人工智能在教育方面的應(yīng)用精選(九篇)
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第1篇：人工智能在教育方面的應(yīng)用范文
人工智能概念是20世紀(jì)五六十年代正式提出的，隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能已成為一門新的技術(shù)科學(xué)。時至今日，人工智能技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了人工智能起步期、專家系統(tǒng)推廣期和深度學(xué)習(xí)期等階段，而在應(yīng)用領(lǐng)域也取得了重大突破，如Google的無人駕駛技術(shù)和運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法的AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋冠軍等。除此之外，人工智能已被日益廣泛地應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)社會各個領(lǐng)域，在教育領(lǐng)域亦是如此。2018年教育部就印發(fā)了《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，要求進(jìn)一步提升高校人工智能領(lǐng)域科技創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和服務(wù)國家需求的能力。因此，人工智能必將不斷被融合到教育領(lǐng)域，并為大學(xué)教育變革提供新方式?；谌斯ぶ悄艿臋C(jī)器學(xué)習(xí)、人機(jī)交互與知識圖譜等技術(shù)方法，可以為大學(xué)英語教師在課堂教學(xué)、備課與教學(xué)研究等多個方面提供支撐；可以為大學(xué)英語教學(xué)管理與治理提供決策支持；可以為大學(xué)生英語自主學(xué)習(xí)和教師備課提供智能推薦支撐。目前，學(xué)者們已對人工智能對英語教育的影響進(jìn)行了相關(guān)的研究。如高華偉分析了外語作文智能評閱與形成性評價融合策略；劉洋針對人工智能技術(shù)與高校英語教學(xué)的相互關(guān)系，通過調(diào)查問卷和訪談等方式，分析了現(xiàn)有計算機(jī)輔助語言學(xué)習(xí)軟件和系統(tǒng)的不足，并提出了相應(yīng)的解決策略；張艷璐對人工智能在給英語教學(xué)帶來機(jī)遇的基礎(chǔ)上，探究了人工智能在大學(xué)英語教學(xué)中的應(yīng)用；趙生學(xué)分析了人工智能時代大學(xué)英語教學(xué)的變革與策略；嚴(yán)燕分析了人工智能時代英語教學(xué)促進(jìn)學(xué)生深度學(xué)習(xí)的路徑。在人工智能時代，人工智能技術(shù)必將對大學(xué)英語教育領(lǐng)域各個方面產(chǎn)生重大影響，如大學(xué)英語人才培養(yǎng)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)計劃、教學(xué)策略、教學(xué)模式、成績評價體系與英語領(lǐng)域科研等方面。針對此，本文在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)從教師和學(xué)生兩個層面分析人工智能對大學(xué)英語教育的積極影響和消極影響，并提出相關(guān)建議，以期為大學(xué)英語教師教學(xué)與大學(xué)生英語學(xué)習(xí)提供參考。
一、人工智能的積極影響
人工智能技術(shù)在大學(xué)英語教育領(lǐng)域的應(yīng)用，將對大學(xué)英語教學(xué)資源、教學(xué)模式與大學(xué)生二語習(xí)得等方面產(chǎn)生積極作用，主要體現(xiàn)為以下幾個方面。
（一）豐富了大學(xué)英語教與學(xué)資源人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用為大學(xué)英語教與學(xué)提供了豐富的資源。如互聯(lián)網(wǎng)上含有豐富的英語視頻與圖片等資源；在線教育平臺也提供了大量的英語課程資源，如中國大學(xué)生慕課、雨課堂等，它們各具特色，可為教師與學(xué)生提供多樣化選擇。因此，人工智能技術(shù)一方面可為大學(xué)英語教師提供豐富的教學(xué)素材，同時還可根據(jù)大學(xué)生學(xué)習(xí)目標(biāo)與學(xué)習(xí)習(xí)慣等為其英語學(xué)習(xí)提供豐富的課外資料。同時，很多網(wǎng)絡(luò)資源可下載或者回放，這樣可以使得大學(xué)生的英語學(xué)習(xí)不再受到時間與空間的限制。特別是對于教育資源缺乏的地區(qū)而言尤為重要，可以在很大程度上解決教育資源不平衡問題。其中，百度教育大腦的智能備課系統(tǒng)便是典型應(yīng)用案例。其依托百度人工智能、大數(shù)據(jù)和云平臺的優(yōu)勢，整合了豐富的優(yōu)質(zhì)資源。對于教師而言，此平臺可按照教學(xué)進(jìn)度為教師提供經(jīng)過篩選的教學(xué)素材，節(jié)省教師的備課時間，提高其工作效率。
（二）豐富了大學(xué)英語的教學(xué)方式傳統(tǒng)的大學(xué)英語授課往往以線下課堂教學(xué)方式為主，而人工智能技術(shù)的使用豐富了大學(xué)英語單一的教學(xué)方式。可利用網(wǎng)絡(luò)平臺，如雨課堂、慕課平臺等，開展大學(xué)英語線上教學(xué)模式或者線上線下混合教學(xué)模式。新的教學(xué)模式有利于教師在大學(xué)英語教學(xué)過程中采用不同的教學(xué)策略。使用新的教學(xué)模式和不同的教學(xué)策略可以提高大學(xué)生學(xué)習(xí)英語的興趣，進(jìn)而有助于提高大學(xué)生英語習(xí)得的效率。
（三）提高了大學(xué)生英語習(xí)得的效率由于英語習(xí)得是一個復(fù)雜的心理過程，與大學(xué)生的情感因素、學(xué)習(xí)動機(jī)等密切相關(guān)。采用人工智能技術(shù)的大學(xué)英語線上教學(xué)方式，使得教師與學(xué)生之間不是面對面的交流互動，可以在一定程度上緩解學(xué)生焦慮、害怕等情緒，有利于學(xué)生的英語學(xué)習(xí)。動機(jī)是英語習(xí)得中重要的非智力因素，也是影響大學(xué)生英語習(xí)得效率的重要內(nèi)在因素之一。學(xué)習(xí)動機(jī)與使用另一種語言的興趣密切相關(guān)。而人工智能技術(shù)采用豐富的英語學(xué)習(xí)資源以及英語教學(xué)方式的多樣化，這些有助于提高學(xué)生學(xué)習(xí)英語的興趣，進(jìn)而增強(qiáng)學(xué)習(xí)英語的動力。
（四）形成了大學(xué)生英語習(xí)得分析數(shù)據(jù)庫人工智能技術(shù)是以大數(shù)據(jù)為依托，可以跟蹤和記錄大學(xué)生英語課堂學(xué)習(xí)和課后學(xué)習(xí)等各種信息數(shù)據(jù)，進(jìn)而可形成大學(xué)生英語習(xí)得數(shù)據(jù)庫?；诖髷?shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù)方法，如數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)性分析和回歸預(yù)測等，可以挖掘大學(xué)生英語學(xué)習(xí)背后的規(guī)律特征，了解到每個學(xué)生的具體情況。進(jìn)而構(gòu)建每個學(xué)生的英語學(xué)習(xí)畫像，如學(xué)生的線上學(xué)習(xí)狀態(tài)、課程作業(yè)完成情況、測試成績和學(xué)習(xí)方式等?？蔀榻處熜纬煽梢暬膶W(xué)生個體和班級整體的學(xué)情分析報告。因此該數(shù)據(jù)庫有利于教師掌握每位學(xué)生的英語學(xué)習(xí)狀態(tài)，掌握學(xué)生個體差異，為調(diào)整教學(xué)方式、教學(xué)方法與策略提供支撐。同時，上述數(shù)據(jù)為大學(xué)英語教學(xué)與大學(xué)生英語習(xí)得的研究也提供了數(shù)據(jù)支撐。
二、人工智能的消極影響
人工智能在大學(xué)英語教育領(lǐng)域?qū)處熍c學(xué)生發(fā)揮著積極的作用，同時對他們也產(chǎn)生了一些消極的影響，主要體現(xiàn)為以下幾個方面：
（一）對教師的消極影響由于大學(xué)英語課堂教學(xué)存在一定的缺陷，往往需要改進(jìn)此教學(xué)方式。而人工智能技術(shù)的應(yīng)用，雖有助于大學(xué)英語教學(xué)改革，但還需要教師熟練掌握人工智能相關(guān)技術(shù)的使用，會給信息技術(shù)能力比較薄弱的教師造成壓力。借助人工智能平臺，大學(xué)英語教學(xué)不受時間、空間和學(xué)生人數(shù)等影響，勢必會減少大學(xué)英語教師的需求，造成大學(xué)英語教師面臨失業(yè)的壓力。進(jìn)而影響大學(xué)英語教師的工作積極性，以及大學(xué)英語教學(xué)質(zhì)量。
（二）對學(xué)生的消極影響根據(jù)語言資本理論與期望價值理論，大學(xué)生英語學(xué)習(xí)的期望價值主要是經(jīng)濟(jì)期望價值。而大學(xué)生英語學(xué)習(xí)的期望價值與學(xué)習(xí)目的和行為密切相關(guān)。比如大學(xué)生英語學(xué)習(xí)經(jīng)濟(jì)期望價值主要體現(xiàn)為學(xué)習(xí)英語對未來找工作很重要，可以增加經(jīng)濟(jì)收入。而人工智能技術(shù)在語言領(lǐng)域的應(yīng)用，勢必會影響大學(xué)生對英語學(xué)習(xí)的期望價值。如人工智能翻譯機(jī)的出現(xiàn)，使得各種語言之間翻譯非常容易。即使不懂英語，也可使用它進(jìn)行英語交流。因此，人工智能技術(shù)在英語領(lǐng)域的應(yīng)用，將降低大學(xué)生英語學(xué)習(xí)的期望值，進(jìn)而影響他們英語學(xué)習(xí)的興趣與目的。
（三）對師生關(guān)系的消極影響基于人工智能技術(shù)的大學(xué)英語教學(xué)，將改變傳統(tǒng)的以教師為中心的模式，使得教師在教學(xué)過程中的中心地位得到弱化。學(xué)生通過人工智能技術(shù)，可以很好地收集到自己需要的各種英語學(xué)習(xí)資源，如在線課程、英語講座視頻和英語文本資料等，甚至可以通過自學(xué)的方式完成英語學(xué)習(xí)任務(wù)。但這些將弱化教師與學(xué)生之間的互動以及情感，從而隔閡了教師與學(xué)生之間的關(guān)系。
第2篇：人工智能在教育方面的應(yīng)用范文
【關(guān)鍵詞】 人工智能 農(nóng)村遠(yuǎn)程教育 高效
人工智能技術(shù)是在計算機(jī)科學(xué)日新月異發(fā)展的進(jìn)程中一大成果，由于其智能、高效、優(yōu)化的強(qiáng)大功能，為許多研究者所重視。部分教育領(lǐng)域的研究者，將人工智能技術(shù)引入教育行業(yè)，探討人工智能如何融入教育，促進(jìn)教育深度發(fā)展。研究者們將人工智能與職業(yè)教育、繼續(xù)教育、遠(yuǎn)程教育及教育技術(shù)結(jié)合，進(jìn)行探討，提出了一些很好的建議。農(nóng)村遠(yuǎn)程教育雖然也屬于遠(yuǎn)程教育范疇，但由于其自身具有許多特殊性，因此有必要單獨(dú)將其應(yīng)用于農(nóng)村遠(yuǎn)程教育進(jìn)行探討。
1 我國當(dāng)前農(nóng)村遠(yuǎn)程教育發(fā)展面臨的困境
我國農(nóng)村遠(yuǎn)程教育是伴隨著現(xiàn)代通訊技術(shù)的發(fā)展而在廣大農(nóng)村出現(xiàn)的一種新的教育模式。隨著上世紀(jì)70年代末，以廣播電視大學(xué)為代表的遠(yuǎn)程教育的興起，為我國教育的發(fā)展寫下了濃重的一筆，由于其不受時間、空間、學(xué)習(xí)者等要素的影響，充分體現(xiàn)了“時時能學(xué)、處處可學(xué)、人人皆學(xué)”的巨大優(yōu)勢。因此，本世紀(jì)初，國家將遠(yuǎn)程教育教學(xué)模式引入廣大農(nóng)村，于2003年推出了“農(nóng)村黨員干部現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育”、“農(nóng)村中小學(xué)現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育工程”，于2004年依托廣播電視大學(xué)體統(tǒng)推出了“一村一名大學(xué)生”工程，這些遠(yuǎn)程教育工程對推進(jìn)農(nóng)村教育起到了舉足輕重的作用。但其發(fā)展也遇到了困難，具體說主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
1.1 師資力量短缺
由于受我國長期以來的城鄉(xiāng)二元制經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的影響，導(dǎo)致城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡，直接造成了城鄉(xiāng)教育發(fā)展失衡。在農(nóng)村教育中，首先表現(xiàn)在教師配置上，由于農(nóng)村教育經(jīng)費(fèi)投、教師工資水平均低于城市，造成了長期以來農(nóng)村教育師資力量短缺，遠(yuǎn)程教育更是如此。據(jù)相關(guān)研究表明，現(xiàn)我國農(nóng)村遠(yuǎn)程教育由于缺少懂計算機(jī)或網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的專業(yè)人才，往往用不相關(guān)專業(yè)的人才作為替代，且大都為兼職人員。這就造成了對遠(yuǎn)程教育設(shè)備的維護(hù)、遠(yuǎn)程教育資源的管理及遠(yuǎn)程教育教學(xué)輔導(dǎo)等方面出現(xiàn)問題。以廣播電視大學(xué)系統(tǒng)為例，自2004年廣播電視大學(xué)開始招收“一村一名大學(xué)生”學(xué)員，雖然學(xué)員增長速度很快，但其教學(xué)點(diǎn)僅延伸至縣城，招收的學(xué)員往往為縣城周邊農(nóng)村的農(nóng)民，而廣大較偏遠(yuǎn)地區(qū)正真渴望接受教育的農(nóng)民缺少受教育機(jī)會，之所以沒有延伸至鄉(xiāng)鎮(zhèn)及行政村，根本原因是缺少師資力量。
1.2 資源建設(shè)不足
