时间：2023-03-16 15:42:06
导语：在人工智能导论论文的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
关键词：智能诊病；人工智能；专家系统；知识库；推理机；Naive Bayesian算法
中图分类号：TH165.3 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）009-0-01
一、智能诊病系统的发展
人工智能是现今最尖端的技术之一，近三十年来，人工智能发展迅速，在很多领域都得到了广泛的应用。专家系统是人工智能重要的一个分支，它通过一个或多个专家提供的专业领域知识，模拟人类专家解决那些需要专业领域知识才能完成的问题。1965年，美国斯坦福大学研制出了DENRAL系统，该系统具有丰富的化学知识，能帮助化学家推断出分子的结构。DENRAL系统的完成标志着专家系统的诞生。20世纪70年代初， NTERNIST系统在匹兹堡大学问世，这是第一个用于医疗的内科病诊断咨询系统。同一时期，一款能够帮助普通内科医生诊治细菌感染性疾病的专家系统MYCIN也在斯坦福大学出世，这两款专家系统的成功激发了智能诊病系统的开发热潮，国内外都开始往这方面投入大量的人力物力。到21世纪初，智能诊病系统已经相对成熟。
二、智能诊病系统
智能诊病系统以基于规则的方式来构建系统，它主要将系统分为知识库和推理机两部分，知识库中存储着各种医学知识的集合，包含从书本中知识，以及医学专家的知识和经验，而推理机根据用户提供的有效信息，来决定所使用的推理规则，通过从知识库中获取的相关知识进行推理判断，从而得出最终的结论。推理分为精确推理和不精确推理，精确推理根据条件和结论之间的必然性，得出的结果是肯定的，不精确推理：在条件不足的情况下，得到的假设不能被完全证实，这个时候为每个假设赋予一个权值来表明这个假设的可信度，通过这些假设进行下一步推理，可能会得到多个不同的结论，以可信度最高的结论作为最终结论。
三、智能诊病系统的缺点
难以得到足够知识和规则填充知识库，智能诊病系统做为基于规则的专家系统，需要以大量知识和医学专家规则作为基础，才能够准确地诊断病人的病情，这就需要大量的医学专家和知识工程师的参与才能够实现。
缺乏学习能力，跟一般的基于规则的专家系统一样，智能诊病系统不具备从诊病过程中提取经验进行学习的能力，只会依循本来就存在的规则和知识进行推理判断，更新知识库，添加规则些工作仍然需要知识工程师来完成。
Naive Bayesian算法：
Na?ve Bayesian 算法能够较好地对事物进行分类，具有结构简单，计算高效等特点，是分类算法中最经典，最有影响力的算法之一。Na?ve Bayesian算法首先需要通过训练样本计算出先验概率，在此基础上，计算一个待分类的后验概率。下面是Na?ve Bayesian 算法的定义，对于一个待分类的事物x，设：
1.x有{a1，a2，a3，……an}这样一个属性集，每个a都是x的一个特征属性。
2.有{y1，y2，y3，……ym}这样一个类别集合，每个y代表一个类别。
3.分e计算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属于1～n），则事物x属于类型yk。
在这里，我们称P（yi|x）为后验概率，根据贝叶斯定理，P（yi|x） = P（x|yi）P（yi）/p（x）。
由于对于所有的后验概率，都需要除以P（x），所以在这里我们可以将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）我们都需要通过样本数据进行计算：
1.设有样本集{x1，x2，…xn}，每个样本有一个属性集a其中包含若干属性。
2.有{y1，y2，…ym}这样一个类别集合。
3.P（yi）为样本中类别yi的个数/样本总数。
4.P（aj|yi）为样本中类别yi中含有aj属性的个数/类别中yi的个数。
通过Naive Bayesian算法对智能诊病系统的改进：
由于知识库中知识量和规则的限制，智能诊病系统可能会出现无法准确判断用户病情的状况，通过Na?ve Bayesian算法可以有效地改善这一情况。一个人患病的原因会跟他平时的生活环境，生活习惯还有家族遗传有很大的关系，由此，我们可以将生活环境，生活习惯和家族遗传作为特征属性，建立一个辅助诊断病情的Navie Bayesian分类器。算法的训练样本通过记录每个精确推理确诊的患者的生活环境，生活习惯，家族遗传等属性信息取得，通过不断地增加训练样本，Navie Bayesian分类器的准确性不断提升，从而提升智能诊断系统的不精确推理能力。
参考文献：
[1]Liu H， Motoda H. Feature selection for knowledge discovery and data mining[M].Springer Science&Business Media， 2012.
[2]Pang-Ning Tan， Michael Steinbach， Vipin Kumar.数据挖掘导论（中文版）[M].范明，范宏建，等，译.北京：人民邮电出版社，2011：139-141.
作者简介：黄 伟（1981-），男，瑶族，湖南花垣人，讲师，主要从事计算机科学研究。
关键词：GPS技术 人工神经网络技术 电力负荷控制 自动发电控制
0 引言
目前中国电力系统正经历着一场以市场经济为主导向的据大变革。以数字电力系统（DPS）为代表的计算机技术、通信技术、控制理论及信息处理技术、新材料、新技术的高速发展，使得电力系统的技术更新速度大大加快，不同技术之间的相互渗透、相互融合也越来越普遍。电力系统高速发展，发电厂和变电站相应的实现了自动化，应用远动通讯技术和计算机技术，对电力系统进行自动监视、控制和调度。为了更好的保证安全、经济的运行并保证电能质量，对电力系统自动化提出了更高的要求，从而促成了电力系统自动控制技术的不断发展。
1 GPS技术在电力系统自动控制中的应用
GPS（Global Positioning System）又称为全球定位系统，随着电力系统往大容量大网络的不断发展，以及自动化水平的不断提高，GPS由于其高精度的定时功能，必将在电力系统发挥更加广泛的应用。利用GPS同步测量可以快速精确的获得电力系统的历史数据和实时状态，GPS技术的应用必将对电力系统的安全稳定控制带来革命性的变革，因此必然成为今后发展的重点，必将为电力系统的稳定控制和保护开辟一个新的领域。
2 人工神经网络在电力系统自动控制中的应用
经过近十几年的高速发展， 电力系统的规模已迅速地扩大， 对于这样一个存在着大量非线性的动态大系统来说， 传统的控制、诊断、保护、预测等方式已不再能完全适应这种发展的需要。人工神经网络（ANN Artificial Neural Networks） 理论， 作为人工智能的一个最活跃的分支， 其模拟人脑的工作方式， 为解决复杂的非线性、不确定性、不确知性系统的问题开创了一个崭新的途径。因而在电力系统应用研究中受到了广泛的关注。目前已在电力系统故障诊断、智能控制、继电保护和暂稳态计算、短期负荷预报等系统计算优化中获得了大量的研究成果。
作为一个新的信息处理理论，ANN 的应用在理论与实践中还有一些问题有待于进一步的研究和探讨。随着人工智能技术的发展，ANN 与专家系统和模糊控制的综合对电力系统这样一个复杂的动态大系统来说， 应用潜力更大。
3 自动发电控制新技术应用研究
AGC是一种控制性能比较完善和作用较好的发电机输出功率的自动控制。它利用电子计算机来实现控制功能，是一个小型的计算机闭环控制系统，有时也称为AGC系统。
早期的AGC系统多采用模拟式的控制设备，近几年来由于数字系统的灵活性和可靠性是模拟式的AGC系统，逐渐被数字系统所取代。 在现代数字电力系统（DPS）中，AGC的执行，要求每隔2-4s测量一次联络线功率、系统频率和发电功率等数据，并通过遥测装置送到AGC的发电机控制回路和负荷分配回路，是这两个回路的程序计算开始工作。然后计算出需要增加或减少发电量的信息，再由遥控装置将此信息发送到发电机组已完成对发电机功率的控制和调整。由于AGC 资源需在更大范围内被调用，以及分级控制引起的时间延迟，还需对这种方式下电力系统的安全和控制的动态特性进行研究。
4 电力系统自动控制其它新技术的应用
4.1 电力负荷控制技术作用
电力负荷控制技术是指在高峰用电时，断开一部分可间断供电的负荷，以减少对电网的压力，可以将各用户的负荷按照改善负荷曲线的总要求，通过某种与用户联系的信道和装在用户处的终端装置，对用户的可间断负荷进行集中控制。在高峰之后，又可将这些负荷投入，增加系统的低谷用电，达到削峰填谷的目的，使电力系统负荷曲线更加平坦，以保证电网的安全经济运行。
我国电力供应长期短缺，负荷的监督和控制尤其显得重要。目前不少地方采用的在高峰时强行拉路的分片轮流停电的办法，给用户带来了极大的不便，对有些重要用户造成经济损失。在用户方面，由于电力使用不合理，浪费能源的现象也十分严重。因而有关方面对电力负荷控制十分重视，原国务院曾出资支持了四个试点，取得了可喜的效果。如今，以配电线载波、有线通信和无线电为通道的系统均有运行。在分散控制方面，我国自行研制的电力定量器都是适合我国国情的产品。但总的说来，我国的负荷控制水平和工业化国家的差距还是比较大的。
4.2 灵活交流输电系统控制技术
灵活交流输电系统控制技术（Flexible AC Transmission System）是现代电力电子技术与电力系统相结合的产物，其主要内容是在输电系统的主要部位，采用具有单独或综合功能的电力电子装置，对输电系统的主要参数（如电压、相位差、电抗等）进行灵活快速的适时控制，以期实现输送功率合理分配，降低功率损耗和发电成本，大幅度提高系统稳定性和可靠性。随着电力电子技术的飞速发展，灵活交流输电技术的发展前景不可估量，必将改变电力系统的传统面貌，并促使电力系统发生重大变革。
电力系统的高速发展和不断扩大，使其结构和运行方式变得越来越复杂多变，对电力系统的自动控制技术水平的要求也越来越高。因此，研究电力系统自动控制技术的现状和发展具有重要的意义。
参考文献
[1] 汪德星. 电力系统运行中AGC 需求的分析[J ] . 电力系统自动化，2004 .
[2] 吴捷.现代控制技术在电力系统控制中的应用[J].全国高校电力系统及其自动化专业年会，广州，1997
[3]张晓缋 神经网络与神经计算机导论[M].北工业大学出版社， 1995.
