人工智能課堂教學精選(九篇)

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第1篇：人工智能課堂教學范文

關鍵詞：人工智能；英語教育；積極影響；消極影響

人工智能概念是20世紀五六十年代正式提出的，隨著信息技術的不斷發展，人工智能已成為一門新的技術科學。時至今日，人工智能技術的發展經歷了人工智能起步期、專家系統推廣期和深度學習期等階段，而在應用領域也取得了重大突破，如Google的無人駕駛技術和運用深度學習算法的AlphaGo戰勝圍棋冠軍等。除此之外，人工智能已被日益廣泛地應用于經濟社會各個領域，在教育領域亦是如此。2018年教育部就印發了《高等學校人工智能創新行動計劃》，要求進一步提升高校人工智能領域科技創新、人才培養和服務國家需求的能力。因此，人工智能必將不斷被融合到教育領域，并為大學教育變革提供新方式。基于人工智能的機器學習、人機交互與知識圖譜等技術方法，可以為大學英語教師在課堂教學、備課與教學研究等多個方面提供支撐；可以為大學英語教學管理與治理提供決策支持；可以為大學生英語自主學習和教師備課提供智能推薦支撐。目前，學者們已對人工智能對英語教育的影響進行了相關的研究。如高華偉分析了外語作文智能評閱與形成性評價融合策略；劉洋針對人工智能技術與高校英語教學的相互關系，通過調查問卷和訪談等方式，分析了現有計算機輔助語言學習軟件和系統的不足，并提出了相應的解決策略；張艷璐對人工智能在給英語教學帶來機遇的基礎上，探究了人工智能在大學英語教學中的應用；趙生學分析了人工智能時代大學英語教學的變革與策略；嚴燕分析了人工智能時代英語教學促進學生深度學習的路徑。在人工智能時代，人工智能技術必將對大學英語教育領域各個方面產生重大影響，如大學英語人才培養目標、教學內容、教學計劃、教學策略、教學模式、成績評價體系與英語領域科研等方面。針對此，本文在現有研究的基礎上，重點從教師和學生兩個層面分析人工智能對大學英語教育的積極影響和消極影響，并提出相關建議，以期為大學英語教師教學與大學生英語學習提供參考。

一、人工智能的積極影響

人工智能技術在大學英語教育領域的應用，將對大學英語教學資源、教學模式與大學生二語習得等方面產生積極作用，主要體現為以下幾個方面。

（一）豐富了大學英語教與學資源人工智能技術的發展與應用為大學英語教與學提供了豐富的資源。如互聯網上含有豐富的英語視頻與圖片等資源；在線教育平臺也提供了大量的英語課程資源，如中國大學生慕課、雨課堂等，它們各具特色，可為教師與學生提供多樣化選擇。因此，人工智能技術一方面可為大學英語教師提供豐富的教學素材，同時還可根據大學生學習目標與學習習慣等為其英語學習提供豐富的課外資料。同時，很多網絡資源可下載或者回放，這樣可以使得大學生的英語學習不再受到時間與空間的限制。特別是對于教育資源缺乏的地區而言尤為重要，可以在很大程度上解決教育資源不平衡問題。其中，百度教育大腦的智能備課系統便是典型應用案例。其依托百度人工智能、大數據和云平臺的優勢，整合了豐富的優質資源。對于教師而言，此平臺可按照教學進度為教師提供經過篩選的教學素材，節省教師的備課時間，提高其工作效率。

（二）豐富了大學英語的教學方式傳統的大學英語授課往往以線下課堂教學方式為主，而人工智能技術的使用豐富了大學英語單一的教學方式。可利用網絡平臺，如雨課堂、慕課平臺等，開展大學英語線上教學模式或者線上線下混合教學模式。新的教學模式有利于教師在大學英語教學過程中采用不同的教學策略。使用新的教學模式和不同的教學策略可以提高大學生學習英語的興趣，進而有助于提高大學生英語習得的效率。

（三）提高了大學生英語習得的效率由于英語習得是一個復雜的心理過程，與大學生的情感因素、學習動機等密切相關。采用人工智能技術的大學英語線上教學方式，使得教師與學生之間不是面對面的交流互動，可以在一定程度上緩解學生焦慮、害怕等情緒，有利于學生的英語學習。動機是英語習得中重要的非智力因素，也是影響大學生英語習得效率的重要內在因素之一。學習動機與使用另一種語言的興趣密切相關。而人工智能技術采用豐富的英語學習資源以及英語教學方式的多樣化，這些有助于提高學生學習英語的興趣，進而增強學習英語的動力。

（四）形成了大學生英語習得分析數據庫人工智能技術是以大數據為依托，可以跟蹤和記錄大學生英語課堂學習和課后學習等各種信息數據，進而可形成大學生英語習得數據庫。基于大數據分析與人工智能技術方法，如數據挖掘、關聯性分析和回歸預測等，可以挖掘大學生英語學習背后的規律特征，了解到每個學生的具體情況。進而構建每個學生的英語學習畫像，如學生的線上學習狀態、課程作業完成情況、測試成績和學習方式等。可為教師形成可視化的學生個體和班級整體的學情分析報告。因此該數據庫有利于教師掌握每位學生的英語學習狀態，掌握學生個體差異，為調整教學方式、教學方法與策略提供支撐。同時，上述數據為大學英語教學與大學生英語習得的研究也提供了數據支撐。

二、人工智能的消極影響

人工智能在大學英語教育領域對教師與學生發揮著積極的作用，同時對他們也產生了一些消極的影響，主要體現為以下幾個方面：

（一）對教師的消極影響由于大學英語課堂教學存在一定的缺陷，往往需要改進此教學方式。而人工智能技術的應用，雖有助于大學英語教學改革，但還需要教師熟練掌握人工智能相關技術的使用，會給信息技術能力比較薄弱的教師造成壓力。借助人工智能平臺，大學英語教學不受時間、空間和學生人數等影響，勢必會減少大學英語教師的需求，造成大學英語教師面臨失業的壓力。進而影響大學英語教師的工作積極性，以及大學英語教學質量。

（二）對學生的消極影響根據語言資本理論與期望價值理論，大學生英語學習的期望價值主要是經濟期望價值。而大學生英語學習的期望價值與學習目的和行為密切相關。比如大學生英語學習經濟期望價值主要體現為學習英語對未來找工作很重要，可以增加經濟收入。而人工智能技術在語言領域的應用，勢必會影響大學生對英語學習的期望價值。如人工智能翻譯機的出現，使得各種語言之間翻譯非常容易。即使不懂英語，也可使用它進行英語交流。因此，人工智能技術在英語領域的應用，將降低大學生英語學習的期望值，進而影響他們英語學習的興趣與目的。

（三）對師生關系的消極影響基于人工智能技術的大學英語教學，將改變傳統的以教師為中心的模式，使得教師在教學過程中的中心地位得到弱化。學生通過人工智能技術，可以很好地收集到自己需要的各種英語學習資源，如在線課程、英語講座視頻和英語文本資料等，甚至可以通過自學的方式完成英語學習任務。但這些將弱化教師與學生之間的互動以及情感，從而隔閡了教師與學生之間的關系。

第2篇：人工智能課堂教學范文

一、人工智能機器人

隨著信息技術以及人工智能技術的迅猛發展，機器人無論是在技術上還是在外形上都顯著提高，并且，不斷的進行功能延伸。將具有感覺、思考、決策和動作能力的系統稱為智能機器人，這是一個概括的、含義廣泛的概念。這一劃時代的概念產生，為機器人技術的發展，也為信息技術的發展，拓開了巨大的想象空間和新的創造天地。智能機器人是信息技術發展的前沿領域，是一門具有高度綜合滲透性、前瞻未來性、創新實踐性的學科，蘊涵著極其豐富的教育資源。

二、機器人教學的教學現狀

2000年，機器人教學處于起步階段，第一屆“廣茂達杯”中國智能機器人大賽在長沙舉行。其目的是刺激機器人新技術的發展；鼓勵年輕學生投身機器人技術。2002年，機器人競賽得到了進一步的發展。2003年，機器人競賽達到熱潮。2004到2009年，機器人競賽成為了主流，第四屆至第九屆中國青少年機器人競賽分別在河南、廣西、陜西、云南、重慶、湖南、青海舉行，競賽規模不斷擴大，規格不斷提高，經驗不斷豐富，成績不斷攀升。同時，第五屆至第十屆“廣茂達杯”中國智能機器人大賽也取得了豐厚的成績。2011年廣東省的虛擬機器人競賽，全省共有12個地市和順德區報名參賽，參賽隊伍106支，參賽學生148人。比賽形式新穎，要求學生現場編寫虛擬足球比賽和虛擬滅火比賽的程序，然后進行投影演示，所有的同學都可以觀看和學習。2012年的“樂博杯”青少年機器人世界杯中國競賽在西安舉行，匯聚了眾多的參賽者。同學們秉著重在參與、學習交流的態度，經過兩天緊張激烈的比賽，比賽成績優異，涌現了一大批優秀的編程人員。其中最為突出的是興圍小學代表隊，他們突出重圍贏得了冠軍，即將代表中國隊去墨西哥參加世界級機器人大賽。

機器人競賽已成為國內科技、教育界一致認同的一項青少年科技創新的重要賽事，作為一項富有時代性、創新性、參與性和普及性，適應當代青少年需求，深受當代青少年歡迎的智力開發活動，在全國各地產生了廣泛的社會影響。

