选修课《人工智能》教学模式初探
对《人工智能》专业选修课教学的几点体会
高志 峰 林 金星 朱松 豪 （ 南京邮 电大 学 自动化 学院 ２ １ ０ ０ ４ ６ ）
则． 再经过授课 老师和学生们 的共 同调 研 ， 我
们选用 由中南大学蔡 自兴教授 主编的 《 人工 四、 教学手段的改进
高 校 论 坛 静
不再是 以往的填空 、 选择、 简答等题型 ， 而是改
智能及其应 用》第 三版作为南 邮本课 程的授 课教 材 本书覆盖的人工智能 知识 体系 比较
全 面． 包 含知识表示 、 搜索推 理 、 模糊计算 、 专
提 高《 人 工智能》 专业选修 课的 教学 效果 ， 我
们结合 近几年的 实际教 学经验 ． 从优选教材 、 考核 方式、 教学 内容调 整、 教学手段的 改进 和 实践教 学等方 面对《 人 工智能》 这 门专业选修
关键词 ： 人工智能 优 选教材
内容 手段 实践
考核方式
介 绍 了人 工智能 的研究 内容与应 用领 域 ． 做
到 了内容新颖 、 简单 易懂 、 兼 顾基础 和应 用 ，
受到 了全 国广大 师生 们的一致好评 ．多年的
人 工智 能 （ Ａ ｒ ｉ ｔ ｉ ｉ ｆ ｃ ｉ ａ ｌ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ， 英文 缩
泛应 用到国防建设 、 工业 生产 、 国民生活 中的 各个领域 在信息网络和知识经济时代 ， 人工
智能 现已成为一个广受重 视且 有着广 阔应 用
潜能 的前沿学科 ，必将 为推动科学技术 的进 步和产业的发展发挥更 大的作用 因此 在我 国的大中专院校 中开展人工智能这 门课 的教 学与科研工作显得十分紧迫 迄今为止 ， 全国 绝大多数工科院校中的 自动控制 、计算机， 软 件 工程 、 电气工 程 、 机 械工程 、 应用数 学 等相
《人工智能》课程教案完整版
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的基本概念，掌握监督学习与无监督学习的区别。
2. 学会分类与回归任务的基本原理，了解常用机器学习算法。
3. 能够运用所学知识解决实际问题，培养创新思维和团队合作能力。
三、教学难点与重点教学难点：机器学习算法的理解与应用。
教学重点：监督学习与无监督学习的区别、分类与回归任务。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
五、教学过程2. 新课导入：介绍机器学习的基本概念，阐述监督学习与无监督学习的区别。
3. 知识讲解：a. 监督学习：讲解监督学习的基本原理，以分类与回归任务为例，介绍常用算法。
b. 无监督学习：介绍无监督学习的概念，讲解常用算法。
4. 例题讲解：结合实际案例，讲解机器学习算法的应用。
5. 随堂练习：布置与例题类似的练习题，让学生独立完成，巩固所学知识。
6. 小组讨论：分组讨论实际应用场景，探讨如何运用机器学习技术解决问题。
六、板书设计2. 板书内容：a. 机器学习基本概念b. 监督学习与无监督学习c. 分类与回归任务d. 常用机器学习算法七、作业设计1. 作业题目：a. 解释监督学习与无监督学习的区别。
b. 列举三种常用机器学习算法，并简要说明其原理。
c. 结合实际案例，设计一个分类或回归任务，并说明所使用的算法。
2. 答案：a. 监督学习：根据已知输入和输出，学习得到一个函数，用于预测未知输出。
无监督学习：仅根据输入数据，学习数据的内在规律和结构。
b. 线性回归、逻辑回归、支持向量机。
c. 略。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生对机器学习的基本概念和算法有了初步了解，但对算法的深入理解和应用仍有待提高。
2. 拓展延伸：鼓励学生课后查阅资料，了解其他常用机器学习算法，如决策树、随机森林等，并尝试应用于实际问题。
组织课后讨论活动，分享学习心得。
重点和难点解析一、教学内容的选择与安排1. 机器学习基本概念的深化机器学习基本概念的讲解需要更加深入，除了定义，还应包括机器学习的类型（如强化学习、迁移学习等）以及它们在实际中的应用场景。
高中人工智能选修课PBL教学模式
作性较强 的实用软件课程 ，而在 良构性课程 中的应用 价值还有待于进一步挖掘 ；④采用协构学习模式教学
对 教师 的要求 比较高，教师必须对学生的学 习能力、 以及影响协构学习的诸 多因素做充分的分析 ，对学生 分组应慎重考虑 ，否则很容易造成性格外 向、善于表 达 的同学在此模式中受益 良多 ，而具有内向性格特征 和 学习风格 的学生在此 学习模式 中反而收益甚微。
广泛的信息资源 ，创建互动共享的智慧资源 ，提供便 捷有效的交流方式，提供 良好的学习过程 记录方 式，
为学生 的作品制作提供丰富多彩的表现形式，提供新 的作品发表园地 ，等等 。 （ 三）Ｐ Ｌ信息化教学模 式的流程 Ｂ 信 息技术 支持的基于问题学习的教学模式分 为五 个环节：提 出问题 、分析 问题 、解决 问题、结果展示 、 学习评 价。具体流程 如图 ｌ 所示。在学习过程 中，学 生分成 若干级 ，相互 交流 、合作 ，教师则起指导 、辅
六 、小结
自信心， 培养学生更富有创造性 的思维 ； ⑤通过讨论、
协商最终达成 问题解 决方案 ，可 以培养 学生批判思维 能力和 多角度思考 问题 的能力 ，同时有益于提高学生
的人际交往能力 。 但 同时，协构学习模式也存在 以下几 点隐忧 ：①
改进现有的学习模式 ，创新更适合社会需求和教 学实际的学 习理念，寻求更能提高学与教效率和质量 的学习模式是一个需要不断实践 、摸索并进行理论创
协作环境 由于责任分散，个体在群体协作 时投入 的精 力 比单独工作时减少，这在协构学习过程 中不能完全
避免，因此 ，如何将个体 自主建构学习和 团队协作完 成任务进行有机的整合还有待于进 一步研究 ；②对于 大班来说 ，小组的数量太多会影响到对每个小组作业