关键词 D-S证据推理；数据融合；煤气管道检测；
中图分类号TP391 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2013）91-0071-02
1 D-S证据推理简介
Dempster-Shafer证据推理理论也称D-S证据理论，比较适合用于满足比概率论更弱的公理体系，对于由未知引起的不确定性因素有很好的处理能力，能较有效地把不确定和未知区分开。D-S证据推理起源于多值映射导出的所谓上限概率和下限概率，后来在文献[2]中得到了进一步发展。
1.1 基本置信指派m
假设空间S的概率分布为P，且空间S和空间具有一致性关系（若一个多值映射把空间S的元素s和空间中的元素集合联系起来，即：S。映射下的元素s的像被称为S的粒子（granule），表示为G（S）。S到的多值映射关系被Dempster称为空间S到的一致性关系[2]。），则空间上的基本置信指派（基本概率赋值函数BPA ）m可以定义如下：
其中称的子集A为焦点元素（focal element），又叫做命题， Φ为空集。m（A）表现出对A本身的信任度，即m（A ）是局限于子集A中的可以自由移动到A的每一个点的信任因子。m（A）通常凭人们的经验而给出，或者根据传感器所得到的数据进行构造得到。
在证据推理中，基本概率赋值函数分布仅需满足其和为1这一约束条件，即：
1.2 置信函数bel和似然函数pls
空间也叫做鉴别框架（the frame of discernment），所有的命题都可以用其子集表示，其概率分布可以用基本概率赋值函数来表示，也可以采用置信函数bel和似然函数pls 表示：
式中B是中不同于A的另一命题。
置信函数bel（B）和似然函数pls（B）即为文献[1]中提到的上限概率和下限概率，这表示置信区间[bel（B），pls（B）]即为集合B的概率变化范围，它表示了对B的不确定性度量。减小不确定区间是证据推理的目的之一。似然函数定义为：
1.3 Dempster合成法则
通常采用Dempster合成法则来组合两个或多个的置信函数，方法是通过计算基于不同来源的置信度的正交和找到一个新的置信函数。
设Bel1，Bel2均为空间上的置信函数，其对应的基本置信指派分别为m1和m2，焦元分别为A1，……Ak和B1，……Bl，如果
此函数是基本置信指派函数，其中>0。
Bel1、Bel2的正交和就是由m给定的置信函数，记作：Bel1Bel2。
2 基于证据推理的煤气管道检测
2.1 煤气管道检测系统结构模型
实验建立的检测系统模型如下图所示：
目前，煤气管道检测的无损检测方法很多，主要有：渗透检测法、微波检测法、涡流检测法、超声检测法、漏磁检测法等。鉴于检测的安全性及对管道的最大无损伤原则，本实验主要采用超声检测法和漏磁检测法建立系统。超声法在检测的准确度和精度方面有很好的效果，但其要求的检测条件较为苛刻，被测对象表面必须光滑，检测时要有耦合剂（比如油等）；实际检测时，对解释人员的素质要求也较高；漏磁法对输送的介质要求不高，这一点刚好弥补了超声检测的不足，但其应用也受限制，比如待检管壁不能太厚，需要特殊的信号处理以及干扰因素多等。两种方法各有利弊，在应用方面各有所长：漏磁法较适合用于比较微小的损伤，比如面积很小的腐蚀点；超声法更适合于管壁较厚时的检测。实验结合采用两种方法，发挥各自的优点并弥补了另一种方法的不足，力图为检测提供更准确的信息。
利用漏磁法和超声法检测出煤气管道的损伤信息，并对信息进行特征提取，提取的特征信号输入各自的网络作为样本进行神经网络识别，输出结果经过归一化处理后作为D-S证据推理的证据进行融合，进一步对损伤信息进行确认，最终决策出识别结果。
2.2 证据推理识别判定准则
先由Dempster合成法则得到组合的基本可信度分配，然后根据得到的m（Aj）进行目标判断。主要判断方法有三种[7-13]：基于基本置信指派m的方法、基于置信函数bel的方法和基于最小风险的方法。本文采用基于基本置信指派m的判断方法：
则A1即为判决结果，其中ε1，ε2为预先设定的门限。
3 实验仿真
实验以损伤的裂纹作为目标建立BP神经网络进行识别。针对某一管道上的3条不同的裂纹分别用漏磁法和超声法进行深度检测，通过漏很明显，不确定性的基本概率赋值大大地降低了。
预设门限值ε1=0.2，ε2=0.05，则根据基于基本概率赋值的决策方法仅有裂纹1的基本概率赋值满足（8）式，故可判定损伤为裂纹1。
4 结论
从实验仿真结果可以看出，D-S证据推理方法具有较强的处理不确定性信息的能力。在煤气管道的检测中采用D-S证据推理的方法对BP神经网络的检测结果进行融合能有效地提高系统的可靠性，显著地减少系统的不确定性。
参考文献
[1]段新生.证据理论与决策.人工智能[M].中国人民大学出版社，1993.
[2]Shafer G.A mathematical theory of evidence [M]. Princeton： Princeton University Press，1976.
[3]倪国强，梁好臣.基于Dempster-Shafer证据理论的数据融合技术研究.北京理工大学学报，2001，Vol21（5）：603-609.
[4]Yager R R.On the Dempster-Shafer framework and new combination rules[J].Information Sciences，1987（1）：83-138.
[5]宋寿鹏.海底管道检测中缺陷重构及超声回波信号处理方法的研究[D].天上海交通大学博士学位论文，2006：178.
[6]蒋奇.管道缺陷漏磁检测量化技术及其应用研究[D].天津大学博士论文，2002，12： 120.
[7]杨万海.多传感器数据融合及其应用.西安电子科技大学出版社，2004.
[8]何友，王国宏，彭应宁等.多传感器信息融合及应用.电子工业出版社.2000.
[9]孙锐，孙上媛，葛云峰.基于D-S证据理论的基本概率赋值的获取.现代机械.pp22-23，2006.
[10]龚元明，萧德云，王俊杰.多传感器数据融合技术.冶金自动化.pp158-161，2002.
[11]王连锋，刘卫东.一种新的基本概率函数构建方法及应用.Vol31，pp98-100，2009.
关键词：虚拟现实技术；三维虚拟环境；人机交互；三维图形引擎；沉浸式
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2012）33-8066-03
伴随着制造企业信息化进程的不断发展，仿真建模在产品制造中的应用也由分散到集成，由局部到全局，并且更加注重可视化技术的应用和与用户之间的交互[1]。采用虚拟现实技术为相关装置构造虚拟环境可以摆脱传统仿真培训系统中所存在的一些不足，例如在软件仿真中，主要以图、图表、照片和现场录像等传统多媒体方式为表现手段，真实感和临场感都较为欠缺；而在物理仿真中，系统复杂、庞大难于实现，虚拟现实技术可以在很大程度上提高场景的沉浸感和真实感。
1 三维虚拟环境框架
虚拟环境的开发涉及了网络技术、并行处理技术、人工智能、高性能计算技术、模式识别、传感技术、计算机图形学、图像处理等技术，还涉及社会学、美学、气象、通信、物理、数学等学科，复杂程度可想而知。虚拟现实要达到实现自然实时交互和逼真的多种感觉的要求，其组成主要应包括几方面：虚拟环境生成系统，产生实时的图像；用以确定参与者位置和动作的定位跟踪系统；提供虚拟空间多用户协同交互功能的网络接口；含有CAVE、PowerWall、立体显示设备的沉浸式显示系统；提供立体声源和判定空间位置的音效系统；提供参与者感知力与压力的反馈的触觉和力反馈系统。
虚拟环境[2]框架的功能主要体现在：首先支持对象的属性和交互的订购，同时提供回调和事件的通知机制，支持HLA的各种时间管理策略，从而达到在全部联邦范围内的对象可以根据已给定的时序和消息传递关系来工作；其次是提供与各种对象定位、创建、删除等相关的服务，并且分类、统一组织管理不同功能和不同性质的仿真实体，即是对虚拟场景的结构和组织管理；最后还可以通过事件驱动和回调函数机制和场景对象组织、仿真对象管理功能集成，沉浸式人机交互设备和接口的集成。
根据软件模块[3]的分层结构，我们把系统分为三个层次，如图2所示，即用户界面层、交互层和数据服务，虚拟环境和仿真管理层。
界面层提供的用户界面输入可以接收用户对数据的访问请求，然后经环境和仿真层的相关转换成为对数据服务层的访问请求，然后数据服务层将其处理后通过中间层传送给界面层进行最终的输出。
实现虚拟场景的基础是三维图形引擎。现在，开发者较多使用可以提供功能强大模块的较为流行的绘制引擎，例如OpenGVS、CG2公司的Vtree和Multigen公司的Vega等，但是它们也存在很多不足：商业引擎开发缺乏灵活性，因为其一般都不提供底层开发接口，从而限制功能的扩展；商业引擎无法渲染出较为逼真的场景效果，浪费GPU的处理能力从而影响系统实时性；由于其功能繁多，产生冗余代码也多，影响其运行效率。
介于以上图形引擎的诸多不足，OpenSceneGraph（OSG）作为虚拟场景图形引擎，是一个跨平台的、开放源码的、高效的三维图形引擎，目前应用于高性能图形设计领域中，例如虚拟现实、游戏、仿真、科学可视化等。OSG不仅提供基于OpenGL的面向对象的框架，还有加快图形应用开发的附加功能模块和可扩展接口库。
2 基于情景上下文的虚拟交互
随着虚拟现实技术的不断发展以及人机交互在其中所占有的重要地位，虚拟环境和其参与者的人机交互作用赋予了新的内涵。沉浸式虚拟环境[4-5]让用户有一种“身临其境”的感觉，这也正是用户与对象之间进行交互的过程，其归根结底要解决如何操作和改造虚拟环境中的对象。
2.1 语义对象与交互行为
“信息透镜”概念指的是界面对象通过视图的不同缩放比例来显示相对应的外观信息，这是Jazz在可伸缩用户界面中提出的早期语义对象的概念；再如“按需提供细节（the mantra of detail.on.demand）”的技术[6]是Ben Shneiderman在信息可视化系统中提出的。
语义对象的定义可以从实现面向语义的高层交互隐喻的目标这个角度来诠释，一个语义对象由交互构件（interaction component）、图形构件（graphics component）、规则构件（rule component）、和应用构件（application component） 行为构件（behavior componen0构成.在虚拟环境中的虚拟对象，它的语义一般包括一系列行为状态和规则事件。换句话说，存在于虚拟环境中为用户所感知的对象或者物体（包含其交互上下文的语义信息和外观几何信息）按照相应的规则反馈和相应所发生的交互事件，继而完成相应任务。
通过我们分析观察的上文所提及的事件， 在人机交互中多由用户所触发，一般分为虚拟场景中用户化身的位置变化即化身位置感应（PositionRps）和用户在虚拟对象[7]上进行各种交互操作的用户手势操作（GestOpt）。语义模型可以很好的解决场景图处理不好交互语义的问题，它是具有特定应用含义和组织形式的场景构成模式，达到易于操作处理用户界面的目的。
在实际操作中，我们一般会遇到的例如对象在化身可操作范围内时处于“可操作”状态，离开操作范围后变为“不可操作”状态，或者鼠标的各项操作和三维手势等。
1）规则构件[8]：在我们的现实世界里，有很多操作都会有特定的先后顺序，比如先倒水再喝水，在虚拟世界中我们把它看作是是否响应事件和如何响应事件，规则构件则表达了虚拟对象的交互规则和约束。另外，在现实世界里某些对象具有特定的供给属性，比方说人可以在水里游泳却不可以在陆地上，这就说明了水具有可以游泳的供给，而陆地不具备，所以规则构件还含有某些特定的供给属性，这也同时决定了某些对象的交互特性。
2）图形构件：在某些情况下，当我们需要对图形构件进行更进一步的抽象来实现高层交互语义时，接收的输入内容含有复杂的交互行为指令，这时图形构件就发挥了作用。它包含了虚拟对象的诸如纹理、颜色、材质、形状等属性、语音信息以及动态特征等，方便同一层次中的交互行为。
3）应用构件：当用户和虚拟环境发生交互时，当图形构件提供相应的视听觉方面的线索于反馈时，应用构件表达与之相关的应用任务，并由交互构件触发执行。
4）交互构件：交互构件可以处理基本的交互事件如点击和拖拽等，还可以处理完成给复杂的例如三维手势的交互性操作。它主要做了处理接收和交互分发的工作，处理接收转化用户的交互操作以及语义对象能够相应的交互事件，将其发送给行为构件来执行。为实现复杂的交互操作，分析和推理交互事件通过调用规则构件来进行。
5）行为构件：行为构件反应了虚拟环境中相应对象的各种行为，在人机交互的过程当中，通过调用图形构件的功能来实现执行对象的行为。这些行为描述了语义对象对对象状态变化和语义对象对用户交互动作的响应。行为构件接收交互构件所发来的查询命令，将反馈状态的信息发送给交互构件，交互构件因此来分析判断最终决定执行何种交互行为。
语义对象体系结构[9]中的各个构件之间通过查询规则状态、反馈对象的行为规则及状态或者功能调用来实现它们之间的通信，实现从输入“事件”到输出“反馈”的流程。在虚拟环境中，通过加入交互语义IS=来识别虚拟对象需要执行的交互任务。交互对象为Object，用谓词逻辑演算表达式来描述的触发交互行为的规则为rule，参与者和相应的交互对象所产生的动作为action，交互结果即所执行的交互任务为task，交互产后后的多感知通道级视听觉和触觉等的反馈为feedback。
综上所述，我们通过一张图来说明语义对象解析和响应交互事件的过程：首先，经过系统的分析整合，用户的实际操作封装成交互事件传递给正在交互的虚拟对象；其次，语义动作的生成，通过查询该虚拟对象的语义规则然后将交互事件附上特定的语义属性；最后，系统判断做动作反馈还是进行导航，还是选择、操作或者控制任务，如果是反馈，则包括纹理、材质或颜色等可视化表达信息和旋转平移等几何变换。
如何让用户根据实际感知来和虚拟环境进行交互？通过人机接口系统将虚拟环境中的压力、音响、图像等信息传送到这个封闭回路系统中的重要角色用户的感官，并及时的将用户的行为反应通过传感器进行测试来调整生成的序列。
所以，随着技术的日益完善，人已不再是被动的接受者于虚拟现实系统相对立，而是一个不可或缺的关键角色，这种观念引导着更加和谐的人与虚拟环境的关系，也让人机交互更加的人性化、真实化。
3 结束语
虚拟现实主要通过使用计算机及其外部设备生成虚拟环境，并且能够实现对其中的实体进行控制和交互操作。操作者能够很好地融入到虚拟环境中，达到一种身临其境的感觉。
它是集传感器技术、计算机图形学、计算机仿真、人工智能、人机接口等多种高科技为一体的人机交互技术。作为一种高级的人机交互技术，虚拟现实的研究主要围绕着提高系统的构想性、沉浸感、交互性来进行。随着对人类感知系统的不断深入研究，三维图形技术和多传感器技术的不断发展，虚拟现实作为一项实用技术，广泛的应用于很多领域，例如娱乐、训练、产品原型设计、教育、医疗、遥控操作等。
虚拟现实研究的热点也是重要的研究领域为虚拟环境，它是通过计算机生成听、视、触觉等感觉作用于用户，使用户产生“身临其境”感觉的交互式视景仿真系统。该文所构建的仿真虚拟环境的沉浸感还不足，可以通过结合虚拟现实技术中的传感器技术、人工智能等技术来加强，考虑逐步增加其它交互通道。
参考文献：
[1] 王晓伟.虚拟环境及其应用[J].计算机工程与应用， 1994，16（4）：60-63.
