導語：如何才能寫好一篇人工智能教育應用案例，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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關鍵詞：新工科；人工智能導論；實踐教學；校企合作；案例庫

隨著物聯網、大數據、5G及人工智能等信息技術的發展，為了應對中國產業變革及新一輪的科技革命，適應“中國制造2025”國家戰略需要及產業經濟創新發展，同時將國際工程教育思想本土化，“新工科”應運而生[1]。信息技術發展催生出了人工智能相關的專業，國內高校紛紛設立了智能科學與技術專業。近年來，人工智能技術的發展引領著人類社會正逐漸走進智能社會，人工智能將深刻影響人類社會。隨著人工智能的進一步發展，高等教育的價值也將進一步提高[2]。因此，各高校應盡快建立與新工科相一致的智能科學與技術專業，并深入研究我國人工智能的人才培養體系、課程設置、實驗平臺及成果轉化等方法，改革傳統人工智能的教育教學方法，形成有新工科特色的智能科學與技術專業工程教育方法。由于傳統的專業是按學科劃分的，因此，目前的智能科學與技術專業課程體系以理論為主，強調學科知識的系統性和完備性[3]。人工智能導論作為智能科學與技術專業的核心課程，同時也是人工智能“入門性”和“引導性”的課程。但是，目前人工智能導論的課程設置上主要存在課程內容陳舊、實踐課程不足、教材理論過強、教學模式老舊及實踐教學與企業需求不適應等問題。尤其是人工智能導論課程，缺乏實踐教學將會降低學生學習人工智能的興趣和積極性。因此，為了解決這些問題，并使高校跟上人工智能時代的腳步，抓住高等教育發展的新機遇，進行面向新工科的人工智能導論實踐教學模式探索具有重要的現實意義。

1人工智能對新工科人才的新要求

1.1具備多學科交叉知識。人工智能導論是一個多個學科交叉而成的一門課程。人工智能導論主要包括知識系統、智能搜索技術、腦科學、機器學習、神經網絡、支持向量機、專家系統、智能計算及分布式智能等內容[4]。因此，一個合格人工智能專業人才需要具備多學科知識。1.2具備多領域應用能力。人工智能導論的應用領域廣泛，基本包含工業、農業及社會生活的各個行業（如工業生產、通信、醫療、金融、社會治安、交通領域及服務業等）[5]。人工智能導論課程要求學生在學好理論前提下也應該掌握各行業的相關知識，只有這樣才能提高人工智能技術在各領域的應用。1.3具備人工智能創新創業精神。目前，創新驅動發展成為了我國現階段發展的重要力量，人工智能成為經濟發展的新引擎[5]。在大眾創業、萬眾創新的號角下，人工智能技術作為創新創業過程中的一個大趨勢。因此，當今新形勢下培養具有創新創業精神的人工智能專業人才對我國經濟發展及大學畢業生創新創業具有重要意義。1.4具備人工智能人文素養。人的內在品質就是人文素養，人文科學的知識水平和研究能力是人文素養的重要組成部分，人文素養是人文科學體現出來的以人為研究對象和中心的精神[6]。人工智能對人類社會帶來的是便利還是帶來災難，關鍵是使用者的思想道德和人文素養。因此，培養具有人文精神的人工智能專業人才具有重要的意義。

2人工智能導論課程教學現狀

目前，許多高校已經認識到傳統的人工智能導論課程已經不能適應社會和學生發展的需要。尤其是地方普通高校在師資、科研及學科力量薄弱情況下進行人工智能導論的實踐教學。目前人工智能導論的課程設置上主要存在的問題如下：⑴本科生課程內容陳舊。近年來，隨著云計算、大數據、5G等信息技術的快速發展，也帶動人工智能技術發展日新月異。對于高校來說，要緊跟人工智能技術前沿，傳授學生的知識也要緊跟人工智能的發展。目前，雖然也出現了不少新的人工智能導論教材，但在課堂上能夠教學的新內容仍然不多，教材內容仍然集中在傳統的人工智能技術（如問題求解、知識表示、歸結原理及經典推理等技術）上。⑵研究生課程內容重疊。研究生的人工智能導論課程應作為本科生課程的一個延續，但部分高校對研究生人工智能導論課程的教學重視不夠。很多本科生已經學過的內容在研究生階段又進行了重復。因此，在新工科背景下培養高層次的人工智能人才，就必須要在研究生階段加強新工科人才實踐能力的培養，選擇合理的人工智能導論課程，改革研究生階段人工智能導論的教學理念和教學模式。⑶實踐課程不足。實踐教學是提高人工智能新工科人才能力的重要路徑。目前，大多數院校的人工智能導論課程理論與實踐聯系不夠緊密，對學生實踐能力的培養不夠，只知道理論，而不進行實際的實踐應用就不能成為合格的人工智能新工科人才。另外，大多數地方高校的人工智能實驗室建設投入不足，實驗條件差，驗證性的實驗較多，實驗課時不足，學生對人工智能新技術的接觸不夠。⑷人工智能導論教材理論性過強。目前，現有的人工智能導論教材以理論為主，缺乏人工智能實踐內容。在課程教學過程中學生經常會感覺索然無味，當實踐課程開設不足時，這種情況會非常明顯。學生會漸漸的對人工智能導論課程失去興趣和熱情，最終會導致課程的教學質量和效果下降，不能達到新工科人工智能專業人才培養的預期。⑸教學模式老舊。人工智能導論是多學科交叉的課程，課程內容理論性強、抽象、多知識點是新工科的特點。然而，大多數地方高校仍然采用過去的課堂教學模式（即“教師講、學生聽”的教學模式），這種單向灌輸的教學方式以教師為主，學生的主動性不夠，只是在被動接收知識。學校這種重視理論不重視實踐的教學模式，在一定程度上影響了新工科人才的實踐能力，從而導致教學內容與企業社會需求脫節。

3人工智能導論實踐教學初探

3.1人工智能導論課程實踐平臺建設。為了提高學生對實踐教學的興趣，南陽師范學院計算機科學與技術學院在人工智能導論授課過程中廣泛應用多種計算機實驗教學平臺，如采用開源的PaddlePaddle百度飛槳深度學習平臺，希冀一體化人工智能實踐教學平臺及大數據綜合實驗平臺。教師可以在實踐教學過程中方便的使用這些平臺進行授課，學生也可以在課堂中跟隨老師完成相關實驗，并能夠在課下進行相關實驗練習及提交作業。3.2人工智能導論課程實驗內容優化。在人工智能導論實踐教學過程中，以學生興趣為導向，開展相關應用課程實驗，南陽師范學院計算機科學與技術學院對人工智能導論實驗課程內容進行優化。優化后的主要實驗課程包括搜索優化算法實現、智能計算實現、貝葉斯分類實驗、最近鄰算法實驗、機器學習實驗及神經網絡實驗。最后，通過期末課程設計進一步提高學生解決實際問題及創新創業的能力。3.3人工智能導論實踐教學模式改革。⑴校企合作為使人工智能導論實踐教學不與企業脫節，校企合作是關鍵。應積極派遣教師進企業進修，了解企業需求，并提高教師的工程能力。從2018年以來，南陽師范學院計算機科學與技術學院每年暑假期間累積派遣教師58人/次前往百度、中興、科大訊飛、神舟數碼及江蘇傳智播客公司等進修培訓。同時已經在固定時間邀請相關企業講師到學校進行人工智能方面的項目教學。建立起了具有地方區域特色的師資隊伍及校企協調的實踐教學模式，從而避免人工智能導論課程實踐與企業實際脫節。⑵“雙導師”負責制人工智能導論實踐課程實行“雙導師”制，邀請企業中實踐經驗豐富的人才任教或任職，校企合作建立實踐教師指導團隊，改革教學策略及教學方法，以項目為牽引，將人工智能導論實踐課程作為第二課堂學分。還要積極制定人工智能相關的科技作品競賽的獎勵機制，積極引導學生參加各種人工智能相關的比賽，從而進一步提高學生在創新實踐方面的能力。⑶采用案例教學法以案例導入進行教學，提高學生興趣。首先，從人工智能競賽的部分賽事中、（如百度的人工智能大賽，“2020年全國人工智能大賽”，“2020中國高校計算機大賽人工智能創意賽”等）中選取貼近實際問題的案例作為人工智能導論實踐課程的案例來源。然后，采用目前主流的人工智能開發軟件進行算法代碼的編寫，引導學生采用Python語言調用第三方接口庫進行算法的實現。最后，讓學生使用主流的編程語言（如C++、Java等）開發完善算法或進行系統設計與實現。

4結束語

在新工科背景下，人工智能導論作為智能科學與技術專業的基礎核心課程，人工智能人才培養應注重提高學生解決問題的能力。在這種背景下，筆者結合近年來了解到的企業需求和上課的實際，對人工智能導論實踐教學模式進行初探，具體如下：①校企合作，構建人工智能實踐平臺；②建立案例庫，優化實踐的內容；③校企“雙導師”制，采用案例教學，從而進一步提高學生在創新實踐方面的能力。

參考文獻:

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>> 引入深度學習的人工智能類課程 中西合璧的人工智能課程雙語教學模式 可調戲的人工智能 生活中的人工智能 不斷超越的人工智能 逐漸靠近的人工智能 正在落地的人工智能 2035年的人工智能 航天類專業“人工智能”課程的教學探索 林業院校人工智能課程教學的思考 人工智能導論課程的興趣教學法 人工智能概論課程的教學思考 “人工智能”課程教學的實踐與探索 游戲開發應用中的“人工智能”課程教學方法探討 人工智能的應用研究 人工智能的日常應用 人工智能的應用和發展 淺析電氣自動化控制中的人工智能應用 分析繼電保護中的人工智能技術及其應用 電氣自動化控制中的人工智能應用分析 常見問題解答 當前所在位置：l)。在情境創設時,教師根據學生特點提出了多種應用需求,例如化妝品銷售咨詢等。學生利用該工具,興趣盎然地開發了自己的小型專家系統,不僅理解了專家系統的特點、作用、運行方式等,還具有強烈的成就感。

2.2面向研究的情境創設

蘇霍姆林斯基認為,研究型教學法應該充分體現學生的主體地位,激勵、引導和幫助學生去主動發現問題、分析問題和解決問題,激發學生學習的內在興趣和成就動機[4]。人工智能課程中包含了大量的前沿問題,研究型課題比比皆是,如何平衡這些研究課題與興趣、實用的關系,是教學設計中重點考慮的內容。

下面以“規劃”中的路徑規劃內容為例,詳細分析以研究為導向的情境創設過程。表2給出了整個教學設計。

綜合幾次研究課題完成情況,班級中有1/3的學生通過廣泛查閱資料和多次與教師討論,提交了質量尚可的標準格式論文,并因此獲得了學院的科研學分。除此之外,教師還組織這部分具備一定科研潛力的學生參加科研項目,進一步磨練科研技能,極大提高了學生的學習興趣和能力。

3DBR驅動的教學過程

人工智能課程各單元內容相對獨立,難以形成統一的聯系,怎樣驗證各單元的學習效果?從提出問題到任務解決,每個單元的學習通常要跨越幾節課甚至幾周,怎樣在此期間保持學生的興趣和關注?

