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人工智能課堂教學(xué)范文1

關(guān)鍵詞：大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)；教學(xué)改革；人工智能；智慧課堂

云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能新興領(lǐng)域的崛起，推動(dòng)信息技術(shù)全面滲透于人們的生產(chǎn)生活中。信息技術(shù)的核心在于計(jì)算機(jī)技術(shù)和通信技術(shù)。然而，雖然目前各個(gè)高校都開(kāi)設(shè)了計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程，但是其教學(xué)卻存在著諸多問(wèn)題，導(dǎo)致該課程無(wú)法達(dá)到預(yù)期的教學(xué)效果。教育部在2012年《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃（2011-2020年）》，其中指明“以教育信息化帶動(dòng)教育現(xiàn)代化，促進(jìn)教育的創(chuàng)新與變革”[2]。因此，本文以華中師范大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程教學(xué)為例，深入闡述了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程教學(xué)的弊端，提出了在當(dāng)前人工智能如火如荼的時(shí)代背景下，如何應(yīng)用人工智能相關(guān)技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教學(xué)進(jìn)行改革的具體方案。該方案以創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)智慧課堂教學(xué)模式改革為主體，輔以教學(xué)觀念、知識(shí)體系和課程考核方式改革，以期對(duì)高校的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程教學(xué)有所裨益。

1傳統(tǒng)教學(xué)的缺陷

⑴課程的教學(xué)地位沒(méi)有引起足夠的重視一些高校為計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程分配較少的學(xué)時(shí)（少于48學(xué)時(shí)），甚至有的專(zhuān)業(yè)將此課程設(shè)置為選修課。這種設(shè)置降低了該課程在教師和學(xué)生心目中的位置，導(dǎo)致了對(duì)該課程的忽視。同時(shí)，不少老師因?yàn)閷W(xué)時(shí)不夠，時(shí)間緊迫，僅僅講述與考試相關(guān)的內(nèi)容，不考的一概不講。這導(dǎo)致學(xué)生的眼界受限，知識(shí)和能力受限，無(wú)法培養(yǎng)其全面綜合的計(jì)算機(jī)素質(zhì)。還有的專(zhuān)業(yè)沒(méi)有將這門(mén)課給專(zhuān)業(yè)的計(jì)算機(jī)學(xué)院的老師講授，而是隨意安排授課人員。沒(méi)有經(jīng)過(guò)系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)訓(xùn)練的教師缺乏足夠的知識(shí)儲(chǔ)備，很難講好這一門(mén)看似簡(jiǎn)單的課程。⑵課程教學(xué)內(nèi)容的制定與當(dāng)今時(shí)代對(duì)于信息化人才的需求脫節(jié)一些高校的現(xiàn)狀是計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)的課程教材知識(shí)陳舊[3]、質(zhì)量堪憂(yōu)，教材總是無(wú)法跟上知識(shí)更新的步伐，例如都2019年了還在講Office2010。有的高校由于缺乏對(duì)課程的重視，沒(méi)有對(duì)教材優(yōu)中選優(yōu)，而是基于利益的考慮，優(yōu)先選擇自己院系編寫(xiě)的教材。其教材內(nèi)容是七拼八湊，沒(méi)有整體性、邏輯性和連貫性，更不用說(shuō)前瞻性。這樣的教材，無(wú)疑對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)設(shè)置了巨大的屏障。除此以外，一些院校的課程教學(xué)知識(shí)體系不夠明確和完善，教學(xué)大綱的制定不夠科學(xué)。從教學(xué)大綱中制定的學(xué)時(shí)分配來(lái)說(shuō)，常常偏重實(shí)用性[4]，常用計(jì)算機(jī)軟件操作占據(jù)了大部分的課時(shí)。這會(huì)讓教師在授課時(shí)輕理論而重操作，如此培養(yǎng)學(xué)生，非常不利于其計(jì)算思維的形成，對(duì)后續(xù)其他計(jì)算機(jī)相關(guān)課程的學(xué)習(xí)也是很大的傷害。⑶教學(xué)模式過(guò)于傳統(tǒng)，信息化水平較低從教學(xué)方式上來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)的教學(xué)模式以教師課堂授課為中心，是以教師為主體的教學(xué)模式[5]。在這種模式下，教師仍然主要以填鴨式教學(xué)為主[6]，無(wú)法通過(guò)課堂教學(xué)發(fā)現(xiàn)學(xué)生的個(gè)性化特點(diǎn)，并進(jìn)行有針對(duì)性的教學(xué)。另外，雖然計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程一般都配備了實(shí)驗(yàn)課時(shí)，但是實(shí)驗(yàn)課常常是采用教師布置上機(jī)任務(wù)、學(xué)生做完抽樣檢查的模式。這對(duì)于大課堂來(lái)說(shuō)，教師的任務(wù)繁重，無(wú)法搜集到每一個(gè)學(xué)生的任務(wù)完成情況，無(wú)法清晰地掌握學(xué)生學(xué)習(xí)的實(shí)際情況和薄弱環(huán)節(jié)。而且，該課程缺乏相應(yīng)的研討課時(shí)，很難讓學(xué)生對(duì)其所學(xué)知識(shí)進(jìn)行深入思考和探究，以增強(qiáng)思辨能力和對(duì)課程的學(xué)習(xí)興趣。⑷課程考核方式不夠公平合理從考核方式上來(lái)說(shuō)，該課程普遍采用“平時(shí)成績(jī)”+“期末考試”的加權(quán)方式對(duì)學(xué)生成績(jī)進(jìn)行評(píng)定。平時(shí)成績(jī)多由考勤分所得，期末考試多采用機(jī)考模式。這種考核方式過(guò)于單一化、機(jī)械化，無(wú)法對(duì)學(xué)生進(jìn)行全方位的評(píng)價(jià)。很多學(xué)生來(lái)到教室打考勤，但可能根本沒(méi)聽(tīng)講，而是在睡覺(jué)或者玩手機(jī)。期末機(jī)考的公平合理性也是存在著很多的漏洞。例如機(jī)考的試題庫(kù)可以十年不變，分值的分配和難度的掌握都沒(méi)有經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的考量。甚至有的考試系統(tǒng)不夠穩(wěn)定和安全，頻頻爆出Bug，嚴(yán)重影響了考試結(jié)果的真實(shí)性。

2新人工智能環(huán)境下對(duì)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程改革的具體方案

2012年開(kāi)始，在隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在視覺(jué)處理方面的應(yīng)用取得巨大的成功之后，人工智能到達(dá)了有史以來(lái)的第三個(gè)爆發(fā)期。目前，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在AlphaGo、無(wú)人駕駛汽車(chē)、機(jī)器翻譯、智能助理、機(jī)器人、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的發(fā)展如火如荼。與此同時(shí)，人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域方面的應(yīng)用已經(jīng)興起。人工智能的教學(xué)產(chǎn)品也已有先例，例如基于MOOC平臺(tái)研發(fā)的教學(xué)機(jī)器人MOOCBuddy等等。基于人工智能的教育是融合云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、VR、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的增強(qiáng)型數(shù)字教育[2].在當(dāng)前人工智能的大時(shí)代背景下，針對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)的種種弊端，我們提出了如下教學(xué)改革方案。⑴改變教學(xué)理念，確立計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程的重要地位計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)作為高校的一門(mén)公共課，實(shí)則應(yīng)當(dāng)作為各個(gè)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生后續(xù)的學(xué)習(xí)、科研的必修之課程。因此，高等學(xué)校應(yīng)從源頭上確立該課程的重要地位，將該課程納入必修課范疇，并給與更充分合理的課時(shí)分配。除教學(xué)課時(shí)、實(shí)驗(yàn)課時(shí)之外，需要為該課程增加一定的研討課時(shí)。任課老師必須是來(lái)自于計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的人才。同時(shí)，定時(shí)舉辦關(guān)于該課程的教學(xué)培訓(xùn)、教學(xué)研討會(huì)和教學(xué)比賽，改變教師的教學(xué)理念，從源頭上給予該課程足夠的重視。⑵優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容，重新制定課程的教學(xué)知識(shí)體系教材是教師教學(xué)的主要依據(jù)，也是學(xué)生獲得系統(tǒng)性知識(shí)的主要來(lái)源。因此，教材對(duì)于教學(xué)的重要性不言而喻。教材的選取需要優(yōu)中擇優(yōu)，必要的時(shí)候可以根據(jù)自身院校的情況自己編寫(xiě)，力求使用好的教材使教學(xué)事半功倍。在選定優(yōu)質(zhì)教材的基礎(chǔ)上，制定更加合理的教學(xué)大綱，優(yōu)化計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程的教學(xué)知識(shí)體系，突出計(jì)算機(jī)學(xué)科入門(mén)相關(guān)基礎(chǔ)理論知識(shí)的重要地位。對(duì)現(xiàn)有的過(guò)時(shí)內(nèi)容進(jìn)行更新，例如操作系統(tǒng)以Windows10的操作取代Windows7，Office這部分使用Office2019版本取代2010的版本，同時(shí)增加關(guān)于算法入門(mén)知識(shí)、程序設(shè)計(jì)入門(mén)知識(shí)以及人工智能、區(qū)塊鏈等前沿知識(shí)單元的介紹。以華中師范大學(xué)為例，我們?cè)趫D1中給出了該校計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程的教學(xué)知識(shí)體系結(jié)構(gòu)圖。⑶充分利用現(xiàn)代化的教學(xué)工具和人工智能技術(shù)，構(gòu)建智慧課堂，改變傳統(tǒng)教學(xué)模式現(xiàn)代化的教學(xué)應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)變以教師為核心的教學(xué)模式，更加突出學(xué)生的主體性地位。因此，在人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)和蓬勃發(fā)展的情形下，應(yīng)當(dāng)改變傳統(tǒng)的課堂教學(xué)形式，充分利用現(xiàn)代化信息技術(shù)，將傳統(tǒng)課堂教學(xué)和網(wǎng)絡(luò)課堂教學(xué)模式相結(jié)合，構(gòu)建智慧課堂。融合課堂教學(xué)身臨其境的效果與網(wǎng)絡(luò)課堂自主性強(qiáng)且方便師生交流的特點(diǎn)，通過(guò)師生之間多層次、立體化的互動(dòng)，達(dá)到提升教學(xué)效果的目的。同時(shí)，建立功能強(qiáng)大、完善的學(xué)生實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，基于不同專(zhuān)業(yè)學(xué)生的不同特點(diǎn)和不同需求，進(jìn)行個(gè)性化的作業(yè)設(shè)置。針對(duì)教師布置的實(shí)驗(yàn)任務(wù)和學(xué)生的完成情況，結(jié)合在線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)，通過(guò)傳感器及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，搜集學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，并且使用人工智能算法進(jìn)行智能分析，使教師對(duì)當(dāng)前的學(xué)生的學(xué)習(xí)情況一目了然，并能引導(dǎo)學(xué)生對(duì)重點(diǎn)、難點(diǎn)的鞏固和掌握。研討課以學(xué)生為主體，按照所選課題進(jìn)行分組調(diào)研、分組討論，刺激學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，培養(yǎng)其思辨能力。研討內(nèi)容最終可以課程論文的形式上交至課程共享平臺(tái)，由教師和同學(xué)共同給出評(píng)分。這里，仍以華中師范大學(xué)為例，我們將在線(xiàn)教學(xué)系統(tǒng)、實(shí)驗(yàn)課平臺(tái)、研討課共享平臺(tái)等集成為一個(gè)基于人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)智慧教學(xué)綜合平臺(tái)系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括用戶(hù)管理、在線(xiàn)教學(xué)、課堂互動(dòng)、作業(yè)管理、考試管理、BBS系統(tǒng)、智能分析和平臺(tái)管理8個(gè)模塊，其主要功能如圖2所示。該系統(tǒng)采用C/S模式，系統(tǒng)的服務(wù)器選用Linux服務(wù)器，同時(shí)開(kāi)發(fā)基于PC機(jī)的和手機(jī)端的客戶(hù)端系統(tǒng)，方便學(xué)生和教師隨時(shí)選用、更加靈活。在線(xiàn)教學(xué)模塊中的智能學(xué)習(xí)助理功能，能夠根據(jù)歷史用戶(hù)的學(xué)習(xí)行為和當(dāng)前用戶(hù)的學(xué)習(xí)行為，自動(dòng)地識(shí)別學(xué)習(xí)內(nèi)容中的難點(diǎn)以及當(dāng)前學(xué)生的難點(diǎn)內(nèi)容，有針對(duì)性地對(duì)學(xué)生進(jìn)行知識(shí)點(diǎn)強(qiáng)化。課堂互動(dòng)模塊中，通過(guò)可穿戴式傳感器搜集學(xué)生的學(xué)習(xí)行為，用于后續(xù)智能分析模塊中對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度和學(xué)習(xí)行為進(jìn)行智能分析。在線(xiàn)作業(yè)評(píng)價(jià)模塊包括機(jī)器評(píng)價(jià)和教師評(píng)價(jià)兩個(gè)功能。機(jī)器評(píng)價(jià)是系統(tǒng)為學(xué)生作業(yè)（客觀題、主觀題）自動(dòng)評(píng)分，其中主觀題的評(píng)分也是使用人工智能技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。教師評(píng)分時(shí)可以參考機(jī)器評(píng)分，減少教師工作量。同時(shí)，教師評(píng)分為機(jī)器評(píng)分提供機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，促進(jìn)機(jī)器評(píng)分更加智能。智能分析模塊能夠依據(jù)學(xué)生的在線(xiàn)課程學(xué)習(xí)模塊、課堂學(xué)習(xí)模塊、作業(yè)管理模塊等搜集到的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，促使教師深入了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和個(gè)性化特點(diǎn)，提升教學(xué)的針對(duì)性，并且有助于后續(xù)對(duì)學(xué)生進(jìn)行全面、綜合的分析和成績(jī)?cè)u(píng)定。所有系統(tǒng)模塊中使用到的智能分析技術(shù)包括基本的統(tǒng)計(jì)分析、以及各類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（k-means,NaveBayes,SupportVectorMachine,DeepLearning等等）。⑷改變傳統(tǒng)成績(jī)考核的方式在“教學(xué)”+“實(shí)驗(yàn)”+“研討課”課程結(jié)構(gòu)以及網(wǎng)絡(luò)智慧教學(xué)綜合平臺(tái)的輔助之下，學(xué)生的成績(jī)?cè)u(píng)定更加全面化、多元化、公平化、自動(dòng)化[7]。平時(shí)成績(jī)中，除了教學(xué)綜合平臺(tái)的“課堂簽到”次數(shù)之外，還增加更多豐富多元化的考察信息，如：學(xué)生的課堂討論、在線(xiàn)課程學(xué)習(xí)和考核結(jié)果、平時(shí)作業(yè)完成情況，以及智能分析模塊中輔助分析的學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)能力、平時(shí)成績(jī)預(yù)測(cè)。期末上機(jī)考試系統(tǒng)也是智慧課堂綜合平臺(tái)的一個(gè)子模塊，是精心設(shè)計(jì)的穩(wěn)定、安全、功能強(qiáng)大的子系統(tǒng)，方便教師每一年更新試題庫(kù)，修改bug。試題庫(kù)中的每一套試卷都應(yīng)當(dāng)經(jīng)過(guò)科學(xué)的考卷質(zhì)量分析，使其難度、覆蓋范圍在一個(gè)均衡、合理的范圍。最后，教師通過(guò)對(duì)各類(lèi)平時(shí)成績(jī)指標(biāo)以及期末考試成績(jī)加權(quán)，給出最終的學(xué)習(xí)成績(jī)。通過(guò)規(guī)范、合理、公平、全面的考核體系，獲得對(duì)學(xué)生公平、完善的評(píng)價(jià)機(jī)制，激勵(lì)學(xué)生并刺激教學(xué)良性運(yùn)轉(zhuǎn)。

