人工智能教育领域篇1
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《mymother》，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。
人工智能教育领域篇2
（征求意见稿）
为深入贯彻落实全省数字化改革大会精神、浙江省教育领域数字化改革和市委市政府数字化改革工作部署要求，全面落实教育领域数字化改革任务，高水平推进我市教育治理现代化建设，办好人民满意教育，结合我市教育工作实际，制订此方案。
一、指导思想
以新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实党的和历次全会、省委十四届八次全会和市委相关会议精神，全面贯彻党的教育方针，围绕忠实践行“八八战略”、奋力打造“重要窗口”的主题主线，以数字化改革为牵引，充分运用现代教育技术，以数字化技术、数字化思维、数字化认知对教育治理的体制机制、组织架构、工具手段进行全方位系统性重塑，高效协同构建教育数字化新平台、新机制、新模式，不断深化教育改革，提升区域教育治理水平，优化教育服务，力争与全省同步实现教育现代化。
二、改革原则
坚持育人为本，以促进学生全面发展和个性化发展为核心，以信息化为引领，构建以学习者为中心的教育生态。立足需求导向、问题导向和目标导向，坚持顶层设计、整体智治、综合集成、注重应用、唯实唯先。
（一）上下联动。积极对接省、市工作专班，发挥承上启下的枢纽桥梁作用，实时跟进落实全省教育系统数字化改革的总体安排和任务要求；研究各层级数字化改革的场景需求，加强对县（市、区）和学校的工作督促与指导，将数字化改革推进到教育系统的每个角落，实现自上而下的顶层设计与自下而上的场景化建设应用有机结合。
（二）左右协同。密切对接市级数字化改革相关工作部门，结合市数字化改革的任务要求，推进跨部门多业务协同应用，实现市级层面的应用与数据共享统一规范、互融互通、综合集成。
（三）融合创新。从教育实际和教育规律出发，以数字化改革推动教育理念、制度、技术、方法、应用、模式等方面创新，满足教育发展需求，解决教育工作中遇到的实际问题。
（四）系统推进。聚焦核心业务和重大任务，坚持全省教育系统“一盘棋”，运用系统性思维、系统方法在教育领域的网络平台、场景统筹和数据标准等建设中发挥作用，同步推进全方位、全过程、全领域的数字化改革。
三、改革目标
突出丽水教育整体智治，与全省同步推进“教育魔方”工程建设，统筹推进数字技术与教育治理、教育教学、民生服务广泛深度整合。教育行业数字基础设施稳步发展，新一代信息技术在教育行业应用日益成熟，贯通各教育阶段、覆盖各治理场景的教育大数据逐步丰富，适应数字时代的全民学习体系持续完善，数字化、空间化、一体化的教育治理格局基本形成。
“一年出成果”：2021年底前深入梳理核心业务，跨部门业务一件事集成。完善“浙里办”服务事项，搭建“浙政钉”工作平台，优化“丽教钉”内部应用集成，丰富教育数据仓，建成教育驾驶仓，已有信息系统和服务事项接入数字社会系统等数字化改革窗口，实现核心业务数字化。
“两年大变样”：2022年底前基本建成教育领域数字化标准规范体系、数字交换与共享服务体系和网络安全保障体系。加强教育领域数字化改革应用建设指导，推广全民数字学xxx台应用，实现学校教育、家庭教育和社会教育的有机结合。让全社会体验教育数字化改革带来的初步成果。
“五年新飞跃”：2025年底前，教育领域数字化应用场景基本覆盖，形成上下贯通、整体智治、高效协同的局面，教育治理水平显著提升，以数字化改革撬动教育治理现代化取得突出成果。
四、改革任务
根据“一年出成果、两年大变样、五年新飞跃”的目标要求，按照“以用促建、共建共享、整体智治、唯实惟先”的建设原则，贯彻全省数字化改革“152”工作体系和教育魔方“136X”架构体系要求，完善“两掌”和“四横四纵”建设，推进我市教育领域数字化改革，实现教育行业“掌上办事”“掌上办公”“掌上治理”。
（一）发展数字教育新基建
1.教育行业云网端一体化建设。充分运用大数据、云计算、物联网、5G、人工智能等信息网络技术，做好教育系统行业云与政务云、视联网，教育专网与政务网、教育无线网等新型基础设施建设，配合省厅行业云网一体化建设，实现“多云融合、多网互通、多端智联、应用支撑、统一管控”的教育现代化网络及应用框架体系。
2.丽水教育数据仓建设。建立数据标准规范和数据交换共享机制，建成面向市域各级教育行政部门与各级各类学校服务的教育数据仓，加强共享开放的一体化数据资源体系建设。提升教育大数据的支撑和服务能力，实现教育数据动态汇聚，授权使用，以教育数据共建共享促进教育领域数字化改革。
3.“丽水数字教育”综合平台建设。加强一体化应用支撑体系建设，统一教育系统用户身份认证体系，整合教育应用系统，建成“丽水数字教育”综合平台，实现教育现代化评价与监测。
4.深入实施智慧校园建设。优化学校信息化基础环境，提升校园环境智能化水平，建成一批基于新基建的智慧校园示范校。积极推进新型教学空间（含创新实验室和学科教室）的建设和应用，全面提升师生信息素养，在各级各类学校推行首席信息官制度，进一步完善精准教学的支撑和服务体系，实现信息技术与教育教学融合创新，强化学校、家庭、社区协同，构建家、校、社沟通新途径，形成协同开放的现代化校园生态。
5.打造教育系统网络安全体系。建立健全教育领域关键信息基础设施保护制度、网络安全等级保护制度、网络安全事件报告制度。优化应急处置工作指南和处置流程图。强化网络管理员、信息化系统管理员、全体教育师生的网络安全防护意识，开展常态化网络安全态势分析和预警工作，提升网络与信息的防护能力。形成严密可靠的应急处置、网络安全协调防控、指挥调度为一体的网络安全防护体系，确保基础设施、教育数据、业务系统、信息内容安全。
（二）构建教育整体智治新格局
1.提升“掌上智治”应用能力。按照“数据融合、流程再造、业务协同、系统重塑”的要求，进行核心业务梳理、跨部门一件事梳理，进行场景化应用梳理，推动教育领域业务数字化。优化“丽教钉”教育内部支撑服务体系，加强“浙政钉”、“丽教钉”两个掌上（前端）平台建设，提升“浙政钉”机关内部协同办事应用水平，促进教育行政智慧管理。打造全局“一屏掌控”、政令“一键智达”、执行“一贯到底”、服务“一网通办”、监督“一览无余”的工作协同场景，充分利用“浙里办”、“浙政钉”、“丽教钉”，推动“掌上办事”、“掌上办公”、“掌上治理”综合应用集成。
2.实现数字教育智治一张图。根据教育数据仓和花园云（城市大脑）建设成果，围绕教育治理现代化应用需求，建立以关键指标驱动的市、县、校、班、生（师）五级的可视化应用视图，形成集教育决策、数据分析、动态展示、研判预警、综合应用等功能的教育驾驶仓，实现教育评价与监测现代化，呈现教育智治数据大屏，形成教育智治和民生保障一张图。
3.构建数字教育现代化监测体系。通过多部门协同，开展招生预警、校园安全、疾病联防联控、研学实践、民办培训机构监管、教育督导、健康监测、智慧食堂（同菜同质同价）、学业水平监测、安心上（放）学等教育全领域应用和业务数字化，有效集成监测数据，打造教育治理现代化评价体系。
4.创新数字教育应用项目。优化丽水教育人事管理系统，探索数字化教师学院建设，推进教师积分制管理和教师诚信体系建设。打造市、县、校、组四级教研体系，构建教师培训、教学研修、教育科研、教师评价、成长规划、资源管理等业务模块，实现教师教研一体化、区域协同研训、教师成长智能规划，打造市、县、校、组四级教研体系，形成师、校、县、市四级分析决策数据，获取学校、教师的教研训发展画像，促进教师终身学习成长、学校教育教学发展。
（三）提升教育民生服务新体验
1.推广“学在浙江”应用。根据省教育厅和市发改委的统一部署，省市县协同完成“学在浙江”、数字社会系统等平台建设与应用部署。推广“学在浙江”应用，开展老年人智能技术日常应用普及行动，帮助老年人积极融入数字社会，打造全民学习、终身学习体系。
2.提升掌上办事服务水平。在“最多跑一次”和数字化转型工作成果基础上，优化“浙里办”面向社会教育服务事项，围绕入学入园、教育缴费、教育资助、放学后托管、中高考优待、学区预警、民办教育信息服务等民生服务体验。推动证明办理等服务事项智能“秒办”。
3.培育“X”个场景化应用。以花园云为基础探索教育领域场景化应用建设，以数字社会平台为基础，协同推进未来社区与数字乡村教育服务。借助数字化改革建设应用新动力，推动心理健康教育服务。
（四）打造教育教学服务新模式
1.数字教育资源扩容提质。建立健全优质教育资源共建共享与奖励机制，丰富优质教育资源，提高优质教育资源覆盖面。
2.继续推进“互联网+义务教育”应用。深化教育“山海协作”，开展城乡结对优质教育服务行动，创建融合型、共建型教育共同体，融合型教育共同体校区间、共建型教育共同体核心校与成员校间开展基于“互联网+义务教育”的城乡同步课堂、空中课堂，实现义务教育优质均衡发展。
3.深化精准教学。通过加强队伍建设，全面深化精准教学，推进小初高补短提升、培优创建工程，深入开展学科教学、实证教研、个性化学习、智慧评价等实践方式，提供数据智能分析与推送，形成一生一师一方案。健全教学过程与结果数据的采集和汇聚机制，通过深度挖掘和多元分析，实施学生发展过程性评价与监测，帮助教师更精准的“教”，学生更精益的“学”。
4.教师教研训一体化建设。依托数字化教师学院平台，发起网络协同备课服务，实现跨越空间、多教师同备一节课，记录修改痕迹、记录参与教师名单、选择备课模块内容、分享备课内容。组织教师参与在线教研，跨越时空限制，可随时随地加入教研活动，支持跨校跨区域开展，系统记录教研全过程、参与教师、参与成效、案例与实证，转成教研成果，归集到教育资源中心。
5.加强教育评价监测。完善教育评价与监测机制，建立教师、学生成长、学校发展等个性化、过程性评价与监测服务体系。
五、保障措施
