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智能科學(xué)與技術(shù)論文范文第1篇

關(guān)鍵詞:智能科學(xué)基礎(chǔ);系列課程;國(guó)家級(jí)教學(xué)團(tuán)隊(duì);改革;建設(shè)

在國(guó)家教育部質(zhì)量工程的支持下,中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院對(duì)國(guó)家級(jí)精品課程人工智能[1-2]和智能控制[3]、全國(guó)雙語(yǔ)教學(xué)示范課程人工智能和國(guó)家級(jí)智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)團(tuán)隊(duì)[4]等進(jìn)行持之以恒的改革與建設(shè),取得一些成果。

“智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)團(tuán)隊(duì)”的教學(xué)隊(duì)伍是一支由國(guó)家級(jí)教學(xué)名師領(lǐng)銜[5],知識(shí)結(jié)構(gòu)、梯隊(duì)結(jié)構(gòu)和年齡結(jié)構(gòu)比較合理,具有明顯的學(xué)科優(yōu)勢(shì)、課程優(yōu)勢(shì)、人才優(yōu)勢(shì)和教學(xué)科研優(yōu)勢(shì)的頗具特色與影響力的教學(xué)團(tuán)隊(duì)。該團(tuán)隊(duì)以中南大學(xué)智能科學(xué)研究中心為核心,主要承擔(dān)人工智能基礎(chǔ)、智能控制導(dǎo)論、機(jī)器人學(xué)、專家系統(tǒng)等本科基礎(chǔ)和專業(yè)基礎(chǔ)課程,碩士學(xué)位課程人工智能、智能控制和機(jī)器人控制技術(shù)以及留學(xué)生碩士學(xué)位課程Artificial Intelligence和博士生學(xué)位課程智能系統(tǒng)原理與應(yīng)用的教學(xué)。

教學(xué)團(tuán)隊(duì)在建設(shè)過(guò)程中,注重教學(xué)改革,加大課程建設(shè)和教材建設(shè)力度,不斷改進(jìn)教學(xué)方法,在課程改革、教材建設(shè)、教學(xué)手段、隊(duì)伍建設(shè)以及交流合作等方面取得一些進(jìn)展。本文擬就教學(xué)團(tuán)隊(duì)的改革與建設(shè)的相關(guān)理念與實(shí)踐問(wèn)題加以總結(jié),談?wù)勎覀兊囊?jiàn)解。

1創(chuàng)新教學(xué)方法

教學(xué)是教師的本職和核心工作。本教學(xué)團(tuán)隊(duì)一直致力于教學(xué)方法與教學(xué)模式的改革與創(chuàng)新,虛心學(xué)習(xí)國(guó)內(nèi)外先進(jìn)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和方法,積極探索教學(xué)新路,形成了“以趣導(dǎo)課、以疑啟思、以法解惑、以律求知”的教學(xué)模式和教學(xué)方法[6-7]。充分激勵(lì)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動(dòng)性,發(fā)揮獨(dú)立思考和創(chuàng)新思維,多方位培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力。我們?cè)诮虒W(xué)過(guò)程中應(yīng)用了課堂演示、課堂互動(dòng)、課堂辯論、課后網(wǎng)絡(luò)教學(xué)、網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)等一系列現(xiàn)代化全方位的教學(xué)新模式。此外,為提高學(xué)生的動(dòng)手能力和理論水平,讓學(xué)生直接參與部分教師課題,理論聯(lián)系實(shí)際,為畢業(yè)后的工作學(xué)習(xí)打下良好基礎(chǔ)。具體措施如下:

1) 舉行課堂討論會(huì),營(yíng)造自由探索氛圍。

為調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極性,我們?cè)谑谡n過(guò)程中多次開(kāi)展課堂討論會(huì)和辯論會(huì)等活動(dòng),讓學(xué)生自己查閱資料,分析整理,提出自己的觀點(diǎn),使學(xué)生全方位地接觸所學(xué)課程,培養(yǎng)學(xué)生的研究能力,真正實(shí)現(xiàn)師生互動(dòng),并鼓勵(lì)學(xué)生用英語(yǔ)討論。學(xué)生對(duì)有些問(wèn)題展開(kāi)了激烈的爭(zhēng)論,激發(fā)了學(xué)習(xí)潛能,明確了學(xué)習(xí)目標(biāo)。課程中還經(jīng)常請(qǐng)來(lái)在科研工作中擔(dān)任主要任務(wù)的教授和博士生來(lái)給學(xué)生介紹最前沿的科學(xué)動(dòng)態(tài),激發(fā)學(xué)生們對(duì)所學(xué)知識(shí)和科學(xué)研究的興趣。在研究生教學(xué)方面,我們更進(jìn)一步通過(guò)舉辦課程課堂學(xué)術(shù)研討會(huì),讓學(xué)生在一年級(jí)就開(kāi)始接觸學(xué)科前沿,自己查閱資料和動(dòng)手寫科技論文,并在研討會(huì)上宣讀討論,培養(yǎng)獨(dú)立工作能力和從事學(xué)科前沿研究的能力,為將來(lái)的高層次研究打下基礎(chǔ)。

2) 倡導(dǎo)啟發(fā)式教學(xué),培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)能力。

注意采用面向問(wèn)題的啟發(fā)式方法進(jìn)行教學(xué),啟發(fā)學(xué)生求解問(wèn)題能力,強(qiáng)化學(xué)生的參與意識(shí),提高他們的學(xué)習(xí)積極性。教學(xué)中還注意采用了多種交互式策略,如課堂教師提問(wèn)、鼓勵(lì)或指定學(xué)生用英語(yǔ)提問(wèn)、學(xué)生就某個(gè)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行主題發(fā)言后老師點(diǎn)評(píng)等。此外,師生通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行交互,方式包括Email、BBS和QQ談和交換文件等。

根據(jù)學(xué)生的興趣和創(chuàng)新潛力,對(duì)有專業(yè)特長(zhǎng)的本科生,在自愿情況下,挑選2～3名參與國(guó)家級(jí)項(xiàng)目研究工作,進(jìn)行中長(zhǎng)期培養(yǎng)試點(diǎn),實(shí)現(xiàn)本科培養(yǎng)過(guò)程與碩士、博士研究生培養(yǎng)過(guò)程的銜接。

3) 增強(qiáng)課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)環(huán)節(jié),籌建智能專業(yè)實(shí)驗(yàn)室。

智能科學(xué)基礎(chǔ)課程的概念性較強(qiáng),初學(xué)者感到比較抽象,而實(shí)驗(yàn)教學(xué)又是薄弱環(huán)節(jié)。因此,結(jié)合學(xué)生實(shí)際情況,我們對(duì)實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)十分重視,設(shè)計(jì)了一些新的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目,探索新穎的實(shí)驗(yàn)方法。新開(kāi)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目包括人工智能實(shí)驗(yàn)、智能控制實(shí)驗(yàn)、專家系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)、機(jī)器人學(xué)實(shí)驗(yàn)、人工智能課程設(shè)計(jì)等。對(duì)相關(guān)課程的原有實(shí)驗(yàn),我們也進(jìn)行了一些改革,增設(shè)了個(gè)性化的實(shí)驗(yàn),使得學(xué)生的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析既有格式要求,又給學(xué)生報(bào)告自己研究的過(guò)程和結(jié)果留有空間。這些做法能夠鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)行獨(dú)立性研究,滿足他們學(xué)習(xí)的需求。通過(guò)實(shí)驗(yàn)教學(xué),學(xué)生能夠理論聯(lián)系實(shí)際,驗(yàn)證所學(xué)理論知識(shí)和概念,加深理解,充分調(diào)動(dòng)了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性,培養(yǎng)了他們的創(chuàng)造能力。

除課堂實(shí)驗(yàn)外,我們還充分發(fā)揮虛擬實(shí)驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn),設(shè)計(jì)了網(wǎng)絡(luò)虛擬實(shí)驗(yàn),讓學(xué)生在課外上網(wǎng)練習(xí)。通過(guò)虛擬實(shí)驗(yàn),學(xué)生可以了解算法的具體運(yùn)行過(guò)程,調(diào)整參數(shù)和過(guò)程,并進(jìn)行驗(yàn)證以加深對(duì)知識(shí)的理解,提高學(xué)習(xí)興趣,從而達(dá)到教學(xué)目的。

結(jié)合科研,購(gòu)進(jìn)和自制部分新設(shè)備、新系統(tǒng),計(jì)劃建設(shè)智能專業(yè)實(shí)驗(yàn)室,為教學(xué)提供更多的優(yōu)良實(shí)驗(yàn)設(shè)備。例如,已研制“中南移動(dòng)一號(hào)”和“中南移動(dòng)二號(hào)”自主移動(dòng)機(jī)器人共7臺(tái),已購(gòu)進(jìn)RCB-1型教學(xué)機(jī)器人20套等。

教學(xué)團(tuán)隊(duì)教師還指導(dǎo)學(xué)生參加全國(guó)大學(xué)生“飛思卡爾”杯智能汽車競(jìng)賽活動(dòng)、大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃及創(chuàng)新教育計(jì)劃項(xiàng)目等,取得優(yōu)秀成果。

2推進(jìn)課程改革

教學(xué)改革是課程建設(shè)和學(xué)科發(fā)展的生命線。我們把國(guó)家級(jí)精品課程和全國(guó)雙語(yǔ)教學(xué)示范課程放在優(yōu)先建設(shè)的位置,并以它們帶動(dòng)其他課程建設(shè),完善系列課程建設(shè),同時(shí)新辦了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)。

2.1搞好精品課程建設(shè),改進(jìn)雙語(yǔ)示范課程教學(xué),穩(wěn)步推進(jìn)系列課程建設(shè)

本團(tuán)隊(duì)著力搞好已有的2門國(guó)家級(jí)精品課程、1門全國(guó)雙語(yǔ)教學(xué)示范課程,更新精品課程網(wǎng)站,豐富課程內(nèi)容。為了及時(shí)反映上述課程中相關(guān)科學(xué)技術(shù)的最新進(jìn)展,我們調(diào)整了教學(xué)體系和教學(xué)內(nèi)容,修訂了教學(xué)大綱,并對(duì)教學(xué)內(nèi)容進(jìn)一步優(yōu)化和更新,極大充實(shí)了各課程教學(xué)內(nèi)容。同時(shí),通過(guò)校際教學(xué)活動(dòng)和網(wǎng)上資源共享對(duì)精品課程、雙語(yǔ)教學(xué)示范課程進(jìn)行交流和推廣,起到較好的輻射作用[8-9]。

為加強(qiáng)精品課程建設(shè),完善和拓展課程體系,在總結(jié)現(xiàn)有精品課程的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,又建成省級(jí)精品課程1門,校級(jí)精品課程1門。

為提高學(xué)生的專業(yè)英語(yǔ)水平和學(xué)習(xí)興趣,使得學(xué)生能夠開(kāi)拓眼界,追蹤國(guó)際前沿科學(xué)研究,本團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期對(duì)雙語(yǔ)教學(xué)進(jìn)行研究和實(shí)踐。除改進(jìn)人工智能雙語(yǔ)教學(xué)示范課程外,團(tuán)隊(duì)承擔(dān)的其他課程,如智能控制、機(jī)器人學(xué)、專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等也實(shí)行了雙語(yǔ)教學(xué),并為該課程引進(jìn)英文輔助教材。例如,對(duì)人工智能課程,我們先后采用Nilsson和Russell等編著的國(guó)外影響較大的英文原版教材作為主要教學(xué)參考書[10-11],供學(xué)生學(xué)習(xí)參考。在雙語(yǔ)教學(xué)中,一般以漢語(yǔ)講授為主,英語(yǔ)為輔,并對(duì)一些關(guān)鍵詞同時(shí)用漢語(yǔ)和英語(yǔ)表示。對(duì)部分章節(jié)或某個(gè)專題,采用純英語(yǔ)教學(xué)或以英語(yǔ)為主漢語(yǔ)為輔的教學(xué)。對(duì)PPT課件的編寫分為純漢語(yǔ)、純英語(yǔ)和英漢混合幾種方式。英語(yǔ)教學(xué)比例要根據(jù)教學(xué)內(nèi)容和學(xué)生英語(yǔ)水平而定,其檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)是學(xué)生的接受程度與學(xué)習(xí)效果,根據(jù)這一點(diǎn)來(lái)適時(shí)調(diào)整雙語(yǔ)教學(xué)中英語(yǔ)對(duì)漢語(yǔ)的比例。

通過(guò)教改實(shí)踐,我們承擔(dān)的智能科學(xué)基礎(chǔ)課程逐步形成為具有明顯特色的課程體系。我們講授的課程從智能科學(xué)的基礎(chǔ)課程到專業(yè)基礎(chǔ)課程,再到專業(yè)實(shí)踐課程,形成了配置合理、特色鮮明、循序漸進(jìn)、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、協(xié)調(diào)發(fā)展的智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科從基礎(chǔ)到應(yīng)用的系列課程體系。

2.2新辦智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)

智能科學(xué)與技術(shù)是當(dāng)代科技發(fā)展的前沿學(xué)科和重要組成部分,其人才需求日益增加,超出了目前高校的培養(yǎng)能力[12]。我校的智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科方向經(jīng)過(guò)近20年的發(fā)展,已形成了具有自身優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)的學(xué)科,在國(guó)內(nèi)具有一定的知名度和優(yōu)勢(shì)。為了促進(jìn)智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科的發(fā)展,經(jīng)過(guò)多年積極準(zhǔn)備,我們于2009年申報(bào)了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)并獲得教育部批準(zhǔn)。通過(guò)向兄弟學(xué)校學(xué)習(xí)調(diào)研,了解該專業(yè)人才需求、專業(yè)建設(shè)規(guī)劃,設(shè)定適應(yīng)培養(yǎng)目標(biāo)的教學(xué)計(jì)劃與課程設(shè)置方案。雖然我們開(kāi)辦“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)較晚,但我們從2002年開(kāi)始,就一直關(guān)注和積極參與國(guó)內(nèi)智能科學(xué)的學(xué)科的討論與新專業(yè)籌備工作[13]。

我校于2009年申報(bào)獲準(zhǔn),在自動(dòng)化專業(yè)增設(shè)了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)方向,目前已招收2屆學(xué)生共84人。我們?yōu)檫x讀智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)方向的每個(gè)學(xué)生選定指導(dǎo)老師。每個(gè)學(xué)生都可以參加指導(dǎo)老師的課題,指導(dǎo)老師也可以利用自己的學(xué)識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和責(zé)任心來(lái)更好地管理呵護(hù)學(xué)生。這一做法取得明顯效果,不僅受到同學(xué)們的普遍歡迎,也得到了學(xué)校的肯定。我們還多次召開(kāi)師生見(jiàn)面會(huì)并通過(guò)指導(dǎo)老師走訪宿舍,了解每個(gè)人的情況。為了消除代溝,努力融入同學(xué)當(dāng)中,學(xué)習(xí)熟悉他們的語(yǔ)境和思維想法。我們的目標(biāo)就是不讓一個(gè)學(xué)生掉隊(duì)。

創(chuàng)建與建設(shè)智能科學(xué)與技術(shù)新專業(yè),將為智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)建設(shè)提供一個(gè)更加寬廣的平臺(tái),并對(duì)計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化和電子信息等學(xué)科的專業(yè)建設(shè)和課程建設(shè)提供一個(gè)新的增長(zhǎng)點(diǎn)。我們將以智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)建設(shè)為契機(jī),虛心學(xué)習(xí)兄弟學(xué)校的專業(yè)建設(shè)的做法和經(jīng)驗(yàn),進(jìn)一步規(guī)范智能科學(xué)與技術(shù)的基礎(chǔ)課程教學(xué),讓智能科學(xué)基礎(chǔ)課程教學(xué)建設(shè)登上一個(gè)新的臺(tái)階。

3加強(qiáng)教材建設(shè)

教材是教學(xué)的重要工具和資源,其水平直接影響教學(xué)效果和教學(xué)質(zhì)量。在教學(xué)過(guò)程中,我們與時(shí)俱進(jìn),對(duì)教學(xué)內(nèi)容不斷優(yōu)化與更新,精益求精地編寫反映學(xué)科發(fā)展的教材[14]。

