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    計算機前沿技術總結

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    計算機前沿技術總結

    計算機前沿技術總結范文第1篇

    (一)過于注重應試教育

    計算機作為重要的工具,應用于各行各業。對于計算機技術能力的評定也成為各領域關注的方向,高校為了學生能夠適應市場的需求,以各種計算機等級考試作為學生學習的考核標準。學生過分注重考試內容,對于實踐能力的培養和綜合設計水平以及創新性思維等多方面能力的培養卻相對忽視了。不少學生拿了證書也不會操作基本的文字排版工作,完全成為讀死書的典型,到了工作崗位上還得從頭學起。這種理論和實踐完全脫節的情況較為普遍。

    (二)考試形式單一

    現在各高校的計算機基礎課的考核方式仍不夠完善,仍采用筆試或上機考核學生成績,這種方式只能短時間、片面地呈現學生的學習效果,不能完全體現學生的實際能力。能力的體現不一定在分數上,選擇適合的成績評價體系才是計算機基礎課教學改革的任務之一。

    二、高校非計算機專業計算機基礎教學改革的對策

    (一)明確教學目標

    高校計算機基礎教學重在培養學生計算機操作能力,讓學生在實踐中加深對計算機的基本知識的理解,同時掌握計算機操作技能和一定編程手段,為學生能成為高素質、實踐能力強的創新型人才做準備。學生通過運用計算機為專業知識的學習進一步服務,真正掌握解決實際問題的方法和面向就業的實用技能,以縮短與工作崗位的距離。從非計算機專業計算機基礎教學的歷史與現狀分析,結合各專業特點,研究各專業體系的發展與信息技術的內部關聯關系及技術結合點。教師要不斷采用適應學生綜合能力培養的教學新理念,合理設計計算機應用技術在專業發展中的定位及作用。

    (二)優化課程體系,突出實踐能力培養

    通過對學生計算機知識結構和能力結構的研究,設置合理的課程體系結構,從課程設置、實踐技能、實訓與實習課改的角度,使學生運用計算機應用技術輔助各專業知識的掌握及提高,為專業后續的發展打好堅實的基礎。在課程體系的設置中,不同專業課程內容的廣度和深度有所不同,課程設置中應增加實踐課的比重,以體現計算機教學的能力培養。同時,為學生更多提供自己動手的機會。為突出培養學生對于計算機技術的興趣,開設選修課程也是一種不錯的方式,學生可以根據喜好進一步選擇有興趣的課程,如:網頁設計、網絡動畫、圖像處理軟件、程序開發等多方面課程,為學生了解計算機前沿技術提供方便。學生可以根據專業特點選擇適合自己專業的計算機技術拓展學習,為自己后續課程的學習做好鋪墊。

    (三)改進教學方法

    通過對計算機應用基礎的教學內容、教學方法與手段的改革,使計算機面向應用成為主流,以突出學生計算機實踐能力的培養。教學中采用案例教學、任務驅動等多種適合教學內容的方法,增強學生對真實工作環境和工作任務的了解,提高整體思考及綜合設計的能力。針對基礎不同的學生,區別對待,因材施教,以實現不同層次學生的培養。實行理論課和實驗課成績相結合、過程性評價與總結性評價相結合、課堂教學與課外自主學習相結合的全面評價體系。[2]從實際項目需求出發,改善教學內容,改進教學方法。以全新的教學理念,進行多角度、全方位的教學方法轉換,把課堂轉換成學生是核心、教師是配角的教學舞臺,通過學生為主體、教師為主導的教學過程,更好地提高學生的主動性和積極性。還可以利用學校良好的教學設備進行網絡輔助教學,將課程內容和相關的教學資料上傳到網絡。學生可以自學,通過論壇等方式和學生、教師交流與學習。在擴充知識儲備的同時,又激發了學生自主學習的興趣,讓學生感受學習知識的輕松自如。

    (四)根據專業設置教學內容

    研究各專業、各層次學生的差異性,從差異中尋求專才、全才等特色人才的培養方法。組織計算機的各類比賽,激發學生學習興趣,增強學生的學習欲望。模擬應聘公司,由學生自行設計或進行團隊設計,增強創新能力和團隊精神。按專業分類指導教學,實施/計算機基礎+專業應用0的教學結構。根據專業特點及專業需要,通過專業區分學習方向等方式,實現計算機技術與各專業相結合、相促進,構建一專多能的人才培養模式。

