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人工智能时代的教育范文

前言:我们精心挑选了数篇优质人工智能时代的教育文章,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。

人工智能时代的教育

第1篇

关键词:人工智能;教育变革;智慧教育

近年来大数据、云计算等信息技术飞速发展,人工智能在一些特殊领域(如图像识别、语音识别、自然语言等)不断取得突破性进展。人工智能作为新的技术驱动力正引发第四次工业革命,为医疗、教育、能源、环境等关键领域带来新的发展机遇。人工智能专家预测,人工智能在通用技术领域可能尚不能替代人类,但在一些特殊领域,人工智能将会淘汰现有的劳动力。在国外,许多国家纷纷把人工智能作为国家发展的重要竞争战略,我国学者也密切关注着人工智能的最新理论进展和实践应用,国务院于2017年7月颁布《新一代人工智能发展规划》,明确人工智能发展的重点策略。“人工智能变革教育”的潮流,引发了教育研究领域的“人工智能热”。当前全球范围内,人工智能在教育领域的大量研究和应用催发形成了教育人工智能概念。目前梳理学术上关于研究人工智能与教育的文献主要集中于:

(一)教育理念的革新。“人机一体”将成为未来新的教育方式[1],由新技术和新手段的出现所应运而生的智慧教育[2],将对原有教育进行改进和完善。智能技术在改变教育的手段和环境的同时,还有利于构建出系统解决教育问题的教育新体系,从而真正触及教育的根本[3]。

(二)关注技术的革新。机器深度学习、智能学习的算法、视觉识别以及智能语言识别这些基础技术的突破,为人工智能的教育应用奠定了坚实的基础[4]。

(三)探究教育的应用。人工智能在学校教育中的学业测评、交叉学科、角色变化等应用领域具有巨大潜力,教师角色内涵也将在与人工智能的协同共存中发生改变。AI监课系统能够数据化、可视化评估教师的授课情况,将人工智能技术的运用渗透到整个教学过程中,教师可以根据评分实时调整授课内容,以促进个性化学习,从而提升教学效果。教育深受技术发展的影响,新技术融入教育并促进教育方式的转变已成为必然趋势。一方面技术为教育提供了新的、更加广阔的可能性;另一方面技术具有变革人类的教育方式与学习方式的能力。然而,技术是一把“双刃剑”,如何获取或实现以人工智能为代表的新兴信息技术所拥有的特征、优势与功能,使其在教育中最大限度地发挥其应有的价值呢?人工智能技术如何继续被安全使用到教育领域?如何通过教育变革来促进新兴信息技术在教育教学中的广泛与深入应用,实现教育深层次革命等问题,是目前需要关注和探讨的主要问题。

1人工智能时代教育变革的背景

1.1人工智能的内涵及具备的强大能力

人工智能最早由美国达特茅斯学院于1956年提出,其研究主要包括机器人、图像识别、自然语言处理、语音识别等,实质是一种自动感知、学习思考并做出判断的程序。人工智能具有自主学习、推断与革新的能力,推动了图像识别、自然语言处理等方面的技术突破。人工智能同时具有理性判断力、超强的工作力,只要电力供应不断,几乎可以无限制地工作下去,而且适应不需要情感投入的工作。它的超强能力,源于三个重要的技术:深度学习、大数据和强算力。

1.2人工智能时代的机遇和挑战

人工智能在精力、记忆力、计算力、感知力以及进化力等方面与人类相比,具有突出优势。在医药领域,人工智能的出现使普通民众可以享受更为高效、稀缺的医疗资源,解决医疗诊断领域诊断质量不均衡、医生资源不足等问题。在教育领域,人工智能促进教学质量进一步提升、教师角色多样化、学生学习能力的提升;为教育研究提供新技术和数据支撑;极大拓展了教育研究新视域;使教育在立德树人方面、教育方法创新方面、教育手段和环境方面以及教育服务供给方式方面均发生改变。然而,看到人工智能以其强大的处理能力带来机遇的同时,也需要正视人工智能带来的新挑战。在人工智能浪潮冲击下,如何借助人工智能发展的机遇推进教育的变革与创新?人工智能技术如何继续被安全使用?首先,人工智能专家大都认为,人工智能将会淘汰大量现有的依靠非脑力劳动为生的劳动力,需要培养人工智能时代的新型劳动力。而且,人工智能技术本身的不太成熟使很多人工智能技术只是应用在儿童教育领域,再者,人工智能潜在的道德伦理问题缺乏法律制度规范。除此之外,人工智能时代将对社会结构以及人的地位构成挑战。综上所述,人工智能时代所带来的机遇是大于挑战的。教育需适应人工智能技术所带来的突破和飞跃,不断调整和更新教育的方向和目标,实现育人成人的发展目标。

2人工智能与教育变革

2.1人工智能与教育目的的变革

人工智能带来的巨变不仅影响人类未来如何发展,而且极大释放了人类的生产力,这些在一定程度上使得人类需要重新思考教育是何目的。人工智能影响教育目的的变革主要表现在:第一,人工智能可能会使人类陷入精神危机。这源于两方面的结果:一方面,人工智能将取代大部分人的工作岗位,工作的丧失将会导致人的价值和尊严丧失。另一方面,人工智能技术的发展将可能导致所有基于自由主义的想法破产,转而人类所拥有的价值和尊严可能转化为一种“算法”,人工智能带来的职业替代风险在教育领域同样存在,主要是对教师角色的挑战。第二,人工智能有利于培养人的学习能力。从某种角度上讲,人工智能剥夺人的就业机会,但同时,人工智能助教机器人将协助教师实现个性化指导,从而有利于将学习的过程视为寻求自我价值和意义的过程。除此之外,人工智能有利于使教育注重培养人的精神能力,这种精神能力大致包括实践动手能力、价值追求能力以及创造能力,从而有利于学生知识以便于更好地完善自我、丰富自我,使教育跳脱“知识为本”的陷阱,发挥“立德树人”的正向作用。

2.2人工智能与学习方式的变革

第一,深度学习。深度学习也称为深度结构学习或者深度机器学习,是一类算法的集合。深度学习概念的提出,一方面尊重了教学规律,另一方面也是应对人工智能时代下的挑战。深度学习在机器学习、专家系统、信息处理等领域取得了显著成就,提倡学教并重、认知重构、反思教学过程,进而达到解决问题的目的。第二,个性化学习。个性化学习区别以往传统班级课堂授课,尊重学生的个性发展,因材施教。人工智能技术与大数据的应用有利于学生享受个性化的学习服务,可提供个性化的学习内容,可视化分析学生的学习数据,快速提高学生的学习效率。第三,自适应学习。自适应学习是指人工智能基于对个体学习进行快速反馈的基础上,根据学习者特征,为其推荐个性化的学习资源和学习路径,从而最大程度上适应学生的学习状态,是实现个性化学习的重要手段。人工智能技术有利于快捷、科学地判断学生的学习状态,进行学习反馈;持续收集学生的学习数据,其中包括学习目标、学习内容;高效地为学生提供海量的学习资源。

2.3人工智能与学习环境的变革

首先,有利于搭建灵活创新的学校环境。不仅可以使空间规划更具弹性,而且可以调节性增强物理环境。其次,人工智能时代的教育区别于以往传统教育强调的统一秩序,更注重个体的用户体验。创客空间、创新实验室等学习环境的不断增加以及人工智能技术的不断发展,个性化的空间环境与学习支持将改变目前学习的学习空间环境。除此之外,随着对话交互技术的逐渐成熟与不断普及,有利于实现虚实结合的立体化实时交互。VR、AR等技术的同步协作也有利于搭建新的学习环境,满足学习者的一系列要求。脑机互动技术的突破有利于实现将人工智能植入人脑,从而改变人类自然语言的交流方式。最后,人工智能通过即时、准确、高效的大数据分析有利于进行精准且个性的学习评价与反馈。人工智能将综合收集所有同学的学习记录,互相比对、优化,从而进行综合提升。更为重要的是,人工智能的人脸识别以及语音识别技术可以运用到教师的教学过程中,进行学生的学习情绪感知,学习状况的了解,从而促进学生学习的科学化;智慧校园、智慧图书馆等的出现,为教学环境的建设提供重要参考。

3人工智能在教育领域的应用

人工智能被认为是最有潜力和影响力的教育信息化技术,将通过人工智能数据挖掘分析、3D打印、模拟仿真等技术的应用,实现人工智能与教育的深度融合,对计算机辅助教学、个性化教育服务、教育人工智能生态环境等产生根本影响。2018年《地平线报告》(高等教育版本)指出了教育领域的信息化发展,未来一段时间内将通过人工智能与信息技术的结合,进而影响教育阶段的不同过程。具体见表1所示。

第2篇

近两年,“AlphaGo”连胜全世界的围棋名将,被媒体广泛报道。人工智能开始成为社会关注的热点,引起人们的广泛兴趣,并令人深信不疑。

在刚刚结束的2017年高考,学霸君与准星云学两家企业的“高考机器人”分别拿出了 134 分和 105 分的高考文科数学成绩。在做题方面,机器可能已经超越了不少人类。正是这样一件事,同样引发了人们的深度讨论与思考。

的确,随着理论和技术的日益成熟,人工智能开始受到产业资本的热捧,语音识别、机器视觉、智能控制、智能检索、智能互联、专家系统、自动规划等应用步伐加速。金融、电商零售、医疗健康、交通、个人助理等多个领域都可以看到人工智能的应用,人工智能已然开始取代工厂工人、客户服务等重复性工作。人工智能在教育领域同样拥有巨大的应用潜力,随着知识表示方法、机器学习与深度学习、自然语言处理、智能、情感计算等关键技术的发展,人工智能将在学校管理、校园安全、课堂管理、智能助教、自动阅卷、自适应教学等方面发挥作用。

面向未来,我们不禁要问,人工智能是否能够改变教育?人工智能在教育领域将释放怎样的潜力?本期策划,我们邀请上海海事大学魏忠,探讨人工智能视角下的未来教育,从人工智能的教育本体、对学科的影响、对教育技术的改变、对教育价值的重新定位几个方面进行了系y思考与分析。江苏师范大学智慧教育学院周宝、杨现民结合人工智能在教育中的典型应用,探讨人工智能对学校管理及教学带来的革命性影响。华东师范大学第二附属中学刘党生,从技术与教育的关系延伸到人工智能,并对非生物智能介入教育的未来趋势进行了预测;重庆市江津区聚奎小学校刘春林、重庆市聚奎中学校张渝江从教育教学实际出发,介绍了人工智能软件如何温柔地改变教育。上海市位育中学陈凯从教育哲学的角度,探讨了人工智能如何作用于思维、认知、学习,并进行了反思。

