人工智能和教育的融合精選(九篇)
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第1篇：人工智能和教育的融合范文
關鍵詞:新醫科;智能醫學;人才培養
1緒論
健康中國已上升為國家戰略，新醫科在我國高等教育中掀起了一陣新的改革浪潮，“智能醫學”的應用性人才培養模式也隨之開啟。智能醫學工程是以現代醫學與生物學理論為基礎，融合先進人工智能及工程技術，挖掘人的生命和疾病現象的本質及其規律，探索人機協同的智能化診療方法及其臨床應用的新興交叉學科。目前，高校在進行醫工融合培養學生的指導過程中，存在許多問題，如醫學和工科的理論結合層面較為薄弱，多學科交叉聯合指導的機制不完善，成果轉化和臨床應用性不高。實踐層面，在現有的醫學教育模式下，醫學生缺乏全面的對數據進行收集、處理與分析的能力。但是在智能醫學時代，對數據的處理與分析能力會成為醫生工作的重要組成部分。面向醫療健康的智能醫學工程交叉學科人才的迫切需求，智能醫學工程交叉學科的人才培養的機制有待完善。2019年，一些院校如南開大學和天津大學獲得教育部的審批，已經率先實行招收智能醫學工程專業的新生［1］。高等醫學教育對新醫科背景下智能醫學工程專業人才培養認知還處于探索階段，智能醫學工程如何實現醫工交叉學科的融合發展，如何獲取人才培養中的合適方法、模式、關鍵技術等的研究，協同醫學發展、社會需求的人才，還需要深入思考和進一步探索。
2新醫科背景下智能醫學人才培養
2．1新醫科符合醫科改革的內在需求
隨著“健康中國2030”國家決策不斷推進，醫療健康逐漸被國家視為重要的基礎性戰略資源，在大數據和人工智能技術影響下，臨床應用、疾病預測與預防、公共衛生、循證公共衛生決策、健康管理、健康監測與個性化醫療服務等方面的研究以及產業發展，將是未來整個醫療領域的提升方向，給智能醫學分析與決策賦予了新的意義和內涵。
2．2醫工融合發展的必然趨勢
隨著精準醫療與智能醫學診療技術的深度融合，理論層面，把握新醫科背景下智能醫學工程專業復合型創新人才培養目標，以臨床應用性為導向，多學科領域知識相互滲透。調整醫工結合課程體系，既符合新醫科需求，又實現醫工融合課程模塊間的交叉互補，體現醫工結合特色的寬口徑學科結構。培養既懂醫藥科學、數據科學又懂人工智能應用的高級復合型人才。實踐層面，精準醫療與智能醫學工程技術緊密結合，利用臨床醫生在傳統醫學中積累豐富的臨床經驗，并融入到智能醫學診療模式變化中，將徹底改變現有診療模式。
2．3人工智能助力智能醫學工程人才培養
隨著科學技術的飛速革新，人工智能核心技術推動傳統學科專業建設和醫工交叉融合。助力人才培養主要表現在以下三個方面。一是從智能醫學診療技術創新的角度，技術的革新引領人工智能與各個產業領域深度融合，創造新的產業或領域，計算機模擬人腦的思維過程，實現人機交互，提高醫療資源的利用率，推動醫療產業的高效運轉。智能醫學診療主要包括疾病早期診斷、臨床決策支持、正確用藥、診療方案的選擇等。如KopR和HoogendoornM等探索了醫院對病人電子病歷(EMR)數據進行分析，結合結直腸癌預測模型，更準確的預測早期直腸癌和干預治療實踐［2］;HoshyarAN和Al-JumailyA等探索了醫學影像自動診斷皮膚癌，通過數據預處理去除噪音和不必要的背景圖像，提高圖像質量，輔助醫生進行臨床決策［3］。二是從醫療健康大數據的角度，隨著大數據、數字技術、機器學習和人工智能等信息技術在醫療領域的應用，電子健康記錄數據呈指數型增長，醫療大數據來源包括醫院記錄、患者醫療記錄、醫療檢查結果和物聯網設備［4］。智能醫療系統具有識別、篩選和決策等智能醫療輔助功能。2017年上海計算機軟件技術開發中心對醫療大數據可視化系統的實踐與研究［5］;2018年，阿里健康與阿里云宣布共建阿里醫療大腦2．0［6］，加強在圖像識別、生理信號識別、知識圖譜構建等能力的建設［7］;同年，騰訊推出醫療AI引擎“騰訊睿知”，具備更智能化的醫療垂直搜索功能，幫助患者精準匹配合適的醫生。三是從人才培養的角度，多學科交叉融合發展是大勢。人工智能將打破不同學科專業的壁壘，推進多學科交叉融合發展，形成“人工智能+”的專業新的人才培養模式。高校也應根據產業需求變化調整專業設置，構建新的專業結構。高校人工智能相關的本科專業將會蓬勃發展，形成頗具特色的“人工智能+”專業集群?！叭斯ぶ悄?”技術所衍生的新醫科、新工科專業之間的協同創新發展，實現技術創新與醫療應用的統一。以“人工智能+醫學”為契機，結合醫學產業發展趨勢和智能醫學工程專業的特點，研究相應的教學體系、制定科學的教學計劃，建立具有行業特色的課程群、制定合理的課程大綱，解決學生在醫學診療和工程技術兩方面協調發展的問題，全面提升醫學生的綜合素養以及未來的職業競爭力。綜上所述，新醫科人才培養在人工智能助力下，培養學生具備較強的創新意識和具有智能醫學領域科研能力，掌握關鍵理論與方法，創造性地將計算機科學技術、人工智能技術和方法、大數據關鍵技術與醫學應用系統相結合，進而創新性完成的醫學信息處理、行為交互和人工智能系統集成及應用。以上需培養的能力，對現有醫學專業的改造升級、人才培養模式的改變、師資隊伍的全面建設具有較高的要求。
3培養新醫科人才的實施路徑
3．1從醫工融合研究的視角
智能醫學工程的專業培養建設要體現醫工融合發展需求，推進智能工程、醫學與教育的深度融合，提升人工智能在醫學中的應用，滿足新醫科發展要求的卓越工程師為育人目標，強調學科交叉滲透、重視臨床應用、把握科技前沿，推動教學創新等。
3．2從醫工融合研究的廣度
目前我國部分高校開展了醫工融合人才培養模式的探索，但有區域特色的醫工融合研究還不多。針對新醫科臨床需求分析，把握智能醫學工程高等教育體系，重點聚焦區域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新醫科”對人才的需求。
3．3從醫工融合研究的深度
(1)整體設計智能醫學工程專業教學環節。建立知識能力矩陣，整體設計教學、實驗、課程設計、專業實習、畢業設計等環節，突出新醫科相關課程及實踐，加強附屬醫院和教學醫院的聯系，深化臨床實踐能力。(2)培養學生專業能力和科研創新能力。智能醫學工程專業教學與知識能力培養的思考是以智能醫學學科的特點為基礎，通過知識能力矩陣的智能醫學工程專業課程創新教學，根據智能醫學工程專業課程知識點的內在聯系和相對獨立性，優化核心知識模塊形成知識能力矩陣，構建課程內容架構。通過系統理論知識教學、優化課程實驗和上機安排，引導學生自主設計性學習，提高學生的學習積極性，達到有效教學效果。(3)結合學生興趣偏好，研究如何提高學生的專業興趣，探索將專業興趣轉換為“工匠精神”的教育理論及方法:廣泛調研，全面建立當前地方高校智能醫學工程專業學生與專業偏好的培養模式。
4結語
第2篇：人工智能和教育的融合范文
關鍵詞：人工智能；Python程序設計教學；項目驅動混合教學模式
人工智能技術在教育領域的應用已經非常深入，它可呈現深度學習、跨學科融合、人機協同、群智開放、自主操控等諸多內容，并在教學中引發鏈式突破、推動教學內容的數字化、網絡化與智能化躍升式快速發展。所以說在教育領域中，人工智能如魚得水，它獲得了更大的自我技術展現空間，也為學生學習新知識內容帶來諸多福音。
一、高職院校Python程序設計教學引入人工智能技術的必要性
人工智能本身離不開算法，而算法的實現則需要語言做支撐，像目前高職院校的Python程序編程設計教學就可引入人工智能技術，Python作為AI時代的頭牌語言其融合性教學也成為了培養AI人才的重要關鍵。目前國內許多高職院校都在全面推行人工智能技術背景下的Python教學，將其作為是數據分析、網絡攻防的第一語言以及編程入門教學的第一語言。
換個角度講，高職院校在Python程序設計教學中引入人工智能是非常必要的，因為它關系到高職生未來的就業生存、崗位專業能力創新與事業發展，考慮到人工智能領域的知識理論性偏強，且對學生的數學基礎能力要求較高，整體學科學習難度較大，所以許多高職院校也在思考如何將人工智能技術內容合理融入到Python程序設計教學體系當中，為學校相關專業領域拓展教育新路，培養對路人才[1]。
二、高職院校人工智能背景下的Python程序設計教學方法應用研究
（一）教學應用概述與教學目標明確
Python語言作為高職院校守門程序設計課程教學語言，相比于其它傳統計算機語言具有簡單易學、程序可讀性、可遷入性、可擴展性、邏輯結構縝密等特點。同時該編程語言采用了開放開源設計，擁有12萬以上的第三方庫，可有效避免編程重復問題，提高教學中的語言編程教學效率。另外Python是一種解釋型語言，它的跨平臺與可移植性相當之強，可在任何系統中拷貝運行，對環境配置要求不高。
為了確保某些沒有編程基礎知識能力的高職生也能學好Python語言程序設計課程，教師專門在教學中加入了人工智能技術內容，圍繞該技術融合可開展的Python編程語言課程就包括了Python安裝、Python輸入輸出、Python特性、人工智能編程等等知識內容。在教學中希望明確3點教學目標：
第一，要求學生初步具有利用Python初步編寫基本程序的能力。
第二，要求學生掌握Python編程語言的基本特性。
第三，要求學生深入了解某些常用Python庫，特別是了解人工智能的基本思想與編程方式，能夠利用人工智能和Python編寫出某些復雜的處理程序。
（二）創新教法設計應用
為切實達到Python程序設計教學目標，凸顯學生在課堂教學中的主體地位，教師可采用任務驅動配合項目驅動的混合教學模式展開一系列的教學設計活動，引導學生循序漸進的完成各項教學任務內容，不斷提升自身的Python語言程序設計水平。
具體到教學方案設計中，教師專門圍繞學生中心、任務載體將教學內容相對巧妙的隱藏于具體的教學任務中，再通過Python編程語言新知識內容與新教學技能驅動學生深入學習展開基礎章節任務，結合任務結果評價評價學生對知識點的掌握情況。這一教法的提出與運用希望解決傳統程序設計教學中理論與實踐相互分離的不利教學局面，希望將課堂中的所有理論內容全部轉移到實踐任務中，凸顯教學中理論與實踐過程的相互和諧統一。如下：
