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近年来大数据、云计算等信息技术飞速发展,人工智能在一些特殊领域(如图像识别、语音识别、自然语言等)不断取得突破性进展。人工智能作为新的技术驱动力正引发第四次工业革命,为医疗、教育、能源、环境等关键领域带来新的发展机遇。人工智能专家预测,人工智能在通用技术领域可能尚不能替代人类,但在一些特殊领域,人工智能将会淘汰现有的劳动力。在国外,许多国家纷纷把人工智能作为国家发展的重要竞争战略,我国学者也密切关注着人工智能的最新理论进展和实践应用,国务院于2017年7月颁布《新一代人工智能发展规划》,明确人工智能发展的重点策略。“人工智能变革教育”的潮流,引发了教育研究领域的“人工智能热”。当前全球范围内,人工智能在教育领域的大量研究和应用催发形成了教育人工智能概念。目前梳理学术上关于研究人工智能与教育的文献主要集中于:
(一)教育理念的革新。“人机一体”将成为未来新的教育方式[1],由新技术和新手段的出现所应运而生的智慧教育[2],将对原有教育进行改进和完善。智能技术在改变教育的手段和环境的同时,还有利于构建出系统解决教育问题的教育新体系,从而真正触及教育的根本[3]。
(二)关注技术的革新。机器深度学习、智能学习的算法、视觉识别以及智能语言识别这些基础技术的突破,为人工智能的教育应用奠定了坚实的基础[4]。
(三)探究教育的应用。人工智能在学校教育中的学业测评、交叉学科、角色变化等应用领域具有巨大潜力,教师角色内涵也将在与人工智能的协同共存中发生改变。AI监课系统能够数据化、可视化评估教师的授课情况,将人工智能技术的运用渗透到整个教学过程中,教师可以根据评分实时调整授课内容,以促进个性化学习,从而提升教学效果。教育深受技术发展的影响,新技术融入教育并促进教育方式的转变已成为必然趋势。一方面技术为教育提供了新的、更加广阔的可能性;另一方面技术具有变革人类的教育方式与学习方式的能力。然而,技术是一把“双刃剑”,如何获取或实现以人工智能为代表的新兴信息技术所拥有的特征、优势与功能,使其在教育中最大限度地发挥其应有的价值呢?人工智能技术如何继续被安全使用到教育领域?如何通过教育变革来促进新兴信息技术在教育教学中的广泛与深入应用,实现教育深层次革命等问题,是目前需要关注和探讨的主要问题。
1人工智能时代下教育变革的背景
1.1人工智能的内涵及具备的强大能力
人工智能最早由美国达特茅斯学院于1956年提出,其研究主要包括机器人、图像识别、自然语言处理、语音识别等,实质是一种自动感知、学习思考并做出判断的程序。人工智能具有自主学习、推断与革新的能力,推动了图像识别、自然语言处理等方面的技术突破。人工智能同时具有理性判断力、超强的工作力,只要电力供应不断,几乎可以无限制地工作下去,而且适应不需要情感投入的工作。它的超强能力,源于三个重要的技术:深度学习、大数据和强算力。
1.2人工智能时代的机遇和挑战
人工智能在精力、记忆力、计算力、感知力以及进化力等方面与人类相比,具有突出优势。在医药领域,人工智能的出现使普通民众可以享受更为高效、稀缺的医疗资源,解决医疗诊断领域诊断质量不均衡、医生资源不足等问题。在教育领域,人工智能促进教学质量进一步提升、教师角色多样化、学生学习能力的提升;为教育研究提供新技术和数据支撑;极大拓展了教育研究新视域;使教育在立德树人方面、教育方法创新方面、教育手段和环境方面以及教育服务供给方式方面均发生改变。然而,看到人工智能以其强大的处理能力带来机遇的同时,也需要正视人工智能带来的新挑战。在人工智能浪潮冲击下,如何借助人工智能发展的机遇推进教育的变革与创新?人工智能技术如何继续被安全使用?首先,人工智能专家大都认为,人工智能将会淘汰大量现有的依靠非脑力劳动为生的劳动力,需要培养人工智能时代的新型劳动力。而且,人工智能技术本身的不太成熟使很多人工智能技术只是应用在儿童教育领域,再者,人工智能潜在的道德伦理问题缺乏法律制度规范。除此之外,人工智能时代将对社会结构以及人的地位构成挑战。综上所述,人工智能时代所带来的机遇是大于挑战的。教育需适应人工智能技术所带来的突破和飞跃,不断调整和更新教育的方向和目标,实现育人成人的发展目标。
2人工智能与教育变革
2.1人工智能与教育目的的变革
人工智能带来的巨变不仅影响人类未来如何发展,而且极大释放了人类的生产力,这些在一定程度上使得人类需要重新思考教育是何目的。人工智能影响教育目的的变革主要表现在:第一,人工智能可能会使人类陷入精神危机。这源于两方面的结果:一方面,人工智能将取代大部分人的工作岗位,工作的丧失将会导致人的价值和尊严丧失。另一方面,人工智能技术的发展将可能导致所有基于自由主义的想法破产,转而人类所拥有的价值和尊严可能转化为一种“算法”,人工智能带来的职业替代风险在教育领域同样存在,主要是对教师角色的挑战。第二,人工智能有利于培养人的学习能力。从某种角度上讲,人工智能剥夺人的就业机会,但同时,人工智能助教机器人将协助教师实现个性化指导,从而有利于将学习的过程视为寻求自我价值和意义的过程。除此之外,人工智能有利于使教育注重培养人的精神能力,这种精神能力大致包括实践动手能力、价值追求能力以及创造能力,从而有利于学生知识以便于更好地完善自我、丰富自我,使教育跳脱“知识为本”的陷阱,发挥“立德树人”的正向作用。
