人工智能教育方案精選(九篇)

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第1篇：人工智能教育方案范文

A股市場(chǎng)中有人工智能概念的公司不在少數(shù)，但敢說(shuō)自己以人工智能為主業(yè)并且賺到錢(qián)的公司寥寥無(wú)幾，科大訊飛作為智能語(yǔ)音的行業(yè)龍頭，在人工智能方面可謂頗有建樹(shù)。

從2016年科大訊飛的年報(bào)可以看出，科大訊飛目前有六項(xiàng)主要業(yè)務(wù)，分別是教育行業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)、系統(tǒng)集成、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和增值運(yùn)營(yíng)、IFLYTEK―C3（智慧城市）、語(yǔ)音支持軟件及產(chǎn)品、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)等。

在六大業(yè)務(wù)中人工智能的成色到底有多少呢？我們分項(xiàng)看一下。

首先教育行業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)。科大訊飛的產(chǎn)品涵蓋“考、評(píng)、教、學(xué)、管”全產(chǎn)品體系，另外就是辦學(xué)收入，k學(xué)收入不屬于人工智能范疇，公司主要的人工智能應(yīng)用融入在機(jī)器閱卷、普通話(huà)及口語(yǔ)評(píng)測(cè)或者融入語(yǔ)音交互的智慧課堂設(shè)備中。

近日引起熱議的高考機(jī)器人，即“國(guó)家863計(jì)劃”中科大訊飛牽頭研制的“高考機(jī)器人”項(xiàng)目，成都準(zhǔn)星云學(xué)的AI-MATHS在斷網(wǎng)斷題庫(kù)的環(huán)境下用時(shí)22分鐘完成北京卷文科數(shù)學(xué)高考試題并獲得105分。這是科大訊飛在教育行業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)人工智能應(yīng)用方面比較典型的代表。

從收入角度來(lái)看，教育方面可以貢獻(xiàn)收入的有四項(xiàng)業(yè)務(wù)：一、教育信息化過(guò)程中為“三通兩平臺(tái)”建設(shè)提供軟件及系統(tǒng)；二、訊飛啟明提供的口語(yǔ)及普通話(huà)機(jī)器評(píng)測(cè)；三、訊飛皆成提供的智慧課堂；四、收購(gòu)樂(lè)知行帶來(lái)的數(shù)字校園業(yè)務(wù)。從以上幾項(xiàng)收入來(lái)看，目前科大訊飛在教育智能應(yīng)用上已經(jīng)探索出較為成熟的業(yè)務(wù)模式。

其次，系統(tǒng)集成包括信息工程和音、視頻監(jiān)控，這主要是為他人做技術(shù)支持，人工智能很難在這個(gè)業(yè)務(wù)范疇去創(chuàng)新，系統(tǒng)集成屬于應(yīng)用已成熟技術(shù)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，所以我們可能難以看到科大訊飛在這個(gè)維度上做智能突破。

第三，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和增值運(yùn)營(yíng)，業(yè)務(wù)包括：電信增值產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、智能硬件產(chǎn)品、互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)服務(wù)。智能硬件產(chǎn)品是人工智能的重要陣地，這也是科大訊飛做人工智能重點(diǎn)突破的領(lǐng)域。目前基于人機(jī)交互界面AIUI拓展在智能家居、機(jī)器人、智能穿戴等方面的軟硬件一體化應(yīng)用比較有前景，其典型產(chǎn)品有叮咚智能音箱、智能遙控器以及兒童智能語(yǔ)音玩具。

第四，IFLYTEK―C3，業(yè)務(wù)主要是公共安全行業(yè)產(chǎn)品和智慧城市行業(yè)應(yīng)用，這項(xiàng)業(yè)務(wù)與系統(tǒng)集成類(lèi)似，是利用成熟技術(shù)為其他下游做配套，所以難以有人工智能的創(chuàng)新。

第2篇：人工智能教育方案范文

Abstract： In view of the characteristics of artificial intelligence curriculum， including abstract content and complex algorithm， and the actual needs of undergraduate teaching， combined with teaching practice， this paper discusses and sums up the teaching reform and innovation of undergraduate artificial intelligence curriculum from the teaching system， teaching content， teaching methods and assessment methods.

P鍵詞： 人工智能；創(chuàng)新；本科

Key words： artificial intelligence；innovation；undergraduate

中圖分類(lèi)號(hào)：G642 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2017）22-0230-02

0 引言

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)中正在迅速發(fā)展、新思想、新觀(guān)點(diǎn)、新理論、新技術(shù)不斷涌現(xiàn)的一個(gè)學(xué)科，其屬于一門(mén)邊緣學(xué)科，同時(shí)也是多個(gè)學(xué)科交叉而成的一門(mén)學(xué)科，包括語(yǔ)言學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、系統(tǒng)論、信息論、控制論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等[1]。當(dāng)前人工智能已經(jīng)是很多高校計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的必修課程，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科類(lèi)各專(zhuān)業(yè)重要的基礎(chǔ)課程，其教學(xué)內(nèi)容主要包括自然語(yǔ)言理解、計(jì)算智能技術(shù)、問(wèn)題求解和搜索算法、知識(shí)表示和推理機(jī)制、專(zhuān)家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)等，國(guó)內(nèi)外很多大學(xué)都意識(shí)到了其重要性，紛紛對(duì)其展開(kāi)了教學(xué)和研究。人工智能課程包含多個(gè)學(xué)科，具有內(nèi)容抽象、理論性強(qiáng)、知識(shí)點(diǎn)多等特點(diǎn)，且算法復(fù)雜，但是多數(shù)高校采用的教學(xué)方式仍是傳統(tǒng)的課堂教學(xué)方式，即“教師講、學(xué)生聽(tīng)”的教學(xué)模式，這種信息單向傳輸教學(xué)模式以教師為主體，學(xué)生只是在被動(dòng)的接收知識(shí)；存在過(guò)分重視理論教學(xué)，忽視實(shí)踐活動(dòng)教學(xué)的問(wèn)題，導(dǎo)致教育內(nèi)容無(wú)法和社會(huì)接軌；人工智能教材理論性過(guò)強(qiáng)，學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中常常感到枯燥乏味，進(jìn)而對(duì)學(xué)習(xí)該課程失去熱情[2]，久而久之，不僅人工智能課程的教學(xué)質(zhì)量和效果無(wú)法達(dá)到預(yù)期，甚至學(xué)生還會(huì)產(chǎn)生厭學(xué)心理。針對(duì)人工智能課程中現(xiàn)有的各項(xiàng)問(wèn)題，本文作者結(jié)合自身豐富人工智能教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參考人工智能課程特點(diǎn)和教學(xué)目標(biāo)，從多個(gè)方面探討和總結(jié)了人工智能，包括教學(xué)內(nèi)容、教材選擇、教學(xué)方法和考核形式等。

1 教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化與更新

人工智能是一門(mén)嶄新的學(xué)科。開(kāi)設(shè)本課程首先是確定教學(xué)內(nèi)容。通常來(lái)講，人工智能學(xué)科的內(nèi)容包括兩個(gè)部分，具體：一是知識(shí)表示和推理；二是人工智能的應(yīng)用。前者是人工智能的重要基礎(chǔ)，后者主要介紹了幾種人工智能應(yīng)用系統(tǒng)，包括自動(dòng)規(guī)劃和機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)等。另外，課程內(nèi)容中還包括了一些人工智能應(yīng)用的實(shí)例，將實(shí)踐和理論緊密結(jié)合起來(lái)[3]。

隨著時(shí)代的發(fā)展和科技的進(jìn)步，人工智能學(xué)科也取得了較大發(fā)展?；诖?，人工智能學(xué)科也應(yīng)該與時(shí)俱進(jìn)，更新人工智能教學(xué)大綱，進(jìn)一步完善其教學(xué)內(nèi)容。修訂后的人工智能教學(xué)大綱將人工智能分成兩個(gè)部分，即基礎(chǔ)部分和擴(kuò)展應(yīng)用部分。前者包括計(jì)算智能、搜索原理、知識(shí)表示等，后者包括智能機(jī)器人、智能控制、多智能體、自然語(yǔ)言理解、自動(dòng)規(guī)劃、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)工程等。

教學(xué)內(nèi)容的選擇和確定應(yīng)綜合考慮多項(xiàng)因素，不僅要重視基礎(chǔ)知識(shí)，也應(yīng)注意推陳出新，隨著科技的進(jìn)步做到與時(shí)俱進(jìn)，同時(shí)教學(xué)內(nèi)容應(yīng)符合現(xiàn)實(shí)的需求，能夠與社會(huì)接軌，將理論和實(shí)踐緊密結(jié)合起來(lái)，只有這樣人工智能課程的教學(xué)質(zhì)量和效果才能事半功倍。

2 教學(xué)策略及教學(xué)方法的改革創(chuàng)新

由于人工智能課程具有算法復(fù)雜、內(nèi)容抽象、理論性強(qiáng)、 知識(shí)點(diǎn)多的特點(diǎn)，傳統(tǒng)的教學(xué)模式已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足人工智能課程的需求，教師應(yīng)探索更加有效的教學(xué)模式和方法，確保人工智能課程能夠取得良好的教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果。具體的改革和創(chuàng)新人工智能課程的手段和方法主要包括以下幾個(gè)方面：

2.1 激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣 無(wú)論是經(jīng)驗(yàn)還是常識(shí)都在告訴我們每個(gè)人最好的老師就是興趣，學(xué)生只有對(duì)某門(mén)學(xué)科存在興趣，才會(huì)更加主動(dòng)積極的學(xué)習(xí)該門(mén)課程，從而獲得良好的教學(xué)效果。比如，作者在課程的一開(kāi)始先播放了一段著名導(dǎo)演斯蒂文?斯皮爾伯格的《Artificial Intelligence》的相關(guān)片段，由這個(gè)電影學(xué)生知道了世上存在人工智能的機(jī)器人，學(xué)生們隨著電影情節(jié)的發(fā)展而深深感動(dòng)，與此同時(shí)教師讓學(xué)生思考和談?wù)撊斯ぶ悄苁鞘裁?？研究人工智能的意義在哪里？實(shí)踐發(fā)現(xiàn)，在課堂中加入電影因素，能夠大大提升學(xué)生們的注意力，讓學(xué)生更加專(zhuān)注在教學(xué)任務(wù)中，有效提高了學(xué)生探索人工智能的積極性和主動(dòng)性。此外，在教學(xué)中還可以用動(dòng)畫(huà)、視頻、圖片等手段將反映人工智能最新研究和應(yīng)用的成果展示出來(lái)，讓學(xué)生更直觀(guān)的感受人工智能的奧妙，從而投入更多熱情學(xué)習(xí)人工智能課程。

2.2 面向問(wèn)題的案例教學(xué)法 案例教學(xué)法是一種以案例為基礎(chǔ)、以能力培養(yǎng)為核心的一種教學(xué)方法[11]。針對(duì)學(xué)校學(xué)生特點(diǎn)，我們采取了以下幾種教學(xué)形式實(shí)施案例教學(xué)。①講解式案例教學(xué)：這種案例通過(guò)教師的講解，幫助學(xué)生理解抽象的理論知識(shí)點(diǎn)。案例的呈現(xiàn)有兩種基本形式：一是“案例―理論”，即先給出教學(xué)案例，然后再講解理論知識(shí)；二是“理論―案例”，即教師先講解理論知識(shí)，再給出教學(xué)案例；通過(guò)情境體驗(yàn)與案例剖析激發(fā)學(xué)生認(rèn)知的興趣，引導(dǎo)學(xué)生對(duì)將要學(xué)習(xí)的內(nèi)容產(chǎn)生注意，有利于教師導(dǎo)入新課。②討論式案例教學(xué)：在課程初期將學(xué)生分成若干學(xué)習(xí)小組，每小組3～4人；教師將提前設(shè)計(jì)好的一題多解的教學(xué)案例以及收集的相關(guān)資料分配給每個(gè)小組，要求學(xué)生在課余時(shí)間通過(guò)自學(xué)和組內(nèi)討論的方式給出問(wèn)題的不同解決方案。③辯論式案例教學(xué)：在課程后期，采取專(zhuān)題辯論的方式對(duì)綜合應(yīng)用案例進(jìn)行討論，能有效地啟發(fā)學(xué)生全方位地思考和探索問(wèn)題的解決方法，加深學(xué)生對(duì)人工智能的理解。

2.3 個(gè)性化學(xué)習(xí)與因材施教 在開(kāi)展課程教育過(guò)程中應(yīng)注意對(duì)學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化教學(xué)，結(jié)合學(xué)生特點(diǎn)因材施教。比如，在日常教學(xué)中多觀(guān)察學(xué)生情況，鼓勵(lì)那些應(yīng)對(duì)教學(xué)任務(wù)后仍存在余力的W生深入探索較深層次的課程及相關(guān)知識(shí)，同時(shí)友善面對(duì)學(xué)習(xí)較差的學(xué)生，分析其學(xué)習(xí)過(guò)程中面對(duì)的困難，有的放矢地采取應(yīng)對(duì)措施，幫助其不斷進(jìn)步；在教學(xué)過(guò)程中讓學(xué)生以讀書(shū)報(bào)告的形式多多思考，鼓勵(lì)學(xué)生發(fā)散性思考問(wèn)題，鼓勵(lì)優(yōu)秀學(xué)生進(jìn)行深一步的探討，并且教師應(yīng)幫助具有新穎思想或論點(diǎn)的學(xué)生將其智慧以科技論文和發(fā)表文章的形式轉(zhuǎn)化為成果。

