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    大數(shù)據(jù)背景下機器人學(xué)課程的教學(xué)改革研究

    2020-02-22 12:21陳德潮
    科技風(fēng) 2020年5期
    關(guān)鍵詞:教育教學(xué)改革計算機科學(xué)與技術(shù)課程建設(shè)

    摘 要:本本以現(xiàn)今大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境為研究背景,面向計算機應(yīng)用科學(xué)類專業(yè)學(xué)生為例,針對目前高校中高等教育教學(xué)存在的問題,提出如何建設(shè)《機器人學(xué)》課程的改革思路。通過對《機器人學(xué)》課程的發(fā)展情況、研究進(jìn)展、課程目標(biāo)以及探索進(jìn)行剖析,并對教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)手段、考核方法等幾個方面進(jìn)行分析及總結(jié)《機器人學(xué)》課程的建設(shè)情況,并立足新的計算機應(yīng)用與軟件工程類專業(yè)學(xué)生的特點,基于大數(shù)據(jù)背景下特征特點建設(shè)新《機器人學(xué)》課程,實現(xiàn)與大數(shù)據(jù)、人工智能、機器人以及計算機應(yīng)用等技術(shù)的交叉融合,對大學(xué)課程建設(shè)和改革提供引導(dǎo)作用。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);機器人;計算機科學(xué)與技術(shù);課程建設(shè);教育教學(xué)改革

    1 概述

    近年來,大數(shù)據(jù)(Big Data)一詞被學(xué)術(shù)人員以及工程人員提及,乃至成為人們?nèi)粘I钣迷~,人們越來越多地用它來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)大數(shù)據(jù)[1-3]?,F(xiàn)今,數(shù)據(jù)正在以驚人的速度膨脹并擴大,它已經(jīng)開始標(biāo)志著許多事物的未來發(fā)展情況[1-3]。同時,我們也需要認(rèn)識到數(shù)據(jù)爆炸性增長帶來的隱患。另一方面,在云平臺的發(fā)展趨勢下,大數(shù)據(jù)也吸引了越來越多的關(guān)注[4],[5]。

    作為人工智能領(lǐng)域的重要分支,機器人技術(shù)及其應(yīng)用已經(jīng)成為人們其中尤為關(guān)注的領(lǐng)域之一[6]。機器人學(xué)(Robotics)與機器人設(shè)計、制造和應(yīng)用相關(guān)的科學(xué)。機器人學(xué)涉及的科目很多,主要內(nèi)容有運動學(xué)和動力學(xué)、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、傳感技術(shù)、控制技術(shù)、運動規(guī)劃和應(yīng)用工程技術(shù)等諸多方面[6]。在大數(shù)據(jù)與人工智能的新浪潮下,傳統(tǒng)的《機器人學(xué)》課程設(shè)置可能不一定滿足新時代環(huán)境的人才培養(yǎng)需求。面向大數(shù)據(jù)與人工智能,適合計算機類專業(yè)學(xué)生知識結(jié)構(gòu)和能力教育的《機器人學(xué)》課程,亟需建設(shè)和開發(fā)。

    本文在面向“大數(shù)據(jù)”與“人工智能”浪潮背景下,多學(xué)科交叉融合特征和計算機應(yīng)用類專業(yè)人才培養(yǎng)在知識、能力與素質(zhì)上的要求,建設(shè)《機器人學(xué)》課程,將大數(shù)據(jù)、人工智能等概念和關(guān)鍵技術(shù)、前沿知識融入到《機器人學(xué)》課程體系,開拓學(xué)生視野,大數(shù)據(jù)等新浪潮下的科學(xué)研究能力和工程應(yīng)用能力。

    2 《機器人學(xué)》課程建設(shè)方案

    本節(jié)主要介紹在教學(xué)內(nèi)容、方法及手段、考核方式等幾方面進(jìn)行的教學(xué)改革。本教改擬希望將《機器人學(xué)》課程建設(shè)成具有計算機類專業(yè)特色、符合工科學(xué)生培養(yǎng)目標(biāo)的《機器人學(xué)》課程。

    2.1 面向計算機類學(xué)生培養(yǎng)特色的改革教學(xué)內(nèi)容

    突出學(xué)生實踐能力的培養(yǎng)是計算機類專業(yè)教育重要的特征。加強對計算機類專業(yè)課程的實踐教學(xué)研究,有助于教育培養(yǎng)目標(biāo)的實現(xiàn)。學(xué)生通過課程學(xué)會提出問題、分析和解決問題,不斷提高實踐能力和創(chuàng)新能力。另外,在《機器人學(xué)》課程實驗中,可以將實驗任務(wù)與課程教學(xué)相結(jié)合。

