人工智能在教育方面的應用精選(九篇)
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第1篇：人工智能在教育方面的應用范文
人工智能概念是20世紀五六十年代正式提出的，隨著信息技術的不斷發(fā)展，人工智能已成為一門新的技術科學。時至今日，人工智能技術的發(fā)展經(jīng)歷了人工智能起步期、專家系統(tǒng)推廣期和深度學習期等階段，而在應用領域也取得了重大突破，如Google的無人駕駛技術和運用深度學習算法的AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋冠軍等。除此之外，人工智能已被日益廣泛地應用于經(jīng)濟社會各個領域，在教育領域亦是如此。2018年教育部就印發(fā)了《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，要求進一步提升高校人工智能領域科技創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和服務國家需求的能力。因此，人工智能必將不斷被融合到教育領域，并為大學教育變革提供新方式。基于人工智能的機器學習、人機交互與知識圖譜等技術方法，可以為大學英語教師在課堂教學、備課與教學研究等多個方面提供支撐；可以為大學英語教學管理與治理提供決策支持；可以為大學生英語自主學習和教師備課提供智能推薦支撐。目前，學者們已對人工智能對英語教育的影響進行了相關的研究。如高華偉分析了外語作文智能評閱與形成性評價融合策略；劉洋針對人工智能技術與高校英語教學的相互關系，通過調(diào)查問卷和訪談等方式，分析了現(xiàn)有計算機輔助語言學習軟件和系統(tǒng)的不足，并提出了相應的解決策略；張艷璐對人工智能在給英語教學帶來機遇的基礎上，探究了人工智能在大學英語教學中的應用；趙生學分析了人工智能時代大學英語教學的變革與策略；嚴燕分析了人工智能時代英語教學促進學生深度學習的路徑。在人工智能時代，人工智能技術必將對大學英語教育領域各個方面產(chǎn)生重大影響，如大學英語人才培養(yǎng)目標、教學內(nèi)容、教學計劃、教學策略、教學模式、成績評價體系與英語領域科研等方面。針對此，本文在現(xiàn)有研究的基礎上，重點從教師和學生兩個層面分析人工智能對大學英語教育的積極影響和消極影響，并提出相關建議，以期為大學英語教師教學與大學生英語學習提供參考。
一、人工智能的積極影響
人工智能技術在大學英語教育領域的應用，將對大學英語教學資源、教學模式與大學生二語習得等方面產(chǎn)生積極作用，主要體現(xiàn)為以下幾個方面。
（一）豐富了大學英語教與學資源人工智能技術的發(fā)展與應用為大學英語教與學提供了豐富的資源。如互聯(lián)網(wǎng)上含有豐富的英語視頻與圖片等資源；在線教育平臺也提供了大量的英語課程資源，如中國大學生慕課、雨課堂等，它們各具特色，可為教師與學生提供多樣化選擇。因此，人工智能技術一方面可為大學英語教師提供豐富的教學素材，同時還可根據(jù)大學生學習目標與學習習慣等為其英語學習提供豐富的課外資料。同時，很多網(wǎng)絡資源可下載或者回放，這樣可以使得大學生的英語學習不再受到時間與空間的限制。特別是對于教育資源缺乏的地區(qū)而言尤為重要，可以在很大程度上解決教育資源不平衡問題。其中，百度教育大腦的智能備課系統(tǒng)便是典型應用案例。其依托百度人工智能、大數(shù)據(jù)和云平臺的優(yōu)勢，整合了豐富的優(yōu)質資源。對于教師而言，此平臺可按照教學進度為教師提供經(jīng)過篩選的教學素材，節(jié)省教師的備課時間，提高其工作效率。
（二）豐富了大學英語的教學方式傳統(tǒng)的大學英語授課往往以線下課堂教學方式為主，而人工智能技術的使用豐富了大學英語單一的教學方式。可利用網(wǎng)絡平臺，如雨課堂、慕課平臺等，開展大學英語線上教學模式或者線上線下混合教學模式。新的教學模式有利于教師在大學英語教學過程中采用不同的教學策略。使用新的教學模式和不同的教學策略可以提高大學生學習英語的興趣，進而有助于提高大學生英語習得的效率。
（三）提高了大學生英語習得的效率由于英語習得是一個復雜的心理過程，與大學生的情感因素、學習動機等密切相關。采用人工智能技術的大學英語線上教學方式，使得教師與學生之間不是面對面的交流互動，可以在一定程度上緩解學生焦慮、害怕等情緒，有利于學生的英語學習。動機是英語習得中重要的非智力因素，也是影響大學生英語習得效率的重要內(nèi)在因素之一。學習動機與使用另一種語言的興趣密切相關。而人工智能技術采用豐富的英語學習資源以及英語教學方式的多樣化，這些有助于提高學生學習英語的興趣，進而增強學習英語的動力。
（四）形成了大學生英語習得分析數(shù)據(jù)庫人工智能技術是以大數(shù)據(jù)為依托，可以跟蹤和記錄大學生英語課堂學習和課后學習等各種信息數(shù)據(jù)，進而可形成大學生英語習得數(shù)據(jù)庫。基于大數(shù)據(jù)分析與人工智能技術方法，如數(shù)據(jù)挖掘、關聯(lián)性分析和回歸預測等，可以挖掘大學生英語學習背后的規(guī)律特征，了解到每個學生的具體情況。進而構建每個學生的英語學習畫像，如學生的線上學習狀態(tài)、課程作業(yè)完成情況、測試成績和學習方式等。可為教師形成可視化的學生個體和班級整體的學情分析報告。因此該數(shù)據(jù)庫有利于教師掌握每位學生的英語學習狀態(tài)，掌握學生個體差異，為調(diào)整教學方式、教學方法與策略提供支撐。同時，上述數(shù)據(jù)為大學英語教學與大學生英語習得的研究也提供了數(shù)據(jù)支撐。
二、人工智能的消極影響
人工智能在大學英語教育領域對教師與學生發(fā)揮著積極的作用，同時對他們也產(chǎn)生了一些消極的影響，主要體現(xiàn)為以下幾個方面：
（一）對教師的消極影響由于大學英語課堂教學存在一定的缺陷，往往需要改進此教學方式。而人工智能技術的應用，雖有助于大學英語教學改革，但還需要教師熟練掌握人工智能相關技術的使用，會給信息技術能力比較薄弱的教師造成壓力。借助人工智能平臺，大學英語教學不受時間、空間和學生人數(shù)等影響，勢必會減少大學英語教師的需求，造成大學英語教師面臨失業(yè)的壓力。進而影響大學英語教師的工作積極性，以及大學英語教學質量。
（二）對學生的消極影響根據(jù)語言資本理論與期望價值理論，大學生英語學習的期望價值主要是經(jīng)濟期望價值。而大學生英語學習的期望價值與學習目的和行為密切相關。比如大學生英語學習經(jīng)濟期望價值主要體現(xiàn)為學習英語對未來找工作很重要，可以增加經(jīng)濟收入。而人工智能技術在語言領域的應用，勢必會影響大學生對英語學習的期望價值。如人工智能翻譯機的出現(xiàn)，使得各種語言之間翻譯非常容易。即使不懂英語，也可使用它進行英語交流。因此，人工智能技術在英語領域的應用，將降低大學生英語學習的期望值，進而影響他們英語學習的興趣與目的。
（三）對師生關系的消極影響基于人工智能技術的大學英語教學，將改變傳統(tǒng)的以教師為中心的模式，使得教師在教學過程中的中心地位得到弱化。學生通過人工智能技術，可以很好地收集到自己需要的各種英語學習資源，如在線課程、英語講座視頻和英語文本資料等，甚至可以通過自學的方式完成英語學習任務。但這些將弱化教師與學生之間的互動以及情感，從而隔閡了教師與學生之間的關系。
第2篇：人工智能在教育方面的應用范文
【關鍵詞】 人工智能 農(nóng)村遠程教育 高效
人工智能技術是在計算機科學日新月異發(fā)展的進程中一大成果，由于其智能、高效、優(yōu)化的強大功能，為許多研究者所重視。部分教育領域的研究者，將人工智能技術引入教育行業(yè)，探討人工智能如何融入教育，促進教育深度發(fā)展。研究者們將人工智能與職業(yè)教育、繼續(xù)教育、遠程教育及教育技術結合，進行探討，提出了一些很好的建議。農(nóng)村遠程教育雖然也屬于遠程教育范疇，但由于其自身具有許多特殊性，因此有必要單獨將其應用于農(nóng)村遠程教育進行探討。
1 我國當前農(nóng)村遠程教育發(fā)展面臨的困境
我國農(nóng)村遠程教育是伴隨著現(xiàn)代通訊技術的發(fā)展而在廣大農(nóng)村出現(xiàn)的一種新的教育模式。隨著上世紀70年代末，以廣播電視大學為代表的遠程教育的興起，為我國教育的發(fā)展寫下了濃重的一筆，由于其不受時間、空間、學習者等要素的影響，充分體現(xiàn)了“時時能學、處處可學、人人皆學”的巨大優(yōu)勢。因此，本世紀初，國家將遠程教育教學模式引入廣大農(nóng)村，于2003年推出了“農(nóng)村黨員干部現(xiàn)代遠程教育”、“農(nóng)村中小學現(xiàn)代遠程教育工程”，于2004年依托廣播電視大學體統(tǒng)推出了“一村一名大學生”工程，這些遠程教育工程對推進農(nóng)村教育起到了舉足輕重的作用。但其發(fā)展也遇到了困難，具體說主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
1.1 師資力量短缺
由于受我國長期以來的城鄉(xiāng)二元制經(jīng)濟發(fā)展模式的影響，導致城鄉(xiāng)經(jīng)濟發(fā)展不均衡，直接造成了城鄉(xiāng)教育發(fā)展失衡。在農(nóng)村教育中，首先表現(xiàn)在教師配置上，由于農(nóng)村教育經(jīng)費投、教師工資水平均低于城市，造成了長期以來農(nóng)村教育師資力量短缺，遠程教育更是如此。據(jù)相關研究表明，現(xiàn)我國農(nóng)村遠程教育由于缺少懂計算機或網(wǎng)絡技術的專業(yè)人才，往往用不相關專業(yè)的人才作為替代，且大都為兼職人員。這就造成了對遠程教育設備的維護、遠程教育資源的管理及遠程教育教學輔導等方面出現(xiàn)問題。以廣播電視大學系統(tǒng)為例，自2004年廣播電視大學開始招收“一村一名大學生”學員，雖然學員增長速度很快，但其教學點僅延伸至縣城，招收的學員往往為縣城周邊農(nóng)村的農(nóng)民，而廣大較偏遠地區(qū)正真渴望接受教育的農(nóng)民缺少受教育機會，之所以沒有延伸至鄉(xiāng)鎮(zhèn)及行政村，根本原因是缺少師資力量。
1.2 資源建設不足
由于農(nóng)村遠程教育是本世紀初才在農(nóng)村興起的一種新的教育模式，屬于新生事物，因此缺少前期的積累，主要體現(xiàn)在教學資源的積累上。我們知道，是否擁有豐富優(yōu)質的教學資源是關乎遠程教育成敗的關鍵。而長期以來，我們主要注重城市遠程教育的發(fā)展，現(xiàn)城市遠程教育已相當成熟，擁有一大批優(yōu)質的教育資源，吸引了大批學習者。但由于農(nóng)村遠程教育與城市遠程教育相比有其特殊性，廣大農(nóng)村學員需要掌握的不僅僅是理論知識，他們最迫切學習的是農(nóng)業(yè)實用新技術及掌握能夠改變自己生活現(xiàn)狀的一技之長，而這些課程資源在城市遠程教育中設計不多。因此我們沒有現(xiàn)成的教育資源可供使用，需要另起爐灶進行建設。但由于投入農(nóng)村遠程教育的經(jīng)費有限，用于資源建設的經(jīng)費也不足。造成了現(xiàn)階段農(nóng)村遠程教育資源依然短缺的現(xiàn)實。這不利于農(nóng)村遠程教育進一步發(fā)展。
1.3 課程設置不合理