我們對(duì)原有編寫出版的教材進(jìn)行修訂,反映新世紀(jì)學(xué)科發(fā)展水平和發(fā)展趨向,以適應(yīng)教改需要。把這些最新內(nèi)容用于教學(xué),使學(xué)生了解到國(guó)際前沿動(dòng)態(tài)和本學(xué)科的最新成果。

以相關(guān)系列課程為平臺(tái),注重教材配套,服務(wù)因材施教,著眼長(zhǎng)遠(yuǎn)教材建設(shè)。僅2007年以來(lái)我們已出版的相關(guān)教材及專著如下:

《智能控制原理與應(yīng)用》,國(guó)家級(jí)精品課程配套教材,2007;《智能控制導(dǎo)論》,國(guó)家級(jí)精品課程配套教材,2007;《未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制理論與方法》,2008;《機(jī)器人學(xué)》,第二版,國(guó)家級(jí)教學(xué)團(tuán)隊(duì)配套教材,2009;《機(jī)器人學(xué)基礎(chǔ)》,國(guó)家級(jí)教學(xué)團(tuán)隊(duì)配套教材,2009;《人工智能及其應(yīng)用》,第四版,國(guó)家級(jí)“十一五”規(guī)劃教材,國(guó)家精品課程配套教材,2010;《人工智能基礎(chǔ)》,第二版,國(guó)家級(jí)“十一五”規(guī)劃教材,國(guó)家精品課程配套教材,2010;《移動(dòng)機(jī)器人協(xié)同理論與技術(shù)》,2010。

4優(yōu)化隊(duì)伍結(jié)構(gòu)

師資隊(duì)伍建設(shè)是團(tuán)隊(duì)建設(shè)的源頭,沒(méi)有一流的教師隊(duì)伍就沒(méi)有一流的教學(xué)團(tuán)隊(duì)。在師資隊(duì)伍建設(shè)上,我們一直采取引進(jìn)優(yōu)秀人才和在職培養(yǎng)相結(jié)合的做法。對(duì)于人才的引進(jìn)主要通過(guò)辦專業(yè)和辦學(xué)科點(diǎn)等方式吸引人才,還通過(guò)創(chuàng)造教學(xué)和科研條件,穩(wěn)定教師隊(duì)伍,解決個(gè)人的發(fā)展問(wèn)題。

采取有效措施,提高主講教師的學(xué)術(shù)積累和教學(xué)水平。一是教研組教師,特別是中青年教師積極參加重要科研項(xiàng)目,提高學(xué)術(shù)水平。二是派中青年教師赴國(guó)外研修訪問(wèn),了解和學(xué)習(xí)發(fā)達(dá)國(guó)家同類課程的先進(jìn)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)、相關(guān)課程設(shè)置情況與發(fā)展趨勢(shì),將國(guó)外教學(xué)思想引入課程教學(xué)。

教學(xué)始終是教師的第一要?jiǎng)?wù),為了提高青年教師的教學(xué)素質(zhì),我們實(shí)施并完善了一系列管理措施和制度。

1) 設(shè)立名師工作室,實(shí)現(xiàn)名師資源共享形成多元化的帶教制度,安排高年資的教師對(duì)年輕教師進(jìn)行傳、幫、帶,可以有業(yè)務(wù)方面的指導(dǎo),也可以有認(rèn)識(shí)方面的交流。通過(guò)老教師對(duì)年輕教師全方位的指導(dǎo),使老教師的教學(xué)理念和經(jīng)驗(yàn)得以繼承,加快了年輕教師的成長(zhǎng)。

2) 有計(jì)劃地安排年輕教師虛心旁聽(tīng)有經(jīng)驗(yàn)教師的講課。通過(guò)聽(tīng)課,不僅使年輕教師進(jìn)一步掌握課程的內(nèi)容,更重要的是使年輕教師學(xué)到了老教師的教學(xué)方法和經(jīng)驗(yàn),對(duì)其今后從事教學(xué)工作起到了積極的指導(dǎo)作用。

3) 對(duì)于第一次上課和第一次上某門新課程的年輕教師,團(tuán)隊(duì)都要在課前組織他們?cè)囍v。試講前,安排老教師進(jìn)行指導(dǎo),傳授教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。試講時(shí),由團(tuán)隊(duì)的教師參加聽(tīng)課并對(duì)其進(jìn)行講評(píng),肯定其優(yōu)點(diǎn),指出其不足,幫助青年教師盡快掌握課程的重點(diǎn),找到更合適的講授方法。此外,我們還備課,統(tǒng)一基本教案,幫助年輕教師成長(zhǎng)。

近兩年來(lái)本教學(xué)團(tuán)隊(duì)獲得的主要教學(xué)獎(jiǎng)勵(lì)就有徐特立教育獎(jiǎng)、茅以升教學(xué)專項(xiàng)獎(jiǎng)等。

5擴(kuò)大交流合作

我們?cè)谧龊米陨韴F(tuán)隊(duì)建設(shè)的同時(shí),增進(jìn)與全國(guó)相關(guān)高校和教學(xué)團(tuán)隊(duì)的交流,學(xué)習(xí)兄弟團(tuán)隊(duì)的建設(shè)經(jīng)驗(yàn),在課程示范、教材推廣、網(wǎng)絡(luò)資源輻射等方面發(fā)揮積極作用。我們還開(kāi)展校內(nèi)合作,聯(lián)合不同院系進(jìn)行教學(xué)和精品課程的申報(bào)與建設(shè),在校內(nèi)推廣改革成果;發(fā)表了一系列教改論文;發(fā)起籌備《全國(guó)智能科學(xué)技術(shù)課程教學(xué)研討會(huì)》;邀請(qǐng)企業(yè)界科技精英做本科生就業(yè)指導(dǎo)相關(guān)報(bào)告。

1) 增進(jìn)校際交流,發(fā)揮輻射作用。

我們經(jīng)常以講座報(bào)告形式在許多兄弟院校進(jìn)行教學(xué)與教改交流。例如,最近一年來(lái)就應(yīng)邀先后到上海交通大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)、東華大學(xué)、東南大學(xué)、國(guó)防科技大學(xué)、中國(guó)礦業(yè)大學(xué)、北京科技大學(xué)、清華大學(xué)等校就智能科學(xué)技術(shù)課程的教學(xué)、教改和建設(shè)問(wèn)題作專題報(bào)告,在兄弟院校師生中引起熱烈反響。已有數(shù)以百計(jì)的高等院校采用我們編著的教材和網(wǎng)絡(luò)課程進(jìn)行教學(xué),國(guó)內(nèi)已有眾多的從事人工智能課程和智能控制課程教學(xué)的教師,來(lái)信來(lái)函索取我們開(kāi)發(fā)的課程教案、課程演示和網(wǎng)絡(luò)課程相關(guān)資料等,我們一直盡力地搞好推廣和服務(wù)工作。

2) 撰寫課程改革論文,進(jìn)行國(guó)內(nèi)外交流。

本團(tuán)隊(duì)成員僅近一年多來(lái),就在中國(guó)教育開(kāi)放資源網(wǎng)、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)13屆年會(huì)、計(jì)算機(jī)教育、高等理科教育、計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化等會(huì)議及刊物上發(fā)表10篇教改論文,在國(guó)內(nèi)外進(jìn)行交流,起到介紹情況,交流信息和經(jīng)驗(yàn)的積極作用。

3) 籌備全國(guó)相關(guān)課程教學(xué)研討會(huì)。

為了更好地交流經(jīng)驗(yàn),擴(kuò)大影響和輻射作用,我們發(fā)起并聯(lián)合中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)教育工作委員會(huì)、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)人工智能與模式識(shí)別專業(yè)委員會(huì)、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)智能機(jī)器人專業(yè)委員會(huì)、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)智能自動(dòng)化專業(yè)委員會(huì)、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)人工智能基礎(chǔ)專業(yè)委員會(huì),籌備召開(kāi)了首屆《全國(guó)智能科學(xué)技術(shù)課程教學(xué)研討會(huì)》[15]。圍繞各個(gè)學(xué)校在智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)的課程改革與建設(shè)、課程和專業(yè)教學(xué)計(jì)劃制定和未來(lái)發(fā)展設(shè)想等方面進(jìn)行交流研討。通過(guò)交流研討,認(rèn)真學(xué)習(xí)兄弟學(xué)校的經(jīng)驗(yàn),并盡可能匯報(bào)我們的經(jīng)驗(yàn)。我們相信,在與會(huì)全體代表的共同努力下,本次課程教學(xué)研討會(huì)一定能夠取得積極的成果。

注:本研究獲得教育部國(guó)家級(jí)精品課程人工智能(2003年)和智能控制(2006年)、全國(guó)雙語(yǔ)教學(xué)示范課程人工智能(2007年)、國(guó)家級(jí)智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)團(tuán)隊(duì)(2008年)等項(xiàng)目支持。

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Construction of State Teaching Group of Series Course for Intelligence Science Basis in CSU

CAI Zi-xing, CHEN Bai-fan, LIU Li-jue

(Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)

智能科學(xué)與技術(shù)論文范文第2篇

關(guān)鍵詞：智能科學(xué)與技術(shù)；課程體系；培養(yǎng)管理

1背景

智能科學(xué)與技術(shù)是當(dāng)前科學(xué)研究和工程實(shí)踐的理論與技術(shù)發(fā)展的前沿領(lǐng)域，智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)是一個(gè)多學(xué)科交叉的跨應(yīng)用領(lǐng)域?qū)I(yè)Ⅲ。智能科學(xué)技術(shù)的發(fā)展將把整個(gè)信息科學(xué)技術(shù)推向“智能化”的高度，這正是當(dāng)代科學(xué)技術(shù)發(fā)展的大趨勢(shì)，對(duì)于這方面人才的需求也越來(lái)越迫切。智能科學(xué)與技術(shù)培養(yǎng)掌握?qǐng)?jiān)實(shí)智能科學(xué)與技術(shù)基本理論和系統(tǒng)專門知識(shí)，具備作為工程師或領(lǐng)導(dǎo)者及公民的良好人文修養(yǎng)，具有從事科學(xué)研究、工程設(shè)計(jì)、教學(xué)工作或獨(dú)立擔(dān)負(fù)本專業(yè)技術(shù)工作能力，深入了解國(guó)內(nèi)外智能科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域新技術(shù)和發(fā)展動(dòng)向，能結(jié)合與本學(xué)科有關(guān)的實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行創(chuàng)新研究或工程設(shè)計(jì)的高級(jí)專門人才。

高校應(yīng)穩(wěn)妥發(fā)展與完善智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的本科生教育，夯實(shí)本科教育基礎(chǔ)并積極創(chuàng)造條件，大力開(kāi)展創(chuàng)新教學(xué)，努力培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)、創(chuàng)新精神和工程實(shí)踐能力，使之成為具有系統(tǒng)技術(shù)基礎(chǔ)理論、專業(yè)知識(shí)和基本技能，良好科研素質(zhì)和較強(qiáng)創(chuàng)造能力的智能科學(xué)與技術(shù)工程師。

2教學(xué)計(jì)劃與教學(xué)管理分析

智能科學(xué)與技術(shù)屬于計(jì)算機(jī)類專業(yè)，其必修課程設(shè)計(jì)原則是使學(xué)生具備計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程的基礎(chǔ)理論知識(shí)，尤其是大類專業(yè)招生教學(xué)的院校，通識(shí)課程主要是數(shù)學(xué)、物理文化基礎(chǔ)，強(qiáng)調(diào)扎實(shí)的自然科學(xué)基礎(chǔ)。專業(yè)教學(xué)的特色體現(xiàn)在專業(yè)必修和專業(yè)選修課程，專業(yè)必修課一般分為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和專業(yè)課程。計(jì)算機(jī)類專業(yè)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程一般包括線性代數(shù)、微積分、離散數(shù)學(xué)、微分方程、概率與統(tǒng)計(jì)、數(shù)值計(jì)算等；專業(yè)課程一般包括程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、高等程序設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)組成與結(jié)構(gòu)、數(shù)字電路與邏輯設(shè)計(jì)等。

2.1學(xué)分

本科培養(yǎng)計(jì)劃的學(xué)分中，國(guó)內(nèi)外大學(xué)學(xué)分總數(shù)趨勢(shì)是逐步減少，追求少而精。國(guó)內(nèi)院校一般在130～190學(xué)分之間，如北京大學(xué)為150學(xué)分，清華大學(xué)為1 70學(xué)分，東南大學(xué)與浙江大學(xué)均為160學(xué)分，還有16學(xué)時(shí)為1學(xué)分的，也有18學(xué)時(shí)為1學(xué)分的。

中國(guó)臺(tái)灣的大學(xué)一般在130學(xué)分左右。臺(tái)灣交通大學(xué)最低畢業(yè)學(xué)分為128學(xué)分，其中必修課程須達(dá)76學(xué)分（共同必修58學(xué)分+資工組核心須達(dá)分+（資工組副核心課程學(xué)分+另2組核心課程學(xué)分）），專業(yè)選修本系課程須達(dá)12學(xué)分，其他選修課程須達(dá)12學(xué)分，通識(shí)課程須達(dá)28學(xué)分（含外語(yǔ)課程必修8學(xué)分）。臺(tái)灣“中央大學(xué)”為136學(xué)分，臺(tái)灣“清華大學(xué)”為136學(xué)分，其中必修和必選學(xué)分126，其他與導(dǎo)師商量決定。

美國(guó)的大學(xué)各校差異較大。美國(guó)的學(xué)分計(jì)算有4學(xué)期制、兩長(zhǎng)一短制及兩學(xué)期制，其中加州大學(xué)伯克利分校為120學(xué)分，麻省理工大學(xué)為90學(xué)分，加州大學(xué)洛杉磯分校為186學(xué)分，斯坦福大學(xué)為180學(xué)分。

2.2教學(xué)管理

在教學(xué)管理上，斯坦福大學(xué)給學(xué)生提供了非常寬松的自由發(fā)展空間。新生入校后不分專業(yè)、不分學(xué)院。除了醫(yī)學(xué)院和法學(xué)院學(xué)生需要經(jīng)過(guò)一定的選拔程序外，本科生可以在入學(xué)后的前一個(gè)學(xué)期適當(dāng)時(shí)候隨意選擇專業(yè)，并且選擇專業(yè)后允許更改，只要畢業(yè)時(shí)滿足專業(yè)培養(yǎng)方案即可。

國(guó)內(nèi)的浙江大學(xué)是較早實(shí)行按大類招生的學(xué)校之一，分為大類培養(yǎng)、專業(yè)培養(yǎng)和特殊培養(yǎng)3類，前兩年不分專業(yè)，按學(xué)科分類集中培養(yǎng)。

臺(tái)灣的大學(xué)專業(yè)也是按大類完成前期的基礎(chǔ)課程，再分小專業(yè)完成各學(xué)程，包括基礎(chǔ)課、核心課和進(jìn)階課。

教學(xué)分組是現(xiàn)在的主流課程架構(gòu)，也是體現(xiàn)專業(yè)方向的主要形式，分組課程是體現(xiàn)專業(yè)特色的課程組。國(guó)內(nèi)清華大學(xué)采用的是分組教學(xué)；臺(tái)灣的大學(xué)基本上采用的是以教學(xué)方向分組的方式，臺(tái)灣的大學(xué)教學(xué)分為課程與修業(yè)、學(xué)分學(xué)程。

2.3實(shí)驗(yàn)與實(shí)踐教學(xué)

計(jì)算機(jī)類專業(yè)各大院校都強(qiáng)調(diào)課程實(shí)驗(yàn)與實(shí)驗(yàn)教學(xué)，而目前課程該如何進(jìn)行教學(xué)？這不僅是實(shí)驗(yàn)問(wèn)題，如何以工程教育專業(yè)論證為目標(biāo)，怎樣使教學(xué)目標(biāo)達(dá)到畢業(yè)要求是關(guān)鍵。做中學(xué)是主流實(shí)驗(yàn)教學(xué)方式，尤其是美國(guó)的大學(xué)，大作業(yè)體現(xiàn)的是實(shí)驗(yàn)與理論教學(xué)的結(jié)合，是考查學(xué)生是否理解理論知識(shí)的重要途徑。學(xué)生不僅能夠?qū)W習(xí)扎實(shí)的數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)專業(yè)知識(shí)，還進(jìn)行大量的實(shí)踐創(chuàng)新訓(xùn)練。麻省理工大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校、加州大學(xué)洛杉磯分校、斯坦福大學(xué)都屬于實(shí)踐創(chuàng)新性教學(xué)模式。例如，斯坦福大學(xué)程序設(shè)計(jì)范式課程重點(diǎn)比較C、C++、Java的特點(diǎn)和難點(diǎn)，每1～2周有一次大作業(yè)，針對(duì)不同的任務(wù)，要求學(xué)生用不同的語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，使學(xué)生加深理解各類編程語(yǔ)言的應(yīng)用場(chǎng)合；麻省理工大學(xué)的課程計(jì)劃是必須先修12學(xué)分的實(shí)驗(yàn)課程，再修3門或4門核心課程，最后選擇3門方向?qū)W科和1門關(guān)于該方向的實(shí)驗(yàn)課、2門專業(yè)拓展課。

