如何开展人工智能教育范文

导语：想要提升您的写作水平，创作出令人难忘的文章？我们精心为您整理的13篇如何开展人工智能教育范例，将为您的写作提供有力的支持和灵感！

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1我国农业发展背景和农业培训必要性分析

11我国农业发展背景

我国是传统的农业大国，农业对我国的经济发展具有极其重要的影响，一方面是由于我国人口基数大；另一方面是由于我国进出口贸易主要依靠农产品，农业发展成为影响我国经济发展最重要的因素之一。但由于各方面原因，我国农业发展还比较落后，尤其与发达国家的现代化农业相比，依旧有较大差距。

12开展农业知识培训的必要性

反思其他发达国家在?r业发展上实施过的举措，包括重视农业教育、科研和技术推广，注意提高劳动者素质；推广现代农业机械和高技术，重视农场管理；经营集约化、产业化；生产专业化；服务社会化；市场机制与政府扶持相结合；加强农业基础设施建设等，可以看出，我国在农业知识培训、素质教育、技术推广方面与发达国家差距明显。为发展我国农业，培养一批高素质、懂技术、会经营的农民以及一批愿意为农业发展做出自己贡献的高学历人才成为关键。农业的发展离不开农民的发展和进步，也离不开受过高等教育的精英人才的共同努力，而开展农业知识培训，则是为他们的发展奠定了一条夯实的道路。

2人工智能在教育中的应用与发展

近年来，伴随着人工智能在各行业的应用和发展，人工智能在教育领域中发挥的作用也越来越显著。例如，智能化的作业批改可以大大减轻教育工作者的沉重负担，在线学习等网络教学模式可以让人们更灵活地接受教育。从人工智能诞生伊始，其就与教育产生了密不可分的联系，延续发展至今，人工智能在教育领域中的应用主要包含以下几个方面。

21基于人工智能的计算机网络课程

计算机网络教育是对传统教育方式的一次革新，而人工智能对网络教育的渗透，又将其推向了新的发展高度。[2]学生可以自主地登录网络平台进行在线学习，根据智能导学系统制订学习计划，进行在线测试。例如近年来大为流行的MOOC课程，学生可以便捷地通过网络获取全球最高质量的教学资源，并可以量身打造自己的学习计划。

22基于人工智能的教师辅助系统

近十年来，智能传感器、语音识别、图像识别、深度学习、大数据等方面的蓬勃发展令信息的采集及处理越来越准确高效，这无疑使得人工智能与辅助教学系统的融合变得越来越深入。借助于语音识别、图像识别等技术，学生可以将学习过程中遇到的问题上传至系统，借助于数据库系统对信息准确的搜素和整合能力，实时地为学生提供答案或相关信息，答疑解惑。目前此类应用软件的应用广泛，例如小猿搜题、百度作业帮等。

23基于人工智能的教育数据库系统

随着信息化时代的到来，如何高效地搜集、分类和检索碎片化的教育信息和教学资源，无疑是一项巨大的挑战。为了更有效地分配和管理信息，在教育中引入智能化的数据库系统势在必行。现如今数据挖掘和深度学习的研究成果不断深入，依托知识库系统对教育信息的整合与构建，学生可以将已习得的零星的知识点进行扩充，由点至面的不断学习新知识；依托教育资源管理系统中来，教育管理工作者可以合理分配教学资源，让人们从爆炸式的高密度信息中解放出来，真正做到物为己用，因材施教。

3人工智能与农业知识培训的结合

新时代社会经济的发展为国家农业产业的发展翻开了新的篇章，如何加快社会主义农业现代化，促进农业转型，这为新时代的农业知识教育提出了新的要求。另外，近年来劳动力转型的趋势日益显著。随着农业劳动人口数量的减少，为了提高农业生产效率，需要有素质、懂知识的农民投入农业生产中来。因而，对于农业知识培训的革新作为农业现代化建设的重中之重，已被提上日程。

人工智能技术和教育领域融合的不断完善成熟，基于人工智能的农业知识培训正如雨后春笋般涌现，在农业教育培训领域崭露头角。

31人工智能应用于农业知识培训的优势

从我国农业发展的现状看，较之于发达国家，我国农业从业者的基数巨大但是整体受教育程度偏低，农业专业领域的知识匮乏，农业知识教育的推广不仅薄弱，而且效率低下。因此，伴随着信息化时代“互联网+”的新型教育模式对传统教模式的强有力革新，基于人工智能的农业知识培训展示了其强大的威力和优势，具体可以总结为如下两个方面。

311个性化教育针对性强

相比于课堂教学的传统模式，基于人工智能的网上在线教育模式能够为学生个性化地制订学习计划，灵活安排学习时间。这有力地解决了学生参加农业知识培训的时间成本问题，农业从业者可利用闲暇时间自主安排学习。另外，针对于培训者的当前知识水平和培训需求，培训平台可以个性化地安排教学相关领域的专业知识和操作技能。

312教育资源利用率高

我国当前的农业知识培训，教育教师需求数量和实际在岗教师资源极不匹配，具备丰富农业专业知识和农业生产经验的教师数量缺乏，这是导致农业知识培训推广速度缓慢的重要原因。而人工智能为这一问题的解决带来了福音，智能化的教学进程得以让教师从繁重的教学负担中解放。同时，基于网络的课程资源共享可以让先进的农业技术走进千家万户，让学生与优秀农业知识的距离不再遥远。

4平台开发的系统架构

基于人工智能技术，一个合理的农业知识培训平台能够像一个优秀的教师那样具备完备的农业专业知识和优良的教学技能知识，并且能够模拟及扩充教师的教学过程。除此之外，该培训平台还能够准确实时地与学生进行信息交互，有针对性地开展个性化教学，并可以自适应地完成教学效力评估和反馈，不断更新和完善教学内容和教学策略。基于以上分析，该开发平台的系统架构分为学生模型、教师模型、综合数据库模型和人机交互接口四个组成部分，结合下图对每一部分分别进行详细阐述。

41学生模型

学生模型应针对不同的学生，准确地评估学生当前的学习水平，对学生的学习背景、知识水平、知识架构进行诊断和评定，以便有针对性地制订教学方案，进而实施个性化教育。

另外，学生模型需要对学习过程中的学生的学习情况进行记录入库，对教育效果进行评定，从而诊断出当前教学计划是否合适，以便下述教师模型中对教学内容和教学策略的灵活调整。

42教师模型

教师是教学工作开展过程中的主体，一个合理的教师模型应该包括如下三个部分。

教师模型首先完成教学内容的选择，这要根据学生模型中对学生当前的学习水平的评定，并且针对学生既定的学习目标，并从下述知识库中调取对应的内容，为教学的开展做好准备。

在确定了教什么的问题之后，教室模型要确定如何教的问题，即选取合理的教学策略开展教学。教学方式的选择依附于学生模型，而又能根据学生学习情况记录进行反馈动态，不断完善和调整教学策略。

另外，在传统教学模式中，教师传授知识，并能为学生答疑解惑。当学生在学习过程中遇到问题和疑惑时，教师模型应该实时地提供信息支持，为学生提供针对性的帮助。因而教师模型要实现与人机交互接口的实时连接，在问题到来时控制模块驱动应答部分为学生答疑解惑。

43综合数据库模型

综合数据库模块为农业知识培训系统提供数据库支持，主要包括以下三个模块。

知识库模块中分类别地存放着农业领域的专业知识，包括文本、图像、自然语言、多媒体等多个类型的学习知识。一旦教师模型中完成了教学内容的选择，便由此模块中调取相对应的文件开展教学。

专家评估模块用于处理教学过程中的教学效果评价和经验总结，为教师模型中的各个环节的反馈和更新迭代提供数据支持。在一个完善的教学过程，教师需要根据学生的学习效果进行总结和反馈，以此指导下一步的教学内容和策略的更新。

为了对学生阶段性学习的效果进行评估，还需要引入测试考核模块对学生的成绩进行量化考核。测试考核模块中包含学生答题库和成绩测评库，准确检测出开展农业知识培?的作用与效果。

44人机交互接口

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新课改要求教学应当促进学生全面发展，其中，对创新思维和实践能力的培养尤为重视。初中阶段如何科学、有效地培养学生的创新思维与实践能力是每一个教育者需要思考和研究的问题。

一、创新思维与实践能力的培养

1.创新思维与实践能力的重要性

每个人都拥有创造能力，这种能力是可以开发的，并对学生人生发展起重要作用，如何科学开发学生的创造能力，离不开对创新思维和实践能力的培养。教师应该有意识的发现和训练学生的创新思维，多锻炼学生的动手能力，提高他们的实践能力，为学生主动创造做准备。

2.培养创新思维与实践能力的途径

培养创新思维和实践能力的途径有很多，初中阶段学校的数学课、自然科学课、社会实践课、信息技术课等课程是培养学生创新思维和实践能力的有效途径。其中以人工智能教育为重点的信息技术课可以利用编程技术、信息化技术、大数据技术的学习，高效、系统地开发学生创新思维，科学地提升学生的实践能力。

二、人工智能教育与信息技术课的融合

当前，人工智能技术发展得如火如荼，语音识别、机器翻译、计算机交互、计算机视觉、机器阅读识别等技术的突破，向我们展示了人工智能的优越性和未来前景，很多地区和学校也已将人工智能教育，如编程、信息处理，作为必修内容纳入了学校的教学大纲之中。人工智能教育包含编程、大数据、机器人等多个技术领域的学习，中学阶段可以利用信息技术课将人工智能教育的相关内容融入教学中，例如：Python编程、APP制作、机器人教育。

在初中信息技术教学中，应当向学生传授编程的相关知识，让学生初步认识编程、了解编程常识，并引导学生利用计算机进行编写代码。利用现代教学思路和教学创新激发学生兴趣，提高学生信息技术课学习效率和实践能力。为学生打造智能化、个性化，富有创造性的学习体验。

三、人工智能教育的实践要求

在信息技术课程的教学过程中融入编程等人工智能知识，可以丰富教学内容，拓宽学生视野，增加学生知识储备，同时也能有效激发学生兴趣，满足学生好奇心，转化为实践、创新的动力。但是在实施人工智能教育的过程中，需要注意以下几个问题，以信息技术课中编程教学为例：

1. 要考虑学生的接受度，体现量力性教学原则，不超纲不越级。

2. 要注重环境的创设，打造轻松愉快的学习环境，充分调动学生热情，帮助激发学生创新思维和实践动机。

3. 要注重编程常识的普及和实践引导，给学生充足的思维空间和操作机会。

4. 要注重教学的系统性和连贯性，加强编程技术同信息技术知识、其他人工智能技术的关联，为学习的水平、顺向迁移打好基础。

只有明确教学目标，不断地优化教学过程，监控各个环节，加强与学生沟通，积极开发和训练学生的创新思维和实践能力，才能将人工智能教育的效果最大化，从而不断提高人工智能教育的教学质量。

四、人工智能教育存在的问题

自新课改提出了信息化教育后，我国不少地区已经开始探索人工智能教育问题，尤其在义务教育阶段，开展了各种形式的人工智能教育，但是由于各地区经济发展水平不同，教育基础、教学水平和资源条件不同，正面临着诸多问题。

目前在我国中学阶段，人工智能教育发展水平整体较低，存在着地区不均衡、教育资源不均衡、教学水平不均衡、学生学习程度不均衡等多方面问题，需要人力物力财力的持续投入，优化人工智能教育平台，完善人工智能教育基础设施，让人工智能教育更规范。同时，教育工作者也需要不断研究、调整教学模式，更好地激发学生创新思维，提高实践能力。

五、结语

本文通过中学生信息技术课和人工智能教育的结合，浅谈人工智能教育与培养学生创新思维、实践能力的关系。人工智能教育的实施有利于中学生开发创新思维，提升动手能力，可以和多学科联动教学，加强学科间的联系，促进学生全面发展。目前在我国中学阶段，人工智能教育发展水平整体较低，存在着地区不均衡、教育资源不均衡、教学水平不均衡、学生学习程度不均衡等多方面问题，仍需教育工作者不断研究改进，让人工智能教育更规范，更好地激发学生创新思维及实践能力。

参考文献

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一、网站的构建 

 

1.网站框架设计 

我国高中阶段人工智能教育还处于起步阶段，据调查，全国已开设人工智能课程的中学不超过十所。事实上，对于人工智能这一前沿学科，大部分信息技术教师还缺乏足够的了解，因此对于该课程的开设也一直处于观望状态。考虑到人工智能教育的实际情况以及网站的主要对象，我们以高中信息技术选修课教材《人工智能初步》为基础，按教学内容设置和划分栏目，同时又围绕“学人工智能、教人工智能、用人工智能、机器人专题”四大专题进行内容重组。当然，网站的基本架构并非一成不变，它需要在实际应用中进行检验与修正，最终实现网站的完美架构。依据上述思路建构的网站基本框架如图1所示。 

