论文关键词：人才培养 课题组制度 实践学习 创新工程
论文摘要：针对智能专业中工程创新人才培养存在的工程实践、专业设置等问题，在分析智能科学与技术专业现状的基础上，本文提出差异性培养目标、课题组制度和以点带面制度等观点，结合河北工业大学智能系三个年级的具体实施情况，在课外实践方面取得令人满意的效果和成绩。
诺贝尔奖金获得者西蒙把自然科学定义为探索自然界的奥秘，阐明自然现象，发现自然现象之间的规律及定律。具体到智能科学，就是研究人的智慧，建立人机结合系统理论，并用其模拟人的智慧。但是，值得注意的是，技术科学从本质上是有别于自然科学的，技术科学是利用自然科学的一般规律与理论，研究人造物的构成方法及原理的科学[1]。如智能技术是在智能科学的框架内创建人机结合智能系统所需要的方法、工具和技术。然而，除了智能科学和智能技术，智能科学技术的研究任务还涵盖一个重要的组成部分——智能工程，即利用智能科学的理念和思想，充分运用智能技术工具创建各种应用系统[2]。由于智能科学、智能技术和智能工程三个领域所强调的研究任务不同，因此智能科学与技术专业人才培养目标可以分为科学技术型(或称为研究型)和工程技术型(或称为应用型)。前者是研究型培养模式，以培养具有学术研究或应用研究能力的人才为主，尤其要体现人才培养的综合性、复合性和创新性；后者是工程型培养模式，以培养在工程领域中具有应用复合能力的人才为主，尤其要体现人才培养的综合性、复合性和应用性[3]。更值得注意的是，进入21世纪之后，随着科学技术的迅猛发展，工程问题的综合性与复杂性也不断增强。在这种情况下，智能科学与技术专业如何解决复杂系统提出的一系列工程问题，培养出具有时代特色的优秀工程人才，是新时代赋予新专业的一种使命。
1智能科学与技术专业现状问题分析
由于智能科学与技术专业成立仅有短短7年时间，还处于不断发展之中，所以不可避免地存在一些问题。一般来说，智能科学与技术专业学生的培养存在两种模式：科学型人才和工程型人才。因此，如何根据各个学校的传统优势和培养目标来选择学生的培养模式，非常重要。然而，受传统教育模式的影响，即使在智能科学与技术专业中，对人才的培养仍然偏重科学型，这就导致了目前该专业学生工程能力存在这样或那样的问题[4]。
1.1缺乏实际的工程训练和实践
智能科学与技术专业虽然重视基础科学与技术课程学习和学生分析能力的培养，但是对工程实践训练和对学生相关综合素质的培养相对较弱，重理论知识灌输和轻实践能力培养的老问题仍然存在，教学、科研与实际生产的结合不紧密，因此学生的综合能力无法应对如今复杂系统的工程问题，难以满足用人单位的需求[5]。
1.2专业设置缺乏特色
随着对智能科学与技术专业的深入理解，人们逐渐认识到这个专业的重要性和光明前景。近几年，设置这个专业的高校正在迅速增加。然而，深入分析这一新专业的高校分布和地域分布，设置该专业的高校有“985”高校、教育部“211”工程重点建设高校、地方重点建设高校；而地域分布更为广泛，在北京、天津、湖南、杭州等多个区域[6]。智能专业的这种不同水平的高校分布和地域分布决定了每个学校的专业设置应该具有自己的特色，应该适应我国产业、经济结构多样性和地区发展不平衡性的需要。因此，院校不问自身条件如何，不看当地经济发展和产业结构如何，使得智能专业的办学模式和专业设置大规模趋同的现象应该得到充分的重视。
1.3缺乏对学生创新意识的培养
虽然近几年本科教育模式正在大力革新，如2010年国家层面开始实施的“卓越工程师”教育计划，但是本科教育的填鸭式教学模式仍然广泛存在，使学生被动地学习，以应付考试。这种模式的后果只会导致学生死记硬背，创新意识薄弱，造成了学校培养和实际需要的严重脱节。
2优秀工程创新人才培养的途径探索
根据目前智能专业中工程实践和课程设置存在的问题，我们提出了下面的解决方法。首先，根据学校的现实情况设置工程实践的培养目标；其次，根据课程设置的不足提出课题组制度和以点带面制度，作为课程设置的有效补充；最后，结合智能专业较新的专业知识实施创新型选题。通过有效实施这三个方法，培养优秀的工程创新人才。
2.1差异性培养目标
培养目标是实现优秀工程创新人才的关键。差异性培养目标是培养学生成才的本质属性，孔子早就说过“因材施教”的理念。所以，对智能科学与技术这个新专业来说，由于它仍处于快速发展和完善之中，尤其是不同类型高校又有实际情况，因此应该制定具有差异性和多样化的培养目标。比如说，研究型大学要致力于培养工程研究型、工程创新型的高端人才，以培养学术研究型的科学家、研发人员和设计工程师为主；而教学型大学工程人才的培养目标定位要突出应用型，以服务地方经济建设为主，培养从事工程施工和管理的工程人才。
差异性培养目标不但体现在不同地域和不同类型的高校之间，即使在同一所高校，也应根据学生的兴趣和实际情况确定不同的培养目标。具体来说，即使是一个班级的学生，他们的兴趣和目标也不尽相同，如有的学生立志学好英语，有的学生准备全力以赴考研不顾其他，有的学生准备把自己的兴趣当做追求目标。因此，充分考虑和尊重学生目标的差异性，是培养创新人才的一个前提。
2.2改革培养方式与途径
目标确定以后，接下来就涉及到优秀工程创新人才培养如何实施的问题，其核心是让学生得到充分的工程训练，调动学生的积极性、主动性。实际操作过程中，教师可以把学生真正放到竞赛的赛场上，如参加教育部“质量工程”建设的物联网创新创业大赛、“挑战杯”设计大赛、“盛群杯”单片机创新设计竞赛、“飞思卡尔”智能车竞赛等。这些竞赛都是以创新为主要诉求，课题的名称自拟。因此，通过这些比赛，学生们可以从选题、制作、参赛、完善作品等多个环节体会工程创新的全过程，大大提高工程实践能力，为成为工程创新人才打下坚实的基础。如何根据智能专业的特点，并结合各种创新竞赛，来实施这样的工程训练呢？通过下面两种制度可以有效实现。
第一，实施课题组制度。即把智能系的学生分成多个课题组。如我校的第一届学生分成了7个课题组，每组4～5人，在课题组的基础上实行导师制，每位导师可带1～2组。课题组的培养目标是培养学生独立提出问题的能力、独立解决工程实际问题的能力、科学研究能力和科技开发及组织管理能力。但是，有一个前提，课题组制度要保证让学生广泛参与，这样才能最大可能和最大范围地培养优秀工程创新人才。因此，实施下面的以点带面制度，对保证学生的参与广度和培养质量非常必要。
