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導(dǎo)語(yǔ)：在人工智能和教學(xué)的撰寫旅程中，學(xué)習(xí)并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優(yōu)秀范文，愿這些內(nèi)容能夠啟發(fā)您的創(chuàng)作靈感，引領(lǐng)您探索更多的創(chuàng)作可能。
【關(guān)鍵詞】 神經(jīng)心理學(xué)； 量表； 輕度認(rèn)知損害； 血管性認(rèn)知損害； 執(zhí)行功能；病例對(duì)照研究
doi:10.3969/j.issn.1000-6729.2009.02.001
中圖分類號(hào)：R743.9，R749.13 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1000-6729(2009)002-0077-06
Comparison of Cognitive Functions in Patients with Amnestic Mild Cognitive Impairment and
Vascular Cognitive Impairment-no Dementia
YUAN Jing, GUO Qi-Hao@, FU Jian-Hui, HONG Zhen
Dep. Neurology of Huashan Hospital, Fudan University, Shanghai 200040
@ Corresponding author,Email: dr.省略
【Abstract】Objective: To investigate the cognitive impairment features in patients with amnestic mild cognitive impairment (aMCI) and vascular cognitive impairment-no dementia (VCI-ND).Methods:Sixteen normal elders, 10 patients with aMCI and 12 patients with VCI-ND were recruited. The normal elders wereselected from communities in Shanghai, while the aMCI and VCI-ND patients were selected from outpatient clinic. All participants ranged in age of 50~80 years, with education level of junior middle school or above, and they completed cranial CT or MRI and a series of neuropsychological tests. Results:In the three memory tests, aMCI group performed worst. The scores of both aMCI and VCI-ND groups were lower than that of the normal elders. For example, the delayed recall scores of the Rey-Osterrich complex figure test in the three groups were(18.8±9.5) (normal),(5.6±5.6)(aMCI) and(9.6±7.0)(VCI-ND)(P
【Key words】 neuropsychology; scale; amnestic mild cognitive impairment; vascular cognitive impairment-no dementia; executive function；case control study
阿爾茨海默?。ˋlzheimer's disease, AD）和血管性癡呆（vascular dementia, VaD）是最常見的癡呆兩大原因。近年來(lái)，越來(lái)越多的學(xué)者將重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到癡呆的臨床前期階段的研究，遺忘型輕度認(rèn)知損害(amnestic mild cognitive impairment, aMCI)和血管性認(rèn)知障礙（vascular cognitive impairment, VCI）是基于此提出的兩大概念。2006年美國(guó)國(guó)立神經(jīng)疾病和卒中研究所－加拿大卒中網(wǎng)聯(lián)合頒布了血管性認(rèn)知障礙的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)［1］，重新定義了血管性認(rèn)知障礙是由血管因素導(dǎo)致的或與之相關(guān)的認(rèn)知障礙。新的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)極大地拓寬了概念的范圍，包括非癡呆血管性認(rèn)知損害（vascular cognitive impairment-no dementia，VCI-ND）、血管性癡呆、混合性癡呆以及其他和血管因素相關(guān)的認(rèn)知障礙。而主要針對(duì)癡呆前期的概念是VCI-ND。本研究旨在評(píng)價(jià)aMCI和VCI-ND在認(rèn)知表現(xiàn)方面的相同和差異, 這對(duì)于明確血管性因素在認(rèn)知障礙發(fā)生中的地位有一定的意義與價(jià)值。
1 對(duì)象與方法
1.1 對(duì)象
2006年10月至2007年3月在本院神經(jīng)內(nèi)科“記憶障礙”或“中風(fēng)”門診選取遺忘型輕度認(rèn)知損害者10人［男7人，女3人，平均年齡（67±8）歲，平均受教育年限（13±3）年］、非癡呆血管性認(rèn)知損害者12人［男6人，女6人，平均年齡（65±7）歲,平均受教育年限（11±3）年］，在社區(qū)退休老人中抽取16人為正常對(duì)照組［男7人，女9人，平均年齡（65±6）歲，平均受教育年限（13±2）年］。入組條件：近一月無(wú)焦慮、抑郁等精神障礙表現(xiàn)，沒有嚴(yán)重軀體疾病，沒有視力和聽力障礙，對(duì)認(rèn)知檢查合作，簡(jiǎn)明精神狀態(tài)量表（MMSE）大于或等于24分。所有受試年齡在50～80歲之間，受教育程度在初中及初中以上，婚姻狀況為已婚，均為右利手。全部完成頭顱CT或核磁共振檢查及成套神經(jīng)心理測(cè)驗(yàn)，并應(yīng)用Xe-CT技術(shù)定量測(cè)定38例對(duì)象腦不同部位的局部血流量值（rCBF）。結(jié)果aMCI組影像學(xué)檢查僅有程度不等的腦萎縮，無(wú)明確的腔隙性梗死灶或斑片狀或彌漫性白質(zhì)疏松表現(xiàn)。三組之間年齡、性別和教育程度差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。
1.2 診斷標(biāo)準(zhǔn)
遺忘型輕度認(rèn)知損害（aMCI）的診斷標(biāo)準(zhǔn)［2］:(1)有記憶減退主訴；(2)有記憶減退的客觀證據(jù)，表現(xiàn)為聽覺詞語(yǔ)學(xué)習(xí)測(cè)驗(yàn)［3］的延遲回憶得分≤正常老人的“均數(shù)-1.5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差”；在本研究中為12個(gè)詞語(yǔ)延遲回憶得分≤4分（50~60歲）、3分（60~70歲）、2分（70~80歲）；(3) MMSE（簡(jiǎn)易精神狀態(tài)量表，Mini-mental State Examination）總分≥24分；(4)日?；顒?dòng)能力無(wú)顯著缺損；(5)非癡呆，不符合美國(guó)神經(jīng)病學(xué)、語(yǔ)言障礙和卒中-老年性癡呆和相關(guān)疾病學(xué)會(huì)（NINCDS-ADRDA）McKhann等編制的有關(guān)癡呆的診斷標(biāo)準(zhǔn)［4］。
非癡呆血管性認(rèn)知損害（VCI-ND）的診斷標(biāo)準(zhǔn)：目前還沒有國(guó)際公認(rèn)的VCI-ND的診斷標(biāo)準(zhǔn)，本文使用的診斷標(biāo)準(zhǔn)是郭起浩教授根據(jù)文獻(xiàn)資料結(jié)合aMCI的診斷標(biāo)準(zhǔn)制定的：(1)有獲得性認(rèn)知損害，如記憶減退或反應(yīng)遲鈍，有知情者證實(shí)，且病程超過3個(gè)月；(2)神經(jīng)心理測(cè)驗(yàn)證實(shí)有認(rèn)知功能減退，其測(cè)查分值在年齡和教育匹配對(duì)照組1.5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差以下，在本研究中為連線測(cè)驗(yàn)B ［5］耗時(shí)數(shù)≥190秒（50~60歲）、220秒（60~70歲）、280秒（70~80歲）或Stroop色詞測(cè)驗(yàn)C［6］正確數(shù)≤39個(gè)（50~60歲）、38個(gè)（60~70歲）、35個(gè)（70~80歲）；(3)MMSE［7］至少24分或Mattis癡呆評(píng)價(jià)表（DRS）［8］至少120分（在初中及以上受教育程度的情況下）；(4)工作、社交和日常生活能力不受影響或僅受輕微影響；(5)達(dá)不到血管性癡呆的診斷標(biāo)準(zhǔn)；(6)影像學(xué)表現(xiàn)為多個(gè)腔隙性腦梗死或大梗死灶或重要功能部位的梗死（如丘腦、基底節(jié)），或廣泛的腦白質(zhì)病變，無(wú)明顯的腦萎縮；(7)排除其他可引起腦功能衰退的系統(tǒng)疾病。
1.3 工具
1.3.1記憶功能測(cè)試
1.3.1.1 聽覺詞語(yǔ)學(xué)習(xí)測(cè)驗(yàn)(auditory verbal learning test，AVLT)［3］
檢查者讀出12個(gè)雙字組成的名詞性詞語(yǔ)，請(qǐng)受試聽完后立即回憶，連續(xù)學(xué)習(xí)并回憶3次。在非言詞測(cè)驗(yàn)間隔約5分鐘后，回憶剛才的12個(gè)詞語(yǔ)（稱為“短延遲回憶”，即AVLT4），在非言詞測(cè)驗(yàn)間隔約20分鐘后，對(duì)12個(gè)詞語(yǔ)作自由回憶（稱為“長(zhǎng)延遲回憶”，即AVLT5），最后檢查者讀出24個(gè)詞語(yǔ)請(qǐng)受試回答是否記憶過（稱為“再認(rèn)”）。分析指標(biāo)為每次回憶正確數(shù)。
1.3.1.2 Rey-Osterrieth復(fù)雜圖形測(cè)驗(yàn)(Rey-Osterrich complex figure test，CFT)［9］
首先要求模仿圖形（第一部分），在事先沒有提醒的情況下約20分鐘后回憶這幅圖（第二部分）。總分為36分。其中第一部分反映的是視空間能力，第二部分反映的是對(duì)圖形的記憶能力。
1.3.1.3 邏輯記憶測(cè)驗(yàn)(Logical memory test，LM)
選自韋氏記憶量表中文版（乙式）（WMS-RC）［10］的邏輯記憶分測(cè)驗(yàn)。從邏輯記憶分測(cè)驗(yàn)的3段小故事中選擇第1個(gè)小故事作為測(cè)驗(yàn)內(nèi)容，即刻回憶的操作同WMS-RC，增加20分鐘后的延遲記憶，評(píng)分方法為20個(gè)故事要點(diǎn)，每個(gè)要點(diǎn)得1分，共20分。
1.3.2執(zhí)行功能測(cè)試
1.3.2.1連線測(cè)驗(yàn)A和B(Trail Making Test,TMT) ［5］
該項(xiàng)是Halstead-Reitan成套神經(jīng)心理測(cè)驗(yàn)中的一個(gè)分測(cè)驗(yàn)，連線測(cè)驗(yàn)B的原版本是要求數(shù)字和字母交替排列，我們使用的修訂版是將數(shù)字包含在正方形和圓形兩種圖形中，要求被試連接數(shù)字時(shí)兩種圖形交替進(jìn)行。分別記錄完成時(shí)間、錯(cuò)誤連接提醒次數(shù)、不能連接提醒次數(shù)、抬筆提醒次數(shù)，后3者組成錯(cuò)誤總數(shù)。反映的是快速視覺搜索、視覺空間排序和認(rèn)知定勢(shì)轉(zhuǎn)移能力。
1.3.2.2Stroop色詞測(cè)驗(yàn)(Stroop Color Words Test,CWT) ［6］
該測(cè)驗(yàn)由3張卡片、每張50字、4種顏色組成?？ㄆ珹讀顏色字，卡片B讀單純的顏色，卡片C要求讀字的顏色而不是字本身。記錄正確數(shù)、耗時(shí)數(shù)、立即改正數(shù)和延遲改正數(shù)。
1.3.2.3加減交替測(cè)驗(yàn)(Plus Minus Supersede Test,PMST) ［11］
該測(cè)驗(yàn)首先是20個(gè)數(shù)字加3，其次是要求20個(gè)數(shù)字減3，最后是要求50個(gè)數(shù)字交替加減3，記錄正確數(shù)和耗時(shí)數(shù)。
1.3.2.4 語(yǔ)義相似性測(cè)驗(yàn)(Similatities Test,ST)
該測(cè)驗(yàn)共12題，模仿韋氏成人智力測(cè)驗(yàn)(WAIS)的相似性分測(cè)驗(yàn)自行編制。要求被試說出兩樣物品(如“飛機(jī)”和“輪船”)間的相似性，記錄正確數(shù)［12］。
1.3.2.5 視覺推理測(cè)驗(yàn)(Visual Reasoning Test,VRT)
該測(cè)驗(yàn)共15題，設(shè)計(jì)原理同瑞文推理測(cè)驗(yàn)，要求被試按照不同規(guī)律把四格圖填滿，記錄正確數(shù)［12］。
1.3.2.6 迷宮測(cè)驗(yàn)(Maze Tracing,MT) ［11］
要求被試畫出3個(gè)由易到難的迷宮出來(lái)的路線。記錄耗時(shí)數(shù)和錯(cuò)誤數(shù)（包括因錯(cuò)誤返回次數(shù)、觸壁次數(shù)和抬筆提醒次數(shù)）。
1.3.2.7 諺語(yǔ)理解測(cè)驗(yàn)(Proverbs Test,PT) ［12］
該測(cè)驗(yàn)包括10個(gè)難易不同的漢語(yǔ)諺語(yǔ)，要求被試逐一解釋，無(wú)法解釋者進(jìn)行選擇回答，并說出對(duì)這個(gè)諺語(yǔ)的熟悉程度，分別記錄自發(fā)解釋、選擇回答和熟悉性的總分。
1.3.3 視空間測(cè)驗(yàn)
Rey-Osterrieth復(fù)雜圖形測(cè)驗(yàn)(CFT)［9］ 第一部分反映的是視空間能力。
1.3.4 流暢性測(cè)驗(yàn)
該測(cè)驗(yàn)最早出現(xiàn)在Spreen和Benton1969年編制的失語(yǔ)綜合檢查法中［13］，本文要求被試分別在1分鐘內(nèi)盡可能多地列舉“動(dòng)物”和“超市商品”的例子。記錄正確數(shù)、錯(cuò)誤數(shù)、重復(fù)數(shù)、亞類數(shù)（subcategory）、語(yǔ)義串聯(lián)數(shù)(cluster)和類別之間轉(zhuǎn)換數(shù)(switch)。如“蘋果、香蕉、可樂、純水、梨子、豬肉、草紙”，亞類數(shù)為4，串聯(lián)數(shù)為2，類別之間轉(zhuǎn)換次數(shù)4。
所有受試皆在經(jīng)過統(tǒng)一培訓(xùn)的華山醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科醫(yī)生一對(duì)一的指導(dǎo)下完成測(cè)驗(yàn)內(nèi)容，并對(duì)診斷檢查的合作態(tài)度良好。
1.4 統(tǒng)計(jì)方法
采用單因素方差分析，然后采用 LSD法進(jìn)行多重比較。以α＝0.05作為檢驗(yàn)水準(zhǔn)。
2 結(jié)果
2.1三組受試者的記憶功能測(cè)試評(píng)分比較
三種記憶測(cè)驗(yàn)中，aMCI組各項(xiàng)記憶得分均最低，aMCI組和VCI-ND組各項(xiàng)得分均低于正常對(duì)照組， VCI-ND組的詞語(yǔ)延遲回憶得分高于aMCI組（表1）。
2.2三組受試者的執(zhí)行功能測(cè)試評(píng)分比較
反應(yīng)耗時(shí)數(shù)測(cè)驗(yàn)VCI-ND組完成時(shí)間均最長(zhǎng)，其次是aMCI組；反應(yīng)正確數(shù)測(cè)驗(yàn)VCI-ND組和aMCI組均較正常組差（表2）。
2.3三組受試者的視空間測(cè)試和流暢性測(cè)驗(yàn)評(píng)分比較
Rey-Osterrieth復(fù)雜圖形測(cè)驗(yàn)?zāi)７碌梅秩M間差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義［（34.6±1.8），（31.2±6.2），（30.8±8.3）；F＝1.917，P>0.05］。
表3顯示：正常組列舉超市商品個(gè)數(shù)正確數(shù)得分高于aMCI組；正常組列舉動(dòng)物個(gè)數(shù)正確數(shù)得分高于aMCI組和VCI-ND組，而列舉動(dòng)物語(yǔ)義串聯(lián)數(shù)得分正常組和VCI-ND組高于aMCI組。
3 討論
本研究通過以記憶和執(zhí)行功能為主的認(rèn)知功能評(píng)定，發(fā)現(xiàn)在三種記憶測(cè)驗(yàn)（詞語(yǔ)記憶、邏輯記憶和圖形記憶）中，aMCI患者的每項(xiàng)記憶得分均是最低的，VCI-ND得分介于aMCI和正常之間，并且從AVLT測(cè)驗(yàn)的每次回憶正確數(shù)的走勢(shì)趨勢(shì)上看，aMCI組的下降幅度是最為明顯的，VCI-ND和正常組的曲線相對(duì)平緩，說明了aMCI患者學(xué)習(xí)新事物能力下降的主要原因是學(xué)習(xí)后信息保持能力的下降，即短時(shí)記憶受損程度較瞬時(shí)記憶更明顯。而AVLT第4和5次回憶正確數(shù)在aMCI和VCI-ND兩組比較中亦呈現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，可見，詞語(yǔ)延遲回憶不僅是aMCI和正常組區(qū)別的一個(gè)很好的參考指標(biāo)，更可以被推廣至aMCI和VCI-ND的比較。aMCI患者出現(xiàn)記憶功能損害可能和它的病理改變有關(guān)。有研究指出，aMCI患者顯示海馬區(qū)域的病理變化、在新皮層區(qū)呈現(xiàn)彌漫性的β淀粉樣蛋白聚集形成的神經(jīng)炎斑(SNPs) ［14］。另外，Sarazin等［15］人對(duì)251個(gè)aMCI患者進(jìn)行了6個(gè)月到3年的隨訪，評(píng)估了包括自由回憶和線索回憶、言語(yǔ)流暢性、語(yǔ)義相似性、Stroop測(cè)驗(yàn)、連線測(cè)驗(yàn)等一系列神經(jīng)心理測(cè)驗(yàn)，結(jié)果指出自由回憶和線索回憶對(duì)早期識(shí)別aMCI轉(zhuǎn)化為AD有幫助。而AVLT的核心即是自由回憶和線索回憶。
本研究發(fā)現(xiàn)，在執(zhí)行功能方面，和記憶表現(xiàn)正好相反，無(wú)論從嚴(yán)重程度還是覆蓋的廣度，VCI-ND組的表現(xiàn)在三組中均是最差的，幾乎涵蓋了所有的執(zhí)行功能測(cè)驗(yàn)，包括反映優(yōu)勢(shì)抑制的Stroop色詞測(cè)驗(yàn)，反映定勢(shì)轉(zhuǎn)換的連線測(cè)驗(yàn)A和B、加減交替測(cè)驗(yàn)、迷宮測(cè)驗(yàn)，反映概念形成的語(yǔ)義相似性測(cè)驗(yàn)、諺語(yǔ)理解測(cè)驗(yàn)和視覺推理測(cè)驗(yàn)。顯然，VCI-ND的認(rèn)知缺損模式中占主導(dǎo)地位的是執(zhí)行功能障礙。執(zhí)行功能受到損害的患者，智力、長(zhǎng)時(shí)記憶和運(yùn)動(dòng)技能測(cè)驗(yàn)結(jié)果可以正常，但是整合協(xié)調(diào)這三者功能的能力受損，可以表現(xiàn)出行為和性格的改變［12］。執(zhí)行功能主要反映的是額葉的功能。這個(gè)基于Alexander［16］和Cummings［17］等人關(guān)于皮質(zhì)下－額葉回路的學(xué)說。IshiiH等［18］對(duì)497個(gè)社區(qū)老人調(diào)查發(fā)現(xiàn)腦血管疾病和MMSE得分無(wú)明顯相關(guān)，但在完成連線測(cè)驗(yàn)B（TMT-B）的能力上有減退，并且認(rèn)為執(zhí)行功能損害是建立在皮質(zhì)下額葉回路受損的基礎(chǔ)上。O'Sullivan等［19］比較了MRI上有腔隙性梗死灶的受試者和年齡教育程度相匹配的對(duì)照組的認(rèn)知測(cè)驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩組間有顯著差別的測(cè)驗(yàn)主要是執(zhí)行功能測(cè)驗(yàn)，而眾多的執(zhí)行功能測(cè)驗(yàn)中最具有鑒別價(jià)值的是連線測(cè)驗(yàn)和符號(hào)數(shù)字替換測(cè)驗(yàn)。Marshall等［20］對(duì)16個(gè)非癡呆的社區(qū)老人進(jìn)行了頭顱MRI和認(rèn)知測(cè)驗(yàn)的檢查，發(fā)現(xiàn)執(zhí)行功能測(cè)驗(yàn)中的Stroop色詞測(cè)驗(yàn)和皮質(zhì)下?lián)p害的嚴(yán)重程度有顯著的相關(guān)性，而無(wú)論即刻和延遲回憶都不具有相關(guān)性。這些結(jié)論都和本研究相一致。但是值得一提的是，執(zhí)行功能不是一個(gè)單一的功能，它可以分成抽象推理、優(yōu)勢(shì)抑制、定勢(shì)轉(zhuǎn)換、計(jì)劃、流暢性和工作記憶等多個(gè)亞領(lǐng)域，正如文獻(xiàn)中所提到的符號(hào)數(shù)字替換測(cè)驗(yàn)是反映注意能力的，本研究中尚未涉及，另外考慮樣本例數(shù)偏小，將在以后的研究中補(bǔ)足。
在眾多的執(zhí)行功能測(cè)驗(yàn)中，能夠有效對(duì)aMCI和VCI-ND有區(qū)分作用的指標(biāo)是TMT－B的耗時(shí)數(shù)。TMT反映的是快速視覺搜索、視覺空間排序和定勢(shì)轉(zhuǎn)換。既往我們的研究證實(shí)了TMT－A、B兩部分可以用來(lái)識(shí)別輕度認(rèn)知功能障礙和輕度阿爾茨海默病?，F(xiàn)在通過VCI-ND和aMCI的比較，發(fā)現(xiàn)兩者在TMT-B耗時(shí)數(shù)上亦有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的差異，而TMT-A并沒有呈現(xiàn)出相似的意義，由此可以提示VCI-ND在認(rèn)知定勢(shì)轉(zhuǎn)換上存在較aMCI更突出的障礙。另外，在平均耗時(shí)數(shù)上，Cahn等［21］曾評(píng)估238例正常老人、77例AD危險(xiǎn)人群和45例AD患者，TMT-B的平均得分分別為123.5秒、172.7秒和228.4秒。相比較而言，我們正常組和aMCI組老人完成絕對(duì)時(shí)間都有延長(zhǎng)。這可能是由于中國(guó)有兩種數(shù)字系統(tǒng)：阿拉伯?dāng)?shù)字和漢語(yǔ)數(shù)字，而大多數(shù)中國(guó)老年人不如西方人對(duì)阿拉伯?dāng)?shù)字敏感，也有可能方形和圓形兩種圖形較接近，受試者需要更多的時(shí)間去分辨，而不像字母與數(shù)字容易區(qū)別。
流暢性(Fluency)測(cè)驗(yàn)要求被試就某一語(yǔ)言或非語(yǔ)言范疇列舉盡可能多的例子，檢測(cè)命名能力、言語(yǔ)生成速度、短時(shí)和長(zhǎng)時(shí)記憶，也反映被試的語(yǔ)義組織和提取策略，后者反映執(zhí)行功能。用得最多的就是類別流暢性（說動(dòng)物、超市物品的名稱）、字母流暢性、語(yǔ)音流暢性等。本研究中，從類別流暢性列舉動(dòng)物和超市物品正確數(shù)的得分上看，aMCI較正常和VCI-ND個(gè)數(shù)顯著減少（P分別是0.004和0.000），進(jìn)一步觀察其中的語(yǔ)義串連個(gè)數(shù)，也呈現(xiàn)出同樣的趨勢(shì)，提示了aMCI的記憶損害。另一方面，aMCI組在總數(shù)減少的情況下，類別之間轉(zhuǎn)換次數(shù)卻可以和VCI-ND組持平，提示了VCI-ND患者在類別轉(zhuǎn)換能力上其實(shí)并不如aMCI患者。而類別轉(zhuǎn)換能力是歸屬于執(zhí)行功能部分。這從另一方面證實(shí)了VCI-ND的認(rèn)知損害以執(zhí)行功能損害為主。
參考文獻(xiàn)
［1］Hachinski V, Iadecola C, Petersen RC, et al. National Institute of Neurological Disorders and Stroke-Canadian Stroke Network vascular cognitive impairment harmonization standards［J］. Stroke, 2006,37:2220-2241.
