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人工智能课程学习报告

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人工智能课程学习报告

人工智能课程学习报告范文第1篇

[关键词]人工智能;会计;基础会计

1人工智能在会计领域的应用特质

将德勤财务机器人、用友财务机器人等人工智能在会计领域的应用状况进行分析,可以看到人工智能在会计领域的应用有以下特点。(1)大量规则化应用领域被人工智能取代。原始凭证审核,依托于电子票据二维码应用,票据关键信息(如发票抬头、税号、发票内容、金额等)被人工智能识别并依照规则进行判断;根据原始凭证相关信息依照借、贷规则选择相应会计科目编制会计凭证,也是人工智能依照既定规则完成;根据记账凭证完成记账和报表编制,在会计电算化时代即已完成,对于人工智能而言,则更是“小儿科”,仅需要依照既定规则将数据库文件以视图形式呈现。可以看到,从原始凭证审核、记账凭证编制再到账簿形成、报表形成,会计明晰的规则为人工智能应用提供了切合的舞台,而有明确规则的领域是人工智能能够凸显其计算能力的优势领域。由此可见,以规则为基础的会计核算应用领域能够被人工智能“完美”替代。这也是德勤机器人、用友财务机器人等人工智能最先得以应用的领域。(2)经验化应用领域将被人工智能取代。人工智能以超强的自我学习能力著称,能够通过大数据获取认知上的进步,可以从大量的图片中学习识别猫,也可以从大量的棋谱中学习对弈。会计、医生曾经被认为“越老越值钱”,即是基于经验的价值增加,在工作中不断学习积累经验,能够借助经验处理非常规、复杂的情形。通过学习积累经验获得认知进步,已经成为人工智能擅长的领域。在大数据的基础上,人工智能可以通过案例学习获得“经验”,并且由于存储记忆能力的显著优势超过会计、医生的经验。因此,经验化应用领域将被人工智能取代。(3)人工智能应用推广速度受到成本的影响。2017年德勤财务机器人推出,随后用友财务机器人、浪潮财务机器人也相继面世,一年时间之后这些财务机器人并没有大量应用,其原因既有技术成熟度方面的原因,也有成本方面的原因。财务机器人的应用成本,不仅包括购买财务机器人的价格,还包括企业转换成本。在ERP、财务共享中心等信息化建设之后,信息系统建设的投入大、实施风险高的特征使得企业对于系统切换心存顾虑,使用财务机器人是否又将成为投入高、见效慢的项目,成为企业应用财务机器人不得不考虑的问题。也正是由于受到应用成本的影响,财务机器人在2017年推出之后只是引起了观念、认知上的“地震”,广泛的应用并未看见。

2“基础会计”课程核心

从目前国内高校会计专业、财务管理专业所开设“基础会计”(会计学)课程的情况来看,该课程仍然作为专业基础课开设,其核心内容一般包括:(1)会计核算基本方法,涉及会计要素、会计等式、复式记账、凭证、账簿、财务报告等内容。通过这些内容的学习,学生将掌握借贷记账、凭证编制、账簿登记、财务报告编制等基本方法,掌握会计核算的基本规则,理解会计的基本逻辑与方法。(2)会计核算基本操作,涉及凭证填写与审核、账簿登记、财务报表编制等内容。在会计基本方法学习的基础上,学生将通过实验等方式,掌握凭证填写与审核的规范、账簿登记的规范、财务报表编制规范等操作环节的要求,通过实践体会从凭证填制与审核、账簿登记、财务报表编制的规则与过程,并完成从理论到实践的转换。(3)会计视角的形成。在对会计要素、复式记账的理解中,学生将完成对经济活动的会计视角理解。例如,企业完成销售活动,从经济活动的范畴理解,更多强调客户关系管理、合同签订、履行合同等节点,而从会计视角理解,则更强调伴随销售活动产生的资金流和成本化物流,即在收入形成的同时,根据资金支付的状况选择银行存款、或者应收账款、或者应收票据、或者预收账款进行核算,同时在物流发生后结转相应成本。将经济活动的会计本质进行识别,培养和形成会计视角成为“基础会计”课程的关键内容。也正是因为这个原因,“基础会计”成为会计入门课程。

