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人工智能教育理念范文1
1.新时代赋予高职教育新目标。培养各类技能人才是高职教育的目标。重基础知识、轻专业知识，忽视现代科学技术知识包括信息技术知识和智慧技术知识等。新时代是高新科学技术突飞猛进的时代。培养知识结构新，技能水平高，是新时代的要求，也是高职教育的新目标。2.新时代倡导高职教育新理念。高职教育始终把为国民经济发展服务作为自己宗旨，以为产业经济发展培养各类技能型人才为己任。这种教育理念在培养高职人才，促进社会经济发展起到积极作用。但也存在缺乏前瞻性、现代性和创新性的问题。随着新时代的到来，国家正在大力振兴和发展以高新科学技术为支撑的中高端产业，产业结构得到优化和升级，高新技术企业也如雨后春笋般的兴建起来。这就要求高职教育要以前瞻性思维和创新性理念推进改革和创新。3.新时代提出高职教育新要求。长期以来，高职教育专科化是一个约定俗成的规定。在高新科学技术飞速发展时代，振兴科学技术、升级产业结构、发展物联网、大数据、人工智能已成为国家富强、民族振兴的大战略。它呼唤职业教育的高档化，即高职教育的本科化。然而，高职院校学制教育低挡化已经很难适应新时展的需要和要求。因此，高职教育本科化是高职院校需要完成的历史使命，也是新时代的新要求。4.新时代增强高职教育新动力。高职教育发展动力是源于提高教学质量和水平，为中低端产业和中小企业培养合格的技能人才。随着新时代的到来，越来越多中低端产业日益萎缩，一些中小企业破产，高职教育赖以生存和发展的基础有所削弱。为了适应新时展的要求，在国家相关政策推动下，我国的中高端产业得到快速发展，高新科技企业大量涌现，传统产业科技含量大幅提高。为新兴产业和高新科技企业发展培养大批现代技能人才成为高职教育发展的新动力。5.新时代创新专业的新机遇。在传统经济结构和产业结构基础上形成的高职专业，经过几十年的发展，专业设置基本合理，在高职院校建设和为国家经济发展方面发挥重要作用。然而，随着新时代的到来，使我们国家的产业结构发生两个显著的变化，传统的中低端产业将会出现明显萎缩，少数产业可能惨遭淘汰。另外，新时代也促进我国电子、软件、信息等高新技术产业的快速发展。为了适应新时代国家对高新技术产业发展的需要。为高职院校创造了淘汰落后专业，优化传统专业，创建新专业的机遇。6.新时代创造高职生就业新机会。新时代是新科技革命的时代，适应新时代的要求，国家必然加快创建和发展新兴产业和高新科技企业。特别是与物联网、大数据、人工智能、芯片、软件等高新科技产业和企业。进行大规模的高新技术研发和产品生产投资。使其成为经济增长的新亮点和新动力。大量新兴产业和企业的涌现，必然会提供越来越多的工作岗位。根据预测我国未来技能型人才缺口在2000万以上。因此，从未来看，新时代将为高职院校毕业生提供越来越多的就业岗位和就业机会。
二、新时代高职教育面临新问题
1.教育理念陈旧。高职教育理念的显著特点是重理论教育、轻实践教育，重基础教育，轻专业教育，重学习能力，轻创新能力。这些在传统产业和传统技术条件下形成的教育理念，在社会经济发展中发挥了重要作用。然而，随着新时代的到来，这种传统教育理念，也不可避免的存在缺乏前瞻性、现代性和创新性等问题。在中国特色社会主义新时代，信息技术和高新科技成为时代的主旋律，传统教育理念不符合新时代所需要的合格技能型人才而面临挑战。2.学制教育滞后。长期以来，我国高职教育只限于大专学历教育，在以传统产业为主体的国民经济中，这种学历教育是合理的、合适的，也是被实践证明是可行的。但是，在高新科技飞速发展的时代，科技创新教育改革是时展的大战略，高职院校学制教育低挡化问题成为新时代制约中高端产业发展瓶颈。3.课程体系无序。近些年来，随着国家经济发展，特别是专业知识的更新，高职院校课程结构也在不断进行调整和完善。但是，在课程体系调整过程中也存在课程门类设置和课时安排随意性问题；因人设课现象时有发生；基础理论课程偏多、偏宽，专业知识课程偏少、偏窄。课程体系不完善、不稳定、随意性较强。结果造成课程门类越来越多，课时安排越来越少，关键课程开不了，重点课程开不好的问题。这种无序化的课程体系，不能适应新时代高新科学技术发展和国民经济结构优化升级的需要。4.教学内容陈旧。长期以来，在高职教学内容中一直存在偏重于传统理论知识教育。对以物联网、大数据、人工智能等为特征的科学技术知识、信息技术知识、智慧技术知识等在教学内容中很少反映。这种畸形的知识结构很难培养出新时代所需要的，掌握现代科学技术知识的高端技能型人才。5.师资队伍老化。开展对高新科技的研究、开发和利用是新时展的要求。从而大大促进高新科学技术的快速发展，国民经济的技术含量和技术层次也将会上一个大台阶。相对我们国家技术革命的新形势，高职院校师资知识结构老化，专业技能水平偏低等问题突出，不利于高职教育的改革创新，也不适应新时展的要求。
三、深化高职教育改革创新的对策建议
人工智能教育理念范文2
2019年7月1日至7月5日，东西部协作2019年大通县信息技术骨干教师能力提升培训在南京市雨花台区教师发展中心进行。信息技术素养观转变。从技术应用能力转向信息素养能力，我们不仅要利用技术，更要利用信息素养和信息技术合作。
人工智能时代的教育变革
一、人工智能驱动智慧教育
当前，以人工智能为代表的技术创新进入到一个前所未有的活跃期。当人类社会迈进信息时代的新阶段——人工智能时代，这种工业化的教育体系已经无法满足未来社会对人才的需求，时展迫切需要一场教育变革。换句话说，教育不是由外而内传递知识，而是由内而外觉悟智慧。这就要求，我们必须打破整齐划一的传统教育形态，构建与人工智能时代相适应的智慧教育体系，利用智能技术对学习环境、学习内容、教学方式、管理模式进行系统化改造，为学生提供富有选择、更有个性、更加精准的智慧教育。
二、智慧教育的理念内涵
