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人工智能教育教学

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人工智能教育教学

人工智能教育教学范文第1篇

关键词:人工智能;案例教学;应用

1引言

作为计算机科学技术的全新领域即人工智能,其正在迅速成长与成熟、新方法、新理念、新技术并且不断壮大,同样也包含着计算机网络、数学、信息论各类学科的交叉和边缘学科。人工智能包含的主要内容有知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法,自然语言理解、专家系统和机器学习等;也作为计算机科学各专业重要的基础课程,国内外各高校都非常重视,都将人工智能作为计算机专业的必修课程。人工智能包含的学科多,知识点杂、理论性强、内容抽象,算法难度高复杂,在此情况下各高校采用传统的“教师讲、学生听”单一教学模式,学生处于被动学习地位;课堂教学与实际操作、理论与现实应用相脱节;加上理论知识强,案例缺乏,容易使学生感觉空洞;学生易产生厌学情绪,也达不到锻炼其分析问题、解决问题的思维能力和实践动手能力。如何让学生高效的学习一直是教师研究的课题,在大数据和网络信息时代的大背景下,“互联网+”已经广泛应用和存在于生活、工作各个方面,其在教育教学中表现出的创新性、互动性尤为突出,并极具优势。

2基于案例的教学研究

此方法开始于上世纪20年代左右,最早是由美国哈佛商学院所提倡的,基于当时特殊的商业管理真是背景和特殊事件,能够有效的发展和培养学生主动性、积极性和应用能力,开展案例教学后,学生实际解决问题能力有了很大的提高。但此教学研究方法知道到上世纪80年代后期,才引起教师的重视。1986年由美国研究小组提出《准备就绪的国家:二十一世纪的教师》书中,强烈推荐此方法在实际教学的重要性,并说明今后在教学过程中将其作为一种重要的教学方法应用于各类课程中去。

3基于人工智能的案例教学研究及应用

3.1案例精选

此方法第一步是案例选取,案例的好坏是决定案例教学效果关键因素。案例的选取需要满足以下要求:(1)符合现在的教学目标,明确学生需要掌握的知识点、重难点等,能够运用所学的理论知识应用到实际中,以此提高学生分析、解决问题的能力;(2)案例要有代表性、趣味性,由于人工智能课程内容多、抽象,需要将枯燥乏味的知识点转化为趣味生动的案例,有利于吸引学生注意力,激发学习兴趣和主动性;例如,讲到“知识表示”这部分内容中引入“机器人搬积木”、“野人修道士渡河”案例;(3)采用互动的形式,此为人工智能的案例教学研究重要特征,同时也是教学目标得以充分展现的必要条件。能够调动大家的积极性,学生和学生之间、学生与教师之间的互动,调动学生的主观能动性。

3.2案例的执行

(1)讲授法。基于教学内容具体知识点设计案例;通过教师讲解,帮助学生理解抽象的理论知识。案例的呈现有两种基本形式:一是“案例—理论”,即先给出教学案例,后讲解理论知识;二是“理论—案例”,即教师先讲解知识,再给出教学案例;案例的呈现方式不同,会直接影响案例的功能,也会影响到学生的学习情绪、学习效果。为了使案例能更好地为教学服务,教师讲解案例之前应从创设案例情境开始,通过情境体验与案例剖析激发学生认知的兴趣,引导学生对将要学习的内容产生注意,有利于教师导入新课。(2)互相讨论法。大学生课余时间充沛,鉴于此,将班级学生分为若干小组,教师将事先准备好的案例分配给各组,学生采用组内互动讨论的形式,设计出此案例的各种解决方法。课堂上,将本小组的解决方法用课件展现给其他小组。讲解完成后,学生开始互相讨论,对比各自的方法,然后由老师进行分析、对比和总结。以此来增强学生对学科知识点、应用能力的掌握。(3)相互辩证法。课后,采用相互辩证的方法,组织大家相互辩论。选择一些综合应用比较强的案例。与简单的案例相比,综合应用案例能更加高效地启发学生全方位地思考和探索问题的解决方法。相互辩证法是一种探索新型的教学形式,学生的自主性强,能够在辩论中充分表达自己的观点,充分运用所学的理论知识来维护自己的观点,还可以促使学生查阅大量资料,拓展知识面。

4结语

通过以上论述,人工智能技术开始应用于教学,与教学现代化有着密切的联系。其发展必将对现代教育起巨大推动作用。在教学,可以基于人工智能技术建立人类推理模型学习工具等诸多的运用,展示出越来越好的实用性。

参考文献:

[1]邹蕾,张先锋.人工智能及其发展应用[J].信息网络安全,2012(02).

[2]陈柯蒙,张宁.人工智能的发展探析[J].新西部(理论版),2012(05).

[3]陈浩磊,邹湘军,陈燕,等.虚拟现实技术的最新发展与展望[J].中国科技论文在线,2011(01).

