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人工智能教學(xué)建議范文第1篇

關(guān)鍵詞：人工智能；智能化計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)；專家系統(tǒng)；知識(shí)庫

中圖分類號(hào)：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044(2007)12-21667-02

The Application of Artificial Intelligence in Education

HU Ji-li,YIN Yun-xia

( Anhui University of Traditional Chinese Medicine, Hefei 230038,China)

Abstract:As a result of the interpenetration of older branches into each other, scientific theories and their application of Artificial Intelligence have expanded into nearly all the areas of human activity. This paper introduces the application of Artificial Intelligence in education, especially deals with Intelligence Computer Aided Instruction based on the artificial Intelligence.

Key words:Artificial Intelligence;CAI;expert system;knowledge base

1 引言

人工智能作為當(dāng)今世界三大尖端技術(shù)(空間技術(shù)、能源技術(shù)和人工智能技術(shù))之一，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它的目標(biāo)是構(gòu)造能表現(xiàn)出一定智能行為的。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)、心理學(xué)和哲學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等?？偟恼f來，人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)這臺(tái)機(jī)器能夠像人一樣思考。人工智能的研究更多的是結(jié)合具體領(lǐng)域進(jìn)行的，主要研究領(lǐng)域有專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、自然語言理解、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、機(jī)器人學(xué)、博弈、智能決定支持系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它總的來說是面向應(yīng)用的，隨著人工智能的誕生和發(fā)展， 人們開始把計(jì)算機(jī)用于教學(xué)領(lǐng)域。同時(shí)， 自七十年代以來， 有教學(xué)能力的專家系統(tǒng)得到研制。人工智能技術(shù)與專家系統(tǒng)的成就， 促使人們把問題求解、知識(shí)表示這些技術(shù)引入計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)(CAI) ， 這便是智能型計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)(CAI)。

近幾十年來， 隨著人工智能技術(shù)的日漸成熟， 它的一些研究成果被陸續(xù)應(yīng)用到教學(xué)領(lǐng)域， 推進(jìn)了教育發(fā)展改革和教學(xué)現(xiàn)代化進(jìn)程。人工智能在教學(xué)系統(tǒng)的重要性也已形成共識(shí)。

2 人工智能在教育中的作用

目前在教育技術(shù)中涉及到AI的主要有以下領(lǐng)域：

2.1 知識(shí)的表示與訪問

基于人工智能的知識(shí)表示是以知識(shí)為對(duì)象，以計(jì)算機(jī)的軟硬件和計(jì)算機(jī)科學(xué)及人工智能和專家系統(tǒng)技術(shù)為工具，以哲學(xué)、心理學(xué)和邏輯學(xué)等為方法和指導(dǎo)，將知識(shí)表達(dá)成計(jì)算機(jī)可以直接處理的“知識(shí)庫”，使用“計(jì)算機(jī)的智能”來模擬人類專家或“人類智能”，對(duì)知識(shí)進(jìn)行快速、精確、自動(dòng)、科學(xué)的處理。它不屬于通常的“數(shù)據(jù)管理或信息管理”的“數(shù)據(jù)”層次，而是屬于“知識(shí)處理”或“知識(shí)”的智能化層次。其主要內(nèi)容是對(duì)于知識(shí)進(jìn)行形式化的表示、自動(dòng)化的推理，智能化的教學(xué)或創(chuàng)造。計(jì)算機(jī)輔助教育是其中重要的組成部分。

2.2 符號(hào)計(jì)算

符號(hào)計(jì)算包括數(shù)值計(jì)算、符號(hào)計(jì)算和函數(shù)作圖。其代表軟件是Mathematica，當(dāng)該軟件在1988年第一次，對(duì)科技及很多其他領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)使用方式產(chǎn)生了深刻的影響。Mathematica 1.0時(shí)，商業(yè)周報(bào)將其列入當(dāng)年最重要的十大新產(chǎn)品名單。這標(biāo)志著現(xiàn)代科技計(jì)算的開始。Mathematica也被大量地用于教育:有成百上千的課程，從高中課程到研究生課程用它作基礎(chǔ)。隨著各種學(xué)生版的，Mathematica也已成為全世界各種不同專業(yè)學(xué)生的重要工具。

2.3 對(duì)學(xué)生錯(cuò)誤的自動(dòng)診斷

采用人工智能技術(shù)，使得教學(xué)過程中系統(tǒng)可以自動(dòng)診斷學(xué)生的學(xué)習(xí)水平，不僅能發(fā)現(xiàn)學(xué)生的錯(cuò)誤，而且能指出學(xué)生錯(cuò)誤的根源，從而做出有針對(duì)性的輔導(dǎo)或?qū)W習(xí)建議。而且根據(jù)學(xué)生的特點(diǎn)自動(dòng)選擇教學(xué)內(nèi)容，自動(dòng)調(diào)整教學(xué)進(jìn)度，自動(dòng)選擇教學(xué)策略與方法。

2.4 實(shí)現(xiàn)智能性超媒體教學(xué)系統(tǒng)

超媒體系統(tǒng)有理想的教學(xué)環(huán)境，容易激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)主動(dòng)性，但不能保證達(dá)到預(yù)期的學(xué)習(xí)目的，而且由于不了解所要教的對(duì)象，所以不能做到有針對(duì)性的指導(dǎo)，不能因材施教。智能輔助教學(xué)系統(tǒng)正好與此相反。將二者結(jié)合起來，就可實(shí)現(xiàn)性能互補(bǔ)，從而研究制出新一代高性能的智能超媒體教學(xué)系統(tǒng)。

3 人工智能應(yīng)用于教育的新方向：ICAI

3.1 傳統(tǒng)CAI的不足

傳統(tǒng)的CAI由于其集成性、交互性、多媒體性等特點(diǎn)，在教學(xué)中可以極大地激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，提高教師的教學(xué)效率和學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。但在使用過程中，CAI的一些弱點(diǎn)也逐漸暴露出來。主要表現(xiàn)有:

(1)缺乏人機(jī)交互能力

現(xiàn)有CAI 大多以光盤作為信息的載體， 將教材中的內(nèi)容以多媒體的形式展現(xiàn)出來， 教學(xué)信息是按預(yù)置的教學(xué)流程機(jī)械式地提供給學(xué)生的， 學(xué)生接受起來很被動(dòng)。而且在課堂教學(xué)中， 一般也只能通過教師按預(yù)定的課件流程進(jìn)行操作， 無論學(xué)生還是教師都不能很好地參與教與學(xué)的過程， 因此人機(jī)交互沒有很好地實(shí)現(xiàn)。

(2)缺乏教師與學(xué)生的互動(dòng)

現(xiàn)有的CAI 課件在學(xué)生自學(xué)、進(jìn)行操作使用時(shí)，如何學(xué)習(xí)都是學(xué)生自己的事。教師不能完全了解學(xué)生的情況，學(xué)生在碰到問題時(shí)，也不能向教師求助，師生之間是互相封閉的，軟件所起的積極效果大打折扣。同時(shí)由于缺乏網(wǎng)絡(luò)支持，現(xiàn)有的絕大多數(shù)CAI 課件是在單機(jī)環(huán)境下運(yùn)行的，它們無法利用網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)使知識(shí)內(nèi)容快速更新，也更無法提供便捷的學(xué)習(xí)討論空間、隨時(shí)隨地的師生交流方式以及遠(yuǎn)程教學(xué)實(shí)現(xiàn)的條件。

(3)缺乏智能性

要想面對(duì)不同情況的學(xué)生進(jìn)行不同程度的教學(xué)過程， 使學(xué)生的學(xué)習(xí)變?yōu)橹鲃?dòng)， 并能由系統(tǒng)自動(dòng)地提供助學(xué)信息而有選擇地學(xué)習(xí)，要想使教師的教學(xué)能積極地參與進(jìn)去并根據(jù)系統(tǒng)提供的信息按照學(xué)生的認(rèn)知模型為其準(zhǔn)備最適合的學(xué)習(xí)內(nèi)容， 給予不同方式的教學(xué)模式與方法， 沒有智能性的CAI 課件系統(tǒng)， 是很難實(shí)現(xiàn)以上目的并達(dá)到良好教學(xué)效果的。由此可見，現(xiàn)有的CAI 隨著人們要求的提高， 已經(jīng)不能盡如人意。因此以智能CAI 為代表的新的計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)將是教師在教育技術(shù)上需要不斷探求、努力實(shí)現(xiàn)的發(fā)展方向索。

3.2 ICAI－人工智能與多媒體技術(shù)的結(jié)合

為了克服傳統(tǒng)CAI的缺點(diǎn)，需要在知識(shí)表示、推理方法和自然語言理解等方面應(yīng)用人工智能原理。因此很多專家提出了智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)(ICAI)，智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)(Intelligence Computer Assisted Instruction－ICAI)以認(rèn)知學(xué)為理論基礎(chǔ)。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于CAI，是智能化的CAI。在ICAI系統(tǒng)中，允許學(xué)生與計(jì)算機(jī)進(jìn)行較自由的對(duì)話，學(xué)生的應(yīng)答不限于數(shù)字或簡單的短語。系統(tǒng)能夠判定學(xué)生應(yīng)答的正確程度，并給予適當(dāng)?shù)姆答仯皇呛唵蔚卣f“對(duì)”或“錯(cuò)”。ICAI的宗旨在于利用現(xiàn)有計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)較好的人工智能，模仿人類的交互方式、思維習(xí)慣及情緒流動(dòng)，修飾和掩蓋計(jì)算機(jī)的缺陷。

3.3 ICAI的優(yōu)點(diǎn)

(1)將教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)策略分開，根據(jù)學(xué)生的認(rèn)知模型提供的信息，通過智能系統(tǒng)的搜索與推理，動(dòng)態(tài)生成適合于個(gè)別化教學(xué)的內(nèi)容與策略。

(2)通過智能診斷機(jī)制判斷學(xué)生的學(xué)習(xí)水平，分析學(xué)生產(chǎn)生錯(cuò)誤的原因，同時(shí)向?qū)W生提出更改建議、以及進(jìn)一步學(xué)習(xí)內(nèi)容的建議。

(3)通過對(duì)全體學(xué)生出現(xiàn)的錯(cuò)誤分布統(tǒng)計(jì)，智能診斷機(jī)制將向教師提供教學(xué)重點(diǎn)、方式、測(cè)試重點(diǎn)、題型的建議。

(4)為教師提供友好的教學(xué)內(nèi)容、測(cè)試內(nèi)容維護(hù)界面，無需改變軟件的結(jié)構(gòu)即可調(diào)整教學(xué)策略。

(5)通過對(duì)學(xué)生認(rèn)知模型、教學(xué)內(nèi)容、測(cè)試結(jié)果的智能分析，向教學(xué)督導(dǎo)人員提供對(duì)任課教師教學(xué)業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)的參考意見?？梢哉f，一個(gè)理想、完美的ICAI系統(tǒng)就是一個(gè)自主、優(yōu)秀的“教師”。

3.4 ICAI的標(biāo)準(zhǔn)

以現(xiàn)有的科學(xué)技術(shù)水平而言，短時(shí)期內(nèi)顯然無法實(shí)現(xiàn)具備上述全部功能的ICAI系統(tǒng)。一般認(rèn)為，只要具有下列一個(gè)或幾個(gè)特征的CAI系統(tǒng)就可以稱之為ICAI系統(tǒng)。

