时间：2023-03-16 16:35:30
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一.人工智能的背景
人工智能是计算机科学的分支，它企图了解智能的实质，并研制出一种新型的以人类思维相似的方式做出相应反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能的思想萌芽最早可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨。十九世纪，英国数学家布尔和摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。（1）50年代至70年代，人工智能相继出现了一批显著的成果，这一阶段的特点是重视问题求解的方法，忽视知识重要性。（2）随着第五代计算机的研制进入了80年代，人工智能得到迅猛发展。它的研制形成了一股研究人工智能的热潮。（3）90年代，由于国际互连网的技术发展，将人工智能更面向实用。研究人工智能出现新的。
二.人工智能的发展给人类带来伦理问题
（1）人工智能的情感问题。情感问题是千百年来人们一直在谈论的话题。明斯基认为，通过把我们的身体部分看做是大脑可以使用的资源，就可以改变它们的精神状态。因此，现在人工智能界的一种观点认为情感是一种特别的思维方式，我们可以利用它来增加我们的机智。智能机器人毕竟是一个赋予一种人类情感程序的机器，实质上还是没有人类的意识，只有固定的程序。
（2）人工智能机器的责任问题。人类不断向前发展，社会不断进步，人类把人工智能机器研制出来，赋予一定的程序，帮助老人，照顾小孩等；爱，不仅是男女之间的爱，也有父母对子女，这种爱是相互的。人们要面对智能机器的情感控制，我们不能把它视为一台机器，应该视为人类其中的一员，他们是一个种族，我们要对研制出来的人工智能机器负责。智能机器赋予人类的情感，我们也要给予同等的情感。我们不仅要研制智能机器，我们也要爱护和保护他们。
三.人工智能的问题对策
（1）人工智能情感问题研究。我们可以看出人工智能的机器情感是一个极其复杂的问题，这不仅涉及到人工智能的技术层面，同时情感是一种特殊的思维方式，机器是同样可以具有情感的。人类可能赋予人工智能一定的情感程序，我们要把人工智能的看成一类种族，让人工智能与我们共同创建美好的大家庭。
（2）人工智能的责任问题研究。随着人类社会的不断发展和进步，人工智能技术研究将成为人类不可避免，人类研究人工智能不仅会给人类带来帮助，也会给人们的带来一些困惑。我们在研究人工智能机器要考虑到，智能机器发展到一定程度的时，智能机器可以自己转变程序，人类要研究一种机器人的法律规范，也要赋予研究机器人的科学家一定的法律法规。
四.人工智能的影响
（1）人工智能带来负面影响。随着现代科学技术的发展，人工智能给人类带来帮助，也给人们带来了一些问题，像气候变暖，生物物种的灭绝，新型细菌的出现等。
（2）研究人工智能涉及的学科领域。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程的智能行为学科，主要包括如下领域：专家系统、机器学习能力、模式识别、人工神经网络。在智能领域里最关键的问题之一，就是机器学习的问题。一旦机器有了学习能力，人类的未来发展难以预料！
（3）人工智能的积极影响及美好前景。人工智能的发展还没有到达一定水平，人工智能机器就可以和人做朋友，可以作为家里的一份子出现，进入人们的生活。我们在未来要研究人工智能的发展，也要研究人工智能出现以后所带来的问题，把人工智能的优势发挥的更好，给人类带来更美好的未来。
结束语：
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
论文关键词：人才培养 课题组制度 实践学习 创新工程
论文摘要：针对智能专业中工程创新人才培养存在的工程实践、专业设置等问题，在分析智能科学与技术专业现状的基础上，本文提出差异性培养目标、课题组制度和以点带面制度等观点，结合河北工业大学智能系三个年级的具体实施情况，在课外实践方面取得令人满意的效果和成绩。
诺贝尔奖金获得者西蒙把自然科学定义为探索自然界的奥秘，阐明自然现象，发现自然现象之间的规律及定律。具体到智能科学，就是研究人的智慧，建立人机结合系统理论，并用其模拟人的智慧。但是，值得注意的是，技术科学从本质上是有别于自然科学的，技术科学是利用自然科学的一般规律与理论，研究人造物的构成方法及原理的科学[1]。如智能技术是在智能科学的框架内创建人机结合智能系统所需要的方法、工具和技术。然而，除了智能科学和智能技术，智能科学技术的研究任务还涵盖一个重要的组成部分——智能工程，即利用智能科学的理念和思想，充分运用智能技术工具创建各种应用系统[2]。由于智能科学、智能技术和智能工程三个领域所强调的研究任务不同，因此智能科学与技术专业人才培养目标可以分为科学技术型(或称为研究型)和工程技术型(或称为应用型)。前者是研究型培养模式，以培养具有学术研究或应用研究能力的人才为主，尤其要体现人才培养的综合性、复合性和创新性；后者是工程型培养模式，以培养在工程领域中具有应用复合能力的人才为主，尤其要体现人才培养的综合性、复合性和应用性[3]。更值得注意的是，进入21世纪之后，随着科学技术的迅猛发展，工程问题的综合性与复杂性也不断增强。在这种情况下，智能科学与技术专业如何解决复杂系统提出的一系列工程问题，培养出具有时代特色的优秀工程人才，是新时代赋予新专业的一种使命。
1智能科学与技术专业现状问题分析
由于智能科学与技术专业成立仅有短短7年时间，还处于不断发展之中，所以不可避免地存在一些问题。一般来说，智能科学与技术专业学生的培养存在两种模式：科学型人才和工程型人才。因此，如何根据各个学校的传统优势和培养目标来选择学生的培养模式，非常重要。然而，受传统教育模式的影响，即使在智能科学与技术专业中，对人才的培养仍然偏重科学型，这就导致了目前该专业学生工程能力存在这样或那样的问题[4]。
1.1缺乏实际的工程训练和实践
智能科学与技术专业虽然重视基础科学与技术课程学习和学生分析能力的培养，但是对工程实践训练和对学生相关综合素质的培养相对较弱，重理论知识灌输和轻实践能力培养的老问题仍然存在，教学、科研与实际生产的结合不紧密，因此学生的综合能力无法应对如今复杂系统的工程问题，难以满足用人单位的需求[5]。
1.2专业设置缺乏特色
随着对智能科学与技术专业的深入理解，人们逐渐认识到这个专业的重要性和光明前景。近几年，设置这个专业的高校正在迅速增加。然而，深入分析这一新专业的高校分布和地域分布，设置该专业的高校有“985”高校、教育部“211”工程重点建设高校、地方重点建设高校；而地域分布更为广泛，在北京、天津、湖南、杭州等多个区域[6]。智能专业的这种不同水平的高校分布和地域分布决定了每个学校的专业设置应该具有自己的特色，应该适应我国产业、经济结构多样性和地区发展不平衡性的需要。因此，院校不问自身条件如何，不看当地经济发展和产业结构如何，使得智能专业的办学模式和专业设置大规模趋同的现象应该得到充分的重视。
1.3缺乏对学生创新意识的培养
虽然近几年本科教育模式正在大力革新，如2010年国家层面开始实施的“卓越工程师”教育计划，但是本科教育的填鸭式教学模式仍然广泛存在，使学生被动地学习，以应付考试。这种模式的后果只会导致学生死记硬背，创新意识薄弱，造成了学校培养和实际需要的严重脱节。
2优秀工程创新人才培养的途径探索
根据目前智能专业中工程实践和课程设置存在的问题，我们提出了下面的解决方法。首先，根据学校的现实情况设置工程实践的培养目标；其次，根据课程设置的不足提出课题组制度和以点带面制度，作为课程设置的有效补充；最后，结合智能专业较新的专业知识实施创新型选题。通过有效实施这三个方法，培养优秀的工程创新人才。
2.1差异性培养目标
培养目标是实现优秀工程创新人才的关键。差异性培养目标是培养学生成才的本质属性，孔子早就说过“因材施教”的理念。所以，对智能科学与技术这个新专业来说，由于它仍处于快速发展和完善之中，尤其是不同类型高校又有实际情况，因此应该制定具有差异性和多样化的培养目标。比如说，研究型大学要致力于培养工程研究型、工程创新型的高端人才，以培养学术研究型的科学家、研发人员和设计工程师为主；而教学型大学工程人才的培养目标定位要突出应用型，以服务地方经济建设为主，培养从事工程施工和管理的工程人才。
差异性培养目标不但体现在不同地域和不同类型的高校之间，即使在同一所高校，也应根据学生的兴趣和实际情况确定不同的培养目标。具体来说，即使是一个班级的学生，他们的兴趣和目标也不尽相同，如有的学生立志学好英语，有的学生准备全力以赴考研不顾其他，有的学生准备把自己的兴趣当做追求目标。因此，充分考虑和尊重学生目标的差异性，是培养创新人才的一个前提。
2.2改革培养方式与途径
目标确定以后，接下来就涉及到优秀工程创新人才培养如何实施的问题，其核心是让学生得到充分的工程训练，调动学生的积极性、主动性。实际操作过程中，教师可以把学生真正放到竞赛的赛场上，如参加教育部“质量工程”建设的物联网创新创业大赛、“挑战杯”设计大赛、“盛群杯”单片机创新设计竞赛、“飞思卡尔”智能车竞赛等。这些竞赛都是以创新为主要诉求，课题的名称自拟。因此，通过这些比赛，学生们可以从选题、制作、参赛、完善作品等多个环节体会工程创新的全过程，大大提高工程实践能力，为成为工程创新人才打下坚实的基础。如何根据智能专业的特点，并结合各种创新竞赛，来实施这样的工程训练呢？通过下面两种制度可以有效实现。
第一，实施课题组制度。即把智能系的学生分成多个课题组。如我校的第一届学生分成了7个课题组，每组4～5人，在课题组的基础上实行导师制，每位导师可带1～2组。课题组的培养目标是培养学生独立提出问题的能力、独立解决工程实际问题的能力、科学研究能力和科技开发及组织管理能力。但是，有一个前提，课题组制度要保证让学生广泛参与，这样才能最大可能和最大范围地培养优秀工程创新人才。因此，实施下面的以点带面制度，对保证学生的参与广度和培养质量非常必要。