3結(jié)束語(yǔ)

人工智能課堂教學(xué)范文2

關(guān)鍵詞：訊飛超腦計(jì)劃；人工智能；未來(lái)生活

中圖分類(lèi)號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-2064（2017）01-00218-01

人工智能包含三個(gè)層次：計(jì)算智能、感知智能和認(rèn)知智能，訊飛超腦計(jì)劃是包含模擬人腦的知識(shí)表示與推理、類(lèi)人學(xué)習(xí)機(jī)制與新知識(shí)的獲取、機(jī)器加載專(zhuān)業(yè)知識(shí)成為專(zhuān)門(mén)的教育領(lǐng)域。訊飛超腦計(jì)劃是基于全球關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)研究，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是希望未來(lái)訊飛超腦計(jì)劃能夠?qū)⑷斯ぶ悄軓闹皇呛?jiǎn)單地能聽(tīng)會(huì)說(shuō)到能夠深度思考相關(guān)問(wèn)題的科技轉(zhuǎn)變。人工智能的不斷開(kāi)拓創(chuàng)新是為了幫助人類(lèi)能夠更好地生活，我們應(yīng)該注重人工智能的發(fā)展推進(jìn)，將其廣泛合理地應(yīng)用到生活的實(shí)際中去。

1 訊飛超腦計(jì)劃目前取得的階段學(xué)習(xí)研究成果

1.1 訊飛超腦計(jì)劃關(guān)于我國(guó)現(xiàn)階段關(guān)于高中生學(xué)習(xí)教育的人工智能成果

隨著近年來(lái)教育電子多媒體設(shè)備的投入普及使用，使目前的高中老師在課堂上更習(xí)慣用電子化的教學(xué)方式來(lái)替代傳統(tǒng)的板書(shū)課本單一枯燥的教學(xué)，與此同時(shí)，現(xiàn)階段高中生也同樣具備使用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的條件，這樣就使得科大訊飛超腦計(jì)劃的教育產(chǎn)品可以形成以下的模式如圖1所示。

采用此智能的學(xué)習(xí)模式可以使我國(guó)的高中生接受公平的最好的教育，這就需要借助人工智能的幫助來(lái)使老師提高自身的教育水平，使高中生豐富并開(kāi)闊自身的視野。課堂教學(xué)包括了在線(xiàn)課堂、暢言交互式多媒體教學(xué)系統(tǒng)以及暢言智能語(yǔ)音等，這種新穎的課堂教學(xué)模式使原本單一的教學(xué)方式變成了思想上任意遨游的知識(shí)海洋；智能考試包含了標(biāo)準(zhǔn)考場(chǎng)、英語(yǔ)四六級(jí)網(wǎng)上閱卷、普通話(huà)與英語(yǔ)口語(yǔ)測(cè)試等方面，智能考試系統(tǒng)從字跡工整的程度、詞匯量的豐富度、語(yǔ)法的正確性與通順性等多個(gè)方面來(lái)評(píng)判考試試卷，加上多年來(lái)的不斷改進(jìn)，人工智能的評(píng)判方法跟相關(guān)專(zhuān)家的人工試卷評(píng)判的相似度相差無(wú)幾，很大程度地增加了試卷評(píng)判的效率性與公平性；學(xué)習(xí)產(chǎn)品與教育評(píng)價(jià)更是覆蓋到了從低到高的各個(gè)層面的產(chǎn)品組織結(jié)構(gòu)，更有利于高中生的學(xué)習(xí)與應(yīng)試教育的公平性。

1.2 訊飛超腦計(jì)劃對(duì)于提高人類(lèi)生活水平的成果

隨著人工智能技術(shù)在經(jīng)濟(jì)、教育、文化、娛樂(lè)等領(lǐng)域的不斷應(yīng)用，使人們的生活質(zhì)量水平得到了很大程度的提高，人工智能帶來(lái)的方便快捷對(duì)于人類(lèi)的發(fā)展進(jìn)化與物質(zhì)文化的進(jìn)步產(chǎn)生了不可忽視的作用。隨著訊飛超腦計(jì)劃的推出，一方面，可以把人類(lèi)從繁重的勞動(dòng)中解放出來(lái)，很大程度地提高人類(lèi)生產(chǎn)生活的效率與質(zhì)量；另一方面，人工智能的進(jìn)步會(huì)極大地革新人類(lèi)的思維方式，使人們能夠多角度地認(rèn)知世界，加深對(duì)人類(lèi)對(duì)自身所處的宇宙地位的思考，利于人不斷地探索奧秘，進(jìn)一步推進(jìn)人類(lèi)社會(huì)的進(jìn)步。

2 訊飛超腦計(jì)劃下人工智能對(duì)于未來(lái)生活的影響及其發(fā)展趨勢(shì)

2.1 訊飛超腦計(jì)劃下人工智能對(duì)未來(lái)生活的影響

由于訊飛超腦計(jì)劃是感知智能結(jié)合認(rèn)知智能的再創(chuàng)新，使得未來(lái)機(jī)器將會(huì)實(shí)現(xiàn)高水平的感知智能，具有更多的包括語(yǔ)音識(shí)別、手寫(xiě)識(shí)別以及圖像識(shí)別的更多智能感知能力與實(shí)現(xiàn)包括智能客服、人機(jī)交互等的取代人類(lèi)腦力勞動(dòng)的認(rèn)知智能突破。所以說(shuō)訊飛超腦計(jì)劃下的人工智能在未來(lái)的教育、經(jīng)濟(jì)、文化、社會(huì)結(jié)構(gòu)等未來(lái)生活的各個(gè)方面都會(huì)產(chǎn)生重大影響。在教育上，人工智能的應(yīng)用優(yōu)化了課堂結(jié)構(gòu)，使學(xué)生能夠?qū)崟r(shí)接受外界的新知識(shí)以及與時(shí)俱進(jìn)的教育模式改革；在經(jīng)濟(jì)上，人工智能的高效能與高效率會(huì)明顯提高經(jīng)濟(jì)效益，用人工智能來(lái)進(jìn)行財(cái)務(wù)管理有助于縮減不必要的人工勞務(wù)開(kāi)支與相關(guān)的培訓(xùn)費(fèi)用，利于經(jīng)濟(jì)的變革與提高；在文化上，人工智能對(duì)于人類(lèi)語(yǔ)言文化與圖像處理上的優(yōu)勢(shì)日益凸顯出來(lái)，可以確定的是人工智能的發(fā)展將會(huì)深入到人類(lèi)生活的各個(gè)層面中去。

2.2 訊飛超腦計(jì)劃下人工智能的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

隨著人工智能的不斷演進(jìn)，人工智能從最初能存會(huì)算的計(jì)算智能階段，到后來(lái)的能聽(tīng)會(huì)說(shuō)、能看會(huì)認(rèn)的感知智能階段，最后再到訊飛超腦計(jì)劃下提出的讓機(jī)器能理解、會(huì)思考的認(rèn)知智能階段，未來(lái)的人工智能在語(yǔ)言理解、知識(shí)表達(dá)、聯(lián)想推理以及自主學(xué)習(xí)等方面都將會(huì)取得很大的進(jìn)展。

3 結(jié)語(yǔ)

人工智能對(duì)于未來(lái)生活的影響是多方面的，在未來(lái)生活的各個(gè)方面都十分顯著。與此同時(shí)，訊飛超腦計(jì)劃下的人工智能不斷的改革創(chuàng)新與發(fā)展，也將更快地推動(dòng)人類(lèi)的發(fā)展，人工智能與人類(lèi)的生活是互相影響又相互制約的。人工智能的不斷發(fā)展給人類(lèi)的未來(lái)生活帶來(lái)了很大程度的改變，人類(lèi)在不斷開(kāi)拓人工智能的領(lǐng)域時(shí)也應(yīng)不斷提高自身能力與素養(yǎng)，以適應(yīng)人工智能帶來(lái)的不斷創(chuàng)新和改變。

參考文獻(xiàn)：

[1]張妮，徐文尚，王文文.人工智能技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用研究綜述[J].煤礦機(jī)械.2009，30卷（2）.

