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人工智能时代下的教育范文1
［关键词］人工智能;会计职能;财务管理
1人工智能的概念
人工智能是通过对人认知的研究，通过开发与模拟人的认知能力形成的集理论、技术于一体的科学。人工智能随着计算机的发展而不断发展，所有的人工智能几乎都有机器人的介入。
2人工智能在会计中的应用
2.1OCR的应用
会计信息处理的源头便是对原始凭证进行整理与处理。传统的会计往往通过人工录入或计算机录入，OCR技术通过光学录入，将凭证扫描为图片并向计算机输入与转换。同时，使用OCR技术完成工作还能避免错误率，提高会计信息的准确性与及时性，最大程度地降低了人工成本，提高了会计工作的效率。
2.2云会计的应用
云会计通过网络向企业提供核算需求，并向企业提供一定的会计服务与决策支持。传统的财务核算软件需要通过规定的网络或系统才能使用，云会计实现了只要有互联网，就可以接入会计系统。国内的大型软件公司已经了云会计软件，同时还将人工智能引入到会计工作当中。云会计通过使用合适的方法对会计进行处理，首先对原始数据进行收集并自动编制凭证，同时对网银进行监测，自动生成电子凭证。其次，云会计能够有效识别数据的类型化，并自动分类保存会计数据，实现数据的高效处理。最后，云会计能够实现对信息的合理分析，加强对会计信息的管理，从而为企业决策提供依据。
2.3XBRL语言技术的应用
为了应对会计核算的需要，人工智能设计了XBRL语言，对商业报告语言拓展，并在对软件的恰当结合后，为信息的使用者提供高效的服务，让财务信息具有更高的价值。
3人工智能对当代会计的影响
3.1对会计人员的影响
我国基础会计人员人数较多，因此人工智能时代的到来也将对众多的会计人员带来深远的影响。人工智能时代的到来将对会计行业造成一定的冲击，越来越多的财务岗位也会被财务机器人所取代。财务机器人具有工作效率高、计算精确等一系列优点，且能从事多个财务人员的工作。因此，未来从事基础核算的会计人员需求量将极大减少，会计的职能也从基础的财务核算转向了财务预算与财务分析等一系列高附加值的工作。会计工作现阶段面临着转型，就如同当年电算化代替手工账一样，财务机器人也必将代替传统的财务核算模式。因此会计人员需要积极应对智能化时代下的会计工作的转型，如果不实现自我的转型，那么将在未来的工作中遭受淘汰的风险。
3.2从对会计学科的影响
会计学科研究的是发生的各项经济活动的数据，对数据进行收集与整理，并进行统一的数据分析与解释，以提高经济活动的效率，是一门应用型学科。会计学的会计主体较为明确，核算程序与核算制度较为严格，核算方法也较为科学。随着人工智能的出现，以往的会计核算体系不再适用，会计核算系统将越来越具智能化趋势，且核算的流程与方法趋于规范化。随着时代的发展，未来人工智能将取代传统的会计核算模式，会计学科的研究重点也将转向对管理会计的预测与决策职能。核算会计向管理会计的转型，也将影响到会计学科的建设，使会计学科重建。
3.3从对会计工作的影响
随着互联网的发展和大数据时代的到来，会计行业对计算机技术的使用也得到了巨大的转变，从电算化代替手工记账，再到人工智能代替电算化核算，会计工作逐步变得简洁与高效，有效提高了会计工作的及时性与准确性。人工智能时代下，财务机器人自动处理会计数据是在高度发展的网络信息平台下实现的，前沿的技术也将进一步推进会计工作的改革，改善会计工作的效率，促进会计工作的标准化与流程化，会计管理将在未来成为会计工作的首要职能。
4人工智能环境下如何实现当代会计基本职能的转变与融合
4.1由核算职能向管理职能的转变
会计人员要从核算会计向管理会计转型，企业财务人员要学会根据数理统计的方法，结合主观判断，预测企业未来的财务趋势以及行业变化。对未来的前景进行预测也体现了管理会计的事先性。财务机器人只能根据程序提供各种预测数据，而对预测数据进行分析与评价需要由会计人员的主观能力进行，也需要一定的职业经验。另外，财务机器人可以对投资方案进行定量分析，但是如何择优则需要有经验的会计人员结合自身经验进行定性分析，包括对历史经验以及行业的比较来权衡各种利弊方案。同时，会计人员要学会构建完善的预算体系，实现对企业各类资源的合理配置，提升企业活动的均衡性，找出预算和绩效之间的偏差，并提出合理的优化对策，这一类会计职能是财务机器人不能完成的。
