人工智能实验课教学改革分析
来源:用户上传
作者:
摘 要:人工智能在计算机科学中具有十分重要的地位,是当前计算机技术智能化的重要基础。随着人工智能理论与技术的发展与成熟,其应用领域不断扩大,为社会发展做出了巨大贡献。作为计算机科学的重要分支之一,人工智能逐渐被纳入高校教学中,成为计算机学科核心课程之一,然而在实际的实验课教学中仍然存在着诸多问题,阻碍了人工智能实验课教学的发展。因此,对人工智能实验课的教学改革势在必行。文章对人工智能实验课教学改革进行了探析,提出解决当前存在问题的教学方法。
关键词:人工智能;实验课;教学改革
人工智能是研究计算机模拟人的智能的学科,是计算机学科的核心课程之一,在当前人工智能课程教学中,实验课是十分重要的环节,是对课程知识内容的实践延伸,通过实践课程能够深化学生对于人工智能的认识,提高学生实践操作能力,因此,人工智能实验课是人工智能必不可少的环节。当前高校人工智能实验课主要存在问题包括集中式的教学模式与单一化的教学评价,这严重影响了人工智能实验课的教学质量,阻碍了实验课教学的发展。针对当前教学存在问题进行探析,并且寻找合适的方法解决问题是促进我国人工智能技术发展的必然要求,因此高校应当积极寻求教学改革的方法,从而有效促进教学改革。
1 人工智能实验课教学中存在的问题
人工智能实验课教学在人工智能学科中占据着重要的地位,具有培养学生动手能力、提升学生学习热情、深化学生理论知识的重要作用,在当前人工智能实验课教学中存在的问题主要表现在两方面。
1.1 集中式的教学方法
随着新课改的深入,集中式的教学方式的弊端逐渐暴露出来,新时期教学注重学生的主体地位,教学活动要在学生基础上开展,而集中式的实验课教学不能够兼顾学生实际的知识水平与实践操作能力,也忽视了学生的个性发展,在教学时,统一管理很容易使学生失去积极性。学生之间存在差异,在理论知识的学习与实践操作能力上都具有不同的水平,教师在教学时没有对学生实际情况进行分析,导致学生在实验时遇到各种各样的困难,不但使实验课逐渐流于形式,而且降低了学生的学习热情,久而久之产生厌弃心理,对实验课的发展十分不利。
1.2 单一化的评价方法
长期以来,人工智能实验课的教学评价都是以教师为主,依据学生的实验操作结果与实验报告进行评价,这种评价方法具有单一性。实验课教学的评价应当将实验过程作为更重要的参考依据,而只注重实验结果与实验报告的评价方式不能有效检测出学生人工智能相关的实践操作能力,这主要体现在一部分学生自身缺乏自律性,在实验课上对实验过程敷衍了事,在实验结束后抄袭他人的实验结果数据与实验报告,更有些学生在实验课上不进行实验,这导致人工智能实验课的教学流于形式,不能达到预期的教学目标。除此之外,由教师作为评价主体的评价模式忽视了学生的自主学习,没有学生互评环节导致教学环节缺乏自主性与民主性,不能够激发学生学习的积极性[1]。
2 人工智能实验课教学改革方法
在詳细分析了当前人工智能实验课教学存在的问题之后,从分析结果入手,对实验课教学进行改革,能够有效提升实验课教学效率,促进人工智能课程在高校的发展。新时期对人工智能实验课改革要从教学方法、实验内容与评价机制等方面综合探究,寻找科学的实验方式,提升实验课教学质量。
2.1 改变教学方法,提升学生积极性
人工智能实验课教学改革最主要的是要改革当前教学方法,传统的教学方法以教师为主体,学生被动接受知识,在人工智能实验课教学中则体现为教师演示实验过程,学生跟随教师实验。在这种教学方式下,学生只是重复教师的实验,没有自主创新的过程,实验课流于形式。因此,需要对教学方法进行改革,教师应当以学生为中心,重视学生的自主实验。在实验课上,学生应当是实验的执行者,教师作为引导者的主要任务是确定实验目标、制定实验计划与进行实验考核。
除此之外,人工智能实验课教学可以带入沉默教学法,沉默教学法强调发现与创造知识,应用在人工智能实验课教学中则体现为教师减少实验指导,由学生自己在试验中通过动手操作提升实践操作与自主思考能力,使其更快掌握运用知识的能力[2]。沉默教学法的优点在于强调学生的主体地位,能够促进学生对知识的理解与掌握,提升学生自主学习的能力,培养了学生的自主性与创新思维。而其缺点则在于忽视了教师的引导作用,影响了学生学习的准确性。
在实际的教学中,可以将双主体的教学理念与沉默教学法结合起来,以双主体教学理念为基础,在某些实验环节采用沉默教学法。在实际教学时,教师规定实验内容与实验要求,而具体的实验方法与流程等由学生自主探究,激发学生自主思考,学生依照自己的思路进行实验,不但能提升自主学习的能力,还能够激发试验积极性,使其在试验中有更多收获。教师在指导实验时不必强调太多实验要点,要让学生依据所学知识进行实验,这不但是学生对于自身知识的印证,也是一个查漏补缺的过程,除此以外,学生通过自主编程与资源搜索能够实现创新实验,培养学生的创新意识。在实验评定时,教师先让学生对自己的实验过程与实验结果展开自评,再提出自己的观点,这样使学生在梳理自身知识的基础上通过教师评定完成实验鉴定。
