发布时间：2023-10-12 15:41:26
绪论：一篇引人入胜的人工智能教学优秀案例，需要建立在充分的资料搜集和文献研究之上。搜杂志网为您汇编了三篇范文，供您参考和学习。
新一轮的科技革命和产业革命正在进行，大数据、云计算、人工智能等新型技术与商业模式正深刻改变人们的思维、生产、学习方式。关于人工智能对于人类社会的冲击，已有不少论著。2016年，《自然》杂志刊发谷歌的“深度心智”（Deepmind），这将会极大的扩大人的能力。2019年初，国务院《中国教育现代化2035》，提出要建设智能化校园，统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台。2019年8月29日，科技部新一代人工智能发展研究中心联合罗兰贝格管理咨询公司《智能教育创新应用发展报告》（以下简称《报告》）。报告显示，人工智能有望引领教育的系统性变革，推动人才培养更加多元化、更加精准化、更加个性化。世界各国纷纷制定规划，出台相应的政策措施，推动智能教育的发展。以美国、新加坡等为代表的各国相继推出面向未来的新教育改革战略，不断制定相关政策法规，设计本国智能教育的发展蓝图。
一、未来智能社会的能力预测
未来社会各种各样的颠覆性变革，全球各种组织都在做预测。世界未来研究所[1]对未来社会需要的10中技能的预测：一是意义构建，二是社交智能，三是新颖和适应性思维，四是跨文化能力，五是计算思维，六是新媒体素养，七是跨学科能力，八是设计思维，九是认知负荷管理，十是虚拟协作。十种技能分别体现在三个层面，即人际交往能力、应用知识能力与工作技能层面。引入这些技能，旨在深入探索未来技能存在的世界，以及目前教授和衡量这些技能的方式，希望这些技能能够更充分地融入高校国际商务的课程。[2]
（一）人际交往层面——团队合作精神
人际交往层面主要指与他人有效合作，有效沟通，与不同背景的伙伴有效合作的能力，即团队合作精神。数据来源：世界未来研究所第一，跨文化能力。4个主要组成部分可以用来评估一个人的跨文化竞争力:知识组成部分、情感组成部分、精神运动组成部分以及情景组成部分。第二，社交智能。尽管社交网络平台为人们提供了更多的联系，但它们培养的深厚友谊却很少。微信、Facebook等社交平台的主流化与普及鼓励人们以新的方式思考如何建立和维持人际关系。[3]第三，虚拟协作，即作为虚拟团队的一员，能够富有成效地工作，提高参与度，并展示自己的存在感。
（二）应用知识层面——逻辑性分析信息的能力
应用知识层面主要指个体可以逻辑性的分析信息的一系列能力，具体如下：第一，新颖的适应性思维。即熟练地思考和提出解决方案，而非死记硬背或默守陈规。第二，认知负荷管理。以多种形式表现的信息流丰富的世界带来了认知过载的问题，人们只有学会有效的过滤和关注重要的信息，才能把大量涌入的数据转化为优势。第三，意义构建，即确定对方所表达内容的深层含义的能力。人工智能将取代仅仅需死记硬背、日常制造业和服务业的工作，而对机器不擅长的高层次的思维技能、不能撰写为文本的需求将会越来越大。
（三）工作技能层面——解决问题和决策能力
工作技能层面主要指个体可以成为一个问题解决者和决策者，包括计划和组织，解决问题，决策商业基础等。也就是需要如下的素质：第一，新媒体素养。由于可视化在技术时挥越来越重要的作用，过去信息的静态展示正在让位于信息图表和数据的动态模拟。第二，设计思维。从本质上讲，设计思维是一种创造性解决问题的能力，它反映了发散性思维和收敛性思维的结合。第三，跨学科能力。未来十年，专业领域将比以往任何时候都更加具有重叠性，所以跨学科的研究方法将会占据世界创新的中心舞台。第四，计算思维，即将大量数据转换成抽象概念，并基于数据的推理能力。随着人类社会中数据量呈指数级的增长，越来越多的职业需要计算思维和技能才能胜任。
二、应对能力结构变化的教育创新
未来社会中，人才能力结构的变化也会对教学模式产生新的需求，课程教学需要结合不同的能力培养目标做出相应的调整与创新，世界知名高校和一些国际组织也提出了很多创新性的教学模式。如图2所示。数据来源：世界未来研究所
（一）能力结构及思维模式
