人工智能课堂教学范文

前言：我们精心挑选了数篇优质人工智能课堂教学文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

关键词：乐高教育机器人 创造性思维培养 课堂教学认识

最近几年，许多中小学把乐高教育机器人活动引入到课堂教学中，使机器人创意走进学生的学习生活。作为一种全新的教学内容，很多教师都在探索乐高教育机器人教学，这种跨学科、高操作性、极具挑战性的内容，非常适合课程整合、研究性学习和综合创新活动的需要，培养了学生的创新能力所需要的创造性思维，使学生在积极的学习兴趣中不断探索和研究，实现自己的新创意、新设想和新设计。

一、机器人和创造性思维

机器人是一种通过电脑编程，可以依靠程序自动完成一定操作或移动作业的机械装置，它可以有视觉、听觉、触觉等类似人的感觉功能，有识别功能和自主行动的功能。它是信息技术和工程机械发展的前沿领域，是一门具有高度综合渗透性、前瞻未来性、创新实践性的学科，蕴涵着极其丰富的教育资源。我校从2006年开始开设乐高教育机器人课程，在实际教学活动中，由于学生能充分体会到研究主题的趣味性和挑战性，以及提供给学生的解决开放性问题的机会多，因此对于学生的创新能力所需的创造性思维提供了发展平台。

创造性思维是一种具有开创意义的思维活动，是人类思维的精华，是引发创造活动的前提。一个发挥创造性思维的人，就能发挥自己的创造才能得心应手地解决矛盾、攻克难关。近年来随着科学技术的迅猛发展，创造性思维越来越受到重视，是学校教育和教学中必不可少的内容。

二、乐高教育机器人课堂教学与创造性思维

1、创造性思维的基础是兴趣

心理学研究表明，当人对某一事物感兴趣时，认识就快；如果毫无兴趣，认识就慢，或者不予接受。若想激发创造性思维，就必须首先激发学生的学习兴趣。那么学生的学习兴趣从何而来呢？苏霍姆林斯基曾说：“兴趣的源泉在于体会到智慧能统帅事实和现实，人的内心里有一种根深蒂固的需要――总要感到自己是发现者、研究者、探索者。在儿童的精神世界中，这种需要特别强烈”。所以“兴趣”是一种推动学生学习的内在动力，它激发了学生强烈的求知欲望，从而为创造性思维的产生奠定基础。因此兴趣不是教学目的，而是教学的一个组成部分。实践证明学生对机器人不仅能够产生浓厚的兴趣，而且能够持久和巩固。

为了引发学生的学习兴趣，我校的乐高教育机器人技术课程将学习重点放在学习乐高硬件（例如RCX和各种传感器等）及其乐高应用软件（例如三维设计软件和编程软件）上。学生在学习过程中，积极主动地参与到教学过程中来，充分地展现了自己的想象空间，精心雕琢自己的作品。有的学生曾这样说：“我最喜欢用乐高积木块设计搭建乐高机器人了，特别是每当我编写程序成功时，我就觉得自己已经是一个机器人工程师，心里别提多高兴了！”。而乐高硬件及其乐高应用软件为学生提供了机会，使他们在教室、活动室和电脑上得以展现自己。可以说这些物质基础对学生产生了“诱惑力”。有了“诱惑力”，学生就有兴趣，有了兴趣，就自然而然地产生创造力了。

在乐高教育机器人教学中，精心设计任务是一个很重要的环节。因为“任务”设计的好与坏，直接影响到学生的学习兴趣的培养。一个好的任务，可以使学生在潜移默化中掌握知识，起到事半功倍的作用。教师讲的时候要少而精，要根据学生的认知水平和教学内容，在量上要少讲，把大量时间留给学生去自学、去思考；在质上要精讲排除学生已经掌握的和自己可以理解掌握的知识。在教学中给学生点明问题的关键，指导学生运用各种思维活动解决问题的方法，锻炼独立探讨问题的思维能力。比如，在讲“按钮”时，我只仔细地讲解了其中的一个按钮，其他的让学生自己去体会它的使用方法。在讲传感器时，在学生认识理解后自己到生活中去找、去发现传感器，品味生活中隐藏的科技，知道科技对我们生活的影响，在我们的身边科技无处不在也时刻陪伴着我们。教师的教学目的，绝不只是教会学生具体的科学知识，而是应该着眼于为学生创造一个合适的环境，通过知识的传授开发他们的智力，培养他们的学习能力，这样才能使他们收益终生。

