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      關(guān)于人工智能專業(yè)中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程教學(xué)的幾點(diǎn)思考

      2019-12-04 23:46:02張玉紅李培培胡學(xué)鋼
      計(jì)算機(jī)教育 2019年8期
      關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)案例人工智能

      張玉紅,李培培,胡學(xué)鋼

      (合肥工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院,安徽 合肥 230601)

      0 引 言

      人工智能技術(shù)近年來得到了迅猛發(fā)展,根據(jù)艾媒咨詢,預(yù)計(jì)2017年產(chǎn)業(yè)規(guī)模將會(huì)達(dá)到152億元,增長(zhǎng)率將提高為51.2%,有望到2019年增長(zhǎng)至344.3億元[1]。顯然,工業(yè)界的發(fā)展急需教育領(lǐng)域培養(yǎng)相應(yīng)的專業(yè)人才。2018年4月,教育部研究制訂“高等學(xué)校引領(lǐng)人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃”,并研究設(shè)立人工智能專業(yè),進(jìn)一步完善中國(guó)高校人工智能學(xué)科體系[2]。目前,南京大學(xué)、北京大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院大學(xué)、國(guó)防科技大學(xué)等高校已經(jīng)成立人工智能學(xué)院[3],相應(yīng)的培養(yǎng)方案和課程體系也相繼出臺(tái)。

      目前已經(jīng)設(shè)立的人工智能相關(guān)專業(yè)有智能科學(xué)與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、模式識(shí)別與智能控制等專業(yè)[4]。在相關(guān)專業(yè)的培養(yǎng)方案中,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)仍作為一門專業(yè)基礎(chǔ)課程。然而,如何在新的專業(yè)培養(yǎng)方案中合理地調(diào)整、豐富教學(xué)內(nèi)容,從而使學(xué)生能更容易地適應(yīng)人工智能相關(guān)專業(yè)的培養(yǎng)需求是每個(gè)任課教師必須要思考的問題。

      1 人工智能專業(yè)體系下對(duì)課程目標(biāo)的要求

      數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是計(jì)算機(jī)和信息類專業(yè)體系中的一門基礎(chǔ)課,對(duì)培養(yǎng)學(xué)生的算法分析與設(shè)計(jì)能力、程序?qū)崿F(xiàn)能力、系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力、計(jì)算思維能力具有重要的作用。在各個(gè)學(xué)校的課程設(shè)置上,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程的定位是作為程序設(shè)計(jì)語言的后續(xù)課程,專業(yè)課如操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理等的前置課程,在學(xué)生的整體培養(yǎng)過程中處于承上啟下的關(guān)鍵位置。

      在已有的計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)培養(yǎng)方案中,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程側(cè)重培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)組織能力、程序?qū)崿F(xiàn)能力、算法設(shè)計(jì)能力以及計(jì)算思維能力。以合肥工業(yè)大學(xué)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)為例,在C++程序設(shè)計(jì)語言課程后開設(shè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程,并基于C++語言講授數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程。課程內(nèi)容主要包括棧、隊(duì)列、線性表、樹、圖等常用的數(shù)據(jù)模型,同時(shí)介紹遞歸、查找和排序技術(shù)[5-8]。課程的講解有助于提升學(xué)生對(duì)實(shí)際問題的抽象和建模能力、程序設(shè)計(jì)能力以及對(duì)算法的分析和改進(jìn)能力,同時(shí)在講授的過程中,零星地穿插計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)以及內(nèi)存存儲(chǔ)方面的知識(shí),有助于學(xué)生對(duì)機(jī)器存儲(chǔ)和機(jī)器代碼內(nèi)部執(zhí)行過程的理解。課程體系和教學(xué)內(nèi)容兼顧軟件設(shè)計(jì)和初步的硬件知識(shí),兼顧數(shù)據(jù)的底層存儲(chǔ)和頂層程序設(shè)計(jì),覆蓋的知識(shí)具有較全面的專業(yè)基礎(chǔ)性,對(duì)學(xué)生后續(xù)專業(yè)方向的選擇也具有較好的普適性。

