人工智能课程精选(九篇)

第1篇：人工智能课程范文

人工智能作为一门课程［1］，开设时间距今只有40多年，但发展极为迅猛。人工智能课程的内容涉及计算机科学、数学、系统科学、控制科学、信息科学、心理学、电子学、生物学、语言学等等，几乎所有科学工作者都可以在人工智能中找到自己感兴趣的问题。目前，国内外已有众多高校指定人工智能为计算机科学与技术及其相关专业的主修专业基础课程，它在拓展计算机和自动控制的研究和应用领域方面有着极其诱人的学科发展前景。自2003年起，国内诸多高等院校陆续开设“智能科学与技术”本科专业，同时也有更多高校在传统信息类专业中加大了人工智能课程的课时比重，因此如何提高人工智能课程的教学质量显得尤为重要。? 

本文结合人工智能课程的特点以及自己教学与研究的实践，对本课程的教学进行一些探讨，以期改进人工智能课程教学方法，达到提高本课程教学质量的目的。?? 

一、兼顾课程内容的统一性和差异性?? 

人工智能课程的核心内容主要集中在对基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其应用的认识和理解上，尽管各种基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成体系，但是它们之间又存在着许多内在联系和规律。从这一点来看，人工智能课程与其他很多计算机课程是不同的，这就要求人工智能课程的授课要具有自己的特色。? 

知识表示、知识推理、知识应用是人工智能课程的三大内容，解决任何一个人工智能问题都离不开两个步骤，即知识表示和问题求解。由此，人工智能课程从总体结构上就有了一个比较清晰的脉络，即首先必然要学习各种知识表示方法，然后是利用这些知识进行推理，进而实现知识应用，最终达到问题求解的目的。问题求解又分为基本的问题求解方法和高级问题求解方法。图搜索策略、启发式搜索、消解原理以及规则演绎系统等都属于基本的问题求解方法。计算智能、专家系统、机器学习、自动规划等属于高级问题求解方法。? 

同时，人工智能课程某些章节或者某些方法算法在一定程度上又自成体系。例如，各种不同的知识表示方法不管是数据结构还是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有许多不同的学派［2］，本课程往往同时会介绍不同学派的算法，这些学派在人工智能的基础理论和方法、技术路线等方面是完全不同的，甚至是对立的。? 

这些都要求我们在教学过程中不仅要强调人工智能课程理论的统一性和完整性，又要兼顾各学派的特点，尊重甚至调动学生们对不同人工智能学派及其方法的兴趣。在编写和选用教材时也要注重这一点，我们选用的是蔡自兴教授编写的《人工智能及其应用》系列教材［1,2］，该教材以逻辑主义学派为主线，兼顾引进其他学派的精华内容，具有较强的科学性。 

??二、实施分层次教学?? 

各高校一般同时为计算机相关专业的本科生和研究生开设了人工智能课程，甚至有的非计算机类专业也开设有人工智能课程。不同层次的学生对人工智能课程要求掌握的程度不同，我们首先明确本科生和研究生以及非计算机类专业学生的教学目的和教学内容，做到分层次设计人工智能课程教学?过程。? 

本科阶段的人工智能课程课时量较少，本科层次只需要做到对大部分人工智能概念和算法了解、认识，少部分达到理解层次。本科生一般都是在高年级（三年级下期或者四年级上期）开设人工智能课程，这时已有不少学生准备继续读研或者已经被保研，因此在兼顾全体学生教学层次的同时，要注意给这部分学生足够的相关参考书目，让他们能够利用课余时间广泛深入了解人工智能相关算法，老师在课后还应和他们进行充分讨论，培养他们对人工智能的特别兴趣。? 

非计算机类专业的学生往往需要学习如何利用人工智能知识解决该专业领域内的问题，因此在教学中要尽量有专业针对性地进行教学。例如针对农科类专业，在教学专家系统过程中，我们要求学生参考北京农业信息技术研究中心开发的农业专家系统开发平台（paid5?0）理解并开发与本专业领域相关的简易农业专家系统。? 

给研究生开设人工智能课程要求做到概念理解，基本算法精通，即要求全面、系统地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干应用实例，并且能灵活运用所学知识阐述解决实际问题的方法和途径。课程教学中要致力于培养学生分析问题与解决问题的能力，要求研究生将人工智能方法与自己的研究方向相结合，用人工智能方法解决所研究课题中的实际问题，并撰写相关的课程论文，以小型研讨会的形式进行报告交流。实践证明，我们的研究生的人工智能教学效果明显提升，成效突出。 

??三、案例驱动，寓教于乐?? 

采用案例教学是为了充分调动学生的学习兴趣，增强学生学习的自觉性［3］。通过案例教学能把枯燥的人工智能理论知识具体化、形象化，可以使学生更加感性地理解课堂教学内容。这些案例都是以教师所从事的科研项目中的实际应用环境为背景进行阐述的，让学生能在实际环境中理解概念和知识，学会利用人工智能知识去分析和解决实际问题。在教学过程中要选择学生容易接受的案例，体现理论联系实际的特色，激发学生的兴趣。? 

例如，在讲授“计算智能”内容时，我们结合黄河三门峡和小浪底水库水沙联合智能调度系统［4］进行讲解。综合三门峡水库和小浪底水库防洪运用的基本原则、历年调度方案、专家的经验、历年数据和现有的调水调沙数学模型，分别利用模糊决策、神经网络、遗传算法及综合集成方法来实现三门峡、小浪底水库水沙联合调度。? 

又例如为了让学生走近机器人，我们进行了一场机器人展示课，将研究所现有的MOROCS?1（中南一号智能移动机器人）、ASR（广茂达）、AmigoBot（自主移动机器人）、CanDroid（罐头机器人）、MD?375 Rover（人控漫游车）、Fokker D7（人控飞机，1:72）、Rockit OWI?769K（声按、压控火牛机器人）、Hexapod Monster（六足爬行机器人）、Hubo（多机能歌舞机器人）等各类机器人全部拿出来给学生做了功能演示［5］。亲眼看到这么多机器人，同学们都非常兴奋，对人工智能课程的兴趣高涨。? 

在进行案例教学时，引导学生带着问题和求知欲望深入理论的学习，让学生在案例中寻找问题的答案并获取知识。在讲授利用神经网络进行水库调度时，引导学生分析如何确定神经网络的输入端数据，什么是泛化能力以及如何提高神经网络的泛化能力。? 

为了巩固所学内容，可以让学生组成讨论小组对教师提出的论题进行讨论，分小组阐述自己的观点，这样有助于提高学生学习的主动性，还有助于培养学生思考问题的能力和提高理论教学的效果。案例教学的关键在于引导学生利用所学到的理论知识去解释、分析和解决现实案例中的问题，以达到训练学生理论运用和深入理解理论知识的目的。? 

此外，我们挑选了机器人足球、拖拉机扑克牌、中国象棋、五子棋等普遍受人喜爱的智能游戏，让学生亲手设计小型智能游戏软件，在设计的过程中掌握高深的人工智能理论知识，让学生学得会、用得上、记得牢。 

??四、结语?? 

以上谈到的一些教学方法是我们在教学过程中总结体会比较深刻的方面，以供探讨。事实上，要进一步提高人工智能课程的教学质量，还有很多方面需要改革和加强。如不断强调人工智能教师的专业素质，要求他们在讲授好人工智能课程的同时，努力提升出自身的专业素质，给学生一个良好的专业素质导向。其次，在人工智能课程教学过程中还需要有培养实用型人才的教学理念，特别是注重培养有创新意识的实用型人才。注重培养学生的质疑能力，只有通过质疑和提出问题，学生的创新意识才能够得到不断强化，创新思维能力才能够得以不断提高。? 

人工智能学科是一门非常年轻、又非常前沿的学科，有其自身的突出特点，人工智能课程教学必然与其他计算机专业课程教学不同，需要更多的从事人工智能教学的教师在自身的教学实践中不断积累经验，进行广泛的教学交流。 

 

参考文献? 

［1］ 

蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(研究生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2004（8）: 1-4.? 

［2］蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(本科生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2003（8）:288-290.? 

［3］雷焕贵, 段云青. 中美案例教学的比较［J］. 教育探索， 2010（6）: 150-151.? 