人工智能課堂教學(xué)范文3

關(guān)鍵詞：人工智能；研究生教學(xué)；教學(xué)方法

人工智能是一門(mén)研究機(jī)器智能的學(xué)科，是在研究人類(lèi)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。在知識(shí)經(jīng)濟(jì)向智能經(jīng)濟(jì)高度發(fā)展的今天，人工智能具有重要的理論意義和社會(huì)價(jià)值。人工智能理論已經(jīng)滲透到各個(gè)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)也得到廣泛應(yīng)用，許多研究成果已經(jīng)進(jìn)入人們的生活。

人工智能課程是一門(mén)多學(xué)科交叉的課程，具有很強(qiáng)前沿性，涉及哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、行為科學(xué)、腦科學(xué)、生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、邏輯學(xué)、物理學(xué)、數(shù)學(xué)等眾多領(lǐng)域；涉及面寬，內(nèi)容廣泛，更新快。人工智能課程的開(kāi)設(shè)能夠更好地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和技術(shù)創(chuàng)新能力，培養(yǎng)學(xué)生對(duì)計(jì)算機(jī)前沿技術(shù)的前瞻性，提高他們的科技素質(zhì)和學(xué)術(shù)水平[1]。

人工智能課程內(nèi)容的廣泛性、前沿性和應(yīng)用性特點(diǎn)決定了授課方法的多樣性。與本科生相比，研究生在教育目標(biāo)和身心特征方面都有較大的區(qū)別。筆者多年從事研究生人工智能課程教學(xué)工作，現(xiàn)總結(jié)多年教學(xué)經(jīng)驗(yàn)如下。

1研究生培養(yǎng)目標(biāo)及其教學(xué)特點(diǎn)

研究生教育階段的教育目標(biāo)是使研究生形成具有個(gè)性化的研究品格、研究定向和研究視野，以具有獨(dú)立思考并獲得獨(dú)創(chuàng)研究成果的能力[2]。從這一意義上講，個(gè)性化是研究生教育培養(yǎng)目標(biāo)的構(gòu)成主體。尤其隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長(zhǎng)，社會(huì)對(duì)知識(shí)創(chuàng)新、新經(jīng)濟(jì)生長(zhǎng)點(diǎn)的期望值增大，這就要求我國(guó)研究生教育在其培養(yǎng)目標(biāo)的定位上不僅要重視人才培養(yǎng)的高層次性，更要重視創(chuàng)新能力、實(shí)踐能力和創(chuàng)業(yè)精神的培養(yǎng)。并且，研究生身心發(fā)展已較成熟，具有較穩(wěn)定的個(gè)性特征，思維力強(qiáng)，具有較高的專(zhuān)業(yè)性思維意識(shí)和創(chuàng)造力，為獨(dú)立地進(jìn)行專(zhuān)業(yè)研究活動(dòng)提供了心理上和智力上的保證。而且，研究生已具備了基礎(chǔ)理論和專(zhuān)業(yè)知識(shí)，特別是有一定工作經(jīng)歷的研究生，他們不僅有本科教育階段的知識(shí)積累，也有應(yīng)用這些知識(shí)的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)于擴(kuò)大其專(zhuān)業(yè)知識(shí)領(lǐng)域并進(jìn)行研究有著積極主動(dòng)的態(tài)度。總之，從年齡構(gòu)成及身心特征上講，研究生適應(yīng)高層次、跨學(xué)科知識(shí)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)和研究。

研究生的特征及其教育目標(biāo)決定了研究生教學(xué)不應(yīng)該是由教師講授已定論的知識(shí)，而應(yīng)是以教學(xué)為基本依托，通過(guò)教學(xué)提出具有研究性、探索性、未確定性甚至是尚存爭(zhēng)議性的課題，激勵(lì)研究生獨(dú)立思考和質(zhì)疑，讓他們?cè)谒伎己唾|(zhì)疑的過(guò)程中提出問(wèn)題，培育他們發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、提出質(zhì)疑的科學(xué)批判精神，訓(xùn)練并提高其創(chuàng)新能力、實(shí)踐能力和創(chuàng)新精神。創(chuàng)新精神和創(chuàng)新能力主要表現(xiàn)在具有健全的人格、強(qiáng)烈的責(zé)任感、開(kāi)放的心態(tài)、團(tuán)結(jié)合作的精神、嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)的思維能力和創(chuàng)新思維方式。

個(gè)性是創(chuàng)新的源泉，研究生課程體系的設(shè)置應(yīng)該具有一定的靈活性，依據(jù)研究生不同的知識(shí)基礎(chǔ)和研究定向，設(shè)置具有彈性化的課程，使研究生的個(gè)性化得以凸顯。另外，為提高研究生專(zhuān)業(yè)研究和創(chuàng)新能力，在課程教學(xué)中，也應(yīng)凸顯教學(xué)的研究性和專(zhuān)業(yè)性，重視專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域背景知識(shí)和研究方法的講授，開(kāi)展跨學(xué)科、非專(zhuān)業(yè)知識(shí)的教學(xué)，教學(xué)內(nèi)容應(yīng)涵蓋專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、難點(diǎn)、爭(zhēng)議問(wèn)題和最新研究動(dòng)態(tài)，還應(yīng)包括交叉學(xué)科、邊緣學(xué)科的研究趨勢(shì)，以擴(kuò)展學(xué)生的視野[3]。也就是說(shuō)，研究生教學(xué)既要凸顯研究生的個(gè)性化特點(diǎn)，又要凸顯內(nèi)容的學(xué)術(shù)性和研究的指向性。

2人工智能課程的特點(diǎn)

2.1多學(xué)科交叉，具有很強(qiáng)的前沿性

人工智能是一門(mén)多學(xué)科交叉的課程。課程內(nèi)容的理解需要運(yùn)用多學(xué)科知識(shí)和較強(qiáng)的邏輯思維能力，多學(xué)科的知識(shí)相互聯(lián)系、相互交叉，融合形成新的知識(shí)，成為新的思維方法和綜合能力的萌發(fā)點(diǎn)。通過(guò)課程學(xué)習(xí)，學(xué)生可以通過(guò)不同學(xué)科知識(shí)的融合來(lái)達(dá)到對(duì)原有知識(shí)的超越，用一種全新的思維方法來(lái)思考所遇到的問(wèn)題，提出新的解決辦法。這也是創(chuàng)造力的迸發(fā)和智能的飛躍。具有了知識(shí)的廣度和深度才具有融會(huì)貫通、創(chuàng)新的可能，人工智能課程的開(kāi)設(shè)能夠更好地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和技術(shù)創(chuàng)新能力，為學(xué)生提供一種新的思維方法和問(wèn)題求解手段。

2.2涉及面寬，內(nèi)容廣泛，更新快

人工智能課程是一門(mén)知識(shí)點(diǎn)較多的課程，它以概率統(tǒng)計(jì)、離散數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言、數(shù)據(jù)庫(kù)原理等課程為基礎(chǔ)，涵蓋了模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算智能、自然語(yǔ)言理解、專(zhuān)家系統(tǒng)等眾多研究方向，內(nèi)容涉及面廣，概念抽象，不易理解。并且，人工智能課程內(nèi)容更新快，近年來(lái)人工智能科學(xué)的快速發(fā)展，涌現(xiàn)出了大批新方法，研究熱點(diǎn)問(wèn)題也從符號(hào)計(jì)算發(fā)展到智能計(jì)算和Agent等。其中，計(jì)算智能主要涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算和人工生命等領(lǐng)域，在模式識(shí)別、圖像處理、自動(dòng)控制、通信網(wǎng)絡(luò)等很多領(lǐng)域都得到了成功應(yīng)用；Agent最早來(lái)自分布式人工智能，隨著并行計(jì)算和分布式處理等技術(shù)的發(fā)展而逐漸成為熱點(diǎn)。

在互聯(lián)網(wǎng)上有大量最新的與課程內(nèi)容相關(guān)的研究論文，為學(xué)生提供了很好的查閱文獻(xiàn)的環(huán)境，使學(xué)生能夠根據(jù)所學(xué)習(xí)的內(nèi)容和所在課題組的研究方向閱讀相應(yīng)文獻(xiàn)，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和獨(dú)立提出問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力。

2.3應(yīng)用性強(qiáng)

人工智能理論已經(jīng)滲透到科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域，當(dāng)前，幾乎所有的科學(xué)與技術(shù)分支都在共享著人工智能領(lǐng)域所提供的理論和技術(shù)。例如，自第一個(gè)專(zhuān)家系統(tǒng)DENDRAL研制成功以來(lái)，專(zhuān)家系統(tǒng)已成功地應(yīng)用于數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、醫(yī)學(xué)、地質(zhì)、氣象、農(nóng)業(yè)、法律、教育、交通運(yùn)輸、軍事、經(jīng)濟(jì)等幾乎所有領(lǐng)域；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是以一種更自動(dòng)化的方式對(duì)具有大量數(shù)據(jù)的商業(yè)活動(dòng)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、銀行、制造業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、計(jì)算機(jī)安全、醫(yī)藥、交通、電信等領(lǐng)域已有許多案例；語(yǔ)義Web讓W(xué)eb上的信息能夠被機(jī)器所理解，實(shí)現(xiàn)Web信息的自動(dòng)處理，成功地將人工智能的研究成果應(yīng)用到互聯(lián)網(wǎng)。另外，在機(jī)器視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解、智能控制與智能制造等方面，人工智能技術(shù)也得到廣泛的應(yīng)用，有許多研究成果已經(jīng)進(jìn)入人們的生活。目前，從理論到技術(shù)，從產(chǎn)品到工程，從家庭到社會(huì)，智能無(wú)處不在，人工智能廣泛的應(yīng)用性給學(xué)生提供了大量的現(xiàn)實(shí)案例，使得人工智能不再是高深莫測(cè)的理論，而是現(xiàn)實(shí)中可以觸及的內(nèi)容。