第二，实施以点带面制度。随着智能专业的快速发展，学生越来越多，课题组越来越多，但教师的精力毕竟是有限的，难以指导太多课题组的学生。我们采用以点带面制度来解决这个问题。从横向方面看，我们采用组长负责制和核心组员制，每个课题组的组长和核心组员由能力相对较强的学生担任，作为导师和课题组组员之间的联系纽带，导师仅仅将相关的课题任务传达给他们即可。这样既能够大大降低指导教师的工作量，也能够充分调动学生的积极主动性和自主性，锻炼他们独立解决问题的能力和团结协作、组织管理的能力。从纵向方面看，在课题组还涉及到不同年级的情况下，以点带面制度就是核心组员指导低年级学生。这样就实现了同一年级之间、不同年级之间的良性循环，保证无论那个年级的课题组，总有一个核心组员在指导，而指导教师一般仅仅亲自指导核心组员，最终实现使用指导教师的有限时间，而使学生的收益最大化。以点带面制度保证了教学指导质量和学生深入、广泛、全过程参与工程训练活动，从而锻炼他们的工程创新能力。
2.3重视对学生创新实践能力的培养
创新是教育部实施的“质量工程”的核心。对智能专业的学生来说，创新的核心是创新意识和选题。该专业学生一般会接触到最新的智能传感技术、智能控制技术、智能执行技术、智能信息处理技术。这些新的技术自然带来一批新的元器件和新的信息处理方式。因此，使用这些新的元器件和新的信息处理方式，结合我们的生活需求，就比较容易实现具有创新性的选题。选题确定后，就可以采用课题组的方式和以点带面的模式，通过“实践学习”方式，将专业理论的学习与科研实践紧密结合，在项目实践中增强学生的自主学习能力、创新思维能力和实践动手能力，促进学生的综合素质发展，最终培养一批兼具创新力和领导力的精英之才。
通过以上三个方面的实施，智能系的几个课题组在“挑战杯”、“盛群杯”单片机创新设计竞赛等创新类比赛中制作出很有创意的作品，应用了智能专业的许多知识，取得了优异成绩。这极大锻炼了学生的工程创新能力，初步达到了工程创新人才培养的目标。
3结语
在国内各个专业普遍重视工程创新人才培养的大环境下，笔者为培养优秀的工程创新人才提供了一种思路和方案。笔者提出差异性培养目标、课题组制度和以点带面制度，并把这些方法应用到智能系学生的工程能力培养上，确立了学生的自我管理方式。学生做出了优秀的创新作品，通过在创新竞赛中的全过程“实践学习”，增强了实践动手、团结协作和组织协调等工程能力，最终成为能够提出创新问题并有效解决问题的具有工程创新能力的人才。该方法具有较强的实践价值和良好的效果，初步达到了将智能系专业学生培养成为工程创新人才的培养目标。
参考文献：
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[3] 魏秋月. 关于智能科学与技术专业人才培养和学科建设的思考[j]. 教育理论与实践,2009,29(9):18-19.
[4] 王万森,钟义信,韩力群,等. 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.
关键词:专业建设;人才培养;教学改革;课程体系;教学模式
21世纪是智能科学技术快速发展的时期,智能科学与技术本科专业应当抓住这个契机,大力推进智能科学与技术的本科教育和专业建设,培养适合社会发展和市场需求的智能科学技术人才[1]。坚持以学生为根本,以传授知识、培养能力、提高素质和协调发展为己任,以我国经济结构战略性调整的要求和社会发展对人才的迫切需求为重心,针对师资队伍、人才培养模式、教学内容与课程体系、教学方法与手段、教学管理及培养质量等方面进行深入改革,形成具有先进的办学理念、完善的管理体制、领先的改革思路、优秀的师资队伍的龙头专业。智能科学与技术作为具有广阔发展前景和巨大应用需求的综合交叉学科,高校应进一步拓展相关研究领域,结合办学条件、管理制度及政策倾斜,突出人才培养和专业建设的特色。
1深化实践教学改革,探讨多元复合型人才培养模式
智能科学与技术专业要协调发展,首先必须明确专业特色,形成自己特有的学科体系、人才培养模式和课程特色。在智能科学技术相关研究已经渗透到各个领域的形势下,对人才的培养要从多元化角度来考虑[2]。一方面,当前国内外智能科学领域的相关研究如火如荼,原创性理论与核心技术的研究步伐在进一步加快,国际上对智能科学与技术专业研究型人才求
贤若渴。另一方面,智能科学领域的一系列学术研究成果,迫切需要转化成能够产生社会效益、支持社会主义经济发展及人民生活需要的产品,大型企业、著名公司对具有智能科学技术专业知识的应用型和工程型人才的需求势头正旺,因此,目前探讨智能科学与技术专业的人才培养模式正当其时。
1) 多元化人才培养模式。智能科学与技术专业是一个集智能技术、通信技术、计算机技术、控制技术等多学科交叉、跨应用领域的本科专业。根据社会经济的发展、市场对人才的需求以及专业自身的发展特点,智能科学与技术专业的人才培养应当兼顾研究型、应用型和工程型等多元复合型人才需求,因此,智能科学专业在充分整合优质教育资源的基础上,需要不断改革教育模式。一方面,通过各种教学活动,丰富各层次、各类型的课程教学资源,如:积极开设双语教学、探究式教学、“本、研合一”的高水平课程、校外名师课程等,强化学生创新知识和科研学术能力的培养,推进高素质人才的培养计划;另一方面,针对智能科学与技术专业的应用特点,积极开展学生科研活动和实践训练,使学生通过项目实践锻炼自己的实际研发能力,提高运用所学知识解决实际问题的能力。此外,充分利用我校多学科、综合化的人才培养优势,通过以跨学科、跨专业的交叉融合,打通各方的优质教学资源,给学生提供更加广泛的学习空间,促进优质高效的复合型人才培养。
2) 专业素养培养。完善由智能科学与技术专业基础课程、专业核心课程、专业方向课程三部分组成的定位明确、特色突出、规范合理的专业教育课程体系,加强学生在基础知识训练和智能科学专业技能的素养培养,强化专业基础的相关性,突出专业核心的稳定性,扩大专业方向的多样性。
3) 科研素养和适应发展能力培养。智能科学与技术专业面对多元化人才需求,不仅要培养学生独立从事科学研究的能力,自主不断学习新理论、新方法和新技术的能力,以胜任学科的前沿研究和技术发展;同时还要重视学生在研发团队的协同工作能力,以适应学科在实际中的各种应用需求,在不断开发高质量智能软件系统及项目研发的实际锻炼中,培养学生的高效工作能力和良好的沟通能力。
基于以上观点,我校在教学模式的改革中,积极提倡“夯实基础、综合提高、加强实践”的三结合人才培养改革思想,针对学生的专业素养、专业技能等多个方面细化培养方案,不仅注重培养学生的实际应用能力,还要兼顾培养学生的研究型思维、科学研究的能力及创新精神,从整体上提升智能科学技术人才培养的素质。
我校智能科学与技术专业坚持“教学、科研、团队的协调发展,学科、专业、课程的整体建设”,依托北京市实验教学示范中心、北京市高等学校工程研究中心,北京市重点建设学科“计算机应用技术”、校级重点建设学科“软件理论与技术”以及与其他专业和兄弟院校的联合,开展了以教师队伍建设为基础、以人才培养改革为核心,以促进学生知识、能力、素质协调发展为目标的专业建设工作,并形成了层次型人才培养方案,如图1所示。
图1层次型人才培养方案
1.1层次型人才培养方案及教学模式
结合智能科学与技术本科专业的特点,针对多元化人才培养需求,我们构建了“教―学―用”的层次型培养模式,形成了“2+1+1”的教学模式。前两个学年主要学习计算机科学技术和智能科学基础理论知识,以学习、理解和掌握知识为主,同时采用启发引导及探究讨论的教学策略,培养学生自主学习的能力和主动探究的兴趣,进一步结合相关问题、设计方法、分析讨论和问题求解培养学生的专业素养[3]。第三学年侧重学习智能专业核心课程,如:智能机器人、智能游戏与虚拟现实技术、模式识别、智能信息获取与决策管理、自然语言处理等体现智能科学与技术专业特色的课程,使学生在理论方法的学习中提高专业技能,同时所设课程与相应的实验课相结合,加强学生理论知识的消化和实践能力的训练。第四学年,以综合实践训练为主,学生根据各自的情况和兴趣,参加学生科研立项、各类科研竞赛活动、大学生创新实验、专业实习、毕业设计及教师的科研项目等,进一步强化实践能力培养环节,有利于学生整体综合素质的提高。同时,以问题为纲,培养学生在解决问题的同时自主发现新问题和新知识,进一步培养学生的主动思维和创新提高的科学研究素养[4]。
1.2 “本、研合一”的教学体系
本科生与研究生的培养互动是推动本科生创新能力培养的有效措施。我校智能科学与技术专业经过几年的探索和实践,形成了“本、研合一”的教学体系。“本、研合一”教学体系的设计思路是将学生在各个学习阶段的知识结构、实际应用能力和科学研究能力进行一体化设计,使学生在有限的时间里掌握尽可能多的知识,得到尽可能充分的实践与锻炼,并在一体化的教学体系设计中逐步培养学生的研究型思维、应用型和工程型能力,以及创新型精神,提升智能科学与技术专业的人才素质。
我校智能科学与技术专业借助已获批北京市和校级精品课程、探究式课程、双语课程及网络多媒体课程,包括智能信息获取技术、人工智能原理、模式识别、智能科学与技术导论、智能机器人和自然语言处理等,在三年级开设提高性的研究型课程,这种提高性教学采取本科生与研究生合班上课的形式,使一部分本科学生在本科阶段先行选修部分研究生课程,并接受高水平教师的培养。这一阶段要求教师面向研究和学习对象,将每一阶段的理论知识与实际应用系统对应设计,同时要求理论课和专业技术课都要针对研究和学习对象设计问题,留出解决问题的空间。在完成整个学习阶段后,组织学有余力的本科生与研究生联合申请科研立项(由学校条装处资助)、实验室开放基金(由学校学生处资助);有计划地将本科生按照他们的兴趣爱好,逐步吸纳到由研究生导师、研究型教师、研究生、本科生组成的科研课题组或特色研究小组,以科研项目组为单位,对学生进行系统的综合提高训练。
1.3积极开展“研、教互动”,培养具有前沿性、时代性和实用性的复合型人才