3人工智能对“基础会计”课程的挑战

(1)规则化应用将被人工智能取代,但修订完善规则为会计人员留出了空间。人工智能因其超强的运算能力,能够在既定规则的指挥下“毫无怨言”地处理原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、报表编制等工作,并且处理效率更高。单纯地规则化应用,会计人员与人工智能相比,完全不具有优势。仅仅只有在人工智能技术应用的成本还相比人工成本更好的前提下,原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、编表编制工作仍由会计人员完成。当人工智能技术应用成本得以降低,采用人工智能技术相比雇佣会计人员成本更低,会计人员无疑将面临被人工智能所取代。这也是业界认为人工智能带来会计“地震”的重要原因。虽然2017年会计人工智能出现后并没有马上带来会计人员下岗潮,但这一时刻不会太远,一旦人工智能应用成本得以降低,在人工成本逐渐上升的现实状况下,处理原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、编表编制的纯规则化会计岗位将被人工智能取代。与此同时,我们必须意识到,人工智能以规则为基础完成会计活动,那么谁来定义规则?战胜棋圣的人工智能以围棋规则为基础开展对弈,无人驾驶以道路交通规则为基础完成驾驶,财务机器人在完成会计活动时同样基于既定的规则。从国家层面看,“会计准则”处于不断的修订完善过程中,新的经济形式不断出现,会计准则往往紧随着新经济活动而修订完善。一旦会计准则变更,意味着完成会计活动的人工智能所依据的规则也需要变更。因此,规则变更与修订为会计人员留出了空间。“人工制定规则,人工智能完成规则”可能成为未来会计活动的新形式!会计人员制定规则,是否需要从了解基本规则入手呢?答案无疑是肯定的。作为制定规则的会计人员,不可能完全不了解基本的借贷规则、基本的账务处理规则,就开始着手调整规则。基于此,了解和掌握基本会计规则应当成为会计人员的必须,通过“基础会计”课程促使会计人员了解和掌握会计基本规则也成为必要选择。但人工智能应用会计规则的优势,促使会计人员在学习掌握基本会计规则时必须思考,学习基本会计规则的目的是应用还是修订完善?如果仅仅将学习会计规则的目的定位于应用,这样的会计人员只能定义为初级会计人员,一旦其人力成本高于人工智能技术应用成本,这种岗位人员无疑是会惨遭淘汰。因此人工智能的出现逼迫会计人员将学习会计规则的目的定位于修订会计规则的高端人才,只有在基础规则之上,跳出规则制定规则,才可能在人工智能应用的大趋势下赢得一席之地。(2)经验积累将被人工智能取代,但经验规则化为会计人员留出了空间。会计人员的经验积累建立在大量案例处理的基础上,在复杂经济业务处理过程中形成隐性知识,如果这些隐性知识不能显性化、不能总结提升为规则,这些隐性知识只能藏于人员的头脑里,导致似乎“越老越值钱”。人工智能具有大数据处理能力,在大数据基础上形成“经验”从而自我学习,并且其总结的经验将以“代码化”的形式显性体现,相比会计人员而言,经验形成的能力更强、经验显性化的能力也更强。但从经验到规则,人工智能还不能直接将积累的经验形成规则,规则的形成还需要人工干预。因此,会计人员的经验积累可以被人工智能取代,但经验规则化为会计人员留出了空间。面临人工智能应用,会计人员“越老越值钱”的优势将不复存在,会计人员的价值不再建立在工作经验的基础上,而是建立在经验知识化、并进一步规则化的基础上。会计人员要完成经验规则化过程,也需要对基本规则熟悉了解、并对经验是否作用于规则修订进行判断的基础上,因此对于基本规则的了解和掌握也是必不可少的。尽管“基础会计”课程仅仅是会计入门知识的介绍,不能形成会计处理经验,在经验积累方面不存在是否课程内容是否被人工智能取代的问题,但由于会计人员需要将经验规则化,需要熟悉了解基本规则,并对经验是否推动规则变化做出判断,因此通过“基础会计”课程学习了解基本规则仍然是必要的。(3)会计视角的形成仍需通过“基础会计”课程培养。人工智能完成了从原始凭证审核到记账凭证编制、再到账簿登记、报表编制的任务,使用人工智能完成这些任务得到的是凭证、账簿、报表这些结果的呈现,对于这些结果、这些信息究竟对于会计人员意味着什么,会计人员通过这些信息怎样从会计的视角去理解经济业务,人工智能并未给出答案。而“基础会计”课程则是从经济业务到会计业务的桥梁和纽带,通过“基础会计”课程的学习,会计要素、会计科目等内容成为将经济语言转换为会计语言的工具,会计视角得以培养形成。因此,从会计视角培育需要来看,“基础会计”课程仍然是有必要开设的。

4“基础会计”应对人工智能应用的适应性调整

概括起来看,面对人工智能应用的大趋势,“基础会计”课程仍有必要开设,但应对这一趋势,需要从课程目标、课程内容上进行适应性调整。具体包括:(1)“基础会计”课程目标需要定位于会计基本规则体系建立而非操作能力。由于人工智能能够以高效率的优势完成规则应用,因此“基础会计”课程目标不能再强调凭证编制、账簿登记、报表编制等应用能力,应该将“基础会计”的课程目标定位于促使学生构建会计规则体系,培育经济业务的会计视角。学生学习“基础会计”的目的不再是掌握原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、报表编制操作,而是建立会计规则体系,掌握会计语言实现从会计角度理解经济业务。(2)“基础会计”课程内容需要强化会计要素、会计等式、借贷记账等基本规则体系内容,弱化凭证、账簿等操作性内容。根据前面的分析可见,“基础会计”作为基本规则介绍的入门课程,学生需要通过该门课程的学习,掌握会计基本规则,并在此基础上逐步培养提升规则制定的能力。以往课程中,通过实验、实训提高学生填写凭证、登记账簿的操作能力,但这些操作未来将被人工智能高效替代。在人工智能在会计规则化应用领域形成趋势的当前,操作能力培养这部分内容需要弱化,而对于会计规则体系的理解、会计视角的培养应当强化。(3)“基础会计”课程内容中需要适当增加有关大数据、人工智能方面的内容,介绍大数据、人工智能在会计领域的应用趋势,以帮助学生了解会计在信息时代、人工智能时代可能发生的变革,提前应对可能发生的变化。会计不能脱离社会经济生活而存在,人工智能时代已经对会计提出了变革要求,应对这一要求,“基础会计”应当不回避,主动做出调整和适应。例如,对于会计总论的阐述中,介绍会计的发展趋势,不能还停留将会计电算化作为发展前沿,电算化阶段已经成为过去,大数据、人工智能才是未来的发展前沿;在会计的发展阶段中,古代会计阶段、现代会计阶段、电算化会计阶段的划分也值得商榷,复式记账、计算机的出现作为阶段划分的关键节点,但在2017年人工智能推出后,是否在电算化会计阶段之后已经需要重新再切分出人工智能会计应用阶段,值得学术界探讨。

5结语

财务机器人诞生后会计岗位可能面临失业潮,“基础会计”课程似乎也已经没有必要开设。通过分析人工智能的特质、“基础会计”课程的核心,指出在人工智能应用趋势到来的当前,规则化应用将被人工智能取代,但修订完善规则为会计人员留出了空间;经验积累将被人工智能取代,但经验规则化为会计人员留出了空间;会计视角的形成仍需通过“基础会计”课程培养。因此“基础会计”课程仍然有必要开设,其课程目标需要定位于会计基本规则体系建立而非操作能力,其课程内容需要强化会计要素、会计等式、借贷记账等基本规则体系内容,弱化凭证、账簿等操作性内容,同时课程内容中需要适当增加有关大数据、人工智能方面的内容。

主要参考文献

[1]陈婷蔚.人工智能在会计领域的应用探析———以德勤财务机器人为例[J].商业会计,2018,5(10):77-78.

[2]王加灿,苏阳.人工智能与会计模式变革[J].财会通讯,2017(22):41-43.