2.网站的栏目设计 

 

新闻栏目以图文的形式人工智能发展的最新情况，这是激发并维持广大师生关注人工智能的基础，也是师生获取最新信息的窗口。子栏目“中国动态”“欧美动态”等分别介绍了各地区最新的人工智能信息，尤其是机器人产品的新闻。子栏目“会议论坛”，“比赛通知”为师生、参与比赛提供服务。 

论文栏目是作为资源型网站的基础。子栏目“教学研究”主要面向从事人工智能教育的研究者和教师，探讨教学方法、分析教学案例、推荐教材和参考书，为更好的开展人工智能教学提供理论依据。子栏目“学习乐园”主要面向学生，展示活动实录、阐述学习感受，聆听专家意见，为更好的学习人工智能提供事实参考，教师也通过“学习乐园”来了解学生的所思所感所想。子栏目“赛事规则”介绍了各个地区和各级机器人比赛的一些规则，有利于师生更好的进行人工智能的教与学。 

资源、视频、图库、酷站：这四个栏目是资源型网站的核心。尤其是资源模块中的子栏目“电子书刊”“教学课件”“人工智能软件”分别以不同的文件格式向师生提供教与学的资源，使其能快速准确地获取符合需求的资源，免去了在因特网上盲目搜索出现大量冗余信息的麻烦。网站整合了文本、视频、图片等多媒体信息，以丰富多彩的形式呈现资源，增强了网站的吸引力和信息的可阅读性。 

爱问栏目是作为学习型网站的基础，也是本网站的一大特色。“爱问”是采用了模仿“百度知道系统”的程序设计，更注重知识的答疑解惑。我们将此栏目划分为“学人工智能”“教人工智能”“用人工智能”“机器人问题”四个子栏目，师生可根据各自的需要进行提问、回答问题、搜索问题等操作。同时，设立了积分制，激发师生提问和回答问题的热情。 

用户中心栏目是学习型网站的核心。作为一个专题网站，必然要十分强调学习的功能。子栏目“网络书签”的功能可以使学习者记录自己所浏览过的或所感兴趣的网页，便于在下次登陆后继续学习。在子栏目“信息”功能中，学习者可以新闻、论文、资源、爱问等信息，待管理员审核通过后即可在网站中显示出来。另外，教师也可在教学过程中通过此模块要求学生提交作业，便于教师随时随地的批改作业。 

 

二、网站的访问数据分析 

 

人工智能教育专题网站从开设至今将近8个月的时间，已经有超过1万的独立访客访问了本站，我们选取了最近访问的2000位独立访客进行研究。通过对地域、被检索方式、受访页面及回头率的分析，可为网站下一步的改进与完善提供依据，为其他人工智能教育类网站的建设，在网站的用户类型，网站的内容选择与更新，网站的推介宣传等方面提供参考与借鉴。 

 

1.地域分析 

在统计到的访问该网站的地域中，国外共有12个国家访问了本网站。国内除西藏、澳门之外，其他省份、直辖市、特别行政区都有访问过本网站，这为我们今后在高中普及人工智能教育提供了有力的依据。但是，通过图2的数据我们也可看到，各个地区间的访问量差距较大，并且访问量靠前的几个省份基本上是沿海地区，而中部和西部地区的访问量比较少，所以在今后的工作中不仅要加强网站本身的建设和宣传，更要把人工智能教育的理念推广到中部和西部地区，使那里的中小学师生也接触人工智能的知识，激发他们对信息技术美好前景的向往。 

2.被检索方式分析 

搜索引擎是网络上最常用的获取资源的方式。掌握用户使用搜索引擎的情况，有助于了解网站的被检索方式。统计搜索关键字的次数，有助于了解网站被检索访问的原因。在专题网站建设完成后，向“百度”、“Google”等大型搜索引擎系统提交收录网页申请是极其必要的，它有利于提高网站的知名度和访问量。而在网站中增加“人工智能”，“prolog 源程序”等文字内容，将会有利于用户在盲目搜索时能访问到该专题网站。 

3.受访页面分析 

受访页面是指用户访问该专题网站时所停留的页面。通过对受访页面的统计，使我们能够掌握用户相对较为关注网站的哪些内容。表1数据中“学人工智能”占23.82%，“资源下载”占了16.32%，表明用户对人工智能的知识还不是很了解，对人工智能的认识还停留在“学”的层面，远未达到“教”的程度。人工智能教育类网站在建设中，如果能提供大量的人工智能的基础知识以及丰富的可下载资源，将会显著提高网站的受欢迎度以及用户的认可度。 

4.回头率分析 

在网站访问统计中，通常将距离上次访问超过12小时的再次访问记录为一次回头。通过对回头率的统计（表略）看出该专题网站的粘性不是很高，尤其是3次回访以上的用户还不多。通过对部分用户访谈后了解到，网站的更新速度慢，资源较少，内容偏难是其不愿进行多次回访的主要原因。所以，人工智能教育类网站在维护期间要注意内容的时效性、丰富性、通俗性才能保证网站访问的可持续性。 

 

 

三、网站建设的若干思考 

 

目前国内外有关人工智能的专题网站不多，针对人工智能教育的网站更少。在可供借鉴的成熟案例较少、研究又处于刚起步阶段的情况下，有必要对我们的工作进行反思总结。通过上述访问数据的分析，以及在人工智能教育专题网站建设的准备阶段，实施阶段及运行阶段的实践，我们认为在建设人工智能教育类网站时应当注意以下几个问题。 

1. 充分关注用户信息 

访问量是综合类或门户类网站的生命线，应当尽可能地拓宽访问者的类型与层次。但人工智能作为一门新兴学科，其专题网站的学科性特点甚至比普通的专题学习网站还要突出，因此单从访问量上来说，它是无法和门户类网站相比的。所以在建设的初期首先就要考虑的网站的对象问题，也就是要关注哪类人访问了网站。只有准确的掌握了用户的信息才能更好提供用户需要的资源。 

在这里，人工智能教育专题网站是通过以下三种手段来获取用户信息的。 

第一，用户必须注册才能访问网站，注册的内容包括年龄、身份、学历，电子邮件等内容。 

第二，在网站中设立“网站调查”栏目，可以对“你是如何知道本站的”，“你觉得本站建设的如何”等内容教学在线调查。 

第三，通过“中国站长站”等专业的数据收集程序来获取用户基本信息，可收集到用户地域、受访问页面、用户回头率等信息。只有掌握了准确的用户信息，才能更好的为用户提供服务。 

2.与用户携手共建网上资源 

人工智能的子学科门类众多，仅高中教材《人工智能初步》中就有知识及其表达、推理与专家系统、人工智能语言与问题求解等多个主题。而且我国的人工智能研究相对薄弱，很多资料都是外文的。任何一个人要很熟练的掌握人工智能的各个内容是很困难也是不现实的。我们通过一年多的实践也体会到，仅仅依靠课题组成员很难保证网站资源库内容的全面性和针对性。所以在网站最新一次改版中，我们增加了用户的信息功能，使得用户自己可以新闻、添加文章，上传资源，只要经过管理员审核即可在网站中显示。 

另外，在人工智能教学过程中，我们也充分利用学生的优势，要求学生以作业的形式提交文本和视频资源，并将作业的数量和质量作为考察学生学习效果的一个指标。这些举措保证了网站内容更新的时效性和内容的针对性。用户所的就是用户所关注的，用户所关注的就是网站所要收集的。 

3.通过多种形式充分发挥网站作用 

目前，全国高中开设了“人工智能初步”选修课的学校极少，教师手头上可供选择的教材也只有5套。从专题网站上统计的数据来看，虽然网站目前的用户主要是教师，但“学人工智能”页面访问量却远多于“教人工智能”。从这些情况看，单靠几个人工智能教育类的专题网站无法从根本上解决高中人工智能教育现阶段所面临的窘境。所以，在条件允许的情况下，可以通过研修班、会议论坛等形式组织教师进行面对面的交流。 

例如，我们就在2007年5月25日至27日在浙江师范大学举办了全国首届“高中人工智能课程研修班”，来自全国十个省市的70余位信息技术教师及教研员参加了研修班的学习。在研修活动中，教师不仅学习了人工智能的知识，也对人工智能教育的现状及发展过程中遇到的问题做了充分了探讨和交流。本次研修活动结束后，人工智能教育专题网站则成了学员们交换信息、交流体会、共享资源的有效平台。 

 

四、结束语 

 

总之，借助专题网站的平台作用开展各种活动，不仅弥补了人工智能教育网站缺乏面对面交流和互动的缺点，也为把网站资源建设的更具针对性提供了有效帮助。 

 

参考文献： 

[1]张剑平. 关于人工智能教育的思考[J] .电化教育研究.2003，（1）. 

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引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。

1、教学现状与问题

作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。

2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略

课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。

2.1教学方法改进

教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。

2.2教学内容设置

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随着我国教育的迅猛发展，作为科学教育重中之重的小学科学教育逐渐开始被大众所关注，所以探索小学科学教育的新思路已成为教育改革的关键之一。多年来，我国不断借鉴发达国家的教育改革理念与经验，并进行本土化研究，促进我国教育发展。

一、研究背景

HPS教育作为西方20世纪80年代盛行的理论，引入中国已有20余年。作为极其受欢迎的教育理念，凭借着自身优势在中国教育课程改革中占据了一席之地，也为中国科学教育提供了新思路。

(一)HPS的概念界定

HPS的提出源自科学内部对科学反思和科学外部人员对科学本质认识的思考。最初，HPS指的是科学史(HistoryofScience)和科学哲学(PhilosophyofScience)两大学科领域，但在20世纪90年代科学建构论流行后，科学社会学与科学知识社会学被引入科学教育，HPS逐渐演化成科学史(HistoryofScience)、科学哲学(PhilosophyofScience)和科学社会学(SociologyofScience)三者的统称［1］:科学史即研究科学(包括自然科学和社会科学)和科学知识的历史;科学哲学则是对科学本性的理性分析，以及对科学概念、科学话语的哲学思辨，比如科学这把“双刃剑”对人类社会的影响;科学社会学则讨论科学处在社会大系统中，社会种种因素在科学发展过程中的地位和作用，这包括了政治、经济、文化、技术、信仰等因素［2］。在国外，德国科学家和史学家马赫最早提倡HPS教育，突出强调哲学与历史应用至科学教学中的作用。我国HPS相关研究开始晚且研究规模较小，首都师范大学的丁邦平教授认为HPS融入科学课程与教学是培养学生理解科学本质的一个重要途径［3］。

(二)HPS教育理念融入小学科学课程的必要性

运用科学史、科学哲学等进行教学是目前国际上小学科学教育改革的一种新趋势。2017年，教育部颁布的《义务教育小学科学课程标准》标志着我国科学教育步入了新阶段，其不仅要求达成科学知识、科学探究的相应目标，也要养成相应的科学态度，思考科学、技术、社会与环境的融洽相处。该标准提出了“初步了解在科学技术的研究与应用中，需要考虑伦理和道德的价值取向，提倡热爱自然、珍爱生命，提高保护环境意识和社会责任感”。HPS教育与小学科学课程的结合是教学内容由知识到能力再到素养的过程，是小学科学教育的新维度，改变了小学科学课程的教学环境。将科学课程中融入HPS教育的内容，可以帮助学生理解科学本质，研究科学知识是如何产生的，科学对社会的多方面影响以及科学和科学方法的优、缺点等。当《小学课程标准》将科学态度和价值观视为科学教育的有机组成部分时，小学科学课程就有望成为HPS教育的天然载体，同时为小学科学课程渗透HPS教育提出了挑战。目前，我国小学科学课程虽已有部分设计融入了HPS教育理念，但该融入过程仍停留在表面，融入程度低，融入方式单一。所以，研究HPS教育理念融入小学科学课程十分有必要。

(三)HPS教育理念融入小学科学课程的可行性

纵观国内外已有的研究，将HPS教育融入小学科学课程可分为基于传统课堂模式的正式教育课程和基于科技馆、研学机构等的非正式教育课程。由皖新传媒、中国科学技术大学先进技术研究院新媒体研究院、中国科学技术大学出版社三方通力合作、联合打造的《人工智能读本》系列丛书自出版以来已发行八万套，在安徽省多个市区的小学得以应用，是青少年人工智能教育上的一次全新探索。该套丛书分三年级至六年级共四套，涵盖了16个人工智能前沿研究领域知识点，每一节课都设有场景引入、读一读、看一看、试一试4个模块。小学《人工智能读本》作为阐述新兴科技的读本，以亲切的场景对话和可爱幽默的插画等形式吸引了众多小学生的兴趣，不仅可作为学校科学课读本，也可以应用于课外场景。本文则以小学《人工智能读本》为例，对HPS教育进行初步摸索与实践，以期对小学科学教育带来教益。

