導語：如何才能寫好一篇人工智能技術的背景，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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關鍵詞：人工智能技術背景；市場營銷；措施中圖分類號：TU文獻標識碼：A文章編號：（2020）-03-173

引言

人工智能技術正快速改變著傳統行業。文章利用人工智能技術中大數據、機器學習、深度學習等技術，對市場營銷體系中市場調研、市場戰略、營銷策略、營銷活動等環節進行改造和構建。使用人工智能可以幫助企業更全面了解顧客需求，更快速尋找市場機會，更準確建立經營目標，實現真正意義上的智慧營銷和精準營銷。人工智能技術也給企業發展帶來了新的挑戰，文章分析了市場營銷體系中存在的數據風險、支付風險、倫理風險和決策風險，并提出了解決方案。

1項目管理和市場營銷概述

隨著我國商品市場的迅速發展，市場環境和市場經營方式日新月異。就目前的企業管理和市場發展趨勢來看，各色企業在營銷的同時，更加注重運用項目管理為企業提供系統化、專業化的市場營銷指導。我國部分企業已經引入了相關的理論知識，并在實際管理中運用這一理論給企業帶來生機和活力。

1.1市場營銷

企業想要取得長足發展，市場營銷的作用不可忽視。市場營銷是指企業基于對市場消費者的消費需求以及喜好的調研進行商品生產，是企業經營活動中的重要組成部分。它通過一定手段組建起顧客和企業之間的聯系，在這種價值傳遞的經濟活動過程中創造收益，從而實現商品的銷售以及企業利潤的提升。

1.2項目管理

項目管理是指借助專業化知識、手段以及技術來實現項目效果的提升，從而達到超過預期的活動。與以往傳統的管理方式相比，項目管理的方式更加科學，它可以對顧客的評價進行收集和分析，并在后續的經營過程中作出一定的反饋，打破了傳統營銷過程的局限性，在一定程度上體現企業管理的特色化和人性化，解決了市場營銷過程中的許多問題，讓企業更好地適應市場經濟的發展和需求。

2人工智能技術背景下的市場營銷策略

2.1精準篩選推送

市場營銷傳播的方式有很多，但手機客戶端中精選內容的推送，公眾號推文末尾的旗幟廣告都是在這個信息化時代特有的產物，而這正是源于人工智能的加入。人工智能可以對大數據進行智能分析，通過對每個用戶行為的記錄，并以此為基礎，挖掘這些行為數據背后潛在的行為活動，我們常用的淘寶的運營模式就是一個很典型的例子，它會根據你搜索的關鍵詞、歷史消費記錄對你的淘寶首頁商品做出針對性的推送，這也就是為什么我們進入淘寶界面時會發現每個用戶的界面是不同的，例如，李華在網上購買了一個籃球，其購物行為就會被人工智能捕捉，記錄于數據庫之中，之后將為李華推送足球鞋、球衣等籃球周邊，實現精準化營銷。這樣的智慧銷售能在滿足用戶需求的同時增加了部分店鋪的曝光率。

2.2SEM搜索引擎推廣

所謂SEM搜索引擎推廣，就是指利用人們對搜獲引擎的依賴性和生活習慣，在搜索信息時就將信息有針對性地傳遞給客戶。這樣的營銷模式之所以能被普及運用，其原因是每一個用戶所在的地區、文化水平、生活方式、關注點不同，使用搜索引擎時的關鍵詞肯定會有所差異，此時如果還是依靠傳統營銷模式的策劃，不管將熱門詞構想的多么完美，都難免有覆蓋人群的死角，無法滿足不同消費者個性化的需求，喪失很多潛在的客戶。但是在人工智能對用戶進行分析后，無需再像傳統“撒大網”式的廣告推送，而是利用大量數據的分析，幫助企業將廣告放置到有相關需求的客戶搜索引擎中，這樣“投其所好”的內容能在增加點擊率的同時，使得用戶潛移默化地融入品牌所創造的氛圍之中，給用戶帶來更良好的體驗。

2.3客戶跟進管理

客戶是企業最重要的資源，運用好客戶自主權可以幫助企業提高核心競爭力，最終大幅度提高公司的利潤率。在以前，企業為了提高客戶忠誠度，會設立專門的部門對客戶進行跟進式管理。而1999年，Inc公司提出了CRM概念（CustomerRelationshipManagement）。CRM的目標就是通過全方面地提升企業的業務流程管理來降低企業的成本，若引進人工智能的元素，必將以提供更快更專業的服務的優勢在保留舊客戶的情況下吸引更多新顧客，這樣新型的客戶跟進管理機制，極大地改善了客戶與企業之間的關系，實現客戶價值的持續貢獻，從而全面提升企業盈利能力。

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【關鍵詞】人工智能 科學技術 智能網絡

近些年來，隨著科學技術的飛速發展，人工智能技術這種新興的科技產物也正在逐漸走入到人們的生活之中。但是盡管科技的發展已經非常迅速了，人們對于人工智能技術的應用依然停留在十分淺顯的層面上。本文中，筆者將對人工智能技術的優缺點和應用方向等方面進行淺要的分析與研究，希望能夠對人工智能開發者和各行各業的研究者們對于人工智能的應用方向獲得更多的靈感。

1 人工智能的概念和應用現狀

現如今，人們的生活水平已經得到了非常大的提高，我國的工業水平，科技水平等等都在不斷的提高。在這樣的背景之下，人工智能技術也開始受到越來越多的人的重視。盡管人工智能技術現在發展的還不完善，但還是有很多先行者，再將人工智能技術付諸于應用化的方向上踏出了關鍵性的一步。

1.1 人工智能的概念

說起人工智能，很多人第一印象都是影視大片之中的智能機器人，什么終結者之類的往往能給人們留下很深的印象。其實人工智能本身也可以被稱作機器智能，它是人們對于人工機器賦予的擬人形態的思維和運動方式。在某種意義上來說，所謂的人工智能，就是沿用人類的方法和技術手段，將人類原本的智慧和思維模式作為原型，最終實現機器的智能化發展?？梢哉f，人工智能技術是人類科技發展的必然產物，也是未來科技發展的必經之路。在未來的發展道路上，人工智能技術必然成為一門起源于計算機技術，并最終超脫于計算機技術的高等學科。

1.2 人工智能技術的核心

筆者認為，人工智能技術的核心，實際上就是機器的自主學習與思考能力。在現在的網絡技術之中，這種觀念正在被逐漸的突出，并被更多的人注意到。譬如很多網絡應用于服務之中，大家都能夠感到越來越知心，互聯網會根據使用者過去的行為以及正在進行的新的行為與事件，不斷的更改現有的服務策略。使用者瀏覽網頁的內容，瀏覽時長，下載內容等等數據，將成為這些軟件自主學習的資料和教科書，被互聯網自動進行收錄與分析，并在今后的服務之中將這些分析結果付諸應用。這種感覺就好像互聯網已經逐漸變成了一個真真正正能夠自主思考的智能機器人，他知道你想找什么，知道你需要什么，而這正是人工智能技術的核心追求。

2 人工智能技術的應用方向

未來的人工智能技術必然有更加廣闊的應用天地，就目前針對人工智能技術的應用來看，在很多領域，已經取得了頗為不俗的成績。雖然受限于目前尚不成熟的人工智能技術，但是這些技術已經足夠人們取長補短，在各自的學科和領域取得非凡的成績了。

2.1 人工智能技術在智能建筑領域中的應用

人們正在嘗試著通過人工智能的手段，構建智能化的建筑，不斷的拓展建筑現有功能，以期為人們提供更好的服務。在現有的智能建筑中，專家系統技術已經越來越多的嶄露頭角。近些年，知識庫專家系統憑借著它在人工智能領域無與倫比的優勢，實現了非常大的發展，并且逐漸呈現出商品化趨勢。這種專家系統實際上是將系統的運行和構造建立在控制對象與控制規律的基礎上，以龐大的知識庫體系作為支撐，最終形成完整的系統功能與構架。應用這種系統，就相當于在某個專業領域擁有了一名專家，可以從容的解決該專業領域內的相關問題。這種系統的存在，針對不同的專業領域，建立了詳實完善的數據庫，將多位專家的意見進行了有機的整合與分析，大大的提升了建筑智能化水平，實現了人們生活的智能化。

2.2 人工智能技術在電氣工程自動化控制技術中的應用

以火力發電技術為例，人工智能技術起到了非常大的作用，不但能夠被用來計算電力系統所需要的產品規格，提高工作效率，縮短設計周期。還能夠用來進行火力發電各系統之間的有機監控，利用人工智能計算出火力發電中各個系統的運行功率，各系統所需的燃料，蒸汽系統的水溫變化，還有發電成效等等，將所有涉及到的子系統有機的調控起來，從而保證整個發電廠的經濟運行。

2.3 人工智能系統在機械設備的控制中的應用

現代化的生產方式正在逐漸朝向著高科技生產，高密度生產，高集成化生產的方向發展，工業核心已經逐漸從勞動力密集型產業發展為了技術密集型產業。越來越多的企業開始使用由計算機操控的各種機械裝置，代替原本的人工控制，盡可能的將勞動人員從繁重重復的勞動之中解放出來。這其中人工智能技術功不可沒，而這一點也是未來人工智能技術的重要發展方向之一，那就是讓機器自己學會生產。

3 結束語

隨著我國科技水平的不斷提高，人工智能技術正在經歷飛速發展的過程，并逐漸走向成熟，被廣泛的應用于各種領域之中。在市場化的經濟之中，人工智能技術必然會被更多的人認知與熟識，真正感受到人工智能帶來的便利。我們有理由期待著人工智能真正成熟起來，并走入每一個人生活之中的那一天。

參考文獻

[1]劉波.人工智能在電氣工程自動化控制技術中的應用[J].山東工業技術，2014（11）.

[2]鐵生.當機器學會了學習人類該怎么玩[J].計算機與網絡，2014（16）.