（一）强化组织领导。成立由市教育局局长为组长的教育系统数字化改革领导小组，加强对全市教育领域数字化改革的组织领导，定期研究部署，统筹推进。成立教育领域数字化改革专班，负责协调推进和组织实施各项数字化改革任务，专班下设办公室，做好具体任务工作的对接落实。健全工作机制，完善教育领域数字化改革任务体系与工作体系，确定牵头部门、配合部门与支撑部门，明确工作任务清单，层层细化任务颗粒。
（二）实施清单管理。实施任务清单动态管理机制，制订数字化改革跨部门跨层级、可综合集成、可跟踪监督、可量化评价的结构化任务清单，对重点改革任务实施挂图作战，逐条逐项分解任务，明确时间表、路线图、任务书、责任人，建立动态的台账，确保各项工作落到实处，干一件成一件，形成滚雪球效应。
（三）督查督办机制。加强对各县（市、区）教育数字化改革工作的指导及督查，强化对职能科室的交办督办机制，系统谋划，业务协同，整体推进。建立健全考评督查制度，积极争先创优，结合各地报送数字化改革工作报告和实际工作落实情况，每月进行评价通报，每两个月进行工作督查，考评结果计入年度综合考核。
（四）强化资金保障。按照丽水数字教育顶层设计架构，以综合集成的理念，明确各层级建设职责，积极争取各级财政专项资金支持，共同建设、共建共享，最大程度发挥财政资金效益。
丽水市教育系统数字化改革工作
领导小组成员名单
组 长：王 平 党委书记、局长
副组长：叶伟勇 党委副书记
严金华 党委委员、派驻纪检监察组组长
马佩华 党委委员、专职副总督学
王伟平 党委委员、副局长
桑文勇 党委委员、副局长
戴一仁 党委委员、教育教学研究院院长
叶旭华 党委委员、人事处处长
成 员：局机关各处室负责人，各直属单位负责人，市直各学校党政负责人，各县（市、区）教育局长。
丽水市教育系统数字化改革领导小组下设办公室（简称“数改办”），数改办负责领导小组的日常工作。数改办由王伟平任主任，蓝永明、孙晓敏任副主任，周伟华为联络员。
2021年丽水市教育数字化改革工作要点
序号
工作任务要点
工作层级
任务描述/目标
牵头部门/科室
协同部门
1
教育魔方工程建设
省-市-县
在省教育厅的统一领导下，省、市、县协同，共同推进教育魔方工程建设，深化教育领域数字化改革建设与应用。
办公室
教育局机关各处室、各直属单位/学校、各县（市、区）教育局
2
学在浙江平台建设（市级任务）
省-市-县
1.参与“学在浙江”平台建设，建立教育资源供给机制，丰富教育资源，建成全民学习空间，建立可信数字学习档案，打造全民数字学xxx台。
2.做好数字社会系统教育领域平台的建设与应用（学区一张图、入学入园、中考成绩查询、中高考优待、教育信息查询……等应用部署）。
教育技术中心
教育局机关相关处室、各直属单位/学校、各县（市、区）教育局
3
推广学在浙江平台应用
省-市-县
充分利用“学在浙江”平台建设成果，鼓励各类教育机构提供面向行业的优质继续教育服务，融合学校教育、社区教育等，赋能线上线下学习渠道，面向老年人开展智能技术应用教育常态化的培训服务，营造全民学习、终身学习氛围。
职成高教处
教育技术中心、办公室、基础教育处、在丽高校、老年大学、社区及相关政府部门
4
数字政府建设教育领域相关工作
省-市-县
结合省、市政府工作报告任务分解，做好教育领域数字政府建设事项内容（如智慧食堂、教育提质、教育学位供给……），推进教育领域政府数字化工作。
办公室
教育局机关各处室、各直属单位/学校、各县（市、区）教育局
5
数字社会系统建设教育领域相关工作
省-市-县
对接市发改委，做好教育领域数字社会系统建设好场景化部署工作的协调与联系，做好相关应用推广。
办公室
教育技术中心、教育招生考试中心、教育教学研究院、基础教育处、职成高教处、人事处、计财处。
6
参与丽水花园云（城市大脑）建设与应用
市-县
做好教育智治驾驶舱建设，协同市数转办做好花园云（城市大脑）教育领域可视化相关应用；做好花园码及场景应用建设与推广。
教育技术中心
计财处、人事处、安全处、基教处、职成高教处、教育教学研究院、教育招生考试中心
7
教育数据仓、驾驶仓建设
市-县
教育资源目录体系建设，数据共享开放标准规范建设，教育智治驾驶舱建设，建成一体化的数据资源和应用体系，提升教育大数据的支撑和服务能力。
教育技术中心
教育局机关各处室、各直属单位/学校、各县（市、区）教育局
8
丽水数字教育建设
市-县-校
1.建设一个部门综合应用管理平台，部门所有的自建系统都纳入到该平台统一登录和管理；
2.建成教育大数据仓和教育数据驾驶仓；
3.校园安全风险管控“三化”模块；
4.教育数据管理与运维模块；
5.教育大数据监测服务模块；
6.校外培训机构管理模块。
教育技术中心
计财处、人事处、安全处、基教处、职成高教处、教育教学研究院、教育招生考试中心
9
一件事改革
市-县/校
深入梳理教育一件事服务，优化办事流程，精简办事材料，集成教育事项一件事服务，做好最多跑一次建设与应用推广。教育服务事项全过程监控、好差评等管理。
办公室
教育局机关各处室、各直属单位/学校、各县（市、区）教育局
10
深化机关内部协同办事服务
市级
合并入口一键网办，用好丽水市机关内部协同办事平台，申请人和审批人对教育系统上线的事项做到心中有数，实现0次跑和高效率网办。做好“好差评”闭环管控。
办公室
教育局机关各处室、各直属单位/学校、各县（市、区）教育局
11
教育政务服务
市级
优化教育服务事项，注重用户体验，统一教育政务服务事项网上、掌上办事标准，实现无差别受理、同标准办理、全过程监控、“好差评”闭环，强化教育“一件事”集成服务，提升浙里办、浙江教育政务服务网服务响应能力，推动高频教育政务服务事项实现智能“秒办”。强化各类业务服务属性，推动行政部门、公共事业单位及学校的教育公共服务集成优化、主动服务。
办公室
教育局机关各处室、各直属单位/学校、各县（市、区）教育局
12
掌上钉（浙政钉、丽教钉）工作平台建设与应用；
省-市-县-校
1.做好浙政钉、丽教钉用户体系建设；
2.做好浙政钉、丽教钉工作平台搭建；
3.做好丽教钉与浙教钉的对接。
办公室
教育局机关各处室、各直属单位/学校
13
智慧校园建设
县/校
全面推进智慧校园建设，75%学校建成智慧校园创建。
教育技术中心
各直属学校、各县（市、区）教育局
14
探索数字教师学院建设
市-县-校
谋划全市数字教师学院的建设，开展各模块的建设与试点应用。
人事处
教育教学研究院、教育技术中心、基础教育处、职成高教处、计财处、教育督导室
15
教师积分制建设与推广
市-县-校
深化教师积分制管理，并形成我市独具代表性的应用。
人事处
各直属学校、各县（市、区）教育局
16
互联网+义务教育
市-县-校
开展“互联网+义务教育”应用。
基础教育处
教育技术中心、教育教学研究院
17
网络与信息安全体系建设
省-市-县-校
省、市、县、校、班、师生五级联动，共同推进教育系统网络与信息安全防护体系建设，确保教育领域基础设施安全、教育数据安全、业务系统安全、信息内容安全。
教育技术中心
教育局机关各处室、各直属单位/学校、各县（市、区）教育局
18
数字化改革其他体系涉及教育的相关工作
省-市-县-校
数字化改革党政机关整体智治系统、数字经济、数字法治等系统建设涉及教育领域的相关工作。
办公室
教育局机关各处室、各直属单位/学校、各县（市、区）教育局
19
数字化改革场景创新应用建设
省-市-县
揭榜挂帅，积极开展教育领域数字化改革创新试点建设与应用。教育魔方X场景创新应用。
办公室
教育技术中心
人工智能教育领域篇3
关键词职业教育智库；“中国制造2025”；职业教育改革
中图分类号G719.2文献标识码a文章编号1008-3219（2017）06-0041-04
一、引言
（一）时代背景：“中国制造2025”战略的提出
2015年5月由总理签批、国务院印发的《中国制造2025》是我国在制造业领域实施的第一个十年行动规划。文件指出，“人才是建设制造强国的根本”[1]。提出坚持“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的基本方针，人作为创新的主体与核心，创新驱动的力量在于人，质量的控制、提高依赖于人，绿色发展和结构优化的观念转变与实施的重心也是人。国力的竞争说到底是人才的竞争，中国制造由大变强归根结底是“人力大国”向“人力资源强国”的转变。制造业的转型升级对人才提出了新的要求，制造业的数字化与智能化迈进亟需具有创新思维和跨产业协作能力的复合型人才，即赋予职业教育人才培养基于原有定位的新内涵：创新型与复合型。创新型与复合型人才的培养，客观上造成了职业教育人才培养层次的高移[2]。然而，现行的职业教育培养的高技能人才队伍在严格意义上来说，还无法满足“中国制造2025”的根本需要[3]。根据人社部对部分城市各个季度人才流动机构市场供求状况分析报告中所提，2015年至2016年第二季度，各技术等级的岗位空缺与求职人数的供求比率（岗位空缺与求职人数比）均大于1。其中技师、高级技师、高级工程师、高级工的岗位空缺与求职人数的比率较大，见表1。高技术技能型人才短缺已经成为制约我国制造业转型发展必须直面的挑战。
（二）职业教育改革的智慧源：职业教育智库
2015年，中共中央办公厅、国务院办公厅联合印发《关于加强中国特色新型智库建设的意见》。其中明确指出，“加强中国特色新型智库建设，建立健全决策咨询制度”“为破解改革发展稳定难题，迫切需要健全中国特色决策支撑体系，大力加强智库建设”。2007年11月9日，全国人大常委会副委员长陈至立对中华职业教育社《关于加强我国职业教育科研工作的思考和建议》情况专报后作出批示：“在职业教育加快发展的同时，加强职业教育科研工作十分必要也十分迫切”。“基于职业教育政策和舆论的公共需求，基于市场经济多元利益格局下民众的现实需求”，基于制造业转型升级时代背景下对职业教育人才培养理念、规格、对象、质量、方法途径等改革的需要，制造业转型升级的历史使命为职业教育的改革增添了新的动力，“需要职业教育智库这一‘独立思想的盒子’提供职业教育改革发展方案”[4]。职业教育智库是指由职业教育及其相关领域的专家和学者组成的，从专业化的角度，客观、科学地对职业教育领域出现的相关问题展开深入研究，并向政府部门提出政策建议的教育研究机构。建设职业教育智库，为培养高素质、高技术技能型人才提供战略决策咨询，使科学决策依赖科学咨询，最终引领职业教育科学发展。
