人工智能培训方案
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篇人工智能培训方案范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
人工智能培训方案范文第1篇
英特尔公司数据中心事业部副总裁、数据中心解决方案部总经理Jason Waxman在近日举行的英特尔人工智能论坛上表示：“英特尔希望推动中国融入人工智能时代，在加速人工智能融合发展的道路上，注重自动驾驶、精准医疗、智能工厂等技术创新和应用进程，使人工智能更快惠及大众。”
近日，英特尔宣布将推出业内全面领先的人工智能产品组合――英特尔Nervana平台。该产品组合旨在提高人工智能应用的速度和易用性，是构建高度优化的人工智能解决方案的绝佳基础，可帮助更多的数据专家在基于行业标准的技术上解决挑战。
据悉，英特尔Nervana平台产品组合包括英特尔至强处理器、英特尔至强融核处理器、为工作负载优化的加速器如FPGA以及从Nervana收购的技术创新。相较于前一代处理器，下一代英特尔至强融核处理器（代为Knights Mill）的深度学习性能可提高4倍，计划于2017年上市。此外，英特尔宣布现已向特定云服务提供商合作伙伴提供下一代英特尔至强处理器（代号为Skylake）的初期版本，该处理器采用了英特尔高级矢量指令集AVX-512集成加速技术，将极大增强机器学习工作负载的推理性能。
英特尔还公布了如何将Nervana的突破性技术集成至现有产品路线图的更多细节。英特尔将于2017年上半年测试第一款芯片（代号为Lake Crest），并在下半年向主要客户发售。此外，英特尔还在路线图中增加了一款新产品（代号为Knights Crest），它将Nervana创新技术与业界领先的英特尔至强处理器紧密集成。此外，Lake Crest处理器专门针对神经网络进行了优化，可为深度学习提供极高性能，并可通过高速互联网络提供前所未有的计算密度。
人工智能培训方案范文第2篇
关键词：大学计算机基础；教学改革；人工智能；智慧课堂
云计算、大数据、人工智能新兴领域的崛起，推动信息技术全面渗透于人们的生产生活中。信息技术的核心在于计算机技术和通信技术。然而，虽然目前各个高校都开设了计算机基础课程，但是其教学却存在着诸多问题，导致该课程无法达到预期的教学效果。教育部在2012年《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》，其中指明“以教育信息化带动教育现代化，促进教育的创新与变革”[2]。因此，本文以华中师范大学计算机基础课程教学为例，深入阐述了传统计算机基础课程教学的弊端，提出了在当前人工智能如火如荼的时代背景下，如何应用人工智能相关技术对传统的计算机基础教学进行改革的具体方案。该方案以创建网络智慧课堂教学模式改革为主体，辅以教学观念、知识体系和课程考核方式改革，以期对高校的计算机基础课程教学有所裨益。
1传统教学的缺陷
⑴课程的教学地位没有引起足够的重视一些高校为计算机基础课程分配较少的学时（少于48学时），甚至有的专业将此课程设置为选修课。这种设置降低了该课程在教师和学生心目中的位置，导致了对该课程的忽视。同时，不少老师因为学时不够，时间紧迫，仅仅讲述与考试相关的内容，不考的一概不讲。这导致学生的眼界受限，知识和能力受限，无法培养其全面综合的计算机素质。还有的专业没有将这门课给专业的计算机学院的老师讲授，而是随意安排授课人员。没有经过系统专业训练的教师缺乏足够的知识储备，很难讲好这一门看似简单的课程。⑵课程教学内容的制定与当今时代对于信息化人才的需求脱节一些高校的现状是计算机基础的课程教材知识陈旧[3]、质量堪忧，教材总是无法跟上知识更新的步伐，例如都2019年了还在讲Office2010。有的高校由于缺乏对课程的重视，没有对教材优中选优，而是基于利益的考虑，优先选择自己院系编写的教材。