4.2提升会计人员素质适应人工智能时代
随着会计职能的转变，未来需要的基础会计人员数量将大幅减少，会计人员也需要向精英化的管理会计转型。管理会计是对公司的高层次管理，这就要求会计人员不仅明确会计预算、决策的方式，更需要有一定的大数据知识及网络技术，因此会计人员需要加强学习，适应人工智能时代的职能转变。人工智能时代的到来，会计的基本职能不再是核算与监督，而是预测与决策，管理会计将成为会计的首要职能，因此会计人员需要全面学习专业的管理会计知识，掌握与人工智能理论相关的方法，以提高职业素养。同时，在管理会计的时代下必将实现业财融合，因此会计人员不仅要对会计有一定的掌握，还需要了解企业的业务以及行业的情况，为自身的决策与分析提供依据。因此，未来需要的会计人才是复合型精英型人才，会计人员只有提高自身的专业素养与综合能力，才能适应未来的会计工作。
4.3完善会计学科的知识体系
随着人工智能时代的到来，会计学科的转变也成为了迫切的需求。会计学科体系将受到巨大的影响，未来会计学科将增加如何操作财务机器人、如何使用网络技术与大数据技术以及云计算等相关技术，如何使用计算机编程技术等。在人工智能时代，会计学科应加强会计人员的培养，建立完善的法律法规和组织体系，防止通过网络技术恶意获得会计信息，改善相应的法律体系，为人工智能在会计体系中的普及提供条件。
人工智能时代下的教育范文2
关键词：人工智能；会计行业；影响
一、研究背景及意义
在刚刚过去的2016年，围棋领域的“人机大战”掀起一股人工智能的浪潮，以“阿尔法狗”为代表的人工智能战胜了韩国的围棋高手李世石，由此人工智能的发展引人深思。很多人会觉得人工智能是一个很遥远的事情，始终抱以一种怀疑的态度去看待人工智能。其实不然，人工智能从上世纪40年展至今，且不说现在家家都在使用，但是在我们的生活中至少是随处可见的，比如，计算机行业、银行业、会计业等都在使用的智能处理系统，而且范围越来越广，技术越来越具有深度。在传统的会计行业中，会计核算工作从凭证到报表都是由人工来完成的，但是现如今财务会计中的大部分工作都可以由财务软件来完成，大大的解放了会计中的人力。也是在去年的3月份，著名的会计师事务所德勤对外宣布将人工智能引入会计行业，这一宣布也是几家欢喜几家愁。虽然人工智能让会计实务变得更加便捷、精准，但是传统会计行业中那些被人工智能替代的手工记账人员将何去何从？笔者从一个会计人的角度对人工智能时代下的会计行业进行探讨，目的是明晰人工智能对会计行业的影响，以及传统的会计人员如何应对人工智能时代的到来。
二、我国人工智能在会计行业的应用现状和展望
(一)我国人工智能在会计行业的应用现状会计行业主要涉及的是企事业单位、政府机构和会计师事务所，这三大类是有会计核算系统的主要主体。就我国来说，很多涉及会计工作主体对于人工智能的应用仅限于会计系统，而且在会计系统中一些类似于审核、判断等主观行为还是要财务人员手工进行操作。目前市场上已经存在各种可以满足不同类型组织结构会计主体业务需求的会计软件，可以说应用已经十分广泛了。但是就会计师事务所来说，作为主要业务之一的审计业务在人工智能方面应用的稍微较少，因为对于上市公司审计业务而言，需要填制大量的审计工作底稿，包括电子版和纸质版，这些数据的录入目前还是依赖于手工。
(二)对人工智能在会计行业中应用的展望任何一位会计人都清楚地知道，会计行业是一种具有严瑾性、及时性的行业，并且会计工作程序多，处理起来比较繁杂。所以对于会计人员来说加班是家常便饭，从某种程度上来说，会计人员也希望有一天能有人工智能来替代这繁琐而枯燥的工作。目前已经应用的人工智能解决了一些基本的操作，比如凭证和报表的生成等等，但是还远远不能满足目前会计主体多样性的需求。比如人力资源会计，就需要一个适合企业特点的模型来对企业的人力资源进行计量和报告，此模型可以对企业的人力资源进行大数据的分析，从而可以合理的进行人力资源管理，这也是有效降低成本的途径之一。这样的需求在管理会计，环境会计等众多会计的分支中都是需要的，因为现在会计的职能越来越倾向于决策，决策过程中就需要会计提供相应的资料，这些资料通过会计的手工计算和分析往往难以获取，如果人工职能可以进一步运用科学知识来解决这个难题就再好不过了。
