面向多智能载体的智能科学与技术专业课程群建设论文
“和我说话请投币”通过精心收集，向本站投稿了8篇面向多智能载体的智能科学与技术专业课程群建设论文，下面小编为大家带来整理后的面向多智能载体的智能科学与技术专业课程群建设论文，希望大家能够受用!
篇1：面向多智能载体的智能科学与技术专业课程群建设论文
摘 要：面对人工智能时代带来的机遇挑战，分析智能科学与技术专业课程群建设在专业课程体系中的重要性，给出面向多智能载体应用智能群的建设思路和实施方法，探讨学业导师在课程群建设过程中对学生的引导作用。
关键词：多智能载体；课程群；学业导师
引 言
Google与李世石的人机之战，让人工智能热潮席卷全球[1]。国内外各类科技产业都对人工智能技术和应用加强研究应用投入。智能载体作为一种智能的实体，是一种智能的能够思想的可以同环境交互的硬件实体，已经从人工智能领域中一个重要的概念走进了人类的生活和工作中。IT龙头企业纷纷涉足智能产业，如Microsoft、Google、百度等。各种类型各种层次的智能载体不断涌现，如生活、工作中随处可見的计算机、手机、智能手表等。近年来，仿人型服务机器人的学习与应用受到越来越多的关注。由于其具有自然流畅的肢体动作、视觉、听觉等智能行为，能够与周围环境进行友好的交互，更加适应人们日常的生活环境而容易被人类所接受，并且在零售服务行业和家庭服务娱乐行业的应用已初见端倪。《中国制造2025》提出的“在新一轮科技革命和产业变革中，重点发展以医疗健康、家庭服务、教育娱乐等应用为代表的服务机器人应用需求”是其中的战略任务和重点[2]。
篇2：面向多智能载体的智能科学与技术专业课程群建设论文
作为应用型本科院校的智能科学与技术专业，其培养特色应是符合市场需求的，具有学习能力的智能技术型应用人才。为了让培养方案能够真正满足当前社会需求和学生自身未来发展，我们对应用型智能科技人才的企事业单位需求进行了大量的调研分析和统计工作发现，随着社会经济的快速发展，尽管不同企事业单位对人才的需求不尽相同，但对智能技术应用型人才的需求呈现急剧增长的上升趋势。通过了解行业需求，走访调研国内就业市场和分析相关岗位能力需求，特别是不断涌现的各类智能终端软件开发对智能科技人才的迫切需求，提出以“培养面向多智能载体的智能应用软件开发人才”为目标，以“仿人机器人软件开发+智能数据分析”为方向的人才培养机制，建立面向多智能载体应用的两个课程群，分别为服务机器人软件开发和数据智能分析应用提供阶梯性的课程保障。
为了确保学生今后具有不断学习、可持续发展的能力，在本科四年中，前两年注重让学生具有扎实的专业基础理论知识；后两年在学生对专业和自身兴趣充分了解的基础上，强化他们专业技术的学习和应用能力，因此两个课程群的具体实施主要放在本科后两年中开展进行。这两个课程群及与前期专业基础课程的关系示意图如图1所示，其中，专业基础课程包括软件和硬件基础。在整个课程体系中，专业基础和核心课程基本在大学二年级到三年级之间完成；之后学生根据自己的兴趣爱好，选择感兴趣的课程群（包括仿人机器人软件开发和智能数据分析）进行专业课程学习和技术综合应用。
近几年每届新生入学时，专业教师均会调查统计一年级新生的专业基础状况。调研中发现大部分学生对相关专业的了解和入门程度基本为零，对自己今后需要学习什么、如何学习都非常茫然，个别学生甚至从来没有接触过计算机。
因此，为了保障课程群建设和实施的顺利进行，围绕“智能算法在多智能载体中的应用”的核心目标，将课程群中的选修课程与专业基础课程实现有序衔接。课程之间的先后拓扑关系如图2所示，其目的是为了让学生能够尽早顺利走入专业，提高对专业的认识度，及时了解和评估自身的专业学习状态，在高年级确定课程群方向、选修专业课程时能够结合自身特点和兴趣进行选课，而不是仅仅为了赚取学分盲目跟风选课，课程之间缺少衔接，结果造成一些学生对所选课程不喜欢，教学效果不理想。
由图2可以看出，通过专业基础课程的教学，培养了学生计算思维的能力。学生在掌握基本的计算思维方法，具有一定的智能算法基础之后，可以根据自己的兴趣爱好选择对应的`课程群。在仿人机器人软件开发课程群中，通过机器人视觉、语言处理、人机交互的理论和实践教学，引导学生理解和掌握服务机器人的软件开发流程，并能够在后续的项目实践课中完成对已学知识的综合应用；在智能数据分析课程群中，学生通过一系列课程教学，理解和掌握从数据采集、数据挖掘到数据显示的整个数据分析流程。
2面向多智能载体应用的课程群实施
如何引导学生根据自己的基础、兴趣和爱好选修对应的课程群是课程群实施过程中需要关注的内容。特别是对于大类招生入校的学生，他们在本科阶段第一年统一学习基础课程，同门课程多名教师任教，打乱了以往的班级建制。新生在选择专业基础课的任课教师时，由于不了解任课教师的教学特点，往往跟风选课。班级和课程的凝聚力都不高，学生之间交流沟通较少，甚至一些同学在课程结束后也相互不认识，不利于学生团队协作、相互沟通等能力的培养。为了保障前期专业基础课程与后续专业选修课程之间的衔接，需要在课程教学过程中融入激励机制，提高学生的学习积极性，扩大学生的受益面。
因此在课程群的实施过程中采用了“一考试，二证书，三项目”的方式与课程教学进行对接。
