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人工智能教育體系范文第1篇

自1956年人工智能概念在達(dá)特茅斯會(huì)議提出以來(lái), 人工智能的發(fā)展超出了人們的想象:1997年, IBM超級(jí)電腦深藍(lán)擊敗國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫;2016年, 由Google旗下的深度學(xué)習(xí)公司Deep Mind開(kāi)發(fā)的人工智能圍棋程序Alpha Go戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍李世石, 這件事轟動(dòng)了全世界[1]。隨后有關(guān)人工智能的熱點(diǎn)應(yīng)用不斷推出, 比如無(wú)人駕駛、智能醫(yī)生、語(yǔ)音與人臉識(shí)別等, 讓我們認(rèn)識(shí)到人工智能的應(yīng)用已與生活息息相關(guān)。在教育領(lǐng)域, 人工智能應(yīng)用也取得了重大突破, 比如2017年高考期間, 機(jī)器人艾達(dá)挑戰(zhàn)高考數(shù)學(xué), 10分鐘就答完, 獲得134分, 激發(fā)了教育領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艿木薮鬅崆? 同時(shí)也引發(fā)了人們對(duì)教育的憂慮與反思[2]。2017年7月國(guó)務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》, 提出人工智能產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力在2030年要達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平。目前世界主要發(fā)達(dá)國(guó)家先后從國(guó)家層面人工智能政策規(guī)劃, 將人工智能作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)變革和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的新動(dòng)力[1]。

1 人工智能定義和發(fā)展階段

人工智能的英文是Artificial Intelligence, 簡(jiǎn)稱AI, 人工智能的內(nèi)容不斷豐富和發(fā)展, 至今還沒(méi)有統(tǒng)一的定義。比較權(quán)威的說(shuō)法認(rèn)為[3]:人工智能是關(guān)于人造物的智能行為, 主要包括知覺(jué)、推理、學(xué)習(xí)、交流和在復(fù)雜環(huán)境中的行為。人工智能的長(zhǎng)期目標(biāo)是發(fā)明出可以像人類一樣或能更好地完成以上行為的機(jī)器, 短期目標(biāo)是理解這種智能行為是否存在于機(jī)器、人類或其他動(dòng)物中, 所以它包含了科學(xué)和工程雙重目標(biāo)。根據(jù)其功能強(qiáng)弱, 人工智能分為三類, 即弱人工智能、強(qiáng)人工智能還有超級(jí)人工智能。人工智能的發(fā)展大體上經(jīng)歷了三個(gè)階段, 第一階段是20世紀(jì)50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命題邏輯、謂詞邏輯等知識(shí)表達(dá)和啟發(fā)式搜索算法為代表;第二階段是20世紀(jì)70~80年代, 提出了專家系統(tǒng), 同時(shí)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法研究發(fā)展迅猛, 伴隨著半導(dǎo)體技術(shù)計(jì)算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐漸開(kāi)始突破;第三階段是自20世紀(jì)末以來(lái), 尤其是2006年開(kāi)始進(jìn)入了大數(shù)據(jù)和自主學(xué)習(xí)的認(rèn)知智能時(shí)代。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展, 人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景也開(kāi)始增多, 特別是深度學(xué)習(xí)算法在語(yǔ)音和視覺(jué)識(shí)別上實(shí)現(xiàn)了巨大的突破[4,5]。人工智能的技術(shù)體系主要分為四個(gè)方面, 即機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別以及人機(jī)交互等。當(dāng)今擊敗世界圍棋冠軍李世石的Alpha GO主要應(yīng)用了機(jī)器學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)算法。

2 人工智能應(yīng)用狀況與反思

2017年, 阿里的無(wú)人超市落地杭州, 進(jìn)店、挑選商品、付款支付一氣呵成, 消費(fèi)者幾乎在完全自主的狀態(tài)下完成購(gòu)物。與此類似, 昆山富士康公司裁員6萬(wàn)名工人, 全用機(jī)器人代替。京東、淘寶引入的智能機(jī)器人替代了原來(lái)的倉(cāng)庫(kù)管理、人工客服等崗位。因此有學(xué)者悲觀地?cái)嘌?在人工智能時(shí)代, 因?yàn)楹芏嗦殬I(yè)崗位或技能將被智能機(jī)器人所代替, 職業(yè)院校畢業(yè)生很有可能面臨畢業(yè)就失業(yè)的窘境。筆者認(rèn)為, 我們不應(yīng)該重蹈歷史上英國(guó)制定的限制汽車推廣使用的《紅旗法案》的悲劇。正是這個(gè)在今天看來(lái)毫無(wú)道理的, 但卻持續(xù)了三十年的法案讓德國(guó)和美國(guó)的汽車工業(yè)完全趕上來(lái), 最終遠(yuǎn)超英國(guó)。人工智能應(yīng)用必將淘汰或替代很多現(xiàn)有就業(yè)崗位, 但同時(shí)又會(huì)創(chuàng)造新的就業(yè)崗位, 這是一個(gè)伴隨著產(chǎn)業(yè)智能升級(jí)的、長(zhǎng)期的艱難過(guò)程, 對(duì)于職業(yè)教育來(lái)說(shuō), 這既是一個(gè)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn), 也是一個(gè)難得的機(jī)遇。

3 人工智能時(shí)代職業(yè)教育的發(fā)展策略

為了更積極地適應(yīng)人工智能時(shí)代, 除了國(guó)家層面的統(tǒng)籌規(guī)劃、科學(xué)指導(dǎo)和政策、經(jīng)費(fèi)支持之外, 建議還要做好以下幾個(gè)方面的發(fā)展規(guī)劃。

3.1 解放思想, 更新理念與制度

中國(guó)工程院院士潘云鶴提出, 人工智能走向2.0階段的真正原因是世界正從原來(lái)由人類社會(huì)與物理空間構(gòu)成的二元空間, 向著由物理空間、人類社會(huì)與信息空間構(gòu)成的新三元空間演變[6]。因此, 職業(yè)教育在教學(xué)和管理過(guò)程中應(yīng)該加入人工智能等相關(guān)理念和技術(shù), 同時(shí)其辦學(xué)定位、人才培養(yǎng)方案、專業(yè)建設(shè)、課程內(nèi)容、考核評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等方面都需要做出相應(yīng)的改進(jìn)。比如當(dāng)前大多數(shù)職業(yè)院校非計(jì)算機(jī)類專業(yè)的課程安排中, 信息技術(shù)類課程課時(shí)偏少, 數(shù)據(jù)處理、編程類或人工智能課程幾乎沒(méi)有, 這樣的安排不利于提升學(xué)生的信息素養(yǎng), 必須做出相應(yīng)的調(diào)整, 同時(shí)適當(dāng)減少將來(lái)可被人工智能應(yīng)用替代的技能課程的課時(shí), 比如電算會(huì)計(jì)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等。

3.2 善用人工智能, 提升教學(xué)與管理

在人工智能背景下, 教師們現(xiàn)有的重復(fù)性工作和大量數(shù)據(jù)積淀的教學(xué)任務(wù), 比如批改作業(yè)或閱卷或課堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教師能騰出更多的時(shí)間, 更充分地關(guān)注學(xué)生的個(gè)性差異, 從而為學(xué)習(xí)者提供更精確的個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù), 教師也能夠及時(shí)調(diào)整教學(xué)方法和手段, 優(yōu)化教學(xué)評(píng)價(jià)方式, 補(bǔ)充教學(xué)資源, 減少備課重復(fù)性工作, 提升教學(xué)效率, 真正地做得因材施教, 同時(shí)學(xué)生們的學(xué)習(xí)方法和方式將不同程度地得到重構(gòu), 基于大數(shù)據(jù)的智能在線學(xué)習(xí)平臺(tái)大量出現(xiàn), 不同的學(xué)校、學(xué)科及專業(yè)課程不再封閉, 學(xué)習(xí)時(shí)時(shí)處處都可以進(jìn)行, 碎片化與個(gè)性化學(xué)習(xí)將日益普遍。教師能完整地跟蹤學(xué)生的整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程, 比如學(xué)生上課是否睡覺(jué)、是否玩手機(jī)、是否在教室里與其他同學(xué)合作學(xué)習(xí)等, 都能夠根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能解析, 有利于更有效、更全面地對(duì)學(xué)生進(jìn)行過(guò)程性評(píng)價(jià)。大部分課程考試將全部自動(dòng)化, 考生資格審查利用人臉識(shí)別、監(jiān)考與閱卷都由智能機(jī)器來(lái)完成。上述人工智能給教學(xué)帶來(lái)的這些變化既需要網(wǎng)絡(luò)硬件設(shè)施和相關(guān)軟件系統(tǒng)來(lái)支撐, 更需要職業(yè)教育的教師們繼續(xù)提升信息技能、深化和加強(qiáng)信息素養(yǎng)。

