体智能课程总结范文

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2 中高职课程体系衔接的现状

2.1 专业培养目标不明确 中高职教育同属于职业教育类型，但是高等职业教育是中等职业教育的延伸，所以其培养目标和培养模式有一致性也有着层次上的差异性。通过调查研究发现，很多职业院校在制定应用专业人才培养目标时，大多根据自身师资情况进行制定，没有对培养目标层次和应用专业人才培养目标的特殊性进行深入探讨，造成专业培养目标不明确，不能很好地兼顾应用专业人才培养的层次性，从而无法实现中高职协调培养学生的可持续发展的综合职业能力。

2.2 专业理论课程重复造成浪费 我国尚未统一制定中等职业教育和高等职业教育的课程标准，各地区各学校自行制定各自的课程标准，而且中等职业教育和高等职业教育分属不同的部门管理，造成了中职和高职的课程设置难以得到统一的规划。而且由于教材建设的落后，一部分中职找不到合适的教材只能选择高教或者大专的教材，这就不可避免地造成了中职毕业生升入对口专业的高职院校学习的专业课程和中职阶段所学习的内容有很多重复之处。这不仅造成了学生时间和精力的浪费，而且造成了教育资源的浪费，进而影响学生的学习积极性和职业教育的吸引力和社会评价。

3 构建层次化的中高职综合职业能力培养体系

综合职业能力的提高要是一个由简单到复杂，由初级到高级的循序渐进的过程，是建立在相关的、一定的基础能力之上的。如果没有经过职业能力的基本训练，试图达到高层次的综合职业能力是不可能的。按照高等职业教育的培养目标，要求其入学水平既有高中文化的基础要求，很多专业还有一点职业能力的要求。只有具有一定的文化和职业技能基础，才能保证其培养质量。

中职和高职教育是同一属性的两个不同层次的职业教育，为避免其培养目标重复和错位，中高职教育的培养目标应该界定层次，明确定位。针对计算机应用专业中高职衔接过程出现的问题，我们首先应该理清计算机应用专业中、高职各层次的培养目标，然后将中高职的计算机应用专业所涉及的综合职业能力细化分类，建立层次化的计算机应用专业中高职综合职业能力培养体系，如图1所示。

构建层次化的中高职综合职业能力培养体系是构建中高职衔接课程体系的基础。如图1所示，将应用专业中、高职人才培养目标所涉及的职业能力细化分类，主要包括职业通用能力模块、职业岗位群专业能力模块、专门职业技术能力模块、职业生涯发展课程模块，培养学生基于职业岗位和职业任务的综合职业能力。其中“职业通用能力模块”针对从事任何职业、行业都需要具备的普遍适应性能力，如写作、信息收集、外语交流等基础能力；“职业岗位群专业能力模块”是针对职业岗位群工作应具备的知识和技能，包含具体工作的处理能力；“专门职业技术能力模块”是职业能力核心模块，是完成特定职业任务所必须掌握的专门技术及能力，着眼点在于特定的专业方向，目的是加强岗位针对性。“职业生涯发展能力模块”目的在于培养学生有从事相近专业和适应职业或岗位变更的能力，如创新能力、合成能力、解决问题能力等，可以使之迅速适应岗位或职业的变迁，顺利进行职业活动，提升自我空间。

4 构建计算机应用专业中高职衔接课程体系

层次化的中高职模块化课程体系是以层次化的中高职综合职业能力培养体系为基础，在对中高职人才培养目标和培养规格进行科学定位，从职业岗位、职业任务、职业能力三方面对中高职衔接计算机应用专业进行分析，以计算机应用专业综合职业能力需求为中心设置课程和教学内容，采用模块化的设计，构建基于综合职业能力的层次化模块化中高职衔接课程体系，如图2所示。

在课程内容衔接上，中高职双方专业骨干教师要根据中高职应用专业的特点和要求，制定统一的，相互衔接的课程标准，按照工作岗位、工作任务和岗位能力选取恰当的教学内容，不仅要避免课程内容的重复，更要延伸和深化课程内容，使课程内容真正实现连续性、逻辑性，形成一个有序的有机整体。