综合已有研究，我们认为，智慧教育是指以“人的智慧成长”为导向，运用人工智能技术促进学习环境、教学方式和教育管理的智慧转型，在普及化的学校教育中提供适切的学习机会，形成精准、个性、灵活的教育服务体系，最大限度地满足学生的成长需要。只有把“人”置于教育的最高关注，发掘人的潜能，唤醒人的价值，启发人的智慧，才能从容应对人工智能时代带来的挑战。智慧教育不仅是教育基础设施的信息化、智能化，而且是教育理念与教育方式的转型升级，从注重“物”的建设向满足“人”的多样化需求和服务转变。
智慧教育包括三个组成部分：一是相互融通的学习场景，利用智能技术打通物理空间与网络空间之间的壁垒，让万物互联，让世界互通，所有学生都可以在任何地方、任何时刻获取所需的任何信息；二是灵活多元的学习方式，注重学习的社会性、参与性和实践性，打破学科之间的界限，开展面向真实情境和丰富技术支持的深度学习；三是富有弹性的组织管理，破除效率至上的发展理念，释放学校的自主办学活力，利用人工智能提高教育治理的现代化水平，让学生站在教育的正中央。
虚拟和增强现实（VR/AR）技术在教学中的应用与前景展望
一、虚拟现实和增强现实技术的起源、概念和应用领域
（一）虚拟现实和增强现实技术的起源
虚拟现实（VirtualReality，简称VR）技术描述的就是我们现在熟悉的“虚拟现实”。增强现实（Augmented Reality，简称AR）是指在真实环境之上提供信息性和娱乐性的覆盖。
我国虚拟现实技术的研究起步于20 世纪90 年代初。随着计算机图形学、计算机系统工程等的高速发展，虚拟现实技术得到相当的重视。2016 年3 月17 日全国两会授权的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》中指出：“大力推进先进半导体、机器人、增材制造、智能系统、新一代航空装备、空间技术综合服务系统、智能交通、精准医疗、高效储能与分布式能源系统、智能材料、高效节能环保、虚拟现实与互动影视等新兴前沿领域创新和产业化，形成一批新增长点。”
（二）虚拟现实和增强现实的概念、特征和应用领域
1. 虚拟现实技术
虚拟现实，是一种基于多媒体计算机技术、传感技术、仿真技术的沉浸式交互环境。具体地说，就是采用计算机技术生成逼真的视觉、听觉、触觉一体化的特定范围的虚拟环境，用户借助必要的设备以自然的方式与虚拟环境中的对象进行交互作用、相互影响，从而产生亲临等同真实环境的感受和体验。
虚拟现实具有特性，即沉浸性(Immersion)、交互性(Interaction)、构想性(Imagination)，是一个学科高度综合交叉的科学技术领域。虚拟现实与人工智能 (AI) 技术及其他相关领域技术结合，将会使其还具有智能(Intelligent) 和自我演进演化(Evolution) 特征。头戴式虚拟现实设备，即可观看虚拟现实视频介绍。
虚拟现实涉及门类众多的学科，整合了很多相关技术。虚拟现实是未来科技发展的方向之一，它可以从人的感觉系统上改变现有的空间感。虚拟现实现有的产业链大致可分为硬件设计开发、软件设计开发、资源设计开发和资源运营平台等几种类别。通过虚拟现实关键技术的突破以及“虚拟现实+”的带动，会产生大量行业和领域的虚拟现实应用系统，为网络与移动终端应用带来全新发展，将会推动许多行业实现升级换代式的发展。虚拟现实可以应用于国防军事、航空航天、智慧城市、装备制造、教育培训、医疗健康、商务消费、文化娱乐、公共安全、社交生活、休闲旅游、电视直播等领域中。
2. 增强现实技术
增强现实是在虚拟现实的基础上发展起来的一种新兴技术。增强现实技术基于计算机的显示与交互、网络的跟踪与定位等技术，将计算机形成的虚拟信息叠加到现实中的真实场景，以对现实世界进行补充，使人们在视觉、听觉、触觉等方面增强对现实世界的体验。
增强现实具有三大特点，即虚实结合、实时交互和三维配准。
增强现实具有三种呈现显示方式，按距离眼睛由近到远划分分别为头戴式（head-attached）、手持式（hand-held）、空间展示（spatial）。增强现实智能眼镜，扫描二维码可以观看Magic Leap 增强现实演示视频。
增强现实的应用领域非常广泛。如在教育领域增强现实可以为学生呈现全息图像、虚拟实验、虚拟环境等；在旅游业增强现实可以帮助游客自助游玩景区，以虚拟影像的形式为游客讲解景区概况、发展历史、人文景观等内容；在零售业中增强现实技术可以实现一键试穿，在网上销售中具有极大的应用空间。增强现实在工业、医疗、军事、市政、电视、游戏、展览等领域都表现出了良好的应用前景。
二、虚拟现实和增强现实技术在教学中的具体应用
虚拟现实和增强现实技术在教学中的应用潜力巨大、前景广阔，主要体现在运用虚拟现实和增强现实技术具有激发学习动机、创设学习情境、增强学习体验、感受心理沉浸、跨越时空界限、动感交互穿越和跨界知识融合等多方面的优势。虚拟现实和增强现实技术的应用，能够为教育工作者提供全新的教学工具，同时，能激发学生学习新知识的兴趣，让学生在动手体验中迸发出创新的火花。因此虚拟现实和增强现实技术应用于教育行业是教育技术发展的一个新的飞跃， 它营造了自主学习的环境，由传统的“以教促学”的学习方式演变为学生通过新型信息化环境和工具来获取知识和技能的新型学习方式，符合新一轮教学改革的教育理念，有助于学生核心素养的培养。虚拟现实和增强现实设备有多种，这里分别介绍各种设备在教学中的具体应用。
（一）头戴式虚拟现实和增强现实设备在教学中的应用
头戴式虚拟现实设备一般包含头戴式显示器、位置跟踪器、数据手套和其他设备等，分为移动虚拟现实头盔和分体式虚拟现实头盔。国外有脸谱、谷歌、微软、三星等公司的虚拟现实头盔产品，国内有微视酷、蚁视、暴风魔镜、中兴、乐视、华为、小米等100 多种虚拟现实头盔产品。结合国内外的研究报告以及目前虚拟现实教育实践情况，虚拟现实和增强现实技术在生物、物理、化学、工程技术、工艺加工、飞行驾驶、语言、历史、人文地理、文化习俗等教学中均可应用。
