人工智能时代教育的特点
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人工智能时代教育的特点范文第1篇
关键词：人工智能；教学改革；教学方法
引言
人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。
1、教学现状与问题
作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。
2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略
课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。
2.1教学方法改进
教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。
2.2教学内容设置
世界一流大学在人工智能课程内容设置根据不同国家的教育体系设置，肯定会有不同，但颇有共通之处。本文借鉴世界顶尖大学经验，针对管理类专业人工智能课程教学内容进行研究，结合中国教育体系设置，认为应从以下几方面进行改进。(1)核心内容设置为避免学生因为知识点过多而出现杂而不精的问题，势必要精化教学内容。在互联网时代，我们可以使用云计算和其他方式来实现数据信息的传输、存储和处理，通过在线收集和整合网络课程相关数据，挖掘和丰富教学资源，并在整合课程资源的基础上，进行研究方法和前沿知识的扩展。在核心内容设置方面，可以通过收集到的数据资料，选择人工智能领域具有代表性且难易程度适中的知识作为重点，使学生能够在有限的学时内掌握人工智能的知识脉络。例如，编写针对管理类人才的人工智能教材，内容涉及绪论、知识表示与推理、常用算法、机器学习、神经网络等方面的同时，重点增加相应知识点在管理上的应用案例，加强学生对知识点的理解。同时，根据管理类专业偏向领域，开设关联程度较大、应用较广泛的人工智能选修课程，以便学生根据自己的兴趣与需求选修具体方向的课程。(2)注重学生的数理及编程基础良好的数理及编程基础是学习人工智能的前提。只有具备了这些基础，才能搞清楚人工智能模型的数量关系、空间形式和优化过程等，才能将数学语言转化为程序语言，并应用于实验。管理学院人才的数理及编程基础相对薄弱，因此，在安排学生学习人工智能课程之前，建议开设面向全体管理类专业学生的微积分、线性代数、概率论等专业基础数学课程以及C语言、python等编程基础课程，使学生具备数学分析的基础与一定编程基础，为学习人工智能课程打下坚实的基础。另外，可以推进MOOC平台建设，在平台上开设人工智能网络课程，帮助学生掌握人工智能知识基础及专业技能。(3)实验建设为了加强学生对于人工智能知识点间的关联性理解，可以基于不同的应用模块，设计具有前后铺垫、上下关联的综合性实验，设计不同层次的项目要求，同时基于相同的实验课题，让学生分组对实验课题进行攻克，并设置多元化的实验评价体系，通过实验教学过程中反映出的不同进度，让教师能对学生的学习水平做出准确评判，及时进行教学反思，以便更好地开展下一步工作。例如，针对人工智能课程应用中很广的遗传算法，在某一管理规划的具体应用上设置理解－实现－参数分析－具体应用－尝试改进－深度拓展的不同层次的项目要求，在这些项目层次中规定必做项与可选项，让学生基于同一实验课题进行合作学习，然后通过个人自我评价、小组成员互相评价以及教师评价的方式进行打分，对小组整体能力以及个人能力进行综合评估，以期培养学生的自主思考能力。
人工智能时代教育的特点范文第2篇
一、人工智能机器人
随着信息技术以及人工智能技术的迅猛发展，机器人无论是在技术上还是在外形上都显著提高，并且，不断的进行功能延伸。将具有感觉、思考、决策和动作能力的系统称为智能机器人，这是一个概括的、含义广泛的概念。这一划时代的概念产生，为机器人技术的发展，也为信息技术的发展，拓开了巨大的想象空间和新的创造天地。智能机器人是信息技术发展的前沿领域，是一门具有高度综合渗透性、前瞻未来性、创新实践性的学科，蕴涵着极其丰富的教育资源。
二、机器人教学的教学现状
