​​人工智能概论考试形式因课程设置和院校要求而异，常见模式包括闭卷笔试、开卷答题或混合考核​​。​​闭卷侧重基础概念与算法原理的掌握​​，如状态空间搜索、知识表示等核心理论；​​开卷则注重综合应用能力​​，允许学生调用资料解决复杂问题。关键差异在于：闭卷需精准记忆定义与公式（如$x^2$的数学表达），开卷更强调分析深度（如框架表示法的实际案例）。

1. ​​闭卷考试特点​​
   典型题型包括选择题、填空题和名词解释，例如“语义网络法的结点与弧代表什么”。要求学生熟练掌握产生式规则、谓词逻辑等基础理论，并能在无辅助条件下完成推导（如与或图搜索的步骤）。部分院校采用百分制，120分钟内完成约6大题，其中60%为基础知识考查。

2. ​​开卷考试优势​​
   允许携带教材或笔记，题目多为综合应用题，例如“设计一个基于CNN的图像识别方案”。考核重点转向实际场景的算法选择（如LSTM处理时序数据）和伦理问题分析。北师大等院校采用90分钟开卷形式，包含40分简答题，需结合最新研究动态作答。

3. ​​混合模式趋势​​
   部分课程将闭卷与编程实践结合，如要求闭卷完成理论部分后，上机实现简单神经网络。这种模式兼顾基础扎实性与技术实操能力，更符合EEAT对“经验与专业性”的要求。

​​提示​​：无论开闭卷，理解算法本质（如监督学习与无监督学习的区别）和参与实践项目都能提升通过率。建议提前确认大纲要求，针对性强化薄弱环节。