      與原有的計(jì)算機(jī)、信息類專業(yè)相比,智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)對(duì)學(xué)生的培養(yǎng)在知識(shí)層面上具有更強(qiáng)的應(yīng)用領(lǐng)域和理論方法的針對(duì)性,而在能力和思維訓(xùn)練上具有更高層次的要求,也就是對(duì)學(xué)生能力的培養(yǎng)更“?!?、更“精”。為適應(yīng)新的培養(yǎng)目標(biāo),課程的目標(biāo)以及教學(xué)體系也必須作出相應(yīng)的調(diào)整。

      智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的課程體系在基礎(chǔ)課程的安排上與原有計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)相差不大,但在后續(xù)的專業(yè)課程中具有較大的變化??傮w來說,新的專業(yè)體系減小了偏底層、偏硬件體系的課程比重,如體系結(jié)構(gòu)、編譯原理等課程,強(qiáng)化了數(shù)據(jù)分析相關(guān)領(lǐng)域課程,如數(shù)據(jù)挖掘[9-10]、自然語言理解、機(jī)器視覺、智能機(jī)器人系統(tǒng)、信息檢索與推薦、最優(yōu)化方法、情感計(jì)算等。這些課程大多側(cè)重于對(duì)實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域各種類型數(shù)據(jù)的處理與分析。

      作為一門從基礎(chǔ)向?qū)I(yè)過渡的關(guān)鍵課程,為了更好地為后續(xù)課程奠定專業(yè)基礎(chǔ),可以從知識(shí)目標(biāo)、能力目標(biāo)和素質(zhì)目標(biāo)3方面對(duì)本課程的教學(xué)目標(biāo)進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。

      知識(shí)目標(biāo):知識(shí)是教學(xué)的基本內(nèi)容,也是能力、素質(zhì)以及文化培養(yǎng)的載體。通過深入、透徹地講解基本知識(shí)點(diǎn),可以實(shí)現(xiàn)學(xué)生更高層次能力的培養(yǎng)。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程的知識(shí)點(diǎn)主要是軟件設(shè)計(jì)中常見的線性表、數(shù)組、樹、圖、廣義表、文件等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其在計(jì)算機(jī)中各種操作的實(shí)現(xiàn),基本的算法設(shè)計(jì)技術(shù),并討論有關(guān)運(yùn)算的性能。通過對(duì)這些內(nèi)容的學(xué)習(xí),學(xué)生能熟練地掌握和使用各種常用結(jié)構(gòu)及其運(yùn)算,同時(shí)了解如何利用這些常用結(jié)構(gòu)表示人工智能相關(guān)專業(yè)后續(xù)課程中涉及的復(fù)雜數(shù)據(jù)。

      能力目標(biāo):通過課程的學(xué)習(xí),培養(yǎng)學(xué)生能根據(jù)具體問題要求,尤其是針對(duì)實(shí)際應(yīng)用中海量、復(fù)雜類型的數(shù)據(jù),自行設(shè)計(jì)并構(gòu)建合理的數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),在此基礎(chǔ)上,培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問題的能力。

      素質(zhì)目標(biāo):通過對(duì)解決問題的各個(gè)環(huán)節(jié)的嚴(yán)格要求,培養(yǎng)學(xué)生嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、創(chuàng)新思考的能力,如對(duì)問題求解算法性能的嚴(yán)格要求,對(duì)求解算法的測(cè)試用例的充分性要求,對(duì)實(shí)驗(yàn)報(bào)告、課程設(shè)計(jì)報(bào)告等的嚴(yán)格規(guī)范等。此外,還需培養(yǎng)學(xué)生對(duì)問題的獨(dú)立思考能力,訓(xùn)練學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的能力。

      2 新專業(yè)體系下對(duì)課程教學(xué)體系的豐富和提升

      面向智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)體系下數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程的教學(xué)目標(biāo)和任務(wù),可以從教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)手段上進(jìn)行改革,提升學(xué)生的能力。