[3]任世赢.人工智能技术对会计行业的影响及对策[J].北方经贸,2018(1):96-97.

[4]邓文伟.人工智能时代的会计研究综述[J].国际商务财会,2018(5):86-88.

人工智能课程学习报告范文第2篇

人工智能作为一门课程[1],开设时间距今只有40多年,但发展极为迅猛。人工智能课程的内容涉及计算机科学、数学、系统科学、控制科学、信息科学、心理学、电子学、生物学、语言学等等,几乎所有科学工作者都可以在人工智能中找到自己感兴趣的问题。目前,国内外已有众多高校指定人工智能为计算机科学与技术及其相关专业的主修专业基础课程,它在拓展计算机和自动控制的研究和应用领域方面有着极其诱人的学科发展前景。自2003年起,国内诸多高等院校陆续开设“智能科学与技术”本科专业,同时也有更多高校在传统信息类专业中加大了人工智能课程的课时比重,因此如何提高人工智能课程的教学质量显得尤为重要。? 

本文结合人工智能课程的特点以及自己教学与研究的实践,对本课程的教学进行一些探讨,以期改进人工智能课程教学方法,达到提高本课程教学质量的目的。?? 

一、兼顾课程内容的统一性和差异性?? 

人工智能课程的核心内容主要集中在对基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其应用的认识和理解上,尽管各种基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成体系,但是它们之间又存在着许多内在联系和规律。从这一点来看,人工智能课程与其他很多计算机课程是不同的,这就要求人工智能课程的授课要具有自己的特色。? 

知识表示、知识推理、知识应用是人工智能课程的三大内容,解决任何一个人工智能问题都离不开两个步骤,即知识表示和问题求解。由此,人工智能课程从总体结构上就有了一个比较清晰的脉络,即首先必然要学习各种知识表示方法,然后是利用这些知识进行推理,进而实现知识应用,最终达到问题求解的目的。问题求解又分为基本的问题求解方法和高级问题求解方法。图搜索策略、启发式搜索、消解原理以及规则演绎系统等都属于基本的问题求解方法。计算智能、专家系统、机器学习、自动规划等属于高级问题求解方法。? 

同时,人工智能课程某些章节或者某些方法算法在一定程度上又自成体系。例如,各种不同的知识表示方法不管是数据结构还是表示形式都完全不相同。又例如,人工智能有许多不同的学派[2],本课程往往同时会介绍不同学派的算法,这些学派在人工智能的基础理论和方法、技术路线等方面是完全不同的,甚至是对立的。? 

这些都要求我们在教学过程中不仅要强调人工智能课程理论的统一性和完整性,又要兼顾各学派的特点,尊重甚至调动学生们对不同人工智能学派及其方法的兴趣。在编写和选用教材时也要注重这一点,我们选用的是蔡自兴教授编写的《人工智能及其应用》系列教材[1,2],该教材以逻辑主义学派为主线,兼顾引进其他学派的精华内容,具有较强的科学性。 

??二、实施分层次教学?? 

各高校一般同时为计算机相关专业的本科生和研究生开设了人工智能课程,甚至有的非计算机类专业也开设有人工智能课程。不同层次的学生对人工智能课程要求掌握的程度不同,我们首先明确本科生和研究生以及非计算机类专业学生的教学目的和教学内容,做到分层次设计人工智能课程教学?过程。? 

本科阶段的人工智能课程课时量较少,本科层次只需要做到对大部分人工智能概念和算法了解、认识,少部分达到理解层次。本科生一般都是在高年级(三年级下期或者四年级上期)开设人工智能课程,这时已有不少学生准备继续读研或者已经被保研,因此在兼顾全体学生教学层次的同时,要注意给这部分学生足够的相关参考书目,让他们能够利用课余时间广泛深入了解人工智能相关算法,老师在课后还应和他们进行充分讨论,培养他们对人工智能的特别兴趣。? 

非计算机类专业的学生往往需要学习如何利用人工智能知识解决该专业领域内的问题,因此在教学中要尽量有专业针对性地进行教学。例如针对农科类专业,在教学专家系统过程中,我们要求学生参考北京农业信息技术研究中心开发的农业专家系统开发平台(paid5?0)理解并开发与本专业领域相关的简易农业专家系统。? 

给研究生开设人工智能课程要求做到概念理解,基本算法精通,即要求全面、系统地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干应用实例,并且能灵活运用所学知识阐述解决实际问题的方法和途径。课程教学中要致力于培养学生分析问题与解决问题的能力,要求研究生将人工智能方法与自己的研究方向相结合,用人工智能方法解决所研究课题中的实际问题,并撰写相关的课程论文,以小型研讨会的形式进行报告交流。实践证明,我们的研究生的人工智能教学效果明显提升,成效突出。 

??三、案例驱动,寓教于乐?? 

采用案例教学是为了充分调动学生的学习兴趣,增强学生学习的自觉性[3]。通过案例教学能把枯燥的人工智能理论知识具体化、形象化,可以使学生更加感性地理解课堂教学内容。这些案例都是以教师所从事的科研项目中的实际应用环境为背景进行阐述的,让学生能在实际环境中理解概念和知识,学会利用人工智能知识去分析和解决实际问题。在教学过程中要选择学生容易接受的案例,体现理论联系实际的特色,激发学生的兴趣。? 

例如,在讲授“计算智能”内容时,我们结合黄河三门峡和小浪底水库水沙联合智能调度系统[4]进行讲解。综合三门峡水库和小浪底水库防洪运用的基本原则、历年调度方案、专家的经验、历年数据和现有的调水调沙数学模型,分别利用模糊决策、神经网络、遗传算法及综合集成方法来实现三门峡、小浪底水库水沙联合调度。? 

又例如为了让学生走近机器人,我们进行了一场机器人展示课,将研究所现有的MOROCS?1(中南一号智能移动机器人)、ASR(广茂达)、AmigoBot(自主移动机器人)、CanDroid(罐头机器人)、MD?375 Rover(人控漫游车)、Fokker D7(人控飞机,1:72)、Rockit OWI?769K(声按、压控火牛机器人)、Hexapod Monster(六足爬行机器人)、Hubo(多机能歌舞机器人)等各类机器人全部拿出来给学生做了功能演示[5]。亲眼看到这么多机器人,同学们都非常兴奋,对人工智能课程的兴趣高涨。? 