教師為學生設計教學任務，設計Python程序示例任務，將fileA和fileB兩個文件各存放于不同的兩行字母中，然后將兩個文件中的信息數據內容完全合并，按照字母順序排列并再次輸出一個新文件fileC，以下給出該任務教學中的程序設計編寫代碼：
fp1=open(‘fileA.txt’)
data1=fp1.read()
fp1.close()
fp2=open(‘fileB.txt’)
data2=fp2.read()
fp2.close()
fp3=open(‘fileC.txt’，w)
data_all=list（data1+data2）
fp3.write（data_unite）
fp3.close()
采用上述項目任務驅動項目混合教學法可為學生構建一個相對完整的人工智能Python程序設計教學獨立項目，將項目完全交由學生獨立處理完成，教師負責設計教學方案，而由學生收集信息，實施項目并最后再由教師給出學生項目完成評價。它全面考驗了學生對于Python基本庫與第三方庫的學習了解與運用程度，同時在融入大量人工智能編程思路后顛覆學生的語言編程學習認知思維，讓學生了不但能夠練習獨立編程，也能共同學習協作編程，全面提高自己的的Python語言編程能力[2]。
總結：
綜上所述，在高職院校中采用人工智能技術配合Python語言編程設計可有效拓展教學思路，而本文中所采用的的任務驅動項目混合教學模式則能有效激發學生的學習熱情，促進他們合理運用所學習知識解決實際問題，徹底擺脫復雜語法及算法所帶來的學習困擾，更好學習Python編程語言知識。
參考文獻
第3篇：人工智能和教育的融合范文
人工智能的教育本體：教育的變與不變
從本質上講，人工智能技術是信息技術革命的集大成者。自從托夫勒1970年寫出《未來的沖擊》，信息技術革命越來越快，概念越來越多，沒有停止的跡象。僅從近五年來看：大數據、數據科學、生命信息、工業4.0、物聯網、新硬件時代、機器人、互聯網+、人工智能，表面上概念你方唱罷我登場，但內在邏輯一直沒有變：從單項技術走向全面融合，從局部應用走向全面工具化，而人工智能至少在目前看來是集大成者。硬件上物聯網的成熟、軟件上高可用性和動態數據庫的成熟、生物學上神經科技的進展、數學上網絡算法的應用、材料科技上納米和感知材料的進展、信息科技上芯片和云技術的快速進步。從物理世界到混合世界，再到比特世界，人工智能技術剛剛開始，但人們基于過去工業革命的經驗，明確感到這是臨界點的來臨。
STEM 成為后人工智能教育的不動點：應對科技的變化，教育的變革一直都在進行且與科技的發展互為因果。從彼得?蒂爾對教育的質疑，到創客熱潮在美國教育中的掀起，事實上，STEM教育是美國對過去概念化的“實用主義”教育和“通識教育”百年爭論的落錘之音。起源于杜威和哈欽斯的那場爭論，恰恰是工業革命已經明確成型后的兩種教育理念的爭論。之所以今天的美國已經很少爭論到底是實用主義還是通識教育，是因為美國的科技已經進入到一個新的階段。教育是一個組織行為，一個圍繞未來10年不變的知識、20年不變的技能、30年留存的體驗的穩定的復雜社會經濟形態，因此不那么容易被顛覆。恰恰是科學、技術、工程、數學（STEM）構成了工業時代（數理化）和后工業時代（文科、理工科）中的不動點，在物理學和幾何學中，不動點對于系統的穩定和概念的一致性非常重要，而目前的STEM教育，不僅僅是一個概念的東西，而是舊技術時代向新技術時代過渡的“不動點”。在這個不動點體系中，新的側重開始后，原有的教師和學科體系以及支撐可以平穩切換，不至于導致教學秩序的混亂。
元學科、應用學科和副科發生結構性的變化。由于人工智能的出現，使得復雜計算和系統計算以及簡單的人機交互計算工具化全面超越人類，對技術基礎這個原有概念的教育的分歧越來越大。人工智能視野下學科概念如果表述成元學科、應用學科與素質學科，那么教育學科的概念的持續性還能以最大公約數繼續運行：以數學、物理、化學等元學科為代表的學科，在今后的教育中更加重要并將作為篩選人的條件。而應用科學：（生物、地理、信息、勞動）學科，將著重項目制學習、體驗學習，成為培養人的目標；社會科學（歷史、哲學、思想品德）將來的重點在于綜合應用，批判性思維學習，更加側重學科的來源和發展；而綜合素質類（音樂、體育、美術）將從副科走向前臺。@樣，圍繞STEM的教育，人工智能下的教育體系還是一貫的科學（元學科）、技術（應用學科）、工程（素質學科、社會學科、管理學科）、數學（邏輯、數學學科）。
人工智能技術對學科的影響：越理性，越感性
數學：傳統的工業時代的數學，其訓練方法是數值計算，其指向是力學計算，這種側重至今還非常濃厚。隨著知識庫的普及和共享以及計算工具的進化，越來越少的人將來從事傳統的工程計算行業，而正宗的工科專業越來越向著專業化和高端化演化（如學材料的將來的進入門檻很可能是博士）。但是，人工智能今后用到的大量的數學以及人與人打交道用到的計算機數學，統計學基礎的數學，這方面中國數學還停留在工業時代。美國學生從高中就開始問卷處理和微積分的學習，大學數學更加有用的是方程組、統計學等。數學是一個典型的年齡相關性學科，一定要從小學，而且轉向數值和算法類的學習，從偏向材料計算的高等數學方向，轉向偏向矩陣計算的統計數學方向，邏輯學、幾何學和統計學成為三個數學學習的支柱。
物理：有一位著名的物理學家回顧過去物理百年，發現一個有趣的現象：“力”這個概念，在物理學上看，已經不是一個原始的變量了，能量和質量才是，為什么我們的老師還在使用這個概念呢？那是因為在機械時代，“力”是最容易理解的組合概念。在工業革命前后的幾百年直到今天，物理學教育的重點還是偏向傳統力學計算方向，從中小學來說就是牛頓力學。然而隨著工業時代的結束，人們更容易見到的力學概念不再是機械和天體，而是轉向社交網絡、計算機圖像、信息變量、生物體和電子學以及更容易接受的能量、時間維度。數學老師們轉向統計學的同時，物理老師應該考慮從牛頓力學轉向量子力學和熱力學甚至時空維度，這些對于孩子未來的人生更是基礎，而通過物理學進行基礎的科學實證的訓練以及科學觀測和數據處理，才是物理學最基礎的作用和價值體現。不然，人生什么年齡都可以去學物理而不必非要從未成年時代去學。
元科學化學：中美物理學和化學都是選擇性的，但比較中美化學教育，卻發現有很大的不同。美國高中化學就允許且必須使用帶有功能性計算的計算器，而中國大學生都沒有這方面的訓練。也就是說，隨著化學和生物化學要求越來越高、知識點越來越多，設法繞過煩人的記憶而走向邏輯，是美國學習化學的方向，這點也值得我們注意。另外，化學的側重由從偏向無機化學方向的基礎化學，轉向偏向生物和有機化學方向甚至與物理相結合的量子規律，是化學學科的重點。例如，很多美國的大學錄取要看高中生在化學創新方面的實踐，能創新的往往是生物化學。
外語：工具性的外語逐漸失去市場，形式節奏上的美學、邏輯學角度的詞源學、社會學角度的語言學、心理學角度的語義學成為外語復興的落腳點。另外，似乎從來沒有人將計算機程序當作外語來教，事實上，隨著工具性的外語被人工智能取代，計算機程序語言很可能成為一種外語，而很多軟件人才是學外語出身的，也不斷印證這個結論。
語文：可以預料的是，隨著工具性的人工智能的出現，原先學習語文的工具性的方法（如語法），逐漸將退出語言學習（包括外語），而作為母語的語文之所以在工具化人工智能時代還得到重視，最重要的理由也許是儀式感的表達：回到經典、回到表達、回到應用、回到美學。
除了以上學科教育的重點隨著技術經濟必然發生變化外，學科學習的醒悟和內在邏輯將更加重要，學科歷史、學科邏輯、學科故事將替代題庫訓練，因為作為計算的精確性除了特殊人才的培養外，將讓位于工具和人工智能，而人要考慮體驗和持續學習的興趣和邏輯。學科學習之間還將朝著融合的方向發展，應用學科和元學科的分離意味著應用學科更加朝著整合的方向發展：地理、生物、科技等融合課程，朝著綜合應用發展。
人工智能技術對教育技術的改變：從工具到空間
隨著人工智能的發展，也許目前花里胡哨的信息技術將隱身后臺。課堂上也許看不見信息化了，師生在課堂層面體驗將會越來越好，越來越貼近自然：看不見計算機的信息化，距離教育更近而不是技術更近。
學校之所以存在是因為學校為學生模擬了一個高度抽象的比真實世界還真實的教育世界。因此，未來的校園從改變世界的信息模版角度，將更加強調與客觀世界的互動、映射和高度抽象。
美國的大學錄取是更接近人工智能手段的個性化錄取，而學生選拔是更接近大數據角度的GPA（平均成績點）。從培養角度，學生畫像比GPA更加個性化地從個體角度描述學生的個性特征，學生的學習行為、實踐行為、創新行為，在全地域、全信息、全自動、全過程的記錄下，將更加全面地反映學生的全貌。智能實驗室和智能校園的方向，將來是基于個體的專業學習和評價。
與學生相對應的教育行為畫像，將側重于聯系社會、聯系科技、聯系家庭、聯系團隊，從重復性勞動變為創造性勞動。
而學校的管理行為將演變成支撐技術：支撐數據、支撐品牌、支撐環境。今后的教育將出現越來越專業和自由的教師，越來越職業的校長。
在教育政策上，由于全國性的數據和人工智能的使用，教育測評將更加專業化、教育本體化（而不是被測評機構和排名所左右），教育選拔將更加科學化和長期化，短視模式隨著計算方法和智能評估的進展而迅速被迭代掉，衡水模式將逐漸退出歷史舞臺，未來應該篩選更應該上清華大學的人和更應該培養好每一個想學習的人。即使僅從功利教育目標來看，教師個體經驗也逐漸讓位于人工智能和大數據，教育重心從教育哲學屬性逐漸走入教育科學屬性；而被恐懼綁架的教育所強調的教育的篩選功能，逐漸將重心轉向教育培養功能，個體成功的培養目標，逐漸轉變成為未來視角的社會價值角度；教育回歸人與人的本質關系和專業培育孵化的社會職能，功利性和工具性減弱，過程幸福成為教育者追求的目標。教育者由工匠逐漸轉型為藝人，教師由于工具化的替代，將會越來越有尊嚴和個性，而不是越來越像工具。
“人創造”的價值逐漸凸顯，教育的價值在于“創造人”
柯潔在被人工智能的計算機打敗之后，接連戰勝外國圍棋高手，刷了一下存在感并表示：“與機器下棋沒意思”。同樣，在工具制造時代，如果從質量和精度考慮，無疑機器越來越超過人，然而手工的紅木家具、手工的藝術品、手工的食品、甚至手工的衣服和汽車，比起無論從什么角度來看的機器人制造的東西，都越來越貴，人也越來越愿意采購。“人創造”的價值凸顯，是體驗經濟產業升級的一個標志，人工智能時代也不能例外。因為，“有意思和不可復制”才是人消費的高級時代。