DBR是情境設計、實施、評價、再設計、理論形成等環節多次迭代循環的過程,柯林斯稱之為“不斷進步的修正”(Progressive Refinement),以檢測設計的價值。因此,評價是教學過程中非常重要的一環。本課程教學主要做好兩個環節,以驅動整個教學過程的推進。

1) 實踐環節。

通常的實踐環節是課程結束后固定時間的實際任務,而本課程的實踐卻貫穿整個教學過程,是單元教學、教師、學生之間的粘合劑。實踐包括應用型實踐和研究型實踐,一般在每個單元教學開始,提出問題后,實踐任務就被布置下去,例如前面所述的“黑白棋”、“路徑規劃算法研究”等。學生接受任務后,帶著問題搜索解決途徑,在此期間需要教師提供方法指導及答疑(既可固定時間,也可通過E-mail等形式)。及時地交流,特別是針對實際問題的交流,不僅有效率,而且便于教師及時調整教學設計。

2) 教學評價。

除了課程考核以外,每個教學單元結束時都有反饋和評價環節。評價方式包括單元測試、編寫軟件測試、研討會等。具體采用何種形式,要根據前一階段的反饋信息決定。這些來自學生反饋信息包括前一階段學習的接受情況、興趣點、其他課業繁忙情況等。在學期的不同時間點采用合適的評價方式,有助于加強學習刺激,總結和發現教學設計中的問題,及時調整。

通過上述兩個環節的推動,精心設計的教學內容得以順利實施并被學生欣然接受。2/3的學生在整個學期教學中都保持了積極的態度和充分的關注度,確實感受到人工智能的魅力,并能夠從技術角度看待人工智能,消除了未學或初學時的神秘感。

4教學實施效果分析

1) 正效果分析。

中原工學院計算機學院作為普通工科院校,以培養實用型人才為主,人工智能并非主干課程,學生重視程度不足。兩年來,經過教師與學生的共同努力,教學改革成果逐步體現。人工智能類學生人數從過去的5%上升到15%,科研論文數量從1%上升到20%。有20%的學生接觸過或正在從事人工智能類項目的研究與開發,考研選擇人工智能科目的學生比例從0上升到15%,考研成功人數占畢業生總人數的20%。

人工智能教學中采用的應用型與研究型情境創設,不僅促進了學生理解接受知識,而且鍛煉提高了學生獨立分析、解決問題及開發能力。學習也不再局限于課堂,而是拓展到圖書館、互聯網等更廣闊的空間。學生在學習期間保持了高度的關注,充分發揮了主動性和主體意識,為持續發展奠定了良好的基礎。

2) 不足分析。

DBR的方法論能夠促使教師在教學過程中不斷完善教學設計,融合先進的教學理論及工具,逐步加深學習的理解和設計的提升,切實提高教學效果。然而,仍然存在一些DBR無法解決或完善的問題。具體表現在:

(1) 缺乏合適的教材。目前大多數教材的示例以解答式或推證式為主,設計型或實際項目案例較少。

(2) 投入時間限制。盡管上述教學設計和教學過程都經過精心準備與實施,但是要取得好的成效,還需要教師和學生都投入大量時間交流、研究或開發。而學生課業繁忙造成了實施的瓶頸。

這些不足制約了上述教學方法的實際實施效果,需要今后不斷改進。

5小結

本文針對普通工科院校學生特點,將DBR研究成果應用于人工智能課程。教學效果表明,精心設計的應用型與研究型情境有助于維持學生長時間的關注度、主動性和興趣;強調基于評價的修正使教學過程可調節,學生的學習效果更可靠。希望本文研究能夠對人工智能教學及學生培養起到一定的參考作用,下一階段的主要工作是進行適合的教材建設。

參考文獻:

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DBR Utilized Teaching Method for Artificial Intelligence

WANG Lu, LU Xiao-xia

(School of Computer, Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou 450007, China)

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關鍵詞：教學網站設計；人工智能教學；智能規劃

中圖分類號：TP319 文獻標識碼：A 文章編號文章編號：16727800（2014）001011103

基金項目基金項目：湖北省教育廳教學研究項目（2010241）

作者簡介作者簡介：蔡敦波（1981-），男，博士，武漢工程大學計算機科學與工程學院講師，研究方向為自動推理與智能規劃。

0 引言

隨著計算機網絡技術的發展與運用范圍的擴展，基于計算機網絡的教育技術已經成為教育教學中備受關注的技術之一。教學網站是該技術的主要產品。教學網站的目的在于通過提供教學大綱、教案、講義、演示文稿、習題與答案等內容在教學時間和教學深度兩個方面延伸理論教學課堂。因此，教學網站設計能否實現其教學目的一直是網站建設者思考的主要問題[13]。為了實現具體的教學目的，網站設計者一方面采用新技術提高網站的響應速度，改善用戶界面；另一方面精心組織網站內容和教學模式[3]。本文以本科生課程《人工智能》為例，來著重討論教學內容的前沿性及其體現形式。

在教學過程中發現，對于大多數本科生而言，人工智能是出現在科幻電影中的技術。此外，多數人工智能課程使用基礎性人工智能教材，專注于理論和方法較多，很少介紹人工智能軟件系統，這進一步加深了學生對人工智能技術成熟度的懷疑，從而妨礙了部分學生的學習興趣。針對該問題，課程網站作為理論教學的有益補充，應介紹人工智能領域具有代表性和前沿性的軟件系統，從而提高學生對人工智能的學習興趣。

智能規劃自人工智能誕生時起就成為其中的一個研究領域，更在近20年間取得突破性進展。在理論研究方面，最新的智能規劃算法相比1995年之前的規劃算法有一個數量級以上的提高[4]。在應用研究方面，智能規劃技術在香港地鐵系統的應用使香港鐵路公司能夠處理每工作日240萬人的客流量，獲得了美國人工智能聯合會2005年的“人工智能創新應用”獎；智能規劃技術在美國施樂公司的印刷設備動態調度項目中也取得成功[5]，自2008年開始便產生了巨大的經濟效益。因此，對智能規劃技術的了解有利于提高學生對人工智能的學習興趣。

1 智能規劃技術簡介

智能規劃問題是根據Agent面對的初始世界狀態及其目標，在該Agent行動之前制定動作序列的問題。初始狀態和目標條件用邏輯命題表示，動作分為3個部分，包括執行前提、執行后新生的效果、執行后消除的效果。初始狀態、目標條件和動作均采用PDDL語言[6]進行建模，以文本文件格式存儲為“域文件”和“問題實例文件”。“域文件”描述Agent的動作，“問題實例文件”描述在一個具體問題中Agent所面對的初始狀態和目標。

智能規劃系統是一個配備在Agent上的軟件系統，它以“域文件”和“問題實例文件”為輸入，通過自身的規劃算法計算出解決該問題所需的動作序列。動作序列一般以文本文件進行存儲。

2 教學案例設計與實現

在人工智能教學網站建設過程中，設計了一個運用智能規劃系統的教學案例，采用JavaScript、Ajax和Java Servlet等技術加以實現。

2.1 案例設計

為了使學生了解智能規劃系統解決問題的全部過程，以“積木世界”類問題為求解對象，使用規劃系統FF[7]進行問題求解，使用動畫效果展示規劃解的執行過程。“積木世界”問題涉及到將若干個積木堆疊成滿足給定空間關系要求的若干個積木堆。涉及3個積木的具體問題如圖1所示。

為了提高學習興趣，允許學生指定積木數量，隨機生成具有不同初始狀態和目標狀態的問題實例。實例的初始狀態生成算法思想如下：根據指定的積木數量M，生成標號從1到M的積木；對于第i個積木i，以1/k的概率將它放置在桌子上或頂面為空的積木上，其中k為頂面為空的且編號為1～（i1）的積木數量。目標狀態使用相同的算法生成，但保證其與初始狀態不同。問題實例生成后，其對應的PDDL語言模型將向使用者展示。完成此過程的用戶界面如圖2所示。

圖1 一個具體的積木世界問題實例

圖2 系統用戶界面

使用者通過點擊按鈕啟動規劃求解過程，在短暫等待后，能夠查看規劃解。使用者能夠啟動規劃解的單步執行過程，根據每一步執行的動作名稱和執行后的結果觀察動作對外部世界的影響。在執行過程中，允許使用者啟動倒退按鈕重新觀察上一個狀態。執行過程的用戶界面如圖3所示。

圖3 規劃解執行過程演示界面

2.2 預期效果

該案例預期實現以下教學效果：①使學生理解規劃問題的組成及其PDDL語言描述，在實例生成后，通過文本框顯示問題實例的PDDL語言描述以輔助學生理解；②使學生理解動作模型，通過執行動作、撤銷動作等操作使得學生能夠觀察某個動作在執行后對外部世界的影響；③認識到智能規劃系統的高效性，相比手工計算具有優勢。為達到此目的，使用性能較高的智能規劃系統FF。通過多次生成不同規模的規劃問題，使學生意識到隨著積木數量增大而引發的手工計算困難；④發現FF給出的規劃解并不總是最優的，從而認識到計算人工智能問題的最優解是困難的。通過手工分析小問題的最優解，使學生認識到FF的局限性和克服該局限性的困難。

2.3 案例實現

為支持教學案例的實施，設計了相應的網頁。系統采用瀏覽器/服務端模式，瀏覽器端采用JavaScript技術和Ajax技術定義用戶界面、動態演示規劃解的執行，服務器端采用Java Servlet技術實現規劃問題實例的生成、規劃系統FF的調用、規劃解的傳遞，系統結構如圖4所示。問題實例在服務器端生成后，將以XML文件格式發送到客戶端，并以文本文件形式存儲在服務器端；服務器端在接到求解規劃的請求后，以問題實例的文件名和域描述文件（預先存儲在服務器端）的文件名為參數，調用規劃系統FF；FF在求解后將規劃解以文本文件存儲，之后服務器端負責將該文本文件格式化為XML文件并發送給客戶端；客戶端在接收到規劃解后，根據用戶的操作進行規劃解的執行過程演示。由于規劃系統FF在Linux操作系統上開發，因此服務器在Linux上搭建。

圖4 系統架構

2.4 實踐效果

該系統在智能科學與技術專業本科生的人工智能教學實際中加以了運用。實踐結果表明，學生對系統的可視化特征很感興趣，對規劃問題、PDDL語言和規劃求解算法都很好奇。學生提出的問題主要有：①Agent能執行的動作是如何知道的；②生成初始狀態是否有其它算法；③PDDL語言與編程語言的區別；④FF使用了什么算法。在指導教師解答后，學生對問題建模和自動化求解有了更深入的理解，部分學生對使用PDDL語言建模規劃問題產

生了濃厚興趣。

3 結語

人工智能教學網站是學生利用課外時間開展學習的重要平臺，因此設計者應注重其教學內容的豐富性、前沿性和可用性。本文將智能規劃問題的求解系統作為教學內容，使用JavaScript技術實現了動態演示效果，開闊了學生的學習視野，提高了學生的學習興趣。在今后的教學網站建設中，將增加對人工智能技術應用成果的介紹，以提高學生對人工智能技術經濟價值的認識。

參考文獻參考文獻：

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[關鍵詞]人工智能；公共管理；運用

中圖分類號：D631.43文獻標識碼：A

隨著科學技術的發展，人工智能、大數據等新一代信息技術已經成為了人們關注的焦點，它不但給人們的工作生活帶來快捷和便利，同時實現了良好的經濟社會效益。把人工智能運用到公共管理當中，可以創新管理理念和管理模式，提高公共管理和社會治理的效能。

一、公共管理概述

公共管理是指以政府為核心的公共部門，把科學管理理念、功能、組織及手段應用到公共事務。公共管理的特征：其一，公共管理主要把實現公共利益當作主要目標，促使社會整體朝著更加良好的方向發展；其二，積極履行社會公共責任是公共管理重要職能；其三，公共管理能夠結合實際發展需要，協調與控制各項公共事務，并不斷創新管理方式和手段。因此，公共管理者需要在法律基礎上主動實行公權力，科學合理地運用各項公共資源才能順利實現最終管理目標。目前，社會對公共管理者的專業能力及綜合素養要求越來越高，公眾在整個過程中賦予公共管理者較多的期望和責任。此外，公共管理也具備技術掌控職能、社會協調職能及預測職能等，這些都是新時代對公共管理者提出的新要求，公共管理者必須全面掌握各方面技能，了解并掌握公眾的實際需求與時代的發展趨勢，才能成為一名符合時展的高素養公共管理者。

二、人工智能對公共管理的主要影響

（一）人工智能對公共管理的促進作用

公共管理指通過使用管理理論、技術及方法等知識，系統化、專業化地管理公共事業，不斷優化公共資源分配，使公共事業為人民服務。傳統公共管理模式在公共管理信息收集及資源管理配置方面，需耗費大量人力、物力及財力，要想提升公共管理水平，就要加大成本投入。因此，傳統的管理模式已無法適應新時期公共事業管理需求。將人工智能運用到公共管理中，尤其在收集處理公共管理信息方面效果較為明顯。其一，智能化管理系統能夠全面提升收集信息的效率和質量；其二，人工智能管理模式更為精準有效。人工智能對于問題與數據分析更具針對性，分析結果更加科學合理，可以準確把握社會個體需求，做到管理精準化、個性化；其三，在公共管理中運用人工智能可以節約成本，并實現更加優化的管理目標，提升公共管理效益；其四，在公共管理中運用人工智能，使資源配置更加符合公眾需求，采用人工智能化、科學化資源配置模式，能夠使資源合理利用，發揮最大效能。

（二）人工智能給公共管理帶來的風險

人工智能作為新興信息技術，為公共管理事業帶來了較多機遇，推動了公共管理事業的進步和發展。然而人工智能也給公共管理事業帶來了相應的機遇和風險。人工智能給公共管理帶來的機遇在于人工智能與計算機網絡技術可以完整的保存海量數據，并挖掘與分析有價值的信息。網絡安全性使得人工智能技術存在諸多未知性，人工智能是否能夠確保信息資源安全，包括信息存儲、授權使用，行為軌跡等管理問題[1]。信息安全對公共管理十分重要，要確保信息安全才能使公共事業管理中資源配置更加科學合理，最終實現提升公共管理效率。通過以往的案例證明，人工智能技術的自我安全性還不足，因此，要想使人工智能在公共管理事業中得到普及，就必須盡快解決這一問題。

