人工智能科研课题模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇人工智能科研课题，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

实施成本（62%）；

预期投资回报率（59%）；

数据的可用性（53%）。

但是很少有人提到以客户为中心的因素，只有1/10的受访者表示对客户体验的影响是一个非常重要的考虑因素。优先考虑消费者对应用的偏好（9%）的人甚至更少。

不考虑消费者的态度可能会产生明显的影响，一些消费者对人工智能驱动的应用不屑一顾，至少在零售业是这样。

高管与消费者的偏好脱节得到了调查的证实，2/3的消费者表示他们希望被告知在与人工智能交流；但是，只有1/3的高管认为人们会想知道。

值得注意的是，消费者通常不喜欢纯AI引导的互动。54%的消费者更喜欢人与人工智能的混合，还有30%的消费者喜欢和人交流。

篇2

从AlphaGo说起：Have to win

关于这场围棋大赛，先引用一段博士老板Alan Yuille教授(美国顶级机器智能科学家，霍金理论物理学博士)的判断：

Go is a complex game but still it is finite so with enough computer power，and clever algorithm，the computers will have to win(if not this year，then next year)。(围棋是一套复杂但有内在逻辑和明确计算量的游戏，所以只要计算机遵循围棋的推演路径并拥有充裕的运算能力就必然能够赢得人类、取得胜利，AlphaGo的胜利对于计算机而言只不过是时间问题。)

AlphaGo战胜人类，美国学术界早有准备

伴随着摩尔定律的不断实现和几十年来人工智能的软硬件技术积累，人工智能其实已经悄然改变了我们生活中的许多方面，当我们还在感慨电影中各种AI的强大时，未来已经悄然而来，AlphaGo只是这场人工智能大浪潮中的一朵璀璨浪花。

在过去的5年里，人工智能已经在语音识别、计算机视觉、语言理解、医疗健康等领域取得了巨大进展，并在某些领域里超过了人类，比如语音识别、人脸识别等等方面。

以计算机视觉为例，人工智能已经发展出了突破肉眼精度的图像识别技术并已被广泛的应用于公安、金融、信息安全等领域，产生了巨大的价值。而这些进展之所以没有引起社会轰动，是因为社会中大部分非专业人员会通过直觉和自身感受而推论出机器识别“人脸”、识别“苹果”等图像信息是一件容易的任务，是一件不同年龄、不同教育背景、不同文化背景的人都能胜任的任务，在这其中体现不出人工智能的“智能”来。

但站在人工智能发展的角度，从围棋和图像识别的复杂性和不确定型来说，图像的变化比棋盘的变化要大得多。

围棋是有可遵循的逻辑、可衡量的计算量的游戏，对于人类大脑的难度在于庞大的计算量和对棋盘宏观形势的敏感度；而图像识别则会在信息抓取和逻辑分析层面呈现出更广泛意义上的随机性和不确定性。

通过机器学习将图像中的信息进行分类解析、最终提取有价值的结构化数据是极难的科研课题，从学术界到工业界的转化耗费了几十年的时光。

然而相比于计算机视觉、语言语音理解等其他的进步，AlphaGo的划时代意义在于它不仅仅缩短了机器与人的智能距离，还将颠覆人与人智商差异的感知。

未来人与人的智商差距不再会是不可弥补的先天差距，而将成为一种可以通过工具而后天获取的能力，这带来的会是人类自我价值评估的一次大颠覆，智商对于人的意义将会在一定程度上有所下降。这就像从前算术不好的，现在用计算器就能补上；未来下棋不好的，可能只是加个AlphaGo就能补上。“智商”这个词的定义可能会被迫从形容人和动物差异，变成由人和机器的差异所定义。

第一个十年的变化：The rich get richer(富人更富，强者更强)

从短期来看，让我们畅想一下在这场大浪潮中，谁会成为最大的受益者呢？

当我们回顾推动人工智能发展的关键因素时，有三个要素极为重要：数据、算法和计算。

AlphaGo这次在全社会范围内对人工智能进行了一场大面积的认知普及，会使得拥有成熟商业模式和海量数据优势的BAT等巨头重金投入这片市场，彼此间的互相追赶将在市场中形成像google收购deep mind一样的并购风潮。

同时伴随着计算能力的不断提升和算法的持续优化，这将带来人工智能史上的第一次大规模应用实践，各巨头的业务将因为人工智能带来的效率提升而加速拓展，他们相较其它竞争者的优势也会因此不断加大，这就正如今天的google相对于其他公司一样。

当资本成为这场竞逐游戏的驱动力时，获得先发优势的公司雪球也必将越滚越大，优势将在成长中愈发明显，The rich get richer。

未来的思考：人类将重新理解知识、智慧、人性

从远期来看，人工智能的进步将改写人类对自我、知识和教育的理解。

倘若，90%的医生、律师、教师、程序员能被机器所代替，人们将需要重新开始讨论“人”的自我定义和“知识”的新时代价值。

当旧时代下的知识已成为机器人仅需拷贝和执行的简单命令，而“为什么要学法律、学编程等”的疑问及背后对自我价值的疑惑就必将引发社会教育结构的变革。

过往人与人之间通过知识组合的不同而形成的差异将被人工智能抹平，“高考”等考试测评手段作为广义上的游戏(game)，就像围棋一样，将不再能作为准确评价智慧和学识的方式而被修正。

当在体力劳动和脑力劳动里独立的人类相对于机器都不再具备经济优势时，人的存在形态、存在价值和机器的交互融合将成为未来前沿学术研究的重要课题，这会是一次人类社会的集体迷思、也会是人类价值的再次追寻。

人类的希望？

有人曾说，机器和人的差异是艺术的创作和欣赏。但这对于人工智能而言，已经并不是什么特别难的事情，大概在10年前就已有成熟的学术成果来用计算机创作梵高风格的作品，在这背后的艺术风格提炼、学习和再造并不是什么新鲜的技术。

也有人说，机器和人的差异是情感。但我不确定现今的人类社会对情感的定义是否像对智商一样，有着广泛的共识而能成为人类独特性的特征。情感诞生于本能和动物性，只是在人身上闪烁出了更加多彩的光芒，悲欢喜乐、嬉笑怒骂，这本就是人性中最难以捉摸而妙不可言的部分。

所以，机器和人的区别最终会是什么呢？在这个恐怕哲学家也难以回答的终极问题下，我想起了最近读到的这样一句话，“如果机器认为这场战斗必败，那么机器会选择投降；如果人认为这场战斗必败，那么有人会选择义无反顾的战斗，直至战死为止。”

篇3

1 实施全英文教学的必要性

随着国际学术交流的日益活跃以及国际化办学的趋势发展，借鉴国外著名大学的办学理念和管理模式，利用世界优质教育资源，提升教育教学水平，造就具有国际竞争能力的复合型创新人才，正成为我国教育改革与发展的新方向。

智能化是人类社会技术发展的必然趋势。作为计算机科学与技术专业课程体系中的核心课程之一，人工智能的地位正随着该学科的不断发展和其技术的广泛应用迅速提高，而且在非计算机领域，具有不同专业背景的学者也通过这个年轻的领域发现新思想和新方法。由于人工智能课程内容涉及计算机科学以及边缘学科的新理论、新方法与新技术，因此在该课程中开展全英文教学不仅可以让学生充分了解人工智能日新月异的发展，还可以促进本科教学与国际接轨，在培养国际化创新人才方面具有十分积极的现实意义。

2 当前国内全英文教学存在的主要问题

笔者对当前国内高校人工智能课程全英文教学的现状进行调查分析，调查对象为软件工程专业本科三年级学生，调研问卷共58份。调查项目、内容及结果见表1。

从项目1和2的调查结果看，大部分学生认为开展全英文教学有必要，其在提高英语应用能力、增强自己的就业竞争力以及了解国际前沿等方面有很大帮助。然而，由于全英语教学在我国尚处于起步阶段，进行全英语教学的效果并不十分理想，其教学试点与实践尚存在一些亟待解决的问题，主要表现在如下几个方面。

（1）对全英文教学的理解存在偏差。从项目3～5的调查结果看，教师不能正确处理好全英文教学与专业英语课教学的关系，使全英文教学变为纯英语课教学或专业英语课的翻版。大部分学生还是希望教学授课语言以双语为主或以中文为主、英文为辅，多媒体课件形式为中英文相结合。

