人工智能教育体系

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人工智能教育体系范文第1篇

自1956年人工智能概念在达特茅斯会议提出以来, 人工智能的发展超出了人们的想象:1997年, IBM超级电脑深蓝击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫;2016年, 由Google旗下的深度学习公司Deep Mind开发的人工智能围棋程序Alpha Go战胜了世界围棋冠军李世石, 这件事轰动了全世界[1]。随后有关人工智能的热点应用不断推出, 比如无人驾驶、智能医生、语音与人脸识别等, 让我们认识到人工智能的应用已与生活息息相关。在教育领域, 人工智能应用也取得了重大突破, 比如2017年高考期间, 机器人艾达挑战高考数学, 10分钟就答完, 获得134分, 激发了教育领域对人工智能的巨大热情, 同时也引发了人们对教育的忧虑与反思[2]。2017年7月国务院印发了《新一代人工智能发展规划》, 提出人工智能产业竞争力在2030年要达到国际领先水平。目前世界主要发达国家先后从国家层面人工智能政策规划, 将人工智能作为国家经济发展、社会变革和国际竞争的新动力[1]。

1 人工智能定义和发展阶段

人工智能的英文是Artificial Intelligence, 简称AI, 人工智能的内容不断丰富和发展, 至今还没有统一的定义。比较权威的说法认为[3]:人工智能是关于人造物的智能行为, 主要包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器, 短期目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中, 所以它包含了科学和工程双重目标。根据其功能强弱, 人工智能分为三类, 即弱人工智能、强人工智能还有超级人工智能。人工智能的发展大体上经历了三个阶段, 第一阶段是20世纪50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命题逻辑、谓词逻辑等知识表达和启发式搜索算法为代表;第二阶段是20世纪70~80年代, 提出了专家系统, 同时基于人工神经网络的算法研究发展迅猛, 伴随着半导体技术计算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐渐开始突破;第三阶段是自20世纪末以来, 尤其是2006年开始进入了大数据和自主学习的认知智能时代。随着移动互联网的快速发展, 人工智能的应用场景也开始增多, 特别是深度学习算法在语音和视觉识别上实现了巨大的突破[4,5]。人工智能的技术体系主要分为四个方面, 即机器学习、自然语言处理、图像识别以及人机交互等。当今击败世界围棋冠军李世石的Alpha GO主要应用了机器学习中的深度学习算法。

2 人工智能应用状况与反思

2017年, 阿里的无人超市落地杭州, 进店、挑选商品、付款支付一气呵成, 消费者几乎在完全自主的状态下完成购物。与此类似, 昆山富士康公司裁员6万名工人, 全用机器人代替。京东、淘宝引入的智能机器人替代了原来的仓库管理、人工客服等岗位。因此有学者悲观地断言:在人工智能时代, 因为很多职业岗位或技能将被智能机器人所代替, 职业院校毕业生很有可能面临毕业就失业的窘境。笔者认为, 我们不应该重蹈历史上英国制定的限制汽车推广使用的《红旗法案》的悲剧。正是这个在今天看来毫无道理的, 但却持续了三十年的法案让德国和美国的汽车工业完全赶上来, 最终远超英国。人工智能应用必将淘汰或替代很多现有就业岗位, 但同时又会创造新的就业岗位, 这是一个伴随着产业智能升级的、长期的艰难过程, 对于职业教育来说, 这既是一个严峻的挑战, 也是一个难得的机遇。

3 人工智能时代职业教育的发展策略

为了更积极地适应人工智能时代, 除了国家层面的统筹规划、科学指导和政策、经费支持之外, 建议还要做好以下几个方面的发展规划。

3.1 解放思想, 更新理念与制度

中国工程院院士潘云鹤提出, 人工智能走向2.0阶段的真正原因是世界正从原来由人类社会与物理空间构成的二元空间, 向着由物理空间、人类社会与信息空间构成的新三元空间演变[6]。因此, 职业教育在教学和管理过程中应该加入人工智能等相关理念和技术, 同时其办学定位、人才培养方案、专业建设、课程内容、考核评价标准等方面都需要做出相应的改进。比如当前大多数职业院校非计算机类专业的课程安排中, 信息技术类课程课时偏少, 数据处理、编程类或人工智能课程几乎没有, 这样的安排不利于提升学生的信息素养, 必须做出相应的调整, 同时适当减少将来可被人工智能应用替代的技能课程的课时, 比如电算会计、环境监测等。

3.2 善用人工智能, 提升教学与管理

在人工智能背景下, 教师们现有的重复性工作和大量数据积淀的教学任务, 比如批改作业或阅卷或课堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教师能腾出更多的时间, 更充分地关注学生的个性差异, 从而为学习者提供更精确的个性化学习服务, 教师也能够及时调整教学方法和手段, 优化教学评价方式, 补充教学资源, 减少备课重复性工作, 提升教学效率, 真正地做得因材施教, 同时学生们的学习方法和方式将不同程度地得到重构, 基于大数据的智能在线学习平台大量出现, 不同的学校、学科及专业课程不再封闭, 学习时时处处都可以进行, 碎片化与个性化学习将日益普遍。教师能完整地跟踪学生的整个学习过程, 比如学生上课是否睡觉、是否玩手机、是否在教室里与其他同学合作学习等, 都能够根据监测数据进行智能解析, 有利于更有效、更全面地对学生进行过程性评价。大部分课程考试将全部自动化, 考生资格审查利用人脸识别、监考与阅卷都由智能机器来完成。上述人工智能给教学带来的这些变化既需要网络硬件设施和相关软件系统来支撑, 更需要职业教育的教师们继续提升信息技能、深化和加强信息素养。