三、人工智能对会计行业的影响
(一)提高了会计信息的及时性和精准性不管是企事业单位还是政府机构或者会计师事务所，在运用会计软件之后，一方面对于当日发生的各项经济业务都能及时的进行处理。因为会计人员的只需要登录系统进行相关事务的选择或者审核就可以了，期末系统会根据已经有的数据自动生成相关报表，相比较传统会计的手工填制凭证和编制报表要及时得多。另一方面，在传统的会计业务处理时，会计员手误记错账是常有的事，虽说现在的财务系统也需要手工录入一些数据，但是当录入出错时系统给予提示，所以这种情况下，大大降低了数据出错的概率，即提高了会计信息的准确性。
(二)一定程度上抑制了财务信息造假在提高准确性和及时性的基础上，人工智能在会计行业中的应用还可以相对防止财务信息造假。在特定的会计核算系统下，每一位登录系统的人员都会有唯一的账号和密码，以及自己的权限，可以说分工明确，相比较传统的会计核算中岗位相容现象十分严重，尤其是在中小企业里，人工智能的应用对于职能清晰划分有助于遏制信息的人为造假。但也不是说人工智能可以杜绝财务造假，因为尽管大部分工作在系统中完成，每个人只能进行自己职能范围内的操作，但是系统终归还是由人来控制的，还无法应对管理层凌驾于会计人员之上的内部操纵现象。
(三)会计行业中传统岗位需求减少随着人工智能在会计行业的应用领域越来越广，传统会计岗位就不需要那么的职员了，这是显而易见的变化。会计电算化早在上世纪八十年代就在我国有所发展和普及，发展至今，已经商品化，为各种会计主体所使用，使得原本那些简单的会计记录和核算工作被人工智能所取代，相应的，这些岗位上的会计人员也就不再需要。
(四)会计信息安全性受到威胁目前应用广泛的各种电算化核算系统，都是以电子形式对会计主体的各种财务数据进行保存，电子存储的数据保存形式有很多优点，比如保存方便，数据容量大，便于查找和使用等。另一方面，现在的系统如果防护措施不到位很容易被黑客攻击，同时目前网络的安全性也大大降低，信息在网络传输过程中可能会被拦截，所以企业的财务信息就会被泄露出去，严重的话，还会造成重大商业秘密的外泄，给企业带来损失。
四、会计人员如何应对人工智能的“入侵”
(一)学习会计电算化处理，跟上人工智能的步伐作为一名会计人员，如果在智能时代还停留在传统会计处理方法上，那只能被时代所淘汰，这个社会本来就是优胜劣汰，新的技术方法已经产生，你没掌握那你就是被打败的那个，至少要跟上时代的步伐。国家目前对于会计人员有接受继续教育的要求，会计人员可以借助这一平台学习当前的人工智能在会计领域的应用，也可以自主的学习会计电算化的相关应用。
(二)由简单的财务会计向综合型会计人才转变虽然人工智能时代减少传统会计岗位的需求，但是随着国家近几年来对于管理会计的发展的鼓励，各会计主体尤其是企业对于管理会计的需求增加，而目前管理会计的工作是人工智能无法完成的，因为这其中涉及大量的职业判断以及包括审计业务里也是含有很多的会计估计。所以会计人员应该在人工智能时代努力学习会计其他方面的知识，比如管理会计和审计业务的内容等，掌握多方面知识，使自己成为一名复合型会计人才。
(三)以积极的视角来看待人工智能现实中有很多会计从业人员狭隘的认为人工智能可以取代他们，甚至完成他们完成不了的工作，于是乎就开始说会计行业没有前景，进行转行，而不去想着提升自己的执业能力。从以上的分析可以看出，这种消极的观点是不对的，不仅不利于会计人员自身的发展，也不利于整个会计行业的发展。五、结论总的来说，人工智能日益蓬勃的发展固然是好事，应该把此作为提升自我的动力，而不是避而远之。就会计行业而言，由于其中涉及的大量会计判断和会计估计，以及管理会计越来越突出的地位等多种客观因素的存在，所以不需要抱以一种人工智能摧残了工作岗位的态度来考量，大可不必担心会计人员的工作会被人工智能所取代，这是我们必须明确的一点。转变自己传统的职业发展观，向复合型人才转变才是硬道理。
参考文献：
[1]祝姗.人工智能与会计人员[J].财税研究，2016(15).
[2]张威.人工智能对会计行业人力资源的影响[J].财会学习，2016(13).