由于農(nóng)村遠(yuǎn)程教育是本世紀(jì)初才在農(nóng)村興起的一種新的教育模式，屬于新生事物，因此缺少前期的積累，主要體現(xiàn)在教學(xué)資源的積累上。我們知道，是否擁有豐富優(yōu)質(zhì)的教學(xué)資源是關(guān)乎遠(yuǎn)程教育成敗的關(guān)鍵。而長期以來，我們主要注重城市遠(yuǎn)程教育的發(fā)展，現(xiàn)城市遠(yuǎn)程教育已相當(dāng)成熟，擁有一大批優(yōu)質(zhì)的教育資源，吸引了大批學(xué)習(xí)者。但由于農(nóng)村遠(yuǎn)程教育與城市遠(yuǎn)程教育相比有其特殊性，廣大農(nóng)村學(xué)員需要掌握的不僅僅是理論知識，他們最迫切學(xué)習(xí)的是農(nóng)業(yè)實(shí)用新技術(shù)及掌握能夠改變自己生活現(xiàn)狀的一技之長，而這些課程資源在城市遠(yuǎn)程教育中設(shè)計不多。因此我們沒有現(xiàn)成的教育資源可供使用，需要另起爐灶進(jìn)行建設(shè)。但由于投入農(nóng)村遠(yuǎn)程教育的經(jīng)費(fèi)有限，用于資源建設(shè)的經(jīng)費(fèi)也不足。造成了現(xiàn)階段農(nóng)村遠(yuǎn)程教育資源依然短缺的現(xiàn)實(shí)。這不利于農(nóng)村遠(yuǎn)程教育進(jìn)一步發(fā)展。
1.3 課程設(shè)置不合理
如上所述，廣大農(nóng)村學(xué)員渴望學(xué)習(xí)的是改善自身生活的實(shí)用農(nóng)業(yè)新技術(shù)及一技之長，同時廣大農(nóng)村也需要培養(yǎng)一批懂管理的鄉(xiāng)村干部。因此在專業(yè)和課程設(shè)置上，客觀上要求向這些方面靠攏。雖然現(xiàn)在農(nóng)村遠(yuǎn)程教育在專業(yè)設(shè)置上慢慢轉(zhuǎn)向適合農(nóng)村學(xué)員的涉農(nóng)專業(yè)，但在課程設(shè)置上還是不盡如人意，往往只根據(jù)自己師資情況及資源情況來設(shè)置課程，這樣往往造成農(nóng)民學(xué)員需要的課程沒有涉及，而農(nóng)民學(xué)員缺乏興趣的理論課程所占比重過大的問題。這樣會嚴(yán)重挫傷廣大農(nóng)村學(xué)員學(xué)習(xí)積極性，對農(nóng)村遠(yuǎn)程教育發(fā)展極為不利。
1.4 網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺存在不足
我國現(xiàn)階段遠(yuǎn)程教育的網(wǎng)絡(luò)輔導(dǎo)教學(xué)平臺現(xiàn)階段的形勢往往通過QQ對話、Email郵件、BBS及一些音頻、視頻系統(tǒng)進(jìn)行。這些方式當(dāng)然是有效的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)方式，但存在問題也是十分明顯的，最主要問題在于如果沒有提前聯(lián)系，教師就不會及時回復(fù)學(xué)生提出的問題，缺少師生互動。學(xué)生的學(xué)習(xí)效果會大打折扣。
2 人工智能應(yīng)用于遠(yuǎn)程教育的優(yōu)勢
2.1 人工智能的概念
人工智能是計算機(jī)學(xué)科的一個分支，是一門研究計算機(jī)模擬和延伸人腦功能的綜合性科學(xué)，部分研究者將其定義為：一個電腦系統(tǒng)具有人類的知識和行為，具有學(xué)習(xí)、推理判斷來解決問題、記憶知識和了解人類自然語言的能力。人工智能的產(chǎn)生過程：對于人類因問題和事物而引起的刺激和反應(yīng)，以及因此而引發(fā)的推理、解決問題及思考決策等過程，將這些過程分解成一些步驟，再通過程序設(shè)計，將這些人類解決問題的過程模擬化或公式化，使電腦能有一個系統(tǒng)的方法來設(shè)計或應(yīng)付更復(fù)雜的問題，這套能夠應(yīng)付問題的軟件系統(tǒng)，稱之為人工智能。
2.2 人工智能切合了遠(yuǎn)程教育的要求
有研究者指出：人工智能是研究如何構(gòu)造智能機(jī)器（智能計算機(jī)）或智能系統(tǒng)，使其模擬、延伸、擴(kuò)展人類智能的學(xué)科。人工智能在教學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的最直接結(jié)果就是誕生了智能教學(xué)系統(tǒng)。而所謂的智能教學(xué)系統(tǒng)是以計算機(jī)輔助教學(xué)為基礎(chǔ)而興起的，它是以學(xué)生為中心，以計算機(jī)為媒介，利用計算機(jī)模擬教學(xué)專家的思維過程而形成的開放式人機(jī)交流系統(tǒng)。由于它綜合了知識專家、教師、學(xué)生三者的活動，因此，與之相對應(yīng)，智能教學(xué)系統(tǒng)一般分為知識庫、教學(xué)策略和學(xué)生模型三個基本模塊，再加上自然語言智能接口。人工智能的這些功能和模塊剛好切合了遠(yuǎn)程教育的特點(diǎn)及要求。我們開展的遠(yuǎn)程教育一直以來就強(qiáng)調(diào)以學(xué)生為中心，以學(xué)生自學(xué)為主，教師輔導(dǎo)為輔，教師通過計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對學(xué)生進(jìn)行實(shí)時和非實(shí)時輔導(dǎo)，以此來完成學(xué)生的學(xué)習(xí)過程。因此人工智能適合應(yīng)用于遠(yuǎn)程教育教學(xué)過程。
2.3 人工智能能夠有效加強(qiáng)對學(xué)生的管理，提高學(xué)習(xí)效率
長期以來遠(yuǎn)程教育為社會詬病的是，由于缺少師生間直接交流的機(jī)會，造成教師對學(xué)生的組織和管理方面的困難。如果我們僅僅依據(jù)學(xué)生登錄次數(shù)、登錄時間等方面來評價學(xué)生學(xué)習(xí)情況，這樣往往造成對學(xué)生學(xué)習(xí)的錯誤評價，但對遠(yuǎn)程教育的教師來說也只能做到這些。但如果我們將人工智能引入遠(yuǎn)程教育，它可以依據(jù)自己強(qiáng)大的功能，通過對學(xué)生情況的數(shù)據(jù)分析，科學(xué)提供學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、認(rèn)知特點(diǎn)及當(dāng)前的知識水平。更為重要的是，通過對這些信息的分析，它能為每位學(xué)習(xí)者制定適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法，為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)服務(wù)，切實(shí)提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，這是我們遠(yuǎn)程教育所倡導(dǎo)的最佳服務(wù)的效果。
2.4 人工智能可以從某方面解決農(nóng)村遠(yuǎn)程教育師資力量
如上所述，由于城鄉(xiāng)間經(jīng)濟(jì)差距，造成了長期以來城鄉(xiāng)教育發(fā)展失衡，廣大農(nóng)村地區(qū)師資力量較為薄弱，特別是遠(yuǎn)程教育方面。這一問題解決的根本途徑在于縮小城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差距，但這并非一朝一夕就能解決的問題。因此農(nóng)村師資力量特別是遠(yuǎn)程教育師資力量的解決，需要一個過程。而人工智能技術(shù)利用了計算機(jī)模擬教學(xué)專家的思維過程而形成的開放式人機(jī)交流系統(tǒng)，它集知識專家和教師于一身。廣大學(xué)員可以通過自然語言系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)正真意義上的人機(jī)對話，完成適時的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)過程，這從某種程度上解決了師資短缺的問題，為農(nóng)村遠(yuǎn)程教育的發(fā)展提供了一條新的發(fā)展思路。
2.5 人工智能能夠有效解決農(nóng)村遠(yuǎn)程教育資源建設(shè)問題
目前我國農(nóng)村遠(yuǎn)程教育在資源方面存在的問題除了數(shù)量較少，質(zhì)量也不高，許多網(wǎng)絡(luò)課程資源僅僅是課本的翻版，雖然資源制作者利用現(xiàn)代資源制作手段，以文字、視頻及圖片等手段來展現(xiàn)知識，但知識之間的邏輯聯(lián)系性方面存在不足。這給學(xué)習(xí)者有效學(xué)習(xí)帶來極大不便，影響了學(xué)習(xí)效果。而人工智能技術(shù)，能夠?qū)ΜF(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)課程資源進(jìn)行智能加工，對知識結(jié)構(gòu)進(jìn)行重新構(gòu)建，對知識間的層次性、邏輯性進(jìn)行重新編排，為學(xué)習(xí)者展示學(xué)習(xí)重點(diǎn)、難點(diǎn)，切實(shí)提高學(xué)習(xí)效率。使資源更加優(yōu)質(zhì)高效。
2.6 人工智能能夠提供實(shí)時交流，解決網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺的不足
由于人工智能集知識專家、教師與一身，可以通過自然語言系統(tǒng)，開展人機(jī)對話，通過討論解決學(xué)生遇到的問題。能改變傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺缺乏及時交互性的問題。能夠解決網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺的不足。促進(jìn)農(nóng)村遠(yuǎn)程教育的發(fā)展。
3 結(jié)語
人工智能技術(shù)是計算機(jī)科學(xué)發(fā)展的成果之一，它具有智能、高效、優(yōu)化的強(qiáng)大功能，許多行業(yè)都利用人工智能技術(shù)提高效率。對我國農(nóng)村遠(yuǎn)程教育而言，如果能將人工智能引入，能從某種程度解決因?yàn)橘Y金問題造成的師資力量缺乏問題；提高對遠(yuǎn)程教育學(xué)生的管理，為他們提供個性化的高效遠(yuǎn)程教育服務(wù)；能夠利用它強(qiáng)大的功能重新編輯網(wǎng)絡(luò)資源，讓它更有利于學(xué)生學(xué)習(xí)；同時人工智能還能提供自然語言接口，打破以往網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺的弊端。相信通過引入人工智能技術(shù)，我國農(nóng)村遠(yuǎn)程教育會迎來新的發(fā)展。
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第3篇：人工智能在教育方面的應(yīng)用范文
關(guān)鍵詞：人機(jī)大戰(zhàn)；人工智能；發(fā)展前景
中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A
0.引言
2016年3月15日，備受矚目的“人機(jī)大戰(zhàn)”終于落下帷幕，最終Google公司開發(fā)的“AlphaGo”以4∶1戰(zhàn)勝了韓國九段棋手李世h。毫無疑問，這是人工智能歷史上一個具有里程碑式的大事件。大家一致認(rèn)為，人工智能已經(jīng)上升到了一個新的高度。
這次勝利與1997年IBM公司的“深藍(lán)”戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅不同。主要表現(xiàn)在兩個方面：
（1）AlphaGo的勝利并非僅僅依賴強(qiáng)悍的計算能力和龐大的棋譜數(shù)據(jù)庫取勝，而是AlphaGo已經(jīng)擁有了深度學(xué)習(xí)的能力，能夠?qū)W習(xí)已經(jīng)對弈過的棋盤，并在練習(xí)和實(shí)戰(zhàn)中不斷學(xué)習(xí)和積累經(jīng)驗(yàn)。
（2）圍棋比國際象棋更加復(fù)雜，圍棋棋盤有361個點(diǎn)，其分支因子無窮無盡，19×19格圍棋的合法棋局?jǐn)?shù)的所有可能性是冪為171的指數(shù)，這樣的計算量相當(dāng)巨大。英國圍棋聯(lián)盟裁判托比表示：“圍棋是世界上最為復(fù)雜的智力游戲，它簡單的規(guī)則加深了棋局的復(fù)雜性”。因此，進(jìn)入圍棋領(lǐng)域一直被認(rèn)為是目前人工智能的最大挑戰(zhàn)。
簡而言之，AlphaGo取得勝利的一個很重要的方面就是它擁有強(qiáng)大的“學(xué)習(xí)”能力。深度學(xué)習(xí)是源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，得益于大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。本文就從人工智能的發(fā)展歷程與現(xiàn)狀入手，在此基礎(chǔ)上分析了人工智能的未來發(fā)展前景。
1.人工智能的發(fā)展歷程
AlphaGo的勝利表明，人工智能發(fā)展到今天，已經(jīng)取得了很多卓越的成果。但是，其發(fā)展不是一帆風(fēng)順的，人工智能是一個不斷進(jìn)步，并且至今仍在取得不斷突破的學(xué)科?；仡櫲斯ぶ悄艿陌l(fā)展歷程，可大致分為孕育、形成、暗淡、知識應(yīng)用和集成發(fā)展五大時期。
孕育期：1956年以前，數(shù)學(xué)、邏輯、計算機(jī)等理論和技術(shù)方面的研究為人工智能的出現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。德國數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家萊布尼茨把形式邏輯符號化，奠定了數(shù)理邏輯的基礎(chǔ)。英國數(shù)學(xué)家圖靈在1936年創(chuàng)立了自動機(jī)理論（亦稱圖靈機(jī)），1950年在其著作《計算機(jī)與智能》中首次提出“機(jī)器也能思維”，被譽(yù)為“人工智能之父”。總之，這些人為人工智能的孕育和產(chǎn)生做出了巨大的貢獻(xiàn)。
形成期：1956年夏季，在美國達(dá)特茅斯大學(xué)舉辦了長達(dá)2個多月的研討會，熱烈地討論用機(jī)器模擬人類智能的問題。該次會議首次使用了“人工智能”這一術(shù)語。這是人類歷史上第一次人工智能研討會，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。其后的十幾年是人工智能的黃金時期。在接下來的幾年中，在眾多科學(xué)家的努力下，人工智能取得了矚目的突破，也在當(dāng)時形成了廣泛的樂觀思潮。
暗淡期：20世紀(jì)70年代初，即使最杰出的AI程序也只能解決問題中最簡單的部分，發(fā)展遇到瓶頸也就是說所有的AI程序都只是“玩具”，無法解決更為復(fù)雜的問題。隨著AI遭遇批評，對AI提供資助的機(jī)構(gòu)也逐漸停止了部分AI的資助。資金上的困難使得AI的研究方向縮窄，缺少了以往的自由探索。
知識應(yīng)用期：在80年代，“專家系統(tǒng)”（Expect System）成為了人工智能中一個非常主流的分支?！皩＜蚁到y(tǒng)”是一種程序，為計算機(jī)提供特定領(lǐng)域的專門知識和經(jīng)驗(yàn)，計算機(jī)就能夠依據(jù)一組從專門知識中推演出的邏輯規(guī)則在某一特定領(lǐng)域回答或解決問題。不同領(lǐng)域的專家系統(tǒng)基本都是由知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機(jī)、解釋機(jī)制、知識獲取等部分組成。
