研究生人工智能課程研究性教學(xué)探索

張小明　李舟軍

摘 要：針對研究性教學(xué)特點和人工智能學(xué)科的問題，分析人工智能研究生課程特點和研究生學(xué)習(xí)狀況，結(jié)合多年來研究生人工智能課堂教學(xué)實踐，基于研究性教學(xué)的內(nèi)涵與特點，探討在人工智能課程中采用研究性教學(xué)的策略與方法。

關(guān)鍵詞：人工智能；研究性教學(xué)；實例驅(qū)動

0 引 言

人工智能是一門歷史悠久的學(xué)科，其研究內(nèi)容非常廣泛且不斷發(fā)展。它的基礎(chǔ)學(xué)科包括運籌學(xué)、概率論、經(jīng)濟(jì)學(xué)、語言學(xué)、信息學(xué)、模式識別、哲學(xué)、程序設(shè)計、電子工程等，是在研究人類智能行為規(guī)律的基礎(chǔ)上，利用人工的方法和技術(shù)，研制智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能，實現(xiàn)智能行為。它研究如何用計算機(jī)模仿人腦所從事的記憶、識別、理解、證明、推理、規(guī)劃以及問題求解等思維活動，并以此解決需要人類專家才能處理的復(fù)雜問題，例如自動問答、診斷、調(diào)度、規(guī)劃、翻譯等問題[1]。近年來，隨著大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的興起和發(fā)展，人工智能興起了一股新的應(yīng)用和研究熱潮，已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界的一個熱點領(lǐng)域。目前，人工智能很多研究領(lǐng)域，如自然語言處理、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索、智慧醫(yī)療等都得到了極大的發(fā)展， 有許多研究成果已經(jīng)進(jìn)入并影響著人們的生活。

人工智能是一門綜合性、實踐性和應(yīng)用性很強(qiáng)的理論技術(shù)學(xué)科，具有以下兩大特點：

（1）課程內(nèi)容及內(nèi)涵極其豐富。這是由人工智能本身的特點所決定的。它的內(nèi)容涉及多個學(xué)科及技術(shù)領(lǐng)域。人工智能本科課程中需要學(xué)生掌握人工智能的核心內(nèi)容，包括基本概念、基本原理方法及其主要應(yīng)用。 而研究生人工智能課程需要學(xué)生了解人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢、人工智能研究遇到的主要問題，以及人工智能產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的最新成果。因此， 人工智能課程與其他很多計算機(jī)課程存在不同，人工智能課程的講授應(yīng)具有相應(yīng)的特點。尤其是研究生人工智能課程，需要探索研究性教學(xué)的應(yīng)用，積極引導(dǎo)學(xué)生參與到人工智能的相關(guān)應(yīng)用與研究當(dāng)中來，培養(yǎng)學(xué)生對人工智能的能動性和主觀見解。

（2）課程內(nèi)容外延極其廣泛。人工智能把整個科學(xué)體系作為自己的理論和知識基礎(chǔ)。任何工作都離不開智能， 因此任何領(lǐng)域都是人工智能的潛在應(yīng)用領(lǐng)域。當(dāng)前，人工智能以前所未有的速度和廣度延伸到社會經(jīng)濟(jì)與生活的各個領(lǐng)域，人工智能的廣泛應(yīng)用能夠把人類從低層次的腦力和體力勞動解放出來， 以幫助人類留出更多的時間和精力來完成那些需要更高層智慧和大量經(jīng)驗的工作。因此，人工智能是一門肩負(fù)著重大歷史使命的學(xué)科， 它將使整個科學(xué)體系和人類的生活方式發(fā)生本質(zhì)性的變化。當(dāng)前，隨著計算機(jī)硬件與處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，人工智能的研究與應(yīng)用進(jìn)入到一個新的發(fā)展階段，面臨著新的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。由此看來， 培養(yǎng)學(xué)生借助人工智能來完成各類實際問題求解的敏銳洞察力和有效執(zhí)行力是十分必要和緊迫的，對其以后從事科研和技術(shù)應(yīng)用工作都是非常有益的。

