人工智能时代教育的特点精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的人工智能时代教育的特点主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：人工智能时代教育的特点范文

关键词：高校；人工智能；伦理道德教育

中图分类号：G642.0文献标志码：A文章编号：1674-9324（2019）41-0144-02

一、人工智能课程伦理考虑的基本内涵

人工智能课程中进行伦理考虑，是在人工智能课程中有针对性地加入道德教育的元素。在方式上，可以借用西方的“隐形教育”方式。在内容上，必须符合中国的人工智能发展态势，更要受中国社会主义核心价值体系的引导。目前中国的人工智能课程，过度偏向于技术性。尤其是许多社会机构提供的课程，更是偏向于功利性，目的在于让学习课程的学习者快速获得工作。因此，必须从源头入手，对这些社会机构进行一定的约束和规范，对人工智能课程内容进行整体的架构。

二、高校人工智能课程中伦理考虑的必要性

（一）我国对于科技工作者职业道德建设的要求

首先，科技工作者的职业道德建设是促进社会治理体系现代化的必然要求。加强社会治理制度建设，一靠法治，二靠德治。中国正聚焦力量加强自主创新，科技是第一生产力。基于当代中国语境下，科技工作者的职业道德建设就至关重要。科技工作者对自己的社会责任与伦理责任应该有着充分的理解，在科研活动中既要着眼于为社会提供科学技术上的新成果，同时也要强调在伦理道德建设中起到应有的作用。

其次，从长期看，科技工作者的职业道德建设利于国家科技的发展，利于促进科技难题的解决。发展是连续和间断的同一，科技发展不能一蹴而就。在面临科技瓶颈问题时，就更要求科技工作者具有坚韧不拔的品质和无私奉献的精神。这些精神都是进行职业道德教育中的重要内容，也是科技工作者承担的社会角色中必不可少的特质。

最后，高尚的职业道德是科技工作者奋进的不竭动力。一个科技工作者只有站在最广大人民的立场上，奉献自我才能成就事业。随着全球化的发展，受西方“享乐主义”的负面影响，科技工作者只有更加坚守自我、承担社会责任，才能具有不断前进的精神支柱。

（二）对解决人工智能伦理困境的源头性作用

随着人工智能应用领域的广泛化，以及应用群体的普及化，难以避免的带来一些伦理问题上的困境。例如伦理学中经典的“电车难题”，在当代科技发展中也出现了在人工智能领域的“无人车难题”。无人车产生事故的责任归属与分配就是目前很多学者在关注的伦理问题。人工智能的发展对当前的法律规制，还有现存的人伦规范都产生了挑战。人工智能的未来发展方向，在操作性上要避免技术鸿沟，在设计过程中要坚持算法公开化、透明化，并且在出现数据漏洞时应尽快地进行自我修复。这对于科技工作者自身的素质提出了很高的要求，不但要求科技工作者自身的知识素质与知识能力过硬，而且要求科技工作者要严于律己，具有较高的思想道德素质。要求科技工作者对于人工智能的发展保持理性的态度，坚持为国为民。许多科幻电影和小说中都体现了未来人工智能发展到一定阶段时，人与机器产生的情感迷思。作为科技工作者，在设计与调整过程中都应保持情感中立，勇于承担社会责任。目前我国正处于人工智能发展的初级阶段，人工智能尚不能拥有自主意识，人工智能的行为责任必须要找到其背后的拥有自主意识的人。无论是现阶段还是未来，作为人工智能产品开发者与设计者的科技工作者树立正确的价值观和承担相应的社会责任是十分必要的。科技工作者的知识层次与道德品质在某种程度上说，是研发人工智能产品的起点。因此，对科技工作者的成长过程中进行持续的道德教育，使其树立高尚的道德观念，对于解决许多人工智能带来的伦理困境都具有源头性、基础性的作用。

三、高校人工智能课程与伦理道德教育的结合方式探索

（一）高校人工智能课程资源的充分运用与更新

从资源形态上看，实物化资源与虚拟化资源，线上资源与线下资源都应充分运用。随着智能校园的普及，有基础条件的地区与校园可以充分运用好身边的人工智能。人工智能课程是一门理论与实践相结合的课程，因此课程的内容也不能仅停留在理论层面。除了对于学术资源的运用，也应当结合实体的人工智能产品进行学习。但因为人工智能的发展程度还没有普及化，人工智能机器人也远没有达到触手可及的程度。因此运用新媒体技术，通过虚拟现实的手段进行在教学过程中的知行结合是可以尝试的路径。VR技术在网络设备硬件教学中可以节约成本，便于人工智能课堂的普及化。在理论教学中，可以通过与虚拟机器人的交互增强趣味性。VR技术有3个最突出的特点：交互性、沉浸性和构想性。课程设置者可以充分借助VR的沉浸性设置相应的场景，让课程学习者通过对特定道德场景的判断引出思考。这种新媒体手段既可以更新原有课堂知识的教学教法，更适合作为伦理教育走入人工智能课堂的重要媒介。

从资源时态上看，人工智能课程资源必须随着人工智能的发展而不断更新。从现实角度来看，最初开设人工智能课程时，其教学目标还是相对简单的——即培养学生的创造性与知识能力。但随着人工智能的普及应用，产生了许多人工智能语境下的道德困境。从指导思想来看，我国逐步走向世界舞台，随着实力增强指导思想也是不断变化的，新时代会提出新目标，为了实现中华民族的伟大复兴，课程内容的丰富也是十分必要的。因此，人工智能课程若要符合时代需要，就需要不断地更新课程资源。人工智能这一学科是具有学科交叉性的，与之相关各个领域的最新前沿问题都需要结合相应的道德教育，只有这样才能适应时代的发展。

（二）高校人工智能课程内容的合理架构

对于不同年龄层次的人工智能课程，必须考虑到不同群体的教育规律。提出合理的教育目标，用不同群体可以接受的方式方法才能达到最优的教学效果。我国人工智能课程目前的课程架构中，已经有学者进行了分年龄层次的研究。人工智能课程可以规划为专业性逐渐增强的、从边缘到中心的课程层级系统。对于高校本科生和研究生来说，人工智能课程设置内容必须具有专业性。在上文的课程体系建构中添加了艺术、文学、哲学等内容，其中包含对于人工智能伦理学的思考与认识。但在某种意义上这些青年的社会价值观就代表了未来科技工作者的社会价值观。因此在这一阶段，人工智能课程的架构与实施，国家应加以引导和监督。一方面需要建立统一标准的高校人工智能课程体系，另一方面在應对课程具体内容的落实方面给予一定程度的监督。

（三）在高校人工智能课程教学过程中充分运用案例

首先应充分运用学术案例，例如度量学习，在其基础上的迁移学习，以及发表在《机器学习》、《数据挖掘》等顶级期刊上的论文。使课堂具有含金量，可以说这也是国家发展与关注的重点。通过学术性经典案例的学习可以拥有不一样的视角，通过历史发展的角度去看人工智能技术的演变与发展。其次应充分运用具体案例。在人工智能课程中对于许多道德问题，不应抽象地去讨论，而应该具体地去讨论。也可以让学生与AI系统进行直接的问答，如：我们能保证它们稳定可靠吗？我们应该如何去测试人工智能？人工智能课堂中既要包容学生多元化的答案，不压抑创造性又要对于错误的思想进行思想转化，这就需要教育者具体问题进行具体分析了。

第2篇：人工智能时代教育的特点范文

[关键词]人工智能；公共管理；运用

中图分类号：D631.43文献标识码：A

随着科学技术的发展，人工智能、大数据等新一代信息技术已经成为了人们关注的焦点，它不但给人们的工作生活带来快捷和便利，同时实现了良好的经济社会效益。把人工智能运用到公共管理当中，可以创新管理理念和管理模式，提高公共管理和社会治理的效能。

一、公共管理概述

公共管理是指以政府为核心的公共部门，把科学管理理念、功能、组织及手段应用到公共事务。公共管理的特征：其一，公共管理主要把实现公共利益当作主要目标，促使社会整体朝着更加良好的方向发展；其二，积极履行社会公共责任是公共管理重要职能；其三，公共管理能够结合实际发展需要，协调与控制各项公共事务，并不断创新管理方式和手段。因此，公共管理者需要在法律基础上主动实行公权力，科学合理地运用各项公共资源才能顺利实现最终管理目标。目前，社会对公共管理者的专业能力及综合素养要求越来越高，公众在整个过程中赋予公共管理者较多的期望和责任。此外，公共管理也具备技术掌控职能、社会协调职能及预测职能等，这些都是新时代对公共管理者提出的新要求，公共管理者必须全面掌握各方面技能，了解并掌握公众的实际需求与时代的发展趋势，才能成为一名符合时展的高素养公共管理者。

