）已经历了10年的发展历程，而且越来越多的高校经教育部批准，加入智能领域的人才培养行列中，对智能专业的教育教学已有一定的实践经验与成果。如今，社会已经步入信息智能化时代，如何更好地适应智能化社会的人才需求，应在已有基础上对智能专业及相关学科的发展作进一步探讨。
1 智能专业的发展基础
人类社会从农业社会、.工业社会到信息社会，发展到今天，在越来越多的领域，人工智能工具都能够根据不断出现的新情况来调整自身的规则系统，需要人工的产业也越来越少，但却苦于信息与机器无智能的问题，因此有了以信息智能化和机器智能化为目标的智能科学与技术研究领域的出现。我国也非常重视其发展，在国家863项目指南中，智能化人机交互与中文处理平台已被列为计算机软硬件主题的重点项目，并将智能机器人纳入863计划长期支持的重要领域；国家中长期科技发展规划纲要（2006—2020年）强调发展认知科学、智能交通管理系统、智能信息处理技术、智能感知技术、智能服务机器人等智能科学技术。智能科学与技术将在未来国家科技发展规划和重大科研课题中扮演重要角色，也将成为智慧地球、智慧城市和智慧生活的引导者。我国智能科学技术教育已走出了一条星光大道，争取在我国学位体系结构中增设智能科学与技术博士和硕士学位授权一级学科，同时把我国智能科学与技术本科专业建设和人才培养推向一个更高的阶段。
近年来，信息领域学科的热门专业也开始面临不同程度的就业压力，作为信息领域的一支新生力量，智能专业便成为高等学校进行专业结构调整的着眼点。继2003年北京大学首个提出并成立智能专业后，众多高校把握先机，申请并建设了智能专业。
智能科学与技术本科专业是一门融合了电气、计算机、传感、通讯、控制等众多学科领域，多学科相互合作、相互研究的跨学科专业。它涉及机器人技术、微机电系统、以新一代网络计算为基础的智能系统，以及与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统等。
经调研，大部分高校的智能专业是基于自动化、通信与电子系统、计算机科学与技术、电气工程、人工智能、机器视觉、数据挖掘、信息检索及知识工程等领域发展而来，并且具有雄厚的师资力量，为智能科学与技术未来的发展做好了充足的准备。部分高校智能科学与技术专业的师资队伍所属学科的比例如图1所示。
2 智能科学与技术专业学生的继续深造方向
智能科学与技术专业涉及非常多的专业领域，就其中的一个领域而言，就可以进行更深一步的研究，成为其继续深造学科，例如智能专业本科后可以从事控制工程与科学、计算机科学与技术、智能科学与技术等学科，本文只列举其中几个例子。
2.1 控制科学与工程
控制科学与工程是研究控制的理论、方法、技术及其工程应用的学科。
经调研，以湖南科技大学为例，该学科特色研究工作主要体现在群机器人协作控制技术、故障智能诊断方法研究与应用、非线性系统分析与综合、煤矿安全监控系统应用技术等方面：其中群机器人协作控制技术借鉴昆虫的群智能行为，利用人工智能等技术使多个个体机器人完成一系列合作任务，面对未知环境搜索定位等复杂任务；故障智能诊断方法研究与应用运用智能检测、智能故障诊断、传感器融合等技术研制大型机电设备与其复杂的运动控制及诊断系统，该研究成果已成功应用于“机车走行部在线故障诊断系统”。群智能、智能检测、故障诊断等技术的运用证明了智能科学与技术在此学科中起到重要的作用。
以北京信息科技大学为例，智能科学与技术系的4位教授分别在控制科学与工程学科的控制理论与控制工程、检测技术与自动化装置、模式识别与智能系统、导航制导与控制二级学科指导研究生，从事的相关研究为专家系统、智能检测系统、服务机器人、智能系统与智能导航。以其导航制导与控制二级学科为例，现设方向1——自主导航与控制，方向2——惯性仪表与惯性基组合系统，方向3——微/纳机械传感器，方向4——多自由度电动伺服定位技术。方向1在研究机器学习在导航与控制中的应用、智能伺服技术、新概念飞行器等方面，方向2在信息融合与估计理论、多模组合导航技术、新型机器人的自然感知和运动机理、自主式初始对准等方面，方向3在研究性能稳定可靠、敏感灵敏度高和准数字输出的声表面波惯性传感器方面，方向4在研究基于模型和基于数据驱动的无模型自适应控制方法方面，都离不开智能理论与方法，并促进智能理论与方法的发展。
2.2 计算机科学与技术
计算机科学与技术学科主要是围绕计算机的设计与制造，以及信息获取、标识、存储、处理、传输和利用等领域方向，下设计算机应用和计算机软件与理论两个二级学科，其中包括智能信息处理、人工智能与嵌入式系统等方向。信息时代的信息处理要求更高，当前信息处理技术逐渐向智能化方向转变，以图像、视频、音频等多媒体信息为研究对象，从信息的载体到信息处理的各个环节，都模拟人的智能来处理这些信息。人工智能学科与认知科学的结合，会进一步促进人类的自我了解和控制能力的发挥。目前，我国自主开发的“特定图像内容监控系统”已通过上海移动公司的实地测试。通过研究具有认知机制的智能信息处理理论与方法，探索认知的机制，建立可实现的计算模型并发展应用，可以带来未来信息处理技术突破性的发展。
2.3 智能科学与技术
经调研，以厦门大学为例，智能科学与技术作为硕士点一级学科包括认知逻辑学、计算语言学、智能计算方法、艺术认知与计算、脑高级功能成像这5个研究方向。其重点科研平台之一的“智能信息技术福建省高等学校重点实验室”的主要研究方向有中文信息处理、中医信息处理、数字化中国人器官建模仿真及其临床应用。在中医信息处理中，主要围绕着如何构建信息化中医诊断的智能方法体系展开研究，涉及中医诊断认知逻辑、中医智能专家系统的构成技术、中医海量知识的数据挖掘技术、中医四诊信息的获取与分析技术、实用中医信息系统的开发等。此方向的研究可赋予计算机以人的智能，从而实现对病人的症状诊断与治疗。除此之外，智能机器人也是学习智能科学与技术的一个良好平台，为了更好地学习智能，研究机器拟人化，FIRA世界杯于1995年被提出，其远景目标之一是使机器人足球队战胜人类足球队。此平台大大拓宽了人工智能技术的应用领域。
3 智能科学与技术专业培养方案与专业发展前景分析