世界未来研究所提出的十种技能的背后，所体现了以下一些基本的思维模式。同理心是指正确了解他人的感受和情绪，进而做到相互理解、关怀和情感上的融洽。同理心非常有助于在虚拟空间中站在对方的角度考虑问题，增加团队伙伴之间的有效沟通。元认知对于意义构建能力十分重要。元认知知识包含三方面：学习者对于自己的认知，学习者对于学习策略和使用方法的认知。成长性思维与批判性思维在认知负荷管理、新颖和适应性思维、新媒体素养以及设计思维中起到了十分重要的作用。成长性思维是相对于固定思维提出的，固定思维者把反馈当做一种批评，成长思维乐于接受反馈，也从反馈中学习，反馈最终会产生积极的成长变化。批判性思维有助于形成自己独特的世界观，他们不会妄自评价他人，而是会站在别人的立场上，并且去了解他们的世界观。跨学科一定有两种心态组成。首先，同理心。它允许人们从另一个角度来思考问题——站在别人的立场上。其次，好奇心。许多组织，包括IBM和IDEO，都开始从“T型”素质的角度来讨论这种技能，T型素质的技能组合中既有深度又有广度。但是杨壮①教授发现：现在π型人才已经在成为主流。所谓的π型人才是针对T型人才的一种升级，从字母的样式中就可以看出，π比T的下方多了一竖，所以它代表着“两专多能”，即除了你可能在高等教育阶段获得的专业能力之外，还需要有另一项专业能力。逻辑推理能力有助于培养计算思维。未来的教育课程中应该纳入计算思维技能的发展，鼓励学生通过因果推理认知、元认知和其他技能来学习解决问题。这种模式的目的是让学生分析他们在现实世界中可能遇到的真实情况，来教授计算思维能力。[6]
（二）国内外高校教育模式创新
1.“鱼缸讨论”“鱼缸讨论”，也是一种促进学生讨论的教学小技巧，不仅让讨论者积极参与，更能让其他学生积极反馈。第一步，把学生分成两组。第一组参加讨论的学生围成圆桌坐在教室中间，就像是在被第二组观看的鱼缸里一样。第二步，坐在中间的组开始时长10分钟左右的讨论，的第二组学生要听着，并且评估第一组的讨论。第三步，做出反馈。这是学生们最感兴趣的环节，学生可以从熟悉的同学那里了解到自己的优点和缺点，有了反馈确实会使得讨论变得更加激烈。2.项目式教学PBL（Problem based learning）教学法，也叫“项目式教学”，是一种通过让学生展开一段时期的调研、探究，致力于用创新的方法或方案，解决一个复杂的问题、困难或者挑战，从而在这些真实的经历和体验中习得新知识和获取新技能的教学方法。PBL旨在培养学生的创意思维、创新能力、自主学习能力及批判思维的能力。3.跨学科课程教学自21世纪以来，美国课程改革中出现了实用导向的跨学科课程，如ICT课程，环境教育和STEM课程。STEM是科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineering）和数学（Mathematics）四门学科英文首字母的缩写，STEM教育的核心是将原本分散的4门学科自然组合成一个整体，以项目探究方式进行综合性问题解决学习，以形成相应的综合。
三、针对国际商务课程的创新
结合世界未来研究所的十项工作技能、世界一流大学以及国际组织在教育方面的改革，结合东北财经大学国际经济贸易学院国际商务硕士（MIB）专业硕士教学情况，国际商务课程实际教学提出以下思考和建议。[7]
（一）培养同理心和元认知的实践方法
一种方式是开展课外活动，以小组为单位的体验式学习活动有助于培养人际沟通和跨文化能力。例如：体验式学习周；商务礼仪情景剧等。另一种方式是线上项目，线上项目中，可以通过微信小程序、投票互动式的方法来增加课堂活跃度，争取让每位同学都参与到课程中。国际商务课程是一门既要求专业知识扎实，又需要具备优秀的人际交往能力的综合性课程。那么，在已有的小组活动中，可以在每次小组活动或者小组作业之后加入一个环节——组员互评与打分。一些课堂讨论的小技巧会有助于培养元认知的思维模式。一种方法是在课上开展限时讨论，讨论映射是一种将学生的实时讨论视觉化的方法，这种讨论技巧使学生能够从以下几个角度进行深入的思考。
（二）培养成长型思维和批判性思维的实践方法
