Trabajo final sobre inteligencia artificial
Algunas experiencias en la impartición de cursos optativos para carreras de inteligencia artificial
Resumen:? ¿AI? Es un curso electivo profesional para estudiantes de automatización en colegios y universidades. Para movilizar el entusiasmo de los estudiantes por aprender este curso y mejorar el efecto docente de los cursos optativos de inteligencia artificial, hemos explorado y resumido los métodos de enseñanza de los cursos optativos de inteligencia artificial desde los aspectos de selección de materiales didácticos, ajuste de métodos de evaluación y mejora de los métodos de enseñanza. y practicar la docencia. Basado en nuestra experiencia docente real en los últimos años.
Palabras clave: Optimización de la Inteligencia Artificial Métodos de evaluación de libros de texto Contenido significa práctica
La Inteligencia Artificial (IA para abreviar) es una materia que integra matemáticas aplicadas, control automático, reconocimiento de patrones, ingeniería de sistemas y Ciencias de la Computación Una disciplina emergente integrada con la psicología, es una de las tres tecnologías de vanguardia (ingeniería genética, nanociencia e inteligencia artificial) del siglo XXI. Es el estudio de comportamientos funcionales de máquinas inteligentes que generalmente están relacionados con la inteligencia humana, como el razonamiento, la prueba, la percepción, la planificación y la resolución de problemas para resolver problemas complejos manejados por humanos. La inteligencia artificial sigue el ritmo del progreso social y el desarrollo científico y tecnológico del mundo, y sigue el ritmo de los tiempos. Muchos resultados de investigaciones sobre inteligencia artificial se han utilizado ampliamente en diversos campos de la construcción de la defensa nacional, la producción industrial y la vida nacional. En la era de las redes de información y la economía del conocimiento, la inteligencia artificial se ha convertido en un tema de vanguardia con un amplio potencial de aplicación y seguramente desempeñará un papel más importante en la promoción del progreso científico y tecnológico y el desarrollo industrial. Por lo tanto, es muy urgente llevar a cabo la enseñanza y la investigación científica de inteligencia artificial en colegios y universidades de mi país. Hasta ahora, la mayoría de las facultades de ingeniería de mi país han ofrecido cursos de inteligencia artificial, como control automático, ingeniería informática/software, ingeniería eléctrica, ingeniería mecánica, matemáticas aplicadas y otras especialidades relacionadas. Desde su creación en 2005, la Escuela de Automatización de la Universidad de Correos y Telecomunicaciones de Nanjing ha sido? ¿AI? Ha estado catalogado como un curso optativo para estudiantes universitarios con especialización en automatización durante ocho años. Dado que la Universidad de Correos y Telecomunicaciones de Nanjing es una escuela de ingeniería que se especializa en correos y telecomunicaciones, comunicaciones, electrónica, computadoras y automatización, muchas carreras que ofrece la escuela necesitan urgentemente utilizar teorías y métodos de inteligencia artificial para resolver problemas prácticos en la investigación científica. Impulsados por necesidades problemáticas, el pueblo Nanyou ha logrado resultados fructíferos en la investigación de inteligencia artificial después de años de arduo trabajo, como el moderno sistema de logística inteligente desarrollado por el Instituto de Investigación de Internet de las Cosas y el sistema de toma de decisiones y control del flujo de tráfico urbano desarrollado por el Instituto de Investigación en Automatización, etc., proporcionando casos de enseñanza típicos para el curso. Con base en la experiencia docente real de los últimos años, los métodos de enseñanza de los cursos de inteligencia artificial se resumen desde los aspectos de optimización de materiales didácticos, métodos de evaluación, ajuste del contenido didáctico, mejora de los métodos de enseñanza y enseñanza práctica.
Primero, optimizar los materiales didácticos
En la actualidad, existen muchos tipos de materiales didácticos en chino e inglés en los cursos de inteligencia artificial en China, que siguen los principios de practicidad, simplicidad y adecuación. Después de una encuesta entre profesores y estudiantes, elegimos la tercera edición de "La inteligencia artificial y sus aplicaciones", editada por el profesor Cai Zixing de la Universidad Central del Sur, que sirve como libro de texto didáctico del Nanjing Post. El sistema de conocimiento de inteligencia artificial cubierto en este libro es relativamente completo e incluye representación del conocimiento, razonamiento de búsqueda, computación difusa, sistemas expertos, etc. Este libro está escrito principalmente para estudiantes universitarios con especialización en informática, automatización e ingeniería eléctrica. Tiene contenido básico y dificultad moderada. Este libro de texto, editado por el profesor Cai, presenta de manera integral el contenido de la investigación y los campos de aplicación de la inteligencia artificial. El contenido es novedoso, fácil de entender y tiene en cuenta tanto los conceptos básicos como las aplicaciones. Ha sido bien recibido por profesores y estudiantes de todo el país. . Años de práctica docente han demostrado que los materiales didácticos que elegimos son apropiados y correctos.