人的创造能力的发挥离不开自信，而自信是实现自我和取得成功的必要前提。学生们正处于成长发展期，渴望别人对自己的尊重和信任，所以对学生恰如其分的鼓励，就会使学生满怀希望和自信心，增强兴趣，使兴趣从外在因素向内在因素的转化能够执行，从而巩固兴趣。在每堂课即将结束时，我都要进行作品展示。同学们总是要争先恐后地展示自己的作品，当自己的作品得到展示时，一种得意的表情便会在他的脸上呈现。当许多新的技巧和操作方法在作品中不断得到体现时，当学生们利用各种传感器设计出了许多具有可操作性的创意方案时，就会看到他们创造发明的信心和能力。兴趣引发了学生的创造性思维的产生，一幅幅作品、一个个设计图案，一个个创意程序都来自他们内心的“灵感”。

2、升华创造性思维离不开运用

学习兴趣的源泉在于学以致用，这时候人们才能真正感受到掌握知识的欢乐。知识运用可以促进学习和智力活动的兴趣。乐高教育机器人模仿于人，又帮助于人们的生活和服务于我们的人类，因此具有广泛的应用范围。

3、良好的多媒体手段是培养创造性思维的保证

第2篇

关键词：人工智能；会计软件开发技术；翻转课堂；知识库；会计信息化

一、引言

近年来，随着云计算、人工智能、大数据和移动计算等新技术的发展与应用，知识管理理念的日趋成熟，新兴技术对高等学校教育教学模式的改革与创新带来了良好的机遇。2012年3月13日，教育部印发的《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》，旨在推进信息技术与教育教学的深度融合，实现教育思想、理念、方法和手段全方位创新。2016年6月7日，教育部颁布实施的《教育信息化“十三五”规划》，以期加快推动信息技术与教学教育的融合发展。这些政策的出台为高校翻转课堂教学模式的发展提供了明确的实施导向和政策支持，也为重庆理工大学会计信息化国家级精品课程之《会计软件开发技术》（AccountingSoftwareDevelopmentTechnology，以下简称为ASDT）课程实施翻转课堂教学模式改革与创新带来了良好的契机。知识库采用知识表示方式来存储、组织、管理和使用互相联系的基础学习知识、学习过程沉淀的知识和学生自我搭建的知识。基于人工智能技术的翻转课堂知识库构建与应用，不但可以调动学生的积极性和主动性，让课程教学延伸到网络平台，还能够在很大程度上提高课程的教学质量和教学效果。大数据、人工智能、知识库等技术的发展为翻转课堂教学模式的有效开展提供了良好的技术支撑，引起了教育界的广泛关注。周宇等人（2016）提出了一种面向关联数据的机构知识库构建方法，该方法能够覆盖机构知识库构建的整个过程，并支持机构知识的资源整合、语义检索、知识推理和关联数据。钟晓流等人（2013）信息化环境中基于翻转课堂理念的有效教学设计模型，对翻转课堂产生的背景与缘起、含义与特征、当前的研究进展与实践案例、相关的技术工具等进行了系统分析。曾明星等人（2014）阐述了翻转课堂的内涵、应用与研究现状，分析了软件开发类课程实施翻转课堂的可行性，探讨了软件开发类课程翻转课堂教学模型及其构成要素。刘清堂等人（2016）分析了机器教学、计算机辅助教学、智能导师系统的基本设计理念、关键技术以及代表性系统，提出以学习分析为核心的智能技术整合、融合人工智能和人类智能的自适应学习。综观上述文献，现有研究主要从翻转课堂的可行性和模型等方面去思考翻转课堂的教学模式改革问题，而利用人工智能、大数据等现代信息技术去改革与创新翻转课堂教学模式的研究文献还相对比较匮乏。基于人工智能技术的翻转课堂知识库构建与应用，通过全程记录课上和课下的教学互动过程，可以改善翻转课堂在教学方式、学生学习方式、评价体系等诸多方面的不足。鉴于此，本文基于大数据、人工智能等技术，探索改进与提升翻转课堂教学模式改革与创新的新技术与新方法。

