人工智能技术导论(收集3篇)

daniel 0 2026-01-03

人工智能技术导论范文篇1

论文关键词:智能建筑系统论信息论可持续发展人本论产业链

20世纪60年代中期,世界建筑业启动了新一轮的发展,建筑物单体的高度与体量急骤增加,二、三百米的超高层建筑,单体超过10万平方米的大型建筑已十分普通。建筑物规模的增大与工程建设的技术难度不仅体现在高度与面积上,建筑物的多功能使用(同一幢建筑物内分层区具有办公、酒店、商场、公寓、娱乐等使用功能)。各类使用者对建筑物的服务要求多样化与服务性能日趋提高,越来越重视生活条件与环境的舒适性、与社会和人际沟通的便捷性、生存空间的安全性、设施服务的完善性、管理组织的严密性等。在解决这些复杂难题的过程中逐步形成了智能建筑的概念。

1智能建筑的理论体系

长期以来,对智能建筑是否存在理论与学科特征,一直未能形成比较一致的认识。有些人士认为智能建筑就是把计算机、控制及电子设备运用于建筑物,只是高新技术的综合应用而已,并无理论可言。

然而,笔者认为经过二十年的实践,智能建筑已不如早期那么神秘朦胧,在长期的建设、应用与管理中,已经凸现其深层的特征,有必要对此进行探讨。图1所示为智能建筑理论的结构,下面将分别进行阐述。

a.应用对象层。智能建筑为人类活动提供信息化、自动化的工作和生活场所,它的应用对象就是建筑物的使用者、管理者与服务提供者。

b.特定功能层。只要是按现代化、信息化运作的机构所在地都有智能建筑的需求,因此智能建筑早已不是办公建筑的专利,公共建筑、住宅建筑、工业建筑、军事建筑都可以按智能建筑建设。近十年来,中国与全球一样建成了大量智能型的办公楼、酒店、体育场馆、会展中心、医院、学校、法院、图书馆、剧院、博物馆、机场、车站、住宅、电子厂、食品厂、化工厂、发电厂、军营、应急指挥中心等建筑物,这些建筑物在世界的经济与社会中起着极为重要的作用。在这一层面上,智能化系统功能需求与设备配置往往受建筑物个性、建设目标,管理模式和投资力度的影响而有较大的差别。

c.应用技术层面。这是智能建筑的技术基础,由通信网络技术、智能控制技术、信息处理技术和综合管理技术等组成。在这些技术领域中,最新的技术成果及其形成的装备会以最快的速度应用于建筑业。如在5年前,当软件工程界刚开始讨论中间件技术时,市场上立即推出了采用中间件技术的智能建筑系统集成软件izbms集成化智能建筑管理系统)。又如当工业以太网技术出现突破,随即出现了基于工业以太网的楼宇自动化系统。

d.基础理论层。虽然从表面上看,智能建筑嵌人了许多令人目眩的五光十色的技术,但实质上智能建筑并不仅是新技术的综合与新装备的组合,而在其深层次中是有基础理论的支撑。

1945年奥地利人贝塔朗菲创建系统论形成了“系统哲学”,这是把世界看作一个巨大组织的机体主义世界观,它包括了系统本体论、系统认识论、系统价值论和系统方法论。系统理论的概念(等级秩序、渐进分化、反馈、开放等)与方法(图论、集论、控制论、对策论、排队论等)是智能建筑总体设计与工作流程规划中的重要工具。

美国人香农在1948年奠定了信息论的理论基础,使人类传统的科学从以材料与能量为中心的体系,转变为以材料、能量与信息为中心。当建筑物的智能水平日益提高后,人们已不满足仅在通信信道容量、噪声抑制、数据加密上应用信息论,而需要进一步通过统计及随机过程的分析来讨论语义分析、信息的嫡的应用。

“以人为本”在如今似乎已成为一句时尚的语句,但在智能建筑的功能设计与运行管理中,如果缺乏针对使用者与管理者的工作和生活便利考虑,缺乏以人机工效学对人机界面、机器与人的共享空间的设计,缺乏在智能化、数字化环境下对不同职能与层次人的行为处理分析和对策,那么任何再先进的智能化系统也是失败的。

智能建筑不仅仅是当前高新技术的尽情应用,而且必须从可持续发展的角度对建筑物的一切进行考量:设备与材料的环保、系统运行方式的综合能效设计、建筑物节能模式的选择、建筑物管理的组织结构设计,都需要从有利于协调“自然·社会·经济”关系,提高“人口·资源·环境”可持续发展的水平来考虑。这些工作要有助于建立7项工作:选择资源节约型的经济体系、推进社会公平化的社会体系、重视提高国家综合实力的科技体系、保持自然生产能力的生态体系、促进环境质量提高的环境体系、提高国民整体素质的人口体系和规范合理行为的政策法规体系。“可持续发展”是我国的基本国策之一,已深人到整个社会。智能建筑自然也在“可持续发展”政策的覆盖之下。

