人工智能與教育的融合精選(九篇)

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第1篇：人工智能與教育的融合范文

關鍵詞 人工智能 網絡 專家系統

中圖分類號：TP27 文獻標識碼：A

0引言

20 世紀以來，計算機的發展日新月異，不斷更新換代，以最早期的機械運行方式為基礎，經歷了電子管時代、晶體管時代直到集成電路，時至今日已涉及到人們生活、工作和學習的各個方面，伴隨著計算機的出現并逐步普及應用，人們又開始力圖根據認識水平和技術條件，試圖用機器來代替人的部分腦力勞動，以提高征服自然的能力。

1人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI，也稱機器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的Dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。主要探討如何運用計算機模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、思考、規劃以及問題求解等思維活動，并以此解決如咨詢、診斷、預測、規劃等需要人類專家才能處理的復雜問題。通俗的說，人工智能可以分為兩部分來理解，即“人工”和“智能”，顧名思義就是人造的智能。人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。

2人工智能和教育的關系

（1）人工智能和教育的關系。人工智能以及人工智能科學從1956年誕生起，其研究和應用領域就與教育緊密相關。人工智能就是研究讓計算機接受教育、提高智能的科學技術。AI的研究成果又反過來應用到我們日常生活的各個方面，并可以改進我們的生活。比如應用到教育過程中，促進教育的工作效率（減少教師的數量和工作時間、甚至直接提高受教育者的智能）。還可以產生新的教學模式，如網上學習共同體、合作學習等。（2）人工智能在教育中的應用。人工智能原理和技術從誕生起就應用于教育，其產品通常稱作智能指導系統ITS或者智能計算機輔助教學ICAI。

ICAI系統可以采用多種形式。從根本上講，它是在保證學生和程序靈活性的方式下，應用人工智能原理和技術，組織安排教學系統的各種成分。它并不是根據預先輸入的問題、預先想到的解答、預先指定的分支等進行工作，而是根據學生學習時積累的知識而工作。它的一般工作準則和標準，是依賴本身的知識結構和近期活動事件，如學生回答的歷史記錄。許多ICAI系統都具有這樣的重要特點，即能夠實現與學生的自然語言對話。

3人工智能與網絡教育的融合

隨著人工智能的理論與技術發展，其在教育中的應用日漸擴大，例如Internet上的web站點，其網頁的組織形式，就包含智能的原理。目前人工智能在教育領域特別是網絡環境下的應用主要有以下幾個方面：

（1）ICAI。計算機輔助教學（CAI）是由程序教學發展而來。但是以程序教學為理論基礎開發的CAI課件，在推理機制和學生模型方面存在不足，因而不能根據不同學生的實際情況進行動態調整，缺乏靈活的應變能力。

借鑒人工智能中的專家系統知識，由于專家系統中包含知識庫和推理機兩個基本模塊，在一般專家系統中再加入一個“學生模型”模塊，就構成智能計算機輔助教學（ICAI）系統的基本結構。其中推理機的作用相當于現實教學中的教師，它可以根據知識庫中的內容和學生模型推斷出每個學生的學習能力、認知特點和當前知識水平，根據學生的不同特點選擇最適當的教學內容與教學方法，并可對學生進行有針對性的個別指導，提高教學效果。

（2）智能。在我們傳統的教學過程中，最經典的教學模式是以教師為主，教師講、學生聽，它是一種單向溝通模式。這種教學模式的優點是有利于教師主導作用的發揮，便于教師組織、監控整個教學活動進程，便于師生之間的情感交流，因而有利于系統的科學知識的傳授，并能充分考慮情感因素在學習過程中的重要作用。

上世紀90年代以來，隨著多媒體和網絡技術的迅速發展，強調以學生為中心的建構主義學習理論日益流行。這種理論強調在教師主導下以學生為中心的學習，即一種“主導――主體”教學結構。在這種教學并重的結構中，教師是教學過程的組織者、是良好情操的培養者；學生是信息加工與情感體驗的主體，是知識意義的主動建構者；教學媒體既是輔助教師教的演示工具，又是促進學生自主學習的工具。

在網絡遠程教學中，為實現上述教學模式，把人工智能中的智能體（Agent）技術應用到網絡遠程教學中，并逐漸成為在教學領域實現智能化的一種主流技術。

第2篇：人工智能與教育的融合范文

［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

第3篇：人工智能與教育的融合范文

[關鍵詞]人工智能；公共管理；運用

中圖分類號：D631.43文獻標識碼：A

隨著科學技術的發展，人工智能、大數據等新一代信息技術已經成為了人們關注的焦點，它不但給人們的工作生活帶來快捷和便利，同時實現了良好的經濟社會效益。把人工智能運用到公共管理當中，可以創新管理理念和管理模式，提高公共管理和社會治理的效能。

一、公共管理概述

公共管理是指以政府為核心的公共部門，把科學管理理念、功能、組織及手段應用到公共事務。公共管理的特征：其一，公共管理主要把實現公共利益當作主要目標，促使社會整體朝著更加良好的方向發展；其二，積極履行社會公共責任是公共管理重要職能；其三，公共管理能夠結合實際發展需要，協調與控制各項公共事務，并不斷創新管理方式和手段。因此，公共管理者需要在法律基礎上主動實行公權力，科學合理地運用各項公共資源才能順利實現最終管理目標。目前，社會對公共管理者的專業能力及綜合素養要求越來越高，公眾在整個過程中賦予公共管理者較多的期望和責任。此外，公共管理也具備技術掌控職能、社會協調職能及預測職能等，這些都是新時代對公共管理者提出的新要求，公共管理者必須全面掌握各方面技能，了解并掌握公眾的實際需求與時代的發展趨勢，才能成為一名符合時展的高素養公共管理者。

二、人工智能對公共管理的主要影響

（一）人工智能對公共管理的促進作用

公共管理指通過使用管理理論、技術及方法等知識，系統化、專業化地管理公共事業，不斷優化公共資源分配，使公共事業為人民服務。傳統公共管理模式在公共管理信息收集及資源管理配置方面，需耗費大量人力、物力及財力，要想提升公共管理水平，就要加大成本投入。因此，傳統的管理模式已無法適應新時期公共事業管理需求。將人工智能運用到公共管理中，尤其在收集處理公共管理信息方面效果較為明顯。其一，智能化管理系統能夠全面提升收集信息的效率和質量；其二，人工智能管理模式更為精準有效。人工智能對于問題與數據分析更具針對性，分析結果更加科學合理，可以準確把握社會個體需求，做到管理精準化、個性化；其三，在公共管理中運用人工智能可以節約成本，并實現更加優化的管理目標，提升公共管理效益；其四，在公共管理中運用人工智能，使資源配置更加符合公眾需求，采用人工智能化、科學化資源配置模式，能夠使資源合理利用，發揮最大效能。

（二）人工智能給公共管理帶來的風險

人工智能作為新興信息技術，為公共管理事業帶來了較多機遇，推動了公共管理事業的進步和發展。然而人工智能也給公共管理事業帶來了相應的機遇和風險。人工智能給公共管理帶來的機遇在于人工智能與計算機網絡技術可以完整的保存海量數據，并挖掘與分析有價值的信息。網絡安全性使得人工智能技術存在諸多未知性，人工智能是否能夠確保信息資源安全，包括信息存儲、授權使用，行為軌跡等管理問題[1]。信息安全對公共管理十分重要，要確保信息安全才能使公共事業管理中資源配置更加科學合理，最終實現提升公共管理效率。通過以往的案例證明，人工智能技術的自我安全性還不足，因此，要想使人工智能在公共管理事業中得到普及，就必須盡快解決這一問題。