《人工智能》课程教案
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的概念，掌握其主要类型和基本过程。
2. 能够运用机器学习的基本原理分析实际问题，并选择合适的算法进行解决。
3. 培养学生的创新意识和团队协作能力，提高解决实际问题的能力。
三、教学难点与重点教学难点：机器学习算法的理解与运用。
教学重点：机器学习的定义、类型、基本过程。
四、教具与学具准备1. 教具：PPT、黑板、粉笔。
2. 学具：笔记本电脑、教材、笔记本。
五、教学过程2. 知识讲解：1) 介绍机器学习的定义，解释其与传统编程的区别。
2) 分类介绍监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等类型。
3) 详细讲解机器学习的基本过程，包括数据预处理、特征工程、模型训练、评估与优化等。
3. 实践环节：1) 以分类问题为例，讲解决策树算法的原理和实现过程。
2) 分组讨论：针对具体问题，设计合适的机器学习解决方案，并进行实现。
3) 随堂练习：完成教材第四章课后习题，巩固所学知识。
六、板书设计2. 内容：1) 机器学习的定义、类型、基本过程。
2) 决策树算法原理及实现。
3) 课后习题。
七、作业设计1. 作业题目：1) 解释机器学习的定义，并说明其与传统编程的区别。
2) 简述监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的特点及应用场景。
3) 编程实现决策树算法，解决一个分类问题。
2. 答案：八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课通过讲解和实践，使学生掌握了机器学习的基本概念和过程，培养了学生的动手能力。
但在时间安排上，可以适当增加实践环节，让学生更深入地理解机器学习算法。
2. 拓展延伸：1) 邀请专家进行专题讲座，介绍机器学习的前沿动态和应用领域。
2) 组织学生参加机器学习竞赛，提高学生解决实际问题的能力。
3) 推荐学习资源，鼓励学生深入学习相关算法和框架。
重点和难点解析1. 教学目标的设定2. 教学难点与重点的识别3. 实践环节的设计与实施4. 作业设计与答案的详尽性5. 课后反思与拓展延伸的实际操作详细补充和说明：一、教学目标的设定教学目标应具有可衡量性、具体性和可实现性。
人工智能技术下的教学模式创新研究
人工智能技术下的教学模式创新研究一、引言随着人工智能技术的飞速发展和广泛应用，各行各业都在不断尝试将其融入到自身的业务中。
教育领域同样也不例外，教学模式的创新正在不断地进行。
本文主要探讨的是，人工智能技术在教育领域的应用对教学模式创新带来了哪些影响以及它们是如何运作的。
二、人工智能技术在教育领域的应用1. 人工智能辅助教学人工智能技术可以为教学提供更多的辅助资源。
比如，通过分析学生的学习情况和学习能力，系统可以为学生推荐相关的知识内容，帮助学生更加高效地学习。
此外，人工智能技术还可以根据学生的学习过程，提供一些个性化的辅助资源，比如语音翻译、语音合成等。
2. 人工智能评估学生的学习情况人工智能技术可以帮助教育工作者对学生的学习情况进行更准确的评估。
比如，AI技术可以自动批改学生的作业，减轻老师的工作负担。
同时，通过分析学生成绩、行为数据以及其他学习资料，AI可以生成更多的诊断性反馈，帮助老师更好地了解学生的学习情况。
3. 人工智能推动个性化教育人工智能技术可以帮助教育工作者更好地推动个性化教育的发展。
通过收集和分析学生的学习数据，AI可以预测学生的学习喜好、兴趣和弱点等，为教师提供更多的工具和建议，以满足学生的个性化需求。
三、人工智能技术下的教学模式创新1. 强化学习教学模式在传统的课堂教学中，教师和学生往往都较被动，而采用强化学习的教学模式可以使学生更积极地参与进来。
通过人工智能技术，学生可以在不同的场景下进行探索和互动，获得更为灵活多样的教育体验。
2. 开放式教育模式人工智能技术的诊断性反馈可以帮助学生更加自主地掌控学习的进程。
在这种情况下，教师将被看作是一个导师，而学生则是自主控制学习过程的核心。
开放式教育模式不仅能提高学生的学习能力，还能培养学生的创造性思维和合作能力。
3. AR和VR体验教学模式人工智能技术配合AR和VR技术，可以使学生以更加真实的方式探索学习内容。
在这种情况下，学生将可以在虚拟环境中集成和体验知识，拓展自己的学习范围。
《人工智能》课程精品教案
一、教学内容二、教学目标1. 让学生了解并掌握机器学习的基本概念和分类算法。
2. 使学生了解监督学习与无监督学习的区别和联系，并能够运用所学知识解决实际问题。
3. 培养学生的逻辑思维能力和团队协作能力。
三、教学难点与重点重点：机器学习的基本概念、分类算法、监督学习与无监督学习。
难点：算法原理的理解及其在实际问题中的应用。
四、教具与学具准备1. 教师准备：PPT、黑板、粉笔、教学案例。
2. 学生准备：笔记本电脑、教材、笔记纸、计算器。
五、教学过程教学案例：推荐系统、自动驾驶、人脸识别等。
2. 新课内容讲解：（1）机器学习基本概念：定义、分类、应用。
（2）分类算法：决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻。
（3）监督学习与无监督学习：区别、联系、常见算法。
3. 实践操作：（1）以小组为单位，运用所学分类算法解决实际问题。
（2）讨论并分析不同算法的优缺点。
4. 例题讲解：以K近邻算法为例，讲解算法原理，并给出具体应用案例。
5. 随堂练习：学生完成教材第四章课后习题，巩固所学知识。
六、板书设计1. 板书左侧：机器学习基本概念、分类算法、监督学习与无监督学习。
2. 板书右侧：K近邻算法原理、应用案例、练习题。
七、作业设计1. 作业题目：（1）简述机器学习的基本概念及其分类。
（2）举例说明监督学习与无监督学习的区别和联系。
