智能科学技术导论篇1
关键词：智能科学技术；课程；教学
中图分类号：G642 文献标识码：a
1 引言
随着智能科学技术在人类生活各个领域的不断渗透，它所带动的智能技术浪潮正在不断地扩大，并对社会、文化、教育的发展发挥了巨大的作用。
“智能科学与技术”本科专业作为一门刚刚起步的新专业，具有广阔的发展前景和巨大的应用需求。它是一门综合交叉性学科，旨在培养具有脑与认知科学、智能科学、信息科学、现代科学方法学的基本理论知识，掌握计算机、智能系统、信息网络、信息处理的基本技能，综合运用所学知识与技能去分析和解决实际问题，具有较强的自学能力和创新能力的高级复合型人才。
“智能科学技术导论”课程是“智能科学与技术”专业的基础课程，作为本专业的“敲门砖”，可以帮助学生对“智能科学与技术”专业有一个整体上的认识，对智能科学领域有一个初步的了解。
2 课程概述
对于刚刚迈进大学校园的青少年来说，他们面临着许许多多的新问题，其中最重要的一项，就是“专业”问题。自己将要学习的专业究竟是怎样的?它的前景如何?怎样才能学好它?“智能科学技术导论”课程是学生接触到的第一门涉及本专业知识的课程，它针对学生的实际需要，系统、科学地解答了学生各种各样的专业问题，为本专业的新同学们提供适时和恰当的“专业引导”，使他们很快进入环境，成为一批积极主动、方向明确、方法正确的新型学习者。
本课程具有以下特点：
(1)从宏观上介绍智能科学技术领域的相关内容，综合性强。
课程整体地介绍了智能科学技术以及智能科学领域的基本概念、学术思想、知识体系、学术特色，使学生对“智能科学技术”由完全陌生的状态变为能够对它的基本模型和基本问题建立一个初步、宏观的，然而又是准确和科学的认识。
课程剖析了智能科学技术与相关学科之间的关系，使学生明了智能科学技术、信息科学技术、控制科学技术和计算机科学技术各有各的独立研究领域，各有各的独特作用，不能互相替代，但是又互相交叉、互相作用、互相促进。
通过回顾和展望，本课程揭示了智能科学技术的精彩发展前沿技术与巨大的创新机遇，指明当代智能科学与脑科学、神经科学、认知科学的结合将开辟极其广阔的发展空间，同时也指出智能科学技术面临着科学研究方法论的深刻变革。
(2)解析专业课程结构框架，指引学生采用正确的学习方法开展本专业的课程学习。
科学的学习方法是受多因素制约的多层次、多序列的复杂的动态体系。从微观上说，怎样读书，怎样上课，怎样实验，怎样实践，怎样做笔记，怎样记忆，怎样运用学习时间等都是方法问题；从宏观上看，怎样制定学习战略，怎样选择治学途径，怎样不断优化知识结构，如何确立学习观和学习原则等也都包含着“方法”问题。
本课程通过阐述智能科学与技术专业的知识结构，并对其进行深入分析，帮助学生认识整个专业的知识体系，明晰本专业课程的组成、每门课程的作用以及课程之间的逻辑关系，指引学生采用正确得当的学习方法开展本专业的课程学习。
(3)激发学生热情，培养学生兴趣。
本课程从根本上阐明了智能科学技术必然在现今时代崛起并迅速登上现代科学技术舞台的内在缘由，启示学习智能科学技术的必要性和重要性，启发学生的历史责任感和崇高使命感，使他们认识到能够学习“智能科学与技术”专业是他们这一代人的幸运。同时，通过分析和案例介绍，说明智能科学技术对于经济发展和社会进步的巨大作用，认识到信息化必须走向智能化才能建成现代化国家，从而有效地增强学生学习智能科学技术的自觉性、自豪感。
通过介绍一些典型的智能系统，使学生初步建立起智能科学技术的直观形象和感性认识，相当于进行了一次“智能科学技术的认识实习”，以此激发学生的学习热情。
3 课程教学的认识与思考
3.1着重实际应用，激发学生兴趣
智能科学是一个不断发展的学科，它的技术成果、研究动向更新地很快。教师应及时地介绍智能科学技术领域的最新科技成果，将其引入课程教学，增加操作环节，可由教师进行演示，或由学生自己在实验室进行运行。
通过操作加深感悟，是学生参与知识形成过程的关键。通过亲手执行包含智能技术的应用系统，使学生获得关于智能科学技术更为深刻的体验，大大拉近学生与智能科学技术之间的距离，使他们感觉到“智能科学技术就在自己身边”。这样，既增强了学生对本课程的兴趣，又使学生及时掌握了本学科领域发展的最新动态，扩大了知识面。
3.2 组建研究小组，鼓励创新思维
智能科学技术本身处在创新发展时期，特别需要培养具有创新精神的人才。智能科学技术是一个高度综合又非常深邃的学科，依靠常规的学习方法很难把握，同时，它又是一门研究思维规律的学科，思维规律之中最重要的是创新思维。所以，培养智能科学与技术专业的高层次人才，一定要着重创新思维的建立。
教师可综合考虑课程侧重点与学生兴趣，指定几个研究方向，组建研究小组。鼓励学生通过查阅资料、调查实践等方式解答问题，提出自己的新想法。整个活动以互动的形式开展，教师引导学生积极思考问题，通过师生的交流和探讨使学生获得对同一问题的多种思考结果，学生可依照自己的新思路将研究逐步深入，最终，以组为单位向教师和全体学生做专题介绍。这种参与式教学模式使学生在“教”的同时，巩固提高了对知识的理解，并锻炼了学生的逻辑表达能力和心理素质，给学生一个展现自我的平台。
3.3 采用灵活考评方式，建立综合考评体系
传统的单纯以期末考试成绩作为考量的考评方式过于片面，同时也容易束缚学生的思维。综合考虑智能科学技术专业的培养计划以及智能科学技术导论的课程特点，笔者认为，应采用灵活的考评方式，建立综合的考评体系。
本课程考评体系可分为三部分：期末考卷、调研表现、小论文。期末考卷只要基于本课程教材的基本理论、基础知识、课堂内容进行测试。调研即3.2节中所提到的组建研究小组，每个小组就自己的研究方向进行调研，参阅书籍、查找资料、深入探讨，以ppt的形式向教师和全体学生进行总结汇报。小论文指学生以自己的调研方向为题目，撰写专题论文。这种考评方式是以书本为平台，培养学生主动系统地获得新知识、新技术的能力，主要包括基本学习能力、自学能力、实践操作能力和表达能力，鼓励学生勇于创新的精神。同时，也调动了学生查阅资料，自主思考问题的积极性，扩展了知识面。
3.4 参观实验室，了解领域研究现状
智能科学技术学科的大学毕业生，应该既可以从事智能理论和智能系统的研究、智能科学技术相关专业的教学，又可以从事实际与智能技术相关的工程开发工作。而对于刚刚接触这个专业的学生来说，很难从书本中明了自己今后的究竟能做些什么，也很难将书面知识与实际应用相结合。通过参观与专业相关的实验室，进行现场教学，帮助学生将课本上的抽象理论与具体实践结合起来，让学生了解将来可能会从事的工作，了解学科领域的研究现状，亲身感受实验室的学术氛围，激发学生对专业领域高水平研究的向往。
同时，还可以组织本专业博士、硕士研究生开展系列讲座，讲座内容可包括本科课程学习、专业学习方法、实验室在研项目、领域前沿技术等等。在介绍专业知识的同时，向本科新生传授自己的学习经验，引导他们在智能科学与技术专业的这条道路上稳步前行。
智能科学技术导论篇2
关键词：智能科学与技术；社会需求；必要性；可行性；紧迫性
中图分类号：G642 文献标识码：B
1 “智能科学与技术”学科：内涵、结构与关系
为了便于论证，首先需要明确：什么是“智能科学与技术”学科?
1.1 “智能科学与技术”的学科内涵
智能问题具有高度复杂性，不同的人从不同的角度去认识智能，就可能得到不同的理解，这使得国际学术界关于智能的定义一直呈现出多样化的特点(正像信息的定义至今还难以统一那样)。
但是，经过长期的研究，具有系统思维优势的我国人工智能学术界却已经对此取得了比较清晰的理解。
智能，是“面对问题、约束和目标，通过获取信息、提炼知识、调度知识生成策略，从而解决问题、满足约束、达到目标”的能力。
智能的概念也可以用图1的抽象模型来表示。图1模型所表示的“由面对问题到解决问题”的整个过程是典型而完整的智能活动过程，其中包含：信息获取(传感)、信息传递(通信)、信息处理(计算)、知识生成(认知)、策略创建(决策)、策略传递(通信)、策略执行(控制)等基本环节。它体现了“标准智能科学技术”的科学技术内涵。
图1所示的“标准智能科学技术”内涵中，“知识生成(认知)”和“策略创建(决策)”这两个相互联系和相互作用的部分，通常又被称为“狭义智能科学技术”，它是“标准智能科学技术”中最为复杂最为困难的部分，也是“标准智能科学技术”最具表征性的部分。
本项建议提出增设的“智能科学与技术”博士学位一级学科，正是指“狭义智能科学技术”而言。为了使语言和行文更为简洁，在一般不引起误会的情况下，通常省略“狭义”这个形容词。
由此可以得到一个重要的结论：“智能科学技术”一级学科具有自己相对独立的学科立足点，这就是认知(知识生成)和决策(策略创建)，而且是“标准智能科学技术”内涵中最具有表征意义的部分。
1.2 “智能科学与技术”一级学科的二级学科结构
作为一级学科，“智能科学与技术”学科可以下设若干二级学科。根据目前的发展情况，设立以下三个二级学科是适宜的：
智能理论与方法(可授理学学位)
知识处理(可授理学或工学学位)
智能系统与应用(可授工学学位)
这是三个体系很完整、关系很和谐、非常有特色的二级学科。它们在整体上全面地涵盖了“智能科学与技术”学科的理论、技术与应用，足以支撑“智能科学与技术”学科的发展。
同时也可以看出，“智能科学与技术”博士学位授权一级学科的三个二级学科内涵与现有其他一级学科的二级学科之间没有重叠与冲突，不会影响到其他学科的发展。相反，它使整个学科的学位培养体系得到了充实与完善。
1.3 “智能科学与技术”与相邻学科的关系
由智能的定义和它的抽象模型(图1)可以看出：标准智能科学技术(或者也可以称为“完全的智能科学技术”)包含了以下分支学科：
传感与测量(信息获取)
通信(信息传递)
计算(信息处理)
狭义智能(知识生成与策略创建)
控制(策略执行)以及
系统(全局性能优化)等分支学科
显而易见，这些分支学科都有自己相对独立的学科立足点，不存在人们担心的“互相挤占”的问题。即使对于“计算机科学与技术”和“控制科学与工程”这两个关系最密切的学科来说，“智能科学与技术”也不会“挤占”它们的研究领域。相反，它们之间具有明确的分工和接口，所有这些分支学科之间的有机合作，可以构成标准的(或完全的)智能科学与技术的大学科。
多年前，“信息与通信工程”、“计算机科学与技术”、“控制科学与工程”都已经成为一级学科。因此，现在设立“(狭义)智能科学与技术”博士学位授权一级学科，全学科的整体结构，应当是水到渠成的事情了。2设置“智能科学与技术”一级学科：必要性、可行性、紧迫性
既然图1的抽象模型揭示了“标准智能科学与技术”的学科结构内涵，也表明了“(狭义)智能科学与技术”学科具有自己独立的学科立足点――认知(知识生成)与决策(策略创建)，而且表明“智能科学与技术”学科与“信息与通信工程”、“计算机科学与技术”和“控制科学与工程”等学科属于同一个学科层次，那么一个自然的问题就是：为什么在此之前，“智能科学与技术”学科没有能够与其他同层次的学科一起成为一级学科?