三、人工智能在公共關系管理當中的具體運用

當前，人工智能快速發展，能給人們的工作生活帶來巨大改變，幫助人們完成了許多高難度、高強度、復雜化的公共工作，推動智能社會發展。人工智能能夠代替人開展腦力勞動工作，可以改變許多工作模式。但是人工智能屬于輔助工具，人們要正確認識并科學合理地利用它，才能充分發揮它在公共管理中的真正價值。在人類社會不斷進步與發展過程中，公共管理者必須不斷學習、掌握先進技術，才能提升對人工智能的利用效率，把具有明確規則卻復雜、耗時耗力的工作交給人工智能。

（一）公共事業方面。有人認為人工智能在生活和工作中不常用到，然而其已經運用到了人們生活的方方面面。2016年共享單車方便了出行，各年齡段的人安裝了共享單車APP。共享單車具有明顯優勢，快捷便利、綠色環保，是人們出行的首選。共享單車利用人工智能平臺，來科學的預測騎行的行程、路況及停放等，從而有效整合了天氣、時間等各項變量工作，合理分析了其需求量和供給量，進一步提升了共享單車管理效率和效益。由此可見，人工智能已經越來越多地進入到了人們的日常生活當中，改變了人們的生活模式，使人們的生活朝著智能化方向發展。

（二）社會經濟方面

運用人工智能能夠把消費者具體需求反饋給企業，企業根據精準數據可以制定出更加優質的產品，提供高效服務[2]。當前電子支付是人們生活中重要的內容，人們出行不用帶大量現金，運用支付寶或微信就能夠進行支付。同樣在電商物流整個過程中，分揀機器人就屬于人工智能，其每天能夠完成大于20萬的工作量，很好地解決了困擾電商的物流問題，降低了人工成本，提高了工作效率。

（三）教育管理方面

人工智能運用包含教育管理，通過智能化學習系統和數據分析，教師能根據學生具體情況，如學習行為數據、知識點掌握等制定相應的個性化教育方案，提高了育人效果。從當前人工智能在教育領域運用情況看，在遠程教育中同樣獲得了良好效果。在運用人工智能后，學生獲得了個性化教育，創建了新的教學、內容研發和師資管理等形態。運用人工智能可以更準確、有針對性地協助教學，使日常教學效率得到大幅度提升。

四、人工智能在公共管理中的應用措施

（一）改變人才培養方式

人工智能技術的運用，還可以推動人才培養方式的變革和發展，能夠創建健全的新型教育方式。首先，加強編程教育普及，設置人工智能方面的課程，把人工智能和其他學習的教育結合起來，健全人才培養方式。其次，組織多元化、多層面的人工智能科普活動，使社會大眾能夠進一步認識和了解人工智能。最后，加大人工智能基礎設施方面的建設。

（二）重新構建組織形式

隨著人工智能的出現和廣泛運用，管理主體要結合自身特點，積極主動運用人工智能，不斷發展完善管理結構。

在日后的工作當中，管理主體要和普通員工、智能機器有效合作，全面發揮潛在優勢。另外，運用人工智能技術的時候，管理者要精心設計各種組織形式，才能確保信息傳遞真實、高效。

（三）創新工作模式

隨著社會發展和科技進步，公共管理者必須具備較強的學習能力和綜合素質才能滿足工作需求。在工作中可以通過人機互動工作模式，充分發揮人工智能在處理重復性、邏輯性等工作的優勢，和管理者的工作充分融合、優勢互補，將人工智能運用到公共管理中，創新工作模式，推動公共管理事業的發展。

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關鍵詞：人工智能；會計軟件開發技術；翻轉課堂；知識庫；會計信息化

一、引言

近年來，隨著云計算、人工智能、大數據和移動計算等新技術的發展與應用，知識管理理念的日趨成熟，新興技術對高等學校教育教學模式的改革與創新帶來了良好的機遇。2012年3月13日，教育部印發的《教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）》，旨在推進信息技術與教育教學的深度融合，實現教育思想、理念、方法和手段全方位創新。2016年6月7日，教育部頒布實施的《教育信息化“十三五”規劃》，以期加快推動信息技術與教學教育的融合發展。這些政策的出臺為高校翻轉課堂教學模式的發展提供了明確的實施導向和政策支持，也為重慶理工大學會計信息化國家級精品課程之《會計軟件開發技術》（AccountingSoftwareDevelopmentTechnology，以下簡稱為ASDT）課程實施翻轉課堂教學模式改革與創新帶來了良好的契機。知識庫采用知識表示方式來存儲、組織、管理和使用互相聯系的基礎學習知識、學習過程沉淀的知識和學生自我搭建的知識。基于人工智能技術的翻轉課堂知識庫構建與應用，不但可以調動學生的積極性和主動性，讓課程教學延伸到網絡平臺，還能夠在很大程度上提高課程的教學質量和教學效果。大數據、人工智能、知識庫等技術的發展為翻轉課堂教學模式的有效開展提供了良好的技術支撐，引起了教育界的廣泛關注。周宇等人（2016）提出了一種面向關聯數據的機構知識庫構建方法，該方法能夠覆蓋機構知識庫構建的整個過程，并支持機構知識的資源整合、語義檢索、知識推理和關聯數據。鐘曉流等人（2013）信息化環境中基于翻轉課堂理念的有效教學設計模型，對翻轉課堂產生的背景與緣起、含義與特征、當前的研究進展與實踐案例、相關的技術工具等進行了系統分析。曾明星等人（2014）闡述了翻轉課堂的內涵、應用與研究現狀，分析了軟件開發類課程實施翻轉課堂的可行性，探討了軟件開發類課程翻轉課堂教學模型及其構成要素。劉清堂等人（2016）分析了機器教學、計算機輔助教學、智能導師系統的基本設計理念、關鍵技術以及代表性系統，提出以學習分析為核心的智能技術整合、融合人工智能和人類智能的自適應學習。綜觀上述文獻，現有研究主要從翻轉課堂的可行性和模型等方面去思考翻轉課堂的教學模式改革問題，而利用人工智能、大數據等現代信息技術去改革與創新翻轉課堂教學模式的研究文獻還相對比較匱乏。基于人工智能技術的翻轉課堂知識庫構建與應用，通過全程記錄課上和課下的教學互動過程，可以改善翻轉課堂在教學方式、學生學習方式、評價體系等諸多方面的不足。鑒于此，本文基于大數據、人工智能等技術，探索改進與提升翻轉課堂教學模式改革與創新的新技術與新方法。

二、基于人工智能的春秋戰國翻轉課堂知識的表達

人工智能（ArtificialIntelligence）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，主要包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理、智能監控、智能搜索等核心技術。ASDT課程將語音識別、語義識別、圖像識別和智能搜索等人工智能技術融入翻轉課堂教學改革的同時，導入春秋戰國時期的七國爭霸作為教學情景，將班上所有學生平均分成七個小組，分別對應齊、楚、燕、趙、韓、魏、秦等七個國家，每個小組的學生進行角色扮演，實施“春秋爭霸”翻轉課堂教學。在ASDT教學過程中，在講授會計軟件開發技術和會計數據業務處理流程的同時，讓學生充分參與課程教學活動，強化互動學習，培養學生的團隊協作能力、溝通能力、PPT制作與演講能力、知識消化吸收及應用等能力。基于人工智能翻轉課堂知識庫構建的基礎是將ASDT課堂的課堂教學活動和學生自主學習活動過程中形成的知識符號化的一個過程，通過對知識的映射轉化為可供描述的事實和推理事實的數據結構。在構建知識庫的過程中，知識的表達方式是構建知識庫的關鍵。知識表達方式主要包括描述性、直接性、過程性等表達方式。其中，描述性的知識表達方式是客觀和完整地反映相關專業領域的理論知識，具有準確性和邏輯性的特點。直接性的表達方式是以專業理論知識為基礎，以圖片、視頻、音頻和圖形等方式直接表達知識的本質。過程性的知識表達方式是在教學過程中的積累和總結的經驗知識。以下具體闡述在課堂教學活動和學生自主學習活動中知識的表達方式。

（一）課堂教學活動課堂教學活動由教師圍繞各小組在完成作業的過程中遇到的實際問題，引導學生進行小組作品展示和組織小組間互動討論。在課堂教學活動中，各小組通過PPT演示講解本組作品中所涉及的知識點，運行程序進行作品展示。其他小組針對展示的作品輪流提問，小組回答問題以后，教師對作品進行綜合性點評并打分。最后，教師根據知識庫中的記錄的學生自主學習活動中遇到的問題引導學生互動討論，解決問題，針對學生不能解決的問題，進行重點講解。在整個課堂教學活動中，教師對知識點的講解、評價表現為描述性的知識，而教師和學生的角色高頻切換，教師和學生評價、引導和提問不停迭代的探究式教學過程，表現為過程性的知識。通過語音識別、語義識別等人工智能技術的運用，自動識別和理解學生作品展示、各小組提問、教師綜合點評等教學活動中的語言，轉換為相應的文本，按照知識的表達方式自動分類，并實時傳送到網絡平臺，更新知識庫。

（二）學生自主學習活動將ASDT課程的教學目標和教學內容按主題進行任務分解，根據教學計劃逐步推進，學生根據小組任務在重慶理工大學精品課程網上觀看教學視頻進行自主學習，小組成員合作完成小組任務。學生在學習過程中產生的疑問，可以借助智能搜索技術檢索知識庫，知識庫推送相關知識點，幫助學生解決問題。在學生的自主學習過程中，學生在網頁中通過簡單檢索、組配檢索、限制檢索等手段，進行交互式的訪問，最終獲得所需的知識信息，表現為過程性的知識。學生觀看教學視頻對相關知識點進行學習表現為直接性的知識。

三、基于人工智能的翻轉課堂知識庫的構建

在知識的直接性表達、描述性表達和過程性表達等多種方式下，多角度獲取教學活動中的各種知識以構建知識庫。基于人工智能的翻轉課堂知識庫包括教師編輯維護的知識庫、學生自我搭建的知識庫以及課堂學習過程中沉淀積累形成的知識庫三部分，在教學活動中不停地進行動態更新，形成一個翻轉課堂知識庫的生態循環。其中，老師編輯維護的知識庫是根據教學計劃和教學任務按規則生成課題所需的知識點；學生自我搭建的知識庫是根據學生在網絡平臺上提出的問題，生成的答案和解釋；課堂學習過程中沉淀積累形成的知識庫是自動記錄和存儲學生在課堂上的各種學習行為。基于人工智能的翻轉課堂知識庫，

（一）教師建立維護學生基礎學習知識庫教師首先根據教學總任務和總目標規劃具體小組任務，按照教學大綱小組任務，同時在網絡平臺上編輯學生完成小組任務所需的基礎知識和教學視頻。此環節對課程的翻轉和構建基礎學習知識庫具有重要的指導意義。建立基礎學習知識庫要和小組任務相匹配，并且具備合理性、科學性和可操作性，盡量涵蓋完成小組任務所涉及的知識點。否則學生將無法完成小組任務，也無法有效建立基礎學習知識庫。學生根據小組任務和本小組實際情況，觀看教學視頻和學習資料，滿足基礎知識儲備，完成小組作品。教師根據學生在自主學習過程中提出的問題不斷更新維護基礎學習知識庫。

（二）學生自主學習形成知識庫學生根據教師在網絡學習平臺上的任務，進行自主學習，完成小組的學習任務。當學生提出疑問時，網絡平臺會自動檢索知識庫，找到相應的知識點和教學視頻對學生進行智能推送，學生解答問題。并且在人工智能技術的應用下，會自動記錄學生在網絡學習平臺上的問題，形成并更新知識庫，把學生的學習記錄反饋給教師，幫助教師及時調整教學計劃。

（三）課堂教學活動中形成知識庫在學生的課堂學習中，小組成員進行PPT講解和作品展示，在語音識別、語義識別和自動計分等人工智能技術下，自動記錄和分析小組的作品展示情況、個人發言情況和積分情況。并且自動記錄老師的總結點評和答疑，通過圖像分析技術，自動歸集學生個人的學習資料。同時，把課堂過程中的學生提問、教師答疑所涉及的知識，自動對接到網絡平臺，更新知識庫。

四、知識庫在翻轉課堂教學活動中的具體應用

基于人工智能的知識庫在翻轉課堂教學活動中的具體應用主要包括自主學習、課堂教學和效果評價等三個方面。自主學習是指學生在翻轉課堂的網絡學習平臺上進行課前的基礎知識學習和基礎知識自測，并且借助知識庫解決疑問；課堂教學是利用基于人工智能技術構建的知識庫，幫助教師和學生解決教學過程中的問題；效果評價是在翻轉課堂的教學模式下，建立的適合現行教學模式下的學生評價體系，教師根據基礎學習情況，在線統計問題，制定教學計劃。下面將詳細闡述人工智能的知識庫在翻轉課堂教學活動各中的具體應用，如圖2所示。