不同于機器代替人的重復勞動的趨勢，教育與學校會替代機械的班級成為人與人關系的場所，在這個場所中，機器越來越像人來代替人的高級狀態，而人越來越擺脫工具性、擺脫重復性，更具藝術性和創造性。研究教育的歷史會發現一個普遍的現象，就是隨著工具性的增強，反而是班級規模的縮小和師生比的擴大，這也印證了：人畢竟要與人打交道，教育是一個個性化的活動。C器代替人意味著更多的時間人會回到家庭陪同孩子，這在美國已經持續發生了50年，幾乎多數的女性甚至男性在孩子成長過程回到家庭（如果他們算教師的話，教師比例更大）。在學校里未來的師生比會持續增加，教育更加不再計較投入產出，而將演變成一種創造性的職業。
杜威在研究工業化革命后的教育中，提出教育的目標更加集中地體現在教育本身之中，教育即生長（教育的目標就是讓教育繼續下去）。隨著工具化的人工智能代替越來越多的教師的重復性勞動，教師的幸福指數越來越高，更多的和更合適的師生比使得學生得到更加專業的呵護和培養，幸福指數也得到提升。教育讓生活更美好將逐漸實現，教育即生活的前提條件是教師不再是指標的工具，學生不再是考核的工具。
第4篇：人工智能和教育的融合范文
在業內人士看來，人工智能不是一項單一的科技產業，而是將其他行業進行融合的工具，例如將機器人和保姆結合產生的“看家機器人”，將導航和汽車結合產生的“車聯網”等。在人工智能技術逐步成熟的當下，誰率先在應用上實現突破，誰就有可能在智能時代的競爭中占據優勢，“人工智能”有望成為可觸摸的新增長點之一。
發展迅猛
身體不舒服，想要打開手機淘寶問問醫生，但是怎么樣才能從幾千個在線等待咨詢的醫生中間找到最匹配的那一個？
阿里健康已經開發并在手機淘寶上線了健康小蜜――醫藥健康智能問答引擎。這個類似于智能問答機器人的引擎，可以回答普通用戶的一般性醫藥健康問題，然后根據用戶的需求進行選擇，將用戶自動匹配給相應的醫生或者藥師。
事上，目前，從醫療健康的監測診斷、智能醫療設備，到教育領域的智能評測、個性化輔導、兒童陪伴，從電商零售領域的倉儲物流、智能導購和客服，到應用在智能汽車的自駕技術，都能看到人工智能的身影。
人工智能等技術是助推自動駕駛發展的關鍵技術。例如，人工智能在幫助汽車解讀傳感器數據時起決策作用，通過閱讀駕駛者的駕駛行為和表情，能及時提醒駕駛員在疲勞駕駛時切換至自動駕駛模式。
“人工智能”一詞，通常被認為是1955年8月31日在達特茅斯（美國一所院校）會議上誕生的，61年來，人工智能的研究和實踐一直處于不斷增長的趨勢。當今，人工智能技術的突破帶來了席卷全球的技術革命風暴，創造出了一個無比廣闊的市場，中國的很多公司在這股大潮中抓住機遇，表現亮眼。有觀察者認為，中國的人工智能已成為一張令世界矚目的閃亮名片。
過去的一年里，長虹、TCL、創維等中國家電企業都紛紛人工智能家電產品，希望借助人工智能打破家電行業的銷售難題。
不久前，搜狗公司2016全年財報，搜狗借助人工智能技術實現了較大的業績增長。未來會把人工智能應用到更多的產品中，讓用戶表達和獲取信息更簡單，讓人工智能真正惠及人類。
全球人工智能研發的腳步正在加快，中國也不甘示弱。近年來，百度先后成立了大數據實驗室、深度學習實驗室和硅谷人工智能實驗室，并通過架構調整全面發力人工智能。2016年百度世界大會上，“百度大腦”推出，該項目將對語音、圖像、自然語言處理和用戶畫像、無人駕駛等領域進行重點關注和研發。
在騰訊，人工智能研究項目包括WHAT LAB（微信-香港科技大學人工智能聯合實驗室）、優圖實驗室、微信模式識別中心、智能計算與搜索實驗室等多個部門。
人工智能猶如新的科技革命，為長期低迷的世界經濟注入新的活力。去年諸多關鍵技術突飛猛進，無疑是人工智能發展史上濃墨重彩的一年。誕生半個多世紀以來，它終于走到了從科技研發到行業應用的臨界點，蓄勢待發。
為發展更新“發動機”
人工智能技術的重大突破必將帶來新一輪科技革命和產業革命，對人類生活的方方面面將產生深遠的影響。大力發展人工智能技術是中國經濟轉型升級的重要動力。
眾多研究表明，人工智能是對傳統行業商業模式、產業鏈和價值鏈的全面顛覆，將為全球經濟、社會生活的方方面面帶來質的變化。
發展人工智能的最大意義在于為現代化發展更換“發動機”。咨詢公司埃森哲研究了美國、芬蘭、英國等12個發達國家并作出預測，到2035年，人工智能將幫助這些國家的生產率提高40%左右。
對于中國而言，人工智能帶來的好處將是多方面的。就經濟來說，借助人工智能新技術實現自動化，將極大提高生產率，節省勞動成本；優化行業的現有產品和服務，提升其質量和勞動生產率；通過創造新市場、新就業等，將促進市場更加繁榮，開拓更廣闊的市場空間。
而在產業升級方面，中國的傳統制造業大而不強的問題亟待克服，人工智能恰恰為制造業轉型升級提供了便利和動力，一是這些企業擁有行業海量的數據和大量資金；二是在生產力水平急需提升、傳統人口紅利逐漸消失的情況下，傳統企業有迫切的意愿來改造升級自己的工廠、業務，提高收益，降低企業成本。因此，制造業既是人工智能可以大有作為的領域，也是中國發展人工智能的優勢領域。
《全球人工智能發展報告2016》顯示，中國人工智能專利申請數累計達到15745項，列世界第二；人工智能領域投資達146筆，列世界第三。
據艾瑞咨詢預計，2020年全球人工智能市場規模將達到1190億元，年復合增速約19.7%；同期中國人工智能市場規模將達91億元，年復合增速超50%。人工智能發展前景極為廣闊。
就制造業而言，“中國制造2025”計劃的實現就需要很多人工智能。比如過去在技術上難以克服的問題，就可以通過深度學習，在工程上快速地取得一些新的突破。人工智能技術的發展與應用，對于有效實現“中國制造2025”目標至關重要。
面向未來長遠布局
在人工智能這場科技浪潮中，中國與其他國家已經站在了同一起跑線上。針對未來產業競爭，中國政府已在多個方面對人工智能產業做出布局，“人工智能+”的發展，需要面向未來，做出長遠布局。
未來5到10年，人工智能將像水和電一樣無所不在，可以進入到教育、醫療、金融、交通、智慧城市等幾乎所有行業。
目前，在駕駛領域，通過依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，電腦可以在無人主動操作下，自動進行操作；在個人助理領域，通過智能語音識別、自然語言處理和大數據搜索、深度學習神經網絡，可以實現人機交互；在金融領域，通過分析、預測、辨別交易數據、價格走勢等信息，人工智能可以為客戶提供投資理財、股權投資等服務；在電商零售領域，主要是利用大數據分析技術，智能的管理倉儲與物流、導購等方面，用以節省倉儲物流成本、提高購物效率、簡化購物程序。此外，在安防、教育、醫療健康等眾多領域，人工智能都有著廣泛的用途。
第5篇：人工智能和教育的融合范文
一、判斷題(每題2分)
1.智慧社區包含的核心內容是它可以起到一個重要的橋梁作用，通過信息的收集，通過大數據的分析，通過物聯網使服務的提供能夠和需求結合在一起，最終使人們得到更加優質的、更加相對便宜的、更加有效的、更加個性化的服務。
正確
錯誤
2.家庭規模縮小強化了代際支持能力。
正確
錯誤
3.中國的預期壽命排名較低。
正確
錯誤
4.從老齡研究的角度，智慧養老能夠解決根本性的問題。
正確
錯誤
5.社區老年服務集成平臺的預測作用包括準確得知老年人生活的種種需求。
正確
錯誤
6.對于如何高效率、低成本地解決養老問題只針對城市地區而言。
正確
錯誤
7.大數據的價值重在挖掘，而挖掘就是分析。
正確
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8.大數據在我們日常生活中很少接觸到。
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9.以大數據應用促進醫藥分離改革，遏制虛高藥價。
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10.當前世界的四大趨勢包括“經濟全球化”、“全球城市化”、“全球信息化”和“城市工業化”。
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11.美國在人工智能方面取得了較好的成果。
正確
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12.《在英國發展人工智能》中提出了：數據、技術、研究、政策上的開放和投入四個方向。
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13.1956年10月，中國科學院籌建了中科院自動化及遠距離操縱研究所（后更名為中科院自動化所）。
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14.20世紀80年代初期，錢學森等主張開展人工智能研究，中國的人工智能研究進一步活躍起來。
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15.人工智能在醫療領域還存在一些問題。
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16.只要人類搞清楚的問題都容易被機器人所取代。
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17.醫聯合體發生在基層和?？漆t院之間。
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18.作為影響深遠的顛覆性技術，人工智能可能改變就業結構、沖擊法律與社會倫理、侵犯個人隱私、挑戰國際關系準則等，對企業管理、個人安全、社會穩定乃至全球治理帶來挑戰。
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19.我國新一代人工智能發展的指導思想和基本原則是要推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，培育新增長點，形成新動能。
