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人工智能教育背景范文1
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。
人工智能教育背景范文2
自1956年人工智能概念在达特茅斯会议提出以来, 人工智能的发展超出了人们的想象:1997年, IBM超级电脑深蓝击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫;2016年, 由Google旗下的深度学习公司Deep Mind开发的人工智能围棋程序Alpha Go战胜了世界围棋冠军李世石, 这件事轰动了全世界[1]。随后有关人工智能的热点应用不断推出, 比如无人驾驶、智能医生、语音与人脸识别等, 让我们认识到人工智能的应用已与生活息息相关。在教育领域, 人工智能应用也取得了重大突破, 比如2017年高考期间, 机器人艾达挑战高考数学, 10分钟就答完, 获得134分, 激发了教育领域对人工智能的巨大热情, 同时也引发了人们对教育的忧虑与反思[2]。2017年7月国务院印发了《新一代人工智能发展规划》, 提出人工智能产业竞争力在2030年要达到国际领先水平。目前世界主要发达国家先后从国家层面人工智能政策规划, 将人工智能作为国家经济发展、社会变革和国际竞争的新动力[1]。
1 人工智能定义和发展阶段
人工智能的英文是Artificial Intelligence, 简称AI, 人工智能的内容不断丰富和发展, 至今还没有统一的定义。比较权威的说法认为[3]:人工智能是关于人造物的智能行为, 主要包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器, 短期目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中, 所以它包含了科学和工程双重目标。根据其功能强弱, 人工智能分为三类, 即弱人工智能、强人工智能还有超级人工智能。人工智能的发展大体上经历了三个阶段, 第一阶段是20世纪50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命题逻辑、谓词逻辑等知识表达和启发式搜索算法为代表;第二阶段是20世纪70~80年代, 提出了专家系统, 同时基于人工神经网络的算法研究发展迅猛, 伴随着半导体技术计算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐渐开始突破;第三阶段是自20世纪末以来, 尤其是2006年开始进入了大数据和自主学习的认知智能时代。随着移动互联网的快速发展, 人工智能的应用场景也开始增多, 特别是深度学习算法在语音和视觉识别上实现了巨大的突破[4,5]。人工智能的技术体系主要分为四个方面, 即机器学习、自然语言处理、图像识别以及人机交互等。当今击败世界围棋冠军李世石的Alpha GO主要应用了机器学习中的深度学习算法。
2 人工智能应用状况与反思
2017年, 阿里的无人超市落地杭州, 进店、挑选商品、付款支付一气呵成, 消费者几乎在完全自主的状态下完成购物。与此类似, 昆山富士康公司裁员6万名工人, 全用机器人代替。京东、淘宝引入的智能机器人替代了原来的仓库管理、人工客服等岗位。因此有学者悲观地断言:在人工智能时代, 因为很多职业岗位或技能将被智能机器人所代替, 职业院校毕业生很有可能面临毕业就失业的窘境。笔者认为, 我们不应该重蹈历史上英国制定的限制汽车推广使用的《红旗法案》的悲剧。正是这个在今天看来毫无道理的, 但却持续了三十年的法案让德国和美国的汽车工业完全赶上来, 最终远超英国。人工智能应用必将淘汰或替代很多现有就业岗位, 但同时又会创造新的就业岗位, 这是一个伴随着产业智能升级的、长期的艰难过程, 对于职业教育来说, 这既是一个严峻的挑战, 也是一个难得的机遇。
3 人工智能时代职业教育的发展策略
为了更积极地适应人工智能时代, 除了国家层面的统筹规划、科学指导和政策、经费支持之外, 建议还要做好以下几个方面的发展规划。
3.1 解放思想, 更新理念与制度