“这是最好的时代,这是最坏的时代;这是智慧的时代,这是愚蠢的时代。”人工智能时代的钟声已经敲响,我们还在工业时代的迷梦中寻找教育的未来。谁曾想到,未来来得如此之快,我们是否准备好做出改变?未来,我们需要什么样的人才?我们需要什么样的教育?我们不妨想象一下,未来10年、20年的教育将发生怎样的改变?也许一个崭新的时代并不会留给我们那么长时间去形成新的教育生态系统。

第3篇

关键词:高职教育;人工智能;转型发展

一、高职教育现状

(一)客观层面

(1)社会面。当前社会发展处于转型关键期,高职教育迎来全新发展机遇,对人才培养质量不断提高。传统思想中,家长学生都带着有色眼镜看待高职教育。随着社会给技术技能型人才提供很多高薪岗位,部分学生主动选择高职院校进修学业,提高自身技能水平。高职院校必须以社会发展趋势为导向,及时调整自身发展战略。(2)政策面。在新课程改革视域下,政府高度重视高职教育的发展,出台了多项扶持政策,如《国家职业教育改革实施方案》《职业学校专业顶岗实习标准》《关于推进高等职业教育改革创新引领职业教育科学发展的若干意见》等,极大的推动了高职教育的稳定发展。

(二)主观层面

(1)教学理念。高职教师受传统思想影响,往往重视成绩和理论知识,亟需引进新的教学理念,并落实在实际教学中。高职院校已经意识到人工智能时代,自身转型创新的必要性,正积极将全新的教学理念贯穿在人才培养过程中。(2)教学方式。高职教育逐渐创新教学方式,将顶岗实习、校企合作、实训教学等应用在常规教学中,适应时展,彰显职教特色。但在实际教学中,教师理念未发生变化,能力无法满足新型教学方式需求,存在亟需改进优化的地方。(3)教学体系。只有完善的教学体系,才能为高职教育的改革创新提供依据参考。当前高职教育体系中含有诸多不足,如学科单一、理论与实践比重不协调、知识内容陈旧等。高职教育要想适应新时展趋势,应积极完善教学体系。

二、人工智能现状

(1)国家战略。近年来,国家高度重视人工智能发展,国务院《关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔2017〕35号),提出科技创新的主要方向是人工智能,提倡积极构建全新的人工智能科技创新协同机制,进一步完善人工智能教育体系,实现人才储备和梯队建设的目标,推动智能经济的发展。各部委也积极颁布一系列政策,如《智能制造2025》《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》《机器人产业发展规划(2016-2020)》等[2]。可见,国家为人工智能技术的发展提供了充足动力,人工智能已成为国家战略的一部分。(2)产业发展。多年的探索,人工智能技术有了明显提升,在问题求解、泛逻辑理论、不确定推理、拓扑学、图像处理、模式识别、专家系统等方面有了显著研究成果,一部分成果甚至领先世界水平。例如我国在模式识别领域的研究,文字识别、语言识别、虹膜识别都取得优异成果,被广泛应用在生物医药、机器人视觉研究、卫星遥感、自主导航、军事等领域。企业十分关注人工智能技术的发展应用,像360人工智能研究院、阿里人工智能研究院、百度人工智能研究院等。人工智能技术的深度研究,使应用和商业价值最大化。据不完全统计,2017年人工智能产业创造700亿元市场价值,预计在2020年产业规模超过1600亿元。

三、人工智能推动新时代高职教育转型发展的必要性

(一)技术技能型人才的需求

高职教育发展的目的是培养适合岗位需求的技术技能型人才。人工智能时代,先进技术的广泛应用,大部分岗位对人才的需求发生明显变化,逐渐形成了“机器换人”的局面。企业中简单、重复、劳动强度大的岗位,都由智能机器人予以代替。例如在京东电商的物流中,出现无人机配送方式,直接冲击了传统人工物流配送模式。相信在不久的将来,会有更多的智能机器人走向物流配送的工作岗位,形成全新的工作体系。此外,在生产制造的质检环节,由于传统人工监测方式存在诸多不足,应用人工智能的图像识别技术,可以实现对产品质量的动态检测。可见,人工智能时代会有大批岗位“消失”,取而代之的是智能化机器人。高职教育必须转变以往的教育模式,顺应时展趋势,结合社会岗位对技能人才的需求,调整高职教育方向,实现高职教育价值。

(二)国家发展战略的要求

以往的发展致力于“中国制造”,但新时代“中国制造”已无法提升综合国力,国家必须调整发展战略。人工智能时代将“中国制造”转变为“中国创造”“中国智造”。这一发展战略的转变,能看出先进科学技术在国家发展中的重要地位。为了2025年实现“中国智造”的目标,高职院校创新人才培养模式,顺应国家发展战略的调整。同时,高职教育转型过程中,转变以往以理论、成绩为主的思想观念,对人才进行更加系统的培养,调整理论知识、实习实践之间的关系比例。人工智能时代的高职教育转变与创新,可以加大对学生创新意识的培养力度,使人才综合素养得到更好提升,满足“中国创造”的需求。

(三)学生自身价值实现的需求

时代的发展使高职学生的思想发生变化,传统的高职教育虽能提高学生专业能力,但并不满足当前企业对工作岗位的需求,学生无法实现自身价值。曾经的学生,没有认识到自身与社会的关系,存在“得过且过”等不良思想。新时代,高职学生逐渐认清自身地位,意识到自己与国家民族是“命运共同体”,是实现伟大复兴“中国梦”的主要力量。高职教育转型创新,根据时展要求、学生需求,合理调整教学方案与计划。

第4篇

人工智能的教育本体:教育的变与不变

从本质上讲,人工智能技术是信息技术革命的集大成者。自从托夫勒1970年写出《未来的冲击》,信息技术革命越来越快,概念越来越多,没有停止的迹象。仅从近五年来看:大数据、数据科学、生命信息、工业4.0、物联网、新硬件时代、机器人、互联网+、人工智能,表面上概念你方唱罢我登场,但内在逻辑一直没有变:从单项技术走向全面融合,从局部应用走向全面工具化,而人工智能至少在目前看来是集大成者。硬件上物联网的成熟、软件上高可用性和动态数据库的成熟、生物学上神经科技的进展、数学上网络算法的应用、材料科技上纳米和感知材料的进展、信息科技上芯片和云技术的快速进步。从物理世界到混合世界,再到比特世界,人工智能技术刚刚开始,但人们基于过去工业革命的经验,明确感到这是临界点的来临。

STEM 成为后人工智能教育的不动点:应对科技的变化,教育的变革一直都在进行且与科技的发展互为因果。从彼得・蒂尔对教育的质疑,到创客热潮在美国教育中的掀起,事实上,STEM教育是美国对过去概念化的“实用主义”教育和“通识教育”百年争论的落锤之音。起源于杜威和哈钦斯的那场争论,恰恰是工业革命已经明确成型后的两种教育理念的争论。之所以今天的美国已经很少争论到底是实用主义还是通识教育,是因为美国的科技已经进入到一个新的阶段。教育是一个组织行为,一个围绕未来10年不变的知识、20年不变的技能、30年留存的体验的稳定的复杂社会经济形态,因此不那么容易被颠覆。恰恰是科学、技术、工程、数学(STEM)构成了工业时代(数理化)和后工业时代(文科、理工科)中的不动点,在物理学和几何学中,不动点对于系统的稳定和概念的一致性非常重要,而目前的STEM教育,不仅仅是一个概念的东西,而是旧技术时代向新技术时代过渡的“不动点”。在这个不动点体系中,新的侧重开始后,原有的教师和学科体系以及支撑可以平稳切换,不至于导致教学秩序的混乱。

元学科、应用学科和副科发生结构性的变化。由于人工智能的出现,使得复杂计算和系统计算以及简单的人机交互计算工具化全面超越人类,对技术基础这个原有概念的教育的分歧越来越大。人工智能视野下学科概念如果表述成元学科、应用学科与素质学科,那么教育学科的概念的持续性还能以最大公约数继续运行:以数学、物理、化学等元学科为代表的学科,在今后的教育中更加重要并将作为筛选人的条件。而应用科学:(生物、地理、信息、劳动)学科,将着重项目制学习、体验学习,成为培养人的目标;社会科学(历史、哲学、思想品德)将来的重点在于综合应用,批判性思维学习,更加侧重学科的来源和发展;而综合素质类(音乐、体育、美术)将从副科走向前台。@样,围绕STEM的教育,人工智能下的教育体系还是一贯的科学(元学科)、技术(应用学科)、工程(素质学科、社会学科、管理学科)、数学(逻辑、数学学科)。

人工智能技术对学科的影响:越理性,越感性

数学:传统的工业时代的数学,其训练方法是数值计算,其指向是力学计算,这种侧重至今还非常浓厚。随着知识库的普及和共享以及计算工具的进化,越来越少的人将来从事传统的工程计算行业,而正宗的工科专业越来越向着专业化和高端化演化(如学材料的将来的进入门槛很可能是博士)。但是,人工智能今后用到的大量的数学以及人与人打交道用到的计算机数学,统计学基础的数学,这方面中国数学还停留在工业时代。美国学生从高中就开始问卷处理和微积分的学习,大学数学更加有用的是方程组、统计学等。数学是一个典型的年龄相关性学科,一定要从小学,而且转向数值和算法类的学习,从偏向材料计算的高等数学方向,转向偏向矩阵计算的统计数学方向,逻辑学、几何学和统计学成为三个数学学习的支柱。

物理:有一位著名的物理学家回顾过去物理百年,发现一个有趣的现象:“力”这个概念,在物理学上看,已经不是一个原始的变量了,能量和质量才是,为什么我们的老师还在使用这个概念呢?那是因为在机械时代,“力”是最容易理解的组合概念。在工业革命前后的几百年直到今天,物理学教育的重点还是偏向传统力学计算方向,从中小学来说就是牛顿力学。然而随着工业时代的结束,人们更容易见到的力学概念不再是机械和天体,而是转向社交网络、计算机图像、信息变量、生物体和电子学以及更容易接受的能量、时间维度。数学老师们转向统计学的同时,物理老师应该考虑从牛顿力学转向量子力学和热力学甚至时空维度,这些对于孩子未来的人生更是基础,而通过物理学进行基础的科学实证的训练以及科学观测和数据处理,才是物理学最基础的作用和价值体现。不然,人生什么年龄都可以去学物理而不必非要从未成年时代去学。