第2篇：人工智能课程范文

关键词：人工智能；研究生教学；教学内容；启发式教学

作者简介：于化龙（1982-），男，黑龙江哈尔滨人，江苏科技大学计算机科学与工程学院，讲师。（江苏?镇江?212003）

基金项目：本文系江苏科技大学引进人才科研启动项目（35301002）的研究成果。

中图分类号：G643.2?????文献标识码：A?????文章编号：1007-0079（2012）28-0074-02

人工智能是研究理解和模拟人类智能及其规律的一门学科，中心任务是通过编程赋予计算机部分的“人类智能”，从而使其可替代人类完成某些烦琐而危险的工作。自1956年人工智能学科诞生以来，其研究成果已广泛应用于政治、经济、文化、教育等诸多领域，并对社会发展产生了巨大的影响，[1]因而人工智能逐渐发展成了高等院校信息类专业广泛开设的一门核心课程。作为一门课程，其具有如下一些特点：涉及知识面广、研究领域广泛、内容抽象、实践性强。[2]

目前，高校“人工智能”课程普遍分本科和研究生两个教学阶段讲授，前者注重学生对基本概念、基础知识的掌握，并使其能应用所学知识进行简单的开发实践，而后者更加注重学生自主学习能力、创新能力以及科研能力的培养，因而二者的教学与培养目标是不同的。[3]本文针对“人工智能”课程自身特点和研究生培养目标，并结合笔者多年来的教学经验，分别从课程内容设定、教材选择、教学方法、考核方式等多个方面对该课程的教学改革进行了探索与研究。

一、“人工智能”课程教学内容的设计

“人工智能”课程的突出特点是研究领域过于广泛，而学时数却较短（据笔者了解，各高校相关研究生专业开设该课程的时数为32～48学时不等），因而在讲授该课程时，追求授课内容“大而全”是不切实际的，有必要精选教学内容，使学生在有限的时间内学到最有用的知识。

鉴于大部分学生在本科阶段已简单学习过该课程，因此可适当减少基本概念和基础知识的授课时数，如知识表示、知识推理及搜索技术等，这部分知识点只需安排共6～8学时即可。而对于一些相对陈旧的知识，如专家系统（该技术兴起于20世纪八九十年代，目前相关研究已很少见），可在对其他知识进行讲授时，做简单介绍，没有必要占用独立的授课时数。课程的重点应放在新兴且实用的人工智能技术上，如计算智能、机器学习、模式识别、数据挖掘、多Agent系统以及自然语言处理等方面。上述知识的特点在于内容更新快且抽象，与实际应用联系紧密，极有可能成为学生在未来整个研究生阶段的研究方向，因此有必要在这些知识点上投入更多的精力，有助于学生了解并掌握学术的主流发展趋势，从而能够更好地培养自身的科学素养和创新能力。

当然，授课教师在实际授课过程中也应根据学科的研究进展，学生的基础﹑研究方向与兴趣等特点随时对教学内容作出调整，真正做到理论联系实际、与时俱进。

二、精选“人工智能”课程教材

在教材选择上，笔者分析比较了目前已公开出版的数十本人工智能教材，并结合我校研究生的特点，选定了由清华大学出版社出版﹑蔡自兴和徐光祐编著的《人工智能及其应用》（第4版）作为教材，该教材在前一版的基础上做出了较大的改进与扩展，增加了本体论、蚁群算法、粒子群算法、强化学习、词法分析以及路径规划等很多新内容，具有知识覆盖面广、讲解深入浅出，实用性、可读性强等诸多优点。同时，该教材也是普通高校“十一五”部级规划教材，辅有部级精品课程建设网站，是一部经典的人工智能教材。

与此同时，笔者还为学生推荐了多本经典的参考书，如清华大学出版社由拉塞尔等编著的《人工智能——?一种现代方法》（第3版）、科学出版社由史忠植编著的《高级人工智能》等，并围绕各研究专题精心挑选了数篇经典和最新的文献，力求反映各相关领域的国内外研究现状﹑发展趋势以及存在的问题等，以供学生参考。

三﹑教学方法的改革

相比于本科生，研究生通常具有更强的理论基础、接受能力和求知欲，因而在教学过程中应避免传统“填鸭式”的教学方法，要充分突出学生的主体地位，注重培养学生的学习兴趣以及自主学习的能力。为此，笔者结合该课程的特点，对教学方法进行了如下探索。

1.多样化的教学手段

“人工智能”课程的突出特点是涉及知识面广、理论性与应用性强、内容抽象且学时数短，因此有必要充分发挥现代教学手段的作用，提高教学效率。为此，笔者精心设计了整套多媒体教学课件，将较难的知识点以动画的形式呈现给学生，如基于问题归约法的汉诺塔问题求解过程、基于蚁群算法的旅行商问题求解过程等，均可以这种形式呈现。课堂教学中以课件为主，辅以少量的板书，充分利用了多媒体信息量大、直观性强的优点，改善了教学效果。除此以外，笔者也搜集了大量的视频资料，如行人检测与计数视频、机器人地震现场搜救视频等，当讲解相关专题时，作为应用实例为学生播放，充分吸引了学生的注意力，提升了他们的学习兴趣。

2.启发式的课堂教学

第3篇：人工智能课程范文

关键词： 人工智能 教学目标 教学方法 教学观念

1.引言

人工智能，作为时展所必须具备的一项核心技术，发展日新月异，惊人地改变了社会面貌，促进了社会的发展。探讨人工智能的发展对人类社会的进步有着重要意义。

人工智能（artificial intelligence）简称AI，它是一门涉及数学、计算机科学、控制论、逻辑学、信息学、脑科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等学科的交叉和综合学科，是当前科学技术发展中的一门应用性很强的前沿学科。人工智能学科是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术，从而实现机器智能［1］，使得机器更好地为人类服务。

随着人工智能的迅速发展，它在我们的生活中也扮演着越来越重要的角色。当前，几乎所有的科学与技术的分支都在共享着人工智能领域所提供的理论和技术。目前广泛应用于机器人技术、专家系统、语义Web、自然语言理解、智能控制、数据挖掘、模式识别、智能计算等方面，已经成为计算机技术发展及许多高新技术产品中的核心技术。

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。特别是作为本科阶段计算机专业的课程之一，其为培养创新型专业人才奠定了坚实的基础。因此，展开人工智能课程教学探讨具有重要的意义。

为了适应形势的发展，培养应用型人才，我校开设了“人工智能与机器人课程”，并成立了“智能机器人实验室”，为培训学生的动手实践能力奠定了坚实的基础。

2.人工智能教学目标

人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科阶段的重要专业课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的“智能”，使得计算机更好地为人类服务。

本科阶段开设人工智能课程的目的是使学生了解人工智能的基本概念和基本原理，了解国内人工智能研究的基本情况，了解国际人工智能的主要流派和路线，熟悉人工智能的研究领域，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用。通过初步学习和掌握人工智能的基本技术和前沿内容，拓宽知识面，启发思路，提高学生的应用能力和水平。为培养应用型人才奠定坚实的基础。通过对学生适时适度地进行科研引导，激发学生的学习及研究兴趣，树立目标意识，找准研究方向，为科研事业培养后备力量。

3.人工智能教学现状

人工智能作为计算机专业的前沿课程之一，具有知识点多、涉及面广、多学科相互交叉和渗透、内容抽象且更新快的特点［2］，需要学习者具有较好的数学基础和较强的逻辑思维能力，使得教学有一定的难度。因此，在实际教学中存在很多不足之处［3］：教师教学手段、教学方法单一，由于其知识的抽象性，又加之其应用实例较少，学生的积极性不容易调动；实践教学模式单调、内容单薄，需要不断充实；人工智能教学资源短缺。现有适用性教材较少，学校硬软件设备有限等问题，直接影响到高校人工智能课程的有效开展。

4.人工智能教学方法探索

4.1理论联系实际。

通过理论与实践研究，改革人工智能课堂教学，探索本科阶段人工智能课堂教学的本质规律，处理好继承与创新的关系。从教学理念到教学方式进行全新的变革，使人工智能教学焕发生命的活力，真正促进学生的发展。

在人工智能的教学过程中，学生比较困惑的是理论不能或不容易和实践很好地结合，不知道学习人工智能能做什么。所以在课程讲授的过程中，除了要很好地讲解理论内容以外，更重要的是要结合实际生活中关于人工智能的一些应用实例，如：智能机器人、车牌识别、防火喷头根据烟雾浓度自动灭火、无人驾驶汽车等［4］。在生活中有很多可以结合的实例，人工智能的应用范围还是非常广的，让同学们开动脑筋，积极地理论联系实际。如果能组织学生参加一些国内国际举行的智能机器人、智能小车等智能学科的比赛，发挥同学们动手、动脑和团队合作的精神就更难能可贵了。

我校智能机器人实验室成立于2009年9月，总占地面积400多平方米。实验室拥有价值超过百万元的机器人设备、仪器和工具，可以满足机器人教学、科研和竞赛的要求。目前，我校除了人工智能理论教学之外，还开设了机器人创新实验课，使理论和实验能够更好地结合起来。图1为学生在上机器人（机器鱼）实验课。

图1 机器人创新实验课

4.2更新教学观念。

更新教学观念是一项长期且艰巨的工作，但只要我们从小处入手，从一点一滴抓起，必将很好地促进教学观念的更新。先进的教学观念对教学方法的改革发挥着重要的导向作用。针对目前人工智能教学的现状，人工智能教学应该确立以下四个基本教学观念。

第一，让学生“学会求知”比教学生掌握知识本身更重要。

第二，在教育教学过程中应着重发挥学生的自主性、独立性和创造性。教师的教要为学生的学服务，积极地引导学生从模仿再现到探究发现，重视动手操作和亲历探究的过程，让学生不但知其然更知其所以然。