二、基于人工智能的春秋战国翻转课堂知识的表达

人工智能（ArtificialIntelligence）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，主要包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、智能监控、智能搜索等核心技术。ASDT课程将语音识别、语义识别、图像识别和智能搜索等人工智能技术融入翻转课堂教学改革的同时，导入春秋战国时期的七国争霸作为教学情景，将班上所有学生平均分成七个小组，分别对应齐、楚、燕、赵、韩、魏、秦等七个国家，每个小组的学生进行角色扮演，实施“春秋争霸”翻转课堂教学。在ASDT教学过程中，在讲授会计软件开发技术和会计数据业务处理流程的同时，让学生充分参与课程教学活动，强化互动学习，培养学生的团队协作能力、沟通能力、PPT制作与演讲能力、知识消化吸收及应用等能力。基于人工智能翻转课堂知识库构建的基础是将ASDT课堂的课堂教学活动和学生自主学习活动过程中形成的知识符号化的一个过程，通过对知识的映射转化为可供描述的事实和推理事实的数据结构。在构建知识库的过程中，知识的表达方式是构建知识库的关键。知识表达方式主要包括描述性、直接性、过程性等表达方式。其中，描述性的知识表达方式是客观和完整地反映相关专业领域的理论知识，具有准确性和逻辑性的特点。直接性的表达方式是以专业理论知识为基础，以图片、视频、音频和图形等方式直接表达知识的本质。过程性的知识表达方式是在教学过程中的积累和总结的经验知识。以下具体阐述在课堂教学活动和学生自主学习活动中知识的表达方式。

（一）课堂教学活动课堂教学活动由教师围绕各小组在完成作业的过程中遇到的实际问题，引导学生进行小组作品展示和组织小组间互动讨论。在课堂教学活动中，各小组通过PPT演示讲解本组作品中所涉及的知识点，运行程序进行作品展示。其他小组针对展示的作品轮流提问，小组回答问题以后，教师对作品进行综合性点评并打分。最后，教师根据知识库中的记录的学生自主学习活动中遇到的问题引导学生互动讨论，解决问题，针对学生不能解决的问题，进行重点讲解。在整个课堂教学活动中，教师对知识点的讲解、评价表现为描述性的知识，而教师和学生的角色高频切换，教师和学生评价、引导和提问不停迭代的探究式教学过程，表现为过程性的知识。通过语音识别、语义识别等人工智能技术的运用，自动识别和理解学生作品展示、各小组提问、教师综合点评等教学活动中的语言，转换为相应的文本，按照知识的表达方式自动分类，并实时传送到网络平台，更新知识库。

（二）学生自主学习活动将ASDT课程的教学目标和教学内容按主题进行任务分解，根据教学计划逐步推进，学生根据小组任务在重庆理工大学精品课程网上观看教学视频进行自主学习，小组成员合作完成小组任务。学生在学习过程中产生的疑问，可以借助智能搜索技术检索知识库，知识库推送相关知识点，帮助学生解决问题。在学生的自主学习过程中，学生在网页中通过简单检索、组配检索、限制检索等手段，进行交互式的访问，最终获得所需的知识信息，表现为过程性的知识。学生观看教学视频对相关知识点进行学习表现为直接性的知识。

三、基于人工智能的翻转课堂知识库的构建

在知识的直接性表达、描述性表达和过程性表达等多种方式下，多角度获取教学活动中的各种知识以构建知识库。基于人工智能的翻转课堂知识库包括教师编辑维护的知识库、学生自我搭建的知识库以及课堂学习过程中沉淀积累形成的知识库三部分，在教学活动中不停地进行动态更新，形成一个翻转课堂知识库的生态循环。其中，老师编辑维护的知识库是根据教学计划和教学任务按规则生成课题所需的知识点；学生自我搭建的知识库是根据学生在网络平台上提出的问题，生成的答案和解释；课堂学习过程中沉淀积累形成的知识库是自动记录和存储学生在课堂上的各种学习行为。基于人工智能的翻转课堂知识库，

（一）教师建立维护学生基础学习知识库教师首先根据教学总任务和总目标规划具体小组任务，按照教学大纲小组任务，同时在网络平台上编辑学生完成小组任务所需的基础知识和教学视频。此环节对课程的翻转和构建基础学习知识库具有重要的指导意义。建立基础学习知识库要和小组任务相匹配，并且具备合理性、科学性和可操作性，尽量涵盖完成小组任务所涉及的知识点。否则学生将无法完成小组任务，也无法有效建立基础学习知识库。学生根据小组任务和本小组实际情况，观看教学视频和学习资料，满足基础知识储备，完成小组作品。教师根据学生在自主学习过程中提出的问题不断更新维护基础学习知识库。

