導語：如何才能寫好一篇人工智能教育和培訓，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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一、人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為AI），是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它試圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。養老服務業人工智能的應用主要體現在家居掃地機器人、語音溝通服務、家庭體檢、藥物使用建議、家居廚師、家居智能陪伴服務。

二、養老服務人才培養“人工智能化”

人工智能上升為國家高級戰略后，國家發展服務性制造和生產性制造，同時盡可能的通過服務業的再造和完善，改進我國經濟產業結構，發揮技術、人才、產業的對接聯動效應。人、機器、智能機器將共生共存，成為養老服務工具的新常態。未來的養老服務人才不是笨干、累干、苦干，而是實干+巧干，實現腦力勞動的智能機械化，盡可能地減少人力的倦怠感，提高服務效率、質量和速度。智能化，體現在養老服務人才應具備傳播人工智能基礎知識，客觀了解人工智能，有效實現人與機器、智能機器的有效配對組合應用，充分發揮智能機器的保健醫生、保姆、玩伴、老伴、子女多重功能，倡議自養老。

三、人工智能養老服務人才培養模式

（一）廣播電視大學遠程教育模式――音像媒體

配備養生、人工智能國內一流專家，發揮國家音像媒體的作用，將人工智能家居應用的途徑、方式、手段通過網絡微視頻的形式進行普及。發揮社區教育指導中心、社區大學和社區教育學院、社區學校、社區學習站四級社區教育辦學網絡體系的作用，建立社會養老大學，使老年人自己會應用人工智能，減低對子女的時間依賴。

（二）公眾號社會宣傳普及模式――微媒體

國家、企業、社區應建立專題公眾號進行微媒體培訓。從國家層面，要建立人工智能養老服務應用技術發展歷程方面的公眾號；從企業層面，要建立人工智能機器人養老服務應用說明類的公眾號；從社區層面，要基于一些鰥寡孤獨建立社群委托服務型人工智能服務策略的公眾號。

（三）職業技術學院培訓模式――專題高端培訓

目前，人工智能服務還不能完全普及，故而職業技術學院的后備人才首先要建立自我提升的潛意識，此外，職業技術學院自身要引進國內外的人工智能專家，進行家庭陪護、游戲娛樂、醫療、做飯、洗衣、洗漱、保健、鍛煉等多重人工智能方面的高端培訓。

（四）民政部門、老齡委聯合推廣模式――社會傳媒

作為養老服務的主管部門，民政部門和老齡委要利用廣播、電視、報紙、雜志等對人工智能的發展趨勢、前景、作用、功能、效益、方式進行宣傳。民政部門要側重于養老服務的社區組織協調，老齡委要側重于制度、規定、采購人工智能機器方面的政策優惠的制定。

（五）社會民間家政服務組織培養模式――養老院、福利院自組織模式

民間社會力量建立有養老院、福利院，這就對相關服務人員的素養提出了時代性的要求。其一，人的社會角色多，時間、精力、體力有限；其二，人工智能是趨勢，必須適應并學會使用；其三，要加強前瞻性人才培養，解決勞動倦怠問題，即民間組織自己解決自己的問題，通過人工智能，減少雇員，降低勞動力雇傭成本。

四、人工智能養老服務人才培養對策

（一）廣播電視大學養老服務人才培養對策

依托遠程教育系統，發揮網絡平臺的作用，將人工智能的技能培訓與社區教育、社會養老大學的建設并舉；發揮廣播電視大學的社會服務功能，與人工智能機器生產企業搭建戰略伙伴關系；積極推進產培用一體化建設，形成網絡平臺特色模塊；推出廣播電視大學養老服務精品課教程，以優質教育品牌打開培訓窗口。

（二）人工智能機器制造企業養老服務人才培養對策

基于居家養老的社會需求利益取向，把脈居家老人和其子女的時間要求，積極開發、完善人工智能機器的特殊功能，加大資金投入力度，特別加強對情感交互、圖像識別、語音功能的完善；重點做好人工智能機器使用說明，要具有便捷實用性的操作指南，方便人們學習。

（三）職業技術學院養老服務人才培養對策

職業技術學院作為專職教育機構，首先，要提前與職業高中接軌，進行專職意向高中生的錄取，為養老服務人才培養獲取意向生。其次，要突出人才培養的實踐應用性，購置高端智能機器，讓學生能夠迅速掌握技能，并且能夠進行社會的二次培訓，對購置的智能機器進行租賃和應用培訓。

（四）民政部門、老齡委養老服務人才培養對策

民政部門和老齡委要培養高級管理人才，建立養老服務人才智庫，積極推進國家、企業、社會的養老服務人才人工智能化聯動培養；加大對家庭貧困并且有意向致力于養老服務的青年才俊的培養支持力度；對人工智能養老服務高端研發海歸人才給予政策優待；建立城市養老服務專家群組，定期召開學術研討會議，增進智慧交流。

（五）社區養老服務人才培養對策

社區要加強人工智能養老服務人才的典型宣傳，利用宣傳畫的形式傳播人工智能應用的優勢；積極打造人工智能特色服務團隊，開展社區公益性專題培訓，并募集資金購置人工智能機器為特殊群體獻愛心；努力構建人工智能養老社區，采用人工智能的形式鼓勵老年人進行文體娛樂，增強體質。

總的來說，在計算機技術不斷發展的現代社，人工智能技術的普及給養老服務帶來了巨大的便捷。隨之而來的人工智能化養老服務人才的培養成為了發揮人工智能養老服務效用的關鍵環節。要培養人工智能化養老服務人才，可以從遠程教育、社會宣傳普及、學院培訓、政府推廣等模式入手，實現人工智能化養老人才培養模式的多元化。同時，開展遠程教育的過程中運用產品一體化模式，在滿足老人需求的基礎上提升人工智能設備的人性化操作，重點開展職業技術院校的人才培養方式，與民政部門開展緊密合作，積極培養人工智能化養老服務人才。社區方面強化人才的教育宣傳工作，全力搭建人工智能養老社區。

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新晉“2016年度中國人工智能領軍企業獎”得主――湖南省自興人工智能研究院，向有志鉆研機器人和人工智能的人才廣發英雄帖。湖南省自興人工智能研究院是由國內外部分知名人工智能專家學者蔡自興、王田苗、羅安、姚新、劉宏等共同倡導，香港科技大學EMBA和中歐商學院EMBA校友基金支持，部分從事人工智能研究與開發的年輕專家自愿聯合而成立的全國首家省級人工智能專業性研究機構。

強勢布局人工智能

構建一站式服務體系

湖南省自興人工智能研究院以“自主創新 興國強省”為工作方針，以產業發展為目標，以應用需求為牽引，以人才培養和關鍵技術研發為支撐，以交流合作為導向，專注于人工智能與機器人領域的新思想、新觀念、新理論、新技術，引導和推進人工智能與機器人的研究及應用，推動人工智能與機器人的科學探索和技術攻堅，打造人工智能與智能機器人的前沿平臺。

自興人工智能研究院主要開展智能感知、深度學習、深度神經網絡建模、計算智能、大數據、智能機器人等相關研究，及將此類技術在無人駕駛、智能交通、智慧港口、智慧物流、智能電網、智慧城市、智慧旅游、智能環保、智能醫護、智慧家居、工業生產和制造方面的應用。著眼于人工智能前瞻性基礎研究，建設開放共享的人工智能創新發展平臺，使智能資源充分共享，為我國智能制造和其他人工智能相關產業裝備及系統，提供基于人工智能和智能制造的咨詢體驗、軟件產品應用、機器換人、電子商務、工業互聯網、云計算、大數據等信息化服務。

打造一個培訓基地。該研究院通過開展人工智能啟蒙培訓、工程師培訓、實踐培訓等，建立全國具有重要影響力的人工智能培訓地。一是面向全國培訓人工智能、智能控制、智能機器人和智能制造技術創新研究與應用開發的高端人才；二是為人工智能及機器人高端技術人才搭建與企業間溝通合作橋梁，積極探索政、產、學、研相結合的人工智能發展新路子。

建好一個產業孵化器平臺。該研究院一方面依托人工智能產業基金，著力向從事新型高智能家用服務機器人研究、開發與生產的潛力企業及人工智能前景項目等進行股權或準股權投資；另一方面打破地域等限制，采用“孵化服務+投資融資+市場對接”的模式，為創新創業者及創客項目提供市場、資本、運營、管理、人才等綜合服務。

構筑聚“智”高地

促進人工智能產業升級

湖南省自興人工智能研究院首席科學家蔡自興教授，從事智能科研與教育工作30余年，帶領科研團隊對智能科學進行廣泛而深入的研究，取得顯著成果，為人工智能科技發展做出了杰出貢獻。蔡自興教授牽頭編著的“智能三部曲”，成為我國人工智能、智能機器人、智能控制諸學科領域具有知識產權的首批著作，影響了相關學科整整兩代人，為人工智能相關學科的學科建設、科學研究、教材建設和高級人才培養發揮了重大作用。他主持開發的《人工智能》等8項國家級質量工程精品課程，發揮了很好的示范作用。

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在大數據的“滋養”下，AI在越來越多的領域更懂人，讓擁有深度學習能力、不斷進化的AI幫助人類探索學習規律、開拓認知潛能，已成為人不被機器淘汰的必要之舉，根據教育部的規定，2018年秋季開學后，高中生們將要開設一門新課程：《人工智能》。