（一）自主學習在自主學習過程中，學生首先了解教師的小組任務，在人工智能技術的應用下，根據老師的學習任務，智能化地制定學習目標。學生根據細化的學習目標進行自主學習，明確自主學習的課程內容，并根據課程內容和自身情況選擇合適的學習內容。學生通過網絡平臺觀看教師提供的教學視頻或其他形式的學習材料開展學習，對學習收獲進行記錄，最后在網絡平臺上進行知識檢測。同時，應用智能監控技術可以實時監控學生在網絡上的學習情況和發言情況。學生可以根據自己的預習情況，在線提出問題，網絡平臺會根據學生提出的問題自動檢測知識庫，知識庫推送相關知識點和學習資源，幫助學生分析和解決問題。利用智能監控技術，可以收集學生頻繁在網絡平臺上搜索的所有問題。同時，學生也可以將問題進行拍照或者錄制成視頻發送給教師，利用圖像分析技術可以自動識別圖片或者視頻中的問題并且推送給教師，根據問題調整教學內容和教學計劃。

（二）課堂教學教師根據知識庫中記錄的學生自主學習情況，全面系統地了解學生的基礎知識學習情況。知識庫匯總學生在網絡平臺上的發言和提問情況，教師根據匯總的問題在課堂上進行重點講解，使課堂學習更加高效。在學生作品展示、小組互動提問、教師綜合點評等教學活動中，學生和教師可以借助知識庫智能推送相關知識點，幫助解決教學活動中的問題。同時可以智能推理出合適的教學計劃給教師進行選擇。在學生提出問題和解答問題的過程中，智能收集問題和答案，形成知識，更新知識庫。

（三）效果評價效果評價包含教學質量評價和學生評價兩個環節。其中，教學質量評價是全面、系統的了解學生的學習情況和知識儲備情況下，合理、客觀地評估教師的教學質量。學生評價是考核學生的知識掌握情況、交流與溝通能力、演講能力、協作能力、PPT制作能力、課堂參與程度和小組展示情況等。在基于人工智能的翻轉課堂教學模式下，學生評價包括課堂教學活動和學生自主學習活動兩個部分。通過語音識別和語義分析技術等人工智能技術，詳細記錄每一位學生在課堂上的發言情況、小組展示情況和教師對作品的點評情況。通過大數據分析技術，可以全面地了解學生在課外觀看教學視頻的情況和自測情況。因此，這種學生評價方式更加具有合理性和精準性。

五、結論

與傳統的ASDT課堂相比，基于人工智能下的翻轉課堂知識庫的構建促使教學逐步從靜態走向了動態，實現了以學生為主題，教師為主導的課堂教學理念，是適應新時期ASDT課程教學改革的必然。在基于人工智能的翻轉課堂教學模型下，一定程度上改進了翻轉課堂中的課堂教學、學生自主學習和效果評價等模塊，有效督促學生自主學習，幫助學生在線答疑，同時更加綜合地對學生進行考評，讓老師教學更加高效。人工智能技術的廣泛應用對于解決翻轉課堂教學當前所面臨問題的是較為理想的方案，它有助于提升翻轉課堂整體的教學水平，促進翻轉課堂的快速發展。

參考文獻：

［1］周宇、歐石燕：《面向關聯數據的高校機構知識庫構建方法研究》，《圖書情報工作》2016年第1期。

［2］劉清堂、毛剛、楊琳等：《智能教學技術的發展與展望》，《中國電化教育》2016年第6期。

［3］曾明星、周清平、蔡國民等：《軟件開發類課程翻轉課堂教學模式研究》，《實驗室研究與探索》2014年第2期。

［4］鐘曉流、宋述強、焦麗珍：《信息化環境中基于翻轉課堂理念的教學設計研究》，《開放教育研究》2013年第1期。

［5］胡立如、張寶輝：《翻轉課堂與翻轉學習:剖析“翻轉”的有效性》，《遠程教育雜志》2016年第4期。

［6］王紅、趙蔚、孫立會等：《翻轉課堂教學模型設計》，《現代教育技術》2013年第8期。

［7］余燕芳：《基于移動學習的O2O翻轉課堂與應用研究》，《中國電化教育》2015年第10期。

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【關鍵詞】人工智能 財務決策 應用

一、財務和人工智能技術應用概述

1987年美國執業會計師協會（AICPA）發表了一份管理指導特別報告“人工智能和專家系統簡介”，將人工智能引入到會計和財務管理領域。自此，西方財務和會計界對人工智能技術和專家系統在會計、審計和財務分析與管理等方面進行了廣泛探索，開發出了許多實用的專家系統來解決復雜的財務分析和會計決策問題。人工智能技術通過模擬人類專家求解復雜問題的方法，建立相應計算機輔助系統，使財務和經營決策智能化，從而使得現代會計系統在實現信息化和網絡化后，向智能化邁進。財務和會計專家系統分成以下四類：

1.財務分析專家系統。成功的財務分析可以確定某個公司的經營狀況，如投資或信用評估風險等級。由于會計和財務業務職能的復雜性，有些財務分析專家系統同時跨越多個問題域。例如，根據專家系統的輸入和相應的輸出建議，解決分類問題的財務分析，專家系統同時可能又屬于診斷或糾錯問題。

2.合成專家系統。具體包括：（1）在相對較小搜索空間的約束條件下，配置目標集，如管理商業貸款組合計劃的MAEBLE專家系統；（2）在相對較大搜索空間的約束條件下，設計目標集，如個人理財設計PLANMAN專家系統；（3）設計采取行動的規劃專家系統，如審計規劃EXPERTEST系統等。

3.組合專家系統。這類專家系統主要是解決復雜問題的組合分析，如：控制風險估計系統，詐騙檢測系統，風險估計系統APX。

4．財會知識傳授和職業教育專家系統。如國際上一些大會計公司內部使用的培訓專家系統，和輔助會計專業大學生實踐的專家系統。實踐證明，這些系統可以讓沒有專業經驗的人員有效獲得解決某些具體問題的相關知識。

二、財務和會計專家系統基本結構

財務和會計專家系統是一種工作在專家水平上的計算機系統，應用專家的專門知識和推理能力，解決通常情況下難于處理的問題。需要人類領域專家寶貴的經驗、智慧與思維方法以及相應的計算機技術的發展。到目前為止，在財務和會計領域，應用最廣、最成熟的是基于規則的產生式系統。財務會計專家系統中的解釋模塊主要是用于推理過程的解釋，回答相關財務結論是如何得到的。系統的透明性就是由解釋模塊來實現，而這種透明性是專家系統所必需的。有了透明的解釋功能，由結論可以反過來追蹤推理機調用了哪些規則，在分析推理過程中獲得了哪些財務數據和特征信息。財務和會計領域的許多問題非常適合利用專家系統來求解，如審計、稅務、管理會計和職業教育等。財務分析師、審計專家和金融專家在會計實務中獲得許多珍貴的知識和經驗，這些知識和經驗有的是無法在文獻中獲得。如果把這些知識通過一定的方式累積、保存在專家系統的知識庫中，其在職業教育和幫助非資深財務工作者解決問題的能力方面所產生的作用和意義是不言而喻的。

三、智能財務和會計系統建模步驟

在利用專家系統來描述和解決一個財務和會計問題時，其建模過程有6個步驟。下面以租賃業務為例，介紹其建模過程：（1）列出所有可能的選項。如承租人有兩個租賃選擇：經營性租賃和資本性租賃。（2）確定相應的規則。區別經營租賃和資本租賃的四條基本規則是：第一，所有權轉移；第二，存在采購契約選項；第三，使用大于75%的資產經濟壽命；第四，租賃費用的現值超過90%的資本市場公允價值。（3）確定規則應用的程序（推理機）。如租賃業務中，在租賃結束期末，將所有權轉讓給出租人的是資本性租賃，不管出租人在租賃期內是否使用完75%的資產使用壽命。這樣第一條規則應該是判斷租賃期內所有權是否轉讓。（4）每條規則的所有術語必須明晰定義。如租賃期不僅包括租賃初期，還包括其他各自租賃期間，在租賃期間，假設租賃延長是合理的、肯定的。（5）在一個規則應用前，首先按事實匹配，選擇何種測試。如要知道租賃期間，必須知道租賃是否有何契約更新選項；計算最小租賃費用的現值時，必須知道是否確保殘值，而且承租人是否了解出租人采用的貼現率。（6）用何種計算法，確定一個規則啟用，例如，在應用第四個規則時必須計算現值。

四、智能財務和會計系統存在的問題和發展趨勢

在開發面向財務管理和會計領域的專家系統時，最主要的問題是沒有相應的專家和知識工程師以及規則的提取，在人工智能領域，這個問題稱為知識獲取。影響專家系統知識庫質量的五個主要決定因素是：領域專家；知識工程師；知識表征方法；知識的提取；問題域。由于專家系統在判斷問題時，表現出知識的不完備性、知識獲取的“瓶頸”以及較差學習能力、推理能力的“脆弱性”等問題。為了克服財務管理和會計專家系統存在的問題和提高系統的智能化程度，隨著專家系統研究工作的進一步深入，一方面，人們研究如何通過合理使用專家系統技術本身改善其性能。另一方面，由于專家系統中的知識類型不斷增加，單一的知識類型和問題求解方法給專家系統的應用帶來很大的局限性，遠遠不能滿足復雜問題的求解要求。為使系統更加有效地工作，同時采用多個問題求解器處理一個復雜問題成為必要。

參考文獻

[1]陳文偉.智能決策技術[M].北京：電子工業出版社，1998.

[2]陳佳.信息系統開發方法教程[M].北京：清華大學出版社，1998.

[3]Joyce Bischoff.數據倉庫技術[M].北京：電子工業出版社，1998.34-38.

[4]高洪深.決策支持系統（DSS）——理論、方法、案例[M].北京：清華大學出版社，1996.

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關鍵詞：高等教育；大數據；分析；挖掘

一、教育大數據分析挖掘的價值

高校大數據分析挖掘至少有四個典型價值：

一是使得大學的管理更加精準高效，可以朝著智慧治理、分類管理、過程監控、趨勢預測、風險預警的方向發展，真正實現基于大數據分析規律的精準治理，改變管理的模糊性；

二是可以更加準確地分析評價課堂教學的質量，過去我們對課堂、對老師的評價是定性和模糊的，而在大數據智慧課堂的模式下，可以真正實現采集樣本的持久化，采集方式的多元化，挖掘手段的多樣化，分析技術多維度，通過這些方式可以提高課堂教學的質量；

三是使得教和學更加智慧，更加有效。對學生來說，老師可以了解學生學習的進展情況，發現學習興趣點，以及對老師講的哪些內容理解或者不理解，學習路徑分析及課程推薦等等。對教師而言，不僅可以跨校跨地域分享他人的優秀課程，而且可以對學習者進行精準分類，進行個性化指導；

四是資源服務的個性化、精準化推薦與服務，學習績效的個性化評價，以及個性化教學管理，個性化手機內容推送等等，這些功能將有效提升教與學的效率和質量。

二、教育大數據技術平臺的總體設計

首先，我們對高等教育大數據技術平臺有一個總體的頂層設計，如圖1所示。這不僅是學校自己要有一個大數據的管理平臺或者是數據中心，而且也是面向區域乃至全國的平臺。教育部評估中心正在努力建立國家級高等教育教學質量監控大數據中心，陜西省也是這樣考慮的。數據來自高校、教育管理部門以及行業、第三方、企業用人單位等等各方面采集的數據，該數據平臺既有大學的業務數據、課程資源，也有政府部門的統計數據，還有學生網上學習的日志數據，用戶產生的UGC數據，比如微信、微博、論壇等等的數據，基于大數據平臺，開展面向學習者、面向高等教育管理機構、教師、高校等提供服務，并和教育部評估中心、主管部門等進行數據交換與對接。

顯然，這樣一個大數據平臺必須是一個高性能的計算平臺，沒有這樣的基礎設施一切無從談起，所以去年我們學校花了很大的力氣做了兩件事，一個是把校內二級單位原來小的集群計算進行整合，形成學校統一的高性能云計算平臺，既面向校內的科學研究、人才培養提供服務，其實也可以為社會提供合作共建共享模式。目前，我們已建立了一種自我造血機制，四兩撥千斤，以這個平臺吸引更多的外部資源，努力擴展平臺的性能和應用。

三、教育大數據分析挖掘的典型應用案例

目前，我校的高性能平臺除了應用于材料、航天、能動、信息等大型科學計算之外，還開展了以下三項典型的大數據應用。

案例1：陜西省高等教育質量監控與評估大數據應用

圖2所示的是陜西省高等教育的整體架構。其數據基礎是來自陜西省100多所高校的各種辦學狀態數據，有將近700個表格，以及陜西省教育廳各個職能部處的各種各樣的管理數據，此外還有行業第三方提供的數據，包括招生、就業數據等等，這個平臺上我們開展預測預警、查詢在線分析、信息、統計決策等等，主要是為省級教育管理部門、評估機構、教育管理機構提供各種各樣的辦學狀況的分析、統計、關聯分析。

建設全省高等教育大數據服務平臺，實時采集各高校的辦學狀態數據，其根本目的是為了匯聚全省各高校的辦學狀態數據，打破數據孤島，融合各方數據，實現橫向關聯比較、縱向歷史分析，提供精準服務，支持科學決策。

