人工智能对教育的变革

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人工智能对教育的变革范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

人工智能对教育的变革范文第1篇

关键词：人工智能;档案管理;应用

档案管理是一项重复繁琐、枯燥乏味、并容易出错的工作，但在人工智能时代，这种局面在未来将会有较大的改观。人工智能在档案管理领域的应用将推动档案资源数字化、管理网络化、智能化、用户使用便利化，对档案管理和社会服务的影响会是革命性的，呈现一种完全不同的情景。

一是存储数字化，档案柜架消失。这包括档案的数字化采集和数据库建设。档案数字化采集指使用专业化的数字设备，将实物与声像档案中的图文，转化为数字化信息，实现档案采集的目标;数据库建设则是用数据库将收集和编码的档案数据存储和管理起来。概括起来就是档案生产资料的智能化。

二是无人档案馆，档案的收集、整理、分类、归档智能化，这包括网络档案信息资源智能收集、数字档案信息资源智能分类与检索、智能化档案价值鉴定和智能化档案安全管理。在档案工作中可以应用人工智能，包括应用自然语言处理、模式识别和机器学习的相关科学技术对数字档案信息资源进行智能分类，以及应用神经网络算法来让计算机做档案开放鉴定，它通过模仿人脑的机制来解释和处理数据，建立大脑神经网络系统传递信息，分析图像、声音和文本。机器鉴定档案会有以下三个优点：鉴定标准统一，效率高， 无须相关专业知识即可鉴定。简单说，人工智能将使档案管理生产力大幅度提升。

三是档案管理关系将被重新定义，呈现的是全时空机器关系。常言说“生产力决定生产关系，生产关系反作用生产力，生产力与生产关系需要相互适应，并且在矛盾中相互促进发展”。人工智能进入档案管理领域，也将带来档案 管理关系的重大变化，这种关系的解读可以从人工智与档案工作者、人工智能与档案服务、人工智有与档案使用者。任何一种新技术在档案工作中应用的初期都会使档案工作者产生一定的抵触情绪，特别像人工智能这样的技术，可以应用到档案工作的方方面面，势会颠覆档案工作者的原始认知，这需要通过教育来改变。

近年来，随着大数据的快速发展，人工智能技术已经被广泛应用于人们的生活生产中，其应用也将为档案管理工作带来了一系列历史性变革与发展。人工智能技术应用于档案管理中可以实现智能分类检索与智能安全管理，满足用户对档案管理的多元化需求。如2019 年由浙江省档案馆与国家级AI+档案联合实验室（国家档案局档案科学技术研究所和科大讯飞股份有限公司联合成立）（以下简称“联合实验室”）共同签订战略合作协议，同时为“国家级成果应用示范基地”揭牌。一项用于档案管理的“黑科技”—科大讯飞档案机也在今天正式亮相。AI赋能，成效显著。目前实验室成功利用智能语音识别和实时转写技术实现口述征集，实现了智能语音档案著录，音、视频数字档案检索利用等这些革命性成果，极大的提升了档案工作的效率;用OCR技术识别民国繁体文书类档也取得突破性进展，识别率85%以上，达到可用级别;尤为重要的是，基于机器学习的档案数字化加工系统研制及知识库建设，利用OCR识别与智能语音“双结合”方式以及档案行业规则和知识库学习，对数字化加工应用的创新，整体效能提升40%以上。这些先进成果和技术应用，为联合实验室和浙江省檔案馆的合作奠定了坚实的基础。双方合作以后，联合实验室将利用自身的技术、人才、产品、服务等核心优势，浙江省档案馆提供权威、专业的档案管理研究资源支持，双方共同制订“人工智能+档案”科研成果应用及推广的可行性方案规划设计，共同推动相关成果在区域性国家重点档案保护（华东）中心和浙江省档案馆的国家重点档案保护与开发、口述历史采集室建设运行、音视频档案整理利用、档案开放鉴定、档案著录等工作中的成果转化及推广，创新档案管理工作模式，提升“智慧档案”建设水平。联合实验室首款产品—讯飞档案机，以档案信息安全为基础，具备高保密性。可随时随地进行口述史的征集整理;重大活动全过程记录建档。产品上手简单，操作便捷，是实验室首款既有颜值又有才华的档案专业人工智能创新型产品。浙江省档案馆目前正在进行一系列口述历史的抢救性采集整理工作，从此前走访浙江籍名人，到接下来走访浙籍老艺术家、抗战老兵，包括档案机在内的人工智能黑科技都将发挥巨大的作用。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。自诞生以来，人工智能的理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，基于技术革命的大胆预测，未来人工智能带来的科技变革，将会是人类智慧的一大挑战。综上所述，传统的档案提供利用服务方式一般包括阅览服务、展览服务和咨询服务等被动方式实现，而新型的档案提供利用服务方式主要是网站服务、新媒体服务、精准推送服务等主动方式实现。人工智能可以应用大数据人工智能对使用者的需求进行深度挖掘，及时准确地掌握使用者的个性化需求，真正地实现“以用户为中心”的现代档案服务，包括“万物互联”“万物智能”“无时不在”“无处不联” “无所不有”的等智能服务特点。

参考文献

[1]张江.浅析人工智能技术在档案管理中的应用与发展[J];决策探索（下）;2018 年08 期.

[2]杨洋.人工智能技术的发展及其在教学中的应用[J];软件导刊（教育技术）;2018 年07 期.

[3]李晓丹.人工智能技术在教育考试中的应用[J];教育现代化;2018 年28 期.