显然,在智能建筑所有的相关领域,以上的理论都在工作过程中起着宏观导向与微观指导的作用。

2智能建筑理论的特征

通过上述分析可见,智能建筑不仅存在理论,而且其理论结构相当复杂,还具有以下三个特征。

a.多目标的优化智能建筑不是机械的技术与设备集合,而是一个大系统,需要多视角地考虑技术、管理、经济、人文、环境等因素的大系统运行目标,并且调动各种手段使系统达到最优的综合目标。即系统的优化目标函数为:s=f<技术、效率、价格、智能建筑理论与工程实践—程大章发展、环境、人气等)。

b.多学科的综合这一点是显然的,智能建筑的规划、设计、运行和管理,所涉及的技术,经济、管理以及法律问题,都必须有效地应用各学科的知识成果来解决。

c.多因素的相关性智能建筑与社会信息化、社会经济发展、管理模式、装备技术发展、政府导向等具有十分密切的关系,尽管就表面来看智能建筑仅是一种建设行为与经营管理方法。但是从建筑物的生命周期成本(lcclifecyclecost)(见图2)来看,当某种设备与技术采用后,可改变其生命周期中许多相关的分项状态。

比如采用完善的ba(建筑设备自动化)系统进行照明系统的节能控制(按照度、时间、夜间最低照度、分区等),可以有效降低电耗与照明设备的运行时间,而照明设备因此而延长寿命减少了照明设备的维护更新费用。这可使建筑物生命周期成本中的能耗费与设备更新费用减少。但是要实现这一目标需要设置完善的ba系统,要增加建设的一次投资.同时,降低能耗的效益并不仅仅体现在lcc的图中,它对于广义的环境保护价值更是巨大的。

3智能建筑工程实践的分析

近年来,随着中国综合国力的增强,全国各地的智能建筑热潮有涨无退。由于我们已经历了较长期的探索,在工程建筑中有许多成功的经验,也有不少失败的教训,无论是建设方/业主,工程技术人员,还是物业管理人员,都逐步趋于成熟。因而最近起步建设智能建筑的地区(暂称为后行地区),往往可以比北京、上海、广州等先行开发建设的大城市(暂称为先行地区)有更好的建设效果。我们将之称为后发优势,见图3

智能化系统工程先行地区由于一开始处于探索前进的过程,不可避免地在早期建设中存在着各种过份的行为(控制论中称之为超调),随后又出现因失误而放弃的行为(称之为振荡过程),最后趋向于合理的装备与功能水平。而后行地区由于可以借鉴先行地区的经验与教训,可以比较合理稳妥地确定自己的智能化系统工程建设目标与行为,虽然起步稍迟,但最终可以与先行地区趋向于同样的建设效果,而他所化的代价则比先行地区要小得多(如早期智能住宅小区建设成本高达230元/mz,而近年来则在60元/mz左右,而且装备的性能与质量更好)。

4智能建筑已经形成产业链

建筑业是中国经济发展的重要抓手。中国经济发展的历史与现实清楚地告诉我们,国民经济状态上升建筑业必然兴旺,建筑业发达了,国民经济必然形势大好。中国近年来持续的经济增长其中就有1---2个百分点来自建筑业贡献。

随着中国城市化进程的加快,全国的基本建设规模不断增大,北京市2008年的奥运会与上海市2010年的世博会,大大刺激了建筑业发展,智能建筑与智能住宅小区则成为建筑业的精品。在工业建筑物、民用建筑物、军事建筑物与市政建筑物中的电气设备投资已从上世纪80年代总投资的6%一7%,增长到总投资的10%----18%,并且还在不断上升。与此同时,市场中的各类智能建筑电气设备不仅引进了大量国外先进技术与产品,也推出了一定数量具有自主知识产权的产品。据不完全统计,与智能建筑电气设备相关的国内企业约有6---8千家,智能建筑电气设备的民族企业在稳定成长。目前智能建筑行业,已基本形成了一条稳定的产业链,产业链的各方关系可以用图4来描述。

图中箭头表示各方的相互关系:①提供建筑化系统设备工程与技术服务;②提供智能化系统设备功能信息、设备使用改进意见;③提供产品与设备技术信息;④提供系统设备需求信息与系统设备功能信息;⑤人才与技术的需求与供应。