二、HPS教育理念融入小学科学的典型案例

《人工智能读本》作为HPS教育理念融入小学科学实践的典型案例，侧重引导学生多维度、科学辩证地认识人工智能，内容包括机器学习、决策职能和类脑智能，以及人工智能的不同发展阶段，带领学生思考人工智能带来的伦理问题以及其他挑战，培养学生正确的世界观、人生观和价值观。本研究将以《人工智能读本》六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”为例，分析HPS教育理念融入小学科学的实践。

(一)科学史:提升课程趣味性

小学科学教育作为培养具有科学素养公众的重要步骤，提升过程的趣味性则十分重要。过去传统的小学科学教育注重知识的传递而忽略了学习过程，填鸭式教学导致学生失去对科学的兴趣与探索欲，不利于公民科学素养的整体提高。而科学史作为研究科学(包括自然科学和社会科学)和科学知识的历史，已经逐渐渗透到科学教育中来。科学史常常介绍科学家的事迹，某一知识诞生所面临的困难和曲折过程，而将科学史融入课程可以带学生重回知识诞生的时刻，切身体会科学。读本作为在小学科学教育中不可或缺的工具，利用科学史内容，以叙事方式可以将科学哲学与科学社会学的思想融入教学过程中，在读本中融入历史，可以提升课程趣味性，帮助学生更加容易探求科学本质，感受科学家不懈努力、敢于质疑的精神，提升科学素养。例如《人工智能读本》六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”引入部分即以时间顺序展开，介绍人工智能的发展与面临的困境。在“看一看”中机器人索菲亚是否可以结婚的故事不仅为本章节提供了丰富的内容，提升了课程的趣味性，而且还融入了科学与哲学，引发读者对于人工智能的思考。

(二)科学社会学:提升课程社会性

科学社会学是研究一切科学与社会之间的联系与影响，包含科学对社会的影响和社会对科学的影响。科学是一种社会活动，同时也受到政治、经济、文化等多方面影响，比如蒸汽机的诞生表明科学促进社会的发展。在科学教育的课堂中融入科学社会学不仅可以帮助学生理解科学问题，还可以通过介绍科学与社会之间的复杂关系，培养学生灵活、批判看待科学问题的思维能力。如六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”中，在介绍个人与技术的基础上引入了政府和环境这两个要素，使学生在更宏观的背景下，获得这样一种认知:环境与技术之间有一把“双刃剑”，个人与技术、政府与技术之间是相互促进的主客体关系。《人工智能读本》并不全是说教性质的文字，在“试一试”中的辩论赛环节让同学通过亲身实践，更加了解人工智能对于社会的多方面影响。通过对于科技是一把“双刃剑”这一事实的了解，同学们可以更好地将学习知识与社会的背景联系在一起，深刻体会科学中的人文素养，增强社会责任感。

(三)科学哲学:提升课程思辨性

以往研究发现，国内学科教材中关于科学史和科学社会学内容较多而且呈显性，而对于科学哲学的融入内容不够，且不鲜明。［3］科学哲学融入科学教育无疑可以提升学生的思辨性，帮助学生建立起对于科学正确而全面的认识。例如，《人工智能读本》六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”中，引入人工智能伦理，通过介绍人工智能面对的挑战、人工智能的具体应对策略，让小学生了解人工智能技术发展的同时也要重视可能引发的法律和伦理道德问题，明白人与人工智能之间的关系以及处理这些关系的准则。通过“读一读”先让学生明白伦理概念，再用一幅画让学生思考在算法的发展下，人类与机器人的关系如何定义，向学生传递树立人类与人工智能和谐共生的技术伦理观。通过这种方式，可以帮助学生逐步建立完整的科学观，全面且思辨地看待科学，提升学生思辨性，进而提升科学素养。

三、HPS教育理念融入小学科学课程的实践建议

《人工智能读本》作为一套理论与实践相结合，具有知识性与趣味性的儿童科普读物，着重引导小学生培养科学创新意识，提升人工智能素养，产生求知探索欲望。但《人工智能读本》作为HPS融入小学科学课程的初始，仍存在教育资源不充分、内容结合较浅等不足，为了将HPS教育更好融入小学科学课程，可从以下三方面加以改进。

(一)开发HPS教育资源

HPS教育需要教育资源的支撑。HPS教育资源来源广泛，无论是学生的现实生活，还是历史资料，都可以提供契机和灵感。《人工智能读本》中收集了大量与人工智能相关的故事和现实案例，都可以作为教育资源，从各个角度达到科普的目的。在新媒体时代，进行HPS教育资源开发时，应当注意借助最新的信息与通信技术增强资源的互动性，如互动多媒体技术、虚拟现实技术、增强现实技术、科学可视化技术等。在传统的科学课堂教学中，主要是通过图片文字讲解，实验演示及互动来开展。这种形式对于现实中能接触到的实验内容，如常见的动植物、可操作的物理化学实验等，比较容易开展。而对于地球与宇宙科学领域的知识，或者一些已经不存在的动植物，则只能通过图片视频进行展示，不容易进行实验展示。通过虚拟现实技术、增强现实技术等，则可以虚拟出世界万物，如不易操作的物理化学实验、已消失的动植物等都可以通过虚拟现实的手段得以呈现。这些技术或能使教学内容变得生动形象，或通过营造沉浸感以使学生有更佳的情境体验，或让学生与教学资源进行交互从而自定义内容，服务于学生科学素养提升的终极目的。

(二)对小学科学教师进行培训

HPS教育的关键是从社会、历史、哲学等角度对自然科学内容进行重新编排，并不是将大量的内容或学科知识简单相加，这对教师能力也提出了更高要求。目前，人工智能教学领域常常出现“学生不会学、老师不会教”的状况，《人工智能读本》作为内容翔实有趣的读本可以弥补一部分缺失。但与此同时，也需要提升教师的教学能力与知识储备。HPS教育理念不仅仅针对历史中的科学人物，所有的学生主体也是历史中的主体，他们也身处于社会中，并且对于生活中的各种科学现象有着自己的思考。所以教师身为引导者，需要注意到学生的思考，深入挖掘，鼓励他们对所思内容进行反思并付诸实践。科学史和科学哲学应当成为科学教师教育项目中的一部分，这能让科学教师更好地理解他们的社会责任。为此，对职业科学教师进行HPS培训便是必要的。

(三)多场景开展小学科学教育

科学素养不是空洞的，它来自学生的认识体验，并从中获得生动、具体的理解和收获。《人工智能读本》作为方便携带的读本，不仅可以在小学科学课堂中作为教材使用，也可以应用在其他场景，如研学旅行、科技馆等场所。课堂学习只是小学科学教育中的一个环节，家庭、科技馆等也可以进行科学教育。例如，科技馆与博物馆可以以科学家和历史科学仪器为主题举办展览，展览中融入HPS教育理念，学生在参观和学习过程中学习有关科学内容。一些历史上大型的科学实验，学校教室或实验室无法满足条件，但在大型的场馆中可以实现。例如，研学旅行作为目前科学教育中最受欢迎的方式之一，已被纳入学校教育教学计划，列为中小学生的“必修课”，正逐渐成为学生获得科学知识的另一个途径。研学旅行作为一种集知识性、教育性、趣味性和娱乐性为一体的旅游形式，通常伴随着知识教育的过程，包括科学知识的普及，所以也是开展小学科学教育的重要场所。在该场景下，运用《人工智能读本》等新兴手段进行科学教育往往取得事半功倍的效果。

结语

目前，HPS教育理念已经积极尝试运用到小学科学教育中，包括学校内的正式学习以及学校外如科技馆、博物馆、研学旅游中的非正式学习之中。其中，科技史以时间维度为线索创造丰富资源的同时也可以提升课程趣味性;科学社会学以科学与社会之间的相互关系帮助学生理解科学本质，提升科学素养;科学哲学则以哲学的视域审视科学的诞生提升学生思辨能力。未来，HPS教育结合小学科学则需要更深入，在资源开发、教师培训以及应用场景等方面加以改进，为提升国民科学素养做出努力。

参考文献:

［1］袁维新．国外科学史融入科学课程的研究综述［J］．比较教育研究，2005，26(10):62-67．

［2］张晶．HPS(科学史，科学哲学与科学社会学):一种新的科学教育范式［J］．自然辩证法研究，2008，24(9):83-87．

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中图分类号：G71文献标识码：A文章编号：1672-3791（2020）06（a）-0028-02

21世纪是一个智能化时代，人工智能与智能系统的不断发展，成为当今世界各国发展的重中之重。2015年来，人工智能快速覆盖了我国的各行各业，这些新型行业的出现，一方面给传统产业、行业和企业带来挑战，使得传统行业开始萎缩，对人才的需求开始下降，而新产业、行业和企业的出现并得到快速发展，因此对人才的需求量逐年增加。这一变革，给高校人才培养带来了巨大的挑战和机遇。

1人工智能背景下的贸易经济专业发展现状分析

1.1贸易经济专业办学与人工智能的联系很弱

从贸易经济专业的办学水平和内容来看，均处于传统阶段，对行业在人工智能方向上的变迁没有系统的认识和认知性教育，贸易经济专业的改革势在必行。

以重庆工商大学为例，贸易经济专业的办学与人工智能的结合非常微弱，甚至可以说基本没有考虑到人工智能与专业办学的结合。最近三年，重庆工商大学的贸易经济专业开始探索大数据与专业办学的结合，苦于师资和其他办学资源的限制，目前仍处于讨论阶段。

1.2贸易经济专业的人才培养仍停留在传统模式上

从开设贸易經济专业的高校来看，人才培养模式均未与人工智能、大数据进行紧密结合，这一现状对专业建设与快速发展的行业之间对现代人才需求之间存在着较大的差距，贸易经济专业需要加快改革的力度。

1.3贸易经济专业的课程体系仍未与人工智能结合起来

从课程体系来看，贸易经济专业的专业类课程设置中不同学校有些差异，标志着各校的专业建设和人才培养有所不同，但是大部分课程设置都是传统类课程，如西方经济学、政治经济学、会计学、贸易经济学、零售学、消费经济学、商品学、市场营销、商务谈判、国际贸易、产业经济学。与人工智能、大数据、数据分析的课程很少出现，传统课程也未与人工智能进行交叉，或者以多种方式将人工智能、大数据及数据分析嵌入各门课程中。

2人工智能背景下贸易经济专业发展的机遇

人工智能与大数据的发展势不可挡，产业体系初具规模，支撑能力日益增强。为贸易经济专业的未来发展带来了不可多得的机遇。

2.1人工智能给贸易经济专业带来了新的发展方向

无论从流通2025还是从流通4.0来看，人工智能与流通、贸易行业的深度结合形成的新行业，成为未来发展的新趋势，这些行业的快速发展，对人才的需求，为贸易经济专业明确了未来的办学方向。

2.2人工智能给贸易经济专业的课程体系改革带来了新方向

开设贸易经济专业的各高校均有自己的一些课程建设的特征和特色，在科学研究方面，多学科之间互相支持也具备了前提条件，这一先天优势，给贸易经济专业进行的课程体系的重构，提供了优越的前提条件。人工智能背景为贸易经济专业的课程体系重构和改革提供了新的方向，贸易经济专业可以在专业课程体系设计上，加大大数据与人工智能与贸易经济课程的结合力度。

2.3人工智能给贸易经济专业学生就业带了新机遇

传统时代贸易经济专业主要为商贸流通类企业培养高端商贸人才，或者为政府部门、科研单位培养管理和科研型人才。人工智能与各行业的结合，孕育出了一些新的岗位，这些岗位需要高端人才，这些人才不止懂贸易、物流、商务的专业知识，更要懂数据、大数据，尤其是能够进行数据处理和分析，并等运用大数据进行管理。同时智能贸易、智能零售、智慧商业、智慧物流等行业对新型人才的需求非常紧迫。

因此，贸易经济专业的办学需要进行深入的市场调研，全面深入掌握行业发展和人才需求的实际情况，重构人才培养的体系和思路，重新设计专业课程，这是提升人才质量的关键。

3人工智能背景下贸易经济专业发展的挑战

人工智能+商贸流通的快速发展，以及人工智能在高等教育中的广泛应用，给高校贸易经济专业的办学和未来发展带来了很大的挑战，一方面传统行业的升级换代需要新型人才；另一方面当前高校贸易经济专业的现有资源的落后制约了教育改革。与此同时，智能化不断进入课程，对教师的替代力度在不断提高，这些变化，给高校的专业建设和专业发展带来了巨大的挑战。

