張 俊，寧 博，白 梅，李冠宇

（大連海事大學(xué) 智能科學(xué)與技術(shù)系，遼寧 大連 116024）

1 背 景

“智能信息處理”課程是智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)（簡(jiǎn)稱(chēng)智能專(zhuān)業(yè)）的重要專(zhuān)業(yè)課程。該課程具有鮮明的特點(diǎn)，一是包含的知識(shí)范疇比較廣，不僅包含神經(jīng)計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算、模糊計(jì)算等知識(shí)，還包含可拓計(jì)算、云計(jì)算、量子計(jì)算等眾多智能信息處理理論、方法和技術(shù)；二是學(xué)習(xí)內(nèi)容難度比較大，其學(xué)習(xí)內(nèi)容在計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)是研究生階段學(xué)習(xí)的內(nèi)容，不僅要求學(xué)生掌握良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，更要求學(xué)生具有良好的算法設(shè)計(jì)與分析能力。各個(gè)學(xué)校智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)各具特色，而且學(xué)時(shí)學(xué)分設(shè)置不同。例如西安電子科技大學(xué)開(kāi)設(shè)“智能計(jì)算導(dǎo)論”[1]，主要內(nèi)容包括仿生過(guò)程算法（模擬進(jìn)化計(jì)算）、仿生結(jié)構(gòu)算法（人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法）和仿生行為算法（模糊邏輯與模糊推理）；河北工業(yè)大學(xué)開(kāi)設(shè)“智能信息處理”課程主要內(nèi)容包括模糊集與粗集理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、群體智能、人工免疫、量子計(jì)算和信息融合等[2]。而“智能信息處理”課程實(shí)驗(yàn)設(shè)置也不盡相同[3]。合理設(shè)置和安排“智能信息處理”課程教學(xué)內(nèi)容，提高教學(xué)效果，是值得繼續(xù)關(guān)注和研究的問(wèn)題。

所謂智能課程群，是指由多門(mén)具有先修或者后修關(guān)系、內(nèi)容緊密相關(guān)（即內(nèi)容具有承前啟后或者互為補(bǔ)充）的智能專(zhuān)業(yè)的專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課、專(zhuān)業(yè)課程或者專(zhuān)業(yè)實(shí)踐課程構(gòu)成的智能類(lèi)的課程群。

2 “智能信息處理”課程概述

2.1 全國(guó)各高?！爸悄苄畔⑻幚怼闭n程設(shè)置現(xiàn)狀

自2004年北京大學(xué)開(kāi)設(shè)智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)以來(lái)，到目前為止全國(guó)已有50余所高校設(shè)置了智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)，其中有些高校智能專(zhuān)業(yè)偏計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科，有些偏自動(dòng)化學(xué)科，有些偏測(cè)量與控制學(xué)科，這些專(zhuān)業(yè)特點(diǎn)必然導(dǎo)致各個(gè)學(xué)校的專(zhuān)業(yè)課程體系設(shè)置各具特色。表1總結(jié)了全國(guó)8所高校開(kāi)設(shè)“智能信息處理”課程的情況。

由表1可知，各個(gè)學(xué)校開(kāi)設(shè)“智能信息處理”的課程名稱(chēng)并不完全相同，北京大學(xué)、華南理工大學(xué)、大連海事大學(xué)開(kāi)設(shè)“智能信息處理”，而北京郵電大學(xué)開(kāi)設(shè)“計(jì)算智能”，西安電子科技大學(xué)和重慶郵電大學(xué)開(kāi)設(shè)“智能計(jì)算導(dǎo)論”或者“智能計(jì)算基數(shù)”課程，其他大學(xué)有的開(kāi)設(shè)“智能算法及應(yīng)用”，有的開(kāi)設(shè)“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”；有的學(xué)校把“智能信息處理”課程分為多門(mén)課程單獨(dú)開(kāi)設(shè)，如北京科技大學(xué)開(kāi)設(shè)“模糊系統(tǒng)理論”和“智能算法及應(yīng)用”兩門(mén)課程，北京郵電大學(xué)開(kāi)設(shè)“計(jì)算智能”和“群體智能”兩門(mén)課；各個(gè)大學(xué)相關(guān)課程的學(xué)分也不盡相同，分別從4學(xué)分、3學(xué)分到2學(xué)分不等，相應(yīng)的總學(xué)時(shí)、理論課學(xué)時(shí)和實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)也不相同。另外各個(gè)高校的開(kāi)課性質(zhì)和學(xué)期也不相同，有的是必修，有的是選修，有的在四年級(jí)第一學(xué)期開(kāi)設(shè)，有的在三年級(jí)第一學(xué)期或者第二學(xué)期開(kāi)設(shè)。