    2.2 改革教學(xué)方法,改善教學(xué)效果

    應(yīng)用線上和線下教育技術(shù),提高學(xué)生興趣[5]。《機器人學(xué)》課程可以建立了課程網(wǎng)站,把教學(xué)大綱、課件、實驗、習(xí)題及答案等教學(xué)相關(guān)材料放在遠(yuǎn)程端口,幫助學(xué)生課余自學(xué)[5]。

    采用啟發(fā)教學(xué)法,培養(yǎng)學(xué)生主動性。由于機器人是一門實踐性很強的課程,因此教師鼓勵學(xué)生多動手、多調(diào)試,消除學(xué)生對課程的擔(dān)憂心理,使學(xué)生更直觀地理解和掌握知識,激發(fā)學(xué)生對新知識和新技術(shù)的求知欲,提高教學(xué)質(zhì)量[5]。

    教學(xué)與科研結(jié)合,提高學(xué)生創(chuàng)新能力?!稒C器人學(xué)》課程可以積極鼓勵學(xué)習(xí)能力強的學(xué)生申請機器人科研項目、參加大型的機器人比賽[5]。

    2.3 考核方式

    《機器人學(xué)》這門課程,需要修正考核單一化、唯一由期末考試決定最終成績的傳統(tǒng)考核方式??刹捎枚喾N方式手段考核。例如,期末考試和平時作業(yè)、課程設(shè)計、學(xué)術(shù)匯報、企業(yè)項目實習(xí)等多種方式結(jié)合,期末考試和家庭作業(yè)以考察智能機器人的基本概念和基礎(chǔ)理論知識為主,成績約占總成績的50%,課程設(shè)計,學(xué)術(shù)匯報、企業(yè)項目實習(xí)等非期末考試,以考察實踐動手和學(xué)術(shù)研究能力為重點,包括選題、設(shè)計理念、代碼編寫、發(fā)現(xiàn)問題、小組協(xié)助、學(xué)術(shù)展示等考核方式環(huán)節(jié)?!稒C器人學(xué)》課程匯報答辯等環(huán)節(jié)、占總成績的50%。

    2.4 輔助教學(xué)改革

    《機器人學(xué)》這門課程的建設(shè),要求做到理論教學(xué)與動手實踐教學(xué)相結(jié)合,線上教學(xué)與線下教學(xué)相結(jié)合,通過優(yōu)化供給方式,提高教育教學(xué)科學(xué)化,創(chuàng)新化水平。通過線上線下資源共享方式,一方面?zhèn)魇谥R,一方面也可以為學(xué)生終身學(xué)習(xí),終身更新知識庫打下良好的基礎(chǔ)。

    3 結(jié)語

    本文對大數(shù)據(jù)與人工智能背景下面向計算機類專業(yè)學(xué)生的《機器人學(xué)》課程建設(shè)和改革進(jìn)行了探索與研究,更新了傳統(tǒng)的教育理念和教育教學(xué)方式方法,使其符合計算機類專業(yè)學(xué)生的專業(yè)特點和培養(yǎng)計劃,教育理念,完善了在大數(shù)據(jù)與人工智能背景下適應(yīng)新行業(yè)和新業(yè)態(tài)的《機器人學(xué)》課程專業(yè)知識體系,提出了合適的教育教學(xué)模式改革。通過啟發(fā)式的課題線上研討方式,實踐式的課下線下設(shè)計開發(fā)方式,為學(xué)生提供多元化的學(xué)習(xí)空間。對于激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情和提升教學(xué)質(zhì)量和效果,有著積極推進(jìn)的作用。

    參考文獻(xiàn):

    [1]董聚敏,劉永強.以機器人教育為平臺培養(yǎng)大學(xué)生創(chuàng)新意識和能力[J].實驗室研究與探索,2011,30(9):243-244,320.

    [2]萬佑紅,蔣國平.機器人教育與大學(xué)生創(chuàng)新能力培養(yǎng)的探索[J].電氣電子教學(xué)學(xué)報,2005,27(4):6-8.

    [3]鄭春龍,邵紅艷.以創(chuàng)新實踐能力培養(yǎng)為目標(biāo)的高校實踐教學(xué)體系的構(gòu)建與實施[J].中國高教研究,2007(4):85-86.

    [4]宋健.開放式4自由度教學(xué)機器人設(shè)計與開發(fā)[J].實驗室研究與探索,2010,29(7):34-36,86.

    [5]王旭仁,姚葉鵬,劉麗珍,黃向陽.機器人課程建設(shè)探索和思考[J].計算機教育,2011(15):89-91.

    [6]CHEN D.,ZHANG Y.Robust Zeroing Neural-Dynamics and Its Time-Varying Disturbances Suppression Model Applied to Mobile Robot Manipulators.IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems:2018,29/9,4385-4397.

    作者簡介:陳德潮(1990-),男,漢族,廣東云浮人,博士,副研究員,研究方向:機器人控制、人工智能。

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