三、存在的問題

（一）教學方面

1、智能機器人缺少科學、可行、實效的教學目標。按照學制的階段性劃分不明確，存在重復學校相同知識的現象，從而導致機器人教材特色不明顯。

2、智能機器人教育往往沒有固定的教學設計和規劃。導致許多教學只能按照產品使用說明書進行教學，不能按照學生接受能力有秩序的開展知識體系教學。

3、目前學校教育使用的機器人很紛雜，缺少規范。并且絕大部分并不兼容，開放度低。還有就是教學用機器人單機價格偏高原因是銷售數量上不去，導致廠商只能太高價格。

（二）教育資源方面。由于我國各省市之間的貧富差距不斷加大，從而導致在教育資源投入方面也是參差不齊，很多欠發達地區軟硬件教學設備都嚴重不足，智能機器人的教學活動很難正常開展。

四、改進措施

（一）資源環境建設方面。積極探索信息技術條件下人工智能機器人進課堂教育環境的構建策略。建立完善系統的小學教育人工智能機器人進課堂資源的開發、應用的管理運行機制。同時，應該加大對中小學智能機器人教學資源投入力度，以確保所有孩子都能夠享受到同等級的教學資源。

（二）學科教學方面。對于小學的人工智能機器人教學工作來講，教師的培訓工作應該是非常重要的。由于目前該門學科在小學教學當中仍屬于一種新型的學科，相關教師之前并沒有進行系統的學習過相關理論，同時，實踐經驗也是嚴重不足。因此，這就無形中增加了教師的教學難度，因此，對教師進行適當的教學培訓是十分必要的。

目前，我國開展的“校校通”工程已經在全國的中小學基本完成，各地區小學已經具備了計算機房，而開展機器人教學工作還需要進一步購置教學使用的機器人，從而建立起以信息技術為核心的現代化教學環境，即“機器人”實驗室。另外，教學資源的進一步開發與收集也是一項關鍵任務。學校可以統一添置一批有關機器人的教學信息資源，例如：教學光盤、教學軟件等等。同時，還可以充分利用網絡資源收集相關的機器人教學課件，教案等。豐富教師教學參考資料。

第3篇：人工智能課堂教學范文

關鍵詞：人工智能；教育變革；智慧教育

近年來大數據、云計算等信息技術飛速發展，人工智能在一些特殊領域（如圖像識別、語音識別、自然語言等）不斷取得突破性進展。人工智能作為新的技術驅動力正引發第四次工業革命，為醫療、教育、能源、環境等關鍵領域帶來新的發展機遇。人工智能專家預測，人工智能在通用技術領域可能尚不能替代人類，但在一些特殊領域，人工智能將會淘汰現有的勞動力。在國外，許多國家紛紛把人工智能作為國家發展的重要競爭戰略，我國學者也密切關注著人工智能的最新理論進展和實踐應用，國務院于2017年7月頒布《新一代人工智能發展規劃》，明確人工智能發展的重點策略。“人工智能變革教育”的潮流，引發了教育研究領域的“人工智能熱”。當前全球范圍內，人工智能在教育領域的大量研究和應用催發形成了教育人工智能概念。目前梳理學術上關于研究人工智能與教育的文獻主要集中于：

（一）教育理念的革新。“人機一體”將成為未來新的教育方式[1]，由新技術和新手段的出現所應運而生的智慧教育[2]，將對原有教育進行改進和完善。智能技術在改變教育的手段和環境的同時，還有利于構建出系統解決教育問題的教育新體系，從而真正觸及教育的根本[3]。

（二）關注技術的革新。機器深度學習、智能學習的算法、視覺識別以及智能語言識別這些基礎技術的突破，為人工智能的教育應用奠定了堅實的基礎[4]。

（三）探究教育的應用。人工智能在學校教育中的學業測評、交叉學科、角色變化等應用領域具有巨大潛力，教師角色內涵也將在與人工智能的協同共存中發生改變。AI監課系統能夠數據化、可視化評估教師的授課情況，將人工智能技術的運用滲透到整個教學過程中，教師可以根據評分實時調整授課內容，以促進個性化學習，從而提升教學效果。教育深受技術發展的影響，新技術融入教育并促進教育方式的轉變已成為必然趨勢。一方面技術為教育提供了新的、更加廣闊的可能性；另一方面技術具有變革人類的教育方式與學習方式的能力。然而，技術是一把“雙刃劍”，如何獲取或實現以人工智能為代表的新興信息技術所擁有的特征、優勢與功能，使其在教育中最大限度地發揮其應有的價值呢？人工智能技術如何繼續被安全使用到教育領域？如何通過教育變革來促進新興信息技術在教育教學中的廣泛與深入應用，實現教育深層次革命等問題，是目前需要關注和探討的主要問題。

1人工智能時代下教育變革的背景

1.1人工智能的內涵及具備的強大能力

人工智能最早由美國達特茅斯學院于1956年提出，其研究主要包括機器人、圖像識別、自然語言處理、語音識別等，實質是一種自動感知、學習思考并做出判斷的程序。人工智能具有自主學習、推斷與革新的能力，推動了圖像識別、自然語言處理等方面的技術突破。人工智能同時具有理性判斷力、超強的工作力，只要電力供應不斷，幾乎可以無限制地工作下去，而且適應不需要情感投入的工作。它的超強能力，源于三個重要的技術：深度學習、大數據和強算力。

1.2人工智能時代的機遇和挑戰

人工智能在精力、記憶力、計算力、感知力以及進化力等方面與人類相比，具有突出優勢。在醫藥領域，人工智能的出現使普通民眾可以享受更為高效、稀缺的醫療資源，解決醫療診斷領域診斷質量不均衡、醫生資源不足等問題。在教育領域，人工智能促進教學質量進一步提升、教師角色多樣化、學生學習能力的提升；為教育研究提供新技術和數據支撐；極大拓展了教育研究新視域；使教育在立德樹人方面、教育方法創新方面、教育手段和環境方面以及教育服務供給方式方面均發生改變。然而，看到人工智能以其強大的處理能力帶來機遇的同時，也需要正視人工智能帶來的新挑戰。在人工智能浪潮沖擊下，如何借助人工智能發展的機遇推進教育的變革與創新？人工智能技術如何繼續被安全使用？首先，人工智能專家大都認為，人工智能將會淘汰大量現有的依靠非腦力勞動為生的勞動力，需要培養人工智能時代的新型勞動力。而且，人工智能技術本身的不太成熟使很多人工智能技術只是應用在兒童教育領域，再者，人工智能潛在的道德倫理問題缺乏法律制度規范。除此之外，人工智能時代將對社會結構以及人的地位構成挑戰。綜上所述，人工智能時代所帶來的機遇是大于挑戰的。教育需適應人工智能技術所帶來的突破和飛躍，不斷調整和更新教育的方向和目標，實現育人成人的發展目標。

2人工智能與教育變革

2.1人工智能與教育目的的變革

人工智能帶來的巨變不僅影響人類未來如何發展，而且極大釋放了人類的生產力，這些在一定程度上使得人類需要重新思考教育是何目的。人工智能影響教育目的的變革主要表現在：第一，人工智能可能會使人類陷入精神危機。這源于兩方面的結果：一方面，人工智能將取代大部分人的工作崗位，工作的喪失將會導致人的價值和尊嚴喪失。另一方面，人工智能技術的發展將可能導致所有基于自由主義的想法破產，轉而人類所擁有的價值和尊嚴可能轉化為一種“算法”，人工智能帶來的職業替代風險在教育領域同樣存在，主要是對教師角色的挑戰。第二，人工智能有利于培養人的學習能力。從某種角度上講，人工智能剝奪人的就業機會，但同時，人工智能助教機器人將協助教師實現個性化指導，從而有利于將學習的過程視為尋求自我價值和意義的過程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培養人的精神能力，這種精神能力大致包括實踐動手能力、價值追求能力以及創造能力，從而有利于學生知識以便于更好地完善自我、豐富自我，使教育跳脫“知識為本”的陷阱，發揮“立德樹人”的正向作用。

2.2人工智能與學習方式的變革

第一，深度學習。深度學習也稱為深度結構學習或者深度機器學習，是一類算法的集合。深度學習概念的提出，一方面尊重了教學規律，另一方面也是應對人工智能時代下的挑戰。深度學習在機器學習、專家系統、信息處理等領域取得了顯著成就，提倡學教并重、認知重構、反思教學過程，進而達到解決問題的目的。第二，個性化學習。個性化學習區別以往傳統班級課堂授課，尊重學生的個性發展，因材施教。人工智能技術與大數據的應用有利于學生享受個性化的學習服務，可提供個性化的學習內容，可視化分析學生的學習數據，快速提高學生的學習效率。第三，自適應學習。自適應學習是指人工智能基于對個體學習進行快速反饋的基礎上，根據學習者特征，為其推薦個性化的學習資源和學習路徑，從而最大程度上適應學生的學習狀態，是實現個性化學習的重要手段。人工智能技術有利于快捷、科學地判斷學生的學習狀態，進行學習反饋；持續收集學生的學習數據，其中包括學習目標、學習內容；高效地為學生提供海量的學習資源。