人工智能对教育的变革范文第2篇

［关键词］互联网金融；高等金融教育；SWOT；教学改革

2013年以来，互联网金融快速崛起并深刻影响着金融学子的学习生活、社会实践和思维观念。一系列互联网金融的新概念进入高等金融教育的视线：“大数据”、“云计算”、“社会征信”、“共享经济”、“数字货币”、“机器学习”、“人工智能”等，让金融专业的师生既兴奋又备感压力。互联网金融相对于传统金融的思维观念已经改变，经济和金融明显可分的界限被打破。当前，互联网“经济”、互联网“金融”和互联网下的“大数据”高度融合，浑然一体，不可分割。一切资金支付活动均通过移动终端进行，几乎不需要现实货币参与，点对点的资金流动使得“金融脱媒”趋势来得异常凛冽，基于大数据的分析解决了信息不对称的难题。受此影响，复合型人才和跨界发展不再是空洞的口号，传统金融教育的专才培养模式不再可行。互联网金融是新生事物，其实践远远走在了当前高等金融教育的前面，对传统高等金融教育产生强烈冲击，但也带来了变革和发展的机遇。因此，强化对互联网金融教育的研究，通过互联网金融思维重塑和再造高等金融教育势在必行。

一、互联网金融的优势和特点

（一）大数据优势

互联网金融首先是从“草根金融”兴起的，在民间金融“野蛮生长”和“乱象丛生”的时代中逐渐走向成熟，对传统正规金融形成强大压力。实际上，历史上非正规金融发展缓慢的根源在于一系列困境的桎梏：信息不对称导致严重的逆向选择和道德风险、社会征信缺失、无足值抵押等。互联网金融的出现，较好克服了这些顽疾，信息不对称可以依靠大数据技术有效缓解，移动终端的广泛使用结合人工智能使社会征信和债务催收都不再成为问题，在此基础上进一步催生了众筹、共享经济等变革创业方式、生活方式的全新业态。

（二）人工智能优势

与传统金融相比，人工智能效率高，错误率低，模型不断进行自主训练和优化，大大提高了适应性，在量化投资、决策咨询和风险控制等方面逐步取得优势。人工智能的核心是机器学习，互联网金融下每日新增的海量用户数据，以及公司之间的数据共享使得感知机、决策树、随机森林、支持向量机、Logistic回归、BP神经网络等一系列机器学习的核心算法和模型不断“学习成长”，在实践中取代了传统基于人工授信、核查和对客户分类的工作模式。在不远的将来，这种开放、大维度、多渠道的人工智能下的“智能”金融，必然取得对银行依赖中央银行建立的封闭客户数据系统的优势。

（三）“互联网+”的后发优势

“互联网+”是一种全新的思维，智能化、去中心化、脱媒化、信息化以及便捷快速的推广模式催生了各类体量巨大的新兴业态，作为这些业态的基础和共同体，互联网金融拥有显著的后发优势，领先于传统产业成为近年创新创业的最大落脚点。

（四）规模优势

2008年以来，互联网金融的交易规模迅速扩大，经营上的规模优势日益明显，各项交易成本明显下降。与传统金融业态不同，互联网金融由一系列的产业链构成：征信、借贷、催收和服务等环节可分散于不同的公司，在业务模式上可以灵活分散也可有效整合，每一环节聚焦其优势业务，可将规模优势带来的低成本优势发挥到极致。

（五）双创优势

2013年以来，互联网金融的交易成本低，可有效缓解信息不对称问题，交易效率高等的优势愈发明显，不断与其他行业形成跨界融合发展，催生创新，推动创业，极具双创优势。一是依托互联网的移动支付业务的快速发展，不仅远程支付场景不断完善，近场支付也在爆发；二是支付产业链的受理端及其延伸的综合金融增值服务———海量支付数据以及数据驱动的增值服务，为互联网金融企业带来了新的发展；三是区块链技术的融合运用引爆了“跨境支付”的探索热潮；四是在P2P等典型的互联网金融业务模式上，从以往只提供信息中介服务平台的模式创新发展出了引导P2P平台与担保机构合作、整合线上与线下服务以及增加债权转让等服务的新型模式；五是利用大数据、云计算和人工智能等技术帮助互联网金融公司开展客户的理财或量化投资业务；六是基于互联网的共享经济大大便利了人们的生活体验和观念。

二、当前高校金融教育应对互联网金融冲击的SWOT分析

表1是高校金融教育应对互联网金融冲击的SWOT分析矩阵，在理论和实践两个层面为当前高校金融教育如何应对互联网金融的影响提供了分析思路和依据。

（一）优势

首先，传统金融教育具有雄厚的人才基础和优势。自20世纪80年代我国建立高等金融教育事业以来，到目前为止高等金融教育已取得质的突破，金融专业的品牌认可、高考招分、学生素质、国际化程度、毕业后的薪资水平、社会评价等各项指标均处于各行业的前列。同时，国内金融领域在国际一流期刊发表的论文数量也在整个社会科学领域处于领先地位。其次，当前高校金融专业的培养方案和课程设置一般采取模块化搭建的思路，从公共基础、学科基础、专业培养、素质教育和实践实习等方面进行模块化管理，具有良好的可拓展性，互联网金融的相关课程可根据不同专业需要，进行优化组合，体现功能性。第三，互联网经济和互联网金融给高校师生带来了良好体验和观感，高校师生有充分的积极性迎接新专业的建设和发展。

（二）劣势

传统金融教育是单一化的金融专才培养模式，一般分为货币经济、金融市场、投资、金融工程、银行经营与管理、公司金融、家庭金融等方向，注重对货币、投资、资产定价、股票、债券和财务等“纯金融”知识的讲授，对大数据、人工智能和机器学习等涉及计算机与统计学习等跨领域的知识鲜有涉及。在互联网金融的冲击到来之后，我们发现业界需要复合型的跨界人才，单一聚焦金融领域的教学思维和模式开始变得落后和陈旧，金融教育需要“混业发展”。另一方面，教材建设相对滞后。目前，比较缺乏互联网金融的专业教材：一是自编教材的质量令人担忧；二是优秀的互联网金融的国外教材引用较少；三是互联网金融跟风开设课程的现象比较突出，没有因地适宜，教学内容和难度都过犹不及，影响了教学效果。