4人工智能背景下贸易经济专业发展的路径

4.1建立适应人工智能+背景下的贸易经济专业人才培养理念

人才培养的创新首先是理念的创新与形成，贸易经济专业在人工智能时代的未来发展之路，是从人才培养创新出发，所以首当其冲的是人工智能+的培养理念的形成，根据区域商贸流通业发展与社会对贸易经济人才培养提出的新需求和高等教育与人工智能的融合发展的新趋势，在持续深入开展贸易经济专业人才培养模式的社会调研的同时，深入进行理论研究和实践探索的基础上，形成适合本校独特的人工智能背景下的贸易经济专业独特的培养模式。即“大德育理念”“大商科理念”“学科交叉融合发展理念”。

4.2构建人工智能+的人才培养方式与手段

贸易经济专业的教师和学生面对的是一个瞬息万变的时代，因此，教师要不断地跟进行业发展，成为理论的“创新者”，同时还要增加著名企业的管理者和实践者成为教学团队成员，来促进贸易经济专业教学与时俱进，促进科研、教学与社会服务一体化，形成风格独特的教学内容体系和教学方法，启发学生多思考，培养学生的创新能力和决策能力。

4.3加强适应人工智能+贸易经济专业教学的新型教师团队

教师是教学的最根本资源，是确保教学质量提升的根本性条件，也是推动教学改革的主要力量，贸易经济专业的一切改革均是基于教师的改革。首先，要加强教师在人工智能方面的学习和提升。其次，我国高等院校的贸易经济专业教师还要探索信息技术、人工智能如何支持教师决策、教师教育教学、改进教学手段等，推动新技术与教师专业发展有机融合，实行线上线下结合的混合教学。最后，贸易经济专业教师要充分认识到人工智能技术的广泛应用，不断可以促使和推进教师的研究能力，形成新型的教师团队。

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以培养卓越软件工程人才为目标，我们构建了人工智能竞赛驱动下的软件工程产学研培养新模式。通过构建2个层次培养竞赛平台，实现以点带面、共同提高的培养目标。2个层层学科竞赛平台如下：一是基础课程竞赛平台。面对中年级的学生，组织学生参加蓝桥杯、GIS开发大赛、SDN软件定义网络赛等普适性、课程类竞赛，可以快速锻炼学生的知识应用、团队协作、现场表达、创新思维等各方面能力，有效提升综合能力，以激发学生对科研创新的兴趣和自信。二是专业创新竞赛平台。面对中、高年级学生，组织学生参加专业创新竞赛平台。并且，按照学科方向，专业创新竞赛平台主要分为三个方向：数据科学竞赛方向、人工智能方向以及互联网方向。对于高年级学生，可以按照自己的选修方向或者兴趣，选择该方向的指导教师，参加专业水平的能力竞赛。如数据科学竞赛方向，有Kaggle平台大赛,阿里天池大赛、KDD、图像分类和目标检测比赛等。高年级学生可以在已经具备基本学科知识和科研创新能力后，在更大的舞台上检验自己的专业水准，在失败和进步中提升创新能力和实践能力，最终具备解决社会实际问题和企业实际问题的能力。

2人工智能竞赛驱动式软件工程产学研模式的意义

软件工程技术是人工智能的重要载体，人工智能竞赛可以与软件工程专业的产学研有机地结合起来，更能取得良好的培养效果。其对软件工程学科教学质量和人才培养都有着重要作用和意义。一是有利于教师教学观念的更新和教师角色的转变与知识更新。师生协同。改变传统以教师为主导的培养模式，探索在学生竞赛和实践上的共建，鼓励学生自主开展创新探索、组织和参加学生竞赛，形成了“专业教师指导、学生自主组队”的竞赛组织管理指导新模式；二是有利于培养学生的创新能力和激发学生主动学习的意愿。一方面，信息化学习方式是以知识贯通式学习为主，学习方法灵活，更利于创新能力的培养；另一方面，学习过程由匹配问题和答案的过程，而更多地转向如何理解问题、如何界定问题、如何解决问题等，学习者的“主体”地位得到回归。三是利用互联网+大数据竞赛优质资源，有助于提高软件工程专业教学质量，与国际一流高校培养模式接轨。以学生为中心，结合教与学的特性需求，把作为教师优化和完善教学模式、学生灵活和改善学习方法的辅助手段，充分结合师生教与学的个体需求，采用问题主导式教学模式，将有助于软件工程专业探索教学模式创新，提高教学质量和学生学习成效.

3结语

综上，软件工程产学研可以与人工智能竞赛相结合。以人工智能竞赛为导向的产学研给学生提供了资源和平台，有效提高学生的实践能力、科研能力和团队协作能力，对提高软件工程专业学生的创新能力和实践能力大有裨益。

【软件工程硕士论文参考文献】

[1]裘君，何小其，刘毅华.基于竞赛驱动的自动化专业实践教学改革探索[J].安徽电子信息职业技术学院学报.2013,59(11),4，20.

[2]王喜鸿，王良成，周密.论以学科竞赛促进理工科学生实践创新力的提高.实验室科学，2011,14(4):1-3,6.

[3]李淑琴，刘均梅.科技竞赛与学生创新能力的培养[J].新课程学习：学术教育，2011(7):95-96.

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教师在电气信息类专业教育教学中在运用人工智能技术进行教学时，要对人工智能技术的含义和特点进行深入的分析和研究，并且还要了解电气信息类专业的育人目标和教学要求，将人工智能和电气信息类专业教学进行有机的融合，为学生打造全新的教学课堂，从而使学生的专业素质和学习能力能够在人工智能的运用下得到有效的提高，为学生后续的发展提供更多的可能性。

一、人工智能时代的概述

人工智能（ArtificialIntelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligentagent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯卡普兰（AndreasKaplan）和迈克尔海恩莱因（MichaelHaenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能是十分广泛的科学，它由不同的领域组成，它是哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。在人工智能时代下进行电气信息类专业教育改革的过程中，需要对人工智能时代的含义和发展背景进行深入的分析和研究，这样才可以给电气信息类专业教育改革指明一个正确的方向，保证后续工作的科学性和有效性。在2016年的世界经济报告中，人工智能被预测为第4次工业革命的主要技术代表，人工智能的发展将从宏观到微观的各个角度进行相互的渗透以及融合，从而符合各个领域对于智能化技术的新要求和新需求。在人工智能技术发展的过程中，产生了大量的新技术和新产品，也形成了新的产业核心的发展模式[1]。我国经济结构在人工智能时代下发生了重大的变革，由于人工智能技术独特的技术形式和技术模式，深刻地改变着人们的生活方式和生活模式。在一定程度上不仅可以推动我国社会生产力的提高，还有助于推动科学技术水平逐渐朝着智能化和数字化的方向而发展，从中可以看出人工智能技术的发展是时展的必然趋势，并且发展前景是比较广阔的。人工智能技术主要是指将多个学科技术进行有效的整合，其中涵盖了计算机学科、语言学科和心理学科，智能化特征是比较明显的。在实际应用的过程中，由于融合了各种尖端的技术，能够将技术能力和技术思维进行有机的结合，模仿人的工作行为和思维，在当前时代下人工智能技术得到了蓬勃的发展，但是人工智能技术的发展也需要一定的时间和精力。首先，在实际用的过程中相关工作人员进行了机器人的研发，机器人可以在复杂的环境中对信息进行有效的替代和处理，模仿人类的思维进行日常的工作。在后续工作的过程中，相关工作人员进行了数据系统的开发，可以自动化和智能化的对计算机数据进行有效的处理以及分析，在较短时间内提取出有效的信息，完成整个工作流程[1]。随着我国当前科学技术的不断发展，一些工作人员纷纷加强了对人工智能技术的研发力度和开发力度，不仅可以提高计算机的使用效果，还可以及时的发现在计算机系统日常运行过程中所存在的故障。在当前时代下人工智能技术的使用范围在不断的扩展，并且人工智能技术的发展前景是非常广阔的，在计算机网络技术中发挥着独特性的作用和决定性的重要影响的作用。

其次，随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术和各行各业进行了相互的渗透以及融合。在当前电气信息专业领域中人工智能技术得到了广泛的应用，并在实际工作的过程中对原有的工作模式进行了有效的改进和创新。一些工作人员在实际工作的过程中构建了自动化的工作模式和工作平台，将人工智能技术完美的融入电气信息领域中，不仅为我国电气信息领域指明了一个正确的方向，也在一定程度上提高了人工智能技术的水平。最后，人工智能技术的发展，在电气信息领域中的影响是迅速扩大的，人工智能的使用会对电气信息行业的各个环节产生深刻的影响，甚至是革命性的变化。人工智能的应用不仅仅停留于行业的技术层面，更加重要的是在人工智能时代下一些新的工作思维和发展理念。作为电气信息类专业的工作人员在人工智能的时代下要提高自身的专业素质和专业水平，根据人工智能时代的特点以及发展方向，对原有的工作模式和工作理念进行深入的改革以及创新，并且还要掌握有关人工智能方面的新技能，从而使得电气信息类专业影响力能够得到有效的提高。但是从侧面来看人工智能技术的发展对于电气信息类专业2本刊特稿科学咨询/教育科研2021年第24期(总第745期)来说是把双刃剑，给实际工作带来了新的挑战，一些工作人员不得不提高自身的专业素养和专业素质，掌握更多的人工智能技术。在当前时代下这种影响和变革已经被普遍认可，因此使我国电气信息类专业行业能够得到良好的发展。高校要对电气信息类专业教育进行适当的改革以及创新，根据当前人工智能时代的发展方向和对人才的要求，对学生的综合素质和创新能力进行良好的培育，从而使学生能够充分的发挥人工智能技术的优势，提高电气信息类专业的水平和质量，再一次加深人工智能和电气信息行业的融合力度。相关负责教师要加强对这一问题的理解，对原有人才培养模式和课程教育重点进行适当的改革和创新，根据人工智能时代和电气信息领域融合的背景，提高课堂教学的科学性和针对性，从而使学生在毕业之后能够获得良好的发展。

二、人工智能对电气信息类专业人才需求的影响分析

人工智能主要是利用计算机对人脑功能进行模拟，具备一定程度的人类认知和分析问题的能力，人工智能是人类所制造的智能化技术，也是机器智能化发展的主要载体。在人工智能发展的过程中，由于是计算机科学领域的一个分支，所以在人工智能研究的过程中，涉及有关语言识别和图像识别方面的功能。在当前时代下，人工智能所形成的热点效应是比较广阔的，人工智能技术的应用，使得各行各业朝着智能化的方向而发展，对于电气信息类专业人才需求来说，也逐渐朝着智能化的方向而发展。电气信息类的教学，主要是为了让学生能够在班级学习的过程中，将理论和实践进行有机的结合，提高学生的实践能力和操作能力，实践性是比较强的。在电气信息类专业发展的过程中各种新兴的技术被应用其中，扩展了电气信息类专业的发展实力，并且人工智能和电气信息类专业进行了有机的融合和渗透。人们在互联网思维的影响下已经形成了互联网思维的发展理念，随着人工智能技术的广泛运用再加上云技术和算法技术的普遍化，这又给电气信息类专业的发展提供了重要的支撑。在相互融合的技术背景下，电气信息类专业也即将进入到人工智能发展的领域中[2]。因此对于电气信息类专业行业的工作人员来说，要了解人工智能时代下先进的信息技术，并且还要结合电气信息类专业在人工智能背景下的新特点，树立新的工作模式和工作理念，从而使得电气信息类专业能够在人工智能技术背景下得到广泛的发展。对于人才需求方面，要求高校要对原有课堂教学模式和课程教学重点进行深入的改革和创新，融入人工智能方面的内容，对学生的综合素质和专业能力进行良好的培育，高校要正确地理解人工智能对电气信息类专业教学的影响，从而使得电气信息类专业能够朝着生态化和持续性的方向而发展。

