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        BP神經(jīng)網(wǎng)絡與Android移動應用開發(fā)融合教學的探討

        2021-06-11 11:42:05王耀棱
        計算機時代 2021年5期
        關(guān)鍵詞:人工神經(jīng)網(wǎng)絡神經(jīng)網(wǎng)絡教學質(zhì)量

        王耀棱

        摘? 要: 為了提升學生對人工智能課程的學習興趣、提高人工智能課程教學質(zhì)量,嘗試將人工智能課程中BP神經(jīng)網(wǎng)絡的內(nèi)容與Android移動應用開發(fā)課程的實訓課進行融合教學,借助學生對Android移動應用開發(fā)課程的興趣和實訓課的趣味性,來提高其教學質(zhì)量。教學效果評價顯示,學生對兩門課程的學習興趣都有提升,教學質(zhì)量有大幅度提高,說明將計算機理論課程和開發(fā)類課程教學的合理融合,可以取得較好的教學效果。

        關(guān)鍵詞: 人工智能; BP神經(jīng)網(wǎng)絡; Android移動應用開發(fā); 教學

        中圖分類號:G642? ? ? ? ? 文獻標識碼:A? ? ? 文章編號:1006-8228(2021)05-97-03

        Discussion on integration teaching of the "BP Neural Network" and

        "Development of Android Mobile Applications" courses

        Wang Yaoling

        (Enshi Tujia and Miao Autonomous Prefecture University of Radio and Television, Computer Department, Enshi, Hubei 445000, China)

        Abstract: In order to enhance students' interest in learning artificial intelligence and improve the teaching quality of the course, this paper attempts to integrate the content of BP neural network in artificial intelligence course with the practical training course of Android mobile application development course, so as to improve the teaching quality with the help of students' interest in learning Android mobile application development course and the interest of practical training course. The evaluation of teaching effect shows that students' interest in learning the two courses has been improved, and the teaching quality has been greatly improved, proving that the reasonable integration of the teaching of computer theory course and development course can achieve better teaching effect.

        Key words: artificial intelligence; BP neural network; Android mobile application development; teaching

        0 引言

        計算機科學與技術(shù)專業(yè)是一級學科專業(yè),主要為面向計算機行業(yè)培養(yǎng)寬口徑的人才。它的培養(yǎng)計劃涵蓋了諸如硬件、軟件、網(wǎng)絡等很多方向的專業(yè)課程,人工智能及應用和Android移動應用開發(fā)兩門課程是它的選修專業(yè)課。

        人工智能在計算機科學領域的應用非常有前途、很熱門并且廣為人們所關(guān)注。人工智能主要是研究如何開發(fā)出基于智能算法的程序安裝到機器設備上來實現(xiàn)模擬人的智能行為和反應[1]。人工智能及應用課程主要是學習和理解這些智能算法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是人工智能中聯(lián)結(jié)主義學派中的一種典型的智能算法,也是目前應用的比較好的一種算法[2]。AlphaGo在2016年大戰(zhàn)圍棋冠軍李世石事件上一舉成名,引起人們極大關(guān)注。而AlphaGo的核心算法是基于多層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。

        在2013年的Google I/O大會上,Google發(fā)布了Android Studio的第一個版本,它是Google推薦的移動應用開發(fā)工具,也是現(xiàn)在比較流行的開發(fā)工具[3]。Android移動應用開發(fā)占據(jù)了手機APP的幾乎半壁江山,高等院校計算機科學與技術(shù)本科專業(yè)幾乎都開設此課程,也深受學生喜愛。

        人工智能及應用課程比較枯燥,理論性較強,如果教師教學上駕馭不好,課堂就會出現(xiàn)“老師口干舌燥,學生放倒一片”的現(xiàn)象。如何提升學生對此類課程的學習積極性,進而提高課程教學質(zhì)量,是當下計算機教師面臨的一大難題。本文試圖采用課程融合的教學方法去解決。