（三）机遇

互联网金融是朝阳产业，带来了巨大的发展机遇。当前，互联网金融行业的人才极度缺乏，不得不采取“挖墙脚”的无奈之举，导致银行业人才流失严重。限于人才奇缺，互联网金融目前的进入门槛较低，人员素质和水平良莠不齐，原因在于高校对互联网金融人才的培养处于摸索阶段，传统金融教育毕业的学生青睐于在正规金融行业就业，对以民营企业为主的互联网金融行业心存疑虑甚至偏见，人才供给严重不足。显然，传统金融教育向互联网金融教育转型发展的机遇巨大。不仅如此，互联网金融还在科研立项、论文选题、学生的实习实践、就业创业、高校金融教育的学科点申报、专业建设和师资培养等方面开拓了广阔空间，前景可期。另一方面，相对于传统的金融业而言，互联网金融是典型的跨界金融，从一开始就在进行业务模式的细分和产品之间进行内部整合。互联网金融也正在逐步通过用户、大数据和场景的互动来实现对银行、证券、保险、基金和资产管理等传统金融机构进行强有力的整合运作。互联网金融的跨界整合实现了不同行业功能的有机结合，推动了我国区域经济在空间和深度上的拓展。互联网金融需要既懂得信息技术又懂得金融业务、营销和管理知识的跨界复合型人才，这就对高等金融教育提出了更高的要求。但是从高等金融教育实践来看，金融、计算机及营销和管理类专业的教育还是各自为政，独立培养，忽略了跨界知识的构建，导致学生难以适应社会对复合型人才的需求。

（四）挑战

首先，传统金融教育“分业培养”的理念和当前互联网金融“混业发展”的现实需求严重冲突，需要解决“并轨”发展问题。其次，传统高等金融教育的课程设置和培养体系相对成熟，然而，互联网金融的实践远远走到了学校教育的前面。再次，互联网金融教育强调“长尾性”。与传统金融的“二八定律”正好相反，互联网金融的优势在于服务80%的小微客户，推广的是普惠金融的理念。但在传统金融教育中关于普惠金融、微型金融的相关课程几乎从不开设。消除“教育偏见”达到在正规金融和非正规金融之间的教育平衡，更加注重“长尾性”仍然任重道远。

三、结语

高等金融教育承担着为金融行业输送急需人才的重任，也是社会和家长的关切所在。互联网金融是未来金融行业的制高点，需要高校金融教育培养复合型人才，要求他们具备金融学知识，理解金融业务的原理，掌握信息化技术并能对大数据进行分析，还要具有一定的营销和管理能力。因此，主要的启示有如下几点：（1）注重学科交叉，优化课程设置，培养复合型人才。（2）加强师资建设，促进传统金融教育向互联网金融转型发展。（3）加强互联网金融的“产学研”的合作，树立“干中学”的务实求真精神。对此，高校金融教育是有优势的，要秉持开放理念加强彼此合作，使研究向应用转化。（4）加强对大数据和人工智能的关注，引入相关课程。此外，在互联网金融风险高发的背景下，高等金融教育也要积极承担社会责任，适时向社会进行互联网金融知识的推广和普及，提高民众规避风险的能力，达到普及金融教育的目的。

［参考文献］

［1］刘小铭.浅析互联网金融现状及风险［J］.经营管理者，2016（23）：313.

［2］杨竹清，张超林.互联网金融对我国高等教育金融的启示［J］.金融教育研究，2016（5）：82-88.

［3］刘源.论技术经济学课程的分阶段培养模式［J］.中国市场，2016（48）：167-169.

［4］谢水园.企业的业务骨干参与大学课堂教学常态化研究———以《国际贸易实务》为例［J］.亚太教育，2016（30）：89.

［5］谢水园.论外贸通关实务课程中多种教学方式的运用［J］.中国市场，2014（22）：149-150.

［6］胡烨丹，潘锡泉.互联网金融语境下的金融职业教育模式创新［J］.中国职业技术教育，2015（34）：93-95.

［7］刘变叶.互联网时代金融学专业人才培养面临的挑战及应对措施［J］.工业和信息化教育，2015（5）：1-5.

［8］张超，李梅，丁妥.互联网金融背景下金融教育改革探析［J］.中国市场，2015（12）：18-19.

人工智能对教育的变革范文第3篇

7年前，借助在微软中国研究院、谷歌中国做高管积累的庞大人气，李开复以“青年导师”的身份，率领创新工场轻松切入“移动互联网”超级大风口，团结一批对移动互联网充满热情的年轻人，成为中国早期投资机构里风格明显的一家，投出了知乎、友盟等知名项目。

不过，一直强调“影响力最大化”的李开复，2013年被诊断出患有淋巴癌，“生命可能只有最后100天”，他不得不终止工作，回中国台湾治疗，直到2015年2月复出。此间，没有李开复坐镇的创新工场略显沉寂。

这次回归，李开复带着他的第六本书――《向死而生：我修的死亡学分》，瞬间引发所有媒体关注。

在强调“唯快不破”和狼性的中国创投界，李开复复出后，根据自己的实际情况提倡“工作和生活要平衡”，却与这个氛围有点不一样。对于大部分中国创业者来讲，每个领域的竞争异常惨烈，现阶段还不能实现所谓的工作生活的平衡，甚至连身体健康的及格分都拿不到。对此国情，李开复也表示理解，但他认为创业者每周花1-2个小时在锻炼身体上是值得的，会让创业者跑得更远。

大病之后，李开复现在强调自己的身体健康要做到80分，每天至少睡7个小时，但他回归后，依然强有力推动创新工场前行。除了出书，他做的另外一件大事就是和团队一起推动创新工场2015年11月5日在新三板挂牌。这赶上了好的窗口期。因为不久后，证监会叫停了PE和投资机构上新三板。

