《人工智能及应用》研究生重点课程建设与实践

蔡艳宁　汪洪桥　范青刚　王忠（、火箭军工程大学 理学院，陕西 西安 7005　、火箭军工程大学 信息工程系，陕西 西安 7005）

《人工智能及应用》研究生重点课程建设与实践

蔡艳宁1汪洪桥2范青刚1王忠1
（1、火箭军工程大学 理学院，陕西 西安 7100252、火箭军工程大学 信息工程系，陕西 西安 710025）

结合人工智能及应用课程的特点和我校研究生教学的实际需求，本文从教学团队建设、教学内容优化、教学资源与条件建设等方面介绍了该门重点课程的建设情况。提出包括研究型教学、科研课题融入教学、培养学生科研思维等一系列的教改措施。

人工智能；教学改革；课程建设；研究生教学

自1985年我校开始招收计算机应用技术硕士生起，就开设人工智能相关课程。1992年起，开设“人工智能及应用”至今，是计算机科学与技术专业硕士研究生的一门专业基础课。通过本课程的教学，可使研究生掌握现代人工智能基本概念和原理、知识的表示与推理方法、专家系统以及最新的机器学习、机器视觉等领域的基本技术和方法［1，2］。对提高用计算机技术解决实际问题的能力，以及从事计算机系统的应用和研究具有重要作用。该课程在多年的教学实践中效果良好，但也存在以下问题：学生感到课程理论性太强，学习起来枯燥乏味；学习了理论之后不会解决实际问题；实践环节没有渗透科研思维［3-5］。为了优化该课程的教学效果，2015年学校将该课程确定为重点建设课程，经过将近一年的建设取得了一定的效果，下面将从教学团队建设、教学内容优化、教学资源与条件建设等方面进行介绍。

一、课程建设思路

《人工智能及应用》是计算机科学与技术专业硕士研究生的一门专业基础课。本门课的建设思路为：通过优化教学设计、教学内容、教学方法、考核方式等途径从根本上提高本门课的授课质量；把科研课题融进教学当中，培养硕士生科学素养，使硕士生具备初步的科研能力，为硕士课题和论文的高质量完成储备知识和思维方法；将优化后的授课内容及形式以电子资源的方式进行固化，方便推广。

二、课程建设的主要内容

（一）教学团队建设

培养了多名主讲教员，均具有独立承担该课程理论和实践教学的能力；也培养了几名青年教员，可完成教学辅导工作，协助研究生完成课程之外的微课题；形成主讲教员、辅导教员两个层次的教学团队，团结协作完成教学任务，已达到培养研究生用理论知识解决实际问题的能力。

（二）优化教学设计

通过该课程的建设和教学，使硕士生掌握人工智能理论知识的同时，能够在思维能力、创新能力、利用所学知识解决实际问题的能力等方面得到锻炼和提高。在教学上做到了形式科学、内容先进。教学中注重打牢理论基础，强化人工智能理论知识、应用技术等教学内容，对基本概念、基本理论的分析必须科学、严密，培养硕士生的科学素养和创新精神。在学习人工智能基本理论的同时，关注了人工智能的最新发展，实时更新教学内容。在培养目标上强调能力培养和个性发展。在人工智能的知识表示、搜索与推理、计算智能等课程设计中，突出实际动手能力、知识综合运用能力和创新能力的培养。教学中体现以人为本，结合专题讨论、课程设计，鼓励学有余力的硕士生进行更深层次的专题研讨。

（三）优化教学内容和形式

该课程总学时为32学时，目前授课任务已完成，采取的主要方式为“理论讲授+研讨+验证实验+综合设计+自学”。在教学内容设计上，以知识工程为主线，将知识表示、推理与搜索、计算智能、机器学习等内容化成相对独立的专题，突出了基本概念和基本原理，同时教学内容中结合负责人自己的科研项目加入了教材中所没有的新理论、新技术、新思想在目前的理论进展与应用。成绩评定力争全面、真实反映硕士生的学习情况，更要突出硕士生综合运用知识的能力，成绩评定主要包含验证性实验、综合设计算法、科技论文写作、讨论发言等四方面情况。在教学实施中，注重理论联系实际，将人工智能技术与工程应用实例结合。采用自修、讨论、算法自主设计等多种教学形式，注重基本知识的掌握和能力培养。在现有教学内容基础上，适时加入当前热点研究内容，比如加入了最新一届人工智能大会的相关成果，更新实验方案，以反映本专业领域的前沿及最新科技成果。