从智能专业的发展基础分析可知，智能科学与技术专业是一个紧跟时代潮流的专业，涉及的知识面和学科领域非常广。但是，智能专业作为一个全国普通高等学校本科专业，有其不同于其他专业的知识内核。中国人工智能学会教育工作委员会提出智能专业培养方案的核心课程应有：智能科学与技术导论、智能数学基础、脑与认知科学基础和机器智能，这是各高校智能专业培养方案的共性部分，是基础模块。其他基础模块、专业特色模块，目前阶段应在各高校智能专业建立和发展的专业学科基础上设置，例如，侧重控制系统的、侧重计算机软件的、侧重知识工程的等。智能专业再发展一段时期后，各高校的智能专业的共性部分应越来越多，个性部分也越来越独立于源头专业，例如，独立于计算机科学与技术专业、自动化专业、电子工程专业等。这样，在智能专业上层自然就形成智能学科，从而独立于计算机科学与技术学科。这是专业发展的必然结果。
另一方面，专业的良性发展离不开社会的就业或创业需求。智能专业的本科生，需要了解掌握计算机、电子、控制等各领域的知识和技术，而且在本科生4年课程的教学中融入相关学科的前沿知识，这使得在这个专业学习的学生不仅可以拥有较为广阔的知识面，对专业知识的理解也有一定深度。可以说这样一个既有广度又有深度的专业具有广阔的就业前景。社会中也有新生的行业，近些年来，有关智能系统开发的公司相继出现，涉及机器人、交通、楼宇、信息系统等多方向的智能系统开发，为本科毕业生创造了更恰当更明确的就业方向与途径。
第5篇：人工智能学校教学范文
关键词：人工智能；教学改革；学习心理；考核方式
中图分类号：G642.3 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2012）06-0152-02
虽然人工智能的发展历史只有五十余年，但它已经广泛应用于专家系统、机器翻译、图像处理和机器人技术等领域。随着人工智能技术对社会经济发展的影响不断增大，人工智能课程不再是计算机专业独有的专业课程，国内外很多高校在自动化、智能交通等专业都开设了选修课，甚至在高中的信息技术课程中也在推广设置。吉林大学硕士专业“模式识别”将《人工智能》设为专业学位课程，同时也将其设为汽车、机械等其他学科的选修课程。由于研究生相关基础知识水平参差不齐，课程内容又比较抽象、生涩，为了提高教学质量，在本次教学改革过程中充分考虑学生学习新知识的心理演变过程，认真研究教学内容、教材、教学方法等诸多方面，力求在教授基本原理的同时，培养学生对智能系统进行理论分析、设计并编程实现的能力，为后期的论文研究阶段打下坚实的基础。本次教学改革受到了吉林大学研究生课程体系建设和核心课程建设项目的资助。
一、教学内容
教学改革的关键是教学内容。人工智能与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有交叉关系，学科涉及的内容十分庞大。人工智能学科知识的繁多与授课学时有限之间的矛盾比较突出。作为国内模式识别专业的领军院校，如中科院智能所、清华大学、上海交通大学和南京理工大学等，他们所开设的《人工智能》课程学时和内容也不尽相同。我们参考了上述院校的授课内容，同时考虑到本校本学科的学术研究方向，精心归纳、优化教学内容，力争做到教学内容系统、精炼和实用。目前，我们讲授的教学内容主要包括：智能化智能体系统、盲目搜索方法、启发式搜索方法、局部搜索方法、约束满足问题、博弈树搜索方法、知识表示方法、不确定知识与推理、规划与机器学习等，共40学时。
另外，人工智能领域中新问题、新理论交错涌现，这就要求教学大纲要定期修订，教学内容要及时更新，同时教师也需要不断提高自身的学术水平，以便提高硕士课程的研究性内涵。
二、教材选用
要搞好课程建设，教材是一个很关键的问题。我们广泛阅读和研究了国内外的经典教材，经过一番斟酌之后，我们选用了Stuart Russell和Peter Norvig所著的《人工智能-一种现代方法（第二版）》。首先，选用国外教材能够更快地追踪最新研究成果。同时该教材已经被世界上900多所大学采用，符合促进高校的教学内容向国际水准靠拢、与国际接轨的理念。另外，人民邮电出版社在2002年曾经出版该书的英文版的第一版，双语学习能有助于提高学生的英语水平，为学生后续的查阅英文文献，甚至发表英文文章奠定基础。
三、教学方法
在国内，比较有影响的是中南大学以蔡自兴教授为首的教学团队为计算机科学与技术本科专业开设的人工智能课程，该课程在2003年被评为全国高等学校首批精品课程[1]。2007年该课程又开始进行全国双语教学示范课程建设，成绩斐然[2]。多年来，我们不断汲取同行的成功教学经验[3]，结合本学科的硕士专业特点、考虑学生的知识结构和实践能力，不断改革和尝试，总结了一套行之有效的教学方法。我们一切以学生为主体，在教学过程中充分考虑学生学习新知识的心理演变过程，采用灵活多变的教学手段。让学生从感兴趣，保持兴趣，到收获用所学知识解决实际问题的成功喜悦，并进一步增强投身于科研论文研究的热情。
课程伊始，通过多媒体演示人工智能技术已取得的杰出成就，激发学生的学习兴趣。然后布置学生查阅资料，列举人工智能发展史上的重要事件和最新研究的热点问题，课上再组织学生做报告。通过上述活动，一方面拓展了学生的专业视野，另一方面锻炼了学生的表达能力。
随着课程内容的深入，让学生组成兴趣小组，任意选择问题实例，利用每节课学习的理论、算法不断地更新该实例的解决方案，评价性能优劣。学习小组可以培养学生科研协作的精神。另外，课堂上每组轮流做报告阐述各自的研究进展，演示编程效果。其他同学或给出修改意见，或提出个人观点。最后老师及时总结，引导学生提高分析问题的深入性和广泛性。充分的课堂讨论能够提高学生多角度思维的能力，培养学生善于钻研和勇于创新的精神。同学间的这种学术交流也可以让学生有机会了解彼此的学习状况与能力，促进学生展开良性的学习竞赛，也为学生接受和理解老师最后给出的课程成绩做了心理铺垫。老师总结时要对学生的努力多肯定，激发他们的学习热情和潜能，让他们感到学习知识的快乐。
四、考核方式
实践表明笔试测验的方式不能全面反映学生的学习情况，所以本课程尝试采取自选实验设计题目，根据实验报告、上机演示结果和口试等方式综合评定成绩。其中，实验报告要求学生根据实验题目详细介绍设计思路，阐述编程方法，分析实验结果。口试是老师当场就报告中的问题提问，并对学生的回答进行讲评。课程成绩中，实验报告设计分析占60%，上机成果演示占30%，口试占10%。
