智能科学与技术范文

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篇1

0引言

不久前刚结束的围棋人机大战，使人工智能受到人们空前广泛的关注。它一方面表明智能科学与技术的发展极为迅速，同时也激起了社会对智能科学技术及其人才培养十分强烈的期待。人们对“中国大脑”计划的热议达到了前所未有的程度，“中国制造2025”计划正在快速推进，我国自主研制的智能服务机器人正在走向服务领域的许多行业，国内许多企业自发兴起的“机器换人”浪潮正高歌猛进。国务院政府工作报告中提出的“互联网+”虽然被人们解释为互联网向各领域的强势渗透，但是更多的有识之士却把“+”理解为“升级”，即“计算机互联网络”向“人工智能互联网络”的升级，而这正好与“中国大脑”计划相呼应！

为了适应这种发展的需要，努力办好“智能科学与技术”专业，北京邮电大学智能科学与技术研究中心曾经对设置了本专业的全国各主要高校做了一次普遍性的专业调查，结果发现，各校对于“智能科学与技术”专业的理解差异非常巨大。最狭义的理解，是把本专业看做是“计算机科学与技术的一个分支”；最广义的理解，是把它看做是“从理工到人文和社会几乎无所不包的综合学科”。

从科学研究和长远发展的观点来看，这样发散的理解会有利于人们解放思想，激励创新，把本学科的研究做深做透做到位。不过，从当前的本学科教育教学来说，这样分散的理解可能使“智能科学与技术”学科的人才培养工作迷失方向。

1基本模型

为了准确理解“智能科学与技术”学科，首先需要建立“智能科学与技术”学科的基本模型，这样才能从学科整体上厘清它的基本概念、基本原理和基本规律，规制过于宽泛和过于狭窄的偏差。图1就是为此而设计的基本模型。

在图1中，底部的椭圆代表外部环境的客体事物，也就是需要研究的“问题”；其上的整个部分代表主体及其与客体相互作用的过程：主体接受来自客体所产生的“本体论信息”，经过主体思考之后产生与客体交互的“智能行为”反作用于客体，解决问题。就在这个主客相互作用的过程中，主体充分展现了自己的智慧能力。其中的主体可以是人类个体，也可以是人类群体。因此，这是研究“智能科学与技术”的基本模型。

不断提升自己生存与发展的水平，这既是人类与生俱来的目标，也是人类永不枯竭的动力。为了实现这个目标，人类就要运用自己的智慧和知识不断去发现应当解决而且可能解决的问题，在此基础上努力去解决所发现的问题，不断前进。

人类的这种智慧能力包含两个相互联系相互作用相辅相成的部分：其一是根据人类所追求的目标和现有的知识去发现问题、定义问题和预设问题求解目标的能力，这是人类在长期实践过程中积累起来的一种内隐性的智慧能力，所以称为隐性智慧；其二是在隐性智慧所确定的工作框架内，在求解目标的引导下，运用相关信息和知识去生成解决问题的策略，成功解决问题实现求解目标的能力，这是一种外显性和操作性的智慧能力，所以称为显性智慧。

在图1的模型中，隐性智慧具体表现为“主体所定义的问题、主体的知识库里已经拥有的知识、主体为求解问题所预设的求解目标（也存在知识库内）”，这三者就构成了主体为求解问题所设置的初始工作框架。显性智慧则具体表现为图1中的“感知、认知、基础意识、情感生成、理智生成、综合决策、策略执行、效果检验以及反馈学习优化”所代表的问题求解过程。

由于隐性智慧是人类内隐性的智慧，需要明确的目标、足够的知识、很强的直觉能力、丰富的想象能力、甚至需要灵感和顿悟能力，才能创造性地发现值得解决的问题，所以，隐性智慧难以用人造机器去模拟。然而，由于显性智慧具有外显性和操作性特征，主要具备获取信息、生成知识、生成和执行策略的能力，因此，显性智慧有可能被人造机器所模拟。在约定俗成的学术语汇中，“智慧”比较抽象，带有形而上的色彩；而“智能”则比较具体，带有形而下的特点。于是，人类的显性智慧也常常被称为“人类智能”。

鉴于人类显性智慧与隐性智慧之间存在不可分割的深刻内在联系，人们就把研究和探索“人类隐性智慧和显性智慧奥秘”的科学技术称为“智能科学技术”，而把其中着重研究和模拟“人类显性智慧（人类智能）能力”的科学技术称为“人工智能”科学技术，或者就简称为“人工智能”。换言之，人工智能是“智能科学与技术”的一部分。

图1的基本模型及其相关解释启示我们：“智能科学与技术”的内涵既具有极强的基础性，涉及与物质资源同样基础的信息资源；又具有极强的深刻性，涉及人类创造性智慧的深邃奥秘；还具有极强的应用性，涉及极其广泛的应用领域。

因此，为了研究与学习“智能科学与技术”，人们应当具备人文社会科学、基础自然科学和应用技术科学的知识与能力，应当自觉遵循“文理交互，理工融通”的交叉科学理念。虽然我国高校仍有文科、理科、工科之分，但是，为了培养有发展能力和创新能力的人才，还是要在发挥各校特色的同时努力贯彻“文理交互，理工融通”的方针。这是智能科学与技术学科的鲜明特点，需要引起教学与研究人员的高度关注。

2基本方法

概念是学科的基石。从图1的基本模型可以看出，“智能科学与技术”包含了许多重要的新概念。除了上面已经讨论过的隐性智慧和显性智慧的基础概念之外，还有信息（包括本体论信息和认识论信息，特别是其中的语法信息、语义信息和语用信息）、知识（包括本能性知识、经验性知识、规范性知识、常识性知识、知识的内部生态系统和外部生态系统）、基础意识、情感、理智、智能策略、智能行为等一系列基本概念。

考虑到本文篇幅的限制，同时也考虑到读者可以很容易从现有文献中详细了解到这些概念，因此，这里只予以列举，而不准备展开具体的讨论。有需要的读者可以参阅相关文献。

这里需要特别关注的，是研究和学习“智能科学与技术”所需要确立的新的科学观和方法论问题。只有掌握了这些新的科学观和方法论，才能准确地理解“智能科学与技术”的基本概念、基本内容和基本规律。

有比较才能有鉴别，事物总是相比较而存在。了解“智能科学与技术”所需要的科学观和方法论的便捷方法之一，就是把它们同读者已经熟悉的“物质科学与技术”的科学观和方法论进行对比。众所周知，智能系统是一类开放的复杂信息系统，因此，这里的比较对象也要选择相对比较复杂的物质系统。表1就是这种比较的一些结果。

由表1可知，“物质科学技术”所采用的科学观包括（1）物质观：认为研究的对象是物质的；（2）结构观：认为研究的关注点应当是物质的结构；（3）孤立观：认为所研究的物质对象是与其它对象没有关联的；（4）静止观：认为所研究的物质对象是静止的，至少在研究期内是静止的。

基于这样的科学观，在处理比较复杂的物质对象的时候，物质科学技术所采用的方法论就是“分解一分析”，更具体地说就是“分而治之，各个击破，直接还原”。也就是人们所熟悉的“还原论”。

和“物质科学与技术”的情形不同，“智能科学与技术”的科学观包括（1）信息观：认为所研究的对象是信息；（2）系统观：认为研究的关注点应当是系统化的信息，即必须同时关注信息的形式、内容和价值；（3）生态观：认为信息不是孤立的或静止的，而是生长发展的；（4）机制观：认为信息的生长发展必然存在一定的机制。

基于这样的科学观，“智能科学与技术”所采用的方法论就是“转换―创生”。更具体一些说，就是“智能科学与技术”基本模型（图1）所展示的“信息转换与智能创生定律”。其中，“信息转换”是手段，“智能创生”是目的。

十分清楚，“物质科学与技术”的“分而治之”方法论体现了它的“物质观、结构观、孤立观和静止观”；“智能科学与技术”的“转换创生”方法论体现了它的“信息观、系统观、生态观和机制观”。

这个对比告诉我们，由于研究对象不同，导致学科的性质也不相同，我们不能把自己所熟悉的“物质科学与技术”的科学观和方法论统统照搬到“智能科学与技术”学科领域。虽然在研究局部细节问题的时候，这两种科学观和方法论的差异表现的不是很明显，但是在研究系统全局问题的时候，这种差别就会变得十分显著。这也是值得“智能科学与技术”的研究者和学习者特别关注的特点。

事实上，“人工智能”的研究就经历了一场方法论的变革。按照“分解―分析”的方法论思想，人工智能被分解为结构模拟（人工神经网络）、功能模拟（物理符号系统）和行为模拟（感知动作系统）三大学派，结果长期不能互相融通。20世纪末和21世纪初，一些研究人员提出“新的集成”和“现代方方法”试图找到三者融通的具体方法，但是都没有取得成功。2007年，本文作者按照“转换―创生”方法论思想提出了机制模拟的智能生成方法，结果发现：结构模拟（人工神经网络）、功能模拟（物理符号系统）和行为模拟（感知动作系统）分别是机制模拟的A、B、C型，从而实现了人工智能模拟方法的统一，见表2。

由此可见，以往人们把人工神经网络课程、物理符号系统课程（即普遍流行的人工智能和专家系统课程）、感知动作系统课程（即智能机器人或智能体课程）分开讲授或者只讲授其中一门或两门课程的做法是不合理的。

同时，我们一直把图1的模型称为“智能科学与技术的基本模型”。不过，如果注意到“智能科学与技术”的科学观一信息观，系统观，生态观和机制观，那么，我们也可以把图1称为“生态意义上的信息科学与技术基本模型”。这是因为，虽然在经典意义上的信息科学与技术基本模型只能覆盖到图1模型中的信息层次，但在生态学意义上，知识和智能都是信息的生态学产物，因此生态学意义上的信息科学与技术基本模型就覆盖了图1模型的全体。在生态学的意义上，“智能科学与技术”基本模型与“信息科学与技术”基本模型就合二为一：自顶向下观察，图1就是“智能科学与技术”的基本模型；自底向上观察，图1就是“信息科学与技术”的基本模型。于是有：

智能科学与技术=生态学意义的信息科学与技术

如果把“智能科学与技术”模型中的“由信息转换为知识”和“由信息、知识和目标转换为智能”这两个核心部分命名为“核心智能科学与技术”，把非生态学意义上的信息科学与技术命名为“常规信息科学与技术”，那么，也可以有：

智能科学与技术=核心智能科学与技术+常规信息科学与技术

在我国教育部的学科目录中，“智能科学与技术”其实就是“核心智能科学与技术”，目录中的“信息科学与技术”其实就是“常规（非生态学意义的）信息科学与技术”，后者又被划分成“通信”、“计算”、“自动化”、“物联网”、“信息安全”这样一些更加狭窄而且相互交叠的二级学科，显然有待进一步合理化。

3基本课程

北京邮电大学智能科学与技术研究中心最近实施的全国高校智能科学与技术专业教学计划调查表明，我国多数学校的教学计划确实体现了“计算机科学与技术的一个分支学科”的特点，很少学校的教学计划能够表现“文理相交，理工融通”的交叉科学精神。这就提出了一个尖锐的问题，如果真的把“智能科学与技术学科”办成“计算机科学与技术学科”的一个分支学科，那么，这样的“智能科学与技术学科”还有存在的理由吗？

由以上分析的“智能科学与技术”的基本模型和基本方法可以知道，为了学习、理解和掌握“智能科学与技术”学科，人们的知识结构必须包含社会科学、人文科学、基础科学、应用技术的基础知识与综合能力。

为此，由中国人工智能学会教育工作委员会和清华大学出版社计算机分社共同组建的“全国高校智能科学与技术专业系列教材规划与编审委员会”（以下简称编委会）提出了如下的本学科核心课程和相应的核心教材。

（1）一年级第一学期的课程智能科学与技术导论是一个引导型课程，旨在以准确而通俗的概念、全面而浅近的思路、亲切而富有感染力的语言，引导刚刚踏入校门的新生了解：什么是“智能科学与技术”？为什么要学习“智能科学与技术”？怎样才能学好“智能科学与技术”？

（2）二年级第一学期的课程脑与认知科学基础是本学科特需的自然科学基础（脑科学）和社会科学基础（认知科学），旨在为学生提供关于人类智能的脑科学基础知识和人类认知能力的科学知识，特别是关于“脑结构如何产生认知能力（物质如何生成精神）”的科学机理。

（3）二年级第二学期的课程不确定性数学引论是本学科特需的数学基础知识课程，旨在为学生提供关于“智能科学与技术”领域必然涉及到的各种不确定性（包括随机不确定性、模糊不确定性、粗糙不确定性以及非线性引起的混沌不确定性）的描述与处理知识，特别要阐明这些不确定性的根源、相互关系、描述和处理方法。

（4）三年级第一学期的课程机器智能是本学科的专业基础课程，旨在用“智能科学与技术”的方法论阐述人类智能的各种模拟方法（包括结构模拟、功能模拟、行为模拟和机制模拟），以及这些不同模拟方法之间的相互关系和统一的途径，为学生学习机器（人造系统）智能奠定理论和方法的基础。

（5）四年级第一学期的课程《科技史与方法论》，由于智能科学技术本身富有科学观和方法论的特色，因此这是一门具有本学科特色的总结性课程，旨在为学生提供关于科学技术发展史（特别是智能科学技术发展史）所展现的科学观和方法论知识，使学生能够从“智能科学与技术”的学科知识基础上站立起来，具有纵观和把握智能科学技术发展规律的能力，使学生的学术眼界能够“形成于课堂，而又远远超越课堂”。

编委会认为，这些核心课程的综合（加上各个学校的人文社会科学通识课程和各有特色的专业课程），将为学习者提供必要的“文理相交，理工融通”的交叉学科思维素质和能力。无论是理科型学校还是工科型学校，都要在保证上述核心课程优质教学的基础上努力发挥自己的特色，而不应当削弱这些核心课程的教学质量。

篇2

中图分类号:G642 文献标识码:B

1引言

被认为是信息科学技术前沿和核心的“智能科学与技术”,自2004年由北京大学自主设立该本科专业以来,不但得到人们的普遍认同,而且得到了较大的发展,全国至今已有15所大学开办该本科专业,其中包含教育部直属高校7所和地方性高校7所,“211”高校就有10所。尽管“智能科学与技术”本科专业在全国已初具规模,但作为本科教育,乃处于起步和探索阶段,一级学科和二级学科还没有完全建立,培养方案的理论体系和实验体系还有待进一步探索和完善。本文主要结合我校在专业实验建设过程中的一些实际和体会,就“智能科学与技术”专业实验平台建设谈一些做法和设想。

2明确实验平台建设的目标和思路

专业的实验平台建设是为专业的培养目标服务的。我校“智能科学与技术”专业的培养目标是:学生要具备坚实的数学、电子技术、计算机和智能信息处理、机器学习和控制、计算机集成、智能理论与技术等较宽领域的工程技术基础知识和专业基础知识,能在科研、教育、企事业等部门从事智能理论研究、智能信息处理、智能技术应用等方面的教学、科研和开发应用等工作,成为能掌握智能理论与技术及专业技能的研究与应用的高级工程技术人才。培养要求是:了解信息系统及智能科学与技术领域的学科前沿、最新进展和发展动态;系统地掌握本专业领域宽广的技术基础理论知识,以适应智能信息处理与技术应