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1　背景

目前，智能计算已成为人工智能界一个研究的热点领域，研究的最终目标就是为了实现真正意义的人工智能图景，为了让计算机和集成有计算功能的各种工具及设备更加独立、更加聪明、能够自主思考和行动，最终成为我们工作和生活中必不可少的得力助手。特别，物联网作为信息产业第三次浪潮，从物联网的概念中，我们不难看出它与计算，特别是智能计算的密切联系，现在的互联网上各种终端之间、它们与服务器端和存储系统之间的沟通与互相响应，其实都是有人在后面操作和控制的，但是在未来的物联网里，物与物、物与人以及物与计算机设备之间的协作则要实现智能化和自动化，不需要人们花费太多的时间去介入、控制和管理。

举例来说，一个物联网时代的超市，其物流完全可以实现全自动化的管理。例如它可以通过设置在货架和仓库中的RFID标签读取设备了解存货信息，一旦要出现缺货现象时，它就会立即将信息发送给超市的服务器系统，并由它自动联系行驶在路上的众多送货车辆里的计算机系统，查找哪辆货车中有足够的相应商品，最后才会通知相关的司机，让他将车驶向缺货的超市，而此前的一切计算和通信的过程，都无需人工介入。

通过这个例子可以了解到，即时了解外界的环境和需求变化，并就变化进行智能化、自动化的信息处理和通信就是物联网的核心技术。而这一技术，其实就是智能计算技术。智能计算的理论与方法已成功应用于几乎所有的科学与工程领域，特别是非线性系统辨识与控制、模式识别与智能系统、复杂系统建模与预测、计算材料学、生物医学图像处理、生物信息学与系统生物学等。因此，学习和研究智能计算技术，推动智能科学技术专业教育，培养高层次智能计算技术人才，有着极为重要的现实意义。

在国外，开设智能计算课程的大学已非常普遍。在国内，近几年开设智能计算课程的中国大学越来越多，如清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、中国科技大学、西安电子科技大学等。另外，在计算机、电子、自动化、系统和控制、材料等有关的国际会议上，均有智能计算相关的研究主题。智能计算相关的国际杂志和协会近几年也越来越多，如：Spring出版的Swarm Intelligence，IEEE出版的IEEE Transactions on Evolutionary Computation，IEEE／ACM Transactions 0nComputationalBiology andBioinformatics等学术刊物。随着计算机技术及相关前沿学科的发展，智能计算已经成为计算机、信息技术等专业开设的必修课之一，国内外有关智能计算的教学内容基本上大同小异。我校从2005年开始，在计算机应用技术、计算数学硕士点开设智能计算必修课程，笔者主讲该课程，以下结合自己的教学实践，谈谈研究生智能计算课程的一些教学方法和经验，并提出自己对该课程建设的一些看法和建议。

2　教学内容及课程特点

智能计算课程的主要内容包括：人工神经网络、进化算法、模糊系统、人工免疫系统、群体智能(模拟退火、蚁群、粒子群、蜂群、鱼群、人口迁移、萤火虫算法等)、量子计算、DNA计算等。智能计算不同于其他课程特点，它是一个交叉学科，主要特点有以下几方面。

1)仿生法：仿生是智能计算一个非常重要的研究方法，它强调向自然界学习，采用类比的方法，通过模仿其中的原理规律以得到解决问题的一般方法。如蚁群、粒子群、蜂群、鱼群、萤火虫算法等，无不体现了仿生这一研究方法。此外，还有很多群智能算法通过模仿一些自然或物理现象和规律，如模拟退火算法通过模拟液体的结晶过程设计；免疫算法是模拟生物、植物或动物免疫系统自适应调节功能设计的；量子、分子计算模拟量子论原理而设计；人工神经网络是模拟人的大脑结构及信号处理过程而设计的；进化算法是基于达尔文的“优胜劣汰、适者生存”原理设计的。

2)实验法：智能计算源自于计算机技术的发展及人们对自然界的深入思考，其中的算法有着合理的仿生背景，要彻底说清楚算法为什么行之有效，目前大多算法都缺乏严格的数学理论证明，从数学的角度分析算法的性能是比较困难的。因此，只能通过计算机仿真实验去分析算法的性能，通过实验分析提高对算法机理的认识，然后，寻求理论上的严格证明，改进算法的性能。