集成發(fā)展期：得益于互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展、計算機(jī)性能的突飛猛進(jìn)、分布式系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用以及人工智能多分支的協(xié)同發(fā)展，人工智能在這一階段飛速發(fā)展。尤其是隨著深度學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的不斷深入，人工智能在近幾十年中取得了長足的進(jìn)步，取得了令人矚目的成就。
人工智能發(fā)展到今天，出現(xiàn)了很多令人矚目的研究成果。AlphaGo的勝利就是基于這些研究成果的一個里程碑。當(dāng)前人工智能的研究熱點(diǎn)主要集中在自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。
2.人工智能l展現(xiàn)狀與前景
人工智能當(dāng)前有很多重要的研究領(lǐng)域和分支。目前，越來越多的AI項(xiàng)目依賴于分布式系統(tǒng)，而當(dāng)前研究的普遍熱點(diǎn)則集中于自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。
自然語言處理：自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP），是語言學(xué)與人工智能的交叉學(xué)科，其主要功能就是實(shí)現(xiàn)讓機(jī)器明白人類的語言，這需要將人類的自然語言轉(zhuǎn)化為計算機(jī)能夠處理的機(jī)器語言。
自然語言處理主要包括詞法分析、句法分析和語義分析三大部分。詞法分析的核心就是分詞處理，即單詞的邊界處理。句法分析就是對自然語言中句子的結(jié)構(gòu)、語法進(jìn)行分析如辨別疑問句和感嘆句等。而語義分析則注重情感分析和整個段落的上下文分析，辨別一些字詞在不同的上下文定的語義和情感態(tài)度。
當(dāng)前自然語言的處理主要有兩大方向。一種是基于句法-語義規(guī)則的理性主義理論，該理論認(rèn)為需要為計算機(jī)制定一系列的規(guī)則，計算機(jī)在規(guī)則下進(jìn)行推理與判斷。因此其技術(shù)路線是一系列的人為的語料建設(shè)與規(guī)則制定。第二種是基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)主義理論，這種理論在最近受到普遍推崇。該理論讓計算機(jī)自己通過學(xué)習(xí)并進(jìn)行統(tǒng)計推斷的方式不停地從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”語言，試圖刻畫真實(shí)世界的語言現(xiàn)象，從數(shù)據(jù)中統(tǒng)計語言的規(guī)律。
機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是近20年來興起的人工智能一大重要領(lǐng)域。其主要是指通過讓計算機(jī)在數(shù)據(jù)中自動分析獲得規(guī)律，從而獲取“自我學(xué)習(xí)”的能力，并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷和預(yù)測的方法。
機(jī)器學(xué)致可以分為有監(jiān)督的學(xué)習(xí)和無監(jiān)督的學(xué)習(xí)。有監(jiān)督的學(xué)習(xí)是從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中練出一個函數(shù)和目標(biāo)，當(dāng)有新的數(shù)據(jù)到來時，可以由訓(xùn)練得到函數(shù)預(yù)測目標(biāo)。有監(jiān)督的學(xué)習(xí)要求訓(xùn)練集同時有輸入和輸出，也就是所謂的特征和目標(biāo)。而依據(jù)預(yù)測的結(jié)果是離散的還是連續(xù)的，將有監(jiān)督的學(xué)習(xí)分為兩大問題，即統(tǒng)計分類問題和回歸分析問題。統(tǒng)計分類的預(yù)測結(jié)果是離散的，如腫瘤是良性還是惡性等；而回歸分析問題目標(biāo)是連續(xù)的，如天氣、股價等的預(yù)測。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集則沒有人為標(biāo)注的結(jié)果，這就需要計算機(jī)去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的聯(lián)系并用來分類等。一種常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)是聚類分析（Cluster Analysis），它是將相似的對象通過靜態(tài)分類的方法分成不同的組別或者是特定的子集，讓同一個子集中的數(shù)據(jù)對象都有一些相似的屬性，比較常用的聚類方法是簡潔并快速的“K-均值”聚類算法。它基于K個中心并對距離這些中心最近的數(shù)據(jù)對象進(jìn)行分類。
機(jī)器學(xué)習(xí)還包括如半監(jiān)督學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)等類別?？偠灾?，機(jī)器學(xué)習(xí)是研究如何使用機(jī)器來模擬人類學(xué)習(xí)活動的一門學(xué)科，而其應(yīng)用隨著人工智能研究領(lǐng)域的深入也變得越來越廣泛，如模式識別、計算機(jī)視覺、語音識別、推薦算法等領(lǐng)域越來越廣泛地應(yīng)用到了機(jī)器學(xué)習(xí)中。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：在腦神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，人們認(rèn)為人類的意識及智能行為，都是通過巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞的，每個神經(jīng)細(xì)胞通過突出與其他神經(jīng)細(xì)胞連接，當(dāng)通過突觸的信號強(qiáng)度超過某個閾值時，神經(jīng)細(xì)胞便會進(jìn)入激活狀態(tài)，向所連接的神經(jīng)細(xì)胞一層層傳遞信號。于1943年提出的基于生物神經(jīng)元的M-P模型的主要思想就是將神經(jīng)元抽象為一個多輸入單輸出的信息處理單元，并通過傳遞函數(shù)f對輸入x1，x2…，xn進(jìn)行處理并模擬神經(jīng)細(xì)胞的激活模式。主要的傳遞函數(shù)有階躍型、線性型和S型。
在此基礎(chǔ)上，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究又有諸多進(jìn)展。日本的福島教授于1983年基于視覺認(rèn)知模型提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算模型。通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練獲取到卷積運(yùn)算中所使用的卷積系數(shù)，并通過不同層次與自由度的變化，可以得到較為優(yōu)化的計算結(jié)果。而AlphaGo也正是采用了這種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）模型，提高了AlphaGo的視覺分類能力，也就是所謂的“棋感”，增強(qiáng)了其對全盤決策和把握的能力。
3.人工智能的發(fā)展前景
總體來看，人工智能的應(yīng)用經(jīng)歷了博弈、感知、決策和反饋這幾個里程碑。在以上4個領(lǐng)域中，既是縱向發(fā)展的過程，也是橫向不斷改進(jìn)的過程。
人工智能在博弈階段，主要是實(shí)現(xiàn)邏輯推理等功能，隨著計算機(jī)處理能力的進(jìn)步以及深度學(xué)習(xí)等算法的改進(jìn)，機(jī)器擁有了越來越強(qiáng)的邏輯與對弈能力。在感知領(lǐng)域，隨著自然語言處理的進(jìn)步，機(jī)器已經(jīng)基本能對人類的語音與語言進(jìn)行感知，并且能夠已經(jīng)對現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行視覺上的感知?；诖髷?shù)據(jù)的處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，機(jī)器已經(jīng)能夠?qū)χ車沫h(huán)境進(jìn)行認(rèn)知，例如微軟的Kinect就能夠準(zhǔn)確的對人的肢體動作進(jìn)行判斷。該領(lǐng)域的主要實(shí)現(xiàn)還包括蘋果的Siri，谷歌大腦以及無人駕駛汽車中的各種傳感器等。在以上兩個階段的基礎(chǔ)上，機(jī)器擁有了一定的決策和反饋的能力。無人駕駛汽車的蓬勃發(fā)展就是這兩個里程碑很好的例證。Google的無人駕駛汽車通過各種傳感器對周圍的環(huán)境進(jìn)行感知并處理人類的語言等指令，利用所收集的信息進(jìn)行最后的決策，比如操作方向盤、剎車等。
人工智能已經(jīng)滲透到生活中的各個領(lǐng)域。機(jī)器已經(jīng)能識別語音、人臉以及視頻內(nèi)容等，從而實(shí)現(xiàn)各種人際交互的場景。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，人工智能可以實(shí)現(xiàn)自動讀片和輔助診斷以及個性化t療和基因排序等功能。在教育領(lǐng)域，機(jī)器也承擔(dān)了越來越多的輔助教育，智能交互的功能。在交通領(lǐng)域，一方面無人車的發(fā)展表明無人駕駛是一個可以期待的未來，另一方面人工智能能夠帶來更加通暢和智能的交通。另外人工智能在安防、金融等領(lǐng)域也有非常廣闊的發(fā)展前景。總之，人工智能在一些具有重復(fù)性的和具備簡單決策的領(lǐng)域已經(jīng)是一種非常重要的工具，用來幫助人們解決問題，創(chuàng)造價值。
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第4篇：人工智能在教育方面的應(yīng)用范文
《財經(jīng)天下》周刊=EW
胡郁=HY
EW：科大訊飛的業(yè)務(wù)布局情況現(xiàn)在是怎樣的？
HY：科大訊飛現(xiàn)在的業(yè)務(wù)布局主要是兩部分：第一是通過人工智能技術(shù)和平臺級業(yè)務(wù)，將語音識別、自然語言處理能力授權(quán)給第三方，或者與其他公司合作。目前科大訊飛重點(diǎn)關(guān)注的領(lǐng)域是移動互聯(lián)網(wǎng)、智能家居、電信運(yùn)營商智能語音服務(wù)、智能車載系統(tǒng)和政府便民工程。我們與第三方合作是通過科大訊飛云平臺實(shí)現(xiàn)的，這是我們的語音能力向各個行業(yè)輸出的一種方式。通過這個方式，我們很容易發(fā)現(xiàn)平臺上面的各種應(yīng)用的優(yōu)缺點(diǎn)，我們能夠獲得很多有價值的數(shù)據(jù)。第二，科大訊飛正在將自己的技術(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)合，目前我們在教育行業(yè)做得還不錯。我們現(xiàn)在還有一個“訊飛超腦”的項(xiàng)目，這是科大訊飛面向人工智能領(lǐng)域開展的重大技術(shù)攻關(guān)項(xiàng)目，目標(biāo)是幫助科大訊飛從機(jī)器“能聽會說”到“能理解會預(yù)測”。
EW：創(chuàng)業(yè)初期遇到過哪些突出的問題？
HY：我們是1999年底成立的，到2004年才實(shí)現(xiàn)盈虧平衡，在這期間確實(shí)遇到了很多問題。主要是兩個方面：首先，那時候技術(shù)并不成熟。在2000年的時候，國內(nèi)有很多語音技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司，科大訊飛是唯一一家生存下來并且發(fā)展壯大的，因?yàn)槲覀儺?dāng)時選擇的路徑還算成功，語音合成在當(dāng)時是相對成熟點(diǎn)的技術(shù)，雖然讓機(jī)器說話也說不太好。那些選擇做語音識別的公司，很多沒有成功，就是因?yàn)楫?dāng)時這個技術(shù)太不成熟。
另外，在中國做生意，比較容易成功的商人，可能是比較懂人際關(guān)系的，有一定市場經(jīng)驗(yàn)的，但我們那時候都是一群學(xué)生出來創(chuàng)業(yè)，包括董事長劉慶峰，1998年還在讀博士，1999年出來，對商業(yè)模式、公司管理等方面沒有什么概念，經(jīng)歷了很長的一段摸索期。
在中國，做產(chǎn)品和市場的人，比做技術(shù)的人更容易成功，這是一個普遍規(guī)律。在中國做技術(shù)，很多都是在國家體制內(nèi)，像研究院這樣的地方或者國營企業(yè);如果要民營的話，那么在中國的環(huán)境下尋找到合適的商業(yè)模式并且做大其實(shí)是很難的一件事情，所以中國民營的科技創(chuàng)新公司不多。
EW：發(fā)展到現(xiàn)在，經(jīng)歷過哪些關(guān)鍵時刻？
HY：我覺得有這樣幾個關(guān)鍵時刻：第一個是在2000年的時候，我們第一次能夠把我們的語音合成技術(shù)賣給大客戶，就是華為。那時我們的軟件還很不穩(wěn)定，經(jīng)常崩潰，華為的團(tuán)隊說我們把他們當(dāng)成測試員了。然后我們的創(chuàng)始人團(tuán)隊，三天三夜沒睡覺，把軟件做穩(wěn)定了，就是為了能夠通過華為的測試。
第二個關(guān)鍵時刻是，我們在2004年實(shí)現(xiàn)了盈虧平衡。當(dāng)時我們找到了一種可行的商業(yè)模式――為一些大的客戶提供服務(wù)，比如說呼叫中心、銀行、電信等，賺到了一些錢。而同時期的很多同樣的公司要么沒活下來，要么就發(fā)展得很小。
第三個關(guān)鍵時刻就是我們2008年上市，這標(biāo)志著我們在資本市場上開始有一個很好的渠道，我們可以更快地發(fā)展。
還有一個關(guān)鍵時刻就是，在2009年的時候，我們注意到，移動互聯(lián)網(wǎng)來得很快，手機(jī)輸入這塊將會有需求，我們就做了一個訊飛語音輸入法，現(xiàn)在是國內(nèi)第二大輸入法，第一是搜狗。另外，我們做了一個語音云開放平臺，現(xiàn)在已有16萬開發(fā)者連接到我們平臺上，連接的設(shè)備超過了8個億。這兩者讓我們在移動互聯(lián)網(wǎng)時代能夠占據(jù)一席之地，也讓我們在消費(fèi)者業(yè)務(wù)層面有了很大的一個突破。
最后一個關(guān)鍵時刻就是，我們在2009年的時候，開始在教育業(yè)務(wù)上有了突破。我們做到了可以用機(jī)器評價學(xué)生發(fā)音的準(zhǔn)確程度，還可以評價英語口語的表達(dá)水平。另外，我們可以讓機(jī)器識別出手寫的卷子，實(shí)現(xiàn)自動批改。我們現(xiàn)在要攻克的是提高機(jī)器的理解能力，讓機(jī)器人能夠參加高考。目前機(jī)器人參加高考勉強(qiáng)能及格，我們原來的計劃是10年內(nèi)讓機(jī)器考上一本，現(xiàn)在改成3年內(nèi)考上一本。人和機(jī)器其實(shí)是相反的：人0到6歲學(xué)常識，這對人是比較容易的，人培養(yǎng)理解能力很容易，但是學(xué)習(xí)知識很難;而機(jī)器能夠裝下很多知識，但是它不懂常識，所以有人說機(jī)器達(dá)到了6歲小孩的水平，那是用人的成長階段去衡量，其實(shí)是錯的。