2.2人工智能与学习方式的变革
第一,深度学习。深度学习也称为深度结构学习或者深度机器学习,是一类算法的集合。深度学习概念的提出,一方面尊重了教学规律,另一方面也是应对人工智能时代下的挑战。深度学习在机器学习、专家系统、信息处理等领域取得了显著成就,提倡学教并重、认知重构、反思教学过程,进而达到解决问题的目的。第二,个性化学习。个性化学习区别以往传统班级课堂授课,尊重学生的个性发展,因材施教。人工智能技术与大数据的应用有利于学生享受个性化的学习服务,可提供个性化的学习内容,可视化分析学生的学习数据,快速提高学生的学习效率。第三,自适应学习。自适应学习是指人工智能基于对个体学习进行快速反馈的基础上,根据学习者特征,为其推荐个性化的学习资源和学习路径,从而最大程度上适应学生的学习状态,是实现个性化学习的重要手段。人工智能技术有利于快捷、科学地判断学生的学习状态,进行学习反馈;持续收集学生的学习数据,其中包括学习目标、学习内容;高效地为学生提供海量的学习资源。
2.3人工智能与学习环境的变革
首先,有利于搭建灵活创新的学校环境。不仅可以使空间规划更具弹性,而且可以调节性增强物理环境。其次,人工智能时代的教育区别于以往传统教育强调的统一秩序,更注重个体的用户体验。创客空间、创新实验室等学习环境的不断增加以及人工智能技术的不断发展,个性化的空间环境与学习支持将改变目前学习的学习空间环境。除此之外,随着对话交互技术的逐渐成熟与不断普及,有利于实现虚实结合的立体化实时交互。VR、AR等技术的同步协作也有利于搭建新的学习环境,满足学习者的一系列要求。脑机互动技术的突破有利于实现将人工智能植入人脑,从而改变人类自然语言的交流方式。最后,人工智能通过即时、准确、高效的大数据分析有利于进行精准且个性的学习评价与反馈。人工智能将综合收集所有同学的学习记录,互相比对、优化,从而进行综合提升。更为重要的是,人工智能的人脸识别以及语音识别技术可以运用到教师的教学过程中,进行学生的学习情绪感知,学习状况的了解,从而促进学生学习的科学化;智慧校园、智慧图书馆等的出现,为教学环境的建设提供重要参考。
3人工智能在教育领域的应用
人工智能被认为是最有潜力和影响力的教育信息化技术,将通过人工智能数据挖掘分析、3D打印、模拟仿真等技术的应用,实现人工智能与教育的深度融合,对计算机辅助教学、个性化教育服务、教育人工智能生态环境等产生根本影响。2018年《地平线报告》(高等教育版本)指出了教育领域的信息化发展,未来一段时间内将通过人工智能与信息技术的结合,进而影响教育阶段的不同过程。具体见表1所示。
关键词:人工智能影视教育课堂在场价值观
人工智能技术作为社会媒介化发展的特殊产物,不仅能够建构起智能媒介化的信息社会,更能深入到传媒研究领域,引导影视传媒研究朝着“互联网+教育”的方向发展。当前影视传媒教育正面临重要的转型阶段,如何通过媒介信息技术调整现有的理论学习模式和教学培养目标,已经成为影视教育进行改革创新的突破口。基于人工智能为教育信息化带来的机遇和挑战,影视教育正致力于从“刀切教育”迈向“精准教育”,从“课堂缺席”转为“课堂在场”,从人才培养模式到教育信息平台搭建,都在不断强化智能教育培养,力求为影视传媒教育的智能化改革和实践提供决策依据。
一、影视教育智能化发展的应用价值
智能化影视传媒研究是教育信息化极为重要的应用场景,人工智能技术不仅拓宽了影视传媒教育的研究方向,同时也在技术手段、渠道搭建、傳媒伦理等层面发挥着重要作用。
1.消除数据鸿沟,发挥智能传媒教育技术赋能和知识平权的双重功能。影视传媒研究是以实践为基础的理论性教学,以培养创新型和复合型人才为教育目标。教育学者是影视文化传播的驱动者,因个体间存在传播技能、信息储备和交往行为方面的差异,造成影视传媒教育具有严重的知识鸿沟。在影视研究学者步入算法教育的重要阶段,智能教育平台可通过读取人的反馈改变原有的教学模式,调整每一位受教育者的天赋类型。与此同时,教育学者能够充分利用算法技术和人工智能手段,获取定制化的影视资源和学习条件,以技术逻辑引导学习流程,用分析框架提高教学模式的理论性和可操作性,通过强化教与学的变革场景,激活文化创作的想象力和逻辑性思维,使科技创新在理性与感性、理论与实践的引导作用下,从一般的理论教学形成智能媒介化的信息教学模式,从单向传授转变为双向互动的学习教育模式。
