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2019年全国智能科学与技术&人工智能教育暨教学学术研讨会

召开年：2019
召开地：沈阳
出版时间： 2019-10-12

主办单位：;中国人工智能学会;;

会议文集：2019年全国智能科学与技术&人工智能教育暨教学学术研讨会论文集

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1.北京大学人工智能课程教学改革与实践
- 罗定生;李文新;邓志鸿;童云海;刘家瑛;陈婧;谢昆青
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：针对大学本科人工智能课程如何开设的问题,在细致梳理总结多年教学探索和实践的基础上,提出将人工智能课程在大学一年级开设,并以北京大学开展的教学为例,具体阐述相应的教学改革与实践.
2.地方本科院校人工智能专业建设研究与实践
- 刘光洁;张嵛;姚亦飞
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：针对人工智能专业建设的问题,提出"1+3"(1个特色和3个接轨)模式,分析专业的培养目标、课程设置、师资队伍及教学条件等建设情况,以长春师范大学的人工智能专业为例,阐述面向基础教育的人工智能专业建设途径及发展规划.
3.高师院校人工智能师范类本科专业人才培养分析
- 刘丽珍;宋巍;王万森;施智平;师怡爽
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：针对经济社会发展和中小学教育这个规模庞大的师资市场需求,结合教育部卓越教师培养计划项目,从人才培养、教学体系和队伍建设几个方面,分析高师院校人工智能师范本科专业构建以师范生为中心的教育教学新形态培养体系,以期带动国内更多的高校建设人工智能师范本科专业,促进中国新一代人工智能发展的人才培养.
4.基于OpenMV的类人机器人教学实践
- 牛国臣
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：针对目前高校机器人教育形式过于单一化、传统化的问题,为满足机器人教育实践中培养交叉型、复合型人才的需求,提出多样化的教学实施方式,以基于OpenMV的类人机器人教学实践为例,具体阐述适合培养大学生创新能力的机器人教育模式,最后通过实践成果分析,说明教学效果.
5.基于联想记忆的智能机器人教学方法研究
- 杨晶东;孙磊明
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：针对智能科学与技术专业智能机器人课程的难点,分析当前人工智能应用于智能机器人的核心技术,提出基于联想记忆的智能机器人核心技术课程教学案例设计方案,详细介绍智能机器人运动学原理、传感器技术、全局定位、SLAM、路径规划等核心知识点,最后通过问卷调查形式,说明本文教学设计方法的授课效果.
6.基于学习结果的工程教育模式在数据结构课程中的应用与实践
- 高春晓;许晟华
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：针对传统教育模式中先导课不扎实、过分强调"知识导向"、实践不够充分和评价方式单一等问题,提出结合OBE思想,对数据结构的教学过程进行重新设计,并说明改进的方法,阐述OBE理念下的创新在教学过程中的具体应用过程.
7.脑与认知科学课程的混合式教学探索与实践
- 赵秀洁;冷珊;葛长赟
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：分析脑与认知科学是结合心理学、神经科学、人工智能等学科,经过交叉发展而诞生,是智能领域最具挑战性和最活跃的前沿学科之一,提出在教学中采用混合式教学方法,提升课堂教学的学生参与度,针对该课程的总体规划内容,阐述混合式教学的探索和实践过程,说明教学效果.
8.人工智能课程实践教学改革探讨和研究
- 秦记峰;任东海
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：基于人工智能专业课程信息融合度高、算法复杂抽象的特点,探讨和研究如何适应应用型人才培养目标的问题,从实验教学方法、构建人工智能实验平台、创建开放式实验模式和建设多元实验评价体系等角度进行探讨,目的是提高学生的积极性,能深入理解人工智能专业基本概念,具备理论的创新能力.
9.人工智能人才的需求现状与对策
- 吴青;景蓉蓉
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：人工智能对高校教育提出了新的挑战,文章针对人工智能人才存在较大缺口及短板问题,立足当前,对高校如何培育适应社会需求的人工智能人才提出自己的观点.
10.人工智能专业数值分析课程教学研究与探讨
- 陈爱斌;张钊源
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：分析人工智能等涉及工程计算、数据处理的工科专业,数值分析已经成为其必不可少的数值计算和数据处理基础课程.文章结合作者多年的教学经验和人工智能专业的特色,就人工智能专业数值分析课程教学的特点、教材建设、实践教学、考试形式等方面提出一些看法和相关改革建议.
11.任务驱动型渐进式智能计算课程教学实践
- 赵彤洲;卢涛;李晓林;曾祥进;李德华