教师的科研和教改项目为学生提供了课外学习的平台和广阔的发展空间。部分学生将课程组教师的研究成果,实现了直观验证和探索归纳两种实验分析模式。另外,我们还组织部分有能力、有兴趣的学生成立课外科研兴趣小组,参加各种科研活动,4年来课程组教师指导的36个校级科研项目中有22个获得学校奖励。科研活动与教学的互动不仅提高和增强了学生学习的兴趣和动力,更激发了他们钻研与探索的精神。在本科第三年,一方面聘请国内外知名教授,为本科生开设前沿性的科研讲座;另一方面要求学生去联合实践基地、对口企业进行为期三个月的专业实习和相关实践活动,由双方共派导师形成导师组联合指导培养学生。这些项目不仅给学生从事基础研究创造了机会,也加强了专业科研对外合作,有利于专业人才培养水平的提高。
2以多渠道交流、合作及开放的方式,加强“产、学、研”结合的多元化培养模式
我校智能科学与技术专业广泛利用国内外优势教育资源开展主题鲜明、形式多样的教学科研合作,积极开拓产学研结合渠道,与企业共建科研开发中心合作,一方面提供学生进行专业实习、毕业设计、综合训练等,另一方面,还为学生提供科技创造的实践环境和为社会提供各种技术服务的平台。智能专业除了与本校的兄弟学院建立教学科研合作之外,还与澳洲悉尼科技大学、美国密西根州立大学、中科院高能所、中科院自动化所、IBM公司、北京上善中加信息技术有限公司、北京智能谷科技有限公司等几十家中外著名大学、软件公司、企业及高级研究机构建立了开发、科研与人才培养合作的机制,通过多种多样的方式在学校和校外各方进行联合,积极开拓产学研结合渠道,引进最先进的智能研发环境,培养学生掌握最新的研究成果和开发技术,成为适应国家科学研究、社会主义市场经济和信息产业发展需要的研究型、应用型、工程型的复合型人才,力争在人才竞争中保持优势。
3加强师资队伍建设
师资队伍建设一直以来都是专业建设的基本保证,我校智能专业注重建立教师深造培训、学术交流和工作分配的有效机制,进一步为教师提供丰富教学经验、了解人才需求的平台,以人尽其才的用人方式激发教师的工作积极性。近年来,我们已先后从中国科学院、北京理工大学、西安工业大学、北京科技大学等国内知名高校和科研机构引进了多名具有博士学位的教师,并结合智能专业的特点,建立了一支多学科、多专业的基础理论课教师、专业核心课教师、科研及工程技术人员组成的专兼结合的教师团队。这支以中青年为主的教师队伍长期工作在教学、科研第一线,积累了丰富的教学经验,教学效果显著,其中教授3人,副教授2人,研究生导师6人,具有博士学位的教师6人。经过多年的建设,专业已形成了一支知识结构、学缘结构和年龄结构比较合理的师资队伍,教师具有扎实的专业基础,深厚的教学功底,开阔的学术视野和较强的科研能力,其中,2人获北京市优秀青年骨干教师称号,3人多次获得学校优秀主讲教师、优秀导师和优秀毕设指导教师等称号。
在专兼结合的教师团队中,智能科学与技术专业的教师侧重培养学生扎实的理论基础和专业知识,同时注重院校内部交叉学科知识的融会贯通,联合院内信息工程专业、计算机科学专业、软件工程专业以及教育科学学院从事相关研究的学者,通过讲座与项目联合的方式,培养学生对跨学科交叉领域知识的掌握与应用。同时,积极开展与国内外著名软件公司、企业及高级研究机构的交流与协作,建立相关产业和领域一线工程技术人员到学校兼职授课的制度和机制,进一步扩充师资队伍的力量。另外,在教师队伍的建设建设中,采用以老带新和以新促长的方式,注重分工协作和交流发展,采用课程主讲教师负责制,全面负责课程的教学、实验、实习和实践;而实验教师负责实验、实习和实践教学,从而保证了队伍的连续性和优势互补性。此外,教授、副教授每学年必须为本科生开设核心课程,并要承担一定的教学实验、专业实习、指导本科学生科研立项、毕业论文指导等工作,切实保障了课程理论学习与实验、实践、研究环节的紧密跟踪与指导。
4优化课程体系
课程建设是专业建设的重要内容,课程教学的质量直接关系到人才培养的质量。智能科学与技术专业目前有北京市、校级精品课程、优秀课程、探究式课程、双语课程及多媒体网络课程7门,智能信息获取技术、人工智能原理、模式识别、智能决策支持系统、智能机器人、自然语言处理,另外还有多门课程的建设工作验收合格。智能科学与技术专业在课程体系的设置和改革方面,参考了国内外著名高等学校,包括麻省理工大学、斯坦福大学、东京大学、悉尼大学以及北京大学、南开大学、西安电子科技大学、北京邮电大学的智能科学专业的课程设置,充分考虑了我院在信息处理技术方面的特色,以及智能科学专业多年来在机器学习、模式识别、自然语言理解以及智能信息处理等方向的科研成果及研究生培养经验积累,以智能机器人、智能游戏及智能信息处理等为特色课程,以建设“理论―研究―实践”为指导思想,设置了协同递进的特色课程体系,如图2所示。通过“学习+提高+实践”的协同递进和不断深化的过程,达到系统掌握和融会贯通,并由“基础训练”提高到“专业素养”,最终上升为综合能力。在理论基础和实践训练的协同学习过程中,案例学习与项目带动的一体化方式可以激发学生的学习热情和科研兴趣,同时使学生感知理论基础知识的重要性。
图2协同递进的课程体系
5拓宽多学科领域的教学科研合作,提高人才培养质量
智能科学与技术专业自身特点决定了在人才培养方面的学科综合交叉性[5],体现了与其他领域的技术相互渗透的必要性,这种跨学科的交叉应用研究更能激发智能科学与技术专业的活力,更能充分发挥智能专业的科研潜力。拓宽领域合作是各个学科在教学改革中值得思考的问题,我校智能科学与技术专业结合本校的办学特色,与教育科学学院教师联合开展了在教育信息智能化方面的相关合作,将专业技术广泛应用于教育信息的智能处理中,从学业表情、知识驱动、网络信息监管与安全分析入手,基于情感计算、数据挖掘、Multi-agent、分布式智能检测、教育信息等技术,在情绪信息认知计算模型和信息安全监控模型方面进行广泛深入的合作研究。这种交叉领域的教研合作,有利于促进专业相关课程及其实验、实习、科研、毕业论文、学生科研活动取得良好的应用效果[6]。
6人才培养和专业建设的架构
本校智能科学与技术专业结合近年来在人才培养和教学改革中的经验和教训,缜密剖析了当前智能科学与技术专业在我国的学科地位、自身特点和未来发展,建立起了“专业基础+项目实践+社会服务”的人才培养与专业建设架构,如图3所示。
图3人才培养与专业建设架构
7结语
智能科学与技术是一个与学科领域前沿及最新发展紧密结合的多学科交叉专业,因此要结合心理学、哲学、生命科学等多学科不断优化知识结构,根据教育部、教学指导委员会和国家及北京市科技发展中长期规划纲要,突出重点领域和前沿技术优先发展的有关要求,认真研究专业定位,规范智能科学与技术专业建设的基本内容,加强基础,提高素质,优化结构,增强优势,协调发展,突出特色;顺应社会的
发展需求,面向市场的用人需求, 构建经济社会发展需要的课程体系,规范课程教学内容设置,加强精品课程建设,开设高水平课程。同时,政策倾斜、条件改善和严格管理是提高人才培养质量的保障,高校应当进一步加大投入,支持智能科学与技术专业的实验室、实习基地、图书资料、基础设施、师资优化等教学条件的建设和改善,使其具有更好的办学条件和更加先进的教学手段,满足多元复合型人才培养的需要。此外,专业建设实行专业责任制,明确专业建设目标,理清专业建设思路,切实制定和完善专业建设实施规划,加强师资队伍建设,在课程改革与建设、教材建设、实践教学基地建设、教学改革与管理等方面落实相关人员责任,落实专业建设经费,确保达到专业建设的预期目标。最后,加强专业毕业生就业服务与跟踪调查:以科学发展观为指导,以学生的全面和谐发展为中心,在统筹兼顾的前提下,重点加强专业的毕业生就业服务与指导工作,努力提高就业率,积极开展就业跟踪调查,多渠道了解信息,建立更加完善的毕业生社会评价反馈体系,加强专业毕业生的后续管理,进一步提高专业的影响力和社会声誉。
参考文献:
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The Discussion on the Undergraduate Training and Professional Building of the Specialty of
Intelligence Science and Technology
LIU Li-zhen, SHI Chang-di, LI Zhi-ping, ZHANG Cong-xia
(College of Information Engineering, Capital Normal University, Beijing 100048, China)
关键词:智能科学与技术专业;课程体系;教材建设
继2004年北京大学率先在国内建立“智能科学与技术”本科专业之后,2005年,北京邮电大学、南开大学和西安电子科技大学;2006年,首都师范大学、北京信息科技大学、武汉工程大学和西安邮电学院;2007年,北京科技大学、厦门大学和湖南大学;2008年,河北工业大学和桂林电子科技大学;2009年,重庆邮电大学和大连海事大学;2010年,中南大学和上海理工大学先后经教育部批准先后设立了“智能科学与技术”本科专业[1-2]。在中国人工智能学会教育工作委员会的指导下,自2002年起,各相关专业教师定期召开智能科学与技术教育学术研讨会,并出版教育论文专辑,大力推进了我国智能科学与技术教育的健康、快速发展,并对我国智能科学技术的人才培养和学科建设起到了极大的带动作用。
作为一个发展中的新兴专业,目前各高校仍主要结合自身基础和特点建设该专业。如南开大学以智能技术与智能工程为核心专业课程[3];北京科技大学从社会需求角度出发,以提高学生软件实践能力为切入点[4];河北工业大学根据相关专业的就业现状,以提高学生硬件实践能力为着力点[5]。为了解决南开大学、北京科技大学和河北工业大学3所高校共同面临的课程体系和教材建设等问题,三校教师分别于2010年6月16日和8月2日在南开大学、河北工业大学进行了两次研讨,现将研讨成果汇总于此。
1研讨背景
“智能科学与技术”专业自开办以来,不可避免地要回答如下3个方面的问题:
1) 来自用人单位的问题:“智能科学与技术”专业是做什么的?与其他专业相比优势何在?