其教材内容是七拼八凑，没有整体性、逻辑性和连贯性，更不用说前瞻性。这样的教材，无疑对学生的学习设置了巨大的屏障。除此以外，一些院校的课程教学知识体系不够明确和完善，教学大纲的制定不够科学。从教学大纲中制定的学时分配来说，常常偏重实用性[4]，常用计算机软件操作占据了大部分的课时。这会让教师在授课时轻理论而重操作，如此培养学生，非常不利于其计算思维的形成，对后续其他计算机相关课程的学习也是很大的伤害。⑶教学模式过于传统，信息化水平较低从教学方式上来说，传统的教学模式以教师课堂授课为中心，是以教师为主体的教学模式[5]。在这种模式下，教师仍然主要以填鸭式教学为主[6]，无法通过课堂教学发现学生的个性化特点，并进行有针对性的教学。另外，虽然计算机基础课程一般都配备了实验课时，但是实验课常常是采用教师布置上机任务、学生做完抽样检查的模式。这对于大课堂来说，教师的任务繁重，无法搜集到每一个学生的任务完成情况，无法清晰地掌握学生学习的实际情况和薄弱环节。而且，该课程缺乏相应的研讨课时，很难让学生对其所学知识进行深入思考和探究，以增强思辨能力和对课程的学习兴趣。⑷课程考核方式不够公平合理从考核方式上来说，该课程普遍采用“平时成绩”+“期末考试”的加权方式对学生成绩进行评定。平时成绩多由考勤分所得，期末考试多采用机考模式。这种考核方式过于单一化、机械化，无法对学生进行全方位的评价。很多学生来到教室打考勤，但可能根本没听讲，而是在睡觉或者玩手机。期末机考的公平合理性也是存在着很多的漏洞。例如机考的试题库可以十年不变，分值的分配和难度的掌握都没有经过系统的考量。甚至有的考试系统不够稳定和安全，频频爆出Bug，严重影响了考试结果的真实性。
2新人工智能环境下对计算机基础课程改革的具体方案
2012年开始，在随着卷积神经网络技术在视觉处理方面的应用取得巨大的成功之后，人工智能到达了有史以来的第三个爆发期。目前，深度学习技术在AlphaGo、无人驾驶汽车、机器翻译、智能助理、机器人、推荐系统等领域的发展如火如荼。与此同时，人工智能技术在教育领域方面的应用已经兴起。人工智能的教学产品也已有先例，例如基于MOOC平台研发的教学机器人MOOCBuddy等等。基于人工智能的教育是融合云计算、物联网、大数据、VR、区块链等新兴技术的增强型数字教育[2].在当前人工智能的大时代背景下，针对传统计算机基础的种种弊端，我们提出了如下教学改革方案。⑴改变教学理念，确立计算机基础课程的重要地位计算机基础作为高校的一门公共课，实则应当作为各个专业的学生后续的学习、科研的必修之课程。因此，高等学校应从源头上确立该课程的重要地位，将该课程纳入必修课范畴，并给与更充分合理的课时分配。除教学课时、实验课时之外，需要为该课程增加一定的研讨课时。任课老师必须是来自于计算机专业的人才。同时，定时举办关于该课程的教学培训、教学研讨会和教学比赛，改变教师的教学理念，从源头上给予该课程足够的重视。⑵优化教学内容，重新制定课程的教学知识体系教材是教师教学的主要依据，也是学生获得系统性知识的主要来源。因此，教材对于教学的重要性不言而喻。教材的选取需要优中择优，必要的时候可以根据自身院校的情况自己编写，力求使用好的教材使教学事半功倍。在选定优质教材的基础上，制定更加合理的教学大纲，优化计算机基础课程的教学知识体系，突出计算机学科入门相关基础理论知识的重要地位。对现有的过时内容进行更新，例如操作系统以Windows10的操作取代Windows7，Office这部分使用Office2019版本取代2010的版本，同时增加关于算法入门知识、程序设计入门知识以及人工智能、区块链等前沿知识单元的介绍。以华中师范大学为例，我们在图1中给出了该校计算机基础课程的教学知识体系结构图。⑶充分利用现代化的教学工具和人工智能技术，构建智慧课堂，改变传统教学模式现代化的教学应当转变以教师为核心的教学模式，更加突出学生的主体性地位。