作者簡介

洪保（1983-），男，陜西省藍田縣人。碩士學位。現供職于凱里學院。

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關鍵詞：大數據時代；人工智能；計算機網絡技術；應用價值

21世紀以來，世界都已經進入大數據發展時代，人工智能的應用與居民生活息息相關。人工智能就是模仿人類的行為方式和思維模式進行工作處理，它比計算機技術更加具有實用價值。所以，為了迅速提高我國大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用，論文基于此展開詳細分析探討，深入研究人工智能在計算機網絡技術中的應用價值。以下主要針對于人工智能計算機的基本內容展開簡單分析與探討：

一、人工智能計算機的概況

利用計算機技術來模仿人類的行為方式和思維模式就叫做人工智能。人工智能，技術的涵蓋內容廣泛，且創新性高、挑戰力度大，它的發展與各學科知識包括信息與計算科學、語言學、數學、心理學等都有關聯。人工智能的發展目標是通過計算機技術讓本該由人工操作的危險或復雜的工作由人工智能機器代替,從而額實現節約勞動力、減少事故危害發生的情況，進而提高工作效率和工作質量。人工智能的發展形式多樣。第一，人工智能可以幫助完善某些較為復雜的問題或是當前還無法解決的問題，若是發生由計算機運算都還無法獲得正確模型的情況，此時就可利用人工智能來對該項問題進行有效解決，針對模糊的問題和內容，利用人工智能模式來不斷提高網絡使用質量。第二，人工智能可以將簡單的東西或知識復雜化，得到人們想要的高級程序和數據，從而節約實現，提高工作效率。

二、大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用

（一）數據挖掘技術在計算機網絡技術中的應用數據挖掘技術在近幾年來越來越受到人們的重視，因為數據挖掘技術是大數據時展的關鍵技術。利用人工智能技術可研究外界不安全因素的入侵頻率，并在網絡安全運行的前提下結合網絡存貯狀態，將研究結果記錄保存。之后的工作中，若計算機處于運行情況時發生安全問題，系統會立即給予警告提示，并及時攔截入侵對象。數據挖掘技術其實從根本上來看，就是由人工智能技術和大數據技術的綜合發展而來，模仿人類處理數據信息的特征和方式，讓計算機實現對數據的批量處理。此外，數據挖掘技術還可與各種傳感器融合工作，從而實現技術功效的最大潛力，不斷增強計算機系統的功效和實用價值。

（二）入侵檢測技術在計算機網絡技術中的應用現展迅速，網絡科技已成為人們日常生活中至關重要的組成成分，給人們的生活工作帶來極大便利，但是其中也潛存很多不穩定因素。所以，網絡安全技術的發展是保證網絡使用正常工作的重要前提。當前，已經有很多網絡機制被運用到保護網絡安全的工作中，但是在對網絡安全管理時發現仍舊有很多不穩定因素的存在，尤其是現在網絡技術的發展迅速，很多手機支付等網絡支付方式中會存在支付密碼泄露的情況?；诖?，在網絡計算機安全使用過程中起到良好作用的是入侵檢測技術。該技術被使用時，可以對網絡中潛存的安全隱患信息及時偵查處理，對其數據信息進行檢測，最后將檢測結果的分析報告反饋給用戶，實現有效檢測。入侵檢測技術的不斷發展和完善，讓計算機網絡的安全運行得到極大保障，在對計算機網絡進行安全檢測的條件下，防止網絡受到外界環境的干擾。人工智能技術中還可結合人工神經系統高和專家系統網絡，實現對實時變化信息的即時監控，切實保障計算機網絡技術的安全發展。

（三）防火墻技術在計算機網絡技術中的應用計算機的硬件與軟件相結合才能讓防火墻技術發揮功效，為計算機的安全運行構建一個完整的保護盔甲。防火墻技術的應用是針對整個計算機網絡的使用安全，極大的降低了由于外界非法入侵帶來的不穩定因素，讓計算機的安全得到保障。尤其是在現在大數據時代的發展背景下，防火墻技術的優點更加明顯，防止計算機被非法入侵是防火墻技術的最重要功效。當前，人們每天都會收到很多封垃圾郵件和短信，部分郵件和短信還攜帶有危害性質的病毒，一旦點開這些垃圾信息和短信就會造成病毒入侵，讓計算機中原本的私人信息遭到泄露。因此，需要人工智能技術來幫助人們進行信息識別，掃描郵件中是否有不安全因素的存在，找出后還可立即進行排除，防止安全事故的發生。根據以上內容的分析得出，在當前的計算機網絡系統應用過程中，人工智能技術已成為主導技術之一，它能夠結合其他任何智能技術實現創新發展和進步，以促進計算機網絡系統的安全使用，讓計算機網絡系統高效、安全的發展，這也讓人們的生活、工作水平進一步提高。

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關鍵詞：人工智能；本科高年級教學；教學改革

中圖分類號：G642　文獻標識碼：B

1　引言

人工智能是計算機科學與技術學科類各專業重要的基礎課程，在信息類相關的許多高年級本科和研究生都開設了人工智能課程。人工智能是一門前沿性的學科，它主要研究計算機實現智能的基本原理和基本方法，同時人工智能也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。廣義的人工智能涵蓋了模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、神經網絡、統計學習理論等眾多研究方向。人工智能作為計算機學科的重要分支，已成為人類在信息社會和網絡經濟時代所必須具備的一項核心技術，并將在未來發揮更大的作用。

由于人工智能課程的學習難度較大，內容更新比較快，也繁多，使得教學有一定的難度。特別是針對本科高年級的人工智能教學，由于本科生的研究意識相對較弱，而人工智能比較強調科研性，所以如何教好本科高年級的人工智能課程是一項非常具有挑戰性的任務。

本文通過分析本科高年級的教學特點和人工智能課程的自身特點，在如何提高教學質量這一問題上提出了幾點思考。

2　本科高年級的教學特點

中國的本科教育，由于歷史和經濟發展水平等諸多原因，目前的定位還是培養某方面專業人才的專才教育。本科高年級學生在完成了低年級公共基礎課程和部分專業基礎課程的學習之后，迫切希望了解本專業的應用領域和發展前景，所以在教學過程中要注意內容的應用性和專業性。另一方面，本科高年級學生也是研究生教育的儲備人才，在教學過程中要適時的進行科研引導，這樣能夠讓畢業生保持對科學的興趣，從而為研究生階段進一步深入研究打下基礎。本科生一般于4年級的10月份開始著手畢業設計，在本科高年級的教學過程中還要注意與畢業設計的內容相結合，這樣可以讓學生提前做好準備，選擇適合自己的方向。

3　人工智能課程的學科特點

與信息類其它專業課程相比，人工智能具有應用性、研究性和發展性三個重要學科特點。首先，人工智能是一門應用性很強的學科。人工智能學科的主要目標在于研究用機器來模仿和執行人腦的某些智力功能，并開發相關理論和技術。人工智能技術廣泛應用于模式識別、數據挖掘、智能控制、信息檢索、智能機器人等領域，在日常生活中，隨處可見人工智能技術的應用實例；其次，人工智能技術具有很強的研究價值，是計算機科學領域中重要的研究方向。技術進步無止境，研究者們不斷追求開發出效率更高、更智能的人工智能技術：最后，人工智能是一門正在發展中的學科。隨著信息化、計算機網絡和Internet技術的發展，人類已步入信息社會和網絡經濟的時代，它們為人工智能提出了許多新的研究目標和研究課題，人工智能的應用領域以及技術算法都在不斷發展。

4　人工智能教學的三點思考及對策

4.1　注重應用性和介紹性

在教學實踐中，筆者發現，本科高年級學生一般比較關心各種人工智能技術的應用領域和使用方法，而對基礎性理論和技術細節不是很感興趣。他們一方面希望能學到很多較新和較實用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老師的教學主要停留在介紹性層面，不想花太多時間在復雜的理論理解上。這也比較符合本科高年級的教學特點，本科階段主要是培養具備較強應用性和基礎科研素質的專業人才。傳統的人工智能教學主要講授知識表示和搜索推理技術，大部分實例都是解答式或推證式的。由于其知識的抽象性，又加之其應用實例較少，所以往往教師感覺難講，學生在學習過程中也感覺乏味，對講授的內容大多都是死記其方法和步驟，因此影響了教學效果。針對這一問題，筆者認為，在設計人工智能教學時，要注重內容的新穎性、實用性和介紹性。除了講授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要著重介紹一些新的和正在研究的人工智能方法和技術，特別是近期發展起來的方法和技術，如支持向量機、決策樹、模糊集、遺傳算法、蟻群算法等。這些內容的理論部分可以不必過分深究，教學重點主要放在介紹每種技術的產生背景、發展狀況、應用領域和具體實現上。此外，要注意理論與實際應用密切結合，在教學過程中加入一些與課程內容結合的、可以用計算機實現的實際應用內容。考慮到目前應用最廣泛的人工智能領域之一是模式識別，而研究模式識別的主要計算機工具是Matlab，所以筆者在教學過程中以手寫數字識別作為教學實例，針對所介紹的每一種人工智能技術，都將其應用于手寫數字識別當中，并講解了這些技術的Matlab實現方法。學生在掌握了基本理論之后，可以按照實現步驟的指導，立刻上機見到算法的實際效果，加深對算法實現思路和方法的認識。

4.2　注重科研引導性

本科教學不僅要培養學生的應用能力，還要培養學生具備基本的科研素質。本科教育一方面為社會培養了大批應用型人才，另一方面也要為我國的科研事業培養后備力量。特別是近幾年來我國對科研的投入不斷增加，研究生招生規模逐年增大，本科高年級學生打算繼續讀研的也不在少數。而人工智能是計算機相關學科非?；钴S的研究課題，其涵蓋的分支非常廣泛，如模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、統計學習理論等，都是目前國際和國內熱門的研究方向。針對這一特點，在本科高年級的人工智能教學中，還要注意對學生適時適度的科研引導。這樣可以激發學生的研究興趣，樹立目標意識，找準研究方向，為未來的科研工作打下基礎。在教學過程中，可以引導學生思考每種人工智能技術的優點是什么?缺點是什么?有沒有改進的辦法?比如BP神經網絡是計算智能中較為成熟的技術，具有強大的非線性學習能力，在模式識別、經濟數據分析、生物信息學、數據挖掘等眾多領域都取得過成功應用。然而BP神經網絡算法自身也存在著一些缺點，如會有局部最小解、解受初值影響較大、理論解釋不完善等。近十年來，研究者逐漸把目光轉移到另一種新的非線性學習工具――支持向量機上。同神經網絡相比，支持向量機具有泛化能力強、不受局部最小問題困擾、理論背景完善等顯著優點。在給學生講解BP神經網絡算法的時候，一方面可以通過手寫數字識別實驗展示其強大的非線性分類能力，另一方面也要告訴學生，BP神經網絡并不是完美的，其缺點同樣明顯。然后引導學生對這些問題進行思考，討論有沒有更好的解決辦法。此時，順勢引出支持向量機的內容，并且介紹支持向量機的研究現狀和研究方向。通過兩者的對比，學生不但了解到了較新的人工智能技術，又對人工智能研究中如何去發現問題、解決問題、人工智能技術的進化歷程有了直觀的印象。

