人工智能教学培训精选(九篇)

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第1篇：人工智能教学培训范文

关键词：人工智能；网络教育；应用；前景

中图分类号：TP18

“人工智能”一词最早是在20世纪50年代末期在Dartmouth学会上提出的。它是计算机技术的一个分支学科，但又同时包含了很多领域的不同学科，例如生物信息学、机械理论学、数理推论、语言文化等，它的研究领域非常的广泛，包括机器翻译研究、智能控制研究、专家系统学、机器人研究、语言和图像理解研究、遗传编程研究、自动程序设计研究、航天科学与应用、庞大的信息处理、储存、管理研究。此后，越来越多的科研人员开始了对人工智能技术的研究。国际上比较先进的研究机构有麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、宾夕法尼亚大学、耶鲁大学、德国人工智能研究中心、索尼公司等，中国的先进研究机构主要有清华大学、北京紫光优蓝机器人技术有限公司、中国科学院先进技术研究院、北京大学、南京理工大学、哈尔滨工业大学、中国科学技术大学、北京邮电大学等几十家机构。

目前，将人工智能应用在网络教育中是很多研究者关注的热点，在近些年的研究中取得了很大的进步，取得了一些先进的成果，但是在研究中也遇到了一些问题，需要研究人员进行解决并创新。本文首先介绍了网络教育的现状，探讨了人工智能在网络教育中的应用，通过研究提出了做好人工智能在网络教育中应用的有效措施，最后对人工智能在网络教育中的发展前景进行展望。

1 网络教育的现状

随着信息技术和网络技术的不断发展，人们对教育的观念以及接受教育的方式发生了巨大的改变，“网络教育文化”日趋成熟。网络的发展给传统的教育模式带来新的挑战，它除了将传统教育模式的一些显著不足进行了改变以外，同时使教学更富有吸引力和生气，吸引更多的人愿意到Internet教学中来学习自己想要的知识，他们可以不受时间、空间、身份的限制，到这个虚拟的课堂来进行“充电”。但在当前，网络教育还在初级的发展阶段，在实际的推广和应用中还存在着一些问题：

（1）在网络远程教育的过程中，支持学习的服务系统没有很好的满足学习者的要求，引导学习者学习的手段和给学习者答疑的方法都比较落后，服务的方式受到一些客观因素的限制；

（2）网络实验教学中有很的问题存在，例如空间的分散性差，时间的流动性和自主性差，除此之外，便携性也比较差等；

（3）目前，虽然网络教育中进行的考试具有开放性，但是考试的公平公正性、考试类型的科学性、出题的权威性都很难保证；

（4）目前来看，网络系统本身具有了信息查询能力，但这种查询的能力是很有限的。

2 人工智能在网络教育中的应用

2.1 智能决策支持系统

智能决策支持系统是在1980年左右由美国的研究大师波恩切克提出来的，是决策支持系统与人工智能技术相结合的产物。目前，由于智能决策支持系统的不断发展和创新，在网络教育的应用和研究方面表现出很强的发展潜力。例如，智能决策支持系统在数字和移动图书馆中的得到了广泛的应用，该系统能够为数字图书馆的管理人员提供决策和管理所需的数据、信息，帮助他们明确决策和管理的目标，通过建立决策模型并加以修改或完善，为数字图书馆正确、有效的管理和决策提供必要的支持。

2.2 智能教学系统

智能教学系统是在1970年以后迅速发展起来的，可以为学习者提供一种智能的授课环境，它将计算机的模拟功能来体现在整个教学过程中，使用人工智能技术和多媒体技术等先进的教学手段，共同形成一个交互式的开放的教学系统，在这个学习系统中，学生可以主动的获取学习知识，系统可以根据学习者的个人情况来进行合理和科学的教学，以达到最佳的、理想的教学效果。

2.3 智能导学系统

支持服务是现代计算机网络教育系统的重要构成要素。建立和维持一个高效灵活、强有力的支持服务子系统是有效地开发、管理和实施计算机网络教育项目的保证。智能导学系统可以创造一个优良的学习环境，使学习者方便快捷地调用各种资源，以获得学习的成功。

2.4 智能硬件网络

智能网是20世纪80年代初期兴起的研究课题。随着网络的日益普及，通过网络进行学习，不仅要求多媒体综合化的信息处理能力，而且要求网络能够提供高级信息处理能力。就目前的状况而言，对现有的计算机教育网络赋予其一定的“智能”，从硬件性能本身加以提升是一种不乏远见的选择。

3 做好人工智能在网络教育中应用的有效措施

3.1 加大资金的支持

对于做好人工智能在网络教育中的应用工作，绝对离不开资金的支持，因此各级政府部门应该做好相关的预算，落实好国家对于支持人工智能技术的相关政策，对于在人工智能技术发展中做出突出贡献的企业和科研单位要给予一定的资金支持，支持这些企业、科研单位的研究工作，促进人工智能在网络教育中更好的发展和应用。

3.2 加快人员培训工作，建立技术研究团队

人工智能在网络教育中的应用工作具有技术性、专业性强等很多特征，因此，必须培养一批高素质的人工智能专业人才，同时还要对这些人员进行全面的业务培训，使得这些人员既要懂管理，又要精通人工智能的专业知识，通过全面的业务培训和人才引进，建立人工智能的技术研究团队，使得这些人的才能得到很好的发挥，在人工智能方面有所创新，保证人工智能在网络教育中得到更好的应用。

3.3 加强和先进研究机构的合作

在人工智能技术研究方面，美国、英国、德国等国家都走在世界的前列，而我国的人工智能技术研究的能力较低，与上述发达国家相比还存在一定的差距。因此，如何缩小这种差距，实现人工智能在网络教育中更好的应用，就需要我们的研究人员加强专业知识的学习，和这些国家的先进研究机构进行有效的沟通和联系，借鉴其先进的研究经验，根据自己的实际需要，进行一些实际的合作。

4 结束语

由于人工智能技术本身存在着巨大的优势，人工智能网络技术也会不断地进行发展而趋于成熟，这将极大地改善并且优化网络教育的学习环境，全面提升网络教育的整体教学质量，并有望增强网络教育的全面开放性。为了做好人工智能在网络教育中的应用，需要加大资金的支持，加快人员培训工作，建立技术研究团队，加强和先进研究机构的合作，使网络学习的支持服务更加人性化和拟人化，更加体现以人为本的关怀精神。

参考文献：

[1]吕生荣.浅谈人工智能在计算机辅助教学中的应用[J].科技资讯，2009（01）：198.

[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）：108-109.

[3]陆志一，吴学庆.计算机未来的发展趋势[J].黑龙江科技信息，2008（04）.

[4]张瑞.计算机科学与技术的发展趋势探析[J].制造业自动化，2010（08）.

[5]何月瑶.计算机技术发展态势分析[J].科技创业月刊，2007（05）.

第2篇：人工智能教学培训范文

人工智能技术及其应用的发展历史虽然只有短短的50余年，但是它作为信息技术的前沿领域，对社会经济和发展的影响却越来越大。在基础教育课程改革的大潮中，许多国家意识到基础教育领域开展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技术类教育的教学内容中。作为师范类院校，教授人工智能课是有必要的。? 

（1）为部分优秀的学生将来做更深入的研究打坚实的基础。在面向知识经济的今天，研究获取、表示和使用知识的人工智能学科越来越受到人们的重视。目前人工智能研究被列为中国高技术领域的重点之一。以专家系统为代表的智能化系统在信息技术中也占有重要地位。因此在高等教育中开展人工智能教育和智能化系统的研发，不仅是计算机科学的应用，也是促进各学科服务于国民经济发展的必然趋势。为使人工智能的理论、方法和技术的研究与应用普及和深入，教育重心必须要下移，即从研究生教育向本科教育普及。开展本科层次人工智能普及教育的有效途径之一是在本科高年级开设相关选修课。开展人工智能教育，不仅能够更好地发挥高等院校的育人和科学研究功能，而且能为学生拓宽专业路径，扩大自主学习空间和发展个性创造条件，同时也为营造一个使学生不仅有宽厚、扎实的理论基础，且具综合分析和解决问题能力的环境。? 

（2）为将来从教的学生积聚大量的知识。英国早在1999年，人工智能课程已经作为选修课出现在中学的信息与通讯技术（ICT）课程中。许多中小学还通过机器人竞赛活动来激发中小学生学习人工智能的兴趣，使学生不仅提高了用信息技术解决问题的能力，而且培养了多种思维方式，获得了更多的创新空间。美国现行的中学信息技术课程设置中，将人工智能的内容作为“媒体与技术”层面对12年级学生的要求。澳大利亚的部分中学开设的信息处理与技术课程，人工智能、信息系统、算法和程序设计、社会和伦理道德、计算机系统分别作为5个主题共同构成了该课程的教学内容。在该课程的大纲中规定，人工智能部分的教学内容在高中第3学期为12年级的学生开设，教学时间为10周。? 

在我国，多年以来中学奥林匹克信息学竞赛中一直包含有人工智能相关的题目，涉及启发式搜索、博弈、智能程序设计等问题。2003年4月，我国教育部正式颁布《普通高中技术课程标准（实验）》，首次在信息技术科目中设立了“人工智能初步”选修模块，标志着我国高中人工智能课程的正式起步。? 

我国的新课程标准颁布后，教育部评审并通过了分别由教育科学出版社、广东高教出版社、地图出版社、上海科技教育出版社和浙江教育出版社出版的5套高中《人工智能初步》教材，并开发了相应的教辅材料，包括教师用书和配套光盘等。为了配合中学人工智能课程的实施，国内也推出了一些适合中学生学习与体验的人工智能软件和网络资源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步关注中学人工智能教育的开展并将其作为毕业论文的研究选题。一些师范院校适应形势要求，已为师范生开设了与此相关的选修课程。? 

2 人工智能的教育及教学条件现状? 

通过对本人多年的教学过程进行总结，我校的《人工智能》课程教育现状可总结为如下几点：? 

（1)理论知识充裕。但与实践相脱节，特别是在智能科学技术的教育教学方面。尽管知识面相当广泛，而人工智能理论的普及教育以及智能技术的开发与应用仍然十分滞后。? 

(2)同其它普通高等院校一样，在本校，人工智能技术的研究与应用尚未普及，甚至比不上其它院校。这不利于培养学生的科研兴趣及创造精神。? 

（3）缺乏配套实验教材，实验教学内容缺乏，无法培养学生的研究能力和创新能力。只有开设实验项目，才能使人工智能的相关知识具有研究性和综合性。? 

（4）对中小学智能教育的深度及教学方式、教学特点缺乏研究。做为师范类院校，我认为在对学生进行基础知识教育的基础上，要紧抓中小学智能教育的特点对师范类学生进行相关的教育与培训。? 

相对于教育现状，我校的《人工智能》课程教学条件现状要稍好一些，其状态如下：? 

（1）教材使用国家级规划教材，此教材非常系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，适合本科及研究生使用。在我们的授课过程中，也会适当为学生提供相关的国内其他先进教材，如中南大学蔡自兴教授的《人工智能及其应用》等。? 

（2）为了促进学生自主学习，我们准备了多种类型的扩充性学习资料，加强学生主动学习的意识，包括：课程相关杂志和书籍目录，以及部分重要的参考文献，与人工智能相关的网络资源如优秀BBS、新闻组、网址等。 它们包括了大量的文献资料、本领域研究的前沿动态等。 使用表明，学生非常乐于查阅这些资源。 使学生能通过使用这些资源进行一些人工智能程序设计，探讨一些问题，在课堂讨论中展示他们的收获。? 