用等方面需求;掌握信息获取、处理的基本理论和智能处理的一般方法,具有设计、集成、应用智能系统的基本能力;具有较强的自学能力、文献检索、资料查询动手能力、创新意识和较高的综合素质等。

实验课不但是对相关理论知识的深入理解和综合运用,而且更是对动手动脑能力的综合培养和锻炼。因此,实验平台建设目标和思路是将基础实验、设计性与综合性实验与课程设计、毕业设计等相结合,理论课程的实验教学与智能科学技术相结合,增加学生创新性的实验与实践,培养学生扎实的理论基础和实践与创新的基本技能。

根据最近中国人工智能学会教育工作委员会制定的“智能科学与技术”作为一级学科,“智能理论与方法”、“知识处理技术”、“智能系统与应用”为一级学科下设的三个二级学科的思路,如图1。因此,实验平台建设的思路应是:(1) 能具备研究和探讨自然智能系统的机理和机器智能的模拟方法的实验系统。它主要包括:脑科学基础、认知科学理论、智能的模拟理论与方法、面向智能的信息理论、知识理论、逻辑理论、复杂系统的自组织理论、决策理论、问题求解方法、机器学习、群体智能、人工情感、人工意识等。(2)能进行知识处理技术多的实验设施或软件系统、智能工具。通过这些设施或软件,执行由信息到知识和知识到策略的思维性加工技术、智能检索、以及多媒体信息处理与机器感知、机器学习等。(3)具备智能系统与应用的各种对象,如智能机器人、智能装置、智能信息网络等。总之,实验的设备和环境既可使学生完成某门课程的验证性实验、综合性实验和设计性实验,也可完成多门课的交叉性实验或课程设计。

图1学科结构图

作者简介:陈以(1963-),男,广西玉林人,研究生,副教授,学院副院长,主要研究方向为智能控制、计算机应用技术。

3实验平台建设的主要内容

大学的实验教学不仅涵盖了理论课的内容,而且比理论课更为复杂。通过实验,既能丰富活跃学生的科学思维,又能使学生加深对课堂上学到的理论知识的理解、巩固和提高,并最终达到培养学生对客观世界的观察能力、分析能力和解决能力。为达到这样一个实验培养目的,实验平台建设的内容应从以下几方面入手。

3.1实验体系建设

“智能科学与技术”作为一个新办的专业,其实验教学体系尚处于探索和完善阶段。基于学校和学院现有的实验室基础,特别是学校创新实践教育特色和我院现有学科的实验室基础,我们在“智能科学与技术”专业的实验教学体系上重点考虑以下几方面的建设:

(1) 建立层次化的实验教学体系

层次化的实验就是让学生从验证性的实验开始,逐步到设计性、综合性和带创新性实验或工程项目开发实践等的实验环节,学生最后阶段的毕业设计环节属于综合性或创新性实践实验。实验层次安排主要体现实验教学的层次由简单到复杂、由单一到综合、由学习到创新的科学过程,形成由“验证性实验设计性实验综合性实验课程设计创新实践”的实验层次设置方法。

(2) 实验教学要与生产实际相结合

为增强学生学习的兴趣,培养学生的工程素质、动手能力和综合创新能力,也为提升就业率,我们注重依托CSIP(国家软件与集成电路公共服务平台)广西分中心(该中心设在我校)、学院申报的广西省级自动化实验教学示范中心等,促进服务市场应用与交流,采取请进来、走出去等多种途径实验教学方法将某些专业课实验和生产实习相结合。根据实验教学规划需要,进行仪器设备购置,使实验教学满足社会需求,形成以验证性实验为先导,综合性实验为巩固,设计性或工程性项目实践为提高,以社会需求为导向的实践教学培养体系。

(3) 实验教学与科研有机结合

实验是科研的基础,实验可以带动科研;科研反过来促进教学,并通过成果带动实践教学的改革和发展。参与老师的科研,学生不但能了解学科发展的规律和技术前沿,加深对课程内容的理解,提高学生的实践能力和创新能力,而且能升华学生对实验的内涵的解读,增强对实验学习的兴趣,明确做人、做事的道理,为未来走向社会打下坚实的基础。

(4) 特色建设与创新

特色是一所学校、甚至一个学科或专业赖以生存和发展的基础。我校是以工为主,电子信息类学科优势突出、创新实践教育特色鲜明的多科性大学。学校的前身是1960年成立的桂林机械专科学校,1980年,学校更名为桂林电子工业学院,全面开始本科教育。在原学校计算站的基础上,正式成立计算机系,成为广西最早开办计算机专业本科教育的高校,1995年开始进行研究生教育。2006年,桂林电子工业学院更名为桂林电子科技大学,原计算机系经重新组合,更名为计算机与控制学院。计算机与控制学院目前拥有计算机科学与技术、控制科学与工程两大学科,主要开设有计算机科学与技术、软件工程、信息安全、网络工程和自动化等本科专业,以及两大学科基本有的二级学科硕士点。我校的“智能科学与技术”专业就设在计算机与控制学院,这正是中国人工智能学会当初设立专业的初衷和建设发展的基础条件。

我校经过近50年的发展,目前已具有2个国家级实验教学建设示范中心,2个国家级特色专业建设点,1个国家级教学团队,3个广西省级实验教学示范中心或建设中心,1个国家级的大学生创新型实施单位及1个团中央大学生创新实践基地,以及具备创新型的机器人中心、飞思卡尔智能车中心、电子设计训练基地等多个省级或校级中心和基地。我院还有1个信息产业部部级重点实验室,1个ASEA培训中心,6个与华晟、研华、华为3COM、金蝶等知名企业共建的实验室或研究中心。对大学生电子设计大赛,我校自1997年派队参赛以来,每次在广西区和全国都有出色的表现,2001年还获得最高奖“索尼杯”;对飞思卡尔智能车比赛,我院代表队(代表学校)近年还连续获得华南赛区和全国赛一等奖等。学校还特设有创新学分,学生课外创新活动取得成果可以给予适当的学分来代替选修课学分。

我校的“电子信息类学科优势突出、创新实践教育鲜明”的特色在广西和华南地区具有较大的影响力,甚至在全国也有一定知名度。因此,我们在“智能科学与技术”专业实验体系建设中,紧紧结合现有的资源和条件,在智能机器人(车)、智能信息处理和智能技术与应用等方向,立足和发挥这一传统的优势和特色。在“夯实基础,独立实践,创新提高”的实验教学理念下,培养基础扎实、知识面宽、具有创新精神和工程实践能力的高素质的综合型人才。

3.2实验管理平台建设

实验管理平台建设主要是针对实验老师与学生建立一个集网络化、开放式于一体的实验教学与管理体系。

网络化、开放式的实验教学体系是实验教学平台建设成熟的重要标志。学生通过这样一个完善和规范的实验教学与管理体系,可以自主预约想做的实验,自主选择实验内容、实验时间,并通过网络与实验教师的互动与交流。这种全开放的网络化实验教学体系,不但能充分调动学生的积极性、主动性,而且还能充分利用有效的资源,提高利用率,如图2所示。

我校实验选课系统充分考虑了“以学生为主”的实验教学模式和开放式教学的特点,学生可以根据各自的学习计划灵活选择实验项目以及开设的时间。实验教师、实验管理员可以方便地通过留言与学生交流,学生的问题也可以通过“一对一”的形式即时解决。教师则通过实验选课系统查阅学生选课情况、登录学生实验成绩、回答学生提问。通过近年的建设,我院的网络化的开放式实验教学体系已初具规模,再铺之于学校完善的网络实验选课系统,从而为学生提供了个性化学习的实验环境,提高他们独立自主的实践与创新能力。

3.3实验师资队伍建设

实验教学队伍的稳定和提高是实验教学发展、提高与创新的保证。我校有一系列相关的政策和措施稳定实验教

师队伍,鼓励青年实验人员在职攻读学位、外出进修、培训等,激励实验人员在搞好实验教学的同时,积极参加科研实践。总之,稳定和提高现有教师实验教学技能,积极引进高素质人才,是推动、加强和提高实验教学质量的需要。

我院目前实验队伍(含研究人员)共20人,其中正高职称人员6名,副高职称人员9名,中级职称人员5名,具有博士学位人员5名,取得硕士学位的有16人,拥有一支以中青年为主体,以博士为骨干的较高层次的教学科研队伍。实验队伍具有较优良的素质,年龄、知识及职称结构比较合理,他们相对稳定、富有活力,是我们具备高质量、高水平实验教学体系的保证。

4结束语

实验不仅是理论的基础和源泉,而且实验环节作为整个教学体系的主要环节之一,在培养学生的实际动手能力和创新能力中起着无法替代的重要作用。因此,实验平台建设除了要帮助学生巩固和加深理解所学的理论知识,树立严谨科学的研究方法,掌握基本的科学实验技能外,还要充分调动他们的主观能动性,进行动手动脑与创新的实践,形成特色。

本文只是结合我校与我院自身的实际,就已有的专业实验体系和“智能科学与技术”新专业实验建设情况进行了探讨,还有待实践中继续完善与提高。

参考文献:

[1] 钟义信.设置“智能科学与技术”博士学位一级学科:必要性、可行性、紧迫性[J].计算机教育,2009(11):5-9.

篇3

我校智能科学与技术本科专业于2007年申请设立,2008年开始招生。经过两年的实践和探索,我们认为当初的培养方案还有不完善的地方,特别是实验环节有待进一步改进和完善。本文主要结合我校在专业实验环节实践与建设过程中的一些实际问题谈一些改进和设想。

1实践环节改进与加强的必要

国家中长期教育改革和发展规划纲要提出要提高学生的学习能力、实践能力、创新能力。总理在十一届三次人大政府工作报告中指出“教育学生学会知识技能,学会动手动脑,勇于探索的创新精神和善于解决问题的实践能力”。实践环节的重要性可见一斑。

实践环节包含各类课程实验、课程设计和各类实习(含毕业设计)等。课程实验是基础,它不仅涵盖了理论课的内容,而且比理论课更为复杂。学生通过实验既能活跃思维,又能加深对课堂上学到的理论知识的理解、巩固和提高,并最终具备对客观世界的观察能力、分析能力和解决问题的能力。课程设计和各类

实习一般是学生在老师的指导下,综合运用一门或多门知识进行动手学习、实践和创新并接触社会实际的过程。就学生实践动手能力和创新能力的提高而言,课程设计和各类实习比单纯的课程实验还要重要。

智能科学与技术本科专业从2004年设立至今,全国只有17所大学开办该本科专业,目前一级学科和二级学科还没有完全建立,培养方案的理论体系和实验体系还有待进一步探索和完善[1-2]。因此,作为处于起步和探索阶段的本科专业,学生实践动手能力的加强,对其就业率提高很重要,而就业率的高低关系到专业的生存与发展。多年来,我校参加过电子设计大赛训练和获奖学生的就业率一般都为100%。即使在去年全国就业形势比较严峻的情况下,我校一次就业率仍达到92.57%,连续多年就业率稳居90%以上,获省级“毕业生就业工作先进集体”。实践证明,对一般工科院校的本科生而言,只要我们抓好各类实验、课程设计等实践环节,积极改革,并扎实让学生参与各类基地的实践与创新活动,使其实际动手能力与应用能力加强或提高,学生的一次就业率就完全还会有进一步上升的空间。

基金项目:广西实验教学示范中心专项教改项目(JGS201005)。

作者简介:陈以(1963-),男,副教授,硕士,主要研究方向为智能控制、计算机应用技术;王改云(1964-),女,教授,硕士,研究方向为智能控制、非线性控制;杨青(1976-),女,讲师,硕士,主要研究方向为人工智能、自动控制。

2专业实践环节设置及存在的问题

根据近来中国人工智能学会教育工作委员会制定的智能科学与技术作为一级学科,智能理论与方法、知识处理技术、智能系统与应用为一级学科下设的3个二级学科的思路,我们已初步进行了智能科学与技术专业实验平台建设[3]。该实验平台建设主要含实验体系建设和实验管理平台建设两大块,目标和思路是将基础实验、设计性与综合性实验与课程设计、毕业设计等相结合,理论课程的实验教学与智能科学技术相结合,增加学生创新性的实验与实践,培养学生扎实的理论基础及实践与创新的基本技能。实验体系建设含层次化的实验教学体系建立和实验教学与生产实际、科研相结合的实践体系。实验层次安排主

要体现实验教学的层次由简单到复杂、由单一到综合、由学习到创新的科学过程,形成由“验证性实验设计性实验综合性实验课程设计创新实践”的实验层次设置方法与形式。实验管理平台建设主要是针对实验老师与学生建立一个集网络化、开放式于一体的实验教学与管理体系。学生通过实验管理平台以及在平台的设备和环境下,可以自主预约想做的实验,自主选择实验内容、实验时间,并通过网络与实验教师互动交流,既可完成某门课程的验证性实验、综合性实验和设计性实验,也可基本完成多门课的交叉性实验或课程设计。

我们参考各兄弟院校的智能科学与技术专业计划设置后,前阶段修订的专业培养计划总学时、学分及实践环节总学时、学分等情况统计如表1和表2所示。

表1专业培养计划学时、学分情况统计表

课程类别 课内教育 课外

教育 总学分数

学时数 学分数 学分比例 8学分 198

理论教学 2204 137.75 72.5%

实践环节 836 52.25 27.5%

合计 3040 190 100%

表2专业培养计划实践环节总学时、学分情况统计表

课程类别 课内实践 课外实践 总学

分数

学时数 学分数 学分比例 8学分

(兴趣学分) 60.25

公共课程 72 4.5 9%

专业基础课程 308 19.25 37%

专业课程 152 9.5 18%

综合 304 19 36%

合计 836 52.25 100%

从表1可以看出,专业实践环节的学分占整个专业的学分比例是基本合理的。但从表2看,专业课程的实践环节学分只占整个专业实践环节的18%或只占整个专业学分的5%,是相对较低的。此外,据我们初步统计,专业基础课程的实验(含课程设计),其验证性实验内容相对过多,设计性和综合性实验内容比例相对较少,不足1/2;专业课程的实验(含课程设计),其设计性和综合性实验内容比例也只占一半。如我校智能科学与技术专业的主干课程――人工智能课程,现总学时为64课时,其中实践(验)课程时数为8课时。目前其实践(验)考核要求主要是使学生了解和掌握LISP语言的基本知识与应用开发能力,以实现简单的专家系统和知识获取功能,验证性内容占半数,设计性或综合性内容实验略少。类似梵塔问题、模糊假言推理器等实验没有开设,这些实验的理论比较抽象、空洞,学生难以理解,效果并不理想。

设计性和综合性实验内容比例的偏低,是影响学生实践动手能力和创新能力提高的主要因素之一。因为学生从中学到大学,多数只是完成一个学习阶段形式的转变,并未真正做到理论联系实际,大一到大三开始的专业基础课程实验和专业课程实验,是他们真正做到理论联系实际,实现自我实践和创新的基础,有了这个基础,大四的实践综合训练等就是他们创新提升的保证。

