人工智能的智能教育范文

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课程设置应与高职教育培养目标和方式相一致

人工智能课程主要讲授当今智能领域的理论方法及其应用，是一门涉及哲学、逻辑学、语言学、控制论、生物神经学等多个学科的课程。以普通高校高年级计算机专业学生为讲授对象，人工智能课程在教学上一般以理论讲授为主，并辅以一些应用实例加以分析。课程本身理论性强，内容较为抽象，因此对学生专业知识基础的要求高，在教学上往往强调对各种智能理论的深入讲解和分析，以此达到提高学生专业理论水平的目的。

当前高职教育中为计算机专业学生所开设的人工智能课程很大程度上沿用了普通高等教育环境下的教学方式和内容，这显然与高职教育本身培养人才的目标和方式不一致。高职教育的最终目标是要培养适应生产需要的技能型、应用型人才，而高职教育在教学方式上应更为注重实践教学，包括各种实验、实训、实习和设计。因此，人工智能课程中单纯的理论讲授并不能有效地适应高职教育的实际教学环境要求，有必要对人工智能课程在教学内容和方式上加以改革。

三个改革途径

（一）引导学生阅读应用研究文献

高职教育强调培养学生的知识应用技能，其中重要的一点是要培养学生把理论知识应用到实际生产中的能力。然而在教学实践过程中，学生普遍反映由于人工智能课程理论性强，难于从课本理论联系到实际的专业应用上，这样对激发学生的学习兴趣，提高技能应用水平是不利的。

实际上，人工智能涉及的应用领域极为广泛，其中在专家系统、模式识别、智能控制、数据挖掘、自然语言理解等方面尤为突出，每一种应用都能够很好地体现出人工智能学科的基本理论方法特点。因此，在课程学习的开始阶段，应让学生按照个人兴趣自行选定某个应用领域，在一定的提示和引导下通过检索有关文献，访问相关的科研院校网站等方式获取资料，了解当前该领域的发展现状和具体产品的开发和使用情况，最后在课程的结束阶段以学习报告的形式在课堂上加以演示和共同讨论，这样可以大大激发学生学习人工智能课程的主观能动性，开阔学生的知识视野。资料的收集阅读与思考是知识应用的首要环节，对于培养应用型人才的知识应用技能很有帮助。

（二）安排学生对经典算法程序进行实验

与普通高等教育相比，高职教育更加强调实践教学的重要性。从实践中学习和理解理论知识，并且把所学知识运用到实践中，这是高职教育的重要特点。人工智能课程内容抽象而概念性强，单纯的理论讲解学生难以从中得到启发，也难以体现出高职教育突出实践教学的特点，为此需要安排学生动手实验，从实践中理解人工智能科学的理论原理和应用途径。

在人工智能科学的发展过程中，先后提出了一些经典的优秀算法程序，如A*算法、遗传算法、神经网络的BP学习算法等，在科研和工程实际中得到了广泛的应用，在实践教学中同样有着重要价值。根据教学要求和实际情况，学生并不需要自行设计关于这些算法的具体程序，在提倡开放和共享源代码的今天，通过网络能够获得大量相关的程序代码资源。同时，一些软件平台也集成了一些工具箱，如遗传算法工具箱、神经网络工具箱等，只需设定相关输入参数和数据，便可通过调用工具箱函数实现算法，极为简便而易于理解。

学生应通过对这些程序作验证性实验来理解所学内容。为安排学生有效地进行实验，教师应结合当前阶段所讲授的内容准备相应的算法程序，当该部分内容结束后在课堂上讲解和演示算法程序的运行方法。学生获得该算法程序以及具体的实验任务后在课后完成实验并提交实验报告。

例如，在讲授启发式搜索时，可向学生提供A*算法求解八数码难题的算法程序，并对某个学生给定某个初始棋盘状态，要求学生动手运行程序并记录由算法扩展所得的每个棋盘状态的估价函数计算结果，以及相应的OPEN表和CLOSED表的变化情况，从中理解A*算法的原理特点。又如，在讲授BP学习算法时，可根据学生的实际情况对内容进行调整，强调BP神经网络的实际工程应用价值，而对BP算法的基本原理只作简单介绍。向学生提供利用BP神经网络学习特定目标函数的MATLAB程序代码后，要求学生动手运行该程序，并且记录和对比神经网络在训练前后对目标函数的逼近效果。

（三）启发学生引入人工智能理论方法对毕业设计加以创新

毕业设计是高职教育的重要环节，学生通过毕业设计对以往所学知识作系统性总结，通过毕业设计能进一步加强学生的技能训练，提高学生的技能应用水平。从实践教学的角度来讲，毕业设计不仅仅要求学生对已学知识和技能的简单重复运用，更重要的是强调学生能够主动独立地分析实际问题，对问题的解决方法提出新的观点并付诸实践。然而从教学的实际来看，在毕业设计中学生创新的主动性不足，往往停留在继承和模仿阶段，毕业设计作品少有突破和创新。究其原因，并非学生所学知识和技能不足，而是学生未懂得如何分析已有问题，在其基础上引入新的解决方法或提出新的应用内容。