2. Métodos de evaluación
En la mayoría de las universidades del país, ¿inteligencia artificial? Este curso se evalúa principalmente mediante exámenes a libro abierto. Para fortalecer el dominio de los estudiantes sobre los conocimientos básicos de la inteligencia artificial, la Escuela de Automatización de la Universidad de Correos y Telecomunicaciones de Nanjing eligió un método de examen a libro cerrado para la evaluación. Para disipar la mentalidad casual de algunos estudiantes que quieren hacer trampa en el examen final a libro cerrado para completar el examen de inteligencia artificial, hemos fortalecido la evaluación de la asistencia diaria, las tareas y los resultados experimentales de los estudiantes para evitarlo. ¿Un trozo de papel determina la puntuación? Fenómeno.
La nota final de la asignatura de inteligencia artificial se divide según los siguientes pesos: 10 por asistencia habitual, 10 por deberes, 20 por experimentos y sólo 60 por el examen final. ¿Para superar las deficiencias del actual sistema educativo nacional y evitar la escasez de estudiantes? ¿mecánico? Para la enseñanza y los exámenes, hemos ajustado los tipos de preguntas de los exámenes. Ya no son preguntas para completar, opciones y respuestas simples, sino que se cambiaron a preguntas de aplicación orientadas a resolver problemas prácticos, para que los estudiantes solo necesiten comprender. El contenido de la enseñanza sobre la base de la comprensión del contenido de la enseñanza. Utilizar el propio pensamiento para resolver problemas también refleja la enseñanza aplicada que actualmente se promueve en el país.
En tercer lugar, ajuste del contenido de enseñanza
Para los estudiantes universitarios, hay demasiado contenido que enseñar en el curso de inteligencia artificial. Debido a la limitación del tiempo de clase, debemos simplificar los contenidos docentes para que los estudiantes puedan comprender sus aplicaciones específicas mientras dominan los conocimientos básicos. Por lo tanto, dividimos el contenido didáctico de la inteligencia artificial en dos partes: la primera parte son las teorías y métodos básicos, que incluyen una descripción general de la inteligencia artificial, los métodos de representación del conocimiento, los métodos de razonamiento determinista, etc. La segunda parte es la aplicación específica de los resultados de la investigación de inteligencia artificial, incluida la computación de redes neuronales, la computación inteligente difusa, los sistemas de base de conocimientos expertos, el aprendizaje de lenguajes automáticos, etc. Mediante el ajuste y la disposición razonables de los materiales didácticos, el plan de enseñanza puede cubrir completamente los puntos de conocimiento básicos de los cursos de inteligencia artificial, satisfaciendo así las necesidades de conocimiento de los estudiantes.
Cuarto, mejora de los métodos de enseñanza
(1) Estimular el interés de los estudiantes por aprender
Después de enseñar durante mucho tiempo, descubrí que estamos tomando materias optativas. cursos. ¿AI? En este curso, cada estudiante tiene ideas diferentes. Estos estudiantes estaban muy interesados en aprender al principio, pero a medida que el contenido de la enseñanza se volvió cada vez más abstracto, los estudiantes gradualmente perdieron la confianza en aprender este curso, e incluso no asistieron a clase durante las horas de clase, lo que provocó que el maestro perdiera gradualmente la confianza en la enseñanza. , lo que genera un círculo vicioso y afecta gravemente a la calidad de la enseñanza. En respuesta a este fenómeno, creemos que es necesario estimular plenamente el interés de los estudiantes por aprender antes de clase. ¿Deberíamos combinar las condiciones experimentales de la escuela y hacer demostraciones a los estudiantes antes de que comiencen las clases? ¿Servicios médicos robóticos? Experimento, a través de la demostración de este experimento, los estudiantes pueden ver que los robots pueden brindar múltiples servicios humanizados a los pacientes, comprender la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial en el desarrollo de muchas tecnologías clave de los robots de servicios médicos y permitir que los estudiantes tengan un impacto positivo en el estudio de este curso antes del inicio de la clase. La práctica ha demostrado que este método es eficaz.