(3）校园网的普及与不断优化使本课程有优良的实践性教学环境，能充分满足教学需要。我们拥有较充足的多媒体教室和网络教室，为实现本课程教学提供了物质保障。在网络资源建设方面，全校办公室、教室、学生宿舍和教师宿舍都以宽带网相连，这些硬件设备对本课程教学发挥了重要作用，使本课程教学质量得以明显提高。? 

3 人工智能教学方法及手段的改革? 

针对我们现在所采取的教学方法，我认为存在许多不足，如教学方式比较单一，教学内容偏重理论讲解等，为此，提出以下教学方法的改革：? 

（1）通过多种途径激发学生的学习兴趣。课程的学习效果，直接受到学生兴趣和参与意识的影响。一般来讲，《人工智能》作为一门前沿课程，开始学生学习兴趣很大，当开始接触到抽象理论知识及部分算法时，学生往往感到不易接受。 我们通过各种途径和方法， 激发和培养学生的学习兴趣，包括鼓励学生参与某部分知识的扩充性资料查找,预留一定时间请学生负责对此内容进行讲解，布置学生对某个基本成型的实验进行纠错及验证，降低问题解决的难度。学生因此产生兴趣从而做更深度研究。? 

(2）进行启发式教学。 我们可以尝试在教学过程中不断提出问题请学生思考，启发学生求解这些问题，鼓励学生提出自己的猜想和解决方案，然后摆出教材中的解决方案，并与同学所提出的观点进行分析和比较，这足以加强学生学习的主动意识和参与意识，提高学生学习的积极性。? 

(3）课堂辩论与交互式教学。 组织课堂辩论，讨论的议题可定位为譬如人工智能是否能超过人类智能等有争议的问题。学生通过对这些问题展开激烈争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。当然师生间的交流方式还有很多，如邮件互发、QQ留言等，也可在课程网站中的互动平台进行交流。? 

(4）分层次因材施教。 在授课过程中，通过对每个具体学生的学习进度、课堂作业情况进行及时评估，对学生提出进一步的学习建议和指导， 实现个性化的教学。 对优秀学生探讨，可以在教学设计和实验设计中要求其选作部分探索性、创新性的功课和实验，以发挥学生个性优势。对于有意于将来从事中小学教育的学生可以在机器人及人工智能技术发展现状等知识层面对其做问题讲解。而那些看似缺乏兴趣的学生，我们可以用多媒体手段如播放人工智能相关电影及科学小片引起其兴趣，实行逐步引导的教学过程。? 

另外，我们可以尝试双语教学。 采用中文教材和讲授的同时，注重在课程中的关键词同时用英文表示，并适当指定英文参考短文和英文参考书。使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。我们也可以在教学内容安排上，注重理论联系实际，将一些人工智能网络上的虚拟实验给学生进行课外上网练习，从而使学生了解算法的具体运行过程， 通过参与达到知识的理解，掌握基本方法和技术。? 

 

根据现有的条件，我们在教学中可以采用多媒体教学和网络课程教学相结合的方法，充分利用多媒体的丰富表现形式，利用网络课程的交互性、情景化等特点，构筑以学生为主体的《人工智能》课程现代教学模式。 对于抽象知识，可通过动画和视频演示，通过声音和图像展示人工智能的历史、人物和前景，做到学生直接而深刻地看到知识的内涵外延。网络课程能较好地实现交互并使学习过程情景化，通过网络课程的课堂练习和章节练习，教师可以评价学生的学习情况，并给学生提出学习建议，从而提高学生的研究力和创新力。我们也可以给学生播放中学《人工智能》课程课堂教学录像，以使学生看到初高中学生的知识范围及深度；同时给学生播放现有的《人工智能》科学成果，让学生看到理论背后的实践；也可以播放科幻片，激发学生想象的翅膀从而有兴趣把人工智能作为将来深造的方向。《人工智能》是一门较新的课程，改进教学方法和手段不仅要靠教师，也应增加硬件设备的投入。如果人工智能能采用智能辅助教学系统或机器人辅助教学过程逼真、形象，一目了然，这样可大大提高学生的学习效率，尤其是提高学生的观察判断能力、发现问题和解决问题的能力。? 

4 人工智能实践教学设计的探讨? 

我们可以在教学过程中，适量开设一些实验和设计，提高学生的动手能力，并加深他们对理论知识的理解，降低理论的抽象度，提升理论的实用性。在近两年的教学过程中，我们会适量加入一些人工智能语言的教学过程。例如，在讲解了“野人与传教士过河”等问题后，我们可以让学生使用Visual Prolog或者C ?++?对算法进行实现；在讲解 TSP 问题的遗传算法解决案例后，指出编码方案、初始种群大小、进化代数、交叉率变异率等因素对求解结果的影响，并要求学生通过实验的方式来分析、理解这些问题，并提出“寻找更有利的解决方案”等问题。把学生的兴趣激发后，为解决这些问题，学生会在课外主动查阅相关文献、相互讨论以实现他们所设计的方案，这样既培养了学生善于钻研和勇于创新的精神又提高了学生的实践与创新能力。? 

参考文献：? 

［1］ 熊德兰,李梅莲,鄢靖丰.人工智能中实践教学的探讨［J］.宿州学院学报,2008(1).? 

［2］ 何元烈,汪玲.“Visual C ?++?”在“人工智能”教学中的应用与探讨［J］.广东工业大学学报:社会科学版,2008(8).? 

第3篇：人工智能教学培训范文

人工智能(Artificial Intelligence.  AI)是计算机科学的一个分支，主要是使用计算机系统来模拟人类的思维活动。人工智能技术己应用于医学领域中，例如IB M机器人医生" WATSON”在10分钟时间诊断出很难诊断的自I.病类型，且诊断准确率比初级医生的临床准确率高出4倍2017年7月初，阿里也了“DoctorYou" AI系统来进行医学影像诊断，同年8月，腾讯“觅影”来诊断早期癌症，未来人工智能技术将在医学领域有更广阔的应用，其对医学专业学生的计算机应用水平的标准和要求越来越高，高职院校在计算机教学中也应跟随科技发展的步伐。现阶段高职院校在计算机教学过程中还存在着下列问题:1现阶段医学高职院校计算机教学现状及存在的问题    

大学计算机基础作为一门基础课，其内容是理沦知识和实践知识的融合，医学生学习计算机知识表现在以下几个方而:医学生个体之间存在的差异性较大    

从生源分布上看，来自城市的学生平时接触过计算机，并且在以前的学习中己经学习过计算机相关的基础知识，而来自偏远农村的学生，没有机会接触过计算机，且教学设备落后，起点较低，因此在教学过程中应该考虑到学生之间的差异性计算机基础课程学时安排不够，且学生不够重视      

由于医学高职院校主要开设的专业是医学类专业，计算机基础作为一门公共基础课，学校安排的学时不够，如本校开设的计算机基础课程64个学时，64个学时中不仅包括了理沦讲解，也包括了学生实践。同时，大多数学生没有购买计算机，课后也没有硬件条件来复习相关的知识内容，因此仅仅靠着上课的讲解实践难以保障教学的质量，同时，大多数学生重视医学类专业课程，往往忽略了计算机基础课程的重要性，学生没有摆正心态，因此出现上课玩手机，睡觉，讲话等不良现象

1. 3计算机基础教学与医学专业难以结合起来      

目前，计算机基础课程教学使用的是统一的教材，统一的知识点，没有专门的针对医学专业出版的计算机基础教材，难以针对不同的专业来安排授课知识，使得学生毕业时与就业单位要求的计算机技术的掌握度不符合，使得他们在后续的工作中带来很多困难2提升计算机教学的几个建议

2. 1完善课程体系，采取课堂教授和线上自学的方法相结合    

计算机教学过程中可以采用课堂教授和线上自学的方法，课堂上教授的是计算机基础知识，包括计算机基础知识、WORD文字处理、EXCEL电子表格、POWERPOINT演示文稿、INTERNET操作以及计算机网络六大模块，主要目的是掌握计算机基础知识，达到国家计算机一级水平，线上教学平台可以通过微课、慕课等方式上传MS OFFICE高级应用课程，提升学生的办公软件应用能力，达到计算机二级水平，与此同时，还应包括医学专业软件的内容，如药学专业加入SPASS. SAS医学统计软件，影像专业加入DISC. OSIRIS医学图像处理与分析软件，护理、临床专业加入3DBody解剖学习软件、医院信息系统等内容2. 2增强学校和医院等企业的合作，掌握实践知识，输出技能型入才    

在人工智能高速发展下，医院等医疗机构己从国外引进或者自主研发导诊机器人、肿瘤诊断专家系统、胃癌诊断专家系统等智能诊断系统，未来医疗行业的发展将对医学人才的要求越来越高学校和公立医院、私立医疗机构应搭建起合作桥梁，输出优秀的学生为医疗机构培养后备力量，同时医疗机构提供更多的机会让医学生参与到实践中，增强学生的专业素养、业务能力，达到合作互赢的局而提高教师的专业应用素质，加强师资培训    

学校应提供给教师业务培训的机会，如到医院参观学习医疗机构目前研发或引进各类辅助医疗系统的使用，各类大型医疗器械的操作，使得教师在授课时能够注重计算机基础和临床的学科知识相结合，培养复合型人才

第4篇：人工智能教学培训范文

［关键词］临床培训;手术室外麻醉;教育

近年来，随着手术种类的变化，麻醉医生的工作环境，从熟悉的手术室内，发展成为手术室外多环境工作模式，如放射科、胃肠镜、气管镜、心内科介入、儿科和急诊复苏等［1］。特别在老龄化发展趋势下，麻醉医生面临更多压力，老龄患者需要在手术室外麻醉(nonoperatingroomanesthesia，NORA)下完成微创或无创诊断检查以及手术。与传统手术过程不同的是，越来越复杂的手术需要在NORA下完成。同时，麻醉医生需要在NORA下处理许多急诊或紧急不稳定患者。当代NORA情况下，麻醉住院医师需要快速适应新的工作环境，利用有限的资源，最短时间内为患者提供优质的麻醉，完成诊断性和治疗性手术过程［2］。

1NORA设施和应对

NORA需要的设施包括:废气排除系统的麻醉机、监护仪器、可靠的氧源、负压吸引装置、手动复苏球囊、应急电源系统、患者的详细信息、有效充足的空间、带有除颤仪的急救车和可靠的双向通信系统［3］。NORA的核心目标是建立与手术室内同水平和标准的工作环境。由于NORA的麻醉风险较高，麻醉医生需要认真管理患者，避免并发症和不良事件的发生［3］。NORA环境下住院医师教学包括:患者情况比较复杂，采用急诊患者标准准备;工作环境不熟悉;仪器设备及药物不如手术室内齐全;围术期并发症发生率更高。因此，住院医师在NORA下应认真按照工作流程进行麻醉工作，术前准备仔细完成，术中严格检查安全核查单，术后转运预防并发症发生［2］。