EW：為什么科大訊飛會選擇教育這個領(lǐng)域？
HY：一方面，就是我們想為國家做點(diǎn)貢獻(xiàn)，我們的技術(shù)能夠幫助教育行業(yè)更先進(jìn);另一方面，就是我們覺得教育有比較廣闊的商業(yè)前景。我們有的是政府采購給學(xué)校，也有直接賣給家長和學(xué)生的產(chǎn)品。我們是希望能夠成為國內(nèi)教育方面的人工智能的最大參與者。
我們進(jìn)入教育行業(yè)，首先是從普通話水平測試開始，然后是英語口語水平測試，后來我們進(jìn)入英語教學(xué)的課堂，提供一些智能設(shè)備和軟件，然后我們又參與了考試，實(shí)現(xiàn)自動批改。學(xué)校里面會有很多智能化的系統(tǒng)，我們把這些東西綜合起來，提供一個整體的方案。現(xiàn)在我們是國內(nèi)教育領(lǐng)域用人工智能提供整體解決方案的最大廠商。
EW：這些年來，科大訊飛有哪些事情是具有開拓性意義的？
HY：第一個我覺得是把語音合成能夠做到實(shí)用化，這是公司成立的基石;第二就是把語音識別做到了可用化――我們不是最早做語音識別的，但我們是把技術(shù)做得最成熟的;第三個就是我們將語音測評帶進(jìn)學(xué)校，開創(chuàng)了一個新局面，這是我們商業(yè)模式上的創(chuàng)新，我們現(xiàn)在還在努力尋找其他新的商業(yè)模式。
EW：相較時下眾多創(chuàng)業(yè)企業(yè)，你認(rèn)為科大訊飛最為顯著的特色是什么？它和別的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)公司有什么差別？ 對于創(chuàng)業(yè)17年來公司營收仍主要依靠政府補(bǔ)貼這一頗受爭議的商業(yè)模式，科大訊飛輪值總裁胡郁直言，這與以技術(shù)為核心的中國初創(chuàng)企業(yè)的特殊性有關(guān)，如果早期沒有政府扶持，這類企業(yè)將難于生存。
HY：科大訊飛本質(zhì)上是一個科技創(chuàng)新型公司，科技創(chuàng)新型公司的標(biāo)準(zhǔn)，不是看它賺了多少錢，而是看它的技術(shù)是不是世界上最先進(jìn)的。我們最突出的特點(diǎn)是，我們一直在做核心技術(shù)創(chuàng)新和原始創(chuàng)新，不是在別的技術(shù)基礎(chǔ)上進(jìn)行微創(chuàng)新，而是在做核心技術(shù)的突破性創(chuàng)新。
我覺得我們和別的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)公司最大的差別是，我們比較沉得住氣，方向很明確。很多公司什么方向熱就做什么，比較浮躁，我們相對來說比較執(zhí)著于自己原來確定的方向。
很多人對我們的評價是，做了十分才說七分。這是優(yōu)點(diǎn)也是缺點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)是大家對我們的印象是比較扎實(shí)的，缺點(diǎn)是影響力方面可能宣傳不夠。
EW：有人說你們在風(fēng)格上更像一家硅谷公司。你認(rèn)同這種觀點(diǎn)嗎？
HY：硅谷技術(shù)創(chuàng)新型公司的最大特點(diǎn)是，它不僅僅技術(shù)領(lǐng)先于全球，它的商業(yè)模式也是領(lǐng)先于全球的，而且美國公司有個很重要的特點(diǎn)，它們是全球化的公司。中國雖然現(xiàn)在有很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，但在全球化方面還是不夠?？拼笥嶏w現(xiàn)在在語音技術(shù)方面，無論是合成還是識別，都能夠在中文領(lǐng)域做到最先進(jìn)，但我們也有需要突破的地方。很多人覺得我們低調(diào)，其實(shí)我覺得有一個原因是，我們的商業(yè)模式不能夠跟當(dāng)前世界上最主流的商業(yè)模式吻合，所以這也是科大訊飛面臨的最大的挑戰(zhàn)。
EW：能否在商業(yè)模式上稍作展開？
HY：我們原來的商業(yè)模式是To B的，就是售賣技術(shù)，用技術(shù)跟別人合作?，F(xiàn)在我們的目標(biāo)是，用技術(shù)引起一個產(chǎn)業(yè)的突破，從而建造新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。我們現(xiàn)在探索的新的商業(yè)模式是，更靠近消費(fèi)者，就是要著重To C。這不一定得直接面對消費(fèi)者，我們可以用更靠近消費(fèi)者的業(yè)務(wù)來達(dá)到這個目標(biāo)，比如我們和汽車廠商合作，汽車內(nèi)的語音業(yè)務(wù)就是直接面對消費(fèi)者的。
EW：國內(nèi)語音市場這些年在你看來有哪些重要變化？
HY：2000年以前，語音并不被大家關(guān)注，那時還沒有什么大的語音公司，主要是國外一些大企業(yè)像摩托羅拉、IBM等在中國做研究。那么在2000年到2010年之間，以科大訊飛為代表的國內(nèi)公司逐步把語音合成和語音識別市場搶了回來，現(xiàn)在來看，外國公司在中國的語音業(yè)務(wù)已經(jīng)很少了。
近幾年有兩個新的變化：一個是以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司已開始進(jìn)入語音市場，并且投入了很大力量。但他們做語音是為自己的生態(tài)服務(wù)的，并不是想從這上面賺錢，實(shí)際上也賺不到什么錢?，F(xiàn)在專業(yè)做語音的最大的公司應(yīng)該是科大訊飛。另外一個就是，很多小的創(chuàng)業(yè)公司也開始進(jìn)入這個市場，但做得都不是太好，技術(shù)很重要。
EW：巨頭的進(jìn)入會給你們帶來壓力嗎？
HY：當(dāng)然。壓力不是來自于技術(shù)，我們的技術(shù)是最先進(jìn)的，壓力來自于商業(yè)模式。這個沒辦法去模仿哪家公司，都要靠自己慢慢去摸索。一個公司如果想要長期保持領(lǐng)先，不僅僅是技術(shù)能力，商業(yè)模式上一定要走出自己的道路并建立起自己的生態(tài)。
我們原來做的是To B ，現(xiàn)在To B 的公司很多，如果想要成為一個生態(tài)的話，只有這個肯定不夠。我們一定要讓生態(tài)里有C端用戶，這就會有很多變現(xiàn)方式，只要我們提供的服務(wù)是用戶需要的，并且是高質(zhì)量的，我們就可以從用戶手里賺到錢。
現(xiàn)在我們還是免費(fèi)的服務(wù)，我們通過這種方式收集用戶數(shù)據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)來優(yōu)化產(chǎn)品，當(dāng)產(chǎn)品體驗(yàn)足夠好時，用戶會愿意付費(fèi)。當(dāng)然我們也可以有其他收費(fèi)方式，提供給用戶的產(chǎn)品可以是全程免費(fèi)的，在用戶和我們的機(jī)器交互時，機(jī)器會記住用戶的喜好和需求，這時智能終端可以給用戶推薦產(chǎn)品，我們可以向產(chǎn)品提供商收取費(fèi)用，類似于廣告費(fèi)。當(dāng)然，交互是最重要的，將來在車上、電視上、音箱上甚至玩具上都能夠?qū)崿F(xiàn)人機(jī)交互。我們現(xiàn)在的語音合成技術(shù)已經(jīng)很成熟了，機(jī)器可以發(fā)出明星的聲音，我們要不斷增加語音交互中的用戶體驗(yàn)。
EW：語音市場的競爭還不算太激烈吧？
HY：在發(fā)展的過程中，如果大家朝著一個方向的話，自然而然就會有競爭。但是現(xiàn)在的問題在于，我們并不知道將來的物聯(lián)網(wǎng)時代會發(fā)展成什么樣，誰也沒有一個準(zhǔn)確的方向。在一個新的時代里，觀察過程會有三個階段：第一階段是混沌期，就是大家都不知道將來會發(fā)生什么;第二階段叫形成期，就是大家已經(jīng)有方向、有規(guī)劃地發(fā)展了;第三階段叫決勝期，就是各家開始激烈競爭賽跑，像滴滴和快的當(dāng)時一樣。語音市場現(xiàn)在處于混沌期到形成期的過渡階段，大家都不知道怎么干，還在互相觀望，互相挖點(diǎn)技術(shù)人才，摸索摸索方向。
EW：科大訊飛會是第一個找到方向的嗎？
HY：我們一定是，但是做出來怎么樣，還不知道，謀事在人，成事在天。我們現(xiàn)在的方向是，軟硬一體化、云端一體化、技術(shù)服務(wù)一體化，我們不能做一個純技術(shù)的公司，要把技術(shù)和內(nèi)容和服務(wù)結(jié)合。比如說語音合成，我們就一定要和明星名人資源結(jié)合，我們現(xiàn)在可以達(dá)到讓羅振宇給你讀文章的水平。 語言是柄雙刃劍，在擋住外國產(chǎn)品進(jìn)入中國的同時，自己的產(chǎn)品進(jìn)入其他國家也很難。胡郁介紹稱，科大訊飛英語產(chǎn)品做得還不錯，但西班牙語、法語、德語等其他語言產(chǎn)品還不行。
EW：科大訊飛得到過一些負(fù)面評價嗎？
HY：訊飛的體量在去年的時候只有二十多億，今年也就四五十個億?，F(xiàn)在市盈率已達(dá)到150倍。我們的市盈率不太穩(wěn)定，因?yàn)榇蠹铱春靡粋€東西，但這個東西一直沒出來，所以就會不穩(wěn)定。很多人說我們都在靠政府補(bǔ)貼，其實(shí)是這樣，一個以技術(shù)為核心的公司，在中國如果不依賴政府，肯定成長不起來，但過度依賴政府，將來的空間會少一點(diǎn)。我們一開始的確就是依賴政府補(bǔ)貼，否則一下子進(jìn)入市場，是養(yǎng)活不了自己的，只有在跨過一定的技術(shù)門檻后，我們才能靠市場養(yǎng)活自己。我們現(xiàn)在已經(jīng)在找更合適的商業(yè)模式，以減少對政府的依賴。我們現(xiàn)在看到很多人工智能公司，他們已經(jīng)找到了賺錢的方法，但這對我們來說仍然是個挑戰(zhàn)。
EW：其實(shí)現(xiàn)在很多人在懷疑你們的盈利能力。
HY：這種懷疑是對的，我們雖然說在很多測評上面取得了不錯的成績，但是并沒有達(dá)到讓大家信服的程度。事情還沒成之前，你說你是英雄，誰信？武松打虎，得把老虎打死了，結(jié)果出來了，大家才把他看成英雄，現(xiàn)在我說我能打死老虎，誰信呢？我們現(xiàn)在就是在努力證明自己。
EW：相較北上廣深，合肥的商業(yè)環(huán)境是不是差了一點(diǎn)？為什么一直留在合肥？
HY：坦白講，合肥這個地方很適合做研究，但商業(yè)氛圍和商業(yè)創(chuàng)新環(huán)境確實(shí)和北上廣深杭相比是有巨大差距的。但我們還是一直留在合肥，如果我們不是在合肥，我們的人早已經(jīng)被挖了七八遍了，在我們這邊拿50萬年薪的人，騰訊可以給150萬。我們?yōu)槭裁茨茉诤诵募夹g(shù)上持續(xù)深入，并且取得領(lǐng)先世界的水平，就是因?yàn)樵诤戏誓軌蛘嬲o下心來做研究。在北京給他100萬的薪水，馬上就會有人拿200萬來挖，工作一有變動，研究就會停滯下來。北上廣太浮躁了，這些地方房價那么高，讓人怎么安心做研究？我們現(xiàn)在在京津冀，上海廣州深圳杭州都有分部，但我覺得做研究的人，還是來合肥好，一線城市安不下心來。
EW：如果你們工資比其他公司低的話，用什么來吸引人才？
HY：追求。世界上還是有一批有追求的人，就是在中國用人工智能改變世界。
EW：資本對于你們是一個什么作用？
HY：我覺得一個公司一定要借助資本的力量，資本是最重要的。我們不能只靠追求來生活，我們要給這些做出巨大成績和貢獻(xiàn)的人體面的生活。有了資本，我才能真正吸引到優(yōu)秀的人，解決他們的后顧之憂，他們想要去旅游的時候就能夠去世界上任何一個國家去旅游，我們要給他們與能力匹配的薪資。
EW：除了受到資本的青睞外，你們自己也有投資。你們在投資上的構(gòu)想是怎樣的？
HY：戰(zhàn)略投資是圍繞著我們的戰(zhàn)略布局來投。我們現(xiàn)在有三大戰(zhàn)略板塊，教育、智慧城市，還有消費(fèi)者業(yè)務(wù)。
EW：科大訊飛的生態(tài)能描述一下嗎？
HY：我們現(xiàn)在首先要在教育這個方向做成一個核心技術(shù)支撐的開放平臺，大家有什么內(nèi)容都可以放上來，可以對接到學(xué)校;在智慧城市方面，我們希望能夠通過大數(shù)據(jù)和人工智能，為交通、社會信息化管理、醫(yī)療等提供智能服務(wù);最后在消費(fèi)者業(yè)務(wù)上，我們要建立生態(tài)入口，讓用戶用語音的方式與機(jī)器進(jìn)行交互，讓機(jī)器越來越了解用戶的需要。
EW：現(xiàn)在每年研發(fā)投入有多大？
HY：收入的25%。主要用于幾個方面，核心技術(shù)、云計算和各個領(lǐng)域應(yīng)用的開發(fā)。我們現(xiàn)在還有很多需要突破的，像核心技術(shù)現(xiàn)在其實(shí)還沒有達(dá)到我們想要的水準(zhǔn)，我們還要持續(xù)努力，因?yàn)榧夹g(shù)爆炸是一個持續(xù)的過程，不是說一瞬間的，而是在一點(diǎn)點(diǎn)改進(jìn)中獲得的。
EW：作為科大訊飛重點(diǎn)攻堅的領(lǐng)域，目前人工智能在你看來處于什么階段？
HY：現(xiàn)在業(yè)界談人工智能分成三個階段，計算智能、感知智能和認(rèn)知智能。人工智能目前處于感知階段。人在計算智能上比機(jī)器人差，感知智能上好一點(diǎn)，認(rèn)知智能上會更好，所以說，我們現(xiàn)在的切入點(diǎn)叫語音和語言為入口的認(rèn)知革命。人類最早成為世界的統(tǒng)治者是因?yàn)槿祟惏l(fā)生了認(rèn)知革命而不是農(nóng)業(yè)革命。機(jī)器人也需要認(rèn)知革命，機(jī)器人認(rèn)知革命的第一i就是先理解語言，我們現(xiàn)在的使命是要讓機(jī)器能聽會說，能理解會思考。接下來我們把這個技術(shù)跟很多行業(yè)，如醫(yī)療、衛(wèi)生、法律等結(jié)合起來。
EW：人工智能為什么這兩年這么火？過幾年它還會這么熱嗎？
HY：人工智能能火起來，主要是因?yàn)楹诵乃惴?、?shù)據(jù)量和應(yīng)用模式三個方面成熟了，因此它在技術(shù)上可以大規(guī)模應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)?？拼笥嶏w在核心技術(shù)方面還比較有優(yōu)勢，在數(shù)據(jù)的收集上，現(xiàn)在的“訊飛語音云”用戶超過8億，開放云平臺的應(yīng)用項(xiàng)目8萬多個，我們正在嘗試各個場景的應(yīng)用。人工智能過幾年是不是還能這么火還很難說，現(xiàn)在大數(shù)據(jù)已經(jīng)不那么熱了，就是大家接受了這個概念以后就沒人天天喊了。
EW：現(xiàn)在你們的挑戰(zhàn)主要來自哪些方面？
HY：一個就是核心技術(shù)還需要時間來突破;另一個就是我們要尋找到合適的商業(yè)模式;第三就是我們需要很多綜合性人才，不僅僅是技術(shù)人員，還需要會市場的、懂產(chǎn)品的、懂宣傳的、會做品牌傳播的人。坦白講，我們原來是一個To B的公司，在品牌宣傳方面沒什么經(jīng)驗(yàn)，現(xiàn)在需要更多這樣的人。
EW：在產(chǎn)品出口方面，有沒有遇到一些問題？
HY：問題很大。我們的產(chǎn)品在國際上還沒有產(chǎn)生什么效益。我們最大的問題是，語言是個雙刃劍，我們可以擋住外國產(chǎn)品進(jìn)入中國，但是我們進(jìn)入別的國家也很難。我們現(xiàn)在英語做得不錯，但在西班牙語、法語、德語等其他語言國家，我們就不行。