学生使用头戴式虚拟现实设备体验学习时具有置身真实情境的沉浸式感觉，能给学生以绝佳的真实体验， 使人如身临其境，让书本中的内容可触摸、可互动、可感知。例如地理学科讲述关于宇宙太空星际运行的课程时，在现实生活中学生无法遨游太空，如果戴上头戴式虚拟现实设备，就可以让学生从各个角度近距离观察行星、恒星和卫星的运行轨迹，观察每个星球的地表形状和内部结构，甚至能够降落在火星或月球上进行“实地” 考察、体验星际之旅等。虚拟现实头戴设备， 手机扫描二维码观可看虚拟现实效果视频。
（三）手持式虚拟现实与增强现实设备在教学中的应用
手持式增强现实设备多采用移动设备与APP 软件相结合的方式。APP 有视+AR、AR、4D 书城、幻视、视AR、尼奥照照等，另外有多种增强现实图书都有相配套的APP，如《机器人跑出来了》《实验跑出来了》《恐龙争霸赛来了》这套“科学跑出来”系列增强现实科普读物有iRobotAR、iScienceAR、恐龙争霸赛来了等多个APP，它们的原理都是采用手机摄像头获取现实世界影像，通过手机在现实世界上叠加虚拟形象的形式，实现增强现实的特殊显示效果。有的APP 中提供了丰富的教育资源，如安全教育、科普读物、识字卡片、益智游戏等，特别适合儿童教育。使用方法有两种：一种是手机APP 与相配套的纸质图书一起使用，用手机摄像头扫描图书上的图片，在手机屏幕上即可呈现出演示效果；另一种使用方法是运用APP 下载增强现实资源并与外界实景叠加即可呈现出演示效果。增强现实特效非常逼真，利用这些APP 进行学习，学习过程具有真实感、体验感、沉浸感，增强了学生学习知识的兴趣，可以达到寓教于乐的教学效果。
三、虚拟现实与增强现实技术在教学中应用的优势分析
（一）虚拟现实与增强现实技术为学生自主学习提供了有利条件
虚拟现实和增强现实教学资源存在形式多种多样， 根据采用的设备不同，可以将教学资源保存在网络运营平台、桌面式设备、移动设备和纸质图书里，学生可以在不同的地方采用不同的设备调用虚拟现实和增强现实教学资源进行随时随地的自主学习。如果学生在课堂上有些知识点未能掌握，可以重新学习一遍，增加对知识的巩固和理解，有时学生因为特殊原因未能在课堂上学习，也可以课后弥补，同时可以将虚拟现实和增强现实设备作为载体采用“翻转课堂”或“微课导学”教学模式组织教学，为学生提供自主学习条件，教师也可以从繁重的重复性讲解中解脱出来，有针对性地为学生答疑解惑，有助于传统教学方式的变革。
（二）虚拟现实与增强现实技术为学生提供更加真实的情景
在传统的教学课堂上，知识的传输主要通过文字、图片、声音、动画和视频的形式呈现。遇到比较复杂的情况，比如数学课的立体几何、地理课的天体运动、物理课的磁力线和电力线、化学课的微观粒子结构、生物课的细胞结构等，教师用语言很难把这些知识点表达得非常清晰，同时由于每个学生的理解力不同，教学效果也会因人而异，甚至初次学习这些知识的学生会得到“盲人摸象”般的感受。而采用虚拟现实和增强现实技术组织教学，三维立体效果的呈现可以弥补这样的缺憾，能够把知识立体化，把难以想象的东西直接以三维形式呈现出来，让学生直观感受到文字所表达不出来的知识，真实的情景可以帮助学生对知识的理解和记忆，使学生的想象变得更加丰富。
（三）虚拟现实和增强现实技术能提高学生的学习兴趣
由于虚拟现实和增强现实技术具有视觉、听觉和触觉一体化的感知效果，学生具有真实情境体验、跨越时空界限、动感交互穿越的感受，能身临其境般在书海里遨游，让书本中的内容可触摸、可互动、可感知。身临其境的感受和自然丰富的交互体验不仅极大地激发了学习者的学习动机，更给学习者提供了大量亲身观察、操作以及与他人合作学习的机会，促进了学生的认知加工过程及知识建构过程，有利于实现深层次理解。传统的学习方式让很多学生觉得枯燥乏味， 为了应付考试不得不去死记硬背，但很多知识学生考完之后很快会忘得一干二净，而采用虚拟现实和增强现实技术组织教学，新颖的学习方式和丰富多彩的学习内容能够极大地提升课堂教学的趣味性，生动形象的场景会加强学生的记忆，激发学生的学习兴趣。“兴趣是最好的老师”，兴趣也是学生学习新知识的不竭动力。
（四）虚拟现实和增强现实技术应用能促进优质资源均衡化
我国幅员辽阔，地区之间贫富差距较大，存在教学资源分配不均的情况。经济发达地区无论是软硬件配置， 教学师资和教学资源都非常丰富，而经济落后、地域偏远的山村学校学生连接受最基本的教育都难以实现。各级政府和教育主管部门都在大力推进教育均衡发展，加大教育投资力度，而虚拟现实和增强现实技术应用将是解决城乡教育资源不均衡问题的一把金钥匙，有利于缓解教育资源两极分化，扩大优质资源的分享范围，能让教育资源不再受限于地区和学校，让教育发达地区的名教师通过虚拟现实和增强现实课堂走进山村学校，能通过整体优化教育资源配置，来缩小城乡差距，实现教育公平，同时这也是教育扶贫的较佳途径。
四、虚拟现实和增强现实技术在教学应用中存在的问题
虽然虚拟现实和增强现实技术在教学中的应用可以改变传统的教学方式、提高学习兴趣、实现教育均衡发展，但虚拟现实和增强现实技术发展还处在初级应用阶段，在技术瓶颈、资源开发、教学内容和推广普及等方面还存在很多问题。
（一）虚拟现实设备应用中的眩晕问题
人们在使用虚拟现实设备时会出现眩晕感，从硬件结构来看，由于现在的科技还无法做到高度还原真实场景，许多用户使用配置达不到要求的虚拟现实产品时会产生眩晕感；虚拟现实界面中的视觉反差较大，实际运动与大脑运动不能够正常匹配，影响大脑对所呈现影像的分析和判断，从而产生眩晕感；虚拟现实设备的内容有相当一部分资源是从PC电脑版上移植过来的，UI 界面不能很好地匹配虚拟现实设备，不同的系统处理上也无法达到协调统一，画面感光线太强或太弱都不能让用户接受；虚拟现实设备帧间延迟跟不上人的运动，会有微小的延迟感，当感官与帧率不同步时也会让使用者产生眩晕感。
（二）虚拟现实和增强现实技术在教学中资源短缺
