人工智能教育實踐范文

導語：如何才能寫好一篇人工智能教育實踐，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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關鍵詞：人工智能教育；創新思維；實踐能力；信息技術課

新課改要求教學應當促進學生全面發展，其中，對創新思維和實踐能力的培養尤為重視。初中階段如何科學、有效地培養學生的創新思維與實踐能力是每一個教育者需要思考和研究的問題。

一、創新思維與實踐能力的培養

1.創新思維與實踐能力的重要性

每個人都擁有創造能力，這種能力是可以開發的，并對學生人生發展起重要作用，如何科學開發學生的創造能力，離不開對創新思維和實踐能力的培養。教師應該有意識的發現和訓練學生的創新思維，多鍛煉學生的動手能力，提高他們的實踐能力，為學生主動創造做準備。

2.培養創新思維與實踐能力的途徑

培養創新思維和實踐能力的途徑有很多，初中階段學校的數學課、自然科學課、社會實踐課、信息技術課等課程是培養學生創新思維和實踐能力的有效途徑。其中以人工智能教育為重點的信息技術課可以利用編程技術、信息化技術、大數據技術的學習，高效、系統地開發學生創新思維，科學地提升學生的實踐能力。

二、人工智能教育與信息技術課的融合

當前，人工智能技術發展得如火如荼，語音識別、機器翻譯、計算機交互、計算機視覺、機器閱讀識別等技術的突破，向我們展示了人工智能的優越性和未來前景，很多地區和學校也已將人工智能教育，如編程、信息處理，作為必修內容納入了學校的教學大綱之中。人工智能教育包含編程、大數據、機器人等多個技術領域的學習，中學階段可以利用信息技術課將人工智能教育的相關內容融入教學中，例如：Python編程、APP制作、機器人教育。

在初中信息技術教學中，應當向學生傳授編程的相關知識，讓學生初步認識編程、了解編程常識，并引導學生利用計算機進行編寫代碼。利用現代教學思路和教學創新激發學生興趣，提高學生信息技術課學習效率和實踐能力。為學生打造智能化、個性化，富有創造性的學習體驗。

三、人工智能教育的實踐要求

在信息技術課程的教學過程中融入編程等人工智能知識，可以豐富教學內容，拓寬學生視野，增加學生知識儲備，同時也能有效激發學生興趣，滿足學生好奇心，轉化為實踐、創新的動力。但是在實施人工智能教育的過程中，需要注意以下幾個問題，以信息技術課中編程教學為例：

1. 要考慮學生的接受度，體現量力性教學原則，不超綱不越級。

2. 要注重環境的創設，打造輕松愉快的學習環境，充分調動學生熱情，幫助激發學生創新思維和實踐動機。

3. 要注重編程常識的普及和實踐引導，給學生充足的思維空間和操作機會。

4. 要注重教學的系統性和連貫性，加強編程技術同信息技術知識、其他人工智能技術的關聯，為學習的水平、順向遷移打好基礎。

只有明確教學目標，不斷地優化教學過程，監控各個環節，加強與學生溝通，積極開發和訓練學生的創新思維和實踐能力，才能將人工智能教育的效果最大化，從而不斷提高人工智能教育的教學質量。

四、人工智能教育存在的問題

自新課改提出了信息化教育后，我國不少地區已經開始探索人工智能教育問題，尤其在義務教育階段，開展了各種形式的人工智能教育，但是由于各地區經濟發展水平不同，教育基礎、教學水平和資源條件不同，正面臨著諸多問題。

目前在我國中學階段，人工智能教育發展水平整體較低，存在著地區不均衡、教育資源不均衡、教學水平不均衡、學生學習程度不均衡等多方面問題，需要人力物力財力的持續投入，優化人工智能教育平臺，完善人工智能教育基礎設施，讓人工智能教育更規范。同時，教育工作者也需要不斷研究、調整教學模式，更好地激發學生創新思維，提高實踐能力。

五、結語

本文通過中學生信息技術課和人工智能教育的結合，淺談人工智能教育與培養學生創新思維、實踐能力的關系。人工智能教育的實施有利于中學生開發創新思維，提升動手能力，可以和多學科聯動教學，加強學科間的聯系，促進學生全面發展。目前在我國中學階段，人工智能教育發展水平整體較低，存在著地區不均衡、教育資源不均衡、教學水平不均衡、學生學習程度不均衡等多方面問題，仍需教育工作者不斷研究改進，讓人工智能教育更規范，更好地激發學生創新思維及實踐能力。

參考文獻

[1]李宏堡，袁明遠，王海英.“人工智能+教育”的驅動力與新指南——UNESCO《教育中的人工智能》報告的解析與思考[J].遠程教育雜志，2019，37(04):3-12.

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一、教學背景

職高學生文化基礎普遍較差，對理論課不感興趣，但往往偏好專業課學習。專業課、操作課成為最受職高學生歡迎的課程，作為將來在社會上更好地謀生立命打基礎的課程，不但他們自己對專業實踐課程充滿了較高的期待，就連學生家長也十分關注。因此，學生一開始便對專業操作課頗有興趣、信心十足，這為專業教師開展操作教學提供了良好的教學前提。而烹飪勺工訓練就是指學生在教師的幫助下完成教學內容。學生初步掌握勺工的基本知識，基本技能后為進一步提高技能水平，就要轉入訓練階段。所以訓練是操作教學的關鍵環節。

二、建立專業操作訓練教學理念的依據

職高烹飪專業的學生大多在初中階段的學習甚少體會成功，因此他們對學習缺乏信心，往往處于一種被動學習的狀態。加上大多數學生都是獨生子女，不但在人際交往上能力較弱，而且在動手能力上更為欠缺。針對上述情況，筆者在教學中以“我做事了、我成功了、我快樂了”為導向，帶學生走出教室，為學生構建開放型學習環境，促使學生從“接受型”向“探索型”、“合作型”轉變，激發學生主動參與學習、樂于學習的興趣。

于是，筆者通過“421教學法”（看著做、跟著做、比著做、合作做）和兩次技能小結，來強化勺工技能操作每一環節的練習和操作關鍵，最后用一次小組合作比賽的方法，在小組合作練習中以強帶弱來保證教學的順利進行。爭取人人動手，讓每個學生都能獲得成功的體驗，同時培養學生的人際關系能力和自我認識能力，促使學生實際操作技能水平提高。

三、勺工訓練知識及運用

1.勺工訓練知識

勺工就是廚師臨灶運用炒勺（或炒鍋）的方法與技巧的綜合技術。即在烹制菜肴過程中，運用相應的力量及不同方向的推、拉、送、揚、托、翻、晃、轉等動作，使炒勺中的烹飪原料能夠不同程度地前后左右翻動，使菜肴在加熱、調味、勾芡和裝盤等方面達到應有的質量要求。

在烹制菜肴過程中，始終都離不開炒勺或炒鍋的使用，勺工技藝對烹調成菜至關重要，直接關系到菜肴的品質，它是衡量中式烹調師水平高低的重要標志。因此，學習烹調技術必須掌握好勺工技藝，練習好勺工技術必須掌握基本操作姿勢和基本知識技能，并能學習綜合運用。

2.教師在操作訓練教學中應巧妙地運用指導

學生新入學的第一節操作課，好奇心、新鮮感特別強，總想很快就能和老師一樣學會技能，得到教師的表揚。筆者充分利用學生這些心理特性，認真做好第一堂操作技能訓練的課前準備工作，盡量把學生的好奇心、積極性調動起來，在枯燥無味的勺工訓練課上加入自己的教學風格，使學生喜歡操作課，在快樂中接受知識、學會技能、運用技能。

（1）站姿練習。讓學生在操場的跳遠跑道兩邊排成兩列，教師站在兩隊之間，先示范臨灶操作的基本姿勢：兩腳分開站立，兩腳尖與肩同寬，基本為40～50cm。要求上半身保持自然正直、自然含胸、略向前傾，不向右彎腰曲背，目光注視勺中原料變化。學生按老師的要求進行站立，教師巡回糾正、指導。

（2）握勺練習。正確的站立姿勢是學習勺工技能的前提，而道具的加入則能使課堂教學的氣氛迅速活躍起來。掌握怎樣握炒勺能使在勺中充分運用腕力和臂力的變化，使翻勺靈活自如，達到準確無誤的程度?！白笫治兆∩妆?，手心朝右上方，大拇指在勺柄上面，其他四指弓起，指尖朝上，手掌與水面約成140°夾角，合力握住勺柄……”教師示范學生觀察操作，教師巡回糾正。