中国工程院院士潘云鹤提出, 人工智能走向2.0阶段的真正原因是世界正从原来由人类社会与物理空间构成的二元空间, 向着由物理空间、人类社会与信息空间构成的新三元空间演变[6]。因此, 职业教育在教学和管理过程中应该加入人工智能等相关理念和技术, 同时其办学定位、人才培养方案、专业建设、课程内容、考核评价标准等方面都需要做出相应的改进。比如当前大多数职业院校非计算机类专业的课程安排中, 信息技术类课程课时偏少, 数据处理、编程类或人工智能课程几乎没有, 这样的安排不利于提升学生的信息素养, 必须做出相应的调整, 同时适当减少将来可被人工智能应用替代的技能课程的课时, 比如电算会计、环境监测等。
3.2 善用人工智能, 提升教学与管理
在人工智能背景下, 教师们现有的重复性工作和大量数据积淀的教学任务, 比如批改作业或阅卷或课堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教师能腾出更多的时间, 更充分地关注学生的个性差异, 从而为学习者提供更精确的个性化学习服务, 教师也能够及时调整教学方法和手段, 优化教学评价方式, 补充教学资源, 减少备课重复性工作, 提升教学效率, 真正地做得因材施教, 同时学生们的学习方法和方式将不同程度地得到重构, 基于大数据的智能在线学习平台大量出现, 不同的学校、学科及专业课程不再封闭, 学习时时处处都可以进行, 碎片化与个性化学习将日益普遍。教师能完整地跟踪学生的整个学习过程, 比如学生上课是否睡觉、是否玩手机、是否在教室里与其他同学合作学习等, 都能够根据监测数据进行智能解析, 有利于更有效、更全面地对学生进行过程性评价。大部分课程考试将全部自动化, 考生资格审查利用人脸识别、监考与阅卷都由智能机器来完成。上述人工智能给教学带来的这些变化既需要网络硬件设施和相关软件系统来支撑, 更需要职业教育的教师们继续提升信息技能、深化和加强信息素养。
3.3 深化产教融合、优化实训筑牢就业
在人工智能时代, 职业院校应与相关行业统筹发展, 深化产教融合, 拓宽企业参与的途径, 深化引企入教改革, 支持引导企业深度参与职业院校的教育教学改革, 多种方式参与学校专业规划、教材开发、教学设计、课程设置、实习实训, 促进企业需求融入人才培养环节;鼓励以引企驻校、引校进企、校企一体等方式吸引优势企业与学校共建共享生产性实训基地;全面推行现代学徒制和企业新型学徒制, 推动学校就业与企业招工无缝衔接。比如职业教育将出现新师徒制, 行业领域的行家里手将通过互联网以VR或者AR技术言传身教的方式, 带领规模庞大的徒弟用碎片时间进行学习与实践。
3.4 完善终身学习的职业教育体系
随着人工智能应用的深入推广, 职业院校培养的技能型人才所掌握的技能如果不及时进行充电升级, 中低端的重复性强的工作将面临被智能机器人不同程度进行替代的危险。所以对于不少技能岗位, 守着一门技术吃一辈子老本的时代将一去不复返。因此, 职业教育要继续完善终身教育体系, 为职业教育学生的充电升级铺就一条纵深的通道。
3.5 人文教育为道, 智能教育为用
在人工智能的帮助下, 简单重复性的工作将被机器替代, 人们将从重复繁琐的事务中解脱出来, 转去从事更具有创造性、创新性或者更具有情感类的工作, 这些工作需要人与人之间的合作与沟通, 因此, 职业教育更需要注重学生思想道德水平、人文综合素质的培养, 这是做人之道, 在此基础之上激发学生们的学习主动性和创造力, 促进跨界思维的形成, 更好地掌握人工智能时代的相关职业岗位知识和相应的智能技能。著名理论物理学家霍金曾说:完全人工智能的研发可能意味着人类的末日。Tesla汽车和Space X公司创始人马斯克说:我们必须非常小心人工智能。如果必须预测我们面临的最大现实威胁, 恐怕就是人工智能了[7]。一群没有良好道德水平的, 但掌握了智能技术或设备的人们是危险的, 所以职业教育应该从学生入学起就开始, 不断提升学生的思想道德水平, 热爱社会、热爱生活、乐于助人、与人为善。只有这样, 人工智能应用才能更好地服务人们、造福社会。
4 结论
人工智能正在快速又深刻地改变我们的教学、生活和工作方式, 也对职业教育提出了严峻的挑战, 同时也是一个巨大的机遇。职业教育在面对人工智能时代的变革时, 须要从国家政策、理念与制度、教学管理、产教融合、终身学习等方面做好应对, 切实地把握人文教育之道对智能教育之用的统领原则, 培养能很好地掌控人工智能技术和应用的人才。
参考文献
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[3]Nils J.Nilsson.人工智能[M].郑扣根, 庄越挺, 译.北京:机械工业出版社, 2000.