2.4 注重綜合能力培養(yǎng) 在研究型教學(xué)中任務(wù)驅(qū)動(dòng)是一種常用的教學(xué)方法，其中心導(dǎo)向是任務(wù)，學(xué)生在完成任務(wù)的同時(shí)也在吸收和掌握知識(shí)。通常來(lái)講，該教學(xué)方法的步驟是：教師提出任務(wù)師生共同分析以得出完成任務(wù)的方法和步驟適當(dāng)講解或自學(xué)、協(xié)作學(xué)習(xí)完成任務(wù)交流和總結(jié)?！盵3]該教學(xué)模式不僅有利于培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新意識(shí)，還能夠培養(yǎng)學(xué)生解決實(shí)際問(wèn)題的能力，提高其綜合實(shí)力。不僅如此，由于該教學(xué)模式通常是以小組協(xié)作的方式進(jìn)行，教師給出研究范圍，學(xué)生自愿結(jié)組并選擇具體的題目，經(jīng)過(guò)分析和討論后以程序設(shè)計(jì)或者論文的形式協(xié)作完成研究。由此可知，學(xué)生是在以團(tuán)隊(duì)的力量解決問(wèn)題，這十分考驗(yàn)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，對(duì)于學(xué)生團(tuán)隊(duì)合作精神的培養(yǎng)至關(guān)重要，且在完成任務(wù)的過(guò)程中學(xué)生需要查閱大量的資料，久而久之學(xué)生收集資料和創(chuàng)新能力勢(shì)必會(huì)得到提升。

2.5 采用啟發(fā)式教學(xué) 人工智能的很多問(wèn)題都較為抽象，對(duì)學(xué)生理解力的要求較高，因此，在實(shí)際的教學(xué)過(guò)程中教師應(yīng)有意識(shí)的就課程內(nèi)容提出相關(guān)問(wèn)題，讓學(xué)生自己獨(dú)立思考，鼓勵(lì)學(xué)生提出自己的想法和解決方案。然后回歸到課程上，對(duì)比分析教材上的解決方案和學(xué)生自己的解決方案，如此不僅培養(yǎng)了學(xué)生獨(dú)立思考的能力，也增加了學(xué)生參與教學(xué)活動(dòng)的意識(shí)，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情。比如，在講到較為抽象的“遺傳算法”時(shí)，先提出一個(gè)問(wèn)題，即“遺傳算法如何用于優(yōu)化計(jì)算？”，然后從“達(dá)爾文的生物進(jìn)化論”入手，討論“遺傳”、“變異”和“選擇”作用，之后舉例分析，啟發(fā)學(xué)生思考“遺傳”、“變異”和“選擇”的實(shí)現(xiàn)，最后師生一起導(dǎo)出遺傳算法用于優(yōu)化計(jì)算的基本步驟。如此既完成了教授遺傳算法的目的，也鍛煉了學(xué)生邏輯思維的能力，教學(xué)效果良好[4]。

3 作業(yè)和考核方式的改革創(chuàng)新

過(guò)去的課程作業(yè)都是單一書(shū)面習(xí)題作業(yè)，發(fā)展至今，課程作業(yè)形式已經(jīng)發(fā)生了變化，更加豐富多樣，包括必須交給教師評(píng)閱的書(shū)面家庭作業(yè)和不必交給教師的課外思考題目、口頭布置的思考題或閱讀材料以及大型作業(yè)等。其中通過(guò)網(wǎng)絡(luò)就可以完成上交作業(yè)，并且教師批閱作業(yè)后也可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)返回給學(xué)生，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)化。課程的考核方式較之以前也發(fā)生了較大變化，加強(qiáng)了平時(shí)思維能力的考核，更加注重學(xué)生實(shí)驗(yàn)?zāi)芰蛣?dòng)手能力的培養(yǎng)，不再是絕對(duì)的一次考試定成績(jī)，而是在總評(píng)成績(jī)中加入30%的平時(shí)成績(jī)，如此不僅減輕了學(xué)生的期末負(fù)擔(dān)，也迫使學(xué)生更加重視平時(shí)的學(xué)習(xí)思考，有利于課程教學(xué)質(zhì)量的提升。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文是以提高教學(xué)質(zhì)量為目標(biāo)，結(jié)合教學(xué)實(shí)踐，從教學(xué)體系、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、考核方式等方面對(duì)本科人工智能課程的教學(xué)改革進(jìn)行了探討，總結(jié)了該課程在教學(xué)和實(shí)踐方面的一些教改舉措。這些舉措符合二十一世紀(jì)高校教學(xué)的要求，可以支持教師提高教學(xué)手段現(xiàn)代化的水平，同時(shí)更貼合學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。作為該課程的授課教師應(yīng)始終保持對(duì)教學(xué)內(nèi)容的不斷更新、教學(xué)方法的多樣化，才能激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，培養(yǎng)他們的思維創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新的能力，最終提高本課程的教學(xué)質(zhì)量。從學(xué)生的反饋來(lái)看，作者所總結(jié)的教學(xué)實(shí)踐具有明顯的教學(xué)效果。但仍有許多方面做得不夠，今后將繼續(xù)在教學(xué)過(guò)程中不斷總結(jié)成功的經(jīng)驗(yàn)，吸取失敗的教訓(xùn)。

參考文獻(xiàn)：

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[2]謝榕，李霞.人工智能課程教學(xué)案例庫(kù)建設(shè)及案例教學(xué)實(shí)踐[J].計(jì)算機(jī)教育，2014（19）：92-97.

[3]蔡自興，肖曉明，蒙祖強(qiáng).樹(shù)立精品意識(shí)搞好人工智能課程建設(shè)[J].中國(guó)大學(xué)教學(xué)，2004（1）：28-29.

第3篇：人工智能教育方案范文

2016年1月，美國(guó)佐治亞理工學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson人工智能系統(tǒng)創(chuàng)建了一個(gè)在線(xiàn)機(jī)器人JillWatson，并將其作為課程教學(xué)助理。其目的是幫助教師回答學(xué)生通過(guò)在線(xiàn)論壇提出的大量課程問(wèn)題。通過(guò)幾個(gè)月的反復(fù)調(diào)試，JillWatson的回答已經(jīng)能夠達(dá)到97%的正確率?，F(xiàn)在，機(jī)器人助教已經(jīng)可以直接與學(xué)生溝通，不需要真人助教的幫助。這項(xiàng)人工智能在教育中的使用，解決了AshokGoel教授的助教人數(shù)不夠，難以及時(shí)回答學(xué)生提問(wèn)的困境，增加了學(xué)生參與在線(xiàn)學(xué)習(xí)的興趣，提高了在線(xiàn)學(xué)習(xí)的留存率。

這只是人工智能在教育領(lǐng)域的小試牛刀。雖然有專(zhuān)家預(yù)測(cè)在未來(lái)十年內(nèi)不會(huì)看到人形機(jī)器人替代教師進(jìn)入課堂，不過(guò)地平線(xiàn)報(bào)告2016年基礎(chǔ)教育版和2107年高等教育版都預(yù)測(cè)未來(lái)五年內(nèi)人工智能將會(huì)在教育行業(yè)普及。

教育行業(yè)已有的人工智能研究和應(yīng)用

Woolf等人在2013年提出了人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)努力解決“五大挑戰(zhàn)”：①為每一個(gè)學(xué)習(xí)者提供虛擬導(dǎo)師：無(wú)處不在地支持用戶(hù)建模、社會(huì)仿真和知識(shí)表達(dá)的整合。②解決21世紀(jì)技能：協(xié)助學(xué)習(xí)者自我定位、自我評(píng)估、團(tuán)隊(duì)合作等。③交互數(shù)據(jù)分析：對(duì)個(gè)人學(xué)習(xí)、社會(huì)環(huán)境、學(xué)習(xí)環(huán)境、個(gè)人興趣等大量數(shù)據(jù)的匯集。④為全球課堂提供機(jī)會(huì)：增加全球教室的互聯(lián)性與可訪(fǎng)問(wèn)性。⑤終身學(xué)習(xí)技術(shù)：讓學(xué)習(xí)走出課堂，進(jìn)入社會(huì)。

過(guò)去十年，一些研究者對(duì)人工智能在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用做了大量的探索。相關(guān)的研究成果包括：①跟蹤學(xué)習(xí)者的思維步驟和解決問(wèn)題的潛在目標(biāo)結(jié)構(gòu)（Anderson等，1995）；②診斷誤解和評(píng)估學(xué)習(xí)者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及時(shí)的指導(dǎo)、反饋和解釋?zhuān)⊿hute，2008）；④促進(jìn)高效學(xué)習(xí)的行為，如自我調(diào)節(jié)、自我監(jiān)控和自我解釋?zhuān)ˋzevedo&Hadwin，2005）；⑤以合適的難度水平和最適當(dāng)?shù)膬?nèi)容來(lái)規(guī)劃學(xué)習(xí)活動(dòng)（VanLehn，2006）。

這些研究，基本上使用到了人工智能的每一項(xiàng)技術(shù)——自然語(yǔ)言處理、不確定性推理、規(guī)劃、認(rèn)知模型、案例推理、機(jī)器學(xué)習(xí)等?！爸悄軐?dǎo)師系統(tǒng)”就是基于這些研究和技術(shù)而開(kāi)發(fā)的人工智能教育應(yīng)用。類(lèi)似的成熟產(chǎn)品包括Tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。2014年，加拿大西蒙弗雷澤大學(xué)的一項(xiàng)試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)用智能導(dǎo)師系統(tǒng)的學(xué)習(xí)者比使用其他教學(xué)方法的學(xué)習(xí)者獲得的成績(jī)更高。

人工智能在教育行業(yè)的新發(fā)展

教育行業(yè)的三種類(lèi)型（內(nèi)容、平臺(tái)和評(píng)估）的服務(wù)商都在經(jīng)歷著一場(chǎng)變革。內(nèi)容出版商面臨紙質(zhì)印刷到數(shù)字出版和開(kāi)放教育內(nèi)容的挑戰(zhàn)。學(xué)習(xí)平臺(tái)正試圖區(qū)分自適應(yīng)、個(gè)性化和數(shù)據(jù)分析的功能。評(píng)估供應(yīng)商則繼續(xù)探尋從多項(xiàng)選擇題測(cè)試轉(zhuǎn)向更具創(chuàng)新性的問(wèn)題類(lèi)型。人工智能將為這三種類(lèi)型教育服務(wù)商帶來(lái)新的發(fā)展思路和契機(jī)，同時(shí)也惠及教育生態(tài)系統(tǒng)中的所有利益相關(guān)者。學(xué)生通過(guò)即時(shí)反饋和指導(dǎo)提高學(xué)習(xí)效率，教師將獲得豐富的學(xué)習(xí)分析和個(gè)性化指導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)，父母能夠低成本地為孩子改進(jìn)職業(yè)前景，學(xué)校能夠規(guī)?；岣呓逃|(zhì)量，政府能夠提供負(fù)擔(dān)得起的教育。2017年，人工智能將在以下領(lǐng)域發(fā)揮其效益。

1.人工智能批改作業(yè)

批改作業(yè)和試卷是一件乏味的工作，這通常會(huì)占據(jù)教師大量的時(shí)間，而這些時(shí)間本可以更多地用于與學(xué)生互動(dòng)、教學(xué)設(shè)計(jì)和專(zhuān)業(yè)發(fā)展。

目前，人工智能批改作業(yè)已經(jīng)相當(dāng)接近真人教師了，除了選擇題、填空題外，作文的批改能力已經(jīng)大幅提高。美國(guó)斯坦福大學(xué)已經(jīng)成功開(kāi)發(fā)出一種機(jī)器學(xué)習(xí)程序，能夠批改8～10年級(jí)的作文。隨著圖像識(shí)別能力的大幅提高，手寫(xiě)答案的識(shí)別也接近可能。就連占有美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化考試60%市場(chǎng)份額的全球最大教育企業(yè)——培生公司也認(rèn)為，人工智能已經(jīng)可以出現(xiàn)在教室并提供足夠可信的評(píng)估。據(jù)培生公司近期的報(bào)告IntelligenceUnleashed推測(cè)，人工智能軟件所具有的廣泛的、定制的反饋能夠最終淘汰傳統(tǒng)測(cè)試。

2.人工智能實(shí)現(xiàn)一對(duì)一輔導(dǎo)

自適應(yīng)學(xué)習(xí)軟件已經(jīng)能為學(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)支撐。據(jù)2011年VanLehn的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，人工智能在某些特定主題和方法上比未經(jīng)訓(xùn)練的導(dǎo)師更具有效性。進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)，人工智能導(dǎo)師能在學(xué)生出錯(cuò)的具體步驟上給予實(shí)時(shí)干預(yù)，而不是就整個(gè)問(wèn)題的答案給予反饋（Corbett&Anderson，2001；Shute，2008）。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)在拉美地區(qū)正在興起。AndréUrani市政學(xué)校的學(xué)生使用人工智能軟件Geekie觀(guān)看在線(xiàn)課程（視頻和練習(xí)）。Geekie為學(xué)生提供每一步的實(shí)時(shí)反饋，并隨著學(xué)習(xí)的進(jìn)展來(lái)傳授更為精細(xì)的課程內(nèi)容。

早在1984年，本杰明·布盧姆的研究就提出一對(duì)一輔導(dǎo)能帶來(lái)更好的學(xué)習(xí)效果。而人工智能技術(shù)可以模擬一對(duì)一輔導(dǎo)，以更好地跟蹤、適應(yīng)和支持個(gè)體學(xué)習(xí)者。這將是人工智能在教育中更高層次的個(gè)性化學(xué)習(xí)應(yīng)用。例如，比爾·蓋茨看好的人工智能聊天機(jī)器人或個(gè)人虛擬導(dǎo)師，能在學(xué)生面臨挑戰(zhàn)時(shí)提供強(qiáng)有力的支持，隨時(shí)隨地回答學(xué)生的提問(wèn)；還可以為學(xué)生訂制學(xué)習(xí)方案和規(guī)劃職業(yè)發(fā)展路徑，并引導(dǎo)學(xué)生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天機(jī)器人或虛擬導(dǎo)師的面孔和聲音來(lái)滿(mǎn)足學(xué)生個(gè)人喜好。對(duì)比網(wǎng)頁(yè)界面的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，這才是真正做到了一人一導(dǎo)師。