2.3人工智能與學習環境的變革

首先，有利于搭建靈活創新的學校環境。不僅可以使空間規劃更具彈性，而且可以調節性增強物理環境。其次，人工智能時代的教育區別于以往傳統教育強調的統一秩序，更注重個體的用戶體驗。創客空間、創新實驗室等學習環境的不斷增加以及人工智能技術的不斷發展，個性化的空間環境與學習支持將改變目前學習的學習空間環境。除此之外，隨著對話交互技術的逐漸成熟與不斷普及，有利于實現虛實結合的立體化實時交互。VR、AR等技術的同步協作也有利于搭建新的學習環境，滿足學習者的一系列要求。腦機互動技術的突破有利于實現將人工智能植入人腦，從而改變人類自然語言的交流方式。最后，人工智能通過即時、準確、高效的大數據分析有利于進行精準且個性的學習評價與反饋。人工智能將綜合收集所有同學的學習記錄，互相比對、優化，從而進行綜合提升。更為重要的是，人工智能的人臉識別以及語音識別技術可以運用到教師的教學過程中，進行學生的學習情緒感知，學習狀況的了解，從而促進學生學習的科學化；智慧校園、智慧圖書館等的出現，為教學環境的建設提供重要參考。

3人工智能在教育領域的應用

人工智能被認為是最有潛力和影響力的教育信息化技術，將通過人工智能數據挖掘分析、3D打印、模擬仿真等技術的應用，實現人工智能與教育的深度融合，對計算機輔助教學、個性化教育服務、教育人工智能生態環境等產生根本影響。2018年《地平線報告》（高等教育版本）指出了教育領域的信息化發展，未來一段時間內將通過人工智能與信息技術的結合，進而影響教育階段的不同過程。具體見表1所示。

第4篇：人工智能課堂教學范文

【關鍵詞】人工智能；計算機；輔助教學；應用

計算機輔助教學是一種新興的教學手段，幫助課堂進入到一種更加智能化和現代化的環境與條件中，將傳統的教學模式和方法與多媒體和網絡結合起來，為學生營造更好更有趣的教學氛圍。但是由于技術的不成熟以及經驗的不充分，導致其依舊存在問題和不足。

1計算機輔助教學開展現狀和發展困境

1.1缺少開放包容的特性

近年來，計算機輔助教學的開發和應用已取得了一些較好的成績，但由于我國計算機網絡工程和相關領域的技術革新起步較晚，對于計算機教學的發展與改革依舊存在較多的不足和缺陷。首先是在開放包容性上的缺失。這一缺失的原因主要來自于兩個方面，第一個方面是思想上的落后和閉塞，人們對于計算機輔助教學的態度依舊存在負面和抵觸的情緒，這是由于害怕計算機的加入讓課堂和教學秩序失控，所以并沒有充分開發和展現出計算機在教學中的優勢。第二個方面是技術層面上的限制，我國對于計算機輔助教學的課件和軟件技術都只是按照一種最傳統和安全的方式進行，缺少探索和冒險的精神、開放和包容的態度[1]。

1.2缺少人機交互的能力

計算機輔助教學過程中，計算機不僅僅是一個信息的載體，更應該將其當作課堂的一份子，能夠充分參與到整個課堂的活動和教學工作中。但是大多數的智慧課堂在使用計算機時，僅僅利用其多媒體的播放功能，教學的主體和主要角色依舊是教師，只是把課本和板書照搬到了多媒體課件中。教學的內容仍然是枯燥和單一的，學生依舊帶有一種被強迫的學習心理。這種教學缺乏人機之間的交互，機器不能自主獲取學生學習的狀態和對知識的掌握情況，學生也無法通過計算機主動地得到反饋和解答，讓人機之間僅僅是流程化的配合和交流。在這種刻板的學習模式下，甚至會讓一部分學生喪失學習的樂趣和興趣。

1.3缺少課程教學的特點

不同的課程有著不同的教學重點和偏向，這就對教師的教學工作提出了更高的要求，計算機的加入，本來應該能夠為教師提供一個新的教學方向和思路，但是由于計算機的便捷性導致一部分教師產生偷懶和敷衍的教學心態，在教學過程中全程使用多媒體播放課件，喪失了課程自身的特性和特質。尤其是一些對實踐能力要求較高的課程，教師過度使用計算機只會導致教學趣味性的流失。

1.4缺少師生互動的樂趣

教師作為課堂教學的主要角色，不僅僅是要把知識以一種通俗外化的形式傳遞給學生，更是應該做學生心理特征的發掘者、學生學習習慣的糾正者和幫助者。教師的鼓勵和贊許都會對學生起到重要作用。但是計算機輔助教學之后，教師將更多的精力放到了如何制作精美的教學課件上，而忽略了與學生之間最直接的感情和語言交流，喪失師生互動的樂趣。

1.5缺少有序的教學策略

教學策略是保證一節課是否能夠有序開展和進行的重要條件與因素。但是計算機參與和設計的教學環節，只是一個程式化的展示，在課堂上會遇到多種多變的教學情況，一旦在某一個環節出現問題，就有可能導致計算機設計的教學步驟全部打亂，陷入一種無序的狀態中[2]。1.6缺少靈活的智能性能計算機技術的開發和應用在我國已經逐漸形成了一套完善和成熟的體系，但是計算機在教學中的應用與引進時間并不長，導致當前多數計算機輔助下的課堂并不具備充分的靈活和智能性，大部分的教學工作和考核評價工作依舊是由教師人工完成，對于不同學生的學習狀態掌握也有所偏差。

2人工智能在計算機輔助教學中的應用

2.1建立知識庫

人工智能在計算機輔助教學中應用的主要原則，就是將深度學習與認知學的理論知識作為整個程序模塊設計開發的基礎，通過建立一個知識庫，將收集到的知識案例進行分類，訓練機器進行自動識別，從而提取和分析出不同學生在不同的知識中所表現出來的學習能力與掌握熟練程度，進而可以有針對性和有選擇性地進行復習與鞏固，達到機器代替部分人工教學、緩解教師壓力的目的。第一步就需要進行知識庫的建立，主要包括了專家決策的核心系統對所輸入的知識進行判斷與篩選調取。同時知識庫還可以實現共享的功能，對知識進行簡化與提煉，做到精益求精。知識庫的搭建應該要盡量簡單和易修改[3]。

2.2打造專家模塊

在建立了知識庫之后，就需要圍繞人工智能教學的主要目的進行專家模塊的打造，專家模塊存在的意義在于能夠將其比喻為整個學習系統中的推理機。在需要和使用的情況下，由專家模塊自動隨機地生成問題，并且可以通過知識庫的相關內容調取形成答案并充分解釋。其次，專家模塊的另一個作用就在于能夠幫助評價和考核學生的學習情況，實現一種更加公正透明的評價過程。在進行專家模塊打造時，通常使用的是兩種方法，一種是固定算法，即根據題庫的問題模板，循規蹈矩、規規范范地進行問題的設立和解答的編寫。而另一種就是啟發策略，這種專家模塊更多的是引導學生通過簡單和有限的提示信息，自己推理摸索找尋正確的答案和解決方案。除此之外，專家模塊還可以自動匹配，依據學生能力分配問題。

2.3建立學生模塊

與專家模塊相互配合相互輔助的就是學生模塊。學生模塊的本質其實也屬于專家系統，模塊內部所存儲和容納的是學生的不同學習習慣和學習行為特征。這個模塊建立的目的主要是兩個，一個是為了讓學生在學習的過程中可能出現的錯誤習慣和方法被快速識別，并且能夠通過機器語言進行記憶與編譯，從而建立一個比較完整和全面的錯誤類型數據庫，進而深層分析找到錯誤的原因。第二個目的就是為了幫助學生對錯誤學習行為和習慣進行解釋，從更加深層次的角度挖掘學生由于知識理論掌握不充分而導致錯誤的原因。學生模式的建立一般依靠的就是人工智能的自我學習和接受訓練讓系統能夠建立起模型對學生的學習習慣進行模擬。這樣在上一步打造的專家模型就可以為學生模型提供一個對比的樣本，專家模型的兩種運算和教學方式可以分別評估學生的學習能力和學習錯誤[4]。

2.4優化教學模塊

教學模塊是人工智能在計算機輔助教學模式中必不可少的一個環節，教學模塊的內容是基于傳統教學設計和規劃之上的。在計算機與人進行交互的過程中，教學策略主要是由教學的不同分支來體現，能夠達到較好的發散性和綜合性的效果。但是其不足的地方也比較明顯，那就是只能按照某一類型或者某一個的教學方法進行，系統不能快速地根據不同內容識別和選擇最適合最有效率的教學模式。具體的應用和實現過程就是將專家模塊和學生模塊的內容進行連接和合并，將專家模塊生成的問題及答案與學生模塊中上傳和學習到的進行對比，選擇覆蓋或者是分析提取，能夠比較客觀地發現學生學習中存在的理解性偏差和實踐性錯誤。之后再將結果傳回到知識庫中，調用相關的知識內容，形成一個完整的反饋鏈，幫助教師做出教學決策，調整教學進度和教學規劃。但是這個模塊的設計也應該充分考慮到諸多情況和因素，因此在條件判斷時應加入更多的循環。

2.5開發智能接口模塊

人工智能在計算機輔助教學模式中的應用和融合最后一步就是要開發出一個穩定和高效能的智能接口模塊，主要作用是為了連接學生和計算機之間的信息交換和溝通，即進行信息的輸入與傳出。在接收到學生傳遞的學習信號后，接口模塊要及時調動起教學模塊、專家模塊和學生模塊，把信息傳遞給不同模塊處理，之后再由教學模塊所作出的教學決策和結果論證信息輸出反饋給人，實現了機器語言與人類語言之間的轉化。一個能夠正常運轉并且具備較高實用性和參考性的教學系統，一定融匯了思想教學、策略和心理學等多方面的因素和知識內容體系，所以智能接口模塊的設計與開發，一定要全面考慮這些成分，開發出更加靈活多變的接口模塊[5]。

3結語

人工智能在近年來獲得了快速的發展和進步，成為我國當前各個行業領域之內炙手可熱的先進技術。對于計算機輔助教學的開展和改革來說，人工智能的融入與應用有著重要的價值與意義。

參考文獻

[1]張鎰麟.關于計算機輔助教學中人工智能技術的應用研究[J].當代旅游,2019(1):239.