元科学化学:中美物理学和化学都是选择性的,但比较中美化学教育,却发现有很大的不同。美国高中化学就允许且必须使用带有功能性计算的计算器,而中国大学生都没有这方面的训练。也就是说,随着化学和生物化学要求越来越高、知识点越来越多,设法绕过烦人的记忆而走向逻辑,是美国学习化学的方向,这点也值得我们注意。另外,化学的侧重由从偏向无机化学方向的基础化学,转向偏向生物和有机化学方向甚至与物理相结合的量子规律,是化学学科的重点。例如,很多美国的大学录取要看高中生在化学创新方面的实践,能创新的往往是生物化学。

外语:工具性的外语逐渐失去市场,形式节奏上的美学、逻辑学角度的词源学、社会学角度的语言学、心理学角度的语义学成为外语复兴的落脚点。另外,似乎从来没有人将计算机程序当作外语来教,事实上,随着工具性的外语被人工智能取代,计算机程序语言很可能成为一种外语,而很多软件人才是学外语出身的,也不断印证这个结论。

语文:可以预料的是,随着工具性的人工智能的出现,原先学习语文的工具性的方法(如语法),逐渐将退出语言学习(包括外语),而作为母语的语文之所以在工具化人工智能时代还得到重视,最重要的理由也许是仪式感的表达:回到经典、回到表达、回到应用、回到美学。

除了以上学科教育的重点随着技术经济必然发生变化外,学科学习的醒悟和内在逻辑将更加重要,学科历史、学科逻辑、学科故事将替代题库训练,因为作为计算的精确性除了特殊人才的培养外,将让位于工具和人工智能,而人要考虑体验和持续学习的兴趣和逻辑。学科学习之间还将朝着融合的方向发展,应用学科和元学科的分离意味着应用学科更加朝着整合的方向发展:地理、生物、科技等融合课程,朝着综合应用发展。

人工智能技术对教育技术的改变:从工具到空间

随着人工智能的发展,也许目前花里胡哨的信息技术将隐身后台。课堂上也许看不见信息化了,师生在课堂层面体验将会越来越好,越来越贴近自然:看不见计算机的信息化,距离教育更近而不是技术更近。

学校之所以存在是因为学校为学生模拟了一个高度抽象的比真实世界还真实的教育世界。因此,未来的校园从改变世界的信息模版角度,将更加强调与客观世界的互动、映射和高度抽象。

美国的大学录取是更接近人工智能手段的个性化录取,而学生选拔是更接近大数据角度的GPA(平均成绩点)。从培养角度,学生画像比GPA更加个性化地从个体角度描述学生的个性特征,学生的学习行为、实践行为、创新行为,在全地域、全信息、全自动、全过程的记录下,将更加全面地反映学生的全貌。智能实验室和智能校园的方向,将来是基于个体的专业学习和评价。

与学生相对应的教育行为画像,将侧重于联系社会、联系科技、联系家庭、联系团队,从重复性劳动变为创造性劳动。

而学校的管理行为将演变成支撑技术:支撑数据、支撑品牌、支撑环境。今后的教育将出现越来越专业和自由的教师,越来越职业的校长。

在教育政策上,由于全国性的数据和人工智能的使用,教育测评将更加专业化、教育本体化(而不是被测评机构和排名所左右),教育选拔将更加科学化和长期化,短视模式随着计算方法和智能评估的进展而迅速被迭代掉,衡水模式将逐渐退出历史舞台,未来应该筛选更应该上清华大学的人和更应该培养好每一个想学习的人。即使仅从功利教育目标来看,教师个体经验也逐渐让位于人工智能和大数据,教育重心从教育哲学属性逐渐走入教育科学属性;而被恐惧绑架的教育所强调的教育的筛选功能,逐渐将重心转向教育培养功能,个体成功的培养目标,逐渐转变成为未来视角的社会价值角度;教育回归人与人的本质关系和专业培育孵化的社会职能,功利性和工具性减弱,过程幸福成为教育者追求的目标。教育者由工匠逐渐转型为艺人,教师由于工具化的替代,将会越来越有尊严和个性,而不是越来越像工具。

“人创造”的价值逐渐凸显,教育的价值在于“创造人”

柯洁在被人工智能的计算机打败之后,接连战胜外国围棋高手,刷了一下存在感并表示:“与机器下棋没意思”。同样,在工具制造时代,如果从质量和精度考虑,无疑机器越来越超过人,然而手工的红木家具、手工的艺术品、手工的食品、甚至手工的衣服和汽车,比起无论从什么角度来看的机器人制造的东西,都越来越贵,人也越来越愿意采购。“人创造”的价值凸显,是体验经济产业升级的一个标志,人工智能时代也不能例外。因为,“有意思和不可复制”才是人消费的高级时代。

不同于机器代替人的重复劳动的趋势,教育与学校会替代机械的班级成为人与人关系的场所,在这个场所中,机器越来越像人来代替人的高级状态,而人越来越摆脱工具性、摆脱重复性,更具艺术性和创造性。研究教育的历史会发现一个普遍的现象,就是随着工具性的增强,反而是班级规模的缩小和师生比的扩大,这也印证了:人毕竟要与人打交道,教育是一个个性化的活动。C器代替人意味着更多的时间人会回到家庭陪同孩子,这在美国已经持续发生了50年,几乎多数的女性甚至男性在孩子成长过程回到家庭(如果他们算教师的话,教师比例更大)。在学校里未来的师生比会持续增加,教育更加不再计较投入产出,而将演变成一种创造性的职业。

杜威在研究工业化革命后的教育中,提出教育的目标更加集中地体现在教育本身之中,教育即生长(教育的目标就是让教育继续下去)。随着工具化的人工智能代替越来越多的教师的重复性劳动,教师的幸福指数越来越高,更多的和更合适的师生比使得学生得到更加专业的呵护和培养,幸福指数也得到提升。教育让生活更美好将逐渐实现,教育即生活的前提条件是教师不再是指标的工具,学生不再是考核的工具。

第5篇

关键词:新工科;人工智能导论;实践教学;校企合作;案例库

随着物联网、大数据、5G及人工智能等信息技术的发展,为了应对中国产业变革及新一轮的科技革命,适应“中国制造2025”国家战略需要及产业经济创新发展,同时将国际工程教育思想本土化,“新工科”应运而生[1]。信息技术发展催生出了人工智能相关的专业,国内高校纷纷设立了智能科学与技术专业。近年来,人工智能技术的发展引领着人类社会正逐渐走进智能社会,人工智能将深刻影响人类社会。随着人工智能的进一步发展,高等教育的价值也将进一步提高[2]。因此,各高校应尽快建立与新工科相一致的智能科学与技术专业,并深入研究我国人工智能的人才培养体系、课程设置、实验平台及成果转化等方法,改革传统人工智能的教育教学方法,形成有新工科特色的智能科学与技术专业工程教育方法。由于传统的专业是按学科划分的,因此,目前的智能科学与技术专业课程体系以理论为主,强调学科知识的系统性和完备性[3]。人工智能导论作为智能科学与技术专业的核心课程,同时也是人工智能“入门性”和“引导性”的课程。但是,目前人工智能导论的课程设置上主要存在课程内容陈旧、实践课程不足、教材理论过强、教学模式老旧及实践教学与企业需求不适应等问题。尤其是人工智能导论课程,缺乏实践教学将会降低学生学习人工智能的兴趣和积极性。因此,为了解决这些问题,并使高校跟上人工智能时代的脚步,抓住高等教育发展的新机遇,进行面向新工科的人工智能导论实践教学模式探索具有重要的现实意义。

1人工智能对新工科人才的新要求

1.1具备多学科交叉知识。人工智能导论是一个多个学科交叉而成的一门课程。人工智能导论主要包括知识系统、智能搜索技术、脑科学、机器学习、神经网络、支持向量机、专家系统、智能计算及分布式智能等内容[4]。因此,一个合格人工智能专业人才需要具备多学科知识。1.2具备多领域应用能力。人工智能导论的应用领域广泛,基本包含工业、农业及社会生活的各个行业(如工业生产、通信、医疗、金融、社会治安、交通领域及服务业等)[5]。人工智能导论课程要求学生在学好理论前提下也应该掌握各行业的相关知识,只有这样才能提高人工智能技术在各领域的应用。1.3具备人工智能创新创业精神。目前,创新驱动发展成为了我国现阶段发展的重要力量,人工智能成为经济发展的新引擎[5]。在大众创业、万众创新的号角下,人工智能技术作为创新创业过程中的一个大趋势。因此,当今新形势下培养具有创新创业精神的人工智能专业人才对我国经济发展及大学毕业生创新创业具有重要意义。1.4具备人工智能人文素养。人的内在品质就是人文素养,人文科学的知识水平和研究能力是人文素养的重要组成部分,人文素养是人文科学体现出来的以人为研究对象和中心的精神[6]。人工智能对人类社会带来的是便利还是带来灾难,关键是使用者的思想道德和人文素养。因此,培养具有人文精神的人工智能专业人才具有重要的意义。

2人工智能导论课程教学现状

目前,许多高校已经认识到传统的人工智能导论课程已经不能适应社会和学生发展的需要。尤其是地方普通高校在师资、科研及学科力量薄弱情况下进行人工智能导论的实践教学。目前人工智能导论的课程设置上主要存在的问题如下:⑴本科生课程内容陈旧。近年来,随着云计算、大数据、5G等信息技术的快速发展,也带动人工智能技术发展日新月异。对于高校来说,要紧跟人工智能技术前沿,传授学生的知识也要紧跟人工智能的发展。目前,虽然也出现了不少新的人工智能导论教材,但在课堂上能够教学的新内容仍然不多,教材内容仍然集中在传统的人工智能技术(如问题求解、知识表示、归结原理及经典推理等技术)上。⑵研究生课程内容重叠。研究生的人工智能导论课程应作为本科生课程的一个延续,但部分高校对研究生人工智能导论课程的教学重视不够。很多本科生已经学过的内容在研究生阶段又进行了重复。因此,在新工科背景下培养高层次的人工智能人才,就必须要在研究生阶段加强新工科人才实践能力的培养,选择合理的人工智能导论课程,改革研究生阶段人工智能导论的教学理念和教学模式。⑶实践课程不足。实践教学是提高人工智能新工科人才能力的重要路径。目前,大多数院校的人工智能导论课程理论与实践联系不够紧密,对学生实践能力的培养不够,只知道理论,而不进行实际的实践应用就不能成为合格的人工智能新工科人才。另外,大多数地方高校的人工智能实验室建设投入不足,实验条件差,验证性的实验较多,实验课时不足,学生对人工智能新技术的接触不够。⑷人工智能导论教材理论性过强。目前,现有的人工智能导论教材以理论为主,缺乏人工智能实践内容。在课程教学过程中学生经常会感觉索然无味,当实践课程开设不足时,这种情况会非常明显。学生会渐渐的对人工智能导论课程失去兴趣和热情,最终会导致课程的教学质量和效果下降,不能达到新工科人工智能专业人才培养的预期。⑸教学模式老旧。人工智能导论是多学科交叉的课程,课程内容理论性强、抽象、多知识点是新工科的特点。然而,大多数地方高校仍然采用过去的课堂教学模式(即“教师讲、学生听”的教学模式),这种单向灌输的教学方式以教师为主,学生的主动性不够,只是在被动接收知识。学校这种重视理论不重视实践的教学模式,在一定程度上影响了新工科人才的实践能力,从而导致教学内容与企业社会需求脱节。

