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人工智能課程論文范文1
Abstract： In view of the characteristics of artificial intelligence curriculum， including abstract content and complex algorithm， and the actual needs of undergraduate teaching， combined with teaching practice， this paper discusses and sums up the teaching reform and innovation of undergraduate artificial intelligence curriculum from the teaching system， teaching content， teaching methods and assessment methods.
P鍵詞： 人工智能；創新；本科
Key words： artificial intelligence；innovation；undergraduate
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）22-0230-02
0 引言
人工智能是計算機科學的一個分支，是當前科學技術中正在迅速發展、新思想、新觀點、新理論、新技術不斷涌現的一個學科，其屬于一門邊緣學科，同時也是多個學科交叉而成的一門學科，包括語言學、哲學、心理學、神經生理學、系統論、信息論、控制論、計算機科學、數學等[1]。當前人工智能已經是很多高校計算機相關專業的必修課程，它是計算機科學與技術學科類各專業重要的基礎課程，其教學內容主要包括自然語言理解、計算智能技術、問題求解和搜索算法、知識表示和推理機制、專家系統和機器學習等，國內外很多大學都意識到了其重要性，紛紛對其展開了教學和研究。人工智能課程包含多個學科，具有內容抽象、理論性強、知識點多等特點，且算法復雜，但是多數高校采用的教學方式仍是傳統的課堂教學方式，即“教師講、學生聽”的教學模式，這種信息單向傳輸教學模式以教師為主體，學生只是在被動的接收知識；存在過分重視理論教學，忽視實踐活動教學的問題，導致教育內容無法和社會接軌；人工智能教材理論性過強，學生在學習過程中常常感到枯燥乏味，進而對學習該課程失去熱情[2]，久而久之，不僅人工智能課程的教學質量和效果無法達到預期，甚至學生還會產生厭學心理。針對人工智能課程中現有的各項問題，本文作者結合自身豐富人工智能教學實踐經驗，參考人工智能課程特點和教學目標，從多個方面探討和總結了人工智能，包括教學內容、教材選擇、教學方法和考核形式等。
1 教學內容優化與更新
人工智能是一門嶄新的學科。開設本課程首先是確定教學內容。通常來講，人工智能學科的內容包括兩個部分，具體：一是知識表示和推理；二是人工智能的應用。前者是人工智能的重要基礎，后者主要介紹了幾種人工智能應用系統，包括自動規劃和機器視覺、機器學習、專家系統等。另外，課程內容中還包括了一些人工智能應用的實例，將實踐和理論緊密結合起來[3]。
隨著時代的發展和科技的進步，人工智能學科也取得了較大發展?；诖耍斯ぶ悄軐W科也應該與時俱進，更新人工智能教學大綱，進一步完善其教學內容。修訂后的人工智能教學大綱將人工智能分成兩個部分，即基礎部分和擴展應用部分。前者包括計算智能、搜索原理、知識表示等，后者包括智能機器人、智能控制、多智能體、自然語言理解、自動規劃、機器學習、知識工程等。
教學內容的選擇和確定應綜合考慮多項因素，不僅要重視基礎知識，也應注意推陳出新，隨著科技的進步做到與時俱進，同時教學內容應符合現實的需求，能夠與社會接軌，將理論和實踐緊密結合起來，只有這樣人工智能課程的教學質量和效果才能事半功倍。
2 教學策略及教學方法的改革創新
由于人工智能課程具有算法復雜、內容抽象、理論性強、 知識點多的特點，傳統的教學模式已經無法滿足人工智能課程的需求，教師應探索更加有效的教學模式和方法，確保人工智能課程能夠取得良好的教學質量和教學效果。具體的改革和創新人工智能課程的手段和方法主要包括以下幾個方面：
2.1 激發學生的學習興趣 無論是經驗還是常識都在告訴我們每個人最好的老師就是興趣，學生只有對某門學科存在興趣，才會更加主動積極的學習該門課程，從而獲得良好的教學效果。比如，作者在課程的一開始先播放了一段著名導演斯蒂文?斯皮爾伯格的《Artificial Intelligence》的相關片段，由這個電影學生知道了世上存在人工智能的機器人，學生們隨著電影情節的發展而深深感動，與此同時教師讓學生思考和談論人工智能是什么？研究人工智能的意義在哪里？實踐發現，在課堂中加入電影因素，能夠大大提升學生們的注意力，讓學生更加專注在教學任務中，有效提高了學生探索人工智能的積極性和主動性。此外，在教學中還可以用動畫、視頻、圖片等手段將反映人工智能最新研究和應用的成果展示出來，讓學生更直觀的感受人工智能的奧妙，從而投入更多熱情學習人工智能課程。
2.2 面向問題的案例教學法 案例教學法是一種以案例為基礎、以能力培養為核心的一種教學方法[11]。針對學校學生特點，我們采取了以下幾種教學形式實施案例教學。①講解式案例教學：這種案例通過教師的講解，幫助學生理解抽象的理論知識點。案例的呈現有兩種基本形式：一是“案例―理論”，即先給出教學案例，然后再講解理論知識；二是“理論―案例”，即教師先講解理論知識，再給出教學案例；通過情境體驗與案例剖析激發學生認知的興趣，引導學生對將要學習的內容產生注意，有利于教師導入新課。②討論式案例教學：在課程初期將學生分成若干學習小組，每小組3～4人；教師將提前設計好的一題多解的教學案例以及收集的相關資料分配給每個小組，要求學生在課余時間通過自學和組內討論的方式給出問題的不同解決方案。③辯論式案例教學：在課程后期，采取專題辯論的方式對綜合應用案例進行討論，能有效地啟發學生全方位地思考和探索問題的解決方法，加深學生對人工智能的理解。