第三，培养学生提出并解决人工智能问题的能力，人工智能教学要注重学生思维能力的培养，充分发挥学生的创造力和想象力。

第四，人工智能教学应着力培养学生的计算思维能力，进而培养学生的专业素质和创新能力，提高学生将人工智能应用到实际生活中的意识和解决问题的能力。

我校智能机器人实验室以重视学生综合素质和创新实践能力的培养为己任，坚持“以学生为主体，以教师为主导”的培养理念，采用“因材施教、分类培养”的人才培养模式，着重发挥学生的自主性、独立性和创造性，对学生进行全面、持续、有效的教育和培训，取得了良好的效果。

4.3促进教学进程的有序发展。

任何事物的发展和演变都遵循其内在的发展规律，在一定的时间和空间，按一定的顺序展开。人工智能教学内容无论有何不同，所选用的教学方法都要保证课堂教学进程紧凑有序，这是为了保证学生学习过程的完整性。一个完整的学习过程包括明确学习目标、提取材料信息、探索（猜测）方案、尝试实践、理解强化、实际运用等。在一节课里有时也可能是几个学习过程的循环提升。因此，一定要将实验所涉及的理论都讲解完才能进行实验课，才能更好地做到理论联系实践，把课堂上学到的理论知识真正运用到实践中去，做到教学进程的有序发展。

4.4注重激发学生的学习兴趣。

科学家爱因斯坦曾说：“兴趣是最好的老师。”如何在教学工作中激发和培养学生的学习兴趣，提高他们学习的主动性和积极性是当前教学改革中迫切需要解决的重要问题。

在实际的课堂教学中发现，刚开始听课由于有兴趣学生整体学习的积极性很高，但是一段时间过后发现部分学生由于教学内容抽象，难点比较多，不便于理解，兴趣逐渐减弱。针对此种情况，可以采用任务驱动式教学或案例教学。例如：我校通过积极参加国际水中机器人公开赛、中国机器人大赛暨RoboCup公开赛等多项比赛，让学生观摩、参与比赛，既激发了学生的学习兴趣又提高了实践能力。

我校智能机器人实验室对教学方法进行了改革与创新，将大学生创新实践能力的培养作为教学与实践体系改革的重要组成部分。根据产、学、研合作模式，以项目带动学习，建立了以学生科技竞赛促进学生自主学习能力、理论学习与动手能力协调发展的实验实践训练体系，即由机器人社团作为基础培训的全方位开放式的四级创新实践训练体系，具体包括低年级学生兴趣的培养、初级动手训练、高年级学生系统动手训练和综合创新设计。使大部分学生达到了“加强理论基础，扩大知识范围、突出专业特色，提高创新实践能力”的培养目标。图2为水中机器人比赛现场。

图2 水中机器人比赛现场

4.5加强合作教学，促进个性发展。

合作教学，不仅能快速有效地提高教学质量，同时对提升学生的整体能力和综合素质也有很好的促进作用。小组学习活动是合作教学的最基本的形式。在教学中，充分利用学生之间的互动交流，在合作中共同达到教学目标，培养合作能力［5］。小组合作学习的步骤安排：

①合作探索，独立思考。

每次实验课之前都分好小组，明确实验目的，明确每个人的分工安排，做到统筹协作。

②组内交流，统一思考成果。

实验当中会遇到各种各样的实际问题，这就需要同学们相互之间交流协作，共同找到解决问题的办法。最后，统一思考实验的成果，并作出书面实验报告。

③小组代表实行轮流制（有利于每个个体的锻炼），进行全班交流，相互补充，相互启迪，互通有无。

④开展讨论和辨析，加深理解。

⑤总结回顾，构建认知结构，每个活动环节中教师都应积极地做学生的合作者，当学生遇到困难时给他们以点拨和引导。

5.结语

人工智能课程教学探讨，目的是更新教学观念，提高认识，解决教学观念滞后的问题，努力探索出一条扎实、有效、利于学生发展的人工智能教学新路。人工智能是处在不断发展中的学科，因此，教学和实践方法还需根据实际情况具体展开。另外，精心选编适合时展和教学需求的教材也是我们要努力的目标。

参考文献：

［1］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.

［2］徐新黎，王万良，杨旭华.“人工智能导论”课程的教学与实践改革探索计算机教育，2009，1：129-132.

［3］冯爱祥，罗雄麟.本科“人工智能”课程的教学改革探索中国电力教育2011.10：111，118.

第4篇：人工智能课程范文

关键词：精品课程；视频公开课；课程建设；人工智能

一、引言

中南大学的人工智能课程是国内高校最早开设的该课程之一。1987年清华大学出版社出版了我校蔡自兴和清华大学徐光编著的《人工智能及其应用》，成为国内率先出版的具有自主知识产权的人工智能教材，为人工智能课程提供了一部好教材，对人工智能在中国的传播和发展起到重大推动作用。

我校人工智能课程自开设以来已培养约30届学生，培养人数超过3000人。授课对象包括计算机、自动化专业的本科生和电子信息类等专业的研究生。2001年，我们研发的“人工智能网络课程”被评为优秀网络课程。2003年和2007年“人工智能”分别被评为首批国家精品课程和全国双语教学示范课程。同时，课程的相关网络资源和知识表示方法的课堂录像陆续上网，向全社会开放，成为学生复习和自学的有力手段和特色环境。

近年来随着国外名校的视频公开课风靡网络，建设我国自己的视频公开课已势在必行。在这种背景下，人工智能课程的等一批国家精品视频公开课应运而生。我们的“人工智能PK人类智能”的视频公开课入选国家精品视频公开课建设计划，已成为首批播出的课程之一，受到公众欢迎与好评。

二、讲授内容选定

人工智能是一门前沿交叉学科，也是一门与人类生活息息相关和公众颇感兴趣的科学。网络视频公开课是以大学生为服务主体，同时面向社会大众，是免费开放的科学与文化素质教育的网络视频课程与学术讲座。由于人工智能属于专业基课程，如何在有限的时间内讲述一个完整的专题，避免艰深的专业知识，让大多数人都能听懂并感兴趣，是安排视频课程内容时需要首先考虑的问题。为此，在内容安排上将重点放在专业史和热点研究介绍上，其目的是通过介绍学科的发展史和一些经典或热点问题的研究情况，激发大家对人工智能研究的兴趣，增进对人工智能知识的了解，认识到前沿科学其实离现实并不遥远。

在上述理念指导下，本视频课程并没有照搬平时上课的内容，而是精选了人工智能领域中一些具有代表性的内容进行介绍。首先概述人工智能的起源与发展历史，以及人工智能领域影响最大的三大流派及其认知观等。然后介绍人工智能中几种经典技术，包括推理证明技术、问题求解技术等。此外，对人工智能中公众最感兴趣的一个应用领域――机器人学进行阐述。最后，对人工智能的一些最新研究发展领域，如计算智能和群智能技术等进行讨论。具体内容安排如下：

第一讲：人工智能的诞生

长期以来人工智能充满了激烈争论，其发展过程不是一帆风顺的，在中国也历经了质疑、批评甚至打压，直至出现希望的曙光，形成今天的可喜局面，其过程可谓艰辛。该讲从不同角度对人工智能的定义进行介绍，分析其异同，介绍人工智能的起源与发展过程，特别是在中国的发展情况，让听众对什么是人工智能有个大致的了解。

第二讲：人工智能的学派

从符号主义为代表的经典人工智能到连接主义、行为主义，人工智能的研究可以说是从一家独秀走向百家争鸣。该讲介绍人工智能的主要学派，各自的理论基和认知观，并论述人工智能对社会、文化、经济等层面的影响。

第三讲：经典人工智能的推理技术

经典人工智能的有关推理技术和方法是早期人工智能研究的主要手段，用于研究基于经典逻辑的自动定理证明等问题，对人工智能学科的发展产生了深远的影响。本讲主要介绍基于数理逻辑方法的推理证明技术，尤其是定理证明方法的代表之一――消解原理。

第四讲：问题求解与搜索

问题求解技术是人工智能研究领域的一个核心问题，涉及问题表示和求解搜索两部分内容。这一讲主要介绍问题求解中的一种常用方法――状态空间法，阐述图搜索方法和求解策略，特别是引入启发式信息的启发式搜索方法。

第五讲：机器人学

机器人是人们听到人工智能时几乎第一时间联想到的事物。机器人学作为一门学科，该讲介绍机器人学的发展过程和机器人的分类，探讨机器人学与人工智能的关系，说明研究开发机器人技术的动机。

第六讲：人工智能的新领域――计算智能

经典人工智能虽在早期占有统治地位，但目前已经不再是研究热点。而计算智能则异军突起，成为智能学科中新的增长点。本讲主要介绍计算智能的几个主要分支神经计算、进化计算、模糊计算和人工生命的一些基知识。