图4智能建筑的产业链示意图

图4所示的关系中,工作的基础是国际标准、国家标准与行业标准(注:gb/t50314为《智能建筑设计标准》,gb50339为《智能建筑施工及验收规范》)。

5智能建筑应用的发展趋势

随着文明的进步,人们对工作与生活的环境要求不断地提高,建筑物的功能与相应的标准也逐步提升.智能建筑作为现代建设技术的核心,面临着新的挑战。

城市的规模越来越大,建筑群的功能特征日趋明显,出现了中央商务区cbd(centerbusinessdistrict)、休闲商务区rbd(recreationbusinessdistrict)、工业园区、行政中心区、经济开发区、住宅小区等特定功能的区域。现代城市管理必须采用信息化手段对这些区域的建筑群与建筑设备进行综合管理,这对智能建筑提出了新课题。在美国“911”事件之后,建筑物的防灾、减灾及反恐等安全问题凸现,建筑物中的消防、安防、防灾及应急供电等已不可缺少,唯有借助智能化的应用系统,才能使之精准、有效、稳定与可靠地工作。

人工智能技术导论范文篇2

关键词:人工智能;教学;教材

人工智能的发展经历了漫长的历程。特别是20世纪30年代和40年代,智能界发现了数理逻辑和关于计算的新思想。1956年夏季,人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行,标志着人工智能学科的诞生。多年来,机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研究深入开展,形成高潮。同时,不同人工智能学派间的争论也非常热烈,这些都推动人工智能研究的进一步发展[1]。人工智能技术已经可以担当信息化和信息社会建设所赋予的重任。我国已有数以万计的科技人员和大学师生从事不同层次的人工智能的研究与学习,人工智能已成为一个受到广泛重视并有着广阔应用潜能的庞大交叉的前沿学科[2]。

人工智能与计算机领域的其他方向有一个比较显著的特点,即以符号处理为主,而其他方向是以数值计算为主。从理论上说,人工智能领域担负着一个极富挑战的任务――揭示智能的本质,从应用上说,人工智能的目标是开发更有用的计算机程序[3]。人工智能课程是智能科学与技术专业的重要基础课程,介绍人工智能的基本理论、方法和技术,为以后高级课程的学习、在人工智能领域的进一步研究和开发工作,奠定良好的基础。

本文以首都师范大学开设的人工智能原理精品课程的教学实践为基础,介绍我们针对不同专业、不同层次学生所开设的相关系列课程。

1课程知识点

人工智能是由脑科学、认知科学、逻辑学、信息科学技术等多学交叉所形成的一个新兴边缘学科。目前,国内外对人工智能的研究存在着狭义和广义两种观点。狭义人工智能通常是指以符号智能为主体的传统人工智能概念。广义人工智能通常是指包含自然智能、符号智能、计算智能、集成智能和分布智能等在内的智能科学技术概念。本课程主要基于广义人工智能的概念,从原理、方法、技术、系统和应用等不同方面,对人工智能进行科学的探讨。人工智能的主要特点是注重知识和推理,强调启发式和不确定性,提倡多学派融合和多技术综合。同时,它又是一个开拓性领域,其新思想和新技术层出不穷,因此,应鼓励学生的创新和实践。这门课程的主要内容包括:人工智能基础、知识表示、确定性推理和搜索、计算智能和不确定性人工智能、机器学习与自然语言理解、分布智能和专家系统等。其主要知识点有:

1)了解人工智能发展简史、研究目标;了解人工智能的研究方向;理解人工智能的定义、人工智能成功的标志。重点是掌握物理符号系统假设、图灵测试和启发式等概念。

2)知识表示和推理。要求了解和掌握时间和空间的表示、事件和行动的表示技术;了解和掌握概率推理、Bayes定理方法;了解和掌握谓词演算和归结定理证明。

3)搜索和优化方法。这部分内容主要介绍启发式搜索策略(A,A*算法)、局部搜索策略(盲人爬山,模拟退火,遗传搜索);了解和掌握博弈方法(min-max搜索,―剪枝)。

4)机器学习。主要讨论机器学习的基本该概念和一些非连接主义的机器学习方法。

5)神经网络。主要讨论基于神经网络的连接学习机制。

6)专家系统。专家系统是人工智能应用研究的一个重要领域。它实现了人工智能从理论研究走向实际应用,从一般思维方法探讨转入专门知识运用的重大突破。这部分内容主要是让学生了解专家系统的构成、分类和相关开发工具。

2系列课程设置

2.1两个系列五门课程

为了适应人工智能技术日益广泛的需要,国内外高校普遍开设了人工智能方面的课程。本科阶段开设人工智能课程,主要是为了让学生对人工智能的发展、原理和应用领域有初步了解,启发学生对智能学科的兴趣;而研究生阶段的学习则是要求学生能够掌握人工智能的基本技术和前沿研究内容。为此,针对不同层次、不同专业的教学对象,我校分别开设了两个层次的五门相关课程。从2003年开始为第一届智能科学与技术专业本科生开设了人工智能原理课程。该课程由54学时的课堂讲授和18学时的实验教学组成,是智能科学与技术专业的必修课程和核心课程之一。