    (五)完善考核方式

    以能力為培養目標的計算機基礎教學考核方式,可以靈活多樣,并包含多項內容。可以采用網絡考核方式將理論和實踐內容相結合,基礎知識和操作能力有效統一。也可以進行綜合性的設計作業供學生制作,為學生提供一定內容讓他們獨立設計,拓展學生的創造性思維。考核評價時,可以將學生自評、教師評價、學生互評等結果作為考核成績一部分。在設計中提高能力,在交流互動中提高潛能。讓學生在和諧的環境中和教師、同學交流合作共同進步。

    三、結束語

    計算機前沿技術總結范文第2篇

    關鍵詞:人工智能;研究生教學;教學方法

    人工智能是一門研究機器智能的學科,是在研究人類智能行為規律的基礎上,利用人工的方法和技術,研制智能機器或智能系統來模仿、延伸和擴展人的智能,實現智能行為。在知識經濟向智能經濟高度發展的今天,人工智能具有重要的理論意義和社會價值。人工智能理論已經滲透到各個領域,人工智能技術也得到廣泛應用,許多研究成果已經進入人們的生活。

    人工智能課程是一門多學科交叉的課程,具有很強前沿性,涉及哲學、認知科學、行為科學、腦科學、生理學、心理學、語言學、邏輯學、物理學、數學等眾多領域;涉及面寬,內容廣泛,更新快。人工智能課程的開設能夠更好地培養學生的創新思維和技術創新能力,培養學生對計算機前沿技術的前瞻性,提高他們的科技素質和學術水平[1]。

    人工智能課程內容的廣泛性、前沿性和應用性特點決定了授課方法的多樣性。與本科生相比,研究生在教育目標和身心特征方面都有較大的區別。筆者多年從事研究生人工智能課程教學工作,現總結多年教學經驗如下。

    1研究生培養目標及其教學特點

    研究生教育階段的教育目標是使研究生形成具有個性化的研究品格、研究定向和研究視野,以具有獨立思考并獲得獨創研究成果的能力[2]。從這一意義上講,個性化是研究生教育培養目標的構成主體。尤其隨著我國經濟持續高速增長,社會對知識創新、新經濟生長點的期望值增大,這就要求我國研究生教育在其培養目標的定位上不僅要重視人才培養的高層次性,更要重視創新能力、實踐能力和創業精神的培養。并且,研究生身心發展已較成熟,具有較穩定的個性特征,思維力強,具有較高的專業性思維意識和創造力,為獨立地進行專業研究活動提供了心理上和智力上的保證。而且,研究生已具備了基礎理論和專業知識,特別是有一定工作經歷的研究生,他們不僅有本科教育階段的知識積累,也有應用這些知識的經驗,對于擴大其專業知識領域并進行研究有著積極主動的態度。總之,從年齡構成及身心特征上講,研究生適應高層次、跨學科知識領域的學習和研究。

    研究生的特征及其教育目標決定了研究生教學不應該是由教師講授已定論的知識,而應是以教學為基本依托,通過教學提出具有研究性、探索性、未確定性甚至是尚存爭議性的課題,激勵研究生獨立思考和質疑,讓他們在思考和質疑的過程中提出問題,培育他們發現問題、提出質疑的科學批判精神,訓練并提高其創新能力、實踐能力和創新精神。創新精神和創新能力主要表現在具有健全的人格、強烈的責任感、開放的心態、團結合作的精神、嚴謹科學的思維能力和創新思維方式。

    個性是創新的源泉,研究生課程體系的設置應該具有一定的靈活性,依據研究生不同的知識基礎和研究定向,設置具有彈性化的課程,使研究生的個性化得以凸顯。另外,為提高研究生專業研究和創新能力,在課程教學中,也應凸顯教學的研究性和專業性,重視專業領域背景知識和研究方法的講授,開展跨學科、非專業知識的教學,教學內容應涵蓋專業領域的研究熱點、難點、爭議問題和最新研究動態,還應包括交叉學科、邊緣學科的研究趨勢,以擴展學生的視野[3]。也就是說,研究生教學既要凸顯研究生的個性化特點,又要凸顯內容的學術性和研究的指向性。

