人工智能时代下的教育精选(九篇)

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第1篇：人工智能时代下的教育范文

关键词：智能时代；会计人才；高校

纵观现如今人们的生活，智能产品已经无处不在，正一步步的改变着大众的生活方式，比如一部智能手机就可以处理很多业务。许多行业也进入了智能化工作时。就会计领域而言，以德勤为首的四大会计师事务所相继推出财务机器人来完成基础会计工作，给会计行业带来了巨大的挑战。

一、智能时代对传统会计工作的影响

（一）改变了会计工作方式，提高了工作效率

近几年的时间里，需要会计人员处理的工作因为智能化的发展同样发生了变化，企业通过建立财务账套系统，日常发生的发票开具、费用报销、凭证填制等业务都可以在财务软件上操作，期末账簿和报表可自动生成；货币结算时也可以通过互联网进行转账。简单的会计工作由于这些变化摆脱掉时空的束缚，不仅可以缩短会计人员的工作时间，工作效率也能有很大的提升。

（二）会计人员工作岗位发生变化

财务机器人的应用取代了处理基础财务工作的人员，使会计人员免于重复基本业务。更多的会计人员将转型到有价值的财务分析、财务决策以及其他管理岗位中。这就需要财会人员具备商务数据挖掘、财务数据分析处理、财务决策和企业管理等能力，能对报表和数据进行深刻解读，提取数据背后的信息，并把这些信息变为对企业经营策略的制定有用的信息。

（三）降低了财务风险，财务数据更加精准

智能机器发生错误的概率微乎其微，未进入智能时代前的会计工作中会有大批量的财务数据需要进行人工处理，不但枯燥还及易出错。人工智能在会计领域的应用保证了会计信息的真实和完整，而且还可以快速选取各种决策所需的相关数据和信息，大大降低了以往人工分析数据差错、数据不全面和数据分析结果滞后造成的财务风险。

二、智能时代会计人才培养存在的问题

（一）会计学专业课程设置存在缺陷

1.财务核算类课程比重偏大。目前大多数大学的会计学专业课程都侧重于财务会计，不够重视财务分析与财务管理，会计核算类课程多，且课程之间重复的内容比较多，这种传统的以财务会计为中心的课程体系已经不适应智能时代对会计人才的需要。2.缺少数据分析课程。智能时代下，财务机器人的应用会使会计数据自动生成，无需会计工作者进行手动计算。公司的财务分析、决策和其他管理工作会需要会计人员来进行，但目前会计学专业缺少数据分析类相关课程的设置，几乎没有学生拥有对财务数据的分析能力。3.理论知识的传授多过实践能力的培养。很大一部分大学的会计学专业都强调理论教学，对实践教学重视不够，导致很多高校学生毕业以后不能把所学的知识很好的应用到会计实际工作中。4.跨学科类课程设置不足。学科交叉是智能时展的主流方向，要把复合型会计人才列为当前各高校的培养目标。而目前，与其他专业学科设置课程整合是会计课程体系没有涉及的领域，各高校的会计学专业毕业生不能实现智能时代对会计复合型人才的需要，只掌握了单一的会计知识。

（二）缺少对学生自学能力的培养

会计是为社会生产活动服务的，必将随着社会的发展而不断变化，所以学生只靠在学校获取的知识是远远不够的，但目前高校教师的传授知识的方式只是讲授这一种，学生没有任何思考过程，只是把知识听了一遍，并不能使他们的自主学习能力有所提升，导致学生在工作中不能很好的适应环境、内容和工作方式等的变化。

（三）应用型师资不足

会计是实践较强的学科，若教师缺少实践经验，就不能很好的培养学生的实践能力。目前很多高校没有重视对应用型教师的培养，而是一味的鼓励教师进行学术研究，这对培养企业需要的会计人才极为不利。

（四）缺乏职业素养教育

职业素养是从业者按照职业岗位要求养成的行为习惯和良好作风，它是工作人员在从事其专业相关的活动中所表现出来的综合素质。会计职业素养就需要每个会计工作人员对会计这个职业有着崇高的理想和信念，遵守会计行业的纪律，履行其责任与义务，不断提升自己的职业技能，对这份职业充满兴趣，并保持良好的工作态度。目前高校对会计学专业学生的培养只停留在知识教育层面，忽视了对会计职业素养的教育，教学方法和考核方式缺乏多样性，各高校毕业生还没有实现智能时代对会计职业素养的要求。

三、智能时代会计人才培养改革策略

（一）完善会计学专业课程体系

1.减少财务核算类课程比重，增加数据分析类课程。高校在制定会计学专业人才培养计划时，要减少会计核算类课程所占的比重，增加管理会计、财务分析、风险分析、财务管理以及内部控制等课程比重。同时像财务分析、数据处理、挖掘业务数据这类有助于提升学生数据分析能力的课程需要增加到必修课中，以提升会计人员的数据分析能力。2.增加实践类课程，鼓励学生顶岗实习。高校不能仅限于传统的理论教学，与会计有关的实践课程的比重需要提高，比如用友、金蝶在财务中的应用，大数据与可视化在会计学中的应用，企业风险分析案例等课程，为了增长实战经验使学生的实际操作能力有所进步。还要与会计领域中已经开展智能化工作的企业进行深度合作，让学生到真实的企业会计工作岗位参加实习，积累工作经验，更好地将理论与实践结合，保障学生毕业后能更好地适应智能化的工作模式。目前市场需求的会计人才与高校培养的会计人才不一致，高校可以通过调查企业对会计人才的需求方向来培养符合市场需求的会计人才。同时高校还应该定期聘请合作企业的优秀财务工作者为学生开设智能时代会计知识的讲座，提高学生对智能会计工作的了解。3.开设学科交叉课程，注重复合型会计人才培养。随着移动互联网、大数据、人工智能、云计算等新技术在会计领域的应用，会计人员的综合素质必须适应市场的需要，会计人才不仅要有会计理论知识，还要掌握诸如管理学、经济学、金融学、法学、统计学、数据分析以及计算机程序设计等相关知识；不仅要具备会计业务处理能力，还要具备创新、团队沟通、组织协调、判断决策、持续学习等智能机器难以复制的能力。因此，在高校会计学专业开设学科交叉课程，培养复合型会计人才至关重要。具体做法是，在公共基础课程模块应开设人文素养、计算机编程和数理统计类课程，对学生进行厚基础、宽口径的培养。在专业基础课程模块应开设经济管理、金融、财经法规和会计职业道德类课程，融入思政元素，培养学生一定的协调管理能力和良好的会计职业价值观。在专业核心课程模块应该增设大数据会计分析、大数据财务决策、新技术与经济一体化发展等课程。

（二）创新教学以及考核评价方式

高校要不断更新教育理念，应以学生的创造性思维为中心，努力提高学生的自主学习能力，加强培养自主解决问题的能力，实施以教以学生为本，教师主导的教学模式。可以利用互联网上的慕课、微课采用线上线下结合、小组讨论、案例分析、实践操作、竞赛等多种教学方法鼓励学生积极参与教学过程，以此增加独立思考的机会，对学生形成良好的终身学习习惯有很大的好处。同时，学习不只是结果考查，要重视对过程的评价，把对学习过程的考评比例提高。可以采用提高平时作业质量、课堂表现在课程学业成绩中的比重，还可以将学生参与小组讨论、操作演示、课后与老师互动等情况的表现纳入考核评价范围。

（三）建设应用型师资队伍

高校会计专业教师在会计人才培养中担任重要角色。智能时代下，会计工作方式发生了巨大的变化，相应的使会计学科体系的内容也出现了改变。作为引导者，高校会计专业教师应自发的地学习与智能时代相关的理论知识和实践知识。与此同时，高校也应该积极为教师提供学习新知识的渠道，可以聘请实务界人工智能专业人员为教师开设大数据、人工智能、信息技术、财务共享等培训讲座，开拓教师的视野，提升教师的理论水平；还可以分批选派教师到行业内优秀的企业进行挂职锻炼，在企业工作中了解人工智能对会计工作的改变，练习操控人工智能进行会计工作，教师要不断地学习实践来适应智能时代，为后续培养适应智能时代的高素质会计人才提供有力保障。

（四）强化职业素养教育

会计学专业是按照企业对会计人员的需求而设立的专业，满足并且符合经济社会以及会计行业的发展要求是各高校培养会计人才的首要目标。智能时代的到来，以往的会计核算能力就已经不是会计人员的核心竞争力了，对会计人员有了更高的职业素养要求。1.培养学生的管理能力。智能时代已经不再需要财务会计，逐渐变为对管理会计的需求，高校也要考虑这一点，提高学生的综合管理能力。作为一名企业的财务管理者，既要拥有一定的会计专业知识，同时还要具备沟通、团队协作、分析研判以及决策等能力。高校可以开展模拟企业管理竞赛或开设模拟企业管理课程，通过搭建标准工作流程让学生感受企业财务部门管理层的日常工作，以及管理人员的工作内容。还要鼓励学生通过参加社团和学生工作组织来锻炼自己的组织管理、团队协作和决策等能力。2.提升学生的创新意识。高校要使学生感受到良好的创新氛围，为学生搭建好创新平台，让学生积极参加“互联网+”大学生创新创业竞赛，指导学生申报大创项目。此外，教师引导学生开展科研项目，在科研中发现创新点，提高教学质量，学生的创新意识也能得到培养，开拓视野，让学生紧跟会计行业发展变化的步伐。3.加强学生的会计职业道德教育。虽然目前高校已经开设会计职业道德的相关课程，但社会上的会计造假案例仍不断出现，因此在高校还应进一步强化会计职业道德教育，从源头入手，在学生时代就要让他们了解职业道德的重要性和违反职业道德的严重的后果，树立正确的会计职业道德观，提高辨别是非的能力、抵抗诱惑的能力，自觉抵制不良社会风气，维护会计的职业尊严，促进良好的会计道德观的形成。

四、结语

智能时代会计人才培养问题已成为我国人才强国战略的重要组成部分。在人类的不断进步下，社会管理领域也会被智能科技产品一步步的占据。因此，智能时代下会计人才培养问题的研究也不是一劳永逸的，培养教育会计人才的内容也要不断进步，使智能技术不断为会计工作带来便捷。

参考文献：

[1]陈小芹.人工智能时代会计人才培养模式[J].商业会计,2019,657(09):127-129.