3智能科學(xué)與技術(shù)課程體系分析

智能科學(xué)與技術(shù)課程體系在智能基礎(chǔ)理論研究的基礎(chǔ)上，需要安排基礎(chǔ)性、通用性、關(guān)鍵性的智能技術(shù)研究，主要包括感知技術(shù)和信息融合技術(shù)；自然語(yǔ)言處理與理解技術(shù)；知識(shí)處理（認(rèn)識(shí)）技術(shù)，包括知識(shí)提煉、知識(shí)分類、知識(shí)表示技術(shù)等；機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是統(tǒng)計(jì)與規(guī)則相結(jié)合的學(xué)習(xí)技術(shù)；決策技術(shù)，即知識(shí)演繹技術(shù)特別是不確定推理技術(shù)等；策略執(zhí)行技術(shù)，即控制與調(diào)節(jié)技術(shù)；智能機(jī)器人技術(shù)，特別是面向?qū)ｉT領(lǐng)域的智能機(jī)器人技術(shù)；智能機(jī)器人之間的合作技術(shù)；基于自然語(yǔ)言理解的智能人機(jī)交互與合作技術(shù)；智能信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

國(guó)內(nèi)最早創(chuàng)辦智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的學(xué)校包括北京大學(xué)，西安電子科技大學(xué)是第2批開(kāi)始培養(yǎng)智能專業(yè)學(xué)生的院校。北京大學(xué)的本科教學(xué)計(jì)劃中，專業(yè)必修課程（2分）包括：①專業(yè)數(shù)學(xué)/理論基礎(chǔ)（15學(xué)分）：算法分析與設(shè)計(jì)、集合論與圖論、概率統(tǒng)計(jì)A、代數(shù)結(jié)構(gòu)與組合數(shù)學(xué)、數(shù)理邏輯；②硬件與系統(tǒng)基礎(chǔ)（分）：數(shù)字邏輯設(shè)計(jì)、微機(jī)原理和信號(hào)與系統(tǒng)；③智能基礎(chǔ)（5學(xué)分）：腦與認(rèn)知科學(xué)與人工智能基礎(chǔ)。專業(yè)限選課程（15學(xué)分）包括信息論基礎(chǔ)、計(jì)算方法B、數(shù)字邏輯設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、微機(jī)實(shí)驗(yàn)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法實(shí)習(xí)、機(jī)器感知和智能處理實(shí)驗(yàn)、智能多媒體信息系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)。選修組合課程（29～32學(xué)分）：學(xué)生按照自己的興趣，參考智能的2個(gè)專業(yè)方向推薦專業(yè)課組合，自行選擇，至少選修20學(xué)分的智能專業(yè)課程。公共核心+專業(yè)方向+新技術(shù)及其他：①公共核心課程（分）：智能科學(xué)技術(shù)導(dǎo)論、模式識(shí)別基礎(chǔ)、生物信息處理、智能信息處理；②專業(yè)方向課程（11～15學(xué)分）：機(jī)器感知與智能機(jī)器人方向、智能信息處理與機(jī)器學(xué)習(xí)方向、新技術(shù)及其他。

西安電子科技大學(xué)智能專業(yè)主要課程包括電路分析理論、信號(hào)與系統(tǒng)、數(shù)字信號(hào)處理、數(shù)字電路及邏輯設(shè)計(jì)、模擬電子技術(shù)基礎(chǔ)、微機(jī)原理與系統(tǒng)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、軟件工程、人工智能概論、算法設(shè)計(jì)與分析、最優(yōu)化理論與方法、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算智能導(dǎo)論、模式識(shí)別、圖像理解與計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能傳感技術(shù)、移動(dòng)通信與智能技術(shù)、智能控制導(dǎo)論、智能數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)信息檢索、智能系統(tǒng)平臺(tái)專業(yè)實(shí)驗(yàn)等課程及30多門選修課程。

建議各學(xué)?？梢愿鶕?jù)學(xué)院教學(xué)特色與實(shí)際需求，設(shè)計(jì)專業(yè)核心課程。北京大學(xué)偏重“信息處理”，湖南大學(xué)偏重“智能系統(tǒng)”，但需要強(qiáng)調(diào)的一個(gè)前提就是智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)屬于大計(jì)算機(jī)類，更需要大EECS專業(yè)的基礎(chǔ)。編程、電路、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)這五大核心基礎(chǔ)就是大EECS；其次是專業(yè)，計(jì)算機(jī)以系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)、編譯、數(shù)據(jù)庫(kù)五大經(jīng)典專業(yè)核心課為主，湖南大學(xué)的智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)，因此信號(hào)與系統(tǒng)、操作系統(tǒng)、嵌入式系統(tǒng)、人工智能是最基本的專業(yè)核心課，然后再分不同的分支。湖南大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)核心課程包括人工智能概論、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算智能導(dǎo)論、模式識(shí)別、智能控制導(dǎo)論、智能數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器人學(xué)等；研究學(xué)位課程包括模式識(shí)別、人工智能等，主要體現(xiàn)為智能科學(xué)與技術(shù)基礎(chǔ)（人工智能概論、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算智能導(dǎo)論、模式識(shí)別）、核心（智能控制導(dǎo)論、智能數(shù)據(jù)挖掘）和應(yīng)用（機(jī)器人學(xué)）。

4結(jié)語(yǔ)

（1）在課程計(jì)劃實(shí)施過(guò)程中，教師需要遵循課程的時(shí)序圖，即描述課程的進(jìn)階關(guān)系，從本科直到研究生，同時(shí)還可以實(shí)行一定的修課限制，如臺(tái)灣交通大學(xué)計(jì)算機(jī)概論與程式設(shè)計(jì)和面向?qū)ο蟪淌皆O(shè)計(jì)兩科皆不及格者不得修數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法概論，若數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不及格不能修算法設(shè)計(jì)課程等。

（2）程序設(shè)計(jì)類課程用上機(jī)程序能力考試來(lái)設(shè)置合格條件，如臺(tái)灣交通大學(xué)基礎(chǔ)程式設(shè)計(jì)及格條件為通過(guò)“程式能力鑒定”，湖南大學(xué)則以CCF―CSP軟件能力測(cè)試作為程序設(shè)計(jì)課程通過(guò)的考核標(biāo)準(zhǔn)。

（3）鼓勵(lì)學(xué)生參與項(xiàng)目、競(jìng)賽等課外科技活動(dòng)，如臺(tái)灣“清華大學(xué)”的綜合論文訓(xùn)練是由具有同等水平的項(xiàng)目訓(xùn)練成果或SRT（student research training）計(jì)劃項(xiàng)目以及其他課外科技活動(dòng)成果經(jīng)認(rèn)定后代替的。

（4）精煉的課程教學(xué)。核心課程應(yīng)該精且必須加強(qiáng)課程實(shí)驗(yàn)，只有對(duì)方法和理論有正確的認(rèn)識(shí)才能掌握這門課程，而動(dòng)手完成實(shí)驗(yàn)才能真正融會(huì)貫通。麻省理工大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校、加州大學(xué)洛杉磯分校的學(xué)生具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)專業(yè)知識(shí)后，都需要進(jìn)行大量的實(shí)踐創(chuàng)新訓(xùn)練。

智能科學(xué)與技術(shù)論文范文第3篇

（大連東軟信息學(xué)院電子工程系，遼寧大連116023）

摘要：基于CDIO工程教育理念，結(jié)合大連東軟信息學(xué)院推行的TOPCARES-CDIO人才培養(yǎng)目標(biāo)體系和電子工程系智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)特點(diǎn)，提出構(gòu)建培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新、溝通、工程推理與解決實(shí)際問(wèn)題等能力的專業(yè)人才培養(yǎng)方案。

關(guān)鍵詞 ：CDIO；專業(yè)人才培養(yǎng)；智能科學(xué)與技術(shù)；項(xiàng)目導(dǎo)學(xué)

基金項(xiàng)目：2012年度遼寧省普通高等學(xué)校本科工程人才培養(yǎng)模式改革試點(diǎn)專業(yè)項(xiàng)目(G2201249)。

第一作者簡(jiǎn)介：周國(guó)順，男，教授，研究方向?yàn)榍度胧较到y(tǒng)，zhouguoshun@neusoft．edu．cn。

0 引 言

專業(yè)人才培養(yǎng)方案是專業(yè)建設(shè)的根本性文件，主要由專業(yè)基本信息、學(xué)制與學(xué)位、專業(yè)人才培養(yǎng)目標(biāo)、課程體系、培養(yǎng)計(jì)劃安排及學(xué)時(shí)學(xué)分要求等內(nèi)容組成。為了能夠適應(yīng)當(dāng)前國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要，高校有必要對(duì)相關(guān)學(xué)科的專業(yè)培養(yǎng)方案進(jìn)行改革。專業(yè)培養(yǎng)方案應(yīng)該適當(dāng)加強(qiáng)對(duì)工科學(xué)生創(chuàng)新設(shè)計(jì)與實(shí)踐能力培養(yǎng)的要求，廣泛調(diào)研專業(yè)相關(guān)企事業(yè)用人單位的崗位需求，適當(dāng)增加符合專業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的專業(yè)拓展、前沿課程。大連東軟信息學(xué)院電子工程系智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)依靠具有豐富的智能產(chǎn)品研發(fā)、工程設(shè)計(jì)、工程實(shí)施經(jīng)驗(yàn)的師資隊(duì)伍和CDIO工程環(huán)境，對(duì)本專業(yè)人才培養(yǎng)方案進(jìn)行了基于TOPCARES-CDIO的教育教學(xué)改革，取得了良好的效果。

1 工程教育改革的意義

CDIO工程教育改革的目的是培養(yǎng)學(xué)生具有在工程、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)中構(gòu)思一設(shè)計(jì)一實(shí)施一運(yùn)行復(fù)雜、高附加值產(chǎn)品或過(guò)程與系統(tǒng)的能力，通過(guò)大學(xué)本科的教育與實(shí)踐，成為一名具有基本工程創(chuàng)新及設(shè)計(jì)能力、整裝待發(fā)的工程師。為此，教師必須改變傳統(tǒng)工程教育重理論、輕實(shí)踐、理論與實(shí)踐脫節(jié)的教學(xué)方式，補(bǔ)充對(duì)工程教育至關(guān)重要的個(gè)人素養(yǎng)、團(tuán)隊(duì)合作與系統(tǒng)構(gòu)建能力培養(yǎng)的教學(xué)內(nèi)容。

傳統(tǒng)的教與學(xué)是建立在布魯納的“認(rèn)知一發(fā)現(xiàn)說(shuō)”、奧蘇伯爾的“有意義言語(yǔ)學(xué)習(xí)理論”和加涅的“認(rèn)知學(xué)習(xí)理論”基礎(chǔ)上的。大多數(shù)高校教師為了讓學(xué)生掌握深厚的工程推理能力，基本上采用奧蘇伯爾的“有意義言語(yǔ)學(xué)習(xí)理論”進(jìn)行教學(xué)。該理論提倡課堂的講授式教學(xué)，學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中基本是被動(dòng)地接受學(xué)習(xí)口。多數(shù)學(xué)生雖然會(huì)關(guān)注理論知識(shí)在實(shí)踐中運(yùn)用的問(wèn)題，但是也常常只為應(yīng)付考試而去記憶工程理論。考試結(jié)束，學(xué)過(guò)的知識(shí)、理論也就不用了，甚至忘記了。

2009年，大連東軟信息學(xué)院提出創(chuàng)辦獨(dú)具特色的、培養(yǎng)應(yīng)用型人才的國(guó)內(nèi)一流應(yīng)用型大學(xué)的目標(biāo)，借鑒美國(guó)MIT、瑞典皇家理工大學(xué)、瑞典查爾莫斯工業(yè)大學(xué)、瑞典林雪平大學(xué)組成的工程教育改革研究團(tuán)隊(duì)倡導(dǎo)的CDIO（Conceive-構(gòu)思、Design-設(shè)計(jì)、Implement-實(shí)現(xiàn)、Operate-運(yùn)行）教育教學(xué)理念，提出TOPCARES-CDIO人才培養(yǎng)目標(biāo)體系。TOPCARES分別代表CDIO的8大一級(jí)能力指標(biāo)的首字母，即Technical knowledge and reasoning, Open thinking and innovation, Personal and professional skills,Communication and teamwork, Attitude and manner, Responsibility, Ethicalvalues, Social contribution by application practice。

基于CDIO的教學(xué)模式提倡主動(dòng)學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)。主動(dòng)學(xué)習(xí)是讓學(xué)生在參與學(xué)習(xí)活動(dòng)時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、思考與解決問(wèn)題。教師收集學(xué)生提出的在課程學(xué)習(xí)中的問(wèn)題，集中回答；同時(shí)教師也提出問(wèn)題，促使學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)、思考問(wèn)題并尋求解決方法。經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)是讓學(xué)生在模擬工程師和工程實(shí)踐的環(huán)境下進(jìn)行學(xué)習(xí)，包括基于項(xiàng)目的學(xué)習(xí)、仿真、案例分析與設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。

評(píng)估與評(píng)價(jià)是衡量學(xué)生對(duì)規(guī)定學(xué)習(xí)內(nèi)容完成程度的判斷。傳統(tǒng)的教學(xué)評(píng)價(jià)基本上是以筆試成績(jī)?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)的，很難評(píng)價(jià)學(xué)生的工程、產(chǎn)品及過(guò)程構(gòu)建能力。CDIO教學(xué)模式下的評(píng)估以學(xué)習(xí)為中心，貫穿整個(gè)教學(xué)過(guò)程始終。評(píng)估方法主要有筆試和口試、平時(shí)表現(xiàn)、項(xiàng)目成果演示、書面報(bào)告等。教師可根據(jù)一系列考核成績(jī)，對(duì)教學(xué)大綱及教學(xué)方法進(jìn)行持續(xù)的改進(jìn)和完善，這就構(gòu)成一個(gè)工程教學(xué)的閉環(huán)控制系統(tǒng)。

2 智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)人才培養(yǎng)方案改革

教師應(yīng)遵循高等教育教學(xué)規(guī)律，貫徹落實(shí)“國(guó)家中長(zhǎng)期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）”精神，以TOPCARES-CDIO教育理念和方法為指導(dǎo)，以培養(yǎng)高素質(zhì)應(yīng)用型高級(jí)專門人才為目標(biāo)，以當(dāng)前“萬(wàn)眾創(chuàng)新、大眾創(chuàng)業(yè)”理念為契機(jī)，努力為學(xué)生構(gòu)建合理的知識(shí)、能力、素質(zhì)結(jié)構(gòu)，結(jié)合智能行業(yè)的新理論、新技術(shù)、新工具、新產(chǎn)品更新課程體系與教學(xué)內(nèi)容，強(qiáng)化創(chuàng)新精神和工程實(shí)踐能力培養(yǎng)，促進(jìn)學(xué)生的全面發(fā)展。

2.1 以知識(shí)、能力、素質(zhì)培養(yǎng)為核心，以項(xiàng)目為導(dǎo)向，構(gòu)建一體化專業(yè)人才培養(yǎng)方案