研究生教育是本科后以研究為主要特征的高層次的專業(yè)教育?！案邔哟蔚膶I(yè)教育”和“以研究為主要特征”是研究生教育的本質(zhì)[1]。研究生教育在本質(zhì)上是培養(yǎng)研究者的教育，是使研究生學(xué)會研究的教育。研究生教育的這種特殊性，要求研究生課程要以強(qiáng)化研究生的研究品質(zhì)和能力為主要目標(biāo)。科學(xué)研究要以專業(yè)知識為基礎(chǔ)，但積累了一定的專業(yè)知識并不等于就能從事科學(xué)研究。知識并不等于能力，研究能力不會自發(fā)產(chǎn)生，必須在使用知識的實踐中，即科學(xué)研究的實踐中，自覺地加以培養(yǎng)和鍛煉才能獲得和提高。因此，對研究生研究品質(zhì)和能力的培養(yǎng)，或者說對研究者的培養(yǎng)，必須在研究的實踐過程中通過學(xué)習(xí)者的親身體驗、反思、領(lǐng)悟而進(jìn)行，通過學(xué)習(xí)者與研究對象的相互作用而建構(gòu)。人工智能課程教學(xué)是研究生掌握人工智能基礎(chǔ)理論和專門知識的主渠道，但其目標(biāo)的指向性不應(yīng)僅限于使研究生學(xué)習(xí)和掌握系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論和專門知識，也應(yīng)凸顯人工智能的研究性和技術(shù)性，使教學(xué)與研究結(jié)合，致力于促進(jìn)研究生學(xué)會人工智能思維的方法，掌握人工智能分析、解決問題的思路和要領(lǐng)，真正實現(xiàn)由接受向探究人工智能理論與技術(shù)的轉(zhuǎn)變，由追求人工智能知識向追求利用人工智能解決問題的能力的轉(zhuǎn)變，最終達(dá)到應(yīng)用知識、創(chuàng)造知識的目的。人工智能研究生教育“以科研作為首要的成分，教師的作用在于把從事人工智能的相關(guān)科研和教學(xué)結(jié)合起來，科研活動十分恰當(dāng)?shù)爻蔀橐环N教學(xué)的模式。學(xué)生的作用就是把人工智能科研和學(xué)習(xí)結(jié)合起來，科研活動轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N學(xué)習(xí)的模式”[2]。針對研究生人工智能課程的特點，我們提出了啟發(fā)式的人工智能教學(xué)、基于案例驅(qū)動的教學(xué)、培養(yǎng)學(xué)生探索精神的人工智能教學(xué)等多種教學(xué)方式，建立與人工智能研究性教學(xué)配套的教師激勵機(jī)制。

1 基于實踐的人工智能課程教學(xué)

創(chuàng)新能力的培養(yǎng)很大程度上依賴于學(xué)生對經(jīng)驗的積累，所以切實加強(qiáng)研究性實踐教學(xué)， 提高學(xué)生實踐能力至關(guān)重要。人工智能研究性實踐教學(xué)應(yīng)從實踐的角度提出問題， 引導(dǎo)學(xué)生將人工智能理論與實踐相結(jié)合， 探究問題的答案。