（二）学生自主学习形成知识库学生根据教师在网络学习平台上的任务，进行自主学习，完成小组的学习任务。当学生提出疑问时，网络平台会自动检索知识库，找到相应的知识点和教学视频对学生进行智能推送，学生解答问题。并且在人工智能技术的应用下，会自动记录学生在网络学习平台上的问题，形成并更新知识库，把学生的学习记录反馈给教师，帮助教师及时调整教学计划。

（三）课堂教学活动中形成知识库在学生的课堂学习中，小组成员进行PPT讲解和作品展示，在语音识别、语义识别和自动计分等人工智能技术下，自动记录和分析小组的作品展示情况、个人发言情况和积分情况。并且自动记录老师的总结点评和答疑，通过图像分析技术，自动归集学生个人的学习资料。同时，把课堂过程中的学生提问、教师答疑所涉及的知识，自动对接到网络平台，更新知识库。

四、知识库在翻转课堂教学活动中的具体应用

基于人工智能的知识库在翻转课堂教学活动中的具体应用主要包括自主学习、课堂教学和效果评价等三个方面。自主学习是指学生在翻转课堂的网络学习平台上进行课前的基础知识学习和基础知识自测，并且借助知识库解决疑问；课堂教学是利用基于人工智能技术构建的知识库，帮助教师和学生解决教学过程中的问题；效果评价是在翻转课堂的教学模式下，建立的适合现行教学模式下的学生评价体系，教师根据基础学习情况，在线统计问题，制定教学计划。下面将详细阐述人工智能的知识库在翻转课堂教学活动各中的具体应用，如图2所示。

（一）自主学习在自主学习过程中，学生首先了解教师的小组任务，在人工智能技术的应用下，根据老师的学习任务，智能化地制定学习目标。学生根据细化的学习目标进行自主学习，明确自主学习的课程内容，并根据课程内容和自身情况选择合适的学习内容。学生通过网络平台观看教师提供的教学视频或其他形式的学习材料开展学习，对学习收获进行记录，最后在网络平台上进行知识检测。同时，应用智能监控技术可以实时监控学生在网络上的学习情况和发言情况。学生可以根据自己的预习情况，在线提出问题，网络平台会根据学生提出的问题自动检测知识库，知识库推送相关知识点和学习资源，帮助学生分析和解决问题。利用智能监控技术，可以收集学生频繁在网络平台上搜索的所有问题。同时，学生也可以将问题进行拍照或者录制成视频发送给教师，利用图像分析技术可以自动识别图片或者视频中的问题并且推送给教师，根据问题调整教学内容和教学计划。

（二）课堂教学教师根据知识库中记录的学生自主学习情况，全面系统地了解学生的基础知识学习情况。知识库汇总学生在网络平台上的发言和提问情况，教师根据汇总的问题在课堂上进行重点讲解，使课堂学习更加高效。在学生作品展示、小组互动提问、教师综合点评等教学活动中，学生和教师可以借助知识库智能推送相关知识点，帮助解决教学活动中的问题。同时可以智能推理出合适的教学计划给教师进行选择。在学生提出问题和解答问题的过程中，智能收集问题和答案，形成知识，更新知识库。

（三）效果评价效果评价包含教学质量评价和学生评价两个环节。其中，教学质量评价是全面、系统的了解学生的学习情况和知识储备情况下，合理、客观地评估教师的教学质量。学生评价是考核学生的知识掌握情况、交流与沟通能力、演讲能力、协作能力、PPT制作能力、课堂参与程度和小组展示情况等。在基于人工智能的翻转课堂教学模式下，学生评价包括课堂教学活动和学生自主学习活动两个部分。通过语音识别和语义分析技术等人工智能技术，详细记录每一位学生在课堂上的发言情况、小组展示情况和教师对作品的点评情况。通过大数据分析技术，可以全面地了解学生在课外观看教学视频的情况和自测情况。因此，这种学生评价方式更加具有合理性和精准性。

五、结论

与传统的ASDT课堂相比，基于人工智能下的翻转课堂知识库的构建促使教学逐步从静态走向了动态，实现了以学生为主题，教师为主导的课堂教学理念，是适应新时期ASDT课程教学改革的必然。在基于人工智能的翻转课堂教学模型下，一定程度上改进了翻转课堂中的课堂教学、学生自主学习和效果评价等模块，有效督促学生自主学习，帮助学生在线答疑，同时更加综合地对学生进行考评，让老师教学更加高效。人工智能技术的广泛应用对于解决翻转课堂教学当前所面临问题的是较为理想的方案，它有助于提升翻转课堂整体的教学水平，促进翻转课堂的快速发展。