第二，实施以点带面制度。随着智能专业的快速发展，学生越来越多，课题组越来越多，但教师的精力毕竟是有限的，难以指导太多课题组的学生。我们采用以点带面制度来解决这个问题。从横向方面看，我们采用组长负责制和核心组员制，每个课题组的组长和核心组员由能力相对较强的学生担任，作为导师和课题组组员之间的联系纽带，导师仅仅将相关的课题任务传达给他们即可。这样既能够大大降低指导教师的工作量，也能够充分调动学生的积极主动性和自主性，锻炼他们独立解决问题的能力和团结协作、组织管理的能力。从纵向方面看，在课题组还涉及到不同年级的情况下，以点带面制度就是核心组员指导低年级学生。这样就实现了同一年级之间、不同年级之间的良性循环，保证无论那个年级的课题组，总有一个核心组员在指导，而指导教师一般仅仅亲自指导核心组员，最终实现使用指导教师的有限时间，而使学生的收益最大化。以点带面制度保证了教学指导质量和学生深入、广泛、全过程参与工程训练活动，从而锻炼他们的工程创新能力。
2.3重视对学生创新实践能力的培养
创新是教育部实施的“质量工程”的核心。对智能专业的学生来说，创新的核心是创新意识和选题。该专业学生一般会接触到最新的智能传感技术、智能控制技术、智能执行技术、智能信息处理技术。这些新的技术自然带来一批新的元器件和新的信息处理方式。因此，使用这些新的元器件和新的信息处理方式，结合我们的生活需求，就比较容易实现具有创新性的选题。选题确定后，就可以采用课题组的方式和以点带面的模式，通过“实践学习”方式，将专业理论的学习与科研实践紧密结合，在项目实践中增强学生的自主学习能力、创新思维能力和实践动手能力，促进学生的综合素质发展，最终培养一批兼具创新力和领导力的精英之才。
通过以上三个方面的实施，智能系的几个课题组在“挑战杯”、“盛群杯”单片机创新设计竞赛等创新类比赛中制作出很有创意的作品，应用了智能专业的许多知识，取得了优异成绩。这极大锻炼了学生的工程创新能力，初步达到了工程创新人才培养的目标。
3结语
在国内各个专业普遍重视工程创新人才培养的大环境下，笔者为培养优秀的工程创新人才提供了一种思路和方案。笔者提出差异性培养目标、课题组制度和以点带面制度，并把这些方法应用到智能系学生的工程能力培养上，确立了学生的自我管理方式。学生做出了优秀的创新作品，通过在创新竞赛中的全过程“实践学习”，增强了实践动手、团结协作和组织协调等工程能力，最终成为能够提出创新问题并有效解决问题的具有工程创新能力的人才。该方法具有较强的实践价值和良好的效果，初步达到了将智能系专业学生培养成为工程创新人才的培养目标。
参考文献：
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[3] 魏秋月. 关于智能科学与技术专业人才培养和学科建设的思考[j]. 教育理论与实践,2009,29(9):18-19.
[4] 王万森,钟义信,韩力群,等. 我国智能科学技术教育的现状与思考[j]. 计算机教育,2009(11):10-14.
人工智能作为一门课程［1］，开设时间距今只有40多年，但发展极为迅猛。人工智能课程的内容涉及计算机科学、数学、系统科学、控制科学、信息科学、心理学、电子学、生物学、语言学等等，几乎所有科学工作者都可以在人工智能中找到自己感兴趣的问题。目前，国内外已有众多高校指定人工智能为计算机科学与技术及其相关专业的主修专业基础课程，它在拓展计算机和自动控制的研究和应用领域方面有着极其诱人的学科发展前景。自2003年起，国内诸多高等院校陆续开设“智能科学与技术”本科专业，同时也有更多高校在传统信息类专业中加大了人工智能课程的课时比重，因此如何提高人工智能课程的教学质量显得尤为重要。?
本文结合人工智能课程的特点以及自己教学与研究的实践，对本课程的教学进行一些探讨，以期改进人工智能课程教学方法，达到提高本课程教学质量的目的。??
一、兼顾课程内容的统一性和差异性??
人工智能课程的核心内容主要集中在对基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其应用的认识和理解上，尽管各种基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成体系，但是它们之间又存在着许多内在联系和规律。从这一点来看，人工智能课程与其他很多计算机课程是不同的，这就要求人工智能课程的授课要具有自己的特色。?
知识表示、知识推理、知识应用是人工智能课程的三大内容，解决任何一个人工智能问题都离不开两个步骤，即知识表示和问题求解。由此，人工智能课程从总体结构上就有了一个比较清晰的脉络，即首先必然要学习各种知识表示方法，然后是利用这些知识进行推理，进而实现知识应用，最终达到问题求解的目的。问题求解又分为基本的问题求解方法和高级问题求解方法。图搜索策略、启发式搜索、消解原理以及规则演绎系统等都属于基本的问题求解方法。计算智能、专家系统、机器学习、自动规划等属于高级问题求解方法。?
同时，人工智能课程某些章节或者某些方法算法在一定程度上又自成体系。例如，各种不同的知识表示方法不管是数据结构还是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有许多不同的学派［2］，本课程往往同时会介绍不同学派的算法，这些学派在人工智能的基础理论和方法、技术路线等方面是完全不同的，甚至是对立的。?
这些都要求我们在教学过程中不仅要强调人工智能课程理论的统一性和完整性，又要兼顾各学派的特点，尊重甚至调动学生们对不同人工智能学派及其方法的兴趣。在编写和选用教材时也要注重这一点，我们选用的是蔡自兴教授编写的《人工智能及其应用》系列教材［1,2］，该教材以逻辑主义学派为主线，兼顾引进其他学派的精华内容，具有较强的科学性。
??二、实施分层次教学??
各高校一般同时为计算机相关专业的本科生和研究生开设了人工智能课程，甚至有的非计算机类专业也开设有人工智能课程。不同层次的学生对人工智能课程要求掌握的程度不同，我们首先明确本科生和研究生以及非计算机类专业学生的教学目的和教学内容，做到分层次设计人工智能课程教学?过程。?