三、人工智能在公共關系管理當中的具體運用

當前，人工智能快速發展，能給人們的工作生活帶來巨大改變，幫助人們完成了許多高難度、高強度、復雜化的公共工作，推動智能社會發展。人工智能能夠代替人開展腦力勞動工作，可以改變許多工作模式。但是人工智能屬于輔助工具，人們要正確認識并科學合理地利用它，才能充分發揮它在公共管理中的真正價值。在人類社會不斷進步與發展過程中，公共管理者必須不斷學習、掌握先進技術，才能提升對人工智能的利用效率，把具有明確規則卻復雜、耗時耗力的工作交給人工智能。

（一）公共事業方面。有人認為人工智能在生活和工作中不常用到，然而其已經運用到了人們生活的方方面面。2016年共享單車方便了出行，各年齡段的人安裝了共享單車APP。共享單車具有明顯優勢，快捷便利、綠色環保，是人們出行的首選。共享單車利用人工智能平臺，來科學的預測騎行的行程、路況及停放等，從而有效整合了天氣、時間等各項變量工作，合理分析了其需求量和供給量，進一步提升了共享單車管理效率和效益。由此可見，人工智能已經越來越多地進入到了人們的日常生活當中，改變了人們的生活模式，使人們的生活朝著智能化方向發展。

（二）社會經濟方面

運用人工智能能夠把消費者具體需求反饋給企業，企業根據精準數據可以制定出更加優質的產品，提供高效服務[2]。當前電子支付是人們生活中重要的內容，人們出行不用帶大量現金，運用支付寶或微信就能夠進行支付。同樣在電商物流整個過程中，分揀機器人就屬于人工智能，其每天能夠完成大于20萬的工作量，很好地解決了困擾電商的物流問題，降低了人工成本，提高了工作效率。

（三）教育管理方面

人工智能運用包含教育管理，通過智能化學習系統和數據分析，教師能根據學生具體情況，如學習行為數據、知識點掌握等制定相應的個性化教育方案，提高了育人效果。從當前人工智能在教育領域運用情況看，在遠程教育中同樣獲得了良好效果。在運用人工智能后，學生獲得了個性化教育，創建了新的教學、內容研發和師資管理等形態。運用人工智能可以更準確、有針對性地協助教學，使日常教學效率得到大幅度提升。

四、人工智能在公共管理中的應用措施

（一）改變人才培養方式

人工智能技術的運用，還可以推動人才培養方式的變革和發展，能夠創建健全的新型教育方式。首先，加強編程教育普及，設置人工智能方面的課程，把人工智能和其他學習的教育結合起來，健全人才培養方式。其次，組織多元化、多層面的人工智能科普活動，使社會大眾能夠進一步認識和了解人工智能。最后，加大人工智能基礎設施方面的建設。

（二）重新構建組織形式

隨著人工智能的出現和廣泛運用，管理主體要結合自身特點，積極主動運用人工智能，不斷發展完善管理結構。

在日后的工作當中，管理主體要和普通員工、智能機器有效合作，全面發揮潛在優勢。另外，運用人工智能技術的時候，管理者要精心設計各種組織形式，才能確保信息傳遞真實、高效。

（三）創新工作模式

隨著社會發展和科技進步，公共管理者必須具備較強的學習能力和綜合素質才能滿足工作需求。在工作中可以通過人機互動工作模式，充分發揮人工智能在處理重復性、邏輯性等工作的優勢，和管理者的工作充分融合、優勢互補，將人工智能運用到公共管理中，創新工作模式，推動公共管理事業的發展。

第4篇：人工智能與教育的融合范文

關鍵詞：顛覆性技術；創新；移動互聯；機器人；人工智能

基金項目：“江蘇省社科應用研究精品工程”課題；項目名稱：顛覆性技術的識別及培育發展研究；項目編號：16SYB-023。

歷史上，每次科技革命時期，都是顛覆性技術出現的高峰期。科技革命構成了發掘和發展顛覆性技術的難得歷史機遇。目前，科W已經沉寂了60余年，第三次技術革命發生距今接近80年，科技知識體系積累的內在矛盾已經凸顯，迫切需要新的重大突破。在物質科學、量子信息科學、生命科學、宇宙科學等基礎科學領域，一些重要的科學問題和關鍵技術發生革命性突破的先兆日益顯現；科技發展跨學科趨勢愈益明顯，新學科、新知識、新思想的出現更多體現為學科交叉融合的方式，許多重大創新出現在學科交叉領域。當今世界已處在新一輪科技革命的前夜，顛覆性技術大量涌現的時期即將到來。

一、顛覆性技術的概念

顛覆性技術概念最早出自美國哈弗商學院克萊頓?克里斯滕森教授1995年出版的《顛覆性技術的機遇浪潮》。他認為，顛覆性技術是指這樣一類技術：它們往往從低端或邊緣市場切入，以簡單、方便、便宜為初始階段特征，隨著性能與功能的不斷改進與完善，最終取代已有技術，開辟出新市場，形成新的價值體系。德國弗郎恩霍夫協會認為：顛覆性技術就是指能夠“改變已有規則”的技術，即那些與現有技術相比，在性能或功能上有重大突破，其未來發展將逐步取代已有技術，進而改變作戰模式或作戰規則的技術。

綜上所述，顛覆性技術是一種另辟蹊徑、會對已有傳統或主流技術途徑產生顛覆性效果的技術，可能是完全創新的新技術，也可能是基于現有技術的跨學科、跨領域的創新型應用。顛覆性技術具有四個特點：技術發展速度快、產生潛在影響范圍廣、可創造經濟價值高、帶來顛覆性影響大。與漸進性技術相比，顛覆性技術在形態上更具有超越性和突變性，在效能上更具備革命性和破壞性。

二、我國顛覆性創新的領域選擇

（一）“十三五”國家科技創新規劃：15個領域

《“十三五”國家科技創新規劃》中明確提出要發展引領產業變革的顛覆性技術：加強產業變革趨勢和重大技術的預警，加強對顛覆性技術替代傳統產業拐點的預判，及時布局新興產業前沿技術研發，在信息、制造、生物、新材料、能源等領域，特別是交叉融合的方向，加快部署一批具有重大影響、能夠改變或部分改變科技、經濟、社會、生態格局的顛覆性技術研究，在新一輪產業變革中贏得競爭優勢。重點開發移動互聯、量子信息、人工智能等技術，推動增材制造、智能機器人、無人駕駛汽車等技術的發展，重視基因編輯、干細胞、合成生物、再生醫學等技術對生命科學、生物育種、工業生物領域的深刻影響，開發氫能、燃料電池等新一代能源技術，發揮納米技術、智能技術、石墨烯等對新材料產業發展的引領作用。

（二）國家科技重大專項：16個領域

《國家中長期科學技術發展規劃綱要（2006-2020 年）》確定了核心電子器件、高端通用芯片及基礎軟件，極大規模集成電路制造技術及成套工藝，新一代寬帶無線移動通信，高檔數控機床與基礎制造技術，大型油氣田及煤層氣開發，大型先進壓水堆及高溫氣冷堆核電站，水體污染控制與治理，轉基因生物新品種培育，重大新藥創制，艾滋病和病毒性肝炎等重大傳染病防治，大型飛機，高分辨率對地觀測系統，載人航天與探月工程等16個重大專項，涉及信息、生物等戰略產業領域，能源資源環境和人民健康等重大緊迫問題，以及軍民兩用技術和國防技術。