在国际商务的案例分析中，引用PBL教学非常值得考虑。假设案例主题为跨国企业如何成功并购外国子公司，老师用一部分课时讲解完理论部分，提供参考资源之后，另一部分课时可以尝试组织PBL。一次PBL教学要分次给予问题，分次讨论。具体过程大致包括七个步骤：第一步，弄清不熟悉的术语；第二步，界定问题；第三步，头脑风暴（对可能的假设或解释进行集体讨论）；第四步，重新结构化问题（对问题的尝试性解决）；第五步，界定学习目标；（以上步骤为学生小组讨论）；第六步，收集信息和个人学习（学生独立学习）；第七步，共享收集到的和个人学习的信息（小组报告和讨论）。经过上述七步骤，完成一次PBL学习。在这个教学模式中，老师的角色是教学组织者、资源提供者、学生能力发展的促进者。学生从知识的被动接受者转变为自主学习者、合作者和研究者。在国际商务的课程中，有很多需要实际调研的案例报告，也有需要做营销策划的报告。创客空间则可以融入这种类型的报告中，结合导师的相关课题，最好有一定经费的支持，为学生的基于创造的策划提供完备的支撑。学生们可以就某个主题展开经验分享、头脑风暴、结合实际情况锻炼设计思维和表达能力，这种能力不仅适用于学校，而且也适用于未来工作中。
（三）培养跨学科能力和逻辑推理能力的实践方法
注重“国际商务专业+21世纪主题”的课程框架，希望通过超学科整合来弥补传统学科的缺点与不足，构建适切核心素养转化的课程框架。主题选择具有适当的弹性，为跨学科知识的联结提供空间。比如在国际商务课程授课内容中，注重添加区块链、人工智能以及中美、中欧关系等主题。在国内，“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品大赛是大学生创新创业实践教育最普遍和最有效的形式之一，具有广泛的群众基础和旺盛的生命力。每两年举办一届，被誉为当代大学生科技创新的“奥林匹克”盛会。所以提倡创建跨学科小组参加“挑战杯”大赛，比如国际贸易学院、国际商学院以及工程管理学院组建团队参加挑战杯，成员对不同学科都有相当的专长和良好的基本知识：国际营销、国际文化视野以及数据分析基础，在这样的团队中，更可能激发出新的思维和优秀的方案。
（四）全案例情景式教学
不同于教师讲授知识，学生被动接受知识的传统教学模式，全案例情景式教学是以案例或情景为载体引导开展学生自主探究性学习, 以提高学生分析和解决实际问题的能力。[5]首先，准备阶段。针对国际商务专业硕士课程的专业特点，结合知识点和学生实际情况，选取合适的案例作为分析材料。其次，授课阶段。在该阶段，教师讲授知识点之后，就将案例发放给学生；接下来就是考验学生理论结合实际的能力。学生可以自发组成小组，根据案例内容，并结合自己能力和长处与小组分工合作进行案例讨论，而在这当中，教师主要的角色是组织和引导学生。最后，拓展阶段。在学生汇报案例内容之后，教师要对学生的探讨结果进行点评总结。学生也可以利用这个环节进行自查，发现自己是基础知识点薄弱还是实践能力欠缺。通过该阶段，教师可以发现学生的水平，学生也可以发现自己作为专业硕士能力缺失的部分，从而双方进行查缺补漏。
四、总结与展望
结合国外高校及国际组织已有的模式，针对未来社会所需十种能力的培养方式如何应用在国际商务课程中，提出了一系列的活动和思维模式培养技巧，如在线学习（以MOOC为主）、讨论映射和鱼缸式讨论、项目式学习（PBL）、案例分析和创客空间以及课上的投票互动式环节等，希望对国际商务课程的改革创新有实质性的辅助作用。要想在未来取得成功，需要成为适应性强的终身学习者。随着组织形式和技能要求的快速变化，要求每位个人都必须具备远见，重新评估自己需要的能力，并迅速整合合适的资源来培养和完善需要的能力，适应万众创新时代，并形成决胜未来的新的竞争优势，赢得人工智能时代世界高等商科教育领域中的话语权。注释：①杨壮：现任北京大学国家发展研究院BiMBA商学院联席院长、北京大学国家发展研究院管理学教授、美国福坦莫大学商学院副院长、终身教授，著名领导力专家。
【参考文献】
[1]InstitutefortheFuture.FutureWorkSkills2020[EB/OL].[2019-11-09].
[2]LiuJie.TheOptimizationStudyofGeneralEducationPracticeEffectinOurCountry[J].学术界,2013(12):283-290.
[3]陈妍蓓(编译).欧盟关注终身学习关键能力培养[J].世界教育信息,2019,32(10):74-75.
[4]段世飞,张伟.人工智能时代英国高等教育变革趋向研究[J].比较教育研究,2019(1):3-9.
[5]王文.案例教学法在高校市场营销教学中的应用探索[J].产业与科技论坛,2020,19(4):187-188.
