導語：如何才能寫好一篇人工智能教育的概念，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。

篇1

人工智能的教育本體：教育的變與不變

從本質上講，人工智能技術是信息技術革命的集大成者。自從托夫勒1970年寫出《未來的沖擊》，信息技術革命越來越快，概念越來越多，沒有停止的跡象。僅從近五年來看：大數據、數據科學、生命信息、工業4.0、物聯網、新硬件時代、機器人、互聯網+、人工智能，表面上概念你方唱罷我登場，但內在邏輯一直沒有變：從單項技術走向全面融合，從局部應用走向全面工具化，而人工智能至少在目前看來是集大成者。硬件上物聯網的成熟、軟件上高可用性和動態數據庫的成熟、生物學上神經科技的進展、數學上網絡算法的應用、材料科技上納米和感知材料的進展、信息科技上芯片和云技術的快速進步。從物理世界到混合世界，再到比特世界，人工智能技術剛剛開始，但人們基于過去工業革命的經驗，明確感到這是臨界點的來臨。

STEM 成為后人工智能教育的不動點：應對科技的變化，教育的變革一直都在進行且與科技的發展互為因果。從彼得?蒂爾對教育的質疑，到創客熱潮在美國教育中的掀起，事實上，STEM教育是美國對過去概念化的“實用主義”教育和“通識教育”百年爭論的落錘之音。起源于杜威和哈欽斯的那場爭論，恰恰是工業革命已經明確成型后的兩種教育理念的爭論。之所以今天的美國已經很少爭論到底是實用主義還是通識教育，是因為美國的科技已經進入到一個新的階段。教育是一個組織行為，一個圍繞未來10年不變的知識、20年不變的技能、30年留存的體驗的穩定的復雜社會經濟形態，因此不那么容易被顛覆。恰恰是科學、技術、工程、數學（STEM）構成了工業時代（數理化）和后工業時代（文科、理工科）中的不動點，在物理學和幾何學中，不動點對于系統的穩定和概念的一致性非常重要，而目前的STEM教育，不僅僅是一個概念的東西，而是舊技術時代向新技術時代過渡的“不動點”。在這個不動點體系中，新的側重開始后，原有的教師和學科體系以及支撐可以平穩切換，不至于導致教學秩序的混亂。

元學科、應用學科和副科發生結構性的變化。由于人工智能的出現，使得復雜計算和系統計算以及簡單的人機交互計算工具化全面超越人類，對技術基礎這個原有概念的教育的分歧越來越大。人工智能視野下學科概念如果表述成元學科、應用學科與素質學科，那么教育學科的概念的持續性還能以最大公約數繼續運行：以數學、物理、化學等元學科為代表的學科，在今后的教育中更加重要并將作為篩選人的條件。而應用科學：（生物、地理、信息、勞動）學科，將著重項目制學習、體驗學習，成為培養人的目標；社會科學（歷史、哲學、思想品德）將來的重點在于綜合應用，批判性思維學習，更加側重學科的來源和發展；而綜合素質類（音樂、體育、美術）將從副科走向前臺。@樣，圍繞STEM的教育，人工智能下的教育體系還是一貫的科學（元學科）、技術（應用學科）、工程（素質學科、社會學科、管理學科）、數學（邏輯、數學學科）。

人工智能技術對學科的影響：越理性，越感性

數學：傳統的工業時代的數學，其訓練方法是數值計算，其指向是力學計算，這種側重至今還非常濃厚。隨著知識庫的普及和共享以及計算工具的進化，越來越少的人將來從事傳統的工程計算行業，而正宗的工科專業越來越向著專業化和高端化演化（如學材料的將來的進入門檻很可能是博士）。但是，人工智能今后用到的大量的數學以及人與人打交道用到的計算機數學，統計學基礎的數學，這方面中國數學還停留在工業時代。美國學生從高中就開始問卷處理和微積分的學習，大學數學更加有用的是方程組、統計學等。數學是一個典型的年齡相關性學科，一定要從小學，而且轉向數值和算法類的學習，從偏向材料計算的高等數學方向，轉向偏向矩陣計算的統計數學方向，邏輯學、幾何學和統計學成為三個數學學習的支柱。

物理：有一位著名的物理學家回顧過去物理百年，發現一個有趣的現象：“力”這個概念，在物理學上看，已經不是一個原始的變量了，能量和質量才是，為什么我們的老師還在使用這個概念呢？那是因為在機械時代，“力”是最容易理解的組合概念。在工業革命前后的幾百年直到今天，物理學教育的重點還是偏向傳統力學計算方向，從中小學來說就是牛頓力學。然而隨著工業時代的結束，人們更容易見到的力學概念不再是機械和天體，而是轉向社交網絡、計算機圖像、信息變量、生物體和電子學以及更容易接受的能量、時間維度。數學老師們轉向統計學的同時，物理老師應該考慮從牛頓力學轉向量子力學和熱力學甚至時空維度，這些對于孩子未來的人生更是基礎，而通過物理學進行基礎的科學實證的訓練以及科學觀測和數據處理，才是物理學最基礎的作用和價值體現。不然，人生什么年齡都可以去學物理而不必非要從未成年時代去學。

元科學化學：中美物理學和化學都是選擇性的，但比較中美化學教育，卻發現有很大的不同。美國高中化學就允許且必須使用帶有功能性計算的計算器，而中國大學生都沒有這方面的訓練。也就是說，隨著化學和生物化學要求越來越高、知識點越來越多，設法繞過煩人的記憶而走向邏輯，是美國學習化學的方向，這點也值得我們注意。另外，化學的側重由從偏向無機化學方向的基礎化學，轉向偏向生物和有機化學方向甚至與物理相結合的量子規律，是化學學科的重點。例如，很多美國的大學錄取要看高中生在化學創新方面的實踐，能創新的往往是生物化學。

外語：工具性的外語逐漸失去市場，形式節奏上的美學、邏輯學角度的詞源學、社會學角度的語言學、心理學角度的語義學成為外語復興的落腳點。另外，似乎從來沒有人將計算機程序當作外語來教，事實上，隨著工具性的外語被人工智能取代，計算機程序語言很可能成為一種外語，而很多軟件人才是學外語出身的，也不斷印證這個結論。

語文：可以預料的是，隨著工具性的人工智能的出現，原先學習語文的工具性的方法（如語法），逐漸將退出語言學習（包括外語），而作為母語的語文之所以在工具化人工智能時代還得到重視，最重要的理由也許是儀式感的表達：回到經典、回到表達、回到應用、回到美學。

除了以上學科教育的重點隨著技術經濟必然發生變化外，學科學習的醒悟和內在邏輯將更加重要，學科歷史、學科邏輯、學科故事將替代題庫訓練，因為作為計算的精確性除了特殊人才的培養外，將讓位于工具和人工智能，而人要考慮體驗和持續學習的興趣和邏輯。學科學習之間還將朝著融合的方向發展，應用學科和元學科的分離意味著應用學科更加朝著整合的方向發展：地理、生物、科技等融合課程，朝著綜合應用發展。

人工智能技術對教育技術的改變：從工具到空間

隨著人工智能的發展，也許目前花里胡哨的信息技術將隱身后臺。課堂上也許看不見信息化了，師生在課堂層面體驗將會越來越好，越來越貼近自然：看不見計算機的信息化，距離教育更近而不是技術更近。

學校之所以存在是因為學校為學生模擬了一個高度抽象的比真實世界還真實的教育世界。因此，未來的校園從改變世界的信息模版角度，將更加強調與客觀世界的互動、映射和高度抽象。

美國的大學錄取是更接近人工智能手段的個性化錄取，而學生選拔是更接近大數據角度的GPA（平均成績點）。從培養角度，學生畫像比GPA更加個性化地從個體角度描述學生的個性特征，學生的學習行為、實踐行為、創新行為，在全地域、全信息、全自動、全過程的記錄下，將更加全面地反映學生的全貌。智能實驗室和智能校園的方向，將來是基于個體的專業學習和評價。

與學生相對應的教育行為畫像，將側重于聯系社會、聯系科技、聯系家庭、聯系團隊，從重復性勞動變為創造性勞動。

而學校的管理行為將演變成支撐技術：支撐數據、支撐品牌、支撐環境。今后的教育將出現越來越專業和自由的教師，越來越職業的校長。

在教育政策上，由于全國性的數據和人工智能的使用，教育測評將更加專業化、教育本體化（而不是被測評機構和排名所左右），教育選拔將更加科學化和長期化，短視模式隨著計算方法和智能評估的進展而迅速被迭代掉，衡水模式將逐漸退出歷史舞臺，未來應該篩選更應該上清華大學的人和更應該培養好每一個想學習的人。即使僅從功利教育目標來看，教師個體經驗也逐漸讓位于人工智能和大數據，教育重心從教育哲學屬性逐漸走入教育科學屬性；而被恐懼綁架的教育所強調的教育的篩選功能，逐漸將重心轉向教育培養功能，個體成功的培養目標，逐漸轉變成為未來視角的社會價值角度；教育回歸人與人的本質關系和專業培育孵化的社會職能，功利性和工具性減弱，過程幸福成為教育者追求的目標。教育者由工匠逐漸轉型為藝人，教師由于工具化的替代，將會越來越有尊嚴和個性，而不是越來越像工具。

“人創造”的價值逐漸凸顯，教育的價值在于“創造人”