（2）全英文教学达不到预期的教学效果。从项目6和7的调查结果看，虽然一些大学花了很大代价邀请国外一流教授专家讲授课程，但由于人工智能课程理论性强、难度大，学生很难适应全英文课程教学。

（3）缺乏内容全面和难度适中的教材。从项目8和9的调查结果看，一些大学在实施人工智能课程全英语教学时直接引进原版英文教材，但这对本科生来说，原版英文教材内容偏多、难度较大，学生学习时不免有诸多畏难情绪。

（4）师资匮乏。从项目10的调查结果看，学生对承担全英文教学教师的满意程度普遍不高。实际上，全英文教学对承担课程教学的教师要求很高，他们不仅需要具备专业知识，而且还要掌握英语应用技能，而现阶段国内高校中能承担全英语教学的师资仍然十分匮乏。

综上所述，如何改革全英文教学模式，讲授哪些教学内容，采用何种科学的教学方法与手段，是值得我们思考和关注的教学改革重点和难点。

针对以上这些问题，我们深入研究人工智能课程的特点，对现有教学模式、内容及方法进行全方位探索和改革，制订全英文教学计划，对促进教学工作、提高教学质量、培养国际创新型人才起重要作用，其重要意义具体体现在以下3个方面。

（1）探索如何将理论知识传授、综合能力培养与英语交流运用三者有机结合，建立全英文教学的新型模式，这将对更新教学理念和探索适合于计算机软件人才培养的教学方法产生深远影响。

（2）全英文课程教学能够让学生掌握最先进的人工智能国际前沿技术，开阔国际视野，有利于培养复合型、实用型、具有国际竞争力的高层次创新人才。

（3）全英文教学改革的探索与实践能够促进国内教育向国际教育迈进。

3 全英文教学内容改革

建立完善的全英语教学体系，需要有系统而完整的教学内容。我国计算机科学与技术本科专业人工智能课程课时一般只有36学时，因此我们需要考虑从什么角度组织教学内容，才能让学生比较容易地理解、熟悉和掌握人工智能的原理、方法与技术，从而显著提高教学效果。

与国内教学内容相比，国外教学更注重分析问题的思维方法和解决问题的应用能力，对提高学生的学习兴趣以及培养学生的创新能力十分有益，但是原版内容过多，且大多以国外政治、经济、文化、社会和生活为背景，对于我国学生来说，理解某些内容和背景比较困难。因此直接套用原版教学内容往往存在一定问题，我们需要在引进、消化和吸收国外经典教材内容的基础上，有选择性地挑选合适内容。国外经典教材编写思路不尽相同，一些经典人工智能教材及主要内容见表2。

人工智能的基本思想和主要内容是研究人类智能活动规律和用于模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。从表2中可以看出它们的共同点，即人工智能应围绕“智能”这个核心，但由于智能本身非常复杂，难以用单一的理论与方法描述，需要从不同的抽象层次刻画智能这个主题。我们认为，人工智能的主要内容可按图1所示划分为不同层次并确定讲授顺序。

在最底层，神经网络与演化计算（适应性原理与仿生机制等）辅助感知以及与物理世界的交互；抽象层反映知识在智能中的角色和创建以及围绕问题求解的知识的抽象、表示和理解；更高层则提出学习、规划、推理的模型和方式；应用层构造智能化智能体以及具有一定智能的人工系统，让计算机实现以往需要人的智力才能完成的工作。除了将人工智能课程的教学内容划分为这4个层次，为保证教学内容的循序渐进性，还可按照抽象层更高层最底层应用层顺序安排教学内容。

4 全英文教学模式改革的实施关键

针对以上国内全英文教学中存在的主要问题，我们提出人工智能课程全英文教学模式改革的实施关键，包括全英文课堂教学模式的重定位，“二三二”模式教学方法的改革，集先进性、前沿性和实用性为一体的教学内容创新以及全专业英语教学团队的打造。

4.1 全英文课堂教学模式的重定位

人工智能课程教学以培养学生掌握专业基础知识、培养实践动手与应用能力以及提高英语交流水平三者相结合为主要目标，分两个阶段进行，国内教师与国外教师共同授课。首先，国内主讲教师讲授人工智能课程的基础原理、模型和方法，可采用集中授课、案例教学和课堂实践等教学方式，使学生掌握人工智能的一般基础知识；在此基础上，再邀请国际知名外籍教师为学生讲授人工智能国际前沿技术，包括集中授课和专题研讨。经过基础学习，学生一般已掌握人工智能基础知识，因此对于外籍教师所讲授的学科前沿等内容能够准确理解和把握。与单纯采用全英文教学或单纯邀请外籍教师授课相比，该模式能收到较好的预期效果。“1+1”全英文双课堂教学模式如图2所示。

4.2 “二三二”模式教学方法的改革

实行全英语教学后，由于使用英文教材及中外教育背景存在差异等因素，我们在教学过程中对教学方法进行一定程度的调整和改进，包括全英文授课形式、案例教学、教学内容以及教学手段等方面；配合“1+1”全英文双课堂教学模式，提出图3所示的“二三二”模式教学方法，培养学生成为具有综合能力、创新能力、国际视野和英语技能的复合型人才。

该教学方法模式包括：（1）过渡式全英文与沉浸式全英语两大英语教学方式；（2）激励自主式、启发互动式、体验学习式三大学习法，激发学生学习兴趣，使学生牢固掌握人工智能基础理论与方法；（3）参与学习式和自我展示式两大学习法，培养学生综合运用知识的能力和创新能力。

在全英文课堂授课过程中，我们需要注重把握英语与专业的比例。首先，不能一味地追求全英文授课的形式而忽视教学效果；其次，还需要为学生提供一个良好的语言学习环境，在实际教学中注重培养学生良好的英语思维习惯，从根本上提高学生的英语水平。

人工智能课程包含大量概念，内容抽象，算法复杂，学生往往难以理解与掌握。将案例教学方法引入课程教学能有效提高学生的学习兴趣，获得较好的预期教学效果，但要达到理想的教学目标，仅仅靠课堂教学远远不够，还需要拓展第二课堂。有计划地邀请国外人工智能专家和教授到大学进行专题讲座，鼓励学生参加相关的课外科研/科技活动，使得学生能够体验式地、自主地学习，更好地了解人工智能新技术，从而进一步激发学生的学习热情。构建案例教学和课堂实践的双课堂教学模式，不仅能够丰富教学内涵，而且可以充实学科前沿知识并拓宽学生的国际视野。

4.3 集先进性、前沿性和实用性为一体的教学内容创新

除了引进、消化和吸收国外经典教材内容以外，我们还需要逐步建立起具有自身特色的教学内容，以保证教学内容集先进性、前沿性和实用性为一体。

（1）先进性。我们提出教学与科研相结合，以科研带动教学发展的新思路。教师可结合自己的人工智能及其相关领域的科研项目，将科研最新研究成果以及学科前沿知识进行梳理与优化并有机融入课程教学中，确保教学内容的先进性，有效提高教学改革的质量。

（2）前沿性。对人工智能发展较快的领域，如智能计算、数据挖掘等，还需更新和补充全英文教学内容，同时可以邀请国际知名大学教授共同研究与探讨教学内容，保证课程内容具有一定的前沿性，通过实现全英语教学保证课程与国际接轨。

（3）实用性。在讲授基础理论知识的基础上，还应注重实践的应用，增强学生的动手操作能力，以符合素质教育必须注重实践的要求。教师可结合教学中的基本理论知识，适当补充案例与实例，使得教学内容与实际相联系，丰富课程内涵并提高教学效果。

4.4 全专业英语教学团队的打造

师资力量直接影响教学效果。师资的匮乏是现阶段全英语教学面临的主要问题之一。虽然一些教师具有较扎实的人工智能学科功底，但不能熟练地运用英语进行授课，而有些教师则知识结构单一，缺少人工智能及其相关学科间的交叉与融合，因此我们需要多渠道、多层次地打造既具备专业知识，又具有学科交叉与融合能力，同时掌握英语技能的全英语教师队伍。将科研与教学相结合，利用与国外人工智能及相关领域学术带头人建立的合作关系优势加强交流与合作，争取申请国际合作科研项目，利用科研提高教师的教学质量、专业水平和英语技能。

