人工智能继续教育

人工智能继续教育（共8篇）

人工智能继续教育 篇1

人工智能与未来教育的任务

编者按

项贤明：南京师范大学教育科学学院教授、博士生导师、中华教育改进社副理事长请输入标题

bcdef原文发表在华东师范大学学报（教育科学版）2017年第五期“人工智能与未来教育”笔谈(下)请输入标题

abcdefg如果从普雷希(S.L.Pressey)1926年的那台教学机器算起，人类教育与机器之间结成关系至今已有91年的历史了。在这90余年里，关于机器与人类教育的话题时起时伏，一直没有离开过相关学者的视线。我们今天讨论的人工智能与人类教育的问题，在很多方面已经远远超越了普雷希和斯金纳(B.F.Skinner)时代教学机器的意义。它不仅涉及教学环节中的某种工具或具体技术问题，而且包含了对人类教育任务的根本挑战，是对人类教育的一种更加直接而全面的影响。在近期兴起的关于人工智能与教育问题的讨论中，我们绝大多数人对人工智能都怀抱着积极的、正面的期望。然而，在我看来，人工智能给我们带来的绝不都是积极的影响，在一定意义上我们甚至可以说，人工智能是一种比核技术更需要引起我们警惕的新技术。首先让我们来讨论这样一个问题：我们人类是凭据什么成了这个星球的主人的？这里所说的“主人”当然不是简单粗暴征服自然的master，而是能玩转这个世界的player。我们既没有尖牙利爪获取猎物、抵御天敌，也没有浓密皮毛对付严寒。我们凭什么成了这个星球的主人？教育学和人类学等学科对这个问题的解释是，人类的生理构造未特化和反应机制未确定，赋予了人类以很强的可塑性，使人有很强的学习能力，可以通过接受教育积累和形成日益强大的适应能力。人类正是因为自身强大的学习能力，才能够适应各种各样的新环境，解决各种各样的新问题，从而超越了其他生命存在。远古智人能从非洲到欧洲去生活，并且击败当时已经在那里生活的尼安德特人，说明他们已经具有很强的学习和适应能力。也就是说，我们正是依靠智能，才成为这个星球的主人的。当然，智能并不只是简单的脑量多少。如果凭脑量的话，非洲丛林象的大脑比我们要大得多。但是，人类大脑的神经元数量却是非洲丛林象的3倍多。如果你今天欺负了一头大象，几十年后这头大象还会认出你来，找你的麻烦。大象的这一能力至少比我强得多。今天我在这里和你相识，明天再见面就有可能记不清你是谁了。这个有趣的例子或许也能说明，给我们人类强大生存竞争力的不只是像记忆这样低级的智能，而是以创新为突出特点的高级智能。人类之所以能成为这个星球的主人，最重要的是我们所具有的高级智能已使我们能够创造出工具来延伸我们的能力，我们不仅能够适应自然，而且能够改造自然。我们很多的研究都证明了，人类之所以能够成为这个星球的主人，是因为我们有了以一系列高级智能为基础的强大学习能力。正是高级智能，让我们成了这个星球的主人。人类进步的历史上曾发生过三次认知革命。在我看来，我们今天可能正处在第四次认知革命的前夜。第一次认知革命大约发生在7万年前。由于智慧的产生，特别是语言的产生，人能够组织起来，能够比其他动物更好地协同，从而使智人成了这个星球的主人。也正是在这个时候，出现了以适应性为主要特征的原始社会的教育，这是一种“适应为王”的教育。第二次认知革命，发生在人类进入农业社会之后，大概在距今1.2万年之前。在这个发展阶段，掌握更多的自然规律十分重要。只有掌握了更多的自然规律，我们才能够更好地顺应自然规律，从而过上好的生活。我去年第一次看见闪电和雷雨时开始泡稻种，获得了大丰收；今年偷了个懒，第五次看见闪电才开始泡稻种，结果水稻种下去后只会疯涨，不结稻穗，差点没把自己和家人饿死。记住这些自然规律，实在太重要了。于是，我们看到农业社会的教育，往往都特别强调“记忆”的重要性。我们中国人在传统上就特别崇拜那些“博闻强识”、“学富五车”的人。这种“记忆为王”的教育传统，甚至一直影响到今天的中国教育。第三次认知革命，大概是从150年前人类迈入工业时代开始的。在这个时代，人类跟以前时代最大的不同是什么？那就是我们创造出了自然界从来没有的东西，甚至能够创造出自然界没有的生命。所以，这个时代越往后发展，创新的意义和价值就越突出。我们今天讨论的人工智能，也是我们创造出来的东西。在这一时期，人跟自然界的关系已经出现了一个很大的变化，即人类已经在很多方面超越自然选择了。在农业时代，人工选择就开始干预自然选择的进程了，今天我们已经不只是干预，而是能够逆转甚至创造出自然进化过程。在理论上，我们不仅可以让尼安德特人和霸王龙一道复活，而且可以通过修改尼安德特人的基因来创造出某一从未有过的新人种。正如我们看到的那样，这是一个“创新为王”的时代，人的创新能力的培养在教育过程中的意义十分突出。如今，我们正站在第四次认知革命的门槛上。我们称这个时代为“智能时代”。在这个时代，我们将不仅能够创造出自然界不曾有过的实体事物，而且能够在人脑之外创造出类似人类智慧的“人工智能”。在智能时代，我们甚至可以把部分的智慧工作也交给机器。当初深蓝战胜国际象棋高手时，我们不十分吃惊，因为大家知道人背棋谱怎能是电脑的对手。前不久阿尔法狗战胜围棋高手，却让我们大吃一惊。为什么？因为围棋和国际象棋不同，它的背后有所谓的“道”，也就是有哲学理念。它要从全局出发，进行十分复杂的判断和选择，而不只是一步步简单计算的累积，这是一个质的飞跃。我们别忘了，这个时候机器已经具备了人最重要的能力：它已能够学习。它具有了我们能够成为这个星球主人的重要特征：高级智能。在我看来，人工智能正在慢慢走向我们的思维核心。起初，人工智能在我们人类智能运作的过程中只是承担了部分记忆的任务，起到了相当于计算机硬盘的作用。刚才很多科学家预言，人工智能将来可以很容易将一个人变成红学专家。的确，或许在不远的未来，我们拿一块存储卡从太阳穴这儿塞进去就行了。1T容量能储存多少信息？岂止一部《红楼梦》！