2.拓宽学习渠道,推动教育形态从理论课堂到智能媒体教育课堂的变革。人工智能技术与影视教育教学的深度融合,正引发起一场新的教学革命。从教育手段和学习途径上来看,原有的课堂教学已无法满足理论和实践的双重需求,大数据催生出的智能化影视教育,在虚拟世界和现实世界间搭建起新的算法课堂,利用人工神经网络简化理论教学的概念,又通过具有超强运算能力和通讯能力的技术手段协助实践操作。例如,人工智能照相机作为辅助型的教学工具,被运用于智慧课堂的摄影实践教学中,借助云端技术和物联网连接远程数据中心,可以帮助不懂摄影技术的学习新手尽快了解电影拍摄的理论框架和基本技能,推动教学场景从应用性教学到智慧型课堂的氛围建构。人工智能与影视教学的跨界融合,成为智能传媒教育进行颠覆式创新的重要表现形式,教育形态正逐渐从智慧课堂过渡到智慧校园,从传统的理论范式过渡到智慧媒体的应用型范式,帮助构建起新的学科话语体系。
3.重视传媒伦理,推动智能化影视传媒教育价值观和技术性的生成。人工智能是以追求效益为初心的理性工具,在技能研发阶段尚未对伦理规范提出强制要求,技术伦理向来是人工智能难以逾越的一道鸿沟;影视传媒教育则是以培养学生的伦理观和价值观为出发点,重视以道德审美为核心的理性意识。智能化传媒教育将信息技术和影视教学进行结合,使得理性工具得以同理性意识深度融合,人文关怀建立在技术作用之上,这既是培养受教育者核心价值观的时代需要,亦是强化人工智能技术伦理的有效途径。人工智能时代,强调智能化影视传媒教育技术性和价值观的生成,与其说是建立在影视教育应用场景上的技术伦理规范,不如说是借信息技术完成对传媒伦理和受教育者价值观的理性建构,让人工智能发展紧密联系意识形态和伦理道德问题,加深技术手段和教育学习的彼此作用,从而获得传媒教学在伦理层面的共识。随着传媒影响力的逐步扩大,以内容为载体的影视教学活动意味着要担负起更重要的教学责任,学科研究核心价值观的建设必须以注重传媒伦理和技术伦理为教学基础,重新建构现有的伦理道德观念,为人工智能技术注入价值观的活的灵魂。
二、影视教育智能化发展的风险问题
人工智能技术的迅速发展,赋予影视传媒教育极大的应用价值,与此同时也面临着潜在的风险问题。
1.灌输式教育仍占据主流,智能化影视教学陷入价值认知困境。在人工智能技术出现以前,理论+实践的教学策略已经成为一种固定的形态存在于传统影视教学工作中,受教育者根据统一的培养目标规划自己的学习方式,包括影视创作及影视理论等相关课程都按照相同的培养模式进行。由于教育主体对人工智能的认知存在两极分化的现象,过往只能够通灌输式对学生进行强制教育,智能化影视教学则是处于小范围内的实践和创新。对影视教育而言,理论与实践是学习的内容,继承与创新才是研究的实质。明确人工智能教育的价值认知,从灌输教育逐步迈向定制化教育,为高校的人才培养提供重要的智力支持,应当是影视教育智能化转型发展的着力点。
2.智能教育应用场景缺乏思考,其深度和广度有待进一步挖掘。当前,智慧课堂、智慧校园的出现奠定了智能传媒教育的基本雏形,依靠大数据、物联网等信息技术支撑的智能传媒教育,在平台搭建层面已出现显著性成果,但对应用场景的深度和广度挖掘还存在明显问题。影视教育智能化应当以追求个性化和定制化教育为目标,崇尚的是终身学习的教学理念,不应当将人工智能技术仅局限于传统的教学课堂,除了要从“线下”走向“线上”,还需要考虑到以人机交互为主要形态的教学应用场景,挖掘人工智能教育更多的应用情境和展现方式,从而对影视课堂的理论与实践教学价值提供合理的在场性证明。
3.专业壁垒依然存在,智能化教学成果马太效应极为明显。智能教育世界要求培养更加多元化的应用型人才,但人工智能的马太效应逐渐渗透到影视传媒教育工作中,也会导致教学成果受到出现严重的失衡现象,难以满足高校对人才培养的多元化需求。作为艺术研究的影视教学活动,其科学精神和创新实践同样重要。尤其在媒介融合背景下,要想推进受教育者从“影视学者”逐渐过渡到“影视作者”,人工智能不仅需要满足师生的定制化教学任务,还应当破除专业和行业的壁垒,对其相关联的学科和传媒领域进行合作,才能够改变当前智能化影视教育在教学模式上面临的不足,不断为社会输送更多的应用型人才。
三、影视教育智能化发展的转型实践
面对智能传媒教育的风险与挑战,影视专业更应当立足于自身的教育发展特色,从人才培养模式、应用场景建设、教育资源整合等方面,推进影视教育智能化发展的转型实践。
1.从“灌输教育”走向“精准教育”,创建新的人才培養模式。智能传媒教育范式的自主性建构,应当立足于对传统教学效率和人才培养模式的颠覆。基于当前影视传媒智能化发展在人才培养模式层面的不足,其转型实践需要从受教育者的个性化需求出发,在师生、家长和社会的通力合作下,创建新的人才培养模式,利用碎片化学习完成系统化的学习过程,逐渐从“灌输式教育”走向“精准化教育”。例如,人工智能时代对影视学生的培养更趋向于“以个人为导向的系统化学习”,通过前期对受教育者的大数据整理,对每一位同学的逻辑性、想象力、创造性和沟通能力等进行分析,从影视理论和影视创作两大方向出发对受教育者形成定制化的学生画像,并提供针对性的智慧作业,帮助教师采集学生的学习情况,从而实现规范化的信息管理。可以预见的是,智能传媒时代,“互联网+教育”学习模式的生成,在推动知识平权化等方面发挥重要价值,成为影视教育智能化追求的重要转型路径。
