人工智能教學培訓精選(九篇)
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第1篇：人工智能教學培訓范文
關鍵詞：人工智能；網絡教育；應用；前景
中圖分類號：TP18
“人工智能”一詞最早是在20世紀50年代末期在Dartmouth學會上提出的。它是計算機技術的一個分支學科，但又同時包含了很多領域的不同學科，例如生物信息學、機械理論學、數理推論、語言文化等，它的研究領域非常的廣泛，包括機器翻譯研究、智能控制研究、專家系統學、機器人研究、語言和圖像理解研究、遺傳編程研究、自動程序設計研究、航天科學與應用、龐大的信息處理、儲存、管理研究。此后，越來越多的科研人員開始了對人工智能技術的研究。國際上比較先進的研究機構有麻省理工學院、斯坦福大學、加州大學伯克利分校、賓夕法尼亞大學、耶魯大學、德國人工智能研究中心、索尼公司等，中國的先進研究機構主要有清華大學、北京紫光優藍機器人技術有限公司、中國科學院先進技術研究院、北京大學、南京理工大學、哈爾濱工業大學、中國科學技術大學、北京郵電大學等幾十家機構。
目前，將人工智能應用在網絡教育中是很多研究者關注的熱點，在近些年的研究中取得了很大的進步，取得了一些先進的成果，但是在研究中也遇到了一些問題，需要研究人員進行解決并創新。本文首先介紹了網絡教育的現狀，探討了人工智能在網絡教育中的應用，通過研究提出了做好人工智能在網絡教育中應用的有效措施，最后對人工智能在網絡教育中的發展前景進行展望。
1 網絡教育的現狀
隨著信息技術和網絡技術的不斷發展，人們對教育的觀念以及接受教育的方式發生了巨大的改變，“網絡教育文化”日趨成熟。網絡的發展給傳統的教育模式帶來新的挑戰，它除了將傳統教育模式的一些顯著不足進行了改變以外，同時使教學更富有吸引力和生氣，吸引更多的人愿意到Internet教學中來學習自己想要的知識，他們可以不受時間、空間、身份的限制，到這個虛擬的課堂來進行“充電”。但在當前，網絡教育還在初級的發展階段，在實際的推廣和應用中還存在著一些問題：
（1）在網絡遠程教育的過程中，支持學習的服務系統沒有很好的滿足學習者的要求，引導學習者學習的手段和給學習者答疑的方法都比較落后，服務的方式受到一些客觀因素的限制；
（2）網絡實驗教學中有很的問題存在，例如空間的分散性差，時間的流動性和自主性差，除此之外，便攜性也比較差等；
（3）目前，雖然網絡教育中進行的考試具有開放性，但是考試的公平公正性、考試類型的科學性、出題的權威性都很難保證；
（4）目前來看，網絡系統本身具有了信息查詢能力，但這種查詢的能力是很有限的。
2 人工智能在網絡教育中的應用
2.1 智能決策支持系統
智能決策支持系統是在1980年左右由美國的研究大師波恩切克提出來的，是決策支持系統與人工智能技術相結合的產物。目前，由于智能決策支持系統的不斷發展和創新，在網絡教育的應用和研究方面表現出很強的發展潛力。例如，智能決策支持系統在數字和移動圖書館中的得到了廣泛的應用，該系統能夠為數字圖書館的管理人員提供決策和管理所需的數據、信息，幫助他們明確決策和管理的目標，通過建立決策模型并加以修改或完善，為數字圖書館正確、有效的管理和決策提供必要的支持。
2.2 智能教學系統
智能教學系統是在1970年以后迅速發展起來的，可以為學習者提供一種智能的授課環境，它將計算機的模擬功能來體現在整個教學過程中，使用人工智能技術和多媒體技術等先進的教學手段，共同形成一個交互式的開放的教學系統，在這個學習系統中，學生可以主動的獲取學習知識，系統可以根據學習者的個人情況來進行合理和科學的教學，以達到最佳的、理想的教學效果。
2.3 智能導學系統
支持服務是現代計算機網絡教育系統的重要構成要素。建立和維持一個高效靈活、強有力的支持服務子系統是有效地開發、管理和實施計算機網絡教育項目的保證。智能導學系統可以創造一個優良的學習環境，使學習者方便快捷地調用各種資源，以獲得學習的成功。
2.4 智能硬件網絡
智能網是20世紀80年代初期興起的研究課題。隨著網絡的日益普及，通過網絡進行學習，不僅要求多媒體綜合化的信息處理能力，而且要求網絡能夠提供高級信息處理能力。就目前的狀況而言，對現有的計算機教育網絡賦予其一定的“智能”，從硬件性能本身加以提升是一種不乏遠見的選擇。
3 做好人工智能在網絡教育中應用的有效措施
3.1 加大資金的支持
對于做好人工智能在網絡教育中的應用工作，絕對離不開資金的支持，因此各級政府部門應該做好相關的預算，落實好國家對于支持人工智能技術的相關政策，對于在人工智能技術發展中做出突出貢獻的企業和科研單位要給予一定的資金支持，支持這些企業、科研單位的研究工作，促進人工智能在網絡教育中更好的發展和應用。
3.2 加快人員培訓工作，建立技術研究團隊
人工智能在網絡教育中的應用工作具有技術性、專業性強等很多特征，因此，必須培養一批高素質的人工智能專業人才，同時還要對這些人員進行全面的業務培訓，使得這些人員既要懂管理，又要精通人工智能的專業知識，通過全面的業務培訓和人才引進，建立人工智能的技術研究團隊，使得這些人的才能得到很好的發揮，在人工智能方面有所創新，保證人工智能在網絡教育中得到更好的應用。
3.3 加強和先進研究機構的合作
在人工智能技術研究方面，美國、英國、德國等國家都走在世界的前列，而我國的人工智能技術研究的能力較低，與上述發達國家相比還存在一定的差距。因此，如何縮小這種差距，實現人工智能在網絡教育中更好的應用，就需要我們的研究人員加強專業知識的學習，和這些國家的先進研究機構進行有效的溝通和聯系，借鑒其先進的研究經驗，根據自己的實際需要，進行一些實際的合作。
4 結束語
由于人工智能技術本身存在著巨大的優勢，人工智能網絡技術也會不斷地進行發展而趨于成熟，這將極大地改善并且優化網絡教育的學習環境，全面提升網絡教育的整體教學質量，并有望增強網絡教育的全面開放性。為了做好人工智能在網絡教育中的應用，需要加大資金的支持，加快人員培訓工作，建立技術研究團隊，加強和先進研究機構的合作，使網絡學習的支持服務更加人性化和擬人化，更加體現以人為本的關懷精神。
參考文獻：
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第2篇：人工智能教學培訓范文
人工智能技術及其應用的發展歷史雖然只有短短的50余年，但是它作為信息技術的前沿領域，對社會經濟和發展的影響卻越來越大。在基礎教育課程改革的大潮中，許多國家意識到基礎教育領域開展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技術類教育的教學內容中。作為師范類院校，教授人工智能課是有必要的。?
（1）為部分優秀的學生將來做更深入的研究打堅實的基礎。在面向知識經濟的今天，研究獲取、表示和使用知識的人工智能學科越來越受到人們的重視。目前人工智能研究被列為中國高技術領域的重點之一。以專家系統為代表的智能化系統在信息技術中也占有重要地位。因此在高等教育中開展人工智能教育和智能化系統的研發，不僅是計算機科學的應用，也是促進各學科服務于國民經濟發展的必然趨勢。為使人工智能的理論、方法和技術的研究與應用普及和深入，教育重心必須要下移，即從研究生教育向本科教育普及。開展本科層次人工智能普及教育的有效途徑之一是在本科高年級開設相關選修課。開展人工智能教育，不僅能夠更好地發揮高等院校的育人和科學研究功能，而且能為學生拓寬專業路徑，擴大自主學習空間和發展個性創造條件，同時也為營造一個使學生不僅有寬厚、扎實的理論基礎，且具綜合分析和解決問題能力的環境。?
（2）為將來從教的學生積聚大量的知識。英國早在1999年，人工智能課程已經作為選修課出現在中學的信息與通訊技術（ICT）課程中。許多中小學還通過機器人競賽活動來激發中小學生學習人工智能的興趣，使學生不僅提高了用信息技術解決問題的能力，而且培養了多種思維方式，獲得了更多的創新空間。美國現行的中學信息技術課程設置中，將人工智能的內容作為“媒體與技術”層面對12年級學生的要求。澳大利亞的部分中學開設的信息處理與技術課程，人工智能、信息系統、算法和程序設計、社會和倫理道德、計算機系統分別作為5個主題共同構成了該課程的教學內容。在該課程的大綱中規定，人工智能部分的教學內容在高中第3學期為12年級的學生開設，教學時間為10周。?
在我國，多年以來中學奧林匹克信息學競賽中一直包含有人工智能相關的題目，涉及啟發式搜索、博弈、智能程序設計等問題。2003年4月，我國教育部正式頒布《普通高中技術課程標準（實驗）》，首次在信息技術科目中設立了“人工智能初步”選修模塊，標志著我國高中人工智能課程的正式起步。?
我國的新課程標準頒布后，教育部評審并通過了分別由教育科學出版社、廣東高教出版社、地圖出版社、上?？萍冀逃霭嫔绾驼憬逃霭嫔绯霭娴?套高中《人工智能初步》教材，并開發了相應的教輔材料，包括教師用書和配套光盤等。為了配合中學人工智能課程的實施，國內也推出了一些適合中學生學習與體驗的人工智能軟件和網絡資源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步關注中學人工智能教育的開展并將其作為畢業論文的研究選題。一些師范院校適應形勢要求，已為師范生開設了與此相關的選修課程。?
2 人工智能的教育及教學條件現狀?
通過對本人多年的教學過程進行總結，我校的《人工智能》課程教育現狀可總結為如下幾點：?
（1)理論知識充裕。但與實踐相脫節，特別是在智能科學技術的教育教學方面。盡管知識面相當廣泛，而人工智能理論的普及教育以及智能技術的開發與應用仍然十分滯后。?
(2)同其它普通高等院校一樣，在本校，人工智能技術的研究與應用尚未普及，甚至比不上其它院校。這不利于培養學生的科研興趣及創造精神。?
（3）缺乏配套實驗教材，實驗教學內容缺乏，無法培養學生的研究能力和創新能力。只有開設實驗項目，才能使人工智能的相關知識具有研究性和綜合性。?
（4）對中小學智能教育的深度及教學方式、教學特點缺乏研究。做為師范類院校，我認為在對學生進行基礎知識教育的基礎上，要緊抓中小學智能教育的特點對師范類學生進行相關的教育與培訓。?
相對于教育現狀，我校的《人工智能》課程教學條件現狀要稍好一些，其狀態如下：?
（1）教材使用國家級規劃教材，此教材非常系統地介紹了人工智能的基本原理、方法和應用技術，適合本科及研究生使用。在我們的授課過程中，也會適當為學生提供相關的國內其他先進教材，如中南大學蔡自興教授的《人工智能及其應用》等。?
（2）為了促進學生自主學習，我們準備了多種類型的擴充性學習資料，加強學生主動學習的意識，包括：課程相關雜志和書籍目錄，以及部分重要的參考文獻，與人工智能相關的網絡資源如優秀BBS、新聞組、網址等。 它們包括了大量的文獻資料、本領域研究的前沿動態等。 使用表明，學生非常樂于查閱這些資源。 使學生能通過使用這些資源進行一些人工智能程序設計，探討一些問題，在課堂討論中展示他們的收獲。?