（3）运用决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法解决实际问题。
2. 答案：（3）教师根据实际情况给出解答。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生掌握情况、教学效果、改进措施。
重点和难点解析1. 教学内容的案例选择与实际应用结合。
2. 教学目标的逻辑思维能力和团队协作能力的培养。
3. 教学难点中算法原理的理解。
4. 教学过程中的实践操作和例题讲解。
5. 作业设计中的实际问题解决。
一、教学内容的案例选择与实际应用结合二、教学目标的逻辑思维能力和团队协作能力的培养在教学过程中，教师应注重培养学生的逻辑思维能力。
人工智能课堂教学实践(3篇)
第1篇随着信息技术的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为当今社会的一个重要研究领域。
在教育领域，人工智能的应用也逐渐普及，为课堂教学带来了新的活力。
本文将探讨人工智能在课堂教学中的实践，分析其优势与挑战，并提出相应的改进措施。
一、人工智能课堂教学的优势1. 个性化学习人工智能可以根据学生的学习情况，为学生提供个性化的学习方案。
通过分析学生的学习数据，AI系统能够识别学生的兴趣、优势和不足，从而为学生量身定制学习内容和方法。
2. 智能辅导人工智能可以帮助教师减轻工作负担，实现智能辅导。
例如，AI系统可以自动批改作业，提供即时反馈，帮助学生及时调整学习策略。
同时，AI还可以根据学生的学习进度，推荐合适的学习资源。
3. 丰富教学手段人工智能技术可以丰富教学手段，提高课堂互动性。
例如，利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，可以为学生提供沉浸式的学习体验；利用语音识别技术，可以实现课堂问答的智能化，提高学生的参与度。
4. 数据驱动教学人工智能可以收集和分析大量教学数据，为教师提供决策依据。
通过对学生学习数据的分析，教师可以了解学生的学习效果，调整教学策略，提高教学质量。
二、人工智能课堂教学的实践案例1. 智能辅导系统某学校引入了智能辅导系统，该系统可以根据学生的学习进度和成绩，为学生推荐合适的学习内容。
系统还提供了自动批改作业、智能问答等功能，帮助学生及时巩固知识点。
2. 虚拟现实课堂某高校利用VR技术开设了虚拟现实课堂，让学生在虚拟环境中学习。
例如，在生物课上，学生可以进入虚拟的细胞世界，观察细胞的结构和功能；在历史课上，学生可以穿越时空，亲身体验历史事件。
3. 智能语音助手某中学引入了智能语音助手，用于课堂问答。
学生可以通过语音提问，系统会自动识别问题并给出答案。
这有助于提高课堂互动性，激发学生的学习兴趣。
三、人工智能课堂教学的挑战1. 技术限制目前，人工智能技术在课堂教学中的应用还处于初级阶段，存在技术限制。
人工智能引领教育的创新教学模式与策略探索
人工智能引领教育的创新教学模式与策略探索在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了推动各个领域变革的重要力量，教育领域也不例外。
AI 的出现为教育带来了前所未有的机遇，引领着教育走向创新的教学模式和策略。
传统的教育模式往往是以教师为中心，学生被动接受知识的灌输。
这种模式在一定程度上限制了学生的主动性和创造性，难以满足现代社会对人才培养的需求。
而人工智能的融入，则为打破这种局限提供了可能。
一种创新的教学模式是个性化学习。
AI 可以通过对学生学习数据的分析，了解每个学生的学习特点、优势和不足，从而为其量身定制个性化的学习方案。
例如，通过分析学生在在线学习平台上的做题情况、学习时间、知识点掌握程度等，AI 系统能够准确判断学生的学习进度和问题所在，并推送相应的学习资源和练习题目。
对于那些在某个知识点上存在困难的学生，系统可以提供更多的解释和案例，帮助他们加深理解；对于已经熟练掌握的学生，则可以推送更具挑战性的内容，以进一步拓展他们的知识和能力。
自适应学习系统也是 AI 引领下的重要创新。
它能够根据学生的实时表现和反馈，动态调整学习内容和难度。
如果学生在某个环节遇到困难，系统会自动降低难度，提供更多的引导和支持；当学生表现出色时，系统则会提高难度，推动学生不断进步。
这种自适应的学习方式能够更好地适应学生的个体差异，提高学习效果。
此外，智能辅导系统为学生提供了随时随地的学习支持。
无论是在家中还是在学校，学生都可以通过智能辅导系统获得问题的解答和指导。
与传统的辅导方式相比，智能辅导系统能够更快速、准确地响应学生的需求，并且不受时间和空间的限制。
在教学策略方面，AI 可以辅助教师进行教学设计。
教师可以借助AI 工具分析教学目标、教学内容和学生的特点，从而制定出更加科学合理的教学计划。
同时，AI 还能够为教师提供丰富的教学资源，包括多媒体素材、教学案例等，帮助教师丰富教学内容，提高教学质量。
虚拟学习环境的创建也是 AI 的一大应用。
《人工智能》课程精品教案
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的定义，掌握其主要类型和基本过程。
2. 了解机器学习在实际应用场景中的作用，提高学生的实际操作能力。
3. 培养学生的创新意识和团队协作精神。
三、教学难点与重点难点：机器学习的类型及其应用场景。
重点：机器学习的定义、基本过程。
四、教具与学具准备1. 教具：PPT、黑板、粉笔。
2. 学具：笔记本电脑、教材、笔记本。
五、教学过程（1）展示案例：人脸识别、智能语音等。
（2）提问：这些应用是如何实现的？2. 基本概念讲解（1）讲解机器学习的定义。
（2）介绍机器学习的类型：监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习。