首先，需要在人工智能中引入大量的實驗內(nèi)容。研究生實驗[3]是以培養(yǎng)創(chuàng)新能力為目標(biāo)的綜合性實驗項目，不能局限于單門課程的內(nèi)容，要輔以驗證性試驗的課程內(nèi)容，增設(shè)設(shè)計性、綜合性、研究性實驗項目， 在研究生實驗教學(xué)中， 學(xué)生根據(jù)實驗內(nèi)容和要求， 自主擬定實驗方案； 指導(dǎo)教師的基本任務(wù)是為實驗提示方向， 嚴(yán)格審查并幫助完善學(xué)生自主設(shè)計的實驗方案。在實驗過程中， 注重觀察調(diào)控， 釋疑解難， 對實驗結(jié)果與報告開展分析討論， 評價實驗所取得的成效， 找出不足和改進(jìn)意見， 通過人工智能算法設(shè)計與實現(xiàn)過程，使他們具備發(fā)現(xiàn)和解決問題的能力，不斷提其科學(xué)實驗?zāi)芰?。在人工智能課程中，可以設(shè)置模式識別、搜索算法、邏輯推理、自動規(guī)劃、概率推理等與教材內(nèi)容相關(guān)的實驗任務(wù)，由學(xué)生自由選擇實驗環(huán)境、參數(shù)設(shè)置等，根據(jù)實驗結(jié)果由學(xué)生進(jìn)行解釋，進(jìn)而加強(qiáng)學(xué)生對相關(guān)算法和理論的理解。

其次，需要和工業(yè)界建立合作伙伴關(guān)系。本專業(yè)具有較強(qiáng)的實踐性，為使人才培養(yǎng)滿足企業(yè)需求，就應(yīng)該使學(xué)生充分了解工業(yè)界對人才的要求。鼓勵學(xué)生自行參與企業(yè)的人工智能項目開發(fā)，如需求分析、系統(tǒng)設(shè)計、軟件開發(fā)等，最后提交調(diào)試好的軟件系統(tǒng)、完整的設(shè)計文件和調(diào)試文檔報告。此外，還應(yīng)組織學(xué)生參觀企業(yè)研發(fā)中心，現(xiàn)場學(xué)習(xí)人工智能產(chǎn)品化的設(shè)計和開發(fā)等全部流程，熟悉人工智能產(chǎn)品的生產(chǎn)和測試等所有環(huán)節(jié)；由企業(yè)研發(fā)中心研究人員做專題技術(shù)報告。借助工業(yè)合作伙伴計劃，加強(qiáng)用人企業(yè)和學(xué)校的聯(lián)系，還可進(jìn)一步加強(qiáng)聯(lián)合實驗室建設(shè)，完善校外專業(yè)實踐環(huán)節(jié)，為學(xué)生提供一個更為廣闊的、具有實際應(yīng)用需求的聯(lián)合培養(yǎng)基地。endprint

2 基于案例驅(qū)動的人工智能教學(xué)

基于案例驅(qū)動的教學(xué)法要求教師能夠根據(jù)學(xué)生的認(rèn)知水平和能力，創(chuàng)設(shè)引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行探索活動的人工智能案例，以激發(fā)學(xué)生探究問題和解決問題的興趣與能力，促進(jìn)學(xué)生質(zhì)疑、探求的創(chuàng)造性學(xué)習(xí)動機(jī)，通過選擇與提出問題、討論、研究、實踐、驗證與結(jié)論，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)造性思維，提高學(xué)生獨立探究、自主研究和創(chuàng)新的能力。研究性教學(xué)強(qiáng)調(diào)學(xué)生的積極參與，強(qiáng)調(diào)師生互動。對教師來說，必須轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的“傳道”觀念，以平等的心態(tài)與學(xué)生交流探討。在課堂上，要努力營造民主、寬松、活躍的教學(xué)氛圍，積極引導(dǎo)學(xué)生大膽設(shè)想、大膽探索、大膽懷疑，使學(xué)生樹立研究型學(xué)習(xí)的觀念，消除被動接收的心理，養(yǎng)成勤于思考、善于思考的良好學(xué)習(xí)習(xí)慣，通過積極參與討論與研究，培養(yǎng)學(xué)生主動獲取新知、探求未知的能力。