（三）中國科技發展戰略研究院：20項關鍵技術

2016年，中國科學技術發展戰略研究院科技預測與評價研究所對關系到我國經濟建設、生態建設、國防建設、民生改善乃至綜合國力提升具有決定性、基礎性的核心技術，按照科學（屬于國際競爭激烈的前沿或核心技術）、顛覆性（有望取代主流技術、替代主導產業的技術）、重大（有望替代1-2個主導產品，或顛覆1個以上行業的技術）、可行（經過10年努力能夠取得自主知識產權，并有望商業化的技術）四個原則，進行了預測和遴選，遴選出未來能夠改變或部分改變科技、經濟、生態、軍事現狀與格局的20項關鍵技術。

（四）中國科協創新戰略研究院：7大領域

中國科協創新戰略研究院在的《我國應對顛覆性技術創新需要重點布局的領域》中，認為未來十年世界范圍內可能出現的顛覆性創新集中在9大領域：先進計算技術與人工智能、納米技術與材料科學、基因與精準醫療、能源開發與存儲、航空航天與地外生命探測、網絡與大數據、智能汽車與智慧交通、綠色制造與先進制造、教育技術與知識自動化。

從我國各機構評選的技術來看，出現頻率最高的五大技術領域是移動互聯、機器人、3D 打印、人工智能、納米技術，這五大技術領域將是我國未來顛覆性技術創新的主要方向。

三、我國顛覆性領域的技術創新方向

（一）移動互聯領域

大力支持移動互聯網軟件開發，突破系統軟件、人機交互、應用開發、虛擬化等熱點技術與新興技術。加快推進移動互聯網的云計算和大數據應用，重點突破數據挖掘、海量數據處理、計費、訪問控制等平臺關鍵核心技術。支持開展未來網絡重大基礎設施（CENI）項目的關鍵技術研究，加強相關領域產品研發和產業孵化，大力推廣基于下一代廣播電視網的創新業務及相關應用。充分發揮移動互聯網對生產領域的帶動作用，在工程機械、汽車、食品、電子信息、物流等行業形成領先的服務產品。深化移動互聯網在生活領域的引領作用，大力推廣面向餐飲、休閑娛樂、購物、旅游等的移動互聯網應用，重點發展移動支付、移動娛樂、移動閱讀、移動資訊、移動搜索、移動位置服務等。鼓勵移動互聯網應用創新，重點發展車載數據與資訊、智能交通、基于北斗等多制式智能交通導航、遠程測試診斷、在線節能監管、道路救援、食品安全溯源與安防等移動信息服務。

（二）機器人領域

重點研究智能機器人機構設計、制造工藝、智能控制和人機交互等共性技術，攻克機器人優化建模、精準感知、多機器人協調等核心技術。（1）伺服電機方面：重點發展根據機器人的高速，重載，高精度等應用要求，增加驅動器和電機的瞬時過載能力，增加驅動器的動態響應能力，驅動增加相應的自定義算法接口單元，且采用通用的高速通訊總線作為通訊接口，摒棄原先的模擬量和脈沖方式，進一步提高控制品質。（2）減速器方面：重點發展高強度耐磨材料技g、加工工藝優化技術、高速技術、高精度裝配技術、可靠性及壽命檢測技術以及新型傳動機理的探索，發展適合機器人應用的高效率、低重量、長期免維護的系列化減速器。（3）控制器方面：重點研究開放式，模塊化控制系統，開發適用于機器人控制的通用軟件包；提高機器人控制器的智能化和網絡化水平，開發具有多傳感器信息融合能力的控制器。

（三）3D打印領域

圍繞3D打印重點方向，突破一批原創性技術。（1）材料方面：針對金屬3D打印專用材料，優化粉末大小、形狀和化學性質等材料特性，開發滿足3D打印發展需要的金屬材料；針對非金屬3D打印專用材料，提高現有材料在耐高溫、高強度等方面的性能，降低材料成本。（2）工藝方面：解決金屬構件成形中高效、熱應力控制及變形開裂預防、組織性能調控，以及非金屬材料成形技術中溫度場控制、變形控制、材料組份控制等工藝難題。（3）裝備及核心器件方面：加強3D打印專用材料、工藝技術與裝備的結合，不斷提高金屬材料3D打印裝備的效率、精度、可靠性，以及非金屬材料3D打印裝備的高工況溫度和工藝穩定性，提升個人桌面機的易用性、可靠性；重點研制與3D打印裝備配套的嵌入式軟件系統及核心器件，提升裝備軟、硬件協同能力。

（四）人工智能領域

進行人工智能前沿技術布局，推動核心技術產業化，重點突破人工智能基礎理論（包括深度學習、類腦智能等）、人工智能共性技術（包括人工智能領域的芯片、傳感器、操作系統、存儲系統、高端服務器、關鍵網絡設備、網絡安全技術設備、中間件等基礎軟硬件技術）、人工智能應用技術（包括基于人工智能的計算機視聽覺、生物特征識別、復雜環境識別、新型人機交互、自然語言理解、機器翻譯、智能決策控制、網絡安全技術等）。加快人工智能基礎資源公共服務平臺建設，包括滿足深度學習計算需求的新型計算集群共享平臺、云端智能分析處理平臺、算法與技術開放平臺、智能系統安全情報共享平臺等，為人工智能創新創業提供相關研發工具、檢驗評測、安全、標準、知識產權、創業咨詢等專業化服務。加快人工智能技術的產業化進程，推動人工智能在家居、汽車、無人系統、安防、制造、教育、環境、交通、商業、健康醫療、網絡安全、社會治理等重要領域開展試點。

（五）納米技術領域

加強納米技術研究，重點突破納米材料及制品的制備與應用關鍵技術，積極開發納米粉體、納米碳管、富勒烯等材料，大力推進納米材料在電子信息、生物醫藥、新能源和節能環保等領域的廣泛應用。針對信息、能源、環保、生物醫學等領域的迫切需求，開發納米結構加工與制造的新方法、納米器件集成與系統的設計、制備技術。重點研究新型納米電子、光電器件、傳感器件，大力發展納米晶太陽能電池、新型薄膜太陽能電池、有機太陽能電池、熱電電池、超級電容器等技術，著力突破室內空氣污染物、工業源有毒有害氣體、動力機械尾氣的納米凈化材料及催化凈化技術，切實攻克納米顆粒與生物活性物質的組裝方法。促進納米綠色印刷制版、高密度存儲器、新型顯示、高效能源轉化、氣體凈化、疾病快速診斷等納米材料與技術的規模化應用，搶占未來納米材料發展的制高點。

參考文獻

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第5篇：人工智能與教育的融合范文

我們認為，未來互聯網金融的新天地在于互聯網2.0，或者叫金融科技。網易金融目前就正在做金融科技方面的升級轉型，從以前單純做線上的理財和支付服務，轉變為融合了大數據風控、智能金融，以及大數據保險等基礎科技的服務平臺。

我們目前已經確立了金融科技三大核心產品矩陣：智能金融、大數據風控和大數據保險。

在具體步驟上，2016年初，網易成立網易金融旗下首個大數據實驗室；2016年3月份，網易金融事業部通過旗下的大數據實驗室，了國內首份《新中產理財行為分析報告》；2016年5月，網易金融事業部與光大永明人壽在杭州成立大數據保險創新研究室；6月，網易與清華大學交叉信息研究院金融科技中心達成戰略合作協議，在大數據、人工智能等科技領域進行產品創新和研究 合作；6月底，網易金融大數據實驗室再次《新中產品質消費分析報告》。

金融科技，對于網易這樣的互聯網金融巨頭而言，就是強化大數據、人工智能、機器深度學習等多個領域的互聯網技術，嫁接IT公司的渠道、技術和用戶產品矩陣優勢，實現互聯網金融業務方面的突破。在這些方面，網易金融目前最大的優勢就是網易19年以來在技術、研發和用戶數據上的積累，以及集成化產品場景上的匹配。