三、人工智能给电气信息类专业提供的机遇

在人工智能技术中，所涵盖的技术内容相对来说是较为丰富的，这在一定程度上有助于提高电气信息类专业的教学水平和教学质量。从中可以看出在当前时代下的电气信息类专业教育教学中，教师要充分地把握人工智能技术所带来的机遇，从而提高课堂教学的效果和质量。在人工智能技术中包含着语言识别技术和图像辨认技术，也可以对一些语言进行有效的处理和研究。在课堂教学的过程中，教师要充分的发挥人工智能技术的优势，让学生了解当前电气信息领域的发展方向和主要的发展特点[3]。由于电气信息类专业所涵盖的内容是相对来说较为复杂的，学生在日常学习的过程中，需要进行多个学科知识内容的学习，这给学生日常学习和教师的课堂教学带来了诸多的挑战，教师要结合课程教学的内容，对课堂教学模式和流程进行精心的安排。在实际工作过程中，要以计算机作为主要的辅助手段兼容，并且充分利用其他专业领域的技术来开展日常的教学。在课堂教学过程中，教师要充分的利用人工智能技术，对原有课堂教学模式进行深入的改革以及研究，并且结合新一代人工智能发展规划的这一大背景，对原有课程教育模式进行创新和调整，从而给学生提供更加广阔的发展空间。首先，在实际工作的过程中，人工智能技术重新构造了电气信息专业的课程，由于电气信息类的实用性是比较强的，在人工智能的技术下能够取得不一样的教学效果。将语言识别技术和图像辨认技术进行了有机的结合，教师可以充分发挥这些专业技术的优势，提高课堂教学的效果。另外在课堂教学情景中，教师可以利用人工智能技术来实现网络化的教学，并且为学生打造智能化的工厂开展虚拟实验室，从而对学生的专业能力和操作水平进行良好的培育。其次，在电气信息类专业教学中人工智能技术的应用能够对传统课程教育模式进行有效的转型和升级。在以往课程教学中，由于电气信息类专业所涉及的知识学科是相对来说较为丰富的，这给教师的日常教学带来了诸多的问题。比如在实际教学的过程中很难实现课程的有效统一，也无法为学生打造标准化的课程教育体系，在进行个性化和独特性课程教学方面的力度还是不足的，甚至也没有完善的教育体系进行主要的支撑，这给实际的教学工作带来了诸多的问题。随着人工智能技术的应用，在课程教育的过程中，教师可以充分的发挥人工智能技术的优势，对相关信息进行有效的总结和收集。从而为学生打造个性化的教学课堂，并且运用人工智能技术，还可以对不同学生的学习需求进行分析和研究，提高课堂教学的针对性，从而使学生可以更加积极地进行知识内容的学习，实现快乐学习的效果[4]。在专业教育中教师要充分的发挥人工智能技术的优势，提高人工智能技术的应用性效果，对学生的知识需求进行深入的挖掘以及研究，从而使学生的学习质量能够得到有效的提高。与此同时，在课程教育的过程中，教师还可以进行课堂情景的构建，通过网络化的教学为学生再现一些生活中的真实案例，为学生全面素质的提高奠定坚实的基础。

四、人工智能技术在电气信息类专业教育教学中的应用路径

（一）转变人才培养目标在人工智能时代下的电气信息类专业教育中，由于原有的教育重点和人才培养模式已经无法顺应人工智能时代的发展特点和对人才的需求了，所以在实际工作的过程中，要对电气信息类专业教育进行有效的改革，帮助学生在毕业之后能够获得稳定的发展。首先，在对电气信息类专业教育进行改革时，要转变人才培养的目标，这主要是由于人工智能技术在电气信息类专业行业中的运用对各个环节都产生了非常深刻的影响，并且电气信息类专业对于人才的需求发生了很大的变化。比如，对人才的知识结构和专业技能方面都和传统发现模式有所不同，在电气信息处理的过程中提出了诸多的要求。相关电气信息类专业从业者不仅要具备完善的理论知识，还要具备创新性的思维能力，能够面对当前变化多端的人工智能时代，具备新的技术和新的思维，灵活地运用在实际工作中所存在的问题。因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养目标精准定位，实现良好的变革。其次，电气信息类专业要着眼于当前国际发展方向和新业务的特征，了解有关业态产品和专业能力方面的内容。从这些问题入手提出正确的人才培养目标，并且对原有课程教学进行改革和创新，从而促进学生能够在课堂学习的过程中加深对人工智能技术的了解，提高学生的专业素质和创新能力。

（二）升级人才培养模式在人工智能背景下对电气信息类专业教育进行改革时，要在原有育人模式的基础上实现有效的升级，改变传统的课程教学设置。当前大部分电气信息类专业院校还是采用之前偏理论的课程来对学生进行知识内容的讲授，虽然这些理论知识是学生在学校学习期间必须要掌握的内容，但是假如仍然向学生讲述这些课程的话，也没有将理论和实践进行相互的结合，使得学生无法在人工智能时代下得到良好的发展，因此相关负责教师在实际教育工作中要对原有人才培养模式进行转型和升级。电气信息类专业教师要根据当前电气信息行业的发展和对人才的要求，对课程教育内容进行重新的调整。首先，在实际教育的过程中要向学生全面地展示先进的人工智能技术，技术是推进电气信息专业前进的动力之一。但是在原有的电气信息类专业教育中，教育技术的实施和教学并没有受到相关负责教师的重视，教师在班级教学的过程中，也没有为学生融入当前先进的人工智能技术和运用案例，提高学生的专业素质。在人工智能时代下，人机协作是当前主要的工作模式和发展模式，因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养课程结构和课程重点进行有效的调整和创新。教师在教学中不仅要加入有关以往课程的教育内容，还要对课程进行有效的扩展，融入新媒体和人工智能技术应用相关的课程。比如教师可以立足于教材中的内容，为学生创设多样化的实训活动和实践操作平台，在学生实践的过程中要融入先进的人工智能技术，这些教学模式的运用不仅可以让学生了解人工智能技术的实际应用情况，还可以多方位的锻炼学生的创新能力和实践应用能力。所以相关高校要适当的借鉴这一教学经验，提高课程教学的针对性。其次，在育人模式中还要加强对学生创新思维和操作能力的培养，在人工智能背景下，电气信息的发展模式和主要的发展方向都发生了一定的改变。在当前电气信息领域发展的过程中，为了使自身能够在人工智能背景下得到有效的发展需要创新和创意的人才，并且要求这部分人才能够掌握先进的人工智能技术，根据电气信息发展的实际需求和人们对电气信息的要求，从而生产出个性化和特色化的产品。在育人模式升级中，教师要将专业和特色进行有机的融合，构建新的教育思路，过硬的专业素质才是人才升级的重要基础。在人工智能时代下，信息的来源和途径逐渐朝着多样化的方向发展，在这些繁杂的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使学生能够对这些信息进行有效的辨别。高校在制定人才培养模式中，要专业性的锻炼学生的工作能力和专业素质，从而使学生能够在这些大量的信息中提取有用的信息，提高电气信息类专业的有效性。

（三）引入任务驱动的实验模式在人工智能背景下对院校电气信息类专业进行教学时，教师要在保留原有学习项目的同时，立足于学生当前的理解能力，开发新的教学内容。在教学中教师要求学生进行独立性的思考，并且教师还要对学生的学习思路进行适当的引导以及启发，使学生可以运用课堂中所学到的知识内容灵活的解决实际实验过程中所存在的问题。教师要引导学生运用不同的方法进行学习，鼓励学生进行大胆的设计以及验证。教师在班级教学的过程中，可以为学生引入任务驱动式的教学模式任务，驱动式的教学模式主要是以学生为中心，教师要立足于教材中的内容和课堂教学的目标为学生布置相关的学习任务，实现综合性的学习效果。在为学生布置学习任务时，要融入当前先进的人工智能技术，让学生充分的发挥人工智能技术的优势来完成教师所布置的任务。教师要在任务驱动式的教学模式中增加一些设计型和创新型的学习活动，让学生直接深入到实践学习中进行方案的设定以及验证，并且对最终的实验结果进行多方位的分析以及讨论。在班级教学的过程中，教师要让学生围绕着一个教学目标来开展日常的学习，并且学生在学习和验证的过程中，教师还要加强和学生之间的互动和交流，从而对学生的实验方向和实验思路进行有效的引导，使学生可以在强烈的学习兴趣和学习动力的驱动下进行自主性的探索以及学习，并且也可以在班级中形成良好的互动。

（四）利用人工智能技术进行辅的教学在电气信息类专业教学课堂中，教师在利用人工智能技术进行教学时，要在原有课程的基础上充分地发挥人工智能技术的优势，从而对实际教学起到一个良好的辅助作用。比如，在实际教学的过程中，教师需要将理论知识和学生的实践学习进行相互的结合，提高课堂教学的真实性和有效性，在课程内容中要围绕着各种企业的实际项目来让学生进行知识内容的学习，教师要利用人工智能技术的优势为学生展现真实的一线工作现场，让学生全面的感受工作的环境，不仅有助于提高课堂教学的效果，还可以让一些抽象的理论知识变得生动和直观，促进学生学习效率的提高。

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一、机器人教育现状分析

在我国，机器人教育作为教学内容进入中小学还处于起步阶段，方兴未艾。2001年，在北京召开了“关注中国未来的竞争力——儿童数字化启蒙”研讨会，会议认为，将数字信息技术介入到传统的幼教方式中去，利用有效的手段与工具对儿童进行数字化启蒙，关系到儿童未来的成长和中国未来的竞争力。2004年，中国教育学会中小学信息技术教育专业委员会召开了第一届全国中小学程序设计与机器人教学研讨会。在各种研讨会兴起的时候，机器人教育也逐渐引起重视。2000年，北京景山学校将机器人教育以科研课题的方式纳入到信息技术课程中，在国内率先开展了中小学智能机器人课程教学。但是研究性课程的课时比较少，学生一切从零开始学习，要想真正达到研究性学习的目标是很困难的。因此，作为研究性课程的机器人教育整体效果不十分理想。我国教育部于2003年4月正式颁布《普通高中技术课程（实验）》，首次在“信息技术”科目中设立“人工智能初步”选修模块和新增加的通用技术课程中设立了“简易机器人制作”选修模块，从而迈出了我国高中阶段开展人工智能教育的第一步，这也意味着我国的人工智能教育在大众化、普及化层面上跃上了一个新的台阶。然而把智能机器人作为信息技术课、通用技术课列入学校的课程体系，对全体学生进行机器人基础知识的普及教育还处于编写教材、设置课程的起步阶段。学者张剑平指出，国内多数的学校主要还是以课外活动、各种兴趣班、培训班的形式开展机器人教学。通常的做法是由学校购买若干套机器人器材，由信息技术课程教师或综合实践课程教师进行指导，组织学生进行机器人组装、编程的实践活动，然后参加一些相关的机器人竞赛。以全国中小学计算机教育研究中心郭善渡老师、北京景山学校沙有威老师等为代表的大批一线教师结合自己的教学实践就围绕机器人竞赛、机器人与技术教育，机器人与学生能力和素质的培养等问题展开了应用研究，取得了较好的研究成果。但这些研究成果往往比较零散，重复，缺乏科学系统的课程建设研究。

二、对当前中小学开展机器人教学优点

近年来我国的机器人教育有了很大的发展。教育机器人逐步成为中小学技术课程和综合实践课程的良好载体。教育机器人与学科教育相结合，可以帮助科学、数学、力学等等学科的教学，在国内已经有学者提出机器人与理科教学整合的想法。机器人教育引入校园，对学生至少有以下三个方面的获益。

其一，丰富学科生活，培养动手能力。由于生活水平的提高，现在的青少年自己动手制作玩具及科学模具的能力日益降低，创造发明的意念也渐呈弱化趋势。所有令他们爱不释手的玩具均是玩具商生产出来的，亦即是需用钱买来的。长此以往，将使未来中国少年儿童的求生能力、自我创造能力不断减低、变弱，这对于一个民族的科学发展是十分不利的。自我组装、制造机器人不但会提升青少年的科学兴趣，同时也会从小培养学生养成凡事自己动手的良好生活习惯。

其二，锻炼意志品质，培养团队精神。机器人制作涉及相关领域多种门类的专门知识，青少年必须广泛涉猎，持之以恒，才能有所成就。机器人的制作过程，正是锻炼意志、培养坚韧品质的过程。机器人制作一般都以二人、三人或一个团队的形式进行，群策群力、共同作业，就像体育比赛中的接力赛一样，缺一不可，整体的实力远超出个人的能力的发挥。

其三，激发创新精神，培养科学兴趣。人们一直在思考和探索如何开发青少年智力的问题。参与机器人制作，能使学生自小就对科学产生兴趣，获得科普知识，同时也将激发他们的创新能力。

三、推进机器人教育的思考

在基础教育领域，教育机器人应该和当前的基础教育课程改革相 结合。例如，在小学和初中阶段，可以将研究机器人与“综合实践活 动”有机结合；在高中阶段，可以将教育机器人与“人工智能初步” “算法与程序设计” “简易机器人制作” “电子控制技术”等技术类课 程进行结合， 有条件的学校可以开设 “人工智能与机器人” 校本课程。 事实上， 教育机器人所体现的知识的综合性使它不仅能成为信息技术 教育的载体，也可以成为信息技术与中小学课程整合的载体。在高等 学校中开展智能机器人学科教学，进行多层次的机器人教育，既可以普及机器人知识，加强机器人专业建设， 也可提高机器人的应用水平。应当在 教师教育相关的专业，例如教育技术学、信息技术教育专业 中开设与人工智能、机器人教育相关的课程。各种形式的机器人竞赛 是全球范围内教育机器人应用的重要形式之一，目前这些机器人竞赛 大都集中在诸如灭火、迷宫、足球等等竞技类项目上。要注重通过此 类活动培养学生的创造力、协作能力和技能，为此需要关注竞赛项的 创新性。例如，竞赛项目的设计可以更加关注人工智能与机器人的结合点。