中图分类号：G642 文献标识码：A
1 引言
人工智能(AI)是二十世纪五十年代后期兴起的利用计算机模拟人类智能活动去求解问题的学科，与空间技术、原子能技术一起被誉为二十世纪三大科学技术成就，目前广泛应用于专家系统、机器翻译、语音识别、文字识别、计算机视觉、机器人、电子游戏等方面，已经成为计算机技术发展以及许多高新技术产品中的核心技术。
为了适应人工智能技术日益广泛的需要，国内外高校普遍开设了“人工智能”方面的课程，特别是作为计算机方面专业的核心课程之一。我校自从1993年开始为自动化专业本科生开设“智能控制”选修课，1996年为自动化、计算机、机械等专业本科生开设“人工智能导论”、“人工智能及其应用”课程。目前，我校软件学院、信息学院、机电学院都开设了“人工智能导论”课程，已经成为计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其目的是使学生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术和前沿内容，拓宽知识面，启发思路，为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识，提高学生应用开发软件的能力和水平，为今后在相关领域的研究和应用奠定更为坚实的基础。因此，建设好“人工智能导论”课程具有重要意义和很广的受益面。
由于人工智能是交叉学科，涉及面广、内容抽象、不易理解，学生往往有望而生畏的感觉，在教学过程中，老师教、学生学都比较吃力。为了更好地实现上述教学目标，提高本课程的教学质量，协调好教与学的双边关系，使学生由望而生畏的感觉，变为有用有趣的感觉，根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验和方法，结合“人工智能导论”课程的近几年教学实践，对课程的教学体系、教学内容、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行了探索总结。
2 调整与优化教学体系和教学内容
“人工智能导论”是计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其研究领域及内容十分丰富，涉及的基础面广。因此如何选好教学内容，既能使学生了解本领域的概貌，又能适合学生的基础，便于他们在有限的时间完成学习任务，是一件重要而又困难的事情。
进入21世纪以来，人工智能学科又有了新的发展。为了及时反映人工智能研究和学科的最新进展，我们修订了“人工智能导论”的教学大纲，对教学内容进一步优化和更新，极大充实了各个系统的内容。我们确定的教学内容主要分为三部分：第1部分为概论，介绍人工智能的基本概念、基本内容、主要研究领域及发展过程；第2部分是知识表示，推理和搜索技术，讨论几种常用的知识表示方法、推理技术(包括确定性推理方法和不确定推理方法)和搜索求解策略；第3部分是人工智能应用研究领域，包括专家系统、自然语言理解、机器学习、人工神经网络、遗传算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基础理论，是人工智能的重要基础，应该循序学习。第3部分是人工智能的应用，由于每个研究内容都相对独立、自成体系且有其专门的学术著作研究、热点，因此针对高等院校的本专科生来说，不必循序学习，而且结合专业特点可以选择其中几个研究领域。例如对自动化专业的学生来说，可以选择专家系统、人工神经网络、遗传算法等，同时可增加在自动控制领域的应用，包括专家控制、神经网络控制和进化控制等热点：而对计算机科学与技术专业来说，可以选择专家系统、自然语言理解、机器学习等，并辅以动物识别系统、语音识别系统、智能机器人等实例。总之就是要把握课程性质和教学目的，调整本课程教学体系，优化教学内容，让学生以有限的时间学到人工智能的基础知识和基本方法。
另外，在选择和确定教学内容时必须兼顾基础知识和新兴技术，注意与相关课程(如离散数学、数据结构、概率论、自动控制原理、Matlab系统仿真、面向对象的编程技术等)的链接，密切理论与实际的关系，通过课堂讲授和课外训练，注意学生能力培养，提高他们的学习效果和整体素质。
3 加强课程立体化建设和系列教材研究
在课程的立体化建设中，教材充当了地基的角色，所有的课程内容安排，无不体现出以教材为基本，以教材为模板。所以本着基础、实用的原则，我们先后编著出版了《人工智能及其应用》课程教材导论部分概括性强，引人入胜；基础部分系统全面，叙述深入浅出，循序渐进；应用部分密切理论与实际关系，典型形象。其中第二版在第一版的基础上，增加了证据理论、模糊推理、神经网络等理论的一些典型应用，使学生能够更深入地理解和应用这些理论；另一方面，又新增了自然语言理解及其应用内容，以适应目前计算机翻译、人机自然语言交互等技术日益广泛应用的需要。系列教材适应了人工智能导论新课程开设的需要，反映了人工智能学科的发展，为人工智能课程确立了基本框架，发挥了重要作用。系列教材的问世不仅解决了本校“人工智能导论”课程教学用书的问题，而且也被各兄弟院校普遍采用，促进了该课程的普遍开设，推动人工智能学科的发展。