在进行案例教学时,引导学生带着问题和求知欲望深入理论的学习,让学生在案例中寻找问题的答案并获取知识。在讲授利用神经网络进行水库调度时,引导学生分析如何确定神经网络的输入端数据,什么是泛化能力以及如何提高神经网络的泛化能力。? 

为了巩固所学内容,可以让学生组成讨论小组对教师提出的论题进行讨论,分小组阐述自己的观点,这样有助于提高学生学习的主动性,还有助于培养学生思考问题的能力和提高理论教学的效果。案例教学的关键在于引导学生利用所学到的理论知识去解释、分析和解决现实案例中的问题,以达到训练学生理论运用和深入理解理论知识的目的。? 

此外,我们挑选了机器人足球、拖拉机扑克牌、中国象棋、五子棋等普遍受人喜爱的智能游戏,让学生亲手设计小型智能游戏软件,在设计的过程中掌握高深的人工智能理论知识,让学生学得会、用得上、记得牢。 

??四、结语?? 

以上谈到的一些教学方法是我们在教学过程中总结体会比较深刻的方面,以供探讨。事实上,要进一步提高人工智能课程的教学质量,还有很多方面需要改革和加强。如不断强调人工智能教师的专业素质,要求他们在讲授好人工智能课程的同时,努力提升出自身的专业素质,给学生一个良好的专业素质导向。其次,在人工智能课程教学过程中还需要有培养实用型人才的教学理念,特别是注重培养有创新意识的实用型人才。注重培养学生的质疑能力,只有通过质疑和提出问题,学生的创新意识才能够得到不断强化,创新思维能力才能够得以不断提高。? 

人工智能学科是一门非常年轻、又非常前沿的学科,有其自身的突出特点,人工智能课程教学必然与其他计算机专业课程教学不同,需要更多的从事人工智能教学的教师在自身的教学实践中不断积累经验,进行广泛的教学交流。 

 

参考文献? 

[1] 

蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(研究生用书)[M]. 北京: 清华大学出版社, 2004(8): 1-4.? 

[2]蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(本科生用书)[M]. 北京: 清华大学出版社, 2003(8):288-290.? 

[3]雷焕贵, 段云青. 中美案例教学的比较[J]. 教育探索, 2010(6): 150-151.? 

人工智能课程学习报告范文第3篇

关键词:人工智能;英语教育;积极影响;消极影响

人工智能概念是20世纪五六十年代正式提出的,随着信息技术的不断发展,人工智能已成为一门新的技术科学。时至今日,人工智能技术的发展经历了人工智能起步期、专家系统推广期和深度学习期等阶段,而在应用领域也取得了重大突破,如Google的无人驾驶技术和运用深度学习算法的AlphaGo战胜围棋冠军等。除此之外,人工智能已被日益广泛地应用于经济社会各个领域,在教育领域亦是如此。2018年教育部就印发了《高等学校人工智能创新行动计划》,要求进一步提升高校人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求的能力。因此,人工智能必将不断被融合到教育领域,并为大学教育变革提供新方式。基于人工智能的机器学习、人机交互与知识图谱等技术方法,可以为大学英语教师在课堂教学、备课与教学研究等多个方面提供支撑;可以为大学英语教学管理与治理提供决策支持;可以为大学生英语自主学习和教师备课提供智能推荐支撑。目前,学者们已对人工智能对英语教育的影响进行了相关的研究。如高华伟分析了外语作文智能评阅与形成性评价融合策略;刘洋针对人工智能技术与高校英语教学的相互关系,通过调查问卷和访谈等方式,分析了现有计算机辅助语言学习软件和系统的不足,并提出了相应的解决策略;张艳璐对人工智能在给英语教学带来机遇的基础上,探究了人工智能在大学英语教学中的应用;赵生学分析了人工智能时代大学英语教学的变革与策略;严燕分析了人工智能时代英语教学促进学生深度学习的路径。在人工智能时代,人工智能技术必将对大学英语教育领域各个方面产生重大影响,如大学英语人才培养目标、教学内容、教学计划、教学策略、教学模式、成绩评价体系与英语领域科研等方面。针对此,本文在现有研究的基础上,重点从教师和学生两个层面分析人工智能对大学英语教育的积极影响和消极影响,并提出相关建议,以期为大学英语教师教学与大学生英语学习提供参考。

一、人工智能的积极影响

人工智能技术在大学英语教育领域的应用,将对大学英语教学资源、教学模式与大学生二语习得等方面产生积极作用,主要体现为以下几个方面。

(一)丰富了大学英语教与学资源人工智能技术的发展与应用为大学英语教与学提供了丰富的资源。如互联网上含有丰富的英语视频与图片等资源;在线教育平台也提供了大量的英语课程资源,如中国大学生慕课、雨课堂等,它们各具特色,可为教师与学生提供多样化选择。因此,人工智能技术一方面可为大学英语教师提供丰富的教学素材,同时还可根据大学生学习目标与学习习惯等为其英语学习提供丰富的课外资料。同时,很多网络资源可下载或者回放,这样可以使得大学生的英语学习不再受到时间与空间的限制。特别是对于教育资源缺乏的地区而言尤为重要,可以在很大程度上解决教育资源不平衡问题。其中,百度教育大脑的智能备课系统便是典型应用案例。其依托百度人工智能、大数据和云平台的优势,整合了丰富的优质资源。对于教师而言,此平台可按照教学进度为教师提供经过筛选的教学素材,节省教师的备课时间,提高其工作效率。

(二)丰富了大学英语的教学方式传统的大学英语授课往往以线下课堂教学方式为主,而人工智能技术的使用丰富了大学英语单一的教学方式。可利用网络平台,如雨课堂、慕课平台等,开展大学英语线上教学模式或者线上线下混合教学模式。新的教学模式有利于教师在大学英语教学过程中采用不同的教学策略。使用新的教学模式和不同的教学策略可以提高大学生学习英语的兴趣,进而有助于提高大学生英语习得的效率。