[2]吴媛媛.人工智能时代会计人才培养新模式探究[J].时代金融,2018,717(35):192.

第2篇：人工智能时代下的教育范文

提到人工智能，我们应该不陌生，目前已经有很多智能产品进入到我们的生活，如智能手表、手环等这类可穿戴的设备，更吸引眼球的无人驾驶和服务机器人也都慢慢进入我们的视野。

根据VentureScanner的统计，截至2016年初，全球共有957家人工智能公司，美国以499家位列第一。中国人工智能领域约有65家创业公司获得投资，合计29.1亿元。相对于全球人工智能市场，中国人工智能市场依旧是一个有待进一步开发的市场。

巨头纷纷布局人工智能，行业技术却有待提升

如今，全球有近千家人工智能公司，覆盖到62个国家的语音识别、手势控制、虚拟私人助手、语音翻译和智能机器人等十余个产业，基础技术、人工智能技术、人工智能应用构成了人工智能产业链的三个核心环节，而国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。不论是国外还是国内的科技巨头和风投机构都在布局人工智能这条产业链，以寻求占得人工智能市场一席之地。

全球AI阵营：3月份的谷歌阿尔法狗机器人大胜围棋高手后，令谷歌名声大噪，也将人工智能再次推向全球热浪中。在无人驾驶汽车方面，谷歌无人驾驶汽车测试历程已超过200万公里，并对其不断地测试和改进；微软在人工智能方面的技术研究投入已超过20年的时间，其人工智能机器人小冰是人工智能伴侣虚拟机器人的生态模式；Facebook的聊天机器人“M”，是基于其用户和社交形态而成的智能助手，除了能够回答用户问题、查阅信息外，还能够帮助用户完成一些生活操作，如购买商品、餐厅定位、安排计划旅行等。

由谷歌、微软和Facebook为代表的全球AI市场，在语音识别、机器视觉等产品上有了丰富的研究、开发，而在人脑科学、深度学习感知等领域上的研究也在不久会有所突破。

国内BAT巨头阵营：百度的人工智能技术体系包括百度研究院、百度大数据、百度语音、百度图像等技术，而百度在人工智能上的投入力度很大，且其技术在国内处于领先地位；阿里的人工智能是在其DT和附能话术体系下展开的，阿里目前有小Ai、小蜜，是以阿里云为基础的业务蓝图的生态模式；相对于百度、阿里，腾讯在人工智能方面进展相对比较缓慢，目前推出了Dreamwriter和微宝等产品。

然而，纵观国内外人工智能领域的市场，巨头们在人工智能领域都已布下棋局，但是巨头们的人工智能都是在为企业自身以及企业相关业务进行服务。目前的人工智能市场，大多数的企业都还存在一定的技术难关，尤其是初创企业。这些企业急切需要一些人工智能技术服务来为自己提供技术支持、帮助。

此外，对于很多正处于转型的企业来说，他们处在需要人工智能技术服务来加快信息化建设的关键时刻，自身没有技术优势和人工智能技术基因，发展就会受到限制。

企业信息化建设需求紧迫，AI技术服务商纷纷现身

互联网时代下的经济发展，企业要转型就要加快信息化建设，而让信息化技术来转变企业业务需求的方法无疑是具有很大的操作性和实用性的。然而，很多传统企业自身没有IT新技术基因，自己再投入资金来研发、培养团队这不太现实。所以这些传统企业更多的是想要依靠拥有AI技术优势的企业来提供技术服务，这个急迫的需求则推动了国内AI技术服务市场的发展。

在人工智能风靡全球的浪潮下，随着国家对人工智能公共创新服务领域的不断重视，并提出多个政策鼓励、支持，人工智能这块市场出现了为各个行业提供人工智能解决方案的服务商。这类智能机器人的服务企业定位很明确，就是为行业人工智能开发多样化的产品功能，产品差异化也很明显，这能够为行业工作模式带来快速的改变和发展。

1、提供智能语音技术的服务：在智能语音技术方面，科大讯飞股份有限公司的讯飞“超脑”在语音识别、语义理解、口语翻译、机器评测方面上取得了一定的应用成果，其智能语音核心技术在国内智能语音上也是数一数二的企业。

在今年的安徽两会上，科大讯飞的智能会议系统正式亮相，会议代表手持话筒在现场发言时，屏幕上能够快速、准确的、实时的显示相对应的文字，满足了会议的图文直播需求。因此，人工智能在语音识别、口语翻译上的应用范围广，能够为企业的办公方式带来很大的便利。不过他们在语音技术上，尤其是机器人对地方方言和口音的识别依旧存在着不足，因此，技术服务商还是要加强对AI机器人的语音培训。

2、提供人工智能引擎平台的服务：在传统行业的智能化服务上，目前，厦门快商通科技股份有限公司和上海智臻智能网络科技股份有限公司都提供了较为完整的技术解决方案。厦门快商通科技股份有限公司主要研发的平台为小快人工智能引擎平台，重点在人机交互领域进行平台技术输出。此平台是在开放小快自身核心语义理解和交互能力的基础上，针对第三方开发者建立的基于“云端”智能的网络虚拟机器人服务平台。

快商通将小快人工智能引擎平台的智能服务引擎和管理平台放在“云端”，客户通过SDK、API、第三方应用等渠道接入小快人机交互引擎平台，客户可以随时调用云端智能机器人的语音识别、智能应答等功能，并可根据需要定制机器人知识范围，实现智能服务机器人交互技术的远程接入。

目前，小快人工智能引擎平台已在智能客服、智能教育、医疗领域成功落地，获得大规模技术调用。其简洁、高效、智能的技术输出方式，使得快商通在智能家居、电子政务、自媒体、游戏、教育等领域迅速积累了大量用户资源。

3、提供物联网人工智能的服务：在物联网人工智能方面，北京云知声信息技术有限公司的“云端芯”，围绕自身智能语音识别和语音理解等核心技术优势来打造的生态体系。利用大数据为各个产品方案实现落地，并收集的数据经过大数据处理转化成最终服务，目前在家居、汽车、医疗和教育等领域有所应用，在国内的后装车机市场70%的自主厂商的语音交换皆由云知声提供技术服务。

4、提供智能家居方案的服务：浙江风向标科技有限公司的“VANE”，主要是应用在智能家居上，可以进行个性化的生活场景定制，在一定程度上为用户的家居生活提供智能化服务，但相对来说，应用在家居场景服务中的产品种类还是比较少的，功能也比较简单。因此要真正实现智能家居还需要技术服务企业开发出更丰富的、智能化的产品功能。

5、提供多种AI技术融合的服务：北京捷通华声科技有限公司的灵云全智能能力平台，将智能语音交互、图像识别、语义理解、生物特征等技术进行整合，解决企业的具体需求。

可以说，国内不断涌现出来的人工智能技术服务商在语音识别、翻译等方面上都有技术优势，并在产品开发上耗费了多年的研究准备时间。在发展前期瞄准了可以发挥自身技术优质的行业领域，利用人工智能技术来帮助更多企业解决行业痛点，同时又能够使自己在国内人工智能市场上站稳脚跟。这符合当前我国人工智能市场不太成熟的行情，也能够使创业企业在摸索中成长。

AI技术服务商为企业在转型中的信息化建设提供了很大的动力和支持，而企业在转型过程中，首先改变的是业务办理方式和营销方式。传统企业在业务中常常要与消费者进行直接的沟通与交流，因此企业在售前售后的客服团队人数数量是庞大的，工作量一般也会很大；传统企业的营销方式要与时俱进，依旧离不开互联网思维，而人工智能服务商无疑可以为企业解决这些难题，提高其工作效率和营销决策的准确性。

企业客服市场需求大，或能借力人工智能起飞

根据艾媒咨询的统计，目前国内的客服市场规模已超过千亿，而随着移动电子商务和O2O市场的发展，国内客服市场将从传统PC端和电话客服的工作方式中逐渐转向移动客服，客服市场潜力巨大，也使更多人工智能技术服务商争相进军，争抢市场的一杯羹。

为企业级用户提供服务的智能机器人厂商，其定位很明确，就是专门针对智能客服机器人领域进行优化，以寻求在企业客服服务中占领市场，其开发的产品功能模式多样化，也能够为部分人群的工作模式带来积极的推动作用。

模式一：智能客服机器人或插件服务

云问是一个智能客服机器人SaaS服务平台，可以通过机器人问答来模拟人工客服为用户提供客服服务。晓多机器人，从2013年7月开始在淘宝卖家服务市场上线旺财客服机器人，能够模拟真人以自然语言与买家进行对话。

这一模式在一定程度上就已经初步解决了企业在客服上的问题，尤其是电商企业的客服人员面对大量的客户咨询，会出现来不及回复和重复回答问题等情况，将重复的、简单的问题交给智能机器人可以节约时间并节省人力成本，不过他们并没有深入到企业客服领域的其他方面。

模式二：机器人客服+人工客服+工单系统

该模式下的七鱼、智齿科技、爱客服等服务商，在机器人客服上，通过智能机器人智能解答客户问题，提供永不离线的客服服务，可以降低80%的客服人力成本；在工单系统上，则支持多种方式创建工单，为跨部门协作和问题及时跟进提供了便利服务；为企业提供统一客服工作台，为客服提供客户画像、问题分类、历史会话等繁杂问题的简化集成。

这一模式为企业搭建了智能的、多渠道客服系统，通过大数据实现企业对用户的细分，实现智能化管理，在一定程度上改善企业和用户的关系，促进企业更好、更快地发展。进一步拓宽了人工智能技术为企业客服提供的服务。不仅实现机器人的智能客服，还完善了工单系统，为部门之间团结协作提供便利。