（3）阐述机器学习的基本过程：数据预处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估与优化。
3. 实践情景引入（1）以垃圾分类为例，介绍机器学习在现实生活中的应用。
（2）引导学生思考：如何利用机器学习解决垃圾分类问题？4. 例题讲解（1）讲解监督学习中的线性回归。
（2）通过具体例题，演示线性回归模型的建立、训练和预测过程。
5. 随堂练习（1）让学生在纸上手推线性回归公式。
（2）利用教材中的数据，让学生进行实际操作，训练并评估线性回归模型。
（2）拓展：介绍机器学习在其他领域的应用，如计算机视觉、自然语言处理等。
六、板书设计1. 机器学习的定义、类型、基本过程。
2. 线性回归模型的建立、训练和预测过程。
3. 课堂练习：线性回归公式推导。
七、作业设计1. 作业题目：利用机器学习实现手写数字识别。
2. 作业要求：提交代码和实验报告。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课的教学效果，学生掌握程度，教学过程中的不足。
2. 拓展延伸：引导学生了解机器学习的前沿技术，如深度学习、神经网络等，激发学生的科研兴趣。
重点和难点解析1. 教学目标中的难点和重点。
2. 实践情景引入的选择与应用。
3. 例题讲解的深度和广度。
4. 作业设计的针对性和实践性。
详细补充和说明：一、教学目标中的难点和重点（1）难点：机器学习的类型及其应用场景。
人工智能课程教学实践与探索研究
人工智能课程教学实践与探索研究一、人工智能课程的设置人工智能课程的设置还需要结合当今社会和产业的需求，注重培养学生的实际应用能力，开设与实际项目和案例相关的课程，让学生能够在课堂学习中获得解决实际问题的能力。
还可以引入国际先进的人工智能理论和技术，开设国际化的人工智能课程，为学生提供跨文化和全球化的学习环境。
人工智能课程的教学模式需要根据学科特点和学生需求进行创新和改革，引入先进的教学理念和方法，打破传统的教学模式和框架，激发学生的学习激情和创新意识。
在教学模式方面，可以采用项目驱动的教学模式，通过组织学生参与人工智能项目的研究和开发，培养学生的实践能力和团队合作精神。
还可以引入问题驱动的教学模式，通过引导学生思考和解决实际问题，培养学生的问题意识和解决问题的能力。
人工智能课程的教学模式还可以采用全英文教学模式，通过英文教材和英文授课，提高学生的英语水平和国际化视野，为学生提供与国际接轨的学习环境。
还可以采用在线教学模式，通过网络平台和资源，组织学生参与国内外的人工智能课程和项目，拓展学生的学习空间和渠道。
人工智能课程的教学方法还可以注重实验和实践，通过设计和开展人工智能实验和项目，让学生亲身体验和掌握人工智能的核心理论和技术。
还可以注重引导学生进行科学研究和创新实践，鼓励学生参与人工智能领域的科研项目和竞赛，提高学生的综合能力和竞争力。
在人工智能课程教学实践与探索研究方面，需要充分运用先进的教育技术和工具，提高教学效率和质量，促进学生的全面发展和成长。
在教育技术方面，可以采用虚拟实验室和仿真软件，为学生提供人工智能实验和项目的虚拟环境，降低教学成本和风险，提高学生的实践能力和创新能力。
还可以采用在线课程平台和资源库，为学生提供丰富多样的人工智能教学资源和学习资料，拓展学生的学习空间和渠道。
对于教学实践与探索研究，还需要加强与企业和科研院所等社会资源的对接和合作，开展人工智能课程的实践和应用研究，促进人才培养和科研成果的转化。
人工智能助力教育的创新教学模式及策略探讨
人工智能助力教育的创新教学模式及策略探讨在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，教育也不例外。
AI 为教育带来了前所未有的机遇，创新了教学模式，也为教育策略的制定提供了新的思路。
一、人工智能在教育领域的应用现状近年来，我们可以看到越来越多的教育机构和学校开始引入人工智能技术。
例如，智能辅导系统能够根据学生的学习情况提供个性化的学习方案；自动化的评估工具可以快速准确地批改作业和试卷，为教师节省大量时间；虚拟学习环境让学生能够身临其境地参与学习过程，增强学习的趣味性和参与度。
然而，尽管人工智能在教育中的应用取得了一定的成果，但仍存在一些问题。
比如，部分技术的应用还不够成熟，可能会出现错误或不准确的情况；一些教师和学生对新技术的接受程度较低，导致应用效果不佳；此外，由于地区发展不平衡，一些地区的学校可能无法享受到先进的人工智能教育资源。
二、人工智能助力的创新教学模式1、个性化学习模式人工智能通过对学生的学习数据进行分析，包括学习进度、知识掌握程度、学习习惯等，为每个学生量身定制个性化的学习计划。
这种模式能够满足不同学生的学习需求，让每个学生都能按照自己的节奏和方式进行学习，提高学习效果。
比如，一个学生在数学中的几何部分学习较为困难，系统就会为他推送更多关于几何的练习题和讲解视频，并调整后续课程的难度和进度，以确保他能够扎实掌握这部分知识。
2、智能辅导模式借助人工智能技术，开发出智能辅导工具，如智能学习助手。
这些工具可以随时回答学生的问题，提供即时的帮助和指导。
无论是在课堂上还是课后，学生都能得到及时的支持，不再受时间和空间的限制。
例如，学生在做作业时遇到难题，只需向智能辅导工具提问，就能得到详细的解答和思路引导，帮助他们独立完成作业，培养自主学习能力。
3、虚拟与增强现实教学模式利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术创建沉浸式的学习场景。
学生可以通过佩戴相关设备，仿佛置身于历史事件现场、科学实验环境或艺术创作空间，更加直观地感受和理解知识。
人工智能时代计算机课堂教学模式探究
人工智能时代计算机课堂教学模式探究随着人工智能技术的不断发展，计算机教育领域也面临着新的机遇和挑战。
传统的计算机课堂教学模式已经不能满足学生的需求，需要采用更加创新、灵活和个性化的教学方法。