2000年，机器人教学处于起步阶段，第一届“广茂达杯”中国智能机器人大赛在长沙举行。其目的是刺激机器人新技术的发展；鼓励年轻学生投身机器人技术。2002年，机器人竞赛得到了进一步的发展。2003年，机器人竞赛达到热潮。2004到2009年，机器人竞赛成为了主流，第四届至第九届中国青少年机器人竞赛分别在河南、广西、陕西、云南、重庆、湖南、青海举行，竞赛规模不断扩大，规格不断提高，经验不断丰富，成绩不断攀升。同时，第五届至第十届“广茂达杯”中国智能机器人大赛也取得了丰厚的成绩。2011年广东省的虚拟机器人竞赛，全省共有12个地市和顺德区报名参赛，参赛队伍106支，参赛学生148人。比赛形式新颖，要求学生现场编写虚拟足球比赛和虚拟灭火比赛的程序，然后进行投影演示，所有的同学都可以观看和学习。2012年的“乐博杯”青少年机器人世界杯中国竞赛在西安举行，汇聚了众多的参赛者。同学们秉着重在参与、学习交流的态度，经过两天紧张激烈的比赛，比赛成绩优异，涌现了一大批优秀的编程人员。其中最为突出的是兴围小学代表队，他们突出重围赢得了冠军，即将代表中国队去墨西哥参加世界级机器人大赛。
机器人竞赛已成为国内科技、教育界一致认同的一项青少年科技创新的重要赛事，作为一项富有时代性、创新性、参与性和普及性，适应当代青少年需求，深受当代青少年欢迎的智力开发活动，在全国各地产生了广泛的社会影响。
三、存在的问题
（一）教学方面
1、智能机器人缺少科学、可行、实效的教学目标。按照学制的阶段性划分不明确，存在重复学校相同知识的现象，从而导致机器人教材特色不明显。
2、智能机器人教育往往没有固定的教学设计和规划。导致许多教学只能按照产品使用说明书进行教学，不能按照学生接受能力有秩序的开展知识体系教学。
3、目前学校教育使用的机器人很纷杂，缺少规范。并且绝大部分并不兼容，开放度低。还有就是教学用机器人单机价格偏高原因是销售数量上不去，导致厂商只能太高价格。
（二）教育资源方面。由于我国各省市之间的贫富差距不断加大，从而导致在教育资源投入方面也是参差不齐，很多欠发达地区软硬件教学设备都严重不足，智能机器人的教学活动很难正常开展。
四、改进措施
（一）资源环境建设方面。积极探索信息技术条件下人工智能机器人进课堂教育环境的构建策略。建立完善系统的小学教育人工智能机器人进课堂资源的开发、应用的管理运行机制。同时，应该加大对中小学智能机器人教学资源投入力度，以确保所有孩子都能够享受到同等级的教学资源。
（二）学科教学方面。对于小学的人工智能机器人教学工作来讲，教师的培训工作应该是非常重要的。由于目前该门学科在小学教学当中仍属于一种新型的学科，相关教师之前并没有进行系统的学习过相关理论，同时，实践经验也是严重不足。因此，这就无形中增加了教师的教学难度，因此，对教师进行适当的教学培训是十分必要的。
目前，我国开展的“校校通”工程已经在全国的中小学基本完成，各地区小学已经具备了计算机房，而开展机器人教学工作还需要进一步购置教学使用的机器人，从而建立起以信息技术为核心的现代化教学环境，即“机器人”实验室。另外，教学资源的进一步开发与收集也是一项关键任务。学校可以统一添置一批有关机器人的教学信息资源，例如：教学光盘、教学软件等等。同时，还可以充分利用网络资源收集相关的机器人教学课件，教案等。丰富教师教学参考资料。
人工智能时代教育的特点范文第3篇
【关键词】人工智能；诊断学教学；智能教学系统；智能组卷系统；智能阅卷系统；智能仿真教学系统
人工智能（artificialintelligence，AI）的概念最早是在1956年的Dartmouth学会上提出的，随着计算机核心算法的突破、计算能力的迅速提高以及海量互联网数据的支撑，目前已被广泛地应用于各个领域[1-2]。近年来，人工智能也给教育教学领域带来了机遇，人工智能+教育正如火如荼地开展和推进，改变着传统的教育形式及生态[3-4]。2018年教育部《高等学校人工智能创新行动计划》，各大高校在人工智能及其教育发展上有了纲领性的指导[5]。医学教育作为教育教学诸多领域的一隅，乘着人工智能发展的东风，各大高校在推进医学教学改革方面进行了大量积极的探索与尝试[6-8]。诊断学是由基础医学过度到临床医学的桥梁课，其教学质量的良莠直接影响到医学生的培养质量，传统的教学方法难以满足现代医学教学的要求，如何发挥人工智能的应用优势，让其更好地应用于诊断学的教学工作，也是诊断学课程教改的重要研究方向。
1传统的诊断学教学方法存在的问题