其中，“一考试”是将一年级的专业基础课程（例如程序设计基础、数据结构等）与上海市计算机等级考试相对应。由于学生刚刚结束高中生活，尽管大部分学生的动手能力一般，但普通学生具有良好的做题习惯，因此给一年级的学生设定了一年后的小目标。同时在课程教学中配套了与课程进度一致的在线习题，这样一方面能帮助学生顺利地向大学生活过渡，另一方面帮助学生养成良好的学习自觉性，提高学习动力，避免学习松懈。
“二证书”是指学生有了一定的专业基础，逐渐适应大学生活的条件下，将大学二年级的专业基础课程与软件水平资格证书进行对接。随着学生接触到的专业课程逐渐增多，如何引导他们将这些专业课程有机地衔接是二年级阶段面临的主要问题。一方面在专业课程教学中将教学新内容与已学专业内容有机结合扩展，另一方面为学生设定新的小目标引导他们如何更加扎实地掌握专业知识，提高自学专业知识和获取新知识的能力。endprint
“三项目”是指在学生熟悉了校园生活，专业知识扎实，对专业涉及领域有一定了解的基础上，根据自己的特点和爱好选择感兴趣的专业课程，并配套对应的项目进行实际的技术应用。本专业学生从大一入学开始就加入了有专业老师指导、学生自发组织的专业社团，社团定期邀请正在做实际项目的高年级学生展示并进行项目介绍，通过学生之间互动交流，帮助学生从理论学习拓展至实际应用。
3学生导师在课程群实施中的引导作用
针对大类招生带来的学生选课、学生管理等新挑战，对学生的管理逐渐从以往的班级导师制过渡到以学生为本的学生导师制。一般来说，学业导师由专业的任课教师担任，能够保证对专业的培养目标、培养计划和教学环节具有充分的了解；学业导师从大学一年级新生刚入校时开始配备，指导过程伴随着学生大学期间的各个阶段，贯穿本科阶段的全过程。
在学生导师遴选阶段，导师和学生之间可以相互选择。学生导师根据自己的所授课程、专业特长和研究方向，选择有意向指导的专业（由于智能科学与技术专业本身具有多学科交叉的特点，所以专业导师可以根据自己的研究和教学情况选择有意向的专业）。新生入学后根据自身的学习目标、兴趣特点选择合适的学业导师。对于本专业的学生，由于学业导师担任了专业的课程教学工作，可以根据学生的个体情况，对学生专业课程的选择、专业课程的学习方法、每年的学业规划给出建议；对于外专业的学生，通过与导师之间的交流，可以将自身专业与智能科技有机结合，促进知识交叉与创新应用。
学生导师在指导过程中一般分为集体指导与个别指导两种方式。在现今的网络环境下，師生之间的交流与沟通方式也非常多样和便捷，诸如电话、Email、微信、面对面个别和集体访谈等多种方式。不论上述何种方式，一方面加强了学生与导师之间的联系与沟通，另一方面促进了学生之间的沟通与交流，特别是对于大一、大二低年级学生，高年级学长的专业课程选择和学习经验对他们今后的学习能起到很好的引导作用，帮助他们快速地适应大学的专业课程学习，有些同学甚至大学一年级就加入项目实践团队开展项目实践。高年级学生在自身专业知识的基础上，可以及时与老师和同学相互交流，互通有无，优势互补，提高专业知识的综合应用能力，形成共同促进的良性循环。
4结 语
人工智能时代的到来，为智能科学与技术专业的人才培养提供了新的机遇和挑战。以“智能算法在多智能载体中的应用”为专业培养核心，开展“面向多智能载体应用”的课程群建设和相应实践，加强对学生课程选修和专业学习过程的引导，以期将专业知识整合为一个科学高效的课程体系，为社会培养出符合市场经济发展需要的智能科技应用人才。
篇3：面向智能制造智能科学与技术专业实验平台建设探索论文
面向智能制造智能科学与技术专业实验平台建设探索论文
摘要：根据广东智能制造发展的人才需求和工程用型人才培养目标，结合广州大学华软软件学院电子信息技术的特色和优势，围绕智能科学与技术专业实验实践课程设置，实验教学体系建设、实验保障等方面，探讨如何构建一个与广东智能产业深度融合的，强应用重创新的专业实验平台。
关键词：智能制造；智能科学与技术；人工智能技术；机器人；实验平台建设
智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节。具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。是信息技术和智能技术在装备制造过程技术的深度融合与集成。加快推进智能制造，是我国在全球新一轮产业变革竞争背景下出台的《中国制造2025》的主攻方向。广东省作为国内制造大省和全球重要制造基地，也对接印发了《广东省智能制造发展规划（-2025年）》。针对广东省制造业的创新能力、产业结构、信息化水平的缺乏竞争力的问题，大力实施创新驱动发展战略，推动智能制造核心技术攻关和关键零部件研发，推进制造过程智能化升级改造，实现“制造大省”向“制造强省”转变。创新驱动，智能化升级改造需要国际领先水平人才的引进和高等院校实战型工程技术人才培养。我院智能科学与技术专业就是面向广东智能产业的深度融合设置的。其专业实验平台的建设需要针对广东省高端装备、制造过程、工业产品智能化等领域的薄弱环节，以“机器智能”为方向，完善实验教学体系、整合实验教学资源，开设综合性、创新性的实验项目，培养学生实践能力和创新意识。紧密联系企业，针对智能制造关键技术协同创新。培养具有智能系统开发与设计、智能装备的应用与工程管理能力；能在智能装备、智能机器人、智能家居等领域从事智能系统的是开发与设计、应用于维护、运营与管理的“厚基础、强应用、能创新”的高素质工程应用型人才。
