前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇人工智能課程教學(xué)范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發(fā)現(xiàn)更多的寫作思路和靈感。

人工智能課程教學(xué)范文第1篇

關(guān)鍵字：人工智能；案例教學(xué)；學(xué)科分支；雙語教學(xué)

中圖分類號：G642　文獻標(biāo)識碼：B

1　引言

人工智能是計算機科學(xué)的一個重要分支，是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)發(fā)展中的一門前沿科學(xué)，它的出現(xiàn)及所取得的成就引起了人們的高度重視，被認(rèn)為是計算機發(fā)展的一個根本目標(biāo)。

人工智能課程作為計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程體系中的核心課程之一，其地位正在隨著該技術(shù)的不斷發(fā)展和廣泛應(yīng)用而得到迅速提高。目前，國內(nèi)外重點大學(xué)都非常重視該門課程的教學(xué)和研究，許多重點大學(xué)都有自己獨立的人工智能研究所。

本文通過多年的人工智能教學(xué)實踐，對人工智能教學(xué)的方法進行了初步的實踐和探索。中央民族大學(xué)在人工智能課程建設(shè)和教學(xué)過程中，針對計算機學(xué)科的發(fā)展趨勢，提出擯棄傳統(tǒng)講、學(xué)、考模式，注重學(xué)生能力培養(yǎng)的措施。在教學(xué)和實踐過程中，不斷進行探索，既從計算機學(xué)科本科的教學(xué)理念出發(fā)，從人工智能這門學(xué)科特點出發(fā)，以計算機學(xué)科分支的角度認(rèn)知人工智能，組織教材的知識架構(gòu)并進行教學(xué)。用計算機學(xué)科的觀點分析人工智能的基本原理與方法時，重點強調(diào)的是這些基本原理與方法與其他的計算機分支的共同點和不同點。共同點是強調(diào)計算機學(xué)科的本質(zhì)，不同點是強調(diào)人工智能的本質(zhì)。本文就針對我校人工智能課程教學(xué)的一些基本問題加以初步總結(jié)。

2　從計算機學(xué)科分支的角度認(rèn)知人工智能

人工智能屬于計算機科學(xué)分支的學(xué)科，同時又是一門涉及控制論、信息論、語言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多學(xué)科交叉的課程。我國高等院校計算機學(xué)科的本科教學(xué)所設(shè)置的人工智能課程一般只有40課時左右，以什么角度組織教材內(nèi)容，提高教學(xué)效果，才能使學(xué)生較容易地理解和掌握人工智能的原理與技術(shù)，是我們值得探索的問題。

人工智能處理的對象是知識，知識處理則需采用知識表示。因此，若以計算機分支的角度也就是用計算機學(xué)科的觀點看待人工智能，人工智能課程的教學(xué)內(nèi)容應(yīng)以知識為主線，以知識表示和搜索為基石進行組織。反映到實際教學(xué)中，就是人工智能的各個分支的介紹，這包括知識庫系統(tǒng)、自然語言理解、規(guī)劃、機器人等。總之，教學(xué)內(nèi)容可分成兩個部分，第一部分是基礎(chǔ)理論和基本方法，包括：邏輯表示與歸結(jié)推理方法、搜索原理，知識表示(包括產(chǎn)生式系統(tǒng)、語義網(wǎng)絡(luò)、框架)、推理(包括不確定性推理、非單調(diào)推理)、機器學(xué)習(xí)。第二部分是實用技術(shù)，包括知識庫系統(tǒng)、高級搜索、自然語言理解。

3　優(yōu)化和更新教學(xué)內(nèi)容、加強雙語教學(xué)

人工智能作為一門新學(xué)科，在1988年前，國內(nèi)外均未見有教學(xué)大綱和教材，開設(shè)本課程面臨的首要問題就是確定教學(xué)內(nèi)容，包括人工智能的知識表示和推理以及人工智能的應(yīng)用兩個部分。前者是人工智能的重要基礎(chǔ)，后者討論幾種人工智能應(yīng)用系統(tǒng)，包括專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、自動規(guī)劃和機器視覺等系統(tǒng)。這些內(nèi)容只是給出了人工智能課程的初步框架。

隨著人工智能研究的進一步深入， 到20世紀(jì)90年代中期，人工智能也從符號(邏輯)主義一枝獨秀發(fā)展到符號主義、連接主義和行為主義多家爭鳴的新局面， 模糊計算和神經(jīng)計算作為新內(nèi)容列入到人工智能課程，充實了人工智能課程的內(nèi)容。進入21世紀(jì)以來，人工智能學(xué)科又有了新的發(fā)展。為了及時反映人工智能研究和學(xué)科的最新進展，我們及時對教學(xué)內(nèi)容進一步優(yōu)化和更新：把人工智能分為基礎(chǔ)部分和擴展應(yīng)用部分。

在教學(xué)和實踐過程中，考慮到本課程的多學(xué)科交叉性以及相關(guān)信息學(xué)科的快速發(fā)展， 在目前高校提倡雙語教學(xué)的環(huán)境下，將《人工智能》教材逐步改為全英語教材，這樣可以更快地掌握學(xué)科的發(fā)展動態(tài)， 掌握最先進的技術(shù)， 與國際發(fā)展趨勢接軌。Nils J.Nilsson教授所著的《人工智能》教材是美國Stanford大學(xué)計算機系本科教材，該教材體系比較符合學(xué)生的認(rèn)知規(guī)律，便于學(xué)生接受、理解、掌握和鞏固所學(xué)知識；同時這本書內(nèi)容豐富、取材新穎，適合作為該課程的英文教材。

4　注重案例教學(xué)、改革教學(xué)方法

案例教學(xué)首創(chuàng)于哈佛大學(xué)商學(xué)院，在經(jīng)貿(mào)、管理、法學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域的相關(guān)專業(yè)得到應(yīng)用并取得顯著績效，然而目前工科專業(yè)還較少運用案例教學(xué)方法。人工智能的每一部分內(nèi)容均包含大量概念，內(nèi)容抽象，算法復(fù)雜，學(xué)生往往被動“聽講”；并且涉及很多的數(shù)理邏輯知識，有些顯得難以理解，并且往往讓學(xué)生感到比較枯燥，學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣就漸漸淡薄，難以獲得預(yù)期的教學(xué)效果。鑒于這一現(xiàn)實問題，我們將案例教學(xué)方法引入到該課程的教學(xué)之中。

例如在邏輯推理技術(shù)和搜索技術(shù)這兩方面的教學(xué)過程中，我們使用參考教材《人工智能：一種現(xiàn)代方法》，并利用其中基于JAVA的教學(xué)開發(fā)工具包AIMA進行案例設(shè)計和實驗教學(xué)，在教學(xué)過程中結(jié)合AIMA中的案例來講解，使比較枯燥的知識以有效、實用和具體的形式表現(xiàn)出來，做到理論與實踐相結(jié)合。在講解搜索技術(shù)時，以“八皇后”問題為案例，結(jié)合AIMA中的設(shè)計實現(xiàn)，以講解和討論相結(jié)合的方式，學(xué)習(xí)盲目搜索、啟發(fā)式搜索等算法，使學(xué)生不僅能理解狀態(tài)空間的產(chǎn)生方法，而且能設(shè)計算法、實現(xiàn)算法，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和實踐能力。在學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、進化計算等方面的內(nèi)容時，我們主要借助于Matlab提供的相關(guān)工具箱。

5　加強教學(xué)隊伍建設(shè)、改革考核方法

建立一支愛崗敬業(yè)、富有戰(zhàn)斗力的教學(xué)隊伍是出色完成教學(xué)任務(wù)和提高課程教學(xué)質(zhì)量的根本保證。教學(xué)人才資源是教學(xué)的第一資源。在學(xué)校有關(guān)部門的領(lǐng)導(dǎo)和學(xué)院的支持下，我們組成一支知識結(jié)構(gòu)和年齡比較合理的教師隊伍。

