時(shí)間：2023-03-16 15:42:06
導(dǎo)語(yǔ)：在人工智能導(dǎo)論論文的撰寫(xiě)旅程中，學(xué)習(xí)并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優(yōu)秀范文，愿這些內(nèi)容能夠啟發(fā)您的創(chuàng)作靈感，引領(lǐng)您探索更多的創(chuàng)作可能。
關(guān)鍵詞：智能診??；人工智能；專(zhuān)家系統(tǒng)；知識(shí)庫(kù)；推理機(jī)；Naive Bayesian算法
中圖分類(lèi)號(hào)：TH165.3 文獻(xiàn)識(shí)別碼：A 文章編號(hào)：1001-828X（2017）009-0-01
一、智能診病系統(tǒng)的發(fā)展
人工智能是現(xiàn)今最尖端的技術(shù)之一，近三十年來(lái)，人工智能發(fā)展迅速，在很多領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。專(zhuān)家系統(tǒng)是人工智能重要的一個(gè)分支，它通過(guò)一個(gè)或多個(gè)專(zhuān)家提供的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)，模擬人類(lèi)專(zhuān)家解決那些需要專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)才能完成的問(wèn)題。1965年，美國(guó)斯坦福大學(xué)研制出了DENRAL系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有豐富的化學(xué)知識(shí)，能幫助化學(xué)家推斷出分子的結(jié)構(gòu)。DENRAL系統(tǒng)的完成標(biāo)志著專(zhuān)家系統(tǒng)的誕生。20世紀(jì)70年代初， NTERNIST系統(tǒng)在匹茲堡大學(xué)問(wèn)世，這是第一個(gè)用于醫(yī)療的內(nèi)科病診斷咨詢系統(tǒng)。同一時(shí)期，一款能夠幫助普通內(nèi)科醫(yī)生診治細(xì)菌感染性疾病的專(zhuān)家系統(tǒng)MYCIN也在斯坦福大學(xué)出世，這兩款專(zhuān)家系統(tǒng)的成功激發(fā)了智能診病系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)熱潮，國(guó)內(nèi)外都開(kāi)始往這方面投入大量的人力物力。到21世紀(jì)初，智能診病系統(tǒng)已經(jīng)相對(duì)成熟。
二、智能診病系統(tǒng)
智能診病系統(tǒng)以基于規(guī)則的方式來(lái)構(gòu)建系統(tǒng)，它主要將系統(tǒng)分為知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)兩部分，知識(shí)庫(kù)中存儲(chǔ)著各種醫(yī)學(xué)知識(shí)的集合，包含從書(shū)本中知識(shí)，以及醫(yī)學(xué)專(zhuān)家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，而推理機(jī)根據(jù)用戶提供的有效信息，來(lái)決定所使用的推理規(guī)則，通過(guò)從知識(shí)庫(kù)中獲取的相關(guān)知識(shí)進(jìn)行推理判斷，從而得出最終的結(jié)論。推理分為精確推理和不精確推理，精確推理根據(jù)條件和結(jié)論之間的必然性，得出的結(jié)果是肯定的，不精確推理：在條件不足的情況下，得到的假設(shè)不能被完全證實(shí)，這個(gè)時(shí)候?yàn)槊總€(gè)假設(shè)賦予一個(gè)權(quán)值來(lái)表明這個(gè)假設(shè)的可信度，通過(guò)這些假設(shè)進(jìn)行下一步推理，可能會(huì)得到多個(gè)不同的結(jié)論，以可信度最高的結(jié)論作為最終結(jié)論。
三、智能診病系統(tǒng)的缺點(diǎn)
難以得到足夠知識(shí)和規(guī)則填充知識(shí)庫(kù)，智能診病系統(tǒng)做為基于規(guī)則的專(zhuān)家系統(tǒng)，需要以大量知識(shí)和醫(yī)學(xué)專(zhuān)家規(guī)則作為基礎(chǔ)，才能夠準(zhǔn)確地診斷病人的病情，這就需要大量的醫(yī)學(xué)專(zhuān)家和知識(shí)工程師的參與才能夠?qū)崿F(xiàn)。
缺乏學(xué)習(xí)能力，跟一般的基于規(guī)則的專(zhuān)家系統(tǒng)一樣，智能診病系統(tǒng)不具備從診病過(guò)程中提取經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)的能力，只會(huì)依循本來(lái)就存在的規(guī)則和知識(shí)進(jìn)行推理判斷，更新知識(shí)庫(kù)，添加規(guī)則些工作仍然需要知識(shí)工程師來(lái)完成。
Naive Bayesian算法：
Na?ve Bayesian 算法能夠較好地對(duì)事物進(jìn)行分類(lèi)，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，計(jì)算高效等特點(diǎn)，是分類(lèi)算法中最經(jīng)典，最有影響力的算法之一。Na?ve Bayesian算法首先需要通過(guò)訓(xùn)練樣本計(jì)算出先驗(yàn)概率，在此基礎(chǔ)上，計(jì)算一個(gè)待分類(lèi)的后驗(yàn)概率。下面是Na?ve Bayesian 算法的定義，對(duì)于一個(gè)待分類(lèi)的事物x，設(shè)：
1.x有{a1，a2，a3，……an}這樣一個(gè)屬性集，每個(gè)a都是x的一個(gè)特征屬性。
2.有{y1，y2，y3，……ym}這樣一個(gè)類(lèi)別集合，每個(gè)y代表一個(gè)類(lèi)別。
3.分e計(jì)算P（y1|x），P（y2|x），P（y3|x），…..，P（ym|x）的概率。
4.如果有P（yi|x） >= P（yj|x）（j屬于1～n），則事物x屬于類(lèi)型yk。
在這里，我們稱(chēng)P（yi|x）為后驗(yàn)概率，根據(jù)貝葉斯定理，P（yi|x） = P（x|yi）P（yi）/p（x）。
由于對(duì)于所有的后驗(yàn)概率，都需要除以P（x），所以在這里我們可以將P（x）忽略，只求出最大的P（x|yi）P（yi）即可。P（x|yi）P（yi） = P（a1|yi）P（a2|yi）P（a3|yi）…P（an|yi）P（yi），其中P（aj|yi）和P（yi）我們都需要通過(guò)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算：
1.設(shè)有樣本集{x1，x2，…xn}，每個(gè)樣本有一個(gè)屬性集a其中包含若干屬性。
2.有{y1，y2，…ym}這樣一個(gè)類(lèi)別集合。
3.P（yi）為樣本中類(lèi)別yi的個(gè)數(shù)/樣本總數(shù)。
4.P（aj|yi）為樣本中類(lèi)別yi中含有aj屬性的個(gè)數(shù)/類(lèi)別中yi的個(gè)數(shù)。
通過(guò)Naive Bayesian算法對(duì)智能診病系統(tǒng)的改進(jìn)：
由于知識(shí)庫(kù)中知識(shí)量和規(guī)則的限制，智能診病系統(tǒng)可能會(huì)出現(xiàn)無(wú)法準(zhǔn)確判斷用戶病情的狀況，通過(guò)Na?ve Bayesian算法可以有效地改善這一情況。一個(gè)人患病的原因會(huì)跟他平時(shí)的生活環(huán)境，生活習(xí)慣還有家族遺傳有很大的關(guān)系，由此，我們可以將生活環(huán)境，生活習(xí)慣和家族遺傳作為特征屬性，建立一個(gè)輔助診斷病情的Navie Bayesian分類(lèi)器。算法的訓(xùn)練樣本通過(guò)記錄每個(gè)精確推理確診的患者的生活環(huán)境，生活習(xí)慣，家族遺傳等屬性信息取得，通過(guò)不斷地增加訓(xùn)練樣本，Navie Bayesian分類(lèi)器的準(zhǔn)確性不斷提升，從而提升智能診斷系統(tǒng)的不精確推理能力。
參考文獻(xiàn)：
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作者簡(jiǎn)介：黃 偉（1981-），男，瑤族，湖南花垣人，講師，主要從事計(jì)算機(jī)科學(xué)研究。
關(guān)鍵詞：GPS技術(shù) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù) 電力負(fù)荷控制 自動(dòng)發(fā)電控制
0 引言
目前中國(guó)電力系統(tǒng)正經(jīng)歷著一場(chǎng)以市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)為主導(dǎo)向的據(jù)大變革。以數(shù)字電力系統(tǒng)（DPS）為代表的計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)、控制理論及信息處理技術(shù)、新材料、新技術(shù)的高速發(fā)展，使得電力系統(tǒng)的技術(shù)更新速度大大加快，不同技術(shù)之間的相互滲透、相互融合也越來(lái)越普遍。電力系統(tǒng)高速發(fā)展，發(fā)電廠和變電站相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，應(yīng)用遠(yuǎn)動(dòng)通訊技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)視、控制和調(diào)度。為了更好的保證安全、經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行并保證電能質(zhì)量，對(duì)電力系統(tǒng)自動(dòng)化提出了更高的要求，從而促成了電力系統(tǒng)自動(dòng)控制技術(shù)的不斷發(fā)展。
1 GPS技術(shù)在電力系統(tǒng)自動(dòng)控制中的應(yīng)用
GPS（Global Positioning System）又稱(chēng)為全球定位系統(tǒng)，隨著電力系統(tǒng)往大容量大網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，以及自動(dòng)化水平的不斷提高，GPS由于其高精度的定時(shí)功能，必將在電力系統(tǒng)發(fā)揮更加廣泛的應(yīng)用。利用GPS同步測(cè)量可以快速精確的獲得電力系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)狀態(tài)，GPS技術(shù)的應(yīng)用必將對(duì)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定控制帶來(lái)革命性的變革，因此必然成為今后發(fā)展的重點(diǎn)，必將為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定控制和保護(hù)開(kāi)辟一個(gè)新的領(lǐng)域。
2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)自動(dòng)控制中的應(yīng)用
經(jīng)過(guò)近十幾年的高速發(fā)展， 電力系統(tǒng)的規(guī)模已迅速地?cái)U(kuò)大， 對(duì)于這樣一個(gè)存在著大量非線性的動(dòng)態(tài)大系統(tǒng)來(lái)說(shuō)， 傳統(tǒng)的控制、診斷、保護(hù)、預(yù)測(cè)等方式已不再能完全適應(yīng)這種發(fā)展的需要。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN Artificial Neural Networks） 理論， 作為人工智能的一個(gè)最活躍的分支， 其模擬人腦的工作方式， 為解決復(fù)雜的非線性、不確定性、不確知性系統(tǒng)的問(wèn)題開(kāi)創(chuàng)了一個(gè)嶄新的途徑。因而在電力系統(tǒng)應(yīng)用研究中受到了廣泛的關(guān)注。目前已在電力系統(tǒng)故障診斷、智能控制、繼電保護(hù)和暫穩(wěn)態(tài)計(jì)算、短期負(fù)荷預(yù)報(bào)等系統(tǒng)計(jì)算優(yōu)化中獲得了大量的研究成果。
作為一個(gè)新的信息處理理論，ANN 的應(yīng)用在理論與實(shí)踐中還有一些問(wèn)題有待于進(jìn)一步的研究和探討。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，ANN 與專(zhuān)家系統(tǒng)和模糊控制的綜合對(duì)電力系統(tǒng)這樣一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)大系統(tǒng)來(lái)說(shuō)， 應(yīng)用潛力更大。
3 自動(dòng)發(fā)電控制新技術(shù)應(yīng)用研究
AGC是一種控制性能比較完善和作用較好的發(fā)電機(jī)輸出功率的自動(dòng)控制。它利用電子計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)控制功能，是一個(gè)小型的計(jì)算機(jī)閉環(huán)控制系統(tǒng)，有時(shí)也稱(chēng)為AGC系統(tǒng)。
早期的AGC系統(tǒng)多采用模擬式的控制設(shè)備，近幾年來(lái)由于數(shù)字系統(tǒng)的靈活性和可靠性是模擬式的AGC系統(tǒng)，逐漸被數(shù)字系統(tǒng)所取代。 在現(xiàn)代數(shù)字電力系統(tǒng)（DPS）中，AGC的執(zhí)行，要求每隔2-4s測(cè)量一次聯(lián)絡(luò)線功率、系統(tǒng)頻率和發(fā)電功率等數(shù)據(jù)，并通過(guò)遙測(cè)裝置送到AGC的發(fā)電機(jī)控制回路和負(fù)荷分配回路，是這兩個(gè)回路的程序計(jì)算開(kāi)始工作。然后計(jì)算出需要增加或減少發(fā)電量的信息，再由遙控裝置將此信息發(fā)送到發(fā)電機(jī)組已完成對(duì)發(fā)電機(jī)功率的控制和調(diào)整。由于AGC 資源需在更大范圍內(nèi)被調(diào)用，以及分級(jí)控制引起的時(shí)間延遲，還需對(duì)這種方式下電力系統(tǒng)的安全和控制的動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行研究。
4 電力系統(tǒng)自動(dòng)控制其它新技術(shù)的應(yīng)用
4.1 電力負(fù)荷控制技術(shù)作用
電力負(fù)荷控制技術(shù)是指在高峰用電時(shí)，斷開(kāi)一部分可間斷供電的負(fù)荷，以減少對(duì)電網(wǎng)的壓力，可以將各用戶的負(fù)荷按照改善負(fù)荷曲線的總要求，通過(guò)某種與用戶聯(lián)系的信道和裝在用戶處的終端裝置，對(duì)用戶的可間斷負(fù)荷進(jìn)行集中控制。在高峰之后，又可將這些負(fù)荷投入，增加系統(tǒng)的低谷用電，達(dá)到削峰填谷的目的，使電力系統(tǒng)負(fù)荷曲線更加平坦，以保證電網(wǎng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。
我國(guó)電力供應(yīng)長(zhǎng)期短缺，負(fù)荷的監(jiān)督和控制尤其顯得重要。目前不少地方采用的在高峰時(shí)強(qiáng)行拉路的分片輪流停電的辦法，給用戶帶來(lái)了極大的不便，對(duì)有些重要用戶造成經(jīng)濟(jì)損失。在用戶方面，由于電力使用不合理，浪費(fèi)能源的現(xiàn)象也十分嚴(yán)重。因而有關(guān)方面對(duì)電力負(fù)荷控制十分重視，原國(guó)務(wù)院曾出資支持了四個(gè)試點(diǎn)，取得了可喜的效果。如今，以配電線載波、有線通信和無(wú)線電為通道的系統(tǒng)均有運(yùn)行。在分散控制方面，我國(guó)自行研制的電力定量器都是適合我國(guó)國(guó)情的產(chǎn)品。但總的說(shuō)來(lái)，我國(guó)的負(fù)荷控制水平和工業(yè)化國(guó)家的差距還是比較大的。
4.2 靈活交流輸電系統(tǒng)控制技術(shù)
靈活交流輸電系統(tǒng)控制技術(shù)（Flexible AC Transmission System）是現(xiàn)代電力電子技術(shù)與電力系統(tǒng)相結(jié)合的產(chǎn)物，其主要內(nèi)容是在輸電系統(tǒng)的主要部位，采用具有單獨(dú)或綜合功能的電力電子裝置，對(duì)輸電系統(tǒng)的主要參數(shù)（如電壓、相位差、電抗等）進(jìn)行靈活快速的適時(shí)控制，以期實(shí)現(xiàn)輸送功率合理分配，降低功率損耗和發(fā)電成本，大幅度提高系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性。隨著電力電子技術(shù)的飛速發(fā)展，靈活交流輸電技術(shù)的發(fā)展前景不可估量，必將改變電力系統(tǒng)的傳統(tǒng)面貌，并促使電力系統(tǒng)發(fā)生重大變革。
電力系統(tǒng)的高速發(fā)展和不斷擴(kuò)大，使其結(jié)構(gòu)和運(yùn)行方式變得越來(lái)越復(fù)雜多變，對(duì)電力系統(tǒng)的自動(dòng)控制技術(shù)水平的要求也越來(lái)越高。因此，研究電力系統(tǒng)自動(dòng)控制技術(shù)的現(xiàn)狀和發(fā)展具有重要的意義。
參考文獻(xiàn)
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關(guān)鍵詞 D-S證據(jù)推理；數(shù)據(jù)融合；煤氣管道檢測(cè)；
中圖分類(lèi)號(hào)TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A 文章編號(hào) 1674-6708（2013）91-0071-02
1 D-S證據(jù)推理簡(jiǎn)介
Dempster-Shafer證據(jù)推理理論也稱(chēng)D-S證據(jù)理論，比較適合用于滿足比概率論更弱的公理體系，對(duì)于由未知引起的不確定性因素有很好的處理能力，能較有效地把不確定和未知區(qū)分開(kāi)。D-S證據(jù)推理起源于多值映射導(dǎo)出的所謂上限概率和下限概率，后來(lái)在文獻(xiàn)[2]中得到了進(jìn)一步發(fā)展。
1.1 基本置信指派m
假設(shè)空間S的概率分布為P，且空間S和空間具有一致性關(guān)系（若一個(gè)多值映射把空間S的元素s和空間中的元素集合聯(lián)系起來(lái)，即：S。映射下的元素s的像被稱(chēng)為S的粒子（granule），表示為G（S）。S到的多值映射關(guān)系被Dempster稱(chēng)為空間S到的一致性關(guān)系[2]。），則空間上的基本置信指派（基本概率賦值函數(shù)BPA ）m可以定義如下：
其中稱(chēng)的子集A為焦點(diǎn)元素（focal element），又叫做命題， Φ為空集。m（A）表現(xiàn)出對(duì)A本身的信任度，即m（A ）是局限于子集A中的可以自由移動(dòng)到A的每一個(gè)點(diǎn)的信任因子。m（A）通常憑人們的經(jīng)驗(yàn)而給出，或者根據(jù)傳感器所得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行構(gòu)造得到。
在證據(jù)推理中，基本概率賦值函數(shù)分布僅需滿足其和為1這一約束條件，即：
1.2 置信函數(shù)bel和似然函數(shù)pls
空間也叫做鑒別框架（the frame of discernment），所有的命題都可以用其子集表示，其概率分布可以用基本概率賦值函數(shù)來(lái)表示，也可以采用置信函數(shù)bel和似然函數(shù)pls 表示：
式中B是中不同于A的另一命題。
置信函數(shù)bel（B）和似然函數(shù)pls（B）即為文獻(xiàn)[1]中提到的上限概率和下限概率，這表示置信區(qū)間[bel（B），pls（B）]即為集合B的概率變化范圍，它表示了對(duì)B的不確定性度量。減小不確定區(qū)間是證據(jù)推理的目的之一。似然函數(shù)定義為：
1.3 Dempster合成法則
通常采用Dempster合成法則來(lái)組合兩個(gè)或多個(gè)的置信函數(shù)，方法是通過(guò)計(jì)算基于不同來(lái)源的置信度的正交和找到一個(gè)新的置信函數(shù)。
設(shè)Bel1，Bel2均為空間上的置信函數(shù)，其對(duì)應(yīng)的基本置信指派分別為m1和m2，焦元分別為A1，……Ak和B1，……Bl，如果
此函數(shù)是基本置信指派函數(shù)，其中>0。
Bel1、Bel2的正交和就是由m給定的置信函數(shù)，記作：Bel1Bel2。
2 基于證據(jù)推理的煤氣管道檢測(cè)
2.1 煤氣管道檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型
實(shí)驗(yàn)建立的檢測(cè)系統(tǒng)模型如下圖所示：
目前，煤氣管道檢測(cè)的無(wú)損檢測(cè)方法很多，主要有：滲透檢測(cè)法、微波檢測(cè)法、渦流檢測(cè)法、超聲檢測(cè)法、漏磁檢測(cè)法等。鑒于檢測(cè)的安全性及對(duì)管道的最大無(wú)損傷原則，本實(shí)驗(yàn)主要采用超聲檢測(cè)法和漏磁檢測(cè)法建立系統(tǒng)。超聲法在檢測(cè)的準(zhǔn)確度和精度方面有很好的效果，但其要求的檢測(cè)條件較為苛刻，被測(cè)對(duì)象表面必須光滑，檢測(cè)時(shí)要有耦合劑（比如油等）；實(shí)際檢測(cè)時(shí)，對(duì)解釋人員的素質(zhì)要求也較高；漏磁法對(duì)輸送的介質(zhì)要求不高，這一點(diǎn)剛好彌補(bǔ)了超聲檢測(cè)的不足，但其應(yīng)用也受限制，比如待檢管壁不能太厚，需要特殊的信號(hào)處理以及干擾因素多等。兩種方法各有利弊，在應(yīng)用方面各有所長(zhǎng)：漏磁法較適合用于比較微小的損傷，比如面積很小的腐蝕點(diǎn)；超聲法更適合于管壁較厚時(shí)的檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)合采用兩種方法，發(fā)揮各自的優(yōu)點(diǎn)并彌補(bǔ)了另一種方法的不足，力圖為檢測(cè)提供更準(zhǔn)確的信息。