本文将探讨人工智能时代的计算机课堂教学模式，旨在提高学生的学习效果和技能培养。
人工智能时代的计算机课堂教学模式需要与时俱进，充分利用人工智能技术的优势。
可以利用人工智能技术来提供个性化的学习体验。
通过分析学生的学习数据和行为模式，人工智能系统可以根据学生的特点和需求提供相应的教学内容和资源。
对于速度较快的学生可以提供更多的挑战性课程，而对于学习困难的学生可以提供更多的辅导和支持。
这样可以使每个学生都能够以自己的节奏学习，并且取得更好的学习效果。
人工智能技术可以帮助计算机课堂教学模式实现互动和合作学习。
传统的计算机课堂教学模式以教师为中心，学生往往是被动接受知识的对象。
而通过引入人工智能技术，可以打破这种一对多的教学格局，实现个体化教学和合作学习。
教师可以利用人工智能系统来组织小组讨论和项目合作，鼓励学生之间的交流和互动。
这样不仅可以增强学生的学习兴趣和参与度，还可以培养学生的团队合作和问题解决能力。
人工智能时代的计算机课堂教学模式也面临一些挑战和问题。
由于人工智能技术的复杂性和高耗能性，需要教育机构提供相应的技术和设备支持。
教师也需要接受相关的培训和教学指导，掌握人工智能技术的基本知识和应用方法。
个人隐私和数据安全问题也需要引起足够的重视。
在利用人工智能技术收集和分析学生的学习数据时，需要确保学生的个人信息和隐私得到合理的保护，避免泄露和滥用。
人工智能时代的计算机课堂教学模式充分利用人工智能技术的优势，可以提供个性化的学习体验、促进互动和合作学习、实时反馈和评估学生的学习情况。
需要教育机构提供技术和设备支持，教师接受培训和指导，并注意个人隐私和数据安全问题。
相信在不久的将来，人工智能时代的计算机课堂教学模式将逐步得到广泛应用，为学生的学习提供更好的支持和指导。
选修课《人工智能》教学模式初探
选修课《人工智能》教学模式初探作者：王蓁蓁来源：《教育教学论坛》2012年第44期摘要：鉴于人工智能是选修课程，本文结合教学实践给出选修课人工智能分专题教学模式，并探讨了各个专题的教学内容，教学方法等，以达到提高教学质量的目的。
关键词：人工智能；选修课；专题讨论中图分类号：G642.0？摇文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2012）12-0053-02一、引言《人工智能》是一门跨学科的课程，它的内涵十分丰富，包含了符号学、数理逻辑、神经网络、遗传算法、知识表示和推理、模式识别、机器学习等方面的知识，并且内容抽象，使得一般本科生望而生畏。
目前在大多数院校里尤其是二本院校，《人工智能》只是作为一门选修课程。
既然是作为选修课程，我们可以不拘泥于传统的教学方式，采取灵活多样的教学形式，培养学生研究这个领域的兴趣，使得学生既能掌握人工智能领域的基础理论，又能了解目前人工智能的前沿课题，扩大知识面，并为今后的研究打好基础。
二、改革教学方法在传统的教学模式里，教师往往就一本教材从头到尾讲授给学生，教师讲什么，学生就听什么。
但是人工智能涉及太多的数理逻辑推理知识，内容抽象，讲解起来不免有点枯燥无味，学生的兴趣就会随着讲课的进程逐渐变得淡薄。
另一个问题是在传统的教学模式下，学生接触不到该研究领域的前沿问题。
事实上，随着科技的进步，人工智能技术也在不断发展，再加上人工智能本身的特点，即它是一门交叉学科，涉及计算机科学、信息科学、控制科学、认知学、生物学、哲学等等领域。
因此当学生了解了当前国内外学者所研究的前沿课题，这样不仅能克服“枯燥无味”的问题，而且会拓宽他们的知识面，从而他们可以将自己所学专业作为人工智能的潜在应用或研究领域。
基于以上分析，考虑到人工智能是适合任何专业学生学习的一门选修课，我们设立分专题讲授模式，这些专题包括：人工智能与类人思维，人工智能与机器进化，人工智能与知识表示，人工智能与决策规划等等。
信息教学设计：人工智能初探
信息教学设计：人工智能初探所属科目：人工智能初步（选修）适用年级：高中二年级课时：2课时课型：新授课教学方法：讨论、探究、自主学习一、教学目标：让学生了解人工智能的概念和基本特点及其研究的基本内容和主要应用领域，为学习人工智能初探打下基础，培养学习研究的兴趣。
二、重点难点：本章内容主要是人工智能的简介，关键点在于理解正确人工智能的概念三、教学媒体：网络机房四、学生分析：本课是选修《人工智能初步》中的第一章，学生已经学习了必修课《信息技术基础》，对信息技术的认识可以说已经达到一定的程度，而且选修本课程的学生，应该说大多数对人工智能都有着浓厚的兴趣，因此第一课可以借助这种学习兴趣，引导学生自主学习、探究问题。
五、教材分析：广东教育出版社出版的《人工智能初步》。
要教材是选修教材，以应用人工智能解决问题为主线呈现教学内容。
本章是该教材的第一章内容，重点在于介绍人工智能的概念及应用领域，是为今后人工智能的学习打基础或者说激发学习兴趣用的。
六、教学过程：第一课时师：在《信息技术基础》同学们已经学会了收集、处理、分析信息，选择学习《人工智能初步》，也是因为你们能人工智能有着极大的兴趣，不知道大家对人工智能了解多少？下面，我们请同学们运用已经学过的知识来完成一个任务。
任务：分小组收集有关人工智能的信息，做出整理并形成报告。
问题1：人工智能的概念、历史、发展过程问题2：现实生活中，哪些地方使用了人工智能？要求：小组长对本组成员进行分工，每人根据自己的特长完成相应的任务，最终小组进行讨论，完成小组任务，并推荐一人在下一课时报告本小组任务完成情况，交流知识。
说明：小组在课前确定，成员自由组合，人数确定，小组长由小组成员推举产生。
给各小组一个课时的时间用来搜集资料，完成相关任务。
[本环节的设计，一方面是运用已有知识，让学有所用；另一方面，基于高中生已经有一定的分析归纳能力，对于概念性的东西不喜欢拿来主义的原因，让他们自已搜索，可能会印象更深刻一些，同时达到协作学习的目标，无意间培养其合作的能力。
2024年《人工智能》课程精彩教案
一、教学内容二、教学目标1. 了解机器学习的基本概念，掌握常见的分类算法。