4.3　教學內容與畢業設計相結合

本科畢業設計是對本科生用所學知識來解決實際問題和進行專業研究能力的檢驗，是本科高年級學生將要面臨的一項重要任務。由于人工智能學科具有應用性和科研性的特點，人臉識別、網頁檢索、經濟預測、基因數據處理等應用領域都離不開人工智能技術，所以人工智能方向為學生提供了豐富的畢業設計選題。針對這一特點，在本科高年級的人工智能教學中，可以適當穿插介紹有關畢業設計的內容。告訴學生哪些應用領域是目前人工智能研究的熱點方向，哪些人工智能技術可以用來解決這些問題。通過向學生介紹具有一定應用價值和研究意義的題目，然后引導他們查找閱讀相關技術文獻，分析問題，解決問題，最后編寫代碼和撰寫論文。比如筆者給學生提供的選題包括：(1)基于支持向量機的上市公司信用評價；(2)正則化回歸在股票預測中的應用；(3)基于膚色的人臉檢測；(4)基于內容的網頁圖像檢索等。這些題目應用性強，具有一定科研深度但是難度又不至于太大，學生選擇這些題目的積極性很高。通過將教學內容與畢業設計相結合，不但加深了學生對課程的理解，又使其找到了合適的畢業設計題目，可謂一舉兩得。

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關鍵詞：人工智能；教育變革；智慧教育

近年來大數據、云計算等信息技術飛速發展，人工智能在一些特殊領域（如圖像識別、語音識別、自然語言等）不斷取得突破性進展。人工智能作為新的技術驅動力正引發第四次工業革命，為醫療、教育、能源、環境等關鍵領域帶來新的發展機遇。人工智能專家預測，人工智能在通用技術領域可能尚不能替代人類，但在一些特殊領域，人工智能將會淘汰現有的勞動力。在國外，許多國家紛紛把人工智能作為國家發展的重要競爭戰略，我國學者也密切關注著人工智能的最新理論進展和實踐應用，國務院于2017年7月頒布《新一代人工智能發展規劃》，明確人工智能發展的重點策略?！叭斯ぶ悄茏兏锝逃钡某绷鳎l了教育研究領域的“人工智能熱”。當前全球范圍內，人工智能在教育領域的大量研究和應用催發形成了教育人工智能概念。目前梳理學術上關于研究人工智能與教育的文獻主要集中于：

（一）教育理念的革新?！叭藱C一體”將成為未來新的教育方式[1]，由新技術和新手段的出現所應運而生的智慧教育[2]，將對原有教育進行改進和完善。智能技術在改變教育的手段和環境的同時，還有利于構建出系統解決教育問題的教育新體系，從而真正觸及教育的根本[3]。

（二）關注技術的革新。機器深度學習、智能學習的算法、視覺識別以及智能語言識別這些基礎技術的突破，為人工智能的教育應用奠定了堅實的基礎[4]。

（三）探究教育的應用。人工智能在學校教育中的學業測評、交叉學科、角色變化等應用領域具有巨大潛力，教師角色內涵也將在與人工智能的協同共存中發生改變。AI監課系統能夠數據化、可視化評估教師的授課情況，將人工智能技術的運用滲透到整個教學過程中，教師可以根據評分實時調整授課內容，以促進個性化學習，從而提升教學效果。教育深受技術發展的影響，新技術融入教育并促進教育方式的轉變已成為必然趨勢。一方面技術為教育提供了新的、更加廣闊的可能性；另一方面技術具有變革人類的教育方式與學習方式的能力。然而，技術是一把“雙刃劍”，如何獲取或實現以人工智能為代表的新興信息技術所擁有的特征、優勢與功能，使其在教育中最大限度地發揮其應有的價值呢？人工智能技術如何繼續被安全使用到教育領域？如何通過教育變革來促進新興信息技術在教育教學中的廣泛與深入應用，實現教育深層次革命等問題，是目前需要關注和探討的主要問題。

1人工智能時代下教育變革的背景

1.1人工智能的內涵及具備的強大能力

人工智能最早由美國達特茅斯學院于1956年提出，其研究主要包括機器人、圖像識別、自然語言處理、語音識別等，實質是一種自動感知、學習思考并做出判斷的程序。人工智能具有自主學習、推斷與革新的能力，推動了圖像識別、自然語言處理等方面的技術突破。人工智能同時具有理性判斷力、超強的工作力，只要電力供應不斷，幾乎可以無限制地工作下去，而且適應不需要情感投入的工作。它的超強能力，源于三個重要的技術：深度學習、大數據和強算力。

1.2人工智能時代的機遇和挑戰

人工智能在精力、記憶力、計算力、感知力以及進化力等方面與人類相比，具有突出優勢。在醫藥領域，人工智能的出現使普通民眾可以享受更為高效、稀缺的醫療資源，解決醫療診斷領域診斷質量不均衡、醫生資源不足等問題。在教育領域，人工智能促進教學質量進一步提升、教師角色多樣化、學生學習能力的提升；為教育研究提供新技術和數據支撐；極大拓展了教育研究新視域；使教育在立德樹人方面、教育方法創新方面、教育手段和環境方面以及教育服務供給方式方面均發生改變。然而，看到人工智能以其強大的處理能力帶來機遇的同時，也需要正視人工智能帶來的新挑戰。在人工智能浪潮沖擊下，如何借助人工智能發展的機遇推進教育的變革與創新？人工智能技術如何繼續被安全使用？首先，人工智能專家大都認為，人工智能將會淘汰大量現有的依靠非腦力勞動為生的勞動力，需要培養人工智能時代的新型勞動力。而且，人工智能技術本身的不太成熟使很多人工智能技術只是應用在兒童教育領域，再者，人工智能潛在的道德倫理問題缺乏法律制度規范。除此之外，人工智能時代將對社會結構以及人的地位構成挑戰。綜上所述，人工智能時代所帶來的機遇是大于挑戰的。教育需適應人工智能技術所帶來的突破和飛躍，不斷調整和更新教育的方向和目標，實現育人成人的發展目標。

2人工智能與教育變革

2.1人工智能與教育目的的變革

人工智能帶來的巨變不僅影響人類未來如何發展，而且極大釋放了人類的生產力，這些在一定程度上使得人類需要重新思考教育是何目的。人工智能影響教育目的的變革主要表現在：第一，人工智能可能會使人類陷入精神危機。這源于兩方面的結果：一方面，人工智能將取代大部分人的工作崗位，工作的喪失將會導致人的價值和尊嚴喪失。另一方面，人工智能技術的發展將可能導致所有基于自由主義的想法破產，轉而人類所擁有的價值和尊嚴可能轉化為一種“算法”，人工智能帶來的職業替代風險在教育領域同樣存在，主要是對教師角色的挑戰。第二，人工智能有利于培養人的學習能力。從某種角度上講，人工智能剝奪人的就業機會，但同時，人工智能助教機器人將協助教師實現個性化指導，從而有利于將學習的過程視為尋求自我價值和意義的過程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培養人的精神能力，這種精神能力大致包括實踐動手能力、價值追求能力以及創造能力，從而有利于學生知識以便于更好地完善自我、豐富自我，使教育跳脫“知識為本”的陷阱，發揮“立德樹人”的正向作用。

2.2人工智能與學習方式的變革

第一，深度學習。深度學習也稱為深度結構學習或者深度機器學習，是一類算法的集合。深度學習概念的提出，一方面尊重了教學規律，另一方面也是應對人工智能時代下的挑戰。深度學習在機器學習、專家系統、信息處理等領域取得了顯著成就，提倡學教并重、認知重構、反思教學過程，進而達到解決問題的目的。第二，個性化學習。個性化學習區別以往傳統班級課堂授課，尊重學生的個性發展，因材施教。人工智能技術與大數據的應用有利于學生享受個性化的學習服務，可提供個性化的學習內容，可視化分析學生的學習數據，快速提高學生的學習效率。第三，自適應學習。自適應學習是指人工智能基于對個體學習進行快速反饋的基礎上，根據學習者特征，為其推薦個性化的學習資源和學習路徑，從而最大程度上適應學生的學習狀態，是實現個性化學習的重要手段。人工智能技術有利于快捷、科學地判斷學生的學習狀態，進行學習反饋；持續收集學生的學習數據，其中包括學習目標、學習內容；高效地為學生提供海量的學習資源。

2.3人工智能與學習環境的變革

首先，有利于搭建靈活創新的學校環境。不僅可以使空間規劃更具彈性，而且可以調節性增強物理環境。其次，人工智能時代的教育區別于以往傳統教育強調的統一秩序，更注重個體的用戶體驗。創客空間、創新實驗室等學習環境的不斷增加以及人工智能技術的不斷發展，個性化的空間環境與學習支持將改變目前學習的學習空間環境。除此之外，隨著對話交互技術的逐漸成熟與不斷普及，有利于實現虛實結合的立體化實時交互。VR、AR等技術的同步協作也有利于搭建新的學習環境，滿足學習者的一系列要求。腦機互動技術的突破有利于實現將人工智能植入人腦，從而改變人類自然語言的交流方式。最后，人工智能通過即時、準確、高效的大數據分析有利于進行精準且個性的學習評價與反饋。人工智能將綜合收集所有同學的學習記錄，互相比對、優化，從而進行綜合提升。更為重要的是，人工智能的人臉識別以及語音識別技術可以運用到教師的教學過程中，進行學生的學習情緒感知，學習狀況的了解，從而促進學生學習的科學化；智慧校園、智慧圖書館等的出現，為教學環境的建設提供重要參考。