把创新工场挂到新三板，与其他早期投资机构比，让创新工场有了一个更好的激励机制：可以通过发股票和期权激励投资经理和管理层，不用完全指望薪水+投后收益分成。

创新工场挂牌新三板还有其他好处：传统VC/PE基金的问题是到期（7-10年）就要解散，把钱分掉。创新工场上市后，只要满足投资者（LP）期望的回报率，没有强制义务要把赚来的钱分掉。另外，创新工场还可以通过上市主体募集资金，投向创新项目。

从创新工场披露的资料看，前谷歌中国商务拓展总经理汪华、前谷歌中国首席运营官陶宁、前易官高管郎春晖和张鹰成为创新工场共同的实际控制人，直接和通过育成管理间接控制公司的股权比例合计为84.64%。这解决了创新工场最大的隐患――李开复一旦因为身体原因不能全心管理创新工场，创新工场如何长效运营问题。当然，这也解决了创新工场核心团队的激励和稳定问题。

在原创新工场合伙人王肇辉、邱浩先后自立门户创立基金的情况下，李开复和他的团队新补充了得力干将――前《IT经理世界》杂志创办人，总编辑王超2016年4月加盟创新工场，担任创新工场运营合伙人、CMO。《IT经理世界》在媒体界以报道技术创业著称。

但当移动互联网走向纵深，李开复最重要的任务还是帮创新工场找到下一个大风口，而且这个风口一定要跟李开复和创新工场基因匹配。创新工场当然也投文化娱乐，但那好像更适合李开复的老朋友真格基金创始人徐小平，他投过Papi酱，他在黑马学吧直播时，号召中国所有的艺术生都应该去做网红。

但，李开复有属于他的运气。

2016年3月，谷歌的AlphaGo与围棋九段李世石大战，最终AlphaGo 4：1大比分胜出。这引发全社会人工智能讨论的热潮，业内认为移动互联网之后最大的趋势是人工智能。这似乎是为李开复和他的创新工场准备的。

李开复除了是“青年导师”外，还有一个重要的身份是计算机专家，而且是专研人工智能细分领域――“语音识别”的计算机专家。

据李开复的传记《世界因你而不同》记载，1983年8月，李开复在卡耐基.梅隆读博士，师从印度裔教授拉吉.迪瑞，研究的方向是“不特定语者的语音识别系统”，李开复通过将统计学引入语音识别研究，将识别率提高到96%，并在1988年的世界语音学术会议上发表成果，这项成果不但被《纽约时报》报道，还被《商业周刊》选为1988年最重要的科学发明。凭这一成果，李开复获得博士学位，并留校任教。1990年，李开复还作为专家到北京信息工程学院讲授计算机课程，吸引了中国知名计算机专业的教授、研究人员等参加。

1990年，李开复被邀请到当时最牛的电脑公司苹果工作，为Mac iii开发人机互动系统。1991年李开复任苹果ATG语音小组经理。1995年，年仅33岁的他成为苹果副总裁。1998年，李开复回国创立微软中国研究院并出任院长，他和他的团队主要的研究方向包括“虚拟3D”、“图像识别”、“自然语言”、“语音技术”等。

后来，李开复先后出任微软副总裁、谷歌中国总裁，更多的精力转到战略和管理，已不在科研一线。不过，说他是人工智能领域的行家没人会质疑。

善于抓住机会施加“最大化影响力”的李开复不会放过这波对于创新工场来讲极好的机会。

在AlphaGo大战李世石时，李开复作为专家发表言论。6月8日，李开复应清华大学交叉信息研究院院长、世界著名计算机科学家姚期智院士邀请，做了名为《人工智能的黄金时代》的演讲。 6月12日，他与创业黑马董事长牛文文在黑马全球路演中心做花椒直播时，其中一个重点话题是人工智能。

李开复告诉创业家&i黑马，特斯拉创始人马斯克担心人工智能技术和人才被掌控在微软、谷歌、Facebook手里，存在“作恶”的可能，所以他疯狂地投入金钱挖人做Open AI。但李开复认为，人工智能短期内不会“奴役”人类。

（TIPs Open AI：2015年12月创建，它的使命是研发人工智能和其它机器学习技术，确保机器人未来不会伤害人类。它从马斯克、奥特曼，以及硅谷知名人士杰西卡・利文斯顿、PayPal联合创始人彼得・泰尔等人手中募集到10亿美元。）

李开复看好人工智能在以下领域的广泛应用：DNA检测，药物白鼠试验，发明新材料等。人工智能最大的应用在无人驾驶，世界上10%的人的工作都跟驾驶有关。

李开复说，图像识别、语音识别方面，机器的识别率已超越人的识别率，这意味那些主要靠“听”和“看”吃饭的人要被机器取代。比如“看脸”作为核心工作的保安；比如那些靠“听”吃饭的人――客服、翻译。

“每个领域人工智能都有可能对传统公司产生颠覆，每产生一个有价值的机器人，一个人、一个群体就会失业，这对社会影响非常大。10-15年之后，世界上90%的工作，也许50%的人类可能都要面临工作部分或全部被取代。”李开复说。

而另一个科技界的大佬，华为创始人任正非，从更高维度表达了自己的担心：“未来社会是一个智能社会，不是以一般劳动力为中心的社会，没有文化不能驾驭。若这个时期同时发生资本大规模雇佣‘智能机器人’，两极分化会更严重。这时，有可能西方制造业重回低成本，产业将转移回西方，我们将空心化。即使我们实现生产、服务过程智能化，需要的也是高级技师、专家、现代农民……，因此，我们要争夺这个机会，就要大规模地培养人。”

与任正非的判断英雄所见略同，要想不被机器取代，李开复认为人们应该注意以下几个方面：一，关注启发式教育，用互动式教育启发孩子对学习的兴趣和效率；二，正视发育右脑的学科领域，平衡文理；三，鼓励有上进心的年轻人挑战自己， 孜孜以求，成为专才；四，不要把时间浪费在“安稳”但是重复性的工作上。