        1 兩門課程的教學現(xiàn)狀及融合教學的實現(xiàn)思路

        1.1 兩門課程的教學現(xiàn)狀

        人工智能及應用課程主要為學生進入計算機科研領域打下基礎,課程內(nèi)容是研究包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡在內(nèi)的智能算法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡有很多類型,如上面提到的較為復雜的卷積人工神經(jīng)網(wǎng)絡,還有進化神經(jīng)網(wǎng)絡等。在實踐教學中,基于能讓學生容易學習和理解的考慮,我們多采用經(jīng)典的BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡這一章的入門模型。

        課堂授課在介紹了生物神經(jīng)工作原理之后,就會構(gòu)建它的數(shù)學模型,會有大量數(shù)學推導和邏輯推理,教學方式也常常是板書式教學。課堂學習往往很單調(diào)、枯燥,在這門課程中如何去引導學生產(chǎn)生學習興趣,讓其主動學習和探究是這門課程教學的關(guān)鍵。

        Android移動應用開發(fā)是職場所需的實用專業(yè)課,課程對實踐要求高,學生能認識到課程的重要性,學習興趣強。在實訓教學中,部分學生能夠超前自學。

        1.2 兩門課程融合教學的實現(xiàn)思路

        奧蘇貝爾的認知同化說認為,新知識的學習必須以已有的認知結(jié)構(gòu)為基礎。人工智能課程的學習需要高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計等課程基礎,Android移動應用開發(fā)需要Java程序設計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等課程基礎。普通本科生中除去先修課程基礎差的學生外,絕大多數(shù)學生具有學好兩門課程的基礎條件,關(guān)鍵在于學生是否愿意去學習和鉆研。布盧姆認為,學生最大的學習動機莫過于對所學知識有求知的興趣。只有在這種動機下的學習,才會提高自身的主動性與自覺性,達到提高教學質(zhì)量的目的。

        高等教育為了方便教學,把專業(yè)學科知識體系的教學內(nèi)容按照其固有的規(guī)律人為的劃分成若干課程。由此可見,這些課程之間是有緊密聯(lián)系的[4]。融合教學就是選用多種課程的聯(lián)系性內(nèi)容在課堂中開展專題教學,助力學生對相關(guān)課程進行相互促進認知。

        學生之所以對人工智能課程的學習興趣下降,主要在于課程理論性強、長時間進行單調(diào)枯燥的數(shù)學推導,讓學生精神疲憊,難以產(chǎn)生學習興趣。因此,在這兩門課程教學中,筆者嘗試將兩門課程進行融合教學,教學內(nèi)容是將簡單的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法置于到一款Android APP軟件中,APP能夠借助算法對數(shù)字對進行分類。通過學生較為喜歡的Android移動應用開發(fā)實訓教學帶動學生對人工智能課程的興趣,以此激發(fā)了學生的學習探索興趣,促進學生對兩門課程的學習與探究。

        2 兩門課程融合教學的實現(xiàn)

        學生實訓平臺采用Android Studio2.2.3開發(fā)工具,教師演示智能手機采用華為AQM-AL00。由于設備條件限制,要求學生使用開發(fā)工具配置的模擬器運行APP。實訓項目為設計開發(fā)一款數(shù)字對分類器APP,在項目中設置BP神經(jīng)網(wǎng)絡類(即:BpNerve.java),在活動組件(即MainActivity.java)中調(diào)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡類構(gòu)造對象,在監(jiān)聽器中調(diào)用對象完成分類學習,并對檢測數(shù)字對分類。該APP能將一些數(shù)字對按照數(shù)字對中兩個數(shù)字關(guān)聯(lián)程度進行分類。

        教師演示開發(fā)APP后,在手機端裝入該APP,打開APP。鍵入四組數(shù)字對(1,1)、(2,5)、(5,5)、(6,4),其中(1,1)、(5,5)兩對數(shù)字因為偏差小,我們將它們劃為第“1”類,故在對應分類中輸入“1”;而(2,5)、(6,4)兩對數(shù)字因為偏差大,我們將它們劃為第“0”類,故在對應分類中輸入“0”。再將需要測試的兩組數(shù)字對(2,3)、(2,4)分別進行測試,結(jié)果APP將(2,3)劃為第“1”類,將(4,2)劃為第“0”類。測試結(jié)果達到預期結(jié)果,表示APP學習到了分類規(guī)律。教師演示APP運行結(jié)果參見圖1。