3.3 深化產(chǎn)教融合、優(yōu)化實(shí)訓(xùn)筑牢就業(yè)

在人工智能時(shí)代, 職業(yè)院校應(yīng)與相關(guān)行業(yè)統(tǒng)籌發(fā)展, 深化產(chǎn)教融合, 拓寬企業(yè)參與的途徑, 深化引企入教改革, 支持引導(dǎo)企業(yè)深度參與職業(yè)院校的教育教學(xué)改革, 多種方式參與學(xué)校專業(yè)規(guī)劃、教材開(kāi)發(fā)、教學(xué)設(shè)計(jì)、課程設(shè)置、實(shí)習(xí)實(shí)訓(xùn), 促進(jìn)企業(yè)需求融入人才培養(yǎng)環(huán)節(jié);鼓勵(lì)以引企駐校、引校進(jìn)企、校企一體等方式吸引優(yōu)勢(shì)企業(yè)與學(xué)校共建共享生產(chǎn)性實(shí)訓(xùn)基地;全面推行現(xiàn)代學(xué)徒制和企業(yè)新型學(xué)徒制, 推動(dòng)學(xué)校就業(yè)與企業(yè)招工無(wú)縫銜接。比如職業(yè)教育將出現(xiàn)新師徒制, 行業(yè)領(lǐng)域的行家里手將通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)以VR或者AR技術(shù)言傳身教的方式, 帶領(lǐng)規(guī)模龐大的徒弟用碎片時(shí)間進(jìn)行學(xué)習(xí)與實(shí)踐。

3.4 完善終身學(xué)習(xí)的職業(yè)教育體系

隨著人工智能應(yīng)用的深入推廣, 職業(yè)院校培養(yǎng)的技能型人才所掌握的技能如果不及時(shí)進(jìn)行充電升級(jí), 中低端的重復(fù)性強(qiáng)的工作將面臨被智能機(jī)器人不同程度進(jìn)行替代的危險(xiǎn)。所以對(duì)于不少技能崗位, 守著一門技術(shù)吃一輩子老本的時(shí)代將一去不復(fù)返。因此, 職業(yè)教育要繼續(xù)完善終身教育體系, 為職業(yè)教育學(xué)生的充電升級(jí)鋪就一條縱深的通道。

3.5 人文教育為道, 智能教育為用

在人工智能的幫助下, 簡(jiǎn)單重復(fù)性的工作將被機(jī)器替代, 人們將從重復(fù)繁瑣的事務(wù)中解脫出來(lái), 轉(zhuǎn)去從事更具有創(chuàng)造性、創(chuàng)新性或者更具有情感類的工作, 這些工作需要人與人之間的合作與溝通, 因此, 職業(yè)教育更需要注重學(xué)生思想道德水平、人文綜合素質(zhì)的培養(yǎng), 這是做人之道, 在此基礎(chǔ)之上激發(fā)學(xué)生們的學(xué)習(xí)主動(dòng)性和創(chuàng)造力, 促進(jìn)跨界思維的形成, 更好地掌握人工智能時(shí)代的相關(guān)職業(yè)崗位知識(shí)和相應(yīng)的智能技能。著名理論物理學(xué)家霍金曾說(shuō):完全人工智能的研發(fā)可能意味著人類的末日。Tesla汽車和Space X公司創(chuàng)始人馬斯克說(shuō):我們必須非常小心人工智能。如果必須預(yù)測(cè)我們面臨的最大現(xiàn)實(shí)威脅, 恐怕就是人工智能了[7]。一群沒(méi)有良好道德水平的, 但掌握了智能技術(shù)或設(shè)備的人們是危險(xiǎn)的, 所以職業(yè)教育應(yīng)該從學(xué)生入學(xué)起就開(kāi)始, 不斷提升學(xué)生的思想道德水平, 熱愛(ài)社會(huì)、熱愛(ài)生活、樂(lè)于助人、與人為善。只有這樣, 人工智能應(yīng)用才能更好地服務(wù)人們、造福社會(huì)。

4 結(jié)論

人工智能正在快速又深刻地改變我們的教學(xué)、生活和工作方式, 也對(duì)職業(yè)教育提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn), 同時(shí)也是一個(gè)巨大的機(jī)遇。職業(yè)教育在面對(duì)人工智能時(shí)代的變革時(shí), 須要從國(guó)家政策、理念與制度、教學(xué)管理、產(chǎn)教融合、終身學(xué)習(xí)等方面做好應(yīng)對(duì), 切實(shí)地把握人文教育之道對(duì)智能教育之用的統(tǒng)領(lǐng)原則, 培養(yǎng)能很好地掌控人工智能技術(shù)和應(yīng)用的人才。

參考文獻(xiàn)

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人工智能教育體系范文第2篇

在大數(shù)據(jù)的“滋養(yǎng)”下，AI在越來(lái)越多的領(lǐng)域更懂人，讓擁有深度學(xué)習(xí)能力、不斷進(jìn)化的AI幫助人類探索學(xué)習(xí)規(guī)律、開(kāi)拓認(rèn)知潛能，已成為人不被機(jī)器淘汰的必要之舉，根據(jù)教育部的規(guī)定，2018年秋季開(kāi)學(xué)后，高中生們將要開(kāi)設(shè)一門新課程：《人工智能》。

互聯(lián)網(wǎng)教育尤其是線上K12培優(yōu)項(xiàng)目一直是投資熱門，直播1對(duì)1模式風(fēng)口過(guò)后，教育圈內(nèi)最火的應(yīng)該是AI項(xiàng)目了。據(jù)億歐智庫(kù)的報(bào)告顯示，2017年人工智能教育融資額度達(dá)42.17億元，其中超80%屬于早期投資項(xiàng)目，這個(gè)賽道有望誕生多個(gè)獨(dú)角獸公司。

筆者發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前布局人工智能的在線教育大體分為三派：

教學(xué)或題庫(kù)測(cè)評(píng)類工具產(chǎn)品，比如作業(yè)盒子等；

培訓(xùn)機(jī)構(gòu)應(yīng)用AI技術(shù)，比如好未來(lái)等；

人工智能教育引擎及平臺(tái)提供商，比如高木學(xué)習(xí)等。

現(xiàn)在擺在AI教育創(chuàng)投從業(yè)者面前的問(wèn)題是：到底以技術(shù)實(shí)力論英雄的AI教育的泡沫有多大？真金不怕火煉的AI教育項(xiàng)目的核心能力在哪里？如何才能落地？ 本文試做解讀。

一、為什么“自適應(yīng)”其實(shí)并非真正的AI？一位投資人朋友曾向我這樣說(shuō)道：“既懂互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)又完全懂本行業(yè)的業(yè)務(wù)的管理型人才不超過(guò)十個(gè)，這是在‘互聯(lián)網(wǎng)+’雙創(chuàng)浪潮中每個(gè)垂直行業(yè)頭部項(xiàng)目就幾家能玩轉(zhuǎn)的原因。”而認(rèn)知和技術(shù)門檻更高的“AI+”情況恐怕會(huì)更加不妙，甚至很多人把“自適應(yīng)”與“AI教育”劃等號(hào)。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)（Adaptive Learning）的鼻祖是美國(guó)的Knewton公司，它通過(guò)評(píng)估不同學(xué)生對(duì)知識(shí)材料掌握度進(jìn)行個(gè)性化推薦，有點(diǎn)類似于今日頭條的興趣引擎。 Knewton在國(guó)內(nèi)的門徒眾多，目前大概有40多家項(xiàng)目宣布發(fā)力做“自適應(yīng)”，比如“乂學(xué)教育”（學(xué)練測(cè)自適應(yīng)）、“學(xué)吧課堂”（題庫(kù)自適應(yīng)）、“英語(yǔ) 流利說(shuō)”（英語(yǔ)口語(yǔ)糾正）、“一起作業(yè)”（家長(zhǎng)、老師在線監(jiān)控）等等。

嘉御基金創(chuàng)始人衛(wèi)哲說(shuō)過(guò)，“90%的人工智能項(xiàng)目都是偽AI”，鑒別的依據(jù)是看項(xiàng)目“算法速度”，如果是代數(shù)級(jí)而不是幾何級(jí)計(jì)算那就不是“真AI”，以此來(lái)考驗(yàn)自適應(yīng)項(xiàng)目，得到的結(jié)論未免讓人失望。