因此，在人工智能、物联网、大数据等技术和蓬勃发展的情形下，应当改变传统的课堂教学形式，充分利用现代化信息技术，将传统课堂教学和网络课堂教学模式相结合，构建智慧课堂。融合课堂教学身临其境的效果与网络课堂自主性强且方便师生交流的特点，通过师生之间多层次、立体化的互动，达到提升教学效果的目的。同时，建立功能强大、完善的学生实验平台，基于不同专业学生的不同特点和不同需求，进行个性化的作业设置。针对教师布置的实验任务和学生的完成情况，结合在线网络教学系统，通过传感器及网络数据，搜集学生的学习行为数据，并且使用人工智能算法进行智能分析，使教师对当前的学生的学习情况一目了然，并能引导学生对重点、难点的巩固和掌握。研讨课以学生为主体，按照所选课题进行分组调研、分组讨论，刺激学生的学习兴趣，培养其思辨能力。研讨内容最终可以课程论文的形式上交至课程共享平台，由教师和同学共同给出评分。这里，仍以华中师范大学为例，我们将在线教学系统、实验课平台、研讨课共享平台等集成为一个基于人工智能技术的网络智慧教学综合平台系统。该系统主要包括用户管理、在线教学、课堂互动、作业管理、考试管理、BBS系统、智能分析和平台管理8个模块，其主要功能如图2所示。该系统采用C/S模式，系统的服务器选用Linux服务器，同时开发基于PC机的和手机端的客户端系统，方便学生和教师随时选用、更加灵活。在线教学模块中的智能学习助理功能，能够根据历史用户的学习行为和当前用户的学习行为，自动地识别学习内容中的难点以及当前学生的难点内容，有针对性地对学生进行知识点强化。课堂互动模块中，通过可穿戴式传感器搜集学生的学习行为，用于后续智能分析模块中对学生的学习态度和学习行为进行智能分析。在线作业评价模块包括机器评价和教师评价两个功能。机器评价是系统为学生作业（客观题、主观题）自动评分，其中主观题的评分也是使用人工智能技术来实现。教师评分时可以参考机器评分，减少教师工作量。同时，教师评分为机器评分提供机器学习的经验数据，促进机器评分更加智能。智能分析模块能够依据学生的在线课程学习模块、课堂学习模块、作业管理模块等搜集到的学习行为数据进行综合分析，促使教师深入了解学生的学习情况和个性化特点，提升教学的针对性，并且有助于后续对学生进行全面、综合的分析和成绩评定。所有系统模块中使用到的智能分析技术包括基本的统计分析、以及各类机器学习算法（k-means,NaveBayes,SupportVectorMachine,DeepLearning等等）。⑷改变传统成绩考核的方式在“教学”+“实验”+“研讨课”课程结构以及网络智慧教学综合平台的辅助之下，学生的成绩评定更加全面化、多元化、公平化、自动化[7]。平时成绩中，除了教学综合平台的“课堂签到”次数之外，还增加更多丰富多元化的考察信息，如：学生的课堂讨论、在线课程学习和考核结果、平时作业完成情况，以及智能分析模块中辅助分析的学习态度、学习能力、平时成绩预测。期末上机考试系统也是智慧课堂综合平台的一个子模块，是精心设计的稳定、安全、功能强大的子系统，方便教师每一年更新试题库，修改bug。试题库中的每一套试卷都应当经过科学的考卷质量分析，使其难度、覆盖范围在一个均衡、合理的范围。最后，教师通过对各类平时成绩指标以及期末考试成绩加权，给出最终的学习成绩。通过规范、合理、公平、全面的考核体系，获得对学生公平、完善的评价机制，激励学生并刺激教学良性运转。
3结束语
人工智能培训方案范文第3篇
云计算进入2.0时代的背景是：过去十年，在谷歌、亚马逊、阿里等“云一代”企业引领下，云计算从为以互联网为主的初创企业开始被越来越多的政府和企业所接受，云计算已开始从培育期走向普及期。
而当前的数字化转型热潮，助推各行业企业积极“上云”，云计算迈入2.0时代。据赛迪顾问报告显示，2016年中国云计算市场整体规模达2797亿元，同比增长41.7%，预计未来仍将保持20%以上的增长速度。