2. 理解神经网络的原理，了解深度学习的基本应用。
3. 能够运用所学知识分析实际问题，并给出合理的解决方案。
三、教学难点与重点1. 教学难点：神经网络原理及深度学习应用。
2. 教学重点：机器学习基本概念和分类算法。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
2. 学具：教材、笔记本、计算器。
五、教学过程2. 新课内容：（1）讲解机器学习的基本概念，举例说明常见的分类算法。
（2）分析神经网络的原理，结合实际应用场景进行讲解。
（3）介绍深度学习的基本应用，如计算机视觉、自然语言处理等。
3. 例题讲解：（1）讲解一个简单的分类算法——决策树。
（2）分析一个神经网络实例——手写数字识别。
4. 随堂练习：（1）让学生运用决策树算法解决一个实际分类问题。
（2）让学生分析一个简单的神经网络结构，并给出应用场景。
六、板书设计1. 机器学习基本概念、分类算法、神经网络原理、深度学习应用。
2. 例题及解答步骤。
七、作业设计1. 作业题目：（1）简述机器学习的基本概念及其应用。
（2）举例说明两种常见的分类算法，并分析其优缺点。
（3）简述神经网络的原理，并结合实际应用场景进行分析。
2. 答案：八、课后反思及拓展延伸1. 反思：关注学生在课堂上的参与程度，针对学生的掌握情况调整教学进度和策略。
2. 拓展延伸：（2）鼓励学生参加相关竞赛和实践活动，提高实际应用能力。
重点和难点解析1. 教学难点与重点的确定。
2. 例题讲解的深度和广度。
3. 随堂练习的设计与实施。
4. 作业设计的针对性和答案的详尽性。
5. 课后反思及拓展延伸的实际操作。
一、教学难点与重点的确定教学难点与重点的确定需结合学生的学习基础、课程内容和实际应用需求。
在本教案中，神经网络原理及深度学习应用作为教学难点，机器学习基本概念和分类算法作为教学重点。
1. 神经网络原理及深度学习应用：神经网络原理涉及大量数学和物理知识，如微积分、线性代数等，学生掌握起来有一定难度。
人工智能时代计算机课堂教学模式探究
人工智能时代计算机课堂教学模式探究随着人工智能的快速发展和应用，计算机课堂教学模式也逐渐发生了变革。
传统的计算机课堂教学模式主要是教师以讲授为主导，学生被动接受知识。
而在人工智能时代，计算机教学模式呈现出了多元化和个性化的特点。
人工智能技术为计算机课堂提供了新的教学手段和工具。
教师可以通过人工智能辅助教学平台，灵活地制定教学计划和教学内容。
通过智能化的教学软件，学生可以在计算机课堂上进行实时的互动学习，通过自主学习和合作学习，培养独立思考和问题解决的能力。
人工智能技术可为计算机教学提供个性化的学习方案。
通过对学生的学习行为和学习数据进行分析和挖掘，人工智能系统可以根据学生的学习特点和个性化需求，为其提供针对性的学习资源和学习活动。
通过个性化学习，可以激发学生的学习兴趣，提高学习效果。
人工智能技术可以提供实时反馈和评估。
在传统的计算机课堂教学中，学生的学习情况主要通过考试和作业来评估。
而在人工智能时代，计算机系统可以实时监测学生的学习过程和表现，给予即时的反馈。
这样可以让学生及时纠正错误和弱点，提高学习效率和质量。
人工智能技术可以打破时间和空间的限制。
传统的计算机教学主要依靠面对面的教学方式，有时需要统一的教学进度和考试时间。
而人工智能技术可以通过远程教学、在线学习等方式，让学生在任何时间和地点都可以进行计算机学习。
这样大大方便了学生的学习，并且为广大学生提供了公平和均等的学习机会。
人工智能时代的计算机课堂教学模式呈现出了多元化和个性化的特点。
通过人工智能技术的支持，教师可以更好地制定教学计划和内容，学生可以实现自主学习和个性化学习。
人工智能技术提供了实时反馈和评估，打破了时间和空间的限制。
这些都促进了计算机课堂教学的发展和提高。
随着人工智能技术的进一步发展和应用，计算机课堂教学模式将继续创新和完善，为学生提供更好的学习体验和学习效果。
高等师范院校人工智能教学的探讨
高等师范院校人工智能教学的探讨摘要：阐述了我国高等师范院校中人工智能课程的教育现状及开展人工智能教育、教学的必要性，同时对如何开展人工智能教学进行了探讨，并提出了自己的建议。
关键词：高等师范院校;人工智能;教学;教育;实践教学1 人工智能教育的必要性人工智能技术及其应用的发展历史虽然只有短短的50余年，但是它作为信息技术的前沿领域，对社会经济和发展的影响却越来越大。
在基础教育课程改革的大潮中，许多国家意识到基础教育领域开展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技术类教育的教学内容中。
作为师范类院校，教授人工智能课是有必要的。
（1）为部分优秀的学生将来做更深入的研究打坚实的基础。
在面向知识经济的今天，研究获取、表示和使用知识的人工智能学科越来越受到人们的重视。
目前人工智能研究被列为中国高技术领域的重点之一。
以专家系统为代表的智能化系统在信息技术中也占有重要地位。
因此在高等教育中开展人工智能教育和智能化系统的研发，不仅是计算机科学的应用，也是促进各学科服务于国民经济发展的必然趋势。
为使人工智能的理论、方法和技术的研究与应用普及和深入，教育重心必须要下移，即从研究生教育向本科教育普及。
开展本科层次人工智能普及教育的有效途径之一是在本科高年级开设相关选修课。
开展人工智能教育，不仅能够更好地发挥高等院校的育人和科学研究功能，而且能为学生拓宽专业路径，扩大自主学习空间和发展个性创造条件，同时也为营造一个使学生不仅有宽厚、扎实的理论基础，且具综合分析和解决问题能力的环境。
（2）为将来从教的学生积聚大量的知识。
英国早在1999年，人工智能课程已经作为选修课出现在中学的信息与通讯技术（ICT）课程中。
许多中小学还通过机器人竞赛活动来激发中小学生学习人工智能的兴趣，使学生不仅提高了用信息技术解决问题的能力，而且培养了多种思维方式，获得了更多的创新空间。