下面就来回答这个问题。
2.1 设置“智能科学与技术”一级学科：理论基础已经确立
当初没有把“智能科学与技术”设置为一级学科，不是因为它不重要，而是因为智能科学技术的研究对象f认知与决策：如何把信息提炼成为知识；如何把信息与知识激活成为智能策略)比较复杂，进展受限，甚至连人工智能的三大主流理论(基于结构模拟的人工神经网络、基于功能模拟的符号逻辑系统、基于行为模拟的感知――动作系统)也处于“鼎足三分，互不认可”的状态，未能形成统一的理论知识体系，因而缺乏建立一级学科的理论基础。
其实，这种进程完全符合科学技术发展的规律。正如人类进化的过程一样，只有当感觉器官、传导神经系统、思维器官中的古皮层和旧皮层、效应器官这些功能首先发展起来之后，人类才会对思维器官新皮层的发展提出强烈的要求，使后者成为发展的焦点。信息科学技术的发展逻辑也是这样，只有当传感技术、通信技术、计算机技术、控制技术都充分发展起来之后，我们才会对智能科学技术的发展产生强烈的需求，使智能科学技术成为发展的焦点。
事实上，自20世纪90年代internet(计算机与通信技术的集成体现)进入商用以来，人类对智能科学技术的迫切需求就已初见端倪：无论是为了发挥internet的正面作用(在信息海洋中准确检索用户所需要的信息)还是为了抑制internet的负面影响(过滤各种不良信息)，都需要能够“理解信息内容和效用”的智能搜索技术，而这不可能依靠一般计算机编程来解决。这就验证了上面的进程逻辑：通信与计算机等技术发展起来以后，人类必然对智能科学技术产生强烈需求。
于是，进入21世纪以来，在信息技术应用需求的强力推动下，智能科学技术获得了巨大的发展。现在已经明确：由信息提炼知识(认知)的基本机制是归纳，而由知识和信息激活智能策略(决策)的基本机制是演绎。不仅如此，原来“鼎足三分，互不认可”的人工智能三大主流理论(结构模拟理论、功能模拟理论、行为模拟理论)也在机制模拟理论的框架内实现了和谐的统一，形成了人工智能的统一理论体系，从而为设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科奠定了必要的理论基础，扫除了原来不能设置一级学科的基本障碍。
而且，人工智能理论研究与自然智能的研究之间也在快速沟通，正在形成更强大的研究体系――高等智能，后者把感知、觉知(基础意识)认知、情感、智能等一些原先互相分离的领域以及信息理论、知识理论、智能理论等一些原先互相脱节的理论互相融会贯通，构筑“高等智能”的理论体系。
2.2 设置“智能科学与技术”一级学科：国家需求迫在眉睫
众所周知：信息是现象，知识是本质，智能是运用知识解决问题的能力，是信息的最高级产物。因此，智能科学技术是信息科学技术的核心、前沿和制高点。与此同时，智能又是生命体的精髓，是生命体最为复杂、最为神奇、最为重要的能力。显然，智能科学技术是信息科学技术与生命科学技术最为精彩的交叉领域，是21世纪科学技术发展的聚焦点。
从智能的定义和图1的智能模型可以看出，智能科学技术的实质，是利用现代科学技术增强人类认识问题(以至认识世界)和解决问题(以至改造世界)的能力。因此，在激烈尖锐的国际竞争中，谁最先掌握了智能科学技术，谁就可能掌握竞争制胜的主动权。肩负“振兴中华”重任的我国科技和教育工作者，责无旁贷地要全力以赴，抢占先机，努力发展我国的智能科学技术。而设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科，就可以在智能科学技术这个关键领域培养大批优秀的高层次人才，为我国掌握信息科学技术的核心、前沿和制高点提供人才保障。这是我国国家发展至高无上的战略需求。
另一方面，从现实的经济发展来看，党中央国务院一再发出号召，要求尽快转变粗放的国民经济增长方式，因为这种增长方式导致资源(包括物质资源和能量资源)的高消耗和废弃物的高排放，造成对生态和环境的高污染(称为“三高”)，是一种不可持续的增长方式。近年来，人们从工业生产系统的操作层面和管理层面采取了多方面的节能减排措施，也取得了一定的成效。但是分析表明，“三高”的根源是资源的高消耗，而资源高消耗的根源又在于工业时代余留下来的工业生产系统“高度冗余”的设计理念：为了保证在最恶劣的条件下正常生产，就要求为生产系统提供高额超量资源(包括物质资源和能量资源)供应。然而，最恶劣条件的出现概率通常很小，因此，在绝大部分时间内，生产系统都处于高额超量资源消耗的状态。一旦按照这种理念设计了生产系统，那就“木已成舟”，无论人们在操作和管理方面怎样精心，也不可能从根本上解决由于资源高消耗引发的“三高”问题。
解决国民经济粗放增长方式的根本办法，是采用基于智能科学技术的“智能设计”理念去取代“高额超量冗余”的传统工业设计理念，从工业生产系统的“源头”上消除“三高”的根源。如定义所见，“智能”概念的基本特征是“学习”，智能设计理念的技术特征是“自学习――自调整――自适应”，它能保证在任何情况下(包括最恶劣和最良好的情况)，生产系统的资源供应和产品产出都处在“准最优”的状态，从而消除了高额超量冗余资源的消耗。这是国民经济健康发展所迫切需求的，也是智能科学技术所能够做出的贡献。
国民经济和社会进步迫切需要“智能科学技术”的最新动向是2009年2月4日iBm中国公司在北京的“智慧地球(intelligentearth)”战略。这个战略的目标是让世界的运转更加智能化，涉及个人、企业、组织、政府、自然和社会之间的互动，这种互动将大大提高性能效率和生产力。iBm并不讳言“智慧地球”对于中国发展的重要性，它认为，“智慧地球”使中国近百年来首次与世界同步进行技术革命，为中国提供了难得的历史良机(详情参见《科技日报》的整版报导)。这是一个非常清晰的信号：20世纪80年代以来，引领世界发展的火车头是“信息化”，而在21世纪的今天，引领发展的火车头则是“智能化”。如果我们不能及早为“智能化”培养大批优秀的“智能科学技术”高层次人才大军，振兴中华、建设“创新型国家”的目标就难以实现。
也许大家还记得，在2008年中国科学技术协会成立50周年庆祝活动期间，在互联网上展开的一项大规模调查显示，在10项“引领未来的科技”名单中，“人工智能”赫然处在前列的地位。这表明，中国广大网民早已认识到人工智能对于中国发展前途的重要性和关键性。
总之，无论是从学术意义还是应用价值来看，为了国家的最高利益，智能科学技术的发展都应当放置在相当关键的核心地位。教育是先导性事业，是面向未来的事业，培养人才需要一定的周期，需要超前安排。因此，我国现在设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科，已经不算早了。
2.3 设置“智能科学与技术”一级学科：条件已经成熟
无数事实表明，由于信息科学技术(尤其是互联网的应用)不断向深度和广度进军，特别是智能科学技术的不断发展与完善，当今世界进步的特征正在由“信息化”快速向“智能化”迈进。今天，社会对“智能化”的呼唤如同20世纪80年代社会对“信息化”的呼唤一样急切和普遍：智能网络、智能决策、智能计算、智能控制、智能管理、智能通信、智能信息处理、智能遥感遥测、智能交通、智能车辆、智能机器人、智能农业机械、智能游戏、智能商务(商务智能)、智能仪器仪表、智能材料、智能建筑、智能自动化、智能玩具、智能信息服务、智能信息安全、智能战场对抗等，不一而足。
时至今日，在我国学位体系结构中设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科，完善学科学位体系的整体结构，适应科学技术的发展和国民经济对人才培养的需要，条件已经充分成熟。
(1)随着信息技术的发展和应用，信息化不断向深度和广度前进，涉及的问题越来越深刻，越来越复杂，从而对“智能科学技术”的应用产生了越来越明确和强烈的需求，推动着“信息化”进程不断向“智能化”的阶段迈进。
(2)智能科学技术本身的长足进步，特别是人工智能理论由原先的“鼎足三分和互不认可”状态走向和谐统一，形成了自己的科学理论体系，为设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科奠定了坚实的学科理论基础。
(3)由于通信、计算机、控制等学科的发展(特别是internet的发展)对智能科学技术提出了日益迫切的需求，智能科学技术在现代国民经济的发展与社会文明的进步事业中已经发挥了而且将进一步发挥越来越重要的作用。
(4)智能科学与技术的狭义学术领域定位于“认知(知识生成)和决策(策略创建)”，它的前端与“计算机科学与技术”学科的“信息处理”接口，后端则与“控制科学与工程”学科的“策略执行”衔接，各司其职，相辅相成。
(5)经过深入论证，“智能科学与技术”博士学位授权一级学科下设“智能理论与方法”、“知识处理”以及“智能系统与应用”三个博士学位授权二级学科，是十分适宜的。
(6)建议在设立“智能科学与技术”博士学位授权一级学科的同时，也设立“智能与技术”硕士学位授权一级学科；其下也设立“智能理论与方法”、“知识处理”和“智能系统与应用”三个二级学科。
(7)我国已经有大约20所高校创建了“智能科学与技术”本科专业，也已有一批高校在“计算机科学与技术”博士学位授权一级学科内自主设置了“智能科学与技术”的博士学位授权二级学科，为设立相应一级学科创造了条件。
(8)我国大批高水平的高等学校和中科院相关研究所拥有实力雄厚的博士和硕士研究生培养队伍和基地；我国信息领域众多的高新企业、动画漫画产业和智能游戏以及智能服务产业对智能科学与技术的高层次人才有强大需求。
(9)中国人工智能学会逢单年召开全国智能科学技术的学术大会，逢双年举办国际高等智能学术大会(intemationalConferenceonadvancedintelligence)，还创办了“intemationalJournalonadvancedintelligence”，创造了良好学术环境。
(10)2002年以来，中国人工智能学会教育工作委员会每年都举办1～2次全国性“智能科学与技术”本科专业和研究生教育的研讨会，交流本学科专业的办学经验，探讨研究生的培养途径，发挥着民间教学指导委员会的作用。3结论和建议
具有五千年文明积淀的中华民族，虽然在近代历史上曾经落伍，但是经过60年的洗礼，特别是经过改革开放30多年来的学习、思考与探索，已经充分成长起来了。在考虑“中国应当做什么”这类问题时，完全有能力根据客观规律和事实分析，得到自己的结论。
(1)信息获取(传感)、信息传递(通信)、信息处理(计算)和信息执行(控制)科学技术的发展，推动了经济和社会向着信息化的方向快速迈进；而经济和社会走向信息化的结果又激发了越来越多更为复杂和深刻的社会需求，急切需要智能科学技术(知识生成和策略创建)迅速跟上才能解决。这是科学技术与社会需求互动而导致科学技术不断进步的客观规律。
(2)经过半个多世纪的研究和积累，智能科学技术本身已经获得了长足的进步，不但在实际应用中已经发挥重要的作用，而且智能科学技术的理论基础也已经由原来的“鼎足三分，互不认可”状态进步到形成了和谐统一的体系，为智能科学技术的进一步发展奠定了坚实的基础。
(3)正像思维能力在人体这个信息系统中处于核心地位，以“知识生成和策略创建”为标志的智能科学技术在整个信息科学技术体系中也同样发挥着核心的作用。因此，推进智能科学技术的发展将对整个信息科学技术的升级(由一般的信息科学技术升级为智能化的信息科学技术)提供正确的方向，从而在科学技术上为民族振兴和国家富强提供制胜的主动权。
智能科学技术导论篇3
关键词：智能科学与技术；知识结构；应用型人才；人才培养；知识型能力本位教育
中图分类号：G64文献标识码：a
文章编号：1009-3044（2020）25-0153-03
1引言
智能科学与技术主要包含智能科学和智能技术两部分内容[1]：智能科学是以人如何认知和学习为研究对象，探索智能机器的实现机理和方法；智能技术则是将这种方法应用于人造系统，使之具有一定的智能或学习能力，让机器系统为人类工作。目前，在本科专业目录中，智能科学与技术专业是计算机类之下的特设专业，在现有的人工智能专业群中，除了新设的人工智能专业外（2019年全国共有35所高校获首批人工智能新专业建设资格），智能科学与技术专业与全球范围大力推进与快速发展的人工智能关系最密切，契合度最高。一方面，智能科学与技术的专业发展和人才培养将为人工智能技术提供理论支撑、技术推进和人才支持，另一方面，人工智能产业现状和未来发展趋势直接影响着智能科学与技术的专业发展和人才需求。
2人工智能时代对人才的需求
站在国家战略的高度来看，人工智能将成为新一轮产业变革的核心驱动力，可以实现社会生产力的整体跃升，因此人工智能将成为引领未来的战略性技术，世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。