如上所述，廣大農(nóng)村學員渴望學習的是改善自身生活的實用農(nóng)業(yè)新技術及一技之長，同時廣大農(nóng)村也需要培養(yǎng)一批懂管理的鄉(xiāng)村干部。因此在專業(yè)和課程設置上，客觀上要求向這些方面靠攏。雖然現(xiàn)在農(nóng)村遠程教育在專業(yè)設置上慢慢轉向適合農(nóng)村學員的涉農(nóng)專業(yè)，但在課程設置上還是不盡如人意，往往只根據(jù)自己師資情況及資源情況來設置課程，這樣往往造成農(nóng)民學員需要的課程沒有涉及，而農(nóng)民學員缺乏興趣的理論課程所占比重過大的問題。這樣會嚴重挫傷廣大農(nóng)村學員學習積極性，對農(nóng)村遠程教育發(fā)展極為不利。
1.4 網(wǎng)絡教學平臺存在不足
我國現(xiàn)階段遠程教育的網(wǎng)絡輔導教學平臺現(xiàn)階段的形勢往往通過QQ對話、Email郵件、BBS及一些音頻、視頻系統(tǒng)進行。這些方式當然是有效的網(wǎng)絡教學方式，但存在問題也是十分明顯的，最主要問題在于如果沒有提前聯(lián)系，教師就不會及時回復學生提出的問題，缺少師生互動。學生的學習效果會大打折扣。
2 人工智能應用于遠程教育的優(yōu)勢
2.1 人工智能的概念
人工智能是計算機學科的一個分支，是一門研究計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性科學，部分研究者將其定義為：一個電腦系統(tǒng)具有人類的知識和行為，具有學習、推理判斷來解決問題、記憶知識和了解人類自然語言的能力。人工智能的產(chǎn)生過程：對于人類因問題和事物而引起的刺激和反應，以及因此而引發(fā)的推理、解決問題及思考決策等過程，將這些過程分解成一些步驟，再通過程序設計，將這些人類解決問題的過程模擬化或公式化，使電腦能有一個系統(tǒng)的方法來設計或應付更復雜的問題，這套能夠應付問題的軟件系統(tǒng)，稱之為人工智能。
2.2 人工智能切合了遠程教育的要求
有研究者指出：人工智能是研究如何構造智能機器（智能計算機）或智能系統(tǒng)，使其模擬、延伸、擴展人類智能的學科。人工智能在教學領域應用的最直接結果就是誕生了智能教學系統(tǒng)。而所謂的智能教學系統(tǒng)是以計算機輔助教學為基礎而興起的，它是以學生為中心，以計算機為媒介，利用計算機模擬教學專家的思維過程而形成的開放式人機交流系統(tǒng)。由于它綜合了知識專家、教師、學生三者的活動，因此，與之相對應，智能教學系統(tǒng)一般分為知識庫、教學策略和學生模型三個基本模塊，再加上自然語言智能接口。人工智能的這些功能和模塊剛好切合了遠程教育的特點及要求。我們開展的遠程教育一直以來就強調(diào)以學生為中心，以學生自學為主，教師輔導為輔，教師通過計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)對學生進行實時和非實時輔導，以此來完成學生的學習過程。因此人工智能適合應用于遠程教育教學過程。
2.3 人工智能能夠有效加強對學生的管理，提高學習效率
長期以來遠程教育為社會詬病的是，由于缺少師生間直接交流的機會，造成教師對學生的組織和管理方面的困難。如果我們僅僅依據(jù)學生登錄次數(shù)、登錄時間等方面來評價學生學習情況，這樣往往造成對學生學習的錯誤評價，但對遠程教育的教師來說也只能做到這些。但如果我們將人工智能引入遠程教育，它可以依據(jù)自己強大的功能，通過對學生情況的數(shù)據(jù)分析，科學提供學生的學習能力、認知特點及當前的知識水平。更為重要的是，通過對這些信息的分析，它能為每位學習者制定適當?shù)慕虒W內(nèi)容和教學方法，為學生提供個性化的學習服務，切實提高學生的學習效率，這是我們遠程教育所倡導的最佳服務的效果。
2.4 人工智能可以從某方面解決農(nóng)村遠程教育師資力量
如上所述，由于城鄉(xiāng)間經(jīng)濟差距，造成了長期以來城鄉(xiāng)教育發(fā)展失衡，廣大農(nóng)村地區(qū)師資力量較為薄弱，特別是遠程教育方面。這一問題解決的根本途徑在于縮小城鄉(xiāng)經(jīng)濟差距，但這并非一朝一夕就能解決的問題。因此農(nóng)村師資力量特別是遠程教育師資力量的解決，需要一個過程。而人工智能技術利用了計算機模擬教學專家的思維過程而形成的開放式人機交流系統(tǒng)，它集知識專家和教師于一身。廣大學員可以通過自然語言系統(tǒng)，實現(xiàn)正真意義上的人機對話，完成適時的學習輔導過程，這從某種程度上解決了師資短缺的問題，為農(nóng)村遠程教育的發(fā)展提供了一條新的發(fā)展思路。
2.5 人工智能能夠有效解決農(nóng)村遠程教育資源建設問題
目前我國農(nóng)村遠程教育在資源方面存在的問題除了數(shù)量較少，質量也不高，許多網(wǎng)絡課程資源僅僅是課本的翻版，雖然資源制作者利用現(xiàn)代資源制作手段，以文字、視頻及圖片等手段來展現(xiàn)知識，但知識之間的邏輯聯(lián)系性方面存在不足。這給學習者有效學習帶來極大不便，影響了學習效果。而人工智能技術，能夠對現(xiàn)有的網(wǎng)絡課程資源進行智能加工，對知識結構進行重新構建，對知識間的層次性、邏輯性進行重新編排，為學習者展示學習重點、難點，切實提高學習效率。使資源更加優(yōu)質高效。
2.6 人工智能能夠提供實時交流，解決網(wǎng)絡教學平臺的不足
由于人工智能集知識專家、教師與一身，可以通過自然語言系統(tǒng)，開展人機對話，通過討論解決學生遇到的問題。能改變傳統(tǒng)網(wǎng)絡教學平臺缺乏及時交互性的問題。能夠解決網(wǎng)絡教學平臺的不足。促進農(nóng)村遠程教育的發(fā)展。
3 結語
人工智能技術是計算機科學發(fā)展的成果之一，它具有智能、高效、優(yōu)化的強大功能，許多行業(yè)都利用人工智能技術提高效率。對我國農(nóng)村遠程教育而言，如果能將人工智能引入，能從某種程度解決因為資金問題造成的師資力量缺乏問題；提高對遠程教育學生的管理，為他們提供個性化的高效遠程教育服務；能夠利用它強大的功能重新編輯網(wǎng)絡資源，讓它更有利于學生學習；同時人工智能還能提供自然語言接口，打破以往網(wǎng)絡教學平臺的弊端。相信通過引入人工智能技術，我國農(nóng)村遠程教育會迎來新的發(fā)展。
參考文獻
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第3篇：人工智能在教育方面的應用范文
關鍵詞：人機大戰(zhàn)；人工智能；發(fā)展前景
中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A
0.引言
2016年3月15日，備受矚目的“人機大戰(zhàn)”終于落下帷幕，最終Google公司開發(fā)的“AlphaGo”以4∶1戰(zhàn)勝了韓國九段棋手李世h。毫無疑問，這是人工智能歷史上一個具有里程碑式的大事件。大家一致認為，人工智能已經(jīng)上升到了一個新的高度。
這次勝利與1997年IBM公司的“深藍”戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅不同。主要表現(xiàn)在兩個方面：
（1）AlphaGo的勝利并非僅僅依賴強悍的計算能力和龐大的棋譜數(shù)據(jù)庫取勝，而是AlphaGo已經(jīng)擁有了深度學習的能力，能夠學習已經(jīng)對弈過的棋盤，并在練習和實戰(zhàn)中不斷學習和積累經(jīng)驗。
（2）圍棋比國際象棋更加復雜，圍棋棋盤有361個點，其分支因子無窮無盡，19×19格圍棋的合法棋局數(shù)的所有可能性是冪為171的指數(shù)，這樣的計算量相當巨大。英國圍棋聯(lián)盟裁判托比表示：“圍棋是世界上最為復雜的智力游戲，它簡單的規(guī)則加深了棋局的復雜性”。因此，進入圍棋領域一直被認為是目前人工智能的最大挑戰(zhàn)。
簡而言之，AlphaGo取得勝利的一個很重要的方面就是它擁有強大的“學習”能力。深度學習是源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究，得益于大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)技術。本文就從人工智能的發(fā)展歷程與現(xiàn)狀入手，在此基礎上分析了人工智能的未來發(fā)展前景。
1.人工智能的發(fā)展歷程
AlphaGo的勝利表明，人工智能發(fā)展到今天，已經(jīng)取得了很多卓越的成果。但是，其發(fā)展不是一帆風順的，人工智能是一個不斷進步，并且至今仍在取得不斷突破的學科。回顧人工智能的發(fā)展歷程，可大致分為孕育、形成、暗淡、知識應用和集成發(fā)展五大時期。
孕育期：1956年以前，數(shù)學、邏輯、計算機等理論和技術方面的研究為人工智能的出現(xiàn)奠定了基礎。德國數(shù)學家和哲學家萊布尼茨把形式邏輯符號化，奠定了數(shù)理邏輯的基礎。英國數(shù)學家圖靈在1936年創(chuàng)立了自動機理論（亦稱圖靈機），1950年在其著作《計算機與智能》中首次提出“機器也能思維”，被譽為“人工智能之父”。總之，這些人為人工智能的孕育和產(chǎn)生做出了巨大的貢獻。
形成期：1956年夏季，在美國達特茅斯大學舉辦了長達2個多月的研討會，熱烈地討論用機器模擬人類智能的問題。該次會議首次使用了“人工智能”這一術語。這是人類歷史上第一次人工智能研討會，標志著人工智能學科的誕生。其后的十幾年是人工智能的黃金時期。在接下來的幾年中，在眾多科學家的努力下，人工智能取得了矚目的突破，也在當時形成了廣泛的樂觀思潮。
暗淡期：20世紀70年代初，即使最杰出的AI程序也只能解決問題中最簡單的部分，發(fā)展遇到瓶頸也就是說所有的AI程序都只是“玩具”，無法解決更為復雜的問題。隨著AI遭遇批評，對AI提供資助的機構也逐漸停止了部分AI的資助。資金上的困難使得AI的研究方向縮窄，缺少了以往的自由探索。
知識應用期：在80年代，“專家系統(tǒng)”（Expect System）成為了人工智能中一個非常主流的分支。“專家系統(tǒng)”是一種程序，為計算機提供特定領域的專門知識和經(jīng)驗，計算機就能夠依據(jù)一組從專門知識中推演出的邏輯規(guī)則在某一特定領域回答或解決問題。不同領域的專家系統(tǒng)基本都是由知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機、解釋機制、知識獲取等部分組成。
集成發(fā)展期：得益于互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展、計算機性能的突飛猛進、分布式系統(tǒng)的廣泛應用以及人工智能多分支的協(xié)同發(fā)展，人工智能在這一階段飛速發(fā)展。尤其是隨著深度學習和人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究的不斷深入，人工智能在近幾十年中取得了長足的進步，取得了令人矚目的成就。
人工智能發(fā)展到今天，出現(xiàn)了很多令人矚目的研究成果。AlphaGo的勝利就是基于這些研究成果的一個里程碑。當前人工智能的研究熱點主要集中在自然語言處理、機器學習、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等領域。
2.人工智能l展現(xiàn)狀與前景
人工智能當前有很多重要的研究領域和分支。目前，越來越多的AI項目依賴于分布式系統(tǒng)，而當前研究的普遍熱點則集中于自然語言處理、機器學習和人工神經(jīng)網(wǎng)絡等領域。