在计算机领域中，人工智能属于研究和创新的前沿和热点，许多旧有问题利用人工智能方法都得到了新的解决途径。教师在指导学生毕业设计时，可针对某一问题恰当地启发学生引入人工智能的理论和方法，并尝试性地运用在解决当前问题之中，这样能较容易地获得新的改进和突破，对培养学生创新观念和能力很有意义。

近年来，高职教育得到了迅速发展，其社会认可度也不断提升。但是，在发展的过程中也出现了一些新的问题，其中突出的是如何对以往普通高等教育的教学方式和内容加以改革，以适应高职教育的新要求。人工智能课程作为一门重要的计算机专业课程，仍需要结合高职教育的实际要求以及学生的具体情况，在加强培养应用型、技能型人才，加强实践教学上不断进行探索和改革。

参考文献

[1]赵蔓，何千舟.面向21世纪的《人工智能》课程的教学思考[J].沈阳教育学院学报，2004，6（4）：131-132.

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人工智能技术作为社会媒介化发展的特殊产物，不仅能够建构起智能媒介化的信息社会，更能深入到传媒研究领域，引导影视传媒研究朝着“互联网+教育”的方向发展。当前影视传媒教育正面临重要的转型阶段，如何通过媒介信息技术调整现有的理论学习模式和教学培养目标，已经成为影视教育进行改革创新的突破口。基于人工智能为教育信息化带来的机遇和挑战，影视教育正致力于从“刀切教育”迈向“精准教育”，从“课堂缺席”转为“课堂在场”，从人才培养模式到教育信息平台搭建，都在不断强化智能教育培养，力求为影视传媒教育的智能化改革和实践提供决策依据。

一、影视教育智能化发展的应用价值

智能化影视传媒研究是教育信息化极为重要的应用场景，人工智能技术不仅拓宽了影视传媒教育的研究方向，同时也在技术手段、渠道搭建、傳媒伦理等层面发挥着重要作用。

1.消除数据鸿沟，发挥智能传媒教育技术赋能和知识平权的双重功能。影视传媒研究是以实践为基础的理论性教学，以培养创新型和复合型人才为教育目标。教育学者是影视文化传播的驱动者，因个体间存在传播技能、信息储备和交往行为方面的差异，造成影视传媒教育具有严重的知识鸿沟。在影视研究学者步入算法教育的重要阶段，智能教育平台可通过读取人的反馈改变原有的教学模式，调整每一位受教育者的天赋类型。与此同时，教育学者能够充分利用算法技术和人工智能手段，获取定制化的影视资源和学习条件，以技术逻辑引导学习流程，用分析框架提高教学模式的理论性和可操作性，通过强化教与学的变革场景，激活文化创作的想象力和逻辑性思维，使科技创新在理性与感性、理论与实践的引导作用下，从一般的理论教学形成智能媒介化的信息教学模式，从单向传授转变为双向互动的学习教育模式。

2.拓宽学习渠道，推动教育形态从理论课堂到智能媒体教育课堂的变革。人工智能技术与影视教育教学的深度融合，正引发起一场新的教学革命。从教育手段和学习途径上来看，原有的课堂教学已无法满足理论和实践的双重需求，大数据催生出的智能化影视教育，在虚拟世界和现实世界间搭建起新的算法课堂，利用人工神经网络简化理论教学的概念，又通过具有超强运算能力和通讯能力的技术手段协助实践操作。例如，人工智能照相机作为辅助型的教学工具，被运用于智慧课堂的摄影实践教学中，借助云端技术和物联网连接远程数据中心，可以帮助不懂摄影技术的学习新手尽快了解电影拍摄的理论框架和基本技能，推动教学场景从应用性教学到智慧型课堂的氛围建构。人工智能与影视教学的跨界融合，成为智能传媒教育进行颠覆式创新的重要表现形式，教育形态正逐渐从智慧课堂过渡到智慧校园，从传统的理论范式过渡到智慧媒体的应用型范式，帮助构建起新的学科话语体系。

3.重视传媒伦理，推动智能化影视传媒教育价值观和技术性的生成。人工智能是以追求效益为初心的理性工具，在技能研发阶段尚未对伦理规范提出强制要求，技术伦理向来是人工智能难以逾越的一道鸿沟；影视传媒教育则是以培养学生的伦理观和价值观为出发点，重视以道德审美为核心的理性意识。智能化传媒教育将信息技术和影视教学进行结合，使得理性工具得以同理性意识深度融合，人文关怀建立在技术作用之上，这既是培养受教育者核心价值观的时代需要，亦是强化人工智能技术伦理的有效途径。人工智能时代，强调智能化影视传媒教育技术性和价值观的生成，与其说是建立在影视教育应用场景上的技术伦理规范，不如说是借信息技术完成对传媒伦理和受教育者价值观的理性建构，让人工智能发展紧密联系意识形态和伦理道德问题，加深技术手段和教育学习的彼此作用，从而获得传媒教学在伦理层面的共识。随着传媒影响力的逐步扩大，以内容为载体的影视教学活动意味着要担负起更重要的教学责任，学科研究核心价值观的建设必须以注重传媒伦理和技术伦理为教学基础，重新建构现有的伦理道德观念，为人工智能技术注入价值观的活的灵魂。

