人工智能课程案例教学论文

人工智能课程案例教学论文1人工智能课程教学案例库的总体设计1.1集先进性、实用性和前沿性为一体的教学内容改革对国内外优秀的人工智能教材2-6的内容进行整合，建立人工智能的知识体系，并提取人工智能课程的知识要点，确定集先进性、实用性和前沿性为一体的教学内容。

人工智能的核心思想是研究人类智能活动规律和模拟人类智能行为的理论、方法和技术，因此人工智能应围绕“智能”这个中心。

因为智能本身的复杂性，难以用单一的理论与方法来描述，因此可以通过建立人工智能的不同层次来刻画智能这个主题。

人工智能的主要内容可按图1所示划分为最底层、抽象层、逻辑层和应用层这4个不同层次。

在最底层，神经网络与演化计算辅助感知以及与物理世界的交互。

抽象层反映知识在智能中的角色和创建，围绕问题求解对知识进行抽象、表示与理解。

逻辑层提出学习、规划、推理、挖掘的模型与方式。

应用层构造智能化智能体以及具有一定智能的人工系统。

将人工智能划分为这4个层次可确定人工智能课程的教学内容，并保证教学内容的循序渐进。

1.2基于人工智能知识体系的教学案例库建设根据所确定的教学内容、知识重点和知识难点，从国内外经典教材、科研项目、研发设计、生产建设以及国内外人工智能网站等多种途径，收集案例素材，加以整理，撰写各知识要点的教学案例及其内容。

表1给出基于人工智能知识体系的教学案例示例。

2人工智能课程教学案例的详细设计在教学案例具体设计时应包括章节、知识重点、知识难点、案例名称、案例内容、案例分析过程、案例教学手段、思考/讨论内容等案例规范，分别从以下单一案例、一题多解案例和综合应用案例3种情况进行讨论。

2.1单一案例设计以人工智能课程中神经网络课堂教学内容为例，介绍基于知识点的单一案例的设计。

神经网络在模式识别、图像处理、组合优化、自动控制、信息处理和机器人学等领域具有广泛的应用，是人工智能课程的主要内容之一。

教学内容主要包括介绍人工神经网络的由来、特性、结构、模型和算法，以及神经网络的表示和推理。

这些内容是神经网络的基础知识。

其重点在于人工神经网络的结构、模型和算法。

难点是人工神经网络的结构和算法。

从教学要求上，通过对该章节内容的学习，使学生掌握人工神经网络的结构、模型和算法，了解人工神经网络的由来和特性，一般性地了解神经网络的表示和推理方法。

采用课件PPT和演示手段，由简单到复杂，在学生掌握人工神经网络的基本原理和方法之后，再讲解反向传播BP算法，然后运用“手写体如何识别”案例，引导学生学习理解人工神经网络的核心思想及其应用方法。

从国外教材中整理和设计该案例，同时应包括以下规范内容。

章节：神经网络。

知识重点：神经网络。

知识难点：人工神经网络的结构、表示、学习算法和推理。

案例名称：手写体如何识别。

案例内容：用训练样本集训练一个神经网络使其推广到先前训练所得结果，准确分类先前未见过的数据。

案例分析过程：①训练数字识别神经网络的样本位图；②反向传播BP算法；③神经网络的表示；④使用误差反向传播算法训练的神经网络的泛化能力；⑤一个神经网络训练完毕后，将网络中的权值保存起来供实际应用。

案例教学手段：手写体识别的神经网络演示。

思考/讨论内容：①训练改进与权值调整改进；②过学习/过拟合现象，即在一个数据集上训练时间过长，导致网络过拟合于训练数据，对未出现过的新数据没有推广性。

2.2一题多解案例设计一题多解案例有助于学生把相关知识点联系起来，形成相互关联的知识网络。

以人工智能课程中知识及其表示教学内容为例，介绍一题多解案例的设计。

知识及其表示是人工智能课程三大内容（知识表示、知识推理、知识应用）之一。

教学内容主要包括知识表示的各种方法。

其重点在于状态空间、问题归约、谓词逻辑、语义网络等知识表示方法。

难点是知识表示方法的区别及其应用。

从教学要求上，通过对该章节内容的学习，使学生掌握利用状态空间法、问题归约法、谓词演算法、语义网络法来描述和解决应用问题，重点掌握几种主要知识表示方法之间的差别，并对如何选择知识表示方法有一般性的了解。

