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傳感器技術課程教學中人工智能的運用
發布時間:2019-12-12

  摘    要: 隨著信息技術的飛速發展,高校教學逐漸深化人工智能技術的應用,從解決學生學習問題入手,有效融合專家系統與傳感器技術教學平臺,探析人工智能在傳感器技術教學中的相關應用,記錄學生的學習過程以動態調整高校教學模式,進而優化教學效果。

  關鍵詞: 人工智能; 傳感器技術; 教學探析;

  傳感器直接感知被測對象的相關信息變化,以采集信息,且將采集的信息轉變為可被利用的信號[1],做進一步研究分析。簡言之,傳感器技術是智能化、信息化研究的技術基礎。高校的計算機、物聯網、電氣電子等專業均開設了傳感器技術教學課程,提高該課程教學效果是高校一項重要的研究課題。計算機技術在教學中逐漸得到廣泛應用,發揮愈來愈大的作用,智能化教學系統占據高校教學主導地位,改變了傳統教學模式。基于此,提高人工智能在傳感器技術教學中的應用有效性值得高校予以更多關注。

  1、 教學系統與人工智能

  誕生至今,人工智能已經歷經六十余年的發展,且取得頗為豐碩的成果。作為計算機科學的一個分支,人工智能被公認為世界級尖端技術,該技術可以模擬人類的部分思維與意識,可以使機器進行人性化思考與學習。當前,人工智能技術的研究包含圖像識別、語言識別、專家系統、智能接口技術、數據挖掘、智能信息化處理、機器人技術等內容,隨著科學技術日漸成熟,人工智能研究領域也將得到進一步擴大。

  近年來,深度學習、大數據、云計算等硬件、軟件技術水平得到不斷提高,帶動人工智能技術迅猛發展,教育、家居、醫療、安防等領域越來越廣泛應用該技術。高校正積極創新教學模式,探索教學系統與人工智能有效結合的方式,進而為學生提供更為精準高效的教學。其主要應用有:

  (1)機器學習,即通過對人類的思維過程與學習機制進行研究,以針對某項具體學習任務制定學習系統。所有智能教學系統均會應用到機器學習技術,如機器學習可以通過觀察學生回答數量問題的情況,總結出學生對教學內容的掌握程度[2]。機器學習包含很多技術,諸如神經網絡、統計學習、數據挖掘、歸納邏輯編程等均可以應用于教學實踐中,提高教學針對性,貫徹落實“因材施教”教學理念。

  (2)專家系統,即人工智能通過推理、判斷人類專家的知識、經驗,模擬其決策過程,建立起計算機科學決策程序系統。

  (3)規劃,即指在實際教學過程中,教學目標被劃分為多個子目標,再根據學生不同時期的表現,為其動態規劃學習目標,調整教學過程以完成教學任務,即一個基于動態規劃的教學過程。
 

傳感器技術課程教學中人工智能的運用
 

  2、 基于人工智能背景下的傳感器技術教學探析

  在傳感器技術教學中應用人工智能,首先應識別學生對教學課程的掌握程度以及學習中遇到的問題,為其建立學習檔案,再依據不同學生的具體學習情況,合理地調整教學安排以及學生學習任務。

  2.1、 系統設計

  不同于傳統網絡教學,傳感器技術智能教學系統有著更為復雜的運行機制,主要體現在:(1)根據學生不同的特點設計相應的學習情境,搭建完備知識庫,科學決策每個學生具體的學習情況。(2)教師根據教學方案、培養目標等預先設定教學策略,再融合學習情境的教學資源,對學生的學習邏輯做出要求,同時,為其提供網絡資源、教學案例、學習意見等,對其學習情況做實時的記錄。(3)在產器智能教學系統中,學生主要與系統進行交互,利用各類智能設備錄入自己的信息,智能教學系統對信息進行處理、分析、決策,然后向學生輸出建議、評價、提示等信息[3],通過這種雙方互動、信息交互的形式,系統實現智能教學。這種智能交互學習平臺緊密結合人工智能技術,主要包含教學模塊、教學策略模塊、知識庫、學生模塊、智能決策模塊、學情跟蹤模塊、通訊模塊七大主要模塊。

  2.2、 教學設計

  首先是交互式學習,傳統課堂教學屬于一對多模式,教師以教學大綱與教學目標為標準實施教學,根據學生反響最強烈的部分對教學內容進行微調,由于個體學習能力存在差異,學生對教學內容的接受程度也就存在差異。而智能交互學習平臺會為課程中不同的知識點制作相應的教學短視頻,如霍爾傳感器主要包含霍爾效應、結構類型、工作原理、電路檢測、案例分析等多個知識點[4],學生根據自身實際情況與學習能力,選擇不同的知識點進行鞏固學習,并在平臺互動討論區就學習難點與疑點同專業教師或者同學進行交流討論,也可留言獲得解答。

  其次是動態規劃,教師將教學活動合理劃分為多個小的教學目標,結合學生上課情況以及智能平臺學習情況及時對教學過程實施調整,以達到預期教學目標。智能交互學習平臺根據不同的知識點設置了相應的學習測試與習題,系統能夠直接對測試進行評分,并給予學生科學的學習意見。系統會根據學生的測試結果予以決策,教師以系統決策為參照,進一步解決學生共性學習問題,進而提高教學效果與教學質量。

  再次是智能決策,智能教學系統可以詳細記錄學生在平臺上的學習過程,并經由決策模塊分析,在綜合復習階段給予學生科學的復習意見,為其制定適宜的復習計劃。學生根據實際情況,參照系統的復習建議與計劃實施綜合復習,優化學習方法,實現最佳學習效果。

  綜上所述,在人工智能背景下,傳感器技術教學應積極探索教學方法與手段,充分應用基于人工智能的智能教學系統,不斷提升教學質量,以促進教學改革的發展。

  參考文獻

  [1]李宏堡,袁明遠,王海英.“人工智能+教育”的驅動力與新指南———UNESCO《教育中的人工智能》報告的解析與思考[J].遠程教育雜志,2019,37(04):3-12.
  [2]黃偉,苗利明.移動互聯網下應用型本科物聯網專業《傳感器技術》的教學模式改革[J].現代計算機,2019(16):54-56+59.
  [3]李曉迎.面向未來課堂的具身教與學活動設計研究———以《傳感器技術及應用》課程教學實踐為例[J].江蘇教育研究,2018(33):39-43.
  [4]范祥祥,徐亞娟,賀無名.基于創新創業教育的《傳感器技術與應用》課程教學改革探討[J].湖州師范學院學報,2018,40(06):45-47.

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