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20.2016年9月開始，微軟的技術與研發部門和人工智能(AI)研究部門相互分離，各司其職。
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二、單項選擇(每題2分)
21.醫療健康數據的應用包括：藥物研究、病人行為及其相關數據、（ ）、管理醫療社?；?。
A.臨床研究 B.科學研究 C.涉密研究 D.門診診斷
22.發展網信事業戰略的目標：加強領導、統籌規劃和依靠（ ）緊密協同。
A.產、學、用 B.產、學、研 C.社會分工 D.產、學、研、用
23.基礎技術提供平臺主要是（ ）平臺，這些云平臺為人工智能實現大規模的實時計算提供了計算基礎。
A.云計算 B.互聯網 C.云計算、大數據 D.大數據
24.2017年谷歌無人駕駛汽車可以對不同場景進行學習，如（ ）、城市道路、過橋等。
A.泥濘路 B.平路 C.鄉間小路 D.山路
25.騰訊AI政務基于騰訊微信、QQ等平臺自身連接能力，提供（ ）、智能服務、智能分析和智慧應用等服務。
A.精準推送 B.實名認證 C.智能核身 D.勾勒用戶圖像
26.牢牢把握新一代人工智能發展戰略機遇，堅定不移地把發展人工智能放在提高社會生產力、提升國際競爭力、增強綜合國力、保障國家安全的戰略支撐的（ ）位置。
A.全局核心 B.重點突出 C.關鍵部分 D.戰略中心
27.微軟自然語言計算組成立于 1998年，專長于（ ）、輸入法、問答、社交、文本挖掘等。
A.翻譯 B.收集 C.處理 D.校對
28.2016年5月，美國白宮成立了（ ）和機器學習委員會，協調全美各界在人工智能領域的行動，探討制定人工智能相關政策和法律。
A.人工智能 B.制造 C.無人駕駛 D.I技術
29.歐盟的人腦計劃旨在通過計算機技術模擬大腦，建立一套（ ）的生成、分析、整合、模擬數據的信息通信技術平臺。
A.創新 B.全自動 C.全新的、革命性 D.智能
30.德國“工業4.0”計劃涉及到的機器感知、（ ）、決策以及人機交互等領域。
A.規劃 B.識別 C.應用 D.操作
31.2017年，日本政府制定了人工智能產業化路線圖，計劃分（ ）階段推進利用人工智能技術，大幅提高制造業、物流、醫療和護理行業效率。
A.4個 B.2個 C.5個 D.3個
32.人工智能的發展要素：算法+（ ）+數據。
A.編程 B.數學 C.模擬 D.計算能力
33.國家加大對人工智能關鍵技術研發的支持力度，人工智能已成為我國的戰略（ ）。
A.發展重點 B.中心 C.要素 D.核心
34.百度、騰訊、阿里巴巴、科大訊飛等企業積極布局人工智能領域，搶占產業（ ）。
A.發展制高點 B.發展先機 C.發展 D.發展機遇
35.對人工智能發展態勢的判斷中的新挑戰是指人工智能發展的（ ）帶來新挑戰。
A.不確定性 B.負面影響 C.積極性 D.不穩定性
36.碳云智能成立于2015年10月，希望建立一個健康大數據平臺，運用人工智能技術處理這些數據，幫助人們做（ ）。
A.日常起居 B.健康管理 C.醫療檢查 D.生活管理
37.百度的Apollo（阿波羅）計劃，即百度將向汽車行業及自動駕駛領域的合作伙伴提供一個開放、完整、安全的軟件平臺，幫助他們結合車輛和硬件系統，快速搭建一套屬于自己的完整的（ ）系統。
A.自動駕駛 B.自動操作 C.智能駕駛 D.無人駕駛
38.我國新一代人工智能發展的總體部署中構建一個體系是指構建（ ）的人工智能科技創新體系。
A.對外開放 B.互惠互利 C.合作共贏 D.開放協同
39.互聯網醫院要依托于（ ）建設。
A.現有實體 B.信息共享 C.互聯網 D.分級診療
40.《打造智慧社區，優化居家養老（下）》認為，發展智慧養老服務可以帶動我國哪些經濟領域的發展（ ）。
A.制造業 B.服務業 C.娛樂業 D.農業
三、多項選擇(每題2分)
41.人工智能的智能硬件其交互方式出現（ ）直接交互。
A.手勢 B.語音 C.體感 D.眼神
42.人工智能能夠對（ ）的安全進行防護。
A.個人 B.醫療 C.金融 D.城市
43.（ ）的融合創新是智能安防發展的重要切入點。
A.人工智能 B.體感 C.音頻 D.視頻
44.人工智能產業體系的融合產業有（ ）。
A.智能金融 B.智能客服 C.自動駕駛汽車 D.智能制造
45.人工智能應用類企業的切入領域有（ ）。
A.機器人 B.智能家居 C.教育培訓 D.醫療設備
46.廣泛開展人工智能科普活動，做到（ ）。
A.支持開展形式多樣的人工智能科普活動
B.鼓勵科學家參與人工智能科普
C.建設和完善人工智能科普基礎設施
D.支持開展人工智能競賽
47.智慧社區的淵源包括（ ）。
A.原始社會 B.工業社會 C.農業社會 D.信息化社會
48.智慧社區的三級指標包括（ ）。
A.保障體系 B.便民服務 C.社區治理與公共服務 D.主題社區
49.中國人口老齡化面對的挑戰有（ ）。
A.人口流動頻繁，家庭養老能力不足
B.代際關系變化，老年居住空巢增加
C.預期壽命延長，照料需求壓力加大
D.家庭規模縮小，代際支持能力弱化
第6篇：人工智能和教育的融合范文
計劃強調，要加強人工智能領域專業建設，形成“人工智能＋X”復合專業培養新模式。計劃的重點任務之一，是要完善人工智能領域人才培養體系，并且推動高校人工智能領域科技成果轉化與示范應用。高校在人才培養中起到了至關重要的作用，雖然人工智能尚未成為一級學科，但國內不少一流的高校已經開始通過建立合作實驗室、增強人工智能分支教學等方式發展人工智能。
為了解各高校開展人工智能研究的情況，億歐盤點了10家在設有人工智能實驗室或有人工智能分支專業的高校。
清華大學：計算機科學與技術系
清華大學計算機科學與技術系（簡稱計算機系）成立于1958年，在2006年、2012年全國學位與研究生教育發展中心開展的一級學科整體水平評估中，以總分滿分100分的成績排名第一。2017年，在 USnews 推出的世界大學學科排名 Best Global Universities for Computer Science 中，計算機科學與技術學科緊隨 MIT之后位列世界第2名。在 QS 世界大學排名 （QS World University Rankings） 給出的全球計算機學科排名中為例第15名，其排名與得分逐年穩步提升。
計算機系包含了國內計算機專業最全的學科方向，設有高性能計算機與處理器、并行與分布式處理、存儲系統、大數據與云計算、計算機網絡、網絡與信息系統安全、系統性能評價、理論計算機科學、數據工程及知識工程、軟件工程、計算機與VLSI設計自動化、軟件理論與系統、生物計算及量子計算、人工智能、智能控制及機器人、人機交互與普適計算、計算機圖形學與可視化技術、CAD技術、計算機視覺、媒體信息處理等研究方向。
計算機系現設有高性能計算、計算機網絡技術、計算機軟件、人機交互與媒體集成4個研究所；智能技術與系統國家重點實驗室；計算機基礎與實驗教學部等科研教學機構。
計算機系還設有國家級計算機實驗教學示范中心，包括：計算機原理實驗室、微型計算機實驗室、計算機網絡實驗室、操作系統實驗室、計算機軟件實驗室、計算機控制系統實驗室、智能機器人實驗室、計算機接口實驗室、學生科技創新實驗室等。此外，計算機系還與騰訊、搜狗、微軟、思科等國內外著名公司建立了面向教學或研究的聯合實驗室。
北京大學：智能科學系
智能科學系成立于2002年7月，主要從事智能感知、機器學習、數據智能分析與智能計算、智能機器人等方向的基礎和應用基礎研究，側重于理論、方法以及重大領域應用上。
北大智能科學系依托于視覺聽覺信息處理國家重點實驗室，實驗室以實現高度智能化的機器感知系統為目標，在生物特征識別研究方面處于國際領先地位。智能科學系在著名的軟件與人工智能專家、我國載人飛船工程軟件專家組組長何新貴院士和長江特聘教授查紅彬教授的帶領下，重點開展機器視覺、機器聽覺、智能系統與智能的生理心理基礎等研究。以北大智能科學研究人員為技術核心的北大指紋自動識別系統，是國內唯一能與國外系統抗衡的自主知識產權，是中國第一家也是唯一的一家提供公安應用全面解決方案的系統，擁有中國指紋自動識別技術產品第一市場占有率。
人工神經網絡說話人識別新方法的研究獲得教育部科技進步一等獎；國家空間信息基礎設施關鍵技術研究獲得2000年中國高?？茖W技術二等獎，入選2000年中國高校十大科技進展。
復旦大學：類腦智能科學與技術研究院
復旦大學類腦智能科學與技術研究院于2015年3月籌建成立，是復旦大學校內的獨立二級研究機構。其前身為復旦大學第一批跨學科交叉國際化研究中心——計算系統生物學研究中心，成立于2008年。研究院基于復旦大學既有的數學、統計學、計算機科學、生物學、信息學、臨床醫學、語言學、心理學等多學科綜合交叉研究優勢，以計算神經科學為橋梁，著力開展大腦機制解析、腦疾病智能診療、類腦智能算法、類腦智能軟硬件、新藥智能研發、通用智能等相關領域的科學研究、技術研發和人才培養。
研究院率先探索打通國際與國內、科技與產業的全鏈條、全球化產學研合作機制，充分發揮高校培養和儲備高端智能人才、發現和培育前沿技術的綜合優勢，推動產學研源頭創新與合作，致力于成為推動腦科學、人工類腦智能與產業應用融合發展的重要科技創新平臺。
研究院目前在建五個核心功能平臺和一個國際合作研發中心，主要包括：一是以腦高級認知功能的多信息反饋處理機制研究為核心的神經形態計算仿真平臺；二是以多尺度多中心重大腦疾病數據庫和算法開發為基礎的智能診治數據示范平臺；三是依托高端醫療影像設備集群，為生物醫學轉化研究和信息產業智能化提供試驗技術支撐的綜合生物醫學影像平臺；四是以開發深度學習、強化學習和自組織學習等機器學習算法以及可穿戴設備、類腦芯片、健康服務機器人等為目標的類腦智能軟、硬件開發平臺；五是集孵化加速、產業聯盟、投資基金為一體，為類腦智能創新項目及企業提供應用技術資源和孵化服務的類腦智能產業化平臺；六是依托已有的歐洲人類腦計劃、美國腦計劃等國際合作的數據、學術資源，建設類腦智能國際合作節點和人才培養中心。
