人工智能教育背景精选(九篇)

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第1篇：人工智能教育背景范文

关键词：人工智能；教育变革；智慧教育

近年来大数据、云计算等信息技术飞速发展，人工智能在一些特殊领域（如图像识别、语音识别、自然语言等）不断取得突破性进展。人工智能作为新的技术驱动力正引发第四次工业革命，为医疗、教育、能源、环境等关键领域带来新的发展机遇。人工智能专家预测，人工智能在通用技术领域可能尚不能替代人类，但在一些特殊领域，人工智能将会淘汰现有的劳动力。在国外，许多国家纷纷把人工智能作为国家发展的重要竞争战略，我国学者也密切关注着人工智能的最新理论进展和实践应用，国务院于2017年7月颁布《新一代人工智能发展规划》，明确人工智能发展的重点策略。“人工智能变革教育”的潮流，引发了教育研究领域的“人工智能热”。当前全球范围内，人工智能在教育领域的大量研究和应用催发形成了教育人工智能概念。目前梳理学术上关于研究人工智能与教育的文献主要集中于：

（一）教育理念的革新。“人机一体”将成为未来新的教育方式[1]，由新技术和新手段的出现所应运而生的智慧教育[2]，将对原有教育进行改进和完善。智能技术在改变教育的手段和环境的同时，还有利于构建出系统解决教育问题的教育新体系，从而真正触及教育的根本[3]。

（二）关注技术的革新。机器深度学习、智能学习的算法、视觉识别以及智能语言识别这些基础技术的突破，为人工智能的教育应用奠定了坚实的基础[4]。

（三）探究教育的应用。人工智能在学校教育中的学业测评、交叉学科、角色变化等应用领域具有巨大潜力，教师角色内涵也将在与人工智能的协同共存中发生改变。AI监课系统能够数据化、可视化评估教师的授课情况，将人工智能技术的运用渗透到整个教学过程中，教师可以根据评分实时调整授课内容，以促进个性化学习，从而提升教学效果。教育深受技术发展的影响，新技术融入教育并促进教育方式的转变已成为必然趋势。一方面技术为教育提供了新的、更加广阔的可能性；另一方面技术具有变革人类的教育方式与学习方式的能力。然而，技术是一把“双刃剑”，如何获取或实现以人工智能为代表的新兴信息技术所拥有的特征、优势与功能，使其在教育中最大限度地发挥其应有的价值呢？人工智能技术如何继续被安全使用到教育领域？如何通过教育变革来促进新兴信息技术在教育教学中的广泛与深入应用，实现教育深层次革命等问题，是目前需要关注和探讨的主要问题。

1人工智能时代下教育变革的背景

1.1人工智能的内涵及具备的强大能力

人工智能最早由美国达特茅斯学院于1956年提出，其研究主要包括机器人、图像识别、自然语言处理、语音识别等，实质是一种自动感知、学习思考并做出判断的程序。人工智能具有自主学习、推断与革新的能力，推动了图像识别、自然语言处理等方面的技术突破。人工智能同时具有理性判断力、超强的工作力，只要电力供应不断，几乎可以无限制地工作下去，而且适应不需要情感投入的工作。它的超强能力，源于三个重要的技术：深度学习、大数据和强算力。

1.2人工智能时代的机遇和挑战

人工智能在精力、记忆力、计算力、感知力以及进化力等方面与人类相比，具有突出优势。在医药领域，人工智能的出现使普通民众可以享受更为高效、稀缺的医疗资源，解决医疗诊断领域诊断质量不均衡、医生资源不足等问题。在教育领域，人工智能促进教学质量进一步提升、教师角色多样化、学生学习能力的提升；为教育研究提供新技术和数据支撑；极大拓展了教育研究新视域；使教育在立德树人方面、教育方法创新方面、教育手段和环境方面以及教育服务供给方式方面均发生改变。然而，看到人工智能以其强大的处理能力带来机遇的同时，也需要正视人工智能带来的新挑战。在人工智能浪潮冲击下，如何借助人工智能发展的机遇推进教育的变革与创新？人工智能技术如何继续被安全使用？首先，人工智能专家大都认为，人工智能将会淘汰大量现有的依靠非脑力劳动为生的劳动力，需要培养人工智能时代的新型劳动力。而且，人工智能技术本身的不太成熟使很多人工智能技术只是应用在儿童教育领域，再者，人工智能潜在的道德伦理问题缺乏法律制度规范。除此之外，人工智能时代将对社会结构以及人的地位构成挑战。综上所述，人工智能时代所带来的机遇是大于挑战的。教育需适应人工智能技术所带来的突破和飞跃，不断调整和更新教育的方向和目标，实现育人成人的发展目标。

2人工智能与教育变革

2.1人工智能与教育目的的变革

人工智能带来的巨变不仅影响人类未来如何发展，而且极大释放了人类的生产力，这些在一定程度上使得人类需要重新思考教育是何目的。人工智能影响教育目的的变革主要表现在：第一，人工智能可能会使人类陷入精神危机。这源于两方面的结果：一方面，人工智能将取代大部分人的工作岗位，工作的丧失将会导致人的价值和尊严丧失。另一方面，人工智能技术的发展将可能导致所有基于自由主义的想法破产，转而人类所拥有的价值和尊严可能转化为一种“算法”，人工智能带来的职业替代风险在教育领域同样存在，主要是对教师角色的挑战。第二，人工智能有利于培养人的学习能力。从某种角度上讲，人工智能剥夺人的就业机会，但同时，人工智能助教机器人将协助教师实现个性化指导，从而有利于将学习的过程视为寻求自我价值和意义的过程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培养人的精神能力，这种精神能力大致包括实践动手能力、价值追求能力以及创造能力，从而有利于学生知识以便于更好地完善自我、丰富自我，使教育跳脱“知识为本”的陷阱，发挥“立德树人”的正向作用。

2.2人工智能与学习方式的变革

第一，深度学习。深度学习也称为深度结构学习或者深度机器学习，是一类算法的集合。深度学习概念的提出，一方面尊重了教学规律，另一方面也是应对人工智能时代下的挑战。深度学习在机器学习、专家系统、信息处理等领域取得了显著成就，提倡学教并重、认知重构、反思教学过程，进而达到解决问题的目的。第二，个性化学习。个性化学习区别以往传统班级课堂授课，尊重学生的个性发展，因材施教。人工智能技术与大数据的应用有利于学生享受个性化的学习服务，可提供个性化的学习内容，可视化分析学生的学习数据，快速提高学生的学习效率。第三，自适应学习。自适应学习是指人工智能基于对个体学习进行快速反馈的基础上，根据学习者特征，为其推荐个性化的学习资源和学习路径，从而最大程度上适应学生的学习状态，是实现个性化学习的重要手段。人工智能技术有利于快捷、科学地判断学生的学习状态，进行学习反馈；持续收集学生的学习数据，其中包括学习目标、学习内容；高效地为学生提供海量的学习资源。

2.3人工智能与学习环境的变革

首先，有利于搭建灵活创新的学校环境。不仅可以使空间规划更具弹性，而且可以调节性增强物理环境。其次，人工智能时代的教育区别于以往传统教育强调的统一秩序，更注重个体的用户体验。创客空间、创新实验室等学习环境的不断增加以及人工智能技术的不断发展，个性化的空间环境与学习支持将改变目前学习的学习空间环境。除此之外，随着对话交互技术的逐渐成熟与不断普及，有利于实现虚实结合的立体化实时交互。VR、AR等技术的同步协作也有利于搭建新的学习环境，满足学习者的一系列要求。脑机互动技术的突破有利于实现将人工智能植入人脑，从而改变人类自然语言的交流方式。最后，人工智能通过即时、准确、高效的大数据分析有利于进行精准且个性的学习评价与反馈。人工智能将综合收集所有同学的学习记录，互相比对、优化，从而进行综合提升。更为重要的是，人工智能的人脸识别以及语音识别技术可以运用到教师的教学过程中，进行学生的学习情绪感知，学习状况的了解，从而促进学生学习的科学化；智慧校园、智慧图书馆等的出现，为教学环境的建设提供重要参考。

3人工智能在教育领域的应用

人工智能被认为是最有潜力和影响力的教育信息化技术，将通过人工智能数据挖掘分析、3D打印、模拟仿真等技术的应用，实现人工智能与教育的深度融合，对计算机辅助教学、个性化教育服务、教育人工智能生态环境等产生根本影响。2018年《地平线报告》（高等教育版本）指出了教育领域的信息化发展，未来一段时间内将通过人工智能与信息技术的结合，进而影响教育阶段的不同过程。具体见表1所示。

第2篇：人工智能教育背景范文

关键词：人工智能；Python程序设计教学；项目驱动混合教学模式

人工智能技术在教育领域的应用已经非常深入，它可呈现深度学习、跨学科融合、人机协同、群智开放、自主操控等诸多内容，并在教学中引发链式突破、推动教学内容的数字化、网络化与智能化跃升式快速发展。所以说在教育领域中，人工智能如鱼得水，它获得了更大的自我技术展现空间，也为学生学习新知识内容带来诸多福音。