通过实验设计的考核方式，学生的学习积极性得到了很大的调动，充分发挥了学生的自主创新能力，锻炼了学生知识综合应用技能。但美中不足的是该方式不像笔试那么客观，学生的成绩容易受教师的主观性影响。另外，人工智能作为一门学位课，其成绩往往直接影响学生的奖学金评定，学生和相关领导对成绩的评定原则十分关心和重视。为了减少人为因素对学生成绩的干扰，避免师生因课程成绩产生分歧，我们规定了完善的考核细则。考核细则发给同学，作为实验报告的首页，方便记录每一个环节上学生的得分情况，做到成绩评定有据可查。
非笔试的成绩评定方式对任课教师的要求也提高了，我们教师团队还规定了详细的教师工作守则。首先要求教师认真细致地阅读学生的实验报告，给出报告得分，并准备口试时提问的问题，得分和问题都要在实验报告的首页做好记录。询问每个同学的问题都不能重复，上机演示和口试环节都是公开的。问题可以是设计不合理的思路，或是阐述不清的步骤等，教师要注意掌握问题的数量，尽量做到均衡。上机演示时，学生经常因为紧张而漏掉部分功能的演示，因此，教师要跟学生加强沟通。口试时，根据学生的状态，可以给予适当启发，但要在成绩评定上做出相应调整。经过多年的摸索，我们将上机演示按照实验报告成绩的倒序方式进行，这样有利于在口试过程中由浅入深，逐渐加深问题的难度，有效避免重复。教师评价时应严格缜密，让学生正确认识自己的设计水平，对课程成绩的认定跟老师达成一致。
经过教学团队的不懈努力，“模式识别”专业的“人工智能”课程建设在教学内容、教学方法、教材选用、考核方式等方面的研究都取得了一些成绩，教学实践表明教改措施已见成效，教学质量有了明显提高。
参考文献：
[1]刘丽珏，陈白帆，王勇，余伶俐，蔡自兴.精益求精建设人工智能精品课程[J].计算机教育，2009，（17）：69-71.
第6篇：人工智能学校教学范文
关键词：智慧；智能；人类智能；人工智能
0引言
不久前刚结束的围棋人机大战，使人工智能受到人们空前广泛的关注。它一方面表明智能科学与技术的发展极为迅速，同时也激起了社会对智能科学技术及其人才培养十分强烈的期待。人们对“中国大脑”计划的热议达到了前所未有的程度，“中国制造2025”计划正在快速推进，我国自主研制的智能服务机器人正在走向服务领域的许多行业，国内许多企业自发兴起的“机器换人”浪潮正高歌猛进。国务院政府工作报告中提出的“互联网+”虽然被人们解释为互联网向各领域的强势渗透，但是更多的有识之士却把“+”理解为“升级”，即“计算机互联网络”向“人工智能互联网络”的升级，而这正好与“中国大脑”计划相呼应！
为了适应这种发展的需要，努力办好“智能科学与技术”专业，北京邮电大学智能科学与技术研究中心曾经对设置了本专业的全国各主要高校做了一次普遍性的专业调查，结果发现，各校对于“智能科学与技术”专业的理解差异非常巨大。最狭义的理解，是把本专业看做是“计算机科学与技术的一个分支”；最广义的理解，是把它看做是“从理工到人文和社会几乎无所不包的综合学科”。
从科学研究和长远发展的观点来看，这样发散的理解会有利于人们解放思想，激励创新，把本学科的研究做深做透做到位。不过，从当前的本学科教育教学来说，这样分散的理解可能使“智能科学与技术”学科的人才培养工作迷失方向。
1基本模型
为了准确理解“智能科学与技术”学科，首先需要建立“智能科学与技术”学科的基本模型，这样才能从学科整体上厘清它的基本概念、基本原理和基本规律，规制过于宽泛和过于狭窄的偏差。图1就是为此而设计的基本模型。
在图1中，底部的椭圆代表外部环境的客体事物，也就是需要研究的“问题”；其上的整个部分代表主体及其与客体相互作用的过程：主体接受来自客体所产生的“本体论信息”，经过主体思考之后产生与客体交互的“智能行为”反作用于客体，解决问题。就在这个主客相互作用的过程中，主体充分展现了自己的智慧能力。其中的主体可以是人类个体，也可以是人类群体。因此，这是研究“智能科学与技术”的基本模型。
不断提升自己生存与发展的水平，这既是人类与生俱来的目标，也是人类永不枯竭的动力。为了实现这个目标，人类就要运用自己的智慧和知识不断去发现应当解决而且可能解决的问题，在此基础上努力去解决所发现的问题，不断前进。
人类的这种智慧能力包含两个相互联系相互作用相辅相成的部分：其一是根据人类所追求的目标和现有的知识去发现问题、定义问题和预设问题求解目标的能力，这是人类在长期实践过程中积累起来的一种内隐性的智慧能力，所以称为隐性智慧；其二是在隐性智慧所确定的工作框架内，在求解目标的引导下，运用相关信息和知识去生成解决问题的策略，成功解决问题实现求解目标的能力，这是一种外显性和操作性的智慧能力，所以称为显性智慧。
在图1的模型中，隐性智慧具体表现为“主体所定义的问题、主体的知识库里已经拥有的知识、主体为求解问题所预设的求解目标（也存在知识库内）”，这三者就构成了主体为求解问题所设置的初始工作框架。显性智慧则具体表现为图1中的“感知、认知、基础意识、情感生成、理智生成、综合决策、策略执行、效果检验以及反馈学习优化”所代表的问题求解过程。
由于隐性智慧是人类内隐性的智慧，需要明确的目标、足够的知识、很强的直觉能力、丰富的想象能力、甚至需要灵感和顿悟能力，才能创造性地发现值得解决的问题，所以，隐性智慧难以用人造机器去模拟。然而，由于显性智慧具有外显性和操作性特征，主要具备获取信息、生成知识、生成和执行策略的能力，因此，显性智慧有可能被人造机器所模拟。在约定俗成的学术语汇中，“智慧”比较抽象，带有形而上的色彩；而“智能”则比较具体，带有形而下的特点。于是，人类的显性智慧也常常被称为“人类智能”。
鉴于人类显性智慧与隐性智慧之间存在不可分割的深刻内在联系，人们就把研究和探索“人类隐性智慧和显性智慧奥秘”的科学技术称为“智能科学技术”，而把其中着重研究和模拟“人类显性智慧（人类智能）能力”的科学技术称为“人工智能”科学技术，或者就简称为“人工智能”。换言之，人工智能是“智能科学与技术”的一部分。
图1的基本模型及其相关解释启示我们：“智能科学与技术”的内涵既具有极强的基础性，涉及与物质资源同样基础的信息资源；又具有极强的深刻性，涉及人类创造性智慧的深邃奥秘；还具有极强的应用性，涉及极其广泛的应用领域。
因此，为了研究与学习“智能科学与技术”，人们应当具备人文社会科学、基础自然科学和应用技术科学的知识与能力，应当自觉遵循“文理交互，理工融通”的交叉科学理念。虽然我国高校仍有文科、理科、工科之分，但是，为了培养有发展能力和创新能力的人才，还是要在发挥各校特色的同时努力贯彻“文理交互，理工融通”的方针。这是智能科学与技术学科的鲜明特点，需要引起教学与研究人员的高度关注。