中國科學院：自動化研究所
中國科學院自動化研究所成立于1956年10月，是我國最早成立的國立自動化研究機構。目前設有類腦智能研究中心、智能感知與計算研究中心、腦網絡組研究中心等12個科研開發部門，還有若干與國際和社會其他創新單元共建的各類聯合實驗室和工程中心。另有漢王科技、三博中等四十余家持股高科技公司。
近年來，自動化所共獲得省部級以上獎勵30余項。數量逐年增加，質量不斷提高；專利申請和授權量連年攀升，多年位居北京市科研系統前十名繪制的“腦網絡組圖譜”第一次建立了宏觀尺度上的活體全腦連接圖譜；虹膜識別核心技術突破國外封鎖，通過產學研用相結合走出“中國制造”之路；基于自動化所語音識別技術的“紫冬語音云”在淘寶、來往等阿里巴巴旗下移動客戶端產品中得到推廣；“分子影像手術導航系統”通過國家藥監局醫療器械安全性及有效性檢測認證并進入臨床應用；“智能視頻監控技術”和“人臉識別技術”分別成功應用于2008年北京奧運會、2010年上海世博會的安保工作中，為社會安全貢獻自己的力量；研制的AI程序“CASIA－先知1．0”采用知識和數據混合驅動的體系架構，在2017首屆全國兵棋推演大賽總決賽中7：1的懸殊比分戰勝人類頂級選手，展示了人工智能技術在博弈對抗領域的強大實力……
在共建機構方面，自動化所與新加坡媒體發展管理局聯合成立中新數字媒體研究院，聚焦交互式語言學習、視頻和分析等領域；與瑞士洛桑聯邦理工大學（EPFL）在京成立中瑞數據密集型神經科學聯合實驗室，在類腦智能研究方面展開合作；與澳大利亞昆士蘭大學（UQ）共建中澳腦網絡組聯合實驗室，在“計算大腦”研究方向上進行遠景規劃；還與香港科技大學共建智能識別聯合實驗室，在模式識別、無線傳感器網絡等領域展開合作。
廈門大學：智能科學與技術系
早在上世紀八十年代初，廈門大學就已開始從事人工智能領域的研究，相繼在專家系統、自然語言處理與機器翻譯等領域取得過一系列成果。為此，1988年經學校批準成立“廈門大學人工智能與計算機應用研究所”，后于2004年更名為“廈門大學人工智能研究所”。2006年12月，經國家教育部批準，廈門大學正式設立“智能科學與技術”本科專業，并于2007年6月經學校批準成立“廈門大學智能科學與技術系”。
廈門大學智能科學與技術系現有一個本科專業（智能科學與技術），三個碩士學位授予專業（模式識別與智能系統、計算機科學與技術、智能科學與技術），兩個博士學位授予專業（計算機科學與技術、智能科學與技術）。
目前該系承擔多項國家863、國家自然科學基金、福建省科技基金等項目，擁有“福建省仿腦智能系統重點實驗室”、“智能信息技術福建省高校重點實驗室”和“廈門大學語言技術中心”三個平臺，此外還有“藝術認知與計算”、“自然語言處理”、“智能多媒體技術”、“人工大腦實驗室”、“智能中醫信息處理”等多個研究型實驗室，為培養高質量的學生提供了必要的保障。
上海交通大學：計算機科學與工程系
上海交通大學計算機科學與工程系成立于1984年。近年來，隨著計算機科學與技術在人們生活中的應用不斷深入，特別是隨著云計算、物聯網、移動互聯網、大數據等技術的興起，交通大學計算機系不斷調整學科方向，形成了高可靠軟件與理論、并行與分布式系統、計算機網絡、智能人機交互、密碼學與信息安全等研究方向。
該院系下設三個重點實驗室：智能計算與智能系統重點實驗室、上海市教委智能交互與認知工程重點實驗室、省部共建國家重點實驗室培育基地及上海市可擴展計算與系統重點實驗室。其中，上海交通大學－微軟智能計算與智能系統聯合實驗室目前是教育部－微軟重點實驗室，成立于2005年9月，是交通大學和微軟亞洲研究院在多年良好合作的基礎上，為了更好發揮各自在并發計算、算法與復雜性理論、仿腦計算、計算機視覺、機器學習、計算智能、自然語言處理、多媒體通訊以及機器人等領域的優勢，實現“使未來的計算機和機器人能夠看、聽、學，能以自然語言的方式與人類交流”這一共同使命而成立的。實驗室在科學研究、人才培養、學術交流等方面也取得了很好的成績。實驗室累積200余篇，成果發表于CVPR，ICCV，WWW等國際頂級會議上。
南京大學：計算機科學與技術系
南京大學的計算機科學研究起步于1958年，建立了計算技術、計算數學、數理邏輯等專業開始培養計算機相關領域專門人才，1978年在上述三個專業基礎上成立了計算機科學系，1993年更名為計算機科學與技術系。
依托該系師資，先后成立了南京大學計算機軟件研究所、計算機軟件新技術國家重點實驗室（南京大學）、南京大學計算機應用研究所、南京大學多媒體計算技術研究所、南京大學軟件工程中心（江蘇省軟件工程研究中心）、南京大學信息安全研究所等科研機構。主要科研方向有：軟件自動化與形式化、分布與并行計算及新型網絡、新型程序設計與軟件方法學、多媒體與信息處理、人工智能與機器學習、系統軟件及信息安全等。
建系30年來，共承擔國家973計劃、國家863計劃、國家攀登計劃、國家自然科學基金、國家科技攻關等重大科技計劃項目以及省、部、委科研項目和企事業委托或國際合作的研發項目300余項，科研成果獲得各種獎勵80余項，其中國家科技進步獎一等獎1項、二等獎4項、三等獎2項，省部委自然科學獎和科技進步獎特等獎2項，一等獎8項，二等獎37項。3000多篇，出版專著、教材50多部，申請國家發明專利33項。部分成果被轉化為產品，產生了較大社會效益和經濟效益。
哈爾濱工業大學：計算機科學與技術學院
哈爾濱工業大學計算機專業創建于1956年，是中國最早的計算機專業之一。在1985年，發展成為計算機科學與工程系，并建立了計算機科學技術研究所。2000年，計算機科學與技術學院成立；同年，建立了軟件學院，后經國家教育部、國家計委批準為國家示范性軟件學院。目前。哈工大計算機科學與技術學院擁有計算機科學與技術國家一級重點學科、7個博士點和7個碩士點、1個博士后科研流動站、一個國家級教學團隊、一個國家級科技創新團隊、一個國防科工委創新研究團隊。
目前主要研究方向包括：智能人機交互、音視頻編解碼技術、語言處理、自然語言理解與中文信息處理、機器翻譯、信息檢索、海量數據計算、計算機網絡與信息安全、傳感器網與移動計算、高可靠與容錯計算技術、穿戴計算機、企業計算與服務計算、智能機器人、生物計算與生物特征識別。
學院有一批研究成果達到國際先進水平，包括：國家信息安全管理系統、數字視頻廣播編碼傳輸與接收系統、大規模網絡特定信息獲取系統、計算機機群并行數據庫系統、并行數據庫系統、神州號飛船數據管理分系統、穿戴計算機系統、信息安全與實時監測系統、人臉識別系統、視頻編解碼技術、黑龍江省CIMS應用示范工程、農業專家系統等等。
中國科學技術大學：計算機科學與技術學院
中國科技大學于1958年建校時就設置了計算機專業。根據學科發展趨勢和國家中長期發展規劃，面向國家和社會的重大需求，計算機科學與技術學院將科研力量凝聚在高性能計算、智能計算與應用、網絡計算與可信計算、先進計算機系統四個主要的研究領域。
學院的支撐實驗室有：國家高性能計算中心（合肥）、安徽省高性能計算重點實驗室、安徽省計算與通訊軟件重點實驗室、 多媒體計算與通信教育部－微軟重點實驗室、中國科大超級運算中心和信息科學實驗中心。
其中，多媒體計算與通信教育部—微軟重點實驗室主要從事人機自然語音通信、語義計算與數據挖掘等方面的研究。人機自然語音通信方面，主要研究中文信息處理、人類視聽覺機理、語音語言學等。語義計算與數據挖掘方面，主要研究自然語言驅動的計算、多媒體內容的語義標注、自動問答、語義社會網絡、數據與知識工程、隱私保護與管理中的語義計算等。
依托多媒體計算與通信教育部—微軟重點實驗室，雙方聯合實施了聯合培養博士生計劃、實習生計劃、精品課程建設計劃、青年教師培養計劃等，取得了突出成果，探索出了一條企業和高校共同培養優秀人才的道路，為微軟亞洲研究院與其他高校的合作提供了一個經典范例。
華中科技大學：自動化學院
華中科技大學自動化學院是由原控制科學與工程系和原圖像識別與人工智能研究所于2013年合并組建的學院。原控制科學與工程系前身是成立于1973年的華中工學院自動控制系，1998年更名為華中理工大學控制科學與工程系；原圖像識別與人工智能研究所是1978年由教育部和航天部共同批準成立從事圖像識別和人工智能研究的研究機構。
科學研究工作主要涉及復雜系統控制理論、決策分析與決策支持、電力電子與運動控制、智能控制與機器人、計算機集成控制與網絡技術、信息檢測與識別、飛行器控制與狀態監測、生物信息處理、神經接口與康復技術、物流系統、國民經濟動員與公共安全、多譜圖像制導、目標探測的多譜信息技術、多譜信息的實時處理與系統集成技術、人工智能與思維科學、信息安全等方向。
模式識別與智能系統是自動化一級學科的重要二級學科。迄今為止，本系在原 “圖像識別與人工智能研究所”和“控制科學與工程系”的這兩個學科點承擔了百余項國家、國防與行業項目。近5年科研經費總額在8000萬元以上，包括973計劃，國家自然科學基金重點、面上和青年基金項目，863計劃，國家重大專項、國防重點預研與基金，國家科技支撐計劃，省部級科研項目，以及大型工程和企業科研合作項目等。
總結
第7篇：人工智能和教育的融合范文
關鍵詞：人工智能；信息素養；信息技術
中圖分類號：TP18文獻標識碼：A文章編號：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 信息素養的定義及其內涵
“信息素養”一詞最早產生于信息技術和信息產業發達的美國, 是隨著現代信息社會的逐漸形成而對國民提出的一種兼跨人文和科學范疇的綜合性個人素養要求的描述。隨著研究的深入，人們對信息素養的認識也在不斷深化。
1974年美國信息產業協會主席保羅?澤考斯基最先提出信息素養的概念, 他認為信息素養是“利用大量的信息工具及主要信息源使問題得到解答的技術及技能”。1992年美國圖書館協會提出：“信息素養是人能夠判斷何時需要信息, 并且能夠對信息進行檢索、評價和有效利用的能力。”同年, 道爾在《信息素養全美論壇的終結報告》中給出了一個較為全面的定義：一個具有信息素養的人, 他能夠認識到精確和完整的信息是作出合理決策的基礎, 他能夠確定對信息的需求, 能夠形成基于信息需求的問題, 能夠確定潛在的信息源, 能夠制定成功的檢索方案, 從包括基于計算機的和其他的信息源中獲取信息、評價信息、組織信息用于實際的應用, 將新的信息與原有的知識體系進行融合以及在批判性思考和問題解決過程中使用信息。