2.3 個性化學習與因材施教 在開展課程教育過程中應注意對學生進行個性化教學，結合學生特點因材施教。比如，在日常教學中多觀察學生情況，鼓勵那些應對教學任務后仍存在余力的W生深入探索較深層次的課程及相關知識，同時友善面對學習較差的學生，分析其學習過程中面對的困難，有的放矢地采取應對措施，幫助其不斷進步；在教學過程中讓學生以讀書報告的形式多多思考，鼓勵學生發散性思考問題，鼓勵優秀學生進行深一步的探討，并且教師應幫助具有新穎思想或論點的學生將其智慧以科技論文和發表文章的形式轉化為成果。
2.4 注重綜合能力培養 在研究型教學中任務驅動是一種常用的教學方法，其中心導向是任務，學生在完成任務的同時也在吸收和掌握知識。通常來講，該教學方法的步驟是：教師提出任務師生共同分析以得出完成任務的方法和步驟適當講解或自學、協作學習完成任務交流和總結?！盵3]該教學模式不僅有利于培養學生的創新能力和創新意識，還能夠培養學生解決實際問題的能力，提高其綜合實力。不僅如此，由于該教學模式通常是以小組協作的方式進行，教師給出研究范圍，學生自愿結組并選擇具體的題目，經過分析和討論后以程序設計或者論文的形式協作完成研究。由此可知，學生是在以團隊的力量解決問題，這十分考驗學生的團隊協作能力，對于學生團隊合作精神的培養至關重要，且在完成任務的過程中學生需要查閱大量的資料，久而久之學生收集資料和創新能力勢必會得到提升。
2.5 采用啟發式教學 人工智能的很多問題都較為抽象，對學生理解力的要求較高，因此，在實際的教學過程中教師應有意識的就課程內容提出相關問題，讓學生自己獨立思考，鼓勵學生提出自己的想法和解決方案。然后回歸到課程上，對比分析教材上的解決方案和學生自己的解決方案，如此不僅培養了學生獨立思考的能力，也增加了學生參與教學活動的意識，提高了學生的學習熱情。比如，在講到較為抽象的“遺傳算法”時，先提出一個問題，即“遺傳算法如何用于優化計算？”，然后從“達爾文的生物進化論”入手，討論“遺傳”、“變異”和“選擇”作用，之后舉例分析，啟發學生思考“遺傳”、“變異”和“選擇”的實現，最后師生一起導出遺傳算法用于優化計算的基本步驟。如此既完成了教授遺傳算法的目的，也鍛煉了學生邏輯思維的能力，教學效果良好[4]。
3 作業和考核方式的改革創新
過去的課程作業都是單一書面習題作業，發展至今，課程作業形式已經發生了變化，更加豐富多樣，包括必須交給教師評閱的書面家庭作業和不必交給教師的課外思考題目、口頭布置的思考題或閱讀材料以及大型作業等。其中通過網絡就可以完成上交作業，并且教師批閱作業后也可以通過網絡返回給學生，實現了網絡化。課程的考核方式較之以前也發生了較大變化，加強了平時思維能力的考核，更加注重學生實驗能力和動手能力的培養，不再是絕對的一次考試定成績，而是在總評成績中加入30%的平時成績，如此不僅減輕了學生的期末負擔，也迫使學生更加重視平時的學習思考，有利于課程教學質量的提升。
4 結束語
本文是以提高教學質量為目標，結合教學實踐，從教學體系、教學內容、教學方法、考核方式等方面對本科人工智能課程的教學改革進行了探討，總結了該課程在教學和實踐方面的一些教改舉措。這些舉措符合二十一世紀高校教學的要求，可以支持教師提高教學手段現代化的水平，同時更貼合學生的學習需求。作為該課程的授課教師應始終保持對教學內容的不斷更新、教學方法的多樣化，才能激發學生的學習興趣，培養他們的思維創新和技術創新的能力，最終提高本課程的教學質量。從學生的反饋來看，作者所總結的教學實踐具有明顯的教學效果。但仍有許多方面做得不夠，今后將繼續在教學過程中不斷總結成功的經驗，吸取失敗的教訓。
參考文獻：
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[3]蔡自興，肖曉明，蒙祖強.樹立精品意識搞好人工智能課程建設[J].中國大學教學，2004（1）：28-29.
人工智能課程論文范文2
一、網站的構建
1.網站框架設計
我國高中階段人工智能教育還處于起步階段，據調查，全國已開設人工智能課程的中學不超過十所。事實上，對于人工智能這一前沿學科，大部分信息技術教師還缺乏足夠的了解，因此對于該課程的開設也一直處于觀望狀態。考慮到人工智能教育的實際情況以及網站的主要對象，我們以高中信息技術選修課教材《人工智能初步》為基礎，按教學內容設置和劃分欄目，同時又圍繞“學人工智能、教人工智能、用人工智能、機器人專題”四大專題進行內容重組。當然，網站的基本架構并非一成不變，它需要在實際應用中進行檢驗與修正，最終實現網站的完美架構。依據上述思路建構的網站基本框架如圖1所示。
2.網站的欄目設計
新聞欄目以圖文的形式人工智能發展的最新情況，這是激發并維持廣大師生關注人工智能的基礎，也是師生獲取最新信息的窗口。子欄目“中國動態”“歐美動態”等分別介紹了各地區最新的人工智能信息，尤其是機器人產品的新聞。子欄目“會議論壇”，“比賽通知”為師生、參與比賽提供服務。
論文欄目是作為資源型網站的基礎。子欄目“教學研究”主要面向從事人工智能教育的研究者和教師，探討教學方法、分析教學案例、推薦教材和參考書，為更好的開展人工智能教學提供理論依據。子欄目“學習樂園”主要面向學生，展示活動實錄、闡述學習感受，聆聽專家意見，為更好的學習人工智能提供事實參考，教師也通過“學習樂園”來了解學生的所思所感所想。子欄目“賽事規則”介紹了各個地區和各級機器人比賽的一些規則，有利于師生更好的進行人工智能的教與學。
資源、視頻、圖庫、酷站：這四個欄目是資源型網站的核心。尤其是資源模塊中的子欄目“電子書刊”“教學課件”“人工智能軟件”分別以不同的文件格式向師生提供教與學的資源，使其能快速準確地獲取符合需求的資源，免去了在因特網上盲目搜索出現大量冗余信息的麻煩。網站整合了文本、視頻、圖片等多媒體信息，以豐富多彩的形式呈現資源，增強了網站的吸引力和信息的可閱讀性。
愛問欄目是作為學習型網站的基礎，也是本網站的一大特色。“愛問”是采用了模仿“百度知道系統”的程序設計，更注重知識的答疑解惑。我們將此欄目劃分為“學人工智能”“教人工智能”“用人工智能”“機器人問題”四個子欄目，師生可根據各自的需要進行提問、回答問題、搜索問題等操作。同時，設立了積分制，激發師生提問和回答問題的熱情。