随着人工智能时代的到来，许多企业对具有智能科学与技术专业背景的人才有着巨大的需求。首先，it企业纷纷涉足智能科学领域，提高产品智能水平；其次，许多传统制造业也在转型，从劳动密集型到知识密集型，进一步提升到智能制造型，并逐渐具备高精尖装备制造能力；此外，医疗、通讯、交通等行业也对智能科技人才有着迫切的需要。人工智能对各行各业的影响，充分体现了智能科技的高速发展，对人才数量和素质要求也越来越高。
从人才的金字塔型分布来看，智能科学与技术领域不仅需要高端学术型人才，更需要接地气、重实践的应用型人才。随着“中国智造”的不断推进，智能科学与技术领域已由顶层设计和关键技术突破向生产、应用、装配、服务等环节延伸，迫切需求大批专业技术精、实践能力强、操作流程熟的应用型人才。2019年，人力资源和社会保障部、国家市场监管总局、国家统计局向社会了13个新职业信息，包括人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等，这也从另外一个侧面说明人工智能等技术推动了产业结构的升级，催生了相关专业技术类新职业，可形成相对稳定的从业人群。
3应用型人才培养模式分析
《中国制造2025》以推进智能制造为主攻方向，强调健全多层次人才培养体系，提到强化职业教育和技能培训，引导一批普通本科高等学校向应用技术类高等学校转型，建立一批实训基地，开展现代学徒制试点示范，形成一支门类齐全、技艺精湛的技术技能人才队伍。
通常而言，人才类型分为三类[2]：学术型人才、应用型人才、技能型人才。实际上从现代职业教育的发展和社会需求来看，应用型人才和技能型人才的界限相对模糊，可统称为应用型人才，即把成熟的技术和理论应用到实际的生产、生活中的技术技能型人才。从国家的层面来看，为了适应人工智能时展，人才需求数量基数最多、缺口最大的就是应用型人才，这也对众多高校培养人才的导向产生重大影响。这里我们重点讨论智能科学与技术应用型本科人才的培养，可从职能、知识结构、能力结构、行业（产业）导向四个方面来分析。
3.1职能
智能科学与技术应用型人才是培养面向各类智能科学与技术的工程设计、开发及应用，掌握各类现代智能系统设计、研发、集成应用、检测与维修、运行与管理等技术，具有扎实理论基础、较强工程实践和创新能力的高素质应用型工程技术人才。
3.2知识结构
智能科学与技术专业充分体现了跨学科的特点，其知识结构包含了三个并行的基础领域：电子信息、控制工程、计算机，也蕴含了电子信息工程、控制科学与工程、计算机科学与技术等学科的交叉和融合，体现了智能感知与模式识别、智能系统设计与制造、智能信息处理三个方面的专业内涵。
（1）智能感知与模式识别
属于电子信息与计算机交叉领域，主要定位在机器视觉与模式识别。包括三维建模与仿真、图像处理与分析、图像理解与识别、机器视觉、模式识别、神经网络、深度学习等。主要课程包括：电子技术基础、信号系统与数字信号处理、数字图像处理、模式识别等。
（2）智能系统设计与制造
属于控制工程领域，包括自动控制、无人系统与工程、精密传感器设计与应用等。主要课程包括：机械基础、工程力学、自动控制原理、传感器与测试技术、计算机控制技术、机电系统分析与设计等。
（3）智能信息处理
属于计算机领域，包括交通大数据、汽车与道路安全大数据等的分析与处理、信息处理与知识挖掘、信息可视化等。主要课程包括：智能科学技术导论、计算机程序设计、微机原理与接口技术、数据结构与算法、嵌入式系统设计等。
3.3能力结构
智能科学与技术应用型人才培养着眼于人工智能工程应用，要求学生具有运用计算机及相关软硬件工具进行大数据的采集、存储、处理、分析、应用的能力；具备智能系统的设计、开发、集成、运行与管理的能力；注重培养学生综合运用所学的智能科学与技术专业的基础理论和知识，分析并解决工程实际问题的能力，其能力结构可以借鉴能力本位教育（CompetencyBasededucation，简称CBe）模式[3]。
CBe是国际上较流行的一种应用型人才培养模式，主要代表国家为加拿大和美国。该模式以能力为人才培养的目标和评价标准，一切教学活动均围绕综合职业能力的培养展开，CBe人才培养模式主要有以下三方面的特色：能力导向的教学目标；模块化的课程结构；能力为基准的目标评价体系。该模式所培养的本科应用型人才具有较强的专业综合能力和职业能力[4]，在一定时期得到社会的广泛认可，但是单纯的CBe模式并不能完全适应人工智能时代对人才培养的需求，这是由于目前许多职业岗位在人工智能的冲击下，其形式和内容均会产生动态变化，要求现阶段的人才培养具有延伸性和前瞻性，既要兼顾眼前，也要考虑应对智能化浪潮，打好基础，提高自学习能力。因此，智能科学与技术应用型人才培养有一定岗位针对性，但并不是完全固化岗位内容及层次、固化知识属性，必须强化自我学习能力，才能实现能力可持续增长，岗位的向上流动性以及知识和经验的进化，才能真正适应人工智能时展的需求。
自我学习能力的形成与提高往往源于知识结构的构建[5]。为了塑造更合适的能力结构，需要CBe模式与知识结构的相辅相成，有鉴于此，将这种新型人才培养模式称之为知识型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasededucation，简称KCBe）模式，这也意味着在人才培养过程中，将知识结构与能力结构放在并重的地位，既着眼于预期能力的培养，也必须让学生筑牢学科专业基础，在走向社会以后，在知识引擎的作用下，通过自我学习，具备并提升适应未来的、新的智能化岗位需求的能力。
3.4行业（产业）导向
从智能科学与技术专业的角度，培养的应用型人才以“智能化应用”为就业大方向，具体而言，包括：
（1）智能感知与模式识别领域
主要从事电子信息的获取、传输、处理、分析、应用等领域的研究、设计及应用，包括图像处理、机器视觉、工业视频检测与识别、视频监控、传感器设计及应用等。
（2）智能系统设计与制造领域
主要从事智能装备、智能制造、智能管理、智能服务等领域的设计、制造及应用，包括智能工厂、智能车间、智能生产线、智能物流、以及智能运营与服务等。
（3）智能信息处理领域
主要从事计算机数据处理、分析、理解、管理、以及服务等领域的研究、设计及应用，包括数据存储与管理、数据分析与预测、交通大数据分析应用、道路与汽车安全大数据分析、智能交通、智能电力、智能家居、智慧城市等。
涉及的产业领域主要包括智能制造，如工业互联网系统集成应用，研发智能产品及智能互联产品等。其他的领域还包括智能农业、智能物流、智能金融、智能商务等。
产业需求带动人才培养，人才培养在满足产业需求的同时推动技术进步，而技术进步又引燃了新的产业需求。产业需求与人才培养的相互作用，呈现出螺旋式上升的发展态势，这在人工智能相关产业与智能科学与技术应用型本科人才培养之间表现的得尤为突出。
4KCBe模式人才培养的主要措施和途径
智能科学与技术专业应用型本科人才的培养模式一定是和人才需求、学校定位相適应的。培养应用型人才，应注重学生实践能力，从教学体系建设体现“应用”二字，其核心环节是实践教学。结合上述的KCBe培养模式，知识结构在能力培养过程中也占有非常重要的地位，因此在能力培养方面，知识和实践作为两大要素，不能偏废任何一方，必须齐头并进，既要固基础，也要重实践。
（1）筑牢智能科学与技术专业知识基础，构建与智能化应用相关的知识体系
在本科的低年级阶段，应注重公共基础课，特别是数学和力学课程，还应充分了解智能科学与技术专业的内涵，让学生对所学专业有一个比较全面的认识。在本科中高年级阶段，重点强化专业基础，包括电子技术基础、自动控制原理、传感器与测试技术、微机原理与接口技术、数据结构与算法等。归纳地说，应该筑牢数理基础、计算机基础、机电基础和控制基础，因此对原理课程需要强化，这样对很多工作机理、来龙去脉的理解才能深刻。
（2）增强智能科学与技术专业的实践环节，构建以能力培养为重心的教学体系
按照KCBe模式，校企合作是强化实践的一种重要形式[6]。学校根据人工智能企业实际情况灵活设置实践课程内容，根据企业发展趋势及时调整课程体系以避免教学内容与企业需求相脱离。人工智能企业还可以参与学校教学目标和教学计划的制定，并为学校实践教学提供各方面支持，从而提高人才培养的针对性。
智能科学技术导论篇4
（厦门大学信息科学与技术学院，福建厦门361005）
摘要：提出本科学生是否能够尽早进入实验室进行智能机器人相关研究的问题，分析从动员到项目执行等多方面因素的影响，阐述智能科学专业的本科学生进行科研项目的相关经验。
关键词：本科生科研；智能机器人教学；智能科学与技术
基金项目：国家自然科学基金青年项目(61203336)。
第一作者简介：曾华琳，女，讲师，研究方向为自然语言处理、智能机器人，hlzeng@xmu．edu．cn。
1背景
智能科学与技术是一个新兴的交叉学科，从大方向来说，涉及计算机软件与应用技术、自动控制技术、系统智能方法、仿脑科学、智能多媒体、自然语言处理等多方面多层次内容。国外智能科学与技术专业大多在研究生阶段进行分流培养，国内已有20多家院校设立了智能科学系及相关专业进行本科教学。在本科大类招生、大类培养的环境下，如何体现特色，培养出一流智能人才，这是众多智能专业院系正在积极探索的问题。
如何在本科阶段培养高素质人才，为智能专业提供后备人才资源？厦大智能系特别注重加强学生全面素质，推出了一系列培养创新意识和创造力的举措，将“科研带动教学，教学促进科研”的办学理念深入地推广。智能系结合自身研究特色和学术前沿发展，确立了4个研究所，对人工智能的4个主流发展方向进行研究，包括艺术认知与计算、智能多媒体、自然语言处理、仿脑智能计算。其中，仿脑智能计算方向主要开展有关机器人认知引擎的基础性研究。在注重高层次人才培养的背景下，智能系将目光投向了本科生科研，从高年级本科生中挑选动手能力强、科研热情高的优秀学生，提前进入实验室进行基础科研培训，为本方向培养预备人才提供前期保障。
2本科智能机器人科研
本科生参与科研存在着科研基础薄弱的基本问题，选取智能机器人方向作为科研训练的项目是经过详细的规划和讨论得出的结果。挑选合适的课题是第一步。并不是所有的课题都适合本科科研，根本原因在于本科学习过程中，低年级专注于基础知识教学，而智能专业学生的数学底子必须深厚扎实才能进行更深层级的研究，这导致本科生科研素质出现短板，于是选择适合的课题使学生能够开展科研，这是经过深思熟虑的。
2.1智能机器人科研工作背景调查
智能机器人适合作为本科生参与科研的引入训练，主要包含两点：①有创意的智能机器人应用可以作为研究的创新点；②智能机器人的研究内容分为硬件机械部分和软件控制部分。
智能机器人在上世纪末才成为方兴未艾的热门研究领域，相较于其他学科，智能机器人的研究历程比较短，而且，随着智能机器人进入日常生活的需求越来越大，智能机器人研究课题深入到生活的方方面面，因此，一个新的智能机器人应用往往就能引出较大的研究意义和应用价值；这个特点对本科生开展科研工作的创新性方面最为适合。同时，如果是其他发展多年的学科，创新性的解决方案和应用可能需要在大量的文献阅读之后才能总结得出，这样的科研要求对本科生甚至对硕士生来说都非常高。而智能机器人，本科生可以在教师的指导下，结合自己的兴趣爱好，能比较快捷和容易地提出具有较大创新性的科研题目。
智能机器人的硬件和软件两部分没有特别重要的依赖关系，不像是其他方面的科研，必须按部就班，整个研究过程像是一个串联电路，知识点或子研究内容之间的依赖关系特别强烈，需要研究者对相关领域有较大广度和深度了解；而智能机器人的两部分内容更像是并联关系，在拥有了研究目标后，可以很明确地把任务分成两个并行的部分，两方面的依赖或者干涉都不明显，这对本科生团队开展科研是非常有利的。一个本科生团队可以根据成员的擅长领域来有针对性地挑选研究任务；由于研究子任务间的较低的依赖性，不会造成团队成员研究脱节的现象，大大加快了本科生研究进程。
2.2智能机器人科研工作时间点选择
本科生进入实验室开展科研工作的时间点定在本科生三年级第一学期，这是根据智能科学与技术学科课程来设置的。智能系的本科生在一年级学习基本编程；二年级学习相关专业知识，如数据结构、电子线路、人工智能等；三年级第一学期安排了算法设计与分析、神经网络、数字图像处理等课程。这样的课程设置涵盖了智能机器人的研究基础。随着三年级专业选修课的可选项增多，参与科研的本科生可以根据科研需要进行有针对性地选课，从而达到科研与课程学习互相促进的作用。
2.3动员与组队
厦门大学和厦门大学智能科学与技术系拥有较好的本科生创新训练的动员机制，在每年的组队方面需要教师针对报名学生的特点进行有针对性的挑选。组队的总体方针是：在共同兴趣的引导下，充分利用每个学生的特点进行组合，让整个团队不出现明显的短板；队长的选择更倾向于能力比较平均的学生。
本项目参与的成员一共有4人，其中队长1人，队员3人。队长曾参加过大学生竞赛类项目，有一定的参与课题项目的经验，总体学业成绩较好，没有明显的短板，可以参与到各个子任务中，在有的任务遇到难题时，能扮演救火员的角色。队员a在课程学习方面特别优秀，理论基础与文献阅读能力扎实，但是在动手编程能力方面有明显的短板，因此，在团队中主要完成智能机器人理论和相关算法的综述和技术查找任务。队员B总体学业成绩较好，特别是编程和数学能力突出，但是交流能力较弱，因此，在团队中主要完成智能机器人控制方面和编程方面的任务。队员C各项能力平均，动手能力一般，但是思维灵活，能在其他团队成员遇到困难时，提出非常有建设性的建议，并且做事细致，在团队中负责技术路线的修订工作。