(三)提高了大学生英语习得的效率由于英语习得是一个复杂的心理过程,与大学生的情感因素、学习动机等密切相关。采用人工智能技术的大学英语线上教学方式,使得教师与学生之间不是面对面的交流互动,可以在一定程度上缓解学生焦虑、害怕等情绪,有利于学生的英语学习。动机是英语习得中重要的非智力因素,也是影响大学生英语习得效率的重要内在因素之一。学习动机与使用另一种语言的兴趣密切相关。而人工智能技术采用丰富的英语学习资源以及英语教学方式的多样化,这些有助于提高学生学习英语的兴趣,进而增强学习英语的动力。

(四)形成了大学生英语习得分析数据库人工智能技术是以大数据为依托,可以跟踪和记录大学生英语课堂学习和课后学习等各种信息数据,进而可形成大学生英语习得数据库。基于大数据分析与人工智能技术方法,如数据挖掘、关联性分析和回归预测等,可以挖掘大学生英语学习背后的规律特征,了解到每个学生的具体情况。进而构建每个学生的英语学习画像,如学生的线上学习状态、课程作业完成情况、测试成绩和学习方式等。可为教师形成可视化的学生个体和班级整体的学情分析报告。因此该数据库有利于教师掌握每位学生的英语学习状态,掌握学生个体差异,为调整教学方式、教学方法与策略提供支撑。同时,上述数据为大学英语教学与大学生英语习得的研究也提供了数据支撑。

二、人工智能的消极影响

人工智能在大学英语教育领域对教师与学生发挥着积极的作用,同时对他们也产生了一些消极的影响,主要体现为以下几个方面:

(一)对教师的消极影响由于大学英语课堂教学存在一定的缺陷,往往需要改进此教学方式。而人工智能技术的应用,虽有助于大学英语教学改革,但还需要教师熟练掌握人工智能相关技术的使用,会给信息技术能力比较薄弱的教师造成压力。借助人工智能平台,大学英语教学不受时间、空间和学生人数等影响,势必会减少大学英语教师的需求,造成大学英语教师面临失业的压力。进而影响大学英语教师的工作积极性,以及大学英语教学质量。

(二)对学生的消极影响根据语言资本理论与期望价值理论,大学生英语学习的期望价值主要是经济期望价值。而大学生英语学习的期望价值与学习目的和行为密切相关。比如大学生英语学习经济期望价值主要体现为学习英语对未来找工作很重要,可以增加经济收入。而人工智能技术在语言领域的应用,势必会影响大学生对英语学习的期望价值。如人工智能翻译机的出现,使得各种语言之间翻译非常容易。即使不懂英语,也可使用它进行英语交流。因此,人工智能技术在英语领域的应用,将降低大学生英语学习的期望值,进而影响他们英语学习的兴趣与目的。

(三)对师生关系的消极影响基于人工智能技术的大学英语教学,将改变传统的以教师为中心的模式,使得教师在教学过程中的中心地位得到弱化。学生通过人工智能技术,可以很好地收集到自己需要的各种英语学习资源,如在线课程、英语讲座视频和英语文本资料等,甚至可以通过自学的方式完成英语学习任务。但这些将弱化教师与学生之间的互动以及情感,从而隔阂了教师与学生之间的关系。

人工智能课程学习报告范文第4篇

关键词:人工智能;信息素养;信息技术

中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号: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 信息素养的定义及其内涵

“信息素养”一词最早产生于信息技术和信息产业发达的美国, 是随着现代信息社会的逐渐形成而对国民提出的一种兼跨人文和科学范畴的综合性个人素养要求的描述。随着研究的深入,人们对信息素养的认识也在不断深化。

1974年美国信息产业协会主席保罗・泽考斯基最先提出信息素养的概念, 他认为信息素养是“利用大量的信息工具及主要信息源使问题得到解答的技术及技能”。1992年美国图书馆协会提出:“信息素养是人能够判断何时需要信息, 并且能够对信息进行检索、评价和有效利用的能力。”同年, 道尔在《信息素养全美论坛的终结报告》中给出了一个较为全面的定义:一个具有信息素养的人, 他能够认识到精确和完整的信息是作出合理决策的基础, 他能够确定对信息的需求, 能够形成基于信息需求的问题, 能够确定潜在的信息源, 能够制定成功的检索方案, 从包括基于计算机的和其他的信息源中获取信息、评价信息、组织信息用于实际的应用, 将新的信息与原有的知识体系进行融合以及在批判性思考和问题解决过程中使用信息。

综上所述, 虽然研究人员从不同的视角界定了信息素养的定义, 但可看出, 信息素养既包括认知态度层面上的内容, 也包括技术层面、操作层面和能力层面上的内容。概括起来讲, 信息素养主要包括信息意识、信息能力和信息道德三个方面:

1) 信息意识。信息意识是信息素养的首要因素, 主要指人们对信息及其交流活动在社会中的地位、价值、功能和作用的认识, 换句话说, 就是指人们对信息的判断、捕捉的能力。信息意识的强弱将直接影响人们利用信息的程度和效果。人们只有有了信息意识,才有可能有信息的需求, 进一步去寻找信息和利用信息, 并主动学习与信息处理有关的技术。

2) 信息能力。信息能力是信息素养的重要方面, 是指人们获取信息、处理信息、利用信息、创造信息、交流信息的技术和能力。人们只有掌握一定的信息技能, 才能有效地开展各种信息活动, 有效地利用信息和创造信息, 充分发挥信息的价值, 变信息为动力和优势。

3) 信息道德。信息道德是指人们在整个信息交流活动过程中表现出来的信息道德品质。它是对信息生产者、信息加工者、信息传播者及信息使用者之间相互关系的行为进行规范的伦理准则, 是信息社会每个成员都应该自觉遵守的道德标准。

2 人工智能的研究领域

人工智能的研究领域非常广泛, 而且涉及的学科也非常多。目前,人工智能的主要研究领域包括:专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、智能决策支持系统及人工神经网络等。下面主要介绍在网络教育环境中常用的智能技术。