模式三：呼叫中心+机器人客服+人工客服+工单系统+大数据挖掘

快商通、Udesk、小能科技等服务商将呼叫中心+机器人客服+人工客服+工单系统模式作为自己的产品模式，不过Udesk、小能科技的人工智能技术是与云问达成的合作。快商通的人工智能技术则是自主研发。这种模式下的人工智能技术在呼叫中心的应用是实现自助服务、人机融合、运营支撑，可以很大程度上地节约了人工成本，同时快商通在现有的客服体系中采用大数据挖掘模式，并且利用大数据分析了解用户需求、解决营销问题。

在客服工作处理上，大部分的简单、高频、重复性问题交给客服机器人处理，小部分无法解决的则转交给人工客服。通过精准地理解客户问题并匹配最佳答案从而提高回复准确效率，同时通过机器人在线解答重复率高达80%的问题，从而减轻人工座席负担，减少企业的客服人工成本。

在数据营销解决上，通过海量行业数据的收集、分析，为企业提供行业营销推广热点、价格定制等解决方案，实现企业的PC端、移动端一体化的数据营销。这对企业来说可以快速的实现营销决策，但是也要结合实际的市场行情来做出判断，不能过度依赖于人工智能。

这一模式很好地利用了人工智能在行业的客服方面提供高效率的工作服务，同时又运用大数据分析为企业提供营销，这在一定程度上能够实现企业的信息化建设与发展，更好地应对市场的变化，及时作出营销决策。

随着移动互联网的发展，企业的客服需求越来越大，人工智能能够解决传统呼叫中心因人工客服人力成本耗费大、用户等待时间长、客服渠道繁琐、接入方式繁杂等痛点，从而为企业提高运营效率、降低软件的使用成本，使企业能够更好地实现转型，朝着信息化建设方向快步前进。

人工智能普及速度加快，技术服务商成幕后英雄

第3篇：人工智能时代下的教育范文

双方将在消费类及企业级市场进行全方位的合作，在云网融合、大数据、物联网、人工智能等领域进行服务与生态的创新，在深度服务共同客户群体的同时，通过战略联盟的方式合力开拓新生市场，共同提升客户服务价值。

携手打造创新生态体系

两家强强联合，不禁让人眼前一亮，细思量，却又在情理之中。根据协议，鹏博士集团和京东集团将基于各自的优势资源，在线上信息服务、线下营销与服务交付、国际化市场开拓等方面展开深度合作，同时在重点领域合作进行技术创新实践，通过构建创新的生态体系共同发展新客户。双方计划有序对接产品线，以达到资源整合营销的目的，并在线下营销服务渠道方面，实现资源共享、紧密协作，探索创新的服务交付模式。

鹏博士集团互联网接入业务覆盖超过1亿户、3亿人口，在网用户超过1400万户，具有强大的互联网接入的线下营销与服务能力。同时，鹏博士集团为广大用户提供视频、教育等线上媒体内容服务。此外，鹏博士集团正在加快国际化步伐，未来五年将贯彻执行“全球家庭运营商”的发展战略。

京东集团长期深耕B2C电商市场，并且在互联网金融、人工智能技术、云服务等领域占据行业领导地位。而作为支撑集团整体信息系统的基石――京东云，则在“互联网+”和新“十三五”规划的时代背景下，向全行业全公众开放了积累多年的云计算、大数据、电商、物流等技术和经验优势，向全社会提供更稳定、安全、便捷的云服务。

基于双方战略合作框架协议，鹏博士集团私有云还与京东云签署了云网合作落地协议。双方将在云网融合服务、行业云应用场景落地、私有云及混合云市场开拓、云网融合基础设施建设等方面进行资源整合，实现业务协同互补，共建新的生态体系。

双方的云网合作将基于鹏博士集团与京东集团在网络和云计算领域的优势积累，首先攻克各行业场景应用实际落地的难题，高效交付创新行业云服务。鹏博士通过Open-NCloud全球云网平台将全球网络资源和IDC虚拟化、智能化并通过API开放，与SaaS服务提供商一起服务最终客户，提升SaaS交付效率。京东云提供面向行业场景的云服务技术方案、云服务部署与运维能力。

双方共同打造面向重点行业的行业云解决方案及服务，为客户提供具有更优应用体验、更佳服务质量的云服务。与此同时，针对电商、金融、制造、医疗、教育等重点行业的客户实际需求，双方还将合作开拓基于云网融合创新服务模式的私有云和混合云服务市场，从云服务安全性、高可靠性、跨地域连接、法规遵从等方面实际出发，满足企业客户互联网时代下飞速变化的需求。

此外，基于Open-NCloud全球云网平台等资源，双方将开展新一代网络与云服务交付技术与商业模式的创新，积极优化云连接的性能与能力，探索创新的SaaS服务一站式交付与运营模式及相关增值服务，共建新一代云网基础设施。

践行云网融合的新应用

京东集团CTO张晨表示，完整的零售业务链、庞大的规模和高速的成长一直是京东作为新技术应用摇篮的重要优势，站在业务模式创新的角度上，云网融合的新应用毫无疑问是双方迈向未来发展的关键一步。京东集团与鹏博士集团在消费级、企业级市场以及新一代云网融合基础设施建设与交付等方面都具有广阔的合作空间，双方的合作或将为用户带来更加出众的体验。

鹏博士集团副总裁韩露表示，鹏博士集团与京东集团的合作，不仅是线上、线下优势资源的强强联合、服务体系的强强联合，更是创新思维与行动的联合。鹏博士集团与京东集团在云网融合、大数据、物联网、人工智能、区块链等多个领域，拥有非常广阔的合作创新空间，为其共同客户交付优质的服务。同时，他们还将共同构建创新的生态体系，深入挖掘在行业云、SaaS交付、大数据精准营销等领域的发展潜力，共同开拓新生市场，提升共同客户的价值。

鹏博士集团私有云事业部总经理严雪枞对合作充满信心：“我们希望把相应的云网架构进行一次颠覆，在这个颠覆的过程中，我们和京东云一起覆盖到电商领域，包括全行业的各个领域。在未来的各个领域，我们的想法是云之间和网之间的联合要以0.01毫秒的速度制胜，包括直播和APP，都能够瞬间打开进入。”

两者携手，必将给未来留出更多想象的空间，值得期待。正如京东云基础事业部总经理王直所言：“我们认为在中国，未来云计算最终是什么样的形态，仍然有非常广泛的想象空间。所以，我们与鹏博士强强联合，就是要去贴合中国市场的实际需求，去探索最终的云计算到底是一种什么样的形态。”

写在最后

就在同一天，京东云进行了七场签约仪式，合作开放力度之大可谓空前。分享经济时代来临，客户更喜欢以分享的心态来享受服务，互联网企业也只有告别单打独斗，借力前行，才能协作共赢，实现价值的最大化。产业的发展从来不以打败对手为目的，而以转型升级为最终着力点，在这一点上，京东云或将大有作为。无论是与万谷集团的战略合作，还是c云尚工坊、珠海农控等的战略合作，都彰显了京东云帮助传统行业转型升级的诚意和成就合作伙伴的决心。

相关链接

2017年3月23日，南京万谷集团和京东云达成战略合作，双方将融合各自业务资源，利用云计算、大数据、移动互联网等创新技术，深度挖掘传统产业园与城市商业体的价值，共同打造线上线下融合发展的互联网新商业模式。南京万谷集团执行总裁葛冲林、京东云电商云事业部总经理任成元出席了本次战略合作的签约仪式。

据悉，此次战略合作将涉及两个重点领域：

第4篇：人工智能时代下的教育范文

［关键词］高职学生；高质量就业；就业价值取向；就业岗位

一、引言

全球新一轮科技革命和产业变革正在加速拓展，社会的生产方式、组织形态、商业模式、管理模式都发生了巨变，大数据、人工智能、区块链、共享经济等数字新技术的发展诞生新商业、新职业，使我国就业形态、就业结构、就业稳定性以及劳动技能需求都发生了变化。高等职业教育由规模扩张转入内涵发展和高质量发展的新阶段，高质量就业已经成为新时代经济发展的追求目标。高职院校在人才培养过程中要面向产业需求，在追求高就业率的同时应更关注学生就业质量，为劳动力市场输送与用人单位需求相匹配的人才。当前，我国进入以创新为核心、以发展服务型经济为重心的新一轮经济结构调整的关键时期，经济发展呈现出速度变化、方式转变、结构调整、动力转换的态势。新经济、新业态、新产业的发展为高职院校毕业生提供了更多的就业机会，人工智能、大数据等新兴产业人才供不应求、跨专业人才优势明显。新就业形态是经济业态发展、市场竞争与技术进步相互作用的结果，不断改变着传统的就业方式和就业观念。无论从就业的政策导向还是从大学生的现实需求看，需要在深刻认识高等职业教育发展规律的基础上，推动教育质量与职业需求紧密结合，优化劳动力结构，提升高职院校毕业生就业质量，以应对诸多复杂挑战，实现经济高质量发展。