二、职业教育智库的内在功能
（一）启智：为转变职业教育人才培养观念提供思想源泉
“中国制造2025”战略实施要求职业教育的人才培养目标应该是多层次、全产业链式的，重新阐释了传统职业教育的办学观念，要求我们反思现代职业教育如何满足制造业智能型、高端型对人力资本的创新型、复合型的新要求。创新型人才通常具备较高的学历或专业知识、技能，其本身具有很强的学习能力和创新能力，能够在企业的成长过程中根据环境的变化，运用良好的自我应变能力对自身加以调整，从而更好地应对各种机遇和挑战[5]。创新型人才培养要求职业教育必须实现从“制器”到“造人”的转型，强调对人才自主创新意识、灵活创新能力的培养，要求其既要知其然、知其所以然，更要探其未然、追求超然。复合型人才这一概念主要是基于制造业的高端制造体系的要求，文件提出：坚持把结构调整作为建设制造强国的关键环节，大力发展先进制造业，改造提升传统产业，优化产业空间布局；大力推动新一代信息技术产业、高档数控机床和机器人、航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备等十大重点领域的突破发展。十大重点领域代表着我国制造业高端层次的主攻方向，在一定意义上，可以作为衡量我国制造强国战略实施处于哪个阶段、完成进度如何的量化标准。职业教育人才培养观念的转变是促进职业教育与中国制造共同l展的第一步。
（二）规划：为改革职业教育实施主体提供转型路径
在现有阶段本科层次职业教育、专业学位研究生教育尚不成熟的背景下，可以从职业教育实施主体转型进行探索。首先，稳步推进具有制造业行业背景的普通本科高校向应用技术类高校转型，在充分考量地方行业特色与建设重点的前提下，在部分学科应用性较强、具有发展潜力与转型基础的高校试点改革，比如地方独立学院和民办高校可以优先试点。其次，鼓励部分办学成熟的高职升格，这类学校事实上在培养一线技能人才方面更具教育实践经验，基本具备运行良好的实训基地和技能人才培养模式。再次，通过高职与地方本科联合培养的方式，可以发挥两类高校各自优势，又能在一定程度上实现资源的整合，避免单兵作战造成的重复建设，提高人才培养效率。最后，开展校企合作，推进产教融合，共同指导职业教育，培养社会需要、市场契合的技术技能人才。
（三）践行：为变革职业教育组织模式提供改革方案
为实现制造业由生产型制造向服务型制造的转变，担负人才培养重任的职业教育在专业设置、教学形式及课程开发方面也需要相应地进行变革。首先，专业设置应紧扣市场需求和产业导向。目前部分职业院校“大而全”的专业设置思想尚未改变，容易造成人才培养脱离市场需要，就业能力偏弱。其次，教学形式的理实一体化，引入现代学徒制，加强理论教育与技能培养的有机结合。“理实一体化”教学模式是指在教学的每一个环节中融合理论与实践，在进行理论传授的同时，为学生提供实践操作的机会，以职业为导向，兼顾学习与工作的要求。再次，为促进制造业服务化、信息化与工业化的真正融合，加快制造与服务协同发展、推动发展服务型制造的步伐。职业教育改革需要深入到课程领域，开发前瞻性强的未来制造业课程――“制造业+”融合式课程。课程的开设应围绕具体的案例和项目进行，结合当今产业链环节运作过程，运用“互联网+”、共享、开放等前瞻性思维进行理念的更新、生产出创新型的产品。
三、职业教育智库的外在作用
作为教育体系中的重要组成部分，职业教育是培养高技能人才的关键实施主体，对于我国制造强国战略实施的进度影响重大。当前，我国职业教育改革进入深水期、攻坚期，涉及的问题范围广，职业教育改革的复杂性与社会需要的多样性史无前例，迫切需要发挥职业教育智库的作用。为此，应搭建以职业教育为专门研究方向的智库机构，推进职业教育的改革，为实现“中国制造2025”战略助力。
（一）明确研究方向，策划“中国制造2025”专题研究
“中国制造2025”背景下的职业教育智库建设，无疑应以服务国家制造业转型升级下职业教育战略决策为终极追求，坚定不移地围绕制造业对职业教育人才培养类型、素质、技术技能的发展要求，瞄准重大的职业教育热点、难点问题，承担起开展前瞻性、针对性的职业教育政策研究的使命。在研究方向上，要以服务更快更好实现“中国制造2025”战略目标开展专业性强、建设性高的专题研究，响应建设多层次人才培养体系对职业教育提出的新要求。在研究课题门类设置、研究内容与方式方法选择、成果总结与使用等方面，遵循“中国制造2025”战略的切实需要，采用“订单式或量身定做式”[6]。战略提出加快十大重点领域突破发展，职业教育智库可以其中一个或几个领域为专题，对重点行业、关键环节组织多学科、多机构、跨区域的专家学者，组成一支结构合理、分工明确的研究团队。根据不同专题开展研究的难度，建立研究成果的分类培育与孵化机制[7]。对于诸如新材料、新一代信息技术产业和新工艺等尚未研究，需要全面、深入、系统研究的课题，可以放宽研究期限，鼓励在充分的前期论证和规划之后开展研究工作。
（二）组建研究团队，培养“中国制造2025”专题研究人员
职业教育智库必须拥有一支优秀的研究队伍。《中国制造2025》是家宏观战略，影响着职业教育的重大决策，涉及职业教育综合改革中一系列复杂、系统的综合性社会问题，专题研究人员必须是多学科背景的，融合经济、社会、政治及法律等众多研究领域的专业研究人员。其次，研究视野应成为专题研究人员素质方面的一项评价标准。“中国制造2025”战略实施是循序渐进的，职业教育改革也具有阶段性与特殊性，决定了“中国制造2025”及职业教育问题的研究人员需要具有阶段性与特殊性的研究视角[8]。建设围绕“中国制造2025”战略研究团队，需要打破现行高校和科研院所的人事聘用制度，建立专题化、项目化的专兼职结合、长短期聘用相结合、单聘和双聘相结合的灵活的人事组织与管理机制[9]。建立“旋转门”机制，作为沟通政府、企业、智库三方的流动机制。“旋转门”机制是美国智库最具特色的现象之一，是指卸任官员会到智库从事政策研究，发挥余热，智库的研究者也有机会到政府担任要职，从研究者变为执政者[10]。在加大人才引智力度方面，可以借鉴“旋转门”机制，聘请专家型领导与同志，加盟智库，嵌入各个研究专题，发挥其熟悉中国制造2025战略，熟悉政府决策过程等方面的优势，做到不拘一格纳人才。
（三）创新研究方法，服务“中国制造2025”专题研究
职业教育智库必须实现由传统文献研究、问卷调查向依靠互联网、云计算、大数据平台等新技术的转变。《中国制造2025》提出，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，为深化互联网在制造领域的应用，制定互联网与制造业融合发展的路线图，加强互联网基础设施建设，推进制造业的智能化、信息化转型。智库开展“中国制造2025”专题研究，通过搭建互联互通的信息共享平台，减少“拍脑袋决策”，降低由于信息孤岛引发的实地调研不畅，确保研究的针对性和现实可操作性；建立制造业区域统计分析、案例集成、研究成果运用的效度等方面的专题数据库，促进研究方法与手段的创新。
四、职业教育智库的建设路径
建设一流的职业教育智库有利于推动我国职业教育领域综合、深入改革，有利于职业教育战略决策的科学化与民主化，促进国家治理体系和治理能力现代化的实现。其具体建设路径可从以下几个方面展开。
（一）创新职业教育智库研究机制
职业教育领域综合改革应突破我国现行体制机制的束缚，深入改革研究体制，倡导职业教育智库与运作部门加强合作，增强研究工作的针对性、可操作性。职业教育智库所开展的研究工作需要充分考虑市场需求和行业动态，研究成果的实效性不容忽视。然而，我国职业教育智库建设工作尚不成熟，课题研究和招标制度还不健全，职业教育智库仍奉行“订单合同式”的横向课题研究，鲜有纵深探索现实问题的积极性，职业教育智库的制度化服务形式尚未形成[11]。这种“等候”政府行政部门“下菜单”的研究模式，导致大部分智库研究沦为政府职业教育政策的诠释者和宣传者，难以提出建设性的咨询建议，违背了智库的建设初衷。为推动职业教育智库建设，应全方位完善职业教育智库与政府部门、企业之间的沟通机制以及研究成果的报送、反馈机制，对接社会基层需要，开展纵深探索，以多种形式、多方渠道研究成果，促进研究成果向全社会推广。
（二）加强职业教育智库人才队伍建设
建设职业教育智库，关键在于职业教育智库人才队伍的建设。《关于加强中国特色新型智库建设的意见》中谈到，“要把人才队伍作为智库建设重点，推动政府部门与智库之间人才有序流动，完善以品德、能力和贡献为导向的人才评价机制和激励政策，建立健全与岗位职责、工作业绩、实际贡献紧密联系的薪酬制度”。与一般智库不同的是，职业教育智库的人才培养需要对接企业的现实需求和市场的发展趋势，加强职业教育智库人才队伍建设，发挥人才“旋转门”机制的重要作用，重心在于实现政府、企业及智库三方人才的有序流动，坚持“引进来与走出去两步走”的人才培养方式，加强职业教育决策方、研究方及作用方三者的紧密联系。也就是说，智库研究人员由拥有较强政策素养的离退休行政干部、经营管理经验丰富的企业高层及职业教育研究专家三方组成，实现政府“高层”、智库“中层”与企业“基层”三方人才流动渠道的畅通，推动人才资源共享。
（三）拓宽职业教育智库筹资渠道
独立性不仅是推动职业教育智库生产高信度、高效度研究成果，发挥政策影响力的前提，而且是保证其健康、可持续发展的根本，经费的独立对于研究成果独立性的影响重大。为实现职业教育智库的独立发展，应着力促进筹资渠道多元化，降低政府行政拨款在智库可用经费中的比重，拓宽职业教育智库筹资渠道，提升研究成果的独立性和研究视角的中立性，可以通过自营刊物获得收入，建立基金会、公司、企业和个人捐赠体系等，设置专门的财务部门专职管理资金，定期公布资金来源与去向，接受公众监督[12]。职业教育智库应制定严格的经费碓聪冈颍并且在制度层面上严格把控项目经费的支出，保证研究的独立开展。
参考文献
[1]国务院.关于印发《中国制造2025》的通知[Z].国发[2015]28号.
