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MOOC的教学模式对人工智能课堂教学的启示

的教学模式对人工智能课堂教学的启示

引言
  近年社会对计算机专业人才能力的要求越来越高,而学生所学与实际需求存在不少差距,高校计算机专业课程教学因而遭遇诟病。依托信息与网络技术支撑的大规模网络开放课程(assive nline pen urse,)较好贯彻了以学为中心的理念,其翻转教学模式与灵活有效的交互极大提升了学习兴趣[1]。搭建平台的计算机技术既是技术基础,也是热门课程。在此浪潮下传统高校计算机专业的教学首当其冲受到冲击,遇到前所未有的挑战。纵观国际三大巨头的课程建设均始于计算机类专业课程,同时也是所占比例较大的课程系列,其中人工智能(Artifiial Intelligene,AI)课程在ursera、Udaity[1]两个平台上均是最早开设的课程之一。采用何种教学模式更适应社会对人才的需求呢?这是应对挑战的关键问题。
  1 人工智能课程的课堂教学困境
  人工智能是研究模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用的前沿交叉学科,涉及面广、研究性强,还不断产生新的理论和方法。课程难度大理论强实践难,也是公认难讲的课程之一,该课程具有如下特点:
  1.1 先导课多,知识抽象,涉及面广,更新快
  前期知识包括:数据结构、离散数学、程序设计、图像处理等。如果前期知识不扎实,很难理解内容并融会贯通。传统内容包括:知识表示和推理、搜索策略、模糊理论、神经网络、机器学习、专家系统、遗传算法等,涉及大量抽象理论和复杂算法。教材普遍特点是:内容滞后,枯燥深奥的理论和解决现实问题的实践联系不紧密。
  1.2 研究性强
  该领域很多内容仍是科研热点,并不断涌现出新的研究方向、新内容、新方法、新技术和新应用。
  1.3 教学方式单调
  技术和管理的局限也制约了教学方式,教学方式基本以教为中心,停留在讲授、问答等简单互动上,教学方法单一。很少能提供学生自学、讨论、合作和实践的一整套互动实践机会,难以真正体现以学为中心的理念。
  1.4 学生缺乏兴趣
  一方面,课本文由论文联盟.Ll.收集整理程本身特点使得课程容易陷入枯燥的纸上谈兵的尴尬。另一方面,即将毕业的高年级本科生对未来规划明确,抽象的人工智能课程无论从职业发展还是继续深造对学生并没有立竿见影的效果,进一步拉低兴趣。此外,教材滞后,教学方法单一等也会影响兴趣。
  如火如荼发展的的课程,尤其Udaity的课程设计之初就立足于解决实际问题的导向,做法上的独特之处成功吸引了大批学生。课堂教学中借鉴在上被证明有效的教学模式和方法,不啻为一种尝试,以期摆脱教学困境,提高学习兴趣,最终提升教学质量。
  2 的教学模式
  的教学模式分为三种:、x 和 t[2]。早期的的教学模式特点是学习者完全做主,但复杂的网络互动产生庞大而混杂的知识网,缺乏识别主次和归纳总结能力学生常因信息过载陷入茫然无措的境地。2011年Udaity 创始人之一在网上开设的&ldqu;人工智能导论&rdqu;课程改变了表现风格,把互联网作为教学媒体的呈现潜力发挥到极致,按知识点分割内容成短小视频,其间插入现场对问题的解决,突出了Udaity有别于传统教育机构及其先行者的地方:注重发现并解决问题。这就是x的教学模式,沿袭并创新了熟悉的学习风格,使得如鱼得水渐渐发展壮大。随着逐步成熟,为了适合具有专业基础的职业技能培训,发展培养针对具体任务的探究学习教学模式,即t模式,这是Udaity网站课程的另一个设计目标。表1显示了的三种模式的对比。
  以Udaity的人工智能导论课程为例,只要高中毕业具有概率论和数理统计基础的学生就可以学习,该课程适合入门,但难度较低,内容较少。清华大学的马少平编写的人工智能教材是很多大学,包括我院人工智能课程的教材,清华大学的人工智能课程经过多年发展已经形成了一个系列教学资源库,包括教材、课程视频、教学课件、作业及答案和实验设计等。根据Udaity网站的人工智能导论课程的展示,表2从几方面对比了Udaity人工智能课程与清华大学马少平版的人工智能课程情况:

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MOOC的教学模式对人工智能课堂教学的启示

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