人工智能教育教学范文第2篇

关键词:人工智能;教育;新模式;改革;构想

教育是着眼于未来的事业,教育的首要任务就是为未来社会培养相适应的合格人才。随着人工智能的诞生和发展,我国已经开始将人工智能应用于教育领域,并显示出人工智能对于弥补当前教育存在的种种缺陷和不足,推动教学现代化和教育发展改革进程起着越来越重要的作用。在现代医学发展中,工程科学与临床医学不断融合,相互进步。近几年,随着人工智能技术,机器人技术,虚拟与增强现实技术,3D打印技术与医学不断的融合发展,衍生出一系列的医学诊疗技术,仪器,大大推进了医学发展。从2013年到2017年,国务院、发改委、FAD连续发文,多次提及医疗走智能化、云化的趋势,为推动智能医疗领域保驾护航。智能与医学的结合已经是大势所趋,因此,为培养大量智能医学人才极有必要对智能医学教育新模式进行深入研究。

一、目前医学教育以及医学人才培养状况

智能医学工程是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科,研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。

智能医学工程的毕业生掌握了基础医学、临床医学的基础理论,对智慧医院、区域医疗中心、家庭自助健康监护三级网络中的医学现象、医学问题和医疗模式有较深入的理解,能熟练地将电子技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术,应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节。实验教学正是融合型创新人才的最好培养方式。智能医学人才的培养需要各学科间的相互交融更为紧密,学生的创新应用能力才能得到更好的培养。与此同时,由于绝大部分医工结合的专业大部分归属与工科学院下,缺乏必要的临床经验,因而学生不能很好的把握新技术的应用。

而国内相关人才缺口还非常大,目前,国内仅仅有生物医学工程、医学信息工程等工科专业培养医工结合人才。但是囿于培养时间与培养模式,他们往往只能针对具体某一方向,并且目前的培养体系还多着重于工学技术的研究,缺乏临床实践。

二、智能+医学教育的必要性探究

2.1技术进步对医疗人员的诊疗帮助

以癌症的治疗为例,由于针对癌症药物的研究何药物数量非常巨大,对于普通医生在短时间内难以进行准确的判断针对癌症的研究和药物数量非常巨大,具体来说,目前已有800多种药物和疫苗用于治疗癌症。但是,这对于医生来说却有负面的影响,因为有太多种选择可供选择,使得为病人选择合适的抗癌药物变的更加困难。同样,精确医学的进步也是非常困难的,因为基因规模的知识和推理成为决定癌症和其他复杂疾病的最终瓶颈。今天,许多受过专业训练的医学研究员需要数小时的时间来检查一个病人的基因组数据并作出治疗决定。

上述问题在拥有工学、医学双背景的医生手中已经不是问题,通过目前日渐成熟的AI技术,对于大量的医疗数据进行检索,通过可靠的编程手段,通过人工智能技术,建立完备的医疗数据库,帮助医生进行诊疗。据调查,美国微软公司已经研制出帮助医生治疗癌症的人工智能机器,其原理是对于所有关于癌症的论文进行检索,并提出对于病人治疗最有效的参考方案,它可以通过机器学习来帮助医生找到最有效,最个性化的癌症治疗方案,同时提供可视化的研究数据。

2.2智能医学对于新时代医生培养的影响

人工智能通过计算机可为学生提供图文并茂的丰富信息和数据,一方面加强了学生的感性认识,加强了对所学知识的理解和掌握,从而提高了教学质量。同时,人工智能可帮助教师完成繁杂的、需适应各种教学的教学课程、课件等设计,使教师将更多的精力专注于学与教的行为和过程,从而提高教学效率。正如前面所述例子,智能网络模块化学习平台可使教学摆脱以往对于示教病例的依赖,拓展了学生们的学习空间和时间,可极大地提高医学学习效率和教学质量。

教育与人工智能相结合将会创新教育方式和理念。北京师范大学何克抗教授在《当代教育技术的研究内容与发展趋势》中提到当代教育技术的五大发展趋势之一就是“愈来愈重视人工智能在教育中应用的研究”。结合上述人工结合上述人工智能在医学教育中的创新作用,下面就人工智能结合医学学教育新模式提出一些构想。

三、交叉医学人才的培养

3.1建立智能医学人才培养体系的必要性

目前智能医学的研发和临床还存在隔阂,临床医生并没有很好地理解人工智能,无法从实践出发提出人工智能能够解决的方向,而人工智能的产业界热情高涨,却未必能踩准点,所以产业界需要和临床深度沟通融合,才能真正解决看病难、看病贵的问题,缓解医疗资源紧张。目前,国内仅仅有生物医学工程、醫学信息工程等工科专业培养医工结合人才。

3.2医学人才培养体系初步构想

据悉,目前已经有天津大学、南开大学等几所院校开设了智能方向的医学本科教育,旨在弥补上述缺口,相关院校也在积极探索新型人才培养方案。应当为医学生开设人工智能课程,应当培养具备生命科学、电子技术、计算机技术及信息科学有关的基础理论知识以及医学与工程技术相结合的科学研究能力。该专业的学生主要学习生命科学、临床医学,电子技术、计算机技术和信息科学的基本理论和基本知识,充分进行计算机技术在医学中的应用的训练,具有智能医学工程领域中的研究和开发的基本能力。