参考文献：

［1］周宇、欧石燕：《面向关联数据的高校机构知识库构建方法研究》，《图书情报工作》2016年第1期。

［2］刘清堂、毛刚、杨琳等：《智能教学技术的发展与展望》，《中国电化教育》2016年第6期。

［3］曾明星、周清平、蔡国民等：《软件开发类课程翻转课堂教学模式研究》，《实验室研究与探索》2014年第2期。

［4］钟晓流、宋述强、焦丽珍：《信息化环境中基于翻转课堂理念的教学设计研究》，《开放教育研究》2013年第1期。

［5］胡立如、张宝辉：《翻转课堂与翻转学习:剖析“翻转”的有效性》，《远程教育杂志》2016年第4期。

［6］王红、赵蔚、孙立会等：《翻转课堂教学模型设计》，《现代教育技术》2013年第8期。

［7］余燕芳：《基于移动学习的O2O翻转课堂与应用研究》，《中国电化教育》2015年第10期。

第3篇

关键词：人工智能；电气信息类；教学应用

教师在电气信息类专业教育教学中在运用人工智能技术进行教学时，要对人工智能技术的含义和特点进行深入的分析和研究，并且还要了解电气信息类专业的育人目标和教学要求，将人工智能和电气信息类专业教学进行有机的融合，为学生打造全新的教学课堂，从而使学生的专业素质和学习能力能够在人工智能的运用下得到有效的提高，为学生后续的发展提供更多的可能性。

一、人工智能时代的概述

人工智能（ArtificialIntelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligentagent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯卡普兰（AndreasKaplan）和迈克尔海恩莱因（MichaelHaenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能是十分广泛的科学，它由不同的领域组成，它是哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。在人工智能时代下进行电气信息类专业教育改革的过程中，需要对人工智能时代的含义和发展背景进行深入的分析和研究，这样才可以给电气信息类专业教育改革指明一个正确的方向，保证后续工作的科学性和有效性。在2016年的世界经济报告中，人工智能被预测为第4次工业革命的主要技术代表，人工智能的发展将从宏观到微观的各个角度进行相互的渗透以及融合，从而符合各个领域对于智能化技术的新要求和新需求。在人工智能技术发展的过程中，产生了大量的新技术和新产品，也形成了新的产业核心的发展模式[1]。我国经济结构在人工智能时代下发生了重大的变革，由于人工智能技术独特的技术形式和技术模式，深刻地改变着人们的生活方式和生活模式。在一定程度上不仅可以推动我国社会生产力的提高，还有助于推动科学技术水平逐渐朝着智能化和数字化的方向而发展，从中可以看出人工智能技术的发展是时展的必然趋势，并且发展前景是比较广阔的。人工智能技术主要是指将多个学科技术进行有效的整合，其中涵盖了计算机学科、语言学科和心理学科，智能化特征是比较明显的。在实际应用的过程中，由于融合了各种尖端的技术，能够将技术能力和技术思维进行有机的结合，模仿人的工作行为和思维，在当前时代下人工智能技术得到了蓬勃的发展，但是人工智能技术的发展也需要一定的时间和精力。首先，在实际用的过程中相关工作人员进行了机器人的研发，机器人可以在复杂的环境中对信息进行有效的替代和处理，模仿人类的思维进行日常的工作。在后续工作的过程中，相关工作人员进行了数据系统的开发，可以自动化和智能化的对计算机数据进行有效的处理以及分析，在较短时间内提取出有效的信息，完成整个工作流程[1]。随着我国当前科学技术的不断发展，一些工作人员纷纷加强了对人工智能技术的研发力度和开发力度，不仅可以提高计算机的使用效果，还可以及时的发现在计算机系统日常运行过程中所存在的故障。在当前时代下人工智能技术的使用范围在不断的扩展，并且人工智能技术的发展前景是非常广阔的，在计算机网络技术中发挥着独特性的作用和决定性的重要影响的作用。