(3）校園網的普及與不斷優化使本課程有優良的實踐性教學環境，能充分滿足教學需要。我們擁有較充足的多媒體教室和網絡教室，為實現本課程教學提供了物質保障。在網絡資源建設方面，全校辦公室、教室、學生宿舍和教師宿舍都以寬帶網相連，這些硬件設備對本課程教學發揮了重要作用，使本課程教學質量得以明顯提高。?
3 人工智能教學方法及手段的改革?
針對我們現在所采取的教學方法，我認為存在許多不足，如教學方式比較單一，教學內容偏重理論講解等，為此，提出以下教學方法的改革：?
（1）通過多種途徑激發學生的學習興趣。課程的學習效果，直接受到學生興趣和參與意識的影響。一般來講，《人工智能》作為一門前沿課程，開始學生學習興趣很大，當開始接觸到抽象理論知識及部分算法時，學生往往感到不易接受。 我們通過各種途徑和方法， 激發和培養學生的學習興趣，包括鼓勵學生參與某部分知識的擴充性資料查找,預留一定時間請學生負責對此內容進行講解，布置學生對某個基本成型的實驗進行糾錯及驗證，降低問題解決的難度。學生因此產生興趣從而做更深度研究。?
(2）進行啟發式教學。 我們可以嘗試在教學過程中不斷提出問題請學生思考，啟發學生求解這些問題，鼓勵學生提出自己的猜想和解決方案，然后擺出教材中的解決方案，并與同學所提出的觀點進行分析和比較，這足以加強學生學習的主動意識和參與意識，提高學生學習的積極性。?
(3）課堂辯論與交互式教學。 組織課堂辯論，討論的議題可定位為譬如人工智能是否能超過人類智能等有爭議的問題。學生通過對這些問題展開激烈爭論，激發了學習潛能，明確了學習目標。當然師生間的交流方式還有很多，如郵件互發、QQ留言等，也可在課程網站中的互動平臺進行交流。?
(4）分層次因材施教。 在授課過程中，通過對每個具體學生的學習進度、課堂作業情況進行及時評估，對學生提出進一步的學習建議和指導， 實現個性化的教學。 對優秀學生探討，可以在教學設計和實驗設計中要求其選作部分探索性、創新性的功課和實驗，以發揮學生個性優勢。對于有意于將來從事中小學教育的學生可以在機器人及人工智能技術發展現狀等知識層面對其做問題講解。而那些看似缺乏興趣的學生，我們可以用多媒體手段如播放人工智能相關電影及科學小片引起其興趣，實行逐步引導的教學過程。?
另外，我們可以嘗試雙語教學。 采用中文教材和講授的同時，注重在課程中的關鍵詞同時用英文表示，并適當指定英文參考短文和英文參考書。使學生能夠接觸國外文獻資料，加深對學習內容的理解，獲得更寬廣的知識。我們也可以在教學內容安排上，注重理論聯系實際，將一些人工智能網絡上的虛擬實驗給學生進行課外上網練習，從而使學生了解算法的具體運行過程， 通過參與達到知識的理解，掌握基本方法和技術。?
根據現有的條件，我們在教學中可以采用多媒體教學和網絡課程教學相結合的方法，充分利用多媒體的豐富表現形式，利用網絡課程的交互性、情景化等特點，構筑以學生為主體的《人工智能》課程現代教學模式。 對于抽象知識，可通過動畫和視頻演示，通過聲音和圖像展示人工智能的歷史、人物和前景，做到學生直接而深刻地看到知識的內涵外延。網絡課程能較好地實現交互并使學習過程情景化，通過網絡課程的課堂練習和章節練習，教師可以評價學生的學習情況，并給學生提出學習建議，從而提高學生的研究力和創新力。我們也可以給學生播放中學《人工智能》課程課堂教學錄像，以使學生看到初高中學生的知識范圍及深度；同時給學生播放現有的《人工智能》科學成果，讓學生看到理論背后的實踐；也可以播放科幻片，激發學生想象的翅膀從而有興趣把人工智能作為將來深造的方向。《人工智能》是一門較新的課程，改進教學方法和手段不僅要靠教師，也應增加硬件設備的投入。如果人工智能能采用智能輔助教學系統或機器人輔助教學過程逼真、形象，一目了然，這樣可大大提高學生的學習效率，尤其是提高學生的觀察判斷能力、發現問題和解決問題的能力。?
4 人工智能實踐教學設計的探討?
我們可以在教學過程中，適量開設一些實驗和設計，提高學生的動手能力，并加深他們對理論知識的理解，降低理論的抽象度，提升理論的實用性。在近兩年的教學過程中，我們會適量加入一些人工智能語言的教學過程。例如，在講解了“野人與傳教士過河”等問題后，我們可以讓學生使用Visual Prolog或者C ?++?對算法進行實現；在講解 TSP 問題的遺傳算法解決案例后，指出編碼方案、初始種群大小、進化代數、交叉率變異率等因素對求解結果的影響，并要求學生通過實驗的方式來分析、理解這些問題，并提出“尋找更有利的解決方案”等問題。把學生的興趣激發后，為解決這些問題，學生會在課外主動查閱相關文獻、相互討論以實現他們所設計的方案，這樣既培養了學生善于鉆研和勇于創新的精神又提高了學生的實踐與創新能力。?
參考文獻：?
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［2］ 何元烈,汪玲.“Visual C ?++?”在“人工智能”教學中的應用與探討［J］.廣東工業大學學報:社會科學版,2008(8).?
第3篇：人工智能教學培訓范文
人工智能(Artificial Intelligence. AI)是計算機科學的一個分支，主要是使用計算機系統來模擬人類的思維活動。人工智能技術己應用于醫學領域中，例如IB M機器人醫生" WATSON”在10分鐘時間診斷出很難診斷的自I.病類型，且診斷準確率比初級醫生的臨床準確率高出4倍2017年7月初，阿里也了“DoctorYou" AI系統來進行醫學影像診斷，同年8月，騰訊“覓影”來診斷早期癌癥，未來人工智能技術將在醫學領域有更廣闊的應用，其對醫學專業學生的計算機應用水平的標準和要求越來越高，高職院校在計算機教學中也應跟隨科技發展的步伐?，F階段高職院校在計算機教學過程中還存在著下列問題:1現階段醫學高職院校計算機教學現狀及存在的問題
大學計算機基礎作為一門基礎課，其內容是理淪知識和實踐知識的融合，醫學生學習計算機知識表現在以下幾個方而:醫學生個體之間存在的差異性較大
從生源分布上看，來自城市的學生平時接觸過計算機，并且在以前的學習中己經學習過計算機相關的基礎知識，而來自偏遠農村的學生，沒有機會接觸過計算機，且教學設備落后，起點較低，因此在教學過程中應該考慮到學生之間的差異性計算機基礎課程學時安排不夠，且學生不夠重視
由于醫學高職院校主要開設的專業是醫學類專業，計算機基礎作為一門公共基礎課，學校安排的學時不夠，如本校開設的計算機基礎課程64個學時，64個學時中不僅包括了理淪講解，也包括了學生實踐。同時，大多數學生沒有購買計算機，課后也沒有硬件條件來復習相關的知識內容，因此僅僅靠著上課的講解實踐難以保障教學的質量，同時，大多數學生重視醫學類專業課程，往往忽略了計算機基礎課程的重要性，學生沒有擺正心態，因此出現上課玩手機，睡覺，講話等不良現象
1. 3計算機基礎教學與醫學專業難以結合起來
目前，計算機基礎課程教學使用的是統一的教材，統一的知識點，沒有專門的針對醫學專業出版的計算機基礎教材，難以針對不同的專業來安排授課知識，使得學生畢業時與就業單位要求的計算機技術的掌握度不符合，使得他們在后續的工作中帶來很多困難2提升計算機教學的幾個建議
2. 1完善課程體系，采取課堂教授和線上自學的方法相結合
計算機教學過程中可以采用課堂教授和線上自學的方法，課堂上教授的是計算機基礎知識，包括計算機基礎知識、WORD文字處理、EXCEL電子表格、POWERPOINT演示文稿、INTERNET操作以及計算機網絡六大模塊，主要目的是掌握計算機基礎知識，達到國家計算機一級水平，線上教學平臺可以通過微課、慕課等方式上傳MS OFFICE高級應用課程，提升學生的辦公軟件應用能力，達到計算機二級水平，與此同時，還應包括醫學專業軟件的內容，如藥學專業加入SPASS. SAS醫學統計軟件，影像專業加入DISC. OSIRIS醫學圖像處理與分析軟件，護理、臨床專業加入3DBody解剖學習軟件、醫院信息系統等內容2. 2增強學校和醫院等企業的合作，掌握實踐知識，輸出技能型入才
在人工智能高速發展下，醫院等醫療機構己從國外引進或者自主研發導診機器人、腫瘤診斷專家系統、胃癌診斷專家系統等智能診斷系統，未來醫療行業的發展將對醫學人才的要求越來越高學校和公立醫院、私立醫療機構應搭建起合作橋梁，輸出優秀的學生為醫療機構培養后備力量，同時醫療機構提供更多的機會讓醫學生參與到實踐中，增強學生的專業素養、業務能力，達到合作互贏的局而提高教師的專業應用素質，加強師資培訓
學校應提供給教師業務培訓的機會，如到醫院參觀學習醫療機構目前研發或引進各類輔助醫療系統的使用，各類大型醫療器械的操作，使得教師在授課時能夠注重計算機基礎和臨床的學科知識相結合，培養復合型人才
第4篇：人工智能教學培訓范文
［關鍵詞］臨床培訓;手術室外麻醉;教育
近年來，隨著手術種類的變化，麻醉醫生的工作環境，從熟悉的手術室內，發展成為手術室外多環境工作模式，如放射科、胃腸鏡、氣管鏡、心內科介入、兒科和急診復蘇等［1］。特別在老齡化發展趨勢下，麻醉醫生面臨更多壓力，老齡患者需要在手術室外麻醉(nonoperatingroomanesthesia，NORA)下完成微創或無創診斷檢查以及手術。與傳統手術過程不同的是，越來越復雜的手術需要在NORA下完成。同時，麻醉醫生需要在NORA下處理許多急診或緊急不穩定患者。當代NORA情況下，麻醉住院醫師需要快速適應新的工作環境，利用有限的資源，最短時間內為患者提供優質的麻醉，完成診斷性和治療性手術過程［2］。
1NORA設施和應對
NORA需要的設施包括:廢氣排除系統的麻醉機、監護儀器、可靠的氧源、負壓吸引裝置、手動復蘇球囊、應急電源系統、患者的詳細信息、有效充足的空間、帶有除顫儀的急救車和可靠的雙向通信系統［3］。NORA的核心目標是建立與手術室內同水平和標準的工作環境。由于NORA的麻醉風險較高，麻醉醫生需要認真管理患者，避免并發癥和不良事件的發生［3］。NORA環境下住院醫師教學包括:患者情況比較復雜，采用急診患者標準準備;工作環境不熟悉;儀器設備及藥物不如手術室內齊全;圍術期并發癥發生率更高。因此，住院醫師在NORA下應認真按照工作流程進行麻醉工作，術前準備仔細完成，術中嚴格檢查安全核查單，術后轉運預防并發癥發生［2］。
2未來醫學發展和NORA策略
2．1新型藥物研發
雖然臨床上具備快速起效、消除、穩定的血流動力學和無呼吸抑制及毒副作用等特點的“理想麻醉藥”還未問世;但是臨床已經在研發新型咪達唑侖注射液和依托咪酯注射液等［4］。麻醉藥品是麻醉住院醫師需要掌握的基本知識。在基礎學習階段，住院醫師學習麻醉藥物基本的藥理特性。臨床工作中，住院醫師需要充分了解藥物的不同藥理特性、副作用及藥物代謝動力學;從而更好地掌控麻醉藥和為患者提供個體化治療策略。麻醉醫生和臨床藥師，需要幫助住院醫師掌握新型藥物的臨床特性，新藥的代謝特點;鼓勵住院醫師查閱文獻，嘗試新型麻醉藥物，并探索新藥對于臨床的貢獻。
2．2麻醉監護系統發展