2基本方法
概念是学科的基石。从图1的基本模型可以看出，“智能科学与技术”包含了许多重要的新概念。除了上面已经讨论过的隐性智慧和显性智慧的基础概念之外，还有信息（包括本体论信息和认识论信息，特别是其中的语法信息、语义信息和语用信息）、知识（包括本能性知识、经验性知识、规范性知识、常识性知识、知识的内部生态系统和外部生态系统）、基础意识、情感、理智、智能策略、智能行为等一系列基本概念。
考虑到本文篇幅的限制，同时也考虑到读者可以很容易从现有文献中详细了解到这些概念，因此，这里只予以列举，而不准备展开具体的讨论。有需要的读者可以参阅相关文献。
这里需要特别关注的，是研究和学习“智能科学与技术”所需要确立的新的科学观和方法论问题。只有掌握了这些新的科学观和方法论，才能准确地理解“智能科学与技术”的基本概念、基本内容和基本规律。
有比较才能有鉴别，事物总是相比较而存在。了解“智能科学与技术”所需要的科学观和方法论的便捷方法之一，就是把它们同读者已经熟悉的“物质科学与技术”的科学观和方法论进行对比。众所周知，智能系统是一类开放的复杂信息系统，因此，这里的比较对象也要选择相对比较复杂的物质系统。表1就是这种比较的一些结果。
由表1可知，“物质科学技术”所采用的科学观包括（1）物质观：认为研究的对象是物质的；（2）结构观：认为研究的关注点应当是物质的结构；（3）孤立观：认为所研究的物质对象是与其它对象没有关联的；（4）静止观：认为所研究的物质对象是静止的，至少在研究期内是静止的。
基于这样的科学观，在处理比较复杂的物质对象的时候，物质科学技术所采用的方法论就是“分解一分析”，更具体地说就是“分而治之，各个击破，直接还原”。也就是人们所熟悉的“还原论”。
和“物质科学与技术”的情形不同，“智能科学与技术”的科学观包括（1）信息观：认为所研究的对象是信息；（2）系统观：认为研究的关注点应当是系统化的信息，即必须同时关注信息的形式、内容和价值；（3）生态观：认为信息不是孤立的或静止的，而是生长发展的；（4）机制观：认为信息的生长发展必然存在一定的机制。
基于这样的科学观，“智能科学与技术”所采用的方法论就是“转换―创生”。更具体一些说，就是“智能科学与技术”基本模型（图1）所展示的“信息转换与智能创生定律”。其中，“信息转换”是手段，“智能创生”是目的。
十分清楚，“物质科学与技术”的“分而治之”方法论体现了它的“物质观、结构观、孤立观和静止观”；“智能科学与技术”的“转换创生”方法论体现了它的“信息观、系统观、生态观和机制观”。
这个对比告诉我们，由于研究对象不同，导致学科的性质也不相同，我们不能把自己所熟悉的“物质科学与技术”的科学观和方法论统统照搬到“智能科学与技术”学科领域。虽然在研究局部细节问题的时候，这两种科学观和方法论的差异表现的不是很明显，但是在研究系统全局问题的时候，这种差别就会变得十分显著。这也是值得“智能科学与技术”的研究者和学习者特别关注的特点。
事实上，“人工智能”的研究就经历了一场方法论的变革。按照“分解―分析”的方法论思想，人工智能被分解为结构模拟（人工神经网络）、功能模拟（物理符号系统）和行为模拟（感知动作系统）三大学派，结果长期不能互相融通。20世纪末和21世纪初，一些研究人员提出“新的集成”和“现代方方法”试图找到三者融通的具体方法，但是都没有取得成功。2007年，本文作者按照“转换―创生”方法论思想提出了机制模拟的智能生成方法，结果发现：结构模拟（人工神经网络）、功能模拟（物理符号系统）和行为模拟（感知动作系统）分别是机制模拟的A、B、C型，从而实现了人工智能模拟方法的统一，见表2。
由此可见，以往人们把人工神经网络课程、物理符号系统课程（即普遍流行的人工智能和专家系统课程）、感知动作系统课程（即智能机器人或智能体课程）分开讲授或者只讲授其中一门或两门课程的做法是不合理的。
同时，我们一直把图1的模型称为“智能科学与技术的基本模型”。不过，如果注意到“智能科学与技术”的科学观一信息观，系统观，生态观和机制观，那么，我们也可以把图1称为“生态意义上的信息科学与技术基本模型”。这是因为，虽然在经典意义上的信息科学与技术基本模型只能覆盖到图1模型中的信息层次，但在生态学意义上，知识和智能都是信息的生态学产物，因此生态学意义上的信息科学与技术基本模型就覆盖了图1模型的全体。在生态学的意义上，“智能科学与技术”基本模型与“信息科学与技术”基本模型就合二为一：自顶向下观察，图1就是“智能科学与技术”的基本模型；自底向上观察，图1就是“信息科学与技术”的基本模型。于是有：
智能科学与技术=生态学意义的信息科学与技术
如果把“智能科学与技术”模型中的“由信息转换为知识”和“由信息、知识和目标转换为智能”这两个核心部分命名为“核心智能科学与技术”，把非生态学意义上的信息科学与技术命名为“常规信息科学与技术”，那么，也可以有：
智能科学与技术=核心智能科学与技术+常规信息科学与技术
在我国教育部的学科目录中，“智能科学与技术”其实就是“核心智能科学与技术”，目录中的“信息科学与技术”其实就是“常规（非生态学意义的）信息科学与技术”，后者又被划分成“通信”、“计算”、“自动化”、“物联网”、“信息安全”这样一些更加狭窄而且相互交叠的二级学科，显然有待进一步合理化。
3基本课程
北京邮电大学智能科学与技术研究中心最近实施的全国高校智能科学与技术专业教学计划调查表明，我国多数学校的教学计划确实体现了“计算机科学与技术的一个分支学科”的特点，很少学校的教学计划能够表现“文理相交，理工融通”的交叉科学精神。这就提出了一个尖锐的问题，如果真的把“智能科学与技术学科”办成“计算机科学与技术学科”的一个分支学科，那么，这样的“智能科学与技术学科”还有存在的理由吗？
由以上分析的“智能科学与技术”的基本模型和基本方法可以知道，为了学习、理解和掌握“智能科学与技术”学科，人们的知识结构必须包含社会科学、人文科学、基础科学、应用技术的基础知识与综合能力。
为此，由中国人工智能学会教育工作委员会和清华大学出版社计算机分社共同组建的“全国高校智能科学与技术专业系列教材规划与编审委员会”（以下简称编委会）提出了如下的本学科核心课程和相应的核心教材。