在教師隊伍的建設(shè)過程中，積極引導(dǎo)鼓勵教師對考試方法的改革。一方面這樣可以打破以往應(yīng)試教育的弊病；另一方面，也可以使學(xué)生從繁重的死記硬背中解脫出來。結(jié)合這門課的特點，我們加強平時思維能力的考核，注重學(xué)生實驗?zāi)芰蛣邮帜芰Φ呐囵B(yǎng)，在學(xué)習(xí)中大量采用寫讀書報告的形式。在此基礎(chǔ)上加大平時成績的比例，使得平時成績占到總成績的40％左右，杜絕依靠一次考試決定成績的狀況。這樣，既迫使學(xué)生重視平時的學(xué)習(xí)思考，也減輕有些學(xué)生想通過考試作弊完成學(xué)習(xí)任務(wù)的僥幸心理。

人工智能課程教學(xué)范文第2篇

1.1集先進性、實用性和前沿性為一體的教學(xué)內(nèi)容改革對國內(nèi)外優(yōu)秀的人工智能教材[2-6]的內(nèi)容進行整合，建立人工智能的知識體系，并提取人工智能課程的知識要點，確定集先進性、實用性和前沿性為一體的教學(xué)內(nèi)容。人工智能的核心思想是研究人類智能活動規(guī)律和模擬人類智能行為的理論、方法和技術(shù)，因此人工智能應(yīng)圍繞“智能”這個中心。由于智能本身的復(fù)雜性，難以用單一的理論與方法來描述，因此可以通過建立人工智能的不同層次來刻畫智能這個主題。人工智能的主要內(nèi)容可按圖1所示劃分為最底層、抽象層、邏輯層和應(yīng)用層這4個不同層次。在最底層，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與演化計算輔助感知以及與物理世界的交互。抽象層反映知識在智能中的角色和創(chuàng)建，圍繞問題求解對知識進行抽象、表示與理解。邏輯層提出學(xué)習(xí)、規(guī)劃、推理、挖掘的模型與方式。應(yīng)用層構(gòu)造智能化智能體以及具有一定智能的人工系統(tǒng)。將人工智能劃分為這4個層次可確定人工智能課程的教學(xué)內(nèi)容，并保證教學(xué)內(nèi)容的循序漸進。

1.2基于人工智能知識體系的教學(xué)案例庫建設(shè)根據(jù)所確定的教學(xué)內(nèi)容、知識重點和知識難點，從國內(nèi)外經(jīng)典教材、科研項目、研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)建設(shè)以及國內(nèi)外人工智能網(wǎng)站等多種途徑，收集案例素材，加以整理，撰寫各知識要點的教學(xué)案例及其內(nèi)容。表1給出基于人工智能知識體系的教學(xué)案例示例。

2人工智能課程教學(xué)案例的詳細設(shè)計

在教學(xué)案例具體設(shè)計時應(yīng)包括章節(jié)、知識重點、知識難點、案例名稱、案例內(nèi)容、案例分析過程、案例教學(xué)手段、思考/討論內(nèi)容等案例規(guī)范，分別從以下單一案例、一題多解案例和綜合應(yīng)用案例3種情況進行討論。

2.1單一案例設(shè)計以人工智能課程中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課堂教學(xué)內(nèi)容為例，介紹基于知識點的單一案例的設(shè)計。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別、圖像處理、組合優(yōu)化、自動控制、信息處理和機器人學(xué)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，是人工智能課程的主要內(nèi)容之一。教學(xué)內(nèi)容主要包括介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的由來、特性、結(jié)構(gòu)、模型和算法，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示和推理。這些內(nèi)容是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識。其重點在于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、模型和算法。難點是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和算法。從教學(xué)要求上，通過對該章節(jié)內(nèi)容的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、模型和算法，了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的由來和特性，一般性地了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示和推理方法。采用課件PPT和演示手段，由簡單到復(fù)雜，在學(xué)生掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和方法之后，再講解反向傳播BP算法，然后運用“手寫體如何識別”案例，引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心思想及其應(yīng)用方法。從國外教材中整理和設(shè)計該案例，同時應(yīng)包括以下規(guī)范內(nèi)容。章節(jié)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。知識重點：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。知識難點：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、表示、學(xué)習(xí)算法和推理。案例名稱：手寫體如何識別。案例內(nèi)容：用訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使其推廣到先前訓(xùn)練所得結(jié)果，正確分類先前未見過的數(shù)據(jù)。案例分析過程：①訓(xùn)練數(shù)字識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本位圖；②反向傳播BP算法；③神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示；④使用誤差反向傳播算法訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力；⑤一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢后，將網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值保存起來供實際應(yīng)用。案例教學(xué)手段：手寫體識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演示。思考/討論內(nèi)容：①訓(xùn)練改進與權(quán)值調(diào)整改進；②過學(xué)習(xí)/過擬合現(xiàn)象，即在一個數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練時間過長，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)過擬合于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對未出現(xiàn)過的新數(shù)據(jù)沒有推廣性。

2.2一題多解案例設(shè)計一題多解案例有助于學(xué)生把相關(guān)知識點聯(lián)系起來，形成相互關(guān)聯(lián)的知識網(wǎng)絡(luò)。以人工智能課程中知識及其表示教學(xué)內(nèi)容為例，介紹一題多解案例的設(shè)計。知識及其表示是人工智能課程三大內(nèi)容（知識表示、知識推理、知識應(yīng)用）之一。教學(xué)內(nèi)容主要包括知識表示的各種方法。其重點在于狀態(tài)空間、問題歸約、謂詞邏輯、語義網(wǎng)絡(luò)等知識表示方法。難點是知識表示方法的區(qū)別及其應(yīng)用。從教學(xué)要求上，通過對該章節(jié)內(nèi)容的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握利用狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞演算法、語義網(wǎng)絡(luò)法來描述和解決應(yīng)用問題，重點掌握幾種主要知識表示方法之間的差別，并對如何選擇知識表示方法有一般性的了解。通過講解和討論“猴子和香蕉問題”案例，來表示抽象概念。該案例從國內(nèi)外教材中進行整理和設(shè)計，同時包括以下規(guī)范內(nèi)容。章節(jié)：知識及其表示。知識重點：狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網(wǎng)絡(luò)法等。知識難點：知識表示方法的區(qū)別及其應(yīng)用。案例名稱：分別用狀態(tài)空間表示法與謂詞邏輯法表示猴子和香蕉問題。案例內(nèi)容：房間內(nèi)有一只機器猴、一個箱子和一束香蕉。香蕉掛在天花板下方，但猴子的高度不足以碰到它。猴子如何摘到香蕉？如何采用多種知識表示方法表示和求解該問題？案例分析過程：①狀態(tài)空間法的解題過程。用n元表列表示該問題的狀態(tài)；定義問題的操作算符；定義初始狀態(tài)變換為目標(biāo)狀態(tài)的操作序列；畫出該問題的狀態(tài)空間圖。②謂詞邏輯法的解題過程。定義問題的常量；定義問題的謂詞；根據(jù)問題描述用謂詞公式表示問題的初始狀態(tài)、中間狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)。案例教學(xué)手段：猴子和香蕉問題的演示。思考/討論內(nèi)容：①選擇知識表示方法時，應(yīng)考慮哪些主要因素？②如何綜合運用多種知識表示方法獲得最有效的問題解決方案?