人工智能課程的多學(xué)科交叉性、內(nèi)容廣泛性、概念抽象、不易理解以及前沿性和應(yīng)用性特點(diǎn)決定了在該課程的講授過(guò)程中應(yīng)該采用多種授課方法。多種授課方法的采用一方面便于授課內(nèi)容的理解，另一方面也能夠更好地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和技術(shù)創(chuàng)新能力，提高他們的科技素質(zhì)和學(xué)術(shù)水平。

3人工智能課程教學(xué)方法

3.1基于問(wèn)題的啟發(fā)式教學(xué)法

蘇霍姆林斯基說(shuō)：“喚起人實(shí)行自我教育，乃是一種真正的教育。”基于問(wèn)題的啟發(fā)式教學(xué)法是教師在深入了解學(xué)生心理特點(diǎn)和學(xué)習(xí)規(guī)律的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)適合教學(xué)的啟發(fā)式問(wèn)題，并采取靈活多樣、生動(dòng)活潑的啟發(fā)方式，充分調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，激發(fā)、引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行科學(xué)思維，培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立思考問(wèn)題、提出問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力。該教學(xué)方法強(qiáng)調(diào)的是過(guò)程，教師的主要任務(wù)是提出問(wèn)題，依據(jù)舉一反三的思路引導(dǎo)學(xué)生展開(kāi)邏輯推理，通過(guò)逐層分析深入思考問(wèn)題，最后綜合學(xué)生觀點(diǎn)闡述相關(guān)理論。

在課程教學(xué)中，有許多內(nèi)容適合于采用啟發(fā)式教學(xué)方法。例如，在知識(shí)表示方法的學(xué)習(xí)過(guò)程中，教師首先提出問(wèn)題：“你是怎樣進(jìn)行數(shù)學(xué)定理證明的？”并在學(xué)生的回答過(guò)程中，引導(dǎo)學(xué)生認(rèn)識(shí)到知識(shí)及其表示的重要性；隨后，提出問(wèn)題：“在計(jì)算機(jī)中如何表示知識(shí)？”引導(dǎo)學(xué)生逐步總結(jié)出不同知識(shí)表示方法在知識(shí)表達(dá)能力、推理效率、可實(shí)現(xiàn)性、可組織性、可維護(hù)性方面的區(qū)別。另外，在確定性推理的教學(xué)過(guò)程中，教師可以利用“某處發(fā)生盜竊案，公安局派出5個(gè)偵查員去調(diào)查，研究案情時(shí)，5個(gè)偵查員各給出了一句可信的結(jié)論，據(jù)此判斷誰(shuí)是盜竊犯”的問(wèn)題[4]，讓學(xué)生進(jìn)行判斷和討論，引導(dǎo)學(xué)生認(rèn)識(shí)到推理過(guò)程中可以使用多條規(guī)則進(jìn)行推理，并且推理路線(xiàn)也可能存在多條，從而引出推理的兩大基本問(wèn)題：解決沖突消解等問(wèn)題的推理策略，以及解決推理線(xiàn)路等問(wèn)題的搜索策略。

啟發(fā)式教學(xué)法的要點(diǎn)是設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)膯l(fā)式問(wèn)題和啟發(fā)方式、安排能調(diào)動(dòng)學(xué)生積極性的討論環(huán)境、鼓勵(lì)學(xué)生發(fā)表個(gè)性化觀點(diǎn)。教師不僅用問(wèn)題引發(fā)學(xué)生思考，更要鼓勵(lì)學(xué)生讓思維自由馳騁，主動(dòng)提出問(wèn)題，討論問(wèn)題，尋求問(wèn)題解決方案。在探討、研究問(wèn)題中，不要以現(xiàn)有的結(jié)論和固定的程式束縛思想，鼓勵(lì)學(xué)生的個(gè)性化觀點(diǎn)。啟發(fā)式教學(xué)是一種民主、科學(xué)的教學(xué)方法，其中包含諸多具體的教學(xué)方法，如激疑啟發(fā)法、比喻啟發(fā)法、類(lèi)比啟發(fā)法、聯(lián)系啟發(fā)法，等等。啟發(fā)式教學(xué)在傳授知識(shí)的同時(shí)，更注重的是對(duì)創(chuàng)新的孕育、萌芽、生成和壯大，它能促使學(xué)生自己獲取知識(shí)、思考問(wèn)題、提出問(wèn)題、分析問(wèn)題、解決問(wèn)題，培養(yǎng)學(xué)生的自學(xué)能力。以問(wèn)題為基礎(chǔ)的啟發(fā)式教學(xué)，利用問(wèn)題引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)，全方位深層次發(fā)展學(xué)生的創(chuàng)新思維和探究性學(xué)習(xí)能力。問(wèn)題可以誘發(fā)出學(xué)生的求知欲，激發(fā)、喚醒了學(xué)生的主體意識(shí)；問(wèn)題往往是面向生活世界的實(shí)踐活動(dòng)的，它使教學(xué)活動(dòng)從以傳授知識(shí)為中心轉(zhuǎn)化為傳授知識(shí)與培養(yǎng)能力并重，理論與實(shí)踐相結(jié)合，提高了學(xué)生分析、綜合、觀察、想象等思維能力。

3.2基于案例的探究式教學(xué)法

基于案例的探究式教學(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)行探究活動(dòng)的案例，以激發(fā)學(xué)生探究問(wèn)題的興趣，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)選擇與確定問(wèn)題、討論與提出設(shè)想、實(shí)踐與尋求結(jié)果、驗(yàn)證與得出結(jié)論，發(fā)展學(xué)生的創(chuàng)造性思維，培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立探究、研究能力和創(chuàng)新能力。探究式教學(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、和諧的教學(xué)氛圍，積極引導(dǎo)學(xué)生大膽設(shè)想，大膽探索。使學(xué)生樹(shù)立研究型學(xué)習(xí)的觀念，消除依附心理，養(yǎng)成勤于思考、善于思考的良好學(xué)習(xí)習(xí)慣，通過(guò)積極參與研討培養(yǎng)學(xué)生自己獲取新知、探求未知的能力，以及團(tuán)隊(duì)意識(shí)和合作精神。

我們?cè)诒菊n程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分的教學(xué)中，將基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的維吾爾文手寫(xiě)字母識(shí)別作為案例開(kāi)展了探究式教學(xué)活動(dòng)。在介紹了前饋多層感知器及標(biāo)準(zhǔn)BP算法之后，教師將科研項(xiàng)目中基于標(biāo)準(zhǔn)BP算法的維吾爾文手寫(xiě)字母識(shí)別實(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)生提出了大量問(wèn)題，例如，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)如何確定，為什么輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)對(duì)識(shí)別率會(huì)有影響？網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)震蕩的原因是什么？如何解決？為什么有時(shí)誤差較大，權(quán)值的調(diào)整量反而很小？等等。在教師事先準(zhǔn)備好的實(shí)驗(yàn)演示的基礎(chǔ)上，開(kāi)展學(xué)生進(jìn)行課堂討論，讓學(xué)生提出解決問(wèn)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BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、輸入輸出數(shù)據(jù)的預(yù)處理、初始權(quán)值設(shè)計(jì)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)標(biāo)準(zhǔn)BP算法的局限性，例如，“易形成局部極小”，“訓(xùn)練次數(shù)多，學(xué)習(xí)效率低”，“訓(xùn)練時(shí)有學(xué)習(xí)新樣本遺忘舊樣本的趨勢(shì)”等，并要求學(xué)生通過(guò)查資料、搜集必要的信息、積極地思索和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證提出解決上述問(wèn)題的方法，將學(xué)生分組，讓學(xué)生展開(kāi)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，使得枯燥乏味的內(nèi)容變得生動(dòng)活潑，并且案例教學(xué)中，通過(guò)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(shū)的編寫(xiě)應(yīng)采用圖片、表格、曲線(xiàn)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(méi)有結(jié)果，有激烈的矛盾沖突，沒(méi)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)生精神始終維持最佳狀態(tài)。案例教學(xué)的最大特點(diǎn)是它的真實(shí)性。由于教學(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(wèn)題。由于調(diào)動(dòng)集體的智慧和力量，容易開(kāi)闊思路，收到良好的效果。

3.3加強(qiáng)研討

鑒于研究生的培養(yǎng)目標(biāo)和人工智能課程研究范疇的寬泛性、應(yīng)用性、創(chuàng)新性和前沿性，根據(jù)我校計(jì)算機(jī)系碩士生指導(dǎo)教師的研究領(lǐng)域，我們?cè)谡n堂教學(xué)中為計(jì)算智能、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、機(jī)器視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解部分增加了研討會(huì)，要求學(xué)生上網(wǎng)進(jìn)行文獻(xiàn)檢索、閱讀和學(xué)術(shù)研討，根據(jù)個(gè)人的研究興趣和研究設(shè)想上臺(tái)作報(bào)告。另外，我們還邀請(qǐng)相應(yīng)專(zhuān)家和成果突出的各屆研究生為學(xué)生做報(bào)告，介紹他們的研究實(shí)踐、研究成果和心得體會(huì)。例如，在自然語(yǔ)言理解部分的課堂教學(xué)中，在介紹完自然語(yǔ)言理解的基本概念與原理之后，我們要求將來(lái)做這個(gè)領(lǐng)域的研究生在通過(guò)查資料了解所在研究小組工作的基礎(chǔ)上，上臺(tái)作報(bào)告。機(jī)器翻譯研究組的同學(xué)在學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言理解部分的內(nèi)容之后，對(duì)其所在小組目前的工作及采用的技術(shù)、存在的問(wèn)題做了分析，并通過(guò)閱讀文獻(xiàn)，提出了初步的解決問(wèn)題的設(shè)想。與自己所在研究小組的科研相結(jié)合，開(kāi)展文獻(xiàn)檢索和學(xué)術(shù)研討，一方面讓學(xué)生開(kāi)闊了眼界，另一方面也提高了學(xué)生查閱文獻(xiàn)、主動(dòng)獲取知識(shí)、獨(dú)立思考的科研能力。

4結(jié)語(yǔ)

人工智能理論已經(jīng)滲透到科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)也得到了廣泛的應(yīng)用。人工智能課程具有多學(xué)科交叉、內(nèi)容廣泛、前沿性和應(yīng)用性強(qiáng)等特點(diǎn)，課程開(kāi)設(shè)能夠很好地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和技術(shù)創(chuàng)新能力。教與學(xué)是教師與學(xué)生雙方互動(dòng)的過(guò)程，教學(xué)中要根據(jù)學(xué)生身心特征的實(shí)際情況采用相應(yīng)的教學(xué)方法，并結(jié)合本校科研隊(duì)伍的研究領(lǐng)域，不斷地探索和提高，才能使教學(xué)工作更上一層樓，切實(shí)為國(guó)家、為社會(huì)培養(yǎng)具有創(chuàng)新能力、實(shí)踐能力和創(chuàng)業(yè)精神的高層次人才。

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Exploration of Artificial Intelligence Course Teaching of Graduate Students

ZHAO Hui1, JIA Zhenhong1, WANG Weiqing2

(1.School of Information Engineering, Xinjiang University, Urumuchi 830046, China;