表1 部分高校智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)開(kāi)設(shè)“智能信息處理”相關(guān)課程情況

2.2 “智能信息處理”教材概述

“智能信息處理”包含的知識(shí)范疇比較廣，目前已出版的主要有“智能信息處理”和“計(jì)算智能”教材，各本教材所包含的內(nèi)容也不盡相同，見(jiàn)表2。

由表2可知，“智能信息處理”類(lèi)教材含有的知識(shí)領(lǐng)域比“計(jì)算智能”類(lèi)教材要廣，而上述兩類(lèi)教材一般都包含了模糊理論、粗集理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算和群體智能等內(nèi)容。

2.3 傳統(tǒng)的“智能信息處理”課程教學(xué)方法

傳統(tǒng)的“智能信息處理”教學(xué)方法主要是根據(jù)課程本身來(lái)設(shè)計(jì)教學(xué)內(nèi)容，根據(jù)教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)教學(xué)方法，并且以課堂教學(xué)為主。傳統(tǒng)的教學(xué)方法沒(méi)有從課程群的角度出發(fā)系統(tǒng)地設(shè)計(jì)課程體系以及課程的教學(xué)內(nèi)容。從全國(guó)各高?！爸悄苄畔⑻幚怼闭n程設(shè)置現(xiàn)狀和教材概述可知，各個(gè)學(xué)校根據(jù)各自的專(zhuān)業(yè)特點(diǎn)設(shè)置“智能信息處理”課程的教學(xué)內(nèi)容，教學(xué)內(nèi)容各不相同；相關(guān)課程的教學(xué)內(nèi)容設(shè)置也會(huì)有較多重復(fù)，使得課程之間分工和銜接不夠理想，從而影響學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，最終影響了教學(xué)效果和學(xué)習(xí)效果。

表2 “智能信息處理”教材內(nèi)容

3 基于智能課程群的“智能信息處理”課程教學(xué)方法

3.1 以“智能信息處理”課程為核心的智能課程群體系設(shè)置

由于智能專(zhuān)業(yè)還沒(méi)有官方的專(zhuān)業(yè)建設(shè)規(guī)范，各個(gè)學(xué)校智能專(zhuān)業(yè)的課程體系設(shè)置差別還是比較大的。在專(zhuān)業(yè)建設(shè)的過(guò)程中，我們逐漸理順課程之間的關(guān)系，不斷優(yōu)化課程體系和教學(xué)內(nèi)容設(shè)置，形成了以“智能信息處理”課程為核心的智能課程群，如圖1所示。

圖1 以 “智能信息處理”課程為核心的智能課程群

如圖1所示，“智能信息處理”課程的先修課側(cè)重智能理論的學(xué)習(xí)，包括“人工智能基礎(chǔ)”和“模式識(shí)別”；“智能信息處理”課程則側(cè)重智能方法和技術(shù)的學(xué)習(xí)，與其同時(shí)開(kāi)設(shè)的課程還包括“不確定性計(jì)算”和“機(jī)器學(xué)習(xí)”課程；而“智能信息處理”的后修課程側(cè)重智能系統(tǒng)和智能應(yīng)用的學(xué)習(xí)，包括“智能系統(tǒng)導(dǎo)論”“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘”“智能信息檢索”和“智能信息系統(tǒng)課程設(shè)計(jì)”等課程。

為了避免課程之間的教學(xué)內(nèi)容重復(fù)，以“智能信息處理”課程為核心，先修課程、同時(shí)開(kāi)設(shè)的相關(guān)課程，以及后修課程之間的教學(xué)內(nèi)容需要分工與協(xié)調(diào)，如“不確定性計(jì)算”課程講授模糊計(jì)算和粗糙集等內(nèi)容，則“智能信息處理”課程不講模糊計(jì)算，重點(diǎn)講述神經(jīng)計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算和群智能等內(nèi)容。