網易這樣的互聯網公司，由于起始于游戲、門戶、郵箱、移動互聯網產品，金融系列服務則會在網易生態內，以電商、游戲、音樂、教育等各種場景化渠道為依托來進行延伸。

我們非常看好金融科技在未來中國互聯網金融領域的發展前景。目前，網易金融正在圍繞大數據實驗室進行核心技術能力打造，未來將實現金融標準化的技術能力輸出，創造一種獨特的網易系金融生態。

比如，網易金融正在研發一套基于大數據基礎的獨有風控模式，形成以大數據和周邊技術為代表的金融信用評估體系和場景化的產品開拓模式，6月份與清華金融科技中心的簽約內容中也包括了這個產品研發的合作。

而智能金融則是網易金融進駐互聯網金融2.0時代的另一張王牌。智能金融的最大優勢除了實現信息透明、分散投資風險之外，利用人工智能與深度學習技術，還能滿足互聯網用戶特別是正在崛起的中國新中產用戶，高效便捷地進行資產配置等的金融需求。

第6篇：人工智能與教育的融合范文

但熱度終究會退卻，真正回歸產業、產品和用戶需求時，我們除了那些科幻式的暢想和預測，還需要理解，基于現有的研究進展，人工智能可以給我們帶來什么真正有價值的東西，幫助我們解決哪些切實需求。比如說，我們可以得到更好的搜索結果；手機上的語音助手帶給我們一種全新的、更加省力的人機交互方式；計算機能夠讀出、辨別圖像中的內容等等。除此之外，人工智能還有一個非常重要的應用領域，也是可以改變全世界交流方式的工具——機器翻譯。

1、語言和機器翻譯的重要性

機器翻譯之所以重要的原因是在于語言對人類的重要性，《圣經·創世記》有個故事，當時人類聯合起來興建希望塔頂通天能傳揚己名的巴別塔。為了阻止人類的計劃，上帝讓人類說不同的語言，使人類相互之間不能溝通，計劃因此失敗，人類自此各散東西。科幻作家斯蒂芬森也在著名科幻小說《雪崩》中將語言稱為人類大腦的最底層結構，對人類的精神起到了至關重要的作用。LeraBoroditsky認為我們使用的語言在影響著我們對世界的感知，塑造了我們的行為方式和思維模式，Alan Yu稱之為“語言塑造世界觀”。不同的語言帶來了文化的多樣，也對每個個人產生了決定性影響。但世界上存在的多種語言給我們帶來的不便也是顯而易見，它影響了人類最基本的需求——溝通交流。

語言是人類智能的體現，是人類區別于其它生物的基本能力。而人工智能長久以來的目標就是讓機器完成那些以前只能靠人類自身才能完成的任務，所以在人工智能的具體應用，如何讓機器幫助人類進行語言翻譯就顯得尤為重要了。

2、機器翻譯的產生與發展

機器翻譯一直被公認為是人工智能領域最難的課題之一。讓機器理解語言，進而實現不同語言之間的翻譯，不僅僅是幾代科學家們孜孜追求的技術夢想，也寄托著普羅大眾實現自由溝通交流的美好愿望。《星際迷航：企業號》里有這樣的情景：星艦通訊指揮官佐藤星利用翻譯器發明了linguacode矩陣，通過把翻譯器集成到星艦人員佩戴的交流別針上或者植入耳朵里，說不同語言的人們就可以進行自由交流。這就是理想態的機器翻譯。

機器翻譯是人們最早設想的計算機應用領域之一，1949年由Weaver提出。機器翻譯技術的發展一直與計算機技術的發展緊密相隨。從早期的詞典匹配，到詞典結合語言學專家知識的規則翻譯，再到基于語料庫的統計機器翻譯，隨著計算機計算能力的提升和多語言信息的爆發式增長，機器翻譯技術逐漸走出象牙塔，在近10年中開始為普通用戶提供實時便捷的翻譯服務。而近幾年，許多科技巨頭也公布了和機器翻譯相關的產品或服務。

機器翻譯在近幾年取得突破進展的原因在于兩方面：

第一是深度學習(模擬神經網絡)技術的出現，比如說百度此次的翻譯系統，就是借助計算機模擬的海量神經元仿效人腦“理解語言，生成譯文”，同時結合百度已有的統計機器翻譯技術，使得機器翻譯質量實現了質的飛躍。基于深度學習的翻譯系統的核心是一個擁有無數結點(神經元)的深度神經網絡。一種語言的句子被向量化之后，在網絡中層層傳遞，轉化為計算機可以“理解”的表示形式，再經過多層復雜的傳導運算，生成另一種語言的譯文。科技巨頭在機器翻譯方面取得的成績和他們在自然語言處理、深度學習等領域的布局和積累是分不開的。

第二是海量數據的積累，百度的人工智能專家曾把算法比作火箭的發動機，把數據比作火箭的燃料，這兩者缺一不可。還是以百度舉例，百度已有的統計翻譯系統是用大量文本語料庫的統計信息來訓練概率模型而建立起來的。這種方法并不需要一個復雜的中間語言概念本體，不需要手工建立源語言和目標語言的語法，也不需要人工標記的數據庫。它所需要的只是數據——翻譯實例，從這些翻譯實例中可以學習得到翻譯模型。就像百度副總裁王海峰所說，百度翻譯在基于大數據的翻譯模型、翻譯知識獲取、樞軸語言翻譯等方面取得了重大技術突破。倪光南院士也把大數據比作“第四種科學范式“，稱其為”一個強大的工具”。而數據的積累是搜索巨頭得天獨厚的優勢，也成為了能夠在機器翻譯方面取得進展的必備條件。

3、機器翻譯應用的重要意義

上文提到，對于人工智能，我們現在最為關心的是該項技術的應用場景，能夠在哪些方面解決我們的切實需求。對于機器翻譯來說，不管是它應用范圍的廣度，還是其發揮作用的重要性，都具有不可估量的想象空間。值得慶幸的是，我們已經可以從這些科技公司的產品看到機器翻譯在未來的廣泛應用。百度副總裁王海峰在第十屆中國電子信息技術年會互聯網機器翻譯論壇的演講中表示，通過在理論、技術、應用上的創新和突破，百度機器翻譯已經實現了大規模產業化。通過免費開放API，該項技術成果支持了包括華為、金山等企業的超過7000個第三方應用。

不同語言造成信息交流的障礙。互聯網的出現使世界變平，這更有利于信息的流動和共享，但再進一步來說，我們不只要獲得信息，還要讀懂這些信息，這就對不同語言間的信息交流產生了影響，提高了信息交流成本。而機器翻譯的出現就幫我們所有人解決了這個難題，除了書面信息以外，機器翻譯和語音識別技術的結合可以為我們在語音通話時提供實時便捷的翻譯。

對于每個用戶來說，我們在出國旅游時，借助一個APP就能與當地人進行實時的無障礙溝通，通過拍照識別路牌和菜單；瀏覽國外網站也可以及時翻譯成本國語言。從行業來講，機器翻譯的出現對互聯網教育、旅游、金融、傳媒和外貿等行業都能產生積極影響。