（3）前翻勺練習。有了正確的監灶站立姿勢和握炒勺的方法之后，怎樣前翻勺便是教學的重點。在以往的傳統教學中，學生每人一勺沙子，根據書本上的知識自行練習。學生往往開始練習時還頗有新鮮感，可若一段時間后還是不能把沙子從鍋中翻過來，往往就失了興趣。所以筆者打破教學常規，采用示范教學法。先請一個表現較優秀的學生上前操作，其他同學仔細觀察，教師在一旁糾正錯誤，指出剛開始練習勺工的通病，最后再由教師示范標準動作，左手握住勺柄，炒勺略向前傾斜，先向后輕拉，再迅速向前送出，沙子送至炒勺前端時，將炒勺的前端略翹，快速向后拉回，使沙子做一次翻轉。學生根據老師操作進行模仿練習。

（4）手勺的使用練習。在烹調菜肴的過程中，原料在鍋中的翻轉還離不開右手手勺的使用。手勺在勺工中起著重要的作用，其不單純是料和盛菜裝盤，還要配合左手翻勺，通過手勺為炒勺密切配合，可使原料達到受熱均勻，成熟一致，掛芡均勻，著色均勻的目的。所以手勺和炒勺的熟練配合難度較大，就好比是左手畫圓、右手畫方，左右兩方配合不協調，因此在教學中，筆者都會提醒學生要善用手腕力量，手腕力量大小能取決于翻勺和手勺使用是否協調。

（5）手腕力量訓練。學生個子有高低，體重有輕重，手腕的力量也有大小，怎樣訓練學生的手腕力量成為教學過程中的一個難題。因為使用單杠和做俯臥撐能提高手腕力量，所以筆者常借助操場草坪和單杠讓學生進行單杠或俯臥撐練習，以提高自己的手腕力量。

四、激發學生參加操作訓練的積極性

翻勺練習動作要領掌握后，訓練階段枯燥無味，而且需要一定的毅力，特別是手腕力量的練習后，同學們個個感覺到手臂酸痛，連鍋子都不想提。面對這種現象，筆者采用了以下幾種教學策略，激發學生的學習興趣。

1.個人之間進行比賽

選擇兩個身高、體重都差不多的學生，面對面站立。教師統一比賽規則，甲開始先操作前翻勺，乙給甲當裁判記數，要求算一次沙子必須從鍋中翻過來，一直到本人自己體力吃不消為止，然后角色互換，翻動次數多者為勝。在讓學生鞏固知識點的同時，也提高了操作訓練的質量。

2.甲組和乙組進行比賽

依循上述方法進行分組練習，怎樣使操作訓練達到預期的效果？筆者決定在甲乙兩組之間進行競賽。首先第一項是臨灶站姿的練習。每位同學手握炒鍋一只，正確的站立姿勢和握炒勺姿勢確定后，看哪一組有同學第一個放棄，如果有同學吃不消放下鍋子就被視為該組淘汰。通過這樣的團隊作戰，既讓學生掌握了知識要點，又培養了學生的團隊意識。

五、趣味游戲把操作訓練教學推向

為了鍛煉學生的毅力，養成不怕苦不怕累的精神，讓他們在枯燥乏味的訓練中找到樂趣，筆者自制了一套操作課道具——手腕練習器。它是由一根10cm長的棍子和一根30cm長的繩子和二塊磚頭組合而成的。要求學生手臂伸直抓住棍子的兩端，慢慢地把磚頭卷起來，等磚頭碰到棍子后，用手腕力量慢慢將磚頭放下，如此反復來鍛煉手腕力量。在這個過程中，筆者還采用競賽手段，提高學生的積極性和昂揚斗志，使課堂上充滿歡聲笑語。

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關鍵詞：人工智能；教育變革；智慧教育

近年來大數據、云計算等信息技術飛速發展，人工智能在一些特殊領域（如圖像識別、語音識別、自然語言等）不斷取得突破性進展。人工智能作為新的技術驅動力正引發第四次工業革命，為醫療、教育、能源、環境等關鍵領域帶來新的發展機遇。人工智能專家預測，人工智能在通用技術領域可能尚不能替代人類，但在一些特殊領域，人工智能將會淘汰現有的勞動力。在國外，許多國家紛紛把人工智能作為國家發展的重要競爭戰略，我國學者也密切關注著人工智能的最新理論進展和實踐應用，國務院于2017年7月頒布《新一代人工智能發展規劃》，明確人工智能發展的重點策略?！叭斯ぶ悄茏兏锝逃钡某绷?，引發了教育研究領域的“人工智能熱”。當前全球范圍內，人工智能在教育領域的大量研究和應用催發形成了教育人工智能概念。目前梳理學術上關于研究人工智能與教育的文獻主要集中于：

（一）教育理念的革新。“人機一體”將成為未來新的教育方式[1]，由新技術和新手段的出現所應運而生的智慧教育[2]，將對原有教育進行改進和完善。智能技術在改變教育的手段和環境的同時，還有利于構建出系統解決教育問題的教育新體系，從而真正觸及教育的根本[3]。

（二）關注技術的革新。機器深度學習、智能學習的算法、視覺識別以及智能語言識別這些基礎技術的突破，為人工智能的教育應用奠定了堅實的基礎[4]。

（三）探究教育的應用。人工智能在學校教育中的學業測評、交叉學科、角色變化等應用領域具有巨大潛力，教師角色內涵也將在與人工智能的協同共存中發生改變。AI監課系統能夠數據化、可視化評估教師的授課情況，將人工智能技術的運用滲透到整個教學過程中，教師可以根據評分實時調整授課內容，以促進個性化學習，從而提升教學效果。教育深受技術發展的影響，新技術融入教育并促進教育方式的轉變已成為必然趨勢。一方面技術為教育提供了新的、更加廣闊的可能性；另一方面技術具有變革人類的教育方式與學習方式的能力。然而，技術是一把“雙刃劍”，如何獲取或實現以人工智能為代表的新興信息技術所擁有的特征、優勢與功能，使其在教育中最大限度地發揮其應有的價值呢？人工智能技術如何繼續被安全使用到教育領域？如何通過教育變革來促進新興信息技術在教育教學中的廣泛與深入應用，實現教育深層次革命等問題，是目前需要關注和探討的主要問題。

1人工智能時代下教育變革的背景

1.1人工智能的內涵及具備的強大能力

人工智能最早由美國達特茅斯學院于1956年提出，其研究主要包括機器人、圖像識別、自然語言處理、語音識別等，實質是一種自動感知、學習思考并做出判斷的程序。人工智能具有自主學習、推斷與革新的能力，推動了圖像識別、自然語言處理等方面的技術突破。人工智能同時具有理性判斷力、超強的工作力，只要電力供應不斷，幾乎可以無限制地工作下去，而且適應不需要情感投入的工作。它的超強能力，源于三個重要的技術：深度學習、大數據和強算力。

1.2人工智能時代的機遇和挑戰

人工智能在精力、記憶力、計算力、感知力以及進化力等方面與人類相比，具有突出優勢。在醫藥領域，人工智能的出現使普通民眾可以享受更為高效、稀缺的醫療資源，解決醫療診斷領域診斷質量不均衡、醫生資源不足等問題。在教育領域，人工智能促進教學質量進一步提升、教師角色多樣化、學生學習能力的提升；為教育研究提供新技術和數據支撐；極大拓展了教育研究新視域；使教育在立德樹人方面、教育方法創新方面、教育手段和環境方面以及教育服務供給方式方面均發生改變。然而，看到人工智能以其強大的處理能力帶來機遇的同時，也需要正視人工智能帶來的新挑戰。在人工智能浪潮沖擊下，如何借助人工智能發展的機遇推進教育的變革與創新？人工智能技術如何繼續被安全使用？首先，人工智能專家大都認為，人工智能將會淘汰大量現有的依靠非腦力勞動為生的勞動力，需要培養人工智能時代的新型勞動力。而且，人工智能技術本身的不太成熟使很多人工智能技術只是應用在兒童教育領域，再者，人工智能潛在的道德倫理問題缺乏法律制度規范。除此之外，人工智能時代將對社會結構以及人的地位構成挑戰。綜上所述，人工智能時代所帶來的機遇是大于挑戰的。教育需適應人工智能技術所帶來的突破和飛躍，不斷調整和更新教育的方向和目標，實現育人成人的發展目標。