2.1 专家系统

所谓专家系统就是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统, 它能运用该领域专家多年积累的经验与知识, 模拟人类的思维过程,求解需要专家才能解决的困难问题。

2.2 机器学习

“学习”是一个有特定目的的知识获取过程, 其内在行为是获取知识、积累经验、发现规律; 外部表现是改进性能、适应环境、实现系统的自我完善。所谓机器学习, 就是要使计算机能模拟人的学习行为, 自动地通过学习获取知识和技能, 不断改善性能, 实现自我完善。机器学习主要研究学习的机理、学习的方法以及针对相应的学习系统建立学习系统。

2.3 模式识别

所谓模式识别,是指研究一种自动技术。计算机通过运用这种技术,就可自动地或者人尽可能少干预地把待识别模式归入到相应的模式类中去。也就是说,模式识别研究的主要内容就是让计算机具有自动获取知识的能力,能识别文字、图形、图像、声音等。一般来说,模式识别需要经历模式信息采集、预处理、特征或基元抽取、模式分类等几个步骤。

2.4 人工神经网络

人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能, 运用大量的处理部件, 由人工方式建立起来的网络系统。它是在生物神经网络研究的基础上建立起来的,是对脑神经系统的结构和功能的模拟, 具有学习能力、记忆能力、计算机能力以及智能处理功能。其中学习是神经网络的主要特征之一, 可以根据外界环境来修改自身的行为。学习的过程即是对网络进行训练的过程和不断调整它的连接权值, 以使它适应环境变化的过程。学习可分为有教师(或称有监督)学习与无教师(无监督)学习两种类型。对神经网络的研究使人们对思维和智能有了进一步的了解和认识,开辟了另一条模拟人类智能的道路。

3 人工智能技术在教育中的应用

3.1 智能搜索引擎

随着互联网站点和页面的激增以及网络用户队伍的不断壮大,信息检索成为人们利用Internet的重要途径。但是在浩瀚的网页海洋中寻找有用的信息并不容易,需要借助有力的检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,他们各有特色,但仍存在不足之处,如检索到的无关信息过多以及检索结果排序较混乱。智能化信息检索是信息检索的新分支,它是人工智能和信息检索的交叉学科。它在对内容的分析理解、内容表达、知识学习等基础上实现检索的智能化,这样可以节省学习者在检索中花费的时间,帮助学习者提高检索效率。智能化信息检索所用到的人工智能技术有专家系统、自然语言处理和知识表示。

3.2 智能体(agent)

agent技术早在70年代出现在人工智能领域,通过感知、学习、推理以及行动能够基于知识库的训练模仿人类社会的行为。随着其进一步发展,它在远程教育领域发挥着越来越重要的作用。一套完整的远程教育系统中包含许多子系统,如答疑、作业、考试、交互等等子系统。这些子系统都有各自的数据库用来存储信息。为了提高整个系统的智能性,可以引入智能技术,把众多子系统的数据库链接起来,实现信息资源的共享。通过分析这些信息,智能技术可以发现学习者的个别特征(如兴趣爱好信息、点击知识点信息统计、交互日志等等),并根据这些特征量身订做出适合学习者的学习方案,也有助于教师及时掌握学习者学习过程中的动态信息。

3.3 智能CAI(ICAI)

随着计算机技术的飞速发展,计算机辅助教学(CAI)已受到教育界的重视,成为学科教学改革的一种重要手段。许多学校都在开发CAI课件,但大多数CAI课件只是机械地按照教学设计者事先设计好的教学模式和内容向学生传授知识,并没有体现出个性化学习,无法做到因材施教。

智能CAI是以人工智能技术为核心,使CAI系统能够根据学生的学习情况等因素分析学生的特征,合理安排教学内容、变化教学方法去满足个别教学的需要。使用智能CAI进行教学能够克服传统CAI的不足,显著提高教学效果,是CAI课件发展的趋势。

3.4 智能教学系统ITS

智能教学系统(intelligent tutoring system,ITS)是涉及人工智能、计算机科学、认知科学、教育学、心理学和行为科学的综合性课题,其研究的最终目标是由计算机负担起人类教育的主要责任,即赋予计算机系统以智能,由计算机系统在一定程度上代替人类教师实现最佳教学。我国ITS的研究起步较晚,但近几年随着计算机的普及和教育软件需求增大,ITS的发展较快。ITS按照功能分为四个模块:专家知识模块、学生模块、教师模块、人机接口模块。

4 人工智能教育对学生信息素养的作用

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是计算机科学的一个分支,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。换言之,它研究如何用计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动,来解决需要人类专家才能处理的复杂问题,例如咨询、诊断、预测、规划等决策性问题。人工智能也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息学、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。与一般的信息处理技术相比,人工智能技术在求解策略和处理手段上都有其独特的风格。人工智能研究处于信息技术的前沿,它的研究、应用和发展在一定程度上决定着计算机技术的发展方向。同时,信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了急切的需求。今天,人工智能的不少研究领域如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中,并对人类的发展产生了重要影响。

综上所述,作为信息技术一个不可缺少的重要组成部分,人工智能的基本内容在中学信息技术课程中是不能不专门提及的,以往某些教材中用一两页篇幅作个简单介绍的方法根本不足以反映人工智能学科的全貌。因此,十分有必要在高中阶段的信息技术课程中专门设立人工智能选修课。我们认为,高中阶段开设人工智能课程可以在以下几个方面对学生的信息素养培养产生积极作用:

1) 多种思维方式的培养和信息素养的综合锻炼。

现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次:结构化问题,是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题;非结构化问题,难以用确定的形式来描述,主要根据经验来求解;半结构化问题则介于上述两者之间。一般说来,中学阶段开设的传统意义上的信息技术课程中所介绍的信息技术,例如多媒体技术、网络技术、数据库技术、算法与程序设计等,都是求解结构化问题的基本技术。而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的一类有效技术。

把人工智能课程引入我国现行的高中信息技术教育,可以让学生在体验、认识人工智能知识与技术的过程中获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解,从而培养学生的多种思维方式,达到提高信息素养的目的。通过人工智能课程的学习,学生还将了解人工智能语言的基本特征,学到智能化问题求解的最为基本的策略。