第5篇：人工智能在教育方面的應(yīng)用范文
美國麻省大學(xué)(University of Massachusetts Amherst)阿默斯特校區(qū)(以下簡稱麻省大學(xué))是馬薩諸塞州立大學(xué)系統(tǒng)五個校園中的主校園,是美國知名的研究型大學(xué)。該校創(chuàng)辦于1863年,坐落在美國東部美麗的新英格蘭地區(qū)。
麻省大學(xué)計算機(jī)系成立于1964年,其研究生教育也有超過40年的發(fā)展歷史。由最初的3名教授發(fā)展到現(xiàn)在擁有43名教授,其中包括9名ACM計算機(jī)學(xué)會(Association for Computing Machinery)院士(Fellow)、4名電子和電氣工程師協(xié)會(IEEE)院士、5名人工智能學(xué)會(AAAI)院士和2名美國科學(xué)促進(jìn)協(xié)會(AAAS)院士。麻省大學(xué)計算機(jī)系在人工智能、網(wǎng)絡(luò)與分布式系統(tǒng)、計算理論等多個領(lǐng)域的研究處于世界領(lǐng)先水平。作為美國知名的計算機(jī)系,麻省大學(xué)計算機(jī)系的教育理念是“培養(yǎng)下一代能以創(chuàng)新的方法解決真實(shí)世界問題的計算機(jī)科學(xué)家”(cs.umass.edu/grads/msphd-requirements)。在這個核心思想的指導(dǎo)下,該系非常注重對博士研究生的培養(yǎng),為了達(dá)到培養(yǎng)學(xué)生具備進(jìn)行原創(chuàng)性科學(xué)研究(Original Research)的能力的教育宗旨,該系制定了一套非常嚴(yán)格的課程計劃,以培養(yǎng)學(xué)生堅實(shí)而廣博的基礎(chǔ)知識、良好的科學(xué)研究方法和思維習(xí)慣。麻省大學(xué)計算機(jī)系每年大約會收到1000份左右來自世界各國的優(yōu)秀學(xué)生的申請,攻讀其博士學(xué)位,而錄取的人數(shù)一般保持在30名左右。完善和嚴(yán)格的博士研究生培養(yǎng)體系、開放而先進(jìn)的教育理念,使麻省大學(xué)計算機(jī)系成為全美最具有競爭力的計算機(jī)院系之一。
麻省大學(xué)計算機(jī)系招收兩種形式的博士研究生:碩士/博士連讀研究生和直博研究生。只有在美國其他大學(xué)獲得相應(yīng)計算機(jī)碩士學(xué)位,并修完麻省大學(xué)計算機(jī)系認(rèn)可的相關(guān)課程的學(xué)生,才有資格申請直接攻讀博士學(xué)位;否則,學(xué)生在錄取后必須經(jīng)過碩士/博士的連續(xù)培養(yǎng)才能獲得博士學(xué)位。
無論哪種形式,麻省大學(xué)計算機(jī)系博士生培養(yǎng)大體分為兩個階段:博士生資格學(xué)習(xí)階段和博士生研究階段。博士生資格學(xué)習(xí)階段主要是對學(xué)生進(jìn)行基礎(chǔ)知識培養(yǎng)和基本研究能力訓(xùn)練。學(xué)生只有在通過博士資格考試論證,成為正式博士候選(PhD Candidate)人后,才能進(jìn)入下一步的博士論文研究階段學(xué)習(xí)。以下是麻省大學(xué)計算機(jī)系對碩士/博士研究生的培養(yǎng)要求:
(1)Actively participate in research under the guidance of an advisor(在導(dǎo)師的指導(dǎo)下,積極參與研究)
(2)Satisfy 6 Core Requirements (完成6門核心課程的要求)
(3)Complete 42 course credits (core courses taken to satisfy core requirements are included)(完成42個課程學(xué)分,其中包括核心課程的學(xué)分)
(4)Complete a 6-credit MS Project (完成6個學(xué)分的碩士研究項(xiàng)目)
(5)Graduate with an M.S. Degree(申請獲得碩士學(xué)位)
(6)Pass the Department Qualifying Exam- Portfolio(通過博士資格考試)
(7)Form a Committee(成立答辯委員會)
(8)Propose a Thesis(提交博士開題報告)
(9)Complete 18 Dissertation Credits (完成18個學(xué)分博士論文)
(10)Pass the Teaching Assistant Requirement(完成助教的工作要求)
(11)Pass the Residency Requirement (at least 9 credits in back-to-back semesters) (完成連續(xù)兩個學(xué)期修9個學(xué)分的要求)
(12)Defend and Submit a Thesis (博士答辯和提交博士論文)
本文將以麻省大學(xué)計算機(jī)系為例,探討美國計算機(jī)專業(yè)博士研究生培養(yǎng)的一個重要環(huán)節(jié)――博士研究生課程教育體系的特點(diǎn),以期為提高我國的計算機(jī)專業(yè)博士生教育提供借鑒。
2掌握牢固的理論知識是培養(yǎng)優(yōu)秀博士生的基礎(chǔ)
美國的計算機(jī)博士教育非常注重對學(xué)生基礎(chǔ)理論知識的培養(yǎng),為了使學(xué)生掌握牢固而廣博的基礎(chǔ)知識,麻省大學(xué)計算機(jī)系要求每個碩士/博士研究生必須修完6門博士核心課程,而且成績必須達(dá)到B+以上。這些核心課程分別屬于計算機(jī)科學(xué)的三大領(lǐng)域:理論(Theory)、系統(tǒng)(Systems)和人工智能(Artificial Intelligence),課程設(shè)置具體如下:
(1) 理論核心課:計算理論(Computation Theory)、高級算法(Advanced Algorithms)
(2) 系統(tǒng)核心課:有三組課程,分別是:
編譯技術(shù)(Compiler Techniques)、現(xiàn)代計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)(Modern Computer Architecture)
數(shù)據(jù)庫設(shè)計和實(shí)現(xiàn)(Database Design and Implementation)、高級計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)(Advanced Computer Networking)、操作系統(tǒng)(Operating Systems)
高級軟件工程I(Advanced Software Engineering: Synthesis and Development)、高級軟件工程II(Advanced Software Engineering: Analysis and Evaluation)、程序設(shè)計語言(Programming Languages)
(3) 人工智能核心課程:高級人工智能(Artificial Intelligence)、機(jī)器人學(xué)(Robotics)、信息檢索(Information Retrieval)、不確定環(huán)境下的推理(Reasoning and Acting under Uncertainty)、增強(qiáng)型學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)、機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning: Pattern Classification)
根據(jù)不同的研究方向,學(xué)生可以在六門核心課程的選擇上有所不同,但為了加強(qiáng)理論基礎(chǔ)和掌握知識的廣度,無論哪個研究方向的學(xué)生,都必須修完兩門理論核心課程和一門高級人工智能課程,同時,再根據(jù)自己的研究方向選修其他三門核心課程。例如,一個系統(tǒng)方向的博士研究生除了修完以上兩門理論和一門人工智能課程以外,還必須修完來自于系統(tǒng)方向不同組的三門系統(tǒng)方向的課程;而一個人工智能方向的博士生則必須修完另外兩門人工智能方向的核心課程和一門系統(tǒng)方向的核心課程。
每門核心課程由教師講授一學(xué)期,其中每星期2次課,每次2小時,3個學(xué)分。根據(jù)內(nèi)容不同,每門課程一般要安排5～8次書面作業(yè)、1次期中考試和1次期末考試。其中,對系統(tǒng)方向的課程來說,每個章節(jié)完成后一般還有一次課程項(xiàng)目設(shè)計(Course Project),主要要求學(xué)生實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的算法和進(jìn)行性能評價。由于核心課程要求高,課程學(xué)習(xí)內(nèi)容多,導(dǎo)師和系里會建議學(xué)生每學(xué)期選學(xué)不超過一門的核心課程,所有6門核心課程則在三年內(nèi)完成。如果成績沒有達(dá)到B+,麻省大學(xué)計算機(jī)系允許學(xué)生重修該核心課;但是,如果學(xué)生在規(guī)定的博士資格考試申請時間前沒有通過全部的6門核心課,則不再具備繼續(xù)攻讀博士的資格。
嚴(yán)格的核心課程作業(yè)、考試制度和淘汰制度,不但使學(xué)生牢固掌握了計算機(jī)科學(xué)各領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識,培養(yǎng)了學(xué)生勤奮刻苦的專研精神,而且極大地豐富了學(xué)生的視野,為學(xué)生進(jìn)入實(shí)際科學(xué)研究打下了堅實(shí)的基礎(chǔ)。
3靈活而完善的博士生選修課程體系是培養(yǎng)創(chuàng)新型人才的重要途徑
美國一流研究型大學(xué)博士生教育的目標(biāo)是培養(yǎng)世界一流的科學(xué)家和拔尖創(chuàng)新型人才,為了實(shí)現(xiàn)這個目標(biāo),美國的博士生教育除了注重培養(yǎng)學(xué)生扎實(shí)和精深的基礎(chǔ)知識外,還非常注重培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和發(fā)現(xiàn)新問題的探索精神及能力。
如果核心課程體系的設(shè)置是培養(yǎng)優(yōu)秀博士生的基礎(chǔ),是向?qū)W生傳授學(xué)科領(lǐng)域的重要基本知識和原理與技術(shù),是學(xué)生全面掌握計算機(jī)基本理論與方法的重要途徑,那么,選修課的設(shè)置則是對學(xué)科基本知識的補(bǔ)充,是培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)新的知識和了解并探索前沿研究方向,從而成為創(chuàng)新型人才的重要手段。
麻省大學(xué)計算機(jī)系的做法是,在博士研究階段,除了要求學(xué)生完成18個學(xué)分(6門)的核心課程學(xué)習(xí)以外,還要求完成24個學(xué)分(8門)的非核心課程(或稱為選修課)學(xué)習(xí)。這些選修課大多是關(guān)于本學(xué)科及相關(guān)專業(yè)前沿領(lǐng)域近3～5年的新研究方向、研究方法或新技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容的介紹,一般由教師在每學(xué)期開學(xué)前提出新的課程計劃,學(xué)生則根據(jù)自己的研究興趣和職業(yè)目標(biāo)自由選課。通過課程的學(xué)習(xí),學(xué)生能在最短的時間內(nèi)了解本學(xué)科相關(guān)領(lǐng)域的最新研究現(xiàn)狀,更重要的是,在課程的學(xué)習(xí)過程中,教授會將許多新出現(xiàn)的問題在課堂上和學(xué)生討論,同時,通過2～3個課程項(xiàng)目培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立(或合作)解決新問題的能力,以及教會學(xué)生各種探索問題的研究方法。
在教學(xué)模式上,可以采用由教授主講的傳統(tǒng)方式,也可以采用以討論為主的方式。以教授為主講的教學(xué)模式在此就不再贅述,以下著重描述以討論為主的選修課教學(xué)模式。
以討論為主的Seminar是美國計算機(jī)院系的教授最常用的選修課教學(xué)模式。Seminar的課程設(shè)置沒有固定模式,但通常有以下幾方面的特點(diǎn)。
第一,課程的選題一般是近年新出現(xiàn)的有代表性的前沿研究課題。
第二,課程內(nèi)容的選擇一般來自近年來該領(lǐng)域頂級國際會議的專題論文。
第三,課程內(nèi)容的組織由教師完成。教師在確定題目后,一般會根據(jù)論文的情況將討論的內(nèi)容分為多個子專題,每個子問題由3～4篇論文組成。課程的開始一般是綜述性的論文或在該領(lǐng)域出現(xiàn)的最早的學(xué)術(shù)論文,其目的是探討該研究方向出現(xiàn)的新的應(yīng)用背景需求和所帶來的新的挑戰(zhàn)。其后的每個子專題則將對具體問題和方法進(jìn)行深入探討。
第四,選課的學(xué)生人數(shù)一般在20～30人左右,而且通常是由學(xué)完了核心課程以后的高年級博士生組成。學(xué)生人數(shù)太少,論文的覆蓋面可能太小;學(xué)生太多,可能導(dǎo)致討論的深度不夠。同時,只有學(xué)完了基本理論后,學(xué)生才有可能具備較深入分析問題的能力。在Seminar的學(xué)習(xí)討論中,找到新的研究問題也是該課程設(shè)置的重要目的之一。
第五,課堂教學(xué)的模式基本上是教師和學(xué)生互動的教學(xué)方式。教師在第一節(jié)課引導(dǎo)學(xué)生對該領(lǐng)域的基本問題有了初步認(rèn)識后,學(xué)生將對每篇論文進(jìn)行評估(Review)、宣講(Presentation)和進(jìn)行課堂討論。每篇論文的宣講時間是25～30分鐘,課堂討論時間是10～15分鐘。其中教師將引導(dǎo)學(xué)生對論文中所研究的問題和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行深入討論,學(xué)生參與討論的情況將作為課程考核的重要依據(jù)。
選擇合適的題目并對教學(xué)討論的內(nèi)容(論文)進(jìn)行篩選和組織對開課教師的要求非常高。為了準(zhǔn)備一門新的Seminar課,教師一般需要預(yù)先通讀該研究方向所有重要國際會議的相關(guān)論文,然后根據(jù)不同的研究問題對論文分類,并將其中有代表性的論文提煉出來,作為課程學(xué)習(xí)的論文。在課程項(xiàng)目的設(shè)置上,教師會事先準(zhǔn)備一些題目,如對某些算法的實(shí)現(xiàn)、評估和改進(jìn),實(shí)現(xiàn)原形系統(tǒng)等,同時也非常鼓勵學(xué)生在論文討論的過程中有針對性地提出自己的見解和新的解決問題的方法。
4合理的課程學(xué)習(xí)安排是培養(yǎng)高質(zhì)量博士生的有效保證