2未来医学发展和NORA策略

2．1新型药物研发

虽然临床上具备快速起效、消除、稳定的血流动力学和无呼吸抑制及毒副作用等特点的“理想麻醉药”还未问世;但是临床已经在研发新型咪达唑仑注射液和依托咪酯注射液等［4］。麻醉药品是麻醉住院医师需要掌握的基本知识。在基础学习阶段，住院医师学习麻醉药物基本的药理特性。临床工作中，住院医师需要充分了解药物的不同药理特性、副作用及药物代谢动力学;从而更好地掌控麻醉药和为患者提供个体化治疗策略。麻醉医生和临床药师，需要帮助住院医师掌握新型药物的临床特性，新药的代谢特点;鼓励住院医师查阅文献，尝试新型麻醉药物，并探索新药对于临床的贡献。

2．2麻醉监护系统发展

麻醉最初的目的，使患者失去知觉或催眠。麻醉医生通过麻醉镇静深度(depthofhypnosis，DOH)来反映麻醉镇静的不同程度，主要通过脑电监测系统来实现，如脑电双频谱指数等。闭环麻醉系统，是指通过测量患者临床生命体征表现，反馈到调控中枢，适应性调控药物持续输注，从而实施个体化优质麻醉服务，达到临床安全高效。术中知晓是麻醉监护期间的严重并发症，给患者带来不同程度的精神障碍;麻醉医生积极研究麻醉监护系统的目的，为了防止此类并发症的发生。有研究表明［5］，麻醉医生希望通过人工智能等最新技术的发展，使患者接受最佳的麻醉手术，从而达到最佳的围术期康复状态，降低围术期医疗费用和患者经济负担。麻醉医生推动DOH监测仪的发展，为NORA提供了完善的监护系统。DOH系统联合闭环麻醉系统，为患者提供优质的麻醉服务［6］。闭环麻醉的优点是减少麻醉药物总量、加速术后康复和改善血流动力学。因此，住院医师必须了解DOH和闭环麻醉监护设备的特点和局限，理解靶控输注和闭环麻醉系统的机制，从容的给患者实施精准麻醉管理。

2．3人工智能和大数据时代

大数据、人工智能、机器学习和深度学习，对未来医学信息发展方向具有深远影响意义。机器学习和深度学习，是未来住院医师学习的主要模式。机器学习功能通过重复学习和训练，可以整合大量临床资料，达到精准治疗，降低麻醉不良事件发生率，提高精准麻醉完成率。深度学习功能，是机器学习功能的延伸项目，进一步提高麻醉服务能力。大数据是指使用新型设备来处理大量混杂数据。麻醉监护设备产生的麻醉数据量，要比工商业产生的少很多。然而，这些数据量是非常混杂的。这些信息来源于多数据流，例如生理性、人口统计学、药物性、单纯数据、图像(视频喉镜和食道超声)、账单、网站内容管理系统数据等［7］。这些未来技术对于住院医师从事NORA教学具有重要的指导作用。第一，人工智能技术发展，优化麻醉监护图像处理能力［8］。麻醉医生使用便携及微创设备，可以得到良好的图像传输，从而减少患者心理负担。第二，人工智能改进教学质量;在模拟教室内，导师采用人工智能训练麻醉住院医师的临床管理能力。第三，预测分析系统，告知住院医师提前干预治疗低血压和其他生理性变化，降低内环境紊乱和临床不良反应发生率［9］。第四，大数据将会保留大量病例资料，有助于分析不良并发症的原因。

3住院医师应对未来的策略

3．1教学和培训

住院医师开始学习NORA前，必须接受良好的麻醉基础训练［10］。循证医学、患者安全和生理学监护，是麻醉管理的重点内容。这些内容结合导师辅导，可以提高住院医师麻醉管理水平。传统教学方法存在一定的弊端。目前流行的教学方法包括:翻转课堂、问题导向和能力导向的学习、模拟训练操作法［11］。这些多因素教育方法，在住院医师的培训中起到了重要的作用。

3．2认知健康

Gilkey等［12］详述了四步法达到认知健康理念。第一，麻醉住院医师必须理解重复训练的经验，优化大脑反应速度。因此，麻醉住院医师需要不断学习和模仿麻醉专家的临床工作。第二，住院医师需要努力工作，主动学习NORA手术过程及注意事项。反之，住院医师被动面对持续的工作压力，将会严重影响其学习效果。在大数据时代，住院医师必须主动承担风险并突破界限。第三，由于在NORA环境下，各种风险经常发生。因此，导师必须突破常规的模式和场景，给予住院医师具有挑战性的学习任务。第四，麻醉住院医师要有持续不断的工作学习态度，才能达到优化麻醉管理能力的目的。

3．3职业倦怠和不利影响

研究报道，麻醉住院医师的职业倦怠率很高;同时住院医师的适应性调整能力和情商个性特点教育，对于下一代麻醉医生也至关重要［13］。NORA环境具有高麻醉风险和许多非标准化流程，这时麻醉住院医师的韧性发展显得尤为重要［14］。社交网络指出，心理健康和乐观心态，是建立韧性的重要品质［15］。Jones说过精英不是与生俱来的，而是后天培养出来的［15］。从商业、音乐到体育，各行各业的成功者都是在压力下成长起来的。麻醉培训核心任务是教育并帮助住院医师建立处理应急情况的突变能力。住院医师要学会如何保持高压下高效工作，专注于自身工作以及控制好自我，把生活和工作强度处理好。

第5篇：人工智能教学培训范文

算起来，在线教育的争夺战是在三年之前开始的。2013年8月“学而思”网校正式更名为“好未来”，作为最早发力在线教育的一家公司，发展了布局相对完整的中小幼教育专业门户网站群――e度教育网，该网站由育儿网、幼教网、奥数网、中考网、高考网、留学网等多个网站构成。此后，新东方、学大网等一票传统教育机构纷纷发力于在线教育。

根据《2015年中国在线教育白皮书》数据显示，2011到2014年间，中国在线教育市场规模增速均保持在17%以上，最高增速达到21.84%；市场规模从2011年的575亿元增至2015年的1171亿元，预计到2021年在线教育市场规模将达到2830亿元。在线教育用户突破2亿人，在线教育项目数量已经超过3000个。

如今，BAT、网易等互联网巨头也争相跨界进入教育领域……

争相布局

10月，网易宣布其有道词典用户突破6亿。这意味着，网易的产品已经可以在在线语言培训市场占有一席之地。2007年推出有道词典以来，网易在互联网巨头之中率先“误入”在线教育行业，并逐渐形成有道翻译官、有道口语大师、网易云课堂等产品矩阵。

语文学习产品――有道语文达人，引进职业教育与通识教育等课程、推出网易云课堂企业版产品等等动作，都说明了网易在在线教育各个细分领域重度垂直、精耕细作的野心。

与此同时，阿里巴巴终于也按捺不住。在10月宣布启动“星火计划”，称未来将会大力扶持生产优质内容的个体老师以及中小型教育机构。比如调用周边资源，引入专业第三方扶持基金等，以此为中小创业群体提供高效的变现机制。

自去年12月成立教育事业部以来，百度在教育领域的布局正在加快。除了在传统的教师资源方面，百度推出了专为教师服务的互联网平台“百度优课”。百度在线教育的一大特色在于其教育信贷市场。百度CFO李昕曾在Q3财报电话会议上表示，百度要借助人工智能和大数据技术，从教育领域进入互联网金融。

据百度透露的数据，在教育信贷领域，百度已与超过700家教育培训机构达成合作，学生通过在线填写信息，线下和教育机构确定培训意向，审核通过后，即可获得“百度有钱花”提供的学费贷款，实现分期交学费。

腾讯坐拥QQ和微信两大社交平台，其固有用户与在线教育针对用户重合度之高，不容小觑。去年，腾讯将这一优势应用于教育信息化领域――分别以QQ和微信为基础推出QQ智慧校园和腾讯智慧校园，为各类学校提供一体化互联网智慧解决方案，范围涵盖学校管理、教务教学、校园生活等方面。扶持优质内容方面，腾讯也不甘落后推出了名师计划，旨在帮助名师实现知识经济化，扩大知识生产力与传播力，同时提供标准化服务与资源扶持。

加之腾讯出手向来大方。今年2月，腾讯3.2亿元投资新东方在线，而目前新东方在线申请挂牌已经获批，将登陆新三板。按照最近一次股票发行的价格来算，新东方网的总市值达到了31.72亿元，而腾讯当初的投资金额也由3.2亿元升值到了3.9亿元，平均每个月赚了1400万元。

线上线下结合

近年来在线教育的项目虽多，但往往良莠不齐，真正实现盈利的更是少数。

互联网教育研究院在2015年调查了400家在线教育公司，结果显示，有70.58%的公司处于亏损状态，13.24%的公司处于持平状态，仅有16.18%的公司保持盈利状态。同时，其报告还指出，由于新进入的项目非常多，而且有一部分项目已经死亡，整体上盈利的在线教育企业预计不超过5%。

在这个资本的“寒冬”，包括老师来了、36号教师、轻舟网等在线教育创业项目，都相继倒下。一位多年从事在线教育的业内人士向《中国经济信息》记者分析：“一个项目从开端投入资金到逐步发展，进入盈亏平衡状态，至少需要3到5年的时间。”作为一个更重视长期发展循环的行业，在线教育前期需要投入大量资金，而后期课程的制作、平台的维护以及产品的营销和推广，都需要团队极大的耐心和毅力。

随着在线教育行业的发展，平台的竞争，已经从最初的野蛮走向有序，从跑马圈地走向深耕细作，优质的教育内容成为巨头们的抢夺焦点。还有一些业内人士指出在线教育的一些弊病，例如在线教育APP更多是单向机械灌输，缺乏线下辅导为学生的知识体系做一个完整的梳理以及打通思维知识上的逻辑关联。

信天创投合伙人张俊熹对《中国经济信息》记者分析，线上与线下的结合将会是在线教育接下来发展的趋势。以留学教育为例，“以前的出国留学只是在国内做一些语言培训，但是长周期的链条并没有被开发出来，出国后的实习、就业、移民、置业等等，有很多内容可以深入挖掘。”张俊熹说。

尽管在线教育市场前景广阔，但在创新工场投资总监张丽君的眼里，其实它每个细分领域的市场规模并不大。而且，与其他行业不同，教育行业的内容不能完全规模化复制，往往面对不同的时期和对象，都需要重新做，因此并不容易找到大的市场。

今年在线教育还有一个创新动作就是与AR、VR合力。正如李彦宏多次在公开场合强调的，人工智能是百度核心的核心。人工智能之于百度教育的重要性也不例外。

11月，百度教育“教育云”平台，宣布百度教育生态将依托人工智能技术，朝着内容化、智能化、个性化方向发展。百度教育事业部总经理张高透露，人工智能在百度教育的布局分成内容的数字化、学习的个性化与交互的拟人化三个部分。不过，业内声音普遍认为，鉴于教育行业自身的慢热特点以及技术发展尚在初期等原因，人工智能与教育的融合还需要一个漫长的过程。

第6篇：人工智能教学培训范文

【关键词】法理学/法律推理/人工智能

【正文】

一、人工智能法律系统的历史

计算机先驱思想家莱布尼兹曾这样不无浪漫地谈到推理与计算的关系：“我们要造成这样一个结果，使所有推理的错误都只成为计算的错误，这样，当争论发生的时候，两个哲学家同两个计算家一样，用不着辩论，只要把笔拿在手里，并且在算盘面前坐下，两个人面对面地说：让我们来计算一下吧！”（注：转引自肖尔兹著：《简明逻辑史》，张家龙译，商务印书馆1977年版，第54页。）