2.4智能机器人科研过程的进度控制
教师是科研能够顺利完成的关键因素，这是因为学生存在敬畏心理和懈怠心理。学生的敬畏心理是对能否完成科研项目的一种不自信的表现，为解决这一问题，需要教师首先对学生进行充分的鼓励，在定好科研题目后，教师帮助学生进行具体的技术路线的制定，并分解成简单的子任务，当学生看到能够通过自己的努力来完成任务时，敬畏心理就会慢慢消除。学生的懈怠心理一般不会在项目执行的开始阶段显现，而通常是在项目进行到一半时突显出来。这是因为在这个时期，科研难度加大，而且前期的新鲜感已经消失，一旦遇到棘手问题，学生很容易产生懈怠心理。为解决这一心理，教师的鼓励同样非常重要，并且需要教师提出相应的解决方案来排除困难。
因此，除了监督和鼓励，教师控制进度的具体措施还有：
(1)制定具体的进度表。教师需要对项目的整个技术流程的制定进行指导，本科生还没有能力完全独立制定技术路线，因此，教师的指导尤为重要。
(2)每周组会报告的制度。每周教师和团队成员都要见面交谈，了解项目进度，询问遇到的难题，并根据自己的科研经验提出解决方案；即便不能提出具体方案，也要跟队员们探讨出大致的问题解决方向。每周的见面还能督促学生的进度，适时地调整项目进展速度。
(3)随时邮件联络。对于项目进行中随时出现的问题，如果都放到每周组会来解决的话，效率会比较低，较好的做法是遇到棘手问题时，随时与教师沟通。
(4)具体技术路线的指导。具体路线的制定是消除学生敬畏心理和懈怠心理的重要因素。路线制定得越详细，学生越能明白自己要完成的任务，不会出现迷茫。
因此，教师的作用在本科生进行智能机器人科研工作中是非常重要的，除了相关技术层面的指导，随时随地的鼓励和激励也是必不可少的。
3成果与影响
本科生智能机器人科研项目持续了近两年的时间，从2012年秋季到2014年的夏季。2012年秋季进行动员和组队；2012年底前完成选题并由教师给出相关的阅读列表；2013年寒假前制定完成具体的技术路线；2013年暑假完成项目的第一代原型系统，2013年8月底参加相关竞赛；2013年秋季提出对原型机的改进目标，并在2014年寒假前制定完改进技术路线；2014年暑假前完成第二代系统并在2014年暑假参加国际会议。
表1为该本科生团队在2013-2014年间的成果产出列表。
由第一代原型系统为基础撰写的学术论文被著名的机器人期刊internationalJournalofHumanoidRobotics在2014年发表，请见文献[6]。以第二代系统为基础撰写的会议论文，被模糊系统界的顶级会议FUZZ-ieee接收，并由指导教师代表学生作口头报告，引起与会者的广泛关注，详见文献[7]。由这篇会议论文拓展的期刊论文，目前正在审稿流程中。在2013年8月，团队成员采用第一代原型系统参加第三届华为杯全国大学生智能设计大赛获得了全国一等奖。团队的四名成员被厦门大学智能科学与技术系免试招生攻读硕士学位。
目前，这套系统已经成为厦门大学智能系的特色研究之一，是接待实验室参观者的主要项目。2015年5月，台湾元智大学特邀该团队指导教师赴台进行专题报告。
4几点思考
通过对厦门大学智能系本科生团队参与科研的分析，可以得出如下几点经验：①本科生进入团队的时间选择在本科生既有一定的知识基础，而且尽量远离毕业季各种事物干扰的阶段；②团队的组成需要达到整体最优，单项突出的成员要在适合自己的领域发挥作用；③教师的作用不可忽视，本科生科研需要教师投入较大的热情，无论是在精神层面还是在技术层面。
以上讨论证明了优秀的本科生是可以在智能机器人领域做出高水平的科研成果的。目前厦门大学智能系已经连续几年组织了本科生提前进入科研活动的尝试，并且取得了不错的成果。在未来的教学中，还会在如下几个方面进行改进：第一，团队成员的安排，目前的团队成员只是纯粹的以本科生为参与者，以后可以采用硕士研究生与本科生混合的形式；第二，跨学科的合作，目前是在一个学科的环境下进行团队合作，未来可以尝试一些跨学科的研究，从而带动跨学科的本科生团队合作研究。
5结语
本科生参与智能机器人科研，是一次成功的本科科研探索模式，在提倡本科科研创新的大环境下，如何结合智能专业学科，找到更多的本科科研突破点，以达到教研相长，推动智能科学与技术专业的发展的目的，这是一项长期任务。
参考文献：
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[2]陈毅东，李绍滋，智能科学与技术专业学生实践能力培养若干探索[J]．计算机教育，2010(19):61-63.
[3]陈毅东，李绍滋，潘伟．厦门大学“智能科学与技术”专业建设介绍[J]计算机教育，2009(11):46-48.
[4]陈毅东，李绍滋，潘伟．厦门大学智能科学与技术专业建设进展[J]．计算机教育，2011(15):21-24．
[5]郭迎春，阎刚，周颖，薛翠红．计算机专业教学中的本科生科研工作研究[J]．计算机教育，2015(1):91-94．
[6]ChaoF,ChenF,ShenY.RoboticfreewritingofChinesecharactersviahumanrobotinteractions[J].internationalJournalofHumanoidRobotics,2014(11):1-26.
智能科学技术导论篇5
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。
因此，对《人工智能技术》课程教学来说，我们要了解课程的最新信息，把握课程的特点，帮助学生找到好的学习方法，使他们能充分发挥自己的创新思维能力，提高学习兴趣，该文给出了《人工智能技术》课程的教学与实践的探索。
2教学与实践的探索
2.1教材和实验教学内容的选取
1）人工智能技术是整个计算机科学领域发展最快，知识更新最快，最前沿的学科之一。在教材选用方面，我们采用了蔡自兴教授等主编，由高等教育出版社出版的《人工智能基础》这本教材。蔡自兴教授的主要研究领域为人工智能、机器人学和智能控制等。这本教材是作者在美国国家工程院院士、普度大学教授傅京孙先生的指导和鼓励下编写，借鉴了国内外人工智能技术研究领域专家的最新研究成果和学术书籍的长处，该书比较全面地介绍了人工智能技术的基础知识与技术，材料新，易于理解，兼顾基础及应用[2]。
此外，我们还给学生自主学习提供多种类型的学习资料，其中包括参考书目，如：RusselS，norvigp.等编著的《artificialintelligence：amodernapproach》一书，人工智能技术国内外期刊，如电子学报，计算机学报，人工智能与模式识别，artificialintelligence，JournalofartificialintelligenceResearch，engineeringapplicationsofartificialintelligence和internationalJointConferenceonartificialintelligence，aaai：americanassociationforainationalConference等人工智能技术会议，使学生能够掌握人工智能技术的更多前沿动态，提高学习兴趣。
2）配套的实验教学内容。《人工智能技术》是一门理论性和实践性都很强的课程，实践性教学环节对该课程尤为重要。除了完成课本上的作业之外，还注重实验教学，培养学生的创新能力、算法设计能力和编程能力。首先，每个章节设置相应的实验，而实验内容经过严格的考虑，如：五子棋游戏，产生式系统，旅行商问题，传教士和野人问题，Bp神经网络实现简单的分类，遗传算法、人工生命程序等，要求学生运用所学章节的知识，独立地设计和实现实验内容。实验报告包括简述实验原理及方法，给出程序设计流程图，源程序清单，实验结果及分析等内容，通过这种方式，进一步加强学生的信息获取能力和研究能力。
2.2教学方法和手段的改革
人工智能技术课程交叉性强，涉及面广，传统的教学方法手段单一，缺少交流，课堂气氛沉闷，激发不起学生的学习兴趣，教学效果不理想。人工智能技术这门课程内容抽象，如何激发学生的学习兴趣是本课程需要解决的主要问题，也是关系教学改革成败的关键。本课程需采用多种方法进行教学，以此来激发学生的学习兴趣。
1）问题启发式教学。《人工智能技术》这门课程中有很多似是而非、引人入胜的问题，主要是用计算机模拟人类的智能来解决这种问题。在教学中，有目的的提出这些问题，鼓励学生思考，提出自己的想法和解决方案，并进行分析和比较，这样强化学生的主动学习意识，提高学习积极性[3]。
2）个性化学习和因材施教。学生中存在计算机专业和非计算机专业本科毕业的差别，由于他们每个人的基础不同，有的计算机知识比较匮乏，因此有必要针对每个学生的学习进度，课堂作业和实验报告情况进行及时评估，对学生提出个性化的教学。例如：在实验教学中，要求有能力和兴趣的学生可以做探究性和创新性的附加实验，从而引导学生发挥个性的空间，而对稍微吃力的学生则要求完成基本的实验，更注重基础知识的学习和夯实，这样就能达到因材施教的目的。同时对不同层次的学生进行分析，进一步提出学习建议，并进行有针对性的指导。
3）多媒体使用和多学科知识的融合。本课程ppt课件图文并茂，提纲挈领，便于学生理解。课堂讲授、板书与ppt手段相结合，注重课程中的关键词用英文表示，并适当指定英文参考书，使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。ppt课件运用了大量多媒体技术，如动画、声音、图像，通过动画和视频演示抽象的概念、算法和过程，使人工智能技术中抽象的知识形象化，在课件中融入了文学，历史等其他学科的相关知识，便于学生较好地理解知识难点和重点[4]。
4）师生互动和课内外答疑。在教学中，改变了传统的老师讲，学生听的教学模式。针对人工智能技术的实用性，适当提问，收集学生学习情况，尽量使用实例进行讲解。设置了实验讲解互动课程，对于实验的讲解，学生可以提出疑问，然后在课堂上展开讨论，学生可以看到问题从提出、分析到解决的整个过程，让学生自己在讨论中总结结论。为了解决教学中存在的疑难问题，还设有课后答疑，使学生能将所有的问题都理解透彻。
5）理论研究与实践结合。在教学内容的安排上，注重学生的理论研究和动手能力，适当布置一些课程相关的论文和实验编程。通过课程论文，可以培养学生钻研问题的兴趣；通过查阅科技文献使学生掌握如何查找相关文献的技能，可以培养学生撰写科技论文的能力。通过实验实践，使学生可以更加清楚地了解人工智能技术基本概念和难点，也能了解算法的设计具体运行过程，并对其进行验证，提高了学生的编程能力和和学习兴趣。
6）考试考核方式改革。本课程的考核考试也是一个值得探讨的问题，本课程应采用多种综合考试方法，注重学生对基础概念、知识和基本的技能的掌握以及理论联系实际的能力。平时作业考核成绩，实验实践教学成绩、提交课程论文成绩，以及最后的期末考试成绩形成一种有效的考试考核方法，促进学生主动学习，提高教学质量。实验的评价指标在于算法设计、编程的准确性和实验结果及分析。课程论文评价指是选题是否严谨科学和具可研究性，论文结构、思路是否严谨，论文内容科学性、正确性，能否提出自己的见解。考查查阅科技文献的能力主要通过是否查找到权威的、最新文献以及撰写是否规范。
2.3学生学好《人工智能技术》课程的建议
《人工智能技术》是一门理论与实践相结合的应用课程，学生如何学习这么课程，也是我们应该探讨的问题。
学生应该正确看待《人工智能技术》这门科学的发展。人工智能技术孕育于20世纪30、40年代，形成于60、70年代，发展至今，人工智能技术只有短短60多年的历史，它是一门不断发展和完善的崭新学科，还有许多课题处于探索中，理论和技术还远未成熟，我们应该对它有科学的认识。
针对非计算机专业本科毕业的学生，除了课堂听讲之外，还应该课下自学该课程的先修课程，如：数据结构、离散数学等课程。人工智能技术中涉及到大量的数学知识，如：模式识别需要具有较好的概率论，数理统计知识，另外还会用到少量随机过程、模糊数学的一些知识。人工智能技术是一门应用课程，编程语言的掌握必不可少，涉及到SVm算法，粒子群算法，免疫算法神经网络，遗传算法等算法，实现这些算法要求学生具有较强的编程能力。
学生应该多读，多查阅资料，特别是国外的期刊文献和重要国际会议论文，多了解人工智能技术最前沿的信息，理论联系实际，加深对基本算法的理解，并将人工智能技术的知识运用到自己所研究的领域，以做到学以致用。
3结论
人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿，该文对《人工智能技术》的课程教学进行了一些探讨，教学与实践效果有了显著提高，但仍然有许多方面还需要我们继续探讨和改进。
参考文献：
[1]蔡自兴，徐光佑.人工智能技术及其应用[m].北京：清华大学出版社，2003.