在上述背景下，云计算市场玩家增多，争相抢位，都想收割云计算“红利”。除了BAT外，其他互联网企业也开始布局云计算、传统IT企业全面向云计算转型。圈外企业如做房地产出身的万达等也高调杀入云计算。而阿里、浪潮等较早进入云计算市场的老牌ICT企业，则纷纷加大云计算市场拓展力度。
随着云计算需求的变化，厂商策略玩法在改变，竞争格局也将随之重构。云计算2.0时代，企业的云化之路怎么走？
深耕垂直行业
继前期在社交、电商、游戏、视频等领域的应用后，云计算正朝着政务、金融、制造、医疗等纵深行业蔓延。行业云将成为云计算2.0时代的主导力量。
IDC认为，到2020年75%以上的500强企业将通过行业云向他们的客户提供数字服务。嗅觉敏感的云厂商已开始向垂直行业纵深挺进。
阿里和腾讯都加大了行业云的布局，并围绕行业云，构建合作伙伴生态。华为在3月份召开的生态大会上，也提出聚焦行业，携手合作伙伴构建云生态。
而浪潮作为行业云的首倡者，早在2010年就提出做行业云，从早期的卖盒子到卖解决方案、再到提供云平台和构建生态，这些年不断转型、进步。据浪潮公布的数据，现在浪潮全国的合作伙伴超过9000家。
根据浪潮在4月18日的云业务策略，2017年浪潮将推进“十百千计划”，即10大行业解决方案、100家生态伙伴、培训认证1000名IICE/IICP专业工程师，持续聚焦行业云市场，以“平台+生态”推进云计算落地。
十大行业解决方案：以“云图”InCloud Lab为依托，联合Key ISV/SV开发医疗、政务、金融、通信、能源、教育十大行业解决方案；率先在方案验证优化测试中心进行各行业解决方案的测试，推动稳定、成熟的行业解决方案在用户生产环境的实测与落地。
百家生态合作伙伴：通过整合行业云产业链上下游合作伙伴，从技术的研究与研发、行业方案的验证与优化、服务的提升和响应三个层面，围绕企业级用户构建融合、开放、安全、共赢的云生态版图，为企业级用户提供完整的数据中心云化解决方案。
千名工程师认证：认证1000名IICE/IICP专业工程师，提升本地服务能力。
我们知道，单纯的IaaS就如同传统IT时代的盒子，计算厂商要拓展更大的利润空间，一定要从“卖盒子”转变为“搭平台”、做生态，才能把云的生意做大、做强。这正是越来越多的IaaS玩家，都强调构建平台、合作伙伴和生态系统的重要原因。
而且，对于垂直行业市场，云要落地行业，就必须根据行业的特点来进行部署，完善各行业的生态圈，因为生态圈的完善程度直接决定了客户对其的接受度。这也是各路玩家纷纷专做生态布局的另一个原因。
如今，阿里云的云栖大会、腾讯云的全球合作伙伴大会、浪潮IPF合作伙伴大会已成系列大会。这些云计算巨头争相构建平台、扩大“朋友圈”。
随着各路云计算玩家从四面八方聚集到行业市场，云计算市场竞争也将从分散走向集中，而平台和生态圈建设必将成为决胜市场的重要因素。
开源趋势明朗
随着近几年云计算市场快速增长，开源技术在云计算领域得到新的发展契机。今年4月中旬召开的“全球云计算开源大会”上，“OpenStack”是受关注最高的词汇。OpenStack将开源、开放的思想开始深度植入到云计算领域，成为最受欢迎的开源项目。
据统计，世界100强企业中50%的企业已经采用OpenStack，开发者、用户遍及全球。从国内市场来看，云计算的发展使OpenStack在中的关注度持续稳定上升，根据中国信息通信研究院在“全球云计算开源峰会”上的《中国云计算开源发展调查报告（2017年）》，在国内使用私有云企业中，有超过八成企业接受并认可开源技术。有半数以上企业已经应用OpenStack或正在测试环境。
中国云计算企业在OpenStack中的席位和地位也在逐渐提升。国内企业中，浪潮不是OpenStack早期成员，自2 0 1 4年加入OpenStack社区后，短短两年就已成为基金会金牌会员。