3)融合策略：大量复杂问题的存在使得没有一个算法是通用的，同样，智能计算中的方法各有有点，也都有不足之处。算法的融合策略是取长补短，将不同的算法有机地结合起来，以提高算法的整体性能，提高算法的求解能力。融合策略通常将待融合的算法采用“串联”、“并联”、“包含”等模型来融合，其中待融合的算法考虑将智能算法和传统的算法结合起来。这一方面，人们己作了大量的工作，取得了良好的效果。

4)系统理论：智能计算是为了解决复杂问题而发展起来的，系统理论主要包括协同论、突变论和耗散结构等内容，这些对于指导算法设计、改进算法和理解算法的复杂行为方面有指导意义。

3　教学方法及教材建设

针对智能计算课程内容及其研究内容，根据研究生教育规律、研究生学习的特点，笔者采用的教学方法是“课堂讲授、问题讨论、课外研读”相结合的教学方法，借助于多媒体教学手段，采用动漫技术来实现智能算法的仿生机制，从源头上让学生体会每一种智能算法的仿生机制或一些自然或物理现象和规律，归纳起来有以下几点：

1)结合智能计算课程的特点，确立“以大自然、社会等为学习对象，善于观察其仿生机制或一些自然或物理现象和规律”作为理解智能计算课程概念、原理的关键点。

2)启发学生在理解仿生机制或一些自然或物理现象和规律的基础上，抽象出模拟进化计算的一般框架。

3)讲解计算智能的有关理论和算法，课程中穿插了大量的研究案例，告诉研究生如何使用计算智能方法解决各个工程领域的具体问题。

4)要求学生通过具体的研究项目，亲自编写自己的算法程序源代码，培养研究生独立解决问题的能力。总之，随着计算智能的快速发展，每年我们的教，学内容和课件都在更新，以包括最新的研究内容，尤其是我们自己的研究内容，扩大研究生的知识范围。

近几年，我们使用过国内出版的多种有关智能计算教材，如高等教育出版社的《计算智能(第一分册)》、科学出版社的《计算智能中的仿生学：理论与算法》、《计算智能――理论、技术与应用》等教材，但很快发现其中很多地方不适用，因此，我们在教学的过程中，对目前国内出版有关智能计算教材，结合我们课题的研究，针对性选取一些内容来制作课件和讲义进行教学。因此，建议智能计算相关专业的协会或出版社尽快组织教学经验教师编写适合于研究生教学的智能计算教材。

4　教学效果评价方法

智能计算理论与应用这门具体课程来说，最重要的是注重学生的交叉学科知识和能力的培养。因此，本课程学习结束考察方式主要采用：1)闭卷考试。主要考察对智能算法原理的理解和综合运用能力。2)小作业。要求对介绍过群智能算法总结、分析、对比等，形成一个简要总结报告，对介绍过多种智能算法的概念、原理、方法、应用等方面进行总结。3)大作业。检查学生的动手编程能力，要求对介绍过群智能算法的源代码集成，形成一个演示系统。该门课成绩分配如下：成绩=闭卷考试(50％)+小作业(30％)+大作业(20％)。

5　结语

智能计算是随着计算机技术的飞速发展和人们对自然界的深入理解而发展起来，它强调对人类和其他生物、植物等智能行为的模拟，注重向自然界学习，汲取其中有益的规律和原理。与传统的方法相比，智能计算具有自适应、并行性、全局搜索等能力，尤其可解决一些大规模复杂问题。智能计算是人们研究自然以及人类社会自身的一种非常有效的手段，其应用前景非常广泛，目前已经成为人工智能界研究的热点领域。因此，在计算机科学与技术、人工智能等相关专业开设智能计算课程是势在必行，这有着重要的现实意义。

参考文献：

[1]徐宗本.计算智能(第一分册)：模拟进化计算[M]，北京：高等教育出版社，2004：124－132。

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中图分类号：S611文献标识码： A

智能建筑（Intelligent Building）其技术基础主要由现代建筑技术、现代网络技术、现代通讯技术和现代控制技术所组成，运用自动化、通信、信息技术等智能化手段，通过将建筑物的结构、系统、服务和管理根据用户的需求进行最优化组合，是集现代科学技术之大成的产物。从而为用户提供一个节能高效、舒适智慧、配置更新，实用愉悦的人性化建筑环境。智能建筑具有系统集成特点，发展历史短，但涉及范围广，进展速度快，是动态和相对的概念，随着高新技术发展而不断变化。