第7篇：人工智能與教育的融合范文

［關鍵詞］高職學生；高質量就業；就業價值取向；就業崗位

一、引言

全球新一輪科技革命和產業變革正在加速拓展，社會的生產方式、組織形態、商業模式、管理模式都發生了巨變，大數據、人工智能、區塊鏈、共享經濟等數字新技術的發展誕生新商業、新職業，使我國就業形態、就業結構、就業穩定性以及勞動技能需求都發生了變化。高等職業教育由規模擴張轉入內涵發展和高質量發展的新階段，高質量就業已經成為新時代經濟發展的追求目標。高職院校在人才培養過程中要面向產業需求，在追求高就業率的同時應更關注學生就業質量，為勞動力市場輸送與用人單位需求相匹配的人才。當前，我國進入以創新為核心、以發展服務型經濟為重心的新一輪經濟結構調整的關鍵時期，經濟發展呈現出速度變化、方式轉變、結構調整、動力轉換的態勢。新經濟、新業態、新產業的發展為高職院校畢業生提供了更多的就業機會，人工智能、大數據等新興產業人才供不應求、跨專業人才優勢明顯。新就業形態是經濟業態發展、市場競爭與技術進步相互作用的結果，不斷改變著傳統的就業方式和就業觀念。無論從就業的政策導向還是從大學生的現實需求看，需要在深刻認識高等職業教育發展規律的基礎上，推動教育質量與職業需求緊密結合，優化勞動力結構，提升高職院校畢業生就業質量，以應對諸多復雜挑戰，實現經濟高質量發展。

二、高職學生就業的困境

1.勞動力供求的結構性失衡日益凸顯，人力資本與產業結構不匹配矛盾突出。改革開放四十多年來，我國經濟持續快速發展。隨著我國勞動力供求的結構性失衡日益凸顯，勞動力供給質量亟待提升。2019年全年城鎮新增就業1352萬人，比上年少增9萬人。新一輪科技革命和產業變革方興未艾，正在深刻影響著我國產業結構和就業結構的變化。一方面，產業轉型升級創造高質量就業崗位的速度遠遠低于畢業生數量的增速；另一方面，隨著技術進步加快和產業結構優化升級，技能人才短缺問題將更加突出。相對于產業和技術的快速變化，人的變化是一種慢變量，實現職業轉換需要一定的教育培訓，轉變就業觀念需要更長的時間。新就業形態對已有的勞動、就業、培訓、社保等政策和體制機制，以及與之相適應的服務體系提出了巨大挑戰。我國經濟已從高速增長階段轉向高質量發展階段，以大數據、人工智能業態等為代表的數字經濟已經成為推動實體經濟轉型創新的新引擎，對高素質技術技能人才的需求不斷增加。但是，職業教育人才培養滯后于新產業技術變革，不能滿足社會經濟發展需求。2.就業矛盾從就業規模能否擴張向就業質量能否提升轉變。一直以來，我們更多地關注就業數量，而忽視了就業質量。技術進步對就業擠出效應和替代效應在一定時期和條件下顯現。黨的報告指出，促進我國產業邁向全球價值鏈中高端，培育若干世界級先進制造業集群。近年來，企業加快推進機器換人，受教育程度、技能要求相對較低的崗位被“機器人”替代，影響的就業崗位數量會持續增加，崗位結構發生了深刻變化，部分勞動者不可避免地要面臨下崗失業。由于從人力資本投資到形成有效勞動供給通常會滯后于崗位需求，高職院校主動對接產業的意識不強，人才培養和社會需求存在一定程度的脫節。3.大學生就業價值取向發生了明顯的變化，呈現出功利化、多元化等特點。薪金待遇、就業崗位、行業發展和職業空間仍然是當前大學畢業生最關注的因素。大學生找一份工作謀生并不難，但謀求優質崗位和高質量就業崗位的難度系數比較大。高等職業教育在發展過程中陷入了“工具理性”與“價值理性”的困頓之中，忽略了“以人為本”的教育理念。麥可思研究院的《2019年中國大學生就業報告》（就業藍皮書）顯示，我國2018屆高職高專畢業生就業率為92.0%，就業滿意度為65%，2018屆大學畢業生“慢就業”的比例達6.99%，對就業不滿意的主要原因是“收入低”和“發展空間不夠”。2018屆高職高專畢業生畢業半年內的離職率為42%，遠遠高于本科畢業生的23%，高職院校畢業生就業不穩定性逐步增大。近年來，大學生就業價值取向呈現出新的特點，逐利性與求穩性并存、就業目標偏高與期望個人價值實現并存。大學生就業觀念和就業選擇趨向多元化，選擇自主創業和靈活就業的人員數量不斷提升。以互聯網、大數據、人工智能為代表的新一代信息技術與產業深度融合，引起了整個社會就業方式、崗位結構的變革。互聯網公司已成為目前大學生就業的新興高地。

三、高職學生實現高質量就業的路徑

大學生高質量就業是一個系統工程，應充分發揮政府、高校、行業企業和大學生的協同作用。高等職業教育需主動回應技術創新和社會變革，在對接新產業、新職業的基礎上，通過產教深度融合和跨界協同創新，實現政府、高職院校、行業企業知識共享、資源優化配置、行動最優同步和系統高水平匹配，培養出具有較高競爭力的高素質技術技能人才。1.創造高質量的就業崗位，增強經濟增長對就業的拉動作用。隨著我國經濟結構調整深入推進和產業轉型升級速度加快，對高素質技術技能人才的需求日益增多。大學生在求職時希望隨著經濟不斷發展，社會保障更加完善、薪酬待遇持續提高、工作條件不斷改善、職業發展空間更加廣闊。實現高質量就業首先要有高質量的就業崗位，而高質量的就業崗位來自高質量的經濟結構和產業體系。經濟發展的提質增效、產業結構的轉型升級，必將推動高質量就業崗位的持續增加和提供更多的優質就業機會，形成新的就業增長點。政府要強化宏觀管理職能，為高職學生營造公平就業環境。具體來說：政府正確發揮管理和服務職能，做好產業引導和企業幫扶，促進教育鏈、人才鏈與產業鏈、創新鏈有機銜接，統籌優化人力資源供給與改善勞動力市場需求；強化就業政策與經濟政策、產業政策、社會政策之間的協同聯動，將就業與創新創業緊密結合，營造良好的創新創業環境；增強經濟發展創造就業崗位的能力，運用好“互聯網+”推進就業轉型，發展新就業形態，拓展就業新空間，為高職學生提供充分的就業機會；完善法律法規體系，保護從事新就業形態的勞動者權益，不斷優化就業創業環境，推動高質量增長與高質量就業同步實現，讓產業結構優化、就業結構轉化與就業質量提升并行不悖，增強經濟增長對就業質量的帶動作用。2.人才培養與產業發展深度融合，實現技術創新與就業增長的協同發展。隨著創新驅動發展戰略的深入實施，數字經濟、新技術發展催生了新的就業需求。新產業能夠提供更加廣闊的就業渠道和更加優質的工作崗位，企業需要具有吸收問題、轉換問題能力的人才，高職院校需要培養適應新產業的高素質技術技能人才。在高質量就業目標的引導下，高職院校培養的人才與勞動力市場需求的匹配必然以質量為前提。高職院校應立足于我國產業發展戰略需求，與行業企業、研究院所、政府部門等不同社會主體建立協同機制，推進校政協同、校地合作、校產聯合、校企對接，建成教育部門、高職院校、行業企業、學生聯動的“互聯網+就業”跨專業協同創新平臺，為大學生高質量就業提供線上精準對接、線下高效服務。高職院校應根據企業優勢和產業發展需求，牢牢把握產教融合、校企合作路徑，吸引更多的企業專家、技能大師走進課堂，促進學校教學與企業用人的無縫對接。打破高職院校與社會、行業企業間的體制壁壘，在人才培養過程中結合學校的師資特點和學校的區域影響力、區域產業特征和區域供應鏈以及企業資源，探索具有中國特色的高層次現代學徒制，讓企業的人才培養前置化。整合政府、高職院校、行業企業等各主體的資源，不斷完善職業教育集團、產學研創聯盟等教學模式，使各主體的人才、專業群、地理空間等優勢充分發揮出來，增強人才培養對新興就業領域、新就業形態的適應性和契合度。根據大學生的就業需求，實施高等職業教育供給側結構性改革，建立企業需求側與教育供給側資源要素融合的平臺和機制，更多地把人才培養與產業對接，實現從量的擴張到質的提升。構建“政府、高校、家庭、學生”等多元主體參與的“就業生態共同體”，適應新就業形態的勞動用工和社保政策，不斷提升人才結構與產業結構的匹配度，促進公平就業和大學生社會性流動。充分利用人工智能技術和大數據分析，對行業企業用人需求和新的就業特點進行科學研判，完善畢業生就業跟蹤調查反饋機制，將就業大數據多向精準反饋至招生、人才培養和就業等各環節。以精準就業為導向推進高職院校人才培養改革，提升就業大數據對人才培養改革的決策咨詢功能，形成招生、人才培養和就業一體化的精準就業指導工作格局。3.遵循大學生的認知規律，探索教育新范式。當前，“三新”經濟已經以標志性的智能、個性化服務、社會化共享、跨界融合等多維特征涉足三大產業的方方面面，創造新需求，形成增長新動能，產生新就業模式和新職業崗位。高等職業教育應主動回應技術創新，關注社會發展變遷，遵循大學生的認知規律，探索教育新范式。高職院校應推動特色發展、差異化發展和高質量發展，把職業道德、技術技能水平、就業質量和創新創業能力作為衡量人才培養質量的重要內容。高職院校應根據新經濟、新技術、新業態、新職業設置專業，與產業發展、行業需求和技術進步相適應，對專業的內涵與外延進行重新設計和精準界定；加大部門間的協同配合力度，構建基于產業鏈、融入新知識和新技術技能的專業課程體系；堅持“以學習者為中心”的教學模式，將知識轉化為“知勢”，培養學生的終身學習能力。4.注重就業價值取向的引導作用，提升大學生高質量就業能力。馬克思在中學畢業論文《青年在選擇職業時的考慮》中指出，青年在選擇職業時首先應當考慮的是為人類的幸福服務，不能選擇那些脫離實際的職業，需要把理想與現實、思想與行動結合起來。高等職業教育要堅持“以人為本”的教育理念，把就業價值觀教育擺在重要位置。高職院校要全面落實立德樹人的根本任務，把大學生就業能力培養融入人才培養全過程，強化職業素質和職業操守教育，注重專業基礎能力、跨領域協同能力、實踐能力與創新創業能力的培養，縮小大學生就業力與實際需求之間的差距。面對新的就業形勢，高職院校要高度重視學生就業價值取向中“個人本位”與“社會本位”的統一、現實關切與理想追求的統一，由就業指導教育轉向職業生涯教育。高職院校要采用學生喜聞樂見的形式，針對生源特點，實施全程化、全員化、全方位的職業生涯教育，做好學生求職狀態跟進、企業招聘狀態更新，不斷提升學生的職業認知能力，引導學生在職業發展道路上正確處理個人利益與國家利益、集體利益的關系，樹立正確的職業價值觀。高職院校要改變大學生就業“從眾”選擇的行為，使大學生積極面對職業多元性選擇的挑戰，將“高起點就業”觀念轉到“先就業后擇業”“先就業后發展”的“靈活就業”“動態就業”觀念上來，找準自身發展與社會需求之間的結合點。

