時間：2023-08-14 17:27:40
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇智能科學(xué)技術(shù)導(dǎo)論，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
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，對于這方面人才的需求也越來越迫切。智能科學(xué)與技術(shù)培養(yǎng)掌握堅實智能科學(xué)與技術(shù)基本理論和系統(tǒng)專門知識，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、教學(xué)工作或獨立擔(dān)負(fù)本專業(yè)技術(shù)工作能力，深入了解國內(nèi)外智能科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域新技術(shù)和發(fā)展動向，能結(jié)合與本學(xué)科有關(guān)的實際問題進行創(chuàng)新研究或工程設(shè)計的高級專門人才。
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，夯實本科教育基礎(chǔ)并積極創(chuàng)造條件，大力開展創(chuàng)新教學(xué)，努力培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識、創(chuàng)新精神和工程實踐能力，使之成為具有系統(tǒng)技術(shù)基礎(chǔ)理論、專業(yè)知識和基本技能，良好科研素質(zhì)和較強創(chuàng)造能力的智能科學(xué)與技術(shù)工程師。
2教學(xué)計劃與教學(xué)管理分析
智能科學(xué)與技術(shù)屬于計算機類專業(yè)，其必修課程設(shè)計原則是使學(xué)生具備計算機科學(xué)與工程的基礎(chǔ)理論知識，尤其是大類專業(yè)招生教學(xué)的院校，通識課程主要是數(shù)學(xué)、物理文化基礎(chǔ)，強調(diào)扎實的自然科學(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。計算機類專業(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、數(shù)值計算等；專業(yè)課程一般包括程序設(shè)計基礎(chǔ)、高等程序設(shè)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、計算機組成與結(jié)構(gòu)、數(shù)字電路與邏輯設(shè)計等。
2.1學(xué)分
本科培養(yǎng)計劃的學(xué)分中，國內(nèi)外大學(xué)學(xué)分總數(shù)趨勢是逐步減少，追求少而精。國內(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)時為1學(xué)分的，也有18學(xué)時為1學(xué)分的。
中國臺灣的大學(xué)一般在130學(xué)分左右。臺灣交通大學(xué)最低畢業(yè)學(xué)分為128學(xué)分，其中必修課程須達76學(xué)分（共同必修58學(xué)分+資工組核心須達分+（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12學(xué)分，其他選修課程須達12學(xué)分，通識課程須達28學(xué)分（含外語課程必修8學(xué)分）。臺灣“中央大學(xué)”為136學(xué)分，臺灣“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。
美國的大學(xué)各校差異較大。美國的學(xué)分計算有4學(xué)期制、兩長一短制及兩學(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)過一定的選拔程序外，本科生可以在入學(xué)后的前一個學(xué)期適當(dāng)時候隨意選擇專業(yè)，并且選擇專業(yè)后允許更改，只要畢業(yè)時滿足專業(yè)培養(yǎng)方案即可。
國內(nèi)的浙江大學(xué)是較早實行按大類招生的學(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。國內(nèi)清華大學(xué)采用的是分組教學(xué)；臺灣的大學(xué)基本上采用的是以教學(xué)方向分組的方式，臺灣的大學(xué)教學(xué)分為課程與修業(yè)、學(xué)分學(xué)程。
2.3實驗與實踐教學(xué)
計算機類專業(yè)各大院校都強調(diào)課程實驗與實驗教學(xué)，而目前課程該如何進行教學(xué)？這不僅是實驗問題，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)達到畢業(yè)要求是關(guān)鍵。做中學(xué)是主流實驗教學(xué)方式，尤其是美國的大學(xué)，大作業(yè)體現(xiàn)的是實驗與理論教學(xué)的結(jié)合，是考查學(xué)生是否理解理論知識的重要途徑。學(xué)生不僅能夠?qū)W習(xí)扎實的數(shù)學(xué)和計算機專業(yè)知識，還進行大量的實踐創(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)都屬于實踐創(chuàng)新性教學(xué)模式。例如，斯坦福大學(xué)程序設(shè)計范式課程重點比較C、C++、Java的特點和難點，每1～2周有一次大作業(yè)，針對不同的任務(wù)，要求學(xué)生用不同的語言實現(xiàn)，使學(xué)生加深理解各類編程語言的應(yīng)用場合；麻省理工大學(xué)的課程計劃是必須先修12學(xué)分的實驗課程，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)于該方向的實驗課、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)；自然語言處理與理解技術(shù)；知識處理（認(rèn)識）技術(shù)，包括知識提煉、知識分類、知識表示技術(shù)等；機器學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是統(tǒng)計與規(guī)則相結(jié)合的學(xué)習(xí)技術(shù)；決策技術(shù)，即知識演繹技術(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)；智能機器人技術(shù)，特別是面向?qū)ｉT領(lǐng)域的智能機器人技術(shù)；智能機器人之間的合作技術(shù)；基于自然語言理解的智能人機交互與合作技術(shù)；智能信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。