互聯網教育尤其是線上K12培優項目一直是投資熱門，直播1對1模式風口過后，教育圈內最火的應該是AI項目了。據億歐智庫的報告顯示，2017年人工智能教育融資額度達42.17億元，其中超80%屬于早期投資項目，這個賽道有望誕生多個獨角獸公司。

筆者發現，當前布局人工智能的在線教育大體分為三派：

教學或題庫測評類工具產品，比如作業盒子等；

培訓機構應用AI技術，比如好未來等；

人工智能教育引擎及平臺提供商，比如高木學習等。

現在擺在AI教育創投從業者面前的問題是：到底以技術實力論英雄的AI教育的泡沫有多大？真金不怕火煉的AI教育項目的核心能力在哪里？如何才能落地？ 本文試做解讀。

一、為什么“自適應”其實并非真正的AI？一位投資人朋友曾向我這樣說道：“既懂互聯網行業又完全懂本行業的業務的管理型人才不超過十個，這是在‘互聯網+’雙創浪潮中每個垂直行業頭部項目就幾家能玩轉的原因。”而認知和技術門檻更高的“AI+”情況恐怕會更加不妙，甚至很多人把“自適應”與“AI教育”劃等號。

自適應學習（Adaptive Learning）的鼻祖是美國的Knewton公司，它通過評估不同學生對知識材料掌握度進行個性化推薦，有點類似于今日頭條的興趣引擎。 Knewton在國內的門徒眾多，目前大概有40多家項目宣布發力做“自適應”，比如“乂學教育”（學練測自適應）、“學吧課堂”（題庫自適應）、“英語 流利說”（英語口語糾正）、“一起作業”（家長、老師在線監控）等等。

嘉御基金創始人衛哲說過，“90%的人工智能項目都是偽AI”，鑒別的依據是看項目“算法速度”，如果是代數級而不是幾何級計算那就不是“真AI”，以此來考驗自適應項目，得到的結論未免讓人失望。

初級的自適應項目是人工預設指令或編程規則推薦，高級的自適應是基于知識圖譜推薦，即使是高級的自適應項目由于沒有按照既定的教學大綱和教學目標有 邏輯地展開，在具體知識學習之中并不系統。關鍵是很多自適應項目采集的是各科最優秀特級教師的能力，導致其算法本身是線性的、模擬人學習而已。

自適應的技術原理就好比AlphaGo是應用了人類最優秀圍棋大師的能力而非是完全迥異機器深度學習和自演化模型；自動駕駛AI應用了某個人類零誤 差老司機的感知能力而非是基于全網海量交通大數據做運算和決策；人工智能醫生是應用了看X片最快最準的醫生的經驗而非是海量數據庫訓練；顯然按這樣的路徑 訓練出的機器并非是真正的AI。

“真正擁有充分教學大數據及算法速度的‘AI教師’是能輕松超越擁有30年教齡特級教師的，并且可以突破人類的知識局限，對算法模型進行自動演化，找到人類從未嘗試過的策略。”高木學習創始人劉瞻這樣描述AI教師。

劉瞻是帝國理工學院科班出身，早在2015年開啟AI教育創業，他認為判斷真偽AI教育項目具體有三個考察維度：

（1）自適應是基于模擬優秀老師的知識圖譜推薦知識，而真正的AI教育機器人則是泡在“教學實踐大數據”中做深度學習。

（2）自適應主要用作知識盲點的統計，但無法分析出知識體系之間的本質聯系，用AI更重要的任務是找到行為背后的原因，比如某學生表面上二次函數是 薄弱環節，既有可能是其對二次函數的各細分知識點掌握不牢，也有可能是前置知識點一次函數、函數的思想理解不透徹，還有可能是方程求解的問題；甚至有可能 是抽象思維或計算能力的問題，AI會根據該學生數據和“知識路徑矩陣”，找到問題背后的原因從而匹配出最優學習路徑。

（3）人類教師的情感因素能左右學生的學習效果，AI教師也應綜合考慮學生的自信心與成就感的培育與激發，從而確保學生學習過程“知”、“情”、“意”的一體化。

二、AI教育的核心：幫助每個學生找到“元認知能力”AI教育并不會改變“老師-學生”的二元結構，甚至人工智能教育還要在師生兩端徹底解決互聯網教育未完成的兩大難題：

如何幫助學生找到學習方法、提升學習效率？在中國一個普通中學生80%的學習時間是低效的。

如何幫助老師對學生更高效的“因材施教”？目前在我國師資資源依然整體短缺并且分布不均，1對1培優成本高、小班普及率低等問題依然突出。

AI教育的優勢在于通過數據化形式分析學生自己都不清楚的“癥結”，即所謂的“懂我更懂教好我”，同時AI還能幫助老師實現教學效果的穩定化和可控化。AI在充分收集和處理教與學兩端的大數據后，還得在具體教學場景之中個性化建模，最終實現“讓學生更會學，讓老師更會教”，這是人工智能教育的目的。

陶行知先生說過，“教是為了不教”，教育本質不是灌輸知識，而是要啟發學生思考并讓學生掌握自主學習的能力。目前很多偽AI學習神器只能“授人以 魚”但并不能“授人以漁”，我國基礎教育歷來缺乏方法論課程，只有極少數有天賦的學生能自主制定適合自己的學習方案，而絕大多數天資處于平均線的學生在混 沌中摸索。如果從AI的視角來看，所謂“天賦”不過是少數幸運兒自覺不自覺的分享了“元認知能力”。

當人主動設定學習計劃、自我反饋、動態調整學習策略時，就接近了“元認知”，在大數據時代，這種元認知能力是能被定量化分析的，AI 教育可以為學習者提供關于反復激活元認知能力的“訓練法”。根據劉瞻的解讀，AI教育的“訓練法”就好比給蹣跚學步的嬰兒安上矯正走姿的“學步車”，具體 應用什么樣“訓練模型”則是由AI根據大數據進行場景化定制的，有可能是通向學習目標所需要的“云梯”，有可能是“舟楫”，或者是“拐杖”等等，這些模型 能不斷調取和強化人的“元認知能力”。

盡管市面上90%項目都是著眼于知識點和解題訓練的自適應，真正AI教育項目比如高木學習的AI不僅包含自適應的知識圖譜大數據，而且還能不斷從學 生的行為數據中演化“知識路徑矩陣”即AI可根據學生對知識和能力體系的理解定制出個性化學習路徑。與此同時，AI讓學生在對知識的理解與記憶過程中不僅 訓練知識掌握度，還不自覺地訓練了元認知能力，這套“個性化學習引擎”其實是在培養學生“忘掉所有知識后”剩下的元認知能力，具有普適化的特點。

實際上，AI教育并不需要局限在某一學習階段、某一學科的知識體系，完全可以打造一個跨學科、跨門類、跨階段使用的“通用知識學習引擎”，也就是說，除了應用在K12領域外，AI教育還可以應用在高等教育階段，甚至在輔導大學生時比中小學生會更為輕松，無須綜合考慮學生的學習動力因素等。

反過來講，如果市面上的人工智能教育項目只能用于某一單科或只能教K12，就不是基于大數據獲取和智能化引擎的“全才”和“通才”，基本可視為基于特定領域專家總結的經驗規則的“偽AI”。

三、為什么AI教育項目落地，to B模式比to C模式更容易跑通？當前AI教育項目的商業化進程走向大體分為兩大派：

一派是自建場景的顛覆派，試圖開發新的測試軟件以抓取學生的數據，甚至引入一些把AR（增強現實）、MR（混合現實）等黑科技，其目標是以“AI教師”完全取代真人老師教學，屬于“人機對抗”模式，較為典型的是乂學教育的松鼠AI。

另一派是升級現行教育體系、不另創場景的改良派，屬于“人機共教”模式，較為典型的是高木學習的AI Tutor。

一般走人機對抗模式最終走的是to C模式；而“人機共教”走的是to B模式。鑒于我國當前AI教育的應用場景主要為教學機構包括全日制學校與培訓機構，而非一個個分散的學生；只有讓AI去輔助老師備課、上課，嵌入到學生作 業和訓練，幫助學生提分和學校提升升學率，才能幫助AI更快落地并且找到盈利模式。

從“全日制學校”應用AI的實踐上看， AI能讓老師“心中有數（據）”，提升教學的針對性，AI教師實際上相當于真人老師的“智能助教”，可以減輕老師50%的工作負荷量，比如AI幫老師批改 作業，把數據分析的可視化呈現出來幫助老師定制教研方案。因此，在市場推廣過程中，AI教育項目不需要擔心基層老師的接受阻力，能讓老師擺脫“汗水老師” 的局面也是基礎教育機構所希望看到的。

由于全日制學校獲取的大數據比培訓機構更加海量、持續、高頻，因此高木學習更看重AI在全國全日制學校場景中的數據價值，積極在全國推行城市合伙人制度，并計劃與地方教育主管部門合作推出全國教師AI應用能力培訓公益活動。

To B模式中另一大企業客戶就是體制外的培訓機構，他們所面對的學生付費意愿強、購買力相對旺盛，是AI教育項目獲得穩健現金流的必爭之地，那么當前培訓機構應用AI教育項目開展“人工智能雙師班”的效果如何呢？

