A算法人工智能课程设计
人工智能（A*算法）
05级计算机二班姓名: 学号:054
一、A*算法概述
A*算法是到目前为止最快的一种计算最短路径的算法，但它一种‘较优’算法，即它一般只能找到较优解，而非最优解，但由于其高效性，使其在实时系统、人工智能等方面应用极其广泛。
A*算法结合了启发式方法（这种方法通过充分利用图给出的信息来动态地作出决定而使搜索次数大大降低）和形式化方法（这种方法不利用图给出的信息，而仅通过数学的形式分析，如Dijkstra算法）。
它通过一个估价函数（Heuristic Function）f(h)来估计图中的当前点p到终点的距离(带权值)，并由此决定它的搜索方向，当这条路径失败时，它会尝试其它路径。
因而我们可以发现，A*算法成功与否的关键在于估价函数的正确选择，从理论上说，一个完全正确的估价函数是可以非常迅速地得到问题的正确解答，但一般完全正确的估价函数是得不到的，因而A*算法不能保证它每次都得到正确解答。
一个不理想的估价函数可能会使它工作得很慢，甚至会给出错误的解答。
为了提高解答的正确性，我们可以适当地降低估价函数的值，从而使之进行更多的搜索，但这是以降低它的速度为代价的，因而我们可以根据实际对解答的速度和正确性的要求而设计出不同的方案，使之更具弹性。
二、A*算法分析
众所周知，对图的表示可以采用数组或链表，而且这些表示法也各也优缺点，数组可以方便地实现对其中某个元素的存取，但插入和删除操作却很困难，而链表则利于插入和删除，但对某个特定元素的定位却需借助于搜索。
而A*算法则需要快速插入和删除所求得的最优值以及可以对当前结点以下结点的操作，因而数组或链表都显得太通用了，用来实现A*算法会使速度有所降低。
要实现这些，可以通过二分树、跳转表等数据结构来实现，我采用的是简单而高效的带优先权的堆栈，经实验表明，一个1000个结点的图，插入而且移动一个排序的链表平均需500次比较和2次移动；未排序的链表平均需1000次比较和2次移动；而堆仅需10次比较和10次移动。
需要指出的是，当结点数n大于10，000时，堆将不再是正确的选择，但这足已满足我们一般的要求。
求出2D的迷宫中起始点S到目标点E的最短路径？
算法：
findpath()
{
把S点加入树根（各点所在的树的高度表示从S点到该点所走过的步数）；
把S点加入排序队列（按该点到E点的距离排序+走过的步数从
小到大排序）；
1、排序队列sort_queue中距离最小的第一个点出列，并保存入store_queue中
2、从出列的点出发，分别向4个（或8个）方向中的一个各走出一步
3、并估算第2步所走到位置到目标点的距离，并把该位置加入树，最后把该点按距离从小到大排序后并放入队列中（由trytile函数实现）
4、如果该点从四个方向上都不能移动，则把该点从store_queue 中删除
5、回到第一点，直到找到E点则结束
从目标点回溯树，直到树根则可以找到最佳路径，并保存在path[]中
}
文末附带的程序参考了风云的最短路径代码，并加以改进和优化：
把原来用于存放已处理节点的堆栈改为队列（store_queue），这样在从sort_queue队列出列时可直接放入store_queue中。
解除了地图大小的限制（如果有64K内存限制时，地图大小只能是
180x180）。
删除了原程序中的一些冗余，见程序中的注释。
程序继续使用dis_map数组保存各点历史历史最佳距离，也包含了某点是否已经经过的信息，虽然这样做可能会比使用链表多用一些内存，但是在搜索时可以节省不时间。
程序更具有实用性，可直接或修改后运用于你的程序中，但请你使用该代码后应该返回一些信息给我，如算法的改进或使用于什么程序等。
三、A*算法程序
本程序可以用Borland C++或DJGPP编译
#include <>
#include <>
#include <>
#include <>
#define tile_num(x,y) ((y)*map_w+(x)) ;
}
}
int readmap()
{
FILE *f;
int i,j;
f=fopen("","r");
assert(f);
fscanf(f,"%d,%d\n",&map_w,&map_h);
map=malloc(map_w*map_h+1);
assert(map);