二、人工智能对公共管理的主要影响

（一）人工智能对公共管理的促进作用

公共管理指通过使用管理理论、技术及方法等知识，系统化、专业化地管理公共事业，不断优化公共资源分配，使公共事业为人民服务。传统公共管理模式在公共管理信息收集及资源管理配置方面，需耗费大量人力、物力及财力，要想提升公共管理水平，就要加大成本投入。因此，传统的管理模式已无法适应新时期公共事业管理需求。将人工智能运用到公共管理中，尤其在收集处理公共管理信息方面效果较为明显。其一，智能化管理系统能够全面提升收集信息的效率和质量；其二，人工智能管理模式更为精准有效。人工智能对于问题与数据分析更具针对性，分析结果更加科学合理，可以准确把握社会个体需求，做到管理精准化、个性化；其三，在公共管理中运用人工智能可以节约成本，并实现更加优化的管理目标，提升公共管理效益；其四，在公共管理中运用人工智能，使资源配置更加符合公众需求，采用人工智能化、科学化资源配置模式，能够使资源合理利用，发挥最大效能。

（二）人工智能给公共管理带来的风险

人工智能作为新兴信息技术，为公共管理事业带来了较多机遇，推动了公共管理事业的进步和发展。然而人工智能也给公共管理事业带来了相应的机遇和风险。人工智能给公共管理带来的机遇在于人工智能与计算机网络技术可以完整的保存海量数据，并挖掘与分析有价值的信息。网络安全性使得人工智能技术存在诸多未知性，人工智能是否能够确保信息资源安全，包括信息存储、授权使用，行为轨迹等管理问题[1]。信息安全对公共管理十分重要，要确保信息安全才能使公共事业管理中资源配置更加科学合理，最终实现提升公共管理效率。通过以往的案例证明，人工智能技术的自我安全性还不足，因此，要想使人工智能在公共管理事业中得到普及，就必须尽快解决这一问题。

三、人工智能在公共关系管理当中的具体运用

当前，人工智能快速发展，能给人们的工作生活带来巨大改变，帮助人们完成了许多高难度、高强度、复杂化的公共工作，推动智能社会发展。人工智能能够代替人开展脑力劳动工作，可以改变许多工作模式。但是人工智能属于辅助工具，人们要正确认识并科学合理地利用它，才能充分发挥它在公共管理中的真正价值。在人类社会不断进步与发展过程中，公共管理者必须不断学习、掌握先进技术，才能提升对人工智能的利用效率，把具有明确规则却复杂、耗时耗力的工作交给人工智能。

（一）公共事业方面。有人认为人工智能在生活和工作中不常用到，然而其已经运用到了人们生活的方方面面。2016年共享单车方便了出行，各年龄段的人安装了共享单车APP。共享单车具有明显优势，快捷便利、绿色环保，是人们出行的首选。共享单车利用人工智能平台，来科学的预测骑行的行程、路况及停放等，从而有效整合了天气、时间等各项变量工作，合理分析了其需求量和供给量，进一步提升了共享单车管理效率和效益。由此可见，人工智能已经越来越多地进入到了人们的日常生活当中，改变了人们的生活模式，使人们的生活朝着智能化方向发展。

（二）社会经济方面

运用人工智能能够把消费者具体需求反馈给企业，企业根据精准数据可以制定出更加优质的产品，提供高效服务[2]。当前电子支付是人们生活中重要的内容，人们出行不用带大量现金，运用支付宝或微信就能够进行支付。同样在电商物流整个过程中，分拣机器人就属于人工智能，其每天能够完成大于20万的工作量，很好地解决了困扰电商的物流问题，降低了人工成本，提高了工作效率。

（三）教育管理方面

人工智能运用包含教育管理，通过智能化学习系统和数据分析，教师能根据学生具体情况，如学习行为数据、知识点掌握等制定相应的个性化教育方案，提高了育人效果。从当前人工智能在教育领域运用情况看，在远程教育中同样获得了良好效果。在运用人工智能后，学生获得了个性化教育，创建了新的教学、内容研发和师资管理等形态。运用人工智能可以更准确、有针对性地协助教学，使日常教学效率得到大幅度提升。

四、人工智能在公共管理中的应用措施

（一）改变人才培养方式

人工智能技术的运用，还可以推动人才培养方式的变革和发展，能够创建健全的新型教育方式。首先，加强编程教育普及，设置人工智能方面的课程，把人工智能和其他学习的教育结合起来，健全人才培养方式。其次，组织多元化、多层面的人工智能科普活动，使社会大众能够进一步认识和了解人工智能。最后，加大人工智能基础设施方面的建设。

（二）重新构建组织形式

随着人工智能的出现和广泛运用，管理主体要结合自身特点，积极主动运用人工智能，不断发展完善管理结构。

在日后的工作当中，管理主体要和普通员工、智能机器有效合作，全面发挥潜在优势。另外，运用人工智能技术的时候，管理者要精心设计各种组织形式，才能确保信息传递真实、高效。

（三）创新工作模式

随着社会发展和科技进步，公共管理者必须具备较强的学习能力和综合素质才能满足工作需求。在工作中可以通过人机互动工作模式，充分发挥人工智能在处理重复性、逻辑性等工作的优势，和管理者的工作充分融合、优势互补，将人工智能运用到公共管理中，创新工作模式，推动公共管理事業的发展。

第3篇：人工智能时代教育的特点范文

关键词：人工智能;档案管理;应用

档案管理是一项重复繁琐、枯燥乏味、并容易出错的工作，但在人工智能时代，这种局面在未来将会有较大的改观。人工智能在档案管理领域的应用将推动档案资源数字化、管理网络化、智能化、用户使用便利化，对档案管理和社会服务的影响会是革命性的，呈现一种完全不同的情景。

一是存储数字化，档案柜架消失。这包括档案的数字化采集和数据库建设。档案数字化采集指使用专业化的数字设备，将实物与声像档案中的图文，转化为数字化信息，实现档案采集的目标;数据库建设则是用数据库将收集和编码的档案数据存储和管理起来。概括起来就是档案生产资料的智能化。

二是无人档案馆，档案的收集、整理、分类、归档智能化，这包括网络档案信息资源智能收集、数字档案信息资源智能分类与检索、智能化档案价值鉴定和智能化档案安全管理。在档案工作中可以应用人工智能，包括应用自然语言处理、模式识别和机器学习的相关科学技术对数字档案信息资源进行智能分类，以及应用神经网络算法来让计算机做档案开放鉴定，它通过模仿人脑的机制来解释和处理数据，建立大脑神经网络系统传递信息，分析图像、声音和文本。机器鉴定档案会有以下三个优点：鉴定标准统一，效率高， 无须相关专业知识即可鉴定。简单说，人工智能将使档案管理生产力大幅度提升。

三是档案管理关系将被重新定义，呈现的是全时空机器关系。常言说“生产力决定生产关系，生产关系反作用生产力，生产力与生产关系需要相互适应，并且在矛盾中相互促进发展”。人工智能进入档案管理领域，也将带来档案 管理关系的重大变化，这种关系的解读可以从人工智与档案工作者、人工智能与档案服务、人工智有与档案使用者。任何一种新技术在档案工作中应用的初期都会使档案工作者产生一定的抵触情绪，特别像人工智能这样的技术，可以应用到档案工作的方方面面，势会颠覆档案工作者的原始认知，这需要通过教育来改变。

近年来，随着大数据的快速发展，人工智能技术已经被广泛应用于人们的生活生产中，其应用也将为档案管理工作带来了一系列历史性变革与发展。人工智能技术应用于档案管理中可以实现智能分类检索与智能安全管理，满足用户对档案管理的多元化需求。如2019 年由浙江省档案馆与国家级AI+档案联合实验室（国家档案局档案科学技术研究所和科大讯飞股份有限公司联合成立）（以下简称“联合实验室”）共同签订战略合作协议，同时为“国家级成果应用示范基地”揭牌。一项用于档案管理的“黑科技”—科大讯飞档案机也在今天正式亮相。AI赋能，成效显著。目前实验室成功利用智能语音识别和实时转写技术实现口述征集，实现了智能语音档案著录，音、视频数字档案检索利用等这些革命性成果，极大的提升了档案工作的效率;用OCR技术识别民国繁体文书类档也取得突破性进展，识别率85%以上，达到可用级别;尤为重要的是，基于机器学习的档案数字化加工系统研制及知识库建设，利用OCR识别与智能语音“双结合”方式以及档案行业规则和知识库学习，对数字化加工应用的创新，整体效能提升40%以上。这些先进成果和技术应用，为联合实验室和浙江省檔案馆的合作奠定了坚实的基础。双方合作以后，联合实验室将利用自身的技术、人才、产品、服务等核心优势，浙江省档案馆提供权威、专业的档案管理研究资源支持，双方共同制订“人工智能+档案”科研成果应用及推广的可行性方案规划设计，共同推动相关成果在区域性国家重点档案保护（华东）中心和浙江省档案馆的国家重点档案保护与开发、口述历史采集室建设运行、音视频档案整理利用、档案开放鉴定、档案著录等工作中的成果转化及推广，创新档案管理工作模式，提升“智慧档案”建设水平。联合实验室首款产品—讯飞档案机，以档案信息安全为基础，具备高保密性。可随时随地进行口述史的征集整理;重大活动全过程记录建档。产品上手简单，操作便捷，是实验室首款既有颜值又有才华的档案专业人工智能创新型产品。浙江省档案馆目前正在进行一系列口述历史的抢救性采集整理工作，从此前走访浙江籍名人，到接下来走访浙籍老艺术家、抗战老兵，包括档案机在内的人工智能黑科技都将发挥巨大的作用。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。自诞生以来，人工智能的理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，基于技术革命的大胆预测，未来人工智能带来的科技变革，将会是人类智慧的一大挑战。综上所述，传统的档案提供利用服务方式一般包括阅览服务、展览服务和咨询服务等被动方式实现，而新型的档案提供利用服务方式主要是网站服务、新媒体服务、精准推送服务等主动方式实现。人工智能可以应用大数据人工智能对使用者的需求进行深度挖掘，及时准确地掌握使用者的个性化需求，真正地实现“以用户为中心”的现代档案服务，包括“万物互联”“万物智能”“无时不在”“无处不联” “无所不有”的等智能服务特点。

参考文献

[1]张江.浅析人工智能技术在档案管理中的应用与发展[J];决策探索（下）;2018 年08 期.