綜上所述, 雖然研究人員從不同的視角界定了信息素養的定義, 但可看出, 信息素養既包括認知態度層面上的內容, 也包括技術層面、操作層面和能力層面上的內容。概括起來講, 信息素養主要包括信息意識、信息能力和信息道德三個方面：
1) 信息意識。信息意識是信息素養的首要因素, 主要指人們對信息及其交流活動在社會中的地位、價值、功能和作用的認識, 換句話說, 就是指人們對信息的判斷、捕捉的能力。信息意識的強弱將直接影響人們利用信息的程度和效果。人們只有有了信息意識,才有可能有信息的需求, 進一步去尋找信息和利用信息, 并主動學習與信息處理有關的技術。
2) 信息能力。信息能力是信息素養的重要方面, 是指人們獲取信息、處理信息、利用信息、創造信息、交流信息的技術和能力。人們只有掌握一定的信息技能, 才能有效地開展各種信息活動, 有效地利用信息和創造信息, 充分發揮信息的價值, 變信息為動力和優勢。
3) 信息道德。信息道德是指人們在整個信息交流活動過程中表現出來的信息道德品質。它是對信息生產者、信息加工者、信息傳播者及信息使用者之間相互關系的行為進行規范的倫理準則, 是信息社會每個成員都應該自覺遵守的道德標準。
2 人工智能的研究領域
人工智能的研究領域非常廣泛, 而且涉及的學科也非常多。目前,人工智能的主要研究領域包括：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、智能決策支持系統及人工神經網絡等。下面主要介紹在網絡教育環境中常用的智能技術。
2.1 專家系統
所謂專家系統就是一種在相關領域中具有專家水平解題能力的智能程序系統, 它能運用該領域專家多年積累的經驗與知識, 模擬人類的思維過程,求解需要專家才能解決的困難問題。
2.2 機器學習
“學習”是一個有特定目的的知識獲取過程, 其內在行為是獲取知識、積累經驗、發現規律; 外部表現是改進性能、適應環境、實現系統的自我完善。所謂機器學習, 就是要使計算機能模擬人的學習行為, 自動地通過學習獲取知識和技能, 不斷改善性能, 實現自我完善。機器學習主要研究學習的機理、學習的方法以及針對相應的學習系統建立學習系統。
2.3 模式識別
所謂模式識別,是指研究一種自動技術。計算機通過運用這種技術,就可自動地或者人盡可能少干預地把待識別模式歸入到相應的模式類中去。也就是說,模式識別研究的主要內容就是讓計算機具有自動獲取知識的能力,能識別文字、圖形、圖像、聲音等。一般來說,模式識別需要經歷模式信息采集、預處理、特征或基元抽取、模式分類等幾個步驟。
2.4 人工神經網絡
人工神經網絡是指模擬人腦神經系統的結構和功能, 運用大量的處理部件, 由人工方式建立起來的網絡系統。它是在生物神經網絡研究的基礎上建立起來的,是對腦神經系統的結構和功能的模擬, 具有學習能力、記憶能力、計算機能力以及智能處理功能。其中學習是神經網絡的主要特征之一, 可以根據外界環境來修改自身的行為。學習的過程即是對網絡進行訓練的過程和不斷調整它的連接權值, 以使它適應環境變化的過程。學習可分為有教師(或稱有監督)學習與無教師(無監督)學習兩種類型。對神經網絡的研究使人們對思維和智能有了進一步的了解和認識,開辟了另一條模擬人類智能的道路。
3 人工智能技術在教育中的應用
3.1 智能搜索引擎
隨著互聯網站點和頁面的激增以及網絡用戶隊伍的不斷壯大,信息檢索成為人們利用Internet的重要途徑。但是在浩瀚的網頁海洋中尋找有用的信息并不容易,需要借助有力的檢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,他們各有特色,但仍存在不足之處,如檢索到的無關信息過多以及檢索結果排序較混亂。智能化信息檢索是信息檢索的新分支,它是人工智能和信息檢索的交叉學科。它在對內容的分析理解、內容表達、知識學習等基礎上實現檢索的智能化,這樣可以節省學習者在檢索中花費的時間,幫助學習者提高檢索效率。智能化信息檢索所用到的人工智能技術有專家系統、自然語言處理和知識表示。
3.2 智能體(agent)
agent技術早在70年代出現在人工智能領域,通過感知、學習、推理以及行動能夠基于知識庫的訓練模仿人類社會的行為。隨著其進一步發展,它在遠程教育領域發揮著越來越重要的作用。一套完整的遠程教育系統中包含許多子系統,如答疑、作業、考試、交互等等子系統。這些子系統都有各自的數據庫用來存儲信息。為了提高整個系統的智能性,可以引入智能技術,把眾多子系統的數據庫鏈接起來,實現信息資源的共享。通過分析這些信息,智能技術可以發現學習者的個別特征(如興趣愛好信息、點擊知識點信息統計、交互日志等等),并根據這些特征量身訂做出適合學習者的學習方案,也有助于教師及時掌握學習者學習過程中的動態信息。
3.3 智能CAI(ICAI)
隨著計算機技術的飛速發展,計算機輔助教學(CAI)已受到教育界的重視,成為學科教學改革的一種重要手段。許多學校都在開發CAI課件,但大多數CAI課件只是機械地按照教學設計者事先設計好的教學模式和內容向學生傳授知識,并沒有體現出個性化學習,無法做到因材施教。
智能CAI是以人工智能技術為核心,使CAI系統能夠根據學生的學習情況等因素分析學生的特征,合理安排教學內容、變化教學方法去滿足個別教學的需要。使用智能CAI進行教學能夠克服傳統CAI的不足,顯著提高教學效果,是CAI課件發展的趨勢。
3.4 智能教學系統ITS
智能教學系統(intelligent tutoring system,ITS)是涉及人工智能、計算機科學、認知科學、教育學、心理學和行為科學的綜合性課題,其研究的最終目標是由計算機負擔起人類教育的主要責任,即賦予計算機系統以智能,由計算機系統在一定程度上代替人類教師實現最佳教學。我國ITS的研究起步較晚,但近幾年隨著計算機的普及和教育軟件需求增大,ITS的發展較快。ITS按照功能分為四個模塊:專家知識模塊、學生模塊、教師模塊、人機接口模塊。
4 人工智能教育對學生信息素養的作用
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是計算機科學的一個分支,是一門研究運用計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性學科。換言之,它研究如何用計算機模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、思考、規劃以及問題求解等思維活動,來解決需要人類專家才能處理的復雜問題,例如咨詢、診斷、預測、規劃等決策性問題。人工智能也是一門涉及數學、計算機科學、控制論、信息學、心理學、哲學等學科的交叉和邊緣學科。與一般的信息處理技術相比,人工智能技術在求解策略和處理手段上都有其獨特的風格。人工智能研究處于信息技術的前沿,它的研究、應用和發展在一定程度上決定著計算機技術的發展方向。同時,信息技術的廣泛應用也對人工智能技術的發展提出了急切的需求。今天,人工智能的不少研究領域如自然語言理解、模式識別、機器學習、數據挖掘、智能檢索、機器人技術、人工神經網絡等都走在了信息技術的前沿,有許多研究成果已經進入人們的生活、學習和工作中,并對人類的發展產生了重要影響。
綜上所述,作為信息技術一個不可缺少的重要組成部分,人工智能的基本內容在中學信息技術課程中是不能不專門提及的,以往某些教材中用一兩頁篇幅作個簡單介紹的方法根本不足以反映人工智能學科的全貌。因此,十分有必要在高中階段的信息技術課程中專門設立人工智能選修課。我們認為,高中階段開設人工智能課程可以在以下幾個方面對學生的信息素養培養產生積極作用：
1) 多種思維方式的培養和信息素養的綜合鍛煉。
現實世界的問題可以按照結構化程度劃分成三個層次：結構化問題,是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題;非結構化問題,難以用確定的形式來描述,主要根據經驗來求解;半結構化問題則介于上述兩者之間。一般說來,中學階段開設的傳統意義上的信息技術課程中所介紹的信息技術,例如多媒體技術、網絡技術、數據庫技術、算法與程序設計等,都是求解結構化問題的基本技術。而人工智能技術則是解決非結構化、半結構化問題的一類有效技術。
把人工智能課程引入我國現行的高中信息技術教育,可以讓學生在體驗、認識人工智能知識與技術的過程中獲得對非結構化、半結構化問題解決過程的了解,從而培養學生的多種思維方式,達到提高信息素養的目的。通過人工智能課程的學習,學生還將了解人工智能語言的基本特征,學到智能化問題求解的最為基本的策略。
2) 體驗人類專家解決復雜問題的思路,提高學生的邏輯思維能力。
這里以人工智能學科中“專家系統”技術的體驗、學習與應用過程為例進行說明。在專家系統的應用過程中,一個實際的專家系統不僅能夠為用戶給出相關領域的專家水平建議或決策,而且能夠通過解釋機制,以用戶容易理解的方式解釋專家系統的具體推理過程。學生可以向專家系統提出諸如“為什么(Why)”、“如何(How)”、“如果……會怎么樣”等問題,系統接受用戶的問題指令后,可以根據推理的邏輯進程,即時將答案呈現給用戶,整個過程如同教師與學生在進行面對面的教學。在該過程中,學生可以充分體驗人類專家的求解思路和推理風格,有助于提高他們的分析、思維與判斷能力。
另一方面,在專家系統的教學過程中,可以要求學生自行構建由產生式規則組成的知識庫,或進一步利用工具軟件來開發簡單的實用型專家系統。為了完成該項工作,學生一開始就要編制開發規劃、制定知識獲取策略,并具體付諸實施,這是一個不斷深化的過程。學生還得明確與系統有關的所有變量或相關的因素,并且將這些變量和因素轉化為問題求解,得出相應的結論。在進行一系列問題求解分析之后,運用產生式規則來表示知識,以此建立起來的專家系統還可以讓其他學生去運用和體驗,具有一定的實用價值。