［2］Petersen RC, Smith GE, Waring SC, et al.Mild cognitive impairment［J］.Arch Neurol, 1999, 56:303-308.
［3］郭起浩，呂傳真，洪震.聽覺詞語(yǔ)記憶測(cè)驗(yàn)在中國(guó)老人中的試用分析［J］.中國(guó)心理衛(wèi)生雜志，2001，15（1）：13－16.
［4］McKhann G, Drachman D, Folstein M, et al. Clinical diagnosis of Alzheimer's disease: report of the NINCDS-ADRDA Work Group under the auspices of Department of Health and Human Services Task Force on Alzheimer's Disease. Neurology, 1984, 34:939-944.
［5］陸駿超，郭起浩，洪震，等.連線測(cè)驗(yàn)（中文修訂版）在早期識(shí)別阿爾茨海默病中的作用［J］.中國(guó)臨床心理學(xué)雜志，2006，14（2）：118-121.
［6］郭起浩，洪震，呂傳真，等.Stroop色詞測(cè)驗(yàn)在早期識(shí)別阿爾茨海默病中的作用［J］.中華神經(jīng)醫(yī)學(xué)雜志，2005,4(7)：701-704.
［7］張明圓.精神科手冊(cè)［M］.上海: 上?？茖W(xué)技術(shù)出版社, 1999:433-439.
［8］Chan AS , Choi MK,Salmon DP. The effects of age , education ,and gender on the Mattis dementia rating scale performance of elderly Chinese and American individuals. Journal of Gerontology : Psychol Sci ,2001 , 56B(6) :356-363.
［9］郭起浩，呂傳真，洪震.Rey-Osterrieth復(fù)雜圖形測(cè)驗(yàn)在中國(guó)正常老人中的應(yīng)用［J］.中國(guó)臨床心理學(xué)雜志，2000，8（4）：205-207.
［10］龔耀先. 修訂韋氏記憶量表手冊(cè)［M］. 長(zhǎng)沙:湖南醫(yī)學(xué)院,1983.
［11］Miyake A, Friedman NP, Emerson MJ, et al. The unity and diversity of executive functions and their contributions to complex "frontal lobe" tasks: A latent variable analysis［J］. Cognit Psychol, 2000, 41: 49-100.
［12］Lezak MD, Howieson DB，Loring DW. Neuropsychological assessment［M］. 4th ed. New York: Oxford University Press, 2004: 514-478.
［13］Spreen O，Benton AL. Neurosensory center comprehensive examination for aphasia［M］. Victoria: University of Victoria Neuropsychology Laboratory, 1995.
［14］Riley KP, Snowdon DA, Markesbery WR. Alzheimer's neurofibrillary pathology and the spectrum of cognitive function: findings from the Nun Study［J］. Ann Neurol, 2002, 51:567-577.
［15］Sarazin M, Berr C, De Rotrou J, et al. Amnestic syndrome of the medial temporal type identifies prodromal AD: a longitudinal study［J］. Neurology, 2007, 69(19):1859-67.
［16］Alexander GE, Delong MR，Strick PL. Parallel organization of functionally segregated circuits linking basal ganglia and cortex. ［J］. Ann Rev Neurosci, 1986, 9:357-381.
［17］Cummings JL. Vascular subcortical dementias: clinical aspects［J］. Dementia, 1994, 5:177-180.
［18］Ishii H, Meguro K, Yamaguchi S, et al. Prevalence and cognitive performances of vascular cognitive impairment no dementia in Japan: the Osaki-Tajiri Project［J］. Eur J Neurol, 2007, 14(6):609-616.
［19］O'Sullivan M, Morris RG, Markus HS. Brief cognitive assessment for patients with cerebral small vessel disease［J］. J Neurol Neurosurg Psychiatry, 2005, 76(8):1140-1145.
［20］Marshall GA, Shchelchkov E, Hendrickson R, et al. Cognitive correlates of brain MRI subcortical signal hyperintensities in non-demented elderly［J］. Neurology, 2004, 62(7):323.
關(guān)鍵詞:人工智能;創(chuàng)新性教學(xué);精品課程;課程建設(shè);教學(xué)改革
人工智能課程是計(jì)算機(jī)類專業(yè)的核心課程之一,也是智能科學(xué)與技術(shù)、自動(dòng)化和電子信息等專業(yè)的重要課程,其知識(shí)點(diǎn)具有不可替代的重要作用。該課程內(nèi)容廣泛,具有很強(qiáng)的綜合性、應(yīng)用性、創(chuàng)新性和挑戰(zhàn)性[1],其開設(shè)能夠更好地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和技術(shù)創(chuàng)新能力,為學(xué)生提供了一種新的思維方法和問題求解手段。同時(shí),本課程能夠培養(yǎng)學(xué)生對(duì)計(jì)算機(jī)前沿技術(shù)的前瞻性,提高他們的科技素質(zhì)和學(xué)術(shù)水平。通過課程的學(xué)習(xí),學(xué)生對(duì)人工智能的定義和發(fā)展、基本原理和應(yīng)用有一定的了解和掌握,啟發(fā)了對(duì)人工智能的學(xué)習(xí)興趣,培養(yǎng)創(chuàng)新能力。
中南大學(xué)人工智能課程開設(shè)于20世紀(jì)80年代中期。1983年,蔡自興作為訪問學(xué)者赴美國(guó)普度大學(xué)研修人工智能,并與美國(guó)國(guó)家工程科學(xué)院院士傅京孫(K. S. Fu)教授及清華大學(xué)徐光v教授合作研究人工智能。在傅京孫院士教授的指導(dǎo)下,蔡自興和徐光v教授執(zhí)筆編著《人工智能及其應(yīng)用》一書,并于1987年5月在清華大學(xué)出版社問世,成為國(guó)內(nèi)率先出版的具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的人工智能教材。本教材不僅為我校人工智能課程提供了一部好教材,而且促進(jìn)了國(guó)內(nèi)高校普遍開設(shè)人工智能課程。此后,又陸續(xù)編著出版了《人工智能及其應(yīng)用》第二版、第三版“本科生用書”和“研究生用書”、第四版等,修讀該課程的學(xué)生也與日俱增。該書第二版還獲得國(guó)家教育部科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)。經(jīng)過近20年建設(shè),該我校人工智能課程于2003年評(píng)為國(guó)家精品課程,并在2008年評(píng)為國(guó)家雙語(yǔ)教學(xué)示范課程。這是至今國(guó)內(nèi)唯一同時(shí)獲得國(guó)家級(jí)精品課程和雙語(yǔ)教學(xué)示范課程的人工智能課程。同時(shí),我們還開發(fā)了人工智能網(wǎng)絡(luò)課程,具有網(wǎng)絡(luò)化、智能化和個(gè)性化等特色,被國(guó)家教育部評(píng)為優(yōu)秀網(wǎng)絡(luò)課程,供兄弟院校人工智能教學(xué)參考使用,受到普遍歡迎[2]。
作為國(guó)內(nèi)第一門人工智能精品課程,我們按照教育部精品課程標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)《人工智能》課程,尤其是在教學(xué)內(nèi)容、創(chuàng)新性教學(xué)方法和教學(xué)模式上進(jìn)行不斷進(jìn)行改革與探索,取得了很好的效果。本文即為我校人工智能精品課程建設(shè)與改革經(jīng)驗(yàn)的初步總結(jié)。
1教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化
1.1課堂教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化
教學(xué)內(nèi)容的確定是課程的首要任務(wù)。如何選好教學(xué)內(nèi)容,使學(xué)生既能了解本領(lǐng)域的概貌,又能適合學(xué)生的基礎(chǔ),便于他們?cè)谟邢薜臅r(shí)間完成學(xué)習(xí)任務(wù),是一件難事。教學(xué)內(nèi)容除了包含基礎(chǔ)理論外,還應(yīng)該反映人工智能領(lǐng)域的新發(fā)展和新動(dòng)態(tài),跟上學(xué)科發(fā)展的步伐。本課程最初設(shè)定的教學(xué)內(nèi)容分基礎(chǔ)部分和擴(kuò)展應(yīng)用部分?；A(chǔ)部分主要包括人工智能的定義和發(fā)展、知識(shí)的表示以及推理,而擴(kuò)展應(yīng)用部分主要包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器規(guī)劃、機(jī)器視覺等。
近年來(lái)人工智能科學(xué)的快速發(fā)展,涌現(xiàn)出了大批新的方法和算法,研究熱點(diǎn)問題也從符號(hào)計(jì)算發(fā)展到智能計(jì)算和Agent等。
學(xué)內(nèi)容,既能使學(xué)生了解本領(lǐng)域的概貌,又能適合學(xué)生的基礎(chǔ),便于他們?cè)谟邢薜臅r(shí)間完成學(xué)習(xí)任務(wù),是一件難事。教學(xué)內(nèi)容除了包含基礎(chǔ)理論外,還應(yīng)該反映人工智能領(lǐng)域的新發(fā)展和新動(dòng)態(tài),跟上學(xué)科發(fā)展的步伐。本人工智能課程最初設(shè)定的教學(xué)內(nèi)容分基礎(chǔ)部分和擴(kuò)展應(yīng)用部分。基礎(chǔ)部分主要包括人工智能的定義和發(fā)展、知識(shí)的表示以及推理,而擴(kuò)展應(yīng)用部分主要包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器規(guī)劃、機(jī)器視覺等。
近年來(lái)人工智能科學(xué)的快速發(fā)展,涌現(xiàn)出了大批新的方法和算法,研究熱點(diǎn)問題也從符號(hào)計(jì)算發(fā)展到智能計(jì)算和Agent等。
隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步,在科學(xué)研究和工程實(shí)踐中遇到的問題變得越來(lái)越復(fù)雜,傳統(tǒng)的計(jì)算方法無(wú)法在一定時(shí)間內(nèi)獲得精確的解。為了在求解時(shí)間和求解精度上取得平衡,很多具有啟發(fā)式特征的智能計(jì)算算法應(yīng)運(yùn)而生。這些算法通過模擬大自然和人類的智慧來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)問題的優(yōu)化求解。計(jì)算智能作為人工智能的一個(gè)新的分支是目前的研究熱點(diǎn),它主要涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算和人工生命等領(lǐng)域,在如模式識(shí)別、圖像處理、自動(dòng)控制、通信網(wǎng)絡(luò)等很多領(lǐng)域都得到了成功應(yīng)用。另一個(gè)近10年來(lái)人工智能的研究熱點(diǎn)是Agent和多Agent系統(tǒng),其理論最早來(lái)自分布式人工智能,并隨著并行計(jì)算和分布式處理等技術(shù)的發(fā)展而逐漸成為熱點(diǎn)。
以上兩個(gè)內(nèi)容都是人工智能的重要分支。因此,我們?cè)凇度斯ぶ悄芗捌鋺?yīng)用》第三第3版[3]和第四第4版教材[4]中已經(jīng)順應(yīng)形勢(shì)加入了這方面的內(nèi)容,并將教學(xué)內(nèi)容也進(jìn)行了相應(yīng)的擴(kuò)展,加入了計(jì)算智能、分布式人工智能與Agent。由于不確定性推理和基于概率的推理方法應(yīng)用也越來(lái)越廣泛,我們也將此類非經(jīng)典推理方法單獨(dú)作為一章來(lái)進(jìn)行教學(xué)。另外,還增加了一些新的內(nèi)容,如本體論和非經(jīng)典推理、粒群優(yōu)化和蟻群計(jì)算、決策樹學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)、詞法分析和語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué),以及路徑規(guī)劃和基于Web的專家系統(tǒng)等。圖1給出本課程的教學(xué)內(nèi)容大綱。
人工智能的教學(xué)內(nèi)容涉及面廣且內(nèi)容較多,要在有限課時(shí)內(nèi)完成教學(xué)計(jì)劃并讓學(xué)生掌握,具有一定難度。因此需要根據(jù)教學(xué)對(duì)象的需求有所取舍。中南大度。因此需要根據(jù)教學(xué)對(duì)象的需求有所取舍。中南大學(xué)在智能科學(xué)與技術(shù)、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化三3個(gè)專業(yè)中均開設(shè)了人工智能課程,根據(jù)相關(guān)專業(yè)課程教學(xué)對(duì)象,對(duì)學(xué)時(shí)和教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。對(duì)于智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè),人工智能課程為必修課,共48個(gè)學(xué)時(shí)含實(shí)驗(yàn)8個(gè)學(xué)時(shí)。表1表示為相關(guān)專業(yè)的人工智能課程教學(xué)內(nèi)容分配情況。對(duì)于計(jì)算機(jī)和自動(dòng)化專業(yè),人工智能課程為選修課,共32個(gè)學(xué)時(shí)含實(shí)驗(yàn)8個(gè)學(xué)時(shí)。許多兄弟院校的計(jì)算機(jī)專業(yè)都把人工智能定為必修課,課程學(xué)時(shí)也在50學(xué)時(shí)左右。因此,我們一再?gòu)?qiáng)烈建議我校的計(jì)算機(jī)專業(yè)把人工智能列為必修課,并適當(dāng)增加學(xué)時(shí)。由于智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)開設(shè)有專家系統(tǒng)和智能計(jì)算選修課程,因此在人工智能教學(xué)內(nèi)容中只將這兩部分做簡(jiǎn)要闡述,而將重點(diǎn)放在知識(shí)表示和推理以及擴(kuò)展應(yīng)用上。對(duì)于計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生來(lái)說,除基本的知識(shí)表示和推理外,計(jì)算智能和Agent技術(shù)也是他們?cè)谲浖_發(fā)和通訊技術(shù)理論學(xué)習(xí)中需掌握的重要概念。同時(shí),計(jì)算智能、專家系統(tǒng)對(duì)自動(dòng)控制和電氣工程也十分重要,對(duì)自動(dòng)化專業(yè)則應(yīng)掌握該方面的內(nèi)容。
1.2實(shí)驗(yàn)實(shí)踐教學(xué)創(chuàng)新
國(guó)內(nèi)人工智能課程在開設(shè)之初大多沒有安排實(shí)驗(yàn)內(nèi)容,僅為理論基礎(chǔ)和概念講授。由于理論比較抽象,很難理解,學(xué)習(xí)效果不理想,學(xué)生們對(duì)于其應(yīng)用實(shí)現(xiàn)也十分困惑。此后,各高校也逐步在該課程中分配了實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí),大多數(shù)采用prolog語(yǔ)言和專家系統(tǒng)作為實(shí)驗(yàn)語(yǔ)言和對(duì)象[5]。為了改進(jìn)該課程的教學(xué),我們也從沒有實(shí)驗(yàn)到將實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)從零調(diào)整為設(shè)置4個(gè)學(xué)時(shí)的實(shí)驗(yàn)課時(shí),然后到現(xiàn)在的8個(gè)學(xué)時(shí)的實(shí)驗(yàn)課時(shí)。隨著課堂教學(xué)內(nèi)容的改革,實(shí)驗(yàn)內(nèi)容也進(jìn)行了優(yōu)化和更新。
人工智能課程實(shí)驗(yàn)的目的是幫助學(xué)生掌握基本理論,發(fā)揮主動(dòng)性,研究探討人工智能算法和系統(tǒng)的運(yùn)行和實(shí)現(xiàn)過程,提出思路并驗(yàn)證自己探索的思路,從而更好的地掌握知識(shí),培養(yǎng)研究能力和創(chuàng)新能力。因此,在實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容的設(shè)計(jì)上,實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目應(yīng)具備研究性和綜合性。實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目目標(biāo)明確,要求學(xué)生帶著問題和任務(wù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),但實(shí)驗(yàn)過程又要有一定的靈活性,學(xué)生可以根據(jù)自己的思考進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。再者,充分采用虛擬實(shí)驗(yàn)方式進(jìn)行實(shí)驗(yàn),大大提高了學(xué)生的興趣,提供了分析和探討智能算法的很好平臺(tái)。同時(shí),學(xué)生的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析既有格式要求,又給學(xué)生報(bào)告自己的研究的過程和結(jié)果留有空間,并在評(píng)分時(shí)加以充分考慮。這些做法能夠鼓勵(lì)學(xué)生,特別是鼓勵(lì)優(yōu)秀學(xué)生進(jìn)行獨(dú)立性研究,滿足他們學(xué)習(xí)的需求。
1) 人工智能課程的實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)不足和課時(shí)分配問題。
中南大學(xué)的人工智能課程的實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)經(jīng)歷了從精品課程建設(shè)前沒有到開設(shè),一直到其內(nèi)容和形式上的不斷改進(jìn)過程。但目前實(shí)驗(yàn)還主要處于演示性和編程的實(shí)驗(yàn)階段,而非設(shè)計(jì)和訓(xùn)練階段。此外,由于人工智能課程涵蓋范圍廣、內(nèi)容多,而課程所設(shè)置的學(xué)時(shí)有限。,如何分配好課堂教學(xué)與實(shí)驗(yàn)課時(shí)也是一個(gè)需要在今后課程建設(shè)中不斷探索的問題。
對(duì)于某些專業(yè)的人工智能課程,可以考慮單獨(dú)開設(shè)人工智能實(shí)驗(yàn)課程或人工智能程序設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)課程。
2) 人工智能技術(shù)發(fā)展迅速情況下如何保持該精品課程持續(xù)發(fā)展的問題。
人工智能作為一門高度融合的交叉科學(xué),其發(fā)展速度迅速,不斷有新理論、新問題涌現(xiàn)出來(lái)。我們的
人工智能教學(xué)既要注重基礎(chǔ)理論知識(shí),又要緊跟學(xué)科發(fā)展的步伐,勢(shì)必要求對(duì)課程內(nèi)容進(jìn)行不斷更新,這對(duì)我們的教學(xué)資源和教師素質(zhì)都提出了更高的要求。
4結(jié)語(yǔ)
本文介紹了中南大學(xué)的精品課程――人工智能課程教學(xué)內(nèi)容和創(chuàng)新性教學(xué)方法的一些探索,已在課堂教學(xué)內(nèi)容的優(yōu)化、實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)的改進(jìn)、教學(xué)方法的創(chuàng)新的實(shí)施上取得了很好的效果,充分激勵(lì)了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動(dòng)性,多方位培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題的能力。我們的想法和做法可供兄弟院校同行參考。不過,仍然存在一些不足之處。隨著智能科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展和更為廣泛的應(yīng)用,人工智能課程的重要地位必將更加突顯,我們也需要繼續(xù)努力,與時(shí)俱進(jìn),不斷完善人工智能精品課程的建設(shè)。
注:本文受教育部質(zhì)量工程國(guó)家級(jí)精品課程人工智能(2003)、全國(guó)雙語(yǔ)教學(xué)示范課程人工智能(2007)項(xiàng)目支持。
參考文獻(xiàn):
[1] 薛瑩. 創(chuàng)新教育新途徑人工智能與機(jī)器人教育:哈爾濱市教育研究院張麗華院長(zhǎng)訪談錄[J]. 中國(guó)信息技術(shù)教育,2010(1): 20-22.