我們在本課程問題求解部分的教學(xué)中，將基于搜索算法的象棋游戲作為案例開展探究式教學(xué)活動。在介紹各種搜索以及優(yōu)化剪枝算法之后，教師將科研項目中基于搜索算法的科學(xué)研究實驗及其結(jié)果詳細(xì)地在課堂上進(jìn)行演示，引導(dǎo)學(xué)生對實驗提出質(zhì)疑。在教學(xué)實踐中，學(xué)生提出大量問題，例如，搜索的層數(shù)如何確定？為什么消耗函數(shù)對搜索結(jié)果會有影響？等等。教師在事先準(zhǔn)備好的實驗演示的基礎(chǔ)上，開展課堂討論，讓學(xué)生提出解決問題的各種方法，并現(xiàn)場通過實驗進(jìn)行驗證，逐步讓學(xué)生理解搜索算法的設(shè)計、輸入輸出數(shù)據(jù)的預(yù)處理、參數(shù)設(shè)置的必要性及其實現(xiàn)方法。課堂授課實踐表明，這種方法極大地激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，使學(xué)生能夠大膽設(shè)想，大膽探索，增加了學(xué)生的自信心和創(chuàng)新精神。本次課堂討論結(jié)束后，教師根據(jù)學(xué)生的討論以及實驗結(jié)果演示，總結(jié)各種搜索算法的局限性，并要求學(xué)生通過查資料和搜集必要的信息，積極地思索和驗證各種解決問題的方法，將學(xué)生分組，讓學(xué)生展開討論，為下次討論課作好準(zhǔn)備。

傳統(tǒng)教學(xué)方法是告訴學(xué)生怎么去做，在一定程度上損害了學(xué)生的積極性。而案例教學(xué)要求學(xué)生自己去思考、去創(chuàng)造，使枯燥乏味的內(nèi)容變得生動活潑。在案例教學(xué)中，學(xué)生之間的交流既可以使學(xué)生取長補(bǔ)短、促進(jìn)人際交流能力，也可以引導(dǎo)學(xué)生變注重知識為注重能力。

案例教學(xué)法的關(guān)鍵是案例的選擇。案例是為教學(xué)目標(biāo)服務(wù)的，因此它應(yīng)該具有典型性，且應(yīng)該與所對應(yīng)的理論知識有直接的聯(lián)系。案例最好是經(jīng)過深入調(diào)查研究。來源于實踐，不能只是一堆數(shù)據(jù)的羅列。教科書的編寫應(yīng)采用圖片、表格、曲線等方式讓學(xué)生看到算法的實驗結(jié)果，啟發(fā)學(xué)生思考。另外，案例應(yīng)該只有情況沒有結(jié)果，有激烈的矛盾沖突，沒有處理辦法和結(jié)論，由學(xué)生對案例提出質(zhì)疑，從這個意義上講，案例的情況越復(fù)雜，越多樣性，越有價值。

案例教學(xué)法能夠?qū)崿F(xiàn)教學(xué)相長。教學(xué)中，教師不僅是教師而且也是學(xué)員。一方面，教師是整個教學(xué)的主導(dǎo)者，掌握著教學(xué)進(jìn)程，引導(dǎo)學(xué)生思考、組織討論研究，進(jìn)行總結(jié)、歸納。另一方面，在教學(xué)中通過共同研討，教師不但可以發(fā)現(xiàn)自己的弱點，而且從學(xué)生那里可以了解到大量感性材料。另外，案例教學(xué)法能夠調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)主動性。教學(xué)中，由于不斷變換教學(xué)形式，學(xué)生大腦興奮不斷轉(zhuǎn)移，注意力能夠得到及時調(diào)節(jié)，有利于學(xué)生精神始終保持最佳狀態(tài)。案例教學(xué)的最大特點是它的真實性，教學(xué)內(nèi)容是具體的實例，加之采用是形象、直觀、生動的形式，給人以身臨其境之感，易于學(xué)習(xí)和理解。最后，案例教學(xué)法能夠集思廣益。教師在課堂上不是“獨唱”，而是和大家一起討論思考，學(xué)生在課堂上也不是忙于記筆記，而是共同探討問題。由于調(diào)動集體的智慧和力量，容易開闊思路，收到良好的效果。