[2]杨洋.人工智能技术的发展及其在教学中的应用[J];软件导刊（教育技术）;2018 年07 期.

[3]李晓丹.人工智能技术在教育考试中的应用[J];教育现代化;2018 年28 期.

第4篇：人工智能时代教育的特点范文

关键词:双语教学;人工智能;体系结构

根据《朗曼应用语言学词典》中的定义,双语教学(Bilingual Teaching)指的是用两种语言作为教学媒介语,通过学习学科知识来达到掌握第二语言的目的。双语教学作为学科教学延伸,不是简单的母语加第二语言,而是将第二种语言融进学科知识,通过学习学科专业知识提高学生第二语言的听、说、读、写综合能力,培养学生用第二语言思考、解决问题的能力,培养适应社会发展需求的高素质、复合型人才,以适应信息时代我国经济和社会发展的需要。人工智能的主要目标是让机器具有应用符号逻辑的方法模拟人的问题求解、推理、学习等方面的能力,能够在各类环境中自主地或交互地执行各种任务,比如水下作业、输油管道、森林救火等。人工智能的发展,不仅代表计算机等科学技术的发展水平,也是一个国家工业化水平的重要标志。这对高校的教育提出了新的挑战。因此,选择人工智能课程的双语教学模式是非常必要的。

1人工智能课程分析

人工智能是一门多学科交叉的课程,特别涉及控制论、信息论、语言学、神经生理学、数学、哲学等多种学科[1-2]。学习该课程需要具有较好的数学基础和较强的逻辑思维能力,大多教师、学生在教、学的过程中都显得比较吃力。如何结合课程的特点,帮助学生找到好的学习方法,使他们能充分发挥自己的能力,提高学习兴趣成为教学研究过程中的首要目标。在目前高校提倡双语教学的环境下,我校已将人工智能立项为双语教学示范课程。人工智能课程具有如下特点:

(1) 是一门非常前沿的学科。

计算机最初是用来做科学计算的,但随着计算机科技的迅猛发展,人们开始考虑计算机还可以做些什么,能不能像人一样学习、思考,然后解决问题?这就是基于人的知识和经验,用符号推理的办法让计算机来做事情,是人工智能最早的研究成果。但是,知识并不都能用符号表示为规则,智能也不都是基于知识的。人们相信,自然智能的物质机构――神经网络的智能是基于结构演化的。因此,20世纪80年代在人工智能理论发展出现停顿时,人工神经网络理论出现新的突破,基于结构演化的人工智能迅速成为人工智能研究的新方向。事实上,智能问题无论从广度还是深度,都远比人们想象的要复杂得多。因此,我们一刻也不能放弃钻研,并且要时刻关注该领域发展的最新动态。在高校开展人工智能课程的双语教学,可以促使学生了解该领域以及相关领域,如模式识别、机器视觉、智能检索、人工生命等发展的最新动态,掌握大量的专业词汇,锻炼理解问题、解决问题、了解领域文化等实际能力,对培养国际化、工程化、实用化的复合型人才等具有重要的现实意义。

(2) 涉及面宽、难度大。

人工智能是一门多学科交叉的、极富挑战性的前沿学科,它几乎涉及于社会科学和自然科学的每个领域。人工智能课程是一门理论性非常强、知识点比较分散、知识更新快的课程,它以编程语言、数据库原理、概率统计、数据结构、离散数学以及编译原理等前趋课程为基础,还涉及到控制论、信息论、通信原理、图像处理、模式识别等课程。因此,人工智能课程的知识点难度较大。通过该课程的双语教学过程,学生不但学习了课程的专业知识,而且还学习了相关理论课程的第二语言表示方法及应用情况,对于培养具有个性化的多层次人才具有重要的价值。

人工智能课程的特点决定了它的双语教学也具有很大的难度。根据普通高校的实际情况,我们组织了人工智能的双语教学体系结构,教学实践表明,该模式行之有效。

2人工智能双语教学体系结构

要达到双语教学的目的,就必须将传统的“注入式”教学模式改变为新型的“以学生为中心”的教学模式。然而,这种“以学生为中心”的双语教学模式是多样化的,其教学过程是复杂的,在我国还处于探索阶段[3-5]。在人工智能课程的教学过程中,根据学生的实际情况,我们采用课堂教学多样化、基于CDIO理念的实践教学,不断地探索研究,形成高校人工智能双语教学体系结构,如图1所示。

计算机双语教学的正常开展,必须依托优秀的计算机专业外语教科书和教学参考用书。根据学生的实际情况,我们采用了Nils J.Nilsson教授编著的《Artificial Intelligence A New Synthesis》,该教材是美国斯坦福大学计算机系本科教材,不仅内容丰富、取材新颖,更重要的是内容组织结构比较符合学生的认知规律,便于学生学习、理解。参考书主要选用了蔡自兴、徐光v老师的《人工智能》。

3双语教学方法

由于人工智能是一门非常前沿、涉及知识面宽、应用范围广的学科,因而在教学的具体过程中,我们多种教学手段并用,主要采取理论联系实际的案例驱动讲授、CDIO实践模式、综合考证等讲授方法。

3.1理论教学

(1) 修改教学大纲和课程设计的实验大纲。参考吸收国外先进教材中的内容,结合普通高校的实际情况,形成有针对性的、合理的教学体系。

(2) 采用多种教学方法和手段。设计和制作简洁、易懂的英文电子教学课件,采用多媒体教学手段,丰富教学内容。建设课程网站,电子课件在网上公开,帮助学生预习专业词汇、了解教师讲解线索和重点内容,降低学习难度。

(3) 课堂提问。提问一些重要内容,鼓励学生积极思考,既能加深学生对所学课程知识的理解,也有利于其英文表达能力的提高。

(4) 案例驱动法。将有意义的案例贯穿在教学过程中,培养学生的兴趣,提高学生分析问题、解决问题的能力;

(5) 课后小组讨论。每6～8位同学分为一组,实行小组长负责制,组织学生讨论和解决学习中遇到的问题,交流学习心得,一方面起到温故而知新的作用,同时培养团队协作精神。

3.2实践教学

由于学生的英语水平、专业基础知识以及知识面都有差别,因此教师必须因材施教,培养学生的兴趣。实践课题来源于实际工程,将CDIO理念贯穿于实践教学过程中,提高学生综合创新能力与团体协作精神。

(1) 实验题目多样化。学生可以选择,也可以根据老师的要求自己构思,以培养学生的兴趣与查阅资料的能力。

(2) 分工与合作。来源于工程实践的题目,学生通常很难在短时间内独立完成,因而需要分工合作,培养学生的协作精神。

(3) 整体设计方案的灵活性。学生领会题目本意,自主设计解决方案,培养学生分析问题、解决问题的综合创新能力。

(4) 编程实现。培养学生的编程能力,形成科学的编程风格。

3.3考核方式

(1) 多种形式的平时测试(30%)。主要包括平时测验、讨论、作业等。主要考察学生对基本知识的掌握,英文表达能力以及知识面的拓宽等。

(2) 实践教学(30%)。主要考察学生对实践题目的理解、整体方案的设计、团队间的协作精神以及实现结果等。

(3) 期末考试(50%)。试题全部用英文形式出现,鼓励学生用英文作答。

人工智能课程采用双语教学,可以使学生最准确地理解专业知识,又可以使英语和专业课的学习相互促进。

4教学效果分析

课程结束后,我们对学生进行了教学效果讨论与调查,结果如表1所示。

从本课程讨论和调查的结果以及其他普通高等院校的双语教学调查结果可以看出,双语教学效果基本上达到了要求。但也存在一些值得思考的问题:不适应的人数比例偏高,专业知识的学习效果一般,甚至有学生因为跟不上进度放弃专业课的学习。为此,提出以下的建议:

(1) 加强学生认识。学生必须从思想上认识到人工智能双语教学的重要性,克服教学过程中的种种困难、持之以恒,主动与同学、老师进行讨论,密切关注学科发展动态。

(2) 提高实施条件。双语教学过程中,学生是主体,教师是关键。因此,要求老师要有较高的专业知识和英语水平,学生要有较好英语基础。

(3) 完善教学体系结构。双语教学在我国还处在探索阶段,因而必须在教学实践过程中不断地改进完善双语教学的体系结构。

只有解决好这些问题,才能培养出更高素质的复合型人才,适应国内外科学与经济发展的需要。

参考文献:

[1] Nils J Nilsson. Artificial Intelligence A New Synthesis[M]. 北京:机械工业出版,2002.