[2]蔡自兴，肖晓明，蒙祖强，等.树立精品意识搞好人工智能技术课程建设[J].中国大学教学，2004（1）：28-29.
智能科学技术导论篇6
国务院近日印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》），提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。
《规划》指出，要全面贯彻党的十和十八届三中、四中、五中、六中全会精神，深入学习贯彻系列重要讲话精神和治国理政新理念新思想新战略，坚持科技引领、系统布局、市场主导、开源开放等基本原则，以加快人工智能与经济、社会、国防深度融合为主线，以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向，构建开放协同的人工智能科技创新体系，把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征，坚持人工智能研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”推进，全面支撑科技、经济、社会发展和国家安全。
《规划》明确了我国新一代人工智能发展的战略目标：到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径；到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
《规划》提出六个方面重点任务：一是构建开放协同的人工智能科技创新体系，从前沿基础理论、关键共性技术、创新平台、高端人才队伍等方面强化部署。二是培育高端高效的智能经济，发展人工智能新兴产业，推进产业智能化升级，打造人工智能创新高地。三是建设安全便捷的智能社会，发展高效智能服务，提高社会治理智能化水平，利用人工智能提升公共安全保障能力，促进社会交往的共享互信。四是加强人工智能领域军民融合，促进人工智能技术军民双向转化、军民创新资源共建共享。五是构建泛在安全高效的智能化基础设施体系，加强网络、大数据、高效能计算等基础设施的建设升级。六是前瞻布局重大科技项目，针对新一代人工智能特有的重大基础理论和共性关键技术瓶颈，加强整体统筹，形成以新一代人工智能重大科技项目为核心、统筹当前和未来研发任务布局的人工智能项目群。
《规划》强调，要充分利用已有资金、基地等存量资源，发挥财政引导和市场主导作用，形成财政、金融和社会资本多方支持新一代人工智能发展的格局，并从法律法规、伦理规范、重c政策、知识产权与标准、安全监管与评估、劳动力培训、科学普及等方面提出相关保障措施。
智能科学技术导论篇7
1.1从“人工智能”到人机系统
wiener的“控制论”和钱学森的“工程控制论”是人们研制较为简单的系统，且系统运行的环境也不复杂情况下的一面旗帜。
1956年，在美国Dartmouth举行的一个信息科学大会上，J.mcCarthy和H.Simon倡议开展人类思维活动规律的研究，并给予其“人工智能”(artificialintelligence)的命名。人工智能主要研究用人工的方法和技术来模仿、延伸及扩展人的智能，从而实现机器智能。迄今为止，这一方向虽然已取得了不少成就，如博弈、自动定理证明、模式识别、自然语言理解、自动编程和专家系统等，但是，传统的人工智能在方法论上以符号推理为中心，企图用机器来实现人类的思维活动。所以，许多年来的研究虽然取得了一些成就，但距离人工智能提出的目标还有很大距离。
近三十年来，人工智能进展缓慢。1979年，H.L.Dreyfus《计算机不能做什么?》一书的副标题就是“人工智能的极限”提出了人工智能存在不可逾越的障碍。紧接着，以人工神经网络为代表的“计算智能”和Brooks的反应式结构(“没有表示”、“没有推理”的系统)给传统的符号智能带来了巨大冲击。特别是日本提出的“第五代计算机”并没有达到预期的目标，仅以实现一个“人机对弈”而告终，这些事实都促使人们对“智能”(或“人工智能”)要有一个重新的认识。对人工智能四十年的研究进行反思，使人们从科学概念上明白了以往不自觉地企图用机器解决一切问题的局限性，并试图从科学观念、研究目标和方法论上打开思路，以重新认识，寻求新的途径。
另一方面，四十年来，特别是从最近二十多年科学技术的发展来看，在当前的信息社会中，信息技术是立国之本，信息化的进一步发展必然走向“智能化”因此，以“智能”为核心的技术是至关重要的。从两次海湾战争以及其他局部战争，我们可以十分清楚地看出，今后的战争是人——机结合的智能系统之间的对抗，而智能技术将会覆盖几乎所有的工程技术领域。
既然完全基于机器的符号推理(也包括其他的智能方法)不能达到实现人的思维的目的，那么有没有其他道路可循?这是人们都很关心的问题。解决这个问题要从两方面着手。一方面，需要脑科学、认知科学等一些研究人的智慧的基础学科继续研究人的思维规律一一这也是人类永远的追求。虽然目前还不能做到这一点，但人们总是在不遗余力、一步一步地向着这一目标前进。当然，这也是人类社会发展赋予智能学科的一个任务，这就是智能科学的目标。另一方面，社会生产、生活、科技、军事各个方面又提出了层出不穷的需求，迫切要求设备、系统、工程要“智能化”而现在尚没有真正能模拟人的智慧的计算机,因此计算机还不能代替人。解决这个问题只有从两方面入手，一方面实事求是，尽量开拓、发展当前的计算机科学技术，使计算机尽可能多地帮助人做工作;另一方面，尽可能把人的智慧包含到系统中去，人要起主导作用，但要充分发挥计算机科学与技术的优势，创造出最有“智能”的人机结合系统。
具体来说，人机结合的系统就是将人作为一个组成部分包括到系统之中，并能清楚地区分出哪些工作应该由人完成，哪些工作应该由机器完成。在运行过程中，当进行到需要人完成的工作时，系统就将工作交给人;而当需要机器完成时，就将任务转交给机器，最终构成一套和谐的、协调的、高效的运行机制，以保证系统目标的实现。
1.2“智能”学科的三个层次
根据研究任务的不同，智能科学技术的学科内容可以划分为智能科学、智能技术、智能工程三个层次。
(1)智能科学(intelligenceScience)
这是基础研究的层次，它的主要任务是研究人的智慧，建立人机结合系统的理论，并用其模拟人的智慧。智能科学主要包括脑科学、思维科学、认知科学等在内的基础学科。
思维科学着重研究人的思维规律，也就是研究人是如何思维的，这种研究的目的是为了给人工智能提供基础，也就是告诉计算机要模拟什么。而认知科学则是研究人的认识，也就是人是如何认识事物的，并将其扩展去研究动物的智能。
智能科学的成果将是整个智能科技发展的基础和先导。
(2)智能技术(intelligencetechnology)
在智能科学的框架内创建人机结合的智能系统，需要有合适的方法、工具和技术，这就是智能技术。
信息的本质是知识，而知识是构成智能的基础。因此，信息化发展必然走向智能化。
(3)智能工程(intelligenceengineering)
用智能科学的理念和思想，充分运用智能技术工具去创建各种应用系统，这就是智能工程。“智能化”实质上就是智能工程实现的过程和归宿。智能工程是当前科学技术和社会发展的前沿阵地，特别是高技术发展的核心动力之一。同时，它也是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志。
2无处不在的智能科技
2.1前沿高技术是智能科学技术发展的动力和源泉
智能科学技术是一个融合计算机、人工智能、模式识别等研究领域的交叉性学科，这些前沿高技术也是当前智能科学发展的动力和源泉。
在所有系统中，体现智能行为的工具和载体就是计算机。所以，计算机科学很自然地成为智能科学发展最重要的支撑点和原动力之一。
以符号推理为基础的人工智能方法和以人工神经元网络为代表的计算智能方法仍然是当前智能技术的重要组成部分。它们从不同的途径和方法进行问题求解，在搜索、规划、学习等各类问题中取得了相当有价值的成果。
模式识别是人类智能的一种体现。“模式”是一个极为广泛的概念，如图像、图形、文字、语言都是一种“模式”。按Zadeh的定义，“模式识别”是一种从“模式”出发的一种非线性映射，它是一种技术，可以用来实现人类智慧的一部分功能，如文字识别(认字)、语言的说与听等。模式识别的目的是将对象进行分类，可以是图像、信号波形式或者任何可测量且需要分类的对象。模式识别在工业自动化以及信息处理和检索中变得日益重要，这种趋势把模式识别推向工程应用研究的高级阶段。在大多数机器智能系统中，模式识别是用于决策的主要部分。
模式识别技术在各种工程实际系统中大量存在。机器视觉的主要技术基础就是模式识别;oCR(光学字符识别)是模式识别的另一个重要应用，它是识别文字字符信息的很主要的手段;计算机辅助诊断也是另一个重要的应用，多种医学图像处理已成为当前信息产业的一个热点;语言识别当然是模式识别另一个研究和应用的热点。其他如指纹识别，以及其他生物器官的识别、签名认证、文本检索、表情和手势识别，都是很有趣的研究领域，也是用来开发人机结合智能系统的很有价值的技术。
当前，对复杂智能系统进行研究的核心是解决人与机器的结合问题，也就是人作为系统的一个组成部分参与到系统的运行中，系统功能中也应体现出人的一部分作用。人与机器的结合有两个层次，一是人作为一个成员，综合到系统的体系结构中;一是人和机器的结合通过某个“人机界面”来实现。当然，这种界面不仅仅是目前计算机普通采用的图标界面，而是包含了模式识别这类涉及感知方面问题的广义的人机界面。这是当前十分活跃的一个研究领域，最有代表性的包括多媒体技术和虚拟现实(VirtualReality)技术。
2.2现代工业生产和复杂工程急需智能科学技术
随着社会的发展，人类在生产、生活等各个方面也不断提出新的需求，因此现代工业生产不断壮大，并日趋复杂。现在，现代工业生产和复杂工程急需智能科学技术，一批已经在发挥重要作用的技术如下：
*智能自动化和控制技术生产过程监控、产品自动检测和质量控制、工艺参数的优化和自动设定、故障自动诊断的报警等;
*智能CaD复杂工程的优化设计智能仪表对工艺参数的自动分析、监测、报警和调整;
智能交通红绿灯管理、基于GpS与电子地图的定位与导航、安全监控、车流自动疏导等;
*智能仿真技术，这是大型复杂工程设计不可缺少的手段。
2.3智能科技是现代军事科技(包括航天领域)最重要的关键技术之一
智能科技是现代军事科技最重要的关键技术之一。近代科技发展的历史表明，军事的需求总是科技创新的最大动力之一，“以军带民”是一般规律。军用技术辐射和带动国民经济是一条促进社会经济发展十分有效的途径。因此，军事科技(包括航天领域)也是应用智能技术最多的领域之一。
未来战争的重要武器——无人作战平台(无人机、无人战车、自主水下机器人、机器人士兵等)的自动导航、路径规划、自动避障、目标识别、自动驾驶和其他自主控制技术等都是智能技术的典型应用。以无人机为例，它是现代战争中掌握制空权的重要手段，在近年来的几次局部战争中都发挥了很大作用，例如它可以进行侦察，发现目标后引导有人飞机实行攻击，并对攻击效果进行评估。
在地面军用机器人中，智能技术也发挥着重要作用。
地面军用机器人不仅可以在平时帮助人类排除炸弹，完成要地保安任务，还可以在战时代替士兵执行扫雷、侦察和攻击等各种任务。例如，美国的aLV是一种高水平的陆地自主军用机器人，它采用各种智能技术来实现自主操作。aLV装有高级彩色摄像机(视觉)，用以识别道路，同时还配备有阵列激光测距仪，用以识别障碍;它可以根据道路场景规划行车路径，避免碰撞，躲避障碍，实现公路上的自动驾驶，行车速度可达60千米/小时。除此之外，车上还可装载各种仪器，以完成不同的侦察任务。
防爆(暴)机器人是机器人发挥威力的另一重要领域。暴徒、爆炸、火灾以及其他灾害都是非常危险的环境，因此用机器人去处理是减少危险、提高成功率的有效途径。在反恐斗争中，有针对性地研制这类机器人，是当前迫切需要解决的问题。
航天领域综合展现了最高水平的智能科技，人造卫星、航天器和各种太空探测器是当代高水平智能技术的综合体现。在2004年初，在火星成功着陆的火星探测机器人是最有说服力的例子之一。
2.4为人类生活服务是智能科技发展的广阔天地