一、高职院校Python程序设计教学引入人工智能技术的必要性

人工智能本身离不开算法，而算法的实现则需要语言做支撑，像目前高职院校的Python程序编程设计教学就可引入人工智能技术，Python作为AI时代的头牌语言其融合性教学也成为了培养AI人才的重要关键。目前国内许多高职院校都在全面推行人工智能技术背景下的Python教学，将其作为是数据分析、网络攻防的第一语言以及编程入门教学的第一语言。

换个角度讲，高职院校在Python程序设计教学中引入人工智能是非常必要的，因为它关系到高职生未来的就业生存、岗位专业能力创新与事业发展，考虑到人工智能领域的知识理论性偏强，且对学生的数学基础能力要求较高，整体学科学习难度较大，所以许多高职院校也在思考如何将人工智能技术内容合理融入到Python程序设计教学体系当中，为学校相关专业领域拓展教育新路，培养对路人才[1]。

二、高职院校人工智能背景下的Python程序设计教学方法应用研究

（一）教学应用概述与教学目标明确

Python语言作为高职院校守门程序设计课程教学语言，相比于其它传统计算机语言具有简单易学、程序可读性、可迁入性、可扩展性、逻辑结构缜密等特点。同时该编程语言采用了开放开源设计，拥有12万以上的第三方库，可有效避免编程重复问题，提高教学中的语言编程教学效率。另外Python是一种解释型语言，它的跨平台与可移植性相当之强，可在任何系统中拷贝运行，对环境配置要求不高。

为了确保某些没有编程基础知识能力的高职生也能学好Python语言程序设计课程，教师专门在教学中加入了人工智能技术内容，围绕该技术融合可开展的Python编程语言课程就包括了Python安装、Python输入输出、Python特性、人工智能编程等等知识内容。在教学中希望明确3点教学目标：

第一，要求学生初步具有利用Python初步编写基本程序的能力。

第二，要求学生掌握Python编程语言的基本特性。

第三，要求学生深入了解某些常用Python库，特别是了解人工智能的基本思想与编程方式，能够利用人工智能和Python编写出某些复杂的处理程序。

（二）创新教法设计应用

为切实达到Python程序设计教学目标，凸显学生在课堂教学中的主体地位，教师可采用任务驱动配合项目驱动的混合教学模式展开一系列的教学设计活动，引导学生循序渐进的完成各项教学任务内容，不断提升自身的Python语言程序设计水平。

具体到教学方案设计中，教师专门围绕学生中心、任务载体将教学内容相对巧妙的隐藏于具体的教学任务中，再通过Python编程语言新知识内容与新教学技能驱动学生深入学习展开基础章节任务，结合任务结果评价评价学生对知识点的掌握情况。这一教法的提出与运用希望解决传统程序设计教学中理论与实践相互分离的不利教学局面，希望将课堂中的所有理论内容全部转移到实践任务中，凸显教学中理论与实践过程的相互和谐统一。如下：

教师为学生设计教学任务，设计Python程序示例任务，将fileA和fileB两个文件各存放于不同的两行字母中，然后将两个文件中的信息数据内容完全合并，按照字母顺序排列并再次输出一个新文件fileC，以下给出该任务教学中的程序设计编写代码：

fp1=open(‘fileA.txt’)

data1=fp1.read()

fp1.close()

fp2=open(‘fileB.txt’)

data2=fp2.read()

fp2.close()

fp3=open(‘fileC.txt’，w)

data_all=list（data1+data2）

fp3.write（data_unite）

fp3.close()

采用上述项目任务驱动项目混合教学法可为学生构建一个相对完整的人工智能Python程序设计教学独立项目，将项目完全交由学生独立处理完成，教师负责设计教学方案，而由学生收集信息，实施项目并最后再由教师给出学生项目完成评价。它全面考验了学生对于Python基本库与第三方库的学习了解与运用程度，同时在融入大量人工智能编程思路后颠覆学生的语言编程学习认知思维，让学生了不但能够练习独立编程，也能共同学习协作编程，全面提高自己的的Python语言编程能力[2]。

总结：

综上所述，在高职院校中采用人工智能技术配合Python语言编程设计可有效拓展教学思路，而本文中所采用的的任务驱动项目混合教学模式则能有效激发学生的学习热情，促进他们合理运用所学习知识解决实际问题，彻底摆脱复杂语法及算法所带来的学习困扰，更好学习Python编程语言知识。

参考文献

第3篇：人工智能教育背景范文

关键词：应用型本科院校；人工智能；电子信息工程；专业建设

一研究背景

在发达国家，应用型本科院校一直占有很大的比重。在我国，应用型本科院校也逐渐成为高等教育大众化的主力军，对我国高等教育系统未来发展越来越重要的作用。金陵科技学院作为教育部应用科技大学改革试点战略研究单位、中国应用技术大学（学院）联盟创始单位，也正在积极地去探究相关的应用型专业建设模式。电子信息工程专业作为学校的一门深度涉软专业，也要紧跟南京城市软件建设发展方向，这对应用型电子信息工程专业培养既是机遇又是挑战。随着社会的不断发展和科学技术的不断进步，电子信息工程的应用也越来越广泛，对人们的生活产生了非常大的影响。，不但改变着人们获取信息、存储信息和管理信息的方式，而且为人们进行信息的获取、存储和管理提供了新的途径和方法，目前，各行业大都需要电子信息工程专业人才，而且薪金很高。2015年5月8日，备受瞩目的《中国制造2025》由国务院正式下发，这是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。该规划二个突出特点是，将"加快新一代信息通信技术与制造业的深度融合"作为贯彻始终的主题，提出坚持自主研发和开放合作并举，加快建立现代电子信息产业体系，为推动信息化与工业化深度融合、实现制造业由大变强、建设网络强国提供强有力的基础支撑。在今年，随着国家“两会”的盛大召开，人工智能首次被提升到国家发展战略高度，人工智能技术的重大突破将带来新一轮科技革命和产业革命，大力发展人工智能技术是中国经济转型升级的重要动力。电子信息技术的巨大成功和进步，使人工智能可以深层次、多维度地参与到各个行业各个领域中，使科技的进步快速融入到跨界合作中。比如，电子信息技术的成熟，使人工智能可以深度服务于医疗卫生事业、配合甚至取代医生进行精确的手术治疗。在无人驾驶领域，无人驾驶汽车、无人驾驶飞机、无人驾驶舰船都已经陆续投入使用；在军事领域，人工智能的运用更是已经炉火纯青，俄罗斯与美国的人工智能作战部队和相关系统，已经在反恐作战中屡立战功，威力无比，作战效能与性价比远远超越人类士兵。由此可看出，人工智能在电子信息技术大发展的当下，终于在应用层面开始发光发热，现出巨大的生命力和后续无穷无尽的成长潜力，人工智能在各行各业的广泛应用，是国家经济结构战略性调整、产能升级改造、产业结构优化、核心技术创新获得成功的关键。随着BAT、华为、大疆无人机等高科技企业在人工智能应用和开发上的不断探索，刺激更多人才和资本向人工智能商业应用领域涌入。目前，基于人工智能学习背景下，软硬件相关知识过硬的电子信息类专业人才已经成为社会上最为紧缺的人才，薪水待遇很高。

二需要解决的关键问题

作为应用型本科院校，如何将“人工智能”新概念融入到电子信息工程专业建设中，根据社会发展的需求，校企紧密结合，培养出复合型的，应用型的社会紧缺人才，是需要去解决的关键问题。1.像当年互联网的崛起一样，人工智能真正的发展才刚刚兴起，相关的概念及定义还不完全定型，如何把握好未来人工智能的发展方向，有针对性地在传统的电子信息工程课程计划中规划与人工智能息息相关的课程，比如人工智能原理，机器学习，深度学习等课程，将两者有机融合，在人才培养上面临较大的挑战。2.人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的崭新概念。如果要将“人工智能”融入到电子信息工程专业建设中，就不仅需要学生学好如模拟电子技术，数字电子技术，数字信号处理，单片机技术，C/C++程序设计等传统的课程，打好基础，还需要加强在数据挖掘，神经网络等以数学为基础的课程方面的建设，扎实学生的数学物理基础。这对学生的学习能力要求更高，老师的教学水平也提出更高的要求。因此，如何加强此方面的师资专业培训，是一个该课题需要解决的关键问题。3.一个专业人才的培养，不仅需要优秀的师资力量以及良好的学风，还需要有相关的硬件实验平台作为支撑。如何根据“人工智能”新概念，针对性地新建一些诸如智能传感器实验室，人体特征识别实验室，机器人实验室等，把电子信息工程专业中的电子器件技术，信号处理技术等应用于人脸识别，智能家居，机器人等热门领域，根据学生的兴趣爱好因材施教，提高学生的动手能力，也是该课题需要去解决的一个关键问题。