[2] 蔡自興,肖曉明,蒙祖強(qiáng),等. 樹立精品意識(shí)搞好人工智能課程建設(shè)[J]. 中國(guó)大學(xué)教學(xué),2004(1):28-29.
[3] 蔡自興,徐光佑. 人工智能及其應(yīng)用[M]. 3版. 北京:清華大學(xué)出版社,2003.
[4] 蔡自興,徐光佑. 人工智能及其應(yīng)用[M]. 4版. 北京:清華大學(xué)出版社,2010.
[5] 韓潔瓊,閆大順. 人工智能實(shí)驗(yàn)教學(xué)探討[J]. 計(jì)算機(jī)教育,2009,(11):135-138.
[6] 劉麗玨,陳白帆,王勇,等. 精益求精建設(shè)人工智能精品課程[J]. 計(jì)算機(jī)教育,2009,(17):69-71.
Exploration of Innovative Teaching Mode of Artificial Intelligence Elabrate Course
――Construction and Reformation in Elaborate Course of Artificial Intelligence
CHEN Bai-fan, CAI Zi-xing, LIU Li-jue
(Institute of Information Science and Engineering, Centnal South University, Changsha 410083, China)
關(guān)鍵詞：人工智能；電氣信息類；教學(xué)應(yīng)用
教師在電氣信息類專業(yè)教育教學(xué)中在運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行教學(xué)時(shí)，要對(duì)人工智能技術(shù)的含義和特點(diǎn)進(jìn)行深入的分析和研究，并且還要了解電氣信息類專業(yè)的育人目標(biāo)和教學(xué)要求，將人工智能和電氣信息類專業(yè)教學(xué)進(jìn)行有機(jī)的融合，為學(xué)生打造全新的教學(xué)課堂，從而使學(xué)生的專業(yè)素質(zhì)和學(xué)習(xí)能力能夠在人工智能的運(yùn)用下得到有效的提高，為學(xué)生后續(xù)的發(fā)展提供更多的可能性。
一、人工智能時(shí)代的概述
人工智能（ArtificialIntelligence，縮寫為AI）亦稱智械、機(jī)器智能，指由人制造出來(lái)的機(jī)器所表現(xiàn)出來(lái)的智能。通常人工智能是指通過普通計(jì)算機(jī)程序來(lái)呈現(xiàn)人類智能的技術(shù)。該詞也指出研究這樣的智能系統(tǒng)是否能夠?qū)崿F(xiàn)，以及如何實(shí)現(xiàn)。人工智能于一般教材中的定義領(lǐng)域是“智能主體（intelligentagent）的研究與設(shè)計(jì)”，智能主體指一個(gè)可以觀察周遭環(huán)境并作出行動(dòng)以達(dá)致目標(biāo)的系統(tǒng)。約翰麥卡錫于1955年的定義是“制造智能機(jī)器的科學(xué)與工程”。安德里亞斯卡普蘭（AndreasKaplan）和邁克爾海恩萊因（MichaelHaenlein）將人工智能定義為“系統(tǒng)正確解釋外部數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并利用這些知識(shí)通過靈活適應(yīng)實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)和任務(wù)的能力”。人工智能的研究是高度技術(shù)性和專業(yè)的，各分支領(lǐng)域都是深入且各不相通的，因而涉及范圍極廣。人工智能是研究使用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能是十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，它是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、控制論、不定性論、仿生學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門綜合性學(xué)科。在人工智能時(shí)代下進(jìn)行電氣信息類專業(yè)教育改革的過程中，需要對(duì)人工智能時(shí)代的含義和發(fā)展背景進(jìn)行深入的分析和研究，這樣才可以給電氣信息類專業(yè)教育改革指明一個(gè)正確的方向，保證后續(xù)工作的科學(xué)性和有效性。在2016年的世界經(jīng)濟(jì)報(bào)告中，人工智能被預(yù)測(cè)為第4次工業(yè)革命的主要技術(shù)代表，人工智能的發(fā)展將從宏觀到微觀的各個(gè)角度進(jìn)行相互的滲透以及融合，從而符合各個(gè)領(lǐng)域?qū)τ谥悄芑夹g(shù)的新要求和新需求。在人工智能技術(shù)發(fā)展的過程中，產(chǎn)生了大量的新技術(shù)和新產(chǎn)品，也形成了新的產(chǎn)業(yè)核心的發(fā)展模式[1]。我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)在人工智能時(shí)代下發(fā)生了重大的變革，由于人工智能技術(shù)獨(dú)特的技術(shù)形式和技術(shù)模式，深刻地改變著人們的生活方式和生活模式。在一定程度上不僅可以推動(dòng)我國(guó)社會(huì)生產(chǎn)力的提高，還有助于推動(dòng)科學(xué)技術(shù)水平逐漸朝著智能化和數(shù)字化的方向而發(fā)展，從中可以看出人工智能技術(shù)的發(fā)展是時(shí)展的必然趨勢(shì)，并且發(fā)展前景是比較廣闊的。人工智能技術(shù)主要是指將多個(gè)學(xué)科技術(shù)進(jìn)行有效的整合，其中涵蓋了計(jì)算機(jī)學(xué)科、語(yǔ)言學(xué)科和心理學(xué)科，智能化特征是比較明顯的。在實(shí)際應(yīng)用的過程中，由于融合了各種尖端的技術(shù)，能夠?qū)⒓夹g(shù)能力和技術(shù)思維進(jìn)行有機(jī)的結(jié)合，模仿人的工作行為和思維，在當(dāng)前時(shí)代下人工智能技術(shù)得到了蓬勃的發(fā)展，但是人工智能技術(shù)的發(fā)展也需要一定的時(shí)間和精力。首先，在實(shí)際用的過程中相關(guān)工作人員進(jìn)行了機(jī)器人的研發(fā)，機(jī)器人可以在復(fù)雜的環(huán)境中對(duì)信息進(jìn)行有效的替代和處理，模仿人類的思維進(jìn)行日常的工作。在后續(xù)工作的過程中，相關(guān)工作人員進(jìn)行了數(shù)據(jù)系統(tǒng)的開發(fā)，可以自動(dòng)化和智能化的對(duì)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理以及分析，在較短時(shí)間內(nèi)提取出有效的信息，完成整個(gè)工作流程[1]。隨著我國(guó)當(dāng)前科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，一些工作人員紛紛加強(qiáng)了對(duì)人工智能技術(shù)的研發(fā)力度和開發(fā)力度，不僅可以提高計(jì)算機(jī)的使用效果，還可以及時(shí)的發(fā)現(xiàn)在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)日常運(yùn)行過程中所存在的故障。在當(dāng)前時(shí)代下人工智能技術(shù)的使用范圍在不斷的擴(kuò)展，并且人工智能技術(shù)的發(fā)展前景是非常廣闊的，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中發(fā)揮著獨(dú)特性的作用和決定性的重要影響的作用。
其次，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)和各行各業(yè)進(jìn)行了相互的滲透以及融合。在當(dāng)前電氣信息專業(yè)領(lǐng)域中人工智能技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，并在實(shí)際工作的過程中對(duì)原有的工作模式進(jìn)行了有效的改進(jìn)和創(chuàng)新。一些工作人員在實(shí)際工作的過程中構(gòu)建了自動(dòng)化的工作模式和工作平臺(tái)，將人工智能技術(shù)完美的融入電氣信息領(lǐng)域中，不僅為我國(guó)電氣信息領(lǐng)域指明了一個(gè)正確的方向，也在一定程度上提高了人工智能技術(shù)的水平。最后，人工智能技術(shù)的發(fā)展，在電氣信息領(lǐng)域中的影響是迅速擴(kuò)大的，人工智能的使用會(huì)對(duì)電氣信息行業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生深刻的影響，甚至是革命性的變化。人工智能的應(yīng)用不僅僅停留于行業(yè)的技術(shù)層面，更加重要的是在人工智能時(shí)代下一些新的工作思維和發(fā)展理念。作為電氣信息類專業(yè)的工作人員在人工智能的時(shí)代下要提高自身的專業(yè)素質(zhì)和專業(yè)水平，根據(jù)人工智能時(shí)代的特點(diǎn)以及發(fā)展方向，對(duì)原有的工作模式和工作理念進(jìn)行深入的改革以及創(chuàng)新，并且還要掌握有關(guān)人工智能方面的新技能，從而使得電氣信息類專業(yè)影響力能夠得到有效的提高。但是從側(cè)面來(lái)看人工智能技術(shù)的發(fā)展對(duì)于電氣信息類專業(yè)2本刊特稿科學(xué)咨詢/教育科研2021年第24期(總第745期)來(lái)說是把雙刃劍，給實(shí)際工作帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，一些工作人員不得不提高自身的專業(yè)素養(yǎng)和專業(yè)素質(zhì)，掌握更多的人工智能技術(shù)。在當(dāng)前時(shí)代下這種影響和變革已經(jīng)被普遍認(rèn)可，因此使我國(guó)電氣信息類專業(yè)行業(yè)能夠得到良好的發(fā)展。高校要對(duì)電氣信息類專業(yè)教育進(jìn)行適當(dāng)?shù)母母镆约皠?chuàng)新，根據(jù)當(dāng)前人工智能時(shí)代的發(fā)展方向和對(duì)人才的要求，對(duì)學(xué)生的綜合素質(zhì)和創(chuàng)新能力進(jìn)行良好的培育，從而使學(xué)生能夠充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，提高電氣信息類專業(yè)的水平和質(zhì)量，再一次加深人工智能和電氣信息行業(yè)的融合力度。相關(guān)負(fù)責(zé)教師要加強(qiáng)對(duì)這一問題的理解，對(duì)原有人才培養(yǎng)模式和課程教育重點(diǎn)進(jìn)行適當(dāng)?shù)母母锖蛣?chuàng)新，根據(jù)人工智能時(shí)代和電氣信息領(lǐng)域融合的背景，提高課堂教學(xué)的科學(xué)性和針對(duì)性，從而使學(xué)生在畢業(yè)之后能夠獲得良好的發(fā)展。
二、人工智能對(duì)電氣信息類專業(yè)人才需求的影響分析
人工智能主要是利用計(jì)算機(jī)對(duì)人腦功能進(jìn)行模擬，具備一定程度的人類認(rèn)知和分析問題的能力，人工智能是人類所制造的智能化技術(shù)，也是機(jī)器智能化發(fā)展的主要載體。在人工智能發(fā)展的過程中，由于是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)分支，所以在人工智能研究的過程中，涉及有關(guān)語(yǔ)言識(shí)別和圖像識(shí)別方面的功能。在當(dāng)前時(shí)代下，人工智能所形成的熱點(diǎn)效應(yīng)是比較廣闊的，人工智能技術(shù)的應(yīng)用，使得各行各業(yè)朝著智能化的方向而發(fā)展，對(duì)于電氣信息類專業(yè)人才需求來(lái)說，也逐漸朝著智能化的方向而發(fā)展。電氣信息類的教學(xué)，主要是為了讓學(xué)生能夠在班級(jí)學(xué)習(xí)的過程中，將理論和實(shí)踐進(jìn)行有機(jī)的結(jié)合，提高學(xué)生的實(shí)踐能力和操作能力，實(shí)踐性是比較強(qiáng)的。在電氣信息類專業(yè)發(fā)展的過程中各種新興的技術(shù)被應(yīng)用其中，擴(kuò)展了電氣信息類專業(yè)的發(fā)展實(shí)力，并且人工智能和電氣信息類專業(yè)進(jìn)行了有機(jī)的融合和滲透。人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)思維的影響下已經(jīng)形成了互聯(lián)網(wǎng)思維的發(fā)展理念，隨著人工智能技術(shù)的廣泛運(yùn)用再加上云技術(shù)和算法技術(shù)的普遍化，這又給電氣信息類專業(yè)的發(fā)展提供了重要的支撐。在相互融合的技術(shù)背景下，電氣信息類專業(yè)也即將進(jìn)入到人工智能發(fā)展的領(lǐng)域中[2]。因此對(duì)于電氣信息類專業(yè)行業(yè)的工作人員來(lái)說，要了解人工智能時(shí)代下先進(jìn)的信息技術(shù)，并且還要結(jié)合電氣信息類專業(yè)在人工智能背景下的新特點(diǎn)，樹立新的工作模式和工作理念，從而使得電氣信息類專業(yè)能夠在人工智能技術(shù)背景下得到廣泛的發(fā)展。對(duì)于人才需求方面，要求高校要對(duì)原有課堂教學(xué)模式和課程教學(xué)重點(diǎn)進(jìn)行深入的改革和創(chuàng)新，融入人工智能方面的內(nèi)容，對(duì)學(xué)生的綜合素質(zhì)和專業(yè)能力進(jìn)行良好的培育，高校要正確地理解人工智能對(duì)電氣信息類專業(yè)教學(xué)的影響，從而使得電氣信息類專業(yè)能夠朝著生態(tài)化和持續(xù)性的方向而發(fā)展。
三、人工智能給電氣信息類專業(yè)提供的機(jī)遇
在人工智能技術(shù)中，所涵蓋的技術(shù)內(nèi)容相對(duì)來(lái)說是較為豐富的，這在一定程度上有助于提高電氣信息類專業(yè)的教學(xué)水平和教學(xué)質(zhì)量。從中可以看出在當(dāng)前時(shí)代下的電氣信息類專業(yè)教育教學(xué)中，教師要充分地把握人工智能技術(shù)所帶來(lái)的機(jī)遇，從而提高課堂教學(xué)的效果和質(zhì)量。在人工智能技術(shù)中包含著語(yǔ)言識(shí)別技術(shù)和圖像辨認(rèn)技術(shù)，也可以對(duì)一些語(yǔ)言進(jìn)行有效的處理和研究。在課堂教學(xué)的過程中，教師要充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，讓學(xué)生了解當(dāng)前電氣信息領(lǐng)域的發(fā)展方向和主要的發(fā)展特點(diǎn)[3]。由于電氣信息類專業(yè)所涵蓋的內(nèi)容是相對(duì)來(lái)說較為復(fù)雜的，學(xué)生在日常學(xué)習(xí)的過程中，需要進(jìn)行多個(gè)學(xué)科知識(shí)內(nèi)容的學(xué)習(xí)，這給學(xué)生日常學(xué)習(xí)和教師的課堂教學(xué)帶來(lái)了諸多的挑戰(zhàn)，教師要結(jié)合課程教學(xué)的內(nèi)容，對(duì)課堂教學(xué)模式和流程進(jìn)行精心的安排。在實(shí)際工作過程中，要以計(jì)算機(jī)作為主要的輔助手段兼容，并且充分利用其他專業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)來(lái)開展日常的教學(xué)。在課堂教學(xué)過程中，教師要充分的利用人工智能技術(shù)，對(duì)原有課堂教學(xué)模式進(jìn)行深入的改革以及研究，并且結(jié)合新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的這一大背景，對(duì)原有課程教育模式進(jìn)行創(chuàng)新和調(diào)整，從而給學(xué)生提供更加廣闊的發(fā)展空間。首先，在實(shí)際工作的過程中，人工智能技術(shù)重新構(gòu)造了電氣信息專業(yè)的課程，由于電氣信息類的實(shí)用性是比較強(qiáng)的，在人工智能的技術(shù)下能夠取得不一樣的教學(xué)效果。將語(yǔ)言識(shí)別技術(shù)和圖像辨認(rèn)技術(shù)進(jìn)行了有機(jī)的結(jié)合，教師可以充分發(fā)揮這些專業(yè)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，提高課堂教學(xué)的效果。另外在課堂教學(xué)情景中，教師可以利用人工智能技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化的教學(xué)，并且為學(xué)生打造智能化的工廠開展虛擬實(shí)驗(yàn)室，從而對(duì)學(xué)生的專業(yè)能力和操作水平進(jìn)行良好的培育。其次，在電氣信息類專業(yè)教學(xué)中人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠?qū)鹘y(tǒng)課程教育模式進(jìn)行有效的轉(zhuǎn)型和升級(jí)。在以往課程教學(xué)中，由于電氣信息類專業(yè)所涉及的知識(shí)學(xué)科是相對(duì)來(lái)說較為豐富的，這給教師的日常教學(xué)帶來(lái)了諸多的問題。比如在實(shí)際教學(xué)的過程中很難實(shí)現(xiàn)課程的有效統(tǒng)一，也無(wú)法為學(xué)生打造標(biāo)準(zhǔn)化的課程教育體系，在進(jìn)行個(gè)性化和獨(dú)特性課程教學(xué)方面的力度還是不足的，甚至也沒有完善的教育體系進(jìn)行主要的支撐，這給實(shí)際的教學(xué)工作帶來(lái)了諸多的問題。隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，在課程教育的過程中，教師可以充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行有效的總結(jié)和收集。從而為學(xué)生打造個(gè)性化的教學(xué)課堂，并且運(yùn)用人工智能技術(shù)，還可以對(duì)不同學(xué)生的學(xué)習(xí)需求進(jìn)行分析和研究，提高課堂教學(xué)的針對(duì)性，從而使學(xué)生可以更加積極地進(jìn)行知識(shí)內(nèi)容的學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)快樂學(xué)習(xí)的效果[4]。在專業(yè)教育中教師要充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用性效果，對(duì)學(xué)生的知識(shí)需求進(jìn)行深入的挖掘以及研究，從而使學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量能夠得到有效的提高。與此同時(shí)，在課程教育的過程中，教師還可以進(jìn)行課堂情景的構(gòu)建，通過網(wǎng)絡(luò)化的教學(xué)為學(xué)生再現(xiàn)一些生活中的真實(shí)案例，為學(xué)生全面素質(zhì)的提高奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
