人工智能教育趨勢精品(七篇)

序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇人工智能教育趨勢范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

篇(1)

關(guān)鍵詞：人工智能；教育；新模式；改革；構(gòu)想

教育是著眼于未來的事業(yè)，教育的首要任務(wù)就是為未來社會培養(yǎng)相適應(yīng)的合格人才。隨著人工智能的誕生和發(fā)展，我國已經(jīng)開始將人工智能應(yīng)用于教育領(lǐng)域，并顯示出人工智能對于彌補當(dāng)前教育存在的種種缺陷和不足，推動教學(xué)現(xiàn)代化和教育發(fā)展改革進程起著越來越重要的作用。在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展中，工程科學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)不斷融合，相互進步。近幾年，隨著人工智能技術(shù)，機器人技術(shù)，虛擬與增強現(xiàn)實技術(shù)，3D打印技術(shù)與醫(yī)學(xué)不斷的融合發(fā)展，衍生出一系列的醫(yī)學(xué)診療技術(shù)，儀器，大大推進了醫(yī)學(xué)發(fā)展。從2013年到2017年，國務(wù)院、發(fā)改委、FAD連續(xù)發(fā)文，多次提及醫(yī)療走智能化、云化的趨勢，為推動智能醫(yī)療領(lǐng)域保駕護航。智能與醫(yī)學(xué)的結(jié)合已經(jīng)是大勢所趨，因此，為培養(yǎng)大量智能醫(yī)學(xué)人才極有必要對智能醫(yī)學(xué)教育新模式進行深入研究。

一、目前醫(yī)學(xué)教育以及醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)狀況

智能醫(yī)學(xué)工程是一門將人工智能、傳感技術(shù)等高科技手段綜合運用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的新興交叉學(xué)科，研究內(nèi)容包括智能藥物研發(fā)、醫(yī)療機器人、智能診療、智能影像識別、智能健康數(shù)據(jù)管理等。

智能醫(yī)學(xué)工程的畢業(yè)生掌握了基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)理論，對智慧醫(yī)院、區(qū)域醫(yī)療中心、家庭自助健康監(jiān)護三級網(wǎng)絡(luò)中的醫(yī)學(xué)現(xiàn)象、醫(yī)學(xué)問題和醫(yī)療模式有較深入的理解，能熟練地將電子技術(shù)、計算機技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)，應(yīng)用于醫(yī)療信息大數(shù)據(jù)的智能采集、智能分析、智能診療、臨床實踐等各個環(huán)節(jié)。實驗教學(xué)正是融合型創(chuàng)新人才的最好培養(yǎng)方式。智能醫(yī)學(xué)人才的培養(yǎng)需要各學(xué)科間的相互交融更為緊密，學(xué)生的創(chuàng)新應(yīng)用能力才能得到更好的培養(yǎng)。與此同時，由于絕大部分醫(yī)工結(jié)合的專業(yè)大部分歸屬與工科學(xué)院下，缺乏必要的臨床經(jīng)驗，因而學(xué)生不能很好的把握新技術(shù)的應(yīng)用。

而國內(nèi)相關(guān)人才缺口還非常大，目前，國內(nèi)僅僅有生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)信息工程等工科專業(yè)培養(yǎng)醫(yī)工結(jié)合人才。但是囿于培養(yǎng)時間與培養(yǎng)模式，他們往往只能針對具體某一方向，并且目前的培養(yǎng)體系還多著重于工學(xué)技術(shù)的研究，缺乏臨床實踐。

二、智能+醫(yī)學(xué)教育的必要性探究

2.1技術(shù)進步對醫(yī)療人員的診療幫助

以癌癥的治療為例，由于針對癌癥藥物的研究何藥物數(shù)量非常巨大，對于普通醫(yī)生在短時間內(nèi)難以進行準(zhǔn)確的判斷針對癌癥的研究和藥物數(shù)量非常巨大，具體來說，目前已有800多種藥物和疫苗用于治療癌癥。但是，這對于醫(yī)生來說卻有負面的影響，因為有太多種選擇可供選擇，使得為病人選擇合適的抗癌藥物變的更加困難。同樣，精確醫(yī)學(xué)的進步也是非常困難的，因為基因規(guī)模的知識和推理成為決定癌癥和其他復(fù)雜疾病的最終瓶頸。今天，許多受過專業(yè)訓(xùn)練的醫(yī)學(xué)研究員需要數(shù)小時的時間來檢查一個病人的基因組數(shù)據(jù)并作出治療決定。

上述問題在擁有工學(xué)、醫(yī)學(xué)雙背景的醫(yī)生手中已經(jīng)不是問題，通過目前日漸成熟的AI技術(shù)，對于大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行檢索，通過可靠的編程手段，通過人工智能技術(shù)，建立完備的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，幫助醫(yī)生進行診療。據(jù)調(diào)查，美國微軟公司已經(jīng)研制出幫助醫(yī)生治療癌癥的人工智能機器，其原理是對于所有關(guān)于癌癥的論文進行檢索，并提出對于病人治療最有效的參考方案，它可以通過機器學(xué)習(xí)來幫助醫(yī)生找到最有效，最個性化的癌癥治療方案，同時提供可視化的研究數(shù)據(jù)。

2.2智能醫(yī)學(xué)對于新時代醫(yī)生培養(yǎng)的影響

人工智能通過計算機可為學(xué)生提供圖文并茂的豐富信息和數(shù)據(jù)，一方面加強了學(xué)生的感性認識，加強了對所學(xué)知識的理解和掌握，從而提高了教學(xué)質(zhì)量。同時，人工智能可幫助教師完成繁雜的、需適應(yīng)各種教學(xué)的教學(xué)課程、課件等設(shè)計，使教師將更多的精力專注于學(xué)與教的行為和過程，從而提高教學(xué)效率。正如前面所述例子，智能網(wǎng)絡(luò)模塊化學(xué)習(xí)平臺可使教學(xué)擺脫以往對于示教病例的依賴，拓展了學(xué)生們的學(xué)習(xí)空間和時間，可極大地提高醫(yī)學(xué)學(xué)習(xí)效率和教學(xué)質(zhì)量。

教育與人工智能相結(jié)合將會創(chuàng)新教育方式和理念。北京師范大學(xué)何克抗教授在《當(dāng)代教育技術(shù)的研究內(nèi)容與發(fā)展趨勢》中提到當(dāng)代教育技術(shù)的五大發(fā)展趨勢之一就是“愈來愈重視人工智能在教育中應(yīng)用的研究”。結(jié)合上述人工結(jié)合上述人工智能在醫(yī)學(xué)教育中的創(chuàng)新作用，下面就人工智能結(jié)合醫(yī)學(xué)學(xué)教育新模式提出一些構(gòu)想。

三、交叉醫(yī)學(xué)人才的培養(yǎng)

3.1建立智能醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)體系的必要性

目前智能醫(yī)學(xué)的研發(fā)和臨床還存在隔閡，臨床醫(yī)生并沒有很好地理解人工智能，無法從實踐出發(fā)提出人工智能能夠解決的方向，而人工智能的產(chǎn)業(yè)界熱情高漲，卻未必能踩準(zhǔn)點，所以產(chǎn)業(yè)界需要和臨床深度溝通融合，才能真正解決看病難、看病貴的問題，緩解醫(yī)療資源緊張。目前，國內(nèi)僅僅有生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)信息工程等工科專業(yè)培養(yǎng)醫(yī)工結(jié)合人才。

3.2醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)體系初步構(gòu)想

據(jù)悉，目前已經(jīng)有天津大學(xué)、南開大學(xué)等幾所院校開設(shè)了智能方向的醫(yī)學(xué)本科教育，旨在彌補上述缺口，相關(guān)院校也在積極探索新型人才培養(yǎng)方案。應(yīng)當(dāng)為醫(yī)學(xué)生開設(shè)人工智能課程，應(yīng)當(dāng)培養(yǎng)具備生命科學(xué)、電子技術(shù)、計算機技術(shù)及信息科學(xué)有關(guān)的基礎(chǔ)理論知識以及醫(yī)學(xué)與工程技術(shù)相結(jié)合的科學(xué)研究能力。該專業(yè)的學(xué)生主要學(xué)習(xí)生命科學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)，電子技術(shù)、計算機技術(shù)和信息科學(xué)的基本理論和基本知識，充分進行計算機技術(shù)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用的訓(xùn)練，具有智能醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域中的研究和開發(fā)的基本能力。

篇(2)

［關(guān)鍵詞］人工智能；財務(wù)機器人；會計電算化；人才培養(yǎng)

0引言

正如會計電算化替代傳統(tǒng)手工會計一樣，隨著信息化、智能化、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等科技元素在會計信息化中的應(yīng)用，人工智能悄然到來。自2017年“會計證被取消”，到普華永道、安永、德勤等國際會計師事務(wù)所紛紛推出財務(wù)機器人，這些舉動在財務(wù)圈引起了軒然大波，許多中職學(xué)校會計相關(guān)專業(yè)的學(xué)生，擔(dān)心基礎(chǔ)核算會計將被人工智能取代，對未來頗感擔(dān)憂。根據(jù)世界經(jīng)濟論壇2016年的調(diào)研數(shù)據(jù)預(yù)測，到2020年，在全球15個主要的工業(yè)化國家中，機器人與人工智能的崛起，將導(dǎo)致510萬個就業(yè)崗位的流失，未來20年最有可能被機器人搶走飯碗的崗位包括低端制造業(yè)的生產(chǎn)、會計等［1］。2017年7月，中國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能上升為國家戰(zhàn)略。所以筆者認為，基于人工智能背景下的中職會計電算化專業(yè)人才培養(yǎng)方式將面臨變革，在教學(xué)中應(yīng)站在未來發(fā)展的高度，適應(yīng)信息化發(fā)展，及時掌握人工智能相關(guān)技術(shù)，實現(xiàn)由傳統(tǒng)會計電算化專業(yè)人才培養(yǎng)向智能化管理會計轉(zhuǎn)型。