从2009年开始,我们又将人工智能课程中的实验教学部分独立出来,安排36个机时,单独作为一门1个学分的人工智能实验课。该实验课也是智能科学与技术专业的必修课程和核心课程之一,目前已完整地开设了两届,受到了学生的欢迎与好评。

同时,我院软件工程专业、信息工程专业、电子信息工程专业及计算机科学与技术专业等信息类专业开设了人工智能概论选修课程,进行36学时的课堂教学,也已经成为这些专业本科生的一门重要的技术基础课程。

2010年我们又面向包括人文社科等全校所有专业开设了人工智能导论这一校公选课(36学时),其目的是使学生了解人工智能的基本概念、原理以及智能技术在不同领域的成功应用,具有一定的科普意义。

在研究生教育中,我们又针对研究生的特点,开设了高级人工智能课程,对研究生进行更深层的理论讲授和前沿研究课题的介绍。

由于人工智能是交叉学科,涉及面广、内容抽象、不易理解,学生往往有曲高和寡、望而生畏的感觉,加之不同专业、不同层次的学生对智能技术的要求有所差别,因此,为了更好地实现差别化教学的目标,提高该课程的教学质量,我们根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验,针对不同教学对象,提供不同的教学深度、教学内容、教学方法和考核方式,力争使智能科学惠及更多的学生。

2.2优选教材与教学内容

在教材选用方面,我们主要采用了首都师范大学王万森教授主编的教材《人工智能原理及其应用》。该教材同时为普通高等教育“十一五”部级规划教材和北京市精品教材,反映了人工智能研究和学科的最新发展,是王万森教授多年的教学与科研经验的结晶。由于广受好评,2007年出版了第2版,该书前后两版目前已印刷了16次,印量5.6万册,已成为国内多所大学的人工智能课程教材和教学参考书。此外,我们还为学生提供N.J.Nilsson的《ArtificialIntelligence:ANewSynthesis》、蔡自兴教授的《人工智能及其应用》、李德毅教授的《不确定性人工智能》及马少平教授的《人工智能》等教学参考书。

作为课程建设一个重要组成部分,我们十分重视教材建设。除上述王万森教授主编的《人工智能原理》教材外,另一本侧重基础与应用的《人工智能基础及应用》教材正在人民邮电出版社的编辑出版中;还有一本在人工智能实验课基础上,包括教学指导、习题解析和实验指导等内容的北京市精品教材立项,《人工智能习题解析、学习与实践指导》也即将交稿,由电子工业出版社出版。

在人工智能课程教学过程中,针对智能科学与技术专业的学生,我们不仅进行理论讲授,同时还利用人工智能实验课,开展了36个机时的相关实验教学,学生在学习人工智能理论的同时,还能够得到智能软件开发方面的实验训练。该实验课设立了5个基本实验和3个综合实验。其中,5个基本实验分别是:实验1,基于规则的简单动物识别系统;实验2,基于极大极小算法的一字棋游戏;实验3,简单的遗传优化;实验4,简单的可信度推理;实验5,简单的单层感知器学习。对每个基本实验,在给定实验程序框架的前提下,安排了5个实验机时。3个综合实验分别是:实验1,双机对弈五子棋游戏;实验2,基于BP网络的预测与评价系统;实验3,基于Web的不确性推理专家系统。对综合实验,要求每个学生选作其中的一个,安排10个实验机时。人工智能实验课程的设立,强化了学生的知识,激发了学生的学习兴趣,促进了学生对学习内容的理解,提高了学生对智能技术的简单应用能力。为后续课程如智能机器人、智能游戏及智能管理等课程奠定了坚实的基础。

对于非智能科学与技术专业的学生,我们则开展更为灵活多样的教学形式,如展开师生间的讨论,让学生看到问题从提出、分析到解决的全过程。让学生自己去查阅资料,发现智能技术与他们所学专业的关系或在其中的应用。让学生进行课程讲演与展示,如“地理学”专业的学生就讲解了智能技术在地理信息系统中的应用,“戏剧文学”专业的学生讲解了智能动画技术在影视作品中的作用,“法语”专业的学生发现原来机器翻译是这样有趣。采取这样的教学方法,学生普遍反映课堂学习令人印象深刻,整个过程让人回味无穷。

3课程教改

在教学内容改革方面,能适应智能科学技术发展和应用普及的需要,在保持人工智能基本理论和方法的核心地位的前提下,我们不断增加人工智能的新技术。例如,计算智能、分布智能、先进专家系统、新的机器学习方法等。

在教学方法改革方面,积极采用启发与互动、讨论与研究的教学方法。其中,对理论性知识我们多采取启发与互动的教学方法,这种方法有助于对学生理解能力和学习能力的培养。对技能性知识更多的是要求实践,而在课堂上则可采用讨论与研究的教学方法,这种方法有助于培养学生的思维能力和创新能力。

