机器人学课程教学改革研究

摘要:本本以现今大数据应用环境为研究背景，面向计算机应用科学类专业学生为例，针对目前高校中高等教育教学存在的问题，提出如何建设《机器人学》课程的改革思路。通过对《机器人学》课程的发展情况、研究进展、课程目标以及探索进行剖析，并对教学内容、教学手段、考核方法等几个方面进行分析及总结《机器人学》课程的建设情况，并立足新的计算机应用与软件工程类专业学生的特点，基于大数据背景下特征特点建设新《机器人学》课程，实现与大数据、人工智能、机器人以及计算机应用等技术的交叉融合，对大学课程建设和改革提供引导作用。

关键词:大数据;机器人;计算机科学与技术;课程建设;教育教学改革

1概述

近年来，大数据(BigData)一词被学术人员以及工程人员提及，乃至成为人们日常生活用词，人们越来越多地用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据［1-3］。现今，数据正在以惊人的速度膨胀并扩大，它已经开始标志着许多事物的未来发展情况［1-3］。同时，我们也需要认识到数据爆炸性增长带来的隐患。另一方面，在云平台的发展趋势下，大数据也吸引了越来越多的关注［4］，［5］。作为人工智能领域的重要分支，机器人技术及其应用已经成为人们其中尤为关注的领域之一［6］。机器人学(Robotics)与机器人设计、制造和应用相关的科学。机器人学涉及的科目很多，主要内容有运动学和动力学、系统结构、传感技术、控制技术、运动规划和应用工程技术等诸多方面［6］。在大数据与人工智能的新浪潮下，传统的《机器人学》课程设置可能不一定满足新时代环境的人才培养需求。面向大数据与人工智能，适合计算机类专业学生知识结构和能力教育的《机器人学》课程，亟需建设和开发。本文在面向“大数据”与“人工智能”浪潮背景下，多学科交叉融合特征和计算机应用类专业人才培养在知识、能力与素质上的要求，建设《机器人学》课程，将大数据、人工智能等概念和关键技术、前沿知识融入到《机器人学》课程体系，开拓学生视野，大数据等新浪潮下的科学研究能力和工程应用能力。

2《机器人学》课程建设方案

本节主要介绍在教学内容、方法及手段、考核方式等几方面进行的教学改革。本教改拟希望将《机器人学》课程建设成具有计算机类专业特色、符合工科学生培养目标的《机器人学》课程。2．1面向计算机类学生培养特色的改革教学内容。突出学生实践能力的培养是计算机类专业教育重要的特征。加强对计算机类专业课程的实践教学研究，有助于教育培养目标的实现。学生通过课程学会提出问题、分析和解决问题，不断提高实践能力和创新能力。另外，在《机器人学》课程实验中，可以将实验任务与课程教学相结合。2．2改革教学方法，改善教学效果。应用线上和线下教育技术，提高学生兴趣［5］。《机器人学》课程可以建立了课程网站，把教学大纲、课件、实验、习题及答案等教学相关材料放在远程端口，帮助学生课余自学［5］。采用启发教学法，培养学生主动性。由于机器人是一门实践性很强的课程，因此教师鼓励学生多动手、多调试，消除学生对课程的担忧心理，使学生更直观地理解和掌握知识，激发学生对新知识和新技术的求知欲，提高教学质量［5］。教学与科研结合，提高学生创新能力。《机器人学》课程可以积极鼓励学习能力强的学生申请机器人科研项目、参加大型的机器人比赛［5］。2．3考核方式。《机器人学》这门课程，需要修正考核单一化、唯一由期末考试决定最终成绩的传统考核方式。可采用多种方式手段考核。例如，期末考试和平时作业、课程设计、学术汇报、企业项目实习等多种方式结合，期末考试和家庭作业以考察智能机器人的基本概念和基础理论知识为主，成绩约占总成绩的50%，课程设计，学术汇报、企业项目实习等非期末考试，以考察实践动手和学术研究能力为重点，包括选题、设计理念、代码编写、发现问题、小组协助、学术展示等考核方式环节。《机器人学》课程汇报答辩等环节、占总成绩的50%。2．4辅助教学改革。《机器人学》这门课程的建设，要求做到理论教学与动手实践教学相结合，线上教学与线下教学相结合，通过优化供给方式，提高教育教学科学化，创新化水平。通过线上线下资源共享方式，一方面传授知识，一方面也可以为学生终身学习，终身更新知识库打下良好的基础。

3结语

本文对大数据与人工智能背景下面向计算机类专业学生的《机器人学》课程建设和改革进行了探索与研究，更新了传统的教育理念和教育教学方式方法，使其符合计算机类专业学生的专业特点和培养计划，教育理念，完善了在大数据与人工智能背景下适应新行业和新业态的《机器人学》课程专业知识体系，提出了合适的教育教学模式改革。通过启发式的课题线上研讨方式，实践式的课下线下设计开发方式，为学生提供多元化的学习空间。对于激发学生的学习热情和提升教学质量和效果，有着积极推进的作用。

作者:陈德潮 单位:杭州电子科技大学计算机学院