張小明　李舟軍

摘 要：針對(duì)研究性教學(xué)特點(diǎn)和人工智能學(xué)科的問題，分析人工智能研究生課程特點(diǎn)和研究生學(xué)習(xí)狀況，結(jié)合多年來(lái)研究生人工智能課堂教學(xué)實(shí)踐，基于研究性教學(xué)的內(nèi)涵與特點(diǎn)，探討在人工智能課程中采用研究性教學(xué)的策略與方法。

關(guān)鍵詞：人工智能；研究性教學(xué)；實(shí)例驅(qū)動(dòng)

0 引 言

人工智能是一門歷史悠久的學(xué)科，其研究?jī)?nèi)容非常廣泛且不斷發(fā)展。它的基礎(chǔ)學(xué)科包括運(yùn)籌學(xué)、概率論、經(jīng)濟(jì)學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、信息學(xué)、模式識(shí)別、哲學(xué)、程序設(shè)計(jì)、電子工程等，是在研究人類智能行為規(guī)律的基礎(chǔ)上，利用人工的方法和技術(shù)，研制智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來(lái)模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能，實(shí)現(xiàn)智能行為。它研究如何用計(jì)算機(jī)模仿人腦所從事的記憶、識(shí)別、理解、證明、推理、規(guī)劃以及問題求解等思維活動(dòng)，并以此解決需要人類專家才能處理的復(fù)雜問題，例如自動(dòng)問答、診斷、調(diào)度、規(guī)劃、翻譯等問題[1]。近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的興起和發(fā)展，人工智能興起了一股新的應(yīng)用和研究熱潮，已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界的一個(gè)熱點(diǎn)領(lǐng)域。目前，人工智能很多研究領(lǐng)域，如自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索、智慧醫(yī)療等都得到了極大的發(fā)展， 有許多研究成果已經(jīng)進(jìn)入并影響著人們的生活。

人工智能是一門綜合性、實(shí)踐性和應(yīng)用性很強(qiáng)的理論技術(shù)學(xué)科，具有以下兩大特點(diǎn)：

（1）課程內(nèi)容及內(nèi)涵極其豐富。這是由人工智能本身的特點(diǎn)所決定的。它的內(nèi)容涉及多個(gè)學(xué)科及技術(shù)領(lǐng)域。人工智能本科課程中需要學(xué)生掌握人工智能的核心內(nèi)容，包括基本概念、基本原理方法及其主要應(yīng)用。 而研究生人工智能課程需要學(xué)生了解人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)、人工智能研究遇到的主要問題，以及人工智能產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的最新成果。因此， 人工智能課程與其他很多計(jì)算機(jī)課程存在不同，人工智能課程的講授應(yīng)具有相應(yīng)的特點(diǎn)。尤其是研究生人工智能課程，需要探索研究性教學(xué)的應(yīng)用，積極引導(dǎo)學(xué)生參與到人工智能的相關(guān)應(yīng)用與研究當(dāng)中來(lái)，培養(yǎng)學(xué)生對(duì)人工智能的能動(dòng)性和主觀見解。

（2）課程內(nèi)容外延極其廣泛。人工智能把整個(gè)科學(xué)體系作為自己的理論和知識(shí)基礎(chǔ)。任何工作都離不開智能， 因此任何領(lǐng)域都是人工智能的潛在應(yīng)用領(lǐng)域。當(dāng)前，人工智能以前所未有的速度和廣度延伸到社會(huì)經(jīng)濟(jì)與生活的各個(gè)領(lǐng)域，人工智能的廣泛應(yīng)用能夠把人類從低層次的腦力和體力勞動(dòng)解放出來(lái)， 以幫助人類留出更多的時(shí)間和精力來(lái)完成那些需要更高層智慧和大量經(jīng)驗(yàn)的工作。因此，人工智能是一門肩負(fù)著重大歷史使命的學(xué)科， 它將使整個(gè)科學(xué)體系和人類的生活方式發(fā)生本質(zhì)性的變化。當(dāng)前，隨著計(jì)算機(jī)硬件與處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，人工智能的研究與應(yīng)用進(jìn)入到一個(gè)新的發(fā)展階段，面臨著新的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。由此看來(lái)， 培養(yǎng)學(xué)生借助人工智能來(lái)完成各類實(shí)際問題求解的敏銳洞察力和有效執(zhí)行力是十分必要和緊迫的，對(duì)其以后從事科研和技術(shù)應(yīng)用工作都是非常有益的。