2.从“课堂缺席”走向“课堂在场”,打造新的传媒教育平台。人工智能不仅要改变传统的人才培养模式,同样也应当提供更加多元化的学习应用场景。过去的影视研究多局限于单一的课堂场景,采用课上理论和课下实践的方式进行授课,完成影视教学的闭环。人工智能时代,影视传媒教育应当调整原有的受教育模式,通过搭建合理的人工智能应用平台,可以巧妙地将课堂场景与智能技术结合起来,为受教育者提供更加多样性的教学应用场景,从而实现成长课堂的“在场共生”。例如,人工智能可以带动影视制作的推陈出新,通过搭建智慧超媒体系统,将电影屏幕从影院搬到校园,自动生成无穷界面。与此同时,影视传媒的智能化还可以帮助教师自动生成电影梗概,将理论性教学转变为可视化形象,使电影理论同定制化的影像人物之间建立匹配关联,让教育场景从线下逐步延伸到线上,为影视研究提供重要的云服务。
3.从“媒教分离”走向“共建合作”,实现产研学的自主对接。影视教育智能化发展的最终目的是为了寻求理论与实践的融和,帮助构建起传媒教育和传媒业界的良性生态关系。传媒教育智能化也可以全面提高受教育者的学习效率和工作效率,通过优化教育资源,带动影视内容的高质量生产、影视人才的高质量创作。因此,从“媒教分离”走向“共建合作”,引导产研学的自主对接也成为了影视教育智能化转型实践的有效探索。未来的影视传媒发展,能够抓取海量资源建构独立的影像景观模型,为机器人参加艺考创造可能性,并且也可以紧抓电影内容的智能化生产,从前期的电影脚本自动化写作到后期的虚拟演员个性化定制,系统均可以对剧本创作、电影拍摄等课程进行精准化评估,从中筛选出符合影视公司要求的作品,进入后续的市场化操作。
关键词:高职教育;人工智能;课程改革
课程设置应与高职教育培养目标和方式相一致
人工智能课程主要讲授当今智能领域的理论方法及其应用,是一门涉及哲学、逻辑学、语言学、控制论、生物神经学等多个学科的课程。以普通高校高年级计算机专业学生为讲授对象,人工智能课程在教学上一般以理论讲授为主,并辅以一些应用实例加以分析。课程本身理论性强,内容较为抽象,因此对学生专业知识基础的要求高,在教学上往往强调对各种智能理论的深入讲解和分析,以此达到提高学生专业理论水平的目的。
当前高职教育中为计算机专业学生所开设的人工智能课程很大程度上沿用了普通高等教育环境下的教学方式和内容,这显然与高职教育本身培养人才的目标和方式不一致。高职教育的最终目标是要培养适应生产需要的技能型、应用型人才,而高职教育在教学方式上应更为注重实践教学,包括各种实验、实训、实习和设计。因此,人工智能课程中单纯的理论讲授并不能有效地适应高职教育的实际教学环境要求,有必要对人工智能课程在教学内容和方式上加以改革。
三个改革途径
(一)引导学生阅读应用研究文献
高职教育强调培养学生的知识应用技能,其中重要的一点是要培养学生把理论知识应用到实际生产中的能力。然而在教学实践过程中,学生普遍反映由于人工智能课程理论性强,难于从课本理论联系到实际的专业应用上,这样对激发学生的学习兴趣,提高技能应用水平是不利的。
实际上,人工智能涉及的应用领域极为广泛,其中在专家系统、模式识别、智能控制、数据挖掘、自然语言理解等方面尤为突出,每一种应用都能够很好地体现出人工智能学科的基本理论方法特点。因此,在课程学习的开始阶段,应让学生按照个人兴趣自行选定某个应用领域,在一定的提示和引导下通过检索有关文献,访问相关的科研院校网站等方式获取资料,了解当前该领域的发展现状和具体产品的开发和使用情况,最后在课程的结束阶段以学习报告的形式在课堂上加以演示和共同讨论,这样可以大大激发学生学习人工智能课程的主观能动性,开阔学生的知识视野。资料的收集阅读与思考是知识应用的首要环节,对于培养应用型人才的知识应用技能很有帮助。
(二)安排学生对经典算法程序进行实验
与普通高等教育相比,高职教育更加强调实践教学的重要性。从实践中学习和理解理论知识,并且把所学知识运用到实践中,这是高职教育的重要特点。人工智能课程内容抽象而概念性强,单纯的理论讲解学生难以从中得到启发,也难以体现出高职教育突出实践教学的特点,为此需要安排学生动手实验,从实践中理解人工智能科学的理论原理和应用途径。
在人工智能科学的发展过程中,先后提出了一些经典的优秀算法程序,如A*算法、遗传算法、神经网络的BP学习算法等,在科研和工程实际中得到了广泛的应用,在实践教学中同样有着重要价值。根据教学要求和实际情况,学生并不需要自行设计关于这些算法的具体程序,在提倡开放和共享源代码的今天,通过网络能够获得大量相关的程序代码资源。同时,一些软件平台也集成了一些工具箱,如遗传算法工具箱、神经网络工具箱等,只需设定相关输入参数和数据,便可通过调用工具箱函数实现算法,极为简便而易于理解。