首先，AI教練能保持教學效果穩定化輸出，解決原本老師教學效果不確定的弊端。

其次，AI 提升了老師的工作效率，突破了培訓機構因為名師稀缺且流動性大限制培訓機構的規模化發展的瓶頸。

再次，比如高木學習的AI幫助學生發掘了“元認知能力”增強學習信心、提分效果明顯，幫助合作培訓機構提升了續費率，為招生帶來便捷。

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關鍵詞：信管專業 人工智能 案例教學法

1.引言

信息管理與信息系統專業是管理科學與工程學科的一個重要組成部分，是由信息技術、管理科學和系統科學交叉形成的前沿學科，它運用管理學、運籌學、系統科學和經濟學的知識和方法，通過以計算機為基礎的信息系統實現各種管理活動和信息處理業務。該專業培養的人才在信息化建設中主要承擔信息系統運行管理和伴隨企業成長而不斷更新信息系統的使命，人才的就業崗位歸屬于各種組織（企業）的信息中心或管理行政部門。在信息系統中，人工智能知識和技術的應用隨處可見：專家系統、智能監控、智能信息檢索、組合優化、分布式計算、智能管理和智能決策等。

人工智能課程是一門研究運用計算機模擬并延伸人腦功能，綜合邏輯學和認知科學的綜合性學科，其研究領域廣泛，如自然語言理解、模式識別、機器學習、數據挖掘、智能檢索、機器人技術、人工神經網絡等都走在了信息技術的前沿，有許多研究成果不僅在工業、商業和軍事上使用，而且不同程度地進入了人們的生活、學習和工作中，并對人類的發展產生了重要影響。在信息管理專業中教授人工智能課程的過程，與計算機專業的研究型教學不同，根據課程專業特色更應強調人工智能方法在實際信息管理系統中的應用。由于課程內容涉及大量抽象知識和復雜算法，信管專業學生往往在聽課過程中不能及時消化，甚至認為難以理解而影響學習積極性，本文將在經濟管理類課程中使用的案例教學法引入到人工智能課程教學中。

2.人工智能課程中的案例教學方法應用

案例教學是20世紀初由哈佛大學創造的圍繞一定培訓的目的把實際中真實的情景加以典型化處理，形成供學生思考分析和決斷的教學形式，通過獨立研究和相互討論的方式，提高學生的分析問題和解決問題能力的一種方法。案例教學方法具有明確的目的性、較強的綜合性、突出實踐性、學生主體性、過程動態性、結果多元化等特點。在人工智能課程中，結合案例教學方法，對學生學習理解抽象知識有很大作用。

2.1“智能”概念中的案例選擇

興趣是最好的老師，在學生剛剛進入新課程學習時，能否有效激發其學習興趣，將直接關系到整個課程的教學過程順利與否，學生是否發揮學習主動性和對課程知識的掌握程度的高低。因此，在第一章中引出“人工智能”的基本概念時，我選擇每位同學在兒時的玩具――魔方，將魔方恢復過程轉化為在人工智能搜索原理平臺上的啟發式搜索模型，令學生從兒時簡單地無序轉動魔方的玩法中，體會到魔方模型在搜索運算過程中應該考慮到的問題：衍生出來的節點應盡可能少，又要保持魔方各面在旋轉中顏色屬性的相應變換。同時輔以視頻和實物的演示，使學生對人工智能課程有了初步認識，并對問題建模和搜索策略產生濃厚的興趣。

2.2“知識表示”中案例選擇

知識表示是人工智能研究內容的基礎部分，涉及狀態空間表示法、問題規約法、謂詞邏輯法、產生式法、語義網絡法和框架表示法，為了充分發揮學生的聯想能力，案例選擇語義網絡法的圖形表示案例。語義網絡是一種采用網絡形式表示人類知識的方法。在語義網絡知識表示中，結點一般劃分為實例結點和類結點兩種類型。結點之間帶有標識的有向弧表示結點之間的語義聯系，是語義網絡組織知識的關鍵。在“連接詞在語義網絡的表示方法”內容中，選擇帶有蘊含關系的命題：“如果車庫起火，那么用CO2或沙來滅火。”的案例，首先構造簡單的語義網絡，抽取出蘊含連接詞前件“車庫起火”和結論“用CO2或沙來滅火”兩個命題。再抽取出前件命題事件結點“起火”和地點“車庫”；結論命題事件結點“滅火”和事件工具屬性“CO2”和“沙”，且兩工具間是“或”的關系。學生可以在課堂上及時地應用剛學到的知識表示出此語義網絡，我在此基礎上擴展，對具體事件進行聯想，可以得到失火事件的實例聯系后的復雜語義網絡。再輔以其他負責命題的語義網絡表示練習題，讓學生體會理解并及時掌握語義網絡知識表示法。

2.3“專家系統”中案例選擇

專家系統是一類包含知識和推理的智能計算機程序，是可以根據人們在專業領域內的知識、經驗和技術求解問題并做出決策的計算機軟件系統。專家系統已廣泛應用于醫療診斷、地質勘探、石油化工、軍事、文化教育等各方面。在講授此部分內容時，選擇“營養配餐系統”給學生演示，同時輔以講解，邀請學生參與系統操作，讓他們為自己量身設計一套科學營養的菜單，在完成任務的過程中，掌握專家系統的基本結構與工作原理；了解專家系統正向、反向推理和不精確推理的基本原理；了解專家系統解釋機制的基本概念。在案例教學后，利用Visual Prolog工具，完成簡單的專家系統的設計。

3.結語

本文介紹了在信息管理專業中人工智能課程的教學內容，運用案例教學方法對課程中抽象內容講解并激發學生學習興趣，在案例教學過程中注意和學生的互動，將他們帶入到學習環境中，誘發他們的發散聯想思維，同時又參與到案例的應用中。實踐證明，將案例式的教學方法引入到非計算機專業的人工智能課程中，能取得良好的教學效果。

參考文獻

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摘要：全球信息化的發展為教育提供了新的手段，互聯網的誕生和發展為教育提供了更廣泛的發展空間，將現代信息技術與教育有機結合，即在現代教育中應用人工智能技術，使學習成為了一種持續性的、終身性的過程。在各個高校中，網絡化課程的建設正在興起，如何在教學平臺中體現智能化是各個網絡化課程的熱門課題，當前已有的智能化產品大多處于實驗和理論研究階段，其智能化程度有限，還沒有達到推廣應用，因此，設計一個基于網絡的人工智能輔助教學系統具有十分重要的現實意義。

關鍵詞：信息化 人工智能 網絡 計算機技術

1、計算機等級考試智能系統的優化

計算機等級考試的教育模式強調學生不但要有理論能力，還要有操作能力。以往的輔導教學主要靠書本，和老師講題來實現，缺乏系統的能力評估和改進體系，不能對個人的學習狀況有適時的分析及評價，所以我們需要及時調整培訓方案。為順利實施人工智能的計算機等級考試輔助系統的教育模式，需建立一種學生能夠自己學習，自主練習，自主評分的專家系統，將不同的能力評價要求納入其中，并提供一種方法對學生的做題情況進行解析，給出采分點，并在數據庫中給出答案庫，使學生知道自已錯在哪里，并對學習情況有及時的分析與指導。

在大學的計算機等級考試輔助教學中應用人工智能技術及網絡信息技術，開發輔助教學專家系統，對教學改革中面臨的師資不足、教學模式單一等問題，實現教學資源共享，有效提高教學質量、減輕教師負擔，加強學生自主學習能力，提高學習效率，從而提高計算機等級考試的應試能力。

2、計算機輔助教學的現狀

就目前計算機輔助教學的發展來看，主要分為兩類，一類偏重于學生學習，主要由各類CAI課件、專業輔助教學軟件組成；另一類偏重于對學生學習情況進行評估，主要由各類考試系統組成。本系統結合這兩個方面，將教學評估和自主學習相結合，加強教師和學生之間的聯系和互動，更好的實現輔助教學的目的。

現在國內外有很多智能化的基于網絡的教學輔助系統，但是智能化程度都不高，相對于掌握每個學生的學習情況來說，教師的一個很大任務是要了解一個群體學生的知識掌握情況而不單單是一個學生。本系統運用規則式專家系統，能對老師指定的某個群體，比如幾個班、一個學院等的所有學生進行測試，從而使本系統能更好的為教學服務。

綜上所述，通過對當前研究現狀的分析來看，應用人工智能技術、計算機等級考試輔導的智能化教學專家系統研究還不多見。

3、智能輔助教學的系統架構

本系統以適應大學計算機國家等級二級考試的輔導教學，加強學生自主學習能力為特色，運用專家系統及網絡開發技術，研究構建基于人工智能技術的計算機等級考試的輔助教學專家系統，為學生的自主學習和探索學習提供了有效平臺，成為計算機等級考試教學中的強大助手。

（1）自主學習模塊。自主學習模塊主要實現四大功能：在線練習、診斷練習、知識點強化練習、提高練習。學生自主學習系統的主要用戶對象是學生，學生登錄系統后，選擇練習模式進行練習或測試。在測試過程中可以進行自我診斷，通過學習模塊中的適當的視頻演示，使學生在沒有老師的指導上，仍能正確練習，學會操作，并且能看到自己的得分情況。根據單次練習提供個性化的界面，根據歷史練習結果提供學習方案，發揮學生的主觀能動性，最大程度激發學生記憶潛能，提高學習效率，提高通過率。同時，學習模塊會將診斷結果傳送到專家系統模塊，進行智能分析。（2）專家系統模塊。專家系統模塊主要實現三大功能：智能分析、試題庫維護、知識庫維護。系統將學生練習或結果傳送給專家系統模塊，由專家系統模塊進行智能分析。可以概括為兩方面，一是知識點定量分析，二是學生定量分析。知識點定量分析是指教師在上傳答案后，針對某個知識點來診斷某些學生的知識點掌握情況。學生定量分析時，對學生的選取和考題的選取同時決定了分析結果。智能分析結果后專家系統一方面可以反饋給輔導教師，輔導教師在實際的教學當中對掌握不好的知識點進行加強指導與練習；同時智能分析結果將加入知識庫，并反作用于試題庫的維護，使知識點強化練習、提高聯系等功能的選題更有針對性，從而更有效的提高學生的知識水平和操作能力。