[2] 蔡自兴,徐光v. 人工智能[M]. 北京:清华大学出版社,2003.

[3] 贺志荣. 双语教学的实践与思考[J]. 黑龙江教育:高教研究与评估版,2008,62(10):45-46.

[4] 王树根,姜昕. 我国双语教学的历史发展阶段综述[C]. 安徽黄山,2007年全国测绘学科教学改革研讨会,2007.

[5] 汤东. 中外高校双语教学模式的比较研究[J]. 黑龙江教育:高教研究与评估版,2008,62(11):69-70.

Exploration and Practice on Bilingual Teaching Architecture for Artificial Intelligence Course

LI Zhu-lin, HAO Ji-sheng, MA Le-rong

(Department of Computer Science, Yan’an University, Yan’an 716000,China)

第5篇：人工智能时代教育的特点范文

个人简历：

1981年，毕业于浙江美术学院工艺系（现中国美术学院），学士；

1982年-1983年，任教于中国美术学院，教师；

1984年-1986年，德国慕尼黑造型艺术学院与柏林艺术大学访问学者；

1986年-1988年，获美国耶鲁大学艺术学院硕士学位，被授以作为表彰最优秀毕业生的诺尔曼・艾弗斯纪念奖；

1988年，成立个人设计工作室，为Adobe公司提供设计；

1989年-1997年，美国耶鲁大学艺术学院，讲师；

1991年-1998年，就职于全球最大的出版O计软件公司Adobe，先后担任设计师，高级艺术指导，设计总管，负责全公司设计工作；

1998年，加入两方设计公司，任设计总监；

1999年，任上海大学美术学院，客座教授；

2001年，参加北京申奥工作，艺术指导；

2006年-2008年，任北京奥组委形象与景观艺术总监；

2003年-至今，任中央美术学院设计学院院长、长江学者特聘教授、博士生导师

主要设计、研究项目：2001 年参与北京市申奥工作，设计北京申奥多媒体陈述报告；2004建立中央美院奥运艺术研究中心并任主任，中心设计了奥运奖牌、奥运体育标识、奥运色彩系统、奥运景观系统指南、奥运门票等奥运设计项目；2006年10月至2008年10月任北京奥组委形象与景观艺术总监，负责北京奥运形象与景观设计工作；2009年作为学术总监与主要发起人负责申请、筹备、举办了ICOGRADA 北京世界设计大会。大会有40多个国家2000人参会，超过100场演讲，24个专业展览，成为推动中国设计发展的一项重要活动。曾任教于美国耶鲁大学艺术学院并担任世界最大出版设计软件公司Adobe 高级艺术指导与设计总管，负责全公司设计工作。作品多次参加国际重大展览并获奖，作品被多家博物馆收藏；多次被邀请作为设计比赛评委；在世界多地举办过学术讲座，主持过很多与设计相关的学术活动。

技术的进步、互联网的发展和数字化时代的到来使得设计行业面临着巨大的机遇和挑战。在2016年11月召开的国际艺术设计教育年会上，中央美术学院设计学院院长王敏教授就现阶段技术和数字化发展所引发的设计领域的一系列变革问题进行了名为“Envision， Empower， En-hance―Design in the Era of 4th Industry Revolution”的主题演讲，在设计领域引起了巨大的反响，更是吸引学者们广泛的关注。发言中，其不仅对目前数字和人工智能背景下的设计问题进行了广泛的论述，更对未来设计行业和设计教育的发展指引了方向。本期，我刊特别邀请到了王敏教授做客权威人物栏目，就第四次工业革命所引发的设计价值与设计蜕变相关问题接受我刊专访，深入探讨设计未来的研究方向和设计师的培养问题。

本刊主编：王院长您好！感谢您接受我刊的专访！我们知道，在去年年底结束的国际艺术设计教育年会上，您的发言引起了巨大的反响，特别是其中有关人工智能所引发的设计变革方面的问题，更是得到了很多学者和教育工作者们的关注。您能进一步深入解读一下您是如何看待设计师与人工智能的关系的呢？

王院长：好的。首先，我想说的是目前人工智能的发展已经对设计师带来了巨大的冲击，而且在未来，设计师的很多工作还将会被人工智能系统所取代。但其次，我想进一步说明的是某些工作的消失并不意味着设计行业的消失，因为设计师的很多工作是不能被人工智能所取代的。因此我想，设计师和人工智能的关系应该是相互促进、相互激励发展的关系。历次的工业革命，都带来了设计理念、设计价值的转变，也为设计领域的发展带来了巨大的机会。第四次工业革命也以一样。在人工智能、物联网Internet of Things ，工业4.0、新能源、新思维兴起的时候，也为设计领域和设计师带来了前所未有的机遇与挑战。

本刊主编：王院长，刚刚您谈到了历次工业革命和第四次工业革命的问题，您能介绍一下四次工业革命都对设计带来了怎样的影响吗？中国在这四次革命过程中又处于一种什么样的状态呢？

王院长：当然可以，而且我个人认为将四次工业革命的影响梳理清楚对于我们现阶段把握好设计发展的脉络是非常有帮助的，因为伴随工业革命、技术革命发生时，设计师设计理念的转变、设计所带来的价值的转变、设计行业发生的变化，这都会给我们一些对未来的启示和思考。首次，第一次工业革命由蒸汽机引发，人类进入机械生产时代，机器产生的能量大于人与动物的力量，机器取代了人工，带来了生产的进步，但也带来了各种毫无美感的粗劣的机器，在人们为工业进步欢呼之时，莫里斯倡导的艺术与手工艺运动也开始掀起，随后新艺术运动，新装饰，青年风格等在欧洲形成，很多艺术家设计师投入其中，创造了大量的精美设计作品，今天仍为很多人喜爱，这让人们看到了艺术与工业结合去创造美的可能性；其次，电与工业流水线带来了第二次工业革命，电报电话的能力远优于人的传播能力，人类通讯方式从此发生了革命性的变革。福特的T型车流水生产线大大提高了工业生产效率，将汽车带进普通人的生活，也预示着工业产品对人类生活所将带来的巨大影响。此时出现的包豪斯带来了现代设计教育的理念，包豪斯倡导艺术与技术统一，功能性与极简的现代审美观，其后形成的现代主义设计潮流极大推动了工业化对人类生活形态与审美的渗透与改变，在这个现代主义设计发展的进程中吸引了众多人才，也产生了很多设计大师，设计的价值为社会所关注；其三，第三次工业革命始于60年代，从计算机再到互联网，第三次工业革命又一次引起了生产方式和生活方式的巨大变革，比如计算机的应用颠覆性改变了设计、印刷、传播的过程，改变了设计师的工作与设计的价值，3D打印势必引发产业组织形态和供应链模式包括设计价值的颠覆性变化；最后，第四次工业革命来到，随着互联网的发展和计算机技术的更新，人工智能和机器学习开始成为新的热点，也是必为设计行业带来巨大挑战与机会。

再来看看我国，由于历史原因我们错过了第一次与第二次工业革命，仅仅搭上了第三次工业革命的末班车，面对第四次工业革命，我们从来没有像今天这样与世界领先的技术浪潮如此接近过。尤其是在人工智能领域，中国最大的优势在于7亿多互联网用户，而大量的用户就意味着更多的数据。2016年白宫前沿峰会报告指出，在人工智能的新领域深度学习领域中，中国无论是数量或是被引用论文数量都赶超美国位居全球第一。深度学习的应用也体现在我们的日常生活之中，购物平台利用大量的数据分析用户需求，匹配并推荐其需要的商品，或是资讯类APP为用户匹配并推送相关的新闻讯息。除此以外，深度学习最终价值的体现其实还有更多，比如AlphaGO大战李世石，深度学习在背后也起着非常重要的作用，再比如自动驾驶、语音识别、图像识别等都是深度学习的研究范畴，也将是人工智能未来在我们生活中的应用场景。

本刊主编：王院长您的思路太清晰了！正如您所说，历次的工业革命都对设计和人类产生了几乎是具有颠覆意义的影响，那么我想进一步请教一下您，您认为设计在第四次工业革命中是一个什么样的身份？设计存在的价值在哪里？而我们如此众多的设计师将何去何从？将如何重新找到自己的社会价值呢？

王院长：这个问题非常好，它正是我们中国设计和设计师们面临的困惑，这里我就谈谈我个人的看法。前面几次工业革命过程让我们看到，技术的发展淘汰了一些行业、工种，但它也不断创造新的机会、新的工作。在社会、技术发展的进程中，设计与艺术起到技术无法替代的作用。我们应该将第四次工业革命当作机遇、机会，来实现设计的新的价值。现阶段，第四次工业革命带来了对设计新的要求、新的机会。设计的定义、价值正在改变，企业对设计的需求也在改变。这是一个拥抱创新、创意、设计的时代。近年来，很多大型公司开始并购设计公司；国内外很多商业学院陆续开设设计思维的相关课程，新加坡甚至将设计思维作为高中的必修课；越来越多的设计师开始创业。这里我们所说的设计师创业，并非开办一个设计师事务所，或者打造一个设计品牌，而是更多的涉猎到非设计行业。这些变化就要求我们不断重新定义设计、重新定义设计师、重塑设计师，作为最根本的，我们还需要重新定义设计教育。在人工智能时代，很多行业或是消失，或是大量削减人数，设计行业也一样，但这并不意味着设计行业的消亡，正相反的是，未来社会更需要设计师，只是是与以往不同的设计师。我们要不断重新定义设计、重新定义设计师、重新判断设计的价值。设计师因为他们的职业特点，他们对用户体验的关注、他们所普遍具有的同理心、他们的创造性思维的能力，加上对跨行业的经验，使他们可以为企业带来美化产品之外的价值。设计由最初对产品的关注被提升到组织与策略的层次，设计一词不再局限于有型的产品，而是一种策略思考。