3.3 深化产教融合、优化实训筑牢就业

在人工智能时代, 职业院校应与相关行业统筹发展, 深化产教融合, 拓宽企业参与的途径, 深化引企入教改革, 支持引导企业深度参与职业院校的教育教学改革, 多种方式参与学校专业规划、教材开发、教学设计、课程设置、实习实训, 促进企业需求融入人才培养环节;鼓励以引企驻校、引校进企、校企一体等方式吸引优势企业与学校共建共享生产性实训基地;全面推行现代学徒制和企业新型学徒制, 推动学校就业与企业招工无缝衔接。比如职业教育将出现新师徒制, 行业领域的行家里手将通过互联网以VR或者AR技术言传身教的方式, 带领规模庞大的徒弟用碎片时间进行学习与实践。

3.4 完善终身学习的职业教育体系

随着人工智能应用的深入推广, 职业院校培养的技能型人才所掌握的技能如果不及时进行充电升级, 中低端的重复性强的工作将面临被智能机器人不同程度进行替代的危险。所以对于不少技能岗位, 守着一门技术吃一辈子老本的时代将一去不复返。因此, 职业教育要继续完善终身教育体系, 为职业教育学生的充电升级铺就一条纵深的通道。

3.5 人文教育为道, 智能教育为用

在人工智能的帮助下, 简单重复性的工作将被机器替代, 人们将从重复繁琐的事务中解脱出来, 转去从事更具有创造性、创新性或者更具有情感类的工作, 这些工作需要人与人之间的合作与沟通, 因此, 职业教育更需要注重学生思想道德水平、人文综合素质的培养, 这是做人之道, 在此基础之上激发学生们的学习主动性和创造力, 促进跨界思维的形成, 更好地掌握人工智能时代的相关职业岗位知识和相应的智能技能。著名理论物理学家霍金曾说:完全人工智能的研发可能意味着人类的末日。Tesla汽车和Space X公司创始人马斯克说:我们必须非常小心人工智能。如果必须预测我们面临的最大现实威胁, 恐怕就是人工智能了[7]。一群没有良好道德水平的, 但掌握了智能技术或设备的人们是危险的, 所以职业教育应该从学生入学起就开始, 不断提升学生的思想道德水平, 热爱社会、热爱生活、乐于助人、与人为善。只有这样, 人工智能应用才能更好地服务人们、造福社会。

4 结论

人工智能正在快速又深刻地改变我们的教学、生活和工作方式, 也对职业教育提出了严峻的挑战, 同时也是一个巨大的机遇。职业教育在面对人工智能时代的变革时, 须要从国家政策、理念与制度、教学管理、产教融合、终身学习等方面做好应对, 切实地把握人文教育之道对智能教育之用的统领原则, 培养能很好地掌控人工智能技术和应用的人才。

参考文献

[1]谢青松.人工智能时代职业教育的转型和发展[J].教育与职业, 2018 (8) :50-56.

[2]苏令.人工智能来了, 教育当未雨绸缪[EB/OL].[2018-05-15].

[3]Nils J.Nilsson.人工智能[M].郑扣根, 庄越挺, 译.北京:机械工业出版社, 2000.

[4]王璐菲.美国制定人工智能研发战略规划[J].防务视点, 2017 (3) :59-61.

[5]贺倩.人工智能技术在移动互联网发展中的应用[J].电信网技术, 2017 (2) :1-4.

人工智能教育体系范文第2篇

在大数据的“滋养”下，AI在越来越多的领域更懂人，让拥有深度学习能力、不断进化的AI帮助人类探索学习规律、开拓认知潜能，已成为人不被机器淘汰的必要之举，根据教育部的规定，2018年秋季开学后，高中生们将要开设一门新课程：《人工智能》。

互联网教育尤其是线上K12培优项目一直是投资热门，直播1对1模式风口过后，教育圈内最火的应该是AI项目了。据亿欧智库的报告显示，2017年人工智能教育融资额度达42.17亿元，其中超80%属于早期投资项目，这个赛道有望诞生多个独角兽公司。

笔者发现，当前布局人工智能的在线教育大体分为三派：

教学或题库测评类工具产品，比如作业盒子等；

培训机构应用AI技术，比如好未来等；

人工智能教育引擎及平台提供商，比如高木学习等。

现在摆在AI教育创投从业者面前的问题是：到底以技术实力论英雄的AI教育的泡沫有多大？真金不怕火炼的AI教育项目的核心能力在哪里？如何才能落地？ 本文试做解读。

一、为什么“自适应”其实并非真正的AI？一位投资人朋友曾向我这样说道：“既懂互联网行业又完全懂本行业的业务的管理型人才不超过十个，这是在‘互联网+’双创浪潮中每个垂直行业头部项目就几家能玩转的原因。”而认知和技术门槛更高的“AI+”情况恐怕会更加不妙，甚至很多人把“自适应”与“AI教育”划等号。

自适应学习（Adaptive Learning）的鼻祖是美国的Knewton公司，它通过评估不同学生对知识材料掌握度进行个性化推荐，有点类似于今日头条的兴趣引擎。 Knewton在国内的门徒众多，目前大概有40多家项目宣布发力做“自适应”，比如“乂学教育”（学练测自适应）、“学吧课堂”（题库自适应）、“英语 流利说”（英语口语纠正）、“一起作业”（家长、老师在线监控）等等。

