人工智能教学设计案例精选(九篇)

第1篇：人工智能教学设计案例范文

关键词:智能;决策系统;教学方法

随着信息技术的应用和普及,“智能化”成为信息化后续发展的重要内容之一。在决策领域,20世纪80年代,一种以计算机为工具、应用决策科学及有关学科的理论与方法、以人机交互方式辅助决策者决策的决策支持系统(DSS)应运而生。但是,DSS只能辅助和支持决策者决策,其贡献局限于对可选方案的评价,只能对有量化特性的问题使用数据模型和数值计算方法来辅助决策,不具有表示复杂决策过程的能力,因此,促使人们提出将DSS与专家系统(ES)相结合,以分别发挥DSS的数值分析和ES的符号处理优势,从而将定性分析和定量分析有机结合起来,以既能进行知识处理,又能有效地解决半结构化和非结构化问题,这就是智能决策支持系统(IDSS)的产生背景。

随着人工智能和智能技术的发展,IDSS在广泛的工程技术、经济、管理、医疗和农业科学等诸多领域,得到广泛应用。了解、掌握智能决策的基本知识和技术是计算机科学、智能科学类专业大学生的基本要求,因此,智能决策类课程应运而生,并逐渐发展成为计算机、自动化、管理科学与工程和智能科学技术等专业的专业课之一[1-4]。

在我校,智能决策系统课程作为计算机科学与技术、软件工程、网络工程和其他电子信息类专业的专业限选或选修课程。目前,该课程的教学内容存在如下问题:一是教学内容繁,二是技术更新快,三是涉及的专业知识深,对学生的理论基础知识(特别是数学知识、计算机技术)要求极高,教学难度大。因此,学生在学习过程中不得要领,抓不住课程的核心,只见树木、不见森林,从而影响学生们的学习效果。本文就是在这样背景下,提出并开展教学研究的。

1教学内容改革

智能决策系统是一门计算机科学、管理科学、人工智能和应用数学交叉的新兴专业课程,其学分通常为2～2.5学分,即32～40学时,其中包括0.5学分的实验课程(8学时)。因此,如何在有限学时中容纳下本课程教学内容,完成本课程的教学目标,就成为首要问题。

通过实践和教学改革,我校本课程的理论教学内容主要包括下列6个知识单元。

1) 决策理论概述。主要内容有决策的概念、类型、基础、流程和目标。理论课时数4学时。

2) 决策系统。主要内容有决策支持系统的概念、结构、功能、主要部件与设计要点。理论课时数控制在6学时。

3) 决策模型。主要内容有数据仓库、知识管理、数据挖掘、智能算法和数据处理。理论课时数控制在6学时。

4) 智能决策系统。主要内容有计算智能基础、专家系统的概念和结构、智能决策系统的概念和结构、智能决策系统的设计要点。理论课时数控制在8学时。

5) 群体决策系统。主要内容有协同计算概述,群体决策系统的概念、结构、功能、群体决策过程与建模和实现方法。理论课时数控制在6学时。

6)智能决策系统的发展。主要包括基于网络的决策系统技术和应用,网络技术与基于Agent的决策系统,智慧地球与智能化企业。理论课时数控制在2学时。

实践教学内容包括4个实验,学时总数为8学时,其教学内容设置见本文§3。

2教学方法改革

教学方法是为完成一定的教学目的、教学任务所采取的教学途径或教学程序,是以解决教学任务为目的、师生共同进行认识和实践的方法体系。其方法体系主要包含多个基本要素,比如教、学、信息传输载体(包含文字、图形、图像、肢体语言、表情、感知等)和教学辅助设备等。教学过程就是要充分利用具有信息优势、知识优势的教师,将信息、知识、技能、技巧,系统集成地传输给暂时处于低信息状态的学生。决定这个传输过程顺利进行的至关重要因素有:教师的积极性与责任心和学生的求知欲与基础知识及其结构。从教育学和心理学角度看,课程教学方法改革就是围绕这两个因素展开[5],限于篇幅,本文的讨论仅从如何调动学生的求知欲着手。

2.1探索式教学方法

经过多年教学实践,本文实践了“探索式教学法”,此法强调因材施教,在教学全过程创设教学环境、培养学生创新精神。所谓探索式教学方法是指在教学过程中,在教师的启发、诱导下,学生自主学习和合作讨论,以学习课程知识和科学问题为探索目标,以学生熟悉和能接触到生活原型为研究对象,为学生提供自由表达、质疑、探索、讨论问题的环境,学生通过个体、小组、团队等多种形式完成解难、释疑、尝试学习活动,将学生自己所学知识应用于解决实际问题的一种教学程序。探索式教学方法重视发展学生的创造性思维,培养自学能力,力图通过自我探索引导学生学会学习和初步掌握科学研究方法[6],培养学生的文献获取与加工能力、信息分析与加工利用能力、团队协作与沟通能力、语言表达与写作能力,和创新精神。为其终身学习和工作奠定良好基础。

尽管探索式教学法能够给教师的教学提供思想、理念指导,但是,针对不同教学对象和不同课程内容,其实际应用方法也会存在差异,这就是所谓的教无定法之说。本文以智能决策系统课程第1知识单元课外作业为例,尝试说明该法的具体应用方法,为保证该方法的实施效果,本文拟定了如下的教师操作流程:

1) 制定论文目标:培养学生综合利用参考文献和学会表达的能力。首先,要求学生学会获取、理解、过滤和分析信息;其次,要求学生掌握撰写科技论文的基本技巧;最后,要求学生在观众面前表达自己观点,学习说服听众、推销自己观点的技巧。

2) 论文基本要求:①围绕“关于信息技术对决策影响”的主题,学生自拟题目;②2周时间内,学生完成1 000字左右(2页A4幅面)的论文,其中内容需要包括摘要,关键词,问题或观点概述,目前发展状况,结论或结语;③制作演示幻灯片。

3) 提供信息查阅途径:通过网络教师自己已经掌握的文献资源和网络地址资源,指出查询方法和基本技巧。

4) 抽查式演讲:①使用幻灯片;②介绍主要内容;③结论;④点评、提问与回答。

5) 评价标准:①文档编制能力;②问题发现与分析能力;③表达与陈述能力。

在实施中,要防止出现如下情况:①题目太难或太容易,以免挫伤学生积极性;②提前告示和监督,防止学生偷懒或拷贝;③灵活掌握考评手段,鼓励创新,保护学生学习积极性。

2.2案例教学方法

案例教学法是在教师指导下,根据教学目标的要求,创设学生身临案例场境的教学氛围,使用案例来组织学生的学习、研究、实践等活动的教学方法。本课程利用该方法,加强了理论与实际的结合,为学生学习提供模仿案例,提高了学生对理论知识的理解和实践能力,培养学生综合运用所学知识解决实际问题的能力。案例教学法需要掌握好2个重要环节:

1) 案例选编。必须选择学生容易理解、常见的例子,案例选编必须围绕课程某个具体的教学目标,要适当加工,剔除与课程内容关联性小的内容和技术,降低难度,方便学生理解。同时,案例必须来自于实际,并且问题明确。

2) 案例讲解与分析。案例本身只是对实例的某些情况描述,表面上平铺直叙,但是,其中必须隐藏着多个问题,要引导学生积极思考、深入分析,以发现其中隐藏的问题,并找出问题产生的原因,提出解决方案。在思考和分析过程中,既要培养和开发学生智力,又要培养学生综合运用所学理论知识的能力。案例分析不能苛求解决问题的结果如何,而应该重点强调分析过程是否正确、方法是否恰当,案例讲解和分析的主要任务是培养学生发现问题、分析问题和逻辑思维等能力,通常解决问题的能力正是课程后续需要实施的教学目标。

本文在第4知识单元中,以6子棋计算机博弈系统为例,通过对6子棋计算机博弈平台的仿真实验,选择不同的博弈策略,比如不同的估值函数、不同的搜索策略等,获得不同的实验结果,实现人-机对战、机-机对战,让学生切实体会到机器智能的魔力及其智能系统的构造方法,有力地促进了学生对理论知识的理解,并激发了学生的学习兴趣。

3实验教学内容

3.1实验教学内容的设置

实验课是智能决策系统课程的重要环节,由于总课时有限,实验课时也就不多。但是,本校在专业课程中,仍然坚持设置了0.5学分的实验,以使学生能将理论知识与实践联系起来,使抽象的理论不再是深奥,提高学生灵活运用知识的能力。本课程实验学时为8学时,主要设置了表1中的3个实验。

3.2实验课的操作

为提高学生对课程理论知识的理解和应用设计能力,针对课程实验教学课时少和实验复杂特点,需要注意以下几点。

1) 简化平台、降低实验难度。实验教学过程重在是一个训练学生动手、动眼和动脑的过程,旨在培养学生好奇心和操作技能,以及观察问题、分析问题和解决问题能力。因此,在实验中,要尽量将实验平台简化,以将学生注意力集中于实验内容,保证实验效果。比如实验2,提供给学生智能交通灯控仿真平台,它实际上是一个软件模拟平台,能实现固定交管模式的全部功能,学生能通过标准接口建立自己设计的智能交通管理模式;又如实验3,以FIRA机器人足球5vs5比赛项目的仿真平台为实验平台,利用平台已设置的运球、传球、前进、后退、转动等命令,学生能通过这些命令建立足球机器人的路径规划和避障策略。

2) 科学分组、培养协作能力。由于实验3工作量比较大,需要多人协作完成,发挥集体智慧作用,因此,在实验3中,按照3～5人/组,实行组长负责制。组长监督、管理、协调本组实验过程,每个组员都有明确的任务,并对组长负责,组长对教师负责。实验3的课内实验设置4学时/2次,学时主要在课外完成实验3,历时1个月。

3) 设计算法、培养智能意识。引导学生,模仿人类智能,设计智能算法,实现简单的智能决策。由于课时有限,必须注意控制算法的简洁、实效,以使学生能在短时间内模拟实现简单的智能行为,着重引导学生分析业务行为,发现系统流程,构造智能算法,以此培养学生开发信息系统的智能意识。

4结语

智能决策系统是人工智能、计算机科学、自动控制科学交叉结合的一门新兴专业课程,对推动信息化向智能化方向发展具有重要意义。该课程作为在校主要面对电子信息、计算机专业学生,通过该课程学习,学生反映加深了对智能的理解,提高了对计算机技术应用的认识深度,培养了学生的智能化设计意识,激发了学生的求知欲望。本文的研究成果是源于智能决策系统课程,但是,对其他信息技术课程,也具有积极的借鉴意义。

参考文献:

[1] 钟义信. 智能科学技术导论[M]. 北京:北京邮电大学出版社,2006:1-38.