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人工智能教育背景范文3
关键词：人工智能；本科高年级教学；教学改革
中图分类号：G642 文献标识码：B
1 引言
人工智能是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程，在信息类相关的许多高年级本科和研究生都开设了人工智能课程。人工智能是一门前沿性的学科，它主要研究计算机实现智能的基本原理和基本方法，同时人工智能也是一门多学科交叉的综合学科，它涉及计算机科学、数学、心理学、认知科学等众多领域。广义的人工智能涵盖了模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、神经网络、统计学习理论等众多研究方向。人工智能作为计算机学科的重要分支，已成为人类在信息社会和网络经济时代所必须具备的一项核心技术，并将在未来发挥更大的作用。
由于人工智能课程的学习难度较大，内容更新比较快，也繁多，使得教学有一定的难度。特别是针对本科高年级的人工智能教学，由于本科生的研究意识相对较弱，而人工智能比较强调科研性，所以如何教好本科高年级的人工智能课程是一项非常具有挑战性的任务。
本文通过分析本科高年级的教学特点和人工智能课程的自身特点，在如何提高教学质量这一问题上提出了几点思考。
2 本科高年级的教学特点
中国的本科教育，由于历史和经济发展水平等诸多原因，目前的定位还是培养某方面专业人才的专才教育。本科高年级学生在完成了低年级公共基础课程和部分专业基础课程的学习之后，迫切希望了解本专业的应用领域和发展前景，所以在教学过程中要注意内容的应用性和专业性。另一方面，本科高年级学生也是研究生教育的储备人才，在教学过程中要适时的进行科研引导，这样能够让毕业生保持对科学的兴趣，从而为研究生阶段进一步深入研究打下基础。本科生一般于4年级的10月份开始着手毕业设计，在本科高年级的教学过程中还要注意与毕业设计的内容相结合，这样可以让学生提前做好准备，选择适合自己的方向。
3 人工智能课程的学科特点
与信息类其它专业课程相比，人工智能具有应用性、研究性和发展性三个重要学科特点。首先，人工智能是一门应用性很强的学科。人工智能学科的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。人工智能技术广泛应用于模式识别、数据挖掘、智能控制、信息检索、智能机器人等领域，在日常生活中，随处可见人工智能技术的应用实例；其次，人工智能技术具有很强的研究价值，是计算机科学领域中重要的研究方向。技术进步无止境，研究者们不断追求开发出效率更高、更智能的人工智能技术：最后，人工智能是一门正在发展中的学科。随着信息化、计算机网络和Internet技术的发展，人类已步入信息社会和网络经济的时代，它们为人工智能提出了许多新的研究目标和研究课题，人工智能的应用领域以及技术算法都在不断发展。
4 人工智能教学的三点思考及对策
4.1 注重应用性和介绍性
在教学实践中，笔者发现，本科高年级学生一般比较关心各种人工智能技术的应用领域和使用方法，而对基础性理论和技术细节不是很感兴趣。他们一方面希望能学到很多较新和较实用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老师的教学主要停留在介绍性层面，不想花太多时间在复杂的理论理解上。这也比较符合本科高年级的教学特点，本科阶段主要是培养具备较强应用性和基础科研素质的专业人才。传统的人工智能教学主要讲授知识表示和搜索推理技术，大部分实例都是解答式或推证式的。由于其知识的抽象性，又加之其应用实例较少，所以往往教师感觉难讲，学生在学习过程中也感觉乏味，对讲授的内容大多都是死记其方法和步骤，因此影响了教学效果。针对这一问题，笔者认为，在设计人工智能教学时，要注重内容的新颖性、实用性和介绍性。除了讲授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要着重介绍一些新的和正在研究的人工智能方法和技术，特别是近期发展起来的方法和技术，如支持向量机、决策树、模糊集、遗传算法、蚁群算法等。这些内容的理论部分可以不必过分深究，教学重点主要放在介绍每种技术的产生背景、发展状况、应用领域和具体实现上。此外，要注意理论与实际应用密切结合，在教学过程中加入一些与课程内容结合的、可以用计算机实现的实际应用内容。考虑到目前应用最广泛的人工智能领域之一是模式识别，而研究模式识别的主要计算机工具是Matlab，所以笔者在教学过程中以手写数字识别作为教学实例，针对所介绍的每一种人工智能技术，都将其应用于手写数字识别当中，并讲解了这些技术的Matlab实现方法。学生在掌握了基本理论之后，可以按照实现步骤的指导，立刻上机见到算法的实际效果，加深对算法实现思路和方法的认识。
4.2 注重科研引导性