(1)能自動(dòng)生成各種問題與練習(xí)。

(2)根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)水平與學(xué)習(xí)情況選擇與調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和進(jìn)度。

(3)在了解教學(xué)內(nèi)容的基礎(chǔ)上自動(dòng)解決問題，生成解答。

(4)具有自然語言生成與理解能力，以便實(shí)現(xiàn)比較自由的教學(xué)問答系統(tǒng)，提高人機(jī)交互的主動(dòng)性。

(5)對(duì)教學(xué)內(nèi)容有解釋咨詢能力。

(6)能診斷學(xué)生錯(cuò)誤，分析原因并采取糾正措施。

(7)能評(píng)價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為。

(8)能評(píng)價(jià)教師的教學(xué)行為。

不難看出，ICAI與傳統(tǒng)的CAI相比，更加符合教育教學(xué)的規(guī)律，切合學(xué)生的認(rèn)知習(xí)慣，具有明顯的優(yōu)越性。

3.5 ICAI的結(jié)構(gòu)

ICAI主要由三個(gè)模塊組成:專家系統(tǒng)模塊、教師模塊和學(xué)生模塊。

(1)知識(shí)庫

知識(shí)庫是實(shí)現(xiàn)知識(shí)推理與專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)，而建造知識(shí)庫的前提則是要解決知識(shí)的形式化，人工智能技術(shù)在教育中的應(yīng)用表示以及知識(shí)的訪問與調(diào)用問題。因此，知識(shí)的表示與訪問是人工智能的核心技術(shù)之一，也是將AI引入教育領(lǐng)域必須首先解決的一個(gè)難題。

ICAI中的資源庫應(yīng)該包括以下一些內(nèi)容:

①多媒體素材庫:包括所要呈現(xiàn)的知識(shí)的一些素材，包括:文本、圖像、聲音、動(dòng)畫及數(shù)字影象等多媒體教學(xué)資源。這些用于多媒體數(shù)據(jù)庫管理，便于分類、增刪、修改及查詢等操作。

②教學(xué)內(nèi)容庫:教學(xué)內(nèi)容庫用于存放教學(xué)內(nèi)容，包括領(lǐng)域知識(shí)庫(含輔助知識(shí)庫、提示幫助庫、練習(xí)題庫，和測(cè)試題庫)。這些教學(xué)內(nèi)容，包括習(xí)題和試題分章、節(jié)、課及知識(shí)點(diǎn)等有序存貯。供專家決策系統(tǒng)調(diào)用。

(2)學(xué)生模塊

學(xué)生模塊主要包括以下三個(gè)模塊:學(xué)生登陸模塊、學(xué)生水平評(píng)價(jià)模塊和學(xué)生監(jiān)督模塊。

①學(xué)生登陸模塊:利用該模塊主要用于學(xué)生使用ICAI時(shí)登錄，第一次登錄時(shí)學(xué)生輸人姓名、性別、年齡、學(xué)歷等相關(guān)信息，然后對(duì)學(xué)生進(jìn)行詢問，選擇合適的測(cè)驗(yàn)題對(duì)學(xué)生進(jìn)行初測(cè)推薦學(xué)習(xí)計(jì)劃。當(dāng)再次登錄時(shí)，系統(tǒng)根據(jù)保存的信息安排合適的學(xué)習(xí)內(nèi)容。

②學(xué)生水平評(píng)價(jià)模塊:學(xué)生水平測(cè)試模塊用于評(píng)價(jià)某一教學(xué)單元學(xué)習(xí)完后測(cè)試成績。通過測(cè)試等因素分析，可以比較確切地了解學(xué)生的具體情況，從而制定出合理的教學(xué)策略和教學(xué)過程

③學(xué)習(xí)監(jiān)測(cè)模塊:學(xué)習(xí)檢側(cè)模塊用于監(jiān)測(cè)記錄學(xué)生的日常學(xué)習(xí)情況，記錄學(xué)生學(xué)習(xí)某教學(xué)單元時(shí)的參數(shù)值，并記錄在學(xué)生檔案中。包括:學(xué)生目前學(xué)習(xí)單元號(hào)；學(xué)習(xí)方式；正常學(xué)習(xí)、練習(xí)、提前瀏覽、學(xué)后復(fù)習(xí)；學(xué)習(xí)時(shí)間；學(xué)生提示問題的類型和次數(shù)；學(xué)生本次練習(xí)出錯(cuò)次數(shù)。

(3)專家決策模塊

CAI中的專家決策系統(tǒng)可以看作專家系統(tǒng)中的推理機(jī)。專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個(gè)研究領(lǐng)域，它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)，模擬人類專家求解問題的思維過程求解領(lǐng)域內(nèi)的各種問題，其水平可以達(dá)到甚至超過入類專家的水平。計(jì)算機(jī)中存有人類專家的知識(shí)并具有推理能力，從而可解決診斷、規(guī)劃、調(diào)度、預(yù)報(bào)、決策等要靠人類專家才能完成的任務(wù)。

成功的例子如:① DENDRL系統(tǒng)的性能已超過一般專家的水平，可供數(shù)百人在化學(xué)結(jié)構(gòu)分析方面的使用;②MYCIN系統(tǒng)可以對(duì)血液傳染病的診斷治療方案提供咨詢意見經(jīng)正式鑒定結(jié)果，對(duì)患有細(xì)菌血液病、腦膜炎方而的診斷和提供治療方案已超過了這方面的專家。

ICAI根據(jù)學(xué)生模塊提供的學(xué)生學(xué)習(xí)情況，通過智能系統(tǒng)的搜索與推理，得出智能化的教學(xué)方法與教學(xué)策略，能夠較科學(xué)地評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)水平，還可以通過分析學(xué)生以往的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)習(xí)慣，預(yù)測(cè)學(xué)生的知識(shí)需求和常犯錯(cuò)誤，動(dòng)態(tài)地將不同的學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)方法與不同的學(xué)生匹配，智能地分析學(xué)生錯(cuò)誤的原因，進(jìn)而有針對(duì)地提出合理的教學(xué)建議、學(xué)習(xí)建議以及改進(jìn)方法，既提高了學(xué)生學(xué)習(xí)的滿意度，激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情，也對(duì)教師教學(xué)提供了客觀的依據(jù)和科學(xué)的方法。

4 結(jié)束語

由此可見人工智能技術(shù)已經(jīng)逐步應(yīng)用于計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)中，與教學(xué)現(xiàn)代化有著密切的關(guān)系。人工智能技術(shù)的發(fā)展也必將會(huì)對(duì)ICAI 的發(fā)展起到巨大推動(dòng)作用。近幾年來，人工智能的研究者們嘗試著使學(xué)生脫離“輔導(dǎo)學(xué)習(xí)”的過程來接受新知識(shí)，而采用“通過活動(dòng)進(jìn)行學(xué)習(xí)”的方式。在教學(xué)的其他方面，人工智能技術(shù)還可以建立人類推理模型學(xué)習(xí)工具等諸多的運(yùn)用， 展示出越來越好的實(shí)用性。隨著Internet 的發(fā)展，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的廣泛應(yīng)用， ICAI 也將得到進(jìn)一步的完善。21 世紀(jì)的教育教學(xué)手段將是以智能化CAI 為主線，多學(xué)科、多方位發(fā)展的新技術(shù)的體現(xiàn)。這種手段產(chǎn)生了人機(jī)交互、人機(jī)共生等全新概念，使人類擴(kuò)展了自己的能力，促進(jìn)了教育領(lǐng)域方方面面的改革。

參考文獻(xiàn)：

[1]王萬森.人工智能原理及其應(yīng)用[M].北京:電子工業(yè)出版社,2000.

人工智能教學(xué)建議范文第2篇

關(guān)鍵詞:人工智能;創(chuàng)新性教學(xué);精品課程;課程建設(shè);教學(xué)改革

人工智能課程是計(jì)算機(jī)類專業(yè)的核心課程之一,也是智能科學(xué)與技術(shù)、自動(dòng)化和電子信息等專業(yè)的重要課程,其知識(shí)點(diǎn)具有不可替代的重要作用。該課程內(nèi)容廣泛,具有很強(qiáng)的綜合性、應(yīng)用性、創(chuàng)新性和挑戰(zhàn)性[1],其開設(shè)能夠更好地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和技術(shù)創(chuàng)新能力,為學(xué)生提供了一種新的思維方法和問題求解手段。同時(shí),本課程能夠培養(yǎng)學(xué)生對(duì)計(jì)算機(jī)前沿技術(shù)的前瞻性,提高他們的科技素質(zhì)和學(xué)術(shù)水平。通過課程的學(xué)習(xí),學(xué)生對(duì)人工智能的定義和發(fā)展、基本原理和應(yīng)用有一定的了解和掌握,啟發(fā)了對(duì)人工智能的學(xué)習(xí)興趣,培養(yǎng)創(chuàng)新能力。

中南大學(xué)人工智能課程開設(shè)于20世紀(jì)80年代中期。1983年,蔡自興作為訪問學(xué)者赴美國普度大學(xué)研修人工智能,并與美國國家工程科學(xué)院院士傅京孫(K. S. Fu)教授及清華大學(xué)徐光v教授合作研究人工智能。在傅京孫院士教授的指導(dǎo)下,蔡自興和徐光v教授執(zhí)筆編著《人工智能及其應(yīng)用》一書,并于1987年5月在清華大學(xué)出版社問世,成為國內(nèi)率先出版的具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的人工智能教材。本教材不僅為我校人工智能課程提供了一部好教材,而且促進(jìn)了國內(nèi)高校普遍開設(shè)人工智能課程。此后,又陸續(xù)編著出版了《人工智能及其應(yīng)用》第二版、第三版“本科生用書”和“研究生用書”、第四版等,修讀該課程的學(xué)生也與日俱增。該書第二版還獲得國家教育部科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)。經(jīng)過近20年建設(shè),該我校人工智能課程于2003年評(píng)為國家精品課程,并在2008年評(píng)為國家雙語教學(xué)示范課程。這是至今國內(nèi)唯一同時(shí)獲得國家級(jí)精品課程和雙語教學(xué)示范課程的人工智能課程。同時(shí),我們還開發(fā)了人工智能網(wǎng)絡(luò)課程,具有網(wǎng)絡(luò)化、智能化和個(gè)性化等特色,被國家教育部評(píng)為優(yōu)秀網(wǎng)絡(luò)課程,供兄弟院校人工智能教學(xué)參考使用,受到普遍歡迎[2]。

作為國內(nèi)第一門人工智能精品課程,我們按照教育部精品課程標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)《人工智能》課程,尤其是在教學(xué)內(nèi)容、創(chuàng)新性教學(xué)方法和教學(xué)模式上進(jìn)行不斷進(jìn)行改革與探索,取得了很好的效果。本文即為我校人工智能精品課程建設(shè)與改革經(jīng)驗(yàn)的初步總結(jié)。