目前虚拟现实和增强现实产业刚起步，软硬件设施不完备，开发人员技术力量不足，很多学校未配备虚拟现实和增强现实设备；中小学校的很多教师还没有接触过虚拟现实和增强现实，不知道如何在教学中应用，更谈不上如何去开发虚拟现实和增强现实教学资源。因此，针对中小学教学所开发的虚拟现实资源很少，课程资源短缺是虚拟现实和增强现实在中小学推广的最大瓶颈。但随着虚拟现实和增强现实技术的迅猛发展，将虚拟现实和增强现实技术应用于教学势在必行，未来虚拟现实和增强现实技术在教学中的应用势必带来课堂教学方式的颠覆性改变。
（三）虚拟现实和增强现实教学平台和资源的设计重形式轻内容
当前很多虚拟现实教育平台都只是在一个3D 视频或虚拟现实软件游戏的基础上构成虚拟现实教学。虽然学生在虚拟世界玩得津津有味，课堂气氛很活跃，学生互动、交流和讨论很热烈，表面上看学生得到了沉浸式的体验感，但是有些虚拟现实教育平台所提供的知识点讲解还停留在现实世界中，课本内容的单调、枯燥并没有因软件的存在而得到缓解，知识要点的讲解没有变得更加生动、有趣和有针对性，这种只重视形式而不重视内容、教与学完全脱节的虚拟现实课堂只能称为“伪虚拟现实课堂”。
（四）虚拟现实和增强现实设备价格较高和技术条件限制导致普及困难
企业的前期研发成本较高、设备销售量较少，导致多数虚拟现实和增强现实设备销售价格居高不下， 很多学校因资金问题望而却步，无力购买售价高昂的虚拟现实和增强现实设备，进而导致虚拟现实和增强现实技术在学校的推广普及步履艰难。大多数虚拟现实软件普遍存在语言专业性较强、通用性较差和易用性差等问题。受硬件局限性的影响，虚拟现实软件开发花费巨大且效果有限。另外在新型传感应用、物理建模方法、高速图形图像处理、人工智能等领域，都有很多问题亟待解决。三维建模技术也需进一步完善，大数据与人工智能技术的融合处理等都有待进一步提升。以上诸多原因的存在制约了虚拟现实和增强现实技术在中小学教学中的推广和普及。
五、虚拟现实和增强现实技术在教学应用中的前景展望
虚拟现实和增强现实技术发展对未来教学形式的影响
随着科学技术的迅猛发展，在云计算、雾计算、物联网、“互联网+”、大数据、人工智能突飞猛进的新时代背景下，虚拟现实和增强现实技术与人工智能、大数据和物联网融合，将会让虚拟现实和增强现实技术应用如虎添翼。
随着虚拟现实和增强现实软硬件设备的性能提升和价格降低，会有更多的教育投资公司开发出更加丰富多彩的教学资源，让虚拟现实和增强现实技术快速走进中小学课堂，在教学中大面积应用普及。依托其具有的沉浸性、交互性、构想性、虚实结合、实时交互和三维配准等超级体验感的优势，教师的教学方式和学生的学习方式都将会发生改变。虚拟现实和增强现实技术在教学中的应用普及将会颠覆传统的教育方法和教学形式，具有巨大的应用潜力与应用前景。
人工智能教育理念范文3
关键词：机器学习；深度学习；推荐算法；远程教育
深度学习（DeepLearning），也叫阶层学习，是机器学习领域研究的分支，它是学习样本数据的表示层次和内在规律，在学习的过程中获取某些信息，对于数据的解释有巨大帮助。比如对文字数据的学习，在网络上获取关键字，对图像数据的学习，进行人脸识别等等。
一、深度学习发展概述
深度学习是机器学习领域里一种对数据进行表征学习的方法。一句话总结三者之间的关系就是：“机器学习，实现人工智能的方法；深度学习，实现机器学习的技术。深度学习目前是机器学习和人工智能领域研究的主要方向，为计算机图形学、计算机视觉等领域带来了革命性的进步。机器学习最早在1980年被提出，1984年分类与回归树出现，直到1986年，Rumelhart等人反向传播（BackPropaga-tion，BP）算法的提出，解决了感知模型只能处理线性分类的问题，1989年出现的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNet-works，CNN）也因此得到了一定的发展。在1990年至2012年，机器学习逐渐成熟并施以应用，GeoffreyHinton在2006年设计出了深度信念网络，解决了反向传播算法神经网络中梯度消失的问题，正式提出了深度学习的概念，逐渐走向深度学习飞速发展的时期。随后，各种具有独特神经处理单元和复杂层次结构的神经网络不断涌现，深度学习技术不断提高人工智能领域应用方面的极限。
二、深度学习主要模型
1、卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是指有着深度结构又包含着卷积计算的前馈神经网络。卷积物理上理解为系统某一时刻的输出是有多个输入共同叠加的结果，就是相当于对一个原图像的二次转化，提取特点的过程。卷积神经网络实际上就是一个不断提取特征，进行特征选择，然后进行分类的过程，卷积在CNN里，首先对原始图像进行特征提取。所以卷积神经网络能够得到数据的特征，在模式识别、图像处理等方面应用广泛。一个卷积神经网络主要由三层组成，即卷积层（convolutionlayer）、池化层（poolinglayer）、全连接层（fullyconnectedlayer）。卷积层是卷积神经网络的核心部分，通过一系列对图像像素值进行的卷积运算，得到图像的特征信息，同时不断地加深节点矩阵的深度，从而获得图像的深层特征；池化层的本质是对特征图像进行采样，除去冗杂信息，增加运算效率，不改变特征矩阵的深度；全连接将层间所有神经元两两连接在一起，对之前两层的数据进行分类处理。CNN的训练过程是有监督的，各种参数在训练的过程中不断优化，直到得到最好的结果。目前，卷积神经网络的改进模型也被广泛研究，如全卷积神经网络（FullyConvolutionalNeuralNetworks，FCN）和深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNN）等等。2、循环神经网络区别于卷积神经网络在图片处理领域的应用，循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）主要应用在自然语言处理领域。RNN最大的特点就是神经元的输出可以继续作为输入，再次利用到神经元中循环使用。RNN是以序列的方式对数据进行读取，这也是RNN最为独特的特征。RNN的串联式结构适用于时间序列的数据，可以完好保持数据中的依赖关系。