用戶中心欄目是學習型網站的核心。作為一個專題網站，必然要十分強調學習的功能。子欄目“網絡書簽”的功能可以使學習者記錄自己所瀏覽過的或所感興趣的網頁，便于在下次登陸后繼續學習。在子欄目“信息”功能中，學習者可以新聞、論文、資源、愛問等信息，待管理員審核通過后即可在網站中顯示出來。另外，教師也可在教學過程中通過此模塊要求學生提交作業，便于教師隨時隨地的批改作業。
二、網站的訪問數據分析
人工智能教育專題網站從開設至今將近8個月的時間，已經有超過1萬的獨立訪客訪問了本站，我們選取了最近訪問的2000位獨立訪客進行研究。通過對地域、被檢索方式、受訪頁面及回頭率的分析，可為網站下一步的改進與完善提供依據，為其他人工智能教育類網站的建設，在網站的用戶類型，網站的內容選擇與更新，網站的推介宣傳等方面提供參考與借鑒。
1.地域分析
在統計到的訪問該網站的地域中，國外共有12個國家訪問了本網站。國內除西藏、澳門之外，其他省份、直轄市、特別行政區都有訪問過本網站，這為我們今后在高中普及人工智能教育提供了有力的依據。但是，通過圖2的數據我們也可看到，各個地區間的訪問量差距較大，并且訪問量靠前的幾個省份基本上是沿海地區，而中部和西部地區的訪問量比較少，所以在今后的工作中不僅要加強網站本身的建設和宣傳，更要把人工智能教育的理念推廣到中部和西部地區，使那里的中小學師生也接觸人工智能的知識，激發他們對信息技術美好前景的向往。
2.被檢索方式分析
搜索引擎是網絡上最常用的獲取資源的方式。掌握用戶使用搜索引擎的情況，有助于了解網站的被檢索方式。統計搜索關鍵字的次數，有助于了解網站被檢索訪問的原因。在專題網站建設完成后，向“百度”、“Google”等大型搜索引擎系統提交收錄網頁申請是極其必要的，它有利于提高網站的知名度和訪問量。而在網站中增加“人工智能”，“prolog 源程序”等文字內容，將會有利于用戶在盲目搜索時能訪問到該專題網站。
3.受訪頁面分析
受訪頁面是指用戶訪問該專題網站時所停留的頁面。通過對受訪頁面的統計，使我們能夠掌握用戶相對較為關注網站的哪些內容。表1數據中“學人工智能”占23.82%，“資源下載”占了16.32%，表明用戶對人工智能的知識還不是很了解，對人工智能的認識還停留在“學”的層面，遠未達到“教”的程度。人工智能教育類網站在建設中，如果能提供大量的人工智能的基礎知識以及豐富的可下載資源，將會顯著提高網站的受歡迎度以及用戶的認可度。
4.回頭率分析
在網站訪問統計中，通常將距離上次訪問超過12小時的再次訪問記錄為一次回頭。通過對回頭率的統計（表略）看出該專題網站的粘性不是很高，尤其是3次回訪以上的用戶還不多。通過對部分用戶訪談后了解到，網站的更新速度慢，資源較少，內容偏難是其不愿進行多次回訪的主要原因。所以，人工智能教育類網站在維護期間要注意內容的時效性、豐富性、通俗性才能保證網站訪問的可持續性。
三、網站建設的若干思考
目前國內外有關人工智能的專題網站不多，針對人工智能教育的網站更少。在可供借鑒的成熟案例較少、研究又處于剛起步階段的情況下，有必要對我們的工作進行反思總結。通過上述訪問數據的分析，以及在人工智能教育專題網站建設的準備階段，實施階段及運行階段的實踐，我們認為在建設人工智能教育類網站時應當注意以下幾個問題。
1. 充分關注用戶信息
訪問量是綜合類或門戶類網站的生命線，應當盡可能地拓寬訪問者的類型與層次。但人工智能作為一門新興學科，其專題網站的學科性特點甚至比普通的專題學習網站還要突出，因此單從訪問量上來說，它是無法和門戶類網站相比的。所以在建設的初期首先就要考慮的網站的對象問題，也就是要關注哪類人訪問了網站。只有準確的掌握了用戶的信息才能更好提供用戶需要的資源。
在這里，人工智能教育專題網站是通過以下三種手段來獲取用戶信息的。
第一，用戶必須注冊才能訪問網站，注冊的內容包括年齡、身份、學歷，電子郵件等內容。
第二，在網站中設立“網站調查”欄目，可以對“你是如何知道本站的”，“你覺得本站建設的如何”等內容教學在線調查。
第三，通過“中國站長站”等專業的數據收集程序來獲取用戶基本信息，可收集到用戶地域、受訪問頁面、用戶回頭率等信息。只有掌握了準確的用戶信息，才能更好的為用戶提供服務。
2.與用戶攜手共建網上資源
人工智能的子學科門類眾多，僅高中教材《人工智能初步》中就有知識及其表達、推理與專家系統、人工智能語言與問題求解等多個主題。而且我國的人工智能研究相對薄弱，很多資料都是外文的。任何一個人要很熟練的掌握人工智能的各個內容是很困難也是不現實的。我們通過一年多的實踐也體會到，僅僅依靠課題組成員很難保證網站資源庫內容的全面性和針對性。所以在網站最新一次改版中，我們增加了用戶的信息功能，使得用戶自己可以新聞、添加文章，上傳資源，只要經過管理員審核即可在網站中顯示。
另外，在人工智能教學過程中，我們也充分利用學生的優勢，要求學生以作業的形式提交文本和視頻資源，并將作業的數量和質量作為考察學生學習效果的一個指標。這些舉措保證了網站內容更新的時效性和內容的針對性。用戶所的就是用戶所關注的，用戶所關注的就是網站所要收集的。
3.通過多種形式充分發揮網站作用
目前，全國高中開設了“人工智能初步”選修課的學校極少，教師手頭上可供選擇的教材也只有5套。從專題網站上統計的數據來看，雖然網站目前的用戶主要是教師，但“學人工智能”頁面訪問量卻遠多于“教人工智能”。從這些情況看，單靠幾個人工智能教育類的專題網站無法從根本上解決高中人工智能教育現階段所面臨的窘境。所以，在條件允許的情況下，可以通過研修班、會議論壇等形式組織教師進行面對面的交流。
例如，我們就在2007年5月25日至27日在浙江師范大學舉辦了全國首屆“高中人工智能課程研修班”，來自全國十個省市的70余位信息技術教師及教研員參加了研修班的學習。在研修活動中，教師不僅學習了人工智能的知識，也對人工智能教育的現狀及發展過程中遇到的問題做了充分了探討和交流。本次研修活動結束后，人工智能教育專題網站則成了學員們交換信息、交流體會、共享資源的有效平臺。
四、結束語
總之，借助專題網站的平臺作用開展各種活動，不僅彌補了人工智能教育網站缺乏面對面交流和互動的缺點，也為把網站資源建設的更具針對性提供了有效幫助。
參考文獻：
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[2]曹瑞敏. “中國海”學生專題學習網站應用[J] .中國電化教育.2005，（5）.