人工智能时代下的教育范文3
关键词：大数据 数据挖掘 挖掘技术
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）05-0000-00
1数据挖掘与数据挖掘技术的方法分析
“数据海量、信息缺乏”是相当多企业在数据大集中之后面临的尴尬问题，由此而诞生的数据挖掘技术其实就是用以处理这一尴尬问题的技术。数据挖掘实际上是相对比较新型的一门学科，在几十年的发展过程中，已经不可同日而语。其实数据挖掘技术的本质就是人工智能技术，而数据挖掘技术的利用相对应的就是指人工智能技术的开发与应用，也就是说数据挖掘其实是依赖技术的提升来实现数据的整体创新的技术，所以，整个数据挖掘技术实际上是非常具有信息价值的，它能够帮助决策者更快的得到重要信息并作出决策，提高效率和准确率，是非常重要的知识凭证，能够在一定程度上提高当下企业的整体竞争力。
数据挖掘技术的核心就是分析，通过分析方法的不同来解决不同类别的问题，以实现数据挖掘的潜在内容。简单来说就是对症下药以保证药到病除。
1.1聚类分析法
简单来说聚类分析就是通过将数据对象进行聚类分组，然后形成板块，将毫无逻辑的数据变成了有联系性的分组数据，然后从其中获取具有一定价值的数据内容进行进一步的利用。由于这种分析方法不能够较好的就数据类别、属性进行分类，所以聚类分析法一般都运用在心理学、统计学、数据识别等方面。
1.2人工神经网络
人工神经网络是通过大批量的数据进行分析，而这种数据分析方式本身是建立在一定的数据模型基础上的，因此通常都可以随时根据数据需求进行分类，所以人工神经网络也是当下数据挖掘技术中最常用的一种数据分析方式之一。
1.3关联性分析法
有时数据本身存在一定的隐蔽性使得很难通过普通的数据分析法进行数据挖掘和利用，这就需要通过关联性分析法完成对于数据信息的关联性识别，来帮助人力完成对于数据分辨的任务，这种数据分析方法通常是带着某种目的性进行的，因此比较适用于对数据精准度相对较高的信息管理工作。
1.4特征性数据分析法
网络数据随着信息时代的到来变成了数据爆炸式，其数据资源十分广泛并且得到了一定的普及，如何就网络爆炸式数据进行关于特性的分类就成为了当下数据整理分类的主要内容。在上文中提到的人工神经网络数据分析也属于这其中的一种，此外还有很多方法都是通过计算机来进行虚拟数据的分类，寻找数据之间存在的普遍规律性完成数据的特性分析从而进行进一步分类。
2大数据时代下数据挖掘技术的具体应用
数据挖掘技术的具体流程就是先通过对于海量数据的保存，然后就已有数据中进行分析、整理、选择、转换等，数据的准备工作是数据挖掘技术的前提，也是决定数据挖掘技术效率及质量的主要因素。在完成数据准备工作后进一步对数据进行挖掘，然后对数据进行评估，最后实现运用。因此，数据挖掘能够运用到很多方面。
2.1市场营销领域
市场营销其实就是数据挖掘技术最早运用的领域，通常根据客户的具体需求，进行客户分析，将不同的消费习惯和消费特点的客户进行简单的分类管理，以此来保证商品能够顺利销售，并提高个人销售的成功率和业绩。而销售的范围也从最初的超市购物扩展到了包括保险、银行、电信等各个方面。
2.2科学研究领域
科学研究与实验测试等都需要对数据进行关系分析为进一步的实验和总结失败做准备，而实验测试和科学研究产生的数据往往是巨大的，因此数据挖掘技术在科学研究领域也得以广泛运用。通常都是通过科学研究内容选择数据挖掘技术分析法进行计算来找到数据中存在的规律，实现数据挖掘的部分价值――科学知识的分析与运用。
2.3电信业领域
随着信息化时代的到来，电信产业也飞速发展起来，到目前为止，电信产业已经形成了一个巨大的网络信息载体，如何将其中信息数据进行整合就成为电信产业发展过程中的重要问题。而数据挖掘技术的运用则在一定程度上解决了这一问题，大量的数据通过数据挖掘技术得到了有效分类，并在这个过程中通过运算得出数据之间的关联性，运用规律进一步进行数据分类。
2.4教育教学领域
教学评价、教学资源、学生个人基本信息等组成了教育教学领域的数据库，利用数据挖掘技术来实现教学资源的优化配置，对学生的个人信息整理归档，从而保证教育教学领域中数据整理的良好运作。
3结语
综上所述，数据挖掘技术对于当今社会的发展有着不可替代的作用，而如何改善当下数据挖掘技术中存在的问题，进一步提高数据挖掘技术的质量和效率就成为了数据挖掘技术进步的方向。本文通过对于数据挖掘与数据挖掘技术的方法分析和大数据时代下数据挖掘技术的具体应用两个方面对于数据挖掘技术进行了简要的阐述和分析，相信在未来伴随着科学技术的进一步发展，数据挖掘技术也将更加强大。
参考文献
[1]程军锋.Web数据挖掘研究[J].重庆三峡学院学报，2013（03）.