嘉御基金创始人卫哲说过，“90%的人工智能项目都是伪AI”，鉴别的依据是看项目“算法速度”，如果是代数级而不是几何级计算那就不是“真AI”，以此来考验自适应项目，得到的结论未免让人失望。

初级的自适应项目是人工预设指令或编程规则推荐，高级的自适应是基于知识图谱推荐，即使是高级的自适应项目由于没有按照既定的教学大纲和教学目标有 逻辑地展开，在具体知识学习之中并不系统。关键是很多自适应项目采集的是各科最优秀特级教师的能力，导致其算法本身是线性的、模拟人学习而已。

自适应的技术原理就好比AlphaGo是应用了人类最优秀围棋大师的能力而非是完全迥异机器深度学习和自演化模型；自动驾驶AI应用了某个人类零误 差老司机的感知能力而非是基于全网海量交通大数据做运算和决策；人工智能医生是应用了看X片最快最准的医生的经验而非是海量数据库训练；显然按这样的路径 训练出的机器并非是真正的AI。

“真正拥有充分教学大数据及算法速度的‘AI教师’是能轻松超越拥有30年教龄特级教师的，并且可以突破人类的知识局限，对算法模型进行自动演化，找到人类从未尝试过的策略。”高木学习创始人刘瞻这样描述AI教师。

刘瞻是帝国理工学院科班出身，早在2015年开启AI教育创业，他认为判断真伪AI教育项目具体有三个考察维度：

（1）自适应是基于模拟优秀老师的知识图谱推荐知识，而真正的AI教育机器人则是泡在“教学实践大数据”中做深度学习。

（2）自适应主要用作知识盲点的统计，但无法分析出知识体系之间的本质联系，用AI更重要的任务是找到行为背后的原因，比如某学生表面上二次函数是 薄弱环节，既有可能是其对二次函数的各细分知识点掌握不牢，也有可能是前置知识点一次函数、函数的思想理解不透彻，还有可能是方程求解的问题；甚至有可能 是抽象思维或计算能力的问题，AI会根据该学生数据和“知识路径矩阵”，找到问题背后的原因从而匹配出最优学习路径。

（3）人类教师的情感因素能左右学生的学习效果，AI教师也应综合考虑学生的自信心与成就感的培育与激发，从而确保学生学习过程“知”、“情”、“意”的一体化。

二、AI教育的核心：帮助每个学生找到“元认知能力”AI教育并不会改变“老师-学生”的二元结构，甚至人工智能教育还要在师生两端彻底解决互联网教育未完成的两大难题：

如何帮助学生找到学习方法、提升学习效率？在中国一个普通中学生80%的学习时间是低效的。

如何帮助老师对学生更高效的“因材施教”？目前在我国师资资源依然整体短缺并且分布不均，1对1培优成本高、小班普及率低等问题依然突出。

AI教育的优势在于通过数据化形式分析学生自己都不清楚的“症结”，即所谓的“懂我更懂教好我”，同时AI还能帮助老师实现教学效果的稳定化和可控化。AI在充分收集和处理教与学两端的大数据后，还得在具体教学场景之中个性化建模，最终实现“让学生更会学，让老师更会教”，这是人工智能教育的目的。

陶行知先生说过，“教是为了不教”，教育本质不是灌输知识，而是要启发学生思考并让学生掌握自主学习的能力。目前很多伪AI学习神器只能“授人以 鱼”但并不能“授人以渔”，我国基础教育历来缺乏方法论课程，只有极少数有天赋的学生能自主制定适合自己的学习方案，而绝大多数天资处于平均线的学生在混 沌中摸索。如果从AI的视角来看，所谓“天赋”不过是少数幸运儿自觉不自觉的分享了“元认知能力”。

当人主动设定学习计划、自我反馈、动态调整学习策略时，就接近了“元认知”，在大数据时代，这种元认知能力是能被定量化分析的，AI 教育可以为学习者提供关于反复激活元认知能力的“训练法”。根据刘瞻的解读，AI教育的“训练法”就好比给蹒跚学步的婴儿安上矫正走姿的“学步车”，具体 应用什么样“训练模型”则是由AI根据大数据进行场景化定制的，有可能是通向学习目标所需要的“云梯”，有可能是“舟楫”，或者是“拐杖”等等，这些模型 能不断调取和强化人的“元认知能力”。

尽管市面上90%项目都是着眼于知识点和解题训练的自适应，真正AI教育项目比如高木学习的AI不仅包含自适应的知识图谱大数据，而且还能不断从学 生的行为数据中演化“知识路径矩阵”即AI可根据学生对知识和能力体系的理解定制出个性化学习路径。与此同时，AI让学生在对知识的理解与记忆过程中不仅 训练知识掌握度，还不自觉地训练了元认知能力，这套“个性化学习引擎”其实是在培养学生“忘掉所有知识后”剩下的元认知能力，具有普适化的特点。

实际上，AI教育并不需要局限在某一学习阶段、某一学科的知识体系，完全可以打造一个跨学科、跨门类、跨阶段使用的“通用知识学习引擎”，也就是说，除了应用在K12领域外，AI教育还可以应用在高等教育阶段，甚至在辅导大学生时比中小学生会更为轻松，无须综合考虑学生的学习动力因素等。