3人工智能在教育領域的應用

人工智能被認為是最有潛力和影響力的教育信息化技術，將通過人工智能數據挖掘分析、3D打印、模擬仿真等技術的應用，實現人工智能與教育的深度融合，對計算機輔助教學、個性化教育服務、教育人工智能生態環境等產生根本影響。2018年《地平線報告》（高等教育版本）指出了教育領域的信息化發展，未來一段時間內將通過人工智能與信息技術的結合，進而影響教育階段的不同過程。具體見表1所示。

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[關鍵詞]人工智能；網絡安全；計算機

當前大部分機械化工廠中依舊存在許多員工，這些員工是來輔助自動化機器完成生產的，這不是說自動化機械無法做到流水線式的生產，而是在生產過程中，會出現各種各樣的問題，而自動化機器在出現問題后依舊會按照設定的程序進行生產，這樣就會導致生產出許多廢品，大大損害了工廠的利益。這樣的問題同樣出現在網絡安全方面，不管是國家還是企業，每年在網絡安全方面都投入了大量的人力與資金，即使是這樣，依舊面臨著黑客攻擊或者計算機病毒等一系列問題。在大數據時代背景下，由于病毒的種類和入侵方式呈現出多元化發展趨勢，傳統的網絡安全措施如：防火墻，可能對某些新型病毒無法進行有效識別而導致計算機受到危害。所以網絡安全一直是很多國家及企業所頭痛的問題。而人工智能的技術是未來的發展方向，被越來越多的人所重視，并且在網絡安全領域也得到了充分發展，使網絡安全的防御更加智能，在網絡安全方面是一項重大突破。

一、人工智能在網絡安全中所發揮的重要性

2019年12月12日，國家工業信息安全發展研究中心《人工智能中國專利技術分析報告》。據圖1顯示，我國人工智能領域專利申請呈快速增長，在2010年后增長速度明顯加快，2018年專利申請量為94539件，達到2010年申請量的10倍?？傮w上，國內的人工智能相關專利申請量呈逐年上升趨勢，并且從2015年往后增長的速度明顯加快，這代表我國對人工智能的重視力度提上了一個嶄新的臺階。當今社會中，多數市民不允許自己孩子多玩手機，在逐漸減少他們的上網時間，出現這種現狀的原因，一方面是怕耽誤孩子的學習，另一方面是因為家長覺得現在的網絡環境較差，網絡安全管理還存在較多的問題，怕自家孩子受網絡影響，學習到一些不好的思想，使他們的人生走上歧路。通過調查顯示，廣大市民提到計算機網絡問題時，總是避免不了三點：1、如何對自己的電腦進行加密，使電腦信息不外泄；2、如何屏蔽掉當前網絡上的不良行為及信息；3、如何保證自身的個人電話、身份證等信息不外泄。要想解決這些問題，就要從根本上入手，那就是解決網絡安全方面的問題，而引入人工智能，不僅可以有效加強計算機網絡技術方面的功能，還能使計算機最大限度地阻止各種不良信息的入侵，從而使計算機更加流暢且更智能的維護我們的上網環境[1]。

二、人工智能在網絡安全中的應用特點

當網絡中固有的安全防護措施，如：防火墻，當遇到人為操作的入侵后，就會稍顯無力。因為人為操控的入侵，會根據已有防火墻的特點，找出存在的薄弱點，從而達到入侵的目的。而在網絡安全中引入人工智能，能使網絡安全中已有的防護措施變得更加靈活，在攔截人為入侵及病毒檢測方面具有無與倫比的優勢。此外，人工智能還有較強的學習能力，這個能力在處理信息方面具有顯著效果，在網絡安全方面運用人工智能能大大提高網絡信息的處理效率。對比傳統的網絡安全技術，人工智能在能源消耗方面也有明顯優勢，不僅能減少有關部門對其的資源投入，還實現了綠色環保節能[2]。

（一）信息處理工作過程的準確性

隨著人工智能引入到網絡安全中，計算機設備中的不良信息明顯有所減少，這大大提高了不法分子對網絡的攻擊難度。在傳統的網絡安全技術中，都會配備許多人力來進行二十四小時監管，這樣的防護措施一是為了能在受到外來入侵時及時發現，并針對性解決。另一方面是為了隨時隨地攔截外界所傳輸進來的無用信息。而在引入人工智能后，就可以減少人員的投入，因為人工智能對外界信息的傳輸具有一定的甄別能力，使有關部門對信息的處理壓力得到減輕，從而為企業節省成本，提高工作效率[3]。

（二）具備較強的學習與處理技能

隨著民眾對互聯網使用力度的不斷提高，網絡中的信息也越來越多，這就導致網絡信息太多，一些有效信息企業無法及時處理，從而錯失“商機”或對企業造成損失。而較之傳統的網絡安全防護措施來講，人工智能的特點是它具備一定的學習能力，這個能力在處理網絡信息中，有著明顯優勢。人工智能技術快速學習這一特點，使得其本身具有很強的信息識別能力，能幫助企業及時從眾多信息中篩選出有效信息。此外，人工智能自主學習這一優勢，也使網絡安全技術防護變得更加靈活，它改變了固化的安全防護措施，雖說人工智能技術的發展還不是很健全，但足以應對一些小規模外來入侵，大大減少了有關部門在網絡安全方面的人力、物力投入。

（三）使用能源的消耗量相對較低

通過對有關數據的收集及對比，我們可以發現傳統的網絡安全技術中，能源消耗異常的快速，而人工智能的能源消耗卻特別低，究其根本原因在于，人工智能采用了新的算法，那就是控制算法。這種算法不僅可以一次性完成計算任務，提高效率，還有效減少了能源消耗，優化網絡資源配置，為有關部門節省了大量成本。

三、當前網絡安全建設中存在的問題隱患

在當前社會中，我們會接到許多各種各樣的推銷廣告，猶如“轟炸”般將我們的心情整垮。這種情況下，我們會思考自己的信息是從哪里泄露的，大部分有可能造成信息泄露的誘因，就是出現在網絡中。此外，我們的手機及電腦等電子設備中，也會偶爾出現廣告彈窗等問題，這使我們的心情變得糟糕。甚至保存眾多信息的電腦，會出現病毒入侵，這對我們的生活及工作造成了嚴重的不利影響。

（一）重要信息被盜取

新聞中，我們經常會看到許多信息泄露事件的發生，這些事件都對信息泄露者本人造成了極大的負面影響。然而，身處互聯網時代，電腦是很多企業正常運營的必備設施，不論是普通文件，還是重要文件都會保存到電腦或云端，只是加密手段會有所增多而已。但企業卻忽略了信息泄露而造成的后果，或者說企業對安全防護措施有足夠的重視，卻在網絡安全攻防戰中，不敵非法入侵者，從而導致企業信息泄露，公司財產損失嚴重。對于市民本身來講，自身的手機及電腦會保存著許多個人的隱私照片及重要信息，這些信息的加密手段較為薄弱，一些不法分子利用網絡漏洞會對市民的手機及電腦進行入侵，從而達到盜竊信息及獲取錢財的目的，這對市民的生活造成了嚴重影響，還威脅到了市民的生命安全。

（二）眾多病毒的入侵

2021年1月15日，瑞星安全團隊了《2020年中國網絡安全報告》，報告中2020年瑞星“云安全”系統共截獲病毒樣本總量1.48億個，病毒感染次數3.52億次，病毒總體數量比2019年同期上漲43.71%。由此可知我國的網絡安全形勢依然很嚴峻，病毒入侵嚴重威脅著我國的網絡安全。市民甚至到了談“毒”色變的地步，因為市民的電子設備被病毒入侵，就代表著他的通訊錄、個人信息等隱私面臨著泄露的可能，甚至會影響到市民的正常生活。隨著網絡安全逐漸被市民及有關部門所重視，網絡安全技術得到了很大的提升。黑客們也改進了病毒入侵的方法，他們不再只是利用系統漏洞進行病毒入侵，還通過U盤及一些移動存儲硬盤來實現病毒入侵的目的，這使得受病毒入侵的群體越來越多。

（三）垃圾信息的影響

現今社會，部分不良企業為了達到宣傳作用，制作了一些垃圾信息，通過垃圾信息來入侵居民電腦，以達到宣傳目的。這些垃圾信息中攜帶了許多不良信息以及對電子設備有害的病毒，對居民電腦造成了嚴重損害，影響了電子設備的正常使用。而隨著網絡普及，青少年接觸電子設備的時間越來越多，這些不良信息和廣告彈窗對他們的身心健康造成了極大影響，對青少年的健康成長極為不利。此外，隨著垃圾信息的不斷增多，居民從網絡中找尋有用信息也愈發困難，其中部分信息還存在誘導支付的選項，大大增加了居民的支付風險，導致居民錢財損失的事情常有發生。

四、人工智能技術在網絡安全方面的運用

中國人工智能產業將迎來新一輪的增長點，新技術的引入讓更多的創新應用成為可能，預計到2022年，中國人工智能產業規模達到2621.5億元。在傳統網絡“世界”，多數企業對辦公系統會進行密碼識別，只有員工輸入正確密碼，才能登錄辦公系統及瀏覽相關文件。但這種極易因密碼泄露而造成公司財產損失。傳統保衛網絡安全的防火墻，其重點防御病毒的傾向各有不同，它能有效防止木馬病毒，就對其他病毒的入侵稍顯無力。而隨著人工智能技術在網絡安全方面的應用，居民的個人身份信息得到了有效的保護，還使網絡防火墻更顯靈活，一些垃圾郵件也會被人工智能技術排除。

（一）強化個人身份的識別系統

在當前網絡安全還不是很健全的背景下，國民使用網絡時，都在擔心自身的個人身份信息是否會泄露。傳統的網絡中，密碼驗證以及圖案是驗證身份信息的主流安全防護措施，然而隨著網絡的飛速發展，這些方法極易被不法分子所竊取，從而導致居民的個人信息出現泄露。而使用人工智能技術中的生物識別系統，能很好地彌補傳統信息驗證出現的不足，如：人臉識別、指紋輸入等方法。

