《表1 课程的成果要求和教学内容分块》

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《基于OBE理念的自然语言处理课程改革研究》

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图1右边所示的是与教学成果关联的教学内容。包括基本的文本处理能力和文本统计技术、分词和词性标注的知识和相关的统计模型HMM、语言模型及其应用、文本分类技术和应用。现在需要根据课程项目，在课程大纲的指导下整合它们与课程知识点的对应关系。整合课程知识点过程中，我们参考了几个资源：首先，目前有一些国内外高校开设此类课程，例如斯坦福大学的cs124课程，中国科学院宗成庆老师的“统计自然语言处理”等，他们有相对完善的课程体系和资源，借鉴这些优质的课程体系可以继承优点，少走弯路。其次，该课程内容与前沿技术和行业需求紧密结合，属于研究型的应用课程。因此到相关企业调研，对接产业需求，培养符合市场需要的创新型人才，也是《高等学校人工智能创新行动计划》的要求；另外在授课过程中，通过小组讨论的方式，在课堂互动过程中发现问题，补充知识点。目前，课程部分成果目标和对应的知识点组织如表1所示。