3.人工智能關(guān)注學(xué)生情感

2016年地平線(xiàn)報(bào)告高等教育版把情感計(jì)算列為教育技術(shù)發(fā)展普及的重要方向。也就是說(shuō)，人工智能不僅限于模擬人類(lèi)傳遞知識(shí)，還能通過(guò)生物監(jiān)測(cè)技術(shù)（皮膚電導(dǎo)、面部表情、姿勢(shì)、聲音等）來(lái)了解學(xué)生在學(xué)習(xí)中的情緒，適時(shí)調(diào)整教育方法和策略。例如，機(jī)器人導(dǎo)師捕捉到學(xué)生厭煩的面部表情時(shí)，就可以立即改變教學(xué)方式努力激發(fā)他們的興趣。這種關(guān)注情感的人機(jī)交流為學(xué)生營(yíng)造一個(gè)更真實(shí)的個(gè)性化學(xué)習(xí)環(huán)境，更好地維持了學(xué)習(xí)者的動(dòng)機(jī)。美國(guó)匹茲堡大學(xué)開(kāi)發(fā)的AttentiveLearner智能移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)就能通過(guò)手勢(shì)監(jiān)測(cè)學(xué)生的思想是否集中。突尼斯蘇斯國(guó)家工程學(xué)院的研究人員正在研究開(kāi)發(fā)基于網(wǎng)絡(luò)的人工智能教學(xué)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠識(shí)別學(xué)生在任何地方開(kāi)展科學(xué)實(shí)驗(yàn)的面部表情，以?xún)?yōu)化遠(yuǎn)程虛擬實(shí)驗(yàn)室的教學(xué)過(guò)程。

進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)，人工智能還可以關(guān)注學(xué)生的心理健康。當(dāng)前已經(jīng)有使用人工智能來(lái)為自閉癥兒童提供有效支持的案例。例如，倫敦知識(shí)實(shí)驗(yàn)室在Topcliffe小學(xué)開(kāi)展試驗(yàn)，讓自閉癥學(xué)生與半自動(dòng)虛擬男孩安迪開(kāi)展互動(dòng)交流，研究人員發(fā)現(xiàn)患有自閉癥的學(xué)生在社交能力方面有進(jìn)步。

4.人工智能改進(jìn)數(shù)字出版

教科書(shū)等課程材料并非總是完美，傳統(tǒng)印刷出版讓課程的修訂變得過(guò)于緩慢。這不僅是生產(chǎn)工藝的問(wèn)題，更主要的是紙質(zhì)課程材料無(wú)法快速獲取使用者的反饋來(lái)識(shí)別缺陷所在。而數(shù)字化出版在人工智能的支撐下能徹底改變這一現(xiàn)狀。

人工智能可幫助使用者快速識(shí)別課程缺陷。大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放課程Coursera的提供者已經(jīng)將這一想法付諸實(shí)踐。當(dāng)發(fā)現(xiàn)大量學(xué)生的作業(yè)提交了錯(cuò)誤的答案時(shí)，系統(tǒng)會(huì)提示課程材料的缺陷，進(jìn)而有助于彌補(bǔ)課程的不足。

另一項(xiàng)人工智能在數(shù)字化出版的應(yīng)用是自動(dòng)化組織和編寫(xiě)教材。這是基于深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)能模仿人類(lèi)的行為進(jìn)行讀和寫(xiě)。ScottR.Parfitt博士的內(nèi)容技術(shù)公司CTI就依據(jù)這項(xiàng)技術(shù)幫助教師定制教科書(shū)——教師導(dǎo)入教學(xué)大綱，CTI的人工智能引擎能自動(dòng)填充教科書(shū)的核心內(nèi)容。

隨著自然用戶(hù)界面和自然語(yǔ)言處理在人工智能領(lǐng)域的成熟應(yīng)用，課程材料的數(shù)字化出版也會(huì)有更新的形態(tài)——不再局限于書(shū)本或網(wǎng)頁(yè)的形式，聊天機(jī)器人和虛擬導(dǎo)師將成為內(nèi)容表達(dá)的更好的方式。

5.人工智能作為學(xué)生

多年的研究表明，教會(huì)別人才是更好的學(xué)習(xí)，即learning-by-teaching。美國(guó)斯坦福大學(xué)教育學(xué)教授DanielSchwartz正基于這一理念來(lái)開(kāi)發(fā)新的人工智能產(chǎn)品。他聯(lián)合了多個(gè)領(lǐng)域的專(zhuān)家一起開(kāi)發(fā)了人工智能應(yīng)用——貝蒂的大腦（Betty’sBrain），讓學(xué)生來(lái)教貝蒂學(xué)習(xí)生物知識(shí)。試點(diǎn)研究發(fā)現(xiàn)，使用這一方法來(lái)學(xué)習(xí)的學(xué)生比其他學(xué)生成績(jī)更好，且在科學(xué)推理上也更勝一籌。

類(lèi)似的研究和開(kāi)發(fā)還有瑞典隆德大學(xué)的TimeElf和美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的SimStudent，這兩個(gè)人工智能產(chǎn)品也是基于learning-by-teaching而開(kāi)發(fā)，讓學(xué)生在教會(huì)機(jī)器人知識(shí)的過(guò)程中深化對(duì)知識(shí)的理解。

另外，人工智能還推動(dòng)其他教育方法和技術(shù)更好實(shí)現(xiàn)。如讓虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境更具沉浸感；給學(xué)生帶來(lái)更多動(dòng)手實(shí)踐的機(jī)會(huì)；提供基于豐富學(xué)習(xí)分析的仿真和游戲化學(xué)習(xí)場(chǎng)景等。

第4篇：人工智能教育方案范文

【關(guān)鍵詞】人工智能；未來(lái)教育；未來(lái)學(xué)校；創(chuàng)新變革；挑戰(zhàn)

【中圖分類(lèi)號(hào)】G434 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

【論文編號(hào)】1671-7384（2017）07-0012-03

近年來(lái)，世界各國(guó)高度重視人工智能技術(shù)的發(fā)展，相繼了相關(guān)研究報(bào)告。2016年10月，美國(guó)白宮了《為人工智能的未來(lái)做好準(zhǔn)備》和《國(guó)家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃》兩份重要報(bào)告。2016年11月，英國(guó)政府《人工智能：未來(lái)決策制定的機(jī)遇與影響》報(bào)告。2017年3月，國(guó)務(wù)院總理發(fā)表2017政府工作報(bào)告，指出要加快培育壯大包括人工智能在內(nèi)的新興產(chǎn)業(yè)，“人工智能”首次被寫(xiě)入政府工作報(bào)告。當(dāng)前，人工智能正逐漸融入電商零售、醫(yī)療健康、交通以及個(gè)人助理等多個(gè)領(lǐng)域，并展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用空間。人工智能在教育領(lǐng)域同樣擁有巨大的應(yīng)用潛力，隨著知識(shí)表示方法、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、智能、情感計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展，人工智能將在教育領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越大的作用[1]。

人工智能在教育中的典型應(yīng)用主要集中在智能導(dǎo)師輔助個(gè)性化教與學(xué)、教育機(jī)器人等智能助手、居家學(xué)習(xí)的兒童伙伴、實(shí)時(shí)跟蹤與反饋的智能測(cè)評(píng)、教育數(shù)據(jù)的挖掘與智能化分析、學(xué)習(xí)分析與學(xué)習(xí)者數(shù)字肖像六大方向[1]，已經(jīng)表現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。學(xué)校作為教育活動(dòng)的重要組織場(chǎng)所之一，人工智能將為學(xué)校的管理與教學(xué)帶來(lái)變革性的影響，主要表現(xiàn)在四大方面：維護(hù)校園安全、輔助教師教學(xué)、變革學(xué)習(xí)范式以及優(yōu)化學(xué)校管理。

維護(hù)校園安全

校園安全是順利開(kāi)展學(xué)校教育活動(dòng)的基礎(chǔ)，也是教育改革和發(fā)展的基本保障?！秶?guó)家中長(zhǎng)期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）》指出，要“切實(shí)維護(hù)教育系統(tǒng)和諧穩(wěn)定，深入開(kāi)展平安校園、文明校園、綠色校園、和諧校園創(chuàng)建活櫻為師生創(chuàng)造安定有序、和諧融洽、充滿(mǎn)活力的工作學(xué)習(xí)生活環(huán)境”[2]。計(jì)算機(jī)視覺(jué)與機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展使得人工智能維護(hù)校園安全成為可能，其將在非法人員識(shí)別、消防安全預(yù)警、活動(dòng)事故防護(hù)三個(gè)方面發(fā)揮重要作用。

1. 非法人員識(shí)別

部署保安機(jī)器人將是未來(lái)學(xué)校保證維護(hù)校園安全的重要措施之一。保安機(jī)器人能通過(guò)眼部的圖像采集設(shè)備采集進(jìn)入校園人員的面部信息，識(shí)別當(dāng)前人員身份，若未檢測(cè)到相關(guān)人員信息，系統(tǒng)則會(huì)通知學(xué)校的安保人員進(jìn)行身份驗(yàn)證、登記等工作。同時(shí)，位于校園各處的保安機(jī)器人還將實(shí)時(shí)監(jiān)控是否有陌生人通過(guò)非正規(guī)途徑進(jìn)入校園，檢測(cè)到相關(guān)行為之后，則會(huì)通知學(xué)校安保人員進(jìn)行處理。此外，位于學(xué)校門(mén)口的保安機(jī)器人還將采集學(xué)生的面部信息，與信息庫(kù)中的學(xué)生信息相比對(duì)，確定學(xué)生身份，并記錄學(xué)生到校與離校時(shí)間，確保學(xué)生在校期間的安全。

2. 消防安全預(yù)警

未來(lái)學(xué)校的消防安全預(yù)警系統(tǒng)包含了感煙探測(cè)器、感溫探測(cè)器、火焰探測(cè)器、可燃?xì)怏w探測(cè)器等多種感應(yīng)器，同時(shí)通過(guò)攝像設(shè)備實(shí)時(shí)采集圖像信息，分析畫(huà)面中是否出現(xiàn)明火、煙霧等現(xiàn)象。其綜合圖像分析與探測(cè)器感知，判斷是否有火災(zāi)現(xiàn)象發(fā)生。此外，系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)采集校園內(nèi)人員的行為數(shù)據(jù)，與數(shù)據(jù)庫(kù)中消防安全危險(xiǎn)行為做比對(duì)，分析是否有相關(guān)危險(xiǎn)行為發(fā)生。若危險(xiǎn)行為發(fā)生，則會(huì)通知學(xué)校安防人員。在火災(zāi)發(fā)生時(shí)，擁有智能搜救技術(shù)的消防機(jī)器人將會(huì)代替人進(jìn)入火災(zāi)發(fā)生區(qū)，通過(guò)生命探測(cè)儀，自動(dòng)感應(yīng)、搜索、識(shí)別被困人員，將其救出火災(zāi)發(fā)生區(qū)。消防機(jī)器人的部署很大程度上避免了人員進(jìn)入火災(zāi)發(fā)生區(qū)受到二次傷害現(xiàn)象的發(fā)生，其機(jī)動(dòng)性超越了現(xiàn)有的消防安全系統(tǒng)，在很大程度上保證了校園內(nèi)師生生命和財(cái)產(chǎn)安全。

3. 活動(dòng)事故防護(hù)

目前，校園課間活動(dòng)的傷害事故主要表現(xiàn)在擁擠踩踏傷害、追逐打鬧傷害、危險(xiǎn)游戲傷害等三個(gè)方面?；谌斯ぶ悄艿幕顒?dòng)事故防護(hù)系統(tǒng)通過(guò)校園內(nèi)的攝像設(shè)備實(shí)時(shí)采集師生行為數(shù)據(jù)，通過(guò)與數(shù)據(jù)庫(kù)中活動(dòng)事故危險(xiǎn)行為模型相比對(duì)，分析判斷是否有危險(xiǎn)行為發(fā)生。若相關(guān)行為發(fā)生，系統(tǒng)則會(huì)將相關(guān)危險(xiǎn)行為發(fā)生的地點(diǎn)、類(lèi)型等發(fā)送給學(xué)校的安防人員，提醒安防人員采取相應(yīng)措施。

輔助教師教學(xué)

隨著圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的人工智能工具被應(yīng)用于教育領(lǐng)域，成為教師教學(xué)的得力助手。教育機(jī)器人和智能作業(yè)測(cè)評(píng)工具的出現(xiàn)大大減輕了教師的負(fù)擔(dān)，提高了教師教學(xué)的效率。

1. 輔助備課

備課是真實(shí)教學(xué)實(shí)踐的預(yù)演，是應(yīng)用教師知識(shí)并發(fā)展教師知識(shí)的過(guò)程。其既是確保教學(xué)質(zhì)量的條件，也是教師專(zhuān)業(yè)發(fā)展的途徑[3]，是教師教學(xué)的重要組成部分。備課機(jī)器人能夠通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別記錄教師話(huà)語(yǔ)信息，利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)分析整合教師話(huà)語(yǔ)信息，識(shí)別教師要求。備課機(jī)器人根據(jù)教師提供的教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)重難點(diǎn)、學(xué)生的基礎(chǔ)知識(shí)等，在相關(guān)學(xué)科的知識(shí)庫(kù)中進(jìn)行資源的搜索與整合，形成電子教案。同時(shí)，根據(jù)教案內(nèi)容為教師提供課堂測(cè)試習(xí)題以及上課所需課件。教師只需要根據(jù)所教班級(jí)的學(xué)生特點(diǎn)與自己的教學(xué)習(xí)慣，對(duì)教案、測(cè)試習(xí)題以及課件稍作調(diào)整即可應(yīng)用于教學(xué)。

2. 智能作業(yè)測(cè)評(píng)

