人工智能课程教学方法的探索与实践

汪明慧

（广东工业大学，广州 510006）

一、引言

人工智能是一门综合性的交叉学科，涉及到计算机科学、控制论、信息论等领域，是目前迅速发展的新兴学科。随着智能科学技术的快速发展和智能技术应用的迅速普及，人工智能课程已经成为国内外许多高校计算机、自动化等信息类专业的一门重要课程［1］。

人工智能的研究论题包括知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，计算智能技术、自然语言理解、专家系统和机器学习等，建立智能信息处理理论，进而设计可以模拟人类智能行为的计算机系统。此课程引导学生紧跟科学发展前沿［2］。

人工智能课程在教学过程中会涉及到很多抽象的理论和复杂的算法，如何提高学生的学习兴趣、攻克教学难点一直是授课教师研究的课题。人工智能领域新思想和新技术层出不穷，在教学上如何培养学生的创新能力，更是一项非常具有挑战性的任务。因此，根据人工智能课程的特点，本文对多种教学方法进行探讨与实践，在传统的讲授式教学法的基础上根据课程的知识点和内容增加案例教学法、启发式教学法和项目教学法，让学生更好地掌握这门课程的知识。

二、案例教学法

案例教学法是由美国哈佛大学首创并在欧美教育中广泛应用的一种教学方法，与传统的讲授式教学法相比，案例教学法教学的目的由注重知识传授转为注重能力培养，以学生为主体，教师通过大量的案例，在学生现有的知识的基础上，加深学生对知识的理解和运用，拓展学生的思维方向，激励学生的创新活动，使得学生能够通过自己的思考得出结论，是一种能提高学生分析问题和解决问题能力的教学方法。

人工智能课程有一部分教学内容涉及问题的模型、方法、推理技术、搜索策略，这些内容在思想上强调启发式，算法上强调不确定性，非常适合老师培养学生的创新思维。因此，学生的理解绝不能只停留在理论上的认识，还应能在具体应用问题上灵活使用。教师先传授核心的概念和方法，然后应该提供一些针对性的案例，让学生思考讨论。如讲解到各种智能搜索算法，教师给学生提供一些案例，如迷宫问题、数码问题、旅行商问题等，让学生将所学的理论知识解决实际问题。引导学生将搜索算法与实际问题有机结合，并灵活应用其他学过的知识，呈现出设计的整体，设计内容包含对特定问题的状态空间描述、组织状态空间图，选择合适的搜索算法，定义启发函数，构造评价函数，设计算法过程，对搜索图求解，还要对结果进行分析和解释。对学生各种设计思路和设计结果进行比较，并针对学生设计的不同启发函数，讨论搜索效率和是否最优解等方面的问题。这种教学方式能够提高学生解决问题的能力和创新能力。经过学生自己思考得出的结论，往往会比传授型教育得来的知识理解得更深刻。案例教学法也要求教师对相关知识有深刻的理解，才能精心设计案例，引导学生在实践中主动学习。案例不是简单的练习题，要精心挑选那些与教材结合恰当并能有效达到教学目的，具有真实性、开放性特点的案例，可以让学生带着疑问去查阅相关资料，在进行案例教学的过程中，教师引导学生思考、分析和解决问题，组织学生展开交流和讨论，寻找解决问题的答案，激发学生的学习的积极性和主动性，使学生的表达能力和分析问题的能力得到锻炼。

三、启发式教学

启发式教学法就是教师通过引导、设疑、启迪、激发学生的学习兴趣和求知欲，促使学生积极思考，从而使学生主动去探求知识的一种教学模式［3］。瑞士教育家亚美路说:“教育最伟大的技巧是:知所启发”［4］。启发式教学中“启”是要设置情境，激起疑问，“发”是要引起学生的思考，使学生进行主动的探索［5］。

大学生的创新能力，不是指技术创新或科学发现，而是指学生具有能主动发现问题、提出问题、分析问题和解决问题的意识和能力。学生的创新能力不是“教授”出来的，而是“启发”出来的。