诊断学是学习临床基本技能最重要的一门课程，其内容包括症状学、体检检查、实验室检查及辅助检查等四大块，分为理论课和见习课，目前大多数医学院理论课采用的是以大班的形式在多媒体教室讲授，而见习课则采取分小组的模式进行，多年的教学实践发现该教学模式取得的教学效果不尽人意，尤其是近年来随着全国各大医学院校的扩招，出现了师资及教学资源配套的相对不足，上述教学模式的问题逐渐凸显。理论知识以老师讲授为主，采取的是“满堂灌”的教学模式，然而该部分教学内容知识点繁多，知识串联度不高，课堂灵活度、生动度较为薄弱，学生听完课以后对课程内容印象不深，知识掌握度差，同时由于学生的学习主观能动性差异大，不能进行课前充分预习的学生在课堂上更加难以跟上老师讲授的节奏。见习课是对理论知识进行实践，培养学生的实践操作能力，前期理论知识掌握度差又会影响见习的教学质量，导致教学过程形成恶性循环[9]。见习课主要采取老师讲授要领及演示操作流程，之后学生们互相练习的教学方法，该部分内容需反复加强练习，同样的动作要领反复锤炼才能熟练掌握，因课堂见习时间有限，而老师讲授及演示需占用大部分时间，学生动手实践机会不多，老师对学生的操作手法、操作内容、操作顺序等重要内容进行指导和勘误的时间少，学生操作的规范性难以保证，在以后的临床实践中，往往存在实践操作能力的缺陷。上述教学模式教师与学生们之间除了课堂时间，其余时间是脱节的，不能很好地沟通，学生们有疑问的知识点难以得到老师的及时解答，教学活动中没有充分反馈，各个教学环节难以进行教学反思，形成教学相长的良性循环。课后复习及阶段性总结复习是课堂知识内化及升华的重要方面，传统的教学模式通常是给学生布置课后作业，学生完成后上交由老师批改留档，这个环节学生与老师缺乏有效的沟通，且由于学生们学习主观能动性差异，课后没有老师的监督及针对性地辅导，课后作业的质量良莠不齐，教学质量欠佳是显而易见的。随着现代医学的发展及研究的开展，涌现了一大批新的诊断方法与手段，譬如关于肿瘤诊断的分子marker，评估预测疾病活动度及预后相关的指标，在临床上已经常规应用，但由于教材更新需要周期，很难跟新进展同步介绍，另外由于课时有限，难以全面地就学科前沿及新进展进行讲授[10]。
2人工智能应用于诊断学教学的重要意义
2.1教师方面
将人工智能应用于诊断学教学实践，削弱了教师的知识权威而强化了教师的价值引导，对教师的个人能力提出了更高的要求，促使教师踏实践行终身学习并持续更新自身知识结构。互联网高速发展的时代，知识呈几何指数更新并出现大爆炸，基于各种互联网即时通讯平台及手机APP，诊断学体格检查、理论知识讲授相关的小视频及研究进展不胜枚举，这就要求教师及时获取、更新知识并进行相应的知识储备。人工智能的应用促使教师从单人施教发展为团队施教，为开发更具个性化的课程教学注入团队的力量。基于大数据的人工智能可以减少诊断学教学过程中的机械性、重复性工作，如平时作业的批改、考勤统计等，减轻了教师的工作负担，教师可以将更多的精力投入到医德医风、医患沟通能力以及体格检查手法的规范化培养上，更多的心思放在丰富课程内容及教学形式上。同时大数据可以及时反应学生的学习动态，教师可以根据学生的反馈及课程评价有针对性地对学生进行相应的辅导。
2.2学生方面
将人工智能应用于诊断学教学实践，可以实时动态记录学生的学习情况及暴露的问题，如是否按时完成课程任务、测试中哪些知识点容易出错等，人工智能系统能够对这些数据进行关联分析和深度挖掘，并且可视化呈现相应的数据，有利于教师及时掌握学生的学习进度、参与度以及学习效果，并根据具体的学情分析数据来调整辅导和教学方案。基于人工智能强大的算法和分析，可以为学生定制个性化的教学内容及进度，提供更有针对性的课堂内容和随堂测试，并对测试及平时作业进行智能批改，真正做到查漏补缺。诊断学课程内容相对枯燥，学生们的学习兴趣有限，基于人工智能的教学方式可以寓教于乐，在课程中将一些比较零散的知识点可以设置成互动小游戏，营造出良好的课堂氛围，提高学生们的学习兴趣及学习效率。
2.3教学过程
针对教学过程，人工智能亦发挥着至关重要的作用。第一，诊断学作为桥梁课程，是一门必修课，包括临床医学五年制、八年制、法医学、基础医学等相应专业的学生均需要学习，人工智能拥有超强的计算能力和强大的“记忆力”，面对众多不同专业的学生，可以根据大数据进行分析，制定出适合不同专业学生的完备教学目标。教学活动开展过程中，人工智能还可以根据学生的课堂及课后测试表现，依据分层教学的要求自动设置梯次教学目标，帮助学生们逐步提升学习能力和知识掌握度。第二，人工智能可以凭借自身信息化的特点，对各种教学资源进行分析，为教师和学生选择更优质更合适的资源提供依据，促进个性化的教与学。第三，传统的教学方式、教学内容相对有限，人工智能基于大数据能够启发新的教学思路，创新教学方法，为诊断学教学提供更多的可能性。
3人工智能在诊断学教学中的应用
3.1智能教学系统