1专业实验平台建设思路
面向智能制造专业实验平台的建设，依据《广东省智能制造发展规划（2015-2025年）》中发展智能装备与系统，工业产品、制造流程智能化升级改造的任务，从智能科学与技术知识体系中提取专业发展方向的课程，建立完善专业实践教学体系。以“机器智能”为方向建设人工智能与机器人实验室为核心，以项目、科技竞赛、紧密对接企业协同创新为手段，培养学生能够运用工程基础知识和专业理论知识设计工程实验，分析实际问题的`能力，培养学生查询检索资料文献获取知识的能力，培养学生能够综合运用自然科学知识、专业理论知识和技术手段设计系统和过程解决实际问题的能力。通过科技竞赛等活动，培养学生在团队里具有工程组织管理能力、表达能力和人际交往能力。通过与企业的合作，掌握基本创新方法，并让学生具有追求创新的态度和意识，以培养学生的综合素质和能力为重点。立足华软学院电子系电子信息工程嵌入式专业、自动化专业、通信工程专业现有的平台优势，按照“整合、集成、共享、提升”的基本思路，完善支撑体系，优化實验教学资源配置，建设一个能够与广东智能产业深度融合的阶梯形层次化实验平台。
2实验平台建设内容
智能科学与技术专业实验实践平台的建设要依据实验教学体系的构建，突出面向智能制造工程实践为特色，按照学生的成长需要，建立阶段化、层次化、模块化的实验教学体系。
2.1专业实践课程体系建设
面向智能制造的智能科学与技术专业定位是以工程应用型人才培养为目标的，是在通识教育基础上的特色专业教育。专业课程体系的建设首先还是以培养学生具有扎实自然科学基础知识，人文社会科学知识和外语应用能力为基础，其次是智能科学与技术专业技术基础课程，如数字系统与逻辑设计、数字信号处理基础、信号与系统、电路分析与电子电路；c语言程序设计与算法分析、数据结构、数据库与操作系统、微机原理与接口、传感器与检测技术等。最后是专业方向类课程，也是专业的核心课程，如制造业基础软件中的嵌入式软件、工业控制系统软件，工业机器人中人工智能技术应用和智能控制技术。主要有知识获取模式识别；数据通信与网络；嵌入式系统移植和驱动开发；嵌入式应用开发；人工智能与神经网络；智能控制技术；机器人学等课程。培养学生具备计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等技术，完成系统集成，并配合专业实践课程体系如图1，完成电子工艺实习、技术基础课程、核心课程的课程设计和综合项目实验，并在工程应用中实施的能力。
2.2实践教学体系建设
依据专业实践课程体系，构建主要包括计算机基础、电路基础、信息与控制基础、嵌入式技术、机器智能系统五大模块开展不同学习阶段层次化的实验教学体系。主要包括基础类、专业实训类、综合创新类。
1）基础类实验注重开设与课堂教学中基本理论相结合的精品实验项目，并逐步提升基础实验课时的比例。从实践中启发引导学生牢固掌握基础理论知识。除此之外，还要注重工作方法和学习方法的能力培养，如收集信息查找资料、制定工作计划步骤、从基础理论到解决实际问题的思路以及独立学习新技术的方法和评估工作结果的方法。培养学生厚实的专业基础知识和能力。
2）专业实训类实验主要以项目教学、案例教学、情景教学方式培养学生利用专业知识及方法独立解决行业领域内的任务和问题并能够评价结果的能力。如智能传感应用项目，人工智能技术实验项目，知识表示与推理项目，计算智能项目，专家系统，多智能体系统；机器人项目，如最小机电系统组成，如何完成对电机的控制；利用单轴或双轴控制平台实现基本搬运装配作业。
3）综合创新类实验注重培养学生从理解问题域开始，获取数据和知识、开发原型智能系统、开发完整智能系统、评估并修订智能系统、到整合和维护智能系统六个阶段构建智能系统。如开展人工智能技术在智能制造中的应用包括产品设计加工、智能生产调度、智能工艺规划、智能机器人、智能测量等；直角坐标机器人实现码垛搬运、多关节串联机器人、弧焊机器人实训等。
4）科技竞赛、与企业协同创新，通过观察记录待智能化升级的工厂生产过程，发现定义问题、提出假设、搜集证据检验假设、发表结果、建构理论等实验过程设计的能力。培养学生掌握基本创新的方法，团队协作管理能力、表达沟通能力等。如嵌入式设计大赛、机器人大赛等科技竞赛；以及针对自动化生产线的嵌入式工业控制系统设计；针对原材料制造企业的集散控制、制造執行集成应用；针对装备制造企业的敏捷制造、虚拟制造应用；工业机器人在汽车、电子电气、机械加工、船舶制造、食品加工、纺织制造、轻工家电、医药制造等行业的应用。
2实验教学保障
智能科学与技术实验平台建设以人工智能与机器人实验室建设为核心，结合目前学院嵌入式系统实验室、自动控制实验室、传感器技术实验室、通信原理实验室资源，仪器设备共享共建的原则，系统化筹备购置。人工智能机器人实验室主要针对智能系统设计开发和机器人应用，基于计算机系统的人工智能技术学习应用包括人工智能技术在智能制造应用和工业机器人仿真软件ABB Robot Studio。基于“探索者”机器人系统控制实训箱Rino-MRZ02（包含履带机器人、双轮自平衡机器人、5自由度机械臂、6自由度机械臂等）