本科教学不仅要培养学生的应用能力，还要培养学生具备基本的科研素质。本科教育一方面为社会培养了大批应用型人才，另一方面也要为我国的科研事业培养后备力量。特别是近几年来我国对科研的投入不断增加，研究生招生规模逐年增大，本科高年级学生打算继续读研的也不在少数。而人工智能是计算机相关学科非常活跃的研究课题，其涵盖的分支非常广泛，如模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、统计学习理论等，都是目前国际和国内热门的研究方向。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，还要注意对学生适时适度的科研引导。这样可以激发学生的研究兴趣，树立目标意识，找准研究方向，为未来的科研工作打下基础。在教学过程中，可以引导学生思考每种人工智能技术的优点是什么?缺点是什么?有没有改进的办法?比如BP神经网络是计算智能中较为成熟的技术，具有强大的非线性学习能力，在模式识别、经济数据分析、生物信息学、数据挖掘等众多领域都取得过成功应用。然而BP神经网络算法自身也存在着一些缺点，如会有局部最小解、解受初值影响较大、理论解释不完善等。近十年来，研究者逐渐把目光转移到另一种新的非线性学习工具――支持向量机上。同神经网络相比，支持向量机具有泛化能力强、不受局部最小问题困扰、理论背景完善等显著优点。在给学生讲解BP神经网络算法的时候，一方面可以通过手写数字识别实验展示其强大的非线性分类能力，另一方面也要告诉学生，BP神经网络并不是完美的，其缺点同样明显。然后引导学生对这些问题进行思考，讨论有没有更好的解决办法。此时，顺势引出支持向量机的内容，并且介绍支持向量机的研究现状和研究方向。通过两者的对比，学生不但了解到了较新的人工智能技术，又对人工智能研究中如何去发现问题、解决问题、人工智能技术的进化历程有了直观的印象。
4.3 教学内容与毕业设计相结合
本科毕业设计是对本科生用所学知识来解决实际问题和进行专业研究能力的检验，是本科高年级学生将要面临的一项重要任务。由于人工智能学科具有应用性和科研性的特点，人脸识别、网页检索、经济预测、基因数据处理等应用领域都离不开人工智能技术，所以人工智能方向为学生提供了丰富的毕业设计选题。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，可以适当穿插介绍有关毕业设计的内容。告诉学生哪些应用领域是目前人工智能研究的热点方向，哪些人工智能技术可以用来解决这些问题。通过向学生介绍具有一定应用价值和研究意义的题目，然后引导他们查找阅读相关技术文献，分析问题，解决问题，最后编写代码和撰写论文。比如笔者给学生提供的选题包括：(1)基于支持向量机的上市公司信用评价；(2)正则化回归在股票预测中的应用；(3)基于肤色的人脸检测；(4)基于内容的网页图像检索等。这些题目应用性强，具有一定科研深度但是难度又不至于太大，学生选择这些题目的积极性很高。通过将教学内容与毕业设计相结合，不但加深了学生对课程的理解，又使其找到了合适的毕业设计题目，可谓一举两得。
人工智能教育背景范文4
关键词：人工智能；学习兴趣；教学方法
1956年，在美国Dartmouth大学，由数学家J.McCarthy和他的三位朋友M.Minsky、N.Lochester和C.Shannon共同发起一个历时两个月的夏季学术讨论班，他们在此讨论班上第一次正式使用了人工智能(Artificial Intelligence)这一术语。人工智能是一门多学科交叉的课程，涉及计算机科学、数学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、哲学及语言学等多个学科，是新理论和新技术不断出现的综合性学科。当前，人工智能领域加强了从人类智能与生命现象中汲取养分的趋势，加快了向分布式系统与复杂系统靠拢的步伐，智能化的应用更为深入，影响更为广泛，其发展已对人类的经济、社会、文化等方面产生了深远影响[1]。
1人工智能导论课程特点
人工智能导论是人工智能领域的引导性课程，介绍人工智能的基本理论、方法和技术，目的是使学生了解和掌握人工智能的基本概念和方法，为进一步学习奠定基础。人工智能是计算机科学与技术学科一门重要的基础课程，需要相关课程作支撑。离散数学、概率论与数理统计等课程是其数学基础，数据结构、程序设计基础、算法分析与设计等课程则为人工智能中知识表示、逻辑推理和问题求解提供了设计与实现手段。与其他软件课程相比，人工智能课程有鲜明的特点，主要表现在思想方法上强调启发性、算法上强调不确定性。同时，由于人工智能是一个新思想和新技术层出不穷的开拓性领域，因此其对学生的训练是鼓励创新的，具有其他课程不可替代的作用。