5 全英文教学的具体实施

我们在软件工程专业本科三年级学生的人工智能课堂上实施全英文教学，具体实施过程如下。

（1）国际软件学院成立教学主管部门领导小组、从事教学研究的骨干教师组成的全英文教学工作小组以及由教学督导组成的监管小组，三者之间相互配合并共同促进，保障全英文教学工作的顺利推进与落实。领导小组对全英文教学的师资培训、人才引进、多媒体网络资源开发、实验室建设、教材编写等予以政策支持；教学工作小组制订全英文教学工作规划和年度计划；监管小组定期对工作小组的教学完成情况进行评估。

（2）在课程教学中，打破国内常规教学方式，建立开放式全英文教学模式，教学形式多种多样。教学方式以“1+1”双课堂教学模式为核心，以讲授与专题讨论相结合的方式，围绕基本原理、方法与技术展开教学，激发学生自主学习与创新学习的热情。

（3）国际软件学院在人工智能相关领域承担并完成了一批国家与省部级科研课题，而且取得了一些有影响的研究成果，形成了自己的学科特色和优势。2006年，国际软件学院聘请被誉为世界“人工大脑”领域先驱的美国犹他州州立大学计算机系Hugo de Gaffs教授担任武汉大学全职教授和学院国际人工智能研究室主任。

（4）聘请与国际软件学院有合作协议的国立首尔大学计算机科学与工程学院Bob McKay教授专职来校为本科生讲授人工智能技术前沿。同时，利用国外学者来武汉大学顺访的机会，请其为学生作学术报告，使学生了解国际最新人工智能技术，如邀请曾经在麻省理工学院从事过7年博士后研究的宋森研究员进行“理解大脑与仿制大脑”的讲座等。

（5）国际软件学院在遴选教师到与学院有教学和科研合作的国外大学进修时，优先考虑给本科生授课的全英文教师，并将全英文教学能力作为选拔条件，以教师的学术进修带动全英文教学建设，使学科和专业建设与全英语教学队伍打造相结合，全面推进全英语教学工作的开展。

6 结语

人工智能是计算机科学与技术专业的重要课程，目前正面临着知识更新和教学改革的紧迫任务。笔者以实施全英文教学为契机，针对目前国内全英文教学中存在的亟待解决的主要问题，提出人工智能全英文教学内容与教学模式改革的新思路。

（1）以智能为核心，从不同抽象层次刻画智能主题，构造人工智能最底层、抽象层、更高层以及应用层4大模块内容。

（2）突破传统教学模式，对全英文教学模式进行重定位，提出“1+1”全英文双课堂教学模式。

（3）提出“二三二”模式教学方法的改革方案，培养具有综合能力、创新能力、国际视野、英语技能的复合型人才。

篇4

我国智能科学与技术本科专业（简称智能专业）已经历了10年的发展历程，而且越来越多的高校经教育部批准，加入智能领域的人才培养行列中，对智能专业的教育教学已有一定的实践经验与成果。如今，社会已经步入信息智能化时代，如何更好地适应智能化社会的人才需求，应在已有基础上对智能专业及相关学科的发展作进一步探讨。

1 智能专业的发展基础

人类社会从农业社会、.工业社会到信息社会，发展到今天，在越来越多的领域，人工智能工具都能够根据不断出现的新情况来调整自身的规则系统，需要人工的产业也越来越少，但却苦于信息与机器无智能的问题，因此有了以信息智能化和机器智能化为目标的智能科学与技术研究领域的出现。我国也非常重视其发展，在国家863项目指南中，智能化人机交互与中文处理平台已被列为计算机软硬件主题的重点项目，并将智能机器人纳入863计划长期支持的重要领域；国家中长期科技发展规划纲要（2006—2020年）强调发展认知科学、智能交通管理系统、智能信息处理技术、智能感知技术、智能服务机器人等智能科学技术。智能科学与技术将在未来国家科技发展规划和重大科研课题中扮演重要角色，也将成为智慧地球、智慧城市和智慧生活的引导者。我国智能科学技术教育已走出了一条星光大道，争取在我国学位体系结构中增设智能科学与技术博士和硕士学位授权一级学科，同时把我国智能科学与技术本科专业建设和人才培养推向一个更高的阶段。

近年来，信息领域学科的热门专业也开始面临不同程度的就业压力，作为信息领域的一支新生力量，智能专业便成为高等学校进行专业结构调整的着眼点。继2003年北京大学首个提出并成立智能专业后，众多高校把握先机，申请并建设了智能专业。

智能科学与技术本科专业是一门融合了电气、计算机、传感、通讯、控制等众多学科领域，多学科相互合作、相互研究的跨学科专业。它涉及机器人技术、微机电系统、以新一代网络计算为基础的智能系统，以及与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统等。

经调研，大部分高校的智能专业是基于自动化、通信与电子系统、计算机科学与技术、电气工程、人工智能、机器视觉、数据挖掘、信息检索及知识工程等领域发展而来，并且具有雄厚的师资力量，为智能科学与技术未来的发展做好了充足的准备。部分高校智能科学与技术专业的师资队伍所属学科的比例如图1所示。

2 智能科学与技术专业学生的继续深造方向

智能科学与技术专业涉及非常多的专业领域，就其中的一个领域而言，就可以进行更深一步的研究，成为其继续深造学科，例如智能专业本科后可以从事控制工程与科学、计算机科学与技术、智能科学与技术等学科，本文只列举其中几个例子。

2.1 控制科学与工程

控制科学与工程是研究控制的理论、方法、技术及其工程应用的学科。

经调研，以湖南科技大学为例，该学科特色研究工作主要体现在群机器人协作控制技术、故障智能诊断方法研究与应用、非线性系统分析与综合、煤矿安全监控系统应用技术等方面：其中群机器人协作控制技术借鉴昆虫的群智能行为，利用人工智能等技术使多个个体机器人完成一系列合作任务，面对未知环境搜索定位等复杂任务；故障智能诊断方法研究与应用运用智能检测、智能故障诊断、传感器融合等技术研制大型机电设备与其复杂的运动控制及诊断系统，该研究成果已成功应用于“机车走行部在线故障诊断系统”。群智能、智能检测、故障诊断等技术的运用证明了智能科学与技术在此学科中起到重要的作用。

以北京信息科技大学为例，智能科学与技术系的4位教授分别在控制科学与工程学科的控制理论与控制工程、检测技术与自动化装置、模式识别与智能系统、导航制导与控制二级学科指导研究生，从事的相关研究为专家系统、智能检测系统、服务机器人、智能系统与智能导航。以其导航制导与控制二级学科为例，现设方向1——自主导航与控制，方向2——惯性仪表与惯性基组合系统，方向3——微/纳机械传感器，方向4——多自由度电动伺服定位技术。方向1在研究机器学习在导航与控制中的应用、智能伺服技术、新概念飞行器等方面，方向2在信息融合与估计理论、多模组合导航技术、新型机器人的自然感知和运动机理、自主式初始对准等方面，方向3在研究性能稳定可靠、敏感灵敏度高和准数字输出的声表面波惯性传感器方面，方向4在研究基于模型和基于数据驱动的无模型自适应控制方法方面，都离不开智能理论与方法，并促进智能理论与方法的发展。

2.2 计算机科学与技术

计算机科学与技术学科主要是围绕计算机的设计与制造，以及信息获取、标识、存储、处理、传输和利用等领域方向，下设计算机应用和计算机软件与理论两个二级学科，其中包括智能信息处理、人工智能与嵌入式系统等方向。信息时代的信息处理要求更高，当前信息处理技术逐渐向智能化方向转变，以图像、视频、音频等多媒体信息为研究对象，从信息的载体到信息处理的各个环节，都模拟人的智能来处理这些信息。人工智能学科与认知科学的结合，会进一步促进人类的自我了解和控制能力的发挥。目前，我国自主开发的“特定图像内容监控系统”已通过上海移动公司的实地测试。通过研究具有认知机制的智能信息处理理论与方法，探索认知的机制，建立可实现的计算模型并发展应用，可以带来未来信息处理技术突破性的发展。

2.3 智能科学与技术

经调研，以厦门大学为例，智能科学与技术作为硕士点一级学科包括认知逻辑学、计算语言学、智能计算方法、艺术认知与计算、脑高级功能成像这5个研究方向。其重点科研平台之一的“智能信息技术福建省高等学校重点实验室”的主要研究方向有中文信息处理、中医信息处理、数字化中国人器官建模仿真及其临床应用。在中医信息处理中，主要围绕着如何构建信息化中医诊断的智能方法体系展开研究，涉及中医诊断认知逻辑、中医智能专家系统的构成技术、中医海量知识的数据挖掘技术、中医四诊信息的获取与分析技术、实用中医信息系统的开发等。此方向的研究可赋予计算机以人的智能，从而实现对病人的症状诊断与治疗。除此之外，智能机器人也是学习智能科学与技术的一个良好平台，为了更好地学习智能，研究机器拟人化，FIRA世界杯于1995年被提出，其远景目标之一是使机器人足球队战胜人类足球队。此平台大大拓宽了人工智能技术的应用领域。