四、人工智能技術(shù)在電氣信息類專業(yè)教育教學(xué)中的應(yīng)用路徑
（一）轉(zhuǎn)變?nèi)瞬排囵B(yǎng)目標(biāo)在人工智能時(shí)代下的電氣信息類專業(yè)教育中，由于原有的教育重點(diǎn)和人才培養(yǎng)模式已經(jīng)無(wú)法順應(yīng)人工智能時(shí)代的發(fā)展特點(diǎn)和對(duì)人才的需求了，所以在實(shí)際工作的過程中，要對(duì)電氣信息類專業(yè)教育進(jìn)行有效的改革，幫助學(xué)生在畢業(yè)之后能夠獲得穩(wěn)定的發(fā)展。首先，在對(duì)電氣信息類專業(yè)教育進(jìn)行改革時(shí)，要轉(zhuǎn)變?nèi)瞬排囵B(yǎng)的目標(biāo)，這主要是由于人工智能技術(shù)在電氣信息類專業(yè)行業(yè)中的運(yùn)用對(duì)各個(gè)環(huán)節(jié)都產(chǎn)生了非常深刻的影響，并且電氣信息類專業(yè)對(duì)于人才的需求發(fā)生了很大的變化。比如，對(duì)人才的知識(shí)結(jié)構(gòu)和專業(yè)技能方面都和傳統(tǒng)發(fā)現(xiàn)模式有所不同，在電氣信息處理的過程中提出了諸多的要求。相關(guān)電氣信息類專業(yè)從業(yè)者不僅要具備完善的理論知識(shí)，還要具備創(chuàng)新性的思維能力，能夠面對(duì)當(dāng)前變化多端的人工智能時(shí)代，具備新的技術(shù)和新的思維，靈活地運(yùn)用在實(shí)際工作中所存在的問題。因此對(duì)于電氣信息類專業(yè)教育來(lái)說，要對(duì)人才培養(yǎng)目標(biāo)精準(zhǔn)定位，實(shí)現(xiàn)良好的變革。其次，電氣信息類專業(yè)要著眼于當(dāng)前國(guó)際發(fā)展方向和新業(yè)務(wù)的特征，了解有關(guān)業(yè)態(tài)產(chǎn)品和專業(yè)能力方面的內(nèi)容。從這些問題入手提出正確的人才培養(yǎng)目標(biāo)，并且對(duì)原有課程教學(xué)進(jìn)行改革和創(chuàng)新，從而促進(jìn)學(xué)生能夠在課堂學(xué)習(xí)的過程中加深對(duì)人工智能技術(shù)的了解，提高學(xué)生的專業(yè)素質(zhì)和創(chuàng)新能力。
（二）升級(jí)人才培養(yǎng)模式在人工智能背景下對(duì)電氣信息類專業(yè)教育進(jìn)行改革時(shí)，要在原有育人模式的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)有效的升級(jí)，改變傳統(tǒng)的課程教學(xué)設(shè)置。當(dāng)前大部分電氣信息類專業(yè)院校還是采用之前偏理論的課程來(lái)對(duì)學(xué)生進(jìn)行知識(shí)內(nèi)容的講授，雖然這些理論知識(shí)是學(xué)生在學(xué)校學(xué)習(xí)期間必須要掌握的內(nèi)容，但是假如仍然向?qū)W生講述這些課程的話，也沒有將理論和實(shí)踐進(jìn)行相互的結(jié)合，使得學(xué)生無(wú)法在人工智能時(shí)代下得到良好的發(fā)展，因此相關(guān)負(fù)責(zé)教師在實(shí)際教育工作中要對(duì)原有人才培養(yǎng)模式進(jìn)行轉(zhuǎn)型和升級(jí)。電氣信息類專業(yè)教師要根據(jù)當(dāng)前電氣信息行業(yè)的發(fā)展和對(duì)人才的要求，對(duì)課程教育內(nèi)容進(jìn)行重新的調(diào)整。首先，在實(shí)際教育的過程中要向?qū)W生全面地展示先進(jìn)的人工智能技術(shù)，技術(shù)是推進(jìn)電氣信息專業(yè)前進(jìn)的動(dòng)力之一。但是在原有的電氣信息類專業(yè)教育中，教育技術(shù)的實(shí)施和教學(xué)并沒有受到相關(guān)負(fù)責(zé)教師的重視，教師在班級(jí)教學(xué)的過程中，也沒有為學(xué)生融入當(dāng)前先進(jìn)的人工智能技術(shù)和運(yùn)用案例，提高學(xué)生的專業(yè)素質(zhì)。在人工智能時(shí)代下，人機(jī)協(xié)作是當(dāng)前主要的工作模式和發(fā)展模式，因此對(duì)于電氣信息類專業(yè)教育來(lái)說，要對(duì)人才培養(yǎng)課程結(jié)構(gòu)和課程重點(diǎn)進(jìn)行有效的調(diào)整和創(chuàng)新。教師在教學(xué)中不僅要加入有關(guān)以往課程的教育內(nèi)容，還要對(duì)課程進(jìn)行有效的擴(kuò)展，融入新媒體和人工智能技術(shù)應(yīng)用相關(guān)的課程。比如教師可以立足于教材中的內(nèi)容，為學(xué)生創(chuàng)設(shè)多樣化的實(shí)訓(xùn)活動(dòng)和實(shí)踐操作平臺(tái)，在學(xué)生實(shí)踐的過程中要融入先進(jìn)的人工智能技術(shù)，這些教學(xué)模式的運(yùn)用不僅可以讓學(xué)生了解人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用情況，還可以多方位的鍛煉學(xué)生的創(chuàng)新能力和實(shí)踐應(yīng)用能力。所以相關(guān)高校要適當(dāng)?shù)慕梃b這一教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，提高課程教學(xué)的針對(duì)性。其次，在育人模式中還要加強(qiáng)對(duì)學(xué)生創(chuàng)新思維和操作能力的培養(yǎng)，在人工智能背景下，電氣信息的發(fā)展模式和主要的發(fā)展方向都發(fā)生了一定的改變。在當(dāng)前電氣信息領(lǐng)域發(fā)展的過程中，為了使自身能夠在人工智能背景下得到有效的發(fā)展需要?jiǎng)?chuàng)新和創(chuàng)意的人才，并且要求這部分人才能夠掌握先進(jìn)的人工智能技術(shù)，根據(jù)電氣信息發(fā)展的實(shí)際需求和人們對(duì)電氣信息的要求，從而生產(chǎn)出個(gè)性化和特色化的產(chǎn)品。在育人模式升級(jí)中，教師要將專業(yè)和特色進(jìn)行有機(jī)的融合，構(gòu)建新的教育思路，過硬的專業(yè)素質(zhì)才是人才升級(jí)的重要基礎(chǔ)。在人工智能時(shí)代下，信息的來(lái)源和途徑逐漸朝著多樣化的方向發(fā)展，在這些繁雜的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使學(xué)生能夠?qū)@些信息進(jìn)行有效的辨別。高校在制定人才培養(yǎng)模式中，要專業(yè)性的鍛煉學(xué)生的工作能力和專業(yè)素質(zhì)，從而使學(xué)生能夠在這些大量的信息中提取有用的信息，提高電氣信息類專業(yè)的有效性。
（三）引入任務(wù)驅(qū)動(dòng)的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｊ皆谌斯ぶ悄鼙尘跋聦?duì)院校電氣信息類專業(yè)進(jìn)行教學(xué)時(shí)，教師要在保留原有學(xué)習(xí)項(xiàng)目的同時(shí)，立足于學(xué)生當(dāng)前的理解能力，開發(fā)新的教學(xué)內(nèi)容。在教學(xué)中教師要求學(xué)生進(jìn)行獨(dú)立性的思考，并且教師還要對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)思路進(jìn)行適當(dāng)?shù)囊龑?dǎo)以及啟發(fā)，使學(xué)生可以運(yùn)用課堂中所學(xué)到的知識(shí)內(nèi)容靈活的解決實(shí)際實(shí)驗(yàn)過程中所存在的問題。教師要引導(dǎo)學(xué)生運(yùn)用不同的方法進(jìn)行學(xué)習(xí)，鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)行大膽的設(shè)計(jì)以及驗(yàn)證。教師在班級(jí)教學(xué)的過程中，可以為學(xué)生引入任務(wù)驅(qū)動(dòng)式的教學(xué)模式任務(wù)，驅(qū)動(dòng)式的教學(xué)模式主要是以學(xué)生為中心，教師要立足于教材中的內(nèi)容和課堂教學(xué)的目標(biāo)為學(xué)生布置相關(guān)的學(xué)習(xí)任務(wù)，實(shí)現(xiàn)綜合性的學(xué)習(xí)效果。在為學(xué)生布置學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)，要融入當(dāng)前先進(jìn)的人工智能技術(shù)，讓學(xué)生充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)來(lái)完成教師所布置的任務(wù)。教師要在任務(wù)驅(qū)動(dòng)式的教學(xué)模式中增加一些設(shè)計(jì)型和創(chuàng)新型的學(xué)習(xí)活動(dòng)，讓學(xué)生直接深入到實(shí)踐學(xué)習(xí)中進(jìn)行方案的設(shè)定以及驗(yàn)證，并且對(duì)最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行多方位的分析以及討論。在班級(jí)教學(xué)的過程中，教師要讓學(xué)生圍繞著一個(gè)教學(xué)目標(biāo)來(lái)開展日常的學(xué)習(xí)，并且學(xué)生在學(xué)習(xí)和驗(yàn)證的過程中，教師還要加強(qiáng)和學(xué)生之間的互動(dòng)和交流，從而對(duì)學(xué)生的實(shí)驗(yàn)方向和實(shí)驗(yàn)思路進(jìn)行有效的引導(dǎo)，使學(xué)生可以在強(qiáng)烈的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)動(dòng)力的驅(qū)動(dòng)下進(jìn)行自主性的探索以及學(xué)習(xí)，并且也可以在班級(jí)中形成良好的互動(dòng)。
（四）利用人工智能技術(shù)進(jìn)行輔的教學(xué)在電氣信息類專業(yè)教學(xué)課堂中，教師在利用人工智能技術(shù)進(jìn)行教學(xué)時(shí)，要在原有課程的基礎(chǔ)上充分地發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，從而對(duì)實(shí)際教學(xué)起到一個(gè)良好的輔助作用。比如，在實(shí)際教學(xué)的過程中，教師需要將理論知識(shí)和學(xué)生的實(shí)踐學(xué)習(xí)進(jìn)行相互的結(jié)合，提高課堂教學(xué)的真實(shí)性和有效性，在課程內(nèi)容中要圍繞著各種企業(yè)的實(shí)際項(xiàng)目來(lái)讓學(xué)生進(jìn)行知識(shí)內(nèi)容的學(xué)習(xí)，教師要利用人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)為學(xué)生展現(xiàn)真實(shí)的一線工作現(xiàn)場(chǎng)，讓學(xué)生全面的感受工作的環(huán)境，不僅有助于提高課堂教學(xué)的效果，還可以讓一些抽象的理論知識(shí)變得生動(dòng)和直觀，促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)效率的提高。
（五）在電氣設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用在電氣設(shè)備故障診斷中，人工智能技術(shù)中的模糊理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)的應(yīng)用比較廣泛。以前我們常常面臨的問題是，當(dāng)電氣設(shè)備出現(xiàn)問題或故障時(shí)，總是表現(xiàn)出比較復(fù)雜的癥狀，采用傳統(tǒng)處理手法難以對(duì)問題做出準(zhǔn)確判斷和查找，人工智能技術(shù)則很好地解決了上述問題。比如發(fā)電機(jī)的設(shè)備故障具有非線性、不確定和復(fù)雜性的特征，傳統(tǒng)論斷方法準(zhǔn)確率非常低，而通過人工智能技術(shù)中模糊理論和專家系統(tǒng)的綜合應(yīng)用，能大大提高故障論斷的準(zhǔn)確率。
關(guān)鍵詞 人工智能 網(wǎng)絡(luò) 專家系統(tǒng)
中圖分類號(hào)：TP27 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
0引言
20 世紀(jì)以來(lái)，計(jì)算機(jī)的發(fā)展日新月異，不斷更新?lián)Q代，以最早期的機(jī)械運(yùn)行方式為基礎(chǔ)，經(jīng)歷了電子管時(shí)代、晶體管時(shí)代直到集成電路，時(shí)至今日已涉及到人們生活、工作和學(xué)習(xí)的各個(gè)方面，伴隨著計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)并逐步普及應(yīng)用，人們又開始力圖根據(jù)認(rèn)識(shí)水平和技術(shù)條件，試圖用機(jī)器來(lái)代替人的部分腦力勞動(dòng)，以提高征服自然的能力。
1人工智能的概念
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI，也稱機(jī)器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門綜合性學(xué)科。主要探討如何運(yùn)用計(jì)算機(jī)模仿人腦所從事的推理、證明、識(shí)別、理解、設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃以及問題求解等思維活動(dòng)，并以此解決如咨詢、診斷、預(yù)測(cè)、規(guī)劃等需要人類專家才能處理的復(fù)雜問題。通俗的說，人工智能可以分為兩部分來(lái)理解，即“人工”和“智能”，顧名思義就是人造的智能。人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來(lái)模擬人類智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
2人工智能和教育的關(guān)系
（1）人工智能和教育的關(guān)系。人工智能以及人工智能科學(xué)從1956年誕生起，其研究和應(yīng)用領(lǐng)域就與教育緊密相關(guān)。人工智能就是研究讓計(jì)算機(jī)接受教育、提高智能的科學(xué)技術(shù)。AI的研究成果又反過來(lái)應(yīng)用到我們?nèi)粘Ｉ畹母鱾€(gè)方面，并可以改進(jìn)我們的生活。比如應(yīng)用到教育過程中，促進(jìn)教育的工作效率（減少教師的數(shù)量和工作時(shí)間、甚至直接提高受教育者的智能）。還可以產(chǎn)生新的教學(xué)模式，如網(wǎng)上學(xué)習(xí)共同體、合作學(xué)習(xí)等。（2）人工智能在教育中的應(yīng)用。人工智能原理和技術(shù)從誕生起就應(yīng)用于教育，其產(chǎn)品通常稱作智能指導(dǎo)系統(tǒng)ITS或者智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)ICAI。