OpenStack已经逐渐在基础设施即服务（IaaS）资源管理方面占据领导位置，成为公有云、私有云及混合云管理“云操作系统”的事实标准，这也被浪潮、华为等中国云计算企业看成重要发展机遇，不断进行OpenStack的优化和推广。
以浪潮为例，“全面基于OpenStack”是浪潮2017年云计算产品策略的核心。浪潮一方面从完善OpenStack框架入手，提供可商用的OpenStack产品；另一方面将加大虚拟化、存储、网络、安全、管理五大基础技术创新，提升增值服务能力。
在浪潮集团系统软件部总经理张东看来，大家选择了OpenStack，不仅仅是因为OpenStack便宜，OpenStack最大的优点就是在于它的开放性。浪潮要推进“平台+生态”战略，首要的是开放，可以兼容合作伙伴的产品。
虽然OpenStack已经逐渐走向成熟，但依然在部署、定位、安全性和方案完整性上存在较高应用门槛，阻碍了OpenStack的商业化进程。为此，浪潮提出“FAST”设计理念，从Functionality（功能性）、Availability（可用性）、Security（安全性）、Toolchain（工具化）着手，提供成熟、完善、易用的OpenStack方案型产品，确定浪潮云产品的核心竞争力。
随着OpenStack的发展成熟，整个行业的发展也将面临洗牌，市场集中度增强。浪潮希望通过“FAST”理念，在云计算2.0时代在OpenStack道路上跑得更快。
人工智能重新定义云计算
去年3月，在AlphaGo与李世石的大战即将开展之前，谷歌大脑（Google Brain）团队负责人杰夫？迪恩在韩国首尔的四季酒店的会上表示人工智能已经成为了更高层次的云计算服务。实际上，人工智能已经存在于谷歌的云计算平台中。
随着大数据的指数级增长，以及人工智能的突破性进展，被称为“ABC”的“云计算+大数据+人工智能”将成为未来发展关键，互联网的下一幕将由人工智能来主导，而各行各业也将依托于“智能+”完成对于自身的改造。人工智能正在重新定义云计算。
不久前，阿里巴巴董事局主席马云在内部启动代号为“NASA”的计划，面向未来20年储备核心科技，机器学习、IoT、生物识别等领域智能化领域被放在突出位置。阿里“NASA”计划的研发成果都将通过阿里云对外输出，成为创新者的强大技术后盾。
在2017中国“互联网+”数字经济峰会上，马化腾表示：不管是制造业还是服务业，面对的一个不可逃避的趋势是，将云、人工智能和大数据有效结合，未来就是在云端用人工智能处理大数据。
此前，无论是阿里还是腾讯都推出了基于人工智能的云服务，升级云服务能力。
而在4月11日召开的IBM中国论坛上，“人工智能”和“云计算”是两大主题词。IBM正在全力推进商业人工智能Wason在各个行业云平台落地。
人工智能培训方案范文第4篇
前不久，李世石不敌人工智能程序AlphaGo，人机大战以1∶4告终。自此排名世界第二的机器人AlphaGo，亦开始向立于世界围棋之巅的柯洁九段叫板。在1950年代末，IBM的电脑“思考”在和人类的国际象棋手的最初对弈中，被打得丢盔弃甲。但40年后，人工智能忽然间声誉鹊起。自此，人类在国际象棋领域和机器的对弈，就几乎没有赢过。而今天，复杂的中国围棋居然也终于落败在人工智能手中……
人机博弈，引起了人们空前广泛的关注甚至对人类前景的各种担忧。弱人工智能AGI（Artificial Narrow Intelligence）完胜了围棋对弈，强人工智能AGI（Artificial General Intelligence）的强势，已成定论；最后，能够自我学习完善的超人工智能（Artificial Super Intelligence），也就近在咫尺。
然而，身为一名小学生的家长，关注人机大战之际，我心中萌生的念头却是：在人工智能成熟超越人类智能的不久的将来，我们的教育会受到什么样的冲击？人工智能如此迅速的发展，对如何能够培养富有创新力的机构或者企业人才，会有何启示？