美國的博士教育是以博士生的最終質(zhì)量為評判標(biāo)準(zhǔn),而不是以年限來規(guī)定學(xué)生的畢業(yè)時間。在美國計算機(jī)專業(yè),培養(yǎng)一個碩士/博士生一般需要至少5年時間。由于強(qiáng)調(diào)博士生專業(yè)知識學(xué)習(xí)的深度和廣度,在整個博士學(xué)習(xí)階段,博士生都會積極參與課程的學(xué)習(xí),并盡可能地將研究項(xiàng)目中的問題和課程學(xué)習(xí)聯(lián)系起來,用所學(xué)到的方法或思路來解決新問題。
以麻省大學(xué)計算機(jī)系為例,雖然學(xué)生的背景不同,但為了在保證質(zhì)量的前提下幫助學(xué)生用最短的時間順利完成博士課程要求和博士論文要求,系里建議學(xué)生按如表1所示的時間表安排整個博士階段的學(xué)習(xí)計劃。
麻省大學(xué)計算機(jī)系不但在本系有完善的研究生課程體系,學(xué)生可以根據(jù)自己的研究興趣和職業(yè)規(guī)劃來自由選課,而且也鼓勵學(xué)生在其他相關(guān)院系選修本系沒有開設(shè)但對研究有用的課,如數(shù)學(xué)系或電子工程系的高級課程。總之,美國博士教育的一個重要特點(diǎn)是強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí),鼓勵學(xué)生以積極的態(tài)度參與到課程的學(xué)習(xí)中,同時訓(xùn)練學(xué)生在課程學(xué)習(xí)的過程中逐步學(xué)會發(fā)現(xiàn)問題和研究問題的方法。
5啟示和建議
美國的博士教育強(qiáng)調(diào)堅實(shí)的基礎(chǔ)理論知識、完善的知識體系和用于探索與創(chuàng)新的研究能力,而這些恰恰是決定博士畢業(yè)生日后發(fā)展?jié)摿Φ年P(guān)鍵。長期以來,我國計算機(jī)博士教育主要是通過參與科研項(xiàng)目的形式來對學(xué)生進(jìn)行培養(yǎng),這種“研究項(xiàng)目驅(qū)動型教育”在我國恢復(fù)研究生教育的初期起到了很好的推動作用,培養(yǎng)了大批科研人才。但隨著教育本質(zhì)的回歸和創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的需要,從總體來看,我國的這種單純強(qiáng)調(diào)研究項(xiàng)目的教育模式培養(yǎng)的博士生,質(zhì)量與國際先進(jìn)水平相比還有一定的差距。由于沒有嚴(yán)格的博士課程要求和淘汰制度,學(xué)生在學(xué)習(xí)階段往往會忽略對基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí)和對知識結(jié)構(gòu)的完善。長此以往,必然會影響博士生的研究水平和發(fā)展?jié)摿?最終將會影響國家的整體創(chuàng)新能力。
筆者建議,為了使學(xué)生掌握牢固的專業(yè)基礎(chǔ)知識,同時培養(yǎng)學(xué)生在某一學(xué)科領(lǐng)域的研究興趣和基本的研究能力,應(yīng)該首先強(qiáng)調(diào)核心課程體系的建設(shè),不論哪個方向的學(xué)生都必須通過一定數(shù)量的核心課程的學(xué)習(xí),如算法、分布式操作系統(tǒng)、人工智能等,這些核心課程應(yīng)由教師來講授;同時,應(yīng)嚴(yán)格課程的考核制度和課程評價體系。對于選修課,由于其主要目的是擴(kuò)展學(xué)生的視野,培養(yǎng)學(xué)生分析問題和研究問題的能力,所以應(yīng)借鑒國內(nèi)外Seminar課程的成功經(jīng)驗(yàn),積極有效地激勵教師和學(xué)生共同上好Seminar課。
博士生教育是一項(xiàng)復(fù)雜而艱巨的系統(tǒng)工程,而其中的課程學(xué)習(xí)是研究生培養(yǎng)中非常重要的一個環(huán)節(jié),如何通過嚴(yán)格的培養(yǎng)機(jī)制和靈活的培養(yǎng)方法,在給學(xué)生傳授基礎(chǔ)知識的同時培養(yǎng)學(xué)生分析問題和解決問題的能力;如何將合理的研究生課程體系和研究項(xiàng)目結(jié)合起來,嚴(yán)格博士生培養(yǎng)機(jī)制,完善博士生資格評估體系,從制度上保障博士研究生的質(zhì)量;以及如何真正教會學(xué)生探索科學(xué)基本問題的方法,培養(yǎng)學(xué)生良好的科研習(xí)慣和勇于開拓創(chuàng)新的精神等,是我們在計算機(jī)學(xué)科建設(shè)中應(yīng)該進(jìn)一步思考的問題。
第6篇：人工智能在教育方面的應(yīng)用范文
（一）影響要素陳列
計算機(jī)技術(shù)在課堂領(lǐng)域?qū)嵤V泛應(yīng)用，不但透過技術(shù)自身優(yōu)勢呈現(xiàn)，同時借助學(xué)校以及師生等綜合因素舒展。學(xué)校因素。影響計算機(jī)教學(xué)實(shí)效的要素包括設(shè)備供應(yīng)狀況、師生多元評價體系和網(wǎng)絡(luò)教育資源存儲結(jié)果等，透過信息技術(shù)應(yīng)用能夠協(xié)調(diào)學(xué)校教育體系充實(shí)狀況，相對提升學(xué)校整體實(shí)力。教師因素。教師在課堂中屬于不可替代的指導(dǎo)角色，尤其在創(chuàng)新課程改革背景影響下，教師一切活動都將圍繞學(xué)生實(shí)際需求拓展，在計算機(jī)設(shè)備操作活動規(guī)范中積極價值豐厚。經(jīng)過特殊交流過程洗禮，教師對計算機(jī)技術(shù)應(yīng)用觀念會直接決定課堂計算機(jī)運(yùn)用結(jié)果，其技能潛質(zhì)狀況完全過渡成為關(guān)鍵支撐媒介。學(xué)生因素。這類群體作為課堂主體，已經(jīng)被社會大眾完全認(rèn)可，然而這部分未來社會精英對計算機(jī)技術(shù)依賴程度如何正是其對創(chuàng)新知識接納效率的真實(shí)寫照。依照過往紀(jì)實(shí)結(jié)果顯示，我國接近8成左右的學(xué)生都可以借助計算機(jī)進(jìn)行不同渠道知識查詢以及下載，教師要盡量放寬課堂限制力度，使得學(xué)生眼界變得足夠開闊，逐漸與世界規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)相互銜接。
（二）應(yīng)用類型解析計算機(jī)技術(shù)在專業(yè)課堂滲透不單單借助各類教學(xué)模式舒展，同時應(yīng)用類型也需要教師多加關(guān)注。
1、智能化教育這是計算機(jī)技術(shù)在課堂內(nèi)部拓展的主要特征與功能適應(yīng)范疇，整個活動中計算機(jī)智能化特征與人工智能理念有機(jī)結(jié)合，同期相互補(bǔ)充。其對于既定師資力量與知識儲備有著特殊完善功能，并且借助學(xué)生自學(xué)與模仿行為進(jìn)行科學(xué)評價，目前已經(jīng)成為課堂教學(xué)核心支撐點(diǎn)。
2、仿真教育結(jié)合計算機(jī)仿真技術(shù)特征進(jìn)行三維空間擴(kuò)展，使得各類實(shí)際環(huán)境都能在此進(jìn)行模擬演示，為學(xué)生創(chuàng)造多元虛擬交流場所，學(xué)生完全可以借由自主探索完成任何學(xué)業(yè)內(nèi)容。此類具備仿真特性的教學(xué)方式已經(jīng)開始滲透到中職院校不同專業(yè)階層領(lǐng)域，收獲廣泛師生的積極認(rèn)可。3、遠(yuǎn)程教育主要是在計算機(jī)技術(shù)教育功能背景下開創(chuàng)的獨(dú)特教學(xué)手法，其可說是全面擺脫傳統(tǒng)課堂灌輸式教學(xué)弊端，能夠在不同空間與時間條件下進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)即時信息傳輸，并針對關(guān)鍵問題提供滿意解答。相對減少規(guī)模教育成本，提升實(shí)踐操作能力的高效吸納成果。
二、計算機(jī)教學(xué)核心改革策略補(bǔ)充
第一，針對學(xué)生個體差異現(xiàn)象實(shí)施分類教學(xué)手段。教學(xué)活動中必須充分界定個體性格特征，結(jié)合基礎(chǔ)與提高兩類引導(dǎo)目標(biāo)進(jìn)行基礎(chǔ)計算機(jī)處理技能傳授，力求讓學(xué)生在自由操作中舉一反三，依照最新課本知識解決一切現(xiàn)實(shí)生活難題。
第二，開發(fā)校本教材，達(dá)到因材施教、因地制宜的效果。要根據(jù)學(xué)生的生理、心理特點(diǎn)結(jié)合社會需要，開發(fā)校本教材，使教材跟上時代步伐。教材應(yīng)與實(shí)踐操作相呼應(yīng)。中職學(xué)校的計算機(jī)基礎(chǔ)教材應(yīng)是理論和優(yōu)秀適用的練習(xí)素材相結(jié)合。因?yàn)?，一本好的上機(jī)練習(xí)冊，既能鍛煉學(xué)生解決問題的能力，又能提高他們的技能水平，從而提高他們的信息素養(yǎng)。
第三，合理改革考核模式。計算機(jī)基礎(chǔ)課程本身實(shí)踐性較強(qiáng)，單純依照期末試卷難以準(zhǔn)確檢驗(yàn)階段學(xué)習(xí)實(shí)效，個體素質(zhì)能力更加得不到清晰展示。因此，這方面改革工作需要透過模塊資源及時記錄學(xué)生平時學(xué)習(xí)狀況，同時結(jié)合電子校報與創(chuàng)新程序設(shè)計等實(shí)踐項(xiàng)目進(jìn)行考核，對于綜合成績優(yōu)秀者提供分?jǐn)?shù)獎勵。
第四，完善知識與技能的轉(zhuǎn)化效率。本世紀(jì)中職計算機(jī)教學(xué)活動本就面臨著各類挑戰(zhàn)，其自身必須時刻做好內(nèi)部體系完善工作，以防止被社會淘汰。由于計算機(jī)專業(yè)知識面較廣同時更新速率快，有關(guān)此領(lǐng)域業(yè)務(wù)水準(zhǔn)提升工作早已迫在眉睫。作為校方領(lǐng)導(dǎo)應(yīng)竭力開辟企業(yè)合作先機(jī)，提供各類單位實(shí)習(xí)條件，使得學(xué)校與社會保持直接聯(lián)系結(jié)果，穩(wěn)定日后教學(xué)內(nèi)容的全新狀態(tài)，進(jìn)而為各類實(shí)用型人才培養(yǎng)奠定深刻適應(yīng)基礎(chǔ)。
三、結(jié)語
第7篇：人工智能在教育方面的應(yīng)用范文
關(guān)鍵詞：多元智能 教育游戲 信息技術(shù)
一、多元智能理論的認(rèn)識
美國著名的心理學(xué)家和教育家霍德華?加德納（Howard Cardner）于1983年在《智能的結(jié)構(gòu)》一書中系統(tǒng)地論述了一種全新的人類智能結(jié)構(gòu)理論――多元智能理論。該理論認(rèn)為人類的思維方式即認(rèn)知世界的方式是多元的，除了語言智能、數(shù)理邏輯智能兩種基本的智能外，還有其他七種智能，即音樂智能、空間智能、身體運(yùn)動智能、人際交往智能、自我認(rèn)識智能、自然觀察智能和存在智能。［1］多元智能理論自提出以來，就引起多個國家和地區(qū)引起強(qiáng)烈反響，我國教育界越來越認(rèn)識到多元智能理論的重要價值，認(rèn)為“多元智能理論是對素質(zhì)教育的最好詮釋。”
傳統(tǒng)的以“以智商式思維”為理論依據(jù)、以紙筆測驗(yàn)為唯一方法的評價系統(tǒng)扼殺了絕大多數(shù)學(xué)生多方面智能的發(fā)展。［2］因?yàn)橹悄懿⒉皇呛唵蔚仄叫械卮嬖谥?，我們?nèi)粘Ｋf的能力實(shí)際上是多種智能的組合，智能之間的不同組合就體現(xiàn)了學(xué)生間的智力差異。因此，在教育游戲的設(shè)計中，我們應(yīng)該從開發(fā)學(xué)生的多元智能出發(fā)，充分運(yùn)用現(xiàn)代技術(shù)手段，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)激情，讓學(xué)生充分發(fā)掘自己的優(yōu)勢智能，鍛煉自己的弱勢智能，從而自信地學(xué)習(xí)并且有所作為。
二、教育游戲的發(fā)展現(xiàn)狀
教育游戲一詞誕生于上世紀(jì)80年代的美國，由此，一些學(xué)者對游戲的教育功能以及游戲在教育中的運(yùn)用做了一些研究。在我國，隨著電腦游戲的普及，對教育游戲的認(rèn)識和研究也開始起步，但是到目前為止還沒有一個明確的定義。德國的沃爾夫?qū)?克萊默在前人的基礎(chǔ)上對游戲作了一個界定，他認(rèn)為：“游戲是一種由道具和規(guī)則構(gòu)建而成的，由人主動參與，有明確目標(biāo)，在進(jìn)行過程中包含競爭且富于變化的以娛樂為目的的活動。它與現(xiàn)實(shí)世界既相互聯(lián)系又相互獨(dú)立，能夠體現(xiàn)人們之間的共同經(jīng)驗(yàn)，能夠體現(xiàn)平等與自由的精神。”［3］我國將教育游戲“定義”為能夠培養(yǎng)游戲使用者的知識、技能、智力、情感、態(tài)度、價值觀，并具有一定教育意義的計算機(jī)游戲類軟件。［4］
隨著計算機(jī)軟件和網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，教育改革勢在必行，教育游戲作為一種新生事物，它的研究和開發(fā)得到了游戲開發(fā)商、教育界的極大重視。目前我國市場上出現(xiàn)的教育游戲軟件主要有奧卓爾系列、游戲?qū)W堂系列和網(wǎng)游學(xué)堂等。這些教育游戲在一定程度上激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，能夠通過游戲的形式達(dá)到教育教學(xué)的目的，但還存在一些問題，主要表現(xiàn)在：游戲和教學(xué)內(nèi)容的結(jié)合不夠緊密，很多教育游戲只是停留在與教育結(jié)合的表層，沒有很好地將教學(xué)目標(biāo)和游戲真正地融合在一起，導(dǎo)致教育游戲與教學(xué)的脫節(jié)。另外游戲的開發(fā)者一般僅僅只是一些計算機(jī)專業(yè)人士，沒有相關(guān)的教育教學(xué)研究背景，不能很好地對學(xué)生的認(rèn)知特點(diǎn)及各種教學(xué)理論進(jìn)行剖析，從而導(dǎo)致了游戲的教育性不足。
所以在教育游戲的開發(fā)過程中，我們應(yīng)該從實(shí)際情況出發(fā)，從培養(yǎng)學(xué)生的能力出發(fā)，將多元智能理論貫徹于其中，充分發(fā)掘?qū)W生的潛能，促進(jìn)學(xué)生綜合素質(zhì)的提高，從而改善教育游戲的現(xiàn)狀，實(shí)現(xiàn)真正意義上的“教育”和“游戲”相結(jié)合。
三、教育游戲中多元智能的開發(fā)
在虛擬的游戲世界里，學(xué)生的知識水平、智力結(jié)構(gòu)、年齡分布等多有較大的差別。因此教育游戲的設(shè)計要考慮到玩家的特點(diǎn)，這樣才能使得教育游戲更加貼近學(xué)習(xí)。［5］由于每個人的智能發(fā)展水平存在差異，主要是這些智能在每個人身上的組合方式、發(fā)展順序、表現(xiàn)形式不同，所以我們在進(jìn)行游戲的設(shè)計時要考慮到多方面的因素，進(jìn)行全面的角色設(shè)計，使玩家在游戲的過程中充分發(fā)揮自己的優(yōu)勢智能，同時培養(yǎng)其他各項(xiàng)智能。在教育游戲的設(shè)計中玩家的年齡結(jié)構(gòu)也是不容忽視的，我們應(yīng)該根據(jù)各年齡學(xué)生的智能特點(diǎn)分成幾個階段進(jìn)行設(shè)計。我們應(yīng)該根據(jù)維果茨基的“最近發(fā)展區(qū)”理論注重對培養(yǎng)各項(xiàng)智能的任務(wù)加深設(shè)置，使學(xué)生始終處在逐漸挑戰(zhàn)自己的過程中。