[2]李政.“中国制造2025”与职业教育发展观念的转轨[J].中国职业技术教育，2015（33）：38-44.
[3]刘晓玲，庄西真.高技能人才培养：“中国制造2025”与职业教育的最佳结合点[J].职教论坛，2016（1）：62-66.
[4]《职业技术教育》杂志评论员.职业教育发展需要智慧源[J].职业技术教育，2009（18）：4.
[5]朱晓妹，林井萍，张金玲.创新型人才的内涵与界定[J].科技管理研究，2013（1）：153-157.
[6]庞丽娟.我国新型教育智库若干重要问题的思考[J].教育研究，2015（4）：4-8.
[7]王莉丽.美国智库的“旋转门”机制[J].国际问题研究，2010（2）：13-18.
[8]肖凤翔，付小倩.多主体协同：我国职业教育智库建设的思考[J].中国职业技术教育，2016（15）：5-10.
[9]肖兆武.关于高职教育研究所定位及职能的一些思考[J].襄阳职业技术学院学报，2014（6）：1-4.
[10]陈鹏，庞学光.《中国制造2025》与现代职业教育转型发展[J].教育发展研究，2015（17）：15-20.
人工智能教育领域篇4
关键词:加德纳;多元智能理论;因材施教;计算机教育
20世纪80年代初,美国著名的心理学家霍华德•加德纳教授和他的同事们经过长期的探索提出了多元智能的概念,并在实践中逐步完善它,形成了颇具特色的多元智能理论。多元智能理论的创建在多方面丰富和发展了传统智能理论,对世界许多国家的教育教学改革产生了重大的影响。深入系统地研究加德纳的多元智能理论对于丰富和完善我国的计算机教育教学理论,加快我国计算机专业教育改革具有重要的借鉴意义。
1加德纳多元智能理论
1.1多元智能理论的主要内容
传统教育理论强调学校教育的功能在于筛选出智能发展水平不同的学生,让不同水平的学生接受不同水平的教育,成为社会所需的不同层次的人才,这就导致了教学中的唯智主义和英才教育,忽视了学生身心的全面和谐发展。
加德纳教授在研究中发现,人是具有多种智能的,个体的智能不是以整合的方式而是以相对独立的方式存在的。在他看来,智能并不像传统的智能理论所说的对个体的发展那样重要,智能水平的高低并不能决定一个人的前途和命运。他认为传统的智能理论过于强调个体的语言能力和逻辑思维能力,而忽视了个体的运用知识解决实际问题的能力,用传统的智能理论无法说明现实生活中智能的多元性和创造性,因此他在批判性地继承传统智能理论的基础上,提出了一个新的智能的概念,认为“一个人的智能必定会带来一套解决难题的技巧,它使个体能解决自己所遇到的真正难题或困难,如果必要的话,还使个体能创造出一种有效应的产品[1]”,即智能是在特定的文化环境下或社会中,解决问题或制造产品的能力[2]。
根据新的智能的定义,加德纳认为每个人智能的类型和特点是各不相同的,他在实践中发现个体具有7种不同类型的智能,即言语――语言智能;逻辑――数理智能;音乐――节奏智能;视觉――空间智能;身体――动觉智能;人际关系智能;自知――自省智能。
加德纳认为以上7种类型的智能在人的生存和发展中都发挥着重要的作用,不能忽视任何一种智能的作用,他说:“事实上,我认为这7种智能同等重要。当你一旦离开学校,是否仍然能有良好的表现,往往在很大程度上取决于你是否拥有和能否运用除此之外的一些智能。我所给予同等注意力的,正是语言和数学逻辑以外的智能[2]。”
加德纳在研究中发现,不同的智能在个体的生存和发展中发挥着独特的作用,存在于个体的多元智能不是高度相关的,而是相对独立的;在加德纳看来,个体在解决自身面临的实际难题或创造新产品的过程中,仅靠某一种智能是无法完成任务的,他必须运用多种智能的组合来解决问题;智能是个体与生俱来的心理潜能,自身的周围环境在个体的智能发展过程中发挥着极其重要的作用。总而言之,周围环境在决定一个人智能高低的问题上,起着至关重要的作用。”因此多元智能具有相对独立性、组合性和情景性或实践性等性质[2]。
1.2多元智能理论在教学实践中的运用
在加德纳看来,既然个体的智能是多元的,个体的需求是多种多样的,因此教育工作者在教学工作中就不能运用单一的教学模式进行教学,而应采用以个人需求为中心的多元教学模式。他认为在运用以个人需求为中心的多元教学模式进行教学的过程中应当注意以下几点。
1)教育工作者要确立新的学生观。
加德纳认为,每个人都或多或少具有7种智能,由于其组合和发挥程度不同,每个学生都有自己特殊的优势发展领域,有自己的学习类型和方法,只要为他们提供了合适的环境和教育,他们必然会成为社会需要的多种类型的人才。因此他强调学校里不存在什么也学不会的差生,教育工作者要真诚地相信每一个学生都是可造就之才,要深入了解他们每一个人的智能发展类型和特点,并要为学生身心多方面的发展提供必要的环境和科学的教育,引导他们健康成长。他说:“人与人心理智能不同的观点,已经广为接受,教育方法的确立,就应该反映这个差异。我们不能忽视,不能假设每个人都拥有(或者应该拥有)相同的心理潜能,而是应该努力确保每个人所受的教育,都有助于受教育者最大限度地发挥其智能潜能。按照我的观点,学校教育的宗旨应该是开发多种智能并帮助学生发现适合其智能特点的职业和爱好。我相信得到这种帮助的人在事业上将会更投入、更具有竞争力,因此将会以一种更具有建设性的方式服务于社会。”
2)教学内容多样性和教学模式多元化。
在加德纳看来,既然学生的智能类型和发展水平存在差异,在不同的阶段具有不同的特点,他们每个人在学习中的具体需求也不尽相同,那么教育者在教学中就不能采用单一的教学模式,而应让学生根据自己智能的特点和具体的需求确定教学内容和进度,采用灵活多样的教学模式,引导学生按照自己喜欢且能够理解的方式自主学习。他说:“按照多元智能理论,智能既可以是教学的内容,又可以是与教学内容沟通的手段或媒体。这个特点对于教学是很重要的。例如一名儿童正在学习某种数学原理,但他的数学逻辑智能并不好,故在学习的过程中可能会遇到一些困难。原因很简单:孩子所要学习的数学原理(教学内容),只存在于逻辑数学的世界里,只能运用数学语言(媒体)来沟通。虽然根据多元智能理论来说这个问题必定会产生,我们还是可以想出多种解决的方法。以这个例子来讲,教师应当设法找到另外一条通向数学内容的途径,例如运用另外一种媒体作比喻。虽然语言也许是最常用的替代物,但用空间模型甚至身体运动作比喻,在某些情况下也是恰当的。如此一来,这个学生就有了解决问题的第二条途径。也许用作替代物的另一种媒体,恰恰属于对该生是强项的那一种智能。”
在加德纳看来,多元智能理论主张教育工作者引导学生根据自己的智能类型和发展水平及具体的需求确定学习的方式和进度,在自己的优势发展领域取得成功,并不是说不让学生学习其他领域的知识技能,而是让学生首先在自己的优势领域中通过经常的成功建立自信,并把这种自信迁移到其他领域中,通过积极主动的努力在其他领域也获得成功。
3)教学评价方式多元化。
在加德纳看来,既然学生的智能类型多种多样,他们的智能发展水平也存在着较大的差异,他们在学习中的具体需求也不尽相同,因此教育工作者在教学中就不能用单一的标准(如用传统的智能测验标准)衡量所有的学生,而应当对不同的学生提出有差异的评价标准,真正体现教学评价方式的多元化。他认为教育工作者只有做到教学评价方式的多元化,才能促使教育工作者在教学中更加关注学生的个性差异,既重视学生的学习结果,又重视他们的学习过程,使教学过程成为促使学生促进个性全面、和谐发展的过程。
2计算机教育工作者要确立新的人才观
长期以来,受传统智能理论的束缚,许多计算机教育工作者固执地认为,语言和逻辑思维能力是认识能力的核心,语言和逻辑思维能力发展水平好的人就是优秀人才。根据多元智能理论,个体的智能类型和发展水平存在着较大差异,每个个体都有自己独特的优势发展领域和特点,现实生活里没有一无是处和一事无成的人,只有优势发展领域不同的人,只要为他们提供适合的社会环境和教育,他们都能够在自己所喜欢的领域有所作为,成为社会需要的多种类型的人才。因此,要全面推进我国计算机教育教学改革,我国教育工作者要深入系统地学习多元智能理论的实质,确立多元人才观,相信学习者只有智能类型和特点的不同,每个学习者都有自己的优势发展领域,没有聪明和愚笨之分,现实生活里没有单一的评价人才好坏的标准。教育工作者只有确立了多元人才观,从内心深处对每一个高校学习者的发展持乐观的态度,才能真正地理解每一个具体的学习者,真心地对待每一个学习者,才能帮助学习者在原有的基础上不断进步,引导他们通过自身的努力成为社会所需要的多种类型的人才。
3加强实践教学,提高学生技能
高校的教育已从过去的精英教育,过渡到大众教育,因而在知识的传授中,过多而又复杂的理论讲授使学生难以理解和接受,影响教学效果,而计算机又是一门实践性很强的学科。因此,突出实践性,加强实践技能的训练计算机专业学生能力培养的非常重要的一部分。
为保证学生能把所学知识加以实践,教师要尽量加大实践教学的比重,要通过反复的实践,强化熟练性,加深学生对课程内容的理解,培养学生理论联系实际的能力,从而提高实践技能。就像学游泳,非要下水,才能学会。学电脑重在“上机时间”,所谓的“上机”就是坐在电脑前一再上它的“当”,上的当多了,才一点点聪明起来。
除合理加大实践比重,还应在每次实践教学前应具体安排好实践的内容,不要让学生随便练习,让学生有的放矢,并且不能泛泛而指,要让学生在每次实践教学中都有新的收获,要详细制订出每次实践教学要完成哪些内容,要达到什么程度,使实践能充实饱满。克服练习的盲目性,增强学习的紧迫感,使学生能有效地提高实践技能。
4教师要按照学习者的智能类型和特点进行有区别的教学