初級(jí)的自適應(yīng)項(xiàng)目是人工預(yù)設(shè)指令或編程規(guī)則推薦，高級(jí)的自適應(yīng)是基于知識(shí)圖譜推薦，即使是高級(jí)的自適應(yīng)項(xiàng)目由于沒(méi)有按照既定的教學(xué)大綱和教學(xué)目標(biāo)有 邏輯地展開(kāi)，在具體知識(shí)學(xué)習(xí)之中并不系統(tǒng)。關(guān)鍵是很多自適應(yīng)項(xiàng)目采集的是各科最優(yōu)秀特級(jí)教師的能力，導(dǎo)致其算法本身是線性的、模擬人學(xué)習(xí)而已。

自適應(yīng)的技術(shù)原理就好比AlphaGo是應(yīng)用了人類最優(yōu)秀圍棋大師的能力而非是完全迥異機(jī)器深度學(xué)習(xí)和自演化模型；自動(dòng)駕駛AI應(yīng)用了某個(gè)人類零誤 差老司機(jī)的感知能力而非是基于全網(wǎng)海量交通大數(shù)據(jù)做運(yùn)算和決策；人工智能醫(yī)生是應(yīng)用了看X片最快最準(zhǔn)的醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)而非是海量數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練；顯然按這樣的路徑 訓(xùn)練出的機(jī)器并非是真正的AI。

“真正擁有充分教學(xué)大數(shù)據(jù)及算法速度的‘AI教師’是能輕松超越擁有30年教齡特級(jí)教師的，并且可以突破人類的知識(shí)局限，對(duì)算法模型進(jìn)行自動(dòng)演化，找到人類從未嘗試過(guò)的策略?！备吣緦W(xué)習(xí)創(chuàng)始人劉瞻這樣描述AI教師。

劉瞻是帝國(guó)理工學(xué)院科班出身，早在2015年開(kāi)啟AI教育創(chuàng)業(yè)，他認(rèn)為判斷真?zhèn)蜛I教育項(xiàng)目具體有三個(gè)考察維度：

（1）自適應(yīng)是基于模擬優(yōu)秀老師的知識(shí)圖譜推薦知識(shí)，而真正的AI教育機(jī)器人則是泡在“教學(xué)實(shí)踐大數(shù)據(jù)”中做深度學(xué)習(xí)。

（2）自適應(yīng)主要用作知識(shí)盲點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)，但無(wú)法分析出知識(shí)體系之間的本質(zhì)聯(lián)系，用AI更重要的任務(wù)是找到行為背后的原因，比如某學(xué)生表面上二次函數(shù)是 薄弱環(huán)節(jié)，既有可能是其對(duì)二次函數(shù)的各細(xì)分知識(shí)點(diǎn)掌握不牢，也有可能是前置知識(shí)點(diǎn)一次函數(shù)、函數(shù)的思想理解不透徹，還有可能是方程求解的問(wèn)題；甚至有可能 是抽象思維或計(jì)算能力的問(wèn)題，AI會(huì)根據(jù)該學(xué)生數(shù)據(jù)和“知識(shí)路徑矩陣”，找到問(wèn)題背后的原因從而匹配出最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑。

（3）人類教師的情感因素能左右學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，AI教師也應(yīng)綜合考慮學(xué)生的自信心與成就感的培育與激發(fā)，從而確保學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程“知”、“情”、“意”的一體化。

二、AI教育的核心：幫助每個(gè)學(xué)生找到“元認(rèn)知能力”AI教育并不會(huì)改變“老師-學(xué)生”的二元結(jié)構(gòu)，甚至人工智能教育還要在師生兩端徹底解決互聯(lián)網(wǎng)教育未完成的兩大難題：

如何幫助學(xué)生找到學(xué)習(xí)方法、提升學(xué)習(xí)效率？在中國(guó)一個(gè)普通中學(xué)生80%的學(xué)習(xí)時(shí)間是低效的。

如何幫助老師對(duì)學(xué)生更高效的“因材施教”？目前在我國(guó)師資資源依然整體短缺并且分布不均，1對(duì)1培優(yōu)成本高、小班普及率低等問(wèn)題依然突出。

AI教育的優(yōu)勢(shì)在于通過(guò)數(shù)據(jù)化形式分析學(xué)生自己都不清楚的“癥結(jié)”，即所謂的“懂我更懂教好我”，同時(shí)AI還能幫助老師實(shí)現(xiàn)教學(xué)效果的穩(wěn)定化和可控化。AI在充分收集和處理教與學(xué)兩端的大數(shù)據(jù)后，還得在具體教學(xué)場(chǎng)景之中個(gè)性化建模，最終實(shí)現(xiàn)“讓學(xué)生更會(huì)學(xué)，讓老師更會(huì)教”，這是人工智能教育的目的。

陶行知先生說(shuō)過(guò)，“教是為了不教”，教育本質(zhì)不是灌輸知識(shí)，而是要啟發(fā)學(xué)生思考并讓學(xué)生掌握自主學(xué)習(xí)的能力。目前很多偽AI學(xué)習(xí)神器只能“授人以 魚(yú)”但并不能“授人以漁”，我國(guó)基礎(chǔ)教育歷來(lái)缺乏方法論課程，只有極少數(shù)有天賦的學(xué)生能自主制定適合自己的學(xué)習(xí)方案，而絕大多數(shù)天資處于平均線的學(xué)生在混 沌中摸索。如果從AI的視角來(lái)看，所謂“天賦”不過(guò)是少數(shù)幸運(yùn)兒自覺(jué)不自覺(jué)的分享了“元認(rèn)知能力”。

當(dāng)人主動(dòng)設(shè)定學(xué)習(xí)計(jì)劃、自我反饋、動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)策略時(shí)，就接近了“元認(rèn)知”，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這種元認(rèn)知能力是能被定量化分析的，AI 教育可以為學(xué)習(xí)者提供關(guān)于反復(fù)激活元認(rèn)知能力的“訓(xùn)練法”。根據(jù)劉瞻的解讀，AI教育的“訓(xùn)練法”就好比給蹣跚學(xué)步的嬰兒安上矯正走姿的“學(xué)步車”，具體 應(yīng)用什么樣“訓(xùn)練模型”則是由AI根據(jù)大數(shù)據(jù)進(jìn)行場(chǎng)景化定制的，有可能是通向?qū)W習(xí)目標(biāo)所需要的“云梯”，有可能是“舟楫”，或者是“拐杖”等等，這些模型 能不斷調(diào)取和強(qiáng)化人的“元認(rèn)知能力”。

盡管市面上90%項(xiàng)目都是著眼于知識(shí)點(diǎn)和解題訓(xùn)練的自適應(yīng)，真正AI教育項(xiàng)目比如高木學(xué)習(xí)的AI不僅包含自適應(yīng)的知識(shí)圖譜大數(shù)據(jù)，而且還能不斷從學(xué) 生的行為數(shù)據(jù)中演化“知識(shí)路徑矩陣”即AI可根據(jù)學(xué)生對(duì)知識(shí)和能力體系的理解定制出個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑。與此同時(shí)，AI讓學(xué)生在對(duì)知識(shí)的理解與記憶過(guò)程中不僅 訓(xùn)練知識(shí)掌握度，還不自覺(jué)地訓(xùn)練了元認(rèn)知能力，這套“個(gè)性化學(xué)習(xí)引擎”其實(shí)是在培養(yǎng)學(xué)生“忘掉所有知識(shí)后”剩下的元認(rèn)知能力，具有普適化的特點(diǎn)。

實(shí)際上，AI教育并不需要局限在某一學(xué)習(xí)階段、某一學(xué)科的知識(shí)體系，完全可以打造一個(gè)跨學(xué)科、跨門類、跨階段使用的“通用知識(shí)學(xué)習(xí)引擎”，也就是說(shuō)，除了應(yīng)用在K12領(lǐng)域外，AI教育還可以應(yīng)用在高等教育階段，甚至在輔導(dǎo)大學(xué)生時(shí)比中小學(xué)生會(huì)更為輕松，無(wú)須綜合考慮學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)力因素等。

反過(guò)來(lái)講，如果市面上的人工智能教育項(xiàng)目只能用于某一單科或只能教K12，就不是基于大數(shù)據(jù)獲取和智能化引擎的“全才”和“通才”，基本可視為基于特定領(lǐng)域?qū)＜铱偨Y(jié)的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則的“偽AI”。