[2] 张彦铎,王海晖,刘昌辉. 地方工科院校智能科学建设的若干思考[J]. 计算机教育,2009(11):39-42.

[3] 韩力群. 智能科学与技术专业培养规范[R]. 北京:第二届全国智能科学与技术教育学术研讨会.2004.

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

[5] 杨德广,谢安邦. 高等教育学[M]. 北京:高等教育出版社,2009.6:1-50.

[6] 张伟峰. 本科高年级人工智能教学的几点思考[J]. 计算机教育,2009(11):139-141.

Research on Teaching Reform of Intelligent Decision System Courses

ZHANG Xiao-chuan, CHEN Feng

(School of Computer Science, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China)

第2篇：人工智能教学设计案例范文

关键词：人工智能；教学改革；教学方法

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

世界一流大学在人工智能课程内容设置根据不同国家的教育体系设置，肯定会有不同，但颇有共通之处。本文借鉴世界顶尖大学经验，针对管理类专业人工智能课程教学内容进行研究，结合中国教育体系设置，认为应从以下几方面进行改进。(1)核心内容设置为避免学生因为知识点过多而出现杂而不精的问题，势必要精化教学内容。在互联网时代，我们可以使用云计算和其他方式来实现数据信息的传输、存储和处理，通过在线收集和整合网络课程相关数据，挖掘和丰富教学资源，并在整合课程资源的基础上，进行研究方法和前沿知识的扩展。在核心内容设置方面，可以通过收集到的数据资料，选择人工智能领域具有代表性且难易程度适中的知识作为重点，使学生能够在有限的学时内掌握人工智能的知识脉络。例如，编写针对管理类人才的人工智能教材，内容涉及绪论、知识表示与推理、常用算法、机器学习、神经网络等方面的同时，重点增加相应知识点在管理上的应用案例，加强学生对知识点的理解。同时，根据管理类专业偏向领域，开设关联程度较大、应用较广泛的人工智能选修课程，以便学生根据自己的兴趣与需求选修具体方向的课程。(2)注重学生的数理及编程基础良好的数理及编程基础是学习人工智能的前提。只有具备了这些基础，才能搞清楚人工智能模型的数量关系、空间形式和优化过程等，才能将数学语言转化为程序语言，并应用于实验。管理学院人才的数理及编程基础相对薄弱，因此，在安排学生学习人工智能课程之前，建议开设面向全体管理类专业学生的微积分、线性代数、概率论等专业基础数学课程以及C语言、python等编程基础课程，使学生具备数学分析的基础与一定编程基础，为学习人工智能课程打下坚实的基础。另外，可以推进MOOC平台建设，在平台上开设人工智能网络课程，帮助学生掌握人工智能知识基础及专业技能。(3)实验建设为了加强学生对于人工智能知识点间的关联性理解，可以基于不同的应用模块，设计具有前后铺垫、上下关联的综合性实验，设计不同层次的项目要求，同时基于相同的实验课题，让学生分组对实验课题进行攻克，并设置多元化的实验评价体系，通过实验教学过程中反映出的不同进度，让教师能对学生的学习水平做出准确评判，及时进行教学反思，以便更好地开展下一步工作。例如，针对人工智能课程应用中很广的遗传算法，在某一管理规划的具体应用上设置理解－实现－参数分析－具体应用－尝试改进－深度拓展的不同层次的项目要求，在这些项目层次中规定必做项与可选项，让学生基于同一实验课题进行合作学习，然后通过个人自我评价、小组成员互相评价以及教师评价的方式进行打分，对小组整体能力以及个人能力进行综合评估，以期培养学生的自主思考能力。

第3篇：人工智能教学设计案例范文

基于4MAT系统模式案例设计

4MAT系统模式又称为自然学习模式，它是由美国“学习公司”总裁麦卡锡博士在1979年创立的一个新型有效的学习框架。该模式将学习风格与脑科学研究结合起来，并根据人们感知和处理信息的方式，形成一种独特的、顺应个性学习需求的教学模式。图1为学习者以4MAT学习的一个简单实例。

第一阶段，Johnny看到他的哥哥们是骑自行车去学校。他注意看他们是怎样骑自行车的，骑自行车看上去很容易；第二阶段，他请他的哥哥们（骑自行车的专家）展示他是怎样骑自行车的；第三阶段，Johnny骑上自行车，并尝试骑行，他发现骑自行车并不像看上去那么容易；第四阶段，他调整了自己，回过来再次尝试骑自行车。在上述学习过程中，学习者的大脑经历观察反映、抽象假设、行动试验、形成具体经验四个阶段，即4MAT模式的四个象限，整个学习过程组成一个循环圆圈。

4MAT模式以关注学习者为出发点，结合左右脑的不同特点，将教学分解为八个环节（如图2所示），可较好地为学习者提供有意义的学习内容，学生有足够的练习机会，且可“灵活调整”学习内容，并在这一过程中发掘所学在生活中的应用价值。高中信息技术课程内容大致可分为“动手做、如何做、为何做及做了何”四个方面，与4MAT模式四个象限的特点较切合。现以高中信息技术必修模块中“信息的加工与表达――用智能工具处理信息”为主题，进行4MAT模式教学环节设计。

1.本课时教学目标。人工智能研究处于信息技术发展的前沿，它的研究、应用和发展在一定程度上决定着计算机技术的发展方向。高中人工智能课程目标的基本点定位在了解和体验上，让学生了解信息技术发展的前沿，体验若干典型人工智能技术的应用，感受人工智能对学习和生活的影响，激发对信息技术未来的追求。

2.本课时教学任务。《信息加工与表达》课程标准对应要求：通过部分智能信息处理工具软件的使用，体验其基本工作过程，了解其实际应用价值。通过课堂讨论、观看媒体资料、网络搜索、操作实践、学习教材等手段，学生能够：①了解人工智能技术的含义及智能工具的应用范围；②列举人工智能技术在社会、生活中的应用实例；③按功能对常见的智能应用进行分类；④在操作实践活动中，了解智能工具的基本工作原理及其应用价值；⑤树立辩证思想，客观看待人工智能技术对社会的影响，培养正确的信息技术运用观。

3.本课时教学内容：①人工智能、模式识别、自然语言理解、机器翻译；②智能工具的应用范围；③常见智能工具的操作（“小灵鼠”软件、OCR软件、在线翻译软件、机器人小I等）；④人工智能对人类生活、社会的影响及存在问题。

4.本课时教学安排见图3。

①联系，即让学习者将学习内容与相关生活经验建立联系。设计活动来表明人工智能就在我们身边以及它与信息技术学科前沿研究的联系。活动内容：以小组为单位研讨我们身边的人工智能应用例子。通过讨论，说明人工智能对人类生活、社会的影响。这个讨论有助于让学生将身边的经验与学习内容联系起来。教师提供自主学习资源网站，引导并帮助学生联系各人的经历了解人工智能的应用范围；通过让学生观看相关应用视频，让他们获得直观的感性认识。

②注意，即让学生注意个人体验以及与其他同学的经验分享。分析经验，小组讨论并将经验绘制成图表。分小组分享经验并用概念图示描述人工智能的含义。

③想象，即在向学生传授呈现概念时，让学生先将自己的理解描述出来。整合经验：在学习日记中描述人工智能对你及社会生活环境的影响。每个学生要在自己的日志中说明某一人工智能应用如何对个人生活和环境造成影响。

④告知，即由教师告知内行知识，学生接受内容并进行研究。学习内容：教师通过演示文稿介绍图灵测试及人工智能小故事，帮助学生了解人工智能含义。教师带领全班学生利用前面活动中获得的信息，创建人工智能思维导图，其中要包括人工智能含义、应用领域及它对人类社会产生的正面及负面影响。学生通过看视频、听讲、课堂讨论及小组研究等学习形式学习新知识。思维导图会逐渐发展为一个动态的图示。学生可随时添加其他信息和实例。比如，随着对人工智能技术的深入了解，其他内容也可以被添加到思维导图中，在不断形成的过程中，学生将学会如何有条理地收集信息。

⑤练习，即让学生通过练习来学习，以达到对知识、技能的熟练掌握。实践拼接活动：以“它”怎样看、“它”如何懂两组活动，制作设计新的思维导图。归纳智能工具的工作原理和存在的不足。各小组通过实践操作智能工具，分享有关知识和体验，以思维导图的形式描述模式识别及自然语言理解的工作原理并提出技术改进建议。教师在整个过程中对学生的表现给予反馈和建议。