长期以来,受传统教育理论等因素的影响,我国计算机教育也实行班级统一授课,以传授知识技能为教育最主要的任务,把理论教育教学模式照搬到计算机教育教学中,完全忽视了计算机专业学习的特点和实际需求,因而在教学中很难对学生进行有区别的教学,不利于学习者实际工作能力和个性的培养。根据多元智能理论,既然学习者的智能类型和特点不同,对参加计算机教育的具体需求也不同,教育工作者就不能用单一的教学模式进行教学,要按照学习者的智能类型和特点进行有区别的教学,应该让学习者有选择教学科目和活动的权利,切实加强学习者所学内容与他们周围实际生活的联系,体现学习内容的实用性、层次性和探究性,允许他们根据自己的智能类型和发展水平及需求确定学习的目标、方式和进度,要让他们积极主动地参与知识的产生与发展的过程,让他们在活动与交往中有所进步和提高,不断拓宽他们的知识面,尽心培养他们的学习兴趣,促使他们实际工作能力和形成主动求知的情感、态度与习惯。
教学组织形式一般有3种:集体教学(班级授课制)、小组教学、个别教学。这3种形式各有其优点和不足,在教学活动中,要根据实际情况,考虑实效性,灵活地、有针对性地加以运用。全日制教学的组织形式一般采用集体教学,其优点是目的性、计划性、系统性强,提高了教学效率,但是,它不能照顾个性差异,不利于教师创造性发挥,不利于学生个性与特长的发挥。在教学中,根据教学目标、教学内容、教学对象,3种教学组织形式相结合,即大课中分小组;程序教学,即小步子教学,等等。例如,计算机算法设计与分析课程的实验,可以把学生分成几个小组,较差的学生可以进行一些简单结构的程序设计;编程能力较强的学生让他们参与教师的科研项目,承担一定量的任务,使其得到真正的锻炼,使他们毕业就能直接进行科学研究;编程能力一般的学生,适当地加大他们的编程数量,使其尽快提高编程能力。
5计算机教育机构要为学习者创造良好的教育环境
加德纳的多元智能理论强调,个体周围的环境条件特别是社会文化环境的好坏是影响和制约他们智能发展的重要条件,要有效地促进学习者的智能发展,就必须为他们创造良好的教育环境,让他们尽可能多地接触现代文明成果。因此,要提高我国计算机教育、教学的质量,各级人民政府和教育主管部门就要切实加大对计算机教育机构的教育投资力度,确保计算机教育机构能够为学习者创造良好的教育环境,不断提升教育教学设施现代化、信息化的层次,丰富校园文化环境,使他们在广泛阅读课外读物、参加丰富多彩的课外校外活动中,在与他人的交往过程中不断拓宽他们的知识面,使他们受到多方面的启迪和教育,引导他们在活动与交往中提高自身解决实际问题的能力;并在现代的实验环境中得到更好的锻炼。
6教育行政主管部门尽早建立科学完善的教学评价体系
近年来以提高学习者综合素质为核心的计算机教育改革在我国各地全面展开,并取得了一定的成效,但并没有达到预期的结果。制约我国计算机教育改革进程的因素很多,其中缺乏科学的、完善的教育教学评价制度则是最重要的原因。教育行政主管部门要求计算机教育机构在课程与教学中全面推进素质教育改革,但却用过于强调记忆书本知识的数量等应试教育的指标体系去评价专业教育机构的教育质量,使广大的教师和学员无所适从,为了自身的生存和发展,只能在口头上高喊素质教育,而在教学中扎扎实实地实施应试教育,因而影响了计算机教育机构素质教育改革的效果。实际上,随着经济的发展和社会变革的加剧,我国计算机学习者学习的目标已经不再是简单地学习一些书本知识,获得毕业证书,而是要更新观念,获得更多的实用知识技能,提高实际工作能力,改善自身的社会地位和提高自身的生活质量。因此,要切实有效地推进我国计算机教育改革,教育行政主管部门既要向计算机教育机构的教师和学员介绍课程与教学的新理念(如教学是教师指导下的学生的知识建构活动,学生是具有独特优势发展领域的个体,学校里没有差生等),又要尽早建立和完善科学的计算机教育教学评价制度,使计算机教育教学评价过程成为促进教师和学员共同探究学习,发现和发展学生多方面的潜能,全面提高他们综合素质的过程[3]。
7结语
教育的目的是使平凡的人做出不平凡的事,是全面提升全民素质的过程。本文只是将加德纳的多元智能理论在我国计算机教育领域中做了初步探讨,在教育过程中要因材施教,完善教学评价体系,为学习者智能的健康和谐发展创造良好的教育环境,培养学习者的创新能力及实践能力;多元智能理论对我国计算机教育改革具有重要的借鉴意义。
参考文献:
[1]霍华德•加德纳.智能的结构[m].兰金仁,译.北京:光明日报出版社,1990:466.
[2]霍华德•加德纳.多元智能[m].沈致隆,译.北京:新华出版社,1999:258.
[3]谢书良.创设“多元”条件,激发学生潜能:用“多元智能理论”指导程序设计课程教学改革之感悟[J].计算机教育,2010(1):17-20.
thetheoryofmultipleintelligencesanditsinspirationstoourComputereducationReform
SUnHui-jie1,2,wanGJian-hua1
(1.CollegeofComputerScience&informationengineering,HarbinnormalUniversity,Harbin150080,China;
2.CollegeofComputerScienceandtechnology,HarbinengineeringUniversity,Harbin150001,China)
人工智能教育领域篇5
【关键词】智慧教育；体系架构；关键技术；技术创新
智慧教育对我国教育有着巨大的推进作用，2012年末我国正式启动智慧教育试点工作，国内先进城市明确提出智慧城市理念。教育对一个城市、一个地区、一个国家起着不可替代的作用，更是国之根本。随着我国交通、物流、医疗、能源等各个领域智慧化不断深入，教育领域也面临着前所未有的革命压力与挑战。诚然，纵观西方发达国家，我国智慧教育发展相对落后，这也是制约我国教育信息化的一大阻碍。如果提高我国教育智慧化发展，构建符合我国教育发展的智慧教育体系框架是我国教育领域需重点面对的问题。
一、智慧教育体系架构
智慧教育主要依托于物联网、大数据、云技术、无线技术等一代信息技术所创造的信息化教育系统，也是实现数字化教育的重要手段，旨在通过当今的数字教育系统来提高智慧教育水平，实现教育与信息技术相融合。智慧教育体系架构主要包含以下几点方面：
（一）智慧云中心
构建智慧云中心是实现智慧教育的核心任务。智慧云中心需要提供统一身份认证、统一门户、统一数据中心、统一接口等服务支持，需要整合现有的软硬件资源，为高校提供网络安全、资源储存、数据计算等服务，进而实现通用教育集中化管理及信息资源合理分配。通过整合现有的教育软件系统，推动教育应用系统的集成与贯通，构建统一数据环境、智能信息平_，为广大教育者、受教育者提供信息化教育服务。构建智慧云中心要有合理的定位、超前的规划，保障教学资源、信息、人力、物力、财力等数据库都能够融入到系统平台中，进而保障系统教育信息应用能够顺利展开。
（二）构建智慧环境
良好的智慧环境是实施智慧教育的保障与基础，需要依托于物联网、大数据、云计算、移动技术等，进而完善智慧教育环境。智慧环境主要分为两大类，即学校的智慧校园和终身学习的智慧城区。其中：①智慧校园：主要包括智慧教室、智慧图书馆、智慧备课室、智慧实验室等。对学校现有的硬件设备进行改造与完善，提高校园网络的性能，以RFiD技术和传感技术为基础，建立智慧型教育装备；②智慧城区：主要是通过信息网络技术构建教育平台，进而实现网络远程教育和微教育，进而构建线上智慧学习环境，其中包括（线上）智慧美术馆、智慧博物馆、智慧公园、智慧教育等，为广大群众实现终身学习提供良好条件。
（三）智慧内容库
学习资源是实现智慧教育的基础，也是智慧教育的主体，其主要包含三大层面：①学习资源库：学习资源库是一切线上知识基地，包括教学案例、电子试卷、多媒体课件、研究专题、参考文献等。学习资源库要以实际应用为向导，要紧紧围绕课程内容，通过多方渠道整合优质教育资源，不断丰富学习资源库内容；②开放课程库：开放课程库要坚持开放性理念，建构有效、合理、可行的课程资源分享模式。构建开放性教育平台，提高学习平台的开放性，以便于社会广大人民公开访问，并实现大规模访问在线课程；③管理信息库：管理信息在智慧内容库中有着重要地位，也是保障信息库平稳运行的保障。通过管理信息库能够有效提高管理库中内容，例如更新信息内容、剔除陈旧内容、内容排版等。
二、智慧教育体系关键支撑技术
（一）提高教育环境和教育活动的感知性――物联网
通过物联网技术能够有效为校园学习、课外学习、教育管理提供有力支持，不断优化教育环境、丰富教育资源、创新学习方式、降低管理成本、提高管理质量。以智慧教室为例，随着智慧教育不断发展，如今一些国内厂商纷纷研制出了智慧教室优化方案，并且中小学推广使用。物联网技术在现如今发展极为迅猛，是实现线上、线下双重教育的关键性技术。
（二）加强教育管理、校园决策的智慧性――大数据
随着信息化教育不断发展，一些教育数据、科研数据、管理数据会不断堆积。大量的数据沉淀势必会对信息化教育产生一定影响。近些年来，我国一些高校已经逐渐构建立起大数据辅助教学的管理模式。以划动示范大学为例，通过信息系统能够有效观测到学生的餐饮消费数据，如果数据低于警戒值系统就会自动发送短信慰问，询问学生是否经济过于困难。同时，大数据技术还能够为学生、教师提供自由发表言论的空间与机会，特别是当今移动技术高速发展的前提下，通过智能手机中的微信、微博、QQ、论坛等社交工具提供师生交流渠道，并且通过数据平台把握师生群体的探讨动向，并根据师生讨论重点进行深层剖析，明确教育改革方向。同时，教育机构也能够集中布局，调整教育经费，通过全面采集教育分布数据、学生相关数据等，制定科学的评估模型，进而实施下一阶段的教育布局与资源分配。
（三）拓展教育资源与教育服务的共享性――云计算