柯潔在被人工智能的計算機打敗之后，接連戰勝外國圍棋高手，刷了一下存在感并表示：“與機器下棋沒意思”。同樣，在工具制造時代，如果從質量和精度考慮，無疑機器越來越超過人，然而手工的紅木家具、手工的藝術品、手工的食品、甚至手工的衣服和汽車，比起無論從什么角度來看的機器人制造的東西，都越來越貴，人也越來越愿意采購。“人創造”的價值凸顯，是體驗經濟產業升級的一個標志，人工智能時代也不能例外。因為，“有意思和不可復制”才是人消費的高級時代。

不同于機器代替人的重復勞動的趨勢，教育與學校會替代機械的班級成為人與人關系的場所，在這個場所中，機器越來越像人來代替人的高級狀態，而人越來越擺脫工具性、擺脫重復性，更具藝術性和創造性。研究教育的歷史會發現一個普遍的現象，就是隨著工具性的增強，反而是班級規模的縮小和師生比的擴大，這也印證了：人畢竟要與人打交道，教育是一個個性化的活動。C器代替人意味著更多的時間人會回到家庭陪同孩子，這在美國已經持續發生了50年，幾乎多數的女性甚至男性在孩子成長過程回到家庭（如果他們算教師的話，教師比例更大）。在學校里未來的師生比會持續增加，教育更加不再計較投入產出，而將演變成一種創造性的職業。

杜威在研究工業化革命后的教育中，提出教育的目標更加集中地體現在教育本身之中，教育即生長（教育的目標就是讓教育繼續下去）。隨著工具化的人工智能代替越來越多的教師的重復性勞動，教師的幸福指數越來越高，更多的和更合適的師生比使得學生得到更加專業的呵護和培養，幸福指數也得到提升。教育讓生活更美好將逐漸實現，教育即生活的前提條件是教師不再是指標的工具，學生不再是考核的工具。

篇2

關鍵詞：航天類專業 人工智能 教學探索

中圖分類號：G64 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）10（b）-0155-02

面對航天科技迅猛發展，現代軍備技術快速提升，培養具有專業性的高素質航天類人才，是我國航天科技發展的戰略選擇，也是航天重點高校面向并有效服務航天事業的歷史責任。航天類本科生的教育形式也需要突破傳統的方式，著重多樣性、前沿性、工程性，因此，該專業的各門課程教育都應該結合專業特點，探索新的教學模式。

人工智能自1956年誕生50多年以來，引起眾多科研機構、政府和企業的空前關注，已成為一門具有日臻完善的理論基礎、日益廣泛的應用領域和廣泛交叉的前沿學科。由于航天領域的特殊要求，人工智能在其發展中發揮著不可替代的重要作用，各發達國家都相繼開展了人工智能與航天技術相結合的研究，致力于實現可重構的、具有容錯能力的、智能的飛行系統和管理系統。因此，“人工智能”作為航天類專業的一門特色選修課，應結合專業特點展開更具有實用性和創新性的教學。

1 人工智能課程特點

一方面，“人工智能”是一門多學科交叉的綜合學科，它涉及計算機科學、數學、心理學、認知科學等眾多領域，具有知識點多、涉及面廣、內容抽象、不易理解、理論性強等特點，使得該課程的教學具有較大的靈活度和較高的難度。另一方面，“人工智能”是一門正在發展中的學科，具有較強的前沿性，計算機科學、信息科學、生物科學等相關學科的發展不斷的提出了許多新的研究目標和研究課題，使得人工智能的技術和算法也需要不斷更新，這在很大程度上增加了“人工智能”課程的教學難度。

2 航天類專業特點

首先，航天類專業具有較強的工程性。在專業的教學改革中有統一的特點，即強調要體現航天工程技術的綜合性、系統性， 注重培養復合型人才。其次，航天類專業具有一定的前沿性。因為航天飛行器作為現代高科技和多種學科技術綜合應用的結晶，應及時把現代先進科技融入到了專業基礎和專業類的課程教學中， 專業知識更新快成為又一特點；另外，航天類專業應注重實踐性教育。尊重個性和興趣，強調動手能力，實驗室對學生開放，要求學生自主地設計完成實驗，強調對學生設計理念和創造能力的培養。最后，航天類專業應重視產學合作。產學合作的目的在于推動學校與航天產業的持續全面合作，造就一支科學技術研究和工程實踐兼備的教師隊伍。

3 教學模式的探索

3.1 教材的選擇

人工智能作為一門新興的學科，其理論與方法都還在不斷的發展與完善中。就目前來看，關于人工智能的定義和范圍都沒有一個統一的標準，不同的教材所介紹的內容也不盡相同。在教材選用方面，需要綜合考慮專業特點和學生的知識背景。本課程主要針對航天類專業高年級本科生，該類學生具有一定的數學、計算機、信息論、通信理論等基礎知識，對航天應用的基本需求有初步的了解，因此，“人工智能”課程難度應該控制在中級，可以較深入的介紹人工智能的基礎算法和應用案例。

中南大學蔡自興教授積累了多年的教學與科研經驗，借鑒了國內外其他專家和作者的最新研究成果，吸取了國內和國外人工智能領域學術書籍的長處，于1987年編寫了“人工智能及其應用”一書，該書根據人工智能學科的新發展不斷修訂，推出四個版本。本課程采用“人工智能及其應用（第4版）”，其中大部分內容適合本科生學習。另外，本課程還給學生提供其他一些參考書目，如N.J.Nilsson 的“Artificial Intelligence：A New Synthesis.Morgan Kanfmann”等經典教材。

3.2 課堂教學形式的探索

“人工智能”課程內容較抽象，概念較為繁多，若采用單一的課堂講授的方式，學生容易概念混淆、理解不透，逐漸產生厭倦情緒，導致教學效果差。本文探索不同的課堂教學手段，根據不同內容采用不同的教學手段，有利于學生對課程內容的理解與吸收。另外，考慮到航天類的專業特點，突出課程內容的工程應用，增加研究性質的教學內容與形式，有利于培養學生的創新能力和實踐能力。

（1）課件采用圖文并茂的PPT。綜合利用文字、圖像、聲音、視頻等多種媒體表示方法，在介紹原理和概念時采用精辟的文字，介紹算法流程時采用圖像，介紹算法應用時采用視頻。在PPT中適當利用不同的字體、顏色或動畫來突出重點，細化流程，引導學生的思路，便于集中注意力接受重點內容。

（2）適當增加課堂討論與練習。對于人工智能的一些基本問題，可以引導學生進行調研和討論，來深化課程內容的了解，并提高學生的學習興趣；對于重要的算法和理論，可以增加課堂練習，讓學生實際動手進行公式的推導或演算，并在練習中分析學生對問題的理解程度，有針對性的增加講解或指導。

（3）適當采用類比的講解方式。對人工智能的不同學派，不同方方法，以及方法的不同應用，廣泛的采用類比的形式進行講解，不僅可以復習已學習的內容，也利于對新內容的理解。并且，通過對不同內容的比較總結相似點、區分不同點，可以避免概念的混淆，清晰的掌握課程內容。

（4）增加研究性教學。研究性教學強調通過問題來進行學習，有必要將實際應用案例或者授課教師的科研項目融入日常的教學工作中去，用“啟發式”、“案例式”教學激發學生“自主學習”能力。

3.3 課程內容的探索

一方面，鑒于本科生知識結構還不夠完善，“人工智能”課程的內容要控制在適應本科生學科基礎的中等難度；另一方面，鑒于航天類專業的特點，課程內容應更注重與航天應用相結合的內容，并且在課程中增加具體應用的介紹。具體的課程內容如表1所示。

3.4 考核形式的改革

“人工智能”課程注重學生創新能力和實踐能力的培養，傳統的試卷形式不能全面的反應學生的學習效果，因此，應采用課堂表現和課程報告相結合的方式進行綜合考核。

一方面，重視學生提出問題、分析問題和解決問題的能力，對學生課堂討論與練習的表現進行考核評分，作為總成績的參考；另一方面，注重學生課題調研和實踐的能力，采取提交課程論文的形式進行考核。正確引導學生根據個人興趣、課程內容、可行性、實踐難度進行合理選題，并根據所選題目進行文獻查閱和總結，完成調研報告或算法實現報告。結合者兩個方面進行最終成績的評定，綜合衡量學生問題分析能力、論文寫作能力和創新實踐能力。

4 結語

航天類專業的本科生教學需針對專業特點有的放矢，該專業的課程教育都應該趨向于前沿性、專業性和實用性。本文的“人工智能”課程教學改革方案不僅考慮到該課程屬于前沿叉學科的特點，也綜合考慮了航天類專業的特點。為了使課程教學更好地服務于學生，本文提出的改革方案打破傳統的教學模式，將課堂理論講解、課堂討論、課后調研、項目實踐等相結合，充分調動學生的學習興趣和積極性，提高學生的創新能力，有利于培養真正符合航天領域所需要的綜合型高級人才。

參考文獻

[1] 王甲海，印鑒，凌應標.創新型人工智能教學改革與實踐[J].計算機教育，2010（15）：136-138，148.

[2] 劉興林.大學本科人工智能教學改革與實踐[J].福建電腦，2010（8）：198-199.

[3] 懷麗波.32課時《人工智能基礎》課程教學的幾點思考[J].華章，2013（34）：193-194.

[4] 紀霞，李龍澍.本科人工智能教學研究[J].科教文匯（上旬刊），2013（6）：91-92.

[5] 肖春景，李建伏，楊慧.《人工智能》課程教學方法改革的探索與實踐[J].現代計算機（專業版），2013（26）：32-34.

[6] 熊德蘭，李梅蓮，鄢靖豐.人工智能中實踐教學的探討[J].宿州學院學報，2008（1）：146-148.

