引言：随着5G、网络、虚拟现实等高端科技的普及，新一代人工智能也逐渐地走进了大众的工作与日常生活当中。高新技术的应用，确实在一定程度上可以为信息设计类、计算机技术类的工作领域提供一定的方便，不过要真正通过高新技术去替代一般人的工作状态，在目前是不行的，即使如此，作为新时期的计算机专业群中的本科生们，在应对高新技术所造成的巨大冲击下，也必须做好充分的准备，因为新一轮的科技大潮必然会产生新一轮的科技变革，而作为承担向社会输出大量合格人才任务的高等教育学校，也需要适应新科技变革，对计算机技术类学科作出大胆的教学创新，以应对新时代下科技的重大革新。
1、研究型教学模式背景
研究型教育是相对于传统单向式知识灌输的常规教育而提出的概念，是指老师以课程内容和学生的基本知识能力为依据，指导学生创造性地应用知识与技能，独立地思考问题、探索问题和解决问题，在探索中积累知识、培养能力和训练创新精神的一种教学方法。研究性教育是对现有的高效课堂教学方法的创新。可以发展大学生的创新潜质，培养他们符合时代需求的创新能力，以全面展示现代学校在培养人才、服务科学、服务社会的三个根本作用。
2、研究型实验教学在实践过程中有待改进问题
研究型实验教学的教育模式较难推广，不少老师对研究型教学模式的实验内容并没有正确掌握，将研究型教学模式等同于学生实验或是撰写毕业论文。研究型实验教学的辅导教师素质也有待进一步提升。研究性实验教学作为体现了创新型教学特点的现代化教学方法，要求的并非知识教授式的教学老师，而是高水平的研究性老师。他不仅仅是单一的教学教师，还需要作为一名研究者，老师不仅要具备研究性教学的教育思想、迅速接触新内容的技能和精湛的教育技术，而且还要善于正确的策划和设置实践教学内容。同时必须形成一个正确的学生作业和老师业绩的评估框架。
3、人工智能课程研究型实验教学方法探究
3.1实验教学中加强学生的研究导向
在实验教学中，如按照学校课本中的案例教学或练习性教材，一方面孩子们兴趣不大，另一方面孩子们对这些方面的知识也没有较完整的认知。应继续提供孩子们比较感兴趣的开放性课程，包括采用支持向量机的图像辨识、根据肤色的图像检查，以及基于内容的图片搜索等，培养孩子们的学习兴趣，使孩子们逐步深入地掌握某一方面的知识。例如BP神经网络等，在模型结构分辨、经济细化总结、生物信息技术、数据整理等，这些领域都得以广泛运用，其具备突出的非线性学习潜力。就BP神经网络计算而言，其也有一定的不足之处，对于局部的最小解、实际求解受初值影响明显、其存在理论求解不健全的情况，但支持向量机却有着突出优势。所以，我们可以借助完善人脸识别的试验过程，利用神经网络与支持向量机实施相应测试工作，随后加以比较，提升学生的科研能力。
3.2人工智能课程实验
本项目是一个对学生实验技能有着较高要求的项目，对基本原理与技术问题的实现，需要学员完成严格的计算机专业知识基础练习，和养成优秀的科学工作作风。因此对项目所涉及的基础知识和技术性内容单独完成的基础训练之外，还要纳入到系统的研究性实验中，并经过多次的实践训练，以达到扎实掌握人工智能原理与计算机的实际问题解决技能的目的。该项目大部分为实践性工作，需要具有很强项目实施意识的任课教师和助手共同完成，也可以在全天候开放的专业教室进行。在实践内容的设置方面，我们努力地将验证式实验与启发式实验相结合，根据实践教学进度，设置了适当的开放性实验，开放式试验以科学研究实践内容为主。同时在课程的进行过程中，进一步创新和拓展课程，根据研究领域的发展以及本院教师的最新成果，对实践教学内容加以创新。
项目一般设有三个阶段的试验：(1）基础和计算机程序设计，以及系统设计和程序测试实践；(2）研究与实践；(3）研究性的综合试验。该试验分科中讨论、实践作业、实验结果、问题讨论、最后总结共六个部分。而针对研究型的试验，将班级划分五人为一个小队，由每个小组选择当中的一个。学员向导师处得知到试验项目课题后，随后动手查询相关资料，研究论文，并钻研相关理论。在此基础上，学校先提交试验方案，经与教师商议后，可以进行试验研究。
3.3注重案例教学、改革教学方法
人工智能涉及的概念和知识点较为抽象，且算法非常复杂，学生一般都是在被动的“听讲”，对于相关的数理逻辑知识无法进行全面了解，最后导致学生感认为课程较为枯燥，逐步丧失了学习兴趣，促使教学效果不佳。对此，我们，可以通过合理引入案例教学的模式，让人工智能课程研实验得以深入实践。如：逻辑推理技术与搜索技术相关内容学习期间，首先借鉴和参考教材《人工智能：一种现代方法》，并基于JAVA教学开发工具包AIMA实施案例设计以及开展实验教学流程，在教学期间借助AIMA中案例来对知识进行讲解，让枯燥的知识内容能够用具体的表现形式彰显出来，将理论与实践有机融合。在学习搜索技术期间，借助“八皇后”问题为案例分析主题，利用AIMA中设计，通过讲解与讨论有机融入的模式，开启搜索和启发式搜索方式，让学生理解并知晓状态空间产生方法，与此同时，还可以借助设计算法、实现算法，进而有效增强学生学习兴趣与实践能力。
结束语
研究型实验教学有效调动了学生的学习兴趣，不仅让学习者良好地把握了人工智能的基础理论、基础知识和专业技能，而且还切实培养了学习者的实践动手能力和程序设计能力。
参考文献：
[1] 张秋红,胡全. 人工智能与计算机基础课程概述[J]. 科学与信息化,2021(10):44.
[2] 刘静. 人工智能技术在高职计算机类专业课程智慧课堂中的应用研究[J]. 科学与信息化,2022(16):133-136.