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：分析社会对人工智能技术需求的变迁及智能科学与技术专业智能计算课程教学内容因之而变,提出以聚焦问题、逐层深化的渐进式教学方式,将应用场景具体需求贯穿于教学内容、实践内容及教学方式中,探讨面向应用场景需求的任务驱动型教学模式.以武汉工程大学智能科学专业的智能计算课程教学为例,阐述该教学模式的具体实施过程.
12.深度学习技术应用现状分析与发展趋势研究
- 罗荣;王亮;肖玉杰
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：针对深度学习技术迅速发展的基本状况,分析深度学习技术的主要研究现状,结合其基本原理和主要应用领域,对深度学习技术进行分类和总结,指出目前深度学习技术发展的瓶颈问题,归纳出未来深度学习技术发展的主流趋势.
13.数字图像处理课程本硕一体化分级教学的设计和建设
- 温静;韩建栋
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：分析现行的图像处理教学在本科和研究生阶段上处于分离状态,在内容的组织上缺乏连续性和延伸性的问题,从图像处理教学内容选择和实践教学安排上入手,提出一种一体化的课程分级教学模式,使得本科和研究生阶段的图像处理课程具有内容一致性和连贯性.
14.新工科背景下民族高校人工智能专业建设及创新人才培养探索
- 向伟;黄勤珍
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：分析民族高校自身定位和人才培养目标,探讨新工科背景下符合民族高校自身特点的人工智能专业建设和创新人才培养方案,围绕如何体现"智能+民族"和"软硬结合"的专业培养特色,阐述民族高校人工智能创新人才培养的总体思路,人工智能专业建设方案和课程体系设计.
15.新工科的兴起与智能复合人才培养的研究
- 孙红;王瑞琪;付东翔;巨志勇;尹钟
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：针对人工智能教育的发展、高校传统工科建设的挑战、新工科的定义及智能复合人才培养,进一步阐述和研究新工科的智能复合人才培养方法,特别是"人工智能+X"人才培养的理念和方法.
16.智能科学与技术专业机器人课程体系建设
- 汪红;唐菀;刘科
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：分析智能科学与技术专业现状,提出以智能机器人为载体制定智能科学与技术专业机器人方向的课程体系和建设思路,阐述该课程体系的具体实施过程,并说明教学效果.
17.智能科学与技术专业柔性化教学模式研究
- 田勇;刘子凡;丁学君;赵爽
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：介绍智能科学与技术专业柔性化教学模式的特征和国内外研究现状,针对智能与科学技术专业应用型人才培养,提出以学生为中心,并且融合信息化教育的柔性化课程设计,阐述柔性化教学模式的实施过程,并说明教学效果.
18.智能控制课程中英双语教学方法研究与教学案例设计
- 尹钟;陈玮;付东翔;傅迎华;孙红
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：提出一种针对智能控制课程的双语教学框架,基于"神经网络"授课内容,设计涵盖感知器和多层感知器知识点的4个教学案例,目的是帮助学生准确掌握不同智能控制方法原理的双语表述和概念思想,介绍教学实施过程并说明该双语教学方法在一定程度上能提高学生的学习效率.
19.智能问答系统在高校课程教学中的应用
- 朱卫平;林海;谢榕;赵小刚
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：分析在高校课程教学过程中教师及学生问答环节的痛点,阐述智能问答系统在课程教学改革中的实用性,进一步根据实际课程教学问答环节的需求,设计基于智能问答的教学系统,以此为依据辅助课程教学,同时指出该系统的特点和进一步的扩展之处.
20.智能专业课程信息检索的立体化教学与实践体系研究
- 魏群;张春英
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：针对国内高校智能专业骨干课程信息检索的教学模式、教学内容、教学课件、实验资源不够成熟、配套的实验和课程设计比较缺乏的情况,分析该课程的特点,提出课程的立体化教学与实践体系,从课程教学、实验开发和课程设计3个方面进行详细的设计和论述,并给出实际的实验计划和课程设计实例.
21.走近“智能+”新时代，创新“智能+”专业教育
- 王万森
- 《2019年全国智能科学与技术人工智能教育暨教学学术研讨会》 | 2019年
摘要：在现有“智能+”专业教育方面还存在着一些不可回避的问题，尤其是智能科学与技术专业和人工智能专业之间的关系。它们同处于“智能+”专业架构内核，其关系如何正确处理意义重大。最合理的方式为:以“智能科学与技术”作为研究生学科名称、“人工智能”作为本科专业名称。但考虑到目前仍无“智能科学与技术”一级学科，且这两个本科专业并存已既成事实，故可考虑其差异化发展，即对研究型、应用研究型高校和理科类高校按智能科学与技术专业设置，而技术型、技术应用型高校和非研究型工科类高校按人工智能专业设置。待智能科学与技术一级学科确定后，将两个专业统一更名为“人工智能”，分理科和工科两个方向发展。