产业信息网的《2012-2016年中国智能建筑市场分析与投资方向研究报告》显示：中国智能建筑行业市场在2005年首次突破200亿，2012年为861亿，年复合增长率为23.2%。如果未来房地产开发投资增速每年保持15%增速，如果智能化工程投资占投资额1%，那么智能化工程投资总额2013年在830亿左右，2015年为1100亿左右，2020年将达到4400亿左右。随着新一轮的经济刺激政策聚焦在新兴产业，尤其是信息产业。智能建筑作为智慧城市的细胞，发展势头很强。

教育部于2006年在土建类学科开设了建筑电气与智能化专业，希望在培养建筑类人才的基础上，加强对电气智能专业技能知识的掌握。我校以此为契机，通过大量的市场调研、着重对智能建筑解决方案的前期设计、工程施工建设到后期的运行维护，围绕建筑的全生命周期中，运行维护的费用占到全部费用的60%-70%数据分析、人才使用分析，开设智能建筑专业方向，面向建筑、物业管理行业。为与该专业的培养目标相结合，在对“智能建筑”课程教学内容设计上以建筑为平台，依照建设部2003年颁发的《建筑智能工程质量验收规范》的技术标准要求，住建部2013 年《智能化系统工程运行维护技术规范》，结合《智能建筑设计标准》、《智能建筑工程施工规范》、《智能建筑工程质量验收规范》共同对智能建筑的设计、施工、验收、运维一系列过程形成规范，制定人才培养方案，基于典型工作任务的模块式课程开发，编写《智能建筑设计与维护》教材，探讨教材教法，强化智能建筑中智能弱电各子系统的原理、设计与工程实施实践。加强学生对智能化系统设计、建设、运行及维护中实践技术的传授，使本专业的同学获得对智能建筑的整体体系及系统原理的掌握。我们的课程主要包含了智能建筑中涉及到的主要内容：综合布线系统、建筑设备自动化系统、消防自动报警及联动系统、安全防范系统、通信自动化系统及办公自动化系统等 。重点讲授这些智能系统的原理、组成、设计原则、工程实施及维护运行等，使学生对每一个子系统的原理、设计、建设、运行、维护等各环节都进行学习掌握，培养建筑、物业管理行业建筑智能技术方面的综合技术人员。以满足智能建筑行业不同环节对专业技术人才的需求。

《智能建筑设计与维护》课程内容包括智能建筑的基本概念、智能建筑的用户需求与基本要求、建筑智能化系统的子系统组成、建筑智能化系统的主要任务、建筑智能化系统的设计与会审、建筑智能化系统的专业协调、智能建筑的系统集成、建筑智能化系统的技术要点、智能建筑的建设管理、智能建筑的工程招投标、智能建筑的施工与调试、智能建筑的工程验收与人员培训、智能建筑的物业管理、建筑智能化系统的安全运行等。

建筑智能化弱电系统涉及的知识面广、工程性强，既要培养学生对理论知识的掌握，又要把握实践技能的学习，确实是一件不容易的事情。通过近几年的教学实践，归结的主要问题有：

(1) 《智能建筑设计与维护》课程知识点多面广，增加了学生对所涉及的技术与系统掌握的难度。智能建筑弱电系统涉及到计算机技术、通信技术、自动化技术、传感器技术等，对于每一个系统，不仅要让学生掌握其原理，还需要根据用户需求进行系统的设计，因此学生就要掌握系统的构成、设备的选型，同时在系统设计、设备选型时还要考虑工程实施的具体因素。

(2) 课程实践环节的教学投入，实训设备运用与技术升级、更新，教师的知识架构与实践教学的要求不匹配。学生对这种工程背景较强课程的学习理解与知识掌握难度增加。因此建立并改善专业的智能建筑综合实验室对于该课程是非常有必要的。