可以开展的项目有：利用启发式算法、遗传算法、蚁群算法等模糊数学理论对工业产品设计进行性能模拟、运动分析、功能仿真与评价；利用人工神经网络自学习、自组织构造产品加工过程新能参数预测模型。利用模式识别、机器学习、专家系统、多智能体系统进行感知、并对环境的改变进行解读、动作进行规划和决策；利用专家系统、遗传算法、模糊逻辑集中式解决生产调度多目标性、不确定性和高度复杂性的问题，寻求最优规则，提高调度的速度；利用蚁群算法、遗传算法分布式多智能体系统进行问题分解、彼此协商、任务指派、解决冲突。
履带机器人可开展电机控制实验；运动控制实验；HD轨迹控制实验；无线通信实验。双轮自平衡机器人呢可开展自平衡模块实验；倒立摆算法实验；双轮载具运动实验。6自由度双足机器人可开展双足运动控制实验；步态规划实验；双足平衡实验；机构改装实验。5自由度机械臂可开展机械臂运动控制实验；颜色分拣实验。可扩展为8自由度双足机器人、轮腿式机器人等技能提高类课程设计。
通过ABB公司的机器人仿真软件RobotStudio进行工业机器人的基本操作、功能设置、二次开发、在线监控与编程、方案设计和验证的学习。
3结束语
智能制造是基于人工智能的研究，机器人是实现智能制造的重要基础。所以面向智能制造智能科学与技术专业实验平台的建设要把人工智能技术在智能装备、智能系统中的应用和机器人技术与应用作为专业知识技能培养的重点，更要让实验平台既能帮助学生理解掌握所学的基础理论知识，培养学生的实际动手能力，掌握学习研究的方法，基本的科学实验技能外，又要调动学生学习的主观能动性，进行创新实践。
篇4：探索智能科学与技术课程群建设的论文
摘 要：为了改变以往课程之间各自为政、缺乏交叉融合的现象，探讨智能科学与技术的课程群构建及其教学模式，提出一种闭环控制的教学质量评价体系DIACES，以期达到培养全面知识结构、能力结构和综合素养，切实提高人才培养质量的目的。
关键词：智能科学与技术；课程群；闭环控制
0引 言
智能科学技术是以人工智能和认知科学为基础而建立和发展起来的学科[1]。智能科学与技术专业是信息科学的新兴领域，主要培养能综合运用计算机、自动化交叉学科知识进行智能系统研究和设计的复合型科技人才。该专业的课程包含基础课程、专业基础课程和专业课程，其专业基础课程和专业课程可按研究和应用方向分为多个课程群。中南大学国家级智能科学课程教学团队在智能科学精品课程群的长期建设中，已取得突出成果[2]。重庆邮电大学、首都师范大学、中南大学等均对智能科学与技术专业的课程群进行了相关思考[3-5]。
篇5：探索智能科学与技术课程群建设的论文
智能科学与技术专业课程具有交叉性和多方向性的特点。每个学校依据自身特点，开设了该专业某个或多个应用方向的专业课程。考虑到学生个体差异和学生对象的个性化特征，利用人工智能的多元智能理论以及本体论，组织专业课程的知识点，从而设计具有模块化特征的课程体系，构建智能科学技术的课程群，开发课程群配套的实践环节；充分考虑课程之间的`内在关系，建立全方面覆盖通识教育、专业基础教育、专业教育、专业素质培养以及特色课程的课程体系，并在此基础上有意识地针对每类课程加强建设，构建从专业通识课到专业课的课程群，见图1。
学校改变原各类课程以其自身系统性存在的独立式课程体系和教学内容，围绕培养解决问题的能力这一核心整合课程体系和教学内容，对课程理念进行重构，实现以学生为本的课程综合化、实践化和多元化；开发并利用智能化多维免疫网络课程，为学生提供网络教材，突破地域和时域限制，实现向导式、情景式、个性化学习，营造创造探索性和因材施教的学习环境。例如，在建设课程群的人工智能、智能控制和机器人学的过程中，就在课程内容的选择上注重形成整合式课程体系。在人工智能中讲到的基本原理如何体现在智能控制技术，如何反映到机器人的控制上，并通过智能系统综合实训环节使学生能够学以致用，用理论指导实践，用实践验证理论，达到具有多元化知识结构，能综合运用知识的人才培养目标值得思考。中南大学自1986年以来逐一开设了包括人工智能、智能决策系统、智能控制导论、智能控制、机器人学、运筹学、智能系统原理与应用、专家系统、大学计算机基础、离散数学、数据结构等在内的各类不同层次的智能科学相关课程。上述课程以智能科学课程群为中心，涵盖其先修课程、后继课程以及特色课程和深化课程。
2教学模式
教学过程既是教与学的过程，也是师生之间平等互动的过程。在教学方法上，不光要进行精心的教学设计，同时要不断调整教学活动，以激发、强化、优化学生的自主学习能动性。在教学内容上，既要遵循大纲内容要求，也要根据学生的需要和兴趣，使内容具有动态性、开放性与灵活性，即教学预设与生成并重。特别要注重不断捕捉、判断、重组课堂教学和实践教学中从学生那里涌现出来的各种各样的信息。
围绕课程群建设，形成做中学、趣导思的学生培养教学模式。应充分调动师生两方面的主观能动性，以学生为中心，以教师为主导，让学生积极主动地参与各种教学活动。教师课堂重点讲授基础知识和难点问题，启发引导学生思考并参与课堂讨论。通过各种方式的互动改变被动学习为主动学习，学生通过自己的兴趣和创新在教师的指导下实践所学课程知识。
对于智能科学与技术专业的教学，创新实践是非常重要的一环。
（1）完善智能科学课程群的实验和实践环节，注重课程群课程之间的知识点关联以及知识点之间的层次关系，设计好从课堂实验到课程设计、再到工程实训的层次递进的实验体系，设计好演示性、验证性和综合性实验。
（2）将学科竞赛和科技创新项目的典型实践案例应用到课程群的课堂教学和实践中，达到既具备专业知识又拥有专业技能的人才培养目标。