2.3綜合應(yīng)用案例設(shè)計與單一案例、一題多解案例相比，綜合應(yīng)用案例能更加有效地啟發(fā)學(xué)生全方位地思考和探索問題的解決方法。以機器人行動規(guī)劃模擬為例，介紹人工智能綜合應(yīng)用案例的設(shè)計，該案例包括以下規(guī)范內(nèi)容。章節(jié)：人工智能綜合應(yīng)用。知識重點：人工智能的研究方向和應(yīng)用領(lǐng)域。知識難點：人工智能的技術(shù)集成。案例名稱：機器人行動規(guī)劃模擬。案例內(nèi)容：綜合應(yīng)用行為規(guī)劃、知識表示方法、機器人學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能語言等多種人工智能技術(shù)與方法，對機器人行動規(guī)劃問題進行描述和可視化。案例分析過程：①機器人行為規(guī)劃問題求解。采用狀態(tài)歸約法與分層規(guī)劃技術(shù)，將機器人須完成的總?cè)蝿?wù)分解為若干依序排列的子任務(wù)；依據(jù)任務(wù)進程，確定若干關(guān)鍵性的中間狀態(tài)，將狀態(tài)對應(yīng)為進程子規(guī)劃的目標(biāo)；確定規(guī)劃的執(zhí)行與操作控制，以及機器人過程控制與環(huán)境約束。②基于謂詞邏輯表示的機器人行為規(guī)劃設(shè)計。定義表達狀態(tài)的謂詞邏輯；用謂詞邏輯描述問題的初始狀態(tài)、問題的目標(biāo)狀態(tài)以及機器人行動規(guī)劃過程的中間狀態(tài)；定義操作的約束條件和行為動作。③機器人控制系統(tǒng)。定義機器人平臺的控制體系結(jié)構(gòu)，包括反應(yīng)式控制、包容結(jié)構(gòu)以及其他控制系統(tǒng)等。④基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法以及BP算法對桌面茶壺、杯子等物體進行識別，提取物體圖形特征。⑤機器人程序設(shè)計語言。運用人工智能語言實現(xiàn)機器人行動規(guī)劃行為的可視化。案例教學(xué)手段：機器人行動規(guī)劃的模擬演示。思考/討論內(nèi)容：人工智能將會怎樣發(fā)展？應(yīng)該在哪些方面進一步開展研究？

3案例教學(xué)環(huán)節(jié)和過程的具體實施細節(jié)

人工智能案例教學(xué)的實施面向筆者所在學(xué)院軟件工程專業(yè)三年級本科生展開。具體實施細節(jié)如下。（1）教學(xué)內(nèi)容的先進性、實用性和前沿性。引進和整合國外著名人工智能教材內(nèi)容，保證課程內(nèi)容具有先進性。同時將前沿人工智能的研究成果與技術(shù)有機地融入課程案例教學(xué)之中。（2）案例教學(xué)的創(chuàng)新教學(xué)模式。在教師的引導(dǎo)下，將案例中涉及的人工智能內(nèi)容推廣到對人工智能的一般性認(rèn)識。案例的教學(xué)過程，成為認(rèn)識人工智能、初步運用人工智能的理論與方法分析和解決實際應(yīng)用問題的過程，使學(xué)生具備運用人工智能知識解決實際問題的意識和初步能力。在課程教學(xué)中，打破國內(nèi)常規(guī)教學(xué)方式，建立和實施開放式案例教學(xué)模式。采用動畫課件、錄像教學(xué)、實物演示、網(wǎng)絡(luò)教學(xué)等多種多媒體教學(xué)手段，以及集中講授與專題討論相結(jié)合的教學(xué)方式將理論、方法、技術(shù)、算法以及實現(xiàn)有機結(jié)合，感性認(rèn)識與理性認(rèn)識相結(jié)合，理論與實際相結(jié)合，極大地激發(fā)學(xué)生自主和創(chuàng)新性學(xué)習(xí)的熱情。（3）“課堂教學(xué)—實踐活動—現(xiàn)實應(yīng)用”的有機融合。在案例教學(xué)過程中，從傳統(tǒng)教學(xué)觀以學(xué)會為中心轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新應(yīng)用型教學(xué)觀以創(chuàng)新為中心，以及從傳統(tǒng)教學(xué)的以課堂教學(xué)為中心轉(zhuǎn)化為以課堂教學(xué)與實踐活動并重為中心，構(gòu)造具體問題場景以及設(shè)計教學(xué)案例在情境中的現(xiàn)實應(yīng)用，加深學(xué)生對教學(xué)內(nèi)容的理解，同時提高學(xué)生的思考能力和實際綜合應(yīng)用能力。

4結(jié)語

人工智能課程教學(xué)范文第3篇

論文摘要:社會適應(yīng)能力培養(yǎng)是新時期高校體育課程的重要培養(yǎng)目標(biāo);元認(rèn)知學(xué)習(xí)理論是適應(yīng)現(xiàn)代教育理念的新的教學(xué)理論，必將對高校體育教學(xué)產(chǎn)生深遠的影響。文章主要運用實驗法、問卷調(diào)查法等方法考察了元認(rèn)知體育教學(xué)對大學(xué)生體育社會適應(yīng)能力的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn):在教學(xué)中實施現(xiàn)有的提高元認(rèn)知水平的方法、措施可提高大學(xué)生的元認(rèn)知水平;大學(xué)生體育方面的社會適應(yīng)情況處于基本適應(yīng)狀態(tài)，與相關(guān)培養(yǎng)目標(biāo)存在一定差距;元認(rèn)知體育教學(xué)可有效地提高大學(xué)生體育方面的社會適應(yīng)能力。

0前言

現(xiàn)代社會發(fā)展呈現(xiàn)出有別于傳統(tǒng)社會特征的信息化、快節(jié)奏、高壓力和高競爭等特征，這就對我們的包括高等教育在內(nèi)的學(xué)校教育的人才培養(yǎng)提出了新的要求，即培養(yǎng)適應(yīng)現(xiàn)代社會生活的具備一定社會適應(yīng)能力的合格勞動者。在社會學(xué)中，社會適應(yīng)是指個人或群體調(diào)整自己的行為使其適應(yīng)所處社會環(huán)境的過程，其實質(zhì)就是個體的社會化過程。體育是個體社會化的重要方式，與他人和群體的聯(lián)系是體育活動的必要條件。4學(xué)校體育課程的學(xué)習(xí)過程不僅體現(xiàn)為個體認(rèn)知性知識的積累、深化，更體現(xiàn)為個體體能的增強、技能的掌握和行為態(tài)度的改變等方面，具有參與性、實踐性特點，因此學(xué)校體育課程在個體社會適應(yīng)能力培養(yǎng)方面將承擔(dān)重要的責(zé)任。籍此，教育部在2002年頒布的《全國普通高等學(xué)校體育課程教學(xué)指導(dǎo)綱要》中指出社會適應(yīng)能力培養(yǎng)是高校體育課程的課程目標(biāo)之一，并進一步提出“表現(xiàn)出良好的體育道德和合作精神;正確處理競爭與合作的關(guān)系”是我國高校大學(xué)生社會適應(yīng)能力培養(yǎng)的基本目標(biāo)。

“元認(rèn)知學(xué)習(xí)”是現(xiàn)代學(xué)習(xí)理念的一種新觀念。這種新的學(xué)習(xí)理論在教育觀念上強調(diào)的不僅僅是“學(xué)會”，而更主要的是“會學(xué)”，以及對學(xué)習(xí)動機、學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)結(jié)果的調(diào)節(jié)與監(jiān)控。元認(rèn)知學(xué)習(xí)理論所倡導(dǎo)的是學(xué)生個體自身對學(xué)習(xí)的監(jiān)督和調(diào)控及學(xué)習(xí)過程結(jié)束后的自我反饋，要求每個學(xué)習(xí)個體學(xué)會學(xué)習(xí)、學(xué)會生活、學(xué)會生存。元認(rèn)知學(xué)習(xí)理論指導(dǎo)高校體育學(xué)習(xí)將徹底改變以往的傳統(tǒng)的體育教學(xué)思想，并使每個學(xué)習(xí)個體對自身學(xué)習(xí)進行調(diào)節(jié)和監(jiān)控，這也是元認(rèn)知體育教學(xué)促進大學(xué)生社會適應(yīng)能力發(fā)展的理論依據(jù)。本研究旨在探討體育的元認(rèn)知教學(xué)對大學(xué)生社會適應(yīng)能力的影響，進而為高校公共體育教學(xué)的社會適應(yīng)教學(xué)目標(biāo)的實現(xiàn)尋找一條可行途徑。

通過查閱大量的參考文獻，并進行綜述研究之后，本研究提出以下假設(shè):

①元認(rèn)知教學(xué)可有效提高大學(xué)生的元認(rèn)知水平;

②元認(rèn)知教學(xué)是達成高校公共體育課程社會適應(yīng)目標(biāo)的有效途徑。

1研究對象與研究方法

1.1研究對象

本研究以大學(xué)一、二年級的大學(xué)生(開設(shè)公共體育課程)為研究對象，樣本為某高校開設(shè)公共體育課程的大一、大二部分大學(xué)生，共75人，其中男生36人，女生39人。

1.2研究方法

1.2.1文獻資料法。查閱了國內(nèi)外大量的文獻資料，掌握了有關(guān)元認(rèn)知和社會適應(yīng)問題的相關(guān)研究成果，為本次研究奠定了較好的理論基礎(chǔ)。