在教学实训方面,我们十分注重实验、实践和训练对人工智能教学和学生能力培养的重要性,积极探索把人工智能实验作为人工智能教学一个重要环节的理论和方法。在国内公开出版发行的所有人工智能教材中,首次把人工智能实验作为一个独立部分写进教材(本课程负责人独著出版的“普通高等教育‘十一五’部级规划教材”《人工智能原理及其应用》第2版)之后,又在国内高校中首次把人工智能实验作为一门独立课程开设,走出了我国人工智能实验的开创性的一步。

在课件建设方面,人工智能多媒体课件,获北京市高校首届多媒体教育软件大赛二等奖。相关课程智能科学技术导论多媒体课件,又获北京市高校第二届多媒体教育软件大赛优秀奖。

4结语

本文是以我校精品课程人工智能原理建设为基础,对系列相关课程在教学内容、教材、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行的探讨,总结了该课程在教学和实践方面的一些教改举措。这些举措使得人工智能教学更贴合学生的学习需求。通过认真落实这些举措,使各个层面上的学生都能更好地掌握人工智能的基本概念、基本理论和基本技术,提高实践动手能力,达到本课程预期的教学效果。

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,肖晓明,蒙祖强,等.树立精品意识搞好人工智能课程建设[J].中国大学教学,2004(1):28-29.

[3]蔡自兴,徐光佑.人工智能及其应用[M].北京:清华大学出版社,2010.

BuildingtheCurriculumSystemofArtificialIntelligence

PENGYan,WANGWan-sen,XIEDa

(CollegeofInformationEngineering,CapitalNormalUniversity,Beijing100048,China)

人工智能技术导论范文篇3

关键词:专业建设;人才培养;教学改革;课程体系;教学模式

21世纪是智能科学技术快速发展的时期,智能科学与技术本科专业应当抓住这个契机,大力推进智能科学与技术的本科教育和专业建设,培养适合社会发展和市场需求的智能科学技术人才[1]。坚持以学生为根本,以传授知识、培养能力、提高素质和协调发展为己任,以我国经济结构战略性调整的要求和社会发展对人才的迫切需求为重心,针对师资队伍、人才培养模式、教学内容与课程体系、教学方法与手段、教学管理及培养质量等方面进行深入改革,形成具有先进的办学理念、完善的管理体制、领先的改革思路、优秀的师资队伍的龙头专业。智能科学与技术作为具有广阔发展前景和巨大应用需求的综合交叉学科,高校应进一步拓展相关研究领域,结合办学条件、管理制度及政策倾斜,突出人才培养和专业建设的特色。

1深化实践教学改革,探讨多元复合型人才培养模式

智能科学与技术专业要协调发展,首先必须明确专业特色,形成自己特有的学科体系、人才培养模式和课程特色。在智能科学技术相关研究已经渗透到各个领域的形势下,对人才的培养要从多元化角度来考虑[2]。一方面,当前国内外智能科学领域的相关研究如火如荼,原创性理论与核心技术的研究步伐在进一步加快,国际上对智能科学与技术专业研究型人才求

贤若渴。另一方面,智能科学领域的一系列学术研究成果,迫切需要转化成能够产生社会效益、支持社会主义经济发展及人民生活需要的产品,大型企业、著名公司对具有智能科学技术专业知识的应用型和工程型人才的需求势头正旺,因此,目前探讨智能科学与技术专业的人才培养模式正当其时。

1)多元化人才培养模式。智能科学与技术专业是一个集智能技术、通信技术、计算机技术、控制技术等多学科交叉、跨应用领域的本科专业。根据社会经济的发展、市场对人才的需求以及专业自身的发展特点,智能科学与技术专业的人才培养应当兼顾研究型、应用型和工程型等多元复合型人才需求,因此,智能科学专业在充分整合优质教育资源的基础上,需要不断改革教育模式。一方面,通过各种教学活动,丰富各层次、各类型的课程教学资源,如:积极开设双语教学、探究式教学、“本、研合一”的高水平课程、校外名师课程等,强化学生创新知识和科研学术能力的培养,推进高素质人才的培养计划;另一方面,针对智能科学与技术专业的应用特点,积极开展学生科研活动和实践训练,使学生通过项目实践锻炼自己的实际研发能力,提高运用所学知识解决实际问题的能力。此外,充分利用我校多学科、综合化的人才培养优势,通过以跨学科、跨专业的交叉融合,打通各方的优质教学资源,给学生提供更加广泛的学习空间,促进优质高效的复合型人才培养。