3.2 教學(xué)內(nèi)容設(shè)置

“智能信息處理”課程教學(xué)內(nèi)容通常包括模糊計(jì)算、神經(jīng)計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算和群體智能4部分。但在基于智能課程群的課程體系設(shè)置中，由于“不確定性計(jì)算”課程已包含模糊計(jì)算和粗集理論等教學(xué)內(nèi)容，因此，“智能信息處理”課程教學(xué)內(nèi)容只需包括神經(jīng)計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算和群體智能3部分。

神經(jīng)計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算和群體智能等知識(shí)領(lǐng)域所包含的內(nèi)容非常豐富，每一部分都有很大的深度和難度，也都有相應(yīng)的單獨(dú)的專(zhuān)著或者教材來(lái)講述。因此，針對(duì)“智能信息處理”知識(shí)范疇比較廣泛和學(xué)習(xí)難度比較大的特點(diǎn)，“智能信息處理”課程內(nèi)容設(shè)置主要遵循兩個(gè)原則：一是既要與其他相關(guān)課程內(nèi)容相互銜接，又要避免與其他相關(guān)課程內(nèi)容重復(fù)；二是遵循講授“基本概念、基本思想、基本算法和基本應(yīng)用”等“四項(xiàng)基本原則”，即著重介紹智能信息處理的基本概念和基本思想，著重分析基本的智能算法，在此基礎(chǔ)上介紹相應(yīng)的改進(jìn)算法及其應(yīng)用。基于智能課程群的“智能信息處理”課程教學(xué)內(nèi)容設(shè)置見(jiàn)表3。

3.3 教學(xué)方法改革

“智能信息處理”課程具有較深的學(xué)習(xí)難度和廣度，一方面該課程對(duì)學(xué)生的要求比較高，在具有良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和算法設(shè)計(jì)與分析能力的基礎(chǔ)上，既要提高課堂學(xué)習(xí)效率，又要多花課外時(shí)間融會(huì)貫通所學(xué)知識(shí)；另一方面該課程對(duì)任課教師的要求也比較高，具有比較高的授課難度，既要求任課教師具有較高的數(shù)學(xué)功底和推導(dǎo)演算能力，也要求教師能夠采用靈活的教學(xué)方法和深入淺出的教學(xué)語(yǔ)言把復(fù)雜的智能算法講清楚講明白。我們探索了一些課程教學(xué)方法改革。

3.3.1 遵循“四項(xiàng)基本原則”，培養(yǎng)學(xué)生智能信息處理思維

所謂“四項(xiàng)基本原則”是指“基本概念、基本思想、基本算法和基本應(yīng)用”，即在教學(xué)過(guò)程中，著重從智能信息處理的基本概念和基本思想出發(fā)，重點(diǎn)講授基本的智能算法和基本的智能應(yīng)用，把學(xué)生領(lǐng)入智能信息處理的大門(mén)，使得學(xué)生掌握好扎實(shí)的智能信息處理基礎(chǔ)知識(shí)、基本理論和方法，為未來(lái)進(jìn)一步學(xué)習(xí)智能信息處理理論、方法和技術(shù)奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

表3 “智能信息處理”課程教學(xué)內(nèi)容設(shè)置

在遵循“四項(xiàng)基本原則”的基礎(chǔ)上，著重培養(yǎng)學(xué)生形成較為全面的智能信息處理思維。我們認(rèn)為，掌握好“智能信息處理思維”比掌握更多的“智能信息處理算法”更重要。俗話說(shuō)“不怕做不到，就怕想不到”，就是強(qiáng)調(diào)“思維和想法”比具體的“方法和技術(shù)”更重要。因此，我們?cè)谥v授“基本概念、基本思想、基本算法和基本應(yīng)用”的過(guò)程中，不僅講授“概念、思想、算法和應(yīng)用”是什么，更要講授“為什么”，讓學(xué)生做到“既知其然，又知其所以然”。