二、影视教育智能化发展的风险问题

人工智能技术的迅速发展，赋予影视传媒教育极大的应用价值，与此同时也面临着潜在的风险问题。

1.灌输式教育仍占据主流，智能化影视教学陷入价值认知困境。在人工智能技术出现以前，理论+实践的教学策略已经成为一种固定的形态存在于传统影视教学工作中，受教育者根据统一的培养目标规划自己的学习方式，包括影视创作及影视理论等相关课程都按照相同的培养模式进行。由于教育主体对人工智能的认知存在两极分化的现象，过往只能够通灌输式对学生进行强制教育，智能化影视教学则是处于小范围内的实践和创新。对影视教育而言，理论与实践是学习的内容，继承与创新才是研究的实质。明确人工智能教育的价值认知，从灌输教育逐步迈向定制化教育，为高校的人才培养提供重要的智力支持，应当是影视教育智能化转型发展的着力点。

2.智能教育应用场景缺乏思考，其深度和广度有待进一步挖掘。当前，智慧课堂、智慧校园的出现奠定了智能传媒教育的基本雏形，依靠大数据、物联网等信息技术支撑的智能传媒教育，在平台搭建层面已出现显著性成果，但对应用场景的深度和广度挖掘还存在明显问题。影视教育智能化应当以追求个性化和定制化教育为目标，崇尚的是终身学习的教学理念，不应当将人工智能技术仅局限于传统的教学课堂，除了要从“线下”走向“线上”，还需要考虑到以人机交互为主要形态的教学应用场景，挖掘人工智能教育更多的应用情境和展现方式，从而对影视课堂的理论与实践教学价值提供合理的在场性证明。

3.专业壁垒依然存在，智能化教学成果马太效应极为明显。智能教育世界要求培养更加多元化的应用型人才，但人工智能的马太效应逐渐渗透到影视传媒教育工作中，也会导致教学成果受到出现严重的失衡现象，难以满足高校对人才培养的多元化需求。作为艺术研究的影视教学活动，其科学精神和创新实践同样重要。尤其在媒介融合背景下，要想推进受教育者从“影视学者”逐渐过渡到“影视作者”，人工智能不仅需要满足师生的定制化教学任务，还应当破除专业和行业的壁垒，对其相关联的学科和传媒领域进行合作，才能够改变当前智能化影视教育在教学模式上面临的不足，不断为社会输送更多的应用型人才。

三、影视教育智能化发展的转型实践

面对智能传媒教育的风险与挑战，影视专业更应当立足于自身的教育发展特色，从人才培养模式、应用场景建设、教育资源整合等方面，推进影视教育智能化发展的转型实践。

1.从“灌输教育”走向“精准教育”，创建新的人才培養模式。智能传媒教育范式的自主性建构，应当立足于对传统教学效率和人才培养模式的颠覆。基于当前影视传媒智能化发展在人才培养模式层面的不足，其转型实践需要从受教育者的个性化需求出发，在师生、家长和社会的通力合作下，创建新的人才培养模式，利用碎片化学习完成系统化的学习过程，逐渐从“灌输式教育”走向“精准化教育”。例如，人工智能时代对影视学生的培养更趋向于“以个人为导向的系统化学习”，通过前期对受教育者的大数据整理，对每一位同学的逻辑性、想象力、创造性和沟通能力等进行分析，从影视理论和影视创作两大方向出发对受教育者形成定制化的学生画像，并提供针对性的智慧作业，帮助教师采集学生的学习情况，从而实现规范化的信息管理。可以预见的是，智能传媒时代，“互联网+教育”学习模式的生成，在推动知识平权化等方面发挥重要价值，成为影视教育智能化追求的重要转型路径。

2.从“课堂缺席”走向“课堂在场”，打造新的传媒教育平台。人工智能不仅要改变传统的人才培养模式，同样也应当提供更加多元化的学习应用场景。过去的影视研究多局限于单一的课堂场景，采用课上理论和课下实践的方式进行授课，完成影视教学的闭环。人工智能时代，影视传媒教育应当调整原有的受教育模式，通过搭建合理的人工智能应用平台，可以巧妙地将课堂场景与智能技术结合起来，为受教育者提供更加多样性的教学应用场景，从而实现成长课堂的“在场共生”。例如，人工智能可以带动影视制作的推陈出新，通过搭建智慧超媒体系统，将电影屏幕从影院搬到校园，自动生成无穷界面。与此同时，影视传媒的智能化还可以帮助教师自动生成电影梗概，将理论性教学转变为可视化形象，使电影理论同定制化的影像人物之间建立匹配关联，让教育场景从线下逐步延伸到线上，为影视研究提供重要的云服务。

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中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)35-2417-02

Artificial Intelligence Education and Middle School Students Information Literacy

WU Wen-tie

(Mathematics and Computer Institute of Mianyang Normal University, Mianyang 621000, China)

Abstract: Information Literacy in the Information Age is a national basic literacy, artificial intelligence represents a cutting-edge information technology. Based on the analysis of information quality and substance of the definition on the basis of exploring the field of artificial intelligence research, as well as in education, put forward the theory of artificial intelligence and technology courses in secondary education should be in a more systematic, comprehensive Improve the information literacy of students.