一部《大英百科全书》也不过4350万字。1T字节换算过来应该是549, 755, 813, 888个汉字，可以抵一个小型图书馆了！到第二阶段，人工智能已经可以通过承担部分逻辑运算任务来参与我们的思维过程，发挥类似计算机CPU中集成的缓存的功能。在第三步，人工智能已经成为我们思维的第二核心，可以直接参与我们的思维过程，甚至在某些单项智能上可以超越我们人类。最后，人工智能是否会对我们人类装在这个脑壳里的“CPU”取得控制权？我看我们真的不能太乐观。有人很乐观地相信，控制人工智能的一定是人。没错，可是你别忘了，这里说的“人”可以有两种理解：一是实实在在存在着的每个个人；二是指整个人类。从整个人类的层次上，我们或许可以自信人是人工智能的控制者，我们仍将是这个世界的主人。但是，在具体个人的层次上，我们还能有这样的信心吗？现在已经出现了自动驾驶汽车了，你往里面一坐，你真的以为你是在开这辆汽车吗？控制权在你的手里吗？或许体验一下就能够理解我的担忧了。就具体的个人而言，少数精英通过人工智能控制大众，甚至最终让人类全部沦为人工智能的奴隶，这样的结局并非不可能出现。进而言之，离开了现实的个人，人类就无从谈起，因而少数精英最终失去对人工智能的控制权可能也只是迟早的事情。我认为，我们在第四次认知革命中要面对的最为严峻的挑战，就是人能否很好地实现对自身的控制，进而正确地控制这个世界，特别是控制我们自己创造出来的竞争对手——人工智能。回溯整个人类发展史可以发现，我们正是运用我们的高级智能，创造出了一系列能够控制和保障我们的高级智能为人类谋福祉而非自相残害的社会伦理、社会法则。正是我们的人性，亦即康德所说的“趋善禀赋”，使我们得以抑恶扬善，从而实现了对高级智能本身的控制。因此，未来智能时代的教育，我认为应当是一种“人性为王”的教育，在这样的教育中德行和情感等人性特有的东西应当受到极大的重视。在未来，甚至从现在开始，记忆就不应当再是我们教育的一项特别重要的任务。那时，孩子们将不必再为背书而发愁，也不会为能够在某某TV上背诵很多古代诗文而骄傲不已，因为你拿起手机或未来某种更高级的智能终端，随时就可以查阅大量所需信息。我们也可以把一些简单的计算和逻辑推导交给机器，所以，简单的计算和逻辑推导能力也不再成为我们未来教育的主要任务。孩子们不必为解不出某一道生活中根本不可能碰到的荒谬习题而发愁，大学也不会专门招收那些能够解出无数前人其实早已经解决了无数次的习题的人。在“德”“智”“体”三大教育任务中，“德”和“体”在未来教育中的位置将日益突出，逐步真正取得和“智”同样的地位。在未来，“知识中心主义”会慢慢淡出教育的舞台，“全人教育”会真正占据核心。当然，今天的教育所重视的创新能力培养，仍将是未来教育的重要任务。与此同时，道德、情感等将成为我们未来教育最为重要的内容。如果我们今天不看到这一点，我们的教育还是天天只奔着竞争职业岗位去的话，那将来我们丢掉的将不止是职业岗位，同时也会丧失最为宝贵的自由。况且，随着生产过程自动化和智能化的发展，机器代替人的工作岗位是必然的。可怕的不是机器占据我们的职位，而是机器被人利用成为控制和奴役我们的工具，甚至机器最终取得对包括我们在内的这个星球的控制权。未来的教育一定是一种“人性为王”的教育。大家别忘了，人工智能是脱离了个体人的智能，因而不是每个人都能成为人工智能的主人。有不少人都把希望寄托在相关规则的制定上，譬如规定必须在所有人工智能机器中植入对人绝对服从的程序之类。美国科幻作家阿西莫夫(Isaac Asimov)提出的“机器人三大定律”，的确应当引起我们高度重视。但我们应当认识到，规则唯有深入人心才能真正获得其意义和价值，否则它们就毫无意义。“杀人偿命”几千年来都是我们公认的规则，但今天不还是有杀人犯吗？真正有用的规则，必须是植根于人心之中的，所以，从现在起就建立一种“人性为王”的教育，在未来于人类将是一件性命攸关的事情。我们必须认识到，人工智能是一种比核技术要更难控制的技术。人类要在更高的水平上好好地组织起来，保障对人工智能的有效控制。在未来的教育中，培养人的组织能力、领导能力将是一项很重要的任务，我们需要共同把握人类社会发展的战略和方向，否则我们失算一步，很可能整个人类就要全盘皆输。设想在未来我们回眸今日之教育，我们将做何感想？我们今天的教育很多时候是在教孩子们把大脑这个作为智能核心的CPU当成简单的硬盘来用了。如果说人工智能让我们的机器越来越像人的话，在我看来，我们今天的教育却正在把人变得越来越像机器。今天的教育是在把我们的孩子们变得像一台录音机。你会发现，我们中国的孩子，从小学到大学，年级越高，往往越像一台录音机。我们教育的最后结果，就是学生被迫记住一大堆对付考试要用到的东西，并且在这个过程中慢慢丧失真正宝贵的学习能力、创新能力。这是多么可怕、可悲、可叹的事情！这也是我们最应该担心的事情。当我们把人都变成机器之后，我们是否还有能力控制人工智能？你只是一架很低级的录音机，你连最简单的微电脑都不是，你还想控制更高级的人工智能？在未来，我们或许会感叹今天的教育，感叹今天我们没有尽快地从记忆的教育走向创新的教育，感叹我们没有及时认识到道德、情感、组织能力、领导能力等是我们人类教育十分重要的任务。面对今天这样的教育，我们还能不能拥有未来？我真的没有十足的信心。教育令人越来越像一架机器，我们将会面对人性的全面迷失。我们将来会不会面对人工智能失控的问题？这不是完全没有可能。别忘了，我们人类是靠什么成为这个星球的主人的？恰恰是高级智能！我们也不能忘记，自由意志对我们每个人来说有多么重要，一个人一旦被剥夺了自由意志，那他实际上就已经从人沦落为一种工具了。所以，我一开始就说，人工智能是一种比核技术更需要引起我们警惕的新技术。为了应对如此严峻的挑战，我们必须通过教育来保持和提升我们得以超越万物的人性，这既是未来教育的重要任务，也是今天的教育应当予以重视的历史使命。

