时间：2023-03-13 11:24:33
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中图分类号：G642 文献标识码：A
1 引言
随着智能科学技术在人类生活各个领域的不断渗透，它所带动的智能技术浪潮正在不断地扩大，并对社会、文化、教育的发展发挥了巨大的作用。
“智能科学与技术”本科专业作为一门刚刚起步的新专业，具有广阔的发展前景和巨大的应用需求。它是一门综合交叉性学科，旨在培养具有脑与认知科学、智能科学、信息科学、现代科学方法学的基本理论知识，掌握计算机、智能系统、信息网络、信息处理的基本技能，综合运用所学知识与技能去分析和解决实际问题，具有较强的自学能力和创新能力的高级复合型人才。
“智能科学技术导论”课程是“智能科学与技术”专业的基础课程，作为本专业的“敲门砖”，可以帮助学生对“智能科学与技术”专业有一个整体上的认识，对智能科学领域有一个初步的了解。
2 课程概述
对于刚刚迈进大学校园的青少年来说，他们面临着许许多多的新问题，其中最重要的一项，就是“专业”问题。自己将要学习的专业究竟是怎样的?它的前景如何?怎样才能学好它?“智能科学技术导论”课程是学生接触到的第一门涉及本专业知识的课程，它针对学生的实际需要，系统、科学地解答了学生各种各样的专业问题，为本专业的新同学们提供适时和恰当的“专业引导”，使他们很快进入环境，成为一批积极主动、方向明确、方法正确的新型学习者。
本课程具有以下特点：
(1)从宏观上介绍智能科学技术领域的相关内容，综合性强。
课程整体地介绍了智能科学技术以及智能科学领域的基本概念、学术思想、知识体系、学术特色，使学生对“智能科学技术”由完全陌生的状态变为能够对它的基本模型和基本问题建立一个初步、宏观的，然而又是准确和科学的认识。
课程剖析了智能科学技术与相关学科之间的关系，使学生明了智能科学技术、信息科学技术、控制科学技术和计算机科学技术各有各的独立研究领域，各有各的独特作用，不能互相替代，但是又互相交叉、互相作用、互相促进。
通过回顾和展望，本课程揭示了智能科学技术的精彩发展前沿技术与巨大的创新机遇，指明当代智能科学与脑科学、神经科学、认知科学的结合将开辟极其广阔的发展空间，同时也指出智能科学技术面临着科学研究方法论的深刻变革。
(2)解析专业课程结构框架，指引学生采用正确的学习方法开展本专业的课程学习。
科学的学习方法是受多因素制约的多层次、多序列的复杂的动态体系。从微观上说，怎样读书，怎样上课，怎样实验，怎样实践，怎样做笔记，怎样记忆，怎样运用学习时间等都是方法问题；从宏观上看，怎样制定学习战略，怎样选择治学途径，怎样不断优化知识结构，如何确立学习观和学习原则等也都包含着“方法”问题。
本课程通过阐述智能科学与技术专业的知识结构，并对其进行深入分析，帮助学生认识整个专业的知识体系，明晰本专业课程的组成、每门课程的作用以及课程之间的逻辑关系，指引学生采用正确得当的学习方法开展本专业的课程学习。
(3)激发学生热情，培养学生兴趣。
本课程从根本上阐明了智能科学技术必然在现今时代崛起并迅速登上现代科学技术舞台的内在缘由，启示学习智能科学技术的必要性和重要性，启发学生的历史责任感和崇高使命感，使他们认识到能够学习“智能科学与技术”专业是他们这一代人的幸运。同时，通过分析和案例介绍，说明智能科学技术对于经济发展和社会进步的巨大作用，认识到信息化必须走向智能化才能建成现代化国家，从而有效地增强学生学习智能科学技术的自觉性、自豪感。
通过介绍一些典型的智能系统，使学生初步建立起智能科学技术的直观形象和感性认识，相当于进行了一次“智能科学技术的认识实习”，以此激发学生的学习热情。
3 课程教学的认识与思考
3.1 着重实际应用，激发学生兴趣
智能科学是一个不断发展的学科，它的技术成果、研究动向更新地很快。教师应及时地介绍智能科学技术领域的最新科技成果，将其引入课程教学，增加操作环节，可由教师进行演示，或由学生自己在实验室进行运行。
通过操作加深感悟，是学生参与知识形成过程的关键。通过亲手执行包含智能技术的应用系统，使学生获得关于智能科学技术更为深刻的体验，大大拉近学生与智能科学技术之间的距离，使他们感觉到“智能科学技术就在自己身边”。这样，既增强了学生对本课程的兴趣，又使学生及时掌握了本学科领域发展的最新动态，扩大了知识面。
3.2 组建研究小组，鼓励创新思维
智能科学技术本身处在创新发展时期，特别需要培养具有创新精神的人才。智能科学技术是一个高度综合又非常深邃的学科，依靠常规的学习方法很难把握，同时，它又是一门研究思维规律的学科，思维规律之中最重要的是创新思维。所以，培养智能科学与技术专业的高层次人才，一定要着重创新思维的建立。
教师可综合考虑课程侧重点与学生兴趣，指定几个研究方向，组建研究小组。鼓励学生通过查阅资料、调查实践等方式解答问题，提出自己的新想法。整个活动以互动的形式开展，教师引导学生积极思考问题，通过师生的交流和探讨使学生获得对同一问题的多种思考结果，学生可依照自己的新思路将研究逐步深入，最终，以组为单位向教师和全体学生做专题介绍。这种参与式教学模式使学生在“教”的同时，巩固提高了对知识的理解，并锻炼了学生的逻辑表达能力和心理素质，给学生一个展现自我的平台。
3.3 采用灵活考评方式，建立综合考评体系
传统的单纯以期末考试成绩作为考量的考评方式过于片面，同时也容易束缚学生的思维。综合考虑智能科学技术专业的培养计划以及智能科学技术导论的课程特点，笔者认为，应采用灵活的考评方式，建立综合的考评体系。
本课程考评体系可分为三部分：期末考卷、调研表现、小论文。期末考卷只要基于本课程教材的基本理论、基础知识、课堂内容进行测试。调研即3.2节中所提到的组建研究小组，每个小组就自己的研究方向进行调研，参阅书籍、查找资料、深入探讨，以PPT的形式向教师和全体学生进行总结汇报。小论文指学生以自己的调研方向为题目，撰写专题论文。这种考评方式是以书本为平台，培养学生主动系统地获得新知识、新技术的能力，主要包括基本学习能力、自学能力、实践操作能力和表达能力，鼓励学生勇于创新的精神。同时，也调动了学生查阅资料，自主思考问题的积极性，扩展了知识面。
3.4 参观实验室，了解领域研究现状
智能科学技术学科的大学毕业生，应该既可以从事智能理论和智能系统的研究、智能科学技术相关专业的教学，又可以从事实际与智能技术相关的工程开发工作。而对于刚刚接触这个专业的学生来说，很难从书本中明了自己今后的究竟能做些什么，也很难将书面知识与实际应用相结合。通过参观与专业相关的实验室，进行现场教学，帮助学生将课本上的抽象理论与具体实践结合起来，让学生了解将来可能会从事的工作，了解学科领域的研究现状，亲身感受实验室的学术氛围，激发学生对专业领域高水平研究的向往。
同时，还可以组织本专业博士、硕士研究生开展系列讲座，讲座内容可包括本科课程学习、专业学习方法、实验室在研项目、领域前沿技术等等。在介绍专业知识的同时，向本科新生传授自己的学习经验，引导他们在智能科学与技术专业的这条道路上稳步前行。
关键词：智能科学与技术；科学研究；专业建设
中图分类号：G642 文献标识码：A
1 引言
智能科学与技术学科以计算机科学为基础，结合了认知科学、信息学、控制科学、生命科学、语言学等学科的相关理论和研究方法，是一门新兴的交叉学科，将成为21世纪信息科学研究的制高点和信息产业价值的主要提升点。
在国外，许多著名高校都设立了“人工智能”专业并授予智能科学专业学位：世界多数知名的理工类院校都设立有人工智能研究所或实验室，进行智能科学专业的研究生培养及科研工作。在国内，智能科学与技术专业起步则较晚：2003年12月5日，教育部正式批准北京大学信息科学技术学院设立“智能科学与技术”本科专业，这标志着我国“智能科学与技术”专业的诞生。
厦门大学在智能科学与技术领域已经有多年的研究积累和师资储备。2006年12月，教育部正式批准厦门大学设立“智能科学与技术”本科专业，2007年6月6日，厦门大学智能科学与技术系经学校批准成立，并于2007年9月迎来了第一届本科生。本文将简要介绍近几年来厦门大学“智能科学与技术”专业的建设情况。
2 厦门大学智能科学与技术相关领域的科学研究进展
厦门大学在智能科学与技术领域的研究已开展了多年。早在1988年，学校就成立了校级科研机构――“厦门大学人工智能与计算机研究所”，目前，经厦门大学批准，正式更名为“厦门大学人工智能研究所”。它是一个以实用智能技术研究为主、集基础研究与应用开发于一体的研究机构，是厦门大学组建智能科学与技术系的主要基础。
厦门大学智能科学与技术系面向国际学科发展趋势和国家发展的重大需求，利用人工智能研究的方法和手段，不断开辟新的研究领域，逐渐确立了语言信息处理、认知计算、智能信息检索、中医信息处理、视频图像处理、智能机器人等主要研究方向。在语言信息处理方面，现设手写汉字识别、自然语言理解、机器翻译、语料库技术等研究领域；在认知计算方面，现设觉知计算、脑机接口、机器感觉、隐喻逻辑等研究领域；在智能信息检索方面，现设文本信息过滤、信息检索、信息提取、智能数据挖掘、Web挖掘等研究领域；在中医信息处理方面，现主要研究开发多媒体中草药智能查询系统、基于舌象中医智能体检系统；在视频图像处理方面，现设图像数据库、生物特征识别、遥感图像、地理信息系统等研究领域。2008年，系里引进了被称为“人工大脑之父”的著名学者Hugo de Garis教授，并以他为首组建了人工大脑研究室，该研究室的目标是，经过三年左右的时间，建设中国首个人工大脑。
经过十几年的不懈努力，我们在上述研究领域均取得了一批有影响的重要研究成果，在我国学术界具有一定的学术地位，获得数十项国家和省部级项目经费的支持。目前在研的项目有国家自然科学基金项目3项、国家863项目2项、国家863子项目2项、福建省自然科学基金项目1项、福建省科技计划重点项目2项。在汉字识别、词语切分标注、语法分析、词义消歧、指代消解、语言神经基础、汉语理解策略、网上信息的选择翻译、统计机器翻译、语音识别与合成、计算机音乐、计琴学等诸多方面进行了有特色的研究，形成了具体的算法，并且还提出了一种系统性的协动计算理论，出版专著5部，数百篇，其中近三年被EI、SCI等检索的论文达200余篇。
在基础理论研究的基础上，智能科学与技术系还十分注重产学研结合，先后与北京德威特电力系统自动化有限公司和深圳名人电脑等公司进行合作研发，广泛开展应用系统的研制开发，主要包括：手写汉字机器识别系统、汉语分词和词性标注系统、机器翻译系统以及网上汉语文本分类和信息过滤系统。其中，手写汉字机器识别系统获浙江省教育厅科学技术进步三等奖：机器辅助汉英互翻系统获福建省科技厅科技进步三等奖；汉语分词和词性标注系统获得2003年863中文信息处理评测第二名：机器翻译系统(包括XMMT汉英机器翻译系统、Matrix英汉机器翻译系统、Light英汉机器翻译系统和Neon英汉双向机器翻译系统)在863智能接口评测中多次名列前茅，形成多项产品，技术授权国内多家单位使用。
在科研平台建设方面，智能科学与技术系发挥厦门大学多学科交叉的优势，联合人文学院、外文学院和海外教育学院华文系的学术力量，于2003年成立了“厦门大学语言技术中心”，其中，汉外多语言机器翻译为主攻方向之一。2006年获批了“智能信息技术福建省高校重点实验室”；目前，以人工大脑相关内容为研究核心的“福建省仿脑智能系统重点实验室”也已获批。