      2.1 教學(xué)內(nèi)容的調(diào)整

      1)理論知識(shí)。

      (1)強(qiáng)化對(duì)模型結(jié)果的多樣操作。由于智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的后續(xù)課程多數(shù)面向的是大規(guī)模數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理多基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),代碼過程中對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的概念相對(duì)弱化,為此,課程的目標(biāo)任務(wù)中也需要相對(duì)弱化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)內(nèi)容,尤其是對(duì)數(shù)據(jù)間的存儲(chǔ)關(guān)系等。在基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如線性表、樹及圖結(jié)構(gòu)的講解過程中,一方面弱化其底層存儲(chǔ),另一方面增加對(duì)其操作的描述,其中弱化存儲(chǔ)部分的描述,可基于語言講解其對(duì)結(jié)構(gòu)的代碼描述,對(duì)其底層存儲(chǔ)設(shè)備上的存儲(chǔ)原理可不作介紹;而豐富對(duì)其操作的描述,則是在原有的模型基本操作基礎(chǔ)上,增加與數(shù)據(jù)處理相關(guān)的更多操作,如各個(gè)模型結(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)的分裂與合并、相似性計(jì)算等,熟悉這些操作有利于后續(xù)課程的學(xué)習(xí)。

      (2)增加對(duì)多種類型數(shù)據(jù)的表示。后續(xù)課程中涉及的數(shù)據(jù)類型多樣,除了原有課程內(nèi)容中的結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù),還更多地涉及非結(jié)構(gòu)或半結(jié)構(gòu)的復(fù)雜數(shù)據(jù),包括文本、圖像、網(wǎng)頁、多媒體、高維空間等數(shù)據(jù),且這些數(shù)據(jù)的復(fù)雜性較高,因此,在課時(shí)的安排上,可以適當(dāng)壓縮相對(duì)簡(jiǎn)單的線性結(jié)構(gòu)課時(shí),加重后續(xù)復(fù)雜的樹、圖及廣義表結(jié)構(gòu)課時(shí)。此外,需要在課程中加強(qiáng)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的描述和處理。然而,考慮到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程多開設(shè)在大學(xué)第二學(xué)期,學(xué)生的程序設(shè)計(jì)能力還不夠扎實(shí),可引入部分簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù),如文本、圖像和網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和相關(guān)運(yùn)算描述,增加抽象模型的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景,既便于學(xué)生理解學(xué)習(xí),又可以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

      (3)訓(xùn)練算法分析與設(shè)計(jì)能力。后續(xù)課程多是針對(duì)某一類型或應(yīng)用領(lǐng)域的數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)的分析和建模為實(shí)際應(yīng)用提供決策支持,這一過程對(duì)算法的設(shè)計(jì)能力以及對(duì)其性能的分析能力是必不可少的,為此,需要在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程中加強(qiáng)學(xué)生對(duì)算法性能的分析能力。在教學(xué)過程中,除了講解算法步驟和思想外,還可適當(dāng)增加對(duì)算法的策略、適用范圍、性能等方面的討論,在此基礎(chǔ)上,嘗試引導(dǎo)學(xué)生對(duì)算法的不足之處進(jìn)行簡(jiǎn)單的優(yōu)化或改進(jìn),訓(xùn)練學(xué)生的創(chuàng)新思維能力。

      2)實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)的案例。

      結(jié)合上述理論知識(shí)點(diǎn)的擴(kuò)展和修正,進(jìn)一步擴(kuò)充和完善理論模型的應(yīng)用案例,在理解理論模型的同時(shí),利用案例使學(xué)生熟悉、強(qiáng)化模型的實(shí)際應(yīng)用。

      以數(shù)組為例,在講解中,可結(jié)合文本和圖像處理任務(wù),對(duì)文本和圖像的數(shù)據(jù)讀入格式進(jìn)行案例講解,結(jié)合數(shù)據(jù)分析中常用的一些數(shù)據(jù)的預(yù)處理進(jìn)行數(shù)組操作的講解,豐富數(shù)組這一簡(jiǎn)單模型的功能性。此外,還可設(shè)計(jì)基于圖結(jié)構(gòu)的社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用案例、基于廣義表的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)應(yīng)用案例等。

      案例1:基于文本的bag-of-words方法[11],實(shí)現(xiàn)從海量文本文件的數(shù)據(jù)讀入任務(wù),包括數(shù)據(jù)讀入,低頻詞、停用詞過濾等預(yù)處理,計(jì)算等操作。

      案例2:對(duì)海量圖片文件的各種數(shù)據(jù)格式讀入,并對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)單的操作,如變色、灰化、鈍化、銳化等操作。

      案例3:基于圖結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的社交網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建和簡(jiǎn)單操作。