麻醉最初的目的，使患者失去知覺或催眠。麻醉醫生通過麻醉鎮靜深度(depthofhypnosis，DOH)來反映麻醉鎮靜的不同程度，主要通過腦電監測系統來實現，如腦電雙頻譜指數等。閉環麻醉系統，是指通過測量患者臨床生命體征表現，反饋到調控中樞，適應性調控藥物持續輸注，從而實施個體化優質麻醉服務，達到臨床安全高效。術中知曉是麻醉監護期間的嚴重并發癥，給患者帶來不同程度的精神障礙;麻醉醫生積極研究麻醉監護系統的目的，為了防止此類并發癥的發生。有研究表明［5］，麻醉醫生希望通過人工智能等最新技術的發展，使患者接受最佳的麻醉手術，從而達到最佳的圍術期康復狀態，降低圍術期醫療費用和患者經濟負擔。麻醉醫生推動DOH監測儀的發展，為NORA提供了完善的監護系統。DOH系統聯合閉環麻醉系統，為患者提供優質的麻醉服務［6］。閉環麻醉的優點是減少麻醉藥物總量、加速術后康復和改善血流動力學。因此，住院醫師必須了解DOH和閉環麻醉監護設備的特點和局限，理解靶控輸注和閉環麻醉系統的機制，從容的給患者實施精準麻醉管理。
2．3人工智能和大數據時代
大數據、人工智能、機器學習和深度學習，對未來醫學信息發展方向具有深遠影響意義。機器學習和深度學習，是未來住院醫師學習的主要模式。機器學習功能通過重復學習和訓練，可以整合大量臨床資料，達到精準治療，降低麻醉不良事件發生率，提高精準麻醉完成率。深度學習功能，是機器學習功能的延伸項目，進一步提高麻醉服務能力。大數據是指使用新型設備來處理大量混雜數據。麻醉監護設備產生的麻醉數據量，要比工商業產生的少很多。然而，這些數據量是非常混雜的。這些信息來源于多數據流，例如生理性、人口統計學、藥物性、單純數據、圖像(視頻喉鏡和食道超聲)、賬單、網站內容管理系統數據等［7］。這些未來技術對于住院醫師從事NORA教學具有重要的指導作用。第一，人工智能技術發展，優化麻醉監護圖像處理能力［8］。麻醉醫生使用便攜及微創設備，可以得到良好的圖像傳輸，從而減少患者心理負擔。第二，人工智能改進教學質量;在模擬教室內，導師采用人工智能訓練麻醉住院醫師的臨床管理能力。第三，預測分析系統，告知住院醫師提前干預治療低血壓和其他生理性變化，降低內環境紊亂和臨床不良反應發生率［9］。第四，大數據將會保留大量病例資料，有助于分析不良并發癥的原因。
3住院醫師應對未來的策略
3．1教學和培訓
住院醫師開始學習NORA前，必須接受良好的麻醉基礎訓練［10］。循證醫學、患者安全和生理學監護，是麻醉管理的重點內容。這些內容結合導師輔導，可以提高住院醫師麻醉管理水平。傳統教學方法存在一定的弊端。目前流行的教學方法包括:翻轉課堂、問題導向和能力導向的學習、模擬訓練操作法［11］。這些多因素教育方法，在住院醫師的培訓中起到了重要的作用。
3．2認知健康
Gilkey等［12］詳述了四步法達到認知健康理念。第一，麻醉住院醫師必須理解重復訓練的經驗，優化大腦反應速度。因此，麻醉住院醫師需要不斷學習和模仿麻醉專家的臨床工作。第二，住院醫師需要努力工作，主動學習NORA手術過程及注意事項。反之，住院醫師被動面對持續的工作壓力，將會嚴重影響其學習效果。在大數據時代，住院醫師必須主動承擔風險并突破界限。第三，由于在NORA環境下，各種風險經常發生。因此，導師必須突破常規的模式和場景，給予住院醫師具有挑戰性的學習任務。第四，麻醉住院醫師要有持續不斷的工作學習態度，才能達到優化麻醉管理能力的目的。
3．3職業倦怠和不利影響
研究報道，麻醉住院醫師的職業倦怠率很高;同時住院醫師的適應性調整能力和情商個性特點教育，對于下一代麻醉醫生也至關重要［13］。NORA環境具有高麻醉風險和許多非標準化流程，這時麻醉住院醫師的韌性發展顯得尤為重要［14］。社交網絡指出，心理健康和樂觀心態，是建立韌性的重要品質［15］。Jones說過精英不是與生俱來的，而是后天培養出來的［15］。從商業、音樂到體育，各行各業的成功者都是在壓力下成長起來的。麻醉培訓核心任務是教育并幫助住院醫師建立處理應急情況的突變能力。住院醫師要學會如何保持高壓下高效工作，專注于自身工作以及控制好自我，把生活和工作強度處理好。
第5篇：人工智能教學培訓范文
算起來，在線教育的爭奪戰是在三年之前開始的。2013年8月“學而思”網校正式更名為“好未來”，作為最早發力在線教育的一家公司，發展了布局相對完整的中小幼教育專業門戶網站群――e度教育網，該網站由育兒網、幼教網、奧數網、中考網、高考網、留學網等多個網站構成。此后，新東方、學大網等一票傳統教育機構紛紛發力于在線教育。
根據《2015年中國在線教育白皮書》數據顯示，2011到2014年間，中國在線教育市場規模增速均保持在17%以上，最高增速達到21.84%；市場規模從2011年的575億元增至2015年的1171億元，預計到2021年在線教育市場規模將達到2830億元。在線教育用戶突破2億人，在線教育項目數量已經超過3000個。
如今，BAT、網易等互聯網巨頭也爭相跨界進入教育領域……
爭相布局
10月，網易宣布其有道詞典用戶突破6億。這意味著，網易的產品已經可以在在線語言培訓市場占有一席之地。2007年推出有道詞典以來，網易在互聯網巨頭之中率先“誤入”在線教育行業，并逐漸形成有道翻譯官、有道口語大師、網易云課堂等產品矩陣。
語文學習產品――有道語文達人，引進職業教育與通識教育等課程、推出網易云課堂企業版產品等等動作，都說明了網易在在線教育各個細分領域重度垂直、精耕細作的野心。
與此同時，阿里巴巴終于也按捺不住。在10月宣布啟動“星火計劃”，稱未來將會大力扶持生產優質內容的個體老師以及中小型教育機構。比如調用周邊資源，引入專業第三方扶持基金等，以此為中小創業群體提供高效的變現機制。
自去年12月成立教育事業部以來，百度在教育領域的布局正在加快。除了在傳統的教師資源方面，百度推出了專為教師服務的互聯網平臺“百度優課”。百度在線教育的一大特色在于其教育信貸市場。百度CFO李昕曾在Q3財報電話會議上表示，百度要借助人工智能和大數據技術，從教育領域進入互聯網金融。
據百度透露的數據，在教育信貸領域，百度已與超過700家教育培訓機構達成合作，學生通過在線填寫信息，線下和教育機構確定培訓意向，審核通過后，即可獲得“百度有錢花”提供的學費貸款，實現分期交學費。
騰訊坐擁QQ和微信兩大社交平臺，其固有用戶與在線教育針對用戶重合度之高，不容小覷。去年，騰訊將這一優勢應用于教育信息化領域――分別以QQ和微信為基礎推出QQ智慧校園和騰訊智慧校園，為各類學校提供一體化互聯網智慧解決方案，范圍涵蓋學校管理、教務教學、校園生活等方面。扶持優質內容方面，騰訊也不甘落后推出了名師計劃，旨在幫助名師實現知識經濟化，擴大知識生產力與傳播力，同時提供標準化服務與資源扶持。
加之騰訊出手向來大方。今年2月，騰訊3.2億元投資新東方在線，而目前新東方在線申請掛牌已經獲批，將登陸新三板。按照最近一次股票發行的價格來算，新東方網的總市值達到了31.72億元，而騰訊當初的投資金額也由3.2億元升值到了3.9億元，平均每個月賺了1400萬元。
線上線下結合
近年來在線教育的項目雖多，但往往良莠不齊，真正實現盈利的更是少數。
互聯網教育研究院在2015年調查了400家在線教育公司，結果顯示，有70.58%的公司處于虧損狀態，13.24%的公司處于持平狀態，僅有16.18%的公司保持盈利狀態。同時，其報告還指出，由于新進入的項目非常多，而且有一部分項目已經死亡，整體上盈利的在線教育企業預計不超過5%。
在這個資本的“寒冬”，包括老師來了、36號教師、輕舟網等在線教育創業項目，都相繼倒下。一位多年從事在線教育的業內人士向《中國經濟信息》記者分析：“一個項目從開端投入資金到逐步發展，進入盈虧平衡狀態，至少需要3到5年的時間?！弊鳛橐粋€更重視長期發展循環的行業，在線教育前期需要投入大量資金，而后期課程的制作、平臺的維護以及產品的營銷和推廣，都需要團隊極大的耐心和毅力。
隨著在線教育行業的發展，平臺的競爭，已經從最初的野蠻走向有序，從跑馬圈地走向深耕細作，優質的教育內容成為巨頭們的搶奪焦點。還有一些業內人士指出在線教育的一些弊病，例如在線教育APP更多是單向機械灌輸，缺乏線下輔導為學生的知識體系做一個完整的梳理以及打通思維知識上的邏輯關聯。
信天創投合伙人張俊熹對《中國經濟信息》記者分析，線上與線下的結合將會是在線教育接下來發展的趨勢。以留學教育為例，“以前的出國留學只是在國內做一些語言培訓，但是長周期的鏈條并沒有被開發出來，出國后的實習、就業、移民、置業等等，有很多內容可以深入挖掘。”張俊熹說。
盡管在線教育市場前景廣闊，但在創新工場投資總監張麗君的眼里，其實它每個細分領域的市場規模并不大。而且，與其他行業不同，教育行業的內容不能完全規?；瘡椭?，往往面對不同的時期和對象，都需要重新做，因此并不容易找到大的市場。
今年在線教育還有一個創新動作就是與AR、VR合力。正如李彥宏多次在公開場合強調的，人工智能是百度核心的核心。人工智能之于百度教育的重要性也不例外。
11月，百度教育“教育云”平臺，宣布百度教育生態將依托人工智能技術，朝著內容化、智能化、個性化方向發展。百度教育事業部總經理張高透露，人工智能在百度教育的布局分成內容的數字化、學習的個性化與交互的擬人化三個部分。不過，業內聲音普遍認為，鑒于教育行業自身的慢熱特點以及技術發展尚在初期等原因，人工智能與教育的融合還需要一個漫長的過程。
第6篇：人工智能教學培訓范文
【關鍵詞】法理學/法律推理/人工智能
【正文】
一、人工智能法律系統的歷史
計算機先驅思想家萊布尼茲曾這樣不無浪漫地談到推理與計算的關系：“我們要造成這樣一個結果，使所有推理的錯誤都只成為計算的錯誤，這樣，當爭論發生的時候，兩個哲學家同兩個計算家一樣，用不著辯論，只要把筆拿在手里，并且在算盤面前坐下，兩個人面對面地說：讓我們來計算一下吧！”（注：轉引自肖爾茲著：《簡明邏輯史》，張家龍譯，商務印書館1977年版，第54頁。）
如果連抽象的哲學推理都能轉變為計算問題來解決，法律推理的定量化也許還要相對簡單一些。盡管理論上的可能性與技術可行性之間依然存在著巨大的鴻溝，但是，人工智能技術的發展速度確實令人驚嘆。從誕生至今的短短45年內，人工智能從一般問題的研究向特殊領域不斷深入。1956年紐厄爾和西蒙教授的“邏輯理論家”程序，證明了羅素《數學原理》第二章52個定理中的38個定理。塞繆爾的課題組利用對策論和啟發式探索技術開發的具有自學習能力的跳棋程序，在1959年擊敗了其設計者，1962年擊敗了州跳棋冠軍，1997年超級計算機“深藍”使世界頭號國際象棋大師卡斯帕羅夫俯首稱臣。
20世紀60年代，人工智能研究的主要課題是博弈、難題求解和智能機器人；70年代開始研究自然語言理解和專家系統。1971年費根鮑姆教授等人研制出“化學家系統”之后，“計算機數學家”、“計算機醫生”等系統相繼誕生。在其他領域專家系統研究取得突出成就的鼓舞下，一些律師提出了研制“法律診斷”系統和律師系統的可能性。（注：SimonChalton,LegalDiagnostics,ComputersandLaw,No.25,August1980.pp.13-15.BryanNiblett,ExpertSystemsforLawyers,ComputersandLaw,No.29,August1981.p.2.）