（3）通过项目驱动教学和建立本科生导师制，结合各种创新项目及学科竞赛，鼓励学生动手，以研促教、以研促学，让学生在实际动手“做”的过程中主动感觉到“学”的重要性。
（4）树立良好的学习风气和学习氛围，形成教师与学生，学长与学弟、学妹间的良性互动；在学生中建立科研梯队，有计划地引导和培养学生参与科研和比赛。
3闭环控制的教学质量评价体系DIACES
教学质量是课程教学的生命线，提高教学质量、培养高素质人才一直都是笔者的努力方向。衡量教学质量的高低，不能光看学生的考试成绩，在重视综合能力的复合型人才培养中，对教学过程的严格控制才是科学的育人模式。在这个教学过程中，必须及时获得学生、同行、专家等对教学过程的反馈信息，并对教学过程进行相应调整。为此，应将控制论中的闭环控制信息反馈和故障诊断理念引入教学质量评估过程，建立教学质量的诊断、分析与校正评价系统DIACES （DIagnosis，Analysis and Correction Evaluation System），见图2。
学校应建立闭环控制的教学质量评价系统DIACES，监控课程教学全过程，及时发现问题与总结经验，促进任课教师成长，保证课程群教学和人才培养质量。建立一系列的教学质量管理措施来监督和评价教学过程，分析问题并进行改进，将这个过程常态化，形成闭环控制，以促进教师授课技能和教学质量的提高。
在教學质量管理上建立的机制建议包括：
（1）建立一套学生网上评教系统，综合授课内容、授课方式等多方面因素，对每门课程进行打分，其分数直接影响教学质量的优秀程度。
（2）建立一套教师网上评教系统，从学生的到课率、主动性、作业情况等多方面对教师自己上的每门课进行评价，并及时反映教学过程中的困难。
（3）建立教师循环听课制度，定期进行轮流听课，并反馈听课评价表。
（4）建立专家听课制度，委派督导专家进行听课，并参与教学质量评优。
（5）建立试讲制度，对新课、新教师实行试讲，要求至少7位教师参与评分，同时反馈听课意见。
（6）建立师生座谈制度，定期召集学生代表就教学过程中的问题进行平等对话，听取意见。
（7）建立“系”“所”并重制度，“系”的主要功能是教学，“所”的主要功能是科研；强调“系”里每位教师都必须加入“所”，以求在科研中拓宽视野、增长见识，从而更好地服务教学。
（8）建立定期交流讨论制度，教研室每位教师都必须参加，交流讨论上述过程收集到的反馈信息，分析原因，提出纠正措施，实行闭环控制。
参考文献：
[1]蔡自兴. 智能科学技术课程教学纵横谈[J]. 计算机教育， （19）： 2-6.
[2]蔡自兴， 刘丽珏， 陈白帆， 等. 智能科学精品课程群建设与体会[J]. 中国大学教学， （9）： 43-44.
[3]于洪， 王国胤， 夏英. 智能科学与技术专业课程体系及课程群建设的思考[J]. 计算机教育， （18）： 44-48.
[4]刘丽珍， 王函石， 王旭仁. 智能信息处理精品课程群建设思考[J]. 计算机教育， 2012（18）： 49-52.
[5]高琰， 唐琎， 刘丽珏. 智能科学与技术专业课程群建设与实践[J]. 计算机教育， （18）： 44-45.
篇6：智能科学与技术专业课程体系建设思考论文
摘要：在对智能科学与技术专业课程体系进行调研和分析的基础上，对比国内外著名大学的培养方案和课程计划，对智能科学与技术专业课程体系建设提出思考与建议。
关键词：智能科学与技术；课程体系；培养管理
1背景
智能科学与技术是当前科学研究和工程实践的理论与技术发展的前沿领域，智能科学与技术专业是一个多学科交叉的跨应用领域专业Ⅲ。智能科学技术的发展将把整个信息科学技术推向“智能化”的高度，这正是当代科学技术发展的大趋势，对于这方面人才的需求也越来越迫切。智能科学与技术培养掌握坚实智能科学与技术基本理论和系统专门知识，具备作为工程师或领导者及公民的良好人文修养，具有从事科学研究、工程设计、教学工作或独立担负本专业技术工作能力，深入了解国内外智能科学与技术领域新技术和发展动向，能结合与本学科有关的实际问题进行创新研究或工程设计的高级专门人才。
高校应稳妥发展与完善智能科学与技术专业的本科生教育，夯实本科教育基础并积极创造条件，大力开展创新教学，努力培养学生的创新意识、创新精神和工程实践能力，使之成为具有系统技术基础理论、专业知识和基本技能，良好科研素质和较强创造能力的智能科学与技术工程师。
2教学计划与教学管理分析
智能科学与技术属于计算机类专业，其必修课程设计原则是使学生具备计算机科学与工程的基础理论知识，尤其是大类专业招生教学的院校，通识课程主要是数学、物理文化基础，强调扎实的自然科学基础。专业教学的特色体现在专业必修和专业选修课程，专业必修课一般分为数学基础和专业课程。计算机类专业数学基础课程一般包括线性代数、微积分、离散数学、微分方程、概率与统计、数值计算等；专业课程一般包括程序设计基础、高等程序设计、数据结构、操作系统、计算机组成与结构、数字电路与逻辑设计等。
2.1学分
本科培养计划的学分中，国内外大学学分总数趋势是逐步减少，追求少而精。国内院校一般在130～190学分之间，如北京大学为150学分，清华大学为1 70学分，东南大学与浙江大学均为160学分，还有16学时为1学分的，也有18学时为1学分的。