3.3.2 注重智能算法設(shè)計(jì)與分析，培養(yǎng)學(xué)生分析問(wèn)題和解決能力

智能算法設(shè)計(jì)與分析是智能信息處理的核心，幾乎所有的智能信息處理理論、方法和技術(shù)最后都要落實(shí)到智能算法設(shè)計(jì)和分析上來(lái)。因此，我們?cè)谥v授基本的智能算法時(shí)，首先從算法基本思想出發(fā)，講清楚智能算法要解決的問(wèn)題、基本的原理和思想，然后重點(diǎn)講述算法的四要素（輸入、輸出、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和處理過(guò)程），并從算法遵循的數(shù)學(xué)原理、參數(shù)調(diào)節(jié)、算法優(yōu)缺點(diǎn)和改進(jìn)的方法等方面對(duì)算法進(jìn)行較為深入的剖析，使得學(xué)生較為徹底地掌握好所學(xué)的智能算法。

在講授智能算法的基本應(yīng)用時(shí)，重點(diǎn)是培養(yǎng)學(xué)生分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力。針對(duì)具體應(yīng)用，從問(wèn)題分析和定義、問(wèn)題建模和編碼，算法初始參數(shù)設(shè)定、基本算子定義，算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)和算法測(cè)試等各個(gè)方面一步一步引導(dǎo)學(xué)生掌握智能算法的基本應(yīng)用方法和步驟。

3.3.3 加強(qiáng)智能算法對(duì)比分析和交叉應(yīng)用，培養(yǎng)學(xué)生靈活運(yùn)用知識(shí)的能力

各種智能信息處理方法既相互獨(dú)立又互相滲透和交叉融合。例如，對(duì)于同一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，如旅行商問(wèn)題和背包問(wèn)題等，既可以采用遺傳算法來(lái)解決又可以用粒群算法等群智能算法來(lái)解決；另一方面，遺傳算法可以應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重調(diào)整中來(lái)，模糊理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合產(chǎn)生模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

因此，我們?cè)谧裱八捻?xiàng)基本原則”講授各個(gè)智能算法的時(shí)候，也要加強(qiáng)智能算法的對(duì)比分析和交叉應(yīng)用方面的知識(shí)講解，剖析同一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題利用不同智能算法解決時(shí)各自?xún)?yōu)缺點(diǎn)是什么，或者是“取長(zhǎng)補(bǔ)短”融合哪幾種智能算法來(lái)解決同一個(gè)問(wèn)題，在這個(gè)過(guò)程著重培養(yǎng)學(xué)生靈活運(yùn)用智能信息處理理論、方法和技術(shù)的能力，不是把知識(shí)“學(xué)死了”，而是把知識(shí)“學(xué)活了”。

3.3.4 強(qiáng)調(diào)理論與實(shí)踐相結(jié)合，培養(yǎng)學(xué)生實(shí)踐動(dòng)手能力

“智能信息處理”是一門(mén)既注重理論方法又強(qiáng)調(diào)實(shí)踐性的課程，因此教師授課和學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程中都要強(qiáng)調(diào)理論和實(shí)踐相結(jié)合，以進(jìn)一步培養(yǎng)學(xué)生實(shí)踐動(dòng)手能力?！爸悄苄畔⑻幚怼闭n程教學(xué)通常包括理論和實(shí)驗(yàn)兩部分，根據(jù)理論教學(xué)內(nèi)容，安排實(shí)驗(yàn)教學(xué)項(xiàng)目，如感知器、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和禁忌搜索算法的實(shí)驗(yàn)。

在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，學(xué)生可以采用Matlab、Java或者Python等多種開(kāi)發(fā)環(huán)境和程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言來(lái)完成實(shí)驗(yàn)，而且也鼓勵(lì)學(xué)生對(duì)同一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，利用不同的智能算法加以實(shí)現(xiàn)，并調(diào)節(jié)算法參數(shù)進(jìn)行詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析。

3.3.5 教學(xué)方法改革存在的不足

在“智能信息處理”課程教學(xué)過(guò)程中也存在一些不足。例如目前“智能信息處理”相關(guān)的教材普遍出版時(shí)間較早，大多數(shù)教材出版時(shí)間已經(jīng)超過(guò)10年了，需要進(jìn)一步加強(qiáng)教材建設(shè)，選用最新教材。在教學(xué)過(guò)程中，需要融入更多的智能算法應(yīng)用案例，提供更多的習(xí)題練習(xí)，以幫助學(xué)生掌握智能信息處理的理論、方法和技術(shù)。在實(shí)驗(yàn)方面，需要提供更具有指導(dǎo)意義的智能信息處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)，以進(jìn)一步提高實(shí)驗(yàn)效果。