(3) 课程考核所涉及理论知识、实践技能的考核无法展示学生处理工作现场各方面及各种问题的能力，无法完整体现出课程的工程实践背景。

(4) 学生理解《智能建筑设计与维护》课程所涉及的一些设施与设备还可能看不到、摸不着。学生在教学实践中无法切身体会，影响学生的学习兴趣与主动进取。

教学实施与改进：

1、紧密结合智能建筑行业发展需要，不拘一格提升教师素质。

结合智能建筑专业课程体系建设需要、人才培养要求，分析《智能建筑设计与维护》课程教与学全过程，根据学院当前本专业建设现状，以师资队伍建设为重点，改善本专业教师的知识架构，实行多条腿走路，分几步落实，聘任本专业专职教师、校内兼职教师、校外兼职教师。

《智能建筑设计与维护》课程专业实践性强，切忌闭门造车，可以考虑聘请校外兼职教师，将智能建筑专业领域业内专家、其他大学相关专业教授、建筑公司负责人、建筑行业协会负责人、系统及技术运维负责人聘为客座教授或者教师。通过举办专题讲座或者授课，鼓励一些相关专业的中青年教师转行，到国内重点大学相关专业进行单科进修，改善行业专业人才运用与学院人才培养效果。

2、以就业为导向，以教学改革为抓手，坚持职业能力培养为目标

（1）深化“工学结合、校企合作” 的人才培养模式

通过开展企业交流与合作，与行业企业建立紧密联系，校企合作共同确定本专业人才培养目标，构建基于工作过程系统化课程体系按照工作过程系统化思想及开放性开发方法，重构工学结合、能力本位的课程体系。

（2） 通过构建企业岗位认知、理论实践一体化情境教学、校内生产性实训、校外顶岗实习的完整教学环节，依据“学生培养重在职业能力、内容选择基于工作过程、教师结构趋于专兼结合、教学环境模拟职业场所、教学方法遵循职教规律”五大核心理念进行教学情境设计，实现职业能力的递进与工作过程的结合。

（3） 教学项目实施设计采取：设计的学习情景单元，理论教学和实践教学都在同一实训场所完成，通过“资讯、计划、决策、实施、检查、评价”六步实施法来支撑。

（4） 教学考评体系坚持：注重职业能力考核，根据任务完成、项目实施情况等五项指标综合评定。

实践教学与效果：

1．优化课程结构，增强课程设置的专业性和针对性

依照高职教学“必需、够用”的原则，结合智能建筑专业行业企业人才使用需求，调整课程体系与教学内容，增加实践教学课时，构建适应学生个性发展的人才培养模式。

2．改进课程考核方式，帮助学生在知识与能力等方面得到较全面的发展。

通过改革教学方法和考试方法，除笔试外，还包括口试（日常提问记录）、笔记、制定工作任务各项目的独立作业、现场测试、实际操作等多种综合考试形式，着重考核学生综合运用所学知识、解决实际问题的能力和对所学知识的综合归纳总结能力。

3.落实好教学实训实习实践过程三阶段工作。

（1） 实训实习实践前（计划准备）：制订实训实习实践方案；公布实训实习实践的行业企业用人要求；宣传动员，学生结合实训实习实践岗位，拟订实习计划；有针对性地进行三方面教育：一是目的性教育；二是责任、义务和权利教育；三是安全教育等。

（2） 实训实习实践中（过程监控）：职业道德教育、企业规章制度教育、岗位技术知识运用、操作工艺、技能训练；教师现场指导学生作业；教师和企业指导学生撰写业务报告（技术小结和业务总结报告）；教师和企业共同对学生进行考核。每个同学按照所领取的任务在确定的岗位，按要求完成课题和规定的作业文件。

（3） 实训实习实践后（评价总结）：评价、总结、交流和表彰。

经过多年来对《智能建筑设计与维护》课程的实践教学，逐步探索对课程教学内容及教学方法的改革。加强教学内容的更新，适应建筑智能化技术的发展;同时，加强教学方式及手段的创新，积极建设小型实践平台;最后，完善考核环节，注重理论与实践并重。