2.Graduate School, Xinjiang University, Urumuchi 830046, China)

人工智能課堂教學(xué)范文4

關(guān)鍵詞：智能游戲開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)；游戲產(chǎn)業(yè)；翻轉(zhuǎn)課堂；人工智能

0引言

中國(guó)音像與數(shù)字出版協(xié)會(huì)游戲出版工作委員會(huì)與伽馬數(shù)據(jù)（CNG中新游戲研究）、國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）聯(lián)合的《2015年中國(guó)游戲產(chǎn)業(yè)報(bào)告》顯示：2015年，中國(guó)游戲用戶(hù)數(shù)已達(dá)5.34億人，同比2014年增長(zhǎng)了3.3%。與此同時(shí)，中國(guó)游戲市場(chǎng)實(shí)際銷(xiāo)售收入達(dá)到1407.0億元人民幣，同比增長(zhǎng)22.9%。其中，客戶(hù)端游戲市場(chǎng)611.6億元，網(wǎng)頁(yè)游戲市場(chǎng)219.6億元，移動(dòng)游戲市場(chǎng)611.6億元。

游戲產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開(kāi)國(guó)家的政策支持、社會(huì)文化的需求以及基礎(chǔ)技術(shù)的突破。在國(guó)家“互聯(lián)網(wǎng)+”“大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新”等戰(zhàn)略的引導(dǎo)下，政府和投資企業(yè)為游戲產(chǎn)業(yè)提供了眾多優(yōu)惠政策和良好的發(fā)展環(huán)境；游戲行業(yè)的快速發(fā)展促使游戲產(chǎn)業(yè)社會(huì)認(rèn)可度提升；“一帶一路”國(guó)際文化交融推動(dòng)游戲產(chǎn)業(yè)的“走出去”；寬帶提速和4G網(wǎng)絡(luò)的普及為游戲產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了網(wǎng)絡(luò)支持；此外，智能硬件性能的提升為游戲產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新提供了基礎(chǔ)條件。游戲行業(yè)的蓬勃發(fā)展催生了一大批優(yōu)秀的游戲企業(yè)。因此，市場(chǎng)對(duì)游戲?qū)I(yè)人才數(shù)量和質(zhì)量的需求也日益迫切，這對(duì)高校游戲開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)專(zhuān)業(yè)人才的培養(yǎng)產(chǎn)生了導(dǎo)向和促進(jìn)的作用。

1課程現(xiàn)狀

智能游戲開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)是一門(mén)綜合性程序設(shè)計(jì)技能發(fā)展類(lèi)課程，面向智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)三年級(jí)的本科生，在三年級(jí)第2學(xué)期開(kāi)設(shè)。課程性質(zhì)是專(zhuān)業(yè)限選課，共計(jì)32學(xué)時(shí)，2學(xué)分。課程系統(tǒng)介紹了游戲開(kāi)發(fā)的軟件工程原理，以及游戲中的圖形學(xué)、人工智能、人機(jī)交互、網(wǎng)絡(luò)等基本知識(shí)點(diǎn)和技術(shù)。教學(xué)目標(biāo)是希望學(xué)生理解和掌握計(jì)算機(jī)游戲程序設(shè)計(jì)所需的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，包括二維游戲的基本編程技術(shù)、三維圖形學(xué)基礎(chǔ)、游戲場(chǎng)景的組織和繪制、計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)技術(shù)、音頻處理技術(shù)和人工智能技術(shù)等，基本涵蓋了計(jì)算機(jī)游戲編程的各個(gè)主要方面。

我校智能游戲開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)課程雖然已經(jīng)開(kāi)設(shè)了7年，教學(xué)目標(biāo)、內(nèi)容與要求相對(duì)成熟，但相比于智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)的核心課程，仍然是我校正在建設(shè)中的一門(mén)新興課程。我們?cè)谌〉贸煽?jī)的同時(shí)更要認(rèn)清當(dāng)前存在的不足：首先，游戲產(chǎn)業(yè)的變化與進(jìn)步日新月異，移動(dòng)游戲的爆發(fā)式增長(zhǎng)、游戲引擎的更新進(jìn)步對(duì)游戲行業(yè)的發(fā)展形成了巨大影響。在授課過(guò)程中，盡管任課教師也對(duì)教學(xué)方法和課程設(shè)置進(jìn)行了嘗試和調(diào)整，希望學(xué)生能夠?qū)υ擃I(lǐng)域的前沿動(dòng)態(tài)有所了解，但尚未形成系統(tǒng)深入的研究結(jié)果，一定程度上導(dǎo)致授課內(nèi)容與行業(yè)動(dòng)態(tài)脫節(jié)；其次，即使教師在課堂上進(jìn)行了游戲效果的演示或代碼的示范，學(xué)生如果沒(méi)有課下的實(shí)際操作也很難較好掌握；此外，教學(xué)內(nèi)容和思路過(guò)分強(qiáng)調(diào)游戲開(kāi)發(fā)技術(shù)，還沒(méi)有緊密結(jié)合本校智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)的特色，突出“智能”這一特點(diǎn)，即在游戲開(kāi)發(fā)過(guò)程中融入人工智能技術(shù)。

2教學(xué)方法改革

2.1關(guān)注業(yè)界動(dòng)態(tài)，調(diào)整教學(xué)內(nèi)容

課程團(tuán)隊(duì)通過(guò)關(guān)注游戲業(yè)界的發(fā)展趨勢(shì)，適當(dāng)調(diào)整授課內(nèi)容和計(jì)劃。課程組根據(jù)近幾年《中國(guó)游戲產(chǎn)業(yè)報(bào)告》的調(diào)查了解到：客戶(hù)端游戲、網(wǎng)頁(yè)游戲、單機(jī)游戲等已經(jīng)處于成熟期，市場(chǎng)規(guī)模增幅有限且變動(dòng)不大，而移動(dòng)游戲依舊處于成長(zhǎng)期，市場(chǎng)規(guī)模有望保持高增長(zhǎng)。

結(jié)合當(dāng)前實(shí)際，我們?cè)?016年春季學(xué)期游戲課程的授課過(guò)程中，刪去了游戲中的音頻編程技術(shù)介紹。在“游戲業(yè)的展望”章節(jié)，加入了語(yǔ)音交互技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)等前沿技術(shù)的講解，強(qiáng)調(diào)了先導(dǎo)課程的重要性，例如《計(jì)算機(jī)圖形學(xué)》在“高級(jí)圖形技術(shù)”和“三維游戲動(dòng)畫(huà)”章節(jié)中所起的作用，以及《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》課程中的二叉樹(shù)知識(shí)點(diǎn)在“三維游戲場(chǎng)景的組織和繪制”章節(jié)中的重要性。

在“游戲引擎”章節(jié)講授方面，之前僅介紹了OGRE圖形對(duì)象渲染引擎，雖然該引擎具有較強(qiáng)的三維場(chǎng)景渲染能力，但是環(huán)境配置較復(fù)雜，且與目前業(yè)界主流的游戲引擎差別較大。因此，我們有意識(shí)地增加了對(duì)兩款跨平臺(tái)游戲引擎Cocos2D和Unity3D的介紹，針對(duì)目前移動(dòng)平臺(tái)游戲開(kāi)發(fā)的技術(shù)要求，著重培養(yǎng)學(xué)生掌握C++或Java程序語(yǔ)言，鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)行簡(jiǎn)單游戲的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)。

2.2在線(xiàn)課程自主學(xué)習(xí)，翻轉(zhuǎn)課堂互動(dòng)討論

人工智能課堂教學(xué)范文5

第一，選擇合適的教材

《計(jì)算智能》這門(mén)課，很多高校都使用褚蕾蕾老師的《計(jì)算智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》這本書(shū)，我也曾經(jīng)使用過(guò)這本教材。這本書(shū)詳細(xì)的闡述了實(shí)現(xiàn)智能計(jì)算的相關(guān)數(shù)學(xué)知識(shí)，要求學(xué)生有非常硬的數(shù)學(xué)功底，否則學(xué)起來(lái)會(huì)很吃力。最好是數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生來(lái)學(xué)習(xí)比較合適。但是問(wèn)題是開(kāi)設(shè)計(jì)算智能這門(mén)課的專(zhuān)業(yè)不僅僅只有數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)，計(jì)算機(jī)和信息與計(jì)算科學(xué)專(zhuān)業(yè)都開(kāi)設(shè)這門(mén)課，而這本教材對(duì)他們來(lái)說(shuō)太深了，他們更注重于實(shí)際應(yīng)用。

除了《計(jì)算智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》這本書(shū)之外，《計(jì)算智能――理論、技術(shù)與應(yīng)用》也是非常優(yōu)秀的教材，它主要針對(duì)研究生和科研人員學(xué)習(xí)使用。因此，對(duì)于信息與計(jì)算科學(xué)專(zhuān)業(yè)，我們既要他們理解計(jì)算智能，也要他們能夠從實(shí)際出發(fā)，實(shí)現(xiàn)智能計(jì)算。這是我們的教學(xué)目標(biāo)，純粹講解數(shù)學(xué)，對(duì)他們來(lái)說(shuō)是興趣的一個(gè)磨滅。因此，我建議采用曹承志老師編著的《智能技術(shù)》這本書(shū)，基于其中的若干章節(jié)（主要是第四、五、六章）來(lái)講解計(jì)算智能這門(mén)專(zhuān)業(yè)限選課。

第二，制定教學(xué)大綱

計(jì)算智能是借助現(xiàn)代計(jì)算工具模擬人的智能機(jī)制、生命的演化過(guò)程和人的智能行為而進(jìn)行信息獲取、處理、利用的理論和方法。計(jì)算智能信息處理系統(tǒng)是以模型為基礎(chǔ)，以仿生計(jì)算為特征含數(shù)據(jù)、算法和實(shí)現(xiàn)的柔互式系統(tǒng)。當(dāng)前，計(jì)算智能在用計(jì)算科學(xué)與技術(shù)模擬人和生命的智能及行為方面，主要有模擬智能產(chǎn)生與作用賴(lài)以智能表現(xiàn)與功能行為的邏輯觀點(diǎn)。

基于這些觀點(diǎn)和視野，形成了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、演化計(jì)算與模糊邏輯為代表的三個(gè)典型分支。本課程在這三個(gè)分支中，選擇了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和模糊邏輯的基礎(chǔ)知識(shí)作為教學(xué)的基本內(nèi)容。這些內(nèi)容對(duì)于進(jìn)一步學(xué)習(xí)、研究計(jì)算智能、人工智能等高級(jí)信息處理，以及信息科學(xué)和工程技術(shù)都是必要的、基礎(chǔ)性的。

教學(xué)重點(diǎn)：感知器，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，模糊集與模糊系統(tǒng)，模糊邏輯與模糊推理，模糊模式識(shí)別與模糊控制等部分內(nèi)容。同時(shí)掌握運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題也是在教學(xué)過(guò)程中不斷要強(qiáng)調(diào)的內(nèi)容。

教學(xué)難點(diǎn)：在計(jì)算智能的教學(xué)過(guò)程中，難點(diǎn)主要是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法和模糊邏輯的理論講解，要用簡(jiǎn)明形象的語(yǔ)言描述理論知識(shí)，讓學(xué)生感興趣。同時(shí)，將理論轉(zhuǎn)化為實(shí)際解決問(wèn)題的能力也是教學(xué)上的一個(gè)難點(diǎn)。