第七讲：人工智能中的仿生学――群智能

人工智能是一门信息科学与生命科学等高度交叉的科学，不仅涉及到计算机、自动化、数学、信息学等学科，还涉及到心理学、脑科学、仿生学等各种学科。群智能就是仿生学在人工智能中应用的典型。该讲主要介绍受到蚁群和鸟群社会行为启发而构建的蚁群算法和粒群算法，将其转换为可计算模型，引入到问题优化求解中。

三、课程建设经验

由于授课对象的不同和授课时间的限制，在只有30分钟的一讲一主题情况下，要像平时上课那样详细讲解是不可能的，为此需要对视频公开课的材料进行重新组织。我们的人工智能课程作为首批国家精品课程，其教学资源还是比较丰富的，具有一定优势。

首先，使用主讲人编著的《人工智能及其应用》作为课程教材。根据教学对象不同，编撰了不同类型的教材，以适应不同层次学生的要求。2003年和2004年在清华大学出版社先后出版了《人工智能及其应用》第三版“本科生用书”和“研究生用书”。2005年在高等教育出版社出版了面向大专院校和网络课程的《人工智能基》，以及在国防科技大学出版社出版了面向管理类学生的《人工智能及其在决策系统中的应用》。2010年又出版了“十一五”规划教材《人工智能及其应用》第四版及《人工智能基》第二版，使教材与时俱进，不断创新，更好地为人工智能教学改革和人才培养服务。这些教材已为高水平课程建设和学科建设做出了重要贡献，也为视频网络课程提供了丰富的素材。

其次，教学资源丰富，知识融会沟通。课程主讲人也是部级教学团队“智能科学基系列课程教学团队”的负责人，团队成员除承担人工智能课程教学外，还负责智能控制、机器人学等相关课程的教学。这些课程也都有对应的自编优秀教材，都可直接作为课程的参考资料。

“人工智能网络课程”具有明显特色(网络化、智能化和个性化)，得到专家和同行的认可和肯定，被教育部评为部级优秀网络课程。特别是更新后的向导学习、个性化以及算法实验，采用了人工智能技术本身来实现人工智能网络课程，具有显著的特色和先进性。网站上课程的教学大纲、教案、课件、实验指导书、课堂录像和参考文献一应俱全。人工智能相关的网络资源，如网站、新闻组、BBS等，包括了大量的文献资料、讨论、本领域研究的前沿动态、人工智能课程相关的演示动画

和实验等。

虽然有相当丰富的教学资源，但为了适应视频公开课的需要，在视频公开课材料的组织上仍然花费了大量的时间和精力。本视频公开课课程具有下列主要特色：

(1)材料翔实、图文并茂

人工智能的发展经过几代人的努力奋斗，其在中国的发展尤其曲折。在课程资料组织过程中，对许多重要理论与方法的提出者以及一些会议与纪念活动等介绍，基本上都配以图片。这些图片有的是自己的第一手资料，有些则是从网络搜索得到。这些图片的引入，给本来相当枯燥无味的文字和概念增加了趣味性和对观众的吸引力，也是视频教学优势的一个体现。

(2)深入浅出、直观生动

人工智能作为一门讲述前沿理论的专业基课，其复杂的技术、算法、理论是一般观众很难理解的。视频课程不可能在较短时间内将这些问题讲透，而是通过形象的动画说明基本原理和概念，激发学生进一步学习的兴趣，真正起到带“入门”的作用。这也是视频课程的优势所在。

(3)精选题材、注重趣味

人工智能是一门高度交叉的科学，涉及面极广。为了让观众尽可能全面地了解这门学科，公开课着力于讲授内容的精选。从人工智能的起源开始，分别介绍了经典人工智能的搜索推理技术、当前的研究热点计算智能和群智能技术，以及人们对人工智能最直观的印象――机器人学，形成一定的体系。在这些题材中包括了逻辑学、生物学、脑科学、神经学乃至仿生学等不同的学科交叉，力求使枯燥的科学理论变成美味的知识盛宴。

四、问题与体会

经过紧张的准备和拍摄过程，“人工智能PK人类智能”精品视频公开课终于上网与广大观众见面了。由于时间仓促和经验不足等原因，本视频课程仍存在一些不足之处，值得今后弥补。

(1)考虑到比较通俗易懂的要求，使没有相关专业基的公众也能够基本上听懂，因而将很大一部分内容的重点放在了专业史上，其专业深度不够。

(2)由于每讲必须在30分钟内讲完一个专题，因此难以对相关技术进行深入探讨，只能简要介绍其原理和概念，使观众能知其然，却没法知其所以然。

(3)国外的公开课基本上都是随堂录像，视频课讲的内容就是平时课堂讲授的内容。而我国的视频公开课课程却强调普及性，相应的牺牲了部分专业性，在定位上仍有犹豫。这可能是我们的公开课与国外公开课的一个重要差别。

要把我国的视频公开课建设好，不能盲目追求观看率和点击率。从课程性质上看，文史类课程由于受众面广，容易被更多的人群接受和理解，观看的人就自然会多。理工类课程由于受限于领域基知识，受众面相对较窄，其接受程度肯定较低。要真正建设一门好的视频公开课，还是应该明确定位，内容贵精不贵多，完整清晰的讲述好若干知识点，让观众真正有所收获就是成功的。

参考文献：

[1]傅京孙，蔡自兴，徐光，人工智能及其应用，北京：清华大学出版社，1987

[2]宋健，学科前沿的最精彩成就[C]，见蔡自兴，徐光编著的人工智能及其应用(第四版)[M]，北京：清华大学出版社，2010

[3]蔡自兴，徐光，人工智能及其应用(第三版)，本科生用书[M]，北京：清华大学出版社，2003

[4]蔡自兴，徐光，人工智能及其应用(第三版)，研究生用书[M]，北京：清华大学出版社，2004

[5]蔡自兴，蒙祖强，人工智能基[M]，北京：高等教育出版社，2005

[6]蔡自兴，人工智能及其在决策系统中的应用[M]，长沙：国防科学技术大学出版社，2005

第5篇：人工智能课程范文

关键词：人工智能；电气信息类；教学应用

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助性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。

（五）在电气设备故障诊断中的应用在电气设备故障诊断中，人工智能技术中的模糊理论、人工神经网络和专家系统的应用比较广泛。以前我们常常面临的问题是，当电气设备出现问题或故障时，总是表现出比较复杂的症状，采用传统处理手法难以对问题做出准确判断和查找，人工智能技术则很好地解决了上述问题。比如发电机的设备故障具有非线性、不确定和复杂性的特征，传统论断方法准确率非常低，而通过人工智能技术中模糊理论和专家系统的综合应用，能大大提高故障论断的准确率。

第6篇：人工智能课程范文

关键词：工业4.0；智能科学与技术；创新课程体系；中国制造2025

0引言

智能科学与技术专业是教育部根据“面向国家战略需求、面向世界科技前沿”的方针，为适应国家科学与技术发展的需要而设立的，专业代码080907T。智能科学与技术专业属于一个交叉学科，涵盖了电子信息技术、计算机硬件和软件、人工智能、自动控制等多项技术领域的应用。因此，如何交叉学科，立足于工业智能化的发展方向和《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006―2020年）》的要求，适应国家对高质量的智能技术人才的社会需求，研究与实践体现行业产业发展、技术进步和社会建设需求的智能科学与技术专业人才培养课程体系具有重大意义。

1创新课程体系的意义

德国率先提出的“工业4.0”概念其实就是将互联网技术与嵌入式系统技术、计算机技术、先进制造技术等相结合，形成虚拟与现实相融合的智能制造系统。人们可以在世界任何地方采用电脑或任何移动终端，在互联网上选择标准的或定制的货品订单，系统会采用人工智能、大数据、机器学习等技术在全球范围整合资源、信息、物品和人，以高质量、低成本、高效率生产制造出产品，快速交付给客户。

在制造领域，这种技术的渐进性进步可以被描述为工业化的第4阶段，即“工业4.0”，如图1所示。其中，第①阶段以1784年的英国蒸汽机为代表；第②阶段以1870年的电动机械发明与应用为代表；第③阶段以使用电子与IT技术的自动化时代为代表；第④阶段就是我们正在经历的智能制造时代。当前，中国工业机器人销量连续两年行业增速在50%以上，行业进入成长期。另外，中国工业机器人使用密度远低于主要发达国家，具有广阔的市场空间。智能装备的大发展对相关专业人才的需求呈爆发趋势，智能科学与技术专业毕业生今后的一个重要就业方向将是服务于产业界的机器人领域。

我们国家正在大力提倡的“中国制造2025”与德国提出的“工业4.0”有着异曲同工之妙，尽管两国的工业、社会发展阶段存在差异，但在智能制造领域、互联网领域发展水平基本同步。通过国家层面大力推广发展智能制造技术，以及在大学智能制造相关专业的课程改革，为我国的智能制造技术赶上甚至超过发达国家创造了千载难逢的机遇。