3 智能科学与技术专业培养方案与专业发展前景分析

从智能专业的发展基础分析可知，智能科学与技术专业是一个紧跟时代潮流的专业，涉及的知识面和学科领域非常广。但是，智能专业作为一个全国普通高等学校本科专业，有其不同于其他专业的知识内核。中国人工智能学会教育工作委员会提出智能专业培养方案的核心课程应有：智能科学与技术导论、智能数学基础、脑与认知科学基础和机器智能，这是各高校智能专业培养方案的共性部分，是基础模块。其他基础模块、专业特色模块，目前阶段应在各高校智能专业建立和发展的专业学科基础上设置，例如，侧重控制系统的、侧重计算机软件的、侧重知识工程的等。智能专业再发展一段时期后，各高校的智能专业的共性部分应越来越多，个性部分也越来越独立于源头专业，例如，独立于计算机科学与技术专业、自动化专业、电子工程专业等。这样，在智能专业上层自然就形成智能学科，从而独立于计算机科学与技术学科。这是专业发展的必然结果。

篇5

关键词： SPCE061A单片机；步进电机；语音小车

Key words： SPCE061A microcontroller；stepper motor；voice car

中图分类号：F407.6 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）14-0040-02

0 引言

随着电子工业的蓬勃发展，各种电子产品和智能设备层出不穷，在人工智能的领域里单片机的应用有着不可忽视的作用，其硬件结构与计算机软件的完美结合，使嵌入式开发得以实现，C语言和汇编语言的相互配合使得软硬件的开发有了更深层次的理念。单片机以其良好的嵌入性能，结构的简易，及低廉的价格在电子市场上占有一席之地。

对于智能小车的开发和应用早已成为一项多层次多角度的启发性科研课题，其可以完成的任务有很多，大则航空登月的探索采集任务，小则完成寻迹智能声控等工程及娱乐任务。

1.3 功率放大电路 由于单片机的输出端功率远远不够，带不动直流电机，所以只能做使能端，做电机的控制引脚。L293就是典型的功率放大芯片，由两个输入端的正反相高低电平作为输入，分别控制直流电机的正转和反转，而两个输出端直接接在电机的两个引脚上，实现功率放大的功能。本设计就是利用L293功率放大芯片，放大功率，以完成单片机对直流电机的控制。

1.4 电源电路 本设计电源采用集成7805稳压电路，1脚接12伏电压并需要10欧电阻分压，且电阻两端分别需要两个并联电容100uf 和0.1uf 做瞬时电流缓冲电容

2 软件部分

本设计的关键就是利用1k时基中断的调用，编写一个可控频率和可控个数的脉冲，以此来控制步进电机的左转和右转的turn函数。再把turn函数加入语音识别中，完成声控小车转向；同理加入传感器程序，把turn函数作为判断到传感器的触发信号之后的动作函数，完成小车遇到障碍物的躲避功能。

3 结束语

小车的机械连动部分还不是十分稳定，齿轮的咬合偶尔还会出现打滑的现象；轮子和轴的固定都是用手钻打孔，水平精度不是很高，连杆的传动轴也是手工打的孔，用螺丝固定作轴，摩擦力较大，还需要进一步调试和改进。

参考文献：

[1]李映波.集成电流反馈放大器的应用设计[J].电子技术，1997.

篇6

二、使用Weka进行关联挖掘

Weka的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnviron-mentforKnowledgeAnalysis），是一款免费的、非商业化的、基于JAVA环境下开源的机器学习以及数据挖掘软件[2]。它包含了许多数据挖掘的算法，是目前最完备的数据挖掘软件之一。Weka软件提供了Explorer、Experimenter、Knowledge-Flow、SimpleCLI四种模块[2]。其中Explorer是用来探索数据环境的，Experimenter是对各种实验计划进行数据测试，KnowledgeFlow和Explorer类似，但该模块通过其特殊的接口可以让使用者通过拖动的形式去创建实验方案，Simple-CLI为简单的命令行界面。以下数据挖掘任务主要用Ex-plorer模块来进行。

（一）数据预处理

数据挖掘所需要的所有数据可以由系统排序模块生成并进行下载。这里我们下载近两年的教师科研信息。为了使论文总分、学术著作总分、科研获奖总分、科研立项总分、科研总得分更有利于数据挖掘计算，在这里我们将以上得分分别确定分类属性值。

（二）数据载入

点击Explorer进入后有四种载入数据的方式，这里采用第一种Openfile形式。由于Weka所支持的标准数据格式为ARFF，我们将处理好的xls格式另存为csv，在weka中找到这个文件并重新保存为arff文件格式来实现数据的载入。由于所载入的数据噪声比较多，这里应根据数据挖掘任务对数据表中与本次数据任务不相关的属性进行移除，只将学历、职称、论文等级、学术著作等级、科研获奖等级、科研立项等级、科研总分等级留下。

（三）关联挖掘与结果分析

WeakExplorer界面中提供了数据挖掘多种算法，在这里我们选择“Associate”标签下的Apriori算法。之后将“lowerBoundMinSupprot”（最小支持度）参数值设为0.1，将“upperBoundMinSupprot”（最大支持度）参数值设为1，在“metiricType”的参数值选项中选择lift选项，将“minMetric”参数值设为1.1，将“numRules”（数据集数）参数值设为10，其它选项保存默认值，这样就可以挖掘出支持度在10%到100%之间并且lift值超过1.1且排名前10名的关联规则。其挖掘参数信息和关联挖掘的部分结果。

三、挖掘结果与应用

以上是针对教师基本情况和科研各项总分进行的反复的数据挖掘工作，从挖掘结果中找到最佳模式进行汇总。以下列出了几项作为参考的关联数据挖掘结果。

1、科研立项得分与论文、科研总得分关联度高，即科研立项为A级的论文也一定是A。这与实际也是相符的，因为科研立项得A的教师应该是主持了省级或是国家级的立项的同时也参与了其他教师的科研立项，在课题研究的过程中一定会有国家级论文或者省级论文进行发表来支撑立项，所以这类教师的论文得分也会很高。针对这样的结果，在今后的科研工作中，科研处要鼓励和帮助教师搞科研，为教师的科研工作提供精神上的支持和物质上的帮助，这样在很大程度上能够带动整个学校科研工作的进展。

篇7

“智能科学与技术”是面向前沿高新技术的基础型本科专业。它融合了机械、电子、传感器、计算机软硬件、人工智能、智能系统集成等众多先进技术，是现代检测技术、电子技术、计算机技术、自动化技术、光学工程和机械工程等学科相互交叉和融合的综合学科[1]。北京信息科技大学智能科学与技术专业于2005年开始申请，2006年获教育部批准设立，2007年开始正式招收本科生，至2009年，规模已扩大到每届3个班[2]。

智能科学与技术是集哲学、生命科学、电子、信息处理和计算机以及数学、物理等多学科为一体的交叉综合性学科。同时，智能科学又是一个不断发展的学科，它的技术成果和研究动向更新得很快[3]――这就给智能科学与技术的专业教育提出了很大的挑战。

因此，智能科学与技术专业应更加注重学生实践应用能力和研究思考能力的培养，培养本科生发现问题、分析问题、解决问题的能力，注重本科生整体素质的提高。实验教学不仅可以使学生把实践同课本知识联系起来，而且能够培养他们的实际动手能力、独立思考能力和科学研究能力，对专业教学能起到很好的作用。本文主要介绍本专业在本科生实验教学模式方面的思考。

1实验教学理念与思路

我校的智能科学与技术专业结合自动化、信息网络、航空航天和机器人开展。本着培养工程领域的应用型、复合型、创新型人才，实验教学理念归纳如下。

1) 坚持以能力培养为核心，以学生为本，学习、实践、创新相互促进，知识、能力、素质协调发展的实验教学思想。

2) 培养厚基础、宽口径的“大电类”人才，培养具有创新意识、综合素质高的应用型人才[4]。

为了能够适应时代要求，更好地实施《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020)》，在实验教学理念与思想的指导下，我们对智能科学与技术专业的实验教学进行了深化改革，展开创新模式的探讨[5]。