1970年Buchanan&Headrick發表了《關于人工智能和法律推理若干問題的考察》，一文，拉開了對法律推理進行人工智能研究的序幕。文章認為，理解、模擬法律論證或法律推理，需要在許多知識領域進行艱難的研究。首先要了解如何描述案件、規則和論證等幾種知識類型，即如何描述法律知識，其中處理開放結構的法律概念是主要難題。其次，要了解如何運用各種知識進行推理，包括分別運用規則、判例和假設的推理，以及混合運用規則和判例的推理。再次，要了解審判實踐中法律推理運用的實際過程，如審判程序的運行，規則的適用，事實的辯論等等。最后，如何將它們最終運用于編制能執行法律推理和辯論任務的計算機程序，區別和分析不同的案件，預測并規避對手的辯護策略，建立巧妙的假設等等。（注：Buchanan&Headrick,SomeSpeculationAboutArtificialIntelligenceandLegalReasoning,23StanfordLawReview(1970).pp.40-62.）法律推理的人工智能研究在這一時期主要沿著兩條途徑前進：一是基于規則模擬歸納推理，70年代初由WalterG.Popp和BernhardSchlink開發了JUDITH律師推理系統。二是模擬法律分析，尋求在模型與以前貯存的基礎數據之間建立實際聯系，并僅依這種關聯的相似性而得出結論。JeffreyMeld-man1977年開發了計算機輔助法律分析系統，它以律師推理為模擬對象，試圖識別與案件事實模型相似的其他案件?？紤]到律師分析案件既用歸納推理又用演繹推理，程序對兩者都給予了必要的關注，并且包括了各種水平的分析推理方法。
專家系統在法律中的第一次實際應用，是D.沃特曼和M.皮特森1981年開發的法律判決輔助系統(LDS)。研究者探索將其當作法律適用的實踐工具，對美國民法制度的某個方面進行檢測，運用嚴格責任、相對疏忽和損害賠償等模型，計算出責任案件的賠償價值，并論證了如何模擬法律專家意見的方法論問題。（注：''''ModelsofLegalDecisionmakingReport'''',R-2717-ICJ(1981).）
我國法律專家系統的研制于20世紀80年代中期起步。（注：錢學森教授：《論法治系統工程的任務與方法》（《科技管理研究》1981年第4期）、《社會主義和法治學與現代科學技術》（《法制建設》1984年第3期）、《現代科學技術與法和法制建設》（《政法論壇》）1985年第3期）等文章，為我國法律專家系統的研發起了思想解放和理論奠基作用。）1986年由朱華榮、肖開權主持的《量刑綜合平衡與電腦輔助量刑專家系統研究》被確定為國家社科“七五”研究課題，它在建立盜竊罪量刑數學模型方面取得了成果。在法律數據庫開發方面，1993年中山大學學生胡釗、周宗毅、汪宏杰等人合作研制了《LOA律師辦公自動化系統》。（注：楊建廣、駱梅芬編著：《法治系統工程》，中山大學出版社1996年版，第344-349頁。）1993年武漢大學法學院趙廷光教授主持開發了《實用刑法專家系統》。（注：趙廷光等著：《實用刑法專家系統用戶手冊》，北京新概念軟件研究所1993年版。）它由咨詢檢索系統、輔助定性系統和輔助量刑系統組成，具有檢索刑法知識和對刑事個案進行推理判斷的功能。
專家系統與以往的“通用難題求解”相比具有以下特點：(1)它要解決復雜的實際問題，而不是規則簡單的游戲或數學定理證明問題；(2)它面向更加專門的應用領域，而不是單純的原理性探索；(3)它主要根據具體的問題域，選擇合理的方法來表達和運用特殊的知識，而不強調與問題的特殊性無關的普適性推理和搜索策略。
法律專家系統在法規和判例的輔助檢索方面確實發揮了重要作用，解放了律師一部分腦力勞動。但絕大多數專家系統目前只能做法律數據的檢索工作，缺乏應有的推理功能。20世紀90年代以后，人工智能法律系統進入了以知識工程為主要技術手段的開發時期。知識工程是指以知識為處理對象，以能在計算機上表達和運用知識的技術為主要手段，研究知識型系統的設計、構造和維護的一門更加高級的人工智能技術。（注：《中國大百科全書·自動控制與系統工程》，中國大百科全書出版社1991年版，第579頁。）知識工程概念的提出，改變了以往人們認為幾個推理定律再加上強大的計算機就會產生專家功能的信念。以知識工程為技術手段的法律系統研制，如果能在法律知識的獲得、表達和應用等方面獲得突破，將會使人工智能法律系統的研制產生一個質的飛躍。
人工智能法律系統的發展源于兩種動力。其一是法律實踐自身的要求。隨著社會生活和法律關系的復雜化，法律實踐需要新的思維工具，否則，法律家（律師、檢察官和法官）將無法承受法律文獻日積月累和法律案件不斷增多的重負。其二是人工智能發展的需要。人工智能以模擬人的全部思維活動為目標，但又必須以具體思維活動一城一池的攻克為過程。它需要通過對不同思維領域的征服，來證明知識的每個領域都可以精確描述并制造出類似人類智能的機器。此外，人工智能選擇法律領域尋求突破，還有下述原因：(1)盡管法律推理十分復雜，但它有相對穩定的對象（案件）、相對明確的前提（法律規則、法律事實）及嚴格的程序規則，且須得出確定的判決結論。這為人工智能模擬提供了極為有利的條件。(2)法律推理特別是抗辯制審判中的司法推理，以明確的規則、理性的標準、充分的辯論，為觀察思維活動的軌跡提供了可以記錄和回放的樣本。(3)法律知識長期的積累、完備的檔案，為模擬法律知識的獲得、表達和應用提供了豐富、準確的資料。(4)法律活動所特有的自我意識、自我批評精神，對法律程序和假設進行檢驗的傳統，為模擬法律推理提供了良好的反思條件。
二、人工智能法律系統的價值
人工智能法律系統的研制對法學理論和法律實踐的價值和意義，可以概括為以下幾點：
一是方法論啟示。P.Wahlgren說：“人工智能方法的研究可以支持和深化在創造性方法上的法理學反思。這個信仰反映了法理學可以被視為旨在于開發法律分析和法律推理之方法的活動。從法理學的觀點看，這種研究的最終目標是揭示方法論的潛在作用，從而有助于開展從法理學觀點所提出的解決方法的討論，而不僅僅是探討與計算機科學和人工智能有關的非常細致的技術方面。”（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）在模擬法律推理的過程中，法學家通過與工人智能專家的密切合作，可以從其對法律推理的獨特理解中獲得有關方法論方面的啟示。例如，由于很少有兩個案件完全相似，在判例法實踐中，總有某些不相似的方面需要法律家運用假設來分析已有判例與現實案件的相關性程度。但法學家們在假設的性質問題上常常莫衷一是。然而HYPO的設計者，在無真實判例或真實判例不能充分解釋現實案件的情況下，以假設的反例來反駁對方的觀點，用補充、刪減和改變事實的機械論方法來生成假設。這種用人工智能方法來處理假設的辦法，就使復雜問題變得十分簡單：假設實際上是一個新的論證產生于一個經過修正的老的論證的過程。總之，人工智能方法可以幫助法學家跳出法理學方法的思維定勢，用其他學科的方法來重新審視法學問題，從而為法律問題的解決提供了新的途徑。
二是提供了思想實驗手段。西蒙認為，盡管我們還不知道思維在頭腦中是怎樣由生理作用完成的，“但我們知道這些處理在數字電子計算機中是由電子作用完成的。給計算機編程序使之思維，已經證明有可能為思維提供機械論解釋”。（注：轉引自童天湘：《人工智能與第N代計算機》，載《哲學研究》1985年第5期。）童天湘先生認為：“通過編制有關思維活動的程序，就會加深對思維活動具體細節的了解，并將這種程序送進計算機運行，檢驗其正確性。這是一種思想實驗，有助于我們研究人腦思維的機理?！保ㄗⅲ恨D引自童天湘：《人工智能與第N代計算機》，載《哲學研究》1985年第5期。）人工智能法律系統研究的直接目標是使計算機能夠獲取、表達和應用法律知識，軟件工程師為模擬法律推理而編制程序，必須先對人的推理過程作出基于人工智能理論和方法的獨特解釋。人工智能以功能模擬開路，在未搞清法律家的推理結構之前，首先從功能上對法律證成、法律檢索、法律解釋、法律適用等法律推理的要素和活動進行數理分析，將法理學、訴訟法學關于法律推理的研究成果模型化，以實現法律推理知識的機器表達或再現，從而為認識法律推理的過程和規律提供了一種實驗手段。法學家則可以將人工智能法律系統的推理過程、方法和結論與人類法律推理活動相對照，為法律推理的法理學研究所借鑒。因此，用人工智能方法模擬法律推理，深化了人們對法律推理性質、要素和過程的認識，使法學家得以借助人工智能科學的敏銳透鏡去考察法律推理的微觀機制。正是在這個意義上，BryanNiblett教授說：“一個成功的專家系統很可能比其他的途徑對法理學作出更多的（理論）貢獻?！保ㄗⅲ築ryanNiblett,ExpertSystemsforLawyers,ComputersandLaw,No.29,August1981.note14,p.3.）
三是輔助司法審判。按照格雷的觀點，法律專家系統首先在英美判例法國家出現的直接原因在于，浩如煙海的判例案卷如果沒有計算機編纂、分類、查詢，這種法律制度簡直就無法運轉了。（注：PamelaN.GrayBrookfield,ArtificialLegalIntelligence,VT:DartmouthPublishingCo.,1997.p.402.）其實不僅是判例法，制定法制度下的律師和法官往往也要為檢索有關的法律、法規和司法解釋耗費大量的精力和時間，而且由于人腦的知識和記憶能力有限，還存在著檢索不全面、記憶不準確的問題。人工智能法律系統強大的記憶和檢索功能，可以彌補人類智能的某些局限性，幫助律師和法官從事相對簡單的法律檢索工作，從而極大地解放律師和法官的腦力勞動，使其能夠集中精力從事更加復雜的法律推理活動。
四是促進司法公正。司法推理雖有統一的法律標準，但法官是具有主觀能動性的差異個體，所以在執行統一標準時會產生一些差異的結果。司法解釋所具有的建構性、辯證性和創造性的特點，進一步加劇了這種差異。如果換了鋼鐵之軀的機器，這種由主觀原因所造成的差異性就有可能加以避免。這當然不是說讓計算機完全取代法官，而是說，由于人工智能法律系統為司法審判提供了相對統一的推理標準和評價標準，從而可以輔助法官取得具有一貫性的判決。無論如何，我們必須承認，鋼鐵之軀的機器沒有物質欲望和感情生活，可以比人更少地受到外界因素的干擾。正像計算機錄取增強了高考招生的公正性、電子監視器提高了糾正行車違章的公正性一樣，智能法律系統在庭審中的運用有可能減少某些現象。
