本科高年级人工智能教学的几点思考

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本科高年级人工智能教学的几点思考

□ 张伟峰

摘　要:

本文结合对人工智能课程的教学实践，，针对本科高年级的教学特点和人工智能学科的自身特点，提出了对当前人工智能教学过程的三点思考，并且给出了相应的教学思路和方法。

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　　摘要:本文结合对人工智能课程的教学实践,针对本科高年级的教学特点和人工智能学科的自身特点,提出了对当前人工智能教学过程的三点思考,并且给出了相应的教学思路和方法。
　　关键词:人工智能;本科高年级教学;教学改革
　　中图分类号:G642　文献标识码:B
　　
　　1　引言
　　
　　人工智能是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程,在信息类相关的许多高年级本科和研究生都开设了人工智能课程。人工智能是一门前沿性的学科,它主要研究计算机实现智能的基本原理和基本方法,同时人工智能也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。广义的人工智能涵盖了模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、神经网络、统计学习理论等众多研究方向。人工智能作为计算机学科的重要分支,已成为人类在信息社会和网络经济时代所必须具备的一项核心技术,并将在未来发挥更大的作用。
　　由于人工智能课程的学习难度较大,内容更新比较快,也繁多,使得教学有一定的难度。特别是针对本科高年级的人工智能教学,由于本科生的研究意识相对较弱,而人工智能比较强调科研性,所以如何教好本科高年级的人工智能课程是一项非常具有挑战性的任务。
　　本文通过分析本科高年级的教学特点和人工智能课程的自身特点,在如何提高教学质量这一问题上提出了几点思考。
　　
　　2　本科高年级的教学特点
　　
　　中国的本科教育,由于历史和经济发展水平等诸多原因,目前的定位还是培养某方面专业人才的专才教育。本科高年级学生在完成了低年级公共基础课程和部分专业基础课程的学习之后,迫切希望了解本专业的应用领域和发展前景,所以在教学过程中要注意内容的应用性和专业性。另一方面,本科高年级学生也是研究生教育的储备人才,在教学过程中要适时的进行科研引导,这样能够让毕业生保持对科学的兴趣,从而为研究生阶段进一步深入研究打下基础。本科生一般于4年级的10月份开始着手毕业设计,在本科高年级的教学过程中还要注意与毕业设计的内容相结合,这样可以让学生提前做好准备,选择适合自己的方向。
　　
　　3　人工智能课程的学科特点
　　
　　与信息类其它专业课程相比,人工智能具有应用性、研究性和发展性三个重要学科特点。首先,人工智能是一门应用性很强的学科。人工智能学科的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关理论和技术。人工智能技术广泛应用于模式识别、数据挖掘、智能控制、信息检索、智能机器人等领域,在日常生活中,随处可见人工智能技术的应用实例;其次,人工智能技术具有很强的研究价值,是计算机科学领域中重要的研究方向。技术进步无止境,研究者们不断追求开发出效率更高、更智能的人工智能技术:最后,人工智能是一门正在发展中的学科。随着信息化、计算机网络和Internet技术的发展,人类已步入信息社会和网络经济的时代,它们为人工智能提出了许多新的研究目标和研究课题,人工智能的应用领域以及技术算法都在不断发展。
　　
　　4　人工智能教学的三点思考及对策
　　
　　4.1　注重应用性和介绍性
　　在教学实践中,笔者发现,本科高年级学生一般比较关心各种人工智能技术的应用领域和使用方法,而对基础性理论和技术细节不是很感兴趣。他们一方面希望能学到很多较新和较实用的人工智能算法,并且最好可以看到使用效果;另一方面又希望老师的教学主要停留在介绍性层面,不想花太多时间在复杂的理论理解上。这也比较符合本科高年级的教学特点,本科阶段主要是培养具备较强应用性和基础科研素质的专业人才。传统的人工智能教学主要讲授知识表示和搜索推理技术,大部分实例都是解答式或推证式的。由于其知识的抽象性,又加之其应用实例较少,所以往往教师感觉难讲,学生在学习过程中也感觉乏味,对讲授的内容大多都是死记其方法和步骤,因此影响了教学效果。针对这一问题,笔者认为,在设计人工智能教学时,要注重内容的新颖性、实用性和介绍性。