二、高职学生就业的困境

1.劳动力供求的结构性失衡日益凸显，人力资本与产业结构不匹配矛盾突出。改革开放四十多年来，我国经济持续快速发展。随着我国劳动力供求的结构性失衡日益凸显，劳动力供给质量亟待提升。2019年全年城镇新增就业1352万人，比上年少增9万人。新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，正在深刻影响着我国产业结构和就业结构的变化。一方面，产业转型升级创造高质量就业岗位的速度远远低于毕业生数量的增速；另一方面，随着技术进步加快和产业结构优化升级，技能人才短缺问题将更加突出。相对于产业和技术的快速变化，人的变化是一种慢变量，实现职业转换需要一定的教育培训，转变就业观念需要更长的时间。新就业形态对已有的劳动、就业、培训、社保等政策和体制机制，以及与之相适应的服务体系提出了巨大挑战。我国经济已从高速增长阶段转向高质量发展阶段，以大数据、人工智能业态等为代表的数字经济已经成为推动实体经济转型创新的新引擎，对高素质技术技能人才的需求不断增加。但是，职业教育人才培养滞后于新产业技术变革，不能满足社会经济发展需求。2.就业矛盾从就业规模能否扩张向就业质量能否提升转变。一直以来，我们更多地关注就业数量，而忽视了就业质量。技术进步对就业挤出效应和替代效应在一定时期和条件下显现。党的报告指出，促进我国产业迈向全球价值链中高端，培育若干世界级先进制造业集群。近年来，企业加快推进机器换人，受教育程度、技能要求相对较低的岗位被“机器人”替代，影响的就业岗位数量会持续增加，岗位结构发生了深刻变化，部分劳动者不可避免地要面临下岗失业。由于从人力资本投资到形成有效劳动供给通常会滞后于岗位需求，高职院校主动对接产业的意识不强，人才培养和社会需求存在一定程度的脱节。3.大学生就业价值取向发生了明显的变化，呈现出功利化、多元化等特点。薪金待遇、就业岗位、行业发展和职业空间仍然是当前大学毕业生最关注的因素。大学生找一份工作谋生并不难，但谋求优质岗位和高质量就业岗位的难度系数比较大。高等职业教育在发展过程中陷入了“工具理性”与“价值理性”的困顿之中，忽略了“以人为本”的教育理念。麦可思研究院的《2019年中国大学生就业报告》（就业蓝皮书）显示，我国2018届高职高专毕业生就业率为92.0%，就业满意度为65%，2018届大学毕业生“慢就业”的比例达6.99%，对就业不满意的主要原因是“收入低”和“发展空间不够”。2018届高职高专毕业生毕业半年内的离职率为42%，远远高于本科毕业生的23%，高职院校毕业生就业不稳定性逐步增大。近年来，大学生就业价值取向呈现出新的特点，逐利性与求稳性并存、就业目标偏高与期望个人价值实现并存。大学生就业观念和就业选择趋向多元化，选择自主创业和灵活就业的人员数量不断提升。以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术与产业深度融合，引起了整个社会就业方式、岗位结构的变革。互联网公司已成为目前大学生就业的新兴高地。

三、高职学生实现高质量就业的路径

大学生高质量就业是一个系统工程，应充分发挥政府、高校、行业企业和大学生的协同作用。高等职业教育需主动回应技术创新和社会变革，在对接新产业、新职业的基础上，通过产教深度融合和跨界协同创新，实现政府、高职院校、行业企业知识共享、资源优化配置、行动最优同步和系统高水平匹配，培养出具有较高竞争力的高素质技术技能人才。1.创造高质量的就业岗位，增强经济增长对就业的拉动作用。随着我国经济结构调整深入推进和产业转型升级速度加快，对高素质技术技能人才的需求日益增多。大学生在求职时希望随着经济不断发展，社会保障更加完善、薪酬待遇持续提高、工作条件不断改善、职业发展空间更加广阔。实现高质量就业首先要有高质量的就业岗位，而高质量的就业岗位来自高质量的经济结构和产业体系。经济发展的提质增效、产业结构的转型升级，必将推动高质量就业岗位的持续增加和提供更多的优质就业机会，形成新的就业增长点。政府要强化宏观管理职能，为高职学生营造公平就业环境。具体来说：政府正确发挥管理和服务职能，做好产业引导和企业帮扶，促进教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接，统筹优化人力资源供给与改善劳动力市场需求；强化就业政策与经济政策、产业政策、社会政策之间的协同联动，将就业与创新创业紧密结合，营造良好的创新创业环境；增强经济发展创造就业岗位的能力，运用好“互联网+”推进就业转型，发展新就业形态，拓展就业新空间，为高职学生提供充分的就业机会；完善法律法规体系，保护从事新就业形态的劳动者权益，不断优化就业创业环境，推动高质量增长与高质量就业同步实现，让产业结构优化、就业结构转化与就业质量提升并行不悖，增强经济增长对就业质量的带动作用。2.人才培养与产业发展深度融合，实现技术创新与就业增长的协同发展。随着创新驱动发展战略的深入实施，数字经济、新技术发展催生了新的就业需求。新产业能够提供更加广阔的就业渠道和更加优质的工作岗位，企业需要具有吸收问题、转换问题能力的人才，高职院校需要培养适应新产业的高素质技术技能人才。在高质量就业目标的引导下，高职院校培养的人才与劳动力市场需求的匹配必然以质量为前提。高职院校应立足于我国产业发展战略需求，与行业企业、研究院所、政府部门等不同社会主体建立协同机制，推进校政协同、校地合作、校产联合、校企对接，建成教育部门、高职院校、行业企业、学生联动的“互联网+就业”跨专业协同创新平台，为大学生高质量就业提供线上精准对接、线下高效服务。高职院校应根据企业优势和产业发展需求，牢牢把握产教融合、校企合作路径，吸引更多的企业专家、技能大师走进课堂，促进学校教学与企业用人的无缝对接。打破高职院校与社会、行业企业间的体制壁垒，在人才培养过程中结合学校的师资特点和学校的区域影响力、区域产业特征和区域供应链以及企业资源，探索具有中国特色的高层次现代学徒制，让企业的人才培养前置化。整合政府、高职院校、行业企业等各主体的资源，不断完善职业教育集团、产学研创联盟等教学模式，使各主体的人才、专业群、地理空间等优势充分发挥出来，增强人才培养对新兴就业领域、新就业形态的适应性和契合度。根据大学生的就业需求，实施高等职业教育供给侧结构性改革，建立企业需求侧与教育供给侧资源要素融合的平台和机制，更多地把人才培养与产业对接，实现从量的扩张到质的提升。构建“政府、高校、家庭、学生”等多元主体参与的“就业生态共同体”，适应新就业形态的劳动用工和社保政策，不断提升人才结构与产业结构的匹配度，促进公平就业和大学生社会性流动。充分利用人工智能技术和大数据分析，对行业企业用人需求和新的就业特点进行科学研判，完善毕业生就业跟踪调查反馈机制，将就业大数据多向精准反馈至招生、人才培养和就业等各环节。以精准就业为导向推进高职院校人才培养改革，提升就业大数据对人才培养改革的决策咨询功能，形成招生、人才培养和就业一体化的精准就业指导工作格局。3.遵循大学生的认知规律，探索教育新范式。当前，“三新”经济已经以标志性的智能、个性化服务、社会化共享、跨界融合等多维特征涉足三大产业的方方面面，创造新需求，形成增长新动能，产生新就业模式和新职业岗位。高等职业教育应主动回应技术创新，关注社会发展变迁，遵循大学生的认知规律，探索教育新范式。高职院校应推动特色发展、差异化发展和高质量发展，把职业道德、技术技能水平、就业质量和创新创业能力作为衡量人才培养质量的重要内容。高职院校应根据新经济、新技术、新业态、新职业设置专业，与产业发展、行业需求和技术进步相适应，对专业的内涵与外延进行重新设计和精准界定；加大部门间的协同配合力度，构建基于产业链、融入新知识和新技术技能的专业课程体系；坚持“以学习者为中心”的教学模式，将知识转化为“知势”，培养学生的终身学习能力。4.注重就业价值取向的引导作用，提升大学生高质量就业能力。马克思在中学毕业论文《青年在选择职业时的考虑》中指出，青年在选择职业时首先应当考虑的是为人类的幸福服务，不能选择那些脱离实际的职业，需要把理想与现实、思想与行动结合起来。高等职业教育要坚持“以人为本”的教育理念，把就业价值观教育摆在重要位置。高职院校要全面落实立德树人的根本任务，把大学生就业能力培养融入人才培养全过程，强化职业素质和职业操守教育，注重专业基础能力、跨领域协同能力、实践能力与创新创业能力的培养，缩小大学生就业力与实际需求之间的差距。面对新的就业形势，高职院校要高度重视学生就业价值取向中“个人本位”与“社会本位”的统一、现实关切与理想追求的统一，由就业指导教育转向职业生涯教育。高职院校要采用学生喜闻乐见的形式，针对生源特点，实施全程化、全员化、全方位的职业生涯教育，做好学生求职状态跟进、企业招聘状态更新，不断提升学生的职业认知能力，引导学生在职业发展道路上正确处理个人利益与国家利益、集体利益的关系，树立正确的职业价值观。高职院校要改变大学生就业“从众”选择的行为，使大学生积极面对职业多元性选择的挑战，将“高起点就业”观念转到“先就业后择业”“先就业后发展”的“灵活就业”“动态就业”观念上来，找准自身发展与社会需求之间的结合点。

［参考文献］

［1］蔡跃洲，陈楠.新技术革命下人工智能与高质量增长、高质量就业［J］.数量经济技术经济研究，2019（5）：3-22.

［2］罗筑华，王汉青.新时代下大学生就业质量提升中的现实审视与路径分析［J］.黑龙江高教研究，2019（10）：134-138.

［3］麦可思研究院.2019年中国高职高专生就业报告（就业蓝皮书）［M］.北京：社会科学文献出版社，2019.

［4］苏丽锋，赖德胜.高质量就业的现实逻辑与政策选择［J］.中国特色社会主义究，2018（2）：32-38.

［5］杨礼雕.以“互联网+”模式推进大学生精准就业［N］.光明日报，2019-03-31（15）.

［6］马廷奇.高职院校扩招与高职教育高质量发展［J］.中国职业技术教育，2019（33）：25-30.

［7］任雪园.变革与转型：智能化时代高等职业教育人才培养模式的再审思［J］.职业技术教育，2019（28）：12-17.

［8］张纪南.推动实现更高质量和更充分就业［J］.求是，2018（12）：24-26.