[2]劉蔭.人工智能在計算機網絡技術中的應用研究[J].科學與信息化,2019(2):20-21.

[3]孫玉梅,趙駿,王美春,等.基于人工智能技術的《單片機原理及應用》課程CAI軟件研制[J].教育教學論壇,2016(45):268-270.

[4]張園.人工智能技術在計算機輔助教學中的應用研究[J].科技資訊,2007(34):108-109.

第5篇：人工智能課堂教學范文

關鍵詞:人工智能;專家系統;ARM;單片機

人工智能(AI)[1]是計算機科學的重要分支,是計算機科學與技術專業的核心課程之一。本課程在介紹人工智能的基本概念、基本方法的基礎上,主要是研究如何用計算機來模擬人類智能,即如何用計算機實現諸如問題求解、規劃推理、模式識別、知識工程、自然語言處理、機器學習等只有人類才具備的“智能”,本課程重點闡明這些方法的一般性原理和基本思想,使得計算機更好得為人類服務。

1人工智能課程體系

人工智能主要研究傳統人工智能的知識表示方法,包括狀態空間法、問題歸約法謂詞邏輯法、語義網絡法、框架表示、劇本表示等;搜索推理技術主要包括盲目搜索、啟發式搜索、消解原理、規則演繹算法和產生式系統等。

人工智能的研究論題包括計算機視覺、規劃與行動、多Agent系統、語音識別、自動語言理解、專家系統和機器學習等。這些研究論題的基礎是通用和專用的知識表示和推理機制、問題求解和搜索算法,以及計算智能技術等。

人工智能課程在我校計算機科學與工程學院是作為大三年級的一門專業選修課開設,總共學時數為:60(其中理論學時為36,實驗學時為24),隨著計算機技術的不斷更新發展,人工智能的應用領域變得越來越廣,因此人工智能(AI)這個學科已不再陌生,很多學生對其充滿興趣,所以在選課人數上遠遠超過其他選修課的人數,另外結合我校的實際情況,部分理論或實驗設計項目可以與其他相關專業結合起來而應用。

2人工智能教學實踐

50多年以來,人工智能獲得很大的發展,已經引起眾多學科和不同專業背景學者們的日益重視,成為一門廣泛的交叉和前沿科學,但是到目前為止人工智能至今仍尚無統一的定義,要給人工智能下一個準確、科學和嚴謹的定義也是困難的。

由于人工智能[2]是一門交叉性的學科,涉及到了控制論、語言學、信息論、神經生理學、心理學、數學、哲學等許多學科。所以該學科具有知識點多、涉及面廣、內容抽象、不易理解、理論性強、需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力等特點,導致了在教學過程中老師講得吃力、學生聽得吃力。盡管在多年的教學過程中積累了一些經驗,但是對于如何把握這門課程的特點,提高學生的學習興趣,幫助學生更好的理解這門課程,目前仍然有很多問題需要研究解決。

目前在整個教學過程中存在的主要問題[3]是:

1) 教學內容陳舊,部分參考書相關內容或案例都過于陳舊。在整個教學過程中,多數教學案例涉及到人工智能理論的高級應用――機器人,目前在國際及國內機器人的水平已經達到相當高的水平,但是部分教科書中仍沿用關節型機器人為例,教學內容稍顯陳舊。

2) 教材難易程度不均勻,部分章節學生難以理解。由于人工智能課程的部分章節,本身就可以獨立成一門課程,但由于是面向本科生的內容,因此很多內容壓縮于一章來講解,同時由于課時所限,完全不能將相關的內容講透講通;例如:神經計算中的神經網絡,與模糊邏輯控制的相關理論與應用。

3) 教學手段單一,教學過程中缺乏師生之間的溝通與交流。經過自己的實踐教學及對兄弟院校的人工智能的教學內容與教學手段的調研,同時也在學生之間進行溝通交流,發現多數同學反映,理論與應用雖然前沿,但是在學習過程中,教師教學手段單一,內容枯燥乏味,一般的教學模式,多采用“老師講,學生聽”的方法,整個教學效果并不理想。

4) 考核方法不科學,不能體現學生實際的學習情況。目前對于課程學習的考核采用閉卷考試的方式,很多考點有的同學根本不理解,完全死記硬背,考后又將內容丟棄,從學習的效果來講,收獲甚微且完全沒有達到真正學習及應用的能力。

3教學方法改進

3.1注重激發學生的學習興趣

科學家愛因斯坦曾說過:“興趣是最好的老師。”如何在教學工作中激發和培養學生的學習興趣,提高他們學習的主動性和積極性是當前教學改革中迫切需要解決的重要問題。

在實際的課堂教學中發現,剛開始聽課由于有興趣學生整體學習的積極性很高,但是一段時間過后發現部分學生由于教學內容抽象,難點比較多,不便于理解,興趣日漸變少,針對此種情況,可以采用任務驅動式教學或案例教學。

例如:在講專家系統章節時,在授課之前先通過互聯網,采取案例教學法,給學生們實時在線演示一個醫療專家診斷系統,演示其中的功能,同時與學生互動,以問答式與學生互動,了解目前專家系統的具體應用、可以解決的問題、給人民生活帶來的益處等。通過這種教學的形式,一方面可以激發學生的學習興趣;另一方面也使同學們體會到人工智能與我們生活的貼近程度。第二步,采用任務驅動法,具體來說,它是指教學全過程中,以醫療專家診斷系統若干個具體任務為中心,通過完成任務的過程,介紹和學習基本知識和具體設計方法。

3.2注重教材選擇

這一任務的執行者主要是由教研室主任或任課老師來完成。目前在各高校中所使用的人工智能相關教材的種類繁多,章節和內容的設置上也存在差別。筆者在訂閱教材或參加教材展銷的活動中,都比較重視人工智能教材的情況,通過比較發現,有的教材內容及難度太低,完全不符合高等本科院校的要求,而部分出版社的教材則是內容及章節安排內容太多太泛,有些知識點講的又過于深奧,限于學時所限也不適合選用。在選教材方面,除了關注內容方面外,還要注重書上所講的一些實例,注重這些例子的典型性、時效性及新穎性,例如,部分教材在自動規劃這一章,選用機械手作為例子來說明積木世界的機器人規劃問題,還有一些選擇關節機器人,前些年這樣的機器人技術確實是個難點,但是依據現在成熟的機器人技術,無論是國際還是國內都已不再是技術難點,再拿這個例子去配合理論去講解,無論內容還是形式都稍顯陳舊,目前機器人技術發展水平基本上達到盡可能高仿真狀態。

3.3運用現代化的多媒體教學手段

針對人工智能課程相關內容比較抽象,公式推導比較繁瑣,除了具有完善的教學大綱、合理的教學計劃以及好的教材外,還應該根據學校的實際硬件條件盡可能地選擇多媒體教學手段來輔助教學。因此在實踐教學中,配合教學內容,充分利用計算機、投影儀以及互聯網的優勢,結合多種教學方法與手段組織整個教學過程。例如:在講述搜索推理技術時,使用一些小的演示軟件,將相關推理技術的理論通過動畫的形式一步一步演示出來;在講專家系統相關理論知識時,尤其是各種類型的專家系統,采用互聯網上的一些在線視頻資源為例,給同學進行詳細講解,同時結合農業院校的特點,在線資源有如農業專家系統或動物專家診斷系統等,這樣學生可以加強對理論知識的理解,同時也體會到理論不再是抽象空洞的文字描述;在自動規劃這一章,給同學們選擇演示發達國家目前研制的各種類型機器人,通過這些形象生動、行為舉止逼近真實人的機器人來給學生講理論,這樣學生通過觀看視頻資源,不僅可以拓寬知識面及視野,同時也可以及時地了解國際及國內機器人的發展水平及差距,不斷更正自己的錯誤觀點并更新自己新的專業認識,另一個方面也可以同時激發學生們的學習熱情和積極性,這一點在課堂實踐教學中得到驗證,得到廣大同學的認可和接受,整個教學課堂不再那么單調枯燥呆板了,基本可以達到在娛樂中傳授專業知識。