1)以社會(huì)和行業(yè)需求為背景，準(zhǔn)確定位專業(yè)人才培養(yǎng)目標(biāo)。

教師應(yīng)深入開(kāi)展專業(yè)調(diào)研工作，基于TOPCATES-CDIO人才培養(yǎng)目標(biāo)體系框架，綜合分析應(yīng)用型人才的通用標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、學(xué)校標(biāo)準(zhǔn)和專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建和確定本專業(yè)人才培養(yǎng)的目標(biāo)和能力培養(yǎng)的具體要求，培養(yǎng)掌握智能信息處理與識(shí)別、自動(dòng)控制方法等方面基礎(chǔ)知識(shí)，具備信息處理系統(tǒng)軟硬件平臺(tái)開(kāi)發(fā)、自動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)、人工智能系統(tǒng)開(kāi)發(fā)等基本能力，具有開(kāi)放式思維與創(chuàng)新能力和較強(qiáng)個(gè)人職業(yè)能力與團(tuán)隊(duì)合作能力，樹(shù)立正確價(jià)值觀、態(tài)度端正、習(xí)慣良好、有責(zé)任感的，能在智能醫(yī)療設(shè)備、多媒體信息處理、工業(yè)機(jī)械控制、機(jī)器人、人工智能等智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科相關(guān)的專業(yè)領(lǐng)域從事智能產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、系統(tǒng)測(cè)試、技術(shù)支持等工作的應(yīng)用型高級(jí)專門人才。

在專業(yè)教育階段，教師可跟蹤專業(yè)和產(chǎn)業(yè)新理論、新技術(shù)、新工具、新產(chǎn)品的要求，通過(guò)開(kāi)設(shè)專業(yè)特色課和專業(yè)拓展課，將創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)融入專業(yè)教育，培養(yǎng)學(xué)生的相應(yīng)知識(shí)和技能。專業(yè)課程分類見(jiàn)表1。

2)以項(xiàng)目為導(dǎo)向，構(gòu)建一體化的課程體系。

學(xué)生在學(xué)完所有學(xué)科課程后，要完成一個(gè)貫穿整個(gè)課程體系知識(shí)及能力的壓頂石項(xiàng)目。為達(dá)到專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)和完成壓頂石項(xiàng)目，學(xué)生必須具有三大核心應(yīng)用能力：智能傳感與檢測(cè)技術(shù)能力，智能機(jī)器人傳動(dòng)、驅(qū)動(dòng)技術(shù)能力和智能機(jī)器人系統(tǒng)技術(shù)能力。專業(yè)核心能力對(duì)壓頂石項(xiàng)目的支撐關(guān)系如圖1所示。

依據(jù)專業(yè)人才培養(yǎng)目標(biāo)，教師應(yīng)以專業(yè)核心應(yīng)用能力培養(yǎng)為主線，面向行業(yè)、服務(wù)產(chǎn)業(yè)、突出應(yīng)用，以項(xiàng)目訓(xùn)練為導(dǎo)向，系統(tǒng)構(gòu)建課程與項(xiàng)目相結(jié)合，知識(shí)、能力、素質(zhì)同步培養(yǎng)的一體化課程體系，形成課程培養(yǎng)目標(biāo)、項(xiàng)目培養(yǎng)目標(biāo)與專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)的相互對(duì)應(yīng)和支撐。專業(yè)課程體系如圖2所示。

3)以能力培養(yǎng)為本，構(gòu)建一體化的實(shí)踐教學(xué)體系。

智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)依據(jù)專業(yè)能力培養(yǎng)目標(biāo)，以能力為本，以項(xiàng)目為載體，采用“學(xué)中做”和“做中學(xué)”的方法，統(tǒng)籌安排基礎(chǔ)實(shí)踐、專業(yè)實(shí)踐、創(chuàng)新訓(xùn)練與實(shí)踐、創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練與實(shí)踐、綜合實(shí)訓(xùn)與實(shí)踐、畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）與企業(yè)實(shí)踐等循序漸進(jìn)的實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)，使實(shí)踐訓(xùn)練內(nèi)容逐級(jí)遞進(jìn)、逐步深化，將實(shí)踐學(xué)期實(shí)訓(xùn)內(nèi)容與理論學(xué)期的教學(xué)內(nèi)容緊密銜接，形成理論與實(shí)踐相結(jié)合、課內(nèi)與課外相結(jié)合、學(xué)校與企業(yè)相結(jié)合，貫穿本科教育全程的一體化實(shí)踐教學(xué)體系。專業(yè)培養(yǎng)方案中采用自頂而下的方式設(shè)計(jì)各級(jí)項(xiàng)目。一級(jí)項(xiàng)目（壓頂石項(xiàng)目）的設(shè)計(jì)直接針對(duì)專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)，二級(jí)和三級(jí)項(xiàng)目是一級(jí)項(xiàng)目培養(yǎng)能力的分解。專業(yè)課程體系中的實(shí)踐項(xiàng)目設(shè)計(jì)如圖3所示。圖中每一魚骨分支上支撐同一個(gè)二級(jí)項(xiàng)目的一組課程為課程群，課程三級(jí)項(xiàng)目進(jìn)行適當(dāng)?shù)难由炫c擴(kuò)展將對(duì)應(yīng)二級(jí)項(xiàng)目的一部分。專業(yè)項(xiàng)目設(shè)置見(jiàn)表2。教師可通過(guò)從課程的三級(jí)項(xiàng)目實(shí)踐開(kāi)始，到實(shí)踐學(xué)期的有一定綜合能力的二級(jí)項(xiàng)目鍛煉，再最后進(jìn)行一級(jí)壓頂石項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)，消除學(xué)生對(duì)智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)的恐懼感，令學(xué)生從容應(yīng)對(duì)工程項(xiàng)目的挑戰(zhàn)。

4)創(chuàng)新素質(zhì)教育，提升學(xué)生的綜合能力。

教師需將素質(zhì)教育項(xiàng)目納入專業(yè)人才培養(yǎng)方案，明確學(xué)分要求、內(nèi)容安排、組織方式及考核評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。構(gòu)建與專業(yè)教育相呼應(yīng)的集校、系兩級(jí)項(xiàng)目和專業(yè)團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目為一體的素質(zhì)教育項(xiàng)目體系，加強(qiáng)學(xué)生職業(yè)素質(zhì)、書面表達(dá)能力、溝通交流能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、實(shí)踐能力的培養(yǎng)，全面提升學(xué)生的綜合能力。

2.2 “實(shí)用化、個(gè)性化、國(guó)際化”人才培養(yǎng)特色

1)優(yōu)化專業(yè)結(jié)構(gòu)，凝練實(shí)用化專業(yè)特色。

智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)依據(jù)辦學(xué)定位、培養(yǎng)目標(biāo)、服務(wù)面向和行業(yè)需求，認(rèn)真梳理和凝練專業(yè)特色，提高專業(yè)建設(shè)質(zhì)量和水平。

本專業(yè)開(kāi)設(shè)了有別于其他高校智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的特色課程，如智能傳感與檢測(cè)技術(shù)、智能機(jī)器人、智能終端應(yīng)用開(kāi)發(fā)等。通過(guò)學(xué)習(xí)這些課程，學(xué)生能夠掌握智能科學(xué)行業(yè)前沿的技術(shù)與能力，在就業(yè)市場(chǎng)上處于有利位置；以強(qiáng)化職業(yè)崗位技能訓(xùn)練、提高工程實(shí)踐能力為目標(biāo)，依托業(yè)界先進(jìn)的機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室設(shè)計(jì)課程體系，使畢業(yè)生具有智能科學(xué)領(lǐng)域由硬件到軟件的設(shè)計(jì)能力和實(shí)際開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

2)優(yōu)化課程體系結(jié)構(gòu)，科學(xué)設(shè)置專業(yè)課程。

本專業(yè)立足教育教學(xué)的全過(guò)程，處理好基礎(chǔ)與專業(yè)、必修與選修、課內(nèi)與課外、理論與實(shí)踐、專業(yè)教育與素質(zhì)教育的關(guān)系，按照整體優(yōu)化、加強(qiáng)能力、提高素質(zhì)的思路精心設(shè)計(jì)教學(xué)實(shí)踐環(huán)節(jié)；通過(guò)設(shè)立全校公共選修課平臺(tái)擴(kuò)大選修課范圍，按照學(xué)科門類細(xì)化公共選修課類別，提高選修課學(xué)分學(xué)時(shí)比例，增強(qiáng)學(xué)生選課自由度和靈活性。

3)以人為本，因材施教，滿足學(xué)生多元化需求。

教師需根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和個(gè)性化需求，實(shí)施分類教學(xué)、分級(jí)教學(xué)、分層次教學(xué)、分方向培養(yǎng)；通過(guò)彈性學(xué)制、選課制、主輔修制、重修制、學(xué)業(yè)導(dǎo)師制、學(xué)分替換、實(shí)踐獎(jiǎng)勵(lì)學(xué)分等方式，把共性與個(gè)性、統(tǒng)一性與差異性、規(guī)范性與靈活性有機(jī)結(jié)合，突出“實(shí)用化、個(gè)性化、國(guó)際化”的人才培養(yǎng)特色。

2.3 以產(chǎn)學(xué)融合為途徑，創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式

1)校企合作建設(shè)課程資源。

高校應(yīng)加強(qiáng)與相關(guān)企業(yè)的深度合作，通過(guò)承接企業(yè)項(xiàng)目，將實(shí)際案例和項(xiàng)目引入課程，對(duì)學(xué)生進(jìn)行實(shí)際項(xiàng)目開(kāi)發(fā)、項(xiàng)目規(guī)范流程和創(chuàng)新能力培養(yǎng)；根據(jù)行業(yè)和職業(yè)崗位需求，有針對(duì)性地將企業(yè)認(rèn)證課程納入課程體系；通過(guò)與企業(yè)共建校內(nèi)外實(shí)習(xí)、實(shí)踐基地，建設(shè)真實(shí)或仿真實(shí)踐環(huán)境，將企業(yè)實(shí)習(xí)、實(shí)訓(xùn)、頂崗等實(shí)踐環(huán)節(jié)列入培養(yǎng)方案，并根據(jù)行業(yè)和企業(yè)的實(shí)際需要，有計(jì)劃地開(kāi)展定制式的人才培養(yǎng)。

2)校企融合實(shí)施卓越計(jì)劃。

學(xué)校應(yīng)充分發(fā)揮源于企業(yè)的辦學(xué)體制、產(chǎn)學(xué)融合的育人機(jī)制；在已實(shí)施的3+1模式、CO-OP計(jì)劃（校企合作）、項(xiàng)目工作室模式的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步深化人才培養(yǎng)模式改革；按照卓越工程師人才培養(yǎng)的改革思路，對(duì)人才培養(yǎng)方案的校內(nèi)培養(yǎng)與企業(yè)培養(yǎng)進(jìn)行一體化設(shè)計(jì)與實(shí)施的探索，逐步形成具有“TOPCARES-CDIO”特色的IT應(yīng)用型卓越工程師培養(yǎng)模式。

3 結(jié)語(yǔ)

智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)實(shí)施CDIO人才培養(yǎng)模式改革以來(lái)，學(xué)生的工程實(shí)踐能力、團(tuán)隊(duì)合作能力和創(chuàng)新能力普遍有所提升，近年來(lái)在國(guó)家、省、市各級(jí)學(xué)科競(jìng)賽中捷報(bào)頻傳，而且CO-OP實(shí)習(xí)學(xué)生也受到了用人單位的好評(píng)?；贑DIO工程教育模式，系統(tǒng)實(shí)施以知識(shí)、能力、素質(zhì)培養(yǎng)為核心，以項(xiàng)目為導(dǎo)向的一體化人才培養(yǎng)方案及產(chǎn)學(xué)融合的創(chuàng)新人才培養(yǎng)方式，既能保證學(xué)生獲得先進(jìn)的智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)知識(shí)與技能，又能系統(tǒng)地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力和職業(yè)素養(yǎng)，對(duì)于智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)培養(yǎng)出適應(yīng)社會(huì)需求的應(yīng)用型創(chuàng)新人才具有重大實(shí)踐意義。通過(guò)以上智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)培養(yǎng)方案的改革與實(shí)踐，大連東軟信息學(xué)院電子工程系智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)今后將繼續(xù)發(fā)揚(yáng)、倡導(dǎo)CDIO工程化教育方法，持續(xù)完善專業(yè)培養(yǎng)方案，為把本專業(yè)建設(shè)成為有特色、高水平、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)應(yīng)用型專業(yè)而繼續(xù)努力。

參考文獻(xiàn)：

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智能科學(xué)與技術(shù)論文范文第4篇

關(guān)鍵詞:專家系統(tǒng);課程建設(shè);教學(xué)改革;實(shí)驗(yàn)教學(xué);CLIPS

“專家系統(tǒng)”課程是本科專業(yè)“智能科學(xué)與技術(shù)”的特色課程之一,該專業(yè)是由北京大學(xué)在2004年率先自主建立的[1]。此后,國(guó)內(nèi)很多大學(xué)也都陸續(xù)基于各自的特色建設(shè)開(kāi)設(shè)了該專業(yè),如北京郵電大學(xué)、南開(kāi)大學(xué)、首都師范大學(xué)、西安郵電大學(xué)、北京科技大學(xué)、廈門大學(xué)、中南大學(xué)等?；谝粋€(gè)新興本科專業(yè)設(shè)立的專業(yè)基礎(chǔ)特色課程,應(yīng)該如何建設(shè),實(shí)施教學(xué)與改革,突出專業(yè)特色?各類學(xué)校都在摸索中。中南大學(xué)的“專家系統(tǒng)”課程是國(guó)家級(jí)“智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)團(tuán)隊(duì)”主干課程之一,它由國(guó)家級(jí)教學(xué)名師領(lǐng)銜,以雙語(yǔ)建設(shè)為教學(xué)基本手段,以精品意識(shí)為指導(dǎo)[2],培養(yǎng)學(xué)生自主創(chuàng)新意識(shí),發(fā)掘?qū)W生興趣潛能,非常具有專業(yè)特色。

1課程建設(shè)情況

專家系統(tǒng)使用人類專家推理的計(jì)算機(jī)模型處理現(xiàn)實(shí)世界中需要專家做出解釋的復(fù)雜問(wèn)題,并得出與專家相同的結(jié)論[3]。其最大特點(diǎn)是不僅可以幫助人們處理信息,還能說(shuō)明處理的方式和理由[4]。我們結(jié)合專家系統(tǒng)課程特色與學(xué)習(xí)認(rèn)知過(guò)程特點(diǎn),采取認(rèn)知教學(xué)作為專家系統(tǒng)教學(xué)的理論基礎(chǔ)[5-6],根據(jù)智能科學(xué)與技術(shù)系列課程教研經(jīng)驗(yàn),融合雙語(yǔ)教學(xué)方式,初步提出課程定位和建設(shè)目標(biāo),給出了教學(xué)基本要求。

1.1課程定位與建設(shè)目標(biāo)

在學(xué)習(xí)本課程之前,學(xué)生最好已經(jīng)選修過(guò)離散數(shù)學(xué)、人工智能和面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)課程,本課程32個(gè)學(xué)時(shí),2個(gè)學(xué)分,其中實(shí)驗(yàn)課6學(xué)時(shí)。此外,“專家系統(tǒng)”還可作為自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等相關(guān)專業(yè)有興趣的學(xué)生的選修課程?？蔀閷W(xué)生提供一種新的手段和方法求解傳統(tǒng)方法難解問(wèn)題,也為學(xué)生們了解智能科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域知識(shí)提供良好的窗口。

專家系統(tǒng)成為智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)課程,目的在于培養(yǎng)學(xué)生理解和掌握專家系統(tǒng)技術(shù)的基本觀念、基本理論和智能科學(xué)方法;并靈活設(shè)計(jì)和構(gòu)建不同領(lǐng)域的專家系統(tǒng),解決實(shí)際問(wèn)題,為學(xué)習(xí)后續(xù)課程奠定方法基礎(chǔ)。通過(guò)教學(xué)過(guò)程,培養(yǎng)學(xué)生善于分析繼承已有的科學(xué)進(jìn)步成果、激勵(lì)學(xué)生善于發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的自主科學(xué)創(chuàng)新精神。

1.2課程教材設(shè)計(jì)

本校專家系統(tǒng)課程選用了蔡自興編寫的《高級(jí)專家系統(tǒng):原理、設(shè)計(jì)及應(yīng)用》[3]一書,該教材包括專家系統(tǒng)的基本理論、技術(shù)方法和實(shí)際應(yīng)用的諸多內(nèi)容,知識(shí)點(diǎn)介紹全面詳盡,同時(shí)列舉了諸多實(shí)例,便于課堂分析與課后理解。