[7] 張偉峰.本科高年級人工智能教學的幾點思考[J].計算機教育，2009（11）：139-141.

篇3

關鍵詞：人工智能；計算機網絡技術；應用

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）29-0151-02

在當前的社會當中，人工智能是一項應用前景十分廣闊的技術，在社會各個領域中，都得到了極為廣泛的應用。在人們的日常娛樂、工作、生活當中，人工智能發揮了很大的作用，例如專家系統、智能電器等。智能化科技的出現和應用，使得人們的生活得到了極大的豐富。同時，人工智能的出現，還為我國科技領域的發展進步提供了良好的方向，尤其是在計算機網絡技術領域，更是得到了極大的發展和應用。

1 人工智能技術的概念

人工智能指的是對計算機進行應用，以此模仿人類的智能行為和思維過程，從而形成的一門綜合性學科。在人工智能當中，涉及了哲學、語言學、心理學、計算機科學等。通過人工智能，對人類的聽覺、感覺、視覺、觸覺、思維等進行模擬，從而實現人工智能化的機器，幫助人們解決生活和工作中的問題，從而確保人們的安全、提高人們的效率。作為一種新型的智能技術，人工智能目前的發展速度很快[1]。利用計算機系統進行相應的編程，模擬人們的工作和生活環境，從而完成智能化、自動化的系統操作。在產生和應用人工智能的過程中，涉及很多其他的學科，其中，計算機網絡技術十分重要，對人工智能的發展方向有著很大的影響。

從某一種意義上來說，計算機網絡技術的發展，也是以人工智能技術為基礎的。從簡單的詞義解釋、數據運算，轉變為智能化人機操作，體現出了人工智能的核心地位。在對不確定信息進行處理的過程中，人工智能具有很大的優勢，它能夠對系統局部的整體和局部資源狀態進行詳細的理解，并且對提取的信息進行及時處理，將相關信息提供給用戶。此外，在人工智能當中，協作能力也比較強，通過有效的整合資源，在不同用戶之間，能夠交換信息和資源。在人工智能中，連接了網絡管理，從而使網絡管理環境得到優化，從而實現降低成本、提升效率等作用。

2 人工智能技術的優勢

在計算機網絡的應用中，具有實時性、瞬變性、高速性、動態性等特點，因此，應當不斷提高管理技術的靈活性和多樣性，從而更好地確保計算機網絡的穩定性、安全性和高效性。而人工智能技術具有很多方面的優勢，因而能夠在計算機網絡中發揮重要的作用。特別是在對不可知性、不確定性等問題中，人工智能具有較強的處理能力。

人工智能技術，例如模糊邏輯等，對于系統數學模型，無需進行詳細的描述，因此，可以將模糊邏輯引入到智能化網絡管理中，從而使網絡管理具備模糊信息處理能力[2]。這樣，能夠更加良好的控制和管理這些不可知性、不確定性信息，提高網絡系統的效率。協作能力也是人工智能技術中的一個重要優勢，隨著網絡結構、網絡規模的不斷擴大，在網絡管理中，逐漸發生了層次化的轉變。上層管理者功過輪詢的方式監測中層管理者，而中層管理者也通過同樣的形式監測下層人員，因而帶來了協作的問題。人工智能中，多的協作分布思維，能夠更好的協作各個層次之間的管理。

人工智能的推理、解釋、學習能力很強，能夠對低層信息進行解釋和學習，從而對高層概念和信息進行推理。對于推理的得出的高層概念和信息，進行網絡控制和網絡管理。對于非線性問題，人工智能能夠進行良好的處理，通過對人類智能的模擬，從而解決這些問題。此外，在人工智能技術的應用中，不會占用很大的計算機資源。在人工智能當中，模糊控制法等算法的運算速度十分迅速，能夠一次性搜索得到最優解，從而提高了計算機網絡技術的處理技術。

3 人工智能技術的應用

1）網絡安全管理

在計算機網絡技術當中，人工智能具有很多方面的應用，尤其是在網絡安全管理當中，應用更為廣泛。對于計算機網絡技術的安全管理來說，入侵檢測具有重要的意義，對于網絡安全來說有著十分重要的影響。在防火墻技術當中，入侵檢測也是作為核心的部分[3]。通過人工智能技術的應用，計算機網絡系統能夠更好地發揮出入侵檢測功能的作用，從而提高系統資源的保密性、可用性、安全性、完整性。在入侵檢測技術的應用當中，主要是通過分類處理數據和篩選采集數據，形成最終的報告，并且將網絡信息的安全狀態向用戶進行實時反饋。在當前的人工神經網絡、模糊識別系統、專家系統當中，基于人工智能的入侵檢測應用最為廣泛。

基于人工智能對傳統的防火墻進行改造，形成了智能化防火墻系統。相比于其他的防御系統，智能防火墻應用了很多智能識別技術，例如統計、決策、概率、記憶等方法來處理和識別數據，從而在計算機的運行當中，匹配檢查所占用的資源更小，避免對網絡有害行為的發現效率降低。這樣，能夠對有害信息進行更加有效的限制和攔截[4]。相比于傳統的防御軟件，智能防火墻的效率和作用都要更為良好，能夠解決傳統防御軟件帶來的拒絕服務共計的問題，對于病毒的入侵和傳播，發揮了良好的抑制作用。

此外，智能型反垃圾郵件系統也是人工智能在計算機網絡技術中的另一大應用。通過這種方式，能夠有效的屏蔽垃圾郵件，不會對客戶信息安全造成影響。通過有效的監測用戶郵件，開啟式的掃描郵箱當中的垃圾郵件。同時，將垃圾郵件分類信息提供給用戶，提醒用戶及早進行處理，從而更好地確保郵箱系統的整體安全性。

2）網絡管理和系統評價

電信技術、人工智能等方面的發展，推動了網絡管理的智能化轉變，除了在計算機網絡安全管理中的應用之外，人工智能當中的問題求解技術、專家知識庫等也得到了充分的應用，從而實現了良好的綜合性網絡管理。在網絡管理當中，由于網絡的瞬變性、動態性等特點，產生了很大的工作難題。因此，在現代化的網絡管理當中，也逐漸朝著智能化的方形發展?；谌斯ぶ悄?，產生了專家級決策和支持方法，在信息系統管理當中，應用十分廣泛[5]。在計算機程序當中，專家系統具有較高的智能性，在某一個領域當中，積累了大量專家的經驗和知識，基于此進行歸納和總結，從而形成了資源錄入相關系統。通過這種方式，在某個領域當中，匯集了大量專家的經驗，從而對該領域當中的相關問題進行處理。因此，在計算機網絡管理和系統評價當中，運用人工智能，綜合大量專家的知識和經驗，建立相應的專家系統，從而在遇到相關問題的時候，能夠調用其中的知識，更好地進行網絡管理和系統評價工作。

4 結論

人工智能是當前一項十分先進的科學技術，這一技術的產生和應用，極大地改變了人們的娛樂、工作和生活方式。而隨著人工智能的不斷發展和完善，其在計算機網絡技術中的應用需求越來越多，因而實際應用也將越來越廣泛。運用人工智能，能夠在網絡安全、網絡管理、系統評價等方面發揮重要作用，從而推動計算機網絡技術的更大進步。

參考文獻：

[1] 馬義華. 人工智能在計算機網絡技術中的運用分析――評《計算機網絡技術及應用研究》[J]. 當代教育科學，2015（20）：9.

[2] 劉健. 人工智能在網絡教育中的應用探討[J]. 計算機光盤軟件與應用，2014（6）：244-246.

[3] 黃麗萍. 人工智能技術在計算機網絡教育中的應用[J]. 計算機光盤軟件與應用，2014（10）：236-237.

篇4

關鍵詞：人工智能；學習興趣；教學方法

1956年，在美國Dartmouth大學，由數學家J.McCarthy和他的三位朋友M.Minsky、N.Lochester和C.Shannon共同發起一個歷時兩個月的夏季學術討論班，他們在此討論班上第一次正式使用了人工智能(Artificial Intelligence)這一術語。人工智能是一門多學科交叉的課程，涉及計算機科學、數學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、哲學及語言學等多個學科，是新理論和新技術不斷出現的綜合性學科。當前，人工智能領域加強了從人類智能與生命現象中汲取養分的趨勢，加快了向分布式系統與復雜系統靠攏的步伐，智能化的應用更為深入，影響更為廣泛，其發展已對人類的經濟、社會、文化等方面產生了深遠影響[1]。

1人工智能導論課程特點

人工智能導論是人工智能領域的引導性課程，介紹人工智能的基本理論、方法和技術，目的是使學生了解和掌握人工智能的基本概念和方法，為進一步學習奠定基礎。人工智能是計算機科學與技術學科一門重要的基礎課程，需要相關課程作支撐。離散數學、概率論與數理統計等課程是其數學基礎，數據結構、程序設計基礎、算法分析與設計等課程則為人工智能中知識表示、邏輯推理和問題求解提供了設計與實現手段。與其他軟件課程相比，人工智能課程有鮮明的特點，主要表現在思想方法上強調啟發性、算法上強調不確定性。同時，由于人工智能是一個新思想和新技術層出不窮的開拓性領域，因此其對學生的訓練是鼓勵創新的，具有其他課程不可替代的作用。