人工智能继续教育 篇2

为了区别其他的教育游戏, 在此笔者将智能教育游戏界定为:具有明确的教育目的, 在游戏中使计算机能够象人一样理性地行动和思考, 同时游戏使用者在享受游戏带来的娱乐过程中能够潜移默化学习到知识的计算机类游戏软件。

2 智能教育游戏的组成元素

2.1 目标

目标是用来明确说明该游戏要达到的学习状况, 目标可大可小, 以游戏涉及的学习内容而定。优秀的教育游戏都具有一定的教学目标, 在游戏中设定目标是玩家的动力之一, 不是为游戏而游戏, 而是为完成教学目标而游戏。目标一般会在规则之前阐明, 有可能是得到最高分, 或者闯过通关, 或者打败你的对手等等。

2.2 内容

以一定的情节或者故事吸引玩家参与学习活动, 使学习变得更加轻松愉快。故事在一些游戏中用得很广, 但在另一些游戏中几乎没用。这主要依赖于游戏的类型。注意细节的发展是故事发展的一个关键, 不要有任何漏洞, 否则玩家将会发现它, 并产生怀疑。

2.3 规则

游戏的规则是游戏设计和开发者依据游戏设计目标设定的对游戏者行为约束的规定。合理的并为广大游戏者所接受的游戏规则, 能保证众多的游戏者在一个公平的环境下合作与竞争。网络为一个虚拟的空间, 但其游戏者也必须要遵循一定的游戏规则, 尤其是在应用技能的培训中, 游戏的规则应当是在现实中应用技能时所必须遵守的规则, 否则这种学习对于现实世界而言不仅无用, 而可能是有害的。

2.4 交互

交互是用户的接口, 不管是一般游戏还是教育游戏, 交互都是游戏的一个重要因素。按照游戏化学习提倡者Marc Prensky提出的关于游戏的六个基本组成元素的其中之一——交互的说法:交互包含两个方面的内容, 一是人机互动, 二是人际互动。在互联网出现以前, 游戏只能由单个玩家或者人机比赛, 但是不管计算机作为对手多么逼真, 多么智能, 远远没有真人对抗玩得刺激, 现在几乎所有的计算机游戏都是多玩家参与的。游戏为玩家提供了社会性的人际交互, 可以发表看法, 提出观点, 自由交流。

2.5 主流的游戏AI技术

之所以称为智能教育游戏, 完全是因为在该类教育游戏中添加了新的技术——人工智能。如今的游戏开发已经从只重视游戏中的图形功能和视觉效果, 转变到将人工智能和图形放在同等重要的位置上来考虑, 使得人工智能技术的探讨和研究逐渐成为游戏开发的热点之一。将人工智能应用在教育游戏中, 相信会使玩家感受和觉察到游戏中的人物行为具有令人信服的合理性, 趣味盎然的人工智能无疑将吸引大批的玩家, 同时也会更加有效的促进学习者的学习。

2.6 及时反馈

此处所说的反馈是针对游戏的过程而言的, 而不是特指游戏终止时的反馈。反馈能让玩家知道刚刚的操作是积极的或消极的, 提示玩家是否遵循着游戏的规则, 是接近目标还是远离目标。反馈以不同的形式出现, 口头语言提示, 得分显示, 或者图片式提醒等等。及时反馈能够让用户感觉完全控制了游戏, 就能够增强参与动机。

2.7 评价

评价是教育研究的一个重要领域, 此处的评价指的是游戏使用后的总结性评价。智能教育游戏的目的不仅仅在于娱乐更是为了让学习者能够轻松愉快的进行深度学习, 同时培养学习者本身的素质。所以, 应用智能教育游戏同样必须对其使用后的学习效果进行评价, 以此来发现游戏中存在的问题, 通过必要的修改进一步改善学生的学习效果。

3 智能教育游戏的优势

3.1 提高教育游戏的人性化、智能化水平

将人工智能技术应用于教育游戏中, 既丰富了游戏的内容, 又增强了游戏的功能。未来的人工智能技术要有记忆和思维能力, 能够记忆和存储由感官器官感知到的外部信息, 同时还可以对已有的信息进行分析、计算、比较、判断、联想等。在学生使用带有人工智能技术的教育游戏时, 可以依照自己的口味和爱好对游戏进行修改和设置。同时, 该游戏软件可以详细记录他们的每一个操作步骤, 学生的学习能力可以随着游戏中扮演的角色在各种经历和经验下不断的成长。

3.2 培养学生的创造性

智能教育游戏上市后, 所有非玩家角色的行为, 不再事先安排, 游戏玩得愈久, 游戏就会更多地演化和学习, 更具适应性。这样的游戏会跟玩家一起成长, 玩家也难以预测游戏行为, 因此就能扩展游戏的生命周期。游戏会学习并演化, 造就了本身无法预测的本质, 很显然, 这让人工智能开发者带着相当大地惶恐去探索“学习”技术, 让学生发挥无穷的想象力, 进一步培养了学生的创造能力。

3.3 激发学生的学习兴趣

相比一般的教育游戏, 智能教育游戏能提供更多、更为真实的游戏挑战, 教育游戏中的人工智能能够创造有趣的游戏对手, 能够和玩家进行交谈, 能够和众多的在线冒险家进行周旋, 使非玩家角色在游戏中不断学习, 在下一轮的游戏中变得更加聪明机智, 从而进一步激发学生的学习兴趣。

另外, 人工智能在游戏的可玩性方面也会起到决定性因素, 把人工智能技术应用于教育游戏中, 会使学习者玩家感觉到游戏中的人物行为具有令人信服的合理性, 从而吸引学习者, 并有效的促进教育游戏开发的成功。

3.4 了解信息技术发展的前沿, 激发学生对人工智能技术未来的追求

人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿和未来, 通过体验智能教育游戏, 从而使学生接触到人工智能技术, 对人工智能技术产生兴趣, 进而去学习人工智能的相关知识, 这样有助于开阔学生的视野, 培养学生的兴趣, 激发其对信息技术美好未来的追求, 为今后继续深造或者走向社会奠定坚实的基础。

3.5 创造宽松、自由、和谐的学习环境

智能教育游戏为学生创造了一个更加宽松、自由、和谐的学习环境, 它在启发人的思维和培养人的能力方面发挥着重要作用, 使学生在游戏中愉悦地学习, 体现了“寓教于乐”的思想;智能教育游戏同时还提供给学生一个发展多元智能的空间, 使学生的智力和潜能进一步得到充分的发展。

3.6 增加教育游戏的娱乐性和可信性

游戏开发者的主要目标之一是可信性, 模拟的精确程度本身并不是值得关心的。因此, 在教育游戏中, 娱乐性和可信性这两个特征同样非常重要。加入人工智能技术后的教育游戏可以调动玩家的各种技巧, 通过不断增加难度向玩家提出挑战。通过编排各种很酷的事件, 让玩家感到吃惊;或者通过制造紧张气氛来吓人, 以此来改变现今教育游戏单调, 娱乐性不足的局面。教育游戏中的人工智能角色能够在不分散玩家注意力的情况下完成自己的工作, 这样就可以让玩家更加投入到游戏之中;同时, 在教育游戏中加入人工智能技术后, 会使每一个NPC以一种玩家看来十分合情合理的方式来行动, 以此来增加游戏的真实感, 促使学生玩家相应的增加学习的时间, 学习到更多的知识。

参考文献

[1]任巍.人工智能技术在计算机游戏软件中的应用[D].西安:电子科技大学, 2006.