（二）有效提升智能防火墻系統

網絡防火墻是當前網絡安全系統使用較多的一種安全保護措施，每臺電腦及電子設備都配備了相應的防火墻，如果電子設備不配置防火墻，廣告不斷、出現亂碼等現象就成為電子設備的“常客”。防火墻是我們使用電子設備的一大保障，然而傳統防火墻是多種多樣的，其側重的防御類型也各不相同，如果碰到涉及盲區的病毒入侵，那很可能使不法分子得逞，導致我們的信息泄露，也威脅著我們的個人財產。為了改善這一現狀，人工智能防火墻技術逐漸被國家及企業所重視，因為人工智能可以通過數據分析、錄入信息等多種渠道去加強防火墻類型，智能防火墻技術不同于傳統防火墻技術，能通過智能化技術達到訪問控制的目的，使計算機網絡系統對病毒的抵御能力更強，從而起到更好地網絡安全保護效果。

（三）增強垃圾郵件的防御系統

家庭電腦在長時間不使用與更新的情況下，再次啟用后，我們經常會收到許多垃圾信息及文件的騷擾，這是病毒入侵的表現，傳統的殺毒軟件還無法根除這種現象。出現這種現狀的原因在于，網絡的發展速度極為快速，長時間不對電腦安全防護問題進行更新，就會出現病毒發展超過已有網絡安全防護的現狀，從而導致垃圾信息一直“騷擾”我們。當出現這種情況后，多數人都知道該“殺毒”了，但是因為工作忙碌，以及其他原因，一直沒有對電腦進行安全防護升級，導致使用電腦的體驗很不理想。伴隨著人工智能技術引入網絡安全防護后，我們可以最大限度避免這種情況的發生。因為人工智能技術采用了智能反垃圾郵件的識別方式，它能對郵件進行識別與判斷，并在系統分析后給予我們一個安全防護提醒，為電子設備提供了一個更智能、安全的網絡保護系統。

（四）不斷豐富計算機網絡功效

要想使網絡的功能更加完善，不僅僅是單純運用人工智能就能完成的，還需要強化豐富電腦的網絡功能，讓人工智能技術與其建立良好的網絡模式，不斷使用網絡代碼來促進智能化工程的發展。在人工智能的基礎上，計算機網絡技術能夠更快更好地提升計算機系統的應用效果與質量，為計算機網絡技術在人工智能化發展道路上提供有力保障。因此，相關技術人員應該努力進行計算機網絡安全創新，使計算機網絡趨于多樣化，從而讓計算機功能得到快速且穩定的發展。

（五）智能異常行為的檢測技術

當前網絡上常見的兩種病毒入侵大致可以分為兩種：一是外部入侵，也就是通過一系列網絡手段對計算機發動入侵，如常見的病毒入侵、陌生鏈接等方式。另一種則是內部入侵，這種手段就是通過U盤或文件的形式，盜取數據信息并發送到外部數據庫中。而這兩種方法無論是哪一種都會對計算機本身造成損害，還會給相關企業造成經濟損失。而智能異常行為檢測技術可以依附計算機操作系統進行運行，它能在計算機出現異常的情況下，快速進行檢測，有效檢測出有害信息及違法的操作手段，并及時進行攔截處理上報給計算機用戶，進一步提高網絡的安全性。因此，在網絡安全防護問題上，我們可以引入智能異常行為檢測技術，以此來為我們建立一個良好的網絡安全環境。

結語

綜上所述，人工智能在網絡安全方面具有很大的運用空間，且能發揮出的作用是無與倫比的。隨著我國綜合國力的提升以及經濟的快速發展，網絡安全問題一直是當下的一個熱點話題。將人工智能技術應用到計算機網絡安全防護中，既能利用大數據識別網絡中存在的隱患，還能感知到外部威脅，將不利信息和病毒進行排除。因此，在網絡安全建設中，相關技術人員應加大對人工智能技術的運用，并開發出人工智能在網絡安全防護中所能發揮出的更多作用，使其發光發熱。

參考文獻：

[1]楊淳清.淺談人工智能技術在網絡安全防護中的應用[J].電腦迷,2018(020):31.

[2]鐘慶鴻.淺談人工智能技術在網絡空間安全防御中的應用[J].電腦迷,2017(025):150.

篇7

關鍵詞：人工智能；數據挖掘；發展前景

當今社會已經進入了人工智能時代，人工智能的應用，大大改善了我們的生活。大數據時代已經來臨，不論是從數據的使用，挖掘，處理等方面，都為人工智能的應用起到了基礎和保障。

1人工智能

1.1人工智能的定義。人工智能（ArtificialIntelligence），簡稱AI。屬于計算機學科下的分支，顧名思義，它是一門專門研究類人化的智能機器學科，即利用現階段科學的研究方法和技術，研制出具有模仿、延伸和擴展人類智能的機器或智能系統，從而實現利用機器模仿人類智能的一切行為。1.2人工智能的研究背景。在1956年的達特矛斯會議上，“人工智能”這一術語正式由麥卡錫提議并采用了，隨后人工智能的研究取得了許多引人注目的成就。在這之后，科研人員進行了許多的研究和開發，人工智能這個話題也取得了飛速的發展。人工智能是一門極具挑戰性的科學，從事這項工作的人必須了解計算機知識、心理學和哲學理念。人工智能的研究包涵廣泛的科學知識，以及其他領域的知識，如機器學習、計算機視覺等。一般來說，人工智能研究的主要目標是使機器能夠做一些通常需要人工智能完成復雜工作的機器。1.3人工智能的研發歷程。早期研究領域：人工智能專家系統，機器學習，模式識別，自然語言理解，自動定理證明，自動編程，機器人，游戲，人工神經網絡等，現在涉及以下研究領域：數據挖掘，智能決策系統，知識工程，分布式人工智能等。數據挖掘的出現使得人工智能的研究在應用領域得到廣泛的發展。以下簡要介紹其中的幾個重要部分：（1）專家系統。所謂專家系統就是控制計算的智能化程序系統，通過研發人員總結歸納了專業學科知識和日常經驗，能夠知道計算機完成某個領域內的專業性活動或者解決某些專業級別的問題。人工智能技術可以合理利用已知的經驗體系在復雜環境中，解決和處理復雜問題。（2）機器系統。機器系統簡單說就是機器人通過人造神經系統，借助于網絡或者存儲系統汲取系統的知識進行開發研究。（3）感知仿生。感知仿生系統通過模擬人類的感官，感知生物學特征，通過人工智能機器的感部件對外界外部環境進行感知，識別，判斷，分析的能力。能夠更好的適應環境，做出判斷。（4）數據重組和發掘。是指通過人工智能系統，結合當前先進的理念，對大數據的總結歸納，識別存儲，調取等應用。通過數據的加工處理，能夠主動做出判斷和分析。（5）人工智能模式。分布式人工智能是模式之一，該系統利用系統有效的規避和克服系統資源在某段時間內的局限性，并能有效地改善因資源造成的時間和空間不均衡問題。它具備，模式自動轉換，并行處理，開放啟發方式，冗余且容錯糾錯的能力。

2數據挖掘

2.1數據挖掘的定義。數據挖掘(DataMining,DM)是揭示數據中存在的模式和數據關系的學科，強調處理大型可觀察數據庫。數據挖掘的出現使得人工智能的研究在應用領域得到了廣泛的發展。這里包括數據挖掘和智能信息提取過程，前者從大量復雜的現實世界數據中挖掘出未知和有價值的模式或規則，后者是知識的比較，選擇和總結出來的原則和規則，形成一個智能系統。2.2數據挖掘的研究現狀。當前數據挖掘應用主要集中在電信、零售、農業、網絡日志、銀行、電力、生物、天體、化工、醫藥等方面?？此茝V泛，實際應用還遠沒有普及。而據Gartner的報告也指出，數據挖掘會成為未來10年內重要的技術之一。而數據挖掘，也已經開始成為一門獨立的專業學科。2.3數據挖掘的研究發展。具體發展趨勢和應用方向主要有：性能方面：數據挖掘設計的數據量會更大，處理的效率會更高，結果也會更精確。工具方面：挖掘工具越來越強大，算法收斂越來越多，預測算法將吸收新穎性算法（支持向量機（SVM），粗糙集，云模型，遺傳算法等），并實現自動化的實現算法，選擇和自動調諧參數。應用：數據挖掘的應用除了應用于大型專門問題外，還將走向嵌入式，更加智能化。例如進一步研究知識發現方法，對貝葉斯定理和Boosting方法的研究和改進，以及對商業工具軟件不斷的生成和改進，著重建立整體系統來解決問題，如Weka等軟件。在先進理論的指導下，按照國內形態發展，至少需要20年的時間，才能改進數據挖掘的發展。

3數據挖掘與人工智能技術的聯系

數據挖掘屬于人工智能中獨立系統。它于人工智能的存在關系屬于，并存聯系，且獨立運行，互不從屬。此設計體系一方面可以有效促進人工智能提升學習能力，增進分析能力，另一方面還對分析，統計，OLSP，以及決策支持系統模塊等起到推動作用。在收挖掘應用領域，處理可以對WEB挖掘，還能夠有效進行文本，數據庫，知識庫，不同領域不同學科的信息進行序列矩陣模式挖掘?；跀祿旧淼姆诸?，辨識，關聯規則，聚類算法更加博大精深。因此，獨立于人工智能的數據挖掘，更加便于科研團體或者領域對數據的使用和分析。數據挖掘是人工智能領域的一部分。首先，高智能是數據挖掘和人工智能的最終目標，正是由于這個目標，人工智能和數據挖掘有很多關聯。其次，數據挖掘和人工智能是各種技術的整合。數據挖掘和人工智能是許多學科的跨學科學科。最后，數據挖掘的出現逐漸發展壯大，加強了人工智能，因此可以說，它們兩者是不可分割的。

4人工智能和數據挖掘技術的發展前景

在當前環境下，人工智能和數據挖掘技術具有以下發展前景:(1)在大數據互聯網中的應用。將人工智能的技術應用于互聯網中將會使網絡技術帶上智能的特性,可以為人們的生活提供智能化的幫助，給人們的生活帶來便利。還可以提高網絡運行效率、增加網絡安全性等。(2)智能化服務的研究。人工智能和數據挖掘都很注重對智能化服務的研究,例如很多智能機器人便應運而生，它們已經能勝任許多簡單的工作，可以為人們提供人性化的服務。高度的智能化是數據挖掘和人工智能研究最終追求的目標,也是二者最終合而為一的標志。(3)使知識產生經濟化。在現階段的知識經濟時代，人工智能和數據挖掘勢必受到經濟的影響，這決定了人工智能和數據挖掘將具有經濟特征。人工智能和數據挖掘技術作為無形資產可以直接帶來經濟效益，通過交流，教育，生產和創新的無形資產將成為知識經濟時代的主要資本。可以預期未來的人工智能和數據挖掘技術將更加經濟實用。(4)交叉學科的技術融合。各行各業的理論和方法都已經開始融入了人工智能和數據挖掘之中。未來的人工智能和數據挖掘技術必將是一個融合眾多領的復合學科。當今，我們已經在逐漸使用人工智能與數據挖掘技術，去攻克更多難題，解決更多問題，造福人類，改善生活，近在眼前。

作者:喻正夫 單位:漢江師范學院

參考文獻：

[1]萬璞,王麗莎.數據挖掘與人工智能技術研究[J].無線互聯科技,2016(10):113-114.