Key words: artificial intelligence; information literacy; information technology

1 信息素养的定义及其内涵

“信息素养”一词最早产生于信息技术和信息产业发达的美国, 是随着现代信息社会的逐渐形成而对国民提出的一种兼跨人文和科学范畴的综合性个人素养要求的描述。随着研究的深入，人们对信息素养的认识也在不断深化。

1974年美国信息产业协会主席保罗・泽考斯基最先提出信息素养的概念, 他认为信息素养是“利用大量的信息工具及主要信息源使问题得到解答的技术及技能”。1992年美国图书馆协会提出：“信息素养是人能够判断何时需要信息, 并且能够对信息进行检索、评价和有效利用的能力。”同年, 道尔在《信息素养全美论坛的终结报告》中给出了一个较为全面的定义：一个具有信息素养的人, 他能够认识到精确和完整的信息是作出合理决策的基础, 他能够确定对信息的需求, 能够形成基于信息需求的问题, 能够确定潜在的信息源, 能够制定成功的检索方案, 从包括基于计算机的和其他的信息源中获取信息、评价信息、组织信息用于实际的应用, 将新的信息与原有的知识体系进行融合以及在批判性思考和问题解决过程中使用信息。

综上所述, 虽然研究人员从不同的视角界定了信息素养的定义, 但可看出, 信息素养既包括认知态度层面上的内容, 也包括技术层面、操作层面和能力层面上的内容。概括起来讲, 信息素养主要包括信息意识、信息能力和信息道德三个方面：

1) 信息意识。信息意识是信息素养的首要因素, 主要指人们对信息及其交流活动在社会中的地位、价值、功能和作用的认识, 换句话说, 就是指人们对信息的判断、捕捉的能力。信息意识的强弱将直接影响人们利用信息的程度和效果。人们只有有了信息意识,才有可能有信息的需求, 进一步去寻找信息和利用信息, 并主动学习与信息处理有关的技术。

2) 信息能力。信息能力是信息素养的重要方面, 是指人们获取信息、处理信息、利用信息、创造信息、交流信息的技术和能力。人们只有掌握一定的信息技能, 才能有效地开展各种信息活动, 有效地利用信息和创造信息, 充分发挥信息的价值, 变信息为动力和优势。

3) 信息道德。信息道德是指人们在整个信息交流活动过程中表现出来的信息道德品质。它是对信息生产者、信息加工者、信息传播者及信息使用者之间相互关系的行为进行规范的伦理准则, 是信息社会每个成员都应该自觉遵守的道德标准。

2 人工智能的研究领域

人工智能的研究领域非常广泛, 而且涉及的学科也非常多。目前,人工智能的主要研究领域包括：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、智能决策支持系统及人工神经网络等。下面主要介绍在网络教育环境中常用的智能技术。

2.1 专家系统

所谓专家系统就是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统, 它能运用该领域专家多年积累的经验与知识, 模拟人类的思维过程,求解需要专家才能解决的困难问题。

2.2 机器学习

“学习”是一个有特定目的的知识获取过程, 其内在行为是获取知识、积累经验、发现规律; 外部表现是改进性能、适应环境、实现系统的自我完善。所谓机器学习, 就是要使计算机能模拟人的学习行为, 自动地通过学习获取知识和技能, 不断改善性能, 实现自我完善。机器学习主要研究学习的机理、学习的方法以及针对相应的学习系统建立学习系统。

2.3 模式识别

所谓模式识别,是指研究一种自动技术。计算机通过运用这种技术,就可自动地或者人尽可能少干预地把待识别模式归入到相应的模式类中去。也就是说,模式识别研究的主要内容就是让计算机具有自动获取知识的能力,能识别文字、图形、图像、声音等。一般来说,模式识别需要经历模式信息采集、预处理、特征或基元抽取、模式分类等几个步骤。

2.4 人工神经网络

人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能, 运用大量的处理部件, 由人工方式建立起来的网络系统。它是在生物神经网络研究的基础上建立起来的,是对脑神经系统的结构和功能的模拟, 具有学习能力、记忆能力、计算机能力以及智能处理功能。其中学习是神经网络的主要特征之一, 可以根据外界环境来修改自身的行为。学习的过程即是对网络进行训练的过程和不断调整它的连接权值, 以使它适应环境变化的过程。学习可分为有教师(或称有监督)学习与无教师(无监督)学习两种类型。对神经网络的研究使人们对思维和智能有了进一步的了解和认识,开辟了另一条模拟人类智能的道路。

3 人工智能技术在教育中的应用

3.1 智能搜索引擎

随着互联网站点和页面的激增以及网络用户队伍的不断壮大,信息检索成为人们利用Internet的重要途径。但是在浩瀚的网页海洋中寻找有用的信息并不容易,需要借助有力的检索工具如搜索引擎等等。目前一些著名的搜索引擎有:GOOGLE、YAHOO、EXCITE、INFOSEEK等,他们各有特色,但仍存在不足之处,如检索到的无关信息过多以及检索结果排序较混乱。智能化信息检索是信息检索的新分支,它是人工智能和信息检索的交叉学科。它在对内容的分析理解、内容表达、知识学习等基础上实现检索的智能化,这样可以节省学习者在检索中花费的时间,帮助学习者提高检索效率。智能化信息检索所用到的人工智能技术有专家系统、自然语言处理和知识表示。