人工智能課程論文范文3
關鍵詞:人工智能;研究型實驗教學;民族關系
人工智能是計算機科學的一個分支,是一門研究運用計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性學科,對它的研究涉及控制論、信息論、系統論、語言學、神經生理學、數學、哲學等諸多的學科及領域,是一門綜合性的交叉學科[1]。
人工智能的研究、應用和發展,在一定程度上代表著信息技術的發展方向,同時信息技術的廣泛應用也對人工智能技術的發展提出了迫切的需求。今天,人工智能的不少研究領域如自然語言理解、模式識別、機器學習、數據挖掘、智能檢索、機器人技術、人工神經網絡等都走在了信息技術的前沿,有許多研究成果已經進入人們的生活、學習和工作中,并對人類的發展產生了重要影響[2]。
實踐教學環節在大學教育中是一個非常重要的教學環節,是提高人才素質與能力的重要途徑。人工智能課程除了具有較強的專業性之外,還具有突出的實踐性,為了能深入理解和掌握所學內容,必須把講授和實踐結合起來。本文結合該課程實驗教學,將研究型教學的理念引入到實驗教學,并對教學過程中的經驗和問題加以初步的總結。
1研究型教學模式背景
研究型教學是相對于以單向性知識傳授為主的傳統教學提出的,是指教師以課程內容和學生的學識積累為基礎,引導學生創造性地運用知識和能力,自主地發現問題、研究問題和解決問題,在研究中積累知識、培養能力和鍛煉思維的新型教學模式。研究性教學是對現有的大學課堂教學模式的突破。有利于開發大學生的創造潛能,提高學生適應社會需要的創造性和創新能力,充分展現現代大學培養人才、發展科學、服務社會的三大基本職能[3]。
19世紀初,德國著名教育家洪堡最早提出了教學與科研相統一的原則,為研究型教學模式的發展奠定了基礎。20世紀50、60年代,美國著名教育心理學家布魯納提出了著名的“發現教學模式”[4],成為后來探究性學習和研究型教學的先導。20世紀70年代,美國研究教學專家薩奇曼正式提出了研究訓練教學模式。他認為學生會本能地對周圍新奇事物發生興趣,并想方設法弄清這些新奇事物背后究竟發生了什么,這是一種進行科學研究的可貴的動力。
自此,研究型教學理念開始廣泛使用?，F在,哈佛大學、牛津大學、劍橋大學等世界著名大學,都非常注重學生能力的培養,普遍采取了研究型教學模式。以美國高校為例,雖然美國高校83%的教師在課堂教學中主要采用講授法進行教學,但在整個教學過程中都滲透著研究型教學的方法,如積極引導學生參與教學過程,開設研究性課程,引導學生積極主動地參與科研活動等。我國自20世紀90年代初推出211工程建設以來,清華大學、北京大學、人民大學、復旦大學、浙江大學等一些重點大學都提出了建設世界一流的綜合性研究型大學的目標。這些高校在實現從單向知識傳授的傳統型教學向關注創新性教育的研究型教學轉變方面進行了許多有益的嘗試。
2研究型實驗教學
本科教學不僅要培養學生的應用能力,還要培養學生具備基本的科研素質。大學是培養未來一線創新人才的主要基地,必須從本科教學人手,深入探索研究型教學的手段和方法,才能滿足未來經濟增長和社會發展的需要,才能符合建設研究型大學的需要。特別是近幾年來我國對科研的投入不斷增加,研究生招生規模逐年增大,本科高年級學生打算繼續讀研的也不在少數。而人工智能是計算機相關學科非常活躍的研究課題,其涵蓋的分支非常廣泛,如模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、統計學習理論等,都是目前國際和國內熱門的研究方向。
人工智能課程在計算機專業人才培養方案中占據著重要的位置。在專業理論方面,它承續了離散數學中的邏輯知識;在專業方法方面,是數據結構、算法分析與設計的繼續;在專業工具方面,是面向對象程序設計的生動實例。并且人工智能的每一部分內容都可以作為一個深入的研究課題,課堂上講解的內容不可能面面俱到,學生們也不可能對人工智能的每一領域都做很深入的學習。并且人工智能涉及很多的數理邏輯知識,有些顯得難以理解,并且往往讓學生感到比較枯燥,學生的學習興趣就漸漸淡薄,學生往往被動“聽講”,難以獲得預期的教學效果。
針對這一特點,在人工智能教學中,如何引導學生系統學習人工智能的知識、激發學生的研究興趣,樹立目標意識找準研究方向,為未來的科研工作打下基礎,研究型實驗教學就成為了人工智能課程教學的一個重要環節和必然選擇。
2.1實驗教學中加強學生的研究導向
在實驗教學中,如果照搬一些教材中的例子或習題教學,一方面學生們會缺乏興趣,另一方面學生對這個領域的知識缺乏全面的了解。應不斷提出一些學生們感興趣的開放性課題,比如基于支持向量機的人臉識別、基于膚色的人臉檢測,基于內容的圖像檢索等,培養學生們的學習興趣,讓學生們逐漸深入的學習某一領域的知識。比如BP神經網絡,在模式識別、經濟數據分析、生物信息學、數據挖掘等眾多領域都取得過成功應用,是一種具有強大的非線性學習能力的計算智能技術。然而BP神經網絡算法自身也存在著一些缺點,如會有局部最小解、解受初值影響較大、理論解釋不完善等,而支持向量機在這些方面具有顯著優點。我們可以設計一個人臉識別的實驗,用神經網絡和支持向量機分別實現,并作以比較。讓學生們在了解人工智能新技術的同時,也培養學生們如何分析問題、解決問題的科研能力。
2.2人工智能課程實驗
該課程是一門對實驗技術有較高要求的課程,對于基本原理和方法的實現,要求學生進行嚴格的計算機專業技能訓練和培養良好的科研工作作風。因此對課程中的技能及技術性內容,除單獨進行必要的基礎訓練外,還融入到綜合和研究型試驗中,通過多次反復實驗練習,達到牢固掌握人工智能原理和人工智能的問題求解技術的目的。
該課程的實踐環節主要是實踐項目,由具備較強工程實踐能力的任課教師和助教負責,學生可在全天候開放的專用機房完成。在實踐環節的設計上,我們嘗試把驗證性實驗和開發性實驗相結合,結合實驗教學進度,安排相應的開放實驗,開放性實驗以科學研究實驗為主。并在課程的教學過程中,不斷深化和擴展教學內容,結合人工智能學科的發展趨勢和本院老師的最新研究成果,對實驗內容進行更新。