4、智能輔助教學系統的重大作用

本系統以適應大學計算機國家等級考試的輔導教學，加強學生自主學習能力為特色，運用專家系統及網絡開發技術，研究構建基于人工智能技術的計算機等級考試的輔助教學專家系統，為學生的自主學習和探索學習提供了有效平臺，成為計算機等級考試教學中的強大助手。（1）實現網絡自主式學習。本項目所構建的計算機國家等級考試系統能夠讓學生選擇不同模塊進行自主式學習；能夠進行綜合練習、自我診斷、知識點強化、提高練習等。（2）實現學習的智能評價與指導。學習模塊將學生練習或結果傳送給專家系統模塊，由專家系統模塊進行智能分析。得到智能分析結果后專家系統一方面可以反饋給輔導教師，輔導教師在實際的教學當中對掌握不好的知識點進行加強指導與練習。（3）實現智能組卷功能。智能分析結果將加入知識庫，并反作用于試題庫的維護，使知識點強化練習、提高聯系等功能的選題更有針對性，從而更有效的提高學生的知識水平和操作能力。

篇6

關鍵詞：人工智能；傳媒企業；新媒體；發展

一、引言

人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一門前沿交叉學科，涉及計算機科學、腦科學、神經生理學、心理學、語言學、邏輯學、行為科學、生命科學，以及信息論、控制論和系統論等領域。1956 年達特茅斯會議提出：讓機器能像人那樣認知、思考和學習，即模擬人的智能。《新一代人工智能發展規劃》（國發〔2017 〕35 號）：跨界融合成為重要經濟模式；加快AI融合，發展智能化經濟、建設智能化社會，構筑知識、技術、產業三方互動融合及其人、機、文互相支撐的良好環境；發展智能服務（包括智能教育、智能醫療、智能健康和養老）；推薦社會治理智能化（涉及政務、法庭、城市、交通軍民融合、環保等）；加強人工智能領域軍民融合。智能教育、智能醫療、智慧法庭、智能交通、智能農業等行業的智能化升級，都需要新聞出版行業知識服務的支撐。

二、傳媒企業現狀分析

近年來，隨著國內媒體企業的不斷融合發展，大量媒體信息不僅通過圖書、期刊、報紙、廣播、電視等形式傳播，還向網站、抖音、微信等新的傳播渠道延伸。與此同時，國外媒體企業對人工智能技術的探索及應用也日益重視。（1 ）傳媒企業非常重視人工智能技術，不斷增強其引導能力和傳播效果。（2 ）人工智能技術對媒體采―編―發流程的影響很大，涉及傳媒企業生產各個環節。（3 ）人工智能算法推薦新聞、合成主播等智能技術應用。例如：個性化信息流分發、今日頭條算法推薦、AI合成主播、“媒體大腦”。（4 ）人工智能對傳媒企業影響深遠，促進其新業態產生及媒體融合發展。

三、傳媒企業機遇與挑戰

人工智能與媒體各生產環節深度融合、提質增效，但也面臨著不少機遇與挑戰。① 機遇。促進智能升級：各環節變得更加智能化（選題策劃、編輯、校對、排版、印刷、營銷等）；出版行業與其他行業深度融合。② 挑戰。AI技術積累和人才儲備不足；資源整合難度比較大：大量高質量專業知識資源、數據格式不統一；傳媒企業和讀者之間、生產與發行之間渠道不夠通暢。（1 ）人工智能技術水平領先于觀念認知水平。當前，傳媒企業對人工智能的認識最常見的誤區表現在觀念意識、認知維度、重視深度三個方面：① 觀念意識，運用人工智能技術加速媒體融合，認識不充分、不到位；② 認知維度，在媒體企業生產領域的各環節中，還不能清楚地認識到人工智能技術應用效果；③ 重視程度，清晰的發展目標、可行的實施途徑和發展的戰略規劃，這三方面是傳媒企業目前還比較缺乏的發展因素。（2 ）傳統的媒體企業較難適應變革。① 組織架構、業務流程難匹配。② 資金受限。有關人工智能的軟件、硬件引進與研發，以及數據庫平臺搭建與管理的資金投入都較高，可用資金很難在短時間內有效利用。③ 人才隊伍建設跟不上媒體智能化發展要求，缺乏媒體智能化發展所需的復合型人才，特別是在技術、運營等部門，領軍人才少之又少。大多數傳媒企業出現人才留不住、用不好的情形。（3 ）傳統媒體企業人工智能技術經驗不足。科學技術的有效利用是媒體企業生產和可持續快速發展的重要因素。如何科學合理地研發、運用智能化技術，開發滿足市場需求的新形式，促使智能化應用水平與人工智能技術本身發展水平相匹配，是媒體企業從傳統向智能化轉型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的訓練數據是傳媒企業智能化發展的重要砝碼。提高人工智能技術的應用水平，大量的高質量數據積累是不可或缺的。當前，不少媒體企業積極、大膽嘗試，大量的文檔、圖片、視頻等數據資源，需要強大的財力和物力去支撐“數據清洗”及其相關工作，并最終生成高質量的信息化數據。（5 ）用戶的數據安全與隱私保護成為急需解決的難題。隨著媒體企業的快速發展智能化，同時也產生了大量數據，因此，保障用戶個人信息、行為數據的安全，尊重用戶的個人隱私，提供精準、優質的服務就顯得尤其重要。

四、傳媒企業發展建議和趨勢展望

（一）發展建議

隨著各種媒體的不斷融合發展，各行業對于人工智能的廣泛應用不僅是一種普遍發展趨勢，而更是媒體企業掌握變革發展的金鑰匙。只要能在智能化技術應用領域取得領先地位，媒體企業成功地進行變革發展就多一分把握。而且隨著科學技術的不斷快速進步發展，人工智能技術的應用將持續推動媒體企業的發展與變革。（1 ）戰略、路徑的智能化發展。傳統媒體企業應當根據本身實際情況和發展特點早謀劃、早制定智能化發展路線，緊抓人工智能、大數據、云計算等機遇，探索人工智能技術的發展路徑，贏得企業市場競爭優勢。發揮傳統媒體企業資源豐富的優勢力量，增加人工智能技術的自主研發投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒體平臺，不斷開拓先進技術的研發途徑和探索其可行的引進渠道。（2 ）從傳統思維轉變到人工智能發展。隨著互聯網技術的廣泛應用，傳統媒體企業有了巨大壓力。不論愿不愿意去直接面對，傳媒企業的人工智能發展變革道路已經箭在弦上。因此，傳統媒體企業需要利用全新的觀念來迎接人工智能技術的快速發展，從而探索更適合的體制機制、組織結構、工作流程、人才隊伍，進行全面轉型。加快轉型，改變思維，增強媒體人對人工智能技術應用的深刻認識，提高技術運用水平對內容創新起的重大作用的準確認知，實時調整人工智能技術在媒體企業中應用模式。（3 ）企業體制機制變革，重點開發技術優勢。隨著人工智能技術的不斷發展，媒體企業既要提高技術開發的資金投入，又要創新變革媒體企業的生產體制機制，實現人工智能技術與媒體生產要素的完美整合，探索資源、人才，管理、功能、產品的融合發展路徑。（4 ）推動內容完善創新，增強智能技術引領。媒體企業在引入智能技術的基礎上，不斷地推動前沿科技技術充分地對內容進行創新，有機結合內容與創新形式。媒體企業既要憑借人工智能技術不斷地深入研究新媒體傳播形式和銷售渠道，還要不斷地改進產品形式形態、提高產品優質品質。（5 ）重新整合媒體資源，加快發展變革。人工智能技術與5G、大數據、云平臺、物聯網等科學技術影響著傳媒企業的發展趨勢。傳統媒體企業需要不斷地跨界整合并完善市場技術資源，在生產產品、終端、渠道、人員等方面實現跨越發展，掌握媒體市場主動權，構建合理、完善的信息傳播鏈。（6 ）重視挖掘數據，重塑核心競爭力。傳統媒體企業應重視將大數據的信息分析能力融入進媒體產品生產的全流程中，從基于經驗升級到基于數據，探索并建立傳媒企業數據鏈。（7 ）打造智媒體團隊，創辦新媒體企業。新媒體企業需要智能編輯記者人才，未來的媒體人才隊伍應當是智能型人才團隊，即“全媒體人才＋人工智能工程師”。媒體企業需要科學制定全媒體、智媒體人才的發展整體規劃，加強人工智能技術媒體人才培養；加大人工智能技術業務培訓，提升協同創新能力；探索專家型編輯記者的培養方式，探索人工智能技術能力提升的有機結合，架構智能人才隊伍培養和發展路徑。