［參考文獻］

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第8篇：人工智能與教育的融合范文

面對四面強敵，李彥宏顯然坐不住了，他準備親自上陣。去年12月，百度調整內部架構，成立百度金融服務事業群組（FSG），該金融事業群組由百度副總裁朱光負責日常工作，直接向李彥宏匯報，這也就意味著李彥宏親自抓百度金融工作。對此，外界的解讀是李彥宏將金融上升為百度戰略級位置。

在今年的4月13日，百度CEO李彥宏在內部郵件中明確表示：“我會把更多的時間和精力放在互聯網金融、無人駕駛車、人工智能等創新業務上，同時更多地從戰略層面關注內容生態、服務生態、金融生態的布局和建設。”

于是我們注意到，6月初，百度將與太平洋產險發起設立一家股份制財產保險公司，計劃做我國首家真正基于大數據的科技型互聯網汽車保險公司。這也是繼去年11月百度聯合安聯保險、高瓴資本擬發起設立百安保險后，再度在互聯網保險領域發力。

近期還剛剛把萬億理財操盤手、前光大銀行資產管理部總經理張旭陽成功挖角，張旭陽任副總裁，分管百度金融體系下理財和資產管理業務。

盡管李彥宏親抓，業務觸角也覆蓋到金融各個領域，但百度金融一直沒有一款爆款、有影響力的產品出現。在市場逐漸被阿里、騰訊、京東搶占后，百度在金融領域還有多少空間與優勢，李彥宏到底有無把握追趕成功，我們還需要拭目以待。

不過，百度金融相關負責人對于未來還是信心滿滿，他向《投資者報》記者介紹，基于百度每天響應60億次搜索請求的大數據以及以“百度大腦”為代表的人工智能將是百度金融的差異化優勢。

在BAT隊列中落后

細數一下，盡管百度布局金融的時間相對較晚，直到2013年才開始涉足互聯網金融業務，但金融牌照早已覆蓋眾多領域，甚至超過了騰訊。從支付、消費信貸、征信到基金、證券、保險、銀行，再到眾籌，百度金融幾乎覆蓋了互聯網金融的大部分業務范圍。但是要讓消費者說出，百度金融究竟有哪一款產品出名，這又很難。

其中，作為整個互聯網金融產業鏈上的關鍵環節，支付一直是兵家必爭之地。百度金融同樣重視支付業務。這不僅是培育用戶黏性的重要工具，也是O2O業務的橋梁。

據悉，百度錢包今年春節參與BAT紅包大戰，聯動了手機百度、百度地圖、百度糯米等百度生態的核心產品，通過這些流量入口，勾連用戶吃穿住用行的五大場景，即通過紅包激活消費，塑造支付入口。其中，在電影票房方面，百度錢包聯合百度糯米搶占四成以上的在線電影平臺份額，為全國票房貢獻28.3%的份額。

百度錢包活躍賬戶數也獲得空前增長，由2015年年末的5300萬增加到今年一季度的6500萬，同比更是翻倍。但是和之前早早布局的支付寶、微信支付相比仍有不小距離，數據顯示，截至2016年2月底，支付寶實名用戶數已經超過4.5億。此外，微信支付在今年一季度用戶數也達到4億。

由此看來，支付業務還需努力，在消費金融方面，百度FSG則占據了場景優勢。百度相關負責人表示，以“百度有錢花”切入，利用大數據技術建立征信體系，讓金融供給惠及普羅大眾，目前通過手機百度、百度糯米形成的生態聯動，百度消費金融已在教育領域落地，用戶可享受遠程異地預授信，并獲得秒批體驗。此外，旅游、二手車、家裝等領域的開拓也正快速地展開。但是從品牌影響力上，百度“有錢”明顯不能與螞蟻金服的“花唄”、京東金融的“白條”相抗衡。

此外，正在籌備的百信銀行、百安保險由于未正式營業，無法判斷前景。其他金融業務，包括基金、證券、保險、眾籌等產品在市場上聽不到聲音。此前的百度百發、百賺等創新金融產品，也很少出現在公眾視野中了。

面對錯過支付入口的先發優勢、缺少“引爆”款產品、各業務賬戶未完全打通等現狀，李彥宏近期出的招數能夠助力百度金融追趕競爭對手嗎？

百度的新招數

越來越多的科技公司進擊金融領域，誕生了FinTech（金融科技）類型公司，當前全球金融科技公司數量從2015年4月之前的800多家猛增至現在的2000多家。這些FinTech公司正在利用大數據、云計算等新興技術重新定義人們的金融生活。