本科阶段的人工智能课程课时量较少，本科层次只需要做到对大部分人工智能概念和算法了解、认识，少部分达到理解层次。本科生一般都是在高年级（三年级下期或者四年级上期）开设人工智能课程，这时已有不少学生准备继续读研或者已经被保研，因此在兼顾全体学生教学层次的同时，要注意给这部分学生足够的相关参考书目，让他们能够利用课余时间广泛深入了解人工智能相关算法，老师在课后还应和他们进行充分讨论，培养他们对人工智能的特别兴趣。?
非计算机类专业的学生往往需要学习如何利用人工智能知识解决该专业领域内的问题，因此在教学中要尽量有专业针对性地进行教学。例如针对农科类专业，在教学专家系统过程中，我们要求学生参考北京农业信息技术研究中心开发的农业专家系统开发平台（paid5?0）理解并开发与本专业领域相关的简易农业专家系统。?
给研究生开设人工智能课程要求做到概念理解，基本算法精通，即要求全面、系统地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干应用实例，并且能灵活运用所学知识阐述解决实际问题的方法和途径。课程教学中要致力于培养学生分析问题与解决问题的能力，要求研究生将人工智能方法与自己的研究方向相结合，用人工智能方法解决所研究课题中的实际问题，并撰写相关的课程论文，以小型研讨会的形式进行报告交流。实践证明，我们的研究生的人工智能教学效果明显提升，成效突出。
??三、案例驱动，寓教于乐??
采用案例教学是为了充分调动学生的学习兴趣，增强学生学习的自觉性［3］。通过案例教学能把枯燥的人工智能理论知识具体化、形象化，可以使学生更加感性地理解课堂教学内容。这些案例都是以教师所从事的科研项目中的实际应用环境为背景进行阐述的，让学生能在实际环境中理解概念和知识，学会利用人工智能知识去分析和解决实际问题。在教学过程中要选择学生容易接受的案例，体现理论联系实际的特色，激发学生的兴趣。?
例如，在讲授“计算智能”内容时，我们结合黄河三门峡和小浪底水库水沙联合智能调度系统［4］进行讲解。综合三门峡水库和小浪底水库防洪运用的基本原则、历年调度方案、专家的经验、历年数据和现有的调水调沙数学模型，分别利用模糊决策、神经网络、遗传算法及综合集成方法来实现三门峡、小浪底水库水沙联合调度。?
又例如为了让学生走近机器人，我们进行了一场机器人展示课，将研究所现有的MOROCS?1（中南一号智能移动机器人）、ASR（广茂达）、AmigoBot（自主移动机器人）、CanDroid（罐头机器人）、MD?375 Rover（人控漫游车）、Fokker D7（人控飞机，1:72）、Rockit OWI?769K（声按、压控火牛机器人）、Hexapod Monster（六足爬行机器人）、Hubo（多机能歌舞机器人）等各类机器人全部拿出来给学生做了功能演示［5］。亲眼看到这么多机器人，同学们都非常兴奋，对人工智能课程的兴趣高涨。?
在进行案例教学时，引导学生带着问题和求知欲望深入理论的学习，让学生在案例中寻找问题的答案并获取知识。在讲授利用神经网络进行水库调度时，引导学生分析如何确定神经网络的输入端数据，什么是泛化能力以及如何提高神经网络的泛化能力。?
为了巩固所学内容，可以让学生组成讨论小组对教师提出的论题进行讨论，分小组阐述自己的观点，这样有助于提高学生学习的主动性，还有助于培养学生思考问题的能力和提高理论教学的效果。案例教学的关键在于引导学生利用所学到的理论知识去解释、分析和解决现实案例中的问题，以达到训练学生理论运用和深入理解理论知识的目的。?
此外，我们挑选了机器人足球、拖拉机扑克牌、中国象棋、五子棋等普遍受人喜爱的智能游戏，让学生亲手设计小型智能游戏软件，在设计的过程中掌握高深的人工智能理论知识，让学生学得会、用得上、记得牢。
??四、结语??
以上谈到的一些教学方法是我们在教学过程中总结体会比较深刻的方面，以供探讨。事实上，要进一步提高人工智能课程的教学质量，还有很多方面需要改革和加强。如不断强调人工智能教师的专业素质，要求他们在讲授好人工智能课程的同时，努力提升出自身的专业素质，给学生一个良好的专业素质导向。其次，在人工智能课程教学过程中还需要有培养实用型人才的教学理念，特别是注重培养有创新意识的实用型人才。注重培养学生的质疑能力，只有通过质疑和提出问题，学生的创新意识才能够得到不断强化，创新思维能力才能够得以不断提高。?
人工智能学科是一门非常年轻、又非常前沿的学科，有其自身的突出特点，人工智能课程教学必然与其他计算机专业课程教学不同，需要更多的从事人工智能教学的教师在自身的教学实践中不断积累经验，进行广泛的教学交流。
参考文献?
［1］
蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(研究生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2004（8）: 1-4.?
［2］蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(本科生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2003（8）:288-290.?
［3］雷焕贵, 段云青. 中美案例教学的比较［J］. 教育探索， 2010（6）: 150-151.?