利用漏磁法和超聲法檢測(cè)出煤氣管道的損傷信息，并對(duì)信息進(jìn)行特征提取，提取的特征信號(hào)輸入各自的網(wǎng)絡(luò)作為樣本進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別，輸出結(jié)果經(jīng)過(guò)歸一化處理后作為D-S證據(jù)推理的證據(jù)進(jìn)行融合，進(jìn)一步對(duì)損傷信息進(jìn)行確認(rèn)，最終決策出識(shí)別結(jié)果。
2.2 證據(jù)推理識(shí)別判定準(zhǔn)則
先由Dempster合成法則得到組合的基本可信度分配，然后根據(jù)得到的m（Aj）進(jìn)行目標(biāo)判斷。主要判斷方法有三種[7-13]：基于基本置信指派m的方法、基于置信函數(shù)bel的方法和基于最小風(fēng)險(xiǎn)的方法。本文采用基于基本置信指派m的判斷方法：
則A1即為判決結(jié)果，其中ε1，ε2為預(yù)先設(shè)定的門(mén)限。
3 實(shí)驗(yàn)仿真
實(shí)驗(yàn)以損傷的裂紋作為目標(biāo)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別。針對(duì)某一管道上的3條不同的裂紋分別用漏磁法和超聲法進(jìn)行深度檢測(cè)，通過(guò)漏很明顯，不確定性的基本概率賦值大大地降低了。
預(yù)設(shè)門(mén)限值ε1=0.2，ε2=0.05，則根據(jù)基于基本概率賦值的決策方法僅有裂紋1的基本概率賦值滿足（8）式，故可判定損傷為裂紋1。
4 結(jié)論
從實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果可以看出，D-S證據(jù)推理方法具有較強(qiáng)的處理不確定性信息的能力。在煤氣管道的檢測(cè)中采用D-S證據(jù)推理的方法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合能有效地提高系統(tǒng)的可靠性，顯著地減少系統(tǒng)的不確定性。
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關(guān)鍵詞：虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)；三維虛擬環(huán)境；人機(jī)交互；三維圖形引擎；沉浸式
中圖分類(lèi)號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2012）33-8066-03
伴隨著制造企業(yè)信息化進(jìn)程的不斷發(fā)展，仿真建模在產(chǎn)品制造中的應(yīng)用也由分散到集成，由局部到全局，并且更加注重可視化技術(shù)的應(yīng)用和與用戶之間的交互[1]。采用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)為相關(guān)裝置構(gòu)造虛擬環(huán)境可以擺脫傳統(tǒng)仿真培訓(xùn)系統(tǒng)中所存在的一些不足，例如在軟件仿真中，主要以圖、圖表、照片和現(xiàn)場(chǎng)錄像等傳統(tǒng)多媒體方式為表現(xiàn)手段，真實(shí)感和臨場(chǎng)感都較為欠缺；而在物理仿真中，系統(tǒng)復(fù)雜、龐大難于實(shí)現(xiàn)，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)可以在很大程度上提高場(chǎng)景的沉浸感和真實(shí)感。
1 三維虛擬環(huán)境框架
虛擬環(huán)境的開(kāi)發(fā)涉及了網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、并行處理技術(shù)、人工智能、高性能計(jì)算技術(shù)、模式識(shí)別、傳感技術(shù)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、圖像處理等技術(shù)，還涉及社會(huì)學(xué)、美學(xué)、氣象、通信、物理、數(shù)學(xué)等學(xué)科，復(fù)雜程度可想而知。虛擬現(xiàn)實(shí)要達(dá)到實(shí)現(xiàn)自然實(shí)時(shí)交互和逼真的多種感覺(jué)的要求，其組成主要應(yīng)包括幾方面：虛擬環(huán)境生成系統(tǒng)，產(chǎn)生實(shí)時(shí)的圖像；用以確定參與者位置和動(dòng)作的定位跟蹤系統(tǒng)；提供虛擬空間多用戶協(xié)同交互功能的網(wǎng)絡(luò)接口；含有CAVE、PowerWall、立體顯示設(shè)備的沉浸式顯示系統(tǒng)；提供立體聲源和判定空間位置的音效系統(tǒng)；提供參與者感知力與壓力的反饋的觸覺(jué)和力反饋系統(tǒng)。
虛擬環(huán)境[2]框架的功能主要體現(xiàn)在：首先支持對(duì)象的屬性和交互的訂購(gòu)，同時(shí)提供回調(diào)和事件的通知機(jī)制，支持HLA的各種時(shí)間管理策略，從而達(dá)到在全部聯(lián)邦范圍內(nèi)的對(duì)象可以根據(jù)已給定的時(shí)序和消息傳遞關(guān)系來(lái)工作；其次是提供與各種對(duì)象定位、創(chuàng)建、刪除等相關(guān)的服務(wù)，并且分類(lèi)、統(tǒng)一組織管理不同功能和不同性質(zhì)的仿真實(shí)體，即是對(duì)虛擬場(chǎng)景的結(jié)構(gòu)和組織管理；最后還可以通過(guò)事件驅(qū)動(dòng)和回調(diào)函數(shù)機(jī)制和場(chǎng)景對(duì)象組織、仿真對(duì)象管理功能集成，沉浸式人機(jī)交互設(shè)備和接口的集成。
根據(jù)軟件模塊[3]的分層結(jié)構(gòu)，我們把系統(tǒng)分為三個(gè)層次，如圖2所示，即用戶界面層、交互層和數(shù)據(jù)服務(wù)，虛擬環(huán)境和仿真管理層。
界面層提供的用戶界面輸入可以接收用戶對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)請(qǐng)求，然后經(jīng)環(huán)境和仿真層的相關(guān)轉(zhuǎn)換成為對(duì)數(shù)據(jù)服務(wù)層的訪問(wèn)請(qǐng)求，然后數(shù)據(jù)服務(wù)層將其處理后通過(guò)中間層傳送給界面層進(jìn)行最終的輸出。
實(shí)現(xiàn)虛擬場(chǎng)景的基礎(chǔ)是三維圖形引擎?，F(xiàn)在，開(kāi)發(fā)者較多使用可以提供功能強(qiáng)大模塊的較為流行的繪制引擎，例如OpenGVS、CG2公司的Vtree和Multigen公司的Vega等，但是它們也存在很多不足：商業(yè)引擎開(kāi)發(fā)缺乏靈活性，因?yàn)槠湟话愣疾惶峁┑讓娱_(kāi)發(fā)接口，從而限制功能的擴(kuò)展；商業(yè)引擎無(wú)法渲染出較為逼真的場(chǎng)景效果，浪費(fèi)GPU的處理能力從而影響系統(tǒng)實(shí)時(shí)性；由于其功能繁多，產(chǎn)生冗余代碼也多，影響其運(yùn)行效率。
介于以上圖形引擎的諸多不足，OpenSceneGraph（OSG）作為虛擬場(chǎng)景圖形引擎，是一個(gè)跨平臺(tái)的、開(kāi)放源碼的、高效的三維圖形引擎，目前應(yīng)用于高性能圖形設(shè)計(jì)領(lǐng)域中，例如虛擬現(xiàn)實(shí)、游戲、仿真、科學(xué)可視化等。OSG不僅提供基于OpenGL的面向?qū)ο蟮目蚣?，還有加快圖形應(yīng)用開(kāi)發(fā)的附加功能模塊和可擴(kuò)展接口庫(kù)。
2 基于情景上下文的虛擬交互
隨著虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的不斷發(fā)展以及人機(jī)交互在其中所占有的重要地位，虛擬環(huán)境和其參與者的人機(jī)交互作用賦予了新的內(nèi)涵。沉浸式虛擬環(huán)境[4-5]讓用戶有一種“身臨其境”的感覺(jué)，這也正是用戶與對(duì)象之間進(jìn)行交互的過(guò)程，其歸根結(jié)底要解決如何操作和改造虛擬環(huán)境中的對(duì)象。
2.1 語(yǔ)義對(duì)象與交互行為
“信息透鏡”概念指的是界面對(duì)象通過(guò)視圖的不同縮放比例來(lái)顯示相對(duì)應(yīng)的外觀信息，這是Jazz在可伸縮用戶界面中提出的早期語(yǔ)義對(duì)象的概念；再如“按需提供細(xì)節(jié)（the mantra of detail.on.demand）”的技術(shù)[6]是Ben Shneiderman在信息可視化系統(tǒng)中提出的。
語(yǔ)義對(duì)象的定義可以從實(shí)現(xiàn)面向語(yǔ)義的高層交互隱喻的目標(biāo)這個(gè)角度來(lái)詮釋?zhuān)粋€(gè)語(yǔ)義對(duì)象由交互構(gòu)件（interaction component）、圖形構(gòu)件（graphics component）、規(guī)則構(gòu)件（rule component）、和應(yīng)用構(gòu)件（application component） 行為構(gòu)件（behavior componen0構(gòu)成.在虛擬環(huán)境中的虛擬對(duì)象，它的語(yǔ)義一般包括一系列行為狀態(tài)和規(guī)則事件。換句話說(shuō)，存在于虛擬環(huán)境中為用戶所感知的對(duì)象或者物體（包含其交互上下文的語(yǔ)義信息和外觀幾何信息）按照相應(yīng)的規(guī)則反饋和相應(yīng)所發(fā)生的交互事件，繼而完成相應(yīng)任務(wù)。
通過(guò)我們分析觀察的上文所提及的事件， 在人機(jī)交互中多由用戶所觸發(fā)，一般分為虛擬場(chǎng)景中用戶化身的位置變化即化身位置感應(yīng)（PositionRps）和用戶在虛擬對(duì)象[7]上進(jìn)行各種交互操作的用戶手勢(shì)操作（GestOpt）。語(yǔ)義模型可以很好的解決場(chǎng)景圖處理不好交互語(yǔ)義的問(wèn)題，它是具有特定應(yīng)用含義和組織形式的場(chǎng)景構(gòu)成模式，達(dá)到易于操作處理用戶界面的目的。
在實(shí)際操作中，我們一般會(huì)遇到的例如對(duì)象在化身可操作范圍內(nèi)時(shí)處于“可操作”狀態(tài)，離開(kāi)操作范圍后變?yōu)椤安豢刹僮鳌睜顟B(tài)，或者鼠標(biāo)的各項(xiàng)操作和三維手勢(shì)等。
1）規(guī)則構(gòu)件[8]：在我們的現(xiàn)實(shí)世界里，有很多操作都會(huì)有特定的先后順序，比如先倒水再喝水，在虛擬世界中我們把它看作是是否響應(yīng)事件和如何響應(yīng)事件，規(guī)則構(gòu)件則表達(dá)了虛擬對(duì)象的交互規(guī)則和約束。另外，在現(xiàn)實(shí)世界里某些對(duì)象具有特定的供給屬性，比方說(shuō)人可以在水里游泳卻不可以在陸地上，這就說(shuō)明了水具有可以游泳的供給，而陸地不具備，所以規(guī)則構(gòu)件還含有某些特定的供給屬性，這也同時(shí)決定了某些對(duì)象的交互特性。
2）圖形構(gòu)件：在某些情況下，當(dāng)我們需要對(duì)圖形構(gòu)件進(jìn)行更進(jìn)一步的抽象來(lái)實(shí)現(xiàn)高層交互語(yǔ)義時(shí)，接收的輸入內(nèi)容含有復(fù)雜的交互行為指令，這時(shí)圖形構(gòu)件就發(fā)揮了作用。它包含了虛擬對(duì)象的諸如紋理、顏色、材質(zhì)、形狀等屬性、語(yǔ)音信息以及動(dòng)態(tài)特征等，方便同一層次中的交互行為。
3）應(yīng)用構(gòu)件：當(dāng)用戶和虛擬環(huán)境發(fā)生交互時(shí)，當(dāng)圖形構(gòu)件提供相應(yīng)的視聽(tīng)覺(jué)方面的線索于反饋時(shí)，應(yīng)用構(gòu)件表達(dá)與之相關(guān)的應(yīng)用任務(wù)，并由交互構(gòu)件觸發(fā)執(zhí)行。
4）交互構(gòu)件：交互構(gòu)件可以處理基本的交互事件如點(diǎn)擊和拖拽等，還可以處理完成給復(fù)雜的例如三維手勢(shì)的交互性操作。它主要做了處理接收和交互分發(fā)的工作，處理接收轉(zhuǎn)化用戶的交互操作以及語(yǔ)義對(duì)象能夠相應(yīng)的交互事件，將其發(fā)送給行為構(gòu)件來(lái)執(zhí)行。為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的交互操作，分析和推理交互事件通過(guò)調(diào)用規(guī)則構(gòu)件來(lái)進(jìn)行。
5）行為構(gòu)件：行為構(gòu)件反應(yīng)了虛擬環(huán)境中相應(yīng)對(duì)象的各種行為，在人機(jī)交互的過(guò)程當(dāng)中，通過(guò)調(diào)用圖形構(gòu)件的功能來(lái)實(shí)現(xiàn)執(zhí)行對(duì)象的行為。這些行為描述了語(yǔ)義對(duì)象對(duì)對(duì)象狀態(tài)變化和語(yǔ)義對(duì)象對(duì)用戶交互動(dòng)作的響應(yīng)。行為構(gòu)件接收交互構(gòu)件所發(fā)來(lái)的查詢命令，將反饋狀態(tài)的信息發(fā)送給交互構(gòu)件，交互構(gòu)件因此來(lái)分析判斷最終決定執(zhí)行何種交互行為。
語(yǔ)義對(duì)象體系結(jié)構(gòu)[9]中的各個(gè)構(gòu)件之間通過(guò)查詢規(guī)則狀態(tài)、反饋對(duì)象的行為規(guī)則及狀態(tài)或者功能調(diào)用來(lái)實(shí)現(xiàn)它們之間的通信，實(shí)現(xiàn)從輸入“事件”到輸出“反饋”的流程。在虛擬環(huán)境中，通過(guò)加入交互語(yǔ)義IS=來(lái)識(shí)別虛擬對(duì)象需要執(zhí)行的交互任務(wù)。交互對(duì)象為Object，用謂詞邏輯演算表達(dá)式來(lái)描述的觸發(fā)交互行為的規(guī)則為rule，參與者和相應(yīng)的交互對(duì)象所產(chǎn)生的動(dòng)作為action，交互結(jié)果即所執(zhí)行的交互任務(wù)為task，交互產(chǎn)后后的多感知通道級(jí)視聽(tīng)覺(jué)和觸覺(jué)等的反饋為feedback。
綜上所述，我們通過(guò)一張圖來(lái)說(shuō)明語(yǔ)義對(duì)象解析和響應(yīng)交互事件的過(guò)程：首先，經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的分析整合，用戶的實(shí)際操作封裝成交互事件傳遞給正在交互的虛擬對(duì)象；其次，語(yǔ)義動(dòng)作的生成，通過(guò)查詢?cè)撎摂M對(duì)象的語(yǔ)義規(guī)則然后將交互事件附上特定的語(yǔ)義屬性；最后，系統(tǒng)判斷做動(dòng)作反饋還是進(jìn)行導(dǎo)航，還是選擇、操作或者控制任務(wù)，如果是反饋，則包括紋理、材質(zhì)或顏色等可視化表達(dá)信息和旋轉(zhuǎn)平移等幾何變換。
如何讓用戶根據(jù)實(shí)際感知來(lái)和虛擬環(huán)境進(jìn)行交互？通過(guò)人機(jī)接口系統(tǒng)將虛擬環(huán)境中的壓力、音響、圖像等信息傳送到這個(gè)封閉回路系統(tǒng)中的重要角色用戶的感官，并及時(shí)的將用戶的行為反應(yīng)通過(guò)傳感器進(jìn)行測(cè)試來(lái)調(diào)整生成的序列。
所以，隨著技術(shù)的日益完善，人已不再是被動(dòng)的接受者于虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)相對(duì)立，而是一個(gè)不可或缺的關(guān)鍵角色，這種觀念引導(dǎo)著更加和諧的人與虛擬環(huán)境的關(guān)系，也讓人機(jī)交互更加的人性化、真實(shí)化。
3 結(jié)束語(yǔ)
虛擬現(xiàn)實(shí)主要通過(guò)使用計(jì)算機(jī)及其外部設(shè)備生成虛擬環(huán)境，并且能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)其中的實(shí)體進(jìn)行控制和交互操作。操作者能夠很好地融入到虛擬環(huán)境中，達(dá)到一種身臨其境的感覺(jué)。
它是集傳感器技術(shù)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)仿真、人工智能、人機(jī)接口等多種高科技為一體的人機(jī)交互技術(shù)。作為一種高級(jí)的人機(jī)交互技術(shù)，虛擬現(xiàn)實(shí)的研究主要圍繞著提高系統(tǒng)的構(gòu)想性、沉浸感、交互性來(lái)進(jìn)行。隨著對(duì)人類(lèi)感知系統(tǒng)的不斷深入研究，三維圖形技術(shù)和多傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展，虛擬現(xiàn)實(shí)作為一項(xiàng)實(shí)用技術(shù)，廣泛的應(yīng)用于很多領(lǐng)域，例如娛樂(lè)、訓(xùn)練、產(chǎn)品原型設(shè)計(jì)、教育、醫(yī)療、遙控操作等。
虛擬現(xiàn)實(shí)研究的熱點(diǎn)也是重要的研究領(lǐng)域?yàn)樘摂M環(huán)境，它是通過(guò)計(jì)算機(jī)生成聽(tīng)、視、觸覺(jué)等感覺(jué)作用于用戶，使用戶產(chǎn)生“身臨其境”感覺(jué)的交互式視景仿真系統(tǒng)。該文所構(gòu)建的仿真虛擬環(huán)境的沉浸感還不足，可以通過(guò)結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)中的傳感器技術(shù)、人工智能等技術(shù)來(lái)加強(qiáng)，考慮逐步增加其它交互通道。
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關(guān)鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 模擬退火算法 群集智能 蟻群算法 粒子群算
1 什么是智能算法
智能計(jì)算也有人稱(chēng)之為“軟計(jì)算”，是們受自然（生物界）規(guī)律的啟迪，根據(jù)其原理，模仿求解問(wèn)題的算法。從自然界得到啟迪，模仿其結(jié)構(gòu)進(jìn)行發(fā)明創(chuàng)造，這就是仿生學(xué)。這是我們向自然界學(xué)習(xí)的一個(gè)方面。另一方面，我們還可以利用仿生原理進(jìn)行設(shè)計(jì)(包括設(shè)計(jì)算法)，這就是智能計(jì)算的思想。這方面的內(nèi)容很多，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、遺傳算法、模擬退火算法、模擬退火技術(shù)和群集智能技術(shù)等。
2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡(jiǎn)稱(chēng)ANN)是在對(duì)人腦組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制的認(rèn)識(shí)理解基礎(chǔ)之上模擬其結(jié)構(gòu)和智能行為的一種工程系統(tǒng)。早在本世紀(jì)40年代初期，心理學(xué)家McCulloch、數(shù)學(xué)家Pitts就提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一個(gè)數(shù)學(xué)模型，從此開(kāi)創(chuàng)了神經(jīng)科學(xué)理論的研究時(shí)代。其后，F(xiàn) Rosenblatt、Widrow和J. J .Hopfield等學(xué)者又先后提出了感知模型，使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得以蓬勃發(fā)展。
神經(jīng)系統(tǒng)的基本構(gòu)造是神經(jīng)元(神經(jīng)細(xì)胞)，它是處理人體內(nèi)各部分之間相互信息傳遞的基本單元。據(jù)神經(jīng)生物學(xué)家研究的結(jié)果表明，人的一個(gè)大腦一般有1010～1011個(gè)神經(jīng)元。每個(gè)神經(jīng)元都由一個(gè)細(xì)胞體，一個(gè)連接其他神經(jīng)元的軸突和一些向外伸出的其它較短分支——樹(shù)突組成。軸突的功能是將本神經(jīng)元的輸出信號(hào)(興奮)傳遞給別的神經(jīng)元。其末端的許多神經(jīng)末梢使得興奮可以同時(shí)傳送給多個(gè)神經(jīng)元。樹(shù)突的功能是接受來(lái)自其它神經(jīng)元的興奮。神經(jīng)元細(xì)胞體將接受到的所有信號(hào)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理(如：加權(quán)求和，即對(duì)所有的輸入信號(hào)都加以考慮且對(duì)每個(gè)信號(hào)的重視程度——體現(xiàn)在權(quán)值上——有所不同)后由軸突輸出。神經(jīng)元的樹(shù)突與另外的神經(jīng)元的神經(jīng)末梢相連的部分稱(chēng)為突觸。