为了配合教材第二版的教学和自学，在已有教学经验和教学成果积累的基础上，制作了高质量的教学课件和完整的教学视频录像，并刻录成光盘随书供读者使用；同时又研究与开发了网络课程(http：//)，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性，促进本课程的教学改革。
包括主教材、电子教案、教学视频录像、网络课程及教学资料库等在内的课程立体化建设符合二十一世纪高校教学的要求，支持教师提高教学手段现代化的水平，更贴合学生的学习需求。
4 改革与创新教学模式和教学方法
在“人工智能导论”课程教学的过程中，我们积极探索教学新路，经过数年辛勤试验，结合蔡自兴教授等对人工智能课程的建设经验，对课程的教学模式和教学方法进行了如下一些的改革与创新。
(1)通过多种途径激发学生的学习兴趣
“兴趣是最好的老师”，“人工智能导论”课程的学习效果，直接受到学生兴趣和参与意识的影响。由于这是一门导论性前沿课程，一般来说，学生开始学习兴趣很大。但是，当一些学生开始接触到抽象概念和算法时，往往感到不易接受。我们通过各种途径和方法，激发和培养学生的学习兴趣。例如，鼓励学生参与课堂讨 论、布置读书报告和课外实验、以问题为导向的启发式教学、专题讨论／辩论等形式。特别，我们精心组织和准备了模糊控制技术及其应用、智能机器人技术与应用、智能交通、BCI(脑机交互接口)等专题，以及智能调度软件、语音识别系统、动物识别系统、足球机器人比赛、机器人轨迹跟踪、倒立摆的智能控制等课内演示，使学生扩大了眼界，增加了感性知识，达到提高学生学习兴趣的目的与效果。
(2)面向问题的启发式教学
人工智能中的许多问题，有的似是而非，有的引人入胜。在教学中，有意识的提出相关问题，提请学生思考，鼓励学生提出自己的猜想和解决方案。然后逐步进入教材中的解决方案，启发学生求解这些问题，并进行分析和比较，从而强化了学生学习的主动意识和参与意识，提高了学生的学习积极性。例如，在讲到比较抽象的“遗传算法”时，提出“遗传算法如何用于优化计算?”这一问题。针对该问题，先从“达尔文的生物进化论”入手，讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用；然后通过一个简单的例子，从特殊到一般地启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现，最终让学生与教师一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。这样，学生不但从中学习了遗传算法，而且得到一次逻辑思维的训练，取得很好的教学效果。
(3)课堂辩论与交互式教学
组织课堂辩论，讨论的议题包括人工智能的应用前景和其他比较等有争议的问题。学生对这些问题展开了激烈的争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。例如，为了加深学生对智能机器人内涵的理解，我们组织了“机器智能能否超过人类智能”的辩论会。会前正反双方结合本课程内容及其相关知识，认真进行准备；辩论会上正反双方唇枪舌战，激烈争辩，气氛热烈。辩论后，学生余意未尽，讨论热情不减。无论是哪一方获胜，都达到了预期的效果。教学中我们还注意采用了多种交互式策略，如课堂上教师提问可鼓励或指定学生提问，也可由学生自由地就某个知识点进行主题发言后老师点评等。
(4)个性化学习与因材施教
在本课程教学过程中注意对学生因材施教和个性化教学。例如，通过组织学生进行读书报告的形式，鼓励学生从多方面、多角度考虑问题，多提新颖思想，有意识地鼓励优秀学生探讨比较深层的内容，并辅导优秀学生将其成果以科技论文和发表文章的形式转化为成果。又如，在教学设计和实验设计中，注意要求学习有余力和兴趣的学生选作部分探索性、创新性的功课和实验(选学内容，如模糊控制器的设计、进化控制等)，从而引导学生发挥个性优势，达到因材施教的目的。同时注意分析学习较差的学生的具体困难，进行有针对性的指导。
(5)多媒体与网络教学的使用
本课程在PPT演示文稿和网络课程上，采用了大量的多媒体表现形式，如视频、动画、声音和图像等。目的在于使得人工智能抽象的知识形象化，便于学生理解。例如，课内让学生在线观看涂晓媛博士的计算机动画“人工鱼”的录像片段、人工生命Floy中生命智能体在环境中不断的适应进化构成演示等，有助于加深学生对所学知识的理解，促进教学水平的提高，激发了学生对课程的兴趣，使学生创新意识得到增强。此外，随教材附赠的教学光盘和开发的网络课程(http：//)提供了学生课外自学用的高质量的电子课件、完整的教学视频录像、丰富的实验和案例资料等，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性。
(7)理论与实践结合
在教学内容安排上，注意理论联系实际，适时布置一些人工智能实验给学生进行课外练习。设计的课外实验包括产生式系统实验，归结反演实验，主观Bayes推理网络实验，A搜索实验，以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟踪系统、两车追赶模糊控制系统、神经网络模式识别仿真、遗传算法优化计算等实验。通过实践和参与，保持学习兴趣，有助于学生对人工智能基本概念和难点的理解，掌握基本方法和技术，为从事智能系统应用开发打下基础，从而达到教学目的。例如，我们组织学生参观我们的研究生综合自动化实验室，观看机器人臂取物、倒立摆控制、语音识别软件、指纹识别软件、智能调度软件等演示，密切理论与实际的关系。