人工智能導論是計算機相關專業的必修課，在許多信息類相關的本科教學中也有開設，一般開設在第六或者第七學期。我國目前本科教育的定位是專才教育，培養某方面的專業人才。完成公共基礎課程和部分專業基礎課程的學習之后，本科高年級學生應該了解本專業的應用領域和發展前景，因此在教學過程中要注意內容的專業性和應用性。由于本科階段學生缺乏科研意識，初步的科研訓練設置在第八學期，即所有課程學習完畢之后的畢業設計，而人工智能課程強調科研性，因此教學難度較大，由此帶來的最直接后果就是學生學習興趣不高。同時，對有志于讀研的學生而言，本科階段的學業也是研究生教育的起點，在教學過程中要適時的進行科研引導，提升學生對科學研究的興趣，為研究生階段打下基礎。可見，圓滿完成人工智能導論課程這一教學任務是重要且極具挑戰性的。

2教學內容安排

人工智能的研究和應用領域非常廣泛，包括問題求解、機器學習、自然語言理解、專家系統、模式識別、計算機視覺、機器人學、搏弈、計算智能、人工生命自動定理證明、自動程序設計、智能控制、智能檢索、智能調度與指揮、智能決策支持系統、人工神經網絡、數據挖掘和知識發現等。人工智能導論旨在為這些具體領域的研究提供引導和基礎保障。

人工智能導論課程涵蓋內容較多，因此需要明確“精講”和“泛講”的內容，以使教師和學生在教學活動中都有所側重。當然，首先應和學生說明，泛講并不代表內容不重要，只是由于課程性質和課時的關系，暫時不作深入探討。日后如有需要，可在此基礎上進一步學習和研究。結合當前人工智能學科的發展狀況，根據教學大綱和作者的教學經驗，對人工智能導論課程教學內容的精講和泛講安排如表1所示。

3提升學生學習興趣的教學方法

3.1穿插背景故事

為激發學習積極性，針對學生喜歡聽奇聞軼事、想象力豐富的心理特點，通過講述一些與教學內容有關的故事或者趣事來吸引其注意力，輔助思維并豐富聯想，使學生在愉悅中完成學習[2]。下面列舉幾個我們在課程教學中用到的背景故事，通過這些故事，不但傳授了知識，也活躍了課堂氣氛。

1) 人類智能的計算機模擬與人機大戰。

講授人類智能的計算機模擬時，可以給學生簡述一下IBM公司的超級電腦和國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫之間的人機大戰，以促進學生對人類智能和人工智能的進一步思考。北京時間1997年5月12日凌晨4點50分，在美國紐約公平大廈，當IBM公司的“深藍”超級電腦將棋盤上的一個兵走到C4的位置上時，國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫對“深藍”的人機大戰落下帷幕，“深藍” 以3.5U2.5的總比分戰勝卡斯帕羅夫。2003年1月26日至2月7日，卡斯帕羅夫與深藍的升級版“小深”又進行了一場人機大戰，先后進行了6局比賽，最終卡斯帕羅夫以1勝1負4平的結果和“小深”握手言和。這也表明了人工智能和人類智能之間的較量還將持續下去。

2) 問題規約法與老和尚說教。

問題規約法是從要解決的問題出發逆向推理，建立子問題以及子問題的子問題，直到最后把初始問題歸約為一個本原問題集合。本原問題指不能再分解或變換且直接可解的子問題?？梢?，問題規約的本質是遞歸的思想。此時，可以給學生簡述我們小時候就聽說過的老和尚說教的故事，即“從前有座山，山上有座廟，廟里有個老和尚，老和尚對小和尚說，從前有座山……”。

3) 模糊理論與禿頭悖論。

模糊推理是一種重要的不確定性推理方式，是指基于模糊理論進行的推理。講授模糊理論時，可以先講一下禿頭悖論讓學生討論。一個人有10萬根頭發，肯定不能算禿頭，不是禿頭的人，掉了一頭發，仍然不是禿頭，按照這個道理，讓一個不是禿頭的人一根一根地減少頭發，就得出一條結論，即沒有一根頭發的光頭也不是禿頭！禿頭悖論的出現源于在嚴格的邏輯推理中使用了“禿頭”這一模糊概念，因此需要以模糊邏輯代替傳統的二值邏輯解決該問題。

3.2課堂辯論和多媒體教學

人工智能從其誕生之日起就充滿爭議，各種學派的爭論使得人工智能的發展更趨完善，加快了其縱深發展。目前，人工智能的爭論主要有兩方面，即研究方法的爭論和技術路線的爭論。前者爭論的主要問題有人工智能是否得模擬人的智能；對結構模擬和行為模擬是否可以分離研究；對感知、思維和行為是否可分離研究；對認知與學習以及邏輯思維和形象思維等問題是否可以分離研究；是否有必要建立人工智能的統一理論體系。后者爭論的主要問題是沿著什么樣的技術路線和策略來發展人工智能。

在課堂教學中，可以充分利用人工智能中存在的爭論較多這一特點，針對相關議題組織課堂辯論，如可用議題“機器的反叛――機器的智能會超越人類嗎？”。讓學生在圖書館或者從網上查閱相關資料，明確自己的論點并準備證據材料，并在課堂上進行辯論。這類辯論無所謂輸贏，旨在通過這種活動，增進學生思考[3]。教學中，還可以充分利用多媒體教學的特點，如讓學生觀摩電影《終結者》系列、《人工智能》、《黑客帝國》等，增強學生對人工智能的直觀感受，提高課堂教學效果[4]。

3.3應用實例分析

普遍而言，本科學生對單純的理論講解不太感興趣，因此在教學過程中，適當增加一些實驗和設計，提高學生分析問題的能力和實際動手能力。比如，講解知識的產生式表示法時，給出產生式的概念和基本表示形式之后，可以通過“野人與傳教士過河”問題來說明產生式表示法的具體應用過程；講解計算智能的進化計算部分時，給出進化算法的幾種具體形式和算法流程之后，可以通過中國旅行商問題(CTSP)來說明算法求解問題的過程。教師在教學過程中，可以根據需要，選擇一些合適的應用實例進行分析。通過這些實例，既能加深學生對知識的理解，又能增加學習的興趣。下面給出兩個實例的簡單描述。

1) 產生式表示法求解“野人與傳教士過河”問題。

問題：傳教士和野人各N人過河，現只有一條船，傳教士和野人都會劃船，船一次只能載k人，船上野人多于傳教士時野人就會吃掉傳教士，問如何安全過河？(不失一般性，以N=3，k=2為例求解)。

求解簡述：設綜合數據庫中狀態用三元組(m, c, b)表示，其中m、c、b分別表示傳教士、野人和船的數目，則有：

0≤m, c≤3, b ∈{0, 1}

以左岸為參照點，則初始狀態和目標狀態分別為(3，3，1)和(0，0，0)。據此，可以給出一條產生式規則如下：

IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0)

以此類推，把所有可行的規則都求出之后，就可按照規則集和控制策略得到問題的解。

2) 遺傳算法求解31個城市的CTSP問題[5]。

問題：給定有限個城市的集合C={c1,c2, …,cm}及每兩個城市之間的距離矩陣D＝[dij]m×m，其中m∈N，dij=d(ci, cj)∈Z+，ci、 cj∈C，1≤i、j≤m，求出滿足的城市序列cπ(1)、cπ(2)、…、cπ(m)，其中π(1)，π(2)，…，π(m)是1、2、…、m的一個全排列。我們以CTSP問題為例，即求解中國31個城市之間最短巡回路線的問題。

求解簡述：路徑表示直接使用城市在路徑中的相對位置，如有編號分別為1、2、3、4、5的5個城市的一條路徑4－1－2－5－3，用路徑表示方法直接可寫為(4 1 2 5 3)。適應度函數值用路徑的實際長度表示。交叉算子采用次序雜交，即選擇父體的兩雜交點，交換相應的段，其它城市則保持在父體中的相應次序。變異算子采用倒位算子，即隨機選擇兩個位置，然后將它們之間的城市反序。通過運用遺傳算法求解，可得最優解為15 404 km，對應的巡回路線為“北京―呼和浩特―太原―石家莊―鄭州―西安―銀川―蘭州―西寧―烏魯木齊―拉薩―成都―昆明―貴陽―南寧―?？讪D廣州―長沙―武漢―南昌―福州―臺北―杭州―上海―南京―合肥―濟南―天津―沈陽―長春―哈爾濱―北京”。實例講解完成后，可要求學生采用相同或者不同的方案自己去實現一下問題的求解過程。

4結語

人工智能是計算機科學與技術專業的一門核心課程，同時也是一門交叉學科，涉及面廣，理論性強，教學難度較大，學生的學習興趣有待提高。本文作者根據自己在人工智能導論課程中的教學實踐和課程特點，明確了教學中的精講內容和泛講內容，總結了三種提高學生學習興趣的教學方法，并給出相應的實例說明，旨在為本門課程的教師提供教學參考。

參考文獻：

[1] 蔡自興,徐光v. 人工智能及其應用(本科生用書)[M]. 北京:清華大學出版社,2003:288-296.

[2] 薛占熬,齊歌,杜浩翠,等. 離散數學的課堂導入法研究[J]. 計算機教育,2010(8):95-99.

[3] 徐新黎,王萬良,楊旭華. “人工智能導論”課程的教學與實踐改革探索[J]. 計算機教育,2009(11):129-132.

[4] 李春貴,王萌,何春華. 基于案例教學的“人工智能”教學的實踐與探索[J]. 計算機教育,2008(9):53-54.

[5] 楊利英,覃征,賀升平,等. 改進的演化近似算法求解TSP問題[J]. 微電子學與計算機,2004,21(6):126-128.