人工智能教育教学范文第3篇

关键词:人工智能;计算机辅助教学;智能计算机辅助教学系统

随着现代科学技术的飞速发展,先进的技术在教学领域得到了广泛的应用,并对教学过程产生了深刻的影响。其中,人工智能技术产生的影响最为深刻。它将先进的教学手段引入教学过程,在营造理想的学习环境、激发学生的学习兴趣以及提高教学效率等方面起到了重要作用。

一、人工智能

1. 人工智能的定义

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、语言学等多种学科相互渗透发展起来的一门综合性的交叉学科和前沿学科。其精确定义是:一个电脑系统具有人类知识和行为,并具有学习、推断、判断来解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。

2. 人工智能的研究内容

人工智能作为一门综合性学科,其研究内容涉及到许多方面,其中与教学实际关系较为密切的是以下四个方面:

(1) 问题解决。问题解决(Problem Solving)是人工智能研究初期的主要研究内容之一,也是其他内容的研究基础,它主要研究计算机的知识表达和推理技术。

在教育领域中,研究问题解决的实际意义在于,把人类解决问题的基本过程赋予计算机,使其能够按照人类的思维规律进行问题解决,帮助学生进行有效的学习。

(2)模式识别。模式识别(Pattern Recognition)是近三十年来在信息科学与计算机科学的基础上发展起来的新兴科学,后期它又受到了人工智能科学的影响,得到了新的发展。因此,常被作为人工智能学科的一个分支。

简单地说,模式识别就是研究用电子计算机代替人来识别事物和环境的方法。所谓模式是指那些供参照模仿用的理想化的标本。因此,具体来说,模式识别的含义就是识别出给定的事物与哪一个标本相同或相似。模式识别有时可以理解为模式分类,即判别给定的事物应该属于哪一类标本。被识别的给定事物通常是字母、符号、汉字、图像、声音、语言、景物,也可以是统计数字、图表、教授状态、学习状态等,应用于教育时则称为教育模式识别和学习模式识别。

(3)自然语言理解。对自然语言理解(Natural Language Processing,简称NLP)的研究能为实现人机自然语言直接通信提供可能,并减少软件生产的负担,从而间接地推动计算机的广泛应用,提高自动化操作效率。因此,它已经成为人工智能研究中最为棘手的问题。

自然语言是人机对话的最方便的语言,其发展的最终目标是把自然语言作为程序语言来使用,使计算机直接执行自然语言,不需要中间的解释过程。

在教育领域中,计算机对自然语言的理解有助于人机对话的实现,从而能够增进计算机与学生之间的交互作用,把原有的计算机辅助教学条件下的计算机主动变为智能计算机辅助教学条件下的人机交互主动。

(4)专家系统。所谓专家系统是指一个(或一组)能在某特定领域内,以人类专家的水平去解决该领域中困难问题的计算机系统。其特点在于能把人类专家在解决问题过程中使用的启发性知识、判断性知识分成事实与规则,以适当形式存储到计算机中,建立知识库,并基于知识库采用合适的产生式系统,按输入的原始数据选择合适的规则进行推理、演绎,作出判断和决策,可起到专家的作用,因此称为专家系统。

专家系统是人工智能中最为重要的研究内容,在教育领域中的应用也最为广泛与活跃。教学专家系统的任务是根据学生的特点,以最合适的教案和教学方法对学生进行教学辅导。

二、计算机辅助教学

1. 计算机辅助教学的定义

计算机辅助教学(Computer Aided Instruction,简称CAI)是在计算机辅助下进行的各种教学活动,以对话方式与学生讨论教学内容、安排教学进程、进行教学训练的方法与技术。CAI能为学生提供一个良好的个人化学习环境。通过综合应用多媒体、超文本、人工智能和知识库等计算机技术,克服了传统教学方式上单一、片面的缺点,有利于激发学生的学习兴趣和认知主体作用的发挥。同时,它所提供外部刺激的多样性有助于知识的获取与保持。因此,使用CAI能有效地缩短学习时间、提高教学质量和教学效率,实现最优化的教学目标。

2. 计算机辅助教学的现状

尽管计算机辅助教学要比传统的教学模式先进不少,但并不是最完善的,它还存在许多不足,主要表现在以下几方面:

(1) 缺乏人机交互能力。在教学过程中,CAI课件的教学信息是按预先设置的教学流程机械式地提供,教师只能按预定的课件流程进行操作,学生的学习也是被动的,不能很好地参与教学过程。因此,人机交互能力没有很好地体现出来。

(2)缺乏师生互动。学生在自学及使用现有的CAI课件时,大多采用的是自主学习的方式。使用这种方式时鲜有师生互动,因此课件的效果会大打折扣。同时由于缺乏网络支持,现有的绝大多数CAI课件都是在单机环境下运行的,无法使用网络来快速更新知识内容,更无法提供便捷的学习讨论空间、随时随地的师生交流方式以及远程教学实现的条件。