3.2 智能体(agent)

agent技术早在70年代出现在人工智能领域,通过感知、学习、推理以及行动能够基于知识库的训练模仿人类社会的行为。随着其进一步发展,它在远程教育领域发挥着越来越重要的作用。一套完整的远程教育系统中包含许多子系统,如答疑、作业、考试、交互等等子系统。这些子系统都有各自的数据库用来存储信息。为了提高整个系统的智能性,可以引入智能技术,把众多子系统的数据库链接起来,实现信息资源的共享。通过分析这些信息,智能技术可以发现学习者的个别特征(如兴趣爱好信息、点击知识点信息统计、交互日志等等),并根据这些特征量身订做出适合学习者的学习方案,也有助于教师及时掌握学习者学习过程中的动态信息。

3.3 智能CAI(ICAI)

随着计算机技术的飞速发展,计算机辅助教学(CAI)已受到教育界的重视,成为学科教学改革的一种重要手段。许多学校都在开发CAI课件,但大多数CAI课件只是机械地按照教学设计者事先设计好的教学模式和内容向学生传授知识,并没有体现出个性化学习,无法做到因材施教。

智能CAI是以人工智能技术为核心,使CAI系统能够根据学生的学习情况等因素分析学生的特征,合理安排教学内容、变化教学方法去满足个别教学的需要。使用智能CAI进行教学能够克服传统CAI的不足,显著提高教学效果,是CAI课件发展的趋势。

3.4 智能教学系统ITS

智能教学系统(intelligent tutoring system,ITS)是涉及人工智能、计算机科学、认知科学、教育学、心理学和行为科学的综合性课题,其研究的最终目标是由计算机负担起人类教育的主要责任,即赋予计算机系统以智能,由计算机系统在一定程度上代替人类教师实现最佳教学。我国ITS的研究起步较晚,但近几年随着计算机的普及和教育软件需求增大,ITS的发展较快。ITS按照功能分为四个模块:专家知识模块、学生模块、教师模块、人机接口模块。

4 人工智能教育对学生信息素养的作用

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是计算机科学的一个分支,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。换言之,它研究如何用计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动,来解决需要人类专家才能处理的复杂问题,例如咨询、诊断、预测、规划等决策性问题。人工智能也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息学、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。与一般的信息处理技术相比,人工智能技术在求解策略和处理手段上都有其独特的风格。人工智能研究处于信息技术的前沿,它的研究、应用和发展在一定程度上决定着计算机技术的发展方向。同时,信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了急切的需求。今天,人工智能的不少研究领域如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中,并对人类的发展产生了重要影响。

综上所述,作为信息技术一个不可缺少的重要组成部分,人工智能的基本内容在中学信息技术课程中是不能不专门提及的,以往某些教材中用一两页篇幅作个简单介绍的方法根本不足以反映人工智能学科的全貌。因此,十分有必要在高中阶段的信息技术课程中专门设立人工智能选修课。我们认为,高中阶段开设人工智能课程可以在以下几个方面对学生的信息素养培养产生积极作用：

1) 多种思维方式的培养和信息素养的综合锻炼。

现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次：结构化问题,是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题;非结构化问题,难以用确定的形式来描述,主要根据经验来求解;半结构化问题则介于上述两者之间。一般说来,中学阶段开设的传统意义上的信息技术课程中所介绍的信息技术,例如多媒体技术、网络技术、数据库技术、算法与程序设计等,都是求解结构化问题的基本技术。而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的一类有效技术。

把人工智能课程引入我国现行的高中信息技术教育,可以让学生在体验、认识人工智能知识与技术的过程中获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解,从而培养学生的多种思维方式,达到提高信息素养的目的。通过人工智能课程的学习,学生还将了解人工智能语言的基本特征,学到智能化问题求解的最为基本的策略。

2) 体验人类专家解决复杂问题的思路,提高学生的逻辑思维能力。

这里以人工智能学科中“专家系统”技术的体验、学习与应用过程为例进行说明。在专家系统的应用过程中,一个实际的专家系统不仅能够为用户给出相关领域的专家水平建议或决策,而且能够通过解释机制,以用户容易理解的方式解释专家系统的具体推理过程。学生可以向专家系统提出诸如“为什么(Why)”、“如何(How)”、“如果……会怎么样”等问题,系统接受用户的问题指令后,可以根据推理的逻辑进程,即时将答案呈现给用户,整个过程如同教师与学生在进行面对面的教学。在该过程中,学生可以充分体验人类专家的求解思路和推理风格,有助于提高他们的分析、思维与判断能力。

另一方面,在专家系统的教学过程中,可以要求学生自行构建由产生式规则组成的知识库,或进一步利用工具软件来开发简单的实用型专家系统。为了完成该项工作,学生一开始就要编制开发规划、制定知识获取策略,并具体付诸实施,这是一个不断深化的过程。学生还得明确与系统有关的所有变量或相关的因素,并且将这些变量和因素转化为问题求解,得出相应的结论。在进行一系列问题求解分析之后,运用产生式规则来表示知识,以此建立起来的专家系统还可以让其他学生去运用和体验,具有一定的实用价值。

由于专家系统中的知识组织与推理过程是对人类专家思维方式的一种模拟,因此上述知识库的组织和系统的推理过程能够较好地体现学生的思维过程。在建造知识库过程中,学生需要将原来零碎的未成型的知识概念化、形式化和条理化,从而内化为学生自己的东西。所以,建造知识库的过程不但能反映学生的学习过程,而且有助于学生对该领域知识的深层思考并有利于长久记忆,同时也学会了专家系统的基本开发技术。正如美国著名的学习论专家Jonassen所指出的：那些自行设计专家系统的学生将会在这种活动中受益匪浅,因为这是一个对所学知识进行深度加工的过程。