⑥延伸，即是学生创新的开始，学生对所学的灵活调整，迁移运用。设计“人工智能会取代人类吗”游戏中要用的问题。在课堂内外以学习小组的形式开展活动收集更多信息。每个小组根据他们了解的情况设计10个问题，在“人工智能会取代人类吗”游戏中使用。比如，未来你心中的人工智能是什么样、机器人具有真正的智能吗、未来的智能工具将具备怎样的功能，等等。

⑦提炼，即学生进行自我适应、调整、修改和评价其学习是否适当。学生复习课堂记录、个人日志、实践体验、互联网上学习到的内容等，小组完成研究报告，为最后阶段做准备。

⑧展现，即让学生表现自己。帮助学生将所学与更广泛的知识联系起来。设计一个总结主要观点的演示文稿（用例子和视觉画面对人工智能应用作出说明）。为学校设计一个普及人工智能知识的网站。撰写一份“智能工具应用启示”的研究的可行性报告，并设计完成一个未来智能工具或提出一个智能应用的想法。

基于Feden-Vogel教学模式的案例设计

普莱斯顿・D・费德恩，罗伯特・M・沃格尔结合信息加工论，在4MAT系统及教师实践经验的基础上，提出了Feden-Vogel教学设计模式。该模式包含三个不同的工具：计划组织图、教学计划模板、教案格式。其教学分五个步骤进行设计：步骤一，引起学生注意并激活先前知识；步骤二，教授陈述性知识，不仅包含课时内容，还应涉及一些核心概念等；步骤三，给学生提供足够的时间和实践机会，形成程序性知识；步骤四，让学生运用所学知识解决不同问题，帮助他们以新的或不同的方式运用所学；步骤五，结束当前教学并启发学生关注知识和连续性，过渡到下一教学主题。在Feden-Vogel模式中，是从步骤二开始教学设计（即在课程目标与学习标准中让学生学习的陈述性知识），教学实施从步骤一开始。现仍以高中信息技术必修模块中“信息加工与表达”为主题，进行Feden-Vogel模式教学设计，课时教学目标与上例同。

1.《用智能工具处理信息》Feden-Vogel计划组织图（见图4）。

2.《用智能工具处理信息》Feden-Vogel教学五步骤设计。

步骤一，呈现先行组织图，让学生回顾先前的知识，提问前面几类信息加工与表达的特征及应用价值。这个练习可以让学生准备好学习下一个主题，即用智能工具处理信息。让学生联系和此问题相关的现实生活情境：如果你在写一份研究报告时，需要一本资料书上的三页内容，或者你想通过录音将你说的话转化成文字时，你将采用什么办法来完成？向学生提出这个问题，让他们设想解决的方案。通过这个问题可以将情境与新主题联系在一起。为了帮助学生解决此问题，可展示触屏手机手写输入信息的过程，让学生上网搜索相关资料。同时为学生提供多种体验工具软件（“小灵鼠”软件、OCR软件，语音识别软件等）。

步骤二，播放有关我们身边人工智能应用的视频，让学生上网查找人工智能应用领域及实例。介绍图灵测试，向学生提问，人工智能的含义是什么？学生建立人工智能概念图，并添加智能应用领域及实例。

步骤三，将学生异质分组，提出小组体验计划。当学生制定好计划后，就可以开始试着用智能处理工具（模式识别）进行操作实践。等他们完成体验后提问学生：识别的准确率高吗？影响识别率高低的主客观因素有哪些？接下来，引导学生思考分析模式识别工具处理信息的工作原理，引导他们针对体验中存在的问题提出改进建议。在建立模式识别思维导图过程中，通过提问学生生活中或未来还有哪些信息可以通过模式识别来处理，进一步加深学生对相关内容的了解。

步骤四，让全班一起讨论在进行模式识别智能工具体验中的感受。教师使用提问策略来帮助他们进入下一人工智能应用领域：自然语言理解。比如，可以问学生是否能通过工具将一段中文诗词翻译成其他语言，或者和机器人聊天时应该怎样设计智能处理工具。学生讨论，形成小组设计报告，并通过上网查找出相关工具软件名称。学生选择教师提供的工具软件进行体验操作，总结出其工作原理及存在的问题。

第4篇：人工智能教学设计案例范文

关键词:智慧教学;体验式循环;教学设计能力

教育部等五部委联合下发《教师教育振兴行动计划(2018－2020年)》，计划要求在“十三五”期间“采取切实措施建强做优教师教育，推动教师教育改革发展，全面提升教师素质能力，努力建设一支高素质专业化创新型教师队伍。”［1］为此高等学校特别是师范类专业要创新教育教学模式，培养高素质专业化，肩负时代重任的卓越教师。然而，文件出台的背后映射正是教师教育改革的困境，特别是地方本科院校师范人才培养的难处，教学改革与创新的痛处。本研究旨在发展KOLB体验式学习循环理论，以地方性本科课程“语文学科教学设计”课程为案例，在智慧教学环境下，以互动式、启发式以及探究式为核心，进行循环模式设想，以培养汉语言文学专业师范生教学设计能力为中心，打造实践课程，实现师范课程的实践性取向，为新时代教师教育的持续发展奠定基础。

一、KOIB体验式学习循环理论

美国教育学家Kolb全面审视了勒温、杜威以及皮亚杰等人研究，以哲学、心理学、生理学等多种不同学科为视角，在体验式学习模式、行为研究模式和认知发展模式等研究成果基础上，在其理论著作《体验学习－－让体验成为学习和发展的源泉》一书中，提出体验学习循环理论。Kolb认为，学习是在特定的物理空间中，学生以动态的认知体验与挖掘知识的内在逻辑形式，建立主体与客体的自我概念，理解所承载的情感、态度、价值观的最深层次的循环延续过程。Kolb依据体验学习过程建立体验式学习循环模型(图1)KOIB体验式学习模型是由四个阶段构成的循环系统，即具体体验、反思观察、抽象概括、行动应用。该模型的关键在于适应世界的双重辩证对立之间矛盾。具有两种不同获取体验方式:感知(具体体验)，领悟(抽象概括)，感知与领悟之间的辩证统一需要学习者通过体验的转换才可完成。体验转化涉及到两种不同的加工方式:内涵转换(反思观察)与外延转换(行动应用)。两种不同的体验转换方式之间也存在着辩证对立的关系。［2］Kolb体验式学习理论与教学实践相结合，不仅有助于课堂教学模式的建构，而且指向学生人格的和谐发展。教育者引导学生将自己的身心投入到外在的交往之中，在反思与实践中，触及到传统教育与网络学习所无法涉及的人格及社会性的发展领域。该循环理论不是简单的止步于学生的体验活动，而是通过学生对体验进行领悟、体察、反思，从而实现理性的升华，同时突破了个体学习的牢笼，以活动交往为方式，进行意义化的挖掘，深刻剖析问题，在思维碰撞中，促进学生学习能力的培养。

二、“语文学科教学设计”课程中体验循环理论模型建构

“语文学科教学设计”是一门针对汉语言文学(师范)专业开设的教师教育必修课。该课程是在教育学、心理学基础上具有应用性和实践性特点，目的是增强学生教育教学专业化的思维意识以及语文教学设计意识，提高学生教学设计能力。因此，本文以“语文学科教学设计”课程为应用案例，基于KOLB体验循环理论进行教学设想，在智慧教学背景下，改善学生学习体验，促进学生教学设计能力的培养。如图2所示:体验式教学活动流程图将教学内容分为案例讲授、研读分享、团队设计、成果展示四个阶段的外循环，每一个阶段都引导学生经历相应的内循环，即具体体验、反思观察、抽象概念、主动实验。第一阶段教师进行案例讲授，通过启发提问、类比研究的方式，激发学生的兴趣，在具体的体验中引导学生明确任务、界定问题。第二阶段教师提供辅助支架，学生在观察、反思的过程之中深化对问题的理解、提取问题关键、内化设计结构。第三阶段学生组建团队进行教学设计建构，通过头脑风暴、分配任务、模型建构等过程，优选认知策略，设计教学方案。第四阶段学生以团队为单位进行微课制作、展示，并以线上投票、线下点评的方式，引导学生对教学设计进行一轮又一轮的迭代优化。以上的阶段中，将教师讲解、学生探索、团队合作贯穿于其中，通过内外循环、层层递进，迁移性、系统化地促进学生教学设计能力提高。以下将结合课程内容对KOLB学习循环四个阶段进行阐述:

(一)具体体验具体体验是通过把感觉、思维和情绪融入到真实的环境之中，并与之相互作用进行体验，该课程中教师内容的准备应基于学生的起点以及潜在发展点，创设情境，通过学生对知识的符号认知重组，加深其意义化、社会化的认知，打破学生常规思维，勾起学生进行意义化的情绪。具体教学如下:首先教师通过对优秀语文案例分解以及类比不同文体的案例的形式，让学生了解其语文教学设计内部结构与功能，形成对相关概念宏观的初步认知。其次学生以小组的形式，进行优秀案例与问题案例的拆分，在互动中探究问题的根源，明确语文教学设计的理论与实践的融合基础，界定语文教学设计要素的微观问题。教师应关注学生的生活经验，拉近教材或案例与学生的距离，充分关注学生的动机、兴趣、情绪及其感受，促进学生具体体验能力的提高。