自然語(yǔ)言處理技術(shù)的進(jìn)步使得作業(yè)自動(dòng)批改成為可能?？拼笥嶏w將“訊飛超腦”計(jì)劃的階段性研究成果“全學(xué)科閱卷”技術(shù)應(yīng)用于考試，實(shí)現(xiàn)閱卷過(guò)程的數(shù)據(jù)化與自動(dòng)化，在將教師從簡(jiǎn)單重復(fù)的閱卷工作中解放出來(lái)的同時(shí)，完成對(duì)考試數(shù)據(jù)的采集[4]?；谌斯ぶ悄艿淖鳂I(yè)評(píng)測(cè)系統(tǒng)可對(duì)作文、閱讀等主觀(guān)題進(jìn)行語(yǔ)義識(shí)別并提出修改意見(jiàn)，根據(jù)學(xué)生的作業(yè)結(jié)果為教師自動(dòng)生成詳細(xì)的學(xué)情報(bào)告。智能作業(yè)評(píng)測(cè)技術(shù)的應(yīng)用將有效分擔(dān)教師的教學(xué)壓力，顯著提高教學(xué)效率，教師能夠更多地專(zhuān)注于與學(xué)生互動(dòng)、教學(xué)設(shè)計(jì)和專(zhuān)業(yè)發(fā)展。

3. 輔助課堂管理

在未來(lái)，教輔機(jī)器人將走進(jìn)教室，輔助學(xué)生解決學(xué)習(xí)中遇到的難題。教輔機(jī)器人能夠識(shí)別學(xué)生身份，讀取學(xué)生當(dāng)天所學(xué)課程信息以及學(xué)生在課堂的行為數(shù)據(jù)，為學(xué)生提供個(gè)性化解題方案奠定基礎(chǔ)。教輔機(jī)器人通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別獲取學(xué)生問(wèn)題信息，利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)分析整合學(xué)生話(huà)語(yǔ)信息。然后，教輔機(jī)器人通過(guò)人臉識(shí)別采集學(xué)生的面部信息，綜合面部表情、姿態(tài)和語(yǔ)調(diào)通過(guò)情感計(jì)算技術(shù)分析目前學(xué)生的情緒狀態(tài)，綜合學(xué)生的情緒狀態(tài)和行為數(shù)據(jù)確定學(xué)生當(dāng)前學(xué)習(xí)狀態(tài)。教輔機(jī)器人依托優(yōu)秀教師授課資源庫(kù)，智能搜索相關(guān)答案，針對(duì)不同學(xué)習(xí)狀態(tài)的學(xué)生采取不用的解題風(fēng)格。此外，教輔機(jī)器人將收集到的學(xué)生行為數(shù)據(jù)上傳到學(xué)生管理系統(tǒng)，輔助教師等進(jìn)行學(xué)生的日常管理工作。

變革學(xué)習(xí)范式

學(xué)習(xí)范式是指特定時(shí)代的學(xué)習(xí)共同體所共有的學(xué)習(xí)理念、學(xué)習(xí)方式，并對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)行為產(chǎn)生積極的引導(dǎo)作用，以促進(jìn)學(xué)習(xí)的有效進(jìn)行[5]。人工智能技術(shù)的發(fā)展使自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)真正地為教育所用，為學(xué)習(xí)所用，人工智能將使現(xiàn)有的學(xué)習(xí)范式走向自適應(yīng)學(xué)習(xí)。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)在本質(zhì)上是一類(lèi)支持個(gè)別化學(xué)習(xí)的在線(xiàn)學(xué)習(xí)環(huán)境。它針對(duì)個(gè)體在學(xué)習(xí)過(guò)程中的差異性（因人、因時(shí)）而提供適合個(gè)體特征的學(xué)習(xí)支持，包括個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)過(guò)程和學(xué)習(xí)策略等[6]?；谌斯ぶ悄艿淖赃m應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)將整合自適應(yīng)內(nèi)容、自適應(yīng)評(píng)估和自適應(yīng)序列三種工具。自適應(yīng)內(nèi)容通過(guò)分析學(xué)生對(duì)問(wèn)題具體的回答，為學(xué)生提供個(gè)性化的內(nèi)容反饋和學(xué)習(xí)資源推送。自適應(yīng)序列利用一定的算法和預(yù)測(cè)性分析，基于學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，持續(xù)收集數(shù)據(jù)。其中在數(shù)據(jù)收集階段，自適應(yīng)序列會(huì)將學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)內(nèi)容與學(xué)生互動(dòng)集成起來(lái)，再由模型計(jì)算引擎對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以備使用。自適應(yīng)評(píng)估可根據(jù)學(xué)生回答問(wèn)題的正確與否，及時(shí)改變和調(diào)整測(cè)評(píng)的標(biāo)準(zhǔn)。

優(yōu)化學(xué)校管理

學(xué)校是教育的核心單元，高效的學(xué)校管理是學(xué)校開(kāi)展各項(xiàng)工作并得以高效運(yùn)行的重要保障[7]。人工智能的融入將使未來(lái)學(xué)校的管理工作更加高效，使學(xué)校更好地服務(wù)于教師的教學(xué)與學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)。其將在考務(wù)管理、教師管理、學(xué)生管理三方面發(fā)揮重要作用。

1. 考務(wù)管理

在未來(lái)的學(xué)校中，監(jiān)考機(jī)器人將代替監(jiān)考人員進(jìn)行考務(wù)工作，很大程度上節(jié)省學(xué)?？紕?wù)管理方面的人力資源。監(jiān)考機(jī)器人通過(guò)內(nèi)置于眼部的攝像頭采集學(xué)生的面部信息，與數(shù)據(jù)庫(kù)中學(xué)生信息比對(duì)，確定學(xué)生身份，自動(dòng)完成簽到。其通過(guò)內(nèi)置于手臂端的金屬探測(cè)器，掃描學(xué)生全身，z測(cè)學(xué)生是否帶有作弊物品。監(jiān)考機(jī)器人通過(guò)攝像頭、紅外感知等確定學(xué)生位置以及教室內(nèi)的桌椅等位置，規(guī)劃行動(dòng)路徑，分發(fā)和收集試卷。此外，監(jiān)考機(jī)器人還將通過(guò)位于眼部的攝像頭實(shí)時(shí)采集學(xué)生行為數(shù)據(jù)，與數(shù)據(jù)庫(kù)中作弊行為實(shí)時(shí)對(duì)比分析，如果學(xué)生有作弊行為發(fā)生，則會(huì)立即制止，維護(hù)考場(chǎng)紀(jì)律。

2. 教師管理

教師管理是學(xué)校管理工作中的重要組成部分，教師評(píng)價(jià)則是教學(xué)管理中的核心部分。人工智能為教師的智能評(píng)價(jià)提供了可能?；谌斯ぶ悄艿慕處熢u(píng)價(jià)系統(tǒng)通過(guò)教室的攝像設(shè)備實(shí)時(shí)采集教師及學(xué)生的行為數(shù)據(jù)、表情數(shù)據(jù)，通過(guò)學(xué)生的穿戴設(shè)備采集其體征數(shù)據(jù)。系統(tǒng)經(jīng)過(guò)對(duì)教師和學(xué)生的行為數(shù)據(jù)、情緒數(shù)據(jù)和體征數(shù)據(jù)的分析（如系統(tǒng)與學(xué)校的學(xué)科管理系統(tǒng)相連通，確定教師的教學(xué)內(nèi)容是否與教學(xué)大綱要求相適應(yīng)，重難點(diǎn)是否突出，所講述內(nèi)容是否具有實(shí)用性；教師講授知識(shí)時(shí)，根據(jù)學(xué)生的行為、情緒和體征的反應(yīng)確定教師所講授知識(shí)是否被學(xué)生理解；教師在講授內(nèi)容和組織學(xué)習(xí)活動(dòng)時(shí)，語(yǔ)言是否規(guī)范、清晰，態(tài)度是否親切和藹等），最終評(píng)定教師的教學(xué)效果，并生成可視化報(bào)告，輔助學(xué)校完成對(duì)教師教學(xué)效果的評(píng)估工作。此外，系統(tǒng)還將通過(guò)教室的攝像設(shè)備采集教師面部信息，識(shí)別教師身份，自動(dòng)記錄教師的出勤情況，輔助學(xué)校的教師管理工作。

3. 學(xué)生管理

學(xué)生管理在學(xué)校管理中同樣發(fā)揮著重要作用?；谌斯ぶ悄艿膶W(xué)生管理系統(tǒng)可通過(guò)位于學(xué)校門(mén)口以及教室的攝像設(shè)備采集學(xué)生面部信息，識(shí)別學(xué)生身份，自動(dòng)記錄學(xué)生的到校時(shí)間和離校時(shí)間，為學(xué)生的出勤考核提供數(shù)據(jù)支持。通過(guò)位于教室的攝像設(shè)備實(shí)時(shí)采集學(xué)生的行為數(shù)據(jù)，分析學(xué)生的課堂表現(xiàn)以及課余時(shí)間的同學(xué)之間的交流情況，為學(xué)生管理的班風(fēng)、學(xué)風(fēng)管理提供決策支持。同時(shí)，通過(guò)分析學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)、課堂表現(xiàn)、課下交流情況，判斷學(xué)生是否有異常行為（趨向），并及時(shí)反饋給學(xué)校管理者。此外，系統(tǒng)還將學(xué)生的在校情況，包括到校時(shí)間、離校時(shí)間、測(cè)試成績(jī)、作業(yè)完成情況等反饋給學(xué)生家長(zhǎng)，家校協(xié)同完成學(xué)生管理工作。

讓機(jī)器在沒(méi)有人類(lèi)教師的幫助下學(xué)習(xí)，讓機(jī)器像人類(lèi)一樣感知和理解世界，使機(jī)器具有自我意識(shí)、情感，以及反思自身處境與行為的能力，是人工智能面臨的主要挑戰(zhàn)[8]。除此之外，人工智能在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用目前還處于初級(jí)階段，在學(xué)校的管理與教學(xué)應(yīng)用方面仍面臨著數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱、決策和推理機(jī)制適應(yīng)難、缺乏專(zhuān)業(yè)應(yīng)用人才等挑戰(zhàn)。

（作者單位：江蘇師范大學(xué)智慧教育學(xué)院）

參考文獻(xiàn)

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第5篇：人工智能教育方案范文

這種解讀所指的是，人工智能將在未來(lái)全面介入人類(lèi)生活，開(kāi)啟人類(lèi)文明發(fā)展的又一個(gè)新時(shí)代。

人工智能的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)

人工智能早就進(jìn)入了醫(yī)學(xué)研究（藥物研發(fā)、基礎(chǔ)研究）和臨床診療領(lǐng)域，人與人工智能的競(jìng)爭(zhēng)也不可避免，那么，人工智能會(huì)像戰(zhàn)勝柯潔一樣，優(yōu)于或勝過(guò)人類(lèi)醫(yī)生嗎？

僅從現(xiàn)有的情況看，人工智能有優(yōu)于人類(lèi)醫(yī)生的地方。以癌癥治療為例，當(dāng)確診癌癥后，針對(duì)不同病人的個(gè)性化治療才會(huì)比較有效。機(jī)器學(xué)習(xí)（算法）是人工智能的一基本內(nèi)容，其中，數(shù)據(jù)的輸入、輸出、賦值等運(yùn)算可以讓人工智能對(duì)某一問(wèn)題進(jìn)行計(jì)算分析，從而得出有針對(duì)性的解決手段。加拿大西方大學(xué)的羅根（Peter Rogan）等人通過(guò)對(duì)基因數(shù)據(jù)的分析得出最可能的有效治療癌癥的方案，讓該治療方案變得更加個(gè)性化。

研究人員使用了一套含有40個(gè)基因的數(shù)據(jù)，這些基因可以在90%的乳腺癌中找到。在接受試驗(yàn)的近350名癌癥病人當(dāng)中，至少都會(huì)接受紫杉醇或吉西他濱其中一種化療藥物治療。之后，研究人員讓人工智能對(duì)數(shù)據(jù)展開(kāi)處理并找出藥物與病人基因之間存在的關(guān)系。結(jié)果顯示，同時(shí)接受兩種藥物的治療有效率為84%，只接受紫杉醇的有效率為82%，只接受吉西他濱的有效率則在62%到71%之間。

這就為醫(yī)生提供了選擇更好或最佳治療方案的決策基礎(chǔ)，在上述方案中，醫(yī)生選擇對(duì)病人同時(shí)使用紫杉醇和吉西他濱，可以達(dá)到最高的84%的治療有效率。

也許這種人工智能軟件對(duì)不同病人提供的治療方案比其他醫(yī)生的治療有效，但是，人工智能的這種算法和分析是醫(yī)生首先教會(huì)它的。更重要的問(wèn)題是，當(dāng)超出了這40個(gè)基因的范疇，這套人工智能的算法和提供治療的方案就有可能受到限制。

面臨這樣的問(wèn)題，人工智能只會(huì)一籌莫展。但是，人是有巨大動(dòng)力的，這種動(dòng)力的來(lái)源之一是，人有強(qiáng)烈的情感?？聺嵼斀oAlpha Go或感到贏不了Alpha Go會(huì)沮喪得流淚，但Alpha Go不會(huì)。正是這種差別，讓具有強(qiáng)烈愛(ài)心的人會(huì)想出更好的方法去診療和戰(zhàn)勝疾病，至少取得更好的結(jié)果?；谶@種情況，Alpha Go不可能戰(zhàn)勝醫(yī)生，因?yàn)榍罢邲](méi)有愛(ài)心，后者，尤其是病人的親屬有強(qiáng)烈的情感和愛(ài)心。

戰(zhàn)勝檢查數(shù)據(jù)的真情暖男

一位叫馬麗砂的女性患有卵巢癌。15年間，她經(jīng)歷了4次手術(shù)和30多次化療，她的丈夫張欣華相伴相依，一路保駕護(hù)航，讓她的生命一直延續(xù)。這名“暖男”起到的作用不過(guò)是輔助醫(yī)生，但是他卻使用了特有的“理工男方式”，通過(guò)數(shù)據(jù)分析、（深度）學(xué)習(xí)和邏輯推理，獲得了理想的治療結(jié)果。這些方法正是人工智能的強(qiáng)項(xiàng)，別說(shuō)使用Alpha Go，就算是一種很簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)和分析軟件都可能超過(guò)張欣華，但是決策和疾病治療的結(jié)果難于勝過(guò)后者。