國內(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、集合論與圖論、概率統(tǒng)計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、微機原理和信號與系統(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)、計算方法B、數(shù)字邏輯設(shè)計實驗、微機實驗、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法實習(xí)、機器感知和智能處理實驗、智能多媒體信息系統(tǒng)實驗。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）：機器感知與智能機器人方向、智能信息處理與機器學(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、信號與系統(tǒng)、數(shù)字信號處理、數(shù)字電路及邏輯設(shè)計、模擬電子技術(shù)基礎(chǔ)、微機原理與系統(tǒng)設(shè)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、軟件工程、人工智能概論、算法設(shè)計與分析、最優(yōu)化理論與方法、機器學(xué)習(xí)、計算智能導(dǎo)論、模式識別、圖像理解與計算機視覺、智能傳感技術(shù)、移動通信與智能技術(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)平臺專業(yè)實驗等課程及30多門選修課程。
建議各學(xué)校可以根據(jù)學(xué)院教學(xué)特色與實際需求，設(shè)計專業(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)”，但需要強調(diào)的一個前提就是智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)屬于大計算機類，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)、計算機系統(tǒng)這五大核心基礎(chǔ)就是大EECS；其次是專業(yè)，計算機以系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)、編譯、數(shù)據(jù)庫五大經(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)強調(diào)系統(tǒng)，因此信號與系統(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、機器學(xué)習(xí)、計算智能導(dǎo)論、模式識別、智能控制導(dǎo)論、智能數(shù)據(jù)挖掘、機器人學(xué)等；研究學(xué)位課程包括模式識別、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、機器學(xué)習(xí)、計算智能導(dǎo)論、模式識別）、核心（智能控制導(dǎo)論、智能數(shù)據(jù)挖掘）和應(yīng)用（機器人學(xué)）。
4結(jié)語
（1）在課程計劃實施過程中，教師需要遵循課程的時序圖，即描述課程的進階關(guān)系，從本科直到研究生，同時還可以實行一定的修課限制，如臺灣交通大學(xué)計算機概論與程式設(shè)計和面向?qū)ο蟪淌皆O(shè)計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)計課程等。
（2）程序設(shè)計類課程用上機程序能力考試來設(shè)置合格條件，如臺灣交通大學(xué)基礎(chǔ)程式設(shè)計及格條件為通過“程式能力鑒定”，湖南大學(xué)則以CCF―CSP軟件能力測試作為程序設(shè)計課程通過的考核標(biāo)準(zhǔn)。
（3）鼓勵學(xué)生參與項目、競賽等課外科技活動，如臺灣“清華大學(xué)”的綜合論文訓(xùn)練是由具有同等水平的項目訓(xùn)練成果或SRT（student research training）計劃項目以及其他課外科技活動成果經(jīng)認(rèn)定后代替的。
（4）精煉的課程教學(xué)。核心課程應(yīng)該精且必須加強課程實驗，只有對方法和理論有正確的認(rèn)識才能掌握這門課程，而動手完成實驗才能真正融會貫通。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)生具備扎實的數(shù)學(xué)和計算機專業(yè)知識后，都需要進行大量的實踐創(chuàng)新訓(xùn)練。
關(guān)鍵詞：智能科學(xué)與技術(shù)；知識結(jié)構(gòu)；應(yīng)用型人才；人才培養(yǎng)；知識型能力本位教育
中圖分類號：G64文獻標(biāo)識碼：A
文章編號：1009-3044（2020）25-0153-03
1引言
智能科學(xué)與技術(shù)主要包含智能科學(xué)和智能技術(shù)兩部分內(nèi)容[1]：智能科學(xué)是以人如何認(rèn)知和學(xué)習(xí)為研究對象，探索智能機器的實現(xiàn)機理和方法；智能技術(shù)則是將這種方法應(yīng)用于人造系統(tǒng)，使之具有一定的智能或?qū)W習(xí)能力，讓機器系統(tǒng)為人類工作。目前，在本科專業(yè)目錄中，智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)是計算機類之下的特設(shè)專業(yè)，在現(xiàn)有的人工智能專業(yè)群中，除了新設(shè)的人工智能專業(yè)外（2019年全國共有35所高校獲首批人工智能新專業(yè)建設(shè)資格），智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)與全球范圍大力推進與快速發(fā)展的人工智能關(guān)系最密切，契合度最高。一方面，智能科學(xué)與技術(shù)的專業(yè)發(fā)展和人才培養(yǎng)將為人工智能技術(shù)提供理論支撐、技術(shù)推進和人才支持，另一方面，人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢直接影響著智能科學(xué)與技術(shù)的專業(yè)發(fā)展和人才需求。
2人工智能時代對人才的需求
站在國家戰(zhàn)略的高度來看，人工智能將成為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，可以實現(xiàn)社會生產(chǎn)力的整體躍升，因此人工智能將成為引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，世界主要發(fā)達國家都把發(fā)展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰(zhàn)略。