（二）趨勢展望

隨著人工智能技術的不斷發展，傳媒企業也面臨著將要進行變革創新的局面，從生產內容、分發產品，到內容表現、銷售管理，其工作流程和生態環境發生了巨大變化。1.融合發展智能化人工智能在媒體融合發展中起到了巨大作用：提高了媒體全要素的生產率；人工智能將推動媒體更好地利用現代化體系中的功能作用。媒體融合發展的重要方向是智能化新型媒體企業平臺，創建信息服務智能媒體庫。2.新媒體形態顯現多種多樣傳媒形式和內容呈現方式逐漸涌現，不斷改革、發展、演化迭代，智能化科技媒體產品健康發展。3.關鍵核心技術研發從事高科技技術研發創新的公司企業發展的重點是依托以芯片、算法和數據為核心的人工智能系統，提供優質高效的技術服務，促進多種人工智能技術進一步發展。媒體企業通過自主研發或與人工智能科技企業合作，為編發聯動工作提供有效路徑。4.媒體專業界限變寬媒體人的角色邊界逐漸寬泛，優質算法和吸引廣大用戶是媒體企業發展的兩大重要因素。媒介素養將更進一步地深度重構，傳統意義上的以文科專業為主的體系將不斷調整、改變，跨專業、復合型已經是對傳媒人的更進一步要求和代名詞。5.音、視頻生產消費晉級人工智能技術發展快速發展，音視頻內容生產效率不斷提升，創新創意空間進一步拓展，音視頻內容消費迅猛增長，人機交互界面重塑，媒體企業新流量拓展，取得良好經濟、社會效益。6.版權保護意識及能力增強人工智能、物聯網、區塊鏈、大數據等前沿科技技術將進一步解決版權保護問題，人工智能技術強力支撐內容變現、盈利模式改革創新，增加傳媒版權領域新規則。

五、結論

綜上所述，雖然人工智能的發展歷程只有短短的幾十年時間，但是對于每個階段內人工智能的發展都推動了人類社會發展。傳媒企業為了避免被淘汰，必須合理地與人工智能結合應用，才能拓展更大的生存空間，贏得更好的發展。

參考文獻

[1]周皓.傳媒文化創意產業發展策略研究[J].風景名勝，2019(06):290-291.

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為什么男性和女性會在網上看到不一樣的招聘廣告?

 

縱觀對智能機器的頗多微詞，其中一條尤為醒目，那與谷歌創建的廣告定位算法所提供的招聘廣告有關。根據卡內基梅隆大學的研究顯示，谷歌的高薪職位推薦存在重男輕女的現象。

 

研究人員模擬創立了求職者的用戶資料，這些用戶從未有過網頁瀏覽歷史，除了性別不同外別無二致。當這些模擬用戶進行網上求職時，較之模擬的女性求職者，模擬男性求職者總能收到更多高薪職位的廣告。男性用戶能收到1852個廣告，而女性用戶僅收到318個。與此同時，在谷歌圖片搜索中輸入“CE〇”，顯示的只有男性照片，女性貝不見其蹤。

 

對從事研發推薦引擎的人們來說，此事應該是個不小的觸動。諸如此類的推薦引擎,都是基于受眾群體的總體表現來進行推薦的，包括亞馬遜推出的“購買此書的顧客也同時購買”和谷歌的搜索清單在內，都是如此。如此說來，智能機器學習到的一切偏見與判斷通常都來自人類用戶自身。銀行系統也不能幸免，他們通過審查客戶的歷史信用記錄來預估客戶償還貸款的能力，從而做出決定。推薦引擎通過調査用戶的各項特質，包括性別和種族，以此推出在它眼中最適合的廣告,換取更高的點擊率。

 

不過，用一個簡單的辦法，就能打破機器抱有的這些“成見”。如果你輸入“女性CEO”，然后再搜索行政領導職位的話，智能算法會給出一個更為公正的搜索結果。當然了，這是因為你的搜索歷史也表現出了差異性的緣故。

 

難道智能算法是與生俱來的性別歧視者嗎?

 

看來，要想消滅機器惹出來的性別歧視現象，還是得靠用戶負任蒙勞了。由于人工智能算法“忠佞不辨”，人類的行為無論好歹都被它悉數學來。所以，智能算法是與生倶來的性別歧視者嗎?在對抗性別歧視的征途上,智能機器究竟是敵是友呢?

 

為了促進工作上的性別平等意識，消滅推薦引擎的歧視現象，我們可以采取措施，訓練搜索引擎拓寬其用戶的多樣性，使引擎更好地解讀人類的意圖。

 

除了盯住年齡、性別和其它零星的人口統計數值外，引擎可以接受訓練，通過更為成熟的機器學習法則，找#更加詳盡的客戶資料和在線用戶數據，從而給予更加個性化的推薦。

 

此外，人工智能系統，尤其是語言程序,有助于展示人們不知不覺就在工作用語上流露出的性別歧視問題，并且有助于展現員工的情緒活動和公司的企業文化。不僅如此，人工智能還可以提高篩選和招聘的多元性。

 

人工智能可以作為歧視用語的“拼寫檢查”工具嗎?

 

很多企業和組織都在促進多樣性上有所投資。據有關性別紅利的報告顯示，相較于其它企業，女性在董事會任職I或擔任高管的企業能更好的留住員工，其人員流失率僅為其它公司的80%,員工的工作積極性會增加12%,企業盈利i能增加47%。

 

不過，如何確保我們的投資有可靠的回報呢?一項稱作情感識別的技術可|以幫助人們更好地意識到員工對工作的真實想法。該技術通過分析用詞來識別!人們的情感。如果相比較男性而言，有更|多的女性認為“領導力”或“升職”這樣i的字樣令人反感，那么公司可要對其差|異政策多加留意了。

 

據《紐約時報》的報道，本杰明施|密特教授收集了1400萬名學生的自然語!言數據，通過調查學生們對教授的在線評估，反映出了學生潛意識里對教授的性別歧視觀念。

 

數據表明，人們更愿意假定男人無|辜而非女人。對于同一種品質，對男性更丨愿意用褒獎之辭,對女性則多為批評。例如，人們夸獎男性教授的資質聰穎，“超凡脫俗”，但倘若換了女性教授，人們就批評她過于“飛揚跋扈”。

 

在工作中，人們對女性領導的態度丨也是如此。每當到了進行工作表現反饋|或升職評比的時候，性別歧視現象就|尤為突出。要是有個軟件能檢測反饋信|里的性別歧視用語，甚至能把它們標注I出來就好了，那樣我們就能看到到底有多少數不清的歧視用語出現，估計和拼寫檢查或語法檢測劃出來的“拼寫或語法錯誤”一樣多。實際上，如果能提供像施密特教授所展示的那類數據，人們是可以利用情感識別技術來實現這一切的。

 

當機器人成為面試官

 

搜索過程是招聘和升職的一個關鍵環節。在這一環節中，人們通過對應聘者個人資料和簡歷的篩選匹配出最合適的人選。自然，預測分析技術能使得這一進程更加公平。

 

通過編程設計，搜索引擎可以做到全面撒網，不偏不倚，在世界范圍內挖掘潛在的人才。這種引擎不僅可以看到用戶的網上形象,包括他們的網絡個人檔案、發表作品、社交圈以及在線自我展示等，還能利用自然語言處理技術分析出適合用戶的潛在工作崗位。潛在的雇主可以在系統中增加差異性的權重，整個初始步驟都可以實現完全的自動化。

 

此外,預估面試常常可以發掘應聘者的個性和領導力潛能。許多的在線測試和調查問卷都是為了達到這一目的而設計的，而人工智能科技則可以幫助此項技術更上一層樓。人工智能面試官是這樣進行面試的:它向應聘者提問，然后利用圖像識別和語音識別技術判斷應聘者在回答問題時的面部表情、手勢、肢體語言以及語音語調，最為重要的，是從自然語言的角度對應聘者進行考量，考察他們對問題答案的理解，從而多方面的判辨應聘者的回答。相較于人類面試官,智能機器的優勢在于它可以無限延展。虛擬面試官完丨全可以和搜索引擎一較高下，搜索引擎一天可以處理數以百萬計的捜索請求，而虛擬面試官則可以同時在線面試諸多丨應征者。虛擬面試官的另一大優勢在于，i通過編程設計,它可以使用中性語言，從丨而避免在面試過程中出現歧視現象。算法訓練可以作用于預選樣本，進而在性|別問題上保持公允，毫無偏頗。

 

依我之見，雖然智能系統不能替代i人類的遴選委員會之職，但這種系統可以協助委員會進行工作。如果能把機器I給出的捜索結果拿來和人類的結論進|行比較，并在主動學習的過程中提出反丨饋意見，這無疑是一件樂事。如此一來，人類和機器的準確性都能大幅提高，從而找到最佳的應聘者。

 

讓女孩受教育是能使所有人受益的共羸舉措

 

眾所周知，讓女孩受教育是能使所有人受益的共贏舉措。隨著可汗學院I等網絡課堂項目的出現，越來越多的偏丨遠地區女孩們得以接受教育。如果女性有意愿的話，她們還可以在休產檢i期間或在照顧幼童的年假期間接受在|線職業培訓。其實，無論男女，他們都能在網絡培訓中受益匪淺。不過，我們總會先質問女性能否“享有這一切權力”，這樣的社會氛圍終將有助于性別|鴻溝的縮小。

 

人工智能可以在多方面助網絡培訓I一臂之力。自然語言處理和自動語言識別系統可以在很多的學科領域發揮作用，這些技術實現了交互式程序和家用機器人在實踐中的應用，幫助女性在家中就能接受培訓。

 

文本編寫軟件早已面世，它能在遣詞造句方面提供更好的選擇，幫助人們寫申請信。更進一步講，語義分析和情感分析系統可以幫助人們書寫職位申請的文書時建言獻策。

 