2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量的神經(jīng)元廣泛互連而成的系統(tǒng)，它的這一結(jié)構(gòu)特點(diǎn)決定著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高速信息處理的能力。人腦的每個(gè)神經(jīng)元大約有103～104個(gè)樹(shù)突及相應(yīng)的突觸，一個(gè)人的大腦總計(jì)約形成1014～1015個(gè)突觸。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的術(shù)語(yǔ)來(lái)說(shuō)，即是人腦具有1014～1015個(gè)互相連接的存儲(chǔ)潛力。雖然每個(gè)神經(jīng)元的運(yùn)算功能十分簡(jiǎn)單，且信號(hào)傳輸速率也較低(大約100次/秒)，但由于各神經(jīng)元之間的極度并行互連功能，最終使得一個(gè)普通人的大腦在約1秒內(nèi)就能完成現(xiàn)行計(jì)算機(jī)至少需要數(shù)10億次處理步驟才能完成的任務(wù)。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)存儲(chǔ)容量很大。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，知識(shí)與信息的存儲(chǔ)表現(xiàn)為神經(jīng)元之間分布式的物理聯(lián)系。它分散地表示和存儲(chǔ)于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的各神經(jīng)元及其連線上。每個(gè)神經(jīng)元及其連線只表示一部分信息，而不是一個(gè)完整具體概念。只有通過(guò)各神經(jīng)元的分布式綜合效果才能表達(dá)出特定的概念和知識(shí)。
由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元個(gè)數(shù)眾多以及整個(gè)網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)信息容量的巨大，使得它具有很強(qiáng)的不確定性信息處理能力。即使輸入信息不完全、不準(zhǔn)確或模糊不清，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍然能夠聯(lián)想思維存在于記憶中的事物的完整圖象。只要輸入的模式接近于訓(xùn)練樣本，系統(tǒng)就能給出正確的推理結(jié)論。
正是因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和其信息存儲(chǔ)的分布式特點(diǎn)，使得它相對(duì)于其它的判斷識(shí)別系統(tǒng)，如：專(zhuān)家系統(tǒng)等，具有另一個(gè)顯著的優(yōu)點(diǎn)：健壯性。生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不會(huì)因?yàn)閭€(gè)別神經(jīng)元的損失而失去對(duì)原有模式的記憶。最有力的證明是，當(dāng)一個(gè)人的大腦因意外事故受輕微損傷之后，并不會(huì)失去原有事物的全部記憶。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有類(lèi)似的情況。因某些原因，無(wú)論是網(wǎng)絡(luò)的硬件實(shí)現(xiàn)還是軟件實(shí)現(xiàn)中的某個(gè)或某些神經(jīng)元失效，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)仍然能繼續(xù)工作。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性的處理單元。只有當(dāng)神經(jīng)元對(duì)所有的輸入信號(hào)的綜合處理結(jié)果超過(guò)某一門(mén)限值后才輸出一個(gè)信號(hào)。因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有高度非線性的超大規(guī)模連續(xù)時(shí)間動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。它突破了傳統(tǒng)的以線性處理為基礎(chǔ)的數(shù)字電子計(jì)算機(jī)的局限，標(biāo)志著人們智能信息處理能力和模擬人腦智能行為能力的一大飛躍。
2.2 幾種典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
2.2.1 多層感知網(wǎng)絡(luò)(誤差逆?zhèn)鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡(luò))
在1986年以Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家出版的《Parallel Distributed Processing》一書(shū)中，完整地提出了誤差逆?zhèn)鞑W(xué)習(xí)算法，并被廣泛接受。多層感知網(wǎng)絡(luò)是一種具有三層或三層以上的階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。典型的多層感知網(wǎng)絡(luò)是三層、前饋的階層網(wǎng)絡(luò)，即：輸入層I、隱含層(也稱(chēng)中間層)J和輸出層K。相鄰層之間的各神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)全連接，即下一層的每一個(gè)神經(jīng)元與上一層的每個(gè)神經(jīng)元都實(shí)現(xiàn)全連接，而且每層各神經(jīng)元之間無(wú)連接。
但BP網(wǎng)并不是十分的完善，它存在以下一些主要缺陷：學(xué)習(xí)收斂速度太慢、網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)記憶具有不穩(wěn)定性，即：當(dāng)給一個(gè)訓(xùn)練好的網(wǎng)提供新的學(xué)習(xí)記憶模式時(shí)，將使已有的連接權(quán)值被打亂，導(dǎo)致已記憶的學(xué)習(xí)模式的信息的消失。
2.2.2 競(jìng)爭(zhēng)型(KOHONEN)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
它是基于人的視網(wǎng)膜及大腦皮層對(duì)剌激的反應(yīng)而引出的。神經(jīng)生物學(xué)的研究結(jié)果表明：生物視網(wǎng)膜中，有許多特定的細(xì)胞，對(duì)特定的圖形(輸入模式)比較敏感，并使得大腦皮層中的特定細(xì)胞產(chǎn)生大的興奮，而其相鄰的神經(jīng)細(xì)胞的興奮程度被抑制。對(duì)于某一個(gè)輸入模式，通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)在輸出層中只激活一個(gè)相應(yīng)的輸出神經(jīng)元。許多輸入模式，在輸出層中將激活許多個(gè)神經(jīng)元，從而形成一個(gè)反映輸入數(shù)據(jù)的“特征圖形”。競(jìng)爭(zhēng)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種以無(wú)教師方式進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)。它通過(guò)自身訓(xùn)練，自動(dòng)對(duì)輸入模式進(jìn)行分類(lèi)。競(jìng)爭(zhēng)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)規(guī)則與其它類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和學(xué)習(xí)規(guī)則相比，有其自己的鮮明特點(diǎn)。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上，它既不象階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)那樣各層神經(jīng)元之間只有單向連接，也不象全連接型網(wǎng)絡(luò)那樣在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上沒(méi)有明顯的層次界限。它一般是由輸入層(模擬視網(wǎng)膜神經(jīng)元)和競(jìng)爭(zhēng)層(模擬大腦皮層神經(jīng)元，也叫輸出層)構(gòu)成的兩層網(wǎng)絡(luò)。兩層之間的各神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)雙向全連接，而且網(wǎng)絡(luò)中沒(méi)有隱含層。有時(shí)競(jìng)爭(zhēng)層各神經(jīng)元之間還存在橫向連接。競(jìng)爭(zhēng)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)層各神經(jīng)元競(jìng)爭(zhēng)對(duì)輸入模式的響應(yīng)機(jī)會(huì)，最后僅有一個(gè)神經(jīng)元成為競(jìng)爭(zhēng)的勝者，并且只將與獲勝神經(jīng)元有關(guān)的各連接權(quán)值進(jìn)行修正，使之朝著更有利于它競(jìng)爭(zhēng)的方向調(diào)整。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作時(shí)，對(duì)于某一輸入模式，網(wǎng)絡(luò)中與該模式最相近的學(xué)習(xí)輸入模式相對(duì)應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)層神經(jīng)元將有最大的輸出值，即以競(jìng)爭(zhēng)層獲勝神經(jīng)元來(lái)表示分類(lèi)結(jié)果。這是通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)得以實(shí)現(xiàn)的，實(shí)際上也就是網(wǎng)絡(luò)回憶聯(lián)想的過(guò)程。
除了競(jìng)爭(zhēng)的方法外，還有通過(guò)抑制手段獲取勝利的方法，即網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)層各神經(jīng)元抑制所有其它神經(jīng)元對(duì)輸入模式的響應(yīng)機(jī)會(huì)，從而使自己“脫穎而出”，成為獲勝神經(jīng)元。除此之外還有一種稱(chēng)為側(cè)抑制的方法，即每個(gè)神經(jīng)元只抑制與自己鄰近的神經(jīng)元，而對(duì)遠(yuǎn)離自己的神經(jīng)元不抑制。這種方法常常用于圖象邊緣處理，解決圖象邊緣的缺陷問(wèn)題。
競(jìng)爭(zhēng)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)和不足：因?yàn)樗鼉H以輸出層中的單個(gè)神經(jīng)元代表某一類(lèi)模式。所以一旦輸出層中的某個(gè)輸出神經(jīng)元損壞，則導(dǎo)致該神經(jīng)元所代表的該模式信息全部丟失。
2.2.3 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1986年美國(guó)物理學(xué)家J.J.Hopfield陸續(xù)發(fā)表幾篇論文，提出了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他利用非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)理論中的能量函數(shù)方法研究反饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性，并利用此方法建立求解優(yōu)化計(jì)算問(wèn)題的系統(tǒng)方程式?；镜腍opfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)由非線性元件構(gòu)成的全連接型單層反饋系統(tǒng)。
網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)神經(jīng)元都將自己的輸出通過(guò)連接權(quán)傳送給所有其它神經(jīng)元，同時(shí)又都接收所有其它神經(jīng)元傳遞過(guò)來(lái)的信息。即：網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元t時(shí)刻的輸出狀態(tài)實(shí)際上間接地與自己的t-1時(shí)刻的輸出狀態(tài)有關(guān)。所以Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)反饋型的網(wǎng)絡(luò)。其狀態(tài)變化可以用差分方程來(lái)表征。反饋型網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要特點(diǎn)就是它具有穩(wěn)定狀態(tài)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)的時(shí)候，也就是它的能量函數(shù)達(dá)到最小的時(shí)候。這里的能量函數(shù)不是物理意義上的能量函數(shù)，而是在表達(dá)形式上與物理意義上的能量概念一致，表征網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的變化趨勢(shì)，并可以依據(jù)Hopfield工作運(yùn)行規(guī)則不斷進(jìn)行狀態(tài)變化，最終能夠達(dá)到的某個(gè)極小值的目標(biāo)函數(shù)。網(wǎng)絡(luò)收斂就是指能量函數(shù)達(dá)到極小值。如果把一個(gè)最優(yōu)化問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)換成網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)，把問(wèn)題的變量對(duì)應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)，那么Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能夠用于解決優(yōu)化組合問(wèn)題。
對(duì)于同樣結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)(指連接權(quán)值和閥值)有所變化時(shí)，網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的極小點(diǎn)(稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定平衡點(diǎn))的個(gè)數(shù)和極小值的大小也將變化。因此，可以把所需記憶的模式設(shè)計(jì)成某個(gè)確定網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的一個(gè)穩(wěn)定平衡點(diǎn)。若網(wǎng)絡(luò)有M個(gè)平衡點(diǎn)，則可以記憶M個(gè)記憶模式。
當(dāng)網(wǎng)絡(luò)從與記憶模式較靠近的某個(gè)初始狀態(tài)(相當(dāng)于發(fā)生了某些變形或含有某些噪聲的記憶模式，也即：只提供了某個(gè)模式的部分信息)出發(fā)后，網(wǎng)絡(luò)按Hopfield工作運(yùn)行規(guī)則進(jìn)行狀態(tài)更新，最后網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)將穩(wěn)定在能量函數(shù)的極小點(diǎn)。這樣就完成了由部分信息的聯(lián)想過(guò)程。
Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)是朝著梯度減小的方向變化，但它仍然存在一個(gè)問(wèn)題，那就是一旦能量函數(shù)陷入到局部極小值，它將不能自動(dòng)跳出局部極小點(diǎn)，到達(dá)全局最小點(diǎn)，因而無(wú)法求得網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)解。 3 遺傳算法
遺傳算法（Genetic Algorithms）是基于生物進(jìn)化理論的原理發(fā)展起來(lái)的一種廣為應(yīng)用的、高效的隨機(jī)搜索與優(yōu)化的方法。其主要特點(diǎn)是群體搜索策略和群體中個(gè)體之間的信息交換，搜索不依賴于梯度信息。它是在70年代初期由美國(guó)密執(zhí)根（Michigan）大學(xué)的霍蘭（Holland）教授發(fā)展起來(lái)的。1975年霍蘭教授發(fā)表了第一本比較系統(tǒng)論述遺傳算法的專(zhuān)著《自然系統(tǒng)與人工系統(tǒng)中的適應(yīng)性》（《Adaptation in Natural and Artificial Systems》）。遺傳算法最初被研究的出發(fā)點(diǎn)不是為專(zhuān)門(mén)解決最優(yōu)化問(wèn)題而設(shè)計(jì)的，它與進(jìn)化策略、進(jìn)化規(guī)劃共同構(gòu)成了進(jìn)化算法的主要框架，都是為當(dāng)時(shí)人工智能的發(fā)展服務(wù)的。迄今為止，遺傳算法是進(jìn)化算法中最廣為人知的算法。
近幾年來(lái)，遺傳算法主要在復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題求解和工業(yè)工程領(lǐng)域應(yīng)用方面，取得了一些令人信服的結(jié)果，所以引起了很多人的關(guān)注。在發(fā)展過(guò)程中，進(jìn)化策略、進(jìn)化規(guī)劃和遺傳算法之間差異越來(lái)越小。遺傳算法成功的應(yīng)用包括：作業(yè)調(diào)度與排序、可靠性設(shè)計(jì)、車(chē)輛路徑選擇與調(diào)度、成組技術(shù)、設(shè)備布置與分配、交通問(wèn)題等等。
3.1 特點(diǎn)
遺傳算法是解決搜索問(wèn)題的一種通用算法，對(duì)于各種通用問(wèn)題都可以使用。搜索算法的共同特征為： ① 首先組成一組候選解； ② 依據(jù)某些適應(yīng)性條件測(cè)算這些候選解的適應(yīng)度； ③ 根據(jù)適應(yīng)度保留某些候選解，放棄其他候選解； ④ 對(duì)保留的候選解進(jìn)行某些操作，生成新的候選解。在遺傳算法中，上述幾個(gè)特征以一種特殊的方式組合在一起：基于染色體群的并行搜索，帶有猜測(cè)性質(zhì)的選擇操作、交換操作和突變操作。這種特殊的組合方式將遺傳算法與其它搜索算法區(qū)別開(kāi)來(lái)。
遺傳算法還具有以下幾方面的特點(diǎn)：
(1)遺傳算法從問(wèn)題解的串集開(kāi)始嫂索，而不是從單個(gè)解開(kāi)始。這是遺傳算法與傳統(tǒng)優(yōu)化算法的極大區(qū)別。傳統(tǒng)優(yōu)化算法是從單個(gè)初始值迭代求最優(yōu)解的；容易誤入局部最優(yōu)解。遺傳算法從串集開(kāi)始搜索，覆蓋面大，利于全局擇優(yōu)。(2)許多傳統(tǒng)搜索算法都是單點(diǎn)搜索算法，容易陷入局部的最優(yōu)解。遺傳算法同時(shí)處理群體中的多個(gè)個(gè)體，即對(duì)搜索空間中的多個(gè)解進(jìn)行評(píng)估，減少了陷入局部最優(yōu)解的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)算法本身易于實(shí)現(xiàn)并行化。
(3)遺傳算法基本上不用搜索空間的知識(shí)或其它輔助信息，而僅用適應(yīng)度函數(shù)值來(lái)評(píng)估個(gè)體，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行遺傳操作。適應(yīng)度函數(shù)不僅不受連續(xù)可微的約束，而且其定義域可以任意設(shè)定。這一特點(diǎn)使得遺傳算法的應(yīng)用范圍大大擴(kuò)展。
(4)遺傳算法不是采用確定性規(guī)則，而是采用概率的變遷規(guī)則來(lái)指導(dǎo)他的搜索方向。
(5)具有自組織、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)性。遺傳算法利用進(jìn)化過(guò)程獲得的信息自行組織搜索時(shí)，硬度大的個(gè)體具有較高的生存概率，并獲得更適應(yīng)環(huán)境的基因結(jié)構(gòu)。
3.2 運(yùn)用領(lǐng)域
前面描述是簡(jiǎn)單的遺傳算法模型，可以在這一基本型上加以改進(jìn)，使其在科學(xué)和工程領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。下面列舉了一些遺傳算法的應(yīng)用領(lǐng)域： ① 優(yōu)化：遺傳算法可用于各種優(yōu)化問(wèn)題。既包括數(shù)量?jī)?yōu)化問(wèn)題，也包括組合優(yōu)化問(wèn)題。 ② 程序設(shè)計(jì)：遺傳算法可以用于某些特殊任務(wù)的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)。 ③ 機(jī)器學(xué)習(xí)：遺傳算法可用于許多機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，包括分類(lèi)問(wèn)題和預(yù)測(cè)問(wèn)題等。 ④ 經(jīng)濟(jì)學(xué)：應(yīng)用遺傳算法對(duì)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新的過(guò)程建立模型，可以研究投標(biāo)的策略，還可以建立市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的模型。 ⑤ 免疫系統(tǒng)：應(yīng)用遺傳算法可以對(duì)自然界中免疫系統(tǒng)的多個(gè)方面建立模型，研究個(gè)體的生命過(guò)程中的突變現(xiàn)象以及發(fā)掘進(jìn)化過(guò)程中的基因資源。 ⑥ 進(jìn)化現(xiàn)象和學(xué)習(xí)現(xiàn)象：遺傳算法可以用來(lái)研究個(gè)體是如何學(xué)習(xí)生存技巧的，一個(gè)物種的進(jìn)化對(duì)其他物種會(huì)產(chǎn)生何種影響等等。 ⑦ 社會(huì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題：遺傳算法可以用來(lái)研究社會(huì)系統(tǒng)中的各種演化現(xiàn)象，例如在一個(gè)多主體系統(tǒng)中，協(xié)作與交流是如何演化出來(lái)的。