浅谈人工智能与教育 篇3

关键词 人工智能 网络 专家系统

中图分类号：TP27 文献标识码：A

0引言

20 世纪以来，计算机的发展日新月异，不断更新换代，以最早期的机械运行方式为基础，经历了电子管时代、晶体管时代直到集成电路，时至今日已涉及到人们生活、工作和学习的各个方面，伴随着计算机的出现并逐步普及应用，人们又开始力图根据认识水平和技术条件，试图用机器来代替人的部分脑力劳动，以提高征服自然的能力。

1人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。主要探讨如何运用计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动，并以此解决如咨询、诊断、预测、规划等需要人类专家才能处理的复杂问题。通俗的说，人工智能可以分为两部分来理解，即“人工”和“智能”，顾名思义就是人造的智能。人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

2人工智能和教育的关系

（1）人工智能和教育的关系。人工智能以及人工智能科学从1956年诞生起，其研究和应用领域就与教育紧密相关。人工智能就是研究让计算机接受教育、提高智能的科学技术。AI的研究成果又反过来应用到我们日常生活的各个方面，并可以改进我们的生活。比如应用到教育过程中，促进教育的工作效率（减少教师的数量和工作时间、甚至直接提高受教育者的智能）。还可以产生新的教学模式，如网上学习共同体、合作学习等。（2）人工智能在教育中的应用。人工智能原理和技术从诞生起就应用于教育，其产品通常称作智能指导系统ITS或者智能计算机辅助教学ICAI。

ICAI系统可以采用多种形式。从根本上讲，它是在保证学生和程序灵活性的方式下，应用人工智能原理和技术，组织安排教学系统的各种成分。它并不是根据预先输入的问题、预先想到的解答、预先指定的分支等进行工作，而是根据学生学习时积累的知识而工作。它的一般工作准则和标准，是依赖本身的知识结构和近期活动事件，如学生回答的历史记录。许多ICAI系统都具有这样的重要特点，即能够实现与学生的自然语言对话。

3人工智能与网络教育的融合

随着人工智能的理论与技术发展，其在教育中的应用日渐扩大，例如Internet上的web站点，其网页的组织形式，就包含智能的原理。目前人工智能在教育领域特别是网络环境下的应用主要有以下几个方面：

（1）ICAI。计算机辅助教学（CAI）是由程序教学发展而来。但是以程序教学为理论基础开发的CAI课件，在推理机制和学生模型方面存在不足，因而不能根据不同学生的实际情况进行动态调整，缺乏灵活的应变能力。

借鉴人工智能中的专家系统知识，由于专家系统中包含知识库和推理机两个基本模块，在一般专家系统中再加入一个“学生模型”模块，就构成智能计算机辅助教学（ICAI）系统的基本结构。其中推理机的作用相当于现实教学中的教师，它可以根据知识库中的内容和学生模型推断出每个学生的学习能力、认知特点和当前知识水平，根据学生的不同特点选择最适当的教学内容与教学方法，并可对学生进行有针对性的个别指导，提高教学效果。

（2）智能代理。在我们传统的教学过程中，最经典的教学模式是以教师为主，教师讲、学生听，它是一种单向沟通模式。这种教学模式的优点是有利于教师主导作用的发挥，便于教师组织、监控整个教学活动进程，便于师生之间的情感交流，因而有利于系统的科学知识的传授，并能充分考虑情感因素在学习过程中的重要作用。

上世纪90年代以来，随着多媒体和网络技术的迅速发展，强调以学生为中心的建构主义学习理论日益流行。这种理论强调在教师主导下以学生为中心的学习，即一种“主导——主体”教学结构。在这种教学并重的结构中，教师是教学过程的组织者、是良好情操的培养者；学生是信息加工与情感体验的主体，是知识意义的主动建构者；教学媒体既是辅助教师教的演示工具，又是促进学生自主学习的工具。

在网络远程教学中，为实现上述教学模式，把人工智能中的智能体（Agent）技术应用到网络远程教学中，并逐渐成為在教学领域实现智能化的一种主流技术。

实现智能化信息服务。Agent技术应用于信息服务领域可以充分发挥其主动性、智能性和协作性，为用户提供方便简单的信息搜索、处理手段，提高学习者的信息获取、处理能力。将Agent技术应用于网络信息搜索，其最主要的特征是具有学习功能，能够在信息交互中获得用户的信息，包括用户的兴趣、爱好和思维方式，在此前提下，系统可以主动、定期地为用户查找信息，并根据用户搜索信息的变化调整“知识库”中的通用字和关键字，使之能够有效地适应专门领域的信息搜索。

人工智能继续教育 篇4

大媛说：未来是人工智能时代，新技术的诞生与应用将对教育工作者和教育本身提出更新、更高的要求。但是科学的运用AI也会给教育带来意想不到的帮助。

今天大媛分享的文章，便是向大家介绍多个场景下AI对教育革新的帮助。

新一代的人工智能在机器学习（Machine Learning）出现后得到了快速的发展。基于机器学习的新型人工智能背后的原理是进行一个统计的过程，始于数据体和试图派生出一个解释数据或可预测未来数据的规则和程序。其优点是它在不可行或难以写下明确规则来解决一个问题的情况下依然能够使用。机器学习与自然语言处理结合让人工智能进入教育正在成为现实。

机器学习背后依靠的是互联网大数据。MOOC和其他在线教育形式的普及带来了大量的教学数据。机器学习可以从这些教学大数据中找到与学生个体匹配的教学模型，或者说，教育人工智能可以为每位学生找到一个合适的学习和成长的独特路径。因此，这将催生出更具个性化的学习，为每个学习个体提供匹配的教师、课程和方法也将成为可能。

目前，并没有一个能让行业从业人员普遍接受的单一人工智能的定义。因此，我们不妨设想一下教育行业的人工智能应该是什么形态：AI可能是一位优秀的教师，也可能是一位有益的学伴，还可能是有各种问题的学生，亦或是定制的课程？或许，通过下面的案例，我们能更清晰地了解到人工智能将如何改变教育。

更适合的教师和课程

虽然教师和学生有各自的教和学的风格，但是时至今日，教师和学校仍然采用一刀切的教学方法和千篇一律的教材来应对不同的学生。因为在已有教学体系下，教师没有足够的时间和精力去逐一了解每个学生，并给他们提供合适的课程材料。

基于机器学习的教育人工智能可以发现数据中的行为模式，协助教师更轻松地从学生表现中收集可操作的见解，做出明智和有效的决策来帮助学生，引导他们朝更好的方向发展。另外，通过收集数据，机器学习算法还能发现某个学生存在大量问题的地方，然后通过定制的材料、练习和课程帮助他们弥补这些差距。