循环神经网络主要有三层结构，输入层，隐藏层和输出层。隐藏层的作用是对输入层传递进来的数据进行一系列的运算，并将结果传递给输出层进行输出。RNN可用于许多不同的地方。下面是RNN应用最多的领域：1.语言建模和文本生成，给出一个词语序列，试着预测下一个词语的可能性。这在翻译任务中是很有用的，因为最有可能的句子将是可能性最高的单词组成的句子；2.语音识别；3.生成图像描述，RNN一个非常广泛的应用是理解图像中发生了什么，从而做出合理的描述。这是CNN和RNN相结合的作用。CNN做图像分割，RNN用分割后的数据重建描述。这种应用虽然基本，但可能性是无穷的；4.视频标记，可以通过一帧一帧地标记视频进行视频搜索。3、深度神经网络深度神经网络（deepneuralnetworks，DNN）可以理解为有很多隐藏层的神经网络。多层神经网络和深度神经网络DNN其实也是指的一个东西，DNN有时也叫做多层感知机（Mul-ti-Layerperceptron,MLP）。DNN内部的神经网络层也是分为三类，输入层，隐藏层和输出层，一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。深度神经网络（DNN）目前作为许多人工智能应用的基础，并且在语音识别和图像识别上有突破性应用。DNN的发展也非常迅猛，被应用到工业自动驾驶汽车、医疗癌症检测等领域。在这许多领域中，深度神经网络技术能够超越人类的准确率，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能够解决深度神经网络表现准确度或不会增加硬件成本高效处理的同时，又能提升效率和吞吐量的技术是现在人工智能领域能够广泛应用DNN技术的关键。
三、深度学习在教育领域的影响
1、学生学习方面通过网上学习的实时反馈数据对学生的学习模式进行研究，并修正现有教学模式存在的不足。分析网络大数据，相对于传统在线学习本质区别在于捕捉学生学习过程，有针对性，实现学生个性化学习。举个例子，在学习过程中，可以通过学习平台对学生学习课程所花费的时间，参与的程度，知识的偏好等等数据加以分析。也可以通过学生学习某门课程的次数，鼠标点击次数、停留的时间等，来推断学生学习情况。通过以上或类似数据汇总分析，可以正向引导学生学习，并给予积极的学习评价。这种利用计算机收集分析出来的客观数据，很好展示了学生学习行为的结果，总结学习规律，而不需要教师多年的教学经验来判断。对于教育研究者而言，利用深度学习技术可以更客观准确地了解学生，使教学工作良好发展更进一步。2、教学方面学习平台的数据能够对教学模式的适应度进行预测，通过学生的考试成绩和对教师的线上评价等加以分析，能够预测出某一阶段的教学方式发发是否可行，影响如何。通过学生与教师的在线互动，学生测验时完成的时间与完成的结果，都会产生大量的有效的数据，都可以为教师教学支持服务的更好开展提供帮助，从而避免低效率的教学模式造成教学资源的浪费。
四、成人远程教育中深度学习技术的可应用性
深度学习方面的应用在众多领域都取得了成功，比如电商商品推荐、图像识别、自然语言处理、棋类博弈等等。在远程教育方面，深度学习的技术还有很大的发挥空间，智能网络教育的实现是人们的众望所盼。若要将深度学习技术应用到远程教育平台，首先要清楚学生的需求和教学资源如何分配。1、针对学生的学习需求与学习特征进行分析美国斯坦福大学克里斯皮希研究团队的研究成果显示，通过对学生知识学习进行时间建模，可以精确预测出学生对知识点的掌握情况，以及学生在下一次学习中的表现。深度学习的应用可以帮助教师推测出学生的学习能力发展水平。通过学生与教学环境的交互行为，分析其学习风格，避免教师用经验进行推断而产生的误差。2、教学资源的利用与分配深度学习技术能够形成智能的分析结论。计算机实时采集数据集，对学生的学习情况加以分析，使教师对学生的学习状态、情绪状态等有更加清晰、准确的了解。有了上面良好的教学模式，教师对学生的学习状态有了更准确的掌握，对学生的学习结果就有了更科学的教学评价。基于深度学习的人工智能技术，还可以辅助教师实现智能阅卷，通过智能阅卷自动总结出学习中出现的问题，帮助教师减少重复性劳动，减轻教师负担。作为成人高校，远程教育是我们的主要教学手段，也是核心教学方式，学校的教学必定是在学生方便学习的同时，以学生的学习效果为重。通过深度学习技术，可以科学地分析出学生的学习效果，对后续教与学给予科学、可靠的数据支撑。我们可以在平台上为每位同学建立学习模型，根据学生的学习习惯为其定制个性化方案，按他们的兴趣进行培养，发挥他们专业的潜能。同时，可以将学生正式在线参加学习和考试的学习行为和非学习时间浏览网站的行为结合到一起，更加科学地分析出学生在学习网站上感兴趣的地方。采用深度学习算法，根据学生学习行为产生的海量数据推算出学生当前状态与目标状态之间的差距，做到精准及时的学习需求反馈。有助于帮助学生明确学习目标，教师确立教学目标，真正做好因材施教。基于深度学习各种智能识别技术，可以为教师的线上教学活动增光添彩，在反馈学生学习状态的同时，采用多种形式的教学方法吸引学生的注意力，增强教学活动的互动性，达到良好的教学效果。
人工智能教育理念范文4
【关键词】智媒时代；新闻传播教育；跨媒介融合；跨专业培养；跨学科合作
一、新闻传播人才培养目标