【关键词】 呼叫中心 能力评价 多智能体 专家系统
一、引言
呼叫中心是一个企业解决客户问题的关键，其核心竞争力是员工队伍，队伍的能力过硬，才能够提供给客户优质的服务，提高企业的竞争力。可是员工的能力与素质是参差不齐的，这让呼叫中心在管理自己的员工队伍与企业提高对外形象上面临着较多困难，怎样在招聘员工时对员工的能力进行全方位、高精确的评价，做到遴选上的针对性和有效性就是一个急需解决的问题；对已入职的员工进行科学的评价也是提高员工工作积极性和工作效率的关键环节。针对上面呼叫中心面临的两个问题，本文提出了一种基于多智能体专家系统的员工能力评价方法。
二、多智能体专家系统研究概述
现代智能体的概念是有人工智能学科创始人之一的Minsky[1]提出的，它是能够通过感知器感知其所处的环境并通过反应器对环境产生作用的计算实体。由于多智能体的自主性、分布性、协调工作的特点，并且具有较强的自组织、自适应、学习推理能力，因此在求解问题时健壮、可靠，具有较高的求解效率。目前多多智能体的研究主要集中在：多智能体的理论、多智能体的体系结构、多智能体之间的协调和协作、多智能体的学习及系统应用。多智能体在员工能力评价方面的应用是一个新的应用领域。
专家系统是由美国的 Feigenbaum[2]教授首次提出的，它可以解决的问题包括解释、预测、诊断、设计、监视、控制等，专家系统对于员工能力的评价具有天然的适应性，因为评价本身就要用到大量的专家评价的知识和方法。
把多智能体专家系统作为一种评价方法引入到呼叫中心员工能力评价中， 既用到了主观评价的概念， 也涉及到了客观评价的知识，是一种主客观方法相结合的方法，具有很强的适用性。
三、呼叫中心员工能力评价基本理论
现阶段对于呼叫中心员工的能力评价分为两种，在员工入职前，对其能力的评估主要依据企业招聘人员的评价，主观性较强，在员工入职以后，对于员工的评价主要依据是客户的反馈，准确性不高并且评价指标较为单一。本文把对员工能力评价的基本流程进行科学的规划，为多智能体专家系统评价方法的执行打下基础。
3.1呼叫中心员工能力评价基本流程
对员工能力的评价一般包括三个主要过程：评价活动准备阶段；评价进行阶段；评价结束阶段。
3.2员工个人信息的获取与数据处理
对员工信息的收集一般包括三种方式，第一：问卷调查；第二：员工个人访谈；第三：员工工作记录。各种信息获取方式具有不同的特点，它们有不同的适用情况，人们在真正的实施过程中应该通过多种渠道收集信息，通过对不同来源的数据进行比较分析，得出可信度较高而且比较全面的信息。
通过各种信息获取方式采集来的员工的信息往往是杂乱无章的，需要经过选择、整理和加工，使它们成为便于利用的形式，这个过程就是数据信息的处理。具体处理过程包括信息的鉴别与筛选，信息的整理与序化，信息的加工。
3.3构建员工能力评价指标体系
对一名员工评价涉及到其个人数据，数据具有不同的属性，只有将这些相应的属性转换成不同的指标，并且在这些指标的本质属性与表面特征之间建立一定的对应关系，分析人员才能够通过有效的评价方法进行科学客观的评价。对于呼叫中心员工来说，具体的指标主要包括业务水平、工作效率、责任感、工作勤情、协调性、积极性、进取心、创意、团队精神、服从性等方面，其中每个单项可能包含二级指标或者三级指标。指标体系构建的完善与否是评价结果是否准确的关键。
四、多智能体专家系统员工能力评价流程
多智能体专家系统进行员工能力评价的流程和现实中的评价过程具有一致性，也包括评价准备、评价进行和评价结束三个基本的阶段，但是在处理的方法上有自己的方式。本节针对员工能力评价的一般流程，介绍多智能体专家系统进行价的具体流程与原理，主要涉及三个重要环节，员工数据的收集与整理、评价指标体系的构建以及具体的评价方法的设计。
基于多智能体专家系统的员工数据收集
4.1基于多智能体专家系统的员工信息收集与整理
在专家系统的知识库中存储了数据收集与整理的相应规则，设计了针对数据的收集、预处理、标准化的智能体，每个智能体在专家系统的知识库中提取相应的规则，然后根据规则执行自己的功能，并更新知识库中的规则，具体流程如图1所示。
4.2基于多智能体专家系统的员工能力评价指标体系构建
指标体系的构建主要包括确定评价指标和指标权重确定两个部分，下面介绍本文的多智能体专家系统是如何完成这两个过程的。
（1） 评价指标确定
评价指标体系的确定主要依赖于多智能体的指标提取功能。知识库中存储了一些常用的员工能力评价指标体系，这些指标体系适用于不同类型的呼叫中心员工，得出的结论也各不相同，它们共同构成了本文的指标体系构建的基础；指标智能体在对处理后的数据进行指标提炼，对比知识库中常用的指标体系，得出本文的指标体系，针对于指标体系中的每一个指标都有一个专门的指标智能体，它负责对相应指标下的数据进行量化与单项评价。
（2）指标权重确定
指标体系建立起来以后，接下来需要确定各个指标对应的权重，权重的确定依赖于专家的经验知识以及专家智能体的学习功能，学习算子采用的具体方法是基于广义最大熵原理[3]的遗传算法，针对每一个专家的经验知识得出一组相应的权重，具体过程如下：
第一步，指标数据的整体标准化处理。各个评价指标对应的数据虽然已经量化处理过，但是它们之间可能存在着属性和数量级上的差异，需要对这些数据进行标准化处理，目的是消除各个变量之间量纲的影响。设这 n 位员工的原始数据为
第二步，权重确定的准则。各个指标权重的设定要考虑这样两个条件，第一个是权值的设定能够使员工的综合评价值携带足够多的信息，以使其评价值尽可能分散，也就需要G 的方差最大，也就是
第二个是最大化系统内所有随机变量的信息熵，保证选择的权值是不偏不倚的，其中系统的随机变量就是各个指标的权值，熵的衡量是基于各个指标可能权值的概率。
第三步，遗传算法求解权重。上面的问题是一个有约束非线性数学规划的问题，本文采用遗传算法进行求解，将其转化成无等式约束的问题再进行求解。
4.3基于多智能体专家系统的结果一致度评价方法
多智能体专家系统的知识库中存储了多个专家评价的经验知识，通过上一节的指标权重的确定方法每一个专家智能体中保存了一组指标的权重，专家智能体通过改组权重对每一位科研人员进行单独的评价，各个专家智能体的评价结果对于最终评价结果的影响是不同的，也就是说不同的专家智能体可能具有不同的权重。由于专家的经验知识是不同的导致每个智能体的评价结果各不相同，在这种多指标的评价过程中，各个专家的评价有各自的特点，很难说哪个专家的评价准确，哪个专家的评价不准确，本节提出了一种结果一致度组合评价方法，所谓的结果一致度，就是指某个专家智能体的评价结果与其他专家智能体的评价结果的相似程度，如果一个专家智能体的结果一致度比较高，说明它和其他智能体的评价结果比较接近，应该赋予该智能体较高的权重，反之则赋予该智能体较小的权重[4]。这和我们现实中的评价是一致的，虽然在现实中也存在着少数人正确的特殊情况，但是在特殊的专家群体中，专家们的观点一般并不会有太大的差距，因此在评价中，赋予结果一致度较低的智能体的权重较低是合理的。
下面介绍结果一致度的详细计算方法，假设有 n 个专家智能体的评价结果，设第 i个评价结果为Xi。将它与其他智能体的评价结果进行回归：
上式中 c 为常数项，a1，a2，…，an为回归系数。
回归拟合优度说明了其他智能体的评价结果对第 i个智能体的评价结果的解释程度，或者说是第 i个智能体的评价结果与其他所有评价结果的相似程度，这就是结果一致度。最后将结果一致度进行归一化处理，得到组合后各个专家智能体的权重即
最终组合评价结果为
基于结果一致度的组合评价度量了某个智能体的评价结果对于其他的评价结果的相似度，比一般的基于平均原理的组合评价方法要科学。经过上面的三个过程，完成了多智能体专家系统的员工能力评价，从它们各自的原理可以看出，评价的每一个过程都是基于专家系统的知识与多智能体之间的协作，最终共同完成评价的目标。
4.4多智能体专家系统的设计与实现
多智能体专家系统包括三个主要的部分：专家知识库，评价部分，数据库。其结构图如图2所示。多智能体包括多种类型的智能体，包括数据收集智能体、数据预处理智能体、数据标准化智能体、指标智能体、专家智能体。
五、结论
传统的人力方式的员工能力评价存在种种弊端，比如主观性强，马太效应明显等缺点，本文所提出的多智能体专家系统的评价方式，是一种基于人工智能方法的自动评价方式，克服了人工评价的缺点，具有较强的实用性。
参 考 文 献
[1]高太光， 陈培友. 基于粗糙集和群决策的高校教师科研能力评价模型研究[J]. 科技管理研究， 2011， 21： 131-133.
