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    面向人工智能的信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)教學(xué)改革

    2017-06-05 16:08趙佳孫剛
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2017年10期
    關(guān)鍵詞:信息管理與信息系統(tǒng)主動(dòng)性教學(xué)改革

    趙佳 孫剛

    摘要:信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)學(xué)生主要存在三個(gè)主要問(wèn)題:1)學(xué)生學(xué)習(xí)主動(dòng)性不足,學(xué)習(xí)興趣不濃;2)基礎(chǔ)課程掌握不牢;3)對(duì)實(shí)踐認(rèn)識(shí)不足。隨著大數(shù)據(jù)及人工智能的興起,該文結(jié)合人工智能的發(fā)展方向促進(jìn)本專業(yè)學(xué)生的競(jìng)爭(zhēng)力,采用如下五個(gè)方法:1)調(diào)整部分課程的課程大綱;2)適當(dāng)加入當(dāng)前人工智能最新技術(shù);3)適當(dāng)加入就業(yè)前景分析;4)以具體案例項(xiàng)目帶動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)能力;5)適當(dāng)加入一些專題討論。希望對(duì)本專業(yè)教學(xué)改革提供有一定借鑒意義。

    關(guān)鍵詞:人工智能;信息管理與信息系統(tǒng);教學(xué)改革;課程調(diào)整;主動(dòng)性

    中圖分類號(hào):G64

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1009-3044(2017)10-0127-02

    1.引言

    隨著大數(shù)據(jù)與人工智能的興起以及美國(guó)推出“人工智能+”國(guó)際國(guó)內(nèi)掀起一股人工智能的浪潮,有專家預(yù)測(cè),下個(gè)十年必將是人工智能的十年,而人工智能不再是主流方向的時(shí)候則是機(jī)器人大規(guī)模使用,人類真正能夠從繁重、簡(jiǎn)單重復(fù)性工作中解放出來(lái)的時(shí)候。而今年三月份谷歌推出的AlphaGo與韓國(guó)圍棋九段李世石的世紀(jì)大戰(zhàn)也讓越來(lái)越多的人認(rèn)識(shí)到未來(lái)的機(jī)器人有可能在高智力領(lǐng)域取代人類。面對(duì)如此緊迫的處境,人類除了進(jìn)入這個(gè)行業(yè)了解機(jī)器人的思考方式外似乎別無(wú)它法。而要想了解機(jī)器人的思維方式,所需的知識(shí)儲(chǔ)備并不多,僅僅包括相關(guān)的數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)能力,具體為數(shù)學(xué)建模的能力、概率統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、優(yōu)化模型的能力以及編程能力,表現(xiàn)在具體課程上為高等數(shù)學(xué)、概率統(tǒng)計(jì)、凸分析、數(shù)值分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、C語(yǔ)言(或其他任意主流編程語(yǔ)言)。而對(duì)于信管專業(yè)的學(xué)生而言,所學(xué)課程包括經(jīng)濟(jì)、管理、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)等專業(yè)入門課程,門類繁多,學(xué)生難免會(huì)找不到未來(lái)發(fā)展方向而陷入迷茫。而限于有限的精力,若干重要課程設(shè)置為“考查”科目則會(huì)讓學(xué)生想當(dāng)然以為這些課程“不重要”。這就造成一方面其他專業(yè)的學(xué)生因先修課程基礎(chǔ)不足無(wú)法理解人工智能專業(yè)課程的內(nèi)容,而信管專業(yè)的學(xué)生基礎(chǔ)足夠但不夠扎實(shí)而迷茫。因此我們擬將人工智能相關(guān)內(nèi)容融入信管專業(yè)課程中,讓學(xué)生感興趣的同時(shí),提高就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

    2.信管專業(yè)教學(xué)中面臨的主要問(wèn)題

    信管專業(yè)開設(shè)課程內(nèi)容較多,門類復(fù)雜,我們基于本校學(xué)生實(shí)際總結(jié)了信管專業(yè)學(xué)生在學(xué)習(xí)中的主要問(wèn)題。