3人工智能导论实践教学初探

3.1人工智能导论课程实践平台建设。为了提高学生对实践教学的兴趣,南阳师范学院计算机科学与技术学院在人工智能导论授课过程中广泛应用多种计算机实验教学平台,如采用开源的PaddlePaddle百度飞桨深度学习平台,希冀一体化人工智能实践教学平台及大数据综合实验平台。教师可以在实践教学过程中方便的使用这些平台进行授课,学生也可以在课堂中跟随老师完成相关实验,并能够在课下进行相关实验练习及提交作业。3.2人工智能导论课程实验内容优化。在人工智能导论实践教学过程中,以学生兴趣为导向,开展相关应用课程实验,南阳师范学院计算机科学与技术学院对人工智能导论实验课程内容进行优化。优化后的主要实验课程包括搜索优化算法实现、智能计算实现、贝叶斯分类实验、最近邻算法实验、机器学习实验及神经网络实验。最后,通过期末课程设计进一步提高学生解决实际问题及创新创业的能力。3.3人工智能导论实践教学模式改革。⑴校企合作为使人工智能导论实践教学不与企业脱节,校企合作是关键。应积极派遣教师进企业进修,了解企业需求,并提高教师的工程能力。从2018年以来,南阳师范学院计算机科学与技术学院每年暑假期间累积派遣教师58人/次前往百度、中兴、科大讯飞、神舟数码及江苏传智播客公司等进修培训。同时已经在固定时间邀请相关企业讲师到学校进行人工智能方面的项目教学。建立起了具有地方区域特色的师资队伍及校企协调的实践教学模式,从而避免人工智能导论课程实践与企业实际脱节。⑵“双导师”负责制人工智能导论实践课程实行“双导师”制,邀请企业中实践经验丰富的人才任教或任职,校企合作建立实践教师指导团队,改革教学策略及教学方法,以项目为牵引,将人工智能导论实践课程作为第二课堂学分。还要积极制定人工智能相关的科技作品竞赛的奖励机制,积极引导学生参加各种人工智能相关的比赛,从而进一步提高学生在创新实践方面的能力。⑶采用案例教学法以案例导入进行教学,提高学生兴趣。首先,从人工智能竞赛的部分赛事中、(如百度的人工智能大赛,“2020年全国人工智能大赛”,“2020中国高校计算机大赛人工智能创意赛”等)中选取贴近实际问题的案例作为人工智能导论实践课程的案例来源。然后,采用目前主流的人工智能开发软件进行算法代码的编写,引导学生采用Python语言调用第三方接口库进行算法的实现。最后,让学生使用主流的编程语言(如C++、Java等)开发完善算法或进行系统设计与实现。

4结束语

在新工科背景下,人工智能导论作为智能科学与技术专业的基础核心课程,人工智能人才培养应注重提高学生解决问题的能力。在这种背景下,笔者结合近年来了解到的企业需求和上课的实际,对人工智能导论实践教学模式进行初探,具体如下:①校企合作,构建人工智能实践平台;②建立案例库,优化实践的内容;③校企“双导师”制,采用案例教学,从而进一步提高学生在创新实践方面的能力。

参考文献:

[1]杨晴,王晓墨,成晓北等.新工科背景下的新能源科学与工程专业——哈佛大学工科教育在学科交叉方面的启示[J].高等工程教育研究,2019.S1:23-24,33

[2]李明媚,成希,罗娟.人工智能时代的高等教育之变与不变[J].黑龙江高教研究,2020.2:41-44

[3]陈义明,刘桂波,张林峰等.智能科学与技术专业课程体系建设的理论思考[J].计算机教育,2020.309(9):103-107

[4]刘永,胡钦晓.论人工智能教育的未来发展:基于学科建设的视角[J].中国电化教育,2020.2:37-42

[5]姚琳,石志国.人工智能课程体系与教学方法研究[J].中国大学教学,2019.10:19-22

第6篇

关键词 人工智能 网络 专家系统

中图分类号:TP27 文献标识码:A

0引言

20 世纪以来,计算机的发展日新月异,不断更新换代,以最早期的机械运行方式为基础,经历了电子管时代、晶体管时代直到集成电路,时至今日已涉及到人们生活、工作和学习的各个方面,伴随着计算机的出现并逐步普及应用,人们又开始力图根据认识水平和技术条件,试图用机器来代替人的部分脑力劳动,以提高征服自然的能力。

1人工智能的概念

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。主要探讨如何运用计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动,并以此解决如咨询、诊断、预测、规划等需要人类专家才能处理的复杂问题。通俗的说,人工智能可以分为两部分来理解,即“人工”和“智能”,顾名思义就是人造的智能。人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。

2人工智能和教育的关系

(1)人工智能和教育的关系。人工智能以及人工智能科学从1956年诞生起,其研究和应用领域就与教育紧密相关。人工智能就是研究让计算机接受教育、提高智能的科学技术。AI的研究成果又反过来应用到我们日常生活的各个方面,并可以改进我们的生活。比如应用到教育过程中,促进教育的工作效率(减少教师的数量和工作时间、甚至直接提高受教育者的智能)。还可以产生新的教学模式,如网上学习共同体、合作学习等。(2)人工智能在教育中的应用。人工智能原理和技术从诞生起就应用于教育,其产品通常称作智能指导系统ITS或者智能计算机辅助教学ICAI。

ICAI系统可以采用多种形式。从根本上讲,它是在保证学生和程序灵活性的方式下,应用人工智能原理和技术,组织安排教学系统的各种成分。它并不是根据预先输入的问题、预先想到的解答、预先指定的分支等进行工作,而是根据学生学习时积累的知识而工作。它的一般工作准则和标准,是依赖本身的知识结构和近期活动事件,如学生回答的历史记录。许多ICAI系统都具有这样的重要特点,即能够实现与学生的自然语言对话。

3人工智能与网络教育的融合

随着人工智能的理论与技术发展,其在教育中的应用日渐扩大,例如Internet上的web站点,其网页的组织形式,就包含智能的原理。目前人工智能在教育领域特别是网络环境下的应用主要有以下几个方面:

(1)ICAI。计算机辅助教学(CAI)是由程序教学发展而来。但是以程序教学为理论基础开发的CAI课件,在推理机制和学生模型方面存在不足,因而不能根据不同学生的实际情况进行动态调整,缺乏灵活的应变能力。

借鉴人工智能中的专家系统知识,由于专家系统中包含知识库和推理机两个基本模块,在一般专家系统中再加入一个“学生模型”模块,就构成智能计算机辅助教学(ICAI)系统的基本结构。其中推理机的作用相当于现实教学中的教师,它可以根据知识库中的内容和学生模型推断出每个学生的学习能力、认知特点和当前知识水平,根据学生的不同特点选择最适当的教学内容与教学方法,并可对学生进行有针对性的个别指导,提高教学效果。

(2)智能。在我们传统的教学过程中,最经典的教学模式是以教师为主,教师讲、学生听,它是一种单向沟通模式。这种教学模式的优点是有利于教师主导作用的发挥,便于教师组织、监控整个教学活动进程,便于师生之间的情感交流,因而有利于系统的科学知识的传授,并能充分考虑情感因素在学习过程中的重要作用。

上世纪90年代以来,随着多媒体和网络技术的迅速发展,强调以学生为中心的建构主义学习理论日益流行。这种理论强调在教师主导下以学生为中心的学习,即一种“主导――主体”教学结构。在这种教学并重的结构中,教师是教学过程的组织者、是良好情操的培养者;学生是信息加工与情感体验的主体,是知识意义的主动建构者;教学媒体既是辅助教师教的演示工具,又是促进学生自主学习的工具。

在网络远程教学中,为实现上述教学模式,把人工智能中的智能体(Agent)技术应用到网络远程教学中,并逐渐成为在教学领域实现智能化的一种主流技术。

第7篇

互联网上半场互连的机会已经过去,下半场就是人工智能了。

人工智能时代应运而生的过程,跟大数据的发展差不多,都是从信息获取到识别,到信息处理分析和反馈,再到最后的经验存储、格式化,以及循环的生态净化。毕竟,大数据、运算能力和产业应用都是人工智能发展的重要因素。当下人们关心的是,重大的产业机构是否会伴随着人工智能的发展同时到来?是否会同时产生聚集效应?这也是投资很重要的背后逻辑。

中国的人工智能时代,实际上就是互联网和大数据时代的产业衍生。这是因为互联网前期的高速发展,从平面互联网到一维、二维,再到后面快速智能互联网的发展,整个进程都是循序渐进的。而中国人工智能时代的基础设施和基础条件,其实也是逐渐在成熟的。云计算、智能终端、大数据、宽带、传感器等产业链逐渐成熟,也推动着人工智能的快速爆发。

滴滴出行创始人程维曾在一次演讲中表示,互联网上半场互连的机会已经过去了,下半场就是人工智能。而分享经济,是未来20年整个互联网时代最大的发展趋势。新美大CEO王兴也曾在一次工作会议中提出,未来大的互联网企业,其实重点在运营。过去是做用户、做流量,接下来的重点就是做运营。把这个点做到极致,真正使互联网企业效率提高、成本降低、用户体验提升。而这三个部分要做好,其实跟人工智能有着重大的关联。互联网上半场连接人人的风口已经基本结束,互联网下半场运营提升和人机连接的风口正在开始。

中国人工智能应用的产业发展也是逐渐在深化,人工智能的类型大致分为3种。第一是数据挖掘和优化以助于精准营销部分的应用;第二是软件、硬件控制,推动工业4.0发展;第三是人机互动,包括智能客服、服务机器人等方面的发展。相对而言,这些是目前正在快速发展的。而未来更多应用的机会将出现在在线医疗、在线教育、车联网、无人机、工业4.0等方面。

互联网的下半场属于人工智能,这已经是大家的共识。但是,资本对互联网下半场的投资逻辑又是怎样的呢?