智能教学系统是教育技术学中重要的研究领域，其根本宗旨是使得学生的学习环境更加优良和谐，智能教学系统能够及时有效地调用最新最全的网络资源并充分优化后供学生学习，使得学生能够更加全方位、多角度地学习专业知识，提高学习效果[11]。智能教学系统大致由领域知识部分、教师部分及学生部分3个部分构成[12]，其中领域知识部分又称为专家部分，这一部分既包含了需要讲授的内容及掌握的技能，又可以添加专家的学术成果，既能够保证学生对于基本概念、基本理论及基本技能的掌握，又能够拓宽知识面，增加知识的广度。智能教学系统的教师及学生部分主要是为设计和制定教学方案及策略服务，基于大数据基础上，根据课程的特点、历年教学情况、学生身心发展特点及学习实际情况，制定更加个性化、高效的教学方案，促成教师因材施教，取得更加理想的教学效果。
3.2智能网络组卷阅卷系统
诊断学教学内容包括理论和见习两大块，教学过程中教师的大量时间用于出题、阅卷、批改平时作业等与考核相关的工作，并且在出题过程中需要围绕相对固定的重难点内容不断创新题型，消耗教师大量的精力。智能网络组卷阅卷系统能够充分发挥其优势，将教师从繁冗的考核相关工作中解脱出来，使得教师的教学更高效，教师能够把更多的时间。智能网络组卷系统能够有效收集和分析知名高校教学团队编写的在线题库，实现教学资源的共享，通过随机抽题组卷、答案随机排序、题型随机排序以及设置避免与历年考卷重复等，显著提升试卷的质量，亦能改善考试作弊的顽疾，客观地考核学生对知识的掌握度。智能网络阅卷系统有简明的阅卷流程，能够更有效地识别试卷及答案，能够明显降低传统人工阅卷方式因疲劳带来的出错率，使得工作效率更高、考核结果更公正。
3.3智能仿真教学系统
诊断学教学的见习部分是学生提高技能的重要环节，常常采用分小组在病房完成的方式进行，在课程的开展过程也凸显出了各种各样的问题，譬如因学生分组进行询问病史、体格检查，重复次数多，患者难以多次配合；在教学时间段内病房缺相应的病种，无法对所学的症状进行直观的学习；传染病流行期间出于对学生健康安全的保护，无法进入病房见习等等，此时智能仿真教学系统能够发挥重要的补充作用[13]。人工智能可以根据提供的海量真实临床病例，由医学专家整合其临床特征，联合计算机专家，根据相应的教学要求，形成虚拟病人学习系统，学生在仿真诊疗环境中，进行问诊、体格检查、诊断以及给出治疗方案，同时系统能够自动发现学生在问诊及诊断过程中的错误，通过实践、纠错再实践，提高学生采集病史、体格检查的能力，同时能够加强学生的临床思维的训练，夯实临床基本功[14-16]。
4总结及展望
人工智能时代教育的特点范文第4篇
1人工智能的含义及优势
人工智能是融合信息科学和数学、哲学、心理学等知识的一种新型科学技术，能通过感知环境做出主动反应，并且该反应能够实现目标、获得最大收益（蔡彬彬.人工智能在计算机网络技术方面的应用[J].科技风,2019(13):60）。如今人工智能已经渗透到日常生活之中，例如手机里的智能助理、新闻浏览中的新闻推荐和机器翻译、机器人、自动驾驶等。人工智能是全新的智能系统，其优势主要包括：第一，模糊信息处理和协作的能力。大数据时代的计算机网络技术发展中出现大量模糊信息，增大处理难度，而人工智能大多使用模糊逻辑的数据处理方式，无需准确描述数据模型，运用人工智能就能增强计算机网络技术的信息处理能力。与此同时，计算机网络技术的规模、结构等均在发生变化，增大网络管理难度，运用人工智能的协作分布思维就能显著提高计算机网络协作能力。第二，非线性处理和学习的能力。计算机网络技术催生大量数据和信息，其中有很多都处于较低的概念层次，但其背后隐藏着价值巨大的信息，需要运用人工智能进行挖掘，学习低层次信息，进行解释和推理。人工智能还可以及时进行非线性处理，由机器人模仿人的智能。第三，运算速度快、成本低。迅速发展的计算机网络技术使得人们对其的依赖程度越来越大，但效率和成本问题不容忽视，运用人工智能可以加强算法控制，在计算时速度较快、资源消耗较少，极大地节省计算成本。
2大数据时代人工智能在计算机网络技术中运用的途径
进入大数据时代以后，计算机网络技术的发展速度越来越快，全球越来越关注网络安全问题，计算机网络系统的运用中最重要、人们最关注的则是网络控制、网络监控。由于网络数据存在不规则、不连续的特征，计算机判断数据真实性的难度较大，因而有必要促进计算机网络技术的智能化发展。
2.1运用于管理