［9］王霆.大学生高质量就业的影响机制研究：人力资本与社会资本的视角［J］.高教探索，2020（2）：108-114

第5篇：人工智能时代下的教育范文

关键词：大数据时代；美术教育；创新发展

大数据时代的特点是与电子社交网站以及网络图像图库有着紧密的联系。尽管学校的大部分学生可能不知道不了解大数据这个名词，但学生的日常生活和行为习惯在大范围的被大数据影响着，只要是与互联网息息相关的，而且，相当一部分的学生已经沉迷于大数据时代下的互联网网站，其中包括微信、新浪微博、知乎、豆瓣等等。大数据时代与传统的印刷时代相比，在视觉图像的传输等多个方面有着极其大的优势。在对视觉艺术品的作者创作意图、情感、形式特点等多个方面进行解读、鉴赏、分析，然后进行语言讲述时，大数据时代背景下的图像传播为这种文化传播形态的转变，提供了更为广阔的空间。

一、大数据时代给美术教育提出了更高的要求

科技技术的飞速发展，带动了人工智能以及移动学习等领域的高普及度和快速进步，同时也给教育行业提出了更高的要求，必须是与飞速发展的时代同步前进。但教育行业的现状是，教育系统仍然是按照传统模式的教育范式，没有对学生的学习打上时代的烙印，也没有产生足够深远的影响。找到一种与时展同步前进的正确教育思想，才能使现代教育有更深的影响力，培养出与时俱进，技能丰富的新时代人才。学习与创新技能、数字素养技能、生活和职业技能是在新时代背景下，学生更好地适应现代社会提出的挑战所必须掌握运用的技能。美术教育对帮助学生掌握这些技能有特殊的贡献，大数据时代带来的教育政策趋势更多的“以证据为本”，通过多维度、多层次、多群体、多因素的巨型数据，来总结艺术教育如何决策。大数据时代下的美术教育在重塑学习概念的同时，也在重塑教育，“如何学”以及“学什么”在私人订制的个性化教学方式方法应用下，给美术教育的创新与发展提供了方向。

二、大数据时代下美术教育的特点

人们对于信息传播形态以及接受信息的方式在科技不断发展推动下得以改变，大数据时代丰富的图像对人们的生活、学习以及感知世界的方式产生了各种改变。语言已经不再是唯一的通信系统，口头以及书面语言、图像、公式、符号、声音、手势、图表、文物等多种通讯类型成为传递信息的方式。视觉文化在大数据时代的背景下，对现代人使用图像技能有了新的要求，无论在改变学习环境还是工作场所方面，美术素养对新的能力的掌握都有巨大的推进作用。美术教育促进学生学习和创新技能的发展。美术与科学、数学以及哲学、文学有着不同的独特的思维方式，是各民族文化的基础，学校的美术教育范畴广阔，包括绘画、雕塑、设计、工艺、书法、篆刻以及新媒体艺术等多个方面，各样式的工具、技术以及过程也在其中。美术教育通过提供多种富含背景和多感官的指令来更好地帮助大脑进行学习和记忆，在与文字、数字、声音等各种资源与图像信息的解读、传递、创造进行交互时，提供了创意、想象、思考、情感以及观念上的思维方式。美术教育拓展了学生的数字素养技能。世界各地的美术图像信息在性能高超的互联网的带动下，越来越多地走进了课堂，开阔了学生的视野，树立了全球意识，更加富有创新性和挑战性的艺术门类在艺术与科学的结合下产生，那就是新媒体艺术，它不但要求学生具有更高的美术素养，同时还需要较高的媒体素养，在对学生数字素养技能的取用、理解和创造环节具有重要的推进作用，摄影、摄像、计算机绘画、计算机设计、视觉笔记、动画。小电影的解读与创作等都是美术教育新媒体艺术单元的内容。美术教育培养学生的生活与职业技能。大数据时代需要学生更多的跨学科协作的发挥创意，通过设计诸如“变旧为新”这样的美术教育课程议题，提高学生对全脑思维的锻炼，对创造能力的提升，增强自身的综合素养。

三、大数据时代下美术教育的创新与发展

美术教育在大数据时代背景下面临了新的挑战。文化多元化的表现已经越来越明显。大数据时代的到来，在近十年使很多国家在视觉文化方面产生了重大的转型变革，尤其是欧美等发达国家。视觉文化的转型主要表现在：首先，对创作对象的思考以及对观念艺术的关注成为了创意的重点；其次，独特的艺术形式越来越多包括摄影、电影以及印刷媒体等传统艺术表现形式；第三，传统的意识形式越来越多地与数字技术领域产生合作，并催生了类似电子创意这样的领域；第四，对视觉文化的审美理想越来越以国家为基础，审美兴趣也更多地加入了对土著传统艺术和工艺的元素；最后，社会文化的融合使得美术行业的已经也产生了变化，融合方式诸如全球性的文化以及体育运动，难民的数量增加以及移民现象的增多等。美术教育工作者要主动迎接大数据时代的挑战。美术教师要在传达课本课程上的教学内容之外，把目标更多地放在深度学习上，包括材料的教学，美术学习的方式方法，教学变化趋势等，在大数据时代背景下构建多元化的教育氛围，更好地帮助学生养成必备的美术素养。

四、结语

大数据时代在“互联网”到“互联网＋”的转变过程中对美术教育有更多的要求，除了发展学生的个人素养以及培养造型的感觉与技能之外，要更多地注重塑造学生的创造能力以及为社会更多地贡献意识能力，美术教育在大数据时代要有更多的教学内容，更新的教学方式方法，帮助学生更好地适应现代社会生活的挑战。

参考文献：

[1]孔新苗.关于大数据时代美术教育的三点思考[J].美育学刊，2016（1）:62-65.

[2]钱初熹.大数据时代的创意美术教育———大数据时代美术教育的创新发展[J].美育学刊，2016（1）:49-54.

[3]李静.基于大数据思维的我国美术教师教育创新发展路径研究[J].美育学刊，2016（6）:46-52.

第6篇：人工智能时代下的教育范文

[关键词]数据挖掘 机器学习 支持向量机 金融数据

[中图分类号] F83 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2014）14-0029-02

一、背景

数据是与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，其背后隐含着巨大的经济价值。近年来，“大数据”研究已经备受关注。[1]例如，2012年，美国政府在国内了“大数据”研究和《发展倡议》，投资约两亿美元发展大数据研究，用以强化国土安全、转变教育学习模式和进一步加速科学和工程领域的创新速度和水平。继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后，这项决定标志着美国的又一次重大科技发展部署。美国政府认为“大数据”研究势必对未来的科技、经济等各领域的发展带来深远影响。在大数据应用的技术需求牵引下，数据科学研究和人才培养引起了各国的重视。美国哥伦比亚大学和纽约大学、澳大利亚悉尼科技大学、日本名古屋大学、韩国釜山国立大学等纷纷成立数据科学研究机构；美国加州大学伯克利分校和伊利诺伊大学香槟分校、英国邓迪大学等一大批高校开设了数据科学课程。

二、机器学习理论

机器学习（machine learning）是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究内容，在某种意义上，机器学习或将认为是数据挖掘的同义词。数据挖掘是指有组织、有目的地收集数据、分析数据，从海量数据中寻找潜在规律，并使之为决策规划提供有价值信息的技术。机器学习是人工智能的核心部分，在金融、工业、商业、互联网以及航天等各个领域均发挥着重要的作用。对机器学习研究的进展，必将对人工智能、数据挖掘领域的发展具有深远影响。

机器学习方法主要包括：Exper System（专家系统）、K-Nearest Neighbor（K近邻算法）、Decision Tree（决策树）、Neural Net（神经网络）、Support Vector Machine（支持向量机）、Cluster Analysis（聚类分析）等。近几年，研究人员将遗传算法、神经网络、系统理论以及当代数学研究的最新进展，应用于金融领域。这使得金融领域数据挖掘在金融管理中备受青睐。例如，产品定价、金融风险管理、投资决策甚至金融监管都越来越重视金融数据挖掘，通过数据挖掘发现金融市场发展的潜在规律与发展动态。机器学习理论及其在金融领域的应用成为了一个比较热的研究领域。[2] [3]

三、金融数据的特点

在众多机器学习方法中，基于Logistic回归、判别分析等传统的统计方法，对金融模型假定条件非常严格，在实际应用中很难达到理想效果。其原因在于对金融数据的非线性和非平稳性的操作具有片面局限性，在实际处理金融数据时，既定假设与金融市场发展实际并不完全一致，这样可能会影响模型的推广能力和泛化能力。

基于分类树方法、K-近邻判别分析、遗传算法等传统的非参数统计方法，其预测能力较好，但不能量化解释指标的程度。例如，K-近邻判别分析是一种非参数距离学习方法，通常按照数据样本之间的距离或相关系数进行度量，这样会受到少数异常数据点的影响。但是，在相同样本容量下，如果对于具体问题确实存在特定参数模型可以应用时，非参数方法效率相对较低。以神经网络、支持向量机等为典型的机器学习方法，优点在于可以有效处理金融数据的非线性特性，并且不需要事先严格的统计假设，这样会表现出较强的适应效果，充分体现人工智能、机器学习等方法的魅力。神经网络预测精度是各种机器学习方法中相对较好的，因为在一定程度上，神经网络可以按照任意精度近似非线性函数，为高度非线性问题的建模和算法提供相应支持。尽管神经网络技术进步有目共睹，但仍然存在一些难题。例如，通常难以确定隐层节点数，并会存在“过学习”现象和局部极小值等问题。

四、支持向量机

传统的统计模式识别方法是在样本数目足够多的情况下进行的，但是样本数目足够多在实际问题里面往往难以保证。1968年Vapnik等人首次提出了统计学习理论，专门从事有限样本情况下机器学习规律的研究。在此基础上，1995年Vapnik等人首先提出支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）的学习方法，它是数据挖掘中的一项新的技术。SVM是机器学习研究领域的一项重大成果，主要研究如何根据有限学习样本进行模式识别和回归预测，使在对未知样本的估计过程中，期望风险最小。近年来，它被广泛地应用于统计分类以及回归分析中。近几年的研究成果表明，SVM在实用算法研究、设计和实现方面已取得丰硕的成果，其在理论研究和算法实现方面都有突破性进展，逐渐开始成为克服维数灾难和过学习等传统问题的有力手段。支持向量机可以成功处理回归分析和模式识别等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于管理、经济等多种学科。支持向量机属于一般化线性分类器，可以认为是提克洛夫规则化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例，其特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区。支持向量机的优点表现在：1.它通过使用结构风险最小化代替传统的经验风险最小化，使用满足Mercer 条件的核函数，把输入空间的数据变换到高维的Hilbert 空间，将向量映射到一个更高维的空间里。在这个空间里建立有一个最大间隔超平面，实现了由输入空间中的非线性分析到Hilbert 空间中的线性分析。2.训练的复杂度与输入空间的维数无关，只与训练的样本数目有关。3.稀疏性。决定最大间隔超平面的只是少数向量――支持向量，就推广能力方面而言， 较少的支持向量数在统计意义上对应好的推广能力。4.本质上，SVM算法是一个二次优化问题，能保证所得到的解是全局最优的解。综上所述，SVM在一定程度上解决了以往困扰机器学习方法的很多问题，例如，模型选择与“过学习”问题、非线性和高维小样本等维数灾难问题、局部极小问题等。[4]正是由于SVM具有完备的理论基础和出色的应用表现，使其在解决高维小样本、非线性、压缩感知以及高维模式识别问题中表现出独特的优势，正成为自神经网络之后，机器学习领域中新的研究热点之一。[5] [6]