        在剛開始學習人工網(wǎng)絡神經(jīng)網(wǎng)絡時,一般教材都選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡讓學生入門,因為它具有模型清晰、結(jié)構(gòu)簡單、應用性強的特點。為讓學生容易入門,采用了{2,9,1}的神經(jīng)元結(jié)構(gòu),即輸入層二個神經(jīng)元,中間層九個神經(jīng)元,輸出層一個神經(jīng)元,詳見相關(guān)代碼。

        構(gòu)造BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型類代碼:

        public class BpNerve {? ?//構(gòu)造BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型類

        public double[][] layer; //神經(jīng)網(wǎng)絡各層節(jié)點,存儲輸入值

        public double[][] layerErr; //神經(jīng)網(wǎng)絡各節(jié)點誤差

        public double[][][] layer_weight;? ? ? ? //各層節(jié)點權(quán)重

        public double[][][] layer_weight_delta; //各層節(jié)點權(quán)重動量

        public double mobp;? ? ? ? ? ? ? //動量系數(shù)

        public double rate;? ? ? ? ? ? ? ? //學習系數(shù)

        //構(gòu)造方法

        public BpNerve (int[] layernum, double rate,

        double mobp) {

        ...

        在活動源代碼中,構(gòu)建并調(diào)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對象,完成學習任務并進行檢驗樣本數(shù)據(jù)。代碼如下:

        ...

        BpNerve bp=new BpNerve (new int[]{2,9,1},

        0.12, 0.82); //構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡對象

        ...

        //迭代訓練6000次

        for(int n=0;n<6000;n++)

        for(int i=0;i

        bp.handle(data[i], target[i]);? //BP神經(jīng)網(wǎng)絡對象進行學習

        //根據(jù)訓練結(jié)果來檢驗樣本數(shù)據(jù)

        for(int j=0;j

        double[] sample=bp.computeOut(data[j]);

        ...

        學生上機進行項目實訓屬于驗證性實驗,其目的在于驗證理論,加深對理論的理解與掌握,并對學生進行基本實驗技能、方法及能力的訓練[5]。通過兩門課程的融合教學,學生基本上能夠完成項目實訓課程任務。該款軟件代碼的編寫與調(diào)試讓學生直觀地感受人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法的魅力,也對Android移動應用程序開發(fā)綜合應用有了新的感受。學生的學習氛圍變得濃厚,學生主動討論、請教老師解決問題。教師能夠明顯感覺到學生對這兩門課程,尤其是人工智能課程興趣的提升,部分學生愿意用更多課余時間來學習和研究智能算法。

        3 結(jié)束語

        將人工智能課程中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡內(nèi)容融合到Android移動應用程序開發(fā)實訓課中。通過教學實踐和教學評估,證實了這種融合教學顯著提升了學生對人工智能課程的學習興趣、提高了兩門課程的教學質(zhì)量。

        人工智能這類理論課程或多或少都存在著學生學習興趣不高、教學質(zhì)量差的情況。此類課程來源于實踐,在教學中將它回歸、融合于開發(fā)類課程的實踐中,這樣就會有較好的教學效果。以融合教學的方法來提高人工智能課程的教學質(zhì)量,還需要高校計算機教師將各種智能算法合理的與開發(fā)課程融合,融合的過程要自然,符合學生認知水平,以達到理想的教學效果。

        參考文獻(References):

        [1] 王萬森.人工智能原理及其應用[M].電子工業(yè)出版社,2012.

        [2] 呂俊杰,陳麗娜,何月涵.人工神經(jīng)網(wǎng)絡課程在生物信息學專業(yè)的教學實踐與探討[J].教育教學論壇,2014.17:208-210

        [3] 劉凡馨,夏幫貴.Android移動應用開發(fā)基礎教程[M].人民郵電出版社,2018.

        [4] 沈卉卉.大數(shù)據(jù)環(huán)境下人工智能與大學數(shù)學教育相融合的創(chuàng)新教學研究[J].高等數(shù)學研究,2019.7:113-125

        [5] 冷余生,解飛厚.高等教育學[M].長江出版社,2017.

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