1教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化

1.1課堂教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化

教學(xué)內(nèi)容的確定是課程的首要任務(wù)。如何選好教學(xué)內(nèi)容,使學(xué)生既能了解本領(lǐng)域的概貌,又能適合學(xué)生的基礎(chǔ),便于他們?cè)谟邢薜臅r(shí)間完成學(xué)習(xí)任務(wù),是一件難事。教學(xué)內(nèi)容除了包含基礎(chǔ)理論外,還應(yīng)該反映人工智能領(lǐng)域的新發(fā)展和新動(dòng)態(tài),跟上學(xué)科發(fā)展的步伐。本課程最初設(shè)定的教學(xué)內(nèi)容分基礎(chǔ)部分和擴(kuò)展應(yīng)用部分。基礎(chǔ)部分主要包括人工智能的定義和發(fā)展、知識(shí)的表示以及推理,而擴(kuò)展應(yīng)用部分主要包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器規(guī)劃、機(jī)器視覺等。

近年來人工智能科學(xué)的快速發(fā)展,涌現(xiàn)出了大批新的方法和算法,研究熱點(diǎn)問題也從符號(hào)計(jì)算發(fā)展到智能計(jì)算和Agent等。

學(xué)內(nèi)容,既能使學(xué)生了解本領(lǐng)域的概貌,又能適合學(xué)生的基礎(chǔ),便于他們?cè)谟邢薜臅r(shí)間完成學(xué)習(xí)任務(wù),是一件難事。教學(xué)內(nèi)容除了包含基礎(chǔ)理論外,還應(yīng)該反映人工智能領(lǐng)域的新發(fā)展和新動(dòng)態(tài),跟上學(xué)科發(fā)展的步伐。本人工智能課程最初設(shè)定的教學(xué)內(nèi)容分基礎(chǔ)部分和擴(kuò)展應(yīng)用部分?；A(chǔ)部分主要包括人工智能的定義和發(fā)展、知識(shí)的表示以及推理,而擴(kuò)展應(yīng)用部分主要包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器規(guī)劃、機(jī)器視覺等。

近年來人工智能科學(xué)的快速發(fā)展,涌現(xiàn)出了大批新的方法和算法,研究熱點(diǎn)問題也從符號(hào)計(jì)算發(fā)展到智能計(jì)算和Agent等。

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步,在科學(xué)研究和工程實(shí)踐中遇到的問題變得越來越復(fù)雜,傳統(tǒng)的計(jì)算方法無法在一定時(shí)間內(nèi)獲得精確的解。為了在求解時(shí)間和求解精度上取得平衡,很多具有啟發(fā)式特征的智能計(jì)算算法應(yīng)運(yùn)而生。這些算法通過模擬大自然和人類的智慧來實(shí)現(xiàn)對(duì)問題的優(yōu)化求解。計(jì)算智能作為人工智能的一個(gè)新的分支是目前的研究熱點(diǎn),它主要涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算和人工生命等領(lǐng)域,在如模式識(shí)別、圖像處理、自動(dòng)控制、通信網(wǎng)絡(luò)等很多領(lǐng)域都得到了成功應(yīng)用。另一個(gè)近10年來人工智能的研究熱點(diǎn)是Agent和多Agent系統(tǒng),其理論最早來自分布式人工智能,并隨著并行計(jì)算和分布式處理等技術(shù)的發(fā)展而逐漸成為熱點(diǎn)。

以上兩個(gè)內(nèi)容都是人工智能的重要分支。因此,我們?cè)凇度斯ぶ悄芗捌鋺?yīng)用》第三第3版[3]和第四第4版教材[4]中已經(jīng)順應(yīng)形勢(shì)加入了這方面的內(nèi)容,并將教學(xué)內(nèi)容也進(jìn)行了相應(yīng)的擴(kuò)展,加入了計(jì)算智能、分布式人工智能與Agent。由于不確定性推理和基于概率的推理方法應(yīng)用也越來越廣泛,我們也將此類非經(jīng)典推理方法單獨(dú)作為一章來進(jìn)行教學(xué)。另外,還增加了一些新的內(nèi)容,如本體論和非經(jīng)典推理、粒群優(yōu)化和蟻群計(jì)算、決策樹學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)、詞法分析和語料庫語言學(xué),以及路徑規(guī)劃和基于Web的專家系統(tǒng)等。圖1給出本課程的教學(xué)內(nèi)容大綱。

人工智能的教學(xué)內(nèi)容涉及面廣且內(nèi)容較多,要在有限課時(shí)內(nèi)完成教學(xué)計(jì)劃并讓學(xué)生掌握,具有一定難度。因此需要根據(jù)教學(xué)對(duì)象的需求有所取舍。中南大度。因此需要根據(jù)教學(xué)對(duì)象的需求有所取舍。中南大學(xué)在智能科學(xué)與技術(shù)、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化三3個(gè)專業(yè)中均開設(shè)了人工智能課程,根據(jù)相關(guān)專業(yè)課程教學(xué)對(duì)象,對(duì)學(xué)時(shí)和教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。對(duì)于智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè),人工智能課程為必修課,共48個(gè)學(xué)時(shí)含實(shí)驗(yàn)8個(gè)學(xué)時(shí)。表1表示為相關(guān)專業(yè)的人工智能課程教學(xué)內(nèi)容分配情況。對(duì)于計(jì)算機(jī)和自動(dòng)化專業(yè),人工智能課程為選修課,共32個(gè)學(xué)時(shí)含實(shí)驗(yàn)8個(gè)學(xué)時(shí)。許多兄弟院校的計(jì)算機(jī)專業(yè)都把人工智能定為必修課,課程學(xué)時(shí)也在50學(xué)時(shí)左右。因此,我們一再強(qiáng)烈建議我校的計(jì)算機(jī)專業(yè)把人工智能列為必修課,并適當(dāng)增加學(xué)時(shí)。由于智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)開設(shè)有專家系統(tǒng)和智能計(jì)算選修課程,因此在人工智能教學(xué)內(nèi)容中只將這兩部分做簡要闡述,而將重點(diǎn)放在知識(shí)表示和推理以及擴(kuò)展應(yīng)用上。對(duì)于計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生來說,除基本的知識(shí)表示和推理外,計(jì)算智能和Agent技術(shù)也是他們?cè)谲浖_發(fā)和通訊技術(shù)理論學(xué)習(xí)中需掌握的重要概念。同時(shí),計(jì)算智能、專家系統(tǒng)對(duì)自動(dòng)控制和電氣工程也十分重要,對(duì)自動(dòng)化專業(yè)則應(yīng)掌握該方面的內(nèi)容。

1.2實(shí)驗(yàn)實(shí)踐教學(xué)創(chuàng)新

國內(nèi)人工智能課程在開設(shè)之初大多沒有安排實(shí)驗(yàn)內(nèi)容,僅為理論基礎(chǔ)和概念講授。由于理論比較抽象,很難理解,學(xué)習(xí)效果不理想,學(xué)生們對(duì)于其應(yīng)用實(shí)現(xiàn)也十分困惑。此后,各高校也逐步在該課程中分配了實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí),大多數(shù)采用prolog語言和專家系統(tǒng)作為實(shí)驗(yàn)語言和對(duì)象[5]。為了改進(jìn)該課程的教學(xué),我們也從沒有實(shí)驗(yàn)到將實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)從零調(diào)整為設(shè)置4個(gè)學(xué)時(shí)的實(shí)驗(yàn)課時(shí),然后到現(xiàn)在的8個(gè)學(xué)時(shí)的實(shí)驗(yàn)課時(shí)。隨著課堂教學(xué)內(nèi)容的改革,實(shí)驗(yàn)內(nèi)容也進(jìn)行了優(yōu)化和更新。

人工智能課程實(shí)驗(yàn)的目的是幫助學(xué)生掌握基本理論,發(fā)揮主動(dòng)性,研究探討人工智能算法和系統(tǒng)的運(yùn)行和實(shí)現(xiàn)過程,提出思路并驗(yàn)證自己探索的思路,從而更好的地掌握知識(shí),培養(yǎng)研究能力和創(chuàng)新能力。因此,在實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容的設(shè)計(jì)上,實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目應(yīng)具備研究性和綜合性。實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目目標(biāo)明確,要求學(xué)生帶著問題和任務(wù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),但實(shí)驗(yàn)過程又要有一定的靈活性,學(xué)生可以根據(jù)自己的思考進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。再者,充分采用虛擬實(shí)驗(yàn)方式進(jìn)行實(shí)驗(yàn),大大提高了學(xué)生的興趣,提供了分析和探討智能算法的很好平臺(tái)。同時(shí),學(xué)生的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析既有格式要求,又給學(xué)生報(bào)告自己的研究的過程和結(jié)果留有空間,并在評(píng)分時(shí)加以充分考慮。這些做法能夠鼓勵(lì)學(xué)生,特別是鼓勵(lì)優(yōu)秀學(xué)生進(jìn)行獨(dú)立性研究,滿足他們學(xué)習(xí)的需求。

1) 人工智能課程的實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)不足和課時(shí)分配問題。

中南大學(xué)的人工智能課程的實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)經(jīng)歷了從精品課程建設(shè)前沒有到開設(shè),一直到其內(nèi)容和形式上的不斷改進(jìn)過程。但目前實(shí)驗(yàn)還主要處于演示性和編程的實(shí)驗(yàn)階段,而非設(shè)計(jì)和訓(xùn)練階段。此外,由于人工智能課程涵蓋范圍廣、內(nèi)容多,而課程所設(shè)置的學(xué)時(shí)有限。,如何分配好課堂教學(xué)與實(shí)驗(yàn)課時(shí)也是一個(gè)需要在今后課程建設(shè)中不斷探索的問題。

對(duì)于某些專業(yè)的人工智能課程,可以考慮單獨(dú)開設(shè)人工智能實(shí)驗(yàn)課程或人工智能程序設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)課程。

2) 人工智能技術(shù)發(fā)展迅速情況下如何保持該精品課程持續(xù)發(fā)展的問題。

人工智能作為一門高度融合的交叉科學(xué),其發(fā)展速度迅速,不斷有新理論、新問題涌現(xiàn)出來。我們的

人工智能教學(xué)既要注重基礎(chǔ)理論知識(shí),又要緊跟學(xué)科發(fā)展的步伐,勢(shì)必要求對(duì)課程內(nèi)容進(jìn)行不斷更新,這對(duì)我們的教學(xué)資源和教師素質(zhì)都提出了更高的要求。

4結(jié)語

本文介紹了中南大學(xué)的精品課程――人工智能課程教學(xué)內(nèi)容和創(chuàng)新性教學(xué)方法的一些探索,已在課堂教學(xué)內(nèi)容的優(yōu)化、實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)的改進(jìn)、教學(xué)方法的創(chuàng)新的實(shí)施上取得了很好的效果,充分激勵(lì)了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動(dòng)性,多方位培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題的能力。我們的想法和做法可供兄弟院校同行參考。不過,仍然存在一些不足之處。隨著智能科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展和更為廣泛的應(yīng)用,人工智能課程的重要地位必將更加突顯,我們也需要繼續(xù)努力,與時(shí)俱進(jìn),不斷完善人工智能精品課程的建設(shè)。

注:本文受教育部質(zhì)量工程國家級(jí)精品課程人工智能(2003)、全國雙語教學(xué)示范課程人工智能(2007)項(xiàng)目支持。

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Exploration of Innovative Teaching Mode of Artificial Intelligence Elabrate Course