2) 来自学生及家长的问题:“智能科学与技术”专业是学什么的?与其他专业相比优势何在?
3) 来自教师自身的问题:“智能科学与技术”专业应该教什么?与其他专业相比优势何在?
无论是做什么、学什么还是教什么,归根到底是课程体系和教材内容。无论是研究生课程下移(带来学生接受知识的困难),还是在其他专业教学体系基础上做简单的增、删、改(带来学生知识结构的凌乱),都是不行的,长此以往的后果将是没有优势,只有劣势。
南开大学、北京科技大学和河北工业大学3所高校的“智能科学与技术”专业建设都源于自动化专业基础,而且都具有典型的工科特色;同时3所高校分别是教育部直属“985”高校、教育部直属国家“优势学科创新平台”建设项目试点高校和河北省属“211”高校,3所高校的“智能科学与技术”专业分别于2006、2007和2008年招生。3所高校在“智能科学与技术”专业建设上的异同特点以及地域便利的条件,为优势互补、交流融合提供了机遇。
2课程体系
根据研究任务的不同,智能科学技术涵盖的内容可以划分为智能科学、智能技术、智能工程三个层次[6]。
1) 智能科学:主要任务是研究人的智慧,建立人机结合系统理论,并用其模拟人的智慧。
2) 智能技术:在智能科学的框架内创建人机结合智能系统所需要的方法、工具和技术。
3) 智能工程:利用智能科学的理念和思想,充分运用智能技术工具创建各种应用系统。它是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志。
根据上述智能科学技术的划分,智能科学与技术专业的课程体系同样划分为理论、技术与工程应用3个层次,具体框架如图1所示。
需要说明的是,由于课时、学时等因素的限制,有些课程需要包含未列入课程的部分内容。如智能科学与技术概论课程内含系统论的简要介绍;智能控制系统包含可编程序控制器、智能传感器、智能执行器等内容;智能工程包含若干典型智能系统实例。
3教材建设
经南开大学、北京科技大学和河北工业大学3所高校的讨论,一致认为工科专业应以技术和工程应用两个层次为核心,并将人工智能导论和智能信息处理两门课程的教材合并为智能技术。同时,根据南开大学侧重理论、北京科技大学侧重软件、河北工业大学侧重硬件的原则进行分工,编写对应课程的教学大纲和教材内容。
3.1智能技术
本课程包括智能计算和计算机视觉两部分,分别介绍以对人脑的物理结构进行模拟为主要特征的联接主义智能技术和以模拟人类视觉处理为主要特征的计算机视觉两部分。它是智能技术的主干内容;也是实现智能技术、组成智能系统的重要工具,属于本专业本科生的专业基础课。通过智能技术的学习,学生应能够掌握智能技术的基本原理和方法。通过课堂讲解、,并配合一定的作业练习、上机实验等环节,学生应初步具备运用智能技术和方法分析和解决问题的能力。本课程拟定90学时,其中授课54学时,实验36学时。
教材内容包括智能计算和计算机视觉两部分,智能计算部分包括神经网络、模糊理论和遗传算法/蚁群算法,计算机视觉包括计算机视觉导论、计算机视觉理论基础、图像预处理、图像分割、物体识别、图像理解、双目立体视觉、三维视觉技术、主动视觉。
神经网络讲授单个神经元(感知器)的动作原理,与实际生物神经元的对应关系;讲授BP神经网络的组成,网络的特性和对非线性函数的模拟功能;介绍BP算法的优、缺点;讲授H网络的组成结构,H网络在解决优化问题的优越性。模糊理论讲授模糊集合的概念,建立隶属度函数的概念;介绍模糊规则的建立原则,模糊规则与模糊系统收入输出量之间的关系;介绍模糊化以及模糊量精确化的几种常用方法。遗传算法和蚁群算法只作简要介绍,重点介绍这两种算法的特点和成功的应用实例,使学习者有一个感性认识,明确这种类型算法的“迭代”特点以及总体最优目标与个体行为之间的联系。
计算机视觉理论基础主要介绍Marr的视觉计算理论、图像的相关知识、傅立叶变换基础;图像预处理主要介绍像素亮度变换、几何变换、直方图修正、局部预处理、图像复原;图像分割主要介绍阈值处理方法、基于边界的分割方法、基于区域的分割方法;形状表示与描述主要介绍链码、使用片断序列描述边界、尺度空间方法、基于区域的形状表示与描述;物体识别主要介绍知识的表示、统计模式识别、神经元网络、遗传算法、模拟退火、模糊系统;图像理解主要介绍并行和串行处理控制、分层控制、非分层控制;双目立体视觉主要介绍双目立体视觉原理、精度分析、系统结构、立体成像、立体匹配、系统标定;三维视觉技术主要介绍结构光三维视觉原理、光模式投射系统、标定方法、光度立体视觉、由纹理恢复形状、激光测距法;主动视觉主要介绍从阴影恢复形状、从运动恢复结构、主动跟踪。
3.2智能控制理论与技术
本课程是“智能科学与技术”专业的一门重要专业课程,目的是使学生了解智能科学与控制理论结合所产生之智能控制理论的基本概念和应用价值;使学生熟知当前主流智能控制技术的种类,并掌握模糊控制、神经网络控制以及进化计算、群体智能的基础知识,了解智能技术与传统控制方法的结合点;加强MATLAB仿真实验的训练,以使学生更好地理解基础知识,培养学生使用高级智能控制方法解决实际控制问题的能力。本课程的学习将使学生加深对控制理论的理解,明晰智能技术在控制中的应用技巧,也为本科生继续深造打下基础。本课程拟定64学时,其中授课54学时,实验10学时。
教材内容包括智能控制概论,介绍智能控制的发展历程和应用领域,简介几种重要的智能控制方法;专家控制,简介专家系统的基本结构,讲授专家PID控制器的原理与设计方法;模糊控制,讲授模糊数学基础知识、传统的模糊控制原理和控制器设计与实现方法、模糊PID控制的两种形式,特别是PID控制参数的模糊整定技术;神经网络控制,讲授前馈神经网络和递归神经网络中几种典型的网络模型以及学习算法、基于神经网络的线性系统辨识技术、神经网络逆模控制等;进化计算与控制,讲授进化计算的概念、遗传算法的原理及其与其他智能方法的结合,介绍遗传机器人学;群体智能与控制,讲授蚁群算法的基本原理及其在控制问题中的应用,介绍群体机器人学。
3.3单片机原理与应用
本课程是“智能科学与技术”专业的一门专业课程,目的是使学生了解单片机的组成原理及常用控制算法的实现;掌握51系列单片机指令系统和一般汇编程序设计编写方法;熟悉常用的单片机硬件扩展技术;在此基础上,熟练掌握控制算法的单片机程序编写与调试。本课程拟定54学时,其中授课38学时,实验16学时。
教材内容包括单片机系统概述,介绍单片机定义、单片机发展过程及单片机硬件结构;单片机指令系统及程序设计,介绍指令系统和汇编语言程序设计;硬件资源及接口技术,介绍硬件资源和接口技术;单片机使用技术,介绍抗干扰技术、C语言应用程序设计;依次介绍PID控制器、状态反馈控制器、模糊控制器、系统辨识、卡尔曼滤波、滑模控制器、最优控制器、鲁棒控制器、自适应控制器、神经网络控制器的历史沿革、基本原理、常用形式和单片机具体实现方法。
3.4嵌入式系统
本课程以当前主流的嵌入式系统技术为背景,以嵌入式系统原理为基础,以嵌入式系统开发体系为骨架,以嵌入式控制系统开发为目标,较为全面地介绍嵌入式系统的基本概念、软硬件的基本体系结构、软硬件开发方法、相关开发工具、应用领域、热门领域的开发实例以及当前的一些前沿动态,为学生展示较为完整的嵌入式控制系统领域概况。本课程拟定64学时,其中授课48学时,实验16学时。
教材依据嵌入式控制系统的特征,将控制算法、嵌入式系统硬件、操作系统、应用程序设计及组态软件作为统一的技术平台介绍,突出嵌入式技术在控制系统中应用的特点,重点介绍嵌入式控制系统软硬件、电路、操作系统、实时性、可靠性等特性,从软件体系结构及开发的角度出发,强调实时调度、Bootloader、BSP、嵌入式实时多任务系统设计、交叉开发与仿真开发等关键技术,并特别引入了工业控制中需要的电磁兼容性设计和大量的典型嵌入式控制系统实例设计。通过本课程的学习,学生不但可以学会使用工具开发嵌入式软硬件,而且可以从总体角度选择适当的技术和方法,全面规划和设计嵌入式系统。
3.5智能工程
本课程是“智能科学与技术”专业的一门核心专业课程。面向智能技术的实际应用,着眼于解决工程应用中的技术问题,从典型系统设计案例分析出发,通过大量实验提高学生的工程实践能力。本课程拟定36学时,全部为授课学时。
教材内容包括智能工程概论,介绍智能工程现状、工程设计原则和工程实际流程;常用传感器原理,介绍传感器一般特性、光电式传感器和视觉传感器;典型智能系统设计案例,包括智能移动机器人、智能电梯群控电梯等系统。
3.6智能机器人
课程通过对一个具有代表性的仿人机器人的拆解,将知识点拆解成6个主要教学模块:1)机器人控制模块,介绍各类控制模块的原理与组成;2)机器人运动系统,介绍电机与舵机的原理与控制方法;3)机器人动作系统,介绍机器人各部件的协调控制;4)机器人视觉系统,介绍典型的超声波、影像传感器的原理与识别算法;5)机器人表现系统原理,介绍人与机器人的交互原理;6)机器人通信系统原理,介绍机器人之间的数据与信息传递方法。学生学习时,能够与基础知识相联系,并能掌握机器人这门技术,为从事机器人产品研发工作打下坚实的基础。本课程拟定54学时,其中授课44学时,实验10学时。