去年夏天，經濟和社會研究理事會(ESRC)的研究發現，在英國，即使女人挑起了養家糊口的大梁，回到家后她們還是要承擔三分之二的家務活。不僅社會態度亟待轉變，以扭轉當前的現狀，科技也能幫助解放女性的時間。智能廚房、掃地吸塵機器人、在線教學系統、保姆機器人、自動駕駛汽車技術等可以幫助女性完成做飯、照顧孩子等冗雜的家務活。在健康護理方面，人工智能的好處頗多，它們可以減輕很多女性在照顧家中病患和老人的負擔，幫助改善人們的健康狀況，提供更好的治療方式。

 

超級少女“薩拉”

 

2015年伊始，我實驗室里的學生和博士后們幵始行動起來，把多種語音和情感識別模塊添加到這個還處在雛形階段的情感機器人中，我們給她取名為——超級少女“薩拉”。目前，她暫時還是一個虛擬的機器人，以卡通形象的造型和大家在網上見面。

 

不過，這是真的嗎，機器人居然可以解讀人類的性格，可以發掘他們的領導力潛能，還可以幫助匹配最合適的招聘者?這是真的嗎，機器人護理員可以對患者的病痛感同身受，還能感知到他們的不安情緒?這是真的嗎，機器人也可以具備情緒智商來滿足那些任務的需求?是的，這就是我們打造薩拉的目的，我們要通過她來展示自動化培訓的可能性。

 

電腦的網絡攝像頭捕捉到圖像，再經過薩拉的算法研究，就可以判定你的性別和種族。接下來，她會推測你所使用的語言，并用你的母語提幾個問題。

 

“您腦海中最早的記憶是什么?”“能為我介紹一下您的母親嗎?”“您上一次的旅行如何?”“給我講個故事好嗎?”在這個過程中，薩拉基于你的面部表情，說話的聲線特征，以及回答的內容這幾方面做出相應的回復，充分感知人類的情感。

 

經過五分鐘的交談，薩拉能在16種性格特征中猜測出你的性格是什么：你平時可能喜歡天馬行空，你要學著更有主見,等等。

 

盡管薩拉還是一個雛形，但她建立在機器學習算法的基礎之上。因此，只要她和更多的人進行互動，收集更多的數據，她就能變得更加智能。有朝一日，薩拉完全能勝任應聘管理職位的面試官，并旦毫無偏私地進行篩選。當然，訓練薩拉感同身受地與病患和老人們進行交談也是指曰可待。

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1高校法學專業教育的現狀

當代高校法學專業教育成績斐然，其不僅為中國的法治建設奠定了豐富的理論基礎，而且也為未來的法學專業教育指明了發展方向。但是隨著新時代的到來，法學教育的背景以及定位也在發生變化，此時，高校的法學專業教育在教育目標、方法、體制以及模式方面也顯現出諸多問題。

1．1法學教育目標片面

法學教育目標不僅直接決定了高校法學教育的方向，甚至也影響著法律人才類型的培養。但就目前來看，教育界對法學教育目標的認識較為混亂。有學者主張法律人作為治國之才，承擔著服務社會與管理社會的責任，其屬于社會的精英人才。為了更好發揮法律人管理及服務社會的能力，法學教育目標應以培養法律精英人才為首位。也有學者主張法學作為應用性學科，法學教育應以培養法學應用人才為根本目標，核心在于注重法學理論知識的運用。還有的學者認為法學專業應以培養通識人才為主，在當前創新型國家背景下，培養法學通識人才有利于形成創新思維，使法學人更容易應對社會變化不斷出現的新情況以及新問題。學界對法學教育目標認識不一致最終導致高校在實際法學教育過程中目標的不統一。有的高校僅重視法學精英人才的培養，而忽略了法學應用人才培養，導致學生處理實際法律糾紛的能力多有欠缺。而有的高校僅重視培養法學應用人才，而忽略了傳統的法學理論知識，也導致學生的專業素養不高，甚至缺乏法律職業道德素養，給相關法律職業帶來負面影響。

1．2法學教育方法落后

在高校進行法學教育過程中，教學方法的運用也至關重要。科學、合理的教學方法不僅能使學生牢固掌握法學理論知識，還有利于提升法學專業的教學質量。但從當前高校法學教育方法來看，仍然較為落后。一方面，由于高校法學教育目標較為片面，導致在教學方法上，也未能很好兼顧理論教學與實踐教學，最終使學生產生理論和實踐脫節現象。有的高校教師僅進行課堂式的法學教學，通過在課堂上分析法律條文的內涵與外延來要求學生掌握相應的法學理論知識，并未給學生提供運用法律知識處理實際問題的機會;而有的高校教師則一味重視案例教學，并未教授相應的法學理論知識，導致學生僅掌握了個別案件，對案件背后所折射的法學理論則一知半解。另一方面，隨著人工智能以及大數據技術在各學科領域的運用，其也為法學教育方法的革新帶來了契機。但實踐中，高校教師大多數仍是以傳統的課堂教學為主，未能很好運用現代化的教學工具。最終，法學教育方法的落后不僅不利于提升學生學習法律知識的積極性，使法學教學難以達到應有的效果。而且也不利于培養學生的法律邏輯能力、思維能力以及實際解決問題的能力。

1．3法學教育體制不一

就我國當前的法學教育體制而言，從法學教育層次來看，既有專科，也有本科，同時還有碩士及博士，不同層次教育所掌握的法學知識明顯存在差異。從法學教育機構來看，既有普通公辦高校，也有私立學校還有職業院校以及其他相關培訓機構。從法學教育內容來看，既有普通高校的法學基礎理論知識教學，也有培訓機構的法律職業資格教學，還有公權機關對相關人員的法律執業能力的培訓。雖然從歷史層面上來看，現有的法學教育體制在一定程度上為改革開放之初國家法治建設輸送了大量的法律人才，但是隨著國家治理體系以及治理能力現代化水平的持續深入，實踐中法學教育層次繁多、渠道龐雜、內容多樣等的特點無不彰顯著當前法學教育體制的混亂，不僅同國家要求構建法律職業共同體的愿景相違背，也嚴重影響了法學教育工作的開展，給法學教育的整體形象帶來了負面影響。

1．4法學教育模式單一

法學作為理論與應用相結合的學科，法學教育也可以分為專業型、職業型以及專業與職業兼顧型模式。但我國高校在教學模式的選擇方面長期堅持專業型的教學模式。主要原因在于一方面，我國傳統的課堂教學是教師主導型，教師在課堂上通常是對法學各學科的基本理論以及法律條文進行講解，使學生能夠具備基本的法學素養，并系統掌握法學的基礎理論。在此過程中極少涉及實踐案例，使得法學教育呈現專業性特征。另一方面，我國的法律職業資格考試也進一步加強了專業型的法學教育模式。法律職業資格考試在很大程度上作為法律職業的準入門檻，對于法學生以及法學院校而言，其重要性不言而喻，所以，學生個人為了通過資格考試，往往會花費大量時間在法律專業知識的學習上，從而也使得學校在法學教學模式上更傾向于選擇法律職業資格考試所要求的專業型教育模式，最終也導致了法學教育模式的單一。

2高校法學專業教育面臨的機遇

審視當代高校法學專業教育的現狀，雖然可以看出仍然存在諸多問題，但隨著依法治國理念的深入推進、社會經濟穩中向好的發展、人工智能技術的廣泛應用以及高端法學人才培養模式的逐漸健全也為高校法學專業教育的優化帶來了諸多機遇。

2．1依法治國理念為高校法學專業教育帶來思想優勢

依法治國，建設社會主義法治國家作為我國社會主義現代化建設重要的戰略目標，其核心要義是依據憲法及法律來治理國家。隨著時代進步，依法治國理念也被不斷深入推進，并成為國家長治久安的重要保障。在全面依法治國戰略的引領下，社會各界都形成“尊法、學法、守法、用法、護法”的法治理念，社會公民的法律素養整體上有很大提升。而高校作為社會的重要組成部分，依法治國理念的深入推進也為高校的法學專業教育帶來了諸多機遇。

2．2社會經濟增長為高校法學專業教育帶來經濟優勢

經濟同教育的關系具有辯證統一性，一方面，教育可以為經濟帶來智力型勞動人才以及相應的技術創新。另一方面，經濟又影響著教育發展、教育規模、教育結構甚至教育內容。如果國家的經濟實力強大，基于教育對經濟的能動作用，勢必會投入諸多經濟資源來為教育發展奠定物質基礎。隨著我國的社會經濟的穩步發展，綜合國力也得到了顯著提升。而在科教興國作為實現中華民族偉大復興的重大方略的重要影響下，我國對教育的投入逐年提高，教育經費占國內生產總值的比例也在不斷上升。從而為高校的法學教育工作的優化奠定了物質基礎。

2．3人工智能發展為高校法學專業教育帶來技術優勢

隨著人工智能技術在社會各領域的廣泛應用，其也為高校的法學專業教育帶來了諸多技術優勢。例如，一方面，法學專業更加注重理論和實踐相結合的教育模式，面對實踐中高校教師僅重視理論型教學的弊端，便可以利用法律人工智能技術來加以完善，其能夠提供一種交互式的VR模擬場所，使學生可以置身于虛擬法律系統中全程模擬法官、檢察官或者律師辦公流程或者對案件進行重現，該種技術不僅有利于學生深入了解案件的基本情況，還有利于學生學習到相應的法律實務技能，從而使其能夠在課堂上所學到的法學理論與法學實踐相結合。另一方面，人工智能技術還為高校法學專業的課堂教育提供了新的方式。慕課借助人工智能技術后，具備極強的互動性、智能性以及自主性的優勢，更新了傳統的法學教育模式。在慕課教學中，學生可以根據自身情況來選擇所要學習的課程，擺脫了傳統法學教學課堂的概括性教學，從而能夠很大程度上調動學生學習的自主性。并且慕課也能夠實現差異性學習，每個學生對于知識的掌握并不是同步的，在慕課平臺，學生可以自主選擇學習時間、學習地點以及學習內容，使學生的學習潛能最大程度被激發。