Teaching Methods for Promoting Learning Interests in Introduction to Artificial Intelligence

YANG Liying

(School of Computer Science, Xidian University, Xi’An 710071, China)

Abstract: This paper presents three teaching methods for promoting learning interests based on the characteristics of Introduction to Artificial Intelligence and our teaching experience. These methods have been used in practice. The teaching practice shows that the methods proposed in this paper can promote learning interests effectively.

篇5

關鍵詞：人工智能 計算機技術

一、人工智能的定義

“人工智能”(Artificial Intelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、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,它企圖了解智能的實質,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。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機,人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。

人工智能理論進入21世紀,正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領域超越人類智能,人工智能將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大貢獻。

二、人工智能的應用領域

1.在管理系統中的應用

(1)人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現人們非常需要做,但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談談人工智能在企業管理中的應用》一文中劉玉然指出把人工智能應用于企業管理中,以數據管理和處理為中心,圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫,而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。換句話說,就是將企業各部門的數據進行統一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業管理與決策中的關鍵因子。

(2)智能教學系統(ITS)是人工智能與教育結合的主要形式,也是今后教學系統的發展方向。信息技術的飛速發展以及新的教學系統開發模式的提出和不斷完善,推動人們綜合運用超媒體技術、網絡基礎和人工智能技術區開發新的教學系統,計算機智能教學系統就是其中的典型代表。計算機智能教學系統包含學生模塊、教師模塊,體現了教學系統開發的全部內容,擁有著不可比擬的優勢和極大的吸引力。

2.在工程領域的應用

(1)醫學專家系統是人工智能和專家系統理論和技術在醫學領域的重要應用,具有極大的科研和應用價值,它可以幫助醫生解決復雜的醫學問題,作為醫生診斷、治療的輔助工具。事實上,早在1982年,美國匹茲堡大學的Miller就發表了著名的作為內科醫生咨詢的Internist 2Ⅰ內科計算機輔助診斷系統的研究成果,由此,掀起了醫學智能系統開發與應用的。目前,醫學智能系統已通過其在醫學影像方面的重要作用,從而應用于內科、骨科等多個醫學領域中,并在不斷發展完善中。

(2)地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要作用發揮領地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”,該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等,是工業領域的首個人工智能專家系統,其發現了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。

3.在技術研究中的應用

(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中,目前主要廣泛采用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質、形狀和大小進行判斷和歸類;專家運用超聲無損檢測儀器,以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動,減少了任務因素造成的無擦,提高了檢測的可靠性,實現了超聲檢測和評價的自動化、智能化。

(2)人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展,網絡技術的安全是我們關心的重點,因此我們必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更,大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術,開發更高級AI通用和專用語言,和應用環境以及開發專用機器,而與人工智能技術則為我們提供了可能性。

三、人工智能的發展方向

1.專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域,它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。近年來,在“專家系統”或“知識工程”的研究中已出現了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識,所以才能達到優異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現和應用這些知識,也應該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發現推理過程中出現的差錯,現在這一點已被證實。

2.智能信息檢索技術的飛速發展。人工智能在網絡信息檢索中的應用,主要表現在:(1)如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術。(2)由于網絡知識信息既包括規律性的知識,如一般原理概念,也包括大量的經驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理,需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一種通用智能體系結構,其始終處在人工智能研究的前沿,已顯示出強大的問題求解能力,它認為機器人的開發是人工智能應用的重要領域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統的行為的境地。(2)具體化機器人有軀干,有直接來自周圍世界的經驗,他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置,也是由于與周圍進行交互的動態決定。(4)浮現從系統與周圍世界的交互以及有時候系統的部件間的交互浮現出智能。目前,國內外不少學者都對機器人足球系統頗感興趣,足球機器人涉及機器人學、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領域。足球機器人系統本身既是一個典型的多智能體系統,是一個多機器人協作自治系統,同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標準的實驗平臺。

參考文獻:

[1]元慧.議當代人工智能的應用領域和發展狀況[J].福建電腦,2008.

[2]劉玉然.談談人工智能在企業管理中的應用[J].價值工程,2003.

[3]焦加麟,徐良賢,戴克昌.人工智能在智能教學系統中的應用[J].計算機仿真,2003,(8).

[4]周明正.人工智能在醫學專家系統中的應用[J].科技信息, 2007.

[5]張海燕,劉鎮清.人工智能及其在超聲無損檢測中的應用[J].無損檢測,2001,(8).

[6]馬秀榮,王化宇.簡述人工智能技術在網絡安全管理中的應用[J].呼倫貝爾學院學報,2005,(4).

篇6

上周，滬深300指數上漲2.60%，計算機行業上漲0.32%，行業跑輸大盤2.28個百分點，其中硬件板塊下跌1.19%，軟件板塊上漲0.56%，IT服務板塊上漲1.48%。個股方面網達軟件、真視通、神州易橋漲幅居前;*ST三泰、湘郵科技、華力創通跌幅居前。

國際市場

麻省理工學院開發自動駕駛技術，在無地圖鄉間道路上也能導航;Waymo計劃年內在鳳凰城正式推出無人駕駛打車服務;Uber將測試無人機送餐服務，最短只要5分鐘;美國白宮成立人工智能工作組，將決定美國對AI的投資力度。

國內市場

騰訊智慧零售首家全自助化智慧餐飲門店亮相深圳;科技部成立新一代人工智能發展研究中心;京東智能音響叮咚mini2，與英特爾宣布戰略合作;青海省衛計委攜手騰訊共建“互聯網+健康醫療”。

A股上市公司重要動態信息

達實智能:中標1.9億元智慧醫院項目;廣電運通:與騰訊公司、財付通簽訂1883.82萬元地鐵云平臺AFC項目;全通教育:中標3496.44萬元科創集散地服務項目;麥迪科技:與安摯投資簽署產業并購基金框架合作協議;世紀瑞爾:擬1000萬元占比50%設立中唐瑞爾。

投資策略

篇7

1 引言

近年來，任務驅動教學法越來越受到信息技術教師的青睞。教育部于2003年的《普通中學信息技術課程標準》在實施建議中指出：“‘任務驅動’教學強調讓學生在密切聯系學習、生活和社會實際的有意義的‘任務’情境中，通過完成任務來學習知識、獲得技能、形成能力、內化倫理。因此要正確認識任務驅動中‘任務’的特定含義，使用中要堅持科學、適度、適當的原則，避免濫用和泛化；要注意任務的情境性、有意義性、可操作性；任務的大小要適當、要求應具體，各任務之間還要互相聯系，形成循序漸進的梯度，組成一個任務鏈，以便學生踏著任務的階梯去建構知識?！比欢诮虒W實踐中如何設計出恰如其分的任務，如何在任務驅動中更好地落實三維目標，是要解決的問題。

“用智能工具處理信息”是湛江市第二中學許淼淼老師執教的一堂示范課，該課在2010年第六屆廣東省信息技術優質課評比活動（高中組）中獲得一等獎。本課例以“憶上海世博，探智能奧秘”為主線，進行任務設計，是一堂“任務驅動”教學法的典型課例。

2 任務驅動教學的設計

2.1 教學內容分析

教師必須以課標為依據，對教學內容進行認真細致的分析，在充分分析教學內容的基礎上，確定一個單元或一個部分要求學生掌握的知識點。“用智能工具處理信息”是粵教版必修1《信息技術基礎》第四章“信息的加工與表達（下）”第二節的內容。課標要求學生通過部分智能信息處理工具軟件的使用，體驗其工作過程，了解其實際應用價值，提高對信息智能處理內容的學習興趣，從而為選修“人工智能初步”指引方向。對于本節內容，應以體驗為主，最后在體驗的基礎上進行認知和理解。

2.2 學生學習特征分析

本課教學對象是高中一年級的學生，這個階段的學生已經具有一定的邏輯思維能力和學習的自覺性，但還需要教師及時、合理、周詳地引導。通過前面階段的信息技術課的學習，他們已初步掌握一定的操作技能，能夠根據任務的需求，利用工具軟件處理信息。但是他們在自主思考方面還不主動、合作與探究的意識和技能等方面還比較欠缺。

鑒于本節課內容的前沿性和新穎性，教師完全可以放手讓學生自己去實踐，讓學生動手動腦，培養他們自主探索、勇于實踐的能力。通過合作交流，激發學生學習的興趣，提高學習效率。

2.3 確定教學目標

教學目標是指導教學過程設計與教學效果評價的依據。根據教學內容與學生學習特征，確定當前教學內容所要達到的目標水平，這是進行教學設計的首要環節?！坝弥悄芄ぞ咛幚硇畔ⅰ敝械慕虒W目標如下：

1）知識與技能目標：①了解信息智能處理的方式；②感受信息智能處理的基本工作過程；③初步了信息解智能處理的工作原理；④體驗信息智能工具的應用價值。

2）過程與方法目標：①掌握簡單智能信息處理工具的使用方法；②通過完成任務，體驗人工智能的獨特魅力；③掌握分析問題、呈現觀點和交流思想的方法。

3）情感、態度、價值觀目標：①感受智能信息處理的魅力，形成對人工智能這一前沿技術的探索愿望；②體驗人工智能技術的實際應用價值。

2.4 教學重點、難點

1）教學重點：體驗信息智能處理工具的應用。

2）教學難點：理解模式識別和自然語言理解的工作原理。

2.5 任務設計說明

本課中，許老師以“憶上海世博，探智能奧秘”為主題，變人工智能由抽象到具體，任務探究活動貫穿整課堂，調動學生的學習熱情，使學生能主動參與、積極探索，掌握技巧的同時培養各種能力。本課中任務的設定由探究任務、繼續探究任務和拓展任務組成，層層遞進，體現了分層任務的概念，并且環環相扣，設計巧妙。