在教育领域中，云计算相比物联网技术更为成熟。现如今，云计算已经在教育领域广泛普及。2012年12月我国教育资源服务平台已经正式开通线上运行。在智慧教育中，云计算技术的功能主要体现在教育资源共享层面上，能够有效推动我国信息化教育的发展进程，缓解信息孤岛、重复投资现象。与此同时，通过云计算技术能够有效构建云学习环境，学生通过利用pC端、移动端时时刻刻享受线上学习服务。
结束语
智慧教育已经成为我国教育领域发展的一大趋势，通过物联网、大数据、云计算等技术逐渐向教育领域渗透，改变了传统教育领域的运作模式与生态环境。因此，我们必须要面对智慧教育带来的挑战、抓住智慧教育带来的机遇，充分分析智慧教育体系架构与关键技术，扩大智慧教育的应用范围与服务范围，进而保障我国教育领域能够平稳发展。
参考文献：
人工智能教育领域篇6
1 引言
能够透彻地了解人类智能行为产生的机理并制造出可以模拟智能行为的智能机，是人类长久以来一个美好而强烈的愿望。从世界各国的古老传说到近代科学的不断尝试，都表明了人类希望征服自然进而征服自己的决心。人工智能学科的出现及迅速发展，为这一愿望的实现带来了希望的曙光。它的研究延长了人脑的功能，深化与拓展了人类的智能劳动，使科学技术革命的发展速度空前。目前，人工智能(artificalintelligence，简称ai)已被应用到社会生活的各个方面并已取得了令人瞩目的成就。
虽然体育实用计算机科学在短短十几年中已经取得了迅猛的发展并有力地促进了体育事业的进步，但是，我们也不得不冷静地看到，体育实用计算机技术还远远滞后于计算机科学的发展，在以“知识工程”为主的人工智能诸学科取得巨大成功的时候，体育实用计算机技术还在坚持“数据结构＋算法＝程序”的传统程序设计方式，显然已是大大落后于时代了。怎样在系统分析的基础上有步骤、有顺序地将计算机科学的最新发展成果应用到体育领域中来，从更大程度上挖掘计算机科学的潜能从而促进体育科学再上新台阶，就成了体育科研工作者一个重要的课题。本文分析了体育实用人工智能的现状，展望了体育实用人工智能的未来。目的是引发广大体育工作者对体育实用人工智能的兴趣，吸引更多的人参与到这项工作中来。
2 人工智能及其解题思路
人工智能是一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、系统科学、哲学等多种学科基础上发展起来的。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视，从而被称为是继第三次产业革命之后的又一次革命。尽管如此，目前还没有一个关于人工智能的确切定义。我们可以这样理解：人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统，使它能够模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通俗地讲，人工智能就是要研究如何使机器具有能听、会说、会看、会写、可思维、会学习等人类思维能力的一门科学。
人工智能的研制者通过知识获取过程将专家知识变成计算机可以识别的代码(知识库)，然后通过计算机程序设计使计算机模拟人类所特有的推理思维过程(挑选知识的过程)，从而完成只有人类才能解决的智能问题。由于人工智能可以融合多个专家的知识并吸取了人类的直觉和经验，所以，人工智能更适合于解决现实中需要人的思维判断而难以量化的问题。对于体育领域而言，不论是运动员的选材、训练计划的安排、运动处方的制订还是运动技术的诊断，体育专家的知识和经验都有着举足轻重的作用，如果智能系统可以完成这些工作，对体育科学的发展将产生深远的影响。
3 体育实用人工智能的现状
象所有处于发展之初的学科与研究方向一样，人工智能与体育科学的完全交汇融合还有相当长的路要走，还需要我们保持清醒的头脑，采取实事求是的系统分析方法来对待它。惟有如此，我们才会既能发现不利因素而不至于盲目乐观，又能看到有利条件而不至于悲观失望，才能有的放矢地把握体育实用人工智能的发展进程。
3.1 体育实用人工智能发展过程中的问题
1.对大多数体育工作者而言，人工智能技术还相当高深，它需要开发者不仅具备专项知识，还必须具备系统工程、软件开发等多个领域的综合素养。这些条件不仅对缺乏计算机操作能力的许多工作者来说十分苛刻，即便是具有一定计算机应用水平的科研人员，对知识工程理论与方法的缺乏也会使其成为人工智能的门外汉。智能系统的核心和基础是人类的知识和经验，要想开发智能系统，就必须从传统的以数值计算为中心的程序设计转变到以知识符号处理为中心的程序设计上来。这种思维与观念的转变显然不是轻而易举的。此外，智能系统的开发是一个复杂的、旷日持久的系统工程，不仅需要相当的技术和足够的软、硬件支持，而且需要开发人员长期、艰苦的努力。与那些更易在短期内取得成果的研究方向相比，体育实用人工智能技术的研究可能更容易被人们所忽略。
2.人工智能与体育科学两学科发展的相对独立性阻碍着两者的交汇融合。掌握人工智能技术的科研人员还没有看到其在体育领域应用的广阔天地，人工智能的应用成果还集中在工业控制领域、社会经济系统或军事决策过程——相对来说，这些领域更易取得明显的经济效益和社会效益。体育实用人工智能研究的巨大潜力还没有被挖掘出来。与此同时，相当一部分体育工作者还在沿袭着传统的以“经验技能”为主的教学、训练模式，保守的思想也使他们看不到或是轻视或是不愿接受科技发展的新成果，这就加大了体育实用人工智能普及的难度。总的来说，相互渗透、相互吸引是两者的必然趋势，但目前人工智能与体育科学仍处于若即若离的境地，两者的交叉还需要一个强有力的桥梁和纽带。
3.人工智能技术本身的不完备性。尽管自80年代以来，对机器学习、分布式人工智能、知识表示、常识推理等基础性研究取得了可喜的成果，特别是人工智能的重要分支——专家系统的应用研究成果已取得了重大突破，但是从总体上来看，人工智能距其完善还有相当长的路要走。我们不得不看到，人工智能的大部分分支，如自然语言理解、模式匹配、可视化研究等等都还不完善、不成熟，许多研究成果还仅仅停留在实验室和书面报告里，并没有转化到应用上来，即使是在专家系统中，专家知识获取这一“瓶颈”技术也阻碍了它的进一步发展。
此外，我们也不得不考虑一下计算机软、硬件和资金方面的限制。一般一个大型的智能系统的开发需要强有力的计算机软、硬件支持和足够的资金投入，基本上以个人微机为主的体育科研及捉襟见肘的体育科研经费可能会从很大程度上限制着体育实用人工智能的发展。
3.2 体育实用人工智能发展的有利条件
尽管一系列理论与实际问题阻碍了体育实用人工智能的发展，但是我们也没有理由对体育实用人工智能产生悲观情绪，更多、更有利的条件则为人工智能技术在体育领域的应用开辟了道路。
1.计算机技术在体育领域的广泛应用以及它对运动成绩的巨大推动力，已经使越来越多的人们认识到程序设计的美妙前景。显然，体育实用计算机程序的设计就是对体育工作者脑力劳动的解脱。这不仅仅是已尝到程序设计甜头的教练员和运动员的迫切要求，也是广大体育科研人员的努力方向。
2.近年来，我国的体育教育，特别是高层次的体育教育取得了很大的进展，培养出一大批年富力强、有很强科研能力的硕士和博士研究生。他们大都具有较强的计算机应用能力和学习能力，对他们来说，掌握人工智能技术也并不是遥不可及。青年体育科技工作者的不断发展与壮大，为体育实用人工智能的发展提供了必要的人才支持。
3.“全民健身计划”的推广与实施，不仅使我国的群众体育走上了正规化的道路，而且吸引着越来越多的人参与到体育活动中来。这其中当然包括人工智能领域的研究人员，他们会在锻炼中逐渐认识体育、了解体育、发现体育中的问题并不断尝试用本领域的技术方法来解决它(事实上，许多行之有效的体育实用方法和技术都是非体育专业科研人员引进到体育领域中来的)。人工智能会象现在已经在体育领域得到广泛应用的灰色理论、模糊数学、系统工程一样，逐渐地被广大体育工作者所承认、理解和接受，进而逐渐渗透到训练、选材、规划、教学等日常的体育工作中。因此，“全民健身计划”的出台与推广，又为体育实用人工智能的发展创造了有利的外部环境。
此外，体育科研触角的不断伸展、体育科技投入的逐渐增加、体育科研人员素质的不断提高和人工智能技术的不断完善，都会在一定程度上加快体育实用人工智能的步伐。
4 体育实用人工智能的发展方向
就目前人工智能领域而言，人工神经网络技术与集成分布式智能系统是研究的热点。前者是以研究大脑的结构和认知模型为主，用以对智力活动进行模拟或处理海量信息。后者是一种大规模的集成环境，即把各种不同的专家系统、神经网络、数据库、数值计算软件包和图形处理程序进行有机集成，以解决复杂问题，是“大成智慧工程”。虽然这两者也可作为体育实用人工智能的研究方向，但对当前体育领域而言，应用性研究，即将各种已经成熟的智能技术应用到体育实践中来，有着更加重大的现实意义。
4.1 各种体育实用专家系统的开发与研制
专家系统是利用具有相当数量的权威性知识来解决特定领域实际问题的计算机程序系统。它根据用户提供的信息、数据或事实进行自动推理判断，最后给出结论及结论的可信度以供用户决策之用。之所以选择专家系统做为体育实用人工智能研究的突破口，是因为不论从理论上、技术上，还是从应用上，专家系统都可以算得上是人工智能最成熟的一个分支。一些成功的专家系统开发实例(包括已开发的体育实用专家系统)可以提供技术支持，各种理论研究又使开发过程有章可循。体育实用专家系统的开发，能够促使体育实用人工智能不断地从抽象走向具体，引导体育工作者循序渐进地了解和掌握智能技术，逐渐开发出智能化程度更高的智能系统来。惟有如此，才能符合事物发展的客观规律，才能保证体育实用人工智能健康、有序地发展。
4.2 体育领域自身智能技术研究人员的培养
由于受知识和技术的限制，在很长的一段时间内，体育实用人工智能的发展还必须依靠人工智能领域人员的引导。然而，只有培养出体育领域自身的智能技术研究人员，体育实用人工智能才会有光明的前途。新一代的开发人员，我们可以称其为智能工程师，应该首先是一个体育工作者，并已具有相当程度的体育专业知识和体育运动实践，再通过人工智能技术的学习和训练，就可以单独开发出自身领域高质量的智能系统。智能工程师及其工作，为人工智能技术向体育领域的渗透提供了必要的前提条件。