3) 了解信息技术发展的前沿,激发对信息技术未来的追求。

人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿,通过人工智能知识、技术的学习与体验,高中学生能够对信息技术发展的前沿知识有一定程度的了解,这样有助于他们开阔视野,培养兴趣,激发对信息技术美好未来的追求,从而为今后进入大学或走向社会奠定良好的基础。

5 结束语

中学生的信息素养的培养是当前信息技术课的一个重要目标，而在现有的中学信息技术课程中，关于人工智能的知识只作了简单的介绍，学生们对于人工智能研究的广大领域不能有详细的概念，这对于中学生的信息化认识和信息素养的培养不够全面。因此在中学信息技术课中加大人工智能的知识介绍是信息技术课改革的重要内容。

参考文献：

[1] 雷晓庆.网络环境下大学生的信息素养及其培养[J].太原大学学报, 2004(2):38.

[2] 杜玉霞.美国信息素养教育与研究的启示[J].电化教育研究, 2005(10):42.

[3] 王永庆.人工智能原理与方法[M].西安:西安交通大学出版社,2002,1-53.

[4] 潘瑞玲,余轮.Agent技术在远程教育系统中应用的研究[J].微型电脑应用,2002,18(4):28-30.

[5] 吴战杰，秦健.Agent技术及其在网络教育中的应用研究[J].电化教育研究，2003(3):32-36.

篇4

1 人工智能定义和发展阶段

人工智能的英文是Artificial Intelligence, 简称AI, 人工智能的内容不断丰富和发展, 至今还没有统一的定义。比较权威的说法认为[3]:人工智能是关于人造物的智能行为, 主要包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器, 短期目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中, 所以它包含了科学和工程双重目标。根据其功能强弱, 人工智能分为三类, 即弱人工智能、强人工智能还有超级人工智能。人工智能的发展大体上经历了三个阶段, 第一阶段是20世纪50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命题逻辑、谓词逻辑等知识表达和启发式搜索算法为代表;第二阶段是20世纪70~80年代, 提出了专家系统, 同时基于人工神经网络的算法研究发展迅猛, 伴随着半导体技术计算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐渐开始突破;第三阶段是自20世纪末以来, 尤其是2006年开始进入了大数据和自主学习的认知智能时代。随着移动互联网的快速发展, 人工智能的应用场景也开始增多, 特别是深度学习算法在语音和视觉识别上实现了巨大的突破[4,5]。人工智能的技术体系主要分为四个方面, 即机器学习、自然语言处理、图像识别以及人机交互等。当今击败世界围棋冠军李世石的Alpha GO主要应用了机器学习中的深度学习算法。

2 人工智能应用状况与反思

2017年, 阿里的无人超市落地杭州, 进店、挑选商品、付款支付一气呵成, 消费者几乎在完全自主的状态下完成购物。与此类似, 昆山富士康公司裁员6万名工人, 全用机器人代替。京东、淘宝引入的智能机器人替代了原来的仓库管理、人工客服等岗位。因此有学者悲观地断言:在人工智能时代, 因为很多职业岗位或技能将被智能机器人所代替, 职业院校毕业生很有可能面临毕业就失业的窘境。笔者认为, 我们不应该重蹈历史上英国制定的限制汽车推广使用的《红旗法案》的悲剧。正是这个在今天看来毫无道理的, 但却持续了三十年的法案让德国和美国的汽车工业完全赶上来, 最终远超英国。人工智能应用必将淘汰或替代很多现有就业岗位, 但同时又会创造新的就业岗位, 这是一个伴随着产业智能升级的、长期的艰难过程, 对于职业教育来说, 这既是一个严峻的挑战, 也是一个难得的机遇。

3 人工智能时代职业教育的发展策略

为了更积极地适应人工智能时代, 除了国家层面的统筹规划、科学指导和政策、经费支持之外, 建议还要做好以下几个方面的发展规划。

3.1 解放思想, 更新理念与制度

中国工程院院士潘云鹤提出, 人工智能走向2.0阶段的真正原因是世界正从原来由人类社会与物理空间构成的二元空间, 向着由物理空间、人类社会与信息空间构成的新三元空间演变[6]。因此, 职业教育在教学和管理过程中应该加入人工智能等相关理念和技术, 同时其办学定位、人才培养方案、专业建设、课程内容、考核评价标准等方面都需要做出相应的改进。比如当前大多数职业院校非计算机类专业的课程安排中, 信息技术类课程课时偏少, 数据处理、编程类或人工智能课程几乎没有, 这样的安排不利于提升学生的信息素养, 必须做出相应的调整, 同时适当减少将来可被人工智能应用替代的技能课程的课时, 比如电算会计、环境监测等。