ICAI系統(tǒng)可以采用多種形式。從根本上講，它是在保證學(xué)生和程序靈活性的方式下，應(yīng)用人工智能原理和技術(shù)，組織安排教學(xué)系統(tǒng)的各種成分。它并不是根據(jù)預(yù)先輸入的問題、預(yù)先想到的解答、預(yù)先指定的分支等進(jìn)行工作，而是根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)積累的知識(shí)而工作。它的一般工作準(zhǔn)則和標(biāo)準(zhǔn)，是依賴本身的知識(shí)結(jié)構(gòu)和近期活動(dòng)事件，如學(xué)生回答的歷史記錄。許多ICAI系統(tǒng)都具有這樣的重要特點(diǎn)，即能夠?qū)崿F(xiàn)與學(xué)生的自然語(yǔ)言對(duì)話。
3人工智能與網(wǎng)絡(luò)教育的融合
隨著人工智能的理論與技術(shù)發(fā)展，其在教育中的應(yīng)用日漸擴(kuò)大，例如Internet上的web站點(diǎn)，其網(wǎng)頁(yè)的組織形式，就包含智能的原理。目前人工智能在教育領(lǐng)域特別是網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的應(yīng)用主要有以下幾個(gè)方面：
（1）ICAI。計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)（CAI）是由程序教學(xué)發(fā)展而來(lái)。但是以程序教學(xué)為理論基礎(chǔ)開發(fā)的CAI課件，在推理機(jī)制和學(xué)生模型方面存在不足，因而不能根據(jù)不同學(xué)生的實(shí)際情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，缺乏靈活的應(yīng)變能力。
借鑒人工智能中的專家系統(tǒng)知識(shí)，由于專家系統(tǒng)中包含知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)兩個(gè)基本模塊，在一般專家系統(tǒng)中再加入一個(gè)“學(xué)生模型”模塊，就構(gòu)成智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)（ICAI）系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。其中推理機(jī)的作用相當(dāng)于現(xiàn)實(shí)教學(xué)中的教師，它可以根據(jù)知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容和學(xué)生模型推斷出每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、認(rèn)知特點(diǎn)和當(dāng)前知識(shí)水平，根據(jù)學(xué)生的不同特點(diǎn)選擇最適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)內(nèi)容與教學(xué)方法，并可對(duì)學(xué)生進(jìn)行有針對(duì)性的個(gè)別指導(dǎo)，提高教學(xué)效果。
（2）智能。在我們傳統(tǒng)的教學(xué)過程中，最經(jīng)典的教學(xué)模式是以教師為主，教師講、學(xué)生聽，它是一種單向溝通模式。這種教學(xué)模式的優(yōu)點(diǎn)是有利于教師主導(dǎo)作用的發(fā)揮，便于教師組織、監(jiān)控整個(gè)教學(xué)活動(dòng)進(jìn)程，便于師生之間的情感交流，因而有利于系統(tǒng)的科學(xué)知識(shí)的傳授，并能充分考慮情感因素在學(xué)習(xí)過程中的重要作用。
上世紀(jì)90年代以來(lái)，隨著多媒體和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展，強(qiáng)調(diào)以學(xué)生為中心的建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論日益流行。這種理論強(qiáng)調(diào)在教師主導(dǎo)下以學(xué)生為中心的學(xué)習(xí)，即一種“主導(dǎo)――主體”教學(xué)結(jié)構(gòu)。在這種教學(xué)并重的結(jié)構(gòu)中，教師是教學(xué)過程的組織者、是良好情操的培養(yǎng)者；學(xué)生是信息加工與情感體驗(yàn)的主體，是知識(shí)意義的主動(dòng)建構(gòu)者；教學(xué)媒體既是輔助教師教的演示工具，又是促進(jìn)學(xué)生自主學(xué)習(xí)的工具。
在網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程教學(xué)中，為實(shí)現(xiàn)上述教學(xué)模式，把人工智能中的智能體（Agent）技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程教學(xué)中，并逐漸成為在教學(xué)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能化的一種主流技術(shù)。
關(guān)鍵詞：人工智能；教育；應(yīng)用；問題
中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2012）03-0159-02
人工智能是研究如何構(gòu)造智能機(jī)器（智能計(jì)算機(jī)）或智能系統(tǒng)，使其模擬、延伸、擴(kuò)展人類智能的學(xué)科。隨著人工智能的理論與技術(shù)在社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，其在教育領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用也越來(lái)越受到重視，并取得了一定的研究成果。
一、人工智能教育應(yīng)用的主要形式
人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用的最直接結(jié)果就是誕生了智能教學(xué)系統(tǒng)。智能教學(xué)系統(tǒng)是以計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)為基礎(chǔ)而興起的，它是以學(xué)生為中心，以計(jì)算機(jī)為媒介，利用計(jì)算機(jī)模擬教學(xué)專家的思維過程而形成的開放式人機(jī)交互系統(tǒng)。目前，智能教學(xué)系統(tǒng)已成為人工智能在教育中應(yīng)用的主要形式。智能教學(xué)系統(tǒng)主要是在知識(shí)表示、推理方法和自然語(yǔ)言理解等方面應(yīng)用了人工智能原理。由于它綜合了知識(shí)專家、教師與學(xué)生三者的活動(dòng)，因此，與之相對(duì)應(yīng)的，智能教學(xué)系統(tǒng)一般分成知識(shí)庫(kù)、教學(xué)策略和學(xué)生模型三個(gè)基本模塊，再加上一個(gè)自然語(yǔ)言智能接口。智能教學(xué)系統(tǒng)的功能具體來(lái)說有以下幾條：了解每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、認(rèn)知特點(diǎn)和當(dāng)前知識(shí)水平；能根據(jù)學(xué)生的不同特點(diǎn)選擇適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法，并可對(duì)學(xué)生進(jìn)行有針對(duì)性的個(gè)別指導(dǎo)；允許學(xué)生用自然語(yǔ)言與“計(jì)算機(jī)導(dǎo)師”進(jìn)行人機(jī)對(duì)話。智能教學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)不僅要有計(jì)算機(jī)科學(xué)的知識(shí)，還需要有教育科學(xué)的理論指導(dǎo)。
二、人工智能在教育中應(yīng)用的局限性分析
1.阻礙人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。在人工智能的發(fā)展中，一直存在著對(duì)“計(jì)算機(jī)是否能代替人腦甚至超過人腦”的問題的討論，實(shí)際上，以電子計(jì)算機(jī)為主要工具模擬人的某些思維活動(dòng)而產(chǎn)生的人工智能是有局限的。①計(jì)算機(jī)處理問題的根本原理。要計(jì)算機(jī)解決某種問題，有三個(gè)基本的前提：必須把問題形式化；問題還必須是可計(jì)算的，即要有一定的算法；問題必須有合理的復(fù)雜度，即要避免指數(shù)爆炸。由于人的智能活動(dòng)不能完全形式化，因此，機(jī)器就不能將人腦的智力活動(dòng)全部復(fù)制出來(lái)。電子計(jì)算機(jī)最終只能把握0、1這兩個(gè)開關(guān)代碼，遇到不能形式化、不能找到算法或不能程序化的任務(wù)，計(jì)算機(jī)則難以執(zhí)行。②人和機(jī)器之間的根本區(qū)別。智能模擬利用了人和機(jī)器的共性，即兩者都是一個(gè)信息轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，但兩者之間存在著不容忽視的本質(zhì)區(qū)別。智能模擬與天然智能屬于兩種不同的進(jìn)化系統(tǒng)，人類的智能是人類社會(huì)實(shí)踐的產(chǎn)物，機(jī)器的智能是機(jī)械制造的結(jié)果。大腦和電腦的組織結(jié)構(gòu)也不相同，兩者屬于兩種不同的運(yùn)動(dòng)過程，前者是復(fù)雜的生理--心理過程，后者是機(jī)械--物理過程。智能模擬可以在局部上超過天然智能，但是，模擬的根本方法是功能模擬法，兩個(gè)系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)和實(shí)際過程上是不一樣的。智能模擬不具有人的思維的社會(huì)性，不具有主觀世界。
2.人工智能在教育中應(yīng)用的局限。就目前人工智能的發(fā)展水平以及人工智能本身的特點(diǎn)而言，它在教育中的應(yīng)用也是有其局限性的。①與學(xué)生之間無(wú)法暢通交流。教育本質(zhì)上是一種“交互”活動(dòng)，而智能教學(xué)系統(tǒng)無(wú)法實(shí)現(xiàn)最充分、最真實(shí)的交互。目前自然語(yǔ)言理解的研究成果非常有限，遠(yuǎn)不能達(dá)到人人交流的要求。此外，就態(tài)度、品德、情感等教育問題而言，機(jī)器只能通過學(xué)生輸入計(jì)算機(jī)的信息來(lái)判斷其掌握和內(nèi)化程度，而無(wú)法像人類教師通過自然狀態(tài)的交流和觀察來(lái)判斷學(xué)生的真實(shí)情況，因此，“機(jī)器智能”很容易被蒙蔽“雙眼”，無(wú)法做到像人與人之間那樣自然暢通的交流。②決策和推理機(jī)制不完善。智能教學(xué)系統(tǒng)的關(guān)鍵智能所在是其決策和推理機(jī)制，即“教學(xué)策略”模塊根據(jù)不同學(xué)生的具體情況通過推理做出靈活決策，這種決策基于學(xué)生模塊提供的有關(guān)學(xué)生的知識(shí)水平、認(rèn)知特點(diǎn)和學(xué)習(xí)風(fēng)格，而這些不能完全被形式化。同時(shí)，隨著教育理念的不斷更新以及教學(xué)模式和教學(xué)方法的不斷改進(jìn)，系統(tǒng)所應(yīng)用的教學(xué)策略模塊用于評(píng)估和判斷學(xué)生學(xué)習(xí)過程的能力是有限的。③人工智能并非適合所有的學(xué)習(xí)領(lǐng)域。根據(jù)加涅的學(xué)習(xí)結(jié)果分類，學(xué)習(xí)分為言語(yǔ)信息、智慧技能、認(rèn)知策略、動(dòng)作技能和態(tài)度五類。言語(yǔ)信息分為符號(hào)學(xué)習(xí)、事實(shí)學(xué)習(xí)和有組織的知識(shí)學(xué)習(xí)，這些屬于可形式化內(nèi)容，適用于智能教學(xué)系統(tǒng)；智慧技能分為辨別、具體概念、定義性概念、規(guī)則和高級(jí)規(guī)則，其中前四項(xiàng)屬于可形式化內(nèi)容，適用于智能教學(xué)系統(tǒng)，而高級(jí)規(guī)則屬于復(fù)雜――形式化內(nèi)容，部分內(nèi)容不適用于智能教學(xué)系統(tǒng)；動(dòng)作技能和態(tài)度領(lǐng)域的學(xué)習(xí)，在其認(rèn)知成分中可以使用智能教學(xué)系統(tǒng)，但情感和行為成分等非形式化內(nèi)容，則難以用智能教學(xué)系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。因此，并不是所有的學(xué)習(xí)領(lǐng)域都適用于智能教學(xué)系統(tǒng)。智能教學(xué)系統(tǒng)在教育中應(yīng)用的重點(diǎn)應(yīng)放在認(rèn)知領(lǐng)域中的符號(hào)學(xué)習(xí)、事實(shí)學(xué)習(xí)和有組織的知識(shí)學(xué)習(xí)、辨別、具體概念、定義性概念以及規(guī)則這些學(xué)習(xí)內(nèi)容上。
三、人工智能教育應(yīng)用的發(fā)展方向
近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)以及現(xiàn)代教育教學(xué)理論的發(fā)展，人工智能在教育中應(yīng)用的發(fā)展呈現(xiàn)出以下幾個(gè)趨勢(shì)。
1.開始突破單一的個(gè)別化教學(xué)模式。長(zhǎng)期以來(lái)，計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)和智能教學(xué)系統(tǒng)都是強(qiáng)調(diào)個(gè)別化教學(xué)模式，這種模式在發(fā)揮學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性、主動(dòng)性和進(jìn)行因人而異的指導(dǎo)等方面確實(shí)有許多優(yōu)點(diǎn)。但是，隨著認(rèn)知學(xué)習(xí)理論研究的進(jìn)展，人們發(fā)現(xiàn)在計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)和智能教學(xué)系統(tǒng)中只強(qiáng)調(diào)個(gè)別化是不夠的，在某些場(chǎng)合（例如問題求解）采用協(xié)作方式往往更能奏效。因此，近年來(lái)在智能教學(xué)系統(tǒng)中，協(xié)作型教學(xué)模式得到越來(lái)越多的重視和研究。
2.智能教學(xué)系統(tǒng)日益與超媒體技術(shù)相結(jié)合。超媒體系統(tǒng)具有良好的開發(fā)環(huán)境、靈活方便的用戶界面以及圖、文、聲并茂的特點(diǎn)，而且其信息的組織方式與人類認(rèn)知的聯(lián)想記憶習(xí)慣相符，已成為目前一種最理想的信息載體和最有效的信息組織與信息管理技術(shù)，在許多領(lǐng)域尤其是教育領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景。把超媒體技術(shù)引入智能教學(xué)系統(tǒng)，從而發(fā)展成為智能超媒體輔助教學(xué)系統(tǒng)，可以大大改善計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的教學(xué)環(huán)境，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，從而顯著提高教學(xué)效果。
3.智能教學(xué)系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系日益密切。網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用和普及為遠(yuǎn)程教育和終身教育提供了一個(gè)良好的空間。當(dāng)前，智能教學(xué)與多媒體網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合成為人工智能在教育中應(yīng)用的一個(gè)勢(shì)不可擋的發(fā)展趨勢(shì)。
4.傳統(tǒng)人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊決策機(jī)制相結(jié)合。傳統(tǒng)人工智能從宏觀角度開展認(rèn)知模擬，可以部分地模擬人類的邏輯思維過程，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊決策機(jī)制從微觀方面進(jìn)行認(rèn)知模擬，著力實(shí)現(xiàn)模仿人類右腦的模糊處理功能和整個(gè)大腦的并行化處理功能。今后將探索一種新的智能處理模型：把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊決策機(jī)制和符號(hào)專家系統(tǒng)的推理能力結(jié)合起來(lái)，利用多重知識(shí)源、多種模型進(jìn)行復(fù)合協(xié)同處理。如果上述技術(shù)能夠成熟運(yùn)用，那將對(duì)人工智能的發(fā)展及其在教育中的應(yīng)用起到?jīng)Q定性的作用。
參考文獻(xiàn)：
[1]王士同.人工智能教程[M].北京：電子工業(yè)出版社，2001.
[2]王永慶.人工智能原理與方法[M].西安：西安交通大學(xué)出版社，1998.
[3]何克抗.計(jì)算機(jī)輔助教育[M].北京：高等教育出版社，1997.
[4]徐鵬，王以寧.國(guó)內(nèi)人工智能教育應(yīng)用研究現(xiàn)狀與反思[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育，2009，（5）：3-5.