數據顯示，百度目前是全球最大的互聯網入口之一，擁有超過6億移動用戶和14款用戶過億的移動APP。百度每天響應60億次搜索請求，海外足跡遍布200多個國家，中國網民更是平均每人每天使用10次百度搜索。百度金融的相關負責人表示，龐大的數據成為百度在金融業務上的發力點。

他們表示，在同一時間在百度上搜索同樣的關鍵詞，這些人的群體性需求、群體用戶畫像就會出現，將數據信息傳遞給產品團隊制定策略與落地實施，再針對用戶畫像進行精準的金融業務推送成為百度金融的核心優勢。

在大數據之后，李彥宏認為，人工智能將成為新的風口。他認為，人工智能對于金融也會產生變革性影響，可以真正做到讓征信升級。百度FSG總經理朱光也表示：“以‘百度大腦’為代表的百度人工智能正在推動著高效服務連接、無人駕駛和普惠金融等領域的發展。”

從目前來看，百度金融在人工智能方面有兩方面考慮，首先是和其他理財平臺一樣，結合百度人工智能研發成果，以智能投顧為著力點，為用戶提供智能化的資產配置服務。其次，此次成立互聯網汽車保險公司是對“智能+保險”的試水，新公司融合百度地圖等數據與太平洋雙方的優勢，將探索出車險產品設計、風控、運營的全新模式。

互聯網車險早有先例，去年11月，互聯網保險公司眾安與股東方平安保險了首個以O2O合作共保模式推出的互聯網車險“保T”，保T車險將依托兩家公司各自領域的大數據資源，根據用戶的駕駛習慣等多維度因子實現差異化定價。百度金融在車險領域會如何運用大數據與人工智能進行產品創新，還需等其產品說話。

百信銀行被寄予厚望

在金融業務領域，銀行是傳統金融構造中重要的組成之一。在去年第一批民營銀行落地后，百度也積極申請籌備銀行。去年11月，中信銀行公告稱，擬與百度合作共同設立直銷銀行，該直銷銀行擬定名稱為“百信銀行股份有限公司”，注冊資金20億元，由中信銀行控股。

不過，公告之后，百信銀行卻遲遲未有落地的消息。據悉，今年中信銀行在業績會上透露，百信銀行已經向銀監會提出申請，銀監會已經受理，可能還需要等待國務院的審批。

與此同時，從今年5月份開始，重慶富民銀行、四川希望銀行紛紛獲批籌建，民營銀行迎來第二批“開閘期”，百信銀行能否趕上這一波風口還不得而知。

另一方面，騰訊和阿里巴巴又搶占了先機。近日，銀監局批復了微眾銀行的首輪增資12億元，投后估值為320億元；網商銀行披露的截至今年一季度的業績顯示，成立8個月以來，已經覆蓋80萬家小微企業，放出450億元授信貸款。

不過，李彥宏并不打算走其他民營銀行的路子，從目前披露的信息來看，百信銀行是由傳統銀行主導，計劃成為國內首家獨立法人模式的直銷銀行，但具體運營將有別于傳統電子銀行部門下設的直銷銀行，百度會有哪些突出的模式和創新點？業界對此期待仍然較高。

有分析人士指出，在傳統金融領域，不管是銀行，抑或者保險方面，百度都喜歡選擇和傳統機構合作，占小股的方式快速切入，一方面有利于快速在多領域布局，但是小股份能否獲得充分的話語權還未可知，顯得略保守。

對此，百度金融相關負責人表示：“雖然說互聯網金融的本質還是金融，但卻并不等同于傳統金融，互聯網思維的重要性毋庸置疑。在銀行和保險方面，傳統機構有其獨有的優勢，百度作為互聯網企業也有獨有的優勢，兩者的合作中，我們要做的是優勢互補，各取所長。”

實力派張旭陽加入

盡管布局略晚，互聯網金融的市場前景巨大，李彥宏自然不會將金融“大蛋糕”拱手相讓，而且當前金融科技的運營模式還在探索，盈利前景仍不明朗，或正是“群雄逐鹿”的好時機。

在業務開展之前，團隊的搭建極其重要。和螞蟻金服、京東金融選擇財務出身的“當家人”不同，百度FSG總經理朱光并沒有金融或者財務方面的從業背景。公開資料顯示，朱光2008年12月加盟百度，長期在百度負責百度大市場、公關及政府關系團隊。

此前百度金融已吸納原美國運通高級副總裁王勁加盟，20年風控管理經驗與百度人工智能、大數據技術融合，獨創百度特色的風控管理體系，守護用戶資金安全。

這一次，百度金融將橄欖枝拋向了前光大銀行資產管理部總經理張旭陽。6月16日，張正式加入百度任副總裁，分管百度金融體系下理財和資產管理業務，同樣向朱光匯報。

第9篇：人工智能與教育的融合范文

【2012年學習技術發展趨勢】Backchannel（反向通道），Content Curation（內容策展），Developing in the Cloud（云發展），Expanded Instructional Designer’s Role（教學設計者角色擴展），Flipped Learning（翻轉學習），Gamification（游戲化），HTML5 for Mobile（移動HTML5），New Blended Learning（新混合學習）。

【在線教育十大趨勢】走向開源；在線教育文憑得到雇主認可；混合課堂流行；在線教育招生規模呈幾何級數增長；數據共享、協作功能；課本將漸被數字內容系統取代；社會化學習系統將基于云計算；視頻短片流行；新的教育信息技術將基于云計算；教育網絡的社交媒體化。

【學校需關注的個性化學習技術趨勢】報道。①云協作環境幫降低IT基礎設施成本和構建智能化個人學習環境；②跨平臺整合，教育服務商從應用提供轉變到平臺整合；③移動需求猛增，BYOD將發揮更大的作用；④提供個性化學習體驗的自適應學習更受歡迎；⑤游戲化讓學習和獲取知識的方式發生重大轉變。

【教育是媒體公司開拓的新領域】電影、電視、報紙和雜志都面臨業務下滑的危險，現在他們發現新的業務拓展領域——教育，這得益于技術被引進到教室。Discovery、新聞集團、NBC、迪士尼都開始押寶于數字化教育市場。傳統媒體公司的進入，勢必會為數字化教育帶來巨大的資源，推動著教育的更深的變革和發展。

博主評論：最好的學習是個性化學習。可是，由于客觀條件的限制，在傳統教育中很難實現讓每個孩子都進行個性化的學習。這些客觀因素概括起來就是：體制、資源、技術等。批量生產人才導致的工廠化教學，對教育的投入不足導致學校人力物力缺乏等——這些都是大家知曉卻無能為力的因素。就在大家都在等政策，拼資源的時候。技術作為影響教育的第三種力量開始引發前所未有的變革，形成了教學發展的新趨勢。從云計算到智能終端，我們看到技術正走向平民化，以低廉的價格讓普通人受益。而教育作為技術最后開墾的一個市場，讓這個缺錢的行業成為新技術輸出的新領域。于是我們看到了——低成本云服務，媒體集團豐富的教學資源，BYOD輕松解決1：1計算困境；也有了MOOCS、數字教材等技術專為教育催生的應用；更出現了“新混合學習”、“翻轉學習”、“移動學習”等諸多新的學習方式。而這些技術力量正邁過體制和資源的藩籬，刺激著教育變革的神經。

新研究

【21世紀技術革新教育之個性化學習成為現實】為了讓教學更有效，教師要先了解學生，最好的辦法是使用技術來收集分析數據告訴我們學生的情況，并使用這些數據來針對性地創建學生個性化學習的路徑。這就是自適應學習系統。據美國教育部最近研究，基于技術的教學能節約30%～80%的時間。（來自赫芬頓郵報）