[2]廖瑞辉， 陈星光. 智能交通系统研究现状与对策分析[J]. 综合报道， 2014， 1： 6-9.
关键词：智能制造；智能科学与技术；人工智能技术；机器人；实验平台建设
智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节。具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。是信息技术和智能技术在装备制造过程技术的深度融合与集成。加快推进智能制造，是我国在全球新一轮产业变革竞争背景下出台的《中国制造2025》的主攻方向。广东省作为国内制造大省和全球重要制造基地，也对接印发了《广东省智能制造发展规划（2015-2025年）》。针对广东省制造业的创新能力、产业结构、信息化水平的缺乏竞争力的问题，大力实施创新驱动发展战略，推动智能制造核心技术攻关和关键零部件研发，推进制造过程智能化升级改造，实现“制造大省”向“制造强省”转变。创新驱动，智能化升级改造需要国际领先水平人才的引进和高等院校实战型工程技术人才培养。我院智能科学与技术专业就是面向广东智能产业的深度融合设置的。其专业实验平台的建设需要针对广东省高端装备、制造过程、工业产品智能化等领域的薄弱环节，以“机器智能”为方向，完善实验教学体系、整合实验教学资源，开设综合性、创新性的实验项目，培养学生实践能力和创新意识。紧密联系企业，针对智能制造关键技术协同创新。培养具有智能系统开发与设计、智能装备的应用与工程管理能力；能在智能装备、智能机器人、智能家居等领域从事智能系统的是开发与设计、应用于维护、运营与管理的“厚基础、强应用、能创新”的高素质工程应用型人才。
1专业实验平台建设思路
面向智能制造专业实验平台的建设，依据《广东省智能制造发展规划（2015-2025年）》中发展智能装备与系统，工业产品、制造流程智能化升级改造的任务，从智能科学与技术知识体系中提取专业发展方向的课程，建立完善专业实践教学体系。以“机器智能”为方向建设人工智能与机器人实验室为核心，以项目、科技竞赛、紧密对接企业协同创新为手段，培养学生能够运用工程基础知识和专业理论知识设计工程实验，分析实际问题的能力，培养学生查询检索资料文献获取知识的能力，培养学生能够综合运用自然科学知识、专业理论知识和技术手段设计系统和过程解决实际问题的能力。通过科技竞赛等活动，培养学生在团队里具有工程组织管理能力、表达能力和人际交往能力。通过与企业的合作，掌握基本创新方法，并让学生具有追求创新的态度和意识，以培养学生的综合素质和能力为重点。立足华软学院电子系电子信息工程嵌入式专业、自动化专业、通信工程专业现有的平台优势，按照“整合、集成、共享、提升”的基本思路，完善支撑体系，优化验教学资源配置，建设一个能够与广东智能产业深度融合的阶梯形层次化实验平台。
2实验平台建设内容
智能科学与技术专业实验实践平台的建设要依据实验教学体系的构建，突出面向智能制造工程实践为特色，按照学生的成长需要，建立阶段化、层次化、模块化的实验教学体系。
2.1专业实践课程体系建设
面向智能制造的智能科学与技术专业定位是以工程应用型人才培养为目标的，是在通识教育基础上的特色专业教育。专业课程体系的建设首先还是以培养学生具有扎实自然科学基础知识，人文社会科学知识和外语应用能力为基础，其次是智能科学与技术专业技术基础课程，如数字系统与逻辑设计、数字信号处理基础、信号与系统、电路分析与电子电路；c语言程序设计与算法分析、数据结构、数据库与操作系统、微机原理与接口、传感器与检测技术等。最后是专业方向类课程，也是专业的核心课程，如制造业基础软件中的嵌入式软件、工业控制系统软件，工业机器人中人工智能技术应用和智能控制技术。主要有知识获取模式识别；数据通信与网络；嵌入式系统移植和驱动开发；嵌入式应用开发；人工智能与神经网络；智能控制技术；机器人学等课程。培养学生具备计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等技术，完成系统集成，并配合专业实践课程体系如图1，完成电子工艺实习、技术基础课程、核心课程的课程设计和综合项目实验，并在工程应用中实施的能力。
2.2实践教学体系建设
依据专业实践课程体系，构建主要包括计算机基础、电路基础、信息与控制基础、嵌入式技术、机器智能系统五大模块开展不同学习阶段层次化的实验教学体系。主要包括基础类、专业实训类、综合创新类。
1）基础类实验注重开设与课堂教学中基本理论相结合的精品实验项目，并逐步提升基础实验课时的比例。从实践中启发引导学生牢固掌握基础理论知识。除此之外，还要注重工作方法和学习方法的能力培养，如收集信息查找资料、制定工作计划步骤、从基础理论到解决实际问题的思路以及独立学习新技术的方法和评估工作结果的方法。培养学生厚实的专业基础知识和能力。
2）专业实训类实验主要以项目教学、案例教学、情景教学方式培养学生利用专业知识及方法独立解决行业领域内的任务和问题并能够评价结果的能力。如智能传感应用项目，人工智能技术实验项目，知识表示与推理项目，计算智能项目，专家系统，多智能体系统；机器人项目，如最小机电系统组成，如何完成对电机的控制；利用单轴或双轴控制平台实现基本搬运装配作业。
3）综合创新类实验注重培养学生从理解问题域开始，获取数据和知识、开发原型智能系统、开发完整智能系统、评估并修订智能系统、到整合和维护智能系统六个阶段构建智能系统。如开展人工智能技术在智能制造中的应用包括产品设计加工、智能生产调度、智能工艺规划、智能机器人、智能测量等；直角坐标机器人实现码垛搬运、多关节串联机器人、弧焊机器人实训等。
4）科技竞赛、与企业协同创新，通过观察记录待智能化升级的工厂生产过程，发现定义问题、提出假设、搜集证据检验假设、发表结果、建构理论等实验过程设计的能力。培养学生掌握基本创新的方法，团队协作管理能力、表达沟通能力等。如嵌入式设计大赛、机器人大赛等科技竞赛；以及针对自动化生产线的嵌入式工业控制系统设计；针对原材料制造企业的集散控制、制造绦屑成应用；针对装备制造企业的敏捷制造、虚拟制造应用；工业机器人在汽车、电子电气、机械加工、船舶制造、食品加工、纺织制造、轻工家电、医药制造等行业的应用。
2实验教学保障
智能科学与技术实验平台建设以人工智能与机器人实验室建设为核心，结合目前学院嵌入式系统实验室、自动控制实验室、传感器技术实验室、通信原理实验室资源，仪器设备共享共建的原则，系统化筹备购置。人工智能机器人实验室主要针对智能系统设计开发和机器人应用，基于计算机系统的人工智能技术学习应用包括人工智能技术在智能制造应用和工业机器人仿真软件ABB Robot Studio。基于“探索者”机器人系统控制实训箱Rino-MRZ02（包含履带机器人、双轮自平衡机器人、5自由度机械臂、6自由度机械臂等）
可以开展的项目有：利用启发式算法、遗传算法、蚁群算法等模糊数学理论对工业产品设计进行性能模拟、运动分析、功能仿真与评价；利用人工神经网络自学习、自组织构造产品加工过程新能参数预测模型。利用模式识别、机器学习、专家系统、多智能体系统进行感知、并对环境的改变进行解读、动作进行规划和决策；利用专家系统、遗传算法、模糊逻辑集中式解决生产调度多目标性、不确定性和高度复杂性的问题，寻求最优规则，提高调度的速度；利用蚁群算法、遗传算法分布式多智能体系统进行问题分解、彼此协商、任务指派、解决冲突。