反过来讲，如果市面上的人工智能教育项目只能用于某一单科或只能教K12，就不是基于大数据获取和智能化引擎的“全才”和“通才”，基本可视为基于特定领域专家总结的经验规则的“伪AI”。

三、为什么AI教育项目落地，to B模式比to C模式更容易跑通？当前AI教育项目的商业化进程走向大体分为两大派：

一派是自建场景的颠覆派，试图开发新的测试软件以抓取学生的数据，甚至引入一些把AR（增强现实）、MR（混合现实）等黑科技，其目标是以“AI教师”完全取代真人老师教学，属于“人机对抗”模式，较为典型的是乂学教育的松鼠AI。

另一派是升级现行教育体系、不另创场景的改良派，属于“人机共教”模式，较为典型的是高木学习的AI Tutor。

一般走人机对抗模式最终走的是to C模式；而“人机共教”走的是to B模式。鉴于我国当前AI教育的应用场景主要为教学机构包括全日制学校与培训机构，而非一个个分散的学生；只有让AI去辅助老师备课、上课，嵌入到学生作 业和训练，帮助学生提分和学校提升升学率，才能帮助AI更快落地并且找到盈利模式。

从“全日制学校”应用AI的实践上看， AI能让老师“心中有数（据）”，提升教学的针对性，AI教师实际上相当于真人老师的“智能助教”，可以减轻老师50%的工作负荷量，比如AI帮老师批改 作业，把数据分析的可视化呈现出来帮助老师定制教研方案。因此，在市场推广过程中，AI教育项目不需要担心基层老师的接受阻力，能让老师摆脱“汗水老师” 的局面也是基础教育机构所希望看到的。

由于全日制学校获取的大数据比培训机构更加海量、持续、高频，因此高木学习更看重AI在全国全日制学校场景中的数据价值，积极在全国推行城市合伙人制度，并计划与地方教育主管部门合作推出全国教师AI应用能力培训公益活动。

To B模式中另一大企业客户就是体制外的培训机构，他们所面对的学生付费意愿强、购买力相对旺盛，是AI教育项目获得稳健现金流的必争之地，那么当前培训机构应用AI教育项目开展“人工智能双师班”的效果如何呢？

首先，AI教练能保持教学效果稳定化输出，解决原本老师教学效果不确定的弊端。

其次，AI 提升了老师的工作效率，突破了培训机构因为名师稀缺且流动性大限制培训机构的规模化发展的瓶颈。

再次，比如高木学习的AI帮助学生发掘了“元认知能力”增强学习信心、提分效果明显，帮助合作培训机构提升了续费率，为招生带来便捷。

人工智能教育体系范文第3篇

美国麻省大学(University of Massachusetts Amherst)阿默斯特校区(以下简称麻省大学)是马萨诸塞州立大学系统五个校园中的主校园,是美国知名的研究型大学。该校创办于1863年,坐落在美国东部美丽的新英格兰地区。

麻省大学计算机系成立于1964年,其研究生教育也有超过40年的发展历史。由最初的3名教授发展到现在拥有43名教授,其中包括9名ACM计算机学会(Association for Computing Machinery)院士(Fellow)、4名电子和电气工程师协会(IEEE)院士、5名人工智能学会(AAAI)院士和2名美国科学促进协会(AAAS)院士。麻省大学计算机系在人工智能、网络与分布式系统、计算理论等多个领域的研究处于世界领先水平。作为美国知名的计算机系,麻省大学计算机系的教育理念是“培养下一代能以创新的方法解决真实世界问题的计算机科学家”(cs.umass.edu/grads/msphd-requirements)。在这个核心思想的指导下,该系非常注重对博士研究生的培养,为了达到培养学生具备进行原创性科学研究(Original Research)的能力的教育宗旨,该系制定了一套非常严格的课程计划,以培养学生坚实而广博的基础知识、良好的科学研究方法和思维习惯。麻省大学计算机系每年大约会收到1000份左右来自世界各国的优秀学生的申请,攻读其博士学位,而录取的人数一般保持在30名左右。完善和严格的博士研究生培养体系、开放而先进的教育理念,使麻省大学计算机系成为全美最具有竞争力的计算机院系之一。

麻省大学计算机系招收两种形式的博士研究生:硕士/博士连读研究生和直博研究生。只有在美国其他大学获得相应计算机硕士学位,并修完麻省大学计算机系认可的相关课程的学生,才有资格申请直接攻读博士学位;否则,学生在录取后必须经过硕士/博士的连续培养才能获得博士学位。

无论哪种形式,麻省大学计算机系博士生培养大体分为两个阶段:博士生资格学习阶段和博士生研究阶段。博士生资格学习阶段主要是对学生进行基础知识培养和基本研究能力训练。学生只有在通过博士资格考试论证,成为正式博士候选(PhD Candidate)人后,才能进入下一步的博士论文研究阶段学习。以下是麻省大学计算机系对硕士/博士研究生的培养要求:

(1)Actively participate in research under the guidance of an advisor(在导师的指导下,积极参与研究)

(2)Satisfy 6 Core Requirements (完成6门核心课程的要求)

(3)Complete 42 course credits (core courses taken to satisfy core requirements are included)(完成42个课程学分,其中包括核心课程的学分)

(4)Complete a 6-credit MS Project (完成6个学分的硕士研究项目)

(5)Graduate with an M.S. Degree(申请获得硕士学位)

(6)Pass the Department Qualifying Exam- Portfolio(通过博士资格考试)

(7)Form a Committee(成立答辩委员会)