三、為什么AI教育項(xiàng)目落地，to B模式比to C模式更容易跑通？當(dāng)前AI教育項(xiàng)目的商業(yè)化進(jìn)程走向大體分為兩大派：

一派是自建場(chǎng)景的顛覆派，試圖開(kāi)發(fā)新的測(cè)試軟件以抓取學(xué)生的數(shù)據(jù)，甚至引入一些把AR（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)）、MR（混合現(xiàn)實(shí)）等黑科技，其目標(biāo)是以“AI教師”完全取代真人老師教學(xué)，屬于“人機(jī)對(duì)抗”模式，較為典型的是乂學(xué)教育的松鼠AI。

另一派是升級(jí)現(xiàn)行教育體系、不另創(chuàng)場(chǎng)景的改良派，屬于“人機(jī)共教”模式，較為典型的是高木學(xué)習(xí)的AI Tutor。

一般走人機(jī)對(duì)抗模式最終走的是to C模式；而“人機(jī)共教”走的是to B模式。鑒于我國(guó)當(dāng)前AI教育的應(yīng)用場(chǎng)景主要為教學(xué)機(jī)構(gòu)包括全日制學(xué)校與培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，而非一個(gè)個(gè)分散的學(xué)生；只有讓AI去輔助老師備課、上課，嵌入到學(xué)生作 業(yè)和訓(xùn)練，幫助學(xué)生提分和學(xué)校提升升學(xué)率，才能幫助AI更快落地并且找到盈利模式。

從“全日制學(xué)?！睉?yīng)用AI的實(shí)踐上看， AI能讓老師“心中有數(shù)（據(jù)）”，提升教學(xué)的針對(duì)性，AI教師實(shí)際上相當(dāng)于真人老師的“智能助教”，可以減輕老師50%的工作負(fù)荷量，比如AI幫老師批改 作業(yè)，把數(shù)據(jù)分析的可視化呈現(xiàn)出來(lái)幫助老師定制教研方案。因此，在市場(chǎng)推廣過(guò)程中，AI教育項(xiàng)目不需要擔(dān)心基層老師的接受阻力，能讓老師擺脫“汗水老師” 的局面也是基礎(chǔ)教育機(jī)構(gòu)所希望看到的。

由于全日制學(xué)校獲取的大數(shù)據(jù)比培訓(xùn)機(jī)構(gòu)更加海量、持續(xù)、高頻，因此高木學(xué)習(xí)更看重AI在全國(guó)全日制學(xué)校場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)價(jià)值，積極在全國(guó)推行城市合伙人制度，并計(jì)劃與地方教育主管部門合作推出全國(guó)教師AI應(yīng)用能力培訓(xùn)公益活動(dòng)。

To B模式中另一大企業(yè)客戶就是體制外的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，他們所面對(duì)的學(xué)生付費(fèi)意愿強(qiáng)、購(gòu)買力相對(duì)旺盛，是AI教育項(xiàng)目獲得穩(wěn)健現(xiàn)金流的必爭(zhēng)之地，那么當(dāng)前培訓(xùn)機(jī)構(gòu)應(yīng)用AI教育項(xiàng)目開(kāi)展“人工智能雙師班”的效果如何呢？

首先，AI教練能保持教學(xué)效果穩(wěn)定化輸出，解決原本老師教學(xué)效果不確定的弊端。

其次，AI 提升了老師的工作效率，突破了培訓(xùn)機(jī)構(gòu)因?yàn)槊麕熛∪鼻伊鲃?dòng)性大限制培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的規(guī)?；l(fā)展的瓶頸。

再次，比如高木學(xué)習(xí)的AI幫助學(xué)生發(fā)掘了“元認(rèn)知能力”增強(qiáng)學(xué)習(xí)信心、提分效果明顯，幫助合作培訓(xùn)機(jī)構(gòu)提升了續(xù)費(fèi)率，為招生帶來(lái)便捷。

人工智能教育體系范文第3篇

美國(guó)麻省大學(xué)(University of Massachusetts Amherst)阿默斯特校區(qū)(以下簡(jiǎn)稱麻省大學(xué))是馬薩諸塞州立大學(xué)系統(tǒng)五個(gè)校園中的主校園,是美國(guó)知名的研究型大學(xué)。該校創(chuàng)辦于1863年,坐落在美國(guó)東部美麗的新英格蘭地區(qū)。

麻省大學(xué)計(jì)算機(jī)系成立于1964年,其研究生教育也有超過(guò)40年的發(fā)展歷史。由最初的3名教授發(fā)展到現(xiàn)在擁有43名教授,其中包括9名ACM計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(Association for Computing Machinery)院士(Fellow)、4名電子和電氣工程師協(xié)會(huì)(IEEE)院士、5名人工智能學(xué)會(huì)(AAAI)院士和2名美國(guó)科學(xué)促進(jìn)協(xié)會(huì)(AAAS)院士。麻省大學(xué)計(jì)算機(jī)系在人工智能、網(wǎng)絡(luò)與分布式系統(tǒng)、計(jì)算理論等多個(gè)領(lǐng)域的研究處于世界領(lǐng)先水平。作為美國(guó)知名的計(jì)算機(jī)系,麻省大學(xué)計(jì)算機(jī)系的教育理念是“培養(yǎng)下一代能以創(chuàng)新的方法解決真實(shí)世界問(wèn)題的計(jì)算機(jī)科學(xué)家”(cs.umass.edu/grads/msphd-requirements)。在這個(gè)核心思想的指導(dǎo)下,該系非常注重對(duì)博士研究生的培養(yǎng),為了達(dá)到培養(yǎng)學(xué)生具備進(jìn)行原創(chuàng)性科學(xué)研究(Original Research)的能力的教育宗旨,該系制定了一套非常嚴(yán)格的課程計(jì)劃,以培養(yǎng)學(xué)生堅(jiān)實(shí)而廣博的基礎(chǔ)知識(shí)、良好的科學(xué)研究方法和思維習(xí)慣。麻省大學(xué)計(jì)算機(jī)系每年大約會(huì)收到1000份左右來(lái)自世界各國(guó)的優(yōu)秀學(xué)生的申請(qǐng),攻讀其博士學(xué)位,而錄取的人數(shù)一般保持在30名左右。完善和嚴(yán)格的博士研究生培養(yǎng)體系、開(kāi)放而先進(jìn)的教育理念,使麻省大學(xué)計(jì)算機(jī)系成為全美最具有競(jìng)爭(zhēng)力的計(jì)算機(jī)院系之一。

麻省大學(xué)計(jì)算機(jī)系招收兩種形式的博士研究生:碩士/博士連讀研究生和直博研究生。只有在美國(guó)其他大學(xué)獲得相應(yīng)計(jì)算機(jī)碩士學(xué)位,并修完麻省大學(xué)計(jì)算機(jī)系認(rèn)可的相關(guān)課程的學(xué)生,才有資格申請(qǐng)直接攻讀博士學(xué)位;否則,學(xué)生在錄取后必須經(jīng)過(guò)碩士/博士的連續(xù)培養(yǎng)才能獲得博士學(xué)位。

無(wú)論哪種形式,麻省大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士生培養(yǎng)大體分為兩個(gè)階段:博士生資格學(xué)習(xí)階段和博士生研究階段。博士生資格學(xué)習(xí)階段主要是對(duì)學(xué)生進(jìn)行基礎(chǔ)知識(shí)培養(yǎng)和基本研究能力訓(xùn)練。學(xué)生只有在通過(guò)博士資格考試論證,成為正式博士候選(PhD Candidate)人后,才能進(jìn)入下一步的博士論文研究階段學(xué)習(xí)。以下是麻省大學(xué)計(jì)算機(jī)系對(duì)碩士/博士研究生的培養(yǎng)要求:

(1)Actively participate in research under the guidance of an advisor(在導(dǎo)師的指導(dǎo)下,積極參與研究)

(2)Satisfy 6 Core Requirements (完成6門核心課程的要求)

(3)Complete 42 course credits (core courses taken to satisfy core requirements are included)(完成42個(gè)課程學(xué)分,其中包括核心課程的學(xué)分)

(4)Complete a 6-credit MS Project (完成6個(gè)學(xué)分的碩士研究項(xiàng)目)

(5)Graduate with an M.S. Degree(申請(qǐng)獲得碩士學(xué)位)

(6)Pass the Department Qualifying Exam- Portfolio(通過(guò)博士資格考試)