4.3 体育实用人工智能的基础理论研究
虽然体育实用人工智能技术和方法研究十分重要，而且往往能够在较短的时间内取得明显的效益，但是它们却根植于基础理论的研究，脱离了基础理论，技术和方法就会变成无源之水、无本之木。体育实用人工智能也只是昙花一现。知识只有形成体系，才能成为科学，一系列的技术只有被理论所串接和揉合，才会具有持久的生命力。因此，加强体育实用人工智能的基础理论研究(包括运动智能和竞技心理的形成、发展规律、技能知识的表达方式、体育专家的思维推理过程研究、技能知识的传递方式研究等)，是这一新生学科存在和发展的根基所在。
5 结束语
体育实用人工智能离成熟还有很长的距离，还存在着一系列的问题，但同时又充满着希望，为迎接这一机遇与希望共存的挑战，广大体育工作者需要沿着正确的方向做出艰苦的努力。
主要参考文献
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人工智能教育领域篇7
一、立足时代背景，极具现实性和实用性
教育是经济繁荣、政治进步、文化发展的基础，没有良好的教育基础和教育成果作为支撑点，国家和社会便会缺少相应的建设人才，进而难以取得社会建设的进步和科学技术的创新。进入新世纪以来，我国在教育事业上投入的人力、物力和财力持续增长，并坚持贯彻落实人才强国战略，党和国家领导人也曾多次在公开场合发表关于重视教育、建设和谐校园、培养高素质人才的重要讲话，可见教育事业已成为政府关注的焦点。智慧校园是在信息时代背景下应运而生的现代化校园，其诞生和发展需要以先进技术、社会环境和产业基础作为支撑。关于智慧校园的构建，国外已有所实践并取得了较大进展。但我国智慧校园的构建和实施却依然处在初级探索阶段，无论是在理论模型的构建，抑或实际举措的实施均需要不断进行信息融合和反馈。然而，国内尚未有完善统一的技术指导和系统架构。本书中作者以马来西亚、韩国为案例，分析了这些国家在构建智慧校园方面提出的战略举措，并结合当今中国教育发展的现实状况（例如广东省佛山市的“智慧校园”示范工程项目等），深刻论述了构建智慧校园的重要性和必要性，对我国其他地区构建智慧校园具有重大指导意义，因此极具现实性和实用性。
二、结合互联网特征，有的放矢解决问题
若能充分利用互联网资源的共享性和信息的时效性、多样性等优点，便可最大限度发挥互联网的优势，服务于人类社会。经研究发现，依靠互联网发展建构的智慧校园充分展现了鲜明的互联网特征：信息化、全面化、快捷化、智能化、自由化。首先，智能校园的建设需要大学校园里覆盖有线网、无线网、局域网和视频监控网等多种类型的网络相互融合；其次，智能校园需要能将校园内的新闻、通知等信息以最短时间传递到校园网的各个责任主体以及每位学生、老师等，这便体现了互联网的时效性和快捷性；再次，智慧校园需要强有力的幕后执行和监督团队，不仅要科学架构，更要实现低成本高效率的运作要求，这和互联网的发展趋势不谋而合；最后，智慧校园需要开放、自由的学习环境和学习氛围，这也是构建智慧校园的关键所在。通过智慧校园建设，完善校园信息交流、共享、反馈平台，从而学生、教师的资源共享更为便捷。因此，智慧校园可以看做是一个缩小版的、单纯面向校园的互联网集，方便学生、老师以及学校领导进行教学、科研、教务工作等信息的快速查询、处理、上情下达等工作。基于智慧校园的这些特征，作者在书中系统进行了智慧校园的规划，通过对智慧校园建设进行需求分析、必要性分析来制定相应的建设目标，从而有的放矢提出相应的实施策略，逻辑严谨，内容全面而深刻。
三、研究范围全面，技术分析到位
人工智能教育领域篇8
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。
人工智能教育领域篇9
一、高起点智慧教育谋划，夯实信息化建设根基
近年来，于洪区委、区政府在创建教育强区、义务教育均衡发展、教育信息化助推教育现代化等方面积极投入，保障机制完善，特色应用创新，使教育现代化资格准入和信息化建设两项阶段性工作走在了沈阳市的前列。2016年11月15日，沈阳市教育局、沈阳市政府教育督导室对于洪区推进教育现代化第二阶段教育信息化建设工作进行了督导验收，全体评估组成员和来自全市14个区县（市）教育局领导对于洪区的工作进行了赞扬与肯定――于洪区的智慧教育集中代表了沈阳市智慧教育的整体发展水平，为沈阳智慧城市的创建树立了榜样。
为推进沈阳智慧城市建设，于洪区委、区政府高度重视智慧城区建设。区教育局科学规划论证，动员全区校长、教师积极打造智慧教育平台。区电教馆依托沈阳市教育城域网，搭建了“精细管理――桥之脉、教研培训――桥之魂、资源共享――桥之基、教学互动――桥之眼、育人可――桥之灵、保障服务――桥之堤”的智慧管理、智慧教研、智慧评价、智慧科研体系的智慧教育平台。2016年9月26日，在黑龙江、辽宁、吉林三省召开的信息化工作研讨会上，于洪区电教馆馆长石猛代表沈阳市进行了经验交流，受到了与会者的好评，区电教馆也被授予“东北地区教育信息化工作先进单位”的荣誉称号。沈阳市的智慧教育走在了东北地区的前面，而于洪区更是沈阳智慧教育的示范基地。
“十二五”以来，于洪区委、区政府坚持以“教育信息化，推动教育现代化”为创建教育强区目标，按照“统筹规划，分步实施；重点扶持，以点带面；软硬并举，全面推进”的工作思路，对教育信息化基础设施及硬件环境建设累计投入资金1.02亿元，面向多领域、把握关键点，先行先试、超前布局，逐步夯实教育信息化根基。并依托沈阳教育城域网建立二级站，每年投入36万元租用联通公司裸光纤53个点位，全部实现区内所辖学校“校校通”，这标志着于洪教育又向信息化迈出了一大步。如今，于洪区49所中小学共计998个班级全部实现了“班班通”，投影白板互动教学成为常态，信息技术与课堂教学全面整合；全区2784名教师全部开通了“人人通”，通过个人网络空间不断提升专业化素养，大大地提高了教书育人质量。截至2015年底，全区所有学校实现了多媒体数字校园全覆盖，为实现“人人皆学、时时能学、处处可学”的智慧教育发展奠定了基础。微课平台系统、远程互动教研系统等平台体系的打造，强有力地支撑了师生品德发展水平、学业发展水平、身心发展水平、学业评价水平、特长养成水平，为“智慧于洪”的创建提供了发展空间和人才保障。
二、高标准智慧教育创新，
抢占信息化制高点
一是服务一线，为学校发展提供平台。于洪区智慧教育工作依托沈阳教育资源公共服务平台，围绕“一个核心，两个突破，三个服务”工作思路高水平创新，以应用为核心，以课堂教学改革和数据采集为突破，坚持为学生成长服务，为教师发展服务，为领导决策服务。依据国家“三通两平台”建设要求，全区教师在沈阳教育资源公共服务平台上全部开通了“人人通”空间，通过网络空间随机开展区级、校级、班级三级网络平台互动对接。现已在沈阳教育资源公共服务平台上传信息资源16531条，下载资源55389次，教师空间开通率100%，班级空间开通率100%。各学科教研员将本区优质资源上传到教育资源服务平台进行共享，校级管理员把校本特色资源上传到班级网络平台，不断丰富区、校资源库，使优质资源得到充分共享。
二是以智慧资源建设为重点，为教师提供教学融合平台。于洪区电教馆积极推进沈阳教育资源公共服务平台融入教研培训之中，在保证平台基础数据操作上加大与各学科教研员的通力合作。充分发挥“名师社区”和“教研社区”的引领、带头与辐射作用，实现线上智慧教研，提高智慧教研效率。智慧教研的本质是以教师专业成长为中心，通过信息化手段构建并创新有效的智慧教研模式，以实现个性化、智能化和体验化成长环境，形成智慧教研培训内容和优质教研资源科学共享机制，多层次、多角度培养并提高教师和学生的信息化应用能力和问题解决能力。如沈阳市一七中学开通“名师社区”26个，涵盖语文、数学、英语、物理、化学、生物、政治、历史、地理等全部学科，通过教研员带动教师应用好智慧教学管理功能，通过教师引领学生使用好智慧课堂空间，形成了师生互动、生生共享，提升了课堂效率和教学质量。智慧教育资源在大数据时代实现了学习者打破时空界限，随时随地利用收集的数据分析挖掘数据背后的深层次知识，促进了教师专业化的智慧建构。如东平湖街第一小学（以下简称东平湖一小）校长佟立东利用智慧教室大屏幕为来校调研的国家及省市领导和专家亲自演示的“转变管理方式、实现网络办公、提高课堂效率、助力教研科研、畅通家校互动、拓展育人途径、提升培训质量、科学评价师生”智慧管理模块，就彰显了“用诚心酿品位、用恒心塑品牌、用爱心铸品行、用信心砺品质”的数字校园建构特色。
三是智能维护，为智慧教育发展筑建桥梁。于洪区以建设“数字校园”助推智慧教育发展，加大教育信息化的投入，把教育信息化作为全面提高教育质量、全面加快教育现代化进程的一项战略举措。目前，该区已经实现了“光纤千兆进校园，百兆到桌面；班班通，堂堂用”的目标。为确保教育信息化应用的时空性和效益性，于洪区推出了高端智能维护先进举措。区教育局根据数字校园的建设要求，结合基层学校的实际需求每年拨款40万元专项经费，依托沈阳市信息技术支持与运营维护平台，对全区信息化设备进行管理和维护。创新了依托支持服务平台、组建专业维护团队、形成维护机制的制度化和常态化三项智能维护举措，保证了全区智慧教育体系的高效、畅通、安全运行。于洪区作为沈阳市信息技术支持与维护试点工作的示范区，得到了中央电教馆领导与专家的高度评价，先后接待了来自湖北、江西及省内各市从事信息化工作的校长和教师的参观学习。
三、高水平优化智慧教育资源，
全面提高智慧教育水平