隨著人工智能時代的到來，許多企業(yè)對具有智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)背景的人才有著巨大的需求。首先，IT企業(yè)紛紛涉足智能科學(xué)領(lǐng)域，提高產(chǎn)品智能水平；其次，許多傳統(tǒng)制造業(yè)也在轉(zhuǎn)型，從勞動密集型到知識密集型，進一步提升到智能制造型，并逐漸具備高精尖裝備制造能力；此外，醫(yī)療、通訊、交通等行業(yè)也對智能科技人才有著迫切的需要。人工智能對各行各業(yè)的影響，充分體現(xiàn)了智能科技的高速發(fā)展，對人才數(shù)量和素質(zhì)要求也越來越高。
從人才的金字塔型分布來看，智能科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域不僅需要高端學(xué)術(shù)型人才，更需要接地氣、重實踐的應(yīng)用型人才。隨著“中國智造”的不斷推進，智能科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域已由頂層設(shè)計和關(guān)鍵技術(shù)突破向生產(chǎn)、應(yīng)用、裝配、服務(wù)等環(huán)節(jié)延伸，迫切需求大批專業(yè)技術(shù)精、實踐能力強、操作流程熟的應(yīng)用型人才。2019年，人力資源和社會保障部、國家市場監(jiān)管總局、國家統(tǒng)計局向社會了13個新職業(yè)信息，包括人工智能工程技術(shù)人員、物聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)人員、大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人員等，這也從另外一個側(cè)面說明人工智能等技術(shù)推動了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，催生了相關(guān)專業(yè)技術(shù)類新職業(yè)，可形成相對穩(wěn)定的從業(yè)人群。
3應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式分析
《中國制造2025》以推進智能制造為主攻方向，強調(diào)健全多層次人才培養(yǎng)體系，提到強化職業(yè)教育和技能培訓(xùn)，引導(dǎo)一批普通本科高等學(xué)校向應(yīng)用技術(shù)類高等學(xué)校轉(zhuǎn)型，建立一批實訓(xùn)基地，開展現(xiàn)代學(xué)徒制試點示范，形成一支門類齊全、技藝精湛的技術(shù)技能人才隊伍。
通常而言，人才類型分為三類[2]：學(xué)術(shù)型人才、應(yīng)用型人才、技能型人才。實際上從現(xiàn)代職業(yè)教育的發(fā)展和社會需求來看，應(yīng)用型人才和技能型人才的界限相對模糊，可統(tǒng)稱為應(yīng)用型人才，即把成熟的技術(shù)和理論應(yīng)用到實際的生產(chǎn)、生活中的技術(shù)技能型人才。從國家的層面來看，為了適應(yīng)人工智能時展，人才需求數(shù)量基數(shù)最多、缺口最大的就是應(yīng)用型人才，這也對眾多高校培養(yǎng)人才的導(dǎo)向產(chǎn)生重大影響。這里我們重點討論智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型本科人才的培養(yǎng)，可從職能、知識結(jié)構(gòu)、能力結(jié)構(gòu)、行業(yè)（產(chǎn)業(yè)）導(dǎo)向四個方面來分析。
3.1職能
智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型人才是培養(yǎng)面向各類智能科學(xué)與技術(shù)的工程設(shè)計、開發(fā)及應(yīng)用，掌握各類現(xiàn)代智能系統(tǒng)設(shè)計、研發(fā)、集成應(yīng)用、檢測與維修、運行與管理等技術(shù)，具有扎實理論基礎(chǔ)、較強工程實踐和創(chuàng)新能力的高素質(zhì)應(yīng)用型工程技術(shù)人才。
3.2知識結(jié)構(gòu)
智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)充分體現(xiàn)了跨學(xué)科的特點，其知識結(jié)構(gòu)包含了三個并行的基礎(chǔ)領(lǐng)域：電子信息、控制工程、計算機，也蘊含了電子信息工程、控制科學(xué)與工程、計算機科學(xué)與技術(shù)等學(xué)科的交叉和融合，體現(xiàn)了智能感知與模式識別、智能系統(tǒng)設(shè)計與制造、智能信息處理三個方面的專業(yè)內(nèi)涵。
（1）智能感知與模式識別
屬于電子信息與計算機交叉領(lǐng)域，主要定位在機器視覺與模式識別。包括三維建模與仿真、圖像處理與分析、圖像理解與識別、機器視覺、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等。主要課程包括：電子技術(shù)基礎(chǔ)、信號系統(tǒng)與數(shù)字信號處理、數(shù)字圖像處理、模式識別等。
（2）智能系統(tǒng)設(shè)計與制造
屬于控制工程領(lǐng)域，包括自動控制、無人系統(tǒng)與工程、精密傳感器設(shè)計與應(yīng)用等。主要課程包括：機械基礎(chǔ)、工程力學(xué)、自動控制原理、傳感器與測試技術(shù)、計算機控制技術(shù)、機電系統(tǒng)分析與設(shè)計等。
（3）智能信息處理
屬于計算機領(lǐng)域，包括交通大數(shù)據(jù)、汽車與道路安全大數(shù)據(jù)等的分析與處理、信息處理與知識挖掘、信息可視化等。主要課程包括：智能科學(xué)技術(shù)導(dǎo)論、計算機程序設(shè)計、微機原理與接口技術(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、嵌入式系統(tǒng)設(shè)計等。
3.3能力結(jié)構(gòu)
智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型人才培養(yǎng)著眼于人工智能工程應(yīng)用，要求學(xué)生具有運用計算機及相關(guān)軟硬件工具進行大數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理、分析、應(yīng)用的能力；具備智能系統(tǒng)的設(shè)計、開發(fā)、集成、運行與管理的能力；注重培養(yǎng)學(xué)生綜合運用所學(xué)的智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的基礎(chǔ)理論和知識，分析并解決工程實際問題的能力，其能力結(jié)構(gòu)可以借鑒能力本位教育（CompetencyBasedEducation，簡稱CBE）模式[3]。