教材面向“智能科学与技术”专业,同时兼顾信息类专业学生编写,根据这类专业学生的知识结构和特点组织内容。从具体的机器人控制需求出发,将自动控制的基本理论和机器人控制特点相结合,讲授机器人控制系统的组成、规律、特点和设计方法。理论上反映当前的最新进展,内容上考虑初学者的需求,侧重普及性、实用性和新颖性,结构体系符合信息类和控制类专业学生的特点,力求简洁、清楚,对技术的叙述遵循目标、问题、理论依据、实现方法、实际情况、发展方向的方式。做到重点突出,符合实际,满足需要,指导性强。
3.7智能控制系统
本课程是“智能科学与技术”专业的一门专业课程,使学生了解智能控制系统的基础知识;掌握智能控制系统中最新的智能传感技术、智能控制器、智能执行能执行器及智能网络与接口技术;掌握智能控制系统中多个关键硬件装置的识别及其使用。通过学习多个智能控制系统的开发实例,学生应掌握智能控制系统的设计方法与技术,坚实地掌握最新智能控制系统知识,提高理论联系实际的能力,并为学习其他课程的打下坚实基础。本课程拟定64学时,其中授课48学时,实验16学时。
教材内容包括概述,介绍智能控制系统的基本概念、基本内容和机构及其发展趋势;智能传感系统,讲授智能数据采集技术、传感器智能化的数据处理方法、多传感器信息融合的方法、智能传感器实现方法与典型实例;智能控制器设计,讲授基于单片机的智能控制器设计及其应用、基于高性能嵌入式ARM的智能控制器设计及其应用、基于PLC的智能控制器设计及其应用;智能电动执行器,讲授智能电动执行器的硬件实现技术,软件设计技术以及典型的智能电动执行器实例及其应用;智能网络与接口技术,讲授无线传感器智能网络,工业现场总线网络以及智能传感器、智能控制器和智能执行器的网络接口实现技术;智能控制系统设计实例,综合利用前面的知识设计网络化智能压力传感器的系统设计、基于声音定位的智能机器人系统设计、基于微机电惯性传感器的汽车多路况智能防撞系统的设计、大型设备的PLC智能控制系统设计。
4结语
通过南开大学、北京科技大学和河北工业大学3所高校的研讨,我们凝练出较完整的“智能科学与技术”专业课程体系,体现出本专业的特色;提出可供3所高校共同使用的教学大纲和教材内容,体现出学生培养的工程实践导向。这些研究成果可以为开办“智能科学与技术”专业的兄弟院校进一步研讨提供蓝本,也可以为筹建该专业的高校所参考。
注:本文受到北京科技大学教学研究会第六批教学研究课题、北京科技大学教育教学研究基金青年教师教育教学研究立项项目、河北工业大学教改项目(2010-12)支持。
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A Study on the Course System and Textbook Construction for the Discipline of
Intelligence Science and Technology
YANG Peng1, ZHANG Jian-xun2, LIU Ji-wei3, ZHANG Lei1
(1. Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China; 2.Nankai University, Tianjin 300071, China;
3. University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China)
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。
中图分类号：G642 文献标识码：B
1 引言
周济同志在实施“质量工程”的二号文件中指出： “提高高等教育质量，本科教学质量是关键”。智能科学与技术是信息类学科中最年轻的本科专业，也是最具有发展潜力的专业。2008年中国科协举行的“五个10”系列评选活动中，作为智能科学技术核心的“人工智能技术”和作为智能科学技术重要应用领域的“未来家庭机器人”均入选“10项引领未来的科学技术”，这在当今所有学科中独一无二。
文献[2]对中国计算机相关专业作了一次比较全面的调查，调查中发现，目前学生仍处于应试教育模式中，要考很多基础理论课程，而实践课程少，动手能力不强，致使毕业后竞争力较差。调查结果显示，认为毕业生在实际工作中动手能力培养不足的比例高达70％。有的用人单位还反映，学生在校学习过程中没有形成一个好的习惯，没有把基础的东西学好，而是认为学一个语言就可以去用了，结果编程基础很不扎实，稍微复杂点的编程就会出问题，而且编程不太规范，项目工程能力较差，突出的例子就是不喜欢写项目文档。
学生在校期间缺乏有效的、足量的实践环节，是企业和毕业生的共同反映。例如，关于“工作中最有用的技能或知识的来源”的多选题，70.7％的毕业生认为是参加工作之后逐渐学习到的；其次为课程实习，例如硬件试验和上机项目实习题，占40％；第三为到公司实习，占39.2％，都高出大学教师的课堂教学。
对于智能科学与技术专业，将所有专业课程分成两大类：理论性课程和应用实践性课程。有的课程既兼顾理论性，又兼顾实践性，但是有所侧重。理论性课程是方法论的内容，是知识传承的载体，是本科阶段必须强化的内容，目前对于理论性或者偏理论性的课程比较重视，但是比较忽略实践性课程。
虽然每年各类公司招聘应届毕业生的标准几乎一致，但是貌似并未对教学大纲产生过影响。每年各类公司到学校招聘，要求掌握的开发工具和开发平台等，大多没有在课程体系中出现，如图1所示。
为什么在课程体系中没有出现的这些技术呢?不少老师会认为我们是本科教学，这些是专科甚至是职高应该学的内容。然而事实并非如此，2002年开始，我校和比利时鲁汶工学院合办了一个硕士班，这个专业是鲁汶工学院的硕士类专业中的最好专业，毕业生在比利时非常受欢迎。他们的课程覆盖了大部分企业的招聘需求：c++程序设计(QT平台)、用户界面(UI)设计、JavaWeb开发和Flas设计，等等。除了一门“电子媒体导论”属于偏理论性的课程，其他全部是实践性的课程。这些课程是目前国内不屑于开的一些科目，而恰恰又是企业所需要的。
目前对于课程的设置，国内很多专业课程体系和10年前的课程体系设置大体相同。当然，对于基础类课程，没有多大变化是可以理解的。信息类学科每隔5年都会发生重大变化，课程体系却变化很小。这有两方面原因：(1)课程内容变化，第一遍讲解需要大量的备课时间，而且讲课效果还不一定好。(2)要继续学习新技术，不如讲老课程来得熟练、轻松。这样导致新课程开不出来，即使开出来也没有人愿意讲。
2 软件应用实践类课程设计探讨
首先要明确这个体系中有些什么，才能决定需要设置什么。用人单位和毕业生都认为，现在的本科教学有一种教师“闭门造车”之嫌，教师是根据院系的课程安排和课本上的内容、按照自己的思维方式去讲解，其实，就课程安排本身而言就可能已经与社会需求脱节了。
在对所使用的操作平台的调查中，选择使用UNIX／Linux开发平台的比例明显居高。学生在校期间和实际工作中所使用的平台有一些差异，如果能在本科课程中增大UNIX／Linux平台的比例，效果会更好些。在对开发语言与环境方面的调查中，也发现目前在校期间和工作中使用的开发语言和环境不太一致，相差最大的是Java和JSP／J2EE。可见，高校关于开发语言的课程设置中也存在一定问题。
目前在应用开发领域中，从软件开发体系上分类，主要分成三大体系，一种是基于浏览器的B／S(Brower／Server)架构，另一种是C／S(ClientJServer)架构、面向嵌入式系统的开发架构。开发体系如图2所示。
基于B／S架构的开发，目前主要采用三种服务器端语言：JSP(Java Server Pages)、PHP和，这三种语言构成三种常用应用开发组合：JSP+Oracle体系、PHP+MySQL体系以及ASP，NET+SQL Server体系。
基于C／S架构的开发，传统的开发环境有VB、VC以及Delphi等，随着Java体系以及，NET体系的普及，目前更流行NET编程体系和Java编程体系。
对于嵌入式开发，很多老师可能觉得应该并入硬件类课程。我们认为应当并入软件类课程，主要有如下两个原因：(1)目前面向嵌入式的开发，并需要涉及多少硬件设计，开发板都是定制好的，和开发软件的套路没有区别。(2)嵌入式开发环境与普通计算机开发环境已经基本统一，比如QT，Eclipse和Visual 开发套件等。目前，面向嵌入式系统的主流平台分成两种：Linux和WinCE，从开发角度上划分，可以粗略分成应用开发与驱动开发。
将每一个体系都分成基础部分和提高部分，为了能将扩大知识面，将基础部分设置成为必修课程或者选修课，提高部分设置成为选修课。同学可以根据自己的兴趣和发展方向，选择某一个分支学习下去，并在这个方向进行综合案例设计和毕业设计，并以此为作为就业的方向，从而提高最终的就业成功率。基本课程规划如图3所示。