就我们的调查而言,一般的工科院校智能科学与技术专业实践环节的实践内容情况跟我校情况类似,一些偏理科方面的兄弟院校,其设计性、综合性的实验比例还会更少。

3改革设想

针对以上的问题分析,我们拟提出以下的改进与建设思路。

一是以“质量工程”标志性成果为龙头,深化教育改革和创新。从建校近50年发展至今,我校一直

重视“质量工程”的建设和学生实践环节及动手能力的培养。目前,我校已获得2个国家级和6个省级实验教学建设示范中心或建设单位,3个国家级特色专业建设点,2个国家级和7个省级教学团队,1个国家大学生创新性实验计划项目实施单位等。因此,我们要充分发挥国家和省级实验教学建设示范中心及国家大学生创新性实验计划项目实施单位的示范和龙头作用,并以此为契机,实施实践教学理念的更新和提升。

二是依托我校现有的各类等级中心基地构成的实践创新平台,不断地改进和完善专业的实践环节和实验内容。经过长期的努力和积累,我校近期已完成构建自己的大学生公共创新平台体系,如图1所示。该平台呈现实践环节由低到高的金字塔结构,能为各阶段、各类或各等级的学生提供一个自我不断实践与创新的发展空间,也满足和保证了不同阶段的学生,随着低年级到高年级实验与实践进程的发展,提供需求的环境和施展的平台。为此,我校为加强学生课外实践,提高学生动手能力,同时也为满足学生实践的需要,特意增加了8个课外实践学分。这8个学分的增加,目前我校还在试行阶段。

图1大学生公共实践创新平台体系金字塔图

三是紧密结合我校电子信息类学科优势突出、创新实践教育特色鲜明的特点,进行新一轮实验项目、内容、性质等的改革和完善。众所周知,一个专业要办出有生命力,在既符合专业发展方向,又满足社会需求的同时,还必须有自身的特色。我校作为以工为主,电子信息类学科优势突出,创新实践教育特色鲜明的多科性大学,其特色在广西和华南地区具备较高的影响力,甚至在全国也有一定知名度。经过近50年的积累和沉淀,我校目前还有和全国青年联合颁发的“青年科技创新教育基地”,以及创新型的机器人中心、飞思卡尔智能车中心、电子设计训练基地等多个企业级或校级中心或基地。机器人中心、飞思卡尔智能车中心及电子设计训练基地等集中体现了“智能”方面的设计与技术,是智能科学与技术专业内涵最好的演绎。

在电子设计比赛等方面,我校每次都在广西区和全国有出色的表现,2001年还获得最高奖“索尼杯”等。我们要在继续发扬这一特色传统优势及继续做好各类基地建设的同时,审思当前实践环节(含实验项目、内容等)存在的问题,探讨如何根据实践教学的根本目的,加大设计性、综合性等实践

环节与实验内容的比例和要求,力求在专业的实践环节建设和专业的“智能科学”与“技术”方面有自己的特色。

四是做好实验环境和实验平台的建设和管理。这是实践环节发展、提高与创新的持续保证。这方面的内容就是要稳定实验教学队伍,不断地提高教师的实践知识与技能;加强实践环节过程的管理与监督,增强实践教师的责任感;及时更新和合理利用各类仪器设备,做大做强传统优势的各类示范中心、实践创新基地,坚持特色建设与创新。

4结语

一个新专业建设的好坏,除了接受领导专家部门的指导外,还应结合社会的需求与自身院校的背景和实际,依靠院校的特点、特色进行建设,这样的专业才能具有持续的生命力,培养出来的学生才能得到社会和公众的认可。

本文只是结合我校自身的实际情况,就智能科学与技术专业实践环节的改进进行了初步探讨,还有待在实践中不断完善、继续提高,同时也期待与兄弟院校共同分享。

参考文献:

[1] 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.

[2] 钟义信.设置“智能科学与技术”博士学位一级学科:必要性、可行性、紧迫性[J].计算机教育,2009(11):5-9.

[3] 陈以.谈“智能科学与技术”专业实验平台建设[J].计算机教育,2009(15):174-176.

Reform and Development Advices for the Practical Content of Intelligence Science and Technology

CHEN Yi, WANG Gai-yun, YANG Qing

篇4

1现状分析

我国的智能科学与技术(intelligence science and technology，ist)专业创办至今已有8年历史了。它从无到有，逐步壮大，现在全国已有近20所大学试办这个新专业[1-2]。应该说，智能科学与技术专业的8年征途并不平坦，开拓者们也为之付出了艰辛和心血。现在，我们至少可以说，智能科学与技术专业已再不是“婴儿”，而是“小学生”了。然而，我们需要继续努力，上好中学、大学以及研究生课程，迈上专业建设的新征途，攀登学科建设的新高峰。

在ist专业建设上，北京大学信息科学技术学院等起了重要的带头作用，中国人工智能学会及其教育工作委员会等工作委员会和专业委员会发挥了很好的组织作用[3-4]。他们齐心协力，默默奉献，做了大量有目共睹的开创性工作，值得充分肯定。现已有北京大学、首都师范大学、北京邮电大学、南开大学、西安电子科技大学等高校培养出ist专业的毕业生。也就是说，我们有了ist专业的第一代“产品”了。然而，我们的ist专业还是有些不尽人意之处，特别是发展速度比预料的要慢，发展规模不如预期的大，发展目标还有待进一步明确。笔者试图概括我国ist专业发展的喜与忧，探讨发展战略，为ist的专业建设和学科发展出谋献策，供同行讨论与参考。

2喜忧参半

如上所说，我国ist专业的发展既取得可喜成果，又存在某些忧虑，即喜忧参半。下面拟就ist专业的办学成绩和存在问题进行探讨。

2.1主要成绩

归纳起来，8年来，我国ist专业建设取得的主要成绩包括下列各点。

1) 申报并获准试办ist专业，促进信息科学和智能科学的发展，为国内外信息科学学科建设开辟了一个新的增长点。

2) 在调查研究和科学分析的基础上，制定了ist专业教学大纲和教学计划，为专业建设建立了基本框架[5-6]。

3) 结合ist的专业特点和教育发展要求，初步规范了ist专业课程设置，开展专业建设和课程教学等方面的改革，取得一大批成果[7-8]。

4) 编写了一批具有明显特色的相关教材，为新专业教学和学科建设提供必要的资源，起到较好的示范和辐射作用[7,9]。许多学校在实验教学上进行了一些探讨，并积累了不少经验，值得推广与借鉴[10-12]。

5) 聚集了一群有志于智能科学技术教育的教师，形成了一支热爱教育、乐于奉献、熟悉业务的师资队伍，为ist专业的人才培养和学科发展打下重要基础。

6) 经常组织本专业的教育与教学研讨会和座谈会，进行全国性或校际间的交流，总结心得体会，共同提高，使ist专业沿着正确的方向发展。

7) 培养出一批基本掌握智能科学技术基础理论和专门知识，具有从事本专业工作能力的本科毕业生，为国家输送有特色的急需的建设人才。

8) 为争取我国智能科学与技术一级学科博士学位授予权做了大量工作，并取得重要进展，为ist学科的进一步发展创造重要条件[13]。

2.2瓶颈问题

概括地说，ist专业建设和发展面临的问题主要涉及如下几点。

1) 专业规模和发展速度没有达到预期结果，仍停留在“试办”状态。

到目前为止，全国试办ist专业的学校已近20所，已初具规模，“闪亮登场”[2]。然而，本专业的规模和发展速度不尽人意，离“大发展”的预期结果尚有较大差距。

2) 办学主体存在一定的局限性，缺乏跨学科大联合的氛围。

如前所述，北京大学和中国人工智能学会等对ist专业建设发挥了重要的带头和组织作用。由于ist专业具有高度跨学科等重要特点，单纯依靠某一两个现有专业来“派生”和由一两个学会来“催生”ist新专业，是难以快速发展和如愿以偿的。现有专业或学会都有一定的局限性，与其他学会间的交流合作也需要有改进之处。

3) 教学大纲与《国家中长期教育改革和发展纲要》要求存在差距，有待更新。

《国家中长期教育改革和发展纲要》[14](以下简称《纲要》)是我国“优先发展教育，建设人力资源强国”的重要战略部署。《纲要》中许多新思路是我们以前没有想过的。ist的教学大纲需要按《纲要》的要求进行大刀阔斧的修订，力求符合《纲要》精神。

4) 实验教学和网络教学亟待加强。

在新专业建设初期，实验室建设投入经费有限，这对开展实验教学有些不利影响。一些学校的实验未能满足ist专业各课程教学的基本要求。

5)ist专业的产学研结合模式急需探讨与建立。

产学研结合是高等教育的一项经验。《纲要》也强调“创立高校与科研院所、行业、企业联合培养人才的新机制”对本科生教育的重要性。虽然有许多企事业行业适合ist专业就业，但该专业不像机电、化工、通信、冶金等专业那样有比较对口的实习和就业企业。因此，探讨与建立ist专业的产学研结合模式，也是一项比较艰难的急需解决的问题。

3发展策略

针对上述存在问题，以下特就智能科学与技术专业的发展战略提出若干思考。

1) 树立“大智能科学技术”思想，突破单个学会的局限性，通过大联合、大合作，实现大团结、大发展。

一个专业要在全国产生较大影响，发挥该专业的特有作用，没有足够大的规模是不行的。例如，自动化、计算机、通信、电子信息等专业，全国有数以千计的大学开设。我们是否可以设定ist专业发展规模的第一个目标，即争取在5～10年内，有50～100所大学开设该专业？如果能够实现这个目标，ist专业就走上了“可持续发展”的大道。到那时或者更早一些时日，“试办”也就必然被“正办”所取代。

值得指出的是，目前大多数大学强调“办学资源有限”，不大愿意支持申报新的专业，这对ist专业的发展也产生一定的负面影响。我校的ist专业就是经过3年努力，才向国家教育部呈交《高等学校增设专业申请表》的。

我们需要把圈子搞大些，进行跨学科的大联合，集思广益，合作共赢，谋求ist专业的发展大计。基于中国人工智能学会(caai)的学科特色，由caai牵头组织申报ist专业及其一级学科博士学位授予权，是顺理成章的。同时，单个学会也有局限性，虽不能说是“势单力薄”，但力量不如合作的强大。提倡和实现多学会联合举办智能科学技术教育教学研讨会，以及多学科联合申报与建设ist专业，将克服原有局限性，并以大联合促进大发展，应视为一种可行策略。在今后的ist办学过程中，我们需要主动加强与相关学会(含一级学会和二级学会)和高等学校(含重点学校和一般学校)的联系与合作，力争办好已有的ist专业，创造经验，扩大辐射作用和积极影响，争取有更多的高校申报与加入ist专业行列。

2) 再接再厉申报一级学科博士学位授予权，力争获得批准。

在全国同行及多个学会有代表性的专家建议和支持下，中国人工智能学会及其教育工作委员会积极组织一批有识之士，从事“智能科学与技术”博士学位一级学科授予权的论证和申报工作，并取得重大进展。由于一些原因，申报工作在最后阶段未获通过与批准，需要大家继续努力。“智能科学与技术”博士学位一级学科授予权的获得，必将为ist专业提供更为宽阔的发展空间，使ist专业攀登新的高峰。

3) 申报成立“高等学校智能科学与技术教学指导委员会”，并争取改“试办”为“正办”。

目前，国家教育部的专业设置分为“一般”专业和“试办”专业两种。绝大多数专业属于“一般”专业，只有少数专业为“试办”专业。顾名思义，“试办”者为“试验办学”，经过一定时间的试验后，成功者就可“转正”为一般专业；不成功者就可能被取消“试办”资格。当务之急，是要把“试办”的ist专业办好，办出水平，办出特色，力争早日去掉“试办”帽子。同时，作好必要和充分的准备，尽早向国家教育部申报成立“高等学校智能科学与技术教学指导委员会”，以便得到教育部相关部门的更多指导，并通过“教指委”与兄弟专业交流，更好地学习兄弟专业的办学经验。

4) 高标准严要求，全面修订ist专业的教学大纲和教学计划，以适应国家对智能科学和智能自动化高层人才的需要。

《纲要》中提出的“优化学科专业、类型、层次结构，促进多学科交叉和融合”；“重点扩大应用型、复合型、技能型人才培养规模”；“促进高校、科研院所、企业科技教育资源共享，推动高校创新组织模式，培育跨学科、跨领域的科研与教学相结合的团队”以及“促进科研与教学互动、与创新人才培养相结合”等思想和教改措施，对于我们转变办学观念和进行教学改革都具有很强的针对性。我们需要以高屋建瓴的姿态认真深入学习，联系ist的专业实际，注重创新，进一步修订教学大纲和课程体系，以期更好地满足国家对专业人才培养的要求。各校在修订专业教学大纲和教学计划时，要注意保持不同学校的共性与本校的个性特色。

5) 树立精品意识，创建更多的精品课程，编写富有特色和体现创新的ist各类教材。

由于办学历史较短，办学规模较小，ist专业的教材建设远未达到精品境界。随着时间的推进和办学规模的不断扩大，加上在教材使用中积累的经验和吸取其他相关专业精品课程教材的编写经验，这个问题可望逐步获得解决。我们一定要对ist专业的精品课程建设及其教材建设，包括基础教材、专业基础教材、专业教材和实验教材等给予高度重视。

6) 下大力气加强实验教学和网络教学。

ist专业是一门前沿交叉学科，也是一门理论密切联系实际的学科。无论是学习和深入理解课程的基本理论知识，还是培养学生的实际动手能力，都离不开实验教学和网络教学。我们可以把网络教学看做是一种更加先进的实验教学，它对学生提出了更高要求，能够让学生获取更多的知识，获取更强的能力。

在新专业建设初期，实验室建设的投入经费有限对开展实验教学有些不利影响。为了解决这个问题，我们一方面要因地制宜地设计好实验项目，充分发挥有限的实验室建设经费的作用，尽可能开设出本专业教学急需的实验内容；另一方面要积极利用其他“传统”专业实验室或公共实验室，以弥补现有ist专业实验室的不足。

建设与发展智能科学与技术专业，还有许多需要考虑的问题，如建设一流教师队伍、转变教学观念、改进教学方法、改善教学管理、探索产学研结合模式、加强校际交流与合作等。这些问题也是十分重要的，都是ist专业发展值得思考的内容。

4结语

我国智能科学与技术学科建设和专业建设已取得可喜成绩，但与整个学科和专业的长远发展目标相比，仍存在较大差距和不少问题。如果能够突破现有中国人工智能学会和智能科学与技术专业的局限性，树立智能科学技术大学科思想，实现更广泛的大联合，并采取切实措施扩展智能科学与技术专业，我们的学科和专业就有望获得更快的发展。

一级学科博士点对于学科的发展至关重要。我们要群策群力，集思广益，继续申报智能科学与技术一级学科博士点授予权，并在申报过程中最广泛地团结相关学科和学会的专家学者，争取理解与支持。

上述两方面是相辅相成的关键问题，需要我们转变观念，树立本专业的科学发展观。如果在这两方面

能够取得突破性进展，那么专业发展的其他问题，如改变专业“试办”为“正办”、申报成立智能科学与技术专业教学指导委员会、贯彻执行《国家中长期教育改革和发展纲要》以及课程与教材改革等，就可能迎刃而解。

只要我们再接再厉，团结一心，求真务实，科学发展，我们的ist专业就一定能够越办越强，越办越好，办成有特色、有影响的专业，办成一流的专业。

注：本研究得到国家教育部精品课程“人工智能”(2003年)和“智能控制”(2006年)、全国双语教学示范课程“人工智能”(2007年)、国家级“智能科学基础系列课程教学团队”(2008年)、国家级精品视频公开课“人工智能”(2011)以及湖南省和中南大学精品课程和其他教改项目的支持，谨表感谢。

参考文献：

[1] 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.