美国现行的中学信息技术课程设置中，将人工智能的内容作为“媒体与技术”层面对12年级学生的要求。
人工智能课程教学改革初探
形式 、 育 目标 、 递 方 式 、 教 传 参与 程 度 、 励 手段 、 量 控 激 质 制 上与传 统教 学方 法 都 有许 多 不 同点。 ５２ 要加 强学 生 的学法 指 导 ． 行 为 导 向教 学 法 采 用 的 是 以学 生 为 中 心 的教 学 组 织
形 式 ，所 以 ，在 教 学 过 程 中 加 强对 学生 学 法 的指 导 ，是 行 为 导 向教 学 课 成 功 的 关键 。 因此 ，注 重 将 行 为 导 向教
学方法 的具体 应用 落实 在 学生对 专 业课 学法 的 指导上 。
ａ ｔ ａ ｉ ｇ ａｔ ｒｉ ａ ｔ ｏｄ ｓ ｅ ｃｈ ｎ ｍ ｅ ａｌ ｎｄ ｍｅ ｈ ｓ， ａ ｄ ｈｅ ｔ ｒ ｃ ｔ ｅ ｎ ｔ ｎ ｏ ｅａ ｈ ｈ ａｉ ｏ ｉ ｐｒ ｖｉ ｔ ｅ ｅ ｈｉ ｑ ］ｉ ｙ ｍ ｆ ｍ ｏ ｎｇ ｈ ｔ ａｃ ｎｇ ｕａ ｔ ．
学 过 程 中， 师 教 、 生 学 都 比较 吃 力 。 教 学 为了提 高 本 课 程 的 教 学质 量 ， 调 好 教与 学 的双 边 关 系 ， 协 调动 学生 的 学 习
积 极 性 ． 其 由被 动接 受 变 为 主动 学 习 ， 使 因此 要 在 教 学 内 容 、教学 方 法、教学 手段 等方 面 进行 相应 的改革 。
说 ，教 学 内容 需要 优化 ， 要 学生 掌握 最 基 本 的概 念 、原 需
的 思 想 、方 法 角 度 去考 虑 问题 ，使 学 生 能 够 掌握 人工 智
能 的 一些 技 术 应 用 ，并 用相 应 的人 工 智 能 技 术解 决 实 际
作者 ： 白洁 ，讲师 ，硕士 ，研 究方 向为 计 算机 数字 语音 图像 ； 毕季 明 ，讲 师 ，硕 士 ，研 究方 向为 信 息决策 ；李 伟 ，讲 师 ，硕士 ，研 究 方 向为军 事运 筹 。
人工智能时代计算机课堂教学模式探究
人工智能时代计算机课堂教学模式探究随着人工智能技术的不断发展，已经对我们的生活和工作方式产生了深远的影响。
在教育领域，人工智能也为课堂教学带来了许多新的可能性和挑战。
本文将探讨人工智能时代下的计算机课堂教学模式。
人工智能技术的应用给计算机课堂教学带来了许多便利和改进。
计算机课堂教学本身就是与计算机技术紧密相关的，而人工智能技术的应用可以进一步提升计算机课堂教学的效果。
智能化的学习管理系统可以自动分析学生的学习情况，帮助教师更好地了解学生的学习进展和需求，从而有针对性地调整教学内容和方法。
人工智能技术还可以为计算机课堂教学提供更多的互动和个性化学习体验。
通过人工智能技术的支持，教师可以设计出更加丰富多样的学习活动和任务，激发学生的学习兴趣和积极参与。
智能化的学习系统可以根据学生的学习情况，自动调整教学内容和难度，实现个性化的学习指导和支持。
人工智能技术还可以支持计算机课堂教学的评估和反馈。
传统的课堂教学往往只能通过考试或作业来评估学生的学习成绩，而人工智能技术可以通过分析学生的学习过程和行为数据，提供更加全面和及时的评估和反馈。
这不仅能帮助教师更好地了解学生的学习成绩和问题所在，还能为学生提供更加科学和有效的学习建议。
人工智能时代的计算机课堂教学模式也面临一些挑战和问题。
人工智能技术的应用需要相应的硬件设施和软件系统的支持，这对于一些教育资源相对匮乏的地区可能存在困难。
虽然人工智能技术可以提供个性化学习支持，但如何平衡个性化需求和班级教学的整体进度和效果仍然是一个难题。
人工智能技术的应用需要教师具备相应的技术和教育能力，这对于一些教育机构和教师来说可能需要一定的培训和支持。
人工智能时代的计算机课堂教学模式有许多积极的影响和改进。
通过人工智能技术的支持，计算机课堂教学可以更加高效地组织和管理，学生可以获得更加个性化的学习体验和支持。
人工智能技术的应用还面临一些挑战和问题，需要教育机构、教师和技术开发者共同努力，持续推动人工智能技术在教育领域的应用和发展。
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选修课《人工智能》教学模式初探
作者：王蓁蓁
来源：《教育教学论坛》2012年第44期
摘要：鉴于人工智能是选修课程，本文结合教学实践给出选修课人工智能分专题教学模式，并探讨了各个专题的教学内容，教学方法等，以达到提高教学质量的目的。
关键词：人工智能；选修课；专题讨论
中图分类号：G642.0？摇文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2012）12-0053-02
一、引言
《人工智能》是一门跨学科的课程，它的内涵十分丰富，包含了符号学、数理逻辑、神经网络、遗传算法、知识表示和推理、模式识别、机器学习等方面的知识，并且内容抽象，使得一般本科生望而生畏。
目前在大多数院校里尤其是二本院校，《人工智能》只是作为一门选修课程。
既然是作为选修课程，我们可以不拘泥于传统的教学方式，采取灵活多样的教学形式，培养学生研究这个领域的兴趣，使得学生既能掌握人工智能领域的基础理论，又能了解目前人工智能的前沿课题，扩大知识面，并为今后的研究打好基础。
二、改革教学方法
在传统的教学模式里，教师往往就一本教材从头到尾讲授给学生，教师讲什么，学生就听什么。
但是人工智能涉及太多的数理逻辑推理知识，内容抽象，讲解起来不免有点枯燥无味，学生的兴趣就会随着讲课的进程逐渐变得淡薄。
另一个问题是在传统的教学模式下，学生接触不到该研究领域的前沿问题。
事实上，随着科技的进步，人工智能技术也在不断发展，再加上人工智能本身的特点，即它是一门交叉学科，涉及计算机科学、信息科学、控制科学、认知学、生物学、哲学等等领域。
因此当学生了解了当前国内外学者所研究的前沿课题，这样不仅能克服“枯燥无味”的问题，而且会拓宽他们的知识面，从而他们可以将自己所学专业作为人工智能的潜在应用或研究领域。