――Construction and Reformation in Elaborate Course of Artificial Intelligence

CHEN Bai-fan, CAI Zi-xing, LIU Li-jue

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

人工智能教學(xué)建議范文第3篇

【關(guān)鍵詞】互聯(lián)網(wǎng)信息時(shí)代 人工智能 應(yīng)用研究

當(dāng)前，世界已全面進(jìn)入以大數(shù)據(jù)共享、信息爆炸為特點(diǎn)的互聯(lián)網(wǎng)信息時(shí)代。富有智能化和人性化的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)服務(wù)成為了人們青睞和關(guān)注的焦點(diǎn)。人工智能作為互聯(lián)網(wǎng)信息時(shí)代凝聚高端技術(shù)的超值網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，在增強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)安全性、提高網(wǎng)絡(luò)操作自動(dòng)化等方面意義重大。現(xiàn)階段，已有更多行業(yè)領(lǐng)域的用戶在應(yīng)用人工智能，體驗(yàn)這一技術(shù)所帶來的新生活。

1 人工智能簡述

人工智能，即Artificial Intelligence，是現(xiàn)代社會(huì)特有的綜合類前沿學(xué)科，交叉云集了計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、控制方法論、信息論、神經(jīng)生物學(xué)、語言學(xué)等多學(xué)科知識(shí)，主要用來研究機(jī)器在思考、學(xué)習(xí)、規(guī)劃等行為的擬人態(tài)進(jìn)化，使之解決問題的能力大幅提升。人工智能發(fā)展至今已有超過60載歲月，其成就在整個(gè)歷程中熠熠生輝，代表著人類文明的不斷發(fā)展與超越。人工智能經(jīng)歷了三個(gè)階段的發(fā)展變革：第一階段是以人工智能驅(qū)動(dòng)機(jī)器設(shè)備，代替或輔助人類思考并解答難題；第二階段是研發(fā)智能機(jī)器人，處理不同系統(tǒng)及環(huán)境信息的交互工作，如不確定性信息的處理工作；第三階段的代表成果就是數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)海量模糊信息采集與分析，可視化技術(shù)發(fā)展迅猛，計(jì)算機(jī)具有自主學(xué)習(xí)能力。

2 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域代表成就

任何一項(xiàng)技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展，都源于人類開展生產(chǎn)生活的實(shí)際需求，人工智能技術(shù)的研究也不例外，發(fā)展至今已經(jīng)為解決不同領(lǐng)域的實(shí)際需求提供了眾多技術(shù)應(yīng)用。目前，人工智能在下列應(yīng)用領(lǐng)域中取得了代表性成就：

2.1 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)，其實(shí)是由龐大的程序組編寫完成的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，廣泛積累不同專業(yè)的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)，這些知識(shí)均可事先歸納分析，可按具體模式表示，從而幫助用戶憑借領(lǐng)域?qū)＜业墓逃兄R(shí)進(jìn)行推理解決問題。專家系統(tǒng)可系統(tǒng)化分析輸入信息并結(jié)合已有知識(shí)體系進(jìn)行全面推理，提出建O性的決策建議，相當(dāng)于發(fā)揮行業(yè)專家的作用。

2.2 數(shù)據(jù)庫智能檢索

人工智能想要做到全面模擬人類思維和動(dòng)作，需要建設(shè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫資源，便于及時(shí)開展智能檢索。數(shù)據(jù)庫基于計(jì)算機(jī)軟件開展，存儲(chǔ)了海量專業(yè)學(xué)科知識(shí)，也稱之為知識(shí)庫系統(tǒng)，一旦有用戶需要查閱解決該學(xué)科的專業(yè)問題，都可通過智能檢索功能實(shí)現(xiàn)快速精準(zhǔn)地檢索。

2.3 程序自動(dòng)設(shè)計(jì)

自動(dòng)化的程序設(shè)計(jì)就是借助更高規(guī)格高標(biāo)準(zhǔn)的程序設(shè)計(jì)系統(tǒng)來完成指定功能的程序設(shè)計(jì)，該系統(tǒng)需要用戶輸入所設(shè)計(jì)程序的需求目標(biāo)，并對(duì)整個(gè)流程和架構(gòu)有更為高級(jí)的描述，系統(tǒng)就能自動(dòng)組織對(duì)應(yīng)程序完成設(shè)計(jì)。高度自動(dòng)化的程序設(shè)計(jì)編寫方式，也展現(xiàn)了人工智能系統(tǒng)的思考、學(xué)習(xí)、修正自身缺陷的擬人態(tài)功能。

2.4 目標(biāo)模式識(shí)別

模式識(shí)別，顧名思義正是為識(shí)別不同物體的特征是否匹配目標(biāo)對(duì)象而具備的功能。現(xiàn)代計(jì)算機(jī)加強(qiáng)了模式識(shí)別系統(tǒng)功能，能夠提高機(jī)器對(duì)外界信息的感知能力，不斷接受外界信息，對(duì)所處環(huán)境的特征進(jìn)行識(shí)別，加強(qiáng)概念理解。當(dāng)前，目標(biāo)模式識(shí)別已由二維向三維層面升級(jí)，為研究智能機(jī)器人提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

當(dāng)然，人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域遠(yuǎn)不止上述這些，還在機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺圖像處理（machine vision）、自然語言理解（Natural Language Understanding）、自然信息博弈論等方面發(fā)揮著重要的作用。

3 不同行業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用實(shí)例

目前，眾多企業(yè)為求發(fā)展，與內(nèi)部運(yùn)營管理中加強(qiáng)了人工智能的應(yīng)用，聚力解決各項(xiàng)問題，為企業(yè)贏得了經(jīng)濟(jì)效益，推動(dòng)著社會(huì)發(fā)展。

3.1 企業(yè)管理應(yīng)用

將人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，需要人的智能和人工智能之間的辯證關(guān)系，靈活運(yùn)用工智能應(yīng)用平臺(tái)加強(qiáng)對(duì)企業(yè)內(nèi)部各項(xiàng)管理智能軟件的開發(fā)工作，借助靈活的人工智能技術(shù)幫助企業(yè)實(shí)施科學(xué)決策。

3.2 水利管理應(yīng)用

人工智能能夠在水情控制與洪災(zāi)預(yù)報(bào)中發(fā)揮作用。如可使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等技術(shù)，模擬汛期的最大洪峰與洪水總量，研究更有針對(duì)性的抗洪模型，提高了洪災(zāi)預(yù)報(bào)精度和汛期準(zhǔn)度，有效發(fā)揮防洪降災(zāi)、攔洪儲(chǔ)水的重要作用。同時(shí)，人工智能還能夠分析大江大河的復(fù)雜地質(zhì)與環(huán)境系統(tǒng)，對(duì)治理河流起到良好的輔助作用。

3.3 建筑行業(yè)應(yīng)用

目前，建筑行業(yè)的用地規(guī)劃、給排水工程、暖通空調(diào)工程、施工管理等內(nèi)容都在應(yīng)用人工智能。已有企業(yè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法發(fā)明了結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)探傷法，可查探建筑結(jié)構(gòu)損傷度；也可在市政工程建設(shè)中不斷強(qiáng)化正反向混合推理的理論思想，查明城市污水處理管網(wǎng)故障；可構(gòu)建用于分析建筑工程性能效益的系統(tǒng)，加強(qiáng)建設(shè)項(xiàng)目性能效益預(yù)測(cè)和實(shí)際效益分析。

3.4 機(jī)械行業(yè)應(yīng)用

人工智能同樣成為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下的機(jī)械行業(yè)技術(shù)中的重頭戲。如：人們利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，設(shè)計(jì)出土方工程的機(jī)械調(diào)度的優(yōu)化方案；多個(gè)工程都可搭建含多目標(biāo)的尋優(yōu)函數(shù)模型。許多大型機(jī)械裝置，都配置了人工智能操作平臺(tái)，可提高安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控水平，增強(qiáng)機(jī)械操作自動(dòng)化，進(jìn)一步優(yōu)化生產(chǎn)效率。

3.5 商品銷售預(yù)測(cè)應(yīng)用

人工智能的各種函數(shù)模型或優(yōu)化算法，可在商品銷售金額的預(yù)測(cè)中發(fā)揮巨大作用。如：在計(jì)算機(jī)中輸入不同商品某一時(shí)間段的銷售額，形成非線性系統(tǒng)進(jìn)行分析，評(píng)估各種影響因素。采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不斷放大自分布處理、自組織學(xué)習(xí)、自適應(yīng)與自容錯(cuò)等特性，體現(xiàn)強(qiáng)大的預(yù)測(cè)功能。

當(dāng)然，人工智能還廣泛應(yīng)用到電子網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用、企業(yè)財(cái)務(wù)管理、航班信息查詢、教學(xué)服務(wù)、心理咨詢公路建設(shè)、焊接制造、等眾多方面，為更多企業(yè)帶來可觀的經(jīng)濟(jì)效益。

4 結(jié)束語

互聯(lián)網(wǎng)信息時(shí)代的人工智能應(yīng)用，將會(huì)隨著科技力量的不斷壯大而實(shí)現(xiàn)更多的應(yīng)用。人們應(yīng)該高度重視人工智能理論與技術(shù)的探究，從而更好地為全人類服務(wù)。

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作者簡介

李君，男，江西省上饒市人。上海財(cái)經(jīng)大學(xué)浙江學(xué)院，主要從事教學(xué)軟件管理類工作。

人工智能教學(xué)建議范文第4篇

關(guān)鍵詞：人工智能；教學(xué)內(nèi)容；教學(xué)方法

中圖分類號(hào)：G642　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

1　引言

人工智能(AI)是二十世紀(jì)五十年代后期興起的利用計(jì)算機(jī)模擬人類智能活動(dòng)去求解問題的學(xué)科，與空間技術(shù)、原子能技術(shù)一起被譽(yù)為二十世紀(jì)三大科學(xué)技術(shù)成就，目前廣泛應(yīng)用于專家系統(tǒng)、機(jī)器翻譯、語音識(shí)別、文字識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人、電子游戲等方面，已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展以及許多高新技術(shù)產(chǎn)品中的核心技術(shù)。

為了適應(yīng)人工智能技術(shù)日益廣泛的需要，國內(nèi)外高校普遍開設(shè)了“人工智能”方面的課程，特別是作為計(jì)算機(jī)方面專業(yè)的核心課程之一。我校自從1993年開始為自動(dòng)化專業(yè)本科生開設(shè)“智能控制”選修課，1996年為自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)、機(jī)械等專業(yè)本科生開設(shè)“人工智能導(dǎo)論”、“人工智能及其應(yīng)用”課程。目前，我校軟件學(xué)院、信息學(xué)院、機(jī)電學(xué)院都開設(shè)了“人工智能導(dǎo)論”課程，已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、數(shù)字媒體技術(shù)、自動(dòng)化、機(jī)械制造與自動(dòng)化等許多專業(yè)本科生的一門重要的技術(shù)基礎(chǔ)課程，也是面向包括人文社科等全校所有專業(yè)的公選課之一，其目的是使學(xué)生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步學(xué)習(xí)和掌握人工智能的基本技術(shù)和前沿內(nèi)容，拓寬知識(shí)面，啟發(fā)思路，為學(xué)生提供最基本的人工智能技術(shù)和有關(guān)問題的入門性知識(shí)，提高學(xué)生應(yīng)用開發(fā)軟件的能力和水平，為今后在相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用奠定更為堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。因此，建設(shè)好“人工智能導(dǎo)論”課程具有重要意義和很廣的受益面。