人工智能导论是计算机相关专业的必修课，在许多信息类相关的本科教学中也有开设，一般开设在第六或者第七学期。我国目前本科教育的定位是专才教育，培养某方面的专业人才。完成公共基础课程和部分专业基础课程的学习之后，本科高年级学生应该了解本专业的应用领域和发展前景，因此在教学过程中要注意内容的专业性和应用性。由于本科阶段学生缺乏科研意识，初步的科研训练设置在第八学期，即所有课程学习完毕之后的毕业设计，而人工智能课程强调科研性，因此教学难度较大，由此带来的最直接后果就是学生学习兴趣不高。同时，对有志于读研的学生而言，本科阶段的学业也是研究生教育的起点，在教学过程中要适时的进行科研引导，提升学生对科学研究的兴趣，为研究生阶段打下基础。可见，圆满完成人工智能导论课程这一教学任务是重要且极具挑战性的。
2教学内容安排
人工智能的研究和应用领域非常广泛，包括问题求解、机器学习、自然语言理解、专家系统、模式识别、计算机视觉、机器人学、搏弈、计算智能、人工生命自动定理证明、自动程序设计、智能控制、智能检索、智能调度与指挥、智能决策支持系统、人工神经网络、数据挖掘和知识发现等。人工智能导论旨在为这些具体领域的研究提供引导和基础保障。
人工智能导论课程涵盖内容较多，因此需要明确“精讲”和“泛讲”的内容，以使教师和学生在教学活动中都有所侧重。当然，首先应和学生说明，泛讲并不代表内容不重要，只是由于课程性质和课时的关系，暂时不作深入探讨。日后如有需要，可在此基础上进一步学习和研究。结合当前人工智能学科的发展状况，根据教学大纲和作者的教学经验，对人工智能导论课程教学内容的精讲和泛讲安排如表1所示。
3提升学生学习兴趣的教学方法
3.1穿插背景故事
为激发学习积极性，针对学生喜欢听奇闻轶事、想象力丰富的心理特点，通过讲述一些与教学内容有关的故事或者趣事来吸引其注意力，辅助思维并丰富联想，使学生在愉悦中完成学习[2]。下面列举几个我们在课程教学中用到的背景故事，通过这些故事，不但传授了知识，也活跃了课堂气氛。
1) 人类智能的计算机模拟与人机大战。
讲授人类智能的计算机模拟时，可以给学生简述一下IBM公司的超级电脑和国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫之间的人机大战，以促进学生对人类智能和人工智能的进一步思考。北京时间1997年5月12日凌晨4点50分，在美国纽约公平大厦，当IBM公司的“深蓝”超级电脑将棋盘上的一个兵走到C4的位置上时，国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对“深蓝”的人机大战落下帷幕，“深蓝” 以3.5U2.5的总比分战胜卡斯帕罗夫。2003年1月26日至2月7日，卡斯帕罗夫与深蓝的升级版“小深”又进行了一场人机大战，先后进行了6局比赛，最终卡斯帕罗夫以1胜1负4平的结果和“小深”握手言和。这也表明了人工智能和人类智能之间的较量还将持续下去。
2) 问题规约法与老和尚说教。
问题规约法是从要解决的问题出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直到最后把初始问题归约为一个本原问题集合。本原问题指不能再分解或变换且直接可解的子问题。可见，问题规约的本质是递归的思想。此时，可以给学生简述我们小时候就听说过的老和尚说教的故事，即“从前有座山，山上有座庙，庙里有个老和尚，老和尚对小和尚说，从前有座山……”。
3) 模糊理论与秃头悖论。
模糊推理是一种重要的不确定性推理方式，是指基于模糊理论进行的推理。讲授模糊理论时，可以先讲一下秃头悖论让学生讨论。一个人有10万根头发，肯定不能算秃头，不是秃头的人，掉了一头发，仍然不是秃头，按照这个道理，让一个不是秃头的人一根一根地减少头发，就得出一条结论，即没有一根头发的光头也不是秃头！秃头悖论的出现源于在严格的逻辑推理中使用了“秃头”这一模糊概念，因此需要以模糊逻辑代替传统的二值逻辑解决该问题。
3.2课堂辩论和多媒体教学
人工智能从其诞生之日起就充满争议，各种学派的争论使得人工智能的发展更趋完善，加快了其纵深发展。目前，人工智能的争论主要有两方面，即研究方法的争论和技术路线的争论。前者争论的主要问题有人工智能是否得模拟人的智能；对结构模拟和行为模拟是否可以分离研究；对感知、思维和行为是否可分离研究；对认知与学习以及逻辑思维和形象思维等问题是否可以分离研究；是否有必要建立人工智能的统一理论体系。后者争论的主要问题是沿着什么样的技术路线和策略来发展人工智能。
在课堂教学中，可以充分利用人工智能中存在的争论较多这一特点，针对相关议题组织课堂辩论，如可用议题“机器的反叛――机器的智能会超越人类吗？”。让学生在图书馆或者从网上查阅相关资料，明确自己的论点并准备证据材料，并在课堂上进行辩论。这类辩论无所谓输赢，旨在通过这种活动，增进学生思考[3]。教学中，还可以充分利用多媒体教学的特点，如让学生观摩电影《终结者》系列、《人工智能》、《黑客帝国》等，增强学生对人工智能的直观感受，提高课堂教学效果[4]。
3.3应用实例分析