首先，該平臺面向省教育廳提供了11項功能，從根本上解決了原來各處室間的數據孤島的問題，實現了數據融合，橫向關聯，縱向融通，這個數據和各個高校是實時融通的，為省教育廳領導和職能部處提供了領導儀表盤、各職能處室的專項服務、81張高基表及年報年鑒表格的自動生成、績效分析、招生就業及辦學指標計算、教育評估等功能，從根本上解決了數據碎片化及其治理問題。

其次，面向全省高校輔助決策，為高校領導以及校內各個職能部處提供了系列功能，包括辦學情況綜合分析和在線查詢，專業結構分析比較，校級的教學質量監控評測體系，教師管理等等，這些功能非常實用，這是大學實現精細化、規范化、現代化管理的必備基礎。以我校為例，我們過去教師的數據可能在人事處、教務處、科研院等學校的職能部門，采取本平臺以后，把教師有關的所有數據都進行了融合，打通了所有原來割裂的數據。從去年開始，我們學校的職稱評聘，年度考核全部基于這一平臺，全部在大數據里，建立健全了基于數據驅動的精準化服務，解決了數據碎片化歷史遺留問題，實現了從管理信息化向服務信息化的根本轉變。

第三，為本科教育教學評估及專業認證提供技術支撐。鑒于本平臺能提供比較全面的高校辦學狀態數據，便于專家在進校之前全面系統地掌握學校辦學的情況，找到問題，精準查看驗證，提高效率，給高等教育評估提供了重要支持。基于本平臺，我們成立了中國西部高等教育評估中心，接受陜西省教育廳指派的省屬本科高校的審核評估和專業論證。如果沒有這一高等教育大數據平臺的支撐，工作量和難度是極其巨大的，甚至難以實現。

案例2：MOOC中國技術平臺

MOOC中國成立于2015年1月，到目前為止已經有121所高校加入，理事單位40家，會員單位80家。該平臺的宗旨是：做政府想做的，做社會愿意做的，做單一高校做不了的事情。例如，真正解決校際資源共享、學分互認等，開拓遠程教育國際化等未來發展的難題。

圖3給出了MOOC中國的技術框架。其核心是互聯網+教育，實現互聯網教育從1.0到2.0的升級。基于這一平臺，既要開展網絡教育業務的國際化，比如我們牽頭成立的“絲路大學聯盟”，其目的之一是借助MOOC中國平臺，實現網絡教育業務的國際化，通過MOOC中國平臺，面向“一帶一路”國家開展開放教育和技能培訓。

到目前為止，MOOC中國已經有了9911門課程，用戶將近600萬，其中光IT培訓的有500多萬，學歷教育在讀學生50多萬。

案例3：西安交大教育教學大數據分析挖掘與應用

學校非常重視教育信息化技術融入和應用到教育教學之中，去年一次性建成了80個智能教室，把物聯網技術、云計算技術應用于智能教室和教學一線，基于物聯網技術實現教室設備的集中管理、智能控制，同時，將互聯網技術深度融入到教室的管理當中，除了多媒體的直播錄制功能以外，還提供了學生考勤和專家的精準督導，通過云平臺來集中管理各個教室，比如說開投影機、關電源、關多媒體設備等等，都可以通過后端的云平臺集中管控，真正實現教室管理的數字化、智能化、精細化，提升了教學保障的能力，也大大提高了教室管理的效率。更重要的是，這些教學的過程數據可以全程采集下來，獲得數據，有了這些數據，就可以做精準化分析服務，建立西安交大教學質量大數據監測中心。

目前，我校的教學大數據主要包括兩大部分：一是教師在授課過程中的全程錄制的課堂實況；二是學生在學習過程中產生的大量日志數據。基于這個平臺，我們可以開展教育教學的大數據關聯分析，開展課堂教學質量的綜合評價，實現正面激勵、負面懲戒、精準督導，實現教學評價從模糊宏觀到量化精準、從每學期制到持續常態、從部分隨機到全面覆蓋、從事后評價到實時動態的根本轉變。通過評價激勵老師敬畏課堂，評選精品課堂、示范課堂，在全校內進行正面表彰，另外也作為教學質量評價的重要依據，包括教師的職稱晉升，評選最喜愛的老師等等。

此外，本系統還為學院領導和管理部門提供了針對性的信息服務與決策支持，以數據說話，量化分析，改變了以前我們的模糊評價，采取多維度、全覆蓋、持續化、精細化的過程評價與監控。

四、教育大數據分析挖掘的若干關鍵技術

首先，介紹一下大數據人工智能的基本原理。前段時間，AlphaGo戰勝世界圍棋冠軍這一故事炒得很熱。這對我們的教育科研工作者提出了一個重要的課題，到底人工智能會不會戰勝人類的智能，將來教師存在的主要價值是否還有必要？863計劃正在研究一個項目，到2020年，人工智能軟件參加高考得分要超過一本線，這就是說，計算機教出來的機器軟件參加高考都能達到一本線以上。這就引起我們的思考，這是一個深層次的方向性問題。當然我們今天不是談這個問題，而是我們要看看AlphaGO的原理，其核心是價值計算函數，用收益函數來判斷圍棋下一步該落子到哪里其收益是最大的，其中采用了人工智能深度學習方法。AlphaGO并非天生聰明，其實他的智慧是分三步完成的：

第一步，給AlphaGO輸入了3000萬個人類圍棋高手的棋譜和走法，任何一個人是不可能記住3000萬個棋局的，只有人工智能才能記住。

第二步，AlphaGO自己和自己對弈，在對弈過程中找到自己的薄弱點，進而改進和完善，這其實和人的學習原理類似。

第三步，才是人機對弈，從職業選手到世界圍棋冠軍，通過這樣不斷的對弈完善算法，校正學習，使得AlphaGO具有強大的智能計算能力。AlphaGO的難點在哪？其關鍵在于在一個巨大的落子空間選一個最大的收益點，或者落子點，稱之為MovePicker（）函數，這個空間很大，有10170次方，在如此龐大的計算空間中選擇最優函數，只能依靠高性能計算平臺。

AlphaGo為我們研究大數據問題提供了思路和啟發。我們在研究教育大數據問題中需要著力攻克以下理論與技術難題。

第一，大數據造成了嚴重的認知碎片化問題。比如，大家在百度搜糖尿病會檢索出4440萬個數據源，誰也看不過來，并且里面還有一大堆真假難辯的數據。所以，碎片化知識的聚合是一個非常基礎的難題，高度的碎片化降低了知識的可用性，造成了分布性、動態化、低質化、無序化等典型的問題。

一方面是知識的碎片化，另一方面是每個人的興趣和需求還不一樣。所以，資源的碎片化整合以及個性化推薦是今后人工智能中的關鍵問題。我們的思路是：一方面，我們要從資源的角度把無序、分散、低質的資源進一步重組以后形成知識點，形成有序的知識地圖；另一方面，要對學習過程進行跟蹤，實現興趣、個性、情感等方面的動態分析與挖掘，兩者結合起來，建立基于用戶興趣和個性的資源推薦，最后實現個性化精準過濾，通過知識地圖面向用戶提供導航學習，從而緩碎片化知識的問題。開展這一研究也要建立龐大的基礎數據，就像剛才講的AlphaGO，光靠智能軟件肯定不可能那么聰明，需要建立龐大的知識地圖、知識圖譜，并將其放到了國際開源社區和開放數據平臺之上。

第二，碎片化知識的聚合問題。其目的是解決“既見樹木，又見森林”的問題，破解“學習迷航”、“認知過載”的問題。我們正在承擔國家自然科學基金重點項目，研究如何將多源、片面、無序的碎片化知識聚合成符合人類認知的知識森林，找出主題與主題之間的認知關系，最后形成一個知識森林，其中需要解決主題分面樹的生成、碎片化知識的裝配、知識森林生成、學習路徑選擇與導航等有關知識地圖、知識圖譜構建與應用等許多基礎性關鍵技術。

篇8

摘要：本文介紹了我院通過引入案例教學方法對“人工智能”課程的教學改革實踐。

關鍵詞：案例教學；產生式系統；動物識別系統

中圖分類號：G642

文獻標識碼：B

1引言

案例教學法是將案例討論的方法運用到課堂教學活動中去，教師根據課堂教學目標和教學內容的需要，通過設置一個具體的案例，引導學生參與分析、討論、表達等活動，讓學生在具體問題情境中積極思考、主動探索，以提高教與學的質量和效果，培養學生認識問題、分析問題和解決問題等綜合能力的一種教學方法。案例教學法的特點是：目的鮮明、具有啟發性、實踐性和綜合性。

“人工智能”是一門新興的前沿學科，是計算機科學與技術的專業基礎課。為了培養學生對人工智能的興趣，提高學生知識創新和技術創新能力，本文在深入研究案例教學的基礎上，結合教學內容，自編或精選了一些案例并運用到教學活動中。下面詳細介紹基于案例的產生式系統教學實踐過程。

2案例教學在產生式系統教學中的應用

2.1產生式系統

在教學中，選用了王永慶編寫的《人工智能原理與方法》作為教材，該教材分為三部分，第一部分論述了人工智能的三大技術，即知識表示、推理及搜索；第二部分著重討論了專家系統、智能決策支持系統等研究領域的有關概念及系統構成技術；第三部分討論了神經網絡和智能計算機的概念、模型、研究現狀等。知識表示中產生式系統是一種常用的表示方法，要求學生重點掌握。一個產生式系統通常包括規則庫、綜合數據庫、控制系統三部分。

規則庫是一個用來存放與求解問題有關的所有規則的集合。它包含了將問題從初始狀態轉換成目標狀態所需要的所有變換規則－產生式。規則庫是產生式系統進行問題求解的基礎，其知識的完整性、一致性、準確性、靈活性，以及知識組織的合理性等，對系統的運行效率都有著重要影響。

綜合數據庫是一個用來存放與求解問題有關的各種當前信息的數據結構。例如，問題的初始狀態、輸入的事實、推理得到的中間結論及最終結論等。

控制系統由一組程序組成，用來控制整個產生式系統的運行，決定問題求解過程的推理線路，實現對問題的求解。

2.2設計案例

針對產生式系統，通過對所選案例的分析要能包含產生式系統的知識表示、工作過程及其特點，因此必須是以大量的細致研究為基礎，并且傾向于對產生式系統進行歸納分析。我們選擇了一個簡單的動物識別系統，該系統能夠識別老虎、金錢豹、斑馬、長頸鹿、鴕鳥、企鵝、信天翁這7種動物。

2.2.1背景

問題就是一種情境。在這個情境中，我們希望達到一定的目標，但是又不能即刻知道如何才能達到。人們的任務是運用某種策略，尋找由問題的初始狀態到目標狀態的一條路徑。已知某種動物的一些特征，例如，已知動物有暗斑、有長脖子、有長腿、有奶、有蹄，求解目標：該動物是什么動物？

2.2.2主題

主題是案例的核心理念，要緊扣案例，從最有收獲、最有啟發的角度確定主題。本案例的主題非常明確就是動物的識別過程。

2.2.3細節

環繞主題，有針對性地描寫特定內容，把關鍵性的細節寫清楚。本案例的細節包括動物識別系統的組成、工作過程、在Prolog下的實現。關鍵性的細節是在Prolog下的實現，包括綜合數據庫的實現、規則庫的實現(15條規則)、控制系統的實現。

綜合數據庫的實現：(1)已知事實使用什么數據結構描述？(2)如何儲存這些事實？(3)中間結論如何表示與儲存？(4)最終結論如何保存？

規則庫的實現：(1)為了識別動物，選擇哪些識別規則？為什么？(2)如何組織這些規則？(3)如何表示這些規則？

控制系統的實現：(1)如何使用規則庫中的規則？(2)規則庫中的規則有沖突時，采用哪種沖突消解策略？(3)如何把推導出的結論放入綜合數據庫中？(4)算法思想如何在Prolog下實現？(5)采用正向推理還是逆向推理？

2.2.4結果

教學措施的即時效果，包括學生的反映和教師的感受。

學生的反映：(1)引起了對學習內容產生式系統的濃厚興趣。“我可以使計算機根據動物的一些特征推斷出動物是什么嗎”？心理上形成了自我實現需要，為了這種需要就會努力開發自己的潛能，從而提高了分析問題解決問題的能力。(2)促使學會學習。為了解決一個問題，需要運用某種策略，尋找由問題的初始狀態到目標狀態的一條路徑，這條路徑是經過大腦思維后從多種路徑中選擇出來的，甚至是相關知識的綜合運用提煉出來的，相關知識經過了反復積淀，獲得了自主學習方法，學會了學習。(3)學會了與其他人的溝通與合作。案例教學過程中，需要經過小組、班級的多次合作才能完成任務。