3.4加強對實驗教學的重視

目前高校在人工智能的教學過程中,實驗所占的學時比較少,有的甚至就不安排實驗課學時;另外實驗內容也相對比較簡單,應用不到理論課堂上所學到的人工智能原理,實驗效果不是很好。面向人工智能課程的程序設計語言,多采用Prolog程序設計語言,該語言是一種基于一階謂詞的邏輯程序設計語言,它在AI和知識庫的實現技術方面具有十分重要的作用,具有表達力強、表示方便、便于理解、語法簡單等優點。但在整個實驗教學環境也遇到了如下問題:首先是目前有關人工智能的專門配套實驗教程很少;其次是即使有諸如《面向人工智能程序設計Prolog》教程,則主要是側重介紹這門自然語言的程序設計,而其中很多部分與AI實驗環節關聯度不大,另外教材價位也比較高。針對此種情況,筆者在24個學時的實驗教學過程中,安排7個實驗內容,其中最后一個專家系統的設計與實現作為一個綜合性實驗來設計。在進行實驗教學的過程中,首先參考多本Prolog程序設計教程,選擇其中與實驗教學計劃中相關的內容,專門編寫相應的電子教程,同時也結合我校學生本身的特點[4],有側重地體現和編寫,總的目的是給學生一份完整的、系統的、規范的電子教程。這樣做的目的是:一方面作為學生參考的技術文檔;另一方面也可以節省學生的部分經濟開支。電子教程的結構分為三個部分來完成,首先為人工智能理論及原理,Prolog語言的使用說明;其次具體的例子演示(均經過調試正常運行);最后為布置給學生具體的實驗內容及相關題目,以提供給學生自己動手實踐的機會。此外在實驗教學過程中,同時也會給學生們自由發揮的機會,比如專家系統的設計與實現作為一個綜合性實驗,學生可以采用Prolog編程實現,也可以采用其他自己擅長的程序設計語言,例如有的同學選擇C語言、VC++、Visual Basic、Java及網頁開發設計語言ASP/JSP等,此外在實驗內容方面,實驗遞交的專家系統涉及多個領域(有動物辨別、醫療診斷、動物養殖咨詢等專家系統)、范圍也頗廣,實驗內容重復性很小,在設計過程中,絕大部分同學均是結合自己的興趣愛好來完成設計。

4結語

人工智能的研究成果將能夠創造出更多、更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領域超越人類智能,同時將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。作為一名當代的大學生有必要學好這門課程,但是根據實際教學情況,教師與學生仍然需要繼續進行相應的研究與發展,只有不斷地探索和提高,才能使我們的教學工作更上一層樓,才能培養出符合時代和社會需求的人才。另外人工智能與農業等方面存在很多結合應用的契機,這樣計算機就可真正地服務于社會、服務于人類、服務于農業、應用于農業、發展農業。

參考文獻:

[1] 蔡自興. 人工智能及其應用[M]. 3版. 北京:清華大學出版社,2007.

[2] 陳峰,文運平. 淺談人工智能課程的教學[J]. 消費導刊,2006(12):123.

[3] 趙蔓,何千舟. 面向21世紀的人工智能課程的教學思考[J]. 沈陽教育學院學報,2004,6(4):131-132.

[4] 王蓮芝. 高等農林院校人工智能教學的探討[J]. 高等農業教育,2003(12):64-65

Study of the Artificial Intelligence Teaching Methods

HAN Jie-qiong1, YU Yong-quan2

(1. School of Computer Science and Engineering, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou 510225, China;

2. School of Computer, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510075, China)

第6篇：人工智能課堂教學范文

人工智能作為一門課程［1］，開設時間距今只有40多年，但發展極為迅猛。人工智能課程的內容涉及計算機科學、數學、系統科學、控制科學、信息科學、心理學、電子學、生物學、語言學等等，幾乎所有科學工作者都可以在人工智能中找到自己感興趣的問題。目前，國內外已有眾多高校指定人工智能為計算機科學與技術及其相關專業的主修專業基礎課程，它在拓展計算機和自動控制的研究和應用領域方面有著極其誘人的學科發展前景。自2003年起，國內諸多高等院校陸續開設“智能科學與技術”本科專業，同時也有更多高校在傳統信息類專業中加大了人工智能課程的課時比重，因此如何提高人工智能課程的教學質量顯得尤為重要。? 

本文結合人工智能課程的特點以及自己教學與研究的實踐，對本課程的教學進行一些探討，以期改進人工智能課程教學方法，達到提高本課程教學質量的目的。?? 

一、兼顧課程內容的統一性和差異性?? 

人工智能課程的核心內容主要集中在對基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其應用的認識和理解上，盡管各種基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成體系，但是它們之間又存在著許多內在聯系和規律。從這一點來看，人工智能課程與其他很多計算機課程是不同的，這就要求人工智能課程的授課要具有自己的特色。? 

知識表示、知識推理、知識應用是人工智能課程的三大內容，解決任何一個人工智能問題都離不開兩個步驟，即知識表示和問題求解。由此，人工智能課程從總體結構上就有了一個比較清晰的脈絡，即首先必然要學習各種知識表示方法，然后是利用這些知識進行推理，進而實現知識應用，最終達到問題求解的目的。問題求解又分為基本的問題求解方法和高級問題求解方法。圖搜索策略、啟發式搜索、消解原理以及規則演繹系統等都屬于基本的問題求解方法。計算智能、專家系統、機器學習、自動規劃等屬于高級問題求解方法。? 

同時，人工智能課程某些章節或者某些方法算法在一定程度上又自成體系。例如，各種不同的知識表示方法不管是數據結構還是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有許多不同的學派［2］，本課程往往同時會介紹不同學派的算法，這些學派在人工智能的基礎理論和方法、技術路線等方面是完全不同的，甚至是對立的。? 

這些都要求我們在教學過程中不僅要強調人工智能課程理論的統一性和完整性，又要兼顧各學派的特點，尊重甚至調動學生們對不同人工智能學派及其方法的興趣。在編寫和選用教材時也要注重這一點，我們選用的是蔡自興教授編寫的《人工智能及其應用》系列教材［1,2］，該教材以邏輯主義學派為主線，兼顧引進其他學派的精華內容，具有較強的科學性。 

??二、實施分層次教學?? 

各高校一般同時為計算機相關專業的本科生和研究生開設了人工智能課程，甚至有的非計算機類專業也開設有人工智能課程。不同層次的學生對人工智能課程要求掌握的程度不同，我們首先明確本科生和研究生以及非計算機類專業學生的教學目的和教學內容，做到分層次設計人工智能課程教學?過程。? 

本科階段的人工智能課程課時量較少，本科層次只需要做到對大部分人工智能概念和算法了解、認識，少部分達到理解層次。本科生一般都是在高年級（三年級下期或者四年級上期）開設人工智能課程，這時已有不少學生準備繼續讀研或者已經被保研，因此在兼顧全體學生教學層次的同時，要注意給這部分學生足夠的相關參考書目，讓他們能夠利用課余時間廣泛深入了解人工智能相關算法，老師在課后還應和他們進行充分討論，培養他們對人工智能的特別興趣。? 

非計算機類專業的學生往往需要學習如何利用人工智能知識解決該專業領域內的問題，因此在教學中要盡量有專業針對性地進行教學。例如針對農科類專業，在教學專家系統過程中，我們要求學生參考北京農業信息技術研究中心開發的農業專家系統開發平臺（paid5?0）理解并開發與本專業領域相關的簡易農業專家系統。? 

給研究生開設人工智能課程要求做到概念理解，基本算法精通，即要求全面、系統地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干應用實例，并且能靈活運用所學知識闡述解決實際問題的方法和途徑。課程教學中要致力于培養學生分析問題與解決問題的能力，要求研究生將人工智能方法與自己的研究方向相結合，用人工智能方法解決所研究課題中的實際問題，并撰寫相關的課程論文，以小型研討會的形式進行報告交流。實踐證明，我們的研究生的人工智能教學效果明顯提升，成效突出。 

??三、案例驅動，寓教于樂?? 

采用案例教學是為了充分調動學生的學習興趣，增強學生學習的自覺性［3］。通過案例教學能把枯燥的人工智能理論知識具體化、形象化，可以使學生更加感性地理解課堂教學內容。這些案例都是以教師所從事的科研項目中的實際應用環境為背景進行闡述的，讓學生能在實際環境中理解概念和知識，學會利用人工智能知識去分析和解決實際問題。在教學過程中要選擇學生容易接受的案例，體現理論聯系實際的特色，激發學生的興趣。? 

例如，在講授“計算智能”內容時，我們結合黃河三門峽和小浪底水庫水沙聯合智能調度系統［4］進行講解。綜合三門峽水庫和小浪底水庫防洪運用的基本原則、歷年調度方案、專家的經驗、歷年數據和現有的調水調沙數學模型，分別利用模糊決策、神經網絡、遺傳算法及綜合集成方法來實現三門峽、小浪底水庫水沙聯合調度。? 

又例如為了讓學生走近機器人，我們進行了一場機器人展示課，將研究所現有的MOROCS?1（中南一號智能移動機器人）、ASR（廣茂達）、AmigoBot（自主移動機器人）、CanDroid（罐頭機器人）、MD?375 Rover（人控漫游車）、Fokker D7（人控飛機，1:72）、Rockit OWI?769K（聲按、壓控火牛機器人）、Hexapod Monster（六足爬行機器人）、Hubo（多機能歌舞機器人）等各類機器人全部拿出來給學生做了功能演示［5］。親眼看到這么多機器人，同學們都非常興奮，對人工智能課程的興趣高漲。? 

在進行案例教學時，引導學生帶著問題和求知欲望深入理論的學習，讓學生在案例中尋找問題的答案并獲取知識。在講授利用神經網絡進行水庫調度時，引導學生分析如何確定神經網絡的輸入端數據，什么是泛化能力以及如何提高神經網絡的泛化能力。? 