1.2.2問卷調(diào)查法。本文采用國內(nèi)研究者根據(jù)Gregory .Schrawd等人編制的元認(rèn)知意識量表(Meta一cognition con-sciousness questionnaire)翻譯修訂而成的中文版量表。該量表采用10等級記分法，從元認(rèn)知知識、元認(rèn)知體驗和元認(rèn)知技能三個維度測量了被試的元認(rèn)知水平。馬建鋒研究表明該問卷具有較好信效度，適合中國背景下的大學(xué)生。

根據(jù)社會適應(yīng)能力的相關(guān)研究成果，并結(jié)合大學(xué)生公共體育課程課堂教學(xué)實際與課外體育活動情況自編大學(xué)生社會適應(yīng)能力問卷，該問卷采用5等級記分法，并主要從對活動的規(guī)則、紀(jì)律的遵守、活動中的人際互動、活動中的自我激勵、自我調(diào)控、團隊意識(競爭、合作、集體榮辱感)等社會適應(yīng)方面對大學(xué)生進行考察。該問卷的重測信度:=0.94(時間間隔為3周)，另外就問卷的內(nèi)容效度對多所高等院校的心理學(xué)、體育學(xué)專家進行了訪談，最終的反饋結(jié)果表明該問卷內(nèi)容效度良好(每個條目與問卷總分的相關(guān)系數(shù)在0. 31-0.66之間)，能全面、有效地反映所要研究的問題。因此該問卷具有較好的信效度，可以為本研究服務(wù)。

1.2.3實驗法。采用單因素完全隨機等組前測后測實驗設(shè)計方法并隨機選取對照組與實驗組(分組時對其元認(rèn)知水平和體育社會適應(yīng)水平進行了均衡化處理)。實驗組與對照組課堂教學(xué)活動內(nèi)容相同，時間共16周，并由同一教師教授(實驗組接受元認(rèn)知教學(xué)培訓(xùn))。對照組按教學(xué)計劃學(xué)習(xí)，不進行任何干預(yù)。實驗組在按教學(xué)計劃學(xué)習(xí)的同時，一是教師在教學(xué)過程中提示學(xué)生注意運用元認(rèn)知的方法進行學(xué)習(xí)，二是實驗者在學(xué)習(xí)現(xiàn)場進行言語指導(dǎo)，讓學(xué)生注意采用元認(rèn)知的方法進行社會適應(yīng)訓(xùn)練。最初和最終學(xué)生在體育活動中的社會適應(yīng)水平由同一教師按同一問卷進行調(diào)查。在實驗過程中，注意到了教師及學(xué)生主觀期望效應(yīng)可能對實驗結(jié)果的影響，并加以控制。

1.2.4數(shù)理統(tǒng)計法。本研究測量所得數(shù)據(jù)均運用SPSS for Windows 11.0統(tǒng)計軟件進行處理。

2實驗組進行的元認(rèn)知教學(xué)培訓(xùn)說明

2.1教學(xué)目的

對實驗組學(xué)生進行另外的元認(rèn)知能力培訓(xùn)，以提高其元認(rèn)知能力。

2.2教學(xué)方法

一是采用課堂教學(xué)法對實驗組學(xué)生講授元認(rèn)知的理論知識，以及提高元認(rèn)知能力的方法;二是在公共體育課堂上采用現(xiàn)場言語指導(dǎo)的方法提示學(xué)生注意使用元認(rèn)知有關(guān)的技能進行學(xué)習(xí)活動(主要是體育活動的社會適應(yīng)方面)。

2.3教學(xué)內(nèi)容

2. 3.1有關(guān)元認(rèn)知理論方面的內(nèi)容。元認(rèn)知的基本含義、實質(zhì)和要素。元認(rèn)知與體育活動的社會適應(yīng)方面結(jié)合起來，讓學(xué)生理解、體會體育活動的社會適應(yīng)方面的元認(rèn)知知識、元認(rèn)知體驗、元認(rèn)知技能。體育活動的社會適應(yīng)方面的元認(rèn)知知識是指對體育活動的社會適應(yīng)方面認(rèn)知的知識，即學(xué)生對自己的體育社會適應(yīng)認(rèn)識活動過程與結(jié)果及其影響因素的知識，包括三個方面內(nèi)容:個人、任務(wù)和策略。體育的元認(rèn)知體驗是指伴隨著體育認(rèn)知活動的體育認(rèn)知體驗或體育運動的情感體驗，它包括知的體驗，也包括不知的體驗。體育的元認(rèn)知技能是指學(xué)生在運動學(xué)習(xí)過程中對動作活動進行調(diào)節(jié)的技能。

2.3.2培養(yǎng)、訓(xùn)練元認(rèn)知的一般方法。自我提問法:在元認(rèn)知訓(xùn)練中，通過提供給學(xué)習(xí)者一系列自我觀察、自我監(jiān)控、自我評價的問題，不斷地促進學(xué)生進行自我反省而提高問題解決的能力。

相互提問法:讓學(xué)生每兩人分成一組，給每個學(xué)生一份類似于上述自我提問的問題單，讓學(xué)生在嘗試解決問題的同時根據(jù)問題單相互提問并做出回答。這種方法能有效地促進學(xué)生的思考和競爭，提高元認(rèn)知水平。

知識傳授法:通過傳授元認(rèn)知理論的有關(guān)內(nèi)容，使學(xué)生認(rèn)識到元認(rèn)知在學(xué)習(xí)中的重要性，自覺地將元認(rèn)知運用于學(xué)習(xí)中，以提高學(xué)習(xí)效果。

元認(rèn)知培訓(xùn)和訓(xùn)練的各方法在體育課程教學(xué)活動中實施(主要與大學(xué)生體育課程活動的社會適應(yīng)方面相結(jié)合而開展)。

2.4元認(rèn)知理論教學(xué)進度安排

利用體育課程以外的時間，采用課堂教學(xué)的方法對實驗組學(xué)生進行元認(rèn)知能力的培訓(xùn)，培訓(xùn)共4次課，每次30min，并布置課后作業(yè)。教學(xué)進度安排如下:

課次1:元認(rèn)知理論知識的培訓(xùn)。

課次2;元認(rèn)知與體育運動的關(guān)系、在體育運動中的作用等方面的知識培訓(xùn)。

課次3:訓(xùn)練、提高元認(rèn)知的方法的培訓(xùn)。

課次4:對所培訓(xùn)內(nèi)容復(fù)習(xí)，鞏固所培訓(xùn)的知識。

3結(jié)果與分析

3.1元認(rèn)知教學(xué)效果考察

實驗組經(jīng)元認(rèn)知培訓(xùn)后，其元認(rèn)知水平較對照組呈現(xiàn)下表所示變化(調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計采用配對樣本t檢驗方法)。

結(jié)果顯示實驗組在經(jīng)過元認(rèn)知教學(xué)后，整體元認(rèn)知水平有了顯著提高(實驗組整體元認(rèn)知水平實驗前后比較P- I) . 046，達到顯著差異)，且元認(rèn)知知識、元認(rèn)知體驗、元認(rèn)知調(diào)控水平也都有顯著性提高，而對照組無論整體元認(rèn)知水平p=0.446)，還是分維度水平前后測均未出現(xiàn)顯著性變化。實驗結(jié)果說明元認(rèn)知教學(xué)可有效提高大學(xué)生元認(rèn)知水平，證實了研究假設(shè)。這進一步說明個體的元認(rèn)知能力不僅是在個體長期的學(xué)習(xí)過程中形成和發(fā)展起來的，而且元認(rèn)知能力是可以教授的，即經(jīng)過系統(tǒng)、專門的教學(xué)培訓(xùn)，個體的元認(rèn)知斃力可以在相對較短的時間內(nèi)得以提高。該結(jié)果可解釋為:通過提問、講授等元認(rèn)知培訓(xùn)方法的實施并在實踐中加以鍛煉，可使學(xué)習(xí)者個體更好地掌握自我的元認(rèn)知知識，加深元認(rèn)知體驗，增強元認(rèn)知技能，進而提高個體整個元認(rèn)知水平。