以启赋资本为例。即使目前在机器人、无人机方面布局不多,但启赋资本在在线医疗、在线教育、互联网酒店、酒店智能化应用和工业4.0等方面都有了充分的布局。与此同时,为了获取巨大的用户基础,启赋资本还投资了大量的产业互联网平台型公司。而在人工智能方面,一些能够早期布局的机会,也是比较珍贵的。

而在这一系列的投资布局中,启赋资本其实依循着一套投资逻辑,即秉承对互联网上半场已经结束的基本判断,更加关注互联网的下半场。根据这样一个基本的逻辑,尽量去绕开BAT、关注垂直重运营、结合人工智能、推进O2O产业升级以及供给侧的共享经济优化等。当然,更多的也会结合自身在B2B领域的投资优势进行布局,例如工业链金融、企业级服务等方面的投资。

第8篇

[关键词]人工智能 信息技术 智能教育

人工智能是多种学科相互渗透而发展起来的交叉性学科,其涉及计算机科学、信息论、数学、哲学和认知科学、心理学、控制论、不定性论、神经生理学、语言学等多种学科。随着科技的飞速发展和人工智能技术应用的不断扩延,其涉及的学科领域将愈来愈多,它已和人们的学习、生活息息相关,时代和社会需要此方面的大量人才。在高中信息技术课中开设人工智能初步模块是十分必要的,本文拟从其发展现状、存在问题等几个方面对我国高中信息课程中人工智能教育做一下探讨。

一、高中开设人工智能课程的意义

(1)人工智能定义

人工智能(AI,Artificial Intelligence)是计算机科学的一个分支,己成为一门具有广泛应用的交叉学科和前沿学科。它研究如何用计算机模拟人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、规划以及问题求解等思维活动,来解决人类专家才能解决的复杂问题,例如咨询、探测、诊断、策划等。

(2)开设人工智能课程的意义

现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次:结构化问题,是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题;非结构化问题难以用确定的形式来描述,主要根据经验来求解;半结构化问题则介于上述两者之间。

将人工智能课程引入到我国现行的教育中,可以让学生在了解人工智能基本语言特征、理解智能化问题求解的基本策略过程中,体验、认识人工智能技术的同时获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解,从而使学生了解计算机解决问题方法的多样性,培养学生的多种思维方式,更好的解决现实问题。

二、高中人工智能教育现状及存在问题

目前,该学科的教育正处于摸索阶段,由于中学信息技术师资水平、学校硬软件设备等条件的制约,我国尚未在中学专门开设独立的人工智能类课程,Internet上与人工智能教育相关的中文信息资源也十分贫乏,在教学环境上大致存在以下问题:

(一)教学条件参差不齐

开设好人工智能课程,就要求安排更多的实践课程和活动来增强课程的趣味性,让广大师生切实体会到人工智能对我们生活的影响。这些活动大部分要求上机操作或利用网络资源来学习交流,这就对教学条件提出了较高的要求,尤其是一些偏远农村、条件相对落后的中学在开设人工智能课程上存在很大困难。

(1)对硬件性能的要求

人工智能课程中有较多的实践课程需要老师和学生利用网络资源,使用计算机进行操作。这就需要学校配备计算机网络教学机房,若其性能较差,会延长学生在线进行人机对话的时间,一旦遇到网络堵塞,可能连网页都打不开,这不仅浪费了仅有的上课时间,而且大大降低了学生的学习兴趣。

(2)对软件性能的要求

为了降低成本,学校可以利用互联网上提供的免费下载软件和免费在线教学网站等进行实践教学,可大大减少自研开发软件和软件维护的费用。但一旦遇到网络不通、网络拥挤或在线网站停止服务等情况,将无法使用网络资源进行教学,可见,软件的依赖性较强也存在很大的问题。

(二)对人工智能科学的认识不足

(1)学生的认识误区

提及人工智能,给大多数学生的感觉是一门神秘、遥不可及的科学。很多学生认为人工智能技术是很高深的科学,离我们现实生活有一定距离,研究和接触这门科学是少数科学家的事情,从而对该科学的关注程度不高。其实,人工智能学科是一门渐渐成长的科学,它将应用在我们生活的方方面面。我们应在教学中让学生多去体验人工智能的魅力所在,吸引更多对该学科感兴趣的人去研究和使用它。

(2)教师对人工智能学科开设存在偏见

一些从事该学科教学的教师没有接触过人工智能方面的知识,在接触过后被其中深奥难理解的知识所吓倒,认为即使开设了这门课程也不易被同学们所接受;而一些在大学接触过人工智能课程的教师则认为,其理论枯燥乏味,知识内容艰深,不适合放在高中开设。

(三)一线教师经验不足

在我国大学教育中,开展人工智能专业课程的大学为数不多,师范类院校更是少之又少。从事人工智能领域的专业人才输出少,所以,缺乏具备一定知识结构、有专业素养的教师来担任高中信息技术课中人工智能课程的教育工作。绝大多数的一线教师并没有接受过人工智能课程的专业培训,在授课内容上的着重点掌握不好,教学目标不够明确;在授课形式上也没有前人的经验可寻,这就给一线教师带来了极大的挑战。

三、解决上述问题的几点建议

(一)加强软、硬件建设

在学校条件允许的条件下,应加大硬件设施的投入,改善网络传递信息的效率,同时加强软件资源建设。鼓励师生上网搜索更多适合AI教学的网站,教师应整理出和AI相关的趣味小故事、电影、光盘等和教材相关的素材,以便更好的配合硬件教学。

(二)端正认识,增强支持

作为教师要树立对高中人工智能选修课程的正确认识。通过对课标中规定的相关内容的深入了解和学习,克服对人工智能的神秘感或恐惧感,理性而客观的看待人工智能技术及其应用,明确在高中开设该课程的目的。同时,教师也不能因为该课程的“选修”性质,从而轻视该课程的作用。

作为学生不应该仅仅看见这门课程的娱乐趣味性,应把一些重要的技术理论知识重视起来,不能过分的放松自己而偏离了我们的教学目标。家长也应该支持和赞同学生选择该课程,不能应认识不到这门课程的作用、怕耽误学生主干课的学习而反对学生积极参与。

校方领导也不应条件限制就轻易放弃这门课程的开设,应给予积极的配合。社会各界也应加强舆论与正确引导,让更多的人们认识人工智能并予以肯定。

总之,人工智能是一门逐渐成长的科学,开设好该课程需要广大教育工作者和校方领导不断努力,互相交流,共同克服困难。

参考文献:

[1]张剑平.人工智能技术与“问题解决”[J].中小学信息技术教育,2003(10).

[2]段东辉.浅谈信息技术课程中人工智能教育[J].新乡教育学院学报,第19卷第二期2006,6.

第9篇

关键词:智能科学与技术;知识结构;应用型人才;人才培养;知识型能力本位教育

中图分类号:G64文献标识码:A

文章编号:1009-3044(2020)25-0153-03

1引言

智能科学与技术主要包含智能科学和智能技术两部分内容[1]:智能科学是以人如何认知和学习为研究对象,探索智能机器的实现机理和方法;智能技术则是将这种方法应用于人造系统,使之具有一定的智能或学习能力,让机器系统为人类工作。目前,在本科专业目录中,智能科学与技术专业是计算机类之下的特设专业,在现有的人工智能专业群中,除了新设的人工智能专业外(2019年全国共有35所高校获首批人工智能新专业建设资格),智能科学与技术专业与全球范围大力推进与快速发展的人工智能关系最密切,契合度最高。一方面,智能科学与技术的专业发展和人才培养将为人工智能技术提供理论支撑、技术推进和人才支持,另一方面,人工智能产业现状和未来发展趋势直接影响着智能科学与技术的专业发展和人才需求。

2人工智能时代对人才的需求

站在国家战略的高度来看,人工智能将成为新一轮产业变革的核心驱动力,可以实现社会生产力的整体跃升,因此人工智能将成为引领未来的战略性技术,世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。

随着人工智能时代的到来,许多企业对具有智能科学与技术专业背景的人才有着巨大的需求。首先,IT企业纷纷涉足智能科学领域,提高产品智能水平;其次,许多传统制造业也在转型,从劳动密集型到知识密集型,进一步提升到智能制造型,并逐渐具备高精尖装备制造能力;此外,医疗、通讯、交通等行业也对智能科技人才有着迫切的需要。人工智能对各行各业的影响,充分体现了智能科技的高速发展,对人才数量和素质要求也越来越高。

从人才的金字塔型分布来看,智能科学与技术领域不仅需要高端学术型人才,更需要接地气、重实践的应用型人才。随着“中国智造”的不断推进,智能科学与技术领域已由顶层设计和关键技术突破向生产、应用、装配、服务等环节延伸,迫切需求大批专业技术精、实践能力强、操作流程熟的应用型人才。2019年,人力资源和社会保障部、国家市场监管总局、国家统计局向社会了13个新职业信息,包括人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等,这也从另外一个侧面说明人工智能等技术推动了产业结构的升级,催生了相关专业技术类新职业,可形成相对稳定的从业人群。

3应用型人才培养模式分析

《中国制造2025》以推进智能制造为主攻方向,强调健全多层次人才培养体系,提到强化职业教育和技能培训,引导一批普通本科高等学校向应用技术类高等学校转型,建立一批实训基地,开展现代学徒制试点示范,形成一支门类齐全、技艺精湛的技术技能人才队伍。

通常而言,人才类型分为三类[2]:学术型人才、应用型人才、技能型人才。实际上从现代职业教育的发展和社会需求来看,应用型人才和技能型人才的界限相对模糊,可统称为应用型人才,即把成熟的技术和理论应用到实际的生产、生活中的技术技能型人才。从国家的层面来看,为了适应人工智能时展,人才需求数量基数最多、缺口最大的就是应用型人才,这也对众多高校培养人才的导向产生重大影响。这里我们重点讨论智能科学与技术应用型本科人才的培养,可从职能、知识结构、能力结构、行业(产业)导向四个方面来分析。

3.1职能

智能科学与技术应用型人才是培养面向各类智能科学与技术的工程设计、开发及应用,掌握各类现代智能系统设计、研发、集成应用、检测与维修、运行与管理等技术,具有扎实理论基础、较强工程实践和创新能力的高素质应用型工程技术人才。

3.2知识结构

智能科学与技术专业充分体现了跨学科的特点,其知识结构包含了三个并行的基础领域:电子信息、控制工程、计算机,也蕴含了电子信息工程、控制科学与工程、计算机科学与技术等学科的交叉和融合,体现了智能感知与模式识别、智能系统设计与制造、智能信息处理三个方面的专业内涵。