for(i=0;i fgets(map+tile_num(0,i),map_w+2,f); fclose(f);
start_x=-1,end_x=-1;
for (i=0;i for (j=0;j if (map[tile_num(j,i)]=='s') map[tile_num(j,i)]=' ',start_x=j,start_y=i;
if (map[tile_num(j,i)]=='e') map[tile_num(j,i)]=' ',end_x=j,end_y=i;
}
assert(start_x>=0 && end_x>=0);
dis_map=malloc(map_w*map_h*sizeof(*dis_map)); assert(dis_map);
return 0;
}
void showmap()
{
int i,j;
for (i=0;i gotoxy(1,i+1);
for (j=0;j if (map[tile_num(j,i)]!=' ') cprintf("O"); else cprintf(" ");
}
gotoxy(start_x+1,start_y+1);
cprintf("s");
gotoxy(end_x+1,end_y+1);
cprintf("e");
}
int main()
{
int * path;
readmap();
showmap();
getch();
path=findpath();
printpath(path);
if(dis_map) free(dis_map);
if(path) free(path);
if(map) free(map);
return 0;
}
<!--[if !supportLineBreakNewLine]-->
<!--[endif]-->
四、运行结果
五、心得
本次大作业自己努力做了前面的分析,虽然程序简单,在一开始运行的时候找不到主函数,经过认真的改正,终于发现了问题,自己的编程技巧不是很好,借鉴了资料和同学们的意见终于可以能够运行,并的出结果,在次人工智能大作业中学到了很多的专业知识,也知道人工只能也是一门很重要的课程。
基于“1+2”课程模式的人工智能教育课程设计与实施——以区域校本课程《小学人工智能入门》为例
教育倌息技术2021年第3期基于“1+2”课程模式的人工智能教育课程设计与实施$—以区域校本课程《小学人工智能入门》为例许明伟\陈明宏2(1.广东省中山市东区雍景园小学，广东中山528400; 2.广东省中山市教体局教研室，广东中山528400 )【摘要】随着人工智能的发展，人工智能教育成为国家战略。
文章依托信息技术学科，重新梳理小学阶段人工 智能教育的课程目标与内容规划，设计小学人工智能教育课程体系，开发人工智能课程内容，聚焦学生体验感受、动手实践与编程能力的培养，从而推动中小学人工智能教育的发展，提高学生科学探究、计算思维、创新意识等核心素养。
【关键词】人工智能；课程设计；小学一、 引言随着信息技术的飞跃发展，“智能安防” “刷脸识别”等智能产品也渐渐走进我们的生活，人工智能时代己经 到来。
同时，人工智能教育成为国家战略，在我国逐渐 发展起来。
2017年，国务院印发《新一代人工智能发展 规划》。
2018年，《高等学校人工智能创新行动计划》提 出“构建人工智能多层次教育体系，在中小学阶段引入 人工智能普及教育，不断优化完善专业学科建设，构建 人工智能专业教育、职业教育和大学基础教育于一体的 高校教育体系”。
H]然而，我国中小学人工智能教育从 课程设置到内容框架，从教育模式到师资培养等方面的 研宄几乎一片空白。
因此，本文以信息技术学科为依托，整体规划设计小学人工智能教育课程体系，确定课程目 标并开发对应的课程内容，聚焦发展学生计算思维核心 素养，为形成科学合理的人工智能教育课程体系助力。
二、 相关概念界定(一）人工智能教育人工智能是研宄、开发用于模拟、延伸和扩展人类 智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术学科[2]。
人工智能教育包括人工智能赋能教育与人工智能教育自 *身内容建设，本文特指后者，即将人工智能引入学校教 育，将其知识整合为教学目标、教学内容、教学活动方式, 并完成在课堂及学校活动中的实施[3]。
人工智能专业本科培养方案
人工智能专业本科培养方案一、培养目标。