人工智能时代下的教育范文4
关键词：数字 信息化时代 计算机技术
中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2015）11-0000-00
在经济全球化发展进程中，数字与信息时代下形成与计算机相互结合，促成了科技的发展变化，信息化进程中，对信息技术的应用，科技创新方面起到了举足轻重的作用。在中国的数字信息时代下，让计算机应用面向大众化、精英化，逐步发展相关的软件及电子产品等，在计算出为基础导向作用下，以信息化推进社会经济、文化、教育等领域的发展壮大，在信息化进程中以计算机为核心的信息发展道路中进行实践活动，实现创造性价值。
1 数字与信息化时展背景
（1）数字与信息化时代，则是以计算机为依托的，数字信息为导向的综合技术的运用，通过实践活动及人们的关注度提高，在一定程度上促进数字化发展，便于提供信息，服务生活。（2）在数字与信息化快速发展中，促成计算机发展与应用，在计算机普及的领域越来越广泛的同时，数字时代也展开工作进程，以信息的大量流入，不断冲击着人们对事物的全面、及时的认识，从中提升生活和工作的质量[1]。（3）在信息化时代背景下，逐步形成了以技术的不断推广、创新、升级过程，并在技术类型方面，以改变传统的技术模式，走各领域逐步发展的实践过程，在应用领域的不断扩展，运用效果的不断增大，也更容易服务于人们的生活。
2 数字与信息化下的计算机技术发展
（1）计算机技术的发展。第一阶段：以技术脑力劳作为主的形式，最早源自于美国及亚洲科学家的运行阶段，当时，计算机产业实际操作能力较弱，计算机反应速度慢，但起到了重要的历史开启计算机的价值[2]；第二阶段，是在人脑活动为灵感的晶体管的研发；第三个阶段则是不断集成的电路完成的时空的扩大与改进过程；第四阶段，是以集成电路为主要的成功研制；后期一个阶段，是以减少资金为目的的将集成电路大中型的拓展开来的过程，更好更快的为人们多用、（2）发展情况。在计算机发展及运作过程中，人们对于其成本、速度及更多的是计算机产品性能要求上也不断的提高，通过相关计算机从业研究人员的不断探索，实现了计算机更多方面的考虑[3]。（3）发展方向。在面对计算机逐步发展的社会需求方面，进行机构化和空间扩展化的改变迫在眉睫，首先，以实现智能化改变中进行结构化的发展创新，减少人员及物料成本为辅，实现兼容模式构造与升级。在空间扩展化方面，则以全方面、多角度的进行计算机空间结构的开拓过程，在以增强其优势特点基础上，提高其性价比，减少脑力劳作为改建点，实现更多领域及行业的实践应用价值。
3 计算机技术的应用实践
随着越来越多的计算机产品的产生并应用于实际生活和工作。其中以技术为展开的应用产品有：
（1）采用多媒体计算机系统。多媒体计算机集可视、可图的信息展开，并附加于图片进行的系统结构，在人们日常生活中常见，比如手机、电脑等通讯工具运用上，在电视、电台的进行可听、可视的广播；因此，在多媒体计算机系统的发展中，让大众化走向前端，用大众体验促成更多领域、更广影响和作用，以学校的教师多媒体授课为主，同时还有音乐广播、影视戏剧等。（2）个人数字处理技术的应用。在以数据为基础组合单位的计算机系统中，形成以计算机的各组织部件的更新创造，以CPU[4]、操作系统等构成的软件与硬件，不断突破技术难关，实现科技创造，以智能化为主的大众应用，如智能电话、智能手机等产品的研发与人工智能的应用创新产物。（3）半导体技术的应用。结合集成系统应用，形成体积小、节约成本等条件下，形成以集成度为指标的大型的集成产品的问世，以高科技为指示，半导体等技术运用，结合软件的不断开发，符合人们的信息数据等的需求，硬件的更新与开发，促成技术创造。（4）可移动式计算机的技术革新发展，通过储备大量的信息资源，以微型化为技术创新，运用电路集成，并进行智能化的操作界面设计，完成可移动的计算机，对于人们生活工作来说，是便捷的对可移动性能的集成转化。（5）表面封装技术在集成电路[5]过程中形成大众需求的结合，将电子元件体积与存储功能有效整合，对封装性能中的“通孔”之间的长短距离，进行有效的革新。这些集成的计算机技术，在实际的大众应用上是表面封装技术的数据与信息的整合封装。（6）运用数据库系统进行计算机技术的集成，并进行光盘等记录及技术的更新，实现了精准的定位、运用查询等功能设置，方便于人们得到信息，并有效利用计算机技术资源。（7）在计算机发展中以巨型计算机的产生及共享储备器等计算机的处理器更新，在并行处理实现有效的资源整合与储备。（8）以实现光盘记录功能，根据资源的在储备调取作用下，引导更为便捷的特点，以实现便捷式、简约的计算机拓展功能，从体量方面进行全面的升级改造，将所存储的内容及大小不断更新与跟踪完成，以改善外观，进行相关的技术创造。（9）采用磁盘记录可实现兼容模式，使系统有效升级，数据所依存空间及技术得以革新。
4 结语
重大的实践成果，数字与信息集成的计算机技术的应用，在不同的行业领域中，发展创造出不同的技术应用产品，在整体的计算机技术推动创造与技术的革新，以科学严谨的态度，对计算机技术不断的创新开拓精神的实践活动将进一步推动社会的的发展进步。
参考文献
[1] 胡珍菊.数字与信息化时代下完善电信从业人员职后计算机技术素质教育的分析[J].才智，2014（35）：63-77.
[2] 张毅.数字与信息化时代下的计算机技术发展及运用[J].科技风，2014（15）：47-56.