（四）优化教学方法

1.教学中渗透科研思维

采取“理论讲授+研讨+验证实验+综合设计+自学”相结合的方法，组织教学，主要教学实施手段包括理论课讲授、课堂讨论、验证性实验、课程综合设计等。主要以人工智能技术与工程应用实例结合，注重硕士生基本知识的掌握和科研能力的培养。鼓励硕士生在教员指导下发现科学问题，解决问题，优化和创新解决方法，力争发表学术论文，初步掌握科技论文写作和学术研究的基本方法。

2.把科研课题融进教学当中，培养硕士生科学素养

研究生的学习，重点在于培养学生解决实际应用问题的能力，为今后的工作打下良好基础。参加科研实践是学生学习的必经之路。该课程在授课过程中会结合负责人的科研项目，将项目中的典型问题及其相关解决方法以案例的形式融入到教学中。

三、课程建设成果的应用

（一）在课堂和实践授课中开展了研究型教学

教材中对知识点的讲解往往是直接理论，再给出一些简单的应用实例。这使得研究生在学习理论知识的过程中往往与实践脱节，学了理论不会解决实际问题，无法将所学应用于科研学术工作中。为此在课程建设的过程中，课题组深入研究了研究型教学法的本质和在教学过程中的实施方法，并在课堂和实践教学环节中进行了开展，效果受到研究生的一致好评。在课堂教学中，基础理论的讲解采用问题驱动式，即先结合老师自己的科研工作给出一个具有实际意义的问题背景，然后针对该背景建立数学模型，再进行基本理论的推导，待理论部分解决，再用所学理论解决之前提出的实际问题，形成一个闭环，强化研究生的科研思维。

在实践教学中，层次性的设置实验内容：第一层次是基本算法的实现、第二层次是一个实例用不同方法实现、第三层次是一个实例用基本算法和自己改进的算法实现。在此基础上，布置一些微课题供研究生自选，并形成学术论文和进行学术交流，为研究生将来学位论文的高质量完成打下基础。

（二）培养了硕士研究生初步的科研能力

人工智能及应用课程最后的成绩根据微课题的完成质量、学术论文的完成情况、学术交流的表现综合评判。这一过程锻炼了研究生以下几种能力：发现科学问题的能力；针对实际问题建立模型并编程实现的能力；实际应用驱动下的理论创新能力；写作能力和学术交流能力。研究生对该教学模式的满意度100%，多名学生以微课题的学术论文为基础，进行修改后达到公开发表水平。

四、结束语

研究生课程的重点建设是提高研究生教学质量，培养研究生科研能力的一项长期建设工程。对于人工智能及应用这样的课程，在讲授的内容上既要把握经典又要与时俱进；在实践内容上既要注重研究生基本算法的实现能力培养，也要注重用所学理论知识解决实际问题的能力养成；在形式上既要抓住有限学时的课程教学也要引导研究生利用国内外经典的慕课和微课拓展知识的广度和深度。基于以上几点，课题组将继续深入研究、不断探索本门课程建设的新思路和新方法，使重点课程的建设得到进一步完善、提高。

［1］丁世飞.人工智能（第二版）［M］.北京：清华大学出版社，2015.

［2］史忠植.高级人工智能［M］.3版.北京：科学出版社，2011.

［3］谭月辉，王红胜，齐剑锋，等.研究生人工智能原理优质课建设与实践［J］.计算机教育，2012（18）：35-37.

［4］谢榕，李霞.人工智能课程教学案例库建设及案例教学实践［J］.计算机教育，2014（10）：92-97.

［5］李琼.人工智能课程教学创新实践研究［J］.信息系统工程，2015 （12）：159.

According to the course characteristics of artificial intelligence and application and postgraduate teaching actual situation of our university，the construction of key courses are introduced from teaching resources and conditions construction，the teaching team construction and teaching content optimization.A series of teaching reform measures are put forward including research teaching，fusion of scientific research project and teaching，training of students'scientific research thinking and so on.

artificial intelligence；teaching reform；course reconstruction；graduate teaching

G643

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蔡艳宁（1980，02-），女，讲师，博士，从事人工智能、机器学习、模式识别方向的研究。