3.2大學(xué)生體育方面的社會適應(yīng)能力考察

實驗前對普通專業(yè)103名大學(xué)生(大一、大二)的體育方面的社會適應(yīng)能力進行了調(diào)查，結(jié)果如下表:

表2顯示大學(xué)生體育社會適應(yīng)情況:規(guī)則適應(yīng)方面相對較好，達到基本適應(yīng)水平，且個體差異不大;人際互動、自我調(diào)控、團隊意識方面表現(xiàn)較差，且人際互動、自我調(diào)控方面的個體差異較大。總體而言，大學(xué)生社會適應(yīng)的整體水平與我們的基本培養(yǎng)目標(biāo)間還存在一定差距。造成這一差距的原因是多方面的，如由于受中小學(xué)應(yīng)試教育環(huán)境影響，學(xué)生的社會適應(yīng)教育得不到足夠重視，缺乏足夠的鍛煉;社會適應(yīng)能力培養(yǎng)的實施存在一定的難度，由于學(xué)生個體差異較大，因此較難采取統(tǒng)一的培養(yǎng)措施。

對性別變量進行考察(表3)，發(fā)現(xiàn):男生在人際互動、團隊意識方面好于女生，在規(guī)則適應(yīng)、自我調(diào)控方面差于女生。除規(guī)則適應(yīng)方面，女生顯著好于男生外，社會適應(yīng)其它方面不存在顯著性別差異。另外統(tǒng)計顯示大學(xué)生的元認(rèn)知水平與社會適應(yīng)能力之間的相關(guān)系數(shù)為0. 45，為中度相關(guān)，說明兩者之間存在一定程度的共變關(guān)系。

3.3體育教學(xué)對大學(xué)生社會適應(yīng)能力的影響考察

實驗組接受元認(rèn)知培訓(xùn)和元認(rèn)知教學(xué)及相應(yīng)體育教學(xué)，對照組接受相同體育教學(xué)。實驗結(jié)束后，實驗組和對照組大學(xué)生的體育方面的社會適應(yīng)水平前后呈現(xiàn)表4所示變化。

表4表明，實驗前后實驗組與對照組大學(xué)生體育方面的社會適應(yīng)各維度均存在顯著性差異，實驗組與對照組不同組別大學(xué)生體育方面的社會適應(yīng)各維度均存在顯著性差異，且交互作用不明顯，即實驗后實驗組大學(xué)生體育方面的社會適應(yīng)各維度較實驗前有顯著性改善，實驗后實驗組大學(xué)生體育方面的社會適應(yīng)各維度較對照組均有顯著性改善。統(tǒng)計結(jié)果說明元認(rèn)知體育教學(xué)可有效改善大學(xué)生的體育社會適應(yīng)水平，結(jié)合對元認(rèn)知教學(xué)效果的考察，這一結(jié)論可理解為元認(rèn)知教學(xué)提高了學(xué)習(xí)者的元認(rèn)知水平，而提高的元認(rèn)知水平又在個體的體育社會適應(yīng)實踐方面發(fā)揮作用，即在體育活動實踐中通過比較、反饋、自我暗示、自我調(diào)控等手段，逐步提高自我的體育社會適應(yīng)水平。元認(rèn)知體育教學(xué)以學(xué)生的發(fā)展為中心，突出學(xué)生的主體地位和主觀能動性，在社會適應(yīng)的教學(xué)中，學(xué)生不再處于從屬、被動的“他控”地位，他們的社會適應(yīng)是主動的，并對適應(yīng)的過程和結(jié)果具有深刻的感受和體驗，對自我的社會適應(yīng)具有高度的自控，因而可有效地促進大學(xué)生適應(yīng)能力的發(fā)展。

4結(jié)論與建議

4.1結(jié)論

通過本實驗研究，可以得出以下結(jié)論:在教學(xué)中實施現(xiàn)有的提高元認(rèn)知水平的方法、措施可在相對較短時間內(nèi)提高大學(xué)生的元認(rèn)知水平;大學(xué)生體育方面的社會適應(yīng)情況處于基本適應(yīng)狀態(tài)，與相關(guān)培養(yǎng)目標(biāo)存在一定差距;元認(rèn)知體育教學(xué)有效地提高了大學(xué)生的體育方面的社會適應(yīng)能力。

4.2建議

元認(rèn)知理論與現(xiàn)代教育思想緊密相關(guān)，并對學(xué)校教育目標(biāo)的實現(xiàn)將起到很好的促進作用。在高校體育教學(xué)中采用元認(rèn)知教學(xué)手段，必將為體育教學(xué)的各學(xué)習(xí)目標(biāo)的實現(xiàn)提高一條可行性途徑。

4.2.1因本次實驗條件的局限，還應(yīng)進一步考察實驗效果的外部效度，為其應(yīng)用、推廣提供可靠的理論依據(jù)。

4.2.2應(yīng)在體育教學(xué)中加強元認(rèn)知教學(xué)措施的滲透，如反饋、自我體驗、自我監(jiān)控與調(diào)節(jié)等與個體元認(rèn)知水平提高有關(guān)手段的運用。

人工智能課程教學(xué)范文第4篇

關(guān)鍵詞：人工智能；電氣信息類；教學(xué)應(yīng)用

教師在電氣信息類專業(yè)教育教學(xué)中在運用人工智能技術(shù)進行教學(xué)時，要對人工智能技術(shù)的含義和特點進行深入的分析和研究，并且還要了解電氣信息類專業(yè)的育人目標(biāo)和教學(xué)要求，將人工智能和電氣信息類專業(yè)教學(xué)進行有機的融合，為學(xué)生打造全新的教學(xué)課堂，從而使學(xué)生的專業(yè)素質(zhì)和學(xué)習(xí)能力能夠在人工智能的運用下得到有效的提高，為學(xué)生后續(xù)的發(fā)展提供更多的可能性。

一、人工智能時代的概述

人工智能（ArtificialIntelligence，縮寫為AI）亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現(xiàn)出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現(xiàn)人類智能的技術(shù)。該詞也指出研究這樣的智能系統(tǒng)是否能夠?qū)崿F(xiàn)，以及如何實現(xiàn)。人工智能于一般教材中的定義領(lǐng)域是“智能主體（intelligentagent）的研究與設(shè)計”，智能主體指一個可以觀察周遭環(huán)境并作出行動以達致目標(biāo)的系統(tǒng)。約翰麥卡錫于1955年的定義是“制造智能機器的科學(xué)與工程”。安德里亞斯卡普蘭（AndreasKaplan）和邁克爾海恩萊因（MichaelHaenlein）將人工智能定義為“系統(tǒng)正確解釋外部數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并利用這些知識通過靈活適應(yīng)實現(xiàn)特定目標(biāo)和任務(wù)的能力”。人工智能的研究是高度技術(shù)性和專業(yè)的，各分支領(lǐng)域都是深入且各不相通的，因而涉及范圍極廣。人工智能是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能是十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，它是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計算機科學(xué)、信息論、控制論、不定性論、仿生學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。在人工智能時代下進行電氣信息類專業(yè)教育改革的過程中，需要對人工智能時代的含義和發(fā)展背景進行深入的分析和研究，這樣才可以給電氣信息類專業(yè)教育改革指明一個正確的方向，保證后續(xù)工作的科學(xué)性和有效性。在2016年的世界經(jīng)濟報告中，人工智能被預(yù)測為第4次工業(yè)革命的主要技術(shù)代表，人工智能的發(fā)展將從宏觀到微觀的各個角度進行相互的滲透以及融合，從而符合各個領(lǐng)域?qū)τ谥悄芑夹g(shù)的新要求和新需求。在人工智能技術(shù)發(fā)展的過程中，產(chǎn)生了大量的新技術(shù)和新產(chǎn)品，也形成了新的產(chǎn)業(yè)核心的發(fā)展模式[1]。我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)在人工智能時代下發(fā)生了重大的變革，由于人工智能技術(shù)獨特的技術(shù)形式和技術(shù)模式，深刻地改變著人們的生活方式和生活模式。在一定程度上不僅可以推動我國社會生產(chǎn)力的提高，還有助于推動科學(xué)技術(shù)水平逐漸朝著智能化和數(shù)字化的方向而發(fā)展，從中可以看出人工智能技術(shù)的發(fā)展是時展的必然趨勢，并且發(fā)展前景是比較廣闊的。人工智能技術(shù)主要是指將多個學(xué)科技術(shù)進行有效的整合，其中涵蓋了計算機學(xué)科、語言學(xué)科和心理學(xué)科，智能化特征是比較明顯的。在實際應(yīng)用的過程中，由于融合了各種尖端的技術(shù)，能夠?qū)⒓夹g(shù)能力和技術(shù)思維進行有機的結(jié)合，模仿人的工作行為和思維，在當(dāng)前時代下人工智能技術(shù)得到了蓬勃的發(fā)展，但是人工智能技術(shù)的發(fā)展也需要一定的時間和精力。首先，在實際用的過程中相關(guān)工作人員進行了機器人的研發(fā)，機器人可以在復(fù)雜的環(huán)境中對信息進行有效的替代和處理，模仿人類的思維進行日常的工作。在后續(xù)工作的過程中，相關(guān)工作人員進行了數(shù)據(jù)系統(tǒng)的開發(fā)，可以自動化和智能化的對計算機數(shù)據(jù)進行有效的處理以及分析，在較短時間內(nèi)提取出有效的信息，完成整個工作流程[1]。隨著我國當(dāng)前科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，一些工作人員紛紛加強了對人工智能技術(shù)的研發(fā)力度和開發(fā)力度，不僅可以提高計算機的使用效果，還可以及時的發(fā)現(xiàn)在計算機系統(tǒng)日常運行過程中所存在的故障。在當(dāng)前時代下人工智能技術(shù)的使用范圍在不斷的擴展，并且人工智能技術(shù)的發(fā)展前景是非常廣闊的，在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中發(fā)揮著獨特性的作用和決定性的重要影響的作用。