人工智能一般又被称为人工智能Agent技术，这是一种实体软件，其组成部分主要是各Agent之间的数据库、知识库、解释推理器、通讯部分，其依据就是Agent的知识库，通过及时分析、处理数据信息完成相关任务。人工智能的管理一般可以基于用户自定义搜索信息，并可以向指定位置传输，让用户享受更智能化的、人性化的服务（王佳美.人工智能技术在计算机网络领域中的应用研究[J].通讯世界,2019(04):136-137）。例如用户利用计算机网络技术查找所需信息时，运用人工智能就能进行管理，对信息加以分析和处理，获得有效的信息，节省大量查找时间。同时，人工智能在人们的日常生活与工作中也有广泛运用，包括收发邮件、安排形成、网上购物等，享受十分优质的智能化管理服务。并且人工智能技术拥有一定的学习性、自主性，对于用户分配的任务可以自动完成，借助自主学习方式更好地推动计算机网络技术的发展。
2.2运用于数据处理
在计算机网络技术中运用人工智能可以极大地提升数据处理能力，即从人工智能切入，实现计算机动态模拟、科学预测，为开展计算机网络管理工作提供可靠的技术支持，特别是开展预设性管理活动，方便对人员的行为进行管理，减少额外成本投入，夯实后续开展数据处理活动和管理活动的基础。为更充分地体现人工智能运用于计算机网络技术的数据处理优势，操作人员要从实际着眼，从人工神经网络切入，通过构建人工神经网络机制，实行必要的网络数据信息预测和处理。具体而言，运用人工神经网络，基于计算机网络技术的操作状态，快速获得主要的运行参数，并把所获参数和计算机网络标准做对比，从而输出对比结果，直观呈现数据处理结果。借助神经元的连接权和阈值，还可衔接输入值、输出值，形成最佳的拟合函数，基于人工神经网络框架高效处理计算机网络技术运用中的各类核心数据，特别是对计算机网络技术所涉及设备的运行状态、技术参数等进行阅读，预测短时间里人工智能在管理环节暴露的问题，高速设置应对问题的方案。该操作需要大数据的支持，数据运算量也很大，所以在运用人工智能时要适当前移数据信息的加工和处理工作，组建计算机网络技术的动态模拟和预测网络。
2.3运用于网络安全
人们对于计算机网络技术的使用安全始终给予高度重视，运用人工智能有助于强化其安全防护。例如运用人工智能可以构建智能防火墙，智能防火墙和其他防御系统比起来能借助智能化的识别技术采集数据、分析数据、处理数据，对有害信息访问进行限制、拦截，减少计算量，提升数据信息安全等级。智能防火墙也有助于防范病毒攻击、黑客攻击，既能阻止病毒传播，又能有效监控并管理内部局域网，确保计算机网络技术使用的平稳性、安全性（罗雅丽.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].电脑编程技巧与维护,2019(06):120-122）。此外，智能防火墙的安全检测效率比传统防御软件高很多，可以妥善解决外部攻击问题，稳步提升计算机网络安全工作的有效性。人工智能还可运用于计算机网络技术的入侵检测实践，其主要涉及两个模块：一个是训练模块，即在计算机网络技术的使用中通过人工智能实行网络入侵检测，实现正常审计已知数据、检测异常数据的向量训练。人工智能检测主要借助编码的方式对已知入侵特征向量和审计记录做分析、比较，进而把入侵特征的向量变化识别出来。如果已知入侵向量有符合其特征的审计事件，那么计算机网络系统就会自动报警；如果入侵向量和审计事件不符，运用人工智能就能自动实行网络入侵检测，形成新的审计事件。还可以调整模式长度、匹配时间，确保有效分析入侵检测信息的特点。另一个是检测模块，借助预处理器实行入侵检测，即通过数学向量的形式，以审计未知为前提实施数字处理，之后基于支持向量机、判决函数，分类数字向量，再经过决策系统分类汇总数字向量。在检测预测模块中也可按照现有模型的运行规律判定计算机网络系统在今后可能会遭受的攻击，促进模型装置的及时更新，确保系统安全、稳定。
2.4运用于其他方面
大数据、互联网和人工智能等技术有力推动各行各业的变革、发展，使得计算机网络技术水平越来越高，对人们的生活与生产发挥更大的作用。第一，人工智能在教学领域的运用。教师可以在计算机网络技术的学习中运用人工智能，提高教学准确度，并调动学生的热情和积极性。人工智能在早教领域的运用也十分广泛，智能机器人使早教进入新的层面，教育不再受到书本的限制，成功把互联网带进课堂，教师针对自己无法即刻解决的问题，可以借助计算机网络技术搜索准确答案。第二，人工智能在企业管理领域的运用。如今很多企业的计算机网络技术都融入了人工智能，例如自动监控系统、自动报警系统等，促使企业实现智能化管理目标，在安全的环境里降低管理成本（高塔,田雨鑫.计算机网络技术中大数据时代的人工智能应用研究[J].中小企业管理与科技(上旬刊),2018(06):137-138）。企业在未来必然能依托人工智能实现真正的现代化和信息化、智能化管理。第三，人工智能在家居领域的运用。经济稳步发展使智能家居进入大众的生活，为人们的居住提供更大的便利。在计算机网络技术中运用人工智能能很好地满足人们的居住需求，例如自主控制灯光的明暗、窗帘的开合等，或者远程控制家居系统，包括电饭锅开关的远程控制，回到家里能有更多休息时间。因此，智能家居的应用将会日益普及，让人们享受优质的家居生活服务。