总之 在大力提倡素质教育的今天，机器人的出现为创新素质教育提供 了一个崭新的平台， 信息技术教育未来发展的趋势必然是向机器人教育重心转移目。开展机器人教学，有助于培养学生的创新精神、逻辑思维能力、自主学习能力和对科学的钻研精神，对机器人教育的教学 体系进行研究，使机器人教学完善发展，具有现实意义。

参考文献：

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一国家对于高校人工智能教育的发展的重视

面对AI技术如火如荼地发展，我们国家对AI人才和人才培养都非常重视。2017年3月“人工智能”在政府工作报告中曾提及四次，指出要推动人工智能和实体经济深度融合。2017年7月20日国务院《新一代人工智能发展规划》[4]。《规划》指出完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。

二企业对于人工智能人才的需求

市场上AI技术人才非常稀缺，据腾讯研究院联合boss直聘的《2017全球人工智能人才白皮书》[5]显示：目前，全球大约有30万人从事AI工作。截止到2017年10月，中国人工智能人才缺口至少在100万以上。2017年头10个月，AI人才需求量是2016年的近两倍，2015年的5.3倍之多，年复合增长率超200%。百度、腾讯、阿里巴巴、京东等互联网巨头都在挖掘AI人才，纷纷开出了高额的薪资。2017年薪资最高的十个职位中AI类岗位占到1/2，其中语音识别、NLP、机器学习等职位平均月薪资超过2.5万元。

三高校AI人才培养的思考

高校具有多学科、高层次人才集中的特点，具备计算机与多学科交叉融合的优越条件；且大部分学校都开设有数学、物理等基础学科，具备夯实数学理论基础的条件；且人员相对固定，便于沟通交流，具备共同开展AI课题，促进发展AI技术的人力条件。但是遗憾的是我国开设人工智能课程的高校较少，2018年只有33所高校设立了智能科学与技术专业[6]。面对AI发展的火爆，国家对于AI人才发展的重视以及企业对于AI人才的严重需求，高校作为人才培养的主要来源，是不是应该思考AI人才的培养呢？AI人才可以分为三类：拔尖人才，研究性人才和应用型人才，呈金字塔性。当下已经有一批名牌大学开展了AI方向拔尖人才的培养，如北京大学图灵班、中国科技大学人工智能技术学院、西安交通大学人工智能拔尖人才培养实验班，南京大学计划成立人工智能学院等。但是金字塔的底层、中层更需要庞大的AI技术人才，如应用开发人员、数据工程师、AI和机器学习工程师、AI系统架构师、AI产品经理等岗位的人才，同样值得重视。很多专家都表示AI人才需要数学基础好、专业理论全面、具备一些工程基础，且有自主学习的能力。本文从夯实数学基础、人工智能方向课程的建设、实践能力的培养、自主学习能力的培养四个方面阐述高校关于AI人才培养的一些思考。

1奠定扎实的数学基础

在学习AI技术时，几乎所有专家学者都提出需要扎实的数学功底，数学功底的厚重程度决定了在AI技术上走多远。高等院校计算机专业都开设有“高等数学”“线性代数”“概率论”等数学课程，但是课时、难易程度不足，学生对于数学不够重视，或者觉得晦涩难懂，学习效果并不十分理想，因此加强数学基础的工作刻不容缓。可以通过必修和选修等方式开设“数据分析”“统计机器学习”“凸优化”等课程；通过微课或者MOOC等方式巩固数学基础的学习；通过优秀科普读物，如《数学之美》《编程之美》等书籍的推荐阅读激发学生兴趣；通过开展校内学术讨论、数学竞赛等方式促进学生学习数据的动力，逐步达到夯实数据功底的目的。

2人工智能方向课程的建设

很多高校计算机专业课程中只开设有《人工智能》导论，有的甚至没有。智能科学与技术专业开设有“人工智能”“计算机视觉”“机器人学导论”“计算智能”这几门课程，但是在编程、算法等方面不足。那么AI技术人才应具备哪些专业能力呢？如何从专业角度培养AI技术人才呢？2018年1月CSDN了“AI技术人才成长路线图”[7]，通过专业路径和实战路径两方面介绍了AI技术人才需要具备的知识。需要具备Python、C++、Linux、CUDA编程知识，需要学习机器学习课程、掌握TensorFlow框架。该路线图中列出了机器学习算法工程师、数据科学家等10个岗位AI人才应具备专业知识和能力。微软公司也推出AI人才培养的10门免费课程，如“AI导论”“数据科学会用到的Python语言-导论”“AI领域运用的数学概要”“数据和分析所需要的道德与法律”“数据科学概要”“机器学习法则”“深度学习”“强化学习”“微软专案项目之人工智能”。同时在“文字和自然语言识别”“语音识别”“计算机视觉和图像识别”中选择其一。Google在人工智能学习网站开设有《MachineLearningCrashCourse（简称MLCC）》的免费课程[8]，由机器学习概念、机器学习工程、机器学习现实世界应用示例三个部分组成。Intel近期也了三门免费的AI课程，分别是“机器学习基础”“深度学习基础”和“TensorFlow基础”[9]。AndrewNg在Coursera上也推出了机器学习的课程，且用比较通俗的语言讲解机器学习中各个算法。最近在Deeplearn-ing.ai和Coursera平台又开设了5门深度学习课程[10]。综上所述，不同的研究机构都着眼于AI编程基础、AI算法、AI框架、AI实践这几个方面。那么高校也可以借鉴这些经验，通过三个阶段分层次的开展相应的课程。

3实践能力的培养

AI技术不能纸上谈兵，必须动手实践才能真正掌握，可以从以下几个方面着手培养学生的实践动手能力。（1）设计教学环节时多从工程应用的角度来介绍，激发学生的兴趣，培养学生解决问题的能力。要求学生新手编程编程实现模型，充分理解算法的含义和原理到实现的过程。（2）在掌握一定的机器学习知识后，鼓励学生尽早走进实验室，接触科研工作。可以从一些AI应用方向作为入手，使学生了解自己的兴趣点、培养科学研究能力。（3）鼓励学生参加算法比赛。目前有很多AI方向的竞赛，如Kaggle上的挑战赛，国内阿里天池大数据竞赛等。通过参加竞赛刺激学生学习AI的动力和热情，使得解决问题的能力和实践动手能力都会大幅度提高。（4）鼓励学生到工业界实习。很多专家都指出AI人才应该具备一定工程基础。确实，学术界往往追求算法的性能，而工业界更重视经济效益和解决问题的有效性。到企业学习可以快速了解行业发展的框架，掌握算法转化到产品的过程。

4自主学习能力的培养

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知识表示与知识推理是智能信息处理的基础。从人工智能的角度看，知识是构成智能的基础，人类的智能行为依赖于利用已有的知识进行分析、猜测、判断和预测等。当人们希望计算机具有智能行为时，首先需要在计算机上表达人类的知识，然后再告诉计算机如何像人一样地利用这些知识。

自从人工智能领域诞生以来，知识表示与知识推理就一直是其中最为重要的子领域。经过五十多年的发展，知识表示与知识推理领域的许多研究内容、研究方法和研究成果已经深深渗入到计算机科学，进而对计算机学科的发展产生了深远的影响。例如，在C++、Java等面向对象程序设计语言中，“继承”这一最为核心的技术就来源于知识表示与知识推理。再如，在软件自动化领域，许多程序规格语言和程序验证技术都借鉴了知识表示与知识推理领域的Prolog语言等研究成果。从工程开发的角度看，专家系统、智能搜索引擎、智能控制系统、智能诊断系统、自动规划系统等具有所谓智能特征的系统都或多或少地依赖于知识表示与知识推理技术。因此，对于计算机专业的学生来说，学习知识表示与知识推理方面的课程，对于今后在相关领域从事系统开发和科学研究都大有裨益。

在ACM与IEEE-CS联合攻关组制订的计算教程CC2001(Computing Curricula 2001)中，知识表示与知识推理得到了高度重视。CC2001给出的计算机科学知识体由14个知识领域组成：在其中的IS(Intelligent Systems)知识领域中，关于知识表示与知识推理的内容占据了10个知识单元中的2个，即知识单元“(Is3)知识表示与推理”以及知识单元“(IS5)高级知识表示与推理”。在ACM和IEEE-CS进一步修订后的计算机科学教程CS2008(Computer Science Curriculum 2008)中，知识表示与知识推理同样得到了高度重视。此外，在我国高等学校计算机科学与技术教学指导委员会制定的计算机专业规范中，上述的IS3和IS5两个知识单元被全部包括到计算机科学专业的核心课程“人工智能”中。然而，据我们了解，由于“人工智能”在许多高校仅仅作为专业任选课开设，使得计算机相关专业的许多学生无法接触到知识表示与知识推理方面的内容。与此同时，由于课时数限制及没有得到重视等因素，实际开设的“人工智能”课程(包括本科生课程和研究生课程)往往难以覆盖CC2001在知识单元IS3和IS5中列出的各个知识点。

实际上，经过五十多年的发展，知识表示与知识推理领域已经沉淀出一系列基本的方法、理论和技术；这些方法、理论和技术在CC2001的知识单元IS3和IS5中基本上都以知识点的形式列举了出来。作为计算机专业的教育工作者，我们有责任将这些体现了几代人智慧结晶的知识介绍给学生。另一方面，从研究者的角度来看，知识表示与知识推理是一个非常活跃的研究领域；尤其是随着Web技术的发展以及Web科学的出现，知识表示与知识推理将在计算机科学中扮演越来越重要的角色。面对万维网这个全球最大的分布式信息库，如何让计算机对其中海量的数据和信息进行分析、推理和管理，进而为人类提供方便的知识服务，是目前信息技术领域面临的一个重大问题。针对这个问题，国内外研究者基本上都是从人工智能的角度寻求解决思路；近年来成为研究热点的语义Web更是完全建立在知识表示与知识推理的基础上。因此，从开拓学生思维以及介绍研究与技术前沿的角度来看，也非常有必要向学生讲授知识表示与知识推理的相关内容。

基于以上认识，我们为计算机软件与理论专业和计算机应用技术专业一年级的硕士研究生开设了一门32课时的选修课程，以CC2001和CS2008列出的知识单元为核心，对知识表示与知识推理的相关内容进行教学。本文对教学设计和教学实践中遇到的主要问题进行分析，针对这些问题给出相应的解决对策，并对我们获得的经验和教训进行总结。

1　“知识表示与知识推理”知识体的教学设计

自上世纪九十年代以来，国内外许多高校就将“知识表示与知识推理”作为一门课程，面向研究生或高年级的本科生开设。其中比较著名的包括加拿大多伦多大学Hector J.Levesque教授开设的知识表示课程，美国斯坦福大学Leom Morgenstem教授开设的知识表示课程，英国曼彻斯特大学Ulrike Sattler教授等讲授的知识表示和推理课程，中山大学刘咏梅教授讲授的知识表示和推理课程等。但是，由于没有统一的课程设置标准，这些课程讲授的知识点都不尽相同。2000年，Leom Morgenstem和Richmond H.Thomason总结了开设知识表示与知识推理课程时面临的挑战，提出了相应的解决思路。其中，针对该课程缺乏统一的教学知识体的情况，他们设计了一个持续14周、每周2次课的教学大纲。在文献[5]中，Leora Morgenstem进一步修订了之前提出的教学大纲，建议在其中增加语义Web及Web本体语言OWL等内容。

尽管目前各高校开设的知识表示与知识推理课程的课程大纲仍然不尽相同，但比较可喜的是，对知识表示与知识推理的教学在CC2001计算教程中得到了高度重视。CC2001分别在“知识表示与推理”和“高级知识表示与推理”两个知识单元中列出了关于知识表示与知识推理的教学内容。知识单元“知识表示与推理”由以下知识点组成：命题逻辑和谓词逻辑回顾，归结原理与定理证明，非单调推理，概率推理，贝叶斯定理。知识单元“高级知识表示与推理”由以下知识点组成：结构化知识表示(包括对象与框架、描述逻辑和继承系统)，非单调推理(包括非经典逻辑、缺省推理、信念修正、偏好逻辑、知识源的集成、冲突信念的聚合)，对动作和变化的推理(包括情景演算、事件演算和分枝问题)，时态和空间推理，非确定性推理(包括概率推理、贝叶斯网络、粗糙集和可能性理论、决策理论)，针对诊断的知识表示与定性知识表示。在CC2001的基础上，CS2008在知识单元“知识表示与推理”中增加了合一与提升、前向链接、反向链接以及归结等知识点；在知识单元“高级知识表示与推理”中增加了本体工程和语义网络两个 知识点。

以CC2001和CS2008列出的知识点为基础，在综合考察了国内外相关课程的开设情况之后，我们对“知识表示与知识推理”课程的教学内容及相应的学时分配设计如下。

1)概述(2学时)。介绍知识表示与知识推理领域的发展历史、现状和前景：讲授知识表示的基本思路和基本原理；介绍知识表示方法和技术的典型应用：列举典型的采用了知识表示技术的系统，与没有采用知识表示技术的系统进行比较分析。