本刊主编：王院长，您提到设计和设计师都需要重新定义和进行价值重塑，那么您认为当前的设计人才应该具备那些能力呢？一名好的设计师又应该如何定义呢？

第6篇：人工智能时代教育的特点范文

在大数据的“滋养”下，AI在越来越多的领域更懂人，让拥有深度学习能力、不断进化的AI帮助人类探索学习规律、开拓认知潜能，已成为人不被机器淘汰的必要之举，根据教育部的规定，2018年秋季开学后，高中生们将要开设一门新课程：《人工智能》。

互联网教育尤其是线上K12培优项目一直是投资热门，直播1对1模式风口过后，教育圈内最火的应该是AI项目了。据亿欧智库的报告显示，2017年人工智能教育融资额度达42.17亿元，其中超80%属于早期投资项目，这个赛道有望诞生多个独角兽公司。

笔者发现，当前布局人工智能的在线教育大体分为三派：

教学或题库测评类工具产品，比如作业盒子等；

培训机构应用AI技术，比如好未来等；

人工智能教育引擎及平台提供商，比如高木学习等。

现在摆在AI教育创投从业者面前的问题是：到底以技术实力论英雄的AI教育的泡沫有多大？真金不怕火炼的AI教育项目的核心能力在哪里？如何才能落地？ 本文试做解读。

一、为什么“自适应”其实并非真正的AI？一位投资人朋友曾向我这样说道：“既懂互联网行业又完全懂本行业的业务的管理型人才不超过十个，这是在‘互联网+’双创浪潮中每个垂直行业头部项目就几家能玩转的原因。”而认知和技术门槛更高的“AI+”情况恐怕会更加不妙，甚至很多人把“自适应”与“AI教育”划等号。

自适应学习（Adaptive Learning）的鼻祖是美国的Knewton公司，它通过评估不同学生对知识材料掌握度进行个性化推荐，有点类似于今日头条的兴趣引擎。 Knewton在国内的门徒众多，目前大概有40多家项目宣布发力做“自适应”，比如“乂学教育”（学练测自适应）、“学吧课堂”（题库自适应）、“英语 流利说”（英语口语纠正）、“一起作业”（家长、老师在线监控）等等。

嘉御基金创始人卫哲说过，“90%的人工智能项目都是伪AI”，鉴别的依据是看项目“算法速度”，如果是代数级而不是几何级计算那就不是“真AI”，以此来考验自适应项目，得到的结论未免让人失望。

初级的自适应项目是人工预设指令或编程规则推荐，高级的自适应是基于知识图谱推荐，即使是高级的自适应项目由于没有按照既定的教学大纲和教学目标有 逻辑地展开，在具体知识学习之中并不系统。关键是很多自适应项目采集的是各科最优秀特级教师的能力，导致其算法本身是线性的、模拟人学习而已。

自适应的技术原理就好比AlphaGo是应用了人类最优秀围棋大师的能力而非是完全迥异机器深度学习和自演化模型；自动驾驶AI应用了某个人类零误 差老司机的感知能力而非是基于全网海量交通大数据做运算和决策；人工智能医生是应用了看X片最快最准的医生的经验而非是海量数据库训练；显然按这样的路径 训练出的机器并非是真正的AI。

“真正拥有充分教学大数据及算法速度的‘AI教师’是能轻松超越拥有30年教龄特级教师的，并且可以突破人类的知识局限，对算法模型进行自动演化，找到人类从未尝试过的策略。”高木学习创始人刘瞻这样描述AI教师。

刘瞻是帝国理工学院科班出身，早在2015年开启AI教育创业，他认为判断真伪AI教育项目具体有三个考察维度：

（1）自适应是基于模拟优秀老师的知识图谱推荐知识，而真正的AI教育机器人则是泡在“教学实践大数据”中做深度学习。

（2）自适应主要用作知识盲点的统计，但无法分析出知识体系之间的本质联系，用AI更重要的任务是找到行为背后的原因，比如某学生表面上二次函数是 薄弱环节，既有可能是其对二次函数的各细分知识点掌握不牢，也有可能是前置知识点一次函数、函数的思想理解不透彻，还有可能是方程求解的问题；甚至有可能 是抽象思维或计算能力的问题，AI会根据该学生数据和“知识路径矩阵”，找到问题背后的原因从而匹配出最优学习路径。

（3）人类教师的情感因素能左右学生的学习效果，AI教师也应综合考虑学生的自信心与成就感的培育与激发，从而确保学生学习过程“知”、“情”、“意”的一体化。

二、AI教育的核心：帮助每个学生找到“元认知能力”AI教育并不会改变“老师-学生”的二元结构，甚至人工智能教育还要在师生两端彻底解决互联网教育未完成的两大难题：

如何帮助学生找到学习方法、提升学习效率？在中国一个普通中学生80%的学习时间是低效的。

如何帮助老师对学生更高效的“因材施教”？目前在我国师资资源依然整体短缺并且分布不均，1对1培优成本高、小班普及率低等问题依然突出。

AI教育的优势在于通过数据化形式分析学生自己都不清楚的“症结”，即所谓的“懂我更懂教好我”，同时AI还能帮助老师实现教学效果的稳定化和可控化。AI在充分收集和处理教与学两端的大数据后，还得在具体教学场景之中个性化建模，最终实现“让学生更会学，让老师更会教”，这是人工智能教育的目的。

陶行知先生说过，“教是为了不教”，教育本质不是灌输知识，而是要启发学生思考并让学生掌握自主学习的能力。目前很多伪AI学习神器只能“授人以 鱼”但并不能“授人以渔”，我国基础教育历来缺乏方法论课程，只有极少数有天赋的学生能自主制定适合自己的学习方案，而绝大多数天资处于平均线的学生在混 沌中摸索。如果从AI的视角来看，所谓“天赋”不过是少数幸运儿自觉不自觉的分享了“元认知能力”。

当人主动设定学习计划、自我反馈、动态调整学习策略时，就接近了“元认知”，在大数据时代，这种元认知能力是能被定量化分析的，AI 教育可以为学习者提供关于反复激活元认知能力的“训练法”。根据刘瞻的解读，AI教育的“训练法”就好比给蹒跚学步的婴儿安上矫正走姿的“学步车”，具体 应用什么样“训练模型”则是由AI根据大数据进行场景化定制的，有可能是通向学习目标所需要的“云梯”，有可能是“舟楫”，或者是“拐杖”等等，这些模型 能不断调取和强化人的“元认知能力”。

尽管市面上90%项目都是着眼于知识点和解题训练的自适应，真正AI教育项目比如高木学习的AI不仅包含自适应的知识图谱大数据，而且还能不断从学 生的行为数据中演化“知识路径矩阵”即AI可根据学生对知识和能力体系的理解定制出个性化学习路径。与此同时，AI让学生在对知识的理解与记忆过程中不仅 训练知识掌握度，还不自觉地训练了元认知能力，这套“个性化学习引擎”其实是在培养学生“忘掉所有知识后”剩下的元认知能力，具有普适化的特点。

实际上，AI教育并不需要局限在某一学习阶段、某一学科的知识体系，完全可以打造一个跨学科、跨门类、跨阶段使用的“通用知识学习引擎”，也就是说，除了应用在K12领域外，AI教育还可以应用在高等教育阶段，甚至在辅导大学生时比中小学生会更为轻松，无须综合考虑学生的学习动力因素等。

反过来讲，如果市面上的人工智能教育项目只能用于某一单科或只能教K12，就不是基于大数据获取和智能化引擎的“全才”和“通才”，基本可视为基于特定领域专家总结的经验规则的“伪AI”。

三、为什么AI教育项目落地，to B模式比to C模式更容易跑通？当前AI教育项目的商业化进程走向大体分为两大派：

一派是自建场景的颠覆派，试图开发新的测试软件以抓取学生的数据，甚至引入一些把AR（增强现实）、MR（混合现实）等黑科技，其目标是以“AI教师”完全取代真人老师教学，属于“人机对抗”模式，较为典型的是乂学教育的松鼠AI。

另一派是升级现行教育体系、不另创场景的改良派，属于“人机共教”模式，较为典型的是高木学习的AI Tutor。

一般走人机对抗模式最终走的是to C模式；而“人机共教”走的是to B模式。鉴于我国当前AI教育的应用场景主要为教学机构包括全日制学校与培训机构，而非一个个分散的学生；只有让AI去辅助老师备课、上课，嵌入到学生作 业和训练，帮助学生提分和学校提升升学率，才能帮助AI更快落地并且找到盈利模式。