注重围绕课程体系建设师资队伍，任课老师一直从事智能建筑中相关弱电子系统的实践教学，并承担企业项目生产的技术组织、工作，比如安全防范系统、综合布线系统等，不仅参与这些系统的方案设计与方案评价，而且还到工程现场进行技术指导，积累了丰富的工程实践经验。

结合智能建筑专业技术运用，开展对一些系统的理论问题进行研究，比如视频监控中的智能视频分析、人脸识别等。教师能够很好地结合实际工程案例，在课程理论内容授课时，对案例涉及到的典型系统应用来讲解涉及的系统原理、设计思想及工程实施。并运用实际项目中遇到的问题及一些小的故事来活跃课堂氛围、激发学生兴趣，并对工程中遇到的可以提升为学术问题的困难传递给同学，让他们多思考，学会从工程中提高分析问题解决问题的能力和思路。

比如通过建设社区的安保系统来讲解智能建筑中的安全防范系统的视频监控、门禁系统、自动报警、安检等内容，同时讲授安保系统应用的一些新的智能技术比如射频识别技术、人像比对及定位技术等。通过将教师的技术成果融合到平时的教学工作中去，工作促教，项目帮教，教与学促进，加强教学内容的更新与活力，激发学生的学习兴趣。

智能建筑的蓬勃发展是社会进步和科技发展的一个体现，为智能建筑的良好建设、运行与维护提供专业的技术人才是我们高等教育教育的本职工作。本文从一个非建筑类工科专业开设智能建筑课程的角度，阐述了我们课程建设的思路以及对该课程实践教学方法的一些探索，希望对非建筑电气与智能化专业培养智能弱电系统相关专业人才提供一些参考。

【参考文献】

[1] 陈富川.建筑智能化系统集成研究设计与实现《电子科技大学》 2008年

[2] 林建军，金炳尧.基于项目的实验室工作室模式的探索与实践[J].实验室研究与探索，2012，31(5)：111-113

[3] 高建华，胡振宇.物联网技术在智能建筑中的应用《建筑技术》 2013年02期

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0引言

智能信息处理是模拟人或者自然界其他生物处理信息的行为，建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法和技术，主要面对的是将不完全、不可靠、不精确、不一致和不确定的知识和信息逐步转变为完全、可靠、精确、一致和确定的知识和信息的问题。智能信息处理是当前科学技术发展中的前沿学科，同时也是新思想、新观念、新理论和新技术不断出现并迅速发展的新兴学科，涉及信息科学的多个领域，是现代信号处理、人工神经网络、机器学习、人工智能等理论和方法的综合应用，在复杂系统建模、机器学习、医学影像处理、系统优化和设计等领域具有广阔的应用前景。

目前，智能信息处理研究生课程相关的教材和课件大多以高隽老师的《智能信息处理方法导论》为基础开展相关介绍。该书体系严谨，理论推导细致，但在多学科交叉应用尤其是面向认知神经科学、智能信息科学等领域的应用方面介绍不足，缺乏必要的多学科交叉案例及相对完整的设计过程，导致来自不同学科的研究生在对理论知识的理解、不同工程应用实践经验的积累等方面存在一定脱节的情况。针对智能信息处理课程教学的实际情况，我们从计算神经科学、信息学科与智能信息交叉的多学科角度出发，系统介绍智能信息处理的基础理论及各种新兴处理技术，主要介绍智能信息技术的基本概念、原理和分析方法以及智能系统的知识处理和模型的建立，提供人工智能技术、神经网络技术在神经科学交叉等领域的应用算例，涉及目前国内外智能信息处理的最新研究成果以及学术研究前沿进展情况；同时，在教学实践中，对课程的教学模式进行探索和思考，强调多学科交叉及学生主体的重要性，注重教学方式的多样化及课内外教学相辅相成。该课程的教学实践能够使研究生对智能信息处理技术的发展及交叉学科应用有全面的了解，为神经科学、信息学科与智能信息交叉学科课程实施研究型教学开辟新的途径，对提高课程教学效果，培养学生的主动探究能力具有非常重要的指导意义。