咱这个人工智能专业啊，就是要把同学们培养成超级厉害的“AI小能手”。
要让大家既懂技术，又能创新，能够在人工智能这个超级酷炫的领域里大显身手。
具体来说呢，就是希望同学们毕业之后，能开发出那些智能的程序、算法，让机器像人一样聪明，甚至比人还聪明（当然是在某些方面啦），在各个行业里用人工智能去改变世界。
二、学制与学位。
学制一般是四年，这四年就像一场奇妙的冒险之旅。
只要同学们好好完成学业，修够学分，就能拿到工学学士学位啦。
这个学位可是很有含金量的哦，就像一把打开人工智能世界大门的金钥匙。
三、课程设置。
1. 通识课程。
首先得有一些基础的通识课程，就像打地基一样重要。
像大学英语、高等数学这些，英语是让大家能和世界接轨，毕竟人工智能可是全球性的话题。
高等数学就更不用说了，那是咱们搞技术的“武功秘籍”，很多算法和模型都得靠它呢。
还有思政课，让大家成为有思想、有道德的人工智能战士，知道自己的技术该怎么用才是对社会有益的。
计算机基础课也不能少，比如计算机导论，这就像是一张地图，让同学们初步了解计算机这个神奇的世界。
还有程序设计基础，像C、Python这些编程语言，就像是我们和计算机交流的语言，要是不会这些，就没法指挥计算机做我们想做的事情啦。
2. 专业基础课程。
人工智能的数学基础是重中之重。
线性代数、概率论与数理统计这些课程，就像是构建人工智能大厦的砖头。
没有扎实的数学功底，那些复杂的神经网络、算法模型就只能是雾里看花。
数据结构与算法分析也是关键。
这就好比是给数据找一个合适的家，还要设计出高效的路径（算法）让计算机能快速地处理这些数据。
想象一下，如果数据都乱糟糟地堆在一起，计算机找个东西都要翻个底朝天，那可不行。
还有计算机组成原理，了解计算机的内部构造就像了解一个人的身体结构一样。
知道每个部件是怎么工作的，才能更好地发挥计算机在人工智能中的作用。
3. 专业核心课程。
人工智能导论这门课就像是一个大的导游图，带同学们走进人工智能的奇妙世界，了解它的发展历程、主要技术和应用领域。
人工智能中A＊算法的局部改进及其实现
人工智能中A＊算法的局部改进及其实现
翟敏
【期刊名称】《活力》
【年(卷),期】2003(000)004
【总页数】1页(P56)
【作者】翟敏
【作者单位】海格集团路路通有限公司，哈尔滨150090
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.双目立体视觉区域局部匹配算法的改进及其实现 [J], 何人杰
2.基于改进的局部敏感哈希算法实现图像型垃圾邮件过滤 [J], 曹玉东;刘艳洋;贾旭;王冬霞
3.基于聚类分析局部离群点挖掘改进算法的研究与实现 [J], 赵战营;成长生
4.人工智能中A*算法的局部改进及其实现 [J], 武元新
5.人工智能中A*算法的改进及其在8数码问题中的应用 [J], 陈万军;梁敏;于洪志因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
人工智能课程设计题目
课程设计题目一、教学目标本课程旨在让学生了解的基本概念、技术和应用，培养学生对的兴趣和好奇心，提高学生的创新能力和问题解决能力。
具体的教学目标如下：1.知识目标：学生能够理解的基本概念、技术和应用领域；了解的发展历程和未来趋势。
2.技能目标：学生能够运用编程语言和工具进行简单的智能程序设计；能够运用技术解决实际问题。
3.情感态度价值观目标：学生培养对的兴趣和好奇心，具备积极探究的学习态度；能够理解对社会发展的影响，树立正确的价值观。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括的基本概念、技术方法和应用领域。
具体的教学大纲如下：1.概述：的定义、发展历程、未来趋势。
2.机器学习：监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念和方法。
3.深度学习：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等基本概念和方法。
4.自然语言处理：分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等基本概念和方法。