将“算法分析与设计”作为软件类课程的基础，参考MIT大学的智能方向的课程规划，主要讲解智能搜索、排序以及动态规划方面的内容；然后设置3个主线结构：(1)Java基础J2EE开发；(2)NET应用开发基础NET Web开发；(3)基于ARM／DSP系统的Linux应用开发一基于ARM／DSP系统的驱动开发，其中大部分基础类的课程以必修课的形式开出，后面的课程以选修课的形式开出。
通过基础类课程的学习，可以对这个体系的内容有一个初步的认识，学生可以根据自己的就业方向以及兴趣合理选择后续的课程。
3 软件应用实践类课程的教学方法探讨
大部分实践类课程由课堂讲解和上机组成，课堂讲解 将大部分知识点讲解清楚，然后通过上机将课堂的内容进一步巩固，并通过练习，提高课程的动手能力。
如果上午课堂讲解，下午上机练习，效果还可以。很多情况下，要间隔好几天，这样再上机效果将大大降低，根据遗忘规则，很多同学已经忘记课上的大部分内容，上机的效果将大大降低。
我们计划采取一种折中的方法，分成小班在实验机房上课。将讲解部分与上机练习结合起来，对每一个知识点进行讲解后，让同学立刻进行练习，这样可以提高同学的动手实践能力。通过教师的课堂讲解和同学的课堂练习，将知识达到融会贯通的程度，如图4所示。
这种设置提高了对教师的要求，教师除了熟练的知识讲解，还要有快速发现问题的能力，及时查找同学练习中出现了问题。还需要对知识有良好的把握和课堂的整体控制能力。
4 软件应用实践类课程的讲义教材建设探讨
对于讲课的积累，除教学大纲和完整的PPT以外，还应该根据专业特色建立一套完整讲义。每年要对讲义的内容进行完善和修改。讲义是教学过程的总结，一套完善的讲义不仅方便老师教学和同学学习，还能为其他老师授课提供有益的参考。
但是，讲义的编写需要耗费大量时间，是知识再加工整理的过程。内容是讲义和教材的生命，保证内容质量，是提高教学质量的关键。300页的讲义至少需要1200小时以上的时间投入，即使是讲了很多遍的课程，建立讲义的周期也需要半年到1年的时间。
讲义一般情况下使用Word录入，如果对Word不熟悉，对300页左右的书稿进行整理将会非常辛苦。灵活使用Word样式表，可以使排版更加轻松，使整个稿件条理性很强。除此之外，图表的清晰程度也很重要，图题和表题要按照章节进行标注。由于书稿是单栏排列，为了使自己的书稿能够美观大方，尽量不要使用高度大于宽度的图，图的高度与宽度的比例在1：1.5到1：2.5之间比较适宜，比例尽量接近黄金分割点“0.618：1”，这样的图从视觉上是最舒服的。从开始设计大纲到正式完成，科学的方法大概需要5步左右，如图5所示。
前期的预研阶段，需要与同行讨论规划讲义的大纲与章节，并针对每一章定出一级节标题，并反复与同行讨论并修改大纲。如果作为规划讲义的一部分，还需要考虑与其他讲义的衔接、知识点的统筹规划等。根据实际情况，这一阶段一般需要1个月左右。
即使作了充足的预研，到实际写作的时候，也会举“手”维艰，往往投入大量的时间，也看不到多少产出。但是如果不投入时间，则一定不会有产出。很多第一次接手讲义或者教材编写的老师，经常会选择在这个阶段放弃。其实对于第一遍编写，并不需要过于细致，这一阶段需要调动发散性思维，将自己授课的材料，“填鸭式”放到规划的每个章节上，并不断地对资料进行整理，用非口语化的语句，整理素材。讲课的思维很容易影响讲义的语句，因此会出现大量的类似“我们看这样是不是更好啊”、“这样不行了啊”等语句，这些口语化的文字，尽量避免。
第二遍编写和修改，是决定讲义质量好坏的关键过程。按照规划将理论知识、实际案例和综合应用等补充完整。控制好各部分的比例，例如理论知识与实际例子的比例为7：3或者6：4等。对每一章节进行反复细致的修改，并根据内容编写每章习题以及答案。
经过第二遍的编写和修订，写出的内容已经可读了。找个同行进行内容上、技术上和概念上的审查，并根据意见进行修改。因为最终面向的是学生，找几个同学从初学者的角度阅读，只有他们才能感觉到什么地方不连贯、什么地方跳跃有些大了或者什么地方看不懂等。
第三遍修改是一个逐步“求精”的过程。根据同行以及同学的意见，再进行修改，修改的同时，再请他们对相应的地方进行阅读，看调整是否恰当。经过反复修改后，就可以定稿了，在稿件的基础上再编写内容提要和前言等。
经过两遍以上的使用，学生反映良好，就可以在此基础上将讲义建设成为一本教材。如果教材不来源于讲义，不经过课堂的检测，很难是一本好教材。
5 应用实践类课程的考试方法探讨
闭卷考试有很多缺陷，不能客观反映出学生理解、掌握、应用知识的实际情况，但是如果没有闭卷考试的督促，学生会放松学习，从而不能产生良好的学习效果。可以不应拘泥于闭卷这一种形式，对考核内容和形式作适当调整，形成多样化的考评方法。例如：
(1)减少闭卷考试的科目，安排具体实践项目，结合平时组织的小讨论、小论文，做项目、写方案报告，以论文考核为主。
(2)更多地通过课程的实验和成果来考核，鼓励在实验中的创新，理论成绩所占比例可以缩小到总成绩的50％以下。
(3)布置给每位学生的作业都不一样，不以统一的答案标准作为考核依据。
(4)减少必修课比例，鼓励学生选择选修课程。
大部分专业核心课程都有实验环节和课程设计环节。课程设计环节对学生是一个综合性锻炼的机会，要求学生从工程的角度进行考虑和设计，考核时不仅要看程序的运行，更重要的是要看设计思想和程序代码及逻辑，这样就有效地防止了一个学生做出来其他同学就都拷贝的现象。为了保证课程设计的质量，题目事先要进行筛选和评议，根据课程设计的时间长短，题目的难度要进行相应调整，偏难和偏易都不合适。
参考欧洲一些科目考试的经验，并结合国内的课程的特点，我们将课程考核分成3个部分，平时的成绩占10％，课程最终的答辩占30％，闭卷考试占60％，如果有任何一个类别不通过，课程都算不及格，如图6所示。
其中，试卷答题和项目答辩同时进行，某一组在答辩时，其他小组在考试，这样交替进行。每组的项目需要设计出完整的程序演示、系统的需求分析、详细设计以及答辩PPT等。
6 结束语
（河北工业大学控制科学与工程学院，天津300130）
摘要：课外科技活动能有效促进学生创新能力的培养和实践能力的提高，在创新型人才培养体系中得到广泛的认可与重视。文章分析课外创新实践活动组织形式与实践效果评价等关键问题，通过对组织体系理论的研究和具体实践，提出基于群体动力的组织构建形式以及有效的评价机制。
关键词 ：群体动力；创新实践；组织形式；实效评价
基金项目：河北工业大学教学改革立项（校政字[2013]168号）。
第一作者简介：宣伯凯，男，实验师，研究方向为智能康复辅具，xuanbokai@126．com。
0 引 言
在知识经济快速发展的时代，综合国力的竞争最终归结为科技创新人才的竞争。大学是培养科技创新人才的基地，现阶段国内高校创新人才培养的质量还不能满足国家发展建设的需要。在总结、借鉴国内外人才培养经验的基础上，建立并完善创新型人才培养体系是当前急待解决的问题。
智能科学与技术是面向前沿高新技术的基础型本科专业，是集电子、信息处理、计算机和控制技术等多学科为一体的交叉综合性学科。智能科学是一个不断发展的学科，技术成果和研究动向更新得很快。智能科学与技术专业必须更加重视学生实践应用能力和创新能力的培养，通过实践环节提高学生的实际动手能力和科学研究能力。
1 创新实践教育现状分析
世界各国的高等教育都非常注重创新人才的培养，发达国家在人才培养模式上各具特色。现代大学起源于欧洲，英国几所著名的大学在创新能力教育方面取得了显著的成效。牛津和剑桥都采用精英化的教育方式并且是最早实施本科生导师制的大学；在创新人才培养上，注重提高学生的独立思考能力和开放性思维能力，强调教育的实践目的。自20世纪90年代以来，美国的大学不断进行教育创新，在研究型大学建立创新人才培养体系。通才教育是美国大学教育最突出的特征，通过跨学科专业和课程培养适应现代高端技术领域的复合型创新人才。在本科阶段，小团体的实验室和研讨会是重要的教学模式。亚洲地区，日本的高等教育水平较高，注重教育资源整合与人才培养；高校和企业建立联合研究、合作研究等多种形式的横向联合。国外高校创新人才培养的体系中，灵活的教学方式和实践性的科研模式是创新人才培养的关键环节。在教学中，教师应注重发挥学生的自主意识和创新意识，让学生参与科研活动，重视实践性教学对学生科研能力和创造力的提高。
由于历史文化传统不同和教育体制的差异，国内大学在创新人才培养的理念、模式方面与国外存在较大差距。在创新人才培养中存在观念陈旧、教学内容和教学手段缺乏创新、评价体系不科学等问题。近年来，国内越来越多的高校开始进行教学改革，探索多样化人才培养模式。清华大学把加速建立研究型大学的人才培养体系定为改革目标，提出全面落实通识教育基础上的宽口径专业教育，让更多本科生参加大学生研究训练，令拔尖人才不断涌现。北京大学实行元培计划，提出复合型人才的培养目标。复旦大学、浙江大学、南京大学等院校也提出了各自的人才培养模式。综观上述高校的改革方案，主要的特点是注重拓宽学生的专业基础，设立大学生研究计划，使本科生及早接受科研训练，激发学生的主动性和创造性，进而培养学生的创新意识和能力。