由于專家系統中的知識組織與推理過程是對人類專家思維方式的一種模擬,因此上述知識庫的組織和系統的推理過程能夠較好地體現學生的思維過程。在建造知識庫過程中,學生需要將原來零碎的未成型的知識概念化、形式化和條理化,從而內化為學生自己的東西。所以,建造知識庫的過程不但能反映學生的學習過程,而且有助于學生對該領域知識的深層思考并有利于長久記憶,同時也學會了專家系統的基本開發技術。正如美國著名的學習論專家Jonassen所指出的：那些自行設計專家系統的學生將會在這種活動中受益匪淺,因為這是一個對所學知識進行深度加工的過程。
3) 了解信息技術發展的前沿,激發對信息技術未來的追求。
人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿,通過人工智能知識、技術的學習與體驗,高中學生能夠對信息技術發展的前沿知識有一定程度的了解,這樣有助于他們開闊視野,培養興趣,激發對信息技術美好未來的追求,從而為今后進入大學或走向社會奠定良好的基礎。
5 結束語
中學生的信息素養的培養是當前信息技術課的一個重要目標，而在現有的中學信息技術課程中，關于人工智能的知識只作了簡單的介紹，學生們對于人工智能研究的廣大領域不能有詳細的概念，這對于中學生的信息化認識和信息素養的培養不夠全面。因此在中學信息技術課中加大人工智能的知識介紹是信息技術課改革的重要內容。
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第8篇：人工智能和教育的融合范文
經過比較詳細研究Alphago的算法發現，它在布局階段的前20步采用人類經驗，之后開始在人類經驗的基礎上融入了自己學習的權重，變得更加的理性以及所謂的大局觀。由于圍棋的復雜性，Alphago也不能在每步都能精確地知道當前棋盤中所有下法的勝率。所以，他采用的是在可以期待的近期(20步以內)綜合價值和勝率會超過50%的走法。從這幾點來看，這次的機器戰勝遠超過國際象棋中人類被戰勝的意義。Alphago的算法是一種新的適應機器的思維，發揮了機器的強項，彌補了機器的短處。這非常讓人感到害怕、悲觀和失望。因為，人生就是一盤棋局。如果50年后，有一個智能科技機器助手，它不能告訴你最終的未來，但是可以告訴你在幾年內的未來，你該如何是好?那這是不是一種宿命論?事實上，筆者在教授數據分析課程的這幾年中，一直在宿命論和未來不確定性兩種相對的觀點中搖擺。數據統計已經有足夠的算法和可靠的實踐在某些方面做出人類無法預計或預見的準確預測，只不過那些領域還很小，比如，庫存的預測、銷量的預測，等等。數據已經在顯示其巨大的價值，而一旦數據預測技術能夠輸入足夠多的變量，采用類似Alphago或更加高級的算法，進而對你個人、你所在組織、公司、國家的短期未來甚至是長期未來做出80%、甚至是90%的準確預測，你會怎樣去接受這樣的未來?!當然，不確定性仍會存在，這是一個好消息。在此，我對Alphago事件嘗試做一些思考分析。
一、Alphago戰勝人類的幾種可能的基礎
1.Deepmind公司用十年的時間磨練，修改算法，雖然在算法上沒有創新，但是如何融合已有算、如何調整權重等多個方面，仍然是做了大量、艱苦的工作。
2.Google擁有超級大量的計算資源供Alphago的使用，也就是說目前機器學習的過程非常的耗費時間以及計算資源。按照以往的經驗，20年內，我們使用的桌面型機器就應該能夠支撐起Alphago目前所需的計算資源。從現在開始，再過30-40年，可能Alphago這個“古老”的程序只需要幾天就能完成現在幾個月所需的機器學習時間。
3.在硬件上CPU和GPU的協同調度，以及分布式的運算的運用，大大加快的計算的速度。這也是近幾年軟硬件基礎發展奠定的基礎。
4.Alphago 在擊敗歐洲冠軍時進行了嚴格的保密，說明當時Alphago團隊當時也并不是很自信能夠戰勝。事實上，我認為，在這次比賽開始前，他們仍然沒有這個把握，仍然應該認為是一半對一半的勝率。但是，哪怕輸了，也沒有關系，反正繼續讓Alphago學習后再提升。
5.Alphago對戰時采用方式近似的模擬了人腦的信息的處理方式，只不過速度更快。所以，Alphago也不能百分之百的勝率，但是隨著學習的時間不斷增加，最終會遠遠超過人類。
二、Alphago圍棋人機大戰事件將會產生的影響：
1.個人，組織，公司，國家間的競爭將會更加重視人工智能的策略參考。人類的思考開始依賴于機器的理性，人的決策變得更加的理性，情感的因素會不斷下降，也意味著更加沒有人情味。這必然會影響到人類的進化進程。
2.人與機器的關系需要重新的思考，人應該如何同機器共存。
3. IT行業的人力資源需求將大規模增長，而有些行業將大規模失業。
4.基因技術、可控核聚變、機器人技術、人工智能這些技術都將對人類產生重大意義的影響，但是如何控制好這些技術將成為一個重大的問題，否則任何一個技術都可能毀滅人類。為了控制好這些技術，需要從現在開始立即進行大量的辯論及監督審查。
5.Alphago在最終在決定某個落子的評分中，其權重為人類經驗參數同左右互搏這種機器學習得來的概率參數各占50%。Alpago團隊曾經調整過不同的權重，但是經過實驗發現各占50%時的最終勝率最高。這一數據是否在暗示，如果要戰勝人類就必須首先理解人類的思考，否則就無法做到青出于藍而勝于藍。但是，在理解人類思考的同時，也會無法避免地繼承人類的弱點，這也是Alphago最終會有失敗的一局。另外，在具體的步驟中，也不是每步都是完美的。可能這也許是人工智能能夠超越人類，但是可能無法毀滅人類的重要一點。因為，如果人工智能自己最終學會思考，相信人工智能最終會參透，或許最符合人工智能自身的利益生存方式是同人類共存，而不是消滅人類。
三、Alphago圍棋事件可能對教育領域的產生的影響
1.Alphago算法有較強的通用性，但也有很多的限制。首先為了更加精確，需要大樣本量的學習，Alphago為了加快學習進度在學習現有人類棋盤的基礎上，開始自己與自己互博，加快學習的速度。這點在通用領域中實現有一定的難度。在教育領域中，目前比較適合Alphago算法快速進入的領域的是在線課程的學習。
2.在線課程的學習目前來說僅僅完成了內容的提供，如何編排現有的課程已達到最高的學習效率，這點目前還沒有引入人工智能方法。如果引入，將會對教學的方法理論產生一定的影響，甚至會影響到線下課程順序的設計安排。
3.多媒體材料的類型的挖掘，不同類型的媒體會帶來不同的教學效果，人工智能在這個領域有助于通過大數據分析統計出在認知不同階段采用何種類型的教學媒體效果最好。
4.個性化的學習，引入Alphago算法后的人工智能，會為個性化學習帶來天翻地覆的變化。通過攝像頭對學習者情緒的監控，結合學習過程中不間斷的學習效果的評估，可以會帶來真正意義上的個性化學習。
5.真正意義上的個性化學習會對分層教學產生深遠的影響，因為學習的進度快慢會非常容易的將不同學習能力的學習者分類，教育會不知不覺走向過程和結果的不公平。
6.目前，已經有在線課程網站同招聘網站結合的構想，利用在線學習的記錄，為雇主提供是否雇傭的參考。未來可能會更加大規模地出現該類現象，未來各級各類學校的升學也可能會更加依賴機器或網站記錄的學習過程，同時造成新的學習能力歧視。但是，這樣針對個體的不公平，卻可以帶來整個組織以及國家的利益最大化，將來如何面對這樣的不公平，會成為一個重要的討論話題。
7.Alphago通過在線教學領域的挖掘最終也會或多或少的影響到傳統的教學。如在教師多媒體的選擇標準、課程順序及進度的選擇。但是，在遠遠沒有量化的教學領域，還有很長的路需要走，而一旦傳統的教學領域被量化，如學生的表情、情緒、反應等，那么教師這個職業將同今天的圍棋一樣，不得不慎重的思考接受一個類似上帝的理性的人工智能的建議。另外，最快掌握這一技術的組織和國家，將獲得先發的優勢。
四、Alphago圍棋事件可能對職業教育領域的產生的影響
1.大量的主要是重復性的工作，盡管需要一定的隨機應變能力的工作，將會在30～50年逐步被人工智能所替代。這些職業中的低層次職員將被大量地解雇。這一點提醒職業教育的層次需要不斷地上移，為符合人力資源市場的需求及保證國家的競爭力，職業教育中本科教育及研究生教育的比例將逐步加大。
2.工廠的工人將被大量的機械手臂代替，全自動化的工廠將越來越多。盡管處于邁向老齡化的社會，卻并不能保證年輕人足夠的就業崗位。IT產業的人力需求將越來越大，各個產業的從業者都將儲存一定的人工智能的知識，以便同智能機器助手更好地共存。
3.職業教育的過程將更多地信息化，如教學資源庫使用將更加類似于在線教學。通過物聯網技術，教學的過程被更加地量化，實踐操作的過程中實現較高精度的量化，實踐教學的效率極大地提高。但是，工業領域的職業中的實踐教學的比例將大幅度下降，由于機械臂的大規模采用，實踐教學將被機械臂的操作實踐教學大規模替代。對于人工智能分析、操作以及針對不同環境進行適應性調整的能力將成為大部分職業必修的課程。
4.有必要考慮培養學生的機器思維的理解能力，讓學生能夠理解人工智能的思維的方式，理解這種更加冷靜的思維方式。同時，也要讓學生明白人工智能不是萬能，也會犯錯，需要保持警惕，不可過分依賴人工智能。
5.在職業道德的教育中需要充分的討論人與智能機器之間的關系，以及如何看待智能機器，應該擬物化的看待智能機器抑或是擬人化的看待?如果擬人化的看待，那么，擬人化到何種程度?如果面臨險境，是否會因為情感因素去拯救智能機器而犧牲自己?等一系列的問題。
第9篇：人工智能和教育的融合范文
關鍵詞：企業數字化；職業本科；財會類；人才培養
研究背景和研究意義