如果连抽象的哲学推理都能转变为计算问题来解决，法律推理的定量化也许还要相对简单一些。尽管理论上的可能性与技术可行性之间依然存在着巨大的鸿沟，但是，人工智能技术的发展速度确实令人惊叹。从诞生至今的短短45年内，人工智能从一般问题的研究向特殊领域不断深入。1956年纽厄尔和西蒙教授的“逻辑理论家”程序，证明了罗素《数学原理》第二章52个定理中的38个定理。塞缪尔的课题组利用对策论和启发式探索技术开发的具有自学习能力的跳棋程序，在1959年击败了其设计者，1962年击败了州跳棋冠军，1997年超级计算机“深蓝”使世界头号国际象棋大师卡斯帕罗夫俯首称臣。

20世纪60年代，人工智能研究的主要课题是博弈、难题求解和智能机器人；70年代开始研究自然语言理解和专家系统。1971年费根鲍姆教授等人研制出“化学家系统”之后，“计算机数学家”、“计算机医生”等系统相继诞生。在其他领域专家系统研究取得突出成就的鼓舞下，一些律师提出了研制“法律诊断”系统和律师系统的可能性。（注：SimonChalton,LegalDiagnostics,ComputersandLaw,No.25,August1980.pp.13-15.BryanNiblett,ExpertSystemsforLawyers,ComputersandLaw,No.29,August1981.p.2.）

1970年Buchanan&Headrick发表了《关于人工智能和法律推理若干问题的考察》，一文，拉开了对法律推理进行人工智能研究的序幕。文章认为，理解、模拟法律论证或法律推理，需要在许多知识领域进行艰难的研究。首先要了解如何描述案件、规则和论证等几种知识类型，即如何描述法律知识，其中处理开放结构的法律概念是主要难题。其次，要了解如何运用各种知识进行推理，包括分别运用规则、判例和假设的推理，以及混合运用规则和判例的推理。再次，要了解审判实践中法律推理运用的实际过程，如审判程序的运行，规则的适用，事实的辩论等等。最后，如何将它们最终运用于编制能执行法律推理和辩论任务的计算机程序，区别和分析不同的案件，预测并规避对手的辩护策略，建立巧妙的假设等等。（注：Buchanan&Headrick,SomeSpeculationAboutArtificialIntelligenceandLegalReasoning,23StanfordLawReview(1970).pp.40-62.）法律推理的人工智能研究在这一时期主要沿着两条途径前进：一是基于规则模拟归纳推理，70年代初由WalterG.Popp和BernhardSchlink开发了JUDITH律师推理系统。二是模拟法律分析，寻求在模型与以前贮存的基础数据之间建立实际联系，并仅依这种关联的相似性而得出结论。JeffreyMeld-man1977年开发了计算机辅助法律分析系统，它以律师推理为模拟对象，试图识别与案件事实模型相似的其他案件。考虑到律师分析案件既用归纳推理又用演绎推理，程序对两者都给予了必要的关注，并且包括了各种水平的分析推理方法。

专家系统在法律中的第一次实际应用，是D.沃特曼和M.皮特森1981年开发的法律判决辅助系统(LDS)。研究者探索将其当作法律适用的实践工具，对美国民法制度的某个方面进行检测，运用严格责任、相对疏忽和损害赔偿等模型，计算出责任案件的赔偿价值，并论证了如何模拟法律专家意见的方法论问题。（注：''''ModelsofLegalDecisionmakingReport'''',R-2717-ICJ(1981).）

我国法律专家系统的研制于20世纪80年代中期起步。（注：钱学森教授：《论法治系统工程的任务与方法》（《科技管理研究》1981年第4期）、《社会主义和法治学与现代科学技术》（《法制建设》1984年第3期）、《现代科学技术与法和法制建设》（《政法论坛》）1985年第3期）等文章，为我国法律专家系统的研发起了思想解放和理论奠基作用。）1986年由朱华荣、肖开权主持的《量刑综合平衡与电脑辅助量刑专家系统研究》被确定为国家社科“七五”研究课题，它在建立盗窃罪量刑数学模型方面取得了成果。在法律数据库开发方面，1993年中山大学学生胡钊、周宗毅、汪宏杰等人合作研制了《LOA律师办公自动化系统》。（注：杨建广、骆梅芬编著：《法治系统工程》，中山大学出版社1996年版，第344-349页。）1993年武汉大学法学院赵廷光教授主持开发了《实用刑法专家系统》。（注：赵廷光等著：《实用刑法专家系统用户手册》，北京新概念软件研究所1993年版。）它由咨询检索系统、辅助定性系统和辅助量刑系统组成，具有检索刑法知识和对刑事个案进行推理判断的功能。

专家系统与以往的“通用难题求解”相比具有以下特点：(1)它要解决复杂的实际问题，而不是规则简单的游戏或数学定理证明问题；(2)它面向更加专门的应用领域，而不是单纯的原理性探索；(3)它主要根据具体的问题域，选择合理的方法来表达和运用特殊的知识，而不强调与问题的特殊性无关的普适性推理和搜索策略。

法律专家系统在法规和判例的辅助检索方面确实发挥了重要作用，解放了律师一部分脑力劳动。但绝大多数专家系统目前只能做法律数据的检索工作，缺乏应有的推理功能。20世纪90年代以后，人工智能法律系统进入了以知识工程为主要技术手段的开发时期。知识工程是指以知识为处理对象，以能在计算机上表达和运用知识的技术为主要手段，研究知识型系统的设计、构造和维护的一门更加高级的人工智能技术。（注：《中国大百科全书·自动控制与系统工程》，中国大百科全书出版社1991年版，第579页。）知识工程概念的提出，改变了以往人们认为几个推理定律再加上强大的计算机就会产生专家功能的信念。以知识工程为技术手段的法律系统研制，如果能在法律知识的获得、表达和应用等方面获得突破，将会使人工智能法律系统的研制产生一个质的飞跃。

人工智能法律系统的发展源于两种动力。其一是法律实践自身的要求。随着社会生活和法律关系的复杂化，法律实践需要新的思维工具，否则，法律家（律师、检察官和法官）将无法承受法律文献日积月累和法律案件不断增多的重负。其二是人工智能发展的需要。人工智能以模拟人的全部思维活动为目标，但又必须以具体思维活动一城一池的攻克为过程。它需要通过对不同思维领域的征服，来证明知识的每个领域都可以精确描述并制造出类似人类智能的机器。此外，人工智能选择法律领域寻求突破，还有下述原因：(1)尽管法律推理十分复杂，但它有相对稳定的对象（案件）、相对明确的前提（法律规则、法律事实）及严格的程序规则，且须得出确定的判决结论。这为人工智能模拟提供了极为有利的条件。(2)法律推理特别是抗辩制审判中的司法推理，以明确的规则、理性的标准、充分的辩论，为观察思维活动的轨迹提供了可以记录和回放的样本。(3)法律知识长期的积累、完备的档案，为模拟法律知识的获得、表达和应用提供了丰富、准确的资料。(4)法律活动所特有的自我意识、自我批评精神，对法律程序和假设进行检验的传统，为模拟法律推理提供了良好的反思条件。

二、人工智能法律系统的价值

人工智能法律系统的研制对法学理论和法律实践的价值和意义，可以概括为以下几点：

一是方法论启示。P.Wahlgren说：“人工智能方法的研究可以支持和深化在创造性方法上的法理学反思。这个信仰反映了法理学可以被视为旨在于开发法律分析和法律推理之方法的活动。从法理学的观点看，这种研究的最终目标是揭示方法论的潜在作用，从而有助于开展从法理学观点所提出的解决方法的讨论，而不仅仅是探讨与计算机科学和人工智能有关的非常细致的技术方面。”（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）在模拟法律推理的过程中，法学家通过与工人智能专家的密切合作，可以从其对法律推理的独特理解中获得有关方法论方面的启示。例如，由于很少有两个案件完全相似，在判例法实践中，总有某些不相似的方面需要法律家运用假设来分析已有判例与现实案件的相关性程度。但法学家们在假设的性质问题上常常莫衷一是。然而HYPO的设计者，在无真实判例或真实判例不能充分解释现实案件的情况下，以假设的反例来反驳对方的观点，用补充、删减和改变事实的机械论方法来生成假设。这种用人工智能方法来处理假设的办法，就使复杂问题变得十分简单：假设实际上是一个新的论证产生于一个经过修正的老的论证的过程。总之，人工智能方法可以帮助法学家跳出法理学方法的思维定势，用其他学科的方法来重新审视法学问题，从而为法律问题的解决提供了新的途径。

二是提供了思想实验手段。西蒙认为，尽管我们还不知道思维在头脑中是怎样由生理作用完成的，“但我们知道这些处理在数字电子计算机中是由电子作用完成的。给计算机编程序使之思维，已经证明有可能为思维提供机械论解释”。（注：转引自童天湘：《人工智能与第N代计算机》，载《哲学研究》1985年第5期。）童天湘先生认为：“通过编制有关思维活动的程序，就会加深对思维活动具体细节的了解，并将这种程序送进计算机运行，检验其正确性。这是一种思想实验，有助于我们研究人脑思维的机理。”（注：转引自童天湘：《人工智能与第N代计算机》，载《哲学研究》1985年第5期。）人工智能法律系统研究的直接目标是使计算机能够获取、表达和应用法律知识，软件工程师为模拟法律推理而编制程序，必须先对人的推理过程作出基于人工智能理论和方法的独特解释。人工智能以功能模拟开路，在未搞清法律家的推理结构之前，首先从功能上对法律证成、法律检索、法律解释、法律适用等法律推理的要素和活动进行数理分析，将法理学、诉讼法学关于法律推理的研究成果模型化，以实现法律推理知识的机器表达或再现，从而为认识法律推理的过程和规律提供了一种实验手段。法学家则可以将人工智能法律系统的推理过程、方法和结论与人类法律推理活动相对照，为法律推理的法理学研究所借鉴。因此，用人工智能方法模拟法律推理，深化了人们对法律推理性质、要素和过程的认识，使法学家得以借助人工智能科学的敏锐透镜去考察法律推理的微观机制。正是在这个意义上，BryanNiblett教授说：“一个成功的专家系统很可能比其他的途径对法理学作出更多的（理论）贡献。”（注：BryanNiblett,ExpertSystemsforLawyers,ComputersandLaw,No.29,August1981.note14,p.3.）

三是辅助司法审判。按照格雷的观点，法律专家系统首先在英美判例法国家出现的直接原因在于，浩如烟海的判例案卷如果没有计算机编纂、分类、查询，这种法律制度简直就无法运转了。（注：PamelaN.GrayBrookfield,ArtificialLegalIntelligence,VT:DartmouthPublishingCo.,1997.p.402.）其实不仅是判例法，制定法制度下的律师和法官往往也要为检索有关的法律、法规和司法解释耗费大量的精力和时间，而且由于人脑的知识和记忆能力有限，还存在着检索不全面、记忆不准确的问题。人工智能法律系统强大的记忆和检索功能，可以弥补人类智能的某些局限性，帮助律师和法官从事相对简单的法律检索工作，从而极大地解放律师和法官的脑力劳动，使其能够集中精力从事更加复杂的法律推理活动。

