人工智能教学与计算思维培养

教育理应摆脱论文联盟http://*单一的知识和技能传授功能,着重唤醒学生自身的潜能,培养其自我性,主动、抽象能力和理解能力。从计算机专业教育的角度看,就是要处理好专业知识、能力和素质间的关系。知识是基础和载体,是表现形式。能力是技能化的知识,是知识的综合体现,它把知识运用的综合性、灵活性和探索性作为自己的重要内容。素质是知识和能力的升华,素质教育就是在知识和能力的基础上全面提高学生的基本素质,尊重其主体作用和主动精神,开发其潜能,进而培养其健全的人格[1]1。
　　在人工智能的教学过程中,将一般的课本知识和内容传授给学生的同时,还要挖掘深层次的内容,传授典型的问题求解思路和方法,重视科学的世界观和方法论。这样的教育过程将知识、能力和素质贯通,以人工智能的具体知识为载体,进行专业能力培养和专业素质教育,并强调创新意识的建立和培养。
　　笔者首先概述计算思维的内涵,然后分析人工智能课程内容与计算思维间的联系,最后论述如何通过人工智能的知识传授培养学生的计算思维能力,进而培养学生的专业素质和创新能力。
　　
　　1计算思维
　　
　　计算思维(Computational Thinking)于2006年由美国卡内基•梅隆大学的周以真(J.M. Wing)教授提出[2],其定义为:运用计算机科学的基础概念(即思想和方法)去求解问题,设计系统和理解人类行为。编辑：www.ybask.Com 。
它的特征可描述为:是概念化而不是程序化;是根本的而不是刻板的技能;是人的而不是计算机的思维方式;是数学和工程思维的互补与融合;是思想而不是人造物;是面向所有的人、所有的地方。计算思维的本质是抽象和自动化。抽象体现在完全使用符号系统甚至形式化语言;自动化体现在算法实现最终是机械地按步骤自动执行。计算思维是一种形式规整的、问题求解的和人机共存的思维。典型的计算思维包括一系列广泛的计算机科学的思维方法:递归、抽象和分解、保护、冗余、容错、纠错和恢复,利用启发式推理来寻求解答,在不确定情况下的规划、学习和调度等。
　　计算思维的概念一经提出,就引起了国内外很多研究者的注意。2007年,微软研究院资助美国卡内基•梅隆大学建立了计算思维中心,以寻找计算机科学与其他领域交叉研究的新方法。2008年

[1] [2] [3] [4] 下一页