      3)計(jì)算思維的訓(xùn)練。

      人工智能和大數(shù)據(jù)分析專業(yè)對(duì)學(xué)生的計(jì)算思維培養(yǎng)提出了更高的要求,因此,在該課程的教學(xué)實(shí)施過程中,在基本的教學(xué)內(nèi)容知識(shí)點(diǎn)傳授過程中,應(yīng)尤其重視對(duì)學(xué)生從低層到高層的能力和思維的培養(yǎng)以及由思維到實(shí)現(xiàn)的貫通過程。

      在各個(gè)模型知識(shí)點(diǎn)的講解過程中,注重不同模型與不同算法間的聯(lián)系和區(qū)別。對(duì)模型和算法之間相同和不同點(diǎn)的對(duì)比和分析,讓學(xué)生對(duì)算法設(shè)計(jì)的基本思路和框架有初步的認(rèn)識(shí),引導(dǎo)學(xué)生對(duì)算法進(jìn)行一定的歸納,從而加強(qiáng)學(xué)生對(duì)模型設(shè)計(jì)和算法設(shè)計(jì)的思維訓(xùn)練。

      案例1:對(duì)于二叉樹的應(yīng)用可結(jié)合諸多劃分類方法如二分查找等進(jìn)行講解,從解空間的劃分較多來講解算法設(shè)計(jì)以及算法性能的提升方法。

      案例2:在圖結(jié)構(gòu)的基本算法中,如dfs、bfs、prim等算法,通過對(duì)比分析算法的思路,提煉遍歷算法在問題求解中的重要性,引導(dǎo)學(xué)生基于遍歷算法對(duì)實(shí)際問題進(jìn)行算法設(shè)計(jì)與改進(jìn),培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維能力。

      2.2 教學(xué)手段的改革

      在傳統(tǒng)的課堂講授教學(xué)方式和手段基礎(chǔ)上,增加學(xué)生研討環(huán)節(jié),活躍課堂氣氛,同時(shí)增加學(xué)生講解和互評(píng)環(huán)節(jié),訓(xùn)練學(xué)生獨(dú)立解決問題及團(tuán)隊(duì)交流的能力。

      結(jié)合專業(yè)特點(diǎn),可以給出一些具體有趣的問題和案例,引導(dǎo)學(xué)生圍繞課堂的基本模型對(duì)問題的求解算法進(jìn)行研討,并鼓勵(lì)學(xué)生綜合研討結(jié)果,對(duì)模型和算法進(jìn)行初步的設(shè)計(jì)。在此基礎(chǔ)上,鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)行講解,同時(shí)進(jìn)行有針對(duì)性的點(diǎn)評(píng)。

      案例1:圖結(jié)構(gòu)中的節(jié)點(diǎn)劃分問題——可結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)中的好友關(guān)系、距離等對(duì)圖中節(jié)點(diǎn)進(jìn)行簡(jiǎn)單的群組劃分[9-10]。

      案例2:路徑推薦問題——基于圖模型進(jìn)行最短路徑推薦。以智能交通領(lǐng)域?yàn)槔?,如何?duì)路徑增加時(shí)間、距離、擁堵、路燈等多因素來計(jì)算基于多因素加權(quán)的最短路徑。

      3 結(jié) 語

      合肥工業(yè)大學(xué)2018年獲批成立智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè),旨在培養(yǎng)具有腦與認(rèn)知科學(xué)、信息科學(xué)、智能科學(xué)、現(xiàn)代科學(xué)方法學(xué)的基本理論知識(shí),掌握計(jì)算機(jī)、智能系統(tǒng)、信息網(wǎng)絡(luò)、信息處理、自動(dòng)控制、系統(tǒng)優(yōu)化的基本技能,綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)與技能分析和解決實(shí)際問題的高級(jí)復(fù)合型人才。筆者對(duì)人工智能相關(guān)專業(yè)建設(shè)條件下數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程的教學(xué)體系進(jìn)行了深入的思考,從教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方式等角度對(duì)課程建設(shè)提出了若干建議,并擬定了一些示例供參考。后續(xù)將進(jìn)一步對(duì)課堂教學(xué)方式進(jìn)行深入思考和改進(jìn),以更好地改革新專業(yè)培養(yǎng)體系下的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程,促進(jìn)學(xué)生培養(yǎng)質(zhì)量的提高。

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