2人工智能與教育變革

2.1人工智能與教育目的的變革

人工智能帶來的巨變不僅影響人類未來如何發展，而且極大釋放了人類的生產力，這些在一定程度上使得人類需要重新思考教育是何目的。人工智能影響教育目的的變革主要表現在：第一，人工智能可能會使人類陷入精神危機。這源于兩方面的結果：一方面，人工智能將取代大部分人的工作崗位，工作的喪失將會導致人的價值和尊嚴喪失。另一方面，人工智能技術的發展將可能導致所有基于自由主義的想法破產，轉而人類所擁有的價值和尊嚴可能轉化為一種“算法”，人工智能帶來的職業替代風險在教育領域同樣存在，主要是對教師角色的挑戰。第二，人工智能有利于培養人的學習能力。從某種角度上講，人工智能剝奪人的就業機會，但同時，人工智能助教機器人將協助教師實現個性化指導，從而有利于將學習的過程視為尋求自我價值和意義的過程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培養人的精神能力，這種精神能力大致包括實踐動手能力、價值追求能力以及創造能力，從而有利于學生知識以便于更好地完善自我、豐富自我，使教育跳脫“知識為本”的陷阱，發揮“立德樹人”的正向作用。

2.2人工智能與學習方式的變革

第一，深度學習。深度學習也稱為深度結構學習或者深度機器學習，是一類算法的集合。深度學習概念的提出，一方面尊重了教學規律，另一方面也是應對人工智能時代下的挑戰。深度學習在機器學習、專家系統、信息處理等領域取得了顯著成就，提倡學教并重、認知重構、反思教學過程，進而達到解決問題的目的。第二，個性化學習。個性化學習區別以往傳統班級課堂授課，尊重學生的個性發展，因材施教。人工智能技術與大數據的應用有利于學生享受個性化的學習服務，可提供個性化的學習內容，可視化分析學生的學習數據，快速提高學生的學習效率。第三，自適應學習。自適應學習是指人工智能基于對個體學習進行快速反饋的基礎上，根據學習者特征，為其推薦個性化的學習資源和學習路徑，從而最大程度上適應學生的學習狀態，是實現個性化學習的重要手段。人工智能技術有利于快捷、科學地判斷學生的學習狀態，進行學習反饋；持續收集學生的學習數據，其中包括學習目標、學習內容；高效地為學生提供海量的學習資源。

2.3人工智能與學習環境的變革

首先，有利于搭建靈活創新的學校環境。不僅可以使空間規劃更具彈性，而且可以調節性增強物理環境。其次，人工智能時代的教育區別于以往傳統教育強調的統一秩序，更注重個體的用戶體驗。創客空間、創新實驗室等學習環境的不斷增加以及人工智能技術的不斷發展，個性化的空間環境與學習支持將改變目前學習的學習空間環境。除此之外，隨著對話交互技術的逐漸成熟與不斷普及，有利于實現虛實結合的立體化實時交互。VR、AR等技術的同步協作也有利于搭建新的學習環境，滿足學習者的一系列要求。腦機互動技術的突破有利于實現將人工智能植入人腦，從而改變人類自然語言的交流方式。最后，人工智能通過即時、準確、高效的大數據分析有利于進行精準且個性的學習評價與反饋。人工智能將綜合收集所有同學的學習記錄，互相比對、優化，從而進行綜合提升。更為重要的是，人工智能的人臉識別以及語音識別技術可以運用到教師的教學過程中，進行學生的學習情緒感知，學習狀況的了解，從而促進學生學習的科學化；智慧校園、智慧圖書館等的出現，為教學環境的建設提供重要參考。

3人工智能在教育領域的應用

人工智能被認為是最有潛力和影響力的教育信息化技術，將通過人工智能數據挖掘分析、3D打印、模擬仿真等技術的應用，實現人工智能與教育的深度融合，對計算機輔助教學、個性化教育服務、教育人工智能生態環境等產生根本影響。2018年《地平線報告》（高等教育版本）指出了教育領域的信息化發展，未來一段時間內將通過人工智能與信息技術的結合，進而影響教育階段的不同過程。具體見表1所示。

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人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活、改變教育教學。2020年2月26日，教育部在印發的《2020年教育信息化和網絡安全工作要點》第24條“培養提升教師和學生的信息素養”中明確提出：完善義務教育階段課程設置，加強信息科技教育。建設普通高中人工智能樣板實驗室，保障中小學校具備開設人工智能課程的環境條件。開展人工智能相關教學與師資培訓，搭建區域間人工智能教學成果交流平臺。繼續推進中小學人工智能教育課程建設、應用與推廣工作。中小學人工智能教育課程包(初中版和高中版)和支持服務系統并推廣應用。

我校是青島市人工智能實驗學校。在工作中我們借助教研、教學平臺，積極推動人工智能課程開展和教師教研、集備工作，根據興趣導向、應用驅動，學用結合，強化實踐的原則，組建了實驗班，按照上級對于高中段開課部署每兩周開設1課時，開展人工智能教育教學工作。

在課堂上組織實驗班的學生觀看了人工智能的《開學第一課》，主要是“什么是人工智能”、“如何制造人工智能？、“New Google AI Can Have Real Life Conversations With Strangers”等內容，很有收獲。但是在觀看過程中發現很多的人工智能相關聯的知識，比如JAVA、大數據、Python、人工智能、物聯網、數據分析、H5/WEB前端、嵌入式、Linux、C語言、單片機、C++等解根本看不懂，發現自己的很多方面都需要補課，不然每次培訓老師講解的專業東西還是理解不了，這對于我們教師和學生都是一個難點。也斷斷續續參加了各種形式的培訓，和同仁們交流起來總體感覺是沒有系統化，特別是參加了祁榮斌博士組織的磨課，和同事們討論起來感覺層次太高，有些內容也是理解不了！學生和學生的學習和生活環境比較起來也存在地域差異性導致了學生接受人工智能相關教育程度深淺不一，而且面向高中生的課本難度很大，很希望能有個機會從零基礎開始系統化學習人工智能，這樣才能更好的教好學生，這一點線下交流的時候是很多老師的心聲，期望能在領導和專家的引領下實現。

通過斷斷續續的學習，比如Python基礎知識，由于實戰少，只能閱讀別人的文章里附帶的相關算法的實現代碼，這樣的學習效果不明顯。很多算法的實現，難以從代碼級去理解其設計思路；對于很多算法比如隨機森林，決策樹，SVM等常見算法，雖然看了相關文章很多遍但是還是一知半解的。

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自1956年人工智能概念在達特茅斯會議提出以來, 人工智能的發展超出了人們的想象:1997年, IBM超級電腦深藍擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫;2016年, 由Google旗下的深度學習公司Deep Mind開發的人工智能圍棋程序Alpha Go戰勝了世界圍棋冠軍李世石, 這件事轟動了全世界[1]。隨后有關人工智能的熱點應用不斷推出, 比如無人駕駛、智能醫生、語音與人臉識別等, 讓我們認識到人工智能的應用已與生活息息相關。在教育領域, 人工智能應用也取得了重大突破, 比如2017年高考期間, 機器人艾達挑戰高考數學, 10分鐘就答完, 獲得134分, 激發了教育領域對人工智能的巨大熱情, 同時也引發了人們對教育的憂慮與反思[2]。2017年7月國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》, 提出人工智能產業競爭力在2030年要達到國際領先水平。目前世界主要發達國家先后從國家層面人工智能政策規劃, 將人工智能作為國家經濟發展、社會變革和國際競爭的新動力[1]。

1 人工智能定義和發展階段

人工智能的英文是Artificial Intelligence, 簡稱AI, 人工智能的內容不斷豐富和發展, 至今還沒有統一的定義。比較權威的說法認為[3]:人工智能是關于人造物的智能行為, 主要包括知覺、推理、學習、交流和在復雜環境中的行為。人工智能的長期目標是發明出可以像人類一樣或能更好地完成以上行為的機器, 短期目標是理解這種智能行為是否存在于機器、人類或其他動物中, 所以它包含了科學和工程雙重目標。根據其功能強弱, 人工智能分為三類, 即弱人工智能、強人工智能還有超級人工智能。人工智能的發展大體上經歷了三個階段, 第一階段是20世紀50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命題邏輯、謂詞邏輯等知識表達和啟發式搜索算法為代表;第二階段是20世紀70~80年代, 提出了專家系統, 同時基于人工神經網絡的算法研究發展迅猛, 伴隨著半導體技術計算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐漸開始突破;第三階段是自20世紀末以來, 尤其是2006年開始進入了大數據和自主學習的認知智能時代。隨著移動互聯網的快速發展, 人工智能的應用場景也開始增多, 特別是深度學習算法在語音和視覺識別上實現了巨大的突破[4,5]。人工智能的技術體系主要分為四個方面, 即機器學習、自然語言處理、圖像識別以及人機交互等。當今擊敗世界圍棋冠軍李世石的Alpha GO主要應用了機器學習中的深度學習算法。