我们在教学改革实践中探索的这些教学方法，有利于充分激励学生的学习积极性和主动性，有利于鼓励学生发挥独立思考和创新思维，有利于多方位培养学生学习发现问题、分析问题和解决问题的能力。
5 运用多样化的教学手段和考核方式
5.1 多样化的教学手段
采用现代信息技术进行教学，构筑“人工智能导论”课程的现代教学模式，是本课程的主要特点之一。教学过程中采用了多媒体教学课件和网络课程相结合的方法，充分利用多媒体的丰富表现形式，利用网络课程的交互性、情景化等，进行教学。采用的方法包括：
(1)抽象知识内容的多媒体表示
通过动画和视频来演示抽象的概念、算法和过程，包括机器人轨迹跟踪、机器人臂取物、足球机器人比赛、倒立摆控制、“人工鱼”等录像片段，以及智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件演示。
(2)通过PPT撰写教案
精心编制PPT，组织好课件内容，做到图文并茂，提纲挈领，便于学生理解，便于教师讲授。
(3)开发与应用网络课程
“人工智能导论”网络课程较好的实现了交互性、在一定程度上实现了学习过程的情景化。在交互性方面，通过网络课程的课堂练习和章节练习，评价学生的学习情况，并给学生提出学习建议。在情景化方面，采用了在线答疑形式，使得学习过程丰富有趣。
(4)先进实验系统的观摩与演示
利用我们的研究成果等有利条件，有针对性地对学生进行成果演示(包括智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件)，使学生知道学了有用，而且很有用，很有趣，很有意义，从而进一步诱导学生的学习兴趣，巩固了课堂所学知识，提高了教学质量。
教学效果通过上述先进的现代信息技术的应用，不仅极大地提高了学生的学习兴趣和主动性，而且也取得很好的实际教学效果，提高教学质量。
5.2 作业、考试等教改举措
(1)改革作业方式与方法
改变过去那种单纯的书面习题作业，发展成为必须交给教师评阅的书面家庭作业、不必交给教师的课外思考题目、口头布置的思考题或阅读材料以及大型作业等。其中上交作业通过网络进行，教师批阅后的作业也通过网络返回给学生，实现了作业呈交和返回的网络化。
(2)改革考试方式与方法
【中图分类号】G420 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097 (2008) 10―0043―04
教育部在2003年颁布的高中信息技术新课程标准中，首次把“人工智能初步”设置为选修模块，与多媒体、网络、程序设计、数据库技术等一起列入信息技术课程体系[1]。此举曾被视作信息技术课程改革的亮点之一。然而，在如今高中信息技术新课改已经全面铺开之际，人工智能选修课程的推进仍然举步维艰，面临诸多困难和问题。
一 高中人工智能课程的现状分析
自2004年我国部分省级实验区开始推进高中新课程改革以来，信息技术课程改革已经开展了四年之久。从目前的总体情况来看，信息技术课程的基础模块与多媒体技术、网络技术、算法与程序设计三个选修模块的实施情况较好，而数据库技术与人工智能初步两个选修模块的推进情况相对不佳。特别是人工智能课程，至今在全国范围内正式开设该课程的学校寥寥可数，少数高中展开了一定的探索和实验，而大多数学校仍持有观望态度。以下分别从实施取向和实施层次的角度分析该课程的现状：
（1） 课程实施的取向
由于我国长期以来实行的是全国统一的课程与教材，按照统一规定执行教学计划，对学校和学生的评价也是按照统一标准与方式实施的，因此我国以往的课程实施基本上都采用了忠实观的取向[2]。本次新课改中信息技术课程的实施过程难免受到这种取向的影响。然而，新课程标准中对信息技术技术各个模块的具体实施并没有明确而详细的规定，从而使教师对包括人工智能模块在内的课程实施缺乏长期惯于依赖的参照和依据，增加了课程实施的难度，造成部分模块的课程难以开设的情况。
（2） 课程实施的层次
课程实施包括五个层面的变化，即教材的改变、组织方式的改变、角色和行为的改变、知识与理解的改变、价值的内化[3]。目前高中人工智能课程在教材改变的层面已经做出了一定的努力。在课程标准的指导下，现已出版的五套教材在体例、版面、学习活动、评价等方面进行了多样化的设计，基本上贯彻了新课标所倡导的课程目标和理念。在组织方式的层次，少数已经开设人工智能课程的学校结合学生的兴趣与学校的实际情况，有针对性地开展了课程的组织。然而，仍然有一些地区或学校不愿或不习惯打破原有的课程组织方式，而是采用硬性规定的方式，人为指定两三门课程，将选修变为必修，限制学生的自由选择，依然维持原有的固定班级授课的形式。教材的改变仅仅是课程实施的开始，在组织方式、角色或行为、知识与理解、价值等层次，大部分学校还未发生变化或变化还很小。
（3） 课程实施的典型个案