第三，按照大綱要求，開(kāi)展有序的課堂教學(xué)

根據(jù)大綱要求，計(jì)算智能這門(mén)課共有48個(gè)學(xué)時(shí)，其中實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)8節(jié)，學(xué)習(xí)時(shí)間共18周，每周1～2次課。

這種時(shí)間安排方式是比較合理的，設(shè)計(jì)時(shí)主要考慮到知識(shí)的學(xué)習(xí)順序，避免實(shí)驗(yàn)與理論課不能配合的現(xiàn)象發(fā)生。實(shí)驗(yàn)1在第10周做，那么我們就可以利用前面9周的時(shí)間給學(xué)生講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論和實(shí)驗(yàn)軟件等等，為實(shí)踐做準(zhǔn)備工作。這樣，學(xué)生在做課程實(shí)驗(yàn)時(shí)，才不會(huì)覺(jué)得無(wú)從下手。實(shí)驗(yàn)2在16周做，當(dāng)中空閑的兩周主要用于學(xué)習(xí)MATLAB遺傳算法工具箱。

第四，設(shè)計(jì)作業(yè)與課程實(shí)驗(yàn)

該課程有兩次作業(yè)，分別在第6周和第12周布置，作業(yè)時(shí)間為1～2周。這兩次作業(yè)內(nèi)容分別針對(duì)“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和“遺傳算法”。從表中不難看出，當(dāng)做完相應(yīng)章節(jié)的作業(yè)后，立即進(jìn)行課程實(shí)驗(yàn)，這樣的設(shè)計(jì)，使得學(xué)生難免更加深刻地理解和掌握知識(shí)。

值得提出的是，這門(mén)課的實(shí)驗(yàn)工具――MATLAB6.5。以前，我們?cè)?jīng)使用過(guò)C/C++/VC＋＋等等高級(jí)語(yǔ)言來(lái)做計(jì)算智能仿真實(shí)驗(yàn)，但最后的效果并不是很令人滿(mǎn)意，學(xué)生往往會(huì)知難而退，從而喪失對(duì)這門(mén)課的興趣和信心。

因此，我認(rèn)為，針對(duì)信科專(zhuān)業(yè)或者計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生，他們的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)并不是非常扎實(shí)，而計(jì)算智能又是一門(mén)專(zhuān)業(yè)限選課。要想讓學(xué)生對(duì)這門(mén)課產(chǎn)生興趣，我們可以考慮采用一些成熟的工具箱來(lái)支持我們的實(shí)驗(yàn)教學(xué)，如MATLAB6.5的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱”“遺傳算法工具箱”和“模糊邏輯工具箱”。學(xué)生通過(guò)使用這些工具箱，方便而有效地感覺(jué)到“智能的計(jì)算”的存在。實(shí)踐證明，這種方法能夠取得更好的實(shí)驗(yàn)教學(xué)目的。

第五，與學(xué)生的課后交流

教師在課堂上傳授完知識(shí)后，要及時(shí)與學(xué)生進(jìn)行交流，了解他們的學(xué)習(xí)情況并獲取建設(shè)性意見(jiàn)。通過(guò)平時(shí)的觀察和總結(jié)，大學(xué)教師與學(xué)生交流的方式和方法主要有以下幾種：

(1)利用一切時(shí)間（如上課提前幾十分鐘到教室、課間或下課時(shí)間等等）與學(xué)生交談，了解他們的學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)及回答他們提出的問(wèn)題。

(2) 建立課程網(wǎng)站，學(xué)生登陸后可以通過(guò)論壇或聊天室向教師提問(wèn)。可以確定一個(gè)時(shí)間（如每周三晚7點(diǎn)，開(kāi)放聊天室進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)答疑），平時(shí)學(xué)生可以通過(guò)在論壇上發(fā)帖，教師回復(fù)的方式獲得答疑。

(3) 如果沒(méi)有課程網(wǎng)站，教師可以留給學(xué)生一個(gè)常用的Email地址，或者其他的聯(lián)系方式，讓學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中遇到困難時(shí)可以聯(lián)系到教師。

(4) 固定輔導(dǎo)的時(shí)間和地點(diǎn)。這個(gè)地點(diǎn)可以是教室、辦公室、會(huì)議室等等。如果場(chǎng)所有限，可以分班進(jìn)行。

上面的四類(lèi)方法是經(jīng)常使用的，我們對(duì)此進(jìn)行了一個(gè)問(wèn)卷調(diào)查，對(duì)象是03級(jí)和04級(jí)信息與計(jì)算科學(xué)的150名學(xué)生，要求他們選出三種最合適的交流方式。經(jīng)過(guò)認(rèn)真的調(diào)查和詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)，有106位學(xué)生選擇了采用學(xué)習(xí)網(wǎng)站的方式進(jìn)行交流，97位學(xué)生選擇了固定場(chǎng)所答疑，76位學(xué)生選擇了課間交談方式。而類(lèi)似Email、QQ和打電話(huà)的方式似乎不受學(xué)生青睞。論壇和聊天室方式介于它們之間，而這兩種方式完全可以包容在“課程學(xué)習(xí)網(wǎng)站”中。

第六，計(jì)算智能與人工智能的關(guān)系

在我校，要求學(xué)生先學(xué)習(xí)計(jì)算智能，再學(xué)習(xí)人工智能，其實(shí)兩者的順序并不重要，未必要先學(xué)習(xí)計(jì)算智能。但是，在教學(xué)過(guò)程中，要讓學(xué)生明確學(xué)習(xí)目的，了解學(xué)習(xí)這門(mén)課的意義所在，計(jì)算智能與人工智能相比，是更低層的運(yùn)算，它強(qiáng)調(diào)的是數(shù)據(jù)，而人工智能強(qiáng)調(diào)的是知識(shí)。

從事這門(mén)課的教學(xué)有很長(zhǎng)時(shí)間了，也逐漸地有一些研究課題，對(duì)于個(gè)別特別感興趣的學(xué)生，可以吸引他們加入我們的研究隊(duì)伍，這也是因材施教思想的一個(gè)體現(xiàn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]丁永生.計(jì)算智能――理論、技術(shù)與應(yīng)用[M].科學(xué)出版社，2004.

人工智能課堂教學(xué)范文6

一、深度學(xué)習(xí)概念的提出

深度學(xué)習(xí)的概念，源于30多年來(lái)計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能的研究。上世紀(jì)八九十年代，人們提出了一系列機(jī)器學(xué)習(xí)模型，應(yīng)用最為廣泛的包括支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）和邏輯回歸（Logistic Regression，LR），這兩種模型分別可以看作包含1個(gè)隱藏層和沒(méi)有隱藏層的淺層模型。計(jì)算機(jī)面對(duì)較為復(fù)雜的問(wèn)題解決訓(xùn)練時(shí)，可以利用反向傳播算法計(jì)算梯度，再用梯度下降方法在參數(shù)空間中尋找最優(yōu)解。淺層模型往往具有凸代價(jià)函數(shù)，理論分析相對(duì)簡(jiǎn)單，訓(xùn)練方法也容易掌握，應(yīng)用取得了很多成功。①隨著人工智能的發(fā)展，計(jì)算機(jī)和智能網(wǎng)絡(luò)如何基于算法革新，模擬人腦抽象認(rèn)知和思維，準(zhǔn)確且高清晰度地進(jìn)行聲音處理、圖像傳播甚至更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和問(wèn)題解決等，在21世紀(jì)來(lái)臨的時(shí)候成為擺在人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵問(wèn)題。

30多年來(lái)，加拿大多倫多大學(xué)計(jì)算機(jī)系辛頓教授（Hinton，G.）一直從事機(jī)器學(xué)習(xí)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工智能等問(wèn)題的相關(guān)研究，并在機(jī)器學(xué)習(xí)模型特別是突破淺層學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)抽象認(rèn)知方面取得了突破性的進(jìn)展。2006年，他在《Science》上發(fā)表了《利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)刻畫(huà)數(shù)據(jù)維度》（Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks）一文，探討了應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)刻畫(huà)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)模型，首先提出了深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）的概念和計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)模型，掀起了深度學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域的新。這篇文章的兩個(gè)主要觀點(diǎn)是：第一，多隱藏層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)異的特征學(xué)習(xí)能力，學(xué)習(xí)到的特征對(duì)數(shù)據(jù)有更本質(zhì)的刻畫(huà)，從而有利于可視化或分類(lèi)；第二，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)“逐層初始化”（Layer-wise Pre-training）來(lái)有效克服訓(xùn)練和優(yōu)解的難度，無(wú)監(jiān)督的逐層初始化方法有助于突破淺層學(xué)習(xí)模型。②基于深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）提出非監(jiān)督逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來(lái)希望，隨后提出多層自動(dòng)編碼器深層結(jié)構(gòu)。③2012年，辛頓又帶領(lǐng)學(xué)生在目前最大的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)ImageNet上，對(duì)分類(lèi)問(wèn)題取得了驚人的結(jié)果，將計(jì)算機(jī)處理圖像數(shù)據(jù)問(wèn)題時(shí)排名前五的錯(cuò)誤率（即Top5錯(cuò)誤率），由最高26%大幅降低至15%，大大提高了人工智能圖像數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和清晰度，這是早先計(jì)算機(jī)僅僅依賴(lài)數(shù)學(xué)模型的表層學(xué)習(xí)和單層學(xué)習(xí)根本無(wú)法實(shí)現(xiàn)的水平。

在人工智能領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)其實(shí)是一種算法思維，其核心是對(duì)人腦思維深層次學(xué)習(xí)的模擬，通過(guò)模擬人腦的深喲緯橄筧現(xiàn)過(guò)程，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)的復(fù)雜運(yùn)算和優(yōu)化。深度學(xué)習(xí)采用的模型是深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，DNN）模型，即包含多個(gè)隱藏層（Hidden Layer，也稱(chēng)隱含層）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks，NN）。深度學(xué)習(xí)利用模型中的隱藏層，通過(guò)特征組合的方式，逐層將原始輸入轉(zhuǎn)化為淺層特征、中層特征、高層特征直至最終的任務(wù)目標(biāo)。深度學(xué)習(xí)可以完成需要高度抽象特征的人工智能任務(wù)，如語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別和檢索、自然語(yǔ)言理解等。深層模型是包含多個(gè)隱藏層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多層非線(xiàn)性結(jié)構(gòu)使其具備強(qiáng)大的特征表達(dá)能力和對(duì)復(fù)雜任務(wù)的建模能力。訓(xùn)練深層模型是長(zhǎng)期以來(lái)的難題，近年來(lái)以層次化、逐層初始化為代表的一系列方法的提出，為訓(xùn)練深層模型帶來(lái)了希望，并在多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域獲得了成功。