四是促进司法公正。司法推理虽有统一的法律标准，但法官是具有主观能动性的差异个体，所以在执行统一标准时会产生一些差异的结果。司法解释所具有的建构性、辩证性和创造性的特点，进一步加剧了这种差异。如果换了钢铁之躯的机器，这种由主观原因所造成的差异性就有可能加以避免。这当然不是说让计算机完全取代法官，而是说，由于人工智能法律系统为司法审判提供了相对统一的推理标准和评价标准，从而可以辅助法官取得具有一贯性的判决。无论如何，我们必须承认，钢铁之躯的机器没有物质欲望和感情生活，可以比人更少地受到外界因素的干扰。正像计算机录取增强了高考招生的公正性、电子监视器提高了纠正行车违章的公正性一样，智能法律系统在庭审中的运用有可能减少某些现象。

五是辅助法律教育和培训。人工智能法律系统凝聚了法律家的专门知识和法官群体的审判经验，如果通过软件系统或计算机网络实现专家经验和知识的共享，便可在法律教育和培训中发挥多方面的作用。例如，(1)在法学院教学中发挥模拟法庭的作用，可以帮助法律专业学生巩固自己所学知识，并将法律知识应用于模拟的审判实践，从而较快地提高解决法律实践问题的能力。(2)帮助新律师和新法官全面掌握法律知识，迅速获得判案经验，在审判过程的跟踪检测和判决结论的动态校正中增长知识和才干，较快地接近或达到专家水平。(3)可使不同地区、不同层次的律师和法官及时获得有关法律问题的咨询建议，弥补因知识结构差异和判案经验多寡而可能出现的失误。(4)可以为大众提供及时的法律咨询，提高广大人民群众的法律素质，增强法律意识。

六是辅助立法活动。人工智能法律系统不仅对辅助司法审判有重要的意义，而且对完善立法也具有实用价值。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）例如，伦敦大学Imperial学院的逻辑程序组将1981年英国国籍法的内容形式化，帮助立法者发现了该法在预见性上存在的一些缺陷和法律漏洞。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）立法辅助系统如能应用于法律起草和法律草案的审议过程，有可能事先发现一些立法漏洞，避免一个法律内部各种规则之间以及新法律与现有法律制度之间的相互冲突。

三、法理学在人工智能法律系统研究中的作用

1.人工智能法律系统的法理学思想来源

关于人工智能法律系统之法理学思想来源的追踪，不是对法理学与人工智能的联系作面面俱到的考察，而旨在揭示法理学对人工智能法律系统的发展所产生的一些直接影响。

第一，法律形式主义为人工智能法律系统的产生奠定了理论基础。18-19世纪的法律形式主义强调法律推理的形式方面，认为将法律化成简单的几何公式是完全可能的。这种以J·奥斯汀为代表的英国分析法学的传统，主张“法律推理应该依据客观事实、明确的规则以及逻辑去解决一切为法律所要求的具体行为。假如法律能如此运作，那么无论谁作裁决，法律推理都会导向同样的裁决。”（注：（美）史蒂文·J·伯顿著：《法律和法律推理导论》，张志铭、解兴权译，中国政法大学出版社1998年9月版，第3页。）换言之，机器只要遵守法律推理的逻辑，也可以得出和法官一样的判决结果。在分析法学家看来，“所谓‘法治’就是要求结论必须是大前提与小前提逻辑必然结果。”（注：朱景文主编：《对西方法律传统的挑战》，中国检察出版社1996年2月版，第292页。）如果法官违反三段论推理的逻辑，就会破坏法治。这种机械论的法律推理观，反映了分析法学要求法官不以个人价值观干扰法律推理活动的主张。但是，它同时具有忽视法官主观能动性和法律推理灵活性的僵化的缺陷。所以，自由法学家比埃利希将法律形式主义的逻辑推理说称为“自动售货机”理论。然而，从人工智能就是为思维提供机械论解释的意义上说，法律形式主义对法律推理所作的机械论解释，恰恰为人工智能法律系统的开发提供了可能的前提。从人工智能法律系统研制的实际过程来看，在其起步阶段，人工智能专家正是根据法律形式主义所提供的理论前提，首先选择三段论演绎推理进行模拟，由WalterG.Popp和BernhardSchlink在20世纪70年代初开发了JUDITH律师推理系统。在这个系统中，作为推理大小前提的法律和事实之间的逻辑关系，被计算机以“如果A和B，那么C”的方式加以描述，使机器法律推理第一次从理论变为现实。

第二，法律现实主义推动智能模拟深入到主体的思维结构领域。法律形式主义忽视了推理主体的社会性。法官是生活在现实社会中的人，其所从事的法律活动不可能不受到其社会体验和思维结构的影响。法官在实际的审判实践中，并不是机械地遵循规则，特别是在遇到复杂案件时，往往需要作出某种价值选择。而一旦面对价值问题，法律形式主义的逻辑决定论便立刻陷入困境，显出其僵化性的致命弱点。法律现实主义对其僵化性进行了深刻的批判。霍姆斯法官明确提出“法律的生命并不在于逻辑而在于经验”（注：（美）博登海默著：《法理学——法哲学及其方法》，邓正来、姬敬武译，华夏出版社1987年12月版，第478页。）的格言。这里所谓逻辑，就是指法律形式主义的三段论演绎逻辑；所谓经验，则包括一定的道德和政治理论、公共政策及直觉知识，甚至法官的偏见。法律现实主义对法官主观能动性和法律推理灵活性的强调，促使人工智能研究从模拟法律推理的外在逻辑形式进一步转向探求法官的内在思维结构。人们开始考虑，如果思维结构对法官的推理活动具有定向作用，那么，人工智能法律系统若要达到法官水平，就应该通过建立思维结构模型来设计机器的运行结构。TAXMAN的设计就借鉴了这一思想，法律知识被计算机结构语言以语义网络的方式组成不同的规则系统，解释程序、协调程序、说明程序分别对网络结构中的输入和输出信息进行动态结构调整，从而适应了知识整合的需要。大规模知识系统的KBS(KnowledgeBasedSystem)开发也注意了思维结构的整合作用，许多具有内在联系的小规模KBS子系统，在分别模拟法律推理要素功能（证成、法律查询、法律解释、法律适用、法律评价、理由阐述）的基础上，又通过联想程序被有机联系起来，构成了具有法律推理整体功能的概念模型。（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）

第三，“开放结构”的法律概念打开了疑难案件法律推理模拟的思路。法律形式主义忽视了疑难案件的存在。疑难案件的特征表现为法律规则和案件之间不存在单一的逻辑对应关系。有时候从一个法律规则可以推出几种不同的结论，它们往往没有明显的对错之分；有时一个案件面对着几个相似的法律规则。在这些情况下，形式主义推理说都一筹莫展。但是，法律现实主义在批判法律形式主义时又走向另一个极端，它否认具有普遍性的一般法律规则的存在，试图用“行动中的法律”完全代替分析法学“本本中的法律”。这种矫枉过正的做法虽然是使法律推理摆脱机械论束缚所走出的必要一步，然而，法律如果真像现实主义法学所说的那样仅仅存在于具体判决之中，法律推理如果可以不遵循任何标准或因人而异，那么，受到挑战的就不仅是法律形式主义，而且还会殃及法治要求实现规则统治之根本原则，并动摇人工智能法律系统存在的基础。哈特在法律形式主义和法律现实主义的争论中采取了一种折中立场，他既承认逻辑的局限性又强调其重要性；既拒斥法官完全按自己的预感来随意判案的见解，又承认直觉的存在。这种折中立场在哈特“开放结构”的法律概念中得到了充分体现。法律概念既有“意义核心”又有“开放结构”，逻辑推理可以帮助法官发现问题的阳面，而根据社会政策、价值和后果对规则进行解释则有助于发现问题的阴面。开放结构的法律概念，使基于规则的法律推理模拟在受到概念封闭性的限制而对疑难案件无能为力时，找到了新的立足点。在此基础上，运用开放结构概念的疑难案件法律推理模型，通过逻辑程序工具和联想技术而建立起来。Gardner博士就疑难案件提出两种解决策略：一是将简易问题从疑难问题中筛选出来，运用基于规则的技术来解决；二是将疑难问题同“开放结构”的法律概念联系在一起，先用非范例知识如规则、控辩双方的陈述、常识来获得初步答案，再运用范例来澄清案件、检查答案的正确性。

第四，目的法学促进了价值推理的人工智能研究。目的法学是指一种所谓直接实现目的之“后法治”理想。美国法学家诺内特和塞尔兹尼克把法律分为三种类型。他们认为，以法治为标志的自治型法，过分强调手段或程序的正当性，有把手段当作目的的倾向。这说明法治社会并没有反映人类关于美好社会的最高理想，因为实质正义不是经过人们直接追求而实现的，而是通过追求形式正义而间接获得的。因此他们提出以回应型法取代自治型法的主张。在回应型法中，“目的为评判既定的做法设立了标准，从而也就开辟了变化的途径。同时，如果认真地对待目的，它们就能控制行政自由裁量权，从而减轻制度屈从的危险。反之，缺少目的既是僵硬的根源，又是机会主义的根源。”（注：（美）诺内特、塞尔兹尼克著：《转变中的法律与社会》，张志铭译，中国政法大学出版社1994年版，第60页。）美国批判法学家昂格尔对形式主义法律推理和目的型法律推理的特点进行了比较，他认为，前者要求使用内容明确、固定的规则，无视社会现实生活中不同价值观念的冲突，不能适应复杂情况和变化，追求形式正义；后者则要求放松对法律推理标准的严格限制，允许使用无固定内容的抽象标准，迫使人们在不同的价值观念之间做出选择，追求实质正义。与此相应，佩雷尔曼提出了新修辞学(NewRhetoric)的法律理论。他认为，形式逻辑只是根据演绎法或归纳法对问题加以说明或论证的技术，属于手段的逻辑；新修辞学要填补形式逻辑的不足，是关于目的的辩证逻辑，可以帮助法官论证其决定和选择，因而是进行价值判断的逻辑。他认为，在司法三段论思想支配下，法学的任务是将全部法律系统化并作为阐释法律的大前提，“明确性、一致性和完备性”就成为对法律的三个要求。而新修辞学的基本思想是价值判断的多元论，法官必须在某种价值判断的指示下履行义务，必须考虑哪些价值是“合理的、可接受的、社会上有效的公平的”。这些价值构成了判决的正当理由。（注：沈宗灵著：《现代西方法理学》，北京大学出版社1992年版，第443-446页。）制造人工智能法律系统最终需要解决价值推理的模拟问题，否则，就难以实现为判决提供正当理由的要求。为此，P.Wahlgren提出的与人工智能相关的5种知识表达途径中，明确地包括了以道义为基础的法律推理模型。（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）引入道义逻辑，或者说在机器中采用基于某种道义逻辑的推理程序，强调目的价值，也许是制造智能法律系统的关键。不过，即使把道义逻辑硬塞给计算机，钢铁之躯的机器没有生理需要，也很难产生价值观念和主观体验，没办法解决主观选择的问题。在这个问题上，波斯纳曾以法律家有七情六欲为由对法律家对法律的机械忠诚表示了强烈怀疑，并辩证地将其视为法律发展的动力之一。只有人才能够平衡相互冲突的利益，能够发现对人类生存和发展至关重要的价值。因此，关于价值推理的人工智能模拟究竟能取得什么成果，恐怕还是个未知数。