[2] 王红兵.虚拟现实技术——回顾与展望[J].计算机工程与应用，2001，37（1）.
[3] 薛晓明，敬万钧，刘锦德.虚拟环境交互技术研究[J].系统仿真学报，2001（S2）：549-552.
[4] 雷超，戴国忠.三维交互体系结构的研究与实现[J].计算机研究与发展，2001，38（5）：557-562.
[5] 李自力.虚拟现实中基于图形与图象的混合建模技术[J].中国图象图形学报，2001（1）..
[6] 刘贤梅.虚拟现实技术及其应用[J].大庆石油学院学报，2002（2）.
[7] 王炜，包卫东.虚拟仿真系统导论[M].长沙：国防大学出版社，2007.
关键词：人工神经网络 遗传算法 模拟退火算法 群集智能 蚁群算法 粒子群算
1 什么是智能算法
智能计算也有人称之为“软计算”，是们受自然（生物界）规律的启迪，根据其原理，模仿求解问题的算法。从自然界得到启迪，模仿其结构进行发明创造，这就是仿生学。这是我们向自然界学习的一个方面。另一方面，我们还可以利用仿生原理进行设计(包括设计算法)，这就是智能计算的思想。这方面的内容很多，如人工神经网络技术、遗传算法、模拟退火算法、模拟退火技术和群集智能技术等。
2 人工神经网络算法
“人工神经网络”(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。早在本世纪40年代初期，心理学家McCulloch、数学家Pitts就提出了人工神经网络的第一个数学模型，从此开创了神经科学理论的研究时代。其后，F Rosenblatt、Widrow和J. J .Hopfield等学者又先后提出了感知模型，使得人工神经网络技术得以蓬勃发展。
神经系统的基本构造是神经元(神经细胞)，它是处理人体内各部分之间相互信息传递的基本单元。据神经生物学家研究的结果表明，人的一个大脑一般有1010～1011个神经元。每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它较短分支——树突组成。轴突的功能是将本神经元的输出信号(兴奋)传递给别的神经元。其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。神经元细胞体将接受到的所有信号进行简单处理(如：加权求和，即对所有的输入信号都加以考虑且对每个信号的重视程度——体现在权值上——有所不同)后由轴突输出。神经元的树突与另外的神经元的神经末梢相连的部分称为突触。
2.1 人工神经网络的特点
人工神经网络是由大量的神经元广泛互连而成的系统，它的这一结构特点决定着人工神经网络具有高速信息处理的能力。人脑的每个神经元大约有103～104个树突及相应的突触，一个人的大脑总计约形成1014～1015个突触。用神经网络的术语来说，即是人脑具有1014～1015个互相连接的存储潜力。虽然每个神经元的运算功能十分简单，且信号传输速率也较低(大约100次/秒)，但由于各神经元之间的极度并行互连功能，最终使得一个普通人的大脑在约1秒内就能完成现行计算机至少需要数10亿次处理步骤才能完成的任务。
人工神经网络的知识存储容量很大。在神经网络中，知识与信息的存储表现为神经元之间分布式的物理联系。它分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上。每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。只有通过各神经元的分布式综合效果才能表达出特定的概念和知识。
由于人工神经网络中神经元个数众多以及整个网络存储信息容量的巨大，使得它具有很强的不确定性信息处理能力。即使输入信息不完全、不准确或模糊不清，神经网络仍然能够联想思维存在于记忆中的事物的完整图象。只要输入的模式接近于训练样本，系统就能给出正确的推理结论。
正是因为人工神经网络的结构特点和其信息存储的分布式特点，使得它相对于其它的判断识别系统，如：专家系统等，具有另一个显著的优点：健壮性。生物神经网络不会因为个别神经元的损失而失去对原有模式的记忆。最有力的证明是，当一个人的大脑因意外事故受轻微损伤之后，并不会失去原有事物的全部记忆。人工神经网络也有类似的情况。因某些原因，无论是网络的硬件实现还是软件实现中的某个或某些神经元失效，整个网络仍然能继续工作。
人工神经网络是一种非线性的处理单元。只有当神经元对所有的输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。它突破了传统的以线性处理为基础的数字电子计算机的局限，标志着人们智能信息处理能力和模拟人脑智能行为能力的一大飞跃。
2.2 几种典型神经网络简介
2.2.1 多层感知网络(误差逆传播神经网络)
在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《Parallel Distributed Processing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。多层感知网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络。典型的多层感知网络是三层、前馈的阶层网络，即：输入层I、隐含层(也称中间层)J和输出层K。相邻层之间的各神经元实现全连接，即下一层的每一个神经元与上一层的每个神经元都实现全连接，而且每层各神经元之间无连接。
但BP网并不是十分的完善，它存在以下一些主要缺陷：学习收敛速度太慢、网络的学习记忆具有不稳定性，即：当给一个训练好的网提供新的学习记忆模式时，将使已有的连接权值被打乱，导致已记忆的学习模式的信息的消失。
2.2.2 竞争型(KOHONEN)神经网络
它是基于人的视网膜及大脑皮层对剌激的反应而引出的。神经生物学的研究结果表明：生物视网膜中，有许多特定的细胞，对特定的图形(输入模式)比较敏感，并使得大脑皮层中的特定细胞产生大的兴奋，而其相邻的神经细胞的兴奋程度被抑制。对于某一个输入模式，通过竞争在输出层中只激活一个相应的输出神经元。许多输入模式，在输出层中将激活许多个神经元，从而形成一个反映输入数据的“特征图形”。竞争型神经网络是一种以无教师方式进行网络训练的网络。它通过自身训练，自动对输入模式进行分类。竞争型神经网络及其学习规则与其它类型的神经网络和学习规则相比，有其自己的鲜明特点。在网络结构上，它既不象阶层型神经网络那样各层神经元之间只有单向连接，也不象全连接型网络那样在网络结构上没有明显的层次界限。它一般是由输入层(模拟视网膜神经元)和竞争层(模拟大脑皮层神经元，也叫输出层)构成的两层网络。两层之间的各神经元实现双向全连接，而且网络中没有隐含层。有时竞争层各神经元之间还存在横向连接。竞争型神经网络的基本思想是网络竞争层各神经元竞争对输入模式的响应机会，最后仅有一个神经元成为竞争的胜者，并且只将与获胜神经元有关的各连接权值进行修正，使之朝着更有利于它竞争的方向调整。神经网络工作时，对于某一输入模式，网络中与该模式最相近的学习输入模式相对应的竞争层神经元将有最大的输出值，即以竞争层获胜神经元来表示分类结果。这是通过竞争得以实现的，实际上也就是网络回忆联想的过程。
除了竞争的方法外，还有通过抑制手段获取胜利的方法，即网络竞争层各神经元抑制所有其它神经元对输入模式的响应机会，从而使自己“脱颖而出”，成为获胜神经元。除此之外还有一种称为侧抑制的方法，即每个神经元只抑制与自己邻近的神经元，而对远离自己的神经元不抑制。这种方法常常用于图象边缘处理，解决图象边缘的缺陷问题。
竞争型神经网络的缺点和不足：因为它仅以输出层中的单个神经元代表某一类模式。所以一旦输出层中的某个输出神经元损坏，则导致该神经元所代表的该模式信息全部丢失。
2.2.3 Hopfield神经网络
1986年美国物理学家J.J.Hopfield陆续发表几篇论文，提出了Hopfield神经网络。他利用非线性动力学系统理论中的能量函数方法研究反馈人工神经网络的稳定性，并利用此方法建立求解优化计算问题的系统方程式。基本的Hopfield神经网络是一个由非线性元件构成的全连接型单层反馈系统。
网络中的每一个神经元都将自己的输出通过连接权传送给所有其它神经元，同时又都接收所有其它神经元传递过来的信息。即：网络中的神经元t时刻的输出状态实际上间接地与自己的t-1时刻的输出状态有关。所以Hopfield神经网络是一个反馈型的网络。其状态变化可以用差分方程来表征。反馈型网络的一个重要特点就是它具有稳定状态。当网络达到稳定状态的时候，也就是它的能量函数达到最小的时候。这里的能量函数不是物理意义上的能量函数，而是在表达形式上与物理意义上的能量概念一致，表征网络状态的变化趋势，并可以依据Hopfield工作运行规则不断进行状态变化，最终能够达到的某个极小值的目标函数。网络收敛就是指能量函数达到极小值。如果把一个最优化问题的目标函数转换成网络的能量函数，把问题的变量对应于网络的状态，那么Hopfield神经网络就能够用于解决优化组合问题。
对于同样结构的网络，当网络参数(指连接权值和阀值)有所变化时，网络能量函数的极小点(称为网络的稳定平衡点)的个数和极小值的大小也将变化。因此，可以把所需记忆的模式设计成某个确定网络状态的一个稳定平衡点。若网络有M个平衡点，则可以记忆M个记忆模式。
当网络从与记忆模式较靠近的某个初始状态(相当于发生了某些变形或含有某些噪声的记忆模式，也即：只提供了某个模式的部分信息)出发后，网络按Hopfield工作运行规则进行状态更新，最后网络的状态将稳定在能量函数的极小点。这样就完成了由部分信息的联想过程。
Hopfield神经网络的能量函数是朝着梯度减小的方向变化，但它仍然存在一个问题，那就是一旦能量函数陷入到局部极小值，它将不能自动跳出局部极小点，到达全局最小点，因而无法求得网络最优解。 3 遗传算法
遗传算法（Genetic Algorithms）是基于生物进化理论的原理发展起来的一种广为应用的、高效的随机搜索与优化的方法。其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，搜索不依赖于梯度信息。它是在70年代初期由美国密执根（Michigan）大学的霍兰（Holland）教授发展起来的。1975年霍兰教授发表了第一本比较系统论述遗传算法的专著《自然系统与人工系统中的适应性》（《Adaptation in Natural and Artificial Systems》）。遗传算法最初被研究的出发点不是为专门解决最优化问题而设计的，它与进化策略、进化规划共同构成了进化算法的主要框架，都是为当时人工智能的发展服务的。迄今为止，遗传算法是进化算法中最广为人知的算法。
近几年来，遗传算法主要在复杂优化问题求解和工业工程领域应用方面，取得了一些令人信服的结果，所以引起了很多人的关注。在发展过程中，进化策略、进化规划和遗传算法之间差异越来越小。遗传算法成功的应用包括：作业调度与排序、可靠性设计、车辆路径选择与调度、成组技术、设备布置与分配、交通问题等等。
3.1 特点
遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法，对于各种通用问题都可以使用。搜索算法的共同特征为： ① 首先组成一组候选解； ② 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度； ③ 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解； ④ 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解。在遗传算法中，上述几个特征以一种特殊的方式组合在一起：基于染色体群的并行搜索，带有猜测性质的选择操作、交换操作和突变操作。这种特殊的组合方式将遗传算法与其它搜索算法区别开来。
遗传算法还具有以下几方面的特点：
(1)遗传算法从问题解的串集开始嫂索，而不是从单个解开始。这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。传统优化算法是从单个初始值迭代求最优解的；容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。(2)许多传统搜索算法都是单点搜索算法，容易陷入局部的最优解。遗传算法同时处理群体中的多个个体，即对搜索空间中的多个解进行评估，减少了陷入局部最优解的风险，同时算法本身易于实现并行化。