在信息化教學(xué)的背景下，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，教育游戲充分應(yīng)用現(xiàn)代信息技術(shù)，做到教育與游戲的完美結(jié)合，從多種角度出發(fā)來培養(yǎng)學(xué)生的多元智能。所謂的信息技術(shù)就是指用于管理和處理信息所采用的技術(shù)的總稱，本文所指的主要是計算機(jī)科學(xué)和通訊技術(shù)，包括計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、多媒體技術(shù)、圖像、視頻以及其它相關(guān)信息技術(shù)的應(yīng)用。只有把所有的技術(shù)手段完美結(jié)合，才能提升學(xué)生對各種教學(xué)信息的接受和處理能力。
1.多媒體技術(shù)與多元智能
多媒體技術(shù)指用于計算機(jī)程序中處理圖形、影像、影音、聲訊、動畫等計算機(jī)技術(shù)。［6］在教育游戲中應(yīng)該充分發(fā)揮多媒體技術(shù)的威力，以發(fā)展學(xué)生的言語智能、數(shù)理邏輯智能、音樂韻律智能等。在教育游戲的設(shè)計中，我們應(yīng)該從教學(xué)目標(biāo)出發(fā)，創(chuàng)設(shè)情境化的學(xué)習(xí)環(huán)境，讓學(xué)生在游戲的過程中加強(qiáng)與同伴的合作，培養(yǎng)人際交往能力及協(xié)作能力。學(xué)生在利用多媒體進(jìn)行游戲的過程中可以進(jìn)行文字處理、數(shù)據(jù)分析、作圖繪畫、編曲欣賞、多媒體創(chuàng)作，從而使得學(xué)生的語言能力、數(shù)學(xué)邏輯能力、音樂能力等多種智能得到發(fā)展。
2.虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)與多元智能
為了達(dá)到教育與游戲的完美結(jié)合，在多媒體技術(shù)和人工智能技術(shù)相融合的條件下，我們應(yīng)充分利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，以游戲的方式展開教學(xué)活動，讓學(xué)生在虛擬的環(huán)境中進(jìn)行學(xué)習(xí)、模擬活動，從而使得學(xué)生的空間智能、身體運(yùn)動智能以及自然觀察智能也得到全面充分的發(fā)展，使得學(xué)習(xí)過程真正成為學(xué)生積極地建構(gòu)知識和掌握技能的過程，而不再是單純的記憶和枯燥的模仿。
3.虛擬社區(qū)與多元智能
我們還可以利用計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，建立虛擬游戲社區(qū)，通過協(xié)同、伙伴、競爭與角色扮演等方式來有效地促進(jìn)學(xué)生的人際交往智能的發(fā)展。在協(xié)作的過程中，教師應(yīng)該引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行異質(zhì)性分組，實(shí)現(xiàn)學(xué)生間的智能優(yōu)勢互補(bǔ)，促進(jìn)學(xué)生的整體發(fā)展，在合作的過程中完成教育游戲的闖關(guān)活動。
四、小結(jié)
總之，越來越多的專家已經(jīng)意識到教育游戲所具備的潛力，但是將教育與游戲?qū)崿F(xiàn)完美結(jié)合還存在不少的障礙，教育與游戲結(jié)合來發(fā)展學(xué)生的多元智能還處在不斷探索之中。隨著教育信息化的發(fā)展和計算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步，教育游戲也將面臨著新的改革，如何在游戲中貫徹教育，如何在游戲中培養(yǎng)學(xué)生的多元智能將是一個新的研究熱點(diǎn)，將為教育改革帶來新的氣息。
參考文獻(xiàn)：
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第8篇：人工智能在教育方面的應(yīng)用范文
[關(guān)鍵詞]e-Learning；語音；情感識別
[中圖分類號]G40―057
[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A
[論文編號]1009―8097(2009)13―0224―02
引言
e-Learning也叫數(shù)字化學(xué)習(xí)，是通過因特網(wǎng)或其他數(shù)字化媒體進(jìn)行學(xué)習(xí)與教學(xué)的活動。當(dāng)前，隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，e-Learning已經(jīng)在教育、教學(xué)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，并產(chǎn)生了深刻影響。然而，在當(dāng)前的e-Learning環(huán)境下，由于師生在物理空間上的分離，導(dǎo)致師生之間缺少必要的情感交流和反饋。而按照教育心理學(xué)的觀點(diǎn)，一個真正人性化的教學(xué)系統(tǒng)，不僅應(yīng)當(dāng)是有智能的，而且還應(yīng)當(dāng)有情感的。因此，如何在e-Learning系統(tǒng)中測量出學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)時的認(rèn)知和情感，構(gòu)建具有情感交互能力的和諧學(xué)習(xí)系統(tǒng)，已經(jīng)成為現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育中一個新的熱點(diǎn)研究課題。
近年來，以語音情感識別為核心的情感計算技術(shù)的研究發(fā)展，已經(jīng)成功應(yīng)用于人工智能、智能人機(jī)交互等領(lǐng)域。這使得在e-Learning系統(tǒng)中，也可以利用情感計算技術(shù)，跟蹤學(xué)習(xí)者的情感狀態(tài)，提供個性化服務(wù)，以及根據(jù)學(xué)習(xí)者情感體驗(yàn)的變化及時調(diào)整教學(xué)策略。為此，本文利用語音情感識別技術(shù)，以e-Learning應(yīng)用為背景，設(shè)計一種基于語音情感識別技術(shù)的新型e-Learning教學(xué)系統(tǒng)。
一 基于語音情感識別的e-Learning系統(tǒng)模型
師生情感交流是教學(xué)環(huán)節(jié)中的一項(xiàng)重要內(nèi)容，它有助于學(xué)生消極情緒向積極情緒的遷移。在學(xué)習(xí)過程中，學(xué)習(xí)者的言語中不僅包含了文字符號信息，同時也包含了豐富的感情和情緒等信息。例如，當(dāng)學(xué)習(xí)者對學(xué)習(xí)內(nèi)容能夠理解和接受時，往往情緒高漲，言語比較歡快；反之，情緒低落，言語比較低沉喪氣?？梢?，學(xué)習(xí)者不同情感的表現(xiàn)是一種重要的教學(xué)反饋信息。利用這種反饋信息，我們可以有效調(diào)整教學(xué)策略，更好地服務(wù)自主學(xué)習(xí)。因此，在傳統(tǒng)e-Learning系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，本文通過增加一個語音情感識別技術(shù)模塊，設(shè)計出一種基于語音情感識別技術(shù)的智能化e-Learning系統(tǒng)模型，如圖1所示。
該系統(tǒng)模型以語音情感識別技術(shù)為核心，及時捕捉和識別學(xué)習(xí)者的情感狀態(tài)，并根據(jù)學(xué)習(xí)者特定的情感狀態(tài)作出相應(yīng)的情感激勵或補(bǔ)償策略。該模型主要有五部分組成：
接口：除了傳統(tǒng)e-Learning系統(tǒng)中的人機(jī)接口外，新增加一個情感語音輸入接口模塊，專門負(fù)責(zé)收集學(xué)習(xí)者的情感化的語音信息。
語音情感信息處理算法模塊：通過相關(guān)傳感器，對收集到的情感化的語音信息提取能夠區(qū)分不同情感類型的語音特征參數(shù)，然后利用模式識別分類器識別出學(xué)習(xí)者的整體情感狀態(tài)，并作出適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)評價。
評價模塊；主要收集評價結(jié)果，然后轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的評價參數(shù)，同時從學(xué)習(xí)模型中提取學(xué)習(xí)記錄。
教學(xué)策略：根據(jù)評價參數(shù)和學(xué)習(xí)者模型中的學(xué)習(xí)記錄，及時調(diào)整教學(xué)策略，從課程資料庫中選取適合學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的資料提供給學(xué)習(xí)者，同時也作出相應(yīng)的情感激勵和補(bǔ)償。
學(xué)習(xí)者模型：主要記錄和學(xué)習(xí)者相關(guān)的個人信息、學(xué)習(xí)背景信息，認(rèn)知風(fēng)格信息、情感信息等。
二 語音情感識別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)
語音情感識別就是對輸入的學(xué)習(xí)者的情感化語音信號進(jìn)行預(yù)處理(如降噪)后，分析和提取與學(xué)習(xí)者情感表達(dá)密切相關(guān)的語音特征參數(shù)，然后采用模式識別分類器分別進(jìn)行訓(xùn)練和測試，最后輸出學(xué)習(xí)者的情感類型，得到識別結(jié)果。一個簡單的語音情感識別模型由如下五部分構(gòu)成，如圖2所示。其中模型中最重要的兩個環(huán)節(jié)是，特征提取以及分類器的確定。
1 語音情感特征參數(shù)的提取
提取何種有效的語音情感特征參數(shù)是語音情感識別技術(shù)研究中最關(guān)鍵的問題之一，情感特征的優(yōu)劣直接影響到情感最終識別結(jié)果的好壞。心理學(xué)和韻律學(xué)的研究已經(jīng)表明，語音信號中的情感主要通過語音中的韻律特征表現(xiàn)出來的。例如，當(dāng)一個人發(fā)怒的時候，講話的速率會變快，音量會變大，音調(diào)會變高，而一個人悲傷的時候講話的語速會變慢，音量會變小，音調(diào)會變低，這些都是可以很直觀的感受到的變化。目前，研究者進(jìn)行語音情感識別的研究普遍采用了常見的基音頻率(簡稱基頻)、振幅、語速等韻律特征。原因是這些韻律特征能夠反映說話人的部分情感信息，較大程度上能區(qū)分不同的情感，而且容易提取和使用。但是，近年來的研究表明語音信號中的音質(zhì)特征也包含情感信息，體現(xiàn)了不同類型情感的發(fā)音方式的區(qū)別，如生氣和高興發(fā)音時由于喉嚨的位置不同而引起的喘氣和沙啞等方面的不同。本文提取的語音特征參數(shù)類型包含了韻律特征和音質(zhì)特征。表1列出了這些提取的語音特征與四種常見的情感類型(生氣、歡快、沮喪、厭惡)之間的關(guān)系。
2 分類器的選擇
語音情感識別本質(zhì)上是一個模式識別問題。目前，各種模式識別方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最近鄰法和支持向量機(jī)等不同的單一分類器，都被應(yīng)用于語音情感識別，取得了較好的識別效果。已有的研究表明，在不同單一分類器中，建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論中的結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則基礎(chǔ)上的支持向量機(jī)能夠取得最好的識別性能。另外，將不同性能的單一分類器構(gòu)成組合分類器，也能夠進(jìn)一步提高語音情感識別的性能。
目前，隨著計算機(jī)圖像技術(shù)和多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，作為人類情感表達(dá)的其他方式，如人臉表情識別、人體運(yùn)動姿態(tài)識別、手勢識別等技術(shù)必將得到快速發(fā)展，并將在e-Learning系統(tǒng)中發(fā)揮重要作用。
第9篇：人工智能在教育方面的應(yīng)用范文
三維技術(shù)教育主要是指3D服裝設(shè)計的教學(xué)研究，是立足于二維的基礎(chǔ)上針對服裝造型、結(jié)構(gòu)、面料特征、顏色及圖案等要素的空間設(shè)計。相對傳統(tǒng)教育模式，改變了服裝設(shè)計教學(xué)模式，不再是單一的理解服裝造型和結(jié)構(gòu)。而是通過三維技術(shù)激發(fā)學(xué)生的空間造型能力和解剖能力?，F(xiàn)在的服裝產(chǎn)品從服裝產(chǎn)品本身的屬性發(fā)生了巨大的改變；造型元素多元化、系列品種多樣化、制衣制造模塊化等的革新，改變教育模式增強(qiáng)三維服裝技術(shù)利于服裝專業(yè)人才的培養(yǎng)。
關(guān)鍵詞：
二維技術(shù) 三維技術(shù) 教學(xué)改革
中圖分類號：G423
文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A
文章編號：1003-0069（2015）06-0099-02
一 二維服裝技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用
二維服裝技術(shù)是指服裝造型結(jié)構(gòu)等的平面設(shè)計；在教學(xué)中的應(yīng)用手段包括手工設(shè)計和計算機(jī)輔助設(shè)計，二維服裝技術(shù)在我國服飾文化史中由來已久。無論是古代的袍服還是現(xiàn)代的西式服裝均在二維服裝技術(shù)的背景下產(chǎn)生，直至上個世紀(jì)80年代逐步將計算機(jī)應(yīng)用到服裝生產(chǎn)和教學(xué)領(lǐng)域，才使得二維服裝CAD技術(shù)教育得到空前發(fā)展。服裝CAD技術(shù)其本身的屬性是借助計算機(jī)強(qiáng)大的計算功能進(jìn)行設(shè)計服裝，二維服裝CAD技術(shù)是基于二維軟件的應(yīng)用。計算機(jī)服裝設(shè)計和手工服裝設(shè)計均為設(shè)計手段的變換，其目標(biāo)相同。計算機(jī)輔助設(shè)計效率高于手工設(shè)計，特別是在服裝結(jié)構(gòu)設(shè)計方面尤為突出。手工設(shè)計主要用于服裝制造；即人機(jī)結(jié)合式的制造，在服裝立體制衣的時代還未到來時手工作業(yè)仍是主要制衣模式。