(3) 缺乏智能性。现有的CAI系统很多都没有智能性,无法进行有针对性的教育。学生的学习是被动的,他们不能根据自身情况调整学习进度。对教师而言,教学参与度太低,他们不能按照学生的认知模型为其准备最适合的学习内容,更不能给予不同的教学模式与方法。

(4) 缺乏广泛性。CAI系统的设计都是围绕某一知识领域,对于教学内容、问题的设计和答案的呈现,都必须在原设计系统允许范围内实现,无法根据具体教学、学习情况提出新的方案。

由此可见,传统的CAI系统本身具有无法克服的缺点。随着人工智能技术的发展,人工智能技术将会越来越多地应用在教育领域。把人工智能技术引入CAI系统,使CAI系统能合理安排教学内容,变化教学方法来满足个性化教学的需要,因此就产生了智能计算机辅助教学系统。

三、智能计算机辅助教学系统

随着计算机科学和人工智能技术的不断发展和成熟,将AI引入CAI中,使CAI系统可以理解教什么、教谁以及如何教,因而也就能合理安排教学内容、改变教学方法,去满足个别教学的需要,这就是以AI技术和认知科学理论为基础而形成的智能计算机辅助教学系统(Intelligent Computer Assisted Instruction,简称ICAI)。它是计算机应用技术的一个新领域,代表了一种新的教学思想和教学方式。智能计算机辅助教学系统的出现,提高了教学质量,改善了教学的效率。

1. 智能计算机辅助教学系统的基本结构

ICAI系统主要是在知识表示、推理方法和自然语言理解等三方面应用人工智能技术。其本质上是一个基于知识的教学专家系统,通常由专家模块、学生模块、教师模块和智能接口模块组成。它的组成结构如下图所示:

(1)专家模块(知识库)。专家模块是由题域知识构成,它包括两方面的知识:一是教材内容、提问信息、教材重点、难点、评价等有关课程的知识;二是有关应用这些知识来生成问题,推理解题的知识。其功能有:作为系统全部知识的来源,为系统其他模块频繁调用,以实时完成用户行为响应,通过知识库知识,生成相应的问题、任务以及解释;通过同步问题解答,并通过预期学生行为与实际学生行为之间的比较,评价学生知识掌握程序以及学习状态、学习方式偏好等。这个部分相当于一个根据事实进行演绎推理求出解答的专家部件。

(2)学生模块。系统通过学生模块建立对学生的了解,通过比较学生行为与专家行为,对学生进行智能模拟,包括学生的知识状态、认知特点和个性特点等。学生模块用来表示学生的学习历史、当前知识水平、解题行为等方面的知识。其任务是:表示学生对所学知识的理解程度,反映学生已掌握和未掌握的部分,通过发现错误并作出错误根源的假设,为进一步指导提供依据。

(3)教师模块(教学策略模块)。在CAI 课件的交互作用中,教学策略是与教学内容融合在一起,通过教学的分支来体现的。这样做的不足是,某一教学内容只能按某一种(或几种)固定的教学策略来教。而在ICAI中,教学策略与教学内容是分开的。这样在教学过程中,系统可随时根据教学的需要,选择不同的教学策略。

教师模块的主要任务是在一定的教学原理的指导下,选择适当的教学内容,并通过接口以适当的表达形式,在适当的时刻展示给学生。该模块的主要功能有:为学生提供学习环境;指导学生的学习活动;解释现象、过程和原因;为学生提供帮助和学习材料;监视和评价学生学习活动。

(4) 智能接口模块。智能接口模块的作用是处理学生与系统间的信息交流。模块要完成两项任务,一是在教学模块作出教学决策后,智能接口模块要以一定的形式把教学内容发送出去;二是建立学生输入信息的方式,接收学生输入的信息。

2. 智能计算机辅助教学系统的发展方向

ICAI系统在发展中不是孤立、单一的,它是伴随着多种技术以及人工智能在多种领域应用的不断发展而发展的。其未来的发展方向表现为以下几方面:

(1)与网络技术的结合。随着多媒体技术和Internet网络的飞速发展,多媒体教育应用与Internet网进一步融合,CAI 不仅仅只在智能上单一发展,它不可避免地还要向多维的网络空间发展。目前,已有不少基于Internet网的多媒体教育系统在使用,它们借助网络的优势,完成在线学习、实时讨论、网上测试等多种教学任务。将网络CAI与智能CAI有机结合,互相补充,能构建成一个新的系统工程。

(2)智能(Intelligent Agent)技术的使用。人工智能(AI)技术在ICAI中的应用,除了体现在对多媒体教学系统中引入学生模块和知识推理机制以外,还可以起到在“智能导航”浏览中,使用“智能”技术代替教师、学生进行指导学习和搜索学习的作用。

在CAI中,学生学习查询有效知识可以使用进行搜索、导引,由于它自身具备的学习功能,能够主动、高效地从Internet中发现和收集用户所需要的信息。因此,它有助于解决使用单一关键字匹配查询、搜索引擎引起的大量无关信息的涌现、信息检索的精确度不高等问题。将“智能”技术引入到ICAI中,将使得教师和学生在教与学的过程中,提高知识选取效率、加强交互学习和自主能动性学习。