1主要解决的教学及管理问题

1.1多学科交叉的智能信息处理

智能信息处理是一门以应用为导向的综合性学科，涉及脑与认知科学、智能科学、信息科学、现代科学方法等多学科的交叉与综合。由于智能信息处理涵盖内容广泛，面向研究对象众多，因此在较短学时的课程教学中，教师需要权衡把握好宏观内容的介绍和相关内容的纵深讲解，让学生既能从整体上了解智能信息处理学科的基本概念、学术思想、知识体系和学术特色，又能在具体应用方面了解其基本问题、基本模型和科学研究方法。在教学实践中，把握好多学科交叉的智能信息处理课程的整体与局部、广度与深度问题，是教师应首要考虑的问题之一。

1.2积极引导学生参加多学科研讨活动及课外实践活动

实践出真知，理论知识只有在实践中才能更好地被理解和掌握，体现和发挥其价值，然而，传统的课程教学模式侧重于课堂上教师“口授笔书”的知识传授，在引导学生研讨和践行方面存在很大不足，造成学生不能很好地理解和应用课上所学，不能有效培养和促进学生在实践中发现问题和解决问题的能力。笔者结合多年留学经验及国际教学实践，对如何引导学生积极参加多学科研讨活动及课外实践活动，进行反思、探索和尝试。

2教学实践主要内容

2.1结合工程及应用背景的教学模式

智能信息处理作为一门以应用为导向的综合叉学科，很多问题和模型既来源于又服务于实际应用，与实际问题紧密相关，然而，现有的课程教材鲜有既能系统全面介绍智能信息处理的基础理论、基本概念和分析方法，又能结合实际应用及工程背景给出例证详解的。分析教材纵深发展过程不难发现，理论与实际的结合不够是主要原因，因此在实际教学实践中，教师不能单纯依据教材内容照本宣科，需要结合实际应用背景就地取材并灵活讲解。

在智能信息处理教学实践中，针对该学科多学科交叉的特点，可以采取点面结合的教学方式。在宏观层面上，综合介绍智能信息科学技术领域的相关内容，包括基本概念、学术思想、知识体系和学术特色，让不同专业背景的学生能在较短时间内对智能信息处理学科从比较陌生的状态过渡到对其基本模型和基本问题有初步、宏观、科学和准确的认识；在微观点处，以具体的经典工程应用范例及模式辅助宏观介绍，达到宏观而又不失具体、既有广度又兼具深度的效果。这种精而不范的具体案例有利于短学时课程的安排，如介绍智能信息处理与信号处理的交叉时，笔者以参与的发动机故障诊断为例进行讲解；介绍智能信息处理与系统辨识的关系时，笔者以曾研究的磁气圈和太阳风预测为具象进行详细说明。

2.2多学科交叉综合的教学模式

一方面，智能信息处理涉及多学科交叉综合，而传统的教学模式往往侧重于单独介绍各学科的科学体系及应用，对于学科交叉综合方面的探讨则有限，如在机器学习方面，以往的教学倾向于各种算法的数学推导和理论证明，但在实际应用中，机器学习往往需要与其他学科如信号处理、模式识别等交叉互融，才能解决实际问题；另一方面，智能信息处理作为一门充满活力的新学科，不断有新技术和新方法随着前沿问题的发现而被提出和应用。教师可以采取多学科交叉综合的方式，尝试将国际前沿的科研成果引入智能信息处理的教学实践中，这样既能以此引导学生了解多学科交叉融合的方法和思路，又能展现国内外智能信息处理的研究新成果和发展新动态，激发学生的学习兴趣。

2.3增加互动环节的教学模式

传统的教学模式往往侧重于知识的灌输，忽视方法的传授。在教学实践中，教师在“授之以鱼”的同时，更要注重“授之以渔”，引入国外智能信息处理的前沿科研方法，培养学生良好的科学思维和科研素养。此外，智能信息处理的课堂教学不同于以往最基础的授课，而是以教师讲授为主，更多的是在课上由教师提出问题，引导学生讨论互动，让学生产生代人感转而主动学习和理解。作为课内的外延和补充，我们还在课外不定时、不定期组织学生参加科研沙龙，进一步激发和培养学生的兴趣，加强巩固所学知识和方法。实践证明，互动授课方式及多活动的课外扩展，对于提高学生的学习热情、培养学习兴趣、促进知识理解具有重要作用。