課程主要設置三種層次的實驗:1)基本原理和算法編程,測試例設計及程序測試實驗;2)分析綜合實驗;3)研究型設計實驗。整個實驗包括課前討論、實驗操作、實驗報告、結果討論、總結提高等六個環節。對于綜合性和研究型實驗,把學生分成5個人一小組,每小組選做其中的一個。學生從指導老師處了解到實驗課題后,即著手查資料,研讀文獻,鉆研有關理論。在此基礎上,學生先提出實驗方案,經與老師討論后,即可開始實驗研究。
3實驗平臺的構建
民族關系問題對被訪對象,特別對少數民族被訪對象是非常敏感的問題,對民族關系的評價又存在個體層面、群體層面、不同階層人群之間的差異,因此,僅僅以傳統的文獻分析、問卷統計和現場觀察等民族學方法來進行調查,得到的數據會存在較多誤差。
因此結合本校的民族特色和民族學領域獨特的研究優勢,將信息認知技術引入民族關系研究,運用圖像、心電和腦電數據進行分析,將分析的結果和心理場景測試及民族學調查結果進行相互印證和參數修正,從而獲得盡可能客觀的數據,這些數據將有助于建立一個客觀、完備、科學的民族關系監測體系,并真實全面地評估民族關系,從而使決策機構及時做出正確的決策?；诙嘈畔⑷诤系拿褡尻P系監測預警系統總體框圖如圖1所示。
目前該平臺已經搭建,由北京市公共安全信息監測平臺建設、北京市公共安全信息監測平臺建設關鍵技術研究、基于多源信息融合的民族信任研究等多個重大項目支撐。在這個平臺的下面,涉及到人臉識別、表情識別,視頻監控、認識等領域,小波分析、神經網絡、支持向量機、模糊數學、信息融合等人工智能知識得到了具體的應用。學生可以根據自己的興趣愛好,自愿參加到該平臺下的某一項目,切實對自己所學知識有一個深刻的理解和掌握。
4結語
研究型實驗教學激發了學生的學習興趣,不但使學生更好地掌握了人工智能的基本概念、基本理論和基本技術,也切實提高了學生的實際動手能力和編程能力。研究型實驗教學在實踐過程中還有以下問題需要改進:
1) 研究型實驗教學的理念很難普及。很多教師對研究型教學模式的內涵未能準確把握,把研究型教學模式等同于學生實習或者寫論文。
2) 研究型實驗教學的輔導老師素養需要提高。研究型實驗教學作為體現創新教育要求的現代教學模式,需要的不是知識傳授型的教師,而是高素質的研究型教師。教師不僅是單一的教者,更應該成為一個學者,教師不僅要有研究型教學的教育觀念、快速接受新知識的能力和高超的教學技能,要能夠合理地規劃和設計實驗內容。
3) 需要建立一套合理的學生學業和教師績效的評價體系。
參考文獻:
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Exploration and Practice of the Research Experiment on Artificial Intelligence
ZHANG Ting, YANG Guo-sheng
(College of Information Engineering, Minzu University of China, Beijing 100081, China)
人工智能課程論文范文4
有的題目太大，例如《中國化妝品行業現狀與發展研究》《中國郵政物流發展戰略研究》《我國餐飲企業成本控制分析》等；有的題目沒有針對性，泛泛而談，例如《中小型零售企業物流模式的管理與策略》《中小企業會計信息失真的原因及對策分析》《上市公司會計信息披露失真的成因及其治理對策》等；有的題目是純理論研究。
過多地借助網絡影響了學生社會實踐能力的培養。調查發現畢業生過多地借助互聯網收集實際數據，只有半數的學生通過實習或問卷調查獲得實際數據。雖然通過互聯網獲得論文所需數據省時省力，但是畢業生不接觸社會、不深入生產實踐、不與人溝通，無法實現通過畢業論文提高畢業生的實踐能力、分析判斷能力、溝通能力的目的。
（三）就業壓力大影響了畢業論文質量。畢業論文一般安排在大學的第8學期，這個時候畢業生往往為就業參加各種考試和面試。盡管絕大多數畢業生回答撰寫論文的時間充裕或比較充裕，但這些事情牽扯了畢業生的很多精力，勢必對畢業論文質量產生影響。調查中3.1%的畢業生持心有余而力不足的態度，就是就業壓力大造成的。
（四）畢業論文的寫作與指導難度大。調查中發現，超過半數的畢業生認為畢業論文難度較大。畢業生乍一接觸畢業論文，對查閱文獻資料、分析整理資料、選題、寫開題報告等無從下手，不知道如何寫選題背景、研究現狀、研究方法、摘要等，感覺把心中的想法表達出來很困難。對教師而言，在指導畢業論文的過程中要教會畢業生做這些工作，在時間緊任務重的情況下，教師普遍感覺壓力很大。這種狀況的根本原因是，目前碩士日常教學中沒有對科研能力和撰寫論文能力的培養，依然采用傳統教學方法，教師講學生聽，注重知識的傳授，忽視知識運用能力的培養。在傳統教學中，學生缺乏收集整理資料、運用知識分析解決問題等方面的訓練，學生很少有社會實踐的機會，學生缺乏思辨能力、寫作能力的培養等。而國外許多一流大學非常重視碩士生科研能力的培養，設立科研學分，例如美國麻省理工學院在1969年就有“碩士研究機會計劃”、加州大學洛杉磯分校在20世紀80年代設立了“碩士生研究中心”、伯克利分校于1997年成立了“碩士生研究辦公室”、耶魯大學為一年級的碩士新生設立了“指導研究”項目等。對我國的碩士教育現狀而言，在大學三年多的時間里沒有培養學生做科研寫論文的能力，在短短半年的時間里指導學生完成畢業論文，難度大、壓力大是可想而知的。
（五）少數學生不重視畢業論文。調查結果顯示，有0.3%的畢業生對畢業論文持不認真的態度。教師普遍反映，每年指導畢業論文的過程中，總有一兩個同學寫論文拖拖拉拉，不積極想辦法收集實際數據資料，不下功夫寫論文，不認真修改論文，論文質量不高，教師三番五次督促也沒有效果。而在論文評定成績時，指導教師往往心軟，不忍心由于畢業論文的緣故影響學生的畢業和就業，只要學生提交了論文，盡管論文質量不高也往往給予通過。
人工智能課程論文范文5
【摘要】計算機輔助教學的實際需要應用人工智能技術及復雜的程序,如自然語言理解、知識表示、推理方法等,一些人工智能技術的特殊應用成果,同時以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統,以提高其智能性和實用性。早期絕大多數計算機輔助教學技術被應用于建立學習模塊。這種方法能控制調練策略并給出適合學生的學習內容。