人工智能學(xué)者們認(rèn)為計(jì)算機(jī)和智能網(wǎng)絡(luò)的這一深層的自動(dòng)編碼與解碼過(guò)程，是一個(gè)從數(shù)據(jù)刻畫(huà)、抽象認(rèn)知到優(yōu)選方案的深度學(xué)習(xí)的過(guò)程。由于人腦具有深度結(jié)構(gòu)，認(rèn)知過(guò)程是一個(gè)復(fù)雜的腦活動(dòng)過(guò)程，因而計(jì)算機(jī)和人工智能網(wǎng)絡(luò)模擬從符號(hào)接受、符號(hào)解碼、意義建立再到優(yōu)化方案的學(xué)習(xí)過(guò)程也是有結(jié)構(gòu)的；同時(shí)，認(rèn)知過(guò)程是逐層進(jìn)行、逐步抽象的，人工智能不是純粹依賴(lài)于數(shù)學(xué)模型的產(chǎn)物，而是對(duì)人腦、人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及抽象認(rèn)知和思維過(guò)程進(jìn)行模擬的產(chǎn)物。應(yīng)該說(shuō)，到目前為止，深度學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)和智能網(wǎng)絡(luò)最接近人腦的智能學(xué)習(xí)方法。近幾年來(lái)，深度學(xué)習(xí)進(jìn)一步嘗試直接解決抽象認(rèn)知的難題，并取得了突破性的進(jìn)展，AlphaGo的問(wèn)世，便是明證。2013年4月，《麻省理工學(xué)院技術(shù)評(píng)論》（MIT Technology Review ）雜志將深度學(xué)習(xí)列為2013年十大突破性技術(shù)之首。④深度學(xué)習(xí)引爆的這場(chǎng)革命，將人工智能帶上了一個(gè)新的臺(tái)階，不僅學(xué)術(shù)意義巨大，而且實(shí)用性很強(qiáng)，工業(yè)界也開(kāi)始了大規(guī)模的投入，一大批產(chǎn)品將從中獲益。二十世紀(jì)八九十年代以來(lái)，隨著學(xué)習(xí)科學(xué)的不斷發(fā)展，深度學(xué)習(xí)的概念和思想不斷在教育中得到應(yīng)用。

二、深度學(xué)習(xí)在教育中的興起與發(fā)展

來(lái)自腦科學(xué)、人工智能和學(xué)習(xí)科學(xué)領(lǐng)域的新成就，必然引起教育領(lǐng)域研究者的深刻反省。計(jì)算機(jī)、人工智能尚且能夠模擬人腦的深層結(jié)構(gòu)和抽象認(rèn)知，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立開(kāi)展深度學(xué)習(xí)，那人對(duì)知識(shí)的學(xué)習(xí)過(guò)程究竟應(yīng)該是怎樣的一個(gè)腦活動(dòng)過(guò)程和學(xué)習(xí)過(guò)程？學(xué)生的學(xué)習(xí)有表層和深層等層次之分嗎？從作為符號(hào)的公共知識(shí)到作為個(gè)人意義的個(gè)人知識(shí)究竟是怎樣建立起來(lái)的？知識(shí)學(xué)習(xí)過(guò)程究竟是一個(gè)怎樣的抽象認(rèn)知過(guò)程？信息技術(shù)環(huán)境支持下深層次的學(xué)習(xí)如何實(shí)現(xiàn)？近十多年來(lái)，這些問(wèn)題引起了許多教育研究者特別是教育技術(shù)學(xué)研究者的濃厚興趣，深度學(xué)習(xí)、深度教學(xué)的研究日益引起人們的重視。也正是在辛頓的“深度學(xué)習(xí)”概念明確提出后，教育學(xué)領(lǐng)域特別是教育技術(shù)學(xué)領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)研究日益活躍起來(lái)。

其實(shí)，早在1956年布魯姆在《教育目標(biāo)分類(lèi)學(xué)》里關(guān)于“認(rèn)知領(lǐng)域目標(biāo)”的探討中，對(duì)認(rèn)識(shí)目標(biāo)的維度劃分就蘊(yùn)含了深度學(xué)習(xí)的思想，即“學(xué)習(xí)有深淺層次之分”，將教學(xué)目標(biāo)分為了解、理解、應(yīng)用、分析、綜合、評(píng)價(jià)六個(gè)由淺入深的層次。⑤學(xué)習(xí)者的認(rèn)知水平停留在知道或領(lǐng)會(huì)的層次則為淺層學(xué)習(xí)，涉及的是簡(jiǎn)單提取、機(jī)械記憶符號(hào)表征或淺層了解邏輯背景等低階思維活動(dòng)；而認(rèn)知水平較高的深層理解、應(yīng)用、分析、綜合和評(píng)價(jià)則涉及的是理性思辨、創(chuàng)造性思維、問(wèn)題解決等相對(duì)復(fù)雜的高階思維活動(dòng)，屬于深層學(xué)習(xí)。1976年，美國(guó)學(xué)者馬頓（Marton，F(xiàn).）和薩爾約（Saljo，R.）在《論學(xué)習(xí)的本質(zhì)區(qū)別：結(jié)果和過(guò)程》（On Qualitative Difference in Learning： Outcome and Process）一文中，明確提出了表層學(xué)習(xí)和深層學(xué)習(xí)的概念。⑥這被普遍認(rèn)為是教育學(xué)領(lǐng)域首次明確提出深度學(xué)習(xí)的概念。他們?cè)谝豁?xiàng)關(guān)于閱讀能力的實(shí)驗(yàn)研究中，明確探討了閱讀學(xué)習(xí)的層次問(wèn)題。通過(guò)讓學(xué)生閱讀文章并進(jìn)行測(cè)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)學(xué)生在閱讀的過(guò)程中運(yùn)用了兩種截然不同的學(xué)習(xí)策略：一種是試圖記住文章的事實(shí)表達(dá)，揣測(cè)接下來(lái)的測(cè)試并記憶，即表層學(xué)習(xí)（Surface Learning）；另一種是試圖理解文章的中心思想和學(xué)術(shù)內(nèi)涵，即深層學(xué)習(xí)（Deep Learning），也被譯為深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)者追求知識(shí)的理解并且使已有的知識(shí)與特定教材的內(nèi)容進(jìn)行批判性互動(dòng)，探尋知識(shí)的邏輯意義，使現(xiàn)有事實(shí)和所得出的結(jié)論建立聯(lián)系。淺層學(xué)習(xí)和深層學(xué)習(xí)在學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、投入程度、記憶方式、思維層次和遷移能力上有明顯的差異。深度學(xué)習(xí)是一種主動(dòng)的、高投入的、理解記憶的、涉及高階思維并且學(xué)習(xí)結(jié)果遷移性強(qiáng)的學(xué)習(xí)狀態(tài)和學(xué)習(xí)過(guò)程。之后 ，拉姆斯登（Ramsden，1988）、英推施黛（Entwistle，1997）以及比格斯（Biggs，1999）等人發(fā)展了淺層學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的相關(guān)理論。⑦隨著信息技術(shù)的發(fā)展，近十年來(lái)，國(guó)外學(xué)者對(duì)信息技術(shù)支持下的深度學(xué)習(xí)及其在各學(xué)科領(lǐng)域、各類(lèi)教育中的應(yīng)用研究日漸廣泛。

2002年以來(lái)，從技術(shù)支持高等教育的深度學(xué)習(xí)、虛擬環(huán)境中的深度學(xué)習(xí)、形成性評(píng)估對(duì)深度學(xué)習(xí)的影響、學(xué)習(xí)環(huán)境對(duì)學(xué)生進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的影響、技術(shù)支持下的深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)等方面研究成果日益豐富，但絕大部分是基于教育技術(shù)學(xué)視野的研究成果。2006年，辛頓教授關(guān)于深度學(xué)習(xí)的成果發(fā)表，進(jìn)一步推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)在教育中的研究與應(yīng)用。近十年來(lái)，在中小學(xué)深度學(xué)習(xí)研究方面最有影響的當(dāng)屬加拿大西盟菲莎大學(xué)（Simon Fraser University）艾根（Egan， K.）教授領(lǐng)銜的“深度學(xué)習(xí)”（Learning in Depth，簡(jiǎn)稱(chēng)LID）項(xiàng)目組所進(jìn)行的研究，其成果集中體現(xiàn)在《深度學(xué)習(xí)：轉(zhuǎn)變學(xué)校教育的一個(gè)革新案例》（Learning in Depth： A Simple Innovation That Can Transform Schooling）等著述之中。⑧該研究探討了深度學(xué)習(xí)的基本原則與方法，分析了深度學(xué)習(xí)對(duì)學(xué)生成長(zhǎng)、教師發(fā)展和學(xué)校革新的價(jià)值與路徑，并在加拿大部分中小學(xué)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。其核心成果聚焦課堂學(xué)習(xí)和教學(xué)問(wèn)題，即使是關(guān)于教師教育中深度學(xué)習(xí)的研究，也聚焦于教師的學(xué)習(xí)過(guò)程和學(xué)習(xí)方式。⑨艾根所開(kāi)展的深度學(xué)習(xí)研究項(xiàng)目超越了單一教育技術(shù)學(xué)視野的研究，不僅僅是關(guān)于教學(xué)設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)技術(shù)和學(xué)習(xí)環(huán)境開(kāi)發(fā)的研究，而是基于建立新的學(xué)習(xí)觀和知識(shí)觀，對(duì)教學(xué)活動(dòng)與學(xué)習(xí)過(guò)程作出了新的闡釋。

總體上看，國(guó)內(nèi)關(guān)于深度學(xué)習(xí)的研究最近十年才剛剛起步。2005年，我國(guó)學(xué)者黎加厚教授在《促進(jìn)學(xué)生深度學(xué)習(xí)》一文中，率先介紹了國(guó)外關(guān)于深度學(xué)習(xí)的研究成果，同時(shí)探討了深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)。他認(rèn)為深度學(xué)習(xí)是指在理解學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，學(xué)習(xí)者能夠批判性地學(xué)習(xí)新的思想和事實(shí)，并將它們?nèi)谌朐械恼J(rèn)知結(jié)構(gòu)中，能夠在眾多思想間進(jìn)行聯(lián)系，能夠?qū)⒁延械闹R(shí)遷移到新的情境中，作出決策和解決問(wèn)題的學(xué)習(xí)。⑩此文被認(rèn)為是國(guó)內(nèi)較早介紹并論及深度學(xué)習(xí)的研究成果，此后，關(guān)于深度學(xué)習(xí)的探討，特別是基于信息技術(shù)環(huán)境下的深度學(xué)習(xí)的相關(guān)研究論文逐漸增加。2006年10月，筆者在前期研究的基礎(chǔ)上，與臺(tái)灣成功大學(xué)教育研究所所長(zhǎng)李坤崇教授聯(lián)合發(fā)起“海峽兩岸能力生根計(jì)劃”，推進(jìn)能力導(dǎo)向的深度教學(xué)的理論研究與實(shí)驗(yàn)研究，主張以?xún)r(jià)值觀、知識(shí)觀、學(xué)習(xí)觀、過(guò)程觀的重建為基礎(chǔ)，以發(fā)展學(xué)生的學(xué)科能力為宗旨，實(shí)施深度教學(xué)，克服課堂教學(xué)改革過(guò)于注重教學(xué)程序、教學(xué)技術(shù)、教學(xué)時(shí)間的淺層次改革和表層學(xué)習(xí)的局限性，深化課堂教學(xué)改革。2014年后，中國(guó)教育科學(xué)院院長(zhǎng)兼教育部課程教材研究與發(fā)展中心主任田慧生研究員基于深化課程改革的需要，帶領(lǐng)一個(gè)團(tuán)隊(duì)開(kāi)始啟動(dòng)深度學(xué)習(xí)的項(xiàng)目研究。直至今日，基于核心素養(yǎng)追求背景下的深度學(xué)習(xí)研究項(xiàng)目，如雨后春筍般涌現(xiàn)，“深度學(xué)習(xí)”成為教育研究中的一個(gè)熱詞。