其次，随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术和各行各业进行了相互的渗透以及融合。在当前电气信息专业领域中人工智能技术得到了广泛的应用，并在实际工作的过程中对原有的工作模式进行了有效的改进和创新。一些工作人员在实际工作的过程中构建了自动化的工作模式和工作平台，将人工智能技术完美的融入电气信息领域中，不仅为我国电气信息领域指明了一个正确的方向，也在一定程度上提高了人工智能技术的水平。最后，人工智能技术的发展，在电气信息领域中的影响是迅速扩大的，人工智能的使用会对电气信息行业的各个环节产生深刻的影响，甚至是革命性的变化。人工智能的应用不仅仅停留于行业的技术层面，更加重要的是在人工智能时代下一些新的工作思维和发展理念。作为电气信息类专业的工作人员在人工智能的时代下要提高自身的专业素质和专业水平，根据人工智能时代的特点以及发展方向，对原有的工作模式和工作理念进行深入的改革以及创新，并且还要掌握有关人工智能方面的新技能，从而使得电气信息类专业影响力能够得到有效的提高。但是从侧面来看人工智能技术的发展对于电气信息类专业2本刊特稿科学咨询/教育科研2021年第24期(总第745期)来说是把双刃剑，给实际工作带来了新的挑战，一些工作人员不得不提高自身的专业素养和专业素质，掌握更多的人工智能技术。在当前时代下这种影响和变革已经被普遍认可，因此使我国电气信息类专业行业能够得到良好的发展。高校要对电气信息类专业教育进行适当的改革以及创新，根据当前人工智能时代的发展方向和对人才的要求，对学生的综合素质和创新能力进行良好的培育，从而使学生能够充分的发挥人工智能技术的优势，提高电气信息类专业的水平和质量，再一次加深人工智能和电气信息行业的融合力度。相关负责教师要加强对这一问题的理解，对原有人才培养模式和课程教育重点进行适当的改革和创新，根据人工智能时代和电气信息领域融合的背景，提高课堂教学的科学性和针对性，从而使学生在毕业之后能够获得良好的发展。

二、人工智能对电气信息类专业人才需求的影响分析

人工智能主要是利用计算机对人脑功能进行模拟，具备一定程度的人类认知和分析问题的能力，人工智能是人类所制造的智能化技术，也是机器智能化发展的主要载体。在人工智能发展的过程中，由于是计算机科学领域的一个分支，所以在人工智能研究的过程中，涉及有关语言识别和图像识别方面的功能。在当前时代下，人工智能所形成的热点效应是比较广阔的，人工智能技术的应用，使得各行各业朝着智能化的方向而发展，对于电气信息类专业人才需求来说，也逐渐朝着智能化的方向而发展。电气信息类的教学，主要是为了让学生能够在班级学习的过程中，将理论和实践进行有机的结合，提高学生的实践能力和操作能力，实践性是比较强的。在电气信息类专业发展的过程中各种新兴的技术被应用其中，扩展了电气信息类专业的发展实力，并且人工智能和电气信息类专业进行了有机的融合和渗透。人们在互联网思维的影响下已经形成了互联网思维的发展理念，随着人工智能技术的广泛运用再加上云技术和算法技术的普遍化，这又给电气信息类专业的发展提供了重要的支撑。在相互融合的技术背景下，电气信息类专业也即将进入到人工智能发展的领域中[2]。因此对于电气信息类专业行业的工作人员来说，要了解人工智能时代下先进的信息技术，并且还要结合电气信息类专业在人工智能背景下的新特点，树立新的工作模式和工作理念，从而使得电气信息类专业能够在人工智能技术背景下得到广泛的发展。对于人才需求方面，要求高校要对原有课堂教学模式和课程教学重点进行深入的改革和创新，融入人工智能方面的内容，对学生的综合素质和专业能力进行良好的培育，高校要正确地理解人工智能对电气信息类专业教学的影响，从而使得电气信息类专业能够朝着生态化和持续性的方向而发展。