3结语
人工智能时代教育的特点范文第5篇
苏霍姆林斯基在《教育艺术》中认为，“在人的心灵深处有一种根深蒂固的需要，就是希望自己是一个发现者、研究者、探索者。在儿童的精神世界中，这种需要特别强烈”。我们要敢于打破传统的教学模式，运用现代教育技术培养真正适应于经济社会发展的创新型和国际化人才。现代教育技术是伴随现代科技的发展，特别是电子、通讯、计算机的飞速发展而产生的，也是现代教育理论发展到一定阶段的产物。
作为新一轮科技革命的代表，人工智能（AI）技术已经或正在颠覆性地改变着许多行业和领域，而教育就是其中之一。来自谷歌的世界顶尖的人工智能专家团队将AI的智能l展划分成了三级：第一级是“弱人工智能”，只能够专注在一个特定领域，如下围棋；第二级是“强人工智能”，能够达到或超过人类水准；第三级是比人类聪明1000万倍的人工智能。
目前，“弱人工智能”已经渗透到我们生活的方方面面：搜索引擎、实时在线地图、手机语音助手、智能客服等都运用了人工智能技术。尽管人工智能要从感知、行为和认知三个维度全面模拟甚至超越人类，还有很长的路要走，但目前的AI凭借强大的计算能力、存储能力和大数据处理能力，已经改变着传统教育模式与教育形式，在破解教育资源不均、提高教育效率和教学质量、提供个性化精准化教学、优化教育评价系统等方面将发挥重要作用。
浙江西湖高等研究院人工智能研究室主任于长斌认为，人工智能下一步应用可能是远程教育、自我强化教育，甚至是教育领域的机器换人。从人工智能现阶段研究成果来看，机器人做数学题、英语题完全没有问题，有科学家还成功用人工智能自动生成科研和学术论文，其中有一些甚至被期刊录用。
高考机器人
在今年6月7日的“高考”中，人工智能机器人AI-Maths在数学科目的两套试题考试中分别取得了105分和100分的成绩。整个答题过程中，机器人不联网、不连接题库、无人工参与，全由机器人独立完成解答。研究人员表示，由于AI-Maths在识别自然语言时遇到了一些困难，导致部分考题失分。
AI-Maths先后解答了2017年数学科目高考的北京文科卷和全国Ⅱ卷的试题，分别用时22分钟和10分钟，北京文科卷得分105分，全国Ⅱ卷（数学）得分100分。对这台机器人来说，解答一道题目的时间最快不到一秒。此前总共做了不到500套试卷，大约12000道数学题。而一个中国学生，按照每天10道数学题估算，到高考前已经做了大约30000道数学题。
考试结果显示，这台高考解题机器人在不依赖大数据的前提下，逻辑分析能力远超人类，但在文意理解、多样性思维上要比人类逊色得多。参与阅卷的资深数学老师表示，AI-Maths相当于中等成绩水平的高中毕业生，失分主要是因为“读不懂题目”，遇到一些人类语言（而非数学语言）时，无法理解。
专家指出，这次机器人不得高分的原因较多，首先这个机器人并没有代表机器人的最高水平，其次机器人没有联网，不能够联想自己的知识，这样得低分也是理所当然的了。经过更多的训练和学习以后，未来AI-Maths会取得更好的成绩。
该机器人是由成都准星云学科技有限公司研发的一款以自动解题技术为核心的人工智能系统，诞生于2014年。该公司参与了科技部的863“超脑计划”。
同时进行的另一场机器人高考测试中，学霸君的Aidam首次与6名高考理科状元在北京同台PK，解答2017年高考文科数学试题。Aidam的成绩为134分，6名状元的平均分为135分。Aidam答题耗时9分47秒。为了展示，Aidam当天答题放慢了六倍速度，平时每道题完成时间应该在7-15秒。
从2014年开始，国内人工智能引领者科大讯飞就联合了包括北大、清华等在内的超过30家科研院校和企业，共同开启了一项隶属国家863计划的“高考机器人”项目，他们希望通过这个项目的实施，研制出能够参加高考并在2020年考上北大、清华的智能机器人。“超脑计划”汇集了国内近60%的人工智能专家，其重点就是要研究突破机器的知识表达、逻辑推理和在线学习能力。
目前，高考机器人在英语学习方面也取得阶段性成果：一是翻译，已经能够让翻译能力达到高考入门水平。二是在广东地区的英语高考、中考场景中，在发音准不准、填空题选择题，判断你懂不懂知识上，机器已经超过人工。三是口语作文实现突破。比如给学生一个题目《My Mother》，现在AI机器的评测打分已经比人类打分更精准。