2) 体验人类专家解决复杂问题的思路,提高学生的逻辑思维能力。

这里以人工智能学科中“专家系统”技术的体验、学习与应用过程为例进行说明。在专家系统的应用过程中,一个实际的专家系统不仅能够为用户给出相关领域的专家水平建议或决策,而且能够通过解释机制,以用户容易理解的方式解释专家系统的具体推理过程。学生可以向专家系统提出诸如“为什么(Why)”、“如何(How)”、“如果……会怎么样”等问题,系统接受用户的问题指令后,可以根据推理的逻辑进程,即时将答案呈现给用户,整个过程如同教师与学生在进行面对面的教学。在该过程中,学生可以充分体验人类专家的求解思路和推理风格,有助于提高他们的分析、思维与判断能力。

另一方面,在专家系统的教学过程中,可以要求学生自行构建由产生式规则组成的知识库,或进一步利用工具软件来开发简单的实用型专家系统。为了完成该项工作,学生一开始就要编制开发规划、制定知识获取策略,并具体付诸实施,这是一个不断深化的过程。学生还得明确与系统有关的所有变量或相关的因素,并且将这些变量和因素转化为问题求解,得出相应的结论。在进行一系列问题求解分析之后,运用产生式规则来表示知识,以此建立起来的专家系统还可以让其他学生去运用和体验,具有一定的实用价值。

由于专家系统中的知识组织与推理过程是对人类专家思维方式的一种模拟,因此上述知识库的组织和系统的推理过程能够较好地体现学生的思维过程。在建造知识库过程中,学生需要将原来零碎的未成型的知识概念化、形式化和条理化,从而内化为学生自己的东西。所以,建造知识库的过程不但能反映学生的学习过程,而且有助于学生对该领域知识的深层思考并有利于长久记忆,同时也学会了专家系统的基本开发技术。正如美国著名的学习论专家Jonassen所指出的:那些自行设计专家系统的学生将会在这种活动中受益匪浅,因为这是一个对所学知识进行深度加工的过程。

3) 了解信息技术发展的前沿,激发对信息技术未来的追求。

人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿,通过人工智能知识、技术的学习与体验,高中学生能够对信息技术发展的前沿知识有一定程度的了解,这样有助于他们开阔视野,培养兴趣,激发对信息技术美好未来的追求,从而为今后进入大学或走向社会奠定良好的基础。

5 结束语

中学生的信息素养的培养是当前信息技术课的一个重要目标,而在现有的中学信息技术课程中,关于人工智能的知识只作了简单的介绍,学生们对于人工智能研究的广大领域不能有详细的概念,这对于中学生的信息化认识和信息素养的培养不够全面。因此在中学信息技术课中加大人工智能的知识介绍是信息技术课改革的重要内容。

参考文献:

[1] 雷晓庆.网络环境下大学生的信息素养及其培养[J].太原大学学报, 2004(2):38.

[2] 杜玉霞.美国信息素养教育与研究的启示[J].电化教育研究, 2005(10):42.

[3] 王永庆.人工智能原理与方法[M].西安:西安交通大学出版社,2002,1-53.

[4] 潘瑞玲,余轮.Agent技术在远程教育系统中应用的研究[J].微型电脑应用,2002,18(4):28-30.

[5] 吴战杰,秦健.Agent技术及其在网络教育中的应用研究[J].电化教育研究,2003(3):32-36.

[6] 张剑平.关于人工智能教育的思考[J].电化教育研究,2003(1):24-28.

人工智能课程学习报告范文第5篇

中南大学开设人工智能课程已有25年历史,2003年该课程更是被评为全国高等学校首批精品课程。此后,在国家教育部、湖南省教育厅和学校的支持与指导下,以蔡自兴教授为首的教学队伍一直继续坚持精品课程的建设。在5年多的建设过程中,一直坚持求新求变的思想,使得本精品课程又登上了一个新的台阶,并通过建设取得了一些新的经验和体会。

1 深化教学改革,不断提高教学质量

教学改革是课程建设和学科发展的生命线。经验告诉我们,要不断提高教学质量,就不能固步自封,吃老本,而必须不断深化教学改革,加大课程建设和教材建设力度,不断改进教学方法。

(1) 搞好精品课程建设,发挥示范作用

把人工智能国家级精品课程放在优先建设的位置,讲究教学质量,推进教学改革是本课程一直坚持的教学理念。首届国家级精品课程评选时,还很少有其他课程采用网络教学,而我们的课程就已经建设了完善的网络教学平台并被国家教育部评为优秀网络课程,这有助于充分发挥国家级精品课程的示范作用。在此后的建设过程中,我们坚持每年都对网络课程和教学课件进行改进和更新,在国内发挥了应有的示范作用。

为开拓学生眼界,追踪国际前沿研究,这几年我们加强了对双语教学的研究和实践,采用多种方式坚持汉英双语教学。经过实践我们体会到,英语教学比例要根据教学内容和学生英语水平而定,其检验标准是学生的接受程度与学习效果,并根据这一点来适时调整双语教学中英语对汉语的比例。

(2) 编著立体配套教材,为教学改革服务

根据学科和课程的发展及教学改革的需要,我们十分重视教材建设,不断更新人工智能课程教材内容,使其具有系统性、新颖性、实用性和可读性等特色,所编优秀教材处于国内领先地位。

在过去5年建设过程中,在原有的信息类本科生教材的基础上,又增加了研究生教材、网络课程教材和管理类通用教材,形成了多层次、多专业、多平台的立体配套教材共4个版本,以适应学生的不同层次要求。这些教材已为高水平课程建设和学科建设作出了重要贡献。

(2) 创新教学方法,开展多种形式教学

近年来,我们学习和推广了教学名师在长期教学实践中形成的“以趣导课、以疑启思、以法解惑、以律求知”的教学模式和教学方法,并不断摸索和实践,采取了多种形式的教学方式,包括多媒体教学、双语教学、网络教学、智能系统物理实体演示、课堂讨论会、论点辩论会、学术研讨会以及网上实验等现代化教学方法,取得了优良的教学效果。在课程讲授中尽力做到生动形象,富有启发性,从而充分激励学生的学习积极性和主动性,发挥独立思考和创新思维,多方位培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力。