為了鞏固所學內容，可以讓學生組成討論小組對教師提出的論題進行討論，分小組闡述自己的觀點，這樣有助于提高學生學習的主動性，還有助于培養學生思考問題的能力和提高理論教學的效果。案例教學的關鍵在于引導學生利用所學到的理論知識去解釋、分析和解決現實案例中的問題，以達到訓練學生理論運用和深入理解理論知識的目的。? 

此外，我們挑選了機器人足球、拖拉機撲克牌、中國象棋、五子棋等普遍受人喜愛的智能游戲，讓學生親手設計小型智能游戲軟件，在設計的過程中掌握高深的人工智能理論知識，讓學生學得會、用得上、記得牢。 

??四、結語?? 

以上談到的一些教學方法是我們在教學過程中總結體會比較深刻的方面，以供探討。事實上，要進一步提高人工智能課程的教學質量，還有很多方面需要改革和加強。如不斷強調人工智能教師的專業素質，要求他們在講授好人工智能課程的同時，努力提升出自身的專業素質，給學生一個良好的專業素質導向。其次，在人工智能課程教學過程中還需要有培養實用型人才的教學理念，特別是注重培養有創新意識的實用型人才。注重培養學生的質疑能力，只有通過質疑和提出問題，學生的創新意識才能夠得到不斷強化，創新思維能力才能夠得以不斷提高。? 

人工智能學科是一門非常年輕、又非常前沿的學科，有其自身的突出特點，人工智能課程教學必然與其他計算機專業課程教學不同，需要更多的從事人工智能教學的教師在自身的教學實踐中不斷積累經驗，進行廣泛的教學交流。 

 

參考文獻? 

［1］ 

蔡自興, 徐光祐. 人工智能及其應用(第三版)(研究生用書)［M］. 北京: 清華大學出版社， 2004（8）: 1-4.? 

［2］蔡自興, 徐光祐. 人工智能及其應用(第三版)(本科生用書)［M］. 北京: 清華大學出版社， 2003（8）:288-290.? 

［3］雷煥貴, 段云青. 中美案例教學的比較［J］. 教育探索， 2010（6）: 150-151.? 

第7篇：人工智能課堂教學范文

關鍵詞：無人機系統；智能決策；自主控制；智能體系；任務規劃；課程設計

0引言

無人機具有較強的機動性和較好的可操控性，能輔助人類在惡劣和危險的環境中執行復雜的任務。近年來，無人機系統迅速發展并廣泛應用于環境監測、災難搜救、反恐偵察等眾多領域。無人機系統研究的一個關鍵問題是如何發展高度智能化的軟件系統，提高無人機在動態復雜環境中自主決策的能力。目前，眾多高校開設的無人機專業課程主要研究無人機的硬件平臺、通信與測控、指揮控制、綜合保障和實踐等方面，然而對于無人機系統的智能決策問題研究尚不深入。

1無人機系統決策的內涵

1.1無人機自主控制系統概述

無人機自主控制系統是無人機實現自主飛行管理與自主任務管理的機載系統，如圖1所示，它涵蓋了機器人“觀測一判斷一決策一行動（observer-orient-decision-action，OODA）”的各個環節。

無人機自主控制能力是衡量無人機智能自主水平的一項重要能力。表1基于OODA分別對無人機自主控制能力進行了描述，其中，“判斷”與“決策”部分評價的是無人機對戰場態勢的評估能力和對任務或行為的決策與規劃能力，是衡量無人機自主決策能力的最重要指標，也是無人機決策課程設計與實踐的核心。

1.2無人機自主決策子系統概述

自主決策模塊位于智能無人機系統的頂層，它如同人類神經系統執行決策行為，產生計劃并處理不確定性。自主決策模塊主要包括頂層任務決策、頂層任務規劃、底層行為決策和底層路徑規劃。頂層任務決策用于任務策略的在線生成；頂層任務規劃用于任務計劃的在線制定；底層行為決策用于運動行為的在線序貫決策；底層路徑規劃用于導航計劃的在線生成，這些內容的教學與實踐將貫穿課程的教學與實踐過程。

2人工智能在無人機系統決策中的發展以及作用與地位

人工智能從孕育之初到現在，經歷了“三起兩落”，如圖2所示。人工智能的發展也不斷促進無人機自主決策能力的發展，甚至可以說，人工智能的發展決定無人機自主決策水平的高低。早期，無人機決策大多依托產生式規則或謂詞邏輯技術，主要針對確定決策；20世紀六七十年代，知識表達引入到有人機輔助決策支持系統的設計與研發中，也逐步遷移到無人機智能自主系統中；隨著概率統計的引入，基于貝葉斯的不確定推理決策方法得到大力發展；專家系統依據專家經驗生成策略，用于解決離散事件不確定性，形成了一系列無人機智能自主決策成功案例；近年來，機器學習、多智能體理論的熱潮將無人機智能水平推到了一個前所未有的高度，使無人機具備知識沉淀、知識挖掘、智能發育的能力，并將單無人機執行ISR任務拓展到多無人機協同遂行多任務領域。無論經典人工智能方法還是人工智能新思路，都是無人機智能自主決策的重要基礎，在無人機系統智能決策課程教學與實踐中具有舉足輕重的地位。

3無人機智能決策課程教學總體設計

國防科技大學依托控制學科和儀器學科在自動化專業試辦開設了“無人機工程”專業方向，培養掌握無人機工程相關領域基礎理論和基本知識的學員，使其具有從事無人機系統及相關裝備的分析、設計、研制、維護和管理等方面的實際工作能力和初步科學研究能力。

3.1教學目的與課程設計總體思路

設置無人機智能決策課程的目的是使本專業學生快速了解無人機決策系統組成、熟悉決策系統工作原理、掌握決策理論與實現方法。課程設計的總體思路是設置課堂教學和動手實踐兩個主要環節，課堂教學環節主要通過教師講授的方式，基于無人機自主控制系統組織結構，介紹無人機決策系統的基本概念；實踐環節則是在學生已經掌握智能決策算法基本原理和流程的基礎之上，讓學生參與到決策系統的設計與實現中來。

3.2課程教學主要內容

無人機智能決策是課程教學的核心內容，主要覆蓋貝葉斯推理理論、最優化理論、智能搜索等基本決策理論和方法，主要講解如何將其運用于無人機智能感知、任務規劃的建模和優化方法，比如基于貝葉斯的不確定推理、基于啟發式人工智能搜索算法的路徑規劃等。內容安排包括問題描述、基本原理、算法過程、輸入輸出設計、結果分析等；人機智能融合決策是課程的拓展部分，主要涵蓋人機智能融合原理、腦機接口原理、融合決策機制等理論和方法，主要講解如何將其運用于人在回路輔助的無人機智能自主決策、混合主動規劃的接口設計與融合決策方法，比如基于腦機接口的人機智能融合決策、混合主動任務規劃等；拓展內容安排包括資料查新、接口設計、融合機制設計、融合算法實現、結果分析等。

4無人機智能決策教學實踐環節設計

4.1課程實踐環節的必要性

4.1.1無人機系統智能決策課程對實踐的需求

實踐教學是高等學校教育非常重要的教學環節，是提高人才分析問題與解決問題的重要途徑。無人機系統智能決策是一門實踐性很強的課程，一是由于無人機系統是一門交叉性的學科，主要涉及空氣動力學、無人機平臺設計與制造、圖像處理與智能感知、導航系統原理、無人機飛行控制、人工智能、機器學習、任務規劃與分配、無人機系統體系保障技術等許多學科，所以該學科具有知識點多、涉及面廣、理論性強，需要學生具備較好的邏輯思維能力和數理基礎等特點，因此，必須通過實踐才能加深對無人機系統知識的理解；二是智能決策技術不斷走向實用，20世紀80年代隨著人工智能基礎科學的研究，智能決策作為一門新興學科出現在國際科學舞臺上，智能決策技術早期以研究經典的智力游戲問題和仿真實驗來證明理論等為主流，隨著互聯網的普及和國際信息化進程的提高，智能系統和智能計算等也逐漸成為學者們的研究熱點。從加強學生的實踐能力出發，考慮到課程的建設需要，需要加強無人機系統智能決策課程的實踐教學內容。

4.1.2無人機系統智能決策課程對實踐的要求

根據智能決策的特點，進行實踐教學需要達到以下幾個目的：一是加強學生對基礎知識的理解，對智能決策基本方法的掌握；二是加強學生將智能決策知識與方法用于解決實際問題的能力；三是增強學生對智能決策研究領域的興趣，培養更多的專業人才。

智能決策的實踐教學工作必須以高質量的科研內容為基礎。通過瞄準國際前沿、集成創新和引進消化吸收、提升原始創新以及再創新能力，從而建設創新平臺和創新團隊，以高水平科學研究支撐高質量的高等教育。此外，智能決策的實踐教學還要考慮因材施教，驗證關鍵技術環節。目前學生的學習任務較重且水平參差不齊，在設計實踐環節時，要把握如何能在較短的時間內讓學生得到最大程度的能力鍛煉。在這種情況下，教師必須進行充分的準備，事先搭好通用的硬件平臺和軟件框架，以減輕學生不必要的負擔，營造良好的氛圍，將學生的主要精力集中在創新實踐上，這樣才能提高實踐教學的效率。因此，課程借鑒了無人機領域最具影響力的國際微小型飛行器賽會（IMAV）的比賽規則，結合智能決策的研究熱點和當前承擔的學術科研任務，引入無人機競賽作為智能決策教學實踐的平臺。