教師的感受：(1)加速了教師專業成長的速度。案例教學中，首先選擇或者設計案例，完成對相應知識的概括，其次分析案例，提煉精華，最后升華為教師自己富有個性的理論。(2)加速了教師從“教書匠”成長為“研究型、學者型”的過程。選擇、設計案例以及分析案例是對教學實踐的反思，通過反思，提煉并明確有效的教育行為及其理論依據，從而更有效地指導以后的教學。

2.2.5評析

多角度地解讀和評析，回歸到教學的基本層面。

(1) 案例合適嗎？教學目標是要求學生掌握產生式系統，使用產生式系統解決實際問題。產生式系統教學案例使用產生式描述動物識別系統，并在Prolog環境下實現，學生通過對該案例的學習、分析，很容易設計出Prolog環境下的簡單推理系統。

(2) 案例教學方法合適嗎？案例教學法歸納為講授法和討論法。講授法是以教師為主，通過教師對案例的講解，說明課程內容；討論法是在教師的指導下以學生為主進行討論的教學方法。產生式系統案例教學實施過程中，講授法為主，部分內容采用了討論法。引起了學生的學習興趣，發揮了學生的主動性。

(3) 案例教學達到了預期的教學效果了嗎？從課后作業和大作業分析，取得了較好的效果。絕大多數同學獨立或者合作實現了大作業八數碼問題。

(4) 教學過程中存在哪些問題？在案例教學的實施過程中發現，部分同學被案例本身所吸引，忽視了蘊含在案例中的基礎知識和基本概念；案例教學中教師的角色不易把握，在引導學生獨立思考分析問題克服學習上的依賴心理時，造成個別學生偏離主題；案例教學對知識體系結構造成了一定的影響，需要引起注意。

2.3案例教學的實施過程

案例教學中采用了案例引入、案例討論、概括總結三個基本環節進行。

2.3.1案例引入

在介紹了產生式的語法和語義、產生式系統的組成及工作原理后，通過屏幕演示動物識別系統的運行過程，學生說出老虎、金錢豹、斑馬、長頸鹿、鴕鳥、企鵝、信天翁七種動物的一些特征，如有暗斑、有長脖子、有長腿、有奶、有蹄，系統識別出該動物是長頸鹿。演示過程中由于有些學生沒有說出某種動物的本質特征，識別系統沒能給出正確答案。

2.3.2分析案例

首先，在POWERPOINT系統下放映動物識別系統的Prolog源程序，詳細介紹設計思想以及實現過程。

其次，分小組討論，小組內互相啟發、補充、找出問題的關鍵所在，謀求最佳的解決對策。在小組討論過程中教師不進行任何干涉，僅維持秩序。

最后，教師參與班級討論。在班級討論中，教師和學生處于平等的地位，根據學生要求，發表自己的觀點。

2.3.3總結案例

首先對學生的討論情況進行總結。肯定學生中好的想法及獨到的見解，指出討論中的優點和存在的不足。

其次，在總結討論情況的基礎上提出一些問題，如：規則庫有沒有更好的組織方式？如何增強系統的推理能力？如何進一步提高系統的效率？要求學生寫出案例分析書面過程，并完成大作業解決八數碼問題。

參考文獻

[1] 陳明仁. 高校院系學科創新教育與新課程設置指導手冊[M]. 北京:中國教育出版社,2007.

[2] 安予蘇. 淺析案例教學[J]. 黃河水利職業技術學院學報,2005,(2).

篇9

創客、人工智能、機器人競賽活動”創客現場賽

活動方案

 

“創客競賽”項目設置、競賽方式、評比指標及有關要求

“創客競賽”是指在電腦輔助下設計和創作，體現多學科綜合應用和創客文化的作品。

（一）項目設置

小學組（四年級及以上）：創意智造

中學組：創意智造

（二）競賽方式

采用現場制作的方式。參賽學生在規定時間內按現場公布的主題，通過電腦編程、硬件搭建、造型設計等創作智能實物作品，如趣味電子裝置、互動多媒體、智能機器等。鼓勵學生在智能制造機器人、智能家居、智能穿戴、智能醫療等方向實現創意創新。

（三）競賽流程：

（1）公布命題：專家評委現場公布本次競賽的任務主題和制作要求。

（2）現場創作：參賽學生根據公布的命題，通過團隊分工協作，共同創作完成一件作品。

（3）團隊展示和答辯：參賽學生可以通過多種形式向專家評委和其他參賽學生展示其作品，并回答專家評委提出的問題。

（4）綜合評定：由專家評委綜合現場競賽各個環節表現情況確認獲獎等級。

（三）評比指標

1．思想性、規范性

（1）作品契合主題，內容健康向上

（2）設計方案完備，有作品功能、結構、相關器件使用等內容

（3）制作過程中工具和相關器材使用規范；有詳細的器材清單、作品源代碼注釋規范

（4）各功能實現的有效程度；作品的成品化程度，包括外觀、封裝，及整體的牢固程度、人機交互等界面友好等

2．創新性

（1）功能、結構等具有新意，有一定的實用價值

（2）功能細節實現方法有新意；功能設計能突破原有元器件的應用習慣

3．藝術性

（1）設計具有美感，并能將美學與實用性相結合

（2）作品具有一定想象力和個性表現力，能夠表達作者的設計理念

4．技術性

（1）整體結構設計合理；具有一定的功能性和復雜性

（2）使用相關元器件等實現的硬件功能具有一定的科學性、復雜性，有技術含量

（3）軟件設計功能明確、結構合理、代碼優化、易于調試

5．團隊展示與協作

（1）能夠很好的展現出作品的設計思路、制作過程和功能實現情況

（2）團隊協作分工明確、合理；團隊成員充分參與、協作配合

（四）有關要求

1．競賽報名

以學校為單位統一報名，每校必報1組，最多報3組、每組3人，每組參賽隊伍限報1名指導教師，于2021年8月1日至9月15日登錄（aliwork.com/s/wzck）報名。聯系人：張蘊豪，聯系電話：65659038．18626116324。

2．競賽時間

待定

3．競賽地點

待定

4．競賽器材

參照“全國中小學生信息素養提升實踐活動”中創客類所提供的器材，當天比賽器材由參賽隊員自備。

 

 

附件二：

 

“2021年第三屆吳中區中小學

創客、人工智能、機器人競賽活動”人工智能、機器人競賽活動方案

 

“人工智能競賽”是指中小學生按照比賽命題要求利用相關人工智能設備完成相關任務。

“機器人競賽”是指中小學生按照比賽命題要求搭建、編程，使智能機器人完成相關任務。各類機器人產品均可參加。

（一）項目設置

小學組：

1．輪式機器人綜合技能現場賽

2．人形機器人技能現場賽

3．飛行機器人技能現場賽

4．鋼鐵機甲機器人擂臺賽

5．機器人舞蹈賽

6．機器人競速現場賽（3-5年級）

7．人工智能現場賽（小學）

中學組（初中、高中）：

1．輪式機器人綜合技能現場賽

2．人形機器人技能現場賽

3．飛行機器人技能現場賽

4．鋼鐵機甲機器人擂臺賽

5．機器人舞蹈賽

6．人工智能現場賽（初中）

（二）競賽規則及辦法

1．競賽規則：

輪式機器人綜合技能現場賽、人形機器人技能現場賽、飛行機器人技能現場賽、機器人競速現場賽（3-5年級）、人工智能現場賽任務和規則由比賽當天公布，機器人舞蹈及鋼鐵機甲機器人擂臺賽規則見附件3。

2．輪式機器人綜合技能現場賽、人形機器人技能現場賽、飛行機器人技能現場賽、機器人競速現場賽（3-5年級）、人工智能現場賽競賽辦法：

（1）競賽時間：輪式機器人綜合技能現場賽、人形機器人技能現場賽、飛行機器人技能現場賽、機器人競速現場賽（3-5年級）、人工智能現場賽上午為制作、編程、調試時間（3-4小時），下午開始比賽，比賽開始后不能再對作品進行修改和調試。

（2）設備材料：參賽隊所帶材料不限。

（3）現場搭建、編程和調試：參賽隊員使用自帶的電腦和參賽機器人材料，在規定時間內根據要求進行現場搭建、編程和調試。

（4）競賽：參賽隊按照賽程安排和競賽規則參加比賽，決出優勝隊。

（5）綜合評定：由組委會綜合比賽情況、競賽名次等情況確認獲獎等級。

（三）有關要求

1．參賽名額

輪式機器人綜合技能現場賽、人形機器人技能現場賽、飛行機器人技能現場賽、機器人競速現場賽（3-5年級）、人工智能現場賽每組限報2名隊員，每個組限報1名指導教師。機器人舞蹈賽、鋼鐵機甲機器人擂臺賽每組限報3名隊員，每個組限報1名指導教師。

2．報名程序

以學校為單位統一報名，每校每項目最多報3組，參賽隊員不得兼項，每組參賽隊伍限報1名指導教師，于2021年8月1日至9月15日登錄（aliwork.com/s/wzck）報名。聯系人：張蘊豪，聯系電話：65659038．18626116324。

3．競賽場地及器材

參賽所需設備（人工智能、機器人、計算機及程序軟件等）由參賽選手自備。

競賽場地及相關器材組委會統一提供。

 

 

 

 

 

附件三：

 

“2021年第三屆吳中區中小學

創客、人工智能、機器人競賽活動”機器人舞蹈、鋼鐵機甲機器人擂臺賽規則

 

機器人舞蹈賽規則

（一）比賽分組

比賽分小學組、中學組

（二）隊伍組成

每隊1‐3人。人機一一對應，即參賽隊伍必須是每名隊員擁有一臺機器人。

（三）比賽場地

1．尺寸

舞蹈場地是10mx5m的平坦區域，要求機器人在標明的3x3m的矩形區域內表演。表演區域的邊界將會用50mm寬黑色膠帶標志出來，周圍用20mm寬的紅色膠帶圍起來。這可以使用程序讓機器人自己判斷處于邊界的哪邊。賽場提供的地面是平坦的（非光澤）。

2．場景

參賽者可攜帶表演所需要的場地布景，但不能損壞比賽場地或對隨后的參賽隊伍造成影響，架設場地布景時間應在控制在6分鐘以內，撤除場地布景應在3分鐘內。在比賽中如果出現意外而使比賽場地受損，主辦方將提供備用場地。主辦者將盡力提供投影屏和放映設備，在表演區域的后面各隊應使用數碼資源（如計算機）放映圖片。這將作為他們表演的一部分。

3．燈光

沒有直射的光線照在場地上。各隊在設計機器人時要能適應燈光的各種變化，如在比賽的一個地點到另一個地點的自然照明的變化等。各隊應根據需要調試自己的機器人適應比賽場地的照明條件。

4．音樂

各隊需自備機器人表演所需音樂文件（MP3）。文件標明參賽隊隊名，在比賽之前交給主辦方音樂播放工作人員。

（四）比賽時間

機器人舞蹈時間應不少于二分鐘但不能超過五分鐘。

（五）機器人技術要求

1．構造

機器人構造為任意形式（鼓勵使用人形機器人），參賽者可以根據情況自由設計，為增加比賽的公平性、合理性，以及創造良好的學術氛圍，激發學生的自主創新意識，鼓勵參賽上場的機器人在購買的整套成品機器人基礎上進行改進,根據改進情況酌情加一次分。

2．重量、體積

單個機器人重量不得超過5公斤，體積小于60cmX60cmX60cm(包括展開部分)。

3．外形服飾

自主設計服飾，材料不限。

4．控制

機器人舞蹈動作必須是完全自主的，開機啟動時可用遙控等各種方式，但表演開始后不得有人為遙控、干擾或引導機器人。參賽隊機器人最好在音樂響起6秒內啟動機器人。

（六）比賽操作

1．機器人由手動或遙控啟動，機器人與音樂的協調有各隊參賽人員自行掌握。

2．在機器人啟動后的表演過程中，機器人不應與參賽隊員有任何接觸(其中包括遙控)，機器人出現故障時可由一名隊員上前處理，同時將對該隊成績給予扣分。如有帶視覺系統或有“人機互動的環節”等的機器人,完成全部表演內容(表演時間按本組規則規定),給予一次加分(5分)。

3．參賽者不得蓄意影響機器人或損害比賽場地，否則將取消該隊比賽資格。

4．機器人在比賽過程中如果出現故障，參賽隊員可以重新啟動機器人，但將對該隊成績給予扣分。

5．舞蹈表演總時間（從機器人開始表演算起）不得超過規定時間，比賽前可有1分鐘的陳述時間。

6．參賽者在比賽過程中不得干擾評委，違者將對該隊給予扣分，嚴重者將取消該隊比賽資格。

7．在比賽后如有隊伍認為某機器人不符合上述條件，可以向組委會提出申請（須有證據），機器人所屬隊伍應該做出解釋，若屬實，則視情況扣分。

8．在表演過程中，舞臺上同隊的不同機器人之間可能進行相互通訊。隊員應格外小心使用紅外通訊裝置不要干涉其他隊伍。

（七）、評分標準

1．總體設計、創意和創新。10分

2．機器人技術實現與結構構造。10分

3．舞步編排，動作復雜、協調程度，技術難度等。15分

4．舞蹈和音樂的協調。15分

5．比賽場地的利用。10分

6．娛樂價值。10分

7．機器人外型與服飾。15分

8．人機互動（以機器人為表演主體）15分

 