(二)观察反思观察反思是体验式循环理论最为关键的部分，也是学生建构新认知的突破点，学生依据已有的知识经验对具体体验阶段形成的初步认知进行观察与反思，寻找新旧经验的交叉点，探寻其相关性。观察反思阶段作为一种突破性阶段，不仅要让学习者感知书面上的显性知识，而且更多的挖掘留存于深层、内在的缄默知识，从而更好地深化问题理解、提取问题关键、建构问题新认知。教师作为引导者辅助提供支架，学生作为主体者一方面反思教师提供案例，一方面内化教学设计结构认知。课堂上，在教师案例分解、小组拆分研讨的基础上，教师提供问题支架，在学生障碍点处引导学生进行观察反思。例如:学情分析上如何做到不空泛、随意?教材分析上如何把握好文本的主线，不做无边的个性化解读?如何做到教学设计面向学习者?如何做到以课程观来统领教学设计?这些问题从具体到抽象，从显性到缄默，让学生反思问题根源，内化设计内涵，挖掘自身不足，促使学生对语文教学设计有更深层次的认识与理解，促进学生文本解读能力的发展，以及反思观察能力的提高。

第5篇：人工智能教学设计案例范文

关键词:人工智能;专家系统;ARM;单片机

人工智能(AI)[1]是计算机科学的重要分支,是计算机科学与技术专业的核心课程之一。本课程在介绍人工智能的基本概念、基本方法的基础上,主要是研究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”,本课程重点阐明这些方法的一般性原理和基本思想,使得计算机更好得为人类服务。

1人工智能课程体系

人工智能主要研究传统人工智能的知识表示方法,包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、框架表示、剧本表示等;搜索推理技术主要包括盲目搜索、启发式搜索、消解原理、规则演绎算法和产生式系统等。

人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法,以及计算智能技术等。

人工智能课程在我校计算机科学与工程学院是作为大三年级的一门专业选修课开设,总共学时数为:60(其中理论学时为36,实验学时为24),随着计算机技术的不断更新发展,人工智能的应用领域变得越来越广,因此人工智能(AI)这个学科已不再陌生,很多学生对其充满兴趣,所以在选课人数上远远超过其他选修课的人数,另外结合我校的实际情况,部分理论或实验设计项目可以与其他相关专业结合起来而应用。

2人工智能教学实践

50多年以来,人工智能获得很大的发展,已经引起众多学科和不同专业背景学者们的日益重视,成为一门广泛的交叉和前沿科学,但是到目前为止人工智能至今仍尚无统一的定义,要给人工智能下一个准确、科学和严谨的定义也是困难的。

由于人工智能[2]是一门交叉性的学科,涉及到了控制论、语言学、信息论、神经生理学、心理学、数学、哲学等许多学科。所以该学科具有知识点多、涉及面广、内容抽象、不易理解、理论性强、需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力等特点,导致了在教学过程中老师讲得吃力、学生听得吃力。尽管在多年的教学过程中积累了一些经验,但是对于如何把握这门课程的特点,提高学生的学习兴趣,帮助学生更好的理解这门课程,目前仍然有很多问题需要研究解决。

目前在整个教学过程中存在的主要问题[3]是:

1) 教学内容陈旧,部分参考书相关内容或案例都过于陈旧。在整个教学过程中,多数教学案例涉及到人工智能理论的高级应用――机器人,目前在国际及国内机器人的水平已经达到相当高的水平,但是部分教科书中仍沿用关节型机器人为例,教学内容稍显陈旧。

2) 教材难易程度不均匀,部分章节学生难以理解。由于人工智能课程的部分章节,本身就可以独立成一门课程,但由于是面向本科生的内容,因此很多内容压缩于一章来讲解,同时由于课时所限,完全不能将相关的内容讲透讲通;例如:神经计算中的神经网络,与模糊逻辑控制的相关理论与应用。

3) 教学手段单一,教学过程中缺乏师生之间的沟通与交流。经过自己的实践教学及对兄弟院校的人工智能的教学内容与教学手段的调研,同时也在学生之间进行沟通交流,发现多数同学反映,理论与应用虽然前沿,但是在学习过程中,教师教学手段单一,内容枯燥乏味,一般的教学模式,多采用“老师讲,学生听”的方法,整个教学效果并不理想。

4) 考核方法不科学,不能体现学生实际的学习情况。目前对于课程学习的考核采用闭卷考试的方式,很多考点有的同学根本不理解,完全死记硬背,考后又将内容丢弃,从学习的效果来讲,收获甚微且完全没有达到真正学习及应用的能力。

3教学方法改进

3.1注重激发学生的学习兴趣

科学家爱因斯坦曾说过:“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,兴趣日渐变少,针对此种情况,可以采用任务驱动式教学或案例教学。

例如:在讲专家系统章节时,在授课之前先通过互联网,采取案例教学法,给学生们实时在线演示一个医疗专家诊断系统,演示其中的功能,同时与学生互动,以问答式与学生互动,了解目前专家系统的具体应用、可以解决的问题、给人民生活带来的益处等。通过这种教学的形式,一方面可以激发学生的学习兴趣;另一方面也使同学们体会到人工智能与我们生活的贴近程度。第二步,采用任务驱动法,具体来说,它是指教学全过程中,以医疗专家诊断系统若干个具体任务为中心,通过完成任务的过程,介绍和学习基本知识和具体设计方法。

3.2注重教材选择

这一任务的执行者主要是由教研室主任或任课老师来完成。目前在各高校中所使用的人工智能相关教材的种类繁多,章节和内容的设置上也存在差别。笔者在订阅教材或参加教材展销的活动中,都比较重视人工智能教材的情况,通过比较发现,有的教材内容及难度太低,完全不符合高等本科院校的要求,而部分出版社的教材则是内容及章节安排内容太多太泛,有些知识点讲的又过于深奥,限于学时所限也不适合选用。在选教材方面,除了关注内容方面外,还要注重书上所讲的一些实例,注重这些例子的典型性、时效性及新颖性,例如,部分教材在自动规划这一章,选用机械手作为例子来说明积木世界的机器人规划问题,还有一些选择关节机器人,前些年这样的机器人技术确实是个难点,但是依据现在成熟的机器人技术,无论是国际还是国内都已不再是技术难点,再拿这个例子去配合理论去讲解,无论内容还是形式都稍显陈旧,目前机器人技术发展水平基本上达到尽可能高仿真状态。

3.3运用现代化的多媒体教学手段

针对人工智能课程相关内容比较抽象,公式推导比较繁琐,除了具有完善的教学大纲、合理的教学计划以及好的教材外,还应该根据学校的实际硬件条件尽可能地选择多媒体教学手段来辅助教学。因此在实践教学中,配合教学内容,充分利用计算机、投影仪以及互联网的优势,结合多种教学方法与手段组织整个教学过程。例如:在讲述搜索推理技术时,使用一些小的演示软件,将相关推理技术的理论通过动画的形式一步一步演示出来;在讲专家系统相关理论知识时,尤其是各种类型的专家系统,采用互联网上的一些在线视频资源为例,给同学进行详细讲解,同时结合农业院校的特点,在线资源有如农业专家系统或动物专家诊断系统等,这样学生可以加强对理论知识的理解,同时也体会到理论不再是抽象空洞的文字描述;在自动规划这一章,给同学们选择演示发达国家目前研制的各种类型机器人,通过这些形象生动、行为举止逼近真实人的机器人来给学生讲理论,这样学生通过观看视频资源,不仅可以拓宽知识面及视野,同时也可以及时地了解国际及国内机器人的发展水平及差距,不断更正自己的错误观点并更新自己新的专业认识,另一个方面也可以同时激发学生们的学习热情和积极性,这一点在课堂实践教学中得到验证,得到广大同学的认可和接受,整个教学课堂不再那么单调枯燥呆板了,基本可以达到在娱乐中传授专业知识。

3.4加强对实验教学的重视

目前高校在人工智能的教学过程中,实验所占的学时比较少,有的甚至就不安排实验课学时;另外实验内容也相对比较简单,应用不到理论课堂上所学到的人工智能原理,实验效果不是很好。面向人工智能课程的程序设计语言,多采用Prolog程序设计语言,该语言是一种基于一阶谓词的逻辑程序设计语言,它在AI和知识库的实现技术方面具有十分重要的作用,具有表达力强、表示方便、便于理解、语法简单等优点。但在整个实验教学环境也遇到了如下问题:首先是目前有关人工智能的专门配套实验教程很少;其次是即使有诸如《面向人工智能程序设计Prolog》教程,则主要是侧重介绍这门自然语言的程序设计,而其中很多部分与AI实验环节关联度不大,另外教材价位也比较高。针对此种情况,笔者在24个学时的实验教学过程中,安排7个实验内容,其中最后一个专家系统的设计与实现作为一个综合性实验来设计。在进行实验教学的过程中,首先参考多本Prolog程序设计教程,选择其中与实验教学计划中相关的内容,专门编写相应的电子教程,同时也结合我校学生本身的特点[4],有侧重地体现和编写,总的目的是给学生一份完整的、系统的、规范的电子教程。这样做的目的是:一方面作为学生参考的技术文档;另一方面也可以节省学生的部分经济开支。电子教程的结构分为三个部分来完成,首先为人工智能理论及原理,Prolog语言的使用说明;其次具体的例子演示(均经过调试正常运行);最后为布置给学生具体的实验内容及相关题目,以提供给学生自己动手实践的机会。此外在实验教学过程中,同时也会给学生们自由发挥的机会,比如专家系统的设计与实现作为一个综合性实验,学生可以采用Prolog编程实现,也可以采用其他自己擅长的程序设计语言,例如有的同学选择C语言、VC++、Visual Basic、Java及网页开发设计语言ASP/JSP等,此外在实验内容方面,实验递交的专家系统涉及多个领域(有动物辨别、医疗诊断、动物养殖咨询等专家系统)、范围也颇广,实验内容重复性很小,在设计过程中,绝大部分同学均是结合自己的兴趣爱好来完成设计。

4结语

人工智能的研究成果将能够创造出更多、更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,同时将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。作为一名当代的大学生有必要学好这门课程,但是根据实际教学情况,教师与学生仍然需要继续进行相应的研究与发展,只有不断地探索和提高,才能使我们的教学工作更上一层楼,才能培养出符合时代和社会需求的人才。另外人工智能与农业等方面存在很多结合应用的契机,这样计算机就可真正地服务于社会、服务于人类、服务于农业、应用于农业、发展农业。

参考文献:

[1] 蔡自兴. 人工智能及其应用[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2007.