学生应通过对这些程序作验证性实验来理解所学内容。为安排学生有效地进行实验,教师应结合当前阶段所讲授的内容准备相应的算法程序,当该部分内容结束后在课堂上讲解和演示算法程序的运行方法。学生获得该算法程序以及具体的实验任务后在课后完成实验并提交实验报告。
例如,在讲授启发式搜索时,可向学生提供A*算法求解八数码难题的算法程序,并对某个学生给定某个初始棋盘状态,要求学生动手运行程序并记录由算法扩展所得的每个棋盘状态的估价函数计算结果,以及相应的OPEN表和CLOSED表的变化情况,从中理解A*算法的原理特点。又如,在讲授BP学习算法时,可根据学生的实际情况对内容进行调整,强调BP神经网络的实际工程应用价值,而对BP算法的基本原理只作简单介绍。向学生提供利用BP神经网络学习特定目标函数的MATLAB程序代码后,要求学生动手运行该程序,并且记录和对比神经网络在训练前后对目标函数的逼近效果。
(三)启发学生引入人工智能理论方法对毕业设计加以创新
毕业设计是高职教育的重要环节,学生通过毕业设计对以往所学知识作系统性总结,通过毕业设计能进一步加强学生的技能训练,提高学生的技能应用水平。从实践教学的角度来讲,毕业设计不仅仅要求学生对已学知识和技能的简单重复运用,更重要的是强调学生能够主动独立地分析实际问题,对问题的解决方法提出新的观点并付诸实践。然而从教学的实际来看,在毕业设计中学生创新的主动性不足,往往停留在继承和模仿阶段,毕业设计作品少有突破和创新。究其原因,并非学生所学知识和技能不足,而是学生未懂得如何分析已有问题,在其基础上引入新的解决方法或提出新的应用内容。
在计算机领域中,人工智能属于研究和创新的前沿和热点,许多旧有问题利用人工智能方法都得到了新的解决途径。教师在指导学生毕业设计时,可针对某一问题恰当地启发学生引入人工智能的理论和方法,并尝试性地运用在解决当前问题之中,这样能较容易地获得新的改进和突破,对培养学生创新观念和能力很有意义。
近年来,高职教育得到了迅速发展,其社会认可度也不断提升。但是,在发展的过程中也出现了一些新的问题,其中突出的是如何对以往普通高等教育的教学方式和内容加以改革,以适应高职教育的新要求。人工智能课程作为一门重要的计算机专业课程,仍需要结合高职教育的实际要求以及学生的具体情况,在加强培养应用型、技能型人才,加强实践教学上不断进行探索和改革。
参考文献
[1]赵蔓,何千舟.面向21世纪的《人工智能》课程的教学思考[J].沈阳教育学院学报,2004,6(4):131-132.
[2]韦芳.高等职业技术教育应注重实践教学[J].中国科技信息,2006,(5):264.
一、网站的构建
1.网站框架设计
我国高中阶段人工智能教育还处于起步阶段,据调查,全国已开设人工智能课程的中学不超过十所。事实上,对于人工智能这一前沿学科,大部分信息技术教师还缺乏足够的了解,因此对于该课程的开设也一直处于观望状态。考虑到人工智能教育的实际情况以及网站的主要对象,我们以高中信息技术选修课教材《人工智能初步》为基础,按教学内容设置和划分栏目,同时又围绕“学人工智能、教人工智能、用人工智能、机器人专题”四大专题进行内容重组。当然,网站的基本架构并非一成不变,它需要在实际应用中进行检验与修正,最终实现网站的完美架构。依据上述思路建构的网站基本框架如图1所示。
2.网站的栏目设计
新闻栏目以图文的形式人工智能发展的最新情况,这是激发并维持广大师生关注人工智能的基础,也是师生获取最新信息的窗口。子栏目“中国动态”“欧美动态”等分别介绍了各地区最新的人工智能信息,尤其是机器人产品的新闻。子栏目“会议论坛”,“比赛通知”为师生、参与比赛提供服务。
论文栏目是作为资源型网站的基础。子栏目“教学研究”主要面向从事人工智能教育的研究者和教师,探讨教学方法、分析教学案例、推荐教材和参考书,为更好的开展人工智能教学提供理论依据。子栏目“学习乐园”主要面向学生,展示活动实录、阐述学习感受,聆听专家意见,为更好的学习人工智能提供事实参考,教师也通过“学习乐园”来了解学生的所思所感所想。子栏目“赛事规则”介绍了各个地区和各级机器人比赛的一些规则,有利于师生更好的进行人工智能的教与学。
资源、视频、图库、酷站:这四个栏目是资源型网站的核心。尤其是资源模块中的子栏目“电子书刊”“教学课件”“人工智能软件”分别以不同的文件格式向师生提供教与学的资源,使其能快速准确地获取符合需求的资源,免去了在因特网上盲目搜索出现大量冗余信息的麻烦。网站整合了文本、视频、图片等多媒体信息,以丰富多彩的形式呈现资源,增强了网站的吸引力和信息的可阅读性。
爱问栏目是作为学习型网站的基础,也是本网站的一大特色。“爱问”是采用了模仿“百度知道系统”的程序设计,更注重知识的答疑解惑。我们将此栏目划分为“学人工智能”“教人工智能”“用人工智能”“机器人问题”四个子栏目,师生可根据各自的需要进行提问、回答问题、搜索问题等操作。同时,设立了积分制,激发师生提问和回答问题的热情。