普遍而言，本科学生对单纯的理论讲解不太感兴趣，因此在教学过程中，适当增加一些实验和设计，提高学生分析问题的能力和实际动手能力。比如，讲解知识的产生式表示法时，给出产生式的概念和基本表示形式之后，可以通过“野人与传教士过河”问题来说明产生式表示法的具体应用过程；讲解计算智能的进化计算部分时，给出进化算法的几种具体形式和算法流程之后，可以通过中国旅行商问题(CTSP)来说明算法求解问题的过程。教师在教学过程中，可以根据需要，选择一些合适的应用实例进行分析。通过这些实例，既能加深学生对知识的理解，又能增加学习的兴趣。下面给出两个实例的简单描述。
1) 产生式表示法求解“野人与传教士过河”问题。
问题：传教士和野人各N人过河，现只有一条船，传教士和野人都会划船，船一次只能载k人，船上野人多于传教士时野人就会吃掉传教士，问如何安全过河？(不失一般性，以N=3，k=2为例求解)。
求解简述：设综合数据库中状态用三元组(m, c, b)表示，其中m、c、b分别表示传教士、野人和船的数目，则有：
0≤m, c≤3, b ∈{0, 1}
以左岸为参照点，则初始状态和目标状态分别为(3，3，1)和(0，0，0)。据此，可以给出一条产生式规则如下：
IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0)
以此类推，把所有可行的规则都求出之后，就可按照规则集和控制策略得到问题的解。
2) 遗传算法求解31个城市的CTSP问题[5]。
问题：给定有限个城市的集合C={c1,c2, …,cm}及每两个城市之间的距离矩阵D＝[dij]m×m，其中m∈N，dij=d(ci, cj)∈Z+，ci、 cj∈C，1≤i、j≤m，求出满足的城市序列cπ(1)、cπ(2)、…、cπ(m)，其中π(1)，π(2)，…，π(m)是1、2、…、m的一个全排列。我们以CTSP问题为例，即求解中国31个城市之间最短巡回路线的问题。
求解简述：路径表示直接使用城市在路径中的相对位置，如有编号分别为1、2、3、4、5的5个城市的一条路径4－1－2－5－3，用路径表示方法直接可写为(4 1 2 5 3)。适应度函数值用路径的实际长度表示。交叉算子采用次序杂交，即选择父体的两杂交点，交换相应的段，其它城市则保持在父体中的相应次序。变异算子采用倒位算子，即随机选择两个位置，然后将它们之间的城市反序。通过运用遗传算法求解，可得最优解为15 404 km，对应的巡回路线为“北京―呼和浩特―太原―石家庄―郑州―西安―银川―兰州―西宁―乌鲁木齐―拉萨―成都―昆明―贵阳―南宁―海口―广州―长沙―武汉―南昌―福州―台北―杭州―上海―南京―合肥―济南―天津―沈阳―长春―哈尔滨―北京”。实例讲解完成后，可要求学生采用相同或者不同的方案自己去实现一下问题的求解过程。
4结语
人工智能是计算机科学与技术专业的一门核心课程，同时也是一门交叉学科，涉及面广，理论性强，教学难度较大，学生的学习兴趣有待提高。本文作者根据自己在人工智能导论课程中的教学实践和课程特点，明确了教学中的精讲内容和泛讲内容，总结了三种提高学生学习兴趣的教学方法，并给出相应的实例说明，旨在为本门课程的教师提供教学参考。
参考文献：
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[2] 薛占熬,齐歌,杜浩翠,等. 离散数学的课堂导入法研究[J]. 计算机教育,2010(8):95-99.
[3] 徐新黎,王万良,杨旭华. “人工智能导论”课程的教学与实践改革探索[J]. 计算机教育,2009(11):129-132.
[4] 李春贵,王萌,何春华. 基于案例教学的“人工智能”教学的实践与探索[J]. 计算机教育,2008(9):53-54.
[5] 杨利英,覃征,贺升平,等. 改进的演化近似算法求解TSP问题[J]. 微电子学与计算机,2004,21(6):126-128.
Teaching Methods for Promoting Learning Interests in Introduction to Artificial Intelligence
YANG Liying
(School of Computer Science, Xidian University, Xi’An 710071, China)
Abstract: This paper presents three teaching methods for promoting learning interests based on the characteristics of Introduction to Artificial Intelligence and our teaching experience. These methods have been used in practice. The teaching practice shows that the methods proposed in this paper can promote learning interests effectively.