3 厦门大学“智能科学与技术”专业建设情况
厦门大学智能科学与技术系现有一个本科专业(智能科学与技术)，三个学术型硕士学位授予专业(人工智能基础、模式识别与智能系统、计算机应用技术)，一个“计算机技术”工程硕士培养方向(智能工程及网络安全方向)，一个博士学位授予专业(人工智能基础)。现有在校本科生近90人，硕士研究生80多人，博士研究生25人，博士后2人。本系教职工近30人，其中：教授5人，副教授5人，80％具有博士学位或者博士在读，40岁以下的年轻教师占2／3。
3.1 本科生专业建设
在本科生培养方面，厦门大学智能科学与技术系的目标是要求学生能够有效和系统地掌握本学科的理论基础，比较深入地理解智能科学与技术理论；培养具有一定的分析、综合和创新能力，能够承当智能信息系统设计、开发和智能科学与技术学科教学任务的，德、智、体全面发展的科学技术工作者：毕业生适宜到科研机构、学校、技术或行政管理部门、公司、厂矿等企事业单位从事科技研究、应用开发、信息管理和教学工作，也可以进一步攻读该专业及相关专业的硕士学位。
为了实现上述目标，我们遵循“宽口径、厚基础、抓关键、重实践”四项基本原则，制定了较合理的教学计划，在本科一、二年级安排公共基本课程、校通识教育课程、院系通修课程；从二年级下学期开始结束院系通修课程，转而推出部分学科通修课程，向专业化过渡，三年级开始加入方向性选修课程。其中，公共基本课程621学时、33学分；校通识教育课程262学、15学分；学科通修课程1544学时、90学分；方向性课程120学时、分；学科跨方向性课程108学时、6学分。这样的安排能真正使学生在获得扎实而宽厚的理论基础、合理的知识结构的同时，培养较强的获取新知识的能力和创新精神。
为了能切实提高学生的动手实践能力，我们在办学过程中十分重视和强调实践环节的训练并倡导理论与实际 相结合，已经规划建设一个特色实验室――“仿脑认知与智能机器人”实验室，可支撑仿脑认知与智能机器人两个方向相关课程的教学实验，总经费预算100万元。依托该实验室，结合相关课程，高年级本科生可以进行“心理物理测试实验”、“眼动测试实验”、“面部表情与脑电对照实验”、“行为学与智能关系测试实验”、“机器人避障行走路径规划”、“机器人目标识别与跟踪”、“机器人声控实验”、“机器人智能语言翻译”、“机器人足球比赛”等众多特色实验。
3.2 研究生专业建设
厦门大学智能科学与技术系的研究生培养以加强创新能力的培养为核心，以加强基础课、专业课，实验实践教学、论文创新写作、促进理论与实践相结合为重点，包含硕士研究生和博士研究生两个培养层次。其中，硕士研究生层次又分为学术型研究生和工程硕士两种类型，分别进行培养。
在学术型硕士研究生培养方面，我们的目标是培养适应智能科学与计算机科学的发展，适应国家社会发展与进步事业需要的，德、智、体、美全面发展，系统地掌握本学科基本概念、基本原理、基本方法、基本技能的，具有创新能力、理论联系实际的高级专门人才和能适应未来从事基础研究、应用基础研究、技术开发研究和工程应用研究之人才。毕业生适宜到科研部门、学校从事科学研究和教学工作；适宜到计算机产业相关的企事业单位从事智能科学与计算机科学技术的开发研究、应用与管理等工作；可以继续攻读智能科学与计算机科学及其相关学科的博士学位。目前包含“人工智能基础”、“模式识别与智能系统”和“计算机应用技术”三个专业。其中，“人工智能基础”专业包含如下培养方向：认知科学理论、认知逻辑学、计算语言学、智能计算方法、艺术认知与计算、脑高级功能成像等；“模式识别与智能系统”专业包含如下培养方向：计算机视觉、机器翻译系统、智能中医诊断系统、机器音乐、模式识别、音频信息处理等：“计算机应用技术”专业包含如下培养方向：人工智能应用技术、自然语言处理技术、智能信息检索技术、多媒体综合应用技术、图像与视频处理技术、虚拟现实技术等。
在工程硕士培养方面，目前智能系招收“计算机技术”工程硕士――B方向(智能工程及网络安全)的工程硕士研究生，目标是培养具有扎实的计算机学科专业知识和工程技术能力，掌握现代智能与网络科学前沿知识，在智能工程与网络安全方向具有一定研究深度和项目研发能力的高层次应用型人才。培养方向包括：嵌入式智能家居、视频图像处理、网络视觉监控、模式识别与智能系统、智能机器人、网络内容监管、黑客与网络攻防技术、网络信息安全、信息检索与信息过滤、自然语言处理、机器翻译、语音识别与合成、智能中医信息处理、人工大脑、虚拟现实技术等。
在博士研究生培养方面，设有“人工智能基础”博士学位授予专业，目标是培养基础扎实，具有创新意识，对某一领域有全面深入了解或对某一应用领域有独立解决实际问题的能力，能够解决前人未能解决的科学问题或社会发展中亟待解决的技术问题的高级专业人才：其研究工作对科学技术或社会经济的发展具有明显贡献，为人工智能技术发展和应用提供新的基础或新技术、新方法。培养方向包括：人工智能以及应用技术、艺术认知与计算、数据挖掘技术、认知神经科学、软计算方法及其应用、智能多媒体信息处理、脑功能成像技术等。
4 总结与展望
关键词：智能科学与技术；教学改革；创新；人才需求
1智能科学与技术专业人才需求分析
随着社会对智能化需求的不断提高，许多企业对具有智能科学与技术专业背景的人才有着巨大的需求。首先，IT企业纷纷涉足智能科学领域，提高产品智能水平；其次，金融企业需要很多数据分析以及智能系统的搭建；第三，许多传统行业如化工、农业、制造业等都涉足该领域，需要提高生产效率和降低能耗，从而提高企业竞争力；最后，医疗、通讯、交通等行业也对智能科技人才有着迫切的需要。
从站在“互联网+”风口上的智能制造，到提出“人工智能是否会超越人类”的思考，充分体现着智能科技的高速发展，对人才质量要求越来越高。智能科学与技术是自控类、通信类、计算机类、电子信息类等各学科密切联系的一个交叉点，需要复合型人才既有扎实的基本功，又有广博的视角、创新意识和创新能力。智能科学与技术本科专业学生可以选择国外留学，也可以继续攻读控制科学或计算机科学方面的研究生，成为该领域的高层次研究型人才，进入研究所等科研单位，专门从事智能科学领域的相关研究工作。
2智能科学与技术专业人才培养中存在的问题
智能科学与技术专业开设时间不长，专业建设还在不断探索中，不能根据快速增长的经济、不断调整的产业结构和人才需求及时调整课程设置和内容，导致部分课程设置不够科学；多数专业课教师虽然理论水平很高，但是多不具有相关工程背景，因而在某种程度上造成授课内容与社会需求有较大脱节；课程教学形式相对简单，多为“讲授式”教学方法，不能很好地激发学生学习兴趣；课程考核模式单一，多以闭卷考试为主，考试内容重理论、轻实践，对学生实际能力考查不到位；专业实验室建设投入不足，综合性和创新性实践教学环节相对薄弱，限制了对学生实践能力和创新精神的培养，导致学生运用智能科学与技术知识解决实际问题的能力不足。
3智能科学与技术专业教学改革与实施
3.1建设课程体系
从2015年开始，河北工业大学智能科学与技术专业将总学分压缩10%，同时增加实践教学学分，目前，实践教学学分占毕业要求总学分的32.58%。专业核心课程有电路、电子技术、单片机原理与设计、计算机控制技术、控制理论、智能控制、计算机仿真、运筹学、智能信息处理、智能机器人（双语）和模式识别，培养学生具有较强的分析、设计、制造、集成、测试智能系统和智能产品的能力；此外还开设新生的专业导航课，让学生在入学之初就能初步了解该专业的相关领域知识以及科学前沿和发展趋势，培养专业兴趣，明确学习方向。
3.2创新教学方法，优化课程内容
教师可在教学方法上进行创新，从传统的以教师讲授为主的模式，转变为引导式、探讨式的互动教学模式，利用多媒体、视频公开课等现代化资源创造教学情境，进行个性化教学设计，提高学生参与度，调动学生学习的积极性；将智能科学与技术的新发展、新理论及时融入课堂讲授内容，采用案例教学，变抽象为具体，结合科研项目和科技竞赛补充课堂教学内容；合理开发实验教学项目，注重增加设计性、综合性和研究探索性实验项目。此外，提升师资水平，鼓励教师积极参加技术学习与研究活动，支持教师与校外企业的横向课题申报，促进专业教师对于具体工程的深入了解，更好地将专业教学与生产实践研究相结合。
3.3推行多样化的课程考核模式
智能科学与技术专业在考试方法改革方面尝试了多种考核方式，如开卷、闭卷、笔试+上机、口试+笔试、设计作品、小论文等。教师可以根据课程性质，自主选择不同的考核方式或几种形式的组合，督促学生对所学课程充分消化吸收并灵活掌握。
我们推广一种新型考试方法一团队考试法，即考试不以学生个体为单位，而以团队为单位，学生3～5人自由结组，领完题目后，团队成员在规定时间内集体准备，然后抽签选定1人主答辩，1人补充答辩，其成绩作为团队内每个成员的成绩。通过实践证实，团队考试法有几个优势：①强化学生的“合作”意识，培养团队合作能力，提前为步入社会作准备；②提高“差生”的主动学习能力，一些差生怕“拖后腿”，变被动学习为主动学习；③考核效果显著，一方面，团队考试法虽然不具体考核到每个学生，但每个学生都有可能被抽到代表团队进行考核，因此每个学生都必须认真准备；另一方面，虽然教师需要为团队考试进行更多的准备工作，但是由于直接参加考试的人数少且后期省去大批量阅卷工作，因此总体上并不增加工作量。目前，团队考试法已经在学院内推广示范。
3.4拓展实习实训基地
实习实训基地承担部分实践教学任务，可以使教学更加贴近工程实际。学校每年下拨专项实习经费，一方面建设校内实习基地，另一方面组织教师走访用人单位，拓展校外实习实训基地，使实践教学与“产、学、研”一体化相结合。智能科学与技术专业现有中天实训中心等3家校外实习基地，安排学生在大四第一学期进行生产实习，此时学生已经学习了大部分专业课，通过生产实习可以直观地看到或体验智能相关产业的组织生产全过程，将大学所学的理论知识与生产实践相结合，提高分析和解决生产实际问题的能力，为毕业后走上工作岗位积累经验。
3.5积极开展科技竞赛，普及科技创新活动
科技竞赛是工科类高校实践教育的重要载体，对于激发学生的专业学习兴趣以及培养学生的创新能力和团队合作精神都具有积极作用。目前，河北工业大学智能科学与工程专业课外科技活动100%普及，学院为学生创造条件，积极开展各项特色科技拓展活动；优化实验教学资源配置，开展设计性和创新性科研实验活动。部分实验室实行无限时开放管理，为学生提供自主学习和科技创新活动场所。有了这些基础工作，就能更有效地组织学生参加全国、省、市级别的大学生竞赛，形成竞赛宣传、遴选参赛队员、配备专业指导教师、提供培训场地和仪器设备、给予经费支持等一整套机制。学生在“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛、“美新杯”中国大学生物联网创新创业大赛、全国电子设计大赛、单片机应用设计等竞赛中均有不俗表现，获得国家级、省市级多项竞赛奖项，在学生中间有很好的示范性和影响力。
1 智能系·信科院