(1)智能感知与模式识别

属于电子信息与计算机交叉领域,主要定位在机器视觉与模式识别。包括三维建模与仿真、图像处理与分析、图像理解与识别、机器视觉、模式识别、神经网络、深度学习等。主要课程包括:电子技术基础、信号系统与数字信号处理、数字图像处理、模式识别等。

(2)智能系统设计与制造

属于控制工程领域,包括自动控制、无人系统与工程、精密传感器设计与应用等。主要课程包括:机械基础、工程力学、自动控制原理、传感器与测试技术、计算机控制技术、机电系统分析与设计等。

(3)智能信息处理

属于计算机领域,包括交通大数据、汽车与道路安全大数据等的分析与处理、信息处理与知识挖掘、信息可视化等。主要课程包括:智能科学技术导论、计算机程序设计、微机原理与接口技术、数据结构与算法、嵌入式系统设计等。

3.3能力结构

智能科学与技术应用型人才培养着眼于人工智能工程应用,要求学生具有运用计算机及相关软硬件工具进行大数据的采集、存储、处理、分析、应用的能力;具备智能系统的设计、开发、集成、运行与管理的能力;注重培养学生综合运用所学的智能科学与技术专业的基础理论和知识,分析并解决工程实际问题的能力,其能力结构可以借鉴能力本位教育(CompetencyBasedEducation,简称CBE)模式[3]。

CBE是国际上较流行的一种应用型人才培养模式,主要代表国家为加拿大和美国。该模式以能力为人才培养的目标和评价标准,一切教学活动均围绕综合职业能力的培养展开,CBE人才培养模式主要有以下三方面的特色:能力导向的教学目标;模块化的课程结构;能力为基准的目标评价体系。该模式所培养的本科应用型人才具有较强的专业综合能力和职业能力[4],在一定时期得到社会的广泛认可,但是单纯的CBE模式并不能完全适应人工智能时代对人才培养的需求,这是由于目前许多职业岗位在人工智能的冲击下,其形式和内容均会产生动态变化,要求现阶段的人才培养具有延伸性和前瞻性,既要兼顾眼前,也要考虑应对智能化浪潮,打好基础,提高自学习能力。因此,智能科学与技术应用型人才培养有一定岗位针对性,但并不是完全固化岗位内容及层次、固化知识属性,必须强化自我学习能力,才能实现能力可持续增长,岗位的向上流动性以及知识和经验的进化,才能真正适应人工智能时展的需求。

自我学习能力的形成与提高往往源于知识结构的构建[5]。为了塑造更合适的能力结构,需要CBE模式与知识结构的相辅相成,有鉴于此,将这种新型人才培养模式称之为知识型能力本位教育(Knowledge&CompetencyBasedEducation,简称KCBE)模式,这也意味着在人才培养过程中,将知识结构与能力结构放在并重的地位,既着眼于预期能力的培养,也必须让学生筑牢学科专业基础,在走向社会以后,在知识引擎的作用下,通过自我学习,具备并提升适应未来的、新的智能化岗位需求的能力。

3.4行业(产业)导向

从智能科学与技术专业的角度,培养的应用型人才以“智能化应用”为就业大方向,具体而言,包括:

(1)智能感知与模式识别领域

主要从事电子信息的获取、传输、处理、分析、应用等领域的研究、设计及应用,包括图像处理、机器视觉、工业视频检测与识别、视频监控、传感器设计及应用等。

(2)智能系统设计与制造领域

主要从事智能装备、智能制造、智能管理、智能服务等领域的设计、制造及应用,包括智能工厂、智能车间、智能生产线、智能物流、以及智能运营与服务等。

(3)智能信息处理领域

主要从事计算机数据处理、分析、理解、管理、以及服务等领域的研究、设计及应用,包括数据存储与管理、数据分析与预测、交通大数据分析应用、道路与汽车安全大数据分析、智能交通、智能电力、智能家居、智慧城市等。

涉及的产业领域主要包括智能制造,如工业互联网系统集成应用,研发智能产品及智能互联产品等。其他的领域还包括智能农业、智能物流、智能金融、智能商务等。

产业需求带动人才培养,人才培养在满足产业需求的同时推动技术进步,而技术进步又引燃了新的产业需求。产业需求与人才培养的相互作用,呈现出螺旋式上升的发展态势,这在人工智能相关产业与智能科学与技术应用型本科人才培养之间表现的得尤为突出。

4KCBE模式人才培养的主要措施和途径

智能科学与技术专业应用型本科人才的培养模式一定是和人才需求、学校定位相適应的。培养应用型人才,应注重学生实践能力,从教学体系建设体现“应用”二字,其核心环节是实践教学。结合上述的KCBE培养模式,知识结构在能力培养过程中也占有非常重要的地位,因此在能力培养方面,知识和实践作为两大要素,不能偏废任何一方,必须齐头并进,既要固基础,也要重实践。

(1)筑牢智能科学与技术专业知识基础,构建与智能化应用相关的知识体系

在本科的低年级阶段,应注重公共基础课,特别是数学和力学课程,还应充分了解智能科学与技术专业的内涵,让学生对所学专业有一个比较全面的认识。在本科中高年级阶段,重点强化专业基础,包括电子技术基础、自动控制原理、传感器与测试技术、微机原理与接口技术、数据结构与算法等。归纳地说,应该筑牢数理基础、计算机基础、机电基础和控制基础,因此对原理课程需要强化,这样对很多工作机理、来龙去脉的理解才能深刻。

(2)增强智能科学与技术专业的实践环节,构建以能力培养为重心的教学体系

按照KCBE模式,校企合作是强化实践的一种重要形式[6]。学校根据人工智能企业实际情况灵活设置实践课程内容,根据企业发展趋势及时调整课程体系以避免教学内容与企业需求相脱离。人工智能企业还可以参与学校教学目标和教学计划的制定,并为学校实践教学提供各方面支持,从而提高人才培养的针对性。

第10篇

一、人工智能机器人

随着信息技术以及人工智能技术的迅猛发展,机器人无论是在技术上还是在外形上都显著提高,并且,不断的进行功能延伸。将具有感觉、思考、决策和动作能力的系统称为智能机器人,这是一个概括的、含义广泛的概念。这一划时代的概念产生,为机器人技术的发展,也为信息技术的发展,拓开了巨大的想象空间和新的创造天地。智能机器人是信息技术发展的前沿领域,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。

二、机器人教学的教学现状

2000年,机器人教学处于起步阶段,第一届“广茂达杯”中国智能机器人大赛在长沙举行。其目的是刺激机器人新技术的发展;鼓励年轻学生投身机器人技术。2002年,机器人竞赛得到了进一步的发展。2003年,机器人竞赛达到热潮。2004到2009年,机器人竞赛成为了主流,第四届至第九届中国青少年机器人竞赛分别在河南、广西、陕西、云南、重庆、湖南、青海举行,竞赛规模不断扩大,规格不断提高,经验不断丰富,成绩不断攀升。同时,第五届至第十届“广茂达杯”中国智能机器人大赛也取得了丰厚的成绩。2011年广东省的虚拟机器人竞赛,全省共有12个地市和顺德区报名参赛,参赛队伍106支,参赛学生148人。比赛形式新颖,要求学生现场编写虚拟足球比赛和虚拟灭火比赛的程序,然后进行投影演示,所有的同学都可以观看和学习。2012年的“乐博杯”青少年机器人世界杯中国竞赛在西安举行,汇聚了众多的参赛者。同学们秉着重在参与、学习交流的态度,经过两天紧张激烈的比赛,比赛成绩优异,涌现了一大批优秀的编程人员。其中最为突出的是兴围小学代表队,他们突出重围赢得了冠军,即将代表中国队去墨西哥参加世界级机器人大赛。

机器人竞赛已成为国内科技、教育界一致认同的一项青少年科技创新的重要赛事,作为一项富有时代性、创新性、参与性和普及性,适应当代青少年需求,深受当代青少年欢迎的智力开发活动,在全国各地产生了广泛的社会影响。

三、存在的问题

(一)教学方面

1、智能机器人缺少科学、可行、实效的教学目标。按照学制的阶段性划分不明确,存在重复学校相同知识的现象,从而导致机器人教材特色不明显。

2、智能机器人教育往往没有固定的教学设计和规划。导致许多教学只能按照产品使用说明书进行教学,不能按照学生接受能力有秩序的开展知识体系教学。

3、目前学校教育使用的机器人很纷杂,缺少规范。并且绝大部分并不兼容,开放度低。还有就是教学用机器人单机价格偏高原因是销售数量上不去,导致厂商只能太高价格。

(二)教育资源方面。由于我国各省市之间的贫富差距不断加大,从而导致在教育资源投入方面也是参差不齐,很多欠发达地区软硬件教学设备都严重不足,智能机器人的教学活动很难正常开展。

四、改进措施

(一)资源环境建设方面。积极探索信息技术条件下人工智能机器人进课堂教育环境的构建策略。建立完善系统的小学教育人工智能机器人进课堂资源的开发、应用的管理运行机制。同时,应该加大对中小学智能机器人教学资源投入力度,以确保所有孩子都能够享受到同等级的教学资源。

(二)学科教学方面。对于小学的人工智能机器人教学工作来讲,教师的培训工作应该是非常重要的。由于目前该门学科在小学教学当中仍属于一种新型的学科,相关教师之前并没有进行系统的学习过相关理论,同时,实践经验也是严重不足。因此,这就无形中增加了教师的教学难度,因此,对教师进行适当的教学培训是十分必要的。

目前,我国开展的“校校通”工程已经在全国的中小学基本完成,各地区小学已经具备了计算机房,而开展机器人教学工作还需要进一步购置教学使用的机器人,从而建立起以信息技术为核心的现代化教学环境,即“机器人”实验室。另外,教学资源的进一步开发与收集也是一项关键任务。学校可以统一添置一批有关机器人的教学信息资源,例如:教学光盘、教学软件等等。同时,还可以充分利用网络资源收集相关的机器人教学课件,教案等。丰富教师教学参考资料。

第11篇

关键词:贸易经济人才培养大数据与人工智能挑战

中图分类号:G71文献标识码:A文章编号:1672-3791(2020)06(a)-0028-02

21世纪是一个智能化时代,人工智能与智能系统的不断发展,成为当今世界各国发展的重中之重。2015年来,人工智能快速覆盖了我国的各行各业,这些新型行业的出现,一方面给传统产业、行业和企业带来挑战,使得传统行业开始萎缩,对人才的需求开始下降,而新产业、行业和企业的出现并得到快速发展,因此对人才的需求量逐年增加。这一变革,给高校人才培养带来了巨大的挑战和机遇。