(3)遗传算法基本上不用搜索空间的知识或其它辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体，在此基础上进行遗传操作。适应度函数不仅不受连续可微的约束，而且其定义域可以任意设定。这一特点使得遗传算法的应用范围大大扩展。
(4)遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导他的搜索方向。
(5)具有自组织、自适应和自学习性。遗传算法利用进化过程获得的信息自行组织搜索时，硬度大的个体具有较高的生存概率，并获得更适应环境的基因结构。
3.2 运用领域
前面描述是简单的遗传算法模型，可以在这一基本型上加以改进，使其在科学和工程领域得到广泛应用。下面列举了一些遗传算法的应用领域： ① 优化：遗传算法可用于各种优化问题。既包括数量优化问题，也包括组合优化问题。 ② 程序设计：遗传算法可以用于某些特殊任务的计算机程序设计。 ③ 机器学习：遗传算法可用于许多机器学习的应用，包括分类问题和预测问题等。 ④ 经济学：应用遗传算法对经济创新的过程建立模型，可以研究投标的策略，还可以建立市场竞争的模型。 ⑤ 免疫系统：应用遗传算法可以对自然界中免疫系统的多个方面建立模型，研究个体的生命过程中的突变现象以及发掘进化过程中的基因资源。 ⑥ 进化现象和学习现象：遗传算法可以用来研究个体是如何学习生存技巧的，一个物种的进化对其他物种会产生何种影响等等。 ⑦ 社会经济问题：遗传算法可以用来研究社会系统中的各种演化现象，例如在一个多主体系统中，协作与交流是如何演化出来的。
4 模拟退火算法
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f ，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解计算目标函数差接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
5 群体（群集）智能（Swarm Intelligence）
受社会性昆虫行为的启发，计算机工作者通过对社会性昆虫的模拟产生了一系列对于传统问题的新的解决方法，这些研究就是群集智能的研究。群集智能(Swarm Intelligence)中的群体(Swarm)指的是“一组相互之间可以进行直接通信或者间接通信(通过改变局部环境)的主体，这组主体能够合作进行分布问题求解”。而所谓群集智能指的是“无智能的主体通过合作表现出智能行为的特性”。群集智能在没有集中控制并且不提供全局模型的前提下，为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了基础。
群集智能的特点和优点：群体中相互合作的个体是分布式的(Distributed)，这样更能够适应当前网络环境下的工作状态; 没有中心的控制与数据，这样的系统更具有鲁棒性(Robust)，不会由于某一个或者某几个个体的故障而影响整个问题的求解。可以不通过个体之间直接通信而是通过非直接通信(Stimergy)进行合作，这样的系统具有更好的可扩充性(Scalability)。由于系统中个体的增加而增加的系统的通信开销在这里十分小。系统中每个个体的能力十分简单，这样每个个体的执行时间比较短，并且实现也比较简单，具有简单性(Simplicity)。因为具有这些优点，虽说群集智能的研究还处于初级阶段，并且存在许多困难，但是可以预言群集智能的研究代表了以后计算机研究发展的一个重要方向。
在计算智能(Computational Intelligence)领域有两种基于群智能的算法，蚁群算法(Ant Colony Optimization)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization)，前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟，已经成功运用在很多离散优化问题上。
5.1 蚁群优化算法
受蚂蚁觅食时的通信机制的启发，90年代Dorigo提出了蚁群优化算法(Ant Colony Optimization，ACO)来解决计算机算法学中经典的“货郎担问题”。如果有n个城市，需要对所有n个城市进行访问且只访问一次的最短距离。
在解决货郎担问题时，蚁群优化算法设计虚拟的“蚂蚁”将摸索不同路线，并留下会随时间逐渐消失的虚拟“信息素”。虚拟的“信息素”也会挥发，每只蚂蚁每次随机选择要走的路径，它们倾向于选择路径比较短的、信息素比较浓的路径。根据“信息素较浓的路线更近"的原则，即可选择出最佳路线。由于这个算法利用了正反馈机制，使得较短的路径能够有较大的机会得到选择，并且由于采用了概率算法，所以它能够不局限于局部最优解。
蚁群优化算法对于解决货郎担问题并不是目前最好的方法，但首先，它提出了一种解决货郎担问题的新思路；其次由于这种算法特有的解决方法，它已经被成功用于解决其他组合优化问题，例如图的着色(Graph Coloring)以及最短超串(Shortest Common Supersequence)等问题。
5.2 粒子群优化算法
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(Evolutionary Computation)，有Eberhart博士和Kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究。
PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。
同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
粒子群优化算法(PSO) 也是起源对简单社会系统的模拟，最初设想是模拟鸟群觅食的过程，但后来发现PSO是一种很好的优化工具。
5.2.1 算法介绍
PSO模拟鸟群的捕食行为。一群鸟在随机搜索食物，在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。
PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitness value)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。
PSO初始化为一群随机粒子(随机解)，然后通过叠代找到最优解，在每一次叠代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己。第一个就是粒子本身所找到的最优解，这个解叫做个体极值pBest，另一个极值是整个种群目前找到的最优解，这个极值是全局极值gBest。另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分最优粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值。
5.2.2 PSO算法过程
① 种群随机初始化。
② 对种群内的每一个个体计算适应值(fitness value)。适应值与最优解的距离直接有关。
③ 种群根据适应值进行复制 。
④ 如果终止条件满足的话，就停止，否则转步骤 ② 。
从以上步骤，我们可以看到PSO和遗传算法有很多共同之处。两者都随机初始化种群，而且都使用适应值来评价系统，而且都根据适应值来进行一定的随机搜索。两个系统都不是保证一定找到最优解。但是，PSO没有遗传操作如交叉(crossover)和变异(mutation)，而是根据自己的速度来决定搜索。粒子还有一个重要的特点，就是有记忆。
与遗传算法比较，PSO的信息共享机制是很不同的。在遗传算法中，染色体(chromosomes) 互相共享信息，所以整个种群的移动是比较均匀的向最优区域移动。在PSO中， 只有gBest (or lBest) 给出信息给其他的粒子， 这是单向的信息流动。整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程。与遗传算法比较， 在大多数的情况下，所有的粒子可能更快的收敛于最优解。
现在已经有一些利用PSO代替反向传播算法来训练神经网络的论文。研究表明PSO 是一种很有潜力的神经网络算法，同时PSO速度比较快而且可以得到比较好的结果。
6 展望
目前的智能计算研究水平暂时还很难使“智能机器”真正具备人类的常识，但智能计算将在21世纪蓬勃发展。不仅仅只是功能模仿要持有信息机理一致的观点。即人工脑与生物脑将不只是功能模仿，而是具有相同的特性。这两者的结合将开辟一个全新的领域，开辟很多新的研究方向。智能计算将探索智能的新概念，新理论，新方法和新技术，而这一切将在以后的发展中取得重大成就。
参考文献
[1] “Ant-Colony Optimization Algorithms(ACO)”，
leanair4.mit.edu/docushare/dscgi/ds.py/Get/File-378/RG_EE141_W8ACO.pdf
[2 ] “Swarm intelligence-what is it and why is it interesting”
micro.caltech.edu/Courses/EE150/dungeon/Week1/OH_W1SwarmIntel.pdf
[3] Tony White，“Swarm Intelligence: A Gentle Introduction With Application”，
sce.carleton.ca/netmanage/tony/swarm-presentation/index.htm
[4] 胡守仁等.神经网络导论[M].长沙:国防科技大学出版社，1993.113～117.
[5] 姚新，陈国良，徐惠敏等.进化算法研究进展[J].计算机学报，1995，18(9):694-706.
论文关键词：企业导向 算法设计与分析 创新型
论文摘要：“算法设计与分析”是计算机科学与技术专业的一门核心课程，是一门理论性与实践性相结合的课程。学生在这门课程的学习过程中过分注重基础理论的学习，动手能力差，不具备算法创新的思想，无法适应世界著名的IT公司大对软件人才的要求。文章讨论了企业用户对员工算法分析与设计能力的需求，针对目前该课程教学中存在的问题，就教学目标、教学内容、教学方法及考核评价等方面进行教学改革，以提高学生的综合能力和教学质量。
算法是计算机学科中最具有方法论性质的核心概念，也被誉为计算机学科的灵魂。“算法设计与分析”是计算机科学与技术专业的一门非常重要的专业基础课，在整个专业教学体系中占有重要地位。这门课程的学习，不仅是对学生前面所学的“程序设计”、“数据结构”、“离散数学”、“线性代数”等课程的理论延伸和强化，而且对后续课程如“编译原理”、“人工智能”、“计算机图形学”的学习及培养学生分析问题、解决问题的能力和软件设计与开发的能力起着至关重要的作用。
当前著名的IT企业特别注重应聘者算法设计与分析方面的能力。这些公司往往要对应聘者进行2-4轮的算法面试，要求面试者在给定的时间内（通常5-15分钟）给出具体问题的抽象数学模型、设计相应的数据结构及算法描述和效率分析。这就要求应聘者对算法设计及分析拥有坚实的理论基础，并具有敏捷的思维，能够在短期内归纳问题的实质，找出多种求解方案并且能够对各种方案的优劣性进行分析比较。
一、教学目标
由于我们学校的本科教学目标是适应社会发展的需要，培养与企业要求接轨的应用型人才。因此，“算法设计与分析”这门课程的教学目标应该是：要求学生在学完这门课程后应能够掌握算法设计与分析的基本理论和方法，了解新兴算法的原理及应用，并培养学生抽象模型搭建、启发式求解、创新求解、发散思维等方面的能力。具体目标如下。
1.重视学生抽象数学模型搭建的能力的培养。
数学模型是利用数学语言（符号、式子与图像）模拟现实的模型。把现实模型抽象、简化为某种数学结构是问题求解的第一步。简单问题仅需要一两种数学模型就可以进行描述，而复杂问题则往往需要多种数学模型彼此关联相互整合而成。数学建模是算法设计的前提，是构建现实问题与算法实现之间桥梁的关键。现代企业需要的不是理论家，而是能够解决实际问题的技术人员，因此必须重视学生这方面能力的培养，使学生具备基本模型构建能力。
2.重视学生发散式思维的训练
发散式思维是指在学习研究、工作中，根据提供的信息，沿不同方向寻求多样的、独特的答案的一种思维方式。它本身有不依常规、寻求变异、探索多种答案的特点。具有发散式思维的人一般具有回避老一套方法的强烈愿望。在提高人的发散式思维能力方面，创造性心理品质就大有用武之地。培养和拓展学生的发散式思维，做到“一个问题，多种求解”，可以启迪学生智力，提高学生举一反三，对比分析，灵活应变，多方位思考及想象创新的能力。