(3)远程教学。结合网络CAI、智能CAI以及多协作,可以实现真正意义上的远程教学模式。ICAI系统不仅可以作为教师,为学生学习提供指导,也可以作为学生,辅助学生学习,还可以成为学生学习、交流、协作过程中多方面的。因此,具有多种特性优势的远程教学具有广阔的发展前景。

(4)虚拟现实(Virtual Reality)的应用。虚拟现实也叫人工现实(Artificial Reality),是由多媒体技术与仿真技术以及计算机技术相结合而生成的一种交互式人工世界。它的根本目标就是达到真实体验和基于自然技能的人机交互。在教学辅助中,使用创建的虚拟环境,在一般人所不能亲身体验的情景中,达到演示、操作的教学目的。目前在教学中使用的有:基于Web的火电厂的虚拟实景建构学习、建筑设计的实景化学习、医学内消化道实景教学等。

四、结语

到目前为止,人工智能技术已经逐步应用于计算机辅助教学中,与教学现代化有着密切的关系。随着人工智能技术的发展,智能计算机辅助教学系统的成效将更加明显。新世纪的教学手段将是以智能化CAI为主线,多学科、多方位发展的新技术的体现。这种手段产生了人机交互、人机共生等全新概念,大大扩展了人类的能力,促进了教育事业的进一步发展。

参考文献:

[1]何克抗.教学媒体的理论与实践[M].北京:北京师范大学出版

社,2003.

[2]谢三毛.人工智能在计算机辅助教学中的应用[J].华东交通大

学学报,2005(12).

[3]刘志勇,王阿利,张伟斌.人工智能在计算机辅助教学中应用研

人工智能教育教学范文第4篇

关键词:学校;思想政治教育环境;育人功能;路径

中图分类号:G641 文献标志码:A 文章编号:1002-2589(2013)16-0209-02

人的实践活动离不开一定的环境,环境对人有重要的影响。马克思指出:“人创造环境,同样环境也创造人。”[1]思想政治教育作为一种特殊的人类活动,总是在一定的环境中进行,环境也对思想政治教育有着多方面的复杂影响。学校作为教育和培养人才的场所,学校思想政治教育环境对学生的素质培养影响重大。探析学校思想政治教育环境育人功能的路径,对于培育学生的良好的道德认知、思想情感、行为习惯具有重大的意义。

一、加强校风建设,营造良好校园氛围

所谓校风,是一个学校长期办学过程中积淀而成的、为广大师生共同认同和追求的思想行为规范、教育原则、精神风貌等具有行为和道德意义的风气。校风是一个学校的灵魂,是学校品位和格调的重要象征和标志,是一个学校精神风貌的重要体现。校风是无形的,是广大师生的一种心理环境,具有全局性、权威性和稳定性。校风对全校成员特别是学生发挥着教育、陶冶、激励和规范等作用,能够潜移默化地陶冶、滋养学生,加强校风建设,营造良好校园氛围,就会构成一种独特的教育环境,影响学生的心理和行为。

1.优良的校风对学生的心理感染功能。优良校风对学生的心理具有感染熏陶的积极作用,对生活在其中的学生产生了“春风化雨,润物无声”的影响。心理感染,就是个体在不知不觉中,情绪和行为受到别人情感传播的感染。优良校风的形成,能够让学生在潜移默化中把新的集体心理纳入自己的认知结构中,内化为自己的价值观念和行为规范,从而改变或消除自己的原有的认知系统,自觉或者不自觉地适应校风的要求。尤其是对青少年来说,优良的校风能够对其心理构建一种对学校认同服膺的集体归属感,培养学生热爱集体、热爱校园、热爱生活的积极情感和健康心理。

2.优良的校风对学生的群体规范效应。优良的校风在感染、陶冶学生的同时,也应该与学校管理结合起来,认真贯彻《中小学生守则》、《中小学生日常行为规范》,把校风的基本要求融入学校日常管理中,使校训逐步成为学生人人遵守的群体规范,成为约束学校全体成员的行为准则。反观学生厌学心理的成因,很大一部分是由于平时无拘无束、自由散漫的生活习惯所致。因此,加强对学生的管理和约束对培养学生的积极情感和健康心理来说至关重要。制定优良的校风,能够形成一定的“磁场”,形成一定的凝聚力和向心力,促使青少年的行为习惯从个人的散漫无序向集体的有序规范状态的转变。

3.优良的校风对学生的行为模式构建。优良的学风内化为学生个体的价值结构以后,必然要外化成行为习惯。“人的个别行为只有变成经常,成为一种习惯,行为所蕴含的价值意义才能最终成为行为主体的内在自觉追求,也就意味着这一方面的思想道德品质的形成。”[2]优良的校风能够构建一种新的带有普遍性占主导地位的行为模式和风尚习惯,成为所有学校成员集体追求的基本价值要求。稳固的、正确的行为模式的构建,能够有效抵制不良思想对学生的侵蚀,从而增强学生对社会上的不良甚至错误思想的抵抗力。