三研究内容

本文以“人工智能”新概念下的电子信息工程专业教学及实践模式为研究内容，重点研究如何将人工智能相关的理论及实验课程建设融入到传统的电子信息工程专业培养方案中，做到无缝结合，在培养模式上需要有一定的理论创新，以更好地适应人工智能类的高新电子信息技术企业对相关应用型人才的要求。目前拟以现有电子信息工程专业的课程体系和专业方向为基础，形成以“人工智能”为导向的应用型电子信息工程特色专业建设，在未来的专业发展规划中，逐渐形成物联网、智能家居、机器人，无人机，人脸识别，语音交互，智能驾驶等不同的专业方向，增加学生的就业面，提高学生的就业层次，加强学生的就业竞争力。主要具体体现在以下几个方面：

（一）实践教学的形式多样

可采用以“学生兴趣爱好”为依据的引导式教学实践模式，在扎实学生数学物理等理论的基础上，将最新的人工智能概念贯穿在电子信息工程专业课程体系中，通过不同的应用型实验项目拓宽学生的知识面，提高学生的主动学习能力，动手实践能力，创新能力以及独立开展研究的能力，将课堂教学、校内实验和校外企业实习三者相互结合，鼓励学生参加诸如全国大学生电子设计大赛，全国大学生智能设计竞赛，中美创客大赛等赛事，以确保培养出高素质的应用型专业人才。同时，让学生从大二开始就自选课题、进实验室、根据兴趣爱好组建不同研究方向的实验团队，并为学生按照不同的研究方向配备专业教师，以此让学生融入到教师的科研工作中去，形成所谓的本科生导师制制度，由相应的导师全程指导，开展科学研究，培养学生的科技创新能力和动手实践能力。

（二）注重提高教师的教学及科研水平

在努力提高学生学习能力的同时，注重提高应用型电子信息工程专业教师的教学及科研水平，使其能够很好地将“人工智能”新概念用于电子信息工程专业的教学中，指导学生参加相关的各种竞赛，提高教师团队的实践能力及技术水平。通过海内外招聘和内部强化培养(教师博士化、教师双师化、教师国际化)等举措，加强师资团队建设；通过鼓励教师积极开设MOOC课程，参加教师技能大赛以及国内外教学培训，从多方面提高教师的教学水平。

（三）建立完善的校企合作制度，为学生提供相应的实习基地

企业工程师可以参与相关的人才培养方案修订和部分的教学实践工作。这种合作制度既可以提高教师的科研应用水平，也可以为学生提供就业机会，增强学生的实践创新能力。

（四）注重课程大纲修改，实验室平台建设

以改革传统的电子信息工程专业的培养模式为目标，总结在“人工智能”新概念下教学及实践的相关经验，形成一个有鲜明特色的电子信息工程专业培育模式。应用型本科院校电子信息工程专业人才未来的发展战略和改革方向，应重点考察“人工智能”新概念下专业人才培养模式的优缺点。重点关注“人工智能”新概念下的教学及实践课程大纲修订、教师教学及科研能力培训体系构建、实验室软硬件平台建设、校企合作培养模式探讨及校外实习基金建设等工作。

四结语

本文探讨和研究了“人工智能”新概念下应用型电子信息工程专业培养模式，结合金陵科技学院电子信息工程专业的发展情况，对原有的专业培养模式做了一定的理论创新，引入了“人工智能”新概念，从理论和实践教学，学生学习能力和教师教研技能培养，校企合作办学，实验室建设等方面进行了一系列的探讨。

参考文献

[1]姚俊.电子信息工程专业人才培养模式研究[J].山东社会科学2016(S1):357-358.

[2]叶全意,徐志国,吴杰,等.应用型本科院校电子信息类专业大学生科技创新能力培养[J].教育教学论坛,2016(46):93-94.

第4篇：人工智能教育背景范文

新晋“2016年度中国人工智能领军企业奖”得主――湖南省自兴人工智能研究院，向有志钻研机器人和人工智能的人才广发英雄帖。湖南省自兴人工智能研究院是由国内外部分知名人工智能专家学者蔡自兴、王田苗、罗安、姚新、刘宏等共同倡导，香港科技大学EMBA和中欧商学院EMBA校友基金支持，部分从事人工智能研究与开发的年轻专家自愿联合而成立的全国首家省级人工智能专业性研究机构。

强势布局人工智能

构建一站式服务体系

湖南省自兴人工智能研究院以“自主创新 兴国强省”为工作方针，以产业发展为目标，以应用需求为牵引，以人才培养和关键技术研发为支撑，以交流合作为导向，专注于人工智能与机器人领域的新思想、新观念、新理论、新技术，引导和推进人工智能与机器人的研究及应用，推动人工智能与机器人的科学探索和技术攻坚，打造人工智能与智能机器人的前沿平台。

自兴人工智能研究院主要开展智能感知、深度学习、深度神经网络建模、计算智能、大数据、智能机器人等相关研究，及将此类技术在无人驾驶、智能交通、智慧港口、智慧物流、智能电网、智慧城市、智慧旅游、智能环保、智能医护、智慧家居、工业生产和制造方面的应用。着眼于人工智能前瞻性基础研究，建设开放共享的人工智能创新发展平台，使智能资源充分共享，为我国智能制造和其他人工智能相关产业装备及系统，提供基于人工智能和智能制造的咨询体验、软件产品应用、机器换人、电子商务、工业互联网、云计算、大数据等信息化服务。

打造一个培训基地。该研究院通过开展人工智能启蒙培训、工程师培训、实践培训等，建立全国具有重要影响力的人工智能培训地。一是面向全国培训人工智能、智能控制、智能机器人和智能制造技术创新研究与应用开发的高端人才；二是为人工智能及机器人高端技术人才搭建与企业间沟通合作桥梁，积极探索政、产、学、研相结合的人工智能发展新路子。

建好一个产业孵化器平台。该研究院一方面依托人工智能产业基金，着力向从事新型高智能家用服务机器人研究、开发与生产的潜力企业及人工智能前景项目等进行股权或准股权投资；另一方面打破地域等限制，采用“孵化服务+投资融资+市场对接”的模式，为创新创业者及创客项目提供市场、资本、运营、管理、人才等综合服务。

构筑聚“智”高地

促进人工智能产业升级

湖南省自兴人工智能研究院首席科学家蔡自兴教授，从事智能科研与教育工作30余年，带领科研团队对智能科学进行广泛而深入的研究，取得显著成果，为人工智能科技发展做出了杰出贡献。蔡自兴教授牵头编著的“智能三部曲”，成为我国人工智能、智能机器人、智能控制诸学科领域具有知识产权的首批著作，影响了相关学科整整两代人，为人工智能相关学科的学科建设、科学研究、教材建设和高级人才培养发挥了重大作用。他主持开发的《人工智能》等8项国家级质量工程精品课程，发挥了很好的示范作用。

第5篇：人工智能教育背景范文

机器和人类、现实和科幻、邪恶和美好的分界从来没有像今天这样如此模糊。眺望未来30年，智能革命的壮阔波澜，将改写人类社会对智商的理解和定义。

从AlphaGo说起：Have to win

关于这场围棋大赛，先引用一段博士老板Alan Yuille教授(美国顶级机器智能科学家，霍金理论物理学博士)的判断：

Go is a complex game but still it is finite so with enough computer power，and clever algorithm，the computers will have to win(if not this year，then next year)。(围棋是一套复杂但有内在逻辑和明确计算量的游戏，所以只要计算机遵循围棋的推演路径并拥有充裕的运算能力就必然能够赢得人类、取得胜利，AlphaGo的胜利对于计算机而言只不过是时间问题。)

AlphaGo战胜人类，美国学术界早有准备

伴随着摩尔定律的不断实现和几十年来人工智能的软硬件技术积累，人工智能其实已经悄然改变了我们生活中的许多方面，当我们还在感慨电影中各种AI的强大时，未来已经悄然而来，AlphaGo只是这场人工智能大浪潮中的一朵璀璨浪花。

在过去的5年里，人工智能已经在语音识别、计算机视觉、语言理解、医疗健康等领域取得了巨大进展，并在某些领域里超过了人类，比如语音识别、人脸识别等等方面。

以计算机视觉为例，人工智能已经发展出了突破肉眼精度的图像识别技术并已被广泛的应用于公安、金融、信息安全等领域，产生了巨大的价值。而这些进展之所以没有引起社会轰动，是因为社会中大部分非专业人员会通过直觉和自身感受而推论出机器识别“人脸”、识别“苹果”等图像信息是一件容易的任务，是一件不同年龄、不同教育背景、不同文化背景的人都能胜任的任务，在这其中体现不出人工智能的“智能”来。

但站在人工智能发展的角度，从围棋和图像识别的复杂性和不确定型来说，图像的变化比棋盘的变化要大得多。

围棋是有可遵循的逻辑、可衡量的计算量的游戏，对于人类大脑的难度在于庞大的计算量和对棋盘宏观形势的敏感度；而图像识别则会在信息抓取和逻辑分析层面呈现出更广泛意义上的随机性和不确定性。