虚拟现实、云计算、无人机等新媒介技术，正逐渐改变着人们对世界的感知，以及信息传播的结构和模式。尤其当移动互联网的发展进入智能互联阶段，媒体的开放性也日益深化，并在未来呈现出“万物皆媒、人机共生、自我进化”的特征。①人工智能技术已经向新闻行业渗透，在深刻影响新闻业未来发展方向的同时，也为新闻传播教育的发展提供了新机遇、提出了新挑战。2018年10月，教育部印发《关于加快建设高水平本科教育全面提高人才培养能力的意见》，该文件提出“实施卓越新闻传播人才教育培养计划2.0，培养造就一大批具有家国情怀、国际视野的高素质全媒化复合型专家型新闻传播后备人才”，并提出“建设240个左右国家级一流新闻传播专业点，打造500门国家级一流线上线下新闻传播专业课程，增设20个国家级新闻传播融媒体实验教学示范中心，建设50个新闻传播国家虚拟仿真实验教学项目”②的具体目标。“全媒化”“复合型”“实验教学”等概念，蕴含着智媒时代传媒教育发展的走向。“全媒化”要求传统媒体和新媒体深度融合，通过全媒体的报道形态，满足受众多层次的需要；“复合型”强调跨界联动，跨界意味着边界的模糊，需要整合不同领域的知识和经验，形成综合的知识结构；“实验教学”不再是理工科的专属，新闻传播教育也需要借助先进的硬件设备，在实践中培养学生的创新能力、提升其综合技能。新的时代语境对新闻传播人才培养提出新的要求，本文通过案例分析，探讨为应对变化，海外新闻传播教育进行的改革，以期为推进国内新闻传播教育发展提供一定的借鉴。
二、海外新闻传播教育的变革
海外新闻传播院系的发展之路各具特色，人才培养的路径也有所差别，从而在“以人为本”的教学理念下引导学生自主选择、满足自我诉求。
（一）跨媒介融合：实验教学
亨利詹金斯指出：“不管我们是否准备好了，我们已经身处融合文化之中。”③新闻传播教育要从专业的新闻传播转向融合的跨界传播，通过实验教学培养学生“万物皆媒体，万事皆媒源”的意识，提升科学思维能力、专业实践能力和创新能力，开阔综合视野。
1.社交媒体实验室
社交媒体研究已受到不同学科背景的学者的关注，为了让学生掌握挖掘和解析社交媒体中大数据的技能，美国南卡罗来纳大学（UniversityofSouthCarolina）信息与传播学院建立了“卡罗来纳中心”实验室，聘请来自图书与信息科学领域、擅长数据采集和分析的教师，向学生传授获取社交媒体上的经济、金融、健康等数据的技能，为新闻传播专业学生运用社交媒体大数据进行研究提供了广阔的空间。
2.AR、VR实验室
随着VR（虚拟现实）和AR（增强现实）技术广泛地应用，“VR+新闻”赋予了传统新闻“沉浸互动”的体验。美国西北大学（NorthwesternUniversity）艺术、媒体与设计学院建设“体验技术实验室”，将由AR和VR设备捕捉的用户数据，应用于游戏传播、健康传播、数字媒体交互叙事和场景传播的研究当中，丰富学生在沉浸感、交互性、想象力方面的体验，在掌握虚拟现实技术的同时，加强VR技术和传媒业跨界相融的能力。
3.认知与行为实验室
受众在行为过程中的心理因素往往会影响新闻传播的效果，认知与行为研究技术可以为洞察人们的心理与行为提供技术支撑。新加坡南洋理工大学（NanyangTechnologicalUniversity）黄金辉传播与信息学院的认知研究实验室侧重与行为科学相关的理论与方法研究，综合的多感官测试研究实验室聚焦基于场景的人类感官研究，计算传播实验室研究计算机传播媒介对人的影响。
4.融媒体实验室
新闻传播学院依托数字与融媒体技术，建立新闻素材融合共享平台，有利于培养学生采编融合的业务能力。美国密苏里大学（UniversityofMissouri）新闻学院是全球最早开设媒介融合专业的新闻院校，独创的“密苏里模式”将课堂教育与新闻实践相结合。学生可以在学院自有的涵盖报纸、电视、网络的九大媒体实践基地实习，获得新闻采编和媒体经营方面的一手经验。
（二）跨专业培养：侧重选
“人机合一”的智能媒介具备自我进化能力，相应地，运用媒介技术、传播媒介信息从而服务社会的传媒人才也要“自我进化”：不仅熟悉传统的新闻采编业务，也要具备现代新闻传播观念；不仅了解丰富的学科综合知识，还要能够熟练操作现代传播设备。可以说，不论是社会还是学校都对传媒专业学生寄予了“十八般武艺样样精通”的期待。但事实上，即便是对浸润新闻传播领域多年、具备深厚专业功底的教师而言，精通以上技能、快速转型发展尚存在诸多挑战，于学生而言更加不易。因此，新闻传播院系应立足自身优势和学科特色，制订人才培养计划，有所侧重；同时考虑学生个人能力与精力，尊重学生意愿，合理引导，打造既能适应学科发展，又能发挥学校专业优势、发挥学生个人特长的培养体系。学院除教授采、写、编、评等传统新闻专业技能外，还可从以下两个方面提升学生的综合竞争力：
1.贴近技术，培养学生采集挖掘数据呈现新闻的能力
如今，可视化新闻、数据新闻成为新闻报道的重要表现形式，因此，拥有文理交叉背景、技术团队支持和师资优势的学院，可增设数据处理和数据展现课程，如统计学、基础编程、新闻制图、数据挖掘、可视化设计等④，培养学生判断描述各类新闻信息、用数据清晰地向公众解释复杂问题的技能。例如，美国斯坦福大学（StanfordUniversity）计算新闻实验室获得了学校计算机科学、数字人文、虚拟现实技术、新闻等领域研究人员的关注、支持。该实验室以数据为中心制订新闻教学计划，聚焦公共事件报道，培养学生的计算思维以及通过数据报告和技术工具呈现新闻故事的能力。美国加州大学戴维斯分校传播学系（UniversityofCaliforniaDavis）也践行了该种理念，要求每位学生需选修一门与计算机科学相关的课程，培养学生成为信息收集、处理、分析的专家。
2.课程融合多学科专业理论，丰富学生知识储备
新闻传播学在发展中融汇了社会学、心理学、政治学、经济学等学科理论和研究方法，能够对新闻传播现象进行更加专业、深入的理解。现在，智媒时代的新现象催生了新概念，故而需要运用不同学科、做出新的阐释。美国哥伦比亚大学（ColumbiaUniversity）新闻学院要求学生选修除新闻专业以外的其他课程，并且与商学院、计算机科学学院、国际公共事务学院、法学院等共同开设双硕士学位专业，帮助学生提升理论高度。此外，新闻传播院系还可以让学生进行线上线下的跨平台学习，构建开放课堂⑤。
（三）跨学科合作：模糊边界