由于人工智能是交叉學(xué)科，涉及面廣、內(nèi)容抽象、不易理解，學(xué)生往往有望而生畏的感覺，在教學(xué)過程中，老師教、學(xué)生學(xué)都比較吃力。為了更好地實(shí)現(xiàn)上述教學(xué)目標(biāo)，提高本課程的教學(xué)質(zhì)量，協(xié)調(diào)好教與學(xué)的雙邊關(guān)系，使學(xué)生由望而生畏的感覺，變?yōu)橛杏糜腥さ母杏X，根據(jù)已有人工智能課程在教學(xué)與實(shí)踐方面的經(jīng)驗(yàn)和方法，結(jié)合“人工智能導(dǎo)論”課程的近幾年教學(xué)實(shí)踐，對(duì)課程的教學(xué)體系、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)手段、考核方式等方面進(jìn)行了探索總結(jié)。

2　調(diào)整與優(yōu)化教學(xué)體系和教學(xué)內(nèi)容

“人工智能導(dǎo)論”是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、數(shù)字媒體技術(shù)、自動(dòng)化、機(jī)械制造與自動(dòng)化等許多專業(yè)本科生的一門重要的技術(shù)基礎(chǔ)課程，也是面向包括人文社科等全校所有專業(yè)的公選課之一，其研究領(lǐng)域及內(nèi)容十分豐富，涉及的基礎(chǔ)面廣。因此如何選好教學(xué)內(nèi)容，既能使學(xué)生了解本領(lǐng)域的概貌，又能適合學(xué)生的基礎(chǔ)，便于他們?cè)谟邢薜臅r(shí)間完成學(xué)習(xí)任務(wù)，是一件重要而又困難的事情。

進(jìn)入21世紀(jì)以來，人工智能學(xué)科又有了新的發(fā)展。為了及時(shí)反映人工智能研究和學(xué)科的最新進(jìn)展，我們修訂了“人工智能導(dǎo)論”的教學(xué)大綱，對(duì)教學(xué)內(nèi)容進(jìn)一步優(yōu)化和更新，極大充實(shí)了各個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)容。我們確定的教學(xué)內(nèi)容主要分為三部分：第1部分為概論，介紹人工智能的基本概念、基本內(nèi)容、主要研究領(lǐng)域及發(fā)展過程；第2部分是知識(shí)表示，推理和搜索技術(shù)，討論幾種常用的知識(shí)表示方法、推理技術(shù)(包括確定性推理方法和不確定推理方法)和搜索求解策略；第3部分是人工智能應(yīng)用研究領(lǐng)域，包括專家系統(tǒng)、自然語言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基礎(chǔ)理論，是人工智能的重要基礎(chǔ)，應(yīng)該循序?qū)W習(xí)。第3部分是人工智能的應(yīng)用，由于每個(gè)研究內(nèi)容都相對(duì)獨(dú)立、自成體系且有其專門的學(xué)術(shù)著作研究、熱點(diǎn)，因此針對(duì)高等院校的本?？粕鷣碚f，不必循序?qū)W習(xí)，而且結(jié)合專業(yè)特點(diǎn)可以選擇其中幾個(gè)研究領(lǐng)域。例如對(duì)自動(dòng)化專業(yè)的學(xué)生來說，可以選擇專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等，同時(shí)可增加在自動(dòng)控制領(lǐng)域的應(yīng)用，包括專家控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和進(jìn)化控制等熱點(diǎn)：而對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)來說，可以選擇專家系統(tǒng)、自然語言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)等，并輔以動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)、語音識(shí)別系統(tǒng)、智能機(jī)器人等實(shí)例?？傊褪且盐照n程性質(zhì)和教學(xué)目的，調(diào)整本課程教學(xué)體系，優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容，讓學(xué)生以有限的時(shí)間學(xué)到人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)和基本方法。

另外，在選擇和確定教學(xué)內(nèi)容時(shí)必須兼顧基礎(chǔ)知識(shí)和新興技術(shù)，注意與相關(guān)課程(如離散數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、概率論、自動(dòng)控制原理、Matlab系統(tǒng)仿真、面向?qū)ο蟮木幊碳夹g(shù)等)的鏈接，密切理論與實(shí)際的關(guān)系，通過課堂講授和課外訓(xùn)練，注意學(xué)生能力培養(yǎng)，提高他們的學(xué)習(xí)效果和整體素質(zhì)。

3　加強(qiáng)課程立體化建設(shè)和系列教材研究

在課程的立體化建設(shè)中，教材充當(dāng)了地基的角色，所有的課程內(nèi)容安排，無不體現(xiàn)出以教材為基本，以教材為模板。所以本著基礎(chǔ)、實(shí)用的原則，我們先后編著出版了《人工智能及其應(yīng)用》課程教材導(dǎo)論部分概括性強(qiáng)，引人入勝；基礎(chǔ)部分系統(tǒng)全面，敘述深入淺出，循序漸進(jìn)；應(yīng)用部分密切理論與實(shí)際關(guān)系，典型形象。其中第二版在第一版的基礎(chǔ)上，增加了證據(jù)理論、模糊推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等理論的一些典型應(yīng)用，使學(xué)生能夠更深入地理解和應(yīng)用這些理論；另一方面，又新增了自然語言理解及其應(yīng)用內(nèi)容，以適應(yīng)目前計(jì)算機(jī)翻譯、人機(jī)自然語言交互等技術(shù)日益廣泛應(yīng)用的需要。系列教材適應(yīng)了人工智能導(dǎo)論新課程開設(shè)的需要，反映了人工智能學(xué)科的發(fā)展，為人工智能課程確立了基本框架，發(fā)揮了重要作用。系列教材的問世不僅解決了本?！叭斯ぶ悄軐?dǎo)論”課程教學(xué)用書的問題，而且也被各兄弟院校普遍采用，促進(jìn)了該課程的普遍開設(shè)，推動(dòng)人工智能學(xué)科的發(fā)展。

為了配合教材第二版的教學(xué)和自學(xué)，在已有教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和教學(xué)成果積累的基礎(chǔ)上，制作了高質(zhì)量的教學(xué)課件和完整的教學(xué)視頻錄像，并刻錄成光盤隨書供讀者使用；同時(shí)又研究與開發(fā)了網(wǎng)絡(luò)課程(http：//)，以更好地調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動(dòng)性，促進(jìn)本課程的教學(xué)改革。

包括主教材、電子教案、教學(xué)視頻錄像、網(wǎng)絡(luò)課程及教學(xué)資料庫等在內(nèi)的課程立體化建設(shè)符合二十一世紀(jì)高校教學(xué)的要求，支持教師提高教學(xué)手段現(xiàn)代化的水平，更貼合學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。

4　改革與創(chuàng)新教學(xué)模式和教學(xué)方法

在“人工智能導(dǎo)論”課程教學(xué)的過程中，我們積極探索教學(xué)新路，經(jīng)過數(shù)年辛勤試驗(yàn)，結(jié)合蔡自興教授等對(duì)人工智能課程的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)課程的教學(xué)模式和教學(xué)方法進(jìn)行了如下一些的改革與創(chuàng)新。

(1)通過多種途徑激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣

“興趣是最好的老師”，“人工智能導(dǎo)論”課程的學(xué)習(xí)效果，直接受到學(xué)生興趣和參與意識(shí)的影響。由于這是一門導(dǎo)論性前沿課程，一般來說，學(xué)生開始學(xué)習(xí)興趣很大。但是，當(dāng)一些學(xué)生開始接觸到抽象概念和算法時(shí)，往往感到不易接受。我們通過各種途徑和方法，激發(fā)和培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。例如，鼓勵(lì)學(xué)生參與課堂討 論、布置讀書報(bào)告和課外實(shí)驗(yàn)、以問題為導(dǎo)向的啟發(fā)式教學(xué)、專題討論／辯論等形式。特別，我們精心組織和準(zhǔn)備了模糊控制技術(shù)及其應(yīng)用、智能機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用、智能交通、BCI(腦機(jī)交互接口)等專題，以及智能調(diào)度軟件、語音識(shí)別系統(tǒng)、動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)、足球機(jī)器人比賽、機(jī)器人軌跡跟蹤、倒立擺的智能控制等課內(nèi)演示，使學(xué)生擴(kuò)大了眼界，增加了感性知識(shí)，達(dá)到提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的目的與效果。

(2)面向問題的啟發(fā)式教學(xué)

人工智能中的許多問題，有的似是而非，有的引人入勝。在教學(xué)中，有意識(shí)的提出相關(guān)問題，提請(qǐng)學(xué)生思考，鼓勵(lì)學(xué)生提出自己的猜想和解決方案。然后逐步進(jìn)入教材中的解決方案，啟發(fā)學(xué)生求解這些問題，并進(jìn)行分析和比較，從而強(qiáng)化了學(xué)生學(xué)習(xí)的主動(dòng)意識(shí)和參與意識(shí)，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性。例如，在講到比較抽象的“遺傳算法”時(shí)，提出“遺傳算法如何用于優(yōu)化計(jì)算?”這一問題。針對(duì)該問題，先從“達(dá)爾文的生物進(jìn)化論”入手，討論“遺傳”、“變異”和“選擇”作用；然后通過一個(gè)簡單的例子，從特殊到一般地啟發(fā)學(xué)生思考“遺傳”、“變異”和“選擇”的實(shí)現(xiàn)，最終讓學(xué)生與教師一起導(dǎo)出遺傳算法用于優(yōu)化計(jì)算的基本步驟。這樣，學(xué)生不但從中學(xué)習(xí)了遺傳算法，而且得到一次邏輯思維的訓(xùn)練，取得很好的教學(xué)效果。

(3)課堂辯論與交互式教學(xué)

組織課堂辯論，討論的議題包括人工智能的應(yīng)用前景和其他比較等有爭議的問題。學(xué)生對(duì)這些問題展開了激烈的爭論，激發(fā)了學(xué)習(xí)潛能，明確了學(xué)習(xí)目標(biāo)。例如，為了加深學(xué)生對(duì)智能機(jī)器人內(nèi)涵的理解，我們組織了“機(jī)器智能能否超過人類智能”的辯論會(huì)。會(huì)前正反雙方結(jié)合本課程內(nèi)容及其相關(guān)知識(shí)，認(rèn)真進(jìn)行準(zhǔn)備；辯論會(huì)上正反雙方唇槍舌戰(zhàn)，激烈爭辯，氣氛熱烈。辯論后，學(xué)生余意未盡，討論熱情不減。無論是哪一方獲勝，都達(dá)到了預(yù)期的效果。教學(xué)中我們還注意采用了多種交互式策略，如課堂上教師提問可鼓勵(lì)或指定學(xué)生提問，也可由學(xué)生自由地就某個(gè)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行主題發(fā)言后老師點(diǎn)評(píng)等。