【移動設備+社會化媒體=個性化學習】由Blackboard和Project Tomorrow移動學習報告：近50%高中生和40%初中生有智能手機或平板電腦。比2007年增長400%。尋找移動設備更廣泛應用，是K12學生關鍵的機遇和挑戰。越來越多學校學區考慮在教學中整合移動設備。27%的學校管理人員正在探索地移動學習想法。

【Learning Analytics-學習分析】學習分析就是對收集到的個體學生的大量數據給出闡釋，以評估學業過程，預測未來表現，并發現潛在問題：①預測學生學業表現；②當學生遇到學習困難時給予定制化幫助；③個性化每位學生的學習過程；④用社會化、教育學和技術實現自適應教和學。此外，它還被用來評估課程，項目和機構。

【人工智能進入教育】人工智能和教育是AI、研究、學習和教育的交叉領域。智能教學系統、智能學習環境、自適應超媒體系統及其他計算機支持的協作學習系統等都被歸為人工智能與教育領域。SCHOLAR CAI是有史以來第一個智能教學系統，由美國艾倫.M.柯林斯和海梅·卡博內爾在20世紀70年明。

【翻轉課堂到底有什么價值？】ClassroomWindow近日了翻轉課堂應用調查報告：①88%的受訪教育人士表示翻轉課堂提高了他們的職業滿意度；②67%的受訪者表示學生考試成績得到提高；③80%聲稱學生的學習態度得到改善；④99%表示下一年將繼續采用翻轉課堂的教育模式。

【游戲如何使教育更好】增強基本技能、喚醒學生興趣、練習科學流程、提高認知能力、更容易評價、自動矯正、擴展學習者能力、學生應用知識新途徑、支持協作學習。來自2012布魯金斯研究所報告《博客、社交媒體和視頻游戲如何改善教育》作者Darrell M. West。

博主評論：表面上看，現在正經歷一場由技術驅動的教育變革，實際上這是時代進步中各種力量合力產生的影響。特別是來自教育內部對教育規律進行的深入研究起著根本性的作用。通過這一系列的研究我們發現技術與教育結合產生的新學習方式效果明顯；并揭示了學習分析、自適應學習的應用價值，即讓教育界幾千年的難題——個性化學習、因材施教成為現實；也表明技術不再是輔助工具，已經進入新教育的骨髓。

新工具

【Knewton開發出強大的自適應學習算法】該算法能判斷用戶實際水平，并為用戶提供與其水平相適應的課程。Knewton通過不斷的提問和測試判斷使用者的真實水平，再為用戶提供與之水平相適合的課程輔導。比如，用戶代數有問題，系統會不斷降低測試難度，直到找到用戶能掌握的知識水平。

【戴爾推出教育數據管理服務】這個基于預測分析的決策支持系統——EDM，目的是提高K12學生的學習成績和學校效率。EDM能整合來自多個不同系統的數據，報告學生的表現和成績。該系統在地區層面工作，可跟蹤學生數年及跨校表現，可幫助家長和學校識別學生的特殊需要、興趣、能力傾向，以提高學生學習成績。

【創新的虛擬學校】許多初創公司都在爭搶一塊免費在線學習餡餅，不過現實是，更多的學生需要個性化教學。創新的混合解決方案讓人眼前一亮：虛擬學習教室模擬傳統教室，用iPad演示和書寫、Kinect捕捉教師動作進行小班授課，學生不僅從教師還能從虛擬小組的同伴處獲得實時指導和幫助。

【Schoology=BlockBoard+FaceBook】Schoology在線學習將社交媒體和電子課堂管理有機整合在一起，提供全套學習管理工具：學習記錄、測驗、考試、家庭作業提交，這些工具可使用戶通過社交媒體實現教室般互動。平臺甚至還提供跨學校交流，允許學校間分享教室、小組討論，支持外部導入課程。

【Edmodo增加教師集中進行課程創建的工具】Edmodo旨在幫助K12學校和學區創建封閉的網上學習社區，實現師生和家長的溝通和協作。教師用它分配、批改作業。學生用它訪問項目、作業、測驗。現增加教師集中進行課程創建的工具，類似于國內的集體備課；還有跨學科教師主題協作，增強的交流反饋，活動流程圖等。

【eSpark另辟蹊徑成功】eSpark本質是一個教育應用商店，收錄超過3000個應用和學習資源。eSpark又不僅是教育應用商店，學生登錄eSpark，經過學業分析診斷出學生學業水平，然后推薦最適合學生的游戲、電子書、APP；同時使用過程中將會有專人輔導監護，用數據分析幫助學生，成績增幅是傳統學習進度的2～5倍。

【IL&FS教育推出虛擬實驗APP】Xperica HD是基于iPad的虛擬科學實驗室應用程序。該程序針對高中理科學生開發，為iPad用戶帶來觸摸體驗各種有趣科學實驗，加深對學習內容的理解。基本應用和實驗模塊免費，更多實驗模塊需要購買。iphone版還未上線。

博主評論：顯然，教育領域正成為科技行業破壞性創新的新疆界。一些在其他領域成熟的技術正在以不同的搭配方式巧妙地融合到學習中，并在轉變學習方式、降低學習成本，提高教學效率等方面顯示出巨大的力量。例如，新的在線學習工具，課程和學習管理平臺，課堂教學工具，數據分析工具和自適應學習算法等。

新實踐

【混合學習成最差學校利器】克萊默中學是華盛頓特區最差的學校之一，為改變現狀，校長夸梅·西蒙斯決定在2012～2013學年采用混合學習模式，以滿足學校發展五年戰略計劃。該校選定Adaptive Curriculum提供的在線數學和科學課程。學生在校的50%時間上傳統課，其余時間在線學習。

【國內的BYOD實踐】經過調查，嘉定區實驗小學發現100多個小學一年級學生有iPad，學校遂開出了兩個“蘋果班”，一共90個學生。這兩個班學生可用自帶iPad上課，回答問題，回家做練習。小學生用起來得心應手，用現成iPad不增加負擔，語數外都會用iPad教，防止因iPad分心，家長學校簽協議。

【弗吉尼亞州頒發強制在線學習法律】2013年秋天開始，所有學生必須完成一門在線課程才能高中畢業。弗吉尼亞州是繼密歇根州、阿拉巴馬州、佛羅里達州和愛達荷州之后，成為美國第五個強制在線學習的州。第一個是密歇根州，在2006年，其次是阿拉巴馬州在2008年。

【斯里蘭卡啟動每位學生一臺筆記本電腦項目】該項目已經啟動，計劃在2014年為六年級到高中的學生配備筆記本電腦，用數字技術武裝年輕一代。為此將在漢班托塔地區建立一個計算機制造工廠。這些用于教育的筆記本電腦除了安裝相關軟件外，還提供數字教科書和教師手冊。這將極大提高該國教育水平。

【iPad取代傳統互動電子白板】南加州瓦爾豪園聯合學區為800多名教師配備了Splashtop白板程序，鼓勵他們用iPad控制和批注PC電腦上的內容。傳統互動電子白板教師和學生必須要到講臺前才可用。現在師生在座位上通過手中iPad用Splashtop白板程序即可把需要的內容顯示到大屏幕。

【自適應數學學習系統】上海基地附中。3000多個知識點，配合相關題目，讓學生們在電腦系統內進行答題，當遇到做錯的題目時，系統自動推送上一層知識點的有關題目，從而提升學習效率。教師通過查看系統統計，能夠準確地知道個別學生對某一個知識點的理解不到位。