4 模擬退火算法
模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時(shí)，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o(wú)序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序，在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時(shí)的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問(wèn)題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f ，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問(wèn)題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開(kāi)始，對(duì)當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時(shí)的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過(guò)程。退火過(guò)程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個(gè)t值時(shí)的迭代次數(shù)L和停止條件S。
5 群體（群集）智能（Swarm Intelligence）
受社會(huì)性昆蟲(chóng)行為的啟發(fā)，計(jì)算機(jī)工作者通過(guò)對(duì)社會(huì)性昆蟲(chóng)的模擬產(chǎn)生了一系列對(duì)于傳統(tǒng)問(wèn)題的新的解決方法，這些研究就是群集智能的研究。群集智能(Swarm Intelligence)中的群體(Swarm)指的是“一組相互之間可以進(jìn)行直接通信或者間接通信(通過(guò)改變局部環(huán)境)的主體，這組主體能夠合作進(jìn)行分布問(wèn)題求解”。而所謂群集智能指的是“無(wú)智能的主體通過(guò)合作表現(xiàn)出智能行為的特性”。群集智能在沒(méi)有集中控制并且不提供全局模型的前提下，為尋找復(fù)雜的分布式問(wèn)題的解決方案提供了基礎(chǔ)。
群集智能的特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)：群體中相互合作的個(gè)體是分布式的(Distributed)，這樣更能夠適應(yīng)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的工作狀態(tài); 沒(méi)有中心的控制與數(shù)據(jù)，這樣的系統(tǒng)更具有魯棒性(Robust)，不會(huì)由于某一個(gè)或者某幾個(gè)個(gè)體的故障而影響整個(gè)問(wèn)題的求解。可以不通過(guò)個(gè)體之間直接通信而是通過(guò)非直接通信(Stimergy)進(jìn)行合作，這樣的系統(tǒng)具有更好的可擴(kuò)充性(Scalability)。由于系統(tǒng)中個(gè)體的增加而增加的系統(tǒng)的通信開(kāi)銷(xiāo)在這里十分小。系統(tǒng)中每個(gè)個(gè)體的能力十分簡(jiǎn)單，這樣每個(gè)個(gè)體的執(zhí)行時(shí)間比較短，并且實(shí)現(xiàn)也比較簡(jiǎn)單，具有簡(jiǎn)單性(Simplicity)。因?yàn)榫哂羞@些優(yōu)點(diǎn)，雖說(shuō)群集智能的研究還處于初級(jí)階段，并且存在許多困難，但是可以預(yù)言群集智能的研究代表了以后計(jì)算機(jī)研究發(fā)展的一個(gè)重要方向。
在計(jì)算智能(Computational Intelligence)領(lǐng)域有兩種基于群智能的算法，蟻群算法(Ant Colony Optimization)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization)，前者是對(duì)螞蟻群落食物采集過(guò)程的模擬，已經(jīng)成功運(yùn)用在很多離散優(yōu)化問(wèn)題上。
5.1 蟻群優(yōu)化算法
受螞蟻覓食時(shí)的通信機(jī)制的啟發(fā)，90年代Dorigo提出了蟻群優(yōu)化算法(Ant Colony Optimization，ACO)來(lái)解決計(jì)算機(jī)算法學(xué)中經(jīng)典的“貨郎擔(dān)問(wèn)題”。如果有n個(gè)城市，需要對(duì)所有n個(gè)城市進(jìn)行訪問(wèn)且只訪問(wèn)一次的最短距離。
在解決貨郎擔(dān)問(wèn)題時(shí)，蟻群優(yōu)化算法設(shè)計(jì)虛擬的“螞蟻”將摸索不同路線，并留下會(huì)隨時(shí)間逐漸消失的虛擬“信息素”。虛擬的“信息素”也會(huì)揮發(fā)，每只螞蟻每次隨機(jī)選擇要走的路徑，它們傾向于選擇路徑比較短的、信息素比較濃的路徑。根據(jù)“信息素較濃的路線更近"的原則，即可選擇出最佳路線。由于這個(gè)算法利用了正反饋機(jī)制，使得較短的路徑能夠有較大的機(jī)會(huì)得到選擇，并且由于采用了概率算法，所以它能夠不局限于局部最優(yōu)解。
蟻群優(yōu)化算法對(duì)于解決貨郎擔(dān)問(wèn)題并不是目前最好的方法，但首先，它提出了一種解決貨郎擔(dān)問(wèn)題的新思路；其次由于這種算法特有的解決方法，它已經(jīng)被成功用于解決其他組合優(yōu)化問(wèn)題，例如圖的著色(Graph Coloring)以及最短超串(Shortest Common Supersequence)等問(wèn)題。
5.2 粒子群優(yōu)化算法
粒子群優(yōu)化算法(PSO)是一種進(jìn)化計(jì)算技術(shù)(Evolutionary Computation)，有Eberhart博士和Kennedy博士發(fā)明。源于對(duì)鳥(niǎo)群捕食的行為研究。
PSO同遺傳算法類(lèi)似，是一種基于疊代的優(yōu)化工具。系統(tǒng)初始化為一組隨機(jī)解，通過(guò)疊代搜尋最優(yōu)值。但是并沒(méi)有遺傳算法用的交叉(crossover)以及變異(mutation)。而是粒子在解空間追隨最優(yōu)的粒子進(jìn)行搜索。
同遺傳算法比較，PSO的優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)單容易實(shí)現(xiàn)并且沒(méi)有許多參數(shù)需要調(diào)整。目前已廣泛應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，模糊系統(tǒng)控制以及其他遺傳算法的應(yīng)用領(lǐng)域。
粒子群優(yōu)化算法(PSO) 也是起源對(duì)簡(jiǎn)單社會(huì)系統(tǒng)的模擬，最初設(shè)想是模擬鳥(niǎo)群覓食的過(guò)程，但后來(lái)發(fā)現(xiàn)PSO是一種很好的優(yōu)化工具。
5.2.1 算法介紹
PSO模擬鳥(niǎo)群的捕食行為。一群鳥(niǎo)在隨機(jī)搜索食物，在這個(gè)區(qū)域里只有一塊食物。所有的鳥(niǎo)都不知道食物在那里。但是他們知道當(dāng)前的位置離食物還有多遠(yuǎn)。那么找到食物的最優(yōu)策略是什么呢。最簡(jiǎn)單有效的就是搜尋目前離食物最近的鳥(niǎo)的周?chē)鷧^(qū)域。
PSO從這種模型中得到啟示并用于解決優(yōu)化問(wèn)題。PSO中，每個(gè)優(yōu)化問(wèn)題的解都是搜索空間中的一只鳥(niǎo)。我們稱(chēng)之為“粒子”。所有的粒子都有一個(gè)由被優(yōu)化的函數(shù)決定的適應(yīng)值(fitness value)，每個(gè)粒子還有一個(gè)速度決定他們飛翔的方向和距離。然后粒子們就追隨當(dāng)前的最優(yōu)粒子在解空間中搜索。
PSO初始化為一群隨機(jī)粒子(隨機(jī)解)，然后通過(guò)疊代找到最優(yōu)解，在每一次疊代中，粒子通過(guò)跟蹤兩個(gè)“極值”來(lái)更新自己。第一個(gè)就是粒子本身所找到的最優(yōu)解，這個(gè)解叫做個(gè)體極值pBest，另一個(gè)極值是整個(gè)種群目前找到的最優(yōu)解，這個(gè)極值是全局極值gBest。另外也可以不用整個(gè)種群而只是用其中一部分最優(yōu)粒子的鄰居，那么在所有鄰居中的極值就是局部極值。
5.2.2 PSO算法過(guò)程
① 種群隨機(jī)初始化。
② 對(duì)種群內(nèi)的每一個(gè)個(gè)體計(jì)算適應(yīng)值(fitness value)。適應(yīng)值與最優(yōu)解的距離直接有關(guān)。
③ 種群根據(jù)適應(yīng)值進(jìn)行復(fù)制 。
④ 如果終止條件滿足的話，就停止，否則轉(zhuǎn)步驟 ② 。
從以上步驟，我們可以看到PSO和遺傳算法有很多共同之處。兩者都隨機(jī)初始化種群，而且都使用適應(yīng)值來(lái)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，而且都根據(jù)適應(yīng)值來(lái)進(jìn)行一定的隨機(jī)搜索。兩個(gè)系統(tǒng)都不是保證一定找到最優(yōu)解。但是，PSO沒(méi)有遺傳操作如交叉(crossover)和變異(mutation)，而是根據(jù)自己的速度來(lái)決定搜索。粒子還有一個(gè)重要的特點(diǎn)，就是有記憶。
與遺傳算法比較，PSO的信息共享機(jī)制是很不同的。在遺傳算法中，染色體(chromosomes) 互相共享信息，所以整個(gè)種群的移動(dòng)是比較均勻的向最優(yōu)區(qū)域移動(dòng)。在PSO中， 只有g(shù)Best (or lBest) 給出信息給其他的粒子， 這是單向的信息流動(dòng)。整個(gè)搜索更新過(guò)程是跟隨當(dāng)前最優(yōu)解的過(guò)程。與遺傳算法比較， 在大多數(shù)的情況下，所有的粒子可能更快的收斂于最優(yōu)解。
現(xiàn)在已經(jīng)有一些利用PSO代替反向傳播算法來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的論文。研究表明PSO 是一種很有潛力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，同時(shí)PSO速度比較快而且可以得到比較好的結(jié)果。
6 展望
目前的智能計(jì)算研究水平暫時(shí)還很難使“智能機(jī)器”真正具備人類(lèi)的常識(shí)，但智能計(jì)算將在21世紀(jì)蓬勃發(fā)展。不僅僅只是功能模仿要持有信息機(jī)理一致的觀點(diǎn)。即人工腦與生物腦將不只是功能模仿，而是具有相同的特性。這兩者的結(jié)合將開(kāi)辟一個(gè)全新的領(lǐng)域，開(kāi)辟很多新的研究方向。智能計(jì)算將探索智能的新概念，新理論，新方法和新技術(shù)，而這一切將在以后的發(fā)展中取得重大成就。
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論文關(guān)鍵詞：企業(yè)導(dǎo)向 算法設(shè)計(jì)與分析 創(chuàng)新型
論文摘要：“算法設(shè)計(jì)與分析”是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)的一門(mén)核心課程，是一門(mén)理論性與實(shí)踐性相結(jié)合的課程。學(xué)生在這門(mén)課程的學(xué)習(xí)過(guò)程中過(guò)分注重基礎(chǔ)理論的學(xué)習(xí)，動(dòng)手能力差，不具備算法創(chuàng)新的思想，無(wú)法適應(yīng)世界著名的IT公司大對(duì)軟件人才的要求。文章討論了企業(yè)用戶對(duì)員工算法分析與設(shè)計(jì)能力的需求，針對(duì)目前該課程教學(xué)中存在的問(wèn)題，就教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法及考核評(píng)價(jià)等方面進(jìn)行教學(xué)改革，以提高學(xué)生的綜合能力和教學(xué)質(zhì)量。
算法是計(jì)算機(jī)學(xué)科中最具有方法論性質(zhì)的核心概念，也被譽(yù)為計(jì)算機(jī)學(xué)科的靈魂?！八惴ㄔO(shè)計(jì)與分析”是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)的一門(mén)非常重要的專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課，在整個(gè)專(zhuān)業(yè)教學(xué)體系中占有重要地位。這門(mén)課程的學(xué)習(xí)，不僅是對(duì)學(xué)生前面所學(xué)的“程序設(shè)計(jì)”、“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”、“離散數(shù)學(xué)”、“線性代數(shù)”等課程的理論延伸和強(qiáng)化，而且對(duì)后續(xù)課程如“編譯原理”、“人工智能”、“計(jì)算機(jī)圖形學(xué)”的學(xué)習(xí)及培養(yǎng)學(xué)生分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力和軟件設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)的能力起著至關(guān)重要的作用。
當(dāng)前著名的IT企業(yè)特別注重應(yīng)聘者算法設(shè)計(jì)與分析方面的能力。這些公司往往要對(duì)應(yīng)聘者進(jìn)行2-4輪的算法面試，要求面試者在給定的時(shí)間內(nèi)（通常5-15分鐘）給出具體問(wèn)題的抽象數(shù)學(xué)模型、設(shè)計(jì)相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及算法描述和效率分析。這就要求應(yīng)聘者對(duì)算法設(shè)計(jì)及分析擁有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，并具有敏捷的思維，能夠在短期內(nèi)歸納問(wèn)題的實(shí)質(zhì)，找出多種求解方案并且能夠?qū)Ω鞣N方案的優(yōu)劣性進(jìn)行分析比較。
一、教學(xué)目標(biāo)
由于我們學(xué)校的本科教學(xué)目標(biāo)是適應(yīng)社會(huì)發(fā)展的需要，培養(yǎng)與企業(yè)要求接軌的應(yīng)用型人才。因此，“算法設(shè)計(jì)與分析”這門(mén)課程的教學(xué)目標(biāo)應(yīng)該是：要求學(xué)生在學(xué)完這門(mén)課程后應(yīng)能夠掌握算法設(shè)計(jì)與分析的基本理論和方法，了解新興算法的原理及應(yīng)用，并培養(yǎng)學(xué)生抽象模型搭建、啟發(fā)式求解、創(chuàng)新求解、發(fā)散思維等方面的能力。具體目標(biāo)如下。
1.重視學(xué)生抽象數(shù)學(xué)模型搭建的能力的培養(yǎng)。
數(shù)學(xué)模型是利用數(shù)學(xué)語(yǔ)言（符號(hào)、式子與圖像）模擬現(xiàn)實(shí)的模型。把現(xiàn)實(shí)模型抽象、簡(jiǎn)化為某種數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)是問(wèn)題求解的第一步。簡(jiǎn)單問(wèn)題僅需要一兩種數(shù)學(xué)模型就可以進(jìn)行描述，而復(fù)雜問(wèn)題則往往需要多種數(shù)學(xué)模型彼此關(guān)聯(lián)相互整合而成。數(shù)學(xué)建模是算法設(shè)計(jì)的前提，是構(gòu)建現(xiàn)實(shí)問(wèn)題與算法實(shí)現(xiàn)之間橋梁的關(guān)鍵。現(xiàn)代企業(yè)需要的不是理論家，而是能夠解決實(shí)際問(wèn)題的技術(shù)人員，因此必須重視學(xué)生這方面能力的培養(yǎng)，使學(xué)生具備基本模型構(gòu)建能力。
2.重視學(xué)生發(fā)散式思維的訓(xùn)練
發(fā)散式思維是指在學(xué)習(xí)研究、工作中，根據(jù)提供的信息，沿不同方向?qū)で蠖鄻拥?、?dú)特的答案的一種思維方式。它本身有不依常規(guī)、尋求變異、探索多種答案的特點(diǎn)。具有發(fā)散式思維的人一般具有回避老一套方法的強(qiáng)烈愿望。在提高人的發(fā)散式思維能力方面，創(chuàng)造性心理品質(zhì)就大有用武之地。培養(yǎng)和拓展學(xué)生的發(fā)散式思維，做到“一個(gè)問(wèn)題，多種求解”，可以啟迪學(xué)生智力，提高學(xué)生舉一反三，對(duì)比分析，靈活應(yīng)變，多方位思考及想象創(chuàng)新的能力。
3.重視對(duì)學(xué)生適用性知識(shí)的傳授
結(jié)合時(shí)展的潮流和趨勢(shì)，針對(duì)目前流行的新興技術(shù)和方法（例如：團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站、社交網(wǎng)絡(luò)、垂直主體搜索、并行算法、啟發(fā)式搜索算法、遺傳算法、蟻群算法、近似算法等），給學(xué)生進(jìn)行一定的講解和展示，進(jìn)行相應(yīng)的案例分析，使之了解其中重要的模型和算法，了解其基本原理，以達(dá)到與社會(huì)需求直接接軌的目的。因?yàn)楹芏喙驹谘邪l(fā)過(guò)程中新興算法的使用頻度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于經(jīng)典算法。對(duì)新興算法有所了解，有助于入職者盡快適應(yīng)崗位需求。
二、教學(xué)內(nèi)容
“算法設(shè)計(jì)與分析”所涉及的領(lǐng)域非常廣泛，通常包括下面幾方面的內(nèi)容：各種基本和經(jīng)典的算法，如排序算法、圖的搜索算法、組合算法、數(shù)值計(jì)算算法、遞推法、枚舉法、分治法、貪婪法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃；關(guān)于算法分析和算法設(shè)計(jì)策略、可計(jì)算性理論和問(wèn)題復(fù)雜性等方面的理論研究，如計(jì)算模型、問(wèn)題復(fù)雜度分析、函數(shù)漸進(jìn)分析等理論；各種新興算法，如壓縮算法、加密算法、人工智能算法、并行算法、隨機(jī)算法、近似算法、搜索引擎算法、遺傳算法等方面的理論及應(yīng)用研究。我們根據(jù)“算法設(shè)計(jì)與分析”的教學(xué)目標(biāo)，本著“設(shè)計(jì)與分析并重，基礎(chǔ)與應(yīng)用結(jié)合，經(jīng)典與現(xiàn)代互補(bǔ)”的原則，進(jìn)行教學(xué)內(nèi)容的選取。具體包括如下幾個(gè)方面。
“引入章”介紹算法設(shè)計(jì)與分析的基本步驟，其中包括數(shù)學(xué)模型構(gòu)建、“自頂向下、逐步求精”的算法設(shè)計(jì)過(guò)程、循環(huán)和遞歸的設(shè)計(jì)要點(diǎn)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的選擇及應(yīng)用，函數(shù)漸進(jìn)分析及算法復(fù)雜性度量等內(nèi)容。
“核心篇”介紹各種常用的算法策略，如遞推法、枚舉法、分治法、貪婪算法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃及與圖搜索有關(guān)的算法策略，并對(duì)算法策略進(jìn)行總結(jié)比較。
“應(yīng)用篇”針對(duì)具體的應(yīng)用，采用不同的數(shù)學(xué)模型、不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或不同的算法策略進(jìn)行算法設(shè)計(jì)，并進(jìn)行效率分析。引導(dǎo)學(xué)生能夠針對(duì)具體問(wèn)題，進(jìn)行自主的算法設(shè)計(jì)及分析。
“提高篇”介紹本學(xué)科領(lǐng)域的最新進(jìn)展，講述并行算法設(shè)計(jì)技術(shù)、概率算法、近似算法、遺傳算法、搜索引擎算法等。
在以上各個(gè)部分的講授過(guò)程中，還注意引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建。
三、教學(xué)方法
從面向企業(yè)需求出發(fā)，以培養(yǎng)創(chuàng)新精神和提高實(shí)踐能力為目標(biāo)，本課程可以采用多種教學(xué)方法，充分發(fā)揮學(xué)生學(xué)習(xí)的能動(dòng)性和積極性。
1.理論與實(shí)踐相結(jié)合
算法可以有多種描述方式，例如自然語(yǔ)言描述、類(lèi)C語(yǔ)言描述、類(lèi)Java語(yǔ)言描述等。這些描述無(wú)法直接在程序設(shè)計(jì)環(huán)境下編輯和執(zhí)行，必須進(jìn)行一定的轉(zhuǎn)化。筆者在教學(xué)過(guò)程中，經(jīng)常碰到學(xué)生追問(wèn)“為什么我一字不差地把書(shū)上的代碼輸入到計(jì)算機(jī)中，卻無(wú)法運(yùn)行？”學(xué)生在初學(xué)算法時(shí)，往往無(wú)法理解算法描述和程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言之間的區(qū)別和關(guān)聯(lián)，總是試圖按照程序設(shè)計(jì)的方法，將算法描述直接輸入編輯環(huán)境進(jìn)行編譯和調(diào)試。因此，在學(xué)生學(xué)習(xí)算法理論的同時(shí)，應(yīng)當(dāng)引導(dǎo)學(xué)生將理論用于實(shí)踐，完成算法到程序的完美轉(zhuǎn)換。