Smart Sparrow是澳洲一个在线适应性教育平台。其依靠在互动中得到的数据反馈引导老师把课程设计得更好，下一阶段学习则根据学生学习行为来进行动态匹配。而DreamBox Learning 甚至能自动匹配小学生用户的学习进度，并以最适当方式去提示和鼓励学生向正确的方向努力。

一些自适应学习的平台通过收集和分析大量学生的数据，利用机器学习算法还能找到和制定学生的学习路径，并确保他们在学习道路上面对的困难降到最低。比如来自美国的Desire2Learn最近推出了新工具，根据学生之前的学习情况预测其在某门课上可能获得的分数，进而给出选修课建议来帮助学生做出选课决定。同样，算法可以识别到学生可能的优点和才能，然后帮助他们根据自己最擅长的领域选择专业。目前，一些人工智能在内容传递方面的其他高级应用，能利用深度学习（Deep Learning）和自然语言生成（Natural LanguageGeneration）来合成和交付定制内容，可以媲美于真人教师编写的教材。一家前卫的人工智能公司Content Technologies正在探索为每位学生定制教材。

更先进的协作和辅导

协作学习是一种有效的激励学生学习的方式，但是在实施过程中，师生之间、生生之间的交流难以被记录和评估。2017年，国际知名咨询公司Technavio发布的美国教育行业人工智能市场研究报告中提到：人工智能可增强现在流行的协作学习模式，具体方式包括自适应群体组织、虚拟角色、智能助手和智能导师等。

在机器学习的帮助下，人工智能可以把合适的人匹配在一起，增加协作，让在线辅导变得更容易和精准。

Brainly是一个连接数百万学生的社交平台，学生们在上面相互协作解决作业和任务中遇到的难题。为了确保服务内容的质量，Brainly雇用了超过1000个版主来帮助审查和验证用户之间交换的问题和答案。现在Brainly使用的机器学习算法可以自动过滤垃圾邮件和低质量的内容，帮助版主减轻负担，让他们专注于为学生提供更优质的服务。

更引人注目的是，Brainly还利用算法给学生们提供结交朋友的建议，帮助用户找到技能互补或能回答他们问题的协作伙伴。这种通过人工智能进行协作匹配的方式为学生们提供了更棒的个性化在线学习体验。利用机器学习和自然语言处理技术，斯坦福大学教育学教授 D a n i e l S c h w a r t z 开发了一个人工智能应用“贝蒂的大脑”（Betty’s Brain）。作为一个虚拟角色，贝蒂在学习活动中扮演孩子们的学伴，让学生来教它学习生物知识。在这个协作对话过程中学生的讲解会被贝蒂记录和评估，并即时反馈给他们，让学生在完善讲解过程中加深对知识的理解。类似的研究和开发还有瑞典隆德大学的与学生一起玩历史游戏的人工智能Time Elf和卡内基梅隆大学的与学生一起学习数学的人工智能SimStudent。

利用人工智能辅导学生的案例来自美国佐治亚理工学院，计算机教授Ashok Goel已经成功使用人工智能助理回答学生提问。其他类似的平台，诸如Front Row、Carnegie Learning 和Tabtor也在探索人工智能导师以能够模仿一对一辅导的好处。更快速的补充和优化

在应对大量学生时，即便是经验丰富的老教师也无法快速找到应对的措施来及时识别和处理知识讲解、课程材料以及学生参与之间的错位，使得学生感到困惑进而影响学习体验。人工智能则可以纠正这些缺点并及时提醒学生和教师，做到及时补充教学的漏洞，优化学生的学习过程，同时增强教师的授课经验。

慕课平台Coursera，能在当某个问题有大量学生提交了错误回答时提醒教师，同时通过提供一个定制消息来帮助学生，给予他们正确的引导。

通过创建智能和个性化的互动，人工智能助理能在教师之前给予学生即时反馈，帮助他们理解学习内容。因此，人工智能可以促进学生采用高效的学习行为，比如自我管理和自我解释等。

类似的人工智能应用还有来自美国的Volley。学生们用手机拍摄教材内容或作业题目，Volley 会分析照片和文本，并显示要点、难点、先修知识。随后，应用会提供在线课堂、百科链接、甚至是教师上传的参考 PDF 文件。这个过程中运用了机器学习和自然语言处理技术来自动收集。扎克伯格教育风投公司认为，Volley能引导学生们自行安排学习计划和提高自学能力。另一个案例来自英格兰的ThirdSpace Learning。这是一个在线一对一数学辅导平台，其连接了世界各地的儿童和教师。

自2012年推出以来，平台每周记录了数千小时的教学和学习数据。Third Space Learning正在利用机器学习算法从这些巨大的数据中收集行为模式，为教师提供见解和建议，促进教师开展更好的教学。同样，这些数据也能为学生掌握某个主题提供最佳的学习路径。接下来的这个案例更展现了教育人工智能的魅力。斯坦福大学与华盛顿大学合作，也正在研究一个基于人工智能的辅导系统。这个新引擎利用强化学习（ReinforcedLearning）来判断当前课程是否能让所有的学生都学得好，然后通过人机对话进行系统自优化。

学校智能科技教育现状分析-报告 篇5

涞源县第一中学

于龙

近年来，利用人工智能解决教育质量提升和现代化发展中的问题，推动教育变革已成为共识。利用智能技术改进人才培养模式，教学方法变革、发展智能教育、打造智慧课堂和智慧校园无疑具有巨大的市场前景和潜力。AI技术、大数据等正在构建全新的“教学、考评、管理、家校”新平台，而课堂作为教育的核心场景，其教育生态系统正在被重构。

一、AI技术下的精准教学

“教育核心的变革实际上是课堂的变革，而课堂变革的核心是对课堂的反馈和评价。如何拥有好的反馈评价机制，就需要把所有的课堂都变成数据，这也是符合教育信息化2.0以‘数据’为基础的要义”，清帆科技CEO张文铸博士对北京商报记者的表示。课堂上由于人力成本高、客观性难以保障等原因，自动化、规模化的教学信息采集和分析已成为阻碍教学评价和教学研究工作高效开展的长久痛点。

而随着智能教育的逐步推进，实现对学生日常学习情况的数据采集和行为、知识及情感的分析，实现高效率精准化教学无疑是智慧课堂发展的重点。

据了解，清帆科技依托清华和斯坦福大学的科技团队在做的情感计算，会实时分析学生在课堂上的情感状态，系统也会作出行为预测，利用骨骼追踪的技术去识别人体18个关键的骨骼点，从而完成课堂场景下的学生情绪分析、发言分析、活跃分析和行为分析等，为师生有效互动提供数据基础。知识分析方面接入了K12学科知识图谱，把全国的1300多本教材包括160多万个知识点图谱化，让机器自动化记录和观察学生每分每秒的学习情况，在获取丰富数据的同时让老师可以积极调整讲课内容。

