人工智能课程研究型实验教学的探索与实践.docx

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人工智能课程研究型实验教学的探索与实践

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张廷，杨国胜

(中央民族大学信息工程学院，北京100081)

摘要：将研究型教学理念引入到人工智能课程的实践教学中，构造一个以研究为基础的实验体系，包括课程的验证性实验、开放性实验以及民族关系认知的开放性实验平台的构建。这不仅帮助学生深入理解人工智能的基本概念和理论，培养了学生的创新能力，也加强了学生的实际动手能力和科研能力。

关键词：人工智能；研究型实验教学；民族关系

人工智能是计算机科学的一个分支，是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科，对它的研究涉及控制论、信息论、系统论、语言学、神经生理学、数学、哲学等诸多的学科及领域，是一门综合性的交叉学科。

人工智能的研究、应用和发展，在一定程度上代表着信息技术的发展方向，同时信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了迫切的需求。今天，人工智能的不少研究领域如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿，有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中，并对人类的发展产生了重要影响。

实践教学环节在大学教育中是一个非常重要的教学环节，是提高人才素质与能力的重要途径。人工智能课程除了具有较强的专业性之外，还具有突出的实践性，为了能深入理解和掌握所学内容，必须把讲授和实践结合起来。本文结合该课程实验教学，将研究型教学的理念引入到实验教学，并对教学过程中的经验和问题加以初步的总结。

1研究型教学模式背景

研究型教学是相对于以单向性知识传授为主的传统教学提出的，是指教师以课程内容和学生的学识积累为基础，引导学生创造性地运用知识和能力，自主地发现问题、研究问题和解决问题，在研究中积累知识、培养能力和锻炼思维的新型教学模式。研究性教学是对现有的大学课堂教学模式的突破。有利于开发大学生的创造潜能，提高学生适应社会需要的创造性和创新能力，充分展现现代大学培养人才、发展科学、服务社会的三大基本职能。

19世纪初，德国著名教育家洪堡最早提出了教学与科研相统一的原则，为研究型教学模式的发展奠定了基础。20世纪50、60年代，美国著名教育心理学家布鲁纳提出了著名的“发现教学模式”，成为后来探究性学习和研究型教学的先导。20世纪70年代，美国研究教学专家萨奇曼正式提出了研究训练教学模式。他认为学生会本能地对周围新奇事物发生兴趣，并想方设法弄清这些新奇事物背后究竟发生了什么．这是一种进行科学研究的可贵的动力。

自此，研究型教学理念开始广泛使用。现在，哈佛大学、牛津大学、剑桥大学等世界著名大学，都非常注重学生能力的培养，普遍采取了研究型教学模式。以美国高校为例，虽然美国高校83%的教师在课堂教学中主要采用讲授法进行教学，但在整个教学过程中都渗透着研究型教学的方法，如积极引导学生参与教学过程，开设研究性课程，引导学生积极主动地参与科研活动等。我国自20世纪90年代初推出211工程建设以来，清华大学、北京大学、人民大学、复旦大学、浙江大学等一些重点大学都提出了建设世界一流的综合性研究型大学的目标。这些高校在实现从单向知识传授的传统型教学向关注创新性教育的研究型教学转变方面进行了许多有益的尝试。

2研究型实验教学

本科教学不仅要培养学生的应用能力，还要培养学生具备基本的科研素质。大学是培养未来一线创新人才的主要基地，必须从本科教学人手，深入探索研究型教学的手段和方法，才能满足未来经济增长和社会发展的需要，才能符合建设研究型大学的需要。特别是近几年来我国对科研的投入不断增加，研究生招生规模逐年增大，本科高年级学生打算继续读研的也不在少数。而人工智能是计算机相关学科非常活跃的研究课题，其涵盖的分支非常广泛．如模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、统计学习理论等，都是目前国际和国内热门的研究方向。

人工智能课程在计算机专业人才培养方案中占据着重要的位置。在专业理论方面，它承续了离散数学中的逻辑知识；在专业方法方面，是数据结构、算法分析与设计的继续；在专业工具方面，是面向对象程序设计的生动实例。并且人工智能的每一部分内容都可以作为一个深入的研究课题，课堂上讲解的内容不可能面面俱到，学生们也不可能对人工智能的每一领域都做很深入的学习。并且人工智能涉及很多的数理逻辑知识，有些显得难以理解，并且往往让学生感到比较枯燥，学生的学习兴趣就渐渐淡薄，学生往往被动“听讲”，难以获得预期的教学效果。

针对这一特点，在人工智能教学中，如何引导学生系统学习人工智能的知识、激发学生的研究兴趣，树立目标意识找准研究方向，为未来的科研工作打下基础，研究型实验教学就成为了人工智能课程教学的一个重要环节和必然选择。

2.1实验教学中加强学生的研究