通过机器学习将图像中的信息进行分类解析、最终提取有价值的结构化数据是极难的科研课题，从学术界到工业界的转化耗费了几十年的时光。

然而相比于计算机视觉、语言语音理解等其他的进步，AlphaGo的划时代意义在于它不仅仅缩短了机器与人的智能距离，还将颠覆人与人智商差异的感知。

未来人与人的智商差距不再会是不可弥补的先天差距，而将成为一种可以通过工具而后天获取的能力，这带来的会是人类自我价值评估的一次大颠覆，智商对于人的意义将会在一定程度上有所下降。这就像从前算术不好的，现在用计算器就能补上；未来下棋不好的，可能只是加个AlphaGo就能补上。“智商”这个词的定义可能会被迫从形容人和动物差异，变成由人和机器的差异所定义。

第一个十年的变化：The rich get richer(富人更富，强者更强)

从短期来看，让我们畅想一下在这场大浪潮中，谁会成为最大的受益者呢？

当我们回顾推动人工智能发展的关键因素时，有三个要素极为重要：数据、算法和计算。

AlphaGo这次在全社会范围内对人工智能进行了一场大面积的认知普及，会使得拥有成熟商业模式和海量数据优势的BAT等巨头重金投入这片市场，彼此间的互相追赶将在市场中形成像google收购deep mind一样的并购风潮。

同时伴随着计算能力的不断提升和算法的持续优化，这将带来人工智能史上的第一次大规模应用实践，各巨头的业务将因为人工智能带来的效率提升而加速拓展，他们相较其它竞争者的优势也会因此不断加大，这就正如今天的google相对于其他公司一样。

当资本成为这场竞逐游戏的驱动力时，获得先发优势的公司雪球也必将越滚越大，优势将在成长中愈发明显，The rich get richer。

未来的思考：人类将重新理解知识、智慧、人性

从远期来看，人工智能的进步将改写人类对自我、知识和教育的理解。

倘若，90%的医生、律师、教师、程序员能被机器所代替，人们将需要重新开始讨论“人”的自我定义和“知识”的新时代价值。

当旧时代下的知识已成为机器人仅需拷贝和执行的简单命令，而“为什么要学法律、学编程等”的疑问及背后对自我价值的疑惑就必将引发社会教育结构的变革。

过往人与人之间通过知识组合的不同而形成的差异将被人工智能抹平，“高考”等考试测评手段作为广义上的游戏(game)，就像围棋一样，将不再能作为准确评价智慧和学识的方式而被修正。

当在体力劳动和脑力劳动里独立的人类相对于机器都不再具备经济优势时，人的存在形态、存在价值和机器的交互融合将成为未来前沿学术研究的重要课题，这会是一次人类社会的集体迷思、也会是人类价值的再次追寻。

人类的希望？

有人曾说，机器和人的差异是艺术的创作和欣赏。但这对于人工智能而言，已经并不是什么特别难的事情，大概在10年前就已有成熟的学术成果来用计算机创作梵高风格的作品，在这背后的艺术风格提炼、学习和再造并不是什么新鲜的技术。

也有人说，机器和人的差异是情感。但我不确定现今的人类社会对情感的定义是否像对智商一样，有着广泛的共识而能成为人类独特性的特征。情感诞生于本能和动物性，只是在人身上闪烁出了更加多彩的光芒，悲欢喜乐、嬉笑怒骂，这本就是人性中最难以捉摸而妙不可言的部分。

所以，机器和人的区别最终会是什么呢？在这个恐怕哲学家也难以回答的终极问题下，我想起了最近读到的这样一句话，“如果机器认为这场战斗必败，那么机器会选择投降；如果人认为这场战斗必败，那么有人会选择义无反顾的战斗，直至战死为止。”

或许，这句话里已经轻轻道出了我们与机器的区别。

第6篇：人工智能教育背景范文

“这确实是个很好的问题。”食谱推荐公司Yummly的研究负责人Gregory Druck如此回应道，但这肯定不能被称为一个真正的答案。

这的确令他有点为难。技术在设计时通常都要优先理解并满足人的喜好。同在台上的厨房整合技术公司Innit的副总裁Ankit Brahmbhatt干脆接过了话筒，“每个人的体质不同，对健康的定义也不同。说到底这是个生活方式的问题。我们得先有关于你更全面的数据，才能判断什么对你是健康的。”

人工智能到底能在多大程度上替代人，也成为一年一度的西南偏南上最热闹的话题。

西南偏南诞生在美国德克萨斯州的奥斯汀。每年3月初，这个全球性的盛会会吸引数十万人，和硅谷以大公司、创投行业为主的活动不同，西南偏南会吸引各个行业的人。大家在这里看新的电影，发现创业灵感。更重要的是，讨论技术已经带来的改变，以及它能把人们带到哪里去。

其中有不少想象空间。比如Yummly，这家来自硅谷的公司能利用人工智能技术分析你曾经使用的食谱数据。来自德国的Foodpairing则声称，机器分析食物成分时最大的弱势是嗅觉不及人类灵敏，但是通过训练，机器的精准程度可以超过大多数未经训练的普通人。

还有更激M的Innit。和一些创业公司费尽心思想把吃饭这件得高效不同，这个硅谷公司发现了一个悖论，一些人根本不愿意被剥夺下厨的权利。于是他们正在硅谷红木城的总部，测试一个全新的“数字化厨房”。

这个厨房用一个软件平台控制家电，告诉用户家里食材的存量。选定菜单后，还会提醒用户要买多少食物。等到准备妥当，连接的厨房电器就能完成初步烹 饪。

“我们想用技术帮上班族解决工作日吃饭的问题，让他们知道下班后要买什么食材、买多少，回家后能更快吃到晚餐。”活动结束后，Brahmbhatt对《第一财经周刊》说。

这听上去“很硅谷”，善于观察问题并提出解决方案。其实更有意思的是，这家公司发现，在一些细分领域当中，人其实没必要过分智能。

“数字化和自动化的确能帮助减少浪费，包括钱和食物。但我们也知道，有人喜欢下厨。Innit在做一项用户调研时发现，对自动化最集中的需求并不是烹饪，而是洗碗。也就是说，用户想让机器帮他们完成的是，恰恰是那些他们最不喜欢做的事情。”

至于机器和人的关系，这个古老的命题也随着人工智能的蔓延重新摆在了人类面前。至少，人工智能不再仅仅是一些极客想把一切自动化的设想和实验，也不只是好莱坞电影里经常出现的无所不能的机器控制人类造成的恐慌。它真的就在我们的生活中发生。

真正的答案，也正如百度首席科学家吴恩达曾预言的那样，“人工智能是新的电能，可以改变很多行业。”既然是电能，就意味着未来它可能无处不在。

西南偏南互动大会首席项目官Hugh Forrest说：“人工智能毫无疑问是2017年最热门的话题。虽然过去我们也做过很多AI的内容，但从未像今年这样集中。”

卡内基梅隆大学计算机科学系主任Andrew Moore长期关心教育，面对可能的人工智能未来，他想分享教育系统有必要做出哪些变化。迪士尼则会分享它如何用人工智能为其主题乐园提供更好体验，毕竟迪士尼乐园不可能一直停留在几十年前的模样。就连那些运动员，都会在训练中尝试使用人工智能，这可能意味着未来的赛事较量，除了天赋，更多是训练方法的比拼。

而如果你知道西南偏南最早是个音乐节，就会觉得在这里听到人们探讨人工智能和音乐如何结合是顺理成章的了。

用人工智能编曲已经不算什么新鲜事了。但是一些音乐公司正在用人工智能制作背景音乐，卖给可口可乐等大公司。

就连Google也参与了进来。去年6月，Google Brain宣布推出Magenta，一个能让计算机制作出“出众而艺术性”的音乐的产品。

不过这也带来一些新的问题，音乐能够做到更加了解我们吗？我们想让自己的情绪反过来影响我们吗？这种响应会不会把气氛搞糟？毕竟粉丝们可能会爱上一个音乐人，但很难爱上一台计算机。

很多人都爱上过iPod。这可能是这个世纪初音乐与技术最简单直接的结合形式。当技术演变成了人工智能，这件事情变得有趣，它像人的左脑和右脑的一场博 弈。

音乐这个感性世界与数字和代码编织的理性世界碰撞了一下。它们如何理解彼此，最好的例子可能是一个指令，就是当你让一个人工智能助手播一首歌时说的那句话。

不要小看这个指令。亚马逊音乐的团队在奥斯汀市中心的一个小酒吧里办了一场活动，当谈到如何让亚马逊的人工智能助手Alexa和亚马逊音乐结合时，主讲人感慨，仅仅是让Alexa播放一首歌的指令就十分复杂，一首曲子的元素包括歌手、专辑名称、音乐流派、歌词内容等不同元素，情境也同样如此，比如遇上用户说“我心情不好，给我放点音乐”这种情况，此时，亚马逊音乐收录了多少首歌曲是一回事，Alexa能在多大程度上明白用户的意思，便是另一回事了。