研究生教育是本科后以研究為主要特征的高層次的專業(yè)教育?！案邔哟蔚膶I(yè)教育”和“以研究為主要特征”是研究生教育的本質(zhì)[1]。研究生教育在本質(zhì)上是培養(yǎng)研究者的教育，是使研究生學(xué)會(huì)研究的教育。研究生教育的這種特殊性，要求研究生課程要以強(qiáng)化研究生的研究品質(zhì)和能力為主要目標(biāo)。科學(xué)研究要以專業(yè)知識(shí)為基礎(chǔ)，但積累了一定的專業(yè)知識(shí)并不等于就能從事科學(xué)研究。知識(shí)并不等于能力，研究能力不會(huì)自發(fā)產(chǎn)生，必須在使用知識(shí)的實(shí)踐中，即科學(xué)研究的實(shí)踐中，自覺地加以培養(yǎng)和鍛煉才能獲得和提高。因此，對(duì)研究生研究品質(zhì)和能力的培養(yǎng)，或者說(shuō)對(duì)研究者的培養(yǎng)，必須在研究的實(shí)踐過(guò)程中通過(guò)學(xué)習(xí)者的親身體驗(yàn)、反思、領(lǐng)悟而進(jìn)行，通過(guò)學(xué)習(xí)者與研究對(duì)象的相互作用而建構(gòu)。人工智能課程教學(xué)是研究生掌握人工智能基礎(chǔ)理論和專門知識(shí)的主渠道，但其目標(biāo)的指向性不應(yīng)僅限于使研究生學(xué)習(xí)和掌握系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論和專門知識(shí)，也應(yīng)凸顯人工智能的研究性和技術(shù)性，使教學(xué)與研究結(jié)合，致力于促進(jìn)研究生學(xué)會(huì)人工智能思維的方法，掌握人工智能分析、解決問題的思路和要領(lǐng)，真正實(shí)現(xiàn)由接受向探究人工智能理論與技術(shù)的轉(zhuǎn)變，由追求人工智能知識(shí)向追求利用人工智能解決問題的能力的轉(zhuǎn)變，最終達(dá)到應(yīng)用知識(shí)、創(chuàng)造知識(shí)的目的。人工智能研究生教育“以科研作為首要的成分，教師的作用在于把從事人工智能的相關(guān)科研和教學(xué)結(jié)合起來(lái)，科研活動(dòng)十分恰當(dāng)?shù)爻蔀橐环N教學(xué)的模式。學(xué)生的作用就是把人工智能科研和學(xué)習(xí)結(jié)合起來(lái)，科研活動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N學(xué)習(xí)的模式”[2]。針對(duì)研究生人工智能課程的特點(diǎn)，我們提出了啟發(fā)式的人工智能教學(xué)、基于案例驅(qū)動(dòng)的教學(xué)、培養(yǎng)學(xué)生探索精神的人工智能教學(xué)等多種教學(xué)方式，建立與人工智能研究性教學(xué)配套的教師激勵(lì)機(jī)制。

1 基于實(shí)踐的人工智能課程教學(xué)

創(chuàng)新能力的培養(yǎng)很大程度上依賴于學(xué)生對(duì)經(jīng)驗(yàn)的積累，所以切實(shí)加強(qiáng)研究性實(shí)踐教學(xué)， 提高學(xué)生實(shí)踐能力至關(guān)重要。人工智能研究性實(shí)踐教學(xué)應(yīng)從實(shí)踐的角度提出問題， 引導(dǎo)學(xué)生將人工智能理論與實(shí)踐相結(jié)合， 探究問題的答案。