创新能力的培养，是一辈子的功课
无疑，这种前沿科技骤然而至的加速发展，已经让人们看到它们能够在更多的领域帮助到人类，从科学技术、商业，到人们的生活等领域。显而易见，个人的知识学习，也会随着人工智能的成熟，而改变定义。在一个各种机器能够替代人类学习的时代，学校的教育重点，显然不再是知识的传授。培养学生的创新能力，更突出地成为我们所谓“教育”的主要追求之一。
世界顶级创新设计事务所IDEO的前工程师Jorge Yzusqui Chessman与南美亿万富翁Carlos Rodriguez-Pastor在2015年创立的Innova学院，已迅速成为了秘鲁最大的廉价私营教育系统，正受到全球教育专家的瞩目。这所学院，彻底颠覆了老师教条地教、学生埋头学的知识灌输式或传递式的教育传统，而是将提高孩子们领导力与创造力相关的各种点拨，提到了学校的最重要日程上。其中一项重要的“点拨”方式，就是孩子们每年都要参与一个历时一周的互动式项目，学习如何创造性地处理一些实际的社区挑战。
十几年来一直在创业创新教学领域独占鳌头的美国百森商学院，也一直设置着一些类似的、为期更长的沉浸式项目，为学生提供解决问题的实践机会。例如：所有入校的大一学生们会组成“创业小组”。每个小组拿着校方提供的数千美元“启动基金”，用一学期的时间，自己寻找、选择、计划和运营一个商业项目，或经历成功或经历失败，真枪实弹地体验创新和创业的整个挑战过程。
从某种程度上来说，打开脑洞，创意地工作和生活，其实是一个人一辈子的功课。企业组织和其他社会组织对其成员创新能力的打造，完全不亚于学校的教育方式对一个人是否能释放创造力的影响。
激发创新的情境，是“叫板挑战”
虽然长期供事在机构和企业创新咨询及培训领域，我却一直不主张在机构或企业里自上而下地宣讲如何创新的金科玉律。
在许多组织里，每每出现的一个挑战和问题，其实都是培养创新能力的机会。就像好的老师为学生精心设计出来的“情境”，目的是为了让学生在情境中去沉浸体验、经历锤炼、收获感悟、积累能力。而在企业或其他社会组织中出现的问题和挑战，则是激发创新的最好不过的“情境”。人们面临问题时的专注，往往能够迸发出超越性的奇想。
美国一支南极探险队在南极首次过冬，遇到一个看似无法解决的难题。由于所携输油管的长度不够，队员们无法将船上的汽油运到基地。困境之中，队员突发奇想：能否用冰做成输油管？在这样一个泼水成冰的地方，似乎可以！但随之又出现一个问题，怎么将冰做成不容易破裂的管状？被逼得“走投无路”的队员们，终于又想出了一个好主意：船上带了很多医用绷带，用这些绷带缠在铁管子上，浇上水，等结成冰后，再拔出管子。果然，考察队做出了冰管，顺利地解决了输油问题。
在企业里，各部门的员工为了解决所遇到的问题而联手，更是操练团队创新思维、激发团队创意、甚至是培养创新领导力的开始。
人工智能培训方案范文第5篇
摘要：全球信息化的发展为教育提供了新的手段，互联网的诞生和发展为教育提供了更广泛的发展空间，将现代信息技术与教育有机结合，即在现代教育中应用人工智能技术，使学习成为了一种持续性的、终身性的过程。在各个高校中，网络化课程的建设正在兴起，如何在教学平台中体现智能化是各个网络化课程的热门课题，当前已有的智能化产品大多处于实验和理论研究阶段，其智能化程度有限，还没有达到推广应用，因此，设计一个基于网络的人工智能辅助教学系统具有十分重要的现实意义。
关键词：信息化 人工智能 网络 计算机技术
1、计算机等级考试智能系统的优化
计算机等级考试的教育模式强调学生不但要有理论能力，还要有操作能力。以往的辅导教学主要靠书本，和老师讲题来实现，缺乏系统的能力评估和改进体系，不能对个人的学习状况有适时的分析及评价，所以我们需要及时调整培训方案。为顺利实施人工智能的计算机等级考试辅助系统的教育模式，需建立一种学生能够自己学习，自主练习，自主评分的专家系统，将不同的能力评价要求纳入其中，并提供一种方法对学生的做题情况进行解析，给出采分点，并在数据库中给出答案库，使学生知道自已错在哪里，并对学习情况有及时的分析与指导。