[2] 蔡自兴. 智能科学技术课程教学纵横谈[j]. 计算机教育,2010(19):2-6.

[3] 谢昆青. 第一个智能科学技术专业:回顾在北京大学六年来的创建历程[j]. 计算机教育,2009(11):16-20.

[4] 钟义信. 智能科学与创新教育[j]. 中国大学教育,2006(1):28-30.

[5] 邓志鸿,谢昆青,谭少华,等. 智能科学技术专业建设探索[j]. 计算机教育,2010(19):48-50.

[6] 张彦铎,王海晖,刘昌辉. 地方工科院校“智能科学与技术”专业建设的若干思考[j]. 计算机教育,2009(11):38-42.

[7] 杨鹏,张建勋,刘冀伟,等. 智能科学技术专业课程体系和教材建设的思考[j]. 计算机教育,2010(19):11-14.

[8] 谷学静,王志良,黄晓红.“智能科学与技术”专业课程体系建设的思考[j]. 计算机教育,2009(19):108-111.

[9] 祝长生,王志良.“人工情感”教材建设与教学实践[j]. 计算机教育,2009(11):98-101.

[10] 方勇纯,刘景泰. 南开大学“智能科学与技术”专业教学体系与实验环境建设[j]. 计算机教育,2009(11):21-25.

[11] 彭书华,李邓化. 智能科学与技术实验室信息化建设探讨[j]. 计算机教育,2010(15):100-103.

篇5

1现状分析

我国的智能科学与技术(Intelligence Science and Technology，IST)专业创办至今已有8年历史了。它从无到有，逐步壮大，现在全国已有近20所大学试办这个新专业[1-2]。应该说，智能科学与技术专业的8年征途并不平坦，开拓者们也为之付出了艰辛和心血。现在，我们至少可以说，智能科学与技术专业已再不是“婴儿”，而是“小学生”了。然而，我们需要继续努力，上好中学、大学以及研究生课程，迈上专业建设的新征途，攀登学科建设的新高峰。

在IST专业建设上，北京大学信息科学技术学院等起了重要的带头作用，中国人工智能学会及其教育工作委员会等工作委员会和专业委员会发挥了很好的组织作用[3-4]。他们齐心协力，默默奉献，做了大量有目共睹的开创性工作，值得充分肯定。现已有北京大学、首都师范大学、北京邮电大学、南开大学、西安电子科技大学等高校培养出IST专业的毕业生。也就是说，我们有了IST专业的第一代“产品”了。然而，我们的IST专业还是有些不尽人意之处，特别是发展速度比预料的要慢，发展规模不如预期的大，发展目标还有待进一步明确。笔者试图概括我国IST专业发展的喜与忧，探讨发展战略，为IST的专业建设和学科发展出谋献策，供同行讨论与参考。

2喜忧参半

如上所说，我国IST专业的发展既取得可喜成果，又存在某些忧虑，即喜忧参半。下面拟就IST专业的办学成绩和存在问题进行探讨。

2.1主要成绩

归纳起来，8年来，我国IST专业建设取得的主要成绩包括下列各点。

1) 申报并获准试办IST专业，促进信息科学和智能科学的发展，为国内外信息科学学科建设开辟了一个新的增长点。

2) 在调查研究和科学分析的基础上，制定了IST专业教学大纲和教学计划，为专业建设建立了基本框架[5-6]。

3) 结合IST的专业特点和教育发展要求，初步规范了IST专业课程设置，开展专业建设和课程教学等方面的改革，取得一大批成果[7-8]。

4) 编写了一批具有明显特色的相关教材，为新专业教学和学科建设提供必要的资源，起到较好的示范和辐射作用[7，9]。许多学校在实验教学上进行了一些探讨，并积累了不少经验，值得推广与借鉴[10-12]。

5) 聚集了一群有志于智能科学技术教育的教师，形成了一支热爱教育、乐于奉献、熟悉业务的师资队伍，为IST专业的人才培养和学科发展打下重要基础。

6) 经常组织本专业的教育与教学研讨会和座谈会，进行全国性或校际间的交流，总结心得体会，共同提高，使IST专业沿着正确的方向发展。

7) 培养出一批基本掌握智能科学技术基础理论和专门知识，具有从事本专业工作能力的本科毕业生，为国家输送有特色的急需的建设人才。

8) 为争取我国智能科学与技术一级学科博士学位授予权做了大量工作，并取得重要进展，为IST学科的进一步发展创造重要条件[13]。

2.2瓶颈问题

概括地说，IST专业建设和发展面临的问题主要涉及如下几点。

1) 专业规模和发展速度没有达到预期结果，仍停留在“试办”状态。

到目前为止，全国试办IST专业的学校已近20所，已初具规模，“闪亮登场”[2]。然而，本专业的规模和发展速度不尽人意，离“大发展”的预期结果尚有较大差距。

2) 办学主体存在一定的局限性，缺乏跨学科大联合的氛围。

如前所述，北京大学和中国人工智能学会等对IST专业建设发挥了重要的带头和组织作用。由于IST专业具有高度跨学科等重要特点，单纯依靠某一两个现有专业来“派生”和由一两个学会来“催生”IST新专业，是难以快速发展和如愿以偿的。现有专业或学会都有一定的局限性，与其他学会间的交流合作也需要有改进之处。

3) 教学大纲与《国家中长期教育改革和发展纲要》要求存在差距，有待更新。

《国家中长期教育改革和发展纲要》[14](以下简称《纲要》)是我国“优先发展教育，建设人力资源强国”的重要战略部署。《纲要》中许多新思路是我们以前没有想过的。IST的教学大纲需要按《纲要》的要求进行大刀阔斧的修订，力求符合《纲要》精神。

4) 实验教学和网络教学亟待加强。

在新专业建设初期，实验室建设投入经费有限，这对开展实验教学有些不利影响。一些学校的实验未能满足IST专业各课程教学的基本要求。

5)IST专业的产学研结合模式急需探讨与建立。

产学研结合是高等教育的一项经验。《纲要》也强调“创立高校与科研院所、行业、企业联合培养人才的新机制”对本科生教育的重要性。虽然有许多企事业行业适合IST专业就业，但该专业不像机电、化工、通信、冶金等专业那样有比较对口的实习和就业企业。因此，探讨与建立IST专业的产学研结合模式，也是一项比较艰难的急需解决的问题。

3发展策略

针对上述存在问题，以下特就智能科学与技术专业的发展战略提出若干思考。

1) 树立“大智能科学技术”思想，突破单个学会的局限性，通过大联合、大合作，实现大团结、大发展。

一个专业要在全国产生较大影响，发挥该专业的特有作用，没有足够大的规模是不行的。例如，自动化、计算机、通信、电子信息等专业，全国有数以千计的大学开设。我们是否可以设定IST专业发展规模的第一个目标，即争取在5～10年内，有50～100所大学开设该专业？如果能够实现这个目标，IST专业就走上了“可持续发展”的大道。到那时或者更早一些时日，“试办”也就必然被“正办”所取代。

值得指出的是，目前大多数大学强调“办学资源有限”，不大愿意支持申报新的专业，这对IST专业的发展也产生一定的负面影响。我校的IST专业就是经过3年努力，才向国家教育部呈交《高等学校增设专业申请表》的。

我们需要把圈子搞大些，进行跨学科的大联合，集思广益，合作共赢，谋求IST专业的发展大计。基于中国人工智能学会(CAAI)的学科特色，由CAAI牵头组织申报IST专业及其一级学科博士学位授予权，是顺理成章的。同时，单个学会也有局限性，虽不能说是“势单力薄”，但力量不如合作的强大。提倡和实现多学会联合举办智能科学技术教育教学研讨会，以及多学科联合申报与建设IST专业，将克服原有局限性，并以大联合促进大发展，应视为一种可行策略。在今后的IST办学过程中，我们需要主动加强与相关学会(含一级学会和二级学会)和高等学校(含重点学校和一般学校)的联系与合作，力争办好已有的IST专业，创造经验，扩大辐射作用和积极影响，争取有更多的高校申报与加入IST专业行列。

2) 再接再厉申报一级学科博士学位授予权，力争获得批准。

在全国同行及多个学会有代表性的专家建议和支持下，中国人工智能学会及其教育工作委员会积极组织一批有识之士，从事“智能科学与技术”博士学位一级学科授予权的论证和申报工作，并取得重大进展。由于一些原因，申报工作在最后阶段未获通过与批准，需要大家继续努力。“智能科学与技术”博士学位一级学科授予权的获得，必将为IST专业提供更为宽阔的发展空间，使IST专业攀登新的高峰。 　3) 申报成立“高等学校智能科学与技术教学指导委员会”，并争取改“试办”为“正办”。

目前，国家教育部的专业设置分为“一般”专业和“试办”专业两种。绝大多数专业属于“一般”专业，只有少数专业为“试办”专业。顾名思义，“试办”者为“试验办学”，经过一定时间的试验后，成功者就可“转正”为一般专业；不成功者就可能被取消“试办”资格。当务之急，是要把“试办”的IST专业办好，办出水平，办出特色，力争早日去掉“试办”帽子。同时，作好必要和充分的准备，尽早向国家教育部申报成立“高等学校智能科学与技术教学指导委员会”，以便得到教育部相关部门的更多指导，并通过“教指委”与兄弟专业交流，更好地学习兄弟专业的办学经验。

4) 高标准严要求，全面修订IST专业的教学大纲和教学计划，以适应国家对智能科学和智能自动化高层人才的需要。

《纲要》中提出的“优化学科专业、类型、层次结构，促进多学科交叉和融合”；“重点扩大应用型、复合型、技能型人才培养规模”；“促进高校、科研院所、企业科技教育资源共享，推动高校创新组织模式，培育跨学科、跨领域的科研与教学相结合的团队”以及“促进科研与教学互动、与创新人才培养相结合”等思想和教改措施，对于我们转变办学观念和进行教学改革都具有很强的针对性。我们需要以高屋建瓴的姿态认真深入学习，联系IST的专业实际，注重创新，进一步修订教学大纲和课程体系，以期更好地满足国家对专业人才培养的要求。各校在修订专业教学大纲和教学计划时，要注意保持不同学校的共性与本校的个性特色。

5) 树立精品意识，创建更多的精品课程，编写富有特色和体现创新的IST各类教材。

由于办学历史较短，办学规模较小，IST专业的教材建设远未达到精品境界。随着时间的推进和办学规模的不断扩大，加上在教材使用中积累的经验和吸取其他相关专业精品课程教材的编写经验，这个问题可望逐步获得解决。我们一定要对IST专业的精品课程建设及其教材建设，包括基础教材、专业基础教材、专业教材和实验教材等给予高度重视。

6) 下大力气加强实验教学和网络教学。

IST专业是一门前沿交叉学科，也是一门理论密切联系实际的学科。无论是学习和深入理解课程的基本理论知识，还是培养学生的实际动手能力，都离不开实验教学和网络教学。我们可以把网络教学看做是一种更加先进的实验教学，它对学生提出了更高要求，能够让学生获取更多的知识，获取更强的能力。

在新专业建设初期，实验室建设的投入经费有限对开展实验教学有些不利影响。为了解决这个问题，我们一方面要因地制宜地设计好实验项目，充分发挥有限的实验室建设经费的作用，尽可能开设出本专业教学急需的实验内容；另一方面要积极利用其他“传统”专业实验室或公共实验室，以弥补现有IST专业实验室的不足。

建设与发展智能科学与技术专业，还有许多需要考虑的问题，如建设一流教师队伍、转变教学观念、改进教学方法、改善教学管理、探索产学研结合模式、加强校际交流与合作等。这些问题也是十分重要的，都是IST专业发展值得思考的内容。

4结语

我国智能科学与技术学科建设和专业建设已取得可喜成绩，但与整个学科和专业的长远发展目标相比，仍存在较大差距和不少问题。如果能够突破现有中国人工智能学会和智能科学与技术专业的局限性，树立智能科学技术大学科思想，实现更广泛的大联合，并采取切实措施扩展智能科学与技术专业，我们的学科和专业就有望获得更快的发展。

一级学科博士点对于学科的发展至关重要。我们要群策群力，集思广益，继续申报智能科学与技术一级学科博士点授予权，并在申报过程中最广泛地团结相关学科和学会的专家学者，争取理解与支持。

上述两方面是相辅相成的关键问题，需要我们转变观念，树立本专业的科学发展观。如果在这两方面

能够取得突破性进展，那么专业发展的其他问题，如改变专业“试办”为“正办”、申报成立智能科学与技术专业教学指导委员会、贯彻执行《国家中长期教育改革和发展纲要》以及课程与教材改革等，就可能迎刃而解。

只要我们再接再厉，团结一心，求真务实，科学发展，我们的IST专业就一定能够越办越强，越办越好，办成有特色、有影响的专业，办成一流的专业。

注：本研究得到国家教育部精品课程“人工智能”(2003年)和“智能控制”(2006年)、全国双语教学示范课程“人工智能”(2007年)、国家级“智能科学基础系列课程教学团队”(2008年)、国家级精品视频公开课“人工智能”(2011)以及湖南省和中南大学精品课程和其他教改项目的支持，谨表感谢。

参考文献

[1] 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.

[2] 蔡自兴. 智能科学技术课程教学纵横谈[J]. 计算机教育，2010(19):2-6.

[3] 谢昆青. 第一个智能科学技术专业:回顾在北京大学六年来的创建历程[J]. 计算机教育，2009(11):16-20.

[4] 钟义信. 智能科学与创新教育[J]. 中国大学教育，2006(1):28-30.

[5] 邓志鸿，谢昆青，谭少华，等. 智能科学技术专业建设探索[J]. 计算机教育，2010(19):48-50.

[6] 张彦铎，王海晖，刘昌辉. 地方工科院校“智能科学与技术”专业建设的若干思考[J]. 计算机教育，2009(11):38-42.

[7] 杨鹏，张建勋，刘冀伟，等. 智能科学技术专业课程体系和教材建设的思考[J]. 计算机教育，2010(19):11-14.

[8] 谷学静，王志良，黄晓红.“智能科学与技术”专业课程体系建设的思考[J]. 计算机教育，2009(19):108-111.

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[11] 彭书华，李邓化. 智能科学与技术实验室信息化建设探讨[J]. 计算机教育，2010(15):100-103.