2)基于一阶谓词逻辑的知识表示和推理(4学时)。讲授一阶谓词逻辑的语法、语义和语用；通过例子讲授如何应用一阶谓词逻辑进行知识表示；讲授如何应用消解原理进行知识推理；讲授如何应用Tableau算法进行知识推理；分析一阶谓词逻辑存在的局限。

3)Horn子句逻辑与产生式系统(2学时)。讲解Horn子句及其过程解释；介绍SLD归结以及分别采用反向链和正向链的推理过程；通过例子讲授如何应用Horn子句逻辑进行知识表示和推理；对Prolog语言进行简单介绍；通过例子介绍如何应用产生式系统进行知识表示和推理。

4)结构化知识表示(6学时)。介绍对象与框架，介绍基本的框架形式系统：介绍语义网络，对推理过程中的继承机制进行介绍。介绍描述逻辑家族的研究历史和发展现状；以逻辑系统ALC为例，讲解描述逻辑的语法和语义；通过例子讲授如何应用描述逻辑进行知识表示；讲授如何应用Tableau算法对描述逻辑刻画的知识进行推理。

5)非单调知识表示和推理(4学时)。介绍非单调性推理的研究历史；讲解封闭世界假设与开放世界假设；讲解缺省推理和限定推理；对自认知逻辑、偏好逻辑和真值维持系统进行介绍；对信念修正、知识源的集成以及冲突信念的聚合进行介绍。

6)非确定知识表示和推理(4学时)。对模糊逻辑进行介绍；讲授概率推理和主观贝叶斯方法；对粗糙集、可能性理论和决策理论进行介绍。

7)解释与诊断(2学时)。讲授反绎推理的基本思路，将其与演绎推理和归纳推理进行比较分析；以一个电路系统为例，讲授如何在知识表示的基础上采用反绎推理进行故障诊断。

8)动作与规划(4学时)。介绍动作与规划领域的研究历史和发展现状；讲授如何在STRIPS系统中对动作进行刻画以及如何进行规划求解：讲授如何应用情景演算和事件演算对动作进行刻画、推理、及规划求解；对框架问题、条件问题和分枝问题进行介绍；对规划语言PDDL进行介绍。

9)时态和空间推理(2学时)。对时间点／时间段、离散／连续、有限／无限、线性／分支等表示时态信息的不同方式进行介绍；对Allen的区间代数理论进行介绍；对线性时态逻辑和分支时态逻辑进行介绍；对基于点／基于区域、离散／连续、有限／无限、同维／混合维等表示空间信息的不同方式进行介绍；对区域连接演算RCC进行介绍；对时态与空间推理的结合进行简单介绍。

10)语义Web和本体工程(2学时)。介绍语义Web的基本思想、技术现状和发展趋势；讲授语义Web的层次模型以及各个层次的目标和功能；对资源描述框架RDF、Web本体语言OWL、Web规则标记语言RIF、Web查询语言SPARQL等进行介绍。对本体的构建、管理和维护进行介绍。

上述教学内容的基本特点是覆盖了CC2001和CS2008列出的关于知识表示与推理的所有知识点。此外，我们将目前作为计算机科学和人工智能领域研究热点的语义Web等内容引入了课堂教学，不仅可以将相关研究前沿展示在学生面前，而且还可以让学生更加深刻地体会学习知识表示与知识推理的价值，进一步激发他们的学习热情。另一方面，上述教学内容存在的一个缺陷是内容过多。由于受到课时数的限制，部分内容在讲授时不能充分展开，留给学生课堂练习和讨论的时间不充裕。

2　教学实践中的主要问题及对策

在围绕“知识表示与知识推理”知识体开展教学实践时，我们遇到的问题主要来自以下几个方面：教师和学生对“人工智能”课程以及其中的“知识表示与知识推理”知识体不重视，缺乏合适的教材，学生缺乏必要的基础知识。下面对这些问题进行逐一分析，对我们采取的对策进行相应介绍。

2.1　师生对“人工智能”课程不重视

许多教师和学生对“人工智能”课程不够重视，甚至存在偏见。我们觉得，这种现状很大程度上是由人工智能自身的发展历程造成的。人工智能领域刚诞生时就被赋予过高的期望；早期的研究者也过于乐观地给出了一些不切实际的承诺。由于不能在短期内实现过高的目标和兑现相应的承诺，使人工智能领域在上世纪80年代末90年代初一度跌入低谷，甚至达到了声名狼藉的地步。这一特殊的发展历程使得一部分对人工智能了解不多的教师和学生产生误解，认为人工智能是一个比较务虚的领域。这种误解甚至影响到“人工智能”课程的开设。目前，在许多高校计算机相关专业的课程设置中，“人工智能”往往只作为选修课程开设，没有得到教师和学生的普遍重视。

实际上，从信息技术发展规律的角度来看，人工智能的上述发展历程是很正常的。根据市场权威研究机构Gartner给出的“技术成熟度曲线”(hype cycle)理论，一项新的IT技术在产生之后，一般先是默默无闻地奋力发展几年，然后会由于被大家寄予很高的期望而迅速火爆起来，接着会因为没能兑现过高的承诺而跌入谷底，最后会再次崛起并由于过硬的成就而被大众普遍接受。人工智能已经经历了从默默无闻到迅速火爆再到跌入谷底的发展过程，目前正处于再次崛起的阶段，并且将通过不断取得的成就而被大众普遍接受。

人工智能的教学在CC2001和CS2008中得到了高度重视。CC2001给出的计算机科学知识体由14个知识领域组成，作为其中的知识领域之一，智能系统(即人工智能)与离散结构、程序设计、操作系统、计算机体系结构等已经得到普遍重视的知识领域具有了相同的地位。在我国高等学校计算机科学与技术教学指导委员会制定的计算机专业规范中，也将“人工智能”作为了计算机科学专业的核心课程。但是，对人工智能相关知识的传播需要一个长期的过程，仍然需要广大科研和教育工作者的不懈努力。

2.2　师生对“知识表示与知识推理”知识体不重视

即便部分教师和学生认识到人工智能知识领域的重要性，但对于其中的“知识表示与知识推理”知识体仍然不够重视，认为没有必要专门通过一门课程进行教学。

针对这个问题，我们可以对人工智能领域的发展历程作进一步考察。我们知道，人工智能领域的诞生就是从知识表示和知识推理开始的。在1956年标志着人工智能诞生的Dartmouth会议上，Herbert Simon和Allen Newell展示的“逻辑理论家”就依赖于知识表示和知识推理。在此之后的五十多年中，知识表示与知识推理就一直是人工智能中最为重要的子领域。相 应的一个佐证是，1966年到2009年期间，在获得图灵奖的56名科学家中，Marvin Minsky、John Mccarthy、Herbert Simon、Allen Newell、Edward Feigenbaum和Raj Reddy等6名科学家都在知识表示与知识推理领域取得了开创性的研究成果。

知识表示与知识推理的重要性在CC2001和CS2008中同样得到了体现。CC2001给出的“智能系统”知识领域由以下10个知识单元组成：智能系统中的基本问题、搜索与约束求解、知识表示与推理、高级搜索、高级知识表示与推理、智能主体、自然语言处理、机器学习与神经网络、人工智能规划系统、机器人；C$2008在CC200I的基础上增加了智能感知这个知识单元。其中，关于知识表示和知识推理的教学内容不仅占据了两个知识单元，而且在智能主体、人工智能规划系统、机器人等知识单元中也占据了相应的多个知识点的位置。由于32课时的人工智能选修课程通常只能对上述知识单元作一个概要性的介绍，对于想进一步深入学习的学生，在有条件的情况下，我们完全有必要开设一门关于“知识表示与知识推理”的课程。另外，从上一节给出的教学设计可以看出，如果要覆盖CC2001和CS2008给出的关于知识表示与知识推理的所有知识点，一门32课时的课程在时间上还很不够用。因此，基于以上分析，我们希望“知识表示与知识推理”的教学首先能够得到相关教师的认可和重视，然后通过课程设置等途径逐渐吸引学生的关注，并在教学过程中激发起学生的学习兴趣和热情。

2.3　缺少合适的教材

尽管CC2001和CS2008详细地列出了关于知识表示与知识推理的主要知识点，但是，据我们所知，目前还没有出现完全覆盖这些知识点的合适教材，而中文的相关教材更是缺乏。

在参考了多方面的资料之后，我们选择了Ronald Brachman和Hector Levesque撰写的《Knowledge Representation and Reasoning》作为教材。Ronald Brachman和Hector Levesque都是知识表示与知识推理领域的著名学者。其中，Ronald Brachman于1977年在哈佛大学攻读博士学位时提出了KL-ONE系统，开创了目前成为研究热点的描述逻辑领域，之后于2003年担任了美国人工智能学会的主席，目前是ACM院士、雅虎全球研究运营副总裁。Hector Levesque在知识表示领域也做出了许多开创性的研究成果，曾于2001年担任人工智能顶级会议IJCAI的主席，于2006年当选加拿大皇家学会会士。除了时态和空间推理以及本体工程这两个知识点之外，CC2001和CS2008中列出的其他关于知识表示与知识推理的知识点，在《Knowledge Representation and Reasoning》中都基本上得到了体现。另外，为了在课程中向学生介绍语义Web方面的知识，我们选择了Grigoris Antoniou和Frank van Harmelen撰写的《A Semantic Web Primer》作为参考书目。

2.4　学生缺乏必需的基础知识

知识表示与知识推理的核心思想是采用形式语言(尤其是逻辑语言)对知识进行刻画和推理，因此要求学生在学习该课程前具有扎实的数理逻辑基础知识。

尽管数理逻辑对于整个计算机学科来说具有非常重要的作用，但在目前计算机相关专业的课程设置中，数理逻辑往往只作为离散数学课程的一个部分进行教学，在课时数量上非常有限。此外，从教材的角度来看，大部分离散数学教材的数理逻辑部分主要介绍命题逻辑的相关知识，而且只介绍命题逻辑联结词、范式、等值演算、自然推理系统等最基本的内容；对一阶谓词逻辑以及命题逻辑中更为深入的内容介绍得很少，甚至不介绍。这些内容对于学习知识表示与知识推理知识体来说远远不够。例如，根据我们在讲授“知识表示与知识推理”之前的调查，许多研究生对于一阶谓词逻辑的语法与语义等基本概念都还比较模糊，对于消解原理、Tableau方法、可满足性问题等内容更是没有接触过。

针对上述问题，除了原计划关于一阶谓词逻辑知识表示的4个课时之外，我们临时增加了2个课时的课堂教学，为学生补充命题逻辑的语法和语义、公式可满足性问题、Tableau判定算法、基于消解原理的判定算法等内容。由于受到课时的限制，许多重要的结论及其证明过程无法在课堂上详细阐述。

值得一提的是，由于研究课题的需要，我们组织部分研究生一起学习了John Bell和Moshe Machover撰写的著名教材《A Course in Mathematical Logic》。在学习这本教材时，我们将研究生分为三个小组，让各个小组自学该教材，对其中的引理、定理以及问题(Problem)进行证明或求解，然后在每周一次的学习班上使用黑板讲解他们的证明或求解过程。在3个月的时间里，将这本教材中的第一章和第二章学完后，这些研究生的数理逻辑知识明显上了一个台阶。在之后学习知识表示与知识推理的过程中，这部分研究生的学习效果也明显好得多。在今后的教学中，我们希望计算机相关专业的研究生能够先学习一门数理逻辑方面的课程，然后再学习知识表示与知识推理课程。

篇12

智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节。具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。是信息技术和智能技术在装备制造过程技术的深度融合与集成。加快推进智能制造，是我国在全球新一轮产业变革竞争背景下出台的《中国制造2025》的主攻方向。广东省作为国内制造大省和全球重要制造基地，也对接印发了《广东省智能制造发展规划（2015-2025年）》。针对广东省制造业的创新能力、产业结构、信息化水平的缺乏竞争力的问题，大力实施创新驱动发展战略，推动智能制造核心技术攻关和关键零部件研发，推进制造过程智能化升级改造，实现“制造大省”向“制造强省”转变。创新驱动，智能化升级改造需要国际领先水平人才的引进和高等院校实战型工程技术人才培养。我院智能科学与技术专业就是面向广东智能产业的深度融合设置的。其专业实验平台的建设需要针对广东省高端装备、制造过程、工业产品智能化等领域的薄弱环节，以“机器智能”为方向，完善实验教学体系、整合实验教学资源，开设综合性、创新性的实验项目，培养学生实践能力和创新意识。紧密联系企业，针对智能制造关键技术协同创新。培养具有智能系统开发与设计、智能装备的应用与工程管理能力；能在智能装备、智能机器人、智能家居等领域从事智能系统的是开发与设计、应用于维护、运营与管理的“厚基础、强应用、能创新”的高素质工程应用型人才。