    2.1學(xué)習(xí)主動(dòng)性不足

    由于學(xué)習(xí)了多個(gè)學(xué)科門類的基礎(chǔ)課程,導(dǎo)致學(xué)生知識(shí)面呈現(xiàn)扁平結(jié)構(gòu),似乎“什么都會(huì),而又什么都不會(huì)”。而且若干重要課程開課時(shí)間安排在大三,許多學(xué)生面臨實(shí)習(xí)、考研等的選擇,加之課程內(nèi)容較繁雜,基礎(chǔ)知識(shí)不扎實(shí),一些同學(xué)面對(duì)一些較難的內(nèi)容時(shí)產(chǎn)生無(wú)力感,同時(shí)也有社會(huì)壓力較大的影響,使得部分同學(xué)對(duì)本專業(yè)課程也失去了興趣,遇到問(wèn)題不主動(dòng)尋求老師幫助,對(duì)課程相關(guān)的一些國(guó)際先進(jìn)技術(shù)以及經(jīng)典案例沒(méi)有任何思考等。同時(shí)對(duì)自己前途也很迷茫,學(xué)習(xí)態(tài)度消極,進(jìn)而產(chǎn)生了讀書無(wú)用論,反過(guò)來(lái)勸說(shuō)低年級(jí)學(xué)生學(xué)習(xí)不要用功學(xué)習(xí),形成惡性循環(huán)。

    2.2基礎(chǔ)課程掌握不牢

    高年級(jí)課程的先修課程一般有:高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)、運(yùn)籌學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)以及概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)等課程。若干機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法的理解需要較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),如貝葉斯分類器需要對(duì)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)有較好的認(rèn)識(shí);線性回歸模型需要熟練掌握線性代數(shù)中矩陣變換的方法以及運(yùn)籌學(xué)中求解優(yōu)化問(wèn)題的思想;決策樹算法需要理解熵的概念;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法需要理解激活函數(shù)以及正則函數(shù)的選擇對(duì)解得影響等,而每個(gè)算法的實(shí)現(xiàn)都需要有較好的編程基礎(chǔ)。在某些班級(jí)授課過(guò)程出甚至出現(xiàn)不知道如何求解線性方程組的情況。由于一些同學(xué)沒(méi)有熟練掌握先修課程,導(dǎo)致學(xué)習(xí)本課程的難度增加,進(jìn)而降低了學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣。

    2.3對(duì)實(shí)踐認(rèn)識(shí)不足

    在講授機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題涉及的算法都會(huì)詳細(xì)解釋每個(gè)算法的來(lái)源、步驟等細(xì)節(jié),大部分同學(xué)能夠理解,但是忽視了實(shí)踐環(huán)節(jié),課后沒(méi)有自己編程實(shí)現(xiàn),理解不夠深刻,致使后續(xù)課程開展不順利。在授課過(guò)程中出現(xiàn)過(guò)一個(gè)算法講了三遍學(xué)生仍然停留在聽懂的階段,由于部分同學(xué)不重視實(shí)踐,導(dǎo)致在后續(xù)學(xué)習(xí)中比較吃力。

    綜上所述,在講授高年級(jí)課程的教學(xué)過(guò)程中存在許多缺陷,歸根結(jié)底為學(xué)生學(xué)習(xí)主動(dòng)性不夠,學(xué)習(xí)興趣不足,基礎(chǔ)不扎實(shí)等。這種狀況對(duì)學(xué)生的發(fā)展極其不利,也不適應(yīng)社會(huì)對(duì)信息管理人才的要求,因此需要為學(xué)生選擇一個(gè)適合的發(fā)展方向,激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)本方向課程的興趣。

    3.解決方法

    針對(duì)如上提出的問(wèn)題,結(jié)合我校信管專業(yè)學(xué)生實(shí)際,我們從五個(gè)角度提出了解決方法。

    3.1調(diào)整部分課程的課程大綱

    由于本方向所需數(shù)學(xué)以及編程基礎(chǔ)較強(qiáng),本專業(yè)學(xué)生所學(xué)學(xué)科較多,針對(duì)此,需要小幅調(diào)整若干課程的授課計(jì)劃。具體為:1)在運(yùn)籌學(xué)中適當(dāng)加入凸分析基礎(chǔ)知識(shí)以及解法,減少線性規(guī)劃以及排隊(duì)論的課程;2)概率統(tǒng)計(jì)課程加入隨機(jī)數(shù)生成課程,強(qiáng)調(diào)統(tǒng)計(jì)學(xué)部分課程,弱化經(jīng)典概率知識(shí);3)增加數(shù)值分析課程,內(nèi)容強(qiáng)調(diào)數(shù)值計(jì)算,強(qiáng)化學(xué)生數(shù)值計(jì)算的能力;4)部分課程適當(dāng)增加實(shí)驗(yàn)課程,提高學(xué)生編程能力。

    3.2適當(dāng)加入當(dāng)前人工智能最新技術(shù),激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣

    學(xué)生對(duì)本學(xué)科課程的認(rèn)識(shí)不足,部分學(xué)生覺得若干課程與考研科目無(wú)關(guān),對(duì)課程重視不足。加入相關(guān)視頻資料可以將學(xué)生的注意力吸引到課程上來(lái),比如加入經(jīng)典電影“點(diǎn)球成金”,讓學(xué)生了解數(shù)據(jù)揭示了一些表象不能展示的事情;加入短視頻“科技改變生活”,讓學(xué)生了解將來(lái)的生活是什么樣的,需要哪些技術(shù),這些技術(shù)有哪些是自己能做的;加入機(jī)器人最新技術(shù),讓學(xué)生了解機(jī)器人發(fā)展現(xiàn)狀而不被電影誤導(dǎo);加入AlphaGo對(duì)戰(zhàn)李世石的比賽讓學(xué)生認(rèn)識(shí)到人工智能的能量;加入經(jīng)典案例能夠使學(xué)生對(duì)一些算法產(chǎn)生濃厚興趣,比如加入“啤酒和尿片”案例,讓學(xué)生了解到關(guān)聯(lián)關(guān)系的重要性,認(rèn)識(shí)到一些簡(jiǎn)單的算法也能夠產(chǎn)生巨大作用。

    3.3適當(dāng)加入就業(yè)前景分析,激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的內(nèi)在動(dòng)力

    當(dāng)前人工智能飛速發(fā)展,讓學(xué)生認(rèn)識(shí)到此領(lǐng)域的潛在力量,了解到此領(lǐng)域的薪資水平以及就業(yè)創(chuàng)業(yè)環(huán)境,對(duì)增加學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)力將有很大的影響。對(duì)比各個(gè)行業(yè)的發(fā)展前景,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的目前占據(jù)在前列(這從李克強(qiáng)總理對(duì)互聯(lián)網(wǎng)+的重視程度即可看出),而機(jī)器學(xué)習(xí)方向作為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的一份子,則站在互聯(lián)網(wǎng)的最前端,理性的學(xué)生將會(huì)看到其中巨大的匯報(bào)。

    3.4以具體案例項(xiàng)目帶動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)能力,確保學(xué)生考研就業(yè)時(shí)有較大優(yōu)勢(shì)

    在學(xué)習(xí)高年級(jí)課程時(shí)將增加具體案例項(xiàng)目,在帶動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)能力的同時(shí),確保學(xué)生就業(yè)時(shí)的優(yōu)勢(shì)。如在介紹貝葉斯算法時(shí)鼓勵(lì)學(xué)生設(shè)計(jì)垃圾郵件分類系統(tǒng);在介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)鼓勵(lì)學(xué)生設(shè)計(jì)文本識(shí)別系統(tǒng);在介紹HMM算法時(shí)鼓勵(lì)學(xué)生設(shè)計(jì)自己的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。這些項(xiàng)目的完成將會(huì)讓學(xué)生理解算法、編程能力以及團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力有極大的提升,對(duì)就業(yè)有極大的促進(jìn)作用,同時(shí)也確保學(xué)生在考研面試時(shí)有極大的優(yōu)勢(shì)。

    3.5適當(dāng)加入一些專題討論,彌補(bǔ)先修課程基礎(chǔ)薄弱的不足

    學(xué)生基礎(chǔ)薄弱對(duì)學(xué)習(xí)理解專業(yè)課程若干內(nèi)容影響甚大,比如某些學(xué)生對(duì)函數(shù)極值問(wèn)題認(rèn)識(shí)不足導(dǎo)致在學(xué)習(xí)最小二乘估計(jì)時(shí)給出損失函數(shù)后不知道該如何處理;某些學(xué)生對(duì)線性代數(shù)矩陣變換不熟練導(dǎo)致在學(xué)習(xí)線性模型時(shí)得到正則方程后不知該如何繼續(xù)進(jìn)行,當(dāng)系數(shù)矩陣不滿秩時(shí)不知道怎么解決。通過(guò)設(shè)置一些專題討論,比如矩陣方程求解、優(yōu)化問(wèn)題、C語(yǔ)言讀寫 文件等彌補(bǔ)先修課程基礎(chǔ)薄弱的不足。

    4.結(jié)論

    本文基于作者在信息管理與信息系統(tǒng)多年的教學(xué)經(jīng)驗(yàn),以及機(jī)器學(xué)習(xí)方向多年的科研經(jīng)歷,并結(jié)合人工智能當(dāng)前的市場(chǎng)前景以及我校本專業(yè)學(xué)生實(shí)際情況,總結(jié)了目前教學(xué)中存在的三個(gè)主要問(wèn)題,針對(duì)這些問(wèn)題提出了五個(gè)解決方法,對(duì)高校信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)課程建設(shè)以及教學(xué)改革有一定借鑒意義。

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