智能科技系是2002年9月初正式成立的，它完全根植于北人信息科学中心，末作增扩。后者的简称——“信息中心”——虽然易与“计算中心”或“情报资料中心”混淆，却是上世纪八十年代中期北大一些有识之士倡议建立的第一个多学科交叉研究中心。它以数学系、无线电f电子学)系和计算机系为主，联合心理学、中文、遥感等共十个系所而组成，宗旨是开展多学科交叉研究，充分发挥北大的综合优势。即使放在二十余年后的今天来看，这样的举措也是颇有前瞻性和魄力的。在此基础上，北大很快于1986年建立了第一个国家重点实验室。就是这样人数不多的一个机构，先后出过三名院士和一名北大常务副校长。以指纹识别为代表的研究成果进入国际先进行列，在国内得到广泛应用。
2003年9月10日，北京大学最大的学院——信息科学技术学院——成立。它包括计算机、电子学、微电子学和智能科学四个系，有十二个(研究)所和中心，两个国家重点实验室和若干部门实验室。系是教学单位，所和中心是研究实体。从此，智能科学系(暨信息中心、国家实验室三位一体)翻开了新的一页。
2 专业增列·学会指导
成立智能科学系除了要顺应北大“系并院”的潮流，也是完善作为学校基本建制单位所必备的。何新贵院士为系取了名称，如今许多学校也大都采用这样的称谓。查红彬教授担任系主任，笔者是主管学科建设和教学的副主任，具体参与负责各项相关工作。创办国内第一个智能科学与技术本科专业也是我们这一班人继承传统的首要任务。事实上，早在一年多前，大家就进行了酝酿，特别是中国人工智能学会教育工作委员会多次组织的相关研讨，成为重要的准备基础。
北大是一级学科下自主增设、增列学科专业的学校。系领导上任伊始第一件事就是要在当年申办智能本科专业，而且志在必得。为此，我们在前期制定了详细的步骤计划，进行了深入调研和各项准备工作。我们起草完成了所需的各项材料(人才需求论证、专业建设规划和适应培养目标的教学计划与课程设置方案、教师教辅队伍和基本办学条件说明以及国内外背景对比材料等)，中国人工智能学会涂序彦等学者对此进行了专家论证，协助完成了论证报告。这些工作就绪后，我们在2003年10月下旬向学校主管副校长、教务部负责领导和学院领导做了汇报说明，并于10月30日正式提交申请材料。经学校的学部讨论通过，校教务部审核和校教学科研工作委员会论证(由于是国家公布专业目录外者)，再经校学术委员会审议，报校长办公会批准，最后于12月15日前顺利完成了全部程序，报教育部备案。2004年初，教育部正式批复并公布了北京大学“智能科学与技术”新的本科招生专业。这个专业名称是查红彬教授建议的，日后成为教育部批复新申办学校的统一提法。
由于“智能科学与技术”未在国家公布的专业目录中，因此是增列而非设置，北京大学将其置于计算机科学与技术一级学科之下。由于北大历来严格控制招生规模，我们的30名招生计划是由信息学院其他三个系从原有计划分配名额中挤出来的。新专业的计划发展规模最终为50名。
3 教学计划·四校会议
智能科学系虽然成功地创建了国内第一个“智能科学技术本科”专业，但也面临着许多挑战。首先是缺乏本科教学的经验。尽管信息中心前身具有北大最早的硕士点、博士点和博士后流动站，研究生培养己历十余年，但一直实施科研主导体制，未曾从事过本科教学。师资队伍扩充快，新进年轻博士比例大，而真正有过本科教学经历者寥寥无几。此外，信息学院成立后开始调整教学计划，制定了一年级统一课程内容，新生是按学院统一招进来，第一年共同学习，后三年才分专业培养。我们虽然为申办专业制定了一套课程计划，但因不兼容学院的统一规划而未能第一次通过学院教学指导委员会的审核。为此，我们组织学院经验丰富的老教授，为本系青年教师进行教学培训，听取学院主管负责领导和几位多年从事本科教学管理的老系主任对教学计划的修订意见。
通过几个月的努力，我们完善了智能科学系的课程体系，并最终通过学院教学指导委员会的审核。这个教学计划具有几个特点：一个大基础——以学院的数、理和信息类为主，强调宽厚扎实;三个核心课程群作为专业理论基础，包括智能基础课程群(智能科学技术导论、人工智能、脑与认知科学、信息论、信号与系统)、机器感知课程群(生物信息处理、图像处理、数字信号处理、模式识别)和计算智能与知识发现课程群(智能信息处理、机器学习、数据挖掘、计算智能等)，以及两门实验(机器感知和机器智能)和其他各种选修课。四年学分150分，其中必修88学分(包括全校公选26学分、大类平台20学分、学院要求的13学分、专业必修29学分)，专业选修56学分(含专业课44学分、通选课12学分)，毕业设计6学分。
为了更好地交流经验，扩大本专业的影响力，2005年5月，我们发起并与第二批获准的学校(南开、北邮、西电)在北大召开了四校研讨会，围绕各个学校在智能科学与技术本科专业的建设、招生、教学计划制定和未来发展设想等方面进行交流研讨，并建立了联系机制和网站。全国一些兄弟院校也纷纷来北大了解情况，开展座谈，我们则尽可能贡献自己的经验，给予支持。
4 招生·分流
从2004年开始，信息科学技术学院按学院大类招生，每年接收330～340名本科生，占全校的1/9左右。学生高考排名在全校属中上，但成绩分布差异较大。与学校的其他学院(多从一个系成长为一个学院，如数、理、化、生等)相比，信息学院是由四个不同的系合并而来的，专业跨度大，因此采用一年分流的模式(上述学院为二年分流)，笔者被指定负责这项工作。我们提出自愿为主、计划为辅的方针，尽量满足同学们的兴趣志向。制定的分配计划是：电子学系120人、计算机系110人、微电子系70人、智能科学系30人，允许有10%的调整。分流工作在大一下学期(每年4月份)进行，包括全院动员、四个系专题介绍宣传、开放日参观咨询等几个步骤，可谓热闹非凡，同学们可以充分了解了四个系的专业特色。
为了克服盲目性引发的偏差，我们建立了一个网上分流系统，在正式填报专业前，增加了摸底预填报的环节，及时反馈群体意向的分布信息，指导学生们的选择，也便于学院掌握动向，调整措施。这种大类招生、进来一段时间后再分专业的举措体现了北大的人文关怀。智能专业初办，基础条件差，缺乏毕业生记录的宣传说明，与学院其他三个老牌系(电子学系50年历史、计算机和微电子系30年历史)相比较并无优势可言，但是我们通过扎扎实实的工作和细致有效的改进，使这个新方向日益显现出魅力。随着智能专业的成熟，特别是有了第一届毕业生后，就愈加受到更多学生的喜爱。
选择智能专业的人数逐年上升，2004级34人、2005级36人、2006级39人、2007级43人，目前正在进行的2008级分流达到45人。除了在信息学院内部的影响力不断扩大，北京大学其他学院的转系情况也开始有了可喜的变化。北大最好的元培计划实验班今年第一次有4名学生选择智能专业，医学部和光华管理学院也有申请者(本文成稿时这项工作还在进行)，2008级学生肯定突破50名，我们在第五年就达到了创办智能科学专业的规划目标。
5 首届生·班主任
在新办专业中，有一项由教授担任智能本科专业班主任的举措。这是利用教授的学识、经验和责任心来更好地管理呵护自己的学生，避免了年轻教师因职称晋升等压力可能出现的疏漏。这一做法取得明显效果，不仅受到同学们的普遍欢迎，信息学院也开始考虑推行。笔者担任了智能专业的第一任班主任。首届学生(2004级)有34名，他们进入北大后毅然选择全新的智能专业是很有勇气的，全班有11名来自北京的学生，5名女同学，这个比例迥异于整个信息学院的总体分布。
该班学生的年龄恰与我自己的孩子相同，我天然地熟悉他们的一般特点，也理解家长们的想法。北大信息学院的淘汰率平均是7%，每年都有20多人退学。这班学生在大一时的成绩并不占优，其中有几人处在边缘位置，因此，我立下的最低目标就是确保所有同学不掉队。我首先通过全班民主选举任命了一个5人组成的班委会，这个5人机构在随后的几年中发挥了重要作用：其次走访宿舍，了解每个人的情况，为了消除代沟，我努力融入同学当中，学习熟悉他们的语境和思维想法。我同多数同学家长有过接触，从中更深入地掌握学生的性格特点，也包括寻求家长的必要配合。我与所有同学做过不止一次的个人交谈，经常是在晚间，很多时候是他们主动找我，谈遇到的各种困惑、自己的想法、志向等，我利用这些机会及时解决了具体问题。在学习上，我组织全班同学开展互帮互学，尤其对几门有难度的专业课程进行“联合攻关”。全班的“数据结构与算法”课程成绩甚至超过了计算机系。
几年来，全班团结互助，像一个大家庭，班委会也一再连任，得到全体拥护。到毕业时全部合格，实现了我的愿望。不仅如此，全班的学习成绩在学校的综合评估中优良率达93‰毕业设计都在良以上，有14人获优秀，更有三名同学的毕业论文被评为学院“十佳”论文。学院的第一、三名也都出自我班。34名同学中有22名继续保送本校读研(其中20人仍在本系)，4名同学去了大的国企和知名外企工作，8名同学出国深造，在欧、美一些名校攻读博士，其中有一名学生同时拿到了包括哈佛、MIT、CMU、UCLA在内的著名大学的全额奖学金(最后选择MIT)。第一届智能专业学生的良好成绩极大鼓舞了我们，增强了我们办智能专业的信心，也为以后的几届同学做出榜样。
几年班主任的经历让我深深地体会到，进入二十一世纪的大学，教书、育人同等重要。要适应新时代年轻人的特点，保持我们民族的优良传统，把人格培养放在首位。能够进入北大的学生都是各地的尖子，当他们聚集在这所著名学府时，首先要调整原来俯视周围的习惯，学会平视甚至仰视其他同学，平和自己的心态，开阔胸怀，树立人生抱负和刻苦努力的决心，这样才能正确对待困难和挫折，才有所作为。班主任的工作往往细致入微，其实是把70%的精力用到30%的人上面。一些学生掉队是否可以避免，关键看班主任的工作是否到位。
6 培养体系·本研贯通
北大是(文)理科性质的学校，“智能科学与技术”专业也是按理学设置，尽管它更强调学科交叉。从智能科学的内涵来看，我们设立的培养方向更多地是继承自身传统和学校的综合优势，突出“以人为本”的脑认知和与心理生理结合，开展机器感知(视、听、触)和数据转换信息，进而发现知识的机器智能两个方面的研究。同时，我们配合学院的教学指导规划设置课程计划，除了全校的公共必修课程(外语、政治和体育)，还有学院的公共平台课。第一年主要是夯实数学、物理和信息类的基础，后三年的专业课程安排是以必修的专业基础和机器感知与机器智能两个方向的专业核心课程为架构。为了强调学生的动手能力，还重点建设了两门实验课程。此外，还利用学校的各种本科科研基金项目(包括大学生创新基金、著政基金、泰兆基金、校长基金)和各个实验室承担的项目来吸引学生，培养他们思考问题的能力，提高他们的研究兴趣，为日后进一步深造打基础。由于绝大多数学生都将读研，这样的安排无疑起到了积极作用，并成为撰写毕业论文的基础。我们还打通了本科高年级与研究生一年级的课程，利用各种机会举办研究讲座，如龙星计划、专题报告、国际人工智能远程教学等活动，开阔学生的视野，引导研究方向，调动学生的潜质。从专业特点来看，我们的智能学科更偏向于“软”的一侧，因此也充分利用信息学院，特别是计算机系的各类教学资源来帮助扶持新办专业的成长。
我们原有的博士、硕士点是计算机应用技术和信号与信息处理两个方向，为了让我们的培养体系更加系统，我们进行了两年的精心准备。2007年底，我们正式向北大研究生院申请增列“智能科学与技术”硕士和博士点。经过必要的论证，最终获得批准，及时衔接第一届本科毕业生升研。至此，本、硕、博一以贯通，作为计算机科学与技术下的二级学科，一个完整的智能科学技术专业培养体系建立起来，从培养体制上保证了新兴智能专业的顺利发展。