1专业实验平台建设思路

面向智能制造专业实验平台的建设，依据《广东省智能制造发展规划（2015-2025年）》中发展智能装备与系统，工业产品、制造流程智能化升级改造的任务，从智能科学与技术知识体系中提取专业发展方向的课程，建立完善专业实践教学体系。以“机器智能”为方向建设人工智能与机器人实验室为核心，以项目、科技竞赛、紧密对接企业协同创新为手段，培养学生能够运用工程基础知识和专业理论知识设计工程实验，分析实际问题的能力，培养学生查询检索资料文献获取知识的能力，培养学生能够综合运用自然科学知识、专业理论知识和技术手段设计系统和过程解决实际问题的能力。通过科技竞赛等活动，培养学生在团队里具有工程组织管理能力、表达能力和人际交往能力。通过与企业的合作，掌握基本创新方法，并让学生具有追求创新的态度和意识，以培养学生的综合素质和能力为重点。立足华软学院电子系电子信息工程嵌入式专业、自动化专业、通信工程专业现有的平台优势，按照“整合、集成、共享、提升”的基本思路，完善支撑体系，优化验教学资源配置，建设一个能够与广东智能产业深度融合的阶梯形层次化实验平台。

2实验平台建设内容

智能科学与技术专业实验实践平台的建设要依据实验教学体系的构建，突出面向智能制造工程实践为特色，按照学生的成长需要，建立阶段化、层次化、模块化的实验教学体系。

2.1专业实践课程体系建设

面向智能制造的智能科学与技术专业定位是以工程应用型人才培养为目标的，是在通识教育基础上的特色专业教育。专业课程体系的建设首先还是以培养学生具有扎实自然科学基础知识，人文社会科学知识和外语应用能力为基础，其次是智能科学与技术专业技术基础课程，如数字系统与逻辑设计、数字信号处理基础、信号与系统、电路分析与电子电路；c语言程序设计与算法分析、数据结构、数据库与操作系统、微机原理与接口、传感器与检测技术等。最后是专业方向类课程，也是专业的核心课程，如制造业基础软件中的嵌入式软件、工业控制系统软件，工业机器人中人工智能技术应用和智能控制技术。主要有知识获取模式识别；数据通信与网络；嵌入式系统移植和驱动开发；嵌入式应用开发；人工智能与神经网络；智能控制技术；机器人学等课程。培养学生具备计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等技术，完成系统集成，并配合专业实践课程体系如图1，完成电子工艺实习、技术基础课程、核心课程的课程设计和综合项目实验，并在工程应用中实施的能力。

2.2实践教学体系建设

依据专业实践课程体系，构建主要包括计算机基础、电路基础、信息与控制基础、嵌入式技术、机器智能系统五大模块开展不同学习阶段层次化的实验教学体系。主要包括基础类、专业实训类、综合创新类。

1）基础类实验注重开设与课堂教学中基本理论相结合的精品实验项目，并逐步提升基础实验课时的比例。从实践中启发引导学生牢固掌握基础理论知识。除此之外，还要注重工作方法和学习方法的能力培养，如收集信息查找资料、制定工作计划步骤、从基础理论到解决实际问题的思路以及独立学习新技术的方法和评估工作结果的方法。培养学生厚实的专业基础知识和能力。

2）专业实训类实验主要以项目教学、案例教学、情景教学方式培养学生利用专业知识及方法独立解决行业领域内的任务和问题并能够评价结果的能力。如智能传感应用项目，人工智能技术实验项目，知识表示与推理项目，计算智能项目，专家系统，多智能体系统；机器人项目，如最小机电系统组成，如何完成对电机的控制；利用单轴或双轴控制平台实现基本搬运装配作业。

3）综合创新类实验注重培养学生从理解问题域开始，获取数据和知识、开发原型智能系统、开发完整智能系统、评估并修订智能系统、到整合和维护智能系统六个阶段构建智能系统。如开展人工智能技术在智能制造中的应用包括产品设计加工、智能生产调度、智能工艺规划、智能机器人、智能测量等；直角坐标机器人实现码垛搬运、多关节串联机器人、弧焊机器人实训等。

4）科技竞赛、与企业协同创新，通过观察记录待智能化升级的工厂生产过程，发现定义问题、提出假设、搜集证据检验假设、发表结果、建构理论等实验过程设计的能力。培养学生掌握基本创新的方法，团队协作管理能力、表达沟通能力等。如嵌入式设计大赛、机器人大赛等科技竞赛；以及针对自动化生产线的嵌入式工业控制系统设计；针对原材料制造企业的集散控制、制造绦屑成应用；针对装备制造企业的敏捷制造、虚拟制造应用；工业机器人在汽车、电子电气、机械加工、船舶制造、食品加工、纺织制造、轻工家电、医药制造等行业的应用。

2实验教学保障

智能科学与技术实验平台建设以人工智能与机器人实验室建设为核心，结合目前学院嵌入式系统实验室、自动控制实验室、传感器技术实验室、通信原理实验室资源，仪器设备共享共建的原则，系统化筹备购置。人工智能机器人实验室主要针对智能系统设计开发和机器人应用，基于计算机系统的人工智能技术学习应用包括人工智能技术在智能制造应用和工业机器人仿真软件ABB Robot Studio。基于“探索者”机器人系统控制实训箱Rino-MRZ02（包含履带机器人、双轮自平衡机器人、5自由度机械臂、6自由度机械臂等）

可以开展的项目有：利用启发式算法、遗传算法、蚁群算法等模糊数学理论对工业产品设计进行性能模拟、运动分析、功能仿真与评价；利用人工神经网络自学习、自组织构造产品加工过程新能参数预测模型。利用模式识别、机器学习、专家系统、多智能体系统进行感知、并对环境的改变进行解读、动作进行规划和决策；利用专家系统、遗传算法、模糊逻辑集中式解决生产调度多目标性、不确定性和高度复杂性的问题，寻求最优规则，提高调度的速度；利用蚁群算法、遗传算法分布式多智能体系统进行问题分解、彼此协商、任务指派、解决冲突。

履带机器人可开展电机控制实验；运动控制实验；HD轨迹控制实验；无线通信实验。双轮自平衡机器人呢可开展自平衡模块实验；倒立摆算法实验；双轮载具运动实验。6自由度双足机器人可开展双足运动控制实验；步态规划实验；双足平衡实验；机构改装实验。5自由度机械臂可开展机械臂运动控制实验；颜色分拣实验。可扩展为8自由度双足机器人、轮腿式机器人等技能提高类课程设计。

篇13

2013年，依图科技拿到了真格基金百万美元的天使投资。2015年和2016年，依图科技先后完成A轮、B轮融资，估值数千万美元，成为业界最被看好的计算机视觉创业公司之一。

创业四年，甘苦尝尽。朱珑的技术优势显而易见，要面对的难题也不少：没有商科背景，是否会让他在管理上左支右绌？在人工智能这样的前沿领域，没有现成的商业模式可供借鉴，他该如何取舍公司的业务方向？

8月，趁朱珑在北京出差之际，《时间线》对他进行了专访，听朱珑讲述行走在中国科技产业浪潮之巅的故事。

《时间线》：2012年你创业的时候，国内人工智能市场是怎样的？

朱珑：当时大家对人工智能的未来不像今天这样有信心，资本对这个圈子的热度也远不如今天。并不是说你来自MIT就很容易拿到投资。我认为2012年是技术类创业的标杆性的一年，此后，创投圈开始从“资金密集型”和“资源密集型”转向“智慧密集型”。

《时间线》：如你所说，当时资本圈对AI并不像今天这样抱有信心，依图拿到真格基金百万美元的天使投资，经历了怎样的过程？

朱珑：在红杉资本中国基金副总裁吴莹的介绍下，我和我的合伙人林晨曦与真格基金的创始人徐小平先生在他的家中见面，交流了十几个小时。当时，徐老师对人工智能技术并不十分了解，但非常看好我们的团队和AI的未来，提出给依图两百万美元的投资，这笔资金动用了当时真格基金总额的7%，我认为徐小平老师是个非常有魄力的投资人。

《时间线》：你们的很多项目都是与政府部门合作的，一家创业公司是如何取得政府的信任的？

朱珑：我回国之后动用了自己在国内所有的人际关系，最终获得了在某个公安系统会议的茶歇时间与一名负责人交流3分钟的机会。经过一番争取，他愿意让我尝试计算机车辆识别系统，当时计算机的车辆自动识别准确率不到30%，对方希望提升到70%。接到任务两个月后，我们做出了一套车辆识别系统，识别准确率达到了90%，获得公司成立后的第一单业务。

由此开始，我们与公安系统开始了长期紧密合作，将人脸识别技术应用于追逃、刑侦、监控等方 面。

《时间线》：人脸识别技术具体可以如何应用到公安系统的工作中？

朱珑：我们曾协助苏州公安完成一起追逃任务，公安用全国在逃库的26万人与常住及暂住人口库中的1300万人进行比对，通过人脸识别的捕捉，系统共预警25人。经过人工甄别，最终确定了17人为嫌疑人，其中9人已撤销，最后现场捕获了3人。这是过去单靠警力无法做到的事情，现在人工智能技术可以帮助我们实现。此外，人脸识别技术还可以应用到金融等其他行业。

《时间线》：从创业到现在，人工智能市场经历了怎样的变化？

朱珑：今年的前三、四个月，比过去一年的变化还大。很多投资人的逻辑是“我就要投资人工智能，一定要进来参与这个领域。”

《时间线》：在人工智能大热的今天，可能会有一些投机主义的公司涌现，这是否会成为你的困扰？

朱珑：肯定有，这很正常。有一些公司不见得会涉及智能的那些部分，只是包装一个概念，但时间会自动筛选出真伪，有实力的公司很稀缺，团队会更加值钱。

为杭州打造“城市数据大脑”

今年9月，全球瞩目的G20峰会将在杭州召开，杭州市委市政府联合众多公司，在阿里云的牵头下开展了一个名为“城市数据大脑”的城市交通规划项目，借此盛会展现大数据在城市管理中的作用，依图公司参与其中，提供车辆识别及大数据相关技术。首次涉通领域，对于依图来说是一个新的挑战。

《时间线》：“城市数据大脑”项目中，依图进行了哪些方面的技术支持？

朱珑：我们对城市中车辆的行驶路径等数据进行收集、分析，对车、道路、红绿灯的信息进行建模。在建模的基础上对政府的交通管理者给予建议和优化方法，比如红绿灯的改进措施，道路的修缮方案。我们希望通过解决城市交通这类世界级难题，让人工智能使我们的生活更加轻松便捷。

《时间线》：这个项目的难点在哪里？

朱珑：从技术层面来讲，交通管理是一个非常新的领域，世界上顶级机构对这一领域的研究也处于原始阶段，现有的学术界的模型、数据体量无法满足模型精度的需求。要完成这个项目，我们还要做很多新的研究。从操作层面来讲，我们的工作要跨越政府的不同部门，把这些数据整合到一起。

《时间线》：大数据对人工智能技术有重要作用，你们如何建立自己的数据库？

朱珑：最朴素的办法就是一点一滴积累，比如车辆数据，我们自己去路上拍了很多，慢慢地数据就积累起来了。在和客户合作的过程中，客户也会提供一些数据。

《时间线》：现阶段在中国进行技术创业，难点在哪里？

朱珑：从创业环境来看，我们没有完善的反垄断机制，也就是说大公司还是可以跟你竞争的；但在美国，这不一定行得通。而且中国的知识版权的保护尚为薄弱，小公司抄袭的情况比较多。

此外，探索出好的商业模式是非常困难的。依图成立四年，经历了很多探索，我们一直在扎实地做垂直领域，包括公安、金融等领域。我始终在问自己：人工智能的卖点是什么？

AI最大的考验是商业模式的创新

2016年初，一场人机大战成为全民热点。人工智能的概念从科技圈走向大众，做了一次生动的市场教育。影响迅速蔓延到二级市场，人工智能概念股迅速飙升，中国兴起一波人工智能创业热潮。创业四年，朱珑目睹了人工智能产业的变迁，他有着怎样的体会？作为一个创业者，他如何看待这个产业的未来

《时间线》：现在依图在技术研发和商业方面的比率大概是什么样的？

朱珑：超过50%都是技术团队，我们的核心优势是对技术的理解能力。有了技术作为基础，扩张的成本会变得很低。

《时间线》：作为学者型创业者，商业背景的匮乏会不会成为你的瓶颈？

朱珑：创业四年，这个部分的知识我补充了很多。商业知识是不断学习的过程，今天学到的商业经验不一定能解决明天的问题。换句话说，有商科背景不一定比我更有能力解决未来将面对的问题。创业本身就是个不确定的探索过程。

《时间线》：如何看待技术与商业化的平衡？