于洪区高水平整合优化智慧教育资源，打造出“市教研院专家引领、区教育局行政推进、区电教馆组织落实、各学校实践研究”的智慧教育发展模式，推进信息技术与课堂教学的深度融合，使智慧教育整体水平全面提升，更好、更快地推进本区教育均衡发展。
一是区域智慧教育环境全面优化。于洪区顺利完成了教育云数据中心、网络安全与监控中心、数字校园运营维护中心和教育资源云平台的打造，为全面提升区域智慧教育整体水平提供了保障；实现智慧教育的大数据管理和高效的资源共享服务，科学统筹市、区、校三级交互式教学设备、校园网站、电子备课、电子阅览等资源，实现了无线网络系统无盲点、全覆盖。目前，于洪区以“云服务”理念创新构建的智慧教育公共服务体系基本形成，基于网络的业务平台和工作模式运行顺畅，基于数据采集和分析的监测评价系统日臻完善。
二是教师队伍的智慧教育能力不断优化。于洪区与沈阳市教育研究院学习科学委员会共同开展的“基于信息技术的新教师培养”已深入推进，课程以智慧教师养成为目标，主要围绕“信息技术背景下回归教育本源，关注个体成长与能力获得；基于课程教学实践开发学生智力，让学生身心协调成长，提升教育教学效果；数据思维视角下的学生身心发展数据的挖掘与应用”三大智慧能力提升主题，形成了以全区教师智慧教学学科全覆盖为基础，以“交互式教学”“计算机大赛”“教师信息技术能力大赛”为突破点，以教师“个性化学习”为切入点的教师智慧教育素养发展与提升的新常态。
三是智慧培训方式的不断优化。于洪区依托沈阳教育公共资源服务平台，在“十三五”规划中提出培养一批具有智慧教育理念和智慧教研实践操作经验相结合的省内领先、市内示范的教师队伍，采取线上与线下相结合的形式，用线下的实际教学活动资源，丰富线上的网络研讨交流活动，用线上开放性的免费资源补充线下触及不到的知识。这种线上与线下的融合互动，更有效地保障了智慧培训对教师专业化成长的促进作用。
人工智能教育领域篇10
2016年1月，美国佐治亚理工学院计算机学院的教授ashokGoel，借助iBm的watson人工智能系统创建了一个在线机器人Jillwatson，并将其作为课程教学助理。其目的是帮助教师回答学生通过在线论坛提出的大量课程问题。通过几个月的反复调试，Jillwatson的回答已经能够达到97%的正确率。现在，机器人助教已经可以直接与学生沟通，不需要真人助教的帮助。这项人工智能在教育中的使用，解决了ashokGoel教授的助教人数不够，难以及时回答学生提问的困境，增加了学生参与在线学习的兴趣，提高了在线学习的留存率。
这只是人工智能在教育领域的小试牛刀。虽然有专家预测在未来十年内不会看到人形机器人替代教师进入课堂，不过地平线报告2016年基础教育版和2107年高等教育版都预测未来五年内人工智能将会在教育行业普及。
教育行业已有的人工智能研究和应用
woolf等人在2013年提出了人工智能在教育领域应努力解决“五大挑战”：①为每一个学习者提供虚拟导师：无处不在地支持用户建模、社会仿真和知识表达的整合。②解决21世纪技能：协助学习者自我定位、自我u估、团队合作等。③交互数据分析：对个人学习、社会环境、学习环境、个人兴趣等大量数据的汇集。④为全球课堂提供机会：增加全球教室的互联性与可访问性。⑤终身学习技术：让学习走出课堂，进入社会。
过去十年，一些研究者对人工智能在教育领域中的应用做了大量的探索。相关的研究成果包括：①跟踪学习者的思维步骤和解决问题的潜在目标结构（anderson等，1995）；②诊断误解和评估学习者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及时的指导、反馈和解释（Shute，2008）；④促进高效学习的行为，如自我调节、自我监控和自我解释（azevedo&Hadwin，2005）；⑤以合适的难度水平和最适当的内容来规划学习活动（VanLehn，2006）。
这些研究，基本上使用到了人工智能的每一项技术――自然语言处理、不确定性推理、规划、认知模型、案例推理、机器学习等。“智能导师系统”就是基于这些研究和技术而开发的人工智能教育应用。类似的成熟产品包括tabtor（）、CarnegieLearning（）和FrontRow（）。2014年，加拿大西蒙弗雷泽大学的一项试验发现用智能导师系统的学习者比使用其他教学方法的学习者获得的成绩更高。
人工智能在教育行业的新发展
教育行业的三种类型（内容、平台和评估）的服务商都在经历着一场变革。内容出版商面临纸质印刷到数字出版和开放教育内容的挑战。学习平台正试图区分自适应、个性化和数据分析的功能。评估供应商则继续探寻从多项选择题测试转向更具创新性的问题类型。人工智能将为这三种类型教育服务商带来新的发展思路和契机，同时也惠及教育生态系统中的所有利益相关者。学生通过即时反馈和指导提高学习效率，教师将获得丰富的学习分析和个性化指导经验，父母能够低成本地为孩子改进职业前景，学校能够规模化提高教育质量，政府能够提供负担得起的教育。2017年，人工智能将在以下领域发挥其效益。
1.人工智能批改作业
批改作业和试卷是一件乏味的工作，这通常会占据教师大量的时间，而这些时间本可以更多地用于与学生互动、教学设计和专业发展。
目前，人工智能批改作业已经相当接近真人教师了，除了选择题、填空题外，作文的批改能力已经大幅提高。美国斯坦福大学已经成功开发出一种机器学习程序，能够批改8～10年级的作文。随着图像识别能力的大幅提高，手写答案的识别也接近可能。就连占有美国标准化考试60%市场份额的全球最大教育企业――培生公司也认为，人工智能已经可以出现在教室并提供足够可信的评估。据培生公司近期的报告intelligenceUnleashed推测，人工智能软件所具有的广泛的、定制的反馈能够最终淘汰传统测试。
2.人工智能实现一对一辅导
自适应学习软件已经能为学生提供个性化学习支撑。据2011年VanLehn的一项研究发现，人工智能在某些特定主题和方法上比未经训练的导师更具有效性。进一步的研究发现，人工智能导师能在学生出错的具体步骤上给予实时干预，而不是就整个问题的答案给予反馈（Corbett&anderson，2001；Shute，2008）。
自适应学习在拉美地区正在兴起。andréUrani市政学校的学生使用人工智能软件Geekie观看在线课程（视频和练习）。Geekie为学生提供每一步的实时反馈，并随着学习的进展来传授更为精细的课程内容。
早在1984年，本杰明・布卢姆的研究就提出一对一辅导能带来更好的学习效果。而人工智能技术可以模拟一对一辅导，以更好地跟踪、适应和支持个体学习者。这将是人工智能在教育中更高层次的个性化学习应用。例如，比尔・盖茨看好的人工智能聊天机器人或个人虚拟导师，能在学生面临挑战时提供强有力的支持，随时随地回答学生的提问；还可以为学生订制学习方案和规划职业发展路径，并引导学生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天机器人或虚拟导师的面孔和声音来满足学生个人喜好。对比网页界面的自适应学习系统，这才是真正做到了一人一导师。
3.人工智能关注学生情感
2016年地平线报告高等教育版把情感计算列为教育技术发展普及的重要方向。也就是说，人工智能不仅限于模拟人类传递知识，还能通过生物监测技术（皮肤电导、面部表情、姿势、声音等）来了解学生在学习中的情绪，适时调整教育方法和策略。例如，机器人导师捕捉到学生厌烦的面部表情时，就可以立即改变教学方式努力激发他们的兴趣。这种关注情感的人机交流为学生营造一个更真实的个性化学习环境，更好地维持了学习者的动机。美国匹兹堡大学开发的attentiveLearner智能移动学习系统就能通过手势监测学生的思想是否集中。突尼斯苏斯国家工程学院的研究人员正在研究开发基于网络的人工智能教学系统。该系统能够识别学生在任何地方开展科学实验的面部表情，以优化远程虚拟实验室的教学过程。
进一步的研究发现，人工智能还可以关注学生的心理健康。当前已经有使用人工智能来为自闭症儿童提供有效支持的案例。例如，伦敦知识实验室在topcliffe小学开展试验，让自闭症学生与半自动虚拟男孩安迪开展互动交流，研究人员发现患有自闭症的学生在社交能力方面有进步。
4.人工智能改进数字出版
教科书等课程材料并非总是完美，传统印刷出版让课程的修订变得过于缓慢。这不仅是生产工艺的问题，更主要的是纸质课程材料无法快速获取使用者的反来识别缺陷所在。而数字化出版在人工智能的支撑下能彻底改变这一现状。
人工智能可帮助使用者快速识别课程缺陷。大规模网络开放课程Coursera的提供者已经将这一想法付诸实践。当发现大量学生的作业提交了错误的答案时，系统会提示课程材料的缺陷，进而有助于弥补课程的不足。
另一项人工智能在数字化出版的应用是自动化组织和编写教材。这是基于深度学习系统能模仿人类的行为进行读和写。ScottR.parfitt博士的内容技术公司Cti就依据这项技术帮助教师定制教科书――教师导入教学大纲，Cti的人工智能引擎能自动填充教科书的核心内容。
随着自然用户界面和自然语言处理在人工智能领域的成熟应用，课程材料的数字化出版也会有更新的形态――不再局限于书本或网页的形式，聊天机器人和虚拟导师将成为内容表达的更好的方式。
5.人工智能作为学生
多年的研究表明，教会别人才是更好的学习，即learning-by-teaching。美国斯坦福大学教育学教授DanielSchwartz正基于这一理念来开发新的人工智能产品。他联合了多个领域的专家一起开发了人工智能应用――贝蒂的大脑（Betty’sBrain），让学生来教贝蒂学习生物知识。试点研究发现，使用这一方法来学习的学生比其他学生成绩更好，且在科学推理上也更胜一筹。
类似的研究和开发还有瑞典隆德大学的timeelf和美国卡内基梅隆大学的SimStudent，这两个人工智能产品也是基于learning-by-teaching而开发，让学生在教会机器人知识的过程中深化对知识的理解。