【關鍵詞】人工智能計算機輔助教學教學與控制
一、人工智能的定義
人工智能也稱機器智能,它是計算機科學、控制論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統角度來看,人工智能是研究如何制造出智能機器或智能系統,實現模擬人類智能活動的能力,以延伸人們智能的科學。人工智能是一門交叉科學,逐漸形成一門涉及心理學、認知科學、思維可循、信息科學、系統科學和生物學科等多學科的綜合性技術學科。
二、計算輔助教學體系和現狀
計算救助教學是利用多媒體計算機的功能與特點,利用計算機輔助教師完成各個教學環節,并通過與計算機之間的交互活動,激發學生的學習積極性和主動性,幫助學生更有效地學習。實用計算機輔助教學,有利于認識主體作用的發揮,它所提供的圖像、聲音、動畫等信息由利于學生知識的獲得與保持,達到提高教學教學的目的。
目前為止,所實用的絕大多數傳統以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統,以提高其智能性和實用性。早期絕大多數計算機輔助教學將全部教學信息以編程方式預置于課件中,這樣的以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統,以提高其智能性和實用性。因此現有的以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統,以提高其智能性和實用性。早期絕大多數計算機輔助教學系統面臨許多挑戰,它主要存在以下幾個方面的問題。
1.計算機輔助教學系統的閉塞性
不具有開放性是目前以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統,以提高其智能性和實用性。其弊端在于固定內容的局限性使課件的適用面狹窄,而且設定的運行路線使授課缺乏自主性;授課的針對性不強;無法利用新出現的資源在較高起點上進行二次開發。
2.智能性的欠缺
現有的計算機智能輔助課件系統不能對不同何曾度的學生進行有針對性的教育,學生的學習是被動的,不能由系統自動提供助學信息而使學生有選擇地學習。。
3.人機交互能力較弱
現有計算機智能輔助大多以光盤作為信息的載體,將材料中的內容以多媒體的形式展現出來,教學信息是按預置的教學流程機械式地提供給學者,學習者使用計算機智能輔助課件學習是完全被動的。
4.教師與學生的互動在教學中的缺乏
現有計算機智能輔助課件在學生自學以及進行操作使用時,如何學習都是學生自己的事。教師不能全完了解學習者的情況,學生在蹦到問題時不能向教師求教,師生之間互相封閉,談不上師生互動,因此課件所起的效果大打折扣。
5.課程特點沒有突出
各門課程在教學上有不同的要求,但現有課件對于這些不同要求完全不予理會。例如很多課程都要涉及到大量的曲線或曲面,對有些課程來說,將這些曲線或曲面給出了一個簡單的展示就足夠了,而有些課程這樣的展示不能達到教學目的的要求。
6.教學計劃的欠缺
在課件的開發過程中實際上離不開教學策略的設計,但課件的制作者往往并未意識到這一點。例如:現有的絕大多數課件都是單一的展播式,這樣的可見制作“精美”,但它不可逆、不能互動。實際上運用課件教學只是手段而不是目的,應該在教學設計理論的指導下講求課件的實效性,著眼點在于學生學習新知識、掌握新技術、培養各種能力有幫助,而不是表面上的制作“精美”。
綜上所述,現有的計算機智能輔助存在許多問題,隨著新技術的不斷出現,這些問題將使計算機智能輔助越來越不能適應新的要求。因此以智能計算機智能輔助為代表的心的計算機輔助教學系統將成為教育技術上需要不斷探求、努力實現的發展方向。
三、智能計算機輔助教學系統
智能計算機輔助教學系統(IntelligentComputerAidedInstruction),簡稱ICAI。教學過程是一個復雜的教與學的思維過程,它需要教師以專門知識和經驗為依據,經過吸取、講解、推理、示例、綜合等多個步驟才能較好地完成。計算機輔助教學實際上是一個由計算機系統輔助教師進行教學以及學生進行學習并得以實現的系統。在智能ICAI中,教學思想、方法、學習內容可用知識形式表示,如何解決知識的形式化表示以及知識的訪問與調用問題,是人工智能的核心技術之一,也是將ICAI引入教育技術領域中所要面臨的一個問題。知識庫是實現知識推理與專家系統的基礎,可以用知識庫作為智能ICAI的構建環境。在知識庫中,教學內容等的有關知識可以用事實與規則表示,并存儲于知識庫內,教學與學習過程既是對知識庫中知識進行推理,并最終得出所需結果的過程。ICAI系統的一般包括以下幾個模塊:
1.知識庫。知識庫是關于教學內容的模塊,解決“教什么”問題。知識庫中的教學內容有待于教學與控制模塊和學生模塊進行選取、調用。
2.學生模塊。學生模塊是用于記錄學生的學習情況,對學生學習的各個環節信息進行搜集,以便系統對學生的學習情況進行自動評估,提出具有針對性的學習建議和個別化的輔導。學生模塊描述學生對教學內容理解、掌握的程度,系統可以根據學生模塊的具體情況調整教學策略并提供適當的反饋。
3.用戶接口模塊。這是系統與用戶交流的界面。整個系統依靠用戶接口模塊把教學內容呈現給用戶、接受用戶輸入的信息、并向用戶提供反饋。
人工智能課程論文范文6
根據原國家新聞出版廣電總局的年度新聞出版產業分析報告，2016年期刊總印數比前一年降低6.3%，總印張降低9.4%；與2016年相比，2017年期刊出版總印數降低7.6%，總印張降低10.1%；與2017年相比，2018年期刊出版總印數降低8.0%，總印張降低7.3%。反觀數字出版，2016年數字出版總收入5720.85億元，2017年數字出版總收入7071.93億元，2018年數字出版總收入8330.78億元?？梢灶A見，隨著時間的推移，數字出版在期刊領域也將承擔越來越重要的角色。由于數字出版的發展和技術發展密不可分，本文嘗試從技術的角度分析數字出版態勢，并進一步探討我國科技期刊的發展態勢以及新技術可能為數字出版帶來的變化。
一、數字出版領域和新技術領域關鍵詞