用户中心栏目是学习型网站的核心。作为一个专题网站,必然要十分强调学习的功能。子栏目“网络书签”的功能可以使学习者记录自己所浏览过的或所感兴趣的网页,便于在下次登陆后继续学习。在子栏目“信息”功能中,学习者可以新闻、论文、资源、爱问等信息,待管理员审核通过后即可在网站中显示出来。另外,教师也可在教学过程中通过此模块要求学生提交作业,便于教师随时随地的批改作业。
二、网站的访问数据分析
人工智能教育专题网站从开设至今将近8个月的时间,已经有超过1万的独立访客访问了本站,我们选取了最近访问的2000位独立访客进行研究。通过对地域、被检索方式、受访页面及回头率的分析,可为网站下一步的改进与完善提供依据,为其他人工智能教育类网站的建设,在网站的用户类型,网站的内容选择与更新,网站的推介宣传等方面提供参考与借鉴。
1.地域分析
在统计到的访问该网站的地域中,国外共有12个国家访问了本网站。国内除西藏、澳门之外,其他省份、直辖市、特别行政区都有访问过本网站,这为我们今后在高中普及人工智能教育提供了有力的依据。但是,通过图2的数据我们也可看到,各个地区间的访问量差距较大,并且访问量靠前的几个省份基本上是沿海地区,而中部和西部地区的访问量比较少,所以在今后的工作中不仅要加强网站本身的建设和宣传,更要把人工智能教育的理念推广到中部和西部地区,使那里的中小学师生也接触人工智能的知识,激发他们对信息技术美好前景的向往。
2.被检索方式分析
搜索引擎是网络上最常用的获取资源的方式。掌握用户使用搜索引擎的情况,有助于了解网站的被检索方式。统计搜索关键字的次数,有助于了解网站被检索访问的原因。在专题网站建设完成后,向“百度”、“Google”等大型搜索引擎系统提交收录网页申请是极其必要的,它有利于提高网站的知名度和访问量。而在网站中增加“人工智能”,“prolog 源程序”等文字内容,将会有利于用户在盲目搜索时能访问到该专题网站。
3.受访页面分析
受访页面是指用户访问该专题网站时所停留的页面。通过对受访页面的统计,使我们能够掌握用户相对较为关注网站的哪些内容。表1数据中“学人工智能”占23.82%,“资源下载”占了16.32%,表明用户对人工智能的知识还不是很了解,对人工智能的认识还停留在“学”的层面,远未达到“教”的程度。人工智能教育类网站在建设中,如果能提供大量的人工智能的基础知识以及丰富的可下载资源,将会显著提高网站的受欢迎度以及用户的认可度。
4.回头率分析
在网站访问统计中,通常将距离上次访问超过12小时的再次访问记录为一次回头。通过对回头率的统计(表略)看出该专题网站的粘性不是很高,尤其是3次回访以上的用户还不多。通过对部分用户访谈后了解到,网站的更新速度慢,资源较少,内容偏难是其不愿进行多次回访的主要原因。所以,人工智能教育类网站在维护期间要注意内容的时效性、丰富性、通俗性才能保证网站访问的可持续性。
三、网站建设的若干思考
目前国内外有关人工智能的专题网站不多,针对人工智能教育的网站更少。在可供借鉴的成熟案例较少、研究又处于刚起步阶段的情况下,有必要对我们的工作进行反思总结。通过上述访问数据的分析,以及在人工智能教育专题网站建设的准备阶段,实施阶段及运行阶段的实践,我们认为在建设人工智能教育类网站时应当注意以下几个问题。
1. 充分关注用户信息
访问量是综合类或门户类网站的生命线,应当尽可能地拓宽访问者的类型与层次。但人工智能作为一门新兴学科,其专题网站的学科性特点甚至比普通的专题学习网站还要突出,因此单从访问量上来说,它是无法和门户类网站相比的。所以在建设的初期首先就要考虑的网站的对象问题,也就是要关注哪类人访问了网站。只有准确的掌握了用户的信息才能更好提供用户需要的资源。
在这里,人工智能教育专题网站是通过以下三种手段来获取用户信息的。
第一,用户必须注册才能访问网站,注册的内容包括年龄、身份、学历,电子邮件等内容。
第二,在网站中设立“网站调查”栏目,可以对“你是如何知道本站的”,“你觉得本站建设的如何”等内容教学在线调查。
第三,通过“中国站长站”等专业的数据收集程序来获取用户基本信息,可收集到用户地域、受访问页面、用户回头率等信息。只有掌握了准确的用户信息,才能更好的为用户提供服务。
2.与用户携手共建网上资源
人工智能的子学科门类众多,仅高中教材《人工智能初步》中就有知识及其表达、推理与专家系统、人工智能语言与问题求解等多个主题。而且我国的人工智能研究相对薄弱,很多资料都是外文的。任何一个人要很熟练的掌握人工智能的各个内容是很困难也是不现实的。我们通过一年多的实践也体会到,仅仅依靠课题组成员很难保证网站资源库内容的全面性和针对性。所以在网站最新一次改版中,我们增加了用户的信息功能,使得用户自己可以新闻、添加文章,上传资源,只要经过管理员审核即可在网站中显示。
另外,在人工智能教学过程中,我们也充分利用学生的优势,要求学生以作业的形式提交文本和视频资源,并将作业的数量和质量作为考察学生学习效果的一个指标。这些举措保证了网站内容更新的时效性和内容的针对性。用户所的就是用户所关注的,用户所关注的就是网站所要收集的。