2智能科学与技术专业创新课程体系目标

如何充分利用民办学校的企业资源优势，办好智能科学与技术专业是本专业面临的重要挑战之一。本着教育先行、为产业服务的办学宗旨，根据行业中长期发展的需求，在保证专业知识体系完整性的前提下，结合“工业4.0”对专业人才知识、能力的需求，我们将专业定位侧重于智能传感与检测技术，智能机器人传动、驱动技术，智能机器人系统构建技术，嵌入式系统技术等。4年来的办学实践证明，我们的专业定位符合地区与行业发展需求，并具有一定的前瞻性。

基于以上专业定位，对智能科学与技术专业的人才培养课程体系进行深入的探索与实践，涉及专业一体化的理论与实践课程体系规划，机器人实践平台升级，专业课程的教学设计、教学方法、考核方式改革，教学资源、师资队伍、评估反馈机制建设等。通过有针对性地研究我们在专业教学中存在的问题，寻找解决问题的有效途径，探索出符合现代高等教育发展规律、适应“工业4.0”及“中国制造2025”对专业人才知识及能力要求的创新课程体系，为国家、社会输送高素质的应用型工程技术人才。

通过对智能科学与技术专业的面向“工业4.0”的创新课程体系的研究，在已运行4年的本专业课程体系的基础上建立完善的智能科学与技术专业创新课程体系；完成课程体系面向“工业4.0”的课程群知识结构设计、理论与实践一体化设计；总结课程教学手段和方法；完成高质量的教学资源建设；建立高水平的师资队伍。

3创新课程体系构建方案

专业人才培养遵循工程教育思想，以项目为导向设计专业课程培养体系，将项目设计和实施贯穿于大学4年的教学过程之中，让学生在校期间就有机会参与真实项目的开发与运作，获得实践经验和实际操作能力，实现企业真实项目实践与学校理论教学的无缝对接。设置面向“工业4.0”的创新课程群及项目群，对学生的知识、能力、素质进行全面培养，使学生得到全方位的锻炼。

3.1支撑培养目标实现的一体化课程体系

专业课程体系的构建思路以行业与社会需求为根本。在此基础上确定智能科学与技术专业人才的培养目标。以TOPCARES-CDIO教育理念为指导，定制科学先进的人才培养模式和过程，最终建立面向“工业4.0”的智能科学与技术专业创新课程体系。

引进与国际接轨的课程体系，制定全新的适应我国国情的教学计划，采用先进的教学理念与培养模式，初步构建以设计为中心，理论与实践高度融合的应用型本科课程体系。

理论课程体系方面具体表现在适当降低理论知识的难度，着重培养学生理论结合实际的能力。理论课程的整合要突出理论教学的应用性，构建基础理论平台课程群与专业模块化课程群相结合的理论教学体系，保证人才的基本规格和多样化、个性化发展，增强学生对社会的适应性。

实践课程体系方面，依据专业能力培养目标，以能力为本位，以项目为载体，以“学中做”和“做中学”为方法，统筹安排基础实践、专业实践、创新训练与实践、创业训练与实践、综合实训与实践、毕业设计（论文）与企业实习等各类实践教学环节，使实践学期教学内容逐级递进、逐步深化；将实践学期实训内容与理论学期的教学内容紧密衔接。系统化构建理论与实践相结合、课内与课外相结合、学校与企业相结合，贯穿于大学教育全程的一体化实践教学体系。本专业采用自顶而下的方式设计各级项目。一级项目（智能机器人综合设计项目）的设计直接针对专业的培养目标，实践学期的二级项目和基于专业课程的三级项目分别是一级项目培养能力的分解。

采用基于社会实际岗位的逆推法设计课程体系，如图2所示。按照人才职业需求确定专业培养目标，将专业培养目标抽象为若干个专业核心应用能力，再根据每个专业核心应用能力所需的知识、能力、素质结构划分不同的课程群。

设置课程群不仅要考虑智能科学与技术专业本身课程体系的科学性与递进关系，还要充分研究专业相关的重点行业、大型企业岗位特点，针对人才市场的人才需求和岗位需求，把行业、企业、岗位所需与“工业4.0”相关的新知识、新技术、新平台、新规范纳入课程，实现专业课程体系与区域经济及行业、企业的有效对接。目前，智能科学与技术专业现行的人才培养课程体系将专业定位侧重于智能传感与检测技术、智能机器人传动与驱动技术、智能机器人系统构建技术和嵌入式系统技术，包括智能系统的软/硬件设计与开发，以及智能技术在工业控制领域的应用等。虽然该体系与面向“工业4.0”相关技术有一定的匹配度，但还需进一步改革，拟融合“通信规约”“IoT”“工业现场总线”等知识模块构建“工业4.0”的CPS虚拟网络课程群，融合“工业机器人”“智能传感检测”等构建“工业4.0”的CPS实体物理课程群。实践课程体系的改革主要围绕KUKA工业机器人开设相关的课程实验、课程项目、实践学期项目及实训等。

智能科学与技术专业课程体系的构建分为基础课程、专业基础课程、专业岗位应用技能课程、专业方向和专业技能拓展课程4个阶段。注重岗位需求对课程设置的对应性，前两个阶段与传统大学基本一致，只是深度上浅显一些，后两个阶段面向人才市场的岗位需求，着重培养企业用得上的专业人才。

3.2科学的人才培养质量评价体系

大连东软信息学院智能科学与技术专业按照全面质量管理的理念，建立了全员参与、全过程监控、全方位评价的教学质量评价机制。做到了常项评价与专项评价相结合，形成性考核评价与终结性考核评价相结合，定性评价与定量评价相结合，采取管理学确认有效的5W1H（Why-What-Where-When-Who-How）和PDCA（Plan-Do-Check-Action）方法进行评价，可以有效地保证各环节教学质量的稳步提升与持续改善。

智能科学与技术专业教学质量评价包括TOPCARES-CDIO系列评估、教学质量评价以及教学过程评价3个部分。TOPCARES-CDIO系列评估主要评价专业、课程、项目、教材以及素质教育等环节落实工程教育理念的效果。教学质量评价主要包括教师教学质量评价，学生对课程的满意度调查、对重点课程的评价、对重点教材的评价等，由定量评价和定性评价组成。教学过程评价，主要从课程考核、实践学期以及毕业设计（论文）3个关键环节展开。

3.3高水平师资队伍建设

专业自成立以来就十分关注师资队伍的培养，不断强化专业师资队伍建设，持续关注专业带头人和骨干教师建设，加强“双师型”教师队伍的培养力度。通过开展内部培训、教学研讨、企业实践、学术研讨等全方位的培养措施，努力建设一支结构合理、素质优良、教研科研水平高、技术服务能力强的教学团队。在师资队伍建设过程中，实施“引聘训评”的双师型师资队伍建设发展方案。

3.4教学资源建设

根据课程体系改革方案，完善改革课程的教学大纲，积极开展专业课程教材、试题库、项目库、实验指导书、教学案例、课件等教学资源建设，升级机器人系列实验室。

第7篇：人工智能课程范文

关键词:智能建筑;建筑电气与智能化;课程体系;培养计划；专业规范

中图分类号：G622.0文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)10-2317-03

The Construction of Curriculum System for Building Electrical and Intelligent Major

ZHANG Zhen-ya

(School of Electronics and Information Engineering, Anhui University of Architecture, Hefei 230026, China)

Abstract: The building electrical and intelligent major is one of testing majors in civil engineering disciplines and the major is related to electricity demand in the civil engineering practice. To plan the new education scheme for building electrical and intelligent major in our school, the new construction for the curriculum system of the mayor is discussed in this paper. With the premise that the new curriculum system should meet the discipline standard for building electrical and intelligent major, the role of practical aspects for personnel training is emphasized while the integrating of school characteristics is considered in the new curriculum system. Because the new curriculum system is set up with the considering of the teachers status of college, The organization of teaching can be organized easily and the improvement of teaching quality can be predicted while the needs of civil engineering practice are meet.