有人提出了一个十分滑稽的问题，那就是人工智能要是通过高考考上大学，是不是意味着我们的教育培养出来的就是考试的机器？这个问题的逻辑不一定严密，但巧妙地折射出了现行教育体制的一些问题。如果以应试为主的教育方式不改变，智能机器取代老师几乎是必然。更可怕的是，这样的教育培养出的人也将被智能机器淘汰。
AI阅卷批改作业
面对庞大的考生规模和多种多样的考试，专家和老师阅卷成为一个独特的景观。从传统的纸笔阅卷到网上阅卷，再到今天的机器智能阅卷，AI可以轻松解决繁重复杂的阅卷难题，大大提高阅卷的效率和质量。
通过对试卷进行数字化扫描、格式化处理，转换成机器可识别的信号，机器就能按阅卷专家的评判标准，进行自动化阅卷，还可以自动检测出空白卷、异常卷，并给出最终的评阅报告及考试分析报告。原来三个月的工作，现在一周就能完成，而且更准确、公正。
中国教育部考试中心对“超脑计划”的阅卷工作进行了验证，结果是，在“与专家评分一致率、相关度”等多项指标中，机器均优于现场人工评分。
除了代替人工阅卷，人工智能还可以帮老师做批改作业、备课等重复枯燥的工作，不仅节省大量时间，还可以减少工作量。
语音识别和语义分析技术的进步，使得自动批改作业成为可能，对于简单的文义语法，机器可以自动识别纠错，甚至是提出修改意见，这将会大大提高老师的教学效率。
今年两会期间，科大讯飞董事长刘庆峰在提案中提到，科大讯飞的英语口语自动测评、手写文字识别、机器翻译、作文自动评阅技术等已通过教育部鉴定并应用于全国多个省市的高考、中考、学业水平的口语和作文自动阅卷。而基于国家“十三五”863“基于大数据的类人智能关键技术与系统”阶段性成果构建的“讯飞教育超脑”已在全国 70% 地市、1 万多所学校应用。
国外也有多个智能测评公司和实践案例。GradeScope是美国加州伯克利大学一个边缘性的产品，它旨在简化批改流程，使老师们更专注于教学反馈。目前有超过150家知名学校采用该产品。MathodiX是美国实时数学学习效果评测网站，算法会对每一步骤都进行检查、反馈。
美国教育考试服务中心（ETS）是世界上最大的私营非盈利教育考试及评估机构，已经成功将AI引入SAT和GRE论文批改，同人类一起扮演评卷人角色。
计算机科学家乔纳森研发了一款可进行英语语法纠错的软件，不同于其他同类型软件的是，它能够联系上下文去理解全文，然后做出判断，例如各种英语时态的主谓一致，单复数等。它将提高英语翻译软件或程序翻译的准确性，解决不同国家之间的交流问题。
虽然人工智能可以阅卷、批改作业，但诚如《信息时报》刊发的《推广“机器人老师”可为广大教师减压》一文所言：教育需要尊重“异质思维”，同样的问题，学生会给出差异化、个性化的答案；目前“机器人老师”在阅卷、批改作业的时候会有明显的局限性，可能更适用于客观题却不适用于主观题。
不可否认，最初机器是用来辅助人工教学的，未来的趋势则是人辅助机器，而这个过程会一次次重塑考、学、教、管的服务流程。未来，当进入强人工智能和超人工智能时代，机器人更像是老甚至在许多方面超越老师。
机器人当老师
城乡、区域教育鸿沟，择校问题，学区房问题，都是教育教学资源不均衡导致的，归根到底是优秀教师的稀缺，而智能教育机器人则是解决这一问题的有力工具。“机器人老师”不仅有助于解决师资不足和师资结构不合理等难题，还能大大缓解社会矛盾，促进教育公平。
目前国内已涌现出像魔力学院这样的创业公司。几年前魔力学院创始人张海霞从北大毕业时，她的毕业论文是国内最早对人工智能教学进行研究的学术论文，同时在上大学期间，她就已经是新东方出国留学部最好的英语老师。这种雄厚的技术和教学背景，让她成为国内最早一批人工智能领域的创业者。
“与大多数互联网教育领域的产品不同，魔力学院从一开始，我们要解决的问题就是用人工智能机器替代老师进行讲课。曾经有很多投资人建议我们妥协一下，暂时用真人老师讲课，后面再一步步地进化到人工智能老师，但我们从来没有妥协。”张海霞说。
直到2016年3月，魔力学院第一个商业化的版本上线，企业开始有了第一笔收入，成为全球在人工智能老师这个领域第一家产品上线的创业公司，也是第一家实现了持续收入和盈利的创业公司。至今，在人工智能老师这个领域，魔力学院的相关产品仍然是惟一能从教、学、练、测各个维度提供人工智能老师教学的公司。
目前在新东方也开始这样的实验，教室里没有人类老师上课，机器人将重要知识点经过搜集和教学设计后，用非常幽默的方式向学生传授，从课堂效果来看，“学生很愿意听”。