校风是无形的精神力量,优良的校风能够对学生产生积极的影响,给予学生奋发向上的精神力量,英国教育思想家洛克曾经说过:“只有你给它的良好原则与牢固习惯,才是最好的、最可靠的,所以也是最应该注重的。”[3]在良好校园氛围的熏染下,学生能够有意或无意地规范自己的行为方式,纠正错误思想,克服不良习惯,构筑正确的心理和行为。

二、实施人文教育,构建和谐师生关系

人文教育就是人性教育,其核心就是涵养人文精神。学校思想政治教育环境的作用在于授业解惑、培育美德。现今,在校学生弃学、厌学甚至辍学现象的大量出现,暴露出学校环境育人功能的缺失。因此,学校思想政治教育环境亟须转变原有的应试教育方式,实施人文教育,彰显人文关怀,构建和谐的师生关系。良好师生关系的建立,有利于学生身心健康的成长,能够使学生和教师在和谐、民主的氛围中开展教学活动,回归学校思想政治教育环境的育人功能。

1.发挥德育本位功能。德育就是思想道德教育,是培养学生良好道德素质和文明行为习惯的教育活动。在当今社会,许多学校仍然在实行应试教育,造成了学校只重视分数而忽视德育的状况。使部分学习成绩差的学生自暴自弃,厌学逃学,过早流入社会,很容易在被引诱、挑唆和胁迫下违法犯罪。因此,在学校思想政治教育环境中应当发挥德育本位功能。德育本位就是把思想道德教育放到学校育人功能的首位。发挥德育本位功能,不断加强和改进学校德育课程,在教育中坚持以人为本理念,组织实施德育活动,从而发展学生的道德认识、陶冶学生的道德情感、培养学生的道德行为。

2.坚持全方位育人理念。全方位育人理念就是人文教育要覆盖青少年生活的各个方面,联合家庭、社会等各种教育资源,形成齐抓共管的全方位教育大格局。全方位教育理念要求把青少年工作学习、业余生活、休闲娱乐等都纳入思想政治教育的范围,把家庭教育、学校教育、社会教育结合起来,在全社会共同努力下,最大化地发挥人文思想政治教育的功能。坚持人文教育理念,就要树立培养青少年德、智、体、美、劳各个方面共同发展的思想政治教育理念,防止在某一方面教育的缺失而导致一些学生出现眼高手低、高分低能的现象。

3.讲究教育方法的科学性。科学方法是人们在认识世界和改造世界中,总结规律得出的正确的思维方法。在科学技术日益发达的今天,人文教育也应在继承优良传统的教育方法上与时俱进,综合利用各种现代化工具,增强教育的科学性。苏联学者В.В姆什韦尼耶拉泽说过:“在科学和技术革命的年代,随着全世界认识的成就和科学的威望史无前例地增加,如果不使用科学的数据、计算机、模型设计和各种信息系统,任何理论都不能指望具有影响或得到普及。”[4]增强教育的科学技术含量,将人文教育置于科学理论的指导下,借助多媒体的传播方式来活跃教学气氛,对于营造良好的学习互动氛围具有重要作用。

人文素质教育的实施,促进了学生德智体美劳各方面的全面发展,也进一步彰显了人文素质教育中师生之间平等、和谐、民主的新型关系的建构。构建和谐的师生关系,能够使教师在学习和生活中全面了解学生的各方面情况,营造良好的学习氛围,充分发挥学校思想政治教育环境育人的功能。

三、开展校园活动,搭建自我展示平台

青少年是人生成长的关键阶段,他们对未来充满理想和热情,追求个性张扬和独立自主,希望在学校活动中展示自我。因此,开展校园活动,给学生搭建展示自我的平台,能够有效发挥学校思想政治环境育人的功能,建设和谐的校园文化。校园活动的顺利开展,能够营造一种精神氛围,使参与的每一个学生的价值观在活动中产生认同,不仅使青学生在活动中施展了才华,也实现了对学生心灵和性格的塑造。有效地发挥校园活动应有的功效,需要遵循以下三个结合。

1.全面性与特色性结合。校园活动的开展,需要面向全体学生,让更多的学生参与进来,满足不同层次、不同兴趣的学生的需要,让每一位同学能够发挥出自己的特长。同时又要根据不同学校的特色开展各具特色的校园活动,展示每一位学生不同方面的才华。坚持全面性和特色性的结合,让每一个学生都有展示自我的舞台,培养学生德育、智育、体育、美育、劳育各个方面共同发展和进步。全面性与特色性校园活动的开展,能够让学生在活动中了解团结协作、努力拼搏的重要性,同时也让他们更加勇敢和自信,培养了他们积极的情感和端正的品行。

2.教育性与趣味性结合。校园活动的开展要有教育性,能够对学生的道德认知、思想情感和行为意识有良好的促进作用,这也是学校思想政治教育环境育人功能的最终价值诉求。校园活动还要求具有趣味性,关注学生在各个时期的兴趣爱好、理想追求,以吸引他们参与到活动中来,激发他们的兴趣。教育性与趣味性的结合,要求丰富多彩的校园活动要对学生产生潜移默化的教育作用,使学生在活动中深受启发,引导他们在校园活动中汲取知识,养成乐于探究、善于思考,勤于学习的良好习惯,从而达到校园活动寓教于乐的目的。