同其他机器学习方法比较，支持向量机更具严密的理论基础，因而在模型表现上也略胜一筹，被成功应用于模式分类、非线性回归，从使用效果来看，其结果较为理想。但从实践角度分析来看，模型参数的选择过度依赖人们的实验方法和实践技能，在一定程度上降低了模型的推广泛化能力和应用领域。同时计算方面，训练时间过长、核参数的确定，在大训练样本情况下， SVM面临着维数灾难，甚至会由于内存的限制导致无法训练。目前支持向量机在金融数据挖掘方面也存在一定的局限性，主要表现以下几方面：动态适应性、鲁棒性、特征变量异质性调整、模型推广精度等不尽如人意；建模方法与技术还有待进一步完善；支持向量机研究金融数据挖掘和金融问题的成果虽然不少，但大多集中在股票价格和股票市场走势预测方面，关于公司财务危机预测、套期保值分析、金融市场连接机制分析及其创新成果方面有待加强。

五、结论

大数据时代下金融专业的数学重在以下方面的应用：深度学习（Deep Learning）、机器学习和数据挖掘、分布式计算，如MR、Hadoop等，在大数据中预测最先取得突破的技术环节将会是分析中的大数据挖掘与关联分析、存储结构和系统、数据采集和数据化。目前金融问题的研究方向和发展趋势，主要集中在计量经济方法，例如，格兰杰因果分析、向量自回归、条件异方差、随机波动分析等。这些计量经济方法和技术大部分使用了线性技术，以及与金融市场不太吻合的理论假设，基于这些方法的结果，例如，资产预测价格、发展动态以及风险评估结果和实际出入较大，影响了金融管理的效率。对于我们大学教师来说，如何将已有分析数据算法整合，让学生抓住重点，挖掘到比较可靠的信息或知识，都将成为金融专业数学研究的方向和目标。

[ 注 释 ]

[1] Anand Rajaraman Jeffrey David Ullman.大数据――互联网大规模数据挖掘与分布式处理[M].北京：人民邮电出版社，2012.

[2] Kumar， P.R. and Ravi， V. 2007. Bankruptcy prediction in banks and firms via statistical and intelligent techniques-a review. European Journal of Operational Research， 180（1）：1-28.

[3] M. Oet， R. Eiben， T. Bianco，D.Gramlich， S. Ong， and J.Wang，“SAFE： an early warning system for systemic banking risk，”in Proceedings of the 24th Australasian Finance and BankingConference， SSRN， 2011.

[4] 沈传河.金融问题中的支持向量机应用研究[D].山东科技大学博士论文，2011.

第7篇：人工智能时代下的教育范文

【摘要】随着电子信息化浪潮席卷21世纪，教育领域也深受影响。该时代下的创客教育以其独有的特质，成为培养创新型人才的新抓手。因此，通过对“低头族”时代下K-12语文创客教育实践的探索，从而更好地了解“怎样应用创客教育”与“如何提高语文创客教育的实践水平”，使创客教育发挥其应有价值，变得至关重要。

【关键词】低头族；K-12；创客教育；研究

【基金项目】国家级大学生创新创业计划项目资助：“低头族”时代K-12语文创客教育的探索与实践。项目编号：201510345004。

一、引言

信息化时代带来的技术革新，在给我们生活带来便利的同时，也使我们逐步成为“低头族”的一代。学校教育在数字化浪潮席卷和冲击下遇到了重重挑战。K-12基础教育阶段的儿童与青少年的成长是人的一生发展的“黄金时期”。对此，该如何充分发挥电子信息技术的优势，避免对电子产品的过于依赖，因技术化的使用而导致自身异化，已经引起了人们的普遍关注。本研究旨在克服技术决定论下的盲目崇拜所造成的人的畸形发展，将传统学习方式转化为数字化学习（E-Learning）、移动学习（M-Learning）、泛在学习（U-Learning）等，在不断推陈出新的学习方式中，提升学习效能，提高实践创新能力。

二、关于“低头族”的研究

（一）“低头族”的概念、定义

“低头族”作为对当今青少年一代的群体特征描述，被人们赋予以下定义。从词汇建构来说，“低头族”英译为Phubbing，是一新兴合成词汇，由phone（电话）和snubbing（冷落）构成。“低头族”泛指那些只顾低头玩手机，而无暇顾及（冷落）其他人或事物的一群人或一种社会现象（Macquarie，2012）。随着智能移动终端产品的普及和无线网络的发展，这个群体越来越庞大（陈一，2004）。如今在地铁、公交车上随处可见这类“低头族”。

（二）“低头族”的社会影响

“低头族”不只是一种符号标签，更重要的是它所带来的社会影响。有研究者发现，“低头族”的出现，会影响人们彼此之间的交流，有损身心健康，导致思维懒惰，加剧心理困扰（王滋海，2013）。也有研究表明，这会造成人们从众心理、攀比和虚荣心理等不良心理现象的产生（胡玲娜，2014）。国外研究则指出，“低头族”现象产生后对儿童和青少年个人行为和成就所带来的影响是极大的（Sandra L.Hofferth & Ui Jeong Moon，2011）。甚至不同家庭背景的孩子，在这样的环境之下，彼此之间的发展差距将会拉大，这会导致新的不平等（Mei Lick Cheok & SU Luan Wong，2015）。

三、关于“创客”的研究

（一）“创客”的相关内涵

“创客”，是互联网时代下，伴随着3D打印技术等开源硬件平台而为人们所熟知，是教育领域的新思潮、新宠儿。就其内涵来说，有学者认为，“创客”源自英语单词“Maker”，原意是指“制造者”，现在用于指代利用网络、3D打印以及其他新兴科技，把创意转换成现实，勇于创新的一群人（李凌，2014）。资深创客克里斯・安德森（Chris Anderson）指出：“创客是指利用互联网、3D打印机和各种桌面设备与工具将自身各种创意转变为实际产品的人，而创客空间是指配备创客所需设备和资源的开放的工作场所，创客在创客空间里完成其产品（Anderson，2012）。”

（二）“创客”的基本理念

面对“创客”引领的新的“学习革命”，对其基本理念的把握是不可或缺的。有学者提出，自我深度开放的理念是其内在固有属性，表现出具身实践与创新理念的结合体，追求开源、共享、创新的文化范式；同时，将深度学习融合其中，更加注重学生创新能力与终身学习理念的培养（张春兰，2015）。有学者另辟蹊径，认为在新兴科技和互联网社区的发展大背景下，“创客”以信息技术的融合为基础，传承了体验教育、项目学习法、创新教育、DIY理念的思想（祝智庭，2015）。有学者对上述思想予以深化，认为做中学、快乐教育、大成智慧、构造论是“创客”背后的核心理念（杨现民，2015）。大洋彼岸的美国，则是承袭杜威“做中学”的教育理念，在重视学生通过独立或协同的创造过程建构自己的经验与生活的同时，强调生成有创意的学习产品（Martinez & Stager，2013）。

（三）“创客”的教育实践应用

“创客”的教育实践应用，表现形式多样。在国内，编程类、媒体制作类软件在中小学STEAM教育中得到广泛的应用，并且多以综合实践、信息技术、通用技术课程为主：北京的吴俊杰老师研发了“人工智能”“Scratch 编程”课程；广州吴向东老师和武汉毛爱萍老师依托Scratch软件，研发了“儿童数字文化创作”课程；温州谢作如老师依托Arduino、Scratch软件开发并实施了“互动媒体技术”课程，建设“DF创客空间”；郑祥老师从虚拟机器人到Arduino，从Scratch到AppInventor，在机器人和移动编程方面的教学已经颇有收获。在国外，诸如Arduino、BeagleBoard、树莓派、pcDuino、Edison等开源硬件平台投入使用，涌现出一些典型的学习者、教师、活动、课程、项目作品范例，如西尔维娅・托德与她的“创客秀”；特雷西・科勒和她的四年级地区学校挑战赛等。开源硬件的发展加快推动了创客教育的普及，完整的产业链生态圈则提升了创客教育的实施效率。

四、关于创客教育的研究

（一）何为创客教育

创客教育以信息技术的融合为基础，传承了体验教育、项目学习法、创新教育、DIY的理念的思想（祝智庭等，2015）。创客教育提倡“基于创造的学习”，强调学习者融入创造情境、投入创造过程（郑燕林等，2014）。杨现民等认为，“创客教育是一种融合信息技术，秉承‘开放创新、探究体验’教育理念，以‘创造中学’为主要学习方式和培养各类创新型人才为目的的新型教育模式”。而傅骞等学者则认为“创客教育是指为解决中小学教育体制中创新能力培养不足等问题而将创客理念引入中小学教育体系中，实施一系列P于创新动手技能训练的综合课程”。但因各方学者各执观点不同，对其定义和适用边界至今还未有明确的定论。基于此，笔者也尝试给出综合性的定义：创客教育是一种融合现代信息技术，秉承“合作创新、体验探究”的教育理念，以培养各类创新型人才为目的的新型教育模式。传统教育具有深深的工业化烙印，是典型的基于知识的教育；创客教育则是适应知识经济时展的以能力为导向的教育。