隨著計算機技術的發展，以物聯網、云計算、人工智能、大數據、移動互聯網等為核心的新一代網絡信息技術正在迅猛發展，改變著社會經濟的生產方式、生活方式和治理方式。越來越多的傳統行業被基于數字化技術的商業模式所顛覆。在2021年3月的《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》中，指出要加快推進產業數字化轉型，充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統產業轉型升級，催生新產業新業態新模式，壯大經濟發展新引擎。實體經濟與新一代網絡技術的深度融合，推動著企業數字化轉型，數據將成為企業管理的核心要素之一。王堅在《工業大數據助力智能制造知識創新》一文中指出企業所管理數據的規模、種類和復雜程度都在以前所未有的速度增長，工業領域進入了以工業互聯網和萬物互聯為特征的大數據時代。在大數據時代的數字化管理，與信息化時代的數字化管理相比較，管理的策略以及數據價值的利用由被動轉為主動，由洞見轉為先見，并基于大數據智能和知識進行決策。在企業數字化轉型的過程中，人工智能、大數據、云計算等新一代信息技術與財務深度融合，使得財務數字化的轉型升級已經成為了企業發展的必然選擇。職業本科培養面向行業崗位群（職業群），具有較強的就業能力和可持續發展能力的高層次技術技能人才。其人才培養必然要與行業需求和企業需求對接，所以基于企業數字化背景，本文探討了職業本科財會類專業人才培養模式，主要目的在于：一是研究人才培養的思路，為職業本科財會類專業培養出合格的會計人才；二是進行課程的建設研究，分析現狀，提出建議；三是對師資隊伍和實踐平臺的建設進行研究，為職業本科財會類專業提出科學性、適應性的人才培養模式，深入產教融合，加強校企合作。
企業數字化背景下職業本科財會類專業人才培養的思路
在企業數字化背景下，行業對會計從業人員提出了新的標準和要求。教育部的《關于職業院校專業人才培養方案制訂與實施工作的指導意見》中也指出：職業教育要堅持面向市場、服務發展、促進就業的辦學方向，健全德技并修、工學結合育人機制，突出職業教育的類型特點，深化產教融合、校企合作。這些都集中體現在培養復合型技術技能人才培養模式上。職業教育應以服務區域經濟為核心，依靠主要產業，緊跟產業發展趨勢和行業人才需求，以此為基礎培養人才。基于此，本文圍繞行業、職業以及崗位群分析構建“面向市場、服務發展，以市場需求為導向，職業能力為核心，培養復合型技術技能人才為目標的職業本科會計人才培養模式”。
一、建立校企合作、校校合作的三方共育培養模式
通過校企合作、校校合作，實現企業、學校、兄弟院校共同參與人才培養。一是職業本科學院發揮自身優勢，培養理論基礎扎實、實踐能力強的技術技能型會計人才。二是通過校企合作，將人才培養過程與企業對接，建立以企業為依托的實訓室、工作室，強化人才培養的實踐性，有效實現與企業崗位之間的對接。三是在校企合作、校校合作中，從人才培養方案制定、課程設置、教師、教材、教法等多方面進行深度融合，培養符合市場需求的會計專業人才。
二、基于崗位勝任能力的人才培養模式
通過進行廣泛的市場調研，邀請行業專家、企業人員、合作院校進行充分論證，參照國家專業標準，分析財會類專業對應的行業，細分面向的職業以及崗位（群），并分解崗位（群）的典型工作任務或普適性工作任務，總結其所需要的職業綜合素質和行動能力，從而針對此能力開設課程，最終形成課程體系。構建基于崗位勝任能力的人才培養模式，將教學內容由實操型轉變為實戰型，可以有效實現學生與企業工作崗位的對接，提升學生實踐應用能力。
三、實現“崗課賽證”深度融合
財會類專業與眾多職業崗位需求關聯緊密，因此，要從實際工作崗位對財會人員的需求出發，對接行業、崗位，理清財會類專業課程體系與“1+X”職業技能標準、技能競賽標準之間的關系，改革培養財會專業人員職業核心能力的路徑，真正實現“崗課賽證”融合。見圖1。基于崗位設置課程，并將職業技能等級標準、技能大賽納入課程體系。一是梳理職業技能等級標準對應的課程，并將其內容納入相關課程，如財會類專業的“1+X”智能財稅職業技能等級證書，分為初級、中級、高級，可以將初級的內容納入會計信息系統、財務會計基礎、出納實務課程；將中級證書在初級證書基礎上增加的內容納入納稅申報實務；將高級證書的內容納入到大數據分析類的課程和財務管理、納稅籌劃課程。二是將技能競賽內容梳理后納入對應的課程，并與職業技能等級標準對應，如將智能財稅大賽與智能財稅職業技能等級證書對應，在校級競賽訓練時，以相關課程的上課內容為主，既提升了學生學習的興趣和動力，又提升了學生的實際操作能力，也為省級競賽選拔了選手。在省賽訓練隊成立之后，學生將進入到中級證書內容的學習，此時學生仍然可以在課堂上學習競賽知識，并在課后進行針對大賽的重點輔導，真正體現“以賽促學、以賽促教，賽學結合”的育人理念，也符合大賽精神。將競賽內容納入課程惠及每一位學生，可以從整體上提升教學的質量和學生的職業核心能力。三是將競賽中體現的工匠精神、職業精神與日常教學結合，相互促進，既激發了學生的學習動力和興趣，也達到了思政育人的目的。
企業數字化背景下職業本科財會類專業課程建設
一、企業數字化背景下職業本科財會類專業課程建設現狀
在企業數字化轉型背景下，企業業財一體化、財務智能化、財務數字化已經是大勢所趨，將相關大數據和智能化課程納入課程體系也是目前職業本科財會類專業的難點之一。人工智能和大數據在會計管理中的應用主要體現在審計核算、經濟前景預測、資產評估預測、參與會計管理決策和規劃、運營風險防范及企業重大事項預測等。企業業財一體化、財務智能化、財務數字化將導致傳統的會計核算、科目匯總、賬目登記、報表編制被完全或部分取代，會計工作的效率大大提升，會計從業人員減少，會計就業崗位的結構發生變化，傳統的財務會計向管理會計轉變。在教學方面，就要求高校更加注重培養財會類專業學生的持續學習能力、職業判斷能力，跨專業學習能力，并要求學生掌握人工智能、大數據、云計算等信息技術，使得財會類專業學生的知識結構更加多元化、立體化，這必然要求高校在傳統課程設置的基礎上，引入人工智能、大數據、云計算等知識?；诖爽F狀，本文認為應該建設與企業數字化轉型相匹配的財會類課程體系。
二、存在的問題
在企業數字化背景下，盡管高校已經對人工智能、大數據等新一代網絡信息技術如何融入會計課程體系中做出了初步的探討和實施，如在各類技能競賽中加入大數據、RPA等；各教育類企業與學校合作開發了一些相關課程，但仍存在軟件平臺繁多、內容融合深度不夠，標準不統一等問題。所以目前尚未有企業數字化背景下，針對職業本科財會類專業融入人工智能、大數據、云計算等信息技術的相對完善的財會類課程體系。
三、解決措施
成立專家委員會專門研討相關課程的設立、開發。蘭州石化職業技術大學大數據與會計專業兩次邀請正保網中網集團專家，共同研討職業本科會計專業課程的開設、大數據財務課程建設、“1+X”證書課證融通、會計技能競賽課賽融通等問題。開發相關專業課程，如開發大數據財務初級、智能財務中級、高級數據挖掘課程、Python數據挖掘與分析等理實一體化的課程，并建立相應的實訓課，與職業技能等級證書對應，如財務共享實訓、財務數字化實訓、智能財稅實訓等課程。此外，課程建設的重點之一是教材的編寫，有了課程就必須要有與之匹配的教材。教材的編制是至關重要的，它是“三教”改革其中之一，因此，應鼓勵校企共同開發教材，使其最大程度與實際工作崗位內容相匹配。
四、課程體系建設意見
職業教育本科財會類專業應該培養具有一定的科學文化水平，良好的職業道德、人文素養，精益求精的工匠精神，掌握較為系統的基礎理論知識、專業知識和技術技能，具備一定的創新創業能力和可持續發展能力的復合型會計技術技能人才。同時，注重學科的前沿性和跨學科課程的設置，構建通識教育課程、專業基礎課程、崗位能力課程、職業進階課程四大主體的課程結構體系。一是通識教育課程，其主要教授思想政治理論、科學文化基礎知識、中華優秀傳統文化知識，以及基礎學科的工具方法，旨在使學生形成正確的人生觀、價值觀，使學生擁有健康的心理和健全的人格。二是專業基礎課程，通過“崗課賽證”的融通，注重培養學生的專業基礎理論和方法，使其知識體系系統化。三是崗位能力課程，其注重培養學生的實際操作能力，通過與行業、崗位對接，與職業技能等級證書對接，形成實訓類課程，將理論知識融入實訓中，提升學生的職業核心能力，滿足學生就業崗位所必需的基本技能。四是職業進階課程，其注重培養學生跨專業學習的能力和職業的遷移能力。
企業數字化背景下職業本科財會類專業師資隊伍建設和實踐平臺的搭建
一、師資隊伍建設
在企業數字化轉型的背景下，新一代信息技術與財務深度融入，新技術的引入必然要求教師知識結構的變化升級，來適應新形勢下的教育環境。根據職業本科院校雙師素質要求，加強師資隊伍建設，尤其是雙師型隊伍建設對財會類專業人才培養至關重要。加強師資隊伍建設的途徑主要包括：一是校企合作雙方通過互聘制度實現身份的互換，專業教師可以到企業進行實踐，提升自身的教學能力；二是以賽促教，專業教師參與各類技能大賽的指導或參加技能大賽，如智能財稅技能大賽重點關注“財稅大數據應用”“大數據與會計”“大數據與財務管理”等新專業建設與數字化改造，教師通過參與指導大賽，可以提升其對數字化財稅技術技能人才的培養水平；三是參加各類培訓、進修，教師應積極考取職業技能等級證書，以提升自身的專業素養和職業能力，進而提升自身的教學水平；四是學歷再提升，職業本科院校一般是由之前高職高專院校升本之后形成，其師資隊伍的學歷結構普遍以研究生居多。但作為職業本科學校，這樣的教師學歷結構已不能滿足職業本科發展的需要，所以應鼓勵專業教師進行學歷再提升，促進教師隊伍整體水平的提高。
二、實踐教學平臺搭建
搭建多元實踐教學平臺，并依托實踐教學平臺培養財會類專業技術技能人才。通過校企合作，將學校資源和企業資源進行整合，如成立以合作企業為依托的工作室，培養學生的職業技能，將專業課程知識與職業技能等級標準結合，對接企業崗位標準，將專業知識與單項實訓內容融合、將教室與實訓室融合、將校內教師與企業教師融合，有效銜接學生就業實習。同時，將技能大賽平臺與日常實踐教學平臺融合，精確地將技能大賽平臺模塊拆分到各實訓課程中，全面提升學生的技能水平。此外，通過企業實習，搭建真實的實戰戰場，全方位提升學生的專業技術能力，進而促進職業本科院校教育水平的全面提升。
結語
綜上所述，在企業數字化轉型背景下，本文從培養思路、課程建設、師資隊伍建設和實踐平臺的搭建三方面對職業本科財會類專業人才培養模式進行了研究，以此提升了人才培養的成效。作者簡介：袁文娟（1985—），女，甘肅蘭州人，講師，碩士，研究方向為財會方向。
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