1人工智能的概念［2］

人工智能即AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)以及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，它是指由人工制造出來的系統(tǒng)表現(xiàn)出來的智能。目前人工智能在計算機科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)，受到了廣泛的發(fā)揮。在機器人、經(jīng)濟政治決策、控制系統(tǒng)、仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。人工智能是信息技術(shù)發(fā)展的必然，它已悄悄地改變著人類的各行各業(yè)。人工智能在會計行業(yè)中應(yīng)用，促使會計由簡單核算向管理方向變革，推動了會計行業(yè)的發(fā)展，同時也促使著中職學(xué)校會計及相關(guān)專業(yè)的人才培養(yǎng)轉(zhuǎn)變。人工智能取代傳統(tǒng)的會計電算化操作人員是一種趨勢，但也是一種轉(zhuǎn)變，自我提升的機遇。

2中職學(xué)校傳統(tǒng)會計電算化專業(yè)人才培養(yǎng)［3］

2．1課程偏傳統(tǒng)基礎(chǔ)核算類，輕參與、管理類會計課程

在多數(shù)中職學(xué)校會計電算化教學(xué)計劃課程設(shè)計中，傳統(tǒng)財務(wù)會計類課程占大多數(shù)，管理會計類課程設(shè)置單一或者沒有。而財務(wù)機器人的出現(xiàn)，則能夠替代大部分重復(fù)性、流程性基礎(chǔ)會計核算工作。

2．2會計實操偏基礎(chǔ)性會計技能，輕數(shù)據(jù)分析、挖掘

在實踐教學(xué)及技能培養(yǎng)中，過于注重培養(yǎng)學(xué)生點鈔、傳票的翻打、會計書寫、憑證裝訂，會計電算化軟件操作機械性錄入等。在當(dāng)前大數(shù)據(jù)、人工智能背景下，可以讓會計人員擺脫繁雜事務(wù)，重點放在會計數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘，為企業(yè)決策提供服務(wù)。

2．3課程偏模擬操作，輕實際操作

無論是手工核算還是會計電算化記賬，大多數(shù)實操是模擬一個企業(yè)一個月的業(yè)務(wù)，學(xué)生根據(jù)教材或老師給予的信息進行會計處理，過賬，做報表。一學(xué)期就是這樣反反復(fù)復(fù)練習(xí)。學(xué)期結(jié)束，雖然考試合格，但仍有很多學(xué)生不明白為什么這么處理，特別在月末業(yè)務(wù)處理更加模糊不清，例如工資發(fā)放，計提稅費、費用攤銷、成本及費用結(jié)轉(zhuǎn)等。還有絕大多數(shù)學(xué)生不知道真實環(huán)境如何計稅、報稅、納稅，只是理想中的學(xué)習(xí)，為了做賬而做賬。

3人工智能背景下的中職會計電算化人才培養(yǎng)［4］

3．1由基礎(chǔ)核算型初級人才向有思想的中級人才轉(zhuǎn)變

人工智能在會計行業(yè)中的應(yīng)用，會計核算軟件中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)錄入、憑證錄入與審核、記賬、編制科目匯總表、材料的收發(fā)統(tǒng)計、報表的編制等操作很容易被財務(wù)機器人替代，但是也有一些是機器無可替代的，需要有思想的“人”來處理。例如：由于大環(huán)境變化，企業(yè)的固定資產(chǎn)有明顯減值趨勢，而財務(wù)機器人并不能分析與判斷這個固定資產(chǎn)是否會減值或減值多少，如果財務(wù)上不及時做出處理，將可能導(dǎo)致企業(yè)少確認資產(chǎn)減值損失，虛增了企業(yè)的資產(chǎn)和利潤，對于企業(yè)來說，這屬于信息失真。在大數(shù)據(jù)時代，中級類型的會計人才儲備相對較少，中職學(xué)校的會計電算化教育，需要培養(yǎng)的應(yīng)當(dāng)是此類會計人才。教學(xué)會學(xué)生不能只拘泥于看財務(wù)數(shù)據(jù)，還要學(xué)會合理利用有效的會計數(shù)據(jù)服務(wù)于企業(yè)的發(fā)展，提高企業(yè)的核心競爭力。

3．2由傳統(tǒng)的財務(wù)會計向人工智能環(huán)境下的管理會計人才轉(zhuǎn)變

財務(wù)機器人的出現(xiàn)，替代了傳統(tǒng)的財會人員進行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的錄入，日常憑證的填制、審核、記賬；憑證、賬簿、報表的生成；成本結(jié)轉(zhuǎn)、折舊等財務(wù)處理；納稅申報等，這不僅提高了會計工作的效率，減少了傳統(tǒng)的會計人員繁雜的日常賬務(wù)處理工作，但同時也讓傳統(tǒng)的會計人員失去工作。作為會計的教育者，如何讓學(xué)生在未來立于不敗之地，不被財務(wù)機器人替代，就需要學(xué)校適應(yīng)時代趨勢，教學(xué)重點由傳統(tǒng)的基礎(chǔ)核算向智能管理型會計演變。會計從事的活動，除了重復(fù)、機械、煩瑣的事情外，還可以創(chuàng)造更多價值，比如：評估、判斷、溝通、協(xié)作、建議等。管理型計人才就是通過智能機器人核算出的精確信息，對企業(yè)的未來做出評估、預(yù)判、建議等，甚至幫助企業(yè)管理者做出決策。

3．3由會計電算化軟件操作員向人工智能會計系統(tǒng)的設(shè)計者轉(zhuǎn)變

人工智能環(huán)境下的財務(wù)機器人，實質(zhì)就是一種自動化運行的程序，這種程序的設(shè)計，需要設(shè)計人員既要懂計算機又要懂會計。而現(xiàn)在的中職學(xué)校，會計電算化專業(yè)主要培養(yǎng)的是會計專業(yè)人才，操作會計核算軟件，而很少在計算機方面進行教學(xué)。在人工智能環(huán)境下，懂得會計專業(yè)的人才只是人工智能會計系統(tǒng)設(shè)計的主導(dǎo)者，而計算機方面人才則根據(jù)會計法及相關(guān)規(guī)則進行系統(tǒng)設(shè)計，自動化處理會計業(yè)務(wù)需要想到協(xié)作，融會貫通。人工智能永遠是基于系統(tǒng)的規(guī)則和大數(shù)據(jù)，如果規(guī)則發(fā)生變化，人工智能將無法起作用。在日常教學(xué)中，哪怕我們不能完全讓學(xué)生掌握編寫程序，但是應(yīng)當(dāng)教會學(xué)生看懂和讀懂程序，對機器人“思想”進行修改，也算是人工智能的掌控者，而不是被替代者。

4人工智能背景下中職學(xué)校會計電算化專業(yè)人才培養(yǎng)應(yīng)對策略［5］

4．1更新理念與改變教學(xué)計劃

筆者認為，在人工智能背景下，在中職學(xué)校，會計及電算化專業(yè)辦學(xué)理念中應(yīng)加入人工智能等相關(guān)技術(shù)，同時其人才培養(yǎng)方案、專業(yè)建設(shè)、教學(xué)計劃等方面都需要做出相應(yīng)的調(diào)整，培養(yǎng)適應(yīng)于人工智能時代復(fù)合型人才。例如，中職學(xué)校會計或會計電算化專業(yè)的教學(xué)計劃中，計算機方面課程開設(shè)僅有計算機應(yīng)用及會計電算化軟件操作課程，數(shù)據(jù)處理、編程類或人工智能課程幾乎沒有，這樣的教學(xué)安排不利于學(xué)生對未來人工智能的應(yīng)對能力培養(yǎng)，應(yīng)當(dāng)增加相應(yīng)的計算機方面課程，財務(wù)管理、會計政策、法律法規(guī)等人工智能無法替代的課程，減少將來可能被財務(wù)機器人替代的會計技能課程。

4．2提高教師人工智能等相關(guān)理念和技術(shù)

要給學(xué)生一碗水，教師必須要有一桶水，雖然人工智能的出現(xiàn)解決了許多教育上的難題，但是教師在人工智能背景下還需要增強自身信息化能力，學(xué)習(xí)人工智能相關(guān)理念，掌握人工智能相關(guān)技術(shù)。這就需要學(xué)校給予老師多點人文關(guān)心以及人工智能方面的繼續(xù)教育。

4．3關(guān)注人文綜合素質(zhì)培養(yǎng)，讓人工智能為我所用

財務(wù)機器人出現(xiàn)，會計人員有更多時間去從事財務(wù)機器人無可替代更具有情感類的工作，這些工作需要人與人之間的溝通與交流，因此，筆者認為，中職會計電算化專業(yè)教育，不僅需要培養(yǎng)學(xué)生人工智能動手能力，還要關(guān)注學(xué)生思想道德、人文綜合素質(zhì)的培養(yǎng)，提升學(xué)生的思想道德水平，教會學(xué)生愛崗敬業(yè)，誠實守信、樂于助人，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)主動性和創(chuàng)造性。如果沒有良好職業(yè)道德水平，即使掌握了人工智能技術(shù)，也將會破壞規(guī)則，讓會計信息失真。我們不能教出人工智能的“奴才”，應(yīng)當(dāng)讓人工智能為人類所用，做人工智能的主人。

5結(jié)語

總之，人工智能正在快速又深刻地改變我們的生活和工作方式，將人工智能用于會計行業(yè)會也將會不斷得到規(guī)范。對于人工智能這類新興技術(shù)在財務(wù)行業(yè)的運用初期可能會讓學(xué)生產(chǎn)生恐慌、彷徨，認為學(xué)校教育無用。作為專業(yè)教師，要教會學(xué)生變革思想，提高其對會計價值的認識，提高其人文綜合素養(yǎng)，擁有過硬的專業(yè)技術(shù)，不斷地完善專業(yè)勝任能力，把握機會，主動迎接挑戰(zhàn)，那么人工智能就只是會計人員的好幫手，而不是掘墓人。

主要參考文獻

［1］彭維．淺談人工智能時代財務(wù)的變革與轉(zhuǎn)型［J］．中國管理信息化，2018（19）：39－41．

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［3］盧映芝，黃靜．人工智能與會計課程實操的結(jié)合探討———VR技術(shù)的引進［J］．現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2018（30）：160－162．