3.2 善用人工智能, 提升教学与管理

在人工智能背景下, 教师们现有的重复性工作和大量数据积淀的教学任务, 比如批改作业或阅卷或课堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教师能腾出更多的时间, 更充分地关注学生的个性差异, 从而为学习者提供更精确的个性化学习服务, 教师也能够及时调整教学方法和手段, 优化教学评价方式, 补充教学资源, 减少备课重复性工作, 提升教学效率, 真正地做得因材施教, 同时学生们的学习方法和方式将不同程度地得到重构, 基于大数据的智能在线学习平台大量出现, 不同的学校、学科及专业课程不再封闭, 学习时时处处都可以进行, 碎片化与个性化学习将日益普遍。教师能完整地跟踪学生的整个学习过程, 比如学生上课是否睡觉、是否玩手机、是否在教室里与其他同学合作学习等, 都能够根据监测数据进行智能解析, 有利于更有效、更全面地对学生进行过程性评价。大部分课程考试将全部自动化, 考生资格审查利用人脸识别、监考与阅卷都由智能机器来完成。上述人工智能给教学带来的这些变化既需要网络硬件设施和相关软件系统来支撑, 更需要职业教育的教师们继续提升信息技能、深化和加强信息素养。

3.3 深化产教融合、优化实训筑牢就业

在人工智能时代, 职业院校应与相关行业统筹发展, 深化产教融合, 拓宽企业参与的途径, 深化引企入教改革, 支持引导企业深度参与职业院校的教育教学改革, 多种方式参与学校专业规划、教材开发、教学设计、课程设置、实习实训, 促进企业需求融入人才培养环节;鼓励以引企驻校、引校进企、校企一体等方式吸引优势企业与学校共建共享生产性实训基地;全面推行现代学徒制和企业新型学徒制, 推动学校就业与企业招工无缝衔接。比如职业教育将出现新师徒制, 行业领域的行家里手将通过互联网以VR或者AR技术言传身教的方式, 带领规模庞大的徒弟用碎片时间进行学习与实践。

3.4 完善终身学习的职业教育体系

随着人工智能应用的深入推广, 职业院校培养的技能型人才所掌握的技能如果不及时进行充电升级, 中低端的重复性强的工作将面临被智能机器人不同程度进行替代的危险。所以对于不少技能岗位, 守着一门技术吃一辈子老本的时代将一去不复返。因此, 职业教育要继续完善终身教育体系, 为职业教育学生的充电升级铺就一条纵深的通道。

3.5 人文教育为道, 智能教育为用

在人工智能的帮助下, 简单重复性的工作将被机器替代, 人们将从重复繁琐的事务中解脱出来, 转去从事更具有创造性、创新性或者更具有情感类的工作, 这些工作需要人与人之间的合作与沟通, 因此, 职业教育更需要注重学生思想道德水平、人文综合素质的培养, 这是做人之道, 在此基础之上激发学生们的学习主动性和创造力, 促进跨界思维的形成, 更好地掌握人工智能时代的相关职业岗位知识和相应的智能技能。著名理论物理学家霍金曾说:完全人工智能的研发可能意味着人类的末日。Tesla汽车和Space X公司创始人马斯克说:我们必须非常小心人工智能。如果必须预测我们面临的最大现实威胁, 恐怕就是人工智能了[7]。一群没有良好道德水平的, 但掌握了智能技术或设备的人们是危险的, 所以职业教育应该从学生入学起就开始, 不断提升学生的思想道德水平, 热爱社会、热爱生活、乐于助人、与人为善。只有这样, 人工智能应用才能更好地服务人们、造福社会。

4 结论

人工智能正在快速又深刻地改变我们的教学、生活和工作方式, 也对职业教育提出了严峻的挑战, 同时也是一个巨大的机遇。职业教育在面对人工智能时代的变革时, 须要从国家政策、理念与制度、教学管理、产教融合、终身学习等方面做好应对, 切实地把握人文教育之道对智能教育之用的统领原则, 培养能很好地掌控人工智能技术和应用的人才。

参考文献

[1]谢青松.人工智能时代职业教育的转型和发展[J].教育与职业, 2018 (8) :50-56.

[2]苏令.人工智能来了, 教育当未雨绸缪[EB/OL].[2018-05-15].

[3]Nils J.Nilsson.人工智能[M].郑扣根, 庄越挺, 译.北京:机械工业出版社, 2000.

[4]王璐菲.美国制定人工智能研发战略规划[J].防务视点, 2017 (3) :59-61.

篇5

人工智能概念是20世纪五六十年代正式提出的，随着信息技术的不断发展，人工智能已成为一门新的技术科学。时至今日，人工智能技术的发展经历了人工智能起步期、专家系统推广期和深度学习期等阶段，而在应用领域也取得了重大突破，如Google的无人驾驶技术和运用深度学习算法的AlphaGo战胜围棋冠军等。除此之外，人工智能已被日益广泛地应用于经济社会各个领域，在教育领域亦是如此。2018年教育部就印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，要求进一步提升高校人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求的能力。因此，人工智能必将不断被融合到教育领域，并为大学教育变革提供新方式。基于人工智能的机器学习、人机交互与知识图谱等技术方法，可以为大学英语教师在课堂教学、备课与教学研究等多个方面提供支撑；可以为大学英语教学管理与治理提供决策支持；可以为大学生英语自主学习和教师备课提供智能推荐支撑。目前，学者们已对人工智能对英语教育的影响进行了相关的研究。如高华伟分析了外语作文智能评阅与形成性评价融合策略；刘洋针对人工智能技术与高校英语教学的相互关系，通过调查问卷和访谈等方式，分析了现有计算机辅助语言学习软件和系统的不足，并提出了相应的解决策略；张艳璐对人工智能在给英语教学带来机遇的基础上，探究了人工智能在大学英语教学中的应用；赵生学分析了人工智能时代大学英语教学的变革与策略；严燕分析了人工智能时代英语教学促进学生深度学习的路径。在人工智能时代，人工智能技术必将对大学英语教育领域各个方面产生重大影响，如大学英语人才培养目标、教学内容、教学计划、教学策略、教学模式、成绩评价体系与英语领域科研等方面。针对此，本文在现有研究的基础上，重点从教师和学生两个层面分析人工智能对大学英语教育的积极影响和消极影响，并提出相关建议，以期为大学英语教师教学与大学生英语学习提供参考。