3 培養(yǎng)學(xué)生探究精神的人工智能課堂內(nèi)外教學(xué)

3.1 人工智能研究性課堂教學(xué)

課堂是人工智能課程研究性教學(xué)的重要場所。一流大學(xué)課堂上教師普遍重視學(xué)生的自學(xué)能力、創(chuàng)新精神和研究能力，特別關(guān)注學(xué)生探究意識的培養(yǎng)。在《重建本科教育———博耶報告三年回顧》[4]中，被調(diào)查者一致認(rèn)為他們正在探討“教學(xué)中探究式學(xué)習(xí)的問題”，近65%的被調(diào)查者強(qiáng)調(diào)所屬大學(xué)是積極鼓勵探究式學(xué)習(xí)的， 并建立了相關(guān)機(jī)構(gòu)幫助教師掌握推行探究式學(xué)習(xí)的技巧與方法；17%的被調(diào)查者認(rèn)為探究式學(xué)習(xí)使大學(xué)的課程與教學(xué)發(fā)生了顯著變化；55%的被調(diào)查者認(rèn)為發(fā)生了一些變化。因此，作為面向研究生的人工智能課程，更應(yīng)該強(qiáng)調(diào)學(xué)生探究能力的培養(yǎng)，以此來培養(yǎng)研究生科研的能力和興趣。

以探究學(xué)習(xí)為主的一種討論課即“習(xí)明納”（Seminar）深受學(xué)生喜愛。舉辦“習(xí)明納”的教師需要對人工智能領(lǐng)域的一些研究課題進(jìn)行過深入地研究， 他們不但能夠?qū)栴}的實質(zhì)和答案提出自己獨到的見解， 而且能夠與學(xué)生在課堂上進(jìn)行分析和討論。在課堂上需要由教師先簡單地說明人工智能某個問題的研究現(xiàn)狀和存在的困難， 再由大家提問， 隨后教師本人或者學(xué)生進(jìn)行解答， 大家共同討論，課堂氣氛異?；钴S，極大地調(diào)動了學(xué)生的積極性和對人工智能課程的興趣。除此之外， 為進(jìn)一步提高學(xué)生對人工智能的興趣，講授法、答疑、小組工作、讀書報告、社會調(diào)查等教學(xué)方法也會根據(jù)具體課程情況穿插運用?？傊?，在人工智能課堂教學(xué)中教學(xué)手段不能單調(diào)， 教師需要通過設(shè)定與人工智能授課內(nèi)容及知識要點相關(guān)的問題情境與研究任務(wù)，以具體的問題和任務(wù)作為切入點， 以問題的解答和任務(wù)的分析作為討論和探究的目標(biāo)，激發(fā)學(xué)生的興趣， 培養(yǎng)其對人工智能的探究意識。

3.2 人工智能研究性課外教學(xué)

人工智能研究性教學(xué)的另外一個重要特點是跳出課堂限制， 將人工智能課堂內(nèi)容與人工智能的產(chǎn)業(yè)發(fā)展、研究現(xiàn)狀等問題融為一體。

首先，需要利用高校中的網(wǎng)絡(luò)建立起課程自主學(xué)習(xí)的支持系統(tǒng)， 要求學(xué)生在教師指導(dǎo)下閱讀和調(diào)查一系列的參考書、參考文獻(xiàn)、技術(shù)報告、行業(yè)報告以及相關(guān)的研究資料，根據(jù)閱讀和調(diào)查情況撰寫讀書報告、文獻(xiàn)綜述或調(diào)查報告， 完成必要的作業(yè)， 為學(xué)生有效地利用課余時間進(jìn)行人工智能學(xué)習(xí)和研究提供便利。