早在2005年，定期隨訪(fǎng)復(fù)查的馬麗砂發(fā)現(xiàn)自己的驗(yàn)血指標(biāo)似乎有些異常，但核磁共振檢查未發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。張欣華分析，核磁共振的原理是逐行掃描，也許因?yàn)槟[瘤的位置關(guān)系，或者掃描的行與行之間的斷層關(guān)系，沒(méi)能發(fā)現(xiàn)腫瘤。但普通的B超檢查原理是檢測(cè)回聲，是反射過(guò)來(lái)的信息，這也許能發(fā)現(xiàn)一些更有意義的線(xiàn)索。他便自作自作主張讓妻子做B超檢查，果然發(fā)現(xiàn)腫瘤復(fù)發(fā)，及時(shí)作了手術(shù)切除。

而后，張欣華對(duì)妻子的檢查數(shù)據(jù)做了如下的數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)：對(duì)其妻的一種腫瘤標(biāo)記物CA125進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，時(shí)間為橫坐標(biāo)，CA125為縱坐標(biāo)，把2014年2月11日到2017年5月1日的CA125變化描繪成曲線(xiàn)圖。

95%的健康成年婦女CA125的水平≤35U/ml，如果CA125的數(shù)值是該數(shù)值的兩倍以上，就意味著與癌癥有一定關(guān)系，而馬麗砂是癌癥康復(fù)者，這個(gè)數(shù)值在更高的范圍（幾百）才可能被醫(yī)生視為與癌癥復(fù)發(fā)有關(guān)。馬麗砂的CA125在2016年12月達(dá)到曲線(xiàn)的頂點(diǎn)，也只是73.5，沒(méi)有達(dá)到醫(yī)生認(rèn)為的與癌癥復(fù)發(fā)相關(guān)的數(shù)值。但張欣華比較了其妻2014年和2016年的兩個(gè)高點(diǎn)，正好對(duì)應(yīng)其在這兩個(gè)時(shí)期的大手術(shù)，當(dāng)時(shí)的數(shù)值與73.5相差無(wú)幾。因此，張欣華認(rèn)為情況不好，便帶妻再到醫(yī)院檢查，發(fā)現(xiàn)腫瘤又復(fù)發(fā)了，又及時(shí)進(jìn)行了手術(shù)，馬麗砂CA125的曲線(xiàn)很快回歸低位。

此次Alpha Go戰(zhàn)勝柯潔，研究人員稱(chēng)是Alpha Go采用了能自行學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，但也有專(zhuān)業(yè)人員認(rèn)為如果僅僅是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，不可能讓Alpha Go達(dá)到如此強(qiáng)大的能力，實(shí)際情況是Alpha Go的核心――記憶增強(qiáng)技術(shù)得到更大增強(qiáng)，通過(guò)其海量的存儲(chǔ)能力，不斷將外部的數(shù)據(jù)輸入存儲(chǔ)器，更新數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并分析數(shù)據(jù)，然后重新輸出數(shù)據(jù)，給出相應(yīng)的博弈策略。

但就算使用Alpha Go戰(zhàn)勝柯潔采用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為馬麗砂診斷，由于CA125數(shù)據(jù)正常，以及核磁共振成像檢查正常，恐怕就連有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生也會(huì)忽略患者的變化而不會(huì)讓其再進(jìn)一步檢查，更不用說(shuō)Alpha Go，僅靠數(shù)據(jù)分析判斷，一定會(huì)把馬麗砂歸為正常情況。而患者的丈夫張欣華懷著對(duì)妻子無(wú)限的真情，用自己特有的計(jì)算方法判斷妻子的病情，挽救了妻子的生命。這不能不說(shuō)是人工智能輸給人類(lèi)大腦的佐證。

美國(guó)父子超越常規(guī)的精準(zhǔn)醫(yī)療

說(shuō)到底，這又是一種人工智能難以掌握的技能――精準(zhǔn)醫(yī)療。因?yàn)槿斯ぶ悄艿拇髷?shù)據(jù)和分析，以及深度學(xué)習(xí)只能對(duì)一般性的情況進(jìn)行分析判斷，不會(huì)對(duì)每種情況進(jìn)行具體的個(gè)性化的分析和診治。在進(jìn)行精準(zhǔn)醫(yī)療時(shí)，醫(yī)生也未必會(huì)對(duì)每個(gè)病人做到個(gè)性化的診治，而是千人一藥、萬(wàn)人一刀地進(jìn)行治療。但只有對(duì)親人傾注了深厚愛(ài)心的人才會(huì)對(duì)病人的具體情況進(jìn)行辨別，以尋求有針對(duì)性的個(gè)性化精準(zhǔn)醫(yī)療。

美國(guó)麻省理工學(xué)院數(shù)學(xué)家迪米特里斯?伯特西馬斯教授的父親在2007年診斷患有非轉(zhuǎn)移性胃癌，已經(jīng)無(wú)法手術(shù)，唯一的治療方案是化療。為了讓父親盡可能延長(zhǎng)生命和提高生活質(zhì)量，伯特西馬斯研究了全美五大醫(yī)院的常規(guī)化療方案并驚訝地發(fā)現(xiàn)，每家醫(yī)院使用的化療方法都不同。

數(shù)學(xué)家的天性讓其產(chǎn)生了一個(gè)想法，對(duì)醫(yī)院的臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，以確定哪一種方法能產(chǎn)生更好的效果。他畫(huà)了一張簡(jiǎn)單的圖，橫坐標(biāo)代表藥物毒性，縱坐標(biāo)代表患者的生存率。根據(jù)這一曲線(xiàn)，伯特西馬斯選取了一個(gè)他認(rèn)為的最優(yōu)策略對(duì)其父親治療。結(jié)果他的父親在確診胃癌后存活了2年，比醫(yī)生的預(yù)期翻了一番。

人工智能難以逾越的“先天不足”

伯特西馬斯和張欣華這樣的精準(zhǔn)醫(yī)療既不是人工智能能夠做到的，也不是一般醫(yī)生能做到的，因?yàn)椴煌尼t(yī)生就有不同的對(duì)疾病的診治和看法，以及選用自認(rèn)為正確的和效果好的療法，即便是人工智能采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)自主學(xué)習(xí)，也不可能像伯特西馬斯和張欣華那樣對(duì)親人進(jìn)行個(gè)性化的診治。這意味著，人工智能并不神秘，人人可用，而且根本就達(dá)不到人的自我學(xué)習(xí)和分析能力。更重要的是，人工智能沒(méi)有情感，不會(huì)因?yàn)閷?duì)親人的愛(ài)而多一分責(zé)任、多一分細(xì)心、多一分分析、多一分比較，從而選擇最有利于親人的診治方案。

顯然，預(yù)測(cè)人工智能未來(lái)會(huì)在其他方面戰(zhàn)勝人和統(tǒng)治人類(lèi)社會(huì)，需要讓它先要有情感。但是，人工智能不是生物，它會(huì)有七情六欲嗎？退一步說(shuō)，能把愛(ài)心輸進(jìn)去嗎？

以此來(lái)看，人工智能“先天不足”，或許只有理性，那它靠什么與人做全方位的博弈？所以，不必過(guò)多擔(dān)心人工智能會(huì)戰(zhàn)勝人類(lèi)，而是全身心享受我們作為人類(lèi)所擁有的美好情感吧！

第6篇：人工智能教育方案范文

關(guān)鍵詞：人工智能 情感 約束

中圖分類(lèi)號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-3973（2013）001-085-03

1引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）自從20世紀(jì)50年代產(chǎn)生，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期發(fā)展，已經(jīng)有了長(zhǎng)足的進(jìn)步，并且已經(jīng)深入到社會(huì)生活的諸多領(lǐng)域，如語(yǔ)言處理、智能數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)、視覺(jué)系統(tǒng)、自動(dòng)定理證明、智能計(jì)算、問(wèn)題求解、人工智能程序語(yǔ)言以及自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)在的人工智能已經(jīng)不再是僅僅具有簡(jiǎn)單的模仿與邏輯思維能力，人們也越來(lái)越期待人工智能能夠幫助或者替代人類(lèi)從事各種復(fù)雜的工作，加強(qiáng)人的思維功能、行為功能或是感知功能。這就要求人工智能具有更強(qiáng)的情感識(shí)別、情感表達(dá)以及情感理解能力。通俗的說(shuō)，為了使得人工智能對(duì)外界的變化適應(yīng)性更強(qiáng)，需要給它們賦予相應(yīng)的情感從而能夠應(yīng)對(duì)這個(gè)難以預(yù)測(cè)的世界。

在賦予人工智能“情感”的過(guò)程中，面臨著許多的問(wèn)題，有科技層面上的，也有社會(huì)學(xué)層面的。本文在這里只討論其中一個(gè)比較基本的社會(huì)學(xué)問(wèn)題：“人工智能情感約束問(wèn)題”，即關(guān)注于如何約束賦予給人工智能的情感，不至于使其“情感泛濫”。情感指的是一種特殊的思維方式，人工智能具有了情感后的問(wèn)題是：人工智能的情感是人類(lèi)賦予的，人工智能自身并不會(huì)創(chuàng)造或者控制自己的情感。如果賦予人工智能的情感種類(lèi)不合理，或者是賦予的情感程度不恰當(dāng)，都有可能造成“情感泛濫”并導(dǎo)致一些災(zāi)難性的后果。例如，當(dāng)人工智能具有了情感之后，如果人類(lèi)自身管理不恰當(dāng)，有可能導(dǎo)致人工智能反過(guò)來(lái)傷害人類(lèi)。盡管目前我們只能在一些科幻作品中看到這種情況發(fā)生，但誰(shuí)也不能保證未來(lái)有一天會(huì)不會(huì)真的出現(xiàn)這種悲劇。

本文第二章對(duì)人工智能情感研究進(jìn)行了概要性回顧，第三章對(duì)如何約束人工智能情感進(jìn)行了嘗試性探討，最后一章對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)。

2人工情感發(fā)展情況概述

隨著科學(xué)家對(duì)人類(lèi)大腦及精神系統(tǒng)深入的研究，已經(jīng)愈來(lái)愈肯定情感是智能的一部分。人工情感是以人類(lèi)自然情感理論為基礎(chǔ)，結(jié)合人工智能、機(jī)器人學(xué)等學(xué)科，對(duì)人類(lèi)情感過(guò)程進(jìn)行建模，以期獲得用單純理性思維難以達(dá)到的智能水平和自主性的一種研究方向。目前，研究者的研究方向主要是人工情感建模、自然情感機(jī)器識(shí)別與表達(dá)、人工情感機(jī)理等四個(gè)方面的內(nèi)容。其中，尤以人工情感機(jī)理的研究困難最大，研究者也最少。

目前人工情感在很多領(lǐng)域得到了應(yīng)用和發(fā)展，比較典型的是在教育教學(xué)、保健護(hù)理、家庭助理、服務(wù)等行業(yè)領(lǐng)域。在教育教學(xué)方面比較典型的例子是德國(guó)人工智能研究中心發(fā)展的三個(gè)方案：在虛擬劇場(chǎng)、虛擬市場(chǎng)和對(duì)話(huà)Agent中引入情感模型和個(gè)性特征來(lái)幫助開(kāi)發(fā)兒童的想象力及創(chuàng)造力。在保健護(hù)理方面比較典型的是家庭保健與護(hù)理方向，如Lisetti等人研制的一個(gè)用于遠(yuǎn)程家庭保健的智能情感界面，用多模態(tài)情感識(shí)別手段來(lái)識(shí)別病人的情感狀態(tài)，并輸入不同媒體和編碼模型進(jìn)行處理，從而為醫(yī)生提供關(guān)于病人簡(jiǎn)明而有價(jià)值的情感信息以便于進(jìn)行有效的護(hù)理。服務(wù)型機(jī)器人的典型例子是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)發(fā)明的一個(gè)機(jī)器人接待員Valerie。Valerie的面孔形象的出現(xiàn)在一個(gè)能夠轉(zhuǎn)動(dòng)方向的移動(dòng)屏幕上時(shí)可以向訪(fǎng)問(wèn)者提供一些天氣和方位方面的信息，還可以接電話(huà)、解答一些問(wèn)題；并且Valerie有自己的性格和愛(ài)好，情感表達(dá)較為豐富。當(dāng)然這些只是人工情感應(yīng)用領(lǐng)域中的幾個(gè)典型的例子，人工智能情感的潛力仍然是巨大的。

盡管關(guān)于人工情感的研究已經(jīng)取得了一定的成果，給我們帶來(lái)了很多驚喜和利益，但由于情緒表現(xiàn)出的無(wú)限紛繁以及它與行為之間的復(fù)雜聯(lián)系，人們對(duì)它的運(yùn)行機(jī)理了解的還不成熟，以致使得目前人工情感的研究仍面臨著諸如評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、情感道德約束等多方面問(wèn)題。所以必須清楚的認(rèn)識(shí)到我們目前對(duì)于人工情感的計(jì)算乃至控制機(jī)制并沒(méi)有一個(gè)成熟的體系。

3對(duì)人工智能的情感約束

正如上文所述，如果放任人工智能“情感泛濫”，很有可能會(huì)造成嚴(yán)重的后果。為了使人工智能技術(shù)更好的發(fā)展，使智能與情感恰到好處的結(jié)合起來(lái)，我們有必要思考如何對(duì)賦予人工智能情感進(jìn)行引導(dǎo)或者約束。