中国台湾的大学一般在130学分左右。台湾交通大学最低毕业学分为128学分，其中必修课程须达76学分（共同必修58学分+资工组核心须达9学分+（资工组副核心课程学分+另2组核心课程学分）），专业选修本系课程须达12学分，其他选修课程须达12学分，通识课程须达28学分（含外语课程必修8学分）。台湾“中央大学”为136学分，台湾“清华大学”为136学分，其中必修和必选学分126，其他与导师商量决定。
美国的大学各校差异较大。美国的学分计算有4学期制、两长一短制及两学期制，其中加州大学伯克利分校为120学分，麻省理工大学为90学分，加州大学洛杉矶分校为186学分，斯坦福大学为180学分。
2.2教学管理
在教学管理上，斯坦福大学给学生提供了非常宽松的自由发展空间。新生入校后不分专业、不分学院。除了医学院和法学院学生需要经过一定的选拔程序外，本科生可以在入学后的前一个学期适当时候随意选择专业，并且选择专业后允许更改，只要毕业时满足专业培养方案即可。
国内的浙江大学是较早实行按大类招生的学校之一，分为大类培养、专业培养和特殊培养3类，前两年不分专业，按学科分类集中培养。
台湾的大学专业也是按大类完成前期的基础课程，再分小专业完成各学程，包括基础课、核心课和进阶课。
教学分组是现在的主流课程架构，也是体现专业方向的主要形式，分组课程是体现专业特色的课程组。国内清华大学采用的是分组教学；台湾的大学基本上采用的是以教学方向分组的方式，台湾的大学教学分为课程与修业、学分学程。
2.3实验与实践教学
计算机类专业各大院校都强调课程实验与实验教学，而目前课程该如何进行教学？这不仅是实验问题，如何以工程教育专业论证为目标，怎样使教学目标达到毕业要求是关键。做中学是主流实验教学方式，尤其是美国的大学，大作业体现的是实验与理论教学的结合，是考查学生是否理解理论知识的重要途径。学生不仅能够学习扎实的数学和计算机专业知识，还进行大量的实践创新训练。麻省理工大学、加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校、斯坦福大学都属于实践创新性教学模式。例如，斯坦福大学程序设计范式课程重点比较C、C++、Java的.特点和难点，每1～2周有一次大作业，针对不同的任务，要求学生用不同的语言实现，使学生加深理解各类编程语言的应用场合；麻省理工大学的课程计划是必须先修12学分的实验课程，再修3门或4门核心课程，最后选择3门方向学科和1门关于该方向的实验课、2门专业拓展课。
篇7：智能科学与技术专业课程体系建设思考论文
智能科学与技术课程体系在智能基础理论研究的基础上，需要安排基础性、通用性、关键性的智能技术研究，主要包括感知技术和信息融合技术；自然语言处理与理解技术；知识处理（认识）技术，包括知识提炼、知识分类、知识表示技术等；机器学习技术，特别是统计与规则相结合的学习技术；决策技术，即知识演绎技术特别是不确定推理技术等；策略执行技术，即控制与调节技术；智能机器人技术，特别是面向专门领域的智能机器人技术；智能机器人之间的合作技术；基于自然语言理解的智能人机交互与合作技术；智能信息网络技术。
国内最早创办智能科学与技术专业的学校包括北京大学，西安电子科技大学是第2批开始培养智能专业学生的院校。北京大学的本科教学计划中，专业必修课程（29学分）包括：①专业数学/理论基础（15学分）：算法分析与设计、集合论与图论、概率统计A、代数结构与组合数学、数理逻辑；②硬件与系统基础（9学分）：数字逻辑设计、微机原理和信号与系统；③智能基础（5学分）：脑与认知科学与人工智能基础。专业限选课程（15学分）包括信息论基础、计算方法B、数字逻辑设计实验、微机实验、数据结构与算法实习、机器感知和智能处理实验、智能多媒体信息系统实验。选修组合课程（29～32学分）：学生按照自己的兴趣，参考智能的2个专业方向推荐专业课组合，自行选择，至少选修20学分的智能专业课程。公共核心+专业方向+新技术及其他：①公共核心课程（9学分）：智能科学技术导论、模式识别基础、生物信息处理、智能信息处理；②专业方向课程（11～15学分）：机器感知与智能机器人方向、智能信息处理与机器学习方向、新技术及其他。
西安电子科技大学智能专业主要课程包括电路分析理论、信号与系统、数字信号处理、数字电路及逻辑设计、模拟电子技术基础、微机原理与系统设计、数据结构、软件工程、人工智能概论、算法设计与分析、最优化理论与方法、机器学习、计算智能导论、模式识别、图像理解与计算机视觉、智能传感技术、移动通信与智能技术、智能控制导论、智能数据挖掘、网络信息检索、智能系统平台专业实验等课程及30多门选修课程。
建议各学校可以根据学院教学特色与实际需求，设计专业核心课程。北京大学偏重“信息处理”，湖南大学偏重“智能系统”，但需要强调的一个前提就是智能科学与技术专业属于大计算机类，更需要大EECS专业的基础。编程、电路、数学、数据结构、计算机系统这五大核心基础就是大EECS；其次是专业，计算机以系统结构、操作系统、网络、编译、数据库五大经典专业核心课为主，湖南大学的智能科学与技术专业强调系统，因此信号与系统、操作系统、嵌入式系统、人工智能是最基本的专业核心课，然后再分不同的分支。湖南大学智能科学与技术专业核心课程包括人工智能概论、机器学习、计算智能导论、模式识别、智能控制导论、智能数据挖掘、机器人学等；研究学位课程包括模式识别、人工智能等，主要体现为智能科学与技术基础（人工智能概论、机器学习、计算智能导论、模式识别）、核心（智能控制导论、智能数据挖掘）和应用（机器人学）。