(8)Propose a Thesis(提交博士开题报告)

(9)Complete 18 Dissertation Credits (完成18个学分博士论文)

(10)Pass the Teaching Assistant Requirement(完成助教的工作要求)

(11)Pass the Residency Requirement (at least 9 credits in back-to-back semesters) (完成连续两个学期修9个学分的要求)

(12)Defend and Submit a Thesis (博士答辩和提交博士论文)

本文将以麻省大学计算机系为例,探讨美国计算机专业博士研究生培养的一个重要环节――博士研究生课程教育体系的特点,以期为提高我国的计算机专业博士生教育提供借鉴。

2掌握牢固的理论知识是培养优秀博士生的基础

美国的计算机博士教育非常注重对学生基础理论知识的培养,为了使学生掌握牢固而广博的基础知识,麻省大学计算机系要求每个硕士/博士研究生必须修完6门博士核心课程,而且成绩必须达到B+以上。这些核心课程分别属于计算机科学的三大领域:理论(Theory)、系统(Systems)和人工智能(Artificial Intelligence),课程设置具体如下:

(1) 理论核心课:计算理论(Computation Theory)、高级算法(Advanced Algorithms)

(2) 系统核心课:有三组课程,分别是:

编译技术(Compiler Techniques)、现代计算机体系结构(Modern Computer Architecture)

数据库设计和实现(Database Design and Implementation)、高级计算机网络(Advanced Computer Networking)、操作系统(Operating Systems)

高级软件工程I(Advanced Software Engineering: Synthesis and Development)、高级软件工程II(Advanced Software Engineering: Analysis and Evaluation)、程序设计语言(Programming Languages)

(3) 人工智能核心课程:高级人工智能(Artificial Intelligence)、机器人学(Robotics)、信息检索(Information Retrieval)、不确定环境下的推理(Reasoning and Acting under Uncertainty)、增强型学习(Reinforcement Learning)、机器学习(Machine Learning: Pattern Classification)

根据不同的研究方向,学生可以在六门核心课程的选择上有所不同,但为了加强理论基础和掌握知识的广度,无论哪个研究方向的学生,都必须修完两门理论核心课程和一门高级人工智能课程,同时,再根据自己的研究方向选修其他三门核心课程。例如,一个系统方向的博士研究生除了修完以上两门理论和一门人工智能课程以外,还必须修完来自于系统方向不同组的三门系统方向的课程;而一个人工智能方向的博士生则必须修完另外两门人工智能方向的核心课程和一门系统方向的核心课程。

每门核心课程由教师讲授一学期,其中每星期2次课,每次2小时,3个学分。根据内容不同,每门课程一般要安排5～8次书面作业、1次期中考试和1次期末考试。其中,对系统方向的课程来说,每个章节完成后一般还有一次课程项目设计(Course Project),主要要求学生实现相应的算法和进行性能评价。由于核心课程要求高,课程学习内容多,导师和系里会建议学生每学期选学不超过一门的核心课程,所有6门核心课程则在三年内完成。如果成绩没有达到B+,麻省大学计算机系允许学生重修该核心课;但是,如果学生在规定的博士资格考试申请时间前没有通过全部的6门核心课,则不再具备继续攻读博士的资格。

严格的核心课程作业、考试制度和淘汰制度,不但使学生牢固掌握了计算机科学各领域的基础知识,培养了学生勤奋刻苦的专研精神,而且极大地丰富了学生的视野,为学生进入实际科学研究打下了坚实的基础。

3灵活而完善的博士生选修课程体系是培养创新型人才的重要途径

美国一流研究型大学博士生教育的目标是培养世界一流的科学家和拔尖创新型人才,为了实现这个目标,美国的博士生教育除了注重培养学生扎实和精深的基础知识外,还非常注重培养学生的创新思维和发现新问题的探索精神及能力。

如果核心课程体系的设置是培养优秀博士生的基础,是向学生传授学科领域的重要基本知识和原理与技术,是学生全面掌握计算机基本理论与方法的重要途径,那么,选修课的设置则是对学科基本知识的补充,是培养学生学习新的知识和了解并探索前沿研究方向,从而成为创新型人才的重要手段。

麻省大学计算机系的做法是,在博士研究阶段,除了要求学生完成18个学分(6门)的核心课程学习以外,还要求完成24个学分(8门)的非核心课程(或称为选修课)学习。这些选修课大多是关于本学科及相关专业前沿领域近3～5年的新研究方向、研究方法或新技术的相关内容的介绍,一般由教师在每学期开学前提出新的课程计划,学生则根据自己的研究兴趣和职业目标自由选课。通过课程的学习,学生能在最短的时间内了解本学科相关领域的最新研究现状,更重要的是,在课程的学习过程中,教授会将许多新出现的问题在课堂上和学生讨论,同时,通过2～3个课程项目培养学生独立(或合作)解决新问题的能力,以及教会学生各种探索问题的研究方法。

在教学模式上,可以采用由教授主讲的传统方式,也可以采用以讨论为主的方式。以教授为主讲的教学模式在此就不再赘述,以下着重描述以讨论为主的选修课教学模式。

以讨论为主的Seminar是美国计算机院系的教授最常用的选修课教学模式。Seminar的课程设置没有固定模式,但通常有以下几方面的特点。

第一,课程的选题一般是近年新出现的有代表性的前沿研究课题。

第二,课程内容的选择一般来自近年来该领域顶级国际会议的专题论文。

第三,课程内容的组织由教师完成。教师在确定题目后,一般会根据论文的情况将讨论的内容分为多个子专题,每个子问题由3～4篇论文组成。课程的开始一般是综述性的论文或在该领域出现的最早的学术论文,其目的是探讨该研究方向出现的新的应用背景需求和所带来的新的挑战。其后的每个子专题则将对具体问题和方法进行深入探讨。