从“全日制学校”应用AI的实践上看， AI能让老师“心中有数（据）”，提升教学的针对性，AI教师实际上相当于真人老师的“智能助教”，可以减轻老师50%的工作负荷量，比如AI帮老师批改 作业，把数据分析的可视化呈现出来帮助老师定制教研方案。因此，在市场推广过程中，AI教育项目不需要担心基层老师的接受阻力，能让老师摆脱“汗水老师” 的局面也是基础教育机构所希望看到的。

由于全日制学校获取的大数据比培训机构更加海量、持续、高频，因此高木学习更看重AI在全国全日制学校场景中的数据价值，积极在全国推行城市合伙人制度，并计划与地方教育主管部门合作推出全国教师AI应用能力培训公益活动。

To B模式中另一大企业客户就是体制外的培训机构，他们所面对的学生付费意愿强、购买力相对旺盛，是AI教育项目获得稳健现金流的必争之地，那么当前培训机构应用AI教育项目开展“人工智能双师班”的效果如何呢？

首先，AI教练能保持教学效果稳定化输出，解决原本老师教学效果不确定的弊端。

其次，AI 提升了老师的工作效率，突破了培训机构因为名师稀缺且流动性大限制培训机构的规模化发展的瓶颈。

再次，比如高木学习的AI帮助学生发掘了“元认知能力”增强学习信心、提分效果明显，帮助合作培训机构提升了续费率，为招生带来便捷。

第7篇：人工智能时代教育的特点范文

关键词：信息检索；人工智能；基于知识工智能技术应用

一、信息检索机制及其发展

信息检索Information Retrieval（IR）是一门致力于如何对大容量信息进行有效地存储与获取的科学。广义的IR通常是指在一定的技术设备环境条件下，对以某种方式组织的信息资源按其表达方式，依据特定用户的需求，制订构造策略，构造检索表达方式以实现检索目标过程的总称。而Information Retrieval System（IRS）则是借助计算机技术手段来存储信息以满足日后信息查询需要的一种检索工具。这里的信息可以是文本的、视频或音频的，但现行的大多数的信息检索系统仍只能以存储与检索文本的信息和文献为主。虽然IR 技术日新月异，但IR的本质自始自终都没有变，变动的只是信息媒体形式、信息检索系统IRS的吞吐能力以及IRS存储与匹配的方法而已。

二、人工智能

近30年来因特网规模呈几何级数飞速发展，人们迫切需要适合于网络时代的先进的信息检索技术。适应快速、准确地检索有关信息，并且能够从大量的网上数据中发现隐含的、有价值的信息，各种智能检索技术、尤其是人工智能技术浮出水面。人工智能学科是涉及数学、计算机科学、控制论、心理学、哲学等学科的交叉学科和边缘学科，其应用领域包括问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定理证明、自然语言理解、人工神经网络和智能检索等。人工智能用于信息检索主要有基于本体论、神经网络、遗传算法、自然语言理解和ID3算法等的智能检索方法。

三、人工智能技术在信息检索中的应用

人工智能研究机器模拟人脑所从事的感觉、认知、记忆、学习、联想、计算、推理、判断、决策、抽象、概括等思维活动，解决人类专家才能处理的复杂问题。它的研究和应用领域包括问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索，以及智能调度与指挥等。

（一）信息过滤技术

过滤包括两方面的含义：一是信息检索技术中的过滤，一般称为信息过滤，如搜索引擎过滤，数据挖掘等。二是网络安全方面的过滤。传统的过滤主要有基于包的过滤、基于应用的过滤和基于文本的过滤等几种。基于文本的过滤实现简单，但缺少灵活性，只能对达到匹配的文本一刀切，无法对文章的语义进行分析。引入了人工智能技术的智能过滤技术能够识别文档内容实现智能化的过滤，同时能减少网络管理员维护过滤系统的负担。神经网络是人工智能范畴中机器学习的一种应用，在许多技术中都有应用。

（二）异构信息整合与全息检索

异构信息检索技术发展的特点包括支持各种格式化文件，如TBXT、HTML、XML、RTF、MS Office、PDF、PS2/PS、MARC、ISO2709等处理和检索；支持多语种信息的检索；支持结构化数据、半结构化数据及非结构化数据的统一处理；和关系数据库检索的无缝集成以及其他开放检索接口的集成等。所谓“全息检索”的概念就是支持一切格式和方式的检索，从目前实践来讲，发展到异构信息整合检索的层面，基于自然语言理解的人机交互以及多媒体信息检索整合等方面尚有待取得进一步突破。

四、应用人工智能算法的视频图像检索系统

目前存在一个新的实现视频图像检索系统的方法。在这个系统中，成熟的人工智能算法将被应用到视频图像的分类、索引与检索中。在本系统中，视频图像的特征选取包括了颜色直方图的计算、纹理的分析及应用运动跟踪算法KLT对局部视频数据进行运动跟踪，这些特征构成了图像特征向量。人工智能算法，包括反馈式人工智能神经网及自适应匹配算法，将会根据这些特征向量对视频片断进行分类和检索。系统的工作区域是一个二维平面，各种视频片断将会根据特征向量的不同，被人工智能系统聚类到不同的区域， 从而实现视频片断的分类和聚集。用户在查询的时候，只要在特定的区域进行放大操作，就可以把视频检索限定在一个较小的区域，从而快速的实现视频片断的检索查询。具体的工作流程可以分为五个阶段：

（一）系统训练阶段

在这个阶段中，系统的人工神经系统将被初始化，并且在系统与用户的交互操作中进行训练，使之适应具体的图像特征向量，更好地实现视频片断的分类与聚集。

（二）视频片断的聚集操作

经过训练的人工神经系统将被应用到视频片断的聚集分类操作中，具有相似的特征向量的视频片断将会被聚集到相近的区域中，不同的片断将会被区域的远近程度来区分开来。

（三）视频片断的检索操作

因为视频片断在上一阶段已经进行了分类和聚集，用户只要在局部区域进行放大检索操作就可以查询到所需的视频片断。从以上的工作流程可以得知，系统对视频的分类与检索有两个核心的环节：第一是特征的提取，即如何选取合适的特征用于表征视频图像；第二是分类使用的人工智能算法，即根据提取的视频特征快速准确地对视频图像进行分类和检索。

（四）特征提取算法

本系统应用的特征提取算法包括颜色直方图，用于分析图像的基本颜色信息，获得图像的颜色分布状况；纹理分析算法，用于图像模式的分析； 然后对于局部聚集的图像应用运动跟踪算法KLT，进一步提高图像的分类准确率。

（五）用于分类和检索的人工智能算法

本系统采用了两种成熟的人工智能算法：反馈式人工神经网，利用分类结果的准确程度对系统的参数进行反馈式调节；自适应匹配算法，利用输入向量对最相似的系统向量进行调节。实验表明自适应匹配算法具有高速准确的效用。

五、人工智能在网络信息检索中的应用

人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。目前，人工智能在网络信息检索领域的应用主要是在以下两个方面：

（一）网络智能知识服务系统

网络智能知识服务系统的设计开发是专门为了解决目前网络信息资源浩瀚而获取难的矛盾。网络智能知识服务系统可分为知识采集系统、智能知识处理系统、智能知识服务系统和知识库四部分。

1、知识采集系统。知识采集系统的主要任务是完成资源的加工整理，完成信息到知识之间的转换功能。

2、智能知识处理系统。该系统是将采集来的知识与知识库中已有的知识进行智能的分类和匹配操作，然后将符合入库条件的知识传入库中。

3、智能知识库存储系统。这是知识库建设的最主要组成部分，同时也关系到知识服务的效果和质量。

（二）智能技术

智能（Intelligent Agent，IA）技术，起始于20世纪80年代，是人工智能技术的一个重要研究领域目前，国外从事智能技术研究的不仅有大学、研究机构和诸多信息技术公司。并且有些智能产品或嵌入智能技术的产品已经投入使用，这些情况表明发展智能技术是一个趋势，它将是克服现有网络检索问题的有效手段。

1、定义。智能是一种软件程序，它使用户通过通信协议进行信息交换，以实现问题的自动解决。一般来说，智能具有如下特点：智能性、性、自治性、主动性、移动性、协作性。

2、智能的作用。智能有着强大的功能，用途也是十分广泛的，通常可分为网络管理、信息管理和优化用户界面。

（三）智能搜索的原理

智能搜索是智能在信息检索中的一种应用，它以用户需求为先导来进行信息搜集和信息加工，根据用户特定的需求以及在一段时期内的偏好为衡量标准来筛选信息。用户界面提供友好的自然语言查询，当用户的查询请求不明确时，智能搜索会利用知识库中的推理机制推断用户的潜在要求，选择与用户习惯最相近的需求进行检索。

六、结束语

人工智能技术的发展是时代对社会智能化需求的体现，而人工智能与信息检索的结合则是人们对信息获取智能化的有益尝试。在信息检索系统中纳入人工智能技术将使传统的信息检索系统具有更好的用户界面、更高的检索效率和更丰富的检索手段。人工智能技术的引入正在使传统的信息检索系统发生了巨大的变化。以两者作为结合点的智能信息检索系统，也将随着这两方面研究的不断发展而更加完善、强大。

参考文献：

1、王娟琴.现代信息检索方法研究[D].武汉大学,1999.