4结语
（1）在课程计划实施过程中，教师需要遵循课程的时序图，即描述课程的进阶关系，从本科直到研究生，同时还可以实行一定的修课限制，如台湾交通大学计算机概论与程式设计和面向对象程式设计两科皆不及格者不得修数据结构与算法概论，若数据结构不及格不能修算法设计课程等。
（2）程序设计类课程用上机程序能力考试来设置合格条件，如台湾交通大学基础程式设计及格条件为通过“程式能力鉴定”，湖南大学则以CCF—CSP软件能力测试作为程序设计课程通过的考核标准。
（3）鼓励学生参与项目、竞赛等课外科技活动，如台湾“清华大学”的综合论文训练是由具有同等水平的项目训练成果或SRT（student research training）计划项目以及其他课外科技活动成果经认定后代替的。
（4）精炼的课程教学。核心课程应该精且必须加强课程实验，只有对方法和理论有正确的认识才能掌握这门课程，而动手完成实验才能真正融会贯通。麻省理工大学、加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校的学生具备扎实的数学和计算机专业知识后，都需要进行大量的实践创新训练。
（5）导师制度。哈佛大学学生在大一和大二学习数学和计算机入门的专业课程，在大三时申请导师，实行导师引导制。施行导师制需要落实包括专业介绍、修课指导、学科竞赛等，直至毕业设计，导师需要和学生紧密联系。
智能科学与技术专业对人才的培养需要依据工程专业认证，以成果为导向，落实持续改进，完成学生“创新能力、研究能力、管理能力、国际化能力”基本素养的培养。
篇8：应用型智能科学与技术专业大数据课程群建设研究的论文
应用型智能科学与技术专业大数据课程群建设研究的论文
摘要：指出当前应用型智能科学与技术专业大数据人才培养中存在的问题，然后分析大数据应用开发人才的岗位需求及知识结构，提出基于岗位目标的大数据课程群的概念，最后阐述大数据课程群建设对大数据人才培养的意义。
关键词：智能科学与技术；大数据；人才培养；课程群
0引言
近年来，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，信息社会正在进入大数据时代。大数据的应用越来越广泛，大数据行业已逐步发展成为一个具有诱人前景的新型产业。智能科学技术作为大数据处理技术的核心基础技术之一，与大数据处理技术的发展相辅相成。一方面，大数据相关技术的发展拓展了智能科学与技术专业的学科范畴，给智能科学与技术学科增加了新的内涵；另一方面，智能科学与技术学科的飞速发展也促进了大数据处理技术的进步，推进了大数据技术应用领域的不断延伸。因此，开展智能科学与技术专业应用型大数据人才的培养具有非常重要的现实意义。
1当前智能科学与技术专业在大数据应用型人才培养方面存在的问题
虽然我国智能科学与技术专业作为一个独立学科专业存在的时间还较短，但依然取得了长足的进步，目前已有30多所高校开设了该专业。近年来，随着大数据技术的发展和“互联网+”技术的广泛应用，许多行业包括移动互联网企业迫切需要大数据方面的专门技术人才，但由于人才培养规律及特点的限制，目前我国大数据人才极为缺乏，远远不能满足社会需求。究其原因，除了人才培养需要一定周期外，还因为培养的人才的知识结构与社会需求存在着较大的差距。通过分析，可以发现导致差距存在的主要问题体现在以下3个方面。
1.1应用型大数据人才的知识结构和能力与大数据行业需求不相适应
无论是智能科学与技术专业，还是计算机科学与技术或软件工程专业，在应用型大数据人才的培养上还存在着与大数据行业需求不相适应的矛盾。究其原因：一是人才培养方案滞后于技术的发展。一般情况下本科应用型人才的培养周期是4年。因此，当年的培养方案一般是在4年前制定的，然而由于大数据技术的发展日新月异，要在4年前能够准确把握今天大数据技术的发展方向的确有很大难度；二是对市场上需要什么样的大数据人才还不够了解，培养方案还不能涵盖市场对人才培养的要求。
1.2大数据相关课程体系结构不完善
由于大数据技术近几年得到超常规的发展，大数据行业对人才的需求急剧增加，导致目前大数据应用型人才的奇缺，但又存在着相关专业学生找不到工作的尴尬局面。究其原因，主要是人才培养单位对大数据行业相关工作岗位缺乏了解，大数据相关课程体系还不够完善，制定的人才培养方案还不能覆盖社会的.需求。
1.3人才工程应用能力偏弱
由于大数据应用型人才培养的时间不长，在课程体系尚不完善情况下，提高学生的工程应用能力会比较困难，所以目前应用型大数据人才的工程应用能力相对偏弱。主要表现在两个方面：一是所学知识结构不能涵盖工作需求；二是对大数据应用中的相关平台和软件不够了解，进入工作周期长；三是对大数据行业工作岗位及其衔接知识了解不够，缺乏岗位转换能力。
2应用型大数据人才的岗位需求分析及知识结构
2.1应用型大数据人才的岗位需求分析
根据对有关大数据公司及企业的调研分析，应用型大数据人才就业的主要行业包括零售/保险/电子商务/物流、政府数据中心、医药和银行、研究性大学、金融机构、互联网企业等。参照文献[4]的分类方法，可将这些行业对大数据人才的需求分为两类：一类是大数据应用岗位，主要包括大数据分析专员、大数据分析师、大数据挖掘工程师（表1）；另一类是大数据系统管理岗位，主要包括大数据系统管理员、大数据系统工程师、大数据系统架构师（表2）。