首先，需要在人工智能中引入大量的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容。研究生實(shí)驗(yàn)[3]是以培養(yǎng)創(chuàng)新能力為目標(biāo)的綜合性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，不能局限于單門課程的內(nèi)容，要輔以驗(yàn)證性試驗(yàn)的課程內(nèi)容，增設(shè)設(shè)計(jì)性、綜合性、研究性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目， 在研究生實(shí)驗(yàn)教學(xué)中， 學(xué)生根據(jù)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和要求， 自主擬定實(shí)驗(yàn)方案； 指導(dǎo)教師的基本任務(wù)是為實(shí)驗(yàn)提示方向， 嚴(yán)格審查并幫助完善學(xué)生自主設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)方案。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中， 注重觀察調(diào)控， 釋疑解難， 對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果與報(bào)告開展分析討論， 評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)所取得的成效， 找出不足和改進(jìn)意見， 通過(guò)人工智能算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過(guò)程，使他們具備發(fā)現(xiàn)和解決問題的能力，不斷提其科學(xué)實(shí)驗(yàn)?zāi)芰?。在人工智能課程中，可以設(shè)置模式識(shí)別、搜索算法、邏輯推理、自動(dòng)規(guī)劃、概率推理等與教材內(nèi)容相關(guān)的實(shí)驗(yàn)任務(wù)，由學(xué)生自由選擇實(shí)驗(yàn)環(huán)境、參數(shù)設(shè)置等，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果由學(xué)生進(jìn)行解釋，進(jìn)而加強(qiáng)學(xué)生對(duì)相關(guān)算法和理論的理解。

其次，需要和工業(yè)界建立合作伙伴關(guān)系。本專業(yè)具有較強(qiáng)的實(shí)踐性，為使人才培養(yǎng)滿足企業(yè)需求，就應(yīng)該使學(xué)生充分了解工業(yè)界對(duì)人才的要求。鼓勵(lì)學(xué)生自行參與企業(yè)的人工智能項(xiàng)目開發(fā)，如需求分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、軟件開發(fā)等，最后提交調(diào)試好的軟件系統(tǒng)、完整的設(shè)計(jì)文件和調(diào)試文檔報(bào)告。此外，還應(yīng)組織學(xué)生參觀企業(yè)研發(fā)中心，現(xiàn)場(chǎng)學(xué)習(xí)人工智能產(chǎn)品化的設(shè)計(jì)和開發(fā)等全部流程，熟悉人工智能產(chǎn)品的生產(chǎn)和測(cè)試等所有環(huán)節(jié)；由企業(yè)研發(fā)中心研究人員做專題技術(shù)報(bào)告。借助工業(yè)合作伙伴計(jì)劃，加強(qiáng)用人企業(yè)和學(xué)校的聯(lián)系，還可進(jìn)一步加強(qiáng)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室建設(shè)，完善校外專業(yè)實(shí)踐環(huán)節(jié)，為學(xué)生提供一個(gè)更為廣闊的、具有實(shí)際應(yīng)用需求的聯(lián)合培養(yǎng)基地。endprint

2 基于案例驅(qū)動(dòng)的人工智能教學(xué)

基于案例驅(qū)動(dòng)的教學(xué)法要求教師能夠根據(jù)學(xué)生的認(rèn)知水平和能力，創(chuàng)設(shè)引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行探索活動(dòng)的人工智能案例，以激發(fā)學(xué)生探究問題和解決問題的興趣與能力，促進(jìn)學(xué)生質(zhì)疑、探求的創(chuàng)造性學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，通過(guò)選擇與提出問題、討論、研究、實(shí)踐、驗(yàn)證與結(jié)論，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)造性思維，提高學(xué)生獨(dú)立探究、自主研究和創(chuàng)新的能力。研究性教學(xué)強(qiáng)調(diào)學(xué)生的積極參與，強(qiáng)調(diào)師生互動(dòng)。對(duì)教師來(lái)說(shuō)，必須轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的“傳道”觀念，以平等的心態(tài)與學(xué)生交流探討。在課堂上，要努力營(yíng)造民主、寬松、活躍的教學(xué)氛圍，積極引導(dǎo)學(xué)生大膽設(shè)想、大膽探索、大膽懷疑，使學(xué)生樹立研究型學(xué)習(xí)的觀念，消除被動(dòng)接收的心理，養(yǎng)成勤于思考、善于思考的良好學(xué)習(xí)習(xí)慣，通過(guò)積極參與討論與研究，培養(yǎng)學(xué)生主動(dòng)獲取新知、探求未知的能力。

