林业院校人工智能课程教学的思考

陈爱斌　蔡自兴　李建军

摘要：近年来随着“互联网+”的快速普及，我国传统林业开始向智慧林业迈进，人工智能课程教学在林业院校越来越受到师生的欢迎。文章总结并分析目前林业院校人工智能课程的教学现状以及存在的主要问题，结合作者十多年的教学经验和林业院校专业特色，在教学形式变化、教学内容设置、教学方法改革等方面对林业院校人工智能课程教学提出一些建议。

关键词：林业院校；人工智能；课程教学

1背景

近年来，随着“互联网+”的快速普及，互联网跨界融合创新模式进入林业领域，利用移动互联网、物联网、大数据、云计算等技术推动信息化与林业深度融合，开启了智慧林业的大门。我国林业信息化、智能化建设逐步走上了有序、快步发展的轨道，取得了重要的进展。

2011—2013年，国家林业局先后开展了中国林业信息化体制机制研究和中国智慧林业发展规划研究，在此基础上出台了《国家林业局关于进一步加快林业信息化发展的指导意见》和《中国智慧林业发展指导意见》。2012—2013年，在深入研究的基础上，林业局编制了《中国林业物联网发展框架设计》，2016年3月正式发布了《“互联网+”林业行动计划》。

国家林业局制定的《中国智慧林业发展指导意见》指出，信息化、智能化在林业中的应用已经从零散的点的应用发展到融合的、全面的创新应用。随着现代信息技术的逐步应用，能实现林业资源的实时、动态监测和管理，更透彻地感知生态环境状况、遏制生态危机，更深入地监测预警事件、支撑生态行动、预防生态灾害。

人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个重要分支。国际上，人工智能的研究已取得长足的进展；在国内，也呈现出极好的发展势头，人工智能已得到迅速的传播与发展，并促进了其他学科的发展。我国已有数以万计的科技人员和大学师生从事不同层次的人工智能的研究与学习，人工智能已成为一个受到广泛重视并有着广阔应用潜能的庞大的、交叉的前沿学科。特别是经过近几十年的发展，智能技术及其应用已经成为各行业创新的重要生长点，其广泛的应用前景日趋明显，如智能机器人、智能化机器、智能化电器、智能化楼宇、智能化社区、智能化物流等，对人类生活的方方面面产生了重要的影响。

近年来，人工智能已经在智慧林业相关领域中得到了广泛应用，例如，在智能机器人的应用方面，已经有大量的嫁接机器人、水果采摘机器人、农药喷洒机器人、果实分检机器人等投入使用；在专家系统的应用方面，森林病虫害诊断专家系统、病虫预测预报专家系统、林产品生产管理专家系统、专家咨询和人员培训专家系统等也得到了广泛应用。

随着人工智能在智慧林业中的广泛应用，涉林企业和事业单位对智能型林业高技术人才的需求也在不断加大。为了适应市场对智能型人才的需求，自2003年起，国内诸多林业高等院校在计算机科学与技术专业本科阶段、林业相关专业的研究生阶段陆续开设人工智能课程，同时不断加大人工智能课程的比重，因此，人工智能课程教学对于林业院校显得越来越重要。

2林业院校人工智能课程教学现状

林业院校开设人工智能课程的专业不多，但有不断增加的趋势。以中南林业科技大学为例，该校计算机科学与技术本科专业自2003年起就开设了人工智能课程，所用教材一直是蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》；另外，面向部分专业的硕士和博士研究生开设了人工智能相关课程，如农业硕士的农业信息化领域研究生开设了人工智能技术，森林经理和森林培育两个专业的博士研究生开设了人工智能与专家系统。

针对计算机科学与技术本科专业，人工智能课程主要使用蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》教材施教，但由于课时数仅有32学时，关于人工智能的一些高级应用，如神经网络、专家系统、机器学习等，采用专题的形式组织教学。该专业没有设置实验学时，仅在理论课堂上演示了一些仿真软件，如BP神经网络仿真环境。

针对农业硕士的农业信息化领域研究生和森林经理及森林培育两个专业的博士研究生，教学计划安排的学时数为40学时，没有指定教材，仅给学生列了蔡自兴教授的《人工智能及其应用——研究生用书》等几本参考教材。课堂主要以专题的形式组织教学，每一讲除了相关的理论以外，还介绍一些工程实践应用的例子，让研究生能够了解这些人工智能算法如何在实际中得到具体应用。