2完善实验教学体系，坚实实验教学基础

我校智能科学与技术专业分四个实验层次，由浅入深地培养学生的自学能力、动手能力和创新能力。

它们分别为基础实验、专业实验、工程应用实践、科学研究实验。

基础实验包括基本元器件的认知、基本实验仪器的使用、基本操作技能的训练、重要原理的验证、实验数据的处理分析等，夯实学生的基础理论，为后续的专业实验和创新能力培养打下坚实的基础。我们以电路理论、模拟电路、数字电路为基础，以电子工艺实习为平台，设计制作小型实物型作品，如简易数字表、机器猫、小收音机等。这些基础实验利于学生将基本理论与实际结合起来，提高学生对实验的兴趣，使学生有亲手制作简单电路的成就感。

专业实验分为课堂实验和课外实验。课堂实验包括教学内容和一些扩展内容。比如对检测传感器的性能、电机的驱动方式等进行实验，让学生把抽象理论落实到实际应用环境中，促进学生对学习内容的掌握。同时，扩展实验内容，利用开放实验室环境，学生小组在教师的指导下，在一学期内完成一项设计作品。经过选择元器件、购买元器件、选择电路、搭建电路、实验结果比较整个过程，学生对工程应用有较系统的了解，提高发现问题、解决问题的能力。

对于工程应用实践，虽然专业实验也已经涉及到一些具体内容，但这与真正走出校园不同。我们鼓励学生在暑假期间实习，并专门组织大三和大四学生去公司实习，体验社会工作气氛，培养他们的团队合作精神、社会责任感和严谨的工作作风。

科学研究实验是学生在工程应用实践基础上参与教师科研课题、申请科研项目等，提高学习积极性和主动性，并进一步提高工程实践能力和创新思维能力。

3开放式网络化实验教学提高自主学习能力

智能科学与技术专业的实验教学分为课堂和课外两部分。课堂实验主要在课上完成，课外实验采用开放式网络化管理，学生根据兴趣爱好选择一些开放式实验，提高实践能力。实验室为学生创造了一个仪器设备先进、资源共享、开放服务的实验教学环境，并提供了丰富的实验教学资源，满足学生的各种需求。网络平台为实验室的开放式教学提供了良好保障，开放式实验教学从以下几个方面进行。

1) 实验室实行开放式管理，学生可以网上预约，教师会处理学生的申请，为学生分配实验室。教师在网络平台上提出实验要求，并布置实验作业，学生将实验结果与报告提交到网络平台，由教师验收，从而达到“教”与“学”的互动。

2) 为了便于学生学习，教师已经把实验项目中的关键步骤和重点难题录制成视频文件，放在网络平台上，学生可以根据需要下载。学生进入实验室前，可以从网络平台上了解实验的整个过程，利于实验的进行和自身素质的提高。

3) 进入预约的实验室后，学生根据课前的预习进行实验。每个实验室都有专人现场指导，帮助学生解决实验中的问题，使学生更好地完成实验。

4组建科研小组，培养学生创新能力

组建专业科研小组，有针对性地对本科生的专业学习加以引导和帮助，可以调动学生的兴趣和积极性，使学生学到更多的学科前沿知识，为将来的发展打下良好的基础。科研小组既有助于学生在“开放、自由、轻松”的环境中学有所得，学有所长，又可以帮助教师结合学生的实际情况深化教学改革，营造更好的学习环境，培养学生的自主学习能力和创新思维能力。

科研小组的成立在学生中引起了热烈反响。学生踊跃报名，通过查阅资料、实践调研等方式确定科研课题，结合实验室提供的设备进行实验或验证，最终印证自己的想法。最终学生以小组为单位，向教师和全体学生作专题报告，评比后给予一定奖励。这种小组研究的教学方式能充分调动学生的积极性，提高学生独立分析与思考的能力。

5举办机器人比赛，提高学生实际操作能力

机器人大赛是我校智能科学与技术专业重点举办的一项比赛。实验室中有参与比赛所必需的机器人，如舞蹈机器人、智能小车、足球机器人等。教师指导学生解决实际操作中的问题，学生也组成帮带小组，甚至对新生进行培训。通过学校的选拔赛后，学生还有机会参加全国大学生机器人大赛，提高专业兴趣和实践能力。举办机器人大赛的优点如下。

1) 帮助学生了解本专业的基本知识框架和专业方向，在培养学生运用基础知识能力方面有很重要作用。

篇8

近年来，智能信息处理技术获得了突飞猛进的发展，该技术有机融合了控制技术、电子技术、计算机技术等多种先进技术，能够高效实现信息的采集和处理任务。开展信息的智能化处理技术研究具有非常重要的意义，能够全方位的了解和掌握智能信息处理技术的发展及运用状况，并发挥该技术的优势和作用，为今后的研究提供依据。

1信息的智能化处理技术的产生与发展

1.1信息的智能化处理技术的产生

早在1930年就产生了信息的智能化处理技术，然而因为运算功能强大的工具，致使智能化信息处理技术的功能无法得到全面体现，这在一定程度上限制了信息的智能化处理技术的发展和成熟。计算机技术的广泛应用为信息的智能化处理技术的进一步发展提供了坚实的基础保障，研发出多种智能信息处理产品，在人们的工作和生活中得到了大规模的应用，为人们提供了极大的便利，同时也产生了较大的社会及经济效益。针对当前医学领域中的GT机而言，该机器充分运用了智能化信息处理技术的优势[1]；同时美国科学家J.W.Coolev领导多位研究人员共同研制出先进的FFT算法，极大地推动了科学研究领域的创新发展。随后硬件电路就借助FFT算法对智能监测仪器进行开发研究，推出多种自动化和智能化程度较高的检测设施，获得了很大的成功[2]。科学技术的实时发展使信息的智能化处理技术也不断更新，科技水平逐步提升，智能化信息处理技术在信息处理系统中发挥的作用越发重要。

1.2信息的智能化处理技术的发展

信息处理技术顺应着通信技术、计算机技术的发展潮流，已经进入到一个全新的发展阶段，不仅更新了传统的发展理论及方式，在研究领域方面也获得了进一步的拓展，构建出全新的研究理论及方法。在信息处理技术最初发展阶段，线性、最小相位及因果等系统是几大关键研究内容，在不断的发展过程中已经逐渐转向非最小相位、非因果和非线性等研究领域，能够结合信息的变化开展针对性的处理工作。能够处理可靠性和稳定性较差的信息是智能化信息处理技术最显著的特征，能够使其转变为可靠和确定的信息。在智能化信息处理技术的支撑下，能够在确定性较差的信息内获取相对精确的结果，能够对信息进行有效、充分的利用，显著改善了信息的整体利用率。构建具有良好判断能力、理解能力和学习能力的人工智能系统是开展智能化信息技术研究的根本目标，信息的智能化处理技术主要借助不同算法对信息进行采集和利用，最终达到智能化管控的效果。由此得知，信息的智能化处理技术主要研究内容为：1）环境、机器同人的彼此智能化交互协作。该技术能够对语音或文字开展自动识别研究，并尝试理解自然语言，对图像、视觉信息进行自主化的加工和处理，确保环境、机器同人三者能够实现信息的互动沟通、交流[3]；2）将有价值、有效信息从数据库内进行提取，并总结基本规律。智能化信息处理技术的根本研究内容为机器学习及简约数据，需要借助已经掌握的模式识别理论、知识，针对数据信息进行简化处理，通过可阅读的方式将信息呈献给决策人员，便于制定出科学的决策。也能够自动化的学习多种数据，进而进行数据的评价和分类处理工作，对结果进行准确的预测；3）合理规划和优化智能系统，发挥系统的协作、决策功能。应对计算机决策系统、辅助规划系统进行构建，参考优化指标改善社会及经济效益。还应对系统建模内容进行探究，对智能决策、规划、体系协作的基础理论和方式进行进一步的优化。

2信息的智能化处理技术理论及方法

信息的智能化处理技术涵盖多个研究领域，融合了通信技术、控制技术和计算机技术等先进技术，涉及多个信息科学技术学科。综合当前的研究及发展情况，可以将信息的智能化处理技术归为以下几类：