2.設(shè)計(jì)與分析相結(jié)合
學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中，往往只重視算法設(shè)計(jì)過(guò)程，而忽視算法的性能分析。而事實(shí)上，算法性能分析在本課程中占有非常重要的地位。通過(guò)算法分析可以在不同算法之間進(jìn)行對(duì)比，例如對(duì)于排序、查找、最短路徑等常用算法已經(jīng)有很多種，不同算法通常在設(shè)計(jì)思想、時(shí)間和空間性上有其不同的特點(diǎn)，所以在講授時(shí)不僅要把算法思路講清楚，更應(yīng)該通過(guò)不同算法之間的對(duì)比來(lái)分析其特點(diǎn)及應(yīng)用方向。通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)，一方面可以加深學(xué)生對(duì)所學(xué)知識(shí)的系統(tǒng)化理解，另一方，有利于引導(dǎo)學(xué)生在進(jìn)行算法設(shè)計(jì)過(guò)程中注重算法效率的提升。
3.課堂授課與網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)相結(jié)合
課堂授課采用多媒體授課模式，可以在有效的教學(xué)時(shí)間內(nèi)增加單位時(shí)間的信息含量，將有限的時(shí)間和精力用于剖析課程中的重點(diǎn)和難點(diǎn)部分。將抽象的算法通過(guò)動(dòng)畫(huà)演示以直觀的形象展示給學(xué)生，以輔助學(xué)生進(jìn)行抽象算法的理解。例如：采用冒泡排序進(jìn)行排序時(shí)，利用課件可以讓學(xué)生更清楚地理解排序過(guò)程中兩個(gè)相鄰元素進(jìn)行比較并相互交換的過(guò)程，從而更好地掌握“冒泡”的設(shè)計(jì)思想。課堂授課的內(nèi)容制作成PPT在課程網(wǎng)站上，方便學(xué)生進(jìn)行課下復(fù)習(xí)。除此之外，我們也注重加強(qiáng)互動(dòng)教學(xué)環(huán)節(jié)。在課程網(wǎng)站上開(kāi)設(shè)論壇、答疑、作業(yè)、網(wǎng)絡(luò)考試、問(wèn)卷調(diào)查等模塊，通過(guò)布置作業(yè)、讓學(xué)生提問(wèn)、論壇討論等方式加強(qiáng)教師與學(xué)生之間，以及學(xué)生與學(xué)生之間的協(xié)作與交流。
4.具體算法與設(shè)計(jì)討論相結(jié)合
本課程目標(biāo)是培養(yǎng)面向企業(yè)需求的應(yīng)用型人才，而現(xiàn)代企業(yè)對(duì)雇員的要求是希望他們具備開(kāi)放性思維，能夠在面對(duì)新問(wèn)題時(shí)有自己的思路和獨(dú)到的見(jiàn)解，或者是面對(duì)舊問(wèn)題時(shí)能夠獨(dú)辟蹊徑，采用在時(shí)間或空間方面更為有效的方法來(lái)進(jìn)行求解。因此，本課程在教學(xué)過(guò)程中，除了對(duì)具體的算法進(jìn)行講解和分析外，還應(yīng)該針對(duì)某些實(shí)際問(wèn)題，引導(dǎo)學(xué)生找出其中的關(guān)鍵技術(shù)，進(jìn)行相應(yīng)的建模，并啟發(fā)學(xué)生進(jìn)行求解策略的討論。例如：針對(duì)目前的流行的社交網(wǎng)站，引導(dǎo)學(xué)生找出其中的核心技術(shù)——好友推薦功能，構(gòu)建其相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型——圖，并進(jìn)行相應(yīng)的算法討論——圖的最小路徑問(wèn)題。
5.個(gè)人設(shè)計(jì)與團(tuán)隊(duì)合作相結(jié)合
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展及其廣泛的應(yīng)用，軟件開(kāi)發(fā)已經(jīng)從“個(gè)體單干”過(guò)渡到了“團(tuán)隊(duì)協(xié)作”階段。大型軟件的開(kāi)發(fā)離不開(kāi)團(tuán)隊(duì)合作，團(tuán)隊(duì)合作精神在軟件開(kāi)發(fā)行業(yè)有著極為重要的意義，沒(méi)有良好的團(tuán)隊(duì)合作，就做不出好的項(xiàng)目。目前，各大公司在招聘過(guò)程中也會(huì)對(duì)應(yīng)聘者進(jìn)行相應(yīng)的性格測(cè)試，以確定其是否具有團(tuán)隊(duì)合作精神。據(jù)此，本課程在教學(xué)過(guò)程中，除了要求學(xué)生獨(dú)立完成簡(jiǎn)單和基本的算法設(shè)計(jì)外，還會(huì)布置相應(yīng)的團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目作業(yè)，要求學(xué)生3-5個(gè)人組成一個(gè)工作小組，由學(xué)生推選組長(zhǎng)進(jìn)行任務(wù)整體劃分和分配、協(xié)調(diào)任務(wù)完成并進(jìn)行終期展示和報(bào)告，各組員負(fù)責(zé)各自模塊的展示和技術(shù)匯報(bào)。
四、考核方法
考試的主要作用是對(duì)學(xué)生所學(xué)的知識(shí)進(jìn)行評(píng)價(jià)反饋、檢測(cè)教學(xué)效果并督促學(xué)生認(rèn)真學(xué)習(xí)、鞏固所學(xué)知識(shí)，同時(shí)也有利于教師發(fā)現(xiàn)教學(xué)中的問(wèn)題，不斷地改進(jìn)教學(xué)工作。傳統(tǒng)的考核方式比較單一，僅根據(jù)期末考試的成績(jī)來(lái)對(duì)學(xué)生好壞進(jìn)行衡量，不利于反映學(xué)生真實(shí)的學(xué)習(xí)效果。因此，本課程考核方式主要從以下兩個(gè)方面做出改革和新嘗試。
1.學(xué)生成績(jī)由平時(shí)成績(jī)、期末成績(jī)兩部分組成
其中平時(shí)成績(jī)占30%，期末成績(jī)占70%。學(xué)生的平時(shí)成績(jī)由以下三個(gè)因素決定：課堂出勤率，30%；作業(yè)完成情況，40%；團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目中所發(fā)揮的作用，40%。
2.期末成績(jī)采取多樣化的考核方式
期末考試的形式由學(xué)生本人自主選擇，分三種類(lèi)別：理論試卷、上機(jī)測(cè)試、理論與編程兼?zhèn)?。?shù)學(xué)推理能力、算法理論較好的學(xué)生可以選擇理論類(lèi)試卷，編程能力好的學(xué)生可以選擇上機(jī)測(cè)試，在兩個(gè)方面都不是特別特長(zhǎng)或者兩個(gè)方面能力均兼?zhèn)涞膶W(xué)生可以選擇兩種方式共存的模式。
這種自由考核模式體現(xiàn)出考核過(guò)程的人性化，避免了傳統(tǒng)考核模式中“一刀切”的弊端，有效提高了學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，并實(shí)現(xiàn)了與企業(yè)需求接軌的教學(xué)目標(biāo)。
五、結(jié)束語(yǔ)
“算法設(shè)計(jì)與分析”課程是一門(mén)非常重要的計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)的核心課程，具有理論與實(shí)踐并重、設(shè)計(jì)與分析并重的特點(diǎn)，是保證學(xué)生校園所學(xué)知識(shí)與企業(yè)需求相互匹配的關(guān)鍵課程。如何根據(jù)企業(yè)需求調(diào)整該課程的教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法及考核方式，是我們進(jìn)行新一輪課程改革的目標(biāo)。本文就前面四個(gè)方面的教改提出了見(jiàn)解和策略，并將在以后的教學(xué)過(guò)程中將這些理論應(yīng)用于實(shí)踐，以幫助學(xué)生盡快適應(yīng)社會(huì)發(fā)展的需要，提高他們?cè)谏鐣?huì)上的競(jìng)爭(zhēng)能力。
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為了適應(yīng)新形式下農(nóng)業(yè)和農(nóng)村發(fā)展的要求,教育部于2000年決定在我國(guó)設(shè)置農(nóng)業(yè)推廣專(zhuān)業(yè)學(xué)位,正式啟動(dòng)我國(guó)農(nóng)業(yè)推廣專(zhuān)業(yè)學(xué)位教育,開(kāi)辟了應(yīng)用型碩士培養(yǎng)的新領(lǐng)域[1-2]。近年來(lái),農(nóng)業(yè)推廣專(zhuān)業(yè)學(xué)位教育為農(nóng)業(yè)發(fā)展培養(yǎng)了大批高層次應(yīng)用型人才。農(nóng)業(yè)推廣專(zhuān)業(yè)學(xué)位是一種具有職業(yè)背景的學(xué)位,旨在向農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣和農(nóng)村及相關(guān)部門(mén)培養(yǎng)高層次應(yīng)用型、復(fù)合型人才,使他們?cè)趯?zhuān)業(yè)和專(zhuān)門(mén)技術(shù)上受到正規(guī)的、高水平的訓(xùn)練,所授學(xué)位的標(biāo)準(zhǔn)主要反映該專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的特點(diǎn)和對(duì)高層次人才在專(zhuān)門(mén)技術(shù)工作能力和學(xué)術(shù)上的要求。因而,農(nóng)業(yè)推廣專(zhuān)業(yè)學(xué)位不同于學(xué)術(shù)性學(xué)位,學(xué)科口徑更寬卻更加注重務(wù)實(shí)訓(xùn)練。從2009年開(kāi)始,我國(guó)就在不斷加大碩士研究生教育結(jié)構(gòu)調(diào)整力度,通過(guò)增招專(zhuān)業(yè)學(xué)位研究生,調(diào)整增量(新增碩士生招生計(jì)劃,主要用于專(zhuān)業(yè)學(xué)位碩士生招生,基本不增加招生),調(diào)整存量(要求專(zhuān)業(yè)學(xué)位研究生培養(yǎng)單位將原有碩士生招生規(guī)模,每年按不低于5%的比例調(diào)出,用于專(zhuān)業(yè)學(xué)位研究生招生)等措施最終達(dá)到結(jié)構(gòu)調(diào)整的目標(biāo)。2010年專(zhuān)業(yè)學(xué)位研究生占整個(gè)碩士生招生比例已提高到25%,2011年計(jì)劃達(dá)到30%以上,爭(zhēng)取到2015年提高到50%以上[3]。在這種專(zhuān)業(yè)學(xué)位研究生教育發(fā)展的大好形勢(shì)下,農(nóng)業(yè)推廣碩士近些年也得到了很大的發(fā)展,農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域不斷成為各高校新增的農(nóng)業(yè)推廣碩士領(lǐng)域之一。農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域的課程體系構(gòu)建是各高校面臨的首要問(wèn)題,本文在分析農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域課程體系現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,指出了現(xiàn)有課程體系的缺陷和不足,進(jìn)而提出一些粗淺的改進(jìn)意見(jiàn),希望起到拋磚引玉的作用,促進(jìn)該領(lǐng)域課程體系不斷完善。
2.農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域課程體系現(xiàn)狀
課程體系是實(shí)現(xiàn)人才培養(yǎng)目標(biāo)和體現(xiàn)人才培養(yǎng)特點(diǎn)的具體課程框架,農(nóng)業(yè)推廣碩士的課程體系在保證統(tǒng)一的培養(yǎng)規(guī)格、符合總體培養(yǎng)目標(biāo)的同時(shí),還需要兼顧農(nóng)業(yè)推廣碩士研究生的共性特征,不同領(lǐng)域知識(shí)和能力要素組成等,培養(yǎng)單位的學(xué)科專(zhuān)業(yè)特色以及區(qū)域、行業(yè)、產(chǎn)業(yè)的特殊要求。全國(guó)農(nóng)業(yè)推廣碩士專(zhuān)業(yè)學(xué)位教育指導(dǎo)委員會(huì)公布了一個(gè)(非)全日制農(nóng)業(yè)推廣碩士專(zhuān)業(yè)學(xué)位農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域指導(dǎo)性培養(yǎng)方案[4]。按照該指導(dǎo)性培養(yǎng)方案,專(zhuān)業(yè)學(xué)位研究生的課程體系要以“職業(yè)能力”為本位進(jìn)行設(shè)計(jì)。農(nóng)業(yè)推廣碩士專(zhuān)業(yè)學(xué)位的課程應(yīng)根據(jù)培養(yǎng)目標(biāo)要求,按領(lǐng)域設(shè)置,突出專(zhuān)業(yè)技能及技術(shù)集成能力的培養(yǎng);在領(lǐng)域主干課中應(yīng)有1門(mén)運(yùn)用本領(lǐng)域的主要理論和技術(shù)解決農(nóng)業(yè)推廣實(shí)踐問(wèn)題的案例研究課程;教學(xué)內(nèi)容應(yīng)體現(xiàn)寬廣性、綜合性、實(shí)用性和前沿性。加強(qiáng)案例教學(xué)和實(shí)踐教學(xué),在學(xué)期間必須保證不少于12個(gè)月的實(shí)習(xí)實(shí)踐訓(xùn)練?，F(xiàn)行的農(nóng)業(yè)推廣碩士課程體系由公共課程、領(lǐng)域主干課程以及領(lǐng)域選修課程三部分組成。公共學(xué)位課程使農(nóng)業(yè)推廣碩士與其他種專(zhuān)業(yè)學(xué)位類(lèi)型相區(qū)分,這一部分為既定內(nèi)容,須嚴(yán)格按統(tǒng)一要求執(zhí)行。公共學(xué)位課程包括外國(guó)語(yǔ)(2~3學(xué)分),政治學(xué)(2~3學(xué)分),農(nóng)業(yè)推廣理論與實(shí)踐(2學(xué)分),農(nóng)業(yè)科技與“三農(nóng)”政策(2學(xué)分),農(nóng)業(yè)傳播技術(shù)與應(yīng)用(2學(xué)分),總學(xué)分?jǐn)?shù)為10-12。領(lǐng)域主干課程使培養(yǎng)領(lǐng)域之間相互區(qū)分,這一部分也為既定內(nèi)容,須嚴(yán)格按統(tǒng)一要求執(zhí)行。領(lǐng)域主干課程包括農(nóng)業(yè)信息化導(dǎo)論(2學(xué)分),農(nóng)業(yè)信息化進(jìn)展(2學(xué)分),農(nóng)業(yè)信息獲取與處理(2學(xué)分),農(nóng)業(yè)信息化案例(案例研究)(2學(xué)分),農(nóng)業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)開(kāi)發(fā)(2學(xué)分),總學(xué)分?jǐn)?shù)為10。領(lǐng)域選修課由各培養(yǎng)單位自主設(shè)置,根據(jù)培養(yǎng)目標(biāo)、研究生的工作需要和各校條件自行確定,每門(mén)課程原則上不超過(guò)32學(xué)時(shí)。領(lǐng)域選修課反映出不同培養(yǎng)單位的特色與優(yōu)勢(shì),使得人才培養(yǎng)規(guī)格在不同的培養(yǎng)單位之間有所差異。結(jié)合我校的實(shí)際情況,我校全日制農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域設(shè)置的選修課程包括人工智能技術(shù)(2學(xué)分),VisualBasic(2學(xué)分),數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)與應(yīng)用(2學(xué)分),多媒體技術(shù)與應(yīng)用(2學(xué)分),網(wǎng)站設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)(2學(xué)分),科技論文寫(xiě)作(2學(xué)分),科技文獻(xiàn)檢索(1學(xué)分),要求學(xué)生選修的總學(xué)分?jǐn)?shù)為6~8。
3.農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域現(xiàn)有課程體系存在的缺陷
在農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域研究生的培養(yǎng)過(guò)程中,我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的課程體系存在一些缺陷。首先,課程設(shè)置方面統(tǒng)得過(guò)嚴(yán),管得過(guò)死。目前,教指委對(duì)公共課程、領(lǐng)域主干課程作了統(tǒng)一要求,雖然這樣很好地保證了該領(lǐng)域比較一致的培養(yǎng)規(guī)格,但是這兩部分總學(xué)分達(dá)到了20以上,留給培養(yǎng)單位自主設(shè)置的領(lǐng)域選修課程空間太小,自由度不足。不能充分反映出不同培養(yǎng)單位的特色與優(yōu)勢(shì),更難談及使人才培養(yǎng)規(guī)格在不同的培養(yǎng)單位之間有所差異。第二,領(lǐng)域主干課程的課程設(shè)置和教學(xué)組織脫節(jié)。全國(guó)的農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域主干課程是統(tǒng)一的,但這些課程卻沒(méi)有統(tǒng)一的教學(xué)大綱和統(tǒng)一的師資培訓(xùn)。這必然會(huì)導(dǎo)致這些課程在不同培養(yǎng)單位的教學(xué)效果參差不齊,個(gè)別課程的教學(xué)甚至達(dá)不到當(dāng)初設(shè)置該課程的目標(biāo)要求。第三,課程的實(shí)踐性不足。專(zhuān)業(yè)學(xué)位教育的基本任務(wù)就是培養(yǎng)特定職業(yè)崗位需要的應(yīng)用型、復(fù)合型高層次人才,因此,專(zhuān)業(yè)學(xué)位研究生的培養(yǎng),應(yīng)能更集中體現(xiàn)相關(guān)領(lǐng)域的實(shí)踐需求。雖然指導(dǎo)性培養(yǎng)方案中強(qiáng)調(diào)全日制農(nóng)業(yè)推廣碩士專(zhuān)業(yè)學(xué)位研究生必須從事不少于12個(gè)月的農(nóng)業(yè)推廣實(shí)踐,并結(jié)合實(shí)踐進(jìn)行論文研究工作[4],但是沒(méi)有明確對(duì)課程的實(shí)踐要求,在“每門(mén)課程原則上不超過(guò)32學(xué)時(shí)”[4]的限制下課程的實(shí)踐性也是有局限的。
4.農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域課程體系改革的建議
針對(duì)農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域現(xiàn)有課程體系的以上問(wèn)題,我們提出以下幾點(diǎn)粗淺的建議:
第一,壓縮公共課程學(xué)分,重新論證領(lǐng)域主干課程,補(bǔ)充選修課。首先,課程設(shè)置建議根據(jù)知識(shí)體系[5]體現(xiàn)綜合性,即在課程設(shè)置上拋棄“學(xué)科中心型”的舊觀念,應(yīng)適應(yīng)科學(xué)知識(shí)綜合化的趨勢(shì),增設(shè)綜合化程度不同的跨學(xué)科課程,建立綜合化多學(xué)科立體交叉的課程體系。其次注重課程的創(chuàng)新性。課程體系的生命力在于創(chuàng)新,農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域也要特別重視課程內(nèi)容的更新,積極地把科技文化的新成就吸納到本領(lǐng)域的課程中,并開(kāi)設(shè)一些代表未來(lái)社會(huì)科學(xué)發(fā)展方向的課程,從而使課程體系更加具有靈活性。最后還需要培養(yǎng)單位立足學(xué)科優(yōu)勢(shì)補(bǔ)充選修課,開(kāi)設(shè)有利于主體個(gè)性發(fā)展的課程,開(kāi)設(shè)可供學(xué)生自主選擇的課程。
第二,學(xué)大綱和教學(xué)指導(dǎo)。對(duì)統(tǒng)一要求開(kāi)設(shè)的課程可以試編統(tǒng)一的教學(xué)大綱或教材。通過(guò)組織各高校相關(guān)教師進(jìn)行教學(xué)研討,吸取各高校相關(guān)課程教學(xué)實(shí)踐中的成功經(jīng)驗(yàn)并融入教學(xué)大綱或者教材中去。其次可以統(tǒng)一分批對(duì)各高校相關(guān)課程教師進(jìn)行教學(xué)培訓(xùn),或者挑選一批教學(xué)效果顯著的優(yōu)秀教師進(jìn)行教學(xué)錄像,將這些資源共享給各高校的相關(guān)教師進(jìn)行網(wǎng)上學(xué)習(xí),從而達(dá)到提高整體教學(xué)效果和學(xué)要求的目的。
關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)類(lèi)(非會(huì)計(jì)學(xué))專(zhuān)業(yè)會(huì)計(jì)學(xué)教材信息技術(shù)
隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)類(lèi)(非會(huì)計(jì)學(xué))專(zhuān)業(yè)的知識(shí)體系也受到了較大影響。構(gòu)成經(jīng)濟(jì)信息系統(tǒng)重要部分的會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)系統(tǒng)的作用日益重要，經(jīng)濟(jì)類(lèi)(非會(huì)計(jì)學(xué))專(zhuān)業(yè)原有會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)管理教學(xué)知識(shí)體系已不能適應(yīng)社會(huì)發(fā)展的需求。經(jīng)濟(jì)類(lèi)專(zhuān)業(yè)學(xué)生畢業(yè)后無(wú)論在企業(yè)還是政府與非盈利組織工作，都需要懂得會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)知識(shí)。新的環(huán)境下如何對(duì)經(jīng)濟(jì)類(lèi)(非會(huì)計(jì)學(xué))專(zhuān)業(yè)的會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)管理知識(shí)體系進(jìn)行再組織十分必要。經(jīng)濟(jì)類(lèi)(非會(huì)計(jì)學(xué))專(zhuān)業(yè)應(yīng)用于會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)管理知識(shí)模塊的教學(xué)時(shí)間受到限制，如何在有限的教學(xué)時(shí)間內(nèi)，應(yīng)用現(xiàn)代教育理論與技術(shù)，科學(xué)合理地確定教學(xué)知識(shí)體系成為研究的關(guān)鍵。如何對(duì)這些非會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)學(xué)生實(shí)施會(huì)計(jì)教育，達(dá)到理想的教學(xué)效果是亟待解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。
一、課程發(fā)展歷史沿革
我校非會(huì)計(jì)類(lèi)專(zhuān)業(yè)會(huì)計(jì)學(xué)課程的發(fā)展主要經(jīng)歷了以下階段：1993年以前，課程建設(shè)的起步和初始階段。隨著我國(guó)改革開(kāi)放政策的提出和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要，“經(jīng)濟(jì)越發(fā)展，會(huì)計(jì)越重要”已形成共識(shí)，我校管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)也開(kāi)設(shè)了會(huì)計(jì)課程。與當(dāng)時(shí)按行業(yè)制訂會(huì)計(jì)制度的會(huì)計(jì)法規(guī)制度體系相適應(yīng)，參照其他高校的做法，管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)開(kāi)設(shè)了《會(huì)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)》和《商業(yè)會(huì)計(jì)》課程。這些課程教學(xué)內(nèi)容總體上雖然與會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)相關(guān)課程類(lèi)似，但已開(kāi)始探索管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)會(huì)計(jì)課程教學(xué)的規(guī)律。1993年~1999年，課程的規(guī)范化建設(shè)和發(fā)展階段。1993年我國(guó)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)制度進(jìn)行了重大變革，取消了按行業(yè)和所有制制訂的會(huì)計(jì)制度，頒布了企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，并陸續(xù)推出了一系列具體會(huì)計(jì)準(zhǔn)則。各高校開(kāi)始改變以前按行業(yè)和所有制會(huì)計(jì)課程設(shè)置方法，重新構(gòu)建會(huì)計(jì)課程體系。我校管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)也對(duì)原《會(huì)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)》和《商業(yè)會(huì)計(jì)》課程進(jìn)行整合開(kāi)設(shè)了《會(huì)計(jì)學(xué)》課程。課程組對(duì)管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)會(huì)計(jì)學(xué)課程教學(xué)內(nèi)容開(kāi)展研究，加強(qiáng)課程教學(xué)內(nèi)容的整合，制訂了課程教學(xué)大綱，編寫(xiě)并公開(kāi)出版了適應(yīng)新會(huì)計(jì)制度內(nèi)容的《新編會(huì)計(jì)學(xué)》教材，1996年課程組教師開(kāi)始編制了會(huì)計(jì)學(xué)課程的考試題庫(kù)，并開(kāi)始由題庫(kù)命題實(shí)行教考分離。2000年至今，面向全校經(jīng)濟(jì)類(lèi)專(zhuān)業(yè)開(kāi)設(shè)會(huì)計(jì)學(xué)課程，課程的完善和成熟階段。教育部在1998年頒布的《普通高等學(xué)校本科專(zhuān)業(yè)目錄》中明確將會(huì)計(jì)學(xué)課程作為經(jīng)濟(jì)類(lèi)、管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)和其他有關(guān)專(zhuān)業(yè)的主要課程。我校各經(jīng)濟(jì)管理類(lèi)和理工類(lèi)等各本科專(zhuān)業(yè)(除個(gè)別特殊專(zhuān)業(yè)外)都開(kāi)設(shè)了會(huì)計(jì)學(xué)課程，會(huì)計(jì)學(xué)課程成為學(xué)校的基礎(chǔ)課程。課程組積極加強(qiáng)課程建設(shè)，繼續(xù)加強(qiáng)教學(xué)內(nèi)容改革，構(gòu)建了一套區(qū)別于會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)的以資金流和信息流為主線的，非會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)會(huì)計(jì)學(xué)課程的教學(xué)內(nèi)容體系；結(jié)合會(huì)計(jì)教學(xué)內(nèi)容改革和會(huì)計(jì)制度改革對(duì)原《會(huì)計(jì)學(xué)》進(jìn)行了修改并編寫(xiě)相配套的《會(huì)計(jì)學(xué)習(xí)題集》；深化教學(xué)方法改革，實(shí)行“講一、練二、讀三”，結(jié)合傳統(tǒng)教學(xué)方法普遍開(kāi)展啟發(fā)式教學(xué)、案例教學(xué)、討論式教學(xué)，制作了完整的多媒體課件，推廣應(yīng)用多媒體教學(xué)。在考試方面，對(duì)考試題庫(kù)進(jìn)行了兩次修改，常年堅(jiān)持教考分離，提高了考試的信度、效度和區(qū)分度；加強(qiáng)師資隊(duì)伍建設(shè)，引進(jìn)高素質(zhì)教師充實(shí)本課程的教學(xué)隊(duì)伍。課程建設(shè)進(jìn)入了較為成熟的階段。
二、經(jīng)濟(jì)類(lèi)(非會(huì)計(jì)學(xué))專(zhuān)業(yè)的會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)管理知識(shí)體系的再組織研究
會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)管理知識(shí)體系主要包括以下專(zhuān)業(yè)課程所涵蓋的內(nèi)容：會(huì)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)導(dǎo)論、基礎(chǔ)會(huì)計(jì)學(xué)、中級(jí)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、高級(jí)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、成本會(huì)計(jì)學(xué)、管理會(huì)計(jì)學(xué)、財(cái)務(wù)管理、財(cái)務(wù)分析、證券投資理論與實(shí)務(wù)、會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)、國(guó)際會(huì)計(jì)等。上述課程根據(jù)其使用者與作用通常分成以下知識(shí)體系：以對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的確認(rèn)、計(jì)量、記錄、報(bào)告為核心的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)體系，包括會(huì)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)導(dǎo)論、基礎(chǔ)會(huì)計(jì)學(xué)、中級(jí)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、高級(jí)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)、國(guó)際會(huì)計(jì)等；以對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)進(jìn)行控制與決策為核心的管理會(huì)計(jì)體系，包括成本會(huì)計(jì)學(xué)、管理會(huì)計(jì)學(xué)；以對(duì)企業(yè)理財(cái)為主體，以風(fēng)險(xiǎn)與收益為核心的財(cái)務(wù)管理體系：包括財(cái)務(wù)管理、財(cái)務(wù)分析、證券投資理論與實(shí)務(wù)。經(jīng)濟(jì)類(lèi)(非會(huì)計(jì)學(xué))專(zhuān)業(yè)主要包括五類(lèi)18個(gè)專(zhuān)業(yè)，這些專(zhuān)業(yè)對(duì)會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)管理知道體系掌握的深度和廣度的要求是不同的。經(jīng)過(guò)研究，將經(jīng)濟(jì)類(lèi)(非會(huì)計(jì)學(xué))專(zhuān)業(yè)的會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)管理知識(shí)模塊體系分成兩個(gè)層次：一是管理基礎(chǔ)層，設(shè)置“會(huì)計(jì)學(xué)”課程，其內(nèi)容主要包括基礎(chǔ)會(huì)計(jì)學(xué)、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)學(xué)、成本會(huì)計(jì)學(xué)、財(cái)務(wù)分析與企業(yè)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)、會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)等課程的主要內(nèi)容。該課程包括了原有三個(gè)方面知識(shí)體系的基礎(chǔ)部分，以經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的確認(rèn)、計(jì)量、記錄、報(bào)告、分析、決策為主線，闡述會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)的基本理論、方法。提供了認(rèn)識(shí)、核算企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、看懂企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)告、分析企業(yè)財(cái)務(wù)狀況與經(jīng)營(yíng)成果的知識(shí)基礎(chǔ)與技能。該課程適用于經(jīng)濟(jì)類(lèi)(非會(huì)計(jì)學(xué))各專(zhuān)業(yè)；二是工商管理提高層，設(shè)置決策與控制會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)管理課程，其內(nèi)容主要包括財(cái)務(wù)管理、管理會(huì)計(jì)學(xué)、證券投資等課程的主要內(nèi)容。該部分以對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的決策與控制為主線，闡述會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)應(yīng)用在企業(yè)內(nèi)部管理的理論與方法以及籌資、投資的基本理論與方法。經(jīng)濟(jì)類(lèi)(工商管理類(lèi)非會(huì)計(jì))各專(zhuān)業(yè)可在學(xué)習(xí)會(huì)計(jì)學(xué)課程的基礎(chǔ)上開(kāi)設(shè)本課程。將會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)知識(shí)體系劃分為兩個(gè)層次，重新組織設(shè)置課程，與改革前只開(kāi)設(shè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)管理兩門(mén)課程相比更廣闊地包括會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)知識(shí)體系的主要內(nèi)容，使知識(shí)體系更加完整、科學(xué)合理。
三、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下會(huì)計(jì)學(xué)課程改革
新設(shè)置會(huì)計(jì)學(xué)課程包括會(huì)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)的多門(mén)課程的重要內(nèi)容，而其學(xué)時(shí)數(shù)受到限制，所以必須對(duì)會(huì)計(jì)學(xué)教學(xué)進(jìn)行改革。提煉教學(xué)內(nèi)容，充分利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與多媒體教學(xué)工具提高課堂教學(xué)質(zhì)量、提升學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)能力、增加課后學(xué)生自主學(xué)習(xí)時(shí)間、提供多種輔導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)手段是課程改革的重點(diǎn)。
(一)知識(shí)模塊順序及對(duì)應(yīng)學(xué)時(shí)根據(jù)非會(huì)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)的會(huì)計(jì)學(xué)課程的教學(xué)目，我們認(rèn)識(shí)到該課程的內(nèi)容既不應(yīng)是《初級(jí)會(huì)計(jì)學(xué)》的照搬，也不應(yīng)是對(duì)《初級(jí)會(huì)計(jì)學(xué)》和《中級(jí)會(huì)計(jì)學(xué)》的簡(jiǎn)單組合，而應(yīng)是對(duì)會(huì)計(jì)學(xué)課程的教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行了設(shè)計(jì)和整合：第一部分為會(huì)計(jì)基礎(chǔ)理論，主要講述會(huì)計(jì)學(xué)的基本概念和會(huì)計(jì)假設(shè)、會(huì)計(jì)原則、復(fù)式記賬、會(huì)計(jì)循環(huán)等；第二部分為會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)核算，以會(huì)計(jì)報(bào)表中會(huì)計(jì)要素為主線對(duì)各類(lèi)企業(yè)通用、典型經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)進(jìn)行會(huì)計(jì)核算；第三部分為會(huì)計(jì)報(bào)表與分析，主要介紹會(huì)計(jì)報(bào)表各項(xiàng)目的含義、會(huì)計(jì)報(bào)表的結(jié)構(gòu)、會(huì)計(jì)報(bào)表的閱讀與分析等。具體的數(shù)學(xué)內(nèi)容與學(xué)時(shí)的安排見(jiàn)(表1)。
(二)教學(xué)內(nèi)容改革與實(shí)踐為保證非會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)會(huì)計(jì)學(xué)課程的教學(xué)質(zhì)量，使教學(xué)內(nèi)容更加符合其專(zhuān)業(yè)課程教學(xué)目的，進(jìn)一步提煉會(huì)計(jì)學(xué)的教學(xué)內(nèi)容與重點(diǎn)，主要采取如下組織方式：一是課程總體教學(xué)內(nèi)容的統(tǒng)一性。按照教學(xué)內(nèi)容體系編寫(xiě)會(huì)計(jì)學(xué)課程教學(xué)大綱，組織教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的教師編寫(xiě)教材和配套習(xí)題集；二是各專(zhuān)業(yè)具體教學(xué)
內(nèi)容的針對(duì)性。每學(xué)期教師根據(jù)學(xué)生專(zhuān)業(yè)特點(diǎn)和教學(xué)大綱要求具體組織教學(xué)內(nèi)容，并填寫(xiě)教學(xué)日歷(即教學(xué)計(jì)劃表)。教師在具體組織教學(xué)時(shí)，授課重點(diǎn)與實(shí)例、討論案例都與學(xué)生所學(xué)專(zhuān)業(yè)結(jié)合緊密，這既有利于調(diào)動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，也保證了教學(xué)目的的實(shí)現(xiàn)；三是教學(xué)內(nèi)容的新穎性。近年來(lái)，我國(guó)會(huì)計(jì)制度變化較大，教師經(jīng)常以教研活動(dòng)的形式結(jié)合財(cái)會(huì)新動(dòng)態(tài)開(kāi)展教學(xué)內(nèi)容的討論，以保證教學(xué)內(nèi)容的新穎性和實(shí)用性，注重培養(yǎng)學(xué)生會(huì)計(jì)興趣和自主學(xué)習(xí)會(huì)計(jì)擴(kuò)充性資料的能力，使教學(xué)內(nèi)容除基礎(chǔ)會(huì)計(jì)學(xué)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的內(nèi)容之外，還涉及成本會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)報(bào)告的分析與利用、企業(yè)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)等內(nèi)容。并且更加注重為決策服務(wù)的觀念，吸取美國(guó)、日本等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)教材的精華，使教學(xué)內(nèi)容與國(guó)際相協(xié)調(diào)。在教學(xué)內(nèi)容組織上采取課堂教學(xué)、模擬實(shí)驗(yàn)和教學(xué)網(wǎng)站輔助教學(xué)手段相結(jié)合的方式，使學(xué)生通過(guò)模擬操作，增加對(duì)會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)的感性認(rèn)識(shí)，同時(shí)可以培養(yǎng)其獨(dú)立思考和學(xué)習(xí)的能力以及創(chuàng)新思維和創(chuàng)新能力。
(三)教學(xué)方法與手段改革通過(guò)教學(xué)研究項(xiàng)目的研究取得了一批成果，促進(jìn)了教學(xué)水平的提高，改進(jìn)了教學(xué)方法與手段。課堂教學(xué)除了開(kāi)展啟發(fā)式教學(xué)、案例式教學(xué)、討論式教學(xué)等教學(xué)方法外，針對(duì)會(huì)計(jì)學(xué)課程教學(xué)時(shí)數(shù)較少，為培養(yǎng)學(xué)生自主學(xué)習(xí)的能力，在課程教學(xué)安排上堅(jiān)持實(shí)行教師課堂上精講、學(xué)生課外多練、多讀，在課程內(nèi)容的教學(xué)安排上做到“講一、練二、讀三”，教師在課堂上結(jié)合學(xué)生專(zhuān)業(yè)特點(diǎn)重點(diǎn)講會(huì)計(jì)思想、原則和主要方法。課后自學(xué)增加學(xué)生課后作業(yè)量，通過(guò)結(jié)合本課程相關(guān)的熱點(diǎn)、難點(diǎn)問(wèn)題，安排部分教學(xué)內(nèi)容、提商性內(nèi)容和擴(kuò)展性內(nèi)容由學(xué)生自學(xué)，教師對(duì)課后作業(yè)全面批改檢查，學(xué)生自學(xué)后撰寫(xiě)的案例分析報(bào)告和小論文，采用上課提問(wèn)直接討論、課外小組討論和課堂集中等多種形式組織討論。構(gòu)建了會(huì)計(jì)學(xué)電子學(xué)習(xí)網(wǎng)站，完善了電子教案與多媒體教學(xué)課件，豐富了網(wǎng)絡(luò)教學(xué)實(shí)驗(yàn)手段，增加了學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)題庫(kù)與考試試題庫(kù)。為提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，增加了提升與拓展、案例分析，為學(xué)生進(jìn)一步學(xué)習(xí)提供了學(xué)習(xí)材料與途徑。為解決學(xué)生學(xué)習(xí)中的疑難問(wèn)題，設(shè)置了智能答疑與利用互聯(lián)網(wǎng)會(huì)議交互系統(tǒng)開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)會(huì)議式的集體答疑系統(tǒng)，可以快速方便地解決學(xué)生學(xué)習(xí)中遇到的問(wèn)題。
