APP下载

MOOC的教学模式对人工智能课堂教学的启示

2015-01-01蒋雪玲

科技视界 2015年13期
关键词:人工智能理论内容

蒋雪玲

(广西师范学院计算机与信息工程学院,广西 南宁530023)

0 引言

近年社会对计算机专业人才能力的要求越来越高,而学生所学与实际需求存在不少差距,高校计算机专业课程教学因而遭遇诟病。依托信息与网络技术支撑的大规模网络开放课程(massive online open course,MOOC)较好贯彻了以学为中心的理念,其翻转教学模式与灵活有效的交互极大提升了学习兴趣[1]。搭建MOOC平台的计算机技术既是技术基础,也是热门MOOC课程。在此浪潮下传统高校计算机专业的教学首当其冲受到冲击,遇到前所未有的挑战。纵观国际三大MOOC巨头的课程建设均始于计算机类专业课程,同时也是所占比例较大的课程系列,其中人工智能 (Artificial Intelligence,AI)课程在Coursera、Udacity[1]两个平台上均是最早开设的课程之一。采用何种教学模式更适应社会对人才的需求呢?这是应对挑战的关键问题。

1 人工智能课程的课堂教学困境

人工智能是研究模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用的前沿交叉学科,涉及面广、研究性强,还不断产生新的理论和方法。课程难度大理论强实践难,也是公认难讲的课程之一,该课程具有如下特点:

1.1 先导课多,知识抽象,涉及面广,更新快

前期知识包括:数据结构、离散数学、程序设计、图像处理等。如果前期知识不扎实,很难理解内容并融会贯通。传统内容包括:知识表示和推理、搜索策略、模糊理论、神经网络、机器学习、专家系统、遗传算法等,涉及大量抽象理论和复杂算法。教材普遍特点是:内容滞后,枯燥深奥的理论和解决现实问题的实践联系不紧密。……

登录APP查看全文

猜你喜欢

人工智能理论内容
内容回顾温故知新
坚持理论创新
神秘的混沌理论
理论创新 引领百年
相关于挠理论的Baer模
人工智能与就业
数读人工智能
下一幕,人工智能!
主要内容