關(guān)鍵詞:人工智能;理論傳授;實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練;科研訓(xùn)練
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的一門重要專業(yè)課程,是一門研究運(yùn)用計(jì)算機(jī)模擬和延伸人腦功能的綜合性學(xué)科。它研究如何用計(jì)算機(jī)模仿人腦所從事的推理、證明、識(shí)別、理解、設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃以及問題求解等思維活動(dòng),并以此解決需要人類專家才能處理的復(fù)雜問題,例如咨詢、診斷、預(yù)測(cè)、規(guī)劃等決策性問題[1]。人工智能是一門涉及數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、控制論、信息學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)等學(xué)科的交叉和綜合學(xué)科。目前,人工智能很多研究領(lǐng)域,如自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、智能檢索、機(jī)器人技術(shù)、智能計(jì)算等都走在了信息技術(shù)的前沿,有許多研究成果已經(jīng)進(jìn)入并影響了人們的生活。
2003年12月5日,國(guó)內(nèi)第一個(gè)“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)在北京大學(xué)誕生[2],它標(biāo)志著我國(guó)智能科學(xué)與技術(shù)本科教育的開始,對(duì)我國(guó)智能科學(xué)技術(shù)人才培養(yǎng)和智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科建設(shè)起到極大的帶動(dòng)作用。目前,人工智能課程的教學(xué)存在幾個(gè)問題:首先,注重講授理論知識(shí),實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)滯后,這不利于培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力,更談不上實(shí)踐創(chuàng)新。其次,人工智能是交叉學(xué)科,內(nèi)容比較繁雜,各種教材的內(nèi)容不一樣,授課沒有統(tǒng)一的體系,學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)抓不住重點(diǎn),不能理解人工智能的根本方法和思想。一般說來(lái),計(jì)算機(jī)專業(yè)的其他課程,如網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、算法分析與設(shè)計(jì)等,都是求解結(jié)構(gòu)化問題的基本技術(shù),而人工智能技術(shù)則是解決非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題的有效技術(shù)。最后,人工智能科學(xué)與技術(shù)飛速發(fā)展,但目前人工智能只被視為一門專業(yè)課,課程講授和人工智能沒有作為一個(gè)研究方向結(jié)合起來(lái),也沒有把傳授課本知識(shí)和引導(dǎo)啟發(fā)創(chuàng)新結(jié)合起來(lái)。
適應(yīng)知識(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的高等教育,要把培養(yǎng)創(chuàng)造精神和創(chuàng)新能力擺在突出的位置。創(chuàng)新是基礎(chǔ)研究的生命,而高等學(xué)校的教學(xué)只有與科研緊密結(jié)合,才能在培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新精神方面有所作為。為此,針對(duì)人工智能的課程特點(diǎn),我們積極開展研究型教學(xué)、研究型學(xué)習(xí),提高大學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力的研究與實(shí)踐。在教材上,我們選用了清華大學(xué)出版社出版、馬少平等編寫的《人工智能》。我們的教學(xué)研究與實(shí)踐的主要內(nèi)容包括三個(gè)方面:啟發(fā)式傳授人工智能解決問題的非結(jié)構(gòu)化的思想;成體系的實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練;以及與畢業(yè)論文,學(xué)校大學(xué)生科研項(xiàng)目資助計(jì)劃,國(guó)家大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃相對(duì)接的科研訓(xùn)練。這三個(gè)主要方面,層層遞進(jìn)、環(huán)環(huán)相扣,是體系完整的創(chuàng)新型人工智能教學(xué)實(shí)踐。下面,我們就這三個(gè)方面內(nèi)容展開探討。
1啟發(fā)式傳授人工智能解決問題的非結(jié)構(gòu)化思想
現(xiàn)實(shí)世界的問題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個(gè)層次[1]:1)結(jié)構(gòu)化問題,能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題;2)非結(jié)構(gòu)化問題,難以用確定的形式來(lái)描述,主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)求解;3)半結(jié)構(gòu)化問題,介于上述兩者之間。一般說來(lái),計(jì)算機(jī)專業(yè)的其他課程如網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、算法分析與設(shè)計(jì)等,都是求解結(jié)構(gòu)化問題的基本技術(shù)。而人工智能技術(shù)則是解決非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題的有效技術(shù)。人工智能的教學(xué)可以讓學(xué)生在體驗(yàn)、認(rèn)識(shí)人工智能知識(shí)與技術(shù)的過程中獲得對(duì)非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題的解決過程的了解,從而達(dá)到培養(yǎng)學(xué)生多角度思維的目的。
我們使用的教材主要內(nèi)容包括搜索和高級(jí)搜素、謂詞邏輯和歸結(jié)原理、知識(shí)表示、不確定性推理方法、機(jī)器學(xué)習(xí)等。這些主要內(nèi)容也可以相應(yīng)地歸結(jié)為若干個(gè)典型算法,如啟發(fā)式A*搜索算法、 剪枝算法、元啟發(fā)式算法(模擬退火,遺傳算法)、謂詞邏輯歸結(jié)算法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP算法、自組織網(wǎng)絡(luò)和Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法)。元啟發(fā)式算法是一種啟發(fā)式的隨機(jī)算法,是用來(lái)解決非結(jié)構(gòu)化問題的典型算法,其思想和傳統(tǒng)的決定性算法如動(dòng)態(tài)規(guī)劃、分支限界完全不一樣。學(xué)生在剛一接觸到這些元啟發(fā)式算法一時(shí)難以接受和理解其機(jī)理,對(duì)算法的有效性往往半信半疑。根據(jù)非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題的特點(diǎn),講解和演示算法在解決此類問題的具體步驟和詳細(xì)過程,從而讓學(xué)生掌握人工智能算法的基本思想。在講解不同的元啟發(fā)式算法的時(shí)候,學(xué)生會(huì)問,是模擬退火算法強(qiáng),還是遺傳算法強(qiáng);在講到機(jī)器學(xué)習(xí)算法的時(shí)候,學(xué)生會(huì)問到底哪個(gè)分類算法最好,這時(shí)候我們可以把搜索(優(yōu)化)領(lǐng)域和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“沒有免費(fèi)午餐”定理進(jìn)行適當(dāng)?shù)闹v解和解釋,從而把具體算法實(shí)現(xiàn)層面之上的一些人工智能的哲學(xué)思想進(jìn)行傳授。
在人工智能的具體教學(xué)中,采用問題教學(xué)法和參與式教學(xué)法。在問題教學(xué)法中,圍繞人工智能的知識(shí)模塊,在引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)各種各樣問題的前提下,傳授知識(shí)。教學(xué)活動(dòng)中,嘗試使人工智能知識(shí)圍繞實(shí)際問題而展現(xiàn),使問題不僅成為激發(fā)學(xué)生求知欲的前提,也成為學(xué)生期盼、理解和吸收知識(shí)的前提,以此激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造動(dòng)機(jī)和創(chuàng)造性思維。在參與式教學(xué)中,打破人工智能算法的枯燥、沉悶的傳統(tǒng)教學(xué)法,嘗試開放式教學(xué)內(nèi)容;提問式講課;無(wú)標(biāo)準(zhǔn)答案的課程設(shè)計(jì);查找文獻(xiàn),分組動(dòng)手實(shí)現(xiàn)人工智能算法等參與式教學(xué)方法,培養(yǎng)和發(fā)揚(yáng)學(xué)生的參與意識(shí),通過參與式教學(xué)提高學(xué)生學(xué)習(xí)的主動(dòng)性、積極性和效率,培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手能力和創(chuàng)新能力。
2成體系的實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練
獨(dú)立開展人工智能實(shí)驗(yàn)課程,開發(fā)一批新型、富有創(chuàng)意的實(shí)驗(yàn)案例庫(kù),搭建一個(gè)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)和虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)平臺(tái)。人工智能實(shí)驗(yàn)課程的特點(diǎn)是應(yīng)用各種人工智能方法,根據(jù)問題的約束、結(jié)構(gòu)、信息進(jìn)行表示建模和計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn),是與人工智能原理同步的實(shí)驗(yàn)課程。學(xué)生必須掌握的人工智能的基本原理和計(jì)算機(jī)操作技能,它對(duì)于學(xué)生的知識(shí)、能力和綜合素質(zhì)的培養(yǎng)與提高起著至關(guān)重要的作用,在整個(gè)教學(xué)過程中占有非常重要的地位,是計(jì)算機(jī)軟件、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、軟件工程等專業(yè)的一門重要的必修專業(yè)課程。通過實(shí)驗(yàn),學(xué)生得到嚴(yán)格的訓(xùn)練,能規(guī)范地掌握人工智能的基本理論和主要方法、基本問題求解技術(shù),熟悉各種計(jì)算環(huán)境的基本使用。
在培養(yǎng)學(xué)生掌握實(shí)驗(yàn)的基本操作、基本技能和基本知識(shí)的同時(shí),努力培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)與創(chuàng)新能力。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),在課程內(nèi)容安排上采用適量基本原理與方法的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容為基本內(nèi)容,增加一系列綜合性實(shí)驗(yàn)和開放性創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)問題,在實(shí)驗(yàn)內(nèi)容方面更注重研究性實(shí)驗(yàn)中的創(chuàng)新問題。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容方面分為三個(gè)層次:基本原理的基礎(chǔ)性實(shí)驗(yàn)、綜合實(shí)驗(yàn)和研究性實(shí)驗(yàn)。在后兩個(gè)層次的實(shí)驗(yàn)中,部分引入人工智能課程小組團(tuán)隊(duì)的最新科研成果,目的在于通過完成這些研究性實(shí)驗(yàn),培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立解決實(shí)際問題的能力,以提升學(xué)生的科研素質(zhì)與創(chuàng)新意識(shí)。我們將這些設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)稱為新型實(shí)驗(yàn)案例庫(kù),它被放在人工智能課程小組網(wǎng)站上,以此搭建一個(gè)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)和虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)平臺(tái)。通過實(shí)驗(yàn)課程的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,學(xué)生應(yīng)達(dá)到下列要求。
1) 掌握人工智能方法的優(yōu)點(diǎn)及其在實(shí)際中的應(yīng)用。
2) 學(xué)會(huì)對(duì)人工智能問題進(jìn)行分析建模和應(yīng)用各種計(jì)算工具實(shí)現(xiàn)問題求解,熟悉對(duì)實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象的觀察和記錄,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取與設(shè)計(jì),最佳實(shí)驗(yàn)條件的判斷和選擇,實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析和討論等一套嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)驗(yàn)方法。
3) 鞏固并加深對(duì)人工智能原理課程的基本原理和概念的理解,培養(yǎng)學(xué)生勤奮學(xué)習(xí),求真求實(shí)的科學(xué)品德,培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手能力、觀察能力、查閱文獻(xiàn)能力、思維能力、想象能力、表達(dá)能力。
4) 通過完成綜合研究性實(shí)驗(yàn),培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立解決實(shí)際問題的能力,提高學(xué)生的科研素質(zhì)與創(chuàng)新意識(shí)。
在培養(yǎng)學(xué)生掌握實(shí)驗(yàn)的基本操作、基本技能和基本知識(shí)的同時(shí),進(jìn)一步培養(yǎng)學(xué)生分析問題和解決問題的能力,培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)、創(chuàng)新精神和創(chuàng)新能力,為學(xué)生今后從事科研、教學(xué)或企事業(yè)單位的分析檢驗(yàn)以及新技術(shù)的研發(fā)工作打下扎實(shí)的基礎(chǔ)。
在實(shí)驗(yàn)組織方面,根據(jù)各實(shí)驗(yàn)的目的和要求,學(xué)生分為5人1組,指定一個(gè)組長(zhǎng),每組選擇1套實(shí)驗(yàn)題目?；A(chǔ)實(shí)驗(yàn)題目要求達(dá)到27學(xué)時(shí)、綜合性實(shí)驗(yàn)題目選擇1題和研究性實(shí)驗(yàn)題目選擇1題,基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)題目要求在規(guī)定時(shí)間內(nèi),小組獨(dú)立完成實(shí)驗(yàn)測(cè)定、數(shù)據(jù)處理,并撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告。實(shí)驗(yàn)過程中, 要求學(xué)生勤于動(dòng)手, 敏銳觀察, 細(xì)心操作, 開動(dòng)腦筋, 分析鉆研問題, 準(zhǔn)確記錄原始數(shù)據(jù), 經(jīng)教師檢查,實(shí)驗(yàn)及其原始數(shù)據(jù)記錄才有效。同時(shí),團(tuán)隊(duì)作業(yè),需要多人分工合作、相互幫助,這樣可以提高人際交往和溝通能力,學(xué)會(huì)與他人合作,培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新能力。
3課程學(xué)習(xí)與畢業(yè)論文,科研訓(xùn)練相結(jié)合
人工智能技術(shù)在一定程度上代表著信息技術(shù)的前沿和未來(lái),通過學(xué)習(xí)和體驗(yàn)人工智能的知識(shí)和技術(shù),學(xué)生能夠在一定程度上了解信息技術(shù)發(fā)展的前沿知識(shí),這有助學(xué)生開闊視野、培養(yǎng)興趣,為今后繼續(xù)深造或走向社會(huì)奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)[3-4]。
人工智能的理論和方法廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、圖像處理中,這些內(nèi)容既是高年級(jí)的后續(xù)課程,又是現(xiàn)在熱門的研究方向。學(xué)習(xí)和深刻理解人工智能的理論、方法和應(yīng)用,對(duì)后續(xù)課程學(xué)習(xí)以及今后的研究具有重要的意義。
我院規(guī)定大學(xué)三年級(jí)的學(xué)生開始聯(lián)系畢業(yè)論文指導(dǎo)導(dǎo)師,同時(shí)確定畢業(yè)論文的研究方向,提前進(jìn)行科研實(shí)踐,以培養(yǎng)實(shí)踐能力和研究素質(zhì)。人工智能課程正好是大三高年級(jí)開設(shè)的專業(yè)課,因此,我們把課程實(shí)驗(yàn)及設(shè)計(jì)與同學(xué)的興趣相結(jié)合,引導(dǎo)學(xué)生,并提煉和形成學(xué)生的畢業(yè)選題和課外的科研方向,它是提高本科生研究創(chuàng)新能力的有效手段。
基于新的教學(xué)實(shí)踐,很多學(xué)生的選題都與上述歸納的人工智能若干算法相關(guān),如算法本身的研究和改進(jìn),或是算法在各領(lǐng)域,如數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理等的應(yīng)用。在我們的科研能力訓(xùn)練計(jì)劃中,一批項(xiàng)目和課題,如混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用、差分演化算法研究與應(yīng)用、基于協(xié)同訓(xùn)練的推薦系統(tǒng)等,分別受到國(guó)家和學(xué)校本科生科研項(xiàng)目立項(xiàng)資助。一批三四年級(jí)的本科生以第一作者身份在國(guó)內(nèi)核心期刊、國(guó)際會(huì)議和期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文,這激發(fā)了學(xué)生的科研興趣,使學(xué)生體會(huì)到了創(chuàng)新的樂趣。
總之,課程學(xué)習(xí)與畢業(yè)論文、學(xué)校大學(xué)生科研項(xiàng)目資助計(jì)劃、國(guó)家大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃相對(duì)接的科研訓(xùn)練,極大地提升了學(xué)生的創(chuàng)新能力和科研基本素質(zhì)。
4結(jié)語(yǔ)
針對(duì)人工智能的課程特點(diǎn),我們積極開展研究型教學(xué)、研究型學(xué)習(xí),提高大學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力的研究與實(shí)踐。我們的教學(xué)研究與實(shí)踐主要內(nèi)容包括三個(gè)方面:啟發(fā)式傳授人工智能解決問題的非結(jié)構(gòu)化的思想;成體系的實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練;以及與畢業(yè)論文、學(xué)校大學(xué)生科研項(xiàng)目資助計(jì)劃、國(guó)家大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃相對(duì)接的科研訓(xùn)練。這三個(gè)主要方面,層層遞進(jìn)、環(huán)環(huán)相扣,是體系完整的創(chuàng)新型人工智能教學(xué)實(shí)踐,新的改革和實(shí)踐在教學(xué)中取得了令人滿意效果。
參考文獻(xiàn):
[1] 張劍平. 關(guān)于人工智能教育的思考[J]. 電化教育研究,2003(1):24-28.
[2] 謝昆青. 第一個(gè)智能科學(xué)技術(shù)專業(yè)[J]. 計(jì)算機(jī)教育,2009(11):16-20.
[3] 羅輝,梁艷春. 大學(xué)生畢業(yè)論文與科研能力培養(yǎng)及就業(yè)[J]. 吉林教育,2003(10):18.
[4] 金聰,劉金安. 人工智能教育在能力培養(yǎng)中的作用及改革設(shè)想[J]. 計(jì)算機(jī)時(shí)代,2006(9):66-69.
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)
關(guān)鍵詞：設(shè)計(jì)；人工智能；挑戰(zhàn)；機(jī)遇
一、引言
第四次工業(yè)革命的到來(lái)，人工智能作為一項(xiàng)主要的技術(shù)，必將鞭策整個(gè)人類社會(huì)的轉(zhuǎn)型。很多國(guó)家制訂了戰(zhàn)略規(guī)劃，在2017年我國(guó)也了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和《新一代人工智能產(chǎn)業(yè)三年行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020)》，人工智能產(chǎn)業(yè)已上升為國(guó)家戰(zhàn)略。近年來(lái)，在人工智能涉及的領(lǐng)域中，藝術(shù)與技術(shù)結(jié)合，升華到與人工智能的結(jié)合且越來(lái)越受到重視。阿里智能AI“魯班”已經(jīng)掌握了上百萬(wàn)個(gè)設(shè)計(jì)師的創(chuàng)意內(nèi)容，雙11期間制作1.7億張海報(bào)，沒有一張是重復(fù)的，而這些工作如果人工制作的話需要100個(gè)設(shè)計(jì)師工作300年；央視節(jié)目中“魯班”PK資深設(shè)計(jì)師取勝等等這些新聞，無(wú)不極大地震撼了整個(gè)設(shè)計(jì)行業(yè)。設(shè)計(jì)師會(huì)失業(yè)嗎？高校的設(shè)計(jì)教育面對(duì)AI的挑戰(zhàn)與機(jī)遇如何制定培養(yǎng)目標(biāo)？如何在新的競(jìng)爭(zhēng)中占領(lǐng)先機(jī)？未來(lái)已來(lái)，智能藝術(shù)設(shè)計(jì)的路在何方?