同时，张文铸指出，人工智能技术赋能老师，以毫秒为单位掌握学生学习情况，完全改变了以考试、提问等方式的反馈评价体系。对于学校，解决了教学管理的问题，把原先的基于人的教学管理，变成了基于机器和数据的教学管理；并且有效提高教研水平，从经验驱动型的研究变成数据驱动型的研究。除了观测和数据的获取和分析，大规模的个性化，真正实现因材施教是行业未来发展趋势。

此外，尽管AI技术在智慧教育的应用越发广泛，但在张文铸看来，仍处于“石器时代”，真正的窗口期还需2-3年。而且现在AI技术在校园的应用首先面临理念的挑战，学校管理者及教育系统管理者要真正理解并付诸使用。其次是来自商业模式的挑战。大部分学校目前采取按需采购项目制的模式，即一次性集中采购，但项目体量的价格就会非常大，达百万级别。如果在未来的教育信息化采购模式方面以服务的方式或以区域的形式，便可迅速降低门槛。

二、技术倒逼课堂改革

除了AI+教育外，大数据+教育也成为智慧校园建设中必不可少的一环。目前市面上比较主流的教育大数据平台主要是利用互联网技术、大数据应用技术构建的服务应用在教育管理部门、学校、教师、学生、家长、第三方合作商的教育生态圈平台。

成立于2002年的学乐教育是最早做智慧校园技术供应商的在线教育机构之一，在变革教学模式方面，从数据采集、数据挖掘、数据融合，到数据生态的形成和资源服务平台的开放运营，学乐云摒弃了传统的教学模式，坚持适应性教学和动态跟踪测评，系统性地解决课堂教学的根本问题。截至目前，全国总共有600多个县市的教育局在采购学乐云的产品，涉及教学考评管等五个领域。学乐云董事长陈冬华认为，目前的互联网教育产品都是围绕“教学授课”为中心做产品设计。不管是直播、录播还是双师模式，这些模式的运营成本非常高，而老师的教学效果却并不理想。

陈冬华谈道，在互联网的时代，获取知识的成本极低甚至趋近于免费。互联网教育应该以“学”为中心，但目前在庞大的市场中有无数的产品，如何评测学生对于知识的真实掌握情况，目前仍是全球待解的难题。比起优化传统教学的技术手段，改革教学模式的互联网技术才是大数据+教育的真正发展方向。

在教育信息化2.0的政策推动下，教学模式不发生变革，采集到的大数据只能优化教学。而陈冬华相信，信息化努力的方向应该先变革教学，再用大数据来提升校园管理和教研水平。

“采集课堂数据关键是学生参与到课堂思考的数据，进行完整采集。课堂教学和课后作业这两个环节稍加改变，就会对教学发生非常重大的改革。我们在课堂提问中采集全部学生的问题答案，让每个学生都参与到问题中，然后通过随机抽取的方式查阅学生掌握的水平，大数据技术让教育更加公平。”陈冬华强调，教育的公平一定要从课堂的公平开始，每个学生的展示机会要公平，每个人受到老师关注的机会要公平，自己获得成就感的机会也要公平。

在谈及大数据+教育技术在整个智慧校园落地的最大挑战时，陈冬华指出是老师对于这类技术的认可接受程度以及教育主管部门对于教育信息化2.0的认知水平。因为从某种意义上来说，技术一定会在未来替代掉部分老师，那么未来的老师如何在智慧课堂中发挥自己的作用，成为最大的课题。

三、向“智能+”校园发展

人工智能已为智慧校园注入了强大的生命力，在可期的未来，所有学生的学习任务或将是AI来评估和分配。也有观点认为，基于学生生理特征的生物DNA数据，也可以纳人到精准教学的数据框架里，AI将学生的DNA特征与多元智能进行匹配，即可得出学生培养方案的最优解。

中央电化教育馆项目处主任施枫谈道，“智能”仍将是教育信息化2.0实践场的热点与关键词，需要以指数思维来看待其对教育变革与创新的影响。教育信息化2.0时代的学校样态，将呈现从当前的数字校园、智慧校园转向“智能+”新样态校园的新趋势。人工智能教育应用的量变，也将引发教育人工智能的质变，让教育全方位、系统地迈入人工智能的新时代。

四、教育信息化2.0时代的智能科技教育对策

在实现转向时，首先需要设定“智能+”校园的标准。从“技术-社会-学校”三者辩证关系入手，重新审视当前学校发展的样态和未来的教育人工智能需求，进而进行顶层设计。

其次，要对应用场景进行具象化建模。需要从育人目标及问题导向出发，对人工智能的应用场景进行建模，使“智能+”校园的落地更具可行性。

有创意的儿童智能教育广告词 篇6

2. 左右脑协调，孩子潜力妙。

3. 帮每一个孩子找到属于自己的理想天地。

4. 与成年人的方式，善待每一名孩子。

5. 孩子的异想天开，会缔造人类幸福未来。

6. 不要让世界改变孩子，因为孩子是来改变世界的。

7. 交给我一个孩子，还给你一个神童。

8. 每一个天使都自带羽翼，不做雕琢的手，做助飞的风。

9. 还有第二个人比您，更爱您的孩子。

10. 以父母之心培育每个孩子。

11. 给我们十分信任，还孩子百倍卓越。

12. 您想要的，就是我们一直在做的。

13. 给孩子一个支点，让他能撬动地球。

14. 培养儿童良好习惯，发现孩子与众不同。

人工智能继续教育 篇7

关键词：人工智能,信息素养,信息技术

1 信息素养的定义及其内涵

“信息素养”一词最早产生于信息技术和信息产业发达的美国,是随着现代信息社会的逐渐形成而对国民提出的一种兼跨人文和科学范畴的综合性个人素养要求的描述。随着研究的深入，人们对信息素养的认识也在不断深化。

1974年美国信息产业协会主席保罗·泽考斯基最先提出信息素养的概念,他认为信息素养是“利用大量的信息工具及主要信息源使问题得到解答的技术及技能”。1992年美国图书馆协会提出：“信息素养是人能够判断何时需要信息,并且能够对信息进行检索、评价和有效利用的能力。”同年,道尔在《信息素养全美论坛的终结报告》中给出了一个较为全面的定义：一个具有信息素养的人,他能够认识到精确和完整的信息是作出合理决策的基础,他能够确定对信息的需求,能够形成基于信息需求的问题,能够确定潜在的信息源,能够制定成功的检索方案,从包括基于计算机的和其他的信息源中获取信息、评价信息、组织信息用于实际的应用将新的信息与原有的知识体系进行融合以及在批判性思考和问题解决过程中使用信息。

综上所述,虽然研究人员从不同的视角界定了信息素养的定义,但可看出,信息素养既包括认知态度层面上的内容,也包括技术层面、操作层面和能力层面上的内容。概括起来讲,信息素养主要包括信息意识、信息能力和信息道德三个方面：