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智能科学与技术专业(简称智能专业)是教育部于2004年新增的目录外试点专业。2006年我校依托自身的学科优势与教学资源,获教育部批准开办工学门类中电子信息类的智能专业,并于2007年正式招生。

创新人才应该具有比较完善的知识结构和开拓创新的意识和能力。创新能力培养是培养创新人才的关键,这也是高等学校教育的核心内容。工科学生的创新能力主要来源于实践能力[1]。实践是创新的基础,没有实践就不可能创新[2-3]。工科学生的创新能力主要表现在面对实际工程问题,能用创新思维去分析和解决问题。

如何培养学生的创新意识和创新能力,已经成为高等学校必须深入研究和亟待解决的课题。我校智能专业的建设是围绕创新人才的培养这个中心来展开的,为保障培养的人才具有比较完善的知识结构,我们构建了相应的课程体系;为保障培养的人才具有开拓创新的意识和能力,我们进行了课内―课外相协调、基础―综合―创新分层次的实践体系构建。

1创新实践体系平台构建

实验室是教师开展实验技术研究、理论教学与实

践相结合的重要场所,是培养应用型创新人才必不可少的场所,是师生创新实践的摇篮。为服务于应用型创新人才培养目标、适应专业发展,我校智能科学与技术实验室建设特别强调了综合性、研究性和开放性的基本原则。实验室与创新实践基地的建设构建了具有先进设备和先进管理体制的实践平台,这为构建课内―课外相协调、基础―综合―创新分层次的实践体系打下坚实基础,有利于提高学生的科学研究和工程实践能力,有利于学生创新能力的培养。

1.1实验室的硬件条件

我校智能科学与技术实验室下设6个实验分室,如图1所示。智能网络实验室和智能检测技术实验室为专业技术基础实验室,智能机器人实验室和复杂智能系统实验室为智能系统与工程专业方向实验室,智能信息处理实验室和智能体模拟实验室为智能信息处理专业方向实验室。这些实验室的设置和建设与专业教学计划及其课程体系完全配套,并加强了开放实验、设计型实验、综合型实验、创新实验服务于大学生课外科技竞赛活动。实验室的硬件条件有利于让学生及早参加科研和创新活动,培养学生的创新精神和创新能力[4-5]。

基金项目:北京市属高等学校人才强教计划资助项目(PHR201008434),北京信息科技大学教改项目(2009JG13)。

作者简介:陈雯柏(1975-),男,讲师,博士研究生(在职),北京信息科技大学自动化学院智能科学与技术系系主任,研究方向为人工神经网络、智能机器人;李擎(1964-),女,教授,博士,研究方向为智能控制、机器学习;李邓化(1956-),女,教授,博士,北京信息科技大学自动化学院院长,研究方向为智能检测;苏中,男,教授,工学博士,北京信息科技大学自动化学院副院长,研究方向为智能机器人(包括空间机器人)导航与控制。

图1智能科学与技术实验室

1.2实验室开放管理

开放性实验是培养创新性人才行之有效的教学手段,是对课堂教学、课内实验的延续、扩展和加深。开放性实验的开展需要实验室的开放管理,实验室的开放管理也是构建课内―课外相协调的实验教学体系的基础与制度保证。我校智能专业实验室面向全校学生全方位开放,具体包括资源开放、内容开放和时间开放。为此实验室制定了一系列行之有效的实验室开放、网上预约等管理办法。同学们课外利用开放实验室主要进行相关课程的课外开放实验,参加学科竞赛,参与教师科研项目以及实验室自主开发的目前已成一定体系的创新实践项目。

1.3仪器设备共享系统

智能专业与自动化、电子信息、通信等信息类相关专业建设与教学科研对设备需求存在一定的交叉。随着新大学建设的稳步推进,特别是电子信息与控制等国家级实验教学示范中心的建设以及各专业精品课程的建设,目前我校自动化学院各专业也分别形成了一定数量科学仪器设备资源与优质教育资源。在学生课外创新实践过程中,学生根据项目需要可能使用到多种仪器设备。为此学生可在不同实验室开展实验,学生也可以通过自动化学院建立的信息管理平台与数据库软件系统实现仪器设备在学院与实验教学示范中心内部合理流动。仪器设备和优质资源共享系统的建设整合了优质仪器资源和教育资源,打破条块分割,有效避免重复浪费,提高了利用效率,更好地为教学科研服务,提高了使用效益。

2课内实践教学体系

实践教学是培养和锻炼高校学生动手能力和科技创新能力的主要途径,我校历来重视实践教学,目前已探索建立了以实验室全面开放为形式,以课程实验教学为基础,以课程设计与毕业设计为核心,以校外实习为补充的课内实践教学体系和以实验室课外开放项目培训为基本内容,以学科竞赛为动力支撑与效果检验,以参与教师科研与学生自主科技创新为补充的课外实践教学体系。我们强调课外创新实践教学的重要地位和作用,人才培养有了质的飞跃和升华,但这种飞跃与升华是以课内实践环节为基础的。为此,我们对课内实践环节进行优化组合,建立了较为完善的课内实践教学体系。

如图2所示,我们把实践教学分为基础类、专业实训类和综合创新类,大部分必修的专业基础课和专业课均安排了上机、实验等环节,实践教学和计算机应用在整个教学计划进程中做到了不断线。此外,独立安排了40周的各类专业实习、课程设计、专业综合实践和毕业设计[4-5]。为加强新生进校后对专业的认识,能够及早进行创新实践活动,我们特别在第一学期安排了独立实践环节“专业认识与实践”。

3课外科技创新实践体系

作为课内实践教学体系的延伸和拓展,课外科技创新实践体系的构建对创新人才的培养具有特别的重要作用。我校作为北京市的市属市管高校,培养目标定位为主要为北京市培养应用型创新技术人才。基于培养目标的本质要求,在实践教学体系的构建中,我们特别强调课外的科技创新实践活动。课外科技创新实践这个子系统,其具体构成如图3所示。

图3课外实践教学体系结构图

目前高等学校专业相关课程课内学时普遍紧张,由于智能专业与其他信息类专业不同,前沿性课程较多,课程理论性较强,这不可避免地使计算机软硬件、控制系统基础等课程的学时又有一定的压缩。从这个角度考虑,我们也必须从课外科技创新实践体系来强化同学的“软硬件能力”,以加强智能专业学生的就业竞争能力。

3.1实验室课外开放项目设计方案

在我校自动化学院长期实验室课外开放的基础上,我院积累了具有一定综合性、科学性和趣味性的一大批开放项目。在以往的实验室开放项目和学科竞赛中,同学们普遍对涉及到“机器人”的部分表现出强烈的兴趣。机器人是一门跨专业的新兴学科,涵盖机械、电子、计算机、自动控制、传感器、通信、人工智能等学科的最新成就,它对培养学生的跨专业综合应用能力、创新实践能力和团队精神等方面具有重要意义[6]。因此,我们基于机器人这个理想的创新实践平台,提出了一个基于机器人制作,自成体系的课外科技创新实践方案,如表1所示。

表1机器人制作课外科技创新实践开展方案

层 次 项目开展时间 创新实践项目 能力培养 相关课程支撑群 相关学科竞赛支撑群

高级训练项目 第三学年

第四学年

具一定人工智能水平的高级机器人,如足球机器人、迎宾机器人等。 综合应用能力

智能信息处理与智能系统集成能力 模糊控制

人工神经网络

智能传感与检测技术

模式识别

人工智能

机器人学

智能机器人 机器人大赛

嵌入式系统专题赛

飞思卡尔智能车竞赛

电子设计大赛

智能系统平台构建方案

设计比赛

中级训练项目 第二学年

第三学年 基于MCU、DSP的智能机器人,如舞蹈机器人、灭火机器人、仿生六甲机器人等。 检测与控制系统设计

嵌入式系统设计

电子电路设计 模拟、数字电路

微控制器技术

EDA技术

DSP原理及其应用

控制理论

计算机控制系统

基础训练项目 第一学年 简易非处理器控制机器人,如宝贝车等。 简单机械设计与加工

基本程序设计能力

基本电子电路设计 电路分析

C程序设计

该方案在课程支撑的前提下,针对不同年级学生的实际,开发了不同层次的机器人制作实践项目。在学校实验室开放与学生课外科技创新基金的支持下,其中部分项目的开展已在自动化专业几届学生的实践下取得了不错的效果。同学们普遍表现了强烈的兴趣,而不再沉溺于以前所钟爱的网络游戏。

3.2学科竞赛

学科竞赛的意义不仅在于营造和丰富校园科技文化氛围,拓展大学生的综合知识和加强第二课堂活动。学科竞赛更是大学生实践创新平台,有利于培养大学生自主创新意识、创新思维、实践动手能力和团队合作精神。为此我们把学科竞赛纳入课外科技创新实践体系,学科竞赛既是学生课外科技创新实践活动的动力支撑,也是实践活动效果的一个检验手段。我校历来重视学生实践能力的培养,举办了“大学生电子竞赛”、“智能汽车竞赛”、“机器人大赛”等一系列校级学科竞赛。校级竞赛覆盖面较大,一大批学生在学好基础知识和基本技能的基础上,积极进入实验室参与科学研究与创新活动。

学科竞赛作为创新实践体系的一个重要组成部分,其培训工作不能是简单的强化培训,培训工作要成为日常工作的一部分,培训面要有一定的普遍性。为此,我们把学科竞赛的培训工作与实验室开放项目进行有机的结合,使之成为由浅入深、成系统多层次的系列活动。表1不仅显示了创新实践项目与学科竞赛的关系,也表达了学科竞赛的层次系列性。

智能系统平台构建方案设计比赛是我院为了进一步完善这种学科竞赛的层次性,有效引导学生的专业学习与创新实践,于2009年11月提出针对大一新生开展的智能系系级学科竞赛。智能系统平台构建方案设计比赛作为校级相关竞赛的引导与补充,取得了不错的效果。实践表明,智能系统平台构建方案设计比赛引起同学们极大的关注。同学们大胆想象,广泛查阅资料,既强化了对本专业的认识,又极大地激发了创新实践的兴趣。

3.3参与教师科研

我校一直重视探索理论研究与应用研究互动的有效机制,不等待解决理论问题之后才开始启动应用研究。同时,重视科研与教学间的积极互动作用,重视学科建设与专业发展的关系,在不断完善科研教学设施、优化科研教学环境的基础上,形成了良好的科教互促开拓的局面。我校已有多项与智能专业有关的研究成果进入国际先进行列。先后获国家技术发明奖二等奖1项、国家科技进步奖二等奖1项,部级科技进步奖、国家发明专利和著作权多项。在惯性器件、组合导航系统、压电复合换能器、飞行控制系统、大规模仿真场景关键技术与算法研究等国家优先支持发展的领域,多项研究成果已实用化。

学校鼓励教师开展科研工作,并吸收学生参加教师科研,从而实现在科研过程中育人,并有效培养学生的创新精神和素质,同时将相关科研成果即

时转化为教学改进,体现在教学、实验和课程设计内容中。

3.4学生自主科技创新

在学生自主科技创新项目资助方面,学校制订了《北京信息科技大学学生(本科)课外科技活动基金管理办法》。本科生科技基金面向全体在校全日制本科生,在指导教师的指导下,重点资助在校本科生结合所学专业开展课外科技活动。

4导师制引导学生科技创新实践

专业教师担任学生班主任工作,是我校自动化学院的成功经验。班主任不仅指导学生的思想、学习与生活,更在学生职业生涯规划、成才教育、学生选课指导等方面扮演了重要角色,学生普遍反映良好。在此基础上,智能系践行科学发展观,于2009年实行了“专业导师制”,以更好地适应素质教育的要求和人才培养目标的转变,促进应用型创新人才培养工作。

专业导师制的一项重要任务是推动学生课外科技创新实践活动。专业教师针对学生的个性差异,因材施教,和学生之间建立一种“导学”关系。针对2007级首届智能专业学生人数不多的特点,通过双向选择,智能系教师每人担任3～5名学生的专业导师,并以此为契机形成高年级―低年级“梯队”。同学们组建“兴趣小组”,以实验室为平台,有的参与“教师科研项目”,有的自主申请“学生课外科技基金项目”,当然学生参加更多的课外科技创新实践活动是“实验室开放项目”。为此,智能系教师从兴趣引导出发,在学校课外科技创新实践活动经费保障的前提下,开发了一系列“实验室课外开放项目”,表1给出的是其中一个“机器人制作课外科技创新实践开展方案”。

5结语

在实验室与创新实践基地建设基础上,我校智能科学与技术专业的课内实践教学体系和课外实践教学体系紧密结合,有效地将第一课堂与第二课堂、理论与实践、知与行紧密联系在一起,激发了学生学习兴趣,培养了他们的创新实践能力,有利于人才培养质量的提高。

参考文献:

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Construction of the Innovation Practice System in the Intelligent Science and Technology Specialty

CHEN Wen-bai, LI Qing, PENG Shu-hua, LI Deng-hua, SU Zhong

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中图分类号：G642.0文献标志码：A文章编号：1674-9324（2020）15-0084-02

一、关于认知科学基础课程

认知科学是智能科学与技术的生物基础，是从“自然智能”到“机器智能”之间的桥梁。作为一门研究人类感知和思维信息处理过程的学科，认知科学主要研究目的就是要说明和解释人类再完成认知活动时是如何进行信息加工的，一直是认知心理学等教学领域的重要课程。[1，2]自我校2009年设立智能科学与技术本科专业以来，认知科学基础一直是该专业的专业基础课程，主要目的是培养学生对人脑认知活动中的信息处理方法与过程的认识和理解，培养对新知识、新技术有较敏锐的洞察能力，同时使学生具有数据分析与处理能力的意识，在智能科学与技术专业的学科体系中占据着十分重要的地位。[3]特别是随着人工智能和脑科学研究的不断发展，现有的计算架构不能有效实现具有泛化能力的人类认知信息加工机制。借鉴人类脑认知机制，通过脑认知和神经科学与机器学习相融合的方式，构建一种类脑的“学习机器”，而不是简单的“机器学习”，已成为当前人工智能领域的一个重要研究方向。因此，学习并理解人类认知和信息处理过程，对于提高学生的智能信息和数据建模与分析能力，有着重要的意义。

然而，对于以工程技术应用为背景的智能科学与技术专业而言，该学科涉及多学科内容，比如心理学、神经科学、数学、语言学、人工智能科学乃至自然哲学等，学生存在畏难情绪，学习兴趣不太浓厚，教师对于该课程的教学也颇为费心。此外，由于“认知科学基础”课程在大三上学期开设，大部分学生在模式识别和数字信号处理等上面的基础较薄弱，对于该门课程的脑功能信号分析与脑机接口技术部分的教学也存在较大的困难。

针对该课程理论和实时性较强、涉及教学内容多、交叉广泛等特点，笔者自承担本课程教学来，结合我校学生和专业建设实际情况，立足培养学生的专业知识素养和学习兴趣，提高学生的专业基础能力和综合素质，积极摸索改进。本文将信号处理和机器学习方法融合进认知科学的神经机制探索与学习，从教学、实验实践等方面进行了初步探索。

二、课程建设目标与教学内容设置

本课程将使学生学习到认知科学的基本知识，包括脑与神经系统的基本构造、工作原理、基本研究手段，脑与学习、意识、行为的关系，深入了解感知、注意、记忆的生物和生理学本质，实现人工大脑、人工神经网络、听觉计算、视觉计算、脑机接口、认知机器人等前沿技术的理解与应用。

目前认知科学方面的教材大多为国外翻译教材，并且聚焦于其中的某个方面（比如认知心理学、认知神经科学等）。同时该学科实时性较强，和当前脑与认知科学的前沿研究紧密相连，因此很难找到合适的教材同时将智能信息处理技术和认知科学基础相融合。

认知神经科学旨在联合心理学、哲学和神经科学的方法帮助我们理解大脑是如何产生心智的，并阐明人类认知过程中的脑机制，即在分子、细胞、脑功能区到全脑等多个尺度上如何实现认知功能。脑机接口是近二十多年来兴起的涉及神经科学、认知科学、计算机科学、控制及信息科学、医学等多领域的人机接口方式，是在大脑与外部环境之间建立的神经信息交流与控制通路。