2 人工智能應用狀況與反思

2017年, 阿里的無人超市落地杭州, 進店、挑選商品、付款支付一氣呵成, 消費者幾乎在完全自主的狀態下完成購物。與此類似, 昆山富士康公司裁員6萬名工人, 全用機器人代替。京東、淘寶引入的智能機器人替代了原來的倉庫管理、人工客服等崗位。因此有學者悲觀地斷言:在人工智能時代, 因為很多職業崗位或技能將被智能機器人所代替, 職業院校畢業生很有可能面臨畢業就失業的窘境。筆者認為, 我們不應該重蹈歷史上英國制定的限制汽車推廣使用的《紅旗法案》的悲劇。正是這個在今天看來毫無道理的, 但卻持續了三十年的法案讓德國和美國的汽車工業完全趕上來, 最終遠超英國。人工智能應用必將淘汰或替代很多現有就業崗位, 但同時又會創造新的就業崗位, 這是一個伴隨著產業智能升級的、長期的艱難過程, 對于職業教育來說, 這既是一個嚴峻的挑戰, 也是一個難得的機遇。

3 人工智能時代職業教育的發展策略

為了更積極地適應人工智能時代, 除了國家層面的統籌規劃、科學指導和政策、經費支持之外, 建議還要做好以下幾個方面的發展規劃。

3.1 解放思想, 更新理念與制度

中國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由人類社會與物理空間構成的二元空間, 向著由物理空間、人類社會與信息空間構成的新三元空間演變[6]。因此, 職業教育在教學和管理過程中應該加入人工智能等相關理念和技術, 同時其辦學定位、人才培養方案、專業建設、課程內容、考核評價標準等方面都需要做出相應的改進。比如當前大多數職業院校非計算機類專業的課程安排中, 信息技術類課程課時偏少, 數據處理、編程類或人工智能課程幾乎沒有, 這樣的安排不利于提升學生的信息素養, 必須做出相應的調整, 同時適當減少將來可被人工智能應用替代的技能課程的課時, 比如電算會計、環境監測等。

3.2 善用人工智能, 提升教學與管理

在人工智能背景下, 教師們現有的重復性工作和大量數據積淀的教學任務, 比如批改作業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間, 更充分地關注學生的個性差異, 從而為學習者提供更精確的個性化學習服務, 教師也能夠及時調整教學方法和手段, 優化教學評價方式, 補充教學資源, 減少備課重復性工作, 提升教學效率, 真正地做得因材施教, 同時學生們的學習方法和方式將不同程度地得到重構, 基于大數據的智能在線學習平臺大量出現, 不同的學校、學科及專業課程不再封閉, 學習時時處處都可以進行, 碎片化與個性化學習將日益普遍。教師能完整地跟蹤學生的整個學習過程, 比如學生上課是否睡覺、是否玩手機、是否在教室里與其他同學合作學習等, 都能夠根據監測數據進行智能解析, 有利于更有效、更全面地對學生進行過程性評價。大部分課程考試將全部自動化, 考生資格審查利用人臉識別、監考與閱卷都由智能機器來完成。上述人工智能給教學帶來的這些變化既需要網絡硬件設施和相關軟件系統來支撐, 更需要職業教育的教師們繼續提升信息技能、深化和加強信息素養。

3.3 深化產教融合、優化實訓筑牢就業

在人工智能時代, 職業院校應與相關行業統籌發展, 深化產教融合, 拓寬企業參與的途徑, 深化引企入教改革, 支持引導企業深度參與職業院校的教育教學改革, 多種方式參與學校專業規劃、教材開發、教學設計、課程設置、實習實訓, 促進企業需求融入人才培養環節;鼓勵以引企駐校、引校進企、校企一體等方式吸引優勢企業與學校共建共享生產性實訓基地;全面推行現代學徒制和企業新型學徒制, 推動學校就業與企業招工無縫銜接。比如職業教育將出現新師徒制, 行業領域的行家里手將通過互聯網以VR或者AR技術言傳身教的方式, 帶領規模龐大的徒弟用碎片時間進行學習與實踐。

3.4 完善終身學習的職業教育體系

隨著人工智能應用的深入推廣, 職業院校培養的技能型人才所掌握的技能如果不及時進行充電升級, 中低端的重復性強的工作將面臨被智能機器人不同程度進行替代的危險。所以對于不少技能崗位, 守著一門技術吃一輩子老本的時代將一去不復返。因此, 職業教育要繼續完善終身教育體系, 為職業教育學生的充電升級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, 簡單重復性的工作將被機器替代, 人們將從重復繁瑣的事務中解脫出來, 轉去從事更具有創造性、創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, 職業教育更需要注重學生思想道德水平、人文綜合素質的培養, 這是做人之道, 在此基礎之上激發學生們的學習主動性和創造力, 促進跨界思維的形成, 更好地掌握人工智能時代的相關職業崗位知識和相應的智能技能。著名理論物理學家霍金曾說:完全人工智能的研發可能意味著人類的末日。Tesla汽車和Space X公司創始人馬斯克說:我們必須非常小心人工智能。如果必須預測我們面臨的最大現實威脅, 恐怕就是人工智能了[7]。一群沒有良好道德水平的, 但掌握了智能技術或設備的人們是危險的, 所以職業教育應該從學生入學起就開始, 不斷提升學生的思想道德水平, 熱愛社會、熱愛生活、樂于助人、與人為善。只有這樣, 人工智能應用才能更好地服務人們、造福社會。

4 結論

人工智能正在快速又深刻地改變我們的教學、生活和工作方式, 也對職業教育提出了嚴峻的挑戰, 同時也是一個巨大的機遇。職業教育在面對人工智能時代的變革時, 須要從國家政策、理念與制度、教學管理、產教融合、終身學習等方面做好應對, 切實地把握人文教育之道對智能教育之用的統領原則, 培養能很好地掌控人工智能技術和應用的人才。

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篇6

人工智能即將進入高中課堂。近日，我國第一本面向中學生的AI教材——《人工智能基礎（高中版）》正式。

為什么要在中學開設人工智能課程？這本教材有什么特點？對于中學教師和學生而言，應如何準備才能應對人工智能的教與學？記者對此進行了調查。

全國已有40所學校引入教材

據了解，該教材是華東師范大學慕課中心和商湯科技合作，聯合全國多所知名中學教師共同編寫，由新聞出版總署批準出版并備案。目前，全國已有40所學校引入該教材作為選修課或校本課程，成為首批“人工智能教育實驗基地學校”。

“與其他教材不同，該教材以‘手腦結合’為主要學習方式，不僅關注對人工智能原理的介紹，更加重視這些原理在生活中的運用?！比A東師范大學教授，博士生導師陳玉琨介紹說，“作為教材的編者，我們特別希望學生能發揮獨特的想象力，設計一些在高中階段有可能完成的項目，并動手將其轉化為獨具特色的作品?！?/p>

記者看到，該教材共分9個章節，以基礎普及性的知識為主，分別介紹了圖片識別、聲音識別、視頻識別、計算機寫作和深度學習等人工智能技術的原理和應用場景，每一頁都配有彩色圖表，并引入了大量科普內容和實例。此外，該教材還配套了一個教學實驗平臺。

香港中文大學教授林達華表示，目前，人工智能人才面臨著全球性短缺，在人工智能和基礎教育結合方面，各個國家都還處在探索的過程中，該教材的出版，是人工智能教育的一次重大突破，意味著人工智能將由此走出“象牙塔”，進入高中生的知識范疇。

“今天，技術更迭速度太快，誰也無法預計未來的職業選擇，我很樂意讓我的孩子在中學階段就了解掌握一些人工智能方面的知識技能?！币晃患议L這樣告訴記者。

目的在于普及原理引發興趣

作為一門兼具學術含量和技術含量的學科，對高中學生而言，應該怎樣去了解人工智能這門學科；對于高中教師而言，又該如何教學呢？

“大多數中學生的最終職業道路都不會是成為人工智能研究者或工程師，但是未來很多行業都將在不同程度上受益于人工智能的賦能。因此，該學科在中學階段的教學目標應該定位讓學生了解掌握人工智能的基本思想、基礎知識以及常用算法和工具?！绷诌_華說。

在陳玉琨看來，人工智能的教學和研究經常要用到高等數學的知識，這已經超出了高中生的知識范圍，因此，在中學階段，教師應注重對相關概念、算法、原理進行定性介紹，“定量的部分，可以留待以后再學。”

多位專家表示，教師在教學過程中，要特別重視對人工智能應用場景的介紹，這不僅會讓課堂變得更加生動，學生學習的興趣更加高漲，同時也會提升師生的思維與創造能力。

“總體而言，在中學階段開展人工智能課程的主要目的在于普及人工智能的原理與技術，引起學生對人工智能學習的興趣。當然，也期望能為高等學校培養人工智能領域的拔尖人才奠定相應的基礎。”