CBE是國際上較流行的一種應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式，主要代表國家為加拿大和美國。該模式以能力為人才培養(yǎng)的目標(biāo)和評價標(biāo)準(zhǔn)，一切教學(xué)活動均圍繞綜合職業(yè)能力的培養(yǎng)展開，CBE人才培養(yǎng)模式主要有以下三方面的特色：能力導(dǎo)向的教學(xué)目標(biāo)；模塊化的課程結(jié)構(gòu)；能力為基準(zhǔn)的目標(biāo)評價體系。該模式所培養(yǎng)的本科應(yīng)用型人才具有較強的專業(yè)綜合能力和職業(yè)能力[4]，在一定時期得到社會的廣泛認(rèn)可，但是單純的CBE模式并不能完全適應(yīng)人工智能時代對人才培養(yǎng)的需求，這是由于目前許多職業(yè)崗位在人工智能的沖擊下，其形式和內(nèi)容均會產(chǎn)生動態(tài)變化，要求現(xiàn)階段的人才培養(yǎng)具有延伸性和前瞻性，既要兼顧眼前，也要考慮應(yīng)對智能化浪潮，打好基礎(chǔ)，提高自學(xué)習(xí)能力。因此，智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型人才培養(yǎng)有一定崗位針對性，但并不是完全固化崗位內(nèi)容及層次、固化知識屬性，必須強化自我學(xué)習(xí)能力，才能實現(xiàn)能力可持續(xù)增長，崗位的向上流動性以及知識和經(jīng)驗的進化，才能真正適應(yīng)人工智能時展的需求。
自我學(xué)習(xí)能力的形成與提高往往源于知識結(jié)構(gòu)的構(gòu)建[5]。為了塑造更合適的能力結(jié)構(gòu)，需要CBE模式與知識結(jié)構(gòu)的相輔相成，有鑒于此，將這種新型人才培養(yǎng)模式稱之為知識型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，簡稱KCBE）模式，這也意味著在人才培養(yǎng)過程中，將知識結(jié)構(gòu)與能力結(jié)構(gòu)放在并重的地位，既著眼于預(yù)期能力的培養(yǎng)，也必須讓學(xué)生筑牢學(xué)科專業(yè)基礎(chǔ)，在走向社會以后，在知識引擎的作用下，通過自我學(xué)習(xí)，具備并提升適應(yīng)未來的、新的智能化崗位需求的能力。
3.4行業(yè)（產(chǎn)業(yè)）導(dǎo)向
從智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的角度，培養(yǎng)的應(yīng)用型人才以“智能化應(yīng)用”為就業(yè)大方向，具體而言，包括：
（1）智能感知與模式識別領(lǐng)域
主要從事電子信息的獲取、傳輸、處理、分析、應(yīng)用等領(lǐng)域的研究、設(shè)計及應(yīng)用，包括圖像處理、機器視覺、工業(yè)視頻檢測與識別、視頻監(jiān)控、傳感器設(shè)計及應(yīng)用等。
（2）智能系統(tǒng)設(shè)計與制造領(lǐng)域
主要從事智能裝備、智能制造、智能管理、智能服務(wù)等領(lǐng)域的設(shè)計、制造及應(yīng)用，包括智能工廠、智能車間、智能生產(chǎn)線、智能物流、以及智能運營與服務(wù)等。
（3）智能信息處理領(lǐng)域
主要從事計算機數(shù)據(jù)處理、分析、理解、管理、以及服務(wù)等領(lǐng)域的研究、設(shè)計及應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)存儲與管理、數(shù)據(jù)分析與預(yù)測、交通大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用、道路與汽車安全大數(shù)據(jù)分析、智能交通、智能電力、智能家居、智慧城市等。
涉及的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域主要包括智能制造，如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)集成應(yīng)用，研發(fā)智能產(chǎn)品及智能互聯(lián)產(chǎn)品等。其他的領(lǐng)域還包括智能農(nóng)業(yè)、智能物流、智能金融、智能商務(wù)等。
產(chǎn)業(yè)需求帶動人才培養(yǎng)，人才培養(yǎng)在滿足產(chǎn)業(yè)需求的同時推動技術(shù)進步，而技術(shù)進步又引燃了新的產(chǎn)業(yè)需求。產(chǎn)業(yè)需求與人才培養(yǎng)的相互作用，呈現(xiàn)出螺旋式上升的發(fā)展態(tài)勢，這在人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)與智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型本科人才培養(yǎng)之間表現(xiàn)的得尤為突出。
4KCBE模式人才培養(yǎng)的主要措施和途徑
智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)應(yīng)用型本科人才的培養(yǎng)模式一定是和人才需求、學(xué)校定位相適應(yīng)的。培養(yǎng)應(yīng)用型人才，應(yīng)注重學(xué)生實踐能力，從教學(xué)體系建設(shè)體現(xiàn)“應(yīng)用”二字，其核心環(huán)節(jié)是實踐教學(xué)。結(jié)合上述的KCBE培養(yǎng)模式，知識結(jié)構(gòu)在能力培養(yǎng)過程中也占有非常重要的地位，因此在能力培養(yǎng)方面，知識和實踐作為兩大要素，不能偏廢任何一方，必須齊頭并進，既要固基礎(chǔ)，也要重實踐。
（1）筑牢智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)知識基礎(chǔ)，構(gòu)建與智能化應(yīng)用相關(guān)的知識體系
在本科的低年級階段，應(yīng)注重公共基礎(chǔ)課，特別是數(shù)學(xué)和力學(xué)課程，還應(yīng)充分了解智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的內(nèi)涵，讓學(xué)生對所學(xué)專業(yè)有一個比較全面的認(rèn)識。在本科中高年級階段，重點強化專業(yè)基礎(chǔ)，包括電子技術(shù)基礎(chǔ)、自動控制原理、傳感器與測試技術(shù)、微機原理與接口技術(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法等。歸納地說，應(yīng)該筑牢數(shù)理基礎(chǔ)、計算機基礎(chǔ)、機電基礎(chǔ)和控制基礎(chǔ)，因此對原理課程需要強化，這樣對很多工作機理、來龍去脈的理解才能深刻。