[2]王翔.試論如何利用大數據挖掘技術推動人工智能繼續發展[J/OL].科技創新報,2017,14(01).

[3]秦益文.微博數據挖掘中人工智能推理引擎的應用[J].中小企業管理與科技(中旬刊),2017(02).

[4]蒲東齊.數據挖掘在人工智能上的應用[J].信息與電腦(理論版),2016(19).

[5]李丹丹.數據挖掘技術及其發展趨勢[J].電腦應用技術,2007（02）:38－40．

篇8

關鍵詞：人工智能；科技情報；自動感知

中圖分類號：TP18文獻標志碼：A文章編號：2095-2945（2020）32-0057-02

Abstract：Fromtheperspectiveofartificialintelligence，peoplerequireasignificantimprovementintheaccuracyofscientificandtechnologicalinformationservices，sothatitsvaluecontinuestorise，bringingchallengesandopportunitiesforintelligencework.Bysummarizingthecontentsofartificialintelligenceandscientificandtechnologicalinformation，combinedwithartificialintelligencetechnology，thispaperstudiestheautomaticperceptionofscientificandtechnologicalinformationneedsconcerningthekeypoints，contentperceptionandotheraspects，highlightingthewisdom，intelligenceandefficiencyofscientificandtechnologicalinformationwork，andoptimizingtheautomaticperceptionscheme.

Keywords：artificialintelligence；scientificandtechnologicalinformation；automaticperception

前言

當前科技情報服務對象不僅局限于特定的行業和領域，已經逐漸滲透至某一技術和個人，情報機構只有提升情報分析和反應能力才可以滿足新需求。因此，機構有必要加強對用戶需求的感知度，依托人工智能技術構建科技情報的感知框架，提升感知工作的合理性和高效性，進而挖掘科技情報感知領域的價值。

1人工智能及科技情報感知概述

1.1人工智能分析

人工智能又稱AI，伴隨著計算速度、核心算法的優化，該技術已經在神經網絡、自然語言、機器學習等方面趨于成熟。當前人工智能技術可以定制個性化任務，結合不同的環境響應個體需求，制定解決方案[1]。因此，人工智能技術能夠快速處理海量數據，若人類智力水平已無法滿足嚴苛工作要求，可以借助人工智能技術處理復雜工作。同時，科技情報感知模塊屬于綜合預測過程，因此有必要結合人工智能技術制定科技情報感知方案，實現情報工作向智慧化、個性化、精準化方向發展。

1.2情報感知分析

科技情報感知主要是工作人員針對采集到的數據完成處理、分析，進而滿足受眾對于情報的需求，并對今后其發展過程進行預測。學者劉記曾指出，依托科技情報感知工作可以為實現國家治理體系和治理能力現代化提供支持，加快情報刻畫、情報感知以及情報響應能力的建設進程。其中，情境感知的研究具有一定復雜度，G.Chen通過調查情境信息、情境類型、情境傳播等模型和系統，分析情境感知的應用程序，得出情境感知是領域普適學習的關鍵。例如，借助情境感知可以為用戶提供體溫、運動路徑、溫度等方面的服務。

因此，科技情報感知工作對于我國情報治理、預先感知等方面影響較大，結合人工智能技術創新科技情報感知模塊已是大勢所趨。當前大數據時代科技情報已經不僅停留于文獻領域，正逐漸向多種數據源模式發展，要求科技情報軟硬件不斷升級優化，數據存儲和處理水平逐漸升級，進而滿足社會對情報數據的需求。

2人工智能視域下科技情報需求自動感知研究

2.1融合關鍵點

（1）創新驅動。當前科技情報需求逐漸向科技創新領域發展，依托我國創新驅動的發展戰略，基于科學技術完成升級和發展。將科學技術和科技情報相結合后，情報工作的創新性較強，具有數字化和智慧化優勢，并突出情報工作的個性化和精準性。因此，依托人工智能技術完成科技情報的自動感知十分關鍵，是當前科技發展的必經之路。

（2）前瞻性定位。新時期資源的網絡化和數字化發展為科技情報研究工作提供大數據支持，可以在海量數據的收集、分析、處理方面發揮優勢。傳統的數據研究方式很難在大量數據的基礎上提升情報研究質量，同時會增加研究人員的任務量。且每位工作人員自身的專業知識、情報敏感度、知識狀態存在差異性，導致最終得出的情報結果不同甚至差異化較大。應用人工智能技術完成科技情報的自動感知十分重要，可以突出工作的準確性、高效性和穩定性。因此，將新興人工智能技術和傳統情報服務工作相融合是現代情報領域的關鍵，如自動獲取和加工情報、高速處理文本信息、人工智能決策平臺、依托語義內容的科研成果評價等[2]。

2.2內容感知

（1）感知系統分析。大數據背景下，科技情報預測和傳播功能受到重視和應用，屬于科技領域的研究熱點，可以對競爭、合作、研究方面進行正確的價值判斷。科技情報感知主要依托可靠、豐富的數據，借助“互聯網+大數據”模式獲取信息，在多種資料中得到關鍵的信息和數據，進而完成科技情報的感知工作。同時，數據源具有冗余度高、形式多樣、存儲量大的優勢，因此能夠落實科技情報感知工作，篩選數據源、除去冗余數據、分析剩余有效信息。借助數據集模式與知識儲備庫、感知數據庫一同為感知過程提供信息支持。內容感知系統內的數據源并非固定不變，且信息的更新速度較快、技術淘汰時間較短，因此內容感知是實時更新、持續變化的數據系統?；谙嚓P輔助項目，幫助用戶了解工作內容。例如，借助“科技情報產品報告”為感知系統研究和應用提供支持，該報告可以幫助用戶了解系統，提前評估系統實際能力，便于用戶針對性提出情報需求。

（2）系統實現模式。a.數據源存儲。若想發揮科技情報的自動感知作用，系統內需要具備大容量數據集合，進而為感知產品提供分析支持。同時，數據處理過程中對于信息查詢、存儲挑戰較大。因此，本課題結合Neo4j數據庫、互聯網技術提升數據處理和存儲效率，提高系統適應水平，保證其良好的查詢效率。Neo4j數據庫主要劃分為兩類應用模式：服務器模式、內嵌模式。本課題利用內嵌模式，借助Java-API，將Neo4j數據庫和圖模型相互整合。由于API的特點是數據結構靈活，因此可以通過直接編碼的模式和圖數據庫完成交互操作。b.數據源分類。若想對數據源完成自動分類，建議識別數據源的結構功能。例如，利用機器學習、詞匯特征等方式劃分數據源的功能及結構。依托數據源要素、類型詞匯特點、詞匯分布特征等方面，依托神經網絡內分類器訓練模式，圍繞領域技術、專題、情報報告、組織數據庫等方面對數據源進行分類[3]。c.構建任務抽取模型。結合用戶需求抽取目標任務可以充分發揮科技情報的自動感知優勢，優化RNN模塊。在研究階段利用Bi-LSTM-CRF、卷積網絡模型抽取數據源，并借助長短時雙向記憶模型化解RNN梯度爆炸、消失情況。抽取模型內的輸入數據是卷積，包含知識元素、句子、詞等特征向量，而輸出數據則依托（Conditionalrandomfield）條件隨機得到結果完成預測。此模型借助多元組的方式展示數據源抽取結果，圍繞數據源性質、事項、主體、依據、對象等要素進行連接。

2.3情境感知

（1）情境感知系統。情境感知系統內部因素種類較多，且科技情報感知階段需要依據情境完成，并對感知結果造成影響。因此，在開展科技情報感知工作時，建議對特定用戶完成重新評估。同時，情境感知在情報感知工作中十分關鍵，若忽視結果會對外部情境產生較大影響，使預測工作喪失精準度。因此，應基于外部情境條件定位事物發展方向，得到精準感知結果，發揮情報前瞻性優勢。其中在獲取情境數據時應關注“小數據”，即初始結構化數據，此類資源雖數量較小，但是內部包含價值信息，可以獲取歷史情境信息。此外，問題情境應圍繞橫向和縱向兩個層面分析，橫向維度是梳理本層實際情況，針對性選擇研究方法和處理方式；縱向維度則依托時間節點理清情境信息。

（2）系統執行方案。情境感知系統建設主要內容是借助科技手段獲取某一情境內的數據并完成融合。因此，情境感知技術實際上是借助人工智能中傳感器等技術，依托計算機感知當前情境，完成感知應用、智能識別、決策支持，具有無干擾的優勢。情境感知包含情境獲取、處理、應用三個階段。其中，情境獲取主要依靠傳感器終端獲取設備關聯、用戶關聯、資源關聯、環境關聯情境，并將上述情境信息轉變為數字信號，利用嵌入系統完成判斷和處理；情境處理過程則借助建模的方式控制情境信息，構建信息數據庫。整合情境感知信息并協調對應的組合，控制資源分布并將其嵌入至感知數據庫內；服務應用階段相當于人工智能處理模塊，可以結合用戶需求提供合理服務。

2.4需求-反饋機制

（1）工作過程。需求-反饋機制實際上可以體現用戶和人工智能間的關聯性，屬于科技情報感知的關鍵環節，包含自動感知信息、數據、產品模塊。依托人工智能技術，通過AI方式減輕工作人員任務量。其中，AI能夠智能化處理多領域工作，如醫療、教育、駕駛、金融、安防等。在科技情報感知領域引入人工智能技術可以準確、高效、及時地開展情報工作，提升工作效率、減少決策偶然性、加快數據分析處理速度。同時，科技情報感知工作的主體是用戶，首先需要將其對產品的需求發送至AI處，其次借助人工智能模塊分析、整合內外感知數據庫信息，最后向用戶反饋情報產品和相關結果。