根據(jù)雙語(yǔ)教學(xué)的要求,外文參考教材[7]選用了Expert Systems Principles and Programming (Third Edition)一書,該書對(duì)CLIPS語(yǔ)言分析透徹,有大量的課后習(xí)題與資料,適合學(xué)生作為主要參考書目進(jìn)行課后學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)教材選用了電子工業(yè)出版社出版的《決策支持與專家系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)教程》一書,主要利用了同時(shí),根據(jù)雙語(yǔ)教學(xué)的要求,外文參考教材選用了China Machine Press出版的Expert Systems Principles and Programming (Third Edition)一書,該書對(duì)CLIPS語(yǔ)言分析透徹,有大量的課后習(xí)題與資料,有利于學(xué)生作為主要參考書目進(jìn)行課后學(xué)習(xí)。我校實(shí)驗(yàn)教材選用了電子工業(yè)出版社出版的《決策支持與專家系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)教程》一書。主要利用了該書后半部分內(nèi)容。目前,國(guó)內(nèi)基于CLIPS的“專家系統(tǒng)”實(shí)驗(yàn)教學(xué)教材在國(guó)內(nèi)幾乎沒(méi)有容,專家系統(tǒng)課程實(shí)驗(yàn)及其教材建設(shè)還需進(jìn)一步改革與探索。

1.3教學(xué)要求與知識(shí)框架

通過(guò)學(xué)習(xí),使學(xué)生了解和掌握專家系統(tǒng)的相關(guān)原理和方法,。要求學(xué)生掌握知識(shí)表示方法、搜索推理技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容,熟悉和了解常見(jiàn)的專家系統(tǒng)解釋機(jī)制、開(kāi)發(fā)工具和評(píng)估方法,學(xué)會(huì)基于規(guī)則專家系統(tǒng)、基于框架的專家系統(tǒng)、基于模型的專家系統(tǒng)和基于Web專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)建立和應(yīng)用,掌握專家系統(tǒng)的常用編程語(yǔ)言――CLIPS,了解專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)和研究課題。經(jīng)過(guò)對(duì)專家系統(tǒng)課程知識(shí)內(nèi)容進(jìn)行分類,可分為以下6個(gè)模塊,如表1所示。。

經(jīng)過(guò)對(duì)專家系統(tǒng)課程知識(shí)內(nèi)容進(jìn)行分類,可分為以下6個(gè)模塊,如表1所示。

模塊一專家系統(tǒng)的定義、發(fā)展歷史、研究?jī)?nèi)容、類型、結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)以及構(gòu)建步驟;。

模塊二熟悉專家系統(tǒng)時(shí)可能采用的人工智能的知識(shí)表示方法和搜索推理技術(shù),結(jié)合傳統(tǒng)人工智能方法和計(jì)算智能的一些方法;。

模塊三了解專家系統(tǒng)的解釋機(jī)制、開(kāi)發(fā)工具和評(píng)估方法;。

模塊四熟悉基于規(guī)則專家系統(tǒng)、基于框架的專家系統(tǒng)、基于模型的專家系統(tǒng)和基于Web專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、推理技術(shù)、設(shè)計(jì)方法及應(yīng)用示例;。

模塊五掌握人工智能和專家系統(tǒng)的編程語(yǔ)言――CLIPS,了解其他LISP,PROLOG和關(guān)系數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言等;。

模塊六展望專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)和研究課題,并了解新型專家系統(tǒng)的特征與示例。

從教學(xué)要求角度出發(fā),模塊一、模塊三和模塊六的教學(xué)要求相對(duì)一般,但卻是學(xué)生涉及專家系統(tǒng)技術(shù)的必備知識(shí)模塊。相對(duì)而言,模塊五是基本教學(xué)條件要求中最高的一個(gè)模塊,因?yàn)槟K二與模塊四的深刻理解與系統(tǒng)設(shè)計(jì)需通過(guò)模塊五而實(shí)現(xiàn)的。

從教學(xué)內(nèi)容的重難點(diǎn)角度出發(fā),模塊二是重點(diǎn)部分之一,但因有人工智能課程的基礎(chǔ),相對(duì)而言,教學(xué)實(shí)施過(guò)程中較為順暢。模塊四與模塊五是專家系統(tǒng)課程重點(diǎn)闡述部分,其中模塊五也是難點(diǎn)部分,在實(shí)驗(yàn)教學(xué)環(huán)節(jié)中,由于大部分學(xué)生初次接觸推理性的編程語(yǔ)言,所以需要一定的入門時(shí)間和練習(xí)次數(shù)。

2專家系統(tǒng)課程教學(xué)改革實(shí)施

2.1基于多媒體的專家系統(tǒng)課程教學(xué)

教學(xué)應(yīng)以學(xué)習(xí)者為中心,以先進(jìn)教育技術(shù)為手段,相輔相成,促進(jìn)教學(xué)效果。人類的感官功能中視覺(jué)與聽(tīng)覺(jué)器官起到了94%作用[78],而視聽(tīng)覺(jué)的協(xié)同作業(yè)能大大提高學(xué)習(xí)效率,而。多媒體教學(xué)就是一種集聲、文、圖、色于一體的教學(xué)手段之一,其實(shí)施。多媒體教學(xué)的關(guān)鍵實(shí)施內(nèi)容就是教學(xué)設(shè)計(jì),而教學(xué)設(shè)計(jì)的難點(diǎn)就是在不增加學(xué)生信息加工系統(tǒng)中工作記憶負(fù)荷的前提下,用促進(jìn)生成的方式呈現(xiàn)學(xué)習(xí)材料,包括教材、課件、講義、課堂講解、課后習(xí)題等。

結(jié)合專家系統(tǒng)課程教學(xué)情況,教學(xué)設(shè)計(jì)分為以下3個(gè)方面進(jìn)行詳盡闡述:。

1) 把握好課堂教學(xué)知識(shí)量。

專家系統(tǒng)課程相對(duì)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)第六期的學(xué)生而言是非常新穎的一門非常新穎的課程,學(xué)生們相對(duì)的學(xué)習(xí)熱情比較高,但這里還需仍然需要對(duì)學(xué)生的先前知識(shí)結(jié)構(gòu)和能力有個(gè)簡(jiǎn)單的估計(jì)。教師需考慮學(xué)生的工作記憶容量,并對(duì)學(xué)生的長(zhǎng)期記憶有個(gè)估計(jì),把握學(xué)習(xí)材料內(nèi)在負(fù)荷。學(xué)習(xí)材料并非越多越好,關(guān)鍵在于精華,給學(xué)生留下深刻印象。“專家系統(tǒng)”課堂教授部分以原理性與推理性知識(shí)為主,應(yīng)增加實(shí)踐技術(shù)實(shí)例,這樣讓學(xué)生緊密聯(lián)系實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行學(xué)習(xí),。多媒體視頻就是一個(gè)很好的表現(xiàn)手段。將制作好的實(shí)例視頻,向?qū)W生們展示,不但讓課程氛圍活躍,還激發(fā)學(xué)生對(duì)實(shí)踐教學(xué)的興趣;不但沒(méi)有增加課堂的知識(shí)負(fù)荷,還可以留給學(xué)生課后對(duì)比學(xué)習(xí)。

2) 多元化課件制作呈現(xiàn)形式。

專家系統(tǒng)是一門推理性知識(shí)要求很強(qiáng)的課程,同時(shí)也需要掌握一門有利的開(kāi)發(fā)工具方能使學(xué)生做到靈活應(yīng)用。經(jīng)過(guò)教學(xué)實(shí)踐與課后調(diào)查發(fā)現(xiàn),學(xué)生們對(duì)知識(shí)表述與相關(guān)畫面共同呈現(xiàn)的形式比單一媒體呈現(xiàn)形式學(xué)習(xí)效果好,知識(shí)和畫面也必須是關(guān)聯(lián)的,呈現(xiàn)位置和各部分的比例也需考慮充分。為此,課件制作是一個(gè)“改無(wú)止境”的工程,因?yàn)槊恳粚玫膶W(xué)生具有自己的特點(diǎn),且專家系統(tǒng)課程知識(shí)點(diǎn)的不斷更新,每一年都要對(duì)課件進(jìn)行大量的補(bǔ)充與改進(jìn)。

3) 基于認(rèn)知教學(xué)的課堂講解過(guò)程。

認(rèn)知教學(xué)模式中,是以學(xué)生為主體,教學(xué)教師起主導(dǎo)作用。課堂講解是面對(duì)面教學(xué)活動(dòng)中的重要環(huán)節(jié),,它是多媒體中聯(lián)系言語(yǔ)與畫面的橋梁,是減少學(xué)生工作記憶負(fù)荷的有效手段。

專家系統(tǒng)課程知識(shí)可分為表示性知識(shí)與推理技術(shù)性知識(shí),根據(jù)相關(guān)認(rèn)知心理學(xué)理論,可將知識(shí)分為兩類:陳述性知識(shí)和程序性知識(shí)[5]。其中在教育心理學(xué)中“陳述性知識(shí)”是指?jìng)€(gè)人具有有意識(shí)的提取線索,能夠直接加以回憶和陳述。其實(shí)就是關(guān)于“是什么”的知識(shí),包括對(duì)事實(shí),規(guī)則,事件等信息的表達(dá)。教育心理學(xué)中“程序性知識(shí)”是指?jìng)€(gè)人沒(méi)有有意識(shí)的提取線索,其存在只能借助某種作業(yè)形式簡(jiǎn)介推測(cè)的知識(shí)稱為程序性知識(shí),而現(xiàn)代認(rèn)知心理學(xué)為程序性知識(shí)以產(chǎn)生式及產(chǎn)生式系統(tǒng)來(lái)表征的。所以可將陳述性知識(shí)采用“專家系統(tǒng)”中的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)形式為基礎(chǔ)地表征,而程序性知識(shí)的表征形式可用“專家系統(tǒng)”中的產(chǎn)生式系統(tǒng),以“ifthen”形式表示條件這一關(guān)系。眾多形式的產(chǎn)生式規(guī)則相互聯(lián)系就組成了復(fù)雜的產(chǎn)生式系統(tǒng)?；谡J(rèn)知理論的“專家系統(tǒng)”知識(shí)教學(xué)實(shí)施過(guò)程中,首先應(yīng)選定系統(tǒng)設(shè)計(jì)內(nèi)容,掌握開(kāi)發(fā)系統(tǒng)時(shí)所需的知識(shí)與工具,;其次分析問(wèn)題,并根據(jù)系統(tǒng)的具體特征轉(zhuǎn)化知識(shí)。而后;接著對(duì)問(wèn)題模型進(jìn)行求解,建立和構(gòu)造知識(shí)庫(kù),;最后,利用實(shí)現(xiàn)工具編寫代碼,系統(tǒng)聯(lián)調(diào)。

2.2專家系統(tǒng)課程雙語(yǔ)教學(xué)的實(shí)施

專家系統(tǒng)課程是信息學(xué)科新興發(fā)展的一門課程,有許多關(guān)鍵性進(jìn)展相關(guān)研究進(jìn)展和成果的資料均源于英文文獻(xiàn),因而提高學(xué)生雙語(yǔ)水平是一種大勢(shì)所需,。同時(shí),雙語(yǔ)教學(xué)提高了對(duì)教師整體素質(zhì)的要求,在雙語(yǔ)教學(xué)過(guò)程中,有意識(shí)的增強(qiáng)教學(xué)互動(dòng),以問(wèn)題啟發(fā)式教學(xué)與課堂辯論形式教學(xué),學(xué)生通過(guò)查閱主題文獻(xiàn)進(jìn)行針對(duì)性的演講或討論,教師對(duì)學(xué)生的表現(xiàn)加以評(píng)述,并進(jìn)行補(bǔ)充。這種形式可擴(kuò)大教師的知識(shí)面,使得任課老師了解前沿的研究成果。也可培養(yǎng)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)的積極性和創(chuàng)新能力,使得課程具有鮮活的生命力。雙語(yǔ)教學(xué)對(duì)教師,特別是教師的其外語(yǔ)水平及其口語(yǔ)表達(dá)能力,,。促進(jìn)了師資整體水平的提高。專家系統(tǒng)的雙語(yǔ)教材已在1.2中介紹,但實(shí)驗(yàn)教材的設(shè)計(jì)與編寫工作現(xiàn)仍處于空缺,這也是雙語(yǔ)教學(xué)的需完善的內(nèi)容工作之一。由于雙語(yǔ)教學(xué)增加了授課難道難度,進(jìn)而影響了授課的進(jìn)度,應(yīng)充分發(fā)揮多媒體先進(jìn)教學(xué)手段對(duì)專業(yè)術(shù)語(yǔ)和難以理解的內(nèi)容,進(jìn)行注解,幫助于學(xué)生理解。在貫徹雙語(yǔ)教學(xué)的過(guò)程中,除了指定適當(dāng)英文參考短文或參考書,開(kāi)發(fā)雙語(yǔ)課件外,還應(yīng)使學(xué)生接觸國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)資料,開(kāi)闊眼界,拓寬知識(shí)面,強(qiáng)化雙語(yǔ)的意識(shí),激發(fā)學(xué)生主觀能動(dòng)性,使學(xué)生找到課程學(xué)習(xí)的歸屬感。

2.3改革“專家系統(tǒng)”課程實(shí)時(shí)交互活動(dòng)

專家系統(tǒng)課程是一門理論與實(shí)踐關(guān)系密切的課程之一,課堂留下的作業(yè)大多需要計(jì)算機(jī)編程或計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)方能較好的地完成。根據(jù)此特點(diǎn),改革傳統(tǒng)的作業(yè)形式與批審方法可節(jié)約反饋時(shí)間,同時(shí)可實(shí)現(xiàn)“低碳無(wú)紙化”辦公。利用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行作業(yè)上交,教師批閱后通過(guò)網(wǎng)絡(luò)及時(shí)返回給學(xué)生,不但能提高老師的辦公效率,也使學(xué)生得到快速與準(zhǔn)確的反饋。

針對(duì)多校區(qū)的現(xiàn)狀,我們利用網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源,采用了多種交互式策略,通過(guò)Email和群討論組等方式進(jìn)行在線交流,也可傳遞參考資料,交流課外成果,實(shí)現(xiàn)只要老師在實(shí)驗(yàn)室,學(xué)生在任何有網(wǎng)絡(luò)終端PC機(jī)處,就能進(jìn)行了實(shí)時(shí)交流或批改作業(yè)。避免了學(xué)生為了課后的困惑問(wèn)題積壓至下一堂課的矛盾,同時(shí)也節(jié)約了學(xué)生往返路程上耗費(fèi)的時(shí)間。

為了進(jìn)一步體現(xiàn)教學(xué)效果,我們下一步擬進(jìn)行考試方式的變革,應(yīng)綜合考慮課堂出勤情況、平時(shí)正式作業(yè)成績(jī)、課堂討論情況和期末課程考試進(jìn)行綜合評(píng)分。還應(yīng)考慮以雙語(yǔ)形式進(jìn)行筆試,當(dāng)面交卷后進(jìn)行雙語(yǔ)發(fā)問(wèn)。若有課程論文或創(chuàng)新作品表現(xiàn)突出者,可免參加最后的課程考試。使考試不再是學(xué)生的負(fù)擔(dān),而成為衡量與培養(yǎng)創(chuàng)新能力。和口試。

3基于CLIPS的專家系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)教學(xué)

3.1專家系統(tǒng)與CLIPS語(yǔ)言

CLIPS(C Language Integrated Production system)是由美國(guó)航空航天局約翰遜空間中心(NASA’’s Johnson Space Center)開(kāi)發(fā)的一種專家系統(tǒng)工具,由C語(yǔ)言編寫而成。早期的專家系統(tǒng)工具大都用LISP、Prolog等編程語(yǔ)言開(kāi)發(fā),共同問(wèn)題是運(yùn)行速度慢,可移植性差,解決復(fù)雜問(wèn)題的能力差。CLIPS是基于Rete算法的前向推理語(yǔ)言,其優(yōu)點(diǎn)包括:①邏輯推理方面的強(qiáng)大功能強(qiáng)。②、可移植性好。③、可擴(kuò)展性好。④、有利于和其他語(yǔ)言聯(lián)合使用等。