二、設(shè)計(jì)行業(yè)面對(duì)四大挑戰(zhàn)
（一）驚人的數(shù)字
馬云在一次報(bào)告中說未來(lái)30年人類只工作4個(gè)小時(shí)，大量的工作崗位會(huì)被人工智能搶走；根據(jù)白宮的人工智能報(bào)告預(yù)測(cè)，在未來(lái)10-20年間，人工智能技術(shù)有可能取代47%現(xiàn)有工作。麥肯錫的預(yù)測(cè)是49%，盛產(chǎn)勞動(dòng)力的中國(guó)和印度的影響最大。Siri之父、人工智能專家溫那（Winarsky）的預(yù)測(cè)是70%的工作將被取代。不得不說，AI是人類智慧的結(jié)晶，正在高速顛覆著人們的生活。
（二）AI設(shè)計(jì)發(fā)展趨勢(shì)
AI最容易取代的是簡(jiǎn)單設(shè)計(jì)：如LOGO、UI界面、海報(bào)招貼、網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)、產(chǎn)品造型、室內(nèi)家裝、產(chǎn)品包裝……原本這種理想的設(shè)計(jì)工作不再能提供人生的庇護(hù)所，但凡是明確、簡(jiǎn)單、重復(fù)標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)則的美術(shù)設(shè)計(jì)與制作工作，未來(lái)都容易被取代，傳統(tǒng)設(shè)計(jì)行業(yè)將會(huì)萎縮乃至可能逐漸消失。
（三）設(shè)計(jì)環(huán)境惡劣
設(shè)計(jì)創(chuàng)意無(wú)法保護(hù)，設(shè)計(jì)法規(guī)沒有限定，設(shè)計(jì)競(jìng)價(jià)無(wú)序，商家廠家缺乏契約精神，設(shè)計(jì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)無(wú)法保護(hù)契約，新設(shè)計(jì)新技術(shù)缺乏情趣，設(shè)計(jì)同質(zhì)化嚴(yán)重……（四）設(shè)計(jì)教育落后現(xiàn)有設(shè)計(jì)模式傳統(tǒng)、設(shè)計(jì)教育落后，設(shè)計(jì)知識(shí)體系缺乏更新、進(jìn)化，知識(shí)性重復(fù)訓(xùn)練、模仿性傳統(tǒng)方法制約了學(xué)生創(chuàng)造性情感思維的發(fā)展，設(shè)計(jì)師終身教育觀念的缺失阻礙了設(shè)計(jì)師的可持續(xù)發(fā)展，設(shè)計(jì)知識(shí)與設(shè)計(jì)人才近親繁殖、代際傳遞的情況嚴(yán)重。
三、AIDesign發(fā)展迅猛
目前傳統(tǒng)藝術(shù)設(shè)計(jì)已經(jīng)發(fā)生智變，使設(shè)計(jì)更美更快更簡(jiǎn)單。人工智能藝術(shù)與設(shè)計(jì)已經(jīng)一定高水平，如果設(shè)計(jì)師仍停留在傳統(tǒng)設(shè)計(jì)水平，就會(huì)受到來(lái)自機(jī)器的“威脅”。但也不全會(huì)，除了“創(chuàng)意”部分讓機(jī)器無(wú)可奈何，人類設(shè)計(jì)師與機(jī)器的競(jìng)合中，我們要轉(zhuǎn)變方向注重?cái)?shù)字移動(dòng)媒體策劃與設(shè)計(jì)、移動(dòng)媒體用戶需求挖掘、數(shù)字移動(dòng)媒體需求文檔的撰寫、數(shù)字移動(dòng)媒體優(yōu)化、數(shù)字移動(dòng)媒體UI界面設(shè)計(jì)、H5設(shè)計(jì)、App設(shè)計(jì)、UE用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)、虛擬移動(dòng)媒體設(shè)計(jì)、信息交互設(shè)計(jì)等媒體智能設(shè)計(jì)新技術(shù)。高品質(zhì)藝術(shù)、設(shè)計(jì)依賴于混合增強(qiáng)智能技術(shù)。AdobeMax“SneakPeeks”將迎來(lái)Adobe全家桶的諸多全新功能，如圖片變視頻、靜態(tài)變動(dòng)態(tài)、一鍵設(shè)計(jì)字體、視頻扣剪、紙盒自動(dòng)生成、AR呈現(xiàn)、AE一鍵去馬、Ru跨平臺(tái)制作（剪輯、混音、調(diào)色）、跨平臺(tái)同步改稿、人工智能排版等十大看似很科幻但已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了的AI功能。華為Mate20手機(jī)3D掃描防生建模與成像，以及AI手勢(shì)動(dòng)作捕捉的體感游戲功能，更為我們提供了解放設(shè)計(jì)生產(chǎn)力的前景。同時(shí)MIT研發(fā)的工業(yè)產(chǎn)品AI設(shè)計(jì)系統(tǒng)即將面世。主要產(chǎn)品體現(xiàn)如下：
（一）AIVD人工智能視覺設(shè)計(jì)
AI集成化的成熟產(chǎn)品，比如Adobe系列的產(chǎn)品，軟件低層融入AI技術(shù)，更好更快地創(chuàng)作文字和圖像、影音等元素。如AdobeSensei：人工智能做設(shè)計(jì)的底層技術(shù)，集成在Adobe系列軟件中，有字體匹配方案、自動(dòng)配色方案、基于線稿自動(dòng)上色、自動(dòng)校正手繪圖形等。
（二）AIPD人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)
Adobe人工智能鞋包設(shè)計(jì)、IBMWatson智能設(shè)計(jì)服裝、Autodesk智能設(shè)計(jì)汽車等。
（三）AISD人工智能空間設(shè)計(jì)
Prisma智能風(fēng)格化設(shè)計(jì)、Autodesk建筑智能生成設(shè)計(jì)、ZahaHadid參數(shù)化設(shè)計(jì)等產(chǎn)品。
四、設(shè)計(jì)人工智能教育的發(fā)展動(dòng)向
未來(lái)，人工智能教育會(huì)加速發(fā)展，老師不會(huì)被AI取代，但不用AI的老師一定會(huì)被取代；未來(lái)，老師不是簡(jiǎn)單地傳授知識(shí)，而是通過言傳身教的溝通交流，對(duì)學(xué)生進(jìn)行激勵(lì)、鼓舞，成為人類靈魂的設(shè)計(jì)師；未來(lái)，AI將實(shí)現(xiàn)規(guī)模化和個(gè)性化間的平衡，帶來(lái)了一種學(xué)生易學(xué)、教師易教的解決方案；未來(lái)，老師作為教學(xué)過程中始終核心地位，推陳出新積極善于運(yùn)用AI技術(shù)進(jìn)一步提高師生教與學(xué)的體驗(yàn)和教學(xué)效率。當(dāng)務(wù)之急，要讓更多的老師正視人工智能的快速發(fā)展，通過學(xué)習(xí)AI技術(shù)了解人工智能的發(fā)展情況，從而改變老師的教育教學(xué)觀念和教學(xué)方法，引領(lǐng)高品質(zhì)教育的未來(lái)。在未來(lái)教育中，教師的角色有三種觀念：1.取代說，2.不可取代說，3.人機(jī)協(xié)同說大多數(shù)觀點(diǎn)是：未來(lái)，教師將與人工智能協(xié)同共存。未來(lái)知識(shí)傳授功能會(huì)逐步被人工智能取代，而人類教師則應(yīng)偏重于培養(yǎng)學(xué)生的核心素養(yǎng)。正如雷克利福德所言，“科技不能取代教師，但是使用科技的教師卻能取代不使用科技的教師”。如今，拋開先天財(cái)富的不同，人與人之間的差距主要來(lái)自學(xué)習(xí)能力的不同。這種差異會(huì)加劇不平等，在未來(lái)，這種趨勢(shì)將會(huì)進(jìn)一步加強(qiáng)。應(yīng)對(duì)人工智能時(shí)代，教師除更新教育教學(xué)觀念、轉(zhuǎn)變角色、改革教學(xué)模式和方法外，必須堅(jiān)持終身學(xué)習(xí)，教師的終身學(xué)習(xí)，不僅要學(xué)習(xí)Python之類的AI編程技術(shù)，更需要增強(qiáng)對(duì)，限于時(shí)間和精力有限，分別將有關(guān)AI知識(shí)技能分為三類，以適應(yīng)設(shè)計(jì)人工智能的技術(shù)更迭和“一專多能”。
五、結(jié)束語(yǔ)
2016年1月，美國(guó)佐治亞理工學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson人工智能系統(tǒng)創(chuàng)建了一個(gè)在線機(jī)器人JillWatson，并將其作為課程教學(xué)助理。其目的是幫助教師回答學(xué)生通過在線論壇提出的大量課程問題。通過幾個(gè)月的反復(fù)調(diào)試，JillWatson的回答已經(jīng)能夠達(dá)到97%的正確率?，F(xiàn)在，機(jī)器人助教已經(jīng)可以直接與學(xué)生溝通，不需要真人助教的幫助。這項(xiàng)人工智能在教育中的使用，解決了AshokGoel教授的助教人數(shù)不夠，難以及時(shí)回答學(xué)生提問的困境，增加了學(xué)生參與在線學(xué)習(xí)的興趣，提高了在線學(xué)習(xí)的留存率。
這只是人工智能在教育領(lǐng)域的小試牛刀。雖然有專家預(yù)測(cè)在未來(lái)十年內(nèi)不會(huì)看到人形機(jī)器人替代教師進(jìn)入課堂，不過地平線報(bào)告2016年基礎(chǔ)教育版和2107年高等教育版都預(yù)測(cè)未來(lái)五年內(nèi)人工智能將會(huì)在教育行業(yè)普及。
教育行業(yè)已有的人工智能研究和應(yīng)用
Woolf等人在2013年提出了人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)努力解決“五大挑戰(zhàn)”：①為每一個(gè)學(xué)習(xí)者提供虛擬導(dǎo)師：無(wú)處不在地支持用戶建模、社會(huì)仿真和知識(shí)表達(dá)的整合。②解決21世紀(jì)技能：協(xié)助學(xué)習(xí)者自我定位、自我評(píng)估、團(tuán)隊(duì)合作等。③交互數(shù)據(jù)分析：對(duì)個(gè)人學(xué)習(xí)、社會(huì)環(huán)境、學(xué)習(xí)環(huán)境、個(gè)人興趣等大量數(shù)據(jù)的匯集。④為全球課堂提供機(jī)會(huì)：增加全球教室的互聯(lián)性與可訪問性。⑤終身學(xué)習(xí)技術(shù)：讓學(xué)習(xí)走出課堂，進(jìn)入社會(huì)。
過去十年，一些研究者對(duì)人工智能在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用做了大量的探索。相關(guān)的研究成果包括：①跟蹤學(xué)習(xí)者的思維步驟和解決問題的潛在目標(biāo)結(jié)構(gòu)（Anderson等，1995）；②診斷誤解和評(píng)估學(xué)習(xí)者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及時(shí)的指導(dǎo)、反饋和解釋（Shute，2008）；④促進(jìn)高效學(xué)習(xí)的行為，如自我調(diào)節(jié)、自我監(jiān)控和自我解釋（Azevedo&Hadwin，2005）；⑤以合適的難度水平和最適當(dāng)?shù)膬?nèi)容來(lái)規(guī)劃學(xué)習(xí)活動(dòng)（VanLehn，2006）。
這些研究，基本上使用到了人工智能的每一項(xiàng)技術(shù)——自然語(yǔ)言處理、不確定性推理、規(guī)劃、認(rèn)知模型、案例推理、機(jī)器學(xué)習(xí)等?！爸悄軐?dǎo)師系統(tǒng)”就是基于這些研究和技術(shù)而開發(fā)的人工智能教育應(yīng)用。類似的成熟產(chǎn)品包括Tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。2014年，加拿大西蒙弗雷澤大學(xué)的一項(xiàng)試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)用智能導(dǎo)師系統(tǒng)的學(xué)習(xí)者比使用其他教學(xué)方法的學(xué)習(xí)者獲得的成績(jī)更高。
人工智能在教育行業(yè)的新發(fā)展
教育行業(yè)的三種類型（內(nèi)容、平臺(tái)和評(píng)估）的服務(wù)商都在經(jīng)歷著一場(chǎng)變革。內(nèi)容出版商面臨紙質(zhì)印刷到數(shù)字出版和開放教育內(nèi)容的挑戰(zhàn)。學(xué)習(xí)平臺(tái)正試圖區(qū)分自適應(yīng)、個(gè)性化和數(shù)據(jù)分析的功能。評(píng)估供應(yīng)商則繼續(xù)探尋從多項(xiàng)選擇題測(cè)試轉(zhuǎn)向更具創(chuàng)新性的問題類型。人工智能將為這三種類型教育服務(wù)商帶來(lái)新的發(fā)展思路和契機(jī)，同時(shí)也惠及教育生態(tài)系統(tǒng)中的所有利益相關(guān)者。學(xué)生通過即時(shí)反饋和指導(dǎo)提高學(xué)習(xí)效率，教師將獲得豐富的學(xué)習(xí)分析和個(gè)性化指導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)，父母能夠低成本地為孩子改進(jìn)職業(yè)前景，學(xué)校能夠規(guī)?；岣呓逃|(zhì)量，政府能夠提供負(fù)擔(dān)得起的教育。2017年，人工智能將在以下領(lǐng)域發(fā)揮其效益。
1.人工智能批改作業(yè)
批改作業(yè)和試卷是一件乏味的工作，這通常會(huì)占據(jù)教師大量的時(shí)間，而這些時(shí)間本可以更多地用于與學(xué)生互動(dòng)、教學(xué)設(shè)計(jì)和專業(yè)發(fā)展。
目前，人工智能批改作業(yè)已經(jīng)相當(dāng)接近真人教師了，除了選擇題、填空題外，作文的批改能力已經(jīng)大幅提高。美國(guó)斯坦福大學(xué)已經(jīng)成功開發(fā)出一種機(jī)器學(xué)習(xí)程序，能夠批改8～10年級(jí)的作文。隨著圖像識(shí)別能力的大幅提高，手寫答案的識(shí)別也接近可能。就連占有美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化考試60%市場(chǎng)份額的全球最大教育企業(yè)——培生公司也認(rèn)為，人工智能已經(jīng)可以出現(xiàn)在教室并提供足夠可信的評(píng)估。據(jù)培生公司近期的報(bào)告IntelligenceUnleashed推測(cè)，人工智能軟件所具有的廣泛的、定制的反饋能夠最終淘汰傳統(tǒng)測(cè)試。
2.人工智能實(shí)現(xiàn)一對(duì)一輔導(dǎo)
自適應(yīng)學(xué)習(xí)軟件已經(jīng)能為學(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)支撐。據(jù)2011年VanLehn的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，人工智能在某些特定主題和方法上比未經(jīng)訓(xùn)練的導(dǎo)師更具有效性。進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)，人工智能導(dǎo)師能在學(xué)生出錯(cuò)的具體步驟上給予實(shí)時(shí)干預(yù)，而不是就整個(gè)問題的答案給予反饋（Corbett&Anderson，2001；Shute，2008）。
自適應(yīng)學(xué)習(xí)在拉美地區(qū)正在興起。AndréUrani市政學(xué)校的學(xué)生使用人工智能軟件Geekie觀看在線課程（視頻和練習(xí)）。Geekie為學(xué)生提供每一步的實(shí)時(shí)反饋，并隨著學(xué)習(xí)的進(jìn)展來(lái)傳授更為精細(xì)的課程內(nèi)容。
早在1984年，本杰明·布盧姆的研究就提出一對(duì)一輔導(dǎo)能帶來(lái)更好的學(xué)習(xí)效果。而人工智能技術(shù)可以模擬一對(duì)一輔導(dǎo)，以更好地跟蹤、適應(yīng)和支持個(gè)體學(xué)習(xí)者。這將是人工智能在教育中更高層次的個(gè)性化學(xué)習(xí)應(yīng)用。例如，比爾·蓋茨看好的人工智能聊天機(jī)器人或個(gè)人虛擬導(dǎo)師，能在學(xué)生面臨挑戰(zhàn)時(shí)提供強(qiáng)有力的支持，隨時(shí)隨地回答學(xué)生的提問；還可以為學(xué)生訂制學(xué)習(xí)方案和規(guī)劃職業(yè)發(fā)展路徑，并引導(dǎo)學(xué)生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天機(jī)器人或虛擬導(dǎo)師的面孔和聲音來(lái)滿足學(xué)生個(gè)人喜好。對(duì)比網(wǎng)頁(yè)界面的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，這才是真正做到了一人一導(dǎo)師。
3.人工智能關(guān)注學(xué)生情感
2016年地平線報(bào)告高等教育版把情感計(jì)算列為教育技術(shù)發(fā)展普及的重要方向。也就是說，人工智能不僅限于模擬人類傳遞知識(shí)，還能通過生物監(jiān)測(cè)技術(shù)（皮膚電導(dǎo)、面部表情、姿勢(shì)、聲音等）來(lái)了解學(xué)生在學(xué)習(xí)中的情緒，適時(shí)調(diào)整教育方法和策略。例如，機(jī)器人導(dǎo)師捕捉到學(xué)生厭煩的面部表情時(shí)，就可以立即改變教學(xué)方式努力激發(fā)他們的興趣。這種關(guān)注情感的人機(jī)交流為學(xué)生營(yíng)造一個(gè)更真實(shí)的個(gè)性化學(xué)習(xí)環(huán)境，更好地維持了學(xué)習(xí)者的動(dòng)機(jī)。美國(guó)匹茲堡大學(xué)開發(fā)的AttentiveLearner智能移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)就能通過手勢(shì)監(jiān)測(cè)學(xué)生的思想是否集中。突尼斯蘇斯國(guó)家工程學(xué)院的研究人員正在研究開發(fā)基于網(wǎng)絡(luò)的人工智能教學(xué)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠識(shí)別學(xué)生在任何地方開展科學(xué)實(shí)驗(yàn)的面部表情，以優(yōu)化遠(yuǎn)程虛擬實(shí)驗(yàn)室的教學(xué)過程。
進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)，人工智能還可以關(guān)注學(xué)生的心理健康。當(dāng)前已經(jīng)有使用人工智能來(lái)為自閉癥兒童提供有效支持的案例。例如，倫敦知識(shí)實(shí)驗(yàn)室在Topcliffe小學(xué)開展試驗(yàn)，讓自閉癥學(xué)生與半自動(dòng)虛擬男孩安迪開展互動(dòng)交流，研究人員發(fā)現(xiàn)患有自閉癥的學(xué)生在社交能力方面有進(jìn)步。
4.人工智能改進(jìn)數(shù)字出版
教科書等課程材料并非總是完美，傳統(tǒng)印刷出版讓課程的修訂變得過于緩慢。這不僅是生產(chǎn)工藝的問題，更主要的是紙質(zhì)課程材料無(wú)法快速獲取使用者的反饋來(lái)識(shí)別缺陷所在。而數(shù)字化出版在人工智能的支撐下能徹底改變這一現(xiàn)狀。
人工智能可幫助使用者快速識(shí)別課程缺陷。大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)開放課程Coursera的提供者已經(jīng)將這一想法付諸實(shí)踐。當(dāng)發(fā)現(xiàn)大量學(xué)生的作業(yè)提交了錯(cuò)誤的答案時(shí)，系統(tǒng)會(huì)提示課程材料的缺陷，進(jìn)而有助于彌補(bǔ)課程的不足。
另一項(xiàng)人工智能在數(shù)字化出版的應(yīng)用是自動(dòng)化組織和編寫教材。這是基于深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)能模仿人類的行為進(jìn)行讀和寫。ScottR.Parfitt博士的內(nèi)容技術(shù)公司CTI就依據(jù)這項(xiàng)技術(shù)幫助教師定制教科書——教師導(dǎo)入教學(xué)大綱，CTI的人工智能引擎能自動(dòng)填充教科書的核心內(nèi)容。
隨著自然用戶界面和自然語(yǔ)言處理在人工智能領(lǐng)域的成熟應(yīng)用，課程材料的數(shù)字化出版也會(huì)有更新的形態(tài)——不再局限于書本或網(wǎng)頁(yè)的形式，聊天機(jī)器人和虛擬導(dǎo)師將成為內(nèi)容表達(dá)的更好的方式。
5.人工智能作為學(xué)生
多年的研究表明，教會(huì)別人才是更好的學(xué)習(xí)，即learning-by-teaching。美國(guó)斯坦福大學(xué)教育學(xué)教授DanielSchwartz正基于這一理念來(lái)開發(fā)新的人工智能產(chǎn)品。他聯(lián)合了多個(gè)領(lǐng)域的專家一起開發(fā)了人工智能應(yīng)用——貝蒂的大腦（Betty’sBrain），讓學(xué)生來(lái)教貝蒂學(xué)習(xí)生物知識(shí)。試點(diǎn)研究發(fā)現(xiàn)，使用這一方法來(lái)學(xué)習(xí)的學(xué)生比其他學(xué)生成績(jī)更好，且在科學(xué)推理上也更勝一籌。
類似的研究和開發(fā)還有瑞典隆德大學(xué)的TimeElf和美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的SimStudent，這兩個(gè)人工智能產(chǎn)品也是基于learning-by-teaching而開發(fā)，讓學(xué)生在教會(huì)機(jī)器人知識(shí)的過程中深化對(duì)知識(shí)的理解。
另外，人工智能還推動(dòng)其他教育方法和技術(shù)更好實(shí)現(xiàn)。如讓虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境更具沉浸感；給學(xué)生帶來(lái)更多動(dòng)手實(shí)踐的機(jī)會(huì)；提供基于豐富學(xué)習(xí)分析的仿真和游戲化學(xué)習(xí)場(chǎng)景等。
【關(guān)鍵字】人工智能；教育；進(jìn)展
【中圖分類號(hào)】G40-057 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【論文編號(hào)】1009―8097（2008）13―0018―03
人工智能是一門綜合的交叉學(xué)科，涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。人工智能主要研究用人工的方法和技術(shù)，模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能，實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能，其長(zhǎng)期目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)人類水平的人工智能。[1]從腦神經(jīng)生理學(xué)的角度來(lái)看，人類智能的本質(zhì)可以說是通過后天的自適應(yīng)訓(xùn)練或?qū)W習(xí)而建立起來(lái)的種種錯(cuò)綜復(fù)雜的條件反射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回路的活動(dòng)。[2]人工智能專家們面臨的最大挑戰(zhàn)之一是如何構(gòu)造一個(gè)可以模仿人腦行為的系統(tǒng)。這一研究一旦有突破，不僅給學(xué)習(xí)科學(xué)以技術(shù)支撐，而且能反過來(lái)促使人腦的學(xué)習(xí)規(guī)律研究更加清晰，從而提供更加切實(shí)有效的方法論。[3]人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，使人工智能不僅成為學(xué)校教育的內(nèi)容之一，也為教育提供了豐富的教育資源，其研究成果已在教育領(lǐng)域得到應(yīng)用，并取得了良好的效果，成為教育技術(shù)的重要研究?jī)?nèi)容。
人工智能的研究更多的是結(jié)合具體領(lǐng)域進(jìn)行的，其主要研究領(lǐng)域有：專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、機(jī)器人學(xué)、博弈、智能決策支持系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中應(yīng)用較為廣泛與活躍的研究領(lǐng)域主要有專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言理解、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分布式人工智能，下面就這些領(lǐng)域進(jìn)行闡述。
一 專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專門知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它使用人工智能技術(shù)，根據(jù)某個(gè)領(lǐng)域中一個(gè)或多個(gè)人類專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復(fù)雜問題。[5]專家系統(tǒng)主要組成部分為：知識(shí)庫(kù)，用于存儲(chǔ)某領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)的專門知識(shí)；綜合數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)領(lǐng)域或問題的初始數(shù)據(jù)和推理過程中得到的中間數(shù)據(jù)或信息；推理機(jī)，用于記憶所采用的規(guī)則和控制策略的程序，使整個(gè)專家系統(tǒng)能夠以邏輯方式協(xié)調(diào)地工作；解釋器，向用戶解釋專家系統(tǒng)的行為；接口，使用戶與專家系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)話。近幾十年來(lái)，專家系統(tǒng)迅速發(fā)展，是人工智能中最活躍、最有成效的一個(gè)研究領(lǐng)域，廣泛用于醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘探、軍事、石油化工、文化教育等領(lǐng)域。