人工智能教育背景范文5
政策催化进一步加强
国内AI有望“弯道超车”
目前，各国政府都高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入。美国主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。可以说，人工智能成为各国“大脑”计划的重要内容。
当下我国社会面临老龄化压力、经济转型和制造业升级，对此，国务院在印发的《中国制造2025》中明确指示，要把智能制造和高端技术创新作为重点建设工程，特别提出要发展和培育一批产值超过100亿元的人工智能核心企业。
国内市场的扶持政策频出。2015年7月，国务院印发《“互联网+”行动指导意见》，将发展人工智能提升到国家战略层面;2016年1月，科技部部长万钢提出“科技创新-2030项目”，智能制造和机器人成为重大工程之一。
在2016年3月两会召开期间，《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》正式出炉，其中提到，要大力推进先进半导体、机器人、智能系统、智能交通、精准医疗、智能材料等新兴前沿领域的创新和产业化，形成一批新增长点。
政策和资金的支持、人才储备、技术的积累和突破等都为人工智能的发展提供了基础条件。科技部高技术研究发展中心研究员刘进长认为，我国人工智能与机器人技术的快速发展，一是因为国家的高度关注与政策支持，二是得益于金融界的重视与大企业的不断进入。
“2014年，中国市场的工业机器人销量猛增54%，我国智能语音交互产业规模达到100亿元，指纹、人脸、虹膜识别等产业规模达100亿元。”广证恒生副首席分析师赵巧敏向《经济》记者分析称，在利好因素的促进下，我国人工智能技术攻关和产业应用发展势头良好。
在她看来，目前国际巨头在人工智能技术上还没有完全形成垄断。我国在人工智能的研究上与发达国家相比，甚至与美国相比都不算落后，这是难得的历史机遇，是提升综合国力和影响力的绝佳机会。
“我国完全有可能利用市场需求优势、用户数据优势等，抢占人工智能技术和产业的制高点，实现人工智能技术‘弯道超车’。”赵巧敏称。
人工智能大潮来袭
千亿市场规模可期
人工智能已经开始进入一个新的阶段。从Siri识别到无人驾驶，都是人工智能的实现载体，涉及到的技术和领域跨越多学科，包括深度学习、智能识别、专家系统、神经网络、智能机器人等。
未来，人工智能需求将会激增。据BBC预计，到2020年，全球人工智能市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元。
“目前人工智能的应用领域主要还是以工业制造为主，但是随着经济结构的转型，以及不断攀升的劳动力成本，未来包括机器人在内的人工智能产品的市场需求将会不断扩大。”爱建证券研究所研究员刘孙亮向《经济》记者表示，随着人均可支配收入的增加，以及人口老龄化时代的来临，人工智能家庭化的现象将会普及，届时家用助老服务机器人、医疗机器人以及家用清洁机器人的市场需求将会激增。
国内著名的咨询机构艾瑞咨询在参考人工智能行业全球市场规模后预计称：在不包括硬件产品销售收入、信息搜索、资讯分发、精准广告推送等的情况下，预计2020年中国人工智能市场规模将达到91亿元人民币。
而目前市场的关注点还只是在智慧金融、智能家居等应用领域，对于人工智能的发展空间来说，这只是冰山一角。
赵巧敏表示，由于人工智能属于基础型技术，与机器人和大数据联系紧密，其水平的提升将带来多领域的应用扩展，大幅拓宽传统产业的发展之路，造成未来5-10年的巨大颠覆性影响，产生10-100倍的溢出效应，由此将打开万亿规模的市场空间。
“仅仅以工业机器人领域为例，在智能化水平提高后，将降低固定资产投资成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽车整车、零部件制造、食品工业及物流等行业产生8-10倍的产业集群带动作用，对应着800亿-1000亿元的市场规模。”赵巧敏说。
实际上，中国人工智能的商业化应用环境甚至能创造更大的市场空间。我国人工智能的商业应用水平已经十分繁荣，这一概念已经渗透了教育、金融、医疗、文体娱乐等领域，且获得了很好的市场反响。
“市场关心的IT和互联网领域几乎所有的主题和热点，例如智能硬件、O2O、机器人、无人机和工业4.0，发展突破的关键环节都是人工智能。”赵巧敏表示，人工智能的发展是必然趋势，它将成为未来30年内我国技术发展的重心，也会给互联网领域带来新的突破，给人们的生活带来翻天覆地的变化。
在人工智能应用领域，我国已经发展得较为全面，包括家居领域、安防领域、医疗领域、企业领域、金融领域和教育领域。
然而尽管目前我国自主知识产权的文字识别、工业机器人、娱乐机器人等智能科技成果已经进入大规模实际应用，但市场空间仍然很大。中泰证券首席宏观策略师罗文波向《经济》记者表示，我国机器人的“密度”只有德国、日本的1/10，行业发展空间巨大。
VC青睐人工智能
巨头加速并购
人工智能一直是硅谷大佬们疯狂追求的领域，谷歌、Facebook、IBM均重金投资人工智能，是目前AI领域的领导者。微软、谷歌和Facebook等全球科技巨头都认为2016年是AI迅速进化的关键节点。