其次，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)和各行各業(yè)進行了相互的滲透以及融合。在當(dāng)前電氣信息專業(yè)領(lǐng)域中人工智能技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，并在實際工作的過程中對原有的工作模式進行了有效的改進和創(chuàng)新。一些工作人員在實際工作的過程中構(gòu)建了自動化的工作模式和工作平臺，將人工智能技術(shù)完美的融入電氣信息領(lǐng)域中，不僅為我國電氣信息領(lǐng)域指明了一個正確的方向，也在一定程度上提高了人工智能技術(shù)的水平。最后，人工智能技術(shù)的發(fā)展，在電氣信息領(lǐng)域中的影響是迅速擴大的，人工智能的使用會對電氣信息行業(yè)的各個環(huán)節(jié)產(chǎn)生深刻的影響，甚至是革命性的變化。人工智能的應(yīng)用不僅僅停留于行業(yè)的技術(shù)層面，更加重要的是在人工智能時代下一些新的工作思維和發(fā)展理念。作為電氣信息類專業(yè)的工作人員在人工智能的時代下要提高自身的專業(yè)素質(zhì)和專業(yè)水平，根據(jù)人工智能時代的特點以及發(fā)展方向，對原有的工作模式和工作理念進行深入的改革以及創(chuàng)新，并且還要掌握有關(guān)人工智能方面的新技能，從而使得電氣信息類專業(yè)影響力能夠得到有效的提高。但是從側(cè)面來看人工智能技術(shù)的發(fā)展對于電氣信息類專業(yè)2本刊特稿科學(xué)咨詢/教育科研2021年第24期(總第745期)來說是把雙刃劍，給實際工作帶來了新的挑戰(zhàn)，一些工作人員不得不提高自身的專業(yè)素養(yǎng)和專業(yè)素質(zhì)，掌握更多的人工智能技術(shù)。在當(dāng)前時代下這種影響和變革已經(jīng)被普遍認(rèn)可，因此使我國電氣信息類專業(yè)行業(yè)能夠得到良好的發(fā)展。高校要對電氣信息類專業(yè)教育進行適當(dāng)?shù)母母镆约皠?chuàng)新，根據(jù)當(dāng)前人工智能時代的發(fā)展方向和對人才的要求，對學(xué)生的綜合素質(zhì)和創(chuàng)新能力進行良好的培育，從而使學(xué)生能夠充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢，提高電氣信息類專業(yè)的水平和質(zhì)量，再一次加深人工智能和電氣信息行業(yè)的融合力度。相關(guān)負責(zé)教師要加強對這一問題的理解，對原有人才培養(yǎng)模式和課程教育重點進行適當(dāng)?shù)母母锖蛣?chuàng)新，根據(jù)人工智能時代和電氣信息領(lǐng)域融合的背景，提高課堂教學(xué)的科學(xué)性和針對性，從而使學(xué)生在畢業(yè)之后能夠獲得良好的發(fā)展。

二、人工智能對電氣信息類專業(yè)人才需求的影響分析

人工智能主要是利用計算機對人腦功能進行模擬，具備一定程度的人類認(rèn)知和分析問題的能力，人工智能是人類所制造的智能化技術(shù)，也是機器智能化發(fā)展的主要載體。在人工智能發(fā)展的過程中，由于是計算機科學(xué)領(lǐng)域的一個分支，所以在人工智能研究的過程中，涉及有關(guān)語言識別和圖像識別方面的功能。在當(dāng)前時代下，人工智能所形成的熱點效應(yīng)是比較廣闊的，人工智能技術(shù)的應(yīng)用，使得各行各業(yè)朝著智能化的方向而發(fā)展，對于電氣信息類專業(yè)人才需求來說，也逐漸朝著智能化的方向而發(fā)展。電氣信息類的教學(xué)，主要是為了讓學(xué)生能夠在班級學(xué)習(xí)的過程中，將理論和實踐進行有機的結(jié)合，提高學(xué)生的實踐能力和操作能力，實踐性是比較強的。在電氣信息類專業(yè)發(fā)展的過程中各種新興的技術(shù)被應(yīng)用其中，擴展了電氣信息類專業(yè)的發(fā)展實力，并且人工智能和電氣信息類專業(yè)進行了有機的融合和滲透。人們在互聯(lián)網(wǎng)思維的影響下已經(jīng)形成了互聯(lián)網(wǎng)思維的發(fā)展理念，隨著人工智能技術(shù)的廣泛運用再加上云技術(shù)和算法技術(shù)的普遍化，這又給電氣信息類專業(yè)的發(fā)展提供了重要的支撐。在相互融合的技術(shù)背景下，電氣信息類專業(yè)也即將進入到人工智能發(fā)展的領(lǐng)域中[2]。因此對于電氣信息類專業(yè)行業(yè)的工作人員來說，要了解人工智能時代下先進的信息技術(shù)，并且還要結(jié)合電氣信息類專業(yè)在人工智能背景下的新特點，樹立新的工作模式和工作理念，從而使得電氣信息類專業(yè)能夠在人工智能技術(shù)背景下得到廣泛的發(fā)展。對于人才需求方面，要求高校要對原有課堂教學(xué)模式和課程教學(xué)重點進行深入的改革和創(chuàng)新，融入人工智能方面的內(nèi)容，對學(xué)生的綜合素質(zhì)和專業(yè)能力進行良好的培育，高校要正確地理解人工智能對電氣信息類專業(yè)教學(xué)的影響，從而使得電氣信息類專業(yè)能夠朝著生態(tài)化和持續(xù)性的方向而發(fā)展。