该课程在大三年级开设，且该专业的学生已在前面学习中学习人工智能原理、信号处理等课程，这些课程的学习为本课程的理论学习打下了一定的基础。在教材选择上，选择上海人民出版社的《认知、大脑和意识——认知神经科学引论》，并参考其他辅助教材，比如机械工业出版社的《脑机接口导论》、中国轻工业出版社的《认知神经科学》。教学内容主要包括以下几个部分：

1.脑科学与认知科学的发展历程及基本概念，包括感觉与知觉、注意与意识、情绪、语言、记忆、学习等。

2.认知活动的生理基础，包括大脑结构、神经元、神经系统的基本组成等。

3.脑功能信号的采集与分析，包括大脑节律、脑功能信号（EEG、fMRI等）采集、常见脑功能障碍、脑信号分析基本方法（包括基于时域/频域分析的EEG分析方法、脑电源成像基础等）。

4.脑机接口技术，包括脑电信号预处理（零参考电位、拉普拉斯空间滤波、数据归一化、插值技术），脑功能信号特征提取方法、模式分类器（比如Fisher线性分类器、支持向量机）设计。

三、以学生为中心的教学方法

1.提高学生学习兴趣。认知科学基础课程交叉性强，尤其涉及心理学、神经科学等非工科学科，对于我校智能科学与技术专业的学生来讲，学习压力较大，学习兴趣不高。为激发学生学习兴趣，在授课过程中，尽量发挥自身乐观活泼的性格特点，选择大家生活中常见的例子，在语言表达上尽量避免生硬，力求用简单直白的语言讲解知识点。同时，善于利用网络视频，比如在课程绪论部分，通过播放网络公开视频《打开思想的大门》片段，激发学生学习脑认知功能的兴趣。

2.注重与智能科学与技术其他课程知识的衔接。在神经元和神经系统的教学部分，笔者安排了两个课时的内容讲解了常见的人工神经元模型和人工神经网络结构，并重点讲解了神经网络和支持向量机的基础——感知机。在脑机接口教学部分，安排了两个课时的信号处理和数据预处理的基础知识的回顾，重点复习信号滤波、主成分分析、Fisher线性判别分析和支持向量机等内容，再进入脑机接口系統的学习，教学效率得到了明细提升。

3.适当使用板书，细化推导过程。对于一些知识点，比如动作电位产生过程、部分公式的展示，仅依靠PPT教学过于单薄，学生难以理解，因此在播放PPT时需要适时插入细致的板书。同时板书过程中要结合学生实际情况循序渐进，例如在学习神经细胞和感知机与人工神经网络时，教师从点到平面的距离入手，并引导学生回顾梯度下降法等相关数学基础知识，帮助学生切实地把前面学习的信号处理和机器学习的基础知识应用到本课程。

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0 引言

智能科学与技术是信息科学技术的核心和现代科学技术的前沿和制高点，是面向前沿高新技术的基础性本科专业，是现代科学技术的多学科交叉焦点核心。该专业融合了机械、电子、传感器、计算机软硬件、人工智能、智能系统集成等众多先进技术，是现代检测技术、电子技术、计算机技术、自动化技术、光学工程和机械工程等学科相互交叉和融合的综合学科；它涉及检测技术、控制技术、计算机技术、网络技术及有关工艺技术，充分地体现了当代信息技术多个领域的先进技术，正影响着国民经济的很多领域，且已成为一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志。

二维码作为一种信息载体，可以通过手机扫描获取相关信息。作为解决二维码技术和应用瓶颈而发展起来的新型条码技术，手机彩码对手机摄像头的技术要求不高，具有普通摄像功能的中低端手机都能主动识别。并且彩码是通过形状和颜色承载信息量，包含相当大的信息量。为了更好地利用有限的实验资源、教学资源和课时约束，我们实行将现有的技术与教学实验相结合的原则，利用现在应用较为广泛的彩码技术与教学实验相结合。

1 彩色三维码的概述

1.1 条码的发展

条码的发展总共经历了3个阶段：条形码、二维码、彩码，如图1所示。

彩色三维码属于第3代条码，它继承了条形码和二维码的优势，并不断进行改进，是在传统黑白二维码基础上发展起来的一种全新图像信息矩阵产品，由R、G、B、K4色矩阵构成的独特彩色图像三维矩阵产品。

1.2 彩色三维码技术

彩色三维码又称彩码，是以4种相关性最大的单一颜色：红、绿、蓝和黑来表述信息的。彩码的架构是一个6×6的矩阵图，36个矩阵单位由上述4色中的单一颜色来填充，矩阵的外框通过黑色线条封闭。

彩码和二维码的识别原则不同，通过对单元的灰度及面积来识别所载信息，采用的是模糊识别机制，仅仅对单元中的颜色进行识别，来确定所载信息，并且具有较强的抗形变能力，从而使其对光学设备的要求大大地降低，同时不需要微距和静摄的功能。因此，在一定的原则下，彩码矩阵的每个单元都可以进行变形、调整颜色取值和插入其他非识别颜色等动作，使彩码的整体是可以被识别的。彩码采用了新的信息携带方式和新的识读手段，具有承载信息量大、安全性高，信息变更快捷、适用范围广阔等优势。

1.3 彩码和二维码的对比

彩码是在传统黑白二维码基础上发展而来的一种全新图像信息矩阵产品，包含了二维码的许多优点，同时也在一定程度上对其进行了改进。对比当前常见的二维码技术，彩码具有安全性强，识别率高、识读成本低、信息容量大、抗畸变性强等特点。表1列出了彩码与二维码之间的区别。

2 彩码技术在智能科学与技术实验教学中的应用

智能科学与技术专业是国内新增开设的面向前沿高新技术的基础性本科专业。与其他专业相比，该专业更要求教学内容的基础性、实用性和前沿性。彩码作为新发展起来的技术，将其应用在智能科学与技术教学实验中，反映当前的科学技术发展的现状和研究方向，这是课堂教学质量的关键所在。结合图像处理方面的关于图像信息隐藏和提取的知识，突出了智能科学与技术的学科性特点，与模式识别与智能系统、机器视觉及应用等相关专业具有较高的相关性，机器视觉及应用课程是专业的核心课程。智能科学与技术专业利用彩色信息隐藏技术作为专业能力的提升环节。

信息隐藏利用人体感觉器官的不敏感（感觉冗余），以及多媒体数字信号本身存在的冗余（数据特性冗余），将需要隐藏的信息隐藏在另一个文件中，使其不被察觉到或不易注意到，而且不会影响到载体信号的感觉效果和使用价值。它可以保护数字产品的版权、证明产品的真实可靠性、跟踪盗版行为或者提品的附加信息，具有广泛的应用。图像信息隐藏和提取示意图如图2所示。

图像信息隐藏的方法有多种，如LSB嵌入法、DCT域图像水印、DWT域图像水印等。数字水印技术将一些标识信息（即数字水印）直接嵌入数字载体（包括多媒体、文档、软件等）当中，这种被嵌入的水印可以是任何形式数据，如一段文字、标识、序列号等，它不影响原载体的使用价值，也不容易被人的知觉系统（如视觉或听觉系统）觉察或注意到。通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。

彩码本身不携带任何信息，本文通过利用图像信息隐藏和提取技术，将信息嵌入彩码中，含有隐藏信息的彩码与原彩码本身视觉效果相差不大。由于彩码采用的是模糊识别机制，仅对单元中的颜色进行识别，来确定所载信息，加上彩码识别抗畸变能力比较强，将信息隐藏在彩码中并不影响彩码本身的颜色信息，因此在用设备扫描彩码时基本不影响彩码的识读。彩码信息隐藏的过程如图3所示。

需要考虑的一点是：大部分情况下彩码的整体颜色信息是不变的，但不排除特殊情况，这时候可以结合图像处理的相关内容，利用一种基于奇异值分解的三维彩码零水印算法，该算法通过对比高斯低通滤波、中值滤波、均值滤波等方式，有效地去除高斯噪声、椒盐噪声等噪声，解决了三维彩码中数字水印的不可感知性和鲁棒性之间的矛盾。

3 智能科学与技术实验教学与彩码技术结合的好处

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算法不仅是计算机科学的一个分支,也是计算机科学的核心,可以说,它与绝大多数科学、商业和技术都是相关的[1]。目前,在国内外大学计算机专业、自动控制、信息工程等相关专业中,这门课程除了作为本科生的必修或选修课程外,还作为研究生的学位课程。

计算机科学是一种创造性思维活动,其教育必须面向设计。无论是计算机系统、系统软件和解决计算机的各种应用课题都可归结为算法的设计。如何上好计算机算法设计与分析课,对广大教师来说是一种挑战和考验。学生普遍反映该课程“难”。的确,这是一门比较难的课程。首先,它需要扎实的数学和数据结构基础。其次,它不同于有些课程靠记忆,而是靠理解,并且能灵活应用。此外,这门课程要求学生具有对问题的理解能力以及独立解决问题的能力。也就是说,这是一门知识和实践技能并重的课程。

我校在2001年首次开设本科生的算法设计与分析课程,作为教师,不仅要传授各种经典的算法,也要注意培养学生设计算法的能力,帮助他们克服“难”关。因此,在该课程的教学过程中,笔者进行了一些尝试,得到了一些经验。

智能科学与技术专业是近年来新设置的本科专业。我校近年也新增了该专业,在该专业的课程体系中,算法设计与分析仍然作为该专业的一门重要的基础课程开设。另外,由于受到学时、学分限制,该课程性质由必修改为选修。因此从新专业与学时压缩的角度考虑,研究和探讨如何讲授该课,以达到新专业人才培养的目标,具有现实意义。

本文针对智能科学与技术的专业特点,研究与探讨新形式下算法设计与分析课程的教学问题。研究内容主要包括教学内容的设计;考核方式与评价标准的改革;其他教学因素的一些思考,比如教学方式的改革、教材选择、双语教学、学生差异性等。

1教学内容

给本科生讲授这门课,切忌讲授太多深奥的理论,这会使学生失去学习的信心;同时,也切忌对数据结构课程内容的重复讲授,使学生失去兴趣。因此,在教学内容的组织上要做到内容难度适中,选择适合学生的内容来授课。结合实际问题和相关专业知识来讲解算法设计技巧及算法分析方法,使学生既能理解,又能拓展创新。

如前所述,算法设计与分析课程是一门知识和技能并重的课程,40个学时的课堂教学是远远不够的,因此,教师要充分调动学生学习的积极性,充分利用他们的课外时间来实践。结合我以前的教学经验,我

如前所述,算法设计与分析课程是一门知识和技能并重的课程,40个学时的课堂教学是远远不够的,因此,教师要充分调动学生学习的积极性,充分利用他们的课外时间来实践。结合我以前的教学经验,我们认为采用32学时左右的“课堂授课”,6学时左右的“讨论课”,学生的学习积极性比较高,学习效果比较好。

们认为采用32学时左右的“课堂授课”,6学时左右的“讨论课”,学生的学习积极性比较高,学习效果比较好。

首先,让我们从以下几点谈谈“课堂授课”。

1) 保留经典算法部分,如涉及分治法、动态规划法、贪心法、回溯法等有关策略的典型算法。

2) 将计算机领域热门话题或前沿知识扩展到教学中,比如增加介绍算法设计与分析领域的新成果,如随机算法、近似算法等。这部分内容重在简单介绍,引领学生了解一些前沿领域。同时,结合ACM比赛或是一些企业组织的比赛介绍一些有关的题目,引导能力比较好的强的学生进一步思考问题以及培养他们解决问题的能力。

3) 注重体现该课程与其他课程的关系,激发学生的学习兴趣。这门课程属于计算机专业的综合性课程,它还可以深化其他专业课程的学习与理解[2]。例如,讲解有限期作业调度问题时,提示学生该算法和操作系”统课程中的资源分配算法、进程调度等关系密切;讲解搜索算法时,可以给学生先简单讲解棋类游戏问题,为后续人工智能等专业课程作铺垫。

4) 结合智能科学与技术的前沿问题[3-5],引导学生设计并实现常见的机器智能算法,比如遗传算法。充分利用互联网信息资源,将更多新知识信息融入教学之中,比如电子商务中的智能推荐。

有教师认为,在32左右学时内完成上述课堂授课内容有困难。的确,在学时缩减的情况下,我们必须改变观点,一定要充分利用启发式教学方法。我的观点是,针对每种经典算法设计思想,选取经典例子讲解,重点讲清楚问题,引导学生思考如何去解决问题,如何类比,让学生看到如何用我们算法课里介绍的方法去解决这个问题。这种思路的引导比直接告诉他们求解算法更重要。笔者一般是用1～2个学时讲一个典型范例,师生共同得出解决方法;然后,教师告诉学生课后如何去思考,如何去完善。这样,我们教师也达到了“抢占”学生课后时间的目的。需要注意的是上述课堂授课内容在安排上并不是单纯的串行关系,如何做好融合需要进一步的探讨。

“讨论课”实际上是“大作业”的延续,它包括以下几点。

1) 给学生的习题集,凝聚着教师对整个专业学科的理解,教师可以在此结合其他课程给出一些训练习题。比如,针对智能科学与技术专业,我们可以给出一些典型的但比较基础的,像神经网络、生物智能、群体智能、网络智能等方面的算法。另外,这里的习题也可以理解为项目,都是一些需要学生通过合作、需要花较多编程时间来完成的。也就是俗称的“大作业”。

2) 学生分组课后完成“大作业”。以学生兴趣为导向,3～5位同学一组,分工协作,共同完成。程序设计期间,请研究生助教辅助指导。最后每组同学提交详细的论文报告。

3) 上讨论课。实际上,讨论课上的主角是学生,教师主要起到一个主持人的作用。一般我会给每个组15～-20分钟(根据组的多少调整)的报告时间,包括程序演示和5分钟的提问时间。教师需要注意控制课堂秩序,纠正学生错误的观点或说法。

“大作业”要记入最终考核成绩,所以,学生比较积极。另外,由于有演示环节,对相当一部分同学来说,这是一个难得的展示机会,通常他们会很认真完成程序部分。讨论课上有的学生做的“大作业”非常漂亮。,这是因为展示给了他们学生压力,也给了他们互相学习的机会。

“大作业”可以锻炼学生实际编程能力,加强学生的分工合作能力,增强学生查找资料的能力,训练学生的口才与应对能力,锻炼学生的写作能力。

2考核方式

目前,算法设计与分析这门课程的成绩大多按两部分计算:一部分是平时作业情况,占总成绩的30%～-40%;另一部分是闭卷考试,占总成绩的60%～-70%。这样,大部分学生只重视闭卷考试部分,不重视平时学习,更不会挖掘潜力进行创新研究。教育部关于进一步深化本科教学改革全面提高教学质量的若干意见中指出教师为教学质量的提高发挥着重要作用[6]。因此,我们教师非常有必要进行考试形式和评分标准的改革,尤其这对于本科生以及本科学历以上的高级人才的培养更为重要。

就算法这门课程,笔者曾对算法课程进行了一些过改革尝试。,通过几届学生学习情况的对比,我们发现,采用上所述“大作业”的考核方式后,学生的学习积极性得到提高,最终成绩也比较好。我们采用的具体方式是实验课成绩占17%;“大作业”40%;测验35%;出勤平时成绩等8%。