（二）国内外创客教育的发展

作为创客运动的发源地，美国的创客教育在全球也是最具规模和影响力的。目前，全美已有MIT、哈佛大学、斯坦福大学等在内的近百所高校开设了创客空间，面向所有学生开放。与高校相比，美国中小学创客教育起步较晚。大约在2013年前后，创客运动开始席卷全美中小学校，越来越多的学校开始建设创客空间，为学生开展创造活动提供各种支持（杨现民，2015）。纽约市的玛丽蒙特学校建设的创客空间――设计教育中心（Design Education Center，DEC）就是一个典型的例子。此外，联邦教育部的“通过21世纪社区学习中心进行创客”项目（Making through the 21stCentury Community Learning Center，21st，CCLC）则是专门针对K-12阶段学生的暑期活动，利用图书馆、博物馆、科学夏令营等多种形式进行创客教育的实践，并将实施重心放在如何将创客教育与STEM教育有机融合这个领域。

在我国，创客教育虽兴起较晚，但却在不断探索前进。北京、上海、深圳、温州等城市的各大高校成为我国创客教育实践的领跑者。其中，最具代表性的便是清华创客空间。除高校外，中小学创客教育的发展势头也很强劲，像温州实验中学、北京景山学校等纷纷建设起具有自己学校特色的创客空间。

在第三次科技革命和新课程改革的时代大背景下，创客教育将为K-12教育的综合实践课程和信息技术课程带来时代性的变革。但目前创客教育的研究大都指向整个教学，探讨的是技术革新中各种形式的学习在大范围教学中的应用，类型结果也都是大方向的、笼统化的，没有针对具体学科展开研究，没能起到很好的实践指导作用。此外，我国专门针对K-12教育阶段中具体某个学科的创客教育的探索与实践研究尚显不足。

故如何将创客精神贯彻到教育领域，打造一支“创客”级优秀教师队伍，真正使得“低头族”利用课堂内外的移动平台和设备进行碎片化学习，将碎片时间黄金化，培养未来的教育“创客”具有重要意义。

五、结束语

综上所述，笔者通过查阅大量文献发现众多学者对创客、创客教育的概念、基本理念及其社会影响等方面做了大量研究，但对创客教育的分科教学实践还未有深入研究，研究力量相对较弱，未形成规模化的实践。基于此，本研究旨在通过分析创客教育的实践现状，不断发掘其存在的不足，并针对创客教育有效性的增强这一方面作进一步探究、实践，形成一套更加完善的机制，使“创客教育”这种模式更具有说服力和可操作性，期望为当代教师创建一个开放、积极、合作的课堂提供参考和借鉴。

【参考文献】

[1]【美】克里斯・安德森.创客：新工业革命[M].北京：中信出版社，2012.

[2]傅骞，王辞晓.当创客遇上STEAM教育[J].教育科学文摘，2014（06）：97-98.

[3]杨现民，李冀虹.创客教育的价值潜能及争议[J].现代远程教育研究，2015（02）：23-34.

第8篇：人工智能时代下的教育范文

2011年下半年伊始，美国Stanford大学做了初步尝试，免费将3门课程放到了网上，意想不到的是《人工智能导论》课程竟然收到了全球16万人次注册，”MOOCs”也因此正式兴起。有此成功案例后，在2012年”MOOCs”进入全面快速发展时期，时年形成以Coursera、edX、Udacity为首的“MOOCs”三巨头，并于2013年疯狂席卷至中国，如上海交通大学、复旦大学加盟了Coursera，北大与清华加盟了edX，并于10月清华创立了“学堂在线”平台。”MOOCs”的兴起与成熟，突破了传统教学理念，对优质教学资源的共享有极大的促进作用，对推动继续教育的发展有重要意义[2]。

二、“MOOCs(慕课)”对思想政治教育的启示

(一)“MOOCs”的自主性促使思想政治教育规范化发展

“MOOCs”特点之一——自主性。其自主性主要表现在三个方面：其一，学习者可依据个人兴趣爱好自由设置学习目标；其二，学习者可自主决定在何时何地投入多少精力学习多少内容，即学习者可自由选择学习进程；其三，学习者可依据个人意愿选择是否对自己所学掌握程度进行测试。“MOOCs”的自主性虽然有极大的益处，但也使得学习者变得越来越散漫，存在很大一部分学习者仅仅是为了满足自我好奇心而注册网络课程，走马观花似的浏览一下。思想政治教育能使人加强对自己的约束与规范，是作为人精神生活掌握世界的一种方式，能让人更好地处理与自己、与他人、与社会的关系。那么，应当下我国法治社会的要求与时展的需要，思想政治教育的目标、内容、要求、政策与队伍等就必须规范化。因此，“MOOCs”时代下的思想政治教育就多了一个不可忽视的阵地——网络，目的是为了减少学习者的随意性，促进形成良好的网络学习行为。

(二)“MOOCs”的开放性加快思想政治教育国际化发展

“MOOCs”特点之二——开放性。其开放性主要表现在两个方面：其一，“MOOCs”的学习对象可以是全球的任何人，只要你在地球上，懂网络，就能通过邮箱的方式注册，而后登陆使用；其二，“MOOCs”突破了空间对优质教育资源传播与推广的限制，以到网络的形式免费分享给全球各个层次的学习者。很明显，“MOOCs”走的是一条国际化教育路线，其鼓励知识创造与文化分享，有助于保障信息在网络中的自如流动。众所周知，思想政治教育是普遍存在于世界各国的一种教育活动，欲想在这个领域处于高峰，融入世界是必然之举。因此，对于“MOOCs”时代下的思想政治教育，我们需要从两个方面着手：一是加强自身国际意识的培养，接纳“MOOCs”平台，在正确的政治方向前提下，多与国外文化知识碰撞，比较之下，取长补短，以增强民族自豪感、自信心与自尊心；二是加强忧患意识的培养形成，“拿来”的东西不一定都好，要学会辨别，有选择性的借鉴吸收，不好的东西要抵制批判，不断实现自我在线教育的创新，以提升素质，达到增强民族认同感、凝聚力与向心力的目的。

(三)“MOOCs”的互动性促使思想政治教育民主化发展

“MOOCs”特点之三——互动性。其互动性主要表现在两个方面：其一，一改传忽视学生兴趣爱好的或“填鸭式”或“满堂灌”的单一灌输式传统教学方式，实现了真正意义上的教师与学生双向互动；其二，学习者除了与选择的老师互动交流外，还可自由的与全球各地的其他学习者互动交流。除此之外，每一节的学习要点均在交互式的问题设计中得以体现，有很多的互动环节，比如说可即时检测学习者学习情况的课堂测验与课后测试等，这样大规模人群之间思想的碰撞，极益于学习者互相启发以及互相效率的提高。但是，“MOOCs”的互动却存在两个重大问题，一是缺少了学习者与老师间的言语与心灵交流，二是忽视了学习者的层次性。众所周知，思想政治教育提倡民主、自由、平等，假如说教育者与受教育者间的平等性不存在了，那民主的思想政治教育也就不复存在了。因此，“MOOCs”时代下的思想政治教育就需要时刻秉承民主精神，坚持民主方法与作风，主动去营造民主氛围，对学习者们的个性予以尊重的前提之下，才能充分地调动学习者们的积极主动性，才能使生命力时刻鲜活。也正是因为如此，“MOOCs”时代下思政教育有以下两点值得注意：一是重视学习者之间的差异性，主动去认识了解学习者们的实际精神需求，创造或促进更多的情感沟通、思想交流与平等对话，以促进学习者们达到“形神合一”状态；二是在知识共享的过程中互相借鉴学习，共同发展，老师们与学生们都得树立(或建立)共享意识，畅通渠道，发扬民主，大家一起共享智慧与人生，以达到一个理想境界。

(四)“MOOCs”的创新性推动思想政治教育现代化发展

“MOOCs”特点之四——创新性。其创新性主要表现在三个方面：其一，突破了时间与空间的限制，不再受限于传统的课堂教学模式，全球的学习者们可无时无刻的参与学习；其二，“MOOCs”提供的教育资源物美价廉(免费或低价)，在一定程度上消除了教育资源需求无限而低价资源供给有限的矛盾；其三，“MOOCs”凸显了个性化学习，可使学习者们通过及时反馈、个性化服务、社区化互动与交互式练习等方式体验真实且生动的课堂，可以说是基本实现了以学生为中心。正因为“MOOCs”的创新性，加剧了教育的国际竞争性，直接导致国与国之间教育理念的竞争，甚至可以夸张认为它的出现将引起一场教育革命，许多传统理念将受到强烈冲击。因此，思想政治教育也应该随着现代化潮流与时俱进，才能有所为，如何才能做到与时俱进呢？单凭教育手段与设备的改善是不够的，关键还在于向着现代化教育理念的思想转变。而思想政治教育更应该在现代化发展潮流中吐故纳新，紧随时代步伐，否则只会固步自封。因此，“MOOCs”时代下，思想政治教育要借助现代技术手段来优化改进教学方式方法，继承优秀文化，吸纳新知识体系，不断增强大家的思想道德素质，除此之外，还要谋划新举措，发散新思维，拓宽新视野，摆脱定向思维，抛弃旧观念，吸纳新教育理念，时刻保持敏锐的洞察力，这样才能很好的服务于中国特色社会主义。

(五)“MOOCs”的多样性推动思想政治教育规范化特色化发展

第9篇：人工智能时代下的教育范文

关键词： “人机对话” 自动化测试 英语教学 听力教学 口语教学

1.引言

《英语课程标准》（2011年版）指出：英语课程资源包括英语教材及有利于发展学生综合语言运用能力的其他教学材料、直观教具和实物、多媒体软件、广播影视节目、网络资源、报纸杂志及图书馆、班级、学校教学设施和教学环境创设等；计算机和网络技术为学生个性化学习和自主学习创造了有利条件，为学生提供了适应信息时代需要的新的学习模式。通过计算机和互联网络，学生根据自己的需要选择学习内容和学习方式。信息化时代下的教育方式也发生巨大的变化，为人格和能力的提升提供进一步的发展空间，同时也带来人才测评理论与方式的重大转换。