在人工智能课程中一些理论性知识可以采用启发与互动的教学方法讲授，教师可以“设疑启发”，“学起于思，思源于疑”，“疑”就是提出疑难问题。提出问题是解决问题的前提，问题是思维的开始。学生面前摆出必须经过思考才能解决的问题，他们的思维必然会活跃起来。例如，我们讲解人机博弈时，可以利用学生喜欢玩下棋游戏，引导学生理清走棋时的思路，此时，学生对博弈问题充满兴趣和疑问，教师提出相关问题，让学生将具体的博弈游戏与抽象难懂的博弈算法联系起来，并通过讨论，解决提出的一个个问题，从而逐步化解博弈算法的难度，这有助于对学生理解能力和学习能力的培养。课堂提问也是启发式教学过程中一个重要的环节，教师抓住教学内容的重点、难点，设计出具有探索性的问题，使学生在对问题的探究和思考中理解知识。组织讨论是启发式教学的另一个关键环节，学生在教师的指导下，发表自己对一个问题的看法，相互交流、相互学习，让学生参与讲课，使学生在学中讲，在讲中学。这有助于培养学生的思维能力和语言表达能力。人工智能课程中有些内容还可以采用“类比启发”，将有某些相关的知识归类，进行比较。如让学生掌握人工智能领域常用的知识表示方法时，可以将状态空间法、谓词逻辑法、产生式规则法、语义网络表示法、框架表示法等方法进行比较。又如机器学习这部分内容较难，教师可以对实例学习、解释学习、决策树学习、神经网络学习等方法进行类比，组织学生讨论各方法的特点、应用领域、相互联系和区别，加深学生的理解。此外人工智能课程的有些内容还可以采取“发散启发”，以某个问题为中心，多角度发问，让学生层层思考，是一种有多个答案的思维启发形式，它可以培养学生的变通能力，同时也能激发学生的积极性和创造精神。

四、项目教学法

项目教学法是让学生在教师指导下通过完成一个“教学项目”而进行学习的教学方法，旨在把理论与实践有机结合起来，充分发掘学生的创造潜能，提高学生解决实际问题的综合能力［6］。项目教学法是一种学生主动参与、自主协作、探索创新的新型教学模式。教师将知识内容转化为若干个“教学项目”，围绕着项目开展教学，不再是简单地让学生按照教师的安排和讲授去得到一个结果，而是在教师的指导下，学生去寻找得到这个结果的途径，最终得到这个结果。学习的重点在于学习过程而非学习结果。这种教学法目前主要用在本科生的课程设计或人工智能研究方向的毕业设计，还有研究生在导师指导下参与人工智能领域方面的科研项目。项目研究可以锻炼学生综合运用知识的能力。

人工智能课程有一部分理论内容，可以让学生通过实践环节来加深理解、学以致用。例如智能搜索算法、棋类游戏的博弈系统、机器学习算法研究、机器人技术、智能系统设计等人工智能相关课题项目。学生在项目实践中把学到的基础理论、算法思想、编程技巧、软件设计知识融会贯通。智能系统设计的课题还可以与其他专业课程相结合，这既巩固了其他相关专业课的内容，又加深了对人工智能本身的理解。项目教学法作为实践教学的重要环节，其范围和难度的定位至关重要，具体来说就是选题问题。选题的范围不能过多地超出学生所学知识内容，难度也不宜太大，这就要求教师必须为学生设计一个合适的项目，即设计内容的合理定位。在教师的指导下，学生在项目研究过程中主动获取知识、应用知识解决问题。项目教学法把研究性学习方式与教学有机结合，从“以学会为中心”的传统教学观转化为“以会学为中心”的创新型教学观，强调学生能在项目研究中主动获取和应用新知识，并能够更新知识。

五、结束语

人工智能课程具有知识点多、内容抽象、理论性强等特点，并且人工智能领域是一个开拓性领域，新思想和新技术层出不穷，教师采用的教学方法直接影响教学质量。在实施素质教育的今天，用先进的教学理念和方法培养学生的创新素质和能力，是教师的责任和目标。人工智能课程的教学过程中可根据教学内容将多种教学方法灵活运用于课堂教学中，积极引导并启发学生进行探究性思考与学习，构建自主的知识探求过程，培养学生创新性思维以及实践能力，以达到良好的学习效果。

［1］王万森，钟义信，韩力群.我国智能科学技术教育的现状与思考［J］.计算机教育，2009，(11):10 －14.

［2］蔡自兴，徐光佑.人工智能及其应用［M］.北京:清华大学出版社，2003:1.

［3］喻晓.启发式教学在《操作系统》课程改革中的应用研究［J］.软件导刊，2013，(12):168 －169.

［4］春生.人生智慧宝典［M］.北京:中国文联出版社，2002:15.

［5］乐华，任毅.启发式教学方式与建构主义学习理论［J］.中国地质教育，2009，(1):140 －142.

［6］李坤，赵阳，宁静.德国职教项目教学法的理论研究与实践及推行策略［J］.吉林工程技术师范学院学报，2009，(3):25－26.