自然語言處理：自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP），是語言學與人工智能的交叉學科，其主要功能就是實現(xiàn)讓機器明白人類的語言，這需要將人類的自然語言轉化為計算機能夠處理的機器語言。
自然語言處理主要包括詞法分析、句法分析和語義分析三大部分。詞法分析的核心就是分詞處理，即單詞的邊界處理。句法分析就是對自然語言中句子的結構、語法進行分析如辨別疑問句和感嘆句等。而語義分析則注重情感分析和整個段落的上下文分析，辨別一些字詞在不同的上下文定的語義和情感態(tài)度。
當前自然語言的處理主要有兩大方向。一種是基于句法-語義規(guī)則的理性主義理論，該理論認為需要為計算機制定一系列的規(guī)則，計算機在規(guī)則下進行推理與判斷。因此其技術路線是一系列的人為的語料建設與規(guī)則制定。第二種是基于統(tǒng)計學習的經(jīng)驗主義理論，這種理論在最近受到普遍推崇。該理論讓計算機自己通過學習并進行統(tǒng)計推斷的方式不停地從數(shù)據(jù)中“學習”語言，試圖刻畫真實世界的語言現(xiàn)象，從數(shù)據(jù)中統(tǒng)計語言的規(guī)律。
機器學習：機器學習（Machine Learning）是近20年來興起的人工智能一大重要領域。其主要是指通過讓計算機在數(shù)據(jù)中自動分析獲得規(guī)律，從而獲取“自我學習”的能力，并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進行判斷和預測的方法。
機器學致可以分為有監(jiān)督的學習和無監(jiān)督的學習。有監(jiān)督的學習是從給定的訓練數(shù)據(jù)集中練出一個函數(shù)和目標，當有新的數(shù)據(jù)到來時，可以由訓練得到函數(shù)預測目標。有監(jiān)督的學習要求訓練集同時有輸入和輸出，也就是所謂的特征和目標。而依據(jù)預測的結果是離散的還是連續(xù)的，將有監(jiān)督的學習分為兩大問題，即統(tǒng)計分類問題和回歸分析問題。統(tǒng)計分類的預測結果是離散的，如腫瘤是良性還是惡性等；而回歸分析問題目標是連續(xù)的，如天氣、股價等的預測。
無監(jiān)督學習的訓練集則沒有人為標注的結果，這就需要計算機去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的聯(lián)系并用來分類等。一種常見的無監(jiān)督學習是聚類分析（Cluster Analysis），它是將相似的對象通過靜態(tài)分類的方法分成不同的組別或者是特定的子集，讓同一個子集中的數(shù)據(jù)對象都有一些相似的屬性，比較常用的聚類方法是簡潔并快速的“K-均值”聚類算法。它基于K個中心并對距離這些中心最近的數(shù)據(jù)對象進行分類。
機器學習還包括如半監(jiān)督學習和增強學習等類別。總而言之，機器學習是研究如何使用機器來模擬人類學習活動的一門學科，而其應用隨著人工智能研究領域的深入也變得越來越廣泛，如模式識別、計算機視覺、語音識別、推薦算法等領域越來越廣泛地應用到了機器學習中。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡：在腦神經(jīng)科學領域，人們認為人類的意識及智能行為，都是通過巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡傳遞的，每個神經(jīng)細胞通過突出與其他神經(jīng)細胞連接，當通過突觸的信號強度超過某個閾值時，神經(jīng)細胞便會進入激活狀態(tài)，向所連接的神經(jīng)細胞一層層傳遞信號。于1943年提出的基于生物神經(jīng)元的M-P模型的主要思想就是將神經(jīng)元抽象為一個多輸入單輸出的信息處理單元，并通過傳遞函數(shù)f對輸入x1，x2…，xn進行處理并模擬神經(jīng)細胞的激活模式。主要的傳遞函數(shù)有階躍型、線性型和S型。
在此基礎上，對神經(jīng)網(wǎng)絡算法的研究又有諸多進展。日本的福島教授于1983年基于視覺認知模型提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡計算模型。通過學習訓練獲取到卷積運算中所使用的卷積系數(shù)，并通過不同層次與自由度的變化，可以得到較為優(yōu)化的計算結果。而AlphaGo也正是采用了這種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（DCNN）模型，提高了AlphaGo的視覺分類能力，也就是所謂的“棋感”，增強了其對全盤決策和把握的能力。
3.人工智能的發(fā)展前景
總體來看，人工智能的應用經(jīng)歷了博弈、感知、決策和反饋這幾個里程碑。在以上4個領域中，既是縱向發(fā)展的過程，也是橫向不斷改進的過程。
人工智能在博弈階段，主要是實現(xiàn)邏輯推理等功能，隨著計算機處理能力的進步以及深度學習等算法的改進，機器擁有了越來越強的邏輯與對弈能力。在感知領域，隨著自然語言處理的進步，機器已經(jīng)基本能對人類的語音與語言進行感知，并且能夠已經(jīng)對現(xiàn)實世界進行視覺上的感知。基于大數(shù)據(jù)的處理和機器學習的發(fā)展，機器已經(jīng)能夠對周圍的環(huán)境進行認知，例如微軟的Kinect就能夠準確的對人的肢體動作進行判斷。該領域的主要實現(xiàn)還包括蘋果的Siri，谷歌大腦以及無人駕駛汽車中的各種傳感器等。在以上兩個階段的基礎上，機器擁有了一定的決策和反饋的能力。無人駕駛汽車的蓬勃發(fā)展就是這兩個里程碑很好的例證。Google的無人駕駛汽車通過各種傳感器對周圍的環(huán)境進行感知并處理人類的語言等指令，利用所收集的信息進行最后的決策，比如操作方向盤、剎車等。
人工智能已經(jīng)滲透到生活中的各個領域。機器已經(jīng)能識別語音、人臉以及視頻內(nèi)容等，從而實現(xiàn)各種人際交互的場景。在醫(yī)學領域，人工智能可以實現(xiàn)自動讀片和輔助診斷以及個性化t療和基因排序等功能。在教育領域，機器也承擔了越來越多的輔助教育，智能交互的功能。在交通領域，一方面無人車的發(fā)展表明無人駕駛是一個可以期待的未來，另一方面人工智能能夠帶來更加通暢和智能的交通。另外人工智能在安防、金融等領域也有非常廣闊的發(fā)展前景。總之，人工智能在一些具有重復性的和具備簡單決策的領域已經(jīng)是一種非常重要的工具，用來幫助人們解決問題，創(chuàng)造價值。
參考文獻
[1]阮曉東.從AlphaGo的勝利看人工智能的未來[J].新經(jīng)濟導刊，2016 （6）：69-74.
第4篇：人工智能在教育方面的應用范文
《財經(jīng)天下》周刊=EW
胡郁=HY
EW：科大訊飛的業(yè)務布局情況現(xiàn)在是怎樣的？
HY：科大訊飛現(xiàn)在的業(yè)務布局主要是兩部分：第一是通過人工智能技術和平臺級業(yè)務，將語音識別、自然語言處理能力授權給第三方，或者與其他公司合作。目前科大訊飛重點關注的領域是移動互聯(lián)網(wǎng)、智能家居、電信運營商智能語音服務、智能車載系統(tǒng)和政府便民工程。我們與第三方合作是通過科大訊飛云平臺實現(xiàn)的，這是我們的語音能力向各個行業(yè)輸出的一種方式。通過這個方式，我們很容易發(fā)現(xiàn)平臺上面的各種應用的優(yōu)缺點，我們能夠獲得很多有價值的數(shù)據(jù)。第二，科大訊飛正在將自己的技術與產(chǎn)業(yè)結合，目前我們在教育行業(yè)做得還不錯。我們現(xiàn)在還有一個“訊飛超腦”的項目，這是科大訊飛面向人工智能領域開展的重大技術攻關項目，目標是幫助科大訊飛從機器“能聽會說”到“能理解會預測”。
EW：創(chuàng)業(yè)初期遇到過哪些突出的問題？
HY：我們是1999年底成立的，到2004年才實現(xiàn)盈虧平衡，在這期間確實遇到了很多問題。主要是兩個方面：首先，那時候技術并不成熟。在2000年的時候，國內(nèi)有很多語音技術創(chuàng)業(yè)公司，科大訊飛是唯一一家生存下來并且發(fā)展壯大的，因為我們當時選擇的路徑還算成功，語音合成在當時是相對成熟點的技術，雖然讓機器說話也說不太好。那些選擇做語音識別的公司，很多沒有成功，就是因為當時這個技術太不成熟。
另外，在中國做生意，比較容易成功的商人，可能是比較懂人際關系的，有一定市場經(jīng)驗的，但我們那時候都是一群學生出來創(chuàng)業(yè)，包括董事長劉慶峰，1998年還在讀博士，1999年出來，對商業(yè)模式、公司管理等方面沒有什么概念，經(jīng)歷了很長的一段摸索期。
在中國，做產(chǎn)品和市場的人，比做技術的人更容易成功，這是一個普遍規(guī)律。在中國做技術，很多都是在國家體制內(nèi)，像研究院這樣的地方或者國營企業(yè);如果要民營的話，那么在中國的環(huán)境下尋找到合適的商業(yè)模式并且做大其實是很難的一件事情，所以中國民營的科技創(chuàng)新公司不多。
EW：發(fā)展到現(xiàn)在，經(jīng)歷過哪些關鍵時刻？
HY：我覺得有這樣幾個關鍵時刻：第一個是在2000年的時候，我們第一次能夠把我們的語音合成技術賣給大客戶，就是華為。那時我們的軟件還很不穩(wěn)定，經(jīng)常崩潰，華為的團隊說我們把他們當成測試員了。然后我們的創(chuàng)始人團隊，三天三夜沒睡覺，把軟件做穩(wěn)定了，就是為了能夠通過華為的測試。
第二個關鍵時刻是，我們在2004年實現(xiàn)了盈虧平衡。當時我們找到了一種可行的商業(yè)模式――為一些大的客戶提供服務，比如說呼叫中心、銀行、電信等，賺到了一些錢。而同時期的很多同樣的公司要么沒活下來，要么就發(fā)展得很小。
第三個關鍵時刻就是我們2008年上市，這標志著我們在資本市場上開始有一個很好的渠道，我們可以更快地發(fā)展。
還有一個關鍵時刻就是，在2009年的時候，我們注意到，移動互聯(lián)網(wǎng)來得很快，手機輸入這塊將會有需求，我們就做了一個訊飛語音輸入法，現(xiàn)在是國內(nèi)第二大輸入法，第一是搜狗。另外，我們做了一個語音云開放平臺，現(xiàn)在已有16萬開發(fā)者連接到我們平臺上，連接的設備超過了8個億。這兩者讓我們在移動互聯(lián)網(wǎng)時代能夠占據(jù)一席之地，也讓我們在消費者業(yè)務層面有了很大的一個突破。
最后一個關鍵時刻就是，我們在2009年的時候，開始在教育業(yè)務上有了突破。我們做到了可以用機器評價學生發(fā)音的準確程度，還可以評價英語口語的表達水平。另外，我們可以讓機器識別出手寫的卷子，實現(xiàn)自動批改。我們現(xiàn)在要攻克的是提高機器的理解能力，讓機器人能夠參加高考。目前機器人參加高考勉強能及格，我們原來的計劃是10年內(nèi)讓機器考上一本，現(xiàn)在改成3年內(nèi)考上一本。人和機器其實是相反的：人0到6歲學常識，這對人是比較容易的，人培養(yǎng)理解能力很容易，但是學習知識很難;而機器能夠裝下很多知識，但是它不懂常識，所以有人說機器達到了6歲小孩的水平，那是用人的成長階段去衡量，其實是錯的。
EW：為什么科大訊飛會選擇教育這個領域？
HY：一方面，就是我們想為國家做點貢獻，我們的技術能夠幫助教育行業(yè)更先進;另一方面，就是我們覺得教育有比較廣闊的商業(yè)前景。我們有的是政府采購給學校，也有直接賣給家長和學生的產(chǎn)品。我們是希望能夠成為國內(nèi)教育方面的人工智能的最大參與者。