    2人工智能課程的特點

    2.1多學科交叉,具有很強的前沿性

    人工智能是一門多學科交叉的課程。課程內容的理解需要運用多學科知識和較強的邏輯思維能力,多學科的知識相互聯系、相互交叉,融合形成新的知識,成為新的思維方法和綜合能力的萌發點。通過課程學習,學生可以通過不同學科知識的融合來達到對原有知識的超越,用一種全新的思維方法來思考所遇到的問題,提出新的解決辦法。這也是創造力的迸發和智能的飛躍。具有了知識的廣度和深度才具有融會貫通、創新的可能,人工智能課程的開設能夠更好地培養學生的創新思維和技術創新能力,為學生提供一種新的思維方法和問題求解手段。

    2.2涉及面寬,內容廣泛,更新快

    人工智能課程是一門知識點較多的課程,它以概率統計、離散數學、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等課程為基礎,涵蓋了模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、自然語言理解、專家系統等眾多研究方向,內容涉及面廣,概念抽象,不易理解。并且,人工智能課程內容更新快,近年來人工智能科學的快速發展,涌現出了大批新方法,研究熱點問題也從符號計算發展到智能計算和Agent等。其中,計算智能主要涉及神經計算、模糊計算、進化計算和人工生命等領域,在模式識別、圖像處理、自動控制、通信網絡等很多領域都得到了成功應用;Agent最早來自分布式人工智能,隨著并行計算和分布式處理等技術的發展而逐漸成為熱點。

    在互聯網上有大量最新的與課程內容相關的研究論文,為學生提供了很好的查閱文獻的環境,使學生能夠根據所學習的內容和所在課題組的研究方向閱讀相應文獻,提高學生的學習興趣和獨立提出問題、解決問題的能力。

    2.3應用性強

    人工智能理論已經滲透到科學的各個領域,當前,幾乎所有的科學與技術分支都在共享著人工智能領域所提供的理論和技術。例如,自第一個專家系統DENDRAL研制成功以來,專家系統已成功地應用于數學、物理、化學、醫學、地質、氣象、農業、法律、教育、交通運輸、軍事、經濟等幾乎所有領域;數據挖掘技術是以一種更自動化的方式對具有大量數據的商業活動進行分析和預測,在市場營銷、銀行、制造業、保險業、計算機安全、醫藥、交通、電信等領域已有許多案例;語義Web讓Web上的信息能夠被機器所理解,實現Web信息的自動處理,成功地將人工智能的研究成果應用到互聯網。另外,在機器視覺、自然語言理解、智能控制與智能制造等方面,人工智能技術也得到廣泛的應用,有許多研究成果已經進入人們的生活。目前,從理論到技術,從產品到工程,從家庭到社會,智能無處不在,人工智能廣泛的應用性給學生提供了大量的現實案例,使得人工智能不再是高深莫測的理論,而是現實中可以觸及的內容。

    人工智能課程的多學科交叉性、內容廣泛性、概念抽象、不易理解以及前沿性和應用性特點決定了在該課程的講授過程中應該采用多種授課方法。多種授課方法的采用一方面便于授課內容的理解,另一方面也能夠更好地培養學生的創新思維和技術創新能力,提高他們的科技素質和學術水平。

    3人工智能課程教學方法

    3.1基于問題的啟發式教學法

    蘇霍姆林斯基說:“喚起人實行自我教育,乃是一種真正的教育。”基于問題的啟發式教學法是教師在深入了解學生心理特點和學習規律的基礎上,設計適合教學的啟發式問題,并采取靈活多樣、生動活潑的啟發方式,充分調動學生的學習興趣,激發、引導學生進行科學思維,培養學生獨立思考問題、提出問題和解決問題的能力。該教學方法強調的是過程,教師的主要任務是提出問題,依據舉一反三的思路引導學生展開邏輯推理,通過逐層分析深入思考問題,最后綜合學生觀點闡述相關理論。

    在課程教學中,有許多內容適合于采用啟發式教學方法。例如,在知識表示方法的學習過程中,教師首先提出問題:“你是怎樣進行數學定理證明的?”并在學生的回答過程中,引導學生認識到知識及其表示的重要性;隨后,提出問題:“在計算機中如何表示知識?”引導學生逐步總結出不同知識表示方法在知識表達能力、推理效率、可實現性、可組織性、可維護性方面的區別。另外,在確定性推理的教學過程中,教師可以利用“某處發生盜竊案,公安局派出5個偵查員去調查,研究案情時,5個偵查員各給出了一句可信的結論,據此判斷誰是盜竊犯”的問題[4],讓學生進行判斷和討論,引導學生認識到推理過程中可以使用多條規則進行推理,并且推理路線也可能存在多條,從而引出推理的兩大基本問題:解決沖突消解等問題的推理策略,以及解決推理線路等問題的搜索策略。