2.1模糊理论

若需要对无法确定对现象进行探究和分析，就必须要借助模糊理论来实现。由于事物本身拥有不确定的特性，同数学理论下的二元性原则没有直接关系，属于对象差异的中间过渡状态，无法进行准确的划分，从而不能明确对象类型。模糊系统具有模糊性特征，能够结合模糊理论发挥模糊信息处理功能，是一种动态化的模型。一般在模糊系统内，输入、输出彼此对应，能够将其视为连续函数的通用逼近器，主要包括模糊推理机、反模糊化器、模糊产生器及模糊规则库[4]。建立在神经网络、模糊系统之上的模糊神经网络，有效整合了模糊系统机理、神经网络，将二者的优势进行了整合，同时也融合了多种理论，包括动力学、逻辑计算、处理方式及语言等。模糊神经网络不仅具有较强的联想能力、识别能力和学习能力，同时还拥有良好的模糊信息处理性能。在普通神经网络内，对模糊输入信号、权值进行添加是模糊神经网络的核心所在，在优势互补的原理下，能够使神经网络、模糊系统的优势和功能充分展示出来，同时也弥补了二者各自的弊端和不足。构建的模糊神经网络使信息的智能化处理技术发展迈向一个全新的发展层面，具有非常重要的意义。

2.2人工神经网络法

网络模型、数学模型是构建人工神经网络的关键，基于网络模型内，基础构成就是人工神经元，需要结合特定结构对其进行组合，最终打造出完整的模型；而在数学模型内，依据大脑神经元构建的人工神经是处理信息的单元体，借助组合而成的人工神经元，能够形成神经网络结构。独立人工神经元、神经元间的基本连接结构就是神经网络结构。就信息的智能化处理技术发展研究结果进行分析，当前已经成功研制出多达十几种的人工神经元网络模型，依据信息流动方向、连接途径，能够将人工神经元网络模型划分为多种不同的种类[5]。相互结合型（反馈型）网络、前向型网络是构成人工神经元网络模型的两大类，前者具有反馈信息的功能，而后者无法对信息进行反馈处理。

2.3进化算法

依据生物界遗传定律、自选选择定律，形成了进化算法，该算法在机器学习、优化等研究方面发挥着极其重要的作用。进化算法的基本原理即为通过对生物遗传模型进行模拟的方式，优化索索全局，获取最佳的结果。进化算法的适用范围较广，运用方式简便，能够并行开展信息处理工作，其主要对象为个体，能够实施变异、交叉及选择等处理任务，明显优于传统算法，具有其特有的特征。在长期的钻研和探究过程中，进化算法不断完善，当前在机器学习、识别图像和自动化管控等领域占据着极高的地位，该算法在信息的智能化处理技术中有着普遍的运用。

2.4信息融合技术

信息融合技术的关键研究对象为：怎样加工处理、运用不同的信息，达到信息互补的效果，确保最终获取信息的精确性和真实性。信息融合技术建立在多传感器系统的基础上，能够准确监测目标，对无法明确的信息进行排除，有效提升了信息的可靠程度。通过分析、模拟人类大脑对信息进行综合性处理的功能，形成了信息融合技术的基础工作原理。大量传感器存在于系统内，传感器所发信息具有一定的差异，基于多传感器的信息融合系统能够根据大脑处理信息的方式开展相应的信息处理工作。多传感器信息融合系统能够综合性的处理多种不同的信息资源，并整合大量信息，并科学支配、运用这些信息，系统还可以高效组合冗余信息，显著改善了信息的准确性和可靠性[6]。在上述工作原理下，由多个子集组成的信息系统具有非常强大的功能，性能更加优越。低层次处理、高层次处理是信息融合技术的两大关键类型，其中前者主要指的是数据的预先处理工作，包括数据分类、检测目标等；而后者主要指的是集威胁估计、态势和全部融合过程为一体的提取处理。功能型模型、数据型模型是当前信息融合模型的两大关键种类，在实际运用中发挥着重要作用。

3信息的智能化处理技术的应用及发展趋势

在实践生活中，信息的智能化处理技术有着较高的运用价值和实用性：1）智能化信息处理技术能够提高工作效率，能够开展自动化和智能化的处理工作，有效减轻了人们的脑力劳动任务；2）智能化信息处理技术能够针对不同的对象进行识别，包括影像、语音及文字等，借助机器能够进行翻译和分析等操作；3）当前互联网覆盖范围非常广阔，借助路由器，信息的智能化处理技术能够分析数据传输途径，获取优化路径，有效处理网路堵塞等故障[7]；4）目前实践生产中计算机技术已经实现了普遍运用，计算机技术发展速度日益加快，存储量也逐渐扩大，大大节约了成本资源，在智能化信息处理技术不断发展的过程中会进一步加快计算机技术的发展进程。从模拟数字到人工神经网络的发展转向，信息的智能化处理技术对混沌理论、小波分析理论、遗传算法及模糊数学理论进行了有效的整合，不断研发和创新出全新的智能化信息处理思路、算法及理论。信息的智能化发展技术拥有非常广阔的发展前景，迎合了未来信息时代的发展需求，这就要求必须要强化对智能信息处理技术的研发力度，提高对技术研发的重视度。在推动智能化信息处理技术发展的过程中，应将其发展与实践运用和科研课题进行综合，运用创新思想整合多种不同的信息处理技术，满足更加复杂的运用需求，使智能化信息处理技术与其它领域密切结合起来，促进信息学科的发展。

4结束语

综上所述，信息的智能化处理技术经过不断地发展日趋成熟，然而将该技术运用到实践生活中时仍然会出现一系列的问题，还需要加大研发力度，使智能化信息处理技术更加完善。在今后的发展过程中，要将科技前沿同信息的智能化处理技术进行整合，创新研发思路及方式，结合实践运用需求来总结智能化信息处理技术的理论。同时，为了迎合信息的智能化处理技术的复杂化发展趋势，还应将该技术与多种信息处理方式进行紧密结合，有效推动智能化信息处理技术的快速发展。

参考文献：

[1]张晓孪.基于语义的智能信息处理技术的研究[J].微型电脑应用,2014(11).

[2]宋伟,霍广明.智能信息处理技术的现状及发展[J].科技信息,1998(12).

[3]齐小刚,杨永安.智能信息处理技术在卫星测控领域的应用研究[J].系统工程与电子技术,2000(01).

[4]杜亚军.智能信息处理及其在搜索引擎中的应用[J].西华大学学报(自然科学版),2007(02).

[5]徐汀荣,曹顺良.智能信息处理系统的信息呈现技术[J].微电子学与计算机,2001(01).

篇9

机器人本身是高科技的产物，所涉及学科的相关知识和技能较为复杂，对教师的要求相对较高。作为机器人教学的教师，要成为学生学习的指导者、帮助者，充分挖掘学生的聪明才智，积极引导学生开展活动，开拓学生创新思维获取新的知识，机器人指导教师的专业素质直接影响中小学机器人教育的发展。

目前机器人教育师资队伍比较薄弱，大多数机器人教师没有接受过正规的机器人教育，专业的机器人教师匮乏在一定程度上制约着机器人教育的发展。

大多数教师来自信息技术、科学、通用技术这3个相关性较强的学科。但是，除部分校外培训机构之外，公立校几乎没有专职机器人指导教师。还有一些学校由于校内缺乏师资，只能通过外聘厂家技术工程师、地区销售协助开展相关活动。然而机器人学科是一门交叉性极强的综合性学科，它涉及机械制造、自动控制、传感器技术、计算机软硬件技术等许多学科。来自不同专业背景的教师在从事机器人教育时势必遇到知识和技能上的难题，因此无论是何种教育背景出身的教师，由于机器人教育的综合性和专业性，在从事机器人教育时都有自身的优势与不足。

机器人指导教师在成长初期，由于缺乏丰富的机器人教学资源、有效的信息交流平台，只能通过为数不多的培训活动接受学习，靠自身慢慢积累，摸索寻找到其他的学习资源与渠道，才得以逐步成长。像我们衡阳市，机器人指导教师可以通过多种多样的学习途径，除参与培训之外，还可以主动地通过网站、博客、QQ群、自主研究等多渠道获取相关信息。我市建有机器人教育QQ群，及时各种学习、比赛信息，组织开展机器人辅助教学、机器人学科教学为主题的培训活动和研讨会，从而提高教师参与机器人教育的积极性，吸引更多的教师加入到机器人教育领域，在交流和学习中促进机器人指导教师的健康成长。

从课程开设入手

2003年4月正式颁布的《普通高中技术课程（实验）》，首次在“信息技术”科目中设立“人工智能初步”选修模块，并在新增加的通用技术课程中设立了“简易机器人制作”选修模块。教育部新制定的《普通高中物理课程体系（实验）》亦提出“收集资料，了解机器人在生产、生活中的意义”的建议。