一、人工智能的积极影响

人工智能技术在大学英语教育领域的应用，将对大学英语教学资源、教学模式与大学生二语习得等方面产生积极作用，主要体现为以下几个方面。

（一）丰富了大学英语教与学资源人工智能技术的发展与应用为大学英语教与学提供了丰富的资源。如互联网上含有丰富的英语视频与图片等资源；在线教育平台也提供了大量的英语课程资源，如中国大学生慕课、雨课堂等，它们各具特色，可为教师与学生提供多样化选择。因此，人工智能技术一方面可为大学英语教师提供丰富的教学素材，同时还可根据大学生学习目标与学习习惯等为其英语学习提供丰富的课外资料。同时，很多网络资源可下载或者回放，这样可以使得大学生的英语学习不再受到时间与空间的限制。特别是对于教育资源缺乏的地区而言尤为重要，可以在很大程度上解决教育资源不平衡问题。其中，百度教育大脑的智能备课系统便是典型应用案例。其依托百度人工智能、大数据和云平台的优势，整合了丰富的优质资源。对于教师而言，此平台可按照教学进度为教师提供经过筛选的教学素材，节省教师的备课时间，提高其工作效率。

（二）丰富了大学英语的教学方式传统的大学英语授课往往以线下课堂教学方式为主，而人工智能技术的使用丰富了大学英语单一的教学方式。可利用网络平台，如雨课堂、慕课平台等，开展大学英语线上教学模式或者线上线下混合教学模式。新的教学模式有利于教师在大学英语教学过程中采用不同的教学策略。使用新的教学模式和不同的教学策略可以提高大学生学习英语的兴趣，进而有助于提高大学生英语习得的效率。

（三）提高了大学生英语习得的效率由于英语习得是一个复杂的心理过程，与大学生的情感因素、学习动机等密切相关。采用人工智能技术的大学英语线上教学方式，使得教师与学生之间不是面对面的交流互动，可以在一定程度上缓解学生焦虑、害怕等情绪，有利于学生的英语学习。动机是英语习得中重要的非智力因素，也是影响大学生英语习得效率的重要内在因素之一。学习动机与使用另一种语言的兴趣密切相关。而人工智能技术采用丰富的英语学习资源以及英语教学方式的多样化，这些有助于提高学生学习英语的兴趣，进而增强学习英语的动力。

（四）形成了大学生英语习得分析数据库人工智能技术是以大数据为依托，可以跟踪和记录大学生英语课堂学习和课后学习等各种信息数据，进而可形成大学生英语习得数据库。基于大数据分析与人工智能技术方法，如数据挖掘、关联性分析和回归预测等，可以挖掘大学生英语学习背后的规律特征，了解到每个学生的具体情况。进而构建每个学生的英语学习画像，如学生的线上学习状态、课程作业完成情况、测试成绩和学习方式等。可为教师形成可视化的学生个体和班级整体的学情分析报告。因此该数据库有利于教师掌握每位学生的英语学习状态，掌握学生个体差异，为调整教学方式、教学方法与策略提供支撑。同时，上述数据为大学英语教学与大学生英语习得的研究也提供了数据支撑。

二、人工智能的消极影响

人工智能在大学英语教育领域对教师与学生发挥着积极的作用，同时对他们也产生了一些消极的影响，主要体现为以下几个方面：

（一）对教师的消极影响由于大学英语课堂教学存在一定的缺陷，往往需要改进此教学方式。而人工智能技术的应用，虽有助于大学英语教学改革，但还需要教师熟练掌握人工智能相关技术的使用，会给信息技术能力比较薄弱的教师造成压力。借助人工智能平台，大学英语教学不受时间、空间和学生人数等影响，势必会减少大学英语教师的需求，造成大学英语教师面临失业的压力。进而影响大学英语教师的工作积极性，以及大学英语教学质量。

（二）对学生的消极影响根据语言资本理论与期望价值理论，大学生英语学习的期望价值主要是经济期望价值。而大学生英语学习的期望价值与学习目的和行为密切相关。比如大学生英语学习经济期望价值主要体现为学习英语对未来找工作很重要，可以增加经济收入。而人工智能技术在语言领域的应用，势必会影响大学生对英语学习的期望价值。如人工智能翻译机的出现，使得各种语言之间翻译非常容易。即使不懂英语，也可使用它进行英语交流。因此，人工智能技术在英语领域的应用，将降低大学生英语学习的期望值，进而影响他们英语学习的兴趣与目的。