作为创新工场的创始人，李开复关注人工智能对人类“毁灭”的科幻可能，但更关注其带来的机会，李开复认为创新工场是一家比别的机构领先几年的机构，当“大家还不知道安卓的时候，我们已经把整个产业链投了一遍。”

“大概一年前，我们认为人工智能将是下一个风口，我们在无人驾驶、视觉、语音，怎么在金融业、医疗界用人工智能创造价值（等方面），做了一系列投资，现在已经投了20多家公司。”李开复告诉创业家&i黑马。

“不同时代，最适合创业的人不一样。移动互联网时代，那些看过美国移动互联网怎么起来的人会有很大的优势。

人工智能时代，那些在美国Google、Facebook、微软工作过的，或在美国斯坦福、麻省理工等名校学过人工智能的海归理工男，今天是属于他们的风口。他们所学的东西在国内还没有取得成绩。”李开复说。这样的海归理工男最容易跟具有理工男气质的创新工场结合。

不过李开复也担心理工男的一些缺点，比如想法很好，风口也对，但执行力太欠缺，比别人跑得慢；还有创始人主意多，不够专注。李开复承认，创新工场上一轮投移动互联网的时候，有几个被清盘的项目，就有上述原因。

以下为牛文文VS李开复在黑马学吧《大咖来了》上的对话实录

牛文文：我听说你带创新工场的创业者去了一次硅谷，想听听你此次的感想。

李开复：这次硅谷之行我带大家去了苹果、Google、Facebook和特斯拉等各种传奇公司，到了创始人家里面，也去了工厂里面。

这次回来，我们感觉非常震撼，硅谷真的是不一样，我们参观的很多都不是10亿美元的独兽，而是百亿和千亿美元市值的公司，看完了以后就感觉到，硅谷精神有几点很特殊：

1、硅谷文化不是一个文化，而是多个文化，而且它的文化是独特性的和有情怀的。

2、硅谷最爱的就是人才，是真爱人才，不是口头上的爱人才。

3、这些创业者真的特别的偏执和强大，他们绝对不是四平八稳的职业经理人。

而在国内创业环境竞争剧烈，VC追着创业者，是滚动的商业模式，先去起量再去变现，所谓的游戏规则都写好了，每个人拿着游戏规则照着做，如果能力好和运气好就做出来，上市、发财，然后做导师和天使等等。

牛文文：这跟以前不是一样，一直如此吗？

李开复：其实创业者并不觉得一直如此，比如说文化听起来很虚，很鸡汤。每个公司都有文化，我们公司也有，成立了公司，挂一个牌子：以人为本、科技创新、诚信为上。但我们的创业公司很少有文化、口号和价值观。

反而这个所谓的文化、价值观和口号只是一个说辞，用来“蒙骗”员工的，但是员工的眼睛是雪亮的，他们不吃那一套。再往下说，文化是废话、文化是假话，文化都是公司领导来骗员工的，员工打死也不相信，所以文化几乎变成了一个贬义词。

但是这次去硅谷大家看到，苹果有它的文化――把保密作为公司的第一位。他们的员工什么都不跟你说，下了车警卫就把我们带进去，之后说不准拍照，苹果就是这么把它的文化执行出来的。我们见到了苹果公司前10号人物里面的前3位，每问一个问题大家都充满着期望，但所有回答你都可以在网上找到。由此，你就知道苹果的文化就是保密。

另外一个极端的对比就是Airbnb。很多人觉得，Airbnb不就是个提供住宿的平台吗？我们中国有携程、去哪儿、要出发。但是你进去以后就会发现，真的不一样，为了接待我们40个人，他们派了4个导游和4个员工，这些放下工作来接待我们，对我们的照顾简直是无微不至。

后来，我们问为什么派了4个导游？他们回答说因为这是Airbnb的文化：给人宾至如归、做好主人的感受。同时，他们也要求每一个出租房间的人要做到宾至如归，他们的处罚和奖励等产品功能设计也都是在围绕这一文化。

你可以通过这两个例子发现，要把文化融入公司的每一件事情里是需要去做的。

牛文文：硅谷在我们的印象中只是个印象，但我听说去年是一个拐点，说在硅谷和纳斯达克，大家对消费互联网的创业机会和热情没那么高了，而底层硅谷发生了一些变革，人工智能学习和超级高铁等。我最近一年没去了，超级高铁是真的吗？

李开复：超级高铁我倒没了解，我知道癌症和机器学习比较多。其实这一切跟机器学习都有关，我们今天看大家都在炒AlphaGo（阿尔法狗）。阿尔法狗这条“狗”真的蛮聪明，十年前有三位科学家发明了新算法，而这十年里，我们可以看到，无论是在人脸识别和语音识别，机器人的识别率都已超越人类，这就意味着那些做着听东西和看脸工作的人就要被取代。比如保安、安防、边防人员，这是看脸的工作；客服、呼叫中心这一类是听东西的工作。

人工智能这个领域，我觉得刚刚开始，它对每个领域都可能产生颠覆效应，比如金融和贸易。而最大的应用领域是无人驾驶，世界上10%的人的工作都跟驾驶有关。比如说一个推销员，他开着车去卖东西，那他的时间10%花在了开车上，以后如果有自动驾驶和无人驾驶，他坐在车里继续办公，那么可以节约10%―20%的时间。

当然，人工智能是把双刃剑，每产生一个伟大的公司，一个传统的公司就倒闭了；每产生一个有价值的机器人，一个人和一个群体就失业了。

再说癌症，其实现在也有人用人工智能做DNA的检测和排序，针对每个人提出解决方案。比如有一个公司自动测试小白鼠，它把无数小白鼠送进去，以后就不用人每天检查，机器人会自动抽血和试药，最后活了多少、死了多少，下一步进入临床实验，都由人工智能来定。