4 大連海事大學(xué)“智能信息處理”課程教學(xué)實(shí)踐

大連海事大學(xué)（簡(jiǎn)稱(chēng)海大）智能專(zhuān)業(yè)自2009年招生以來(lái)，已為2009級(jí)至2016級(jí)等8個(gè)年級(jí)開(kāi)設(shè)了“智能信息處理”課程。海大智能專(zhuān)業(yè)在三年級(jí)第一學(xué)期開(kāi)設(shè)“智能信息處理”必修課程，3學(xué)分54學(xué)時(shí)，其中理論學(xué)時(shí)為36學(xué)時(shí)，實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)為18學(xué)時(shí)。

圖2 各學(xué)年學(xué)生成績(jī)優(yōu)良率等對(duì)比分析圖

通過(guò)分析7年來(lái)海大智能專(zhuān)業(yè)“智能信息處理”課程學(xué)生成績(jī)情況，驗(yàn)證海大智能專(zhuān)業(yè)的“智能信息處理”課程教學(xué)方法改革取得較好的效果。

海大智能專(zhuān)業(yè)的“智能信息處理”課程采取閉卷考試、平時(shí)成績(jī)30分、期末成績(jī)70分綜合百分制計(jì)分的考核方式評(píng)定學(xué)生最終成績(jī)。其中平時(shí)成績(jī)10分由考勤和作業(yè)成績(jī)組成，實(shí)驗(yàn)成績(jī)20分由4個(gè)實(shí)驗(yàn)報(bào)告成績(jī)組成，每個(gè)實(shí)驗(yàn)報(bào)告成績(jī)?yōu)?分。

圖2展示自2011年至2016年海大智能專(zhuān)業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)“智能信息處理”課程的成績(jī)情況，其中2014年成績(jī)?cè)u(píng)定良好率奇高，因此不與其他年份成績(jī)做比較。由圖2可知，歷年的優(yōu)秀率最低為7%，最高為33%，平均優(yōu)秀率為15%；良好率最低為22%，最高為59%，平均良好率為42.8%；中等率最低為24%，最高為41%，平均中等率為28.8%；及格率最低為3%，最高為19%，平均及格率為6.4%。從上述成績(jī)比率分析來(lái)看，各年級(jí)學(xué)生，以及所有年級(jí)學(xué)生總體上的成績(jī)基本符合正態(tài)分布，成績(jī)優(yōu)秀和良好的學(xué)生超過(guò)1/2，而成績(jī)中等和及格的學(xué)生約占1/3多。

從圖2還可知，總體上，學(xué)生成績(jī)優(yōu)良率在逐年上升，而中等和及格率在逐年下降，也表明總體上，該門(mén)課程的教學(xué)效果在逐年向好提升。

圖3展示了歷年的平均成績(jī)、最高成績(jī)和最低成績(jī)，可以看出，歷年的平均成績(jī)和最高成績(jī)基本穩(wěn)定，其中平均成績(jī)最低為77.96分，最高為83.93分；最高成績(jī)最低為92分，最高為96分；最低成績(jī)最低為62分，最高為73分。從該圖也可以看出，總體上，平均成績(jī)、最高成績(jī)和最低成績(jī)都在震蕩中小幅提升，也從一個(gè)側(cè)面反映本門(mén)課程的教學(xué)效果在逐年向好發(fā)展。

圖3 各學(xué)年學(xué)生成績(jī)平均成績(jī)、最高成績(jī)和最低成績(jī)對(duì)比分析圖

5 結(jié) 語(yǔ)

隨著人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展和應(yīng)用，智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)必將迎來(lái)更加蓬勃的發(fā)展。“智能信息處理”課程作為智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)的主干專(zhuān)業(yè)課程，越來(lái)越顯示出其重要性。海大智能專(zhuān)業(yè)在基于智能課程群的“智能信息處理”課程教學(xué)實(shí)踐和教學(xué)方法改革方面進(jìn)行了7年的探索，形成了較為成熟的教學(xué)理念和教學(xué)方法，但是在人工智能2.0時(shí)代和大數(shù)據(jù)時(shí)代，該門(mén)課程還需要結(jié)合新時(shí)代新技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，進(jìn)一步進(jìn)行課程內(nèi)容和教學(xué)方法改革。