［4］王立法．論人工智能環(huán)境下會計人才培養(yǎng)所面臨的挑戰(zhàn)及見解［J］．財經(jīng)界，2018（6）．

篇(3)

關(guān)鍵詞：智能科學(xué)與技術(shù)；知識結(jié)構(gòu)；應(yīng)用型人才；人才培養(yǎng)；知識型能力本位教育

中圖分類號：G64文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）25-0153-03

1引言

智能科學(xué)與技術(shù)主要包含智能科學(xué)和智能技術(shù)兩部分內(nèi)容[1]：智能科學(xué)是以人如何認知和學(xué)習(xí)為研究對象，探索智能機器的實現(xiàn)機理和方法；智能技術(shù)則是將這種方法應(yīng)用于人造系統(tǒng)，使之具有一定的智能或?qū)W習(xí)能力，讓機器系統(tǒng)為人類工作。目前，在本科專業(yè)目錄中，智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)是計算機類之下的特設(shè)專業(yè)，在現(xiàn)有的人工智能專業(yè)群中，除了新設(shè)的人工智能專業(yè)外（2019年全國共有35所高校獲首批人工智能新專業(yè)建設(shè)資格），智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)與全球范圍大力推進與快速發(fā)展的人工智能關(guān)系最密切，契合度最高。一方面，智能科學(xué)與技術(shù)的專業(yè)發(fā)展和人才培養(yǎng)將為人工智能技術(shù)提供理論支撐、技術(shù)推進和人才支持，另一方面，人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢直接影響著智能科學(xué)與技術(shù)的專業(yè)發(fā)展和人才需求。

2人工智能時代對人才的需求

站在國家戰(zhàn)略的高度來看，人工智能將成為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，可以實現(xiàn)社會生產(chǎn)力的整體躍升，因此人工智能將成為引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，世界主要發(fā)達國家都把發(fā)展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰(zhàn)略。

隨著人工智能時代的到來，許多企業(yè)對具有智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)背景的人才有著巨大的需求。首先，IT企業(yè)紛紛涉足智能科學(xué)領(lǐng)域，提高產(chǎn)品智能水平；其次，許多傳統(tǒng)制造業(yè)也在轉(zhuǎn)型，從勞動密集型到知識密集型，進一步提升到智能制造型，并逐漸具備高精尖裝備制造能力；此外，醫(yī)療、通訊、交通等行業(yè)也對智能科技人才有著迫切的需要。人工智能對各行各業(yè)的影響，充分體現(xiàn)了智能科技的高速發(fā)展，對人才數(shù)量和素質(zhì)要求也越來越高。

從人才的金字塔型分布來看，智能科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域不僅需要高端學(xué)術(shù)型人才，更需要接地氣、重實踐的應(yīng)用型人才。隨著“中國智造”的不斷推進，智能科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域已由頂層設(shè)計和關(guān)鍵技術(shù)突破向生產(chǎn)、應(yīng)用、裝配、服務(wù)等環(huán)節(jié)延伸，迫切需求大批專業(yè)技術(shù)精、實踐能力強、操作流程熟的應(yīng)用型人才。2019年，人力資源和社會保障部、國家市場監(jiān)管總局、國家統(tǒng)計局向社會了13個新職業(yè)信息，包括人工智能工程技術(shù)人員、物聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)人員、大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人員等，這也從另外一個側(cè)面說明人工智能等技術(shù)推動了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，催生了相關(guān)專業(yè)技術(shù)類新職業(yè)，可形成相對穩(wěn)定的從業(yè)人群。

3應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式分析

《中國制造2025》以推進智能制造為主攻方向，強調(diào)健全多層次人才培養(yǎng)體系，提到強化職業(yè)教育和技能培訓(xùn)，引導(dǎo)一批普通本科高等學(xué)校向應(yīng)用技術(shù)類高等學(xué)校轉(zhuǎn)型，建立一批實訓(xùn)基地，開展現(xiàn)代學(xué)徒制試點示范，形成一支門類齊全、技藝精湛的技術(shù)技能人才隊伍。

通常而言，人才類型分為三類[2]：學(xué)術(shù)型人才、應(yīng)用型人才、技能型人才。實際上從現(xiàn)代職業(yè)教育的發(fā)展和社會需求來看，應(yīng)用型人才和技能型人才的界限相對模糊，可統(tǒng)稱為應(yīng)用型人才，即把成熟的技術(shù)和理論應(yīng)用到實際的生產(chǎn)、生活中的技術(shù)技能型人才。從國家的層面來看，為了適應(yīng)人工智能時展，人才需求數(shù)量基數(shù)最多、缺口最大的就是應(yīng)用型人才，這也對眾多高校培養(yǎng)人才的導(dǎo)向產(chǎn)生重大影響。這里我們重點討論智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型本科人才的培養(yǎng)，可從職能、知識結(jié)構(gòu)、能力結(jié)構(gòu)、行業(yè)（產(chǎn)業(yè)）導(dǎo)向四個方面來分析。

3.1職能

智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型人才是培養(yǎng)面向各類智能科學(xué)與技術(shù)的工程設(shè)計、開發(fā)及應(yīng)用，掌握各類現(xiàn)代智能系統(tǒng)設(shè)計、研發(fā)、集成應(yīng)用、檢測與維修、運行與管理等技術(shù)，具有扎實理論基礎(chǔ)、較強工程實踐和創(chuàng)新能力的高素質(zhì)應(yīng)用型工程技術(shù)人才。

3.2知識結(jié)構(gòu)

智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)充分體現(xiàn)了跨學(xué)科的特點，其知識結(jié)構(gòu)包含了三個并行的基礎(chǔ)領(lǐng)域：電子信息、控制工程、計算機，也蘊含了電子信息工程、控制科學(xué)與工程、計算機科學(xué)與技術(shù)等學(xué)科的交叉和融合，體現(xiàn)了智能感知與模式識別、智能系統(tǒng)設(shè)計與制造、智能信息處理三個方面的專業(yè)內(nèi)涵。

（1）智能感知與模式識別

屬于電子信息與計算機交叉領(lǐng)域，主要定位在機器視覺與模式識別。包括三維建模與仿真、圖像處理與分析、圖像理解與識別、機器視覺、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等。主要課程包括：電子技術(shù)基礎(chǔ)、信號系統(tǒng)與數(shù)字信號處理、數(shù)字圖像處理、模式識別等。

（2）智能系統(tǒng)設(shè)計與制造

屬于控制工程領(lǐng)域，包括自動控制、無人系統(tǒng)與工程、精密傳感器設(shè)計與應(yīng)用等。主要課程包括：機械基礎(chǔ)、工程力學(xué)、自動控制原理、傳感器與測試技術(shù)、計算機控制技術(shù)、機電系統(tǒng)分析與設(shè)計等。

（3）智能信息處理

屬于計算機領(lǐng)域，包括交通大數(shù)據(jù)、汽車與道路安全大數(shù)據(jù)等的分析與處理、信息處理與知識挖掘、信息可視化等。主要課程包括：智能科學(xué)技術(shù)導(dǎo)論、計算機程序設(shè)計、微機原理與接口技術(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、嵌入式系統(tǒng)設(shè)計等。

3.3能力結(jié)構(gòu)

智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型人才培養(yǎng)著眼于人工智能工程應(yīng)用，要求學(xué)生具有運用計算機及相關(guān)軟硬件工具進行大數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理、分析、應(yīng)用的能力；具備智能系統(tǒng)的設(shè)計、開發(fā)、集成、運行與管理的能力；注重培養(yǎng)學(xué)生綜合運用所學(xué)的智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的基礎(chǔ)理論和知識，分析并解決工程實際問題的能力，其能力結(jié)構(gòu)可以借鑒能力本位教育（CompetencyBasedEducation，簡稱CBE）模式[3]。

CBE是國際上較流行的一種應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式，主要代表國家為加拿大和美國。該模式以能力為人才培養(yǎng)的目標(biāo)和評價標(biāo)準(zhǔn)，一切教學(xué)活動均圍繞綜合職業(yè)能力的培養(yǎng)展開，CBE人才培養(yǎng)模式主要有以下三方面的特色：能力導(dǎo)向的教學(xué)目標(biāo)；模塊化的課程結(jié)構(gòu)；能力為基準(zhǔn)的目標(biāo)評價體系。該模式所培養(yǎng)的本科應(yīng)用型人才具有較強的專業(yè)綜合能力和職業(yè)能力[4]，在一定時期得到社會的廣泛認可，但是單純的CBE模式并不能完全適應(yīng)人工智能時代對人才培養(yǎng)的需求，這是由于目前許多職業(yè)崗位在人工智能的沖擊下，其形式和內(nèi)容均會產(chǎn)生動態(tài)變化，要求現(xiàn)階段的人才培養(yǎng)具有延伸性和前瞻性，既要兼顧眼前，也要考慮應(yīng)對智能化浪潮，打好基礎(chǔ)，提高自學(xué)習(xí)能力。因此，智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型人才培養(yǎng)有一定崗位針對性，但并不是完全固化崗位內(nèi)容及層次、固化知識屬性，必須強化自我學(xué)習(xí)能力，才能實現(xiàn)能力可持續(xù)增長，崗位的向上流動性以及知識和經(jīng)驗的進化，才能真正適應(yīng)人工智能時展的需求。

自我學(xué)習(xí)能力的形成與提高往往源于知識結(jié)構(gòu)的構(gòu)建[5]。為了塑造更合適的能力結(jié)構(gòu)，需要CBE模式與知識結(jié)構(gòu)的相輔相成，有鑒于此，將這種新型人才培養(yǎng)模式稱之為知識型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，簡稱KCBE）模式，這也意味著在人才培養(yǎng)過程中，將知識結(jié)構(gòu)與能力結(jié)構(gòu)放在并重的地位，既著眼于預(yù)期能力的培養(yǎng)，也必須讓學(xué)生筑牢學(xué)科專業(yè)基礎(chǔ)，在走向社會以后，在知識引擎的作用下，通過自我學(xué)習(xí)，具備并提升適應(yīng)未來的、新的智能化崗位需求的能力。