(四)教學(xué)實(shí)驗(yàn)與實(shí)踐環(huán)節(jié)會(huì)計(jì)是一門(mén)操作性很強(qiáng)的學(xué)科，實(shí)踐是會(huì)計(jì)教學(xué)的重要環(huán)節(jié)。為保質(zhì)保量地實(shí)施實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)，我校不僅在校內(nèi)建立會(huì)計(jì)教學(xué)模擬實(shí)驗(yàn)室，而且與社會(huì)企業(yè)單位和會(huì)計(jì)師事務(wù)所聯(lián)合建立會(huì)計(jì)生產(chǎn)教學(xué)實(shí)習(xí)基地，提高學(xué)生的會(huì)計(jì)動(dòng)手與操作能力。通過(guò)教學(xué)實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)研究，進(jìn)一步完善了網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，并使學(xué)生能及時(shí)了解資本市場(chǎng)信息，更好地利用互聯(lián)網(wǎng)信息分析實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。
四、現(xiàn)代教育技術(shù)在會(huì)計(jì)學(xué)課程中的應(yīng)用研究
(一)構(gòu)建現(xiàn)代信息技術(shù)與課程整合的“主導(dǎo)一主體一主線”探究式教學(xué)模式 在充分總結(jié)國(guó)內(nèi)外先進(jìn)的學(xué)習(xí)理論，在研究了隨著信息技術(shù)和教育技術(shù)的發(fā)展，分析會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)課程利用多媒體教學(xué)其教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)策略、體系內(nèi)容的發(fā)展變化的基礎(chǔ)上，將信息技術(shù)與會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)知識(shí)課程加以整合，構(gòu)建了以培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新精神、創(chuàng)新能力和解決實(shí)際問(wèn)題的能力為宗旨，以教學(xué)案例、實(shí)驗(yàn)為主要教學(xué)方法，以學(xué)生自我評(píng)價(jià)為主要評(píng)價(jià)方式，以建構(gòu)主義的“學(xué)與教”理論、“學(xué)習(xí)環(huán)境”理論和“認(rèn)知工具理論”為主要理論依據(jù)，以學(xué)生為主體、教師為主導(dǎo)、學(xué)生自主探究為主線的“三位一體”探究式教學(xué)模式?；谛畔⒓夹g(shù)的會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)知識(shí)自主探究式教學(xué)模式。創(chuàng)設(shè)情境――提出問(wèn)題――自主探索――網(wǎng)上協(xié)作――網(wǎng)上測(cè)試――課堂小結(jié)?；谛畔⒓夹g(shù)的會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)知識(shí)協(xié)作探究式教學(xué)模式。構(gòu)建以學(xué)習(xí)共同體為主要載體的網(wǎng)上協(xié)作探究式模式，主要包括：競(jìng)爭(zhēng)、辯論、協(xié)同、伙伴、角色扮演等模式；網(wǎng)上協(xié)作的主要途徑有人機(jī)協(xié)作、學(xué)生協(xié)作、師生協(xié)作等途經(jīng)?；谛畔⒓夹g(shù)的會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)知識(shí)完全探究式教學(xué)模式。初步構(gòu)建了以培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新精神、實(shí)踐與科研能力為宗旨，以學(xué)生研究性學(xué)習(xí)為主要學(xué)習(xí)方式的會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)知識(shí)完全探究式學(xué)習(xí)教學(xué)模式：提供選題一確定課題一組成課題組一實(shí)施研究一撰寫(xiě)報(bào)告一交流研討一成果鑒定。
(二)組建現(xiàn)代信息技術(shù)與課程整合教學(xué)平臺(tái)系統(tǒng)組建的教學(xué)平臺(tái)系統(tǒng)主要為了便于以后課程的管理、維護(hù)更新、信息、遠(yuǎn)程控制等功能和管理學(xué)院整個(gè)教學(xué)網(wǎng)絡(luò)各個(gè)頻道欄目的整合。其運(yùn)行核心包括“教學(xué)動(dòng)態(tài)”、“學(xué)前導(dǎo)讀”、“教學(xué)內(nèi)容”、“練習(xí)測(cè)試”、“網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)”、“師生交互”、“提升與拓展相關(guān)資料”等。這些板塊的設(shè)計(jì)是將多媒體教學(xué)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)會(huì)議答疑系統(tǒng)、智能答疑系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)論壇交流系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)練習(xí)測(cè)驗(yàn)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)等引入教學(xué)，并提供給學(xué)生充分的提升與拓展資料，調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情、培養(yǎng)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)與鉆研自學(xué)能力。給學(xué)生提供充分的學(xué)習(xí)資源與良好的學(xué)習(xí)環(huán)境條件，將課堂學(xué)習(xí)與自學(xué)、理論學(xué)習(xí)與網(wǎng)絡(luò)模擬實(shí)驗(yàn)、習(xí)題練習(xí)與提升及拓展學(xué)習(xí)課外讀物結(jié)合起來(lái)。優(yōu)化課堂教學(xué)，提高教學(xué)效率，克服傳統(tǒng)的班級(jí)授課制所帶來(lái)的局限。會(huì)計(jì)學(xué)網(wǎng)絡(luò)課程欄目設(shè)置和功能說(shuō)明見(jiàn)(表2)。
五、教學(xué)改革創(chuàng)新分析
(一)經(jīng)濟(jì)類(lèi)(非會(huì)計(jì)學(xué))專(zhuān)業(yè)的會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)管理知識(shí)體系的再組織創(chuàng)新將經(jīng)濟(jì)類(lèi)(非會(huì)計(jì)學(xué))專(zhuān)業(yè)的會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)管理知識(shí)模塊體系分成管理基礎(chǔ)層與工商管理提高層二個(gè)層次。分別重新設(shè)置“會(huì)計(jì)學(xué)”與“決策與控制會(huì)計(jì)”、“財(cái)務(wù)管理”課程。與改革前只開(kāi)設(shè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)管理兩門(mén)課程相比更多地包含了會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)知識(shí)體系的主要內(nèi)容，使知識(shí)體系更加完整、科學(xué)與合理。
(二)教材及教學(xué)內(nèi)容體系的創(chuàng)新為了更徹底地貫徹為信息使用者的決策服務(wù)的目標(biāo)，經(jīng)過(guò)立項(xiàng)研究，確定本課程的內(nèi)容除會(huì)計(jì)學(xué)原理與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、成本會(huì)計(jì)的內(nèi)容外，還包括財(cái)務(wù)報(bào)告分析與企業(yè)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)等內(nèi)容。并且更加注重市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中企業(yè)是主體，會(huì)計(jì)必須滿足企業(yè)經(jīng)濟(jì)決策的需求為經(jīng)濟(jì)決策服務(wù)的觀念。吸取美國(guó)、日本等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)教材的精華，使教學(xué)內(nèi)容與國(guó)際相協(xié)調(diào)更好地滿足了培養(yǎng)經(jīng)濟(jì)(非會(huì)計(jì))專(zhuān)業(yè)學(xué)生知識(shí)結(jié)構(gòu)的需求。
(三)教學(xué)改革思路的創(chuàng)新將現(xiàn)代信息技術(shù)與會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)知識(shí)課程加以整合，重塑會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)知識(shí)教學(xué)結(jié)構(gòu)。以建構(gòu)主義的”學(xué)與教”理論、認(rèn)知工具理論、學(xué)習(xí)環(huán)境理論為主要理論依據(jù)。課程整合要求，學(xué)生學(xué)習(xí)的重心不再僅放在學(xué)會(huì)知識(shí)上，而是轉(zhuǎn)到培養(yǎng)能力上。有助于培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新精神和實(shí)踐能力，并通過(guò)這種”任務(wù)驅(qū)動(dòng)式”的不斷訓(xùn)練，學(xué)生可以把這種解決問(wèn)題的技能逐漸遷移到其他領(lǐng)域。
(四)教學(xué)環(huán)境的創(chuàng)新由單一的“傳統(tǒng)封閉型環(huán)境轉(zhuǎn)變?yōu)槎鄻踊亩嗝襟w網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放型環(huán)境。開(kāi)拓新的教育空間體現(xiàn)于：在教學(xué)上突破簡(jiǎn)單的演示型模式，體現(xiàn)知識(shí)的意義構(gòu)建過(guò)程；在師生交互上，加強(qiáng)對(duì)學(xué)生的引導(dǎo)和幫助，促進(jìn)學(xué)生對(duì)知識(shí)的意義構(gòu)建；在學(xué)習(xí)資源上，提供豐富的多媒體資源，創(chuàng)造有效的學(xué)習(xí)情境；在學(xué)習(xí)體系上，實(shí)現(xiàn)教學(xué)環(huán)境的超鏈接結(jié)構(gòu)，啟發(fā)學(xué)生的聯(lián)想規(guī)律；在系統(tǒng)架構(gòu)上，充分考慮學(xué)生的年齡特征，符合學(xué)生的認(rèn)知規(guī)律；在教學(xué)內(nèi)容組織上，考慮學(xué)科的內(nèi)容特點(diǎn)，體現(xiàn)學(xué)科的教育規(guī)律。
(五)教學(xué)評(píng)價(jià)方式的創(chuàng)新由單一的教師評(píng)價(jià)方式轉(zhuǎn)變?yōu)橐詫W(xué)生自我評(píng)價(jià)為主的多種形式的評(píng)價(jià)方式。以學(xué)習(xí)共同體為主要載體的網(wǎng)上協(xié)作探究式模式有競(jìng)爭(zhēng)、辯論、協(xié)同、伙伴、角色扮演等，學(xué)生參與其中或相互競(jìng)爭(zhēng)或積極協(xié)作，可以從多方面了解到相互的學(xué)習(xí)狀況，找出學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)中的差距來(lái)加以改進(jìn)。
[關(guān)鍵詞] Facebook； 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)； 非正式學(xué)習(xí)； 社會(huì)化學(xué)習(xí)
[中圖分類(lèi)號(hào)] G434[文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A
[作者簡(jiǎn)介] 苗小勇（1985—），男，陜西延川人。碩士研究生，主要從事現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育與網(wǎng)絡(luò)新技術(shù)研究。E－mail：。
一、引 言
由于博客（Blog）、維基（Wiki）、社會(huì)性網(wǎng)站（SNS）和新的移動(dòng)上網(wǎng)設(shè)備的廣泛應(yīng)用，Web2.0技術(shù)逐漸改變了人們交往方式、創(chuàng)造和共享數(shù)據(jù)的方式。近年來(lái)，以Facebook、MySpace、Flickr和YouTube為代表的社會(huì)性網(wǎng)站凝聚了巨大的社會(huì)人群，形成了一個(gè)沒(méi)有國(guó)界的網(wǎng)絡(luò)社會(huì)，其中以Facebook最為突出，有7.5億多用戶。Facebook能否為人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)環(huán)境下開(kāi)展非正式學(xué)習(xí)和社會(huì)化學(xué)習(xí)提供支持？國(guó)外關(guān)于Facebook教育應(yīng)用的現(xiàn)狀如何？基于這樣的思考，本文以非正式學(xué)習(xí)理論和社會(huì)化學(xué)習(xí)理論為指導(dǎo)，圍繞國(guó)外Facebook在教育中應(yīng)用開(kāi)展了相關(guān)研究，以期使我國(guó)學(xué)者更好地了解國(guó)外Facebook的教育應(yīng)用價(jià)值。
二、Facebook及其特征
（一）Facebook的產(chǎn)生與發(fā)展
Facebook是一款在線社交應(yīng)用程序，是當(dāng)前最流行的社會(huì)性網(wǎng)站。哈佛大學(xué)的馬克·扎克伯格在2004年2月創(chuàng)建了Facebook。因?yàn)楫?dāng)時(shí)在哈佛，大家都想認(rèn)識(shí)不同宿舍區(qū)的同學(xué)，這一想法就應(yīng)運(yùn)而生。在2005年，它的應(yīng)用領(lǐng)域延伸到了高中學(xué)生，隨后擴(kuò)展到社團(tuán)網(wǎng)絡(luò)，最后任何喜歡Facebook的用戶都可以加入。Facebook通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接來(lái)相互訪問(wèn)，并且允許用戶形成成員頭像。用戶可以個(gè)性化他們的頭像，在主頁(yè)上展示他們的視頻、圖片，邀請(qǐng)對(duì)方成為自己朋友的同時(shí)自己也可以成為對(duì)方的朋友。在SNS環(huán)境下，朋友被描述成任何接受他人、被他人接受以及整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中相互聯(lián)系的個(gè)體。目前，用戶可以通過(guò)移動(dòng)技術(shù)來(lái)訪問(wèn)Facebook；通過(guò)移動(dòng)設(shè)備，用戶可以更新他們的狀態(tài)、瀏覽他人的“新種子”和“頭像”。
一些驚人的數(shù)據(jù)表明了Facebook的全球化速度：[1]全球有7.5億多用戶在使用Facebook，并且有一半的用戶每天都登錄此網(wǎng)站；平均每個(gè)用戶擁有130位朋友，與80個(gè)社團(tuán)的頁(yè)面、分組和事情相連接，且70%的Facebook用戶分布于美國(guó)本土之外；每天平均有兩千萬(wàn)個(gè)新的網(wǎng)站通過(guò)內(nèi)部網(wǎng)站整合與Facebook相連接。此外，大多數(shù)Facebook用戶的年齡在18~25歲之間，大多數(shù)為大學(xué)生。[2]
（二）Facebook所具有的特征
從教育的角度看，F(xiàn)acebook所具有的主要特征包括：
1． 允許任何用戶注冊(cè)
Facebook是一款免費(fèi)的在線社交應(yīng)用程序。它沒(méi)有任何條件限制，任何Internet用戶只需要一個(gè)有效E-mail賬號(hào)就可以注冊(cè)成為Facebook成員。
2． 支持用戶創(chuàng)建頁(yè)面和編織內(nèi)容
Facebook允許用戶創(chuàng)建自己的Facebook頁(yè)面（創(chuàng)建專(zhuān)頁(yè)），其功能是實(shí)現(xiàn)其他用戶的加入和相關(guān)信息的告知。同時(shí)，F(xiàn)acebook支持用戶自定義分組，有私人組和公共組兩類(lèi)分組形式。前者只有通過(guò)邀請(qǐng)才能加入，而后者任何人都可以加入。Facebook頁(yè)面允許任何學(xué)生加入，從而實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源的共享與相關(guān)信息的獲取。Facebook用戶可以編輯自己的頁(yè)面，允許用戶設(shè)定他人的訪問(wèn)權(quán)限。
3． 支持用戶分組
Facebook支持用戶分組，同時(shí)提供圖片和視頻展示區(qū)，允許用戶和組成員并共享資源（如視頻文件、音頻文件、圖片、電子數(shù)據(jù)表、數(shù)據(jù)庫(kù)和網(wǎng)站等）?？梢詫?duì)用戶關(guān)注的事件、圖片、視頻以及相關(guān)文章展開(kāi)討論，并通過(guò)E-mail（支持兩個(gè)Facebook用戶間或所有用戶間E-mail發(fā)送與接受）的形式告知其他相關(guān)用戶以支持相關(guān)條款、用戶、組的信息通告。在用戶主頁(yè)面中主要顯示所有的朋友、加入的分組以及即將發(fā)生事件的更新信息。
4． 支持事件功能
Facebook支持事件和為組創(chuàng)建事件，這樣用戶就可以看出他們是出席或缺席相關(guān)事件；每次的教師指導(dǎo)會(huì)話都被設(shè)計(jì)成一個(gè)Facebook事件。所有與指導(dǎo)會(huì)話有關(guān)的材料和討論都將呈現(xiàn)在一個(gè)事件頁(yè)面上。Facebook事件功能非常有助于參與者組織周末學(xué)習(xí)活動(dòng)。支持通過(guò)Web瀏覽器的實(shí)時(shí)在線交流。在Facebook應(yīng)用過(guò)程中，所有用戶的登錄信息將被記錄并可以進(jìn)行后期跟蹤。
三、Facebook與教育結(jié)合的理論基礎(chǔ)
（一）非正式學(xué)習(xí)理論
根據(jù)職業(yè)培訓(xùn)術(shù)語(yǔ)，非正式學(xué)習(xí)的定義是：從相關(guān)的日?；顒?dòng)如工作、家庭和休閑中獲得學(xué)習(xí)。它是無(wú)組織和結(jié)構(gòu)的（如目標(biāo)、時(shí)間和學(xué)習(xí)支持）。從學(xué)習(xí)者的角度看，非正式學(xué)習(xí)通常是不經(jīng)過(guò)仔細(xì)考慮的學(xué)習(xí)，因?yàn)榉钦綄W(xué)習(xí)是一種無(wú)計(jì)劃的、不需要參考任何計(jì)劃組織的學(xué)習(xí)形式。它通常不需要獲得合格證書(shū)。學(xué)習(xí)者可以個(gè)性化他們的學(xué)習(xí)方式。所有這些特征使得非正式學(xué)習(xí)很難被定義或被認(rèn)為是一種學(xué)習(xí)的研究領(lǐng)域。非正式學(xué)習(xí)可以被認(rèn)為是一種臨時(shí)學(xué)習(xí)。
當(dāng)今的信息化社會(huì)給我們提供了無(wú)盡的非正式學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)。新技術(shù)的出現(xiàn)使得信息檢索與處理變得越來(lái)越快速和簡(jiǎn)單。有效的出版和普及機(jī)制使得信息有了更廣泛的傳播途徑。在Web2.0時(shí)代，F(xiàn)acebook正是一種非正式學(xué)習(xí)方式。
（二）社會(huì)化學(xué)習(xí)理論