五是輔助法律教育和培訓。人工智能法律系統凝聚了法律家的專門知識和法官群體的審判經驗，如果通過軟件系統或計算機網絡實現專家經驗和知識的共享，便可在法律教育和培訓中發揮多方面的作用。例如，(1)在法學院教學中發揮模擬法庭的作用，可以幫助法律專業學生鞏固自己所學知識，并將法律知識應用于模擬的審判實踐，從而較快地提高解決法律實踐問題的能力。(2)幫助新律師和新法官全面掌握法律知識，迅速獲得判案經驗，在審判過程的跟蹤檢測和判決結論的動態校正中增長知識和才干，較快地接近或達到專家水平。(3)可使不同地區、不同層次的律師和法官及時獲得有關法律問題的咨詢建議，彌補因知識結構差異和判案經驗多寡而可能出現的失誤。(4)可以為大眾提供及時的法律咨詢，提高廣大人民群眾的法律素質，增強法律意識。
六是輔助立法活動。人工智能法律系統不僅對輔助司法審判有重要的意義，而且對完善立法也具有實用價值。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）例如，倫敦大學Imperial學院的邏輯程序組將1981年英國國籍法的內容形式化，幫助立法者發現了該法在預見性上存在的一些缺陷和法律漏洞。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）立法輔助系統如能應用于法律起草和法律草案的審議過程，有可能事先發現一些立法漏洞，避免一個法律內部各種規則之間以及新法律與現有法律制度之間的相互沖突。
三、法理學在人工智能法律系統研究中的作用
1.人工智能法律系統的法理學思想來源
關于人工智能法律系統之法理學思想來源的追蹤，不是對法理學與人工智能的聯系作面面俱到的考察，而旨在揭示法理學對人工智能法律系統的發展所產生的一些直接影響。
第一，法律形式主義為人工智能法律系統的產生奠定了理論基礎。18-19世紀的法律形式主義強調法律推理的形式方面，認為將法律化成簡單的幾何公式是完全可能的。這種以J·奧斯汀為代表的英國分析法學的傳統，主張“法律推理應該依據客觀事實、明確的規則以及邏輯去解決一切為法律所要求的具體行為。假如法律能如此運作，那么無論誰作裁決，法律推理都會導向同樣的裁決?！保ㄗⅲ海溃┦返傥摹·伯頓著：《法律和法律推理導論》，張志銘、解興權譯，中國政法大學出版社1998年9月版，第3頁。）換言之，機器只要遵守法律推理的邏輯，也可以得出和法官一樣的判決結果。在分析法學家看來，“所謂‘法治’就是要求結論必須是大前提與小前提邏輯必然結果。”（注：朱景文主編：《對西方法律傳統的挑戰》，中國檢察出版社1996年2月版，第292頁。）如果法官違反三段論推理的邏輯，就會破壞法治。這種機械論的法律推理觀，反映了分析法學要求法官不以個人價值觀干擾法律推理活動的主張。但是，它同時具有忽視法官主觀能動性和法律推理靈活性的僵化的缺陷。所以，自由法學家比埃利希將法律形式主義的邏輯推理說稱為“自動售貨機”理論。然而，從人工智能就是為思維提供機械論解釋的意義上說，法律形式主義對法律推理所作的機械論解釋，恰恰為人工智能法律系統的開發提供了可能的前提。從人工智能法律系統研制的實際過程來看，在其起步階段，人工智能專家正是根據法律形式主義所提供的理論前提，首先選擇三段論演繹推理進行模擬，由WalterG.Popp和BernhardSchlink在20世紀70年代初開發了JUDITH律師推理系統。在這個系統中，作為推理大小前提的法律和事實之間的邏輯關系，被計算機以“如果A和B，那么C”的方式加以描述，使機器法律推理第一次從理論變為現實。
第二，法律現實主義推動智能模擬深入到主體的思維結構領域。法律形式主義忽視了推理主體的社會性。法官是生活在現實社會中的人，其所從事的法律活動不可能不受到其社會體驗和思維結構的影響。法官在實際的審判實踐中，并不是機械地遵循規則，特別是在遇到復雜案件時，往往需要作出某種價值選擇。而一旦面對價值問題，法律形式主義的邏輯決定論便立刻陷入困境，顯出其僵化性的致命弱點。法律現實主義對其僵化性進行了深刻的批判?；裟匪狗ü倜鞔_提出“法律的生命并不在于邏輯而在于經驗”（注：（美）博登海默著：《法理學——法哲學及其方法》，鄧正來、姬敬武譯，華夏出版社1987年12月版，第478頁。）的格言。這里所謂邏輯，就是指法律形式主義的三段論演繹邏輯；所謂經驗，則包括一定的道德和政治理論、公共政策及直覺知識，甚至法官的偏見。法律現實主義對法官主觀能動性和法律推理靈活性的強調，促使人工智能研究從模擬法律推理的外在邏輯形式進一步轉向探求法官的內在思維結構。人們開始考慮，如果思維結構對法官的推理活動具有定向作用，那么，人工智能法律系統若要達到法官水平，就應該通過建立思維結構模型來設計機器的運行結構。TAXMAN的設計就借鑒了這一思想，法律知識被計算機結構語言以語義網絡的方式組成不同的規則系統，解釋程序、協調程序、說明程序分別對網絡結構中的輸入和輸出信息進行動態結構調整，從而適應了知識整合的需要。大規模知識系統的KBS(KnowledgeBasedSystem)開發也注意了思維結構的整合作用，許多具有內在聯系的小規模KBS子系統，在分別模擬法律推理要素功能（證成、法律查詢、法律解釋、法律適用、法律評價、理由闡述）的基礎上，又通過聯想程序被有機聯系起來，構成了具有法律推理整體功能的概念模型。（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）
第三，“開放結構”的法律概念打開了疑難案件法律推理模擬的思路。法律形式主義忽視了疑難案件的存在。疑難案件的特征表現為法律規則和案件之間不存在單一的邏輯對應關系。有時候從一個法律規則可以推出幾種不同的結論，它們往往沒有明顯的對錯之分；有時一個案件面對著幾個相似的法律規則。在這些情況下，形式主義推理說都一籌莫展。但是，法律現實主義在批判法律形式主義時又走向另一個極端，它否認具有普遍性的一般法律規則的存在，試圖用“行動中的法律”完全代替分析法學“本本中的法律”。這種矯枉過正的做法雖然是使法律推理擺脫機械論束縛所走出的必要一步，然而，法律如果真像現實主義法學所說的那樣僅僅存在于具體判決之中，法律推理如果可以不遵循任何標準或因人而異，那么，受到挑戰的就不僅是法律形式主義，而且還會殃及法治要求實現規則統治之根本原則，并動搖人工智能法律系統存在的基礎。哈特在法律形式主義和法律現實主義的爭論中采取了一種折中立場，他既承認邏輯的局限性又強調其重要性；既拒斥法官完全按自己的預感來隨意判案的見解，又承認直覺的存在。這種折中立場在哈特“開放結構”的法律概念中得到了充分體現。法律概念既有“意義核心”又有“開放結構”，邏輯推理可以幫助法官發現問題的陽面，而根據社會政策、價值和后果對規則進行解釋則有助于發現問題的陰面。開放結構的法律概念，使基于規則的法律推理模擬在受到概念封閉性的限制而對疑難案件無能為力時，找到了新的立足點。在此基礎上，運用開放結構概念的疑難案件法律推理模型，通過邏輯程序工具和聯想技術而建立起來。Gardner博士就疑難案件提出兩種解決策略：一是將簡易問題從疑難問題中篩選出來，運用基于規則的技術來解決；二是將疑難問題同“開放結構”的法律概念聯系在一起，先用非范例知識如規則、控辯雙方的陳述、常識來獲得初步答案，再運用范例來澄清案件、檢查答案的正確性。
第四，目的法學促進了價值推理的人工智能研究。目的法學是指一種所謂直接實現目的之“后法治”理想。美國法學家諾內特和塞爾茲尼克把法律分為三種類型。他們認為，以法治為標志的自治型法，過分強調手段或程序的正當性，有把手段當作目的的傾向。這說明法治社會并沒有反映人類關于美好社會的最高理想，因為實質正義不是經過人們直接追求而實現的，而是通過追求形式正義而間接獲得的。因此他們提出以回應型法取代自治型法的主張。在回應型法中，“目的為評判既定的做法設立了標準，從而也就開辟了變化的途徑。同時，如果認真地對待目的，它們就能控制行政自由裁量權，從而減輕制度屈從的危險。反之，缺少目的既是僵硬的根源，又是機會主義的根源。”（注：（美）諾內特、塞爾茲尼克著：《轉變中的法律與社會》，張志銘譯，中國政法大學出版社1994年版，第60頁。）美國批判法學家昂格爾對形式主義法律推理和目的型法律推理的特點進行了比較，他認為，前者要求使用內容明確、固定的規則，無視社會現實生活中不同價值觀念的沖突，不能適應復雜情況和變化，追求形式正義；后者則要求放松對法律推理標準的嚴格限制，允許使用無固定內容的抽象標準，迫使人們在不同的價值觀念之間做出選擇，追求實質正義。與此相應，佩雷爾曼提出了新修辭學(NewRhetoric)的法律理論。他認為，形式邏輯只是根據演繹法或歸納法對問題加以說明或論證的技術，屬于手段的邏輯；新修辭學要填補形式邏輯的不足，是關于目的的辯證邏輯，可以幫助法官論證其決定和選擇，因而是進行價值判斷的邏輯。他認為，在司法三段論思想支配下，法學的任務是將全部法律系統化并作為闡釋法律的大前提，“明確性、一致性和完備性”就成為對法律的三個要求。而新修辭學的基本思想是價值判斷的多元論，法官必須在某種價值判斷的指示下履行義務，必須考慮哪些價值是“合理的、可接受的、社會上有效的公平的”。這些價值構成了判決的正當理由。（注：沈宗靈著：《現代西方法理學》，北京大學出版社1992年版，第443-446頁。）制造人工智能法律系統最終需要解決價值推理的模擬問題，否則，就難以實現為判決提供正當理由的要求。為此，P.Wahlgren提出的與人工智能相關的5種知識表達途徑中，明確地包括了以道義為基礎的法律推理模型。（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）引入道義邏輯，或者說在機器中采用基于某種道義邏輯的推理程序，強調目的價值，也許是制造智能法律系統的關鍵。不過，即使把道義邏輯硬塞給計算機，鋼鐵之軀的機器沒有生理需要，也很難產生價值觀念和主觀體驗，沒辦法解決主觀選擇的問題。在這個問題上，波斯納曾以法律家有七情六欲為由對法律家對法律的機械忠誠表示了強烈懷疑，并辯證地將其視為法律發展的動力之一。只有人才能夠平衡相互沖突的利益，能夠發現對人類生存和發展至關重要的價值。因此，關于價值推理的人工智能模擬究竟能取得什么成果，恐怕還是個未知數。
2.法理學對人工智能法律系統研制的理論指導作用
GoldandSusskind指出：“不爭的事實是，所有的專家系統必須適應一些法理學理論，因為一切法律專家系統都需要提出關于法律和法律推理性質的假設。從更嚴格的意義上說，一切專家系統都必須體現一種結構理論和法律的個性，一種法律規范理論，一種描述法律科學的理論，一種法律推理理論”。（注：GoldandSusskind,ExpertSystemsinLaw:AJurisprudentialandFormalSpecificationApproach,pp.307-309.）人工智能法律系統的研究，不僅需要以法理學關于法律的一般理論為知識基礎，還需要從法理學獲得關于法律推理的完整理論，如法律推理實踐和理論的發展歷史，法律推理的標準、主體、過程、方法等等。人工智能對法律推理的模擬，主要是對法理學關于法律推理的知識進行人工智能方法的描述，建立數學模型并編制計算機應用程序，從而在智能機器上再現人類法律推理功能的過程。在這個過程中，人工智能專家的主要任務是研究如何吸收法理學關于法律推理的研究成果，包括法理學關于人工智能法律系統的研究成果。