人工智能时代下的教育范文5
关键词：大数据；百度；网络招聘
中D分类号：F24 文献标识码：A
收录日期：2017年2月22日
一、引言
智能互联网飞速发展并通过一系列的技术改革，不断推动着国家各个行业进行政策调整、资源共享、产业升级与信息化创新。出于国家战略的考虑，政府规划明确建设国家大数据池具有重要意义，通过海量数据支持和算法优化后的大型计算能力，以满足企业、社会、教育不同领域对数据中心应用的需求。
大数据是一个数据的集合，涵盖所有数据类型与混杂的真实数据全体，不能被已有工具进行提取、存储、共享等操作。在处理信息能力与技术不断提高的过程中，基于大数定理（在试验不变的条件下，重复试验多次，随机结果近似必然），人们对增速惊人、时效性较短的海量数据进行整合优化与决策分析，进而预测现象与行为的发生，提供个性化的精细推荐与服务。基于理性决策有限性的特点，数据规模的庞大，无疑扩大了人们进行理性判断的基础，但是这并不意味着自动化管理和智能化。大数据为人们从更全面的角度理解不同现象和行为之间的相关关系（一个数值增强，另一个也随之变化的数理关系），提高正确决策的可能性。
在不同的领域，大数据技术的使用将人员、岗位、资源进行数据专业化的处理，增加了管理的智能化和量化，实现了后加工的增值效应。进一步的，大数据帮助政府提高国民治理能力、构建民生服务体系、惠及社会保障和就业体系、激发教育培训和人才配置、优化收入分配和创新创业机制方面都具有实践意义。目前，大数据的研究和应用主要集中于营销活动中消费者的行为和偏好研究，而在人力资源管理领域，并未明确应用于招聘方面。然而，网络招聘近年来早已凭借其范围广、信息量大、时效性高、流程简单而效果显著，成为企业招聘的核心方式。互联网发展进入新阶段以及大数据带来的管理路线与招聘思维不断变化的需求，探索互联网企业本身的招聘面临的巨大挑战和机遇具有现实意义。在人本管理思路下，针对互联网这一大环境从量变到质变的转化，审视网络招聘和企业的业务模式将要经历的变革，亦有理论意义。
百度作为中国互联网企业的巨擘之一，以丰富的数据资源与最前沿的黑科技不断影响着整个行业的发展。本文基于大数据背景对百度人才招聘现状进行评价，希望为企业吸纳、维系和激励人才提供制度保障并针对性地提出解决方案和对策建议，并以此为出发点积极推动其他互联网企业商业模式的创新以适应大环境的变化。
二、大数据时代互联网发展现状
（一）大数据应用对人力资源管理的影响。大数据对于人力资源管理的应用和影响体现在四个方面：第一，人力资源管理活动中人们工作思维方式的转变。基于海量数据的收集和分析，HR部门在引入大数据的技术同时，将要不断学习分析数据背后人员信息、岗位资源、架构调整动态等内容的潜在意义，推动企业管理新思维的不断深化和日益多元化的态势；第二，人力资源管理信息工具和数学算法的使用。例如，谷歌公司根据相关数据处理工具对员工的离职倾向和工作计划进行个性化的模型测算，从而预测员工的离职动向与职业发展途径，针对性地提出人员管理解决方案；第三，从企业人才孵化模式角度来看，大数据通过分析企业当前组织架构、业务需求和管理层级设计来优化企业人才发展模式与内部培育方案；第四，从个人与工作环境方面而言，大数据能够模拟最利于员工工作的环境，分析得到有利于员工健康和减少自我资源耗竭的工作安排，满足精细化的人员需求。
随着相关研究的增多，人力资源管理在大数据背景下呈现的趋势主要包括三点：首先，更加量化的标准将被应用于人力资源管理选人、育人、用人和留人的各个环节，包括招聘、培训选拔、人才测评、绩效考核、薪资制定、晋升规划等方面，精准处理、分析、记录；其次，结合互联网、大数据、云计算、人工智能等一系列技术背景，布局结构化与非结构化的广泛数据接口，产出大量的交互数据，从中分析得到更多的全行业适用规律，打破原有的企业边界，推动全球化的信息平台共享与人员管理；最后，人力资源管理将更好地与心理学、神经学、临床医学等结合应用，实现跨学科的合作与升级。
（二）大数据应用对互联网招聘的影响。网络招聘是基于数据搜集与计算、信息平台技术和云储备技术的迅猛发展，通过互联网平台实现人才和岗位匹配，满足求职者和招聘对象需求的过程。作为人力资源管理关键环节之一，招聘流程包括岗位需求分析与确认、人员招募、人员甄选和人员评估。传统的招聘渠道以传统媒介广告、校园招聘和招聘会等方式为主。网络招聘在传统招聘基础上，一方面借助互联网优势对候选人行为的用户画像进行大数据分析，多方面收集与综合评估候选人的专业技能、个人特质、价值观等信息进行岗位匹配；另一方面覆盖传统SNS平台、移动端APP、论坛网站与企业内部信息系统进行招聘活动，从而更好地满足招聘市场多元化需求。