[2] 陈峰,文运平. 浅谈人工智能课程的教学[J]. 消费导刊,2006(12):123.

[3] 赵蔓,何千舟. 面向21世纪的人工智能课程的教学思考[J]. 沈阳教育学院学报,2004,6(4):131-132.

[4] 王莲芝. 高等农林院校人工智能教学的探讨[J]. 高等农业教育,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：人工智能教学设计案例范文

关键词：物联网；RFID；实训管理；管理平台

目前高校正在紧追时展的步伐，将物联网技术引入到高校很多学科教学实践中，因物联网具有实时性、远程网络集成管理体系，是教师在教学过程中，可以借鉴物联网实施可视教学，通过远程就可以云集实践操作的实验数据，促使新时代的高校大学生更加科学智能化的接受学习知识，使学习的情绪更加积极附有挑战性和刺激感，促使了高校大学生愿意学习理论知识的同时更加愿意演练实践技术操作。在国家新教改的大方向支持下，在高校高度重视物联网的背景下，物联网技术正以自身多元化的优势，以辅助智能化校园发展、智能化图书馆借阅藏一体化集成管理系统、智能化管理和调度教学设备及设施、智能化校园安全环境监控安全隐患预案系统、网络远程技术安全技术健康管理及监控技术平台以及启动智能化校园安保等诸多开发实践应用等多元化智能管理的趋势，给数字化校园管理与教学带来了创新式的模式进程，从而促使物联网技术引领高校智能云计划管理的实施与广泛应用。

1物联网构建管理框架的背景

人们目前熟悉的物联网(IoT,InternetofThings)，最初是由麻省理工的专家提出的集成化智能管理技术，发展到了今天已经成为大众了解的全面感知技术、安全可靠性远程传递、智能化管理平台的特点，并广泛运用在交通及物流、保健安全、智能环境等个人和社会等诸多方面领域。

1.1物联网进入高校的优势

目前，我国高校也已经建立物联网教学管理系别，抽出相邻专业的教师进行更深度的学习培养，争取把物联网技术早日广泛应用在高校全能教学实践当中，尽快实现数字化进程管理系统校园。物联网实现了网络远程编程管理数据库和互联网技术+设备辅助集成运用实现终端直接管理的人工机控管理模式，使高校教学管理、远程网络继续教育课堂、慕课、微课、云学习、云图书馆、云存储、校园内一整套管理模块等大数据集成智能化管理的实现，大大提高了高校集成数字一体化管理的进程。目前如何采取不同的先进技术手段解决OTO式用户需求的实体物联网编程技术中存在的设计框架及程序问题，已经引起了国内外以及中国高校教育各界同仁的广泛关注，毕竟实战设计并实施构建完成实例才是培养高校大学生物联网实验实训的技能强化实质。

1.2物联网在高校运用的意义

目前，我国物联网已经步及很多领域，高校也正在实施并建设物联网技术教学结合实践研发的阶段，物联网以多特色的优势正在广泛应用于高校各学科的领域当中。通过实战教学设计实例，掌握了物联网中的RFID射频识别技术和无线传感网的技术特点，总结分析提出了高校依托现有实验实训基地，科学合理的搭建智能化实训实践管理的系统研究思路，结合实例要求设计出高校智能化管理集成网络服务传输体系结构，初建各种功能模块的框架。运用物联网技术理论与实践相结合的实例操作来运行实训智能化管理中技术，高科技水平化的提升了高校大学生实验实训管理水平模式的发展。

1.3物联网的三层技术的互联互通

物联网具有应用层、感知层、网络层的实物框架智能化管理的环境条件。一是因此将物联网的感知层结合RFID标签技术设计并研发出智能管理实物框架的管理平台，通过物理仪器温度湿度传感器以及烟雾传感器来采集实物信息的相关数据，继而获取实物整体规划的档案信息，促使搭建智能化管理框架的优质环境信息。物联网的关键技术就是感知层，也就是RFID技术。RFID技术是一项利用无线射频的空间耦合或反射的传输特点来对实物进行自动扫描识别记忆的编程远程网络集成智能化管理技术手段，可以结合实物的具体地点、内容、来源等信息借助电子标签、读写器、无线天线基本安装部件进行组合，使用开发RFID技术开发出适当的数字化管理体系。管理体系不仅能够提升高校数字化安全管理、加快教学实践操作的进程、促进高校大学生多实践多操作的开发技术能力，使高校教育教学管理以及日常安全监控全面进入校园整体规模管理平台当中，促进了高校整体规划的发展，减少了教学设施及器材调度不当的不利，加快了高校教育体系高科技模式的飞速发展。；传感器技术只要是借助敏感元件和转换元件是Control，媒体访问控制）层和物理层组成。二是物联网的网络层则凭借移动通讯网络、互联网+、信息网络管理中心实现获得用户信息、实物管理并监控信息、远程智能化管理的安全系数保障、云计算海量数据的快速存储和计算的可靠传递；三是实战技术的应用层，主要是构建云计算平台创建智能化安全管理系统、采用RFID编程数据设计集成一体化管理系统、多种信息档案的智能化集成管理系统，通过云计算处理平台实现对海量数据的存储计算以及信息共享或互通有无。应用层关键技术就是云计算平台。按照公开服务的标准分为公有云、私有云和混合云三种类型。高校教学实体设计物联网案例实践中一般是公开的校园信息，人人事管理部门的档案则是涉及到个人隐私权是不方便透漏的，因此校园物联网模式多采用混合云的云计算平台处理实现校园智能化管理系统服务。其主要应用形式可采用基础架构即服务）、平台即服务、软件即服务等多元化智能管理形式。

1.4物联网的智能化发展趋势及存在的不足

物联网实施的前提，首先结合高校现有网络技术的现状，集中整合不同区域的楼宇进行精准周密的部署，集合功能各异的无线传感设备，通过有线、无线网络实现感知信息的传感互联互通，集中处理系统中央监控管理中心的数据云集及安全处理编程设置，通过编程语言设计出一整套集成化的智能管理系统，从而实现对高校教学以及综合管理的监控搭建数据库管理平台。物联网的高效智能化管理手段以及涉及到的安装工具，用其飞速的发展趋势必将带给高校教学及系统智能化管理引领一场飞跃的革命。构建物联网存在的不足：首先是标准问题，这包括需要制定一系列的集成标准；其次是费用问题，费用昂贵亟需高校领导高度重视资金来源的拓展及取得社会同仁的支持与援助；再次是RFID技术设计编程与网络安全隐患问题。最后是高科技管理人才的引进，是真正培养高校高素质人才的有效方案之一。选派专人经过专业机构培训、真正学会物联网技术的尖端部分，回到校园认真负责的开展实施物联网实战教学模式构建，把物联网技术教学打造成职业类高校目前盛行的精品课程，加强学生实验实训操作实际演练，使学生在校期间能够学会、学懂、学通物联网理论编程设计及实战操作构建完成效果展示等形式进行成绩汇报。从多方面多角度调动学生的思维想象力、调动学生们针对不同用户设计不同的物联网程序，积极调动学生的操作技能实践性，使高校大学生在校期间取得同等专业的毕业证和职业资格鉴定证书的同时，真正学会技能走出学校，为社会和企业培养技术过硬的技术性人才。

2物联网技术在高校教学和管理中的广泛应用

随着物联网技术在高校教育领域的广泛应用，其前景也越来越受到广大师生以及社会需求亟需的重视。物联网利用校园网搭建平台构造自动智能化的校园物联网。通过管理系统对实物的锁定进行识别、定位追踪、监控安保，触发相应事件预案等，打破以往传统校园化管理的局限性，促进高校数字化、智能化校园管理的健康发展。具体陈述几点不同的建议：

2.1课堂教学及时互动反馈

课堂教学互动反馈是教学过程中教师了解学生掌握知识及技术深度的重要环节，既有助于教学气氛又提高教学技术质量。

2.2实时云集实验数据

高校中存在很多不同类别的大数据，亟需定期进行拷贝及存储，通过整理大数据的过程中对教学及日常管理也是一项调查研究和验证的巨大工作，需要由专人来长期管理并实施。

2.3实现泛在学习促进智能化校园建设完成

通过“泛在学习”培养高校师生随时随地都利用物联网进行终端学习，构建成人性化的良好教育环境平台，尽快实现智能化校园建设体系。

2.4智能化图书馆建设

高校达到评估的标准及规模，就要将图书馆智能化集成建设列在首要亟需解决的问题上来，提高创新服务、提升创新管理、强化创新工作理念，使图书馆从自身到全体整个有一个质量的跃进。

2.5智能化设备监控校园环境

高校内由专人管理的物联网集成智能管理系统，可以促进高校科学合理的统一调度，有效防止仪器设备的丢失、闲置、损坏等无用现象。

2.6远程网络安全健康管理

目前，网络安全问题已经被高校高度重视，这里面涉及到一些相关的人员信息、档案信息、财务信息等重要信息的安全隐患问题，需要专业技术人员设置高强度的安全管理系统，才能确保高校教学和日常工作的稳定发展。

2.7智能校园安保

高校的安全隐患问题是大问题，比教学事故还要重中之重。做好校园的安检和安保工作是推进高质量教学的高度保障。

引用：

[1]常杰.基于物联网技术的高等院校物流实训中心建设研究[D].山东大学,2012.10.