(4)個(gè)性化學(xué)習(xí)與因材施教

在本課程教學(xué)過程中注意對(duì)學(xué)生因材施教和個(gè)性化教學(xué)。例如，通過組織學(xué)生進(jìn)行讀書報(bào)告的形式，鼓勵(lì)學(xué)生從多方面、多角度考慮問題，多提新穎思想，有意識(shí)地鼓勵(lì)優(yōu)秀學(xué)生探討比較深層的內(nèi)容，并輔導(dǎo)優(yōu)秀學(xué)生將其成果以科技論文和發(fā)表文章的形式轉(zhuǎn)化為成果。又如，在教學(xué)設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中，注意要求學(xué)習(xí)有余力和興趣的學(xué)生選作部分探索性、創(chuàng)新性的功課和實(shí)驗(yàn)(選學(xué)內(nèi)容，如模糊控制器的設(shè)計(jì)、進(jìn)化控制等)，從而引導(dǎo)學(xué)生發(fā)揮個(gè)性優(yōu)勢(shì)，達(dá)到因材施教的目的。同時(shí)注意分析學(xué)習(xí)較差的學(xué)生的具體困難，進(jìn)行有針對(duì)性的指導(dǎo)。

(5)多媒體與網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的使用

本課程在PPT演示文稿和網(wǎng)絡(luò)課程上，采用了大量的多媒體表現(xiàn)形式，如視頻、動(dòng)畫、聲音和圖像等。目的在于使得人工智能抽象的知識(shí)形象化，便于學(xué)生理解。例如，課內(nèi)讓學(xué)生在線觀看涂曉媛博士的計(jì)算機(jī)動(dòng)畫“人工魚”的錄像片段、人工生命Floy中生命智能體在環(huán)境中不斷的適應(yīng)進(jìn)化構(gòu)成演示等，有助于加深學(xué)生對(duì)所學(xué)知識(shí)的理解，促進(jìn)教學(xué)水平的提高，激發(fā)了學(xué)生對(duì)課程的興趣，使學(xué)生創(chuàng)新意識(shí)得到增強(qiáng)。此外，隨教材附贈(zèng)的教學(xué)光盤和開發(fā)的網(wǎng)絡(luò)課程(http：//)提供了學(xué)生課外自學(xué)用的高質(zhì)量的電子課件、完整的教學(xué)視頻錄像、豐富的實(shí)驗(yàn)和案例資料等，以更好地調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動(dòng)性。

(7)理論與實(shí)踐結(jié)合

在教學(xué)內(nèi)容安排上，注意理論聯(lián)系實(shí)際，適時(shí)布置一些人工智能實(shí)驗(yàn)給學(xué)生進(jìn)行課外練習(xí)。設(shè)計(jì)的課外實(shí)驗(yàn)包括產(chǎn)生式系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)，歸結(jié)反演實(shí)驗(yàn)，主觀Bayes推理網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)，A搜索實(shí)驗(yàn)，以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟蹤系統(tǒng)、兩車追趕模糊控制系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別仿真、遺傳算法優(yōu)化計(jì)算等實(shí)驗(yàn)。通過實(shí)踐和參與，保持學(xué)習(xí)興趣，有助于學(xué)生對(duì)人工智能基本概念和難點(diǎn)的理解，掌握基本方法和技術(shù)，為從事智能系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)打下基礎(chǔ)，從而達(dá)到教學(xué)目的。例如，我們組織學(xué)生參觀我們的研究生綜合自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室，觀看機(jī)器人臂取物、倒立擺控制、語音識(shí)別軟件、指紋識(shí)別軟件、智能調(diào)度軟件等演示，密切理論與實(shí)際的關(guān)系。

我們?cè)诮虒W(xué)改革實(shí)踐中探索的這些教學(xué)方法，有利于充分激勵(lì)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動(dòng)性，有利于鼓勵(lì)學(xué)生發(fā)揮獨(dú)立思考和創(chuàng)新思維，有利于多方位培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題的能力。

5　運(yùn)用多樣化的教學(xué)手段和考核方式

5.1　多樣化的教學(xué)手段

采用現(xiàn)代信息技術(shù)進(jìn)行教學(xué)，構(gòu)筑“人工智能導(dǎo)論”課程的現(xiàn)代教學(xué)模式，是本課程的主要特點(diǎn)之一。教學(xué)過程中采用了多媒體教學(xué)課件和網(wǎng)絡(luò)課程相結(jié)合的方法，充分利用多媒體的豐富表現(xiàn)形式，利用網(wǎng)絡(luò)課程的交互性、情景化等，進(jìn)行教學(xué)。采用的方法包括：

(1)抽象知識(shí)內(nèi)容的多媒體表示

通過動(dòng)畫和視頻來演示抽象的概念、算法和過程，包括機(jī)器人軌跡跟蹤、機(jī)器人臂取物、足球機(jī)器人比賽、倒立擺控制、“人工魚”等錄像片段，以及智能調(diào)度軟件、語音識(shí)別系統(tǒng)、指紋識(shí)別系統(tǒng)、動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)等軟件演示。

(2)通過PPT撰寫教案

精心編制PPT，組織好課件內(nèi)容，做到圖文并茂，提綱挈領(lǐng)，便于學(xué)生理解，便于教師講授。

(3)開發(fā)與應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)課程

“人工智能導(dǎo)論”網(wǎng)絡(luò)課程較好的實(shí)現(xiàn)了交互性、在一定程度上實(shí)現(xiàn)了學(xué)習(xí)過程的情景化。在交互性方面，通過網(wǎng)絡(luò)課程的課堂練習(xí)和章節(jié)練習(xí)，評(píng)價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，并給學(xué)生提出學(xué)習(xí)建議。在情景化方面，采用了在線答疑形式，使得學(xué)習(xí)過程豐富有趣。

(4)先進(jìn)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的觀摩與演示

利用我們的研究成果等有利條件，有針對(duì)性地對(duì)學(xué)生進(jìn)行成果演示(包括智能調(diào)度軟件、語音識(shí)別系統(tǒng)、指紋識(shí)別系統(tǒng)、動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)等軟件)，使學(xué)生知道學(xué)了有用，而且很有用，很有趣，很有意義，從而進(jìn)一步誘導(dǎo)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，鞏固了課堂所學(xué)知識(shí)，提高了教學(xué)質(zhì)量。

教學(xué)效果通過上述先進(jìn)的現(xiàn)代信息技術(shù)的應(yīng)用，不僅極大地提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動(dòng)性，而且也取得很好的實(shí)際教學(xué)效果，提高教學(xué)質(zhì)量。

5.2　作業(yè)、考試等教改舉措

(1)改革作業(yè)方式與方法

改變過去那種單純的書面習(xí)題作業(yè)，發(fā)展成為必須交給教師評(píng)閱的書面家庭作業(yè)、不必交給教師的課外思考題目、口頭布置的思考題或閱讀材料以及大型作業(yè)等。其中上交作業(yè)通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行，教師批閱后的作業(yè)也通過網(wǎng)絡(luò)返回給學(xué)生，實(shí)現(xiàn)了作業(yè)呈交和返回的網(wǎng)絡(luò)化。

(2)改革考試方式與方法

如何對(duì)本課程的考試方式進(jìn)行改革一直是我們探索的問題。我們綜合考慮課堂出勤情況(10％)、平時(shí)正式作業(yè)成績(20％)和期末課程考試(70％)，進(jìn)行綜合評(píng)分。期末考試有時(shí)采用綜合試題考試，出幾個(gè)大題目讓學(xué)生選擇其中幾個(gè)進(jìn)行開卷筆試，當(dāng)面交卷后評(píng)分；有時(shí)采用課外開卷論文結(jié)合或口試面試。最近，我們還對(duì)部分學(xué)生結(jié)合實(shí)驗(yàn)或?qū)嶋H問題提問等進(jìn)行考核。我們正進(jìn)一步改革、試驗(yàn)和探索，使考試成為衡量與培養(yǎng)創(chuàng)新能力，促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)主動(dòng)性和提高課程教學(xué)質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)。

人工智能教學(xué)建議范文第5篇

關(guān)鍵詞：知識(shí)表示與知識(shí)推理；教學(xué)設(shè)計(jì)；教學(xué)實(shí)踐；數(shù)理邏輯；人工智能

知識(shí)表示與知識(shí)推理是智能信息處理的基礎(chǔ)。從人工智能的角度看，知識(shí)是構(gòu)成智能的基礎(chǔ)，人類的智能行為依賴于利用已有的知識(shí)進(jìn)行分析、猜測(cè)、判斷和預(yù)測(cè)等。當(dāng)人們希望計(jì)算機(jī)具有智能行為時(shí)，首先需要在計(jì)算機(jī)上表達(dá)人類的知識(shí)，然后再告訴計(jì)算機(jī)如何像人一樣地利用這些知識(shí)。

自從人工智能領(lǐng)域誕生以來，知識(shí)表示與知識(shí)推理就一直是其中最為重要的子領(lǐng)域。經(jīng)過五十多年的發(fā)展，知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域的許多研究內(nèi)容、研究方法和研究成果已經(jīng)深深滲入到計(jì)算機(jī)科學(xué)，進(jìn)而對(duì)計(jì)算機(jī)學(xué)科的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。例如，在C++、Java等面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)語言中，“繼承”這一最為核心的技術(shù)就來源于知識(shí)表示與知識(shí)推理。再如，在軟件自動(dòng)化領(lǐng)域，許多程序規(guī)格語言和程序驗(yàn)證技術(shù)都借鑒了知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域的Prolog語言等研究成果。從工程開發(fā)的角度看，專家系統(tǒng)、智能搜索引擎、智能控制系統(tǒng)、智能診斷系統(tǒng)、自動(dòng)規(guī)劃系統(tǒng)等具有所謂智能特征的系統(tǒng)都或多或少地依賴于知識(shí)表示與知識(shí)推理技術(shù)。因此，對(duì)于計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生來說，學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理方面的課程，對(duì)于今后在相關(guān)領(lǐng)域從事系統(tǒng)開發(fā)和科學(xué)研究都大有裨益。

在ACM與IEEE-CS聯(lián)合攻關(guān)組制訂的計(jì)算教程CC2001(Computing Curricula 2001)中，知識(shí)表示與知識(shí)推理得到了高度重視。CC2001給出的計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)體由14個(gè)知識(shí)領(lǐng)域組成：在其中的IS(Intelligent Systems)知識(shí)領(lǐng)域中，關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的內(nèi)容占據(jù)了10個(gè)知識(shí)單元中的2個(gè)，即知識(shí)單元“(Is3)知識(shí)表示與推理”以及知識(shí)單元“(IS5)高級(jí)知識(shí)表示與推理”。在ACM和IEEE-CS進(jìn)一步修訂后的計(jì)算機(jī)科學(xué)教程CS2008(Computer Science Curriculum 2008)中，知識(shí)表示與知識(shí)推理同樣得到了高度重視。此外，在我國高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)制定的計(jì)算機(jī)專業(yè)規(guī)范中，上述的IS3和IS5兩個(gè)知識(shí)單元被全部包括到計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的核心課程“人工智能”中。然而，據(jù)我們了解，由于“人工智能”在許多高校僅僅作為專業(yè)任選課開設(shè)，使得計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的許多學(xué)生無法接觸到知識(shí)表示與知識(shí)推理方面的內(nèi)容。與此同時(shí)，由于課時(shí)數(shù)限制及沒有得到重視等因素，實(shí)際開設(shè)的“人工智能”課程(包括本科生課程和研究生課程)往往難以覆蓋CC2001在知識(shí)單元IS3和IS5中列出的各個(gè)知識(shí)點(diǎn)。