2、施水才.信息检索的核心支撑技术[EB/OL].中国计算机用户赛迪网,2003.

3、贾同兴.人工智能与情报检索[M].北京图书馆出版社,1997.

第8篇：人工智能时代教育的特点范文

关键词：机械工程；智能化；发展

0.引言

有学者专家认为，当今的是继蒸汽机、电气化、信息化后的第四次工业革命――智能化的时代，这次革命将对人们的生产生活带来前所未有的影响。智能化的实质是在信息化的原有基础上，实现产品、管理、技术等的智能化。随着科学技术尤其是电子信息技术的快速发展，科学技术在经济领域的影响越来越广泛，智能化的脚步也逐渐在社会经济各领域得到应用，与此同时也揭示了机械工程的发展方向。机械工程的智能化是我国主要的研究方向之一，对其发展思路和对策的研究是有重要的理论意义和显示意义的。

1.智能系统的概念

所谓的智能系统是指具有（或者部分具有）人类智能或者能模拟（或者部分模拟）人类智能的体系，其主要有以下几种类型[1]：一是人类自身的人脑系统，这是特殊的智能系统；二是人类通过智能来参与的活动系统，如金融系统、体育系统、保险系统等社会系统和社会经济系统；三是人与机械共同协作的人机系统；四是模拟或者部分模拟人类智能的机械系统，如智能机器人系统、智能控制系统、智能图象处理系统、能计算机系统等

上诉的四种系统还可以划分成两种类型，一是“人本系统”，其包括了上文中的前两种系统，是指人类本身的系统；二是“人为系统”，其包括了上文中的后两种系统，是人类为了改造自然而创造出来的系统。“人本系统”是当今生命科学、认知科学以及社会科学的主要研究对象；而“人为系统”则是工程科学的主要研究对象。当然，通常在进行“人本系统”的研究时，要借助“人为系统”来辅助。

在智能系统的开发过程中，不能只从智能化的意义上来要求，这是不利于工程科学技术的发展的；也不能单单从纯科学角度来进行思考，人工智能是无法完全复制人脑的工作思维能力。我们在进行智能系统的构建时，要积极保证该系统在工程科学角度上能从结果和功能上实现人脑的部分职能，不需要求实现途径与人脑智能实现的途径一致。从这些角度来看，只要符合下面要求，我们就可以称为智能系统：

联想记忆；多信息感知与融合；知识表达、获取、存储以及处理；自治控制，即自学习、自相似、自组织、自适应、自维护；容错

以上的是目前智能系统的要求，随着技术的发展，高级形态智能系统还会产生理性和情感方面的要求，这就涉及到了智能化的最高形态――智能生命。

2.智能技术和认知科学是未来的中心科学技术

知识经济是近些年的社会的主题之一，当今社会通常把知识经济称为新经济，其是指智力资源的配置、占有，知识的生产、分配、使用为主要因素的经济时代。换而言之，未来的经济本质就是智力经济[2]。经济的发展决定了科学的发展方向，新经济对知识、智力有着极大的需求，这给当今的经济部门的智能化以及科学技术部门的智能化提出了新的要求，这也是当今科学技术部门和经济各部门的发展方向，加强对智能化的研究是符合社会经济发展水平的，也是促进社会经济发展的重要保障。

经济时代的不同，其相关的中心科学技术也是不一样的，在21初期信息科学技术是其中心科学技术，在其后的中心科学技术将是以智能技术和认知科学技术。在这个大前提下，加强对智能技术和认知科学技术的研究，积极进行机械工程的智能化，可以保证社会经济的发展，保证国家的繁荣昌盛。

3.智能化是电子信息技术的发展方向

3.1.电子信息技术的发展，最终是为了提升人们的生活水平

随着我国的社会经济发展，人们对生活质量的要求不再停留于物质生活上，转而开始向教育、体育、医疗、科技、艺术、文化等精神生活方面提出了新的要求，即使是现有的衣食住行的物质方面，也越来越多的加入了相关的精神因素。电子信息技术的发展和应用，使得人们越来越多的考虑自身精神需求，也就是在生产、生活中越来越多的考虑智力方面的因素。与此同时，社会的发展是建立在人们的相互协作上，人们的协作活动体现在智力信息的交流和共通的合作上的，这就表明推动社会发展、提高人们生活水平就必然要积极促进信息智力的交流与发展。

3.2.信息化、网络化的本质就是智能化

现代计算机技术的发展是智能计算机的设计和制造；现代网络技术的发展是建立智能网络体系；现代通信设备发展是建立智能通信设备体系；现代的家用电器的发展方向是实现家用电器的智能化，在其余医疗、网络教育、虚拟企业、电子商务等等方面都是以智能化为根本发展方向，简而言之，信息化、网络化的本质就是智能化。

3.3.网络化、信息化是通过智能化来得以实现的

现代信息技术中广泛的应用到了人工智能技术，这些都智能化的体现。人类对人工智能的研究历史只有短短的半个世纪，取得的成果却是极其惊人，但是，对人类认知和智能机制的理解一直是困扰人工智能发展的重要枷锁，这是人类面临的最大难题之一。近些年来，所有的人类研究机构对人工智能的研究工作都进展缓慢，甚至出现了停滞，但是这更说明了人工智能对将来社会的重要作用。随着信息人工智能技术在信息技术中的广泛使用，将很大程度上促进信息技术发展，与此同时对人工智能技术的发展也极大作用。

4.机械工程的智能化对策

4.1.智能化产品是未来机械企业产品的发展方向

我国当前的机械工程企业需要积极的进行产品结构的调整，传统的观念认为机械工程企业只是生产资料的生产部门之一，这种观念在当今的市场经济体制下是极其落后的，严重制约着机械工程企业的发展壮大。机械工程企业不但可以进行生产资料需求的满足，还可以进行人们生活需求的满足。我国机械工程企业在进行产品结构调整时，不论是进行生产资料的产品生产还是消费品的生产，都应该将包含智能信息技术的机电产品放在优先位置。比如在进行加工设备的选择时，要优先考虑包含智能信息技术的多轴数控加工机床；在进行消费品的生产时，可以优先选择机器人宠物。智能化产品拥有广阔的市场前景，索尼公司致力于娱乐机器人的开发，旗下的一款娱乐机器狗――“爱宝”在世界范围内广为销售，为索尼公司带来了海量的经济效益。

4.2.机械工程企业的管理过程要向智能化发展

智能化管理是当今机械工程管理的重要思路，对机械工程企业的管理方式产生了重要的影响。它使得原有的交叉式、多层次管理方式转变成了阶梯模式的管理方式；使得原有的人力管理为主成为微机管理。通过智能化管理系统来进行机械工程企业的生产、销售等活动的检测，并积极跟进检测结果来进行修正，保证了企业管理的及时性和有效性，保证了管理信息的透明度，还极大的降低了人力资源的浪费，降低了人为因素对管理的负面影响[3]。

科技技术的不断发展进步促进了当今社会管理模式的不断发展，智能化管理模式的不断推广，可以有效的提高机械工程企业对市场环境的检测，保证了决策的有效性，有利于规避存在的风险，保证企业的健康发展。

4.3.机械工程企业的设备要向智能化发展

随着科学技术的不断进步，智能化在机械设备中广为体现，机械设备都朝着自动化、智能化、科技化方向发展。机械设备的智能化可以有效提升管理智能化的进程，促进管理水平的提高。机械设备的智能化使得设备的参数可以及时有效的反馈到工作人员身边，保证了机械设备的有效运行，一旦出现故障，智能化系统可以进行警示并且做出相关的停机、断电反应，保证了设备以及生产安全。

4.4.科学技术的发展方向是智能化

科学技术的智能化是实现产品智能化、管理智能化、机械设备智能化的基础保障。科学技术智能化在当今的机械工程生产过程中广为应用，如微显微技术、远程控制技术、导航技术等。

机械工程在不同的生产领域其相关的产品、生产设备、生产技术要求也不一致，其相关的智能化发展模式、发展目的也不一致，这意味着不同领域的机械工程生产需求的智能化也是不一样的。在进行科学技术的智能化应用时，要根据行业特点和生产领域特点，适当的进行技术、设备的选用，保证智能化生产的有效性，保证机械工程智能化的顺利进行。

5.结语

智能化是当今社会科学发展的必然方向，其对我国经济的发展、人们生活水平的提高等方面有重要的影响。在机械工程行业中加强智能化发展，需要我们从生产产品、管理、机械设备、科学技术的智能化入手，积极根据行业领域特点进行合理的智能化技术的选择，保证智能化工作的顺利进行，保证企业经济效益的提升。

参考文献：

[1]孟玄.论机械制造的智能化技术发展趋势[J].科技致富向导.2011（24）

[2]赵志明.机械制造技术的发展及其智能化技术发展趋势[J].中国新技术新产品. 2011（03）

[3]隋晓堂.关于机械加工智能化发展趋势的探讨[J].黑龙江科技信息.2010（17）

第9篇：人工智能时代教育的特点范文

[关键词]人工智能技术；会计信息系统；财务会计信息管理系统

随着人类社会科学技术的发展，公司在买方市场中面临着复杂多样的个人需求。到目前为止，传统的会计信息系统在手工或计算机计算的基础上输出的一般会计信息已不能满足个人会计信息的需求。为了满足买方市场的个人需求，满足企业决策者的信息需求，有必要在物质经济阶段设计规范的会计信息系统，以定制和完善人类经济中的会计信息系统，将使用会计信息作为向量的传统会计报告表格转换为自定义会计报告表格。因此，在“互联网+”背景下，笔者考虑了人工智能如何参与构建买方市场中用户需求各个阶段的人类经济发展会计信息系统，从而带来了新的思路。