(2) Enseñar con la ayuda de multimedia
La enseñanza multimedia es una forma muy importante en el proceso de enseñanza moderno. A menudo se basa en el propósito de la enseñanza y las características de los estudiantes, mediante el diseño y la selección razonables de materiales didácticos, la aplicación de fórmulas, gráficos, textos, videos y otros medios de información a través de computadoras y proyectores para combinarlos y mostrarlos orgánicamente, y combinados con los tradicionales. Métodos de enseñanza para formar un El proceso de enseñanza está estructurado para lograr el efecto de enseñanza óptimo. Los cursos de inteligencia artificial tienen las características de gran pertinencia, contenido abstracto y fórmulas complejas, lo que dificulta el aprendizaje de los estudiantes. Para permitir que los estudiantes aprendan este curso vívidamente, hacemos pleno uso de la tecnología multimedia para organizar la enseñanza durante el proceso de enseñanza. Por ejemplo, durante el proceso de enseñanza en el aula, ¿qué desarrollaron los estudiantes dirigidos por el Dr. Liang Zhiwei de Nanyou Automation College? ¿Robot de fútbol inteligente? ¿Clips de juegos; permitir a los estudiantes ver el desarrollo en línea dirigido por el Dr. Xie Guangming del Politécnico de la Universidad de Pekín? ¿Pez robot visual autónomo? Videoclips, etc. Al explicar algunos algoritmos de resolución importantes, el proceso de solución del algoritmo se muestra directamente con la ayuda del software y el proyector Matlab, mejorando así la forma y la calidad de la enseñanza. (3) Fomentar el debate en el aula
¿Hemos roto la tradición en el proceso docente? ¿El profesor da una conferencia y los estudiantes escuchan? En el modo docente, se han organizado muchos debates en el aula y los temas de debate incluyen la confusión técnica en el proceso de investigación de inteligencia artificial y las perspectivas de mercado en la transformación de los resultados de la investigación de inteligencia artificial. ¿Si está organizado? Computadora VS Cerebro Humano. ¿La computadora ha hecho desaparecer la televisión? ¿Dónde está la dirección futura del desarrollo de las computadoras? A la espera de una serie de debates. Después de un acalorado debate, tanto los pros como los contras sintieron que habían ganado mucho, adquirido conocimientos y ampliado sus horizontes. En el proceso de enseñanza, ¿de qué aprenden los estudiantes? ¿Escuchar pasivamente conferencias? ¿Cambiar el rol? ¿Participar activamente? Moviliza enormemente el entusiasmo de los estudiantes y mejora así la calidad de la enseñanza en el aula.
Enseñanza práctica del verbo (abreviatura de verbo)
La enseñanza práctica es una parte indispensable de la enseñanza en el aula.
Permitir que los estudiantes hagan sus propios experimentos es un medio importante para que las universidades nacionales y extranjeras mejoren la calidad integral de los estudiantes y mejoren la competitividad en el mercado. El propósito de la enseñanza experimental de inteligencia artificial es permitir a los estudiantes experimentar personalmente varios algoritmos de control inteligente en la enseñanza, de modo que puedan captar el conocimiento de los libros de texto de manera más vívida. El plan docente de inteligencia artificial prevé una clase experimental de 4 horas de duración. ¿Está configurado? ¿Planificación del camino para que misioneros y salvajes crucen el río? Estos dos problemas de inteligencia artificial requieren que los estudiantes completen de forma independiente la programación de estos dos temas experimentales y escriban informes experimentales. A través de experimentos, los estudiantes practican los conocimientos teóricos dominados en clase y profundizan su comprensión de los algoritmos inteligentes.
La inteligencia artificial es un curso muy práctico. Resumimos la experiencia docente de los últimos años y resumimos la impartición de cursos de inteligencia artificial desde cinco aspectos: optimización de materiales didácticos, métodos de evaluación, ajuste de contenidos didácticos, mejora de los métodos de enseñanza y enseñanza práctica. A juzgar por los comentarios de los estudiantes, ¿la experiencia docente que resumimos es útil para guiar a los nuevos profesores en la enseñanza? ¿AI? Este curso tiene efectos positivos. Cabe señalar que todavía tenemos muchas deficiencias, que deben mejorarse continuamente en el futuro proceso de enseñanza para mejorar nuestras capacidades docentes y esforzarnos por lograr mejores resultados docentes.
Referencia
[1] Cai Zixing, Xu Guangyou. Inteligencia artificial y sus aplicaciones[M]. Beijing: Prensa de la Universidad de Tsinghua, 2003.
[2]Lu Xiaoying, Zhou Guihong, Zhao Yan, etc. Investigación docente y práctica de cursos de "inteligencia artificial" en facultades de agricultura [J]. Revista de la Universidad Agrícola de Hebei: Edición de educación agrícola y forestal, 2007, 9 (4): 66-68.
Ma Jianbin, Li Xingcheng, Eva. Exploración y práctica de la enseñanza de la inteligencia artificial [J]. Revista de la Universidad Agrícola de Hebei: Edición de educación agrícola y forestal, 2011, 13 (3): 330-332.
[4]Zhao Haibo. Discusión sobre métodos de enseñanza de cursos de inteligencia artificial [J]. Información científica y tecnológica, 2011, (7): 541.
[5]Zhang Ting, Yang Guosheng. ¿AI? Práctica y exploración de la enseñanza curricular [J]. Currículo y Enseñanza, 2009 (11): 133-134.
Esta investigación recibió el premio del Proyecto Piloto de Enseñanza Bilingüe para Graduados de la Provincia de Jiangsu "Reconocimiento de patrones y sistemas inteligentes" en 2011. Financiación del proyecto.
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