3.综合性与针对性结合。校园活动的综合性是指活动要密切联系学生的社会生活实践,增强学生探究和创新意识,发展他们综合运用知识的能力和社会实践能力。针对性是指根据学生心理成长的特点和规律,依据不同的对象、时机和阶段,精心设计形式多样的校园活动,把学校活动切实落实到学生的生活中去。综合性与针对性的结合,要求校园活动既要根据学生不同时期的特点有针对性地开展活动,又要体现活动中对学生综合知识的运用地考察,从而使组织者牢牢把握住学生每个时期的知识和心理特点,因人、因事、因时施教。

开展丰富多彩的校园活动,不仅可以丰富学生的业余生活,缓解生活带给他们的烦恼和抑郁,提高他们的生活热情,还可以提升的学生的个人修养,使他们的思想道德水平在活动中得到升华。校园活动的有效开展,也是学校思想政治教育育人功能的最终价值体现。

参考文献:

[1]马克思恩格斯选集:第1卷[M].北京:人民出版社,1995:92.

[2]平章起,梁禹祥.思想政治教育基本理论问题研究[M].天津:南开大学出版社,2010:164.

人工智能教育教学范文第5篇

关键词:人工智能;研究型实验教学;民族关系

人工智能是计算机科学的一个分支,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科,对它的研究涉及控制论、信息论、系统论、语言学、神经生理学、数学、哲学等诸多的学科及领域,是一门综合性的交叉学科[1]。

人工智能的研究、应用和发展,在一定程度上代表着信息技术的发展方向,同时信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了迫切的需求。今天,人工智能的不少研究领域如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中,并对人类的发展产生了重要影响[2]。

实践教学环节在大学教育中是一个非常重要的教学环节,是提高人才素质与能力的重要途径。人工智能课程除了具有较强的专业性之外,还具有突出的实践性,为了能深入理解和掌握所学内容,必须把讲授和实践结合起来。本文结合该课程实验教学,将研究型教学的理念引入到实验教学,并对教学过程中的经验和问题加以初步的总结。

1研究型教学模式背景

研究型教学是相对于以单向性知识传授为主的传统教学提出的,是指教师以课程内容和学生的学识积累为基础,引导学生创造性地运用知识和能力,自主地发现问题、研究问题和解决问题,在研究中积累知识、培养能力和锻炼思维的新型教学模式。研究性教学是对现有的大学课堂教学模式的突破。有利于开发大学生的创造潜能,提高学生适应社会需要的创造性和创新能力,充分展现现代大学培养人才、发展科学、服务社会的三大基本职能[3]。

19世纪初,德国著名教育家洪堡最早提出了教学与科研相统一的原则,为研究型教学模式的发展奠定了基础。20世纪50、60年代,美国著名教育心理学家布鲁纳提出了著名的“发现教学模式”[4],成为后来探究性学习和研究型教学的先导。20世纪70年代,美国研究教学专家萨奇曼正式提出了研究训练教学模式。他认为学生会本能地对周围新奇事物发生兴趣,并想方设法弄清这些新奇事物背后究竟发生了什么,这是一种进行科学研究的可贵的动力。

自此,研究型教学理念开始广泛使用。现在,哈佛大学、牛津大学、剑桥大学等世界著名大学,都非常注重学生能力的培养,普遍采取了研究型教学模式。以美国高校为例,虽然美国高校83%的教师在课堂教学中主要采用讲授法进行教学,但在整个教学过程中都渗透着研究型教学的方法,如积极引导学生参与教学过程,开设研究性课程,引导学生积极主动地参与科研活动等。我国自20世纪90年代初推出211工程建设以来,清华大学、北京大学、人民大学、复旦大学、浙江大学等一些重点大学都提出了建设世界一流的综合性研究型大学的目标。这些高校在实现从单向知识传授的传统型教学向关注创新性教育的研究型教学转变方面进行了许多有益的尝试。

2研究型实验教学

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。大学是培养未来一线创新人才的主要基地,必须从本科教学人手,深入探索研究型教学的手段和方法,才能满足未来经济增长和社会发展的需要,才能符合建设研究型大学的需要。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。

人工智能课程在计算机专业人才培养方案中占据着重要的位置。在专业理论方面,它承续了离散数学中的逻辑知识;在专业方法方面,是数据结构、算法分析与设计的继续;在专业工具方面,是面向对象程序设计的生动实例。并且人工智能的每一部分内容都可以作为一个深入的研究课题,课堂上讲解的内容不可能面面俱到,学生们也不可能对人工智能的每一领域都做很深入的学习。并且人工智能涉及很多的数理逻辑知识,有些显得难以理解,并且往往让学生感到比较枯燥,学生的学习兴趣就渐渐淡薄,学生往往被动“听讲”,难以获得预期的教学效果。