4.2基于無人機系統智能決策的課程實踐方案

在智能決策課程開始之際，教師向學生明確課程實踐方案，即通過無人機競賽的形式考核學生解決實際問題的能力。通過舉辦無人機競賽，可以激發學生的學習熱情和創新動力，達到寓教于樂的目的。學生帶著思考主動學習理論知識，而不是為了應付考試被動學習；教師應當按照學生的綜合能力合理組隊，從而達到能力互補和團隊協作。

無人機競賽面向本校無人機工程專業方向的本科生，根據智能決策課程的需要，共設置3個科目。

第一個科目是自穩飛行，無人機需在3分鐘內完成從出發點到指定目標點的飛行，要求單次滯空時間不少于30秒；本科目考查的是學生對無人機自主飛控基礎知識的掌握。第二個科目是避障偵察，無人機需以盡可能快的速度穿越一排障礙門，并識別地面上的物品；障礙門的可通行區域各不相同，無人機需通過機載單目相機識別可通行區域，并自主規劃路徑；本科目考查的是學生對智能識別和任務規劃基礎知識的掌握。第三個科目是特級飛行，包括手拋無人機平穩飛行、8字飛行、伴隨飛行等；本科目考查的是學生的創造力。比賽采用百分制，3個科目按照難度系數和重要程度評分占比分別為30%、50%和20%。

如圖3所示，課題組提供比賽使用的無人機硬件和飛控軟件平臺并指導學生拼裝無人機及使用軟件。學生需在課程學習的過程中制定智能決策的算法設計及代碼實現計劃，并嚴格按照時間節點實現目標；每個小組的成員必須說明自己在團隊中的貢獻，從而作為教師打分的依據。

第8篇：人工智能課堂教學范文

關鍵詞：計算機網絡；發展；變革

一、計算機網絡技術對人們生活的影響

（一）變革工作方式

計算機網絡等相關新興技術的出現，為社會上的各行各業都帶來了很大的變化。首先對于工商業來說，也是最早應用計算機網絡技術的行業，在當前各行各業處于快速發展的過程中，對于計算機等新興技術也有了更強的依賴性，企業借助計算機網絡技術可以提升工作效率，同時也可以改變傳統工作中存在的缺陷。在銀行中主要就是利用互聯網等技術來為客戶提供服務，同時現在的網絡購物技術以及互聯網金融的快速發展，也使得越來越多的行業都面臨著新的變革，并且人們也享受著網絡技術所帶來的便利，借助計算機網絡技術可以查詢企業的資源利用狀況，也可以為企業的發展提供一些指導性的意見[1]。計算機網絡技術等也被廣泛的應用于教育領域，在教育中借助現代化技術可以顯著提升教育質量，也可以摒棄傳統教育存在的缺陷。如果僅僅通過枯燥乏味的教學模式是無法提升學生的學習興趣的，在其中引入現代化的教育手段，可以培養學生的學習興趣，同時也可以將一些枯燥乏味的內容以更加形象的方式呈現在課堂上，這樣可以豐富課堂教學手段。比如借助PPT等形式可以將書本上的知識以圖片視頻方式呈現出來，這樣可以使得教材內容更為直觀，也可以使得學習過程更為高效。在教育界有效的引入現代化教育技術，可以顯著提升教育質量，同時也催生了遠程教育的產生，學生在家中也可以借助互聯網與老師進行溝通交流，這極大的促進了教育得推廣，也為我國所推行的素質教育奠定了基礎[2]。

（二）革新消費方式

計算機網絡技術的快速應用以及新技術的快速應用現，也在很大程度上改變了人們的生活消費與交流方式。當前相關技術的快速發展，也使得人們的購物方式發生了很大的變化，我們在生活中最為顯著的一個購物行為變化就是網購行為越來越多。尤其是很多網絡店鋪的興起，其憑借著京東、阿里巴巴等大平臺為當下用戶提供了非常便捷的購物服務，人們足不出戶便能購買到自己心儀的商品，同時在網上也可以獲取自己想要的資源。結合自己的需求立即購買產品，這種消費方式省時省力，不用出門也可以達到自己的需求。在該過程中人們的支付方式也發生了很大的變化，人們越來越多的使用網絡支付，也不會被傳統消費過程中現金支付所帶來的困擾所影響[3]。

二、計算機網絡技術革新

（一）大數據技術

當下越來越多的新興技術不斷涌現，最為顯著的便是大數據技術。大數據技術依托于計算機網絡技術能夠從當前爆炸式增長的資源中來迅速挖掘到自己需要的信息，并且借助相應的分析系統來對數據進行分類整合，這樣可以大大提升對于信息資源的獲取、處理和利用效率。普通民眾對于大數據的應用不是很多，但是對于一些互聯網企業都會借助大數據技術來為自己的業務開展提供信息，比如淘寶之類的購物網站會借助大數據技術來收集用戶的習慣喜好，并且針對性的推送一些用戶可能會購買的產品。今日頭條之類的新聞網站也會結合用戶的瀏覽規律、瀏覽喜好來向其推送一些可能被喜歡的內容，這也可以做到精準化推送，以及更加周到的服務，并且獲得更多的受眾。

（二）人工智能

人工智能技術也被廣泛的應用，雖然從整體角度來說，人工智能技術仍然不夠成熟，但是其也被廣泛的應用到科技領域以及家居領域，比如智能語音智能駕駛、智能家居服務都已經成為當下智能技術所研究的方向。人們一回到家就可以通過聲控的方式，來對家中的電器進行控制。同時在駕駛中也可以借助智能輔助系統來獲取更加舒適的體驗，也有一些廠商正在研發智能駕駛系統和AI技術，這可以為人們的生活提供更加優質的服務[4]。人工智能在計算機網絡安全管理工作中，可以更好的呈現自身的價值，首先借助人工智能等技術可以構建智能防火墻技術，這在很大程度上可以保護計算機系統免受外界的侵害。借助該技術可以防止黑客，以及更高級別的病毒入侵等活動。同時借助人工智能技術等衍生出來的智能防火墻，可以有效提高安檢效率，并且對于一些高級病毒進行篩選防護，借助人工智能技術可以提高計算機入侵檢測技術，該技術可以作為防火墻技術的核心工作，其能夠為維護網絡安全提供重要的技術支持，最大程度上確保計算機系統能夠處于安全穩定的狀態。人工智能技術也被廣泛的應用到專家知識庫的構建中。其主要就是結合其積累的相關資源，并且借助大數據技術的對其中的內涵價值等進行挖掘，對知識門類進行分類，這樣可以借助現有的計算機網絡管理經驗，并且輔以數據庫編碼等操作來為后期各項工作的開展提供基礎

（三）云技術

云技術也是當下發展較為迅速的技術，在國內，阿里云所占的份額最多，并且其借助云技術可以有為用戶提供更加優質化的服務，比如云存儲、云計算。通過云技術可以為互聯網用戶提供優質化的服務，也可以將之與大數據技術相整合，進而為整個企業業務的開展提供有效的策略。當然，在未來會有越來越多的計算機，網絡技術以及相應的衍生技術出現，并且改善人們的生活質量[5]。

第9篇：人工智能課堂教學范文

關鍵詞：高等教育；大數據；分析；挖掘

一、教育大數據分析挖掘的價值

高校大數據分析挖掘至少有四個典型價值：

一是使得大學的管理更加精準高效，可以朝著智慧治理、分類管理、過程監控、趨勢預測、風險預警的方向發展，真正實現基于大數據分析規律的精準治理，改變管理的模糊性；

二是可以更加準確地分析評價課堂教學的質量，過去我們對課堂、對老師的評價是定性和模糊的，而在大數據智慧課堂的模式下，可以真正實現采集樣本的持久化，采集方式的多元化，挖掘手段的多樣化，分析技術多維度，通過這些方式可以提高課堂教學的質量；

三是使得教和學更加智慧，更加有效。對學生來說，老師可以了解學生學習的進展情況，發現學習興趣點，以及對老師講的哪些內容理解或者不理解，學習路徑分析及課程推薦等等。對教師而言，不僅可以跨校跨地域分享他人的優秀課程，而且可以對學習者進行精準分類，進行個性化指導；

四是資源服務的個性化、精準化推薦與服務，學習績效的個性化評價，以及個性化教學管理，個性化手機內容推送等等，這些功能將有效提升教與學的效率和質量。

二、教育大數據技術平臺的總體設計

首先，我們對高等教育大數據技術平臺有一個總體的頂層設計，如圖1所示。這不僅是學校自己要有一個大數據的管理平臺或者是數據中心，而且也是面向區域乃至全國的平臺。教育部評估中心正在努力建立國家級高等教育教學質量監控大數據中心，陜西省也是這樣考慮的。數據來自高校、教育管理部門以及行業、第三方、企業用人單位等等各方面采集的數據，該數據平臺既有大學的業務數據、課程資源，也有政府部門的統計數據，還有學生網上學習的日志數據，用戶產生的UGC數據，比如微信、微博、論壇等等的數據，基于大數據平臺，開展面向學習者、面向高等教育管理機構、教師、高校等提供服務，并和教育部評估中心、主管部門等進行數據交換與對接。