我們進入教育行業(yè)，首先是從普通話水平測試開始，然后是英語口語水平測試，后來我們進入英語教學的課堂，提供一些智能設備和軟件，然后我們又參與了考試，實現(xiàn)自動批改。學校里面會有很多智能化的系統(tǒng)，我們把這些東西綜合起來，提供一個整體的方案。現(xiàn)在我們是國內(nèi)教育領域用人工智能提供整體解決方案的最大廠商。
EW：這些年來，科大訊飛有哪些事情是具有開拓性意義的？
HY：第一個我覺得是把語音合成能夠做到實用化，這是公司成立的基石;第二就是把語音識別做到了可用化――我們不是最早做語音識別的，但我們是把技術做得最成熟的;第三個就是我們將語音測評帶進學校，開創(chuàng)了一個新局面，這是我們商業(yè)模式上的創(chuàng)新，我們現(xiàn)在還在努力尋找其他新的商業(yè)模式。
EW：相較時下眾多創(chuàng)業(yè)企業(yè)，你認為科大訊飛最為顯著的特色是什么？它和別的互聯(lián)網(wǎng)技術公司有什么差別？ 對于創(chuàng)業(yè)17年來公司營收仍主要依靠政府補貼這一頗受爭議的商業(yè)模式，科大訊飛輪值總裁胡郁直言，這與以技術為核心的中國初創(chuàng)企業(yè)的特殊性有關，如果早期沒有政府扶持，這類企業(yè)將難于生存。
HY：科大訊飛本質上是一個科技創(chuàng)新型公司，科技創(chuàng)新型公司的標準，不是看它賺了多少錢，而是看它的技術是不是世界上最先進的。我們最突出的特點是，我們一直在做核心技術創(chuàng)新和原始創(chuàng)新，不是在別的技術基礎上進行微創(chuàng)新，而是在做核心技術的突破性創(chuàng)新。
我覺得我們和別的互聯(lián)網(wǎng)技術公司最大的差別是，我們比較沉得住氣，方向很明確。很多公司什么方向熱就做什么，比較浮躁，我們相對來說比較執(zhí)著于自己原來確定的方向。
很多人對我們的評價是，做了十分才說七分。這是優(yōu)點也是缺點：優(yōu)點是大家對我們的印象是比較扎實的，缺點是影響力方面可能宣傳不夠。
EW：有人說你們在風格上更像一家硅谷公司。你認同這種觀點嗎？
HY：硅谷技術創(chuàng)新型公司的最大特點是，它不僅僅技術領先于全球，它的商業(yè)模式也是領先于全球的，而且美國公司有個很重要的特點，它們是全球化的公司。中國雖然現(xiàn)在有很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，但在全球化方面還是不夠。科大訊飛現(xiàn)在在語音技術方面，無論是合成還是識別，都能夠在中文領域做到最先進，但我們也有需要突破的地方。很多人覺得我們低調(diào)，其實我覺得有一個原因是，我們的商業(yè)模式不能夠跟當前世界上最主流的商業(yè)模式吻合，所以這也是科大訊飛面臨的最大的挑戰(zhàn)。
EW：能否在商業(yè)模式上稍作展開？
HY：我們原來的商業(yè)模式是To B的，就是售賣技術，用技術跟別人合作。現(xiàn)在我們的目標是，用技術引起一個產(chǎn)業(yè)的突破，從而建造新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。我們現(xiàn)在探索的新的商業(yè)模式是，更靠近消費者，就是要著重To C。這不一定得直接面對消費者，我們可以用更靠近消費者的業(yè)務來達到這個目標，比如我們和汽車廠商合作，汽車內(nèi)的語音業(yè)務就是直接面對消費者的。
EW：國內(nèi)語音市場這些年在你看來有哪些重要變化？
HY：2000年以前，語音并不被大家關注，那時還沒有什么大的語音公司，主要是國外一些大企業(yè)像摩托羅拉、IBM等在中國做研究。那么在2000年到2010年之間，以科大訊飛為代表的國內(nèi)公司逐步把語音合成和語音識別市場搶了回來，現(xiàn)在來看，外國公司在中國的語音業(yè)務已經(jīng)很少了。
近幾年有兩個新的變化：一個是以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司已開始進入語音市場，并且投入了很大力量。但他們做語音是為自己的生態(tài)服務的，并不是想從這上面賺錢，實際上也賺不到什么錢。現(xiàn)在專業(yè)做語音的最大的公司應該是科大訊飛。另外一個就是，很多小的創(chuàng)業(yè)公司也開始進入這個市場，但做得都不是太好，技術很重要。
EW：巨頭的進入會給你們帶來壓力嗎？
HY：當然。壓力不是來自于技術，我們的技術是最先進的，壓力來自于商業(yè)模式。這個沒辦法去模仿哪家公司，都要靠自己慢慢去摸索。一個公司如果想要長期保持領先，不僅僅是技術能力，商業(yè)模式上一定要走出自己的道路并建立起自己的生態(tài)。
我們原來做的是To B ，現(xiàn)在To B 的公司很多，如果想要成為一個生態(tài)的話，只有這個肯定不夠。我們一定要讓生態(tài)里有C端用戶，這就會有很多變現(xiàn)方式，只要我們提供的服務是用戶需要的，并且是高質量的，我們就可以從用戶手里賺到錢。
現(xiàn)在我們還是免費的服務，我們通過這種方式收集用戶數(shù)據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)來優(yōu)化產(chǎn)品，當產(chǎn)品體驗足夠好時，用戶會愿意付費。當然我們也可以有其他收費方式，提供給用戶的產(chǎn)品可以是全程免費的，在用戶和我們的機器交互時，機器會記住用戶的喜好和需求，這時智能終端可以給用戶推薦產(chǎn)品，我們可以向產(chǎn)品提供商收取費用，類似于廣告費。當然，交互是最重要的，將來在車上、電視上、音箱上甚至玩具上都能夠實現(xiàn)人機交互。我們現(xiàn)在的語音合成技術已經(jīng)很成熟了，機器可以發(fā)出明星的聲音，我們要不斷增加語音交互中的用戶體驗。
EW：語音市場的競爭還不算太激烈吧？
HY：在發(fā)展的過程中，如果大家朝著一個方向的話，自然而然就會有競爭。但是現(xiàn)在的問題在于，我們并不知道將來的物聯(lián)網(wǎng)時代會發(fā)展成什么樣，誰也沒有一個準確的方向。在一個新的時代里，觀察過程會有三個階段：第一階段是混沌期，就是大家都不知道將來會發(fā)生什么;第二階段叫形成期，就是大家已經(jīng)有方向、有規(guī)劃地發(fā)展了;第三階段叫決勝期，就是各家開始激烈競爭賽跑，像滴滴和快的當時一樣。語音市場現(xiàn)在處于混沌期到形成期的過渡階段，大家都不知道怎么干，還在互相觀望，互相挖點技術人才，摸索摸索方向。
EW：科大訊飛會是第一個找到方向的嗎？
HY：我們一定是，但是做出來怎么樣，還不知道，謀事在人，成事在天。我們現(xiàn)在的方向是，軟硬一體化、云端一體化、技術服務一體化，我們不能做一個純技術的公司，要把技術和內(nèi)容和服務結合。比如說語音合成，我們就一定要和明星名人資源結合，我們現(xiàn)在可以達到讓羅振宇給你讀文章的水平。 語言是柄雙刃劍，在擋住外國產(chǎn)品進入中國的同時，自己的產(chǎn)品進入其他國家也很難。胡郁介紹稱，科大訊飛英語產(chǎn)品做得還不錯，但西班牙語、法語、德語等其他語言產(chǎn)品還不行。
EW：科大訊飛得到過一些負面評價嗎？
HY：訊飛的體量在去年的時候只有二十多億，今年也就四五十個億。現(xiàn)在市盈率已達到150倍。我們的市盈率不太穩(wěn)定，因為大家看好一個東西，但這個東西一直沒出來，所以就會不穩(wěn)定。很多人說我們都在靠政府補貼，其實是這樣，一個以技術為核心的公司，在中國如果不依賴政府，肯定成長不起來，但過度依賴政府，將來的空間會少一點。我們一開始的確就是依賴政府補貼，否則一下子進入市場，是養(yǎng)活不了自己的，只有在跨過一定的技術門檻后，我們才能靠市場養(yǎng)活自己。我們現(xiàn)在已經(jīng)在找更合適的商業(yè)模式，以減少對政府的依賴。我們現(xiàn)在看到很多人工智能公司，他們已經(jīng)找到了賺錢的方法，但這對我們來說仍然是個挑戰(zhàn)。
EW：其實現(xiàn)在很多人在懷疑你們的盈利能力。
HY：這種懷疑是對的，我們雖然說在很多測評上面取得了不錯的成績，但是并沒有達到讓大家信服的程度。事情還沒成之前，你說你是英雄，誰信？武松打虎，得把老虎打死了，結果出來了，大家才把他看成英雄，現(xiàn)在我說我能打死老虎，誰信呢？我們現(xiàn)在就是在努力證明自己。
EW：相較北上廣深，合肥的商業(yè)環(huán)境是不是差了一點？為什么一直留在合肥？
HY：坦白講，合肥這個地方很適合做研究，但商業(yè)氛圍和商業(yè)創(chuàng)新環(huán)境確實和北上廣深杭相比是有巨大差距的。但我們還是一直留在合肥，如果我們不是在合肥，我們的人早已經(jīng)被挖了七八遍了，在我們這邊拿50萬年薪的人，騰訊可以給150萬。我們?yōu)槭裁茨茉诤诵募夹g上持續(xù)深入，并且取得領先世界的水平，就是因為在合肥能夠真正靜下心來做研究。在北京給他100萬的薪水，馬上就會有人拿200萬來挖，工作一有變動，研究就會停滯下來。北上廣太浮躁了，這些地方房價那么高，讓人怎么安心做研究？我們現(xiàn)在在京津冀，上海廣州深圳杭州都有分部，但我覺得做研究的人，還是來合肥好，一線城市安不下心來。
EW：如果你們工資比其他公司低的話，用什么來吸引人才？
HY：追求。世界上還是有一批有追求的人，就是在中國用人工智能改變世界。
EW：資本對于你們是一個什么作用？
HY：我覺得一個公司一定要借助資本的力量，資本是最重要的。我們不能只靠追求來生活，我們要給這些做出巨大成績和貢獻的人體面的生活。有了資本，我才能真正吸引到優(yōu)秀的人，解決他們的后顧之憂，他們想要去旅游的時候就能夠去世界上任何一個國家去旅游，我們要給他們與能力匹配的薪資。
EW：除了受到資本的青睞外，你們自己也有投資。你們在投資上的構想是怎樣的？
HY：戰(zhàn)略投資是圍繞著我們的戰(zhàn)略布局來投。我們現(xiàn)在有三大戰(zhàn)略板塊，教育、智慧城市，還有消費者業(yè)務。
EW：科大訊飛的生態(tài)能描述一下嗎？
HY：我們現(xiàn)在首先要在教育這個方向做成一個核心技術支撐的開放平臺，大家有什么內(nèi)容都可以放上來，可以對接到學校;在智慧城市方面，我們希望能夠通過大數(shù)據(jù)和人工智能，為交通、社會信息化管理、醫(yī)療等提供智能服務;最后在消費者業(yè)務上，我們要建立生態(tài)入口，讓用戶用語音的方式與機器進行交互，讓機器越來越了解用戶的需要。
EW：現(xiàn)在每年研發(fā)投入有多大？
HY：收入的25%。主要用于幾個方面，核心技術、云計算和各個領域應用的開發(fā)。我們現(xiàn)在還有很多需要突破的，像核心技術現(xiàn)在其實還沒有達到我們想要的水準，我們還要持續(xù)努力，因為技術爆炸是一個持續(xù)的過程，不是說一瞬間的，而是在一點點改進中獲得的。
EW：作為科大訊飛重點攻堅的領域，目前人工智能在你看來處于什么階段？
HY：現(xiàn)在業(yè)界談人工智能分成三個階段，計算智能、感知智能和認知智能。人工智能目前處于感知階段。人在計算智能上比機器人差，感知智能上好一點，認知智能上會更好，所以說，我們現(xiàn)在的切入點叫語音和語言為入口的認知革命。人類最早成為世界的統(tǒng)治者是因為人類發(fā)生了認知革命而不是農(nóng)業(yè)革命。機器人也需要認知革命，機器人認知革命的第一i就是先理解語言，我們現(xiàn)在的使命是要讓機器能聽會說，能理解會思考。接下來我們把這個技術跟很多行業(yè)，如醫(yī)療、衛(wèi)生、法律等結合起來。