2)专业素养培养。完善由智能科学与技术专业基础课程、专业核心课程、专业方向课程三部分组成的定位明确、特色突出、规范合理的专业教育课程体系,加强学生在基础知识训练和智能科学专业技能的素养培养,强化专业基础的相关性,突出专业核心的稳定性,扩大专业方向的多样性。

3)科研素养和适应发展能力培养。智能科学与技术专业面对多元化人才需求,不仅要培养学生独立从事科学研究的能力,自主不断学习新理论、新方法和新技术的能力,以胜任学科的前沿研究和技术发展;同时还要重视学生在研发团队的协同工作能力,以适应学科在实际中的各种应用需求,在不断开发高质量智能软件系统及项目研发的实际锻炼中,培养学生的高效工作能力和良好的沟通能力。

基于以上观点,我校在教学模式的改革中,积极提倡“夯实基础、综合提高、加强实践”的三结合人才培养改革思想,针对学生的专业素养、专业技能等多个方面细化培养方案,不仅注重培养学生的实际应用能力,还要兼顾培养学生的研究型思维、科学研究的能力及创新精神,从整体上提升智能科学技术人才培养的素质。

我校智能科学与技术专业坚持“教学、科研、团队的协调发展,学科、专业、课程的整体建设”,依托北京市实验教学示范中心、北京市高等学校工程研究中心,北京市重点建设学科“计算机应用技术”、校级重点建设学科“软件理论与技术”以及与其他专业和兄弟院校的联合,开展了以教师队伍建设为基础、以人才培养改革为核心,以促进学生知识、能力、素质协调发展为目标的专业建设工作,并形成了层次型人才培养方案,如图1所示。

图1层次型人才培养方案

1.1层次型人才培养方案及教学模式

结合智能科学与技术本科专业的特点,针对多元化人才培养需求,我们构建了“教―学―用”的层次型培养模式,形成了“2+1+1”的教学模式。前两个学年主要学习计算机科学技术和智能科学基础理论知识,以学习、理解和掌握知识为主,同时采用启发引导及探究讨论的教学策略,培养学生自主学习的能力和主动探究的兴趣,进一步结合相关问题、设计方法、分析讨论和问题求解培养学生的专业素养[3]。第三学年侧重学习智能专业核心课程,如:智能机器人、智能游戏与虚拟现实技术、模式识别、智能信息获取与决策管理、自然语言处理等体现智能科学与技术专业特色的课程,使学生在理论方法的学习中提高专业技能,同时所设课程与相应的实验课相结合,加强学生理论知识的消化和实践能力的训练。第四学年,以综合实践训练为主,学生根据各自的情况和兴趣,参加学生科研立项、各类科研竞赛活动、大学生创新实验、专业实习、毕业设计及教师的科研项目等,进一步强化实践能力培养环节,有利于学生整体综合素质的提高。同时,以问题为纲,培养学生在解决问题的同时自主发现新问题和新知识,进一步培养学生的主动思维和创新提高的科学研究素养[4]。

1.2“本、研合一”的教学体系

本科生与研究生的培养互动是推动本科生创新能力培养的有效措施。我校智能科学与技术专业经过几年的探索和实践,形成了“本、研合一”的教学体系。“本、研合一”教学体系的设计思路是将学生在各个学习阶段的知识结构、实际应用能力和科学研究能力进行一体化设计,使学生在有限的时间里掌握尽可能多的知识,得到尽可能充分的实践与锻炼,并在一体化的教学体系设计中逐步培养学生的研究型思维、应用型和工程型能力,以及创新型精神,提升智能科学与技术专业的人才素质。

我校智能科学与技术专业借助已获批北京市和校级精品课程、探究式课程、双语课程及网络多媒体课程,包括智能信息获取技术、人工智能原理、模式识别、智能科学与技术导论、智能机器人和自然语言处理等,在三年级开设提高性的研究型课程,这种提高性教学采取本科生与研究生合班上课的形式,使一部分本科学生在本科阶段先行选修部分研究生课程,并接受高水平教师的培养。这一阶段要求教师面向研究和学习对象,将每一阶段的理论知识与实际应用系统对应设计,同时要求理论课和专业技术课都要针对研究和学习对象设计问题,留出解决问题的空间。在完成整个学习阶段后,组织学有余力的本科生与研究生联合申请科研立项(由学校条装处资助)、实验室开放基金(由学校学生处资助);有计划地将本科生按照他们的兴趣爱好,逐步吸纳到由研究生导师、研究型教师、研究生、本科生组成的科研课题组或特色研究小组,以科研项目组为单位,对学生进行系统的综合提高训练。

