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传感器技术课程教学中人工智能的运用
发布时间:2019-12-12

  摘    要: 随着信息技术的飞速发展,高校教学逐渐深化人工智能技术的应用,从解决学生学习问题入手,有效融合专家系统与传感器技术教学平台,探析人工智能在传感器技术教学中的相关应用,记录学生的学习过程以动态调整高校教学模式,进而优化教学效果。

  关键词: 人工智能; 传感器技术; 教学探析;

  传感器直接感知被测对象的相关信息变化,以采集信息,且将采集的信息转变为可被利用的信号[1],做进一步研究分析。简言之,传感器技术是智能化、信息化研究的技术基础。高校的计算机、物联网、电气电子等专业均开设了传感器技术教学课程,提高该课程教学效果是高校一项重要的研究课题。计算机技术在教学中逐渐得到广泛应用,发挥愈来愈大的作用,智能化教学系统占据高校教学主导地位,改变了传统教学模式。基于此,提高人工智能在传感器技术教学中的应用有效性值得高校予以更多关注。

  1、 教学系统与人工智能

  诞生至今,人工智能已经历经六十余年的发展,且取得颇为丰硕的成果。作为计算机科学的一个分支,人工智能被公认为世界级尖端技术,该技术可以模拟人类的部分思维与意识,可以使机器进行人性化思考与学习。当前,人工智能技术的研究包含图像识别、语言识别、专家系统、智能接口技术、数据挖掘、智能信息化处理、机器人技术等内容,随着科学技术日渐成熟,人工智能研究领域也将得到进一步扩大。

  近年来,深度学习、大数据、云计算等硬件、软件技术水平得到不断提高,带动人工智能技术迅猛发展,教育、家居、医疗、安防等领域越来越广泛应用该技术。高校正积极创新教学模式,探索教学系统与人工智能有效结合的方式,进而为学生提供更为精准高效的教学。其主要应用有:

  (1)机器学习,即通过对人类的思维过程与学习机制进行研究,以针对某项具体学习任务制定学习系统。所有智能教学系统均会应用到机器学习技术,如机器学习可以通过观察学生回答数量问题的情况,总结出学生对教学内容的掌握程度[2]。机器学习包含很多技术,诸如神经网络、统计学习、数据挖掘、归纳逻辑编程等均可以应用于教学实践中,提高教学针对性,贯彻落实“因材施教”教学理念。

  (2)专家系统,即人工智能通过推理、判断人类专家的知识、经验,模拟其决策过程,建立起计算机科学决策程序系统。

  (3)规划,即指在实际教学过程中,教学目标被划分为多个子目标,再根据学生不同时期的表现,为其动态规划学习目标,调整教学过程以完成教学任务,即一个基于动态规划的教学过程。
 

传感器技术课程教学中人工智能的运用
 

  2、 基于人工智能背景下的传感器技术教学探析

  在传感器技术教学中应用人工智能,首先应识别学生对教学课程的掌握程度以及学习中遇到的问题,为其建立学习档案,再依据不同学生的具体学习情况,合理地调整教学安排以及学生学习任务。

  2.1、 系统设计

  不同于传统网络教学,传感器技术智能教学系统有着更为复杂的运行机制,主要体现在:(1)根据学生不同的特点设计相应的学习情境,搭建完备知识库,科学决策每个学生具体的学习情况。(2)教师根据教学方案、培养目标等预先设定教学策略,再融合学习情境的教学资源,对学生的学习逻辑做出要求,同时,为其提供网络资源、教学案例、学习意见等,对其学习情况做实时的记录。(3)在产器智能教学系统中,学生主要与系统进行交互,利用各类智能设备录入自己的信息,智能教学系统对信息进行处理、分析、决策,然后向学生输出建议、评价、提示等信息[3],通过这种双方互动、信息交互的形式,系统实现智能教学。这种智能交互学习平台紧密结合人工智能技术,主要包含教学模块、教学策略模块、知识库、学生模块、智能决策模块、学情跟踪模块、通讯模块七大主要模块。

  2.2、 教学设计

  首先是交互式学习,传统课堂教学属于一对多模式,教师以教学大纲与教学目标为标准实施教学,根据学生反响最强烈的部分对教学内容进行微调,由于个体学习能力存在差异,学生对教学内容的接受程度也就存在差异。而智能交互学习平台会为课程中不同的知识点制作相应的教学短视频,如霍尔传感器主要包含霍尔效应、结构类型、工作原理、电路检测、案例分析等多个知识点[4],学生根据自身实际情况与学习能力,选择不同的知识点进行巩固学习,并在平台互动讨论区就学习难点与疑点同专业教师或者同学进行交流讨论,也可留言获得解答。

  其次是动态规划,教师将教学活动合理划分为多个小的教学目标,结合学生上课情况以及智能平台学习情况及时对教学过程实施调整,以达到预期教学目标。智能交互学习平台根据不同的知识点设置了相应的学习测试与习题,系统能够直接对测试进行评分,并给予学生科学的学习意见。系统会根据学生的测试结果予以决策,教师以系统决策为参照,进一步解决学生共性学习问题,进而提高教学效果与教学质量。

  再次是智能决策,智能教学系统可以详细记录学生在平台上的学习过程,并经由决策模块分析,在综合复习阶段给予学生科学的复习意见,为其制定适宜的复习计划。学生根据实际情况,参照系统的复习建议与计划实施综合复习,优化学习方法,实现最佳学习效果。

  综上所述,在人工智能背景下,传感器技术教学应积极探索教学方法与手段,充分应用基于人工智能的智能教学系统,不断提升教学质量,以促进教学改革的发展。

  参考文献

  [1]李宏堡,袁明远,王海英.“人工智能+教育”的驱动力与新指南———UNESCO《教育中的人工智能》报告的解析与思考[J].远程教育杂志,2019,37(04):3-12.
  [2]黄伟,苗利明.移动互联网下应用型本科物联网专业《传感器技术》的教学模式改革[J].现代计算机,2019(16):54-56+59.
  [3]李晓迎.面向未来课堂的具身教与学活动设计研究———以《传感器技术及应用》课程教学实践为例[J].江苏教育研究,2018(33):39-43.
  [4]范祥祥,徐亚娟,贺无名.基于创新创业教育的《传感器技术与应用》课程教学改革探讨[J].湖州师范学院学报,2018,40(06):45-47.

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