隨著人工智能法律系統研究從低級向高級目標的推進，人們越來越意識到，對法律推理的微觀機制認識不足已成為人工智能模擬的嚴重障礙。P.Wahlgren指出，“許多人工智能技術在法律領域的開發項目之所以失敗，就是因為許多潛在的法理學原則沒有在系統開發的開始階段被遵守或給予有效的注意?！薄胺ɡ韺W對法律推理和方法論問題的關注已經有幾百年，而人工智能的誕生只是本世紀50年代中期的事情，這個事實是人工智能通過考察法理學知識來豐富自己的一個有效動機?！保ㄗⅲ篜.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）因此，研究法律推理自動化的目標，“一方面是用人工智能（通過把計算機的應用與分析模型相結合）來支撐法律推理的可能性；另一方面是應用法理學理論來解決作為法律推理支撐系統的以及一般的人工智能問題。”（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）在前一方面，是人工智能法律系統充當法律推理研究的思想實驗手段以及輔助司法審判的問題。后一方面，則是法律推理的法律學研究成果直接為人工智能法律系統的研制所應用的問題。例如，20世紀70年代法理學在真實和假設案例的推理和分析方面所取得的成果，已為幾種人工智能法律裝置借鑒而成為其設計工作的理論基礎。在運用模糊或開放結構概念的法律推理研究方面，以及在法庭辯論和法律解釋的形式化等問題上，法理學的研究成果也已為人工智能法律系統的研究所借鑒。
四、人工智能法律系統研究的難點
人工智能法律系統的研究盡管在很短的時間內取得了許多令人振奮的成果，但它的發展也面臨著許多困難。這些困難構成了研究工作需要進一步努力奮斗的目標。
第一，關于法律解釋的模擬。在法理學的諸多研究成果中，法律解釋的研究對人工智能法律系統的研制起著關鍵作用。法律知識表達的核心問題是法律解釋。法律規范在一個法律論點上的效力，是由法律家按忠實原意和適合當時案件的原則通過法律解釋予以確認的，其中包含著人類特有的價值和目的考慮，反映了法律家的知識表達具有主觀能動性。所以，德沃金將解釋過程看作是一種結合了法律知識、時代信息和思維方法而形成的，能夠應變的思維策略。（注：Dworkin,TakingRightsSeriously,HarvardUniversityPressCambridge,Massachusetts1977.p.75.）目前的法律專家系統并未以知識表達為目的來解釋法律，而是將法律整齊地“碼放”在計算機記憶系統中僅供一般檢索之用。然而，在法律知識工程系統中，法律知識必須被解釋，以滿足自動推理對法律知識進行重新建構的需要。麥卡錫說：“在開發智能信息系統的過程中，最關鍵的任務既不是文件的重建也不是專家意見的重建，而是建立有關法律領域的概念模型。”（注：McCarty,Intelligentlegalinformationsystems:problemsandprospects,op.cit.supra,note25,p.126.）建立法律概念模型必須以法律家對某一法律概念的共識為基礎，但不同的法律家對同一法律概念往往有不同的解釋策略。凱爾森甚至說：即使在國內法領域也難以形成一個“能夠用來敘述一定法律共同體的實在法的基本概念”。（注：（奧）凱爾森著：《法與國家的一般理論》，沈宗靈譯，中國大百科全書出版社1996年版，第1頁。）盡管如此，法理學還是為法律概念模型的重建提供了一些方法。例如，德沃金認為，法官在“解釋”階段，要通過推理論證，為自己在“前解釋”階段所確定的大多數法官對模糊法律規范的“一致看法”提供“一些總的理由”。獲取這些總的理由的過程分為兩個步驟：首先，從現存的明確法律制度中抽象出一般的法律原則，用自我建立的一般法律理論來證明這種法律原則是其中的一部分，證明現存的明確法律制度是正當的。其次，再以法律原則為依據反向推出具體的法律結論，即用一般法律理論來證明某一法律原則存在的合理性，再用該法律原則來解釋某一法律概念。TAXMAN等系統裝置已吸收了這種方法，法律知識被計算機結構語言以語義網絡的方式組成不同的規則系統，解釋程序使計算機根據案件事實來執行某條法律規則，并在新案件事實輸入時對法律規則作出新的解釋后才加以調用。不過，法律知識表達的進展還依賴于法律解釋研究取得更多的突破。
第二，關于啟發式程序。目前的法律專家系統如果不能與啟發式程序接口，不能運用判斷性知識進行推理，只通過規則反饋來提供簡單解釋，就談不上真正的智能性。啟發式程序要解決智能機器如何模擬法律家推理的直覺性、經驗性以及推理結果的不確定性等問題，即人可以有效地處理錯誤的或不完全的數據，在必要時作出猜測和假設，從而使問題的解決具有靈活性。在這方面，Gardner的混合推理模型，EdwinaL.Rissland運用聯想程序對規則和判例推理的結果作集合處理的思路，以及Massachusetts大學研制的CABARET（基于判例的推理工具），在將啟發式程序應用于系統開發方面都進行了有益的嘗試。但是，法律問題往往沒有唯一正確的答案，這是人工智能模擬法律推理的一個難題。選擇哪一個答案，往往取決于法律推理的目的標準和推理主體的立場和價值觀念。但智能機器沒有自己的目的、利益和立場。這似乎從某種程度上劃定了機器法律推理所能解決問題的范圍。
第三，關于法律自然語言理解。在設計基于規則的程序時，設計者必須假定整套規則沒有意義不明和沖突，程序必須消滅這些問題而使規則呈現出更多的一致性。就是說，盡管人們對法律概念的含義可以爭論不休，但輸入機器的法律語言卻不能互相矛盾。機器語言具有很大的局限性，例如，LDS基于規則來模擬嚴格責任并計算實際損害時，表現出的最大弱點就是不能使用不精確的自然語言進行推理。然而，在實際的法律推理過程中，法律家對某個問題的任何一種回答都可根據上下文關系作多種解釋，而且辯論雙方總是尋求得出不同的結論。因此，智能法律專家系統的成功在很大程度上還依賴于自然語言理解研究工作的突破。牛津大學的一個程序組正在研究法律自然語言的理解問題，但是遇到了重重困難。原因是連法學家們自己目前也還沒有建立起一套大家一致同意的專業術語規范。所以EdwinaL.Rissland認為，常識知識、意圖和信仰類知識的模擬化，以及自然語言理解的模擬問題，迄今為止可能是人工智能面臨的最困難的任務。對于語言模擬來說，像交際短語和短語概括的有限能力可能會在較窄的語境條件下取得成果，完全的功能模擬、一般“解決問題”能力的模擬則距離非常遙遠，而像書面上訴意見的理解則是永遠的終極幻想。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）
五、人工智能法律系統的開發策略和應用前景
我們能夠制造出一臺什么樣的機器，可以證明它是人工智能法律系統？從檢驗標準上看，這主要是法律知識在機器中再現的判定問題。根據“圖靈試驗”原理，我們可將該檢驗標準概括如下：設兩間隔開的屋子，一間坐著一位法律家，另一間“坐著”一臺智能機器。一個人（也是法律家）向法律家和機器提出同樣的法律問題，如果提問者不能從二者的回答中區分出誰是法律家、誰是機器，就不能懷疑機器具有法律知識表達的能力。
依“圖靈試驗”制定的智能法律系統檢驗標準，所看重的是功能。只要機器和法律家解決同樣法律問題時所表現出來的功能相同，就不再苛求哪個是鋼鐵結構、哪個是血肉之軀。人工智能立足的基礎，就是相同的功能可以通過不同的結構來實現之功能模擬理論。
從功能模擬的觀點來確定人工智能法律系統的研究與開發策略，可作以下考慮：
第一，擴大人工智能法律系統的研發主體?，F有人工法律系統的幼稚，暴露了僅僅依靠計算機和知識工程專家從事系統研發工作的局限性。因此，應該確立以法律家、邏輯學家和計算機專家三結合的研發群體。在系統研發初期，可組成由法學家、邏輯與認知專家、計算機和知識工程專家為主體的課題組，制定系統研發的整體戰略和分階段實施的研發規劃。在系統研發中期，應通過網絡等手段充分吸收初級產品用戶（律師、檢察官、法官）的意見，使研發工作在理論研究與實際應用之間形成反饋，將開發精英與廣大用戶的智慧結合起來，互相啟發、群策群力，推動系統迅速升級。
第二，確定研究與應用相結合、以應用為主導的研發策略。目前國外人工智能法律系統的研究大多停留在實驗室領域，還沒有在司法實踐中加以應用。但是，任何智能系統包括相對簡單的軟件系統，如果不經過用戶的長期使用和反饋，是永遠也不可能走向成熟的。從我國的實際情況看，如果不能將初期研究成果盡快地轉化為產品，我們也難以為后續研究工作提供雄厚的資金支持。因此，人工智能法律系統的研究必須走產研結合的道路，堅持以應用開路，使智能法律系統盡快走出實驗室，同時以研究為先導，促進不斷更新升級。
第三，系統研發目標與初級產品功能定位。人工智能法律系統的研發目標是制造出能夠滿足多用戶（律師、檢察官、法官、立法者、法學家）多種需要的機型。初級產品的定位應考慮到，人的推理功能特別是價值推理的功能遠遠超過機器，但人的記憶功能、檢索速度和準確性又遠不如機器。同時還應該考慮到，我國目前有12萬律師，23萬檢察官和21萬法官，每年1.2萬法學院本科畢業生，他們對法律知識的獲取、表達和應用能力參差不齊。因此，初級產品的標準可適當降低，先研制推理功能薄弱、檢索功能強大的法律專家系統。可與計算機廠商合作生產具有強大數據庫功能的硬件，并確保最新法律、法規、司法解釋和判例的網上及時更新；同時編制以案件為引導的高速檢索軟件。系統開發的先期目標應確定為：(1)替律師起草僅供參考的書和辯護詞；(2)替法官起草僅供參考的判決書；(3)為法學院學生提供模擬法庭審判的通用系統軟件，以輔助學生在、辯護和審判等訴訟的不同階段鞏固所學知識、獲得審判經驗。上述軟件旨在提供一個初級平臺，先解決有無和急需，再不斷收集用戶反饋意見，逐步改進完善。