(7)Form a Committee(成立答辯委員會(huì))

(8)Propose a Thesis(提交博士開(kāi)題報(bào)告)

(9)Complete 18 Dissertation Credits (完成18個(gè)學(xué)分博士論文)

(10)Pass the Teaching Assistant Requirement(完成助教的工作要求)

(11)Pass the Residency Requirement (at least 9 credits in back-to-back semesters) (完成連續(xù)兩個(gè)學(xué)期修9個(gè)學(xué)分的要求)

(12)Defend and Submit a Thesis (博士答辯和提交博士論文)

本文將以麻省大學(xué)計(jì)算機(jī)系為例,探討美國(guó)計(jì)算機(jī)專業(yè)博士研究生培養(yǎng)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)――博士研究生課程教育體系的特點(diǎn),以期為提高我國(guó)的計(jì)算機(jī)專業(yè)博士生教育提供借鑒。

2掌握牢固的理論知識(shí)是培養(yǎng)優(yōu)秀博士生的基礎(chǔ)

美國(guó)的計(jì)算機(jī)博士教育非常注重對(duì)學(xué)生基礎(chǔ)理論知識(shí)的培養(yǎng),為了使學(xué)生掌握牢固而廣博的基礎(chǔ)知識(shí),麻省大學(xué)計(jì)算機(jī)系要求每個(gè)碩士/博士研究生必須修完6門博士核心課程,而且成績(jī)必須達(dá)到B+以上。這些核心課程分別屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)的三大領(lǐng)域:理論(Theory)、系統(tǒng)(Systems)和人工智能(Artificial Intelligence),課程設(shè)置具體如下:

(1) 理論核心課:計(jì)算理論(Computation Theory)、高級(jí)算法(Advanced Algorithms)

(2) 系統(tǒng)核心課:有三組課程,分別是:

編譯技術(shù)(Compiler Techniques)、現(xiàn)代計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)(Modern Computer Architecture)

數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)(Database Design and Implementation)、高級(jí)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)(Advanced Computer Networking)、操作系統(tǒng)(Operating Systems)

高級(jí)軟件工程I(Advanced Software Engineering: Synthesis and Development)、高級(jí)軟件工程II(Advanced Software Engineering: Analysis and Evaluation)、程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言(Programming Languages)

(3) 人工智能核心課程:高級(jí)人工智能(Artificial Intelligence)、機(jī)器人學(xué)(Robotics)、信息檢索(Information Retrieval)、不確定環(huán)境下的推理(Reasoning and Acting under Uncertainty)、增強(qiáng)型學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)、機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning: Pattern Classification)

根據(jù)不同的研究方向,學(xué)生可以在六門核心課程的選擇上有所不同,但為了加強(qiáng)理論基礎(chǔ)和掌握知識(shí)的廣度,無(wú)論哪個(gè)研究方向的學(xué)生,都必須修完兩門理論核心課程和一門高級(jí)人工智能課程,同時(shí),再根據(jù)自己的研究方向選修其他三門核心課程。例如,一個(gè)系統(tǒng)方向的博士研究生除了修完以上兩門理論和一門人工智能課程以外,還必須修完來(lái)自于系統(tǒng)方向不同組的三門系統(tǒng)方向的課程;而一個(gè)人工智能方向的博士生則必須修完另外兩門人工智能方向的核心課程和一門系統(tǒng)方向的核心課程。

每門核心課程由教師講授一學(xué)期,其中每星期2次課,每次2小時(shí),3個(gè)學(xué)分。根據(jù)內(nèi)容不同,每門課程一般要安排5～8次書(shū)面作業(yè)、1次期中考試和1次期末考試。其中,對(duì)系統(tǒng)方向的課程來(lái)說(shuō),每個(gè)章節(jié)完成后一般還有一次課程項(xiàng)目設(shè)計(jì)(Course Project),主要要求學(xué)生實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的算法和進(jìn)行性能評(píng)價(jià)。由于核心課程要求高,課程學(xué)習(xí)內(nèi)容多,導(dǎo)師和系里會(huì)建議學(xué)生每學(xué)期選學(xué)不超過(guò)一門的核心課程,所有6門核心課程則在三年內(nèi)完成。如果成績(jī)沒(méi)有達(dá)到B+,麻省大學(xué)計(jì)算機(jī)系允許學(xué)生重修該核心課;但是,如果學(xué)生在規(guī)定的博士資格考試申請(qǐng)時(shí)間前沒(méi)有通過(guò)全部的6門核心課,則不再具備繼續(xù)攻讀博士的資格。

嚴(yán)格的核心課程作業(yè)、考試制度和淘汰制度,不但使學(xué)生牢固掌握了計(jì)算機(jī)科學(xué)各領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí),培養(yǎng)了學(xué)生勤奮刻苦的專研精神,而且極大地豐富了學(xué)生的視野,為學(xué)生進(jìn)入實(shí)際科學(xué)研究打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

3靈活而完善的博士生選修課程體系是培養(yǎng)創(chuàng)新型人才的重要途徑

美國(guó)一流研究型大學(xué)博士生教育的目標(biāo)是培養(yǎng)世界一流的科學(xué)家和拔尖創(chuàng)新型人才,為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo),美國(guó)的博士生教育除了注重培養(yǎng)學(xué)生扎實(shí)和精深的基礎(chǔ)知識(shí)外,還非常注重培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和發(fā)現(xiàn)新問(wèn)題的探索精神及能力。

如果核心課程體系的設(shè)置是培養(yǎng)優(yōu)秀博士生的基礎(chǔ),是向?qū)W生傳授學(xué)科領(lǐng)域的重要基本知識(shí)和原理與技術(shù),是學(xué)生全面掌握計(jì)算機(jī)基本理論與方法的重要途徑,那么,選修課的設(shè)置則是對(duì)學(xué)科基本知識(shí)的補(bǔ)充,是培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)新的知識(shí)和了解并探索前沿研究方向,從而成為創(chuàng)新型人才的重要手段。

麻省大學(xué)計(jì)算機(jī)系的做法是,在博士研究階段,除了要求學(xué)生完成18個(gè)學(xué)分(6門)的核心課程學(xué)習(xí)以外,還要求完成24個(gè)學(xué)分(8門)的非核心課程(或稱為選修課)學(xué)習(xí)。這些選修課大多是關(guān)于本學(xué)科及相關(guān)專業(yè)前沿領(lǐng)域近3～5年的新研究方向、研究方法或新技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容的介紹,一般由教師在每學(xué)期開(kāi)學(xué)前提出新的課程計(jì)劃,學(xué)生則根據(jù)自己的研究興趣和職業(yè)目標(biāo)自由選課。通過(guò)課程的學(xué)習(xí),學(xué)生能在最短的時(shí)間內(nèi)了解本學(xué)科相關(guān)領(lǐng)域的最新研究現(xiàn)狀,更重要的是,在課程的學(xué)習(xí)過(guò)程中,教授會(huì)將許多新出現(xiàn)的問(wèn)題在課堂上和學(xué)生討論,同時(shí),通過(guò)2～3個(gè)課程項(xiàng)目培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立(或合作)解決新問(wèn)題的能力,以及教會(huì)學(xué)生各種探索問(wèn)題的研究方法。

在教學(xué)模式上,可以采用由教授主講的傳統(tǒng)方式,也可以采用以討論為主的方式。以教授為主講的教學(xué)模式在此就不再贅述,以下著重描述以討論為主的選修課教學(xué)模式。

以討論為主的Seminar是美國(guó)計(jì)算機(jī)院系的教授最常用的選修課教學(xué)模式。Seminar的課程設(shè)置沒(méi)有固定模式,但通常有以下幾方面的特點(diǎn)。

第一,課程的選題一般是近年新出現(xiàn)的有代表性的前沿研究課題。

第二,課程內(nèi)容的選擇一般來(lái)自近年來(lái)該領(lǐng)域頂級(jí)國(guó)際會(huì)議的專題論文。

第三,課程內(nèi)容的組織由教師完成。教師在確定題目后,一般會(huì)根據(jù)論文的情況將討論的內(nèi)容分為多個(gè)子專題,每個(gè)子問(wèn)題由3～4篇論文組成。課程的開(kāi)始一般是綜述性的論文或在該領(lǐng)域出現(xiàn)的最早的學(xué)術(shù)論文,其目的是探討該研究方向出現(xiàn)的新的應(yīng)用背景需求和所帶來(lái)的新的挑戰(zhàn)。其后的每個(gè)子專題則將對(duì)具體問(wèn)題和方法進(jìn)行深入探討。