面对日益多元复杂的学术工作环境，如何充分发挥个人的积极性和能动性，不断取得优质的学术成果，成为科研工作者需要面对乃至焦虑的问题。一般而言，新闻传播专业学生数理思维能力相对薄弱，培养具备文理工多学科视野的复合型人才也实属不易。在这种情况下，新闻传播教育实践应当鼓励跨学科合作，打破学科壁垒。例如新闻传播学专业学生善于从生活实际中发现和提出问题，但对技术操作和建模分析所知有限，与理工科学生的合作不仅能实现优势知识互补、共同推进科研工作，还能在相互学习中培养多元化思维。香港浸会大学传理学院和计算机学院就合作开设“大数据与媒介传播”本科课程、“人工智能和数码媒体”硕士课程，这个班级由理工科生和文科生组成，在科研的不同阶段，先由不同专业方向的老师进行引导，在推进具体科研工作时，学生再采用分工合作模式共同完成⑥。
人工智能教育理念范文5
可以预见的未来：日本京瓷公司和KDDI公司的创始人稻盛和夫先生在其《活法》一书中明确提出，未来是可以被预见的，而且可以被精确地预见；对未来的预见越准确，企业才会越成功。对于习惯了“IT市场变化迅速、连一年的预测都不会准确”这种论调的人来说，这无疑是当头棒喝。尤其是在网络逐步实现泛在化、联机应用渗透到人们生活各个角落的今天，全球变化的速度都在加快，只针对眼前市场的经营无异于刻舟求剑，把握未来才是制胜的先机。
未来如何预见：美国有个IT专家叫克利夫・斯多，他曾在20世纪80年代因为跟踪互联网黑客最终抓住了一个间谍组织而变得尽人皆知，并根据此事出了一本叫《杜鹃下的蛋》的书、拍了同名电影。这位专家有句名言：
“如果你想知道社会20年后会是什么样子，不要去问科学家，去问幼儿园老师，他们知道。”因此，要看社会的未来，就要去看教育；要看全球的未来，就要去看美国的教育。从美国近年提出的面向21世纪的教育理念出发，我们可以发现，未来社会将有以下几大特色：
信息过剩：随着网络的普及，信息在不到一代人的时间里迅速实现了从不是到有余的转变：处处都能上网，人人都是博学之士。从而，《开放教育技术2008大会报告》的作者Marie Glenn指出：知识不再是力量，能够将知识转换成洞察的能力才是力量。20世纪的教育是知识教育，基于的假设是信息不足，目标是在学生的大脑中装进尽可能多的将来可能用到的知识；而21世纪的教育是素质教育，基于的假设是信息过载，目标是培养在现代社会中随时利用现成信息解决实际问题的能力。21世纪的技能包括全球意识的开发、协作和沟通的能力、以及分析和解决问题的能力。
智能提升：Web 2.0和社交网络(SNS)的出现，使得人们的大量行为轨迹被留到了网络上；GPS的普及，使得人们的现实活动轨迹可以被跟踪记录。这些，都预示着一个从群体行为中找到最佳路径的“群体智能”时代的来临。从生物角度，群居性生物通过协作表现出的宏观智能行为特征被称为群体智能。而从科学的角度，群体智能是通过模拟自然界生物群体行为来实现人工智能的一种方法，利用的就是群体行为往往优于个体行为这一特性。未来，群体智能将在从国家管理、市政交通，到个人生活安排、购物推荐等广泛的领域内发挥作用，其潜在市场将空前巨大。
人工智能教育理念范文6
【关键词】信息化；继续教育；质量建设
一、信息化浪潮与继续教育转型发展
（一）教育活动与信息技术融合发展，是当代继续教育发展的客观趋势
1965年法国教育家保罗朗格朗提出了终身教育理论，对现代教育特别是世界各国继续教育改革影响深远。①继续教育作为现代教育发展的重要形态，本身就是在教育活动与信息技术结合中起步的。最初形成的以视听技术运用为主要形式的广播电视教育等远程教育，就是运用信息技术开展学历补偿和职业后教育的形态。信息化浪潮的推进，带来了教育理念、教学方式和学习模式的巨大变革，极大地丰富了继续教育实践。进入21世纪，互联网飞速发展，尤其是大数据、网络社交、云计算等广泛应用，更加深刻地改变了人类固有的知识体系、学习方式和教育模式。新一轮信息化催生了各种信息技术在继续教育领域的广泛运用，信息化在其中的作用和价值更加显现出来，对继续教育思想与观念、管理模式、教学内容和方法产生了变革性推动。②可以说，继续教育与信息化有着天然的、内在的联系，借助信息技术促进继续教育发展，是一个规律性趋势。
（二）加强信息化应用是我国继续教育转型发展的必然要求
改革开放以来，我国高校继续教育适应经济社会发展应运而生，伴随现代化进程深入推进，充分发挥高校学科、人才优势，参与构建学习型社会和终身学习体系，取得了显著成就。进入新时期，高校继续教育发展面临着新的形势和挑战。在需求层面，国家重大战略和区域社会经济发展，如推进经济高质量发展以及“一带一路”等战略，需要高校继续教育提供充分的人才支撑。③在供给层面，学习型组织发展和多元类型教育融合，特别是企业大学的快速发展、职业教育集团的兴起，引发继续教育格局重组，以质量为导向的竞争日趋激烈。在政策层面，国家取消了普通高等院校成人学历教育脱产班，逐步缩减本科院校成人学历教育专科的招生。④高校继续教育由学历补偿性教育转向非学历的素质提升教育，需要更加注重人才培养质量。可以说，高校继续教育进入了从数量规模型向质量效益型转型的发展时期。应对这一转型发展，高校继续教育要抓住信息化发展机遇，充分利用信息技术推进继续教育模式创新，提升服务社会培养人才的能力。
（三）信息化为破解高校继续教育矛盾问题带来契机
近些年，我国高校继续教育在迅猛发展，一方面推动人才培养和社会进步，但另一方面也带来发展粗放、质量下滑的隐忧和风险。从人才培养看，我国高等院校继续教育学生数量庞大，但是忽视内涵建设，人才目标界定不清晰、培养定位不准，教学针对性不强，课程教材缺乏特性，特别是实践性不够，适应性师资力量薄弱；从办学机制看，一些高校继续教育机构办学力量不足，优质资源整合不够，特色不够鲜明,专业渠道狭窄，缺乏拓宽办学路子的能力。从办学管理上，监管能力不足，管不过来与管得过死问题同时存在。这些都严重影响了继续教育办学的质量与信誉。解决当前高校继续教育中存在的突出问题，在树立科学质量观、深化改革的同时，必须通过加强继续教育与信息技术的融合发展，对学习者、教师、学校等继续教育的参与者和教学办学各环节，进行模式再造和系统重塑。通过信息化提升发展质量，实现继续教育健康发展。
二、信息化推进继续教育高质量发展的着力点