其中,“大作业”(40分)又分为提交完整的论文报告(20分)、提交程序(10分)和课堂报告(10分)。论文报告包括问题描述(提出问题)、解题思路(算法设计)、算法描述、算法分析(对比)、试验和结论等各个环节。程序与课堂报告展示部分的成绩由教师和学生共同给出,学生以组为单位参与互相评分。采用此种方式,在一定程度上提高了学生参与的积极性。

实验课成绩反映的是学生在规定时间内完成任务的能力。因为是分组完成的大作业,所以,在测验部分,我们希望能评测出学生的个人能力,出题时基础内容比较少,题目难度相对较大。具体操作时,我们将考试时间缩短。

3相关因素

3.1以学生为中心的教学方式

目前,在大学课堂教学中,常见的模式是大部分时间或所有时间教师唱主角,而学生很少发表自己的独立见解,不爱提问,而算法设计与分析这门课程的目标就是培养学生的能力,应该充分调动学生的积极性。教师授课的重点在于帮助学生理解算法设计的基本策略与分析的基本思路,通过具体实例解析一些经典算法。在课堂上开展讨论时,教师应起主持人的作用,引导学生提问或回答问题,让学生对各种方法加以评价,激发学生探求新的解决思路。文献[7]就是本科生同学针对笔者课堂授课提出的问题进行思考后提出的一个改进算法。

3.2教材的选择与双语教学

近年来,算法设计与分析的教材在国内逐渐丰富[8]。鉴于计算机学科的特点,许多学者主张用英文原版作为教材。考虑到该课程有一定难度,我们认为让一般院校学生直接使用英文教材不适宜。因此,我们仍然选用中文教材,对学有余力的学生,我们采用局部案例使用英文教案的方式进行教学。就结果看,这种方法不会造成学生理解上的困难。

就个人而言,我赞同采用国外优秀原版教材进行教学,这可以使学生更准确地理解课程内容,更及时地把握学科发展脉络。尤其是针对智能科学与技术的学生来说,可以让他们较多地接触到英文的专业术语。这样做是基于如下两点的考虑:一是算法是基于英语描述的,程序的开发环境一般都是英文环境,熟悉这些有助于学生提高表达能力以及编写调试程序的能力,提高学生素质。二是智能科学与技术本身的前沿性要求。像典型的遗传算法、蚁群算法等等有关的大量文献是英文的,较早接触到英文文献,有助于提高学生专业兴趣、培养能力。就个人而言,我赞同采用国外优秀原版教材进行教学,这可以使学生更准确地理解课程内容,更及时地把握学科发展脉络。尤其是针对智能科学与技术的学生来说,可以让他们较多地接触到英文的专业术语。这样做是基于如下两点考虑:一是算法是基于英文描述的,程序的开发环境一般都是英文环境,熟悉这些有助于学生提高表达能力以及编写调试程序的能力,提高学生素质。二是智能科学与技术本身的前沿性要求。像典型的遗传算法、蚁群算法等有关文献都是英文的,较早接触到英文文献,有助于提高学生专业兴趣、培养能力。

3.3学生的差异性的考虑

在校大学生来自全国各地,学生对于计算机熟悉的程度有较大差别。这给教学带来一些困难。目前,我们的教学通常是照顾水平居中的大多数同学生,而如何更好地针对两端的学生展开教学,仍然是一个难题。

笔者认为,教师可以在课堂上有针对性地设置一些问题,讲解一些方法,引导学习好的同学课后更多地思考和展开实践工作。同时,利用学生喜欢的QQ流方式,教师可以有针对性地上传一些学习资料、学习方法等。对于差生,除了鼓励还是鼓励,另外,可以采用分组的方式,帮助其学习。

此外,教师应该注意保护学生的自尊心。比如,在“大作业”中,每个题目的难度不同。所以,分组时,我采取学生自由组织,选题上则采用抓阄的老方式。课下,与学生交流时,教师应注意引导难度小的题目组以“多”来出成绩,对难度大的题目组,教师则要引导学生查资料,找到解决办法。

4结语

本文探讨了面向智能科学与技术专业的算法设计与分析课程教学改革,从该课程新专业要求所面临的问题入手,结合以前的教学经验,针对该课程教学内容、教学方式、考核方式等的变革进行了讨论。同时,针对影响教学的其他因素,比如教材选择和双语教学等进行了探讨。

参考文献:

[1] David Harel, Yishai Feldman. Algorithmics:The Spirit of Computing. 算法学-计算精髓(翻译版)(第三版)[M]. 3版. 霍红卫, 译. 北京:高等教育出版社. ,2007:1-479.

[2] 刘波.算法设计与分析教学探讨[J].高等理科教育,2007(4):78-80.

[3] 蔡自兴,徐光枯.人工智能及其应用(研究生用书)[M].3版.北京:清华大学出版社,2007:1-487.

[4] 钟义信.机器知行学原理:信息. •知识•. 智能的转换与统一理论[M].北京:科学出版社,2007:1-312.

[5] Russel1 S.,Norvig P. Artificial Intelligence:A Modern Approach[M].北京:清华大学出版社,2006:1-1081.

[6] 教育部.关于进一步深化本科教学改革全面提高教学质量的若干意见[J].中国大学教学,2007(3):9-11.

[7] 丁国星,刘飞,刘科,等. 基于动态规划的生产库存问题的改进算法[J]. 重庆邮电大学学报(:自然科学版),2006,18(3): 413-415.

[8] 罗t晟. 提高算法设计与分析面向复杂认知技能的实践[J]. 计算机教育. ,2010(4):136-138.

Study onAlgorithms Design and Analysis Course Teaching for the Specialty of

Intelligence Science and Technology

YU Hong

篇10

摘要：作为面向前沿高新技术的基础性本科专业，智能科学与技术对教学内容的基础性、实用性和前沿性有更高要求，传统课堂教学的模式难以解决授课内容前沿性与基础性之间的矛盾，国内外高质量的视频公开课资源在高校教学中又缺乏有效合理的应用。文章提出传统课堂活动与网络视频公开课的混合教学模式，并阐述“二次翻转课堂”的教学思路和方法，以求视频公开课能够得到更加广泛深入的应用。

关键词 ：智能科学与技术；视频公开课；混合教学模式

第一作者简介：刘坤，女，讲师，研究方向为智能控制、机器视觉等，Liukun03@mails．thu．edu．cn。

1 背景

2001年美国麻省理工学院启动近九百门免费、开放式网络课程资源，供给全世界各地的学生和学者使用，使得知识能够公开、自由地分享。从此，网络成为开启民智的知识载体。开放式教育资源运动在全球范围内方兴未艾，国际著名高校纷纷将精品课程公开，共享其教学资源与教育方式。与此同时，国内各大学也陆续各自的视频公开课程。随着时代的发展，未来职业需要的是跨学科、具有国际化视野的人才，借鉴国外网络开放视频资源和新的课堂行为，对提升国内高校的教育方法和教育水平具有积极意义。虽然国内外的优质网络视频资源已经数不胜数，但目前这些视频资源在高校教学活动中并未得到有效合理的应用，其在使用过程中存在以下问题：

1)缺乏与教学活动的整合与互动。

目前，在高等学校中网络视频资源的使用依然是以少数学生独立学习的模式存在。独立学习模式受学生自身的积极性、自制力以及背景知识等多方面因素的影响。研究发现，学生的努力预期对使用教育资源的行为产生影响。另外，如何查找资源，能否了解资源的相关性和背景知识，如何构建适合学生需要的个性化学习资源是影响学生使用开放教育资源的关键因素。在使用视频开放课程方面，由于学生的知识和经验有限，对大量的视频资源缺乏足够的甄别和筛选能力，使得很多优质的资源并未得到有效利用。

2)与现有教学体系和课程安排冲突。

由于目前高校中传统的授课模式并未改变，相应的教学体系与课程安排、授课学时等并未考虑网络视频公开课的内容，两种教学资源的平行与独立导致学生难以抽出更多时间学习网络视频课中的前沿性及实用性知识。另外，由于网络视频课缺乏针对特定对象的系统性安排，学习者相应的基础知识欠缺也会阻碍其学习，虽然目前的网络载体平台中建立了交流机制，但交流的单向性和非实时陛很难保证发挥其功效，学习者在学习过程中遇到的问题不能及时得到解决。

2 智能科学与技术专业的特点分析

自2004年教育部批准“关于北京大学设置‘智能科学与技术’本科专业的方案”以来，先后有南开大学、北京邮电大学、河北工业大学等18所高校建立了智能科学技术本科专业。据不完全统计，到2004年为止，包括中国科技大学在内的10所全国重点研究生院就有400多个与“智能”方向密切相关的研究生培养方向。在社会需求方面，毕业生去向也增加了很多相关行业和岗位，如智能产品的开发与应用、新兴的“智能服务”业和文化创意产业，以及在研发设计部门担任智能系统设计工作、在企业担任智能工程师等与智能有关的岗位。

另外，在国外的知名高校中关于人工智能方面的研究和教学也在不断增加，包括斯坦福大学、麻省理工学院、卡内基梅隆大学、华盛顿大学、加州大学伯克利分校、德克萨斯大学奥斯汀分校，宾夕法尼亚大学等，其涉及内容覆盖范围之广、前沿性之强前所未有。其中加州大学伯克利分校主要涉足知识表示、推理、学习、规划、决策、预测、机器人技术以及语音和语言处理等基础研究的核心领域；德克萨斯大学奥斯汀分校主要涉及机器学习，自然语言处理、规划、论证，机器人和视觉感知。

智能科学与技术专业作为国内新增开设的面向前沿技术的基础性本科专业，特点是其属于交叉性学科，知识覆盖面很广，培养目标是要求学生具备多学科交叉知识、受到良好科学思维和研究思维训练，具有知识自我更新和创新的能力。相比其他专业，该专业对教学内容的新颖性、开放性和前沿性提出了更高要求，然而传统授课模式难以解决授课内容的基础性与前沿性的矛盾。视频公开课程作为课堂教学的延伸与拓展，作为对传统课堂的补充，对于促进智能科学与技术专业教学工作的扩展具有重要意义。视频公开课与传统课堂教学资源的混合模式，可以突破传统课堂教学的局限性，借助网络平台的无限延展性，实现两种不同教育方法的优势互补。

3 混合教学模式的提出与实施

3.1 混合教学模式的理论基础

混合学习理论产生于20世纪末，它的提出源于网络学习（也称在线学习或远程学习）的兴起。随着信息技术和网络技术的不断发展，网络学习模式逐渐兴起，相比传统课堂教学，网络学习模式在时间和空间上安排更为自由，具有高效、快速、个性化和低成本等特点。国际上还曾就此展开了“有围墙的大学是否将被没有围墙的大学所取代”的激烈辩论。2000年，美国教育部在《教育技术白皮书》中指出：①网络学习能实现某些特定的教育目标，但它并不能完全代替传统课堂教学；②网络学习不能完全取代学校教育，但它会极大地改变课堂教学的目的与功能。这种观点在国际教育界也逐渐达成共识。

混合学习就是要把传统课堂教学与网络学习模式的优势相结合，既要发挥传统课堂教学中教师的引导、启发和监督作用，又要调动学生的积极性、主动性和创造性，尽量实现教学效果最大化。混合学习在表面上是传统学习方式和网络化学习的简单结合，但其蕴含更深层次的结合：教学活动中教师占主导地位与学生占主体地位的结合；传统课堂教学与网络学习模式的结合；不同教学媒体形式的结合等。因此，混合学习模式是教育理念与教学策略层面的变革，它要尽可能融合所有教学资源的优势。构建视频公开课与传统课堂教学的整合模式正是源于混合学习理论的思想，将两者有机结合，发挥二者优势，避免二者弊端。

与传统教学过程相比，网络视频公开课与大学教学活动进行整合可表现为以下几个方面的优势：首先，该模式既能充分体现学生的主体地位，又没有忽视教师的指导和监督作用，同时调动“教”与“学”的积极性和主动性；其次，让教学媒介成为创造新的学习环境、促进和激励学生自主学习的工具；再次，学生获得知识的渠道更加多元化，网络视频资源所提供的虚拟化环境也可以进一步提高学生对知识的理解；最后，该方式为学生提供了更加权威和多元的评价体系。

3.2 视频应用新模式的探索

网络视频公开课与大学教学活动进行整合，要充分发挥两者的优势来培养学习者有目标地进行学习的能力。二者的整合主要包括学习资源的混合与学习方式的混合，通过对教学目标、教学策略、学习环境、教学结构、教学评价等要素做系统的调整与安排，达到提高学习效果、培养学生自主学习能力的目的。

翻转课堂模式是当前比较流行的一种混合模式，在课下学习时学习者可以自主控制学习进度，满足个性化的学习需求，通过在课上与教师和同伴互动与交流，加深对学习内容的深入理解。该模式也存在一定问题，即现有课程体系的课时安排是在传统授课模式下设计的，翻转模式的实现要求学生在课下利用额外时间预习视频中的学习内容，对于自制力差的学生，课下视频学习进度难以保证，进一步导致课上讨论达不到预期效果。因此，探寻合理的使用模式，使视频资源得到有效利用是目前亟须解决的问题。

针对智能科学与技术专业的特点及要求，“二次翻转课堂模式”是适合本专业的视频公开课与传统课堂教学的整合模式。与现有的翻转课堂模式相比，二次翻转课堂模式首先在课上由任课教师引出学习的内容及目标，提出具体要解决的问题，引导学生对问题进行分析与思考，让学生带着问题进入课下的视频学习环节；模块化的视频有助于不同的学生进行个性化的学习，让网络视频课作为学习的有效补充与辅助；最后，学生再回到课堂对提出的问题与解决的方法进行分析与讨论，并探索新的解决办法，拓展开放性思路，培养学生的兴趣及创新精神。“二次翻转课堂”教学模式如图1所示。

(1) 一次课堂：教师首先在课堂上引出即将学习的内容及期望解决的问题，设定学习目标，并介绍解决该问题所需要的基础知识，作为后续学习的知识储备。在此基础之上，进一步与学生共同分析讨论解决此问题有可能用到的方法与途径，并初步确定解决思路与解决问题的基本框架，让学生了解知识点的用途与性质，传统课堂上解决问题的原理和具体的流程等细节问题作为学生课下学习的内容。

(2)课下自主学习：教师首先要创建教学视频并将其到网络学习平台上，这是学习者课下自主学习的前提。教师可根据教学内容自制公开课视频，或在网络上选择比较优秀的适合本门课程的公开视频课程。学生通过网络学习平台先进行视频资源自学，在学习中遇到的问题，可以通过网络学习平台的讨论区进行讨论与交流，也可以与教师进行在线交流。每节视频课程，都会有一定数量和难易度不同的题目供学习者练习。在每次课学习结束时，学习者要对观看过程中遇到的问题和难点进行总结，以便在课上与老师和同学进行交流。

(3)二次课堂：教师在课上根据学生课下自主学习时产生的疑问，结合课程内容总结出一些有探究价值的研究问题；然后根据学生选择的不同研究问题进行分组，并创建相应的学习环境，包括学生独立解决问题的个性化学习环境和小组团队协作学习环境。具体来讲，就是在小组内部先将所选择的探究问题分解成几个具体的子问题，让每个小组成员结合自身能力选择某个子问题进行个性化学习，学习完之后再将每个小组成员学习的结果在本小组内进行协作学习，最终得出问题的解决方法，并通过小型辩论会或报告会的形式进行成果展示。此后，教师对整个学习过程进行综合评价。该整合模式的评价方式与传统学习中的评价方式不同，须专门组织相关学者、教师和学生家长等对学习中每个阶段的表现采用多维度、多方式进行综合评价，并将评价的结果反馈给学生。

4 结语

传统课堂教学与网络视频资源的混合模式在国内的高等院校中还未得到广泛应用，目前清华大学在研究生教学方面展开了初步尝试。混合模式的实施在实践过程中需要在教学目标、教学策略、教学结构和教学评价等很多相关方面重新做出调整与安排，除此之外，还需要授课教师重新制定教学内容、选择网络视频资源，重新安排教学计划与进度等，这样才能逐渐转变以教师为主的传统授课模式，提高学生学习积极性、培养学生自主学习能力。

参考文献：

[1]王朋娇，田金玲，姜强，高校精品视频公开课建设的问题及对策研究[J]．中国电化教育，2012(31): 86-92．

[2]董榕，徐玮，张剑平．高校视频公开课建设及其思考[J]现代教育技术，2012(2):54-59．

[3]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.