为人类生活服务是科技的重要方向。随着人类生活水平的不断提高，生活质量也需要不断改善，服务要求更周到，做到方便、舒适、节约、安全，更具人性化。这种需要也为智能科技的发展增添了新的活力。
具有一定智能的机器人代替人做服务工作是一种发展趋势，这也是智能技术为人类服务最有代表性的事件之一。
这类机器人的典型例子有：可以自动完成清扫任务和自动充电的清扫机器人;能辅助医生进行外科手术的医疗机器人;能为病人服务的机器人护士;可在家中进行巡视、监测潜在危险情况并适时报警的家庭保安机器人;用于照顾老、病、残的服务机器人等。
总而言之，只要有需要的地方，就有可能是机器人可以服务的地方。
3对"智能科学与技术〃专业架构的思考
从上面列举的很少一部分实例，我们已经可以看出当前智能科技的发展状况。它无处不在、发展迅猛、功效卓著，已经成为当前科技发展不可缺少的部分。它是许多重大工程的支撑，引领许多传统领域向现代化方向发展，是当代前沿高技术发展的重要方向。
另一方面，计算机科学、信息科学、控制科学等学科的进步，也极大地促进了智能科技的快速发展，智能化科技已经展现出一幕幕诱人的场景。科技发展的根本是人才，“智能科学与技术”大学本科专业已经成功设立，迈出了培养高层次人才的关键一步，这必将推动我国的智能科技更快地向前发展。
目前，追溯各个设立“智能科学与技术”专业学校的本源，可以发现各校之间差别甚大。有的学校的“人工智能”专业从计算机科学延伸而来，有的则来自控制科学和控制工程，还有的由信息科学的其他分支演变而来。在归属方面，有的学校将其归于理科，而有的学校则将其纳入工程学科。此外，设置该专业的行政学院亦有所区别，不同学校的智能学科分别隶属于各类学院。这种现象正好说明“智能科学与技术”这一学科发展的多源性，学科发展的空间大，应用需求面广。
另一方面，面对这样一个蓬勃发展、涉及面极广的新兴学科，如果培养各层次的人才，高校教育应该有一个怎样的架构，已经成为一个不可回避的问题摆在我们面前。解决好这个问题，就可能推动学科和人才培养顺利发展。从学科发展的多源性和应用面的广谱性来看，智能学科不可能作为另一个学科的二级学科来发展。从学科的性质来说，“智能科学与技术”应该建立一级学科的架构。根据我国教育体制的结构以及多层次人才培养的需求，可以设想如下架构。
“智能科学与技术”作为一级学科，设一级学科博士点，根据各个学校的不同情况，将其分别归属为理学或工学。对于不同的归属，该专业在培养目标和培养方式上应有所区别，理学应偏重基础研究，而工学则应注重技术和工程。一级学科下设若干个二级学科，二级学科设硕士点和博士点。二级学科的设置需要更进一步考虑学科发展的多源性以及延拓应用的专业性，梳理分类，并结合现实的需要与可能，经过充分的讨论后来决定，这是多层次架构中最复杂的环节。
以上架构属于人才培养架构的高层次，即研究生培养阶段。目前，更有现实意义的是解决本科阶段培养中的问题。现在，多所高校招收了“智能科学与技术”专业的本科学生，并开始有毕业生走向社会，因此正是总结经验，走向新的发展阶段的时机。本科教育是学科发展的根本，有了本科基础，各层次人才培养就有了基础，高层次创新人才培养就有了希望。由于“人工智能”学科的多源性，各个学校的培养方案有不少差别，有的按理学，有的按工学。按照国家的教育体制和社会需求，按理学或工学适当规范本科教学方案，对当前推进“智能科学与技术”专业的健康发展是非常重要的。
智能科学技术导论篇8
关键词:智能科学基础;系列课程;部级教学团队;改革;建设
在国家教育部质量工程的支持下,中南大学信息科学与工程学院对部级精品课程人工智能[1-2]和智能控制[3]、全国双语教学示范课程人工智能和部级智能科学基础系列课程教学团队[4]等进行持之以恒的改革与建设,取得一些成果。
“智能科学基础系列课程教学团队”的教学队伍是一支由部级教学名师领衔[5],知识结构、梯队结构和年龄结构比较合理,具有明显的学科优势、课程优势、人才优势和教学科研优势的颇具特色与影响力的教学团队。该团队以中南大学智能科学研究中心为核心,主要承担人工智能基础、智能控制导论、机器人学、专家系统等本科基础和专业基础课程,硕士学位课程人工智能、智能控制和机器人控制技术以及留学生硕士学位课程artificialintelligence和博士生学位课程智能系统原理与应用的教学。
教学团队在建设过程中,注重教学改革,加大课程建设和教材建设力度,不断改进教学方法,在课程改革、教材建设、教学手段、队伍建设以及交流合作等方面取得一些进展。本文拟就教学团队的改革与建设的相关理念与实践问题加以总结,谈谈我们的见解。
1创新教学方法
教学是教师的本职和核心工作。本教学团队一直致力于教学方法与教学模式的改革与创新,虚心学习国内外先进教学经验和方法,积极探索教学新路,形成了“以趣导课、以疑启思、以法解惑、以律求知”的教学模式和教学方法[6-7]。充分激励学生的学习积极性和主动性,发挥独立思考和创新思维,多方位培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力。我们在教学过程中应用了课堂演示、课堂互动、课堂辩论、课后网络教学、网络实验等一系列现代化全方位的教学新模式。此外,为提高学生的动手能力和理论水平,让学生直接参与部分教师课题,理论联系实际,为毕业后的工作学习打下良好基础。具体措施如下:
1)举行课堂讨论会,营造自由探索氛围。
为调动学生的积极性,我们在授课过程中多次开展课堂讨论会和辩论会等活动,让学生自己查阅资料,分析整理,提出自己的观点,使学生全方位地接触所学课程,培养学生的研究能力,真正实现师生互动,并鼓励学生用英语讨论。学生对有些问题展开了激烈的争论,激发了学习潜能,明确了学习目标。课程中还经常请来在科研工作中担任主要任务的教授和博士生来给学生介绍最前沿的科学动态,激发学生们对所学知识和科学研究的兴趣。在研究生教学方面,我们更进一步通过举办课程课堂学术研讨会,让学生在一年级就开始接触学科前沿,自己查阅资料和动手写科技论文,并在研讨会上宣读讨论,培养独立工作能力和从事学科前沿研究的能力,为将来的高层次研究打下基础。
2)倡导启发式教学,培养学生学习能力。
注意采用面向问题的启发式方法进行教学,启发学生求解问题能力,强化学生的参与意识,提高他们的学习积极性。教学中还注意采用了多种交互式策略,如课堂教师提问、鼓励或指定学生用英语提问、学生就某个知识点进行主题发言后老师点评等。此外,师生通过互联网进行交互,方式包括email、BBS和QQ谈和交换文件等。
根据学生的兴趣和创新潜力,对有专业特长的本科生,在自愿情况下,挑选2～3名参与部级项目研究工作,进行中长期培养试点,实现本科培养过程与硕士、博士研究生培养过程的衔接。
3)增强课程实验教学环节,筹建智能专业实验室。
智能科学基础课程的概念性较强,初学者感到比较抽象,而实验教学又是薄弱环节。因此,结合学生实际情况,我们对实践教学环节十分重视,设计了一些新的实验项目,探索新颖的实验方法。新开实验项目包括人工智能实验、智能控制实验、专家系统实验、机器人学实验、人工智能课程设计等。对相关课程的原有实验,我们也进行了一些改革,增设了个性化的实验,使得学生的实验数据和实验结果分析既有格式要求,又给学生报告自己研究的过程和结果留有空间。这些做法能够鼓励学生进行独立性研究,满足他们学习的需求。通过实验教学,学生能够理论联系实际,验证所学理论知识和概念,加深理解,充分调动了学生的学习积极性,培养了他们的创造能力。
除课堂实验外,我们还充分发挥虚拟实验的优点,设计了网络虚拟实验,让学生在课外上网练习。通过虚拟实验,学生可以了解算法的具体运行过程,调整参数和过程,并进行验证以加深对知识的理解,提高学习兴趣,从而达到教学目的。
结合科研,购进和自制部分新设备、新系统,计划建设智能专业实验室,为教学提供更多的优良实验设备。例如,已研制“中南移动一号”和“中南移动二号”自主移动机器人共7台,已购进RCB-1型教学机器人20套等。
教学团队教师还指导学生参加全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛活动、大学生创新性实验计划及创新教育计划项目等,取得优秀成果。
2推进课程改革
教学改革是课程建设和学科发展的生命线。我们把部级精品课程和全国双语教学示范课程放在优先建设的位置,并以它们带动其他课程建设,完善系列课程建设,同时新办了智能科学与技术专业。
2.1搞好精品课程建设,改进双语示范课程教学,稳步推进系列课程建设
本团队着力搞好已有的2门部级精品课程、1门全国双语教学示范课程,更新精品课程网站,丰富课程内容。为了及时反映上述课程中相关科学技术的最新进展,我们调整了教学体系和教学内容,修订了教学大纲,并对教学内容进一步优化和更新,极大充实了各课程教学内容。同时,通过校际教学活动和网上资源共享对精品课程、双语教学示范课程进行交流和推广,起到较好的辐射作用[8-9]。
为加强精品课程建设,完善和拓展课程体系,在总结现有精品课程的建设经验的基础上,又建成省级精品课程1门,校级精品课程1门。
为提高学生的专业英语水平和学习兴趣,使得学生能够开拓眼界,追踪国际前沿科学研究,本团队长期对双语教学进行研究和实践。除改进人工智能双语教学示范课程外,团队承担的其他课程,如智能控制、机器人学、专家系统、数据结构等也实行了双语教学,并为该课程引进英文辅助教材。例如,对人工智能课程,我们先后采用nilsson和Russell等编著的国外影响较大的英文原版教材作为主要教学参考书[10-11],供学生学习参考。在双语教学中,一般以汉语讲授为主,英语为辅,并对一些关键词同时用汉语和英语表示。对部分章节或某个专题,采用纯英语教学或以英语为主汉语为辅的教学。对ppt课件的编写分为纯汉语、纯英语和英汉混合几种方式。英语教学比例要根据教学内容和学生英语水平而定,其检验标准是学生的接受程度与学习效果,根据这一点来适时调整双语教学中英语对汉语的比例。
通过教改实践,我们承担的智能科学基础课程逐步形成为具有明显特色的课程体系。我们讲授的课程从智能科学的基础课程到专业基础课程,再到专业实践课程,形成了配置合理、特色鲜明、循序渐进、优势互补、协调发展的智能科学与技术学科从基础到应用的系列课程体系。
2.2新办智能科学与技术专业
智能科学与技术是当代科技发展的前沿学科和重要组成部分,其人才需求日益增加,超出了目前高校的培养能力[12]。我校的智能科学与技术学科方向经过近20年的发展,已形成了具有自身优势和特点的学科,在国内具有一定的知名度和优势。为了促进智能科学与技术学科的发展,经过多年积极准备,我们于2009年申报了智能科学与技术专业并获得教育部批准。通过向兄弟学校学习调研,了解该专业人才需求、专业建设规划,设定适应培养目标的教学计划与课程设置方案。虽然我们开办“智能科学与技术”专业较晚,但我们从2002年开始,就一直关注和积极参与国内智能科学的学科的讨论与新专业筹备工作[13]。
我校于2009年申报获准,在自动化专业增设了智能科学与技术专业方向,目前已招收2届学生共84人。我们为选读智能科学与技术本科专业方向的每个学生选定指导老师。每个学生都可以参加指导老师的课题,指导老师也可以利用自己的学识、经验和责任心来更好地管理呵护学生。这一做法取得明显效果,不仅受到同学们的普遍欢迎,也得到了学校的肯定。我们还多次召开师生见面会并通过指导老师走访宿舍,了解每个人的情况。为了消除代沟,努力融入同学当中,学习熟悉他们的语境和思维想法。我们的目标就是不让一个学生掉队。
创建与建设智能科学与技术新专业,将为智能科学基础系列课程教学建设提供一个更加宽广的平台,并对计算机、自动化和电子信息等学科的专业建设和课程建设提供一个新的增长点。我们将以智能科学与技术专业建设为契机,虚心学习兄弟学校的专业建设的做法和经验,进一步规范智能科学与技术的基础课程教学,让智能科学基础课程教学建设登上一个新的台阶。
3加强教材建设
教材是教学的重要工具和资源,其水平直接影响教学效果和教学质量。在教学过程中,我们与时俱进,对教学内容不断优化与更新,精益求精地编写反映学科发展的教材[14]。
我们对原有编写出版的教材进行修订,反映新世纪学科发展水平和发展趋向,以适应教改需要。把这些最新内容用于教学,使学生了解到国际前沿动态和本学科的最新成果。
以相关系列课程为平台,注重教材配套,服务因材施教,着眼长远教材建设。仅2007年以来我们已出版的相关教材及专著如下:
《智能控制原理与应用》,部级精品课程配套教材,2007;《智能控制导论》,部级精品课程配套教材,2007;《未知环境中移动机器人导航控制理论与方法》,2008;《机器人学》,第二版,部级教学团队配套教材,2009;《机器人学基础》,部级教学团队配套教材,2009;《人工智能及其应用》,第四版,部级“十一五”规划教材,国家精品课程配套教材,2010;《人工智能基础》,第二版,部级“十一五”规划教材,国家精品课程配套教材,2010;《移动机器人协同理论与技术》,2010。
4优化队伍结构
师资队伍建设是团队建设的源头,没有一流的教师队伍就没有一流的教学团队。在师资队伍建设上,我们一直采取引进优秀人才和在职培养相结合的做法。对于人才的引进主要通过办专业和办学科点等方式吸引人才,还通过创造教学和科研条件,稳定教师队伍,解决个人的发展问题。
采取有效措施,提高主讲教师的学术积累和教学水平。一是教研组教师,特别是中青年教师积极参加重要科研项目,提高学术水平。二是派中青年教师赴国外研修访问,了解和学习发达国家同类课程的先进教学经验、相关课程设置情况与发展趋势,将国外教学思想引入课程教学。
教学始终是教师的第一要务,为了提高青年教师的教学素质,我们实施并完善了一系列管理措施和制度。
1)设立名师工作室,实现名师资源共享形成多元化的带教制度,安排高年资的教师对年轻教师进行传、帮、带,可以有业务方面的指导,也可以有认识方面的交流。通过老教师对年轻教师全方位的指导,使老教师的教学理念和经验得以继承,加快了年轻教师的成长。
2)有计划地安排年轻教师虚心旁听有经验教师的讲课。通过听课,不仅使年轻教师进一步掌握课程的内容,更重要的是使年轻教师学到了老教师的教学方法和经验,对其今后从事教学工作起到了积极的指导作用。
3)对于第一次上课和第一次上某门新课程的年轻教师,团队都要在课前组织他们试讲。试讲前,安排老教师进行指导,传授教学经验。试讲时,由团队的教师参加听课并对其进行讲评,肯定其优点,指出其不足,帮助青年教师尽快掌握课程的重点,找到更合适的讲授方法。此外,我们还备课,统一基本教案,帮助年轻教师成长。
近两年来本教学团队获得的主要教学奖励就有徐特立教育奖、茅以升教学专项奖等。
5扩大交流合作
我们在做好自身团队建设的同时,增进与全国相关高校和教学团队的交流,学习兄弟团队的建设经验,在课程示范、教材推广、网络资源辐射等方面发挥积极作用。我们还开展校内合作,联合不同院系进行教学和精品课程的申报与建设,在校内推广改革成果;发表了一系列教改论文;发起筹备《全国智能科学技术课程教学研讨会》;邀请企业界科技精英做本科生就业指导相关报告。
1)增进校际交流,发挥辐射作用。
我们经常以讲座报告形式在许多兄弟院校进行教学与教改交流。例如,最近一年来就应邀先后到上海交通大学、同济大学、东华大学、东南大学、国防科技大学、中国矿业大学、北京科技大学、清华大学等校就智能科学技术课程的教学、教改和建设问题作专题报告,在兄弟院校师生中引起热烈反响。已有数以百计的高等院校采用我们编著的教材和网络课程进行教学,国内已有众多的从事人工智能课程和智能控制课程教学的教师,来信来函索取我们开发的课程教案、课程演示和网络课程相关资料等,我们一直尽力地搞好推广和服务工作。
2)撰写课程改革论文,进行国内外交流。
本团队成员仅近一年多来,就在中国教育开放资源网、中国人工智能学会13届年会、计算机教育、高等理科教育、计算机与现代化等会议及刊物上发表10篇教改论文,在国内外进行交流,起到介绍情况,交流信息和经验的积极作用。
3)筹备全国相关课程教学研讨会。
为了更好地交流经验,扩大影响和辐射作用,我们发起并联合中国人工智能学会教育工作委员会、中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会、中国人工智能学会智能机器人专业委员会、中国自动化学会智能自动化专业委员会、中国人工智能学会人工智能基础专业委员会,筹备召开了首届《全国智能科学技术课程教学研讨会》[15]。围绕各个学校在智能科学与技术本科专业的课程改革与建设、课程和专业教学计划制定和未来发展设想等方面进行交流研讨。通过交流研讨,认真学习兄弟学校的经验,并尽可能汇报我们的经验。我们相信,在与会全体代表的共同努力下,本次课程教学研讨会一定能够取得积极的成果。
注:本研究获得教育部部级精品课程人工智能(2003年)和智能控制(2006年)、全国双语教学示范课程人工智能(2007年)、部级智能科学基础系列课程教学团队(2008年)等项目支持。
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ConstructionofStateteachingGroupofSeriesCourseforintelligenceScienceBasisinCSU
CaiZi-xing,CHenBai-fan,LiULi-jue
(instituteofinformationScienceandengineering,CentralSouthUniversity,Changsha410083,China)
智能科学技术导论篇9
计算机控制理论与设计课程是控制科学与工程一级学科重要专业基础课,在硕士研究生培养中起着重要作用。计算机控制理论与设计课程作为控制理论与控制工程学科学位课程,于1998年开设,已有10多年的历史,通过多年建设,在课程内容、知识体系、教学方法等方面取得显著成绩。
1明确专业培养目标,体现智能建筑特色
沈阳建筑大学是辽宁省唯一的一所建本文由收集整理筑类院校,我校控制科学与工程学科以智能建筑技术为学科特色,智能建筑技术的核心计算机控制技术。随着计算机控制技术的发展,对计算机控制理论和技术要求越来越高,但多年来计算机控制理论与设计课程教材内容上没有太大变化,教材内容陈旧是主要问题之一;其二,计算机控制理论课程与实际脱节,就理论讲理论,内容枯燥,不易理解;其三,很难能找到适应建筑类院校研究生培养的教材。
为此,对该课程进行了改革,取得了良好效果。
1.1引进前沿技术
结合计算机控制技术的发展和最新成果,引入计算机控制研究的前沿技术,不断更新教学内容,使学生能学习掌握最新的知识和技术。
1.2注重基础教学
按照“基本原理－系统分析－系统设计”的思路讲授课程,结合实例分析和实践环节,使学生掌握计算机控制系统基本原理、方法和技术,具备计算机控制系统的应用和设计能力。
1.3反映智能建筑特色
结合智能建筑系统工程实例讲授,使计算机控制理论与智能建筑系统设计融合,体现智能建筑技术特色。
1.4重在能力培养
将计算机控制理论学习与工程案例分析、科研成果相结合,通过课堂讨论、专题报告、专家教学、科研活动等实践环节训练,培养学生的实践能力。
2丰富教学内容,满足社会发展需求
2.1收集相关资料,充实课程内容
注意学科发展动态,收集国内外控制理论与控制工程的相关资料,特别是控制理论方面的有重要价值的论文、参考书籍及控制理论方面的原版教材,将计算机控制技术中最新、最先进的知识引入教学,大大充实了计算机控制理论与设计课程的教学内容,扩大了学生的知识视野。
2.2将科研成果引入教学
在课程讲授的过程中结合科研工作研究成果,将科研中成功应用的计算机控制系统的工程实例开展案例教学,通过对计算机控制系统实例进行解剖分析,从硬件设计到软件控制程序,从软硬件接口电路到大系统连接,从常规的控制方法到先进的智能控制方法,结合实际系统设计中的经验,理论联系实际,受到学生普遍欢迎。
3改进教学方法,提高教学效果
3.1改进教学模式,促进学生积极思考,激发创造性思维
建立以学生为主体、以教师为主导的基于探索和研究的教学模式。在课堂教学中,以国内外典型计算机控制工程实例为载体,引导学生多方位、多角度地发现问题,有效地调动学生的学习积极性,激发学生的潜能;在课堂教学中鼓励师生交流;启发式教学,引导学生通过思考、分析和探索学习,鼓励学生大胆质疑、独立思考和创新思维。教学模式的改变,调动了学生学习的积极性,又激发了学生的创造性思维;开展研究型教学,开展学科前沿知识研讨、理论难点研讨、系统设计难点研讨等专题讨论。具体方法是:事先布置研讨内容,让学生查阅资料,针对实际问题,阐述自己的观点,每个研究主题指定主讲述人,并进行专题研讨,通过多媒体等现代化教学手段激发学生学习的兴趣,通过与学生互动,包括课程介绍、图片和录像资料、系统实例分析等教学资料,进行深度思考。
3.2案例教学收到良好效果
在课堂教学中,将基本理论、设计方法、实例分析等按模块化进行归类,采用模块化教学分析方法,每章归纳出知识结构,从知识结构了解各个知识点之间的联
转贴于
系,以及模块中的各个知识单元到模块与模块之间的内在联系,深入浅出,由理论到工程应用,使学生易于掌握。
3.3教学方法和手段的多样化,提高了学生的学习兴趣
深入实际:到中科院沈阳自动化所、科学家花园智能工程现场等单位进行现场教学。事先布置一些思考题,让学生带着问题学习,把课堂的理论知识和实践知识有机地结合起来。请专家讲解计算机理论在机器人控制、智能建筑中的应用技术,并通过现场的演示和实际操作,从理论到实践,展示了计算机控制理论在实际对象中的应用情况,更真实、直观,使学生更加真实地了解了计算机控制理论的重要性。
专家讲座:聘请有智能建筑实际工作经验的专家到校内做学术报告,做计算机控制技术发展国内外发展状况及计算机控制技术在智能建筑技术中的应用方面的报告,扩大了学生的知识视野开阔了学生的知识视野。
将现代技术与教材有机结合:现代技术与教材有机结合,形成立体化的教学环境。多媒体课件、网络教学软件、文字引导学生开展科研训练,学生自主选题,搜集资料,开展科研训练计划,鼓励研究生开展研究性学习,以巩固学生课程所学知识,并使课堂教学与科学研究融为一体,激发他们的科研和创新热情。
多种教学方式的融合:如课本文由收集整理堂讨论教学与教师讲授相结合,学科前沿知识与教材基本内容相结合,理论与工程实际相结合,科研成果与教学内容相结合,课堂教学与实践教学相结合等,大大提高了讲课效果。
(1)采用模块分析方法,深入浅出。系统设计要结合科研工作实际,从理论到实践,通过工程实例讲述,使设计更贴近实际;(2)将抽象的理论描述转化为形象化的描述。利用图形、图像信息资源使学生能够尽可能的接近实际系,从而提高学生认知度和学习兴趣。(3)在分析系统特性时,采用对比的分析方法,有助于学生深入理解各种分析方棕的特点、区别、适用条件及相互之间的关系。
3.4理论联系实际,培养学生的解决实际问题的能力
智能科学技术导论篇10
一、引言：智慧教育的培养理念
随着物联网、云计算、三网融合等技术兴起和快速发展，为教育信息化和教育现代化注入新的推动力，教育进入智慧教育阶段。智慧教育是在新一代信息技术支持下，尊重每位学习者个性化与多元化的发展需要，创建智能化的教育环境，以最有效的方式促进学习者知识建构与智慧发展的一种教育形态。“智慧教育”最早是受“智慧地球”的概念启发而延伸过来的，iBm公司倡导的“智慧地球”是应用物联网、移动通讯、智能分析等新一代信息技术，促进世界更全面地互联互通，改变政府、企业和人类的生产、协作与管理方式，让所有事物、流程、运行方式都实现更深入的智能化，最终让人类能够更透彻地感应和度量世界的本质和变化。而智慧教育的本意也是应用新一代信息技术，变革今天依然停留在工业时代的“教学工厂”式学校教育，提升教育系统的效率和智能化程度，为信息社会培养适应时展的人才。
随着教育信息化的发展，不同国家、不同研究团体也赋予智慧教育不同的内涵。韩国认为智慧教育是智能化、可定制的个性化教与学。韩国政府提出发展智慧教育的推进战略，这个战略包含教育云框架与平台开发、加强教师能力建设、推进在线课堂与评估和采用数字化课本四个部分，目标是培养在21世纪社会中能够引领国际社会，具有创造力和个性的全球化人力资源。澳洲也推出智慧教育计划，认为新的智慧教育系统可以转变澳洲教育系统、吸引更多的学生，能授权给教师和管理者培养有高价值和全球技能的劳动力。我国学者祝智庭教授在综合国外对智慧教育研究之后，提出信息时代智慧教育是一种最直接的、帮助人们建立完整智慧体系的教育方式，其教育宗旨在于首先引导发现学习者的智慧，并通过协助发展、指导应用学习者的智慧，进而培养创造出学习者的智慧见解。