（2）增強智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的實踐環(huán)節(jié)，構(gòu)建以能力培養(yǎng)為重心的教學(xué)體系
按照KCBE模式，校企合作是強化實踐的一種重要形式[6]。學(xué)校根據(jù)人工智能企業(yè)實際情況靈活設(shè)置實踐課程內(nèi)容，根據(jù)企業(yè)發(fā)展趨勢及時調(diào)整課程體系以避免教學(xué)內(nèi)容與企業(yè)需求相脫離。人工智能企業(yè)還可以參與學(xué)校教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)計劃的制定，并為學(xué)校實踐教學(xué)提供各方面支持，從而提高人才培養(yǎng)的針對性。
關(guān)鍵詞:智能;決策系統(tǒng);教學(xué)方法
隨著信息技術(shù)的應(yīng)用和普及,“智能化”成為信息化后續(xù)發(fā)展的重要內(nèi)容之一。在決策領(lǐng)域,20世紀(jì)80年代,一種以計算機為工具、應(yīng)用決策科學(xué)及有關(guān)學(xué)科的理論與方法、以人機交互方式輔助決策者決策的決策支持系統(tǒng)(DSS)應(yīng)運而生。但是,DSS只能輔助和支持決策者決策,其貢獻局限于對可選方案的評價,只能對有量化特性的問題使用數(shù)據(jù)模型和數(shù)值計算方法來輔助決策,不具有表示復(fù)雜決策過程的能力,因此,促使人們提出將DSS與專家系統(tǒng)(ES)相結(jié)合,以分別發(fā)揮DSS的數(shù)值分析和ES的符號處理優(yōu)勢,從而將定性分析和定量分析有機結(jié)合起來,以既能進行知識處理,又能有效地解決半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化問題,這就是智能決策支持系統(tǒng)(IDSS)的產(chǎn)生背景。
隨著人工智能和智能技術(shù)的發(fā)展,IDSS在廣泛的工程技術(shù)、經(jīng)濟、管理、醫(yī)療和農(nóng)業(yè)科學(xué)等諸多領(lǐng)域,得到廣泛應(yīng)用。了解、掌握智能決策的基本知識和技術(shù)是計算機科學(xué)、智能科學(xué)類專業(yè)大學(xué)生的基本要求,因此,智能決策類課程應(yīng)運而生,并逐漸發(fā)展成為計算機、自動化、管理科學(xué)與工程和智能科學(xué)技術(shù)等專業(yè)的專業(yè)課之一[1-4]。
在我校,智能決策系統(tǒng)課程作為計算機科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、網(wǎng)絡(luò)工程和其他電子信息類專業(yè)的專業(yè)限選或選修課程。目前,該課程的教學(xué)內(nèi)容存在如下問題:一是教學(xué)內(nèi)容繁,二是技術(shù)更新快,三是涉及的專業(yè)知識深,對學(xué)生的理論基礎(chǔ)知識(特別是數(shù)學(xué)知識、計算機技術(shù))要求極高,教學(xué)難度大。因此,學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中不得要領(lǐng),抓不住課程的核心,只見樹木、不見森林,從而影響學(xué)生們的學(xué)習(xí)效果。本文就是在這樣背景下,提出并開展教學(xué)研究的。
1教學(xué)內(nèi)容改革
智能決策系統(tǒng)是一門計算機科學(xué)、管理科學(xué)、人工智能和應(yīng)用數(shù)學(xué)交叉的新興專業(yè)課程,其學(xué)分通常為2～2.5學(xué)分,即32～40學(xué)時,其中包括0.5學(xué)分的實驗課程(8學(xué)時)。因此,如何在有限學(xué)時中容納下本課程教學(xué)內(nèi)容,完成本課程的教學(xué)目標(biāo),就成為首要問題。
通過實踐和教學(xué)改革,我校本課程的理論教學(xué)內(nèi)容主要包括下列6個知識單元。
1) 決策理論概述。主要內(nèi)容有決策的概念、類型、基礎(chǔ)、流程和目標(biāo)。理論課時數(shù)4學(xué)時。
2) 決策系統(tǒng)。主要內(nèi)容有決策支持系統(tǒng)的概念、結(jié)構(gòu)、功能、主要部件與設(shè)計要點。理論課時數(shù)控制在6學(xué)時。
3) 決策模型。主要內(nèi)容有數(shù)據(jù)倉庫、知識管理、數(shù)據(jù)挖掘、智能算法和數(shù)據(jù)處理。理論課時數(shù)控制在6學(xué)時。
4) 智能決策系統(tǒng)。主要內(nèi)容有計算智能基礎(chǔ)、專家系統(tǒng)的概念和結(jié)構(gòu)、智能決策系統(tǒng)的概念和結(jié)構(gòu)、智能決策系統(tǒng)的設(shè)計要點。理論課時數(shù)控制在8學(xué)時。
5) 群體決策系統(tǒng)。主要內(nèi)容有協(xié)同計算概述,群體決策系統(tǒng)的概念、結(jié)構(gòu)、功能、群體決策過程與建模和實現(xiàn)方法。理論課時數(shù)控制在6學(xué)時。
6)智能決策系統(tǒng)的發(fā)展。主要包括基于網(wǎng)絡(luò)的決策系統(tǒng)技術(shù)和應(yīng)用,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與基于Agent的決策系統(tǒng),智慧地球與智能化企業(yè)。理論課時數(shù)控制在2學(xué)時。
實踐教學(xué)內(nèi)容包括4個實驗,學(xué)時總數(shù)為8學(xué)時,其教學(xué)內(nèi)容設(shè)置見本文§3。
2教學(xué)方法改革
教學(xué)方法是為完成一定的教學(xué)目的、教學(xué)任務(wù)所采取的教學(xué)途徑或教學(xué)程序,是以解決教學(xué)任務(wù)為目的、師生共同進行認(rèn)識和實踐的方法體系。其方法體系主要包含多個基本要素,比如教、學(xué)、信息傳輸載體(包含文字、圖形、圖像、肢體語言、表情、感知等)和教學(xué)輔助設(shè)備等。教學(xué)過程就是要充分利用具有信息優(yōu)勢、知識優(yōu)勢的教師,將信息、知識、技能、技巧,系統(tǒng)集成地傳輸給暫時處于低信息狀態(tài)的學(xué)生。決定這個傳輸過程順利進行的至關(guān)重要因素有:教師的積極性與責(zé)任心和學(xué)生的求知欲與基礎(chǔ)知識及其結(jié)構(gòu)。從教育學(xué)和心理學(xué)角度看,課程教學(xué)方法改革就是圍繞這兩個因素展開[5],限于篇幅,本文的討論僅從如何調(diào)動學(xué)生的求知欲著手。
2.1探索式教學(xué)方法