我國服裝CAD技術(shù)教育是從無到有、從一般軟件教育到專業(yè)軟件教育的發(fā)展過程。服裝CAD技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是精確度高，速度快。擺脫了手工制圖、排版、推放等工程技術(shù)誤差大的缺點(diǎn)。目前，服裝CAD技術(shù)教育主要包括；款式設(shè)計、面料設(shè)計、結(jié)構(gòu)設(shè)計、放碼設(shè)計、排料設(shè)計五大系統(tǒng)。基本涵蓋了服裝產(chǎn)品制造的所有環(huán)節(jié)；服裝款式、結(jié)構(gòu)、面料、放碼、排版等要素都能在計算機(jī)軟件下得以最大的發(fā)揮。譬如；計算機(jī)的復(fù)制粘貼、剪切、編輯、掃描讀圖等功能提高了服裝產(chǎn)品開發(fā)的速度。
二 二維服裝技術(shù)在教學(xué)中存在的問題
（1）服裝教材與CAD軟件的教學(xué)問題
我國大多數(shù)服裝院校在服裝和CAD技術(shù)教育方面存在兩個主要矛盾問題；一是服裝專業(yè)教材不規(guī)范，二是服裝用軟件魚龍混雜。譬如；服裝制圖這門課的教材，這門課要解決的主要問題是服裝樣板制作。所涉及到的專業(yè)知識有人體、制圖規(guī)格、制圖方法、工業(yè)樣板的制作等知識點(diǎn)。這門課程的教學(xué)形成了各自為政的院校派教育模式，以老師為主導(dǎo)的差異化專業(yè)教育模式。特別是在制圖方法上沒有統(tǒng)一的格局，如比例法、定數(shù)法、原型法、胸胸度法等方法參與教學(xué)。往往使學(xué)生難以掌握，不知應(yīng)用那種方法最為科學(xué)。導(dǎo)致教而全學(xué)不精的教學(xué)局面，從未考慮企業(yè)用人才和行業(yè)用人才，對人才培養(yǎng)的目標(biāo)大而不準(zhǔn)確。
雖說二維服裝技術(shù)從客觀上解決了服裝設(shè)計效率的問題，但是在教學(xué)中需要學(xué)生掌握多方面的專業(yè)軟件，無疑增大了學(xué)生的學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)和課時量。同時，又有許多學(xué)生基于多種軟件的學(xué)習(xí)反而削弱了服裝設(shè)計的創(chuàng)新能力，脫離了本專業(yè)人才培養(yǎng)目標(biāo)的實(shí)質(zhì)要求。不符合服裝設(shè)計專業(yè)人才培養(yǎng)的基本規(guī)律，CAD技術(shù)只不過是一個工具，一種完成設(shè)計的手段和方法。不能混淆設(shè)計為何和工具為何的主導(dǎo)思想，工具是借助其本身的環(huán)境進(jìn)行服裝創(chuàng)作，設(shè)計是思想的核心，服裝設(shè)計就是以服裝產(chǎn)品開發(fā)為教學(xué)出發(fā)點(diǎn)進(jìn)行創(chuàng)造。引導(dǎo)學(xué)生積極地展開構(gòu)思和創(chuàng)造活動，設(shè)計本身就是對教育水平的檢驗(yàn)，也是對個人能力的檢驗(yàn)。服裝設(shè)計和CAD技術(shù)兩者存在既矛盾又統(tǒng)一的內(nèi)在聯(lián)系，基于創(chuàng)新的思想服裝設(shè)計與CAD技術(shù)是矛盾的，因?yàn)樵O(shè)計是先確立了造型思想而不是先確立CAD技術(shù)；如果基于設(shè)計的后期制作則服裝設(shè)計與CAD技術(shù)又是統(tǒng)一的。現(xiàn)在服裝CAD技術(shù)的開發(fā)證明了服裝設(shè)計的后期制作，正如前面所談到的五大模塊。所以說，增強(qiáng)學(xué)生創(chuàng)新能力觀念的教育遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于CAD技術(shù)的教育。
（2）創(chuàng)造性思維和程序性思維在教學(xué)中的問題
什么是創(chuàng)造性思維？何為程序性思維？在服裝教學(xué)中必須搞清楚這兩種思維的主導(dǎo)位置。創(chuàng)造性思維是指重新組織已有的知識經(jīng)驗(yàn)，提出新的方案和程序，并創(chuàng)造出新的思維成果的思維方式。創(chuàng)造性思維是思維的高級形態(tài)，是多種思維方式的綜合體現(xiàn)。而程序性思維是指用現(xiàn)成的規(guī)律和程序直接去解決問題。兩者間有共同的關(guān)鍵詞，就是程序。創(chuàng)造性思維是對思維系統(tǒng)的重新建立，具有某種未知領(lǐng)域的思維混合。這種混合可能是有效的，也可能是無效的，但畢竟是一種創(chuàng)造。注重奇特和違背常規(guī)的基本規(guī)律，而程序性思維是清晰的，是以現(xiàn)有的方法和規(guī)律去解決問題。在思維的整合上并不積極，多采用一種慣性思維去解決問題。只有在問題解決不通的情況下會重新整理思維，抉擇新的思維系統(tǒng)。從教學(xué)實(shí)踐來看多數(shù)技術(shù)類課程的教育屬于后者，注重了學(xué)生程序性思維的培養(yǎng)忽視創(chuàng)新思維。服裝技術(shù)在教學(xué)中的問題就是不知如何進(jìn)行創(chuàng)新性思維培養(yǎng)的問題，在教學(xué)中不乏有一些教師口頭上不斷講要創(chuàng)新而實(shí)質(zhì)就沒有行之有效的教學(xué)創(chuàng)新改革，仍然老腿走老路。
創(chuàng)造性思維的培養(yǎng)應(yīng)符合其本質(zhì)，服裝創(chuàng)造性思維教育應(yīng)遵循創(chuàng)造思維的一般規(guī)律。譬如，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造熱情、培養(yǎng)學(xué)生的造型意念、強(qiáng)化學(xué)生的發(fā)散性思維和形象思維，并在教學(xué)中采用形式多樣的教學(xué)手段激發(fā)學(xué)生的設(shè)計思想。這是人才創(chuàng)新教育的基本規(guī)律，在這里服裝創(chuàng)造性思維的核心是造型和技術(shù)手段的創(chuàng)造，它和服裝美的創(chuàng)造有所區(qū)別。服裝造型是創(chuàng)造新型的服裝產(chǎn)品，而服裝技術(shù)創(chuàng)造就是采用何種新型的技術(shù)手段解決服裝造型的解剖問題使之成為合格的服裝樣板，兩者的共同特征是創(chuàng)造性思想。不同的是針對的問題不同，造型創(chuàng)造多是以形象思維的創(chuàng)造，而技術(shù)創(chuàng)造則是以形象為對象的技術(shù)方法創(chuàng)造。也可以說是技術(shù)程序思維的重新編排，就是程序性思維的創(chuàng)造。
二維設(shè)計的特點(diǎn)是以平面視覺為對象的圖形圖像設(shè)計，如平面款式圖設(shè)計就是二維的，服裝制圖是二維的。二維設(shè)計的思想核心就是圖形內(nèi)外輪廓的改變。外輪廓是指服裝款式和結(jié)構(gòu)外形設(shè)計，內(nèi)輪廓是指款式和結(jié)構(gòu)以內(nèi)的部件設(shè)計?？钍皆O(shè)計具有創(chuàng)造的豐富含義，結(jié)構(gòu)設(shè)計具有數(shù)字形象化的創(chuàng)造，因?yàn)榉b造型學(xué)就是以服裝為對象培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)造水平。同時，服裝款式還包括了面料、色彩及圖案的設(shè)計。所以說服裝款式設(shè)計是創(chuàng)造思維的深化，是整體設(shè)計的第一要素。服裝結(jié)構(gòu)設(shè)計是款式設(shè)計的延伸和發(fā)展，是款式的解剖術(shù)，具有遵循和約束性。那么，工藝設(shè)計應(yīng)屬于服裝成衣制作環(huán)節(jié)，是對設(shè)計的檢驗(yàn)和修正?？钍皆O(shè)計和結(jié)構(gòu)設(shè)計均為二維設(shè)計范疇，只有工藝設(shè)計屬于立體設(shè)計。所以，現(xiàn)代的二維服裝CAD技術(shù)五大系統(tǒng)均為二維設(shè)計范疇。從這一論斷不難發(fā)現(xiàn)二維服裝設(shè)計的缺點(diǎn)缺少空間創(chuàng)造能力，因?yàn)閷W(xué)生在創(chuàng)造過程中無法判斷立體形態(tài)，而導(dǎo)致設(shè)計的作品和后期成衣作品出現(xiàn)的誤差，致使設(shè)計失敗及創(chuàng)新力度削弱的現(xiàn)象。
三 三維服裝技術(shù)教學(xué)研究
（1）三維服裝技術(shù)在教學(xué)中的現(xiàn)狀
三維服裝技術(shù)是指以服裝為設(shè)計對象的立體設(shè)計，也稱之為三維角度設(shè)計。是在二維服裝技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)上發(fā)展起來，三維服裝技術(shù)包括人工智能化三維設(shè)計和手工三維設(shè)計。人工智能化三維設(shè)計是指計算機(jī)模擬設(shè)計，通常采用計算機(jī)輔助設(shè)計。手工三維設(shè)計是指服裝借助人體或者人臺進(jìn)行現(xiàn)場操作的空間設(shè)計，兩者共同點(diǎn)都是采用多種維度進(jìn)行創(chuàng)作。不同點(diǎn)是直接和間接，計算機(jī)輔助設(shè)計是間接的。
我國服裝三維技術(shù)起步晚發(fā)展較慢，從教育的角度來看，應(yīng)用三維軟件進(jìn)行設(shè)計服裝的教學(xué)機(jī)構(gòu)并不多見。究其原因是教育觀念的問題，有的教師認(rèn)為服裝設(shè)計沒必要進(jìn)行三維設(shè)計。二維設(shè)計能滿足服裝產(chǎn)品的開發(fā)和制造，應(yīng)用三維設(shè)計是多余的，這種思想落伍不科學(xué)。豈不知三維設(shè)計具有增強(qiáng)學(xué)生思維空間能力的設(shè)計，譬如二維的設(shè)計學(xué)生只能模糊地判斷服裝成型后的大概樣子，而不能準(zhǔn)確判斷。三維就能很清楚地看見或者判斷服裝內(nèi)外層次結(jié)構(gòu)和造型程度。從三維軟件的發(fā)展來看，我國很是落后。至今采用外來的三維軟件進(jìn)行設(shè)計，沒有自己的專業(yè)軟件。另外三維教育觀念跟不上，教育體制不健全，教師隊伍技術(shù)落后。造成三維服裝設(shè)計難成體系，影響高級人才的培養(yǎng)。
（2）三維服裝技術(shù)在教學(xué)中的探析
由于二維服裝設(shè)計存在一定的偏差，彌補(bǔ)二維設(shè)計的不足依靠三維服裝設(shè)計是當(dāng)今服裝設(shè)計專業(yè)學(xué)生培養(yǎng)的主要方向和任務(wù)。也是保證服裝產(chǎn)品順利開發(fā)的重要手段，三維服裝技術(shù)在教學(xué)中的探討主要是針對服裝的造型、結(jié)構(gòu)、面料等立體造型和內(nèi)部結(jié)構(gòu)及面料的物理性能。三維服裝技術(shù)教育創(chuàng)新是提升學(xué)生設(shè)計水平和擴(kuò)大設(shè)計思維空間能力的最好路徑，輕視不得。從設(shè)計心理學(xué)的角度分析是解決三維旋轉(zhuǎn)識別的問題…，讓學(xué)生通過不同造型體面識別整體結(jié)構(gòu)和內(nèi)部關(guān)系，能很好地進(jìn)行創(chuàng)造和分解。本文章所講的三維技術(shù)是指一切空間的造型術(shù)，如服裝立體裁剪就屬于三維造型術(shù)。同時，利用紙型、雕塑、編織等一切手段進(jìn)行空間造型均屬于三維設(shè)計的范疇。
三維服裝技術(shù)的科學(xué)價值主要表現(xiàn)在學(xué)生的認(rèn)知論中，是多元化的設(shè)計。如應(yīng)用坯布在人臺上的動態(tài)樣衣立裁提高了學(xué)生對造型的判斷能力，采用三維技術(shù)解決服裝結(jié)構(gòu)設(shè)計中各種部件對接問題，以及最終的造型效果是否清楚是該技術(shù)的主要特征。這就是二維裁剪中學(xué)生所想象不到的，通過三維立裁清晰了設(shè)計思維，穩(wěn)定了造型和結(jié)構(gòu)之間的對接關(guān)系和線性形態(tài)。同時針對二維設(shè)計的不足做了進(jìn)一步的補(bǔ)充，雖說學(xué)生通過三維立裁掌握了樣板結(jié)構(gòu)特征和造型要求。但是通過教學(xué)實(shí)踐發(fā)現(xiàn)學(xué)生對于立裁掌握水平不高，仍然存在教學(xué)難度。究其原因是學(xué)生對造型復(fù)雜性難以掌握，需要抽象思維的參與。所以，三維立體設(shè)計能激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造性思維，提高想象力，但針對一些造型復(fù)雜的樣衣在操作上仍然存在學(xué)習(xí)難度。解決此問題的方式應(yīng)從造型和解剖術(shù)出發(fā)，提升學(xué)生抽象思維，強(qiáng)化學(xué)生的解剖能力。能在立裁之前就能對服裝造型從思想上有一個較為準(zhǔn)確的技術(shù)分解，該技術(shù)分解是對服裝造型和樣板之間建立了思維通道，大腦虛擬儲存的樣板利于進(jìn)行立體裁剪。
另外，借助計算機(jī)技術(shù)進(jìn)行模擬立裁，也可以解決該問題。從目前的三維技術(shù)教育應(yīng)用來看，服裝三維技術(shù)已是教育的發(fā)展方向，但應(yīng)用面不夠廣闊，原因是服裝三維技術(shù)教育體系尚未成熟。加之三維服裝專業(yè)軟件又是外來品。沒有本土軟件，導(dǎo)致服裝計算機(jī)教育大多數(shù)停留在二維基礎(chǔ)上。正因如此強(qiáng)化服裝三維技術(shù)教育是當(dāng)務(wù)之急，最好利用現(xiàn)有的通用軟件進(jìn)行模擬教學(xué)?？梢愿淖円酝蛔愕慕虒W(xué)現(xiàn)象，如3D之類的軟件可以用在教學(xué)中。最好形成統(tǒng)一的教學(xué)格局，排除以往各自為政的教學(xué)模式。便于學(xué)生、教師、企業(yè)、行業(yè)、國際之間專業(yè)技術(shù)交流和溝通。3D技術(shù)教育是服裝專業(yè)教學(xué)的主要工作，是長期的一項(xiàng)科學(xué)項(xiàng)目，是高級人才的基點(diǎn)。同時不斷地進(jìn)行教學(xué)改革和創(chuàng)新，教學(xué)改革應(yīng)始終堅持本專業(yè)的專業(yè)特色，抓好平面設(shè)計和立體設(shè)計并舉，理論與實(shí)驗(yàn)教學(xué)并舉，以服裝產(chǎn)品開發(fā)為教學(xué)內(nèi)容的特色體系，同時與企業(yè)和市場接軌。不斷提升學(xué)生的設(shè)計、開發(fā)、藝術(shù)和技術(shù)、創(chuàng)造力等方面的能力。
最后，服裝三維技術(shù)改革包括教育體系創(chuàng)新和知識教育創(chuàng)新；三維服裝技術(shù)教育改革首先是教育理念的革新。作為教育機(jī)構(gòu)建立三維教育體系，加強(qiáng)教育觀念、構(gòu)建師資、完善硬軟件建設(shè)、強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新思想是發(fā)展服裝三維技術(shù)教育的保障。三維服裝技術(shù)教育改革的主要任務(wù)是教會學(xué)生應(yīng)用三維技術(shù)手段進(jìn)行創(chuàng)造服裝產(chǎn)品，發(fā)展能實(shí)現(xiàn)人體、造型、樣板、假縫、試衣、調(diào)整等各個環(huán)節(jié)的無縫對接技術(shù)是三維技術(shù)教育的主要內(nèi)容。這樣服裝設(shè)計才能真正走向個性化發(fā)展的時代，走向三維生產(chǎn)指日可待。