2.法理学对人工智能法律系统研制的理论指导作用

GoldandSusskind指出：“不争的事实是，所有的专家系统必须适应一些法理学理论，因为一切法律专家系统都需要提出关于法律和法律推理性质的假设。从更严格的意义上说，一切专家系统都必须体现一种结构理论和法律的个性，一种法律规范理论，一种描述法律科学的理论，一种法律推理理论”。（注：GoldandSusskind,ExpertSystemsinLaw:AJurisprudentialandFormalSpecificationApproach,pp.307-309.）人工智能法律系统的研究，不仅需要以法理学关于法律的一般理论为知识基础，还需要从法理学获得关于法律推理的完整理论，如法律推理实践和理论的发展历史，法律推理的标准、主体、过程、方法等等。人工智能对法律推理的模拟，主要是对法理学关于法律推理的知识进行人工智能方法的描述，建立数学模型并编制计算机应用程序，从而在智能机器上再现人类法律推理功能的过程。在这个过程中，人工智能专家的主要任务是研究如何吸收法理学关于法律推理的研究成果，包括法理学关于人工智能法律系统的研究成果。

随着人工智能法律系统研究从低级向高级目标的推进，人们越来越意识到，对法律推理的微观机制认识不足已成为人工智能模拟的严重障碍。P.Wahlgren指出，“许多人工智能技术在法律领域的开发项目之所以失败，就是因为许多潜在的法理学原则没有在系统开发的开始阶段被遵守或给予有效的注意。”“法理学对法律推理和方法论问题的关注已经有几百年，而人工智能的诞生只是本世纪50年代中期的事情，这个事实是人工智能通过考察法理学知识来丰富自己的一个有效动机。”（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）因此，研究法律推理自动化的目标，“一方面是用人工智能（通过把计算机的应用与分析模型相结合）来支撑法律推理的可能性；另一方面是应用法理学理论来解决作为法律推理支撑系统的以及一般的人工智能问题。”（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）在前一方面，是人工智能法律系统充当法律推理研究的思想实验手段以及辅助司法审判的问题。后一方面，则是法律推理的法律学研究成果直接为人工智能法律系统的研制所应用的问题。例如，20世纪70年代法理学在真实和假设案例的推理和分析方面所取得的成果，已为几种人工智能法律装置借鉴而成为其设计工作的理论基础。在运用模糊或开放结构概念的法律推理研究方面，以及在法庭辩论和法律解释的形式化等问题上，法理学的研究成果也已为人工智能法律系统的研究所借鉴。

四、人工智能法律系统研究的难点

人工智能法律系统的研究尽管在很短的时间内取得了许多令人振奋的成果，但它的发展也面临着许多困难。这些困难构成了研究工作需要进一步努力奋斗的目标。

第一，关于法律解释的模拟。在法理学的诸多研究成果中，法律解释的研究对人工智能法律系统的研制起着关键作用。法律知识表达的核心问题是法律解释。法律规范在一个法律论点上的效力，是由法律家按忠实原意和适合当时案件的原则通过法律解释予以确认的，其中包含着人类特有的价值和目的考虑，反映了法律家的知识表达具有主观能动性。所以，德沃金将解释过程看作是一种结合了法律知识、时代信息和思维方法而形成的，能够应变的思维策略。（注：Dworkin,TakingRightsSeriously,HarvardUniversityPressCambridge,Massachusetts1977.p.75.）目前的法律专家系统并未以知识表达为目的来解释法律，而是将法律整齐地“码放”在计算机记忆系统中仅供一般检索之用。然而，在法律知识工程系统中，法律知识必须被解释，以满足自动推理对法律知识进行重新建构的需要。麦卡锡说：“在开发智能信息系统的过程中，最关键的任务既不是文件的重建也不是专家意见的重建，而是建立有关法律领域的概念模型。”（注：McCarty,Intelligentlegalinformationsystems:problemsandprospects,op.cit.supra,note25,p.126.）建立法律概念模型必须以法律家对某一法律概念的共识为基础，但不同的法律家对同一法律概念往往有不同的解释策略。凯尔森甚至说：即使在国内法领域也难以形成一个“能够用来叙述一定法律共同体的实在法的基本概念”。（注：（奥）凯尔森著：《法与国家的一般理论》，沈宗灵译，中国大百科全书出版社1996年版，第1页。）尽管如此，法理学还是为法律概念模型的重建提供了一些方法。例如，德沃金认为，法官在“解释”阶段，要通过推理论证，为自己在“前解释”阶段所确定的大多数法官对模糊法律规范的“一致看法”提供“一些总的理由”。获取这些总的理由的过程分为两个步骤：首先，从现存的明确法律制度中抽象出一般的法律原则，用自我建立的一般法律理论来证明这种法律原则是其中的一部分，证明现存的明确法律制度是正当的。其次，再以法律原则为依据反向推出具体的法律结论，即用一般法律理论来证明某一法律原则存在的合理性，再用该法律原则来解释某一法律概念。TAXMAN等系统装置已吸收了这种方法，法律知识被计算机结构语言以语义网络的方式组成不同的规则系统，解释程序使计算机根据案件事实来执行某条法律规则，并在新案件事实输入时对法律规则作出新的解释后才加以调用。不过，法律知识表达的进展还依赖于法律解释研究取得更多的突破。

第二，关于启发式程序。目前的法律专家系统如果不能与启发式程序接口，不能运用判断性知识进行推理，只通过规则反馈来提供简单解释，就谈不上真正的智能性。启发式程序要解决智能机器如何模拟法律家推理的直觉性、经验性以及推理结果的不确定性等问题，即人可以有效地处理错误的或不完全的数据，在必要时作出猜测和假设，从而使问题的解决具有灵活性。在这方面，Gardner的混合推理模型，EdwinaL.Rissland运用联想程序对规则和判例推理的结果作集合处理的思路，以及Massachusetts大学研制的CABARET（基于判例的推理工具），在将启发式程序应用于系统开发方面都进行了有益的尝试。但是，法律问题往往没有唯一正确的答案，这是人工智能模拟法律推理的一个难题。选择哪一个答案，往往取决于法律推理的目的标准和推理主体的立场和价值观念。但智能机器没有自己的目的、利益和立场。这似乎从某种程度上划定了机器法律推理所能解决问题的范围。

第三，关于法律自然语言理解。在设计基于规则的程序时，设计者必须假定整套规则没有意义不明和冲突，程序必须消灭这些问题而使规则呈现出更多的一致性。就是说，尽管人们对法律概念的含义可以争论不休，但输入机器的法律语言却不能互相矛盾。机器语言具有很大的局限性，例如，LDS基于规则来模拟严格责任并计算实际损害时，表现出的最大弱点就是不能使用不精确的自然语言进行推理。然而，在实际的法律推理过程中，法律家对某个问题的任何一种回答都可根据上下文关系作多种解释，而且辩论双方总是寻求得出不同的结论。因此，智能法律专家系统的成功在很大程度上还依赖于自然语言理解研究工作的突破。牛津大学的一个程序组正在研究法律自然语言的理解问题，但是遇到了重重困难。原因是连法学家们自己目前也还没有建立起一套大家一致同意的专业术语规范。所以EdwinaL.Rissland认为，常识知识、意图和信仰类知识的模拟化，以及自然语言理解的模拟问题，迄今为止可能是人工智能面临的最困难的任务。对于语言模拟来说，像交际短语和短语概括的有限能力可能会在较窄的语境条件下取得成果，完全的功能模拟、一般“解决问题”能力的模拟则距离非常遥远，而像书面上诉意见的理解则是永远的终极幻想。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）

五、人工智能法律系统的开发策略和应用前景

我们能够制造出一台什么样的机器，可以证明它是人工智能法律系统？从检验标准上看，这主要是法律知识在机器中再现的判定问题。根据“图灵试验”原理，我们可将该检验标准概括如下：设两间隔开的屋子，一间坐着一位法律家，另一间“坐着”一台智能机器。一个人（也是法律家）向法律家和机器提出同样的法律问题，如果提问者不能从二者的回答中区分出谁是法律家、谁是机器，就不能怀疑机器具有法律知识表达的能力。

依“图灵试验”制定的智能法律系统检验标准，所看重的是功能。只要机器和法律家解决同样法律问题时所表现出来的功能相同，就不再苛求哪个是钢铁结构、哪个是血肉之躯。人工智能立足的基础，就是相同的功能可以通过不同的结构来实现之功能模拟理论。

从功能模拟的观点来确定人工智能法律系统的研究与开发策略，可作以下考虑：

第一，扩大人工智能法律系统的研发主体。现有人工法律系统的幼稚，暴露了仅仅依靠计算机和知识工程专家从事系统研发工作的局限性。因此，应该确立以法律家、逻辑学家和计算机专家三结合的研发群体。在系统研发初期，可组成由法学家、逻辑与认知专家、计算机和知识工程专家为主体的课题组，制定系统研发的整体战略和分阶段实施的研发规划。在系统研发中期，应通过网络等手段充分吸收初级产品用户（律师、检察官、法官）的意见，使研发工作在理论研究与实际应用之间形成反馈，将开发精英与广大用户的智慧结合起来，互相启发、群策群力，推动系统迅速升级。

第二，确定研究与应用相结合、以应用为主导的研发策略。目前国外人工智能法律系统的研究大多停留在实验室领域，还没有在司法实践中加以应用。但是，任何智能系统包括相对简单的软件系统，如果不经过用户的长期使用和反馈，是永远也不可能走向成熟的。从我国的实际情况看，如果不能将初期研究成果尽快地转化为产品，我们也难以为后续研究工作提供雄厚的资金支持。因此，人工智能法律系统的研究必须走产研结合的道路，坚持以应用开路，使智能法律系统尽快走出实验室，同时以研究为先导，促进不断更新升级。

第三，系统研发目标与初级产品功能定位。人工智能法律系统的研发目标是制造出能够满足多用户（律师、检察官、法官、立法者、法学家）多种需要的机型。初级产品的定位应考虑到，人的推理功能特别是价值推理的功能远远超过机器，但人的记忆功能、检索速度和准确性又远不如机器。同时还应该考虑到，我国目前有12万律师，23万检察官和21万法官，每年1.2万法学院本科毕业生，他们对法律知识的获取、表达和应用能力参差不齐。因此，初级产品的标准可适当降低，先研制推理功能薄弱、检索功能强大的法律专家系统。可与计算机厂商合作生产具有强大数据库功能的硬件，并确保最新法律、法规、司法解释和判例的网上及时更新；同时编制以案件为引导的高速检索软件。系统开发的先期目标应确定为：(1)替律师起草仅供参考的书和辩护词；(2)替法官起草仅供参考的判决书；(3)为法学院学生提供模拟法庭审判的通用系统软件，以辅助学生在、辩护和审判等诉讼的不同阶段巩固所学知识、获得审判经验。上述软件旨在提供一个初级平台，先解决有无和急需，再不断收集用户反馈意见，逐步改进完善。