鋼鐵機甲機器人擂臺賽規則

一、隊伍組成：每隊3名選手和2臺機器人。

二、賽制：本項比賽以小組循環賽的方式進行，對戰隊伍抽簽決定，如遇輪空則自然晉級，每場比賽為三局兩勝。

三、競賽規則：

1．比賽：比賽將在規定的賽場進行。參賽選手使用自備的機器人進行比賽。

2．比賽采用預賽、決賽的方式，比賽結果將根據比賽規則由裁判員當場進行裁定并公布。

3．賽場的規格及環境：

3-1．賽臺為機器人擂臺賽專用正方形賽臺，邊長為400cm(包含區劃線)。

3-2．賽臺圖示如下(單位:cm)

 

3-3．賽場環境：

賽場對普通觀賽者、有關報道人員，比賽有關人員使用的攝影機器等不做特別的限制。因此，如果在機器人出場時受到照相機、錄像用紅外線、閃光、攝影用照明等影響時，請參賽者預先做好各種對策，同時也要考慮有關室內照明、太陽光等影響。

四、機器人規格：

1-1．移動方式：遙控輪式移動機器人。

1-2．機器人規格：

1-2-1．機器人尺寸：長：50cm寬：50cm高：50cm。包含伸展部分。

1-2-2．機器人動力：電池電壓≤12V放電倍率≤30C。但必須有硬質保護外殼。嚴禁使用燃料型，非電動型動力裝置。

1-2-3．整車總重量≤8KG。

1-2-4．電機數量≤4個（含伺服電機），動力電機使用的直流有刷或直流無刷電機。

1-2-5．遙控方式：運動員自選無線控制方式，避免同頻干擾。

1-2-6．在該回合比賽中選手不得中途更換機器人,同一回合比賽中只能使用同一臺機器人。

1-2-7．比賽中機器人主要部件（如鏟板、車輪等）發生散落、解體，裁判員將判定出局淘汰。

1-2-8．機器人輪胎不能有粘性的物品。

1-2-9．嚴禁有脫離機器人身體框架之外的裝置使用（如拋灑，射擊等）。

1-2-10、除上述以外，如果裁判員判斷了違反比賽的精神時以外的規則。

五、比賽流程：

1．預賽時，由參賽選手遙控機器人，展示該機器人所有可作出的動作。（帶有對比賽場地和具有一定危險性動作時，裁判員有權要求運動員對機器人作出整改，或者直接取消比賽資格）。

2．決賽時，由計算機的自律操縱、由人的手動操縱都可以。如果是用無線(無線、紅外等)手動操縱時，請考慮比賽環境(光、聲音、電波)、對對方使用同樣的系統操縱時必須沒有干擾，再有用小電力、微弱無線電操縱時，請自帶8ch以上頻率的無線系統。同時使用無線電操縱系統時，應準備8個晶振。

3．說明:

使用無線時請使用以下頻率:

a.27MHz頻段:26.975-27.255MHz(頻段:01-12);

b.40MHz頻段:40.61-40.75MHz(頻段:61,63,65,67,69,71,73,75);c.AD頻段:(25MHz微弱20頻段);

d.被認可的無線LAN,Bluetooth,Zigbee等也可使用。e.在國內沒被技術認可的無線控制將禁止使用。

4．禁止事項：

4-1．禁止裝載有傷害對方和賽場的物品，禁止使用刀、旋轉切割等危險物品。

4-2．禁止對腳底設置吸引、吸著裝置(含有粘著物)。

4-3．干擾電波發生裝置、激光、閃光燈等。

4-4．禁止損害場地，禁止造成污染的物品。

4-5．禁止包藏液體、粉末、氣體的裝置。

4-6．禁止包藏點火裝置和能脫離本體的彈射裝置。

5．比賽方法：

5-1．比賽采用三局二勝制。

5-2．預賽時出場者將遵從組委會決定的順序，進行機器人的預賽。

5-3．決賽時此項目參賽運動員，每輪有三次比賽機會，三局二勝制。允許一個隊伍使用最多二臺機器人參與比賽，但每一回合比賽中間不允許更換機器人。比賽2分鐘1回合。機器人比賽過程中出現零件散落將被判負，被掀翻或者不能移動將采取數“點數”的辦法，規定時間內不能重新移動位置將被判負。

5-4．機器人任何部分超出比賽場地，將被判負。

5-5．每回合結束后，運動員有1分鐘維護或者更換機器人時間，1鐘后繼續下一回合比賽。

5-6．若出現平局情況，裁判員將根據機器人的重量判斷勝負，重量輕者獲勝。相同重量時以電池容量判斷勝負，電池容量數少者獲勝。

5-7．此規則最終解釋權歸組員會所有。

 

 

 

附件四：

 

“2021年第三屆吳中區中小學

創客、人工智能、機器人競賽活動”教學創客

作品評選活動方案

 

一、評選范圍和評選條件

（一）評選范圍：

遵循中小學各學科課程標準，作品要求能在中、小學各學科（不含特殊教育康復訓練器材、虛擬作品、以及不能體現學科教學性的工程類發明創造作品，以下同）教學中使用的，由教師自己設計制作，未參加過蘇州大市評選的教學創客作品，特別是實行新課程標準、推進STEM教育以來研制的教學創客作品（含雖參加過評選但近期又有重大改進的作品）。

（二）作品分類：

1．按教學段分為小學作品、中學作品。

2．按所應用的領域段劃分（1）小學：語文、數學、科學；音樂、美術、體育、綜合實踐活動；（2）中學：語文、數學、科學、物理、化學、生物、地理、通用技術、信息技術、綜合實踐活動、音樂、美術、體育；（3）其他(如：特教、外語，通用設備等)。

（三）教師教學創客作品評選條件：

（1）教學性。符合基礎教育課程改革的基本理念，有利于推進STEM和創客教育，培養創新精神和實踐能力，有利于實驗教學、提高師生的綜合素質。

（2）科學性。作品展示內容應符合科學原理，體現科學知識和科學過程相統一的原則，有利于學習科學知識，樹立科學意識，掌握科學方法和實驗操作技能。

（3）創新性。作品設計新穎，構思巧妙，體現新的實驗活動方式、方法和內容；應用新技術、新材料、新工藝方面有創新和發展；在信息技術與傳統實驗的整合方面有所創意。

（4）啟發性。引發學習興趣和思考，適于探究式教學，有利于學生主動參與、互動、合作交流。

（5）實用性。取材容易，結構簡單，易于操作，性能穩定，安全可靠，造價低廉，外形美觀，便于自制推廣；有助于環保和可持續發展。

（6）安全性。作品在教學中使用要確保無安全隱患。

二、申報程序和評選辦法

（一）申報程序：

1．各單位在自評的基礎上，至少選送1件教師作品參加評選，最多不超過3件。

2．送評作品的制作人必須按要求填寫《“2021年第三屆吳中區中小學創客、人工智能、機器人競賽活動”教學創客作品評選活動申報表》一式三份，《“2021年第三屆吳中區中小學創客、人工智能、機器人競賽活動”教學創客作品和自制玩教具評選活動參評作品匯總表》一式一份。

3．參賽教師于2021年9月15日前登錄吳中區評優評先系統（py.szwzedu.cn）上進行申報，并通知校管理員（校教技室主任）進行審核送審。聯系人：張蘊豪，聯系電話：65659038．18626116324。（二）評選辦法：

1．為保證評選工作公開、公平、公正，吳中區教育局將成立由各學科專家組成的評審小組進行評比。評選分二輪進行，第一輪為文字材料初評，評選出進入第二輪的作品；第二輪為作品演示操作。

2．本次評選各設一、二、三等獎。評選工作結束后，公布2021年第三屆吳中區中小學創客、人工智能、機器人競賽活動獲獎名單并頒發證書，進行表彰獎勵。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

附件五：

 

“2021年度幼兒園優秀自制

玩教具評選”活動方案

 

一、活動目的

（一）貫徹《中國兒童發展綱要（2011-2021年）》《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010-2021年）》《國務院關于當前發展學前教育的若干意見》（國發〔2010〕41號）精神，落實《幼兒園教育指導綱要（試行）》《3-6歲兒童學習與發展指南》相關要求，全面推進素質教育。

（二）充分發揮自制玩教具在幼兒園教育與游戲活動中的作用，鼓勵和提倡利用自然材料和日常生活材料開展教育活動，設計制作簡單、發展價值大、游戲功能強的玩教具。

（三）調動廣大幼教工作者因地制宜開展自制玩教具活動的積極性與創造性，宣傳和推廣低投入高質量地利用玩教具材料，有效開展游戲和教育活動的經驗，搭建廣大教師相互學習、相互借鑒的平臺，推動學前教育工作的改革與發展。

二、評選范圍、分類

（一）申報的作品須為幼兒園教育教學活動中正在使用，由幼兒園教師、學前教育工作者自己設計并簡單制作，或對工業化產品進行改造的玩教具，還包括運用無須制作能體現教育與游戲功能的自然材料和日常材料。工業化生產的玩教具不在本次評選范圍之內。申報的作品需真正貼合兒童學習生活，具有切實可玩性且能夠符合幼兒園本身的空間要求。

（二）在往屆全省市幼兒園自制玩教具展評活動曾獲得一、二、三等獎的自制玩教具作品不得申報。

（三）以“落實《3-6歲兒童學習與發展指南》，倡導游戲活動”為主題。申報的作品按所應用的領域分類為：①運動類（YD），②科學類（KX），③建構類（JG），④語言閱讀類（YUY），⑤美工類（MG），⑥表演類（BY），⑦角色類（JS），⑧益智類（YZ），⑨音樂類(YY)，⑩其他類（QT）。作品類別由申報者按照作品的應用領域在以上10類中自行選擇，每件作品只能申報一個作品類別。作品類別由申報者按照作品的應用領域在以上10類中自行選擇，每件作品只能申報一個作品類別。

三、申報程序和申報要求

（一）申報材料及程序：

1．各單位在自評的基礎上，至少選送1件教師作品參加評選，最多不超過5件。

2．送評自制玩教具的制作人必須按要求填寫《“2021年度幼兒園優秀自制玩教具評選活動申報表》一式三份，《“2021年度幼兒園優秀自制玩教具評選活動”教學創客作品和自制玩教具評選活動參評作品匯總表》一式一份。

3．參賽教師于2021年9月15日前登錄吳中區評優評先系統（py.szwzedu.cn）上進行申報，并通知校管理員（校教技室主任）進行審核送審。聯系人：張蘊豪，聯系電話：65659038．18626116324。

（二） 評選辦法：

1．為保證評選工作公開、公平、公正，吳中區教育局將成立由各學科專家組成的評審小組進行評比。評選分二輪進行，第一輪為文字材料初評，評選出進入第二輪的作品；第二輪為作品演示操作。

2．本次評選各設一、二、三等獎。評選工作結束后，公布2021年第三屆吳中區中小學創客、機器人競賽活動獲獎名單并頒發證書，進行表彰獎勵。

 

 

 

附件六：

 

“2021年第三屆吳中區中小學創客、機器人競賽活動”教學創客作品評選活動申報表

 

申報人(單位):

申報日期:

教學創客作品名稱

 

使用學科

 

制作人

 

制作日期

 

聯系電話（手機）

 

電子郵箱

 

使用的主要材料

 

作品簡介(包括原理、特點、使用說明、圖片等，可另附頁）

演示視頻或照片上傳專題申報網站即可

作品的創新點或在原有作品上的改進點說明（可另附頁）

 

作品STEM體現

（可另附頁）

描述作品在“科學、技術、工程、數學”方面的體現

教學中使用效果說明（可另附彩頁或盤片）

演示視頻或照片上傳專題申報網站即可

制作人單位意見

（蓋章）

年

月

日

市、（區）及相關主管部門推薦意見

（蓋章）

年

月

日

評委會意見及結果

評委簽名：

年

月

日

附件七：

 

 

 

 

 

 

“2021年度幼兒園優秀自制

玩教具評選活動”申報表

 

 

 

 

 

作品名稱：

 

 

申報單位：

 

 

申報者:

 

 

 

 

 

作品類別：請在所選定的類別內劃“√”（每件作品只能申報一個作品類別）

 

運動類（YD）科學類（KX）建構類（JG）

語言閱讀類（YUY）美工類（MG）表演類（BY）

角色類（JS）益智類（YZ）音樂類(YY)

其它類（QT）

 

 

 

2021年度幼兒園優秀自制玩教具評選活動工作組制

填表說明

 