3.1專家系統(tǒng)與CLIPS語(yǔ)言

專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)有著完全不同的體系結(jié)構(gòu),通常它由知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)獲取機(jī)制、解釋機(jī)制和人機(jī)接口等幾個(gè)基本的、獨(dú)立的部分所組成,其中尤以知識(shí)庫(kù)與推理機(jī)相互分離而別具特色。用clips語(yǔ)言能夠更好地熟悉專家系統(tǒng)的整個(gè)組成。CLIPS可為基于規(guī)則、面向?qū)ο笠约斑^(guò)程的編程提供支持(rule-based, object-oriented, and procedural programming)。

以基于規(guī)則的專家系統(tǒng)利用CLIPS工具編程作為實(shí)例闡述。在CLIPS中找到專家系統(tǒng)基礎(chǔ)的組成部分――Fact List、Knowledge Base、Inference Engine。Fact List中存放用于推理的事實(shí),而Knowledge Base包含所有的規(guī)則,Inference Engine控制所有的進(jìn)程。圖1所示為專家系統(tǒng)框架示意圖。專家系統(tǒng)中最核心的就是知識(shí)庫(kù),知識(shí)庫(kù)中包含了大量某個(gè)領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)。,為了使計(jì)算機(jī)能運(yùn)用專家的領(lǐng)域知識(shí),必須要采用一定的方式表示知識(shí) 。目前常用的知識(shí)表示方式有產(chǎn)生式規(guī)則、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、框架、狀態(tài)空間、邏輯模式、腳本、過(guò)程、面向?qū)ο蟮取；谝?guī)則的產(chǎn)生式系統(tǒng)是目前實(shí)現(xiàn)知識(shí)運(yùn)用最基本的方法。

3.2專家系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容

通過(guò)CLIPS軟件環(huán)境提供了的驗(yàn)證性、設(shè)計(jì)性和開(kāi)發(fā)性實(shí)驗(yàn),幫助學(xué)生更好地熟悉和掌握專家系統(tǒng)的基本原理和方法;,通過(guò)實(shí)驗(yàn)提高學(xué)生總結(jié)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的能力,使之對(duì)專家系統(tǒng)的相關(guān)理論有更深刻的認(rèn)識(shí)。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容如表2所示:。

其中,實(shí)驗(yàn)1為實(shí)驗(yàn)2的基礎(chǔ),這兩個(gè)實(shí)驗(yàn)應(yīng)與講授課程穿插,使得學(xué)生利用課堂學(xué)到的理論聯(lián)系實(shí)際實(shí)驗(yàn)操作,通過(guò)這兩個(gè)實(shí)驗(yàn)的學(xué)習(xí)能夠掌握專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)過(guò)程、掌握用產(chǎn)生式規(guī)則繪制推理樹(shù)的方法、掌握、編寫CLIPS應(yīng)用程序的方法以及程序運(yùn)行環(huán)境的應(yīng)用等。實(shí)驗(yàn)3是一個(gè)有難度的實(shí)驗(yàn),需要大量的課余準(zhǔn)備時(shí)間,所以在完成實(shí)驗(yàn)3的時(shí)候,必須預(yù)留3周的時(shí)間,提前布置給學(xué)生,讓學(xué)生做好實(shí)驗(yàn)前的準(zhǔn)備,這樣方能取得較好的實(shí)驗(yàn)教學(xué)效果。這些被挑選出來(lái)的CLIPS專家系統(tǒng)的代碼應(yīng)是經(jīng)典的學(xué)習(xí)內(nèi)容,通過(guò)該實(shí)驗(yàn)培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立分析與開(kāi)發(fā)完整的專家系統(tǒng)的能力。

3.3實(shí)驗(yàn)教學(xué)實(shí)例分析

1) 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?學(xué)習(xí)和理解CLIPS編程語(yǔ)言,通過(guò)分析用CLIPS編寫的“野人過(guò)河”的程序,深入理解專家系統(tǒng)的編程技巧,加深對(duì)專家系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)和理解。

2) 實(shí)驗(yàn)說(shuō)明:野人過(guò)河問(wèn)題屬于智能學(xué)科中的一個(gè)經(jīng)典問(wèn)題,問(wèn)題描述如下:,有三3個(gè)牧師傳教士和三3個(gè)野人過(guò)河,只有一條能裝下兩個(gè)人的船,在河的任何一方或者船上,如果野人的人數(shù)大于牧師的人數(shù),那么牧師就會(huì)有危險(xiǎn)。

假設(shè)問(wèn)題的初始狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài),假設(shè)和分為1岸和2岸: 。

初始狀態(tài):1岸,3野人,3牧師;2岸,0野人,0牧師;船停在1岸,船上有0個(gè)人;。

目標(biāo)狀態(tài):1岸,0野人,0牧師;2岸,3野人,3牧師;船停在2岸,船上有0個(gè)人;。

整個(gè)問(wèn)題就抽象成了如何從初始狀態(tài)經(jīng)中間的一系列狀態(tài)達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)。問(wèn)題狀態(tài)的改變是通過(guò)劃船渡河來(lái)引發(fā)的,所以合理的渡河操作就成了通常所說(shuō)的(算符)就是問(wèn)題求解的關(guān)鍵。,根據(jù)題目要求,可以得出以下5個(gè)算符:渡1野人、渡1牧師、渡1野人1牧師、渡2野人、渡2牧師,。根據(jù)渡船方向的不同,也可以理解為10個(gè)往還算符。定義算符知道以后,剩下的核心問(wèn)題就是搜索方法了,。本程序采用深度優(yōu)先搜索,通過(guò)不斷擴(kuò)展后繼結(jié)點(diǎn)節(jié)點(diǎn),逐步找出下一步可以進(jìn)行的渡河操作,;如果沒(méi)有找到則返回其父節(jié)點(diǎn),看看是否有其它其他兄弟節(jié)點(diǎn)可以擴(kuò)展。

搜索中采用的一些規(guī)則如下:

(1.) 渡船優(yōu)先規(guī)則:1岸一次運(yùn)走的人越多越好(即1岸運(yùn)多人優(yōu)先),同時(shí)野人優(yōu)先運(yùn)走;2岸一次運(yùn)走的人越少越好(即2岸運(yùn)少人優(yōu)先),同時(shí)傳教士?jī)?yōu)先運(yùn)走;。

(2.) 不能重復(fù)上次渡船操作,避免進(jìn)入死循環(huán)。;

(3.)任何時(shí)候 河兩邊兩岸的野人和牧師數(shù)在任何時(shí)候均分別大于等于0且小于等于3;

(4.) 由于只是找出最優(yōu)解,所以當(dāng)找到某一算符(當(dāng)前最優(yōu)先的)滿足操作條件后,不再搜索其兄弟節(jié)點(diǎn),而是直接載入鏈表。

(5.) 若擴(kuò)展某節(jié)點(diǎn)a的時(shí)候,沒(méi)有找到合適子節(jié)點(diǎn),則從鏈表中返回節(jié)點(diǎn)a的父節(jié)點(diǎn)b,從上次已經(jīng)選擇了的算符之后的算符中找最優(yōu)先的算符繼續(xù)擴(kuò)展b。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)教學(xué)過(guò)程中的專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)實(shí)例分析,總結(jié)了出應(yīng)用于在許多專家系統(tǒng)項(xiàng)目中的線性生命周期模型,如圖32所示。這個(gè)模型包括從計(jì)劃到系統(tǒng)評(píng)估的許多階段,對(duì)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的描述一直到功能評(píng)估這種程度上。之后,生命周期不斷重復(fù):從計(jì)劃到系統(tǒng)評(píng)估,直到系統(tǒng)交付正常使用。

4結(jié)語(yǔ)

專家系統(tǒng)課程的發(fā)展開(kāi)發(fā)過(guò)程是教學(xué)研究和教學(xué)改革實(shí)踐相結(jié)合的過(guò)程,需要不斷加強(qiáng)學(xué)習(xí)、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)。本文從總結(jié)了專家系統(tǒng)課程定位與、建設(shè)目標(biāo)、教材的選用設(shè)計(jì)和課程知識(shí)框架等方面的總結(jié)了“專家系統(tǒng)”課程建設(shè)情況。在,并就教學(xué)改革過(guò)程中注重多媒體教學(xué)的效果、雙語(yǔ)的實(shí)施和課程互動(dòng)活動(dòng)的改革等問(wèn)題進(jìn)行比較深入的介紹與探討。通過(guò)CLIPS語(yǔ)言與專家系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)的結(jié)合,闡述了實(shí)驗(yàn)教學(xué)的目的、CLIPS實(shí)驗(yàn)特色及和實(shí)驗(yàn)方法,體現(xiàn)了基于CLIPS實(shí)驗(yàn)教學(xué)的優(yōu)勢(shì)與特色。在未來(lái)的教育領(lǐng)域,專家系統(tǒng)技術(shù)將成為信息時(shí)代教育發(fā)展的新生力軍,專家系統(tǒng)也將成為新世紀(jì)人類智能管理與決策的得力助手。

致謝注 :本文受國(guó)家級(jí)智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(2008)支持,感謝本文得到中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院智能所的大力支持,特別感謝蔡自興教授的鼓勵(lì)與幫助。

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Exploration in Course Construction and Teaching Reform of Expert System

YU Ling-li, WEI Shi-yong

(Institute of Information Science & and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)

智能科學(xué)與技術(shù)論文范文第5篇

〔關(guān)鍵詞〕知識(shí)圖譜；專家系統(tǒng)；發(fā)展軌跡

DOI：10．3969／j．issn．1008－0821．2012．02．040

〔中圖分類號(hào)〕G250.71 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1008－0821（2012）02－0159－08

Knowledge-based Expert System Development Overview MapLiao Yi

（Political Department，National University of Defense Technology，Changsha 410073，China）

〔Abstract〕Artificial intelligence expert system is the most important and most active areas of an application,which implements the artificial intelligence research from theory to practice,turning from the general reasoning strategies of a major breakthrough in the use of expertise.This chronological order,the expert system into the 1980s before the 1980s,1990s,2000,after four stages.Articles using bibliometric methods,analysis of the expert system development process,development and trends,pointing out that the current phase is the development of expert systems,expert systems into a variety of commercial operation,need to address the knowledge acquisition bottleneck,matching conflicts and other issues for expert systems to understand and master the subject structure,evolution,development and so provide an unique perspective and knowledge.

〔Key words〕knowledge maps;expert systems;the development trajectory

專家系統(tǒng)作為人工智能的一個(gè)重要分支，發(fā)展已經(jīng)超過(guò)50年，在很多應(yīng)用領(lǐng)域都獲得了廣泛使用，取得了豐碩成果。本文運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量這一獨(dú)特視角對(duì)專家系統(tǒng)進(jìn)行了再回顧和再分析，將智能科技劃分為初創(chuàng)期、成長(zhǎng)期、低谷期、發(fā)展期，利用詞頻分析、共引分析、作者共現(xiàn)分析等方法揭示專家系統(tǒng)的學(xué)科結(jié)構(gòu)、影響程度、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)與時(shí)間點(diǎn)等重要而獨(dú)特的知識(shí)，為了解和掌握專家系統(tǒng)的發(fā)展與演化過(guò)程提供了獨(dú)特視角。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源

SCI（Science Citation Index）是美國(guó)科學(xué)情報(bào)研究所ISI（Institute for Science Information）出版的期刊文獻(xiàn)檢索工具，所收錄的文獻(xiàn)覆蓋了全世界最重要和最有影響力的研究成果，成為世界公認(rèn)的自然科學(xué)領(lǐng)域最為重要的評(píng)價(jià)工具。本文以Web of Science中的SCI數(shù)據(jù)庫(kù)為數(shù)據(jù)來(lái)源，選用高級(jí)檢索方式，以“Expert System/Experts System”作為主題詞，于2011年5月在Web of Secience中進(jìn)行檢索，一共檢索到14 500篇相關(guān)文獻(xiàn)記錄。獲得的年度分布如圖1。所示。雖然，專家系統(tǒng)研究從20世紀(jì)五六十年代就開(kāi)始了，但是從圖1可以看出直到1982年才有主題詞與專家系統(tǒng)相關(guān)的論文出現(xiàn)。圖1表明1991年左右，專家系統(tǒng)相關(guān)論文達(dá)到了峰值，但隨后呈逐年下降的趨勢(shì)。到1999年，只有494篇。但21世紀(jì)開(kāi)始，專家系統(tǒng)相關(guān)論文又出現(xiàn)了增加的趨勢(shì)，并維持在一個(gè)穩(wěn)定的水平中。圖1 專家系統(tǒng)在SCI數(shù)據(jù)庫(kù)文獻(xiàn)發(fā)表年度變化情況

2012年2月第32卷第2期基于知識(shí)圖譜的專家系統(tǒng)發(fā)展綜述Feb.，2012Vol.32 No.22 專家系統(tǒng)前40年的發(fā)展

本文利用基于JAVA平臺(tái)的引文分析可視化軟件Citespace，首先設(shè)定時(shí)間跨度為1950-1991年，時(shí)間切片長(zhǎng)度為1年，聚類方式為共被引聚類（Cited Reference），閾值選擇為（2，2，20）、（3，3，20）、（3，3，20）。Citespace得出這些引文的時(shí)間跨度為1950－1990年，可以繪制出該時(shí)間段的專家系統(tǒng)論文時(shí)區(qū)分布圖，如圖2所示。我們以年代先后為序，將20世紀(jì)80年代以前作為第一階段，80年代至90年代作為第二階段。圖2 1950-1991年各年度專家系統(tǒng)論文之間的時(shí)區(qū)分布圖

2.1 專家系統(tǒng)起源時(shí)期

根據(jù)圖2顯示，這段時(shí)期有7個(gè)突出節(jié)點(diǎn)，既有7位代表人物。第一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表的是“人工智能之父”――英國(guó)著名科學(xué)家阿蘭?麥席森?圖靈（Alan Mathison Turing），他于1950年在《心靈》雜志上《計(jì)算機(jī)器與智能》，提出了著名的“圖靈測(cè)試”，探討了機(jī)器智能的可能性，為后來(lái)的人工智能科學(xué)提供了開(kāi)創(chuàng)性的構(gòu)思［1］。

第二個(gè)節(jié)點(diǎn)代表的是美國(guó)工程院院士、加州大學(xué)扎德（LA.Zadeh）教授，他于1965年在《信息與控制》雜志第8期上發(fā)表題為《模糊集》的論文，提出模糊集合理論，給出了模糊性現(xiàn)象定量描述和分析運(yùn)算的方法，從而誕生了模糊數(shù)學(xué)。1978年，扎德教授提出了“可能性理論”，將不確定性理解為可能性，為模糊集理論建立了一個(gè)實(shí)際應(yīng)用上的理論框架，這也被認(rèn)為是模糊數(shù)學(xué)發(fā)展的第二個(gè)里程碑。同年，國(guó)際性期刊《International Journal of Fuzzy Sets and System》誕生，這使得模糊理論得到普遍承認(rèn)，理論研究高速發(fā)展，實(shí)際應(yīng)用迅速推廣。

第三個(gè)節(jié)點(diǎn)代表的美國(guó)兩院院士、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)教授艾倫?紐厄爾（Allen Newell），1972年，他出版了《人怎樣解題》（Human Problem Solving)一書，書中描述了他和西蒙試圖建立一個(gè)計(jì)算機(jī)化的“通用問(wèn)題求解器”的歷程：20世紀(jì)50年代，他們發(fā)現(xiàn)，人類的問(wèn)題解決，在一定知識(shí)領(lǐng)域內(nèi)可以通過(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)，所以他們開(kāi)始用計(jì)算機(jī)編程來(lái)解決問(wèn)題，1956年，他們研發(fā)出了邏輯理論家和通用問(wèn)題求解器（General Problem Solver），并建立了符號(hào)主義人工智能學(xué)派。我們可以看出，這本書是對(duì)他以前所作工作的總結(jié)與歸納，而邏輯理論家和通用問(wèn)題求解器正是專家系統(tǒng)的雛形，為專家系統(tǒng)的出現(xiàn)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