盡管計(jì)算機(jī)、人工智能領(lǐng)域與教育學(xué)領(lǐng)域都提出了“深度學(xué)習(xí)”概念，但不難看出二者顯然具有本質(zhì)差異。計(jì)算機(jī)與人工智能領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)是建立在機(jī)器模擬人腦深層結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)之上的，是基于人腦結(jié)構(gòu)的一種計(jì)算機(jī)算法思維和問(wèn)題解決模型，是對(duì)人腦和認(rèn)知結(jié)構(gòu)的模擬。而教育學(xué)領(lǐng)域的“深度學(xué)習(xí)”概念，無(wú)論是布魯姆還是馬頓和薩爾約，都指向了“知識(shí)”和“學(xué)習(xí)”兩個(gè)核心，是關(guān)于知識(shí)學(xué)習(xí)的目標(biāo)和過(guò)程的問(wèn)題。布魯姆在教育目標(biāo)分類(lèi)學(xué)認(rèn)知領(lǐng)域的目標(biāo)構(gòu)設(shè)中，認(rèn)為認(rèn)知目標(biāo)是由了解、理解、應(yīng)用、分析、綜合、評(píng)價(jià)六個(gè)不斷加深的層次構(gòu)成的。這一目標(biāo)明顯是關(guān)于知識(shí)學(xué)習(xí)和認(rèn)知過(guò)程的目標(biāo)，在2001年修訂版中，這一目標(biāo)被精確表述為知識(shí)學(xué)習(xí)和認(rèn)知過(guò)程兩個(gè)維度。馬頓和薩爾約在關(guān)于閱讀的研究中，基于學(xué)生對(duì)文本理解的層次和理解的深度提出了“深度學(xué)習(xí)”的概念，并認(rèn)為學(xué)習(xí)的本質(zhì)區(qū)別在于過(guò)程而不是學(xué)習(xí)的結(jié)果，是學(xué)生對(duì)文本知識(shí)學(xué)習(xí)的深刻程度決定了其學(xué)習(xí)結(jié)果的差異性。

艾根的研究實(shí)現(xiàn)了從深度學(xué)習(xí)向深度教學(xué)的轉(zhuǎn)向。艾根的深度學(xué)習(xí)（Learning in Depth）研究更明確地指向了學(xué)生對(duì)知識(shí)的學(xué)習(xí)所到達(dá)的深度，以及教師通過(guò)對(duì)知識(shí)的處理引導(dǎo)學(xué)生逐步到達(dá)一定的學(xué)習(xí)深度。這一深度學(xué)習(xí)的過(guò)程是一個(gè)逐步深化的學(xué)習(xí)過(guò)程，要求教師在教學(xué)過(guò)程中引導(dǎo)學(xué)生著眼于知識(shí)的深層次理解和深度處理。該項(xiàng)研究表明，深度學(xué)習(xí)的研究開(kāi)始從單一的學(xué)習(xí)技術(shù)研究轉(zhuǎn)向了對(duì)教學(xué)過(guò)程的關(guān)注，注重深度學(xué)習(xí)與深度教學(xué)的關(guān)聯(lián)性和一致性，深度學(xué)習(xí)的研究呈現(xiàn)出向深度學(xué)習(xí)與深度教學(xué)相結(jié)合的轉(zhuǎn)向。

三、深度學(xué)習(xí)的核心理念

從深度學(xué)習(xí)走向深度教學(xué)，一方面是教與學(xué)的一致性決定的，另一方面是當(dāng)前中小學(xué)課堂教學(xué)普遍存在的局限性Q定的。教與學(xué)的關(guān)系既不是對(duì)立關(guān)系，也不是對(duì)應(yīng)關(guān)系，而是一種具有相融性的一體化關(guān)系，離開(kāi)了教無(wú)所謂學(xué)，離開(kāi)了學(xué)也無(wú)所謂教。學(xué)生真正意義上的深度學(xué)習(xí)需要建立在教師深度教導(dǎo)、引導(dǎo)的基礎(chǔ)之上。從本質(zhì)上看，教育學(xué)視野下的深度學(xué)習(xí)不同于人工智能視野下的深度學(xué)習(xí)，不是學(xué)生像機(jī)器一樣對(duì)人腦進(jìn)行孤獨(dú)的模擬活動(dòng)，而是學(xué)生在教師引導(dǎo)下，對(duì)知識(shí)進(jìn)行的“層進(jìn)式學(xué)習(xí)”和“沉浸式學(xué)習(xí)”。“層進(jìn)”是指對(duì)知識(shí)內(nèi)在結(jié)構(gòu)的逐層深化的學(xué)習(xí)，“沉浸”是指對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程的深刻參與和學(xué)習(xí)投入。離開(kāi)了教師的教學(xué)和引導(dǎo)，學(xué)生何以“沉浸”？因此，深度學(xué)習(xí)只有走向深度教學(xué)才更具有發(fā)展性的意義和價(jià)值。同時(shí)，我國(guó)新一輪基礎(chǔ)教育課程改革以來(lái)，課堂教學(xué)改革依然存在著諸多表層學(xué)習(xí)、表面學(xué)習(xí)和表演學(xué)習(xí)的局限性，“學(xué)習(xí)方式的轉(zhuǎn)變”往往演變成了教學(xué)形式的改變，諸如教與學(xué)在程序上的簡(jiǎn)單翻轉(zhuǎn)和在時(shí)間上的粗暴分配。其所體現(xiàn)出來(lái)的知識(shí)觀、價(jià)值觀、教學(xué)觀、過(guò)程觀依然陳舊落后，以學(xué)科知識(shí)、學(xué)科能力、學(xué)科思想和學(xué)科經(jīng)驗(yàn)的融合為核心的學(xué)科素養(yǎng)依然未能得到實(shí)質(zhì)性的滲透。

深度教學(xué)的“深度”是建立在完整而深刻地處理和理解知識(shí)的基礎(chǔ)之上的。艾根在深度學(xué)習(xí)的研究中，首次從知識(shí)論的角度，論述了深度學(xué)習(xí)的“深度”（Depth）的涵義。他認(rèn)為“學(xué)習(xí)深度”具有三個(gè)基本標(biāo)準(zhǔn)，即知識(shí)學(xué)習(xí)的充分廣度（Sufficient Breadth）、知識(shí)學(xué)習(xí)的充分深度（Sufficient Depth）和知識(shí)學(xué)習(xí)的充分關(guān)聯(lián)度（Multi-Dimensional Richness and Ties）。這三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，也是深度學(xué)習(xí)的核心理念。

第一，知識(shí)學(xué)習(xí)的充分廣度。充分的廣度與知識(shí)產(chǎn)生的背景相關(guān)，與知識(shí)對(duì)人生成的意義相關(guān)，與個(gè)體經(jīng)驗(yàn)相關(guān)，也與學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情境相關(guān)。如果教學(xué)把知識(shí)從其賴(lài)以存在的背景、意義和經(jīng)驗(yàn)中剝離出來(lái)，成為純粹的符號(hào)，便成為無(wú)意義的符號(hào)、無(wú)根基的概念知識(shí)。知識(shí)具有強(qiáng)烈的依存性，無(wú)論是自然科學(xué)的知識(shí)還是社會(huì)科學(xué)或人文學(xué)科的知識(shí)，都是特定的社會(huì)背景、文化背景、歷史背景及其特定的思維方式的產(chǎn)物。離開(kāi)了知識(shí)的自然背景、社會(huì)背景、邏輯背景，前人創(chuàng)造的知識(shí)對(duì)后人而言幾乎不具有可理解性。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，旨在以廣度促進(jìn)理解的“無(wú)邊界學(xué)習(xí)”日益引起人們的重視。可見(jiàn)，知識(shí)的充分廣度，其實(shí)是為理解提供多樣性的支架，為知識(shí)的意義達(dá)成創(chuàng)造了可能性和廣闊性基礎(chǔ)。

第二，知識(shí)學(xué)習(xí)的充分深度。知識(shí)的充分深度與知識(shí)所表達(dá)的內(nèi)在思想、認(rèn)知方式和具體的思維邏輯相關(guān)，深度學(xué)習(xí)把通過(guò)知識(shí)理解來(lái)建立認(rèn)識(shí)方式，提升思維品質(zhì)，特別是發(fā)展批判性思維作為核心目標(biāo)。所以說(shuō)，深度學(xué)習(xí)是一種反思性學(xué)習(xí)，是注重批判性思維品質(zhì)培養(yǎng)的學(xué)習(xí)，同時(shí)也是一種沉浸式、層進(jìn)式的學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)過(guò)程是從符號(hào)理解、符號(hào)解碼到意義建構(gòu)的認(rèn)知過(guò)程，這一過(guò)程是逐層深化的。

第三，知R學(xué)習(xí)的充分關(guān)聯(lián)度。知識(shí)的充分關(guān)聯(lián)度，是指知識(shí)學(xué)習(xí)指向與多維度地理解知識(shí)的豐富內(nèi)涵及其與文化、想象、經(jīng)驗(yàn)的內(nèi)在聯(lián)系。知識(shí)學(xué)習(xí)不是單一的符號(hào)學(xué)習(xí)，而是對(duì)知識(shí)所承載的文化精神的學(xué)習(xí)。同時(shí)，通過(guò)與學(xué)生的想象、情感的緊密聯(lián)系，達(dá)到對(duì)知識(shí)的意義建構(gòu)。從廣度，到深度，再到關(guān)聯(lián)度，學(xué)生認(rèn)知的過(guò)程是逐層深化的。所謂意義建構(gòu)，即從公共知識(shí)到個(gè)人知識(shí)的建立過(guò)程，都需要建立在知識(shí)學(xué)習(xí)的深度和關(guān)聯(lián)度之上。

①Y.LeCun and Y.Bengio.Convolutional networks for images，speech，and time-series.In M.A.Arbib，editor，The Handbook of Brain Theory and Neural Networks.MIT Press，1995.

②Geoffery E.Hinton and Salakhutdinov R.R.，Reducing the dimensionality of data with neural networks. Science.2006 Jul 28；313（5786）：504-7.

③Geoffrey E.Hinton，Simon Osindero，Yee-Whye Teh. A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets. Neural Computation.2006（7）.

④余凱等.深度學(xué)習(xí)的昨天、今天和明天[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2013，9.

⑤安德森.布盧姆教育目標(biāo)分類(lèi)學(xué)（修訂版）[M]. 北京：外語(yǔ)教學(xué)與研究出版社，2009：78-80.

⑥Marton，F(xiàn). and Saljo，R.，On Qualitative Difference in Learning：Outcome and Process. British Journal of Educational Psychology，1976，46：4-11.

⑦安富海.促進(jìn)深度學(xué)習(xí)的課堂教學(xué)策略研究[J].課程?教材?教法，2014，11.

⑧Kieran Egan. Learning in Depth： A Simple Innovation That Can Transform Schooling. London， Ontario： The Althouse Press， 2010.