EW：人工智能為什么這兩年這么火？過幾年它還會這么熱嗎？
HY：人工智能能火起來，主要是因為核心算法、數(shù)據(jù)量和應用模式三個方面成熟了，因此它在技術上可以大規(guī)模應用于產(chǎn)業(yè)。科大訊飛在核心技術方面還比較有優(yōu)勢，在數(shù)據(jù)的收集上，現(xiàn)在的“訊飛語音云”用戶超過8億，開放云平臺的應用項目8萬多個，我們正在嘗試各個場景的應用。人工智能過幾年是不是還能這么火還很難說，現(xiàn)在大數(shù)據(jù)已經(jīng)不那么熱了，就是大家接受了這個概念以后就沒人天天喊了。
EW：現(xiàn)在你們的挑戰(zhàn)主要來自哪些方面？
HY：一個就是核心技術還需要時間來突破;另一個就是我們要尋找到合適的商業(yè)模式;第三就是我們需要很多綜合性人才，不僅僅是技術人員，還需要會市場的、懂產(chǎn)品的、懂宣傳的、會做品牌傳播的人。坦白講，我們原來是一個To B的公司，在品牌宣傳方面沒什么經(jīng)驗，現(xiàn)在需要更多這樣的人。
EW：在產(chǎn)品出口方面，有沒有遇到一些問題？
HY：問題很大。我們的產(chǎn)品在國際上還沒有產(chǎn)生什么效益。我們最大的問題是，語言是個雙刃劍，我們可以擋住外國產(chǎn)品進入中國，但是我們進入別的國家也很難。我們現(xiàn)在英語做得不錯，但在西班牙語、法語、德語等其他語言國家，我們就不行。
第5篇：人工智能在教育方面的應用范文
美國麻省大學(University of Massachusetts Amherst)阿默斯特校區(qū)(以下簡稱麻省大學)是馬薩諸塞州立大學系統(tǒng)五個校園中的主校園,是美國知名的研究型大學。該校創(chuàng)辦于1863年,坐落在美國東部美麗的新英格蘭地區(qū)。
麻省大學計算機系成立于1964年,其研究生教育也有超過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計算機學會(Association for Computing Machinery)院士(Fellow)、4名電子和電氣工程師協(xié)會(IEEE)院士、5名人工智能學會(AAAI)院士和2名美國科學促進協(xié)會(AAAS)院士。麻省大學計算機系在人工智能、網(wǎng)絡與分布式系統(tǒng)、計算理論等多個領域的研究處于世界領先水平。作為美國知名的計算機系,麻省大學計算機系的教育理念是“培養(yǎng)下一代能以創(chuàng)新的方法解決真實世界問題的計算機科學家”(cs.umass.edu/grads/msphd-requirements)。在這個核心思想的指導下,該系非常注重對博士研究生的培養(yǎng),為了達到培養(yǎng)學生具備進行原創(chuàng)性科學研究(Original Research)的能力的教育宗旨,該系制定了一套非常嚴格的課程計劃,以培養(yǎng)學生堅實而廣博的基礎知識、良好的科學研究方法和思維習慣。麻省大學計算機系每年大約會收到1000份左右來自世界各國的優(yōu)秀學生的申請,攻讀其博士學位,而錄取的人數(shù)一般保持在30名左右。完善和嚴格的博士研究生培養(yǎng)體系、開放而先進的教育理念,使麻省大學計算機系成為全美最具有競爭力的計算機院系之一。
麻省大學計算機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。只有在美國其他大學獲得相應計算機碩士學位,并修完麻省大學計算機系認可的相關課程的學生,才有資格申請直接攻讀博士學位;否則,學生在錄取后必須經(jīng)過碩士/博士的連續(xù)培養(yǎng)才能獲得博士學位。
無論哪種形式,麻省大學計算機系博士生培養(yǎng)大體分為兩個階段:博士生資格學習階段和博士生研究階段。博士生資格學習階段主要是對學生進行基礎知識培養(yǎng)和基本研究能力訓練。學生只有在通過博士資格考試論證,成為正式博士候選(PhD Candidate)人后,才能進入下一步的博士論文研究階段學習。以下是麻省大學計算機系對碩士/博士研究生的培養(yǎng)要求:
(1)Actively participate in research under the guidance of an advisor(在導師的指導下,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個課程學分,其中包括核心課程的學分)
(4)Complete a 6-credit MS Project (完成6個學分的碩士研究項目)
(5)Graduate with an M.S. Degree(申請獲得碩士學位)
(6)Pass the Department Qualifying Exam- Portfolio(通過博士資格考試)
(7)Form a Committee(成立答辯委員會)
(8)Propose a Thesis(提交博士開題報告)
(9)Complete 18 Dissertation Credits (完成18個學分博士論文)
(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)兩個學期修9個學分的要求)
(12)Defend and Submit a Thesis (博士答辯和提交博士論文)
本文將以麻省大學計算機系為例,探討美國計算機專業(yè)博士研究生培養(yǎng)的一個重要環(huán)節(jié)――博士研究生課程教育體系的特點,以期為提高我國的計算機專業(yè)博士生教育提供借鑒。
2掌握牢固的理論知識是培養(yǎng)優(yōu)秀博士生的基礎
美國的計算機博士教育非常注重對學生基礎理論知識的培養(yǎng),為了使學生掌握牢固而廣博的基礎知識,麻省大學計算機系要求每個碩士/博士研究生必須修完6門博士核心課程,而且成績必須達到B+以上。這些核心課程分別屬于計算機科學的三大領域:理論(Theory)、系統(tǒng)(Systems)和人工智能(Artificial Intelligence),課程設置具體如下:
(1) 理論核心課:計算理論(Computation Theory)、高級算法(Advanced Algorithms)
(2) 系統(tǒng)核心課:有三組課程,分別是:
編譯技術(Compiler Techniques)、現(xiàn)代計算機體系結構(Modern Computer Architecture)
數(shù)據(jù)庫設計和實現(xiàn)(Database Design and Implementation)、高級計算機網(wǎng)絡(Advanced Computer Networking)、操作系統(tǒng)(Operating Systems)
高級軟件工程I(Advanced Software Engineering: Synthesis and Development)、高級軟件工程II(Advanced Software Engineering: Analysis and Evaluation)、程序設計語言(Programming Languages)
(3) 人工智能核心課程:高級人工智能(Artificial Intelligence)、機器人學(Robotics)、信息檢索(Information Retrieval)、不確定環(huán)境下的推理(Reasoning and Acting under Uncertainty)、增強型學習(Reinforcement Learning)、機器學習(Machine Learning: Pattern Classification)
根據(jù)不同的研究方向,學生可以在六門核心課程的選擇上有所不同,但為了加強理論基礎和掌握知識的廣度,無論哪個研究方向的學生,都必須修完兩門理論核心課程和一門高級人工智能課程,同時,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,還必須修完來自于系統(tǒng)方向不同組的三門系統(tǒng)方向的課程;而一個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期,其中每星期2次課,每次2小時,3個學分。根據(jù)內(nèi)容不同,每門課程一般要安排5～8次書面作業(yè)、1次期中考試和1次期末考試。其中,對系統(tǒng)方向的課程來說,每個章節(jié)完成后一般還有一次課程項目設計(Course Project),主要要求學生實現(xiàn)相應的算法和進行性能評價。由于核心課程要求高,課程學習內(nèi)容多,導師和系里會建議學生每學期選學不超過一門的核心課程,所有6門核心課程則在三年內(nèi)完成。如果成績沒有達到B+,麻省大學計算機系允許學生重修該核心課;但是,如果學生在規(guī)定的博士資格考試申請時間前沒有通過全部的6門核心課,則不再具備繼續(xù)攻讀博士的資格。
嚴格的核心課程作業(yè)、考試制度和淘汰制度,不但使學生牢固掌握了計算機科學各領域的基礎知識,培養(yǎng)了學生勤奮刻苦的專研精神,而且極大地豐富了學生的視野,為學生進入實際科學研究打下了堅實的基礎。
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
美國一流研究型大學博士生教育的目標是培養(yǎng)世界一流的科學家和拔尖創(chuàng)新型人才,為了實現(xiàn)這個目標,美國的博士生教育除了注重培養(yǎng)學生扎實和精深的基礎知識外,還非常注重培養(yǎng)學生的創(chuàng)新思維和發(fā)現(xiàn)新問題的探索精神及能力。
如果核心課程體系的設置是培養(yǎng)優(yōu)秀博士生的基礎,是向學生傳授學科領域的重要基本知識和原理與技術,是學生全面掌握計算機基本理論與方法的重要途徑,那么,選修課的設置則是對學科基本知識的補充,是培養(yǎng)學生學習新的知識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。
麻省大學計算機系的做法是,在博士研究階段,除了要求學生完成18個學分(6門)的核心課程學習以外,還要求完成24個學分(8門)的非核心課程(或稱為選修課)學習。這些選修課大多是關于本學科及相關專業(yè)前沿領域近3～5年的新研究方向、研究方法或新技術的相關內(nèi)容的介紹,一般由教師在每學期開學前提出新的課程計劃,學生則根據(jù)自己的研究興趣和職業(yè)目標自由選課。通過課程的學習,學生能在最短的時間內(nèi)了解本學科相關領域的最新研究現(xiàn)狀,更重要的是,在課程的學習過程中,教授會將許多新出現(xiàn)的問題在課堂上和學生討論,同時,通過2～3個課程項目培養(yǎng)學生獨立(或合作)解決新問題的能力,以及教會學生各種探索問題的研究方法。
在教學模式上,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模式。
以討論為主的Seminar是美國計算機院系的教授最常用的選修課教學模式。Seminar的課程設置沒有固定模式,但通常有以下幾方面的特點。
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)容的選擇一般來自近年來該領域頂級國際會議的專題論文。
第三,課程內(nèi)容的組織由教師完成。教師在確定題目后,一般會根據(jù)論文的情況將討論的內(nèi)容分為多個子專題,每個子問題由3～4篇論文組成。課程的開始一般是綜述性的論文或在該領域出現(xiàn)的最早的學術論文,其目的是探討該研究方向出現(xiàn)的新的應用背景需求和所帶來的新的挑戰(zhàn)。其后的每個子專題則將對具體問題和方法進行深入探討。