1.3积极开展“研、教互动”,培养具有前沿性、时代性和实用性的复合型人才

教师的科研和教改项目为学生提供了课外学习的平台和广阔的发展空间。部分学生将课程组教师的研究成果,实现了直观验证和探索归纳两种实验分析模式。另外,我们还组织部分有能力、有兴趣的学生成立课外科研兴趣小组,参加各种科研活动,4年来课程组教师指导的36个校级科研项目中有22个获得学校奖励。科研活动与教学的互动不仅提高和增强了学生学习的兴趣和动力,更激发了他们钻研与探索的精神。在本科第三年,一方面聘请国内外知名教授,为本科生开设前沿性的科研讲座;另一方面要求学生去联合实践基地、对口企业进行为期三个月的专业实习和相关实践活动,由双方共派导师形成导师组联合指导培养学生。这些项目不仅给学生从事基础研究创造了机会,也加强了专业科研对外合作,有利于专业人才培养水平的提高。

2以多渠道交流、合作及开放的方式,加强“产、学、研”结合的多元化培养模式

我校智能科学与技术专业广泛利用国内外优势教育资源开展主题鲜明、形式多样的教学科研合作,积极开拓产学研结合渠道,与企业共建科研开发中心合作,一方面提供学生进行专业实习、毕业设计、综合训练等,另一方面,还为学生提供科技创造的实践环境和为社会提供各种技术服务的平台。智能专业除了与本校的兄弟学院建立教学科研合作之外,还与澳洲悉尼科技大学、美国密西根州立大学、中科院高能所、中科院自动化所、IBM公司、北京上善中加信息技术有限公司、北京智能谷科技有限公司等几十家中外著名大学、软件公司、企业及高级研究机构建立了开发、科研与人才培养合作的机制,通过多种多样的方式在学校和校外各方进行联合,积极开拓产学研结合渠道,引进最先进的智能研发环境,培养学生掌握最新的研究成果和开发技术,成为适应国家科学研究、社会主义市场经济和信息产业发展需要的研究型、应用型、工程型的复合型人才,力争在人才竞争中保持优势。

3加强师资队伍建设

师资队伍建设一直以来都是专业建设的基本保证,我校智能专业注重建立教师深造培训、学术交流和工作分配的有效机制,进一步为教师提供丰富教学经验、了解人才需求的平台,以人尽其才的用人方式激发教师的工作积极性。近年来,我们已先后从中国科学院、北京理工大学、西安工业大学、北京科技大学等国内知名高校和科研机构引进了多名具有博士学位的教师,并结合智能专业的特点,建立了一支多学科、多专业的基础理论课教师、专业核心课教师、科研及工程技术人员组成的专兼结合的教师团队。这支以中青年为主的教师队伍长期工作在教学、科研第一线,积累了丰富的教学经验,教学效果显著,其中教授3人,副教授2人,研究生导师6人,具有博士学位的教师6人。经过多年的建设,专业已形成了一支知识结构、学缘结构和年龄结构比较合理的师资队伍,教师具有扎实的专业基础,深厚的教学功底,开阔的学术视野和较强的科研能力,其中,2人获北京市优秀青年骨干教师称号,3人多次获得学校优秀主讲教师、优秀导师和优秀毕设指导教师等称号。

在专兼结合的教师团队中,智能科学与技术专业的教师侧重培养学生扎实的理论基础和专业知识,同时注重院校内部交叉学科知识的融会贯通,联合院内信息工程专业、计算机科学专业、软件工程专业以及教育科学学院从事相关研究的学者,通过讲座与项目联合的方式,培养学生对跨学科交叉领域知识的掌握与应用。同时,积极开展与国内外著名软件公司、企业及高级研究机构的交流与协作,建立相关产业和领域一线工程技术人员到学校兼职授课的制度和机制,进一步扩充师资队伍的力量。另外,在教师队伍的建设建设中,采用以老带新和以新促长的方式,注重分工协作和交流发展,采用课程主讲教师负责制,全面负责课程的教学、实验、实习和实践;而实验教师负责实验、实习和实践教学,从而保证了队伍的连续性和优势互补性。此外,教授、副教授每学年必须为本科生开设核心课程,并要承担一定的教学实验、专业实习、指导本科学生科研立项、毕业论文指导等工作,切实保障了课程理论学习与实验、实践、研究环节的紧密跟踪与指导。

4优化课程体系

课程建设是专业建设的重要内容,课程教学的质量直接关系到人才培养的质量。智能科学与技术专业目前有北京市、校级精品课程、优秀课程、探究式课程、双语课程及多媒体网络课程7门,智能信息获取技术、人工智能原理、模式识别、智能决策支持系统、智能机器人、自然语言处理,另外还有多门课程的建设工作验收合格。智能科学与技术专业在课程体系的设置和改革方面,参考了国内外著名高等学校,包括麻省理工大学、斯坦福大学、东京大学、悉尼大学以及北京大学、南开大学、西安电子科技大学、北京邮电大学的智能科学专业的课程设置,充分考虑了我院在信息处理技术方面的特色,以及智能科学专业多年来在机器学习、模式识别、自然语言理解以及智能信息处理等方向的科研成果及研究生培养经验积累,以智能机器人、智能游戏及智能信息处理等为特色课程,以建设“理论―研究―实践”为指导思想,设置了协同递进的特色课程体系,如图2所示。通过“学习+提高+实践”的协同递进和不断深化的过程,达到系统掌握和融会贯通,并由“基础训练”提高到“专业素养”,最终上升为综合能力。在理论基础和实践训练的协同学习过程中,案例学习与项目带动的一体化方式可以激发学生的学习热情和科研兴趣,同时使学生感知理论基础知识的重要性。

