基于人工智能的傳感器技術教學探索

車 玲,王 滟

(南通職業大學,江蘇 南通226007)

基于人工智能的傳感器技術教學探索

車 玲,王 滟

(南通職業大學,江蘇 南通226007)

信息技術的發展深化了人工智能技術在教學中的應用。通過傳感器智能教學平臺融合專家系統、規劃,以解決學生在學習中遇到的問題為出發點,探索了人工智能技術在傳感器技術教學中的應用。根據學生的學習過程記錄,動態地調整教學,取得了優化教學的效果。

人工智能;傳感器;智能教學平臺;智能化學習模式

信息采集依靠的是各種傳感器來直接感知被測對象的變化,并將采集到的信息轉換成可用信號,供進一步分析、使用。即傳感器技術是信息化、智能化領域的技術源頭。高校在自動化、電氣電子、計算機、物聯網、汽車電子等專業課程設置中,均開設了傳感器技術課程;如何提高該課程的教學質量及學生的學習興趣,是當下高校均在研究的課題之一。隨著計算機技術在教學中的應用越來越廣泛,作用越來越大,智能教學系統也逐漸占據主導地位,并改變著傳統的教學方式[1]。以此為基礎,如何將人工智能有效地應用于教學系統中,以提高學生的學習效率,也是目前較多學科課程教學正在研究的課題。本課題就此方面做了有益探索。

1 人工智能與教學系統

人工智能(Artificial Intelligence)從上世紀50年代提出至今,已經有了飛速發展,取得了豐碩的成果。人工智能是計算機學科的一個分枝,被普遍認為是世界三大尖端技術之一,可用來模擬人的某些意識、思維過程,使機器能像人一樣思考、學習。目前人工智能的研究涉及語言識別、圖像識別、機器人技術、專家系統、數據挖掘、智能接口技術、智能信息處理等領域,隨著技術的日臻成熟,其應用領域也不斷擴大。

近年來隨著云計算、大數據、深度學習等軟件技術及硬件設備性能的不斷提高,使得人工智能技術取得了迅猛的發展,在安防、醫療、智能家居、教育等領域得到了廣泛應用,市場發展前景廣闊。在教育領域各高校都在積極探索、創新教育教學模式,力求為學生提供更加精準有效的學習方法。人工智能與教學系統相結合,主要應用在以下幾個方面:

(1)機器學習 機器學習主要是研究人類的學習機制、人腦的思維過程,建立針對具體任務的學習系統[2]。機器學習技術是所有智能教學系統都要使用到的技術,如利用機器學習技術系統可以通過學生對一定數量問題的回答,總結出該學生對課程的掌握程度。機器學習的許多技術如基于統計的學習、神經網絡、歸納邏輯編程、數據挖掘等都可以應用于教學中,使教學更具針對性,更能實現“因材施教”理念。

(2)專家系統 專家系統是利用人類專家的知識與經驗,應用人工智能技術進行推理、判斷,模擬決策過程的計算機程序系統。

(3)規劃 在教學活動中通常將教學目標劃分為多個目標及子目標,規劃就是根據學生在不同時間的狀態,動態地改變教學目標并及時調整教學過程要實現的教學任務,這是一個動態規劃的過程。

2 人工智能技術在傳感器課程教學中的應用

把人工智能技術應用于傳感器技術課程,在策略上主要是掌握學生對教學內容學習的程度及遇到的問題,并建立學生的學習文檔,然后根據學生的不同學習情況相應地調整教學任務與教學安排。

2.1 系統設計

相對于傳統的網絡教學,傳感器智能教學系統要求具有更加復雜的運行機制,這表現在如下幾個方面:

(1)針對不同學生的特點設計學習情境,建立知識庫,對每個學生的學習情況做出相應的決策。

(2)教師依據教學目標、培養方案等預設教學策略,再結合學習情境的數據資源決定學生的學習步驟,并提供學習建議、案例、網絡資源等,記錄學生的學習狀況。

(3)在智能教學系統中學生的主要交互對象是系統,學生通過各種設備智能教學系統輸入信息,智能教學系統經決策后向學生輸出評判、建議、提示等內容,通過信息交互,系統完成智能教學的過程。

在圖1所示的框圖中,表示了7個模塊與學習平臺的關系,體現了人工智能教學中的緊密結合。

圖1 智能交互學習平臺框圖

2.2 教學設計

2.2.1 交互式學習

課堂教學是一對多的教學模式,老師根據教學目標進行教學,并根據大多數學生的反響來進行微調,學生由于接受能力的區別會產生差異。而智能交互平臺將課程中的每個知識內容制作成短視頻,例如霍爾傳感器包括霍爾效應、工作原理、結構類型、檢測電路、應用案例等幾個知識點,學生可根據自己的學習情況,選擇不同的知識點鞏固學習。對學習中的難點可在互動討論區與同學或老師討論,也可留言給老師得到解答。

2.2.2 動態規劃

教學活動被分成若干小的教學目標,教師根據學生的課堂及平臺的學習情況隨時調整教學過程,以達到期望的教學目標。智能交互平臺為各知識點設置了習題及測試,系統直接給出測試評分及學習建議,如圖2所示。系統依據學生的測試結構作出決策,教師參照系統決策進一步解決學生學習過程中產生的共性問題,以達到事半工倍的效果。

圖2 測試評分及學習建議

2.2.3 智能決策

學生在智能平臺上的學習過程,將被系統一一記錄,并由決策模塊進行分析,在綜合復習時給出適當的復習建議。學生可根據自己的學習情況,參考系統建議進行綜合復習,優化學習過程,達到最優學習效果。

3 結語

基于人工智能技術的教學探索是為學生在“學”的過程中,遇到問題時會得到有啟發性的合適幫助;為學生提供豐富的教學環境使學生成為學習系統的一個組成部分,從而極大地提高學生的學習能力,達到預期的學習效果。

[1] 焦加麟,徐良賢,戴克昌.人工智能在智能教學系統中的應用[J].計算機仿真,2003,20(8):49-51.

[2] 張 妮,徐文尚,王文文.人工智能技術發展及應用研究綜述[J].煤礦機械,2009,30(2):4-6.

Teaching Exploration of Sensor Technology based on Artificial Intelligence

CHE Ling,WANG Yan
(Nantong Vocational University,Nantong 226007,China)

The development of information technology has deepened the application of artificial intelligence technology in the teaching.Through the integration of intelligent teaching platform of sensor technology with expert system and planning,the problems that students encountered in learning were solved.The application of artificial intelligence technology in the teaching of sensor technology was explored.According to the students'learning process records,the teaching was adjusted dynamically,to get the effect of optimizing teaching.

artificial intelligece;sensor;intelligent teaching platform;intelligent learning model

G642.0

B

1673-0356(2017)12-0054-02

2017-10-30;

2017-11-01

江蘇省現代教育技術研究課題:基于AI的高職課程智能化學習模式的構建(2016-R-48732)

車 玲(1974-),女,講師,碩士,主要研究方向:傳感器應用技術、電氣控制技術,E-mail:cldd621@sina.com。