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“智能科学与技术”本科特色专业建设的实践与探讨 摘要：本文以西安电子科技大学“智能科学与技术”本科特色专业建设为背景，结合四年来教育和研究的具体发展和实践，详细介绍了该专业的课程体系、教学方法以及师资队伍等方面的建设进展。关键词：智能科学与技术；专业特色；师资队伍；培养方案 1 引言 作为21世纪现代科学技术的核心、前沿和制高点，智能科学与技术充满重大的创新机遇。在激烈竞争的国际环境下，谁先掌握智能科学技术，谁就有可能掌握制胜的主导权。目前，智能科学技术正在迅猛发展，推进智能科学技术专业教育，培养高层次智能科学技术人才，正当其时，机不可失! 智能信息处理作为国家“十一五”规划和国防“十一五”规划中的重大基础前沿方向，属于国家中长期科学和技术发展规划的重点领域和国际重大科技前沿。我校“智能科学与技术”专业依托学校电子信息技术的学科优势，利用在智能感知与图像理解领域的研究基础和师资力量，旨在培养以“智能信息处理”为特色的专业人才。 我校智能科学与技术特色专业主要从以下几个方面进行建设： (1)改革人才培养方案，构建经济社会发展需要的课程体系。 (2)改革课程教学内容，加强新教材建设。 (3)改革教师培养和使用机制，加强教师队伍建设。 (4)改革实践教学，推进人才培养与生产劳动和社会实践相结合。 (5)通过改革和建设，培养一批适应经济社会发展需求的专门人才，并集成取得的有效经验和实践效果，形成该专业建设内容的相关参考规范，发挥推广和示范作用。 2008年，西安电子科技大学“智能科学与技术”专业获批为教育部第一类特色专业建设点，在2005年培养方案的基础上，对课程体系、教学方法以及师资队伍等三个方面提出了一些创新性的措施和方法。 2 特色课程体系 新专业要生存和发展，必须尽快形成自己的特有学科体系和特色课程，特色课程将成为区别于相关学科的重要标志。智能科学与技术学科作为一级学科，下设三个二级学科，分别为：智能理论与方法、知识处理、智能系统与应用。其中，知识处理主要包括自然语言处理与理解、多媒体信息处理、智能检索、信息抽取、机器翻译、数据挖掘、模式识别、机器感知、信息融合等研究内容和方向。 在课程体系的设置上，我们参考了国外著名高校，包括斯坦福大学、麻省理工学院、剑桥大学、东京大学以及国内北大、南开、北邮等高校“智能科学与技术”专业的课程设置，充分考虑到我校在电路、信息处理上的特色，以及本专业多年来在计算智能、机器学习以及智能信息处理应用等方向的项目研究积累和研究生培养经验，确立以“智能+信息处理”作为专业特色。课程体系的设置以体现这一特色作为出发点。 课程体系建设的基本思路是：以建设富含创新意识的“宽、精、丰”教学体系为指导思想，在理论课程体系和人文素质课程体系的基础上，建设有专业特色的专业课程体系及实验实践体系。其中专业课程体系是我们的建设重点，如表1所示。 在课程设置上，必须确保本专业课程内容与公共基础课和学科基础课相衔接，无重复，符合培养目标；专业课程与基础课一贯相承；学期设置合理，保证计算机、外语四年不断线；知识结构合理，可操作性好。 本专业在学科基础课的基础上，按照基础、特色、实践、研究四大类设置了12门专业课课程。所有课程的设置均以培养目标为出发点，通过详细研究、讨论，以达到课程体系的合理安排和优化。 2.1 专业基础课程 设置专业基础课程的目的是让学生系统地掌握智能科学的基础理论、基础知识、基本技能与方法。其中包括人工智能概论、算法设计与分析、智能计算导论、图像处理与识别技术等四门必修课，以及最优化理论与方法、模式识别导论、多媒体计算机、移动通信导论、电子商务、智能控制导论等限选课程。 课程设置综合考虑了本专业在计算智能、机器学习以及智能信息处理应用等方向的优势，这样可以充分结合该方向的优秀师资以及多年来的项目研究积累和研究生培养经验。这些资源优势为打造特色课程平台和今后精品课程的建设打下良好的基础。 通过以上课程的设置，本专业毕业生在计算机、英语、实践和专业课等方面均得到合理的知识储备和能力培养，可以胜任科研机构、高等院校、企业事业单位在智能科学与技术学科领域的研究、教学、开发、管理工作。