第四，实验室研发应确定较高的起点或跟踪战略。国外以知识工程为主要技术手段的人工智能法律系统开发已经历了如下发展阶段：(1)主要适用于简单案件的规则推理；(2)运用开放结构概念的推理；(3)运用判例和假设的推理；(4)运用规则和判例的混合推理。我们如确定以简单案件的规则推理为初级市场产品，那么，实验室中第二代产品开发就应瞄准运用开放结构概念的推理。同时，跟踪运用假设的推理及混合推理，吸收国外先进的KBS和HYPO的设计思想，将功能子系统开发与联想式控制系统结合。HYPO判例法推理智能装置具有如下功能：(1)评价相关判例；(2)判定何方使用判例更加贴切；(3)分析并区分判例；(4)建立假设并用假设来推理；(5)为一种主张引用各种类型的反例；(6)建立判例的引证概要。HYPO以商业秘密法的判例推理为模拟对象，假设了完全自动化的法律推理过程中全部要素被建立起来的途径。值得注意的是，HYPO忽略了许多要素的存在，如商业秘密法背后的政策考虑，法律概念应用于实际情况时固有的模糊性，信息是否已被公开，被告是否使用了对方设计的产品，是否签署了让与协议，等等。一个系统设计的要素列表无论多长，好律师也总能再多想出一些。同样，律师对案件的分析，不可能仅限于商业秘密法判例，还可能援引侵权法或专利法的判例，这决定了缘由的多种可能性。Ashley还讨论了判例法推理模拟的其他困难：判例并不是概念的肯定的或否定的样本，因此，要通过要素等简单的法律术语使模糊的法律规则得到澄清十分困难，法律原则和类推推理之间的关系还不能以令人满意的方式加以描述。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）这说明，即使具有较高起点的实验室基础研究，也不宜确定过高的目标。因为，智能法律系统的研究不能脱离人工智能的整体发展水平。

第五，人－机系统解决方案。人和机器在解决法律问题时各有所长。人的优点是能作价值推理，使法律问题的解决适应社会的变化发展，从而具有灵活性。机器的长处是记忆和检索功能强，可以使法律问题的解决具有一贯性。人－机系统解决方案立足于人与机器的功能互补，目的是解放人的脑力劳动，服务于国家的法治建设。该方案的实施可以分为两个阶段：第一阶段以人为主，机器为人收集信息并作初步分析，提供决策参考。律师受理案件后，可以先用机器处理大批数据，并参考机器的和辩护方案，再做更加高级的推理论证工作。法官接触一个新案件，或新法官刚接触审判工作，也可以先看看“机器法官”的判决建议或者审判思路，作为参考。法院的监督部门可参照机器法官的判决，对法官的审判活动进行某种监督，如二者的判决结果差别太大，可以审查一下法官的判决理由。这也许可以在一定程度上制约司法腐败。在人－机系统开发的第二阶段，会有越来越多的简单案件的判决与电脑推理结果完全相同，因此，某些简单案件可以机器为主进行审判，例如，美国小额法庭的一些案件，我国法庭可用简易程序来审理的一些案件。法官可以作为“产品检验员”监督和修订机器的判决结果。这样，法官的判案效率将大大提高，法官队伍也可借此“消肿”，有可能大幅度提高法官薪水，吸引高素质法律人才进入法官队伍。

未来的计算机不会完全取代律师和法官，然而，律师和法官与智能机器统一体的出现则可能具有无限光明的前景。（注：Smith,J.C,MachineIntelligenceandLegalReasoning,Chicago-KentLawReview,1998,Vol.73,No.1,p277.）可以预见，人工智能将为法律工作的自动化提供越来越强有力的外脑支持。电脑律师或法官将在网络所及的范围内承担起诸如收债、税务、小额犯罪诉讼等职能。自动法律推理系统将对诉讼活动发挥越来越多的辅助作用，例如，通过严密的演绎逻辑使用户确信全部法律结论得出的正当性；在解决相互冲突的规则、判例和政策问题时提示可能出现的判决预测；等等。正如网络的出现打破了少数人对信息的垄断一样，电脑法律顾问的问世，将打破法官、律师对法律知识的垄断，极大地推动法律知识的普及，迅速提高广大人民群众的法律素质，使法律真正变为群众手中的锐利武器。

第7篇：人工智能教学培训范文

关键词： 中学新课标 师范计算机本科教育 课程改革

随着中学信息技术教育的不断深入改革，无论是教学内容还是教学方法都已经发生了很大的变化。从教学内容上来看，信息技术新课程的教学模块主要由信息技术基础、算法与程序设计、多媒体技术应用、网络技术应用、数据管理技术和人工智能初步等六个模块组成。其中除了信息技术基础模块是必修外，其它均为选修模块。从教学方法上来看，采用了更加灵活多样的教学模式以改革传统的教学方式。这些变化和改革对高等学校计算机专业师范类的课程教学和学生的培养方式均产生了重大影响。

如何去调整高校计算机师范类专业的课程设置、教学计划以适应中学信息技术课程的改革和发展要求，如何去培养计算机师范类专业学生的信息技术的技能、改变他们的知识结构以胜任他们今后的教学工作要求，如何加强师范专业的课程建设以适应新课程的要求，如何改革计算机师范类专业的实践模式以使我们的师范生能在毕业后立足三尺讲台，我们从几个方面对这些问题做了研究，本文是研究成果的总结。

一、目前高等学校计算机师范类专业课程设置的现状和存在的主要问题

目前，大部分高校师范类计算机专业的课程设置都是按照以下模式来设置：参照计算机工科专业的设置，安排各种计算机专业课程，再加上教育学、心理学，以及教法课和师范技能课程。这种课程设置虽然基本上涵盖了中学新课程体系下的教学内容，但是本科教学中的内容较深，对中学教育的指导缺乏针对性。同时，一个不争的事实是因为信息学不作为升学的考试课程，所以信息学在中学和语数外理化等课程相比，处于次要的位置。而教学质量比较好的中学基本上都希望中学生在信息学奥赛上有较高的建树，或者希望信息学教师在教授课程的同时，能够管理所在学校的机房，维护所在学校的网站。计算机师范类本科教学的教学课程中，对各科的知识教育时间和花费的精力用力比较平均，没有特别的培训学生这几个用人单位实际需要的能力。

针对以上现状，我们在绵阳师范学院师范类计算机本科专业的学生中课程做了如下改革，同时在04级本科班中做了试点。

二、新课标下计算机本科教育课程改革的具体内容

1.中学新课程“网络技术应用”模块与计算机师范类专业相关课程的改革

在基本保留原来课程的情况下，加大网络编程，局域网组装与维护的教学力度。以中学校园网组建为案例，设计网络设备组装课程设计，具体安排以下教学内容：

（1）主干网及交换设备；

（2）校园网服务器；

（3）网络综合布线系统；

（4）网络操作系统的选择；

（5）网络软件；

（6）网络的配套设施；

（7）以为工具，具体设计网站。

2.中学新课程“多媒体技术应用”模块与计算机师范类专业相关课程的改革

在教学案例中，以中学的数理化知识点为素材，教会学生设计出中学课程中的多媒体课件，让本科学生具备调动中学生兴趣的能力。

3.中学新课程“算法与程序设计”模块与计算机师范类专业相关课程的改革

在教授本科生“算法与程序设计”的过程中，将课程内容作如下改革，以配合信息学奥赛比赛内容的要求。重点讲授算法的复杂性、基本算法（数论算法、高精度算法，最短路径、背包问题）、常用算法（递归、排序、查找、收索）、常用策略（筛选策略、归纳策略、分治策略、最优策略、穷举策略、回溯策略）。在讲授这些知识点的同时，选取往年的信息学奥赛试题给学生系统分析，以培养学生在此领域的能力，以便今后工作的时候能够辅导中学生。在实验课大纲设置的时候，尽量将以往的信息奥赛试题让学生编程序实现，以加深印象。

4.中学新课程“信息技术基础”模块与计算机师范类专业相关课程改革

课程内容设置安排如下：1.信息及信息技术基础知识，2.计算机网络与多媒体技术，3.中文版Windows XP操作系统的基本操作，4.中文版Word 2000文字处理软件，5.中文版Excel 2000电子表格软件，6.中文版PowerPoint 2000演示文稿制作软件，7.因特网的基本应用，8.中文版FrontPage 2000网页制作软件。在这些内容中对几个工具软件做详细介绍，并需要做出案例。

5.中学新课程“人工智能初步”模块与计算机师范类专业相关课程改革

课程设置以应用人工智能技术解决问题为主线，按照“知识表达与人工智能语言推理与专家系统问题求解”这一线索呈现学习内容。

三、教学改革方案在绵阳师范学院计2004级学生中运行情况：

对绵阳师范学院2004级计算机科学与技术（师范）80名本科学生进行了教学课程改革的试点，并对学生进行了调研，收集了学生的反馈意见。

从学生的反馈意见来看，学生对课程改革80%以上持肯定意见，提出的改进意见主要集中在教学方法的改进上。

2004级的学生于2008年7月毕业，我们对学生就业之后的情况进行了跟踪调查，80名毕业生有50名进入了各地的中学担任了教师工作，我们对这部分学生的表现情况向用人单位做了调查。

从用人单位反馈的意见可以看出，教学改革取得的成果得到了用人单位的认可。

第8篇：人工智能教学培训范文

[关键词]信息化科普科技馆

1引言

21世纪是数字化生存的新世纪，人类社会已真正进入信息时代，信息化对我们的工作、学习和生活的日趋重要性不言而喻。基于计算机技术，以多媒化、网络化、智能化为代表的现代信息技术的发展所引发的一场全球性的信息革命，正在包括科普系统在内的社会各个领域全方位、迅猛地展开。科普信息化成为科普现代化的重要标志已逐渐成为共识，推进科技馆信息化建设对创建21世纪新型科技馆的重要性也日渐显现。

2推进科技馆信息化建设的重要性

2.1 推进科技馆信息化建设是创建21世纪新型科技馆的重要组成部分

信息化是时展不可逆转的潮流，21世纪新型科技馆的技术特征必然是数字化、网络化、智能化、多媒化。数字化，使得信息处理技术显得简单、统一、可靠；网络化，可以达成资源共享，科普的时间、空间得到拓展，趋于多向互动；智能化为科普提供智能导师、智能交互界面、自动答疑和咨询、学习助理等系统；科普信息多媒化使得科学知识展示具有多信媒、多通道，集成性、互动性等特点，可以为我们提供多媒化的科技知识展示，人性化的学习环境，交互化的学习交流和智能化的学习辅导。

科技馆作为普及科技知识的前沿阵地，是实施科教兴国和人才强国战略、提高公众科学文化素质的大型社会科技教育设施，是体现我国科技、文化和社会发展形象的重要窗口，在信息化建设的应用、管理上应起重要的引领和带动作用，要通过加大信息化建设力度，更加广泛地应用计算机信息技术，促使科技馆在强化管理、提高效率、规范流程、拓展功能等方面更上新台阶。

因此，要创建21世纪新型科技馆，必然要强化和推进信息化建设，努力实现科技馆管理和科普教育数字化、网络化、智能化、多媒化的目标。

2.2 推进科技馆信息化建设是促进科普教育创新和深化的必然要求

通过使用信息技术和手段，实现资源的优化配置是促进科普教育创新和深化的必由之路。运用和推进信息化技术有助于更加形象地揭示所要展示的事物的内涵，丰富其表现力，有助于激发受众的求知欲和探索精神。推进科技馆信息化建设，恰当运用自动控制技术、仿真技术、虚拟现代技术、影视技术等，将彻底改变传统的、单一的、枯燥的展示模式，促使科普展品与公众互动性的完美结合，大大提高了公众的认知效果和兴趣。

把数字化、网络化的技术充分运用于科技馆的管理和发展中，建立虚拟科技馆和网上科技馆，利用网络、多媒体、仿真技术和远程教育手段，突破科技馆传统科普教育所受到的空间、时间和地域的限制，将为科技馆的科普展示和科普教育带来新的变革和创新。

3当前科技馆信息化建设的要求

要有效、深入地推进科技馆信息化建设，创建21世纪新型科技馆，笔者认为规划是前提，建设是基础，人才是关键，管理是保证，应用是核心。

3.1 坚持高起点规划

我们必须着眼于用发展的眼光，长远的眼光，战略的眼光面向应用，面向世界，面向未来，立足于充分利用现有的信息资源和基础条件，立足于自身发展的实际需求，来做好科技馆信息化建设的规划。