如果有人去年来过西南偏南，大概还会记得当时的一个历史性事件。

那是AlphaGo与韩国棋手李世石之间的对决。结果你已经知道了。大多数人不相信机器会胜过人类，他们会觉得这是个黑天鹅事件。

Google的高明之处除了技术本身，还在于用一种直接有力的方式向普通人展示了自己在人工智能领域的技术进展―大概没有什么方式比人机大战更能引起人们的兴趣，更直观。

当AlphaGo连续赢到第三场时，来自Automated Insights的Robbie Allen正在准备他在西南偏南上的一场对话。Automated Insights是曾做出帮记者写稿的机器平台WordSmith的公司。

“Google很了不起。”Allen走下台对《第一财经周刊》评论。在观看这场人机大战时，人们产生了一股担心会被人工智能抢走饭碗的恐慌。此后，AlphaGo的连胜加剧了这样的担心。

Allen参加的对话主题正好是“人工智能发展后，人类未来的工作怎么办”。

“理论上人工智能确实达到了一个新阶段，它代表人工智能可以模仿人类的重复性劳动，还会比人做得更好。但我认为，它离人工智能的实际应用还有一定距离，当人工智能可以帮助某些行业完全实现自动化，找到商业化的应用场景，我才会认为它真正达到了实际应用的程度。”Allen说。

“实际应用”换句话说，是一部分人会开始失业。

距离AlphaGo战胜李世石不到一年，人们就已经在拉斯维加斯的国际电子消费展上看到各个汽车制造商对无人驾驶汽车的设想。无人驾驶汽车的技术标准得到厘定，厂商纷纷推出概念车。

Google剥离了无人驾驶汽车部门成立单独的公司Waymo、Uber的无人驾驶汽车在匹兹堡和旧金山上路，虽然后者在上路当天就因犯了些错误被叫停（最近还因为收购Otto被Google告上法庭）。蝴蝶效应是，政府和城市设计师已经开始思考无人驾驶汽车上路后对城市生活规律的影响、如今的城市基础设施是否能和无人驾驶汽车配合等问题了。

若低估技术带来的影响，也许不久后就要承担相应的后果。自从人工智能技术高速发展，特别是无人驾驶汽车上路以来，硅谷以外的世界与硅谷仿佛形成了两股力量―硅谷正在想办法让一切自动化，而美国最大的就业群体之一卡车司机，则忧虑正在某处测试的无人驾驶卡车会让他们失去工作。

机器与人的矛盾和对抗从来没有停止过。远至第一次工业革命，近至互联网诞生。随着人们越来越习惯于数字化生活，机器和人的关系会更加纠缠不清。人工智能这件事会变得更复杂，还可能，带来很多伦理问 题。

来自设计咨询公司IDEO的Jason Robinson和麻省理工学院（MIT）媒体研究室的Philippa Mothersill认为，目前我们并没能解决如何不让机器真正危害人类的创造力和情绪，尽管随着技术的精进，这一点可能会实现。

在一场名为“人类、机器和工业设计的未来”的讨论当中，他们向挤满了整个会议室的观众发问，“我们如何教会计算机创造性思考？”

Mothersill曾是宝洁公司的产品设计师，专注于让计算机可以通过识别人类的语言，将物理元素变成实际产品。为此她设计出EmotiveModeler，这种工具能够将形容词和情绪转化为模型。她寻找到了一种能够让工业设计―无论是家具还是电子产品―更好传递人类情感的方式。

如果没读博士，Mothersill现在应该依然是个出色的设计师。但她如今的研究课题，却让一些设计师有点担心会失去工作。《连线》的Margaret Rhodes也在意这一点，即人工智能如何能提供更多的工作机会，这可能是技术进步为现代社会带来的最大的困扰。没有人希望成为技术进步的牺牲者。

不过在和大量的设计师交谈过之后，Mothersill和Robinson总结了“10件设计师希望机器能够学会的事 情”。

比如说，考虑使用产品的情境。好的设计师不仅会设想要创造的事物，还会思考它出现的地方。它应该摆在哪里？它所在的房间是什么样？周围都有些什么东西？如何能让计算机做到这一切？

或者说，如何抓住灵光一现的时刻。历史上，达达主义运动中的艺术家善于随机创作，通过将传统事物叠加创造新作品。我们能够教会计算机在向不同方向发散思考的同时，催生出全新且有价值的设计吗？

这些有趣的发现让他们意识到，设计师对机器的期待，其实充满人的色彩。Mothersill由此得出的结论是，人们最终需要掌握如何让机器变得有情绪，它们会产生独特的好奇心―而不仅仅是按照写入的程序工作。

如果你看过最新的007系列电影，影片中所描述的一切已经和NASA能做到的非常接近。

毕业于约翰・霍普金斯大学的Pavel Machalek此前在NASA工作，如今他创立了Spaceknow，为金融、政府和制造部门提供商业卫星的图像分析。这些卫星就像是“天空之眼”，看着地球上发生的一切。

“我们正在让整个物理世界数字化，且能够在这个基础上做很多事情。”Machalek说。按照他的说法，世界正在经历巨大变化，重新使用卫星数据的成本也在逐步下降。

不仅如此，Spaceknow正在建立一套人工智能系y，用各种各样的新方式来处理获得的数据。整个地球的数据都会被实时抓取，它会扫描、理解和讲述70亿人的日常行为。

这也意味着，它会重塑商业关系，让零售商更好地预见气候变化、作出设计决策。它的客户各种各样，有人想知道某个港口有多少船只到岸，或者有多少辆卡车被调到精炼厂运油。

它还有很多其他用途。对于新闻业来说，它能让人们尽快发现，叙利亚到底在发生什么。如果有人编造一些事实，它或许可以提供更客观的看法。这套被不断训练的人工智能系统能够接收各种各样的查找请求，截至目前它曾经收到的请求有，“查找一架失踪的飞机”“查找那些非法的攫金者”等，以及对某些政府公开的不实数据提供另一种解释。

Machalek表示，有朝一日想让Spaceknow的人工智能系统覆盖整个世界，让每个拥有智能手机的人都可以对真实世界的数据发起请求―这大概意味着你可以查看某个酒吧门外排队的人有多少。

零售业和广告业立即感受到了威胁，它们开始追求改变。除了面临新技术带来的新购买方式的挑战，另一件可怕的事情是，如果以后帮消费者做购买决策的是机器人，品牌该怎么办？

但这其实已经发生了。亚马逊的推荐算法就是最简单的例子。

在机器人眼里，一切都是数字。因此研究品牌效应的L2 Inc的Pooja Badlani就认为，如果这就是未来，品牌忠诚度这件事已经成为历史了，所有的品牌都要想办法和机器人共存。

但IBM iX的策略与设计负责人Robert Schwartz认为，品牌通过营销来影响消费者的态度和购买行为是一门艺术，它暂时还不会消失。

“那种居高临下教育消费者的时代结束了，”Schwartz说，“对品牌来说，推销自己的时代过去了，现在是展现自己的时候。消费者始终会受到一些时刻、一些瞬间的激发产生购物欲望，品牌要重新梳理自己的核心，决定在什么时间、什么地点来创造这些时刻。”

现在已经没有人讨论技术将如何重新定义传统行业，大家都认为这已经是事实了。至于这个改变将如何发生，“这是个缓慢的过程，所有技术公司和受到冲击的传统行业都是亦敌亦友的关系。”Schwartz对《第一财经周刊》说，毕竟说到底，它们都想争取消费者的数据。

所有人都要学会用新的方式和消费者打交道，也想延长消费者的注意力和停留时间。

硅谷已经有人提出了相应的方法论。Ch r is Messina曾是Uber的开发者体验负责人，也是Twitter上的“hashtag”（标签）的发明人。他在2016年提出“对话经济”（conversational commerce）的概念，认为在Facebook Messenger增加聊天机器人的背景下，未来会有越来越多的“聊天机器人”（chatbot）出现。这些小机器人可能分布在客服、销售等岗位。此时机器应该增加更多的“Conversational UI”，即聊天界面。

让聊天机器人取代人类的前提是赋予机器同理心。如果你对态度冷淡、反应迟缓的人类客服不满意，面对聊天机器人得到的同样是冷冰冰的回答，那么这样的技术进步可以说毫无意义。

相反，如果机器可以弥补人类的部分不足，例如冷漠、缺乏技能，那么人类反而可以从与机器的对话中获得更多好处。Messina举例说，如果聊天机器人可以给用户好的体验，那么每次对话同时，也是用户在主动提供数据。

这仅仅是零售业运用人工智能的开始。人们会渐渐分辨不清，人工智能究竟是在帮助我们购买产品，还是说服我们去购买它们？

麻省理工学院的研究专家Kate Darling在描述人工智能的走向时，表达了相似的观点。

Darling主要研究机器人伦理的问题。“接下来的几十年并不是说机器会一点点取代人类，而是自动化系统和人工智能系统将与人类协力合作，因为技术不是取代人类的能力这么简单。人们高估了机器能做的事情，而低估了它的缺陷。”

斯蒂芬・霍金在接受BBC的采访时曾更直接地说：“人工智能的完全实现，可能意味着人类的终结。”

身处这个行业里的人显然知道人们的恐惧。

人工智能发展协会前主席、微软人工智能研究院负责人Eric Horvitz在西南偏南的一场演讲中介绍Google、亚马逊、苹果、IBM、微软、Facebook等公司联合成立的Open AI时，主动引用了霍金、伊隆・马斯克和比尔・盖茨此前分别公开传达的对人工智能的担心。