如果继续攻读智能科学与技术以及相关技术学科、交叉学科的硕士学位，本专业毕业生将更具竞争力。 课程体系建设的一个重要指标是教材建设。本专业教师已撰写十余部相关著作和教材，同时已有多本教材获得学校立项，例如《人工智能概论》、《算法设计与分析》、《最优化理论与方法》、《智能控制导论》、《图像处理与识别技术》等。 2.2 专业实践课程 实践课程体系由基础实验和专业实验两部分组成。 基础实验依托本校的国家电工电子实验基地和国家电子信息类人才培养模式创新实验区。经过十余年的创新与发展，电工电子实验基地在电工电子实验教学体系和教学方法上进行了深入改革与探索，提出了一个培养具有创新思想和实践能力人才为基础的，具有全面知识结构的塔式实验教学体系。 国家电子信息类人才培养模式创新实验区面向国防，面向国家安全，在具有创新性能力的研究型人才、高素质创新型人才的培养方面积累了宝贵的经验，具有明显的示范作用和推广应用价值。 专业实验以智能多媒体专业实验为主要课程，以课程设计为补充。使学生在学习本专业课程的同时，理论结合实践，对智能科学与技术领域有充分认识，加深理解。智能多媒体专业实验包括基于各种智能技术的多媒体处理，内容涉及图像和音频处理、模式分类、函数逼近、预测、优化等方面。 创新与实践将通过开放的专业实验室这一课程平台为学生提供，主要以机器人控制为基础，涉及智能科学与技术领域的前沿方向，包括传感器技术、机器人视觉、机器学习、智能人机交互、多智能体协同等，是本专业的建设重点之一。实验室为学生创新和实践提供了优越的开发环境，对培养学生兴趣、提高学生个人能力和素质具有良好的激励作用。 2.3 专业研究型课程 前沿讲座已成为大多数研究型大学的必设课程。本专业将“智能科学与技术”前沿讲座的课程性质由“限选”调整为“必修”。具体实施方式是，聘请本校或外校专家来校讲述该学科的最新动态，安排专业教师对所授特色课程进行深入的启发和讨论。 前沿讲座的意义，一方面使学生拓宽知识面，感受大师的风采和科研氛围；另一方面还可以作为一个科研平台，促使师生相互交流，加深学生对知识的理解，使其有机会、有兴趣直接参与授课老师的科研项目，或独立申请创新性实验。这一平台已经取得一些初步成果，例如2007年以来，本专业学生获得国家大学生创新性实验计划项目达到六项，十余人次参加国家级、省级以及校级数模、电子等竞赛，获得了较好的成绩。 3 教学方法 实施智能特色的专业人才培养方案，包括本、硕、博一体化设计，分步培养。从本科教学到硕士生和博士生的培养，全面一体设计每一个阶段的知识体系、创新能力和综合素质架构，最大限度消除各阶段知识结构的交叠，逐步培养学生的创新思维、创造能力和创业精神，提升研究型人才的综合素质。 从教学方法出发，主要围绕“研究型”、“创新型”人才培养目标。 (1)梯阶式教学模式 针对研究型创新性人才的培养，我们构建从知识理解到知识发现和知识创造性的教与学模式。本科一年级以知识理解为主，从第二年开始，以开放式、引导式、自主学习为主，以“任务”驱动带动实验教学，提出任务，设计问题，通过观测、分析、讨论和总结，达到学习的目的。 欧美国家多采用观察物理世界，提出疑问，分析对象特征，总结归纳规律，发现存在问题，给出解决方法和创新提高这种适合激发学生灵感和创造思维的教学模式，强调“以问题为纲”，启发主动思维和创造性思维，而不是“以结论为纲”， 满堂灌输；重“渔”，而不只是“鱼”；重“林”，而不只是“木”。授课教师要以问题为纲，重在引导学生发现问题、提出问题、分析问题、解决问题，在解决问题过程中又发现新问题的教学方式。我们借鉴这种国际教学模式，用学生自我发现知识为主的教学模式替代以传授知识为主的教学模式，培养学生的创新精神。 (2)系统设计创新训练教学模式 以某几类电子系统设计(例如视频或语音无线通讯系统、雷达或超声测距系统、心电监测系统、网络对抗系统)为研究和学习对象，将每一阶段的理论知识与研究对象的某些单元设计相结合，将理论直接应用到实际系统中。要求每一门学科理论基础课和技术基础课针对研究和学习对象设计问题，留出解决问题的空间。