第四，實驗室研發應確定較高的起點或跟蹤戰略。國外以知識工程為主要技術手段的人工智能法律系統開發已經歷了如下發展階段：(1)主要適用于簡單案件的規則推理；(2)運用開放結構概念的推理；(3)運用判例和假設的推理；(4)運用規則和判例的混合推理。我們如確定以簡單案件的規則推理為初級市場產品，那么，實驗室中第二代產品開發就應瞄準運用開放結構概念的推理。同時，跟蹤運用假設的推理及混合推理，吸收國外先進的KBS和HYPO的設計思想，將功能子系統開發與聯想式控制系統結合。HYPO判例法推理智能裝置具有如下功能：(1)評價相關判例；(2)判定何方使用判例更加貼切；(3)分析并區分判例；(4)建立假設并用假設來推理；(5)為一種主張引用各種類型的反例；(6)建立判例的引證概要。HYPO以商業秘密法的判例推理為模擬對象，假設了完全自動化的法律推理過程中全部要素被建立起來的途徑。值得注意的是，HYPO忽略了許多要素的存在，如商業秘密法背后的政策考慮，法律概念應用于實際情況時固有的模糊性，信息是否已被公開，被告是否使用了對方設計的產品，是否簽署了讓與協議，等等。一個系統設計的要素列表無論多長，好律師也總能再多想出一些。同樣，律師對案件的分析，不可能僅限于商業秘密法判例，還可能援引侵權法或專利法的判例，這決定了緣由的多種可能性。Ashley還討論了判例法推理模擬的其他困難：判例并不是概念的肯定的或否定的樣本，因此，要通過要素等簡單的法律術語使模糊的法律規則得到澄清十分困難，法律原則和類推推理之間的關系還不能以令人滿意的方式加以描述。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）這說明，即使具有較高起點的實驗室基礎研究，也不宜確定過高的目標。因為，智能法律系統的研究不能脫離人工智能的整體發展水平。
第五，人－機系統解決方案。人和機器在解決法律問題時各有所長。人的優點是能作價值推理，使法律問題的解決適應社會的變化發展，從而具有靈活性。機器的長處是記憶和檢索功能強，可以使法律問題的解決具有一貫性。人－機系統解決方案立足于人與機器的功能互補，目的是解放人的腦力勞動，服務于國家的法治建設。該方案的實施可以分為兩個階段：第一階段以人為主，機器為人收集信息并作初步分析，提供決策參考。律師受理案件后，可以先用機器處理大批數據，并參考機器的和辯護方案，再做更加高級的推理論證工作。法官接觸一個新案件，或新法官剛接觸審判工作，也可以先看看“機器法官”的判決建議或者審判思路，作為參考。法院的監督部門可參照機器法官的判決，對法官的審判活動進行某種監督，如二者的判決結果差別太大，可以審查一下法官的判決理由。這也許可以在一定程度上制約司法腐敗。在人－機系統開發的第二階段，會有越來越多的簡單案件的判決與電腦推理結果完全相同，因此，某些簡單案件可以機器為主進行審判，例如，美國小額法庭的一些案件，我國法庭可用簡易程序來審理的一些案件。法官可以作為“產品檢驗員”監督和修訂機器的判決結果。這樣，法官的判案效率將大大提高，法官隊伍也可借此“消腫”，有可能大幅度提高法官薪水，吸引高素質法律人才進入法官隊伍。
未來的計算機不會完全取代律師和法官，然而，律師和法官與智能機器統一體的出現則可能具有無限光明的前景。（注：Smith,J.C,MachineIntelligenceandLegalReasoning,Chicago-KentLawReview,1998,Vol.73,No.1,p277.）可以預見，人工智能將為法律工作的自動化提供越來越強有力的外腦支持。電腦律師或法官將在網絡所及的范圍內承擔起諸如收債、稅務、小額犯罪訴訟等職能。自動法律推理系統將對訴訟活動發揮越來越多的輔助作用，例如，通過嚴密的演繹邏輯使用戶確信全部法律結論得出的正當性；在解決相互沖突的規則、判例和政策問題時提示可能出現的判決預測；等等。正如網絡的出現打破了少數人對信息的壟斷一樣，電腦法律顧問的問世，將打破法官、律師對法律知識的壟斷，極大地推動法律知識的普及，迅速提高廣大人民群眾的法律素質，使法律真正變為群眾手中的銳利武器。
第7篇：人工智能教學培訓范文
關鍵詞： 中學新課標 師范計算機本科教育 課程改革
隨著中學信息技術教育的不斷深入改革，無論是教學內容還是教學方法都已經發生了很大的變化。從教學內容上來看，信息技術新課程的教學模塊主要由信息技術基礎、算法與程序設計、多媒體技術應用、網絡技術應用、數據管理技術和人工智能初步等六個模塊組成。其中除了信息技術基礎模塊是必修外，其它均為選修模塊。從教學方法上來看，采用了更加靈活多樣的教學模式以改革傳統的教學方式。這些變化和改革對高等學校計算機專業師范類的課程教學和學生的培養方式均產生了重大影響。
如何去調整高校計算機師范類專業的課程設置、教學計劃以適應中學信息技術課程的改革和發展要求，如何去培養計算機師范類專業學生的信息技術的技能、改變他們的知識結構以勝任他們今后的教學工作要求，如何加強師范專業的課程建設以適應新課程的要求，如何改革計算機師范類專業的實踐模式以使我們的師范生能在畢業后立足三尺講臺，我們從幾個方面對這些問題做了研究，本文是研究成果的總結。
一、目前高等學校計算機師范類專業課程設置的現狀和存在的主要問題
目前，大部分高校師范類計算機專業的課程設置都是按照以下模式來設置：參照計算機工科專業的設置，安排各種計算機專業課程，再加上教育學、心理學，以及教法課和師范技能課程。這種課程設置雖然基本上涵蓋了中學新課程體系下的教學內容，但是本科教學中的內容較深，對中學教育的指導缺乏針對性。同時，一個不爭的事實是因為信息學不作為升學的考試課程，所以信息學在中學和語數外理化等課程相比，處于次要的位置。而教學質量比較好的中學基本上都希望中學生在信息學奧賽上有較高的建樹，或者希望信息學教師在教授課程的同時，能夠管理所在學校的機房，維護所在學校的網站。計算機師范類本科教學的教學課程中，對各科的知識教育時間和花費的精力用力比較平均，沒有特別的培訓學生這幾個用人單位實際需要的能力。
針對以上現狀，我們在綿陽師范學院師范類計算機本科專業的學生中課程做了如下改革，同時在04級本科班中做了試點。
二、新課標下計算機本科教育課程改革的具體內容
1.中學新課程“網絡技術應用”模塊與計算機師范類專業相關課程的改革
在基本保留原來課程的情況下，加大網絡編程，局域網組裝與維護的教學力度。以中學校園網組建為案例，設計網絡設備組裝課程設計，具體安排以下教學內容：
（1）主干網及交換設備；
（2）校園網服務器；
（3）網絡綜合布線系統；
（4）網絡操作系統的選擇；
（5）網絡軟件；
（6）網絡的配套設施；
（7）以為工具，具體設計網站。
2.中學新課程“多媒體技術應用”模塊與計算機師范類專業相關課程的改革
在教學案例中，以中學的數理化知識點為素材，教會學生設計出中學課程中的多媒體課件，讓本科學生具備調動中學生興趣的能力。
3.中學新課程“算法與程序設計”模塊與計算機師范類專業相關課程的改革
在教授本科生“算法與程序設計”的過程中，將課程內容作如下改革，以配合信息學奧賽比賽內容的要求。重點講授算法的復雜性、基本算法（數論算法、高精度算法，最短路徑、背包問題）、常用算法（遞歸、排序、查找、收索）、常用策略（篩選策略、歸納策略、分治策略、最優策略、窮舉策略、回溯策略）。在講授這些知識點的同時，選取往年的信息學奧賽試題給學生系統分析，以培養學生在此領域的能力，以便今后工作的時候能夠輔導中學生。在實驗課大綱設置的時候，盡量將以往的信息奧賽試題讓學生編程序實現，以加深印象。
4.中學新課程“信息技術基礎”模塊與計算機師范類專業相關課程改革
課程內容設置安排如下：1.信息及信息技術基礎知識，2.計算機網絡與多媒體技術，3.中文版Windows XP操作系統的基本操作，4.中文版Word 2000文字處理軟件，5.中文版Excel 2000電子表格軟件，6.中文版PowerPoint 2000演示文稿制作軟件，7.因特網的基本應用，8.中文版FrontPage 2000網頁制作軟件。在這些內容中對幾個工具軟件做詳細介紹，并需要做出案例。
5.中學新課程“人工智能初步”模塊與計算機師范類專業相關課程改革
課程設置以應用人工智能技術解決問題為主線，按照“知識表達與人工智能語言推理與專家系統問題求解”這一線索呈現學習內容。
三、教學改革方案在綿陽師范學院計2004級學生中運行情況：
對綿陽師范學院2004級計算機科學與技術（師范）80名本科學生進行了教學課程改革的試點，并對學生進行了調研，收集了學生的反饋意見。
從學生的反饋意見來看，學生對課程改革80%以上持肯定意見，提出的改進意見主要集中在教學方法的改進上。
2004級的學生于2008年7月畢業，我們對學生就業之后的情況進行了跟蹤調查，80名畢業生有50名進入了各地的中學擔任了教師工作，我們對這部分學生的表現情況向用人單位做了調查。
從用人單位反饋的意見可以看出，教學改革取得的成果得到了用人單位的認可。
第8篇：人工智能教學培訓范文
[關鍵詞]信息化科普科技館
1引言
21世紀是數字化生存的新世紀，人類社會已真正進入信息時代，信息化對我們的工作、學習和生活的日趨重要性不言而喻?；谟嬎銠C技術，以多媒化、網絡化、智能化為代表的現代信息技術的發展所引發的一場全球性的信息革命，正在包括科普系統在內的社會各個領域全方位、迅猛地展開?？破招畔⒒蔀榭破宅F代化的重要標志已逐漸成為共識，推進科技館信息化建設對創建21世紀新型科技館的重要性也日漸顯現。
2推進科技館信息化建設的重要性
2.1 推進科技館信息化建設是創建21世紀新型科技館的重要組成部分
信息化是時展不可逆轉的潮流，21世紀新型科技館的技術特征必然是數字化、網絡化、智能化、多媒化。數字化，使得信息處理技術顯得簡單、統一、可靠；網絡化，可以達成資源共享，科普的時間、空間得到拓展，趨于多向互動；智能化為科普提供智能導師、智能交互界面、自動答疑和咨詢、學習助理等系統；科普信息多媒化使得科學知識展示具有多信媒、多通道，集成性、互動性等特點，可以為我們提供多媒化的科技知識展示，人性化的學習環境，交互化的學習交流和智能化的學習輔導。
科技館作為普及科技知識的前沿陣地，是實施科教興國和人才強國戰略、提高公眾科學文化素質的大型社會科技教育設施，是體現我國科技、文化和社會發展形象的重要窗口，在信息化建設的應用、管理上應起重要的引領和帶動作用，要通過加大信息化建設力度，更加廣泛地應用計算機信息技術，促使科技館在強化管理、提高效率、規范流程、拓展功能等方面更上新臺階。
因此，要創建21世紀新型科技館，必然要強化和推進信息化建設，努力實現科技館管理和科普教育數字化、網絡化、智能化、多媒化的目標。
2.2 推進科技館信息化建設是促進科普教育創新和深化的必然要求
通過使用信息技術和手段，實現資源的優化配置是促進科普教育創新和深化的必由之路。運用和推進信息化技術有助于更加形象地揭示所要展示的事物的內涵，豐富其表現力，有助于激發受眾的求知欲和探索精神。推進科技館信息化建設，恰當運用自動控制技術、仿真技術、虛擬現代技術、影視技術等，將徹底改變傳統的、單一的、枯燥的展示模式，促使科普展品與公眾互動性的完美結合，大大提高了公眾的認知效果和興趣。
把數字化、網絡化的技術充分運用于科技館的管理和發展中，建立虛擬科技館和網上科技館，利用網絡、多媒體、仿真技術和遠程教育手段，突破科技館傳統科普教育所受到的空間、時間和地域的限制，將為科技館的科普展示和科普教育帶來新的變革和創新。
3當前科技館信息化建設的要求
要有效、深入地推進科技館信息化建設，創建21世紀新型科技館，筆者認為規劃是前提，建設是基礎，人才是關鍵，管理是保證，應用是核心。
3.1 堅持高起點規劃
我們必須著眼于用發展的眼光，長遠的眼光，戰略的眼光面向應用，面向世界，面向未來，立足于充分利用現有的信息資源和基礎條件，立足于自身發展的實際需求，來做好科技館信息化建設的規劃。