我們?cè)诒菊n程問題求解部分的教學(xué)中，將基于搜索算法的象棋游戲作為案例開展探究式教學(xué)活動(dòng)。在介紹各種搜索以及優(yōu)化剪枝算法之后，教師將科研項(xiàng)目中基于搜索算法的科學(xué)研究實(shí)驗(yàn)及其結(jié)果詳細(xì)地在課堂上進(jìn)行演示，引導(dǎo)學(xué)生對(duì)實(shí)驗(yàn)提出質(zhì)疑。在教學(xué)實(shí)踐中，學(xué)生提出大量問題，例如，搜索的層數(shù)如何確定？為什么消耗函數(shù)對(duì)搜索結(jié)果會(huì)有影響？等等。教師在事先準(zhǔn)備好的實(shí)驗(yàn)演示的基礎(chǔ)上，開展課堂討論，讓學(xué)生提出解決問題的各種方法，并現(xiàn)場(chǎng)通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，逐步讓學(xué)生理解搜索算法的設(shè)計(jì)、輸入輸出數(shù)據(jù)的預(yù)處理、參數(shù)設(shè)置的必要性及其實(shí)現(xiàn)方法。課堂授課實(shí)踐表明，這種方法極大地激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，使學(xué)生能夠大膽設(shè)想，大膽探索，增加了學(xué)生的自信心和創(chuàng)新精神。本次課堂討論結(jié)束后，教師根據(jù)學(xué)生的討論以及實(shí)驗(yàn)結(jié)果演示，總結(jié)各種搜索算法的局限性，并要求學(xué)生通過(guò)查資料和搜集必要的信息，積極地思索和驗(yàn)證各種解決問題的方法，將學(xué)生分組，讓學(xué)生展開討論，為下次討論課作好準(zhǔn)備。

傳統(tǒng)教學(xué)方法是告訴學(xué)生怎么去做，在一定程度上損害了學(xué)生的積極性。而案例教學(xué)要求學(xué)生自己去思考、去創(chuàng)造，使枯燥乏味的內(nèi)容變得生動(dòng)活潑。在案例教學(xué)中，學(xué)生之間的交流既可以使學(xué)生取長(zhǎng)補(bǔ)短、促進(jìn)人際交流能力，也可以引導(dǎo)學(xué)生變注重知識(shí)為注重能力。

案例教學(xué)法的關(guān)鍵是案例的選擇。案例是為教學(xué)目標(biāo)服務(wù)的，因此它應(yīng)該具有典型性，且應(yīng)該與所對(duì)應(yīng)的理論知識(shí)有直接的聯(lián)系。案例最好是經(jīng)過(guò)深入調(diào)查研究。來(lái)源于實(shí)踐，不能只是一堆數(shù)據(jù)的羅列。教科書的編寫應(yīng)采用圖片、表格、曲線等方式讓學(xué)生看到算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，啟發(fā)學(xué)生思考。另外，案例應(yīng)該只有情況沒有結(jié)果，有激烈的矛盾沖突，沒有處理辦法和結(jié)論，由學(xué)生對(duì)案例提出質(zhì)疑，從這個(gè)意義上講，案例的情況越復(fù)雜，越多樣性，越有價(jià)值。

案例教學(xué)法能夠?qū)崿F(xiàn)教學(xué)相長(zhǎng)。教學(xué)中，教師不僅是教師而且也是學(xué)員。一方面，教師是整個(gè)教學(xué)的主導(dǎo)者，掌握著教學(xué)進(jìn)程，引導(dǎo)學(xué)生思考、組織討論研究，進(jìn)行總結(jié)、歸納。另一方面，在教學(xué)中通過(guò)共同研討，教師不但可以發(fā)現(xiàn)自己的弱點(diǎn)，而且從學(xué)生那里可以了解到大量感性材料。另外，案例教學(xué)法能夠調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)主動(dòng)性。教學(xué)中，由于不斷變換教學(xué)形式，學(xué)生大腦興奮不斷轉(zhuǎn)移，注意力能夠得到及時(shí)調(diào)節(jié)，有利于學(xué)生精神始終保持最佳狀態(tài)。案例教學(xué)的最大特點(diǎn)是它的真實(shí)性，教學(xué)內(nèi)容是具體的實(shí)例，加之采用是形象、直觀、生動(dòng)的形式，給人以身臨其境之感，易于學(xué)習(xí)和理解。最后，案例教學(xué)法能夠集思廣益。教師在課堂上不是“獨(dú)唱”，而是和大家一起討論思考，學(xué)生在課堂上也不是忙于記筆記，而是共同探討問題。由于調(diào)動(dòng)集體的智慧和力量，容易開闊思路，收到良好的效果。