第四,選課的學生人數(shù)一般在20～30人左右,而且通常是由學完了核心課程以后的高年級博士生組成。學生人數(shù)太少,論文的覆蓋面可能太小;學生太多,可能導致討論的深度不夠。同時,只有學完了基本理論后,學生才有可能具備較深入分析問題的能力。在Seminar的學習討論中,找到新的研究問題也是該課程設置的重要目的之一。
第五,課堂教學的模式基本上是教師和學生互動的教學方式。教師在第一節(jié)課引導學生對該領域的基本問題有了初步認識后,學生將對每篇論文進行評估(Review)、宣講(Presentation)和進行課堂討論。每篇論文的宣講時間是25～30分鐘,課堂討論時間是10～15分鐘。其中教師將引導學生對論文中所研究的問題和關鍵技術進行深入討論,學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教學討論的內(nèi)容(論文)進行篩選和組織對開課教師的要求非常高。為了準備一門新的Seminar課,教師一般需要預先通讀該研究方向所有重要國際會議的相關論文,然后根據(jù)不同的研究問題對論文分類,并將其中有代表性的論文提煉出來,作為課程學習的論文。在課程項目的設置上,教師會事先準備一些題目,如對某些算法的實現(xiàn)、評估和改進,實現(xiàn)原形系統(tǒng)等,同時也非常鼓勵學生在論文討論的過程中有針對性地提出自己的見解和新的解決問題的方法。
4合理的課程學習安排是培養(yǎng)高質量博士生的有效保證
美國的博士教育是以博士生的最終質量為評判標準,而不是以年限來規(guī)定學生的畢業(yè)時間。在美國計算機專業(yè),培養(yǎng)一個碩士/博士生一般需要至少5年時間。由于強調(diào)博士生專業(yè)知識學習的深度和廣度,在整個博士學習階段,博士生都會積極參與課程的學習,并盡可能地將研究項目中的問題和課程學習聯(lián)系起來,用所學到的方法或思路來解決新問題。
以麻省大學計算機系為例,雖然學生的背景不同,但為了在保證質量的前提下幫助學生用最短的時間順利完成博士課程要求和博士論文要求,系里建議學生按如表1所示的時間表安排整個博士階段的學習計劃。
麻省大學計算機系不但在本系有完善的研究生課程體系,學生可以根據(jù)自己的研究興趣和職業(yè)規(guī)劃來自由選課,而且也鼓勵學生在其他相關院系選修本系沒有開設但對研究有用的課,如數(shù)學系或電子工程系的高級課程。總之,美國博士教育的一個重要特點是強調(diào)基礎知識的學習,鼓勵學生以積極的態(tài)度參與到課程的學習中,同時訓練學生在課程學習的過程中逐步學會發(fā)現(xiàn)問題和研究問題的方法。
5啟示和建議
美國的博士教育強調(diào)堅實的基礎理論知識、完善的知識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鍵。長期以來,我國計算機博士教育主要是通過參與科研項目的形式來對學生進行培養(yǎng),這種“研究項目驅動型教育”在我國恢復研究生教育的初期起到了很好的推動作用,培養(yǎng)了大批科研人才。但隨著教育本質的回歸和創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的需要,從總體來看,我國的這種單純強調(diào)研究項目的教育模式培養(yǎng)的博士生,質量與國際先進水平相比還有一定的差距。由于沒有嚴格的博士課程要求和淘汰制度,學生在學習階段往往會忽略對基礎知識的學習和對知識結構的完善。長此以往,必然會影響博士生的研究水平和發(fā)展?jié)摿?最終將會影響國家的整體創(chuàng)新能力。
筆者建議,為了使學生掌握牢固的專業(yè)基礎知識,同時培養(yǎng)學生在某一學科領域的研究興趣和基本的研究能力,應該首先強調(diào)核心課程體系的建設,不論哪個方向的學生都必須通過一定數(shù)量的核心課程的學習,如算法、分布式操作系統(tǒng)、人工智能等,這些核心課程應由教師來講授;同時,應嚴格課程的考核制度和課程評價體系。對于選修課,由于其主要目的是擴展學生的視野,培養(yǎng)學生分析問題和研究問題的能力,所以應借鑒國內(nèi)外Seminar課程的成功經(jīng)驗,積極有效地激勵教師和學生共同上好Seminar課。
博士生教育是一項復雜而艱巨的系統(tǒng)工程,而其中的課程學習是研究生培養(yǎng)中非常重要的一個環(huán)節(jié),如何通過嚴格的培養(yǎng)機制和靈活的培養(yǎng)方法,在給學生傳授基礎知識的同時培養(yǎng)學生分析問題和解決問題的能力;如何將合理的研究生課程體系和研究項目結合起來,嚴格博士生培養(yǎng)機制,完善博士生資格評估體系,從制度上保障博士研究生的質量;以及如何真正教會學生探索科學基本問題的方法,培養(yǎng)學生良好的科研習慣和勇于開拓創(chuàng)新的精神等,是我們在計算機學科建設中應該進一步思考的問題。
第6篇：人工智能在教育方面的應用范文
（一）影響要素陳列
計算機技術在課堂領域實施廣泛應用，不但透過技術自身優(yōu)勢呈現(xiàn)，同時借助學校以及師生等綜合因素舒展。學校因素。影響計算機教學實效的要素包括設備供應狀況、師生多元評價體系和網(wǎng)絡教育資源存儲結果等，透過信息技術應用能夠協(xié)調(diào)學校教育體系充實狀況，相對提升學校整體實力。教師因素。教師在課堂中屬于不可替代的指導角色，尤其在創(chuàng)新課程改革背景影響下，教師一切活動都將圍繞學生實際需求拓展，在計算機設備操作活動規(guī)范中積極價值豐厚。經(jīng)過特殊交流過程洗禮，教師對計算機技術應用觀念會直接決定課堂計算機運用結果，其技能潛質狀況完全過渡成為關鍵支撐媒介。學生因素。這類群體作為課堂主體，已經(jīng)被社會大眾完全認可，然而這部分未來社會精英對計算機技術依賴程度如何正是其對創(chuàng)新知識接納效率的真實寫照。依照過往紀實結果顯示，我國接近8成左右的學生都可以借助計算機進行不同渠道知識查詢以及下載，教師要盡量放寬課堂限制力度，使得學生眼界變得足夠開闊，逐漸與世界規(guī)范標準相互銜接。
（二）應用類型解析計算機技術在專業(yè)課堂滲透不單單借助各類教學模式舒展，同時應用類型也需要教師多加關注。
1、智能化教育這是計算機技術在課堂內(nèi)部拓展的主要特征與功能適應范疇，整個活動中計算機智能化特征與人工智能理念有機結合，同期相互補充。其對于既定師資力量與知識儲備有著特殊完善功能，并且借助學生自學與模仿行為進行科學評價，目前已經(jīng)成為課堂教學核心支撐點。
2、仿真教育結合計算機仿真技術特征進行三維空間擴展，使得各類實際環(huán)境都能在此進行模擬演示，為學生創(chuàng)造多元虛擬交流場所，學生完全可以借由自主探索完成任何學業(yè)內(nèi)容。此類具備仿真特性的教學方式已經(jīng)開始滲透到中職院校不同專業(yè)階層領域，收獲廣泛師生的積極認可。3、遠程教育主要是在計算機技術教育功能背景下開創(chuàng)的獨特教學手法，其可說是全面擺脫傳統(tǒng)課堂灌輸式教學弊端，能夠在不同空間與時間條件下進行互聯(lián)網(wǎng)即時信息傳輸，并針對關鍵問題提供滿意解答。相對減少規(guī)模教育成本，提升實踐操作能力的高效吸納成果。
二、計算機教學核心改革策略補充
第一，針對學生個體差異現(xiàn)象實施分類教學手段。教學活動中必須充分界定個體性格特征，結合基礎與提高兩類引導目標進行基礎計算機處理技能傳授，力求讓學生在自由操作中舉一反三，依照最新課本知識解決一切現(xiàn)實生活難題。
第二，開發(fā)校本教材，達到因材施教、因地制宜的效果。要根據(jù)學生的生理、心理特點結合社會需要，開發(fā)校本教材，使教材跟上時代步伐。教材應與實踐操作相呼應。中職學校的計算機基礎教材應是理論和優(yōu)秀適用的練習素材相結合。因為，一本好的上機練習冊，既能鍛煉學生解決問題的能力，又能提高他們的技能水平，從而提高他們的信息素養(yǎng)。
第三，合理改革考核模式。計算機基礎課程本身實踐性較強，單純依照期末試卷難以準確檢驗階段學習實效，個體素質能力更加得不到清晰展示。因此，這方面改革工作需要透過模塊資源及時記錄學生平時學習狀況，同時結合電子校報與創(chuàng)新程序設計等實踐項目進行考核，對于綜合成績優(yōu)秀者提供分數(shù)獎勵。
第四，完善知識與技能的轉化效率。本世紀中職計算機教學活動本就面臨著各類挑戰(zhàn)，其自身必須時刻做好內(nèi)部體系完善工作，以防止被社會淘汰。由于計算機專業(yè)知識面較廣同時更新速率快，有關此領域業(yè)務水準提升工作早已迫在眉睫。作為校方領導應竭力開辟企業(yè)合作先機，提供各類單位實習條件，使得學校與社會保持直接聯(lián)系結果，穩(wěn)定日后教學內(nèi)容的全新狀態(tài)，進而為各類實用型人才培養(yǎng)奠定深刻適應基礎。
三、結語
第7篇：人工智能在教育方面的應用范文
關鍵詞：多元智能 教育游戲 信息技術
一、多元智能理論的認識
美國著名的心理學家和教育家霍德華?加德納（Howard Cardner）于1983年在《智能的結構》一書中系統(tǒng)地論述了一種全新的人類智能結構理論――多元智能理論。該理論認為人類的思維方式即認知世界的方式是多元的，除了語言智能、數(shù)理邏輯智能兩種基本的智能外，還有其他七種智能，即音樂智能、空間智能、身體運動智能、人際交往智能、自我認識智能、自然觀察智能和存在智能。［1］多元智能理論自提出以來，就引起多個國家和地區(qū)引起強烈反響，我國教育界越來越認識到多元智能理論的重要價值，認為“多元智能理論是對素質教育的最好詮釋。”
傳統(tǒng)的以“以智商式思維”為理論依據(jù)、以紙筆測驗為唯一方法的評價系統(tǒng)扼殺了絕大多數(shù)學生多方面智能的發(fā)展。［2］因為智能并不是簡單地平行地存在著，我們?nèi)粘Ｋf的能力實際上是多種智能的組合，智能之間的不同組合就體現(xiàn)了學生間的智力差異。因此，在教育游戲的設計中，我們應該從開發(fā)學生的多元智能出發(fā)，充分運用現(xiàn)代技術手段，激發(fā)學生的學習激情，讓學生充分發(fā)掘自己的優(yōu)勢智能，鍛煉自己的弱勢智能，從而自信地學習并且有所作為。
二、教育游戲的發(fā)展現(xiàn)狀
教育游戲一詞誕生于上世紀80年代的美國，由此，一些學者對游戲的教育功能以及游戲在教育中的運用做了一些研究。在我國，隨著電腦游戲的普及，對教育游戲的認識和研究也開始起步，但是到目前為止還沒有一個明確的定義。德國的沃爾夫岡?克萊默在前人的基礎上對游戲作了一個界定，他認為：“游戲是一種由道具和規(guī)則構建而成的，由人主動參與，有明確目標，在進行過程中包含競爭且富于變化的以娛樂為目的的活動。它與現(xiàn)實世界既相互聯(lián)系又相互獨立，能夠體現(xiàn)人們之間的共同經(jīng)驗，能夠體現(xiàn)平等與自由的精神。”［3］我國將教育游戲“定義”為能夠培養(yǎng)游戲使用者的知識、技能、智力、情感、態(tài)度、價值觀，并具有一定教育意義的計算機游戲類軟件。［4］
隨著計算機軟件和網(wǎng)絡的發(fā)展，教育改革勢在必行，教育游戲作為一種新生事物，它的研究和開發(fā)得到了游戲開發(fā)商、教育界的極大重視。目前我國市場上出現(xiàn)的教育游戲軟件主要有奧卓爾系列、游戲學堂系列和網(wǎng)游學堂等。這些教育游戲在一定程度上激發(fā)了學生的學習興趣，能夠通過游戲的形式達到教育教學的目的，但還存在一些問題，主要表現(xiàn)在：游戲和教學內(nèi)容的結合不夠緊密，很多教育游戲只是停留在與教育結合的表層，沒有很好地將教學目標和游戲真正地融合在一起，導致教育游戲與教學的脫節(jié)。另外游戲的開發(fā)者一般僅僅只是一些計算機專業(yè)人士，沒有相關的教育教學研究背景，不能很好地對學生的認知特點及各種教學理論進行剖析，從而導致了游戲的教育性不足。
