人工智能课程实验案例研究与实践.pdf

在当前的教育环境中，传统的AI（人工智能）教学模式常常过于偏重理论知识，缺乏实验案例的支撑，使得学生对AI的学习兴趣不足，容易产生厌学情绪。为了改善这一现状，彭德巍等研究者在研究案例教学方法的基础上，构建了包括基础知识点案例、综合应用案例和创新实验案例在内的多形式实验资源案例库，并将其应用于人工智能课程的教学实践中。 案例库的构建首先是基于对AI课程教学目标和内容的深入理解。人工智能是一门跨学科的综合学科，它的发展和应用已经广泛渗透到社会生活的各个方面，成为解决复杂工程问题的重要工具，并且是高新技术产品的核心技术。因此，案例库的设计必须与课程目标和内容紧密联系，确保案例内容既具有深度又具有广度，且形式多样，以便能激发学生的兴趣，增强他们的学习动机。 实验案例库的详细设计分为几个层次，包括内核基础层、支撑技术层、平台系统层和交叉应用层。内核基础层主要包括机器学习、知识表示与处理等基础知识；支撑技术层涉及模式识别、搜索技术、计算智能等；平台系统层包括机器学习系统平台、人工智能程序设计等；交叉应用层则涉及到多学科领域的交叉应用，如蚁群算法等。通过对这些层次内容的深入研究，教师可以精心选择和设计与之相关的案例。 案例库中的案例不仅要紧扣教学目标和内容，还要具有一定的开放性和互动性，以促进学生主动思考和研究问题。案例教学中的互动不仅限于教师与学生之间的互动，还包括小组讨论、学生间的互动以及学生与案例之间的互动。这种互动有助于提高学生的学习动力和课堂参与度，同时提升他们的综合分析和问题解决能力。 在案例教学法中，学生在小组内对案例进行研讨，并将研讨结论在班级内进行分享和评价，这一过程有助于培养学生从工程化角度分析问题的能力。此外，案例库的建设还应融入课程思政的理念，即通过案例教学，将思想政治教育融入到学生获取专业知识的过程中，帮助学生树立正确的世界观、人生观和价值观。 在实验案例库的构建过程中，需要对国内外经典的人工智能教材、科研项目、企业资源以及国内外人工智能网站等多种途径进行广泛收集和整理，形成系统的教学案例库。这些案例库不仅要有理论和基础知识的支撑，还要注重应用实践，让学生能够通过实际操作学习和掌握人工智能相关技术，并能够将所学应用于解决实际问题。 案例库的建设也应当符合中图分类号、文献标识码和文章编号的学术规范，并需要遵循一定的结构和编写要求。项目组还应该注意案例库内容的更新与维护，确保案例库始终与时俱进，反映出人工智能领域的最新进展和动态。通过这样的案例教学，能够更好地激发学生的学习热情，提升他们的理论知识水平和实践能力，为培养符合时代需求的高素质AI人才奠定坚实基础。