但是艾倫?紐厄爾的嘗試無(wú)法解決大的實(shí)際問(wèn)題，也很難把實(shí)際問(wèn)題改造成適合于計(jì)算機(jī)解決的形式，并且對(duì)于解題所需的巨大搜索空間也難于處理。為此，美國(guó)國(guó)家工程院院士、斯坦福大學(xué)教授費(fèi)根鮑姆（E.A.Feigenbaum）等人在總結(jié)通用問(wèn)題求解系統(tǒng)成功與失敗的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上，結(jié)合化學(xué)領(lǐng)域的專門知識(shí)，于1965年研制了世界上第一個(gè)專家系統(tǒng)dendral，可以推斷化學(xué)分子結(jié)構(gòu)。專家系統(tǒng)進(jìn)入了初創(chuàng)期，其代表有dendral、macsyma（數(shù)學(xué)專家系統(tǒng)）等，第一代專家系統(tǒng)以高度專業(yè)化、求解專門問(wèn)題的能力強(qiáng)為特點(diǎn)，向人們展示了人工智能應(yīng)用的廣闊前景［2］。

第四個(gè)節(jié)點(diǎn)代表人物是美國(guó)麻省理工學(xué)院著名的人工智能學(xué)者明斯基（Minsky）。1975年，他在論文《表示知識(shí)的框架》(A Framework for Representating Knowledge，McGraw-Hill)中提出了框架理論，框架理論的核心是以框架這種形式來(lái)表示知識(shí)。理論提出后，在人工智能界引起了極大的反響，并成為了基于框架的專家系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)，基于框架的專家系統(tǒng)適合于具有固定格式的事物、動(dòng)作或事件。

第五個(gè)節(jié)點(diǎn)代表人物是美國(guó)普林斯頓大學(xué)教授格倫謝弗（Glenn Shafer），他在1976年出版了《數(shù)學(xué)理論的證據(jù)》（A mathematical theory of evidence）一書，介紹了由他和Dempster于1967年提出的D-S理論（即證據(jù)理論）。證據(jù)理論可處理由不知道因素引起的不確定性，后來(lái)，該理論被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程應(yīng)用，是基于D-S證據(jù)理論的專家系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)。

第六個(gè)重要節(jié)點(diǎn)代表是美國(guó)斯坦福大學(xué)愛(ài)德華?漢斯?肖特利夫（Shortliff EH）教授，他于1975年在著名雜志《數(shù)學(xué)生物科學(xué)》上發(fā)表《A model of inexact reasoning in medicine》（《在醫(yī)學(xué)模型的不精確推理》）一文，他結(jié)合自己1972－1974年研制的世界第一個(gè)醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)――MYCIN系統(tǒng)（用于診斷和治療血液感染及腦炎感染，是第二代專家系統(tǒng)的經(jīng)典之作），提出了確定性理論，該理論對(duì)專家系統(tǒng)的發(fā)展產(chǎn)生了重大影響。

第七個(gè)節(jié)點(diǎn)代表人物是美國(guó)麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室的戴維斯（Randall Davis）教授，他于1976年提出元知識(shí)的概念，并在專家系統(tǒng)的研制工具開(kāi)發(fā)方面做出了突出貢獻(xiàn)――研制出知識(shí)獲取工具Teiresias，為專家系統(tǒng)獲取知識(shí)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中知識(shí)庫(kù)的修改和添加提供了工具［3］，關(guān)Teiresias，他于1977年在《Artificial Intelligence》雜志上中進(jìn)行了詳細(xì)介紹，而這也為本時(shí)期專家系統(tǒng)的快速增多和廣泛應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

20世紀(jì)70年代后期，隨著專家系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域的不斷開(kāi)拓，專家系統(tǒng)研發(fā)技術(shù)逐漸走向成熟。但同時(shí)，專家系統(tǒng)本身存在的應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識(shí)性知識(shí)、知識(shí)獲取困難、推理方法單一等問(wèn)題也被逐漸暴露出來(lái)。人們從各種不同類型的專家系統(tǒng)和知識(shí)處理系統(tǒng)中抽取共性，人工智能又從具體研究逐漸回到一般研究。圍繞知識(shí)這一核心問(wèn)題，人們重新對(duì)人工智能的原理和方法進(jìn)行探索，并在知識(shí)的獲取、表示以及知識(shí)在推理過(guò)程中的利用等方面開(kāi)始出現(xiàn)一組新的原理、工具和技術(shù)。

2.2 專家系統(tǒng)發(fā)展的黃金時(shí)期

20世紀(jì)80年代是專家系統(tǒng)突飛猛進(jìn)、迅速發(fā)展的黃金時(shí)代，根據(jù)圖2顯示，這段時(shí)期共有論文982篇，有7個(gè)突出節(jié)點(diǎn)。

1980年，出現(xiàn)了第一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表――美國(guó)斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系系主任尼爾森（NILS J.NILSSON），他出版的《人工智能原理》（《Principles of artificial intelligence》）一書，表明了拉近理論和實(shí)踐的距離的目標(biāo)，書中對(duì)基于規(guī)則的專家系統(tǒng)、機(jī)器問(wèn)題解決系統(tǒng)以及結(jié)構(gòu)對(duì)象的代表等都進(jìn)行了具體的論述。

1981年，出現(xiàn)了第二個(gè)節(jié)點(diǎn)代表――英國(guó)赫特福德大學(xué)教授Clocksin，威廉F，他出版的《PROLOG語(yǔ)言編程》一書，引起了計(jì)算機(jī)科學(xué)界的極大興趣，并已被證明是一個(gè)重要的編程語(yǔ)言和人工智能系統(tǒng)的新一代基礎(chǔ)，是專家系統(tǒng)的重要編程語(yǔ)言。

1982年，出現(xiàn)了第三個(gè)節(jié)點(diǎn)代表――美國(guó)匹茲堡大學(xué)教授米勒（Miller RA），他在《英格蘭醫(yī)藥分冊(cè)》上發(fā)表了《基于計(jì)算機(jī)的醫(yī)學(xué)內(nèi)科實(shí)驗(yàn)診斷顧問(wèn)》（An Experimental Computer based Diagnostic Consultant for General Internal Medicine.N Engl J Med,307,468-76,1982）一文，屬當(dāng)時(shí)診斷專家系統(tǒng)的代表力作，書中介紹了著名的內(nèi)科疾病診斷咨詢系統(tǒng)INTERNIST-1，之后將其不斷完善成改進(jìn)型INTERNIST-2，即后來(lái)的CADUCEUS專家系統(tǒng)，其知識(shí)庫(kù)中包含了572種疾病，約4 500種癥狀。

1983年，出現(xiàn)了第四個(gè)節(jié)點(diǎn)代表――美國(guó)的海斯羅斯（Hayes-Roth，F(xiàn)）教授，他于1983年發(fā)表著作《建立專家系統(tǒng)》，對(duì)專家系統(tǒng)建立的原則和要素、開(kāi)發(fā)的生命周期等重要問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)講解，為研究與開(kāi)發(fā)各種類型的專家系統(tǒng)提供了理論依據(jù)。

1984年，出現(xiàn)了第五個(gè)節(jié)點(diǎn)代表――美國(guó)匹茲堡大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)、哲學(xué)和醫(yī)學(xué)教授布魯斯?布坎南（Bruce G.Buchanan），他于1984年發(fā)表著作《規(guī)則的專家系統(tǒng)：斯坦福啟發(fā)式編程項(xiàng)目Mycin實(shí)驗(yàn)》（《Rule Based Expert Systems:The Mycin Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project》，這是有史以來(lái)關(guān)于醫(yī)療診斷系統(tǒng)MYCIN的實(shí)驗(yàn)規(guī)則庫(kù)公布?；谝?guī)則的專家系統(tǒng)MYCIN是專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)過(guò)程中一個(gè)里程碑，研究其開(kāi)發(fā)思路與方法具有非常重要的意義。

1985年，出現(xiàn)了第六個(gè)節(jié)點(diǎn)代表――美國(guó)人工智能專家、加州大學(xué)教授哈蒙（Harmon P），他出版了《專家系統(tǒng)：人工智能業(yè)務(wù)》（《Expert systems：artificial intelligence in business》）一書。書中闡述了專家系統(tǒng)如何解決問(wèn)題，代表知識(shí)，并得出推論，并介紹了人工智能的具體制度，確定了專家系統(tǒng)的市場(chǎng)。

1986年，出現(xiàn)了第七個(gè)節(jié)點(diǎn)代表――著名的專家系統(tǒng)學(xué)者沃特曼（Waterman DA），他出版了《專家系統(tǒng)指南》一書，該書對(duì)專家系統(tǒng)的概念、組成、建立過(guò)程、建立工具、應(yīng)用領(lǐng)域等做了深入淺出的系統(tǒng)介紹與論述，是當(dāng)時(shí)全面介紹專家研發(fā)與應(yīng)用的經(jīng)典書籍。

20世紀(jì)80年代初，醫(yī)療專家系統(tǒng)占主流，主要原因是它屬于診斷類型系統(tǒng)且容易開(kāi)發(fā)。80年代中期，出現(xiàn)大量投入商業(yè)化運(yùn)行的專家系統(tǒng)，為各行業(yè)帶來(lái)了顯著的經(jīng)濟(jì)效益。從80年代后期開(kāi)始，大量新技術(shù)成功運(yùn)用到專家系統(tǒng)之中，使得專家系統(tǒng)得到更廣泛的運(yùn)用。在這期間開(kāi)發(fā)的專家系統(tǒng)按處理問(wèn)題的類型可以分為：解釋型、預(yù)測(cè)型、診斷型、設(shè)計(jì)型等。應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)展到農(nóng)業(yè)、商業(yè)、化學(xué)、通信、醫(yī)學(xué)等多個(gè)方面，成為人們常用的解決問(wèn)題的手段之一。

然而，與此同時(shí)，現(xiàn)有的專家系統(tǒng)也暴露出了自身嚴(yán)重的缺陷，使不少計(jì)算機(jī)界的知名學(xué)者對(duì)專家系統(tǒng)產(chǎn)生了懷疑，認(rèn)為專家系統(tǒng)存在的問(wèn)題有以下幾點(diǎn)：（1）專家系統(tǒng)中的知識(shí)多限于經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，極少有原理性的知識(shí)，系統(tǒng)沒(méi)有應(yīng)用它們的能力；（2）知識(shí)獲取功能非常弱。為了建造專家系統(tǒng)，必須依賴于專家獲取知識(shí)， 不僅費(fèi)時(shí)， 而且很難獲取完備性和一致性的知識(shí)；（3）求解問(wèn)題的方法比較單一，以推理機(jī)為核心的對(duì)問(wèn)題的求解尚不能反映專家從認(rèn)識(shí)問(wèn)題到解決問(wèn)題的創(chuàng)造性過(guò)程；（4）解釋功能不強(qiáng)［4］。等到學(xué)者們回過(guò)頭重新審視時(shí)，20世紀(jì)90年代的專家系統(tǒng)理論危機(jī)已然爆發(fā)。

3 90年代專家系統(tǒng)向多個(gè)方向發(fā)展

由于20世紀(jì)80年代專家系統(tǒng)研究迅猛發(fā)展，商業(yè)價(jià)值被各行各業(yè)看好，導(dǎo)致90年代大批專家系統(tǒng)從實(shí)驗(yàn)室走出來(lái)，開(kāi)始了它們的工程化市場(chǎng)化進(jìn)程。從圖1看以看出，在20世紀(jì)90年代，專家系統(tǒng)的相關(guān)論文不增反減，進(jìn)入一個(gè)局部低谷期，這期間以“Expert System/Experts System”為主題詞的論文共7 547篇。本文利用Citespace軟件，設(shè)置參數(shù)為（4，4，20）（4，3，20）（4，4，20），獲取了該時(shí)期論文的引文聚類圖（如圖3所示）。圖2 專家系統(tǒng)1990－2000年的論文引文聚類圖

從圖3中我們可以看出，全圖的節(jié)點(diǎn)比較分散，沒(méi)有形成大的聚類，這表示該階段沒(méi)有形成重點(diǎn)研究方向，也沒(méi)有重大科研成果和標(biāo)志性著作產(chǎn)生，專家系統(tǒng)的市場(chǎng)化進(jìn)程嚴(yán)重牽引了研究者們的注意力，這是專家系統(tǒng)研究陷入低谷期的重要原因。

這段時(shí)間專家系統(tǒng)的研究工作大致分以下幾個(gè)方面：第一個(gè)研究方向依舊是建立在扎德（LA.Zadeh）教授模糊理論上的模糊專家系統(tǒng)，它同樣是該年代專家系統(tǒng)研究的重點(diǎn)方向。

第二個(gè)研究方向是骨架專家系統(tǒng)，代表人物有美國(guó)斯坦福大學(xué)的愛(ài)德華?漢斯?肖特利夫（Shortliff EH）教授。1974年末，MYCIN系統(tǒng)基本建成后，MYCIN的設(shè)計(jì)者們就想到用其它領(lǐng)域的知識(shí)替換關(guān)于感染病學(xué)的知識(shí)，可能會(huì)得到一個(gè)新的專家系統(tǒng)，這種想法導(dǎo)致了EMYCIN骨架系統(tǒng)的產(chǎn)生。EMYCIN的出現(xiàn)大大縮短了專家系統(tǒng)的研制周期，隨后，AGE、OPS5、KEE、KBMS、GESDE等骨架系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，它們?cè)?0世紀(jì)90年代專家系統(tǒng)的研究進(jìn)程中，發(fā)揮著重要作用。

第三個(gè)研究方向是故障診斷專家系統(tǒng)，代表人物有美國(guó)麻省理工學(xué)院的蘭德?tīng)?戴維斯（Randall Davis）教授。他于1984年在《人工智能》雜志上發(fā)表了《基于結(jié)構(gòu)和行為的診斷推理 》（《Diagnostic Reasoning Based on Structure and Behavior》）一文，該論文描述了一個(gè)利用知識(shí)結(jié)構(gòu)和行為，在電子電路領(lǐng)域進(jìn)行故障診斷排除的專家系統(tǒng)。之后，故障診斷專家系統(tǒng)在電路與數(shù)字電子設(shè)備、機(jī)電設(shè)備等各個(gè)領(lǐng)域已取得了令人矚目的成就，已成為當(dāng)今世界研究的熱點(diǎn)之一。

第四個(gè)研究方向是基于規(guī)則的專家系統(tǒng)，布魯斯?布坎南（Bruce G.Buchanan）的著作對(duì)基于規(guī)則的專家系統(tǒng)在這個(gè)時(shí)期的發(fā)展仍有著積極的指導(dǎo)作用。多種基于規(guī)則的專家系統(tǒng)進(jìn)入了試驗(yàn)階段。傳統(tǒng)基于規(guī)則的專家系統(tǒng)只是簡(jiǎn)單的聲明性知識(shí)，而目前，規(guī)則的形式開(kāi)始向產(chǎn)生式規(guī)則轉(zhuǎn)變，并趨向于提供較完善的知識(shí)庫(kù)建立和管理功能。

第五個(gè)研究方向是知識(shí)工程在專家系統(tǒng)中的運(yùn)用。代表人物是美國(guó)斯坦福大學(xué)的克蘭西教授（Clancy W J），他于1985年在《人工智能》雜志上發(fā)表了重要論文《啟發(fā)式分類》（《Heuristis classification》），啟發(fā)式分類即對(duì)未知領(lǐng)域情況的類的識(shí)別過(guò)程。它是人類思維解決問(wèn)題的重要方法，在人工智能、專家系統(tǒng)中可常用啟發(fā)式設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)程序，模擬人類解決問(wèn)題的思維活動(dòng)。

第六個(gè)研究方向是機(jī)器學(xué)習(xí)在專家系統(tǒng)中的運(yùn)用。代表人物是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域前輩、澳洲悉尼大學(xué)著名教授John Ross Quinlan。他于1986年在《機(jī)器學(xué)習(xí)》（《Mach.Learn》）雜志上發(fā)表《決策樹(shù)算法》（《Induction of Decision Trees》）一文，文中他詳細(xì)描述了決策樹(shù)算法的代表――ID3算法。之后，有大量學(xué)者圍繞該算法進(jìn)行了廣泛的研究，并提出多種改進(jìn)算法，由于決策樹(shù)的各類算法各有優(yōu)缺點(diǎn)，在專家系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用中，必須根據(jù)數(shù)據(jù)類型的特點(diǎn)及數(shù)據(jù)集的大小，選擇合適的算法。