所以在教育游戲的開發(fā)過程中，我們應該從實際情況出發(fā)，從培養(yǎng)學生的能力出發(fā)，將多元智能理論貫徹于其中，充分發(fā)掘學生的潛能，促進學生綜合素質的提高，從而改善教育游戲的現(xiàn)狀，實現(xiàn)真正意義上的“教育”和“游戲”相結合。
三、教育游戲中多元智能的開發(fā)
在虛擬的游戲世界里，學生的知識水平、智力結構、年齡分布等多有較大的差別。因此教育游戲的設計要考慮到玩家的特點，這樣才能使得教育游戲更加貼近學習。［5］由于每個人的智能發(fā)展水平存在差異，主要是這些智能在每個人身上的組合方式、發(fā)展順序、表現(xiàn)形式不同，所以我們在進行游戲的設計時要考慮到多方面的因素，進行全面的角色設計，使玩家在游戲的過程中充分發(fā)揮自己的優(yōu)勢智能，同時培養(yǎng)其他各項智能。在教育游戲的設計中玩家的年齡結構也是不容忽視的，我們應該根據(jù)各年齡學生的智能特點分成幾個階段進行設計。我們應該根據(jù)維果茨基的“最近發(fā)展區(qū)”理論注重對培養(yǎng)各項智能的任務加深設置，使學生始終處在逐漸挑戰(zhàn)自己的過程中。
在信息化教學的背景下，隨著網(wǎng)絡技術的發(fā)展，教育游戲充分應用現(xiàn)代信息技術，做到教育與游戲的完美結合，從多種角度出發(fā)來培養(yǎng)學生的多元智能。所謂的信息技術就是指用于管理和處理信息所采用的技術的總稱，本文所指的主要是計算機科學和通訊技術，包括計算機網(wǎng)絡、多媒體技術、圖像、視頻以及其它相關信息技術的應用。只有把所有的技術手段完美結合，才能提升學生對各種教學信息的接受和處理能力。
1.多媒體技術與多元智能
多媒體技術指用于計算機程序中處理圖形、影像、影音、聲訊、動畫等計算機技術。［6］在教育游戲中應該充分發(fā)揮多媒體技術的威力，以發(fā)展學生的言語智能、數(shù)理邏輯智能、音樂韻律智能等。在教育游戲的設計中，我們應該從教學目標出發(fā)，創(chuàng)設情境化的學習環(huán)境，讓學生在游戲的過程中加強與同伴的合作，培養(yǎng)人際交往能力及協(xié)作能力。學生在利用多媒體進行游戲的過程中可以進行文字處理、數(shù)據(jù)分析、作圖繪畫、編曲欣賞、多媒體創(chuàng)作，從而使得學生的語言能力、數(shù)學邏輯能力、音樂能力等多種智能得到發(fā)展。
2.虛擬現(xiàn)實技術與多元智能
為了達到教育與游戲的完美結合，在多媒體技術和人工智能技術相融合的條件下，我們應充分利用虛擬現(xiàn)實技術，以游戲的方式展開教學活動，讓學生在虛擬的環(huán)境中進行學習、模擬活動，從而使得學生的空間智能、身體運動智能以及自然觀察智能也得到全面充分的發(fā)展，使得學習過程真正成為學生積極地建構知識和掌握技能的過程，而不再是單純的記憶和枯燥的模仿。
3.虛擬社區(qū)與多元智能
我們還可以利用計算機網(wǎng)絡，建立虛擬游戲社區(qū)，通過協(xié)同、伙伴、競爭與角色扮演等方式來有效地促進學生的人際交往智能的發(fā)展。在協(xié)作的過程中，教師應該引導學生進行異質性分組，實現(xiàn)學生間的智能優(yōu)勢互補，促進學生的整體發(fā)展，在合作的過程中完成教育游戲的闖關活動。
四、小結
總之，越來越多的專家已經(jīng)意識到教育游戲所具備的潛力，但是將教育與游戲實現(xiàn)完美結合還存在不少的障礙，教育與游戲結合來發(fā)展學生的多元智能還處在不斷探索之中。隨著教育信息化的發(fā)展和計算機技術的不斷進步，教育游戲也將面臨著新的改革，如何在游戲中貫徹教育，如何在游戲中培養(yǎng)學生的多元智能將是一個新的研究熱點，將為教育改革帶來新的氣息。
參考文獻：
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第8篇：人工智能在教育方面的應用范文
[關鍵詞]e-Learning；語音；情感識別
[中圖分類號]G40―057
[文獻標識碼]A
[論文編號]1009―8097(2009)13―0224―02
引言
e-Learning也叫數(shù)字化學習，是通過因特網(wǎng)或其他數(shù)字化媒體進行學習與教學的活動。當前，隨著信息技術的快速發(fā)展，e-Learning已經(jīng)在教育、教學等領域得到了廣泛應用，并產(chǎn)生了深刻影響。然而，在當前的e-Learning環(huán)境下，由于師生在物理空間上的分離，導致師生之間缺少必要的情感交流和反饋。而按照教育心理學的觀點，一個真正人性化的教學系統(tǒng)，不僅應當是有智能的，而且還應當有情感的。因此，如何在e-Learning系統(tǒng)中測量出學習者學習時的認知和情感，構建具有情感交互能力的和諧學習系統(tǒng)，已經(jīng)成為現(xiàn)代遠程教育中一個新的熱點研究課題。
近年來，以語音情感識別為核心的情感計算技術的研究發(fā)展，已經(jīng)成功應用于人工智能、智能人機交互等領域。這使得在e-Learning系統(tǒng)中，也可以利用情感計算技術，跟蹤學習者的情感狀態(tài)，提供個性化服務，以及根據(jù)學習者情感體驗的變化及時調(diào)整教學策略。為此，本文利用語音情感識別技術，以e-Learning應用為背景，設計一種基于語音情感識別技術的新型e-Learning教學系統(tǒng)。
一 基于語音情感識別的e-Learning系統(tǒng)模型
師生情感交流是教學環(huán)節(jié)中的一項重要內(nèi)容，它有助于學生消極情緒向積極情緒的遷移。在學習過程中，學習者的言語中不僅包含了文字符號信息，同時也包含了豐富的感情和情緒等信息。例如，當學習者對學習內(nèi)容能夠理解和接受時，往往情緒高漲，言語比較歡快；反之，情緒低落，言語比較低沉喪氣。可見，學習者不同情感的表現(xiàn)是一種重要的教學反饋信息。利用這種反饋信息，我們可以有效調(diào)整教學策略，更好地服務自主學習。因此，在傳統(tǒng)e-Learning系統(tǒng)的基礎上，本文通過增加一個語音情感識別技術模塊，設計出一種基于語音情感識別技術的智能化e-Learning系統(tǒng)模型，如圖1所示。
該系統(tǒng)模型以語音情感識別技術為核心，及時捕捉和識別學習者的情感狀態(tài)，并根據(jù)學習者特定的情感狀態(tài)作出相應的情感激勵或補償策略。該模型主要有五部分組成：
接口：除了傳統(tǒng)e-Learning系統(tǒng)中的人機接口外，新增加一個情感語音輸入接口模塊，專門負責收集學習者的情感化的語音信息。
語音情感信息處理算法模塊：通過相關傳感器，對收集到的情感化的語音信息提取能夠區(qū)分不同情感類型的語音特征參數(shù)，然后利用模式識別分類器識別出學習者的整體情感狀態(tài)，并作出適當?shù)膶W習評價。
評價模塊；主要收集評價結果，然后轉化為相應的評價參數(shù)，同時從學習模型中提取學習記錄。
教學策略：根據(jù)評價參數(shù)和學習者模型中的學習記錄，及時調(diào)整教學策略，從課程資料庫中選取適合學習者學習的資料提供給學習者，同時也作出相應的情感激勵和補償。
學習者模型：主要記錄和學習者相關的個人信息、學習背景信息，認知風格信息、情感信息等。
二 語音情感識別技術的實現(xiàn)
語音情感識別就是對輸入的學習者的情感化語音信號進行預處理(如降噪)后，分析和提取與學習者情感表達密切相關的語音特征參數(shù)，然后采用模式識別分類器分別進行訓練和測試，最后輸出學習者的情感類型，得到識別結果。一個簡單的語音情感識別模型由如下五部分構成，如圖2所示。其中模型中最重要的兩個環(huán)節(jié)是，特征提取以及分類器的確定。
1 語音情感特征參數(shù)的提取
提取何種有效的語音情感特征參數(shù)是語音情感識別技術研究中最關鍵的問題之一，情感特征的優(yōu)劣直接影響到情感最終識別結果的好壞。心理學和韻律學的研究已經(jīng)表明，語音信號中的情感主要通過語音中的韻律特征表現(xiàn)出來的。例如，當一個人發(fā)怒的時候，講話的速率會變快，音量會變大，音調(diào)會變高，而一個人悲傷的時候講話的語速會變慢，音量會變小，音調(diào)會變低，這些都是可以很直觀的感受到的變化。目前，研究者進行語音情感識別的研究普遍采用了常見的基音頻率(簡稱基頻)、振幅、語速等韻律特征。原因是這些韻律特征能夠反映說話人的部分情感信息，較大程度上能區(qū)分不同的情感，而且容易提取和使用。但是，近年來的研究表明語音信號中的音質特征也包含情感信息，體現(xiàn)了不同類型情感的發(fā)音方式的區(qū)別，如生氣和高興發(fā)音時由于喉嚨的位置不同而引起的喘氣和沙啞等方面的不同。本文提取的語音特征參數(shù)類型包含了韻律特征和音質特征。表1列出了這些提取的語音特征與四種常見的情感類型(生氣、歡快、沮喪、厭惡)之間的關系。
2 分類器的選擇
語音情感識別本質上是一個模式識別問題。目前，各種模式識別方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡、最近鄰法和支持向量機等不同的單一分類器，都被應用于語音情感識別，取得了較好的識別效果。已有的研究表明，在不同單一分類器中，建立在統(tǒng)計學習理論中的結構風險最小化原則基礎上的支持向量機能夠取得最好的識別性能。另外，將不同性能的單一分類器構成組合分類器，也能夠進一步提高語音情感識別的性能。
目前，隨著計算機圖像技術和多媒體技術的飛速發(fā)展，作為人類情感表達的其他方式，如人臉表情識別、人體運動姿態(tài)識別、手勢識別等技術必將得到快速發(fā)展，并將在e-Learning系統(tǒng)中發(fā)揮重要作用。
第9篇：人工智能在教育方面的應用范文
三維技術教育主要是指3D服裝設計的教學研究，是立足于二維的基礎上針對服裝造型、結構、面料特征、顏色及圖案等要素的空間設計。相對傳統(tǒng)教育模式，改變了服裝設計教學模式，不再是單一的理解服裝造型和結構。而是通過三維技術激發(fā)學生的空間造型能力和解剖能力。現(xiàn)在的服裝產(chǎn)品從服裝產(chǎn)品本身的屬性發(fā)生了巨大的改變；造型元素多元化、系列品種多樣化、制衣制造模塊化等的革新，改變教育模式增強三維服裝技術利于服裝專業(yè)人才的培養(yǎng)。
關鍵詞：
二維技術 三維技術 教學改革
中圖分類號：G423
文獻標識碼：A
文章編號：1003-0069（2015）06-0099-02
一 二維服裝技術在教學中的應用
二維服裝技術是指服裝造型結構等的平面設計；在教學中的應用手段包括手工設計和計算機輔助設計，二維服裝技術在我國服飾文化史中由來已久。無論是古代的袍服還是現(xiàn)代的西式服裝均在二維服裝技術的背景下產(chǎn)生，直至上個世紀80年代逐步將計算機應用到服裝生產(chǎn)和教學領域，才使得二維服裝CAD技術教育得到空前發(fā)展。服裝CAD技術其本身的屬性是借助計算機強大的計算功能進行設計服裝，二維服裝CAD技術是基于二維軟件的應用。計算機服裝設計和手工服裝設計均為設計手段的變換，其目標相同。計算機輔助設計效率高于手工設計，特別是在服裝結構設計方面尤為突出。手工設計主要用于服裝制造；即人機結合式的制造，在服裝立體制衣的時代還未到來時手工作業(yè)仍是主要制衣模式。