除了讲授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外,要着重介绍一些新的和正在研究的人工智能方法和技术,特别是近期发展起来的方法和技术,如支持向量机、决策树、模糊集、遗传算法、蚁群算法等。这些内容的理论部分可以不必过分深究,教学重点主要放在介绍每种技术的产生背景、发展状况、应用领域和具体实现上。此外,要注意理论与实际应用密切结合,在教学过程中加入一些与课程内容结合的、可以用计算机实现的实际应用内容。考虑到目前应用最广泛的人工智能领域之一是模式识别,而研究模式识别的主要计算机工具是Matlab,所以笔者在教学过程中以手写数字识别作为教学实例,针对所介绍的每一种人工智能技术,都将其应用于手写数字识别当中,并讲解了这些技术的Matlab实现方法。学生在掌握了基本理论之后,可以按照实现步骤的指导,立刻上机见到算法的实际效果,加深对算法实现思路和方法的认识。
　　
　　4.2　注重科研引导性
　　本科教学不仅要培养学生的应用能力,还要培养学生具备基本的科研素质。本科教育一方面为社会培养了大批应用型人才,另一方面也要为我国的科研事业培养后备力量。特别是近几年来我国对科研的投入不断增加,研究生招生规模逐年增大,本科高年级学生打算继续读研的也不在少数。而人工智能是计算机相关学科非常活跃的研究课题,其涵盖的分支非常广泛,如模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、统计学习理论等,都是目前国际和国内热门的研究方向。针对这一特点,在本科高年级的人工智能教学中,还要注意对学生适时适度的科研引导。这样可以激发学生的研究兴趣,树立目标意识,找准研究方向,为未来的科研工作打下基础。在教学过程中,可以引导学生思考每种人工智能技术的优点是什么?缺点是什么?有没有改进的办法?比如BP神经网络是计算智能中较为成熟的技术,具有强大的非线性学习能力,在模式识别、经济数据分析、生物信息学、数据挖掘等众多领域都取得过成功应用。然而BP神经网络算法自身也存在着一些缺点,如会有局部最小解、解受初值影响较大、理论解释不完善等。近十年来,研究者逐渐把目光转移到另一种新的非线性学习工具——支持向量机上。同神经网络相比,支持向量机具有泛化能力强、不受局部最小问题困扰、理论背景完善等显著优点。在给学生讲解BP神经网络算法的时候,一方面可以通过手写数字识别实验展示其强大的非线性分类能力,另一方面也要告诉学生,BP神经网络并不是完美的,其缺点同样明显。然后引导学生对这些问题进行思考,讨论有没有更好的解决办法。此时,顺势引出支持向量机的内容,并且介绍支持向量机的研究现状和研究方向。通过两者的对比,学生不但了解到了较新的人工智能技术,又对人工智能研究中如何去发现问题、解决问题、人工智能技术的进化历程有了直观的印象。
　　
　　4.3　教学内容与毕业设计相结合
　　本科毕业设计是对本科生用所学知识来解决实际问题和进行专业研究能力的检验,是本科高年级学生将要面临的一项重要任务。由于人工智能学科具有应用性和科研性的特点,人脸识别、网页检索、经济预测、基因数据处理等应用领域都离不开人工智能技术,所以人工智能方向为学生提供了丰富的毕业设计选题。针对这一特点,在本科高年级的人工智能教学中,可以适当穿插介绍有关毕业设计的内容。告诉学生哪些应用领域是目前人工智能研究的热点方向,哪些人工智能技术可以用来解决这些问题。通过向学生介绍具有一定应用价值和研究意义的题目,然后引导他们查找阅读相关技术文献,分析问题,解决问题,最后编写代码和撰写论文。比如笔者给学生提供的选题包括:(1)基于支持向量机的上市公司信用评价;(2)正则化回归在股票预测中的应用;(3)基于肤色的人脸检测;(4)基于内容的网页图像检索等。这些题目应用性强,具有一定科研深度但是难度又不至于太大,学生选择这些题目的积极性很高。通过将教学内容与毕业设计相结合,不但加深了学生对课程的理解,又使其找到了合适的毕业设计题目,可谓一举两得。
　　
　　5　结束语
　　
　　笔者结合人工智能课程的教学实践,针对本科高年级的教学特点和人工智能课程的学科特点,提出在设计人工智能教学时,要注重内容的新颖性、实用性和介绍性,同时还要注意对学生适时适度的科研引导,适当穿插介绍有关毕业设计的内容,其目标是将难学、枯燥、难于理解的问题,变得易学、有趣、易于理解。从学生反馈来看,这些方法起到了明显的实际效果,有效地提高了学生的学习积极性。

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