2．4高端法學人才為高校法學專業教育帶來智力優勢

法學教育作為培養法律人才的關鍵環節，不僅影響著法學生的思維養成以及職業選擇，甚至也對國家的法治建設具有重要影響。高校在進行法學教育過程中，一方面需要有思想、經濟、以及技術的支持，另一方面也需要高端法學人才的參與。教育本質上來說是師生共同完成的一項活動，如果法學教師的理論水平不高、實踐經驗有限，其在教學過程中將很難對學生以啟迪，嚴重影響了學生的對于知識的掌握。因此，法學理論知識儲備以及司法實踐經驗豐富的法學教師對于法學專業教育而言必不可少。就目前來看，隨著我國高端法學人才培養模式的逐漸健全，具備深厚的法學理論知識、司法實踐經驗豐富、綜合素質較強的法學人才被培養出來，當該類人才作為教師隊伍投入到法學教育中時，高校法學專業的教育能夠在很大程度上得到優化。

3高校法學專業教育的優化路徑

對高校法學專業教育加以優化，從微觀層面來看，有利于法學生對于法學知識的理解與掌握，從而改善并提高法學教學的現狀及質量;從宏觀層面來看，能更好為國家法治建設輸送高技能的法律人才。在優化路徑的選擇上，應首先準確把握高校法學教育目標;其次，轉變法學教育方法;再次，應打破高校同司法實務部門的體制壁壘，最后，需要積極探索“人工智能+法學”的教育模式。

3．1準確把握高校法學教育目標

法學作為一門實踐性極強的學科，決定了高校的法學教育絕不是純粹的象牙塔式的文字理論教學，法學教育目標的制定應以滿足社會實際需求為準則。而在社會層面，不僅需要具有豐富理論知識的法學家來對社會現象問題進行研究、論證;也需要具有豐富實踐經驗的律師以及其他法律實踐工作者來為社會提供法律服務;還需要具有較高的法律職業素養以及辨法析理能力的法官、檢察官來對案件進行定分止爭，進而達到維護法律的權威以及社會正義的目標。所以，高校法學教育目標的制定決不能過于單一化，而應該具有綜合性。法學教育除了需要培養學生的基礎法學理論之外，也需要注重對學生法律實踐的引導，還需要注重提升學生法律職業素養，以不斷適應社會發展對法學教育所提出的新要求。

3．2積極轉變高校法學教育方法

傳統的高校法學教育主要以課堂式講授教學為主，雖然有利于學生掌握系統的法學理論知識，但卻不利于學生實務經驗的提高，導致學生進入社會后由于缺乏相應的實務經驗而難以找到自身的職業定位，最終對法學生的就業率產生影響。所以，高校的法學教育應加以改進，從傳統上以法學理論為主的教學方法轉變為將理論與實務兩者并重的教學方法。尤其面對當下重理論而輕實務的教學背景，法學教育除了課堂式的講授教學方法之外，還可以通過加入相關案例教學，通過對典型案例的分析來引導學生進入案例情景，然后對案例背后所蘊含的深層法學理論知識以及解決實際法律問題的技巧進行講解，不僅能以小見大，使學生能夠更加深刻地理解抽象的法學理論，而且也能使學生親自體驗獲取知識的過程，激發其求知欲，有利于培養學生創造性思維能力以及批判精神。除此之外，實踐中高校還可以進一步推進模擬法庭活動，正所謂“實踐出真知”，在模擬法庭中，由學生自己扮演和案件相關的訴訟參與人，并按照案件事實以及法庭程序來真實還原法院審判的全過程，不僅能夠增加學習法律知識的趣味性，還有利于使學生對相關案件的發生、預防、處理以及涉及到的法律法規有更為深刻的認識和理解。最后，為了使學生能夠學以致用，還可以開展診所式的法律教育，法律診所不同于傳統的法學教育，其更加注重對學生自主學習能力、法律思維能力以及靈活運用法律解決問題能力的培養。在法律診所教育中，學生能夠親自參與到案件爭議的解決過程中，不僅能使其更深層次理解法律的內涵與要義，還有利于培養其法學實踐能力。

3．3打破高校同實務部門的體制壁壘

當前的法學院校和實務部門之間具有明顯的體制壁壘，法學院校作為高等學府，掌握著大量的法學基礎理論知識，但是實務經驗相對來說較為欠缺。而對于諸如法院、律所、政府機構等實務部門而言，其掌握了大量卷宗材料以及實務經驗，但可能在法學理論基礎方面較為薄弱。因此，應破除高校同實務部門之間的體制壁壘，充分發揮法律實務工作者在高校法學教育中的積極作用。具體可以在高校的法學教育過程中積極引入律師、法官、檢察官以及其他法律實務人員擔任高校教師，實現理論型教師與實務型教師的雙線并行式教學模式。在該種并行式模式下，不僅可以使學生學習系統法學基礎理論，還可以在實務型教師的引導下，使學生能夠將法學基礎理論同具體案件的知識點相融合。例如中國政法大學除了傳統的法學基礎理論以及實務課程體系之外，還開設了庭審同步直播、庭審錄像觀摩以及案卷閱覽等諸多模式的實踐教學活動，學生通過觀看庭審直播、錄像或者翻閱相關案卷材料來掌握司法實務中的相關問題，最終實現法學理論與實踐經驗的同步發展。

3．4探索“人工智能+法學”的教育模式

隨著人工智能技術的迅速發展，其不僅推動了法律服務與行業活動的智能化，也給高校的法學專業教育模式也帶來了諸多影響，為了培養出更多適應智能化要求的法治人才，法學教育應做出積極的回應與變革。大學慕課便是很好的嘗試，不僅能很好解決傳統法學課堂概括性教學的弊端，使學生能夠實現個性化以及差異化學習，而且還能實現優勢教育資源的共享，使學生能突破時間、地域以及師資力量的限制，學習潛能也可以在最大程度上被激發。此外，高校還應該引導教師轉變傳統的教學觀念，高校教師作為推動教育創新發展的中堅力量，面對智能化變革的背景，不僅應積極探索智能化的教學方案，將智能化技術運用到法學基礎教學中，還應該引導學生在法學學習過程中掌握各種智能技術，著重培養其法律思維能力、推理能力以及解決問題的能力，使其能適應人工智能時代對法治人才新的需求。

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2020年社科人才工作理論文章課題論文強化戰略性新興產業人才支撐

戰略性新興產業是引領經濟高質量發展的強大引擎，人才是戰略性新興產業發展的重要支撐。推動我省戰略性新興產業快速健康發展，就要下好人才“先手棋”。

創新人才政策體系，提升人才服務效能

推動戰略性新興產業發展，要創新人才政策體系，培育造就一支門類齊全、素質優良的產業人才隊伍，為我省戰略性新興產業高質量發展提供堅實的人才支撐。建立起與現代產業體系相適應的人才支撐體系，面向我省大數據與物聯網、信息技術制造業、人工智能與智能裝備、新能源汽車與智能網聯汽車、先進環保等戰略性新興產業，統籌推進人才政策體制改革，不斷優化人才結構，壯大人才規模，提升人才素質。加強戰略性新興產業領域人才的選拔培養，大力開展省高端人才、省管專家、“百人計劃”、省政府特貼專家選拔工作，確保高層次人才隊伍建設不斷取得新成效。培育高素質工匠人才隊伍，堅持“走出去、請進來”，大力開展“技工教育國際交流合作”，鼓勵示范院校與制造業先進國家職業院校開展合作，培育國際性工匠人才；實施高技能人才振興計劃，多設立一些國家級、省級高技能人才培訓基地，建立起覆蓋城鄉的高技能人才培養網絡和絕招絕技代際傳承機制；實施職業技能提升行動，大規模開展職業技能培訓，培養造就一支知識型、技能型、創新型工匠人才隊伍。

改革人才評價機制，激發人才創新活力

持續推進人才分類評價機制改革。針對我省戰略性新興產業人才發展實際，建立職稱專業動態調整機制，逐步完善大數據與物聯網、信息技術制造業、人工智能與智能裝備等專業類別職稱評審標準，為新興產業專業技術人才開辟職業晉升通道。讓企業和市場真正成為人才評價的主體，對大數據與物聯網、信息技術制造業、人工智能與智能裝備等戰略性新興產業，要下放職稱自主評審權，讓企業自主評價選拔人才，使人才真正具備市場適用性。修訂職稱評價標準，堅持憑能力、實績、貢獻評價人才，對戰略性新興產業科研人才、引進海外高層次人才和急需緊缺人才，建立職稱評審綠色通道，不受學歷、資歷、地域、身份、單位性質和崗位結構比例限制，采取靈活多樣的方式申報相應的專業技術職稱。讓職稱評價標準向品德、能力和業績三方面靠攏，強化“職稱是干出來的、不是評出來的”評價導向。打通政策堵點，允許戰略性新興產業領域高技能人才參加職稱評審，專業技術人才參加職業技能鑒定評審，實現專業技術人才與高技能人才職業發展通道“雙貫通”。