三、人工智能给电气信息类专业提供的机遇

在人工智能技术中，所涵盖的技术内容相对来说是较为丰富的，这在一定程度上有助于提高电气信息类专业的教学水平和教学质量。从中可以看出在当前时代下的电气信息类专业教育教学中，教师要充分地把握人工智能技术所带来的机遇，从而提高课堂教学的效果和质量。在人工智能技术中包含着语言识别技术和图像辨认技术，也可以对一些语言进行有效的处理和研究。在课堂教学的过程中，教师要充分的发挥人工智能技术的优势，让学生了解当前电气信息领域的发展方向和主要的发展特点[3]。由于电气信息类专业所涵盖的内容是相对来说较为复杂的，学生在日常学习的过程中，需要进行多个学科知识内容的学习，这给学生日常学习和教师的课堂教学带来了诸多的挑战，教师要结合课程教学的内容，对课堂教学模式和流程进行精心的安排。在实际工作过程中，要以计算机作为主要的辅助手段兼容，并且充分利用其他专业领域的技术来开展日常的教学。在课堂教学过程中，教师要充分的利用人工智能技术，对原有课堂教学模式进行深入的改革以及研究，并且结合新一代人工智能发展规划的这一大背景，对原有课程教育模式进行创新和调整，从而给学生提供更加广阔的发展空间。首先，在实际工作的过程中，人工智能技术重新构造了电气信息专业的课程，由于电气信息类的实用性是比较强的，在人工智能的技术下能够取得不一样的教学效果。将语言识别技术和图像辨认技术进行了有机的结合，教师可以充分发挥这些专业技术的优势，提高课堂教学的效果。另外在课堂教学情景中，教师可以利用人工智能技术来实现网络化的教学，并且为学生打造智能化的工厂开展虚拟实验室，从而对学生的专业能力和操作水平进行良好的培育。其次，在电气信息类专业教学中人工智能技术的应用能够对传统课程教育模式进行有效的转型和升级。在以往课程教学中，由于电气信息类专业所涉及的知识学科是相对来说较为丰富的，这给教师的日常教学带来了诸多的问题。比如在实际教学的过程中很难实现课程的有效统一，也无法为学生打造标准化的课程教育体系，在进行个性化和独特性课程教学方面的力度还是不足的，甚至也没有完善的教育体系进行主要的支撑，这给实际的教学工作带来了诸多的问题。随着人工智能技术的应用，在课程教育的过程中，教师可以充分的发挥人工智能技术的优势，对相关信息进行有效的总结和收集。从而为学生打造个性化的教学课堂，并且运用人工智能技术，还可以对不同学生的学习需求进行分析和研究，提高课堂教学的针对性，从而使学生可以更加积极地进行知识内容的学习，实现快乐学习的效果[4]。在专业教育中教师要充分的发挥人工智能技术的优势，提高人工智能技术的应用性效果，对学生的知识需求进行深入的挖掘以及研究，从而使学生的学习质量能够得到有效的提高。与此同时，在课程教育的过程中，教师还可以进行课堂情景的构建，通过网络化的教学为学生再现一些生活中的真实案例，为学生全面素质的提高奠定坚实的基础。

四、人工智能技术在电气信息类专业教育教学中的应用路径

（一）转变人才培养目标在人工智能时代下的电气信息类专业教育中，由于原有的教育重点和人才培养模式已经无法顺应人工智能时代的发展特点和对人才的需求了，所以在实际工作的过程中，要对电气信息类专业教育进行有效的改革，帮助学生在毕业之后能够获得稳定的发展。首先，在对电气信息类专业教育进行改革时，要转变人才培养的目标，这主要是由于人工智能技术在电气信息类专业行业中的运用对各个环节都产生了非常深刻的影响，并且电气信息类专业对于人才的需求发生了很大的变化。比如，对人才的知识结构和专业技能方面都和传统发现模式有所不同，在电气信息处理的过程中提出了诸多的要求。相关电气信息类专业从业者不仅要具备完善的理论知识，还要具备创新性的思维能力，能够面对当前变化多端的人工智能时代，具备新的技术和新的思维，灵活地运用在实际工作中所存在的问题。因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养目标精准定位，实现良好的变革。其次，电气信息类专业要着眼于当前国际发展方向和新业务的特征，了解有关业态产品和专业能力方面的内容。从这些问题入手提出正确的人才培养目标，并且对原有课程教学进行改革和创新，从而促进学生能够在课堂学习的过程中加深对人工智能技术的了解，提高学生的专业素质和创新能力。