履带机器人可开展电机控制实验；运动控制实验；HD轨迹控制实验；无线通信实验。双轮自平衡机器人呢可开展自平衡模块实验；倒立摆算法实验；双轮载具运动实验。6自由度双足机器人可开展双足运动控制实验；步态规划实验；双足平衡实验；机构改装实验。5自由度机械臂可开展机械臂运动控制实验；颜色分拣实验。可扩展为8自由度双足机器人、轮腿式机器人等技能提高类课程设计。
通过ABB公司的机器人仿真软件RobotStudio进行工业机器人的基本操作、功能设置、二次开发、在线监控与编程、方案设计和验证的学习。
关键词：人工智能计算机技术
一、人工智能的定义
“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破，人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”，并使之在越来越多的领域超越人类智能，人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。
二、人工智能的应用领域
1.在管理系统中的应用
(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说，就是将企业各部门的数据进行统一集成管理，搭建人工智能的应用平台，使之成为企业管理与决策中的关键因子。
(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式，也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善，推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统，计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块，体现了教学系统开发的全部内容，拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。
2.在工程领域的应用
(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用，具有极大的科研和应用价值，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上，早在1982年，美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果，由此，掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前，医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用，从而应用于内科、骨科等多个医学领域中，并在不断发展完善中。
(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工业领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。
3.在技术研究中的应用
(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器，以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动，减少了任务因素造成的无擦，提高了检测的可靠性，实现了超声检测和评价的自动化、智能化。
(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全是我们关心的重点，因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术，开发更高级AI通用和专用语言，和应用环境以及开发专用机器，而与人工智能技术则为我们提供了可能性。
三、人工智能的发展方向
1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。
2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
3.SOAr是一种通用智能体系结构，其始终处在人工智能研究的前沿，已显示出强大的问题求解能力，它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。在它的研究中突出4个概念:(1)所处的境遇机器人不涉及抽象的描述，而是处在直接影响系统的行为的境地。(2)具体化机器人有躯干，有直接来自周围世界的经验，他们的感官起作用后会有反馈。(3)智能的来源不仅仅是限于计算装置，也是由于与周围进行交互的动态决定。(4)浮现从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。目前，国内外不少学者都对机器人足球系统颇感兴趣，足球机器人涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统，是一个多机器人协作自治系统，同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。
参考文献：
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关键词：信管专业 人工智能 案例教学法
1.引言
信息管理与信息系统专业是管理科学与工程学科的一个重要组成部分，是由信息技术、管理科学和系统科学交叉形成的前沿学科，它运用管理学、运筹学、系统科学和经济学的知识和方法，通过以计算机为基础的信息系统实现各种管理活动和信息处理业务。该专业培养的人才在信息化建设中主要承担信息系统运行管理和伴随企业成长而不断更新信息系统的使命，人才的就业岗位归属于各种组织（企业）的信息中心或管理行政部门。在信息系统中，人工智能知识和技术的应用随处可见：专家系统、智能监控、智能信息检索、组合优化、分布式计算、智能管理和智能决策等。
人工智能课程是一门研究运用计算机模拟并延伸人脑功能，综合逻辑学和认知科学的综合性学科，其研究领域广泛，如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿，有许多研究成果不仅在工业、商业和军事上使用，而且不同程度地进入了人们的生活、学习和工作中，并对人类的发展产生了重要影响。在信息管理专业中教授人工智能课程的过程，与计算机专业的研究型教学不同，根据课程专业特色更应强调人工智能方法在实际信息管理系统中的应用。由于课程内容涉及大量抽象知识和复杂算法，信管专业学生往往在听课过程中不能及时消化，甚至认为难以理解而影响学习积极性，本文将在经济管理类课程中使用的案例教学法引入到人工智能课程教学中。
2.人工智能课程中的案例教学方法应用
案例教学是20世纪初由哈佛大学创造的围绕一定培训的目的把实际中真实的情景加以典型化处理，形成供学生思考分析和决断的教学形式，通过独立研究和相互讨论的方式，提高学生的分析问题和解决问题能力的一种方法。案例教学方法具有明确的目的性、较强的综合性、突出实践性、学生主体性、过程动态性、结果多元化等特点。在人工智能课程中，结合案例教学方法，对学生学习理解抽象知识有很大作用。