通过讲解和讨论“猴子和香蕉问题”案例，来表示抽象概念。

该案例从国内外教材中进行整理和设计，同时包括以下规范内容。

章节：知识及其表示。

知识重点：状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法等。

知识难点：知识表示方法的区别及其应用。

案例名称：分别用状态空间表示法与谓词逻辑法表示猴子和香蕉问题。

案例内容：房间内有一只机器猴、一个箱子和一束香蕉。

香蕉挂在天花板下方，但猴子的高度不足以碰到它。

猴子如何摘到香蕉？如何采用多种知识表示方法表示和求解该问题？案例分析过程：①状态空间法的解题过程。

用n元表列表示该问题的状态；定义问题的操作算符；定义初始状态变换为目标状态的操作序列；画出该问题的状态空间图。

②谓词逻辑法的解题过程。

定义问题的常量；定义问题的谓词；根据问题描述用谓词公式表示问题的初始状态、中间状态和目标状态。

案例教学手段：猴子和香蕉问题的演示。

思考/讨论内容：①选择知识表示方法时，应考虑哪些主要因素？②如何综合运用多种知识表示方法获得最有效的问题解决方案?2.3综合应用案例设计与单一案例、一题多解案例相比，综合应用案例能更加有效地启发学生全方位地思考和探索问题的解决方法。

以机器人行动规划模拟为例，介绍人工智能综合应用案例的设计，该案例包括以下规范内容。

章节：人工智能综合应用。

知识重点：人工智能的研究方向和应用领域。

知识难点：人工智能的技术集成。

案例名称：机器人行动规划模拟。

案例内容：综合应用行为规划、知识表示方法、机器人学、神经网络、人工智能语言等多种人工智能技术与方法，对机器人行动规划问题进行描述和可视化。

案例分析过程：①机器人行为规划问题求解。

采用状态归约法与分层规划技术，将机器人须完成的总任务分解为若干依序排列的子任务；依据任务进程，确定若干关键性的中间状态，将状态对应为进程子规划的目标；确定规划的执行与操作控制，以及机器人过程控制与环境约束。

②基于谓词逻辑表示的机器人行为规划设计。

定义表达状态的谓词逻辑；用谓词逻辑描述问题的初始状态、问题的目标状态以及机器人行动规划过程的中间状态；定义操作的约束条件和行为动作。

③机器人控制系统。

定义机器人平台的控制体系结构，包括反应式控制、包容结构以及其他控制系统等。

④基于神经网络的模式识别。

采用神经网络方法以及BP算法对桌面茶壶、杯子等物体进行识别，提取物体图形特征。

⑤机器人程序设计语言。

运用人工智能语言实现机器人行动规划行为的可视化。

案例教学手段：机器人行动规划的模拟演示。

思考/讨论内容：人工智能将会怎样发展？应该在哪些方面进一步开展研究？3案例教学环节和过程的具体实施细节人工智能案例教学的实施面向作者所在学院软件工程专业三年级本科生展开。

具体实施细节如下。

（1）教学内容的先进性、实用性和前沿性。

引进和整合国外著名人工智能教材内容，保证课程内容具有先进性。

同时将前沿人工智能的研究成果与技术有机地融入课程案例教学之中。

（2）案例教学的创新教学模式。

在教师的引导下，将案例中涉及的人工智能内容推广到对人工智能的一般性认识。

案例的教学过程，成为认识人工智能、初步运用人工智能的理论与方法分析和解决实际应用问题的过程，使学生具备运用人工智能知识解决实际问题的意识和初步能力。

在课程教学中，打破国内常规教学方式，建立和实施开放式案例教学模式。

采用动画课件、录像教学、实物演示、网络教学等多种多媒体教学手段，以及集中讲授与专题讨论相结合的教学方式将理论、方法、技术、算法以及实现有机结合，感性认识与理性认识相结合，理论与实际相结合，极大地激发学生自主和创新性学习的热情。

（3）“课堂教学—实践活动—现实应用”的有机融合。

在案例教学过程中，从传统教学观以学会为中心转化为创新应用型教学观以创新为中心，以及从传统教学的以课堂教学为中心转化为以课堂教学与实践活动并重为中心，构造具体问题场景以及设计教学案例在情境中的现实应用，加深学生对教学内容的理解，同时提升学生的思考能力和实际综合应用能力。

4结语针对目前国内人工智能课程教学中存有的亟待解决的主要问题，作者提出集先进性、实用性和前沿性为一体的人工智能教学案例库的建设方法以及案例教学—实践活动—现实应用有机融合的案例教学实践新思想。

以现代教育思想为指导，根据人工智能学科发展的特点，结合国内外科研和教学成果，持续更新和完善教学内容，增强人工智能课程教学案例建设，并开展案例教学方法的研究与实践，使学生不仅能够掌握人工智能的基本理论与方法，而且具有应用人工智能技术独立分析、解决实际问题的创新能力。

从实践效果来看，这些教学内容与教学模式的改革对促进教学工作、提升教学质量、培养国际创新型人才具有重要意义。

人工智能课程案例教学论文。