[2]陈宇.远距离RFID技术在高校实验室设备管理中的应用[J].科技资讯,2012(32):33-33

[3]傅培华.现代物流信息技术实验室建设探究[J].实验室研究与探索,2012(1):181-184

[4]张艺萌.基于RFID的高校实验室管理技术[J].陕西广播电视大学学报,2013(15):61-63

[5]董超.RFID技术在开放性实验室管理系统中的应用[J].制造业自动化,2012(4):55-57

[6]宋远峰.基于RFID的定位系统综述[J].数字通信,2013(4):9-13.

[7]杨海英.物联网技术在高校实验室管理中的研究[J].复旦大学,2011:

[8]胡蓉.基于RFID的体档案管理研究[J].档案与建,2011(9).

[9]王小影.基于物联网的Web信息数据系的与分析[D].北京:北京大学,2012.

[10]袁亮.物联网的研究与用[D].北京:中国地大学,2012.

[11]月玲，李延.基于云算与物网的智能后勤系[J].算机科学,2012.

第7篇：人工智能教学设计案例范文

关键词：大学计算机基础；教学改革；人工智能；智慧课堂

云计算、大数据、人工智能新兴领域的崛起，推动信息技术全面渗透于人们的生产生活中。信息技术的核心在于计算机技术和通信技术。然而，虽然目前各个高校都开设了计算机基础课程，但是其教学却存在着诸多问题，导致该课程无法达到预期的教学效果。教育部在2012年《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》，其中指明“以教育信息化带动教育现代化，促进教育的创新与变革”[2]。因此，本文以华中师范大学计算机基础课程教学为例，深入阐述了传统计算机基础课程教学的弊端，提出了在当前人工智能如火如荼的时代背景下，如何应用人工智能相关技术对传统的计算机基础教学进行改革的具体方案。该方案以创建网络智慧课堂教学模式改革为主体，辅以教学观念、知识体系和课程考核方式改革，以期对高校的计算机基础课程教学有所裨益。

1传统教学的缺陷

⑴课程的教学地位没有引起足够的重视一些高校为计算机基础课程分配较少的学时（少于48学时），甚至有的专业将此课程设置为选修课。这种设置降低了该课程在教师和学生心目中的位置，导致了对该课程的忽视。同时，不少老师因为学时不够，时间紧迫，仅仅讲述与考试相关的内容，不考的一概不讲。这导致学生的眼界受限，知识和能力受限，无法培养其全面综合的计算机素质。还有的专业没有将这门课给专业的计算机学院的老师讲授，而是随意安排授课人员。没有经过系统专业训练的教师缺乏足够的知识储备，很难讲好这一门看似简单的课程。⑵课程教学内容的制定与当今时代对于信息化人才的需求脱节一些高校的现状是计算机基础的课程教材知识陈旧[3]、质量堪忧，教材总是无法跟上知识更新的步伐，例如都2019年了还在讲Office2010。有的高校由于缺乏对课程的重视，没有对教材优中选优，而是基于利益的考虑，优先选择自己院系编写的教材。其教材内容是七拼八凑，没有整体性、逻辑性和连贯性，更不用说前瞻性。这样的教材，无疑对学生的学习设置了巨大的屏障。除此以外，一些院校的课程教学知识体系不够明确和完善，教学大纲的制定不够科学。从教学大纲中制定的学时分配来说，常常偏重实用性[4]，常用计算机软件操作占据了大部分的课时。这会让教师在授课时轻理论而重操作，如此培养学生，非常不利于其计算思维的形成，对后续其他计算机相关课程的学习也是很大的伤害。⑶教学模式过于传统，信息化水平较低从教学方式上来说，传统的教学模式以教师课堂授课为中心，是以教师为主体的教学模式[5]。在这种模式下，教师仍然主要以填鸭式教学为主[6]，无法通过课堂教学发现学生的个性化特点，并进行有针对性的教学。另外，虽然计算机基础课程一般都配备了实验课时，但是实验课常常是采用教师布置上机任务、学生做完抽样检查的模式。这对于大课堂来说，教师的任务繁重，无法搜集到每一个学生的任务完成情况，无法清晰地掌握学生学习的实际情况和薄弱环节。而且，该课程缺乏相应的研讨课时，很难让学生对其所学知识进行深入思考和探究，以增强思辨能力和对课程的学习兴趣。⑷课程考核方式不够公平合理从考核方式上来说，该课程普遍采用“平时成绩”+“期末考试”的加权方式对学生成绩进行评定。平时成绩多由考勤分所得，期末考试多采用机考模式。这种考核方式过于单一化、机械化，无法对学生进行全方位的评价。很多学生来到教室打考勤，但可能根本没听讲，而是在睡觉或者玩手机。期末机考的公平合理性也是存在着很多的漏洞。例如机考的试题库可以十年不变，分值的分配和难度的掌握都没有经过系统的考量。甚至有的考试系统不够稳定和安全，频频爆出Bug，严重影响了考试结果的真实性。

2新人工智能环境下对计算机基础课程改革的具体方案

2012年开始，在随着卷积神经网络技术在视觉处理方面的应用取得巨大的成功之后，人工智能到达了有史以来的第三个爆发期。目前，深度学习技术在AlphaGo、无人驾驶汽车、机器翻译、智能助理、机器人、推荐系统等领域的发展如火如荼。与此同时，人工智能技术在教育领域方面的应用已经兴起。人工智能的教学产品也已有先例，例如基于MOOC平台研发的教学机器人MOOCBuddy等等。基于人工智能的教育是融合云计算、物联网、大数据、VR、区块链等新兴技术的增强型数字教育[2].在当前人工智能的大时代背景下，针对传统计算机基础的种种弊端，我们提出了如下教学改革方案。⑴改变教学理念，确立计算机基础课程的重要地位计算机基础作为高校的一门公共课，实则应当作为各个专业的学生后续的学习、科研的必修之课程。因此，高等学校应从源头上确立该课程的重要地位，将该课程纳入必修课范畴，并给与更充分合理的课时分配。除教学课时、实验课时之外，需要为该课程增加一定的研讨课时。任课老师必须是来自于计算机专业的人才。同时，定时举办关于该课程的教学培训、教学研讨会和教学比赛，改变教师的教学理念，从源头上给予该课程足够的重视。⑵优化教学内容，重新制定课程的教学知识体系教材是教师教学的主要依据，也是学生获得系统性知识的主要来源。因此，教材对于教学的重要性不言而喻。教材的选取需要优中择优，必要的时候可以根据自身院校的情况自己编写，力求使用好的教材使教学事半功倍。在选定优质教材的基础上，制定更加合理的教学大纲，优化计算机基础课程的教学知识体系，突出计算机学科入门相关基础理论知识的重要地位。对现有的过时内容进行更新，例如操作系统以Windows10的操作取代Windows7，Office这部分使用Office2019版本取代2010的版本，同时增加关于算法入门知识、程序设计入门知识以及人工智能、区块链等前沿知识单元的介绍。以华中师范大学为例，我们在图1中给出了该校计算机基础课程的教学知识体系结构图。⑶充分利用现代化的教学工具和人工智能技术，构建智慧课堂，改变传统教学模式现代化的教学应当转变以教师为核心的教学模式，更加突出学生的主体性地位。因此，在人工智能、物联网、大数据等技术和蓬勃发展的情形下，应当改变传统的课堂教学形式，充分利用现代化信息技术，将传统课堂教学和网络课堂教学模式相结合，构建智慧课堂。融合课堂教学身临其境的效果与网络课堂自主性强且方便师生交流的特点，通过师生之间多层次、立体化的互动，达到提升教学效果的目的。同时，建立功能强大、完善的学生实验平台，基于不同专业学生的不同特点和不同需求，进行个性化的作业设置。针对教师布置的实验任务和学生的完成情况，结合在线网络教学系统，通过传感器及网络数据，搜集学生的学习行为数据，并且使用人工智能算法进行智能分析，使教师对当前的学生的学习情况一目了然，并能引导学生对重点、难点的巩固和掌握。研讨课以学生为主体，按照所选课题进行分组调研、分组讨论，刺激学生的学习兴趣，培养其思辨能力。研讨内容最终可以课程论文的形式上交至课程共享平台，由教师和同学共同给出评分。这里，仍以华中师范大学为例，我们将在线教学系统、实验课平台、研讨课共享平台等集成为一个基于人工智能技术的网络智慧教学综合平台系统。该系统主要包括用户管理、在线教学、课堂互动、作业管理、考试管理、BBS系统、智能分析和平台管理8个模块，其主要功能如图2所示。该系统采用C/S模式，系统的服务器选用Linux服务器，同时开发基于PC机的和手机端的客户端系统，方便学生和教师随时选用、更加灵活。在线教学模块中的智能学习助理功能，能够根据历史用户的学习行为和当前用户的学习行为，自动地识别学习内容中的难点以及当前学生的难点内容，有针对性地对学生进行知识点强化。课堂互动模块中，通过可穿戴式传感器搜集学生的学习行为，用于后续智能分析模块中对学生的学习态度和学习行为进行智能分析。在线作业评价模块包括机器评价和教师评价两个功能。机器评价是系统为学生作业（客观题、主观题）自动评分，其中主观题的评分也是使用人工智能技术来实现。教师评分时可以参考机器评分，减少教师工作量。同时，教师评分为机器评分提供机器学习的经验数据，促进机器评分更加智能。智能分析模块能够依据学生的在线课程学习模块、课堂学习模块、作业管理模块等搜集到的学习行为数据进行综合分析，促使教师深入了解学生的学习情况和个性化特点，提升教学的针对性，并且有助于后续对学生进行全面、综合的分析和成绩评定。所有系统模块中使用到的智能分析技术包括基本的统计分析、以及各类机器学习算法（k-means,NaveBayes,SupportVectorMachine,DeepLearning等等）。⑷改变传统成绩考核的方式在“教学”+“实验”+“研讨课”课程结构以及网络智慧教学综合平台的辅助之下，学生的成绩评定更加全面化、多元化、公平化、自动化[7]。平时成绩中，除了教学综合平台的“课堂签到”次数之外，还增加更多丰富多元化的考察信息，如：学生的课堂讨论、在线课程学习和考核结果、平时作业完成情况，以及智能分析模块中辅助分析的学习态度、学习能力、平时成绩预测。期末上机考试系统也是智慧课堂综合平台的一个子模块，是精心设计的稳定、安全、功能强大的子系统，方便教师每一年更新试题库，修改bug。试题库中的每一套试卷都应当经过科学的考卷质量分析，使其难度、覆盖范围在一个均衡、合理的范围。最后，教师通过对各类平时成绩指标以及期末考试成绩加权，给出最终的学习成绩。通过规范、合理、公平、全面的考核体系，获得对学生公平、完善的评价机制，激励学生并刺激教学良性运转。

