智慧教育类课程资源开发项目资金申请报告.docx
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1、智慧教育类课程资源开发项目资金申请报告安徽省XXX软件有限公司公司概况神州XXX是国内领先的综合类软件产品及服务提供商,着力于用信息技术手段推动行业发展和社会进步,进而提升人们工作和生活品质。自公司成立以来,始终以市场为导向,深耕细作、创新拓展,形成了以“ICT运营管理”、“手机游戏”、“人工智能与大数据”、“物联网与通讯技术应用”为核心的相关多元化发展格局。主营业务:计算机软硬件技术开发、技术推广、技术转让、技术咨询(中介除外)、技术服务;软件开发;计算机网络综合管理及网络系统集成技术开发;软件咨询;设备安装;销售计算机软硬件产品及辅助设备、电子产品、家用电器、机械设备、安全技术防范产品、通
2、讯设备(卫星接收设备除外);通讯设备售后服务;计算器系统服务;电子信息技术系统工程设计;数据处理;应用软件服务;自营和代理各类商品和技术的进出口业务(国家限定企业经营或禁止进出口的商品和技术除外)。近三年财务情况:项目公司2017年下半年正式成立,2018年营业收入874万元,资产总额近4000万元。一、市场分析2017年7月,国务院印发的新一代人工智能发展规划明确提出:实施全民智能教育项目,在中小学阶段设置人工智能相关课程,逐步推广编程教育,鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。规划的颁布为我国在基础教育领域布局“人工智能教育”提供了政策上的保障,并指明了发展方向。人工智
3、能是复杂的综合性学科。在中小学阶段设置人工智能相关课程,并不是要把大学阶段学科专业课程简单地下放到中小学,单独设立人工智能课程,而是通过探究式学习,充分调动学生对人工智能的兴趣,并积极地参与进来。在新颁布的普通高中信息技术课程标准(2017年版)中,“人工智能初步”作为选择性必修模块进入高中课程方案。新课标对高中阶段人工智能课程结构和内容作了明确规范,并给出教学实施意见。而在义务教育阶段,并没有类似的纲领性文件可供参考。教学要求和实际情况,学生并不需要自行设计关于这些算法的具体程序,在提倡开放和共享源代码的今天,通过网络能够获得大量相关的程序代码资源。同时,一些软件平台也集成了一些工具箱,如遗
4、传算法工具箱、神经网络工具箱等,只需设定相关输入参数和数据,便可通过调用工具箱函数实现算法,极为简便而易于理解。实际上,人工智能涉及的应用领域极为广泛,其中在专家系统、模式识别、智能控制、数据挖掘、自然语言理解等方面尤为突出,每一种应用都能够很好地体现出人工智能学科的基本理论方法特点。因此,在课程学习的开始阶段,应让学生按照个人兴趣自行选定某个应用领域,在一定的提示和引导下通过检索有关文献,访问相关的科研院校网站等方式获取资料,了解当前该领域的发展现状和具体产品的开发和使用情况,最后在课程的结束阶段以学习报告的形式在课堂上加以演示和共同讨论,这样可以大大激发学生学习人工智能课程的主观能动性,开
5、阔学生的知识视野。资料的收集阅读与思考是知识应用的首要环节,对于培养应用型人才的知识应用技能很有帮助。课程设置应与高职教育培养目标和方式相一致人工智能课程主要讲授当今智能领域的理论方法及其应用,是一门涉及哲学、逻辑学、语言学、控制论、生物神经学等多个学科的课程。以普通高校高年级计算机专业学生为讲授对象,人工智能课程在教学上一般以理论讲授为主,并辅以一些应用实例加以分析。课程本身理论性强,内容较为抽象,因此对学生专业知识基础的要求高,在教学上往往强调对各种智能理论的深入讲解和分析,以此达到提高学生专业理论水平的目的。当前高职教育中为计算机专业学生所开设的人工智能课程很大程度上沿用了普通高等教育环
6、境下的教学方式和内容,这显然与高职教育本身培养人才的目标和方式不一致。高职教育的最终目标是要培养适应生产需要的技能型、应用型人才,而高职教育在教学方式上应更为注重实践教学,包括各种实验、实训、实习和设计。因此,人工智能课程中单纯的理论讲授并不能有效地适应高职教育的实际教学环境要求,有必要对人工智能课程在教学内容和方式上加以改革。(-)引导学生阅读应用研究文献高职教育强调培养学生的知识应用技能,其中重要的一点是要培养学生把理论知识应用到实际生产中的能力。然而在教学实践过程中,学生普遍反映由于人工智能课程理论性强,难于从课本理论联系到实际的专业应用上,这样对激发学生的学习兴趣,提高技能应用水平是不
7、利的。(二)安排学生对经典算法程序进行实验与普通高等教育相比,高职教育更加强调实践教学的重要性。从实践中学习和理解理论知识,并且把所学知识运用到实践中,这是高职教育的重要特点。人工智能课程内容抽象而概念性强,单纯的理论讲解学生难以从中得到启发,也难以体现出高职教育突出实践教学的特点,为此需要安排学生动手实验,从实践中理解人工智能科学的理论原理和应用途径。在人工智能科学的发展过程中,先后提出了一些经典的优秀算法程序,如A1算法、遗传算法、神经网络的BP学习算法等,在科研和工程实际中得到了广泛的应用,在实践教学中同样有着重要价值。根据教学要求和实际情况,学生并不需要自行设计关于这些算法的具体程序,
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