三、人工智能給電氣信息類專業(yè)提供的機遇

在人工智能技術(shù)中，所涵蓋的技術(shù)內(nèi)容相對來說是較為豐富的，這在一定程度上有助于提高電氣信息類專業(yè)的教學(xué)水平和教學(xué)質(zhì)量。從中可以看出在當(dāng)前時代下的電氣信息類專業(yè)教育教學(xué)中，教師要充分地把握人工智能技術(shù)所帶來的機遇，從而提高課堂教學(xué)的效果和質(zhì)量。在人工智能技術(shù)中包含著語言識別技術(shù)和圖像辨認(rèn)技術(shù)，也可以對一些語言進行有效的處理和研究。在課堂教學(xué)的過程中，教師要充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢，讓學(xué)生了解當(dāng)前電氣信息領(lǐng)域的發(fā)展方向和主要的發(fā)展特點[3]。由于電氣信息類專業(yè)所涵蓋的內(nèi)容是相對來說較為復(fù)雜的，學(xué)生在日常學(xué)習(xí)的過程中，需要進行多個學(xué)科知識內(nèi)容的學(xué)習(xí)，這給學(xué)生日常學(xué)習(xí)和教師的課堂教學(xué)帶來了諸多的挑戰(zhàn)，教師要結(jié)合課程教學(xué)的內(nèi)容，對課堂教學(xué)模式和流程進行精心的安排。在實際工作過程中，要以計算機作為主要的輔助手段兼容，并且充分利用其他專業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)來開展日常的教學(xué)。在課堂教學(xué)過程中，教師要充分的利用人工智能技術(shù)，對原有課堂教學(xué)模式進行深入的改革以及研究，并且結(jié)合新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的這一大背景，對原有課程教育模式進行創(chuàng)新和調(diào)整，從而給學(xué)生提供更加廣闊的發(fā)展空間。首先，在實際工作的過程中，人工智能技術(shù)重新構(gòu)造了電氣信息專業(yè)的課程，由于電氣信息類的實用性是比較強的，在人工智能的技術(shù)下能夠取得不一樣的教學(xué)效果。將語言識別技術(shù)和圖像辨認(rèn)技術(shù)進行了有機的結(jié)合，教師可以充分發(fā)揮這些專業(yè)技術(shù)的優(yōu)勢，提高課堂教學(xué)的效果。另外在課堂教學(xué)情景中，教師可以利用人工智能技術(shù)來實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化的教學(xué)，并且為學(xué)生打造智能化的工廠開展虛擬實驗室，從而對學(xué)生的專業(yè)能力和操作水平進行良好的培育。其次，在電氣信息類專業(yè)教學(xué)中人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠?qū)鹘y(tǒng)課程教育模式進行有效的轉(zhuǎn)型和升級。在以往課程教學(xué)中，由于電氣信息類專業(yè)所涉及的知識學(xué)科是相對來說較為豐富的，這給教師的日常教學(xué)帶來了諸多的問題。比如在實際教學(xué)的過程中很難實現(xiàn)課程的有效統(tǒng)一，也無法為學(xué)生打造標(biāo)準(zhǔn)化的課程教育體系，在進行個性化和獨特性課程教學(xué)方面的力度還是不足的，甚至也沒有完善的教育體系進行主要的支撐，這給實際的教學(xué)工作帶來了諸多的問題。隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，在課程教育的過程中，教師可以充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢，對相關(guān)信息進行有效的總結(jié)和收集。從而為學(xué)生打造個性化的教學(xué)課堂，并且運用人工智能技術(shù)，還可以對不同學(xué)生的學(xué)習(xí)需求進行分析和研究，提高課堂教學(xué)的針對性，從而使學(xué)生可以更加積極地進行知識內(nèi)容的學(xué)習(xí)，實現(xiàn)快樂學(xué)習(xí)的效果[4]。在專業(yè)教育中教師要充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢，提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用性效果，對學(xué)生的知識需求進行深入的挖掘以及研究，從而使學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量能夠得到有效的提高。與此同時，在課程教育的過程中，教師還可以進行課堂情景的構(gòu)建，通過網(wǎng)絡(luò)化的教學(xué)為學(xué)生再現(xiàn)一些生活中的真實案例，為學(xué)生全面素質(zhì)的提高奠定堅實的基礎(chǔ)。

四、人工智能技術(shù)在電氣信息類專業(yè)教育教學(xué)中的應(yīng)用路徑

（一）轉(zhuǎn)變?nèi)瞬排囵B(yǎng)目標(biāo)在人工智能時代下的電氣信息類專業(yè)教育中，由于原有的教育重點和人才培養(yǎng)模式已經(jīng)無法順應(yīng)人工智能時代的發(fā)展特點和對人才的需求了，所以在實際工作的過程中，要對電氣信息類專業(yè)教育進行有效的改革，幫助學(xué)生在畢業(yè)之后能夠獲得穩(wěn)定的發(fā)展。首先，在對電氣信息類專業(yè)教育進行改革時，要轉(zhuǎn)變?nèi)瞬排囵B(yǎng)的目標(biāo)，這主要是由于人工智能技術(shù)在電氣信息類專業(yè)行業(yè)中的運用對各個環(huán)節(jié)都產(chǎn)生了非常深刻的影響，并且電氣信息類專業(yè)對于人才的需求發(fā)生了很大的變化。比如，對人才的知識結(jié)構(gòu)和專業(yè)技能方面都和傳統(tǒng)發(fā)現(xiàn)模式有所不同，在電氣信息處理的過程中提出了諸多的要求。相關(guān)電氣信息類專業(yè)從業(yè)者不僅要具備完善的理論知識，還要具備創(chuàng)新性的思維能力，能夠面對當(dāng)前變化多端的人工智能時代，具備新的技術(shù)和新的思維，靈活地運用在實際工作中所存在的問題。因此對于電氣信息類專業(yè)教育來說，要對人才培養(yǎng)目標(biāo)精準(zhǔn)定位，實現(xiàn)良好的變革。其次，電氣信息類專業(yè)要著眼于當(dāng)前國際發(fā)展方向和新業(yè)務(wù)的特征，了解有關(guān)業(yè)態(tài)產(chǎn)品和專業(yè)能力方面的內(nèi)容。從這些問題入手提出正確的人才培養(yǎng)目標(biāo)，并且對原有課程教學(xué)進行改革和創(chuàng)新，從而促進學(xué)生能夠在課堂學(xué)習(xí)的過程中加深對人工智能技術(shù)的了解，提高學(xué)生的專業(yè)素質(zhì)和創(chuàng)新能力。

（二）升級人才培養(yǎng)模式在人工智能背景下對電氣信息類專業(yè)教育進行改革時，要在原有育人模式的基礎(chǔ)上實現(xiàn)有效的升級，改變傳統(tǒng)的課程教學(xué)設(shè)置。當(dāng)前大部分電氣信息類專業(yè)院校還是采用之前偏理論的課程來對學(xué)生進行知識內(nèi)容的講授，雖然這些理論知識是學(xué)生在學(xué)校學(xué)習(xí)期間必須要掌握的內(nèi)容，但是假如仍然向?qū)W生講述這些課程的話，也沒有將理論和實踐進行相互的結(jié)合，使得學(xué)生無法在人工智能時代下得到良好的發(fā)展，因此相關(guān)負責(zé)教師在實際教育工作中要對原有人才培養(yǎng)模式進行轉(zhuǎn)型和升級。電氣信息類專業(yè)教師要根據(jù)當(dāng)前電氣信息行業(yè)的發(fā)展和對人才的要求，對課程教育內(nèi)容進行重新的調(diào)整。首先，在實際教育的過程中要向?qū)W生全面地展示先進的人工智能技術(shù)，技術(shù)是推進電氣信息專業(yè)前進的動力之一。但是在原有的電氣信息類專業(yè)教育中，教育技術(shù)的實施和教學(xué)并沒有受到相關(guān)負責(zé)教師的重視，教師在班級教學(xué)的過程中，也沒有為學(xué)生融入當(dāng)前先進的人工智能技術(shù)和運用案例，提高學(xué)生的專業(yè)素質(zhì)。在人工智能時代下，人機協(xié)作是當(dāng)前主要的工作模式和發(fā)展模式，因此對于電氣信息類專業(yè)教育來說，要對人才培養(yǎng)課程結(jié)構(gòu)和課程重點進行有效的調(diào)整和創(chuàng)新。教師在教學(xué)中不僅要加入有關(guān)以往課程的教育內(nèi)容，還要對課程進行有效的擴展，融入新媒體和人工智能技術(shù)應(yīng)用相關(guān)的課程。比如教師可以立足于教材中的內(nèi)容，為學(xué)生創(chuàng)設(shè)多樣化的實訓(xùn)活動和實踐操作平臺，在學(xué)生實踐的過程中要融入先進的人工智能技術(shù)，這些教學(xué)模式的運用不僅可以讓學(xué)生了解人工智能技術(shù)的實際應(yīng)用情況，還可以多方位的鍛煉學(xué)生的創(chuàng)新能力和實踐應(yīng)用能力。所以相關(guān)高校要適當(dāng)?shù)慕梃b這一教學(xué)經(jīng)驗，提高課程教學(xué)的針對性。其次，在育人模式中還要加強對學(xué)生創(chuàng)新思維和操作能力的培養(yǎng)，在人工智能背景下，電氣信息的發(fā)展模式和主要的發(fā)展方向都發(fā)生了一定的改變。在當(dāng)前電氣信息領(lǐng)域發(fā)展的過程中，為了使自身能夠在人工智能背景下得到有效的發(fā)展需要創(chuàng)新和創(chuàng)意的人才，并且要求這部分人才能夠掌握先進的人工智能技術(shù)，根據(jù)電氣信息發(fā)展的實際需求和人們對電氣信息的要求，從而生產(chǎn)出個性化和特色化的產(chǎn)品。在育人模式升級中，教師要將專業(yè)和特色進行有機的融合，構(gòu)建新的教育思路，過硬的專業(yè)素質(zhì)才是人才升級的重要基礎(chǔ)。在人工智能時代下，信息的來源和途徑逐漸朝著多樣化的方向發(fā)展，在這些繁雜的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使學(xué)生能夠?qū)@些信息進行有效的辨別。高校在制定人才培養(yǎng)模式中，要專業(yè)性的鍛煉學(xué)生的工作能力和專業(yè)素質(zhì)，從而使學(xué)生能夠在這些大量的信息中提取有用的信息，提高電氣信息類專業(yè)的有效性。