第四,选课的学生人数一般在20～30人左右,而且通常是由学完了核心课程以后的高年级博士生组成。学生人数太少,论文的覆盖面可能太小;学生太多,可能导致讨论的深度不够。同时,只有学完了基本理论后,学生才有可能具备较深入分析问题的能力。在Seminar的学习讨论中,找到新的研究问题也是该课程设置的重要目的之一。

第五,课堂教学的模式基本上是教师和学生互动的教学方式。教师在第一节课引导学生对该领域的基本问题有了初步认识后,学生将对每篇论文进行评估(Review)、宣讲(Presentation)和进行课堂讨论。每篇论文的宣讲时间是25～30分钟,课堂讨论时间是10～15分钟。其中教师将引导学生对论文中所研究的问题和关键技术进行深入讨论,学生参与讨论的情况将作为课程考核的重要依据。

选择合适的题目并对教学讨论的内容(论文)进行筛选和组织对开课教师的要求非常高。为了准备一门新的Seminar课,教师一般需要预先通读该研究方向所有重要国际会议的相关论文,然后根据不同的研究问题对论文分类,并将其中有代表性的论文提炼出来,作为课程学习的论文。在课程项目的设置上,教师会事先准备一些题目,如对某些算法的实现、评估和改进,实现原形系统等,同时也非常鼓励学生在论文讨论的过程中有针对性地提出自己的见解和新的解决问题的方法。

4合理的课程学习安排是培养高质量博士生的有效保证

美国的博士教育是以博士生的最终质量为评判标准,而不是以年限来规定学生的毕业时间。在美国计算机专业,培养一个硕士/博士生一般需要至少5年时间。由于强调博士生专业知识学习的深度和广度,在整个博士学习阶段,博士生都会积极参与课程的学习,并尽可能地将研究项目中的问题和课程学习联系起来,用所学到的方法或思路来解决新问题。

以麻省大学计算机系为例,虽然学生的背景不同,但为了在保证质量的前提下帮助学生用最短的时间顺利完成博士课程要求和博士论文要求,系里建议学生按如表1所示的时间表安排整个博士阶段的学习计划。

麻省大学计算机系不但在本系有完善的研究生课程体系,学生可以根据自己的研究兴趣和职业规划来自由选课,而且也鼓励学生在其他相关院系选修本系没有开设但对研究有用的课,如数学系或电子工程系的高级课程。总之,美国博士教育的一个重要特点是强调基础知识的学习,鼓励学生以积极的态度参与到课程的学习中,同时训练学生在课程学习的过程中逐步学会发现问题和研究问题的方法。

5启示和建议

美国的博士教育强调坚实的基础理论知识、完善的知识体系和用于探索与创新的研究能力,而这些恰恰是决定博士毕业生日后发展潜力的关键。长期以来,我国计算机博士教育主要是通过参与科研项目的形式来对学生进行培养,这种“研究项目驱动型教育”在我国恢复研究生教育的初期起到了很好的推动作用,培养了大批科研人才。但随着教育本质的回归和创新型人才培养的需要,从总体来看,我国的这种单纯强调研究项目的教育模式培养的博士生,质量与国际先进水平相比还有一定的差距。由于没有严格的博士课程要求和淘汰制度,学生在学习阶段往往会忽略对基础知识的学习和对知识结构的完善。长此以往,必然会影响博士生的研究水平和发展潜力,最终将会影响国家的整体创新能力。

笔者建议,为了使学生掌握牢固的专业基础知识,同时培养学生在某一学科领域的研究兴趣和基本的研究能力,应该首先强调核心课程体系的建设,不论哪个方向的学生都必须通过一定数量的核心课程的学习,如算法、分布式操作系统、人工智能等,这些核心课程应由教师来讲授;同时,应严格课程的考核制度和课程评价体系。对于选修课,由于其主要目的是扩展学生的视野,培养学生分析问题和研究问题的能力,所以应借鉴国内外Seminar课程的成功经验,积极有效地激励教师和学生共同上好Seminar课。

博士生教育是一项复杂而艰巨的系统工程,而其中的课程学习是研究生培养中非常重要的一个环节,如何通过严格的培养机制和灵活的培养方法,在给学生传授基础知识的同时培养学生分析问题和解决问题的能力;如何将合理的研究生课程体系和研究项目结合起来,严格博士生培养机制,完善博士生资格评估体系,从制度上保障博士研究生的质量;以及如何真正教会学生探索科学基本问题的方法,培养学生良好的科研习惯和勇于开拓创新的精神等,是我们在计算机学科建设中应该进一步思考的问题。