實(shí)際上，經(jīng)過五十多年的發(fā)展，知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域已經(jīng)沉淀出一系列基本的方法、理論和技術(shù)；這些方法、理論和技術(shù)在CC2001的知識(shí)單元IS3和IS5中基本上都以知識(shí)點(diǎn)的形式列舉了出來。作為計(jì)算機(jī)專業(yè)的教育工作者，我們有責(zé)任將這些體現(xiàn)了幾代人智慧結(jié)晶的知識(shí)介紹給學(xué)生。另一方面，從研究者的角度來看，知識(shí)表示與知識(shí)推理是一個(gè)非?；钴S的研究領(lǐng)域；尤其是隨著Web技術(shù)的發(fā)展以及Web科學(xué)的出現(xiàn)，知識(shí)表示與知識(shí)推理將在計(jì)算機(jī)科學(xué)中扮演越來越重要的角色。面對(duì)萬維網(wǎng)這個(gè)全球最大的分布式信息庫，如何讓計(jì)算機(jī)對(duì)其中海量的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行分析、推理和管理，進(jìn)而為人類提供方便的知識(shí)服務(wù)，是目前信息技術(shù)領(lǐng)域面臨的一個(gè)重大問題。針對(duì)這個(gè)問題，國內(nèi)外研究者基本上都是從人工智能的角度尋求解決思路；近年來成為研究熱點(diǎn)的語義Web更是完全建立在知識(shí)表示與知識(shí)推理的基礎(chǔ)上。因此，從開拓學(xué)生思維以及介紹研究與技術(shù)前沿的角度來看，也非常有必要向?qū)W生講授知識(shí)表示與知識(shí)推理的相關(guān)內(nèi)容。

基于以上認(rèn)識(shí)，我們?yōu)橛?jì)算機(jī)軟件與理論專業(yè)和計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)一年級(jí)的碩士研究生開設(shè)了一門32課時(shí)的選修課程，以CC2001和CS2008列出的知識(shí)單元為核心，對(duì)知識(shí)表示與知識(shí)推理的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行教學(xué)。本文對(duì)教學(xué)設(shè)計(jì)和教學(xué)實(shí)踐中遇到的主要問題進(jìn)行分析，針對(duì)這些問題給出相應(yīng)的解決對(duì)策，并對(duì)我們獲得的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)進(jìn)行總結(jié)。

1　“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體的教學(xué)設(shè)計(jì)

自上世紀(jì)九十年代以來，國內(nèi)外許多高校就將“知識(shí)表示與知識(shí)推理”作為一門課程，面向研究生或高年級(jí)的本科生開設(shè)。其中比較著名的包括加拿大多倫多大學(xué)Hector J.Levesque教授開設(shè)的知識(shí)表示課程，美國斯坦福大學(xué)Leom Morgenstem教授開設(shè)的知識(shí)表示課程，英國曼徹斯特大學(xué)Ulrike Sattler教授等講授的知識(shí)表示和推理課程，中山大學(xué)劉詠梅教授講授的知識(shí)表示和推理課程等。但是，由于沒有統(tǒng)一的課程設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)，這些課程講授的知識(shí)點(diǎn)都不盡相同。2000年，Leom Morgenstem和Richmond H.Thomason總結(jié)了開設(shè)知識(shí)表示與知識(shí)推理課程時(shí)面臨的挑戰(zhàn)，提出了相應(yīng)的解決思路。其中，針對(duì)該課程缺乏統(tǒng)一的教學(xué)知識(shí)體的情況，他們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)持續(xù)14周、每周2次課的教學(xué)大綱。在文獻(xiàn)[5]中，Leora Morgenstem進(jìn)一步修訂了之前提出的教學(xué)大綱，建議在其中增加語義Web及Web本體語言O(shè)WL等內(nèi)容。

盡管目前各高校開設(shè)的知識(shí)表示與知識(shí)推理課程的課程大綱仍然不盡相同，但比較可喜的是，對(duì)知識(shí)表示與知識(shí)推理的教學(xué)在CC2001計(jì)算教程中得到了高度重視。CC2001分別在“知識(shí)表示與推理”和“高級(jí)知識(shí)表示與推理”兩個(gè)知識(shí)單元中列出了關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的教學(xué)內(nèi)容。知識(shí)單元“知識(shí)表示與推理”由以下知識(shí)點(diǎn)組成：命題邏輯和謂詞邏輯回顧，歸結(jié)原理與定理證明，非單調(diào)推理，概率推理，貝葉斯定理。知識(shí)單元“高級(jí)知識(shí)表示與推理”由以下知識(shí)點(diǎn)組成：結(jié)構(gòu)化知識(shí)表示(包括對(duì)象與框架、描述邏輯和繼承系統(tǒng))，非單調(diào)推理(包括非經(jīng)典邏輯、缺省推理、信念修正、偏好邏輯、知識(shí)源的集成、沖突信念的聚合)，對(duì)動(dòng)作和變化的推理(包括情景演算、事件演算和分枝問題)，時(shí)態(tài)和空間推理，非確定性推理(包括概率推理、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、粗糙集和可能性理論、決策理論)，針對(duì)診斷的知識(shí)表示與定性知識(shí)表示。在CC2001的基礎(chǔ)上，CS2008在知識(shí)單元“知識(shí)表示與推理”中增加了合一與提升、前向鏈接、反向鏈接以及歸結(jié)等知識(shí)點(diǎn)；在知識(shí)單元“高級(jí)知識(shí)表示與推理”中增加了本體工程和語義網(wǎng)絡(luò)兩個(gè) 知識(shí)點(diǎn)。

以CC2001和CS2008列出的知識(shí)點(diǎn)為基礎(chǔ)，在綜合考察了國內(nèi)外相關(guān)課程的開設(shè)情況之后，我們對(duì)“知識(shí)表示與知識(shí)推理”課程的教學(xué)內(nèi)容及相應(yīng)的學(xué)時(shí)分配設(shè)計(jì)如下。

1)概述(2學(xué)時(shí))。介紹知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域的發(fā)展歷史、現(xiàn)狀和前景：講授知識(shí)表示的基本思路和基本原理；介紹知識(shí)表示方法和技術(shù)的典型應(yīng)用：列舉典型的采用了知識(shí)表示技術(shù)的系統(tǒng)，與沒有采用知識(shí)表示技術(shù)的系統(tǒng)進(jìn)行比較分析。

2)基于一階謂詞邏輯的知識(shí)表示和推理(4學(xué)時(shí))。講授一階謂詞邏輯的語法、語義和語用；通過例子講授如何應(yīng)用一階謂詞邏輯進(jìn)行知識(shí)表示；講授如何應(yīng)用消解原理進(jìn)行知識(shí)推理；講授如何應(yīng)用Tableau算法進(jìn)行知識(shí)推理；分析一階謂詞邏輯存在的局限。

3)Horn子句邏輯與產(chǎn)生式系統(tǒng)(2學(xué)時(shí))。講解Horn子句及其過程解釋；介紹SLD歸結(jié)以及分別采用反向鏈和正向鏈的推理過程；通過例子講授如何應(yīng)用Horn子句邏輯進(jìn)行知識(shí)表示和推理；對(duì)Prolog語言進(jìn)行簡單介紹；通過例子介紹如何應(yīng)用產(chǎn)生式系統(tǒng)進(jìn)行知識(shí)表示和推理。

4)結(jié)構(gòu)化知識(shí)表示(6學(xué)時(shí))。介紹對(duì)象與框架，介紹基本的框架形式系統(tǒng)：介紹語義網(wǎng)絡(luò)，對(duì)推理過程中的繼承機(jī)制進(jìn)行介紹。介紹描述邏輯家族的研究歷史和發(fā)展現(xiàn)狀；以邏輯系統(tǒng)ALC為例，講解描述邏輯的語法和語義；通過例子講授如何應(yīng)用描述邏輯進(jìn)行知識(shí)表示；講授如何應(yīng)用Tableau算法對(duì)描述邏輯刻畫的知識(shí)進(jìn)行推理。

5)非單調(diào)知識(shí)表示和推理(4學(xué)時(shí))。介紹非單調(diào)性推理的研究歷史；講解封閉世界假設(shè)與開放世界假設(shè)；講解缺省推理和限定推理；對(duì)自認(rèn)知邏輯、偏好邏輯和真值維持系統(tǒng)進(jìn)行介紹；對(duì)信念修正、知識(shí)源的集成以及沖突信念的聚合進(jìn)行介紹。

6)非確定知識(shí)表示和推理(4學(xué)時(shí))。對(duì)模糊邏輯進(jìn)行介紹；講授概率推理和主觀貝葉斯方法；對(duì)粗糙集、可能性理論和決策理論進(jìn)行介紹。

7)解釋與診斷(2學(xué)時(shí))。講授反繹推理的基本思路，將其與演繹推理和歸納推理進(jìn)行比較分析；以一個(gè)電路系統(tǒng)為例，講授如何在知識(shí)表示的基礎(chǔ)上采用反繹推理進(jìn)行故障診斷。

8)動(dòng)作與規(guī)劃(4學(xué)時(shí))。介紹動(dòng)作與規(guī)劃領(lǐng)域的研究歷史和發(fā)展現(xiàn)狀；講授如何在STRIPS系統(tǒng)中對(duì)動(dòng)作進(jìn)行刻畫以及如何進(jìn)行規(guī)劃求解：講授如何應(yīng)用情景演算和事件演算對(duì)動(dòng)作進(jìn)行刻畫、推理、及規(guī)劃求解；對(duì)框架問題、條件問題和分枝問題進(jìn)行介紹；對(duì)規(guī)劃語言PDDL進(jìn)行介紹。

9)時(shí)態(tài)和空間推理(2學(xué)時(shí))。對(duì)時(shí)間點(diǎn)／時(shí)間段、離散／連續(xù)、有限／無限、線性／分支等表示時(shí)態(tài)信息的不同方式進(jìn)行介紹；對(duì)Allen的區(qū)間代數(shù)理論進(jìn)行介紹；對(duì)線性時(shí)態(tài)邏輯和分支時(shí)態(tài)邏輯進(jìn)行介紹；對(duì)基于點(diǎn)／基于區(qū)域、離散／連續(xù)、有限／無限、同維／混合維等表示空間信息的不同方式進(jìn)行介紹；對(duì)區(qū)域連接演算RCC進(jìn)行介紹；對(duì)時(shí)態(tài)與空間推理的結(jié)合進(jìn)行簡單介紹。

10)語義Web和本體工程(2學(xué)時(shí))。介紹語義Web的基本思想、技術(shù)現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)；講授語義Web的層次模型以及各個(gè)層次的目標(biāo)和功能；對(duì)資源描述框架RDF、Web本體語言O(shè)WL、Web規(guī)則標(biāo)記語言RIF、Web查詢語言SPARQL等進(jìn)行介紹。對(duì)本體的構(gòu)建、管理和維護(hù)進(jìn)行介紹。

上述教學(xué)內(nèi)容的基本特點(diǎn)是覆蓋了CC2001和CS2008列出的關(guān)于知識(shí)表示與推理的所有知識(shí)點(diǎn)。此外，我們將目前作為計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域研究熱點(diǎn)的語義Web等內(nèi)容引入了課堂教學(xué)，不僅可以將相關(guān)研究前沿展示在學(xué)生面前，而且還可以讓學(xué)生更加深刻地體會(huì)學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理的價(jià)值，進(jìn)一步激發(fā)他們的學(xué)習(xí)熱情。另一方面，上述教學(xué)內(nèi)容存在的一個(gè)缺陷是內(nèi)容過多。由于受到課時(shí)數(shù)的限制，部分內(nèi)容在講授時(shí)不能充分展開，留給學(xué)生課堂練習(xí)和討論的時(shí)間不充裕。