3 培養(yǎng)學(xué)生探究精神的人工智能課堂內(nèi)外教學(xué)

3.1 人工智能研究性課堂教學(xué)

課堂是人工智能課程研究性教學(xué)的重要場(chǎng)所。一流大學(xué)課堂上教師普遍重視學(xué)生的自學(xué)能力、創(chuàng)新精神和研究能力，特別關(guān)注學(xué)生探究意識(shí)的培養(yǎng)。在《重建本科教育———博耶報(bào)告三年回顧》[4]中，被調(diào)查者一致認(rèn)為他們正在探討“教學(xué)中探究式學(xué)習(xí)的問題”，近65%的被調(diào)查者強(qiáng)調(diào)所屬大學(xué)是積極鼓勵(lì)探究式學(xué)習(xí)的， 并建立了相關(guān)機(jī)構(gòu)幫助教師掌握推行探究式學(xué)習(xí)的技巧與方法；17%的被調(diào)查者認(rèn)為探究式學(xué)習(xí)使大學(xué)的課程與教學(xué)發(fā)生了顯著變化；55%的被調(diào)查者認(rèn)為發(fā)生了一些變化。因此，作為面向研究生的人工智能課程，更應(yīng)該強(qiáng)調(diào)學(xué)生探究能力的培養(yǎng)，以此來(lái)培養(yǎng)研究生科研的能力和興趣。

以探究學(xué)習(xí)為主的一種討論課即“習(xí)明納”（Seminar）深受學(xué)生喜愛。舉辦“習(xí)明納”的教師需要對(duì)人工智能領(lǐng)域的一些研究課題進(jìn)行過(guò)深入地研究， 他們不但能夠?qū)栴}的實(shí)質(zhì)和答案提出自己獨(dú)到的見解， 而且能夠與學(xué)生在課堂上進(jìn)行分析和討論。在課堂上需要由教師先簡(jiǎn)單地說(shuō)明人工智能某個(gè)問題的研究現(xiàn)狀和存在的困難， 再由大家提問， 隨后教師本人或者學(xué)生進(jìn)行解答， 大家共同討論，課堂氣氛異?；钴S，極大地調(diào)動(dòng)了學(xué)生的積極性和對(duì)人工智能課程的興趣。除此之外， 為進(jìn)一步提高學(xué)生對(duì)人工智能的興趣，講授法、答疑、小組工作、讀書報(bào)告、社會(huì)調(diào)查等教學(xué)方法也會(huì)根據(jù)具體課程情況穿插運(yùn)用?？傊谌斯ぶ悄苷n堂教學(xué)中教學(xué)手段不能單調(diào)， 教師需要通過(guò)設(shè)定與人工智能授課內(nèi)容及知識(shí)要點(diǎn)相關(guān)的問題情境與研究任務(wù)，以具體的問題和任務(wù)作為切入點(diǎn)， 以問題的解答和任務(wù)的分析作為討論和探究的目標(biāo)，激發(fā)學(xué)生的興趣， 培養(yǎng)其對(duì)人工智能的探究意識(shí)。

3.2 人工智能研究性課外教學(xué)

人工智能研究性教學(xué)的另外一個(gè)重要特點(diǎn)是跳出課堂限制， 將人工智能課堂內(nèi)容與人工智能的產(chǎn)業(yè)發(fā)展、研究現(xiàn)狀等問題融為一體。

首先，需要利用高校中的網(wǎng)絡(luò)建立起課程自主學(xué)習(xí)的支持系統(tǒng)， 要求學(xué)生在教師指導(dǎo)下閱讀和調(diào)查一系列的參考書、參考文獻(xiàn)、技術(shù)報(bào)告、行業(yè)報(bào)告以及相關(guān)的研究資料，根據(jù)閱讀和調(diào)查情況撰寫讀書報(bào)告、文獻(xiàn)綜述或調(diào)查報(bào)告， 完成必要的作業(yè)， 為學(xué)生有效地利用課余時(shí)間進(jìn)行人工智能學(xué)習(xí)和研究提供便利。