3.4行業(yè)（產(chǎn)業(yè)）導(dǎo)向

從智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的角度，培養(yǎng)的應(yīng)用型人才以“智能化應(yīng)用”為就業(yè)大方向，具體而言，包括：

（1）智能感知與模式識別領(lǐng)域

主要從事電子信息的獲取、傳輸、處理、分析、應(yīng)用等領(lǐng)域的研究、設(shè)計及應(yīng)用，包括圖像處理、機器視覺、工業(yè)視頻檢測與識別、視頻監(jiān)控、傳感器設(shè)計及應(yīng)用等。

（2）智能系統(tǒng)設(shè)計與制造領(lǐng)域

主要從事智能裝備、智能制造、智能管理、智能服務(wù)等領(lǐng)域的設(shè)計、制造及應(yīng)用，包括智能工廠、智能車間、智能生產(chǎn)線、智能物流、以及智能運營與服務(wù)等。

（3）智能信息處理領(lǐng)域

主要從事計算機數(shù)據(jù)處理、分析、理解、管理、以及服務(wù)等領(lǐng)域的研究、設(shè)計及應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)存儲與管理、數(shù)據(jù)分析與預(yù)測、交通大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用、道路與汽車安全大數(shù)據(jù)分析、智能交通、智能電力、智能家居、智慧城市等。

涉及的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域主要包括智能制造，如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)集成應(yīng)用，研發(fā)智能產(chǎn)品及智能互聯(lián)產(chǎn)品等。其他的領(lǐng)域還包括智能農(nóng)業(yè)、智能物流、智能金融、智能商務(wù)等。

產(chǎn)業(yè)需求帶動人才培養(yǎng)，人才培養(yǎng)在滿足產(chǎn)業(yè)需求的同時推動技術(shù)進步，而技術(shù)進步又引燃了新的產(chǎn)業(yè)需求。產(chǎn)業(yè)需求與人才培養(yǎng)的相互作用，呈現(xiàn)出螺旋式上升的發(fā)展態(tài)勢，這在人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)與智能科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用型本科人才培養(yǎng)之間表現(xiàn)的得尤為突出。

4KCBE模式人才培養(yǎng)的主要措施和途徑

智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)應(yīng)用型本科人才的培養(yǎng)模式一定是和人才需求、學(xué)校定位相適應(yīng)的。培養(yǎng)應(yīng)用型人才，應(yīng)注重學(xué)生實踐能力，從教學(xué)體系建設(shè)體現(xiàn)“應(yīng)用”二字，其核心環(huán)節(jié)是實踐教學(xué)。結(jié)合上述的KCBE培養(yǎng)模式，知識結(jié)構(gòu)在能力培養(yǎng)過程中也占有非常重要的地位，因此在能力培養(yǎng)方面，知識和實踐作為兩大要素，不能偏廢任何一方，必須齊頭并進，既要固基礎(chǔ)，也要重實踐。

（1）筑牢智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)知識基礎(chǔ)，構(gòu)建與智能化應(yīng)用相關(guān)的知識體系

在本科的低年級階段，應(yīng)注重公共基礎(chǔ)課，特別是數(shù)學(xué)和力學(xué)課程，還應(yīng)充分了解智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的內(nèi)涵，讓學(xué)生對所學(xué)專業(yè)有一個比較全面的認識。在本科中高年級階段，重點強化專業(yè)基礎(chǔ)，包括電子技術(shù)基礎(chǔ)、自動控制原理、傳感器與測試技術(shù)、微機原理與接口技術(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法等。歸納地說，應(yīng)該筑牢數(shù)理基礎(chǔ)、計算機基礎(chǔ)、機電基礎(chǔ)和控制基礎(chǔ)，因此對原理課程需要強化，這樣對很多工作機理、來龍去脈的理解才能深刻。

（2）增強智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的實踐環(huán)節(jié)，構(gòu)建以能力培養(yǎng)為重心的教學(xué)體系

按照KCBE模式，校企合作是強化實踐的一種重要形式[6]。學(xué)校根據(jù)人工智能企業(yè)實際情況靈活設(shè)置實踐課程內(nèi)容，根據(jù)企業(yè)發(fā)展趨勢及時調(diào)整課程體系以避免教學(xué)內(nèi)容與企業(yè)需求相脫離。人工智能企業(yè)還可以參與學(xué)校教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)計劃的制定，并為學(xué)校實踐教學(xué)提供各方面支持，從而提高人才培養(yǎng)的針對性。

篇(4)

【關(guān)鍵字】人工智能；教育；進展

【中圖分類號】G40-057 【文獻標(biāo)識碼】A 【論文編號】1009―8097（2008）13―0018―03

人工智能是一門綜合的交叉學(xué)科，涉及計算機科學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等多個領(lǐng)域。人工智能主要研究用人工的方法和技術(shù)，模仿、延伸和擴展人的智能，實現(xiàn)機器智能，其長期目標(biāo)是實現(xiàn)人類水平的人工智能。[1]從腦神經(jīng)生理學(xué)的角度來看，人類智能的本質(zhì)可以說是通過后天的自適應(yīng)訓(xùn)練或?qū)W習(xí)而建立起來的種種錯綜復(fù)雜的條件反射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回路的活動。[2]人工智能專家們面臨的最大挑戰(zhàn)之一是如何構(gòu)造一個可以模仿人腦行為的系統(tǒng)。這一研究一旦有突破，不僅給學(xué)習(xí)科學(xué)以技術(shù)支撐，而且能反過來促使人腦的學(xué)習(xí)規(guī)律研究更加清晰，從而提供更加切實有效的方法論。[3]人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，使人工智能不僅成為學(xué)校教育的內(nèi)容之一，也為教育提供了豐富的教育資源，其研究成果已在教育領(lǐng)域得到應(yīng)用，并取得了良好的效果，成為教育技術(shù)的重要研究內(nèi)容。

人工智能的研究更多的是結(jié)合具體領(lǐng)域進行的，其主要研究領(lǐng)域有：專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設(shè)計、機器人學(xué)、博弈、智能決策支持系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中應(yīng)用較為廣泛與活躍的研究領(lǐng)域主要有專家系統(tǒng)、機器人學(xué)、機器學(xué)習(xí)、自然語言理解、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分布式人工智能，下面就這些領(lǐng)域進行闡述。

一 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是一個具有大量專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)，它使用人工智能技術(shù)，根據(jù)某個領(lǐng)域中一個或多個人類專家提供的知識和經(jīng)驗進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復(fù)雜問題。[5]專家系統(tǒng)主要組成部分為：知識庫，用于存儲某領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)的專門知識；綜合數(shù)據(jù)庫，用于存儲領(lǐng)域或問題的初始數(shù)據(jù)和推理過程中得到的中間數(shù)據(jù)或信息；推理機，用于記憶所采用的規(guī)則和控制策略的程序，使整個專家系統(tǒng)能夠以邏輯方式協(xié)調(diào)地工作；解釋器，向用戶解釋專家系統(tǒng)的行為；接口，使用戶與專家系統(tǒng)進行對話。近幾十年來，專家系統(tǒng)迅速發(fā)展，是人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領(lǐng)域，廣泛用于醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘探、軍事、石油化工、文化教育等領(lǐng)域。

目前，專家系統(tǒng)在教育中的應(yīng)用最為廣泛與活躍。專家系統(tǒng)的特點通常表現(xiàn)為計劃系統(tǒng)或診斷系統(tǒng)。計劃系統(tǒng)往前走，從一個給定系統(tǒng)狀態(tài)指向最終狀態(tài)。如計劃系統(tǒng)中可以輸入有關(guān)的課堂目標(biāo)和學(xué)科內(nèi)容，它可以制定出一個課堂大綱，寫出一份教案，甚至有可能開發(fā)一堂樣板課，而診斷系統(tǒng)是往后走，從一個給定系統(tǒng)陳述查找原因或?qū)ζ溥M行分析，例如，一個診斷系統(tǒng)可能以一堂CBI（基于計算機的教學(xué)，computer-based instruction）課為例，輸入學(xué)生課堂表現(xiàn)資料，分析為什么課堂的某一部分效果不佳。在開發(fā)專家計劃系統(tǒng)支持教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)（ISD）程序的領(lǐng)域中最有名的是梅里爾（Merrill）的教學(xué)設(shè)計專家系統(tǒng)（ID Expert）。[6]

教學(xué)專家系統(tǒng)的任務(wù)是根據(jù)學(xué)生的特點（如知識水平、性格等），以最合適的教案和教學(xué)方法對學(xué)生進行教學(xué)和輔導(dǎo)。其特點為：同時具有診斷和調(diào)試等功能；具有良好的人機界面。已經(jīng)開發(fā)和應(yīng)用的教學(xué)專家系統(tǒng)有美國麻省理工學(xué)院的MACSYMA符號積分與定理證明系統(tǒng)，我國一些大學(xué)開發(fā)的計算機程序設(shè)計語言、物理智能計算機輔助教學(xué)系統(tǒng)以及聾啞人語言訓(xùn)練專家系統(tǒng)等。[7]

目前，在教育中，專家系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用更多的集中于遠程教育，為現(xiàn)代遠程教育的智能化提供了有力的技術(shù)支撐。基于專家系統(tǒng)構(gòu)造的智能化遠程教育系統(tǒng)具有以下幾個方面的功能：具備某學(xué)科或領(lǐng)域的專門知識，能生成自己的提問和應(yīng)答； 能夠分析學(xué)生的特征，評價和記錄學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，診斷學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的錯誤并進行補救教學(xué)；可以選擇不同的教學(xué)方法實現(xiàn)以學(xué)生為主體的個別化教學(xué)。[8]目前應(yīng)用于遠程教育的專家系統(tǒng)有智能決策專家系統(tǒng)、智能答疑專家系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源專家系統(tǒng)、智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)和智能網(wǎng)絡(luò)組卷系統(tǒng)等。

二 機器人學(xué)