經(jīng)過多年教學(xué)實踐,本文實踐了“探索式教學(xué)法”,此法強調(diào)因材施教,在教學(xué)全過程創(chuàng)設(shè)教學(xué)環(huán)境、培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新精神。所謂探索式教學(xué)方法是指在教學(xué)過程中,在教師的啟發(fā)、誘導(dǎo)下,學(xué)生自主學(xué)習(xí)和合作討論,以學(xué)習(xí)課程知識和科學(xué)問題為探索目標(biāo),以學(xué)生熟悉和能接觸到生活原型為研究對象,為學(xué)生提供自由表達、質(zhì)疑、探索、討論問題的環(huán)境,學(xué)生通過個體、小組、團隊等多種形式完成解難、釋疑、嘗試學(xué)習(xí)活動,將學(xué)生自己所學(xué)知識應(yīng)用于解決實際問題的一種教學(xué)程序。探索式教學(xué)方法重視發(fā)展學(xué)生的創(chuàng)造性思維,培養(yǎng)自學(xué)能力,力圖通過自我探索引導(dǎo)學(xué)生學(xué)會學(xué)習(xí)和初步掌握科學(xué)研究方法[6],培養(yǎng)學(xué)生的文獻獲取與加工能力、信息分析與加工利用能力、團隊協(xié)作與溝通能力、語言表達與寫作能力,和創(chuàng)新精神。為其終身學(xué)習(xí)和工作奠定良好基礎(chǔ)。
盡管探索式教學(xué)法能夠給教師的教學(xué)提供思想、理念指導(dǎo),但是,針對不同教學(xué)對象和不同課程內(nèi)容,其實際應(yīng)用方法也會存在差異,這就是所謂的教無定法之說。本文以智能決策系統(tǒng)課程第1知識單元課外作業(yè)為例,嘗試說明該法的具體應(yīng)用方法,為保證該方法的實施效果,本文擬定了如下的教師操作流程:
1) 制定論文目標(biāo):培養(yǎng)學(xué)生綜合利用參考文獻和學(xué)會表達的能力。首先,要求學(xué)生學(xué)會獲取、理解、過濾和分析信息;其次,要求學(xué)生掌握撰寫科技論文的基本技巧;最后,要求學(xué)生在觀眾面前表達自己觀點,學(xué)習(xí)說服聽眾、推銷自己觀點的技巧。
2) 論文基本要求:①圍繞“關(guān)于信息技術(shù)對決策影響”的主題,學(xué)生自擬題目;②2周時間內(nèi),學(xué)生完成1 000字左右(2頁A4幅面)的論文,其中內(nèi)容需要包括摘要,關(guān)鍵詞,問題或觀點概述,目前發(fā)展?fàn)顩r,結(jié)論或結(jié)語;③制作演示幻燈片。
3) 提供信息查閱途徑:通過網(wǎng)絡(luò)教師自己已經(jīng)掌握的文獻資源和網(wǎng)絡(luò)地址資源,指出查詢方法和基本技巧。
4) 抽查式演講:①使用幻燈片;②介紹主要內(nèi)容;③結(jié)論;④點評、提問與回答。
5) 評價標(biāo)準(zhǔn):①文檔編制能力;②問題發(fā)現(xiàn)與分析能力;③表達與陳述能力。
在實施中,要防止出現(xiàn)如下情況:①題目太難或太容易,以免挫傷學(xué)生積極性;②提前告示和監(jiān)督,防止學(xué)生偷懶或拷貝;③靈活掌握考評手段,鼓勵創(chuàng)新,保護學(xué)生學(xué)習(xí)積極性。
2.2案例教學(xué)方法
案例教學(xué)法是在教師指導(dǎo)下,根據(jù)教學(xué)目標(biāo)的要求,創(chuàng)設(shè)學(xué)生身臨案例場境的教學(xué)氛圍,使用案例來組織學(xué)生的學(xué)習(xí)、研究、實踐等活動的教學(xué)方法。本課程利用該方法,加強了理論與實際的結(jié)合,為學(xué)生學(xué)習(xí)提供模仿案例,提高了學(xué)生對理論知識的理解和實踐能力,培養(yǎng)學(xué)生綜合運用所學(xué)知識解決實際問題的能力。案例教學(xué)法需要掌握好2個重要環(huán)節(jié):
1) 案例選編。必須選擇學(xué)生容易理解、常見的例子,案例選編必須圍繞課程某個具體的教學(xué)目標(biāo),要適當(dāng)加工,剔除與課程內(nèi)容關(guān)聯(lián)性小的內(nèi)容和技術(shù),降低難度,方便學(xué)生理解。同時,案例必須來自于實際,并且問題明確。
2) 案例講解與分析。案例本身只是對實例的某些情況描述,表面上平鋪直敘,但是,其中必須隱藏著多個問題,要引導(dǎo)學(xué)生積極思考、深入分析,以發(fā)現(xiàn)其中隱藏的問題,并找出問題產(chǎn)生的原因,提出解決方案。在思考和分析過程中,既要培養(yǎng)和開發(fā)學(xué)生智力,又要培養(yǎng)學(xué)生綜合運用所學(xué)理論知識的能力。案例分析不能苛求解決問題的結(jié)果如何,而應(yīng)該重點強調(diào)分析過程是否正確、方法是否恰當(dāng),案例講解和分析的主要任務(wù)是培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和邏輯思維等能力,通常解決問題的能力正是課程后續(xù)需要實施的教學(xué)目標(biāo)。
本文在第4知識單元中,以6子棋計算機博弈系統(tǒng)為例,通過對6子棋計算機博弈平臺的仿真實驗,選擇不同的博弈策略,比如不同的估值函數(shù)、不同的搜索策略等,獲得不同的實驗結(jié)果,實現(xiàn)人-機對戰(zhàn)、機-機對戰(zhàn),讓學(xué)生切實體會到機器智能的魔力及其智能系統(tǒng)的構(gòu)造方法,有力地促進了學(xué)生對理論知識的理解,并激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
3實驗教學(xué)內(nèi)容
3.1實驗教學(xué)內(nèi)容的設(shè)置
實驗課是智能決策系統(tǒng)課程的重要環(huán)節(jié),由于總課時有限,實驗課時也就不多。但是,本校在專業(yè)課程中,仍然堅持設(shè)置了0.5學(xué)分的實驗,以使學(xué)生能將理論知識與實踐聯(lián)系起來,使抽象的理論不再是深奧,提高學(xué)生靈活運用知識的能力。本課程實驗學(xué)時為8學(xué)時,主要設(shè)置了表1中的3個實驗。
3.2實驗課的操作
為提高學(xué)生對課程理論知識的理解和應(yīng)用設(shè)計能力,針對課程實驗教學(xué)課時少和實驗復(fù)雜特點,需要注意以下幾點。
1) 簡化平臺、降低實驗難度。實驗教學(xué)過程重在是一個訓(xùn)練學(xué)生動手、動眼和動腦的過程,旨在培養(yǎng)學(xué)生好奇心和操作技能,以及觀察問題、分析問題和解決問題能力。因此,在實驗中,要盡量將實驗平臺簡化,以將學(xué)生注意力集中于實驗內(nèi)容,保證實驗效果。比如實驗2,提供給學(xué)生智能交通燈控仿真平臺,它實際上是一個軟件模擬平臺,能實現(xiàn)固定交管模式的全部功能,學(xué)生能通過標(biāo)準(zhǔn)接口建立自己設(shè)計的智能交通管理模式;又如實驗3,以FIRA機器人足球5vs5比賽項目的仿真平臺為實驗平臺,利用平臺已設(shè)置的運球、傳球、前進、后退、轉(zhuǎn)動等命令,學(xué)生能通過這些命令建立足球機器人的路徑規(guī)劃和避障策略。