第七個(gè)研究方向是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)，代表人物有人工智能專家Stephan I.Gallant和美國(guó)加利福尼業(yè)大學(xué)教授巴特?卡斯科（Bart Kosko）。Gallant于1988年在《ACM的通信》上發(fā)表了《連接主義專家系統(tǒng)》（《Connectionist expert systems》）一文，文中講述Gallant 設(shè)計(jì)了一個(gè)連接主義專家系統(tǒng)（Connectionist expert system），其知識(shí)庫(kù)是由一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的（即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)獲?。?，開(kāi)創(chuàng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)相結(jié)合的先例。

第八個(gè)研究方向是遺傳算法在專家系統(tǒng)中的運(yùn)用。代表人物是遺傳算法領(lǐng)域著名學(xué)者、美國(guó)伊利諾伊大學(xué)David Goldberg教授和人工智能專家L.Davis。1989年，Goldberg出版了專著《搜索、優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)中的遺傳算法》，該書系統(tǒng)總結(jié)了遺傳算法的主要研究成果，全面而完整地論述了遺傳算法的基本原理及其應(yīng)用；1991年，Davis編輯出版了《遺傳算法手冊(cè)》，書中包含了遺傳算法在科學(xué)計(jì)算、工程技術(shù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)中的大量應(yīng)用實(shí)例，該書為推廣和普及遺傳算法的應(yīng)用起到了重要的指導(dǎo)作用。這些都推動(dòng)了基于遺傳算法的專家系統(tǒng)的研發(fā)推廣。

第九個(gè)研究方向是決策支持系統(tǒng)在專家系統(tǒng)中的運(yùn)用，代表人物是美國(guó)加利福尼亞大學(xué)伯克利分校教授埃弗雷姆?特班（Efraim Turban）。他于1990年出版了《決策支持和專家系統(tǒng)的管理支持系統(tǒng)》（《Decision support and expert systems:management support systems》）一書。20世紀(jì)80年代末90年代初，決策支持系統(tǒng)開(kāi)始與專家系統(tǒng)相結(jié)合，形成智能決策支持系統(tǒng)，該系統(tǒng)充分做到了定性分析和定量分析的有機(jī)結(jié)合，將解決問(wèn)題的范圍和能力提高到一個(gè)新的層次。

第十個(gè)研究方向是各種理論知識(shí)在專家系統(tǒng)中的綜合運(yùn)用，代表人物是美國(guó)加利福尼業(yè)大學(xué)教授巴特?卡斯科（Bart Kosko）和美國(guó)伊利諾伊州研究所教授Abdul-Rahman K.H?？ㄋ箍疲↘osko）于1992年出版《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)：一個(gè)擁有機(jī)器智能的動(dòng)力系統(tǒng)方法》（《Neural networks and fuzzy systems:a dynamical systems approach to machine intelligence》）一書，這是第一本將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)結(jié)合起來(lái)的讀本，也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論綜合應(yīng)用于專家系統(tǒng)建設(shè)的經(jīng)典著作；Abdul-Rahman K.H教授于1995年，在美國(guó)電氣和電子工程師協(xié)會(huì)的《電力系統(tǒng)及自動(dòng)化》（《Transactions on Power Systems》）會(huì)議刊上發(fā)表了《人工智能模糊無(wú)功負(fù)荷的最優(yōu)VAR控制方法 》（《AI approach to optimal VAR control with fuzzy reactive loads》）一文，論文提出了一個(gè)解決無(wú)功功率（VAR）控制問(wèn)題，這個(gè)方法包含了專家系統(tǒng)、模糊集理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要知識(shí)。

雖然專家系統(tǒng)大量建造，但投入實(shí)際運(yùn)行的專家系統(tǒng)并不多，且效率較低，問(wèn)題求解能力有待進(jìn)一步提高。原因之一就是專家系統(tǒng)主要是模擬某一領(lǐng)域中求解特定問(wèn)題的專家的能力，而在模擬人類專家協(xié)作求解方面很少或幾乎沒(méi)有做什么工作。然而在現(xiàn)實(shí)世界中，協(xié)作求解具有普遍性，針對(duì)特定領(lǐng)域、特定問(wèn)題的求解僅僅具有特殊性，專家系統(tǒng)雖然在模擬人類專家某一特定領(lǐng)域知識(shí)方面取得了成功，但它仍然不能或難以解決現(xiàn)實(shí)世界中的問(wèn)題。其次，開(kāi)發(fā)的專家系統(tǒng)的規(guī)模越來(lái)越大，并且十分復(fù)雜。這樣就要求將大型專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)變成若干小的、相對(duì)獨(dú)立的專家系統(tǒng)來(lái)開(kāi)發(fā)，而且需要將許多不同領(lǐng)域的專家系統(tǒng)聯(lián)合起來(lái)進(jìn)行協(xié)作求解。然而，與此相關(guān)的分布式人工智能理論和實(shí)用技術(shù)尚處在科研階段。只有分布式系統(tǒng)協(xié)作求解問(wèn)題得以解決，才能克服由于單個(gè)專家系統(tǒng)知識(shí)的有限性和問(wèn)題求解方法的單一性等導(dǎo)致系統(tǒng)的“脆弱性”，也才能提高系統(tǒng)的可靠性，并且在靈活性、并行性、速度等方面帶來(lái)明顯的效益［5］。

4 21世紀(jì)專家系統(tǒng)進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展時(shí)期

進(jìn)入21世紀(jì)，專家系統(tǒng)開(kāi)始緩慢發(fā)展，這期間以“Expert System/Experts System”為主題詞的論文共5 964篇。本文利用Citespace軟件，設(shè)置參數(shù)為（6，6，20）（5，5，20）（5，5，20），獲取了該時(shí)期論文的引文聚類圖（如圖4所示）。圖4 專家系統(tǒng)2000－2010年的論文引文聚類圖

這個(gè)時(shí)期專家系統(tǒng)有3個(gè)主要研究方向：第一個(gè)是研究方向是節(jié)點(diǎn)明顯的基于模糊邏輯的專家系統(tǒng)研究方向。90年代以來(lái)，模糊控制與專家系統(tǒng)技術(shù)相結(jié)合，進(jìn)一步提高了模糊控制器的智能水平。基于模糊邏輯的專家系統(tǒng)有以下優(yōu)點(diǎn)：一是具有專家水平的專門知識(shí)，能表現(xiàn)專家技能和高度的技巧以及有足夠的魯棒性（即健壯性）；二是能進(jìn)行有效的推理，能夠運(yùn)用人類專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)進(jìn)行啟發(fā)性的搜索和試探性的推理；三是具有靈活性和透明性。

第二個(gè)是研究方向是Rete模式匹配算法在專家系統(tǒng)中的應(yīng)用，代表人物是美國(guó)卡內(nèi)基―梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的Charles L.Forgy教授，1979年，他首次提出Rete算法。專家系統(tǒng)工具中一個(gè)核心部分是推理機(jī)，Rete算法能利用推理機(jī)的“時(shí)間冗余”特性和規(guī)則結(jié)構(gòu)的相似性，并通過(guò)保存中間運(yùn)算結(jié)果的方法來(lái)提高推理的效率。1982年，他在《人工智能》雜志上發(fā)表《Rete算法：許多模式／多對(duì)象的模式匹配問(wèn)題的一個(gè)快速算法》（《Rete:A Fast Algorithm for the Many Pattern/Many Object Pattern Match Problem》）一文，該文解釋了基本算法的概念，介紹了詳細(xì)的算法，描述了模式和適當(dāng)?shù)膶?duì)象交涉算法，并說(shuō)明了模式匹配的執(zhí)行操作。

第三個(gè)是研究方向是專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中的運(yùn)用。世界各國(guó)的專家們開(kāi)始熱衷于在電力生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)使用專家系統(tǒng)，代表人物有日本的福井賢、T.Sakaguchi、印度的Srinivasan D、美國(guó)伊利諾伊州研究所的Abdul-Rahman K.H、希臘雅典國(guó)立技術(shù)大學(xué)的Protopapas C.A、和中國(guó)的羅旭，他們?cè)诿绹?guó)電氣和電子工程師協(xié)會(huì)的《電力傳輸》（《IEEE transactions on power delivery）會(huì)議刊及《電源設(shè)備系統(tǒng)》會(huì)議刊（《On Power Apparatus and Systems》）上發(fā)表了多篇有影響力的論文，內(nèi)容涉及系統(tǒng)恢復(fù)、電力需求預(yù)測(cè)、變電站故障診斷和報(bào)警處理等多方面。

這十年間，專家系統(tǒng)的研究不再滿足于用現(xiàn)有各種模型與專家系統(tǒng)進(jìn)行簡(jiǎn)單結(jié)合，形成基于某種模型的專家系統(tǒng)的固有模式。研究者們不斷探索更方便、更有效的方法，來(lái)解決困擾專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取瓶頸、匹配沖突、組合爆炸等問(wèn)題，而這也推動(dòng)了研究不斷向深層次、新方向發(fā)展。但是，由于專家系統(tǒng)應(yīng)用的時(shí)間長(zhǎng)、領(lǐng)域廣，他們?cè)庥龅钠款i問(wèn)題一時(shí)得不到有效解決，導(dǎo)致了這一時(shí)期末，專家系統(tǒng)研究呈現(xiàn)出暫時(shí)的下滑現(xiàn)象。

5 專家系統(tǒng)發(fā)展趨勢(shì)分析

圖一發(fā)展曲線上第二個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)是1992年，從該年起專家系統(tǒng)相關(guān)論文呈下降趨勢(shì)，然后在2002年又開(kāi)始緩慢增長(zhǎng)，近一年多來(lái)又開(kāi)始下降，這標(biāo)志著專家系統(tǒng)研究在布滿荊棘的道路上前行，前景是光明的，但道路是曲折的。本文以5年為一個(gè)單位，統(tǒng)計(jì)了1990－2009年20年期間專家系統(tǒng)相關(guān)論文中高頻詞的變化情況，如表1所示，從該表可以獲得這個(gè)時(shí)期專家系統(tǒng)研究的一些特點(diǎn)。

（1）在1990-1999年期間，人工智能出現(xiàn)新的研究，由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)技術(shù)發(fā)展，人工智能開(kāi)始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究，使人工智能更加實(shí)用，這給專家系統(tǒng)帶來(lái)了發(fā)展的希望。正因?yàn)槿绱?，我們從詞頻上可以看出，人工智能（artificial intelligence）一詞在這十年一直位居前兩位，在專家系統(tǒng)研究中處于主導(dǎo)地位，而與其相關(guān)的知識(shí)表示（knowledge representation）、知識(shí)獲取(knowledge acquisition)等，也成為了學(xué)者們研究的重點(diǎn)方向。

（2）該時(shí)期的第二個(gè)特點(diǎn)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的復(fù)蘇。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)模擬人腦的結(jié)構(gòu)和工作模式，使機(jī)器具有類似人類的智能，如機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)獲取、專家系統(tǒng)等。我們從詞頻上可以看出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural network）一詞得以快速增長(zhǎng)，1995年時(shí)位列第一，進(jìn)入21世紀(jì)也是穩(wěn)居第二位，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很好地解決了專家系統(tǒng)中知識(shí)獲取的瓶頸問(wèn)題，能使專家系統(tǒng)具有自學(xué)習(xí)能力，它的出現(xiàn)為專家系統(tǒng)提供了一種新的解決途徑［6］，同時(shí)也顯示出他獨(dú)有的生機(jī)與活力。

（3）該時(shí)期是模糊邏輯的發(fā)展時(shí)期。模糊理論發(fā)展至今已接近三十余年，應(yīng)用范圍非常廣泛，它與專家系統(tǒng)相結(jié)合，在故障診斷、自然語(yǔ)言處理、自動(dòng)翻譯、地震預(yù)測(cè)、工業(yè)設(shè)計(jì)等方面取得了眾多成果。我們從詞頻上可以看出，模糊邏輯（fuzzy logic）一詞，除在1990－1994年期間位居第六位外，之后都位居前三甲，2000-2004年期間更是位列第一。模糊控制與專家系統(tǒng)技術(shù)相結(jié)合，進(jìn)一步提高了模糊控制器智能水平，這種控制方法既保持了基于規(guī)則的方法的價(jià)值和用模糊集處理帶來(lái)的靈活性，同時(shí)把專家系統(tǒng)技術(shù)的表達(dá)與利用知識(shí)的長(zhǎng)處結(jié)合起來(lái)，能處理更廣泛的控制問(wèn)題。

（4）故障診斷成為專家系統(tǒng)研究與應(yīng)用的又一重要領(lǐng)域。故障診斷專家系統(tǒng)的發(fā)展起始于20世紀(jì)70年代末,雖然時(shí)間不長(zhǎng),但在電路與數(shù)字電子設(shè)備、機(jī)電設(shè)備等各個(gè)領(lǐng)域已取得了令人矚目的成就,已成為當(dāng)今世界研究的熱點(diǎn)之一。這從高頻詞分布可以開(kāi)出，故障診斷（fault diagnosis）從1995-1999年間的最后一位攀升至2005-2009年間的第一位，足見(jiàn)其強(qiáng)大的生命力。在專家系統(tǒng)己有較深厚基礎(chǔ)的國(guó)家中，機(jī)械、電子設(shè)備的故障診斷專家系統(tǒng)已基本完成了研究和試驗(yàn)的階段，開(kāi)始進(jìn)入廣泛應(yīng)用。

（5）遺傳算法的應(yīng)用逐漸增多。20世紀(jì)90年代，遺傳算法迎來(lái)了發(fā)展時(shí)期，無(wú)論是理論研究還是應(yīng)用研究都成了十分熱門的課題。尤其是遺傳算法的應(yīng)用研究顯得格外活躍，不但應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)大，而且利用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化和規(guī)則學(xué)習(xí)的能力也顯著提高。進(jìn)入21世紀(jì)，遺傳算法的應(yīng)用研究已從初期的組合優(yōu)化求解擴(kuò)展到了許多更新、更工程化的應(yīng)用方面。這在高頻詞分布中可以看出，以2000作為臨界點(diǎn)，遺傳算法（genetic algorithms）從20世紀(jì)90年代的10名之后，到位于高頻詞前六強(qiáng)之中，充分反映出它發(fā)展的良好勢(shì)頭。

6 小 結(jié)

專家系統(tǒng)是20世紀(jì)下半葉發(fā)展起來(lái)的重大技術(shù)之一，它不僅是高技術(shù)的標(biāo)志，而且有著重大的經(jīng)濟(jì)效益。“知識(shí)工程之父”E.Feignbaum在對(duì)世界許多國(guó)家和地區(qū)的專家系統(tǒng)應(yīng)用情況進(jìn)行調(diào)查后指出：幾乎所有的ES都至少將人的工作效率提高10倍，有的能提高100倍，甚至300倍［7］。

專家系統(tǒng)技術(shù)能夠使專家的專長(zhǎng)不受時(shí)間和空間的限制，以便推廣稀缺的專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)；同時(shí)，專家系統(tǒng)能促進(jìn)各領(lǐng)域的發(fā)展，是各領(lǐng)域?qū)＜覍I(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)和提煉。

專家系統(tǒng)發(fā)展的近期目標(biāo)，是建造能用于代替人類高級(jí)腦力勞動(dòng)的專家系統(tǒng)；遠(yuǎn)期目標(biāo)是探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動(dòng)機(jī)模擬人類的思維過(guò)程和智能行為，這幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇。

隨著人工智能應(yīng)用方法的日漸成熟，專家系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大。有人類活動(dòng)的地方，必將有智能技術(shù)包括專家系統(tǒng)的應(yīng)用，專家系統(tǒng)將成為21世紀(jì)人類進(jìn)行智能管理與決策的工具與助手。

參考文獻(xiàn)

［1］百度百科［EB］.http:∥baike.省略/view/2130.htm．

［2］黃可鳴.專家系統(tǒng)二十年［J］.計(jì)算機(jī)科學(xué)，1986，（4）：26-37.

［3］路耀華.思維模擬與知識(shí)工程［M］.北京：清華大學(xué)出版社，1997．

［4］趙致琢.專家系統(tǒng)研究［J］.貴州大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，1990，（6）：40-48.

［5］鄒光宇.專家系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀及其應(yīng)用前景［J］.電力勘測(cè)，1994，（3）：21-26.