2 课外创新实践活动的目标
探索加强高校学生创新能力培养的方法和途径不仅是高校教学改革和发展的需要，也是时展的迫切要求。课外科技创新实践活动的组织及实践可以促进学生综合素质的提高，致力形成系统的、高效的课外实践教学体系，全方位培养学生的创新实践能力。
(1)通过课外科技创新实践活动可以激发学生的学习兴趣，加强专业了解。大学生科技创新活动具有理论联系实际的功能，通过实践明确目标，将兴趣爱好发展为专业努力方向，激发学生的创造激情，培养创新意识。
(2)课外科技创新实践活动融会专业课程内容，促进第一课堂的学习。学生不再是课堂内被动吸收知识的服从者，而成为创新活动的参与者。实践活动能够调动学生课堂学习的主动性和积极性，形成课内外相互促进的良性机制。
(3)通过课外科技创新活动增强学生的创新应用能力，有助于学生适应社会发展需求。在我国社会经济发展的新形势下，知识和技术更新日趋加快，市场对专业人才素质的基本要求是具有较高的知识迁移、解决问题、动手实践和创新思维能力。科技实践活动能为学生提供更广阔的平台，使学生在实践中学会运用专业知识分析问题和解决问题，使知识转化为能力，进而应用于实践。
(4)课外科技活动对学生的科学研究能力培养具有推动作用。创新实践活动能够让学生在实践中了解学科最新技术成果，培养大学生从事科学研究的严谨态度与科学方法，积累科研经历和体验。对创新素质、探索精神、科学实验能力的提高具有不可替代的作用，为培养和造就高尖端科技人才奠定基础。
3 课外创新实践活动的组织形式
3.1 构建学生团队，激发群体学习动力
20世纪30年代末，美籍德国人库尔特·卢因提出“群体动力理论”。根据群体动力理论，积极的群体行为会对个体产生良性影响。群体开展实践学习比个体独自学习的效率更高、凝聚力更强、吸引力更大。创新实践教育必须建立在个体内在需求与环境外力推动的共同作用下，以群体动力理论为指导，构建以团队为基础的创新实践教育模式。
基于群体动力的团队运作模式在认知能力、信息加工决策、目标执行过程等方面存在优势。教师应积极组织鼓励学生全体参与，在群体模式下组建活动基本单元——学生课题组，并在课外创新实践活动的组织过程中，将课题组制与导师制相结合，合理调配智力资源，提升学与教的效果；充分发挥团队运作模式的优势，结合导师在理论深度和实践经验方面的优势，增强对创新型人才的培养；在创新培养体系中以学生为中心，注重激发学生的学习主动性，培养创新进取精神与团队协作能力。
3.2 课外创新实践的组织建设
1)学生课题组的形成。
教师在学生的培养过程中可以学生为主体、以团队合作的形式促进学习的深入。团队成员之间知识结构的互补、及时有效的互动交流都会增强合作学习的效果。Vaneijl和Pilot( 2005)在研究中指出小组规模很重要，因为学生在学习步骤、兴趣、学习习惯等方面有明显差异，实践表明3～4人比更大的组有效。选定4人制小组为学生团队的基本单元，既有利于充分发挥学生个人能力，又能实现一定程度的互动协作并且具有应对成员变化的弹性。在我们对智能专业学生的问卷调查中也印证了这一结论，在最初形成的课题组中，因关系亲近而形成团队的占63%，因指派、学号、位置等因素随机组成的占24%，考虑到成员知识能力互补等因素的占13%。在确定课题组成员时，应遵循有利于沟通交流和情感培养的原则，以能力全面、综合素质高为目标，提高团队的绩效。
2)学生课题组的结构优化。
团队结构与任务完成效果有直接关系。笔者以智能专业学生为研究对象，组成的课题小组属于平行结构。在没有其他专业知识背景成员的情况下，教师应该对课题组成员的知识结构进行优化调整；在全面提高学生个人能力的基础上，将课题组结构优化与个性化发展培养相结合；在学习和完成任务的过程中明确学生个人的能力和特点，制订适合的个性化培养计划，使每个成员各有专长，都具有独立解决某方面专业问题的能力。
3)课题组的重组与大团队培养。
任务的内容和规模与团队的规模、结构紧密相关，应对不同规模、性质的任务时，教师需要对已有的课题组进行调整或重组。课题组的重组不是盲目将成员从一个课题组转到另一组，而是在原课题小组的活动中积累一定的实践经验，对个人的专长和能力有更明确的认识，能够在新团队中进行协作。教师在进行课题组小团队培养的同时，可将有共同目标（参加同一比赛）的课题组组织成大团队，进行针对性的培训，搭建更大的交流合作平台；在大团队氛围下，逐步形成良性竞争的关系，激发学生最大的潜力。
4)课题组导师的系统化指导。
课题组导师在学生知识体系构建和解决问题能力的培养上起着主导作用，承担对学生课题组研究内容连续性和继承性的管理。对人才的培养是一项长期的、持续性的工作。以某项竞赛活动临时组成的课题小组对研究没有长期的目标和规划，无后续活动或者研究内容空洞缺少锻炼价值，而通过课题组导师的引导，可以确定长期稳定的学习、研究内容，增强学生的兴趣，帮助学生进行深入的研究。成熟的科技竞赛项目具有完善的赛事规定且面向群体，学生参与的过程也有较强的连续性，可以在不同年级之间形成继承关系，避免走弯路，提高作品质量；发挥高年级学生榜样带动作用，指导低年级学生汲取更多经验，构建阶梯队伍，营造良好的活动氛围。
4 课外创新实践活动的实效评价
指导大学生参加创新实践活动是培养大学生创新能力的有效途径。由于学生课题组制的活动具有很大的灵活性，因此需要建立一套与传统课堂教学考试不同的实效评价体系。通过问卷调查发现，参与创新实践活动的学生都希望通过活动提高自身素质，其中近50%的学生明确表明在意是否获得奖励激励。创新实践活动管理和运行机制应与学分设置、学生评价制度、物质精神奖励等因素密切结合，通过导师评价、竞赛成绩评价和成果评价对参与活动的学生给予综合评价和适当激励，并跟踪学生的长期发展状况，评估活动的整体影响。
通过调查分析发现，对创新实践活动的科学评价是对创新实践教学理论研究内容的完善，能够促进组织模式的改进，调动学生、老师、学校更大的积极性，提高人才培养质量。
(1)导师评价。导师评价与学生科技创新学分关联。课题组导师是学生科研活动的管理者，了解和掌握学生在科研、竞赛中的表现。导师可根据创新实践活动的特点制订相关的考核标准，依据实际情况参照标准要求，决定学生是否获得相应学分。
(2)竞赛成绩评价。科技竞赛不仅能激发学生的创新意识，提高学生对知识理解和应用的能力，同时也提供了积极竞争的平台，具有完整的评价体系。学生参与科技竞赛的级别和获得成绩的级别能客观反映学生的创新能力和执行能力，尤其竞赛的宣传展示和现场答辩环节是对学生综合素质的一项考察。依据学生在竞赛体系中的成绩给予奖励，也是对学生参与创新实践的一种激励。
(3)成果评价。创新实践活动的评价可以借鉴科研项目的评价标准，以学生参与发表的论文、专利、参与的实际项目等指标作为评价依据。除了这些评价标准外，教师可对学生的长期发展进行跟踪，调查实践活动对学生考取研究生、就业情况等的影响，对创新实践活动的成果作综合性评估。
通过调查分析发现，对创新实践活动的科学评价是对创新实践教学理论研究内容的完善，可以促进活动组织模式的改进，调动学生、老师、学校更大的积极性，提高人才培养质量。
5 结语
创新实践活动对学生能力素质的全方位培养起着重要的作用，要采取科学合理的方式调动大学生群体参与科技创新活动的积极性，既要注意科技创新教育的普遍性，又要注意发现和培养一批优秀学生，充分发挥其带头示范作用。实践表明，基于群体理论的课外创新实践活动的组织形式与科学的实践效果评价具有良好的可操作性，指导本科智能专业学生在多项科技活动和竞赛中获得了优异成绩，人均获奖一次以上，达到了创新实践能力培养的目标。
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关键词：神经网络；智能；计算；应用研究
中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)20-30326-02
Application of Neural Network Forefront
LI Bing-fu1,2
(1.Zhanjiang Normal College, Zhanjiang 524048, China; 2.Chongqing University, Master of the Computer College, Chongqing 400030, China)
Abstract: The rise of neural networks, has been on the cognitive and intellectual nature of the computer industry and basic research has produced an unprecedented excitement and great role. Therefore, in all fields has greatly applied research.