3林业院校人工智能课程教学存在的问题

全国各高等院校的人工智能课程教学都或多或少地存在一些问题，林业院校更有区别于其他类型院校的显著特征，而且林业院校开设该课程教学相对较晚，因此林业院校的人工智能课程教学存在更多的问题。

（1）师资短缺。在林业院校，林学相关专业开设该课程往往由林学相关专业的教师主讲。这些非计算机相关专业的教师虽然曾从事过人工智能个别算法或领域研究，但不具备全面的人工智能相关专业知识，在讲授不熟悉的人工智能知识点时显得力不从心。

（2）教学内容专业性不强。人工智能是计算机科学的一个分支学科，一般的人工智能教材都比较适合计算机相关专业的学生使用，但是农业信息化、森林经理、森林培育等专业的学生不管是专业基础还是行业应用背景均与计算机类专业学生不同，如果我们仍然按普通的教材施教，教学内容就缺乏林科特色，显得专业性不强，无法吸引学生的听课兴趣。

（3）教学难度过大。林业院校涉林专业的学生一般只有计算机文化基础、C语言等简单的计算机课程基础，缺乏算法思想。而人工智能课程涉及很多高级、复杂的算法，不论从算法思想，还是从算法实现和算法应用，对非计算机类专业学生来说难度过大。因此，在教学内容和教学要求上要做一些取舍。

除此之外，还存在诸如缺少实验环节、教学手段单一、教学案例缺乏等其他普遍性问题。

4林业院校人工智能课程教学改革建议

通过分析林业院校人工智能课程教学存在的问题，结合自己近十余年来从事人工智能教学的经验，我们提出了一些改革建议。

（1）推行专题式教学，解决师资缺乏的问题。在师资缺乏的情况下，由一名教师完成整个人工智能课程教学比较困难，同时，可能有多名教师分别在人工智能的不同方面进行过深入研究。因此，可以将该课程按章节分成各个不同的模块，每一个模块设一个专题，如神经网络专题、专家系统专题、机器学习专题等，再由多名教师分别承担自己熟悉的专题进行讲授。这样既可以解决一位教师的知识不足，又可以让各位教师结合自己的科研将每一个熟悉的专题讲授得更加详细、更加有趣。

（2）教学内容与涉林专业紧密结合，解决专业性不强的问题。事实上，人工智能的各领域应用在林业行业都能找到对应的应用实例。例如，林果采摘机器人就是机器人在林业中的应用；林火识别和林木病虫害监测就是模式识别在林业中的应用；林火蔓延预测可以用到隐马尔科夫模型；PAID50专家系统平台就是专家系统在农林业中的应用典范等。因此，在教学过程中，我们可以考虑将人工智能知识与林业应用结合进行讲解，这样学生更容易接受也更乐意接受。更进一步，如果能够结合这些林业应用编写一本《人工智能及其林业应用》教材，将会更加适合涉林专业的学生学习这门课程。

（3）应用计算机仿真软件解决教学内容难度大的问题。非计算机类专业的学生计算机基础较差，编程能力不强，算法训练不足，对各种人工智能高级算法难以理解，更难以编程实现。针对这个实际问题，我们可以主动提供一些相关算法的计算机仿真软件，在课堂上通过演示这些仿真软件，让学生直观地理解算法，甚至能够通过仿真软件应用这些算法解决本专业相关的问题。例如可以开发如图1和图2所示的BP神经网络算法仿真软件，通过该仿真可以把神经网络的结构、训练时的权值偏差变化、训练过程中总误差的变化等信息完全呈现在学生面前，学生通过这个仿真过程就不难理解BP神经网络算法，甚至可以使用这个仿真软件来解决本专业相关的一些问题。

5结语

随着“互联网+林业”、智能制造、智慧林业等的不断发展和不断普及，林业智能化和其他行业智能化一样迫切，培养更多的智能型高技术林业人才是社会赋予林业院校的历史使命，林业院校将会有越来越多的涉林专业开设人工智能相关课程。我们通过总结林业院校人工智能教学过程中存在的诸多问题，提出了一些教学改革思路和建议。如果我们在以后的教学过程中能够结合自己的教学经验不断发现问题、及时改革教学方法，林业院校的人工智能教学必将走上一个新的台阶，对其他院校的人工智能教学改革的参考意义也将是深远的。

（编辑：孙怡铭）