3.2 堅持高標準建設
有了高起點規劃，還要有高標準建設來保證它的質量。在網絡建設上，要建立統一的應用平臺，軟件開發和設備投入要立足長遠，適當超前，保證質量。
3.3 堅持高質量培訓
信息化建設的發展，根本上取決于高素質的人才隊伍，因此我們要把人才隊伍的建設作為推進信息化進程中的重中之重。要經常性組織技術培訓和再教育，普及信息化知識，提高全體員工的信息化水平；要組織信息化關鍵人才進行深度培訓，讓他們有機會汲取新知識，提高信息化技術水平；要鼓勵他們大膽創新，自主開發軟件和深度運用軟件，逐步形成一批專業性強的技術隊伍，這是科技館信息化建設的基礎條件和寶貴力量。
3.4 堅持高水平管理
科技館信息化建設是一項涉及多學科、多部門共同參與的綜合性和基礎性的工作，要健全組織，強化責任，提高效率，創新機制，成立一個層次高、專業性強的專門機構進行綜合協調管理，使信息化建設真正發揮科普的規模效益和整體推動作用。
3.5 要堅持高效率應用
辦公自動化、數字科技館、虛擬科技館等的建立，必然引起我們工作方式的極大轉變，但要真正提高科技館工作的質量和工作效率，實現科技館信息化，關鍵是加強應用，推進網上辦公、科普信息化，加快建設網上科技館，建立綜合性科普信息網絡應用系統，及時快速地掌握工作動態和科普信息，提高科技館管理水平和促進科普工作的全面進步。
4推進科技館信息化建設的措施
根據目前科技館信息化管理現狀，結合建設21世紀科技館的發展方向，筆者認為，需要在以下幾個方面作一些探索：
4.1 推進管理工作信息化
4.1.1 建立辦公自動化系統，實現管理科學化、規范化，有效提高辦公效率
建立和運用辦公自動化系統，實現科技館公文處理的現代化，有效縮短公文處理時間，規范辦文、辦事流程。同時，通過辦公自動化系統還可以實現遠程辦公，這都將大大提高工作效率。
加強辦公場所智能化管理，提高科技化水平。一是要搭建科技館局域網絡平臺，實現信息互通和資源共享；二是設置電子觸摸屏，方便公眾查詢科普展品介紹、展區分布導引指南；三是設置一面電子滾動屏，滾動播放當日國際、國內最新要聞，播放館務、政務信息（科技館館訓、科普活動、學術會議安排、培訓項目、氣象信息等），廣泛應用電子技術擴大信息資源。
4.1.2 建立競爭情報系統，提升綜合素質和管理水平
競爭情報，就是有關自己、競爭對手、競爭環境以及由此引出的相應競爭策略的情報研究，是企業為獲得和（或）維持競爭優勢而采取決策行動所必需的信息?；谥悄苄畔⒓夹g處理的競爭情報系統，實現情報規劃、信息采集、情報加工和情報服務的完整功能，能利用智能化信息處理技術，如海量信息的自動分類、自動聚類、重排以及智能檢索等，有效實現了情報處理的深度加工和自動化。
建立競爭情報系統將有助于搜集所有外部各類科技館管理和科普工作的情報信息，通過采集、加工、分類和自動檢索等功能為科技館日常管理提供學習借鑒的平臺，也是匯聚各類先進科普知識的重要手段，有助于擴大員工的知識面，從而提升整體綜合素質。同時，競爭情報系統還具有內部資料的檔案化管理和智能化檢索的功能，將促使科技館的日常管理工作上新臺階。
4.2 推進科普教育信息化
4.2.1 加強網站建設和局域網絡建設，實現信息化網絡共享
科技館網站是作為面向全國宣傳科技館和館際交流的平臺，也是青少年學習科學知識、了解科普知識的窗口，是提高全民科學素養的重要陣地。網站的建設要經常推陳出新，內容充實新穎，版面設計獨特，能夠起到提升科技館形象、打造品牌的作用，使之成為訪問率較高的網站。
4.2.2 拓寬思路，加快信息化建設在教務培訓上的衍生應用
科普宣傳、科技培訓、學術研討是科技館的中心工作，我們要充分利用信息技術，提高運行效率，尋找新的利潤增長點，取得經濟效益與社會效益雙贏。在教務培訓上采用多媒體信息、遠程信息等教育網絡，有效地縮短學習時間，提高教學質量和教學效率，實現最優化的教學目標。
（1）建立問題探究網頁和專題學習網站。問題探究網頁是一種探究學習的模式。采用網上交流的方式，可以把科普研究任務、背景資料、研究方法、指導意見等在網頁上，受眾也可把研究進程、體會、成果等在網上，問題探究和交流等都是在網上完成；專題學習網站以某一科普學術研討為專題，并圍繞專題構建網絡資源，提出學習任務，提供教學指導與學習交流場所、數據檢索和訪問服務。
（2）大量運用網絡技術與仿真技術。虛擬現實是由多媒體技術與仿真技術相結合而生成的一種交互式人工世界，它可以創造一種身臨其境的完全真實的感覺。通過仿真技術，創建仿真科普實驗室，讓受眾在仿真的環境中對科普模型等微觀或宏觀現象進行觀察，并可操作改變其結構、狀態，并記錄其產生的變化結果，獲得真實的體驗。
（3）探索多媒體技術與人工智能技術的結合。結合多媒體技術與人工智能技術，構建智能輔助教學系統。智能輔助教學系統由于具有“教學決策”模塊(推理機制)、“學生模型”模塊和“自然語言接口”，因而能確定受眾的知識水平和認知特點，能根據受眾自己的意愿和理解能力去提供合適的學習材料，實現“人機對話”，并做出有針對性的指導。
4.3 建立健全信息化管理制度，不斷完善信息化長效機制
要強化全員信息化建設意識與信息化管理的觀念，廣泛宣傳信息化的重要性，引導大家正確地使用網絡和信息資源。加強對計算機信息化建設的管理，要有專門的機構或部門對科技館信息化管理進行整體規劃和分步實施，在推行的過程中逐步建立績效評價機制，在管理項目正式實施進入正常狀態后，納入信息化管理的目標或計劃，進行業績和效能評價，以保障科技館信息化建設的深入開展。
5小結
信息化建設是創建21世紀新型科技館建設的迫切需要，是一項長期性、系統性的工作，我們唯有積極參與和共同努力，不斷掌握和研究、應用先進的信息技術，才能加速科技館信息化建設的進程，提高科技館的管理水平和工作效率，實現科普事業的可持續發展。
參考文獻：
[1] 劉萍，李一丹. 淺談計算機信息化建設與管理[J].辦公室業務，2007,(6):40.
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[3] 王銦.現代教育技術[M].北京:人民教育出版社，2007.
[4] 鐘鑌.企業信息化怎么辦[M].北京:清華大學出版社，2007.
第9篇：人工智能教學培訓范文
【關鍵詞】英語作文 自動評分系統
在英語作文教學中，對學生作文進行批改一直被師生共識為提高寫作能力的有效手段。但是，考慮到時間、精力、作文收發等方面，又不得不承認效率不高。在大規模語言考試中，作文又是必不可少的題型，閱卷工作量和閱卷的信度等問題一直以來都不能讓我們如意。針對這一難題，電腦智能自動評分系統提供了可以信賴、值得期盼的解決方案。
在PEG、IEA、E-rater、冰果、MY Access、IntelliMetric等幾種智能評分系統中，本文選取IntelliMetric系統進行研究，對其評價標準進行理論分析，對其所評分的作文進行跟蹤評析，發現其通過對學生作文按照若干評分標準問題進行回應和打分的方法能夠快速、有效地解決了作文評分的效率問題，可靠性和準確性不亞于人工評分的水平，完全可以作為人工評分的補充手段。由此看來，智能評分系統的發展值得期盼。
一、IntelliMetric系統概述
IntelliMetric系統于1998年1月，是第一個提供給教育機構的智能作文評分軟件，相比傳統的人工評閱具有許多優點，如：準確度大于個人評分，尤其大于單人人工評分；提供即時反饋等等。以后，系統得到了廣泛的應用。
IntelliMetric系統作為一個智能評分系統，充分模擬了人工評分的過程。系統開發時經過了大量的測試培訓，即不斷通過人工糾正其自動認定的給分點，直至契合。值得提出的是，系統不是將所有的給分點簡單地相加，而是通過分析給分點之間的聚合關系，模擬人工從整體上看待作文并給出判斷，這一點上跟人工評分的過程是一致的。
對于每一個給分點刺激和提示，IntelliMetric系統創建了一個獨特的解決方案，主要的給分點、次要的給分點、聚群給分點和分散給分點，都有不同的分數賦值。每一個刺激或提示，這相當于人工閱卷時我們先將作文的得分點做上標記，然后回過頭來審視通篇看所有的這些給分點是否形成整體，主題是否突出，連貫是否流暢。正因為如此，IntelliMetric系統能夠實現令人滿意的高匹配的評閱結果。
二、IntelliMetric系統評分依據
IntelliMetric系統的評分依據主要根據其對作文進行的300多個變量的分析，這些變量包括語義學、造句法等與主題有關的一切因素，其數量和認定的準確度還在發展當中。概括起來，IntelliMetric系統評分依據從宏觀到微觀具有幾個方面功能特征：
首先是聚焦度（Focus）和整體性（Unity），系統高度關注指向寫作目的的聚焦度和一致性，對給分點的聚合關系賦值有統籌考慮，同時，也不排斥出現的單個觀點的出現，注意到意義的關聯度，做到點和面的全盤考慮。
其次是深化（Development）和拓展（Elaboration），系統關注文章內容的廣度和概念的拓展深度，關注對主題的深化表述論述過程，注意意義點之間的線性關聯，做到點與點的流程考慮。
三、IntelliMetric系統局限性及關于智能評分系統的思考
IntelliMetric系統再好，它還是屬于工具，少不了它的局限性。 首先，系統測試時大大依賴于標準的人工評閱專家。系統需要明確的給分點提示和整體把握流程，而這樣的專家往往也是仁者見仁智者見智的，很難取得統一。輸入不夠導致輸出局限，使用系統進行機評時我們會發現系統遺漏了給分點或整體把握不靈的情況。
從目前各種智能評分系統的使用看來，各種系統的設計都利用了多種現代信息處理技術， 主要包括自然語言微觀和宏觀處理技術、檢索技術和統計分析技術等，但由于所使用的各種技術成熟程度不同，主要由于對自然語言處理微觀宏觀標準的建立和人工智能化程度還遠遠不夠，系統的分析能力難免存在較大局限性。目前，由于涉及專利問題，各種智能評分系統所采用的自然語言處理微宏技術都還沒有公開，這是一個遺憾，對我們進一步開展研究很不利。
智能評分系統在對評分模型進行訓練并建立基礎數據庫、形成建模，是提高其工作質量，即作文評分的信度的關鍵。接下來，我們應充分借鑒語言測試領域的成果，充分發展自然語言處理微宏技術，在語言表述、思想內容和結構等方面進行聯動賦值，并植入智能系統。還要在程序上進一步模擬人工流程，對自動評分模型進行反復訓練調試，才能提高機評的信度，為語言教學提供強有力的輔助。
【參考文獻】
[1]Huang， S. J. （2006）. A Case Study of EFL Students’ Writing Errors on a Web-Based Writing Program. In the Proceedings of 2006 International Conference and Workshop on TEFL & Applied Linguistics.