7 特色专业·教学团队
五年来，北京大学智能科学技术本科专业从酝酿到创办，可谓初见成效，走过了颇具挑战的历程。除了确定具有特色的培养目标和方向外，还需要扎扎实实落实每一个环节，并在实践中检验。本科教学迥异于研究生培养，它的计划性、按部就班执行的严格性以及每堂课程的内容安排和效果评估必须一丝不苟。
信息学院秉承了北大的优良传统，对这个新办的专业给予了巨大支持和关怀，使我们能迅速成长起来。我们从一开始就有一套严格的课程设置审核程序、教案检查制度和新教师上岗准入的试讲考核手续。学院有一支由经验丰富的退休教师组成的督导组，随堂听课评估每一位教师的讲课内容、方式和教学效果，及时纠正问题。作业批改和试卷出题也都有严格规定。在课程体系的建设方面，信息学院打通了一年级的公共部分，深化和夯实了数理基础。
在专业课程上，智能科学系提炼了三个课程群，并组织教师进行重点建设。此外还加强对学生动手能力和独立思考解决问题能力的培养。
除了在专业上实施分流培养外，我们还针对北大学生的特点，在基础课采用实验班的A、B分级组合方式，满足不同专业对各自基础培养的要求。在专业课程群中，也允许不同兴趣的组合选择，充分发挥和提升学生的能力。为了更好地关怀学生顺利成长，我们除规定教授担任班主任外，还设立了本科生学术导师制，加强对学生的各种指导。智能科学系也注重师资队伍建设，引进了一大批(半数以上)优秀的年轻教师，其中信息学院中从国外回来的教师比例是最高的，为这一新兴学科注入了最具活力和新思想的力量。在招聘教师时，教学需求和能力成为评价的重要指标。
2007年，我们接受了教育部的学科评估，新办专业得到好评。学校开始关注我们的进步，在随后的一年中，我们一再从学校的竞争中脱颖而出，陆续获得了国家一类特色专业、北京市一类特色专业和北京市优秀教学团队等称号，2008年又获得国家级教学团队称号。我们的培养体系和人工智能双语教学也分获北京大学的教学一、二等奖。
8 结语·致谢
尽管北大年轻的“智能科学与技术”本科专业建设初见成效，但征程是漫长的，我们还会面临更多的挑战和问题。然而，智能科学这个本科专业方向是很有希望的，它不仅吸引了大学的新生，也在高考人群中产生着愈加重要的影响，它的健康发展需要大家共同的努力和精心培植。每所大学都有不同的特点，我们应该从学校、师资、方向、生源以及学科培养性质和目标等条件出发来建设新兴专业。以上是笔者对北京大学第一个“智能科学与技术”本科专业创建历程的回顾，希望与同行共享。
在专业建设过程中，许多人给予了热情帮助和支持。这里要特别感谢北大信息学院陈徐宗教授，感谢中国人工智能学会涂序彦和王万森教授。
最后引龚定庵一句名言：“但开风气不为师”。
9 总结与展望
本文介绍了厦门大学智能科学与技术系在学科发展、科学研究和人才培养方面的基本建设情况。我们希望这些初步的工作总结能对目前正积极筹办本专业的兄弟院校起到一定的借鉴作用。
“智能科学与技术”专业在我国的发展尚属初级阶段。尽管近几年得到了国内部分高校的重视，但其发展并不是很快，且进一步发展也存在一些障碍。比如，从专业配置来看，目前智能科学与技术并非一级学科，多数学校的“智能科学与技术”专业博士培养都是依附于其他相关专业。从长远来看，这并不利于整个学科的发展。希望通过各相关高校的广泛交流和积极配合，“智能科学与技术”专业在国内的发展能更上一层楼。
关键词：本科生导师制；智能科学与技术；复合型人才；角色定位；质量监控
文章编号：1672-5913（2013）07-0038-04
中图分类号：G642
本科生导师制为本科生配备学业导师，从而进行因人施教、教与育结合的人才培养，是一项创新型的本科生培养模式。作为一种高效的、个性化的人才培养制度，其执行效果不如想象中的那么好，特别是在我国实现高等教育大众化的进程中，大学生在校人数逐年增多，而大学教师相对较少，使得众多的本科生得不到教师的直接指导和帮助，从而使本科生导师制的积极意义不能被完全发挥。因此，我们有必要研究一种切实可行的本科生导师制模式，以适应新形势下高等教育对培养优秀人才的需要。
1 本科生导师制与复合型人才培养的内涵
1.1本科生导师制及其发展现状
本科生导师制（Tutorial System）是在师生双向选择的前提下，由爱岗敬业、品德高尚、知识渊博的教师担任本科生的指导教师，对学生的学习、生活、心理等方面进行个别指导的教学制度。
本科生导师制最早在15世纪由牛津大学发明并实行。美国的普林斯顿大学于1902年引进了导师制。1998年，美国研究型大学本科教育委员会在“重建本科生教育：美国研究型大学发展蓝图”报告中建议每个本科学生都要有一名导师，这种形式应该在所有研究型大学中推广开来。
就我国目前的大学教学现状来看，导师制在传统上只用于硕士和博士研究生层次。而在本科生层次上，只有少数院校的培优班采用了导师制。例如，北京大学的元培计划实验班、北京邮电大学的叶培大学院等，在低年级实行基础课程教育，构建合理的学科知识结构；在高年级由学业导师因人施教，进行个性化的专业教育及素质教育。由于传统教学管理方式及师生资源分配模式的影响，导师制未能充分发挥其积极意义，实施效果不是十分理想。
事实上，从中学进入大学是一个跨越。在这个跨越中，中学的学习方法、生活环境等都与大学中的不同。同时，4年的大学正是大学生思维方法、学习能力、身心素质等方面趋于成熟及稳定的阶段。由此可见，在大学生本科层次施行导师制，对于丰富学生的素质教育、促使教书与育人有机结合、做到因材施教，显得十分重要。
1.2智能科学与技术专业特色及复合型人才培养
智能科学与技术是一门涉及数学、生命科学、认知科学、信息科学、控制科学、计算机科学、哲学等学科的交叉和边缘学科，是信息科学技术的核心、前沿和制高点。我国新型经济的发展需要大量的高层次智能科技人才，而智能科学与技术学科为复合型人才的培养提供了天然的良好环境。具体说来，智能科学与技术专业复合型人才的内涵包含以下几点。
1）基础扎实，知识运用能力强。学生能通过深入学习，掌握智能科学与技术专业的基础理论与技术，同时具备领域相关的多学科知识，包括计算机、自动化、信息、通信等，学会交叉融合，贯通多学科综合知识，从而使本专业的毕业生有能力在未来知识激增的信息社会中适应知识更新和淘汰的多种挑战。
2）学习能力及创新能力强。学生通过参与专题讨论、课程或学术报告、参加学科竞赛等活动来调整、优化知识结构，提高采用智能科学技术与理论解决问题的能力，增强自我学习的意识和创新能力，能够面对新的快速发展的智能科学与技术领域，能够适应层出不穷的新环境、新问题，不断更新知识体系。
3）综合素质高。学生应当具备很强的社会及集体责任感，崇尚“真、善、美”，敢于坚持真理，具有理想与抱负，具备自信、乐观、积极向上的心理状态以及良好的面对困难与挫折的心理素质。
基于此，我们将智能科学与技术专业复合型人才的培养目标设定为：培养具有科学创新精神和实践能力、通晓世界知识、具有踏实的工作作风和良好的语言文化交流能力的高质量人才。学生仅掌握简单的课本知识，远远无法达到智能科学与技术人才的要求，因此亟需探索一种能够增强师生在培养过程中的深度互动与沟通的模式。本科生导师制为学生提供包括学业、思想、生活等在内的全面指导，顺应了这种变化和要求。
北京邮电大学智能科学与技术专业于2006年开始正式招生，至今已完成了近6年的教学实践，积累了很多宝贵的经验和教训。如何将自身经验与学科发展的趋势和方向相结合，深入地研究复合型人才培养模式，有助于高层次人才的建设，对人才培养活动具有调控、规范和导向作用。
2 智能科学与技术专业本科生导师制模式探索
我们以北京邮电大学智能科学与技术专业为试点，探索一种高效、可行的本科生导师制实施方案，为培养高素质、复合型人才提供真实可信的参考依据，从而有助于在未来形成适用范围更广、更具指导意义的本科生导师制可操作规范和导向。
2.1实施对象
该模式实施对象为智能科学与技术专业2年级到4年级的全部学生，共约90人。这与此前国内高校注重本科学生精英的选择与培养模式不同，而是全面覆盖所有学生，挖掘所有学生可能的兴趣和潜力，其培养过程更加大众化、更具有公平性。本科生导师目前限定为负责本专业教学的智能科学与技术中心（以下简称中心）的教师，包括在职13人（其中教授2人、副教授6人、讲师5人）及兼职教授6人。除专业导师外，为便于观察和搜集导师制实施过程中的问题，还应配备1名观察员，随时了解观察实施情况并给予建议。
2.2实施办法
本模式采用学生和教师双向选择的原则，结合成导师与学生组合。导师每人每年级指导2～4名学生。根据教师的具体情况，也可以实行以一位教师为主、多位教师为辅的指导模式。学生可以随时根据自己的情况，在不影响初始组合的情况下，自愿申请得到多位教师的指导。导师组定期通过讲座、专题报告、谈心交流等形式与学生交流，丰富学生的第二课堂。考虑到本科生相对于研究生知识视野和思维模式尚不是十分成熟，还不能一次性成功选择到自己最满意的导师或方向，本次试点研究首次提出导师轮换机制以及多教师辅助的模式，充分利用了各位导师的多样性，采取每年轮换的方法，让每位本科学生在校期间至少可以得到3位不同导师的指导，从而能够帮助学生拓宽视野，更好地找到自己的兴趣和创新意愿。
2.3本科导师角色定位
本科导师的角色应该与学院和班级辅导员相辅相成，完全可以涵盖某些专业课教师对部分学生所起到的课程和学业引导作用，而且较之更加全面和完善。导师不仅是学生学习上的导师，还是学生的伙伴和引路人。导师通过观察、交流，了解学生在学习及生活中的表现，主要在以下方面发挥积极的帮助与激励作用。
1）课程教育：重点指导学生的课程学习，在低年级侧重实行通识教育和大学基础教育，帮助学生制订学习计划，了解专业方向及其应用领域；在高年级针对个体在兴趣、特长等方面的不同，实施个性化的专业素质教育，帮助学生构建合理的知识结构。
2）学术能力培养：重点在于激发学生兴趣，帮助学生挖掘他们的学术潜力和独立从事研究工作的能力；指导学生参加学科竞赛、从事合适的科研活动、撰写学术论文和毕业论文等；注重学生的个性发展，增强创新意识、提高创新能力和创新素质。
3）发展规划指导：针对学生个体给予具体指导，帮助学生认清自我、完善自我，协助学生初步制订个人中长期发展规划并督促落实，尽可能为学生提供就业及考研信息。
同时，还要通过导师的言传身教，帮助学生树立崇高的人生理想，提升学生正确处理社会关系的能力，使其在学业和为人方面变得更加成熟。
上述内容充分体现了本次导师制试点研究工作与实施过程的精细与全面，进一步发展了已有的类似培养计划的主要特点，同时将各方面的工作重点刻画得更加清晰，对本科生导师的工作具有更具体的指导作用。
2.4学生与导师的沟通机制
本科生导师制的实施范围包括课程学习和学术指导，以及将学生的思想、素质与知识整合，帮助学生全面健康发展，使之更好地适应社会工作和生活的需要。实施方式包括导师和学生个别沟通，以及电话、电子邮件、走访等多种形式。
导师必须了解学生的学业进程、心理动态，并对每位学生至少每学期做一次书面评价。根据课程性质、不同学习阶段、学生的独立性等情况，决定见面讨论的频率，但不少于每月一次。
导师以严谨认真的方式对待学生呈交的研究成果，并为其进步与继续发展给予建议与帮助，提供富有启发性的反馈意见，使学生知道他们在做什么。更为重要的是可以使学生根据其理想与现状，明确需要在哪些方面加以改进。