在所有各单元完成后，进行总体系统训练，同时学校与企业相结合，完成有关“系统设计创新训练”方案，这对培养创新实践能力具有重要意义。 在管理模式上，结合本专业的教学特色，并充分考虑目前新老校区教学的现阶段特点，我们实施以下管理措施： 为每个教学班配备优秀的任课教师，实行个性化培养和竞争机制；其中专业课实行课程组负责制，课程组长必须具有博士学位。 除了配备专职辅导员外，还为每个教学班配备专业学习的兼职班主任，强化思想教育和心理辅导，负责引导学生的学习方法和专业特点介绍。在高年级建立导师制，由导师负责指导学生小组的科研实践方法和方向，通过辅导大学生创新实验、吸取部分学生参加教师科研等形式，加强学生的动手实践、独立科研能力，实现多样化和个性化发展，为今后的工作与科研打下基础。 4 师资队伍 本专业的师资队伍主要由三部分组成：一是校内具有博士或硕士学位的优秀教师：二是从国内外企业或院校聘请的专、兼职优秀人才；三是从国外知名企业、院校聘请的知名专家学者担任的客座和讲座研究人员。 目前，本专业固定师资队伍主要来自“智能感知与图像理解”教育部重点实验室。“智能感知与图像理解”教育部重点实验室建有博士后流动站，设有“长江学者”计划特聘教授岗位。2006年被批准为“长江学者计划”——教育部智能信息处理创新团队和国家“111”智能科学与技术创新引智基地。我们充分利用这些有利条件和国家、教育部、学校的人才政策，面向全球招聘“长江学者奖励计划”特聘教授和讲座教授，加大人才引进力度，加强优秀创新团队的引进。我们制定了有利于人才稳定和成长的模式和管理制度，建立科学、合理的评价指标体系和奖惩体系。目前实验室已与美国斯坦福大学、杜克大学、佛罗里达大学，英国曼彻斯特大学，澳大利亚昆士兰大学等建立了长期的协作和交流渠道，人员往来及学术交流频繁。 本专业现有教师35人，其中教育部长江学者计划特聘教授、讲座教授2人， 国家杰出青年基金获得者1人，中科院百人计划入选者1人，国家“百千万人才工程”第一、二层次首批入选者1人，教育部跨世纪人才培养计划入选者1人，新世纪优秀人才支持计划入选者3人，中国青年科技奖获得者1人，霍英东青年教师奖获得者2人，校内特聘教授3人，学科带头人2人，学术带头人1人。其中已有20人次青年教师获得了国家自然科学基金青年基金及国家“863”计划、博士点基金等的资助，7位青年教师获得了陕西省自然科学研究项目的资助。师资队伍中具有博士学位的教师占到91.4％，有7位教师是留学归国人员。 本专业的师资队伍主要由中青年教师组成。对青年教师，我们有计划地选送一批到国外进修或进行合作研究。我们邀请了国外学者来校讲学，如：英国伯明翰大学姚新教授，美国佛罗里达大学李荐教授，新加坡南洋理工大学王力波教授，加拿大麦克马斯特大学电子与计算机工程系武筱林教授和微软亚洲研究院主任研究员、我校客座教授吴枫博士，美国杜克大学Lawrence Carin教授(IEEEFellow)、美国加州大学Frank Haist博士等。实验室还积极主动创造与国内外学者交流的机会，分别于2002年举办了第五届计算智能与多媒体应用国际会议(ICCIMA’03)，2006年举办了第二届自然计算国际会议和第三届模糊系统与知识发现国际会议，并在2002年举办了全国“智能信号与图像处理”高级研讨班。这些活动提高了实验室在国内外的知名度和学术影响力。 5 结束语 西安电子科技大学是国内最早建立智能科学与技术专业的学校之一，2008年被批准为教育部第一类特色专业建设点。目前，我校该专业首届88名学生即将毕业，其中考研率在50％以上，截至目前，就业率已达97％以上。该专业的招生规模控制在每年160人。值得一提的是，我校依托本专业师资队伍，设有“模式识别与人工智能”和“智能信息处理”硕士、博士专业方向，形成了从本科到博士的较完善的培养体系。 本文来源：https://www.dywdw.cn/a749e4355aeef8c75fbfc77da26925c52cc59105.html
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2022-05-28