Key words: intelligent building; building electrical and intelligent major; curriculum system; education scheme; discipline standard

“智能建筑”[1-2]以建筑为载体，在配置为建筑服务的与能源、环境有关的各种建筑设备的同时一般还需要配置自动控制、通讯、办公系统、计算机网络。智能化建筑是一个国家、地区科学技术和经济水平的综合体现之一。虽然目前我国智能建筑技术总体水平已接近21世纪的世界水平，国际上最先进的智能建筑技术设施在中国建筑物中都有应用，但是，调查显示，我国“智能建筑”智能化系统的无故障运行率、节能增效的实际情况与预期的要求有较大差距。各个层次的智能建筑设计、施工建设、运行管理的专业化人才缺乏是产生这些问题的主要原因之一。“智能建筑”功能的发挥以大量的能源消耗为基础，事实上，建筑领域是我国乃至全球能源需求增长较快的领域，目前，我国建筑能耗约占全社会总能耗的三分之一，而且，随着工业化和城镇化速度的加快，这一比例还将上升。为促进经济社会的可持续发展，建立资源节约型、环境友好型社会，实现国家确定的节能减排约束性指标，建筑节能将发挥越来越重要的作用。但是，由于在保障新建建筑符合节能标准、促进既有建筑节能改造方面，任务更加繁重，专业人才的缺口更加突出。

在建筑物的规划、设计、施工、使用以及维护的全过程，通常涉及到城市规划、建筑学、结构、水、暖、气（汽）、电等工程领域，除了“电”以外，这些工程领域可以被我国许多高等学校设置的土建学科中的建筑学、城市规划、土木工程、建筑环境与设备工程、给水排水工程等专业锁覆盖。为填补了目前土建类学科中“电”专业的空缺，2005年起“建筑电气与智能化”专业[2-7]作为土建类学科的新增试办专业（专业代码080712S）被批准纳入本科专业目录。该专业培养对象不但要掌握侧重于强电的建筑电气基本知识，还应具有适应于信息时代的弱电技术；专业定位不但是“智能+建筑”，更要注意“建筑节能+环保”；即定位于“建筑+电气+信息+节能”。该专业承担着建筑电气与智能化领域设计、施工、运行、维护高级专业技术人员的培养任务，人才数量和素质直接关系国家建筑节能事业的发展。

1课程体系建设

1.1课程体系建设原则

建筑电气与智能化专业人才的培养总体上要体现素质教育、专业知识传授、应用能力培养协调发展的原则。素质是人才培养的基础，专业知识是人才培养的载体，应用能力是人才培养的核心。应用能力需要通过专业知识的传授和必要的实践环节来培 养。要遵循教育和教学的基本规律，学生素质的提高、应用能力的培养是在一个循序渐进、系统知识体系的传授中逐渐培养出来的。学生通过系统的专业知识学习和实践，掌握专业的基本理论和技能，掌握科学方法论，培养学生的工程设计、工程管理和系统集成能力，建立工程规范和标准的意识，学生在获取知识的过程中形成良好的学习和工作习惯，达到一个优秀工程技术人员应具有的能力和素质。“建筑电气与智能化”专业培养的建筑电气与智能化专业高级工程技术人才应素质、能力、知识协调统一，掌握电工电子技术、控制理论及技术、计算机技术、网络通信技术、建筑及建筑设备、智能建筑环境学等较宽领域的基础理论，掌握建筑电气控制技术、建筑供配电、建筑照明、建筑设备自动化、建筑信息处理技术、公共安全技术等专业知识和技术，基础扎实、知识面宽、综合素质高、实践能力强、有创新意识、具备执业注册工程师基础知识和基本能力。毕业生能够从事工业与民用建筑电气及智能化技术相关的工程设计、工程建设与管理、系统集成、信息处理等工作，并具有建筑电气与智能化技术应用研究和开发的初步能力。

建筑电气与智能化专业的教学组织应注意两个因素的影响。首先是科学技术的进步。影响建筑电气与智能化专业内容变化的主要技术因素来自于计算机、网络与通信、自动控制、电气与电子信息、建筑、等技术的快速发展，直接导致建筑电气与智能化技术的进步和产品更新换代。与之相适应的建筑电气与智能化专业教育的培养目标、知识体系、核心课程、教学方法和手段也必须紧跟技术的进步。其次，当今社会的教育理念也在不断地发生变化。从过去仅着眼于传授知识的观念，发展为重视创新能力的培养，重视知识、能力、素质协调发展的新型人才培养观，以及为了适应社会未来发展需求的终身教育理念等。

1.2课程体系建设规范

建筑电气与智能化专业的办学应该在确保共同基础的前提下，各本科院校应发挥各自特色，扩展专业领域，强调宽口径、多样化、抓基础、重实践的办学方向。具体的：1）人文社科类课程、公共基础类课程的设置按教育部有关规定执行。2）核心课程是必须开设的课程，其中理论学时和实验学时是保证教学质量的最低学时，各校可根据实际情况进行调整。3）选修课各校可根据学校实际情况，选择相关课程，灵活地安排所侧重的专业教学内容，以体现各校专业特色，开创各校的特色品牌。4）确保与本专业学科基础类课程相关的实验教学环节，提倡和鼓励各校按专业及特色类课程，设置相关的教学实验或实践教学内容。需要强调的是，实践教学环节在现代工科教育中占有十分重要的位置，本专业的实践教学包括培养专业基本技能的实践教学环节和培养专业核心应用能力的实践教学环节两部分。实践教学涉及课程实验、课程设计、社会实践、科研训练、教学实习、毕业设计等多种形式。建筑电气与智能化专业的课程体系由人文社科课、公共基础课、专业基础课、专业课以及实践环节五部分组成。

1.3专业课程体系建设实例

根据建筑电气与智能化专业规范对课程设置的要求，在保证必需开设的核心课程的最低理论学时和实验学时以保证教学质量的前提下，根据专业系的师资力量，结合学校的办学特色，在2011版培养计划制定时重新设置了我校建筑电气与智能化专业的课程体系。新的课程体系总结了5年来来本专业试办的经验，并参照了兄弟院校相关专业的课程体系[4-6, 8]。

表1建筑电气与智能化专业必修课

表2建筑电气与智能化专业选修课和实践环节

表1、表2给出了2011版培养计划制定时我校建筑电气与智能化专业的课程设置情况，其中，表1是必修课，表2时选修课和实践环节。表1的通识教育基础课程栏中用“*”标记的课程实际是大类学科基础课程，只是根据学校的课程教学体系规划将其归结到通识教育基础课大类；同时，表1中，大类学科基础与专业基础课程、专业与专业方向课程是本专业的核心课程，这些课程必须开设且理论学时和实验学习至少要满足建筑电气与智能化专业规范的最低要求。表2的通识教育基础课程栏中用“*”标记的课程是专业系所在学院开设的院内公共选修课程。表2中标记“”的课程是2011版培养计划增设的特色选修课，这些选修课的设置是试图在建筑电气与智能化专业的教学组织时紧跟科学技术进步的步伐。

3结论

课程体系建设是培养计划修订的重要内容，也是教学执行计划制定的基础。根据课程体现再安排教学执行计划时，需要在考虑课程的依赖关系确定开设顺序的同时，还需要考量学生每个学期的学习负担，只有这样，从源头保证教学质量才能落到实处。

“建筑电气与智能化”课程体系建设是培养计划的修订的重要内容。培养计划的修订，一方面可以在坚持办学特色的前提下保证人才培养与社会需求一致，另一方面也是在为该专业能够进入新的普通高等学校本科专业目录的努力。

参考文献:

[1]柴永茂.中国建筑智能化市场的未来[J].智能建筑, 2010(4):16-17.

[2]许锦标,万频,谷刚,曾珞亚,宋亚男.科学认识建筑智能化及其发展[J].智能建筑, 2009(4):28-30.

[3]黄清宝,彭宇宁.智能建筑综合实验室及其实验教学管理体系的建设[J].实验技术与管理,2011, 28(2):182-184.

[4]孙萍.建筑电气与智能化专业本科实践教学改革探讨[J].吉林省经济管理干部学院学报,2010 (2):109-112.

[5]孙萍.建筑电气与智能化专业人才培养与课程体系研究[J].吉林建筑工程学院学报, 2010 (2):105-107.

[6]陈黎来.应用型本科院校建筑电气与智能化试点专业建设的理论与实践研究[J].南京工程学院学报(社会科学版), 2010(3):61-65.

第8篇：人工智能课程范文

[关键词]BIM,智慧建造；建筑工程技术；植入

当前，BIM技术的发展和革新还处于推广应用阶段，BIM智慧建造技术人才不能够满足日益增长的建筑市场需求，现阶段需要大量的掌握BIM智慧建造技术的专业人才，来弥补智慧建造人才的空缺，而高职院校作为培养专业技术技能人才的大本营，应当承担起培养BIM智慧建造人才的重任，培养能够将BIM智慧建造技术应用于实际工程的建筑人才，对建筑工程施工技术和运营管理进行完善和改造[1-3]。

1BIM智慧建造的概念

智慧建造是鲁班软件有限公司创始人杨宝明博士提出来的新兴建造理念，也是建筑市场化信息化技术化的必然产物，杨宝明的智慧建造的概念可以从两个层面来理解其含义，第一个层面是从社会宏观层面而言的，是指在整个建筑产业里，要实现建筑行业的可持续发展，就需在建筑工程项目全寿命周期中优化资源配置，高效利用资源，降低能源消耗，减少环境污染；第二个层面的主要含义是充分利用技术化信息化的在建筑行业中的优势，将信息化智能化技术与BIM智慧建造技术有机的融合起来，为BIM智慧建造技术的学习、推广、应用、普及提供数字化功能化基础，推进建筑业向“智慧建造”迈进的步伐。

