智能科學與技術專業課程體系建設思考論文

摘要：在對智能科學與技術專業課程體系進行調研和分析的基礎上，對比國內外著名大學的培養方案和課程計劃，對智能科學與技術專業課程體系建設提出思考與建議。

關鍵詞：智能科學與技術；課程體系；培養管理

1背景

智能科學與技術是當前科學研究和工程實踐的理論與技術發展的前沿領域，智能科學與技術專業是一個多學科交叉的跨應用領域專業Ⅲ。智能科學技術的發展將把整個信息科學技術推向“智能化”的高度，這正是當代科學技術發展的大趨勢，對於這方面人才的需求也越來越迫切。智能科學與技術培養掌握堅實智能科學與技術基本理論和系統專門知識，具備作為工程師或領導者及公民的良好人文修養，具有從事科學研究、工程設計、教學工作或獨立擔負本專業技術工作能力，深入瞭解國內外智能科學與技術領域新技術和發展動向，能結合與本學科有關的實際問題進行創新研究或工程設計的高級專門人才。

高校應穩妥發展與完善智能科學與技術專業的本科生教育，夯實本科教育基礎並積極創造條件，大力開展創新教學，努力培養學生的創新意識、創新精神和工程實踐能力，使之成為具有系統技術基礎理論、專業知識和基本技能，良好科研素質和較強創造能力的智能科學與技術工程師。

2教學計劃與教學管理分析

智能科學與技術屬於計算機類專業，其必修課程設計原則是使學生具備計算機科學與工程的基礎理論知識，尤其是大類專業招生教學的院校，通識課程主要是數學、物理文化基礎，強調紮實的自然科學基礎。專業教學的特色體現在專業必修和專業選修課程，專業必修課一般分為數學基礎和專業課程。計算機類專業數學基礎課程一般包括線性代數、微積分、離散數學、微分方程、概率與統計、數值計算等；專業課程一般包括程序設計基礎、高等程序設計、數據結構、操作系統、計算機組成與結構、數字電路與邏輯設計等。

2.1學分

本科培養計劃的學分中，國內外大學學分總數趨勢是逐步減少，追求少而精。國內院校一般在130～190學分之間，如北京大學為150學分，清華大學為1 70學分，東南大學與浙江大學均為160學分，還有16學時為1學分的，也有18學時為1學分的。

中國台灣的大學一般在130學分左右。台灣交通大學最低畢業學分為128學分，其中必修課程須達76學分（共同必修58學分+資工組核心須達9學分+（資工組副核心課程學分+另2組核心課程學分）），專業選修本系課程須達12學分，其他選修課程須達12學分，通識課程須達28學分（含外語課程必修8學分）。台灣“中央大學”為136學分，台灣“清華大學”為136學分，其中必修和必選學分126，其他與導師商量決定。

美國的大學各校差異較大。美國的學分計算有4學期制、兩長一短制及兩學期制，其中加州大學伯克利分校為120學分，麻省理工大學為90學分，加州大學洛杉磯分校為186學分，斯坦福大學為180學分。

2.2教學管理

在教學管理上，斯坦福大學給學生提供了非常寬鬆的自由發展空間。新生入校後不分專業、不分學院。除了醫學院和法學院學生需要經過一定的選拔程序外，本科生可以在入學後的前一個學期適當時候隨意選擇專業，並且選擇專業後允許更改，只要畢業時滿足專業培養方案即可。

國內的浙江大學是較早實行按大類招生的學校之一，分為大類培養、專業培養和特殊培養3類，前兩年不分專業，按學科分類集中培養。

台灣的大學專業也是按大類完成前期的基礎課程，再分小專業完成各學程，包括基礎課、核心課和進階課。

教學分組是現在的主流課程架構，也是體現專業方向的主要形式，分組課程是體現專業特色的課程組。國內清華大學採用的是分組教學；台灣的大學基本上採用的是以教學方向分組的方式，台灣的大學教學分為課程與修業、學分學程。

2.3實驗與實踐教學

計算機類專業各大院校都強調課程實驗與實驗教學，而目前課程該如何進行教學？這不僅是實驗問題，如何以工程教育專業論證為目標，怎樣使教學目標達到畢業要求是關鍵。做中學是主流實驗教學方式，尤其是美國的大學，大作業體現的是實驗與理論教學的結合，是考查學生是否理解理論知識的重要途徑。學生不僅能夠學習紮實的數學和計算機專業知識，還進行大量的實踐創新訓練。麻省理工大學、加州大學伯克利分校、加州大學洛杉磯分校、斯坦福大學都屬於實踐創新性教學模式。例如，斯坦福大學程序設計範式課程重點比較C、C++、Java的.特點和難點，每1～2周有一次大作業，針對不同的任務，要求學生用不同的語言實現，使學生加深理解各類程式語言的應用場合；麻省理工大學的課程計劃是必須先修12學分的實驗課程，再修3門或4門核心課程，最後選擇3門方向學科和1門關於該方向的實驗課、2門專業拓展課。