目前，專家系統(tǒng)在教育中的應(yīng)用最為廣泛與活躍。專家系統(tǒng)的特點(diǎn)通常表現(xiàn)為計(jì)劃系統(tǒng)或診斷系統(tǒng)。計(jì)劃系統(tǒng)往前走，從一個(gè)給定系統(tǒng)狀態(tài)指向最終狀態(tài)。如計(jì)劃系統(tǒng)中可以輸入有關(guān)的課堂目標(biāo)和學(xué)科內(nèi)容，它可以制定出一個(gè)課堂大綱，寫出一份教案，甚至有可能開發(fā)一堂樣板課，而診斷系統(tǒng)是往后走，從一個(gè)給定系統(tǒng)陳述查找原因或?qū)ζ溥M(jìn)行分析，例如，一個(gè)診斷系統(tǒng)可能以一堂CBI（基于計(jì)算機(jī)的教學(xué)，computer-based instruction）課為例，輸入學(xué)生課堂表現(xiàn)資料，分析為什么課堂的某一部分效果不佳。在開發(fā)專家計(jì)劃系統(tǒng)支持教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)（ISD）程序的領(lǐng)域中最有名的是梅里爾（Merrill）的教學(xué)設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)（ID Expert）。[6]
教學(xué)專家系統(tǒng)的任務(wù)是根據(jù)學(xué)生的特點(diǎn)（如知識(shí)水平、性格等），以最合適的教案和教學(xué)方法對(duì)學(xué)生進(jìn)行教學(xué)和輔導(dǎo)。其特點(diǎn)為：同時(shí)具有診斷和調(diào)試等功能；具有良好的人機(jī)界面。已經(jīng)開發(fā)和應(yīng)用的教學(xué)專家系統(tǒng)有美國(guó)麻省理工學(xué)院的MACSYMA符號(hào)積分與定理證明系統(tǒng)，我國(guó)一些大學(xué)開發(fā)的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言、物理智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)以及聾啞人語(yǔ)言訓(xùn)練專家系統(tǒng)等。[7]
目前，在教育中，專家系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用更多的集中于遠(yuǎn)程教育，為現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育的智能化提供了有力的技術(shù)支撐?；趯＜蚁到y(tǒng)構(gòu)造的智能化遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)具有以下幾個(gè)方面的功能：具備某學(xué)科或領(lǐng)域的專門知識(shí)，能生成自己的提問和應(yīng)答； 能夠分析學(xué)生的特征，評(píng)價(jià)和記錄學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，診斷學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的錯(cuò)誤并進(jìn)行補(bǔ)救教學(xué)；可以選擇不同的教學(xué)方法實(shí)現(xiàn)以學(xué)生為主體的個(gè)別化教學(xué)。[8]目前應(yīng)用于遠(yuǎn)程教育的專家系統(tǒng)有智能決策專家系統(tǒng)、智能答疑專家系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源專家系統(tǒng)、智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)和智能網(wǎng)絡(luò)組卷系統(tǒng)等。
二 機(jī)器人學(xué)
機(jī)器人學(xué)是人工智能研究是一個(gè)分支，其主要內(nèi)容包括機(jī)器人基礎(chǔ)理論與方法、機(jī)器人設(shè)計(jì)理論與技術(shù)、機(jī)器人仿生學(xué)、機(jī)器人系統(tǒng)理論與技術(shù)、機(jī)器人操作和移動(dòng)理論與技術(shù)、微機(jī)器人學(xué)。[9]機(jī)器人的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：第一代機(jī)器人是以 “示教―再現(xiàn)”方式進(jìn)行工作；第二代機(jī)器人具有一定的感覺裝置，表現(xiàn)出低級(jí)智能；第三代機(jī)器人是具有高度適應(yīng)性的自治機(jī)器人，即智能機(jī)器人。目前開發(fā)和應(yīng)用的機(jī)器人大多是智能機(jī)器人。機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展對(duì)人類的生活和社會(huì)都產(chǎn)生了重要影響，其研究和應(yīng)用逐漸由工業(yè)生產(chǎn)向教育、環(huán)境、社會(huì)服務(wù)、醫(yī)療等領(lǐng)域擴(kuò)展。
機(jī)器人技術(shù)涉及多門科學(xué)，是一個(gè)國(guó)家科技發(fā)展水平和國(guó)民經(jīng)濟(jì)現(xiàn)代化、信息化的重要標(biāo)志，因此，機(jī)器人技術(shù)是世界強(qiáng)國(guó)重點(diǎn)發(fā)展的高技術(shù)，也是世界公認(rèn)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一，很多國(guó)家已經(jīng)將機(jī)器人學(xué)教育列為學(xué)校的科技教育課程，在孩子中普及機(jī)器人學(xué)知識(shí)，從可持續(xù)和長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的角度，為本國(guó)培養(yǎng)機(jī)器人研發(fā)人才。[10]在機(jī)器人競(jìng)賽的推動(dòng)下，機(jī)器人教育逐漸從大學(xué)延伸到中小學(xué)，世界發(fā)達(dá)國(guó)家例如美國(guó)、英國(guó)、法國(guó)、德國(guó)、日本等已把機(jī)器人教育納入中小學(xué)教育之中，我國(guó)許多有條件的中小學(xué)也開展了機(jī)器人教育。
機(jī)器人在作為教學(xué)內(nèi)容的同時(shí)，也為教育提供了有力的技術(shù)支撐，成為培養(yǎng)學(xué)習(xí)者創(chuàng)新精神和實(shí)踐能力的新的載體與平臺(tái)，大大豐富了教學(xué)資源。多年來(lái)，我國(guó)中小學(xué)信息技術(shù)教育的主要載體是計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)，教學(xué)資源單一，缺乏前瞻性。教學(xué)機(jī)器人的引入，不僅激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，還為教學(xué)提供了豐富的、先進(jìn)的教學(xué)資源。隨著機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展，教學(xué)機(jī)器人種類越來(lái)越多，目前在中小學(xué)較為常用的教學(xué)機(jī)器人有：能力風(fēng)暴機(jī)器人、通用機(jī)器人、未來(lái)之星機(jī)器人、樂高機(jī)器人、納英特機(jī)器人、中鳴機(jī)器人等。
三 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)是要使計(jì)算機(jī)能夠模仿人的學(xué)習(xí)行為，自動(dòng)通過學(xué)習(xí)來(lái)獲取知識(shí)和技巧，[11]其研究綜合應(yīng)用了心理學(xué)、生物學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、邏輯學(xué)、模糊數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)的方法與技術(shù)有機(jī)械學(xué)習(xí)、示教學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、示例學(xué)習(xí)、解釋學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)等，近年來(lái)，知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘是發(fā)展最快的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)（自動(dòng)獲取新的事實(shí)及新的推理算法）是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究有助于發(fā)現(xiàn)人類學(xué)習(xí)的機(jī)理和揭示人腦的奧秘。[12]
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步和機(jī)器學(xué)習(xí)研究的深入，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的性能大大提高，各種學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，例如將連接學(xué)習(xí)用于圖文識(shí)別，歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)用于專家系統(tǒng)等，大大推動(dòng)了在教育中的應(yīng)用，例如在建構(gòu)適應(yīng)性教學(xué)系統(tǒng)中，用機(jī)器學(xué)習(xí)與樸素的貝葉斯分類器動(dòng)態(tài)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)偏好，有較高的準(zhǔn)確率[13]。基于案例的推理（case-based reasoning，CBR）是一種新興的機(jī)器學(xué)習(xí)和推理方法，其核心思想是重用過去人們解決問題的經(jīng)驗(yàn)解決新問題，在計(jì)算機(jī)輔助教育方面，已經(jīng)出現(xiàn)了基于CBR的圖形仿真教育系統(tǒng)，并且，針對(duì)個(gè)體特征的教育教學(xué)方法研究也有所突破。[14]另外，數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)在生物醫(yī)學(xué)、金融管理、商業(yè)銷售等領(lǐng)域的成功應(yīng)用，不僅給機(jī)器學(xué)習(xí)注入新的生機(jī)，也為機(jī)器學(xué)習(xí)在教育中的應(yīng)用提供了新的前景。
四 自然語(yǔ)言理解
自然語(yǔ)言理解就是研究如何讓計(jì)算機(jī)理解人類的自然語(yǔ)言，以實(shí)現(xiàn)用自然語(yǔ)言與計(jì)算機(jī)之間的交流。一個(gè)能夠理解自然語(yǔ)言信息的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)看起來(lái)就像一個(gè)人一樣需要有上下文知識(shí)以及根據(jù)這些上下文知識(shí)和信息用信息發(fā)生器進(jìn)行推理的過程。[15]自然語(yǔ)言理解包括口語(yǔ)理解和書面理解兩大任務(wù)，其功能為：回答問題，計(jì)算機(jī)能正確地回答用自然語(yǔ)言提出的問題；文摘生成，計(jì)算機(jī)能根據(jù)輸入的文本產(chǎn)生摘要；釋義，計(jì)算機(jī)能用不同的詞語(yǔ)和句型來(lái)復(fù)述輸入的自然語(yǔ)言信息；翻譯，計(jì)算機(jī)能把一種語(yǔ)言翻譯成另外一種語(yǔ)言。由于創(chuàng)造和使用自然語(yǔ)言是人類高度智能的表現(xiàn)，因此對(duì)自然語(yǔ)言處理的研究也有助于揭開人類高度智能的奧秘，深化對(duì)語(yǔ)言能力和思維本質(zhì)的認(rèn)識(shí)。[16]
自然語(yǔ)言理解最早的研究領(lǐng)域是機(jī)器翻譯，隨著應(yīng)用研究的廣泛開展，也為機(jī)器人和專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取提供了新的途徑，例如由MIT研制的指揮機(jī)器人的自然語(yǔ)言理解系統(tǒng)SHRDLU就可以接收自然語(yǔ)言，進(jìn)行人機(jī)對(duì)話，回答關(guān)于桌面上積木世界中的各種問題。同時(shí)，對(duì)自然語(yǔ)言理解的研究也促進(jìn)了計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)和計(jì)算機(jī)語(yǔ)言設(shè)計(jì)等方面的發(fā)展，例如“希賽可”網(wǎng)絡(luò)智能英語(yǔ)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，這個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)的“人-機(jī)”語(yǔ)境的建立，突破了普通英語(yǔ)教師和傳統(tǒng)的單機(jī)的多媒體教學(xué)軟件所能具備能力限制，也比建立于網(wǎng)絡(luò)的“人-人”語(yǔ)境更具靈活性，可以為遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)者提供良好的英語(yǔ)學(xué)習(xí)支持，在國(guó)內(nèi)第一次系統(tǒng)地將用自然語(yǔ)言進(jìn)行的人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)應(yīng)用在計(jì)算機(jī)輔助外語(yǔ)教學(xué)上，在國(guó)際上也是一種創(chuàng)新。[17]
五 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是在對(duì)大腦的生理研究的基礎(chǔ)上，用模擬生物神經(jīng)元的某些基本功能的元件（即人工神經(jīng)元），按各種不同的聯(lián)結(jié)方式組織起來(lái)的一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，其目的在于模擬大腦的某些機(jī)理與機(jī)制，實(shí)現(xiàn)某個(gè)方面的功能，例如可以用于模仿視覺、模式識(shí)別、聲音信號(hào)處理、控制、故障診斷等領(lǐng)域，人工神經(jīng)元是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元。[18]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩種基本結(jié)構(gòu)：遞歸（反饋）網(wǎng)絡(luò)和多層（前饋）網(wǎng)絡(luò)，兩種主要學(xué)習(xí)算法：有指導(dǎo)式學(xué)習(xí)和非指導(dǎo)式學(xué)習(xí)。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和行為出發(fā)，具有大規(guī)模并行、分布式存儲(chǔ)和處理、自組織、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力，特別適合于處理需要同時(shí)考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題，[19]這使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更大的發(fā)展?jié)撃?，目前已?jīng)開發(fā)和應(yīng)用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有30多種。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在教育中的應(yīng)用大多是與教學(xué)專家系統(tǒng)相結(jié)合，以此來(lái)改進(jìn)教學(xué)專家系統(tǒng)的性能，提高智能性，使其在教學(xué)過程中對(duì)突發(fā)問題具有更好的應(yīng)對(duì)能力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)校管理中也得到應(yīng)用，例如采用誤差反傳算法（BP）的多層感知器已應(yīng)用于高校管理之中。
六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)
分布式人工智能是分布式計(jì)算與人工智能結(jié)合的結(jié)果，研究目標(biāo)是要?jiǎng)?chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會(huì)系統(tǒng)的精確概念模型，主要研究問題是各Agent之間的合作與對(duì)話，包括分布式問題求解和多Agent系統(tǒng)兩個(gè)領(lǐng)域。[20]分布式人工智能系統(tǒng)一般由多個(gè)Agent組成，每個(gè)Agent又是一個(gè)半自治系統(tǒng)，Agent之間及Agent與環(huán)境之間進(jìn)行并發(fā)活動(dòng)并進(jìn)行交互來(lái)完成問題求解。[21]由于分布式人工智能系統(tǒng)具有并行、分布、開放、協(xié)作和容錯(cuò)等優(yōu)點(diǎn)，在資源、時(shí)空和功能上克服了單智能系統(tǒng)的局限性，因此獲得了廣泛的應(yīng)用。
分布式人工智能中的Agent和多Agent技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用逐漸受到關(guān)注。在教學(xué)中引入Agent可以有效地提高教學(xué)系統(tǒng)的智能性，創(chuàng)造良好的學(xué)習(xí)情境，并能激發(fā)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣，進(jìn)行個(gè)性化教育。目前，Agent和多Agent技術(shù)多用于遠(yuǎn)程智能教學(xué)系統(tǒng)，通過利用其分布性、自主性和社會(huì)性等特點(diǎn)，提高網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)的智能性，使教學(xué)資源得到充分利用，并可實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤，為學(xué)習(xí)者的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)創(chuàng)造合作性的學(xué)習(xí)環(huán)境。在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)軟件中應(yīng)用Agent技術(shù)的一個(gè)典型是美國(guó)南加利福尼亞大學(xué)（USC）開發(fā)的教學(xué)Adele（Agent for Distance Education - Light Edition） [22]。Agent技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)軟件中取得的良好效果，促進(jìn)了研究者對(duì)分布式人工智能在教育中的應(yīng)用研究。
綜上所述，科學(xué)技術(shù)的發(fā)展將會(huì)推動(dòng)人工智能技術(shù)在教育中應(yīng)用的廣度和深度。從人工智能的應(yīng)用趨勢(shì)來(lái)看，人工智能在教育中應(yīng)用的擴(kuò)展可以通過以下三個(gè)方面進(jìn)行：一是人工智能與其他先進(jìn)信息技術(shù)結(jié)合。人工智能已經(jīng)與多媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)等有效的融合，為提高學(xué)習(xí)效率和效度提供了有力的技術(shù)支持，而引起教育技術(shù)界廣泛關(guān)注。[23]例如人工智能技術(shù)通過與多媒體技術(shù)相結(jié)合，可以提高智能教學(xué)系統(tǒng)的教學(xué)效果；與網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)相結(jié)合，可以提高和改進(jìn)遠(yuǎn)程教育的智能性。二是人工智能應(yīng)用研究領(lǐng)域間的集成。人工智能應(yīng)用研究領(lǐng)域之間并不是彼此獨(dú)立，而是相互促進(jìn)，相互完善，它們可以通過集成擴(kuò)展彼此的功能和應(yīng)用能力。例如自然語(yǔ)言理解與專家系統(tǒng)、機(jī)器人的集成，為專家系統(tǒng)和機(jī)器人提供了新的知識(shí)獲取途徑。三是人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸與擴(kuò)展，這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與Agent、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)以及人工生命等[24]，這些發(fā)展與應(yīng)用蘊(yùn)藏著巨大潛能，必將對(duì)教育產(chǎn)生重要的影響。
技術(shù)發(fā)展不斷發(fā)揮著引導(dǎo)教育技術(shù)研究的作用，一種新興技術(shù)的出現(xiàn)總是會(huì)掀起相應(yīng)的研究熱潮, 引發(fā)對(duì)技術(shù)在教育中應(yīng)用的探討、評(píng)價(jià)以及與傳統(tǒng)技術(shù)的對(duì)比。[25] 人工智能作為一門交叉的前沿學(xué)科，雖然在基本理論和方法等方面存在著爭(zhēng)論，但從其研究成果與應(yīng)用效果來(lái)看，有著廣闊的應(yīng)用前景，值得進(jìn)一步的開發(fā)和利用。
參考文獻(xiàn)
[1] 史忠植,王文杰.人工智能[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2007:1.
[2][11][18][19] 《計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)十萬(wàn)個(gè)為什么》叢書編輯委員會(huì),計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)十萬(wàn)個(gè)為什么(8):人工智能[M].北京:清華大學(xué)出版社,1998:5,189,78-79,84.
[3] 任友群,胡航.論學(xué)習(xí)科學(xué)的本質(zhì)及其學(xué)科基礎(chǔ)[J].中國(guó)電化教育,2007,(5):1-5.
[4][21] 蔡瑞英,李長(zhǎng)河.人工智能[M].武漢:武漢理工大學(xué)出版社,2003:12-13.
[5][12][15][20][24] 蔡自興,徐光.人工智能及其應(yīng)用(第三版)――研究生用書[M].北京:清華大學(xué)出版社,2007: 12-14,19-20.
[6] [荷]山尼•戴克斯特拉,[德]諾伯特•M. 西爾,[德]弗蘭茲•肖特,等.任友群,鄭太年主譯.教學(xué)設(shè)計(jì)的國(guó)際觀第2冊(cè):解決教學(xué)設(shè)計(jì)問題[M].北京:教育科學(xué)出版社,2007:67.
[7] 任友群.技術(shù)支撐的教與學(xué)及其理論基礎(chǔ)[M].上海:上海教育出版社,2007:42-43.
[8] 路利娟.應(yīng)用專家系統(tǒng)提升現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育的智能化[J].中國(guó)教育技術(shù)裝備,2007,(12):79-80.
[9] 陳懇,楊向東,劉莉等.機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,2007:6.
[10] 關(guān)注機(jī)器人幼兒教育――訪鮑青山博士[DB/OL].
[13] 柏宏權(quán),韓慶年.機(jī)器學(xué)習(xí)在適應(yīng)性教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J].南京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(工程技術(shù)版),2007,7(4):76-79.
[14] 楊健,趙秦怡.基于案例的推理技術(shù)研究進(jìn)展及應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2008,29(3):710-712.
[16] 自然語(yǔ)言理解[DB/OL].
[17] 賈積有.人工智能技術(shù)的遠(yuǎn)程教育應(yīng)用探索――“希賽可”智能型網(wǎng)上英語(yǔ)學(xué)習(xí)系統(tǒng)[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2006,16(2):26-29.
[22] Erin Shaw, W. Lewis Johnson, and Rajaram Ganeshan, Pedagogical Agents on the Web[DB/OL].