2BIM智慧建造的应用现状

在我国现阶段BIM推进应用过程中，在应用层面已开始从单体建筑到园区城区，到智慧城市，正实现从建筑设计、生产、施工到运维的全生命期的BIM应用贯通。在BIM智慧建造技术、云计算等高新技术的日趋成熟和快速发展的背景下，体现信息技术与先进绿色工程建造技术的深度有机融合，是建筑工程向智慧化、精益化、绿色化、装配化方向发展必然趋势，在工程设计及仿真、工厂化加工等典型应用的基础上，最终实现真正的数字化建造和智慧建造，使项目部式管理模式向企业总部集约化管理模式转变，基于“互联网思维”的商业模式和产业模式也将发生变革。实现真正意义上的数字建造必将带来整个建筑业商业模式与产业模式的变革，从根本上解决了建筑和城市基础设施的数字化问题，大力推进建筑业工业化、信息化、绿色化。而作为建筑人，应带着更加开放的“互联网思维”去迎接数字建造和智慧建造时代的到来。

3BIM智慧建造入课的必要性

BIM智慧建造技术对整个建筑行业的发展都具有非常重要的技术意义和现实意义，职业院校作为培养技术技能人才的主阵地，应当迎合建筑市场发展大背景，根据社会需求、行业需要、技术需用，不断完善改进人才培养标准，及时调整修改专业课程体系。BIM智慧建造技术正只有相关专业技术工作者掌握了BIM智慧建造技术才能生存发展，对于职业院校学生而言，只有掌握了该项技术，才能够在实习工作中游刃有余，始终处于有利地位，对于职业院校而言，将BIM智慧建造技术及时适时应时的融入到相关课程之中，为学生提前掌握该项技术打下坚实的技术。基于BIM智慧建造技术的专业课程体系改革，在学生培养过程中融入BIM智慧建造技术，实现单项岗位能力训练—综合岗位能力训练—顶岗实习三阶段岗位能力的衔接，确定融合创新意识与创业素质的专业培养目标，形成基于BIM技术的智慧建造课程体系，让学生更加适应行业新标准新要求的发展，BIM虚拟仿真、BIM5D、Revit、VR技术必将对学生学习兴趣产生极大的提升，必将为更好地培养智慧建造型人才，更好地服务企业行业，推动节能减排和绿色建筑提供技术技能型人才保障。

4结语

第9篇：人工智能课程范文

0、引言

“信管”是“信息管理与信息系统”的简称，它是管理科学与工程一级学科下的主干专业方向。“信管类本科生”主要指本科阶段选择信息管理与信息系统系列专业的学生，除了信管专业学生，同时还涵盖了信管专业衍生出的电子商务、物流管理等相关专业的本科生。

商务智能（Business Intelligence）有时亦称商业智能，该概念最早是由GartnerGroup于1996年提出的，指企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。

商务智能发展迅速，是近几年兴起的信管类本科生课程，但是在信管类本科专业的发展存在困境。而如今在社会和企业急需信息系统中可用信息和知识的背景下，商务智能的重要性已得到业内人士的一致认可，同时也已成为信管类专业发展的必然需要。无论是2011年5月份在中央财经大学召开的“信息管理与信息系统专业建设与课程（体系）建设研讨会”上，还是2011年12月份在同济大学召开的国际信息系统协会中国分会（CNAIS，China Association for InformationSystem）第四届年会会议过程中，如何开设商务智能已成为许多信管类系主任和相关学院院长的关注点。可是商务智能作为信管类本科生的一门新兴发展课程，如何区别于计算机专业和软件专业已开设的类似课程，面向实际需要，形成较为规范的课程建设思路，使其具有本专业特色已成为亟待解决的问题。笔者将根据开设商务智能的实际需要，剖析当前商务智能的开设现状，并结合讲授本课程的教学实践，对商务智能课程的建设进行尝试性归纳总结。

1、开设商务智能相关课程的实际需要

1.1 社会和企业的信息化发展

从社会整体发展看，信息化建设的重要性已引起中央及各级政府部门的高度重视。在国家出台的“十二五规划”中，就明确提出要“全面提高信息化水平，推动信息化和工业化深度融合，加快经济社会各领域信息化”，而在信息基础设施逐步完善的情况下，如何挖掘信息系统中有用的知识和信息，使其真正发挥实际作用将成为信息业嵌入服务功能的转折点。

细化到企业信息化发展的情况来看，随着企业中信息技术的应用与发展，企业各个层面从高层决策到中层管理再到业务操作层都增强了对信息系统的依赖性。而金融危机的出现，市场竞争的加剧，企业迫切地需要利用信息系统提升效益。从目前发展现状来看，企业资源计划（ERP，Enterprise Resource Planning）的国内普及率已达到52.4%，数据整合的问题已基本逐步得到解决，企业信息化下一步的工作与社会信息化未来的目标保持一致，就是如何挖掘有价值的信息和知识。因而针对社会和企业的信息化发展情况，商务智能随需而出。

1.2 商务智能的快速发展

在国内外企业已基本解决信息系统的基础化建设问题，ERP在实现信息和数据基本整合的情况下，如何实现从“信息时代”向“知识时代”的转换，商务智能已成为众多信息服务商的攻关点和着眼点。商务智能脱胎于人工智能，虽然从技术层面而言并不是个新概念，它是数据挖掘（Data Mining）、数据仓库（Data Warehouse）和联机在线处理（Online Analycal Processing）3种技术的应用整合，但是商务智能决不仅限于技术层面，而是涵盖了管理、技术和应用3个方面。过去的传统观念过于单一，仅将商务智能视为技术整合的产物或者是某类信息系统，未突出其重要的战略地位和决策作用，影响其快速发展。信息领域的巨头IBM公司眼光独到，从2009年宣布将大举进入商务分析领域，收购了著名统计分析公司SPSS，并成立了商业分析及流程最佳化部门之后，逐步站在企业战略发展的角度，根据企业信息化过程中积累的商务数据分析企业未来商机。在IBM公司这个行业龙头的理念助推下，不少高科技公司或新兴技术公司都开始涉足或者加强对商务智能的研发投入，商务智能进入了飞速发展时期，并渗透到社会生产生活的各个行业和部门。

1.3 信管类专业发展困境的突破口

2011年12月在同济大学召开的CNMS第四届年会上，同济大学经济与管理学院刘仲英老师作了题为“信息管理与信息系统本科专业发展现状与对策”的专题报告。刘老师调查了当前开设信息管理与信息系统本科专业的院系招生情况，发现从2004年开始至今，信管类专业出现了市场和招生的不对应困境，即当信息化持续稳健发展时，一些高校信管类专业却出现了招生不景气的局面。这种不对应的专业发展困惑，笔者深有感触。究其原因，当然有信管类专业按大类招生的客观因素，部分学生无法全面了解信管类专业的广泛需求，在信息不对称的情况下倾向于跟风选择金融、财务类专业。而不少学生在就业一段时间，洞察到市场对信管类专业的需求后，又纷纷选择攻读该专业研究生，因此本科生人数在下降但研究生人数却在增加。笔者认为高校信管类本科专业课程设计不够合理是影响其招生人数的主要因素之一。笔者所在高校的许多本科生就曾反映，信管类本科培养方案中技术类课程过多，部分课程更新速度跟不上市场需求，极大地影响了本科生的专业选择。如何增加适应市场需求、处于上升发展又兼顾前沿热点和商业管理特点的专业课程将有利于解决信管类专业发展困境，而商务智能无疑是首选课程之一。

2、商务智能相关课程建设现状及问题分析

信管类是管理科学与工程一级学科下的主干专业方向。因此笔者根据中国教育部学位中心2009年颁布的管理科学与工程排各情况，调查了具有管理科学与工程一级学科国家重点学科的学校（11所）以及重点培育学科的学校（3所），即本专业排名前14名的著名高校。其中拥有信管类重点学科的11所高校分别是西安交通大学、清华大学、大连理工大学、国防科学技术大学、浙江大学、北京航空航天大学、上海交通大学、天津大学、哈尔滨工业大学、中国科学技术大学和中南大学；其他3所重点学科培育高校分别是复旦大学、华中科技大学以及合肥工业大学。

根据笔者目前所能搜集到的上述14所大学的信管类本科生培养方案，总体调查情况如下：西安交通大学信管类专业采用较为特殊的6年制本硕连读培养模式，不具有可比性；国防科技大学作为中央军委下属军队院校，信息无法对外公开；除哈尔滨工业大学和中国科技大学以外（哈尔滨工业大学开设了“决策支持系统导论”，而中国科技大学开设了“决策技术与应用”，在课程描述中，与商务智能有一定距离，故不归人商务智能相关课程进行比较），其余10所大学皆开设了与商务智能相关的课程。笔者对这10所重点大学的商务智能相关课程进行了对比，如表1所示（表中信息皆为原始信息，截止到投稿前，笔者从各高校官方网站搜集，保证客观，若没有相关信息则留空不填）。