（1）一年级第一学期的课程智能科学与技术导论是一个引导型课程，旨在以准确而通俗的概念、全面而浅近的思路、亲切而富有感染力的语言，引导刚刚踏入校门的新生了解：什么是“智能科学与技术”？为什么要学习“智能科学与技术”？怎样才能学好“智能科学与技术”？
（2）二年级第一学期的课程脑与认知科学基础是本学科特需的自然科学基础（脑科学）和社会科学基础（认知科学），旨在为学生提供关于人类智能的脑科学基础知识和人类认知能力的科学知识，特别是关于“脑结构如何产生认知能力（物质如何生成精神）”的科学机理。
（3）二年级第二学期的课程不确定性数学引论是本学科特需的数学基础知识课程，旨在为学生提供关于“智能科学与技术”领域必然涉及到的各种不确定性（包括随机不确定性、模糊不确定性、粗糙不确定性以及非线性引起的混沌不确定性）的描述与处理知识，特别要阐明这些不确定性的根源、相互关系、描述和处理方法。
（4）三年级第一学期的课程机器智能是本学科的专业基础课程，旨在用“智能科学与技术”的方法论阐述人类智能的各种模拟方法（包括结构模拟、功能模拟、行为模拟和机制模拟），以及这些不同模拟方法之间的相互关系和统一的途径，为学生学习机器（人造系统）智能奠定理论和方法的基础。
（5）四年级第一学期的课程《科技史与方法论》，由于智能科学技术本身富有科学观和方法论的特色，因此这是一门具有本学科特色的总结性课程，旨在为学生提供关于科学技术发展史（特别是智能科学技术发展史）所展现的科学观和方法论知识，使学生能够从“智能科学与技术”的学科知识基础上站立起来，具有纵观和把握智能科学技术发展规律的能力，使学生的学术眼界能够“形成于课堂，而又远远超越课堂”。
编委会认为，这些核心课程的综合（加上各个学校的人文社会科学通识课程和各有特色的专业课程），将为学习者提供必要的“文理相交，理工融通”的交叉学科思维素质和能力。无论是理科型学校还是工科型学校，都要在保证上述核心课程优质教学的基础上努力发挥自己的特色，而不应当削弱这些核心课程的教学质量。
5结语
第7篇：人工智能学校教学范文
【关键词】信息化；继续教育；质量建设
一、信息化浪潮与继续教育转型发展
（一）教育活动与信息技术融合发展，是当代继续教育发展的客观趋势
1965年法国教育家保罗朗格朗提出了终身教育理论，对现代教育特别是世界各国继续教育改革影响深远。①继续教育作为现代教育发展的重要形态，本身就是在教育活动与信息技术结合中起步的。最初形成的以视听技术运用为主要形式的广播电视教育等远程教育，就是运用信息技术开展学历补偿和职业后教育的形态。信息化浪潮的推进，带来了教育理念、教学方式和学习模式的巨大变革，极大地丰富了继续教育实践。进入21世纪，互联网飞速发展，尤其是大数据、网络社交、云计算等广泛应用，更加深刻地改变了人类固有的知识体系、学习方式和教育模式。新一轮信息化催生了各种信息技术在继续教育领域的广泛运用，信息化在其中的作用和价值更加显现出来，对继续教育思想与观念、管理模式、教学内容和方法产生了变革性推动。②可以说，继续教育与信息化有着天然的、内在的联系，借助信息技术促进继续教育发展，是一个规律性趋势。
（二）加强信息化应用是我国继续教育转型发展的必然要求
改革开放以来，我国高校继续教育适应经济社会发展应运而生，伴随现代化进程深入推进，充分发挥高校学科、人才优势，参与构建学习型社会和终身学习体系，取得了显著成就。进入新时期，高校继续教育发展面临着新的形势和挑战。在需求层面，国家重大战略和区域社会经济发展，如推进经济高质量发展以及“一带一路”等战略，需要高校继续教育提供充分的人才支撑。③在供给层面，学习型组织发展和多元类型教育融合，特别是企业大学的快速发展、职业教育集团的兴起，引发继续教育格局重组，以质量为导向的竞争日趋激烈。在政策层面，国家取消了普通高等院校成人学历教育脱产班，逐步缩减本科院校成人学历教育专科的招生。④高校继续教育由学历补偿性教育转向非学历的素质提升教育，需要更加注重人才培养质量。可以说，高校继续教育进入了从数量规模型向质量效益型转型的发展时期。应对这一转型发展，高校继续教育要抓住信息化发展机遇，充分利用信息技术推进继续教育模式创新，提升服务社会培养人才的能力。
（三）信息化为破解高校继续教育矛盾问题带来契机
近些年，我国高校继续教育在迅猛发展，一方面推动人才培养和社会进步，但另一方面也带来发展粗放、质量下滑的隐忧和风险。从人才培养看，我国高等院校继续教育学生数量庞大，但是忽视内涵建设，人才目标界定不清晰、培养定位不准，教学针对性不强，课程教材缺乏特性，特别是实践性不够，适应性师资力量薄弱；从办学机制看，一些高校继续教育机构办学力量不足，优质资源整合不够，特色不够鲜明,专业渠道狭窄，缺乏拓宽办学路子的能力。从办学管理上，监管能力不足，管不过来与管得过死问题同时存在。这些都严重影响了继续教育办学的质量与信誉。解决当前高校继续教育中存在的突出问题，在树立科学质量观、深化改革的同时，必须通过加强继续教育与信息技术的融合发展，对学习者、教师、学校等继续教育的参与者和教学办学各环节，进行模式再造和系统重塑。通过信息化提升发展质量，实现继续教育健康发展。
二、信息化推进继续教育高质量发展的着力点
当前，现代信息技术发展呈现多媒体化、网络化、数字化和智能化趋势。信息技术对继续教育实践的影响是全面的、深刻的、革命性的。随着信息化的深度发展，高校继续教育在内容、方法、模式以至对学习者、教育者、管理者的要求等方面，都发生了巨大变化。高校继续教育必须准确把握信息化技术的最新发展趋势，借助先进适用的技术、模式，形成解决方案，提高质量建设水平。
（一）移动网络、多媒体化支持下的泛在学习
20世纪90年代以来，随着信息技术对教育的不断渗透，多媒体和计算机网络等新技术被广泛应用于教育领域，推动了泛在学习兴起。泛在学习通过超链实现本地资源与远程资源的无缝链接，学习的内容空间得到了极大扩张；利用构件化技术，即时性更新教育内容，提供全面的教育在线服务，支持按需学习、适时学习、弹性学习，为学习者提供时时、处处在线学习的场景。泛在学习呈现出学习内容海量、优质资源共享共建、学习交互性强等特点。大规模在线开放课程“慕课”(MOOC，MassiveOpenOnlineCourses)，就是基于网络教育的泛在学习典型方式，其以现代信息和网络为技术支撑，搭建开放灵活、功能强大的教育网络平台，把优质资源输送到有需要的终端，实现人人可学、时时能学、处处易学。⑤美国高等教育界将MOOC比作教育史上的一场数字海啸，目前最有影响的美国的EdX、Udacity和Coursera三大MOOC平台注册人数已达上千万数量级。继续教育与泛在学习在学习机制上有内在契合性，值得充分借鉴运用其核心理念和技术解决方式。