1．作品名稱

在一個展評作品名稱下只能是一件玩教具或圍繞某一具體教學內容的一組玩教具。

2．申報單位

申報單位應為第一作者所在幼兒園或學前教育機構。

3．申報者

申報者應是幼兒園教師或其他幼教工作者，可以以個人或多人合作的名義申報。多人合作作品應確定第一作者，其他為署名作者，總人數不得超過三人。作者姓名、次序和名稱等各種信息資料，一經上報不得更改，不能增加新成員。

4．作品類別

由申報者按照作品的應用領域在所列的10類中自行選擇，每件作品只能申報一個作品類別。

5．作品外形和結構

用圖示、照片等方法介紹該作品的基本結構、整體造型、主要材料、外形尺寸。

6．作品主要功能和特點

介紹該作品適合領域、適用年齡、基本使用方法和主要作用。

7．作品制作方法

介紹該作品的制作過程，關鍵要領，可附圖示說明。

8．使用案例

選擇最能反映該作品功能價值的典型活動，內容包括活動目標、玩教具教育策略及實施過程等，可附活動錄像（時間不超過10分鐘）。

9．表格不夠可另加附頁

參評作品申報表

 

申報單位概況

園所名稱

 

辦園類型

 

地址

 

郵編

 

園所規模

托班數

 

小班數

 

中班數

 

混齡班數

 

負責人姓名

 

電話

 

郵箱

 

申報者概況

第一作者

姓名

 

民族

 

職稱/職務

 

申報者

免冠照片

學歷

 

性別

 

年齡

 

郵箱

 

手機

 

單位名稱

 

單位電話

 

單位地址

 

郵編

 

第二作者

姓名

 

民族

 

職稱/職務

 

申報者

免冠照片

學歷

 

性別

 

年齡

 

郵箱

 

手機

 

單位名稱

 

單位電話

 

單位地址

 

郵編

 

第三作者

姓名

 

民族

 

職稱/職務

 

申報者

免冠照片

學歷

 

性別

 

年齡

 

郵箱

 

手機

 

單位名稱

 

單位電話

 

單位地址

 

郵編

 

 

作品外形和結構（附彩色照片）

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

作品主要功能和特點

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

作品制作方法

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

使用案例

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

申報者確認事宜

本申報者對所申報材料的作者署名負責，同意主辦單位根據需要公開、采用或出版所申報的材料。

 

 

申報者簽名：

年

月

日

申報單位意見

 

 

 

單位蓋章

 

單位負責人簽名：

年

月

日

市(區)裝備部門意見

同意上報該作品參加2019年度蘇州市幼兒園優秀自制玩教具評選活動。我們已要求該作者所在單位及其上級主管部門對該作品做了資格審定，申報內容屬實。

 

 

 

 

主管領導簽名：市(區)裝備部門蓋章

 

年

月

日

備注

篇10

關鍵詞：智能科學；情感計算；感性工學；機器人；教材

中途分類號：G642　文獻標識碼：B

1　引言

人工情感(Artificial Emotion)是利用信息科學的手段對人類情感過程進行模擬、識別和理解，使機器能夠產生類人情感，并與人類進行自然和諧人機交互的研究領域。1981年就有人開始研究人工情感問題，但是直到1990年以后它才開始逐漸引起人們的關注，特別是近幾年，對人工情感的研究越來越受到人們的重視。1995年，美國MIT媒體實驗室的R，Picard教授提出了“情感計算(Affective Computing)”的概念，并于1997年正式出版了專著《Affective Computing》。情感計算研究就是試圖創建一種能感知、識別和理解人的情感，并能針對人的情感做出智能、靈敏、友好反應的計算機系統。日本學者Nagamachi提出了“感性工學(Kansei Engineering)”的新術語，并展開了以消費者為導向的新產品開發研究。2000年，北京科技大學的王志良教授提出了“人工心理(Artificial Psychology)”的理論，并于2007年出版了《人工心理》專著。

心理學家認為，人工情感是在人工智能理論框架下的一個質的進步，這充分表明了新世紀人工科學的多學科交叉研究，彼此互為影響的特點。人工情感必將為計算機的未來應用展現一種全新的方向。

2　學術科研背景

人工情感作為人工智能的擴展研究，已經在應用方面取得了許多進展(主要是在美國、日本和歐盟國家)。但是，由于情緒心理學理論方法的多樣性，導致人工情感理論與研究方法都不十分成熟，使得應用技術受到了很大影響。

綜合國際上關于人工情感專題研討與論述，我們將人工情感研究領域面臨的主要挑戰歸納如下：

(1)情緒心理學理論的多樣性，導致人工情感理論方法的不一致，以至于很難找到適用于信息科學的人工情感的統一理論方法。

(2)目前幾乎還沒有符合人類情感規律并適于機器實現的人工情感自動生成模型；

(3)在智能推理過程中，如何考慮情感影響的因素，實現真正意義上的擬人推理過程。

(4)目前還沒有為人工情感研究者提供完善服務的計算機仿真平臺及情感計算庫。

(5)語音情感信息處理技術和表情識別技術的不成熟，成為制約人工情感與和諧人機交互技術發展的瓶頸。

(6)如何實現多模態情感信息融合、識別與理解，實現自然和諧的人機交互平臺環境。

(7)人工情感的研究成果如何與成熟的人機交互平臺相結合。

(8)如何驗證機器情感的正確性是人工情感研究面臨的圖靈測試問題。

(9)如何從人工情緒(Artificial Emotion)走向仿真情緒(simulating Emotion)、工程情緒(Engineering Emotion)，進而找到重大應用突破點，這將是一個亟待解決的問題。

針對這一學科前沿的源頭問題，進行創新性研究，解決普遍認為是人工情感的幾個困難問題，是我們未來研究面臨的主要挑戰，也是我們的機遇。

3　現實面臨的問題

2003年，北京大學智能科學系率先提出成立“智能科學與技術”本科專業，主要從事機器感知、智能機器人、智能信息處理等交叉學科的研究和教學。并于2004年在國內開始招生。隨后的幾年里，全國多所重點院校都成立了自己的“智能科學與技術”專業，并擁有了相關的碩士點、博士點以及博士后流動站。

隨著本科生、碩士生和博士生以及從事智能科學研究人員隊伍的不斷壯大，使得教材建設的問題逐漸凸顯。“智能科學與技術”專業作為最年輕也最有發展潛力的學科，還沒有自己專業系列教材，許多高校的教材大都采用計算機類、通訊類的課程，而這些教材大都處在“知識結構老化，更新緩慢”的狀態，已經不能適應該學科的發展，成為制約學科建設和教學水平提高的重要因素。教材是基本教學內容的載體，好的教材可以在教學方法上提供相應的參考，不僅為教學提供依據，還會助推本學科不斷完善，學生培養體系的逐漸規范。因此，建設新教材，使之盡快與國際接軌，已成為亟待解決的重大問題。

2007年開始，北京科技大學招收智能科學與技術專業本科生，該專業的本科生將在2009年下半年進入專業課階段學習，專業教材的建設問題已迫在眉睫。我們通過跟蹤調查北京科技大學智能科學與技術專業本科生、研究生的教育基礎、教學現狀和教學需求，結合兄弟院校的專業教學情況，深入分析我國現代化建設的人才需求和本學科的自身發展、結構特點，系統總結國內外在“智能科學與技術”專業教學改革和實踐中取得的成果和共識，進行了《人工情感》教材的編寫。

作為知識的載體，教材是按照一定的教育目標和教學規律組織起來的科學知識系統。從教材的構思到教材的最終出版，一般科學的方法總共需要經歷如下幾個步驟，如圖1所示：

(1)教材構思、大綱制定：這一階段主要是集思廣益，根據教材所面對的受眾群體，大概劃定教材所要包含的內容，反復討論并修改大綱，根據教材內容劃分章節，制定章節標題。

(2)拓展思路、廣搜資料：這一階段主要是組織參編人員搜集第一手資料，整理素材，逐漸使材料規范化、書面化。

(3)分工明確、力求完善：這一階段要組織好參編人員，做到各司其職，各負其責，把各人負責的章節按照事先的規劃，將理論知識、應用實例、習題及答案補充完整。

(4)精益求精、查漏補缺：把已經初步完成的教材送給相關教師及同學，讓他們以初學者的身份，以局外人的眼光反復閱讀，提出意見。經過反復修改，書稿基本成型，添加上必要的前沿、提要和縮略語。

(5)課堂實踐、反復審校：初步形成的教材講義，必須要經過課堂教學的不斷實踐，并根據教學心得和課堂反饋意見反復修改。最后，拿給出版社審校，幾經修改方可出版。

4　教材規劃與內容安排

依據上述思路，自2003年起，結合我校研究生課程“人工心理和情感計算”的教學實踐，在研究生講義的基礎上，我們著手“人工情感”研究生教材的資料收集、整理以及章節、內容安排，目前，該教材的終稿已交付并將在機械工業出版社出版。通過多年的教學實踐，根據學生現狀及教學效果，不斷調整教材內容，以“適應性、實用性”為宗旨，定位于普通高校智能科學與技術專業研究生學生，以素質教育為需求，注重培養學生科研及創新能力， 提高學生的科學素養。

全書共分為9章：

第1章較詳細地介紹了情緒心理學、情緒生理學、情緒社會學的基本理論及相關研究歷程，總結了腦科學研究在情感計算中的作用及色彩與心理學之間的相互關系。

第2章介紹了情緒的空間描述及維度化理論，總結了幾種比較典型的情緒維度空間理論及國外科研工作者提出的人類情感數學模型。

第3章闡述了用數學方法描述情緒的重要性，給出了幾種典型的人工情感建模方法，展示了情感建模的發展狀況及前沿研究。

第4章結合實際應用，介紹了幾種情感建模方法，并給出了應用實例，有助于學習者理論聯系實際，對人工情感的研究與發展樹立起明確的目標。

第5章結合現代遠程教育發展狀況，提出了把遠程學員的情感數字化方法，建立起情感模型，并應用到遠程教育系統，取得了不錯的效果。

第6章主要講述了人臉識別系統的構成、實現方法，是一個應用性很強的人臉識別設計范例。

第7章詳細介紹了表情識別系統的設計實現，詳細講解了特征點定位、提取方法以及基于SVM的表情分類器的設計。

第8章主要講述了網絡游戲中的情感數字化，闡述了人工情感在游戲設計中的應用。

第9章詳細介紹了情感機器人的發展狀況、設計及實現方法，并對人工情感在智能機器人的應用作了相應的闡述。

本教材在寫法上盡量做到深入淺出、通俗易懂、簡潔明了，編寫過程中遵守了以下三點原則：

(1)全面性與計劃性相結合

人工情感理論和應用研究，還是一個嶄新領域，還有很多疑難問題沒有解決，發展得不夠成熟，所以在編寫教材的過程中，我們盡量做到知識的全面性，從基礎理論到熱門方向的研究，都作了較為詳細的介紹。同時，也考慮到系列教材的出版，在內容安排上，兼顧其他教材，做到統籌安排。

(2)基礎知識與專業技術相結合

智能科學與技術專業的學生執行的是工科學生的培養計劃，在心理學基礎理論方面比較欠缺，因此本教材前四章以拋磚引玉的方式介紹了有關心理學、腦科學、計算數學的基礎知識，并在后面幾章中結合工科學生的專業技術，結合應用實例展開內容。

(3)理論知識與實踐相結合

本教材在內容安排上注重理論與實際應用并重的原則，在理論闡述的基礎上，對相關研究進行了應用舉例，對初學者或者初涉此領域的研究者，都能起到很好的引導和啟發作用，增強了學習者的學習動力，提高了他們的學習興趣。

5　教學并舉與科研相濟

教材講義已于2008年12月交付機械工業出版社，雖然目前還未出版，但教材的初稿已多次作為我校研究生“人工心理與情感計算”課程的講稿，學生使用后普遍反映良好，認為教材充分體現了學科交叉的特點，融合了心理學、信息科學和智能科學的相關理論、算法思想和應用實例，并進行了相應的概括歸納，以簡潔實用的方式呈現給讀者，具有易讀、易懂性，而且實例豐富，非常實用，并且就講義中存在的問題，提出了寶貴的意見。

在完成了本版教材的編寫工作的基礎上，為達到教學并舉，科研相濟，經過多年的努力，我們已經建立了系列情感機器人系統實驗平臺(前文詳細介紹)，如圖2情感機器人系統實驗平臺外形。這是一個多模態信息融合的實驗平臺，具有視頻獲取、聲源定位、多路觸摸傳感、熱釋電感應及觸摸屏選擇等多通道輸入，可以通過語音、動作、光電、圖片等形式表達感情。該情感機器人采用開放式平臺，能夠為學生提供多種人工情感理論和模型的驗證實驗。圖3為該情感機器人的系統體系結構。

6　展望未來

“智能科學與技術”專業在國內才剛剛起步，是一個全新的學科，各個學校都有自己的特色。目前來看，在學科建設方面制定一個普適的方案是不現實的。而特色課程恰恰是新學科區別與相關學科的重要標志，也是各個大學百花齊放的陣地。