1人工智能背景下的贸易经济专业发展现状分析

1.1贸易经济专业办学与人工智能的联系很弱

从贸易经济专业的办学水平和内容来看,均处于传统阶段,对行业在人工智能方向上的变迁没有系统的认识和认知性教育,贸易经济专业的改革势在必行。

以重庆工商大学为例,贸易经济专业的办学与人工智能的结合非常微弱,甚至可以说基本没有考虑到人工智能与专业办学的结合。最近三年,重庆工商大学的贸易经济专业开始探索大数据与专业办学的结合,苦于师资和其他办学资源的限制,目前仍处于讨论阶段。

1.2贸易经济专业的人才培养仍停留在传统模式上

从开设贸易經济专业的高校来看,人才培养模式均未与人工智能、大数据进行紧密结合,这一现状对专业建设与快速发展的行业之间对现代人才需求之间存在着较大的差距,贸易经济专业需要加快改革的力度。

1.3贸易经济专业的课程体系仍未与人工智能结合起来

从课程体系来看,贸易经济专业的专业类课程设置中不同学校有些差异,标志着各校的专业建设和人才培养有所不同,但是大部分课程设置都是传统类课程,如西方经济学、政治经济学、会计学、贸易经济学、零售学、消费经济学、商品学、市场营销、商务谈判、国际贸易、产业经济学。与人工智能、大数据、数据分析的课程很少出现,传统课程也未与人工智能进行交叉,或者以多种方式将人工智能、大数据及数据分析嵌入各门课程中。

2人工智能背景下贸易经济专业发展的机遇

人工智能与大数据的发展势不可挡,产业体系初具规模,支撑能力日益增强。为贸易经济专业的未来发展带来了不可多得的机遇。

2.1人工智能给贸易经济专业带来了新的发展方向

无论从流通2025还是从流通4.0来看,人工智能与流通、贸易行业的深度结合形成的新行业,成为未来发展的新趋势,这些行业的快速发展,对人才的需求,为贸易经济专业明确了未来的办学方向。

2.2人工智能给贸易经济专业的课程体系改革带来了新方向

开设贸易经济专业的各高校均有自己的一些课程建设的特征和特色,在科学研究方面,多学科之间互相支持也具备了前提条件,这一先天优势,给贸易经济专业进行的课程体系的重构,提供了优越的前提条件。人工智能背景为贸易经济专业的课程体系重构和改革提供了新的方向,贸易经济专业可以在专业课程体系设计上,加大大数据与人工智能与贸易经济课程的结合力度。

2.3人工智能给贸易经济专业学生就业带了新机遇

传统时代贸易经济专业主要为商贸流通类企业培养高端商贸人才,或者为政府部门、科研单位培养管理和科研型人才。人工智能与各行业的结合,孕育出了一些新的岗位,这些岗位需要高端人才,这些人才不止懂贸易、物流、商务的专业知识,更要懂数据、大数据,尤其是能够进行数据处理和分析,并等运用大数据进行管理。同时智能贸易、智能零售、智慧商业、智慧物流等行业对新型人才的需求非常紧迫。

因此,贸易经济专业的办学需要进行深入的市场调研,全面深入掌握行业发展和人才需求的实际情况,重构人才培养的体系和思路,重新设计专业课程,这是提升人才质量的关键。

3人工智能背景下贸易经济专业发展的挑战

人工智能+商贸流通的快速发展,以及人工智能在高等教育中的广泛应用,给高校贸易经济专业的办学和未来发展带来了很大的挑战,一方面传统行业的升级换代需要新型人才;另一方面当前高校贸易经济专业的现有资源的落后制约了教育改革。与此同时,智能化不断进入课程,对教师的替代力度在不断提高,这些变化,给高校的专业建设和专业发展带来了巨大的挑战。

4人工智能背景下贸易经济专业发展的路径

4.1建立适应人工智能+背景下的贸易经济专业人才培养理念

人才培养的创新首先是理念的创新与形成,贸易经济专业在人工智能时代的未来发展之路,是从人才培养创新出发,所以首当其冲的是人工智能+的培养理念的形成,根据区域商贸流通业发展与社会对贸易经济人才培养提出的新需求和高等教育与人工智能的融合发展的新趋势,在持续深入开展贸易经济专业人才培养模式的社会调研的同时,深入进行理论研究和实践探索的基础上,形成适合本校独特的人工智能背景下的贸易经济专业独特的培养模式。即“大德育理念”“大商科理念”“学科交叉融合发展理念”。

4.2构建人工智能+的人才培养方式与手段

贸易经济专业的教师和学生面对的是一个瞬息万变的时代,因此,教师要不断地跟进行业发展,成为理论的“创新者”,同时还要增加著名企业的管理者和实践者成为教学团队成员,来促进贸易经济专业教学与时俱进,促进科研、教学与社会服务一体化,形成风格独特的教学内容体系和教学方法,启发学生多思考,培养学生的创新能力和决策能力。

4.3加强适应人工智能+贸易经济专业教学的新型教师团队

教师是教学的最根本资源,是确保教学质量提升的根本性条件,也是推动教学改革的主要力量,贸易经济专业的一切改革均是基于教师的改革。首先,要加强教师在人工智能方面的学习和提升。其次,我国高等院校的贸易经济专业教师还要探索信息技术、人工智能如何支持教师决策、教师教育教学、改进教学手段等,推动新技术与教师专业发展有机融合,实行线上线下结合的混合教学。最后,贸易经济专业教师要充分认识到人工智能技术的广泛应用,不断可以促使和推进教师的研究能力,形成新型的教师团队。

4.4提升学生的在智慧产业中的就业能力

第12篇

[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13篇

科技巨头布局人工智能

在欧洲,“欧盟人脑计划”将通过ICT的庞大资源库,更有效地为神经科学和医疗领域提供技术支持。长远来说,该计划将为各类脑部疾病提供更好的治疗方案,以及通过探索大脑运作模式,研发更先进的ICT技术。“欧盟人脑计划”的主要研究领域可以大致划分为三大类:未来神经科学、未来医学、未来计算。旗下涵盖13个子项目,其中包括老鼠大脑战略性数据、人脑战略性数据、认知行为架构、理论型神经科学、神经信息学、大脑模拟仿真、高性能计算平台、医学信息学、神经形态计算平台、神经机器人平台、模拟应用、社会伦理研究和“欧盟人脑计划”项目管理。

作为“欧盟人脑计划”神经形态计算系统项目和SpiNNaker计划的的负责人,Steve Furber博士透露说,目前“欧盟人脑计划”的最新进展是近期将对外开放一系列欧盟人脑计划的平台系统,让更多研究者、专业人士可以使用这些先进的系统。现在谁都可以申请使用内置500,000个特制ARM处理器核心的“脉冲神经网络架构(SpiNNaker)计划”和德国海德堡的“大脑规模(BrainScaleS)计划”的设备,以及其他平台系统。我们在3月30日举行会宣布这一举措,并在4月1日正式实施对外开放。通过开放平台系统的共享,我们相信一定能够极大地促进世界范围内的大脑科学研究的发展,为每一位参与到大脑科学研究中的科学家们提供广阔的发展前景和机遇。

扎克伯格也在他的Facebook上透露,他2016年的新目标是打造一个人工智能助手。事实上,他对人工智能的布局早已开始,早在2014年,他就以个人身份入股了人工智能公司 Vicarious,因为他觉得人工智能可以提升互联网服务的智商,从而对于用户变得更有价值。

除了Facebook,另一个科技巨头谷歌也在人工智能领域动作频频,它收购了8个机器人公司和1个机器学习公司,并在许多新的业务中使用了人工智能技术,比如无人驾驶汽车。同时,谷歌还利用人工智能技术来改善其现有业务,比如安卓手机操作系统或者谷歌搜索引擎。

中国人工智能商用元年

而在国内企业中,进军人工智能的科技企业也不在少数。早在2009年,百度就提出通过推进人工智能实现国家综合国力的弯道超车。百度身体力行,2014年5月将AI最权威的学者之一、谷歌大脑项目之父吴恩达纳入麾下。眼下百度人工智能实验室搭建了作为百度人工智能核心的“百度大脑”,融合了深度学习算法、数据建模、大规模图形处理器(GPU)并行化平台等技术,拥有200亿个参数,构成了一套巨大的深度神经网络。

腾讯也不甘示弱,基于微信平台,开发了多种模式识别功能,推出了“微信智能开发平台”,将微信的图像识别能力和语音识别关键词技术向第三方开放,“扫一扫”和“语音转文字”功能就是典型应用。

从国家意志来说,2015年7月,国务院印发《“互联网+”行动指导意见》,明确人工智能为形成新产业模式的11个重点发展领域之一,将发展人工智能提升到国家战略层面,提出具体支持措施,清理阻碍发展的不合理制度。统计显示,到“十三五”末,我国机器人产业集群产值有望突破千亿元。

“十三五”规划纲要首次出现“人工智能”一词,在科技创新2030项目中,智能制造和机器人成为重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型显示、移动智能终端等,被列入战略性新兴产业发展行动。种种迹象表明,2016年,不仅是“十三五”起步之年,也是我国人工智能商用元年。

而市场也普遍认为如今人工智能已经在诸如智能穿戴设备、无人机、虚拟客户服务、智慧城市、安防、基于大数据的业务分析等领域得到应用,节省了大量人工成本。随着人工成本的增长,人工智能的经济效益优势将会愈发明显。在技术突破、应用领域拓展以及相关扶持政策推动下,人工智能的大潮即将来袭,万亿元的市场规模值得期待。

人工智能的现实入口

在教育领域,你想象一下这样的世界,任何一个孩子都可以使用智能手机访问熟悉其学习风格的个人导师,以便提高学习成绩。

“比如遇到问题需要帮助的学生,可以将问题拍摄下来,并上传到专门应用中。机器人识别出问题,并给出相关答案。由于机器人了解提问者的学习风格,它可以引导他们解决这个问题,跳过他们已经了解的知识点,重点集中在需要帮助的方面,而非仅仅提供标准答案。由于机器人很了解你,它甚至比负责全班同学学习情况的人类教师更加胜任,因为后者需要应对不同学习风格和不同水平的学生。”Uber联合创始人、独立创业家奥斯卡. 萨拉查说。

除了教育领域,医疗领域恐怕是人工智能商业化的最主要领域了。此前研发出“深蓝”打败国际象棋世界冠军的科技巨头IBM在医疗领域耕作多年。2013年,IBM研发的认知计算系统Watson已正式向癌症“宣战”。美国Bumrungrad国际医院采用为肿瘤学而开发的Watson解决方案――已由世界一流的肿瘤医生及研究人员进行过培训,让Watson为其遍布东南亚、包含超过100万名癌症病患的庞大网络提供支持。