3结束语

第8篇：人工智能教学设计案例范文

（北京信息科技大学自动化学院，北京100192）

摘要：针对人工神经网络的课程特点，提出将前沿科技引入教学内容，基于兴趣与任务驱动开发一系列课程案例，对教学内容和教学方式进行课程改革。介绍在实验教学环节基于倒立摆系统开发出的一系列实验案例。

关键词 ：兴趣与任务驱动；人工神经网络；课程改革；智能科学与技术

基金项目：北京信息科技大学2015年课程建设立项项目(2015KGYB11)；2015年人才培养质量提高项目(5111523309)。

第一作者简介：陈雯柏，男，副教授，研究方向为人工神经网络、智能机器人，chenwb@bistu．edu．cn。

O 引言

目前很多高校合并重组原有的多个专业，组建了智能科学与技术专业。在此情况下，各高校智能科学与技术专业的本科教学模式不但具有融合、交叉、综合等特点，还具有自身特色。人工神经网络课程是各个学校智能科学与技术专业开设的专业课，但是我国智能科学与技术本科专业的发展尚属初级阶段，很多课程和教学都处于建设和摸索阶段。

1 人工神经网络教学的现状

人工神经网络是智能科学与技术专业的一门核心专业课，它为机器人技术、以新一代网络计算为基础的智能系统、微机电系统( MEMS)以及与日常生活密切相关的各类智能技术提供有力的理论支撑。目前，人工神经网络教学过程主要存在以下3个问题。

1)教学内容相对滞后，脱离前沿科技。

随着高等教育的大众化和普及化，教育体系渐渐无法适应社会经济与科技的发展。教育体系与教学内容相对滞后尤其表现在智能科学与技术专业。近几年，人工神经网络的技术在工业、机器人产业甚至互联网产业都取得了较大的进展，而目前人工神经网络教学却几乎忽视了人工智能领域的最新发展。

2)内容讲解理论性强，讲授枯燥无味。

目前，大多数人工神经网络的教材和教学内容集中在研究生教育阶段，教学内容的理论性较强，这就要求学生具备较好的数学基础。然而，大部分本科学生还不具备足够的知识储备，很难深刻理解教师讲授的人工神经网络原理，容易产生厌学情绪。

3)实验资源缺乏，学生动手实践机会较少。

针对本科生的人工神经网络教学开展时间较短，人工神经网络方面的实验设计较少，理论教学和实验教学经验也相对缺乏。这些情况导致学生的实践动手能力得不到充分锻炼，造成实践知识和实践能力的培养缺失，很大程度上制约了应用型创新人才的培养，不能满足工程素质教育的要求[3-4]。

2 将深度神经网络引入教学内容

传统的人工智能课程由各个院校根据各自专业办学特点而自行设定，课程的教学内容也有较大差别。人工神经网络的教学内容一般只讲解经典的多层感知器和反向传播算法，或加入一些反馈网络的内容，这种教学内容设计的一个不足之处是忽视了人工智能领域的最新发展——深度学习。深度学习是近几年人工智能领域最具影响力的研究主题，并在大规模语音识别、大规模图像检索等领域取得突破性进展。

2006年以来，深度学习的研究席卷了整个人工智能领域，从机器学习、机器视觉、语音识别到语言处理，都不断涌现出新的研究成果。深度学习不仅在机器学习领域成为研究热点，在多个应用领域也成为有力工具。在工业界的系统应用中，深度学习也成为其中的关键解决技术。

深度神经网络模型如图1所示，它模拟了人脑的深层结构，比浅层神经网络的表达能力更强，能够更准确地“理解”事物的特征。基于图1的网络模型，在学习经典的前向型神经网络与反馈型神经网络后，利用前沿技术——深度神经网络，可以帮助学生建立对人工神经网络课程内容的认可，激发探索与应用连接主义人工智能学派研究成果的兴趣。人工神经网络的教学内容为：①感知器；②BP神经网络；③径向基神经网络；④Elman神经网络；⑤Hopfield神经网络；⑥自组织竞争人工神经网络；⑦CMAC神经网络；⑧神经网络的优化方法；⑨深度神经网络。将深度神经网络引入教学过程，不仅能够增加学生的知识面，也可以使学生顺应社会的需求。

3 开发人工神经网络实验，增强学生动手能力

由于教学条件和课程学时所限，很多教学内容仅停留在理论介绍。因为知识点抽象，学生理解起来比较困难，实际教学效果不甚理想。人工神经网络课程的主要教学内容是连接主义学派的成果，因此学生对该门课程的价值缺少直观感受，进而出现了学习兴趣不足的现象。

智能科学技术是自动化工程、计算机工程、通信工程、机电工程等工程学科的核心内容，具有极强的工程性和实践性。工程技术型人才的培养目标是为各个工程领域培养具有应用能力和创新能力的人才。如果想让学生走出教室、走出纯粹的理论学习，走向实验室、走向实战，那么在教学时就要精心设计一些实验案例。CDIO工程教育依照“项目任务驱动目标学习”的教学理念，重点培养学生的创新能力、实践动手能力及团队合作精神。工程案例式教学运用多种方式启发学生独立思考，要求学生对工程案例提供的客观事实和问题运用所学理论进行分析研究、提出见解、作出判断。目前，基于上述原则，我们开发了一系列有针对性的实验案例。

我们把倒立摆的稳定控制作为人工神经网络实物实验平台，如图2所示。作为控制理论教学和科研中不可多得的典型物理模型，倒立摆系统是一个绝对不稳定系统，需要采用有效的控制策略才能使之稳定。在实验开始之前，教师先向学生介绍基于MATLAB/SIMULrNK环境和固高直线一级倒立摆系统构建前馈型人工神经网络的实验方案。实验演示使用BP网络作为控制器，实现一级倒立摆系统的稳定控制。

该实验简单易行、效果直观，让学生复现该过程有利于帮助其从本质上理解前馈型人工神经网络及其应用。以上的实验属于验证性实验，主要目的在于引导学生入门，激发学生兴趣，实验设计以简单易行为主。

为了进一步提高学生的实践动手能力及创新能力，我们在学生完成前面实验之后设计了进阶实验，更加注重培养学生自己对神经网络控制器的设计及使用。在实验过程中，我们给学生提供一定的任务，要求学生查阅资料并完成实验。实验内容包括：①基于神经网络一级倒立摆系统的舞蹈控制；②基于神经网络二级倒立摆系统的稳定控制；③倒立摆系统的神经模糊控制。

在实验中，学生可以自由发挥自己的创意，设计一些有趣的实验内容。比如，在倒立摆系统上为舞动的杆设计一定的动作，形成舞动表演。学生自己完成动作设计、控制器设计等内容，老师给予一定的理论指导，实现“迪斯科”“伦巴”“快四-中四-慢四”等一系列基于一级倒立摆系统的连贯的舞蹈表演。

这样的实验设计，学生容易上手，又能参与设计，在轻松愉快的过程中不仅掌握了枯燥的理论知识，还将其应用在实践中，解决了实际问题。

4 结语

我们以提高学生的学习兴趣为导向，综合考虑工程素质教育的要求，根据课程教学内容的性质和特点，将前沿技术引入教学内容，重构教学大纲和授课计划，充分调动学生的学习积极性，激发学生的创新潜力。实践表明，该方法高效率地提高了学生的创新意识和素质，充分调动了学生的学习积极性，激励学生自主学习。

精心设计及开发神经网络实验，增加了学生的动手实践环节。实物演示实验降低了学生对人工神经网络应用的排斥心理，增加了学生的学习兴趣。递进式的倒立摆系统创新实践案例有效锻炼了学生的创新性思维以及应用理论解决实践问题的能力。

参考文献：

[1]钟义信．智能科学技术导论[M]，北京：北京邮电大学出版社，2007.

[2]王万森，方勇纯，张磊，课程与教学研究[J]计算机教育，2011(15): 47.

[3]王万森，适应智能化应用发展趋势，培养创新型智能科技人才[J]计算机教育，2013(10):1．

[4]中国工程教育专业认证协会，工程教育认证标准[EB/OL]．[2015-07-30]．ches.org.cn/zgslxh/rzgz/rzbz/webinfo/2013/08/1376989480089284.htm.