5.计算机视觉：图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等基本概念和方法。
6.应用：智能家居、自动驾驶、智能医疗、智能教育等应用领域。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，如讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等。
具体的教学方法如下：1.讲授法：通过讲解的基本概念、技术和应用，使学生掌握相关知识。
2.讨论法：学生分组讨论，培养学生的思考能力和团队合作精神。
3.案例分析法：分析典型的应用案例，使学生更好地理解的实际应用。
4.实验法：安排实验室实践环节，让学生动手操作，提高学生的实践能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将选择和准备以下教学资源：1.教材：《基础》等适合学生程度的教材。
2.参考书：提供相关领域的经典著作和论文，供学生拓展阅读。
3.多媒体资料：制作精美的PPT、教学视频等，帮助学生更好地理解知识点。
4.实验设备：提供计算机、编程软件、传感器等实验设备，让学生进行实际操作。
人工智能技术在教育教学中的应用
个性化学习支持
定制学习计划 提高学生理解能力
感谢观看
THANKS
人工智能技术在教育教学中 的应用
汇报人：XX
2024年X月
目录
第1章 人工智能技术在教育教学中的应用
● 01
第一章 人工智能技术在教育 教学中跟踪学生学习情况 03 拓展教育可能性
传统教育模式与 人工智能技术
传统教育模式固定， 人工智能技术个性化 定制教学方案，提高 学习效果。智能教学 管理系统跟踪学生学 习情况，及时调整教 学策略。
个性化学习
根据学生习 惯定制学习
计划
激发学生学 习兴趣
提高学习效 果
智能辅助教育
虚拟教师
提供个性化学习支持 促进学生理解知识
智能学习助手
帮助教师管理班级 提高教学效率
个性化辅导
支持学生全面发展 提高学习成绩
人工智能课程设 计
人工智能技术设计生 动有趣的课程，包括 虚拟实验、互动游戏、 智能测试，提升学生 学习体验，帮助学生 理解知识。
思维导图与知识图谱
整理知识结 构
提高学习效 率
帮助学生理 解知识点
在线学习平台
01 智能推荐算法 02 实时互动功能 03 高效学习方式
智能化评价和反馈
自动化测试系统
智能化评价学生成绩 提供实时反馈
学习情况追踪
帮助教师调整教学策略 提供个性化学习支持
提升教学效果
让每个学生得到关注 促进学生发展
人工智能课件-启发式搜索问题-3
有信息搜索算法
• • • • • • • • • 启发式搜索算法A 最佳优先搜索算法 贪婪最佳优先搜索算法 A*算法 局部搜索算法 爬山法 模拟退火算法 局部定向算法 遗传算法
启发式搜索算法
• 启发式信息在问题求解中的应用最早出现在1958年西蒙和 纽厄尔的一篇早期论文中，但是短语“启发式搜索”和估 计到目标距离的启发函数出现的比较晚（纽厄尔和 Ernst,1965;Lin,1965).随后，1966年Doran和Miche对启 发式搜索应用于许多问题进行了广泛的研究，尤其是对八 数码和十五数码游戏。虽然Doran和Miche完成了在启发式 搜索中路径长度和“外显率”（路径长度和已经访问过的 节点总数的比率）的理论分析，但他们忽略了当前路径长 度提供的信息；Hart，尼尔森和Raphael于1968年提出了 A*算法，将当前路径长度与启发式搜索相结合，后来Hart 等人于1972年又做了一些修正；以后人们陆续对算法进行 改进；1985年Dechter和Pearl论证了A*算法的最优效率。 迄今为止关于启发式和启发式搜索算法的最前面资料是 Pearl于1984撰写的教材《启发式》，感兴趣的同学可以 参阅。搜索算法的最新结果通常出现在《人工智能》上。
启发式搜索算法A
• 启发式搜索是利用问题拥有的启发信息来引导搜索，达 到减少搜索范围，降低问题复杂度的目的。这种利用启 发信息的搜索过程都称为启发式搜索方法。在研究启发 式搜索方法时，先说明一下启发信息应用，启发能力度 量及如何获得启发信息这几个问题，然后再来讨论算法 及一些理论问题。 一般来说: • 启发信息强，可以降低搜索的工作量，但可能导致找不 到最优解； • 启发信息弱，一般会导致搜索的工作量加大，极端情况 下演变为盲目搜索，但有可能找到最优解。 我们希望，通过引入启发知识，在保证找到最佳解的情 况下，尽可能减少搜索范围，提高搜索效率。