还有人用人工智能发明新材料，因为发明新材料本身是一个尝试和验证的过程，而任何东西的尝试和验证都可以用人工智能来推测。

在硅谷，我们还可以看到另外一个有趣的现象，Google、Facebook和微软都在高薪抢人工智能人才，因为机器学习专家仅有几千个以下。有人就说，这三个公司未来会发生大战。有人还说，这次美国大选就是被Facebook操作，公司强大了就有可能这种事情发生，当然也可能是阴谋论。

另外，Google现在太强大了，它甚至要把大脑挖出来做研究，所以当它进入医疗和金融领域时，硅谷很多公司就很惶恐。

牛文文：是不是像X-MAN一样，是有超级能力的人，一旦脱离人的控制？现在他们真的是担心机器强大了人管不住吗？

李开复：我觉得有一大批人是这样的，以马斯克为代表……我们也去看了马斯克的工厂，人只是编程和协调而已，这些机器还是人的奴隶，马斯克担心的是机器变聪明了、会思考了。当然，机器人现在还做不到这两件事：不能自己复制自己，没有自我存在的意识。再下一步，机器人还需要知道我是谁，我为什么存在，我怎么让自己不消失。

牛文文：他们会谈恋爱吗？

李开复：我个人认为机器人谈恋爱可能还需要几十年才能实现。当马斯克跳出来说，Google、Facebook和微软作恶的太多了，我们要把AI推向开源化，所以他做了一个开放的AI，这个公司很有意思。他说，自己要让最聪明的人不去Google、Faceboo和微软上班，然后自己拿出几十亿美元养着他们，让他们把研究成果分享给世界，每个AI模块里面要放上保护作用以免它发生爆炸。

马斯克很担心哪天核武器在Facebook、Google和微软手中失控，所以他雇一批比他们还牛的人，用这些半开源的东西来防止引爆和人类毁灭。

人工智能对教育的变革范文第4篇

关键词：德国“工业4.0”；模具设计与制造专业；改革措施

引言

2011年，德国联邦教育局和研究部推出德国“工业4.0”，与美国倡导的“工业互联网”和我国提出的“中国制造2025”相似，核心是智能制造，,主要是为了提高德国制造工业的智能化水平和竞争力[1]。“工业4.0”是德国政府对整个工业发展过程重新划分而提出的一个新颖概念。提出这个概念的德国产业界和学术界人士认为，技术不断精进的情况下，工业发展历经机械化的“工业1.0”、电气化的“工业2.0”和自动化的“工业3.0”三个时代后必然会步入智能化的“工业4.0”阶段。智能化时代，核心技术特征是“虚拟—实体系统”。“虚拟—实体系统”是指工业发展会以原有的互联网和信息系统为基石，融入服务网和物联网的新血液，紧密衔接实体世界与虚拟的信息网络，形成新的智能整体[2-3]。在工业范畴中，“虚拟—实体系统”可演变为以智能代替人控的“智能工厂”。在“智能工厂”中，可进行交互控制的智能机器提供生产，保证生产信息可以实时监控和传输；大数据存储系统保障核心控制系统，串联起生产原料采购入库、产品制造检测、成品物流输送等整个完整的流水线，同时可收集各环节传来的信息，以人工智能对其分析判断，决定具体的生产方案，并自动完成加工制造。这样就形成了精准按需生产、高度个性化制造的模式，达到降低成本、提高附加值的目的。德国“工业4.0”的出现无疑会撼动传统加工制造的机械产业部分，并迫使其产生重大变革，所以从事该行业的相关人员必须紧跟产业改革的步伐，提高自身的专业素养，做到改革与发展一致前进。同时，机械行业相关的人员需要具备更高的专业素养，因此必须改革模具设计与制造专业的教学模式，从教育源头抓起，逐步提高人员的专业素养，最终变革产业模式。

1建立绿色智能化制造的新理念

“工业4.0”概念的核心为智能制造，希望工业生产全面使用智能系统指导生产过程，做到人机互动，甚至可以将3D技术融入工业生产中。因此，培养储备力量的教学环境必须主动适应这一工业变革，无论教师还是学生都需要打破传统粗放生产的旧观念，形成创新的智能制造新思想。作为未来生力军的学生，尤其是机械、电子等相关专业的学生，需要在高校学习中形成符合“工业4.0”要求的智能化生产新思想，这也要求高校相关专业的教师在教学过程中做出与智能化制造相关的引导。

2教学内容多样化和具体化

虽然德国“工业4.0”的技术涵盖的领域较为广泛，但核心基础均为机械。因此，要求未来的机械工程师不仅要在自己的机械专业做到高精尖，还需要对相关电子、信息等专业知识有足够的储备，而学校机械专业在其培养计划中都应意识到学科的交叉学习，并做出相应改动。全面改革的德国“工业4.0”是希望智能化的工厂和生产系统能够代替传统方式。因此，机械专业学生的课程计划应涵盖与此智能化相关的软件工程、计算机网络技术、传感器、通信系统等课程。因为课时无法兼顾的学校，也应尽量利用课外实践课、选修课等方式引导学生进行自学，并在完成教学任务的前提下，尽可能挤出时间为学生解答疑问，帮助学生弥补相关知识，从而拓展机械专业学生的眼界和知识面。

3引导学生向着知识多元化发展

“工业4.0”的实现要求其从业人员掌握了解自身专业和相关领域的知识。因此，作为未来生力军的学生，在储备知识的阶段需要涉猎多方面知识，多元化发展，做到本专业高精尖，相关专业全了解，以成长为全能人才。但是，现在的高校教育制度仍旧是学分制，造成了学生学习十分局限的现状。学生很少主动与其他专业学生交流，学习知识面狭窄。所以，专业教师在教学过程中应该适当为学生安排与其发展相关的系列专题讲座，定期举办跨专业学习交流会，激发学生相互交流的学习热情，提高学生自身知识素养，鼓励和引导学生成长为适应时展需要的复合型人才。