基于以上分析，考虑到人工智能是适合任何专业学生学习的一门选修课，我们设立分专题讲授模式，这些专题包括：人工智能与类人思维，人工智能与机器进化，人工智能与知识表示，人工智能与决策规划等等。
下面分别叙述之。
1.人工智能与类人思维。
什么是人工智能？Nilsson指出：“人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中行为。
人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或更好地完成以上行为的机器……”那么为了这个长远目标，我们应该深入地探讨人类大脑是如何思维的，或者说是如何思考问题的，人类是如何感知、理解以及应付外界庞杂的世界。
只有深刻理解了人脑功能原理以后，人工智能才能“贡献出”相应的类人思维模型。
这相当于空气动力学，人类飞行器只是根据空气动力学的原理构造的，它并不要
求人类制造像鸟儿一般的飞行工具。
因此在这部分教学过程中，可以先提出“大脑是如何思维的”问题，让学生自己动脑思考，相互探讨：人脑的结构是什么？人类思考问题分层次吗？什么是智力？智力的本质是什么？……课后，学生可以带着这些问题查阅资料文献，分组讨论，甚至可以写一些文章来阐述自己对思维的理解。
这样既充分调动了学生学习的积极性，又培养他们的兴趣。
然后，我们在课堂上进行具体讲解，讲解内容自然而然地引入了人工智能的定义，人工智能历史知识，图灵测试方法以及认知模型方法，接着再介绍目前国内外类人思维模型的研究现状。
这样的教授过程，一开始就使得学生不排斥这门课，在了解人工智能基础知识外也接触到认识论方面的知识，培养了学生查阅文献和撰写科技论文的能力。
2.人工智能与机器进化。
这部分专题主要给学生讲解遗传算法方面的知识，比如遗传算法的产生与发展，遗传算法的基本操作，遗传算法的应用情况。
并且在教学过程中结合实例来讲述。
实例可以从最基本的简单函数优化到复杂的旅行商问题。
学生可以自己设计函数优化的解决方案，指出初始种群大小、进化代数、交叉率等因素对求解结果的影响，并要求学生自己编写程序来分析和理解这些问题。
这些实验和设计极大地提高了学生的动手能力。
3.人工智能与知识表示。
知识表示可看成是一组描述事物的约定，在人工智能里，它研究怎样把“人类知识”表示成机器能处理的数据结构。
经典人工智能的主要表示方法有：一阶谓词逻辑表示方法，这是最基本的表示方法，具有严谨的公理体系；产生式规则表示方法，这是使用最广泛的表示方法；语义网络、框架、脚本表示方法，这是结构化的表示方法，等等。
但是学生在学习这部分的知识时，对于逻辑推理觉得非常枯燥无味。
我们的想法是在介绍这部分的知识时，不仅透彻阐述各种表示方法的精神实质，而且建议学生阅读Sowa所编著的《知识表示》一书，该书提供了知识表示方面广泛的知识，是这一领域的公认权威著作。
Sowa在介绍新思想的同时捕捉到这一领域的最新成就，并且将逻辑学、哲学、语言学和计算机科学结合到知识表示，并将其转换为可计算形式。
该书中还包含了大量的哲学和语言学的知识，阅读该书可以使得学生知识面得以拓宽，加上该书目前没有翻译版本，鼓励学生阅读英文原著，对学生各方面能力的提高都有所帮助。
4.人工智能与决策规划。
在决策规划中，着重介绍增强学习、偏好理论等基础知识，由于我们在这个方面上做了许多工作，因此在讲解时联系自己的研究进行一些专题探讨，例如双马尔科夫过程决策模型，协同算法，超滤偏好模型，朴素描述逻辑在中医理论上的应用等等，并欢迎学生和我们共同研究这些专题，这样做无疑会增加师生之间的学术交流，促进学生的研究兴趣，形成良好学术氛围。
5.丰富多样的教学形式。
除了以上的专题外，还可以开设其他的人工智能专题。
事实上可以针对不同专业的学生确定专题的内容和形式。
例如对于工程类的学生，可以着重讲述神经网络，进化计算等方面的内容，并且借助于Matlab提供的相关工具箱进行实验设计。
因为大多数工程类的本科生都学习过Matlab语言，该语言在科学研究和工程实践中应用广泛，在教学过程中也要充分发挥这些优点。
如是文科类的学生，教学方面可以着重讲述人工智能的符号学，哲学等方面的知识，这让文科学生从另一个角度去理解人工智能。
课堂上，充分利用多媒
体教学，采取多样的教学手段，激发学生的兴趣和好奇心。
还可以播放国际机器人大赛等录像片段，增强课堂的教学效果。
三、结束语
总之，将人工智能分专题来讲授，让学生立刻能接触到当前人工智能的前沿研究问题，并且领会其中的实质。
再加以多元化的教学手段，使得学生好学，乐学，更好地实现教学目标，提高教学水平。
参考文献：
[1]Nils J. Nilsson，著.人工智能[M].郑扣根，庄越挺，译.北京：机械工业出版社，2004，6.
[2]John F. Sowa.Knowledge Representation：Logical，Philosophical，and computational Foundations[M].北京：机械工业出版社，2003，6.
[3]韩丽娟，孙玉红，李圣君.《人工智能》教程改革初探[J].电脑知识与技术，2007，（13）：222-223.
[4]冯爱祥，罗雄麟.本科“人工智能”课程的教学改革探索[J].中国电力教育，2011，（10）：111-112.
[5]李春贵，王萌，何春华.基于案例教学的“人工智能”教学的实践与探索[J].计算机教育，2008，（9）：53-54.
[6]曾安，余永权，曾碧.人工智能课程教学模式的探讨[J].江西教育学院学报（综合），2006，27（6）：40-43.
[7]王蓁蓁，邢汉承.拟人类思维的形式结构数学模型[J].智能系统学报，2008，3（6）：529-535.
基金项目：金陵科技学院科研基金资助（No.jit-b-201207）
作者简介：王蓁蓁（1975-），女，江苏南京人，博士，博士后，主要研究领域为马尔科夫决策过程，群智能，人类思维，机器学习，程序分析。