機器人學(xué)是人工智能研究是一個分支，其主要內(nèi)容包括機器人基礎(chǔ)理論與方法、機器人設(shè)計理論與技術(shù)、機器人仿生學(xué)、機器人系統(tǒng)理論與技術(shù)、機器人操作和移動理論與技術(shù)、微機器人學(xué)。[9]機器人的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：第一代機器人是以 “示教―再現(xiàn)”方式進行工作；第二代機器人具有一定的感覺裝置，表現(xiàn)出低級智能；第三代機器人是具有高度適應(yīng)性的自治機器人，即智能機器人。目前開發(fā)和應(yīng)用的機器人大多是智能機器人。機器人技術(shù)的發(fā)展對人類的生活和社會都產(chǎn)生了重要影響，其研究和應(yīng)用逐漸由工業(yè)生產(chǎn)向教育、環(huán)境、社會服務(wù)、醫(yī)療等領(lǐng)域擴展。

機器人技術(shù)涉及多門科學(xué)，是一個國家科技發(fā)展水平和國民經(jīng)濟現(xiàn)代化、信息化的重要標(biāo)志，因此，機器人技術(shù)是世界強國重點發(fā)展的高技術(shù)，也是世界公認的核心競爭力之一，很多國家已經(jīng)將機器人學(xué)教育列為學(xué)校的科技教育課程，在孩子中普及機器人學(xué)知識，從可持續(xù)和長遠發(fā)展的角度，為本國培養(yǎng)機器人研發(fā)人才。[10]在機器人競賽的推動下，機器人教育逐漸從大學(xué)延伸到中小學(xué)，世界發(fā)達國家例如美國、英國、法國、德國、日本等已把機器人教育納入中小學(xué)教育之中，我國許多有條件的中小學(xué)也開展了機器人教育。

機器人在作為教學(xué)內(nèi)容的同時，也為教育提供了有力的技術(shù)支撐，成為培養(yǎng)學(xué)習(xí)者創(chuàng)新精神和實踐能力的新的載體與平臺，大大豐富了教學(xué)資源。多年來，我國中小學(xué)信息技術(shù)教育的主要載體是計算機和網(wǎng)絡(luò)，教學(xué)資源單一，缺乏前瞻性。教學(xué)機器人的引入，不僅激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，還為教學(xué)提供了豐富的、先進的教學(xué)資源。隨著機器人技術(shù)的發(fā)展，教學(xué)機器人種類越來越多，目前在中小學(xué)較為常用的教學(xué)機器人有：能力風(fēng)暴機器人、通用機器人、未來之星機器人、樂高機器人、納英特機器人、中鳴機器人等。

三 機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)是要使計算機能夠模仿人的學(xué)習(xí)行為，自動通過學(xué)習(xí)來獲取知識和技巧，[11]其研究綜合應(yīng)用了心理學(xué)、生物學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、邏輯學(xué)、模糊數(shù)學(xué)和計算機科學(xué)等多個學(xué)科。機器學(xué)習(xí)的方法與技術(shù)有機械學(xué)習(xí)、示教學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、示例學(xué)習(xí)、解釋學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)等，近年來，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘是發(fā)展最快的機器學(xué)習(xí)技術(shù)。機器學(xué)習(xí)（自動獲取新的事實及新的推理算法）是使計算機具有智能的根本途徑，對機器學(xué)習(xí)的研究有助于發(fā)現(xiàn)人類學(xué)習(xí)的機理和揭示人腦的奧秘。[12]

隨著計算機技術(shù)的進步和機器學(xué)習(xí)研究的深入，機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的性能大大提高，各種學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用范圍不斷擴大，例如將連接學(xué)習(xí)用于圖文識別，歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)用于專家系統(tǒng)等，大大推動了在教育中的應(yīng)用，例如在建構(gòu)適應(yīng)性教學(xué)系統(tǒng)中，用機器學(xué)習(xí)與樸素的貝葉斯分類器動態(tài)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)偏好，有較高的準(zhǔn)確率[13]。基于案例的推理（case-based reasoning，CBR）是一種新興的機器學(xué)習(xí)和推理方法，其核心思想是重用過去人們解決問題的經(jīng)驗解決新問題，在計算機輔助教育方面，已經(jīng)出現(xiàn)了基于CBR的圖形仿真教育系統(tǒng)，并且，針對個體特征的教育教學(xué)方法研究也有所突破。[14]另外，數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)在生物醫(yī)學(xué)、金融管理、商業(yè)銷售等領(lǐng)域的成功應(yīng)用，不僅給機器學(xué)習(xí)注入新的生機，也為機器學(xué)習(xí)在教育中的應(yīng)用提供了新的前景。

四 自然語言理解

自然語言理解就是研究如何讓計算機理解人類的自然語言，以實現(xiàn)用自然語言與計算機之間的交流。一個能夠理解自然語言信息的計算機系統(tǒng)看起來就像一個人一樣需要有上下文知識以及根據(jù)這些上下文知識和信息用信息發(fā)生器進行推理的過程。[15]自然語言理解包括口語理解和書面理解兩大任務(wù)，其功能為：回答問題，計算機能正確地回答用自然語言提出的問題；文摘生成，計算機能根據(jù)輸入的文本產(chǎn)生摘要；釋義，計算機能用不同的詞語和句型來復(fù)述輸入的自然語言信息；翻譯，計算機能把一種語言翻譯成另外一種語言。由于創(chuàng)造和使用自然語言是人類高度智能的表現(xiàn)，因此對自然語言處理的研究也有助于揭開人類高度智能的奧秘，深化對語言能力和思維本質(zhì)的認識。[16]

自然語言理解最早的研究領(lǐng)域是機器翻譯，隨著應(yīng)用研究的廣泛開展，也為機器人和專家系統(tǒng)的知識獲取提供了新的途徑，例如由MIT研制的指揮機器人的自然語言理解系統(tǒng)SHRDLU就可以接收自然語言，進行人機對話，回答關(guān)于桌面上積木世界中的各種問題。同時，對自然語言理解的研究也促進了計算機輔助語言教學(xué)和計算機語言設(shè)計等方面的發(fā)展，例如“希賽可”網(wǎng)絡(luò)智能英語學(xué)習(xí)系統(tǒng)，這個基于網(wǎng)絡(luò)的“人-機”語境的建立，突破了普通英語教師和傳統(tǒng)的單機的多媒體教學(xué)軟件所能具備能力限制，也比建立于網(wǎng)絡(luò)的“人-人”語境更具靈活性，可以為遠程學(xué)習(xí)者提供良好的英語學(xué)習(xí)支持，在國內(nèi)第一次系統(tǒng)地將用自然語言進行的人機對話系統(tǒng)應(yīng)用在計算機輔助外語教學(xué)上，在國際上也是一種創(chuàng)新。[17]

五 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是在對大腦的生理研究的基礎(chǔ)上，用模擬生物神經(jīng)元的某些基本功能的元件（即人工神經(jīng)元），按各種不同的聯(lián)結(jié)方式組織起來的一個網(wǎng)絡(luò)，其目的在于模擬大腦的某些機理與機制，實現(xiàn)某個方面的功能，例如可以用于模仿視覺、模式識別、聲音信號處理、控制、故障診斷等領(lǐng)域，人工神經(jīng)元是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元。[18]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩種基本結(jié)構(gòu)：遞歸（反饋）網(wǎng)絡(luò)和多層（前饋）網(wǎng)絡(luò)，兩種主要學(xué)習(xí)算法：有指導(dǎo)式學(xué)習(xí)和非指導(dǎo)式學(xué)習(xí)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和行為出發(fā)，具有大規(guī)模并行、分布式存儲和處理、自組織、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力，特別適合于處理需要同時考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題，[19]這使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更大的發(fā)展?jié)撃埽壳耙呀?jīng)開發(fā)和應(yīng)用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有30多種。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在教育中的應(yīng)用大多是與教學(xué)專家系統(tǒng)相結(jié)合，以此來改進教學(xué)專家系統(tǒng)的性能，提高智能性，使其在教學(xué)過程中對突發(fā)問題具有更好的應(yīng)對能力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)校管理中也得到應(yīng)用，例如采用誤差反傳算法（BP）的多層感知器已應(yīng)用于高校管理之中。

六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)

分布式人工智能是分布式計算與人工智能結(jié)合的結(jié)果，研究目標(biāo)是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型，主要研究問題是各Agent之間的合作與對話，包括分布式問題求解和多Agent系統(tǒng)兩個領(lǐng)域。[20]分布式人工智能系統(tǒng)一般由多個Agent組成，每個Agent又是一個半自治系統(tǒng)，Agent之間及Agent與環(huán)境之間進行并發(fā)活動并進行交互來完成問題求解。[21]由于分布式人工智能系統(tǒng)具有并行、分布、開放、協(xié)作和容錯等優(yōu)點，在資源、時空和功能上克服了單智能系統(tǒng)的局限性，因此獲得了廣泛的應(yīng)用。

分布式人工智能中的Agent和多Agent技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用逐漸受到關(guān)注。在教學(xué)中引入Agent可以有效地提高教學(xué)系統(tǒng)的智能性，創(chuàng)造良好的學(xué)習(xí)情境，并能激發(fā)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣，進行個性化教育。目前，Agent和多Agent技術(shù)多用于遠程智能教學(xué)系統(tǒng)，通過利用其分布性、自主性和社會性等特點，提高網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)的智能性，使教學(xué)資源得到充分利用，并可實現(xiàn)對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為進行動態(tài)跟蹤，為學(xué)習(xí)者的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)創(chuàng)造合作性的學(xué)習(xí)環(huán)境。在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)軟件中應(yīng)用Agent技術(shù)的一個典型是美國南加利福尼亞大學(xué)（USC）開發(fā)的教學(xué)Adele（Agent for Distance Education - Light Edition） [22]。Agent技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)軟件中取得的良好效果，促進了研究者對分布式人工智能在教育中的應(yīng)用研究。