3.通过多种形式充分发挥网站作用
目前,全国高中开设了“人工智能初步”选修课的学校极少,教师手头上可供选择的教材也只有5套。从专题网站上统计的数据来看,虽然网站目前的用户主要是教师,但“学人工智能”页面访问量却远多于“教人工智能”。从这些情况看,单靠几个人工智能教育类的专题网站无法从根本上解决高中人工智能教育现阶段所面临的窘境。所以,在条件允许的情况下,可以通过研修班、会议论坛等形式组织教师进行面对面的交流。
例如,我们就在2007年5月25日至27日在浙江师范大学举办了全国首届“高中人工智能课程研修班”,来自全国十个省市的70余位信息技术教师及教研员参加了研修班的学习。在研修活动中,教师不仅学习了人工智能的知识,也对人工智能教育的现状及发展过程中遇到的问题做了充分了探讨和交流。本次研修活动结束后,人工智能教育专题网站则成了学员们交换信息、交流体会、共享资源的有效平台。
四、结束语
总之,借助专题网站的平台作用开展各种活动,不仅弥补了人工智能教育网站缺乏面对面交流和互动的缺点,也为把网站资源建设的更具针对性提供了有效帮助。
参考文献:
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关键词:英语习语意义 认知机制 交际功能
习语(idiom)是英语里的一种特殊的语言现象,也是英语词汇的精华。其在结构上具有固定性,语义上具有整体性,是经过岁月洗礼和锤炼造就出的语言表达形式,其具有形象深刻、内涵丰富等特点。早在20世纪80年代以前,传统的语言学研究认为习语是一个语块整体,因此无论是从形式上还是从内涵上都不能进行切割,而只能理解记忆成为一种约定俗成流传下来的语言固定模式和现象。为探索这一问题,1996年,Kovecses和Szabo等应用语言学家,运用认知语言学这一崭新的理论,力图对习语义的理据(motivation)和其认知机制(cognitive mechanism)进行深入阐述和研究。首先,他们提出习语的本质就是概念,并且认为大多数习语存在着许多系统的概念理据。这也是说,大多数习语的生成和理解依赖于人们的概念系统,不是单纯的语言词汇的集合。习语的特点不仅仅是构成词和内涵意义的区别,它更是人们对客观外界的认知产物和成果体现,是一种经验与知识上升到一定层面认知系统对外物世界的集合投射与反映。按照这种机制,学习者可以根据一定的概念理据和已经掌握的客观知识来探索和了解习语的内在意义。在某种层面上,这也说明了习语的意义是具有推导性的(motivated), 而非任意性的(arbitrary)。其次,传统研究观点显示,习语是一种不能且不易改变的固定长词模块,学习者所能做的只有模仿、记忆与使用,其他问题则不必也不可深究(陈道明,1998:21)。而按照Kovecses和Szabo的认知语义学设想,习语的本质是系统性的,有概念意义的,不仅可以被推导,这些推导及演绎的技巧与方法都是人们熟知的认知机制方式方法,如隐喻、转喻、提喻和常识故事(Lakoff,1987)。所以,这些认知机制的功能是把人的知识领域、习语意义和字面意义有机联系起来,共同创造出一种语义认知的环境。
例如,“Carry coal to Newcastle”,在这个习语中扮演常识角色的是“Newcastle”,英国著名的煤都。显而易见,在平常的人的知识领域中,将煤运输往煤都是没有必要且吃力不讨好的事情。由此生成的习语意义便是“多此一举”、“画蛇添足”了。再如,英语词语排列中常常将“fire”和“angry”排列在一起。按照认知语义学的惯例,人们常将两者之间的关系默认推导为 “冒火=气愤”,这个隐喻概念并不是横空出现,而是存在于我们的认知机制当中,这也恰恰解释了为什么“spit fire”的意义在人们的意识概念中比 “be very angry”更加强烈,归根结底,是人们的知识领域及概念生成影响的结果。其实,不光是英语习语,中文习语中的“画蛇添足”的推导和演绎也是遵循了这个认知机制,这个习语也是隐喻习语,还可以通过隐喻机制和常识机制来进行语义推导的工作。所以,习语的认知机制的提出实际上确认了习语意义分析的可行性,而这种分析可行性恰恰是解释习语和掌握习语特点的重要因素。习语的认知机制和其形成理据成功地构架了习语学习的认知语义框架,在课堂教学中,有理剧的意义比传统的机械记忆方式更容易为学习者所掌握和接受,其对教学的指导意义可见一斑。事实上,对英语习语的理解模式的研究不仅在学术上对解释习语的生成演绎具有重要意义,对非母语的英语学习者有启发作用,此外,它还在一定程度上指导着语言使用者的社会交际实践。如果说认知机制的确立是把习语或多或少地当做语言现象来研究,而习语的交际功能的研究则是以交际的实际目的出发,来分析和解决习语的实际应用问题。