此外，本次试点研究工作首次引入了“主题班会”形式的学生与导师集体沟通的机制，这也是本文工作的创新点之一。针对学生共同关心的一些主题，导师与学生一起展开广泛的讨论，听取各种不同的观点和声音，有效地激发学生学习、创新、生活等多方面的热情，这从会后学生的反馈意见中得到充分的印证。同时，导师们也很认同这样的形式，普遍认为有助于解决个人指导学生过程中所遇到的一些难题。
2.5导师制的监督和评估机制
在人才培养过程中，智能科学与技术中心定期通过教师例会和观察员对本科导师的工作情况进行经常性的检查，特别是关于培养计划的落实情况、教师日常的指导情况、学生的学习状况（包括学习兴趣、学习能力、学习负担等）及生活状况，发现问题及时解决。
我们通过组织学生座谈会，了解学生对于导师制的意见和建议，改进导师制的实施办法；同时，也了解班主任或辅导员、学院学生党委等对于导师制的意见。在我们收集的意见中，班主任或辅导员、学院学生党委等都对我们的工作给予了高度的赞扬和充分的肯定；而学生们可能对各种细节提出自己的观点或问题，但有一点是高度统一的，就是所有学生都很支持本科生导师制的实施，认为与同届的其他专业学生相比，自己能接受这样的培养方式是极其自豪的。
毕业生就业后，我们分别对他们和用人单位进行调查，收集各种反馈意见，并做出相应的评估、调整或改进。目前实施时间较短，上述计划尚未得到实践的经验。
3 智能科学与技术专业本科生导师制的实施与思考
自2011年9月启动智能科学与技术专业本科生导师制以来，导师与学生之间保持至少每月一次的沟通频率。除此之外，导师组还针对学生反映的普遍问题，例如课程与课外活动的时间平衡、学业与未来规划、学风与考风等，召开集体班会，进行更广泛和深入的交流。在坚持导师与学生日常沟通的同时，我们也十分注意加强导师与导师之间的日常交流，充分利用每周一次的教师例会时间，每次都辟出一段时间沟通讨论近期导师指导学生的心得或问题，尤其是观察员充分发挥了“旁观者清”的作用，经常对各种细节提出直率而宝贵的意见和建议，对于各位导师统一思想认识和提高工作方法起到了积极有效的作用。
通过导师对学生的全程指导，我们发现有很好的效果。首先，导师能动态地掌握学生的学习、兴趣、心理等方面的变动情况，并及时对学生加以引导，从而更有效地促进学生成长和发展；其次，学生在学习或生活中遇到困惑时，能直接得到导师的引导或帮助，使个性培养与专业教育的内容和形式更加丰富，有利于提高学生的积极性，增进学生的自我认识。
但是，在导师制的实施过程中我们也看到了一些问题，还需要进行深入研究并解决。
1）导师的职责难以明确。
本科生阶段的导师制侧重由导师引导学生自主学习、自我发现与成长，使学生树立正确的“三观”与高尚的道德情操，并培养学生独立思考和解决问题的能力。而导师在指导学生时，容易出现2个片面的方式：一是传统的以课本为基础的“传授式”，指导本科生的课程学习；二是以科研项目为中心的“任务式”，管理本科生的科研工作。前者忽略了培养学生的学习兴趣和自觉性，后者则忽略了本科生与硕士生、博士生在知识结构、独立科研能力、培养目的等方面的差异。在这个过程中如果缺少合理的引导和帮助，学生很容易产生消极的挫败感。
2）教与育的尺度难以调节。
导师制所遵循的教育理念应是培养智慧与理性全面发展的人才，提高学生探究知识和独立思考的能力。同时，本科生导师制也强调人文关怀，不仅传授知识和技能，在面对学生的各种问题时，包括考风问题、个人感情问题、与人处事问题等，导师还要以自己良好的师德和品格影响学生，做到既教书又育人。
关键词:人工智能;理论传授;实验训练;科研训练
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学与技术专业的一门重要专业课程,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。它研究如何用计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动,并以此解决需要人类专家才能处理的复杂问题,例如咨询、诊断、预测、规划等决策性问题[1]。人工智能是一门涉及数学、计算机、控制论、信息学、心理学、哲学等学科的交叉和综合学科。目前,人工智能很多研究领域,如自然语言处理、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、智能计算等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入并影响了人们的生活。
2003年12月5日,国内第一个“智能科学与技术”本科专业在北京大学诞生[2],它标志着我国智能科学与技术本科教育的开始,对我国智能科学技术人才培养和智能科学与技术学科建设起到极大的带动作用。目前,人工智能课程的教学存在几个问题:首先,注重讲授理论知识,实验环节滞后,这不利于培养学生的实践能力,更谈不上实践创新。其次,人工智能是交叉学科,内容比较繁杂,各种教材的内容不一样,授课没有统一的体系,学生学习时抓不住重点,不能理解人工智能的根本方法和思想。一般说来,计算机专业的其他课程,如网络技术、数据库技术、算法分析与设计等,都是求解结构化问题的基本技术,而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的有效技术。最后,人工智能科学与技术飞速发展,但目前人工智能只被视为一门专业课,课程讲授和人工智能没有作为一个研究方向结合起来,也没有把传授课本知识和引导启发创新结合起来。
适应知识经济发展的高等教育,要把培养创造精神和创新能力摆在突出的位置。创新是基础研究的生命,而高等学校的教学只有与科研紧密结合,才能在培养学生的创新精神方面有所作为。为此,针对人工智能的课程特点,我们积极开展研究型教学、研究型学习,提高大学生的学习能力、实践能力和创新能力的研究与实践。在教材上,我们选用了清华大学出版社出版、马少平等编写的《人工智能》。我们的教学研究与实践的主要内容包括三个方面:启发式传授人工智能解决问题的非结构化的思想;成体系的实验训练;以及与毕业论文,学校大学生科研项目资助计划,国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练。这三个主要方面,层层递进、环环相扣,是体系完整的创新型人工智能教学实践。下面,我们就这三个方面内容展开探讨。
1启发式传授人工智能解决问题的非结构化思想
现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次[1]:1)结构化问题,能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题;2)非结构化问题,难以用确定的形式来描述,主要根据经验来求解;3)半结构化问题,介于上述两者之间。一般说来,计算机专业的其他课程如网络技术、数据库技术、算法分析与设计等,都是求解结构化问题的基本技术。而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的有效技术。人工智能的教学可以让学生在体验、认识人工智能知识与技术的过程中获得对非结构化、半结构化问题的解决过程的了解,从而达到培养学生多角度思维的目的。
我们使用的教材主要内容包括搜索和高级搜素、谓词逻辑和归结原理、知识表示、不确定性推理方法、机器学习等。这些主要内容也可以相应地归结为若干个典型算法,如启发式A*搜索算法、 剪枝算法、元启发式算法(模拟退火,遗传算法)、谓词逻辑归结算法、贝叶斯网络、决策树、神经网络(BP算法、自组织网络和Hopfield神经网络算法)。元启发式算法是一种启发式的随机算法,是用来解决非结构化问题的典型算法,其思想和传统的决定性算法如动态规划、分支限界完全不一样。学生在刚一接触到这些元启发式算法一时难以接受和理解其机理,对算法的有效性往往半信半疑。根据非结构化、半结构化问题的特点,讲解和演示算法在解决此类问题的具体步骤和详细过程,从而让学生掌握人工智能算法的基本思想。在讲解不同的元启发式算法的时候,学生会问,是模拟退火算法强,还是遗传算法强;在讲到机器学习算法的时候,学生会问到底哪个分类算法最好,这时候我们可以把搜索(优化)领域和机器学习领域的“没有免费午餐”定理进行适当的讲解和解释,从而把具体算法实现层面之上的一些人工智能的哲学思想进行传授。
在人工智能的具体教学中,采用问题教学法和参与式教学法。在问题教学法中,围绕人工智能的知识模块,在引导学生发现各种各样问题的前提下,传授知识。教学活动中,尝试使人工智能知识围绕实际问题而展现,使问题不仅成为激发学生求知欲的前提,也成为学生期盼、理解和吸收知识的前提,以此激发学生的创造动机和创造性思维。在参与式教学中,打破人工智能算法的枯燥、沉闷的传统教学法,尝试开放式教学内容;提问式讲课;无标准答案的课程设计;查找文献,分组动手实现人工智能算法等参与式教学方法,培养和发扬学生的参与意识,通过参与式教学提高学生学习的主动性、积极性和效率,培养学生的动手能力和创新能力。
2成体系的实验训练
独立开展人工智能实验课程,开发一批新型、富有创意的实验案例库,搭建一个创新实验和虚拟学习社区平台。人工智能实验课程的特点是应用各种人工智能方法,根据问题的约束、结构、信息进行表示建模和计算机上实现,是与人工智能原理同步的实验课程。学生必须掌握的人工智能的基本原理和计算机操作技能,它对于学生的知识、能力和综合素质的培养与提高起着至关重要的作用,在整个教学过程中占有非常重要的地位,是计算机软件、计算机应用、计算机网络、软件工程等专业的一门重要的必修专业课程。通过实验,学生得到严格的训练,能规范地掌握人工智能的基本理论和主要方法、基本问题求解技术,熟悉各种计算环境的基本使用。
在培养学生掌握实验的基本操作、基本技能和基本知识的同时,努力培养学生的创新意识与创新能力。为实现这一目标,在课程内容安排上采用适量基本原理与方法的实验内容为基本内容,增加一系列综合性实验和开放性创新实验问题,在实验内容方面更注重研究性实验中的创新问题。实验内容方面分为三个层次:基本原理的基础性实验、综合实验和研究性实验。在后两个层次的实验中,部分引入人工智能课程小组团队的最新科研成果,目的在于通过完成这些研究性实验,培养学生独立解决实际问题的能力,以提升学生的科研素质与创新意识。我们将这些设计实验称为新型实验案例库,它被放在人工智能课程小组网站上,以此搭建一个创新实验和虚拟学习社区平台。通过实验课程的学习和训练,学生应达到下列要求。
1) 掌握人工智能方法的优点及其在实际中的应用。
2) 学会对人工智能问题进行分析建模和应用各种计算工具实现问题求解,熟悉对实验现象的观察和记录,实验数据的获取与设计,最佳实验条件的判断和选择,实验结果的分析和讨论等一套严谨的实验方法。
3) 巩固并加深对人工智能原理课程的基本原理和概念的理解,培养学生勤奋学习,求真求实的科学品德,培养学生的动手能力、观察能力、查阅文献能力、思维能力、想象能力、表达能力。
4) 通过完成综合研究性实验,培养学生独立解决实际问题的能力,提高学生的科研素质与创新意识。