（二）升级人才培养模式在人工智能背景下对电气信息类专业教育进行改革时，要在原有育人模式的基础上实现有效的升级，改变传统的课程教学设置。当前大部分电气信息类专业院校还是采用之前偏理论的课程来对学生进行知识内容的讲授，虽然这些理论知识是学生在学校学习期间必须要掌握的内容，但是假如仍然向学生讲述这些课程的话，也没有将理论和实践进行相互的结合，使得学生无法在人工智能时代下得到良好的发展，因此相关负责教师在实际教育工作中要对原有人才培养模式进行转型和升级。电气信息类专业教师要根据当前电气信息行业的发展和对人才的要求，对课程教育内容进行重新的调整。首先，在实际教育的过程中要向学生全面地展示先进的人工智能技术，技术是推进电气信息专业前进的动力之一。但是在原有的电气信息类专业教育中，教育技术的实施和教学并没有受到相关负责教师的重视，教师在班级教学的过程中，也没有为学生融入当前先进的人工智能技术和运用案例，提高学生的专业素质。在人工智能时代下，人机协作是当前主要的工作模式和发展模式，因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养课程结构和课程重点进行有效的调整和创新。教师在教学中不仅要加入有关以往课程的教育内容，还要对课程进行有效的扩展，融入新媒体和人工智能技术应用相关的课程。比如教师可以立足于教材中的内容，为学生创设多样化的实训活动和实践操作平台，在学生实践的过程中要融入先进的人工智能技术，这些教学模式的运用不仅可以让学生了解人工智能技术的实际应用情况，还可以多方位的锻炼学生的创新能力和实践应用能力。所以相关高校要适当的借鉴这一教学经验，提高课程教学的针对性。其次，在育人模式中还要加强对学生创新思维和操作能力的培养，在人工智能背景下，电气信息的发展模式和主要的发展方向都发生了一定的改变。在当前电气信息领域发展的过程中，为了使自身能够在人工智能背景下得到有效的发展需要创新和创意的人才，并且要求这部分人才能够掌握先进的人工智能技术，根据电气信息发展的实际需求和人们对电气信息的要求，从而生产出个性化和特色化的产品。在育人模式升级中，教师要将专业和特色进行有机的融合，构建新的教育思路，过硬的专业素质才是人才升级的重要基础。在人工智能时代下，信息的来源和途径逐渐朝着多样化的方向发展，在这些繁杂的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使学生能够对这些信息进行有效的辨别。高校在制定人才培养模式中，要专业性的锻炼学生的工作能力和专业素质，从而使学生能够在这些大量的信息中提取有用的信息，提高电气信息类专业的有效性。

（三）引入任务驱动的实验模式在人工智能背景下对院校电气信息类专业进行教学时，教师要在保留原有学习项目的同时，立足于学生当前的理解能力，开发新的教学内容。在教学中教师要求学生进行独立性的思考，并且教师还要对学生的学习思路进行适当的引导以及启发，使学生可以运用课堂中所学到的知识内容灵活的解决实际实验过程中所存在的问题。教师要引导学生运用不同的方法进行学习，鼓励学生进行大胆的设计以及验证。教师在班级教学的过程中，可以为学生引入任务驱动式的教学模式任务，驱动式的教学模式主要是以学生为中心，教师要立足于教材中的内容和课堂教学的目标为学生布置相关的学习任务，实现综合性的学习效果。在为学生布置学习任务时，要融入当前先进的人工智能技术，让学生充分的发挥人工智能技术的优势来完成教师所布置的任务。教师要在任务驱动式的教学模式中增加一些设计型和创新型的学习活动，让学生直接深入到实践学习中进行方案的设定以及验证，并且对最终的实验结果进行多方位的分析以及讨论。在班级教学的过程中，教师要让学生围绕着一个教学目标来开展日常的学习，并且学生在学习和验证的过程中，教师还要加强和学生之间的互动和交流，从而对学生的实验方向和实验思路进行有效的引导，使学生可以在强烈的学习兴趣和学习动力的驱动下进行自主性的探索以及学习，并且也可以在班级中形成良好的互动。

（四）利用人工智能技术进行辅的教学在电气信息类专业教学课堂中，教师在利用人工智能技术进行教学时，要在原有课程的基础上充分地发挥人工智能技术的优势，从而对实际教学起到一个良好的辅助作用。比如，在实际教学的过程中，教师需要将理论知识和学生的实践学习进行相互的结合，提高课堂教学的真实性和有效性，在课程内容中要围绕着各种企业的实际项目来让学生进行知识内容的学习，教师要利用人工智能技术的优势为学生展现真实的一线工作现场，让学生全面的感受工作的环境，不仅有助于提高课堂教学的效果，还可以让一些抽象的理论知识变得生动和直观，促进学生学习效率的提高。

（五）在电气设备故障诊断中的应用在电气设备故障诊断中，人工智能技术中的模糊理论、人工神经网络和专家系统的应用比较广泛。以前我们常常面临的问题是，当电气设备出现问题或故障时，总是表现出比较复杂的症状，采用传统处理手法难以对问题做出准确判断和查找，人工智能技术则很好地解决了上述问题。比如发电机的设备故障具有非线性、不确定和复杂性的特征，传统论断方法准确率非常低，而通过人工智能技术中模糊理论和专家系统的综合应用，能大大提高故障论断的准确率。