3.1根據(jù)級(jí)別賦予情感

可以根據(jù)人工智能級(jí)別來(lái)賦予其情感，如低級(jí)別人工智能不賦予情感、高級(jí)別人工智能賦予其適當(dāng)?shù)那楦小１娝苤?，人工智能是一門(mén)交叉科學(xué)科，要正確認(rèn)識(shí)和掌握人工智能的相關(guān)技術(shù)的人至少必須同時(shí)懂得計(jì)算機(jī)學(xué)、心理學(xué)和哲學(xué)。首先需要樹(shù)立這樣的一個(gè)觀(guān)點(diǎn)：人工智能的起點(diǎn)不是計(jì)算機(jī)學(xué)而是人的智能本身，也就是說(shuō)技術(shù)不是最重要的，在這之前必須得先解決思想問(wèn)題。而人工智能由于這方面沒(méi)有一個(gè)嚴(yán)格的或是量度上的控制而容易出現(xiàn)問(wèn)題。從哲學(xué)的角度來(lái)說(shuō)，量變最終會(huì)導(dǎo)致質(zhì)變。現(xiàn)在是科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代，不能排除這個(gè)量變導(dǎo)致質(zhì)變時(shí)代的人工智能機(jī)器人的到來(lái)，而到那個(gè)時(shí)候后果則不堪設(shè)想。因此，在現(xiàn)階段我們就應(yīng)該對(duì)人工智能的情感賦予程度進(jìn)行一個(gè)約束。

根據(jù)維納的反饋理論，人工智能可以被分成高低兩個(gè)層次。低層次的是智能型的人工智能，主要具備適應(yīng)環(huán)境和自我優(yōu)化的能力。高層次的是情感型的人工智能，它的輸入過(guò)程主要是模仿人的感覺(jué)方式，輸出過(guò)程則是模仿人的反應(yīng)情緒。據(jù)此我們可分別將機(jī)器人分為一般用途機(jī)器人和高級(jí)用途機(jī)器人兩種。一般用途機(jī)器人是指不具有情感，只具有一般編程能力和操作功能的機(jī)器人。那么對(duì)于一般用途的機(jī)器人我們完全可以嚴(yán)格的用程序去控制它的行為而沒(méi)必要去給他賦予情感。而對(duì)于高級(jí)層面的情感機(jī)器人來(lái)說(shuō)，我們就適當(dāng)?shù)馁x予一些情感。但即使是這樣一部分高層次的情感機(jī)器人，在賦予人工情感仍然需要考慮到可能會(huì)帶來(lái)的某些潛在的危害，要慎之又慎。

3.2根據(jù)角色賦予情感

同樣也可以根據(jù)人工智能機(jī)器人角色的不同選擇性的賦予其不同類(lèi)型的情感。人類(lèi)與機(jī)器合作起來(lái)比任何一方單獨(dú)工作都更為強(qiáng)大。正因?yàn)槿绱耍祟?lèi)就要善于與人工智能機(jī)器合作，充分發(fā)揮人機(jī)合作的最大優(yōu)勢(shì)。由于計(jì)算機(jī)硬件、無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)與蜂窩數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展，目前的這個(gè)時(shí)代是人工智能發(fā)展的極佳時(shí)期，使人工智能機(jī)器人處理許多以前無(wú)法完成的任務(wù)，并使一些全新的應(yīng)用不再禁錮于研究實(shí)驗(yàn)室，可以在公共渠道上為所有人服務(wù)，人機(jī)合作也將成為一種大的趨勢(shì)，而他們會(huì)以不同的角色與我們進(jìn)行合作?；蜃鳛楣ぞ摺㈩檰?wèn)、工人、寵物、伴侶亦或是其他角色?？傊?，我們應(yīng)該和這些機(jī)器建立一種合作互助的關(guān)系，然后共同完任務(wù)。這當(dāng)然是一種很理想的狀態(tài)，要做到這樣，首先需要我們?nèi)祟?lèi)轉(zhuǎn)變自身現(xiàn)有的思維模式：這些機(jī)器不再是一種工具，而是平等的服務(wù)提供人。

舉例來(lái)說(shuō)，當(dāng)機(jī)器人照顧老人或是小孩的時(shí)候，我們應(yīng)該賦予它更多的正面情緒，而不要去賦予負(fù)面情緒，否則如果機(jī)器人的負(fù)向情緒被激發(fā)了，對(duì)于這些老人或者小孩來(lái)說(shuō)危險(xiǎn)性是極大的；但是，如果機(jī)器人是作為看門(mén)的保安，我們對(duì)這種角色的機(jī)器人就可以適當(dāng)?shù)馁x予一些負(fù)向的情緒，那么對(duì)于那些不按規(guī)則的來(lái)訪(fǎng)者或是小偷就有一定的威懾力。總之，在我們賦予這些智能機(jī)器人情感前必須要周到的考慮這些情感的程度和種類(lèi)，不要沒(méi)有顧忌的想當(dāng)然的去賦予，而是按分工、作用賦予限制性的情感約束，達(dá)到安全的目的。

3.3對(duì)賦予人進(jìn)行約束

對(duì)人工智能情感賦予者進(jìn)行約束，提高賦予者的自身素質(zhì)，并定期考核，并為每一被賦予情感的人工智能制定責(zé)任人。

縱觀(guān)人工智能技術(shù)發(fā)展史，我們可以發(fā)現(xiàn)很多的事故都是因?yàn)槿藶橐蛩貙?dǎo)致的。比如，首起機(jī)器人殺人案：1978年9月的一天，在日本廣島，一臺(tái)機(jī)器人正在切割鋼板，突然電腦系統(tǒng)出現(xiàn)故障，機(jī)器人伸出巨臂，把一名工人活生生地送到鋼刀下，切成肉片。

另外，某些研究者也許會(huì)因?yàn)槔娴恼T惑，而將人工智能運(yùn)用在不正當(dāng)領(lǐng)域，或者人工智能技術(shù)落入犯罪分子的手中，被他們用來(lái)進(jìn)行反對(duì)人類(lèi)和危害社會(huì)的犯罪活動(dòng)。也就是用于所謂的“智能犯罪”。任何新技術(shù)的最大危險(xiǎn)莫過(guò)于人類(lèi)對(duì)它失去控制，或者是它落入那些企圖利用新技術(shù)反對(duì)人類(lèi)的人的手中。

因此為了減少這些由于人而導(dǎo)致的悲劇，我們需要對(duì)這些研究者本身進(jìn)行約束。比如通過(guò)相應(yīng)的培訓(xùn)或是定期的思想政治教育、或是理論知識(shí)的學(xué)習(xí)并制定定期的考核制度來(lái)保證這些專(zhuān)家自身的素質(zhì)，又或者加強(qiáng)對(duì)人工智能事故的追究機(jī)制，發(fā)生問(wèn)題能立即查詢(xún)到事故方等等，通過(guò)這樣一系列強(qiáng)有力的硬性指標(biāo)達(dá)到減少由于人為因素導(dǎo)致悲劇的目的。

3.4制定相應(yīng)的規(guī)章制度來(lái)管理人工智能情感的發(fā)展

目前世界上并未出臺(tái)任何一項(xiàng)通用的法律來(lái)規(guī)范人工智能的發(fā)展。不過(guò)在1939 年，出生在俄國(guó)的美籍作家阿西莫夫在他的小說(shuō)中描繪了工程師們?cè)谠O(shè)計(jì)和制造機(jī)器人時(shí)通過(guò)加入保險(xiǎn)除惡裝置使機(jī)器人有效地被主人控制的情景。這就從技術(shù)上提出了預(yù)防機(jī)器人犯罪的思路。幾年后， 他又為這種技術(shù)裝置提出了倫理學(xué)準(zhǔn)則的道德三律：（1）機(jī)器人不得傷害人類(lèi)，或看到人類(lèi)受到傷害而袖手旁觀(guān)；（2）在不違反第一定律的前提下，機(jī)器人必須絕對(duì)服從人類(lèi)給與的任何命令；（3）在不違反第一定律和第二定律的前提下，機(jī)器人必須盡力保護(hù)自己。這一“機(jī)器人道德三律”表現(xiàn)了一種在道德憂(yōu)思的基礎(chǔ)上，對(duì)如何解決人工智能中有害人類(lèi)因素所提出的道德原則，雖然得到很多人的指責(zé)，但其首創(chuàng)性還是得到公認(rèn)的。盡管這個(gè)定律只是小說(shuō)家提出來(lái)的，但是也代表了很多人的心聲，也是值得借鑒的。

那么對(duì)于人工智能情感的約束呢？顯然，更加沒(méi)有相應(yīng)的法律法規(guī)來(lái)規(guī)范。那么，我們就只能在賦予人工智能情感的道理上更加的小心翼翼。比如，我們可以制定一些應(yīng)急方案來(lái)防止可能導(dǎo)致的某些后果，也即出現(xiàn)了問(wèn)題如何及時(shí)的處理之。另外我們?cè)诓僮骱凸芾砩蠎?yīng)更加慎重的去對(duì)待。也希望隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，能夠在不久的將來(lái)出臺(tái)一部相應(yīng)的規(guī)章制度來(lái)規(guī)范人工智能情感的管理，使之更加精確化、合理化。

4結(jié)束語(yǔ)

人工智能的情感研究目的就是探索利用情感在生物體中所扮演的一些角色、發(fā)展技術(shù)和方法來(lái)增強(qiáng)計(jì)算機(jī)或機(jī)器人的自治性、適應(yīng)能力和社會(huì)交互的能力。但是現(xiàn)階段對(duì)這方面的研究雖然在技術(shù)上可能已經(jīng)很成熟，但是人工智能情感畢竟是模擬人的情感，是個(gè)很復(fù)雜的過(guò)程，本文嘗試性的在人工智能發(fā)展中可能遇到的問(wèn)題進(jìn)行了有益的探討。但是不可否認(rèn)仍然有很長(zhǎng)的道路要走，但是對(duì)于人工智能的發(fā)展勁頭我們不可否認(rèn)，將來(lái)“百分百情感機(jī)器人”的問(wèn)世也許是遲早的事情。

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第7篇：人工智能教育方案范文

關(guān)鍵詞：智能教學(xué)系統(tǒng)；模型；局限

中圖分類(lèi)號(hào)：TP315　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A　文章編號(hào)：1673-8454(2012)03-0007-03

智能教學(xué)系統(tǒng)(Intelligence Tutoring System，簡(jiǎn)稱(chēng)ITS)是把人工智能技術(shù)引入到計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)中，應(yīng)用人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)出能夠因材施教的教學(xué)系統(tǒng)，使“計(jì)算機(jī)導(dǎo)師”貼近人類(lèi)教師的水平，具有推理、診斷、決策的能力。能夠根據(jù)每個(gè)學(xué)習(xí)者的特點(diǎn)制定教學(xué)計(jì)劃，選擇教學(xué)策略，實(shí)現(xiàn)因材施教。

一、智能教學(xué)系統(tǒng)的模型及功能

基于教育學(xué)、心理學(xué)和教學(xué)設(shè)計(jì)原理分析，智能教學(xué)系統(tǒng)模型應(yīng)包含學(xué)生模塊、教學(xué)策略模塊、知識(shí)庫(kù)和智能接口幾個(gè)主要模塊，各模塊的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖所示。

學(xué)生模塊記錄每個(gè)學(xué)生原有的知識(shí)水平和學(xué)習(xí)能力。其依據(jù)為學(xué)生與系統(tǒng)之間的交互問(wèn)答歷史，并對(duì)每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)步情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。這樣，系統(tǒng)通過(guò)學(xué)生模型就可隨時(shí)了解每個(gè)學(xué)生的情況，有的放矢地進(jìn)行個(gè)別化教學(xué)。

教學(xué)策略模塊根據(jù)學(xué)生模塊情況和知識(shí)庫(kù)做出智能化的教學(xué)決策，評(píng)判學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，幫助學(xué)生分析錯(cuò)誤原因。提出改進(jìn)方法和意見(jiàn)等。

知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)所要教的學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)和教學(xué)知識(shí)。

智能接口能夠理解自然語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)更普遍意義上的人機(jī)對(duì)話(huà)。

智能教學(xué)系統(tǒng)與傳統(tǒng)CAI相比，具備以下功能：

第一，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和當(dāng)前的知識(shí)水平，以此為依據(jù)為不同的學(xué)生做出不同的教學(xué)決策，有針對(duì)性地進(jìn)行個(gè)別指導(dǎo)，并在學(xué)習(xí)過(guò)程中根據(jù)學(xué)生進(jìn)度自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容，具有適應(yīng)能力。

第二，允許學(xué)生用自然語(yǔ)言與“計(jì)算機(jī)導(dǎo)師”進(jìn)行人機(jī)對(duì)話(huà)，并能對(duì)帶有學(xué)生個(gè)性特點(diǎn)的問(wèn)題做出解答，從而具備更好的交互能力。

第三，能診斷學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程中的錯(cuò)誤，并分析錯(cuò)誤原因和給出解決方案，在此基礎(chǔ)上逐漸積累“經(jīng)驗(yàn)”，從而具備糾錯(cuò)能力。

第四，大大拓寬了CAI的模式，例如建立虛擬教室、智能導(dǎo)師系統(tǒng)、教學(xué)模擬等。從而使CAI不再是簡(jiǎn)單的課本搬家、教室搬家，而具有更多的創(chuàng)造能力。

二、智能教學(xué)系統(tǒng)的局限性分析

智能教學(xué)系統(tǒng)雖然較傳統(tǒng)CAI在諸多方面有很大改進(jìn)。但就智能教學(xué)系統(tǒng)的工作原理以及目前的研發(fā)現(xiàn)狀而言，應(yīng)當(dāng)冷靜地看到，它自身也存在一些固有的局限性。

要計(jì)算機(jī)解決某個(gè)問(wèn)題，有三個(gè)基本的前提：必須把問(wèn)題形式化、必須有一定的算法、必須有合理的復(fù)雜度。由于人的智能活動(dòng)不能完全形式化，因此，機(jī)器就不能將人腦的智力活動(dòng)全部復(fù)制出來(lái)。教育是一種人類(lèi)所特有的活動(dòng)，基于人工智能技術(shù)的智能教學(xué)系統(tǒng)在教育中的應(yīng)用也存在局限性。

1.智能教學(xué)系統(tǒng)不能實(shí)現(xiàn)自我更新，自我改進(jìn)