在數字出版方面，本文研究了2019年數字出版會議和期刊編輯領域的論文來探討數字出版領域的關鍵詞。在技術方面，本文通過調研互聯網的發展了解了新技術的關鍵詞。1．數字出版領域的關鍵詞。2019年，重要的數字出版會議主辦方主要有中國期刊協會和中國新聞出版研究院。會議報告題目關于數字出版的關鍵詞有：數字產業、生態、經濟模式、數據、移動、互聯網、信息技術、5G、AR+、人工智能/AI/機器人、平臺、云計算、新媒體、大數據、創新產品、智慧產品、知識付費、微課程、全媒體、在線、智庫、閱讀、精準、IP、傳播、數字出版、知識服務、融合發展、出版未來、人才等。在期刊調研方面，本文調研了期刊和編輯出版領域的重要期刊——《中國科技期刊研究》《科技與出版》《編輯學報》等，分析了2019年刊發的文章。這些文章涉及數字出版領域的關鍵詞主要有：媒體融合、5G、AR、移動出版、xml/html、共媒體云和自媒體庫、人工智能、平臺、產品、APP、在線、新媒體、區塊鏈、知識圖譜、知識服務、社區服務、精準推送、全媒體、智慧媒體、數字出版、造船、有聲閱讀、賦能、書刊互動、轉型、智庫、知識付費、編輯出版工具等。從上述關鍵詞我們可以分析出，在數字出版方面，期刊和技術方分別都在哪些方面開展了工作，期刊在數字出版方面的融合可以從哪些方面突破。圖1是從2019年度相關會議和期刊論文調研得出的與數字出版相關的關鍵詞。從中可以看出，數字出版會議和相關報告更多地從技術層面出發，考慮技術、產品和運營。數字出版相關論文更多地從編輯出版角度進行分析，涉及期刊出版各環節。關鍵詞方面兩者有所重疊，也有所不同。例如，數字出版相關論文較少關注5G、產品，更多關注和專業以及學術研究息息相關的數據（尤其是科學數據）、知識服務、編輯業務和人才隊伍；而數字出版會議和相關報告則相對較多地關注5G、IP運營等技術或者產品。雙方均關注融合發展、數字出版、人工智能、新媒體等。專業技術團隊和編輯出版團隊已經在一定程度上融合，但是雙方的發力點還是有所不同。因此，若要促進科技期刊融合發展，編輯出版方需要更好地表述自己的需求，技術方也需要更深入地做好需求調研，更好地按照期刊的思路研發產品，如此建設的系統和平臺才能更好滿足期刊出版的需求。上述調研也給數字出版的研究帶來啟發。一方面，研究數字出版可從期刊編輯工作流程出發，研究各個環節中哪些環節可以利用數字化提高工作效率，或者整個工作流程中有哪些困難需要機器幫助解決；或從現有數字出版的實際態勢出發，研究同行在做哪些工作。另一方面，可研究新技術的特點，即研究其可能給數字出版領域帶來哪些變化。2．新技術關鍵詞。那么，我們需要關注哪些新技術呢？哪些新技術能代表新一代互聯網的發展呢？2019年第六屆世界互聯網大會在浙江烏鎮召開，會議的主題是“智能互聯開放合作——攜手共建網絡空間命運共同體”。會上公布了15項代表性領先的科技成果，它們的主要關鍵詞是人工智能、機器、分布式、共享、智慧、自適應、5G等，這些關鍵詞也說明了新一代互聯網技術的重點發展方向，是近幾年技術領域的重點。我們可以看出，隨著互聯網的發展，尤其是和數字出版息息相關的新技術，是5G、大數據、云計算、人工智能、物聯網、區塊鏈、虛擬現實技術等。另外，還有和數字出版領域緊密結合的碎片化技術、語義技術、新媒體技術（微信公眾號、小程序、短視頻等）。下面我們逐一分析這些技術的特點，以便后續進一步探討它們在數字出版方面的應用。5G是下一代信息社會建設的基礎設施，它的特點是高速率、大容量、低延時、低功耗，這些特點使得更多資源可以部署到云上，單位時間可以傳輸更多的內容或者整合更大量的數據；使得虛擬現實、萬物互聯等成為可能；也使得智慧城市、智慧社區等得以實現。從期刊出版的角度來說，5G將可能改變知識內容、平臺、存儲、流通、渠道、服務、消費、終端呈現等的方式，對行業帶來深度的變革。大數據技術包括數據分析技術、事件處理技術、數據流通技術。我們可以從數據采集與處理、數據挖掘與分析、數據存儲與管理、數據展現與應用方面去思考期刊出版相關數據的采集、處理、重新聚合、呈現形式等，思考大數據技術可能為數字出版帶來哪些新的應用。我們可以從分布式存儲方面考慮期刊相關數據庫的架構、設計以及分布式關系模型；可以從數據流通角度考慮期刊數據傳輸的質量、安全等；可以從數量巨大、來源分散、格式多樣的數據中發現新知識、創造新價值、提升新能力，從而考慮新一代數字出版服務業態。云計算是一種基于互聯網的超級計算模式，云計算的計算速度甚至達到每秒10萬億次，可以將繁多的系統以及云資源連接在一起以提供各種服務。云計算的特點是可以有效兼容各種不同種類的硬件和軟件，支持資源以及新業務的動態擴展，具有高可擴展性；支持多業務體系按需服務，按需配備計算能力和資源；使用數據多副本容錯和計算節點同構可互換等措施來提高可靠性；使用戶突破時間和空間的限制享受虛擬現實的服務；支持海量信息處理以便提供超大規模服務等［1］。云計算技術逐漸成熟，將使得對運算能力要求高的產品得以運用，使得對運算能力要求高的服務得以實現，使得跨空間、跨時間的虛擬服務成為現實，使得跨平臺、跨數據庫的資源得以快速整合。人工智能產業在大數據、深度學習算法、計算能力三大要素的推動下逐漸成熟，人工智能研究讓計算機模擬人的思考過程以及智能行為，如學習、問題求解、自動推理、智能檢索、思考、規劃等，其相關的技術包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理等［2］。期刊可以思考，現階段或者未來在數字出版中，哪些環節可以用計算機或者機器人來實現，思考利用計算機和機器人可以幫助我們實現哪些人工難以完成的工作。物聯網作為信息通信技術的典型代表，其技術和應用的普及以及逐漸成熟，將推動人類社會進入萬物互聯的新時代，可穿戴設備、智能家居、自動駕駛汽車、智能機器人等新設備將接入互聯網。這使得未來學術出版物的產品、終端等呈現多樣化。根據物聯網的特點可以更多地思考學術出版的產品以及終端。區塊鏈技術的特點是去中心化、分布式和安全。期刊可以從這三個特點考慮在這方面有要求的產品和環節。虛擬現實技術包括VR（虛擬現實技術）、AR（增強現實技術）和MR（混合現實技術）。VR是利用電腦模擬產生虛擬世界，讓使用者如同身臨其境一般，是純虛擬數字畫面。AR是通過電腦技術將虛擬的信息應用到真實世界，真實的環境和虛擬的物體實時地疊加到同一個畫面或空間，是虛擬數字畫面和裸眼現實。MR包括增強現實和虛擬現實，指的是結合數字化的現實世界和虛擬世界而產生的新可視化環境，MR是數字化現實加虛擬數字畫面。虛擬現實的特點將使得學術傳播更加真實、直觀、多方位、多角度。和期刊緊密結合的語義技術、碎片化技術、新媒體技術、視頻技術等，這些期刊界比較熟悉，這里不再贅述。