2) 科學(xué)分組、培養(yǎng)協(xié)作能力。由于實驗3工作量比較大,需要多人協(xié)作完成,發(fā)揮集體智慧作用,因此,在實驗3中,按照3～5人/組,實行組長負(fù)責(zé)制。組長監(jiān)督、管理、協(xié)調(diào)本組實驗過程,每個組員都有明確的任務(wù),并對組長負(fù)責(zé),組長對教師負(fù)責(zé)。實驗3的課內(nèi)實驗設(shè)置4學(xué)時/2次,學(xué)時主要在課外完成實驗3,歷時1個月。
3) 設(shè)計算法、培養(yǎng)智能意識。引導(dǎo)學(xué)生,模仿人類智能,設(shè)計智能算法,實現(xiàn)簡單的智能決策。由于課時有限,必須注意控制算法的簡潔、實效,以使學(xué)生能在短時間內(nèi)模擬實現(xiàn)簡單的智能行為,著重引導(dǎo)學(xué)生分析業(yè)務(wù)行為,發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)流程,構(gòu)造智能算法,以此培養(yǎng)學(xué)生開發(fā)信息系統(tǒng)的智能意識。
4結(jié)語
智能決策系統(tǒng)是人工智能、計算機科學(xué)、自動控制科學(xué)交叉結(jié)合的一門新興專業(yè)課程,對推動信息化向智能化方向發(fā)展具有重要意義。該課程作為在校主要面對電子信息、計算機專業(yè)學(xué)生,通過該課程學(xué)習(xí),學(xué)生反映加深了對智能的理解,提高了對計算機技術(shù)應(yīng)用的認(rèn)識深度,培養(yǎng)了學(xué)生的智能化設(shè)計意識,激發(fā)了學(xué)生的求知欲望。本文的研究成果是源于智能決策系統(tǒng)課程,但是,對其他信息技術(shù)課程,也具有積極的借鑒意義。
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Research on Teaching Reform of Intelligent Decision System Courses
ZHANG Xiao-chuan, CHEN Feng
(School of Computer Science, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China)
長久以來，除了高等數(shù)學(xué)外，自動化專業(yè)所需要的工程數(shù)學(xué)知識散見于多門課程之中，例如線性代數(shù)、復(fù)變函數(shù)理論，積分變換等。各個課程通常強調(diào)各自的理論體系，一些知識學(xué)習(xí)理解比較困難，但后續(xù)專業(yè)課程甚至專業(yè)生涯中都很少用到。因此，在精簡教學(xué)課時的教改大潮中，一些學(xué)校將某些工程數(shù)學(xué)課程逐出教學(xué)計劃，以騰出足夠的課時給隨著信息技術(shù)迅速發(fā)展而需要開設(shè)的課程。但是，這樣又給學(xué)生造成知識體系的缺失，不利于構(gòu)建學(xué)生完整的知識結(jié)構(gòu)。因此，如何用不多的課時，教給學(xué)生必要而足夠的工程數(shù)學(xué)知識，就成為應(yīng)用技術(shù)主導(dǎo)型自動化專業(yè)教學(xué)改革的一個值得注意的課題。
北京信息科技大學(xué)自動化專業(yè)是國家級特色建設(shè)專業(yè)“控制工程數(shù)學(xué)基礎(chǔ)”課程是我校自動化學(xué)院的公共專業(yè)基礎(chǔ)課，是重點建設(shè)的課程之一。為我校自動化、智能科學(xué)技術(shù)、電氣工程及自動化等專業(yè)本科生開設(shè)的必修課，其先修課程為高等數(shù)學(xué)，后續(xù)課程有電路分析基礎(chǔ)、自動控制原理、現(xiàn)代控制理論、系統(tǒng)仿真、數(shù)字信號處理、計算機控制系統(tǒng)等，它是一門理論性和實踐性較強的工具類課程。
“控制工程數(shù)學(xué)基礎(chǔ)”課程對培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣、夯實學(xué)生基礎(chǔ)知識、進行后續(xù)課程的學(xué)習(xí)起著非常重要的作用。也可以這樣說，本課程教學(xué)的成功與否直接關(guān)系到學(xué)生基本素質(zhì)與能力的培養(yǎng)與發(fā)展。學(xué)生對該課程學(xué)習(xí)的好壞、對有關(guān)知識點掌握的熟練程度如何，能否有效地實施相關(guān)實踐教學(xué)環(huán)節(jié)，將直接關(guān)系到學(xué)生運用專業(yè)知識解決實際問題的能力。因此，我們在“控制工程數(shù)學(xué)基礎(chǔ)”課程的教學(xué)內(nèi)容安排上進行了改革，修訂了新的教學(xué)大綱。
2.教材改革
我校“控制工程數(shù)學(xué)基礎(chǔ)”課程的教學(xué)以前選用的教材是“信號與系統(tǒng)教程”學(xué)生普遍對該課程非常重視，但其內(nèi)容對于大一學(xué)生來說，有很大的難度，不容易學(xué)懂。為了調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，堤高教學(xué)效果，促進教學(xué)質(zhì)量的堤高，我們課程組探索和嘗試著對課程的教學(xué)內(nèi)容進行改革，出版“控制工程數(shù)學(xué)基礎(chǔ)”教材，以堤高教學(xué)的實際效果。
本課程教材改革是由該學(xué)科內(nèi)容的抽象性、邏輯性和系統(tǒng)性以及所要求的基礎(chǔ)知識的廣博性所決定的。課程教材的編寫應(yīng)該考慮到以下三個問題：首先是對于自動控制的相關(guān)基本概念、原理和方法應(yīng)有明確的表述，使學(xué)生形成對整個理論體系一個總體的把握。其次是適當(dāng)增加控制理論教材中工程應(yīng)用的例子，把新的知識建構(gòu)在學(xué)生已有的知識結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上。第三，在改革教材方面，采取以教材為主，與之對應(yīng)的輔導(dǎo)材料為輔的教學(xué)參考模式。
3.教學(xué)內(nèi)容體系研究
教學(xué)內(nèi)容是教學(xué)改革的重要一環(huán)。針對教學(xué)實際情況，結(jié)合專業(yè)培養(yǎng)人才目標(biāo)的需要，我們對本課程內(nèi)容進行了調(diào)整和充實。基本概念、基本原理、基本方法必須要牢固掌握，加強訓(xùn)練的力度和內(nèi)容。一些定理的證明不追求其嚴(yán)密性，只給出簡要的解釋或說明，重點強調(diào)結(jié)論的正確內(nèi)涵直觀意義和滿足條件。面向?qū)嶋H應(yīng)用的問題，強調(diào)其來龍去脈，便于面向?qū)ο筇幚韱栴}。具有物理背景內(nèi)容的教學(xué)，如濾波器等，增加物理系統(tǒng)的實例。物理意義弄清楚，不僅有利于學(xué)生理解內(nèi)容，而且便于記憶一些傳統(tǒng)教學(xué)內(nèi)容不便表述或計算的問題。