2.6 教學設計流程圖（圖1）

3 任務驅動教學模式的實施過程

3.1 創設情境，引入課題

【情境設置】播放視頻“世博會海寶博士與楊瀾的對話”。

【教師引入】大家思考一下，海寶博士是真人么？他是如何跟主持人交流的呢？

【學生討論】海寶博士不是真人，而是機器人，它植入芯片，有語音識別系統，是一臺高級的電腦……

【教師引申】我們大家說的這些都是人工智能的范疇，今天我們就共同學習如何用智能工具處理信息。（課件展示課題“用智能工具處理信息”）。

【設計意圖】通過智能機器人的演示，創設一種人工智能的神奇氛圍，使學生對智能處理信息有一個全面的認識，還可營造課堂氛圍和激發學生對智能技術的興趣。

3.2 感知體驗，啟發探索

探究活動一：體驗機器翻譯的樂趣

【活動背景】對于英語水平不好的學生來說，翻譯句子是件非常頭疼的事情，現在出現了翻譯軟件，可以幫助人們進行翻譯，但是它翻譯得好不好呢？就讓我們來體驗一下。

【活動任務】將學生分成兩組，分別打開Google在線翻譯和雅虎在線翻譯，分別將“城市，讓生活更美好”譯成英文再譯成中文然后再譯成英文。

【活動探究】是誰在給我們翻譯？為什么兩種翻譯軟件兩次翻譯的中文和英文會有這么大的不同？這些網站又是如何進行雙向翻譯的呢？

探究活動二：體驗手寫輸入的樂趣

【活動背景】用鍵盤錄入漢字對于同學們來講已經不是什么難題，但對于電腦初學者，漢字錄入是他們感到非常頭痛的一件事情。手寫板的出現令輸入漢字不再是一般人使用計算機的關卡，語音輸入更是手疾人士應用計算機時的必需。這里我們借助“微軟拼音2003輸入板”來體驗手寫板的神奇功能。

【活動任務】打開微軟拼音2003手寫輸入板，在桌面上建立記事本文件，內容為“城市，讓生活更美好”。

【任務探究】怎樣書寫漢字可以提高識別率？導致識別率不高的原因有哪些？

3.3 層層深入，探究新知

新知一：自然語言理解

回顧活動一：體驗機器翻譯的樂趣

【教師引申】很顯然，幾秒鐘之內就給出翻譯結果，不可能是人類，給我們翻譯的應該是機器。那為什么一般的工具又不具備翻譯功能呢？

【原理探討】機器翻譯智能工具，它屬于人工智能領域中的自然語言理解，但計算機不是人類，不能理解字里行間的意思，翻譯起來比較生硬，有時候翻譯得荒謬可笑。

【得出結論】下面請大家結合自己的英語知識對“城市，讓生活更美好”進行翻譯，并根據自己翻譯的過程推測出翻譯軟件的工作過程（如圖2所示）。

【概念理解】自然語言理解主要是指研究如何使計算機能夠理解和生成自然語言的技術。自然語言的理解過程可分為3個層次：語法分析、句法分析和語義分析。

【設計意圖】通過活動一的開展，使學生感受自然語言理解技術應用的魅力和價值，激發學習興趣。在已有體驗的基礎上提出概念，加深學生的理解。

新知二：模式識別技術

回顧活動二：體驗手寫輸入的樂趣

【教師引申】在剛才的活動中，同學們體驗了手寫輸入漢字的神奇效果，但是如果我們的書寫不規范，或我們寫的字字庫里還沒有，也是不能輸入的。

【原理探討】智能手寫輸入是人工智能技術的研究領域之一，它所采用的是模式識別技術。

【牛刀小試】接下來我們玩一個游戲“掌中寫字”：兩人一組，甲閉眼伸手，乙在其手心寫字，甲猜字，然后互換角色進行。思考人腦是怎樣猜字的？經歷了怎樣的過程？

【得出結論】根據人腦猜字的過程推斷手寫輸入軟件的工作流程，如圖3所示。

【概念理解】模式識別是利用計算機對物體、圖像、語音、字符等進行自動識別的技術。它的一般過程包括：樣本采集、信息的數字化、預處理、數據特征的提取、與標準模式進行比較、分類識別等。

【設計意圖】通過游戲時猜字過程的對比，加深學生對模式識別過程的理解。

3.4 總結提升，共享交流

【共享交流】請大家就自己所實踐的活動過程及結果發表意見，并結合教材簡單分析其工作流程及原理，了解人工智能的兩個研究領域：模式識別和自然語言處理。

【總結提升】人工智能（AI，artificial intelligence）是研究、開發利用計算機來模擬、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學科。

【設計意圖】通過學生共同討論交流，進一步加深鞏固本節課的知識。

3.5 課外延伸，展望未來

【課后探究】利用飛信與網絡機器人“海寶博士”聊天，試圖發現網絡機器人的語言破綻。

【得出結論】機器不能完全代替人，我們不能完全依賴機器。在現實生活中，同學們應該學會舉一反三，并懂得在適當的情況下選擇合適的智能信息處理工具為自己的學習、生活和工作服務。

【展望未來】人工智能對我們的生活正起著越來越大的作用，它是人類智慧的結晶。作為一名中學生，我們還沒有足夠的知識和能力參與到人工智能的前沿研究當中，但我們可以利用學習到的初步知識，積極探索，多些創意，也許未來就有你想實現的更智能的處理工具，更好地為人類服務。（觀看世博短片《2020年老王的一家》，暢想未來生活中的智能工具。）

【設計意圖】在學生的心中埋下美好的種子，激勵他們探究未來世界的勇氣。

4 結束語

用智能工具處理信息這一課，許老師很好地發揮了“任務驅動”教學法的作用，注重學生的參與體驗，活動設計環環相扣，啟發學生自主探究并總結規律，體現了新課程以教師為主導、學生為主體的教育理念；通過設置幾個活動，層層深入帶領學生研究探討，順利實現預定的目標，同時也有效培養了學生自主學習的能力。

“任務驅動”教學法在信息技術教學中備受關注有其一定的道理，但怎樣使其發揮更大作用，還需要在實踐中繼續探討和研究。

參考文獻

篇8

在教育信息化飛速發展的時代，經常會聽到某高校建成了“智慧教學環境”或“智慧校園”，甚至有些高校進行了簡單的信息化教學設施的改造，也冠名為“智慧教育環境”建設。是技術發展太快，還是概念炒作呢？或者是人們對“智慧教學環境”的內涵理解有偏差呢？帶著這些問題，筆者對智慧教育的概念進行了深入研究，并對現階段已經建成的智慧教學環境進行了實地調研。希望通過開展此項研究找到當前智慧教學環境建設中存在的問題與漏洞，為今后智慧教學環境的建設提供建議。

一、智慧教學環境的內涵

今天我們所說的智慧教育源于IBM提出的“智慧地球”，智慧地球的核心是以一種更智慧的方法通過利用新一代信息技術來改變政府、公司和人們交互的方式，以便提高交互的明確性、效率、靈活性和響應速度。智慧地球具有三個明顯的特征：①對環境透徹的感知力，通過利用物聯網等實現隨時隨地感知、測量、捕獲和傳遞信息；②更全面的互聯互通，在有線和無線網絡支持下，利用先進的系統協同工作實現全面互通；③深入的智能化，利用人工智能技術獲取智能化的洞察并付諸實踐，進而創造新的價值。[1]

《2015中國智慧學習環境白皮書中》指出，智慧學習作為一類學習系統，是通過物聯網技術、大數據系統和人工智能技術等現代高科技來全面感知學習情境、識別學習者特征，提供合適的學習資源與便利的互動工具，自動記錄學習過程和測評學習結果，有效支持人們的終身學習、職業發展和自我價值的實現。從而可以實現人們能夠在任意時間（Any time）、任意地點（Any where），以任意方式（Any way）和任意步調（Any pace）（簡稱4A）進行學習，這類學習環境能夠支持學習者輕松地（Easy Learning）、投入地（Engaged Learning））和有效地（Effetive Learning））（簡稱3E）學習。[2]

我國學者祝智庭教授認為：智慧教育的真諦就是通過構建技術融合的學習環境，讓教師能夠施展高效的教學方法，讓學習者能夠獲得適宜的個性化學習服務和美好的發展體驗，使其由不能變為可能，由小能變為大能，從而培養具有良好的價值取向、較強的行動能力、較好的思維品質、較深的創造潛能的人才。[3]

通過對上述概念的分析可以看出，智慧教學環境的基本條件是對環境的感知、全面的互聯互通和深入的人工智能；智慧教學環境中主要用到物聯網、大數據和人工智能來感知學習環境和學習者特征、營造學習情景，主動提供學習資源、自動記錄和評價學習結果；智慧教學環境建設為培養具有良好的價值取向、較強的行動能力、較好的思維品質、較深的創造潛能的人才，提供環境保障。

智慧教學環境主要具有如下特征：①?ρ?習者和環境的感知，比如，通過一些傳感設備（物聯網）實時控制教室的溫度、濕度、亮度等，為學習者提供最為舒適的學習環境；②個性化資源的推送，在智慧教學環境中，可以實時感知學習過程，并主動推送個性化的學習資源；③對學習結果的記錄與分析。智慧教學環境通過對學習者學習過程的記錄與分析，可自動分析學習者的特征和學習情況，并產生相應的學習報表或者學習建議；[4]（4）智慧教育最根本的特征是要實現教育信息化的終極目標。