Google希望在人工智能领域复制Android的成功，并力图打造一个机器人帝国;Facebook计划在2016年制造出能够在家务和工作上帮助自己的人工智能;苹果4天内接连收购两家人工智能初创公司……
据罗文波统计，目前全球人工智能企业已经超过了900家，大多集中在北美和西欧。这些人工智能初创企业总估值超过87亿美元。“随着日本、北美、欧洲的‘大脑’计划大规模布局人工智能，2040年全球很有可能实现广义的人工智能。”
除互联网巨头外，敏锐的资本方也在积极布局人工智能领域，近年来风投不断加大对人工智能初创企业的投资，持续布局人工智能这个重要风口。
“2014年人工智能企业融资总量首次超过10亿美元，2015年融资总量更是超过12亿美元。2016年到现在，全球在人工智能领域的投资已经超过4亿美元。”渤海证券研究所证券分析师齐艳丽向《经济》记者表示，随着科技巨头在人工智能领域的布局将提速，VC/PE在人工智能领域的投资也将随之爆发。
“反过来，资本层面的爆发也将持续带动人工智能行业加速爆发。”齐艳丽认为，虽短期看人工智能仍处于大规模投入期，较难变现，但未来人工智能应用于无人驾驶汽车、辅助诊断、刑侦监测等领域将会产生巨大的商业价值和社会价值。
在全球市场火爆的背景下，国内市场也充满了巨头和风投的博弈与布局。
出于对人工智能行业商业前景的看好，国内巨头纷纷进军人工智能领域，百度、阿里、腾讯均在人工智能领域发力。
其中，百度2014年研发投入接近70亿，同时涉足了深度学习与自动驾驶领域，并推出了“百度大脑”计划;阿里巴巴推出了国内首个人工智能平台DTPAI;腾讯推出了撰稿机器人Dream writer，开放了视觉识别平台腾讯优图，同时成立了腾讯智能计算与搜索实验室。一些具有创新性眼光的巨头公司也相应进入，让整个行业迎来了爆发的机会。
“互联网巨头公司和创业公司是我国AI技术基础研究主力军。在国家政策大力支持下，无论是科研机构还是企业都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了较为不错的成绩。”据罗文波介绍，截至2015年底，我国人工智能领域已有近百家创业公司，约65家获得投资，共计29.1亿元。人工智能领域布局如火如荼。
巨头的基础层切入为人工智能基础领域的研究带来了巨大的资金优势和人才支持，使得部分技术达到世界一流水平。例如，我国的视觉、语音识别的技术已经处于国际领先水平。
而近两三年，风投也开始加速了在这一领域的投资步伐。2014年开始，我国人工智能领域投资金额、数量、参与投资机构数量均大幅增加，2015年更是实现了跨越式的增长。“2015年我国投资人工智能的机构数量已经高达48家，是2012年投资机构数量的6倍;投资额为14.23亿元，是2012年投资额的23倍。”赵巧敏表示。
短期看好应用开发
长期关注技术研究
二级市场一向是搜寻热点的风向标。人工智能市场的火爆也催热了资本市场的相关行业。在市场空间巨大、产业前景明朗的背景下，占据资金优势的上市公司纷纷瞄准人工智能领域，分享广阔蓝海。
随着人工智能的不断进步和发展，最先实现产业化的AI应用层将最早迎来投资机会。银河证券分析师杨华超向《经济》记者分析称，无人驾驶、工业4.0、智慧医疗等主题将成为未来中长期的热点，建议关注相关主题的优质标的。“同时，AI数据层和应用层作为准入门槛较高的环节，之前具有技术积累和数据资源的公司将优先受益，可以关注目前已经在人工智能领域已经有技术和规模优势的公司。”
对此，罗文波则建议投资者，选择人工智能领域的标的，要分长短期来考量。“短期可关注在人工智能商业化应用有所突破的企业，长期可关注具备技术研究实力的公司。”
在他看来，具备竞争力的上市公司主要有两类，一是与机器人硬件制造相关的公司，它们一般拥有较好的智能制造业基础，在未来产业升级过程中，拥有强大的竞争优势;二是在人工智能商业化应用有所突破的公司。
对此投资逻辑，赵巧敏也表示认同，“短期看好应用开发领域，特别是基于当下较为成熟的感知智能技术如语音、视觉识别的服务、硬件产品等的应用开发将是短期的投资亮点”。
“目前下游应用领域也面临着大量需求，如人口老龄化对服务机器人的需求、定制化生产对3D打印的需求、物流配速对无人机的需求等。”赵巧敏分析称，穿戴设备、3D打印、无人驾驶、服务机器是最值得看好的应用场景。
而从长期来看，在以现有技术为基础的应用领域基本饱和之后，只有技术研究才能推动新一轮的应用创新，赵巧敏称。技术研究是长期的投资关注点，“应该关注核心技术模块提供商和数据传输、运算、存储过程所涉及的基础设施运营商”。
与此同时，在主板之外，一些新三板标的同样值得关注。从2015年起，挂牌新三板的人工智能企业数量明显增加。以机器人子行业为例，仅2015年一年就有35家机器人企业在新三板挂牌，还有10家机器人企业在待挂牌状态，20多家公司在审查待挂的状态。投资者可以有选择地关注其中较好的标的。
人工智能教育背景范文6
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。
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