人工智能教育体系范文第4篇

关键词:科技档案;管理工作;实践;问题

1科技档案管理工作在实践中遇到的问题

1．1归档记录不详细，档案管理系统不成熟

虽然归档方和相关负责人有完整的档案接收信息，但却没有对归档后的操作流程进行详细记录，相关问题的解决进度也无法详细记载。当新旧员工交接工作时，这些历史遗留问题会因各种特殊原因而得不到及时处理，拖延时间较久，会对后来接续工作的人员在处理相关问题时产生较大阻力。档案归档会涉及很多细致庞杂的工作内容，需要档案管理者花费大量精力对相关资料的信息进行处理。随着时间的不断累计，档案数量会变得非常庞大，需要记录的信息会越来越多，工作量也随之增大。当前的档案管理系统在功能设计方面还不够全面，设计理念也不够成熟，会对归档工作造成很大困扰，费时费力，使管理效率大幅降低。档案管理在处理特殊情况时，往往面对的都是庞大的信息量，在查找与核对不确定的信息时无异于大海捞针。因此，要根据实际情况，不断对档案管理系统进行完善和升级，使操作能够更人性化，信息收集和录入能够更加准确，帮助档案管理员能够快速完成档案管理工作。

1．2档案管理成本较高，工作环境较差

档案的归档、调取和管理等工作都需要消耗大量的人力、财力，还会占用大量的存储空间，落后的档案管理技术无法降低管理成本。实体档案数量多、体积大、质量重，在整理、搬运和入库的过程中会耗费大量人力，而且大量的档案堆积还会挤占档案管理人员原有的工作空间，会对管理人员的身心健康造成不利影响。落后的管理手段对物质资源的消耗是非常大的，既增加管理支出，又不绿色环保。

1．3归档方式杂乱，管控处罚机制不完善

在归档工作强制力度不够的情况下，经常出现归档不完整和顺序杂乱等现象，会在归档时耗费大量时间对资料进行整理和修改，要反复核对档案信息，致使归档效率低下，拖慢归档速度。文件与信息归档的意义在于提高对档案的利用率，减少不规范档案占用的空间。但在归档工作的高峰时间，容易积压过量档案，若不能及时进行归档，档案遗失和内容混淆等问题就会频繁出现。对于违反信息资料归档规定和要求的单位，档案管理部门没有对其进行处罚，这对档案信息的完整保留和有效利用都埋下了隐患。

1．4无法修正档案中的错误信息，管理方式较为落后

在档案管理工作中，没有将先进的科学工具与理念应用到人才培养过程当中，管理方式较为落后。如果电子信息和实体档案中出现错误，无法及时对其进行校正。发生错误是在所难免的，要用严谨的态度和先进的技术手段将归档记录中的错误率降到最低。记录是老员工最常采用的管理方法，老员工仅通过自己多年的工作经验来进行档案管理工作，不及时更新管理理念，安于现状，无法起到传帮带的作用，这会对新人造成巨大压力，对科技档案的建立和发展毫无帮助。

2提高科技档案管理效率的有效方法

2．1建立完善的档案管理体系，接受先进的管理理念

档案管理部门要建立先进的档案管理体系，制定完善的规章制度和详细明确的政策条例，要对档案管理中存在的问题提出有针对性的解决方法。领导层要全面了解对档案管理工作的实际情况，要和管理人员工共同努力，迎难而上。档案管理人员要保持对新事物的敏感，及时接受先进的管理技术和理念，时刻保持与时代共同前行的意识，要正确认识科技档案管理工作的价值和意义。科技档案管理工作离不开好的政策引导和系统化的动态建设规划，要从强化归档制度入手，对违反规定的部门和相关负责人进行严厉处罚，责任要落实到个人，提高档案管理人员的重视程度。

2．2完善归档信息，做好流程记录

要保证归档信息、数据分类和流程记录的完整性，明确各环节和相关部门的负责人。良好的流程记录不仅可以为档案查询和利用提供便利条件，还能提高归档效率和工作质量。

2．3引进人工智能化辅助技术，减轻人力劳动负担

第一，结合档案管理工作的实际发展需求，积极吸纳前沿领域的新技术，构建全新的档案管理理念，开拓创新思维，可以引进人工智能化辅助技术，建立数据信息库，提高档案工作的自动化程度，在完善工作机制的同时，减轻人力劳动负担，节约劳动成本。第二，提高归档流程的电子化比例，实名制登录，利用互联网技术进行传输归档，人工智能的档案管理流程会对各环节进行详细记录，并自动提示相关管理人员，使工作内容更加清晰明了。第三，人工智能不仅能避免因集中归档造成的人力负担和材料积压等问题，还能减轻档案管理部门的工作压力，使归档工作变得更加科学化、便利化。第四，归档地点将不再受办公地点的限制，通过互联网登录平台即可上传资料进行归档，提高了归档速度，使归档流程变得井然有序，减少对人力的依赖程度。

2．4加强对档案人才的培养力度，重视学科发展趋势

在档案管理工作中不断总结经验和教训，将理论与实践相结合，关注档案管理专业的发展趋势，及时更新学科内容，调整学科架构，建立更科学的教育体系，提升档案管理人才的业务能力和创新意识。

3结语

目前，科技档案的应用在各企事业单位的档案管理部门已经十分普便，为档案信息的系统化、科学化运行提供了巨大帮助，是当下主要的档案管理手段。智能化是未来档案管理主要的发展方向，提高科技档案管理的智能化水平是保证档案管理工作质量的重要前提，对今后档案学的发展具有重要意义。

参考文献:

［1］王冬梅．浅谈事业单位档案管理的现状及对策研究［J］．科技视界，2014，(03):103－104．

［2］孟秋梅．事业单位档案管理现状分析及对策研究［J］．才智，2014，(26):56－57．

人工智能教育体系范文第5篇

关键词：高新技术教育事业体育教育科学化教育理念

一、科技产品对我国体育教育事业的影响

伴随信息时代的全面到来，在我国的教育体制以及理念中也渐渐产生了新的局势，科学技术也如同一股新鲜的血液给当代的体育教育事业带来了全新的发展，科学技术产品引入对我国教育模式以及理念都产生了相当重要的变革意义，是当代教育事业里程碑式的变革。面对这个时代大步的前进，固守传统的教育理念以及模式只会导致教学成果的停滞不前，单一传统的教学模式当然不能满足学生全方面发展的需求。怎样将新鲜的当代科学技术产品荣誉体育教学当中是我国体育教育事业管理者当前面临的最大问题之一，突破传统教育理念的束缚，建立一个适合我国体育教育的模式，将先进技术产品带入课堂，促进学生参与学习的积极性，而科技产品的引入对教育模式、教育理念的全新突破，是一项划时代的意义。

科技产品的引入与教师的教学经验相结合将大大提高教学成果，在体育教学的过程中引入科技产品不仅仅可以提高科学性的教学成果，更是可以培养学生积极思考的意义。但是面对日新月异的科技产品，体育教育的过程中依然存在许多的不足之处，有的人很不赞成这样的变革，但是只有通过实践的经历才能够不断的完善我国体育教育事业的发展。只有创建一个良好的积极的学习氛围，才能够在最大程度上发挥这些科技产品在体育教育过程当中的应用价值。因为我国经济发展存在的地域性的差异，一些地区在教育上仍旧有着很大的经济问题，尤其是体育这样的非主要科目，所以科技产品的融入显然很难实现，学生是我国未来社会发展的中流砥柱，所以重视当代教育的现状，帮助贫困地区的学生接触到先进的科技产品是我们所有人应当付出的责任。计算机网络技术的迅速发展， 科技产品作为一种新兴的教育技术，一直被人们所关注，因为科技产品在教学领域的应用还在发展阶段，在实践应用中还存在着一定的问题，本文就科技产品在教育中的应用提出一些具体问题和方案得以帮助科技产品在教育领域的全面发展和创新。科学化教育，是在区别于相对传统单一的模式化教育的环境下提出的，是一种差异化教育、引导式教育。科学化教育的实质是一种以受教育者个性状况和个人优势为依据，最大限度的挖掘学生的潜能，从而引导学生进入学习状态。

二、不断完善科技产品对我国体育教育的影响

目前由于我国科技产品在教育行业的应用模式发展尚未完善，所以仍然在许多方面存在缺憾和不足之处。随着科教兴国与教育信息化步伐的飞速发展，这些年来我国也更加重视科技产品在教育上的应用完善和改进。科技产品将会改变教学模式、教学内容、教学方法、教学理念，最后以便达到整个教育思想、教学理论甚至教育体制的根本变革和创新。科技产品之所以对教育领域有如此划时代的意义，是由于科技产品其本身具有许多对于教育、教学过程来说是特别宝贵的特性与功能。

科技产品的引用有效地将个性化教育简单化，生动化，个性化教育首先要做到教育个性化，是以教育者的个性为前提的。关于个性化教育，在最近几年，已经成为我国教育工作者研究和实践的热点，可望成为教育改革的重要发展方向。然而，大多的个性化教育的研究主要集中在对个性化理论的突破和个性化的重要性上，而对中小学生个性化的需求和对个性化的方法探索方面的研究和实践比较匮乏，对于性格习惯更为活泼的小学生而言，教师就更加应当充分利用科技产品所具有的独特性将学生引入知识的海洋，所以科技产品对于个性化教育和学习都具有相当重要的意义。

科学教学理论和工具在一定程度上代表了信息技术的前沿发展趋势，应当在现有的教育体系中增加人科技产品的运用，以便更全面地培养学生的信息素养。但是就我国教育行业的现实状况而言，科技产品的运用普及应用依然存在许许多多的困难和阻碍。事实证明简单传统的课本教育模式早已不能满足学生的学习要求，所以加强科技产品在教育中的应用不仅需要教师的积极引用更是需要整个教育行业乃至整个社会的全面协调互助。

支持服务是科技产品的重要构成要素，其宗旨是创造一个优良的学习环境，使学习者方便快捷地调用各种资源，接受关于学习的全方位服务，以获得学习的成功。建立和维持一个高效灵活、强有力的支持服务子系统是有效地开发、管理和实施远程教育项目的保证。但当前人工智能工具在教育中的应用服务并不尽人意，导学和答疑的手段都还十分落后，服务方式也受到诸多限制，缺乏主动性、针对性和策略性。欲改变支持服务的被动状况，提高支持服务的质量，其有效途径之一就是引进科技产品技术，不断创新和发展。

三、结论

任何事物的发展都是曲折前进的，作为新鲜事物的教育类科技产品来说其发展趋势也是存在了许多的复杂性，将其投身在教育领域中，发展结果必然是一片光明的。我国依然处于社会主义初级阶段，各项文化事业发展势头虽说是良好的，但是由于我国科学技术水平的发展基础依然存在一些不足之处。

参考文献：

[1]黄荣怀，刘黄玲子，李向荣.计算机辅助评价的发展趋势[J].电化教育研究，2002， (5) 15-21.

[2]王士同，陈慧萍等.人工智能教程[M].北京:电子工业出版社，2001.5.

[3]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.

[4]刘大有，杨鲲，陈建中.Agent研究现状与发展趋势[J].软件学报，2000，11，(2).

[5]祝智庭.信息技术教育展望[M].上海:华东师大出版社，2002.2.