在培养学生掌握实验的基本操作、基本技能和基本知识的同时,进一步培养学生分析问题和解决问题的能力,培养学生的创新意识、创新精神和创新能力,为学生今后从事科研、教学或企事业单位的分析检验以及新技术的研发工作打下扎实的基础。
在实验组织方面,根据各实验的目的和要求,学生分为5人1组,指定一个组长,每组选择1套实验题目。基础实验题目要求达到27学时、综合性实验题目选择1题和研究性实验题目选择1题,基础实验题目要求在规定时间内,小组独立完成实验测定、数据处理,并撰写实验报告。实验过程中, 要求学生勤于动手, 敏锐观察, 细心操作, 开动脑筋, 分析钻研问题, 准确记录原始数据, 经教师检查,实验及其原始数据记录才有效。同时,团队作业,需要多人分工合作、相互帮助,这样可以提高人际交往和沟通能力,学会与他人合作,培养团队创新能力。
3课程学习与毕业论文,科研训练相结合
人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿和未来,通过学习和体验人工智能的知识和技术,学生能够在一定程度上了解信息技术发展的前沿知识,这有助学生开阔视野、培养兴趣,为今后继续深造或走向社会奠定坚实的基础[3-4]。
人工智能的理论和方法广泛应用于数据挖掘、机器学习、模式识别、图像处理中,这些内容既是高年级的后续课程,又是现在热门的研究方向。学习和深刻理解人工智能的理论、方法和应用,对后续课程学习以及今后的研究具有重要的意义。
我院规定大学三年级的学生开始联系毕业论文指导导师,同时确定毕业论文的研究方向,提前进行科研实践,以培养实践能力和研究素质。人工智能课程正好是大三高年级开设的专业课,因此,我们把课程实验及设计与同学的兴趣相结合,引导学生,并提炼和形成学生的毕业选题和课外的科研方向,它是提高本科生研究创新能力的有效手段。
基于新的教学实践,很多学生的选题都与上述归纳的人工智能若干算法相关,如算法本身的研究和改进,或是算法在各领域,如数据挖掘、图像处理等的应用。在我们的科研能力训练计划中,一批项目和课题,如混合神经网络的研究与应用、差分演化算法研究与应用、基于协同训练的推荐系统等,分别受到国家和学校本科生科研项目立项资助。一批三四年级的本科生以第一作者身份在国内核心期刊、国际会议和期刊上发表学术论文,这激发了学生的科研兴趣,使学生体会到了创新的乐趣。
总之,课程学习与毕业论文、学校大学生科研项目资助计划、国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练,极大地提升了学生的创新能力和科研基本素质。
4结语
针对人工智能的课程特点,我们积极开展研究型教学、研究型学习,提高大学生的学习能力、实践能力和创新能力的研究与实践。我们的教学研究与实践主要内容包括三个方面:启发式传授人工智能解决问题的非结构化的思想;成体系的实验训练;以及与毕业论文、学校大学生科研项目资助计划、国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练。这三个主要方面,层层递进、环环相扣,是体系完整的创新型人工智能教学实践,新的改革和实践在教学中取得了令人满意效果。
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Reform and Practice of Innovative Teaching in Artificial Intelligence
WANG Jia-hai, YIN Jian, LING Ying-biao
(Department of Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China)
关键词：智能科学与技术；专业启蒙教育；课程
0 引言
经过十几年的发展，目前我国已有几十所高校相继设立了智能科学与技术专业。作为国家民委直属的民族高校，为顺应学科交叉和未来技术发展的趋势，中南民族大学计算机科学学院近年来申请并设立了智能科学与技术本科专业。在对智能专业新生培养的过程中，教学团队借鉴其他高校先进经验并结合计算机科学学院现状，针对智能科学与技术专业学生的特点，探索和尝试一种多元化专业启蒙教育模式，其目标是通过对大一学生进行专业启蒙教育调动学生学习专业的主观能动性，激发学生研究专业知识的兴趣，帮助学生认清自己的优势与不足，制订出适合自己的专业学习规划和职业规划。
我国的传统教育一向重视启蒙教育，宋代朱熹就曾著有《易学启蒙》一书。启蒙是教育永恒的使命，针对个人的启蒙通常是教育活动的主要形式。专业启蒙教育是大学专业教育的起步，对学生的专业学习及职业发展具有基础性意义。
1 专业启蒙教育的现状’
当前一种较普遍的观点认为专业启蒙教育就是对新生进行“专业百科知识”的启蒙，通过专业导论课程教学实现。传统专业导论课程的教学一般可以分为专业概况介绍、专业培养体系与学习目标讲解、学习方法与兴趣培养、该专业的社会需求和就业前景等4个部分。与其他许多理工科专业一样，智能科学与技术专业的教学计划中也会有在第一学期开设智能科学与技术导论课程，但由于智能专业具有交叉性、综合性并且受到传统教学体系等诸多因素的影响，智能专业导论课在实际课堂讲授过程中遇到一些困难。例如，由于受教学计划制订规则的限制，包括平均的周学时数、学分数以及专业课程前后衔接等，教师在学生大学4年的第1学期甚至第1学年很难安排其他专业课教学。
根据笔者对一些开设智能科学与技术专业院校的教学计划和大纲的调研情况看，许多学校和中南民族大学计算机科学学院目前的情况相似，在第一学期安排的专业课是C语言程序设计，在第二学期安排数字逻辑和（或）C++程序设计等专业基础课。这就导致在智能专业第一学年中，智能科学与技术导论课“独挑”专业启蒙教育重担的结果，可能出现的问题主要体现在以下几个方面。
1.1 专业的“点、线、面”难以顾全
1）有限的课时数与丰富的内容难以匹配。
智能科学与技术专业集计算机软硬件、自动控制、网络等现代科技于一身，是一门多学科交叉的综合性学科，因此其内容之丰富、难度之深、应用面之广可想而知，而导论课能安排的学时很有限。这使得教师在上导论课时很难兼顾知识面与知识深度，要想完整并系统地在新生面前展现该专业的前沿性内容非常困难；许多学生听完导论课后难以从宏观角度理解和认识智能专业，常常会产生“雾里看花”、不知所云的感觉。
2）专业导论课与专业理论课衔接不紧密。
万事开头难。大一新生由于知识结构不完整并缺乏认知能力，难以从整体上把握学科形态，对导论所涉及知识的理解和掌握程度有限，然而等到高年级再接触大量专业课时，学生已基本忘记了入学时学习的导论课基本内容。由于缺乏对该专业的宏观把握，学生在后来的专业课学习中常常是孤立地学习某一门专业知识，很少会主动并且有意识地将相关课程联系起来学习。这就妨碍了学生综合运用所学知识能力的提高，不利于学生发散性和创造性思维的养成。
1.2 学生普遍缺乏对未来的规划
1）对专业产生片面性认识。
按照现行的教学计划安排，智能专业的新生多半从计算机类课程开始进行专业课学习。专业启蒙教育中也特别强调计算机技术的重要性，再加上新生易受“先入为主”效应的影响，一些学生在和笔者座谈时就流露出只要学好计算机课程，掌握几门编程语言，今后就能够胜任智能系统开发设计工作的想法，这种想法在以技术至上为学习理念的学生中很具有代表性。
2）对专业的学习兴趣难以维持。
教师在上导论课时都会精心准备一些课件和素材，以便新生一开始就能产生对该专业知识的好奇，但随着时间的推移并且较长时间没有深入到专业学习与研究中，很多学生对该专业的学习兴趣下降，有的甚至将兴趣转向其他专业。笔者在跟踪抽样走访中发现有一些学生已流露出厌学情绪和转专业的想法，对自己的未来也缺乏规划。
1.3 专业认知度与相互沟通能力有待提高
通过对计算机科学学院2012级智能专业新生进行走访和座谈，笔者了解到很多学生特别是来自于民族地区的学生在上大学前很少或者根本没听说过这个专业，许多学生的专业志向是家长或教师帮忙填的，还有相当一部分是专业调剂。这就造成整个年级中，第一志愿报考智能科学与技术专业的学生比例低于50%，也就是说有一半以上的新生是“被智能”。
就民族院校自身而言，少数民族学生的比例超过汉族学生，有较多的学生来自土家、壮、苗、回、畲、朝鲜等民族，即使是汉族学生，他们也多半来自于各地的自治县或自治乡，因此这些学生除了具有一般大学新生的特质，如由于在初高中阶段一心准备高考，而缺乏对社会的了解，对所报考的专业知之甚少外，还受到基础弱、底子薄、知识面窄、见识不多、思维不够活跃、羞于表达、汉语表达能力较弱等因素的困扰。这就势必导致一些学生对智能专业的认知度低，对即将开始的专业知识学习也没有准备，兴趣不高，得过且过，与教师间的相互交流也存在一定障碍。
2 多元化专业启蒙教育模式与实施步骤
在对计算机科学学院当前专业素质教育存在的问题进行探讨后，笔者认为从大一开始就应采用多元化的策略开展智能专业启蒙教育，着手培养学生对学科的认知感，在学习方法和创新思维上给予启蒙和引导，帮助学生形成自己的专业视角和学科分析架构，为今后专业学习打下良好基础。
2.1 制订教改计划。促进专业启蒙教育
刚入学的新生对于学校的学习和生活环境比较陌生，加上不同民族学生在生活习惯、风俗、待人接物观念上有差异，新生之间渴望相互交流对新学校和新专业的看法，但苦于交流渠道的欠缺。根据以往的观察发现，能否有效地融入班级和团队，是影响学生未来专业学习的一个非常重要的因素，因此笔者在新生专业启蒙教育中将如何解决学生与人沟通的问题放在第一位考虑。只有先解决了学生思想和交流方面的问题，才能为他们解开心锁，为专业学习营造一个良好的氛围。
从2012级智能科学专业的学生进校开始，我们就在新生中开展放飞梦想的“云帆计划”。选派优秀专业课教师担任智能科学各小班的班主任。各班主任从新生踏入大学校门的那天起，就从各民族学生自身的特点人手，通过定期个别谈话、班委会、各民族学生宣介会、专业学习规划讨论会等形式有计划、有目的地帮助他们增进彼此了解，加深其对智能专业的认识，引导和强化班级学风建设。这种目的明确、有计划性的活动形式极大地提升了班级凝聚力，使得班上新生之间的关系更加融洽，同时为后续科研兴趣小组和学科研讨小组活动的顺利推进奠定基础。
2.2 建立专业教师辅导访谈制
为了进一步提高学生对智能专业的认知和学习兴趣，智能专业教学团队作为辅导教师组织了多次师生访谈。在访谈过程中学生提出很多他们关心的问题，如大学课程学习和高中课程学习有什么不同？与同班同学和同寝室同学间的关系该如何处理？C语言学习的重要性体现在哪些方面？除了专业书籍之外，还有哪些书籍是学生在大学阶段需要了解的？考研和找工作的关系该如何处理？机器人与智能专业有何关系？智能专业毕业生的就业趋势怎样？少数民族学生如何学好智能科学与技术专业课？
针对这些问题，辅导教师不是只进行简单的说教，而是本着“授人以鱼不如授人以渔”的教育宗旨，尽量从客观、专业的角度阐述自己的观点和看法，通过介绍案例、科技信息动态及教师自我学习的亲身体会，引导学生就自身关心的问题进行思考和探索。此外，教师还特别提出学生要学会根据自身的情况对前人的成功经验有所取舍，批判地继承前人的观点，力求探索出一条适合各民族学生的求学成长道路。
2.3 改进教学模式
