信科專業《計算智能》課程教學方法研究與探討

《計算智能》是我校為信息與計算科學（簡稱“信科”）專業的高年級學生開設的專業限選課。學習這門課主要是“信息與計算科學”“計算機相關專業”和“應用數學”等專業的學生，但是不同的專業，其教學方法、大綱要求都有所不同。本文主要從“信息與計算科學”這一專業出發，從教材選擇、大綱制定、進程表、課堂教學、作業與實驗等等方面對教學過程進行研究和探討。

第一，選擇合適的教材

《計算智能》這門課，很多高校都使用褚蕾蕾老師的《計算智能的數學基礎》這本書，我也曾經使用過這本教材。這本書詳細的闡述了實現智能計算的相關數學知識，要求學生有非常硬的數學功底，否則學起來會很吃力。最好是數學專業的學生來學習比較合適。但是問題是開設計算智能這門課的專業不僅僅只有數學專業，計算機和信息與計算科學專業都開設這門課，而這本教材對他們來說太深了，他們更注重于實際應用。

除了《計算智能的數學基礎》這本書之外，《計算智能——理論、技術與應用》也是非常優秀的教材，它主要針對研究生和科研人員學習使用。因此，對于信息與計算科學專業，我們既要他們理解計算智能，也要他們能夠從實際出發，實現智能計算。這是我們的教學目標，純粹講解數學，對他們來說是興趣的一個磨滅。因此，我建議采用曹承志老師編著的《智能技術》這本書，基于其中的若干章節（主要是第四、五、六章）來講解計算智能這門專業限選課。

第二，制定教學大綱

計算智能是借助現代計算工具模擬人的智能機制、生命的演化過程和人的智能行為而進行信息獲取、處理、利用的理論和方法。計算智能信息處理系統是以模型為基礎，以仿生計算為特征含數據、算法和實現的柔性交互式系統。當前，計算智能在用計算科學與技術模擬人和生命的智能及行為方面，主要有模擬智能產生與作用賴以智能表現與功能行為的邏輯觀點。

基于這些觀點和視野，形成了人工神經網絡、演化計算與模糊邏輯為代表的三個典型分支。本課程在這三個分支中，選擇了人工神經網絡、遺傳算法和模糊邏輯的基礎知識作為教學的基本內容。這些內容對于進一步學習、研究計算智能、人工智能等高級信息處理，以及信息科學和工程技術都是必要的、基礎性的。

教學重點：感知器，人工神經網絡，遺傳算法，模糊集與模糊系統，模糊邏輯與模糊推理，模糊模式識別與模糊控制等部分內容。同時掌握運用所學知識解決實際問題也是在教學過程中不斷要強調的內容。

教學難點：在計算智能的教學過程中，難點主要是人工神經網絡，遺傳算法和模糊邏輯的理論講解，要用簡明形象的語言描述理論知識，讓學生感興趣。同時，將理論轉化為實際解決問題的能力也是教學上的一個難點。

第三，按照大綱要求，開展有序的課堂教學

根據大綱要求，計算智能這門課共有48個學時，其中實驗學時8節，學習時間共18周，每周1～2次課。

這種時間安排方式是比較合理的，設計時主要考慮到知識的學習順序，避免實驗與理論課不能配合的現象發生。實驗1在第10周做，那么我們就可以利用前面9周的時間給學生講解神經網絡的相關理論和實驗軟件等等，為實踐做準備工作。這樣，學生在做課程實驗時，才不會覺得無從下手。實驗2在16周做，當中空閑的兩周主要用于學習MATLAB遺傳算法工具箱。

第四，設計作業與課程實驗

該課程有兩次作業，分別在第6周和第12周布置，作業時間為1～2周。這兩次作業內容分別針對“人工神經網絡”和“遺傳算法”。從表中不難看出，當做完相應章節的作業后，立即進行課程實驗，這樣的設計，使得學生難免更加深刻地理解和掌握知識。

值得提出的是，這門課的實驗工具——MATLAB6.5。以前，我們曾經使用過C/C++/VC＋＋等等高級語言來做計算智能仿真實驗，但最后的效果并不是很令人滿意，學生往往會知難而退，從而喪失對這門課的興趣和信心。

因此，我認為，針對信科專業或者計算機相關專業的學生，他們的數學基礎并不是非常扎實，而計算智能又是一門專業限選課。要想讓學生對這門課產生興趣，我們可以考慮采用一些成熟的工具箱來支持我們的實驗教學，如MATLAB6.5的“神經網絡工具箱”“遺傳算法工具箱”和“模糊邏輯工具箱”。學生通過使用這些工具箱，方便而有效地感覺到“智能的計算”的存在。實踐證明，這種方法能夠取得更好的實驗教學目的。

第五，與學生的課后交流

教師在課堂上傳授完知識后，要及時與學生進行交流，了解他們的學習情況并獲取建設性意見。通過平時的觀察和總結，大學教師與學生交流的方式和方法主要有以下幾種：

(1)利用一切時間（如上課提前幾十分鐘到教室、課間或下課時間等等）與學生交談，了解他們的學習動態及回答他們提出的問題。

(2) 建立課程網站，學生登陸后可以通過論壇或聊天室向教師提問。可以確定一個時間（如每周三晚7點，開放聊天室進行網絡實時答疑），平時學生可以通過在論壇上發帖，教師回復的方式獲得答疑。

(3) 如果沒有課程網站，教師可以留給學生一個常用的Email地址，或者其他的聯系方式，讓學生在學習過程中遇到困難時可以聯系到教師。

(4) 固定輔導的時間和地點。這個地點可以是教室、辦公室、會議室等等。如果場所有限，可以分班進行。

上面的四類方法是經常使用的，我們對此進行了一個問卷調查，對象是03級和04級信息與計算科學的150名學生，要求他們選出三種最合適的交流方式。經過認真的調查和詳細的統計，有106位學生選擇了采用學習網站的方式進行交流，97位學生選擇了固定場所答疑，76位學生選擇了課間交談方式。而類似Email、QQ和打電話的方式似乎不受學生青睞。論壇和聊天室方式介于它們之間，而這兩種方式完全可以包容在“課程學習網站”中。

第六，計算智能與人工智能的關系

在我校，要求學生先學習計算智能，再學習人工智能，其實兩者的順序并不重要，未必要先學習計算智能。但是，在教學過程中，要讓學生明確學習目的，了解學習這門課的意義所在，計算智能與人工智能相比，是更低層的運算，它強調的是數據，而人工智能強調的是知識。

從事這門課的教學有很長時間了，也逐漸地有一些研究課題，對于個別特別感興趣的學生，可以吸引他們加入我們的研究隊伍，這也是因材施教思想的一個體現。

參考文獻：

[1]丁永生.計算智能——理論、技術與應用[M].科學出版社，2004.

[2]曹承志，王楠.智能技術[M].清華大學出版社，2004.

[3]褚蕾蕾，陳綏陽，周夢編.計算智能的數學基礎[M].科學出版社，2002.