“校企合作”解決人才缺口

也有專家指出，人工智能是一門新興技術，中學教師在該領域的知識儲備是不足的。

“師資是課程的基礎?！鄙虾煼洞髮W教授岳龍表示，“開設人工智能課程對教師的知識結構也提出了新的挑戰，因此組建專門的師資培訓團隊非常重要?！?/p>

據記者了解，為幫助教師克服知識儲備不足的問題，華東師范大學慕課中心與商湯科技將聯合舉辦多期“人工智能教師研修班”——培養一批人工智能的種子教師，在他們帶領下，逐步提升我國教師總體的人工智能素養，從而改善中學教師開展人工智能教育教學面臨的困難和挑戰。

篇7

關鍵詞：人工智能；音樂教育；智能樂器；大數據

1引言

隨著人工智能技術的不斷進步，重新塑造音樂使得音樂教育的學科素養培育、審美感知、藝術表現和文化理解變得更有支持和創意。探索應用人工智能技術推進音樂教學的改革與發展有具有十分重要的意義。本文通過研究與實踐，引導學生學會用科學的方法培育計算思維創作音樂，用科學的意境欣賞音樂陶冶學生的音樂審美感，用科學的評價提升音樂課堂教學效率。通過這些措施，可以使學校音樂教育精準地開展因材施教差異化教學，彰顯音樂教育的特色。

2人工智能與音樂

人工智能技術與音樂教育有機融合，豐富了課堂教學資源，拓展了智能樂器的功能，提升了音樂教育技術手段。它支持個性化學習，可以觀察音樂課堂學習，分析音樂的旋律與節拍，有效評價教學效果，激發音樂教師運用人工智能技術創新音樂教學的熱情，發揮教師在課堂教學中的主導作用。

2.1樂器的智能化

樂器是學習音樂的重要工具。樂器植入人工智能技術，形成了智能化樂器。它能夠大量儲存多種樂器的音樂數據。尤其是在音樂鍵盤中運用，功能的提升特別突出，應用于音樂教學中引發了多種形式的教學模式。例如，圖1顯示了融合多媒體計算機、主控系統、音樂課堂教學智能評價系統將多部電子鋼琴連接起來的智能樂器實驗室。通過語音室方式授課，可以實現多種樂器的分組教學。這在傳統的音樂課堂上是無法完成的。

2.2智能化樂曲創作

智能樂器不僅能夠儲存樂器音色，而且還能用指令對各種音色播放進行控制，各種音色按照指令進行演奏。這種創作功能是以往其他樂器都無法比擬的[1]。例如，能唱出《月亮代表我的心》十七聲部的合唱團，很好聽，但很難。運用智能樂器按指令合成該十七聲部音樂則輕而易舉。2.2.1機器學習生成樂曲人工智能技術賦能智能樂器，使得機器學習的功能日趨進步。機器學習在音樂領域所做的事情，就是提取音樂作品的“數據”，輸入給定模型學習音樂的“特征”，再對音樂數據進行分析和編排。例如，如果輸入的是《梨園金曲》民族音樂，則機器就能學會民族音樂的曲調特征，生成掌握特征模型的民族音樂作品。2.2.2用軟件生成樂譜使用MuseScore3forMac軟件可以制作樂譜，在工具欄選擇對應時值的音符輸入音符。例如，在MuseScore3窗口輸入如圖2所示的“我和我的祖國”樂譜，再導出MP3文件進行播放。2.2.3代碼生成樂曲用Python代碼生成曲子，要借助音樂標準格式MIDI—樂器數字接口，運用Python-midi庫編寫程序，編譯MIDI文件生成音樂。例如，生成一個簡單樂譜的MIDI文件需要使用Python-midi，其中：Pattern對象表示樂譜；Track對象表示音軌，通常樂譜都有多條軌道組成，每種樂器是一個軌道；midi.NoteOnEvent表示每個音符的開端，在參數表中可以定義每個音符的音長和音高；midi.NoteOffEvent表示每個音符的結束。參考代碼如下：importmidi#定義patternpattern=midi.Pattern()#定義軌道track=midi.Track()#添加軌道到patternpattern.append(track)#音符開始，并定義位置、音量、音高on=midi.NoteOnEvent(tick=0,velocity=50,pitch=midiG_3)track.append(on)#音符結束off=midi.NoteOffEvent(tick-100,pitch=midi.G_3)track.append(off)#軌道結束eot=midi.EndOfTrackEvent(tick=1)track.append(eot)#存儲midi.write_midifile("example.mid",pattern)程序運行結果生成了如圖3所示的簡單音符：這樣如圖2的“我和我的祖國”樂譜，也可以通過Python代碼生成MIDI文件。

3AI賦能音樂課堂

在AI賦能的音樂教育環境，促使音樂教學實踐變革以及學生學習音樂方式。例如，圖4所示的集音樂創作教學及教學評價于一體的“智能化音樂課堂教學評價系統”，在教學設計的優化、教學方法的高效、教學手段的更新、教學評價的智能、教學策略的調整方面都具有借鑒意義[2]。

3.1大數據學習

大數據云計算可以將所有音樂家們音樂數據存儲在云中，運用人工智能技術為學生提供更多有價值的音樂數據。學生通過音樂云學習音樂知識，欣賞音樂魅力、體驗音樂節奏、理解音樂韻律。它使得優質音樂教學資源跨越校園，開放延伸音樂教學，遠程輻射共享資源。這樣就擴展了學生的視野，音樂知識的來源無限擴大，整個音樂云皆有學生的學習教材。特別是大數據音樂云不僅可以推送給學生更多的即興音樂和更多的音樂信息，還能指導音樂愛好者創作出雅正、健康的音樂作品。

3.2個性化學習

人工智能技術從音樂學習行為數據搜集、數據分析與運用、個性化學習評價多方位幫助學生定制個性化的學習成長路徑。推送在線音樂教育資源，指導表演建議樂器學習技巧。搭建音樂教育虛擬課堂，匹配音樂教學資源，實現因材施教的個性化學習，支持一對一的教學輔導和群組式討論。通過這些措施提高教學質量和效率。

3.3教學評價智能化

運用人工智能技術將多個音樂輔助教學設備連接的音樂創作教學系統，基于音樂課堂教學的學生學習特質分析與教學效果分析的音樂課堂教學管理系統，來實現音樂教學的全程智慧管理，使音樂學習更有效率。例如，在虛擬音樂課堂樂器教學可以變成一對多的自選教學模式，使課堂變得輕松、愉快。教師可以開啟課堂教學觀察模塊，捕捉每位學生同步練習的音準、節奏、力度數據，分析判斷將評價信息同步反饋，給出學習指導建議。3.3.1創作教學模塊“智能化音樂課堂教學評價系統”中的音樂創作教學模塊，集視、聽、練和反饋評價為一體，適時演示教師教學作品和評價學生練習作品。例如，在進行《我和我的祖國》授課時導入電影片段，欣賞“我和我的祖國”音樂的表現形式、演唱形式以及歌曲風格，可以使學生更好地體驗作品的創作意境，激發創作意識。使用MuseScore創作“我和我的祖國”三聲部習作音樂，并能儲存、刻錄，編輯等二度創作。3.3.2課堂教學評價模塊音樂課堂教學評價有著傳統音樂教學評價無法比擬的靈活性、客觀性和實用性。從大數據分析角度獲取音樂課堂教與學相關數據，對學生的音樂基本素養與學習態度進行科學分析判斷。例如，以創作《紅河谷》中的和聲與音樂作品風格內容的“編配伴奏音樂”教學過程為例。課前在“課堂教學評價模塊”上安排學生根據作品風格完成伴奏的音樂；播放制作好的《紅河谷》MIDI音樂（在第二和第六個小節缺失編配和弦）；使學生感受、探討大小三和弦的表現力，形成對大小三和弦的感知。然后要求學生試著用MuseScore為《紅河谷》缺失的兩小節選配和弦，以適合歌曲的伴奏風格。學生需要邊哼唱歌曲邊試著套用不同的伴奏風格，找到他們認為最恰當的和弦伴奏風格，說出理由并提交[3]。評價系統將學生提交的作業比照音樂要素進行評價。及時反饋學習評價的信息，并對學生的學習進程制定一個個性化的學習方案[4]。同時通過教學反饋深度優化決策模型，促進教師實時改進教學策略，提高教學效率和效果，提升教學質量。