4基于学科竞赛提高学生创新意识

德国“工业4.0”的另一个重要内容创新，但目前国内大部分高校的模具设计与制造专业还是沿用传统的教学内容和教学体系。因此，积极参与专业学科竞赛不仅可以提高学生的学习热情，还可以激发学生的创新能力，提高学生的动手能力。

5培养学生的团队意识和爱岗敬业的职业素养

人工智能对教育的变革范文第5篇

关键词：产业数字化；数字化产业；产教融合；市场营销

一、研究背景

根据中国信通院的《2021年中国数字经济发展白皮书》显示，2020年我国数字产业化规模达到7．5万亿元，占数字经济比重的19．1%，占GDP比重的7．3%。产业数字化规模达31．7万亿元，占数字经济比重的80．9%，占GDP比重的31．2%。数字经济内部结构呈现“二八”比例分布。2020年，三次产业加速数字化转型，农业、工业、服务业数字经济渗透率分别为8．9%、21．0%、40．7%，同比分别增长0．7、1．6和2．9个百分点。数字时代下，培养新一代国家建设人才已迫在眉睫［1］。数字化产业的发展，是产业数字化转型的重要保障。工业互联网平台、大数据中心、人工智能算法、云计算服务、区块链、数据安全、数字消费等各种数字化技术所用的新基建和数字化设备，使数字产业快速发展并得以应用。这些数字化企业的成长和壮大是支撑起产业数字转型的砥柱。2017年12月国务院办公厅印发《关于深化产教融合的若干意见》提出要深化产教融合。5G等新一代通讯技术的变革和应用，席卷行政服务系统、教育系统、金融系统、医疗系统等所有领域。高校传统专业教育已不能满足产业数字化新需求，唯有顺应时代和产业的变化不断更迭，才能培养出适合企业需求的新技能型人才。

二、数字经济新业态产教融合现状

美国能诞生如此众多的互联网巨头，与其职业教育的“合作教育”模式密不可分。“合作教育”模式是将专业人才培养学校理论学习与企业实践训练相结合的一种高等教育策略。2009年，美国将“合作教育”模式更名为合作与实践教育（CEED）。该策略由于较好实现了企业、学校、学生等多方共赢，得到了美国相关政府机构、教育界、企业界的高度重视。［2］自英国脱欧以来，欧盟经济支柱主要来自德国和法国。德国作为老牌工业强国，虽然数字经济发展相对较为缓慢，但是，其成功的职业教育产教融合模式——“双元制”，却值得学习和借鉴。［3］我国数字经济新业态正处于刚起步阶段，相比欧美等西方国家，我国亟需探索出适合我国“两化融合”的工业互联网平台发展模式。近些年“数字”成为助力数字经济发展的重要技术。但是，由于我国数字化人才较为缺失，暴露出高职技术型人才培养工作存在诸多缺陷。目前，关于高职产教融合人才培养模式的成果并不多，尤其是关于“互联网+”背景下的产教融合成果更是比较少。通过研究目前关于数字经济新业态产教融合的研究主要集中在以下方面：一是关于产教融合实施过程中遇到的困境及解决的方法。产教融合存在的困境与解决对策是当前研究的主要热点；二是如何依托校企合作，促进产教融合。例如，钮雪林结合苏州数字经济发展现状，分析了专业建设中所存在的问题，提出专业建设必须要以协同化对接、数字化改造以及融合化转型等方面入手，提升专业建设水平；三是关于国内外不同育人模式的比较与实证分析。

三、“数字化转型”下的产教融合新挑战

（一）目标企业选择难题

合作企业的选择，需经过慎重甄选。企业规模较小的中小企业，软硬实力都不及大型优质企业，在承担校企合作的教学育人中，人力、培训、设备、场地、技术、管理、运营等各方面的成本和投入会成为其主要制约因素。同时，产业数字化也使得行业“洗牌”加剧，涌现出一批顺应数字化转型的优质企业，这批优质企业在产教融合中对人才培养方向更能把握时代脉搏。在目标企业的选择问题上，需要高校对目标企业进行有效评估和谨慎甄选。

（二）企业课程与传统教学内容不相符

在产教融合课程设置方面，存在企业课程与传统教学内容不一致的问题，以及传统企业数字化转型水平低导致课程内容陈旧两大问题。首先，在产业数字化转型的形势下，高校人才培养目标、教学内容和教学方法，仍然存在沿用陈旧人才培养方案和原有知识体系的情况，教材和教法，都没有融入最新数字信息技术，专业建设停滞不前。课程负责老师不愿与企业深度融合，改革课程内容，导致最新的企业标准、企业操作规范、理实一体化课程及企业实训实践类课程无法顺利推进。其次，当目标企业选择不当，或企业发展速度大大低于产业变革，导致企业开发课程内容较为陈旧，尤其是在产业数字化转型的转折点，企业需要最新的工业互联网技术和数字化技术做支撑，才能在产教融合中开发和融入产业最新数字化技术内容。因此，新时代下的产教融合和产业人才培养，不仅对教师、教法、教材提出了新的要求，也对合作企业提出了更高的要求。

（三）企业投资巨大，回报不稳定

首先，从课程的开发来说，需要校企的共同参与，针对学生群体，在现有教学内容的基础上，开发一套既囊括现有知识体系，又符合企业标准的教材和课程。对于企业来说，需要企业上层战略决策的支持和大力投入，需要有经验的专职人员与课程负责老师积极双向沟通，因此，人力成本的投入必不可少。其次，从实训基地建设来看，校企双方前期投入大量人力物力建设实训室、实践基地、教学设备、网络设施等，合作期间产生的水电、培训、师资等一系列费用，以及后期对实训基地和设备的维护保养等成本，一旦由于种种原因使得校企合作不稳定，合作最终不了了之，企业投入将无法收回，也会造成高校国有资产流失。最后，从人才培养过程来看，校企达成产教融合意向，设置校企合作课程，开发校企合作教材，开设各类实践实训项目，最终完成学业，培养出符合产业需求的高素质技能型人才，期间会存在人才培养的时效性，就业双向选择的不确定性等问题，并且对于企业来说人才培养周期大大加长，难以满足企业短期人才紧缺的需求。