3.重视对学生适用性知识的传授
结合时展的潮流和趋势，针对目前流行的新兴技术和方法（例如：团购网站、社交网络、垂直主体搜索、并行算法、启发式搜索算法、遗传算法、蚁群算法、近似算法等），给学生进行一定的讲解和展示，进行相应的案例分析，使之了解其中重要的模型和算法，了解其基本原理，以达到与社会需求直接接轨的目的。因为很多公司在研发过程中新兴算法的使用频度要远远高于经典算法。对新兴算法有所了解，有助于入职者尽快适应岗位需求。
二、教学内容
“算法设计与分析”所涉及的领域非常广泛，通常包括下面几方面的内容：各种基本和经典的算法，如排序算法、图的搜索算法、组合算法、数值计算算法、递推法、枚举法、分治法、贪婪法、动态规划；关于算法分析和算法设计策略、可计算性理论和问题复杂性等方面的理论研究，如计算模型、问题复杂度分析、函数渐进分析等理论；各种新兴算法，如压缩算法、加密算法、人工智能算法、并行算法、随机算法、近似算法、搜索引擎算法、遗传算法等方面的理论及应用研究。我们根据“算法设计与分析”的教学目标，本着“设计与分析并重，基础与应用结合，经典与现代互补”的原则，进行教学内容的选取。具体包括如下几个方面。
“引入章”介绍算法设计与分析的基本步骤，其中包括数学模型构建、“自顶向下、逐步求精”的算法设计过程、循环和递归的设计要点、数据结构的选择及应用，函数渐进分析及算法复杂性度量等内容。
“核心篇”介绍各种常用的算法策略，如递推法、枚举法、分治法、贪婪算法、动态规划及与图搜索有关的算法策略，并对算法策略进行总结比较。
“应用篇”针对具体的应用，采用不同的数学模型、不同的数据结构或不同的算法策略进行算法设计，并进行效率分析。引导学生能够针对具体问题，进行自主的算法设计及分析。
“提高篇”介绍本学科领域的最新进展，讲述并行算法设计技术、概率算法、近似算法、遗传算法、搜索引擎算法等。
在以上各个部分的讲授过程中，还注意引导学生进行数学模型的构建。
三、教学方法
从面向企业需求出发，以培养创新精神和提高实践能力为目标，本课程可以采用多种教学方法，充分发挥学生学习的能动性和积极性。
1.理论与实践相结合
算法可以有多种描述方式，例如自然语言描述、类C语言描述、类Java语言描述等。这些描述无法直接在程序设计环境下编辑和执行，必须进行一定的转化。笔者在教学过程中，经常碰到学生追问“为什么我一字不差地把书上的代码输入到计算机中，却无法运行？”学生在初学算法时，往往无法理解算法描述和程序设计语言之间的区别和关联，总是试图按照程序设计的方法，将算法描述直接输入编辑环境进行编译和调试。因此，在学生学习算法理论的同时，应当引导学生将理论用于实践，完成算法到程序的完美转换。
2.设计与分析相结合
学生在学习过程中，往往只重视算法设计过程，而忽视算法的性能分析。而事实上，算法性能分析在本课程中占有非常重要的地位。通过算法分析可以在不同算法之间进行对比，例如对于排序、查找、最短路径等常用算法已经有很多种，不同算法通常在设计思想、时间和空间性上有其不同的特点，所以在讲授时不仅要把算法思路讲清楚，更应该通过不同算法之间的对比来分析其特点及应用方向。通过对比学习，一方面可以加深学生对所学知识的系统化理解，另一方，有利于引导学生在进行算法设计过程中注重算法效率的提升。
3.课堂授课与网络互动相结合
课堂授课采用多媒体授课模式，可以在有效的教学时间内增加单位时间的信息含量，将有限的时间和精力用于剖析课程中的重点和难点部分。将抽象的算法通过动画演示以直观的形象展示给学生，以辅助学生进行抽象算法的理解。例如：采用冒泡排序进行排序时，利用课件可以让学生更清楚地理解排序过程中两个相邻元素进行比较并相互交换的过程，从而更好地掌握“冒泡”的设计思想。课堂授课的内容制作成PPT在课程网站上，方便学生进行课下复习。除此之外，我们也注重加强互动教学环节。在课程网站上开设论坛、答疑、作业、网络考试、问卷调查等模块，通过布置作业、让学生提问、论坛讨论等方式加强教师与学生之间，以及学生与学生之间的协作与交流。
4.具体算法与设计讨论相结合
本课程目标是培养面向企业需求的应用型人才，而现代企业对雇员的要求是希望他们具备开放性思维，能够在面对新问题时有自己的思路和独到的见解，或者是面对旧问题时能够独辟蹊径，采用在时间或空间方面更为有效的方法来进行求解。因此，本课程在教学过程中，除了对具体的算法进行讲解和分析外，还应该针对某些实际问题，引导学生找出其中的关键技术，进行相应的建模，并启发学生进行求解策略的讨论。例如：针对目前的流行的社交网站，引导学生找出其中的核心技术——好友推荐功能，构建其相应的数学模型——图，并进行相应的算法讨论——图的最小路径问题。
5.个人设计与团队合作相结合
随着计算机技术的发展及其广泛的应用，软件开发已经从“个体单干”过渡到了“团队协作”阶段。大型软件的开发离不开团队合作，团队合作精神在软件开发行业有着极为重要的意义，没有良好的团队合作，就做不出好的项目。目前，各大公司在招聘过程中也会对应聘者进行相应的性格测试，以确定其是否具有团队合作精神。据此，本课程在教学过程中，除了要求学生独立完成简单和基本的算法设计外，还会布置相应的团队项目作业，要求学生3-5个人组成一个工作小组，由学生推选组长进行任务整体划分和分配、协调任务完成并进行终期展示和报告，各组员负责各自模块的展示和技术汇报。
四、考核方法
考试的主要作用是对学生所学的知识进行评价反馈、检测教学效果并督促学生认真学习、巩固所学知识，同时也有利于教师发现教学中的问题，不断地改进教学工作。传统的考核方式比较单一，仅根据期末考试的成绩来对学生好坏进行衡量，不利于反映学生真实的学习效果。因此，本课程考核方式主要从以下两个方面做出改革和新尝试。
1.学生成绩由平时成绩、期末成绩两部分组成
其中平时成绩占30%，期末成绩占70%。学生的平时成绩由以下三个因素决定：课堂出勤率，30%；作业完成情况，40%；团队项目中所发挥的作用，40%。
2.期末成绩采取多样化的考核方式
期末考试的形式由学生本人自主选择，分三种类别：理论试卷、上机测试、理论与编程兼备。数学推理能力、算法理论较好的学生可以选择理论类试卷，编程能力好的学生可以选择上机测试，在两个方面都不是特别特长或者两个方面能力均兼备的学生可以选择两种方式共存的模式。
这种自由考核模式体现出考核过程的人性化，避免了传统考核模式中“一刀切”的弊端，有效提高了学生学习的积极性，并实现了与企业需求接轨的教学目标。
五、结束语
“算法设计与分析”课程是一门非常重要的计算机科学与技术专业的核心课程，具有理论与实践并重、设计与分析并重的特点，是保证学生校园所学知识与企业需求相互匹配的关键课程。如何根据企业需求调整该课程的教学目标、教学内容、教学方法及考核方式，是我们进行新一轮课程改革的目标。本文就前面四个方面的教改提出了见解和策略，并将在以后的教学过程中将这些理论应用于实践，以帮助学生尽快适应社会发展的需要，提高他们在社会上的竞争能力。
参考文献：
[1]吕国英，任瑞征，钱宇华.算法设计与分析(第2版)[M].北京:清华大学出版社，2009.
[2]王晓东.计算机算法设计与分析[M].北京:电子工业出版社，2003.
[3]Cormen，T.H.，潘金贵.算法导论[M].北京:机械工业出版社，2001.
[4]陈蕾，张怡婷，许建.基于创新能力培养的算法设计与分析课程教学改革[J].计算机教育，2010，(20):27-29.
为了适应新形式下农业和农村发展的要求,教育部于2000年决定在我国设置农业推广专业学位,正式启动我国农业推广专业学位教育,开辟了应用型硕士培养的新领域[1-2]。近年来,农业推广专业学位教育为农业发展培养了大批高层次应用型人才。农业推广专业学位是一种具有职业背景的学位,旨在向农业技术推广和农村及相关部门培养高层次应用型、复合型人才,使他们在专业和专门技术上受到正规的、高水平的训练,所授学位的标准主要反映该专业领域的特点和对高层次人才在专门技术工作能力和学术上的要求。因而,农业推广专业学位不同于学术性学位,学科口径更宽却更加注重务实训练。从2009年开始,我国就在不断加大硕士研究生教育结构调整力度,通过增招专业学位研究生,调整增量(新增硕士生招生计划,主要用于专业学位硕士生招生,基本不增加招生),调整存量(要求专业学位研究生培养单位将原有硕士生招生规模,每年按不低于5%的比例调出,用于专业学位研究生招生)等措施最终达到结构调整的目标。2010年专业学位研究生占整个硕士生招生比例已提高到25%,2011年计划达到30%以上,争取到2015年提高到50%以上[3]。在这种专业学位研究生教育发展的大好形势下,农业推广硕士近些年也得到了很大的发展,农业信息化领域不断成为各高校新增的农业推广硕士领域之一。农业信息化领域的课程体系构建是各高校面临的首要问题,本文在分析农业信息化领域课程体系现状的基础上,指出了现有课程体系的缺陷和不足,进而提出一些粗浅的改进意见,希望起到抛砖引玉的作用,促进该领域课程体系不断完善。
2.农业信息化领域课程体系现状
课程体系是实现人才培养目标和体现人才培养特点的具体课程框架,农业推广硕士的课程体系在保证统一的培养规格、符合总体培养目标的同时,还需要兼顾农业推广硕士研究生的共性特征,不同领域知识和能力要素组成等,培养单位的学科专业特色以及区域、行业、产业的特殊要求。全国农业推广硕士专业学位教育指导委员会公布了一个(非)全日制农业推广硕士专业学位农业信息化领域指导性培养方案[4]。按照该指导性培养方案,专业学位研究生的课程体系要以“职业能力”为本位进行设计。农业推广硕士专业学位的课程应根据培养目标要求,按领域设置,突出专业技能及技术集成能力的培养;在领域主干课中应有1门运用本领域的主要理论和技术解决农业推广实践问题的案例研究课程;教学内容应体现宽广性、综合性、实用性和前沿性。加强案例教学和实践教学,在学期间必须保证不少于12个月的实习实践训练。现行的农业推广硕士课程体系由公共课程、领域主干课程以及领域选修课程三部分组成。公共学位课程使农业推广硕士与其他种专业学位类型相区分,这一部分为既定内容,须严格按统一要求执行。公共学位课程包括外国语(2~3学分),政治学(2~3学分),农业推广理论与实践(2学分),农业科技与“三农”政策(2学分),农业传播技术与应用(2学分),总学分数为10-12。领域主干课程使培养领域之间相互区分,这一部分也为既定内容,须严格按统一要求执行。领域主干课程包括农业信息化导论(2学分),农业信息化进展(2学分),农业信息获取与处理(2学分),农业信息化案例(案例研究)(2学分),农业应用系统开发(2学分),总学分数为10。领域选修课由各培养单位自主设置,根据培养目标、研究生的工作需要和各校条件自行确定,每门课程原则上不超过32学时。领域选修课反映出不同培养单位的特色与优势,使得人才培养规格在不同的培养单位之间有所差异。结合我校的实际情况,我校全日制农业信息化领域设置的选修课程包括人工智能技术(2学分),VisualBasic(2学分),数据库技术与应用(2学分),多媒体技术与应用(2学分),网站设计与开发(2学分),科技论文写作(2学分),科技文献检索(1学分),要求学生选修的总学分数为6~8。
3.农业信息化领域现有课程体系存在的缺陷
在农业信息化领域研究生的培养过程中,我们发现现有的课程体系存在一些缺陷。首先,课程设置方面统得过严,管得过死。目前,教指委对公共课程、领域主干课程作了统一要求,虽然这样很好地保证了该领域比较一致的培养规格,但是这两部分总学分达到了20以上,留给培养单位自主设置的领域选修课程空间太小,自由度不足。不能充分反映出不同培养单位的特色与优势,更难谈及使人才培养规格在不同的培养单位之间有所差异。第二,领域主干课程的课程设置和教学组织脱节。全国的农业信息化领域主干课程是统一的,但这些课程却没有统一的教学大纲和统一的师资培训。这必然会导致这些课程在不同培养单位的教学效果参差不齐,个别课程的教学甚至达不到当初设置该课程的目标要求。第三,课程的实践性不足。专业学位教育的基本任务就是培养特定职业岗位需要的应用型、复合型高层次人才,因此,专业学位研究生的培养,应能更集中体现相关领域的实践需求。虽然指导性培养方案中强调全日制农业推广硕士专业学位研究生必须从事不少于12个月的农业推广实践,并结合实践进行论文研究工作[4],但是没有明确对课程的实践要求,在“每门课程原则上不超过32学时”[4]的限制下课程的实践性也是有局限的。
4.农业信息化领域课程体系改革的建议
针对农业信息化领域现有课程体系的以上问题,我们提出以下几点粗浅的建议:
第一,压缩公共课程学分,重新论证领域主干课程,补充选修课。首先,课程设置建议根据知识体系[5]体现综合性,即在课程设置上抛弃“学科中心型”的旧观念,应适应科学知识综合化的趋势,增设综合化程度不同的跨学科课程,建立综合化多学科立体交叉的课程体系。其次注重课程的创新性。课程体系的生命力在于创新,农业信息化领域也要特别重视课程内容的更新,积极地把科技文化的新成就吸纳到本领域的课程中,并开设一些代表未来社会科学发展方向的课程,从而使课程体系更加具有灵活性。最后还需要培养单位立足学科优势补充选修课,开设有利于主体个性发展的课程,开设可供学生自主选择的课程。
第二,学大纲和教学指导。对统一要求开设的课程可以试编统一的教学大纲或教材。通过组织各高校相关教师进行教学研讨,吸取各高校相关课程教学实践中的成功经验并融入教学大纲或者教材中去。其次可以统一分批对各高校相关课程教师进行教学培训,或者挑选一批教学效果显着的优秀教师进行教学录像,将这些资源共享给各高校的相关教师进行网上学习,从而达到提高整体教学效果和学要求的目的。
关键词：经济类(非会计学)专业会计学教材信息技术
随着信息技术的快速发展，经济类(非会计学)专业的知识体系也受到了较大影响。构成经济信息系统重要部分的会计与财务系统的作用日益重要，经济类(非会计学)专业原有会计与财务管理教学知识体系已不能适应社会发展的需求。经济类专业学生毕业后无论在企业还是政府与非盈利组织工作，都需要懂得会计与财务知识。新的环境下如何对经济类(非会计学)专业的会计与财务管理知识体系进行再组织十分必要。经济类(非会计学)专业应用于会计与财务管理知识模块的教学时间受到限制，如何在有限的教学时间内，应用现代教育理论与技术，科学合理地确定教学知识体系成为研究的关键。如何对这些非会计专业学生实施会计教育，达到理想的教学效果是亟待解决的现实问题。
一、课程发展历史沿革
我校非会计类专业会计学课程的发展主要经历了以下阶段：1993年以前，课程建设的起步和初始阶段。随着我国改革开放政策的提出和经济发展的需要，“经济越发展，会计越重要”已形成共识，我校管理类专业也开设了会计课程。与当时按行业制订会计制度的会计法规制度体系相适应，参照其他高校的做法，管理类专业开设了《会计学基础》和《商业会计》课程。这些课程教学内容总体上虽然与会计专业相关课程类似，但已开始探索管理类专业会计课程教学的规律。1993年~1999年，课程的规范化建设和发展阶段。1993年我国财务会计制度进行了重大变革，取消了按行业和所有制制订的会计制度，颁布了企业会计准则，并陆续推出了一系列具体会计准则。各高校开始改变以前按行业和所有制会计课程设置方法，重新构建会计课程体系。我校管理类专业也对原《会计学基础》和《商业会计》课程进行整合开设了《会计学》课程。课程组对管理类专业会计学课程教学内容开展研究，加强课程教学内容的整合，制订了课程教学大纲，编写并公开出版了适应新会计制度内容的《新编会计学》教材，1996年课程组教师开始编制了会计学课程的考试题库，并开始由题库命题实行教考分离。2000年至今，面向全校经济类专业开设会计学课程，课程的完善和成熟阶段。教育部在1998年颁布的《普通高等学校本科专业目录》中明确将会计学课程作为经济类、管理类专业和其他有关专业的主要课程。我校各经济管理类和理工类等各本科专业(除个别特殊专业外)都开设了会计学课程，会计学课程成为学校的基础课程。课程组积极加强课程建设，继续加强教学内容改革，构建了一套区别于会计专业的以资金流和信息流为主线的，非会计专业会计学课程的教学内容体系；结合会计教学内容改革和会计制度改革对原《会计学》进行了修改并编写相配套的《会计学习题集》；深化教学方法改革，实行“讲一、练二、读三”，结合传统教学方法普遍开展启发式教学、案例教学、讨论式教学，制作了完整的多媒体课件，推广应用多媒体教学。在考试方面，对考试题库进行了两次修改，常年坚持教考分离，提高了考试的信度、效度和区分度；加强师资队伍建设，引进高素质教师充实本课程的教学队伍。课程建设进入了较为成熟的阶段。
二、经济类(非会计学)专业的会计与财务管理知识体系的再组织研究
会计与财务管理知识体系主要包括以下专业课程所涵盖的内容：会计学专业导论、基础会计学、中级财务会计、高级财务会计、成本会计学、管理会计学、财务管理、财务分析、证券投资理论与实务、会计信息系统、国际会计等。上述课程根据其使用者与作用通常分成以下知识体系：以对经济活动的确认、计量、记录、报告为核心的财务会计体系，包括会计学专业导论、基础会计学、中级财务会计、高级财务会计、会计信息系统、国际会计等；以对经济活动进行控制与决策为核心的管理会计体系，包括成本会计学、管理会计学；以对企业理财为主体，以风险与收益为核心的财务管理体系：包括财务管理、财务分析、证券投资理论与实务。经济类(非会计学)专业主要包括五类18个专业，这些专业对会计与财务管理知道体系掌握的深度和广度的要求是不同的。经过研究，将经济类(非会计学)专业的会计与财务管理知识模块体系分成两个层次：一是管理基础层，设置“会计学”课程，其内容主要包括基础会计学、财务会计学、成本会计学、财务分析与企业业绩评价、会计信息系统等课程的主要内容。该课程包括了原有三个方面知识体系的基础部分，以经济活动的确认、计量、记录、报告、分析、决策为主线，阐述会计与财务的基本理论、方法。提供了认识、核算企业经济活动、看懂企业财务报告、分析企业财务状况与经营成果的知识基础与技能。该课程适用于经济类(非会计学)各专业；二是工商管理提高层，设置决策与控制会计、财务管理课程，其内容主要包括财务管理、管理会计学、证券投资等课程的主要内容。该部分以对经济活动的决策与控制为主线，阐述会计与财务应用在企业内部管理的理论与方法以及筹资、投资的基本理论与方法。经济类(工商管理类非会计)各专业可在学习会计学课程的基础上开设本课程。将会计与财务知识体系划分为两个层次，重新组织设置课程，与改革前只开设财务会计与财务管理两门课程相比更广阔地包括会计与财务知识体系的主要内容，使知识体系更加完整、科学合理。
三、网络环境下会计学课程改革
新设置会计学课程包括会计学专业的多门课程的重要内容，而其学时数受到限制，所以必须对会计学教学进行改革。提炼教学内容，充分利用计算机网络与多媒体教学工具提高课堂教学质量、提升学生主动学习能力、增加课后学生自主学习时间、提供多种辅导学生学习手段是课程改革的重点。
(一)知识模块顺序及对应学时根据非会计学专业的会计学课程的教学目，我们认识到该课程的内容既不应是《初级会计学》的照搬，也不应是对《初级会计学》和《中级会计学》的简单组合，而应是对会计学课程的教学内容进行了设计和整合：第一部分为会计基础理论，主要讲述会计学的基本概念和会计假设、会计原则、复式记账、会计循环等；第二部分为会计业务核算，以会计报表中会计要素为主线对各类企业通用、典型经济业务进行会计核算；第三部分为会计报表与分析，主要介绍会计报表各项目的含义、会计报表的结构、会计报表的阅读与分析等。具体的数学内容与学时的安排见(表1)。
(二)教学内容改革与实践为保证非会计专业会计学课程的教学质量，使教学内容更加符合其专业课程教学目的，进一步提炼会计学的教学内容与重点，主要采取如下组织方式：一是课程总体教学内容的统一性。按照教学内容体系编写会计学课程教学大纲，组织教学经验的教师编写教材和配套习题集；二是各专业具体教学
内容的针对性。每学期教师根据学生专业特点和教学大纲要求具体组织教学内容，并填写教学日历(即教学计划表)。教师在具体组织教学时，授课重点与实例、讨论案例都与学生所学专业结合紧密，这既有利于调动学生学习的兴趣，也保证了教学目的的实现；三是教学内容的新颖性。近年来，我国会计制度变化较大，教师经常以教研活动的形式结合财会新动态开展教学内容的讨论，以保证教学内容的新颖性和实用性，注重培养学生会计兴趣和自主学习会计扩充性资料的能力，使教学内容除基础会计学与财务会计的内容之外，还涉及成本会计、财务报告的分析与利用、企业业绩评价等内容。并且更加注重为决策服务的观念，吸取美国、日本等经济发达国家会计学教材的精华，使教学内容与国际相协调。在教学内容组织上采取课堂教学、模拟实验和教学网站辅助教学手段相结合的方式，使学生通过模拟操作，增加对会计实务的感性认识，同时可以培养其独立思考和学习的能力以及创新思维和创新能力。
(三)教学方法与手段改革通过教学研究项目的研究取得了一批成果，促进了教学水平的提高，改进了教学方法与手段。课堂教学除了开展启发式教学、案例式教学、讨论式教学等教学方法外，针对会计学课程教学时数较少，为培养学生自主学习的能力，在课程教学安排上坚持实行教师课堂上精讲、学生课外多练、多读，在课程内容的教学安排上做到“讲一、练二、读三”，教师在课堂上结合学生专业特点重点讲会计思想、原则和主要方法。课后自学增加学生课后作业量，通过结合本课程相关的热点、难点问题，安排部分教学内容、提商性内容和扩展性内容由学生自学，教师对课后作业全面批改检查，学生自学后撰写的案例分析报告和小论文，采用上课提问直接讨论、课外小组讨论和课堂集中等多种形式组织讨论。构建了会计学电子学习网站，完善了电子教案与多媒体教学课件，丰富了网络教学实验手段，增加了学生学习习题库与考试试题库。为提高学生学习兴趣，增加了提升与拓展、案例分析，为学生进一步学习提供了学习材料与途径。为解决学生学习中的疑难问题，设置了智能答疑与利用互联网会议交互系统开展网络会议式的集体答疑系统，可以快速方便地解决学生学习中遇到的问题。
(四)教学实验与实践环节会计是一门操作性很强的学科，实践是会计教学的重要环节。为保质保量地实施实践教学环节，我校不仅在校内建立会计教学模拟实验室，而且与社会企业单位和会计师事务所联合建立会计生产教学实习基地，提高学生的会计动手与操作能力。通过教学实验环节研究，进一步完善了网络实验系统，并使学生能及时了解资本市场信息，更好地利用互联网信息分析实验的结果。
四、现代教育技术在会计学课程中的应用研究
(一)构建现代信息技术与课程整合的“主导一主体一主线”探究式教学模式 在充分总结国内外先进的学习理论，在研究了随着信息技术和教育技术的发展，分析会计、财务课程利用多媒体教学其教学目标、教学策略、体系内容的发展变化的基础上，将信息技术与会计、财务知识课程加以整合，构建了以培养学生创新精神、创新能力和解决实际问题的能力为宗旨，以教学案例、实验为主要教学方法，以学生自我评价为主要评价方式，以建构主义的“学与教”理论、“学习环境”理论和“认知工具理论”为主要理论依据，以学生为主体、教师为主导、学生自主探究为主线的“三位一体”探究式教学模式。基于信息技术的会计、财务知识自主探究式教学模式。创设情境――提出问题――自主探索――网上协作――网上测试――课堂小结。基于信息技术的会计、财务知识协作探究式教学模式。构建以学习共同体为主要载体的网上协作探究式模式，主要包括：竞争、辩论、协同、伙伴、角色扮演等模式；网上协作的主要途径有人机协作、学生协作、师生协作等途经。基于信息技术的会计、财务知识完全探究式教学模式。初步构建了以培养学生创新精神、实践与科研能力为宗旨，以学生研究性学习为主要学习方式的会计、财务知识完全探究式学习教学模式：提供选题一确定课题一组成课题组一实施研究一撰写报告一交流研讨一成果鉴定。
(二)组建现代信息技术与课程整合教学平台系统组建的教学平台系统主要为了便于以后课程的管理、维护更新、信息、远程控制等功能和管理学院整个教学网络各个频道栏目的整合。其运行核心包括“教学动态”、“学前导读”、“教学内容”、“练习测试”、“网络实验”、“师生交互”、“提升与拓展相关资料”等。这些板块的设计是将多媒体教学与计算机网络会议答疑系统、智能答疑系统、网络论坛交流系统、网络练习测验系统、网络实验等引入教学，并提供给学生充分的提升与拓展资料，调动学生的学习热情、培养学生主动学习与钻研自学能力。给学生提供充分的学习资源与良好的学习环境条件，将课堂学习与自学、理论学习与网络模拟实验、习题练习与提升及拓展学习课外读物结合起来。优化课堂教学，提高教学效率，克服传统的班级授课制所带来的局限。会计学网络课程栏目设置和功能说明见(表2)。
五、教学改革创新分析
(一)经济类(非会计学)专业的会计与财务管理知识体系的再组织创新将经济类(非会计学)专业的会计与财务管理知识模块体系分成管理基础层与工商管理提高层二个层次。分别重新设置“会计学”与“决策与控制会计”、“财务管理”课程。与改革前只开设财务会计与财务管理两门课程相比更多地包含了会计与财务知识体系的主要内容，使知识体系更加完整、科学与合理。
(二)教材及教学内容体系的创新为了更彻底地贯彻为信息使用者的决策服务的目标，经过立项研究，确定本课程的内容除会计学原理与财务会计、成本会计的内容外，还包括财务报告分析与企业业绩评价等内容。并且更加注重市场经济中企业是主体，会计必须满足企业经济决策的需求为经济决策服务的观念。吸取美国、日本等经济发达国家会计学教材的精华，使教学内容与国际相协调更好地满足了培养经济(非会计)专业学生知识结构的需求。