2.4多样化的课程考核模式

一方面，传统的单纯以期末考试成绩作为唯一考量标准的考核方式过于片面；另一方面，这种考核方式也容易束缚学生的思维，使学生产生学习只是为了最后一纸成绩的误解。综合考虑智能信息处理的课程特点及研究生培养目标，我们建议可以采取更为灵活的考评方式如采用PPT报告总结的方式，一方面考评学生平时表现，包括课堂出勤、课堂表现等，另一方面以学生学期末PPT报告总结成绩为主。每名学生依据自己的兴趣爱好，选择一个与智能信息处理相关的研究方向进行调研―参阅书籍―查找资料―深入探讨，最后以PPT的形式向教师及全体学生总结汇报并互相交流。这种考评方式以书本为平台，不仅能培养学生的系统掌握新知识及新技能的学习能力、实践操作能力和表达能力，还可调动学生查阅资料和自主思考问题的积极性，扩展知识面。

3教学方法及路线

3.1多媒体利用最大化的教学方式

在教学手段和方式上，现在多媒体技术进入课堂已经非常普遍，但对丰富电子资源的利用程度并没有实现最大化。当前的教学方式大多以讲解PPT为主，缺乏多样化的展现方式，容易使学生产生疲劳感。结合教学实践，我们发现通过将PPT、视频、动画、录像等多种形式的多媒体结合，以更加生动形象的方式展现教学内容，在吸引学生兴趣和提高学习效率方面效果显著；此外，还可以借助多媒体，通过软件演示的方式让学生亲身感受实际工程应用的操作过程，建立智能信息处理科学技术的直观形象和感性认识。

3.2开展科研教学沙龙活动，引导互动交流

智能科学技术处在创新发展时期，特别需要培养具有创新精神的人才。创新精神的产生伴随着各种不同思想的汇聚、交流和碰撞，为了鼓励和培养学生的创新思维，教师可以组织各种科研教学沙龙活动，基于学生兴趣，将不同专业背景的学生组织在一起，从不同专业视角自由探讨某一研究方向，碰撞出思想的火花；同时，可以引入国际前沿热点问题的创新结果的介绍，剖析前沿创新点和创新过程，开阔学生视野，培养和提高学生的创新能力。

3.3利用互联网，构建课外科研实践互动平台

正所谓“众人拾柴火焰高”，课堂中，学生可以随时向老师提出疑问，老师带动学生一起讨论；对于课外学习研究中出现的问题，教师可以通过QQ群、微信群、公邮等在线互动平台与学生交流沟通。一方面，众智众力促进问题的解决；另一方面，平台互动的方式能充分调动集体的学习研究热情。

4教学模式的应用效果

4.1国际学术

正如“实践是检验真理的唯一标准”，课内学习到的知识只有被运用在科学实践中才能证明和体现其价值。在教学实践中，我们着重培养学生将所学知识与其专业背景相结合、将所学转化为科研成果的能力，取得了较满意的教学效果，如部分学生将所学信号处理中的时频分析方法应用到故障的检测中并将此公开发表在国际学术期刊上，获得了令人满意的研究成果。

4.2选课情况逐年递增

图1（a）汇总了2013―2015年我们开设的智能信息处理课程各院系学生选课情况。从图1（b）中可以看出，研究生选课人数逐年递增，开始该门课程的研究生选课人数由最初的13人增加至54人，增加3.15倍；图1（c）表明，课程的覆盖院系由最初的3个院系（0系表示研究生院）增加到2015年的11个院系，覆盖面增加2.66倍。此外，选课学生中既有硕士，又有不少博士，甚至有来自其他高校的老师和工程研究所的硕士、博士。从智能信息处理课程近3年的选课总体情况来看，课程已经引起不同专业学生和教师的广泛关注和参与兴趣。

4.3学生的综合评价正面积极

在智能信息处理课程教学实践中，我们发现不仅选课人数逐年增加，而且学生对课程的综合评价也一直非常好。学生一致认为当前的授课方式丰富而有趣，结合工程实际背景的教学具体而形象，互动形式的课堂方式能很好地促进交流表达，课外的沙龙活动为他们解决科研和学习中遇到的问题提供很大的帮助。