从20世纪80年代开始,以Strassler为代表的学者逐步将英语习语的应用放置在语用学和社会语言学的框架结构内,意识到习语的应用包含并涉及许多社会因素,如社会阶层、教育背景、年龄结构及性别差异等等的影响。语言使用者的习语应用就像是这张社会蜘蛛网中的一个将生成结合点,既受这些因素的变数影响而产生变化,也是这些集成社会因素的反应和写照。澳大利亚学者Chitra Fernando 于1996年发表了《习语与习语特征》(Idioms and Idiomaticity)。根据习语在描述世界、表达内心和言语交际中所反映出来的功能特点,把习语分为表意习语(ideational idiom)、 人际交流习语(interpersonal idiom)和关联习语(relational idiom)。
表意习语是对一个语言环境里物质生活、社会动态和情感表达的一种音响和描述。它是语言表达者的品质特征、生活阅历以及行动相关过程的一种表达和总结,是在语义上对说话人所参与活动过程和环境的信息传递,用意象的、比喻性的描述来发送具体、明确的信息组件,它能给信息接收者以切身的体会和深刻的印象,因此是习语的主要组成部分。一般来说,表意习语主要用来表达世界环境和行为方式,表述内心世界的感受、人物的状况和品质。如:表示精确细节的“a red letter day”(喜庆的日子),Father of Waters(尼罗河);运用模糊表达方式的 “something of the sort”(类似的事物), “the other day”(几天前);表述行为方式的 “stake on thin ice”(冒风险), “kill the fatted calf”(盛情款待)等。由于表意习语的功能特征明显生动,它经常出现在广告、报纸、杂志、广播及文艺作品当中。人际交流习语则是人们在现实交际中更为亲和使用的,具有更高使用频率的习语。也就是说话人按照一定的社会规范,根据当时当地的具体语境情况来选择适合交际目的的话语。所以,人际交流习语与生俱来具有亲和力,是从具有社会语用功能的话题或者是问候长生出来的。这种习语既是程式化的,也是表达爱慕、同情等社会感情的体现。从内涵上来说,这种习语的信息传递量相对而言略少;而在表达形式上,很多人际交流习语都或多或少地带有互动性质的标记。如:表示交谈的 “how are you”;表示慰问的 “with sympathy in your sorrow”;表示缓解和婉转的 “from where I stand”(就我所知);表示冲突的 “beg to differ”等。人际交流习语在结构上比表意习语固定,它不像表意习语那样具有意象的描述,显得程式化,语义较之也更难推导,但这些人际交流的惯用语能帮助人们更连贯地、富有理性地交流,这些表达式对人们成功交际的影响举足轻重。人们的交际不是通过孤立的句子和语段来实现,一个连贯的语篇需要 “顺滑剂”来发挥关联作用,将单独的语段语篇粘合起来形成语法和语义都平顺和紧密联系的语义整体(semantic unit)。因此,关联习语的主要意义和功能在于连接,对言语交流的进展和过渡显得尤为重要。国内的各种英语测试中,关联习语的考查从来都不曾间断过,例如“完形填空”题型的设置,就是考查学习者对篇章发展的逻辑预见性――语篇的衔接。根据关联习语的功能,我们经常将其分为两类,一是表逻辑关系即附加、让步、原因、条件等连接作用的习语,如“even if”,“now that”,“in case”等,其主要功能是整合篇章的逻辑关系,而不在于增加新的信息。另一种是表时间的关联习语,旨在显示篇章的时间框架,如“over the long haul”(较长时间内), “for good and all”等,增加文章脉络清晰程度。总之关联习语为句子和篇章提供了现成的逻辑关联式和表达式,虽然其数量有限,但作用不少。比较之下,我们不难发现,表意习语形象生动,信息量大,呈多变体,对篇章内容和主题的提升和表达有较大影响;人际交流习语促使交流顺畅,创造亲和互动氛围,有力保障交际目的的实现;而关联习语联结篇章各部分,显示时间框架,数量有限,极少变体。它们是英语学习和运用中不可或缺的重要组成部分。
在认知语言学这一崭新的理论框架内研究英语习语的认知机制和社会功能,前者从认知的结构构架出发,后者从语义的交际目的出发,使习语的研究跳出了孤立俗成的程式化范畴,是习语研究的一条新思路和新挑战。认知语义学把习语作为语言语篇符号,对习语的本质进行认知机制层面的分析,着重解释这些符号的形成和意义,并探究习语的认知机制,并通过社会语言学的研究视角,根据英语习语在描述世界、表达内心和言语交流中的不同功能来做出阐释,给出表意习语、人际交流习语和关联习语的社会语言学范畴内的功能性研究,这对英语习语认知机制的解析和社会功能研究跳出了传统英语言学结构主义和生成理论的范畴,改变着我们对习语的诸多特征的认识,开辟了习语在交际环境里的功能研究,因而使习语研究不仅体现社会交际功能,还对文化语境传播有重要意义。
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