教學(xué)內(nèi)容要使學(xué)生明了怎樣把所學(xué)理論用于工程實際，促進課程教學(xué)內(nèi)容的改革。在教學(xué)內(nèi)容的組織與安排上，將各章節(jié)定為既相對獨立的教學(xué)周期，又與下一章節(jié)內(nèi)容有機結(jié)合，相輔相成。這樣所有的教學(xué)內(nèi)容通過這種周期循環(huán)和相互連接、重復(fù)與不斷強化的過程，就可以達到使學(xué)生理解所學(xué)理論的知識體系和扎實學(xué)生理論知識的目的。比如教學(xué)過程中，通過一個運動控制系統(tǒng)的實例，就可以給出一些基本控制理論概念，然后用基本物理知識和數(shù)學(xué)知識對它建立數(shù)學(xué)模型。
傅里葉變換、拉普拉斯變換和z變換是工程實踐中用來求解線性常微分方程的簡便工具，同時也是建立系統(tǒng)在頻率域數(shù)學(xué)模型-頻率特性、復(fù)數(shù)域的數(shù)學(xué)模型-傳遞函數(shù)和z域的數(shù)學(xué)模型-脈沖傳遞函數(shù)的工程數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。這些工程數(shù)學(xué)的運算能力是自動化及相關(guān)專業(yè)從事科研和技術(shù)工作的基本功，而在目前的課程體系中，像傅里葉變換、拉普拉斯變換和z變換是分別在不同學(xué)期、不同課程中講授的，學(xué)時又較少，這樣就造成學(xué)生對這些知識的掌握缺乏系統(tǒng)性和扎實性，在本科生畢業(yè)設(shè)計和研究生教學(xué)中明顯地暴露出來這方面的弱點。
本教學(xué)改革以控制工程所需要解決的問題為出發(fā)點，在教學(xué)內(nèi)容的組織上采取循序漸進，逐步深化，強調(diào)基本概念的理解和應(yīng)用，減少一些定理和公式的太細的推演過程。在教學(xué)過程中，我們在確保課程體系完整的情況下，注重教學(xué)內(nèi)容的整合和更新，因材施教。在授課內(nèi)容上，分別講解復(fù)變函數(shù)基礎(chǔ)知識、微分方程、傅里葉變換、拉普拉斯變換、Z變換等方面的工程數(shù)學(xué)知識。為了使自動化專業(yè)學(xué)生對工程數(shù)學(xué)的應(yīng)用背景有足夠的了解，單辟一章講解控制工程導(dǎo)論，這對于學(xué)生站在一個較高的層面來工程數(shù)學(xué)的作用很有幫助。不僅如此，在相關(guān)章節(jié)中，還分別介紹了相關(guān)數(shù)學(xué)知識在濾波器、電路分析、脈沖傳遞函數(shù)等方面的應(yīng)用。由于是從專業(yè)的角度來敘述相關(guān)應(yīng)用，不僅有助于學(xué)生理解數(shù)學(xué)知識，對將來專業(yè)課程的學(xué)習(xí)也會很有裨益。在教學(xué)的結(jié)構(gòu)安排上，先講述時域分析法，然后變換域（頻域、復(fù)頻域和z域）分析的方法。
4.制定教學(xué)大綱
課程教學(xué)大綱決定了課程性質(zhì)、知識點以及能力培養(yǎng)的目標(biāo)。為了制定有針對性的教學(xué)大綱，我們課程組反復(fù)討論該課程在專業(yè)中的地位及與其它課程間的聯(lián)系，從而形成了該課程的知識點及能力培養(yǎng)模塊。“控制工程數(shù)學(xué)基礎(chǔ)”是一門理論性較強的專業(yè)基礎(chǔ)課。本課程的目的和任務(wù)是使學(xué)生掌握控制工程數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的基本概念、基本理論和基本分析方法，為后續(xù)課程的學(xué)習(xí)奠定必要的基礎(chǔ)。
根據(jù)重點突出、系統(tǒng)性強的要求，并針對本課程在低年級開設(shè)的實際情況，學(xué)生們還沒有關(guān)于自控等的概念的情況，本課程安排48學(xué)時。主要強調(diào)“三大變換”的數(shù)學(xué)概念，物理概念和工程概念，重點突出信號的時域和變換域分析、信號傳輸與處理。我們設(shè)計的課程教學(xué)內(nèi)容和基本要求如下：
1.控制工程導(dǎo)論。
這一章主要是明確課程的內(nèi)容、作用和培養(yǎng)目標(biāo)。要求是了解控制工程、控制理論的一些概念；掌握線性系統(tǒng)的性質(zhì)等內(nèi)容。約3學(xué)時。
2.復(fù)數(shù)與復(fù)變函數(shù)基礎(chǔ)。
這一部分是基礎(chǔ)，需要進行深入、細致的講解。主要是掌握復(fù)數(shù)、復(fù)變函數(shù)的概念；掌握復(fù)數(shù)的乘冪與方根的求解方法；理解映射的概念。約6學(xué)時。
3.連續(xù)系統(tǒng)時域分析。
這一部分是重點，要求掌握一些常用的控制信號及其運算，掌握時域系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型微分方程的求解；理解并掌握系統(tǒng)的時域響應(yīng)，特別是階躍響應(yīng)和沖激響應(yīng)。約9學(xué)時。
4.連續(xù)系統(tǒng)頻域分析的工程數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。
這一部分是基礎(chǔ)性的重點，要理解傅里葉變換及其反變換；掌握傅里葉變換的性質(zhì)與應(yīng)用；了解頻域數(shù)學(xué)模型-頻率特性的基本概念及傅里葉變換在系統(tǒng)頻域分析中應(yīng)用。約6學(xué)時。
5.連續(xù)系統(tǒng)復(fù)頻域分析的工程數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。
這一章是關(guān)鍵的內(nèi)容，要理解拉普拉斯變換及反變換；能靈活運用拉普拉斯變換的性質(zhì)；掌握拉普拉斯變換在系統(tǒng)復(fù)頻域分析中應(yīng)用；了解并掌握傳遞函數(shù)的基本概念。約11學(xué)時。
6.離散系統(tǒng)的工程數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。
這一部分是課程的另一個重點內(nèi)容，講述離散系統(tǒng)。要求理解采樣的基本概念；掌握一些典型的離散序列；掌握差分方程及其求解；掌握z變換及其性質(zhì)；掌握脈沖傳遞函數(shù)的基本概念；掌握z變換在系統(tǒng)分析中的應(yīng)用。約13學(xué)時。
通過制定教學(xué)大綱，體現(xiàn)了數(shù)學(xué)理論、物理概念和工程應(yīng)用的三結(jié)合，如不同變換域間的內(nèi)在關(guān)系；還體現(xiàn)了課程群間的相互聯(lián)系。在結(jié)構(gòu)安排上，以連續(xù)控制系統(tǒng)和離散控制系統(tǒng)的分析處理為主線，先時域分析法后工程數(shù)學(xué)分析法（積分變換法）。突出概念，層層展開，逐步加深，體系嚴(yán)密，選材豐富，淺顯易懂，以介紹結(jié)論為重點，易于大學(xué)低年級學(xué)生的理解。
5.結(jié)語