Key words: Neural Networks; Intelligent; Computing; Applied Research
1 引言
神经网络是一门模仿人类神经中枢――大脑构造与功能的智能科学，利用物理器件来模拟生物神经网络的某些结构和功能，即由许多功能简单的神经元互联起来，形成一种能够模拟人的学习、决策和识别等功能的网络系统。他具有快速反映能力，便于对事物进行适时控制与处理；善于在复杂的环境下，充分逼近任意非线形系统，快速获得满足多种约束条件问题的最优化答案；具有高度的鲁棒性和容错能力等优越性能。
神经网络的崛起，已对认知和智力的本质的基础研究乃至计算机产业都产生了空前的刺激和极大的推动作用。因此在各个领域都有很大的应用研究。
2 神经网络（ANN）的研究内容
1) 理论研究：ANN模型及其学习算法，试图从数学上描述ANN的动力学过程，建立相应的ANN模型，在该模型的基础上，对于给定的学习样本，找出一种能以较快的速度和较高的精度调整神经元间互连权值，使系统达到稳定状态，满足学习要求的算法；2) 实现技术的研究：探讨利用电子、光学、生物等技术实现神经计算机的途径；3) 应用的研究：探讨如何应用ANN解决实际问题，如模式识别、故障检测、智能机器人等。
3 神经网络在各领域的应用研究
3.1 智能机器领域的应用研究
智能机器领域的应用研究主要是进一步研究调节多层感知器的算法，使建立的模型和学习算法成为适应性神经网络的有力工具，构建多层感知器与自组织特征图级联想的复合网络，是增强网络解决实际问题能力的一个有效途径。重视联结的可编程性问题和通用性问题的研究，从而促进智能科学的发展。通过不断探索人类智能的本质以及联结机制，并用人工系统复现或部分复现，制造各种智能机器，可使人类有更多的时间和机会从事更为复杂、更富创造性的工作。
智能的产生和变化经过了漫长的进化过程，我们对智能处理的新方法的灵感主要来自神经科学，例如学习、记忆实质上是突触的功能，人类大脑的前额叶高度发育，它几乎占了30%大脑的表面积，在其附近形成了人类才出现的语言运动区，它与智能发育密切相关，使神经系统的发育同环境的关系更加密切，脑的可塑性很大，能主动适应环境还能主动改造环境，人类向制造智能工具方向迈进正是这种主动性的反映。脑的可塑期越长，经验对脑的影响就越大，而人类的认知过程很大程度上不仅受经验主义的影响，而且还接受理性主义的模型和解释。因此，对于智能和机器的关系，应该从进化的角度，把智能活动看成动态发展的过程，并合理的发挥经验的作用。同时还应该从环境与社会约束以及历史文化约束的角度加深对它的理解与分析。
神经网络是由大量处理单元组成的非线性、自适应、自组织系统，它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图模拟神经网络加工、记忆信息的方式，设计一种新的机器，使之具有人脑风格的信息处理能力。智能理论所面对的课题来自“环境－问题－目的”，有极大的诱惑力与压力，它的发展方向就将是，把基于联结主义的神经网络理论、基于符号主义的人工智能专家系统理论和基于进化论的人工生命这三大研究领域，在共同追求的总目标下，自发而有机的结合起来。在21世纪初，智能的机器实现问题的研究将有新的进展和突破。
3.2 神经计算和进化计算的应用研究
计算和算法是人类自古以来十分重视的研究领域，本世纪30年代，符号逻辑方面的研究非常活跃。例如Church、Kleene、Godel、Post、Turing等数学家都给出了可计算性算法的精确数学定义，对后来的计算和算法的发展影响很大。50年代数学家Markov发展了Post系统。80年代以后，神经网络理论在计算理论方面取得了引人注目的成果，形成了神经计算和进化计算新概念，激起了许多理论家的强烈兴趣，大规模平行计算是对基于Turing机的离散符号理论的根本性的冲击，但90年代人们更多的是批评的接受它，并将两者结合起来，近年来，神经计算和进化计算领域很活跃，有新的发展动向，在从系统层次向细胞层次转化里，正在建立数学理论基础。随着人们不断探索新的计算和算法，将推动计算理论向计算智能化方向发展，在21世纪人类将全面进入信息社会，对信息的获取、处理和传输问题；对网络路由优化问题；对数据安全和保密问题等等将有新的要求，这些将成为社会运行的首要任务，因此，神经计算和进化计算与高速信息网络理论联系将更加密切，并在计算机网络领域中发挥巨大的作用，建立具有计算复杂性、网络容错性和坚韧性的计算理论。
基于人类的思维方式的转变：线性思维转到非线性思维。神经元、神经网络都具有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性，故此在计算智能的层次上进行非线性动力系统、 混沌神经网络以及对神经网络的数理研究。从而进一步研究自适应性子波、非线性神经场的兴奋模式、神经集团的宏观力学等。因为，非线性问题的研究是神经网络理论发展的一个最大动力，也是它面临的最大挑战。此外，神经网络与各种控制方法有机结合具有很大发展前景，建模算法和控制系统的稳定性等研究仍为热点问题，而容忍控制、可塑性研究可能成为新的热点问题。开展进化并行算法的稳定性分析及误差估计方面的研究将会促进进化计算的发展。把学习性并行算法与计算复杂性联系起来，分析这些网络模型的计算复杂性以及正确性，从而确定计算是否经济合理。因而关注神经信息处理和脑能量两个方面以及它们的综合分析研究的最新动态，吸收当代脑构象等各种新技术和新方法是十分重要的。
离散符号计算、神经计算和进化计算相互促进或者最终导致这3种计算统一起来，这算得上是我们回避不了的一个重大难题。预计在21世纪初，关于这个领域的研究会产生新的概念和方法。尤其是视觉计算方面会得到充分地发展。我们应当抓住这个机会，力求取得重大意义的理论和应用成果。
3.3 神经网络结构和神经元芯片的应用研究
神经网络结构的研究是神经网络的实现以及成功地实现应用的前提，又是优越的物理前提。它体现了算法和结构的统一，是硬件和软件的混合体，这种硬软混合结构模型可以为意识的作用和基本机制提供解释。未来的研究主要是针对信息处理功能体，将系统、结构、电路、 器件和材料等方面的知识有机结合起来，建构有关的新概念和新技术，如结晶功能体、最子效应功能体、高分子功能体等。在硬件实现上，研究材料的结构和组织，使它具有自然地进行信息处理的能力，如神经元系统、自组织系统等。神经计算机的主要特征是具有并行分布式处理、学习功能，这是一种提高计算性能的有效途径，使计算机的功能向智能化发展，与人的大脑的功能相似，并具有专家的特点，比普通人的反应更敏捷，思考更周密。光学神经计算机具有神经元之间的连接不仅数量巨大而且结合强度可以动态控制，因为光波的传播无交叉失真，传播容量大，并可能实现超高速运算，这是一个重要的发展领域，其基础科学涉及到激光物理学、非线性光学、光紊乱现象分析等，这些与神经网络之间在数学构造上存在着类似性。近年来，人们采用交叉光互连技术，保证了它们之间没有串扰，它有着广阔的发展前景。在技术上主要有超高速、大规模的光连接问题和学习的收敛以及稳定性问题，可望使之得到突破性进展；另一种是采用LSI技术制作硅神经芯片，以及二维VLSI技术用于处理具有局部和规则连接问题。在未来一、二十年里半导体神经网络 芯片仍将是智能计算机硬件的主要载体，而大量的神经元器件，如何实现互不干扰的高密度、高交叉互连，这个问题可望尽早得到解决。此外，生物器件的研究正处于探索之中，研究这种模型的理论根据是当硅集成块和元件间的距离如果接近0.01微米时，电子从邻近元件逸入的概率将很有限，便产生“隧道效应”的现象，它是高集成电路块工作不可靠的原因之一。而生物芯片由于元件是分子大小的，其包装密度可成数量级增加，它的信号传播方式是孤电子，将不会有损耗，并且几乎不产生热。因此，它有更诱人的前景。随着大量神经计算机和神经元芯片应用于高科技领域，给神经网络理论和方法赋予新的内容，同时也会提出一些新的理论课题，这是神经网络迅速发展的一个动力。
4 结束语
近年来，我国“863”计划、攻关计划、“攀登”计划和国家自然科学基金等，都对神经网络的研究给予了资助，吸引了大量的优秀青年人才从事神经网络领域的研究工作，并促进我国能在这个领域取得世界上的领先地位。在21世纪科学技术发展征程中，神经网络理论的发展将与日俱增。
参考文献：
[1] 阎平凡.人工神经网络的容量、学习与计算复杂性[J]. 电子学报,1995,23.