（二）人工智能下的自主学习
“人工智能”(ArtificialIntelligence，AI)下的自主学习是1956年达特茅斯研讨会中提出的，当时指机器模拟人的智能。经过60年的发展，人工智能发展经历了计算智能、感知智能阶段，步入认知智能阶段，其内涵不断拓展，逐步聚焦于模拟、延伸和拓展人类智能的功能。近年来，一些国家已研发应用计算机智能辅助教学系统。一些高校设立自主在线学习平台，学习者通过平台进行选课、课程学习、课后测评等。这实际上是人工智能下的自主学习技术在继续教育活动中的运用。这种基于大数据的自主在线学习，可以根据数据对学生的学习情况进行评估，预测学生未来的学习表现并智能化推荐适合学习内容，让学习者能够从多元化的学习内容中进行自主选择，实现学习的个性化。⑥同时，通过将信息技术、视频、网络和智能化平台等因素综合起来，搭建多重交互、合作学习、资源共享的环境和情景，对学习者持续性诱导和激励，使其形成自我学习机制，可以激发和培养学习者的创新思维及实践能力。
（三）大数据推动下的智能教育教学管理
伴随着移动通讯、云计算、传感器、物联网等现代信息技术的快速发展，人类社会进入大数据产业化的时代，为改进继续教育办学机制及丰富教学内容提供了支持，对推动继续教育教与学的对接、管理以及市场开拓，都提供了智能化手段。一方面，通过教育大数据的运用，准确分析把握学习者的特点和类型，动态地改进调整教学方案和内容，可以增强教育的针对性和有效性。⑦另一方面，通过数据化应用，实现对继续教育要素的数据处理，可以及时、深度挖掘教育活动供给需求资源，实现市场需求分析、精准教育评价和办学需求调研、项目开发等教育决策科学化，提升教育管理的精准化。⑧
三、运用信息化提升继续教育质量的重点对策
信息化支撑继续教育质量建设具有综合性、过程性、渗透性，影响因素多元动态复杂，其中学习资源、教师、教学管理等因素至关重要。当前必须抓住主要问题，通过要素资源、平台、机制的整合再造，提升信息化应用水平，加强质量建设，提高高校继续教育质量。
（一）建立动态集约共享的课程资源体系
课程是教学活动的基本载体。只有课程有质量了，继续教育才可能有质量。要结合继续教育发展实际，利用多媒体技术，实现教学内容、网络课程、辅助资源的信息化，创建丰富的、分布式的教学资源库。可以发挥高校知识原创和学科优势，建立校内优质教育资源在继续教育与其他类型教育之间的分享平台，通过建立优质课程资源库、电子教室、微课等形式，促使本校优势教学资源向继续教育外溢。建设课程教学与应用服务有机结合的优质在线开放课程，利用信息技术提升教学水平、创新教学模式，利用翻转课堂、混合式教学等多种方式用好优质数字资源。同时，针对继续教育实践性强的特点，探索互联网条件下课程资源的共建共享，由高校与高校、企事业单位等共同建设，打造一批多元化、实用化、网络化的课程“超市”。鼓励通过与具备资质的企业合作、采用线上线下结合等方式，推动在线开放资源平台建设和移动教育应用软件研发，加快推动继续教育服务和学习方式的变革。
（二）推进适应性信息化教学模式、形式和方法创新
积极探索远程学习、网络学习、移动终端学习等新型教学模式的特点和规律，实现教学方法、手段的网络化，创建方便灵活的教学互动平台。利用云计算、移动互联、智能家居等新技术，实现教学和管理的移动化、多终端化，创建时时能学、处处可学的教学环境。要加快推进现代信息技术与教育教学深度融合，推进在线开放课程和虚拟仿真实验教学建设，以提升教师信息技术应用能力为着力点，加快用信息技术改造传统教学，提高教学水平。深入推进网络学习空间互通，形成线上线下有机结合的网络化泛在学习新模式。引导学校与教师依托网络学习空间记录学生学习过程，进行教学综合分析，创新教学管理方式。
（三）利用信息技术优化拓展教师资源
没有一流的师资队伍，就没有一流的继续教育。当前，一些高校继续教育缺乏充足的专业化教师，一些教师参加继续教育时间精力不够，校内整合资源不够，教师对信息化手段的运用能力也不够。高校继续教育务必重视师资资源建设，在加大培养和引进实践经验丰富的高素质教师同时，还应运用现代网络技术，拓展整合利用各方面教育资源，探索“名师课堂”“名校网络课堂”等信息化教师教研新模式，推广“虚拟教师”技术应用，运用虚拟化的名师、大师，丰富教育资源，激发学生的学习兴趣。信息化发展促进了教育方法和手段多样化，教师职能也发生了变化，除了传递知识、信息以外，更要注重引导学习者运用信息技术自主获取知识、运用知识、创造知识。因而要加强教师自身的继续教育，特别是通过培训，提高驾驭信息化的教学能力，为提升教学质量提供强有力的保障。
第8篇：人工智能学校教学范文
关键词：数据挖掘，知识发现，挖掘算法，挖掘过程
一、数据挖掘的概念
1．1数据挖掘的定义
数据挖掘（Datamining 简称DM），可以说是数据库中的知识发现，它是指从大量的、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，但又是潜在的，有用的信息和知识的过程。它综合利用了统计学方法，模糊识别技术、人工智能方法，人工神经网络技术等相关技术，并对各行各业的生产数据，管理数据和经营数据进行处理、组织、分析、综合和解释，以期望从这些数据中挖掘并揭示出客观规律，反映内在联系和预测发展趋势的知识，例如医学研究人员希望从已有的成千上万份病历中找出患有某种疾病的病人的共同特征，从而为治愈这种疾病提供一些帮助。
从数据库中发现知识（KDD）一词首先出现在1989年举行的第一届国际联合人工智能学术会议上，到目前为止，美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会已经召开了多次，规模由原来的专题讨论发展到国际学术大会，研究重点也逐渐从发现方法转向应用系统，注意多种发现策略和技术的集成，以及多种学科之间的相互渗透，数据挖掘与知识发现已成为当前国际上的一个研究热点。
1．2 数据挖掘的对象