綜上所述，科學(xué)技術(shù)的發(fā)展將會推動人工智能技術(shù)在教育中應(yīng)用的廣度和深度。從人工智能的應(yīng)用趨勢來看，人工智能在教育中應(yīng)用的擴展可以通過以下三個方面進行：一是人工智能與其他先進信息技術(shù)結(jié)合。人工智能已經(jīng)與多媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等有效的融合，為提高學(xué)習(xí)效率和效度提供了有力的技術(shù)支持，而引起教育技術(shù)界廣泛關(guān)注。[23]例如人工智能技術(shù)通過與多媒體技術(shù)相結(jié)合，可以提高智能教學(xué)系統(tǒng)的教學(xué)效果；與網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)相結(jié)合，可以提高和改進遠程教育的智能性。二是人工智能應(yīng)用研究領(lǐng)域間的集成。人工智能應(yīng)用研究領(lǐng)域之間并不是彼此獨立，而是相互促進，相互完善，它們可以通過集成擴展彼此的功能和應(yīng)用能力。例如自然語言理解與專家系統(tǒng)、機器人的集成，為專家系統(tǒng)和機器人提供了新的知識獲取途徑。三是人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸與擴展，這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與Agent、計算智能與進化計算、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)以及人工生命等[24]，這些發(fā)展與應(yīng)用蘊藏著巨大潛能，必將對教育產(chǎn)生重要的影響。

技術(shù)發(fā)展不斷發(fā)揮著引導(dǎo)教育技術(shù)研究的作用，一種新興技術(shù)的出現(xiàn)總是會掀起相應(yīng)的研究熱潮, 引發(fā)對技術(shù)在教育中應(yīng)用的探討、評價以及與傳統(tǒng)技術(shù)的對比。[25] 人工智能作為一門交叉的前沿學(xué)科，雖然在基本理論和方法等方面存在著爭論，但從其研究成果與應(yīng)用效果來看，有著廣闊的應(yīng)用前景，值得進一步的開發(fā)和利用。

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篇(5)

關(guān)鍵詞：人工智能；計算機網(wǎng)絡(luò)教學(xué)；現(xiàn)狀；運用

中圖分類號：TP393-4

所謂人工智能，就是利用人工方法在計算機上實現(xiàn)智能，也可以說是人工智能在計算機上的一種模擬。人工智能廣泛融合了神經(jīng)學(xué)、語言學(xué)、信息論和通訊科學(xué)等眾多學(xué)科和領(lǐng)域。目前主要存在三條人工智能研究途徑：一是以生物學(xué)理論為支撐，掌握人類智能的本質(zhì)規(guī)律；二是以計算機科學(xué)為支撐，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行智能模擬，實現(xiàn)人機互動；三是以生物學(xué)理論為支撐。

1 人工智能技術(shù)的特征

智能技術(shù)主要分為兩類，人類和計算機智能，兩者存在相輔相成的關(guān)系。利用人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)人類智能向機器智能的轉(zhuǎn)化，相反，機器智能也能夠利用智能教學(xué)轉(zhuǎn)化為人類智能。

1.1 人工智能的技術(shù)特征。首先，人工智能具備非常強的搜索功能。該功能是利用相關(guān)搜索搜索技術(shù)實現(xiàn)對海量信息的快速檢索，滿足個性化信息需求；其次，人工智能具備很強的知識表示能力。具體來講，就是人工智能對信息的行為，能夠像人類智能一樣，對模糊的信息加以表示；最后，人工智能具有較強的語音識別和抽象功能。前者主要是為了對模糊信息加以處理。而后者主要是為了對信息重要度加以區(qū)分，以便提高信息處理效率。用戶只需要智能機器提出具體要求便可，至于復(fù)雜的解決方案就交給智能程序了。

1.2 智能多媒體技術(shù)。首先，人機對話更加靈活。傳統(tǒng)多媒體在人機對話方面極為欠缺，導(dǎo)致教學(xué)單調(diào)乏味，不能取得預(yù)期良好效果，但智能多媒體卻不然，他能夠?qū)崿F(xiàn)人機自由對話和互動，同時還能結(jié)合學(xué)生實際對學(xué)生的問題給出不同層次的答案。其次，教學(xué)可行性更強。由于學(xué)生在認知能力和個人素養(yǎng)方面都存在差異，而且學(xué)習(xí)主動性也不盡相同，人工智能必須要結(jié)合學(xué)生實際學(xué)習(xí)狀況，為每一位學(xué)生設(shè)計制定個性化的學(xué)習(xí)計劃和學(xué)習(xí)目標(biāo)，對學(xué)生進行針對性較強的教學(xué)，真正實現(xiàn)因材施教。再次，具有強大的創(chuàng)造性和糾錯性。前者屬于人工智能的顯著特征，而后者屬于人工智能的重要表現(xiàn)方面。最后，智能多媒體具有老師特征。在實際教學(xué)過程中，智能多媒體可以對教學(xué)雙方的行為進行智能評價，以便能夠及時發(fā)現(xiàn)教學(xué)中的薄弱點，有助于實現(xiàn)教學(xué)相長，全面提高教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果。

2 計算機網(wǎng)絡(luò)教育的現(xiàn)狀

隨著現(xiàn)代科學(xué)的進步，網(wǎng)絡(luò)信息的發(fā)達，人們的教學(xué)觀念和學(xué)習(xí)觀念都發(fā)生了前所未有的改變，網(wǎng)絡(luò)時代正全面到來。為了滿足現(xiàn)代社會對人才的實際需求，培養(yǎng)大量現(xiàn)代化優(yōu)秀人才，計算機網(wǎng)絡(luò)教學(xué)模式業(yè)已成型并不斷完善。目前，高校正規(guī)教學(xué)模式依然是現(xiàn)代教學(xué)主流，盡管在系統(tǒng)傳授知識和規(guī)范培養(yǎng)人才方面具有無可比擬的優(yōu)勢，但在資金投入、效益創(chuàng)收和時空限制等方面具有很大的弊端，靈活性不足，無法有效滿足現(xiàn)代教育的發(fā)展要求。

計算機網(wǎng)絡(luò)教學(xué)對傳統(tǒng)教學(xué)形成了巨大挑戰(zhàn)，并產(chǎn)生了深遠影響。它不僅有效彌補了傳統(tǒng)教學(xué)的時空限制缺陷，而且賦予了教學(xué)極大的樂趣性，吸引了越來越多的人積極投身到網(wǎng)絡(luò)教學(xué)建設(shè)中去，任何人無論何時何地都能夠通過網(wǎng)絡(luò)課堂去學(xué)習(xí)和提高。但目前計算機網(wǎng)絡(luò)教學(xué)發(fā)展仍處于探索期，在實際運用方面還存在許多問題：第一，計算機網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的學(xué)習(xí)支持服務(wù)體系尚不健全，導(dǎo)學(xué)手段和答疑方法還非常落后，由于各種原因，在服務(wù)方式上缺乏針對性、策略性和積極性；第二，計算機網(wǎng)絡(luò)實驗教學(xué)中存在著空間分散、時間流動和自主性差等問題和弊端；第三，計算機網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)承載能力和信息查詢能力還十分有限；第四，如何實現(xiàn)計算機網(wǎng)絡(luò)考試的開放性，確保考試的客觀性、公正性、權(quán)威性，已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)教學(xué)發(fā)展的瓶頸；第五，計算機網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的核心支撐系統(tǒng)――CAI，還無法有效滿足和適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的實際需求和發(fā)展要求。

主流CAI課件主要有兩種，一種是單機版的初級課件，包括簡單的Authorware課件、PPT幻燈片和圖文網(wǎng)頁等。一種是高級的網(wǎng)絡(luò)版課件。該類課件主要以靜態(tài)圖文和動態(tài)演示組成的網(wǎng)頁為主，以聊天室、電子郵件和QQ群等形式為輔，實現(xiàn)師生互動、網(wǎng)絡(luò)答疑的一種改進型課件。初級課件在實際教學(xué)中以操作容易、更新及時和維護方便著稱，但實際上就是傳統(tǒng)教學(xué)手段的變相挪用。還有些課件，盡管在互動性方面有著不錯的效果，但是制作繁瑣、更新較慢和維護復(fù)雜。因此，高級網(wǎng)絡(luò)課件是目前網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的主流課件，已經(jīng)成為了計算機網(wǎng)絡(luò)課件的固定模板。改進型的網(wǎng)絡(luò)課件有效地解決了傳統(tǒng)多媒體在師生互動不足的問題。上述兩類課件是現(xiàn)在最為常見的兩種CAI課件，盡管兩者都有各自的優(yōu)勢，但作為網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的重要手段，仍存在許多問題和弊端：無法實現(xiàn)因材施教，無法開展層次教學(xué)；作為教學(xué)的一大主體，學(xué)生在個性化交互操作方面仍有很大不足；對學(xué)習(xí)過程中出現(xiàn)的普遍問題無法進行智能統(tǒng)計、分析和評價等。

3 人工智能技術(shù)在計算機網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的運用

3.1 人工智能多媒體系統(tǒng)。（1）知識庫。智能多媒體已經(jīng)不再是用來進行紙質(zhì)媒體數(shù)字轉(zhuǎn)化的工具了，它應(yīng)該具備相應(yīng)完善的知識庫，而知識庫里的教學(xué)內(nèi)容要結(jié)合教學(xué)實際和學(xué)生現(xiàn)狀進行針對性、個性化設(shè)計。同時，要實現(xiàn)知識庫資源的高度共享，并及時加以更新和補充，如此才能充分發(fā)揮知識庫的教學(xué)服務(wù)作用。（2）教學(xué)板塊。教學(xué)板塊的設(shè)計主要是出于教學(xué)綜合性考慮的，教學(xué)方法的創(chuàng)新是其關(guān)注的重點內(nèi)容。該模塊的實現(xiàn)要以掌握專業(yè)知識、教學(xué)策略和人機對話等領(lǐng)域的知識為前提，結(jié)合學(xué)生實際學(xué)習(xí)現(xiàn)狀和特點，利用智能系統(tǒng)的現(xiàn)代化技術(shù)手段對知識和相關(guān)教育措施加以高效搜索。（3）學(xué)生板塊。及時掌握學(xué)生心理動態(tài)和學(xué)習(xí)狀況是智能網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的一大特征，結(jié)合學(xué)生實際狀況加以智能評判，進而加以針對性指導(dǎo)和個性化輔導(dǎo)，實現(xiàn)因人施教和因材施教，全面提高學(xué)習(xí)效率和學(xué)習(xí)質(zhì)量。（4）用戶模塊。用戶模塊是智能系統(tǒng)無法忽視和省略的關(guān)鍵模塊，整個智能系統(tǒng)的正常運行離不開人工程序操作，用戶需要通過用戶終端將教學(xué)內(nèi)容上傳到網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺，才能順利完成教學(xué)。