从表1可以看出，大数据应用人才主要是面向各应用行业工作岗位的，主要从事相关行业的大数据分析和处理工作。
从表2可以看出，大数据系统管理人才主要是面向大数据行业或移动互联应用行业的，主要从事大数据系统管理、大数据系统构建和大数据深度处理等工作。
2.2应用型大数据人才工作岗位对应的知识结构分析
应用型大数据人才除了应当具备智能科学与技术专业的学科基础知识外，还必须具备适应相应工作岗位的专门知识。本节主要讨论大数据各类人才应当具备的专门知识，应当具备的学科基础知识不再讨论。基于上述应用型大数据人才类型及其工作岗位的对应关系，通过分析可得知各类人才应具备的专门知识（表3）。
3基于岗位目标的大数据课程群建设研究
通过对应用型大数据人才的需求市场进行分析，可以发现社会对应用型大数据人才的需求呈现多样化，不同的用人单位对人才的需求不尽相同，因此要在本科4年有限的教学时间内完成全才的大数据人才培养是无法实现的。为了确保培养的人才能够胜任未来的工作岗位，提升大数据技术人才的工程应用能力，必须采用“共基础、分方向”的培养模式，就是在前3年打牢共同专业课程的基础上，在第七学期采用分方向的方法，加强学生对大数据工程应用能力课程的学习，培养具有较强工程应用能力的大数据人才。
3.1基于岗位目标的应用型大数据课程群设计
基于上述考虑，我们提出了一种基于岗位目标的大数据课程群的人才培养机制，其核心就是根据人才未来的工作岗位，建立相应的课程群，学生根据自己未来的工作规划，选择相应的课程组完成专门知识的学习。基于岗位目标的大数据课程群与人才类型密切相关，共分为6组，具体见表4。
从表4可以看出，每一组课程群都是针对一个岗位目标提出的，这些课程基本涵盖了其工作岗位所必备的基本专门知识，而且所涉及的课程不仅包括理论知识，也包括了实际应用知识。学生可以根据自己的爱好和工作志向选取相应课程群进行学习和实践，学习具有较强的针对性。
3.2应用型大数据课程群对应的实验教学研究
实验教学是确保课程教学质量的重要环节。大数据课程群实验教学分为课内实验教学和独立实验教学，课内实验教学是为了让学生更加深刻掌握课程所学知识而开设的，一般随课进行。课内实验教学通常包括验证性实验、设计型实验和综合性实验项目。独立实验教学是独立于课程教学特设的实验教学项目，一般采用专周实习方式进行，通常放在学期末集中1～2周独立进行。独立实验教学在开课前要编制实验方案，进行实验方案评审，确保实验的效果。表5为大数据课程群中的Excel数据分析课程对应的实验项目。
大数据课程群中其他课程的实验教学设计与Excel类似，在此不再赘述。
4基于岗位目标的大数据课程群建设的意义
基于岗位目标的大数据课程群建设与一般的课程群建设不同，它立足于未来工作岗位，课程设置与岗位应用密切相关，具有较强的针对性。同时，基于岗位目标的大数据课程群针对学生未来就业设置专门课程，实现了专业基础知识与适应工作岗位的专门知识的有机统一。设置应用型大数据课程群可以保证在有限的教学时间内，既能够学习到扎实的专业基础知识，也能以较少的时间学习岗位应用知识，提高应用型大数据人才培养的质量。从这个意义上讲，基于岗位目标的大数据课程群建设具有以下意义。
4.1丰富了应用型智能科学与技术专业大数据人才培养方案
从学科生命力角度讲，拓展学科内涵及丰富学科内容是保持学科生命力的源泉。针对大数据技术的发展，智能大数据处理技术的作用越来越重要，正逐步发展成为智能科学与技术学科的重要研究内容，应用型大数据人才的培养也必将成为智能科学与技术专业人才培养的重要组成部分。因此，开展应用型大数据人才专业课程体系的研究，尤其是基于岗位目标的大数据课程群建设研究，是探索多样化智能科学与技术人才培养方案的有益尝试。
4.2完善了应用型大数据人才培养的专业课程体系
基于岗位目标的大数据课程群的设立改变了应用型大数据人才培养中千人一面的现象。一方面，不同的企业对人才的需求不一样；另一方面，不同的学生对未来就业的规划也不一样。如何实现用人单位需求与人才自身发展方向的有机融合一直是人才培养体系及人才培养机制研究所关注的重点。基于岗位目标的大数据课程群的建设搭建了二者之间的桥梁，完善了应用型大数据人才培养的课程体系。
4.3促进了大数据人才工程应用能力的提升
通过建立基于岗位目标的大数据课程群，学生在学习时有了多种选择，使得学习的针对性得到了增强。同时，通过设立课程群的方法，对专业课程体系结构进行了优化，学生有了更多的时间通过实验、实训等方式提高自身的工程实践能力，从而能够更好地胜任工作岗位，提高用人单位的满意度。
5结语
虽然重庆工程学院目前尚未开设智能科学与技术本科专业，但一方面我们正在积极申请开设此专业，另一方面我们在现有软件工程专业的学生中采取志愿报名的方式选取部分学生开展应用型大数据人才的培养工作。从学生报名情况看，学生对应用型智能大数据技术还是有浓厚兴趣的，报名很积极。我们拟选定50人左右的实验班按照大数据课程群的方式进行试点，尝试开展大数据应用方向的大数据分析专员、大数据分析师和大数据挖掘工程师3类应用人才的培养，为我校智能科学与技术专业的开办积累经验，进而逐步推广至大数据系统管理人才的培养。
【面向多智能载体的智能科学与技术专业课程群建设论文】相关文章：
文档为doc格式