2.“人机对话”自动化考试的界定及其相关理论

2.1 “人机对话”自动化考试的界定

为了实现英语考试评价信息化，提高江苏省中考英语听力和口语测试评价信度及评价工作效率，江苏省自2009年在中考英语中实行省级统一命题、测试、评价为一体的听力、口语合二为一的“人机对话”自动化考试。该测试总分30分，其中听力测试20分，涉及的题型有：图片型对话理解、短对话理解、长对话理解、完成信息记录表和短文理解。口语测试总分10分，涉及的题型有：短文朗读、情景问答和话题简述。该部分的测试成绩直接记入中考英语总分（英语中考总分130分，其中卷面笔试100分，人机对话测试30分）。

“人机对话”自动化考试是借助计算机及网络技术对考试进行管理的一种测试形式。它是根据考试设计的需求，有针对性地进行命题、组卷，并完成试题呈现、接受答案、计分、数据分析及结果解释等一系列任务。学生在进行人机对话测试过程中，每人单独使用一台电脑并且戴着配有语音输入功能话筒的耳麦，整个测试过程不介入任何人为因素。考试时，电脑扮演考官的角色，考生的所有问题和指令都由电脑发出，考生根据从耳麦中听到的要求或电脑屏幕上看到的试题指令和要求进行听力和口语测试，电脑自动将考生在考试中的答案和语音信息进行保存和录音。

笔者认为，“人机对话”自动化测试彰显了《英语课程标准》提倡的新型教学理念：现代外语教育注重语言学习的过程，强调语言学习的实践性，主张学生在语境中接触、体验和理解真实语言，并在此基础上学习和运用语言；要使学生尽可能通过不同渠道、以不同形式学习真实、鲜活、实用的英语，直接体验语言和运用语言。

2.2“人机对话”自动化考试的相关理论

认识心理学理论。心理学和计算机相结合，在认识心理学的理论背景下产生人工智能这一全新的领域。人工智能用信息加工的观点解释人的心理过程，使行为主义心理学进一步发展。它借用信息论、控制论、计算机、仿生学等新兴的学科理论，将人才测评置于更前沿、更科学、更稳定的领域。认识心理学理论在“人机对话”测评中的应用，更新了测试的方式，拓宽了测评的视野，完善了评价手段，是对实证主义测评范式的扬弃。所有这些，都为“人机对话”自动化考试作为一种测评方式的转向提供了坚实的理论基础。

非智力理论。斯腾伯格指出人的智力有三种类型：合成智力，即在一个有结构的和定义完好的上下文中解释信息的能力；经验智力，即从不同角度看待问题，从变化的情景中解释信息及解决实际问题的能力；情景智力，即适应变化环境的能力及操纵谈判系统的能力。信息时代的人才测评发展越来越注重对非智力因素的测评。非智力理论为“人机对话”自动化考试提供了理论支持：一般的测评方法只能在简单的文字、图片上假设情景，局限于合成智力及经验智力的测评，而人机对话则使非智力因素的再现和测试成为可能，使得人才测评具备更广的维度、更富层次性、更有针对性。

人机交互作用理论。“人机对话”自动化考试中的测评主体和客体能够相互学习，这在很大程度上得益于人机交互作用。人机对话的一个重要特点是利用人机交互作用的沉浸性，根据测评客体的反应不断学习和选择不同的模拟情景，有针对性地施加测试项目。仿真、实时、主动型的计算机三维动态图像、声音，使得测试成为动态的交互作用，为测评客体提供测试语言的逼真情景。通过与计算机交互测试中体现的形象性、简易性、安全性、科学性、经济性、实效性已凸显其测试的优越性。

3.“人机对话”自动化考试对英语教学的新启发

3.1 语言技能――“人机对话”自动化考试测试的基础

语言技能是语言运用能力的重要组成部分，主要包括听、说、读、写等方面的技能及这些技能的综合运用。这四种技能密切相关，相互渗透，互为基础，又呈螺旋式提高。根据认知理论，听、读是信息输入过程，是领会和理解别人表达的意思，是从外部言语到内部言语的内化过程；说、写是教学对象对输入的信息内化后的产出性活动，是用言语表达自己的思想，从内部言语到外部言语的过程。

笔者认为，在英语教学中，我们要注重语言技能培养的整体性。从语言信息输入的层面上，我们可以扩展学生的阅读材料。比如，教师可以结合教学进度补充和教材相关联的、难度稍大的课外阅读材料，并且可以设计相关阅读题型帮助学生理解以便及时反馈学生对补充材料的理解情况。教师还可以利用早读和兴趣小组活动时间引导和鼓励学生跟读磁带、模仿朗读等方式促成学生的有效输入。在语言信息输出的层面上，我们可以鼓励学生复述课文和对阅读材料进行缩写和改写等。比如，对比较熟悉的阅读课文，可以采取当堂的口头复述形式检测学生的信息输出情况；教师还可以让学生进行课后写作的方式提高学生信息输出的有效性。

3.2 语言知识―― “人机对话”自动化考试测试的源泉

学生在义务教育阶段应该学习和掌握的英语语言基础知识包括语音、词汇、语法及用于表达常见话题和功能的语言形式等。语音是语言的基本组成要素，学生对语音知识的理解和运用直接影响他们的听力水平。因为语音中的连读、弱化、失去爆破、语音浊化等发音规则会使单词的独立发音有别于具体的语音群中的发音。除了语音知识外，词汇量将直接影响学生的听力理解水平。如果学生的词汇数量和理解能力无法达到基本的教学交际要求，就会在客观上形成听力障碍，影响听力效果。同时，语法、固定用法和搭配等知识的不足会造成听力和口语表达上的困难。比如，习惯用法“I can’t agree with you more.”看似是否定的句子，其实表达的是十分肯定的含义。

笔者认为，教师首先要鼓励学生积极地开口讲英语。比如，在每天的英文值日报告中增加天气情况汇报、新闻简述和热点关注等栏目，为学生提供在公共场合说英语的机会。其次，教师可以创设情境，真正提高学生在情境中使用语言的能力。比如，教师可以设计超市购物、医院看病、图书馆借书等场景，让学生分角色扮演，从而达到实际运用语言的能力。

3.3 情感态度―― “人机对话”自动化考试测试的保障

情感态度是指兴趣、动机、自信、意志和合作精神等影响学生学习过程和学习效果的相关因素及在学习过程中逐渐形成的祖国意识和国际视野。心理学研究表明，情感因素在语言学习中起着越来越重要的作用。Krashen的情感过滤假设（Affective Hypothesis）认为，如果学生上课时心情紧张，他们的情感因素就会形成一个“过滤器”，阻挡语言的输入。 所以学生在听力、口语测试时，如果一直处在紧张的情绪状态，“过滤器”就会影响学生接收声音信号及语言信息，并且还会影响对这些信息进行有效解码的过程。

诚然，学生在“人机对话”自动化考试测试中出现一定程度的紧张和焦虑，这是一种相当普遍的心理现象，但是过于紧张和焦虑将给整个测试过程产生负面影响。笔者认为，教师在教学过程中要设计新颖的课堂活动内容，激发学生的学习兴趣；通过榜样激励等方式明确他们的学习目标；组织小组合作等形式提高学生的凝聚力，磨炼他们的意志，形成合作精神；通过小组竞赛等形式，增强他们的学习自信心。

3.4 学习策略―― “人机对话”自动化考试测试的战略

学习策略指学生为了有效地学习和使用英语而采取的各种行动和步骤及指导这些行动和步骤的信念。在听力测试中，预测技能是学生应该掌握的一项重要技能。所谓预测技能指听者利用已有的知识、经验结合现有信息对听力内容进行联想、推理未知信息的能力。因此，一个人预测信息的能力越强，其听力就越强。

为此，在听力训练中教师应重点进行技巧点拨讲解。比如，在该题干“What is the woman probably going to do this afternoon？”中，教师可以提醒学生重点在听的过程中注意如下两点：把握时间“this afternoon”；重点听女声内容。此外，教师还可以提高学生的学习技巧，比如当题干变为“What is the man doing now？”时，我们就要对重点听力内容进行调整：注意时间“now”；重点听男声内容，从而不但帮助学生学到听力的技巧，而且帮助学生提高能力。

3.5 文化意识―― “人机对话”自动化考试测试的内涵

语言是文化的一部分，因此，语言不能脱离产生它的文化而独立存在。G. Brown（1997）认为听力理解是一个极其复杂的过程，它涉及语言、认知、文化、社会知识等各种因素。对于英语学习的基础阶段而言，跨文化意识的培养尤其重要。

比如，图1、图2这道听力试题和文字稿，不但要求学生结合自身的英语基本技能听懂对话内容，对学生的跨文化意识也有一定的要求，即要求学生熟悉一些西方国家的代表性建筑或特有文化。这充分体现了《英语课程标准》倡导的英语课程具有工具性和人文性的双重性质，要求教师不但要从词汇、语法、情景等角度讲清楚字、词、句的正确使用，而且要在教学过程中渗透跨文化意识教育，开阔学生的视野，丰富他们的生活经历，增强他们的爱国主义精神，发展他们的创新能力，促成他们形成良好的品格和正确的人生观与价值观。

图1 听力测试模拟试题

图2 对应试题的文字稿

4.结语

“人机对话”自动化考试不仅是外语考试形式的一次革新，而且是信息技术与英语学科教学整合的一种尝试，更是促进中学英语教学变革、引领信息化时代英语教学的航标。新时代的教师要在课堂教学中做有心人，培养自己敏锐的洞察力和灵活、即兴的调控能力，最大化地优化课堂；在学习和实践过程中不断地总结和反思，以不断提高课堂教学中生成动态教学资源捕捉的灵敏度和运用的科学性、实践性及实效性。

参考文献：

[1]G.Brown.Assessing student learning in higher education，1997.

[2]Krashen，S. D. Second Language Acquisition and Second Language Learning. Oxford： Pergamon Press，1981.