但是目前，只有极少数的地区和学校将机器人教学纳入了正规课堂教学。例如：2000年，北京景山学校以科研课题的形式将机器人普及教育纳入到信息技术课程中，在国内率先开展了中小学机器人课程教学。2001年，上海市西南位育中学、卢湾高级中学等学校开始以校本课程的形式进行机器人活动进课堂的探索和尝试。2005年，哈尔滨市正式将机器人引入课堂教学，在哈尔滨师大附小、60中、省实验中学等41所学校开设了“人工智能与机器人”课程，用必修课形式对中小学生进行机器人科学方面的教育。

在湖南省，只有少数几个学校把机器人培训纳入通用技术选修课。在笔者所在学校，首先是借2007年高中课程改革开设了兴趣课，面对高一、高二有兴趣的学生，每周安排1个课时。其次是借助机器人社团。最后是利用通用技术课，在教学中将学生以组为单位，每组自选小组长，自选机器人项目中的任务，集全组同学的智慧综合运用各学科知识特别是物理、数学知识来完成任务，将通用技术、机器人、各学科知识有机结合起来，激发学生的学习乐趣，以期全面提高学生的综合素质，提升学生的科学素养。

从机器人竞赛入手

国外开展中小学机器人教育活动是从竞赛活动开始的。国际上最早的机器人竞赛发生在1988年，日本广播协会举办了首届机器人比赛。20世纪90年代以后，美国政府有关部门在全国高中生中推行“感知和认知移动机器人”计划，机器人越来越成为一个培养中学生综合能力的学习平台。在“世界机器人王国”日本，每所大学都有高水平的机器人研究和教学内容，每年定期举行各种不同层次的机器人设计和制作大赛，既有国际性高水平比赛，也有社区性中小学生参加的比赛。此后，机器人竞赛发展的规模不断壮大，项目不断完善，影响力不断增强。

我校组织学生参加机器人足球赛、FLL工程挑战赛、创意比赛等，通过各届参赛学生的奋力拼搏，多次获得市、省、全国的金牌、银牌等优异成绩，得到学校的财力投入与政策支持，建设专用教室，更新换代电脑、展示柜、搭建台、投影机等硬件设施，添置机器人器材配件库；得到上级行政主管部门如教育局、科技局、科协等的支持，使机器人活动作为学校的特色教育持续开展。

从领导、家长思想工作入手

部分学校将机器人教育视为短期行为，过分强调竞赛成绩，走入了竞赛的误区。很多学校领导决定投资机器人项目的目的不是看这一活动会给学生的成长带来什么，而是看比赛中能拿到什么样的成绩，能否为学校“争门面”，而社会、家长看重的往往也是这一点。有些学校买了几台机器人，当年比赛成绩不理想，结果来年就连正常的机器人活动必需的零配件也不给了。家长也怕影响孩子学习。

通过这几年的工作和取得的成绩，领导和家长能够逐步认识到，学生在机器人活动中获得了多方面能力的培养。

团队合作能力

一个成功团队中的每个队员必须具有合作精神，而开展机器人兴趣小组活动中就是培养学生团队合作能力的最佳平台。活动要求围绕机器人调试、场地准备，无不体现学生之间的配合，促使学生养成严谨求实的科学态度、吃苦耐劳的精神，以及团队合作、友爱互助的作风和科技创新的热情。

创新能力

引导学生进行富有创造性的各种机器人搭建，鼓励学生勇于探索，使用与众不同的方法、思路，对学生有创意的想法或做法，教师全力支持，这样既锻炼了学生的创新能力，培养和激发了学生的创新精神，也提高了他们的综合素质。

篇10

1997年教育部对我国高等教育专业目录进行了修订，在地理学一级学科下增设了地理信息系统本科专业。将近10年时间，全国已有100多所高校建立了该专业，其中大部分依托原有的地理学、测绘工程等专业，因此专业培养模式和课程体系存在着较大差异。2003年8月，地理信息系统协会召开了首届GIS专业教育研讨会，提出了GIS专业课程体系设置方案，提出“低年级宽口径、高年级分类培养”的基本模式，但没有涉及到农林院校。随着地球信息科学和现代林业科学的发展，GIS技术在林业中的应用范围不断拓广，层次不断深入，建立适应地理学类专业基本要求、又具有森林资源与生态环境应用特色的立体人才培养模式和专业发展平台，以及立体化课程体系和实践教学体系，对于GIS教育和现代林业的发展都具有重要意义。北京林业大学GIS专业是在摆脱原有专业的情况下设立的全新专业，因此建立新的立体化课程体系具有必要性和可行性。

一、专业定位与特色

GIS专业的基本特点是该专业属于新兴的综合性、交叉性学科范畴。根据专业人才培养的基本要求，通过对国内外GIS专业教学模式和课程设置的充分调研，结合我校的特点，适应林业和生态环境建设对创新性人才的需求，我们提出“立足林业，服务生态”的办学理念。通过专业建设，形成既适应地理学类专业基本要求、又具有森林资源与生态环境应用特色的立体人才培养模式和专业发展平台，以充分体现该专业的交叉性、边缘性、综合性和技术性，服务于生态环境建设。通过培养方案修订、课程体系优化、教学内容和手段改进、实践教学环节改革，构成专业建设的系统性工程，形成完善的立体人才培养模式，建立起专业发展平台，构建立体课程体系，使人才培养模式、课程体系、教学内容和手段等各个环节都得到极大的改造和提升，形成创新性人才培养和专业发展、学科发展的新特点，即：重视基础、面向应用、突出重点、深入前沿、分类培养、拓宽口径。

我校地理信息系统专业的特色在于培养学生的地理信息系统设计、开发和地球信息科学综合应用能力，以资源与环境调查、信息管理、监测、评价、预测及决策为主要应用方向。学生主要学习地理信息系统和地图学、遥感技术、卫星定位系统等方面的基本理论和基本知识，受到应用基础研究、技术开发方面的科学思维和科学实验的训练，具有地理信息系统研究、设计与开发的基本技能及初步的教学、研究、开发和管理能力。专业定位概括为：3S理论技术基础扎实(专业的根本，提高培养层次)；立足林业，服务于生态环境建设(体现专业特色)；适当兼顾其他领域应用(拓宽就业渠道)。 br>

二、专业培养目标和培养方式

(一)专业培养目标

GIS专业主要培养具备地理信息系统与地图学的基本理论、基础知识、基本技能，能在科研机构或高等学校从事科学研究或教学工作，能在城市、区域、资源、环境、交通、人口、住房、土地、基础设施规划和管理、政务商务管理等领域从事与地理信息系统有关的应用研究、技术开发、生产管理和行政管理等工作的高级专门人才。毕业生应获得以下几方面的知识和能力：

1.掌握数学、计算机科学、地理学、信息管理等方面的基本理论和基本知识；

2.掌握地理信息系统和地图学的基本理论、基本知识和基本实验技能，以及地理信息系统技术开发的基本原理和基本方法，具有地理信息系统设计与开发、空间信息处理分析、系统管理和维护的能力；

3.掌握森林资源与生态环境调查、监测、评价、信息管理的基础知识；

4.了解国家科学技术、知识产权、可持续发展战略等有关政策和法规；

5.了解地图学与地理信息系统学科的理论前沿、应用前景和最新发展动态，以及地理信息系统产业发展状况，具有较强的学习能力和创新意识；

6.受到应用基础研究、技术开发方面的科学思维和科学实验的训练，具有一定的从事科学研究工作的能力；

7.掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；具有一定的实验设计，创造实验条件，归纳、整理、分析实验结果，撰写论文，参与学术交流的能力。

(二)专业培养方式

GIS专业以课堂教学、实践教学、毕业论文、综合实习为主要培养方式，由技术应用人才、地理信息系统设计与开发人才、科学研究人才、创新型拔尖人才四个层次构成立体人才培养模式。

1.通过课堂教学使学生掌握本专业的基本理论、技术和基础知识。教学过程中以教师为主导、学生为主体，充分发挥学生的能动性，采用启发式、研讨式等教学方式，加强学生的自学能力，培养学生勤于思考、善于提出问题并独立解决问题的能力；