1.人工智能对会计的影响

人工智能对会计业务的影响不仅取决于会计业务的阶段和人工智能的发展，还取决于不同国家和地区的社会和经济发展。迄今为止，国内外会计学者已就人工智能对会计工作的影响达成共识。大范围、高频率、标准化和清晰规则的会计任务将被AI取代，具有价值和专业判断力的会计任务将与AI共存。“互联网+”和第四次工业革命中的去中心化与区块链的瓦解以及信用损失导致共享经济的诞生。在去中心化信任结构下追求共享价值成为共享经济的新顶峰，并采用系统的整体方法为会计去中心化信任结构下的利益相关者或组织提供有价值的会计信息。因此，作为未来研究的核心，利用人工智能将是会计师能力的延伸，并将在分散的信任结构下使用系统理论的整体方法来完成和实现智能会计功能。

2.人工智能的发展

人工智能扩展了计算机功能，它通过认知表达、机器学习、知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动编程等为机器人提供智能模拟，从而实现人类智能。这个定义清楚表明，人工智能与思维科学之间的关系就是实践与理论之间的关系。自1956年在达特茅斯会议上首次提出，人工智能的定义经历了三个阶段的发展，并塑造了自然科学、社会科学和技术科学的交汇处。它也是技术创新和社会发展的产物。它从人类思维的角度处理逻辑思维、形式思维和鼓舞性思维。基于这三个思想，人类构建了AI符号，联想和行为智能，AI标准逻辑、模糊逻辑和符号逻辑。我们在标准逻辑和基于模糊逻辑和符号逻辑的强大人工智能的前提下开发了弱人工智能导致生产力要素和结构发生破坏性变化，使人们从就业中解放出来。以创新的人工智能作为其开创性技术的第三次工业革命意味着人类社会已进入基于信息不匹配的以人为中心的经济阶段。鉴于马斯洛对自由竞争的理论编码顺序要求，默认要求值具有信用币总数的特征，而高要求值具有非信用币总数的特征。人类社会已经进入了信息对称、以人为本的经济发展阶段。买方的销售市场工作经验要求利用价值来对第三方数据进行定量分析。为了更好地突出公司财务信息的作用，有必要根据所需使用值的总数对具有不同理论和逻辑的人工智能技术进行预处理，并将其应用于公司财务信息管理系统，基于人们使用价值的定制企业财务信息取代了基于类型使用价值的标准化财务会计信息管理系统。本文明确指出，当今收费的关键缺陷在于当前的收费信息内容简单，与客户关系不密切。对于客户而言，决策供应是必需的。顾客将不再购买公司制造的物品，而只会购买公司制造的自己必需的物品。这进一步提高了资源分配率，降低了企业成本，有利于创造最大化利润使用价值。财务会计改革与创新的基本方向是，根据信息时代的客户经验，以及对财务会计和监督目标的新认识和定义，在特定的两个层次上使企业的使用价值最大化。

3.会计信息系统开发

在当代科学技术进步的背景下，财务会计信息管理系统与计算机信息管理系统相同。后者使用电子计算机作为关键的专用工具来收集、存储和解析用于财务会计的各种财务会计数据信息，并提供会计审计、分析和服务项目。与管理决策相关的财务信息的实质是将财务会计数据转换为财务信息，这是公司信息管理系统的关键子系统。财务会计信息管理系统在我国的应用可以追溯到1980年代。它最初是由公司建立的，随后出现了用友、金蝶等会计软件，极大地推动了财务会计的发展趋势和进步。在1990年代中期至后期，传统财务会计计算的缺点逐渐显现出来。业务不再满足单一会计功能，不仅限于诸如簿记和报告输出之类的基本要求，而且对相关的业务收益、成本等具有更大的影响。随着对信息需求的增加，原始财务软件正逐渐过渡到高度集成软件，例如ERP，因此，全国各地的财务软件供应商也已转变为ERP供应商。随着信息技术的发展，ERP财务会计信息管理系统也进入“互联网+”时代，我国的财务会计信息管理系统逐渐发展成为财务管理信息系统。在大数据背景下，许多文献从各个角度对财务会计信息管理系统进行了新的探索，并明确提出了新的规定。商业管理财务信息是当代信息技术在公司财务中的应用，提出企业会计信息系统应由业务架构、数据架构等五部分组成。会计信息系统必须合法化，其主要途径是建立专业的会计法令和制度，加强会计法制建设。

4.基于人工智能技术构建人本经济阶段企业

4.1会计信息系统

为了在第四次工业革命时代促进人类经济的发展和现代基础信息技术的传播，从信息不对称和信息的角度讨论在人类经济阶段建立企业会计信息系统的问题。信息内容非对称理论是经济发展中的“企业财务信息管理系统人工智能技术”。高新技术的自主创新和发展趋势不仅促进了人类社会的发展，而且信息的不对称也促进了以人为本的经济发展。信息的不对称已经取代了基于化学物质的经济发展。社会经济的发展促进了以人为本，这意味着基于人力资源使用价值的财务会计基础理论和定制的财务会计信息管理系统已经长期取代了基于使用价值类型的财务会计基础理论和标准化的财务会计信息管理系统。在以人为本的信息经济发展不对称的环节中，以客户为中心的企业关联方合同的特点决定了以人为本的企业财务会计信息管理系统的基本理论。

4.2集中的以人为中心的经济实体

构成了集中的以人为中心的企业会计实体的假设。以人为本的经济实体存在的连续性形成了以人为中心的企业会计可持续经营的假说。马斯洛的买方市场订单的需求价值度量属性确定了以人为中心的企业会计的全货币假设。人类经济发展的规律性决定了人类经济发展的周期，而循环又决定了基于人的企业的固定会计期间的假设。由于会计的性质决定会计目标，因此，以人为本的公司会计信息系统的理论确定了有关以人为本的公司会计目标决策的有用观点。会计职能由会计目标确定，以人为本的决策和公司会计目标从有用的角度确定了积极反映和控制的以人为本的公司会计职能。根据会计功能设计的会计程序和方法，将质量序列需求值与买方市场的信息不对称性结合起来，具有跨货币量化的特征，由此可以推断出适当的会计准则。顺序作为买方的市场质量，形成需求值，会计组织程序和方法标准化。因此，本文将以人为中心的会计要素划分为专门的分工，形成的会计等式为“基于人的价值资产=基于人权的权利”。低水平(基本)的需求价格适应编程的会计功能，生成结构化的会计数据，而人工智能完全取代了会计工作。高需求值的特点是非本国货币价值量化，适应非过程会计功能，生成非结构化会计数据，并且人工智能不能完全取代会计师的工作。在基础层中，计算模块添加计费计算子模块，数据库模块添加计费数据库子模块，存储模块添加计费存储子模块。平台层添加了三个子模块：经济业务识别、会计语言处理和会计业务处理。在服务层中，会计工具和技术服务增加了三个人工智能验证工具，用于会计计量和标准逻辑，模糊逻辑和符号逻辑，并增加了会计结构数据库和会计非会计信息，可以反映会计信息的作用。

4.3信息对称的人本经济阶段的“人工智能+企业会计信息系统”

科技革命促进了当代技术实力的发展，从而完成了以共享经济模型代替不对称理论的经济发展。我们可以通过区块链技术构建去中心化结构下的以人为本的财务会计基础理论和财务会计理论创新的财务会计信息管理系统。数据共享平台的建立改变了原有的传统方式，在共享经济模型中，智能参与者将以客户为主导，从而创建一个超越合同的实质性财务会计信息管理系统。区块链技术共享经济模型的主题将规定新的区块链技术公司的会计主题的假设，新的区块链技术共享经济模型的参与者可能具有长期运营标准，或者可能会发生变化。

5.结语

本文分析了根据以人为本的经济阶段信息不对称和信息对称环境下的管理会计理论，创造性地构建了第三、第四代人工智能相结合的会计信息系统。工业革命在信息不对称的以人为中心的经济中，以“企业+区块链”为基础构建“企业会计信息系统+人工智能”；在以人为中心的经济阶段，以“本地区块链+企业”为基础围绕“对称信息”建设“人工智能+企业智能会计信息系统”。本研究为探索人工智能与会计工作方法的创新整合以及会计领域的改革提供了理论依据和经验参考。

【参考文献】

[1]丁胜红，胡俊.人工智能技术下会计信息系统的构建[J].财会月刊，2021(08)：98-102.

[2]戈闯.会计信息化对财会教育的影响[J].中国科教创新导刊，2013(31)：67.

[3]成瑗.采购业务核算的智能化信息处理研究[D].天津商业大学，2010.

[4]李萌.会计信息处理智能化研究[D].天津商业大学，2007.

[5]唐杰，李华丽.基于政府会计制度的高校会计信息系统调整方案设计[J].财会通讯，2020(01)：163-166.