基于Prolog语言的高中人工智能课程教学探索

发布时间：2017-05-29 07:12

  本文关键词：基于Prolog语言的高中人工智能课程教学探索，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 随着人工智能技术的迅速发展及其应用的不断深入,人工智能教育也开始引起了人们的关注。2003年教育部颁布的《普通高中技术课程标准(实验)》中首次设立了人工智能选修模块,其中包含“知识及其表达”,“推理与专家系统",“人工智能语言与问题求解”三个主题。至此,我国高中阶段的人工智能教育拉开了序幕。但是,人工智能教育在我国的起步相对较晚,高中信息技术教师对人工智能知识的理解,以及对人工智能课程教学方法的把握等方面还存在着一定的问题。而Prolog语言作为人工智能的一个重要组成部分,接近于人类自然语言,富有逻辑性,容易编写和阅读。因此,本文在探索基于Prolog语言的人工智能课程教学的意义与可行性的基础上,结合具体案例来阐述课程模块中三个主题教学应分别采用何种教学模式,这为人工智能教育如何在高中阶段更好的展开提供了一条新的思路,并能在一定程度上解决当前高中教师缺乏可供借鉴的教学方法等问题。 本文围绕高中人工智能教育的课标,结合本人在浙师大附中的教学实践,将论文分为四个部分进行阐述: 第一部分从人工智能的发展与应用、人工智能教育的兴起、Prolog语言的作用等方面进行了分析与讨论,同时也对国内外与本研究相关的文献进行了综述。这既是本文研究的背景,也是本文提出基于Prolog语言进行人工智能教学探索的现实依据。 第二部分对高中人工智能课程标准进行解读,讨论人工智能课程与信息技术课程之间的关系,对课程的目标与理念进行明确,同时也提出对标准的若干认识,包括人工智能课程的学科体系定位、与必修模块的链接、内容深度的把握等方面。这既是本文研究的理论与政策解析部分,也是探索基于Prolog的人工智能课程教学的依据。 第三部分提出基于Prolog语言开展人工智能课程的教学思路,并就其可行性与意义进行详细的阐述,最后通过“知识表示与Prolog语言",“专家系统与Prolog语言”,“问题解决与Prolog语言”这三个案例来论证基于Prolog语言开展人工智能教学可行性。 第四部分针对人工智能课程的三个主题分别提出三种不同的教学模式,即“知识及其表达”主题采用基于案例学习的教学模式,“推理与专家系统”采用认知学徒制模式,“人工智能语言与问题求解”采用基于问题的教学模式,并详细论述三种教学模式分别应用于三个主题的可行性、在教学过程中的实施步骤,并结合自身的教学实践,给出若干典型的教学案例。
【关键词】：人工智能 课程 Prolog语言 案例学习 认知学徒制 问题解决
【学位授予单位】：浙江师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TP18-4
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-7
• 目录7-9
• 图表目录9-10
• 一、绪论10-25
• (一) 选题的背景10-12
• 1. 人工智能的发展与应用10
• 2. 人工智能与教育的结合10-12
• 3. Prolog语言的作用12
• (二) 问题的提出12-13
• (三) 研究内容与方法13-14
• (四) 研究综述14-25
• 1. 基本概念界定15-16
• 2. 国外研究综述16-20
• 3. 国内研究综述20-25
• 二、高中人工智能课程的标准解读25-35
• (一) 人工智能课程与信息技术课程的关系25-26
• (二) 人工智能课程的标准与目标26-30
• 1. 课程标准26-27
• 2. 课程目标27-28
• 3. 课程理念28-30
• (三) 对人工智能课标的认识30-32
• 1. 学科体系定位30
• 2. 与必修模块的衔接30-31
• 3. 内容深度的把握31-32
• (四) 对课标内容认识的调查与思考32-35
• 三、基于Prolog的人工智能课程教学的意义与可行性35-47
• (一) Prolog语言的特点35-36
• (二) Prolog作为教学主线的可行性36-40
• 1. Prolog语言作为教学主线的意义36-38
• 2. Prolog语言作为教学主线的可行性分析38-40
• (三) 基于Prolog语言的“人工智能初步”模块教学案例40-47
• 1. 知识表示与Prolog语言40-42
• 2. 专家系统与Prolog语言42-43
• 3. 问题解决与Prolog语言43-47
• 四、基于Prolog的人工智能课程的教学模式研究47-74
• (一) 基于案例学习的教学模式在“知识及其表达”主题中的应用47-54
• 1. 概念与功能47-48
• 2. 应用的必要性48-49
• 3. 教学实施过程49-51
• 4. 典型教学案例51-54
• (二) 认知学徒制在“推理与专家系统”主题中的应用54-67
• 1. 教学目标54-55
• 2. 应用可行性55-58
• 3. 教学实施过程58-59
• 4. 典型教学案例59-67
• (三) 基于问题的教学模式在“人工智能语言与问题解决”中的应用67-74
• 1. 概念与特征67-68
• 2. 应用可行性68-69
• 3. 教学实施过程69-71
• 4. 典型教学案例71-74
• 五、小结与展望74-76
• (一) 研究总结74
• (二) 下一步工作74-76
• 参考文献76-80
• 附录80-82
• 致谢82-83
• 攻读学位期间取得的研究成果83-84

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 赵蒙成;;工作场的学习：概念、认知基础与教学模式[J];比较教育研究;2008年01期

2 张剑平;关于人工智能教育的思考[J];电化教育研究;2003年01期

3 张晓;朱萍;徐U，

本文编号：404421