2.通过实践教学加强学生的基本技能，培养学生的动手能力。主要通过综合性设计性实验的合理安排以及综合性实习，培养学生分析问题和解决问题的能力；

3.通过毕业论文和综合实习环节，训练学生的表达能力和写作能力，以及掌握文献资料的能力，培养学生综合运用所学知识解决实际问题的能力、独立工作的能力；

4.通过设置名师教室、科研训练学分和创新学分，使学生了解学科发展的前沿，培养创新意识和创新能力以及团队意识；

5.通过第二课堂、社团活动等加强素质教育，使学生具有一定的管理组织能力，积极参与多方面的社会服务与公益活动，树立服务社会的思想。

三、立体人才培养模式和课程体系

立体人才培养模式的基本思想是严格按照因材施教的原则，改革传统的一刀切这种单一的人才培养方式，根据生源的不同特点、兴趣和基础，将人才培养目标划分为不同层次，根据不同层次的培养目标制定相应的培养计划，提出不同的培养要求，学生毕业后达到不同的专业层次。

(一)立体人才培养模式

由技术应用人才、地理信息系统设计与开发人才、科学研究人才、创新型拔尖人才四个层次构成金字塔培养模式。

第一层次(技术应用人才)：培养掌握地球信息科学基础理论和技术，面向广大行业服务的应用型人才。要求学生具有扎实的计算机、地学、数学基础，面向多行业应用，熟悉和了解森林资源与环境调查、监测与评价，土地资源评价，房地产评估，地籍与 施工测量，区域分析与规划等多学科的基础知识与基本技能，特别是森林生态学、森林经营与管理、资源调查监测与评价、灾害监测等方面的基础知识与基本技能，能够胜任林业和生态环境建设领域有关空间信息获取、管理、分析等工作。

第二层次(地理信息系统设计与开发人才)：在第一层次的基础上，培养在计算机、信息科学等方面具有较为扎实的知识和技术，面向企业、科研单位、教学行业的GIS设计与开发人才。要求学生熟练掌握VC++、JAVA等程序设计语言和系统设计工具，数据库管理和应用技术，软件工程、数据结构等基础理论和知识，了解GIS发展的最新动态，能够从事GIS设计与开发工作。

第三层次(科学研究人才)：培养掌握学科前沿理论和技术，具有进一步培养潜力的高层次后备人才，毕业后可以直接进入硕士阶段的学习和深造，或成为科研、教学行业的研究型人才。要求学生具备多学科交叉知识的背景，掌握人工智能、空间统计学等基础理论，能够利用地球信息科学与技术在资源环境领域从事科学研究工作。

第四层次(创新型拔尖人才)：这类人才应具备扎实的专业基础和独立从事研究、开发的能力，有一定的创新意识和创新能力，通过国际交流与合作，争取到国外深造。

将该模式用一个圆锥体来表示，圆锥的每一个截面构成一个不同的培养层次，在二维截面上，表示该层次应具备的知识和技术，底面是该专业的基本要求。层次越高，人数逐渐减少，学生的知识储备量是相应截面下圆台的体积。通过该模式的培养，学生毕业后可以成为3S技术在资源环境中的应用人才、软件开发人才、了解和掌握3S技术前沿信息的研究型人才以及高素质的拔尖人才。

根据此培养模式，在新的教学计划中，将第一层次的基础知识和基本技能培养作为专业基础和主干课程，通过不同门类的专业选修课达到该层次不同行业应用型人才的要求；第二层次通过专业主干课和有关系统开发设计的专业选修课达到培养目标；第三层次在前两个层次的基础上，通过人工智能、空间统计学、数据挖掘与知识发现等理论、技术的学习，以及创新性实践活动(如科研训练)达到要求；第四层次通过从低年级的外语加强，到高年级的专业讲座、名家讲堂、导师导向培养等多种方式，培养拔尖人才。

转贴于 (二)立体化课程体系的建设和优化

根据立体培养模式，建立理论——技术——应用的教学体系。与此相适应，在课程体系中，专业基础课注重基础理论的培养，要求深而广；专业课的设置注重知识的深度，体现学科发展的前沿，从技术的角度加深；选修课则注重知识的广度，体现资源与环境特色，面向实际应用。通过合理的课程设置，以3S技术在资源与环境中的应用为核心，加强相关学科的专业知识基础，形成完整的知识结构体系，以适应本学科综合性边缘学科的特点。

1.课程设置原则

(1)体现林业特色。我校GIS专业在加强专业基础的同时，应体现森林资源与环境应用的特色。因此，设置林业生态环境工程概论、森林资源监测与评价、森林生态学等课程。

(2)加强开发能力培养。根据GIS专业的基本要求以及社会需求，加强开发的基础，使学生掌握GIS软件开发的基本方法、开发环境的工具，适应多种行业对软件开发人员的需求，设置VC++、C语言、GIS设计与开发等必修课，以及选修课Java语言、WEBGIS等。

(3)强化实践环节。GIS专业是技术性很强的专业，对学生实际动手能力要求很高，因此实践环节是教学效果和质量保障的关键。主要措施包括：综合实习5周，时间按排在第六学期末的暑假，不占用正常教学时间，地点以校外实习基地为主，结合教师的科研课题，内容包括数据获取的途径和方法、应用主流平台进行空间数据处理、模型与系统开发、数据维护等。

(4)尽早培养专业意识和创新意识。将遥感、GIS等主干课程设在二年级下半学期，使学生在二年级就开始接触专业核心。在核心课程教学中增加讲座、讨论教学方式，该方式已经在目前的教学中尝试并取得很好的效果。同时，设置“数据仓库与知识挖掘”、“地学模型基础”两门选修课，跟踪学科发展。

(5)强调课程之间的衔接，体现学科交叉的特征。由于学科的交叉性强，涉及计算机、地理学、数学、资源与环境等多种课程，课程之间密切相关，将“地球科学概论”与“系统科学概论”合并为“地球系统科学概论”，体现专业的特征。

(6)体现分类培养的理念。根据专业特点，同时体现我校的特色，拓宽专业渠道。选修课分为三类：开发类、应用类和前沿类课程。学生可以根据自身的特点选择相应类别的课程，并自成体系。

2.基本课程设置

(1)主要专业基础课：强调计算机、地学、数学基础，以面向多种行业发展。

①计算机课程：包括计算机技术基础(理)、VC++、数据结构、计算机图形学、数据库原理与技术、软件工程等。

②地学基础课程：包括自然地理学、地球系统科学概论、地图学。

③数学课程：包括高等数学A、线性代数A、数理统计等。

④资源环境管理：包括林业生态环境工程概论、森林资源监测与评价。

(2)主要专业课：强调3S理论和技术的掌握。

包括专业概论、测量学、GPS原理与应用、计算机制图、数字摄影测量、遥感原理与应用、地理信息系统原理与应用、遥感图象处理、GIS设计与开发。

(3)专业选修课：注重计算机、数学、地学知识的扩展和在3S技术中的应用，与研究生教育衔接。

专业选修课包括：

①计算机科学：计算机网络技术、多媒体技术及应用、微机原理、虚拟现实技术、计算方法、Java语言、人工智能、数据仓库与知识挖掘。

②地学：经济地理学、人文地理学。

③数学：地学模型基础、多元统计分析。

④应用：土地评价与土地管理、地籍测量与管理、施工测量、森林生态学、WEBGIS、区域分析与规划、资源环境信息系统、森林经营管理等。

通过以上课程设置，以3S技术在资源与环境中的应用为核心，加强相关学科的专业知识基础，形成完整的知识结构体系，以适应本学科综合性边缘学科的特点。

四、立体实践教学模式

在实践教学方面，改革和完善实习、实验内容，增加综合性实习比重，以利于学生了解课程之间的联系并联系实际。立体实践教学模式包括四个基本层次。

(一)课堂实验

根据新的培养模式，对原有教学计划中专业基础课和专业课以及部分专业选修课的实验环节进行系统分析和实验效果跟踪，根据跟踪结果对部分实验内容进行适当调整，增加综合性设计性实验的比重。

(二)课程实习

实习内容注重培养学生的综合设计和开发能力，如在遥感图象处理与应用、GIS开发与应用课程中，采用国际主流平台培养学生的软件设计和开发能力。组织学生到企业、科研院所参观学习，增强学生对科研和生产应用的了解，以利于学生扩展就业思路，确定自身专业发展方向。

(三)综合实习

通过项目研究，决定增加5周的综合实习环节，以教学基地为主要平台，联合相关企业开展高年级综合实习，由专业教师和企业、科研院所共同承担指导工作，提高学生的综合素质，将理论和技术应用于生产实际中。

(四)科研训练