要取得良好的教学效果,首先要培养学生的学习兴趣,使学生主动参与学习。如何充分激发学生们的学习热情,发挥其主观能动性是我们一直在探索的问题。我们在教学实践中多次开展辩论会、讨论会等活动,通过让学生自己动手查资料,分析整理,提出自己的观点,使学生全方位地接触所学课程,在此过程中培养学生的研究能力,真正实现师生互动。在课程中我们还经常请来在科研工作中担任主要任务的教师和博士生给本科生介绍最前沿的科学动态,激发学生对科学研究的兴趣。更进一步,我们在研究生教学方面通过举办学术研讨会,让学生接触学科前沿,自己查阅资料和动手写科技论文,并在研讨会上宣读讨论,培养独立研究能力,为将来的研究工作打下基础。许多本科生和研究生在讨论会上有十分突出的表现。这种课堂学术研讨活动深受广大学生欢迎。

(4) 教学与科研结合,以科研促进教学

对于高等教育来说,教学与科研始终是相互促进,不可分割的。我们认识到,要提高师资水平和教学质量,就必须鼓励教师开展科学研究,处理好教学与科研的关系。要以教学为中心,以科研促进教学。通过科研实践,提高教师的学术水平和教学起点。教师只有站得高,才能看得远;只有看得远,才能明确方向和目标。本精品课程立项后,我们每年都有意识地组织学生参观实验室,向他们介绍最新的科研进展,培养学生的科学精神和科研素质;同时吸收部分学生直接参与到科研工作中来,提高他们分析和解决实际问题的能力;本科生的毕业设计题目也直接与科研工作挂钩,让学生真正学以致用;支持青年教师参加科研和各种技术培训,不断提高他们的科研能力和教学能力,从而有力地推动了教学科研的相互促进和协调发展。

2 构建立体式教学平台,实现教学相长

(1) 建设前沿交叉学科的多类型教学资源

教学资源是教学质量的重要保证,通过多年的积累和长期努力,我们已拥有大量立体配套式的教学资源,除了针对计算机、智能科学与技术和自动化专业的系列教材外,还有面向军队的智能决策的教材,面向人工智能初学者和研究人员的工具书《人工智能辞典》。大量教参、教研论文、科研论文、多媒体课件、双语课件、网络课件、视频录像、习题库、试题库、虚拟实验室等都包含在我们的教学资源中。

(2) 开发富有特色的网络教学平台,实现个性化教学

网络教学能够拓展学生的学习空间,使学生能够在不受地域和环境限制的情况下主动学习和继续学习。我们的《人工智能网络课程》上网使用已经7年了。该网络课程具备向导学习、交互式和情景化学习、多媒体支持、学习评价、智能答疑、全文搜索、虚拟算法实验等功能。特别是在向导学习、个性化以及算法实验上,采用了人工智能技术本身来实现人工智能网络课程,具有网络化、智能化和个性化等显著的特色和先进性,得到专家和同行的认可和肯定。如今我们的网络教学平台已不断得到更新和扩展,学习内容不断完善,学生们不仅可通过网络进行学习、实验,并能通过网络提交作业和报告,与老师进行交流。网络课程的使用,促进了本课程教学改革,更好地调动了学生的学习兴趣和主动性,深受学生欢迎。

(3) 建立开放式的网络实验平台

理论联系实际永远是教学过程中不可或缺的重要部分,让学生发挥主动性,学以致用,从而加深对课堂接受知识的理解,培养学生的实践能力,使他们能够学以致用,是我们开发实验平台的目的。为此,我们在2005年开发了一个网络虚拟实验室,在这个实验室中,通过动画演示,学生能够直观地看到课堂上讲到的多种算法和方法的具体实现步骤和运行结果,还能够自己动手,创建新的实验环境和实验数据,建立自己的实验。网络实验平台中对每个实验的目的、要求、实验报告的形式内容都作出了详细的阐述和要求,网络的开放环境使得学生可以在寝室、家里、机房,甚至在机场、车站、码头随时进行实验,不受时间和地点的限制。

在实验教学内容的设计上,注重培养学生的研究能力和创新能力。首先,实验项目的开设,经过了严格的考虑,使之具备研究性和综合性。其次,实验目标有明确的设计探讨要求,要求学生带着问题和任务进行实验。再者,充分采用虚拟实验方式进行实验,大大提高了学生的兴趣,提供了分析和探讨智能算法的很好平台。

直观生动的实验演示和个性化的实验设置增加了学生对实验的兴趣,充分调动了学生的积极性和创造性。通过实验教学,学生能够理论联系实际,验证和加深对所学理论知识和概念的理解,有利于提高学生的学习兴趣和主动性。

3 构建富于创新的教学队伍

教学人才资源是教学的第一资源。坚持科学发展观和以人为本的思想,组建一支结构合理、爱岗敬业、不断创新的教学队伍是精品课程建设不断持续发展的重要保证。

(1) 名师牵头,结构合理

自精品课程立项以来,在多年的建设实践中,我们逐步建立了一支由国家级教学名师牵头,以中青年教师为骨干,学历、学位、职称和年龄结构合理的教学队伍,以保证教学和教改工作的可持续发展。此外,任课教师围绕创新型人才培养,以提高人才培养质量为核心,以促进学生的成才为目标,讨论并设定了明确、可行的课程教学改革目标。

(2) 抓好队伍建设,不断提高整体素质

建立一支爱岗敬业、富有战斗力的高素质教学队伍是出色完成教学任务和提高课程教学质量的根本保证。我们的教学队伍中,从带头人到成员,都坚持在教育第一线亲自执教,传道、授业、解惑,做好本职教学工作,都秉承热爱党的教育事业,热爱教学工作、热爱学生。教学骨干和主讲教授具有较高的学术造诣和丰富的教学经验,其他教师也有较好的教学功底和较强的教学能力,他们团结协作, 精益求精地认真做好每一环节的教学工作。

(3) 注重青年教师培养,保证可持续发展