3.2 人工智能多媒體教學(xué)的發(fā)展。（1）加強與網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的成熟，智能網(wǎng)絡(luò)教學(xué)與網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)系日益緊密，多元化、多維度網(wǎng)絡(luò)空間日益成為一種趨勢。互聯(lián)網(wǎng)具有信息量大、更新速度快、超時空性等優(yōu)勢，加強與網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合是人工智能計算機網(wǎng)絡(luò)教學(xué)未來發(fā)展的重要方向。（2）加強智能的應(yīng)用。人機對話、機器指導(dǎo)的教學(xué)模式將成為未來網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的核心模式，傳統(tǒng)教師的角色將逐漸被計算機取代。最為典型的就是現(xiàn)代智能導(dǎo)航系統(tǒng)。（3）加強系統(tǒng)軟件的研發(fā)。系統(tǒng)軟件的更新日新月異，舊的系統(tǒng)軟件已經(jīng)無法有效滿足網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的時代要求，加強系統(tǒng)軟件的研發(fā)以便充分滿足網(wǎng)絡(luò)要求，更好地幫助學(xué)生解決實際問題，進而提高學(xué)習(xí)效率和教學(xué)質(zhì)量。

4 結(jié)束語

人工智能技術(shù)在計算機網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的運用將為現(xiàn)代化教育提供新的發(fā)展思路，將全面改善網(wǎng)絡(luò)教學(xué)環(huán)境，拓展學(xué)習(xí)服務(wù)渠道，提高計算機網(wǎng)絡(luò)教學(xué)質(zhì)量，并有可能徹底打破計算機網(wǎng)絡(luò)教育的時空限制，全面加強網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的開放性，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的個性化、人性化和智能化，充分落實以學(xué)生為本的教學(xué)理念。未來CAI技術(shù)的進一步成熟將全面提高網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的整體格局，我們有理由相信，智能網(wǎng)絡(luò)教學(xué)將迎來全新的發(fā)展春天。

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篇(6)

關(guān)鍵詞:人工智能;研究型實驗教學(xué);民族關(guān)系

人工智能是計算機科學(xué)的一個分支,是一門研究運用計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性學(xué)科,對它的研究涉及控制論、信息論、系統(tǒng)論、語言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等諸多的學(xué)科及領(lǐng)域,是一門綜合性的交叉學(xué)科[1]。

人工智能的研究、應(yīng)用和發(fā)展,在一定程度上代表著信息技術(shù)的發(fā)展方向,同時信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用也對人工智能技術(shù)的發(fā)展提出了迫切的需求。今天,人工智能的不少研究領(lǐng)域如自然語言理解、模式識別、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、智能檢索、機器人技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等都走在了信息技術(shù)的前沿,有許多研究成果已經(jīng)進入人們的生活、學(xué)習(xí)和工作中,并對人類的發(fā)展產(chǎn)生了重要影響[2]。

實踐教學(xué)環(huán)節(jié)在大學(xué)教育中是一個非常重要的教學(xué)環(huán)節(jié),是提高人才素質(zhì)與能力的重要途徑。人工智能課程除了具有較強的專業(yè)性之外,還具有突出的實踐性,為了能深入理解和掌握所學(xué)內(nèi)容,必須把講授和實踐結(jié)合起來。本文結(jié)合該課程實驗教學(xué),將研究型教學(xué)的理念引入到實驗教學(xué),并對教學(xué)過程中的經(jīng)驗和問題加以初步的總結(jié)。

1研究型教學(xué)模式背景

研究型教學(xué)是相對于以單向性知識傳授為主的傳統(tǒng)教學(xué)提出的,是指教師以課程內(nèi)容和學(xué)生的學(xué)識積累為基礎(chǔ),引導(dǎo)學(xué)生創(chuàng)造性地運用知識和能力,自主地發(fā)現(xiàn)問題、研究問題和解決問題,在研究中積累知識、培養(yǎng)能力和鍛煉思維的新型教學(xué)模式。研究性教學(xué)是對現(xiàn)有的大學(xué)課堂教學(xué)模式的突破。有利于開發(fā)大學(xué)生的創(chuàng)造潛能,提高學(xué)生適應(yīng)社會需要的創(chuàng)造性和創(chuàng)新能力,充分展現(xiàn)現(xiàn)代大學(xué)培養(yǎng)人才、發(fā)展科學(xué)、服務(wù)社會的三大基本職能[3]。

19世紀(jì)初,德國著名教育家洪堡最早提出了教學(xué)與科研相統(tǒng)一的原則,為研究型教學(xué)模式的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。20世紀(jì)50、60年代,美國著名教育心理學(xué)家布魯納提出了著名的“發(fā)現(xiàn)教學(xué)模式”[4],成為后來探究性學(xué)習(xí)和研究型教學(xué)的先導(dǎo)。20世紀(jì)70年代,美國研究教學(xué)專家薩奇曼正式提出了研究訓(xùn)練教學(xué)模式。他認為學(xué)生會本能地對周圍新奇事物發(fā)生興趣,并想方設(shè)法弄清這些新奇事物背后究竟發(fā)生了什么,這是一種進行科學(xué)研究的可貴的動力。

自此,研究型教學(xué)理念開始廣泛使用。現(xiàn)在,哈佛大學(xué)、牛津大學(xué)、劍橋大學(xué)等世界著名大學(xué),都非常注重學(xué)生能力的培養(yǎng),普遍采取了研究型教學(xué)模式。以美國高校為例,雖然美國高校83%的教師在課堂教學(xué)中主要采用講授法進行教學(xué),但在整個教學(xué)過程中都滲透著研究型教學(xué)的方法,如積極引導(dǎo)學(xué)生參與教學(xué)過程,開設(shè)研究性課程,引導(dǎo)學(xué)生積極主動地參與科研活動等。我國自20世紀(jì)90年代初推出211工程建設(shè)以來,清華大學(xué)、北京大學(xué)、人民大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、浙江大學(xué)等一些重點大學(xué)都提出了建設(shè)世界一流的綜合性研究型大學(xué)的目標(biāo)。這些高校在實現(xiàn)從單向知識傳授的傳統(tǒng)型教學(xué)向關(guān)注創(chuàng)新性教育的研究型教學(xué)轉(zhuǎn)變方面進行了許多有益的嘗試。

2研究型實驗教學(xué)

本科教學(xué)不僅要培養(yǎng)學(xué)生的應(yīng)用能力,還要培養(yǎng)學(xué)生具備基本的科研素質(zhì)。大學(xué)是培養(yǎng)未來一線創(chuàng)新人才的主要基地,必須從本科教學(xué)人手,深入探索研究型教學(xué)的手段和方法,才能滿足未來經(jīng)濟增長和社會發(fā)展的需要,才能符合建設(shè)研究型大學(xué)的需要。特別是近幾年來我國對科研的投入不斷增加,研究生招生規(guī)模逐年增大,本科高年級學(xué)生打算繼續(xù)讀研的也不在少數(shù)。而人工智能是計算機相關(guān)學(xué)科非常活躍的研究課題,其涵蓋的分支非常廣泛,如模式識別、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計算智能、統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論等,都是目前國際和國內(nèi)熱門的研究方向。

人工智能課程在計算機專業(yè)人才培養(yǎng)方案中占據(jù)著重要的位置。在專業(yè)理論方面,它承續(xù)了離散數(shù)學(xué)中的邏輯知識;在專業(yè)方法方面,是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法分析與設(shè)計的繼續(xù);在專業(yè)工具方面,是面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計的生動實例。并且人工智能的每一部分內(nèi)容都可以作為一個深入的研究課題,課堂上講解的內(nèi)容不可能面面俱到,學(xué)生們也不可能對人工智能的每一領(lǐng)域都做很深入的學(xué)習(xí)。并且人工智能涉及很多的數(shù)理邏輯知識,有些顯得難以理解,并且往往讓學(xué)生感到比較枯燥,學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣就漸漸淡薄,學(xué)生往往被動“聽講”,難以獲得預(yù)期的教學(xué)效果。

針對這一特點,在人工智能教學(xué)中,如何引導(dǎo)學(xué)生系統(tǒng)學(xué)習(xí)人工智能的知識、激發(fā)學(xué)生的研究興趣,樹立目標(biāo)意識找準(zhǔn)研究方向,為未來的科研工作打下基礎(chǔ),研究型實驗教學(xué)就成為了人工智能課程教學(xué)的一個重要環(huán)節(jié)和必然選擇。

2.1實驗教學(xué)中加強學(xué)生的研究導(dǎo)向

在實驗教學(xué)中,如果照搬一些教材中的例子或習(xí)題教學(xué),一方面學(xué)生們會缺乏興趣,另一方面學(xué)生對這個領(lǐng)域的知識缺乏全面的了解。應(yīng)不斷提出一些學(xué)生們感興趣的開放性課題,比如基于支持向量機的人臉識別、基于膚色的人臉檢測,基于內(nèi)容的圖像檢索等,培養(yǎng)學(xué)生們的學(xué)習(xí)興趣,讓學(xué)生們逐漸深入的學(xué)習(xí)某一領(lǐng)域的知識。比如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在模式識別、經(jīng)濟數(shù)據(jù)分析、生物信息學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘等眾多領(lǐng)域都取得過成功應(yīng)用,是一種具有強大的非線性學(xué)習(xí)能力的計算智能技術(shù)。然而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法自身也存在著一些缺點,如會有局部最小解、解受初值影響較大、理論解釋不完善等,而支持向量機在這些方面具有顯著優(yōu)點。我們可以設(shè)計一個人臉識別的實驗,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機分別實現(xiàn),并作以比較。讓學(xué)生們在了解人工智能新技術(shù)的同時,也培養(yǎng)學(xué)生們?nèi)绾畏治鰡栴}、解決問題的科研能力。