第四,選課的學(xué)生人數(shù)一般在20～30人左右,而且通常是由學(xué)完了核心課程以后的高年級(jí)博士生組成。學(xué)生人數(shù)太少,論文的覆蓋面可能太小;學(xué)生太多,可能導(dǎo)致討論的深度不夠。同時(shí),只有學(xué)完了基本理論后,學(xué)生才有可能具備較深入分析問(wèn)題的能力。在Seminar的學(xué)習(xí)討論中,找到新的研究問(wèn)題也是該課程設(shè)置的重要目的之一。

第五,課堂教學(xué)的模式基本上是教師和學(xué)生互動(dòng)的教學(xué)方式。教師在第一節(jié)課引導(dǎo)學(xué)生對(duì)該領(lǐng)域的基本問(wèn)題有了初步認(rèn)識(shí)后,學(xué)生將對(duì)每篇論文進(jìn)行評(píng)估(Review)、宣講(Presentation)和進(jìn)行課堂討論。每篇論文的宣講時(shí)間是25～30分鐘,課堂討論時(shí)間是10～15分鐘。其中教師將引導(dǎo)學(xué)生對(duì)論文中所研究的問(wèn)題和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行深入討論,學(xué)生參與討論的情況將作為課程考核的重要依據(jù)。

選擇合適的題目并對(duì)教學(xué)討論的內(nèi)容(論文)進(jìn)行篩選和組織對(duì)開(kāi)課教師的要求非常高。為了準(zhǔn)備一門新的Seminar課,教師一般需要預(yù)先通讀該研究方向所有重要國(guó)際會(huì)議的相關(guān)論文,然后根據(jù)不同的研究問(wèn)題對(duì)論文分類,并將其中有代表性的論文提煉出來(lái),作為課程學(xué)習(xí)的論文。在課程項(xiàng)目的設(shè)置上,教師會(huì)事先準(zhǔn)備一些題目,如對(duì)某些算法的實(shí)現(xiàn)、評(píng)估和改進(jìn),實(shí)現(xiàn)原形系統(tǒng)等,同時(shí)也非常鼓勵(lì)學(xué)生在論文討論的過(guò)程中有針對(duì)性地提出自己的見(jiàn)解和新的解決問(wèn)題的方法。

4合理的課程學(xué)習(xí)安排是培養(yǎng)高質(zhì)量博士生的有效保證

美國(guó)的博士教育是以博士生的最終質(zhì)量為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),而不是以年限來(lái)規(guī)定學(xué)生的畢業(yè)時(shí)間。在美國(guó)計(jì)算機(jī)專業(yè),培養(yǎng)一個(gè)碩士/博士生一般需要至少5年時(shí)間。由于強(qiáng)調(diào)博士生專業(yè)知識(shí)學(xué)習(xí)的深度和廣度,在整個(gè)博士學(xué)習(xí)階段,博士生都會(huì)積極參與課程的學(xué)習(xí),并盡可能地將研究項(xiàng)目中的問(wèn)題和課程學(xué)習(xí)聯(lián)系起來(lái),用所學(xué)到的方法或思路來(lái)解決新問(wèn)題。

以麻省大學(xué)計(jì)算機(jī)系為例,雖然學(xué)生的背景不同,但為了在保證質(zhì)量的前提下幫助學(xué)生用最短的時(shí)間順利完成博士課程要求和博士論文要求,系里建議學(xué)生按如表1所示的時(shí)間表安排整個(gè)博士階段的學(xué)習(xí)計(jì)劃。

麻省大學(xué)計(jì)算機(jī)系不但在本系有完善的研究生課程體系,學(xué)生可以根據(jù)自己的研究興趣和職業(yè)規(guī)劃來(lái)自由選課,而且也鼓勵(lì)學(xué)生在其他相關(guān)院系選修本系沒(méi)有開(kāi)設(shè)但對(duì)研究有用的課,如數(shù)學(xué)系或電子工程系的高級(jí)課程?？傊?美國(guó)博士教育的一個(gè)重要特點(diǎn)是強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí),鼓勵(lì)學(xué)生以積極的態(tài)度參與到課程的學(xué)習(xí)中,同時(shí)訓(xùn)練學(xué)生在課程學(xué)習(xí)的過(guò)程中逐步學(xué)會(huì)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和研究問(wèn)題的方法。

5啟示和建議

美國(guó)的博士教育強(qiáng)調(diào)堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)理論知識(shí)、完善的知識(shí)體系和用于探索與創(chuàng)新的研究能力,而這些恰恰是決定博士畢業(yè)生日后發(fā)展?jié)摿Φ年P(guān)鍵。長(zhǎng)期以來(lái),我國(guó)計(jì)算機(jī)博士教育主要是通過(guò)參與科研項(xiàng)目的形式來(lái)對(duì)學(xué)生進(jìn)行培養(yǎng),這種“研究項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)型教育”在我國(guó)恢復(fù)研究生教育的初期起到了很好的推動(dòng)作用,培養(yǎng)了大批科研人才。但隨著教育本質(zhì)的回歸和創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的需要,從總體來(lái)看,我國(guó)的這種單純強(qiáng)調(diào)研究項(xiàng)目的教育模式培養(yǎng)的博士生,質(zhì)量與國(guó)際先進(jìn)水平相比還有一定的差距。由于沒(méi)有嚴(yán)格的博士課程要求和淘汰制度,學(xué)生在學(xué)習(xí)階段往往會(huì)忽略對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí)和對(duì)知識(shí)結(jié)構(gòu)的完善。長(zhǎng)此以往,必然會(huì)影響博士生的研究水平和發(fā)展?jié)摿?最終將會(huì)影響國(guó)家的整體創(chuàng)新能力。

筆者建議,為了使學(xué)生掌握牢固的專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí),同時(shí)培養(yǎng)學(xué)生在某一學(xué)科領(lǐng)域的研究興趣和基本的研究能力,應(yīng)該首先強(qiáng)調(diào)核心課程體系的建設(shè),不論哪個(gè)方向的學(xué)生都必須通過(guò)一定數(shù)量的核心課程的學(xué)習(xí),如算法、分布式操作系統(tǒng)、人工智能等,這些核心課程應(yīng)由教師來(lái)講授;同時(shí),應(yīng)嚴(yán)格課程的考核制度和課程評(píng)價(jià)體系。對(duì)于選修課,由于其主要目的是擴(kuò)展學(xué)生的視野,培養(yǎng)學(xué)生分析問(wèn)題和研究問(wèn)題的能力,所以應(yīng)借鑒國(guó)內(nèi)外Seminar課程的成功經(jīng)驗(yàn),積極有效地激勵(lì)教師和學(xué)生共同上好Seminar課。

博士生教育是一項(xiàng)復(fù)雜而艱巨的系統(tǒng)工程,而其中的課程學(xué)習(xí)是研究生培養(yǎng)中非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié),如何通過(guò)嚴(yán)格的培養(yǎng)機(jī)制和靈活的培養(yǎng)方法,在給學(xué)生傳授基礎(chǔ)知識(shí)的同時(shí)培養(yǎng)學(xué)生分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力;如何將合理的研究生課程體系和研究項(xiàng)目結(jié)合起來(lái),嚴(yán)格博士生培養(yǎng)機(jī)制,完善博士生資格評(píng)估體系,從制度上保障博士研究生的質(zhì)量;以及如何真正教會(huì)學(xué)生探索科學(xué)基本問(wèn)題的方法,培養(yǎng)學(xué)生良好的科研習(xí)慣和勇于開(kāi)拓創(chuàng)新的精神等,是我們?cè)谟?jì)算機(jī)學(xué)科建設(shè)中應(yīng)該進(jìn)一步思考的問(wèn)題。