(三)教学改革思路的创新将现代信息技术与会计、财务知识课程加以整合，重塑会计、财务知识教学结构。以建构主义的”学与教”理论、认知工具理论、学习环境理论为主要理论依据。课程整合要求，学生学习的重心不再仅放在学会知识上，而是转到培养能力上。有助于培养学生的创新精神和实践能力，并通过这种”任务驱动式”的不断训练，学生可以把这种解决问题的技能逐渐迁移到其他领域。
(四)教学环境的创新由单一的“传统封闭型环境转变为多样化的多媒体网络开放型环境。开拓新的教育空间体现于：在教学上突破简单的演示型模式，体现知识的意义构建过程；在师生交互上，加强对学生的引导和帮助，促进学生对知识的意义构建；在学习资源上，提供丰富的多媒体资源，创造有效的学习情境；在学习体系上，实现教学环境的超链接结构，启发学生的联想规律；在系统架构上，充分考虑学生的年龄特征，符合学生的认知规律；在教学内容组织上，考虑学科的内容特点，体现学科的教育规律。
(五)教学评价方式的创新由单一的教师评价方式转变为以学生自我评价为主的多种形式的评价方式。以学习共同体为主要载体的网上协作探究式模式有竞争、辩论、协同、伙伴、角色扮演等，学生参与其中或相互竞争或积极协作，可以从多方面了解到相互的学习状况，找出学习环节中的差距来加以改进。
[关键词] Facebook； 社会网络； 非正式学习； 社会化学习
[中图分类号] G434[文献标志码] A
[作者简介] 苗小勇（1985—），男，陕西延川人。硕士研究生，主要从事现代远程教育与网络新技术研究。E－mail：。
一、引 言
由于博客（Blog）、维基（Wiki）、社会性网站（SNS）和新的移动上网设备的广泛应用，Web2.0技术逐渐改变了人们交往方式、创造和共享数据的方式。近年来，以Facebook、MySpace、Flickr和YouTube为代表的社会性网站凝聚了巨大的社会人群，形成了一个没有国界的网络社会，其中以Facebook最为突出，有7.5亿多用户。Facebook能否为人们在网络环境下开展非正式学习和社会化学习提供支持？国外关于Facebook教育应用的现状如何？基于这样的思考，本文以非正式学习理论和社会化学习理论为指导，围绕国外Facebook在教育中应用开展了相关研究，以期使我国学者更好地了解国外Facebook的教育应用价值。
二、Facebook及其特征
（一）Facebook的产生与发展
Facebook是一款在线社交应用程序，是当前最流行的社会性网站。哈佛大学的马克·扎克伯格在2004年2月创建了Facebook。因为当时在哈佛，大家都想认识不同宿舍区的同学，这一想法就应运而生。在2005年，它的应用领域延伸到了高中学生，随后扩展到社团网络，最后任何喜欢Facebook的用户都可以加入。Facebook通过网络连接来相互访问，并且允许用户形成成员头像。用户可以个性化他们的头像，在主页上展示他们的视频、图片，邀请对方成为自己朋友的同时自己也可以成为对方的朋友。在SNS环境下，朋友被描述成任何接受他人、被他人接受以及整个网络中相互联系的个体。目前，用户可以通过移动技术来访问Facebook；通过移动设备，用户可以更新他们的状态、浏览他人的“新种子”和“头像”。
一些惊人的数据表明了Facebook的全球化速度：[1]全球有7.5亿多用户在使用Facebook，并且有一半的用户每天都登录此网站；平均每个用户拥有130位朋友，与80个社团的页面、分组和事情相连接，且70%的Facebook用户分布于美国本土之外；每天平均有两千万个新的网站通过内部网站整合与Facebook相连接。此外，大多数Facebook用户的年龄在18~25岁之间，大多数为大学生。[2]
（二）Facebook所具有的特征
从教育的角度看，Facebook所具有的主要特征包括：
1． 允许任何用户注册
Facebook是一款免费的在线社交应用程序。它没有任何条件限制，任何Internet用户只需要一个有效E-mail账号就可以注册成为Facebook成员。
2． 支持用户创建页面和编织内容
Facebook允许用户创建自己的Facebook页面（创建专页），其功能是实现其他用户的加入和相关信息的告知。同时，Facebook支持用户自定义分组，有私人组和公共组两类分组形式。前者只有通过邀请才能加入，而后者任何人都可以加入。Facebook页面允许任何学生加入，从而实现教学资源的共享与相关信息的获取。Facebook用户可以编辑自己的页面，允许用户设定他人的访问权限。
3． 支持用户分组
Facebook支持用户分组，同时提供图片和视频展示区，允许用户和组成员并共享资源（如视频文件、音频文件、图片、电子数据表、数据库和网站等）。可以对用户关注的事件、图片、视频以及相关文章展开讨论，并通过E-mail（支持两个Facebook用户间或所有用户间E-mail发送与接受）的形式告知其他相关用户以支持相关条款、用户、组的信息通告。在用户主页面中主要显示所有的朋友、加入的分组以及即将发生事件的更新信息。
4． 支持事件功能
Facebook支持事件和为组创建事件，这样用户就可以看出他们是出席或缺席相关事件；每次的教师指导会话都被设计成一个Facebook事件。所有与指导会话有关的材料和讨论都将呈现在一个事件页面上。Facebook事件功能非常有助于参与者组织周末学习活动。支持通过Web浏览器的实时在线交流。在Facebook应用过程中，所有用户的登录信息将被记录并可以进行后期跟踪。
三、Facebook与教育结合的理论基础
（一）非正式学习理论
根据职业培训术语，非正式学习的定义是：从相关的日常活动如工作、家庭和休闲中获得学习。它是无组织和结构的（如目标、时间和学习支持）。从学习者的角度看，非正式学习通常是不经过仔细考虑的学习，因为非正式学习是一种无计划的、不需要参考任何计划组织的学习形式。它通常不需要获得合格证书。学习者可以个性化他们的学习方式。所有这些特征使得非正式学习很难被定义或被认为是一种学习的研究领域。非正式学习可以被认为是一种临时学习。
当今的信息化社会给我们提供了无尽的非正式学习机会。新技术的出现使得信息检索与处理变得越来越快速和简单。有效的出版和普及机制使得信息有了更广泛的传播途径。在Web2.0时代，Facebook正是一种非正式学习方式。
（二）社会化学习理论
同布鲁姆（Bloom）的教育目标分类一样，社会化学习理论解释了Web2.0的应用和日常的实践。这些应用不仅仅支持学习，而且鼓励学习。维果斯基（Vygotsky）的社会学习理论认为，社会—文化关系对认知发展是最初、最基本的，同时，社会—文化关系是获得知识的最初步骤。同样，班杜拉（Bandura）的社会学习理论认为可以通过观察别人的行为和结果获得知识。莱维和温格（Lavy and Wenger）的研究则重在强调学习是怎样与社会文化背景相互密切联系的以及社区的分类。以上社会学习理论的三个不同观点都指出了社会交互、背景、真正的交互（如创造行为）和社区实践在学习中的重要作用。Web2.0的应用以及它们对交往、创造、共享数据和信息的强调在本质上与社会化学习理论是一致的。
四、Facebook在教育中应用的优势
（一）人力资源优势
当前，许多不同年龄、教育水平、性别、社会地位和语言文化背景的人们都加入到了Facebook的日常应用队伍中。作为一种社会网络，Facebook吸引了许多人，尤其是各领域的教育研究者和年轻人。对于学生用户而言，他们可以通过Facebook交友、创建图片讨论区，加入分组共享观点、文件和资源并可得到反馈；对各领域的教育研究者而言，他们可以根据自己的兴趣组建或参与到各种群组里去，如建立分组并邀请他人加入此分组而开展学术交流活动。
（二）技术优势
1． 各种移动Web浏览设备的支持
Facebook作为一种Web应用程序，它可以通过任何Web浏览器来访问。另外，许多移动电话都自带有Web浏览器，如Opera Mini（Opera Web浏览器的移动电话版）；一些只为访问Facebook而专用的软件，如Apple Iphone、Ultra-Mobile PC'（UMPC）；各种上网本以及Apple iPad。这些支持Facebook的移动设备无疑为其在教育中的应用提供很多便利。
2． RSS 与TAG技术
（1）RSS技术。RSS技术可以显示用户的朋友所更新的头像信息，信息结果可以很方便地被阅读和理解。每个头像拥有最小的种子数，并能显示最近10位用户的更新信息。如果用户没有朋友，分享的信息将不会出现在新种子里。因为Facebook拥有新种子，多数学生可以直接阅读Facebook提供给他们的信息，而不需要去搜索相应的信息。这一点很关键，它可以突破教师的努力来使用Facebook。
（2）TAG云。TAG云技术可以提供预先设定的搜索词。这些所陈列的关键词的多少与使用此关键词搜索结果的数量是相对应的。如果用户使用此关键词搜索过，以后再使用此关键词搜索时就有相应的标签显示。应用TAG的目的是为了更好地显示和突出搜寻的重点关键词或者词条，以便更好地指导用户浏览和索引。
3． 外部软件的支持
Facebook是一个连接的服务平台框架，它提供了一系列的APIs和工具并允许第三方开发者开发用户应用数据。例如，智力测验开发软件可以使用户很方便地创建调查问卷或使用智力测验试题。由于Facebook不支持用户上传诸如DOC或PDF格式的文件，因此可以使用第三方应用软件——Google Docs。进而，应用文件共享技术可以使所有的Facebook用户能更好地分享他们个人的资源。另外，一些Facebook应用软件主要是面向教育而开发的，例如SlideShare、Books iRead、Class Notes等。[3]
五、国外Facebook与教育结合的途径
（一）Facebook作为教育平台[4]
Facebook作为教育平台是基于以下原因的：
1． 用户的创建
教师和学生需要通过注册来访问Facebook网站。原先，他们使用大学授予的E-mail账号来注册，这样用户可以相互定位自己。进而，用户可以用个人的账号登录Facebook。基于教学和学习的考虑，学生使用学校给予的E-mail来登录。此举能避免自己私人信息的泄露，其局限是学生不可能每天都使用学校授予的E-mail账号来访问Facebook。
2． 课程的呈现
教师可以用自己的Facebook账号来为每一门课程创建一个Facebook页面。每一个Facebook页面都能创建多个图片栏和讨论区。因而，教师可以使用Facebook所提供的功能来丰富其页面中的课程，如添加连接到相应的参考资源、讨论区及图片。
3． 教学材料的准备
课程笔记或PPT是最重要、最需要的教学材料。通常教师使用Microsoft PowerPoint来制作PPT文件供学生下载。尽管Microsoft的Windows平台拥有免费的PPT浏览应用，但还有一些平台及移动设备不能很好地显示PPT。因此，需要在PPT前进行格式转换。通过将PPT文件转换成一系列的图片， Facebook用户就可以上传该PPT文件，同时可以通过Web浏览器访问。此外，可以采用超级链接的方式呈现教育资源的源文件或视频资料，供用户下载。
4． 实施教学并进行指导
教师可以使用PowerPoint或其他方式来实施和指导教学。在Facebook的帮助下，教师以交替的方式呈现教学笔记，这些笔记以文件的形式呈现Facebook图片。另外，当呈现一些图片格式的PPT时，学生可以对此PPT发表评论，教师也可以看到相应的评论信息以便作出即时答复。这种方式可以促进教师和学生之间的交流，尤其对那些不愿在别人面前交流的同学而言。如果学生对某个PPT有疑问，可以添加相应的评论，Facebook会以E-mail的形式告知教师以便作出相应的解决措施。
（二）Facebook作为学习工具
Facebook所具有的结构特征及可用性决定了其可以作为一种有效的学习工具。它可以支持高校学生的社会交流、课堂活动的组织及协作活动，如作业与答案的共享，俱乐部和各种组织、学术活动，学习者写心得体会及发表学习成果等。
通过Facebook工具，可以建立学习者和指导者之间的交流；促进课程讨论；与系部、学校、课程相关的信息通知；教师布置作业；与课程相关的资源及连接的通知；参与各种俱乐部和组织等。教学指导者和学生可以发送与课程内容相关的材料、网址及视频资源，同时提供一些Google文档或其他附件以易于学生共享。