当前，现代信息技术发展呈现多媒体化、网络化、数字化和智能化趋势。信息技术对继续教育实践的影响是全面的、深刻的、革命性的。随着信息化的深度发展，高校继续教育在内容、方法、模式以至对学习者、教育者、管理者的要求等方面，都发生了巨大变化。高校继续教育必须准确把握信息化技术的最新发展趋势，借助先进适用的技术、模式，形成解决方案，提高质量建设水平。
（一）移动网络、多媒体化支持下的泛在学习
20世纪90年代以来，随着信息技术对教育的不断渗透，多媒体和计算机网络等新技术被广泛应用于教育领域，推动了泛在学习兴起。泛在学习通过超链实现本地资源与远程资源的无缝链接，学习的内容空间得到了极大扩张；利用构件化技术，即时性更新教育内容，提供全面的教育在线服务，支持按需学习、适时学习、弹性学习，为学习者提供时时、处处在线学习的场景。泛在学习呈现出学习内容海量、优质资源共享共建、学习交互性强等特点。大规模在线开放课程“慕课”(MOOC，MassiveOpenOnlineCourses)，就是基于网络教育的泛在学习典型方式，其以现代信息和网络为技术支撑，搭建开放灵活、功能强大的教育网络平台，把优质资源输送到有需要的终端，实现人人可学、时时能学、处处易学。⑤美国高等教育界将MOOC比作教育史上的一场数字海啸，目前最有影响的美国的EdX、Udacity和Coursera三大MOOC平台注册人数已达上千万数量级。继续教育与泛在学习在学习机制上有内在契合性，值得充分借鉴运用其核心理念和技术解决方式。
（二）人工智能下的自主学习
“人工智能”(ArtificialIntelligence，AI)下的自主学习是1956年达特茅斯研讨会中提出的，当时指机器模拟人的智能。经过60年的发展，人工智能发展经历了计算智能、感知智能阶段，步入认知智能阶段，其内涵不断拓展，逐步聚焦于模拟、延伸和拓展人类智能的功能。近年来，一些国家已研发应用计算机智能辅助教学系统。一些高校设立自主在线学习平台，学习者通过平台进行选课、课程学习、课后测评等。这实际上是人工智能下的自主学习技术在继续教育活动中的运用。这种基于大数据的自主在线学习，可以根据数据对学生的学习情况进行评估，预测学生未来的学习表现并智能化推荐适合学习内容，让学习者能够从多元化的学习内容中进行自主选择，实现学习的个性化。⑥同时，通过将信息技术、视频、网络和智能化平台等因素综合起来，搭建多重交互、合作学习、资源共享的环境和情景，对学习者持续性诱导和激励，使其形成自我学习机制，可以激发和培养学习者的创新思维及实践能力。
（三）大数据推动下的智能教育教学管理
伴随着移动通讯、云计算、传感器、物联网等现代信息技术的快速发展，人类社会进入大数据产业化的时代，为改进继续教育办学机制及丰富教学内容提供了支持，对推动继续教育教与学的对接、管理以及市场开拓，都提供了智能化手段。一方面，通过教育大数据的运用，准确分析把握学习者的特点和类型，动态地改进调整教学方案和内容，可以增强教育的针对性和有效性。⑦另一方面，通过数据化应用，实现对继续教育要素的数据处理，可以及时、深度挖掘教育活动供给需求资源，实现市场需求分析、精准教育评价和办学需求调研、项目开发等教育决策科学化，提升教育管理的精准化。⑧
三、运用信息化提升继续教育质量的重点对策
信息化支撑继续教育质量建设具有综合性、过程性、渗透性，影响因素多元动态复杂，其中学习资源、教师、教学管理等因素至关重要。当前必须抓住主要问题，通过要素资源、平台、机制的整合再造，提升信息化应用水平，加强质量建设，提高高校继续教育质量。
（一）建立动态集约共享的课程资源体系
课程是教学活动的基本载体。只有课程有质量了，继续教育才可能有质量。要结合继续教育发展实际，利用多媒体技术，实现教学内容、网络课程、辅助资源的信息化，创建丰富的、分布式的教学资源库。可以发挥高校知识原创和学科优势，建立校内优质教育资源在继续教育与其他类型教育之间的分享平台，通过建立优质课程资源库、电子教室、微课等形式，促使本校优势教学资源向继续教育外溢。建设课程教学与应用服务有机结合的优质在线开放课程，利用信息技术提升教学水平、创新教学模式，利用翻转课堂、混合式教学等多种方式用好优质数字资源。同时，针对继续教育实践性强的特点，探索互联网条件下课程资源的共建共享，由高校与高校、企事业单位等共同建设，打造一批多元化、实用化、网络化的课程“超市”。鼓励通过与具备资质的企业合作、采用线上线下结合等方式，推动在线开放资源平台建设和移动教育应用软件研发，加快推动继续教育服务和学习方式的变革。
（二）推进适应性信息化教学模式、形式和方法创新
积极探索远程学习、网络学习、移动终端学习等新型教学模式的特点和规律，实现教学方法、手段的网络化，创建方便灵活的教学互动平台。利用云计算、移动互联、智能家居等新技术，实现教学和管理的移动化、多终端化，创建时时能学、处处可学的教学环境。要加快推进现代信息技术与教育教学深度融合，推进在线开放课程和虚拟仿真实验教学建设，以提升教师信息技术应用能力为着力点，加快用信息技术改造传统教学，提高教学水平。深入推进网络学习空间互通，形成线上线下有机结合的网络化泛在学习新模式。引导学校与教师依托网络学习空间记录学生学习过程，进行教学综合分析，创新教学管理方式。
（三）利用信息技术优化拓展教师资源
没有一流的师资队伍，就没有一流的继续教育。当前，一些高校继续教育缺乏充足的专业化教师，一些教师参加继续教育时间精力不够，校内整合资源不够，教师对信息化手段的运用能力也不够。高校继续教育务必重视师资资源建设，在加大培养和引进实践经验丰富的高素质教师同时，还应运用现代网络技术，拓展整合利用各方面教育资源，探索“名师课堂”“名校网络课堂”等信息化教师教研新模式，推广“虚拟教师”技术应用，运用虚拟化的名师、大师，丰富教育资源，激发学生的学习兴趣。信息化发展促进了教育方法和手段多样化，教师职能也发生了变化，除了传递知识、信息以外，更要注重引导学习者运用信息技术自主获取知识、运用知识、创造知识。因而要加强教师自身的继续教育，特别是通过培训，提高驾驭信息化的教学能力，为提升教学质量提供强有力的保障。