以课程群建设推动中小学人工智能教育普及
人工智能教育专题0以课程群建设推动中小学人工智能教育普及文I袁中果常青龚超摘耍：近年来，我国中小学人工智能普及教育取得了初步成果，但在课程体系建设、课程方案设计、教材内容研究、师资队伍培养等方面仍存在较大改进和提升空间。
若要加快推动人工智能教育在全国的普及，中小学人工智能课程应与信息技术课程群深度融合，根据学生的认知能力划分核心课程和进阶课程，立体化建设中小学人工智能课程体系，并建设实践共同体，通过设计共建共享的教学实践平台，共建人工智能课程群"栄傩词：人工智能；课程标准；人工智能课程群；教学实践共同体人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。
为抢占人工智能技术制高点，在曰益激烈的科技竞争中掌握主导权，美国、日本等相继制订了国家层面人工智能战略规划，在高等教育和基础教育阶段进行研究布局，并制定了相应的教学策略⑴。
我国也加紧人工智能教育普及与人才培养的战略布局。
2017年7月，国务院在印发的《新一代人工智能发展规划》中指岀，“开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科”。
该规划发布三年多来，全国各地，如山东、广东、福建、河南等省相继出台了一系列幵展中小学人工智能教育的相关政策，并开展人工智能课程试点工作，统筹推进人工智能教育教学⑵。
但是，目前我国中小学人工智能教育总体来说仍处于起步阶段，尚未形成比较完备的教学课程体系，在教学理念、课程设置、研学形式、教材内容等方面，与国家规划发展要求还存在不小的差距。
人们对中小学人工智能教育是什么、教什么、如何教等问题的认识与理解还不到位，尤其是在“教什么”层面，对人工智能教学的目标定位和教学实践形式缺乏系统性思考和研究。
本文结合人大附中多年来的人工智能教育实践，对上述问题进行分析，并提出相应的建议。
一、人工智能教育存在的问题剖析尽管当前中小学人工智能教育得到了广泛重视，不少地方正在探索建立人工智能课程体系、编写人工智能教材，但是由于人工智能技术具有体系综合复杂、内容深度交叉、更新迭代快速、教学门槛较高等特征，中小学人工智能教育在教学体系建设、课程方案设计、教材内容研究、师资队伍培养等方面仍存在较大的改进和提升空间。
人工智能专业培养方案
一、概述随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已成为推动社会进步的重要力量。
为了培养适应时代需求的高素质人工智能专业人才，特制定本培养方案。
本培养方案旨在培养具备扎实的数学、计算机科学和人工智能基础知识，熟悉人工智能技术发展前沿，具备较强的创新能力和实践能力，能在人工智能及相关领域从事研究、开发、应用和管理工作的高素质应用型人才。
二、培养目标1. 知识目标：- 掌握数学、计算机科学和人工智能的基本理论、基本知识和基本技能；- 熟悉人工智能技术发展前沿，了解国内外人工智能研究动态；- 掌握人工智能相关领域的专业知识，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
2. 能力目标：- 具备较强的编程能力、数据分析能力和算法设计能力；- 具备良好的创新能力和实践能力，能独立完成人工智能项目的研发；- 具备较强的团队协作能力和沟通能力，能在团队中发挥积极作用。
3. 素质目标：- 具有良好的科学素养、人文素养和职业道德；- 具有较强的社会责任感和使命感，关注人工智能技术的发展对社会的影响；- 具有良好的国际视野，能适应全球化的发展趋势。
三、培养规格1. 课程设置：（1）通识教育课程：包括思想政治理论课、大学英语、大学物理、线性代数、概率论与数理统计等。
（2）专业基础课程：包括数据结构、操作系统、计算机网络、离散数学、数据库原理等。
（3）专业核心课程：包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、人工智能导论等。
（4）实践环节：包括课程实验、课程设计、毕业设计（论文）、实习等。