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中图分类号：G64文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）25-0153-03

1引言

智能科学与技术主要包含智能科学和智能技术两部分内容[1]：智能科学是以人如何认知和学习为研究对象，探索智能机器的实现机理和方法；智能技术则是将这种方法应用于人造系统，使之具有一定的智能或学习能力，让机器系统为人类工作。目前，在本科专业目录中，智能科学与技术专业是计算机类之下的特设专业，在现有的人工智能专业群中，除了新设的人工智能专业外（2019年全国共有35所高校获首批人工智能新专业建设资格），智能科学与技术专业与全球范围大力推进与快速发展的人工智能关系最密切，契合度最高。一方面，智能科学与技术的专业发展和人才培养将为人工智能技术提供理论支撑、技术推进和人才支持，另一方面，人工智能产业现状和未来发展趋势直接影响着智能科学与技术的专业发展和人才需求。

2人工智能时代对人才的需求

站在国家战略的高度来看，人工智能将成为新一轮产业变革的核心驱动力，可以实现社会生产力的整体跃升，因此人工智能将成为引领未来的战略性技术，世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。

随着人工智能时代的到来，许多企业对具有智能科学与技术专业背景的人才有着巨大的需求。首先，IT企业纷纷涉足智能科学领域，提高产品智能水平；其次，许多传统制造业也在转型，从劳动密集型到知识密集型，进一步提升到智能制造型，并逐渐具备高精尖装备制造能力；此外，医疗、通讯、交通等行业也对智能科技人才有着迫切的需要。人工智能对各行各业的影响，充分体现了智能科技的高速发展，对人才数量和素质要求也越来越高。

从人才的金字塔型分布来看，智能科学与技术领域不仅需要高端学术型人才，更需要接地气、重实践的应用型人才。随着“中国智造”的不断推进，智能科学与技术领域已由顶层设计和关键技术突破向生产、应用、装配、服务等环节延伸，迫切需求大批专业技术精、实践能力强、操作流程熟的应用型人才。2019年，人力资源和社会保障部、国家市场监管总局、国家统计局向社会了13个新职业信息，包括人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等，这也从另外一个侧面说明人工智能等技术推动了产业结构的升级，催生了相关专业技术类新职业，可形成相对稳定的从业人群。

3应用型人才培养模式分析

《中国制造2025》以推进智能制造为主攻方向，强调健全多层次人才培养体系，提到强化职业教育和技能培训，引导一批普通本科高等学校向应用技术类高等学校转型，建立一批实训基地，开展现代学徒制试点示范，形成一支门类齐全、技艺精湛的技术技能人才队伍。

通常而言，人才类型分为三类[2]：学术型人才、应用型人才、技能型人才。实际上从现代职业教育的发展和社会需求来看，应用型人才和技能型人才的界限相对模糊，可统称为应用型人才，即把成熟的技术和理论应用到实际的生产、生活中的技术技能型人才。从国家的层面来看，为了适应人工智能时展，人才需求数量基数最多、缺口最大的就是应用型人才，这也对众多高校培养人才的导向产生重大影响。这里我们重点讨论智能科学与技术应用型本科人才的培养，可从职能、知识结构、能力结构、行业（产业）导向四个方面来分析。

3.1职能

智能科学与技术应用型人才是培养面向各类智能科学与技术的工程设计、开发及应用，掌握各类现代智能系统设计、研发、集成应用、检测与维修、运行与管理等技术，具有扎实理论基础、较强工程实践和创新能力的高素质应用型工程技术人才。

3.2知识结构

智能科学与技术专业充分体现了跨学科的特点，其知识结构包含了三个并行的基础领域：电子信息、控制工程、计算机，也蕴含了电子信息工程、控制科学与工程、计算机科学与技术等学科的交叉和融合，体现了智能感知与模式识别、智能系统设计与制造、智能信息处理三个方面的专业内涵。

（1）智能感知与模式识别

属于电子信息与计算机交叉领域，主要定位在机器视觉与模式识别。包括三维建模与仿真、图像处理与分析、图像理解与识别、机器视觉、模式识别、神经网络、深度学习等。主要课程包括：电子技术基础、信号系统与数字信号处理、数字图像处理、模式识别等。

（2）智能系统设计与制造

属于控制工程领域，包括自动控制、无人系统与工程、精密传感器设计与应用等。主要课程包括：机械基础、工程力学、自动控制原理、传感器与测试技术、计算机控制技术、机电系统分析与设计等。

（3）智能信息处理

属于计算机领域，包括交通大数据、汽车与道路安全大数据等的分析与处理、信息处理与知识挖掘、信息可视化等。主要课程包括：智能科学技术导论、计算机程序设计、微机原理与接口技术、数据结构与算法、嵌入式系统设计等。

3.3能力结构

智能科学与技术应用型人才培养着眼于人工智能工程应用，要求学生具有运用计算机及相关软硬件工具进行大数据的采集、存储、处理、分析、应用的能力；具备智能系统的设计、开发、集成、运行与管理的能力；注重培养学生综合运用所学的智能科学与技术专业的基础理论和知识，分析并解决工程实际问题的能力，其能力结构可以借鉴能力本位教育（CompetencyBasedEducation，简称CBE）模式[3]。

CBE是国际上较流行的一种应用型人才培养模式，主要代表国家为加拿大和美国。该模式以能力为人才培养的目标和评价标准，一切教学活动均围绕综合职业能力的培养展开，CBE人才培养模式主要有以下三方面的特色：能力导向的教学目标；模块化的课程结构；能力为基准的目标评价体系。该模式所培养的本科应用型人才具有较强的专业综合能力和职业能力[4]，在一定时期得到社会的广泛认可，但是单纯的CBE模式并不能完全适应人工智能时代对人才培养的需求，这是由于目前许多职业岗位在人工智能的冲击下，其形式和内容均会产生动态变化，要求现阶段的人才培养具有延伸性和前瞻性，既要兼顾眼前，也要考虑应对智能化浪潮，打好基础，提高自学习能力。因此，智能科学与技术应用型人才培养有一定岗位针对性，但并不是完全固化岗位内容及层次、固化知识属性，必须强化自我学习能力，才能实现能力可持续增长，岗位的向上流动性以及知识和经验的进化，才能真正适应人工智能时展的需求。

自我学习能力的形成与提高往往源于知识结构的构建[5]。为了塑造更合适的能力结构，需要CBE模式与知识结构的相辅相成，有鉴于此，将这种新型人才培养模式称之为知识型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，简称KCBE）模式，这也意味着在人才培养过程中，将知识结构与能力结构放在并重的地位，既着眼于预期能力的培养，也必须让学生筑牢学科专业基础，在走向社会以后，在知识引擎的作用下，通过自我学习，具备并提升适应未来的、新的智能化岗位需求的能力。

3.4行业（产业）导向

从智能科学与技术专业的角度，培养的应用型人才以“智能化应用”为就业大方向，具体而言，包括：

（1）智能感知与模式识别领域

主要从事电子信息的获取、传输、处理、分析、应用等领域的研究、设计及应用，包括图像处理、机器视觉、工业视频检测与识别、视频监控、传感器设计及应用等。

（2）智能系统设计与制造领域

主要从事智能装备、智能制造、智能管理、智能服务等领域的设计、制造及应用，包括智能工厂、智能车间、智能生产线、智能物流、以及智能运营与服务等。

（3）智能信息处理领域

主要从事计算机数据处理、分析、理解、管理、以及服务等领域的研究、设计及应用，包括数据存储与管理、数据分析与预测、交通大数据分析应用、道路与汽车安全大数据分析、智能交通、智能电力、智能家居、智慧城市等。

涉及的产业领域主要包括智能制造，如工业互联网系统集成应用，研发智能产品及智能互联产品等。其他的领域还包括智能农业、智能物流、智能金融、智能商务等。

产业需求带动人才培养，人才培养在满足产业需求的同时推动技术进步，而技术进步又引燃了新的产业需求。产业需求与人才培养的相互作用，呈现出螺旋式上升的发展态势，这在人工智能相关产业与智能科学与技术应用型本科人才培养之间表现的得尤为突出。

4KCBE模式人才培养的主要措施和途径

智能科学与技术专业应用型本科人才的培养模式一定是和人才需求、学校定位相適应的。培养应用型人才，应注重学生实践能力，从教学体系建设体现“应用”二字，其核心环节是实践教学。结合上述的KCBE培养模式，知识结构在能力培养过程中也占有非常重要的地位，因此在能力培养方面，知识和实践作为两大要素，不能偏废任何一方，必须齐头并进，既要固基础，也要重实践。

（1）筑牢智能科学与技术专业知识基础，构建与智能化应用相关的知识体系

在本科的低年级阶段，应注重公共基础课，特别是数学和力学课程，还应充分了解智能科学与技术专业的内涵，让学生对所学专业有一个比较全面的认识。在本科中高年级阶段，重点强化专业基础，包括电子技术基础、自动控制原理、传感器与测试技术、微机原理与接口技术、数据结构与算法等。归纳地说，应该筑牢数理基础、计算机基础、机电基础和控制基础，因此对原理课程需要强化，这样对很多工作机理、来龙去脉的理解才能深刻。

（2）增强智能科学与技术专业的实践环节，构建以能力培养为重心的教学体系

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1高水平人才交叉培养计划实施背景

《北京市教育委员会关于印发北京高等学校高水平人才交叉培养计划的通知》（京教高[2015]1号）提出共建高校双方要根据经济社会发展急需人才所应具有的知识、能力与素质，联合相关行业企业，共同制订专业和方向的培养目标、培养标准，构建与之相匹配的专业培养计划，包括专业核心课程体系、实践能力培养体系和素质提升体系，培养基础扎实、专业过硬、能力突出的高素质人才。

北京科技大学、北京信息科技大学智能科学与技术专业“机器人大脑方向”双培项目于2015年开始正式实施。目前主要采用“3+1”培养模式，即前3年在北京科技大学自动化学院智能科学与技术专业学习，第4年在北京信息科技大学自动化学院智能科学与技术专业学习并完成毕业论文。

2“机器人大脑方向”双培方案的构建

北京科技大学是教育部直属的985、211大学，其智能科学与技术专业在京为一本招生，而北京信息科技大学为北京市属学校，其智能科学与技术专业在京为二本招生。两校要交叉联合培养学生，需要充分考虑两校的生源情况，在充分论证的基础上制订出相应的培养方案。

2015年4―5月，北京信息科技大学与北京科技大学相关负责人先后进行两次会谈，就两校智能科学与技术专业的建设情况、双培计划的基本情况，“机器人大脑方向”教学计划和培养方案交换了意见，形成了双培计划培养方案制订的初步设想。两校的智能科学与技术专业具有相似的历史渊源和专业方向，因此，在充分讨论的基础上，决定以两校现有的教学计划为基础，按市教委双培的要求修订“机器人大脑方向”教学计划和培养方案。两校分工实施课程教学、实践教学、学生指导、质量评价、组织学生科技创新、学科竞赛等工作。

2.1专业培养目标

具有坚实的数理基础、信息技术的基础知识以及脑科学与认知科学的基础知识，系统地掌握智能科学技术的基础理论、基础知识和基本技能与方法，受到初步科学研究和工程实现的训练，具备智能系统集成、智能技术应用方面研究和开发的基本能力。同时具有全面的文化素质、良好的知识结构和较强的新环境适应能力、自主学习能力和创新意识，并具有良好的语言和计算机运用能力。本科毕业后能够在研发部门、学科交叉研究机构以及高校从事与智能科技相关领域的科研、开发、管理或教学工作，并可继续攻读智能科学与技术专业以及相关学科和交叉学科的硕士和博士学位。

2.2专业课程体系

智能科学技术是一门研究智能现象的本质与机理、智能模拟的方法与技术以及智能机器与智能系统应用的新兴学科，由脑科学、认知科学、人工智能、信息科学技术等学科综合交叉而成。图1给出的智能科学与技术专业的知识体系，确定了课程设计的基本原则：智能应用的过程中需要有信息学科中的计算机、通信、控制和检测等方面技术的支撑；建立以计算机、通信、控制和检测技术为工具，以智能机器人为载体，结合信息科学和智能科学理论基础的课程体系。

为体现“机器人大脑”的专业方向与特色，课程体系中加强了脑科学与认知科学、脑机接口、软件开发与应用、虚拟现实技术等内容。表1给出了智能科学与技术“机器人大脑方向”的专业课程体系，其课程体系模块设计为计算机基础、电路基础、信息与控制基础、机器智能、智能系统五大模块。

“机器人大脑方向”专业核心课程确定为：电路分析基础、模拟电子技术、数字电子技术、信息论与编码、信号处理、控制工程基础、嵌入式系统、微机原理与应用、脑科学与认知科学、人工智能基础、机器人组成原理、计算智能基础、智能机器人、机器学习等。

2.3专业实践体系

按照工程认证相关标准要求，建立了包括金工实习、电子工艺实习、各类课程设计与综合实验、工程认识实习、专业实习（实践）在内的、完备的、面向工程需要的实践教学体系，如图2所示。

3“机器人大脑方向”双培方案的实施

“机器人大脑方向”双培计划是北京地区高等教育综合改革的试点，其目的在于推进北京地区高校之间的合作和优质教育资源的共享，提升北京高校办学水平和人才培养质量。为此，两校通力合作进行了有益的探索与实践。

3.1学风建设

北京信息科技大学为双培学生配备了辅导员和班导师，班导师由学院主管教学的副院长承担。在新生入学的第一个学期，班导师就从中学生到大学生的过渡、适应大学高强度的学习、学习方式方法、班委改选、期中考试后的总结等方面对学生进行指导。学院组织学生集中晚自习，由班导师、辅导员检查。同时班导师、辅导员经常走访宿舍，与同学谈心，使他们明确目标并养成良好的学习习惯。

同时，学校通过微信，不定期与共建高校的教师、学生沟通，随时掌握双培学生的学习生活状况，如自动化学院开通的心动传媒公众号，成为双培学生母校情节的有效纽带。

3.2学生活动情况

北京信息科技大学和北京科技大学充分利用本校的资源，要求双培学生积极参加两校的各类活动，以达到市属学校和央属学校联合培养学生的目的。例如，北京信息科技大学2015年4月邀请双培学生开展了师生党建活动“奔跑的人工智能”研讨会，组织专业引领型学科竞赛――新生R Auto杯智能小车竞速比赛。