目前国内开展人工智能课程教学或实验的典型学校如表1所示。总体来看，这两所学校都地处东南沿海地区，且学校本身比较积极参与高中新课改的实践探索，属于“敢于吃螃蟹”的类型。考虑到课程本身的要求较高，两所学校都选取了基础较好的学生开展教学。到目前为止，两所学校均已开展了三期的教学或实验探索，任课教师及时总结教学心得体会，并在相关教学刊物或课程研修活动中与广大一线教师分享教学经验。
二 高中人工智能课程的影响因素
根据Snyder的研究，可以把课程实施的影响因素归纳为四个方面：课程改革自身的性质、校区的整体情况、学校的水平以及外部环境[4]。结合高中人工智能课程的现状，本文分别从以上四个方面来探讨影响该课程的主要因素。
（1） 课改自身的性质
课程改革本身的性质是影响课程实施的第一要素。它包括课程改革的必要性及其相关性、改革方案的清晰程度、改革内容的复杂性以及改革方案的质量与实用性。结合信息技术新课程改革的相关调查研究，广大信息技术教师和教研人员对课改的必要性应该认识得比较到位，然而他们对信息技术课程中是否有必要单独开设人工智能模块存有疑惑。其次，不少教师对课程改革方案（课程标准）的认识并不是非常清晰。他们认为新课程标准中的教学理念、实施建议等内容相对抽象，不易把握和理解，缺乏具体的针对性，可操作性不强。再次，人工智能课程的实用性相比其他模块并不明显，课程内容也相对难度较高。这些因素造成课程设置的必要性不强、实施难度大、实用性不高，直接影响人工智能课程在学校的顺利设置。
（2） 校区的整体情况
校区的整体情况主要包括地区的适应性、地方管理部门的支持、教学队伍的培养、教学研讨和交流等等。各地区对课程改革的需要程度会直接影响人们实施课程的积极性和主动性。我国东西部地区的学校对课程改革的需求程度不同，从而造成了课程实施的地区差别。从目前开设人工智能课程或教学实验的学校来看，均分布于东南沿海较为发达的地区。这些学校的共同特点是基础条件较好，对课程改革的积极性高，敢于进行教学尝试和革新。此外，地方管理部分的支持对课程实施也有很大影响，如广东省为了推动信息技术课程改革，专门出台了关于课程标准的教学指导意见[5]。其中强调“要特别注意人工智能初步”，并针对人工智能课程提供了较为具体的教学建议，从而促使该省出现了全国最早正式开设人工智能课程的学校。师资队伍也是影响课程的因素之一。目前大多数高中缺乏熟悉人工智能课程内容和教学方法的专业教师，使得学校无法开设该课程。因此，有关人工智能课程的研讨和学习交流显得尤为重要，然而目前这些方面的活动总体上相对缺乏。
（3） 学校的水平
学校水平对课程实施的影响因素包括校长的作用、教师的个人特征和教师集体的行为取向。学校是课程改革的基本单位，校长和教师是学校课程改革的动因。校长对课改理念的理解，以及对课改的支持、参与程度都会影响课程的顺利实施。校长通常会根据上级主管部门的意见，结合本校的实际情况，权衡课程改革可能对学校形成的各种影响。在高考的影响下，信息技术课程在高中各科中长期存在地位“低人一等”的现象，甚至出现课时常被“侵占”的现象。如果校长对信息技术课程本身不重视，那么要求学校开设人工智能选修课无疑是一种奢望。此外，一所学校教师个人和集体的改革意识的强弱也会影响课程的实施。从人工智能课程的现状来看，恰好印证了这一点：改革意识强的教师个人或教研组即使没有上级的硬性指令，也能积极展开各选修模块的教学尝试和探索，并自觉地从教学者成长为研究者，而思想保守的学校即使具备了课程实施的基本条件，也不愿积极开设相关的选修课程，长期停留于课程的“忠实执行者”的层次。
（4） 外部环境
外部环境因素主要包括政府部门的重视、外部机构的支持以及社区与家长的协助。各国课程改革的经验表明，教育行政部门和相关机构的态度在很大程度上影响到新课程的顺利实施。特别是我国长期以来受到前苏联教育模式的影响，课程改革通常是自上而下的模式，新课程的实施主要依靠各级政府教育行政部门的政策和指令的推动。本次新课程改革同样继承了这一模式，但是整个教育体制和评价体系未能及时进行相应的调整，因此在某些方面造成各级教育部门的政策抵触，出现“上有政策、下有对策”的情况。此外，社区与家长对新课改的认识和态度也影响到人工智能课程的实施。研究表明，社区与家长更加关心的是新课改是否有助于提高学生的学业成绩，是否会给学生造成更大的负担，而对学生能力的全面发展和个性的培养则是其次的考虑。因此，要使社区与家长认识和了解课程改革的意义和目标，引导其关心新课程、支持新课程才能更好的促进新课改的健康发展，进而才可能使得包括人工智能在内的高中各科选修模块得以全面开设与实施。
三 高中人工智能课程的反思
通过调查访谈以及与相关授课教师的交流，笔者了解到高中人工智能课程的教学情况和教师的经验体会。总体来说，该课程的推进情况不如预期理想，需要从课程的设计、管理、教学以及评价等方面进行反思。
（1） 课程设计
本次高中信息技术课程改革将原来的一门课程分解为1个必修模块和5个选修模块，从而给学生提供多样化的选择。“人工智能初步”选修模块是作为智能信息技术处理专题设置的，以反映信息技术学科的发展趋势，体现教育的时代性要求。课程设置的目的在于使学生在技术掌握与使用的过程中，逐渐领会信息技术在现代社会中的应用以及对科学技术和人类发展的深远意义[6]。然而，以上的描述更多是该模块的隐性价值，相比其他模块该课程的显性价值并不是很直观。而一线的信息技术教师较多关注的是该课程的显性价值：课程能给学生带来些什么？学生的实践能力能否有较大提高？教师们在没有找到一个合理的价值依托之前，一般不会贸然开课。这一点值得课程设计者和教研人员的深刻思考。