二、智慧學習環境的建設現狀

當前智慧教學環境的建設正在如火如荼的進行，部分高校已經建成了智慧教學環境示范區。為深入研究智慧教學環境的建設與應用情況，筆者對部分高校的智慧教學環境示范區進行了實地考察，發現當前的智慧教學環境可分如下幾類：

1.普通多媒體教室的改造升級

在已經建設成功的“智慧教室”中最為初級的是普通多媒體教室的升級版，此類教室只是對普通多媒體教室進行了裝修和改造，使得教室中的座位靈活、舒適，其多媒體設備配置更加先進。當前改造成功的多媒體教室中基本都安裝了高清投影、交互式電子白板或互動式大屏幕、無線擴音系統等。

2.課堂互動工具應用型

當前智慧教室中的互動系統種類繁多，比較常見的主要包括：利用臺式電腦通過局域網進行互動、利用Internet進行遠程的互動教學、基于手機或平板電腦的互動系統：

（1）基于臺式電腦的互動系統。這種類型的教室中，每個學生座位上配有一臺臺式計算機，通過相關的互動軟件，可實現師生之間、學生之間在網絡環境下的實時互動交流，包括教師單獨輔導，下發、上傳資料等。

（2）基于網絡的遠程直播、互動系統。為實現跨校區之間、跨區域之間的教學直播互動，部分院校建設了“遠程直播”教室。在此類型教室中通過高清攝像機、直播管理系統，可實現遠距離直播、互動等功能。此外，通過錄播控制系統，也可以實現對教師授課過程的自動錄制和保存。

（3）基于智能手機或平板電腦的課堂互動系統。有些學校的“智慧課堂”可以看到基于手機或平板電腦的互動系統，此類互動系統可以讓師生之間通過智能手機或平板電腦進行互動，下發、上傳資料，也實現了學生實時投票、搶答等功能。另外，此類課堂互動系統已經初步實現記錄課堂教學過程，并對授課情況可進行初步分析與統計。

3.教學資源庫及社會化軟件應用型

（1）有些地區或學校建設了相應的資源庫或學習平臺，便稱之為智慧教育環境。

（2）還有些學?？衫梦⑿拧Q等社會化軟件實現新生注冊、宿舍查詢等功能，他們把這些社會化軟件的簡單應用說成了智慧校園。[5]

4.環境友好型

（1）教學環境的提升

部分智慧教學示范區中教室顏色鮮艷、明亮，走廊和學習區溫馨、清爽，桌椅板凳舒適、靈活，教室里面配置了中央空調、電動窗簾等，整個示范區使學生能感受到愉悅、清新。但在信息化智能技術的應用方面，很少看到大數據分析系統、物聯網、云計算等新型技術的應用，因此，這些環境也難以稱為智慧教學環境。

（2）物聯網的初步應用

有些學校建成的“智慧教室”中開始使用一些初級的物聯網設備，比如，顯示溫度、濕度、照度等參數設備。僅僅使用一些物聯網設備也難以稱之為智慧教學環境。

5.綜合應用型

一些學校智慧教室中綜合了各種前沿技術，我們似乎看到了智慧教育的影子。此類教學環境中：教室實現有線和無線網絡的全覆蓋；教室外安裝了人臉識別系統和RFID考勤機，這些系統采集的數據可直接傳送到教務系統；可以感知教室的溫度、光線等，并可實現自動控制；開發了基于云計算的教育資源庫和移動學習管理系統；此外，還有智能控制系?y、增強現實的互動演示和視頻會議系統、自動錄播系統等。[6]

三、現階段高等院校智慧教學環境“智慧”的缺失

通過對智慧教育內涵的研究，結合智慧教學環境的建設現狀，發現現階段“智慧教學環境”的建設與傳統教學環境相比已經有了很大的提升，但還沒真正實現“智慧教育”。下面筆者對照智慧教育的概念與特征，從環境建設、技術的運用以及對人才培養的支持等方面對現階段的“智慧教學環境”加以分析：

1.對環境和學習者的感知

感知學習情景涉及學習者特征分析、傳感器技術和自動推理等方面的應用，通過信息采集、動態建模和情景推理三個模塊來實現[7]，要感知學習情景，物聯網和人工智能技術是必不可少的。目前，智慧教學環境中對物聯網技術的應用還處在最初級的對基本環境的感知方面，比如，溫度、濕度和光線的感知，缺乏對物聯網的深入應用。要實現對學習者特征的自動識別，必然用到人工智能、學習分析等技術，但在目前的智慧教育環境中還沒有看到成功案例。

2.智慧教育資源的提供

智慧資源是指以培養具有21世紀生存技能的智慧創造者為目的，支持智慧學習和智慧教學活動的有效開展，具有泛在性、情景感知性、聯通性、進化性、多維交互性和個性化智能推送等核心特征的新型數字化學習資源[8]。在智慧教育資源的建設和應用過程中：首先，用到大數據分析技術，對學生的學習特征和學習情況進行全面的分析；其次，通過人工智能等技術實現向學習者進行優質教育資源的精準推送；第三，可通過物聯網、大數據和人工智能來全面感知學習環境，利用VR技術營造更為真實的學習情境。在當前建設的“智慧教學環境”中，雖然可以看到豐富的學習資源和互動工具，但它們并沒有達到智慧資源的標準。

3.對學習結果的記錄與分析

Siemens認為學習分析是：“關于學習者以及他們的學習環境的數據測量、收集、分析和匯總呈現，目的是理解和優化學習以及學習情境”[9]，學習分析必然會用到學習科學、人工智能、大數據等方面的理論和技術。目前我們看到的是一些授課軟件對課堂的記錄與初步的數據統計，并不能達到學習分析的標準。在對教學過程的記錄過程中，通過自動錄播系統，可以實現對教學過程的自動錄制，但這種記錄只能是機械的記錄，缺少智能成分。

4.對教育目標的實現

智慧教育最根本的特征是要實現教育信息化的根本目標，即“要破解制約我國教育發展的難題，促進教育的變革與創新；要對教育發展具有革命性影響”[10]。要對教育發展產生革命性影響，智慧教學環境應做到如下幾點：首先，要改變知識產生、傳播和管理的方法和模式，讓知識變得觸手可及；其次，要支持學習者的終身學習、職業發展和自我價值的實現；第三，要營造良性的教育生態環境，使學習者能隨時、隨地開展所需的學習。顯然目前的“智慧教學環境”還不能支持實現教育信息化的根本目標，因此還難以稱之為智慧教學環境。

四、智慧教學環境建設建議

通過上述分析可以看出智慧教學環境的建設還處在初級階段，目前建設的很多“智慧教學環境”只能說是現代教育環境，還不能稱之為智慧教學環境。要真正實現智慧教學環境，還需要在教育理論、技術和方法等方面大幅提升。結合上述分析，本文對智慧教學環境的建設提出如下幾點認識：

1.強化頂層設計，準確定位，系統規劃

智慧教學環境的建設是一個系統工程，它包括校園環境、教室環境、硬件設施、軟件系統，甚至還包括教師的教學理念、方法，學生的學習習慣、方式等方面的內容。因此，智慧教學環境的建設首先需要明確目標，強調頂層設計，對我們將要實現的目標進行系統的規劃。

2.遵從事物發展規律，循序漸進，穩步推進

智慧教學環境的建設是一個長期的過程，不可能一蹴而就。在智慧教學環境的建設過程中還伴隨著教學方法、理念的轉變。因此，智慧教學環境的建設應該在系統規劃的基礎上分階段開展，循序漸進地做好每個階段的工作，最后才有可能實現真正的智慧教育。

3.明確智慧教育本質，平心靜氣，不忘教育根本

智慧教育的本質是利用信息化手段，為學習者的學習提供更優質的環境、更人性化的服務。智慧教學環境的建設必然用到云計算、物聯網、大數據和人工智能等技術；智慧教學環境必然能給師生提供更便捷的教與學支持，讓學生可以開展任何時間、任何地點、任意方式的學習；智慧教學環境必然給師生提供豐富的、個性化的資源和及時的教與學的分析報告；智慧教學環境可以支持實現教育信息化的根本目標。滿足了上述條件才可稱之為智慧教學環境，切不可將簡單的環境改造、軟件應用和資源建設冠名為智慧教學環境。

篇9

［關鍵詞］人工智能；包裝專業；人才培養轉型

人工智能時代，是繼農業革命、工業革命后，人類現代社會的第三次浪潮時代。以人工智能、大數據、物聯網等為代表的新技術、新應用應運而生[1]。包裝產業作為典型的傳統產業，人的操作技能與經驗曾發揮著決定性的重要作用，對生產效率、產品質量等有著重要的影響。然而，隨著包裝產業向綠色化、數字化、智能化、融合化的技術升級與轉型，企業的崗位設置和人才需求也正在發生巨大變化[2]。為了深入了解包裝相關產業的轉型，深圳職業技術學院傳播工程學院會同中國印刷科學技術研究院針對四類包括包裝印刷生產企業、包裝設計公司、設備制造企業和終端品牌客戶在內的28家大中型代表性企業開展了“人工智能時代包裝人才需求的調研”。本文將結合這次調研結果，探討人工智能時代高職院校包裝專業人才培養轉型。