图2协同递进的课程体系

5拓宽多学科领域的教学科研合作,提高人才培养质量

智能科学与技术专业自身特点决定了在人才培养方面的学科综合交叉性[5],体现了与其他领域的技术相互渗透的必要性,这种跨学科的交叉应用研究更能激发智能科学与技术专业的活力,更能充分发挥智能专业的科研潜力。拓宽领域合作是各个学科在教学改革中值得思考的问题,我校智能科学与技术专业结合本校的办学特色,与教育科学学院教师联合开展了在教育信息智能化方面的相关合作,将专业技术广泛应用于教育信息的智能处理中,从学业表情、知识驱动、网络信息监管与安全分析入手,基于情感计算、数据挖掘、Multi-agent、分布式智能检测、教育信息等技术,在情绪信息认知计算模型和信息安全监控模型方面进行广泛深入的合作研究。这种交叉领域的教研合作,有利于促进专业相关课程及其实验、实习、科研、毕业论文、学生科研活动取得良好的应用效果[6]。

6人才培养和专业建设的架构

本校智能科学与技术专业结合近年来在人才培养和教学改革中的经验和教训,缜密剖析了当前智能科学与技术专业在我国的学科地位、自身特点和未来发展,建立起了“专业基础+项目实践+社会服务”的人才培养与专业建设架构,如图3所示。

图3人才培养与专业建设架构

7结语

智能科学与技术是一个与学科领域前沿及最新发展紧密结合的多学科交叉专业,因此要结合心理学、哲学、生命科学等多学科不断优化知识结构,根据教育部、教学指导委员会和国家及北京市科技发展中长期规划纲要,突出重点领域和前沿技术优先发展的有关要求,认真研究专业定位,规范智能科学与技术专业建设的基本内容,加强基础,提高素质,优化结构,增强优势,协调发展,突出特色;顺应社会的

发展需求,面向市场的用人需求,构建经济社会发展需要的课程体系,规范课程教学内容设置,加强精品课程建设,开设高水平课程。同时,政策倾斜、条件改善和严格管理是提高人才培养质量的保障,高校应当进一步加大投入,支持智能科学与技术专业的实验室、实习基地、图书资料、基础设施、师资优化等教学条件的建设和改善,使其具有更好的办学条件和更加先进的教学手段,满足多元复合型人才培养的需要。此外,专业建设实行专业责任制,明确专业建设目标,理清专业建设思路,切实制定和完善专业建设实施规划,加强师资队伍建设,在课程改革与建设、教材建设、实践教学基地建设、教学改革与管理等方面落实相关人员责任,落实专业建设经费,确保达到专业建设的预期目标。最后,加强专业毕业生就业服务与跟踪调查:以科学发展观为指导,以学生的全面和谐发展为中心,在统筹兼顾的前提下,重点加强专业的毕业生就业服务与指导工作,努力提高就业率,积极开展就业跟踪调查,多渠道了解信息,建立更加完善的毕业生社会评价反馈体系,加强专业毕业生的后续管理,进一步提高专业的影响力和社会声誉。

参考文献:

[1]王万森,钟义信,韩力群,等.我国智能科学技术教育的现状与思考[J].计算机教育,2009(11):10-14.

[2]谢昆青.第一个智能科学与技术专业[J].计算机教育,2009(11):16-20.

[3]焦李成,石光明,钟华,等.智能科学与技术本科特色专业建设的实践与探讨[J].计算机教育,2009(11):26-29.

[4]李擎,陈雯柏,李邓化,等.智能科学技术专业建设的实践[J].计算机教育,2009(11):33-37.

[5]魏秋月.关于智能科学与技术专业人才培养和学科建设的思考[J].教育理论与实践,2009(9):18-19.

[6]刘丽珍,王旭仁,刘杰.智能科学与技术本科专业教学改革及课程建设[J].教育信息化,2009(11):112-115.

TheDiscussionontheUndergraduateTrainingandProfessionalBuildingoftheSpecialtyof

IntelligenceScienceandTechnology

LIULi-zhen,SHIChang-di,LIZhi-ping,ZHANGCong-xia

(CollegeofInformationEngineering,CapitalNormalUniversity,Beijing100048,China)

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