在师生间关系更为融洽的基础上，笔者采用“纵、横”结合的方式进行新生专业启蒙教育。“纵向”方面主要是从课程配套与衔接上进行改革尝试，以智能专业导论课为专业启蒙先导，以各专业骨干课程的宣介为后继，让新生既了解将要学习的内容，又在第一时间找到和认识相关教师，为其早日进入专业学习作好铺垫。
“横向”则是将课堂教学与对学生的平时管理相结合，营造出思想与专业教育相互结合和相互促进的教育氛围，在学生的感性世界和理性世界之间搭好桥梁。具体做法有：为了激发学生的学习兴趣，该教学团队抓住智能科学与技术导论课开设的时机，摒弃一贯的说教方式，在导论课教学中引人技术宣讲会、专题报告会、教学实践环节，请不同研究方向的教师就各自研究领域的研究动态和应用前景介绍前沿技术和最新动态，让学生既感到智能的有趣，又了解智能专业的一些重点和难点。
另外，我们还在课余时间通过组织新生参观开放实验室和教师研究室、与课题组中的研究生座谈、鼓励新生与高年级优秀学生组成同民族和同乡学习互助组等活动，让学生在脑海中初步建立起知识、技术、专业和学科间的联系。同时，从大一开始就安排新生参加大学生电子设计比赛、大学生创新比赛、机器人设计比赛等一系列学科竞赛，激发学生的好奇心和求知欲，帮助他们逐步了解智能专业学习和研究的基本方法。
2.4 组建兴趣小组，实现自我引导
在发挥学生自主积极学习的诸多因素中，兴趣爱好尤为关键。为了使得兴趣成为促进学生进一步学习的直接推动力，从新生入学之初，笔者就有意识地引导和协助新生自发组成兴趣小组，以小组为单位参与各类学科竞赛和班级活动。最初的分组情况表明新生在早期更倾向于以寝室为单位参与各类活动，如在专业规划演讲比赛、电工实习、竞赛科目选择等班级活动中，学生更多地以寝室为单位进行分组，原因在于同一个寝室学生的作息时间比较一致，方便大家统一行动。
然而，随着学习的深入，寝室的界限渐渐模糊，将学生联合在一起的更多的是共同兴趣和爱好。这种方式建立起来的关系更加牢固，并且在这样的兴趣小组中每个学生的分工更加明确，团队中的每个成员都希望能为小组作出贡献，因而更能激发出学生的创作灵感，提高学习积极性。这一点在后续开展的机器人创新比赛中得到了很好的证明，如2012级智能专业的学生通过联合、分工、协作，利用课余时间完成了选题、分析、搭建构型、软件编程、报告撰写、视频拍摄上传等流程，最终顺利地完成了预定任务，向组委会提交自己的设计作品。通过兴趣小组的成功运作，各个兴趣小组已开始成为优秀学生专业启蒙教育的宣传站，成为吸引新生钻研科学知识的“吸铁石”。
2.5 设立多层次考评模式
传统的考评体系主要偏重于学生的卷面考试成绩，这种考评模式过于片面，不利于创新型学生的发展。为了适应当今社会对复合型、创新型人才的需求，结合智能科学与技术的多学科交叉性、融合性、综合性很高的学科特点，我们在专业启蒙教育别注重综合考评体系的建立。
我们将专业导论课的考评分为多个层次：（1）卷面考试。期末考试仍然采用书面形式，注重对学生掌握基本概念和基础内容情况的考查。（2）讨论报告。针对导论课教学内容，组织学生进行专业知识认知的专题讨论会，学生以小组为单位进行选题、资料查阅、PPT制作和小论文撰写，最后进行答辩讨论，从而训练和培养新生分析问题、逻辑推理、书面及口头表达的能力。（3）实践环节。教学实践环节会让新生实际动手制作小型简易的微控制装置，增强感性认识，锻炼动手能力。
该考评模式设立的目的是让新生除了重视基本学习能力的提高外，还要从一开始就注重锻炼自己的自学能力、操作能力、表达能力、思维能力和创新能力等。这种多层次的考评结果同时也可以作为日后选拔竞赛学生的重要评判依据。
关键词：计算机科学与技术；人工智能；智能机器人；实验室建设
智能机器人作为一个最为典型的工程系统对象，涵盖了机械、电气、信息、通讯、控制、系统等所有现代工程专业的内容，因此机器人作为一个典型的系统对象，是所有创新工程专业教育改革的理想载体，可以贯穿工程训练、专业基础教育和专业创新教育的全过程，是教学实验和研究的最理想的平台。智能机器人实验室是一个涉及多学科，测、控充分结合的实验室，集各种传感与执行机构于一体，又是一个测控一体化的综合实验对象。
首都师范大学智能机器人实验室是专门服务于智能科学与技术专业本科教学和实践的系统平台，是高年级智能机器人、模式识别等专业课程的实践创新基地。经过近10年的建设发展，我们在实验室建设、实验体系研究、目标定位等方面积累了一定的经验。
1 实验室建设定位和配置
智能机器人与模式识别是智能科学与技术专业的特色，其中，智能机器人重点培养学生在智能机器人设计与开发、智能机器人传感器技术、智能控制、多传感器信息采集与融合等方面的实际应用能力；模式识别是基于信号处理、人工智能、计算机等技术，用机器代替人去识别和辨识客观事物，用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读的学科内容，其相关系统理论和方法的研究近年来迅速发展，因此实验室的建设主要围绕这两门课程的实践教学和科研活动展开。
实验室自2005年创建，占地面积约150m2。根据教学实践需要，实验室设备配置包括通用计算机系统、小型组足球机器人、轮式智能移动机器人平台、大学生创新实践中级套件、示教型教学工业机器人、各种传感器等。软件系统包括Matlab、机器人编程系统、通用编程语言环境、模式识别工具箱等，在这些设备的基础上，开展智能科学与技术的实践教学。随着设备的老化，根据课程发展的需要，实验室即将购进人形机器人、灭火机器人、游历机器人以及自主设计机器人的各类配件。
2 实验室创新实验体系
2.1 通用创新实验体系
根据智能科学与技术的学科特点，智能机器人实验室提供循序渐进的系统训练课程：初级课程、中级课程、高级课程，具体开课情况见表1。
（1）针对低年级学生的系统化基础工程训练：学生可以利用该平台，进行学科基本能力的培养，包括计算思维能力、算法设计与分析能力、程序设计能力、开发应用能力等；并能够动手组装和调试简单电路；编写控制软件；获得全方位的、系统化的基础工程训练。
（2）针对中年级学生：可以利用该平台，进行系统能力的培养，要求学生能够站在系统的全局去看问题、分析问题和解决问题，从而更加深入地学习并实践自动控制、电子电路、微机原理接口技术及应用、单片机原理与应用等学科知识与试验学习结合起来。
（3）针对高年级学生：利用该平台，深入研究目前前沿的学科知识，进行人工智能、图像处理、语音识别、机器人自主导航、运动控制、机械设计、机械电子学、电机拖动、机器人学、自动控制、数字控制、先进控制、智能控制、传感器、传感器信息融合、信号处理、模式识别、人工智能、面向对象编程、软件工程、图像处理、语音识别、神经网络、遗传算法等多学科的研究验证，进行创新能力培养。
2.2 智能机器人课程实践教学体系
智能机器人是首都师范大学智能科学与技术高年级学生的重要专业课程，涉及的学科范围包括力学、机器人拓扑学、机械学、电子与微电子学、控制论、计算机、生物学、人工智能、系统工程等诸多课程，是理论性、实践性和综合性很强的课程，也是培养学生具有机械设计能力、能够直接解决实际问题的课程。该课程授课课时为36学时，实验课时为36学时，达到了1：1的比例。
第一阶段，教师以最为典型的能力风暴机器人、示教—再现机器人为教学对象，让学生掌握基本程序的编制，掌握电机的控制方法，掌握最简系统的组装、编程、调试的方法，能够实现基本系统的各种控制，实现机器人走正方形、机器人边唱边跳等经典控制项目，从而对机构设计、软件编制以及优化有一定的认识。
第二阶段，设计和开发自己的机器人运动机构，完成机器人综合组装、调试工作，在第一阶段的基础上增加一些标准传感器知识，学生可以通过对典型传感器，如红外传感器、光敏传感器、碰撞开关、光电编码器等使用学习，完成机器人跟人走、避障等实验。另外，学生熟练掌握完整智能控制系统的编程与应用方法，为拓展其他各种传感器与功能模块的应用打下基础。
第三阶段，学生可以在以上基础上增加其他各种扩展芯片、传感器、大学生创新模块套件及执行机构，熟练应用不同传感器，设计方案以及试验环境来实现不同功能，例如完成语音控制机器人小车、加工车床等试验。通过这个环节，学生可以深入掌握不同传感器及执行机构的工作原理与应用方法，培养学生解决实际问题的能力。
第四阶段，面向竞赛和学生科研课题，学生独立进行自主创意或完成指定项目的设计。在这个阶段，学生可以对人工智能、图像处理、自主导航、遗传算法等前沿学科进行深入研究及验证，例如火星陨石标本采集概念机器人的设计、智能图书存取系统设计等。
2.3 模式识别课程实践教学体系
模式识别课程是首都师范大学智能科学与技术高年级学生的重要专业课程，其目的是通过对模式识别基本理论、概念和方法的学习，使学生能够灵活运用所学知识，借助计算机解决实际工程应用中的自动识别问题，其主要任务是使学生掌握对物体进行分类的有关理论和方法。实验课是本课程重要的教学环节，目的是使学生掌握模式识别基本分类方法的算法设计及其验证方法。提高学生分析问题、解决问题的能力。本课程授课课时36学时，实验课时时。
第一类实验是安装并使用模式识别工具箱。本次实验可以让学生了解模式识别软件的具体形态、基本设置以及运行流程，了解基本识别方法的工作过程。
第二类实验使用常用分类算法进行实验，例如，贝叶斯分类算法的原理和使用、最近邻算法的分析试验。
第三类实验为课程设计，例如用支持向量机进行人脸识别。本次实验可以让学生掌握支持向量机的运行机理、参数选择与快速算法等，了解在实际分类中学习样本库的重要性。
3 实验室发展成果
3.1 提高科研水平，促进实验室良性发展
实践证明，科研项目的研究对改善学科软硬件条件作用重大。在带动实验室建设上，科研课题以优势、特色学科为基地，购置大量先进的仪器设备，构建起坚实的实验条件，在完成科研任务的同时，转化为学科教学、科研发展的基础设施，为培养高水平本科人才提供物质支撑。首都师范大学智能科学与技术专业先后申请主持国家自然科学基金项目等国家级项目4项、省部级项目近20项，校级项目若干，发表包括SCI、EI检索在内的学术论文一百多篇，从而极大促进了智能机器人的实验室建设，为实验室的长期发展创造坚实的物质基础和持续的科研动力。
3.2 开展学生科研，培养学生创新能力
智能科学与技术专业坚持以智能机器人实验室为依托，鼓励学生申报、开展各级各类学生科研项目，进行专业实习、完成毕业设计，并按照本科生的学习发展阶段，为学生规划科研申报体系，如图1所示。
近四年来，我们积极组织学生申请全国级大学生创新实验计划6项，参与学生近30人。申请校级各类学生科研项目近20项，参与学生近百人。通过有组织地、循序渐进地开展学生科研，学生极大地发挥了钻研精神和创新能力。
3.3 通过学科竞赛，调动学生实践积极性
实验室为学生提供了一个开放的平台，并以培养学生的创新思维、科研素质和实践能力为目标，为学生的成长提供良好的条件。学科竞赛富有挑战性、探索性和趣味性，是学生综合能力培养的重要手段。参赛的过程，就是学生独立分析问题、解决问题的能力得到锻炼和提升的过程。近年来，学校通过组织学生参与竞赛，先后获得2012年全国大学生仿真比赛一等奖、2011年全国大学生仿真比赛二等奖2项、历年全国Scilab竞赛二等奖以上奖项；学生设计的“火星陨石碎片采集概念机器人”“智能图书归还平台”分别获得2011年全国首届大学生智能设计竞赛二等奖；学生设计的智能小车获得2012年北京市挑战杯二等奖。