（三）引入任務(wù)驅(qū)動的實驗?zāi)Ｊ皆谌斯ぶ悄鼙尘跋聦υ盒ｋ姎庑畔㈩悓I(yè)進行教學(xué)時，教師要在保留原有學(xué)習(xí)項目的同時，立足于學(xué)生當(dāng)前的理解能力，開發(fā)新的教學(xué)內(nèi)容。在教學(xué)中教師要求學(xué)生進行獨立性的思考，并且教師還要對學(xué)生的學(xué)習(xí)思路進行適當(dāng)?shù)囊龑?dǎo)以及啟發(fā)，使學(xué)生可以運用課堂中所學(xué)到的知識內(nèi)容靈活的解決實際實驗過程中所存在的問題。教師要引導(dǎo)學(xué)生運用不同的方法進行學(xué)習(xí)，鼓勵學(xué)生進行大膽的設(shè)計以及驗證。教師在班級教學(xué)的過程中，可以為學(xué)生引入任務(wù)驅(qū)動式的教學(xué)模式任務(wù)，驅(qū)動式的教學(xué)模式主要是以學(xué)生為中心，教師要立足于教材中的內(nèi)容和課堂教學(xué)的目標(biāo)為學(xué)生布置相關(guān)的學(xué)習(xí)任務(wù)，實現(xiàn)綜合性的學(xué)習(xí)效果。在為學(xué)生布置學(xué)習(xí)任務(wù)時，要融入當(dāng)前先進的人工智能技術(shù)，讓學(xué)生充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢來完成教師所布置的任務(wù)。教師要在任務(wù)驅(qū)動式的教學(xué)模式中增加一些設(shè)計型和創(chuàng)新型的學(xué)習(xí)活動，讓學(xué)生直接深入到實踐學(xué)習(xí)中進行方案的設(shè)定以及驗證，并且對最終的實驗結(jié)果進行多方位的分析以及討論。在班級教學(xué)的過程中，教師要讓學(xué)生圍繞著一個教學(xué)目標(biāo)來開展日常的學(xué)習(xí)，并且學(xué)生在學(xué)習(xí)和驗證的過程中，教師還要加強和學(xué)生之間的互動和交流，從而對學(xué)生的實驗方向和實驗思路進行有效的引導(dǎo)，使學(xué)生可以在強烈的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)動力的驅(qū)動下進行自主性的探索以及學(xué)習(xí)，并且也可以在班級中形成良好的互動。

（四）利用人工智能技術(shù)進行輔的教學(xué)在電氣信息類專業(yè)教學(xué)課堂中，教師在利用人工智能技術(shù)進行教學(xué)時，要在原有課程的基礎(chǔ)上充分地發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢，從而對實際教學(xué)起到一個良好的輔助作用。比如，在實際教學(xué)的過程中，教師需要將理論知識和學(xué)生的實踐學(xué)習(xí)進行相互的結(jié)合，提高課堂教學(xué)的真實性和有效性，在課程內(nèi)容中要圍繞著各種企業(yè)的實際項目來讓學(xué)生進行知識內(nèi)容的學(xué)習(xí)，教師要利用人工智能技術(shù)的優(yōu)勢為學(xué)生展現(xiàn)真實的一線工作現(xiàn)場，讓學(xué)生全面的感受工作的環(huán)境，不僅有助于提高課堂教學(xué)的效果，還可以讓一些抽象的理論知識變得生動和直觀，促進學(xué)生學(xué)習(xí)效率的提高。

（五）在電氣設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用在電氣設(shè)備故障診斷中，人工智能技術(shù)中的模糊理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)的應(yīng)用比較廣泛。以前我們常常面臨的問題是，當(dāng)電氣設(shè)備出現(xiàn)問題或故障時，總是表現(xiàn)出比較復(fù)雜的癥狀，采用傳統(tǒng)處理手法難以對問題做出準(zhǔn)確判斷和查找，人工智能技術(shù)則很好地解決了上述問題。比如發(fā)電機的設(shè)備故障具有非線性、不確定和復(fù)雜性的特征，傳統(tǒng)論斷方法準(zhǔn)確率非常低，而通過人工智能技術(shù)中模糊理論和專家系統(tǒng)的綜合應(yīng)用，能大大提高故障論斷的準(zhǔn)確率。

人工智能課程教學(xué)范文第5篇

>> 多媒體網(wǎng)絡(luò)英語教學(xué)多元化創(chuàng)新教學(xué)模式的探究與實踐 中職數(shù)學(xué)多元化創(chuàng)新教學(xué)舉隅 淺談人工智能自動化技術(shù)的發(fā)展 小學(xué)體育多元化模式教學(xué) 人工智能加速商業(yè)化 國際化視野下的企業(yè)多元化 高校多元化考核模式的創(chuàng)新與實踐 關(guān)于實踐教學(xué)中多元化創(chuàng)新模式的若干探討 面向?qū)嵺`與創(chuàng)新能力培養(yǎng)的程序語言多元化教學(xué)模式探索 基于創(chuàng)新能力培養(yǎng)的多元化課堂教學(xué)模式研究 創(chuàng)設(shè)多元化教學(xué)模式激發(fā)學(xué)生創(chuàng)新意識 創(chuàng)新多元化高職入學(xué)教育模式 建設(shè)模式多元化 人工智能時代下營銷活動的智能化 高校油畫教學(xué)的多元化教學(xué)模式探討 鋼琴教學(xué)中多元化教學(xué)模式的應(yīng)用 天津大學(xué)：協(xié)同多元化教育資源培養(yǎng)能源動力類國際化高素質(zhì)創(chuàng)新型人才的熔煉模式 《商務(wù)談判》多元化教學(xué)模式的構(gòu)建 淺析中學(xué)體育教學(xué)模式的多元化發(fā)展 高中政治的多元化教學(xué)模式探討 常見問題解答 當(dāng)前所在位置：.

[7] Russell S， Norvig P. Artificial intelligence： A Modern Approach[M]. 3rd ed. Edinburgh： Pearson Education Limited， 2014.

[8] 跽蛑甘： 全球人工智能發(fā)展報告2016[R]. 嘉興： 烏鎮(zhèn)智庫和網(wǎng)易科技， 2016.

[9] Nilsson N J. Artificial intelligence： A new synthesis[M]. San Francisco： Morgan Kaufmann Publishers， 1998.

[10] Negnevitsky M. Artificial intelligence： A guide to intelligent systems[M]. 2nd ed. Boston： Addison-Wesley， 2004.

[11] Luger G F. Artificial intelligence： Structures and strategies for complex problem solving[M]. 6th ed. Edinburgh： Pearson Education Limited， 2008.

[12] Jones M T. Artificial intelligence： A systems approach[M]. Sudbury： Infinity Science Press， 2009.

[13] Flasiski M. Introduction to artificial intelligence[M]. Wiesbaden： Springer International Publishing， 2016.

[14] Winston P H. Artificial intelligence[M]. 3rd ed. Edinburgh： Pearson Education Limited， 1992.