二、我國科技期刊數字出版狀況
根據《中國科技期刊發展藍皮書（2017）》統計，我國科技期刊中，5020種期刊共有1375個主管單位、4381個出版單位。平均每個出版單位出版1.15本期刊，僅出版1種期刊的出版單位就有4205家［3］。我們可以看出，我國期刊眾多，但是小而散，這些小而散的科技期刊很難有比較強的經濟實力單獨開展數字出版的轉型。尤其是和國際大出版商相比，我國科技期刊的數字出版還落后很多。進行國際合作的英文學術期刊，充分利用國際數字出版平臺，在一些流程中實現數字化，是眾多國內英文科技期刊的選擇。即使如此，我國科技期刊一直堅持不懈地利用一切可利用的資源逐步摸索出自己的數字化發展之路。在科技期刊數字出版過程中，期刊出版人體驗了如圖2（1）到（5）所示的媒體傳播發展過程。尤其是近幾年，科技期刊媒體融合技術和產品日新月異，科技期刊、期刊集群、超大規?？壕跀底殖霭婧兔襟w融合方面做了大量探索，并取得一定的成績。圖2媒體傳播的發展1．期刊的數字出版我國科技期刊在數字出版方面側重于期刊出版全流程的數字化以及為學科服務。目前，我國科技期刊出版流程中很多環節已經實現了數字化、融媒體發展。科技期刊數字出版的重點是采編審校、出版、學術傳播和知識服務等環節。在出版方面，我國很多科技期刊除出版整期外，還做優先出版、預出版，也有期刊支持已經提交預印本庫的文章，還有期刊平臺支持連續文章出版。相當數量的科技期刊實現了xml制作、html展示、全媒體出版，并實現一次制作多元，還支持讀者針對文章內容、圖、表等進行交流和評論，甚至記筆記、翻譯和分享。我國有100多家期刊加入雙語出版，使得中文期刊的文章被翻譯后得以在海外傳播。也有期刊打造多媒體欄目，有的視頻，通過多媒體的方式為讀者直觀地呈現原始的研究成果和重大發現。在學術傳播方面，期刊也是百花齊放。有的通過論文改編或者寫文章評論的方式在其他平臺進行學術推廣；有的充分利用各種數據庫、社交平臺、學術傳播平臺、學術媒體進行學術傳播，例如《中國科學數據》的平臺可以直接對接ResearchGate傳播期刊論文；有的開通微信、微博、博客等進行學術社交；有的做精準推送；有的增加在線的微視頻、音頻等內容；有的充分利用新媒體領域的短視頻平臺，如今日頭條、九州云播等開展專業領域的學術推廣活動。在知識服務方面充分發揮學科特色，如將研究區域嵌入地圖，進行線上線下推送相關專業信息、科普信息等；或者充分利用淘寶、抖音、快手等平臺展示專業內容或科普內容。2．期刊集群的數字出版期刊集群側重為所屬期刊提供各種單刊不易實現的服務，降低刊均成本。例如，學科刊群比單個期刊容易整合更多學科資源，為本學科提供更豐富的服務，并且還能為所屬期刊提供多種出版服務，進行整體學術推廣，相比單刊有更大的學術影響力。近些年有眾多聲音指出，我國科技期刊很難與國際大出版商同臺競爭的原因是我國期刊小散弱，因此呼吁我國期刊規模化發展和集群化發展。這些年也確實形成了一系列的期刊集群，并逐年擴大，如中華醫學會醫學期刊集群、科學出版社期刊群、高等教育出版社期刊集群、清華大學出版社期刊群、浙江大學出版社期刊群、中國光學期刊群、中國地理資源期刊集群等。這些期刊群均建設了自己的網站，并獲得了一定的資金支持。在資源整合方面，如中國材料期刊網實現了期刊資源的集成，除此之外還整合了圖書、專利、專家、會議等學科資源，并增加了虛擬專輯、會議系統等。中國煤炭網有期刊庫、專題庫、專家庫、視頻庫以及煤炭視聽板塊（專家報告、特別訪談、煤炭科普、會議活動等），整合了行業資源。在平臺建設方面，清華大學出版社期刊集群平臺實現了預出版、OA出版等，還制定TUP-JATS的xml標準。浙江大學出版社期刊中心實現了全流程的數字化期刊集群平臺建設，平臺集投審稿、內容、運營推廣、讀者服務于一體，打通底層數據，實現多終端訪問。中華醫學會建設CAMJATS標準，采用統一的標準處理期刊相關數據，曾中標國家數字復合出版工程的試點單位和示范單位，并升級采編平臺以及出版平臺，進一步進行資源整合，實現采、編、審、排、加工、多形態、富媒體出版、移動出版、質量管理、新媒體學術推廣、期刊銷售、會議服務等一體化、現代化的出版和服務體系。高等教育出版社實現采編、運營管理、數字化生產、數字化平臺建設、市場營銷與海外合作的體系化發展。在學術推廣方面，國內的期刊集群化平臺常對接一些學術評價和學術推廣平臺，例如Almetric、TrendMD、Kudos、PubMed、CSCD、百度學術等。在知識服務方面，國內的學科期刊集群通常整合該學科的各種學術資源，為該學科研究人員提供知識服務，或者為期刊、編輯等提供行業服務。例如中國激光雜志社提供協同會議系統、DOI注冊、編輯加工等行業服務，該集群通過舉辦會議聚攏專家資源和學術資源，同時也為光學領域提供服務［4］。3．超大期刊集群的數字出版國內的超大期刊集群，有知網、萬方、維普、龍源、超星等，特點是能更好地利用大數據資源和技術為期刊出版的上游、期刊出版環節以及期刊出版的下游提供服務。下面以知網為例敘述超大期刊群的數字出版。知網整合了我國95%以上的中文學術資源，擁有我國最大最全的中文學術資源庫，也擁有我國最廣最全的讀者群。知網在期刊上游環節，為作者以及研究人員提供的服務有：如何查資料、如何申請課題、怎么做實驗、怎么做科研等信息；讀者可通過中國知網、CNKISCHOLAR、全球學術快報、CNKI知識元搜索（碎片化地搜索圖、表、概念、數字……）等檢索學術論文、基金、碎片化資源、全媒體資源等；可以通過龐大的學者成果庫、學者圈子等獲取專家信息，進行學術社交；可以通過研究型學習平臺獲取或者管理自己關注的學術資源；可以通過大數據研究平臺利用統計數據獲取學術熱點等信息。在期刊全流程出版環節，編輯可以利用選題策劃、學術熱點、期刊按需出版中的用戶分析等模塊進行選題策劃，利用采編排發一體化出版系統（包括學術不端檢測、文章創新性檢測、