早在2011年Watson参加“Jeopardy!”电视问答挑战赛并获得冠军后,IBM坚信继制表计算、可编程计算之后,人类的第三个计算时代――认知计算时代,已经拉开帷幕。几年时间里,Watson已经取得了巨大进步。Watson原来只有1个 “深度问答”的API,现在已经有42个API应用于36个国家的几十个行业,内容涵盖文字图像识别、自然语言理解、专业知识学习、人类情绪分析等各个领域,并且有更多的API正在孵化当中。在医疗、教育、旅游、零售等各个行业里的成功案例已经开始有井喷之势。

据IBM大中华区全球企业咨询服务部合伙人、电子行业总经理徐闻天介绍,IBM将与Medtronic加强合作,利用IBM认知解决方案处理来自Medtronic可穿戴医疗设备及其他情景化来源的数据,并提供个性化的糖尿病管理。

第14篇

关键词:人工智能;高职;技能培训

一、人工智能概述

人工智能(Anificail Intelligence)是指利用计算机软件技术与自动化处理的技术,让计算机能够模拟与扩展某些人类特定智能的学科,最近几年来发展非常迅猛,在智能接口,数据挖掘,主体系统等方面取得了丰硕的成果。智能接口技术是研究如何实现人类与机器的便利沟通,现在已经实现了文字,语音,自然语言理解等方面实用化的功能。数据挖掘则是如何从大量不完备的数据中自动生成可应用的知识的技术,在大数据时代里将会有非常广泛的应用;主体系统则是指的让计算机具备愿望,能力,选择等心智状态的实体,实现计算机的自主性。从当前的应用发展趋势来看,在未来的5~10年内,人工智能将会应用在教育,医疗,管理,生产等绝大多数的社会领域中,将推动社会的全面发展与进步。在本文中,作者将以高职技能教育为切面,分析人工智能在该领域内应用的前景,并提出建立一套基于人工智能的高等职业技术辅助教学系统的思路,方便进行人工智能应用的相关人士研究与借鉴。

二、人工智能在高职教育教学领域的典型应用及其不足

将人工智能应用到教育方面是很久以来的教育现代化的热点,从最近几年来的人工智能在教育方面的应用来看,主要有三种应用的层面:一是智能计算机辅助教学(ICAI),它是将人工智能的技术引入至CAI系统中来,实现更加智能化的教学支持,减轻教师的工作量。二是智能,即让某些特定的课程与教学的内容,由人工智能来取代教师进行授课,即时答疑,提高教学的效率;三是智能数据库,对于课程相关的网络教学资源数据库,应用人工智能的方法进行数据分析,提高数据库的访问速度与交互功能,便于快速搜索与整理数据。但是对于高等职业技能教学来说,上述的三大应用领域还有些不够契合,主要体现在如下的方面:

(1)对于学习者的活动流程的监控与记录能力不够。传统的CAI系统,侧重于对理论思维知识的辅助教学,而对于学习者的身体活动的记录能力不佳,这样无法即时准确地保存技能学习过程中与身体活动相关的数据。众所周知,技能的教学是与学习者身体的活动相关联的,行动数据的获取量不足就会导致无法对学习者的技能及其效果进行评估与纠偏。

(2)与使用者的交互功能不佳。传统的人工智能交互是文本与图像,虽然简单直观但形式单一,还无法通过生动的语音和动作与使用者进行交互。这样在教学辅助方面的效果不尽如人意。

(3)智能水平有待于提升。现代的人工智能辅助系统,虽然已经能够实现教学数据的排序、统计、汇总等简单的操作,但是离真正智能化的工作还有一定的差距。系统无法根据学生操作的具体情况做出个性化的情况统计分析,提出个性化的建议。在即时交互方面也还有很大的提升空间。

三、高职技能辅助教学系统的设计思路

针对上述教学人工智能应用的不足,结合高等职业技术学校的教学情况,特地提出一套人工智能辅助系统的设计思路:

(1)使用高级的智能接口技术实现行动数据的采集。

智能接口是为建立和谐的人机交互环境,使得人与机器之间的交流像人与人之间的交流一样自然和方便。学习者在进行练习的过程中,无法像传统的人机交互方式一样将数据录入至计算机中,而是需要智能系统通过摄像头,运动传感器等等高级的智能接口技术来感知学习者的活动,对活动进行分析与统计,并转化为大数据存放至海量数据库中。至于具体采用哪种智能接口技术,需要根据具体的学习内容而定。

(2)应用专家系统对于学习者在技能操作中产生的大数据进行分析。专家系统是目前人工智能领域最有实效的一个领域,它是利用人工智能的技术让计算机能够实现特定领域内的大量知识与经验的系统。利用它来对技能学习过程中产生的大数据进行分析和挖掘,从中提炼出具有个性化的知识体系,发现学生与老师都没有发觉到的某些特殊的学习状态,能够为进一步的学习反馈做好充分的准备。这样可以使得学习的针对性更强,效率更高。

(3)使用智能检索与生成技术对于分析结果进行输出与展示。通过使用人工智能的检索系统,可以快速地对分析的结果进行展示,可以利用网络的环境,用生动形象的方式将结果展现在学习者或教师面前,方便掌握学习的过程。

四、辅助教学系统的应用展望

通过应用了上述的基于人工智能的辅助教学系统,将对于高职院校的教学产生非常强大与积极的影响。首先,该系统可以将教师从重复机械的日常教学环境中解放出来,不再通过传统的测验,考试,交流等方式获知学生的学习状态,由系统监控学习者在技能培训过程中的一举一动,自动进行学习效果的定性与定量的分析,积极地反馈给教师,从而使得教学更具备了明确的方向。其次,该系统也会增加技能教学的趣味性,将培训的活动转化为类似于电子竞技的效果,学生在学习的过程中随时可以观察到自己的学习状态,以及与其他同学的差异,更能够培养自学的能力。第三,该系统可以与现有的高职院校校园网实现无缝的对接,将全院校的数据进行统一的智能加工与挖掘,可以更加方便高职院校的管理工作,也可以方便地扩展成为完备的高校智能管理系统。

参考文献:

[1]邱月,人工智能技术在计算机辅助教学中的应用[J].福建电脑,2007(08).

第15篇

前不久,李世石不敌人工智能程序AlphaGo,人机大战以1∶4告终。自此排名世界第二的机器人AlphaGo,亦开始向立于世界围棋之巅的柯洁九段叫板。在1950年代末,IBM的电脑“思考”在和人类的国际象棋手的最初对弈中,被打得丢盔弃甲。但40年后,人工智能忽然间声誉鹊起。自此,人类在国际象棋领域和机器的对弈,就几乎没有赢过。而今天,复杂的中国围棋居然也终于落败在人工智能手中……

人机博弈,引起了人们空前广泛的关注甚至对人类前景的各种担忧。弱人工智能AGI(Artificial Narrow Intelligence)完胜了围棋对弈,强人工智能AGI(Artificial General Intelligence)的强势,已成定论;最后,能够自我学习完善的超人工智能(Artificial Super Intelligence),也就近在咫尺。

然而,身为一名小学生的家长,关注人机大战之际,我心中萌生的念头却是:在人工智能成熟超越人类智能的不久的将来,我们的教育会受到什么样的冲击?人工智能如此迅速的发展,对如何能够培养富有创新力的机构或者企业人才,会有何启示?

创新能力的培养,是一辈子的功课

无疑,这种前沿科技骤然而至的加速发展,已经让人们看到它们能够在更多的领域帮助到人类,从科学技术、商业,到人们的生活等领域。显而易见,个人的知识学习,也会随着人工智能的成熟,而改变定义。在一个各种机器能够替代人类学习的时代,学校的教育重点,显然不再是知识的传授。培养学生的创新能力,更突出地成为我们所谓“教育”的主要追求之一。

世界顶级创新设计事务所IDEO的前工程师Jorge Yzusqui Chessman与南美亿万富翁Carlos Rodriguez-Pastor在2015年创立的Innova学院,已迅速成为了秘鲁最大的廉价私营教育系统,正受到全球教育专家的瞩目。这所学院,彻底颠覆了老师教条地教、学生埋头学的知识灌输式或传递式的教育传统,而是将提高孩子们领导力与创造力相关的各种点拨,提到了学校的最重要日程上。其中一项重要的“点拨”方式,就是孩子们每年都要参与一个历时一周的互动式项目,学习如何创造性地处理一些实际的社区挑战。

十几年来一直在创业创新教学领域独占鳌头的美国百森商学院,也一直设置着一些类似的、为期更长的沉浸式项目,为学生提供解决问题的实践机会。例如:所有入校的大一学生们会组成“创业小组”。每个小组拿着校方提供的数千美元“启动基金”,用一学期的时间,自己寻找、选择、计划和运营一个商业项目,或经历成功或经历失败,真枪实弹地体验创新和创业的整个挑战过程。

从某种程度上来说,打开脑洞,创意地工作和生活,其实是一个人一辈子的功课。企业组织和其他社会组织对其成员创新能力的打造,完全不亚于学校的教育方式对一个人是否能释放创造力的影响。

激发创新的情境,是“叫板挑战”

虽然长期供事在机构和企业创新咨询及培训领域,我却一直不主张在机构或企业里自上而下地宣讲如何创新的金科玉律。

在许多组织里,每每出现的一个挑战和问题,其实都是培养创新能力的机会。就像好的老师为学生精心设计出来的“情境”,目的是为了让学生在情境中去沉浸体验、经历锤炼、收获感悟、积累能力。而在企业或其他社会组织中出现的问题和挑战,则是激发创新的最好不过的“情境”。人们面临问题时的专注,往往能够迸发出超越性的奇想。

美国一支南极探险队在南极首次过冬,遇到一个看似无法解决的难题。由于所携输油管的长度不够,队员们无法将船上的汽油运到基地。困境之中,队员突发奇想:能否用冰做成输油管?在这样一个泼水成冰的地方,似乎可以!但随之又出现一个问题,怎么将冰做成不容易破裂的管状?被逼得“走投无路”的队员们,终于又想出了一个好主意:船上带了很多医用绷带,用这些绷带缠在铁管子上,浇上水,等结成冰后,再拔出管子。果然,考察队做出了冰管,顺利地解决了输油问题。

在企业里,各部门的员工为了解决所遇到的问题而联手,更是操练团队创新思维、激发团队创意、甚至是培养创新领导力的开始。