4結語

人工智能技術在音樂教育領域中的廣泛應用，為傳統的音樂教育模式注入了活力，為音樂教師創新音樂教學理念開辟了新思路[5]，為因材施教提供了新的適合學生學習的音樂教學模式。人工智能在音樂教育模式方面的探索，不僅給音樂教育教學的發展帶來了物質技術層面的進步，還從音樂教學層面促進計算思維培育開辟新途徑。這對音樂教育理念、教學手段、教學方式和方法以及拓展學生音樂視野、學習音樂、享受音樂、創造音樂等都帶來深刻的變化和積極的影響。

參考文獻

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篇8

【關鍵字】人工智能；教育；進展

【中圖分類號】G40-057 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009―8097（2008）13―0018―03

人工智能是一門綜合的交叉學科，涉及計算機科學、生理學、哲學、心理學、哲學和語言學等多個領域。人工智能主要研究用人工的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的智能，實現機器智能，其長期目標是實現人類水平的人工智能。[1]從腦神經生理學的角度來看，人類智能的本質可以說是通過后天的自適應訓練或學習而建立起來的種種錯綜復雜的條件反射神經網絡回路的活動。[2]人工智能專家們面臨的最大挑戰之一是如何構造一個可以模仿人腦行為的系統。這一研究一旦有突破，不僅給學習科學以技術支撐，而且能反過來促使人腦的學習規律研究更加清晰，從而提供更加切實有效的方法論。[3]人工智能技術的不斷發展，使人工智能不僅成為學校教育的內容之一，也為教育提供了豐富的教育資源，其研究成果已在教育領域得到應用，并取得了良好的效果，成為教育技術的重要研究內容。

人工智能的研究更多的是結合具體領域進行的，其主要研究領域有：專家系統、機器學習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、機器人學、博弈、智能決策支持系統、人工神經網絡和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中應用較為廣泛與活躍的研究領域主要有專家系統、機器人學、機器學習、自然語言理解、人工神經網絡和分布式人工智能，下面就這些領域進行闡述。

一 專家系統

專家系統是一個具有大量專門知識與經驗的程序系統，它使用人工智能技術，根據某個領域中一個或多個人類專家提供的知識和經驗進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復雜問題。[5]專家系統主要組成部分為：知識庫，用于存儲某領域專家系統的專門知識；綜合數據庫，用于存儲領域或問題的初始數據和推理過程中得到的中間數據或信息；推理機，用于記憶所采用的規則和控制策略的程序，使整個專家系統能夠以邏輯方式協調地工作；解釋器，向用戶解釋專家系統的行為；接口，使用戶與專家系統進行對話。近幾十年來，專家系統迅速發展，是人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域，廣泛用于醫療診斷、地質勘探、軍事、石油化工、文化教育等領域。

目前，專家系統在教育中的應用最為廣泛與活躍。專家系統的特點通常表現為計劃系統或診斷系統。計劃系統往前走，從一個給定系統狀態指向最終狀態。如計劃系統中可以輸入有關的課堂目標和學科內容，它可以制定出一個課堂大綱，寫出一份教案，甚至有可能開發一堂樣板課，而診斷系統是往后走，從一個給定系統陳述查找原因或對其進行分析，例如，一個診斷系統可能以一堂CBI（基于計算機的教學，computer-based instruction）課為例，輸入學生課堂表現資料，分析為什么課堂的某一部分效果不佳。在開發專家計劃系統支持教學系統開發（ISD）程序的領域中最有名的是梅里爾（Merrill）的教學設計專家系統（ID Expert）。[6]

教學專家系統的任務是根據學生的特點（如知識水平、性格等），以最合適的教案和教學方法對學生進行教學和輔導。其特點為：同時具有診斷和調試等功能；具有良好的人機界面。已經開發和應用的教學專家系統有美國麻省理工學院的MACSYMA符號積分與定理證明系統，我國一些大學開發的計算機程序設計語言、物理智能計算機輔助教學系統以及聾啞人語言訓練專家系統等。[7]

目前，在教育中，專家系統的開發和應用更多的集中于遠程教育，為現代遠程教育的智能化提供了有力的技術支撐?；趯＜蚁到y構造的智能化遠程教育系統具有以下幾個方面的功能：具備某學科或領域的專門知識，能生成自己的提問和應答； 能夠分析學生的特征，評價和記錄學生的學習情況，診斷學生學習過程中的錯誤并進行補救教學；可以選擇不同的教學方法實現以學生為主體的個別化教學。[8]目前應用于遠程教育的專家系統有智能決策專家系統、智能答疑專家系統、網絡教學資源專家系統、智能導學系統和智能網絡組卷系統等。

二 機器人學

機器人學是人工智能研究是一個分支，其主要內容包括機器人基礎理論與方法、機器人設計理論與技術、機器人仿生學、機器人系統理論與技術、機器人操作和移動理論與技術、微機器人學。[9]機器人的發展經歷了三個階段：第一代機器人是以 “示教―再現”方式進行工作；第二代機器人具有一定的感覺裝置，表現出低級智能；第三代機器人是具有高度適應性的自治機器人，即智能機器人。目前開發和應用的機器人大多是智能機器人。機器人技術的發展對人類的生活和社會都產生了重要影響，其研究和應用逐漸由工業生產向教育、環境、社會服務、醫療等領域擴展。

機器人技術涉及多門科學，是一個國家科技發展水平和國民經濟現代化、信息化的重要標志，因此，機器人技術是世界強國重點發展的高技術，也是世界公認的核心競爭力之一，很多國家已經將機器人學教育列為學校的科技教育課程，在孩子中普及機器人學知識，從可持續和長遠發展的角度，為本國培養機器人研發人才。[10]在機器人競賽的推動下，機器人教育逐漸從大學延伸到中小學，世界發達國家例如美國、英國、法國、德國、日本等已把機器人教育納入中小學教育之中，我國許多有條件的中小學也開展了機器人教育。

機器人在作為教學內容的同時，也為教育提供了有力的技術支撐，成為培養學習者創新精神和實踐能力的新的載體與平臺，大大豐富了教學資源。多年來，我國中小學信息技術教育的主要載體是計算機和網絡，教學資源單一，缺乏前瞻性。教學機器人的引入，不僅激發了學生的學習興趣，還為教學提供了豐富的、先進的教學資源。隨著機器人技術的發展，教學機器人種類越來越多，目前在中小學較為常用的教學機器人有：能力風暴機器人、通用機器人、未來之星機器人、樂高機器人、納英特機器人、中鳴機器人等。

三 機器學習

機器學習是要使計算機能夠模仿人的學習行為，自動通過學習來獲取知識和技巧，[11]其研究綜合應用了心理學、生物學、神經生理學、邏輯學、模糊數學和計算機科學等多個學科。機器學習的方法與技術有機械學習、示教學習、類比學習、示例學習、解釋學習、歸納學習和基于神經網絡的學習等，近年來，知識發現和數據挖掘是發展最快的機器學習技術。機器學習（自動獲取新的事實及新的推理算法）是使計算機具有智能的根本途徑，對機器學習的研究有助于發現人類學習的機理和揭示人腦的奧秘。[12]

隨著計算機技術的進步和機器學習研究的深入，機器學習系統的性能大大提高，各種學習算法的應用范圍不斷擴大，例如將連接學習用于圖文識別，歸納學習、分析學習用于專家系統等，大大推動了在教育中的應用，例如在建構適應性教學系統中，用機器學習與樸素的貝葉斯分類器動態了解學生的學習偏好，有較高的準確率[13]。基于案例的推理（case-based reasoning，CBR）是一種新興的機器學習和推理方法，其核心思想是重用過去人們解決問題的經驗解決新問題，在計算機輔助教育方面，已經出現了基于CBR的圖形仿真教育系統，并且，針對個體特征的教育教學方法研究也有所突破。[14]另外，數據挖掘和知識發現在生物醫學、金融管理、商業銷售等領域的成功應用，不僅給機器學習注入新的生機，也為機器學習在教育中的應用提供了新的前景。

四 自然語言理解

自然語言理解就是研究如何讓計算機理解人類的自然語言，以實現用自然語言與計算機之間的交流。一個能夠理解自然語言信息的計算機系統看起來就像一個人一樣需要有上下文知識以及根據這些上下文知識和信息用信息發生器進行推理的過程。[15]自然語言理解包括口語理解和書面理解兩大任務，其功能為：回答問題，計算機能正確地回答用自然語言提出的問題；文摘生成，計算機能根據輸入的文本產生摘要；釋義，計算機能用不同的詞語和句型來復述輸入的自然語言信息；翻譯，計算機能把一種語言翻譯成另外一種語言。由于創造和使用自然語言是人類高度智能的表現，因此對自然語言處理的研究也有助于揭開人類高度智能的奧秘，深化對語言能力和思維本質的認識。[16]