2. 实践教学：（1）实验：在专业基础课程和专业核心课程中，设置相应的实验课程，使学生能够动手实践，加深对理论知识的理解。
（2）课程设计：在课程学习过程中，设置课程设计环节，培养学生综合运用所学知识解决实际问题的能力。
（3）毕业设计（论文）：毕业设计（论文）是培养学生综合运用所学知识，独立进行科学研究、技术创新和工程实践的重要环节。
人工智能与智慧社会模块的课程目标的内容要求
《人工智能与智慧社会模块的课程目标的内容要求》人工智能（本人）已经成为当今世界的热门话题。
随着科技的不断发展，人们对本人的需求也越来越迫切。
而与此智慧社会的概念也逐渐受到关注，人们开始思考如何将本人技术应用到实际生活中，实现社会的智慧化和智能化。
为了让学生在未来的职场中能够更好地适应这一趋势，学校和学院也开始开设相关的课程。
本文将就人工智能与智慧社会模块的课程目标的内容要求展开探讨。
1. 课程目标的深度评估在人工智能与智慧社会模块的课程中，首先要明确课程的目标是什么。
通过对人工智能的原理、应用及对智慧社会的影响进行深入了解，学生能够理解人工智能在智慧社会建设中的关键作用，并能够应用相关知识解决实际问题。
这涉及到对人工智能技术的深度理解，以及对智慧社会概念的深入思考。
在课程设计中，需要包括理论知识的讲解与实际案例的分析，以及对未来发展趋势的展望，帮助学生深入理解人工智能与智慧社会的内涵和外延。
2. 课程目标的广度评估除了深度之外，课程还需要考虑到广度。
人工智能与智慧社会模块的课程目标也需要囊括多个方面的内容，如人工智能的基本概念、技术原理、算法应用、智慧社会的基本特征、发展趋势、构建模式等。
课程目标需要涵盖多个维度，以便学生能够全面了解人工智能与智慧社会的相关知识。
3. 课程目标的总结与回顾在学习过程中，总结与回顾是非常重要的环节。
通过对课程目标的总结与回顾，学生能够巩固所学知识，形成系统的知识结构。
对于人工智能与智慧社会模块的课程，总结与回顾的内容应包括对人工智能与智慧社会的关系的梳理，对关键概念的提炼，以及对应用案例的回顾与分析。
只有通过总结与回顾，学生才能全面、深刻、灵活地理解人工智能与智慧社会的相关内容。
4. 个人观点和理解在人工智能与智慧社会模块的课程中，个人观点和理解也是非常重要的。
在课程教学中，应该鼓励学生们提出自己的看法，并进行开放式的讨论与交流。
通过学生们的个人观点和理解，能够更好地激发学生的学习兴趣，培养学生的创新能力和批判思维能力。
人工智能赋能的混合式教学设计与实践——以数据结构与算法课程为例
的桥接作用。经过几年的探索和实践，我们对培养计划 学生选择了此项，数据说明，这一模式实现了知识课堂
和各课程定位进行优化设计，构建以下适合本校应用型 向能力课堂的转变。
本科特点的线上线下混合式课程体系，如图 1 所示。
1.3 “互联网 +”智能赋能的混合式课程的教学框架
课程组经过几年在专业核心课程进行翻转课堂的实
题，在适当的时机，高级应用型和创新型的问题更能够 展示在预习和完成基础阶任务中获得的经验，分享解题
激发学生的思维，从而培养学生的思维能力、创新能力 技巧，教师根据预习情况提炼总结重难点，需要注意的
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第 42 卷 第 2 期
软 件
SOFTWARE
是，在这一环节，教师还将侧重于在深度上进行引申， 践 3 期。作为计算机学院的专业核心课程，共设立 96 学
and creativity
广东东软学院的数据结构与算法课程依托国家级在线
在课程实践中，借助“PDS 查重系统 +OMS 监考
开放课程，在“中国大学 MOOC”和网易“云课堂”平 系统”，数据结构与算法课程实现了无纸化考试。进一
台，注册人数累计超过一百万人（截止到 2020 年 6 月）。 步结合智能互动教学工具，努力让学生在质疑、思疑、
System
1.2 教育思想和理念
在教学过程中，基于以下三大教学理论的思想，对
课程进行总体设计。
（1）PBL(Problem-Based Learning， 问 题 驱 动
的学习 )。问题求解是人类在自然界中最重要的认知活 动之一。根据 PBL 的启发，对课程进行线上线下混合 式设计，在课前和课后分别设计不同的问题，探索和实
下，利用互联网 + 人工智能赋能，实施线上线下混合教学模式是符合当前形势需要和教学改革方向的有益探索。文章以广东东