通过表1所示的10所重点高校的商务智能课程信息的比较，可以发现在面向信管类本科生的商务智能课程设计存在的一些问题，笔者将其总结为以下3个方面。

2.1 课程重要性尚待加强

从表1及各高校的本科生培养方案可以看出，商务智能及相关课程的重要性尚未得到充分重视，这反映在该课程在课程体系中的位置、课程类型、授课学分、授课学时中。其实根据教育部高等学校管理科学与工程类学科专业教学指导委员会最新颁布的《中国信息系统学科课程体系》一书，商务智能方法与应用系列课程是作为CIS2011（China Information System Curricula2011）课程体系中重点推荐的一环，在体系中占有相当大的篇幅和比重。不过令人欣喜的是，上海交通大学和复旦大学作为身处上海大都市对外交流广泛氛围下的两所知名高校，对商务智能系列课程都比较重视。上海交通大学甚至将商务智能与现代企业管理作为全院专业方向课，供工商管理（物流管理、营销和项目管理3个方向）、会计、人力资源管理、旅游管理、国际经济与贸易、金融学、经济学这些非信管专业的学生进行选修。

2.2 课程建设参差不齐。缺乏统一标准

在商务智能课程的建设过程中，每个学校的建设水平参差不齐，缺乏统一标准。首先，课程名称就客观反映了这些高校对商务智能的认识缺乏统一：清华大学和大连理工大学基本是延续了人工智能和决策支持的课程思路，商务智能相关内容只是被涵盖在授课内容中；浙江大学纯粹从数据挖掘技术角度介绍商务智能；北京航空航天大学虽提出了商务智能，但与决策系统相并列，仅将商务智能看成信息系统的一部分；上海交通大学、天津大学、中南大学、复旦大学、华中科技大学、合肥工业大学明确提出了商务智能，部分还设计了一系列课程进行讲授，但名称上还是无法统一。其次，课程的授课对象定位模糊，虽然信管专业（信息管理与信息系统）对商务智能的需要已无容置疑，但商务智能对于信管类其他专业如物流专业和电子商务专业及非信管专业（如工商管理、金融等）有无开设必要，究竟又该如何设计，尚需一个统一规范。最后是授课学时和学分，这个问题虽不影响全局，但商务智能授课学时和学分直接影响了课程授课内容，并间接反映该课程在整个课程体系中的地位。

2.3 课程内容缺乏专业特色

从技术层面而言，商务智能并不是一个新概念，它是数据挖掘（Data Mining）、数据仓库（Data Warehouse）和联机在线处理（Online Analytical Processing）3种技术的应用整合，但商务智能决不仅限于技术层面，它涵盖了管理、技术和应用的3个方面。但从现在的商务智能课程设计可以看出，部分高校尚未完全走出技术窠臼，有些甚至用数据仓库与数据挖掘直接指代了商务智能，而数据仓库、数据挖掘皆是软件学院或计算机学院的专业课程，这种定位设计使课程内容与其他学院内容雷同，缺乏信管类专业特色。笔者在接手准备这门课程时，明显感受到不管是教师还是学生，普遍存在将商务智能简单等同于基于数据仓库的数据挖掘技术的错误认识。这种思想认识影响了整个课程内容的讲授和学习。就如同过去管理信息系统课程开设之初，大部分人将管理信息系统粗略看成某个系统，未站在本专业自身角度全面看待，极大地影响了课程的建设发展。

3、商务智能课程建设

针对文章比较分析所搜集的14所重点高校开设商务智能相关课程的实际情况所总结的3个问题，同时参考教育部高等学校管理科学与工程类学科专业教学指导委员会最新颁布的CIS2011，结合笔者授课经验，相应地给出以下一些课程建设思路及建议，以供借鉴。

3.1 明确统一课程名称、授课对象和课程定位

参照目前开设相关课程的高校情况及CIS2011手册，数据挖掘和数据仓库只是商务智能的一部分，不适合单独开设课程，建议涵盖在商务智能课程体系下进行讲授。而决策支持系统和专家系统若有必要可单独开设，不适合将其与商务智能混搭在一起讲授，更不能替代商务智能。作为同义词，商业智能使用频率不及商务智能。商务智能中“商务”自身就带有应用于企业或其他组织机构的意味。因此笔者认为直接将商务智能作为课程名称较为简洁且概括性强。

该课程授课对象主要为信管类，即信管专业及相关专业（如电子商务、物流等）。同时笔者认为，商务智能作为未来信息化发展的主要部分，对高校的商学院或经济管理学院等其他非信管类本科生也同样重要，可根据实际需要尝试开设类似课程。上海交通大学就在这方面进行了有益尝试。不过因信管类和非信管类对课程要求不同，笔者主要探讨面向信管类本科生的商务智能课程建设。

目前商务智能在信管类本科生课程体系中可定位为专业方向课。随着云计算的出现和普及，信息化中信息系统基础性工程基本完成，系统开发设计等工作逐步被第三方承担，组织机构更希望能从大规模数据整合中提炼对服务管理决策过程有用的信息和知识，商务智能的课程定位将不断提升，可将信息资源管理、信息组织和检索、信息分析与其承接起来，并为本专业未来重要的就业方向（即信息服务和信息咨询）提供坚实的课程基础。

3.2 制定符合专业特色的教学大纲

笔者结合自身授课经验，根据本专业特色，参照目前开设商务智能课程的高校情况及CIS2011手册，拟从课程目标、课程教学组织、课程教材及参考书和课程安排来进行设计说明。

商务智能课程的目标是面向高等院校信管类本科生高年级学生（第三或第四学年本科生），讲授商务智能的概念、方法和运用方面的问题，从管理、技术和实践应用3个角度考察商务智能，培养学生利用大规模数据进行信息分析、获取知识、支持管理决策的能力。

商务智能内容丰富，根据本科生拓展知识面的宽口径要求，面向信管类本科生的商务智能课程应在阐述清楚商务智能基本概念和方法的基础上，在课程教学组织中要注重尽可能向学生展示最新的可应用结合点和发展环境，故该课程至少应该为3学分，48学时，并在分配中辅以应用实验和系统体验。教材建议主要选用王茁、顾洁编著的《三位一体的商务智能》一书，先站在企业战略角度整体思考商务智能。而针对商务智能课程的3大主要技术，其中数据挖掘方面可选用4位知名国外学者的两本专著即JiaweiHart和MichelineKamber著的《数据挖掘概念与技术》及David Olson和Yong Shi著的《商业挖掘导论》；数据仓库和联机在线处理方面的知识可参考数据仓库之父William H.Inmon的经典教材《数据仓库》。

笔者根据授课体验，给出表2所示的商务智能课程教学安排及课时分配参考表，概要介绍了商务智能课程的教学内容和课时分配安排。

3.3 加强课程的实践环节

表1所示的10所重点大学的本科生培养方案中的课程信息普遍都是粗线条的，目前在可搜集的信息中只有大连理工大学、上海交通大学和天津大学3所学校明确了课程授课方式，仅有天津大学安排了8个学时的上机学时，其他则皆为传统课堂授课。信管类专业其实是一系列应用性很强的专业，对课程的实践环节有较高要求，尤其商务智能是完全面向实际需要开设并发展壮大的课程。因此如表2所示，笔者建议在课程安排中传授基础理论和技术知识的同时，采用12个学时进行上机实验。考虑到授课对象是本科生且属于商务智能初学者，实验难度应为入门级水平，以熟悉常用技术工具、进行简单操作为目标，主要内容为数据仓库、数据预处理和数据挖掘的基本模型（关联规则、分类和聚类）。因学校实验操作环节通常只能管中窥豹，而商务智能是一个大整体的集合应用，所以在条件允许的情况下，实践环节除上机实验外，还应适当展示部分集成化商务智能平台。笔者在授课安排中就采用目前增长最快的商务智能产品Qlikview的演示版，让学生在学习之初就形成商务智能平台的整体印象。

实验工具建议主要采用IBM的PASW Modeler（前身是SPSS Clementine）。IBM及其收购的SPSS公司一直是数据分析领域的领军者，CRISP-DM（Cross-IndustryStandardProcessDataMining）是数据挖掘业界通用的国际标准，而该标准就是SPSS、NCR、Daimler-Benz在1996年制定的。IBM的商务智能系列产品覆盖了各个不同的应用领域，市场占有率和美誉度更是长期处于世界前列。为了与国际标准接轨，并考虑到未来学生工作的实际需要，笔者建议在实验环节采用IBM工具。当然鉴于IBM工具费用较为昂贵，实验建设经费有限，学校也可采用Weka、马克威软件或广州太普教学软件等工具作为辅助替代。

关于实验方面的参考书籍，建议选用谢邦昌、元昌安、薛薇、陈欢歌等专家编著的书籍。谢邦昌老师一直致力于商务智能，尤其是数据挖掘的实际运用，在业界颇有影响，他编写的《数据挖掘Clemenfine应用实务》权威性较强，内容编排较为合理，由浅入深，可作为实验课程的主要参考书籍。元昌安老师编著的《数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典》一书内容较为丰富，可作为有益的补充。同时薛薇和陈欢歌两位老师编著的书籍《Clementine数据挖掘方法及应用》于2010年出版，其中的实验部分可操作较强，可以直接借用作为学生的实验样本或范例。