中国互联网行业的网络招聘活动有三个特点：第一，金字塔式的不同梯度互联网企业呈现出不同的招聘方式和渠道，人才需求与管理模式也各有不同；第二，互联网行业业务线调整和变动频率高，人才管理成本较高，网络招聘活动的对象又具有较高识别度和特殊技能，因此如何通过内部和外部渠道为企业输入是管理者极为关注的内容；第三，与行业性质相关的是，互联网行业知识更新速度快，人才流动性大，人才竞争极为激烈，对招聘活动提出了更高的要求。
三、百度招聘应用分析
百度作为国内互联网企业的巨头之一，在人工智能、云计算和大数据方面优势显著。百度不断优化算法分析与信息平台，运用大数据带来的搜索服务技术、“多模互动”技术与“实体搜索”技术等，秉持分享与开放的理念，快速将有效数据转化为能够帮助消费者实现展现形式。从互联网招聘角度来看，百度在招聘理念、人才信息平台搭建、招聘标准及评估方面都体现了大数据在人力资源管理领域的应用。
（一）招聘理念。百度人才管理的信息化建设经历了三个时期，目前处于依靠大数据推动战略发展和业务落地的3.0时代，强调价值匹配和因人设岗。招聘需求在企业不同发展阶段，会伴随着战略转变和业务调整而发生动态波动。但是人才的积累是一个持续输出的过程，因此大数据在人才管理系统上的应用帮助企业实现候选人的实时录入，并且随着“机器学习”的发展，自动分析岗位需求进行人才精确匹配，转变过去被动的招聘理念，强调出于人才考虑的主动岗位设计路径。
（二）招聘信息平台建模。在人才管理方面，百度构建了“百度人才智库”（TIC），基于所有在百度工作过的10万内部员工信息样本，以及其他海外员工资料，在一年时间内构建了覆盖不同业务场景和事业群的第一套国内人才智能化管理方案。目前，百度的招聘立足在wintalent招聘系统，通过职位管理、候选人管理和人才库管理三部分实现从岗位需求分析、职位、简历搜寻与筛选、简历上传与入库、候选人面试安排、线上评估反馈、入职信息提交等一系列的招聘过程。
那么，为保证上述线上招聘活动的顺利开展，人才管理系统主要通过三个方面进行平台搭建。第一，多渠道数据收集和整合，包括候选人的简历、照片、附件、前期沟通与面试评估反馈信息等非结构化数据；第二，数据的分析。针对候选人工作特质与应聘的岗位直接的相关关系，智能化匹配出多维度的评估人才标准，包括技术深度或广度、项目经验、管理经验、领导力、文化适应度等。针对整体数据集合，通过区分人才管理、运营模式、文化活力、舆情掌握等进行多维度的数据建设；第三，通过分析形成候选人的画像、人才报告、企业人才图谱，从而为“机器学习”提供智能化资源，帮助管理者进行能力评审和决策。
（三）招聘人才标准。百度在招聘方面主要有三个衡量标准：最好的人、最大的空间和最后的结果。这几个标准因此对应着人才的专业技能和文化价值观、工作环境、晋升路径和项目推进、项目成果。在进行智能化和自动化数据分析与人才推荐的过程中，需要采用数据决策，减少主观判断的干预。同时，大数据的运用将大模糊企业边界，因此在进行人才标准判断的过程中需要在未来加入行业信息的影响因素，从而确定员工的最佳生产力。
四、结论
大数据的广泛应用对各个领域的发展有着不可逆的推动力。企业需要明确人工智能、云计算和大数据的未来互联网发展趋势，并保持对数据分析、建模的敏感性。在技术层面，跟进人机交互等技术，满足个体的个性化的需求。百度早已开放大数据平台，通过云、百度大脑和数据工厂对数据核心处理等能力分享给各个行业，并最近获得国家审批建立“深度学习技术及应用国家工程实验室”。从人才管理层面，大数据的应用能够帮助人力资源管理进行人岗智能化匹配和数据化分析估算，有利于管理者进行科学管理与行为预测；但另一方面，对数据的过分依赖同样不可取，最终的应用决策仍需要人为直觉与经验的帮助，缺一不可。未来的研究需要注意大数据应用与员工工作满意度、工作积极性之间的关系，以期进一步完善企业管理体系理论，并在实践中加以运用。
主要参考文献：
[1]芮绍炜.百度大数据的应用分析[J].企业管理，2015.2.