    啟發式教學法的要點是設計適當的啟發式問題和啟發方式、安排能調動學生積極性的討論環境、鼓勵學生發表個性化觀點。教師不僅用問題引發學生思考,更要鼓勵學生讓思維自由馳騁,主動提出問題,討論問題,尋求問題解決方案。在探討、研究問題中,不要以現有的結論和固定的程式束縛思想,鼓勵學生的個性化觀點。啟發式教學是一種民主、科學的教學方法,其中包含諸多具體的教學方法,如激疑啟發法、比喻啟發法、類比啟發法、聯系啟發法,等等。啟發式教學在傳授知識的同時,更注重的是對創新的孕育、萌芽、生成和壯大,它能促使學生自己獲取知識、思考問題、提出問題、分析問題、解決問題,培養學生的自學能力。以問題為基礎的啟發式教學,利用問題引導學生學習,全方位深層次發展學生的創新思維和探究性學習能力。問題可以誘發出學生的求知欲,激發、喚醒了學生的主體意識;問題往往是面向生活世界的實踐活動的,它使教學活動從以傳授知識為中心轉化為傳授知識與培養能力并重,理論與實踐相結合,提高了學生分析、綜合、觀察、想象等思維能力。

    3.2基于案例的探究式教學法

    基于案例的探究式教學法要求教師能夠根據學生的認知水平和能力,創設引導學生進行探究活動的案例,以激發學生探究問題的興趣,促進學生質疑、探求的創造性學習動機,通過選擇與確定問題、討論與提出設想、實踐與尋求結果、驗證與得出結論,發展學生的創造性思維,培養學生獨立探究、研究能力和創新能力。探究式教學強調學生的積極參與,強調師生互動。對教師來說,必須轉變傳統的“傳道”觀念,以平等的心態與學生交流探討。在課堂上,要努力營造民主、寬松、和諧的教學氛圍,積極引導學生大膽設想,大膽探索。使學生樹立研究型學習的觀念,消除依附心理,養成勤于思考、善于思考的良好學習習慣,通過積極參與研討培養學生自己獲取新知、探求未知的能力,以及團隊意識和合作精神。

    我們在本課程神經網絡部分的教學中,將基于BP神經網絡的維吾爾文手寫字母識別作為案例開展了探究式教學活動。在介紹了前饋多層感知器及標準BP算法之后,教師將科研項目中基于標準BP算法的維吾爾文手寫字母識別實驗及其結果詳細地在課堂上進行演示,引導學生對實驗提出質疑。在教學實踐中,學生提出了大量問題,例如,輸出層神經元個數如何確定,為什么輸出層神經元個數對識別率會有影響?網絡訓練過程中出現震蕩的原因是什么?如何解決?為什么有時誤差較大,權值的調整量反而很小?等等。在教師事先準備好的實驗演示的基礎上,開展學生進行課堂討論,讓學生提出解決問題的各種方法,并現場通過實驗進行驗證,逐步讓學生理解BP網絡結構設計、輸入輸出數據的預處理、初始權值設計的必要性及其實現方法。課堂授課實踐表明,這種方法極大地激發了學生的學習興趣,使學生能夠大膽設想,大膽探索,增加了學生的自信心和創新精神。本次課堂討論結束后,教師根據學生的討論以及實驗結果演示,總結標準BP算法的局限性,例如,“易形成局部極小”,“訓練次數多,學習效率低”,“訓練時有學習新樣本遺忘舊樣本的趨勢”等,并要求學生通過查資料、搜集必要的信息、積極地思索和實驗驗證提出解決上述問題的方法,將學生分組,讓學生展開討論,為下次討論課作好準備。

    傳統教學方法是告訴學生怎么去做,在一定程度上損害了學生的積極性。而案例教學要求學生自己去思考、去創造,使得枯燥乏味的內容變得生動活潑,并且案例教學中,通過學生之間的交流既可以使學生取長補短、促進人際交流能力,也可以引導學生變注重知識為注重能力。