关键词：信息科学技术；教学改革；教学理念；计算机学科
北大信息科学技术学院针对北大学生的特点，把培养目标定位在培养具有国际视野的领域领军人才上，具体讲就是培养具有原创能力的研究型人才、具有集成能力的工程型人才和具有组织能力的管理型人才。为了实现上述培养目标，学院秉承了北京大学“加强基础，淡化专业，因材施教，分流培养”的理念，在教学改革中强调了“拓宽夯实知识基础，培养锻炼综合能力”的基本原则，关注了如下三方面的工作：一是结构化的教学体系框架设计：构筑能够灵活调整课程安排、教学内容和教学形式的教学体系框架，适应本学科发展迅速和与产业结合紧密的特点。二是宽广和扎实结合的基础课程设置：依托北大的人文学科优势培养学生的人文基础，依托北大的理科优势夯实数学物理基础。依托北大计算机学科的历史积淀强化算法和软件编程基础，依托学院的电子科学技术学科加强硬件基础。三是面向能力培养的学习环境建设：营造敢于表达、质疑、挑战、犯错和承担的学术氛围，建设面向基础知识和动手能力的实验教学课程体系，建立结合真实科研任务的、与研究生同等条件的科研实习制度。
本文将对这些前期教改实践做一个简要总结。
一、结构化的教学体系框架设计
信息学院目前有四个本科生专业，分别为计算机科学与技术、电子学、微电子学和智能科学。其中前三个是成立学院时就有的专业，而第四个是学院成立后设立的全国第一个智能科学专业。在原有的教学体系中，每个专业的课程自成体系。一方面每个专业的学生知识面较窄，不利于学生适应快速发展的社会需求；另一方面有些课程在不同专业重复设置，浪费教学资源。学院成立后我们制定了新的本科生教学计划，打通一年级四个专业方向课程，并在2005年、2007年两次进行了修订。我们提出了重视基础，分阶段、多层次的模块式教学计划，把课程分成三个阶段安排(一年级、二年级和高年级三个阶段)，除学校公共必修课外，把课程分成四个层级：学院公共必修课、专业必修课、专业核心选修课、任选课。
为了加强基础、淡化专业，一年级统一安排数学、物理、计算机和电路方面的基础课(如数学分析、高等代数、电磁学、力学、计算概论、程序设计实习、数据结构与算法、微电子与电路基础等)，使得不同专业的同学在软硬件方面都得到加强。2007年的修订计划，更加体现出北京大学重基础重创新思维的培养特色。以学生为本，课程设置将数学、物理、计算机等方面的基础课，分别开设AB两级不同深度要求的课程。打造研究型、综合型(宽口径型)、应用型培养模式，以适应兴趣和特长不同的学生。另一方面，在一年级第一学期开设“信息科学技术概论”，请学院里资深的专家教授向学生讲解信息科学技术领域各学科的发展和最新成果，各专业的知名教授学者(包括院士、长江学者等)都亲自给学生授课，开阔了学生的视野，激发了学生的学习兴趣。二年级分为两个大方向，计算机和智能科学的方向以及电子和微电子的方向。到了高年级，则根据不同的专业和学生志向安排更具选择性的专业课程。
在学院本科教学框架体系下，计算机学科的本科教学体系由五大基础(数学物理基础、程序设计基础、专业数学基础、硬件基础、系统软件基础)、三大系列专业课(计算机理论、计算机核心技术、计算机应用和新技术)和本科生科研实习组成。在整个课程体系中，程序设计基础、硬件基础、系统软件基础和全部的计算机核心技术、应用及新技术课程中都有大量的实验教学内容。
二、关于计算机学科知识基础的讨论及相应课程的设置
随着计算机学科的内涵和外延的不断丰富，与计算机学科相关的领域不断增加，各种理论、技术、应用层出不穷。我们不可能在本科四年的时间里向学生传授所有与计算机学科相关的知识，因而要仔细讨论清楚到底哪些内容是相对更基础的是必须掌握的，哪些实验对训练学生基本动手能力更为有效，什么样的教学模式对学生未来的发展更为有利。回答上述问题需要考虑以下几个因素；(1)计算机学科未来发展趋势预测及国家发展对计算机人才的需求。(2)计算机学科的知识体系及各部分之间的拓扑关系。(3)学生的特点和兴趣。(4)学生培养的目标和定位。(5)现有师资力量和对未来师资力量发展的计划。如果前四点决定了我们需要培养怎样的人才以及如何培养，那么第五点将决定我们究竟能否做到我们想要做的。
北京大学信息学院由计算机科学与技术、电子学、微电子学和智能科学系组成，拥有开设各类课程的硬件环境和师资力量。学院的成立为调整每个专业方向的课程设置提供的可能性。在学院的框架下，由知名学者联合为全院新生开设了信息科学技术概论。计算机专业的本科课程在硬件、程序设计基础和智能方面都有所加强，而通过和数学学院、物理学院的联合，为学生提供了多种的数学物理基础组合课程。总体来说，北大信息学院计算机专业方向的课程体系包括数学基础(有A(数学分析+高等代数)、B(高等数学+线性代数)两种难度选择)、专业数学(集合论、代数结构、数理逻辑、概率统计)、物理基础(有ABC三种难度可供选择)、程序设计基础(计算概论、程序设计实习、数据结构与算法、数据结构与算法实习、算法分析与设计)、硬件基础(微电子与电路基础、基础电路实验、数字逻辑、数字逻辑实习、微机原理、微机原理实习、计算机组织与体系结构、体系实习(待建设)、系统软件基础(操作系统、操作系统实习、编译原理、编译实习、计算机网络、计算机网络实习)、三个方向的系列选修专业课程和科研实习(一年以上)与毕业论文(全院范围评选十佳和优秀论文)。
北大信息学院计算机专业课程体系中比较有特色的内容是：(1)数学和理论课程丰富(由于联合了数学学院和智能科学系)。(2)大部分基础课程的实习内容单独设课，时间为一个学期，要求分组完成比较大的项目，对学生充分理解理论课程的内容，提高动手实践能力很有帮助。(3)与本系教师研究方向相关的课程内容丰富且课程门数呈上升趋势。
三、加强基础实验教学建设，重视实践能力培养
结合本院学生80％继续深造的具体情况，我们制定了“能力培养为纲、知识传授为目；基础知识为体、专门技术为用；避免急功近利、强调后发优势”的教学指导方针。具体来讲就是在打好数学物理基础的同时，强化实验教学环节，尤其是设计和创新型实验教学的环节，使学生养成探究各种知识理论的来源和适用范围的习惯。
在提高实验教学质量方面，学院也作了多种尝试，其中最典型的是在提高学生程序设计和实现能力方面，自主研发了“百练”程序在线评测系统。该系统在基础实验教学中被广泛应用，并辐射至全国全球。“百练”程序在线评测系统是一个基于万维网的服务系统，全天24小时向全球提供服务。用户在练习某个题目时，只需要将源程序通过网页提交，在几秒钟之内就会得到正确与否的回答。“百练”对于程序的评判是极为严格的，学生的程序根据系统给出的输入数据进行计算并输出结果。“百练”在服务器端编译、运行被提交的程序，取得输出结果和标准答案对比，必须一个字节都不差程序才能算通过。这对于培养严谨、周密的程序设计作风极为有效，学生必须考虑到每一个细节和特殊边界条件，而不是大体上正确就能通过。传统的人工评判是难以做到这一点的。使用“百练”系统进行程序设计类相关课程教学时，一方面可以在网上布置作业题目，学生随时完成作业、提交并获得评测结果，减轻了教员批改作业的负担同时增强了批改的准确性；另一方面教员亦可在网上监督学生作业完成情况，并就存在的问题进行解答。网上实时的编程考试，更能考察出学生的动手能力，同时有助于威慑和杜绝作弊现象。五年的教学实践表明，“百练”系统在提高学生程序设计能力和编程的熟练和准确性方面起到了突出的作用。“在“百练”上做题对你创造力和思维能力都是种挑战，有助于戒骄戒躁，任何一个字节都要处理得当，否则就会出错。这不但可以使你懂得理论，而且使你真正开始写自己的程序。”这是06级一位本科生的最深感受。四、参与科研项目，培养研究和创新能力
信息科学技术学院建立了一整套本科生科研实习制度，将科研实习与本科生课程训练并列为本科生培养的两个组成部分。在一、二年级学生中遴选一些基础好的学生通过“校长基金”、“若政基金”、“教育部大学生科研实践计划”、教师自筹等项目进入课题组参与科研项目的研究。三年级时，各个研究所实验室制度化招收实习本科生，包括组织报名、考核、录取、基础培训、规章制度培训、前沿介绍、与学生讨论确定选题，之后进入与研究生同样的培养模式进行培养。四年级时，所有没进入实验室实习的学生通过双向选择进入实验室完成本科论文。
“在和高年级学生的协作中，我们学到的不仅是知识，而且还有一种信念，大家为同一个项目互相合作，以我们自己的方式鼓励自己，如果我们能保持这种心态，我们一定能取得更大的成就。”已毕业的一位03级本科生认为，本科参加院里的科研实习，除了培养动手能力、科研创新能力之外，更重要的是培养了她的团队协作能力。
让本科生从一年级开始就陆续进入实验室，跟随导师和硕士生博士生参与真实课题研究。这样做的好处是：(1)让学生提前感受研究的文化氛围，培养科学素养。(2)通过科研，充分认识数理基础的重要性，积极主动奠定坚实基础。(3)导师和学生互相沟通了解，提高研究生生源质量。(4)提前培养专业基础知识，将研究生培养延伸至本科，有助于出高质量的研究成果。
信息科学技术学院有1个教学研究所和11个科研研究所，其中有2个国家重点实验室、6个部委级重点实验室，承担了国家863、973、自然科学基金项目100多个，每年纵向科研经费6000多万，为本科生就读期间直接参加科研工作提供了条件。近几年在一些研究基金的资助下很多本科生在研究所里受到很好的训练，参与完成了重大科研课题，发表了高水平的论文。
五、科研团队建设系列课程，促进科研成果向教学转化
计算机系的教师是以研究所为单位组织的。每个研究所的教师有一个共同的大的研究方向。计算机系本科生课程分为基础课和专业课两个层面，针对这两种课程，教师有两种组织方式，一方面从各个研究所抽调有经验的老教师和年富力强的中青年教师组织成基础课教学团队，负责全院基础课程的建设，例如计算概论教学团队、程序设计实习教学团队、数据结构与算法教学团队：另一方面，教师按研究方向组织成系列专业课程授课团队，负责建设各个研究方向的系列课程，例如数据库方向教学团队、计算机网络方向教学团队、软件工程方向教学团队、计算机理论方向教学团队、人机交互方向教学团队、人工智能方向教学团队、数字媒体方向教学团队等等。每个研究方向的教学团队负责建设一个方向的系列课程，保持课程内容与学科发展的同步，并设计使学生在该领域掌握相应技术基础的递进式系列课程。这样做的好处是：(1)教师在自己的研究方向上开课，可以随时将研究进展注入课程内容，可以讲得更生动。(2)教师可在课上物色对本方向感兴趣的学生，使他们加入到自己的研究团队。(3)不同研究方向的系列课程在给学生提供更多选择的同时，也形成了适度的竞争，如果没有学生选修自己研究方向的课程，一定程度上会影响本方向的研究生生源质量。(4)基础课的教学团队教师来自不同的研究方向，在基础课程内容的设计上可以更好地兼顾不同方向学生对基础的要求，因此可以建设内容更加合理的基础课程内容。
以科研团队建设系列专业课程的模式促进了科研成果向教学的转化。例如，在中国教育网格研究项目支持下，学院自主研发的大学课程在线系统成为中国互联网上最大的大学教育资源之一。“大学课程在线系统”目前拥有4 970个大学课程视频，约84 000个小时每天超过1000个不同的用户IP地址访问，36所大学加入，成为中国互联网上最大的教学资源之一。