这位美国工程院院士、在业内被称为AI先生的老人朗读了一段Open AI的协议内容，几大公司保证在互不竞争的前提下合作。正是因为技术进步这个趋势不可阻挡，大公司结盟和在一些问题上达成共识是保证技术真正为人类赋能的基础。

第7篇：人工智能教育背景范文

关键词：企业数字化；职业本科；财会类；人才培养

研究背景和研究意义

随着计算机技术的发展，以物联网、云计算、人工智能、大数据、移动互联网等为核心的新一代网络信息技术正在迅猛发展，改变着社会经济的生产方式、生活方式和治理方式。越来越多的传统行业被基于数字化技术的商业模式所颠覆。在2021年3月的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中，指出要加快推进产业数字化转型，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，壮大经济发展新引擎。实体经济与新一代网络技术的深度融合，推动着企业数字化转型，数据将成为企业管理的核心要素之一。王坚在《工业大数据助力智能制造知识创新》一文中指出企业所管理数据的规模、种类和复杂程度都在以前所未有的速度增长，工业领域进入了以工业互联网和万物互联为特征的大数据时代。在大数据时代的数字化管理，与信息化时代的数字化管理相比较，管理的策略以及数据价值的利用由被动转为主动，由洞见转为先见，并基于大数据智能和知识进行决策。在企业数字化转型的过程中，人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术与财务深度融合，使得财务数字化的转型升级已经成为了企业发展的必然选择。职业本科培养面向行业岗位群（职业群），具有较强的就业能力和可持续发展能力的高层次技术技能人才。其人才培养必然要与行业需求和企业需求对接，所以基于企业数字化背景，本文探讨了职业本科财会类专业人才培养模式，主要目的在于：一是研究人才培养的思路，为职业本科财会类专业培养出合格的会计人才；二是进行课程的建设研究，分析现状，提出建议；三是对师资队伍和实践平台的建设进行研究，为职业本科财会类专业提出科学性、适应性的人才培养模式，深入产教融合，加强校企合作。

企业数字化背景下职业本科财会类专业人才培养的思路

在企业数字化背景下，行业对会计从业人员提出了新的标准和要求。教育部的《关于职业院校专业人才培养方案制订与实施工作的指导意见》中也指出：职业教育要坚持面向市场、服务发展、促进就业的办学方向，健全德技并修、工学结合育人机制，突出职业教育的类型特点，深化产教融合、校企合作。这些都集中体现在培养复合型技术技能人才培养模式上。职业教育应以服务区域经济为核心，依靠主要产业，紧跟产业发展趋势和行业人才需求，以此为基础培养人才。基于此，本文围绕行业、职业以及岗位群分析构建“面向市场、服务发展，以市场需求为导向，职业能力为核心，培养复合型技术技能人才为目标的职业本科会计人才培养模式”。

一、建立校企合作、校校合作的三方共育培养模式

通过校企合作、校校合作，实现企业、学校、兄弟院校共同参与人才培养。一是职业本科学院发挥自身优势，培养理论基础扎实、实践能力强的技术技能型会计人才。二是通过校企合作，将人才培养过程与企业对接，建立以企业为依托的实训室、工作室，强化人才培养的实践性，有效实现与企业岗位之间的对接。三是在校企合作、校校合作中，从人才培养方案制定、课程设置、教师、教材、教法等多方面进行深度融合，培养符合市场需求的会计专业人才。

二、基于岗位胜任能力的人才培养模式

通过进行广泛的市场调研，邀请行业专家、企业人员、合作院校进行充分论证，参照国家专业标准，分析财会类专业对应的行业，细分面向的职业以及岗位（群），并分解岗位（群）的典型工作任务或普适性工作任务，总结其所需要的职业综合素质和行动能力，从而针对此能力开设课程，最终形成课程体系。构建基于岗位胜任能力的人才培养模式，将教学内容由实操型转变为实战型，可以有效实现学生与企业工作岗位的对接，提升学生实践应用能力。

三、实现“岗课赛证”深度融合

财会类专业与众多职业岗位需求关联紧密，因此，要从实际工作岗位对财会人员的需求出发，对接行业、岗位，理清财会类专业课程体系与“1+X”职业技能标准、技能竞赛标准之间的关系，改革培养财会专业人员职业核心能力的路径，真正实现“岗课赛证”融合。见图1。基于岗位设置课程，并将职业技能等级标准、技能大赛纳入课程体系。一是梳理职业技能等级标准对应的课程，并将其内容纳入相关课程，如财会类专业的“1+X”智能财税职业技能等级证书，分为初级、中级、高级，可以将初级的内容纳入会计信息系统、财务会计基础、出纳实务课程；将中级证书在初级证书基础上增加的内容纳入纳税申报实务；将高级证书的内容纳入到大数据分析类的课程和财务管理、纳税筹划课程。二是将技能竞赛内容梳理后纳入对应的课程，并与职业技能等级标准对应，如将智能财税大赛与智能财税职业技能等级证书对应，在校级竞赛训练时，以相关课程的上课内容为主，既提升了学生学习的兴趣和动力，又提升了学生的实际操作能力，也为省级竞赛选拔了选手。在省赛训练队成立之后，学生将进入到中级证书内容的学习，此时学生仍然可以在课堂上学习竞赛知识，并在课后进行针对大赛的重点辅导，真正体现“以赛促学、以赛促教，赛学结合”的育人理念，也符合大赛精神。将竞赛内容纳入课程惠及每一位学生，可以从整体上提升教学的质量和学生的职业核心能力。三是将竞赛中体现的工匠精神、职业精神与日常教学结合，相互促进，既激发了学生的学习动力和兴趣，也达到了思政育人的目的。

企业数字化背景下职业本科财会类专业课程建设

一、企业数字化背景下职业本科财会类专业课程建设现状

在企业数字化转型背景下，企业业财一体化、财务智能化、财务数字化已经是大势所趋，将相关大数据和智能化课程纳入课程体系也是目前职业本科财会类专业的难点之一。人工智能和大数据在会计管理中的应用主要体现在审计核算、经济前景预测、资产评估预测、参与会计管理决策和规划、运营风险防范及企业重大事项预测等。企业业财一体化、财务智能化、财务数字化将导致传统的会计核算、科目汇总、账目登记、报表编制被完全或部分取代，会计工作的效率大大提升，会计从业人员减少，会计就业岗位的结构发生变化，传统的财务会计向管理会计转变。在教学方面，就要求高校更加注重培养财会类专业学生的持续学习能力、职业判断能力，跨专业学习能力，并要求学生掌握人工智能、大数据、云计算等信息技术，使得财会类专业学生的知识结构更加多元化、立体化，这必然要求高校在传统课程设置的基础上，引入人工智能、大数据、云计算等知识。基于此现状，本文认为应该建设与企业数字化转型相匹配的财会类课程体系。

二、存在的问题

在企业数字化背景下，尽管高校已经对人工智能、大数据等新一代网络信息技术如何融入会计课程体系中做出了初步的探讨和实施，如在各类技能竞赛中加入大数据、RPA等；各教育类企业与学校合作开发了一些相关课程，但仍存在软件平台繁多、内容融合深度不够，标准不统一等问题。所以目前尚未有企业数字化背景下，针对职业本科财会类专业融入人工智能、大数据、云计算等信息技术的相对完善的财会类课程体系。

三、解决措施

成立专家委员会专门研讨相关课程的设立、开发。兰州石化职业技术大学大数据与会计专业两次邀请正保网中网集团专家，共同研讨职业本科会计专业课程的开设、大数据财务课程建设、“1+X”证书课证融通、会计技能竞赛课赛融通等问题。开发相关专业课程，如开发大数据财务初级、智能财务中级、高级数据挖掘课程、Python数据挖掘与分析等理实一体化的课程，并建立相应的实训课，与职业技能等级证书对应，如财务共享实训、财务数字化实训、智能财税实训等课程。此外，课程建设的重点之一是教材的编写，有了课程就必须要有与之匹配的教材。教材的编制是至关重要的，它是“三教”改革其中之一，因此，应鼓励校企共同开发教材，使其最大程度与实际工作岗位内容相匹配。

四、课程体系建设意见

职业教育本科财会类专业应该培养具有一定的科学文化水平，良好的职业道德、人文素养，精益求精的工匠精神，掌握较为系统的基础理论知识、专业知识和技术技能，具备一定的创新创业能力和可持续发展能力的复合型会计技术技能人才。同时，注重学科的前沿性和跨学科课程的设置，构建通识教育课程、专业基础课程、岗位能力课程、职业进阶课程四大主体的课程结构体系。一是通识教育课程，其主要教授思想政治理论、科学文化基础知识、中华优秀传统文化知识，以及基础学科的工具方法，旨在使学生形成正确的人生观、价值观，使学生拥有健康的心理和健全的人格。二是专业基础课程，通过“岗课赛证”的融通，注重培养学生的专业基础理论和方法，使其知识体系系统化。三是岗位能力课程，其注重培养学生的实际操作能力，通过与行业、岗位对接，与职业技能等级证书对接，形成实训类课程，将理论知识融入实训中，提升学生的职业核心能力，满足学生就业岗位所必需的基本技能。四是职业进阶课程，其注重培养学生跨专业学习的能力和职业的迁移能力。