    案例教學法的關鍵是案例的選擇。案例是為教學目標服務的,因此它應該具有典型性,且應該與所對應的理論知識有直接的聯系。案例最好是經過深入調查研究。來源于實踐,不能只是一堆數據的羅列。教科書的編寫應采用圖片、表格、曲線等方式讓學生看到算法的實驗結果,啟發學生思考。另外,案例應該只有情況沒有結果,有激烈的矛盾沖突,沒有處理辦法和結論,由學生對案例提出質疑,從這個意義上講,案例的情況越復雜,越多樣性,越有價值。

    案例教學法能夠實現教學相長。教學中,教師不僅是教師而且也是學員。一方面,教師是整個教學的主導者,掌握著教學進程,引導學生思考、組織討論研究,進行總結、歸納。另一方面,在教學中通過共同研討,教師不但可以發現自己的弱點,而且從學生那里可以了解到大量感性材料。另外,案例教學法能夠調動學生學習主動性。教學中,由于不斷變換教學形式,學生大腦興奮不斷轉移,注意力能夠得到及時調節,有利于學生精神始終維持最佳狀態。案例教學的最大特點是它的真實性。由于教學內容是具體的實例,加之采用是形象、直觀、生動的形式,給人以身臨其境之感,易于學習和理解。最后,案例教學法能夠集思廣益。教師在課堂上不是“獨唱”,而是和大家一起討論思考,學生在課堂上也不是忙于記筆記,而是共同探討問題。由于調動集體的智慧和力量,容易開闊思路,收到良好的效果。

    3.3加強研討

    鑒于研究生的培養目標和人工智能課程研究范疇的寬泛性、應用性、創新性和前沿性,根據我校計算機系碩士生指導教師的研究領域,我們在課堂教學中為計算智能、機器學習算法、機器視覺、自然語言理解部分增加了研討會,要求學生上網進行文獻檢索、閱讀和學術研討,根據個人的研究興趣和研究設想上臺作報告。另外,我們還邀請相應專家和成果突出的各屆研究生為學生做報告,介紹他們的研究實踐、研究成果和心得體會。例如,在自然語言理解部分的課堂教學中,在介紹完自然語言理解的基本概念與原理之后,我們要求將來做這個領域的研究生在通過查資料了解所在研究小組工作的基礎上,上臺作報告。機器翻譯研究組的同學在學習自然語言理解部分的內容之后,對其所在小組目前的工作及采用的技術、存在的問題做了分析,并通過閱讀文獻,提出了初步的解決問題的設想。與自己所在研究小組的科研相結合,開展文獻檢索和學術研討,一方面讓學生開闊了眼界,另一方面也提高了學生查閱文獻、主動獲取知識、獨立思考的科研能力。

    4結語

    人工智能理論已經滲透到科學的各個領域,人工智能技術也得到了廣泛的應用。人工智能課程具有多學科交叉、內容廣泛、前沿性和應用性強等特點,課程開設能夠很好地培養學生的創新思維和技術創新能力。教與學是教師與學生雙方互動的過程,教學中要根據學生身心特征的實際情況采用相應的教學方法,并結合本校科研隊伍的研究領域,不斷地探索和提高,才能使教學工作更上一層樓,切實為國家、為社會培養具有創新能力、實踐能力和創業精神的高層次人才。

    參考文獻:

    [1] 陳白帆,蔡自興,劉麗玨. 人工智能精品課程的創新性教學探索[J]. 計算機教育,2010(19):27-31.

    [2] 謝安邦. 構建合理的研究生教育課程體系[J]. 高等教育研究,2003,24(5):68-72.

    [3] 教育部研究生工作辦公室,國務院學位委員會辦公室. 高層次人才培養的研究與探索[M]. 北京:高等教育出版社,2000.

    [4] 蔡自興,徐光佑. 人工智能及其應用[M]. 4版. 北京:清華大學出版社,2010:113.

    Exploration of Artificial Intelligence Course Teaching of Graduate Students

    ZHAO Hui1, JIA Zhenhong1, WANG Weiqing2

    (1.School of Information Engineering, Xinjiang University, Urumuchi 830046, China;

    2.Graduate School, Xinjiang University, Urumuchi 830046, China)

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