2.1“智能”概念中的案例选择
兴趣是最好的老师，在学生刚刚进入新课程学习时，能否有效激发其学习兴趣，将直接关系到整个课程的教学过程顺利与否，学生是否发挥学习主动性和对课程知识的掌握程度的高低。因此，在第一章中引出“人工智能”的基本概念时，我选择每位同学在儿时的玩具――魔方，将魔方恢复过程转化为在人工智能搜索原理平台上的启发式搜索模型，令学生从儿时简单地无序转动魔方的玩法中，体会到魔方模型在搜索运算过程中应该考虑到的问题：衍生出来的节点应尽可能少，又要保持魔方各面在旋转中颜色属性的相应变换。同时辅以视频和实物的演示，使学生对人工智能课程有了初步认识，并对问题建模和搜索策略产生浓厚的兴趣。
2.2“知识表示”中案例选择
知识表示是人工智能研究内容的基础部分，涉及状态空间表示法、问题规约法、谓词逻辑法、产生式法、语义网络法和框架表示法，为了充分发挥学生的联想能力，案例选择语义网络法的图形表示案例。语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。在语义网络知识表示中，结点一般划分为实例结点和类结点两种类型。结点之间带有标识的有向弧表示结点之间的语义联系，是语义网络组织知识的关键。在“连接词在语义网络的表示方法”内容中，选择带有蕴含关系的命题：“如果车库起火，那么用CO2或沙来灭火。”的案例，首先构造简单的语义网络，抽取出蕴含连接词前件“车库起火”和结论“用CO2或沙来灭火”两个命题。再抽取出前件命题事件结点“起火”和地点“车库”；结论命题事件结点“灭火”和事件工具属性“CO2”和“沙”，且两工具间是“或”的关系。学生可以在课堂上及时地应用刚学到的知识表示出此语义网络，我在此基础上扩展，对具体事件进行联想，可以得到失火事件的实例联系后的复杂语义网络。再辅以其他负责命题的语义网络表示练习题，让学生体会理解并及时掌握语义网络知识表示法。
2.3“专家系统”中案例选择
专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序，是可以根据人们在专业领域内的知识、经验和技术求解问题并做出决策的计算机软件系统。专家系统已广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。在讲授此部分内容时，选择“营养配餐系统”给学生演示，同时辅以讲解，邀请学生参与系统操作，让他们为自己量身设计一套科学营养的菜单，在完成任务的过程中，掌握专家系统的基本结构与工作原理；了解专家系统正向、反向推理和不精确推理的基本原理；了解专家系统解释机制的基本概念。在案例教学后，利用Visual Prolog工具，完成简单的专家系统的设计。
3.结语
本文介绍了在信息管理专业中人工智能课程的教学内容，运用案例教学方法对课程中抽象内容讲解并激发学生学习兴趣，在案例教学过程中注意和学生的互动，将他们带入到学习环境中，诱发他们的发散联想思维，同时又参与到案例的应用中。实践证明，将案例式的教学方法引入到非计算机专业的人工智能课程中，能取得良好的教学效果。
参考文献
关键词：建筑智能化工程技术；工程应用；高职；实训课程体系
楼宇智能化工程技术专业是2004年经教育部批准的高职专业，在2016年最新修订的《普通高等学校高等职业教育（专科）专业目录新旧专业对照表》中更名为建筑智能化工程技术。建筑智能化工程技术专业实训课程体系建设的目的就是要培养学生的动手实践能力，做到理论与实践相结合，满足建设行业和企业对建筑智能化工程技术人才的需求。因此，在实际的教学中，高职院校必须注重建筑智能化工程技术专业实训课程体系建设，为进一步提高建筑智能化工程技术专业教学水平提供保障，从而为建设行业、企业培养高素质、多技能的全面发展型人才。
一、高职建筑智能化工程技术专业人才培养目标
按照“守类型、稳规模、强内涵、调结构、促合作、探贯通、办特色”的办学思路，建筑智能化工程技术专业重在培养面向建筑和工程领域，从事智能建筑系统和工业控制相关工作的发展型、复合型和创新型的技术技能人才。本专业毕业生可以从事设备安装、系统施工、系统调试、系统管理、系统设计、系统运行维护与改造、系统报价和招投标、工程管理、绘图和资料管理、工程监理、产品销售等岗位。
二、高职建筑智能化工程技术专业实训课程体系存在的问题
（一）实训课程内容单一目前，高职院校建筑智能化工程技术专业的实践教学多以单项基本技能训练为主，且多分散在各门专业课中，容易使高职建筑智能化工程技术专业的学生缺乏完整的工作过程、知识和技能，从而无法完成系统化的工作。（二）实训教学方法陈旧对强调实践性和应用性、多学科交叉的建筑智能化工程技术专业，有些高职院校仍然采用传统的教学方法进行实训教学，部分教师专业不对口，导致学生感到课堂沉闷，从听不懂进而过渡到提不起兴趣，很难理解、掌握信息量大、覆盖面广的专业实训课程内容，难以形成工程应用能力。
三、高职建筑智能化工程技术专业实训课程体系建设
（一）多样化的实训教学方法
在高职建筑智能化工程技术专业实训课程体系建设过程中，多样化的实训教学方法是必不可少的，具体可包括以下几种：第一，项目教学法。本专业的核心专业课每学期都要进行实训，然后将实际工程做成项目单，并根据企业标准检查项目结果。第二，任务驱动法。将大型的工程项目分解成各个小项目，全班共同完成，这样，不但积累了学生的工作经验，也培养了学生的综合素质。第三，建立多样性的实训实践模式。为了提高学生的操作技能和动手能力，教师将部分小系统、小项目直接制作成任务，学生自主选择去完成相应的工作，这样，在提高学生兴趣的同时，在不占用总课时的条件下又增加了更多的系统和项目。第四，不断扩充校外实训基地，使学生得到全面发展。每个假期，高职院校都安排学生到相应企业进行假期实习，建立多个长效的假期实习基地。
（二）构建实训课程体系及培养模式
第一，构建基于工程应用实训基地的培养模式，研究企业的岗位技能要求，探索培养模式目标和培养环节，制定实训课程教学计划，研究培养模式的创新性，激发培养模式的内在动力，建立高效的培养机制。以实际的工程项目为载体，采取对图纸和系统进行深化设计的方法以及既接近实际工程又符合实训基地培养模式的系统工程。第二，构建基于工程应用实训基地的人才培养模式实训课程体系，针对培养模式的要求，开发相应的模块课程，确定本专业的实训模块，并通过比较国内外其他院校课程和实际工作技能要求以及最新的先进技术，探讨适合本产业结构的实训课程体系。另外，还要注重实训培训模块课程的课堂教学和实训教学的链接问题；保证实训培训模块课程的课时，合理解决核心专业模块课程过重的问题。第三，构建基于工程应用实训基地的实践实训教学模式，充分利用基于实际工程的基地，合理利用校外实习实践环节，建立高效合理的教学模式，提高学生的实践技能和工作经验。
四、结语
本文通过对高职建筑智能化工程技术专业实训课程体系建设的研究，提出了要从实训教学方法和构建实训课程体系及培养模式两方面加强高职建筑智能化工程技术专业实训课程体系建设，进而为建筑企业培养高素质、技能型、创新型的现代化人才，充分满足市场对建筑人才的需要，同时，也在一定程度上促进了建筑相关专业的进一步发展。
参考文献：
[1]贾正松.论高职楼宇智能化工程技术专业课程体系的建立[J].职业教育研究,2013(2):36-37.