科研小組、興趣小組是課外教學(xué)活動(dòng)的重要支撐。這些小組多基于對(duì)某一學(xué)科的興趣而建立， 并在教師指導(dǎo)下開展活動(dòng)。針對(duì)人工智能課程，可以按照學(xué)生的具體興趣，組成相應(yīng)的研究小組，例如模式識(shí)別小組、問題搜索小組、信息檢索小組、自然語(yǔ)言理解小組、知識(shí)推理小組、自動(dòng)規(guī)劃小組等。每個(gè)研究小組通常是由一名學(xué)生領(lǐng)導(dǎo)， 同時(shí)每個(gè)小組也可以邀請(qǐng)高年級(jí)的從事相關(guān)研究的碩士生和博士生作為技術(shù)顧問，每個(gè)小組定期舉行討論，組內(nèi)成員共同完成一些人工智能小課題，大家討論、研究，并由相關(guān)領(lǐng)域的老師進(jìn)行點(diǎn)評(píng)。這種濃厚的學(xué)習(xí)和討論氛圍， 不但有利于研究生獨(dú)立科研精神的培養(yǎng)， 同時(shí)對(duì)于其合作精神、團(tuán)隊(duì)意識(shí)的培養(yǎng)亦至關(guān)重要。endprint

此外， 鼓勵(lì)學(xué)生參加人工智能領(lǐng)域和其他相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)報(bào)告、文化講座、社團(tuán)活動(dòng)、企業(yè)技術(shù)報(bào)告以及各類算法和技術(shù)競(jìng)賽， 開拓學(xué)生們的科技視野，提高學(xué)生分析問題和解決問題的能力， 增強(qiáng)學(xué)生的探索精神和求知欲望， 為以后從事人工智能科學(xué)研究及工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

4 建立與研究性教學(xué)相配套的教師獎(jiǎng)勵(lì)激勵(lì)機(jī)制

長(zhǎng)期以來(lái)， 教師指導(dǎo)研究生科研一直受到大學(xué)重視，而研究生課程的教學(xué)則處于不利地位。隨著研究生研究性教學(xué)的提出，教師獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制也需要進(jìn)行相應(yīng)的變化。國(guó)外著名大學(xué)的教師委員會(huì)一直主張建立一套促進(jìn)優(yōu)質(zhì)課程教育的教師獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制[5]，這種機(jī)制包括在教師職稱提升和聘用終身教授時(shí)考慮教學(xué)因素，以及以其他方式激勵(lì)教師努力開展優(yōu)質(zhì)課程教學(xué)及課程作業(yè)指導(dǎo)。

為了鼓勵(lì)教師指導(dǎo)學(xué)生課程作業(yè)，不少研究型大學(xué)對(duì)于指導(dǎo)課程作業(yè)的教師在經(jīng)費(fèi)、工作評(píng)定上予以傾斜。在教師聘任和提升過(guò)程中把參加研究生課程制定、課堂與課外作業(yè)、課程項(xiàng)目和論文指導(dǎo)等看作教學(xué)任務(wù)的一部分，鼓勵(lì)教師積極參與這些活動(dòng)。

5 結(jié) 語(yǔ)

當(dāng)前人工智能已經(jīng)成為信息技術(shù)領(lǐng)域的一個(gè)非常熱門的研究課題，工業(yè)界和學(xué)術(shù)界都投入了大量的資源。因此，人工智能課程對(duì)于培養(yǎng)和提高學(xué)生的人工智能興趣有著積極的托用。本文在闡述了研究生人工智能課程內(nèi)容及其在計(jì)算機(jī)專業(yè)課程中的重要地位的基礎(chǔ)上，針對(duì)課程的教學(xué)內(nèi)容，總結(jié)了研究生人工智能課課程的兩個(gè)特點(diǎn)。結(jié)合人工智能的課程特點(diǎn)及教學(xué)目標(biāo)，我們積極開展研究型教學(xué)，主要內(nèi)容包括3個(gè)方面：在課程中引入大量實(shí)踐環(huán)節(jié)培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手能力，以人工智能案例培養(yǎng)學(xué)生的獨(dú)立思考能力，在課堂內(nèi)外以研究性方法培養(yǎng)學(xué)生的探索意識(shí)。這3個(gè)方面相輔相成，對(duì)實(shí)現(xiàn)人工智能課程研究性教學(xué)具有非常重要的意義，實(shí)踐證明，該方案具有較好的效果。

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（編輯：彭遠(yuǎn)紅）endprint