一、包裝相關企業用人現狀分析

根據調研數據分析，對于包裝印刷生產企業，人員占比最大的是印刷生產人員和印后加工人員，這體現出目前我國包裝印刷生產行業的現實情況，即印刷生產及印后加工自動化、數字化、智能化水平都處于較落后的狀態。但隨著數字車間、智能工廠的建設，印刷生產、印后加工、質檢、倉儲物流崗位將更多地被智能化設備所替代[3]，因此這些崗位的人員需求度將逐年降低。對于包裝設計公司，人才需求主要集中在策劃及包裝創意設計人員，且設計師崗位工作目前受到人工智能技術的沖擊較小。這也說明在人工智能時代，設計師崗位結構變化不大，因為設計崗位屬于智力勞動型崗位，對設計師的專業知識和創新能力要求較高。作為包裝印刷企業服務商的設備制造企業，其主要人員崗位均集中在產品研發人員、產品生產人員及售后服務人員。在這次人工智能技術革命中，設備制造商將發揮著重要作用，其產品要滿足智能化的需要，就必須掌握并應用人工智能相關的技術，所以未來其產品研發崗位必定是設備制造企業的核心崗位，且對人才的要求較高，需求較旺盛。而對于最受畢業生就業喜歡的終端品牌客戶其產品研發人員的比例遠遠高于前三類企業，產品研發人員一直是終端品牌客戶關注的主要崗位，未來需求也將保持穩定。在調研中我們還發現，除了上述固有崗位結構變化外，對于包裝類企業在人工智能時代也將催生一批新的就業崗位，如IE工程師、智能設備操作員、云服務平臺運維人員、智能化信息管理人員、智能化物流管理倉儲人才、智能化服務平臺的運營人員等，這些新崗位的出現為包裝高職教育提出更高的人才培養要求。

二、人工智能時代對包裝專業高職人才培養提出的新要求

人工智能時代，技術創新不斷涌現，包裝產業結構也隨之調整，在人才知識結構和專業技術能力要求兩方面對包裝專業高職人才的培養提出了新要求。

（一）人才知識結構要求

根據調研數據分析，從企業選擇數量來看，人工智能時代，包裝專業人才需要具備的知識，按照占比排前的依次為“包裝策劃與營銷知識”“包裝結構設計”“智能包裝技術”“包裝造型設計”。在人工智能時代，包裝專業人才需要跨界融合的趨勢越來越明顯。作為一個包裝從業人員要不斷強化市場營銷意識，根據包裝產品的屬性與特點，結合市場與消費者需求進行設計開發，并將功能、結構、裝潢、材料、生產工藝等方面的因素同時考慮，進行針對性、多樣化包裝設計。例如，包裝設計已由單品包裝轉為系列化的包裝設計，一套茶葉包裝可擴充為茶葉包、茶葉盒、茶葉手提袋等多種包裝產品。另外，人工智能時代，智能包裝必定成為包裝行業的主流趨勢，因此，日常工作中，包裝設計師在保留包裝產品基本功能后，還應設法提升產品的附加價值，進行品牌推廣的同時需增加感知、監控、定位、記錄等相關信息的輔助包裝設計功能，幫助客戶對產品流通全程進行跟蹤、監控，以提高供應鏈整體效率，使客戶安心放心使用產品[4]。與此同時，包裝專業人才還應具備數據統計與分析、AR/VR/HTML5等新技術知識，可以幫助包裝設計師了解消費者的心理動態，設計出更符合消費者需求的包裝產品。

（二）專業能力要求

人工智能時代，隨著客戶需求的提高、包裝承載功能的豐富，包裝相關企業對于包裝專業人才的能力有更高的要求，各調研對象對必備能力的選擇，從選擇的數量上來看，對于包裝專業人才必須具備的能力排名靠前的分別是“對市場品牌的敏感度與審美”“包裝造型與外觀創意設計能力”“包裝產品策劃能力”和“包裝結構設計能力”。這充分說明包裝專業人才屬于智慧型人才，需為客戶提供品牌策劃與設計方案。為此，首先要了解客戶需求，對設計品牌的起源、特點及標志有一定認識，才能正確、清楚地進行需求定位；其次才是設計環節。而人工智能時代，包裝專業人才的競爭，將不再局限于紙面上的設計圖案，創新思維將成為當前包裝策劃設計人才的核心競爭力。

三、人工智能時代高職院校包裝專業人才培養轉型建議

人工智能等新技術與包裝產業的融合對包裝教育提出更高的要求和人才培養規格[5]。高職教育作為一種比其他教育類型更貼近市場、更注重實用性的教育，需要及時調整專業定位和人才培養目標。

（一）專業定位

高職教育以市場和就業為導向，企業需要什么樣的人才，我們就應當培養什么樣的人才，從前面的調研數據可知，無論是知識結構還是能力要求，策劃和設計都是最重要的兩個點。包裝策劃指根據產品特色與生產條件并結合市場與消費需求，對產品的市場目標、包裝方式與品牌定位進行整體方向性規劃定位的決策活動。包裝設計則是一個大設計概念，包含裝潢設計、結構設計、造型設計、運輸包裝設計、工藝設計等[6]。目前包裝人才培養方面各院校更多偏重于設計、技術方面，而忽視了策劃。未來，整個行業對具有市場數據分析、文案寫作、創新思維、市場營銷的策劃類人才將有更多的需求。包裝人才，策劃先行，包裝專業需在策劃類課程建設、師資培養等方面投入更多精力。

（二）人才培養目標

包裝產業的融合性特點使得包裝專業人才跨界融合的趨勢越來越明顯。未來，行業將更需要能提供包裝整體解決方案的復合型高技術高技能人才，因此在人才培養目標的制訂上將體現以下三個方面的特點。1.具有跨學科、跨專業知識背景調研數據顯示，包裝企業從業者往往身兼數職，需要同時掌握多種專業知識和業務知識。例如包裝策劃人員，一方面要有市場營銷知識和品牌推廣能力，對于客戶消費心理有基本的分析和判斷；另一方面還需要具備設計思維和設計技能，同時還應對各種包裝材料、包裝形式、包裝工藝有深入了解。因此包裝人才培養，不僅要具備包裝設計、包裝材料、包裝工藝等知識，還要具備計算機軟件應用、市場營銷等方面的知識和技能以及人工智能基礎知識。2.具有運用大數據分析、人工智能、物聯網技術的能力目前包裝企業還面臨設備操作智能化水平低、數據信息交互機制缺失、生產勞動強度大的局面。為了更快地推進包裝企業的智能化，實現高質高效，包裝企業現階段更需要一批既懂包裝專業知識，又精通大數據分析、信息化、網絡化、智能技術的技術型人才。包裝專業人才同樣需要運用大數據分析客戶需求、客戶喜好，同時能夠將人工智能技術、物聯網、區塊鏈技術引入包裝設計中，發展智能化包裝。3.具有創新思維創新是企業發展最核心的動力，從前面的調研也可以看出，在人工智能時代，創新技術和創新設計已經成為企業的第一核心競爭力，特別是作為包裝專業人才，需要通過策劃、創意設計進行包裝的創新以滿足功能上的新要求和視覺上的新鮮感。沒有創新思維，就像無本之木，沒有辦法實現包裝在功能、形式、外觀、材料等方面的創新。企業首先看重的就是創新思維，其次才是專業能力。高職院校應在平時教學中注重培養學生基于專業知識的發散思維，通過各種競賽鍛煉創新實踐能力。應積極組織學生參與“包裝之星”“世界之星”“全國包裝設計職業技能大賽”等科技競賽，以賽促學，以賽育人，參與設計專題討論交流，切實提高學生的專業素養和培養質量

四、結語

篇10

本周觀點:

2018年，“互聯網+”、人工智能及數字經濟領域重大工程將獲國家資金直接支持。10月13日，國家發改委官方《關于組織實施2018年“互聯網+”、人工智能創新發展和數字經濟試點重大工程的通知》。最終獲批項目2018年將直接獲得國家補助資金投資支持。

IT重大產業規劃進入實質性落地階段，行業景氣度加速向上。自2012年12月國務院印發《“十三五”國家信息化規劃》，到2017年3月人工智能首次寫入政府工作報告，到7月份國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，此次國務院重大工程項目補助是對IT關鍵領域產業規劃推進的實質性落地，更彰顯了政府對科技產業的支持決心，未來3-5年相關領域行業景氣度有望加速向上。

覆蓋三大領域，17個細分重點發展方向。重大工程申報方向主要在“互聯網+”、人工智能和數字經濟三大領域內，17個明確細分方向:包括新一代云計算操作系統、邊緣計算云平臺、異構計算云平臺、物聯網微功耗芯片、無人駕駛及工業領域高端傳感器、互聯網協同制造服務支撐平臺、深度學習智能芯片、深度學習開源平臺、高準確度人臉識別、高靈敏度語音識別、無人駕駛航空器產品、智能服務機器人、政務信息系統整合共享、大數據應用、數字經濟公共基礎設施、中國-東盟信息港及“一帶一路”數字絲綢之路。

申報項目需通過嚴格技術指標要求，細分領域龍頭企業受益最大。此次試點重大工程要求，申報項目需嚴格控制數量，避免“小、散”，切實體現重大、突出重點，從而有利于國家集中資金扶持重難點技術和產品的攻克。

對此，文件對相關重大工程申報均提有對應的嚴格技術指標，以深度學習智能芯片為例，指標要求:1.申報企業可任選前端芯片或云端芯片進行申報;2.基于自主知識產權新型計算機指令集，配套編譯器支持MXNET、CAFFE等框架;3.云端芯片性能不低于400Gops/W，前端芯片整體功耗不高于5W;4.單款智能芯片出貨量不低于100萬片;5.在3個以上領域得到應用。因此，相關概念性的企業將被檔于門檻之外，真正具備技術實力和優質產品積累的領軍企業將最大受益。