（2）情報感知產品。情報感知產品主要結合用戶產品需求，依據感知數據庫內的條件因素預測今后用戶對于情報產品的需求，進而在后續工作中有針對性地向用戶推送產品信息，為科技情報工作的可持續發展提供支持。因此，人工智能和科技情報感知工作相結合可以充分發揮自動感知優勢，降低對工作人員決策的依賴性。專業人員依據多種數據源進行分析與評估，最終得出精準的感知結果。同時，人工智能技術的應用可以自動形成情報感知產品，并向用戶推送反饋數據，由主動感知向自動感知發展，契合新時期情報3.0的發展趨勢，加快國家科技決策和科技創新發展進程。

篇9

[關鍵詞]人工智能技術；會計信息系統；財務會計信息管理系統

隨著人類社會科學技術的發展，公司在買方市場中面臨著復雜多樣的個人需求。到目前為止，傳統的會計信息系統在手工或計算機計算的基礎上輸出的一般會計信息已不能滿足個人會計信息的需求。為了滿足買方市場的個人需求，滿足企業決策者的信息需求，有必要在物質經濟階段設計規范的會計信息系統，以定制和完善人類經濟中的會計信息系統，將使用會計信息作為向量的傳統會計報告表格轉換為自定義會計報告表格。因此，在“互聯網+”背景下，筆者考慮了人工智能如何參與構建買方市場中用戶需求各個階段的人類經濟發展會計信息系統，從而帶來了新的思路。

1.人工智能對會計的影響

人工智能對會計業務的影響不僅取決于會計業務的階段和人工智能的發展，還取決于不同國家和地區的社會和經濟發展。迄今為止，國內外會計學者已就人工智能對會計工作的影響達成共識。大范圍、高頻率、標準化和清晰規則的會計任務將被AI取代，具有價值和專業判斷力的會計任務將與AI共存?！盎ヂ摼W+”和第四次工業革命中的去中心化與區塊鏈的瓦解以及信用損失導致共享經濟的誕生。在去中心化信任結構下追求共享價值成為共享經濟的新頂峰，并采用系統的整體方法為會計去中心化信任結構下的利益相關者或組織提供有價值的會計信息。因此，作為未來研究的核心，利用人工智能將是會計師能力的延伸，并將在分散的信任結構下使用系統理論的整體方法來完成和實現智能會計功能。

2.人工智能的發展

人工智能擴展了計算機功能，它通過認知表達、機器學習、知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動編程等為機器人提供智能模擬，從而實現人類智能。這個定義清楚表明，人工智能與思維科學之間的關系就是實踐與理論之間的關系。自1956年在達特茅斯會議上首次提出，人工智能的定義經歷了三個階段的發展，并塑造了自然科學、社會科學和技術科學的交匯處。它也是技術創新和社會發展的產物。它從人類思維的角度處理邏輯思維、形式思維和鼓舞性思維?；谶@三個思想，人類構建了AI符號，聯想和行為智能，AI標準邏輯、模糊邏輯和符號邏輯。我們在標準邏輯和基于模糊邏輯和符號邏輯的強大人工智能的前提下開發了弱人工智能導致生產力要素和結構發生破壞性變化，使人們從就業中解放出來。以創新的人工智能作為其開創性技術的第三次工業革命意味著人類社會已進入基于信息不匹配的以人為中心的經濟階段。鑒于馬斯洛對自由競爭的理論編碼順序要求，默認要求值具有信用幣總數的特征，而高要求值具有非信用幣總數的特征。人類社會已經進入了信息對稱、以人為本的經濟發展階段。買方的銷售市場工作經驗要求利用價值來對第三方數據進行定量分析。為了更好地突出公司財務信息的作用，有必要根據所需使用值的總數對具有不同理論和邏輯的人工智能技術進行預處理，并將其應用于公司財務信息管理系統，基于人們使用價值的定制企業財務信息取代了基于類型使用價值的標準化財務會計信息管理系統。本文明確指出，當今收費的關鍵缺陷在于當前的收費信息內容簡單，與客戶關系不密切。對于客戶而言，決策供應是必需的。顧客將不再購買公司制造的物品，而只會購買公司制造的自己必需的物品。這進一步提高了資源分配率，降低了企業成本，有利于創造最大化利潤使用價值。財務會計改革與創新的基本方向是，根據信息時代的客戶經驗，以及對財務會計和監督目標的新認識和定義，在特定的兩個層次上使企業的使用價值最大化。

3.會計信息系統開發

在當代科學技術進步的背景下，財務會計信息管理系統與計算機信息管理系統相同。后者使用電子計算機作為關鍵的專用工具來收集、存儲和解析用于財務會計的各種財務會計數據信息，并提供會計審計、分析和服務項目。與管理決策相關的財務信息的實質是將財務會計數據轉換為財務信息，這是公司信息管理系統的關鍵子系統。財務會計信息管理系統在我國的應用可以追溯到1980年代。它最初是由公司建立的，隨后出現了用友、金蝶等會計軟件，極大地推動了財務會計的發展趨勢和進步。在1990年代中期至后期，傳統財務會計計算的缺點逐漸顯現出來。業務不再滿足單一會計功能，不僅限于諸如簿記和報告輸出之類的基本要求，而且對相關的業務收益、成本等具有更大的影響。隨著對信息需求的增加，原始財務軟件正逐漸過渡到高度集成軟件，例如ERP，因此，全國各地的財務軟件供應商也已轉變為ERP供應商。隨著信息技術的發展，ERP財務會計信息管理系統也進入“互聯網+”時代，我國的財務會計信息管理系統逐漸發展成為財務管理信息系統。在大數據背景下，許多文獻從各個角度對財務會計信息管理系統進行了新的探索，并明確提出了新的規定。商業管理財務信息是當代信息技術在公司財務中的應用，提出企業會計信息系統應由業務架構、數據架構等五部分組成。會計信息系統必須合法化，其主要途徑是建立專業的會計法令和制度，加強會計法制建設。

4.基于人工智能技術構建人本經濟階段企業

4.1會計信息系統

為了在第四次工業革命時代促進人類經濟的發展和現代基礎信息技術的傳播，從信息不對稱和信息的角度討論在人類經濟階段建立企業會計信息系統的問題。信息內容非對稱理論是經濟發展中的“企業財務信息管理系統人工智能技術”。高新技術的自主創新和發展趨勢不僅促進了人類社會的發展，而且信息的不對稱也促進了以人為本的經濟發展。信息的不對稱已經取代了基于化學物質的經濟發展。社會經濟的發展促進了以人為本，這意味著基于人力資源使用價值的財務會計基礎理論和定制的財務會計信息管理系統已經長期取代了基于使用價值類型的財務會計基礎理論和標準化的財務會計信息管理系統。在以人為本的信息經濟發展不對稱的環節中，以客戶為中心的企業關聯方合同的特點決定了以人為本的企業財務會計信息管理系統的基本理論。

4.2集中的以人為中心的經濟實體

構成了集中的以人為中心的企業會計實體的假設。以人為本的經濟實體存在的連續性形成了以人為中心的企業會計可持續經營的假說。馬斯洛的買方市場訂單的需求價值度量屬性確定了以人為中心的企業會計的全貨幣假設。人類經濟發展的規律性決定了人類經濟發展的周期，而循環又決定了基于人的企業的固定會計期間的假設。由于會計的性質決定會計目標，因此，以人為本的公司會計信息系統的理論確定了有關以人為本的公司會計目標決策的有用觀點。會計職能由會計目標確定，以人為本的決策和公司會計目標從有用的角度確定了積極反映和控制的以人為本的公司會計職能。根據會計功能設計的會計程序和方法，將質量序列需求值與買方市場的信息不對稱性結合起來，具有跨貨幣量化的特征，由此可以推斷出適當的會計準則。順序作為買方的市場質量，形成需求值，會計組織程序和方法標準化。因此，本文將以人為中心的會計要素劃分為專門的分工，形成的會計等式為“基于人的價值資產=基于人權的權利”。低水平(基本)的需求價格適應編程的會計功能，生成結構化的會計數據，而人工智能完全取代了會計工作。高需求值的特點是非本國貨幣價值量化，適應非過程會計功能，生成非結構化會計數據，并且人工智能不能完全取代會計師的工作。在基礎層中，計算模塊添加計費計算子模塊，數據庫模塊添加計費數據庫子模塊，存儲模塊添加計費存儲子模塊。平臺層添加了三個子模塊：經濟業務識別、會計語言處理和會計業務處理。在服務層中，會計工具和技術服務增加了三個人工智能驗證工具，用于會計計量和標準邏輯，模糊邏輯和符號邏輯，并增加了會計結構數據庫和會計非會計信息，可以反映會計信息的作用。

4.3信息對稱的人本經濟階段的“人工智能+企業會計信息系統”

科技革命促進了當代技術實力的發展，從而完成了以共享經濟模型代替不對稱理論的經濟發展。我們可以通過區塊鏈技術構建去中心化結構下的以人為本的財務會計基礎理論和財務會計理論創新的財務會計信息管理系統。數據共享平臺的建立改變了原有的傳統方式，在共享經濟模型中，智能參與者將以客戶為主導，從而創建一個超越合同的實質性財務會計信息管理系統。區塊鏈技術共享經濟模型的主題將規定新的區塊鏈技術公司的會計主題的假設，新的區塊鏈技術共享經濟模型的參與者可能具有長期運營標準，或者可能會發生變化。

5.結語

本文分析了根據以人為本的經濟階段信息不對稱和信息對稱環境下的管理會計理論，創造性地構建了第三、第四代人工智能相結合的會計信息系統。工業革命在信息不對稱的以人為中心的經濟中，以“企業+區塊鏈”為基礎構建“企業會計信息系統+人工智能”；在以人為中心的經濟階段，以“本地區塊鏈+企業”為基礎圍繞“對稱信息”建設“人工智能+企業智能會計信息系統”。本研究為探索人工智能與會計工作方法的創新整合以及會計領域的改革提供了理論依據和經驗參考。

【參考文獻】

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[4]李萌.會計信息處理智能化研究[D].天津商業大學，2007.