网络的普及加剧了数据的爆炸式增长，大数据时代已席卷而来。未来将是从数据中“钻取石油、开采黄金”的时代，企业对掌握信息管理与数据分析技术的信息管理类专业人才需求激增。本文提出如何以学生能力培养为核心，应用“智慧教育”创新完善信管专业的理论和实践教学模式手段，实现“以教为中心”向“以学为中心”的转变、“以有限静止知识为中心”向“以无限动态资源为中心”的转变。
二、基于智慧教育的信息管理与信息系统专业教学模式改革
信息管理与信息系统专业具有四个特点：一是信管专业具有很强的实践性；二是信息管理与数据分析技术变化迅速；三是企业基于数据分析的管理模式快速演变；四是信息管理与数据分析依赖于智能感知、网络传输等相关设备。因此，信息管理与信息系统专业的教学手段和模式必须不断创新，以尽快适应大数据分析技术的快速发展和企业对信管人才的需求。
（一）智慧教育的环境要求
智慧教育通过新技术与周围教育环境进行智能化互动构建智慧学习环境，进而运用智慧教学方法促进学习者进行智慧学习，学习者从而获得多种智慧以满足自身和社会的需求。智慧教育环境（如图1所示）包含六个维度：学习者、促学者、资源、设备、工具和学习活动。学习活动作为中心环节代表着学习活动的发生。学习者在活动中处于主体地位，是学习有效性发生的最终体现者。促学者作为学习活动的促进者，在不同学习环境中有不同的称呼，如学校教育环境下教师是学习活动的指导者，起引导性作用。资源包括学习资源和教学资源，资源作为知识的承载体，它的形式和使用方式将会影?学习活动的效果。设备和工具是数字化环境下对学习活动的关注，是学习活动顺利开展的利器。
智慧教育更加强调信息技术在促进教学方式和教学过程中的变革。通过明确智慧教育的教学环境，可以建构更加符合信息管理与信息系统专业技术特征和专业教学需求的文化共享（伦理、责任、价值认同、利益观）学习共同体，为信管专业学生提供更丰富的学习内容、学习工具和实践机会等。
（二）基于智慧教育的信息管理与信息系统专业教学与实践环境构建
基于智慧教育的信管专业课堂与实践教学学习环境框架，包括底层学习资源数据库、弹性分析云和用户使用终端三个部分组成（如图2所示）。智慧教育底层学习资源数据库分为原始用户数据库和聚合信息数据库，原始数据库保留了所有未经处理信息数据；弹性分析云的作用是综合用户需求，基于智能推送选择学习、教学和生活方式，促进学习的社会协作、深度参与知识建构；用户使用终端是基于移动、物联、无缝接入等技术，为学习者提供丰富的、优质的数字化学习资源和多种学习工具，使学习者拥有随时、随地、随需的学习机会。
第一，信管专业智慧教育资源数据库（包括原始和聚合信息数据库）。原始数据库来源于电子教学资源数据文档，教学资源可细分为理论性教学资源和实践性教学资源。理论性教学资源包括多媒体课件、课程视频资料、各种辅导资料、课程相关的案例库和试题库等；信管专业实践教学资源丰富，除了科研训练项目、开放性实验项目之外，还有学科竞赛、学术活动、企业实训等教学资源。聚合信息数据库根据原始数据库存储的数据，进行内容聚合，将高利用率信息提取出来形成“学习元”和“教学元”，再通过智能推送将这些信息推送到弹性分析云中进行分析，以便能更好地满足学生的学习要求。
第二，信管专业智慧教育弹性分析云（包括期望分析和智慧内容分析）。弹性分析云根据社会期望、教师期望和学生期望在数据层传递来的原始“学习元”和“教学元”上添加相关的个性化、共享化和智能化标识，形成具有可重用的、支持学习（教学）过程的共享信息，以实现自我发展的、智能性数字化学习（教学）资源。弹性分析云利用学习分析技术进行智慧内容分析，通过记录学习历史数据，基于大数据分析技术优化学习过程，设计多种智慧型学习活动，提高智慧生成与应用的含量，并提供具有说服力的教学管理服务。
第三，信管专业智慧教育用户使用终端。用户使用终端设计是基于大数据分析技术优化学习过程、干预教学的服务管理。通过聚集、分类以及关联规则等操作，分析记录在学习管理系统中的学习者行为数据，生成实时的数据报告，并利用行为数据中反映出的规律来生成预测模型，评估学生知识建构能力，进而针对学习者的个体差异（如能力、偏好、需求）提供学习诊断、建议和服务，形成基于角色的个性化定制学习元和教学元，通过智能推送服务和终端设备实现资源的互联和人的互动协作，为学生个性化学习提供更加有效的支持。
三、基于智慧教育的信息管理与信息系统专业建设
在大数据时代企业紧缺大量具有“大数据”思维方式、掌握数据分析技术的信息管理人才。如何利用智慧教育的技术与方法提升教师教学能力和学生自我学习能力培养，提高专业教学质量和实践教学水平，完善信息管理与信息系统专业建设，培养企业满意的信息管理专业人才，是我国高等学校信息管理与信息系统专业不可懈怠的追求目标。
（一）基于moodle平台构建信管专业主动式智慧学习服务平台
moodle平台（modularobject-orientedDynamicLearningenvironment，即模?K化面向对象的动态学习环境）是澳大利亚教师martinDougiamas基于构建主义教育理论而开发的课程管理系统。moodle平台中教育者和学习者都是平等的主体，在教学活动中教育者和学习者相互协作并根据自己已有的经验共同构建知识。moodle平台具有完善的web日志功能，学生自登录moodle平台访问课程的那一刻起，其学习行为就被平台记录下来，其浏览时长、访问各模块情况、互动情况等均被记录下来，这些记录都可以在课程的“报表”功能中找到。同时，教师使用社会网络分析工具nodeXL对学生在讨论区的交互关系进行分析，可以得到节点度量基本数据图和交互网络图，从这些图中可以了解每个学生对专业课程自主讨论、参与情况，并且能够掌握每个学生的回复与被回复情况，利用这些内容来评价学生学习情况。目前信管专业可以选择与数据分析技术密切相关的一些课程开展试点，这些课程有“管理信息系统”“数据库原理与技术”“商务智能与数据挖掘”（如图3所示）。
信管专业通过moodle平台动态记录与跟踪学生在不同场景学习的相关信息，利用社会网络分析工具、数据挖掘技术对海量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，进而了解学生学习的行为动机和学习实效等，从衡量学生“在座位上的学习时间”转移到衡量学生的“学习效率”，充分利用信息技术来改善提高学生的学习效果。
（二）基于整合技术的学科教学知识（tpaCK）提升专业教师教学水平
2010年我国政府颁布《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》中明确指出，要深化教师教育改革，创新培养模式，造就专业化教师队伍。2012年教育部颁布《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》中明确指出要推进信息技术与教学融合，促进教师专业化发展。因此，如何提高教师信息化教学能力水平成为信管专业建设的焦点问题。
整合技术学科教学法知识（tpCK，technologicalpedagogicalContentKnowledge）是在舒尔曼pCK概念基础上整合技术而形成的面向21世纪信息技术时代的教师知识框架。tpCK代表着教师能够根据具体的教学情景的需要，综合考虑学科知识、教学方法和技术支持，设计恰当的教学方案解决教学问题的方案知识。tpCK的核心是技术知识（tK，technologyKnowledge）、学科内容知识（CK，ContentKnowledge）和教学法知识（pK，pedagogyKnowledge）三者的动态平衡。tpaCK（整合技术的学科教学知识）将技术“整合”到具体学科内容教学的教学法知识当中去，对于有效使用技术进行教学，提高教师教育质量的核心关键要素，促进教师专业化发展至关重要（如图4所示）。
从tpCK的发展机制来看，教师学习技术需要具体情景的支持和教师亲身参与设计技术解决教学问题的过程。tpCK对教师应用技术的有效教学具有支配作用，它包含了具体教学情景中技术与学科知识、教学方法的真实的复杂关系，包括教师对技术的深刻理解，对自己原有教学观念、教学方法的重新审视与反思，敏锐地在技术、学科知识与教学方法的相互关系中寻求新的可能，如根据具体教学情景的需要设计新技术或利用新技术开创新的教学空间。
教师利用tpaCK思维框架从教学―内容―技术三者重叠交互教学法，根据信息管理专业特定的教学/学习情境（如师生的信息素养、基于问题情境的教学内容、学生的认知风格与偏好、现有的数据分析实验教学设备环境等）的特点和约束条件，保持技术、学科知识和教学法三者的动态平衡，智慧灵活地选择应用恰当的教学法、学科内容以及支持技术，促进学生的智慧学习和智慧行为的涌现。
（三）基于学习分析技术（Learninganalytics）构建师生互动教学平台
智慧学习环境中的信息技术可以为教师团队提供各种支持，包括教学资源的获取、教师间的协调、师生的互动等。为促进教师的教学与学生的有效学习，通过整合论坛空间、微博、QQ群等多种方式，为师生提供一个互联网、移动网无缝互通师生教学平台，教师可以设置课程视频资料、课程设计任务库、各种辅导资料，课程测试空间历年试题等相关教学资源库，实现连接课堂教学、社区学习、资源环境的“联结”教学模型，通过网络虚拟环境和在线社区来连接教学、教师与学习者，实现学生的个性化学习、增强学生的学习动机。
随着数据日益智能化，信管专业利用无线网络环境和学习分析技术重构传统教育模式中的基本过程与结构，教师通过数据挖掘、推断和建模等方法来分析学习者数据、用户信息、课程信息等重要数据，并对师生互访社群图和中心性进行分析发现潜在问题，从而在讨论区与学生开展互动交流进行个性化教育。教师借助互联网师生教学平台定期设置大数据相关问题的专题讨论，或对某个信息管理典型案例进行在线分析，通过对当前学习难点的在线集思广益和在线方案讨论，对学生实现个性化的教育指导。
（四）建设面向数据管理时代的实用自制教学实验的开放式实验室
随着大数据时代的到来，企业管理进入了“从数据到信息，再从信息到知识”的发展阶段，众多企业都面临着大量的数据，但缺乏实用技术支持定量分析的困境。无论是在数据准备和数据清洗期间，或者在数据探索期间，数据分析基本理论复杂性对常见的统计分析软件如excel、e-views、SpSS等分析方法的应用提出了挑?穑?数据驱动领域的实践者对于如何学习、应用一系列实用的计算分析工具和解决方案存在着迫切的需求。
为迎合社会数据化、信息化和网络化发展的时代要求，加速培养与信息化社会相融合的复合型人才，信管专业改革实验教学手段，利用python、D3、mlpy、openrefine和mongoDB等数据分析工具设计有推广价值的实验软件、实验设备及教学方案，进行数据分析和模型构建方面的知识讲解和实验教学，加深学生对数据分析基本原理的理解与掌握。根据数据分析实验教学的需要，自制实验软件具备完整的数据分析处理、方案设计、图表再现等功能，满足数据分析、统计决策等方面的教学和实验需要，培养学生应用数据分析理论和计算机技术的能力，解决数据时代的管理问题并进行相关决策。通过建设面向数据管理时代的实用自制教学实验的开放式实验室，使学生能够针对来自不同管理领域复杂的数据分析需求提出建设性的解决方案，提高学生在数据分析领域的创新和实践能力，培养特色鲜明的信管专业人才。
（五）针对大数据行业建立开放式企业实训基地
大数据分析技术快速发展和现代企业管理决策模式的转变，决定信息管理与信息系统专业教学必须与企业紧密结合。积极与阿里巴巴、杭州网易信息技术有限公司、台湾鼎捷软件公司等多家企业进行校企合作，建立“大数据管理与应用”的企业实习实训基地。针对各类型企业不同用人需求，将企业实践融入到教学过程中，让学生从实际运作层面上理解信息管理与信息系统专业中抽象的定义、理论、模型，从整体上对专业内容进行认知与把握，实现课堂教学与企业现实业务结合，实现数据、环境和需求的互动。
为充分利用企业在信息化管理实践方面的知识积累优势，还鼓励学生参加企业实际项目开发，这样学生能最直接面对企业需求，充分培养和锻炼学生的技术能力（工具、流程、专业知识）、管理能力（现代化管理理论、项目管理）和系统能力（系统开发、企业规划），通过企业工程师鉴定的方式验收项目成果，评价学生的实践能力和对相关课程的实际理解情况，使学生在实践中快速提高技术应用能力。