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關鍵詞：5G時代；教師培訓；專家教學；互聯網

15G時代教師培訓發展機遇

1．15G開啟互聯網發展新篇章

2019年6月6日，我國工信部向四大運營企業發放5G商用拍照，預示著我國5G網絡建設和應用將進一步加速。2019年中國互聯網大會的《中國“智能＋”社會發展指數報告2019》指出，目前，我國“智能＋”社會發展水平還處于初級階段，數字化和網絡化仍在快速發展，智能化初步應用，未來，數字化、網絡化和智能化長期并存。5G通訊技術具有低延時性、高可靠性、高帶寬、大連接等特性，它將給社會生活帶來巨大變革，正如華為提出的基于5G技術構建“萬物互聯的智能世界”暢想所言，5G通訊技術將實現工業、醫療、交通、教育等領域融合，形成萬物感知、萬物互聯和萬物智能的未來。

1．25G時代教師培訓新機遇

5G通信技術將給教育領域帶來深刻變革，5G技術的普及和發展能夠促進智慧教育、智能遠程教育的應用發展，將對教師培訓產生重要影響。中國移動通訊發表的《5G＋智慧教育白皮書》分析認為5G標準發展成熟要1－2年，5G教育網絡成熟需要3－5年，而達到5G支持的教育模式變革則需5年以上。教師培訓是教師繼續教育獲取新知識、提升行業技能和職業素養的重要途徑，通過線上線下融合，實現跨時間、地域資源共享，促進教育資源均衡發展。5G時代，教師培訓在授課方式、互動教學、協作學習等方面都會產生巨大影響。例如，5G通信技術的低延時性將極大程度上消解網絡平臺信息傳輸的延遲效應，實現真實情境再現，為情景化學習等遠程參與式學習提供更有力支持。

25G網絡的主要特征

5G是第五代移動通信技術的簡稱，是最新一代蜂窩移動通信技術。5G的性能目標是高數據速率、減少延遲、節省能源、降低成本、提高系統容量和大規模設備連接。

2．1高數據速率

早在2013年5月，韓國三星電子有限公司宣布，已成功開發第5代移動通信（5G）的核心技術，該技術可在28GHz超高頻段以每秒1Gbps以上的速度傳送數據。相比之下，第四代通訊技術服務的傳輸速率僅為75Mbps。2018年2月，華為在MWC2018大展上了首款3GPP標準5G商用芯片巴龍5G01和5G商用終端，支持全球Sub6GHz（低頻）、mmWave（高頻）等主流5G頻段，理論上可實現最高2．3Gbps的數據下載速率。

2．2低延遲

5G通信技術是當前領先而可靠的網絡技術，其空中接口時延水平在1ms左右，能夠滿足自動駕駛，遠程醫療等實時應用。2019年1月，我國一名外科醫生在福建省，利用5G網絡操控約48公里以外的機械臂開展手術，成功切除了一只實驗動物的肝臟，實現全球首例遠程外科手術，手術中，視頻成像、手術操作實施等幾乎同步實時完成，延時只有0．1秒。基于5G網絡低延遲特點，能夠實現遠程教育人機協同、智能操控等做到精確同步。

2．3廣覆蓋

5G網絡能夠實現超大網絡容量，提供千億設備的連接能力，滿足物聯網通信，實現萬物感知、萬物互聯和萬物智能。未來5G將通過超密集異構網絡實現高數據流量，超密集異構網絡功率和頻譜效率高，擴大了網絡覆蓋范圍，擴展了系統容量，增強了業務在不同接入技術和各覆蓋層次間的靈活性。未來的無線網絡將部署超過現有站點10倍以上的各種無線節點，在宏站覆蓋區內，站點間距離將保持10m以內，并且支持在每1km2范圍內為25000個用戶提供服務。5G通訊技術的廣覆蓋特點將有效推動智慧城市、智能家居、遠程醫療、智慧教室等領域的建設和發展。

35G對教師培訓的變革

2018年4月教育部印發的《教育信息化2．0行動計劃》指出，要加強教師信息素養，引導教師主動適應信息化、人工智能等新技術變革，啟動“人工智能＋教師隊伍建設行動”。2018年9月《教育部關于實施卓越教師培養計劃2．0的意見》中指出，要推動人工智能、智慧學習環境等新技術與教師教育課程全方位融合，充分利用虛擬現實、增強現實和混合現實等，建設開發一批交互性、情境化的教師教育課程資源。在此背景下，信息技術與教師培訓深度融合勢在必行。教師培訓的基本要素包括培訓相關主體、學習環境、學習資源，其中培訓相關主體主要為培訓管理者、授課專家和參訓者。從培訓相關主體的視角出發，5G對教師培訓的變革主要分為內外兩個部分，外部的變革主要為學習環境的日益豐富和學習資源的更加多元，內部的變革主要為培訓管理者培訓理念和培訓管理方式的轉變，授課專家教學理念、教學方式的轉變以及參訓者學習方式的轉變。內外的不斷變革促使著教師培訓向信息化、情境化、個性化方向不斷推進。

3．1教師培訓外部的變革

（1）學習環境日益豐富化。5G信息技術為當前教師培訓開展過程中遇到的諸多問題提供有力的技術保障，有效打破當前網絡技術壁壘，解決相關網絡性能問題，滿足VR、AR、遠程直播等教學環境對數據傳輸的要求，實現高分辨率、多設備連接，實現情景同步再現、互動實時，達到虛擬和現實的有效結合，推動遠程直播互動課堂、虛擬現實教學、觸覺互聯網等教學發展，為學習者創設一個更為自主、體驗、合作與交流的貼近真實、多感官參與的學習環境，讓學習者得到卓越的學習體驗。當前環境下，知識付費行業內的直播，往往是通過音視頻錄播結合及時性的互動答疑來完成，在5G時代，高數據傳輸和低延時等特點將為用戶帶來更為流暢的體驗，遠程培訓跟面對面學習交流信息傳輸速度幾乎一致，借助物聯網和虛擬現實技術能夠實現師生實時有效互動，隨時答疑，獲得和真實面對面教學一樣的學習體驗，有效的突破了時間和地域的限制，極大降低了學習成本，這在以往的互聯網時代是不可想象的。基于5G網絡，結合VR／AR／XR技術，將創造以往教學中難以實現的高成本場景教育培訓，例如物理、化學、生物等學科的實驗操作教學場景，以及相關實踐類技能類培訓的模擬演練。實現觸覺互聯網，即通過通信技術遠程控制實際或者虛擬的目標，實現遠程技能交流，這將會創新教師教育培訓中，例如美術、音樂等學科技能培訓，為學習者帶來全新的沉浸式、感觸式學習體驗。（2）學習資源更加多元化。學習資源是教師培訓中不可或缺的要素之一，它在訓前、訓中、訓后三個階段都為教師培訓的開展和延伸提供有力的支撐。當下，無論是面對面的線下交流，還是基于互聯網技術的網絡交流，都是基于視覺、聽覺等感官通道，通過語言、文字、表情、手勢、圖片和視頻等信息呈現方式實現信息的獲取、傳輸和交換的。隨著5G時代的到來，5G＋AI＋VR／AR技術深度融合應用，將使得學習資源不再僅僅是停留在文本、圖片、音視頻中的單一知識，學習資源更多時候將是一種將知識蘊含在不同情境下的沉浸式學習體驗，更加生動而富有趣味，讓參訓者身臨其境，充分調動參訓者的視覺、聽覺、觸覺等多種感官，實現多模態學習與互動，充分發揮參訓者的主體性，實現“做中學”。

3．2教師培訓內部環境的變革

（1）專家教學趨向智能化。5G帶來的網絡可以稱之為“超級高速公路”，信息更新、傳輸速度達到空前，信息呈現方式多樣化，伴隨著智能技術的滲透，將為教師培訓帶來諸多便利。同時，信息技術的高速發展，將會對教師原有知識和技能帶來挑戰。在5G時代，教師培訓課堂不僅僅是單一的教師講授，培訓者還能夠協同智能機器人等高科技成果，綜合運用多元的學習環境實現情境教學，精準捕捉和分析參訓者學習狀態，實時優化教學過程，實現從一般教師向超級教師轉變。（2）教師學習更加自主化。5G時代，學習將變得無處不在。依靠5G網絡，我們可以不受電腦、流量的限制，隨時隨地學習各種培訓課程，優秀的教育資源可以通過5G網絡實現跨地域分享，無論是身處繁華的大城市還是偏僻的鄉村，都能夠通過5G網絡享受頂級教育專家的教學指導，學習將變得更加自由。5G將使教師自我提升的外部環境阻礙將變得越來越小，教師參與培訓的內驅力將更多來自于自身的需求，豐富的學習環境和多元的教學資源將不斷激發教師自主學習的興趣和積極性，先進的信息技術結合大數據將為每位教師制定個性化培訓方案，教師學習將變得更加自主和個性。（3）培訓管理走向信息化。5G信息技術將有效解決當前培訓管理者在教師培訓訓前、訓中、訓后各項工作中遇到的若干問題。訓前階段，傳統培訓方案制定多是采用走訪調研、網絡問卷等方式獲取教師培訓需求，結合實際制定培訓方案，傳統方式費時費力，且獲取的信息不一定準確。5G網絡結合大數據等信息技術能夠為培訓管理者獲取參訓教師培訓需求提供便利，分析和精準掌握每一位教師的培訓需求，為制定科學合理的培訓方案做支撐。訓中階段，培訓管理者能夠利用5G＋AI＋大數據技術實現實時跟蹤掌握參訓教師學習狀態，及時反饋和優化培訓方案，做好培訓服務工作。訓后階段，通過對前期培訓數據的綜合分析可以了解每一個參訓教師培訓目標的完成情況，做到科學總結反思，為做好后續服務提供有力支持。