自然語言理解最早的研究領域是機器翻譯，隨著應用研究的廣泛開展，也為機器人和專家系統的知識獲取提供了新的途徑，例如由MIT研制的指揮機器人的自然語言理解系統SHRDLU就可以接收自然語言，進行人機對話，回答關于桌面上積木世界中的各種問題。同時，對自然語言理解的研究也促進了計算機輔助語言教學和計算機語言設計等方面的發展，例如“希賽可”網絡智能英語學習系統，這個基于網絡的“人-機”語境的建立，突破了普通英語教師和傳統的單機的多媒體教學軟件所能具備能力限制，也比建立于網絡的“人-人”語境更具靈活性，可以為遠程學習者提供良好的英語學習支持，在國內第一次系統地將用自然語言進行的人機對話系統應用在計算機輔助外語教學上，在國際上也是一種創新。[17]

五 人工神經網絡

人工神經網絡就是在對大腦的生理研究的基礎上，用模擬生物神經元的某些基本功能的元件（即人工神經元），按各種不同的聯結方式組織起來的一個網絡，其目的在于模擬大腦的某些機理與機制，實現某個方面的功能，例如可以用于模仿視覺、模式識別、聲音信號處理、控制、故障診斷等領域，人工神經元是人工神經網絡的基本單元。[18]人工神經網絡有兩種基本結構：遞歸（反饋）網絡和多層（前饋）網絡，兩種主要學習算法：有指導式學習和非指導式學習。

人工神經網絡從模擬人類大腦神經網絡的結構和行為出發，具有大規模并行、分布式存儲和處理、自組織、自適應和自學習能力，特別適合于處理需要同時考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題，[19]這使人工神經網絡具有更大的發展潛能，目前已經開發和應用的人工神經網絡模型有30多種。人工神經網絡在教育中的應用大多是與教學專家系統相結合，以此來改進教學專家系統的性能，提高智能性，使其在教學過程中對突發問題具有更好的應對能力。人工神經網絡在學校管理中也得到應用，例如采用誤差反傳算法（BP）的多層感知器已應用于高校管理之中。

六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)

分布式人工智能是分布式計算與人工智能結合的結果，研究目標是要創建一種能夠描述自然系統和社會系統的精確概念模型，主要研究問題是各Agent之間的合作與對話，包括分布式問題求解和多Agent系統兩個領域。[20]分布式人工智能系統一般由多個Agent組成，每個Agent又是一個半自治系統，Agent之間及Agent與環境之間進行并發活動并進行交互來完成問題求解。[21]由于分布式人工智能系統具有并行、分布、開放、協作和容錯等優點，在資源、時空和功能上克服了單智能系統的局限性，因此獲得了廣泛的應用。

分布式人工智能中的Agent和多Agent技術在教學中的應用逐漸受到關注。在教學中引入Agent可以有效地提高教學系統的智能性，創造良好的學習情境，并能激發學習者的學習興趣，進行個性化教育。目前，Agent和多Agent技術多用于遠程智能教學系統，通過利用其分布性、自主性和社會性等特點，提高網絡教學系統的智能性，使教學資源得到充分利用，并可實現對學習者的學習行為進行動態跟蹤，為學習者的網絡學習創造合作性的學習環境。在網絡教學軟件中應用Agent技術的一個典型是美國南加利福尼亞大學（USC）開發的教學Adele（Agent for Distance Education - Light Edition） [22]。Agent技術在網絡教學軟件中取得的良好效果，促進了研究者對分布式人工智能在教育中的應用研究。

綜上所述，科學技術的發展將會推動人工智能技術在教育中應用的廣度和深度。從人工智能的應用趨勢來看，人工智能在教育中應用的擴展可以通過以下三個方面進行：一是人工智能與其他先進信息技術結合。人工智能已經與多媒體技術、網絡技術、數據庫技術等有效的融合，為提高學習效率和效度提供了有力的技術支持，而引起教育技術界廣泛關注。[23]例如人工智能技術通過與多媒體技術相結合，可以提高智能教學系統的教學效果；與網絡通訊技術相結合，可以提高和改進遠程教育的智能性。二是人工智能應用研究領域間的集成。人工智能應用研究領域之間并不是彼此獨立，而是相互促進，相互完善，它們可以通過集成擴展彼此的功能和應用能力。例如自然語言理解與專家系統、機器人的集成，為專家系統和機器人提供了新的知識獲取途徑。三是人工智能的研究和應用出現了許多新的領域，它們是傳統人工智能的延伸與擴展，這些新領域有分布式人工智能與Agent、計算智能與進化計算、數據挖掘與知識發現以及人工生命等[24]，這些發展與應用蘊藏著巨大潛能，必將對教育產生重要的影響。

技術發展不斷發揮著引導教育技術研究的作用，一種新興技術的出現總是會掀起相應的研究熱潮, 引發對技術在教育中應用的探討、評價以及與傳統技術的對比。[25] 人工智能作為一門交叉的前沿學科，雖然在基本理論和方法等方面存在著爭論，但從其研究成果與應用效果來看，有著廣闊的應用前景，值得進一步的開發和利用。

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篇9

 

1 引言(Introduction)

 

人們越來越接受逐漸取代傳統考試方式的利用計算機網絡實現的遠程考試系統。傳統意義上的考試，操作過程極其繁瑣，出錯難以避免。遠程教育也稱為網絡教育，突破了時間與空間的限制，對實現教育終生化，教育大眾化、平民化有重要的意義。我國是一個十三億人口的大國，且農業人口眾多，東西部發展不平衡，教育資源尤其是高等教育資源分布不均勻，西部及偏遠地區教育資源匱乏。遠程教育為全民教育及終生教育提供了有效的途徑。在遠程教育體系中，基于計算機網絡的遠程考試系統有了非常重要的意義。遠程考試系統盡可能保證了考試的實時、可靠及客觀公平及最小程度的人為因素影響。遠程考試系統亦廣泛應用于政府、企業及各種機構的培訓，因此，討論遠程考試系統有了非常重要的意義。

 

遠程考試離不開試題庫的創建。

 

采用常規數據庫構成的試題庫，對客觀題(選擇、判斷、填空題)很好解決?？梢詫⒃囶}庫的試題按不同的形式出現。原理是：每個題都有幾個選項，正確的和干擾項都有若干項。當試題要單選題時，可以用算法限制，每個題抽出一個正確項和若干個干擾項。當試題需要多選題時，每個題在答題選項中任意選取，但保證正確選項大于1即可。

 

而抽卷一般都是隨機在試題庫抽題形成試卷。這就造成不同試卷難度可能不同，考試欠公平。處理這個問題最好的辦法就是將題目在建立試題庫時就給了難度系數，出題時按難度比例抽題。這樣對每個參考者相對公平。這涉及到怎樣確定試題難度的問題。下面將討論用人工智能技術處理試題難度。也就是在創建試題時，讓計算機自動識別試題難度。

 

2 人工智能技術在試題庫建設中的應用(Application

 

of artificial intelligence techniques in building the

 

examinations bank)

 

2.1 人工智能的定義

 

著名的美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學?！倍硪粋€美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！边@些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術[1]。

 

人工智能(AI)是目前發展迅猛的計算機學科的一個分支，近代被稱為三大尖端技術之一，這三大尖端技術是：基因工程、納米科學、人工智能。人工智能經過近幾十年的發展，也逐漸成為了一個比較成熟的技術應用。在實踐中應用十分廣泛。在許多學科中都有它的身影，也取得了巨大的成果及可觀的經濟效應，在理論上也日趨完善。

 

人工智能是用計算機算法來模擬人類的智能行為或思維過程。比如：邏輯推理、學習規劃、計劃實施等等。主要的內容包含：計算機實現算法(原理)、智能機器人制造等。人工智能涉及的學科也極為廣泛。首要的是計算機技術，還有心理學、教育學、語言學等人文科學。還有控制、自動化、仿真、數理邏輯等自然學科，具有廣泛的應用前景。目前，關于人工智能的研究涉及到軍事、航天航空、機械制造、計算機仿真、遙控遙感、機器人、工業控制、自動化、采礦、教育培訓、服務業等等。人工智能技術在當今社會中得到越來越多的關注和重視，是正在快速發展的熱門學科。它起源于計算機技術，但遠不止于計算機科學范疇。人工智能取得了許多成就，這些成就主要表現在： 基于知識的系統、機器學習、神經網絡、機器人學、Agent技術和分布的協同工作、規劃和配置、機器感知等[2]。

 

2.2 知識的定義

 