数据挖掘常见的挖掘对象有：关系（Relational）数据库、事务(Transactional)数据库、面向对象（Objected-Oriented）数据库、主动（Active）数据库、空间（Spatial）数据库、时态（Temporal）数据库、文本（Textual）数据库、多媒体（Multi-Media）数据库、异质（Heterogeneous）数据库以及Web数据库等。
知识发现（KDD）被认为是从数据中发现有用知识的整个过程，数据挖掘只是数据库中知识发现的一个步骤，但又是最重要的一步，它用专门算法从数据中抽取模式，原始数据可以是结构化的，如关系型数据库中的数据，也可以是非结构化的，如文本、图形、图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。
二、数据挖掘的意义
数据挖掘与传统的数据分析（如查询报表，联机应用分析）的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息，发现知识，数据挖掘所得到的信息应具有先未知，有效和应用三个特征。
先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的，即数据挖掘是要 发现那些不能靠直觉发现的信息知识，甚至是违背直觉的信息或知识，数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出前摄的，基于知识的决策。
三、数据挖掘的分类：
数据挖掘的任务就是从数据集中发现模式，模式有很多种，按功能分为两大类：（1）描述性挖掘，主要刻画数据库中数据的一般特性；（2）预测性挖掘，主要任务在当前数据上进行推断，以进行预测，在实际应用中，往往根据模式的实际作用及数据挖掘的任务分为以下几类：
（1）关联分析（associationanalysis）：关联分析以发现关联规则（association rules）为目标，关联分析的典型例子是购物篮分析，描述顾客的购买行为（哪些商品常在一起购买）。例如“啤酒和尿布的故事”。
（2）分类（classification）：首先分析一个训练样本数据集，找到一组能够描述数据集合典型特征的模型（或函数），然后使用这个模型分类识别未知数据的归属或类别，即将未知事例映射到某种离散类别之一，分类的方法很多，主要有决策树法、贝叶斯法、神经网络法，近邻学习或基于事例的学习等方法。例如，利用教师的相关数据（如职称、学历教龄等）以及学生对教师的教学评估结果构建分类模型（如决策数），可用于预测某一位新教师未来教学评估的结果，相关知识可用于指导学校人事部门的教师引进工作。
（3）聚类分析（clusteringanalysis）：聚类分析所分析处理的数据对象事先无确定的类别属性，聚类分析的基本原则是：各积聚类（clusters）内部数据对象间的相似度最大化，各聚类对象间的相似度最小化，按照选定的度量数据对象之间相似度的计算公式，遵循聚类分析的基本原则，将数据对象划分成为多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大，聚类分析主要应用于模式识别，数据分析，图像处理以及市场研究。
（4）序列分析（sequenceanalysis）：序列分析是通过分析序列数据库寻找一定的规则和有趣的特征，广泛应用于对时间序列数据的分析，应用领域涉及经济学、生物医学、生态学、大气和海洋等。控制工程及信号处理，例如，web日志中的数据是典型的时间序列数据，它记录了用户与站点的交互信息及时间，对于商业网站而言，基于这些数据的挖掘对于其决策具有实用价值。
（5）孤立点分析：数据库中可能包含这样一些数据对象，它们与数据的一般行为或模型偏离很大，这些对象就是孤立点，大部分数据挖掘方法将孤立点视为噪声或异常而丢弃；而在一些应用中（如信用卡欺诈），罕见的事件可能比正常出现的更有趣，在市场分析中，可用于确定极低或极高收入的客户的消费行为。
四、数据挖掘的处理过程
数据挖掘来源于知识发现（KDD）,是数据库发展和人工智能技术相结合的产物,因而数据挖掘包括KDD的全过程,类似于通常的一个开采过程,整个过程分为三个阶段来完成：数据准备阶段、数据挖掘阶段和结果显示阶段。
数据挖掘环境可示意如下图：
图1-1 数据挖掘环境框图
按工作流程包括以下几个步骤：
1、问题定义：对应用领域知识进行充分的理解和分析，明确挖掘对象和目标。
2、数据准备：
（1）搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。
（2）数据净化和预处理包括去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
（3）判断数据挖掘的功能类型，数据挖掘的功能类型分为验证型和发现型。验证型是指由用户首先提出假设；发现型是指用数据挖掘工具从数据中发现用户未知的事实、趋势、分类等。
（4）选择适宜的数据挖掘的算法。根据数据功能的类型和数据的特点选择相应的算法。常用的算法有人工神经元网络、决策树算法、集合论算法和遗传学算法等。
（5）进行数据转换。根据数据挖掘的目标、功能及数据挖掘算法，按指定方法组织数据，根据已了解的知识的出限定变量，转换数据类型并且映射数据到易于找到解的特征空间。
3、数据挖掘。在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
4、结果的分析和同化。输出挖掘结果对数据挖掘出的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。综合分析把已得到的知识和已有的知识进行综合，检查和处理它们之间的冲突，通过简明直观的方法把最终结果报告给用户，并且评价整个处理流程的性能。
五、结语
数据挖掘是目前国际上数据库和信息决策领域的前沿研究方向之一，也是当前计算机领域的一大热点，其研究的重点也逐渐从理论转移到了系统应用，随着技术的不断成熟，未来的应用领域也会更加广泛。只有更加深入的研究透了数据挖掘相关的理论，才能使其对未来社会的发展起到更积极的作用。
参考文献：
[1]朱明，数据挖掘[M]，中国科学技术大学出版社，2002
[2]乔永生，数据挖掘的探讨[J]，科技情报开发与经济，2006.16