2.2 改革实验模式
在人工智能实验课教学中,教师要认识到学生主体的差异性,在传统集中式教学的基础上进行改进,教师在制定实验题目时要考虑到学生之间的差异,在统一的实验大纲指引下,设定开放式的实验题目,使学生能够由简到难、一步步推进实验,通过不断探索,一层层提高自己的实验目标,这样不仅便于教师统一管理,还有助于学生全员参与。如在产生式推理系统的实验教学中,教师将动物识别系统作为例证,让学生用编程语言建造规则与数据库,开发推理机。在实验中,教师要提供多种动物识别系统例证,让学生依据复杂程度自行选择,使每个学生都能够完成产生式系统推理实验。 2.3 科研與实验相结合
随着计算机的普及,高校学生对新事物的兴趣更加强烈,人工智能教学领域的学生不仅对书本知识有所要求,还渴望科研创新。当前人工智能实验课只是对学生进行了解性的教学,对于具体应用教学也只是让学生从课本上了解,而将实验课与科研结合让学生在实验时明白实验意义,能够有效调动学生学习的积极性,因此,教师要将科研课题与实验教学结合起来,促进实验课的改革发展。教师在实验课上结合科研课题总结实验课题与内容,由学生自主选择课题,在教师的引导下完成实验。学生在实验时思考的是解决实际应用问题的方法,这种实验课教学模式将理论与实际结合起来,全面培养学生的知识与能力。
2.4 改善评价方法
教学评价是人工智能实验课的重要环节,科学的评价方式能够检测出学生在实验课上的收获,保证评价结果真实、有效,能够保证依据评价结果做出的各项调整有科学依据,也是检测教师实际课堂引导水平的重要依据。科学的评价应当包括学生自评、互评与教师评定,评级内容应当包括实验过程评价、实验方法评价、实验能力评价与实验结果评价。学生自评能够使学生发现自身不足,互评能够使学生之间互动交流,从而发现问题或者学习经验,教师评定能够帮助学生发现问题,从而改进自己的实验策略[3]。
3 结语
人工智能实验课教学是高校人工智能课程教学的重要环节,面对当前的实验课问题,教师要紧跟实验课改革步伐,及时改进实验课教学方法,促进人工智能实验课的发展,为我国培养更多的应用型人才。
[参考文献]
[1]刘凯,胡祥恩,王培.机器也需教育?论通用人工智能与教育学的革新[J].开放教育研究,2018(1):10-15.
[2]王飞跃.如何培养人工智能人才:从平行教学到智慧教育[J].科技导报,2018(11):9-12.
[3]俞佳君.以学习为中心:高校教学评价的新范式[J].高教探索,2016(11):11-15.
Abstract:Artificial intelligence plays a very important role in computer science, and it is an important basis for the intellectualization of computer technology. With the development and maturity of the theory and technology of artificial intelligence, its application field has been expanding and made great contributions to social development. As one of the important branches of computer science, artificial intelligence has gradually been incorporated into college teaching and become one of the core courses of computer science. However, there are still many problems in the actual experimental teaching, which hinder the development of artificial intelligence experimental teaching. Therefore, the teaching reform of artificial intelligence experiment course is imperative. This paper probes into the teaching reform of artificial intelligence experiment course, and puts forward the teaching methods to solve the existing problems.
Key words:artificial intelligence; experimental course; teaching reform
转载注明来源:https://www.xzbu.com/8/view-15034244.htm