1)信息意识。信息意识是信息素养的首要因素,主要指人们对信息及其交流活动在社会中的地位、价值、功能和作用的认识,换句话说,就是指人们对信息的判断、捕捉的能力。信息意识的强弱将直接影响人们利用信息的程度和效果。人们只有有了信息意识才有可能有信息的需求,进一步去寻找信息和利用信息,并主动学习与信息处理有关的技术。

2)信息能力。信息能力是信息素养的重要方面,是指人们获取信息、处理信息、利用信息、创造信息、交流信息的技术和能力。人们只有掌握一定的信息技能,才能有效地开展各种信息活动,有效地利用信息和创造信息,充分发挥信息的价值,变信息为动力和优势。

3)信息道德。信息道德是指人们在整个信息交流活动过程中表现出来的信息道德品质。它是对信息生产者、信息加工者、信息传播者及信息使用者之间相互关系的行为进行规范的伦理准则,是信息社会每个成员都应该自觉遵守的道德标准。

2 人工智能的研究领域

人工智能的研究领域非常广泛,而且涉及的学科也非常多。目前,人工智能的主要研究领域包括：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、智能决策支持系统及人工神经网络等。下面主要介绍在网络教育环境中常用的智能技术。

2.1 专家系统

所谓专家系统就是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统,它能运用该领域专家多年积累的经验与知识模拟人类的思维过程,求解需要专家才能解决的困难问题。

2.2 机器学习

“学习”是一个有特定目的的知识获取过程,其内在行为是获取知识、积累经验、发现规律;外部表现是改进性能、适应环境、实现系统的自我完善。所谓机器学习,就是要使计算机能模拟人的学习行为,自动地通过学习获取知识和技能,不断改善性能,实现自我完善。机器学习主要研究学习的机理、学习的方法以及针对相应的学习系统建立学习系统。

2.3 模式识别

所谓模式识别,是指研究一种自动技术。计算机通过运用这种技术,就可自动地或者人尽可能少干预地把待识别模式归入到相应的模式类中去。也就是说,模式识别研究的主要内容就是让计算机具有自动获取知识的能力,能识别文字、图形、图像、声音等。一般来说,模式识别需要经历模式信息采集、预处理、特征或基元抽取、模式分类等几个步骤。

2.4 人工神经网络

人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统。它是在生物神经网络研究的基础上建立起来的,是对脑神经系统的结构和功能的模拟,具有学习能力、记忆能力、计算机能力以及智能处理功能。其中学习是神经网络的主要特征之一,可以根据外界环境来修改自身的行为。学习的过程即是对网络进行训练的过程和不断调整它的连接权值,以使它适应环境变化的过程。学习可分为有教师(或称有监督)学习与无教师(无监督)学习两种类型。对神经网络的研究使人们对思维和智能有了进一步的了解和认识,开辟了另一条模拟人类智能的道路。

3 人工智能技术在教育中的应用

3.1 智能搜索引擎

随着互联网站点和页面的激增以及网络用户队伍的不断壮大,信息检索成为人们利用Internet的重要途径。但是在浩瀚的网页海洋中寻找有用的信息并不容易,需要借助有力的检索工具如搜索引擎等等。目前一些著名的搜索引擎有:GOOGLE、YAHOO、EX-CITE、INFOSEEK等,他们各有特色,但仍存在不足之处,如检索到的无关信息过多以及检索结果排序较混乱。智能化信息检索是信息检索的新分支,它是人工智能和信息检索的交叉学科。它在对内容的分析理解、内容表达、知识学习等基础上实现检索的智能化,这样可以节省学习者在检索中花费的时间,帮助学习者提高检索效率。智能化信息检索所用到的人工智能技术有专家系统、自然语言处理和知识表示。

3.2 智能体(agent)

agent技术早在70年代出现在人工智能领域,通过感知、学习、推理以及行动能够基于知识库的训练模仿人类社会的行为。随着其进一步发展,它在远程教育领域发挥着越来越重要的作用。一套完整的远程教育系统中包含许多子系统,如答疑、作业发布、考试、交互等等子系统。这些子系统都有各自的数据库用来存储信息。为了提高整个系统的智能性,可以引入智能技术,把众多子系统的数据库链接起来,实现信息资源的共享。通过分析这些信息,智能技术可以发现学习者的个别特征(如兴趣爱好信息、点击知识点信息统计、交互日志等等),并根据这些特征量身订做出适合学习者的学习方案,也有助于教师及时掌握学习者学习过程中的动态信息。

3.3 智能CAI(ICAI)

随着计算机技术的飞速发展,计算机辅助教学(CAI)已受到教育界的重视,成为学科教学改革的一种重要手段。许多学校都在开发CAI课件,但大多数CAI课件只是机械地按照教学设计者事先设计好的教学模式和内容向学生传授知识,并没有体现出个性化学习,无法做到因材施教。

智能CAI是以人工智能技术为核心,使CAI系统能够根据学生的学习情况等因素分析学生的特征,合理安排教学内容、变化教学方法去满足个别教学的需要。使用智能CAI进行教学能够克服传统CAI的不足,显著提高教学效果,是CAI课件发展的趋势。

3.4 智能教学系统ITS

智能教学系统(intelligent tutoring system,ITS)是涉及人工智能、计算机科学、认知科学、教育学、心理学和行为科学的综合性课题其研究的最终目标是由计算机负担起人类教育的主要责任,即赋予计算机系统以智能,由计算机系统在一定程度上代替人类教师实现最佳教学。我国ITS的研究起步较晚,但近几年随着计算机的普及和教育软件需求增大,ITS的发展较快。ITS按照功能分为四个模块:专家知识模块、学生模块、教师模块、人机接口模块。

4 人工智能教育对学生信息素养的作用

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是计算机科学的一个分支,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。换言之,它研究如何用计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动,来解决需要人类专家才能处理的复杂问题,例如咨询、诊断、预测、规划等决策性问题。人工智能也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息学、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。与一般的信息处理技术相比,人工智能技术在求解策略和处理手段上都有其独特的风格。人工智能研究处于信息技术的前沿,它的研究、应用和发展在一定程度上决定着计算机技术的发展方向。同时,信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了急切的需求。今天,人工智能的不少研究领域如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中,并对人类的发展产生了重要影响。

综上所述,作为信息技术一个不可缺少的重要组成部分,人工智能的基本内容在中学信息技术课程中是不能不专门提及的,以往某些教材中用一两页篇幅作个简单介绍的方法根本不足以反映人工智能学科的全貌。因此,十分有必要在高中阶段的信息技术课程中专门设立人工智能选修课。我们认为,高中阶段开设人工智能课程可以在以下几个方面对学生的信息素养培养产生积极作用：