知識是人類在認識自然、改造自然過程中沉淀下來的精神產物，是人類進行創新、創造、探索等智能活動的基礎。關于知識的理解，可以概括為以下幾個方面：

 

(1)知識是轉換后的信息。經過人類的主觀理解、解釋、消化、選擇以及過濾，大量信息加工處理后，稱其為知識。

 

(2)知識也可以理解為對特定的學科或產業的概念定義、內部關系、運作過程和應用解釋。

 

(3)知識亦可以定義為：“事實”“信念”“啟發式”。

 

在人工智能領域，知識是一個非常重要的處理點。大量的信息必須從知識中提取和轉換來的。從其作用層次，它們分為對象級知識、元級知識兩類。按性質亦可劃分為三種知識：過程性、描述性、判斷性。

 

2.3 知識表示

 

知識表示一直是計算機領域中非常關鍵的問題，在人工智能及專家系統中，知識表示是知識的符號化過程。實際上是為描述事件所做的一組約定，它的實質是將事件的事實、過程、關系、屬性等特征抽象成數據結構。計算機的知識表示就是研究這些數據結構，構建數據庫，使用算法將物質世界的可以處理的信息盡可能量化，過程化。人工智能也就是讓計算機模擬人的思維過程。將這些海量的數字化后的信息快速處理，以獲得人們需要的結果。

 

人工智能應用在構建試題庫時，知識表示也成為一個非常關鍵的問題。

 

知識的表示與對問題的處理和解決以及解決問題的效率有很大的影響。一個正確的知識表示，可以將知識很好的轉化為數字信息，從而使得計算機能夠更好的處理，那么對知識表示的要求，主要從下面四個方面去處理：

 

(a)可表達性：能夠正確有效的將要解決的問題所需要的知識表達出來。

 

(b)可理解性：知識表結果是容易理解的，簡單明了的。

 

(c)可訪問性：知識表示是可以利用的

 

(d)可擴充性：當有新增知識的時候，原來的知識表示可以擴展、補充。

 

2.4 知識庫的構建

 

知識庫是按照一定要求存儲在計算機中的相互關聯的事實知識的集合，是經過分類和組織、序化的知識集合，是構建專家系統(ES)的核心和基礎[3]。

 

對知識的處理，很關鍵的一步是知識庫的構建，即創建知識的物理結構及邏輯結構，在計算機技術及人工智能理論中，可以理解為數據結構的建立。知識庫的組織方式，依賴于知識表示模式，也依賴于數據庫等計算機技術。目前的數據庫技術發展很快，也有很多模式可供選擇。總之，知識庫的組織應盡可能全面、高效、最大化利用存儲空間。

 

知識庫的構建模型如圖1所示。

 

圖1 知識庫構建模型

 

Fig.1 The knowledge base model

 

2.5 知識庫的管理

 

在人工智能的專家系統中，知識庫會隨著時間推移，越來越大，知識的嘗試和廣度也相應變化。知識庫管理維護得好，會成為日常工作的好幫手，處理得不好，知識庫就是一堆沒有用甚至是有害的信息垃圾[4]。管理知識庫涉及到數據存儲的安全性、訪問效率、多用戶等等，依賴于計算機軟件技術。

 

2.6 實現過程

 

(1)構造試題庫數據結構表見圖2。主鍵為“ID”。

 

圖2 綜合試題庫表

 

Fig.2 The examination bank table

 

(2)所考知識點難度數據表結構

 

所考知識點難度數據表結構如圖3所示。主鍵為“序號”。

 

圖3 知識點難度數據結構表

 

Fig.3 Construction table of the database in difficulty

 

coefficient of knowledge point

 

(3)知識點數據分析及客觀題知識點難度計算程序的算法實現

 

先將所選課程考試大綱要求的知識點按照掌握、理解、了解的要求每個知識點設置一個或兩個關鍵字，并設置知識點難度系數數據庫，考試大綱要求不是很多，所以數據量不大，可由教研室討論每個知識點的難度系數?？荚嚨念}庫卻是不斷增加的，每增加一個選擇題時，就遍歷知識點難度系統數據庫，按詞法匹配，如果選擇題含有某知識點，即將此知識點的難度系統加到累加變量中，并將計數器加1，遍歷完整個表，將累加變量值除以計數器，得到此選擇題的知識點難度系統。實現算法如圖4所示。

 

圖4 試題庫難度系數生成算法流程圖

 

Fig.4 Flow chart of algorithms in the degree of

 

difficulty of examination bank

 

3 結論(Conclusion)

 

用人工智能技術，基于知識點屬性建立的知識點庫;試題庫建庫時，試題能按詞法匹配，遍歷知識點庫，智能生成難度系數。解決了在無紙化考試中遇到的考試公平的問題，也減輕了出題者的工作量，避免了出題者主觀判斷題目難度導致的隨意性和不準確性。

 

但系統仍存在不足：可實現是部分智能推導，知識點的堆積是一個繼承過程，仍然可以繼續研究。人工智能在計算機考試中仍有很多可研究的方面，如：主觀題的閱卷等。這也是今后可努力的方向。

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1人工智能競賽驅動式軟件工程產學研模式的實施

以培養卓越軟件工程人才為目標，我們構建了人工智能競賽驅動下的軟件工程產學研培養新模式。通過構建2個層次培養競賽平臺，實現以點帶面、共同提高的培養目標。2個層層學科競賽平臺如下：一是基礎課程競賽平臺。面對中年級的學生，組織學生參加藍橋杯、GIS開發大賽、SDN軟件定義網絡賽等普適性、課程類競賽，可以快速鍛煉學生的知識應用、團隊協作、現場表達、創新思維等各方面能力，有效提升綜合能力，以激發學生對科研創新的興趣和自信。二是專業創新競賽平臺。面對中、高年級學生，組織學生參加專業創新競賽平臺。并且，按照學科方向，專業創新競賽平臺主要分為三個方向：數據科學競賽方向、人工智能方向以及互聯網方向。對于高年級學生，可以按照自己的選修方向或者興趣，選擇該方向的指導教師，參加專業水平的能力競賽。如數據科學競賽方向，有Kaggle平臺大賽,阿里天池大賽、KDD、圖像分類和目標檢測比賽等。高年級學生可以在已經具備基本學科知識和科研創新能力后，在更大的舞臺上檢驗自己的專業水準，在失敗和進步中提升創新能力和實踐能力，最終具備解決社會實際問題和企業實際問題的能力。

2人工智能競賽驅動式軟件工程產學研模式的意義

軟件工程技術是人工智能的重要載體，人工智能競賽可以與軟件工程專業的產學研有機地結合起來，更能取得良好的培養效果。其對軟件工程學科教學質量和人才培養都有著重要作用和意義。一是有利于教師教學觀念的更新和教師角色的轉變與知識更新。師生協同。改變傳統以教師為主導的培養模式，探索在學生競賽和實踐上的共建，鼓勵學生自主開展創新探索、組織和參加學生競賽，形成了“專業教師指導、學生自主組隊”的競賽組織管理指導新模式；二是有利于培養學生的創新能力和激發學生主動學習的意愿。一方面，信息化學習方式是以知識貫通式學習為主，學習方法靈活，更利于創新能力的培養；另一方面，學習過程由匹配問題和答案的過程，而更多地轉向如何理解問題、如何界定問題、如何解決問題等，學習者的“主體”地位得到回歸。三是利用互聯網+大數據競賽優質資源，有助于提高軟件工程專業教學質量，與國際一流高校培養模式接軌。以學生為中心，結合教與學的特性需求，把作為教師優化和完善教學模式、學生靈活和改善學習方法的輔助手段，充分結合師生教與學的個體需求，采用問題主導式教學模式，將有助于軟件工程專業探索教學模式創新，提高教學質量和學生學習成效.

3結語

綜上，軟件工程產學研可以與人工智能競賽相結合。以人工智能競賽為導向的產學研給學生提供了資源和平臺，有效提高學生的實踐能力、科研能力和團隊協作能力，對提高軟件工程專業學生的創新能力和實踐能力大有裨益。

【軟件工程碩士論文參考文獻】

[1]裘君，何小其，劉毅華.基于競賽驅動的自動化專業實踐教學改革探索[J].安徽電子信息職業技術學院學報.2013,59(11),4，20.

[2]王喜鴻，王良成，周密.論以學科競賽促進理工科學生實踐創新力的提高.實驗室科學，2011,14(4):1-3,6.

[3]李淑琴，劉均梅.科技競賽與學生創新能力的培養[J].新課程學習：學術教育，2011(7):95-96.

[4]徐曉飛.抓住MOOC之機遇促進計算機與軟件工程專業教學改革[J].中國大學教學,2014(01):29-33+47.