科研小組、興趣小組是課外教學(xué)活動的重要支撐。這些小組多基于對某一學(xué)科的興趣而建立， 并在教師指導(dǎo)下開展活動。針對人工智能課程，可以按照學(xué)生的具體興趣，組成相應(yīng)的研究小組，例如模式識別小組、問題搜索小組、信息檢索小組、自然語言理解小組、知識推理小組、自動規(guī)劃小組等。每個研究小組通常是由一名學(xué)生領(lǐng)導(dǎo)， 同時每個小組也可以邀請高年級的從事相關(guān)研究的碩士生和博士生作為技術(shù)顧問，每個小組定期舉行討論，組內(nèi)成員共同完成一些人工智能小課題，大家討論、研究，并由相關(guān)領(lǐng)域的老師進(jìn)行點評。這種濃厚的學(xué)習(xí)和討論氛圍， 不但有利于研究生獨立科研精神的培養(yǎng)， 同時對于其合作精神、團(tuán)隊意識的培養(yǎng)亦至關(guān)重要。endprint

此外， 鼓勵學(xué)生參加人工智能領(lǐng)域和其他相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)報告、文化講座、社團(tuán)活動、企業(yè)技術(shù)報告以及各類算法和技術(shù)競賽， 開拓學(xué)生們的科技視野，提高學(xué)生分析問題和解決問題的能力， 增強(qiáng)學(xué)生的探索精神和求知欲望， 為以后從事人工智能科學(xué)研究及工作打下堅實的基礎(chǔ)。

4 建立與研究性教學(xué)相配套的教師獎勵激勵機(jī)制

長期以來， 教師指導(dǎo)研究生科研一直受到大學(xué)重視，而研究生課程的教學(xué)則處于不利地位。隨著研究生研究性教學(xué)的提出，教師獎勵機(jī)制也需要進(jìn)行相應(yīng)的變化。國外著名大學(xué)的教師委員會一直主張建立一套促進(jìn)優(yōu)質(zhì)課程教育的教師獎勵機(jī)制[5]，這種機(jī)制包括在教師職稱提升和聘用終身教授時考慮教學(xué)因素，以及以其他方式激勵教師努力開展優(yōu)質(zhì)課程教學(xué)及課程作業(yè)指導(dǎo)。

為了鼓勵教師指導(dǎo)學(xué)生課程作業(yè)，不少研究型大學(xué)對于指導(dǎo)課程作業(yè)的教師在經(jīng)費、工作評定上予以傾斜。在教師聘任和提升過程中把參加研究生課程制定、課堂與課外作業(yè)、課程項目和論文指導(dǎo)等看作教學(xué)任務(wù)的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。

5 結(jié) 語

當(dāng)前人工智能已經(jīng)成為信息技術(shù)領(lǐng)域的一個非常熱門的研究課題，工業(yè)界和學(xué)術(shù)界都投入了大量的資源。因此，人工智能課程對于培養(yǎng)和提高學(xué)生的人工智能興趣有著積極的托用。本文在闡述了研究生人工智能課程內(nèi)容及其在計算機(jī)專業(yè)課程中的重要地位的基礎(chǔ)上，針對課程的教學(xué)內(nèi)容，總結(jié)了研究生人工智能課課程的兩個特點。結(jié)合人工智能的課程特點及教學(xué)目標(biāo)，我們積極開展研究型教學(xué)，主要內(nèi)容包括3個方面：在課程中引入大量實踐環(huán)節(jié)培養(yǎng)學(xué)生的動手能力，以人工智能案例培養(yǎng)學(xué)生的獨立思考能力，在課堂內(nèi)外以研究性方法培養(yǎng)學(xué)生的探索意識。這3個方面相輔相成，對實現(xiàn)人工智能課程研究性教學(xué)具有非常重要的意義，實踐證明，該方案具有較好的效果。

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（編輯：彭遠(yuǎn)紅）endprint