我國服裝CAD技術教育是從無到有、從一般軟件教育到專業(yè)軟件教育的發(fā)展過程。服裝CAD技術的優(yōu)點是精確度高，速度快。擺脫了手工制圖、排版、推放等工程技術誤差大的缺點。目前，服裝CAD技術教育主要包括；款式設計、面料設計、結構設計、放碼設計、排料設計五大系統(tǒng)。基本涵蓋了服裝產(chǎn)品制造的所有環(huán)節(jié)；服裝款式、結構、面料、放碼、排版等要素都能在計算機軟件下得以最大的發(fā)揮。譬如；計算機的復制粘貼、剪切、編輯、掃描讀圖等功能提高了服裝產(chǎn)品開發(fā)的速度。
二 二維服裝技術在教學中存在的問題
（1）服裝教材與CAD軟件的教學問題
我國大多數(shù)服裝院校在服裝和CAD技術教育方面存在兩個主要矛盾問題；一是服裝專業(yè)教材不規(guī)范，二是服裝用軟件魚龍混雜。譬如；服裝制圖這門課的教材，這門課要解決的主要問題是服裝樣板制作。所涉及到的專業(yè)知識有人體、制圖規(guī)格、制圖方法、工業(yè)樣板的制作等知識點。這門課程的教學形成了各自為政的院校派教育模式，以老師為主導的差異化專業(yè)教育模式。特別是在制圖方法上沒有統(tǒng)一的格局，如比例法、定數(shù)法、原型法、胸胸度法等方法參與教學。往往使學生難以掌握，不知應用那種方法最為科學。導致教而全學不精的教學局面，從未考慮企業(yè)用人才和行業(yè)用人才，對人才培養(yǎng)的目標大而不準確。
雖說二維服裝技術從客觀上解決了服裝設計效率的問題，但是在教學中需要學生掌握多方面的專業(yè)軟件，無疑增大了學生的學習負擔和課時量。同時，又有許多學生基于多種軟件的學習反而削弱了服裝設計的創(chuàng)新能力，脫離了本專業(yè)人才培養(yǎng)目標的實質要求。不符合服裝設計專業(yè)人才培養(yǎng)的基本規(guī)律，CAD技術只不過是一個工具，一種完成設計的手段和方法。不能混淆設計為何和工具為何的主導思想，工具是借助其本身的環(huán)境進行服裝創(chuàng)作，設計是思想的核心，服裝設計就是以服裝產(chǎn)品開發(fā)為教學出發(fā)點進行創(chuàng)造。引導學生積極地展開構思和創(chuàng)造活動，設計本身就是對教育水平的檢驗，也是對個人能力的檢驗。服裝設計和CAD技術兩者存在既矛盾又統(tǒng)一的內(nèi)在聯(lián)系，基于創(chuàng)新的思想服裝設計與CAD技術是矛盾的，因為設計是先確立了造型思想而不是先確立CAD技術；如果基于設計的后期制作則服裝設計與CAD技術又是統(tǒng)一的。現(xiàn)在服裝CAD技術的開發(fā)證明了服裝設計的后期制作，正如前面所談到的五大模塊。所以說，增強學生創(chuàng)新能力觀念的教育遠遠高于CAD技術的教育。
（2）創(chuàng)造性思維和程序性思維在教學中的問題
什么是創(chuàng)造性思維？何為程序性思維？在服裝教學中必須搞清楚這兩種思維的主導位置。創(chuàng)造性思維是指重新組織已有的知識經(jīng)驗，提出新的方案和程序，并創(chuàng)造出新的思維成果的思維方式。創(chuàng)造性思維是思維的高級形態(tài)，是多種思維方式的綜合體現(xiàn)。而程序性思維是指用現(xiàn)成的規(guī)律和程序直接去解決問題。兩者間有共同的關鍵詞，就是程序。創(chuàng)造性思維是對思維系統(tǒng)的重新建立，具有某種未知領域的思維混合。這種混合可能是有效的，也可能是無效的，但畢竟是一種創(chuàng)造。注重奇特和違背常規(guī)的基本規(guī)律，而程序性思維是清晰的，是以現(xiàn)有的方法和規(guī)律去解決問題。在思維的整合上并不積極，多采用一種慣性思維去解決問題。只有在問題解決不通的情況下會重新整理思維，抉擇新的思維系統(tǒng)。從教學實踐來看多數(shù)技術類課程的教育屬于后者，注重了學生程序性思維的培養(yǎng)忽視創(chuàng)新思維。服裝技術在教學中的問題就是不知如何進行創(chuàng)新性思維培養(yǎng)的問題，在教學中不乏有一些教師口頭上不斷講要創(chuàng)新而實質就沒有行之有效的教學創(chuàng)新改革，仍然老腿走老路。
創(chuàng)造性思維的培養(yǎng)應符合其本質，服裝創(chuàng)造性思維教育應遵循創(chuàng)造思維的一般規(guī)律。譬如，激發(fā)學生的創(chuàng)造熱情、培養(yǎng)學生的造型意念、強化學生的發(fā)散性思維和形象思維，并在教學中采用形式多樣的教學手段激發(fā)學生的設計思想。這是人才創(chuàng)新教育的基本規(guī)律，在這里服裝創(chuàng)造性思維的核心是造型和技術手段的創(chuàng)造，它和服裝美的創(chuàng)造有所區(qū)別。服裝造型是創(chuàng)造新型的服裝產(chǎn)品，而服裝技術創(chuàng)造就是采用何種新型的技術手段解決服裝造型的解剖問題使之成為合格的服裝樣板，兩者的共同特征是創(chuàng)造性思想。不同的是針對的問題不同，造型創(chuàng)造多是以形象思維的創(chuàng)造，而技術創(chuàng)造則是以形象為對象的技術方法創(chuàng)造。也可以說是技術程序思維的重新編排，就是程序性思維的創(chuàng)造。
二維設計的特點是以平面視覺為對象的圖形圖像設計，如平面款式圖設計就是二維的，服裝制圖是二維的。二維設計的思想核心就是圖形內(nèi)外輪廓的改變。外輪廓是指服裝款式和結構外形設計，內(nèi)輪廓是指款式和結構以內(nèi)的部件設計。款式設計具有創(chuàng)造的豐富含義，結構設計具有數(shù)字形象化的創(chuàng)造，因為服裝造型學就是以服裝為對象培養(yǎng)學生的創(chuàng)造水平。同時，服裝款式還包括了面料、色彩及圖案的設計。所以說服裝款式設計是創(chuàng)造思維的深化，是整體設計的第一要素。服裝結構設計是款式設計的延伸和發(fā)展，是款式的解剖術，具有遵循和約束性。那么，工藝設計應屬于服裝成衣制作環(huán)節(jié)，是對設計的檢驗和修正。款式設計和結構設計均為二維設計范疇，只有工藝設計屬于立體設計。所以，現(xiàn)代的二維服裝CAD技術五大系統(tǒng)均為二維設計范疇。從這一論斷不難發(fā)現(xiàn)二維服裝設計的缺點缺少空間創(chuàng)造能力，因為學生在創(chuàng)造過程中無法判斷立體形態(tài)，而導致設計的作品和后期成衣作品出現(xiàn)的誤差，致使設計失敗及創(chuàng)新力度削弱的現(xiàn)象。
三 三維服裝技術教學研究
（1）三維服裝技術在教學中的現(xiàn)狀
三維服裝技術是指以服裝為設計對象的立體設計，也稱之為三維角度設計。是在二維服裝技術發(fā)展的基礎上發(fā)展起來，三維服裝技術包括人工智能化三維設計和手工三維設計。人工智能化三維設計是指計算機模擬設計，通常采用計算機輔助設計。手工三維設計是指服裝借助人體或者人臺進行現(xiàn)場操作的空間設計，兩者共同點都是采用多種維度進行創(chuàng)作。不同點是直接和間接，計算機輔助設計是間接的。
我國服裝三維技術起步晚發(fā)展較慢，從教育的角度來看，應用三維軟件進行設計服裝的教學機構并不多見。究其原因是教育觀念的問題，有的教師認為服裝設計沒必要進行三維設計。二維設計能滿足服裝產(chǎn)品的開發(fā)和制造，應用三維設計是多余的，這種思想落伍不科學。豈不知三維設計具有增強學生思維空間能力的設計，譬如二維的設計學生只能模糊地判斷服裝成型后的大概樣子，而不能準確判斷。三維就能很清楚地看見或者判斷服裝內(nèi)外層次結構和造型程度。從三維軟件的發(fā)展來看，我國很是落后。至今采用外來的三維軟件進行設計，沒有自己的專業(yè)軟件。另外三維教育觀念跟不上，教育體制不健全，教師隊伍技術落后。造成三維服裝設計難成體系，影響高級人才的培養(yǎng)。
（2）三維服裝技術在教學中的探析
由于二維服裝設計存在一定的偏差，彌補二維設計的不足依靠三維服裝設計是當今服裝設計專業(yè)學生培養(yǎng)的主要方向和任務。也是保證服裝產(chǎn)品順利開發(fā)的重要手段，三維服裝技術在教學中的探討主要是針對服裝的造型、結構、面料等立體造型和內(nèi)部結構及面料的物理性能。三維服裝技術教育創(chuàng)新是提升學生設計水平和擴大設計思維空間能力的最好路徑，輕視不得。從設計心理學的角度分析是解決三維旋轉識別的問題…，讓學生通過不同造型體面識別整體結構和內(nèi)部關系，能很好地進行創(chuàng)造和分解。本文章所講的三維技術是指一切空間的造型術，如服裝立體裁剪就屬于三維造型術。同時，利用紙型、雕塑、編織等一切手段進行空間造型均屬于三維設計的范疇。
三維服裝技術的科學價值主要表現(xiàn)在學生的認知論中，是多元化的設計。如應用坯布在人臺上的動態(tài)樣衣立裁提高了學生對造型的判斷能力，采用三維技術解決服裝結構設計中各種部件對接問題，以及最終的造型效果是否清楚是該技術的主要特征。這就是二維裁剪中學生所想象不到的，通過三維立裁清晰了設計思維，穩(wěn)定了造型和結構之間的對接關系和線性形態(tài)。同時針對二維設計的不足做了進一步的補充，雖說學生通過三維立裁掌握了樣板結構特征和造型要求。但是通過教學實踐發(fā)現(xiàn)學生對于立裁掌握水平不高，仍然存在教學難度。究其原因是學生對造型復雜性難以掌握，需要抽象思維的參與。所以，三維立體設計能激發(fā)學生的創(chuàng)造性思維，提高想象力，但針對一些造型復雜的樣衣在操作上仍然存在學習難度。解決此問題的方式應從造型和解剖術出發(fā)，提升學生抽象思維，強化學生的解剖能力。能在立裁之前就能對服裝造型從思想上有一個較為準確的技術分解，該技術分解是對服裝造型和樣板之間建立了思維通道，大腦虛擬儲存的樣板利于進行立體裁剪。
另外，借助計算機技術進行模擬立裁，也可以解決該問題。從目前的三維技術教育應用來看，服裝三維技術已是教育的發(fā)展方向，但應用面不夠廣闊，原因是服裝三維技術教育體系尚未成熟。加之三維服裝專業(yè)軟件又是外來品。沒有本土軟件，導致服裝計算機教育大多數(shù)停留在二維基礎上。正因如此強化服裝三維技術教育是當務之急，最好利用現(xiàn)有的通用軟件進行模擬教學。可以改變以往不足的教學現(xiàn)象，如3D之類的軟件可以用在教學中。最好形成統(tǒng)一的教學格局，排除以往各自為政的教學模式。便于學生、教師、企業(yè)、行業(yè)、國際之間專業(yè)技術交流和溝通。3D技術教育是服裝專業(yè)教學的主要工作，是長期的一項科學項目，是高級人才的基點。同時不斷地進行教學改革和創(chuàng)新，教學改革應始終堅持本專業(yè)的專業(yè)特色，抓好平面設計和立體設計并舉，理論與實驗教學并舉，以服裝產(chǎn)品開發(fā)為教學內(nèi)容的特色體系，同時與企業(yè)和市場接軌。不斷提升學生的設計、開發(fā)、藝術和技術、創(chuàng)造力等方面的能力。
最后，服裝三維技術改革包括教育體系創(chuàng)新和知識教育創(chuàng)新；三維服裝技術教育改革首先是教育理念的革新。作為教育機構建立三維教育體系，加強教育觀念、構建師資、完善硬軟件建設、強調(diào)創(chuàng)新思想是發(fā)展服裝三維技術教育的保障。三維服裝技術教育改革的主要任務是教會學生應用三維技術手段進行創(chuàng)造服裝產(chǎn)品，發(fā)展能實現(xiàn)人體、造型、樣板、假縫、試衣、調(diào)整等各個環(huán)節(jié)的無縫對接技術是三維技術教育的主要內(nèi)容。這樣服裝設計才能真正走向個性化發(fā)展的時代，走向三維生產(chǎn)指日可待。