顯然，這樣一個大數據平臺必須是一個高性能的計算平臺，沒有這樣的基礎設施一切無從談起，所以去年我們學校花了很大的力氣做了兩件事，一個是把校內二級單位原來小的集群計算進行整合，形成學校統一的高性能云計算平臺，既面向校內的科學研究、人才培養提供服務，其實也可以為社會提供合作共建共享模式。目前，我們已建立了一種自我造血機制，四兩撥千斤，以這個平臺吸引更多的外部資源，努力擴展平臺的性能和應用。

三、教育大數據分析挖掘的典型應用案例

目前，我校的高性能平臺除了應用于材料、航天、能動、信息等大型科學計算之外，還開展了以下三項典型的大數據應用。

案例1：陜西省高等教育質量監控與評估大數據應用

圖2所示的是陜西省高等教育的整體架構。其數據基礎是來自陜西省100多所高校的各種辦學狀態數據，有將近700個表格，以及陜西省教育廳各個職能部處的各種各樣的管理數據，此外還有行業第三方提供的數據，包括招生、就業數據等等，這個平臺上我們開展預測預警、查詢在線分析、信息、統計決策等等，主要是為省級教育管理部門、評估機構、教育管理機構提供各種各樣的辦學狀況的分析、統計、關聯分析。

建設全省高等教育大數據服務平臺，實時采集各高校的辦學狀態數據，其根本目的是為了匯聚全省各高校的辦學狀態數據，打破數據孤島，融合各方數據，實現橫向關聯比較、縱向歷史分析，提供精準服務，支持科學決策。

首先，該平臺面向省教育廳提供了11項功能，從根本上解決了原來各處室間的數據孤島的問題，實現了數據融合，橫向關聯，縱向融通，這個數據和各個高校是實時融通的，為省教育廳領導和職能部處提供了領導儀表盤、各職能處室的專項服務、81張高基表及年報年鑒表格的自動生成、績效分析、招生就業及辦學指標計算、教育評估等功能，從根本上解決了數據碎片化及其治理問題。

其次，面向全省高校輔助決策，為高校領導以及校內各個職能部處提供了系列功能，包括辦學情況綜合分析和在線查詢，專業結構分析比較，校級的教學質量監控評測體系，教師管理等等，這些功能非常實用，這是大學實現精細化、規范化、現代化管理的必備基礎。以我校為例，我們過去教師的數據可能在人事處、教務處、科研院等學校的職能部門，采取本平臺以后，把教師有關的所有數據都進行了融合，打通了所有原來割裂的數據。從去年開始，我們學校的職稱評聘，年度考核全部基于這一平臺，全部在大數據里，建立健全了基于數據驅動的精準化服務，解決了數據碎片化歷史遺留問題，實現了從管理信息化向服務信息化的根本轉變。

第三，為本科教育教學評估及專業認證提供技術支撐。鑒于本平臺能提供比較全面的高校辦學狀態數據，便于專家在進校之前全面系統地掌握學校辦學的情況，找到問題，精準查看驗證，提高效率，給高等教育評估提供了重要支持。基于本平臺，我們成立了中國西部高等教育評估中心，接受陜西省教育廳指派的省屬本科高校的審核評估和專業論證。如果沒有這一高等教育大數據平臺的支撐，工作量和難度是極其巨大的，甚至難以實現。

案例2：MOOC中國技術平臺

MOOC中國成立于2015年1月，到目前為止已經有121所高校加入，理事單位40家，會員單位80家。該平臺的宗旨是：做政府想做的，做社會愿意做的，做單一高校做不了的事情。例如，真正解決校際資源共享、學分互認等，開拓遠程教育國際化等未來發展的難題。

圖3給出了MOOC中國的技術框架。其核心是互聯網+教育，實現互聯網教育從1.0到2.0的升級。基于這一平臺，既要開展網絡教育業務的國際化，比如我們牽頭成立的“絲路大學聯盟”，其目的之一是借助MOOC中國平臺，實現網絡教育業務的國際化，通過MOOC中國平臺，面向“一帶一路”國家開展開放教育和技能培訓。

到目前為止，MOOC中國已經有了9911門課程，用戶將近600萬，其中光IT培訓的有500多萬，學歷教育在讀學生50多萬。

案例3：西安交大教育教學大數據分析挖掘與應用

學校非常重視教育信息化技術融入和應用到教育教學之中，去年一次性建成了80個智能教室，把物聯網技術、云計算技術應用于智能教室和教學一線，基于物聯網技術實現教室設備的集中管理、智能控制，同時，將互聯網技術深度融入到教室的管理當中，除了多媒體的直播錄制功能以外，還提供了學生考勤和專家的精準督導，通過云平臺來集中管理各個教室，比如說開投影機、關電源、關多媒體設備等等，都可以通過后端的云平臺集中管控，真正實現教室管理的數字化、智能化、精細化，提升了教學保障的能力，也大大提高了教室管理的效率。更重要的是，這些教學的過程數據可以全程采集下來，獲得數據，有了這些數據，就可以做精準化分析服務，建立西安交大教學質量大數據監測中心。

目前，我校的教學大數據主要包括兩大部分：一是教師在授課過程中的全程錄制的課堂實況；二是學生在學習過程中產生的大量日志數據。基于這個平臺，我們可以開展教育教學的大數據關聯分析，開展課堂教學質量的綜合評價，實現正面激勵、負面懲戒、精準督導，實現教學評價從模糊宏觀到量化精準、從每學期制到持續常態、從部分隨機到全面覆蓋、從事后評價到實時動態的根本轉變。通過評價激勵老師敬畏課堂，評選精品課堂、示范課堂，在全校內進行正面表彰，另外也作為教學質量評價的重要依據，包括教師的職稱晉升，評選最喜愛的老師等等。

此外，本系統還為學院領導和管理部門提供了針對性的信息服務與決策支持，以數據說話，量化分析，改變了以前我們的模糊評價，采取多維度、全覆蓋、持續化、精細化的過程評價與監控。

四、教育大數據分析挖掘的若干關鍵技術

首先，介紹一下大數據人工智能的基本原理。前段時間，AlphaGo戰勝世界圍棋冠軍這一故事炒得很熱。這對我們的教育科研工作者提出了一個重要的課題，到底人工智能會不會戰勝人類的智能，將來教師存在的主要價值是否還有必要？863計劃正在研究一個項目，到2020年，人工智能軟件參加高考得分要超過一本線，這就是說，計算機教出來的機器軟件參加高考都能達到一本線以上。這就引起我們的思考，這是一個深層次的方向性問題。當然我們今天不是談這個問題，而是我們要看看AlphaGO的原理，其核心是價值計算函數，用收益函數來判斷圍棋下一步該落子到哪里其收益是最大的，其中采用了人工智能深度學習方法。AlphaGO并非天生聰明，其實他的智慧是分三步完成的：

第一步，給AlphaGO輸入了3000萬個人類圍棋高手的棋譜和走法，任何一個人是不可能記住3000萬個棋局的，只有人工智能才能記住。

第二步，AlphaGO自己和自己對弈，在對弈過程中找到自己的薄弱點，進而改進和完善，這其實和人的學習原理類似。

第三步，才是人機對弈，從職業選手到世界圍棋冠軍，通過這樣不斷的對弈完善算法，校正學習，使得AlphaGO具有強大的智能計算能力。AlphaGO的難點在哪？其關鍵在于在一個巨大的落子空間選一個最大的收益點，或者落子點，稱之為MovePicker（）函數，這個空間很大，有10170次方，在如此龐大的計算空間中選擇最優函數，只能依靠高性能計算平臺。

AlphaGo為我們研究大數據問題提供了思路和啟發。我們在研究教育大數據問題中需要著力攻克以下理論與技術難題。

第一，大數據造成了嚴重的認知碎片化問題。比如，大家在百度搜糖尿病會檢索出4440萬個數據源，誰也看不過來，并且里面還有一大堆真假難辯的數據。所以，碎片化知識的聚合是一個非常基礎的難題，高度的碎片化降低了知識的可用性，造成了分布性、動態化、低質化、無序化等典型的問題。

一方面是知識的碎片化，另一方面是每個人的興趣和需求還不一樣。所以，資源的碎片化整合以及個性化推薦是今后人工智能中的關鍵問題。我們的思路是：一方面，我們要從資源的角度把無序、分散、低質的資源進一步重組以后形成知識點，形成有序的知識地圖；另一方面，要對學習過程進行跟蹤，實現興趣、個性、情感等方面的動態分析與挖掘，兩者結合起來，建立基于用戶興趣和個性的資源推薦，最后實現個性化精準過濾，通過知識地圖面向用戶提供導航學習，從而緩碎片化知識的問題。開展這一研究也要建立龐大的基礎數據，就像剛才講的AlphaGO，光靠智能軟件肯定不可能那么聰明，需要建立龐大的知識地圖、知識圖譜，并將其放到了國際開源社區和開放數據平臺之上。

第二，碎片化知識的聚合問題。其目的是解決“既見樹木，又見森林”的問題，破解“學習迷航”、“認知過載”的問題。我們正在承擔國家自然科學基金重點項目，研究如何將多源、片面、無序的碎片化知識聚合成符合人類認知的知識森林，找出主題與主題之間的認知關系，最后形成一個知識森林，其中需要解決主題分面樹的生成、碎片化知識的裝配、知識森林生成、學習路徑選擇與導航等有關知識地圖、知識圖譜構建與應用等許多基礎性關鍵技術。