在大学的计算机等级考试辅助教学中应用人工智能技术及网络信息技术，开发辅助教学专家系统，对教学改革中面临的师资不足、教学模式单一等问题，实现教学资源共享，有效提高教学质量、减轻教师负担，加强学生自主学习能力，提高学习效率，从而提高计算机等级考试的应试能力。
2、计算机辅助教学的现状
就目前计算机辅助教学的发展来看，主要分为两类，一类偏重于学生学习，主要由各类CAI课件、专业辅助教学软件组成；另一类偏重于对学生学习情况进行评估，主要由各类考试系统组成。本系统结合这两个方面，将教学评估和自主学习相结合，加强教师和学生之间的联系和互动，更好的实现辅助教学的目的。
现在国内外有很多智能化的基于网络的教学辅助系统，但是智能化程度都不高，相对于掌握每个学生的学习情况来说，教师的一个很大任务是要了解一个群体学生的知识掌握情况而不单单是一个学生。本系统运用规则式专家系统，能对老师指定的某个群体，比如几个班、一个学院等的所有学生进行测试，从而使本系统能更好的为教学服务。
综上所述，通过对当前研究现状的分析来看，应用人工智能技术、计算机等级考试辅导的智能化教学专家系统研究还不多见。
3、智能辅助教学的系统架构
本系统以适应大学计算机国家等级二级考试的辅导教学，加强学生自主学习能力为特色，运用专家系统及网络开发技术，研究构建基于人工智能技术的计算机等级考试的辅助教学专家系统，为学生的自主学习和探索学习提供了有效平台，成为计算机等级考试教学中的强大助手。
（1）自主学习模块。自主学习模块主要实现四大功能：在线练习、诊断练习、知识点强化练习、提高练习。学生自主学习系统的主要用户对象是学生，学生登录系统后，选择练习模式进行练习或测试。在测试过程中可以进行自我诊断，通过学习模块中的适当的视频演示，使学生在没有老师的指导上，仍能正确练习，学会操作，并且能看到自己的得分情况。根据单次练习提供个性化的界面，根据历史练习结果提供学习方案，发挥学生的主观能动性，最大程度激发学生记忆潜能，提高学习效率，提高通过率。同时，学习模块会将诊断结果传送到专家系统模块，进行智能分析。（2）专家系统模块。专家系统模块主要实现三大功能：智能分析、试题库维护、知识库维护。系统将学生练习或结果传送给专家系统模块，由专家系统模块进行智能分析。可以概括为两方面，一是知识点定量分析，二是学生定量分析。知识点定量分析是指教师在上传答案后，针对某个知识点来诊断某些学生的知识点掌握情况。学生定量分析时，对学生的选取和考题的选取同时决定了分析结果。智能分析结果后专家系统一方面可以反馈给辅导教师，辅导教师在实际的教学当中对掌握不好的知识点进行加强指导与练习；同时智能分析结果将加入知识库，并反作用于试题库的维护，使知识点强化练习、提高联系等功能的选题更有针对性，从而更有效的提高学生的知识水平和操作能力。
4、智能辅助教学系统的重大作用
本系统以适应大学计算机国家等级考试的辅导教学，加强学生自主学习能力为特色，运用专家系统及网络开发技术，研究构建基于人工智能技术的计算机等级考试的辅助教学专家系统，为学生的自主学习和探索学习提供了有效平台，成为计算机等级考试教学中的强大助手。（1）实现网络自主式学习。本项目所构建的计算机国家等级考试系统能够让学生选择不同模块进行自主式学习；能够进行综合练习、自我诊断、知识点强化、提高练习等。（2）实现学习的智能评价与指导。学习模块将学生练习或结果传送给专家系统模块，由专家系统模块进行智能分析。得到智能分析结果后专家系统一方面可以反馈给辅导教师，辅导教师在实际的教学当中对掌握不好的知识点进行加强指导与练习。（3）实现智能组卷功能。智能分析结果将加入知识库，并反作用于试题库的维护，使知识点强化练习、提高联系等功能的选题更有针对性，从而更有效的提高学生的知识水平和操作能力。