新东方教育集团董事长俞敏洪认为，未来10年内，教师七成教学内容一定会被机器取代。不过，缺少人类老师的教学必然不完整，因为课堂教学不光是把知识点告诉学生，更需要对学生开展知识融合、创造性思维、批判性思维等能力训练。对于这些思维方式的训练教学，机器人老师还无法胜任。“未来的课堂将是机器人智能教学、老师情感和创新能力的发挥及学生学习的三者结合。”
除了民办教育在积极引入机器人老师，我国的“福州造”教育机器人已在部分城市的学校开始“内测”，今后有望向全国中小学推广。这款教育机器人除了帮助老师朗诵课文、批改作业、课间巡视之外，还能通过功能强大的传感器灵敏地感知学生的生理反应，扮演“测谎高手”角色。一旦和“学生机”绑定，可更清楚地了解学生对各个知识点的掌握情况。
对于机器人老师，国外早有应用。2009年，日本东京理科大学小林宏教授就按照一位女大学生的模样塑造出机器人“萨亚”老师。“萨亚”皮肤白皙、面庞清秀，皮肤后藏有18台微型电机，可以使面部呈现出6种表情。她会讲大约300个短语，700个单词，可以对一些词语和问题做出回应，还可以学会讲各种语言。“萨亚”给一班10岁左右的五年级学生讲课，受到新奇兴奋的孩子们的极大欢迎。
教育是塑造灵魂的特殊职业，教师是人类灵魂的工程师，面对的都是活生生的具有不同个性情感的学生，在价值观塑造和创新思维启发方面，“机器人老师”有着明显的局限性。尽管机器人老师不知疲倦，知识渊博，能平等地对待学生，加上它的特殊身份能激发学生的学习兴趣和动力，然而机器人永远无法完全替代“真正的人类教师”。
当老师们从繁重的重复性工作中解放出来，实际上可以将更多的时间和精力花在富有创造性的工作上。比如培养学生的素质和情商，激发学生对学习的热情，鼓励学生独立思考，形成自己的价值观和思想体系，成为有美好人格和创新能力的个体。
实际上，老师充当的是一个引导者、启发者的角色，老师做的应该是“准备环境-引导孩子-观察-改进环境-再引导-退出-再观察”。极少干预和不断引导，让孩子能最大限度地拥有独立性、专注度和创造力。
机器人进课堂是大势所趋。不久的将来，人类老师将负责进行情感、心理、人品、人格上的健康教育和品德教育，以及各类知识的融会贯通、学习方法的引导、创新能力的培养。而知识教育这部分，将会以“机器换人”的形式让渡给人工智能。这将对老师提出更高的要求，因为除知识教育外的这些教学内容，需要由真正有能力的老师来传授。“老师要避免被机器取代，就要先避免自己成为机器。”
可见，教师需要快速适应现代化教学需要，熟练使用各类领先科技产品，提升综合素质，这将决定教师本人的去与留，更是教育希望与未来的关键所在。
个性化教育
因材施教在我国已有2000多年历史，但在我国应试教育大环境下，根据学生不同的认知水平、学习能力以及自身素质来制定个性化学习方案，真是说易行难。当传统思想与尖端科技相结合，因材施教的可行性有了大幅提高。人工智能介入后，个性化教育有两条实现途径。
一是构建知识图谱。构建和优化内容模型，建立知识图谱，让学生可以更容易地、更准确地发现适合自己的内容。国外这方面的典型应用是分级阅读平台，推荐给学生适宜的阅读材料，并将阅读与教学联系在一起，文后带有小测验，并生成相关阅读数据报告，老师得以随时掌握学生阅读情况。
Newsela将新闻与英语学习融为一体。通过科学算法衡量读者英语水平，抓取来自《彭博社》《华盛顿邮报》等主流媒体的内容，由专人改写成不同难度系数的版本。LightSail也是相同应用，不过它的阅读材料是出版书籍，它收集了适合K12学生阅读的来自400多个出版商的8万多本图书。
2015年底Newsela用户量超过400万，LightSail和纽约市教育局、芝加哥公立学校、丹佛公立学校等机构达成了合作，而目前我国没有如此规模、与官方达成合作的个性化阅读学习平台。
二是自适应学习。人工智能可以从大量的学生中收集数据，预测学生未来表现，智能化推荐最适合学生的内容，最终高效、显著地提升学习效果。当一个学生阅读材料并回答题时，系统会根据学生对知识的掌握情况给出相关资料。系统知道应该考学生什么问题，什么样的方式学生更容易接受。系统还会在尽可能长的时间内保留学生信息，以便未来能给学生带来更多的帮助。
在美国乔治计算机学院，有一门课叫“人工智能概论”。这门课是艾萨克・格尔教授创建的。他有一个教学助理叫吉尔。这个课程的特点是以问答方式授课，学生提问，老师和助教回答。第一年就有大约1000多名学生参与，提出了超过1万个问题，其中40%的问题是由助教吉尔回答的。让学生惊奇的是，吉尔竟然是一个机器人，而且教了他们整整一个学期。格尔教授采用IBM沃森界面，创建了这个AI驱动的BOT交互系统，也开发了整个课程的内容和形式。