3.2 坚持高标准建设

有了高起点规划，还要有高标准建设来保证它的质量。在网络建设上，要建立统一的应用平台，软件开发和设备投入要立足长远，适当超前，保证质量。

3.3 坚持高质量培训

信息化建设的发展，根本上取决于高素质的人才队伍，因此我们要把人才队伍的建设作为推进信息化进程中的重中之重。要经常性组织技术培训和再教育，普及信息化知识，提高全体员工的信息化水平；要组织信息化关键人才进行深度培训，让他们有机会汲取新知识，提高信息化技术水平；要鼓励他们大胆创新，自主开发软件和深度运用软件，逐步形成一批专业性强的技术队伍，这是科技馆信息化建设的基础条件和宝贵力量。

3.4 坚持高水平管理

科技馆信息化建设是一项涉及多学科、多部门共同参与的综合性和基础性的工作，要健全组织，强化责任，提高效率，创新机制，成立一个层次高、专业性强的专门机构进行综合协调管理，使信息化建设真正发挥科普的规模效益和整体推动作用。

3.5 要坚持高效率应用

办公自动化、数字科技馆、虚拟科技馆等的建立，必然引起我们工作方式的极大转变，但要真正提高科技馆工作的质量和工作效率，实现科技馆信息化，关键是加强应用，推进网上办公、科普信息化，加快建设网上科技馆，建立综合性科普信息网络应用系统，及时快速地掌握工作动态和科普信息，提高科技馆管理水平和促进科普工作的全面进步。

4推进科技馆信息化建设的措施

根据目前科技馆信息化管理现状，结合建设21世纪科技馆的发展方向，笔者认为，需要在以下几个方面作一些探索：

4.1 推进管理工作信息化

4.1.1 建立办公自动化系统，实现管理科学化、规范化，有效提高办公效率

建立和运用办公自动化系统，实现科技馆公文处理的现代化，有效缩短公文处理时间，规范办文、办事流程。同时，通过办公自动化系统还可以实现远程办公，这都将大大提高工作效率。

加强办公场所智能化管理，提高科技化水平。一是要搭建科技馆局域网络平台，实现信息互通和资源共享；二是设置电子触摸屏，方便公众查询科普展品介绍、展区分布导引指南；三是设置一面电子滚动屏，滚动播放当日国际、国内最新要闻，播放馆务、政务信息（科技馆馆训、科普活动、学术会议安排、培训项目、气象信息等），广泛应用电子技术扩大信息资源。

4.1.2 建立竞争情报系统，提升综合素质和管理水平

竞争情报，就是有关自己、竞争对手、竞争环境以及由此引出的相应竞争策略的情报研究，是企业为获得和（或）维持竞争优势而采取决策行动所必需的信息。基于智能信息技术处理的竞争情报系统，实现情报规划、信息采集、情报加工和情报服务的完整功能，能利用智能化信息处理技术，如海量信息的自动分类、自动聚类、重排以及智能检索等，有效实现了情报处理的深度加工和自动化。

建立竞争情报系统将有助于搜集所有外部各类科技馆管理和科普工作的情报信息，通过采集、加工、分类和自动检索等功能为科技馆日常管理提供学习借鉴的平台，也是汇聚各类先进科普知识的重要手段，有助于扩大员工的知识面，从而提升整体综合素质。同时，竞争情报系统还具有内部资料的档案化管理和智能化检索的功能，将促使科技馆的日常管理工作上新台阶。

4.2 推进科普教育信息化

4.2.1 加强网站建设和局域网络建设，实现信息化网络共享

科技馆网站是作为面向全国宣传科技馆和馆际交流的平台，也是青少年学习科学知识、了解科普知识的窗口，是提高全民科学素养的重要阵地。网站的建设要经常推陈出新，内容充实新颖，版面设计独特，能够起到提升科技馆形象、打造品牌的作用，使之成为访问率较高的网站。

4.2.2 拓宽思路，加快信息化建设在教务培训上的衍生应用

科普宣传、科技培训、学术研讨是科技馆的中心工作，我们要充分利用信息技术，提高运行效率，寻找新的利润增长点，取得经济效益与社会效益双赢。在教务培训上采用多媒体信息、远程信息等教育网络，有效地缩短学习时间，提高教学质量和教学效率，实现最优化的教学目标。

（1）建立问题探究网页和专题学习网站。问题探究网页是一种探究学习的模式。采用网上交流的方式，可以把科普研究任务、背景资料、研究方法、指导意见等在网页上，受众也可把研究进程、体会、成果等在网上，问题探究和交流等都是在网上完成；专题学习网站以某一科普学术研讨为专题，并围绕专题构建网络资源，提出学习任务，提供教学指导与学习交流场所、数据检索和访问服务。

（2）大量运用网络技术与仿真技术。虚拟现实是由多媒体技术与仿真技术相结合而生成的一种交互式人工世界，它可以创造一种身临其境的完全真实的感觉。通过仿真技术，创建仿真科普实验室，让受众在仿真的环境中对科普模型等微观或宏观现象进行观察，并可操作改变其结构、状态，并记录其产生的变化结果，获得真实的体验。

（3）探索多媒体技术与人工智能技术的结合。结合多媒体技术与人工智能技术，构建智能辅助教学系统。智能辅助教学系统由于具有“教学决策”模块(推理机制)、“学生模型”模块和“自然语言接口”，因而能确定受众的知识水平和认知特点，能根据受众自己的意愿和理解能力去提供合适的学习材料，实现“人机对话”，并做出有针对性的指导。

4.3 建立健全信息化管理制度，不断完善信息化长效机制

要强化全员信息化建设意识与信息化管理的观念，广泛宣传信息化的重要性，引导大家正确地使用网络和信息资源。加强对计算机信息化建设的管理，要有专门的机构或部门对科技馆信息化管理进行整体规划和分步实施，在推行的过程中逐步建立绩效评价机制，在管理项目正式实施进入正常状态后，纳入信息化管理的目标或计划，进行业绩和效能评价，以保障科技馆信息化建设的深入开展。

5小结

信息化建设是创建21世纪新型科技馆建设的迫切需要，是一项长期性、系统性的工作，我们唯有积极参与和共同努力，不断掌握和研究、应用先进的信息技术，才能加速科技馆信息化建设的进程，提高科技馆的管理水平和工作效率，实现科普事业的可持续发展。

参考文献：

[1] 刘萍，李一丹. 浅谈计算机信息化建设与管理[J].办公室业务，2007,(6):40.

[2] 俞浩进.试论商业银行竞争情报系统的建立与应用[J].金融论坛，2006，(3):1-3.

[3] 王铟.现代教育技术[M].北京:人民教育出版社，2007.

[4] 钟镔.企业信息化怎么办[M].北京:清华大学出版社，2007.

第9篇：人工智能教学培训范文

【关键词】英语作文 自动评分系统

在英语作文教学中，对学生作文进行批改一直被师生共识为提高写作能力的有效手段。但是，考虑到时间、精力、作文收发等方面，又不得不承认效率不高。在大规模语言考试中，作文又是必不可少的题型，阅卷工作量和阅卷的信度等问题一直以来都不能让我们如意。针对这一难题，电脑智能自动评分系统提供了可以信赖、值得期盼的解决方案。

在PEG、IEA、E-rater、冰果、MY Access、IntelliMetric等几种智能评分系统中，本文选取IntelliMetric系统进行研究，对其评价标准进行理论分析，对其所评分的作文进行跟踪评析，发现其通过对学生作文按照若干评分标准问题进行回应和打分的方法能够快速、有效地解决了作文评分的效率问题，可靠性和准确性不亚于人工评分的水平，完全可以作为人工评分的补充手段。由此看来，智能评分系统的发展值得期盼。

一、IntelliMetric系统概述

IntelliMetric系统于1998年1月，是第一个提供给教育机构的智能作文评分软件，相比传统的人工评阅具有许多优点，如：准确度大于个人评分，尤其大于单人人工评分；提供即时反馈等等。以后，系统得到了广泛的应用。

IntelliMetric系统作为一个智能评分系统，充分模拟了人工评分的过程。系统开发时经过了大量的测试培训，即不断通过人工纠正其自动认定的给分点，直至契合。值得提出的是，系统不是将所有的给分点简单地相加，而是通过分析给分点之间的聚合关系，模拟人工从整体上看待作文并给出判断，这一点上跟人工评分的过程是一致的。

对于每一个给分点刺激和提示，IntelliMetric系统创建了一个独特的解决方案，主要的给分点、次要的给分点、聚群给分点和分散给分点，都有不同的分数赋值。每一个刺激或提示，这相当于人工阅卷时我们先将作文的得分点做上标记，然后回过头来审视通篇看所有的这些给分点是否形成整体，主题是否突出，连贯是否流畅。正因为如此，IntelliMetric系统能够实现令人满意的高匹配的评阅结果。

二、IntelliMetric系统评分依据

IntelliMetric系统的评分依据主要根据其对作文进行的300多个变量的分析，这些变量包括语义学、造句法等与主题有关的一切因素，其数量和认定的准确度还在发展当中。概括起来，IntelliMetric系统评分依据从宏观到微观具有几个方面功能特征：

首先是聚焦度（Focus）和整体性（Unity），系统高度关注指向写作目的的聚焦度和一致性，对给分点的聚合关系赋值有统筹考虑，同时，也不排斥出现的单个观点的出现，注意到意义的关联度，做到点和面的全盘考虑。

其次是深化（Development）和拓展（Elaboration），系统关注文章内容的广度和概念的拓展深度，关注对主题的深化表述论述过程，注意意义点之间的线性关联，做到点与点的流程考虑。

三、IntelliMetric系统局限性及关于智能评分系统的思考

IntelliMetric系统再好，它还是属于工具，少不了它的局限性。 首先，系统测试时大大依赖于标准的人工评阅专家。系统需要明确的给分点提示和整体把握流程，而这样的专家往往也是仁者见仁智者见智的，很难取得统一。输入不够导致输出局限，使用系统进行机评时我们会发现系统遗漏了给分点或整体把握不灵的情况。

从目前各种智能评分系统的使用看来，各种系统的设计都利用了多种现代信息处理技术， 主要包括自然语言微观和宏观处理技术、检索技术和统计分析技术等，但由于所使用的各种技术成熟程度不同，主要由于对自然语言处理微观宏观标准的建立和人工智能化程度还远远不够，系统的分析能力难免存在较大局限性。目前，由于涉及专利问题，各种智能评分系统所采用的自然语言处理微宏技术都还没有公开，这是一个遗憾，对我们进一步开展研究很不利。

智能评分系统在对评分模型进行训练并建立基础数据库、形成建模，是提高其工作质量，即作文评分的信度的关键。接下来，我们应充分借鉴语言测试领域的成果，充分发展自然语言处理微宏技术，在语言表述、思想内容和结构等方面进行联动赋值，并植入智能系统。还要在程序上进一步模拟人工流程，对自动评分模型进行反复训练调试，才能提高机评的信度，为语言教学提供强有力的辅助。

【参考文献】

[1]Huang， S. J. （2006）. A Case Study of EFL Students’ Writing Errors on a Web-Based Writing Program. In the Proceedings of 2006 International Conference and Workshop on TEFL & Applied Linguistics.