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人工智能时代下的教育范文6
关键词：大学图书馆空间设计智能化
大学图书馆是师生自主学习的最佳场所，其重要作用自然不言而喻。以前的校园图书馆就只是一个单纯坐着看书的地方，空间布局单调，功能比较单一，不受师生的欢迎。但随着时代的发展，学校教育越来越多元化，师生对学习环境的要求也越来越高。这就要求大学图书馆作为学术性的图书馆，会由自习为主的单独学习模式向融入小组式的研讨交流模式转变，图书馆阅览空间需要承载起互动、交流的职能，而不局限于自习和阅读。并且随着大学图书馆的开放化进程，来馆人群复杂化，新的阅览空间必须在同一空间内满足更多的功能需求，成为一个复合型的空间。另一方面随着科学技术的不断发展，人工智能渐渐走进了人们的工作和生活。高校作为智力密集的场所更应紧随时代的发展，引入智能化科技设施，从而完善读者的使用体验。
一、大学图书馆的空间设计
随着学习的深入，广大师生们需要很多场景各异的学习空间。比如，个人的、小组的；比如，安静的、互动的；比如，开放的、封闭的……以适应日趋多样化、个性化的学习要求。在这样的趋势下，校园图书馆的革新就显得至关重要。
新时代校园图书馆的设计，要融入现代元素，要考虑学生的具体需求，还要与生态环境相适应。具体来讲，有3点需要注意：
1.与时俱进拥抱新科技
新时代的校园图书馆，少不了多媒体教室的存在。多媒体教室所带来的便利，是普通教室所无法比拟的。多媒体教室为广大师生提供多种音视频学习资料，包括教学课件、专题讲座等等。这些学习资料，资源量大、涵盖领域广泛，不仅为广大师生提供获取学习资源的新途径，而且也丰富了广大师生的业余文化生活。
2.考虑年龄段贴合大学生心理需求
大学图书馆不同于中学、小学图书馆，要充分考虑到大学生的自身需求。高校图书馆在注重与社会接轨的同时，更要注重格调、文化沉淀的营造，以体现高校学府的态度与品质。打造有趣、有料、有温度的新型阅读空间，盘活现有空间活力，将能更好地提升图书馆的存在感和价值感，以满足师生对新型阅读空间的渴求。譬如大学生大多都是异地求学，整体设计风格可以比较温馨，给人带来家一般的感觉，令人觉得赏心悦目、舒心惬意。学生在这样的氛围里阅读、学习，容易产生沉浸感，效率更高。
3.融合多元元素模糊室内与室外界限
单调、沉闷、功能单一的传统阅读空间的重塑，可以焕发图书馆空间的生命力。图书馆致力于为师生带来更好的阅读体验，要使该空间更具活力和乐趣，能让读者乐此不疲。图书馆在舒适有趣之余，也要有核心的内涵、主题、内容和调性，致力于为读者创造更好的阅读体验，实现阅读向“悦读”的转变。未来的图书馆应当是一个多元、复合型的空间。除提供阅读功能外，还可提供分享、交流、欣赏、学习等多样的功能，物理空间可以进行多元组合搭配，更具扩展性和灵活性。譬如户外阅读区的设置，让大自然走进了建筑内部。沐浴自然光，坐在窗边品味书香，这样的时光悠闲而美好。
要融入现代元素，匠心设计，敢于创新，让校园图书馆焕发新的活力，更受新时代师生们的欢迎与喜爱。
二、大学图书馆的智能化方向
目前数字网络技术和信息通信技术的广泛应用在图书馆建设中也得到了体现，这些新型科技有助于实现学校对图书馆的管理加强，并且能够更好的深度挖掘出大学图书馆的潜在功能，以此满足智能化建设的需求。促进高校图书馆功能的创新与升级，确保图书馆管理的高效率，满足学校人才培养和学科建设对文献资源和信息服务的需求。在当前的大数据时代背景下，如何基于大数据技术构建智慧图书馆是图书馆转型发展过程中的重点研究内容。
1.大学图书馆智能化的科技背景
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：”数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”大数据也称巨量资料，所涉及到的资料体量需要在短时间内通过信息技术对数据进行分析和处理，挖掘其中的价值。
在构建智慧图书馆的过程中通过大数据技术实现全面感知、立体互联、共享协同，将传统的图书馆空间收纳于智能终端设备中，随时随地为师生提供所需要的信息。让智慧图书馆在发展中更加高效、灵活具有针对性，为师生利用碎片化時间学习提供便捷。
2.大学图书馆智能化的平台建设
智慧图书馆的建设首先要加强网络平台的建设，加快图书馆的信息基础建设才能更好拓展信息化应用。综合运用物联网技术、云计算、传感器等关键技术，将图书馆所承载的知识信息融入图书馆的系统平台中，使师生能够结合自己的实际需要选择相应的信息和内容。具体来讲，要做好以下几个管理系统的构建：
（1）智慧图书馆应用管理系统，以数字资源和配套设备为基础，实现图书馆各项服务功能；
（2）图书管理系统，利用大数据技术围绕图书信息、系统用户、读者数据三个管理维度，实现图书馆服务工作智能化；
（3）图书馆RFID自助借还系统，基于RFID技术对图书文件、书架、管理者和读者进行综合识别，简化借还流程，降低图书盘点工作；
（4）智慧图书馆馆情系统，通过大数据的分析能力与业务编排能力，对图书馆情况进行可视化运营管理；
（5）数字资源系统，把优质的阅读内容融于可互动体验的智能设备中，将知识变成趣味性的科普体验与真实场景下的实践操作；
（6）智慧图书馆电子阅览系统，运用科技化与现代化的人机交互形式，为读者打造沉浸式体验；
（7）图书馆视听休闲互动系统，通过声音、图片、视频、VR等集成模块，让读者通过声、画及视频等形式获取知识。