智能教學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理是把現(xiàn)有的專(zhuān)家的知識(shí)和教師的教學(xué)方法和策略集中到一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。隨著現(xiàn)代社會(huì)知識(shí)的迅猛增長(zhǎng)，教育理念的不斷更新以及教學(xué)模式和教學(xué)方法的不斷改進(jìn)，智能教學(xué)系統(tǒng)無(wú)法像人類(lèi)教師那樣跟隨時(shí)代的變化而實(shí)現(xiàn)知識(shí)庫(kù)的自我更新以及教學(xué)策略模型的自我改進(jìn)。還需要人從外界對(duì)整個(gè)ITS進(jìn)行翻新，甚至需要從一種新的教育理念出發(fā)，重新設(shè)計(jì)ITS。智能教學(xué)系統(tǒng)的自我更新涉及機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)難點(diǎn)。

2.智能教學(xué)系統(tǒng)適用的學(xué)習(xí)領(lǐng)域存在局限

以智能模擬的方法實(shí)現(xiàn)的人工智能應(yīng)用于教育中時(shí)，并非適合所有的學(xué)習(xí)領(lǐng)域。人的智能活動(dòng)可以分為四個(gè)領(lǐng)域。領(lǐng)域一是“刺激――反應(yīng)”領(lǐng)域，其中包括任何形式的條件反射，與上下文環(huán)境無(wú)關(guān)的、各種形式的初級(jí)聯(lián)想行為，最典型的如無(wú)意義音節(jié)的機(jī)械學(xué)習(xí)。領(lǐng)域二是數(shù)學(xué)思維的領(lǐng)域，這是比較適合于人工智能的領(lǐng)域。它是由概念世界而不是感知世界構(gòu)成，這一領(lǐng)域中的問(wèn)題完全形式化了，并可以計(jì)算，這一領(lǐng)域又可稱(chēng)為簡(jiǎn)單形式化領(lǐng)域，典型的例子如邏輯和有精確規(guī)則的游戲。領(lǐng)域三是復(fù)雜形式化領(lǐng)域，這是比較難把握的一個(gè)領(lǐng)域。這一領(lǐng)域包括原則上可形式化而實(shí)際上不易駕馭的行為，包括那些不能用窮舉算法處理的。因而需要設(shè)計(jì)啟發(fā)程序的系統(tǒng)，如圍棋。領(lǐng)域四可稱(chēng)作非形式化行為領(lǐng)域，包括有規(guī)律但無(wú)規(guī)則支配的、我們?nèi)祟?lèi)世界中的一些日?；顒?dòng)，這一領(lǐng)域又稱(chēng)作感知思維領(lǐng)域。在這一領(lǐng)域內(nèi)解決問(wèn)題都是直覺(jué)的遵從，無(wú)須求助規(guī)則。包括一些規(guī)則不確定的游戲，如文字猜謎游戲。以上四個(gè)領(lǐng)域中前兩個(gè)領(lǐng)域適合用數(shù)字計(jì)算機(jī)模擬，第三個(gè)領(lǐng)域只是部分可程序化，而第四個(gè)領(lǐng)域則很難駕馭。

與此相對(duì)應(yīng)的，根據(jù)加涅的學(xué)習(xí)結(jié)果分類(lèi)，學(xué)習(xí)分為言語(yǔ)信息、智慧技能、認(rèn)知策略、動(dòng)作技能和態(tài)度五類(lèi)。言語(yǔ)信息分為符號(hào)學(xué)習(xí)、事實(shí)學(xué)習(xí)和有組織的知識(shí)學(xué)習(xí)，這些屬于可形式化內(nèi)容，適用于智能教學(xué)系統(tǒng)；智慧技能分為辨別、具體概念、定義性概念、規(guī)則和高級(jí)規(guī)則，其中前四項(xiàng)屬于可形式化內(nèi)容，適用于智能教學(xué)系統(tǒng)，而高級(jí)規(guī)則屬于復(fù)雜形式化內(nèi)容，部分內(nèi)容不適用于智能教學(xué)系統(tǒng)；動(dòng)作技能和態(tài)度領(lǐng)域的學(xué)習(xí)。在其認(rèn)知成分中可以使用智能教學(xué)系統(tǒng)，但情感和行為成分等非形式化內(nèi)容，則難以用智能教學(xué)系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

因此，并不是所有的學(xué)習(xí)領(lǐng)域都適用于智能教學(xué)系統(tǒng)。智能教學(xué)系統(tǒng)在教育中應(yīng)用的重點(diǎn)應(yīng)放在認(rèn)知領(lǐng)域中的符號(hào)學(xué)習(xí)、事實(shí)學(xué)習(xí)和有組織的知識(shí)學(xué)習(xí)、辨別、具體概念、定義性概念以及規(guī)則這些學(xué)習(xí)內(nèi)容上。

3.與學(xué)生之間無(wú)法暢通交流

教育是一種交互活動(dòng)，智能教學(xué)系統(tǒng)的交互功能雖然較傳統(tǒng)CAI有所改進(jìn)。但仍然缺乏在學(xué)生和計(jì)算機(jī)之間交換信息的自然的、暢通的途徑。系統(tǒng)只能通過(guò)學(xué)生輸入計(jì)算機(jī)的信息來(lái)判斷其掌握和內(nèi)化程度。而無(wú)法像人類(lèi)教師通過(guò)自然狀態(tài)的交流和觀(guān)察來(lái)判斷學(xué)生的真實(shí)情況，因此，“機(jī)器智能”很容易被蒙蔽“雙眼”，無(wú)法做到像人與人之間那樣自然暢通的交流。此外，系統(tǒng)在遇到新的學(xué)習(xí)情境時(shí)。不能理解和產(chǎn)生對(duì)話(huà)，這會(huì)影響智能教學(xué)系統(tǒng)功能的實(shí)施。

4.決策和推理機(jī)制不完善

智能教學(xué)系統(tǒng)的關(guān)鍵智能所在是其決策和推理機(jī)制，即“教學(xué)策略”模塊根據(jù)不同學(xué)生的具體情況通過(guò)推理做出靈活決策，這種決策基于學(xué)生模塊提供的學(xué)生的知識(shí)水平、認(rèn)知特點(diǎn)和學(xué)習(xí)風(fēng)格。智能教學(xué)系統(tǒng)雖然加入診斷系統(tǒng)并不斷調(diào)整對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)水平的判斷，但由于學(xué)習(xí)風(fēng)格、認(rèn)知特點(diǎn)等不能完全被形式化，因此，根據(jù)系統(tǒng)的教學(xué)策略模塊中預(yù)先存入的診斷知識(shí)來(lái)評(píng)估不同學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程和理解每個(gè)學(xué)生不同的推理過(guò)程也是有局限的。

三、智能教學(xué)系統(tǒng)在教育中應(yīng)用的建議

1.不能忽略教師的作用

雖然智能教學(xué)系統(tǒng)具有“智能性”。但在使用它的過(guò)程中，決不能放棄教師的主導(dǎo)作用。要明確教師是教學(xué)的設(shè)計(jì)者和教學(xué)過(guò)程的主導(dǎo)，應(yīng)該把智能教學(xué)系統(tǒng)的應(yīng)用納入到教學(xué)設(shè)計(jì)中。教師作為教學(xué)的“主導(dǎo)”。要引領(lǐng)教學(xué)

全過(guò)程，時(shí)刻注意學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)、學(xué)習(xí)程度、情感交流，盡量照顧到每個(gè)同學(xué)。ITS不是將教師擱置了。而是把教師從ITS能做的事情中解放出來(lái)，有更多的時(shí)間去從事機(jī)器所無(wú)法替代的事情。例如，計(jì)劃教學(xué)，開(kāi)發(fā)教學(xué)補(bǔ)充材料，示范成熟的行為，啟發(fā)、引導(dǎo)學(xué)生去克服遇到的各種困難。特別是一個(gè)優(yōu)秀教師對(duì)學(xué)生的態(tài)度和道德的影響和培養(yǎng)，是任何智能教學(xué)機(jī)器所無(wú)法取代的。所以，在利用智能教學(xué)系統(tǒng)教學(xué)的過(guò)程中，不能用智能教學(xué)系統(tǒng)取代教師，不能忽略教師的指導(dǎo)作用。

2.注意教學(xué)模式的運(yùn)用

作為一種教育技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，ITS主要依賴(lài)于各種技術(shù)的發(fā)展，但作為一個(gè)能夠?qū)嵤┩暾虒W(xué)過(guò)程的教學(xué)系統(tǒng)，ITS的應(yīng)用效果更多地依賴(lài)于所采用的教學(xué)模式。長(zhǎng)期以來(lái)，傳統(tǒng)CAI在教學(xué)中的應(yīng)用都以個(gè)別化教學(xué)模式為主。但隨著認(rèn)知心理學(xué)的發(fā)展，基于建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論的以“學(xué)”為中心的教學(xué)模式逐漸受到青睞。這種教學(xué)模式更能滿(mǎn)足學(xué)習(xí)者的個(gè)性化要求，也為協(xié)作學(xué)習(xí)創(chuàng)造了更大的可能性。目前，協(xié)作學(xué)習(xí)模式因其利于培養(yǎng)學(xué)生的多樣化思維和合作精神而日益受到重視。同一個(gè)智能教學(xué)系統(tǒng)，用于個(gè)別化教學(xué)模式和用于協(xié)作學(xué)習(xí)模式就會(huì)產(chǎn)生截然不同的教學(xué)效果。因此。在利用智能教學(xué)系統(tǒng)時(shí)，要注意根據(jù)教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)目標(biāo)靈活采用個(gè)別化教學(xué)模式或協(xié)作學(xué)習(xí)模式。

3.有效與網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合

隨著多媒體技術(shù)和Internet網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展，多媒體教育技術(shù)與Internet的進(jìn)一步融合，ITS不僅僅在人工智能上單一發(fā)展。它要向多維的網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)展。網(wǎng)絡(luò)化成為當(dāng)今世界ITS系統(tǒng)的一大優(yōu)勢(shì)和特色?！盁o(wú)機(jī)不聯(lián)”正是現(xiàn)代教育計(jì)算機(jī)使用情況的真實(shí)寫(xiě)照。智能教學(xué)系統(tǒng)應(yīng)與網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合。借助網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)，完成在線(xiàn)學(xué)習(xí)、實(shí)時(shí)討論、網(wǎng)上測(cè)試等多種教學(xué)任務(wù)。學(xué)生可以在學(xué)?；蚣抑型ㄟ^(guò)計(jì)算機(jī)登錄到系統(tǒng)，系統(tǒng)按其不同的認(rèn)知水平為其準(zhǔn)備不同難度的教學(xué)內(nèi)容。完成學(xué)習(xí)時(shí)，系統(tǒng)通過(guò)自適應(yīng)的測(cè)試確定學(xué)生新的認(rèn)知水平，作為其下一次登錄學(xué)習(xí)時(shí)為其準(zhǔn)備學(xué)習(xí)內(nèi)容的依據(jù)，并向?qū)W生提出進(jìn)一步需學(xué)習(xí)內(nèi)容的建議。學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中可以實(shí)時(shí)地與其他在線(xiàn)的學(xué)習(xí)者進(jìn)行討論，并可通過(guò)E-mail的形式與教師進(jìn)行交流。教師可以使用自己的計(jì)算機(jī)，在教研室或家中登錄到系統(tǒng)，檢查學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度，學(xué)習(xí)情況。并依據(jù)學(xué)生的實(shí)際情況，有針對(duì)性地對(duì)教學(xué)內(nèi)容、測(cè)試內(nèi)容進(jìn)行更新。網(wǎng)絡(luò)與智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)有機(jī)結(jié)合，相互補(bǔ)足，必將構(gòu)建成一個(gè)新的系統(tǒng)工程。

參考文獻(xiàn)：

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[3]何克抗.計(jì)算機(jī)輔助教育[M].北京：高等教育出版社，1997.

第8篇：人工智能教育方案范文

2016年12月23日，在中國(guó)信息產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)年會(huì)上，賽迪智庫(kù)了2017年智能技術(shù)的預(yù)測(cè)解讀。

第一，人腦仿生取得重大突破。

人腦仿生主要有兩個(gè)重要領(lǐng)域。一是再造人類(lèi)大腦，即模擬人腦功能。通過(guò)研制人造神經(jīng)元，將電信號(hào)轉(zhuǎn)變成化學(xué)信號(hào)并與其它腦細(xì)胞進(jìn)行交流。二是建立腦機(jī)接口，即把機(jī)器與大腦進(jìn)行連接。用特定設(shè)備讀取大腦信號(hào)，并對(duì)機(jī)器進(jìn)行操控。IBM是人腦仿生研究的主力軍，它研制了第一個(gè)類(lèi)腦芯片、類(lèi)腦計(jì)算機(jī)和人造神經(jīng)元。目前，我國(guó)中科院計(jì)算所也研制出類(lèi)腦芯片――寒武紀(jì)。

第二，機(jī)器學(xué)習(xí)將在數(shù)據(jù)量大、需求迫切的領(lǐng)域深入應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)已成為決定機(jī)器學(xué)習(xí)質(zhì)量高低的關(guān)鍵要素，可以說(shuō)無(wú)數(shù)據(jù)不智能?，F(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)已滲透進(jìn)入醫(yī)療、金融、新聞等行業(yè)，這些行業(yè)的突出特點(diǎn)是數(shù)據(jù)規(guī)模大且痛點(diǎn)明顯，亟須引入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提升行業(yè)服務(wù)質(zhì)量和精準(zhǔn)度。例如，IBM公司的沃森醫(yī)療產(chǎn)品利用300多份醫(yī)學(xué)期刊、200多種教科書(shū)，近1000萬(wàn)頁(yè)文字，能夠?yàn)槟[瘤患者制定個(gè)性化治療方案。今年8月，沃森醫(yī)療已進(jìn)入中國(guó)21家醫(yī)院。