四、基于“数字”的市场营销专业产教融合探索

基于以上分析，产教融合过程中叠加产业数字化转型，给校企合作带来了新的挑战，下文将以市场营销专业建设为例，研究和探索基于“数字”的产教融合新模式。

（一）“数字”发展背景

2015年阿里巴巴首次提出概念，随着大数据技术在社会中的广泛应用，数字发展呈现快速发展趋势。例如，2018年我国数字规模为22．2亿元，预计2022年将达到179．4亿元。由此可见数字将成为企业数字化转型的加速引擎。“数字”是企业级的业务能力和数据共享服务平台，其通过对业务、数据以及技术的抽象化，将业务按照领域进行拆分，以服务化的形式输出共享能力。数字具有较高的应用价值：在数据层面上，数字有效解决了企业系统间数据孤岛的问题，有效解决了数据“汇管用”的问题；在业务层面通过对各业务线的模块去除，让前台业务走向市场，提升了企业的市场响应力；在技术层面，具有可扩展性，能够让整个网络架构更加开放，避免了重复开发［4］。

（二）“数字”+产教融合模式“数字”产教融合模式，使市场营销专业建设的教学广度和教学深度都得到了大大提高，契合了高校培养高素质技能型人才的人才培养目标。将企业数字服务于教学，实现深度产教融合，如图1所示。数字对企业数字化、智能化的转型升级起到核心关键作用，在产业数字化的过程中，涉及从生产制造、采购物流、仓储运输等生产制造环节，到客户服务、数字营销、门店调配等流通环节，再到结算中心、供应链管理、人资管理等企业运营管理环节。从人才培养角度出发，教育教学的视域更开阔，理念更趋全局化，对于市场营销专业来说，教学广度随着数据的延伸，不仅涉及数字化营销，而且延伸到了生产制造、经营管理、门店运营、成本控制等多个领域，教学广度得到了大大提升。从教学深度来看，从课本的理论知识为主，营销策划实践为辅的传统模式，转变为更深层次的基于数据的数据采集清洗、可视化报表制作、公（私）域运营、大数据品牌营销、内容营销、算法和AI提升人效等基础上的营销战略和营销策划，教学深度增加，专业深度增加，更适合数字时代人才培养需求。

1．数据采集

如图1所示，产教融合部分包含两大内容和一大条件。根据上文数据来源分类，企业数据分为内部数据和外部数据两大类，数据的采集过程主要从离线采集与实时采集两方面进行。首先，内部数据是指在根据企业内部经营情况，进行数据采集和数据筛选，主要包括不涉及商业机密的企业以往数据：营业额达标率、客单价、人效、毛利、进销、损耗等数据。具体数据包括日（月）营业额、日（月）营业指标、日（月）完成率、客单数、客单价、人效、每日（月）同比、每日（月）增长率、客单增长率、采购、销售、毛利（率）、陈列（样品）报损、报损率、日销前十等。其次，外部数据是指通过网络爬虫获取的互联网数据、第三方接口数据等产生的相关数据。最后，对于上述用于教育教学的数据，其数据量相当庞大。在互联网环境下，客户数据来源比较广泛，既包括客户办理各项业务的数据。例如，客户的基础信息数据、客户消费数据、订单业务数据等等，还包括客户位置移动范围数据等。基于日益繁琐的数据，需要系统要具备数据收集和储存的系统作为支撑。因此，基于数字将数据进行整合，并通过全过程的数据采集才能获取动态全面的数据，并最终筛选有效数据用于市场营销专业产教融合。

2．数据应用

数据应用是“数字”平台建设的核心，传统的数据系统只是简单地存放或者展示难以有效发挥数据的潜在价值，不能达到数字资产的应用价值。基于数字产业的发展，构建产教融合必须要将所有的数据纳入到同一套系统中，建立以客户为中心的“DNA”数据视图，整合系统的所有资源，让平台系统内的成员都可以使用数据资产，以此达到支撑整个智慧运营体系的数据要求［5］。市场营销专业课程的数据应用，主要是利用智慧运营体系中数据采集到的数据，进行客户精准画像、企业科学决策、AI（算法）预测、制定营销战略、撰写营销策划方案、个性化学习等，通过校企产教融合，将数据应用环节共同开发成各类数字营销实践课程。

3．基础工具及条件

在数据采集和数据应用的过程中，校企共建实训场地提供软硬件保障，硬件设施包括本地机房、互联网设备，物联网、互联网等，软件设施包括数据采集分析工具（python、excel）、云平台、数据共享数据等。通过云平台和数据共享数据，服务器将操作实践内容共享至学校机房，同时物联网实现万物互联，校企指导老师在线指导和评估，前置课程中可加入一些基础的工具课，或在实训课中加入有针对性的工具操作模块。数据是领先行业的共同选择，构建了企业进行应用开发的新一代平台型基座，通过数字赋能变革成为企业转型发展的重要选择。本文秉承科学性和先进性原则，兼顾时展特征，以市场营销专业为例，对基于数字产教融合模式进行了一系列理论探索，希望能对高校实现新时代数字营销人才的培养目标有所帮助，希望能对各专业建设改革有一定的参考价值，也希望能对地方经济的建设发展有一定的启发。

参考文献

［1］刘常春，张晓丹．职业教育中的产教融合模式分析［J］．电子技术，2021（12）：200-201．

［2］汪福俊．美国应用型高校的合作教育机制——以德雷塞尔大学为例［J］．教育学术月刊，2018（12）：57-67．

［3］陈保荣．职业教育产教融合的国际比较研究［J］．职教论坛，2018（5）：40-46．

［4］胡翰林，沈书生．基于技术的教育大数据应用研究［J］．现代教育技术，2021（9）：78-86．