Facebook作为一种非正式系统可以促进课堂活动的非正式交流。课堂往往被认为是组织的一种类型，它需要成员发现并应用知识的不确定因素，如明确的指导者目标、其他成员的能力、课程期望等。目前， 人们普遍认为ICT（Information Communication Technology）已成为课堂学习不可或缺的组成部分。然而，大学课程的一些特性，如短暂性、潜在的不明确目标及成员的不稳定性，使得组织活动如协作变得很困难。这就为ICT在教学中的应用提供了可能。Facebook作为一种非正式系统包括学生自己创建的交流平台如Blog、E-mail目录及在线分组等。学生在此交流平台上，加入与学校、系部或课程有关的学术分组和在分组里共享作业、心得和观点等。人们可以交换观点、共享信息，与有共同兴趣、观点和需求的成员一起工作等。
研究表明，大量本科学生都在使用Facebook，因此可以促进彼此的协作感；[5]一半以上的大学生通过整合SNSS到他们大学经历中以实现同学之间关于学校信息的交流；[6]多于1/4的学生把SNSS应用到课程学习中；[7]还有一些学生把SNSS同时作为正式和非正式形式开展学术讨论活动。[8]以上数据表明，已经有一些学生使用Facebook来支持他们的教育目标。
（三）Facebook作为学习环境[9]
作为社会网络在线学习环境，Facebook在教育中的一个应用就是建立学习和推动实践社区（Community of Practice，简称COP）。Facebook所具有的分组特征非常有易于开展协作学习。利用Facebook的分组特征，学生可以在执行各项任务的同时共享相关资源。另外，学生还可以创建属于自己的“分组”。一个在线COP就是一个个人网络，在这个在线交流的个人网络中，成员之间共享彼此感兴趣的领域。一个虚拟COP意味着所有成员之间的交流都是通过电子渠道，如E-mail、论坛、Blog和Wikis等。所有的社区交互都是基于网络的。Facebook所具有的组特征非常适合建立在线COP。所有的社区一般有三个基本特征：领域、社区、实践。
Facebook作为社会网络在线学习环境是基于以下原因的：
1. 学生为了特定的目标形成分组
在一个分组里，所有成员可以就某一特定领域图片、开展讨论和共享资源；师生可通过添加超链接共享更多的资源。另外，使用Facebook的分组功能对协调学生协作努力和监控学习过程有着潜在的支持作用。
2. Facebook自身所具有的一些特征决定了其有助于建立在线社区
聊天功能提供了一种新的组成员之间的实时交流方式。像其他在线聊天软件一样，只要信息发送后就能马上传递和呈现给组中的成员。因此，它的交互性要比仅仅是文本信息强得多。
3. 所有的COP成员都是实践者
他们可以开发一些共享的资源条目。Goggle “Docs”特征有助于协作学习，它允许成员收集彼此的笔记。与Wiki类似，所有组成员都可以浏览和编辑资源，任何组成员都可以添加或删除部分“Doc”文件。[10]
（四）Facebook与第三方软件的整合
Facebook为软件开发者提供了Application Programming Interface（API）以开发第三方Facebook应用程序。这样Facebook用户就会拥有许多第三方应用软件。图书馆或图书情报机构在Facebook 网站上提供应用软件，用户安装后，在Facebook用户页面左边会显示到达此服务平台的链接。用户可以根据需求直接点击链接，就能获得不同图书馆提供的个性化服务，如查询馆藏、查询数据库、在线帮助和学科导航等。另外，最近Facebook和Skype形成战略合作伙伴共同研发视频会议系统。[11]此新的视频会议系统目前正在调试中，后将被整合到Facebook平台。可以看出，Facebook将要推出的视频会议系统对教学和学习有着潜在的巨大影响。
六、Facebook在教育中的应用案例
（一）案例一：国外图书馆利用Facebook 开展服务[12]
1. Booth Library Ask ?Away[13]
由美国东部伊利诺伊州大学的图书馆员Stacey Knight - vis 开发，承诺在全球任何地方任何时间能够跟图书馆员进行网上联系。通过这样一个参考咨询平台，用户可以找到需要的图书、论文和解决研究课题开题时的困难。在填写Name 、E-mail 、Question 之后， 点击Chat，会有一个参考咨询人员接待你，交流完毕后, 双方讨论记录将自动保存到你的E-mail 里（如图1所示）。
2. LibGuides[14]
由专业做Web2.0 软件的Springshare 开发，把LibGuides 安装到自己的Facebook 账户上后，如果所在大学图书馆开通了此服务，默认是所在大学图书馆的学科导航服务界面，同时提供书目检索、在线帮助等服务；如果没有开通，则可以根据提示选择需要的图书馆，有很多个图书馆可供选择（如图2所示）。若选定了某一图书馆的服务，在下次登录LibGuides时，就直接链接到这个图书馆的服务页面上，用户可以自由地查询该图书馆的书目，阅读与专业相关的图书馆学科导航，得到科研帮助，并与参考咨询馆员在线聊天。如选择艾柏林基督大学 （Abilene Christian University） ，下次在自己的Facebook 账户页面上点击LibGuides，就会出现艾柏林基督大学的学科资源导航；如果想选择其他图书馆的服务，点击Select Another Library 即可。
（二）案例二：Facebook作为教育平台开展在线课程学习
下面以西华师范大学省级精品课程“教育技术学导论”为例来创建Facebook在线课程页面。教师首先用自己的Facebook账号登录，单击首页最下方“创建专页”按钮创建新的课程页面；在打开的创建专页页面中，单击“议题或社群”图片连接，然后在弹出界面的文本框中输入“教育技术学导论”并勾选“我同意 Facebook 粉丝专页使用条款”（如图3所示）；最后单击“马上开始”按钮来创建课程页面。
教师可以通过单击“编辑信息”对课程的相关信息进行修改。单击“照片”按钮可创建新的图片展示区。Facebook PPT课程界面，如图4所示。
教师还可以利用Facebook的其他特征在课程主页面为学生提供更多的支持：
1. 连接
教学人员可对Web页面添加参考资料连接，如参考文献和视频等。
2. 事件
教学人员可以为授课者和指导者创建事件。当学生登录Facebook时，其主页面就会显示授课计划和指导者等的相关信息。
3. 记录
当授课、指导或示范等的相关信息被记录后，学生可以很容易通过更新的Facebook页面来获得。
（三）案例三:利用 Facebook开展协作学习
利用Facebook开展协作学习可以基于仅仅在线（如把Facebook作为共享信息的媒介）和在线—非在线（如利用网络准备学习分组）两种形式。Facebook包含不同的绝对分组和社团，因此它可以为成员以某种方式加入网络并开展协作学习提供机会。
在“教学媒体与技术”课程教学中，我们设立了五个研究方向，分别是Web2.0、虚拟现实（Virtual Reality）、移动学习（Mobile Learning）、人工智能（Artificial Intelligence）和教育游戏 （Serious Game）。根据这五个研究主题，我们在Facebook中建立了五个小组以支持学生开展协作学习，学生根据自己的研究兴趣参与到不同的小组中（如图5所示）。每个分组包括3~5个成员并且形成私人组。一旦形成私人组，组负责人就会邀请指导者和其他学生作为普通成员而加入此分组（如图6所示）。指导者的角色是给组成员提供建设性的意见和反馈以监控整个项目进程，组成员则被建议尽量与他们通过Facebook开展协作学习。鼓励协作活动如信息、讨论和资源共享等。另外，允许学生使用因特网资源以达到他们的特定目的。另一方面，Facebook自身所具有的实时在线社区的特征对建立和维持一个虚拟世界中的在线实时社区有指导作用。在社区中，鼓励用户共享信息和协作学习。
七、结束语
Facebook是目前最流行的社交类网站。尽管其最初的设计思想是为了人们交友、与老朋友保持联系、共享信息和图片而提供空间（它原先并不是为教育目的而设计的），但其所具有的独特的特征和所提供的支持对教学和学习有着重要影响。本文以非正式学习理论和社会化学习理论为指导，主要分析了国外Facebook教育应用的四个方面：Facebook作为教育平台、Facebook作为学习工具、Facebook作为学习环境以及Facebook与第三方软件的整合，并展示了Facebook教育应用的成功案例。研究结果表明，目前国外Facebook教育应用仍处于探索阶段，但具有广阔的应用前景。今后的研究应评估利用Facebook开展教育活动能否产生积极的结果，如增强对课程的学习兴趣、获得与学校有关的自我效能感或更高级别的与课程内容接触等。未来的研究可进一步扩大研究范围，以期获得更为全面、深入的研究成果。
[参考文献]
[1] Facebook统计表[EB/OL].省略/press/info.php?statistics.
[2] Brett A. Bumgarner. You Have Been Poked: Exploring the Uses and Gratifications of Among Emerging Adults[DB/OL].省略/htbin/cgiwrap/bin/ojs/index.php/fm/article/viewArticle/2026/1897.省略. The Classroom: 25 Apps That Are Perfect for Online Education[DB/OL].省略/library/college-life/15--apps-perfect-for-online-education.
[4] Herbert Shiu, Joseph Fong, Jeanne Lam. Education with Social Networking Websites for Teaching and Learning[J].Computer Science,2010,6248:59～70.
[5] Ellison, N. B., Steinfield, C., Lampe, C. The Benefits of “Friends:” Social Capital and College Students' Use of Online Social Network sites[J].Journal of Computer-Mediated Communication,2007,（12）:1143～1168.
[6] Salaway, G., Caruso, J. B., Nelson, M. R. The ECAR Study of Undergraduate Students and Information Technology[DB/OL].harford.edu/technology/TAC/Meetings/2008-11-17/ECARRoadmap_Students2008.pdf.
[7] Smith, S. D., Salaway, G., Caruso, J. B. The ECAR Study of Undergraduate Students and Information Technology[DB/OL].net.educause.edu/ir/library/pdf/EKF/EKF0906.pdf.
[8] Greenhow, C., Robelia, B. Informal Learning and Identity Formation in Online Social Networks Learning[J].Media and Technology,2009,34:119～140.
[9] Kenneth Wong, Reggie Kwan, Kat Leung. An Exploration of Using to Build a Virtual Community of Practice[J].Computer Science,2011,6837:316～324.
[10] Facebook group [EB/OL]. 省略/group#/help/?page=414.
[11] Dolan, A. Video-Conference, a New Feature Rolling Out[EB/OL].省略/video-conference-a-new-feature-rolling-out/852389/.
[12] 董真,刘传玺. Facebook与国外图书馆服务[J].图书馆论坛,2008,（6）:75～77.
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