第三，智能語(yǔ)音助手將成為自然語(yǔ)言理解發(fā)展的突破口。

自然語(yǔ)言理解能夠教會(huì)機(jī)器如何聽(tīng)懂人類(lèi)語(yǔ)言背后的意圖。智能語(yǔ)音助手可以說(shuō)是一個(gè)非常好的突破口，它是人與機(jī)器交流的中間媒介，能夠把人的需求與后臺(tái)海量數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、社會(huì)人群連接在一起，覆蓋面極廣，滲透力極強(qiáng)。它就像人類(lèi)的貼身管家，目前亞馬遜Alexa、蘋(píng)果Siri、微軟小娜等是市場(chǎng)認(rèn)可度較高的語(yǔ)音助手。智能語(yǔ)音助手在智能家居、輔助駕駛、個(gè)人助理等領(lǐng)域用途較多，幫助人們操控設(shè)備、獲取信息。未來(lái)智能語(yǔ)音助手的作用并不局限于此，而是成為所有平臺(tái)、服務(wù)、數(shù)據(jù)的統(tǒng)一入口。

第四，機(jī)器視覺(jué)將向生產(chǎn)生活領(lǐng)域不斷滲透。

機(jī)器視覺(jué)是人類(lèi)視覺(jué)功能的外向延伸，是機(jī)器與環(huán)境交互的通道。機(jī)器視覺(jué)將在生產(chǎn)生活領(lǐng)域不斷滲透。對(duì)深度學(xué)習(xí)算法的吸收融合，是機(jī)器視覺(jué)技術(shù)區(qū)別傳統(tǒng)視像技術(shù)的最為關(guān)鍵的方面。除了無(wú)人駕駛汽車(chē)以外，無(wú)人值守裝備將在未來(lái)進(jìn)入規(guī)模應(yīng)用階段，無(wú)人機(jī)、無(wú)人船等將不斷涌現(xiàn)，不斷豐富社會(huì)創(chuàng)新產(chǎn)品的應(yīng)用。

第五，AR將超越VR率先駛?cè)肟焖侔l(fā)展車(chē)道。

VR和AR都需要構(gòu)建虛擬數(shù)字圖像，但是所構(gòu)建數(shù)字圖像的呈現(xiàn)位置有所區(qū)別。AR將數(shù)字圖像直接呈現(xiàn)于物理環(huán)境中，而VR則將數(shù)字圖像呈現(xiàn)在與物理環(huán)境完全脫離的虛擬空間中，用羰峭牙胗諼錮砘肪扯完全沉浸于虛擬空間中的。這也決定了VR和AR應(yīng)用場(chǎng)景的不同。VR正朝偏靜態(tài)、全沉浸的方向發(fā)展；而AR正向移動(dòng)化、開(kāi)放化、輕型化的方向發(fā)展。

在現(xiàn)有硬件技術(shù)條件下，由于AR技術(shù)能夠與移動(dòng)終端更好的融合，AR將在智能手機(jī)、可穿戴智能硬件的配合下，不斷豐富內(nèi)容，超越VR，進(jìn)入快速發(fā)展期。

第六，區(qū)塊鏈?zhǔn)前训讓訑?shù)據(jù)按時(shí)間區(qū)塊進(jìn)行記錄，并由分布式節(jié)點(diǎn)達(dá)成存儲(chǔ)共識(shí)的技術(shù)。

區(qū)塊鏈技術(shù)正在由若干領(lǐng)域初步應(yīng)用期向若干領(lǐng)域深化應(yīng)用期過(guò)渡，處于技術(shù)應(yīng)用深化階段，呈現(xiàn)平臺(tái)化、開(kāi)源化、融合化的發(fā)展趨勢(shì)。比如在開(kāi)源化方面，谷歌公司利用開(kāi)源平臺(tái)思路，成功打造了安卓生態(tài)。開(kāi)源可以最大化匯聚資源，對(duì)平臺(tái)進(jìn)行快速迭代更新。全球最大的區(qū)塊鏈聯(lián)盟R3，已開(kāi)源其分布式公共賬本Corda平臺(tái)。

第七，數(shù)字孿生將打造居民生活的信息物理空間。

數(shù)字孿生（Digital Twin）是一種實(shí)體空間與虛擬空間的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的映射關(guān)系，在物理與數(shù)字兩個(gè)空間同時(shí)記錄個(gè)體全生命周期運(yùn)行軌跡。該技術(shù)源起于航天飛行器健康維護(hù)與保障，然后，廣泛應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域仿真分析、產(chǎn)品定義、制造裝配工藝、測(cè)量檢驗(yàn)等模型的構(gòu)建，并與數(shù)字化加工裝配系統(tǒng)、數(shù)字測(cè)量檢驗(yàn)系統(tǒng)、產(chǎn)品實(shí)物等建立虛實(shí)結(jié)合、及時(shí)響應(yīng)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。未來(lái)，數(shù)字孿生將逐步向生活領(lǐng)域延伸，通過(guò)采集居民健康、教育、出行、娛樂(lè)、消費(fèi)等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，破除以往局限于單一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘與智慧應(yīng)用的孤島，建立面向個(gè)人全生命周期的多領(lǐng)域融合、多維度展現(xiàn)、全綜合分析的數(shù)字孿生體，通過(guò)對(duì)來(lái)自不同領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合學(xué)習(xí)，為個(gè)體生活工作提供更科學(xué)、更精準(zhǔn)、更可靠的預(yù)測(cè)與指導(dǎo)。

第八，人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)加速形成。

第9篇：人工智能教育方案范文

“大數(shù)據(jù)”“神經(jīng)元學(xué)習(xí)”“人工智能”，這些新潮的名詞在我們生活中出現(xiàn)的頻率越來(lái)越高，尤其是“阿法狗”和李世石的世紀(jì)大戰(zhàn)，更是把前沿科學(xué)結(jié)晶帶入我們的認(rèn)知當(dāng)中。也許有些人會(huì)提出質(zhì)疑：這對(duì)我們的生活來(lái)說(shuō)，意義何在？不久前，谷歌采用了新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，來(lái)升級(jí)其核心產(chǎn)品――谷歌翻譯，從一定程度上回答了這個(gè)疑問(wèn)。

在培訓(xùn)和管理領(lǐng)域，相似的顛覆性局面是否也會(huì)發(fā)生？新的技術(shù)、交互與呈現(xiàn)形式，是否會(huì)改變未來(lái)的培訓(xùn)過(guò)程，顛覆管理的方法？基于我們多年來(lái)的人工智能培訓(xùn)研究和實(shí)驗(yàn)型項(xiàng)目，發(fā)現(xiàn)這樣的改變已經(jīng)在悄然發(fā)生。

“崗位勝任力模型自動(dòng)生成系統(tǒng)”便是典型的代表――只需要輸入某崗位的工作內(nèi)容和系統(tǒng)提出的簡(jiǎn)單問(wèn)題，這個(gè)系統(tǒng)就能自動(dòng)給予使用者此崗位的勝任力模型，提供結(jié)構(gòu)化的面試建議，還能和企業(yè)的評(píng)價(jià)中心對(duì)接，給予招聘人員多視角的評(píng)價(jià)建議。通過(guò)這種方式選拔出的員工，其離職率明顯下降。這些簡(jiǎn)單而基礎(chǔ)的應(yīng)用，已經(jīng)開(kāi)始潤(rùn)物無(wú)聲地滲入企業(yè)的管理領(lǐng)域，醞釀著未來(lái)翻天覆地的變革。

數(shù)據(jù)建模

預(yù)測(cè)員工心理狀態(tài)趨勢(shì)

計(jì)算機(jī)自主學(xué)習(xí)的強(qiáng)大，在于無(wú)止盡地自我完善，具有無(wú)與倫比的適應(yīng)性和自生長(zhǎng)性。事實(shí)上，人工智能看似神秘，其實(shí)充滿(mǎn)了大量的數(shù)學(xué)計(jì)算的研究過(guò)程。在人才發(fā)展方面，人工智能可以幫助我們預(yù)測(cè)員工的心理狀態(tài)趨勢(shì)，從而激發(fā)員工的熱情。

我們?cè)鴨?dòng)了管理環(huán)境對(duì)人類(lèi)心理的影響研究，旨在尋找那些激發(fā)員工工作熱情的最佳管理環(huán)境方面的實(shí)踐。目前已積累了3414個(gè)管理環(huán)境樣本，并針對(duì)每個(gè)樣本持續(xù)采集了約5年的員工心理及行為數(shù)據(jù)，調(diào)研不同企業(yè)所采取的管理戰(zhàn)略以及具體的執(zhí)行方案。通過(guò)運(yùn)用人工智能，我們進(jìn)行了大量的建模和驗(yàn)證工作，發(fā)現(xiàn)不同的管理方式下的員工心理狀態(tài)變化趨勢(shì)，尤其是工作動(dòng)機(jī)，在一定程度上都是可預(yù)測(cè)的。事實(shí)上，在分類(lèi)或趨勢(shì)預(yù)測(cè)的背后，是龐大的數(shù)據(jù)演算，建模和預(yù)測(cè)的過(guò)程包含了繁復(fù)的統(tǒng)計(jì)過(guò)程，包括描述統(tǒng)計(jì)與推斷統(tǒng)計(jì)。

與此同時(shí)，“預(yù)測(cè)”這一點(diǎn)對(duì)于人工智能應(yīng)用而言很重要，因此，我們?cè)O(shè)計(jì)了沙盤(pán)工具“員工激勵(lì)與動(dòng)機(jī)管理”――既然動(dòng)機(jī)和行為是可預(yù)測(cè)的，那么就可以通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬，用物理形式呈現(xiàn)在人們眼前。通過(guò)人工智能將各種管理環(huán)境中發(fā)生的事件融入其中，沙盤(pán)能夠圍繞動(dòng)機(jī)水平高低、績(jī)效程度好壞兩個(gè)維度，對(duì)虛擬的企業(yè)員工進(jìn)行分類(lèi)，并讓沙盤(pán)參與者針對(duì)各類(lèi)管理事件作出虛擬的處理選擇。根據(jù)學(xué)員的選擇，計(jì)算機(jī)可以預(yù)測(cè)并反饋其心理及行為的變化。這種運(yùn)用了人工智能的沙盤(pán)工具，其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性高達(dá)84%，置信水平0.95。這就意味著，如果一個(gè)參與者做了決策后，沙盤(pán)將能準(zhǔn)確地預(yù)言各類(lèi)員工的心理及行為變化趨勢(shì)。

運(yùn)用人工智能進(jìn)行“無(wú)責(zé)任的”開(kāi)放式推演，在培訓(xùn)過(guò)程中能允許參與者不斷試錯(cuò)。學(xué)員根據(jù)自身的管理環(huán)境，可以實(shí)驗(yàn)出合適的管理方法，并對(duì)培訓(xùn)中所獲得知識(shí)進(jìn)行實(shí)時(shí)驗(yàn)證。

技術(shù)迭代

展開(kāi)更高效的自主學(xué)習(xí)

隨著90后員工踏上工作舞臺(tái)，傳統(tǒng)的人工智能數(shù)據(jù)建模思路和方法被打破了。之前的模型設(shè)計(jì)思路通常是建立一個(gè)個(gè)假設(shè)，比如，正向激勵(lì)與負(fù)向激勵(lì)的抵消性、個(gè)人得失與他人得失的對(duì)比性、個(gè)人得失與環(huán)境公平性關(guān)系等，在此基礎(chǔ)上，通過(guò)數(shù)據(jù)集的分類(lèi)統(tǒng)計(jì)來(lái)驗(yàn)證假設(shè)的科學(xué)性，并調(diào)整參數(shù)來(lái)觀(guān)察預(yù)測(cè)的可靠性。但是新的數(shù)據(jù)集所具備的特點(diǎn)，極大地顛覆了先前的結(jié)果，尋找新的解決方案迫在眉睫。

此時(shí)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)自學(xué)習(xí)技術(shù)，即神經(jīng)元自學(xué)習(xí)，是一個(gè)不錯(cuò)的解決方案。相比以前的人工智能培訓(xùn)工具，神經(jīng)元自學(xué)習(xí)更為繁雜。為了讓計(jì)算機(jī)高效地自主學(xué)習(xí)、識(shí)別行為模式，我們需要將調(diào)研結(jié)果解構(gòu)成更基本的參數(shù)“告訴”計(jì)算機(jī)，從而得出對(duì)應(yīng)的結(jié)果。

展開(kāi)神經(jīng)元自學(xué)習(xí)具有一個(gè)明顯的優(yōu)點(diǎn)，每當(dāng)調(diào)研和統(tǒng)計(jì)結(jié)果有所更新，計(jì)算機(jī)就會(huì)自動(dòng)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行新的學(xué)習(xí)，對(duì)模型進(jìn)行修正。這個(gè)過(guò)程是動(dòng)態(tài)的，不需要人為干預(yù)。而且，當(dāng)計(jì)算機(jī)再次遇到一個(gè)新世代富有特色的信息集合，甚至可能自主地之前的模型設(shè)計(jì)，重新構(gòu)建新的統(tǒng)計(jì)描述方式。神經(jīng)元學(xué)習(xí)不僅節(jié)省了時(shí)間和精力，更能為沙盤(pán)推演參與者提供更深入的信息――通過(guò)選擇處理事件，能夠歸納出參與者的管理風(fēng)格傾向性。這是傳統(tǒng)培訓(xùn)和沙盤(pán)工具做不到的。

超越培訓(xùn) 為管理帶來(lái)新思路

作為培訓(xùn)產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，人工智能培訓(xùn)工具已經(jīng)足以彰顯其魅力，它允許學(xué)員在虛擬環(huán)境中試錯(cuò)，讓工作效率得以改進(jìn)。我們認(rèn)為，它更重要的意義在于，對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的指導(dǎo)。

以我們的沙盤(pán)工具為例，一個(gè)實(shí)際使用者能從這個(gè)工具中得到許多培訓(xùn)之外的有價(jià)值的信息。他可以在遇到“員工要求加薪”“員工消極怠工”“員工集體離職”“員工尋求晉升”“辦公室政治”等各種管理事件時(shí)，讓系統(tǒng)給出各種模擬的結(jié)果，評(píng)估各種行為的可行性，盡量做到趨利避害。這個(gè)工具超脫了培訓(xùn)范疇的桎梏，真正在工作中產(chǎn)生價(jià)值。