[5]陈雯柏，李擎，王万森，工程型智能科学与技术专业知识体系与课程研究[J]计算机教育，2014(19): 29-33．

第9篇：人工智能教学设计案例范文

可是，纵观我国通用技术新课程近几年的教学实施，课程体系以一必修带多选修，其中必修课目技术与设计1和技术与设计2以理论为主，并有省级理论会考为保障；选修课目简易机器人等以实践与理论相结合为纲，但是在多数学校形同摆设。如浙江省舟山市无一所高中开设通用技术的选修课程(省内总体情况类似)。现实中，通用技术课程“技术味”严重“被淡化”!为了改变这一现状，笔者立足本校实际，立足本地资源，以“生活化”和“技术化”为目标，从校本教材建设(理论)、实践项目制定(实践)和综合能力测评(评价)3个角度对技术与设计1和技术与设计2必修课程融合机器人教学案例进行了探索，以期尽量在不增加学生学业负担的情况下让学生“学有所练”。

以下是笔者对通用技术校本课程开发的“理论、实践和评价”六字原则的阐述，其中理论是先导，实践是后勤，评价是检验，这3个环节缺一不可，互相联系，互相制约。

一、以教材为骨架，以机器人为内核，编写理论型的通用技术校本教材

综合通用技术必修课程技术与设计(1和2)的目录架构，笔者尝试对教材进行二次开发。其中在教材《技术与设计l》主要融入“简易机器人”理论与实践案例《技术与设计2》主要融入“AS，MII智能机器人”改装与操控案例。

在严格参照国家课程标准和省定教材的基础上，保留主要的理论条目，替换教材的案例为机器人相关知识。即从机器人理论入手，引入动手制作型的简易机器人和竞技操作调试型的智能机器人，以便学生在“技术与设计”理念的指导下动手制作、动手操作，充分体现通用技术学科的内涵，防止进入传统的理论教学误区。

1.《技术与设计1》教材处理

《技术与设计1》共有8个章节，它们分别是：第一章《走进技术世界》、第二章《技术世界中的设计》、第三章《设计过程原则及评价》、第四章《发现与明确问题》、第五章《方案的构思及其方法》、第六章《设计图样的绘制》、第七章《模型或原则的制作》和第八章《技术产品的使用和保养》。

通过3年的教学实践，笔者对《技术与设计1》各章节内容进行调整，最终形成4个模块，每个模块都是后续模块的前奏，它们互相支持，形成一条完整的学习链。具体处理如下：

模块一：技术世界与设计

第一和第二章压缩成“技术世界与设计”，还融合了部分设计的理论在里面。该模块用“机器人的发展史”“机器人应用与开发”等内容替代了原来的《走进技术世界》《技术世界中的设计》两章内容。

本模块内容的教学目标主要是引导学生从机器人的世界初步认识技术与设计的相关知识。

模块二：设计的一般过程

第三章、第四章、第五章、第六章和第七章是设计一般过程的具体展开。原教材中把设计的一般过程分解成5个章节，内容虽然连贯，但缺少实际操作案例，故可压缩成“设计的一般过程”一个模块，并分为5个小单元，分别是：发现与明确问题、制定设计方案、制作模型或原型、测试评估与优化和产品的使用和维护。该模块以简易机器人的设计与竞技为主干内容，配上电子技术的一般知识介绍与制作。在本模块的教学实践中，简易机器人的制作竞技环节及其设计图样的绘制非常重要，需要学生制作和调试简易机器人。通过制作和调试，还能培养发现问题与解决问题的实际能力，达到锻炼动手能力和理论结合实际的应用能力的目的。

本模块用简易机器人作为案例后，原来的教学内容融入了充实的实践操作，并且有了竞技环节，学生学习的积极性与主动性都得到了很大的提高。

模块三：创新设计与研究性学习

为了凸显技术设计中模型或原型制作的要求，培养学生的创新设计能力，我们在校本教材中安排了这一模块，本模块是“模块二”中“制作模型和原型”的深化与提高。

本模块的教学目标主要有：培养学生“金工”“木工”等电子制作的技术能力。具体的学习案例有：

(1)要求学生制作一个简易机器人电路板，并进行相应的研究性学习资料的整理；

(2)要求学生制作一个“简易自动晒盐机”，并进行“盐的研究性学习”资料整理等。笔者希望通过对此类案例的学习，激发学生的“制作欲”和“创新欲”。

模块四：技术产品的使用和保养

本模块内容基本来源于原教材，但要强化学生识读说明书、产品技术参数的能力，让学生从校园中寻求具体的学习案例，结合家庭生活用具，形成一份个人学习报告。

本模块的教学目标主要有：培养学生评估产品综合性能和用好说明书的能力。

2.《技术与设计2》教材处理

《技术与设计2》共有4个章节，它们分别是：　《结构与设计》《流程与设计》《系统与设计》《控制与设计》。

本书4个模块独立性强、内容精练，所以校本教材的处理方向是在4个模块中分别融入机器人的相关知识，重点是融入智能机器人案例。我校的智能机器人采用上海伙伴AS.MII型和杭州纳英特机器人2种，结合原来的4个章节，形成了4个新的教学模块。

模块五：结构与设计

以近几年中央电教馆主办的机器人竞赛为纲，对我校的智能机器人进行改装，并在改装的过程中学习常见的结构和结构设计的知识。

模块六：流程与设计

本模拟教学内容主要融合“智能机器人”的程序设计，用“流程式”的程序模块来完成相应的教学内容。

模块七：系统与设计

本模块教学内容与模块六承前启后，关联性强。在完成模块六教学后，我们把课堂教学搬到智能机器人实验室，通过教学比赛来调整相应的设计与系统分析。

模块八：控制与设计

本模块教学类似模块七，但在实际教学过程中会引入大量传感器教学，充分提升控制系统的技术内涵。

二、以“六维度”为纲领，建立实践型的通用技术校本教材实践项目

使用校本教材的目的是辅助国家标准教材，更加有效地培养学生的技术设计能力。目前，国内各省通用技术科目的评价方式只有“理论会考”一种，该方式对学生实际动手能力的评价效度较低。为了充分体现通用技术课程的“技术味”，并结合校本教材的机器人内容，我们可以根据通用技术实践项目的“六维度”指标，挑选4个必做实践项目，作为校本教材的有力补充。所谓的“六维度”，即价格维度、时间维度、评价维度、生活维度、理论维度和发展维度。用“六维度”评价指标设计的通用技术实践项目具有较高的经济性、可操作

性、可评价性。践操作项目遵循“六维度”指标：6个项目趣味性强、可操作性好、可评价性佳，器材可重复使用，学生费用投入低。

三、以“三化标准”为标杆，制订通用技术校本教材的评价标准

目前，浙江省通用技术学科评价方式主要有两种：省通用技术理论会考和省电子学籍管理系统通用技术综合测评标准，其中电子学籍管理系统通用技术综合测评。

从历年实际会考及图中的综合测评内容中我们发现，上述两种评价方式都比较理论化，技术味“被淡化”。为了体现通用技术的“技术”与“设计”中内涵的“技术含量”，淡化传统的“理论含量”，校本课程的评价方案制定可适当考虑“三化标准”，即：技术评定等级化、技术标准规范化、技术操作阶段化。以“三化标准”制定相应的通用技术实践操作评价标准，有利于消除传统评价“貌似精确、实则模糊”的分数评价机制，有助于形成规范的评价标准。

1.技术评定等级化

通用技术实践操作项目的考核适用“等级”评价机制。如学生在参加简易机器人制作及竞技比赛时，可以对完成作品的学生根据学生间的竞技成绩进行A，B，C，D，E五等量化，其中A，B，C，D，E的划分比例可以按照每个学校的实际自行制定。如我校把参加该项目的学生按如下比例分配：A等30％，B等30％，c等20％，能完成作品并进行现场竞技的学生都为D等，不能完成作品的学生划分为E等。这样的评价方法有利于消除过多的人为因素。

在实际操作中，技术类科目的操作评价不适合单纯的打分，如目前各省市区举行的各类师生现场比赛，评委虽然会打出具体的分数，但实际上各评委所给分数的依据是自己“个人的喜好”和“个人主观的评判”。

2.技术标准规范化

带有指导意味的技术操作标准需要细节化、规范化。如在制定金工钻孔工艺的操作规范时，我们需要对整个操作过程的各个技术规范进行细节量化，并制定相应的规则。事实证明，在技术操作过程中，不按规范操作往往会引发各类安全事故，产品质量也会出现较大的波动。如2011年初韩国的动车事故，原因只是检修时未按规范拧紧某个部件中的螺丝。

另外，在智能机器人传感器和各机械部件的选择时，我们必须选用符合规范的各类标准元件，标准元件的选用有利于降低成本，加快师生的制作速度，方便后期调试和检修等。

3.技术操作阶段化

学生的技术操作有别于传统产业工人，我们不能把评价产业工人的传统方法直接应用到学生身上。为了更容易、更真实地评价学生的技术水准，我们可以把学生的操作过程进行阶段量化与评价。

如在制作简易机器人时，我们可以把整个过程分为4个评价阶段：

(1)正确完成电子元件焊接，得到“成功”或“失败”两种评价结果；(2)正确组装简易机器人的机械结构，得到“成功”或“失败”两种评价结果；(3)完成“行走”功能，得到“成功”或“失败”两种评价结果；(4)进行学生间的竞技比赛，按照比例划定评价等级。

在实际评价中，只要学生完成前两个阶段就算完成教学任务，至少获得“合格”或更高等级评价。

在整个校本教材的开发中，我们也可以参照“后福特主义”的“生产外部化、专业化和开放性”的教学原则，让简易机器人调试、智能机器人编程等在课堂外进行，以便充分体现学生的个体差异，充分利用丰富的校内外资源，充分发挥实践技术操作过程中的“小型化学生互帮组织”等。

参考文献