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硕士研究生《人工智能》课程的教学方式探讨

硕士研究生《人工智能》课程的教学方式探讨

  摘 要:硕士研究生的层次处于本科生和博士生之间,计算机相关专业硕士研究生《人工智能》课程的教学有其独特之处。本文就硕士研究生《人工智能》课程的教学方式进行探讨,认为需要因人施教、因材施教,需要理论和应用知识并重。这样培养的硕士研究生就既有较好的理论知识,也有宽广的应用知识,达到为社会培养更多优秀硕士研究生的目标。
  关键词:硕士研究生;人工智能;教学方式
  
  一、引言
  由于人工智能应用非常广泛,目前已经作为信息技术方面不可缺少的重要组成部分,大多数高校在本科阶段采用选修或者必选形式开设了《人工智能》基础性课程。中科院和几乎所有的高校给计算机相关专业的硕士研究生开设了《人工智能》课程[1],要求硕士研究生深入全面地学习人工智能知识。很多高校给计算机相关专业的博士研究生也开设了《高级人工智能》课程。硕士研究生的《人工智能》课程既不同于本科生,也不同于博士生论文联盟.Ll.的课程,针对硕士研究生,如何讲授《人工智能》课程,是一个长期需要探讨的课题。
  二、因人施教、因材施教
  有些学校本科阶段比较系统地开设了《人工智能》课程,而部分学校本科阶段并不开设《人工智能》课程,另有部分学校本科阶段开设的是只有少数学生参与的《人工智能》选修课程。因此入校时学生层次有明显差异。开课时需要调查学生在本科阶段的学习情况,是否系统学习过《人工智能》课程,没有系统学习过的,是否对《人工智能》有一些了解。第二个要考虑的要素是&ldqu;学有所用&rdqu;,注意听课学生的导师的研究方向,如果与《人工智能》紧密相关,需要深入掌握《人工智能》课程知识;相反,只要求达到《人工智能》课程的基本知识要求。第三个要考虑的要素是适当考虑学生的兴趣,当然兴趣是可以培养的,通过教师的引导和通过学生自己对《人工智能》领悟,逐渐培养对于《人工智能》课程的兴趣。
  在调查分析基础上可以将学生分成四个层次,A层学生是研究方向紧密,有一些相关基础,对《人工智能》学科有浓厚的兴趣。B层学生是研究方向紧密,大学期间没有学习过《人工智能》基础课程。层学生是研究方向不紧密,对《人工智能》学科兴趣浓厚,大学期间学习过《人工智能》基础课程。D层学生是研究方向不紧密,大学期间没有学习过《人工智能》基础课程。在教学过程中把四个层次的学生在布置作业和完成作业的情况分别对待,特别地,对于大学期间没有学习过《人工智能》基础课程的学生适当地安排他们一些学习任务,并且建议通过A层学生的互相帮助、互相学习、共同探究,填补大学期间《人工智能》基础课程的内容。
  总之,正如世界上没有完全两片相同的树叶一样,世界上也没有完全相同的两个人,学生对于《人工智能》基础的学习要求是客观存在差异的,差异是因材施教的前提与基础。
  三、理论和应用知识并重
  目前,每年毕业的硕士研究生有40万至50万[3],而步入博士阶段继续深造的只占其中的10%左右,绝大多数硕士研究生走向工作岗位,主要从事应用技术。同时,社会对于就业的硕士研究生,要求有实际应用技能,平时需要把应用知识贯穿到教学中。但过去在高校人才培养中,经常存在的现象是重理论知识、不重实际应用知识,导致了学历高、解决应用问题的能力差的问题。广大高校中的硕士研究生不仅要重视书本上的理论知识的学习,也要积极学习应用知识,努力提高自己解决应用问题的能力,别让用人单位因解决应用问题的能力而怀疑中国硕士研究生教育质量。因此,硕士研究生的教学是需要在掌握理论知识的同时,比较熟练地掌握应用知识,具备较强大的解决实际问题的能力。
  硕士研究生的《人工智能》课程也不同于本科生的教学要求,因此《人工智能》课程的教学既要有理论深

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硕士研究生《人工智能》课程的教学方式探讨

硕士研究生《人工智能》课程的教学方式探讨 摘 要:硕士研究生的层次处于本科生和博士生之间,计算机相关专业硕士研究生《人工智能》课程的教学有其独特之处。本文就硕士研究生《人工智能》课程的教学方式进行探讨,认为需要因人施教、因材施教,需要理论和
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