针对这一特点,在人工智能教学中,如何引导学生系统学习人工智能的知识、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,研究型实验教学就成为了人工智能课程教学的一个重要环节和必然选择。

2.1实验教学中加强学生的研究导向

在实验教学中,如果照搬一些教材中的例子或习题教学,一方面学生们会缺乏兴趣,另一方面学生对这个领域的知识缺乏全面的了解。应不断提出一些学生们感兴趣的开放性课题,比如基于支持向量机的人脸识别、基于肤色的人脸检测,基于内容的图像检索等,培养学生们的学习兴趣,让学生们逐渐深入的学习某一领域的知识。比如BP神经网络,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,是一种具有强大的非线性学习能力的计算智能技术。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,而支持向量机在这些方面具有显著优点。我们可以设计一个人脸识别的实验,用神经网络和支持向量机分别实现,并作以比较。让学生们在了解人工智能新技术的同时,也培养学生们如何分析问题、解决问题的科研能力。

2.2人工智能课程实验

该课程是一门对实验技术有较高要求的课程,对于基本原理和方法的实现,要求学生进行严格的计算机专业技能训练和培养良好的科研工作作风。因此对课程中的技能及技术性内容,除单独进行必要的基础训练外,还融入到综合和研究型试验中,通过多次反复实验练习,达到牢固掌握人工智能原理和人工智能的问题求解技术的目的。

该课程的实践环节主要是实践项目,由具备较强工程实践能力的任课教师和助教负责,学生可在全天候开放的专用机房完成。在实践环节的设计上,我们尝试把验证性实验和开发性实验相结合,结合实验教学进度,安排相应的开放实验,开放性实验以科学研究实验为主。并在课程的教学过程中,不断深化和扩展教学内容,结合人工智能学科的发展趋势和本院老师的最新研究成果,对实验内容进行更新。

课程主要设置三种层次的实验:1)基本原理和算法编程,测试例设计及程序测试实验;2)分析综合实验;3)研究型设计实验。整个实验包括课前讨论、实验操作、实验报告、结果讨论、总结提高等六个环节。对于综合性和研究型实验,把学生分成5个人一小组,每小组选做其中的一个。学生从指导老师处了解到实验课题后,即着手查资料,研读文献,钻研有关理论。在此基础上,学生先提出实验方案,经与老师讨论后,即可开始实验研究。

3实验平台的构建

民族关系问题对被访对象,特别对少数民族被访对象是非常敏感的问题,对民族关系的评价又存在个体层面、群体层面、不同阶层人群之间的差异,因此,仅仅以传统的文献分析、问卷统计和现场观察等民族学方法来进行调查,得到的数据会存在较多误差。

因此结合本校的民族特色和民族学领域独特的研究优势,将信息认知技术引入民族关系研究,运用图像、心电和脑电数据进行分析,将分析的结果和心理场景测试及民族学调查结果进行相互印证和参数修正,从而获得尽可能客观的数据,这些数据将有助于建立一个客观、完备、科学的民族关系监测体系,并真实全面地评估民族关系,从而使决策机构及时做出正确的决策。基于多信息融合的民族关系监测预警系统总体框图如图1所示。

目前该平台已经搭建,由北京市公共安全信息监测平台建设、北京市公共安全信息监测平台建设关键技术研究、基于多源信息融合的民族信任研究等多个重大项目支撑。在这个平台的下面,涉及到人脸识别、表情识别,视频监控、认识等领域,小波分析、神经网络、支持向量机、模糊数学、信息融合等人工智能知识得到了具体的应用。学生可以根据自己的兴趣爱好,自愿参加到该平台下的某一项目,切实对自己所学知识有一个深刻的理解和掌握。

4结语

研究型实验教学激发了学生的学习兴趣,不但使学生更好地掌握了人工智能的基本概念、基本理论和基本技术,也切实提高了学生的实际动手能力和编程能力。研究型实验教学在实践过程中还有以下问题需要改进:

1) 研究型实验教学的理念很难普及。很多教师对研究型教学模式的内涵未能准确把握,把研究型教学模式等同于学生实习或者写论文。

2) 研究型实验教学的辅导老师素养需要提高。研究型实验教学作为体现创新教育要求的现代教学模式,需要的不是知识传授型的教师,而是高素质的研究型教师。教师不仅是单一的教者,更应该成为一个学者,教师不仅要有研究型教学的教育观念、快速接受新知识的能力和高超的教学技能,要能够合理地规划和设计实验内容。

3) 需要建立一套合理的学生学业和教师绩效的评价体系。

参考文献:

[1] 王万森. 人工智能原理及其应用[M]. 北京:电子工业出版社,2007.

[2] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 北京:清华大学出版社,2004.

[3] 李得伟,张超,李海鹰. 大学工科专业课程实施研究型教学的探讨[J]. 高等教育研究,2009(9):74-75.

[4] 彭先桃.大学研究性教学的理念探析[J].教育导刊,2008(3):56-58.

Exploration and Practice of the Research Experiment on Artificial Intelligence

ZHANG Ting, YANG Guo-sheng

(College of Information Engineering, Minzu University of China, Beijing 100081, China)