2　教學(xué)實(shí)踐中的主要問題及對(duì)策

在圍繞“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體開展教學(xué)實(shí)踐時(shí)，我們遇到的問題主要來自以下幾個(gè)方面：教師和學(xué)生對(duì)“人工智能”課程以及其中的“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體不重視，缺乏合適的教材，學(xué)生缺乏必要的基礎(chǔ)知識(shí)。下面對(duì)這些問題進(jìn)行逐一分析，對(duì)我們采取的對(duì)策進(jìn)行相應(yīng)介紹。

2.1　師生對(duì)“人工智能”課程不重視

許多教師和學(xué)生對(duì)“人工智能”課程不夠重視，甚至存在偏見。我們覺得，這種現(xiàn)狀很大程度上是由人工智能自身的發(fā)展歷程造成的。人工智能領(lǐng)域剛誕生時(shí)就被賦予過高的期望；早期的研究者也過于樂觀地給出了一些不切實(shí)際的承諾。由于不能在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)過高的目標(biāo)和兌現(xiàn)相應(yīng)的承諾，使人工智能領(lǐng)域在上世紀(jì)80年代末90年代初一度跌入低谷，甚至達(dá)到了聲名狼藉的地步。這一特殊的發(fā)展歷程使得一部分對(duì)人工智能了解不多的教師和學(xué)生產(chǎn)生誤解，認(rèn)為人工智能是一個(gè)比較務(wù)虛的領(lǐng)域。這種誤解甚至影響到“人工智能”課程的開設(shè)。目前，在許多高校計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的課程設(shè)置中，“人工智能”往往只作為選修課程開設(shè)，沒有得到教師和學(xué)生的普遍重視。

實(shí)際上，從信息技術(shù)發(fā)展規(guī)律的角度來看，人工智能的上述發(fā)展歷程是很正常的。根據(jù)市場(chǎng)權(quán)威研究機(jī)構(gòu)Gartner給出的“技術(shù)成熟度曲線”(hype cycle)理論，一項(xiàng)新的IT技術(shù)在產(chǎn)生之后，一般先是默默無聞地奮力發(fā)展幾年，然后會(huì)由于被大家寄予很高的期望而迅速火爆起來，接著會(huì)因?yàn)闆]能兌現(xiàn)過高的承諾而跌入谷底，最后會(huì)再次崛起并由于過硬的成就而被大眾普遍接受。人工智能已經(jīng)經(jīng)歷了從默默無聞到迅速火爆再到跌入谷底的發(fā)展過程，目前正處于再次崛起的階段，并且將通過不斷取得的成就而被大眾普遍接受。

人工智能的教學(xué)在CC2001和CS2008中得到了高度重視。CC2001給出的計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)體由14個(gè)知識(shí)領(lǐng)域組成，作為其中的知識(shí)領(lǐng)域之一，智能系統(tǒng)(即人工智能)與離散結(jié)構(gòu)、程序設(shè)計(jì)、操作系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)等已經(jīng)得到普遍重視的知識(shí)領(lǐng)域具有了相同的地位。在我國高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)制定的計(jì)算機(jī)專業(yè)規(guī)范中，也將“人工智能”作為了計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的核心課程。但是，對(duì)人工智能相關(guān)知識(shí)的傳播需要一個(gè)長期的過程，仍然需要廣大科研和教育工作者的不懈努力。

2.2　師生對(duì)“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體不重視

即便部分教師和學(xué)生認(rèn)識(shí)到人工智能知識(shí)領(lǐng)域的重要性，但對(duì)于其中的“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體仍然不夠重視，認(rèn)為沒有必要專門通過一門課程進(jìn)行教學(xué)。

針對(duì)這個(gè)問題，我們可以對(duì)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展歷程作進(jìn)一步考察。我們知道，人工智能領(lǐng)域的誕生就是從知識(shí)表示和知識(shí)推理開始的。在1956年標(biāo)志著人工智能誕生的Dartmouth會(huì)議上，Herbert Simon和Allen Newell展示的“邏輯理論家”就依賴于知識(shí)表示和知識(shí)推理。在此之后的五十多年中，知識(shí)表示與知識(shí)推理就一直是人工智能中最為重要的子領(lǐng)域。相 應(yīng)的一個(gè)佐證是，1966年到2009年期間，在獲得圖靈獎(jiǎng)的56名科學(xué)家中，Marvin Minsky、John Mccarthy、Herbert Simon、Allen Newell、Edward Feigenbaum和Raj Reddy等6名科學(xué)家都在知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域取得了開創(chuàng)性的研究成果。

知識(shí)表示與知識(shí)推理的重要性在CC2001和CS2008中同樣得到了體現(xiàn)。CC2001給出的“智能系統(tǒng)”知識(shí)領(lǐng)域由以下10個(gè)知識(shí)單元組成：智能系統(tǒng)中的基本問題、搜索與約束求解、知識(shí)表示與推理、高級(jí)搜索、高級(jí)知識(shí)表示與推理、智能主體、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能規(guī)劃系統(tǒng)、機(jī)器人；C$2008在CC200I的基礎(chǔ)上增加了智能感知這個(gè)知識(shí)單元。其中，關(guān)于知識(shí)表示和知識(shí)推理的教學(xué)內(nèi)容不僅占據(jù)了兩個(gè)知識(shí)單元，而且在智能主體、人工智能規(guī)劃系統(tǒng)、機(jī)器人等知識(shí)單元中也占據(jù)了相應(yīng)的多個(gè)知識(shí)點(diǎn)的位置。由于32課時(shí)的人工智能選修課程通常只能對(duì)上述知識(shí)單元作一個(gè)概要性的介紹，對(duì)于想進(jìn)一步深入學(xué)習(xí)的學(xué)生，在有條件的情況下，我們完全有必要開設(shè)一門關(guān)于“知識(shí)表示與知識(shí)推理”的課程。另外，從上一節(jié)給出的教學(xué)設(shè)計(jì)可以看出，如果要覆蓋CC2001和CS2008給出的關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的所有知識(shí)點(diǎn)，一門32課時(shí)的課程在時(shí)間上還很不夠用。因此，基于以上分析，我們希望“知識(shí)表示與知識(shí)推理”的教學(xué)首先能夠得到相關(guān)教師的認(rèn)可和重視，然后通過課程設(shè)置等途徑逐漸吸引學(xué)生的關(guān)注，并在教學(xué)過程中激發(fā)起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和熱情。

2.3　缺少合適的教材

盡管CC2001和CS2008詳細(xì)地列出了關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的主要知識(shí)點(diǎn)，但是，據(jù)我們所知，目前還沒有出現(xiàn)完全覆蓋這些知識(shí)點(diǎn)的合適教材，而中文的相關(guān)教材更是缺乏。

在參考了多方面的資料之后，我們選擇了Ronald Brachman和Hector Levesque撰寫的《Knowledge Representation and Reasoning》作為教材。Ronald Brachman和Hector Levesque都是知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域的著名學(xué)者。其中，Ronald Brachman于1977年在哈佛大學(xué)攻讀博士學(xué)位時(shí)提出了KL-ONE系統(tǒng)，開創(chuàng)了目前成為研究熱點(diǎn)的描述邏輯領(lǐng)域，之后于2003年擔(dān)任了美國人工智能學(xué)會(huì)的主席，目前是ACM院士、雅虎全球研究運(yùn)營副總裁。Hector Levesque在知識(shí)表示領(lǐng)域也做出了許多開創(chuàng)性的研究成果，曾于2001年擔(dān)任人工智能頂級(jí)會(huì)議IJCAI的主席，于2006年當(dāng)選加拿大皇家學(xué)會(huì)會(huì)士。除了時(shí)態(tài)和空間推理以及本體工程這兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)之外，CC2001和CS2008中列出的其他關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的知識(shí)點(diǎn)，在《Knowledge Representation and Reasoning》中都基本上得到了體現(xiàn)。另外，為了在課程中向?qū)W生介紹語義Web方面的知識(shí)，我們選擇了Grigoris Antoniou和Frank van Harmelen撰寫的《A Semantic Web Primer》作為參考書目。

2.4　學(xué)生缺乏必需的基礎(chǔ)知識(shí)

知識(shí)表示與知識(shí)推理的核心思想是采用形式語言(尤其是邏輯語言)對(duì)知識(shí)進(jìn)行刻畫和推理，因此要求學(xué)生在學(xué)習(xí)該課程前具有扎實(shí)的數(shù)理邏輯基礎(chǔ)知識(shí)。

盡管數(shù)理邏輯對(duì)于整個(gè)計(jì)算機(jī)學(xué)科來說具有非常重要的作用，但在目前計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的課程設(shè)置中，數(shù)理邏輯往往只作為離散數(shù)學(xué)課程的一個(gè)部分進(jìn)行教學(xué)，在課時(shí)數(shù)量上非常有限。此外，從教材的角度來看，大部分離散數(shù)學(xué)教材的數(shù)理邏輯部分主要介紹命題邏輯的相關(guān)知識(shí)，而且只介紹命題邏輯聯(lián)結(jié)詞、范式、等值演算、自然推理系統(tǒng)等最基本的內(nèi)容；對(duì)一階謂詞邏輯以及命題邏輯中更為深入的內(nèi)容介紹得很少，甚至不介紹。這些內(nèi)容對(duì)于學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理知識(shí)體來說遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。例如，根據(jù)我們?cè)谥v授“知識(shí)表示與知識(shí)推理”之前的調(diào)查，許多研究生對(duì)于一階謂詞邏輯的語法與語義等基本概念都還比較模糊，對(duì)于消解原理、Tableau方法、可滿足性問題等內(nèi)容更是沒有接觸過。

針對(duì)上述問題，除了原計(jì)劃關(guān)于一階謂詞邏輯知識(shí)表示的4個(gè)課時(shí)之外，我們臨時(shí)增加了2個(gè)課時(shí)的課堂教學(xué)，為學(xué)生補(bǔ)充命題邏輯的語法和語義、公式可滿足性問題、Tableau判定算法、基于消解原理的判定算法等內(nèi)容。由于受到課時(shí)的限制，許多重要的結(jié)論及其證明過程無法在課堂上詳細(xì)闡述。

值得一提的是，由于研究課題的需要，我們組織部分研究生一起學(xué)習(xí)了John Bell和Moshe Machover撰寫的著名教材《A Course in Mathematical Logic》。在學(xué)習(xí)這本教材時(shí)，我們將研究生分為三個(gè)小組，讓各個(gè)小組自學(xué)該教材，對(duì)其中的引理、定理以及問題(Problem)進(jìn)行證明或求解，然后在每周一次的學(xué)習(xí)班上使用黑板講解他們的證明或求解過程。在3個(gè)月的時(shí)間里，將這本教材中的第一章和第二章學(xué)完后，這些研究生的數(shù)理邏輯知識(shí)明顯上了一個(gè)臺(tái)階。在之后學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理的過程中，這部分研究生的學(xué)習(xí)效果也明顯好得多。在今后的教學(xué)中，我們希望計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的研究生能夠先學(xué)習(xí)一門數(shù)理邏輯方面的課程，然后再學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理課程。

3　結(jié)語