1)多种思维方式的培养和信息素养的综合锻炼。

现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次：结构化问题,是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题;非结构化问题,难以用确定的形式来描述,主要根据经验来求解;半结构化问题则介于上述两者之间。一般说来,中学阶段开设的传统意义上的信息技术课程中所介绍的信息技术,例如多媒体技术、网络技术、数据库技术、算法与程序设计等,都是求解结构化问题的基本技术。而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的一类有效技术。

把人工智能课程引入我国现行的高中信息技术教育,可以让学生在体验、认识人工智能知识与技术的过程中获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解,从而培养学生的多种思维方式,达到提高信息素养的目的。通过人工智能课程的学习,学生还将了解人工智能语言的基本特征,学到智能化问题求解的最为基本的策略。

2)体验人类专家解决复杂问题的思路,提高学生的逻辑思维能力。

这里以人工智能学科中“专家系统”技术的体验、学习与应用过程为例进行说明。在专家系统的应用过程中,一个实际的专家系统不仅能够为用户给出相关领域的专家水平建议或决策,而且能够通过解释机制,以用户容易理解的方式解释专家系统的具体推理过程。学生可以向专家系统提出诸如“为什么(Why)”、“如何(How)”、“如果……会怎么样”等问题,系统接受用户的问题指令后,可以根据推理的逻辑进程,即时将答案呈现给用户,整个过程如同教师与学生在进行面对面的教学。在该过程中,学生可以充分体验人类专家的求解思路和推理风格,有助于提高他们的分析、思维与判断能力。

另一方面,在专家系统的教学过程中,可以要求学生自行构建由产生式规则组成的知识库,或进一步利用工具软件来开发简单的实用型专家系统。为了完成该项工作,学生一开始就要编制开发规划、制定知识获取策略,并具体付诸实施,这是一个不断深化的过程。学生还得明确与系统有关的所有变量或相关的因素,并且将这些变量和因素转化为问题求解,得出相应的结论。在进行一系列问题求解分析之后,运用产生式规则来表示知识,以此建立起来的专家系统还可以让其他学生去运用和体验,具有一定的实用价值。

由于专家系统中的知识组织与推理过程是对人类专家思维方式的一种模拟,因此上述知识库的组织和系统的推理过程能够较好地体现学生的思维过程。在建造知识库过程中,学生需要将原来零碎的未成型的知识概念化、形式化和条理化,从而内化为学生自己的东西。所以,建造知识库的过程不但能反映学生的学习过程,而且有助于学生对该领域知识的深层思考并有利于长久记忆,同时也学会了专家系统的基本开发技术。正如美国著名的学习论专家Jonassen所指出的：那些自行设计专家系统的学生将会在这种活动中受益匪浅,因为这是一个对所学知识进行深度加工的过程。

3)了解信息技术发展的前沿,激发对信息技术未来的追求。

人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿,通过人工智能知识、技术的学习与体验,高中学生能够对信息技术发展的前沿知识有一定程度的了解,这样有助于他们开阔视野,培养兴趣,激发对信息技术美好未来的追求,从而为今后进入大学或走向社会奠定良好的基础。

5 结束语

中学生的信息素养的培养是当前信息技术课的一个重要目标，而在现有的中学信息技术课程中，关于人工智能的知识只作了简单的介绍，学生们对于人工智能研究的广大领域不能有详细的概念，这对于中学生的信息化认识和信息素养的培养不够全面。因此在中学信息技术课中加大人工智能的知识介绍是信息技术课改革的重要内容。

参考文献

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[2]杜玉霞.美国信息素养教育与研究的启示[J].电化教育研究,2005(10):42.

[3]王永庆.人工智能原理与方法[M].西安:西安交通大学出版社,2002,1-53.

[4]潘瑞玲,余轮.Agent技术在远程教育系统中应用的研究[J].微型电脑应用,2002,18(4):28-30.

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[6]张剑平.关于人工智能教育的思考[J].电化教育研究,2003(1):24-28.

[7]李梵.人工智能网络教学应用策略[J].中国电化教育,2002,(6):79.

继续掘金智能科技潜力股 篇8

CES引导电子消费潮流，智能科技概念股全面开花。CES大会驱动着智能穿戴、智能汽车、智能家居、智能照明概念股轮番表现，主要表现在： 第一，英特尔将推出专为智能穿戴设备设计的芯片Edison的新产品计划，助推智能穿戴概念股继续火爆，具有智能穿戴、车载电子、传感器等多重题材的共达电声，集智能穿戴（子公司的智能安全手环）和信息安全双重题材的北信源，成为本周智能穿戴概念股最大的赢家。第二，美国将讨论使用car-to-car通信系统，以联信永益、易华录为代表的智能汽车概念股表现靓丽。第三，曲面4K电视成CES新亮点，四川长虹成为智能电视的领跑者。第四，以华灿光电、佛山照明为代表的智能照明概念股，以慈星股份为代表的智能机器人概念股，以金利华电为代表的智能电网概念股，构成智能科技多彩的风景线。

TMT喜迎产业转型新军，传媒、手游概念股风云再起。在IPO发行之际，八万亿险资对创业板蓝筹开闸的利好，以大传媒、网络游戏、互联网为代表的创业板蓝筹指数形成，其代表股票为掌趣科技、乐视网、华策影视等，表现最为出彩的是具备转型TMT产业的资产重组题材股票，尤其是新游戏概念股。游戏概念股的走强，主要基于以下因素：第一，广电总局鼓励推动移动游戏产业快速健康发展，引导社会资本进入中国移动游戏出版产业。第二，受香港手机游戏股IGG两天涨幅超70%刺激。第三，2014年中国移动游戏产业峰会表示二月将推出4G的手机游戏平台。第四，阿里巴巴8日表示，将正式推出自己的手机游戏平台，意在改变目前腾讯游戏平台一家独大的格局，在分成比例上，游戏开发者可获得70%，较现行的10%显著提高。本周市场以百视通为代表的游戏机概念股，以七喜控股、顺荣股份、浙大网新、星辉车模、新海宜、梅花伞等游戏概念股成为最具有吸引眼球的主流热点。

展望后市大盘，中线看，2014年开盘指数的年、季、月线皆呈跳空下行之势，大趋势不容乐观，建议中线投资者继续空仓等待。短线看，始自于去年12月上旬2260点的调整已运行6周，跌破2000点已成必然，重点关注下周三前后上证指数1966点正负10点附近的市场机会，市场或将迎来为期1-2周的春节红包小反弹行情。

展望后市热点，笔者中线看好智能科技大主线的观点不变，但随着CES的结束，建议投资者归避短线涨幅较大的强势股补跌的风险，掘金智能科技潜力品种，可重点关注智能电视、智能芯片等新崛起的智能科技股，以及调整到位的智能机器人和物联网概念股，建议投资者采取逢低吸纳的建仓策略，快进快出的操作思路。