同布魯姆（Bloom）的教育目標(biāo)分類(lèi)一樣，社會(huì)化學(xué)習(xí)理論解釋了Web2.0的應(yīng)用和日常的實(shí)踐。這些應(yīng)用不僅僅支持學(xué)習(xí)，而且鼓勵(lì)學(xué)習(xí)。維果斯基（Vygotsky）的社會(huì)學(xué)習(xí)理論認(rèn)為，社會(huì)—文化關(guān)系對(duì)認(rèn)知發(fā)展是最初、最基本的，同時(shí)，社會(huì)—文化關(guān)系是獲得知識(shí)的最初步驟。同樣，班杜拉（Bandura）的社會(huì)學(xué)習(xí)理論認(rèn)為可以通過(guò)觀察別人的行為和結(jié)果獲得知識(shí)。萊維和溫格（Lavy and Wenger）的研究則重在強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)是怎樣與社會(huì)文化背景相互密切聯(lián)系的以及社區(qū)的分類(lèi)。以上社會(huì)學(xué)習(xí)理論的三個(gè)不同觀點(diǎn)都指出了社會(huì)交互、背景、真正的交互（如創(chuàng)造行為）和社區(qū)實(shí)踐在學(xué)習(xí)中的重要作用。Web2.0的應(yīng)用以及它們對(duì)交往、創(chuàng)造、共享數(shù)據(jù)和信息的強(qiáng)調(diào)在本質(zhì)上與社會(huì)化學(xué)習(xí)理論是一致的。
四、Facebook在教育中應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)
（一）人力資源優(yōu)勢(shì)
當(dāng)前，許多不同年齡、教育水平、性別、社會(huì)地位和語(yǔ)言文化背景的人們都加入到了Facebook的日常應(yīng)用隊(duì)伍中。作為一種社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，F(xiàn)acebook吸引了許多人，尤其是各領(lǐng)域的教育研究者和年輕人。對(duì)于學(xué)生用戶而言，他們可以通過(guò)Facebook交友、創(chuàng)建圖片討論區(qū)，加入分組共享觀點(diǎn)、文件和資源并可得到反饋；對(duì)各領(lǐng)域的教育研究者而言，他們可以根據(jù)自己的興趣組建或參與到各種群組里去，如建立分組并邀請(qǐng)他人加入此分組而開(kāi)展學(xué)術(shù)交流活動(dòng)。
（二）技術(shù)優(yōu)勢(shì)
1． 各種移動(dòng)Web瀏覽設(shè)備的支持
Facebook作為一種Web應(yīng)用程序，它可以通過(guò)任何Web瀏覽器來(lái)訪問(wèn)。另外，許多移動(dòng)電話都自帶有Web瀏覽器，如Opera Mini（Opera Web瀏覽器的移動(dòng)電話版）；一些只為訪問(wèn)Facebook而專(zhuān)用的軟件，如Apple Iphone、Ultra-Mobile PC'（UMPC）；各種上網(wǎng)本以及Apple iPad。這些支持Facebook的移動(dòng)設(shè)備無(wú)疑為其在教育中的應(yīng)用提供很多便利。
2． RSS 與TAG技術(shù)
（1）RSS技術(shù)。RSS技術(shù)可以顯示用戶的朋友所更新的頭像信息，信息結(jié)果可以很方便地被閱讀和理解。每個(gè)頭像擁有最小的種子數(shù)，并能顯示最近10位用戶的更新信息。如果用戶沒(méi)有朋友，分享的信息將不會(huì)出現(xiàn)在新種子里。因?yàn)镕acebook擁有新種子，多數(shù)學(xué)生可以直接閱讀Facebook提供給他們的信息，而不需要去搜索相應(yīng)的信息。這一點(diǎn)很關(guān)鍵，它可以突破教師的努力來(lái)使用Facebook。
（2）TAG云。TAG云技術(shù)可以提供預(yù)先設(shè)定的搜索詞。這些所陳列的關(guān)鍵詞的多少與使用此關(guān)鍵詞搜索結(jié)果的數(shù)量是相對(duì)應(yīng)的。如果用戶使用此關(guān)鍵詞搜索過(guò)，以后再使用此關(guān)鍵詞搜索時(shí)就有相應(yīng)的標(biāo)簽顯示。應(yīng)用TAG的目的是為了更好地顯示和突出搜尋的重點(diǎn)關(guān)鍵詞或者詞條，以便更好地指導(dǎo)用戶瀏覽和索引。
3． 外部軟件的支持
Facebook是一個(gè)連接的服務(wù)平臺(tái)框架，它提供了一系列的APIs和工具并允許第三方開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)用戶應(yīng)用數(shù)據(jù)。例如，智力測(cè)驗(yàn)開(kāi)發(fā)軟件可以使用戶很方便地創(chuàng)建調(diào)查問(wèn)卷或使用智力測(cè)驗(yàn)試題。由于Facebook不支持用戶上傳諸如DOC或PDF格式的文件，因此可以使用第三方應(yīng)用軟件——Google Docs。進(jìn)而，應(yīng)用文件共享技術(shù)可以使所有的Facebook用戶能更好地分享他們個(gè)人的資源。另外，一些Facebook應(yīng)用軟件主要是面向教育而開(kāi)發(fā)的，例如SlideShare、Books iRead、Class Notes等。[3]
五、國(guó)外Facebook與教育結(jié)合的途徑
（一）Facebook作為教育平臺(tái)[4]
Facebook作為教育平臺(tái)是基于以下原因的：
1． 用戶的創(chuàng)建
教師和學(xué)生需要通過(guò)注冊(cè)來(lái)訪問(wèn)Facebook網(wǎng)站。原先，他們使用大學(xué)授予的E-mail賬號(hào)來(lái)注冊(cè)，這樣用戶可以相互定位自己。進(jìn)而，用戶可以用個(gè)人的賬號(hào)登錄Facebook?；诮虒W(xué)和學(xué)習(xí)的考慮，學(xué)生使用學(xué)校給予的E-mail來(lái)登錄。此舉能避免自己私人信息的泄露，其局限是學(xué)生不可能每天都使用學(xué)校授予的E-mail賬號(hào)來(lái)訪問(wèn)Facebook。
2． 課程的呈現(xiàn)
教師可以用自己的Facebook賬號(hào)來(lái)為每一門(mén)課程創(chuàng)建一個(gè)Facebook頁(yè)面。每一個(gè)Facebook頁(yè)面都能創(chuàng)建多個(gè)圖片欄和討論區(qū)。因而，教師可以使用Facebook所提供的功能來(lái)豐富其頁(yè)面中的課程，如添加連接到相應(yīng)的參考資源、討論區(qū)及圖片。
3． 教學(xué)材料的準(zhǔn)備
課程筆記或PPT是最重要、最需要的教學(xué)材料。通常教師使用Microsoft PowerPoint來(lái)制作PPT文件供學(xué)生下載。盡管Microsoft的Windows平臺(tái)擁有免費(fèi)的PPT瀏覽應(yīng)用，但還有一些平臺(tái)及移動(dòng)設(shè)備不能很好地顯示PPT。因此，需要在PPT前進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換。通過(guò)將PPT文件轉(zhuǎn)換成一系列的圖片， Facebook用戶就可以上傳該P(yáng)PT文件，同時(shí)可以通過(guò)Web瀏覽器訪問(wèn)。此外，可以采用超級(jí)鏈接的方式呈現(xiàn)教育資源的源文件或視頻資料，供用戶下載。
4． 實(shí)施教學(xué)并進(jìn)行指導(dǎo)
教師可以使用PowerPoint或其他方式來(lái)實(shí)施和指導(dǎo)教學(xué)。在Facebook的幫助下，教師以交替的方式呈現(xiàn)教學(xué)筆記，這些筆記以文件的形式呈現(xiàn)Facebook圖片。另外，當(dāng)呈現(xiàn)一些圖片格式的PPT時(shí)，學(xué)生可以對(duì)此PPT發(fā)表評(píng)論，教師也可以看到相應(yīng)的評(píng)論信息以便作出即時(shí)答復(fù)。這種方式可以促進(jìn)教師和學(xué)生之間的交流，尤其對(duì)那些不愿在別人面前交流的同學(xué)而言。如果學(xué)生對(duì)某個(gè)PPT有疑問(wèn)，可以添加相應(yīng)的評(píng)論，F(xiàn)acebook會(huì)以E-mail的形式告知教師以便作出相應(yīng)的解決措施。
（二）Facebook作為學(xué)習(xí)工具
Facebook所具有的結(jié)構(gòu)特征及可用性決定了其可以作為一種有效的學(xué)習(xí)工具。它可以支持高校學(xué)生的社會(huì)交流、課堂活動(dòng)的組織及協(xié)作活動(dòng)，如作業(yè)與答案的共享，俱樂(lè)部和各種組織、學(xué)術(shù)活動(dòng)，學(xué)習(xí)者寫(xiě)心得體會(huì)及發(fā)表學(xué)習(xí)成果等。
通過(guò)Facebook工具，可以建立學(xué)習(xí)者和指導(dǎo)者之間的交流；促進(jìn)課程討論；與系部、學(xué)校、課程相關(guān)的信息通知；教師布置作業(yè)；與課程相關(guān)的資源及連接的通知；參與各種俱樂(lè)部和組織等。教學(xué)指導(dǎo)者和學(xué)生可以發(fā)送與課程內(nèi)容相關(guān)的材料、網(wǎng)址及視頻資源，同時(shí)提供一些Google文檔或其他附件以易于學(xué)生共享。
Facebook作為一種非正式系統(tǒng)可以促進(jìn)課堂活動(dòng)的非正式交流。課堂往往被認(rèn)為是組織的一種類(lèi)型，它需要成員發(fā)現(xiàn)并應(yīng)用知識(shí)的不確定因素，如明確的指導(dǎo)者目標(biāo)、其他成員的能力、課程期望等。目前， 人們普遍認(rèn)為ICT（Information Communication Technology）已成為課堂學(xué)習(xí)不可或缺的組成部分。然而，大學(xué)課程的一些特性，如短暫性、潛在的不明確目標(biāo)及成員的不穩(wěn)定性，使得組織活動(dòng)如協(xié)作變得很困難。這就為ICT在教學(xué)中的應(yīng)用提供了可能。Facebook作為一種非正式系統(tǒng)包括學(xué)生自己創(chuàng)建的交流平臺(tái)如Blog、E-mail目錄及在線分組等。學(xué)生在此交流平臺(tái)上，加入與學(xué)校、系部或課程有關(guān)的學(xué)術(shù)分組和在分組里共享作業(yè)、心得和觀點(diǎn)等。人們可以交換觀點(diǎn)、共享信息，與有共同興趣、觀點(diǎn)和需求的成員一起工作等。
研究表明，大量本科學(xué)生都在使用Facebook，因此可以促進(jìn)彼此的協(xié)作感；[5]一半以上的大學(xué)生通過(guò)整合SNSS到他們大學(xué)經(jīng)歷中以實(shí)現(xiàn)同學(xué)之間關(guān)于學(xué)校信息的交流；[6]多于1/4的學(xué)生把SNSS應(yīng)用到課程學(xué)習(xí)中；[7]還有一些學(xué)生把SNSS同時(shí)作為正式和非正式形式開(kāi)展學(xué)術(shù)討論活動(dòng)。[8]以上數(shù)據(jù)表明，已經(jīng)有一些學(xué)生使用Facebook來(lái)支持他們的教育目標(biāo)。
（三）Facebook作為學(xué)習(xí)環(huán)境[9]
作為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)環(huán)境，F(xiàn)acebook在教育中的一個(gè)應(yīng)用就是建立學(xué)習(xí)和推動(dòng)實(shí)踐社區(qū)（Community of Practice，簡(jiǎn)稱(chēng)COP）。Facebook所具有的分組特征非常有易于開(kāi)展協(xié)作學(xué)習(xí)。利用Facebook的分組特征，學(xué)生可以在執(zhí)行各項(xiàng)任務(wù)的同時(shí)共享相關(guān)資源。另外，學(xué)生還可以創(chuàng)建屬于自己的“分組”。一個(gè)在線COP就是一個(gè)個(gè)人網(wǎng)絡(luò)，在這個(gè)在線交流的個(gè)人網(wǎng)絡(luò)中，成員之間共享彼此感興趣的領(lǐng)域。一個(gè)虛擬COP意味著所有成員之間的交流都是通過(guò)電子渠道，如E-mail、論壇、Blog和Wikis等。所有的社區(qū)交互都是基于網(wǎng)絡(luò)的。Facebook所具有的組特征非常適合建立在線COP。所有的社區(qū)一般有三個(gè)基本特征：領(lǐng)域、社區(qū)、實(shí)踐。
Facebook作為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)環(huán)境是基于以下原因的：
1. 學(xué)生為了特定的目標(biāo)形成分組
在一個(gè)分組里，所有成員可以就某一特定領(lǐng)域圖片、開(kāi)展討論和共享資源；師生可通過(guò)添加超鏈接共享更多的資源。另外，使用Facebook的分組功能對(duì)協(xié)調(diào)學(xué)生協(xié)作努力和監(jiān)控學(xué)習(xí)過(guò)程有著潛在的支持作用。
2. Facebook自身所具有的一些特征決定了其有助于建立在線社區(qū)
聊天功能提供了一種新的組成員之間的實(shí)時(shí)交流方式。像其他在線聊天軟件一樣，只要信息發(fā)送后就能馬上傳遞和呈現(xiàn)給組中的成員。因此，它的交互性要比僅僅是文本信息強(qiáng)得多。
3. 所有的COP成員都是實(shí)踐者
他們可以開(kāi)發(fā)一些共享的資源條目。Goggle “Docs”特征有助于協(xié)作學(xué)習(xí)，它允許成員收集彼此的筆記。與Wiki類(lèi)似，所有組成員都可以瀏覽和編輯資源，任何組成員都可以添加或刪除部分“Doc”文件。[10]
（四）Facebook與第三方軟件的整合
Facebook為軟件開(kāi)發(fā)者提供了Application Programming Interface（API）以開(kāi)發(fā)第三方Facebook應(yīng)用程序。這樣Facebook用戶就會(huì)擁有許多第三方應(yīng)用軟件。圖書(shū)館或圖書(shū)情報(bào)機(jī)構(gòu)在Facebook 網(wǎng)站上提供應(yīng)用軟件，用戶安裝后，在Facebook用戶頁(yè)面左邊會(huì)顯示到達(dá)此服務(wù)平臺(tái)的鏈接。用戶可以根據(jù)需求直接點(diǎn)擊鏈接，就能獲得不同圖書(shū)館提供的個(gè)性化服務(wù)，如查詢館藏、查詢數(shù)據(jù)庫(kù)、在線幫助和學(xué)科導(dǎo)航等。另外，最近Facebook和Skype形成戰(zhàn)略合作伙伴共同研發(fā)視頻會(huì)議系統(tǒng)。[11]此新的視頻會(huì)議系統(tǒng)目前正在調(diào)試中，后將被整合到Facebook平臺(tái)?？梢钥闯?，F(xiàn)acebook將要推出的視頻會(huì)議系統(tǒng)對(duì)教學(xué)和學(xué)習(xí)有著潛在的巨大影響。
六、Facebook在教育中的應(yīng)用案例
（一）案例一：國(guó)外圖書(shū)館利用Facebook 開(kāi)展服務(wù)[12]
1. Booth Library Ask ?Away[13]
由美國(guó)東部伊利諾伊州大學(xué)的圖書(shū)館員Stacey Knight - vis 開(kāi)發(fā)，承諾在全球任何地方任何時(shí)間能夠跟圖書(shū)館員進(jìn)行網(wǎng)上聯(lián)系。通過(guò)這樣一個(gè)參考咨詢平臺(tái)，用戶可以找到需要的圖書(shū)、論文和解決研究課題開(kāi)題時(shí)的困難。在填寫(xiě)Name 、E-mail 、Question 之后， 點(diǎn)擊Chat，會(huì)有一個(gè)參考咨詢?nèi)藛T接待你，交流完畢后, 雙方討論記錄將自動(dòng)保存到你的E-mail 里（如圖1所示）。
2. LibGuides[14]
由專(zhuān)業(yè)做Web2.0 軟件的Springshare 開(kāi)發(fā)，把LibGuides 安裝到自己的Facebook 賬戶上后，如果所在大學(xué)圖書(shū)館開(kāi)通了此服務(wù)，默認(rèn)是所在大學(xué)圖書(shū)館的學(xué)科導(dǎo)航服務(wù)界面，同時(shí)提供書(shū)目檢索、在線幫助等服務(wù)；如果沒(méi)有開(kāi)通，則可以根據(jù)提示選擇需要的圖書(shū)館，有很多個(gè)圖書(shū)館可供選擇（如圖2所示）。若選定了某一圖書(shū)館的服務(wù)，在下次登錄LibGuides時(shí)，就直接鏈接到這個(gè)圖書(shū)館的服務(wù)頁(yè)面上，用戶可以自由地查詢?cè)搱D書(shū)館的書(shū)目，閱讀與專(zhuān)業(yè)相關(guān)的圖書(shū)館學(xué)科導(dǎo)航，得到科研幫助，并與參考咨詢館員在線聊天。如選擇艾柏林基督大學(xué) （Abilene Christian University） ，下次在自己的Facebook 賬戶頁(yè)面上點(diǎn)擊LibGuides，就會(huì)出現(xiàn)艾柏林基督大學(xué)的學(xué)科資源導(dǎo)航；如果想選擇其他圖書(shū)館的服務(wù)，點(diǎn)擊Select Another Library 即可。
（二）案例二：Facebook作為教育平臺(tái)開(kāi)展在線課程學(xué)習(xí)
下面以西華師范大學(xué)省級(jí)精品課程“教育技術(shù)學(xué)導(dǎo)論”為例來(lái)創(chuàng)建Facebook在線課程頁(yè)面。教師首先用自己的Facebook賬號(hào)登錄，單擊首頁(yè)最下方“創(chuàng)建專(zhuān)頁(yè)”按鈕創(chuàng)建新的課程頁(yè)面；在打開(kāi)的創(chuàng)建專(zhuān)頁(yè)頁(yè)面中，單擊“議題或社群”圖片連接，然后在彈出界面的文本框中輸入“教育技術(shù)學(xué)導(dǎo)論”并勾選“我同意 Facebook 粉絲專(zhuān)頁(yè)使用條款”（如圖3所示）；最后單擊“馬上開(kāi)始”按鈕來(lái)創(chuàng)建課程頁(yè)面。
教師可以通過(guò)單擊“編輯信息”對(duì)課程的相關(guān)信息進(jìn)行修改。單擊“照片”按鈕可創(chuàng)建新的圖片展示區(qū)。Facebook PPT課程界面，如圖4所示。
教師還可以利用Facebook的其他特征在課程主頁(yè)面為學(xué)生提供更多的支持：
1. 連接
教學(xué)人員可對(duì)Web頁(yè)面添加參考資料連接，如參考文獻(xiàn)和視頻等。
2. 事件
教學(xué)人員可以為授課者和指導(dǎo)者創(chuàng)建事件。當(dāng)學(xué)生登錄Facebook時(shí)，其主頁(yè)面就會(huì)顯示授課計(jì)劃和指導(dǎo)者等的相關(guān)信息。
3. 記錄
當(dāng)授課、指導(dǎo)或示范等的相關(guān)信息被記錄后，學(xué)生可以很容易通過(guò)更新的Facebook頁(yè)面來(lái)獲得。
（三）案例三:利用 Facebook開(kāi)展協(xié)作學(xué)習(xí)
利用Facebook開(kāi)展協(xié)作學(xué)習(xí)可以基于僅僅在線（如把Facebook作為共享信息的媒介）和在線—非在線（如利用網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)備學(xué)習(xí)分組）兩種形式。Facebook包含不同的絕對(duì)分組和社團(tuán)，因此它可以為成員以某種方式加入網(wǎng)絡(luò)并開(kāi)展協(xié)作學(xué)習(xí)提供機(jī)會(huì)。
在“教學(xué)媒體與技術(shù)”課程教學(xué)中，我們?cè)O(shè)立了五個(gè)研究方向，分別是Web2.0、虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality）、移動(dòng)學(xué)習(xí)（Mobile Learning）、人工智能（Artificial Intelligence）和教育游戲 （Serious Game）。根據(jù)這五個(gè)研究主題，我們?cè)贔acebook中建立了五個(gè)小組以支持學(xué)生開(kāi)展協(xié)作學(xué)習(xí)，學(xué)生根據(jù)自己的研究興趣參與到不同的小組中（如圖5所示）。每個(gè)分組包括3~5個(gè)成員并且形成私人組。一旦形成私人組，組負(fù)責(zé)人就會(huì)邀請(qǐng)指導(dǎo)者和其他學(xué)生作為普通成員而加入此分組（如圖6所示）。指導(dǎo)者的角色是給組成員提供建設(shè)性的意見(jiàn)和反饋以監(jiān)控整個(gè)項(xiàng)目進(jìn)程，組成員則被建議盡量與他們通過(guò)Facebook開(kāi)展協(xié)作學(xué)習(xí)。鼓勵(lì)協(xié)作活動(dòng)如信息、討論和資源共享等。另外，允許學(xué)生使用因特網(wǎng)資源以達(dá)到他們的特定目的。另一方面，F(xiàn)acebook自身所具有的實(shí)時(shí)在線社區(qū)的特征對(duì)建立和維持一個(gè)虛擬世界中的在線實(shí)時(shí)社區(qū)有指導(dǎo)作用。在社區(qū)中，鼓勵(lì)用戶共享信息和協(xié)作學(xué)習(xí)。
七、結(jié)束語(yǔ)
Facebook是目前最流行的社交類(lèi)網(wǎng)站。盡管其最初的設(shè)計(jì)思想是為了人們交友、與老朋友保持聯(lián)系、共享信息和圖片而提供空間（它原先并不是為教育目的而設(shè)計(jì)的），但其所具有的獨(dú)特的特征和所提供的支持對(duì)教學(xué)和學(xué)習(xí)有著重要影響。本文以非正式學(xué)習(xí)理論和社會(huì)化學(xué)習(xí)理論為指導(dǎo)，主要分析了國(guó)外Facebook教育應(yīng)用的四個(gè)方面：Facebook作為教育平臺(tái)、Facebook作為學(xué)習(xí)工具、Facebook作為學(xué)習(xí)環(huán)境以及Facebook與第三方軟件的整合，并展示了Facebook教育應(yīng)用的成功案例。研究結(jié)果表明，目前國(guó)外Facebook教育應(yīng)用仍處于探索階段，但具有廣闊的應(yīng)用前景。今后的研究應(yīng)評(píng)估利用Facebook開(kāi)展教育活動(dòng)能否產(chǎn)生積極的結(jié)果，如增強(qiáng)對(duì)課程的學(xué)習(xí)興趣、獲得與學(xué)校有關(guān)的自我效能感或更高級(jí)別的與課程內(nèi)容接觸等。未來(lái)的研究可進(jìn)一步擴(kuò)大研究范圍，以期獲得更為全面、深入的研究成果。
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