[5]唐杰，李華麗.基于政府會計制度的高校會計信息系統調整方案設計[J].財會通訊，2020(01)：163-166.

篇10

關鍵詞：大學計算機基礎；教學改革；人工智能；智慧課堂

云計算、大數據、人工智能新興領域的崛起，推動信息技術全面滲透于人們的生產生活中。信息技術的核心在于計算機技術和通信技術。然而，雖然目前各個高校都開設了計算機基礎課程，但是其教學卻存在著諸多問題，導致該課程無法達到預期的教學效果。教育部在2012年《教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）》，其中指明“以教育信息化帶動教育現代化，促進教育的創新與變革”[2]。因此，本文以華中師范大學計算機基礎課程教學為例，深入闡述了傳統計算機基礎課程教學的弊端，提出了在當前人工智能如火如荼的時代背景下，如何應用人工智能相關技術對傳統的計算機基礎教學進行改革的具體方案。該方案以創建網絡智慧課堂教學模式改革為主體，輔以教學觀念、知識體系和課程考核方式改革，以期對高校的計算機基礎課程教學有所裨益。

1傳統教學的缺陷

⑴課程的教學地位沒有引起足夠的重視一些高校為計算機基礎課程分配較少的學時（少于48學時），甚至有的專業將此課程設置為選修課。這種設置降低了該課程在教師和學生心目中的位置，導致了對該課程的忽視。同時，不少老師因為學時不夠，時間緊迫，僅僅講述與考試相關的內容，不考的一概不講。這導致學生的眼界受限，知識和能力受限，無法培養其全面綜合的計算機素質。還有的專業沒有將這門課給專業的計算機學院的老師講授，而是隨意安排授課人員。沒有經過系統專業訓練的教師缺乏足夠的知識儲備，很難講好這一門看似簡單的課程。⑵課程教學內容的制定與當今時代對于信息化人才的需求脫節一些高校的現狀是計算機基礎的課程教材知識陳舊[3]、質量堪憂，教材總是無法跟上知識更新的步伐，例如都2019年了還在講Office2010。有的高校由于缺乏對課程的重視，沒有對教材優中選優，而是基于利益的考慮，優先選擇自己院系編寫的教材。其教材內容是七拼八湊，沒有整體性、邏輯性和連貫性，更不用說前瞻性。這樣的教材，無疑對學生的學習設置了巨大的屏障。除此以外，一些院校的課程教學知識體系不夠明確和完善，教學大綱的制定不夠科學。從教學大綱中制定的學時分配來說，常常偏重實用性[4]，常用計算機軟件操作占據了大部分的課時。這會讓教師在授課時輕理論而重操作，如此培養學生，非常不利于其計算思維的形成，對后續其他計算機相關課程的學習也是很大的傷害。⑶教學模式過于傳統，信息化水平較低從教學方式上來說，傳統的教學模式以教師課堂授課為中心，是以教師為主體的教學模式[5]。在這種模式下，教師仍然主要以填鴨式教學為主[6]，無法通過課堂教學發現學生的個性化特點，并進行有針對性的教學。另外，雖然計算機基礎課程一般都配備了實驗課時，但是實驗課常常是采用教師布置上機任務、學生做完抽樣檢查的模式。這對于大課堂來說，教師的任務繁重，無法搜集到每一個學生的任務完成情況，無法清晰地掌握學生學習的實際情況和薄弱環節。而且，該課程缺乏相應的研討課時，很難讓學生對其所學知識進行深入思考和探究，以增強思辨能力和對課程的學習興趣。⑷課程考核方式不夠公平合理從考核方式上來說，該課程普遍采用“平時成績”+“期末考試”的加權方式對學生成績進行評定。平時成績多由考勤分所得，期末考試多采用機考模式。這種考核方式過于單一化、機械化，無法對學生進行全方位的評價。很多學生來到教室打考勤，但可能根本沒聽講，而是在睡覺或者玩手機。期末機考的公平合理性也是存在著很多的漏洞。例如機考的試題庫可以十年不變，分值的分配和難度的掌握都沒有經過系統的考量。甚至有的考試系統不夠穩定和安全，頻頻爆出Bug，嚴重影響了考試結果的真實性。

2新人工智能環境下對計算機基礎課程改革的具體方案

2012年開始，在隨著卷積神經網絡技術在視覺處理方面的應用取得巨大的成功之后，人工智能到達了有史以來的第三個爆發期。目前，深度學習技術在AlphaGo、無人駕駛汽車、機器翻譯、智能助理、機器人、推薦系統等領域的發展如火如荼。與此同時，人工智能技術在教育領域方面的應用已經興起。人工智能的教學產品也已有先例，例如基于MOOC平臺研發的教學機器人MOOCBuddy等等?；谌斯ぶ悄艿慕逃侨诤显朴嬎?、物聯網、大數據、VR、區塊鏈等新興技術的增強型數字教育[2].在當前人工智能的大時代背景下，針對傳統計算機基礎的種種弊端，我們提出了如下教學改革方案。⑴改變教學理念，確立計算機基礎課程的重要地位計算機基礎作為高校的一門公共課，實則應當作為各個專業的學生后續的學習、科研的必修之課程。因此，高等學校應從源頭上確立該課程的重要地位，將該課程納入必修課范疇，并給與更充分合理的課時分配。除教學課時、實驗課時之外，需要為該課程增加一定的研討課時。任課老師必須是來自于計算機專業的人才。同時，定時舉辦關于該課程的教學培訓、教學研討會和教學比賽，改變教師的教學理念，從源頭上給予該課程足夠的重視。⑵優化教學內容，重新制定課程的教學知識體系教材是教師教學的主要依據，也是學生獲得系統性知識的主要來源。因此，教材對于教學的重要性不言而喻。教材的選取需要優中擇優，必要的時候可以根據自身院校的情況自己編寫，力求使用好的教材使教學事半功倍。在選定優質教材的基礎上，制定更加合理的教學大綱，優化計算機基礎課程的教學知識體系，突出計算機學科入門相關基礎理論知識的重要地位。對現有的過時內容進行更新，例如操作系統以Windows10的操作取代Windows7，Office這部分使用Office2019版本取代2010的版本，同時增加關于算法入門知識、程序設計入門知識以及人工智能、區塊鏈等前沿知識單元的介紹。以華中師范大學為例，我們在圖1中給出了該校計算機基礎課程的教學知識體系結構圖。⑶充分利用現代化的教學工具和人工智能技術，構建智慧課堂，改變傳統教學模式現代化的教學應當轉變以教師為核心的教學模式，更加突出學生的主體性地位。因此，在人工智能、物聯網、大數據等技術和蓬勃發展的情形下，應當改變傳統的課堂教學形式，充分利用現代化信息技術，將傳統課堂教學和網絡課堂教學模式相結合，構建智慧課堂。融合課堂教學身臨其境的效果與網絡課堂自主性強且方便師生交流的特點，通過師生之間多層次、立體化的互動，達到提升教學效果的目的。同時，建立功能強大、完善的學生實驗平臺，基于不同專業學生的不同特點和不同需求，進行個性化的作業設置。針對教師布置的實驗任務和學生的完成情況，結合在線網絡教學系統，通過傳感器及網絡數據，搜集學生的學習行為數據，并且使用人工智能算法進行智能分析，使教師對當前的學生的學習情況一目了然，并能引導學生對重點、難點的鞏固和掌握。研討課以學生為主體，按照所選課題進行分組調研、分組討論，刺激學生的學習興趣，培養其思辨能力。研討內容最終可以課程論文的形式上交至課程共享平臺，由教師和同學共同給出評分。這里，仍以華中師范大學為例，我們將在線教學系統、實驗課平臺、研討課共享平臺等集成為一個基于人工智能技術的網絡智慧教學綜合平臺系統。該系統主要包括用戶管理、在線教學、課堂互動、作業管理、考試管理、BBS系統、智能分析和平臺管理8個模塊，其主要功能如圖2所示。該系統采用C/S模式，系統的服務器選用Linux服務器，同時開發基于PC機的和手機端的客戶端系統，方便學生和教師隨時選用、更加靈活。在線教學模塊中的智能學習助理功能，能夠根據歷史用戶的學習行為和當前用戶的學習行為，自動地識別學習內容中的難點以及當前學生的難點內容，有針對性地對學生進行知識點強化。課堂互動模塊中，通過可穿戴式傳感器搜集學生的學習行為，用于后續智能分析模塊中對學生的學習態度和學習行為進行智能分析。在線作業評價模塊包括機器評價和教師評價兩個功能。機器評價是系統為學生作業（客觀題、主觀題）自動評分，其中主觀題的評分也是使用人工智能技術來實現。教師評分時可以參考機器評分，減少教師工作量。同時，教師評分為機器評分提供機器學習的經驗數據，促進機器評分更加智能。智能分析模塊能夠依據學生的在線課程學習模塊、課堂學習模塊、作業管理模塊等搜集到的學習行為數據進行綜合分析，促使教師深入了解學生的學習情況和個性化特點，提升教學的針對性，并且有助于后續對學生進行全面、綜合的分析和成績評定。所有系統模塊中使用到的智能分析技術包括基本的統計分析、以及各類機器學習算法（k-means,NaveBayes,SupportVectorMachine,DeepLearning等等）。⑷改變傳統成績考核的方式在“教學”+“實驗”+“研討課”課程結構以及網絡智慧教學綜合平臺的輔助之下，學生的成績評定更加全面化、多元化、公平化、自動化[7]。平時成績中，除了教學綜合平臺的“課堂簽到”次數之外，還增加更多豐富多元化的考察信息，如：學生的課堂討論、在線課程學習和考核結果、平時作業完成情況，以及智能分析模塊中輔助分析的學習態度、學習能力、平時成績預測。期末上機考試系統也是智慧課堂綜合平臺的一個子模塊，是精心設計的穩定、安全、功能強大的子系統，方便教師每一年更新試題庫，修改bug。試題庫中的每一套試卷都應當經過科學的考卷質量分析，使其難度、覆蓋范圍在一個均衡、合理的范圍。最后，教師通過對各類平時成績指標以及期末考試成績加權，給出最終的學習成績。通過規范、合理、公平、全面的考核體系，獲得對學生公平、完善的評價機制，激勵學生并刺激教學良性運轉。

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