[3](加)JiaweiHan, Micheline Kamber 著.范明 孟小峰等译.数据挖掘-概念与技术.北京:机械工业出版社.2001.15
[4]黎敏.数据挖掘算法研究与应用.大连:大连理工大学2004
第9篇：人工智能学校教学范文
关键词：现代教育技术 药品营销 应用
现代教育技术就是以现代教育思想、理论和方法为基础，以系统论的观点为指导，以现代信息技术为手段的教育技术，以实现教学过程、教学资源、教学效果、教学效益最优化为目的。现代教育技术在教学中的应用，主要体现为信息技术与课程的整合思想，其本质是在先进的教育思想、教育理论指导下，把以计算机及网络为核心的信息技术作为促进学生自主构建学习的认知工具、情感激励工具及丰富教学环境的创设工具，并将这些工具全面地应用到各学科的教学过程中，使各种教学资源、各个教学要素和教学环节经过整理、组合、融会，从而达到培养学生创新精神与实践能力的目标。为了达到这一目标，笔者所在的高级技工学校对药品营销专业进行专业课改和课程整合。本文结合药品营销专业教学课改和课程整合的实践，通过分析药品营销专业的教学现状，加强现代教育技术的学习，树立新的教育观念，把现代教育技术应用于药品营销专业课改之中并对该改革深入探究，力求提高中等职业学校药品营销专业的教学效果。
一、分析现状，加强学习，树立新型的教育观
现代教育技术与学科、专业的整合，既是信息技术教育开展和教改深化的历史必然抉择，也是信息技术教育开展和教改深化的必由之路。要进行专业改革，就要对该专业的现状进一步了解。
1.学校药品营销专业教学现状
笔者学校药品营销专业教学方面主要存在以下不足：
（1）教学观念滞后。受传统的教学模式影响，医药营销专业的相关课程在教学过程中存在着理论教学与实践教学相脱节的现象，致使学生不注重实践能力的培养，动手操作能力较薄弱。
（2）教学手段滞后。在教学中，主要以教师为主导的中心地位，教学活动围绕教师展开，作为教育对象的学生其任务是接受知识。虽然有部分教师使用多媒体教学，但只局限于一些简单的PPT制作和在互联网上收集视频的播放。
（3）教学设备滞后。在教学设备投入上，教师使用的设备跟得上现代教学的要求，但学生对于药品营销技能学习的教学设备明显落后。例如，在进行商品管理教学中，仍采用手工登记账本，而企业对于商品管理早就实现“进、销、存”电算化管理了。
2.研究教学目标，树立新型的教育观
中等职业学校药品营销专业培养目标是：培养德、智、体、美、劳全面发展，掌握一定的医学、药学知识和医药营销基本知识，从事药品营销的高素质技能型专门人才。要达到这一目标，培养出合格的药品营销人才，就要研究用人市场对人才培养的要求，研究教学规律、教学方法、教学手段和教学策略，应用不同的教学技术手段，提高药品营销专业各课程的开发水平和教学能力。同时注重在教学中应用现代教育技术进行教学设计，按药品营销专业的培养目标设计不同的教学实施方案。
二、围绕教学目标，运用现代教育手段，进一步提高教学效果
1.现代教育技术在药品营销专业课改中的应用
心理学家布鲁诺曾经说过：“学习最好的刺激，乃是对所学材料的兴趣。”只有充分激发学生的学习兴趣，才能在课堂教学中发挥其主体作用。因此，在药品营销专业的教学中，可以利用现代信息技术创设恰当的教学情境，激发学生的学习兴趣以达到直观、形象的效果，最大限度地营造教学情境，激活课堂气氛。
（1）多媒体技术的运用。即通过计算机对文字、数据、图像、动画、声音等多种媒体信息进行综合处理和管理，使学生通过多种感官与计算机进行实时信息达到交流互动的效果。在药品营销专业中的《药品销售》课程“药品的陈列与整理”讲授中，教师通过收集和播放在网络上串红的“超市大妈神作”一系列商品陈列视频、图片，通过观看影视、图片提高学生的鉴赏水平，然后给出任务单，让学生按任务单对指定药品进行实地陈列。由于学生在观看视频和图片受到了强烈的视觉冲击，在接下来的实际操作中摆设出很多创意新颖造型。
（2）网络教学的运用。指学校利用计算机网络为主要手段教学，是远程教学的一种重要形式，是利用计算机等设备和互联网技术对学生实行信息化教育的教学模式。网络教学能够培养学生良好的信息素养，把信息技术作为支持终身学习和合作学习的手段，为适应信息社会的学习、工作和生活打下必要的基础。
（3）微电影的运用。微电影，指在电影和电视剧艺术的基础上衍生出来的小型影片，具有完整的故事情节和可观赏性，通过简短的故事情节引起观念的共鸣和关注。在药品营销专业教学中，教师尝试了微电影的制作和教学。例如，在讲授《药物商品学》中的“抗过敏药”时，通过本校专业教师主演并制作“花粉过敏”病症的微电影在教学中播放，让学生在上课时看到自己的老师表演的节目，产生了共鸣，并很快地掌握了花粉过敏的病症，对后面老师讲授治疗这些病症所使用的药品时很快就能记下，达到了较好的教学效果。
2.现代教育技术在药品营销专业教学的探究
（1）虚拟现实仿真技术在药品营销专业教学中的开发。虚拟现实指采用以计算机技术为核心的现代高科技生成逼真的视、听、触觉一体化的特定范围的虚拟环境，用户借助必要的设备以自然的方式与虚拟环境中的对象进行交互作用、相互影响，它是人机交互的新概念、新内容和新方法。笔者和同事将要在药品营销专业上尝试这种新的现代教育技术。因为药品营销专业学生将来走上工作岗位时，更多的服务对象是“人”。在目前教学中，往往使用角色扮演法来完成教学，但在实践教学中笔者和同事发现，学生素质不同他们扮演角色成功率不一样，收到的教学效果就不一，这就给最终的教学评价带来了很大的困难。如果采用虚拟现实仿真技术，就能虚拟出各种教学所需要的“人物”和“性格”，根据教学要求，让学生给各种性格的虚拟人物“提供服务”，就可保证统一的教学质量。
（2）人工智能技术在药品营销专业教学中的开发。人工智能是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。药品营销专业开发人工智能软件，可以让学生学习到企业对顾客的售后服务和会员管理工作等知识，例如针对特定对象新药信息、特价商品推介、会员定期回访和节假日祝福等。
（3）利用现代教育技术对药品营销专业整合。通过利用多种现代化教育技术对药品营销专业的核心专业课程进行整合，可以解决核心课程之间知识衔接的问题，逐步实现药品营销专业“以现代教育技术为基础、岗位工作流程为主线，典型工作任务为节点”的专业网络教学平台。
三、小结