人工智能教育體系范文第4篇

關(guān)鍵詞:科技檔案;管理工作;實(shí)踐;問(wèn)題

1科技檔案管理工作在實(shí)踐中遇到的問(wèn)題

1．1歸檔記錄不詳細(xì)，檔案管理系統(tǒng)不成熟

雖然歸檔方和相關(guān)負(fù)責(zé)人有完整的檔案接收信息，但卻沒(méi)有對(duì)歸檔后的操作流程進(jìn)行詳細(xì)記錄，相關(guān)問(wèn)題的解決進(jìn)度也無(wú)法詳細(xì)記載。當(dāng)新舊員工交接工作時(shí)，這些歷史遺留問(wèn)題會(huì)因各種特殊原因而得不到及時(shí)處理，拖延時(shí)間較久，會(huì)對(duì)后來(lái)接續(xù)工作的人員在處理相關(guān)問(wèn)題時(shí)產(chǎn)生較大阻力。檔案歸檔會(huì)涉及很多細(xì)致龐雜的工作內(nèi)容，需要檔案管理者花費(fèi)大量精力對(duì)相關(guān)資料的信息進(jìn)行處理。隨著時(shí)間的不斷累計(jì)，檔案數(shù)量會(huì)變得非常龐大，需要記錄的信息會(huì)越來(lái)越多，工作量也隨之增大。當(dāng)前的檔案管理系統(tǒng)在功能設(shè)計(jì)方面還不夠全面，設(shè)計(jì)理念也不夠成熟，會(huì)對(duì)歸檔工作造成很大困擾，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，使管理效率大幅降低。檔案管理在處理特殊情況時(shí)，往往面對(duì)的都是龐大的信息量，在查找與核對(duì)不確定的信息時(shí)無(wú)異于大海撈針。因此，要根據(jù)實(shí)際情況，不斷對(duì)檔案管理系統(tǒng)進(jìn)行完善和升級(jí)，使操作能夠更人性化，信息收集和錄入能夠更加準(zhǔn)確，幫助檔案管理員能夠快速完成檔案管理工作。

1．2檔案管理成本較高，工作環(huán)境較差

檔案的歸檔、調(diào)取和管理等工作都需要消耗大量的人力、財(cái)力，還會(huì)占用大量的存儲(chǔ)空間，落后的檔案管理技術(shù)無(wú)法降低管理成本。實(shí)體檔案數(shù)量多、體積大、質(zhì)量重，在整理、搬運(yùn)和入庫(kù)的過(guò)程中會(huì)耗費(fèi)大量人力，而且大量的檔案堆積還會(huì)擠占檔案管理人員原有的工作空間，會(huì)對(duì)管理人員的身心健康造成不利影響。落后的管理手段對(duì)物質(zhì)資源的消耗是非常大的，既增加管理支出，又不綠色環(huán)保。

1．3歸檔方式雜亂，管控處罰機(jī)制不完善

在歸檔工作強(qiáng)制力度不夠的情況下，經(jīng)常出現(xiàn)歸檔不完整和順序雜亂等現(xiàn)象，會(huì)在歸檔時(shí)耗費(fèi)大量時(shí)間對(duì)資料進(jìn)行整理和修改，要反復(fù)核對(duì)檔案信息，致使歸檔效率低下，拖慢歸檔速度。文件與信息歸檔的意義在于提高對(duì)檔案的利用率，減少不規(guī)范檔案占用的空間。但在歸檔工作的高峰時(shí)間，容易積壓過(guò)量檔案，若不能及時(shí)進(jìn)行歸檔，檔案遺失和內(nèi)容混淆等問(wèn)題就會(huì)頻繁出現(xiàn)。對(duì)于違反信息資料歸檔規(guī)定和要求的單位，檔案管理部門沒(méi)有對(duì)其進(jìn)行處罰，這對(duì)檔案信息的完整保留和有效利用都埋下了隱患。

1．4無(wú)法修正檔案中的錯(cuò)誤信息，管理方式較為落后

在檔案管理工作中，沒(méi)有將先進(jìn)的科學(xué)工具與理念應(yīng)用到人才培養(yǎng)過(guò)程當(dāng)中，管理方式較為落后。如果電子信息和實(shí)體檔案中出現(xiàn)錯(cuò)誤，無(wú)法及時(shí)對(duì)其進(jìn)行校正。發(fā)生錯(cuò)誤是在所難免的，要用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度和先進(jìn)的技術(shù)手段將歸檔記錄中的錯(cuò)誤率降到最低。記錄是老員工最常采用的管理方法，老員工僅通過(guò)自己多年的工作經(jīng)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行檔案管理工作，不及時(shí)更新管理理念，安于現(xiàn)狀，無(wú)法起到傳幫帶的作用，這會(huì)對(duì)新人造成巨大壓力，對(duì)科技檔案的建立和發(fā)展毫無(wú)幫助。

2提高科技檔案管理效率的有效方法

2．1建立完善的檔案管理體系，接受先進(jìn)的管理理念

檔案管理部門要建立先進(jìn)的檔案管理體系，制定完善的規(guī)章制度和詳細(xì)明確的政策條例，要對(duì)檔案管理中存在的問(wèn)題提出有針對(duì)性的解決方法。領(lǐng)導(dǎo)層要全面了解對(duì)檔案管理工作的實(shí)際情況，要和管理人員工共同努力，迎難而上。檔案管理人員要保持對(duì)新事物的敏感，及時(shí)接受先進(jìn)的管理技術(shù)和理念，時(shí)刻保持與時(shí)代共同前行的意識(shí)，要正確認(rèn)識(shí)科技檔案管理工作的價(jià)值和意義?？萍紮n案管理工作離不開(kāi)好的政策引導(dǎo)和系統(tǒng)化的動(dòng)態(tài)建設(shè)規(guī)劃，要從強(qiáng)化歸檔制度入手，對(duì)違反規(guī)定的部門和相關(guān)負(fù)責(zé)人進(jìn)行嚴(yán)厲處罰，責(zé)任要落實(shí)到個(gè)人，提高檔案管理人員的重視程度。

2．2完善歸檔信息，做好流程記錄

要保證歸檔信息、數(shù)據(jù)分類和流程記錄的完整性，明確各環(huán)節(jié)和相關(guān)部門的負(fù)責(zé)人。良好的流程記錄不僅可以為檔案查詢和利用提供便利條件，還能提高歸檔效率和工作質(zhì)量。

2．3引進(jìn)人工智能化輔助技術(shù)，減輕人力勞動(dòng)負(fù)擔(dān)

第一，結(jié)合檔案管理工作的實(shí)際發(fā)展需求，積極吸納前沿領(lǐng)域的新技術(shù)，構(gòu)建全新的檔案管理理念，開(kāi)拓創(chuàng)新思維，可以引進(jìn)人工智能化輔助技術(shù)，建立數(shù)據(jù)信息庫(kù)，提高檔案工作的自動(dòng)化程度，在完善工作機(jī)制的同時(shí)，減輕人力勞動(dòng)負(fù)擔(dān)，節(jié)約勞動(dòng)成本。第二，提高歸檔流程的電子化比例，實(shí)名制登錄，利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行傳輸歸檔，人工智能的檔案管理流程會(huì)對(duì)各環(huán)節(jié)進(jìn)行詳細(xì)記錄，并自動(dòng)提示相關(guān)管理人員，使工作內(nèi)容更加清晰明了。第三，人工智能不僅能避免因集中歸檔造成的人力負(fù)擔(dān)和材料積壓等問(wèn)題，還能減輕檔案管理部門的工作壓力，使歸檔工作變得更加科學(xué)化、便利化。第四，歸檔地點(diǎn)將不再受辦公地點(diǎn)的限制，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)登錄平臺(tái)即可上傳資料進(jìn)行歸檔，提高了歸檔速度，使歸檔流程變得井然有序，減少對(duì)人力的依賴程度。

2．4加強(qiáng)對(duì)檔案人才的培養(yǎng)力度，重視學(xué)科發(fā)展趨勢(shì)

在檔案管理工作中不斷總結(jié)經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，將理論與實(shí)踐相結(jié)合，關(guān)注檔案管理專業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，及時(shí)更新學(xué)科內(nèi)容，調(diào)整學(xué)科架構(gòu)，建立更科學(xué)的教育體系，提升檔案管理人才的業(yè)務(wù)能力和創(chuàng)新意識(shí)。

3結(jié)語(yǔ)

目前，科技檔案的應(yīng)用在各企事業(yè)單位的檔案管理部門已經(jīng)十分普便，為檔案信息的系統(tǒng)化、科學(xué)化運(yùn)行提供了巨大幫助，是當(dāng)下主要的檔案管理手段。智能化是未來(lái)檔案管理主要的發(fā)展方向，提高科技檔案管理的智能化水平是保證檔案管理工作質(zhì)量的重要前提，對(duì)今后檔案學(xué)的發(fā)展具有重要意義。