的典型问题为案例，结合自身的工作经验对现阶段智能化工程运用中存在的问题做简要分析，进以得出解决方案。
关键词：建筑 智能化 网络化 工程建设
中图分类号： TE94 文献标识码： A 文章编号：
1 引言
伴随着改革开放的步伐，我国无论是综合国力，还是科学技术都取得了备受他国欣羡的成就，而互联网行业的发展在可以说就是我国经济发展的缩影。在此大背景下，建筑只能化系统工程的发展也得到了长足的进步。但是由于智能化系统是一个集计算机、建筑、自动化等行业于一身的系统工程。其具有涉猎的技术较庞杂，涵盖的较广等特点，因此发展难度大。在我国发展至今，仍然未能形成完善的管理和权威的监测。由此更是出现了种种负面效应，使智能化系统在应用中或多或少都存在着一定的缺陷。
2 现阶段智能化系统工程在实际运用中存在的不足
2.1项目起始没有明确的定位
在我国，由于建筑智能化系统工程起步较晚，致使国内部分从事建筑智能化系统工程的人员对其认识不清，知其然却不知其所以然。这就导致在项目开始之前，不能做成正确的判断。在这种情况下，由于前期缺乏对智能化工程的准确定位和需求分析，也就为后续设计、施工以及系统投入使用等埋下了很多问题隐患。
2.2 智能化设计质量偏低建筑智能化工程设计与传统的建筑工程设计存在着较大的差别，建筑智能化工程的设计内容多，而且技术更新非常快，对设计师提出了非常高的业务要求。但我国当前智能化设计人才仍然存在着短板，大部分设计院不愿意在智能化部分投入过多的人力资源，因此这些设计院所出来的智能化设计往往属于一些简单通用型的，而且可能并未深入考虑到每个建筑单体可能存在的特殊性，这导致了建筑智能化工程设计成果的适用性和深度经常达不到实际的需求。
2.3 智能化系统工程施工质量不高
建筑智能化工程施工过程需要与其他专业高度配合，若配合不好，就会出现各种问题。本身多专业交叉配合施工管理难度就很大，加上建筑智能化系统这一专业领域缺乏相应的规范、规程等文件指导，还有施工单位对智能化系统工程施工的重视程度还有待提高，这些问题积累在一起，导致智能化系统在具体施工过程中涌现出大量问题，对系统功能的最终实现造成了很大的影响。
2.4 缺乏智能化系统工程的维护管理人员
工程竣工时不少智能化系统的确也能正常投入运行。但是，智能化建筑的建成并不意味可以一劳永逸地享受现代科技的成果。因为只有在良好的管理下，智能化系统才能维持正常工作，整个工程投资才能得到预期的效益。智能化系统建成后，由于缺乏对日常管理和持续维护人员，设备维护保养成了较大问题。3对智能化系统实施的建议
3.1 改善设计管理
（1）前文已经讲过，建筑智能化系统工程实施过程中存在诸多问题，其中一部分重要原因就是在设计时就埋下了很多问题隐患，因此选择一个好的设计单位对建筑智能化系统工程的顺利实施至关重要。首先建设方不仅要考察设计资质、设计业绩、服务质量等几个惯常方面，还应该对设计单位过往设计项目进行考察和调研，多方面收集信息。尽量不要选择以往无设计经验或者设计能力明显达不到设计需求的设计单位。
（2）方案设计应采用先进、成熟、实用的主流技术，与建设方投入的资金相适应，不能脱离实际追求高标准。要仔细琢磨国内外类似系统的建设经验，认真做好设计前的工程调研，要对技术上的可行性、单项技术的侧重点、系统技术的合成性等方面进行针对性的构思，从而设计出最匹配业主需求的最佳方案。
3.2 严格按图施工，保质保量完成按图施工是施工的最基本准则，是施工单位最基本的义务，也是项目各方对现场管理的依据，这在无数的工程实践中已经证明了的，因此要想进一步提升建筑智能化系统工程施工质量水平，项目负责人必须严格依照施工图进行施工，对质量要高标准严要求，杜绝以节约成本为由，偷工减料、私自替代混用材料的情况发生，建立项目部内部考核制度对不规范施工人员进行严格查处，毫不手软。
3.3 加强动态管理和计划纠偏组织是项目管理成败的决定性因数，建筑智能化工程也不例外。建筑智能化工程是建筑主体的附属工程，工程的推进必须依附土建及其他专业工程的总体进度。各类前端探测设备、传感器、执行器的安装必须取得其他专业工种的大力配合。智能化施工企业在实际施工过程中应密切关注相关配合专业工程的现场实际进度，实行动态的组织和计划调整，做好人、财、物的总体动态安排。取得建设单位、总包单位的协调支持，紧跟建筑工程总体进度，避免因其他工种的事先安装、缺乏预留安装位置而造成智能化设备的安装位置不符合产品安装规范及技术要求，进而引发质量问题。
3.4建筑智能化系统工程的监理工作必须到位
科技的发展对我们每个人来说都是一种考验，优胜劣汰的自然法则不会因为我们有丝毫改变，对服务于建筑化系统工程方面的人员也同样如此。新时代对我们提出了更为更为严格的考验和约束。因此，监理人员工作的重要性就不言而喻。一个工程质量能否得到保障在很大程度上取决于监理人员的负责程度。但是，与前文提到的施工方存在着同样的不足。专业知识匮乏，对建筑智能化系统理解不深等问题导致部分监理完全没有能力去履行自己的义务和职责。因此，作为监理人员，必须与时俱进，提高自己的专业知识和道德素养，只有这样，才能在建筑智能化系统工程的实施与发展中，发挥自己的作用。
4 总结
我有理由相信，在科技发展日新月异的今天，建筑智能化系统的发展会更加迅速，其在施工中存在的种种问题必然经不住时间的考验。但是，这一这些问题的解决不是一个人或几个人就能解决的，这需要我们全体服务于建筑智能化系统工程的人员共同的努力与坚持。更需要国家的支持和来自方方面面的监督。而我们，有信心有责任让建筑智能化系统的发展更加美好。
参考文献：
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