2.2人工智能課程實驗

該課程是一門對實驗技術(shù)有較高要求的課程,對于基本原理和方法的實現(xiàn),要求學(xué)生進行嚴格的計算機專業(yè)技能訓(xùn)練和培養(yǎng)良好的科研工作作風(fēng)。因此對課程中的技能及技術(shù)性內(nèi)容,除單獨進行必要的基礎(chǔ)訓(xùn)練外,還融入到綜合和研究型試驗中,通過多次反復(fù)實驗練習(xí),達到牢固掌握人工智能原理和人工智能的問題求解技術(shù)的目的。

該課程的實踐環(huán)節(jié)主要是實踐項目,由具備較強工程實踐能力的任課教師和助教負責(zé),學(xué)生可在全天候開放的專用機房完成。在實踐環(huán)節(jié)的設(shè)計上,我們嘗試把驗證性實驗和開發(fā)性實驗相結(jié)合,結(jié)合實驗教學(xué)進度,安排相應(yīng)的開放實驗,開放性實驗以科學(xué)研究實驗為主。并在課程的教學(xué)過程中,不斷深化和擴展教學(xué)內(nèi)容,結(jié)合人工智能學(xué)科的發(fā)展趨勢和本院老師的最新研究成果,對實驗內(nèi)容進行更新。

課程主要設(shè)置三種層次的實驗:1)基本原理和算法編程,測試例設(shè)計及程序測試實驗;2)分析綜合實驗;3)研究型設(shè)計實驗。整個實驗包括課前討論、實驗操作、實驗報告、結(jié)果討論、總結(jié)提高等六個環(huán)節(jié)。對于綜合性和研究型實驗,把學(xué)生分成5個人一小組,每小組選做其中的一個。學(xué)生從指導(dǎo)老師處了解到實驗課題后,即著手查資料,研讀文獻,鉆研有關(guān)理論。在此基礎(chǔ)上,學(xué)生先提出實驗方案,經(jīng)與老師討論后,即可開始實驗研究。

3實驗平臺的構(gòu)建

民族關(guān)系問題對被訪對象,特別對少數(shù)民族被訪對象是非常敏感的問題,對民族關(guān)系的評價又存在個體層面、群體層面、不同階層人群之間的差異,因此,僅僅以傳統(tǒng)的文獻分析、問卷統(tǒng)計和現(xiàn)場觀察等民族學(xué)方法來進行調(diào)查,得到的數(shù)據(jù)會存在較多誤差。

因此結(jié)合本校的民族特色和民族學(xué)領(lǐng)域獨特的研究優(yōu)勢,將信息認知技術(shù)引入民族關(guān)系研究,運用圖像、心電和腦電數(shù)據(jù)進行分析,將分析的結(jié)果和心理場景測試及民族學(xué)調(diào)查結(jié)果進行相互印證和參數(shù)修正,從而獲得盡可能客觀的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)將有助于建立一個客觀、完備、科學(xué)的民族關(guān)系監(jiān)測體系,并真實全面地評估民族關(guān)系,從而使決策機構(gòu)及時做出正確的決策。基于多信息融合的民族關(guān)系監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)總體框圖如圖1所示。

目前該平臺已經(jīng)搭建,由北京市公共安全信息監(jiān)測平臺建設(shè)、北京市公共安全信息監(jiān)測平臺建設(shè)關(guān)鍵技術(shù)研究、基于多源信息融合的民族信任研究等多個重大項目支撐。在這個平臺的下面,涉及到人臉識別、表情識別,視頻監(jiān)控、認識等領(lǐng)域,小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、模糊數(shù)學(xué)、信息融合等人工智能知識得到了具體的應(yīng)用。學(xué)生可以根據(jù)自己的興趣愛好,自愿參加到該平臺下的某一項目,切實對自己所學(xué)知識有一個深刻的理解和掌握。

4結(jié)語

研究型實驗教學(xué)激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,不但使學(xué)生更好地掌握了人工智能的基本概念、基本理論和基本技術(shù),也切實提高了學(xué)生的實際動手能力和編程能力。研究型實驗教學(xué)在實踐過程中還有以下問題需要改進:

1) 研究型實驗教學(xué)的理念很難普及。很多教師對研究型教學(xué)模式的內(nèi)涵未能準(zhǔn)確把握,把研究型教學(xué)模式等同于學(xué)生實習(xí)或者寫論文。

2) 研究型實驗教學(xué)的輔導(dǎo)老師素養(yǎng)需要提高。研究型實驗教學(xué)作為體現(xiàn)創(chuàng)新教育要求的現(xiàn)代教學(xué)模式,需要的不是知識傳授型的教師,而是高素質(zhì)的研究型教師。教師不僅是單一的教者,更應(yīng)該成為一個學(xué)者,教師不僅要有研究型教學(xué)的教育觀念、快速接受新知識的能力和高超的教學(xué)技能,要能夠合理地規(guī)劃和設(shè)計實驗內(nèi)容。

3) 需要建立一套合理的學(xué)生學(xué)業(yè)和教師績效的評價體系。

參考文獻:

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Exploration and Practice of the Research Experiment on Artificial Intelligence

ZHANG Ting, YANG Guo-sheng

(College of Information Engineering, Minzu University of China, Beijing 100081, China)

篇(7)

關(guān)鍵詞：人工智能計算機技術(shù)

一、人工智能的定義

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會上提出的。人工智能是指研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機,人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。人工智能理論進入21世紀(jì),正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創(chuàng)造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領(lǐng)域超越人類智能,人工智能將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大貢獻。

二、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

1.在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

(1)人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現(xiàn)人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用》一文中劉玉然指出把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中,以數(shù)據(jù)管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫,而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。換句話說,就是將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應(yīng)用平臺,使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子。

(2)智能教學(xué)系統(tǒng)(ITS)是人工智能與教育結(jié)合的主要形式,也是今后教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展方向。信息技術(shù)的飛速發(fā)展以及新的教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)模式的提出和不斷完善,推動人們綜合運用超媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)和人工智能技術(shù)區(qū)開發(fā)新的教學(xué)系統(tǒng),計算機智能教學(xué)系統(tǒng)就是其中的典型代表。計算機智能教學(xué)系統(tǒng)包含學(xué)生模塊、教師模塊,體現(xiàn)了教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)的全部內(nèi)容,擁有著不可比擬的優(yōu)勢和極大的吸引力。

2.在工程領(lǐng)域的應(yīng)用

(1)醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)是人工智能和專家系統(tǒng)理論和技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的重要應(yīng)用,具有極大的科研和應(yīng)用價值,它可以幫助醫(yī)生解決復(fù)雜的醫(yī)學(xué)問題,作為醫(yī)生診斷、治療的輔助工具。事實上,早在1982年,美國匹茲堡大學(xué)的Miller就發(fā)表了著名的作為內(nèi)科醫(yī)生咨詢的Internist2Ⅰ內(nèi)科計算機輔助診斷系統(tǒng)的研究成果,由此,掀起了醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用的。目前,醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng)已通過其在醫(yī)學(xué)影像方面的重要作用,從而應(yīng)用于內(nèi)科、骨科等多個醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中,并在不斷發(fā)展完善中。

(2)地質(zhì)勘探、石油化工等領(lǐng)域是人工智能的主要作用發(fā)揮領(lǐng)地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“PROSPECTOR”,該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工業(yè)領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。

3.在技術(shù)研究中的應(yīng)用

(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領(lǐng)域中,目前主要廣泛采用專家系統(tǒng)方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質(zhì)、形狀和大小進行判斷和歸類;專家運用超聲無損檢測儀器,以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動,減少了任務(wù)因素造成的無擦,提高了檢測的可靠性,實現(xiàn)了超聲檢測和評價的自動化、智能化。

(2)人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全是我們關(guān)心的重點,因此我們必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進和變更,大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的AI技術(shù),開發(fā)更高級AI通用和專用語言,和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機器,而與人工智能技術(shù)則為我們提供了可能性。

三、人工智能的發(fā)展方向

1.專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領(lǐng)域,它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。近年來,在“專家系統(tǒng)”或“知識工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應(yīng)用人工智能技術(shù)的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識,所以才能達到優(yōu)異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現(xiàn)和應(yīng)用這些知識,也應(yīng)該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發(fā)現(xiàn)推理過程中出現(xiàn)的差錯,現(xiàn)在這一點已被證實。

2.智能信息檢索技術(shù)的飛速發(fā)展。人工智能在網(wǎng)絡(luò)信息檢索中的應(yīng)用,主要表現(xiàn)在:(1)如何利用計算機軟硬件系統(tǒng)模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術(shù)。(2)由于網(wǎng)絡(luò)知識信息既包括規(guī)律性的知識,如一般原理概念,也包括大量的經(jīng)驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理,需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一種通用智能體系結(jié)構(gòu),其始終處在人工智能研究的前沿,已顯示出強大的問題求解能力,它認為機器人的開發(fā)是人工智能應(yīng)用的重要領(lǐng)域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統(tǒng)的行為的境地。(2)具體化機器人有軀干,有直接來自周圍世界的經(jīng)驗,他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置,也是由于與周圍進行交互的動態(tài)決定。(4)浮現(xiàn)從系統(tǒng)與周圍世界的交互以及有時候系統(tǒng)的部件間的交互浮現(xiàn)出智能。目前,國內(nèi)外不少學(xué)者都對機器人足球系統(tǒng)頗感興趣,足球機器人涉及機器人學(xué)、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領(lǐng)域。足球機器人系統(tǒng)本身既是一個典型的多智能體系統(tǒng),是一個多機器人協(xié)作自治系統(tǒng),同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標(biāo)準(zhǔn)的實驗平臺。

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