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人工智能教育體系范文第5篇

關(guān)鍵詞：高新技術(shù)教育事業(yè)體育教育科學(xué)化教育理念

一、科技產(chǎn)品對(duì)我國(guó)體育教育事業(yè)的影響

伴隨信息時(shí)代的全面到來(lái)，在我國(guó)的教育體制以及理念中也漸漸產(chǎn)生了新的局勢(shì)，科學(xué)技術(shù)也如同一股新鮮的血液給當(dāng)代的體育教育事業(yè)帶來(lái)了全新的發(fā)展，科學(xué)技術(shù)產(chǎn)品引入對(duì)我國(guó)教育模式以及理念都產(chǎn)生了相當(dāng)重要的變革意義，是當(dāng)代教育事業(yè)里程碑式的變革。面對(duì)這個(gè)時(shí)代大步的前進(jìn)，固守傳統(tǒng)的教育理念以及模式只會(huì)導(dǎo)致教學(xué)成果的停滯不前，單一傳統(tǒng)的教學(xué)模式當(dāng)然不能滿足學(xué)生全方面發(fā)展的需求。怎樣將新鮮的當(dāng)代科學(xué)技術(shù)產(chǎn)品榮譽(yù)體育教學(xué)當(dāng)中是我國(guó)體育教育事業(yè)管理者當(dāng)前面臨的最大問(wèn)題之一，突破傳統(tǒng)教育理念的束縛，建立一個(gè)適合我國(guó)體育教育的模式，將先進(jìn)技術(shù)產(chǎn)品帶入課堂，促進(jìn)學(xué)生參與學(xué)習(xí)的積極性，而科技產(chǎn)品的引入對(duì)教育模式、教育理念的全新突破，是一項(xiàng)劃時(shí)代的意義。

科技產(chǎn)品的引入與教師的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合將大大提高教學(xué)成果，在體育教學(xué)的過(guò)程中引入科技產(chǎn)品不僅僅可以提高科學(xué)性的教學(xué)成果，更是可以培養(yǎng)學(xué)生積極思考的意義。但是面對(duì)日新月異的科技產(chǎn)品，體育教育的過(guò)程中依然存在許多的不足之處，有的人很不贊成這樣的變革，但是只有通過(guò)實(shí)踐的經(jīng)歷才能夠不斷的完善我國(guó)體育教育事業(yè)的發(fā)展。只有創(chuàng)建一個(gè)良好的積極的學(xué)習(xí)氛圍，才能夠在最大程度上發(fā)揮這些科技產(chǎn)品在體育教育過(guò)程當(dāng)中的應(yīng)用價(jià)值。因?yàn)槲覈?guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在的地域性的差異，一些地區(qū)在教育上仍舊有著很大的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，尤其是體育這樣的非主要科目，所以科技產(chǎn)品的融入顯然很難實(shí)現(xiàn)，學(xué)生是我國(guó)未來(lái)社會(huì)發(fā)展的中流砥柱，所以重視當(dāng)代教育的現(xiàn)狀，幫助貧困地區(qū)的學(xué)生接觸到先進(jìn)的科技產(chǎn)品是我們所有人應(yīng)當(dāng)付出的責(zé)任。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展， 科技產(chǎn)品作為一種新興的教育技術(shù)，一直被人們所關(guān)注，因?yàn)榭萍籍a(chǎn)品在教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用還在發(fā)展階段，在實(shí)踐應(yīng)用中還存在著一定的問(wèn)題，本文就科技產(chǎn)品在教育中的應(yīng)用提出一些具體問(wèn)題和方案得以幫助科技產(chǎn)品在教育領(lǐng)域的全面發(fā)展和創(chuàng)新?？茖W(xué)化教育，是在區(qū)別于相對(duì)傳統(tǒng)單一的模式化教育的環(huán)境下提出的，是一種差異化教育、引導(dǎo)式教育。科學(xué)化教育的實(shí)質(zhì)是一種以受教育者個(gè)性狀況和個(gè)人優(yōu)勢(shì)為依據(jù)，最大限度的挖掘?qū)W生的潛能，從而引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)入學(xué)習(xí)狀態(tài)。

二、不斷完善科技產(chǎn)品對(duì)我國(guó)體育教育的影響

目前由于我國(guó)科技產(chǎn)品在教育行業(yè)的應(yīng)用模式發(fā)展尚未完善，所以仍然在許多方面存在缺憾和不足之處。隨著科教興國(guó)與教育信息化步伐的飛速發(fā)展，這些年來(lái)我國(guó)也更加重視科技產(chǎn)品在教育上的應(yīng)用完善和改進(jìn)?？萍籍a(chǎn)品將會(huì)改變教學(xué)模式、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)理念，最后以便達(dá)到整個(gè)教育思想、教學(xué)理論甚至教育體制的根本變革和創(chuàng)新?？萍籍a(chǎn)品之所以對(duì)教育領(lǐng)域有如此劃時(shí)代的意義，是由于科技產(chǎn)品其本身具有許多對(duì)于教育、教學(xué)過(guò)程來(lái)說(shuō)是特別寶貴的特性與功能。

科技產(chǎn)品的引用有效地將個(gè)性化教育簡(jiǎn)單化，生動(dòng)化，個(gè)性化教育首先要做到教育個(gè)性化，是以教育者的個(gè)性為前提的。關(guān)于個(gè)性化教育，在最近幾年，已經(jīng)成為我國(guó)教育工作者研究和實(shí)踐的熱點(diǎn)，可望成為教育改革的重要發(fā)展方向。然而，大多的個(gè)性化教育的研究主要集中在對(duì)個(gè)性化理論的突破和個(gè)性化的重要性上，而對(duì)中小學(xué)生個(gè)性化的需求和對(duì)個(gè)性化的方法探索方面的研究和實(shí)踐比較匱乏，對(duì)于性格習(xí)慣更為活潑的小學(xué)生而言，教師就更加應(yīng)當(dāng)充分利用科技產(chǎn)品所具有的獨(dú)特性將學(xué)生引入知識(shí)的海洋，所以科技產(chǎn)品對(duì)于個(gè)性化教育和學(xué)習(xí)都具有相當(dāng)重要的意義。

科學(xué)教學(xué)理論和工具在一定程度上代表了信息技術(shù)的前沿發(fā)展趨勢(shì)，應(yīng)當(dāng)在現(xiàn)有的教育體系中增加人科技產(chǎn)品的運(yùn)用，以便更全面地培養(yǎng)學(xué)生的信息素養(yǎng)。但是就我國(guó)教育行業(yè)的現(xiàn)實(shí)狀況而言，科技產(chǎn)品的運(yùn)用普及應(yīng)用依然存在許許多多的困難和阻礙。事實(shí)證明簡(jiǎn)單傳統(tǒng)的課本教育模式早已不能滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)要求，所以加強(qiáng)科技產(chǎn)品在教育中的應(yīng)用不僅需要教師的積極引用更是需要整個(gè)教育行業(yè)乃至整個(gè)社會(huì)的全面協(xié)調(diào)互助。

支持服務(wù)是科技產(chǎn)品的重要構(gòu)成要素，其宗旨是創(chuàng)造一個(gè)優(yōu)良的學(xué)習(xí)環(huán)境，使學(xué)習(xí)者方便快捷地調(diào)用各種資源，接受關(guān)于學(xué)習(xí)的全方位服務(wù)，以獲得學(xué)習(xí)的成功。建立和維持一個(gè)高效靈活、強(qiáng)有力的支持服務(wù)子系統(tǒng)是有效地開(kāi)發(fā)、管理和實(shí)施遠(yuǎn)程教育項(xiàng)目的保證。但當(dāng)前人工智能工具在教育中的應(yīng)用服務(wù)并不盡人意，導(dǎo)學(xué)和答疑的手段都還十分落后，服務(wù)方式也受到諸多限制，缺乏主動(dòng)性、針對(duì)性和策略性。欲改變支持服務(wù)的被動(dòng)狀況，提高支持服務(wù)的質(zhì)量，其有效途徑之一就是引進(jìn)科技產(chǎn)品技術(shù)，不斷創(chuàng)新和發(fā)展。

三、結(jié)論

任何事物的發(fā)展都是曲折前進(jìn)的，作為新鮮事物的教育類科技產(chǎn)品來(lái)說(shuō)其發(fā)展趨勢(shì)也是存在了許多的復(fù)雜性，將其投身在教育領(lǐng)域中，發(fā)展結(jié)果必然是一片光明的。我國(guó)依然處于社會(huì)主義初級(jí)階段，各項(xiàng)文化事業(yè)發(fā)展勢(shì)頭雖說(shuō)是良好的，但是由于我國(guó)科學(xué)技術(shù)水平的發(fā)展基礎(chǔ)依然存在一些不足之處。

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