3智能科學與技術課程體系分析

智能科學與技術課程體系在智能基礎理論研究的基礎上，需要安排基礎性、通用性、關鍵性的智能技術研究，主要包括感知技術和信息融合技術；自然語言處理與理解技術；知識處理（認識）技術，包括知識提煉、知識分類、知識表示技術等；機器學習技術，特別是統計與規則相結合的學習技術；決策技術，即知識演繹技術特別是不確定推理技術等；策略執行技術，即控制與調節技術；智能機器人技術，特別是面向專門領域的智能機器人技術；智能機器人之間的合作技術；基於自然語言理解的智能人機交互與合作技術；智能信息網絡技術。

國內最早創辦智能科學與技術專業的學校包括北京大學，西安電子科技大學是第2批開始培養智能專業學生的院校。北京大學的本科教學計劃中，專業必修課程（29學分）包括：①專業數學/理論基礎（15學分）：算法分析與設計、集合論與圖論、概率統計A、代數結構與組合數學、數理邏輯；②硬件與系統基礎（9學分）：數字邏輯設計、微機原理和信號與系統；③智能基礎（5學分）：腦與認知科學與人工智能基礎。專業限選課程（15學分）包括信息論基礎、計算方法B、數字邏輯設計實驗、微機實驗、數據結構與算法實習、機器感知和智能處理實驗、智能多媒體信息系統實驗。選修組合課程（29～32學分）：學生按照自己的興趣，參考智能的2個專業方向推薦專業課組合，自行選擇，至少選修20學分的智能專業課程。公共核心+專業方向+新技術及其他：①公共核心課程（9學分）：智能科學技術導論、模式識別基礎、生物信息處理、智能信息處理；②專業方向課程（11～15學分）：機器感知與智能機器人方向、智能信息處理與機器學習方向、新技術及其他。

西安電子科技大學智能專業主要課程包括電路分析理論、信號與系統、數字信號處理、數字電路及邏輯設計、模擬電子技術基礎、微機原理與系統設計、數據結構、軟件工程、人工智能概論、算法設計與分析、最優化理論與方法、機器學習、計算智能導論、模式識別、圖像理解與計算機視覺、智能傳感技術、移動通信與智能技術、智能控制導論、智能數據挖掘、網絡信息檢索、智能系統平台專業實驗等課程及30多門選修課程。

建議各學校可以根據學院教學特色與實際需求，設計專業核心課程。北京大學偏重“信息處理”，湖南大學偏重“智能系統”，但需要強調的一個前提就是智能科學與技術專業屬於大計算機類，更需要大EECS專業的基礎。編程、電路、數學、數據結構、計算機系統這五大核心基礎就是大EECS；其次是專業，計算機以系統結構、操作系統、網絡、編譯、數據庫五大經典專業核心課為主，湖南大學的智能科學與技術專業強調系統，因此信號與系統、操作系統、嵌入式系統、人工智能是最基本的專業核心課，然後再分不同的分支。湖南大學智能科學與技術專業核心課程包括人工智能概論、機器學習、計算智能導論、模式識別、智能控制導論、智能數據挖掘、機器人學等；研究學位課程包括模式識別、人工智能等，主要體現為智能科學與技術基礎（人工智能概論、機器學習、計算智能導論、模式識別）、核心（智能控制導論、智能數據挖掘）和應用（機器人學）。

4結語

（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係，從本科直到研究生，同時還可以實行一定的修課限制，如台灣交通大學計算機概論與程式設計和麪向對象程式設計兩科皆不及格者不得修數據結構與算法概論，若數據結構不及格不能修算法設計課程等。

（2）程序設計類課程用上機程序能力考試來設置合格條件，如台灣交通大學基礎程式設計及格條件為通過“程式能力鑑定”，湖南大學則以CCF—CSP軟件能力測試作為程序設計課程通過的考核標準。

（3）鼓勵學生參與項目、競賽等課外科技活動，如台灣“清華大學”的綜合論文訓練是由具有同等水平的項目訓練成果或SRT（student research training）計劃項目以及其他課外科技活動成果經認定後代替的。

（4）精煉的課程教學。核心課程應該精且必須加強課程實驗，只有對方法和理論有正確的認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、加州大學伯克利分校、加州大學洛杉磯分校的學生具備紮實的數學和計算機專業知識後，都需要進行大量的實踐創新訓練。

（5）導師制度。哈佛大學學生在大一和大二學習數學和計算機入門的專業課程，在大三時申請導師，實行導師引導制。施行導師制需要落實包括專業介紹、修課指導、學科競賽等，直至畢業設計，導師需要和學生緊密聯繫。

智能科學與技術專業對人才的培養需要依據工程專業認證，以成果為導向，落實持續改進，完成學生“創新能力、研究能力、管理能力、國際化能力”基本素養的培養。