企业数字化背景下职业本科财会类专业师资队伍建设和实践平台的搭建

一、师资队伍建设

在企业数字化转型的背景下，新一代信息技术与财务深度融入，新技术的引入必然要求教师知识结构的变化升级，来适应新形势下的教育环境。根据职业本科院校双师素质要求，加强师资队伍建设，尤其是双师型队伍建设对财会类专业人才培养至关重要。加强师资队伍建设的途径主要包括：一是校企合作双方通过互聘制度实现身份的互换，专业教师可以到企业进行实践，提升自身的教学能力；二是以赛促教，专业教师参与各类技能大赛的指导或参加技能大赛，如智能财税技能大赛重点关注“财税大数据应用”“大数据与会计”“大数据与财务管理”等新专业建设与数字化改造，教师通过参与指导大赛，可以提升其对数字化财税技术技能人才的培养水平；三是参加各类培训、进修，教师应积极考取职业技能等级证书，以提升自身的专业素养和职业能力，进而提升自身的教学水平；四是学历再提升，职业本科院校一般是由之前高职高专院校升本之后形成，其师资队伍的学历结构普遍以研究生居多。但作为职业本科学校，这样的教师学历结构已不能满足职业本科发展的需要，所以应鼓励专业教师进行学历再提升，促进教师队伍整体水平的提高。

二、实践教学平台搭建

搭建多元实践教学平台，并依托实践教学平台培养财会类专业技术技能人才。通过校企合作，将学校资源和企业资源进行整合，如成立以合作企业为依托的工作室，培养学生的职业技能，将专业课程知识与职业技能等级标准结合，对接企业岗位标准，将专业知识与单项实训内容融合、将教室与实训室融合、将校内教师与企业教师融合，有效衔接学生就业实习。同时，将技能大赛平台与日常实践教学平台融合，精确地将技能大赛平台模块拆分到各实训课程中，全面提升学生的技能水平。此外，通过企业实习，搭建真实的实战战场，全方位提升学生的专业技术能力，进而促进职业本科院校教育水平的全面提升。

结语

综上所述，在企业数字化转型背景下，本文从培养思路、课程建设、师资队伍建设和实践平台的搭建三方面对职业本科财会类专业人才培养模式进行了研究，以此提升了人才培养的成效。作者简介：袁文娟（1985—），女，甘肃兰州人，讲师，硕士，研究方向为财会方向。

参考文献

[1]孔祥宏.基于数字化、共享化背景下财务管理模式创新研究与实践[J].中国煤炭，2021，47(02)：41-45.

[2]刘检华，李坤平，庄存波，张雷.大数据时代制造企业数字化转型的新内涵与技术体系[J/OL].计算机集成制造系统：1-20[2022-06-24].

[3]侯正施.职业本科AI+会计人才培养及课程建设研究—以山东外事职业大学为例[J].佳木斯职业学院学报，2021(4).

[4]王坚.工业大数据助力智能制造知识创新[J].上海信息化，2018(12)：16-19.

第8篇：人工智能教育背景范文

关键词： 计算机辅助教学；人工智能技术；应用

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2012）0220145－01

计算机辅助教学（Computer Aid Instruction）就是指在教学过程中，充分利用计算机技术作为媒体教学模式，使学生能够通过计算机媒体来完成学习任务的一种辅助教学模式，下文中所提到的CAI教学模式就是指计算机辅助教学的简称。随着计算机技术的不断进步与快速发展，使计算机辅助教学技术被广泛的应用到教学活动中，另外由于近年来在计算机辅助教学模式中运用了人工智能技术，对教育产生了重要的作用，提高了教学质量。

1 当今计算机辅助教学的主要状况

计算机辅助教学的基本目的主要是将人工智能技术进行信息化编辑，使其成为一种自然的语言理解和知识的表现的教学技术，通过对人工智能技术进行特殊方式的运用，使计算机辅助教学的智能性和实用性得到有效提高。

在CAI技术的早期课件中，通常情况下都运用随机教学方式，并有效地将学习过程中的表达方式简化，后来随着人工智能技术的出现使CAI教学系统中又增添了学生的学习训练计划，随后，人工智能技术被广泛的运用到计算机辅助教学中学习模块的建立上，使学生训练计划得到有效控制，还能够为学生提供合适的知识点学习。

当今使用的计算机辅助教学模式都属于传统的辅助教学模式，主要通过将相关教学信息通过编程的制作方式放置在教学课件当中，这种CAI课件通常情况下在制作完成后，当出现相应的教学改动情况时的维护工作难度会很大，所以当今的CAI系统面临着前所未有的挑战，主要存在问题如下：

1）开放性不足。当前的CAI系统中最明显的弊端在于其不具备足够的开放性，使用者无法进行相应的修改工作，只能对现有的教学资源按照系统设置好的程序来进行教学活动。其主要问题在于：① 课件内容具有局限性和固定性，使知识点的适用范围较小。② 在教学过程中由于系统中的运行路线缺乏灵活性，从而导致教学过程自主性不足。③ 课程教学过程中，缺乏一定的知识点针对性。④ 不能及时的利用资源的更新来寻找更高的教学起点。

2）人机交互能力十分缺乏。目前现存的CAI技术的信息载体通常情况下只有光盘一种，在教学活动中，光盘中的教学内容一般都是通过多媒体表现形式展现的，其中相关的教学知识信息只是通过CAI系统中设定好的教学程序得到展现，这种展现形式未免过于机械性。这种系统并没有将学生在教学活动中的主体地位得到表现，师生都无法有效的参与到教学过程中，从而使教学活动中人机交互的作用未得到充分体现，另外现行的CAI系统缺乏智能性，使学生的学习常常处于被动状态。

3）对课程的主要特点不够重视。由于课程之间具备不同的特点，不同的课程对教学的要求有所不同，然而现行的CAI系统课件却没有足够的重视这一点，例如在教学课程中，经常涉及到一些几何图形的展示，然而由于课程的要求不同，一些课程只要求将个别几何图形进行简单的展示，其基本目的只是让学生了解一下便可，不需要做太多的讲解，然而现行的一些计算机及辅助教学模式却对这一点没有足够的认识，对于课程的特点和要求置之不理，对一些不是十分重要的知识点同样进行了精细的讲解，这样不但是使程特点没有得到充分体现，还浪费了课堂时间。

4）阻碍了师生之间的学习互动。当今教学过程中所运用的CAI教学系统，使教师无法充分了解学生的学习情况，另外从学生的角度来讲，在学习过程中遇到一些问题时，无法向教师及时的求助，这样使教师与学生之间的学习沟通互动关系受到影响，从而阻碍了教学效果的提升。

2 人工智能技术在计算机辅助教学中的应用

由于上述计算机辅助教学系统出现的问题，因此应在原有的基础上应用人工智能技术，使CAI系统更具有智能化，有效的利用人工智能技术，能够使学生的学习环境质量有所提高。

人工智能技术的重点在于人工和职能两方面，在计算机辅助教学中的充分运用可以使多媒体更好的医学生学习特点为主要根据，从而实现有针对性的教学目的，不但为教师减轻了繁重的教学负担，还能有效的提高课堂教学效果，并能保证不同学生的学习需求得到满足。在计算机辅助系统中引入人的思想，是系统中的逻辑推理能力得到进一步的提高，可以代替教师，更好地与学生之间建立良好的互动关系，还能对学生提出的一些问题进行相应的解答，应用人工智能技术的计算机辅助教学系统具备的主要功能有：充分的掌握学生的学习特点，并提供适合的学习内容；具备良好的语言自动形成能力和理解能力；对学生的学习情况和教师的教学情况进行合理的评价功能；对学生在学习过程中出现的错误进行指正，并能有效地对错误原因进行分析的功能；具备良好的人机交互主动能力；具备课后练习题目的自动生成功能；具备良好的问题解决能力和课程知识咨询功能等。

3 结束语

总而言之，在当今计算机技术的不断既不与发展的背景下，在教学中充分的利用计算机辅助教学模式可以有效的提升教学质量，然而计算机辅助教学并不是万能的，在有关的教学活动中，计算机辅助教学模式有时会显得过于机械化，并出现很多不足，因此，就要在其中运用人工智能技术，从而有效的弥补计算机辅助教学中的不足。当今的计算机辅助教学技术和人工智能技术仍在不断的进步，二者之间的结合也越来越紧密，我们可以说，人工智能化的计算机辅助教学技术会在未来的教学行业中，成为教学领域中最主要的标志。

参考文献：

[1]邱月，人工智能技术在计算机辅助教学中的应用[J].福建电脑，2007（08）.

[2]张园，人工智能技术在计算机辅助教学中的应用研究[J].科技资讯，2007（34）.