通过网络问卷调查，不少教师认为人工智能课程在高中开设是有一定必要性的[7]，但并不意味着所有的学生都需要学习该课程。课程应面向对人工智能有一定兴趣的学习者，且最好有一定的基础。事实上，相对于其他选修模块，选择人工智能课程的学生并不是很多。因此，结合我国目前的情况，可以考虑优先在发达地区条件较好的部分学校开设，再进一步利用其示范作用，以点带面，逐步铺开培训、指导、交流的规模和影响面，积极稳妥地推进高中人工智能课程的建设。
（2） 课程管理
课程的有效管理有助于提高课程实施的质量。上个世纪90年代以来，我国的中小学课程由原来的中央集权管理体制逐步转变为国家、地方、学校的三级管理体制。国家负责课程的总体规划，省级教育部门结合本地区实际制定课程计划或实施方案，而学校也将有权根据学校传统或学生兴趣开发适合本校的课程。目前人工智能课程虽然已被列入国家课程标准，但在地方管理层面并未得到应有的认可。部分地区考虑到高考因素，直接将人工智能模块排除在学生的选择范围之外，无疑成为阻碍该课程顺利实施的一个重要原因。
目前我国高中了解熟悉人工智能教学内容、方法的教师十分缺乏，相关教育主管部门需加强该课程的师资培养，邀请教材编写人员和相关专家，积极开展各级培训、研讨和交流活动，以务实的态度来听取学科教师的意见，为他们提供一些明确的、可操作的指导和建议。也可以开展优秀教学案例的征集和评奖，通过公开课的观摩和点评活动，或吸纳中学教师参与有关课程改革和教学研究的课题，以此提高教师参与改革的积极性。此外，国内高等师范院校信息技术相关专业应该对新课改作出及时的反应，针对高中信息技术各选修模块为师范生开设相关的课程，为课改的成功实施提供后备师资力量的支持。
（3） 课程教学
从已开展的人工智能课程教学或实验情况来看，主要的教学体会包括：教学对象选取时要有针对性，不宜硬性指定，应结合学习者自己的兴趣和学习基础供其自由选择；由于课程的理论和技术的要求较高，不宜大量采用“讲授法”进行教学，应设计一些有挑战性的活动供学生实践；为保证教学进度有序进行，可通过课堂小测及时巩固所学内容；应提供良好的网络条件和计算机设备以支持课程教学和实践的顺利开展。
国外一些高校通过远程网络的手段与中学合作开展人工智能教学，加快了课程建设的步伐，并提高了教学质量。大学负责教学网站的建设维护，主持与中小学的讨论答疑，中学则负责课程教学的具体实施。文中个案也印证了这种做法的有效性：让一些致力于高中人工智能课程研究的高校和部分条件较好的中学建立共同体，协作推动课程的实施。一方面，高校研究人员能为中学提供教学指导建议、技术和资源的支持；另一方面，中学的教学实践也为高校进行课程教学研究提供了材料和依据。
（4） 课程评价
研究表明，评价目前已成为影响高中信息技术新课程实施的一个重要问题[8]。从本次课改的动因来看，针对我国现行教育体制下的高考选拔制度在很多方面呈现的弊端，新课改力图在一定程度上改变这一局面，努力使学习者能够真正获得全面的发展。但是，在目前情况下以高考为“指挥棒”的评价体系短期内仍然无法发生质的变化。高中新课改实施以来，部分省份相继将信息技术课程纳入了高考的范畴，以往信息技术课程不受重视的情况逐渐得到了一些改善。然而，高考是否解决信息技术课程评价问题的一剂良药，进而为人工智能课程的实施及其评价带来新的希望，目前仍是值得怀疑和思考的问题。特别是当前高考科目已经较多，再增加科目无疑会加重学习者的负担，且很容易回到应试教育的老路上。
其次，虽然新课程标准中提供了关于课程评价的建议，但是其中的内容仍然比较抽象，可操作性不够。如在信息技术课程标准的评价建议中，提倡评价主体的多元化，关注学生的个别差异，综合应用多种过程性评价方式，适当渗透表现性评价的理念，等等。这些内容从理念上来讲都是很好的，但是如何在教学实践中加以操作实施，对一线教师而言仍是不够明确和难以把握的问题。而且，信息技术课程的每个模块各有特色，然而课程标准并未就此提供专门的评价建议。因此，一套科学合理、适合人工智能课程的评价体系和方法仍需要教研人员在实践中不断摸索总结。
参考文献
[1] 教育部. 普通高中技术课程标准(实验) [S].北京:人民教育出版社,2003:9.
[2] 钟启泉. 课程论[M].北京:教育科学出版社,2007:207-214.
[3] Fullan, M. & Pomfret, A. Research on curriculum and instruction implementation [J]. Review of education research, 1997, 47(1).
[4] Snyder J.B. & Zumwalt K. Curriculum implementation [M]. In Jackson P. W. (Ed).Handbook of Research on Curriculum. New York: Macmillan Publishing Company, 1992.
[5] 珠海教育信息网. 广东省普通高中信息技术课程标准教学指导意见 [DB/OL].