[3]刘勇秀，现代教育技术与辅助教学[J].哈尔滨师范大学自然科学学报，2003.5.

[4]邓璐娟、王心尧、郭英奎、刘明华，基于人工智能的计算机辅助教学技术[J].郑州轻工业学院学报.

[5]刘小晶、邓昶，人工智能与计算机辅助教学[J].宜春学院学报（自然科学），2004（08）.

第9篇：人工智能教育背景范文

关键词：智能机器人；外科学；专业学位研究生

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）通过计算机技术来模拟人类的智能，是一门多学科、多领域交叉的前沿学科[1]。AI的快速发展，促使“AI+教育”模式席卷整个教育行业，能够在一定程度上缓解教育行业持续增长的个性化需求与日益稀缺的师资之间的矛盾，从而成为教育改革的热门和前沿[2]。当前在临床教学过程中，医学专业学位硕士研究生面临跨学科知识面狭窄和临床能力不足、本学科疾病相关基础知识匮乏和遗忘、缺乏横向和纵向的整合式医学知识回顾与临床思维训练等一系列突出问题[3]。而智能机器人作为“AI+教育”的一种形式，集多学科知识库、虚拟检查和操作、病例资料库、课程中心、个性化考核等智能模块于一体[4]，在专业学位硕士研究生临床教学中具有巨大潜力。我们将智能机器人应用于外科学专业学位硕士研究生临床能力培养中，取得了较好的教学效果，现报告如下。

1对象和方法

1.1对象

2019年2月至2020年1月，选取重庆医科大学第一临床学院在骨科进行临床实践的2017级、2018级外科学专业学位硕士研究生共82名作为研究对象，其中男生65名，女生17名，年龄23~30岁，平均（25.20±1.24）岁，所有研究对象均知情同意。

1.2方法

本研究采用试验对照方法。利用骨科两个独立楼层的病区作为便利条件，按照随机原则以每病区41人分入骨科两个病区。一个病区配置智能机器人辅助临床教学，作为试验组，男生34人，女生7人，年龄23~30岁，平均（25.05±1.11）岁；另一病区未配置智能机器人，进行传统临床教学，作为对照组，男生33人，女生8人，年龄23~30岁，平均（25.37±1.36）岁。入科前统一进行理论知识考试，所有学生使用同一套试卷。两组基线资料如年龄、性别及入科前理论考试成绩比较均无显著性差异（P＞0.05）。

1.3教学实施

两组均按照国家《住院医师规范化培训内容与标准（试行）》[5]进行培训，以住院医师负责制参加临床医疗工作，临床技能操作基本训练要求按统一标准，定期以小讲座、疑难病例讨论形式学习相关专业理论知识。每位学生均固定医疗组，并指定一名带教教师，均为本科室取得中级职称3年以上的医师。临床实践时长均为24周。1.3.1试验组教学实施整体上按照带教教师为主、智能机器人为辅的教学模式，将智能机器人应用于研究生临床医疗实践活动中，包括参与入科教育、岗前培训、小讲座、疑难病例讨论、跟随查房等。（1）移动数据终端功能：通过先期导入骨科教学大纲、骨科学专著、运动系统教学PPT、影像学资料、解剖资料、病理资料、教学视频，建立智能机器人教学多学科数据库。学生可利用智能机器人这一移动数据终端，随时通过输入和语音对话功能查询、获取相关知识，及时解决临床活动中遇到的部分问题。（2）人工智能化辅助教育：依靠人工智能的自适应学习功能，智能机器人可在与学生不断的交互中了解其学习短板，不断更新临床指南、专家共识等临床研究进展，实现教学数据库的持续更新。临床教学过程中，带教教师在讲解典型疾病、分析疑难病例和操作指导时，智能机器人可以就云数据库相关资料及网络资源进行系统检索，快速整合相关图片、视频等资料，配以语音解读及即时问答，实现即时教学基本理论巩固和教学深度及广度的拓展。此外，根据对知识的掌握程度，智能机器人可为不同学生制订个性化学习计划。（3）考核功能：通过实时提问、课后问卷调查等形式对学生进行反馈式考核，通过下一次学习提醒或再考核，不断促进学生巩固所学知识，以考助练，以练代考，练考一体。1.3.2对照组教学实施采用传统临床教学法，学生跟随带教教师参与床旁示教式临床实践，同时参加入科教育、岗前培训、小讲座、疑难病例讨论等教学活动。

1.4教学效果评价

1.4.1理论知识考试24周的临床实践结束后进行理论知识考试。试题命题与组卷由两名具有副高级职称、未承担带教任务的教师负责。所有学生使用同一套试题，均为选择题，题量100题，总分100分，考核方式为机考，每位学员的题目顺序由电脑随机抽取，在相同时间闭卷完成考试。1.4.2问卷调查调查问卷为自行设计，经过本专业基地3位高级职称专家审核。包括5个问题，设置赞同、中立和不赞同3个选项。问卷调查由住培教学秘书负责，于出科理论考核后现场发放并回收，学生匿名填写。1.5统计学处理采用SPSS25.0软件对相关数据进行统计分析。计量资料以均数±标准差（x±s）表示，组间比较采用t检验；计数资料以频数和百分比表示，组间比较采用χ2检验。P＜0.05表示差异具有统计学意义。

2结果

2.1两组理论知识考试成绩比较

试验组理论知识考试成绩为（87.02±4.89）分，高于对照组的（80.59±5.86）分，差异具有统计学意义（t=5.406，P＜0.01）。

2.2两组对教学方法的评价比较

以问卷调查方式了解两组对教学方法的评价。共发放问卷82份，回收有效问卷82份，有效回收率100.0%。结果显示，试验组对教学方法的满意度高于对照组，差异具有统计学意义（P＜0.05，见表1）。

3讨论

3.1专业学位研究生临床教学的特点和存在的问题

专业学位研究生的学习不同于本科学生，需要培养自主探究和解决问题能力[6]。同时，临床实践教学亦不同于课堂教学，更需要学生发挥主观能动性和积极性，解决临床工作中遇到的困难和发现的问题，有目的性地获取知识[7]。专业学位研究生临床教学长期以来存在教学资源较为单一、缺乏新颖性及参与感等问题[8]，教学内容主要局限于临床症状与临床处置，缺乏对疾病病理生理基础、解剖基础等相关知识的展示与梳理，导致学生机械地重复临床工作，而对疾病诊断、影像学资料理解及分析能力较差，出现临床实践和基础理论脱节现象[9]。

3.2智能机器人的智能移动数据终端功能有利于学生掌握知识

智能机器人辅助教学可以在一定程度上弥补上述缺陷[10]。本研究结果显示，试验组理论知识考试成绩高于对照组，这提示智能机器人辅助骨科临床教学，使学生能够更深入地理解、更好地掌握理论知识。骨科医疗领域数据中超过50％的是医学影像和病理图片等非结构化数据，智能机器人通过人工智能技术建立骨科和相关学科知识库，在临床教学中及时、实时提供病理生理、解剖等基础知识，进而带来更好的决策体验，提高临床教学效率，让临床教学起到再次巩固整合基础知识的作用，让学生更好地做到学以致用。智能机器人具备的自适应学习功能，高效、准确地提供相关学科知识，使师生双方教与学的效率得以大幅度提升，交互学习和自主学习能力得以增强。

3.3智能机器人利于实施个性化反馈和考核

智能机器人的另一个重要特点就是在与学生交互过程中实时准确记录其对知识的掌握程度，通过信息反馈分析，制订个性化教学计划及考核方案，实现某种程度上的因材施教，这也是带教教师个人工作很难达到的。临床带教教师首要属性是临床医生，并非全日制专职教师，需要承担大量繁重的临床工作，无法随时随地回答学生的问题和亲自指导技能操作。因此，智能机器人对传统带教模式进行了有效补充，弥补了师资不足所带来的缺陷。

3.4智能机器人提高了学生满意度

智能机器人由于形式的新颖性和科技潮流感，激发了学生学习的主动性、积极性和兴趣，活跃了临床教学气氛。与对照组相比，试验组学生对教学模式的评价更高。

4结语

智能机器人辅助骨科临床教学，提高了专业学位研究生临床教学质量，得到了学生的普遍认可，同时对现有培养制度进行了有效补充，丰富了教学手段，创新了培养模式，值得进一步探索。但人工智能在医学教育中的应用尚处于起步阶段，技术上不太成熟，功能设计也有待研发人员和医学教育人员共同完善。值得一提的是，智能机器人可以提高医学生的学习效率，但不能完全取代教师。人类的想象力、独创思维、交流能力是人工智能暂时无法具备的，医学专家丰富的理论知识和宝贵的临床经验，以及言传身教的影响力，在专业学位研究生临床实践教学中始终占主导地位，不可或缺。

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[3]温秀杰，岑颖，莫媛媛，等.医学专业学位研究生教育模式与考核体系的思考与建议[J].医学教育研究与实践，2016，25（3）：409-411.

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[7]孙慧.通过全国医学院校大学生技能竞赛反思儿科临床实践教学[J].中国继续医学教育，2018，10（29）：43-45.

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